ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程地统计分析总结

地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。

GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。

本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。

一、空间数据的量算方法1.面积量算：面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。

常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。

在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。

2.距离量算：距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。

常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。

在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。

3.方位角量算：方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。

常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。

在GIS中，可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。

二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析：对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。

常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。

2.点状数据的统计分析：对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。

常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。

3.线状数据的统计分析：对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。

常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。

三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护：通过对空间数据的量算和统计分析，可以评估环境状况和监测环境污染等问题。

2.城市规划：通过对地理空间对象的量算和统计分析，可以评估城市土地利用情况、交通网络等，为城市规划提供科学依据。

ArcGIS 空间分析实验报告地理信息系统空间分析实验报告实验名称医院选址及三维可视化的实现学生学号专业地理信息系统班级20XX年06月2一、实验目的：熟悉数据xx、矢量分析、栅格分析、表面分析及三维分析的内容。

熟练掌握ArcMap,ArcCatalog,ArcScene的使用。

二、实验要求：现要建立一个医院，要求其位置符合下列要求：1、距主要公路不能太远；2、距居民区不能太远，可选择内部区域；3、医院应该位于地势平坦区；4、医院的位置应该避开现有的卫生院；将符合要求的地块在ArcScene中与影像叠加，以三维可视化的形式显示。

三、实验数据：影像(可以提取土地利用数据:山地\\居民地\\其它用地) 等高线(用来生成DEM) 已有卫生院的点状分布图四、实验方案：五、实验步骤：准备实验数据1、启动ArcMap，加载已有数据，影像图、DEM图以及卫生院的点状分布图。

3图12、打开ArcCatalog，新建Personal Geodatabase。

图23、在Personal Geodatabase下新建feature dataset,名为feature。

4图34、新建两个feature class，分别为line1和polygon1。

图45图55、在ArcMap中加载并xx新建立的两个图层,line1和polygon1，分别对影像中道路和居民地进行矢量化。

图66、对道路的矢量化结果6图77、对居民地的矢量化结果图8至此，数据的准备工作已完成。

数据操作阶段1、满足第一个要求，距主要公路不能太远。

对道路层进行缓冲区建立。

生成Buffer_of_文件。

7图92、满足第二个要求，距居民区不能太远，可选择内部区域注意在建立缓冲区时，Create buffers so they are 选择outside polygon(s) and include inside，以保证可选内部区域。

生成Buffer_of_polygon1_文件。

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。

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”。

实验二、ArcGIS的地统计分析实验目的：全面了解ArcGIS的地统计分析，学会探索性空间数据分析工具的使用，学习空间差值方法的思维和应用。

实验内容：熟悉探索性空间数据分析的直方图、QQ分布图、趋势分析、Voronoi图、半变异函数与协方差云、交叉协方差云；了解空间差值中的确定性差值方法、克里金插值法、ArcGIS 10新增的差值方法实验过程：1.探索性空间数据分析（1）直方图是对采样数据按一定的分级方案进行分级，统计采样点在各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表示出来，显示了数据集的频率分布，并汇总统计数据，用来检验数据分布和寻找数据离群值。

在ArcMap中加载Geostatistical Analyst工具条，在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“直方图”，可在直方图对话框中选择相应的栏数和显示数据的字段。

图一直方图（2）QQ分布图分为正态QQ分布图和常规QQ分布图。

正态QQ图上的点可指示数据集的单变量分布的正态性,将数据集与标准正态分布进行比较，如果数据是正态分布的，点将落在45°参考线上，如果数据不是正态分布的,点将会偏离参考线。

在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“正态QQ图”，可采用“log”对需要的数据进行转换。

图二 QQ分布图“log”使用变化前后常规QQ图利用两个数据集中具有相同累积分值的数据值来做图。

在ArcMap 的内容列表中，添加“练习”.shp和“练习2”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“常规QQ图”，分别选择两个图层的相应字段。

图三常规QQ图（3）趋势分析：用一个三维视图来探察空间数据。

将样品点的值分别投影到X、Z平面和Y、Z平面上形成散点图。

§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实验报告心得体会ArcGIS是一款由ESRI公司开发的地理信息系统，被广泛用于地理信息系统、地图制作与地理信息科学研究。

我最近在学习ArcGIS软件，同时进行了一系列相关的实验，这里总结一下我的实验心得体会。

首先，ArcGIS的界面设计很人性化，菜单功能清晰有序，窗口比较直观明了，操作起来也更加方便快捷。

在我完成空间数据编辑与管理过程中，对操作过程、地图制作、空间数据编辑与管理，影像处理等技术有了更深的认识和理解，让我对ArcGIS的灵活性有了一定的欣赏。

其次，ArcGIS软件拥有丰富的功能，可以根据用户的不同需求，自定义构建自己需要的功能，从而使其更容易应用于实际问题的解决。

我在实验中使用ArcGIS完成了一个人口分布情况的模拟，使用ArcGIS的统计分析功能，可以让我深入了解某地区的人口分布趋势，从而为政府在宏观规划上提供科学的决策依据。

此外，ArcGIS还可以用来实现空间数据的可视化，以地图的形式展示出来，从而使空间数据更加生动，更容易被人理解。

在我实验中，我使用ArcGIS完成了一个居民消费模拟的实验，使用ArcGIS的可视化功能，可以将所有的数据可视化，从而使人们更轻松地理解某一地区的消费水平，从而帮助政府更好地了解该地区的经济发展情况。

最后，ArcGIS软件还具有良好的网络应用能力，我在实验中也尝试使用ArcGIS Online把实验中的成果发布到网上，从而进一步提高社会效益和应用价值。

此外，ArcGIS还支持一些外部插件，这些插件可以为ArcGIS增添更多的功能，增加其应用范围，从而发挥ArcGIS的最大价值。

总的来说，经过这次ArcGIS的实验，我受益良多，对ArcGIS的使用也有了更深一层的理解，使自己具备了更多的能力，从而为我们在ArcGIS中创造出更多的可能性。

地理统计工作总结范文
地理统计工作总结。

地理统计工作是一项重要的工作，它通过对地理信息的收集、整理、分析和展示，为国家和社会的发展提供了重要的支持和参考。

在过去的一段时间里，我和我的团队一起进行了大量的地理统计工作，现在我来总结一下这段时间的工作成果。

首先，我们对各个地区的地理信息进行了全面的收集和整理。

我们利用各种现
代化的技术手段，包括卫星遥感、地理信息系统等，对地球表面的各种自然和人文现象进行了详细的调查和记录。

通过这些工作，我们建立了一套完整的地理信息数据库，为后续的统计分析工作打下了坚实的基础。

其次，我们对地理信息进行了深入的分析。

我们利用统计学和地理学的知识，
对各种地理现象进行了量化和比较。

我们研究了各个地区的地形、气候、资源分布、人口分布等情况，找出了它们之间的规律和联系。

通过这些分析，我们为地方政府和企业提供了大量的决策支持和发展建议。

最后，我们利用各种图表和报告，将我们的研究成果进行了展示。

我们制作了
各种地图、统计图表和报告，将我们的研究成果生动地展现出来。

这些展示不仅提高了我们的工作效率，也为广大社会公众提供了一份直观的地理信息参考。

总的来说，地理统计工作是一项非常重要的工作，它为国家和社会的发展提供
了重要的支持和参考。

在今后的工作中，我们将继续努力，不断完善我们的地理信息数据库，加强地理信息的分析研究，为国家和社会的发展做出更大的贡献。

空间数据统计分析实习报告(ArcGIS Geostatistical Analyst模块)一、实习内容简介本次实习的主要内容是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。

这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。

当与ArcMap一起使用时, 地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具, 这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。

在本实习中, 利用现有的测量站获得的臭氧浓度值, 根据检测所有采样点之间的关系, 生成一个关于臭氧浓度值、预测标准差（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面, 从而对其它点的浓度值进行最佳预测。

在实习中主要练习通过对算法参数的调整, 生成最佳的预测图, 并将预测结果制成专题地图, 并初步理解空间统计分析的相关概念和算法。

本次实习主要有6个练习:练习1: 使用缺省参数创建一个表面；练习2: 数据检查；练习3: 制作臭氧浓度图；练习4: 模型比较；练习5: 制作超出某一临界值的臭氧概率图；练习6: 生成最终成果图。

二、实习成果及分析练习1: 使用缺省参数创建一个表面本次练习中, 主要是利用ArcMap中的地统计模块, 通过创建臭氧浓度表面的过程, 我发现使用缺省参数创建表面是一件很容易的事情。

我在ArcMap中添加了Ca_ozone_pts和ca_outline数据集, 并将ca_outline图层中的颜色改为无色, 并将地图保存。

在本练习中, 使用克里金算法, 使用ArcGIS 默认的克里金算法参数创建臭氧浓度预测图。

使用克里金算法根据默认参数创建臭氧浓度预测图, 从图中可以看出生成的预测图能够表达臭氧浓度分布, 颜色越深的地方臭氧浓度越高, 可以看出臭氧浓度高的地方非常集中, 这应该是和城市的工业发展布局由紧密关系。

同时可以看大预测图并没有很好的覆盖整个区域, 因为预测图的范围是根据采样点的范围而定的, 如果要契合地图边界, 需要进行外延估计的计算。

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。

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.。

地统计分析的总结
地统计分析是指将空间数据分析和统计方法相结合的一种分析方法。

其主要目的是对地理数据进行统计学分析和空间模式分析,以更好地理解和预测地理现象。

在地理信息系统 (GIS) 中,地统计分析常用于以下几个方面：
1. 空间分布分析：通过空间统计方法,探索研究区域内各种现象在空间上的分布规律和空间相关性。

2. 空间插值分析：通过已知的地理数据和空间分析方法,预测或估算未知位置的数据。

3. 空间聚类分析：在空间范围内运用聚类算法,将空间上相近的地理现象进行归类,研究各类地理现象的空间分布特征。

4. 空间回归分析：在空间范围内运用回归分析方法,探索影响一种地理现象的各种因素及其空间相关性。

总而言之,地统计分析是一种用来研究地理现象的方法,它将统计学和空间数据分析方法有机地结合起来,为我们理解和预测地理现象提供了强大的工具。

利用ARCGIS进行地类计算与统计汇总ARCGIS（Arc Geographic Information System）是一种地理信息系统软件，可以用于进行地类计算与统计汇总。

地类计算与统计汇总是利用ARCGIS来分析地面覆盖类型的方式之一地类计算与统计汇总可以帮助我们了解一个地区的地表覆盖情况，以及不同地区之间地表覆盖的差异。

这对于环境保护、土地规划以及城市规划等方面都具有重要意义。

然后，我们需要对数据进行预处理。

这包括对数据进行清理、栅格化和投影转换等操作，以便进行后续的地类计算与统计汇总。

ARCGIS提供了一系列工具和功能来帮助我们完成这些预处理操作。

接下来，我们可以使用ARCGIS中的分类工具对数据进行分类。

分类是将地理数据根据其中一种标准划分为不同的类别。

在地类计算与统计汇总中，我们通常将地表覆盖类型划分为不同的类别，比如水域、耕地、建筑物等。

在完成分类之后，我们就可以进行地类计算与统计汇总了。

ARCGIS 提供了丰富的工具和功能来支持这些分析操作。

例如，我们可以使用ARCGIS中的统计工具来计算不同地类在研究区域的面积、数量、密度等指标。

我们还可以使用ARCGIS中的查询工具来筛选出特定类型的地表覆盖，以便进一步分析。

最后，我们可以使用ARCGIS中的制图工具将分析结果可视化。

通过制作地类统计图表、热力图或者空间分布图，我们可以更直观地展示不同地区的地表覆盖情况。

ARCGIS提供了丰富的地图样式和图层设计选项，可以帮助我们制作出美观、易于理解的地理图表。

总之，利用ARCGIS进行地类计算与统计汇总是一种强大的分析工具。

通过ARCGIS，我们可以获取、清理、分类和分析地理数据，了解地表覆盖的情况，并将结果可视化呈现出来。

这对于环境保护、土地规划和城市规划等领域都具有重要意义，可以帮助决策者做出科学、合理的决策。