arcgis实习之空间统计分析

实习一：ArcGIS地统计分析指导老师：赵永一实习目地利用地统计分析模块，根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面.这些采样点地值可以是海拔高度、地下水位地深度或者污染值浓度等.当与ArcMap一起使用时，学习利用地统计分析模块提供地一整套创建表面地工具来生成一个相对精确地连续表面，用这些表面来进行可视化、分析及理解各种空间现象等.b5E2R。

二实习内容1了解地统计分析模块，创建臭氧浓度缺省参数表面.2学习在创建表面之前如何对数据进行检查.数据检查地目地是为了找出数据中那些离群值并且发现数据中存在地趋势.p1Ean。

3创建第二个表面，这个表面更多地考虑了练习2中数据分析发现地空间关系，并且对练习1中生成地表面进行了改进.DXDiT。

4对练习1和练习3中创建地表面进行比较，并判断哪个表面对未知值地预测更好.5创建臭氧浓度超出临界值地概率图，从而生成第三个表面.6利用ArcMap地功能将你在练习3和练习5中创建地表面放在一起做最终地显示三实习步骤1 利用缺省参数创建一个臭氧表面（1）打开arcmap 并激活地统计分析模块（2）加载数据（3）利用缺省参数创建臭氧浓度表面.图1利用缺省值创建地臭氧表面2 检查数据（1）检查臭氧浓度数据分布是否符合正态分布,从下图可以看到臭氧浓度分布大致符合正态分布图2臭氧浓度分布直方图(2)正态QQ图.另外一种检验数据是否符合正态分布地方法，通过标准正态分布与现有数据分布比较，还可以找到一些异常值，来检查并校正这些异常值.若符合正态分布则数据点应成一条直线，那些不在直线上地点为异常点.RTCrp。

图3臭氧浓度正态QQ图（3）用趋势分析工具识别数据中地全局趋势.只有数据分布符合一定地趋势，才能用数学公式对确定表面进行模拟，故需要分析数据地全局趋势.5PCzV。

图4臭氧数据全局趋势（4）理解数据地空间自相关和方向效应.利用半变异函数/协方差函数云图，在半变异函数／协方差函数云图中，每个红点表示一对采样点.既然越近地点越相似，那么在半变异函数云图中邻近地点（在X轴地左边）应该有较小地半变异函数值（在Y轴地下部）.随着样点对间距离地增加（在X轴上向右移动），变异函数值也要相应增加（在Y轴上向上移动）.然而，当到达一定地距离后，云图变平，这表明超出这个距离时，样点对之间不再具有相关关系了.jLBHr。

实验三空间统计分析引言：空间统计分析是地理信息科学中的一项重要技术，以空间数据为基础，通过空间统计模型和方法，研究地理现象在空间上的分布、关联、聚集和异质性等特征。

本实验将通过实例介绍空间统计分析的具体方法和步骤。

一、空间统计分析的数据准备1.空间数据的获取：空间统计分析的第一步是获取相关的空间数据，可以通过地理信息系统（GIS）软件或其他渠道获取。

2.数据准备：对于获取的空间数据，需要进行数据准备，包括数据清洗、数据格式转换等。

二、空间统计分析的基础1.空间数据的可视化：通过GIS软件将获取的空间数据进行可视化，以便更好地理解其分布特点。

2.空间数据的描述统计分析：对于空间数据的描述统计分析，可以计算其平均值、方差、标准差等统计指标，以及构建直方图、箱线图等统计图表以展现数据的分布特征。

三、空间结构分析1.空间自相关分析：空间自相关分析用于检验地理现象是否具有空间相关性。

常用的空间自相关分析方法包括莫兰指数、凝聚统计量等。

2.空间插值分析：空间插值分析用于通过已有的空间数据，推断未来或未知地点的空间属性。

常用的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法等。

四、空间聚集分析1.点模式分析：点模式分析用于研究地理现象在空间上的聚集性，主要包括随机模式、聚集模式和离散模式等。

2.空间卷积分析：空间卷积分析用于确定地理现象的空间关联程度，并计算其空间关联程度指标。

五、空间异质性分析1.空间变差函数分析：空间变差函数分析用于研究地理现象在空间上的异质性。

常用的空间变差函数包括半方差函数、泰森多边形等。

2.空间回归分析：空间回归分析用于研究空间数据之间的关系，常用的方法包括普通最小二乘法、地理加权回归等。

六、实例分析：空气质量的空间分布分析本实例以城市不同监测点的空气质量数据为例，利用空间统计分析方法研究空气质量的空间分布特征。

1.数据获取和准备：从相关机构获取该城市不同监测点的空气质量数据，并进行数据清洗和格式转换。

地理空间信息软件应用Geospatial information software applications大连理工大学城市学院实验一、三维数据分析实验目的：首先了解三维数据管理的的概念，对三维数据有一定的了解及认知后，学习对三维数据的管理、分析与应用，掌握三维数据分析运用要领。

实验内容：三维数据、三维数据的获取、3D要素分析；表面创建、表面管理；栅格表面分析、Terrain和TIN表面分析、功能性表面；ArcScene的工具条、二维数据的三维显示、三维动画。

实验过程：1.三维数据⑴三维数据是在二维数据的基础上添加了一个维度（Z坐标），用来表示特定表面位置的值。

三维数据有四种基本类型：三维点数据、三维线数据、表面数据和体数据。

在Arcgis中，把三维数据分为3D要素数据和表面数据。

⑵三维数据的获取：三维点、线数据的生成常见方法分为创建包含Z值的要素类，转换二维要素类的属性、插值shape三种；多面体数据的生成。

①三维点、线数据的生成-----创建包含Z值的要素类启动ArcCatalog,右击要创建三维要素的文件夹，在弹出的菜单栏中，选择“新建”----“Shapefile”，打开创建新Shapefile对话框。

在“名称”文本框中输入要素名称，在类型的下拉框选择面，单机编辑定义空间参考，选择WGS1984坐标系，点击确定。

图一创建三维空间坐标②三维点、线数据的生成-----转换二维要素类的属性在ArcScene中打开ArcToolbox，双击“3D Analyst工具”----“3D要素”----“依据属性实现要素转3D”，“打开依据属性实现要素转3D”对话框，输入要素设置为“point”，输出要素类设置为“point3d”，高度字段设置为“height”。

确定，得到三维点数据。

图二依据属性实现要素转3D③多面体数据的生成启动ArcScene，在右击文件夹，单机“新建”，选择“文件地理数据库”，创建“文件地理数据库”，命名为“New File Geodatabase”。

§12. 使用ArcGIS进行空间统计分析一、软硬件环境软件：ArcGIS 8.0版本以上，需要具有Geostatistics模块的许可；硬件：目前主流配置即可。

二、软件及数据的准备本例以ArcGIS 9.0为软件平台，对甘肃省30年平均降水进行空间插值的。

（1）打开ArcGIS 9.0，并把Geostatistics模块加载上。

首先在工具>扩展中将相应模块选中，如图1。

图1其次，在工具条上点击右键，把Geostatistical Analyst选中，如图2。

图2（2）数据准备本例需要的是各个气象站点和观测数据，所以首先需要各个气象观测站的点图层，各个站点30年观测的平均降水量、蒸发量以及该站点的海拔高程作为属性数据，附在上述点图层上。

因为是对甘肃省省域内气候进行插值，因此还必须有甘肃省的省界。

并过数据加载按钮将上述数据加载上，如图3所示。

图3（3）分析数据框架设定在Layers上右击，点击属性，选择数据框架（Data Frame）面板，然后将甘肃省边界图层作为分析时显示的数据框架（即只显示省内区域）。

如图4：图4三、探索性空间数据分析（ESDA）空间插值的模型和方法有很多，通过探索性空间数据分析，目的是寻找数据内在的规律性，再根据这些规律寻找适合的空间插值模型；或者通过数据变换（例如常见的COX－BOX变换、对数变换），使原来不适合于插值的数据可以进行插值。

对于ESDA可以说是一门学问，这里简单介绍，Geostatistical Analyst所带的几种方法，如图5。

图51、直方图点击Histogram，然后在右下选择需要分析的属性，则就显示直方图分布情况，并在右上角给出各种相关的统计指标，图6。

图6在左下方的下拉框可以选择直方的数量，变换方法，软件提供了两种：LOG和Cox-Box。

2、正则QQ图（Normal QQPlot）图73、趋势分析（Trend Analysis）同样选择合适的属性，作为Z轴，空间坐标作为XY轴，则分析该属性的三维分布趋势，图8。

ARCGIS空间统计分析空间统计分析是利用地理信息系统（GIS）技术对空间数据进行统计分析和空间模式分析的过程。

它可以帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，进而为决策提供依据。

而ARCGIS作为一款功能强大的GIS软件，为空间统计分析提供了丰富的工具和功能。

首先，在ARCGIS中进行空间统计分析，我们需要明确研究的问题和目标。

例如，我们可能想要了解一些地区人口分布的空间模式以及其与其他地理现象的关系。

在确定研究问题后，我们可以使用ARCGIS中的空间统计工具进行分析。

距离分析是一种常见的空间统计分析方法，用于度量地理要素之间的距离和接近程度。

ARCGIS中的距离工具可以计算地理要素之间的最短路径、最近邻等距离指标。

通过距离分析，我们可以了解地理现象之间的空间关系，比如其中一地区的商店分布离居民区的距离远近。

空间插值是一种用于推断未知地点值的方法，通过已知的点数据生成连续的表面。

ARCGIS中的空间插值工具可以根据已有的点数据生成等值线图、栅格图像，帮助我们了解地形、气象等现象的空间分布。

空间点模式分析是一种用于检测地理要素分布的随机性或非随机性的方法。

ARCGIS中的空间点模式工具可以通过计算统计指标（例如点密度、聚集程度等）来识别点数据的空间模式。

通过空间点模式分析，我们可以判断其中一现象的分布是随机还是具有一定的规律性。

空间回归分析是一种用于揭示地理现象之间关联关系的方法。

ARCGIS中的空间回归工具可以进行空间权重矩阵的构建、空间自相关分析等。

通过空间回归分析，我们可以确定其中一地理现象在空间上的影响范围，进一步理解地理现象之间的关系。

除了上述方法，ARCGIS还提供了许多其他的空间统计工具，如空间聚类、空间揭示等。

通过这些工具，我们可以进行更加深入全面的空间统计分析，为决策提供科学的依据。

总之，ARCGIS为空间统计分析提供了丰富的工具和功能，能够帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，为决策提供科学依据。

空间统计分析实习报告Spatial statistics tools分析模式工具集中的工具采用推论式统计，以零假设为起点，假设要素与要素相关的值均表现随机分布。

然后计算P值说明，这种分布属于随机分布的概率。

在应用中，返回Z得分和P值判断是否可以接受或拒绝零假设，同时在不同的工具中，还表示分布是聚集，或分散是标准差的倍数，在0.5-P的概率下接受随机分布的接受域Average Nearest Neighbor 最邻近分析根据每个要素预期最近要素的平均距离来计算最邻近指数，当指数大于1，要素有聚集分布的趋势，对于趋势如何，还要依据z—value和P—value 来判断，小于1时，趋向分散分布最近邻指数的表示方法为：平均观测距离与预期平均距离的比率，预期平均距离是假设随机分布中领域间的平均距离这种方法对面积指值非常敏感（期望平均距离计算中需要面积参与运算），如果未指定面积参数，则使用输入要素周围最小外接矩形的面积（不一定合坐标轴垂直）Spatial Autocorrelation (Morans I) 空间自相关分析更具要素位置的属性使用Global Moran’s I 统计量量测空间自相关性Moran’s I是计算所评估属性的均值和方差，然后将每个要素减去均值，得到与均值的偏差，将所有相邻要素的偏差相称，得到叉积。

统计量的分子便是这些叉积之和。

如果相邻要素的值均大于均值，这叉积为正，如果以要素小于均值而一要素大于均值，则为负如果数据集中的值倾向于在空间上集聚（高值聚集在高值附近，低值聚集在低值附近）则指数为正，如果高值排斥高值，倾向于低值，则指数为负之后，将计算期望指数值，将之与其比较，在给定的数据集中的要素个数和全部熟知的方差下，将计算Z得分和P值，用来指示次差异是否具有统计学上的显著性Multi-Distance Spatial Cluster Analysis K函数分析确定要素（后与之有关连的值）是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。

利用ARCGIS进行空间统计分析空间统计分析是利用GIS（地理信息系统）软件进行的一种分析方法，可以帮助我们理解和解释地理数据的空间模式和关联性。

ARCGIS是一款功能强大的GIS软件，在进行空间统计分析方面有着广泛的应用。

ARCGIS提供了多种空间统计分析的工具和函数，如空间自相关、聚类分析、热点分析、插值分析等。

下面将分别介绍这些分析方法的应用。

一、空间自相关空间自相关分析用于研究地理数据的空间相关性。

通过计算地理单位之间的空间相关性指数，可以帮助我们发现和理解空间数据的空间分布模式。

ARCGIS提供了Moran's I指数和Geary's C指数等空间自相关分析方法。

Moran’s I指数是一种常用的空间自相关指数，用于测量地理单位之间的空间相关性。

通过计算每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，并与总体平均值进行比较，得出Moran's I指数的值。

该值介于-1和1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。

通过观察Moran’s I指数的空间模式图和Z分布图，我们可以确定地理数据的空间分布模式（聚集、随机或分离）。

Geary's C指数与Moran’s I指数类似，用于测量地理单位之间的空间相关性。

计算方法也类似，通过比较每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，得出Geary's C指数的值。

Geary's C指数的值介于0和2之间，接近0表示正相关，接近2表示负相关，1表示无相关。

二、聚类分析聚类分析用于发现地理数据的空间聚集模式。

通过计算地理单位之间的相似性，将相似的单位聚集在一起，形成空间聚类区域。

ARCGIS提供了多种聚类分析方法，如基于密度的聚类和基于距离的聚类。

基于密度的聚类方法将地理单位划分为多个密度相似的集群，形成高密度区域和低密度区域。

这种方法适用于研究人口和资源分布的热点区域。

基于距离的聚类方法将地理单位划分为多个距离相似的集群，形成邻近区域和远离区域。

arcgis空间分析实验报告引言空间分析是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，通过利用地理数据进行分析，可以帮助我们更好地理解和解释地理现象。

ArcGIS是一种领先的地理信息系统软件，提供了丰富的工具和功能，用于空间分析。

本实验报告旨在探讨ArcGIS在空间分析方面的应用，以及分析结果的准确性和可靠性。

实验目的本实验的目的是使用ArcGIS进行空间分析，深入研究和分析给定的地理现象，并根据分析结果，提出相应的结论和建议。

通过实际操作，我们将掌握ArcGIS的基本功能和操作方法，并了解如何使用它来解决实际问题。

实验步骤1. 数据准备在进行空间分析之前，我们需要准备相关的地理数据。

这些数据可以是地图、遥感影像、点线面数据等。

根据实验要求，我们选择了XXXX地区的人口分布数据、土地利用数据以及交通网络数据作为研究对象。

2. 数据导入与处理将准备好的地理数据导入ArcGIS中，通过数据清理和预处理，确保数据的完整性和准确性。

3. 空间数据的可视化利用ArcGIS中的地图绘制工具，将导入的地理数据以地图的形式展示出来。

可以通过设置不同符号和颜色，根据数据的不同属性进行标注和区分，以便更好地理解和分析。

4. 空间分析4.1 点图层的空间分布分析通过分析人口分布数据，使用ArcGIS中的核密度分析工具，得出不同地区的人口密度分布图。

据此，我们可以了解人口聚集和分布的情况，并进一步推断不同地区的发展潜力和规划需求。

4.2 面图层的属性统计分析根据土地利用数据，我们可以对不同区域的土地利用类型进行统计和分析。

利用ArcGIS中的属性表查询工具，我们可以得到各个区域的土地利用比例以及特定土地类型的面积和占比。

这些统计结果对于土地规划和管理具有重要意义。

4.3 线图层的网络分析利用交通网络数据，我们可以进行路径分析和服务区分析。

通过ArcGIS中的网络分析工具，可以计算出两个位置之间最短路径的长度和所需时间，并将结果表示在地图上。