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1、空間數(shù)據(jù)分析實驗報告最近距離法(NNI)在ArcGIS中的實現(xiàn)地理科學基地班 侯靖2009301110004一、 實驗目的1.理解最鄰近指數(shù)法測度空間模式的思想。2.熟悉 ArcGis 的基本操作,能夠用空間分析模塊 Hawths Tools 工具進行最鄰近指數(shù)的測度。二、實驗原理1.最臨近距離法 最鄰近距離法(也稱為最鄰近指數(shù)法)使用最鄰近的點之間的距離描述分布模式,形式上相當于密度的倒數(shù)(每個點代表的面積),表示點間距離。最鄰近距離法首先計算最鄰近的點對應的平均距離,然后比較觀測模式和已知模式之間的相似性。一邊將隨機模式作為比較標準,如果觀測模式的最鄰近距離大于隨機分布的最鄰近距離,則觀測

2、模式趨于均勻,如果觀測模式的最鄰近距離小于隨機分布模式的最鄰近距離,則趨于聚集分布。2. 最臨近指數(shù)測度方法(NNI) NNI思想,首先對評價區(qū)內(nèi)的任意一點都計算最鄰近距離,然后取這些最鄰近距離的均值作為評價模式分布的指標。對于同一組數(shù)據(jù),在不同的分布模式下得到的NNI是不同的,根據(jù)觀測模式的NNI計算結果與CSR模式的NNI比較,就可判斷分布模式類型。一般而言,在聚集模式中,由于點在空間上多聚集于某些區(qū)域,因此點之間的距離小,計算得到的NNI應當小于CSR的NNI;而均勻分布的最鄰近距離大,且大于CSR下的NNI,因此通過最鄰近距離的計算和比較就可以評價和判斷分布模式。方法:計算任意一點到最

3、鄰近點的距離dmin對所有的dmin按照模式中點的數(shù)量n,求平均距離,即在CSR模式中同樣可以得到平均的最鄰近距離,其期望為E(dmin),根據(jù)理論研究,在CSR模式中平均最鄰近距離與研究區(qū)域的面積A和事件數(shù)量n有關,考慮到研究區(qū)域的邊界修正時,可以由下式表示通過上述推到,可以知道最鄰近指數(shù)表示為(1)如果R=1,說明觀測事件過程來自于完全隨機模式CSR,屬于隨機分 布。(2)如果R<1,說明大量事件點在空間上相互接近,屬于空間聚集模式。 (3)如果R>1,說明點之間的最鄰近距離大于CSR過程的最鄰近距離,事 件模式中的空間點是相互排斥的趨向于均勻分布。三、 實驗準備1.實驗數(shù)據(jù)湖

4、北省縣級分布的.shp數(shù)據(jù);湖北省鄉(xiāng)鎮(zhèn)及其大型企業(yè)的點分布.shp數(shù)據(jù)。圖1 原始數(shù)據(jù)圖2.實驗環(huán)境實驗在 windows xp 的操作系統(tǒng)環(huán)境中進行,使用 ArcGis 9.3 軟件。四、 實驗步驟1.研究面狀地物的選取在 ArcToolbox 中選擇 Analysis Tools->Extract->Select,按屬性選取“"NAME" = '襄樊市'”,并保存為文件 bount_襄樊市.shp.點擊確定后“襄樊市”面狀地物被選擇(這一步注意SQL選擇語句中的中英文引號的切換,語句中一律使用英文輸入的引號)。圖2.面狀地物的選取(注意圖中方

5、框部分的引號)2.研究點狀地物的選取在 ArcToolbox 中選擇 Analysis Tools->Extract->Clip,在 Input Features 選項中選擇respt.shp 文件,在 Clip Features 中選擇 bount_襄樊市.shp文件圖3.點狀地物的選取3. 投影變換 對所選區(qū)域進行投影變換,使用 ArcToolbox 工具欄中的 Project 工具,選擇路徑為 Data Management Tools>Projections and Transformations>Feature>Project,在彈出的對話框中將投影方式

6、變換為 Gauss Kruger-Beijing 1954 投影標準。由于襄樊市的經(jīng)度在 112°左右,緯度在 32°左右,因此選擇 Beijing1954 3 Degree GK CM 114E.prj,點擊 modify 將原始緯度參數(shù)設為32點擊確定進行轉換。點層和面層均需進行投影轉換。圖4.選擇投影4. 面積與周長的計算 選擇 bount_襄樊市_Project1圖層,右擊打開 Open Attribute Table,在屬性 Area 欄右擊Calculate Geometry。在彈出的 Calculate Geometry 對話框中點選 Use coordina

7、te system of the data source 選項,并在下拉選項中選擇 Square Meter 作為數(shù)據(jù)單位,確定后計算出襄樊市的面積為337296000m2。圖5.襄樊市面積計算選擇 bount_襄樊市_Project1 圖層,右擊打開 Open Attribute Table,在屬性Perimeter欄右擊Calculate Geometry。在彈出的 Calculate Geometry 對話框中點選 Use coordinate system of the data source 選項,并在下拉選項中選擇Meter 作為數(shù)據(jù)單位,確定后計算出襄樊市周長為110397m。圖

8、6.襄樊市周長計算5. 最近距離生成使用HawthsTools 模塊,選擇 HawthsTools>Analysis Tools>Distances betweenPoints ( Within Layer)在 彈 出 的 對 話 框 中 選 擇 經(jīng) 過 坐 標 轉 換 后 的 點 狀 地 物 文 件,respt_襄樊市_Project1 作為目標文件,以 FID 為標識項,生成 N*N 的距離矩陣和最鄰近距離兩個表格,可以得到每個點的最鄰近距離。圖7.最近距離生成圖8.襄樊市兩點間的距離矩陣圖9.最鄰近距離表6. 最鄰近指數(shù)計算由襄樊市的最鄰近表可以計算出R=1.15098754

9、8>1,屬于均勻分布模式。圖10.襄樊市數(shù)據(jù)圖與實際數(shù)據(jù)圖比較,的確大致符合均勻分布的模式。五、 實驗結論研究區(qū)域觀測點數(shù)最鄰近距離均值(m)區(qū)域面積(m2)最鄰近指數(shù)分布模式襄樊市9352315均勻分布茅箭區(qū)272911.311868554310.878聚集模式宜昌市355119.836884014990.997隨機分布襄樊市位于湖北省西北部,唐白河匯入漢水處,漢丹、焦柳、襄渝三條鐵路交匯于境內(nèi),為鄂北交通重鎮(zhèn)和經(jīng)濟中心。自古即為交通要塞,素有“南船北馬、七省通衢”之稱,歷為南北通商和文化交流的通道。區(qū)位優(yōu)越,交通便捷。所以人口分布大致沿區(qū)內(nèi)河流線以及鐵路線,

10、呈均勻模式。茅箭區(qū)位于十堰地區(qū)中部十堰市的政治、經(jīng)濟、商貿(mào)、文化體育教育中心和全國最大的汽車配件加工銷售基地。經(jīng)濟相對比較發(fā)達,但不夠平衡,中部較邊緣地區(qū)發(fā)展得更好一點。另外,茅箭區(qū)位于武當山的西北麓,屬秦嶺、大巴山的東延余脈,區(qū)域地形地貌受構造及巖性的控制,加之地殼的長期運動和構造剝蝕作用,形成了低山丘陵和中低山地形。由于地殼的上升運動和褶皺斷裂發(fā)育,形成了山巒起伏,溝谷縱橫,高低懸殊,河網(wǎng)密布的復雜地貌特征,整個地形大致呈南高北低,中間為河谷平地。其主要特點為高差大,坡度陡,切割深。境內(nèi)最高海拔1723米,最低海拔187米,相對高差1543米,平均切割深度324.7米。全區(qū)地表平均坡度為25.8度。因此,獨特的地形條件和交通條件使得茅箭區(qū)人口聚集點呈現(xiàn)出一種聚集模式。宜昌市中存在很多種屬性不同的點,有礦場、有林場、有茶

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