2017年12月第6期
城市勘测
Urban Geotechnical Investigation &Sur^^eying
Dec.2017
No.6
文章编号：1672-8262( 2017) 06-71-04中图分类号:P208. 1 文献标识码:A 基于ArcGIS的空间数据插值方法的研究与实验
肖城龙s
(重庆市勘测院，重庆401121)
摘要:应用A rc G IS软件，通过对反距离权重插值、克里金插值、样条插值和自然邻域插值进行实验和评估，讨论几种
插值方法的额特点、优劣，同时对其中的不足提出自己的改进思路，并提出未来空间插值需要考虑和提高的方面。
关键词：空间插值;反距离；样条；自然领域；克里金
1空间插值理论基础
1.1空间数据插值算法
空间插值是一种通过已知点或分区数据,推求任 意点或分区数据。即利用函数/(x)在某区间中若干 点的函数值，制定适当的特定函数，在这些点上取已知 值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数/ (X)的近似值。在已观测点的区域内推算未知的数据 的过程称为内插;在已观测点的区域外估算未观测点 的数据的过程称为外推。
假定区间[a，b]上的实值函数/(x)在该区间上n + 1个互不相同点x0，xl...xn处的值是f(x0),....f (xn),要求估算f(x)在[a，b]中某点x*的值。基本 思路是，找到一个函数P(x),在x0，x1……x n的节点 上与f(x)函数值相同（有时，甚至一阶导数值也相同），用P(x*)的值作为函数f(x*)的近似。其通常 的做法是:在事先选定的一个由简单函数构成的有n+ 1个参数C0，C1,……C n的函数类$(C0,C1,……Cn)中求出满足条件P(x i)= f(x i)(i= 0,1,……n)的函数P(x),并以P()作为f()的估值。此处f(x)称为 被插值函数，x0,x1,……xn称为插值节点，$(C0，C1, …Cn)称为插值函数类，上面等式称为插值条件，$ (C0,……Cn)中满足上式的函数称为插值函数，R(x) =f(x)-P(x)称为插值余项。当估算点属于包含x0, x1,……x n的最小闭区间时，相应的插值称为内插，否 则称为外插。这两种方法在G I S中的使用均十分普 遍，一般来说，空间位置越靠近的点更有可能获得与实 际值相似的数据，而空间位置越远的点则获得与实际 值相似的数据的可能性越小。
1.2评估模型
中误差（r o o t mean s q u a r e e r r o r，R M S E)，相对中误差(r e l a t i v e r o o t mean s q u a r e e r n)r,R-R M S E),对数中误差 (l o g r o o t mean s q u a r e e r r o r,L-R M S E),平均误差（mean e r r o r,M E),标准差（s t a n d a r d d e v i a t i o n,S D),精度比率 (a c c u r a c y r a t i o,A R)。R M S E由于计算简单、易于理解 而成为使用较为广泛的精度模型，如美国U S G S的各种 分辨率D E M及英国OS D E M精度都是以R M S E衡量。R M S E并不反映单个误差的大小，而是从整体意义上描 述了地形参数和其真值的离散程度，因此，R M S E的真正 价值在于它提供真值可能存在的范围。
误差统计模型的建立需要合理的误差频率分布假 设，R M S E假定误差服从均值为零的正态分布，因此 R M S E不能揭示误差中的系统成分。R M S E可以反映 利用样本点数据的估计灵敏度和极值效应，标准差SD 代替R M S E可以消除系统性误差，A R则可以比较分析 不同空间尺度、不同表面的空间数据参数精度。
2空间插值算法实验
2. 1实验环境
本实验运用ArcGIS软件作为分析工具，版本为 ArcGIS 9.3。ArcGIS是一款可提供地理数据显示、制 图、管理、分析、创建和编辑的GIS桌面软件。ArcView 部分带有数百种可进行空间分析和地理处理任务的工 具，地理处理任务包括诸如图层叠加、缓冲区分析和数 据转换等常规的GIS操作。ArcCatalog部分可以用来 组织、管理和创建GIS数据。ArcView中的A r c T o o l b o x 工具箱中包含了实验所需的反距离权重插值、克里金 插值、样条插值和自然邻域插值工具。
2.2数据来源及数据处理
数据来自国际科学数据服务平台，通过提取部分 D E M数据中的高程点作为原数据即已知数据。本实
* 收稿日期:2017—03—09
作者简介：肖城龙（1987—），男，助理工程师,主要从事测绘地理信息工作
实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、 样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。 实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化， 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹
⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points 下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
GIS空间插值（局部插值方法）实习记录 一、空间插值的概念和原理 当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。 空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。 二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法 –整体插值方法 ?边界内插方法 ?趋势面分析 ?变换函数插值 –局部分块插值方法 ?自然邻域法 ?移动平均插值方法：反距离权重插值 ?样条函数插值法（薄板样条和张力样条法） ?空间自协方差最佳插值方法：克里金插值 ■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题 局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。 为此，第一要注意的是控制点的个数。控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。 第二需要注意的是怎样选择控制点。一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。 结合上述分析，在本次实习过程中，我们采用局部分块内插的这4种方法（上文中划横线的方法）进行插值，首先，我们按照默认参数进行插值，目的是粗略比较各种方法的优劣；然后选择出最好的一种方法，对该方法再尝试用不同的权重和点数参数来插值，得出最佳的效果。 三、目标 1、根据带坐标的山东省县域矢量地图（sd_county.shp），完成山东年平均降水量与矢量图的
第一章 1.地理信息系统：是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 2.地理信息系统的主要组成部分：硬件系统、软件系统、地理空间数据和系统管理操作人员。 3.GIS功能分为以下五个方面： ①数据采集与输入；②数据编辑与更新； ③数据存储与管理；④空间数据分析与处理； ⑤数据与图形的交互显示。 4.21世纪GIS应用新的发展趋势：网络GIS、组件式GIS、虚拟现实GIS、时态GIS、互操作GIS、3S集成。 5.对基于GIS的空间分析的理解不同的角度和层次： ①按空间数据结构类型；②按分析对象的维数； ③按分析的复杂性程度。 第二章 1.ArcGIS的基础模块：ArcMap、ArcCatalog、Geoprocessing。 2.Geoprocessing地理处理框架：具有强大的空间数据处理和分析工具，包括地理处理工具的集合和模型构建器。 第三章 1.空间数据采集：是指将现有的地图、外业观测成果、航空相片、遥感图像、文本资料等转成计算机可以识别处理的数字形式。 2.数据组织：就是按照一定的方式和规则对数据进行归并、存储、处理的过程， 3.ArcGIS中主要有Shapefile、Coverage和Geodatabase三种数据组织方式。 4.地理数据库：是按照层次型的数据对象来组织地理数据。 5.要素类：是具有相同几何类型和属性的要素的集合，即同类空间要素的集合。 6.地理数据库建立的一般过程： ①地理数据库设计；②地理数据库建立； ③建立地理数据库的基本组成项；④向地理数据库各项加载数据； ⑤进一步定义地理数据库。 7.地理数据库的基本组成项：对象类、要素类和要素数据集 8.要素类的分类：简单要素类和独立要素类。 9.创建拓扑的优势：
ArcGIS 中几种空间插值方法 1. 反距离加权法(IDW) ArcGIS 中最常用的空间内插方法之一，反距离加权法是以插值点与样本点之间的距离为权重的插值方法，插值点越近的样本点赋予的权重越大，其权重贡献与距离成反比。可表示为： 1111() ()n n i p p i i i i Z Z D D ===∑∑ 其中Z 是插值点估计值，Z i (i=1Λn)是实测样本值，n 为参与计算的实测样本数，D i 为插值点与第i 个站点间的距离，p 是距离的幂，它显著影响内插的结果，它的选择标准是最小平均绝对误差。 2.多项式法 多项式内插法(Polynomial Interpolation)是根据全部或局部已知值，按研究区域预测数据的某种特定趋势来进行内插的方法,属统计方法的范畴。在GA 模块中，有二种类型的多项式内插方法，即全局多项式内插和局部多项式内插。前者多用于分析数据的全局趋势；后者则是使用多个平面来拟合整个研究区域，能表现出区域内局部变异的情况。 3.样条函数内插法 样条函数是一个分段函数，进行一次拟合只有少数点拟合，同时保证曲线段连接处连续，这就意味着样条函数可以修改少数数据点配准而不必重新计算整条曲线。样条函数的一些缺点是：样条内插的误差不能直接估算，同时在实践中要
解决的问题是样条块的定义以及如何在三维空间中将这些“块”拼成复杂曲面,又不引入原始曲面中所没有的异常现象等问题。 4.克里格插值法 克里格法是GIS 软件地理统计插值的重要组成部分。这种方法充分吸收了地理统计的思想，认为任何在空间连续性变化的属性是非常不规则的，不能用简单的平滑数学函数进行模拟，可以用随机表面给予较恰当的描述。这种连续性变化的空间属性称为“区域性变量”，可以描述象气压、高程及其它连续性变化的描述指标变量。地理统计方法为空间插值提供了一种优化策略，即在插值过程中根据某种优化准则函数动态的决定变量的数值。Kriging 插值方法着重于权重系数的确定，从而使内插函数处于最佳状态，即对给定点上的变量值提供最好的线性无偏估计。 对于普通克里格法，其一般公式为 01()()n i i i Z x Z x λ==∑，其中，Z(x i )(i=1, Λ,n)为n 个样本点的观测值，Z(x 0)为待定点值，i λ为权重，权重由克立格方程组： 011 (,)(,)1n i i j i i n i i C x y C x x λμλ==?-=????=??∑∑ 决定，其中,C(x i ,x j )为测站样本点之间的协方差，C(x i ,x 0)为测站样本点与插值点之间的协方差，μ为拉格朗日乘子。 插值数据的空间结构特性由半变异函数描述，其表达式为： () 21 1()(()())2()N h i i i h Z x Z x h N h ν==-+∑ 其中，N(h)为被距离区段分割的试验数据对数目，根据试验变异函数的特性，选
课程：ArcGIS空间分析 实验目的：利用GIS空间分析方法，结合等高线及温度和降水数据，在充分分析某药材的生长习性的情况下，找到其生长区域，从而能够更好的保护该药材的生长环境。 数据来源：本实验所采用的数据均来自ArcGIS地理信息系统空间分析实习教程，数据有：山区等高线数据contour.shp 和山区观测点采集的年平均温度和年总降水数据climate.txt. 实验要求：根据所给条件，确定某区域适合种植这种药材的范围，求出适合种植的面积。 (1)这种药材一般生长在沟谷两侧较近的区域（不超过500m） (2)这种药材喜阳 (3)生长气候环境为年平均温度10度-12度 (4)年总降水量为550-680mm 实验流程：利用该山区等高线数据生成DEM，基于DEM进行水文分析，提取沟谷网络；基于DEM提取坡向数据，重分类划分阴阳坡。 利用观测点采集的年平均温度和年总降水数据分别进行表面内插，生成年平均温度栅格数据和年总降水栅格数据。提取年平均温度10度-12度的区域和年总降水为550mm-680mm的区域。
综合叠加分析满足上述4个条件的区域，得到适合该药材生长的区域，并制作专题图，计算该适合区域的面积。 实验步骤： 1.利用等高线，构建DEM。首先打开ArcMap，加载等高线数 据，在ArcToolbox中，选择【3D Analyst】|【Tin管理】|【创建Tin】工具，打开工具对话框，生成tin。空间参考依然导入contour相同的坐标系统。 2.将Tin转换成格网DEM，以便于进行表面分析和与其他数 据的叠加分析。选择【3D Analyst工具】|【转换】|【由Tin转出】|【Tin转栅格】工具，打开工具对话框。
首先，加载miyunwater.jpg文件，因为jpg文件缺乏空间信息，需要对其进行空间配准。在菜单栏点右键加载Georeferencing工具栏，如下图。 在地图的经纬度交叉点点击右键输入地理坐标，经度为X,纬度为Y。 一般输入十几个点的坐标，当残差小于一定值就满足要求。由于作业对空间信息的要求不高，没必要添加那么多，添加适当的点就行，如下图。（添加点的数目根据具体情况而定） 配准完成之后，对地图进行数字化，即建立水库的shapefile文件。打开ArcCatalog，点右键新建一个shapefile，注意需要定义坐标系，选在地理坐标中选Beijing 1954.prj。
Shp文件建立之后，添加到数据层中，打开editor工具，开始编辑。
选取草图工具，勾勒出密云水库的边界，最后画完后，切记要保存编辑，如下图。 然后再加载sampledata.xls，操作如下图，同样注意经度为X，纬度为Y，定义坐标系为beijing1954.prj，如下下图。
稍后将加载的点导成shp文件，如下图。
前一步的结果如下图，然后对两个shp文件定义投影坐标（这步可有可无，对插值结果无影响，具体方法是用project命令，选取投影坐标系高斯克里格，如果选用6度带，就是20带）。
定义好投影坐标之后即可对数据进行空间插值，首先需要加载Spatial Analyst工具栏如下图。完成这步需要之前在tools-extension选项里勾选上Spatial Analyst。 进行插值之前，需要设置空间分析的范围。点options选项，在extent里设置，因为是基于水库插值，所以设置same as layer “密云水库_project”。
土壤稳定性评估 1.背景 在进行区域土地开发时，往往需要对整个区域的土壤稳定性进行评估。应用GIS空间分析方法，能够快速有效的对影响土壤稳定性的因子进行制图并评估打分，通过构建评价体系，利用叠加分析，形成土壤稳定性专题图，为土地开发保护提供决策支持。 2.数据 某地区的数字高程模型和土地利用图，数字高程模型为GRID格式数据，土地利用数据为landuse.shp；分别如下图所示： 实验区数字高程模型 土地利用图 3.要求
土壤稳定性评估原则如下： 1)坡度越陡，稳定性越低。坡度分级临界值分别为：3°、6°、11°、20°、30°； 2)阴坡比阳坡稳定； 3)土地利用类型的稳定性级别由高到低分别为：森林、水域、草原、居住用地和 农耕地。 各个因子的量化分值随地理位置、重要程度、所占比例等因素的不同而分别制定。 本例中使用的分值和权重见下文。 最后需完成土壤稳定性级别专题图。 4.工作流程 (1) 基于DEM提取坡度数据，按照分级临界值进行重分类，并对每个坡度区间设定 权重值； (2) 基于DEM提取坡向数据，重分类划分阴坡、阳坡，并对两个坡向设定权重值； (3) 将土地利用的矢量数据按土地利用类型转换为栅格数据，再重分类设定每种土 地利用类型的权重值； (4) 综合坡度、阴阳坡和土地利用类型进行空间叠加分析加权求和，得到该区域土 壤稳定性数据，最终划分等级制作土壤稳定性专题图。 工作流程如图所示： 5.操作步骤 ⑴提取坡度数据。 选择【Spatial Analyst Tools】|【surface】|【slope】工具，打开工具对话框，如图：
【输入栅格】选择：dem； 【输出栅格】设置为：slope； 点击【确定】，生成坡度数据。 选择【Spatial Analyst Tools】|【reclass】|【reclassify】工具，打开对话框，如图： 【输入栅格】：slope；
克里格插值基础 来源：互联网 1. 克里格方法概述 克里格方法（Kriging）又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础， 在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige（1951年）在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里格方法。 克里格方法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，即如果变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性，则可以利用克里格方法进行内插或外推；否则，是不可行的。其实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未知样点进行线性无偏、最优估计。无偏是指偏差的数学期望为0，最优是指估计值与实际值之差的平方和最小。也就是说，克里格方法是根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在考虑了样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间位置关系，以及变异函数提供的结构信息之后，对未知样点进行的一种线性无偏最优估计。 克里格方法与反距离权插值方法类似的是，两者都通过对已知样本点赋权重来求得未知样点的值，可统一表示为： 式中，Z(x 0 )为未知样点的值，Z(x i )为未知样点周围的已知样本点的值，为第i个已知样本点对未知样点的权重，n为已知样本点的个数。 不同的是，在赋权重时，反距离权插值方法只考虑已知样本点与未知样点的距离远近，而克里格方法不仅考虑距离，而且通过变异函数和结构分析，考虑了已知样本点的空间分布及与未知样点的空间方位关系。 2. 克里格方法的具体步骤 用克里格方法进行插值的主要步骤如图1所示：
竭诚为您提供优质文档/双击可除arcgis空间分析实验报告 篇一：arcgis栅格数据空间分析实验报告 实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDw、spline、Kriging 方法进行空间插值，生成中国陆地范 围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将 离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDw）、 样条插值法（spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDw、spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进 行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对 行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatialanalyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹 ⑶点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options在
空间分析具体案例应用 专业：资源环境与城乡规划管理学号：姓名：王秀君 实验类型：综合性实验 实验目的：进一步掌握常用工具应用所学的ArcGIS技术，掌握空间分析能力的运用，解决实际工作中遇到的问题。 实验内容： 1、琅岐岛3D视图显示 2、超市商业区位选址 3、土地规划利用 （一）琅岐岛3D视图显示 实验类型：综合性实验 实验目的：进一步掌握常用工具所学的ARCGIS技术，掌握空间分析能力的应用，解决实际工作中遇到的问题 实验内容：琅岐岛3D视图显示 四、实验步骤 1.将TAB格式转为SHP格式 打开Mapinfo，选择“表”下的“转出”，弹出窗口，指定要转换格式的文件及输出路径，将马尾岛屿.tab、马尾等高线.TAB、马尾等深线.TAB转为、、。
然后，打开Arc Catalog，将、、转换为shape格式。
点击ok，完成转换。 2.定义投影 右击,指定其投影为Projected Coordinate Systems—Gauss Kruger—Beijing 1954—Beijing 1954 GK Zone 20投影，利用Import将投影导入其他图层。如图所示：
3.卫片配准 在ArcMap中，先将Island、Contour、isolate图层调入，然后在将卫片LQ调入。调用Georeferencing工具，选择Fit to Display命令，使卫片处于屏幕正中央，然后进行配准，如图所示。然后用Rectify命令，将定义好的投影保存。
配准后注意保存好，如图所示： 4.合并等高线、等深线两个图层 建立Contour和isolate的公共字段，在ArcMap中，选择图层，Open Attribute Table，建立公共字段Height，并赋值，删除多余字段，然后打开ArcToolBox利用Append工具合并Contour与isolate图层。
实验五空间分析 实验内容: ?了解矢量数据空间分析得原理,掌握空间数据查询得基本操作与用途，掌握空间矢量数据得缓冲区分析、叠加分析等空间分析基本操作与用途。 已知条件：已知可供选择得备选厂址(FａｃtorySite图层中得点所示） 问题要求：城市道路距离要求：要求候选厂址离城市公路(Ｒoad图层)得距离小于200米 居民地距离要求： 要求候选厂址离居民地（Resideｎt图层)得距离大于500米； 备选厂址高程要求：要求候选厂址得高程小于２50米; 备选厂址坡度要求：要求候选厂址得坡度小于2、5度; 输出结果:符合条件得厂址。 实验数据： 实验数据包括: part1：备选厂址FacｔｏrySiｔe，居民地Resｉdent，城市道路Rｏad； part２：街道图层AIOStrｅｅｔs，城市地籍图层AIＯZonecov; part３：城市市区交通网络nｅｔwｏrk，商业中心分布Marketplａce，名牌高中分布sｃhoｏl,名胜古迹分布famous place。 实现方法: 1、空间数据查询 (1)打开AｒcMap，加载part1中得三个图层，为ＦａctorｙＳite图层设置标注，效果如图1所示。 图1 （2）选择“高程小于25０米，且坡度小于2、5度”得备选厂址，菜单““Ｓｅlect ｉｏn"-＞“SｅｌｅcｔＢy Ａttributeｓ”，图层选择FaｃtorySiｔｅ,方法选择“创建新选择内容”,查询得条件为“Heigｈｔ〈250 AND Slope〈2、５",点击确定应用，可以筛选出来１０个备选厂址，如图3所示。
图２ 图3 (３)在以上操作得基础上,继续选择“离城市公路（Ｒoａd图层）得距离小于200米”得候选厂址，执行菜单“Seleｃｔioｎ”－＞“ＳｅlｅcｔBｙＬocaｔion”,设置参数如图4所示,筛选出来6个备选厂址，查询结果如图5所示。
GIS空间插值（局部插值方法）实习记录一、空间插值的概念和原理 当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。 空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。 二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法 –整体插值方法 ?边界内插方法 ?趋势面分析 ?变换函数插值 –局部分块插值方法 ?自然邻域法 ?移动平均插值方法：反距离权重插值 ?样条函数插值法（薄板样条和张力样条法） ?空间自协方差最佳插值方法：克里金插值 ■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题 局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。 为此，第一要注意的是控制点的个数。控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。 第二需要注意的是怎样选择控制点。一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。 S6、按照不同方法进行空间插值，并比较各自优劣 打开ArcToolbox——Spatial Analyst 工具——插值，打开插值方法列表，如下图：A、采用反距离权重法（IDW）对降水量数据进行插值： 反距离权重法的特点是按照距离待插值点的远近核定已知数据点的权重，从而对待插值点进行插值的过程。一个已知数据点距离待插值点越远，权重就越低，它的值对待插值点的影响就越小。影响的程度用点之间距离乘方的倒数表示，通过“power”设置乘方。乘方为1意味着点之间数值变化率为恒定，称为线性插值法；乘方为2或更高则意味着越靠近已知点，数值的变化率越大。 这种插值方法的优点是对于数据分布均匀的区域，插值效果好；缺点是在数据分布不均地区插值容易出现小的封闭等值线（“球状突起”）和因数据缺乏而产生的不规则等值线。 双击ArcToolbox里面的“反距离权重法”，输入点要素选择“prec”，Z值字段选择“prec”，输出像元大小选择1000。点击确定，效果如下图：
ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。
说明:本文阐述了空间插值和污染面积估算的方法，供群内交流学习用，若要用于商业用途或转载，请与原作者联系。本文若有不正确之处，敬请指出！ 一、空间插值 插值方法种类很多，每种插值方法里参数也很多，至于哪种最好，没有定论，只能根据需求以及制图的效果来选定。建议：插值效果图与网格图进行对比，哪种效果最接近网格图（能体现局部）而且又能反映整体趋势就取哪种。 1.1、 1.2、以“反距离权重法，1次方”为例：
请问：此处有可选smooth ，可以做进行平滑处理吗？ 可以，但精度会受到影响，看平滑后的效果来决定是否进行平滑处理。建议不做
3、扩展研究区域 4、至此可以制作分层设色图filled contours/等值线图contours 为减少误差，还可以对分级进行设置 请问：此处分级该如何设置？有无相应依据？ 含量图主要根据百分含量，如果作图效果不好，适当调整 评价图根据污染等级
5、这是采用“反距离权重法，1次方”来插值的。 可选用“局部多项式”或“普通克里格插值”方法来试试，看哪种和网格分级图更接近些。但无论哪种方法聚类误差可能都较大，一部分高值可能被掩盖。 二、下面转成栅格图层再进行分层设色图制作，这样精度较高，且图层可用来进行面积估算 2.1、导出成栅格图层
2.2、设置格网大小，一般在50到100左右(本次都设为100)
（2.3和2.4均非必要步骤，只是为了另外的处理或制图的美观性。如果是为了制图的美观性有可能这两个步骤会弄巧成拙，是否须要请根据具体需要和效果来定） 2.3、并可对栅格图层重分类，生成新的栅格图层如（ah_cd）
???д6?????????????? 1ˊ?? ???????????????????????????????????????ˊ???????? 2ˊ?? ?????Ё???????????????????ˊ?????????????д?c????ˊ??????????ˊ?????????????Ё?????3ˊ?? ??????????????????????????????????????????г??????????????????????????????4ˊ?? ??????????jyg.shp?? 5ˊ???? 1??ArcMapЁ??jyg.shp? 2??????????????Geostatistical Analyst? 3???Geostatistical Analyst??????????Create Subsets??? 4????????Ё?Input?-???????▊???jyp???Next???5??????????▊????▊?????Output Personal GeodatabaseЁ???▊?????????????????6-1?? ?6-1 ?????▊???????? 6????Ёjyg_training??????Geostatistical Analyst?????????Explore DataЁ?Histogram??????Geostatistical Analyst?????????Explore Data Ё?Normal QQPlot?????????6-2?????6-2?????????????????????????????
空间分析实验报告 实验题目: 退耕还林还草决策分析 实验时间： 2016.5.11 7:00 至 2016.5.11 8:30 组长学号： 2013043029 姓名李棋 成员学号： 2013043028 姓名赵红阳 学院: 资源环境学院 专业: 遥感科学与技术 2016年 5 月 11 日
实验内容 一、实验目的 通过本次实验，学习表面分析、统计分析；巩固空间分析环境设置、栅格计算等学习过的知识。 二、实验准备 软件准备：ARCGIS 、EXCEL 数据准备：下载空间分析教案下的空间分析数据\Landuse92和Slope1，它们分别表示土地利用数据和坡度数据。 三、实验步骤 1.以landuse92、slope1数据为基础，将slope1坡度数据数据重新分类为六类坡度按如下标准分级：0-2 、2-6 、6-15 、15-25 、25-35、35-90。 2.统计六类坡度下土地利用类型的面积Zonal-Tabulate Area
3.统计出所有用地类型所占全部土地面积的百分比（在EXCEL中完成）得到表一 4.单独计算其中的耕地在分类坡度下不同分类坡度的耕地占总耕地面积的百分比 四、本次实验关键问题与解决方法 关键问题：EXCEL表格中数据的统计 解决方法：正确键入公式是解决该类问题的根本 五、分析总结 1.坡度重分类中的2-6中间要有空格否则会报错。 2.实验最后在统计耕地的面积的时候需要的单位是平方千米，而实验结果是平方米，这里需要注意单位的转换问题；退耕还林还草是生态环境建设的一项重要措施，在退耕还林还草决策中，急需掌握地面坡度与土地利用，特别是与耕地分布状况之间的关系。地面坡度的大小直接影响着土壤的演化、植被的立地条件与土地质量，决定着土地利用方向和工农业生产建设布局。
具体操作过程： 1、数据准备：将高斯点gaosidian35.xls另存为dbf格式，将重金属含量点也另存dbf； 2、导入数据：启动ArcMAP——Tools菜单——Add XY Data——导入高斯点和重金属点— —最好导入数据后，右击gaosidian35——Data——Export Data保存一下； Ps：安丘市地理坐标：东经118°44′10〃～119°27′10〃，北纬36°4′50〃～36°38′5〃，可以点击Edit按钮设置Coordinate System——Select高斯投影（Projected Coordinate Systems\Gauss Kruger\Beijing 1954目录中20N带），也可以不管； 3、属性链接：右击高斯点——Joins and Relations——Join（注意选两表中的公共字段如fid 才可以连接）； 4、保存链接属性：右击链接后的高斯点——Data——Export保存——打开属性表查看链接 上了cr（镉）pb（铅）hg（汞）属性——start editing——stop editing，为了保存一下连接后的属性，否则只是显示属性连接，下次打开连接的属性可能不存在了； 5、添加安丘市范围xiangzhenjie.shp文件； 6、反距离加权IDW插值操作：工具箱——spatial analyst tools——interpolation——IDW、 Kriging、Natural Neighbor、Spline插值方法——需要插值的z value可以选铅镉汞——注意环境设置——output extent:选安丘市的范围shp——点OK就生成了栅格的插值结果图； 7、把安丘市的shp矢量转栅格——工具箱Conversion——to Raster——Features to Raster； 8、在工具栏空白处右击——添加spatial analyst工具条； 9、重分类：reclassify——点击classify——equal interval——分成1类（安丘市内为1，外 为no data，相当0）——OK； 10、栅格运算，把安丘市外的（0）裁剪掉：Raster calculator ——将重分类后的安丘栅 格图*插值后的重金属分布结果图——OK； 11、Layout 出图：制图修饰，右击安丘市xiangzhenqie图层——Lable Features，显示 各乡镇名——View——Layout——添加图名，制图人、时间，图例（重金属单位mg\kg），修改比例尺上的注记等，也可在Insert——新Data Frame，添加上安丘市在山东省的位置缩略图； 12、制图输出：File——Export Map—设置JPG格式及分辨率300pi——大功告成啦~
练习5 1.空间分析的基本操作 空间分析模块 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 1. 了解栅格数据 ......................................................................................... 错误!未定义书签。 2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) ......................... 错误!未定义书签。 3. 栅格重分类(Raster Reclassify) ............................................................. 错误!未定义书签。 4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator) ............................ 错误!未定义书签。 5. 面积制表（Tabulate Area） ................................................................. 错误!未定义书签。 6. 分区统计(Zonal Statistic) ..................................................................... 错误!未定义书签。 7. 缓冲区分析(Buffer) ................................................................................ 错误!未定义书签。 8. 空间关系查询 ......................................................................................... 错误!未定义书签。 9. 采样数据的空间内插(Interpolate) ......................................................... 错误!未定义书签。 10. 栅格单元统计（Cell Statistic）.......................................................... 错误!未定义书签。 11. 邻域统计（Neighborhood）................................................................ 错误!未定义书签。空间分析模块 本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打上勾。然后，在ArcMap 工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
实验五空间分析 实验内容： 了解矢量数据空间分析的原理，掌握空间数据查询的基本操作和用途，掌握空间矢量数据的缓冲区分析、叠加分析等空间分析基本操作和用途。 已知条件：已知可供选择的备选厂址（FactorySite图层中的点所示） 问题要求：城市道路距离要求：要求候选厂址离城市公路（Road图层）的距离小于200米 居民地距离要求： 要求候选厂址离居民地（Resident图层）的距离大于500米； 备选厂址高程要求：要求候选厂址的高程小于250米； 备选厂址坡度要求：要求候选厂址的坡度小于2.5度； 输出结果：符合条件的厂址。 实验数据： 实验数据包括： part1：备选厂址FactorySite，居民地Resident，城市道路Road； part2：街道图层AIOStreets，城市地籍图层AIOZonecov； part3：城市市区交通网络network，商业中心分布Marketplace，名牌高中分布school，名胜古迹分布famous place。 实现方法： 1.空间数据查询 （1）打开ArcMap，加载part1中的三个图层，为FactorySite图层设置标注，效果如图1所示。 图1 （2）选择“高程小于250米，且坡度小于 2.5度”的备选厂址，菜单““Selection”->“Select By Attributes”，图层选择FactorySite，方法选择“创建新选择内容”，查询的条件为“Height<250 AND Slope<2.5”，点击确定应用，可以筛选出来10个备选厂址，如图3所示。
图2 图3 （3）在以上操作的基础上，继续选择“离城市公路（Road图层）的距离小于200米”的候选厂址，执行菜单“Selection”->“Select By Location”，设置参数如图4所 示，筛选出来6个备选厂址，查询结果如图5所示。
ARCGIS空间分析操作步骤
ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的
一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要
方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的 条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果