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实验一 空间数据统计、插值

实验一 空间数据统计、插值. 1. 空间数据统计. GIS/LIS 数据库中的专题数据进行统计分析包括. 频数和频率. 属性数据的集中特征. 平均数、中数和众数. 数学期望. 最大可能出现的数. 极差、离差、方差、标准差和变异系数. 属性数据的离散特征. 1. 工具的调入 ： 工具 > 地统计分析. 2. 表文件数据的加载. 3 、数据检查，即空间数据探索分析。 此功能主要通过 Explore Data 菜单中实现。扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。如直方图、 QQ plot 图、半变异函数 / 协方差图等。.

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实验一 空间数据统计、插值

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  1. 实验一空间数据统计、插值

  2. 1.空间数据统计 GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析包括 频数和频率 属性数据的集中特征 平均数、中数和众数 数学期望 最大可能出现的数 极差、离差、方差、标准差和变异系数 属性数据的离散特征

  3. 1.工具的调入：工具>地统计分析

  4. 2.表文件数据的加载

  5. 3、数据检查，即空间数据探索分析。此功能主要通过Explore Data菜单中实现。扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。如直方图、QQ plot图、半变异函数/协方差图等。

  6. （1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。从图中可观察分析数据是否为正态分布。克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析方法特别要求数据为正态分布。（1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。从图中可观察分析数据是否为正态分布。克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析方法特别要求数据为正态分布。 统计结果 统计图层的选择

  7. （2）正态QQ Plot图： 　 检查数据的正态分布情况。作图原理是用分位图思想。直线表示正态分布，从图中可以看出数据很接近正态分布

  8. 东西方向 南北方向 （3）趋势分析图。 　蓝线表示南北方向，呈近似水平，可见南北方向无趋势。绿线表示东西方向，呈倒"U"形，可用二阶曲线拟合，在后面进行表面预测时将会去除。 点击Rotete右边的方向旋转箭头（横向箭头），可旋转趋势图，更明显地显示某一个方向的趋势。

  9. （4）半变异函数/协方差函数。该图可以反应数据的空间相关程度，只有数据空间相关，才有必要进行空间插值法。图表的横坐标表示任两点的空间距离，纵标表示该两点的半变异函数值。根据距离越近越相似的原理，因而x值越小，y值应该越小。（4）半变异函数/协方差函数。该图可以反应数据的空间相关程度，只有数据空间相关，才有必要进行空间插值法。图表的横坐标表示任两点的空间距离，纵标表示该两点的半变异函数值。根据距离越近越相似的原理，因而x值越小，y值应该越小。

  10. 4.空间插值 空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 主要的内插方法有： 反距离加权（Inverse Distance Weighted） 全局多项式（Global Polynomial Interpolation） 全局多项式（Local Polynomial Interpolation） 径向基函数（Radial Basis Funtions） 克里格内插（Kriging ）

  11. 空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。空间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插值方法和部分插值方法两类。空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。空间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插值方法和部分插值方法两类。 • 整体插值：用研究区域所有采样点的数据进行全区域特征拟合，如边界内插法、趋势面分析等。 • 部分插值：仅仅用邻近的数据点来估计未知点的值，如最邻近点法（泰森多边形方法）、移动平均插值方法（距离倒数插值法）、样条函数插值方法、空间自协方差最佳插值方法（克里金插值）等。

  12. 1.调入“地统计分析“工具

  13. 2.参数设置 分析图层及属性设置 插值方式

  14. 3.参数设置

  15. 误差统计

  16. 4.插值结果图 连续表面 未填充的区域 离散的采样点数据 由于插值图像为矩形输出，需重新设置其填充边界。 填充过多的区域

  17. 5.裁减边界设置 勾选”启用“ Click

  18. 6.裁减边界设置 选择裁减边界

  19. 7.插值图的裁减

  20. 8.初步插值图

  21. 9.插值图的调整 （1）图例调整

  22. 输入级别间距 选择分级数目 选择手工输入方式 最后点OK 9.插值图的调整 （1）图例调整

  23. 调整分级后的插值图 9.插值图的调整 （1）图例调整

  24. 单击，在出现的对话框中选择颜色或线条 由于打印中经常采用黑白打印，故需调整图例颜色，使对比度明显。

  25. 9.插值图的调整 （1）图例调整 成果图

  26. （2）插入指北针

  27. 选择指北针

  28. 选择指北针，并点击OK。

  29. 指北针插入成功。

  30. （3）插入比例尺

  31. 点击进行调整修改，直到满意，点OK。

  32. 比例尺插入成功。

  33. 10.动态变化图的制作 （1）将动态监测年份数据所制作的插值图转换为栅格图层。如1982和2002年成都平原TN含量插值图的转换。

  34. 在弹出的对话框中进行设置。 一般不进行设置，以默认网格大小进行分析 选择保存路径

  35. 1982年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。并按照以上方法将2002年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。1982年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。并按照以上方法将2002年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。

  36. （2）制作动态变化图。

  37. 在栅格计算器中进行两个图层的代数运算。

  38. 动态变化图制作成功，并按以上方法进行图例修改、比例尺和指北针的插入等。动态变化图制作成功，并按以上方法进行图例修改、比例尺和指北针的插入等。

  39. 作业 1、利用练习数据制作AOM的克里格插值图； 2、采用反距离加权、全局多项式、径向基函数等插值方式制作AOM分布图，并与克里格插值图进行比较； 3、采用克里格方法制作土壤有机质含量变化图。

  40. 实验二空间数据的可视化表达 ——制作上海市行政区划图

  41. 一、实验目的 • 了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义。 • 掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作。 • 对数字地图制图有初步的认识。

  42. 二、数据 • 点图层：区县政府（QXZF.shp），市政府（SZF.shp）； • 线图层：地铁线（DTX.shp），区县界线（QXJX.shp），道路（DL.shp）； • 面图层：区县界面（QXJM.shp），双线河（SXH.shp）。

  43. 三、要求 • （1）数据符号化显示 • 地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； • 将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； • 地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； • 区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； • 区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; • 市政府符号在区县政府基础上改为大小18。

  44. （2）注记标记 • 对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2样式，大小：16； • 手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵向，使用曲线注记； • 地铁线使用自动标注，采用Country3样式； • 道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体，大小：10； • 区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； • 市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14。

  45. （3）绘制格网 • 采用索引参考格网，使用默认设置。 • （4）添加图幅整饰要素 • A.添加图例，包括所有字段； • B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； • C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式。

  46. 四、实验步骤 （一）数据符号化 1、点击Add Data，添加各数据

  47. 2、选取数据层所在位置，添加各图层。

  48. 3、在区县界面图层上右键打开Properties对话框

  49. 单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色方案。 在Value Field中选择字段NAME

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