ARCGIS空间统计分析

如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析Chapter 1：ArcGIS基础知识ArcGIS是由美国环球信息系统公司（Esri）开发的一套地理信息系统（GIS）软件。

它提供了一系列工具和功能来处理地理空间数据，并进行数据分析。

在开始使用ArcGIS进行地理空间数据分析之前，我们首先需要了解基本的ArcGIS知识。

1.1 ArcGIS组成部分ArcGIS由ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox三个主要组件组成。

- ArcMap：用于创建、编辑和分析地图，可以展示地理空间数据的可视化结果。

- ArcCatalog：用于管理地理空间数据，包括浏览、搜索、导入、导出和组织等操作。

- ArcToolbox：提供了各种工具和模型，用于进行地理空间数据的分析和处理。

1.2 数据格式ArcGIS支持多种地理空间数据格式，包括矢量数据（如点、线、面）、栅格数据（如DEM、遥感影像）和表格数据。

在进行地理空间数据分析时，我们需要确保数据格式的正确性和一致性。

1.3 ArcGIS工作空间在ArcGIS中，工作空间是指存储地理空间数据和分析结果的文件夹。

通过创建和管理工作空间，我们可以更方便地进行地理空间数据的管理和分析。

Chapter 2：地理空间数据分析流程使用ArcGIS进行地理空间数据分析的一般流程包括数据准备、数据导入、数据预处理、数据分析和结果输出等步骤。

2.1 数据准备对于地理空间数据分析，首先需要明确研究的目标和涉及的地理数据。

根据目标选择合适的数据源，并进行数据采集和整理。

2.2 数据导入通过ArcCatalog将数据导入ArcGIS，并按照需要创建要素类（Feature Class）、栅格数据集（Raster Dataset）和数据表（Table）等数据集合。

2.3 数据预处理在进行地理空间数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。

可以通过数据编辑、数据投影、数据剪裁、数据拓扑检查等操作来清洗和优化数据。

空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。

空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置，可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。

ARCGIS是一款著名的GIS软件，其集成了强大的空间分析功能，可以方便地进行矢量数据的空间分析。

空间分析的意义空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。

通过空间分析，我们可以：•可视化数据：通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。

•空间查询：通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。

•空间统计：通过分析数据之间的空间关系，可以生成统计数据并进行更进一步的研究。

ARCGIS中的矢量数据矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型，是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。

ARCGIS支持常见的矢量数据格式，如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。

矢量数据的空间分析ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析，包括：1.空间查询：ARCGIS通过自带的属性表和查询工具，可以方便地对矢量数据进行查询。

用户可以使用查询工具查询特定的属性，也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。

2.空间叠加：空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。

ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。

3.空间分析：ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。

常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。

空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括：1.坐标系的问题：要确保使用的地图和要素在同一坐标系下，否则可能导致分析结果异常。

2.精度要求的问题：ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。

对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。

§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。

使用ArcGIS进行空间数据分析入门指南第一章：ArcGIS简介ArcGIS是一种集成的地理信息系统软件，被广泛应用于地理数据管理、空间数据分析和地图制作等领域。

它提供了强大的数据处理和分析功能，以及用户友好的界面，使得用户可以轻松进行空间数据分析。

第二章：空间数据分析基础空间数据分析是利用GIS技术对地理现象进行统计、计算和分析的过程。

在进行空间数据分析之前，需要了解一些基本概念和方法。

这些包括：空间数据类型（点、线、面）、空间关系（相交、相邻、包含等）、属性数据（属性表、字段类型）以及空间统计方法（空间插值、空间聚类等）等。

第三章：ArcGIS的数据输入与导入在进行空间数据分析之前，需要将数据导入到ArcGIS软件中。

ArcGIS支持多种数据格式的导入，包括矢量数据（Shapefile、Geodatabase）、栅格数据（Grid、Tiff）和表格数据（Excel、CSV）等。

用户可以通过文件导入、数据库连接或在线数据服务等方式将数据导入。

第四章：数据预处理与清洗在进行空间数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量。

这包括数据的投影转换、空间参考系设置、数据缩放、重采样和去除空缺值等操作。

同时，还需要检查数据的完整性和一致性，对异常值和重复值进行处理。

第五章：空间查询与选择空间查询是通过空间位置、属性条件或复杂的空间关系对数据进行筛选和筛选的过程。

ArcGIS提供了丰富的查询和选择工具，包括属性查询（属性表查询、SQL查询）、空间查询（相交查询、缓冲区查询）和空间关系查询（包含、相邻等）等。

用户可以根据需要进行灵活的查询与选择。

第六章：空间统计与计算空间统计是对空间数据进行统计与计算的过程。

ArcGIS提供了多种空间统计工具，包括空间插值（克里金、反距离权重插值）、空间聚类（热力图、聚类分析）、空间分布分析（分布密度、核密度）和空间权重矩阵等。

这些工具可以帮助用户发现地理现象的分布规律和空间相关性。

1.请完成北京气象站（54511）年气温直方图的绘制（数据文件“北京温度
1951-1998.xls”）。

2.请完成北京市人口以及建成区面积的年际变化图，人口以及建成区面积两个
变量的变化趋势线共用一个X轴（数据文件“北京人口.xls”）。

3. 年粮食总产量如下表所示:
要求:
(1) 检查该地区的粮食生产发展趋势是否接受于直线型?
解：由年粮食总产量中的计算结果可以直观的看出，
增长量大体相同，所以变化趋势是直线型的。

(2) 计算粮食生产与年份的相关系数并进行检验。

解：相关系数为0.992226
(3) 如果是直线型,请完成预测年粮食总产量的回归方差,并进行评价（方程显
著性、回归系数显著性和拟和度）。

设直线趋势方程为： bt a y t +=。

b=∑
∑∑∑∑--22)(t t n y
t ty n =6.34 a=81.221=-t b y
t y t 34.681.221+=
(4) 预测第12年的粮食生产水平？
当t=12时
t y =221.81+6.34×12=297.89(万吨)
该地区第十二年的粮食总产量为297.89(万吨)
(5)计算北京气象站（54511）年气温直的均值、中位数、方差、
标准差、变异系数、峰度系数、偏度系数。

（数据文件“北京温度1951-1998.xls”）
解：
均值11.94
中位数11.90
方差0.62
标准差0.79
变异系数0.07
峰度系数-0.69
偏度系数0.19。

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。