地统计

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

免费用的斯坦福出品的gslib90 地统计软件，功能还挺全，像克里格插值、随机模拟这类常见的地统计都能搞定。你要是搞空间数据，这工具还蛮实用的，尤其是和一些 MATLAB 代码配合起来效果更佳。界面虽然不太花哨，但响应快，学习成本也不高，适合喜欢折腾的你。 用它做克里格插值挺方便，尤其适合那种地质勘探、资源预测的项目。你只需要配置好参数，跑一下模拟，出来的结果还能直接用在后续建模上。 嗯，要是你对地统计还不是熟，建议先看看这篇地统计学简介，对理解软件功能有。或者可以顺带研究下PPE 课程的插值代码，学起来更系统。 反正我个人感觉这款工具稳定性高、功能够用，还能扩展，你熟悉之后甚至可以自己写点代

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，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

地统计方法的 PPT 挺不错的，适合对空间数据感兴趣的朋友。它主要了如何通过变异函数研究空间分布中的随机性和结构性，内容深入但又不复杂，清晰。如果你刚接触地统计学，看这个 PPT 是个不错的起步。它你理解一些比较抽象的概念，比如空间数据的依赖性，听起来有点复杂，但其实了解了基本原理后，操作起来挺。 而且，PPT 里也有关于克里格插值等常用工具的，这对于实际工作中的数据有。如果你想更深入地学习地统计学，除了看这份 PPT，还可以参考一些相关文章，像是关于空间统计的资料。具体的应用场景，比如对地质数据的插值，也有相关内容。 如果你是初学者，可以先从基础的理论入手，逐步了解如何空间数据的相关性。这样

ArcGIS10.1引入了地统计领域的新功能，强化了C语言算法的应用。这些更新将进一步提升地理信息系统在统计分析中的效率和精度。