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543361781wl木虫 (正式写手)
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ArcGIS创建预测面初识
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今天我们介绍的是ArcGIS创建预测面。 在收集数据时，很多时候我们收集到的都是离散的点的数据，比如降水、温度、水流、污染、海拔和人口密度等。 但是有时我们需要监测整个表面的变化情况，这时ArcGIS提供了一种技术，通过对基于样本数据对未知数据进行插值或预测，可以创造栅格表面来模拟连续现象，对动态环境现象进行建模来监测整个表面的变化情况。 我们先来看一下创建预测面的效果图：  这幅图是利用来自宾夕法尼亚州西部的样本降水数据创建的一个预测面。每个点代表一个降水被测量的位置，未知值是根据已知点的值使用插值的方法来预测的，由此表面任何位置降水进行预测。 空间插值的依据是空间数据的相关性，基于拖布勒的第一定律，空间内插的基本假设是，邻近的点比远距离点的相似度更高；举个例子，如果你在的地方下雨，可能离你10英尺远的地方也在下雨，但是在城市的另一边下雨的可能性更小，而且在20英里以外的地方甚至可能是晴朗的。  这张图展示了空间数据相关的重要性。绿点数据具有高度的相关性，而橙色数据则没有。如果去掉一个或几个绿色的点，就很容易预测，但是要预测一个被移除的橙色点会更加困难。 ArcGIS提供的插值方法分为确定性方法和地统计方法，许多因素，包括样本大小和数据属性，都会影响方法的结果。下面就是同一组数据，不同的插值方法显示的不同的结果。  经验贝叶斯克里金插值方法  含障碍的核插值法 了解了预测面的基本目标之后，再进行例子操作之前，我们需要先了解一些关键术语。 交叉验证：简单来说就是一种用来评估插值模型的精确性的技术。 地统计向导：在一个页面上做出的选择决定了接下来页面中的选项，以及如何与数据交互以开发合适的模型。向导将指导您从选择一个插值方法到查看模型预期性能的综合度量。 地统计图层：这个图层是由地理统计向导和地理处理工具产生的结果。 半变异函数：一种描述不同距离的样本之间差值（方差）的函数。 空间自相关：数据值依赖于它们空间位置的一种度量方法。 空间统计：关于在数学计算中直接使用空间和空间关系（如距离）的统计方法的研究领域。空间统计用于各种类型的分析，包括点模式分析，表面建模和预测，以及空间回归。 标准差：衡量数据值偏离平均值程度的一种统计方法。它被计算为与均值之差的平方偏差总和的平方根，除以元素的个数减1。一个分布的标准差是方差的平方根。 平稳性：在地统计中，表示一个空间过程的性质，在这个空间中，任意两点的值之间的协方差只取决于它们之间的距离。 转换：由一个函数（对数、箱形、弧、正分数）所引起的数据转换，例如它的分布形状的变化和方差的稳定性。 基本的插值工作流程：  第一步：我们需要对数据的属性进行了解，这样我们才可以选择适合的插值方法和参数 第二步：尝试不同方法和参数，这将帮助我们确定模型的复杂程度，以及插值的准确性和不确定性度量。 第三步：生成带有建模变量的面。 第四步：对生成面进行评估。 下一次 我们将用具体的例子来创建预测面。 |
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