arcgis地統計分析模組在地統計學與gis之間架起了一座橋梁。使得複雜的地統計方法可以在軟體中輕易實現。體現了以人為本、視覺化發展的趨勢。
地統計學的功能在地統計分析模組的都能實現，包括：
（1）esda：探索性空間資料分析，即資料檢查；
（2）表面**（模擬）和誤差建模；
（3）模型檢驗與對比。
地統計學起源於克里格。當時他用此法**礦產分布，後來經過別人改進修改發展成為現在所用的克里格方法。雖然空間資料分析還有其他方法，如idw（反距離加權插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空間分析方法，下面也以此法為主進行。
1.2表面**主要過程
arcgis地統計擴充套件模組的選單非常簡單，如下所示，但由此卻可以完成完整的空間資料分析過程。
乙個完整的空間資料分析過程，或者說表面**模型，一般為。拿到資料，首先要檢查資料，發現資料的特點，比如是否為正態分佈、有沒有趨勢效應、各向異性等等（此功能主要由exploredata選單及其下級選單完成）；然後選擇合適的模型進行表面**，這其中包括半變異模型的選擇和**模型的選擇；最後檢驗模型是否合理或幾種模型進行對比；（後兩種功能主要由geostatisticalwizard…選單完成）。createsubsets…選單的作用是為把取樣點資料分成兩部分，一部分作為訓練樣本，一部分作為檢驗樣本。
下面將按上述表面**過程進行敘述。
（注：[1]文章示例中所使用的資料為arcgis擴充套件模組中所帶的學習資料（某地測得的臭氧含量樣本），整個過程均使用此資料；[2]文章以操作方法介紹為主，所涉及到的地統計方法和基本理論一般未進行解釋，可查閱相關地統計理論資料；操作中所用到的某些引數為地統計中的標準名稱的也未進行解釋。）
我們下面的任務是根據測量所得到的某地臭氧濃度資料進行全區的臭氧濃度**。首先檢查資料的特點，然後根據資料特點用不同引數進行表面模型**，隨後比較不同模型的精確程式，選擇最佳模型，最後製作成果圖。
我們下面的任務是根據測量所得到的某地臭氧濃度資料進行全區的臭氧濃度**。首先檢查資料的特點，然後根據資料特點用不同引數進行表面模型**，隨後比較不同模型的精確程式，選擇最佳模型，最後製作成果圖。
1.3資料檢查，即空間資料探索分析（esda）
此功能主要通過exploredata選單中實現。
擴充套件模組提供了多種分析工具，這些工具主要是通過生成各種檢視，進行互動性分析。如直方圖、qqplot圖、半變異函式/協方差圖等。
（1）直方圖顯示資料的概率分布特徵以及概括性的統計指標。
下圖中所展示的資料，中值接近均值、峰值指數接近3。從圖中觀察可認為近似於正態分佈。克里格方法對正態資料的**精度最高，而且有些空間分析方法特別要求資料為正態分佈
（2）正態qqplot圖：
檢查資料的正態分佈情況。作圖原理是用分位圖思想。直線表示正態分佈，從圖中可以看出資料很接近正態分佈（左上角幾個偏離的點被選中）。
（3）趨勢分析圖。
藍線表示南北方向，呈水平，可見南北方向無趨勢。綠線表示東西方向，呈倒"u"形，可用二階曲線擬合，在後面進行表面**時將會去除。
點選rotete右邊的方向旋轉箭頭（橫向箭頭），可旋轉趨勢圖，更明顯地顯示某乙個方向的趨勢。
（4）voronoi圖
用來發現離群值。voronoi圖的生成方法：每個多邊形內有乙個樣點，多變形內任一點到該點的距離都小於其他多邊形到該點的距離，生成多邊形後。
某個樣點的相鄰樣點便會與該樣點的多邊形有相鄰邊。至於多邊形值的計算有多種方法，可以用生成多邊形的樣點值作為多邊形的值（******方法），也可以以相鄰樣點的平均值為多邊形的值（mean方法），具體計算方法可以在type下拉列表中選擇。
（5）半變異函式/協方差函式。
該圖可以反應資料的空間相關程度，只有資料空間相關，才有必要進行空間插值法。圖表的橫座標表示任兩點的空間距離，縱標表示該兩點的半變異函式值。根據距離越近越相似的原理，因而x值越小，y值應該越小。
如果任意兩點的值都要計算，當取樣點很多時，資料量便很大，因而根據距離和方向對樣點距離進行了分組。下列引數便是為此要求而設定：lag，步長值；numberof，步長組數。
步長值和步長組數之乘積應小於取樣點區域的座標範圍的一半。如下圖。
最後的兩個圖表是針對兩個資料集而言的。
（6）普通qqplot分布圖
評估兩個資料集分布的相似程度。利用兩個資料集中具有相同累積分布值的資料值來作圖。
（7）正交協方差函式雲。
橫座標：兩點間的距離；
縱座標：兩點間的距離所對應的樣點對的理論正交協方差。
這些圖彼此相關聯，並與arc map中的圖層相關聯。即，在某個分析圖中選擇某些樣點，在arc map圖層及其他分析圖中同樣會選中這些點。如下圖。
後面將在資料檢查的基礎上進行表面**。
1.4製作表面**圖：
通過上面的資料檢查，發現資料接近正態分佈、有空間相關、無離群值、東西方向有倒"u"形趨勢。決定使用普通克里格方法進行表面**。下面的步驟是針對此資料進行的。
將使用地統計模組的第二個選單geostatisticalanalyst……。
第一步：選擇輸入資料和方法面板（chooseinputdataandmethod）
選擇使用的資料及其屬性：分別在input和attribute中選擇
選擇**方法：在methods中選擇。**方法的選擇要根據資料分析的結果而定。
現在假如選擇kriging方法（其實所謂地統計方法，最主要並且用的最多的就是kriging方法的幾種變化形式）。
validate是個可選項，選擇使用何種方法對生成的**圖進行檢驗，如果想用檢驗方法，則選中此項並設定檢驗資料集和屬性；如果對結果進行交叉檢驗，則不要選擇此項。
第二步：地統計方法選擇面板（geostatisticalmethodselection）
選擇ordinarykriging中的predictionmap，即使用普通克里格方法生成乙個表面**圖。普通克里格方法是最常用的地統計分析方法。其他幾種依次為簡單克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。
這集中克里格的區別是由於克里格的形式及其資料特點的不同。
transmition選項：對資料集進行轉換，由於某些方法要求資料正態分佈，因此如果資料與正態分佈差距很大，可以在此選擇一種方法對資料進行轉換。
orderoftrend：如果資料在某方向上存在趨勢，則為了提高**的準確性，一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數：
線性、一階、或無趨勢等。資料的趨勢有無以及階數在資料檢查時得到，即用exploredata選單下的trendanalysis來分析得到。
第三步：趨勢剔除面板（detrending）此面板只有在第二步中選擇了orderoftrend選項是才會出現，一般為預設即可。
第四步：半變異函式/協方差模型面板（semivariogram/covariancemodeling） 此步的主要功能為半變異函式建模，是**過程中的實質性階段。在此面板中需要社定許多與擬合半變異函式相關的選項以及半變異函式的引數。
是克里格**中十分關鍵的semivariogram/covariance部分顯示的是擬和的模型，黃線即半變異函式曲線。
models部分：model1,model2,model3表示可以用多個通用函式來擬和半變異函式模型。如果資料為各向異性，則需要選中anisotropy（其實大多數空間資料是各向異性的，各向同性只是相對的），當選中此選項時，黃線變為多條，表示多個方向的擬合函式。
showsearchdirection選項選中後，表示只搜尋某個方向的半變異函式。
nugget：塊金值，函式引數之一，即函式與y軸相交的y值。
errormodeling：如果資料中有測量誤差（比如一起原因等）的話，則選中此項，**表面將光滑許多。
第五步：搜尋區域面板（searchingneighbourhood）
此面板的主要功能是設定**某點數值時如何搜尋鄰近的已測量點。
主要有樣點數（neighboursto）和搜尋形狀（shape）兩個選項。
neighboursto：最大搜尋數目，離**點太遠的樣點對**無意義。
includeatleast：最小樣點數目。
shape：設定如何搜尋樣點，有**。
第六步：交叉驗證面板（crossvalidation）
在此面板中檢視**的精度，有四個圖表，現以最左邊的"**"圖表進行說明。
圖表的橫座標為測量制值，縱座標為**值，最理想的情況是資料呈1:!線，即圖中的破折線。
左下方的**誤差（precitederror）項是**誤差的一些統計值，可很好的體現**的好壞。其中，mean:0.
0005718（**誤差的均值）；root-mean-square:0.01154（**誤差的均方根）；**eragestandarderror:
0.01456（平均**標準差）、meanstandardized:0.
02688（平均標準差）；root-mean-squarestandardized:0.8463（標準均方根**誤差）。
其中前四項越小越好，最後一項越接近1越好。
右下方的項含有每個點的誤差、標準差等資料，
第七步：資料圖層資訊面板（outputlayerinformation）
該面板中顯示了在資料**過程中設定的引數，可以檢視。
點選ok，即可生成**圖。
1.5模型比較
一般情況下，有時候某些引數難以判斷，因而會生成幾個**表面，然後比較不同表面的精度，選擇精度最高的作為結果。（ordinarykriging表面是用上述過程中的方法生成的**表面，default是用預設的引數得到的**表面）
右鍵點選ordinarykriging並選擇compare…，即會出現下面的檢驗面板。to後面即為要對比的**表面。通過下面的**引數，很容易便可看出，ordinarykriging的精度明顯高於default。
1.6最終成果展示
預設情況下，生成的**圖按照取樣資料的座標範圍顯示成乙個矩形。（如前面所示）現在要把它的範圍顯示到州界的範圍。思路為先把**表面外推，覆蓋整個州界，然後再用州界進行限定，把表面限制在州界的範圍。
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