ArcGIS地统计分析

利用ARCGIS进行地类计算与统计讲解ARCGIS是一款强大的地理信息系统软件，可以进行地类计算与统计。

地类计算与统计是对地表覆盖类型进行分类、计算和统计的过程，可以帮助我们了解地表覆盖的分布情况、变化趋势等。

在ARCGIS中，我们可以利用不同的工具和功能来进行地类计算与统计。

首先，我们需要准备一份具有地表覆盖类型信息的矢量数据。

这些数据可以是卫星遥感图像、航空影像等，或者是由人工标注的地表覆盖类型数据。

在ARCGIS中，可以将这些数据导入到地理数据库中，然后进行进一步分析。

一种常用的地类计算方法是栅格化。

即将矢量数据转化为栅格数据，使得每个栅格单元代表一种地表覆盖类型。

ARCGIS中有专门的工具可以进行栅格化操作。

我们可以选择适当的栅格分辨率来进行栅格化，以平衡地表覆盖类型的细节和计算效率。

在得到栅格数据后，我们可以利用栅格数据进行地类计算与统计。

ARCGIS提供了很多工具来进行地类计算，如栅格计算器、遥感分类工具等。

栅格计算器可以进行诸如加减乘除、逻辑运算、统计等操作，可以用来对不同地类进行运算和统计。

遥感分类工具可以通过训练样本或者其他分类方法将栅格数据分类为不同的地表覆盖类型。

地类计算与统计极大地依赖于分类结果的准确性。

为了提高分类精度，我们可以利用ARCGIS提供的功能进行后处理。

例如，可以利用空间滤波器对分类结果进行平滑处理，去除噪声和误分类。

还可以通过多时相的数据进行时序分析，了解地表覆盖类型的变化趋势和演化过程。

另外，ARCGIS还提供了丰富的可视化功能，可以帮助我们更直观地理解地表覆盖类型的分布情况。

我们可以通过色彩映射、分层渲染、饼图等方式将地表覆盖类型数据可视化，以便更好地观察和分析结果。

最后，ARCGIS还支持地类数据的导出和共享。

我们可以将地类计算与统计的结果导出为各种格式的数据，如栅格图像、矢量数据、统计表格等。

这样，我们可以将计算与统计结果与其他人共享，以便更多人能够参与到地表覆盖类型的分析和研究中。

第十章地统计分析地统计分析方法被广泛应用许多领域，已成为空间统计学的一个重要分支。

很长时间以来，地统计分析一直没能很好的和GIS分析模型紧密结合在一起，这成为GIS软件一大遗憾。

ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁，使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现，体现了以人为本、可视化发展的趋势。

这种结合具有重要的开创性意义，通过测定预测表面的统计误差，GIS应用人员首次能够对预测表面的模型质量进行量化。

本章主要通过对地统计分析的概念介绍，逐步引导读者在ARCGIS中如何应用地统计分析解决实际问题。

10.1 地统计基础10.1.1 基本原理地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家G. Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。

它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。

凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。

地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。

但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。

地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。

1.前提假设（1） 随机过程与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。

地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。

因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。

ArcGIS软件应用实验7一、实验目的使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。

二、实验内容1、学习Geostatistical Analyst 扩展模块2、生成臭氧浓度表面三、实验步骤(一)准备工作1、激活地统计模块在主菜单上，单击自定义→扩展模块，选中GeostatisticalAnalyst复选框，单击关闭；图1-1扩展模块2、调出地统计工具条在主菜单上，单击自定义→工具条→GeostatisticalAnalyst，GeostatisticalAnalyst工具条即被添加到ArcMap会话中；图1-2工具条3、添加数据单击标准工具工具条上的添加数据按钮添加数据，按住CTRL键并选择O3_Sep06_3pm和ca_outline两个数据集，单击添加。

图1-3添加数据4、修改属性1、右键单击内容列表中的ca_outline图层图例（图层名称下面的框），然后单击无颜色，确保图层无颜色，只有范围；图1-4无颜色2、双击内容列表中O3_Sep06_3pm图层的名称。

打开图层属性对话框，在图层属性对话框中，单击符号系统选项卡。

在显示对话框中，○1单击数量，然后单击分级色彩；○2在字段框中，将值设置为OZONE；○3选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸出来；符号系统对话框应如下所示：图1-5分级符号3、经过属性修改后，图层如下：图1-6结果(二)使用默认选项创建表面使用默认GeostatisticalAnalyst设置创建（插值）臭氧浓度表面。

臭氧点数据集(O3_Sep06_3pm)将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。

在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。

1、地统计分析对话框单击GeostatisticalAnalyst工具条上的GeostatisticalAnalyst箭头，然后单击地统计向导，将弹出地统计向导对话框；图2-1地统计工具条地统计向导对话框，在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。

实验四ArCGIS地统计分析一、实习容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超岀某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1・添加数据并调整显示设置：當选择丨显示：符号系统自义查谊I I标i∏⅛接和关联I时间I HTML弹出窗显示⑶ 要芽类别数里〕分级色彩r分级符号比例符号图丧多个匡性值0: OZONE ▼归一化(N) 无色帝(B Jiai符号范圉Im |O .021 MX)- .037000 .021 σ∞..037000o .037M)I - .052000 .037031 - .0520000 052001 - 070000 052W1 - .070000◎.070001-.091(XX) .07(XM1 -.091000©.091001-.121000 .ωιωι-.121000侯用颜色表示藪里。

亠√∕1T-Fx分类官然同飾点分级法(Jenk8) 类⑸ 5 ▼［分类©..・2 •使用默认选项创建表面鹹计向导.克里金法步琛4洪6・半变异幽协方差建模) ⊂□ I Ξ∣∣f ⅛⅜]一模型•已丢弃 + □Ψffi.¾ (Meg •)，h ・10吒模型：δTδδΓ1451*Nugget÷l. 1451*Stable (1013D0,2) 协万差 H 视≡S≡ 显示.・.False 显示… False 显示点已丢・・・田导出视圉设實B 常规优化複型检査二元分布 FaISe变里 协方差日複型块金值 启用 TrUe 计算块金值 TrUe 块金值 0.001145128测里误差100%B 複型#1类型 稳定的参数 21主交程 101303.2 各向异性 FaISe 计箕偏基台值 TrUe 偏基台值1.145128S 複型X2 S 複型03□步长步长犬小16838.5 1□> < 更多■ 克里金法是一种依赖于测里戻差模型买现精硝或平看命 值的插值法。

ArcGIS地统计分析总结ArcGIS地统计分析(Geostatistical Analyst) 1 介绍1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。

而ArcGIS GeostatisticalAnalyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。

如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。

而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。

元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。

ArcGIS GeostatisticalAnalyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。

1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集(比如坐标和属性)，下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域:气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。

采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。

石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。

在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。

ARCGIS_地统计分析地统计分析是一种以地理空间数据为基础，通过空间与属性数据的分析与处理，揭示地理现象的分布规律、相互关系及其演化过程的一种科学方法。

ARCGIS（Arc Geographic Information System）是一种常用的地理信息系统软件，具有强大的地理空间数据分析功能。

本文将介绍ARCGIS地统计分析的原理、应用方法及其在研究、规划和决策等领域的重要性。

ARCGIS地统计分析的原理是将地理空间数据与属性数据相结合，通过特定的算法与方法分析地理现象的分布规律与关系。

ARCGIS提供了多种空间分析工具，包括空间数据插值、空间聚类、空间插值、空间模式、空间点格局等，以支持用户对地理现象进行全面的分析和理解。

其中，空间插值分析是一种根据已有的离散空间点数据，推测未知位置点处的属性值的方法，常用于地质勘查、环境监测等领域；空间聚类分析可用于发现空间集群的位置、大小和分布模式，常用于城市规划、交通规划等领域；空间模式分析则可以通过分析地理对象的空间关系，揭示地理对象分布的内在规律。

在ARCGIS地统计分析中，数据的选择与准备是非常重要的环节。

首先，需要选择与研究对象相适应的数据类型，如矢量数据、栅格数据等。

其次，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，以确保数据质量和一致性。

然后，需要选择合适的统计分析方法，并根据具体情况制定相应的参数设置。

最后，对分析结果进行可视化展示，以便进一步的分析和解释。

总之，ARCGIS地统计分析是一种有效的地理空间数据分析方法，可以揭示地理现象的分布规律和相互关系，并为各个领域的研究、规划和决策提供科学支持。

通过合理选择和处理数据，结合合适的统计分析方法，可以获取有意义的分析结果，并在实际应用中发挥重要作用。

因此，熟练掌握ARCGIS地统计分析技术，对于科研人员、规划师和决策者来说，具有重要的价值和意义。

第1篇一、引言随着城市化进程的加快，土地利用变化已成为全球关注的热点问题。

土地利用变化不仅影响着区域生态环境、社会经济发展，还关系到国家粮食安全和可持续发展。

ArcGIS作为一款强大的地理信息系统（GIS）软件，在土地利用区域统计值分析中具有广泛的应用。

本文将从ArcGIS土地利用区域统计值的概念、数据来源、分析方法以及应用实例等方面进行探讨。

二、ArcGIS土地利用区域统计值的概念ArcGIS土地利用区域统计值是指在ArcGIS软件中，通过对土地利用数据进行空间分析，计算特定区域内各类土地利用类型的面积、比例、密度等统计指标。

这些统计值可以反映区域土地利用现状、变化趋势以及空间分布特征，为土地资源管理、规划决策提供科学依据。

三、ArcGIS土地利用区域统计值的数据来源ArcGIS土地利用区域统计值的数据来源主要包括以下几个方面：1. 国土资源部发布的土地利用现状调查数据：这是我国土地利用统计的基础数据，包括土地利用类型、面积、比例等指标。

2. 地方政府统计部门提供的数据：包括土地利用规划、土地利用变更、土地整治等数据。

3. 地理信息系统（GIS）数据：包括遥感影像、地形数据、行政区划数据等。

4. 其他相关数据：如农业、林业、水利、环保等部门提供的数据。

四、ArcGIS土地利用区域统计值的分析方法1. 空间分析：ArcGIS提供了丰富的空间分析工具，如缓冲区分析、叠加分析、统计分析等，可以计算各类土地利用类型的面积、比例、密度等指标。

2. 模型分析：ArcGIS支持多种空间统计模型，如空间自相关分析、空间回归分析等，可以揭示土地利用变化的空间分布特征和影响因素。

3. 时空分析：ArcGIS支持时间序列分析，可以分析土地利用变化趋势和动态变化过程。

4. 多尺度分析：ArcGIS支持多尺度空间分析，可以分析不同尺度下土地利用变化的特点和规律。

五、ArcGIS土地利用区域统计值的应用实例1. 土地资源管理：通过ArcGIS土地利用区域统计值分析，可以了解区域土地利用现状、变化趋势和空间分布特征，为土地资源管理提供决策依据。

利用ARCGIS进行地类计算与统计ARCGIS是一款强大的地理信息系统（GIS）软件，它提供了丰富的功能和工具，可以进行地类计算与统计。

地类计算和统计是研究地理区域内不同地物类型及其分布情况的重要方法之一，对于土地利用规划、环境保护和资源管理等方面都具有重要意义。

ARCGIS的地类计算与统计功能主要通过空间分析工具箱中的多个工具来实现。

下面将介绍一些常用的工具，并结合实际案例来说明其应用。

首先，ARCGIS提供了“分类（Classify）”工具，可以将栅格数据进行地类划分。

用户可以选择合适的分类方法，如自然断点法、等间距法等，根据栅格像素的值将其归类为不同的地类。

例如，在土地利用研究中，可以通过分类工具将遥感图像中的像素值划分为不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地等。

然后，可以根据生成的分类结果进行进一步的统计分析。

其次，ARCGIS提供了“面积统计（Zonal Statistics）”工具，可以计算每个地类的面积。

该工具可以根据分类结果和原始栅格数据，将栅格单元格按照地类进行分组，然后统计每个地类的面积。

例如，在土地利用规划中，可以利用该工具计算每个地类在研究区内的面积，从而了解各个地类的分布情况和相对比例。

此外，ARCGIS还提供了“多条件查询（Select by Attributes）”和“交叠分析（Overlay Analysis）”等工具，可以进行地类的条件筛选和重叠分析。

通过多条件查询工具，用户可以根据特定的属性条件，筛选出符合条件的地类。

例如，在环境保护研究中，可以使用该工具筛选出湿地类别中受到威胁的区域。

而交叠分析工具可以将不同地类之间的空间关系进行定量分析，例如计算两个地类的相交面积或者求解包含了一些地类的区域。

最后，ARCGIS还提供了数据可视化工具，如图表生成工具和热力图工具等，可以将地类计算和统计结果以可视化的形式呈现出来。

通过数据可视化，可以更直观的了解和比较不同地类之间的特征和差异。

实验四 ArcGIS地统计分析一、实习内容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超出某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1.添加数据并调整显示设置：2.使用默认选项创建表面3.将该图层名称更改为 Default Kriging4.设置将预测表面的范围限制在加利福尼亚州之内：5. 右键单击内容列表,然后点击验证/预测.6.CA_cities_ozone图层的属性表：练习2：数据检查1.探索数据——直方图：2.探索数据——正态图：3.探索数据——趋势分析：4.旋转30度后的情况：5.探索数据——半变异函数／协方差云：练习3：制作臭氧浓度图1.再次使用普通克里金插值方法,但这次将在模型中纳入趋势和各向异性以做出更好的预测：2.搜索领域：3.交叉验证：4．右键单击所创建的 Trend Removed 图层,然后单击将输出更改为预测标准误差.练习4：模型对比1.右击趋势移除图层选择比较,在交叉验证对话框中自动比较"趋势移除"模型和"克里金模型".练习5：创建臭氧超出某一临界值的概率图1.打开地统计想到单击克里金法,然后在下一步中选择指示克里金法并确保阈值设置为超出,设置主阈值为0.09.2.将步长设置改为15000,将各向异性更改为 True 以考虑数据的方向特性.3.单击以选择表中指示值为 0 的一行.所选点将在蓝色阈值线左侧的散点图中以绿色显示.如果所选行的情况如下图所示,则预测与指示值完全相同.4.在"交叉验证"对话框中,单击完成,然后在"方法报告"对话框中,单击确定,显示概率图.5.在图层属性符号系统中选择等值线选项.6.单击分类按钮.在分类对话框中,将方法更改为"相等间隔",然后将类别更改为5.7.将 ca_hillshade 数据集添加到该视图.应将数据集添加到内容列表的底部,并使用白黑色带,然后设置透明度为 30%,然后单击确定.8.得到的臭氧概率分布图.三、实习总结本次实验主要练习地统计分析的操作,地统计分析的相关内容以前在资源环境信息系统课上曾经稍有接触,但那都是很简单的部分.而这次实验涉与对加利福尼亚州的臭氧值进行的分析操作则明显较为复杂,特别是模型生成的过程让人觉得颇有难度.但正所谓岁不寒无以知松柏,事不难无以显能耐.我认为多做这些有意义的练习才能让我们的软件操作能力有所提升.在此我非常感谢老师对我们的用心栽培.。

利用ARCGIS进行地类计算与统计ArcGIS是一种强大的地理信息系统（GIS）软件，可以用于地类计算和统计。

地类计算是指利用GIS软件分析现有的矢量或栅格数据，确定地球表面的不同地类类型，如森林、湿地、城市等；而地类统计是指对地类数据进行数量和空间分布的统计分析。

在ARCGIS中进行地类计算与统计，可以按照以下步骤进行：1.数据准备：首先要准备好所需的地理数据。

这可以包括卫星遥感影像、地图矢量数据和栅格数据等。

确保这些数据的投影坐标一致，以便进行分析。

2. 数据导入：将准备好的数据导入ARCGIS中，可以使用ArcMap或ArcGIS Pro等软件来导入。

将矢量数据和栅格数据分别导入到对应的图层中。

3.数据预处理：进行数据预处理，包括数据的裁剪、栅格化和重分类等操作。

根据需要选择感兴趣的地区进行裁剪，然后将矢量数据转换为栅格数据，以便进行地类计算。

栅格数据的重分类可以将连续的数据转换为离散的地类类型。

4.地类计算：使用ARCGIS中的空间分析工具，如“栅格计算器”或“地表分析”等工具进行地类计算。

这些工具可以根据不同的分类方法，将地类类型进行提取或创建。

例如，可以根据遥感影像的颜色、纹理、植被指数等特征，将栅格数据划分为不同的地类。

5.地类统计：对计算出的地类数据进行统计分析。

可以使用ARCGIS 中的统计工具，如“统计图表”或空间统计工具来进行数量和空间分布的统计分析。

根据需要，生成统计表和图表，了解地类的数量、面积、分布等信息。

6.结果展示：将计算与统计的结果进行可视化展示。

使用ARCGIS中的制图功能，可以根据统计结果创建分级色彩地图或专题图，以便更直观地展示地类的分布情况。

7.结果分析：对计算和统计的结果进行分析，并根据需要进行后续的决策和规划。

通过比较不同地类的数量、面积和分布情况，可以了解地表环境的变化和演变过程，并为土地利用规划、环境保护等提供科学依据。

ARCGIS在地类计算与统计方面具有广泛的应用，可以应用于环境科学、土地利用规划、自然资源管理、城市规划等领域。

ArcGIS地统计分析（Geostatistical Analyst）1 介绍1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。

而ArcGIS Geostatistical Analyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。

如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。

而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。

元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。

ArcGIS Geostatistical Analyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。

1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集（比如坐标和属性），下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域：气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。

采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。

石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。

在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。

演示、个例研究和研究教育论文提供了大量的应用ArcGIS Geostatistical Analyst的例子。

第八章地理信息系统：空间统计与空间数据挖掘8. 2 地统计分析地统计是统计的一类，用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。

它将数据的空间坐标纳入分析中，以变异函数为主要工具，研究那些分布于空间上既有随机性又有结构性的自然或社会现象的科学（秦昆，GIS空间分析理论与方法，2004）。

最初，地统计工具作为使用方法进行开发，用于描述空间模式和采样位置的插值。

现在这些工具和方法均得到了改进，不仅能够提供插值，还可以衡量所插入的值的不确定性。

通过对变异函数、克里格估计以及随机模拟方法的深入扩展，地统计已经成为空间统计学的核心内容，学科的主要内容包括区域化变量的变异函数模型、克里格估计、随机模拟三方面（秦昆，GIS空间分析理论与方法，2004）。

相对于物理机制建模，地统计是一种分析空间位置相关地学信息的经验性方法（赵鹏大，2004）。

接下来将介绍地统计研究的工作流程和主要步骤，并结合ArcGIS Geostatistical Analyst 工具进行实践演示。

地统计是用于分析和预测与空间或时空现象相关联的值得统计数据类。

利用GIS工具可以构建使用空间坐标的模型。

这些模型可以应用于各种情况并通常用于生成未采样位置的预测，也可以用于生成这些预测的不确定性的度量值。

一般情况下，地统计研究的流程为：第一步仔细检查数据。

第二步构建地统计模型，根据研究目的和数据集要素的不同，建模过程的步骤会有些差异。

在这一阶段，对数据集进行严密地探索并收集信息，扩增对所研究对象的先验知识，这将决定模型的复杂程度和内插值的准确性，以及不确定性的度量值的准确性。

第三步将所建模型与数据集结合来生成感兴趣区域内所有未采样位置的内插值。

最后模型的输出应该经过检查，确保内插值和相关的不确定性的度量值是合理的并与预期相匹配。

我们继续以上文中提到的某市区垃圾站数据为例，结合GIS工具具体介绍如何利用地统计建模插值。

8.2.1 探索性空间数据分析19世纪60年代的Tukey面向数据分析的主题，提出了探索性数据分析（EDA，exploratory data analysis）的新思路，解决了传统统计分析中数据不能满足正态假设，基于均值、方差的模型在实际数据分析中缺乏稳定性的问题，并且满足了对海量数据进行分析的要求。