ArcGIS中空间数据统计、插值分析-以克里金插值法为例--胡碧峰解析

arcgis插值方法ArcGIS插值方法是一种利用已知的离散点数据来推算未知地点的值的技术。

在地理信息系统中，插值方法被广泛应用于地形分析、环境模拟、资源评估等领域。

本文将介绍几种常用的ArcGIS插值方法，包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值(Kriging)、样条插值(Spline)等。

我们来了解一下反距离加权插值(IDW)方法。

IDW方法假设距离越近的点对结果的影响越大，离待插值点越远的点对结果的影响越小。

IDW方法计算待插值点的值时，根据离待插值点的距离和邻域内点的值进行加权平均，得到待插值点的值。

IDW方法的优点是简单易懂，计算速度较快，适用于点密度较大且趋势较明显的情况。

但是IDW方法对异常值敏感，对点密度不均匀的数据拟合效果较差。

克里金插值(Kriging)是一种基于地统计学原理的插值方法。

克里金插值方法假设未知点的值是其周围点值的线性组合，并尽量使残差（即预测值与实际值之差）的方差最小。

根据克里金插值方法的预测模型，可以得到未知点的值。

克里金插值方法考虑了空间相关性，适用于点密度较低、数据不均匀分布的情况。

克里金插值方法的不足之处在于计算复杂度较高，对数据变异性的要求较高，需要根据实际情况选择合适的克里金模型。

除了IDW和克里金插值方法，ArcGIS还提供了样条插值(Spline)方法。

样条插值方法通过拟合一个平滑的曲面来估计未知点的值。

样条插值方法在计算过程中考虑了各个点的权重，能够较好地反映数据的变化趋势。

样条插值方法的优点是对数据分布没有要求，适用于各种数据类型。

但是样条插值方法需要较大的计算量，对数据噪声敏感。

除了上述三种常用的插值方法，ArcGIS还提供了其他一些插值方法，如最近邻插值、自然邻近插值等。

这些方法各有特点，可以根据实际需求选择合适的插值方法。

在使用ArcGIS进行插值分析时，除了选择合适的插值方法，还需要注意数据的质量和分布情况。

数据质量好、点密度均匀的情况下，插值结果会更加准确可靠。

arcgis克里金插值等值线标注（原创实用版）目录1.引言2.ArcGIS 克里金插值的概念和原理3.ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤4.应用实例5.总结正文1.引言ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，它可以帮助用户处理、分析和可视化地理空间数据。

在地理数据分析中，插值是一种常用的方法，它可以根据已知的数据点预测未知区域的地理特征。

克里金插值是一种基于空间变异理论的插值方法，它具有较强的适应性和精确度。

在 ArcGIS 中，可以通过插值工具创建克里金插值图，并通过等值线标注方法对插值结果进行可视化表达。

本篇文章将详细介绍 ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤。

2.ArcGIS 克里金插值的概念和原理克里金插值（Kriging Interpolation）是一种基于空间变异理论的插值方法，它通过对空间数据的变异特征进行建模，预测未知区域的地理特征。

克里金插值的基本原理是：在空间域中，一个点的值受到其邻近点的影响，而邻近点的影响程度与其距离成反比。

因此，可以通过构建空间权重矩阵，计算每个点对预测点的影响程度，从而预测未知区域的值。

3.ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤（1）准备数据：首先需要准备一组地理空间数据，包括需要预测的变量值和空间坐标。

（2）创建克里金插值图：在 ArcGIS 中，使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Interpolate"工具创建克里金插值图。

需要设置插值方法、插值参数和输出参数等。

（3）计算等值线：使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Calculate Distance"工具计算每个点与其邻近点的距离。

然后，根据插值图和距离信息，使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Raster Calculator"工具计算等值线。

ARCGIS插值方法原理ArcGIS是一款具备强大的空间分析和地理信息系统功能的软件。

在该软件中，插值方法是一种常用的空间分析工具，用于估计未知位置上的数据值。

ArcGIS提供了多种插值方法，包括克里金插值、反距离插值、样条插值等。

下面将分别介绍这些方法的原理和使用情况。

1.克里金插值方法克里金插值方法是一种基于空间自相关性原理的插值方法，通过对样本点进行空间相关分析，然后根据该分析结果对未知位置进行插值。

克里金插值方法的原理基于克里金理论，即通过计算样本点与未知点之间的空间相关性，来预测未知点的数值。

在ArcGIS中，克里金插值方法有多种变体，如简单克里金、普通克里金、泛克里金等。

2.反距离插值方法反距离插值方法是一种基于距离程度的插值方法，其原理是认为未知位置的值与其周围已知值的距离成反比。

因此，距离已知点越近的未知位置，其值越可能与该已知点相似。

在ArcGIS中，反距离插值方法提供了多种参数选项，如权重指数、半径等，用户可以根据具体应用场景进行选择和调整。

3.样条插值方法样条插值方法是一种基于数学函数模型的插值方法，在ArcGIS中也被称为Kriging方法。

该方法将空间表面视为一个连续的函数，通过对样本点进行函数拟合，来推断未知位置的值。

样条插值方法可分为二维样条插值和三维样条插值，具体使用哪种方法取决于输入样本数据的空间特征。

ArcGIS还提供了其他插值方法，如最近邻插值、多项式插值等。

这些方法根据数据特性和需求的不同，可以选择相应的插值方法来推断未知位置的值。

在插值过程中，用户可以调整一些参数选项，如网格大小、半径等，以获得更准确的插值结果。

此外，用户还可以通过制作插值模型和验证结果的方式，进一步优化插值的效果。

总结起来，ArcGIS提供了多种插值方法，可以根据实际情况选择适合的方法。

这些方法的原理基于空间自相关性、距离程度和数学函数模型等，利用已知点的信息来推测未知位置的值。

插值方法在地理信息系统中有着广泛的应用，可以用于生成地图、估算地下水位、预测空气质量等。

ArcGIS 地统计克里金插值1.1 地统计扩ArcGIS 地统在软件中轻易地统计学的功（1）ESDA：（2）表面预（3）模型检地统计学起源的克里格方法方法是最主要1.2 表面预测ArcGIS 地统程。

一个完整的空现数据的特点Data 菜单及选择和预测模Geostatistic部分，一部分下面将按上述（注：[1]文章量样本），整本理论一般未准名称的也未我们下面的任扩展模块简介统计分析模块在易实现。

体现了功能在地统计分：探索性空间数测（模拟）和验与对比。

源于克里格。

当法。

虽然空间数要、最常用的空测主要过程统计扩展模块的空间数据分析过点，比如是否为其下级菜单完模型的选择；最cal Wizard 菜分作为训练样本述表面预测过程章示例中所使用整个过程均使用未进行解释，可未进行解释。

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1/ 12C本，一部分作为程进行叙述。

用的数据为 Ar用此数据；[2]文可查阅相关地统量所得到的某地地统计学习印 | 推荐 | 评007-8-1 09: GIS 之间架起了可视化发展的趋能实现，包括：数据检查；预测矿产分布，其他方法，如 I下面也以此法单，如下所示，表面预测模型，有没有趋势效应择合适的模型是否合理或几种Create Subse为检验样本。

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使趋势。

后来经过别人IDW（反距离加法为主进行。

但由此却可以一般为。

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arcgis栅格数据空白值插值计算理论说明1. 引言1.1 概述栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的数据格式之一，广泛应用于地表覆盖、环境监测、自然资源管理等领域。

然而，在实际应用中，栅格数据中可能存在空白值，也称为缺失值或无效值。

这些空白值的存在可能会影响数据分析和模型建立的准确性和可靠性。

为了解决栅格数据空白值的问题，插值计算成为一种常见方法。

插值计算可以通过利用已有的有效数据来推断出空白位置上相应属性的数值。

ArcGIS作为一个功能强大的GIS软件平台，提供了多种栅格数据插值工具，方便用户进行插值计算操作。

本文将着重探讨ArcGIS中栅格数据空白值插值计算的理论基础和具体操作方法，并通过实例分析与结果讨论来验证其可行性和有效性。

1.2 文章结构本文主要分为五个部分：引言、栅格数据空白值插值计算的理论说明、ArcGIS 中的栅格插值工具使用方法、示例分析与结果讨论以及结论与展望。

在引言部分，我们将对文章进行概述，并介绍问题背景和研究意义。

同时，还将简要阐述文章的整体结构和各个部分的内容安排。

1.3 目的本文旨在提供详细的理论说明和操作指导，帮助读者了解栅格数据空白值插值计算的基本概念、方法原理以及在ArcGIS中如何应用插值工具进行操作。

通过示例分析与结果讨论，读者可以更加直观地了解和掌握这一方法在实际应用中的效果。

最后，我们将总结研究成果，并展望未来改进方向，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

2. 栅格数据空白值插值计算的理论说明2.1 栅格数据和空白值介绍在GIS（地理信息系统）中，栅格数据是由离散的像元构成的网格状数据，每个像元包含了特定区域的某种属性值。

然而，现实世界中获取到的栅格数据可能存在部分缺失或空白值，这些空白值可以表示无效或未知数据。

2.2 插值方法概述插值是指通过已知点的属性信息推断出未知点的属性信息。

在栅格数据中，插值方法被广泛应用于填补空白值并生成连续性表面。

插值方法可分为确定性方法和随机性方法两类：- 确定性方法：基于已有采样点之间的数学函数和统计原理进行插值，能够准确重构原始数据，并保持真实性和一致性。

Arcgis中的空间插值一、什么是插值？插值是由有限数量的采样点数据估计栅格中的单元的值。

它可以用来估计任何地理点数据的未知值：高程、降雨、化学污染程度、噪声等级等等。

上图左侧是一个已知值的点数据集。

右侧是一个利用这些点插值得到的栅格。

未知值通过一个数学公式估计得到，该公式利用附近已知点的值进行计算。

在本例中，输入的点数据恰好在像元中心（这与现实中是不同的）。

用插值生成栅格表面的一个问题是源信息在一定程度上会退化，即便一个点真的落入某一像元内，仍然不能保证这个像元的值就等于这个点的值。

插值是基于空间分布的地物使空间相关的假设；换言之，相近的地物具有相似的属性。

比如说，如果一条街的一侧正在下雨，用户可以预测街的另一侧下雨的可能性很高，但却很难确定整个小镇是否都下雨，也难确定相邻地区的天气情况如何。

连续数据的表面通常是由散布于整个研究区域的采样点的采样值生成的。

例如，某一地区的无规则分布的气象观测站，利用它们的观测值可以创建温度或者气压的栅格表面。

得到的表面是一个规则的网格。

二、为什么要插值？在研究区域内，测量某种现象每个点的高度、等级或集聚程度一般是非常困难，同时也是很昂贵的。

相反，用户可以选择一些离散的样本点进行测量，通过插值得出采样点的值。

采样点可以是随机的、分层的或者规则的格网点，包含高度、污染程度或者等级等信息。

点插值一个典型的例子是利用一组样本点来生成高程面。

每个采样点的高程是已知的。

各采样点之间的高程值通过插值得到。

得到的格网是对实际高程面上任意点的估计值。

三、插值方法简介利用点数据创建栅格面有很多方法。

用户可以在三维分析的用户界面上，利用距离加权倒数（IDW）、自然近邻法、样条函数、克里格插值法等方法创建表面。

在定制过程中，趋势面插值非常有用。

每种插值方法在预测估值的时候都有自己的前提假设。

根据模拟的现象和采样点的分布，不同插值方法会对实际表面有不同效果的模拟。

但无论哪种方法，输入点越多，它们的分布越均匀，估计得到的结果就越好。

ARCGIS插值方法原理ArcGIS是一款由Esri开发的地理信息系统软件，广泛应用于地理数据的管理、分析和可视化。

其中的插值方法是地理分析中常用的一项功能，用于根据已知点的属性值，在未知位置生成一个连续表面。

ArcGIS中提供了多种插值方法，每种方法都有其不同的原理和适用条件。

1.反距离加权插值（IDW）：IDW基于已知点之间的距离和值的反比例关系，根据点与插值位置间的距离远近，对该点产生的影响进行加权。

使用IDW插值方法可以很好地反映空间上的变化趋势，但对于空间上的突变或极值点较为敏感。

2. 克里金插值（Kriging）：克里金插值是一种基于空间自相关性的插值方法，它通过样点之间的空间变异关系来生成插值结果。

克里金插值通过对空间变异进行建模，包括指定模型类型（如指数、球状、高斯等）、样本点之间的距离和变异的两个参数（方差和对立半径）来生成插值结果。

克里金插值方法提供了可信度和置信度的评估结果。

3.三角不规则网络（TIN）插值：TIN插值使用已知点构建一种非规则三角网，然后在插值位置上的三角形中根据相对位置和值进行插值。

TIN插值适用于有许多峰谷和极端值的情况，可以很好地表示地形特征。

4.最邻近插值（NN）：最邻近插值方法是通过找到最接近插值位置的最近邻已知点，将该点的值赋给插值位置，是一种简单而快速的插值方法。

然而，NN插值对于地理数据中的噪声敏感，并不能反映真实的空间变化。

除了上述常见的插值方法，ArcGIS还支持其他一些插值方法，如径向基函数（Radial Basis Functions）插值、全局多项式插值、兰德斯博格插值等，根据不同的数据特性和需要选择合适的插值方法。

插值方法的原理是基于已知点之间的关系的推算出缺失点的值。

这些方法的共同点是根据空间的连续性、相似性和相关性来推断未知点的值。

插值方法的选择要根据数据类型、数据点之间的关系以及预期结果的用途来决定。

需要考虑的因素包括数据的空间分布、站点分布的密度和均匀性、数据的变异性以及对结果准确性和可信度的要求。

ArcGIS地统计克⾥⾦插值评论(25)ArcGIS 地统计学习指南(⼆)huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(三)（4）Voronoi 图⽤来发现离群值。

Voronoi 图的⽣成⽅法：每个多边形内有⼀个样点，多变形内任⼀点到该点的距离都⼩于其他多边形到该点的距离，⽣成多边形后。

某个样点的相邻样点便会与该样点的多边形有相邻边。

⾄于多边形值的计算有多种⽅法，可以⽤⽣成多边形的样点值作为多边形的值（Simple ⽅法），也可以以相邻样点的平均值为多边形的值（Mean ⽅法），具体计算⽅法可以在Type 下拉菜单中选择。

huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(四)最后的两个图表是针对两个数据集⽽⾔的。

（6）普通Qqplot 分布图评估两个数据集分布的相似程度。

利⽤两个数据集中具有相同累积分布值的数据值来作图。

huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(五)第四步：半变异函数/协⽅差模型⾯板（Semivariogram/covariance Modeling ）此步的主要功能为半变异函数建模，是预测过程中的实质性阶段。

在此⾯板中需要社定许多与拟合半变异函数相关的选项以及半变异函数的参数。

是克⾥格预测中⼗分关键的部分。

Semivariogram/covariance 部分显⽰的是拟和的模型，黄线即半变异函数曲线。

Models 部分：model1,model2,model3表⽰可以⽤多个通⽤函数来拟和半变异函数模型。

如果数据为各向异性，则需要选中Anisotropy （其实⼤多数空间数据是各向异性的，各向同性只是相对的），当选中此选项时，黄线变为多条，表⽰多个⽅向的拟合函数。

Show Search Direction 选项选中后，表⽰只搜索某个⽅向的半变异函数。

Nugget ：块⾦值，函数参数之⼀，即函数与y 轴相交的y 值。

克里金插值法（Kriging Interpolation）是一种用于空间数据插值的地统计学方法，常用于地理信息系统（GIS）软件如ArcGIS中。

它基于统计学原理，根据已知点的空间分布和变量值，预测未知位置的变量值。

以下是克里金插值法的基本原理：
1. 空间自相关性：克里金插值法的核心思想是假设同一地理区域内的点之间存在空间自相关性，即相邻点之间的变量值具有一定的关联性。

这意味着离得越近的点之间的变化趋势可能更相似。

2. 半变异函数：插值过程中使用了半变异函数（Semi-Variogram Function）来描述点之间的变异性。

半变异函数展示了不同距离下变量值之间的相关性或协方差。

这个函数可以帮助确定变量值在不同方向上的变异性和相关性。

3. 权重计算：在插值过程中，为了预测未知点的变量值，需要根据已知点的位置、变量值以及它们之间的空间关系来计算权重。

与离目标点距离近且变异性较小的点会得到较大的权重，而距离远或变异性大的点则得到较小的权重。

4. 插值预测：通过计算权重，将已知点的变量值加权平均，从而预测未知点的变量值。

权重的计算基于半变异函数和点之间的距离。

5. 交叉验证：为了评估插值的精度，通常会采用交叉验证方法。

该方法将已知数据分成训练集和测试集，通过对测试集进行插值并与真实值比较，评估克里金插值法的预测能力。

总之，克里金插值法通过考虑空间自相关性和半变异函数，利用已知点之间的关系来预测未知点的变量值。

这使得它在GIS等领域中广泛用于空间数据插值和预测。

1/ 1。

GIS空间插值（局部插值方法）实习记录一、空间插值的概念和原理当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。

但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。

例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。

空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。

利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。

二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法–整体插值方法»边界内插方法»趋势面分析»变换函数插值–局部分块插值方法»自然邻域法»移动平均插值方法：反距离权重插值»样条函数插值法（薄板样条和张力样条法）»空间自协方差最佳插值方法：克里金插值■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。

为此，第一要注意的是控制点的个数。

控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。

为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。

第二需要注意的是怎样选择控制点。

一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。

结合上述分析，在本次实习过程中，我们采用局部分块内插的这4种方法（上文中划横线的方法）进行插值，首先，我们按照默认参数进行插值，目的是粗略比较各种方法的优劣；然后选择出最好的一种方法，对该方法再尝试用不同的权重和点数参数来插值，得出最佳的效果。

arcgis克里金插值操作流程
克里金插值是一种基于变异函数理论和结构分析的线性、无偏插值，在地理信息和气象学方面有着广泛的应用，如进行空间高程的插值、气温的插值。

下面是ArcGIS克里金插值的详细操作流程：
1. 打开ArcMap，导入离散点坐标原始数据。

2. 右键菜单栏空白处打开地学统计分析Geostatistical Analyst。

3. 打开地学统计向导，选择“地学统计方法”中的克里金法，注意右侧值域的选择，此处为对高程Z插值，故选择高程Z。

4. 克里金又分为简单克里金、普通克里金和泛克里金（常用语不连续区域）等，对于连续的区域，选择普通克里金即可。

5. 点击下一步进入变异函数选择的部分，在窗口右侧模型中选择合适的变异函数模型，常见的有球函数，指数函数等，使得窗口左边的曲线与蓝点实现最佳拟合。

6. 点击下一步，等待计算完成。

7. 插值结果可以渲染图表示等高区域分布，符合实际情况。

以上信息仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更多帮助。

arcgis插值法ArcGIS插值法是一种在地理信息系统（GIS）中常用的空间插值方法，用于根据已有的点数据生成连续的表面模型。

本文将介绍ArcGIS插值法的原理、应用以及一些常见的插值方法。

插值法是一种通过已知点的属性值推断未知位置的属性值的方法。

在GIS中，插值法常用于栅格数据集的创建、空间分析和地质、气象、环境等领域的数据处理。

ArcGIS是一种功能强大的GIS软件，提供了多种插值法，包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值（Kriging）、样条插值（Spline）等。

这些插值方法各有特点，适用于不同类型的数据和研究目的。

其中，反距离加权插值是一种简单而直观的插值方法。

它假设未知位置的属性值与已知位置的属性值成反比关系，距离越近权重越大。

反距离加权插值法在ArcGIS中被广泛应用于地形分析、环境评估等方面。

克里金插值是一种基于统计方法的插值法。

它通过对已知点的空间相关性进行建模，推断未知位置的属性值。

克里金插值法在ArcGIS 中具有较高的精度和可靠性，适用于矿产勘探、水文学等领域。

样条插值是一种基于数学函数的插值法。

它通过拟合满足一定平滑条件的函数，生成连续的表面模型。

样条插值法在ArcGIS中具有较高的准确性和稳定性，适用于地貌分析、景观规划等方面。

除了这些常见的插值方法，ArcGIS还提供了其他一些插值工具，如TIN插值、自然邻域插值等。

这些方法在特定的数据和研究场景下有其独特的优势。

在使用ArcGIS进行插值时，需要注意数据的质量和空间分布。

数据质量对插值结果有重要影响，应避免数据缺失、异常值等问题。

数据的空间分布也会影响插值结果，建议根据实际情况选择合适的插值方法和参数。

除了插值方法的选择，ArcGIS还提供了丰富的插值参数设置，如搜索半径、领域大小、权重函数等。

这些参数的选择需要根据具体的数据特点和研究目的进行调整，以获得最优的插值效果。

在ArcGIS中进行插值分析时，还可以通过交叉验证、误差分析等方法评估插值结果的准确性和可靠性。

ArcGIS插值分析一、数据输入和预处理降水数据导入ArcGIS之前，需要将格式转为ArcGIS支持的格式，xls或者csv格式。

通过File（文件）-Add Data（添加数据）-Add XY Data（添加XY数据）输入降水数据。

X Field选择经度，Y Field选择纬度，指定坐标系，将坐标系指定为GCS_WGS_1984坐标系。

在ArcGIS中，要想数据正确显示，必须指定为合适的坐标系。

经纬度为地理坐标，因此在此需要指定为GCS_WGS_1984坐标。

导入QH-boundary，QH-boundary为Albers投影坐标系，在GIS中，虽然能够自动将地理坐标系投影为投影坐标系，但为了保证后续的数据操作准确性，仍需要将降水数据也统一为Albers投影坐标系。

使用ArcToolBox-DataManageTools（数据管理工具）-Projections and Transformations（投影和变换）-Project（投影），将Output Coordinate System（输出坐标系）指定为Albers二、插值分析数据准备完成，接下来就要进行插值分析。

ArcGIS中插值分析属于Spatial Analyst拓展模块，如果不能使用的话需要先在Customize-Extensions中将拓展模块授权打开。

此次插值使用两种方法，克里金法和反距离权重法。

克里金法和反距离权重法都可周围的测量值进行加权以得出未测量位置的预测，这两种插值器的常用公式均由数据的加权总和组成：其中：Z(si) = 第i 个位置处的测量值λi = 第i 个位置处的测量值的未知权重s0 = 预测位置N = 测量值数IDW（反距离加权法）属于确定性插值方法，因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式。

克里金法则由地统计方法组成，该方法基于包含自相关（即测量点之间的统计关系）的统计模型。

因此，地统计方法不仅具有产生预测表面的功能，而且能够对预测的确定性或准确性提供某种度量。

ArcGIS基础学习思路整理学习资料：地理信息系统教程上的例题与操作步骤，地理信息系统导论上的习作与挑战任务，往届GIS大赛试题。

一、空间数据处理1.空间数据采集：（1）地理配准（2）空间校正2.空间数据编辑：（1）要素的编辑（2）创建要素（3）修改要素3.空间数据的拓扑处理：（1）拓扑创建（2）拓扑的验证（3）拓扑编辑（4）拓扑错误修改4.空间参考与变换：（1）空间参考与地图投影（2）投影变换（3）坐标问题5.地图制图：（1）地图制图输出（2）符号化与样式（3）掩模与制图表达二、空间数据分析1.矢量数据分析：（1）数据提取：裁剪，分割，筛选（2）统计分析：频数，汇总统计数据（3）缓冲区分析：建立缓冲区，多环缓冲区，点距离（4）叠置分析：相交，联合，融合，合并，标识，擦除，更新（5）泰森多边形2.栅格数据分析：（1）密度分析（2）距离分析（3）提取分析（4）局域分析（5）邻域分析3.地形表面分析：（1）用DEM进行制图（2）坡度坡向分析（3）表面曲率分析（4）提取破向坡度，水系河流4.视域流域水文分析：（1）视域分析（2）流域分析：填洼，流向分析，计算水流长度，流量分析（3）河网分析：生成河网，河网矢量化，平滑河网，河流连接5.插值及重分类分析：（1）插值分析：克里金插值（2）重分类分析6.网络分析：（1）网络分析（2）最小耗费路径分析7.地统计学分析：8.Model Builder与空间建模：ArcGIS处理问题综合流程整理一、按照一定的条件选取事宜区域某一地区引进X型经济作物，该作物的生长环境需要满足一定的地形及气象条件。

现有该地区的地形及气象数据，请你根据X型作物的生长条件，为该地区进行X型作物适宜区分析相关信息说明如下：①数据中，dem为数字高程模型数据，gully.shp为主沟谷数据；climate.txt为气象观测表数据（包含坐标、温度/℃及降雨/ mm等）。

②dll中，DevComponents.DotNetBar2.DLL为工具控件库，IrisSkin2.DLL为皮肤控件库，titlerectangle.ssk为皮肤文件。

基于ArcGIS的空间插值方法比较作者：郭仕侗刘斓来源：《科技风》2019年第16期摘要：空间插值法是基于已获取的空间数据对研究区域的信息数据进行预测，其精确度的高低对研究信息具有重要意义。

文章基于ArcGIS对反距离权重插值、克里金插值两种方法进行试验分析，并对比两种方法的优缺点，以期为空间插值法的选取与应用提供参考。

关键词：ArcGIS;空间插值;方法比较1 空间插值方法空间插值法能够根据已经获取的研究区域的空间特性来对未知的空间特性进行分析，在地理信息及研究中具有重要作用。

在實际应用中通常使用空间分布模型和空间插值法对空间区域内的栅格值进行推算，极大地简化了计算程序，提升了对研究区域空间进行信息预测的效率。

2 基于ArcGIS的空间插值方法与处理比较2.1 数据来源及数据处理本文所使用的分析软件为ArcGIS 10.0，实验数据主要来源于国际科学数据服务平台黄淮海地区数字高程模型数据（DEM），将部分DEM数据中高程点作为原数据，文章的研究重点是对反距离权重插值、克里金插值两种方法进行试验分析，并对比两种方法的优缺点。

因此，首先对提取的DEM数据进行处理如图1所示（左侧为原始数据，右侧为高程点数据）。

2.2 结果评价及改进思路3 结语使用科学合理的插值方法可以节约大量的时间，提升空间信息数据获取与预测的效率，现今，各类插值技术以及使用都较为成熟，相信在不久的将来，插值算法的自动性会更高，多尺度建模以及多维表达形式更加完备。

参考文献：[1]周海荣，张亮，俞伟柯，寿祝欢，卢月明.基于自适应采样的空间插值方法比较研究[J].科学技术创新，2018（04）：8-11.[2]肖城龙.基于ArcGIS的空间数据插值方法的研究与实验[J].城市勘测，2017（06）：71-73+83.。

1、mapgis转化arcgis打开mapgis 文件转换装入点---输出shape文件输出shape文件另存2、arcgis克里金插值a、载入文件打开arcmap载入点文件载入后右击---join and relates——join点Ok右击—data---export data另存—ok 提示是否载入点击是删除原来的shape文件，使用新保存的这个B、添加区域框（）就是边界还可以直接添加一些已转换为shape的现状地物另存后点ok为所需要成区的范围线（必须保证无拓扑错误，可在mapgis 中检查，其实在mapgis 中若是有相应的区文件 可以直接转换shape 成的区用于后期剪裁）分析范围——-----optionsC 、分析数据（ 插值到光栅）--interpolate to raster ----其中为分辨率为分析对象 保存位置和名字上下左右要调整 这个范围就是生成的光栅图的范围D、进行重新分级------- ----classify-------分级后点ok 保存路径如果需要，转化成光栅——————-----convert----分多少级分级临界值切割以上是切割光栅文件 切割为一个整体统一颜色的 如果需要彩色图 可以用双击该图---symbology---categories —unique values---value field —GRIDCDDE?—修改颜色若是直接裁剪彩色文件 是在分级后对分级之后的文件直接用要切的范围框 就是那个区保存路径切完得到修饰后即可出图这是出图模式从上到下依次是标题、图例、指北针、比例尺出图横向出图，存为jepg即可证明兹证明系我务工人员，于年月日，至今在精品好文档，推荐学习交流务工。

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