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試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31

試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31激活GeostatisticalAnalyst工具點擊Tools菜單,選擇extensions,激活GeostatisticalAnalyst工具激活GeostatisticalAnalyst工具2激活GeostatisticalAnalyst在ArcMap工具欄空白地方點擊“右鍵”,選擇”GeostatisticalAnalyst”,彈出如下右圖所示工具欄激活GeostatisticalAnalyst在ArcMa3ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學(xué)與GIS之間架起了一座橋梁。使得復(fù)雜的地統(tǒng)計方法可以在軟件中輕易實現(xiàn)。體現(xiàn)了以人為本、可視化發(fā)展的趨勢。地統(tǒng)計學(xué)的功能在地統(tǒng)計分析模塊的都能實現(xiàn),包括:(1)ESDA:探索性空間數(shù)據(jù)分析,即數(shù)據(jù)檢查;(2)表面預(yù)測(模擬)和誤差建模;(3)模型檢驗與對比。ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學(xué)與GIS之間架起了一座橋4ArcGIS地統(tǒng)計擴(kuò)展模塊的菜單非常簡單,如下所示,但由此卻可以完成完整的空間數(shù)據(jù)分析過程。ArcGIS地統(tǒng)計擴(kuò)展模塊的菜單非常簡單,如下所示,但由此卻5一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程,或者說表面預(yù)測模型,一般為:拿到數(shù)據(jù),首先要檢查數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點,比如是否為正態(tài)分布、有沒有趨勢效應(yīng)、各向異性等等(此功能主要由Explore

Data菜單及其下級菜單完成);然后選擇合適的模型進(jìn)行表面預(yù)測,這其中包括半變異模型的選擇和預(yù)測模型的選擇;最后檢驗?zāi)P褪欠窈侠砘驇追N模型進(jìn)行對比;(后兩種功能主要由Geostatistical

Wizard…菜單完成)。Create

Subsets…菜單的作用是為把采樣點數(shù)據(jù)分成兩部分,一部分作為訓(xùn)練樣本,一部分作為檢驗樣本。一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程,或者說表面預(yù)測模型,一般為:拿6我們下面的任務(wù)是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行全區(qū)的臭氧濃度預(yù)測。首先檢查數(shù)據(jù)的特點,然后根據(jù)數(shù)據(jù)特點用不同參數(shù)進(jìn)行表面模型預(yù)測,隨后比較不同模型的精確程序,選擇最佳模型,最后制作成果圖。我們下面的任務(wù)是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行全區(qū)的臭7加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文件.加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文8(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)

此功能主要通過Explore

Data菜單中實現(xiàn)。擴(kuò)展模塊提供了多種分析工具,這些工具主要是通過生成各種視圖,進(jìn)行交互性分析。如直方圖、QQ

plot圖、半變異函數(shù)/協(xié)方差圖等。(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)此9(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)

(1)直方圖顯示數(shù)據(jù)的概率分布特征以及概括性的統(tǒng)計指標(biāo)。

(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(10(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)

下圖中所展示的數(shù)據(jù),中值接近均值、峰值指數(shù)接近3。從圖中觀察可認(rèn)為近似于正態(tài)分布。克里格方法對正態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)測精度最高,而且有些空間分析方法特別要求數(shù)據(jù)為正態(tài)分布(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)下11(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)

(2)正態(tài)QQPlot圖:檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況。作圖原理是用分位圖思想。直線表示正態(tài)分布,從圖中可以看出數(shù)據(jù)很接近正態(tài)分布(左上角幾個偏離的點被選中)。

(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(12(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)13(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)

(3)趨勢分析圖。藍(lán)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,在后面進(jìn)行表面預(yù)測時將會去除。點擊Rotete右邊的方向旋轉(zhuǎn)箭頭(橫向箭頭),可旋轉(zhuǎn)趨勢圖,更明顯地顯示某一個方向的趨勢。(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(14(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)15(4)Voronoi圖用來發(fā)現(xiàn)離群值。Voronoi圖的生成方法:每個多邊形內(nèi)有一個樣點,多變形內(nèi)任一點到該點的距離都小于其他多邊形到該點的距離,生成多邊形后。某個樣點的相鄰樣點便會與該樣點的多邊形有相鄰邊。至于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(Simple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下拉菜單中選擇。(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(4)Voronoi圖(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)16(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)17(5)半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。該圖可以反應(yīng)數(shù)據(jù)的空間相關(guān)程度,只有數(shù)據(jù)空間相關(guān),才有必要進(jìn)行空間插值法。圖表的橫坐標(biāo)表示任兩點的空間距離,縱標(biāo)表示該兩點的半變異函數(shù)值。根據(jù)距離越近越相似的原理,因而x值越小,y值應(yīng)該越小。(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(5)半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。(一)數(shù)據(jù)檢查,即空18(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)(一)數(shù)據(jù)檢查,即空間數(shù)據(jù)探索分析(ESDA)19通過上面的數(shù)據(jù)檢查,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關(guān)、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(jìn)行表面預(yù)測。下面的步驟是針對此數(shù)據(jù)進(jìn)行的。將使用地統(tǒng)計模塊的第二個菜單Geostatistical

Analyst……。(二)制作表面預(yù)測圖通過上面的數(shù)據(jù)檢查,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關(guān)、無離群20第一步:選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板(Choose

Input

Data

and

Method)選擇使用的數(shù)據(jù)及其屬性:分別在Input和Attribute中選擇選擇預(yù)測方法:在Methods中選擇。預(yù)測方法的選擇要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果而定。現(xiàn)在假如選擇Kriging方法(其實所謂地統(tǒng)計方法,最主要并且用的最多的就是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預(yù)測圖進(jìn)行檢驗,如果想用檢驗方法,則選中此項并設(shè)置檢驗數(shù)據(jù)集和屬性;如果對結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗,則不要選擇此項。(二)制作表面預(yù)測圖第一步:選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板(Choose

Input

D21(二)制作表面預(yù)測圖(二)制作表面預(yù)測圖22第二步:地統(tǒng)計方法選擇面板(Geostatistical

Method

Selection)

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map,即使用普通克里格方法生成一個表面預(yù)測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)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(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項:對數(shù)據(jù)集進(jìn)行轉(zhuǎn)換,由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布,因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大,可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。Order

of

trend:如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢,則為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性,一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù):線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到,即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預(yù)測圖第二步:地統(tǒng)計方法選擇面板(Geostatistical

M23(二)制作表面預(yù)測圖(二)制作表面預(yù)測圖24第二步:地統(tǒng)計方法選擇面板(Geostatistical

Method

Selection)

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map,即使用普通克里格方法生成一個表面預(yù)測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)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(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項:對數(shù)據(jù)集進(jìn)行轉(zhuǎn)換,由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布,因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大,可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。Order

of

trend:如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢,則為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性,一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù):線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到,即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預(yù)測圖第二步:地統(tǒng)計方法選擇面板(Geostatistical

M25第三步:趨勢剔除面板(Detrending)

此面板只有在第二步中選擇了Order

of

trend選項是才會出現(xiàn),一般為缺省即可。(二)制作表面預(yù)測圖第三步:趨勢剔除面板(Detrending)

此面板只有在第26第四步:半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板(Semivariogram/covariance

Modeling)此步的主要功能為半變異函數(shù)建模,是預(yù)測過程中的實質(zhì)性階段。在此面板中需要設(shè)定許多與擬合半變異函數(shù)相關(guān)的選項以及半變異函數(shù)的參數(shù)。是克里格預(yù)測中十分關(guān)鍵的一個步驟。Semivariogram/covariance部分顯示的是擬合的模型,紫線即半變異函數(shù)曲線。

Models部分:model1,model2,model3表示可以用多個通用函數(shù)來擬和半變異函數(shù)模型。如果數(shù)據(jù)為各向異性,則需要選中Anisotropy(其實大多數(shù)空間數(shù)據(jù)是各向異性的,各向同性只是相對的。當(dāng)選中此選項時,紫線變?yōu)槎鄺l,表示多個方向的擬合函數(shù)。Show

Search

Direction選項選中后,表示只搜索某個方向的半變異函數(shù)。

Nugget:塊金值,函數(shù)參數(shù)之一,即函數(shù)與y軸相交的y值。Error

Modeling:如果數(shù)據(jù)中有測量誤差(比如一起原因等)的話,則選中此項,預(yù)測表面將光滑許多。(二)制作表面預(yù)測圖第四步:半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板(Semivariogra27(二)制作表面預(yù)測圖(二)制作表面預(yù)測圖28第五步:搜索區(qū)域面板(Searching

Neighbourhood)此面板的主要功能是設(shè)定預(yù)測某點數(shù)值時如何搜索鄰近的已測量點。主要有樣點數(shù)(neighbours

to)和搜索形狀(shape)兩個選項。Neighbours

to:最大搜索數(shù)目,離預(yù)測點太遠(yuǎn)的樣點對預(yù)測無意義。Include

at

least:最小樣點數(shù)目。

Shape:設(shè)置如何搜索樣點,有圖解。

(二)制作表面預(yù)測圖第五步:搜索區(qū)域面板(Searching

Neighbour29(二)制作表面預(yù)測圖(二)制作表面預(yù)測圖30第六步:交叉驗證面板(Cross

Validation)在此面板中查看預(yù)測的精度,有四個圖表,現(xiàn)以最左邊的"預(yù)測"圖表進(jìn)行說明。圖表的橫坐標(biāo)為測量制值,縱坐標(biāo)為預(yù)測值,最理想的情況是數(shù)據(jù)呈1:!線,即圖中的破折線。左下方的預(yù)測誤差(precited

error)項是預(yù)測誤差的一些統(tǒng)計值,可很好的體現(xiàn)預(yù)測的好壞。其中,Mean:0.0005718(預(yù)測誤差的均值);Root-Mean-Square:0.01154(預(yù)測誤差的均方根);Average

Standard

Error:0.01456(平均預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差)、Mean

Standardized:0.02688(平均標(biāo)準(zhǔn)差);Root-Mean-Square

Standardized:0.8463(標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差)。其中前四項越小越好,最后一項越接近1越好。右下方的項含有每個點的誤差、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)據(jù),(二)制作表面預(yù)測圖第六步:交叉驗證面板(Cross

Validation)31(二)制作表面預(yù)測圖(二)制作表面預(yù)測圖32第七步:數(shù)據(jù)圖層信息面板(Output

Layer

Information)

該面板中顯示了在數(shù)據(jù)預(yù)測過程中設(shè)置的參數(shù),可以查看。(二)制作表面預(yù)測圖第七步:數(shù)據(jù)圖層信息面板(Output

Layer

Info33點擊OK,即可生成預(yù)測圖。(二)制作表面預(yù)測圖點擊OK,即可生成預(yù)測圖。(二)制作表面預(yù)測圖34模型比較一般情況下,有時候某些參數(shù)難以判斷,因而會生成幾個預(yù)測表面,然后比較不同表面的精度,選擇精度最高的作為結(jié)果。(三)不同模型的比較模型比較(三)不同模型的比較35(三)不同模型的比較(三)不同模型的比較36(三)不同模型的比較(三)不同模型的比較37缺省情況下,生成的預(yù)測圖按照采樣數(shù)據(jù)的坐標(biāo)范圍顯示成一個矩形。(如前面所示)現(xiàn)在要把它的范圍顯示到州界的范圍。思路為先把預(yù)測表面外推,覆蓋整個州界。在ArcMap目錄表中右鍵單擊預(yù)測表面名,在快捷菜單中選擇Properties,在Layer

Proper

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