GIS教程-地统计分析的详细学习

黑色简洁风格的 ArcGIS 地统计方法挺适合想玩转空间数据的同行，里面克里金插值用起来还不错，随机性和空间结构性一起搞定，不用怕数据分布太乱。 空间数据的ESDA功能也挺实用，像直方图、QQ 图、Voronoi 图都能直接可视化。看趋势、找模式，省了不少事，省得自己到处拉数据。 普通克里金、简单克里金还有指示克里金都能选，用在哪就选哪个，插值的结果挺稳。嗯，像要估氧气和氮氧化物这种就可以用交叉协方差，蛮方便。 ArcGIS 自带的确定性插值也别忽略，IDW、RBF用起来快，想简单点直接反距离权重，稳稳的。要细点就来个径向基插值，表面拟合也挺丝滑。 相关资源也推荐几个：地统计学与克里格插值，A

地统计分析GS 9.0软件

ArcGIS 的地统计模块，说实话，用起来还挺香的。空间插值、误差啥的，原来要写一堆代码，现在几步点完就能搞定。尤其是克里金插值，预测精度还蛮高，误差也能清楚地量化出来。你要是搞环境监测、城市规划啥的，这玩意真的能省不少事。 统计和空间结合的那部分，做得挺扎实的。像区域化变量、变异函数这些概念，解释得也比较易懂，还配了些例子，入门门槛不高。之前觉得挺玄的，现在一看案例就明白怎么用了。 流程也比较顺。比如你要预测空气质量，导入采样数据后，一路跟着向导走，搞定变异函数拟合和插值，输出结果还能直接在地图上展示，交互性也不错。操作上不会太复杂，主要是理解思路。 文末还附了几个蛮实用的资源链接。像Arc

ArcGIS 的空间地统计资料，讲得挺细的，适合搞生态、地理的朋友。用样本数据搞插值、看分布、做预测，全都有。关键是界面截图多，操作流程清晰，不会让人看了懵圈。 地统计里的插值方法，像Kriging和IDW，都有具体。你要是对比如说森林分布建模、污染物扩散预测感兴趣，这套资料能帮你理清思路。 而且还结合ArcMap工具操作讲了怎么设置参数、怎么调试半变异函数。嗯，配图清楚，跟着点几下就能出图，挺方便。 类似主题的资源也不少，像ArcGIS 空间插值专题就挺推荐，想学深入点可以顺手看看。 如果你是做生态建模的，Canoco和CANOCO 软件解析也比较值得一看，和 ArcGIS 搭配用蛮有意思的

ArcGIS 的地统计资料，真的是空间数据玩家必备的宝藏资源，尤其是搞插值和变异函数建模的。理论讲得比较扎实，但也不难啃，重点都落在了怎么跟 ArcGIS 结合上。像是协方差函数、区域化变量这些概念，说得挺清楚，能直接拿来套到实际项目里。还有就是它把模型验证和空间误差也整合进来了，帮你避免做出来的结果“看着准其实不靠谱”。 如果你平时有做空间插值、栅格、或者项目里用 ArcGIS 做环境建模啥的，这份资料真挺值得一看。懒得看理论？直接跳到 ArcGIS 应用部分就行。还附了不少相关下载链接，想深入的可以慢慢挖。 顺手提醒下，拿它练练 kriging 插值，效果还不错，就是参数别乱设，多试几组再

这篇文章详细介绍了ArcGIS地统计分析的各种方法，以及软件操作的步骤。

ArcGIS 的地统计模块，真是搞空间的好帮手。是想快速生成像臭氧浓度这种连续面数据，用它准没错。你只要搞清楚点要素是啥，再导入数据，几步操作就能整出一张空间分布图，直观又实用。从加州的臭氧浓度出发，实习指导书带你一步步搞定地统计流程。比如用缺省参数先跑一版图，看看效果；再用 ESDA 工具查查有没有离群点或趋势，稳扎稳打。嗯，前期数据检查真的是不能省。接下来，重点来了——怎么让图更准？你得上点技术活，比如剔除趋势、调整半变异函数，甚至对比不同的模型预测结果。别担心，指导书里讲得还挺细，照着练，效果还不错。其中有个练习我觉得实用，就是搞一张“超过临界值”的概率图。像臭氧超 0.12ppm 这种

ArcGIS地统计分析模块的实习指南利用点要素层中的已测定采样点、栅格层或多边形质心，轻松生成连续表面。这些采样点可包含海拔高度、地下水位深度或污染值浓度等数据。与ArcMap配合使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，用于可视化、分析和理解各种空间现象。

根据公式(4.2.32)，可推断(4.2.37)基于协方差与变异函数的关系，同时结合(4.2.21)式，得出协方差函数。