arcgis軟件ga分析擴展模塊空間內(nèi)插方法

arcgis軟件ga分析擴展模塊空間內(nèi)插方法

0地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)ga近幾十年來，信息系統(tǒng)（gis）技術(shù)發(fā)展迅速，空間信息分析等重要理論模型方法也取得了迅速發(fā)展?？臻g分析的應(yīng)用領(lǐng)域含蓋面極廣,包含空間分析、空間數(shù)據(jù)分析、空間統(tǒng)計、地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)等。在目前世界上400多種常用GIS軟件中,雖有許多都涉足了空間分析領(lǐng)域,但其中地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方面的內(nèi)容卻相對較少。在ESRI公司的ArcGIS8及以上版本軟件中,不僅涵蓋了許多空間分析功能,還將地質(zhì)持統(tǒng)計學(xué)單獨作為一個分析擴展模塊(即GeostatisticalAnalyst,簡稱GA)納入到了整個ArcGIS軟件的框架體系結(jié)構(gòu)中。這個模塊的出現(xiàn),可以讓用戶高質(zhì)量的完成對表面的創(chuàng)建,并對預(yù)測結(jié)果進行誤差估計。地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是上個世紀六十年代,法國人Matheron在前人的基礎(chǔ)上總結(jié)并提出的,它又稱為克立格方法(Kriging),地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)中的克立格方法的插值方法,由于其具有插值和估計的雙重特點,在許多領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用,同時也成為許多專業(yè)、商業(yè)軟件的重要組成部分。在GIS軟件中,嵌入地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)分析模塊是ArcGIS軟件的一大特色,作者在本文中將結(jié)合該軟件,介紹GeostatisticalAnalyst(GA)模塊中幾種主要的空間內(nèi)插方法(尤其是Kriging方法),比較它們各自的優(yōu)缺點,并進行應(yīng)用示例。1近自然事物的相似性空間內(nèi)插方法發(fā)展到現(xiàn)在,由于研究環(huán)境、條件、精度要求等原因,出現(xiàn)了許多的模型方法。但一般來講,這些方法都是基于地理學(xué)的一個基本規(guī)律:靠得越近的事物具有更大的相似性(Tobler,1970)。根據(jù)空間內(nèi)插方法的假設(shè)條件和數(shù)學(xué)內(nèi)涵,可以將內(nèi)插方法分為七大類:幾何方法、統(tǒng)計方法、空間統(tǒng)計方法、函數(shù)方法、隨機模擬方法、物理模型模擬方法和綜合方法。在GA模塊中,僅包含了幾何方法、統(tǒng)計方法、函數(shù)方法和空間統(tǒng)計方法四類空間內(nèi)插技術(shù),具體包括以下幾種方法。1.1空間內(nèi)插方法反距離加權(quán)插值(InverseDistanceWeighting,簡稱IDW)作為一種幾何方法,具有計算相對簡單、操作便利等特點,是ArcGIS中最常用的空間內(nèi)插方法之一。在反距離加權(quán)方法中,需要考慮二個影響因素,即距離的冪和鄰域搜索范圍。前者的距離值是一個重要的因素,通過設(shè)置距離的冪值,可以明顯地改變內(nèi)插的效果。它規(guī)定在內(nèi)插過程中,距離變化影響已知點對未知點的權(quán)重按何種指數(shù)規(guī)律增、減的方式;而后者是根據(jù)已知樣本點的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)特性、創(chuàng)建表面的精度要求等,我們可以設(shè)置搜索鄰域的形狀和大小,以及搜索區(qū)內(nèi)已知樣本點的數(shù)量,來控制其使用樣點的數(shù)量和方式。1.2知值內(nèi)插方法多項式內(nèi)插法(PolynomialInterpolation)是根據(jù)全部或局部已知值,按研究區(qū)域預(yù)測數(shù)據(jù)的某種特定趨勢來進行內(nèi)插的方法,屬統(tǒng)計方法的范疇。在GA模塊中,有二種類型的多項式內(nèi)插方法,即全局多項式內(nèi)插和局部多項式內(nèi)插。前者多用于分析數(shù)據(jù)的全局趨勢;后者則是使用多個平面來擬合整個研究區(qū)域,能表現(xiàn)出區(qū)域內(nèi)局部變異的情況。1.3基于rbf的工藝參數(shù)設(shè)置徑向基函數(shù)法(RadialBasisFunctions,簡稱RBF)是一種函數(shù)內(nèi)插方法,它內(nèi)插所得的表面必須通過研究范圍內(nèi)的每一個已知樣本點,屬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中的一種。在ArcGIS中使用RBF時,用戶可根據(jù)需要選擇不同形式的徑向基函數(shù),以及其相應(yīng)的控制表面光滑程度的參數(shù)。不同的函數(shù)方法有不一樣的參數(shù)特性,在反高次曲面樣條函數(shù)中,參數(shù)設(shè)置越大,其生成的表面越不光滑;而其它的徑向基函數(shù)法則是參數(shù)設(shè)置越大,其表面越光滑。如果用戶不清楚應(yīng)設(shè)置多大的參數(shù)值,可以使用系統(tǒng)為您提供的默認參數(shù)值。與IDW相比,徑向基函數(shù)更加靈活,有更多的參數(shù)限制,但它卻不能進行誤差評定,為其不足之處。以上三種方法在ArcGIS中統(tǒng)稱為確定性內(nèi)插方法,下面將介紹有別于這三種的空間統(tǒng)計方法—克立格方法。1.4地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)中的應(yīng)用由于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)在研究地質(zhì)問題中存在的局限性,數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家在經(jīng)典概率統(tǒng)計學(xué)的理論方法基礎(chǔ)上,提出了地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)(Geostatistics)這一新興邊緣學(xué)科。地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是以區(qū)域化變量(RegionalizedVariable)理論為基礎(chǔ),以變異函數(shù)(Variogram)為基本工具的科學(xué),其主要研究內(nèi)容為空間分布中具有雙重特性(隨機性和結(jié)構(gòu)性)的自然現(xiàn)象,所以凡是在空間分布上具備雙重特性的數(shù)據(jù),都可使用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)內(nèi)的方法來進行處理和分析。盡管地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)才歷經(jīng)幾十年的時間,但由于其研究的主要問題是數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性,以及基于此上的對未知值的估計,應(yīng)用領(lǐng)域很廣,所以得到了迅速地發(fā)展和提高。目前,地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)已形成了一套比較完整的理論體系,研究了許多有用的技術(shù)方法、。在GA模塊中,有七類克立格方法,表1中分別是這七種方法的簡單描述和適用范圍。在不同的研究區(qū)域和研究尺度下,用戶可使用不同的克立格方法來進行數(shù)據(jù)的處理和分析。2ga分析與顯示模塊GA作為ArcGIS中的一個擴展模塊,為廣大用戶提供了豐富的生成預(yù)測表面的技術(shù)和工具,它不僅可以完成自身空間內(nèi)插方法對數(shù)據(jù)的處理和分析,同時與ArcMap、ArcCatalog等ArcGIS的桌面應(yīng)用系統(tǒng)動態(tài)地連接在一起,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的增刪、顯示、管理等一系列功能。與此同時,GA分析模塊還提供了多種不同的輸出表面,如預(yù)測值、概率、分位數(shù)和預(yù)測值誤差。并且,所有表面都可被顯示成格網(wǎng)、等高線、山體陰影、或它們的任意組合。同時,用戶還可將這些表面輸出為Raster和Shapefile的格式,用于進一步的顯示和分析。2.1創(chuàng)建實際空間內(nèi)插的方法在GA模塊中,我們還可以使用強大的空間數(shù)據(jù)探察分析(ExploratorySpatialDataAnalysis,簡稱ESDA)工具來探測數(shù)據(jù)分布、識別數(shù)據(jù)的特異性、尋找數(shù)據(jù)的全局趨勢、理解數(shù)據(jù)空間依賴性等。使用ESDA中的工具,可以大致確定應(yīng)使用哪種方法來內(nèi)插表面,以期滿足用戶的需求。在了解了數(shù)據(jù)的特性后,用戶就可以根據(jù)要求來創(chuàng)建表面了。下面將用幾種主要的空間內(nèi)插方法來創(chuàng)建表面,并對結(jié)果進行比較。示例數(shù)據(jù)為我國某地區(qū)航空物探數(shù)據(jù)的一部分,其采集特點是按航跡線,以一定的采樣率逐點進行收集的,在航線方向(經(jīng)度方向)上點密度較大,共16948個點,所用屬性值為經(jīng)過處理的某類型磁場值。2.2不同界面的tatortortor方法在ArcGIS9的GeostatisticalAnalyst模塊中,GeostatisticalWizard工具界面比較友好,操作起來相對簡單,且各種空間內(nèi)插方法操作過程相似。因為普通克立格方法的操作步驟和參數(shù)設(shè)置具有代表性,且示例數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布,所以這里以普通克立格方法為例,簡單地介紹一下表面創(chuàng)建的過程。2.2.1趨勢切除時的選擇步驟一般在圖的設(shè)計的基礎(chǔ)上出現(xiàn)了使用普通克立格方法內(nèi)插表面可按以下步驟進行操作。(1)數(shù)據(jù)的輸入及內(nèi)插方法的選擇。(2)完成具體克立格方法以及結(jié)果類型圖的選取,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法的選擇,以及趨勢剔除時所用多項式階數(shù)的選擇等。(3)采用系統(tǒng)默認的剔除趨勢選項后,就將進行半變異函數(shù)圖的創(chuàng)建、理論曲線模型的擬合、以及方向效應(yīng)的分析等。在圖1所示的圖形中,根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點,考慮了方向效應(yīng)的因素,在圖示中的方向上,數(shù)據(jù)的相關(guān)性更強。(4)對內(nèi)插過程中鄰域形狀、大小、數(shù)量的選擇。(5)這一步將得到交叉驗證對話框,若不滿意所得精度,可點擊“back”按鈕,返回到以上各界面,修改相應(yīng)的一些方法和參數(shù)設(shè)置,以得到最佳表面。2.2.2權(quán)和徑向基函數(shù)法圖2(見下頁)中分別是反距離權(quán)重、高次曲面函數(shù)、普通克立格方法、泛克立格方法所生成的表面。通過實際的內(nèi)插操作過程,以及它們所得的誤差值,我們可以得到以下結(jié)論。(1)在反距離加權(quán)和徑向基函數(shù)這二種確定性插值方法中,前者的計算簡單,系統(tǒng)分析所用時間少,但表面的精度低于徑向基函數(shù)法。(2)Kriging法盡管比上述二種方法更靈活,參數(shù)限制更多,且可用于GIS空間數(shù)據(jù)處理的內(nèi)插和外推。但這種方法又有一定的局限性,在很大程度上要依靠平穩(wěn)性的假設(shè)是否有效,如數(shù)據(jù)不滿足假設(shè)條件,而胡亂使用,反而會適得其反。(3)Kriging方法有很多的類型,每種類型都有各自的適用范圍,應(yīng)根據(jù)用戶在ESDA中對數(shù)據(jù)特性分析的基礎(chǔ)上