ArcGIS之克里金插值教学
本文来自：GIS科研实验室
基本概念
1.什么是克里金插值？
克里金插值又称空间局部插值法，是以半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，即克里金方法。——引自《地理信息系统空间分析实验教程》
2.克里金插值的适用条件？
区域化变量要存在空间相关性，即半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。
3.克里金插值需要注意的点？
数据应符合前提假设。例如，普通克里金要求数据变化呈正态分布。
数据应尽量充分，样本数尽量大于80，每一种距离间隔分类中的样本对数尽量多余10对。
在具体建模过程中，很多参数是可调的，且每个参数对结果的影响不同。
当数据足够多时，各种插值方法的效果基本相同。（我理解的数据足够多，是指数据量在500以上）
4.克里金方法的分类？
普通克里金、简单克里金、泛克里金、协同克里金、对数正态克里金、指示克里金、概率克里金和析取克里金。
下面我将以普通克里金为例，进行石家庄主城区住宅价格的克里金插值教学。普通克里金是区域化变量的线性估计，它假设数据变化呈正态分布，认为区域化变量的期望值是未知的常量。插值过程类似于加权滑动平均，权重值的确定来自于空间数据分析。
1.首先打开地统计工具条.
右键ArcGIS工具条，勾选Geostatistical Analyst模块。
图1
2.首先判断数据是否呈正态分布，如果不是，对数据进行log变换。判断数据是否呈正态分布的方法有很多种，例如：直方图和正态QQ图。我们以直方图为例进行判断。选择Geostatistical Analyst—探索数据—直方图。怎么看数据是否呈正态分布呢？在直方图提供的汇总统计数据中，如果数据服从正态分布，则平均值与中值类似，偏度应接近零，并且峰度应接近 3。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。
图2
我们这里的数据看起来就不是很正态，所以我们可以对数据进行log变换。选择变换—log就可以了。这下看起来就像是正态分布了，符合原假设。
图3
3.下面对数据进行趋势面分析。选择Geostatistical Analyst—探索数据—趋势分析。
图4
4.我们可以看到在x和y方向存在明显的二阶趋势，注意在做克里金分析的时候剔除，如果你的数据在这里面是平的，并没有像示例数据这样的曲线，就不需要剔除二阶趋势（后面会讲到）
图5
还有一点需要注意，在做趋势分析的时候，你的图层和属性一定是你要分析文件的图层和属性！！！
图6
5.前期的分析工作做完了。这一部开始进行克里金插值。选择Geostatistical Analyst—地统计向导。
图7
6.选择地统计方法中的克里金法/协同克里金法，然后设置好源数据集和数据字段，点击下一步。
图8
7.这里选择使用平均值。
图9
8.这一步中，克里金法类型选择普通克里金，输出表面类型选择预测。由于我们在前面的分析中发现原始数据并不呈正态分布，只有当数据进行log变换后才呈正态分布，因此这里的变换类型选择log。还有就是在趋势分析中，我们发现数据存在二阶趋势，因此这里趋势的移除阶数选择二次。
图10
9.这一步不用管，我们保持默认值就OK。
图11
10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。
图12
11.下一步不用管，保持默认设置就好。
图13
12.下一步就是模型的相关参数，也是判断模型拟合度是否良好的标准。符合以下标准的模型是最优的：标准平均值最接近于0，均方根预测误差最小，平均标准误差最接近与均方根预测误差，标准均方根预测误差最接近于1。
图14
13.生成的克里金插值图如下。
图15
14.下面我们对这幅图进行美化。首先将该图裁剪至研究范围内。右键图层—属性—范围—将范围设置为（研究区域的范围，本文为矩形范围主城4区（区县，GK））
图16
15.然后就变成这样了。
图17
16.右键图层—属性—数据框—裁剪选项—裁剪至形状—指定形状—要素的轮廓—选择研究区域图层（本文为主城4区（区县，GK））
图18
17.点击应用后，图层就会变成如下所示的样子。
图19
18.最后可以在符号系统中选择自己喜欢的色带，并加上一些特效。
树谷资料库资源大全（4月19日更新）
树谷课堂-汇总
ArcGIS之克里金插值教学相关推荐
- ArcGIS中克里金插值操作
准备好存有坐标信息的Excel表格. 2.点击ArcMap菜单栏的"文件"-"添加数据"-"添加XY数据",打开添加XY数据界面. 3.在添 ...
- ArcGIS中使用协同克里金插值（co-kriging interplotation ）对气象数据插值
ArcGIS中如何使用协同克里金插值(co-kriging interplotation )对气象数据插值 ANUSPLIN气象站点数据插值局限性 百度搜索ArcGIS 克里金插值 搭建梯子搜索Arc ...
- C语言给出点坐标进行克里金插值,Arcgis笔记之克里金插值——求助surfer8.0
arcgis的插值方法比较丰富,但是有一点,那就是克里金插值.arcgis中克里金插值的结果不平滑,看起来非常难看.如下图,是对图中点数据某个属性值的插值结果. arcgis克里金插值结果 使用su ...
- matlab 克里金插值,克里金插值(arcgis克里金插值步骤)
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. 克里金差值最后的出来的克里金误差有 ...
- 在ArcGIS中利用降雨量数据进行克里金插值
今天来分享下如何在ArcGIS中插值,使用的源数据为降水量数据,数据集名称为中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0),来源于国家科学气象信息中心(http://data.cma.cn/) ...
- Arcgis pro中Arcpy对Excel文件进行克里金插值
具体流程:excel→table(投影)→shp→克里金插值(掩膜) import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * import ...
- 利用ArcGIS的模型构建器实现批量投影栅格和批量克里金插值
博主要批量投影几百个栅格,但是ArcGIS中的投影栅格的批处理工具需要手动一条条设置参数,还是麻烦,因此学习了使用模型构建器(Model Builder)来批量投影栅格,可以导入需投影栅格的文件夹,然 ...
- ArcGIS克里金插值ERROR999999解决办法汇总
1.插值点shp文件坐标系与插值范围坐标系不一致 解决办法:两种shp数据其中修改一个坐标系,直接投影转换就行. 2.用csv文件插值的时候通常是提前生成一个Event事件,但是Event事件有时候不 ...
- 克里金插值详细步骤_openlayers4 入门开发系列之前端动态渲染克里金插值 kriging 篇（附源码下载）...
前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子 ...
最新文章
- 修身论文2000字_那些没能写出毕业论文的博士生，究竟是败在了哪里？
- 虚拟化对VMcpu分配的理解
- dns服务器ip地址 常用列表
- 【运营干货】三分钟，读懂互联网运营
- PHP-四种解析XML文件的方法
- 7360清零方法_兄弟、联想、美能达、富士施乐全系列打印机加粉清零方法
- 我的一篇思想汇报——君子务本，本立而道生
- 非常实用的安卓第三方库
- create---创建表
- java 809 128 题_java编程题809*??=800*??+9*??+1
- 全球及中国缓控释肥行业产能规模与投资盈利能力分析报告2022版
- actionbarsherlock 插件结合slidingmenu时，自定义actionbar布局
- w3af 安装并配置桌面和快速启动栏
- Cisco路由器内部网关协议(IGP)实验：OSPF
- 手把手教你进行微信小程序开发案例1---计算器
- 【读书笔记】文案创作完全手册
- IDEA 里 Build、Rebuild、Recompile 的区别
- 无监督学习 聚类分析②
- 模糊神经网络2--基于ANFIS的混沌时间序列预测
- Android 文件转base64字符串，json文件转对象