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arcgis空间插值方法比较
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最近做作业，求助，题目是基于GIS的江苏省气象要素（各县的多年平均降水量，年均温）的空间插值方法的比较，在用三种插值方法分别生成降水量分布图和气温分布图之后，应该怎么进行几种方法的比较，时间比较紧，求好心人帮助，最好方法步骤具体点，另外求暑假arcgis辅导
1.IDW。基本思想是目标离观察点越近则权重越大，受该观察点的影响越大。好处是观察点本身是绝对准确的，而且可以限制插值点的个数。通过power可以确定最近原则对于结果影响的程度。Search radius可以控制插值点的个数。
2.克里金插值。克里金插值与IDW插值的区别在于权重的选择，IDW仅仅将距离的倒数作为权重，而克里金考虑到了空间相关性的问题。它首先将每两个点进行配对，这样就能产生一个自变量为两点之间距离的函数。对于 ...
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1.IDW。基本思想是目标离观察点越近则权重越大，受该观察点的影响越大。好处是观察点本身是绝对准确的，而且可以限制插值点的个数。通过power可以确定最近原则对于结果影响的程度。Search radius可以控制插值点的个数。
2.克里金插值。克里金插值与IDW插值的区别在于权重的选择，IDW仅仅将距离的倒数作为权重，而克里金考虑到了空间相关性的问题。它首先将每两个点进行配对，这样就能产生一个自变量为两点之间距离的函数。对于这种方法，原始的输入点可能会发生变化。在数据点多时，结果更加可靠。
时, 其内插的结果可信度较高。
通过某种函数来模拟他们之间的关系，这样就能够得到空间分布的关系了。
接着再用这种空间分布的关系来模拟出所得的数据。
Ordinary是指一般的情况，而universal是指已知某种分布模式比如风暴的模拟等等
3.Natural Neighbour法
原理是构建voronoi多边形，也就是泰森多边形。首先将所有的空间点构建成voronoi多边形，然后将待求点也构建一个voronoi多边形，这样就与圆多边形有很多相交的地方，根据每一块的面积按比例设置权重，这样就能够求得待求点的值了。个人感觉这种空间插值方法没有实际的意义来支持。
4.样条函数插值spline
这种方法使用样条函数来对空间点进行插值，它有两个基本条件：1.表面必须完全通过样本点2.表面的二阶曲率是最小的。一下是一篇论文里spline与IDW之间的比较：
从本文实验数据可以看出，IDW 插值主要受幂指
数和各采样点属性值变化情况的影响，幂指数越高，其
局部影响的程度越高，在IDW搜索半径内，若各个采
样点属性值变化较小时，内插结果受幂指数的影响较
小；Spline 插值主要受插值类型（Regularized 或Tension）
和weight 值的影响，一般Regularize 插值结果比Tension
插值结果光滑，在Regularized Spline 插值中，weight 值
越高生成的表面越光滑，Tension Spline 插值则相反；
总体来看，IDW和SPLINE 插值受采样点范围、采
样点密度、采样点属性取值变化以及各自的参数影响，
当采样点足够密时，使用IDW插值可以取得良好效果，
SPLINE插值则适合那些空间连续变化且光滑的表面的
5.Topo to Raster
这种方法是用于各种矢量数据的，特别是可以处理等高线数据
这种方法是用多项式拟合，虽然它不一定在局部很符合输入点，但是在总体上是非常符合的。由Polynominal order来确定多项式的级数，1表示平面，最高是12，这是最复杂的情况。
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怎么比较？自己都操作一遍就知道了
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housex 发表于
怎么比较？自己都操作一遍就知道了
额。。。就是不知道具体步骤是什么啊。。。初学GIS不懂。。。
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交叉验证吧
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交叉学科的人，在arcgis里做空间插值，竟然用经纬度坐标，我该怎么告诉他们（哭）已有11人参与
很多交叉学科的人，觉得用arcgis做空间插值，他们的数据一下子从几个点上的数据变成了面上的数据，而且还有空间规律，那个万般欣喜啊，于是到处滥用空间插值。
其实做空间插值对数据有很多限制条件的，尤其是克里格插值，对数据的要求很严格，可是在arcgis中做插值，不管是什么样子的数据，都可以有一个所谓的“结果”，也就是arcgis里做空间插值并不提供数据阀门，但是并不代表什么数据都可以做插值，就像你做传统的统计分析，不是还要筛选数据看有没有异常值，可是没学过地理信息的人，就随便乱用，应该说是滥用，让我惊讶最多的是很多人在经纬度坐标下做插值。数据插值的算法是以长度单位计算的，怎么能用经纬度呢，可是真的有好多人在用，包括一些非本学科的老师，弄得我都糊了，难道是我错了？请大神们坚定的告诉我，arcgis里的空间插值不能在经纬度下计算！这样是不对的！我需要坚定我的三观！
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引用回帖:: Originally posted by dream_yaoyao at
高手，感觉你是理解我的这个问题的，我之前也是这么想的，可是我却相反了，我想成大区域误差会更大，我就想，用经纬度肯定是会有误差的，这个误差是必然的，那么区域越大误差积累越大，现在想想应该是你这么解释的 ... 首先，对楼主这种格物致知的科研精神很有感触；没像其他层主那样注意到您的性别，根据“回复是否详细判断性别”，这可能会是一个好的idea,但是我注定是个反例，因为我回答也够啰嗦的，且我是个直男。
其次，楼主MM的这个命题，本人也深以为然。最近逛小木虫，发现GIS越来越受交叉亦或非相关学科的关注了，起码在制图方面。武大的秦昆教授说过“空间分析是GIS的灵魂”，我想他应该所指的便是地统计分析了。
最后，回到正题，我本人对ArcMap里面的插值也有些嗤之以鼻，这种放任的态度，很容易让部分非GIS专业误入歧途。没有显著性检验的地统计分析就像是脱缰的野马。
PS:最后一点，“R^2”是拟合优度，非显著检验。
盗用星爷《功夫》台词：小鬼，老衲见你根骨奇好，以后共同切磋武艺如何……呵呵 祝好！
我喜欢黑，因为它可以把我隐藏起来……
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通常情况下确实是应该将经纬度坐标转换为UTM投影坐标，但是对于大区域的数据也可以用经纬度坐标，SAM这个很不错的空间统计分析软件就可以实现，当然最终的空间统计分析结果是需要经过显著性检验的。其实，对于ARCGIS下的空间插值，如果象你所说的滥用得到的结果，看似很漂亮，但是经检验无效，还是空欢喜一场，所以，你可以建议那些人补充一下显著性检验。
(著名写手)
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引用回帖:: Originally posted by dream_yaoyao at
可是那个是属性，无论哪个插值的算法，不都是以长度距离单位计算的么，比如克里格插值中的最关键的半变异函数，range之类的不都是长度单位么？比如IDW插值，反距等权，所谓距离不也是以长度单位计算的？难道arcgis ... 经纬度坐标与公里制的单位相差很大，1个纬度大致相当于110km的距离吧，对于小区域采用经纬度坐标肯定是点与点之间因距离太小而导致重叠，根本无法参与运算。所以对于诸如中国全境或者北美这样的大区域，各样点距离相差很大就可以抵消这样的影响，SAM软件中自带的计算鸟类物种多样性的数据文件我打开看过，各样点距离很大，可以这样直接用经纬度坐标参与运算。关于显著性检验，诸如半变异函数的显著性检验，其实就是标准化之后的z检验，在各类地统计学专业软件中都是自带的，具体可参阅软件使用说明。
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人家只要看看趋势分布，有些sci里的图都是用经纬度插出来的
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引用回帖:: Originally posted by dibazhang at
人家只要看看趋势分布，有些sci里的图都是用经纬度插出来的 是的，的确，我身边很多人这么做，但是他们都是非本学科的，用经纬先不管对不对，但是比如他们常用克里格插值，可是根本不检验半变异函数，就直接用，也发表了，只不过他们没放那些东西，有的是放上了半变异函数的那些参数，那些审稿人很多也都是交叉学科的，根本不懂，半变异函数的需要达到某种要求才可以往下用的，我上一篇sci，心想自己学这个的，要严格要求自己，就把半变异函数列上了，其中有的拟合程度根本没达到插值的要求，但是我看那些人也都发表就这么投过去了，结果遇到一个搞地理的大牛，把我的那块插值的东西全都指出来不行不行，半变异的函数的拟合不好是不能用的，最后整个一块内容让我换成IDW插值了，这个对数据的要求没那么苛刻。
所以也不能说发表出来的就是对的。
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要不你试试surfer11吧我在学这个，哎 跨科学这个的飘过。无比郁闷。能探讨的更好 加着号
我吧相关资料都给你发过去了。
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我是一个跑龙套的
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既然有时间，就弄个图对比呗
同一组数据，用不同坐标方法，结果一比就明了了。
大范围和小范围都做一下试试。
不同插值方法也可以对比。
☆敬天护地爱人☆
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插值的本质,是根据一些实测点的属性,来推测其他空间位置的属性. 经纬度表示的是地理坐标.所有的投影坐标都是从地理坐标转过来的.既然用投影坐标可以插值,为什么不能用经纬度?
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引用回帖:: Originally posted by sapphirechina at
插值的本质,是根据一些实测点的属性,来推测其他空间位置的属性. 经纬度表示的是地理坐标.所有的投影坐标都是从地理坐标转过来的.既然用投影坐标可以插值,为什么不能用经纬度? 可是那个是属性，无论哪个插值的算法，不都是以长度距离单位计算的么，比如克里格插值中的最关键的半变异函数，range之类的不都是长度单位么？比如IDW插值，反距等权，所谓距离不也是以长度单位计算的？难道arcgis中插值可以自动转换？可是根本就没有投影呀，比如GS+里面就只能用投影坐标,有点不太懂arcgis里面到底是怎么个算法。
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通常情况下确实是应该将经纬度坐标转换为UTM投影坐标，但是对于大区域的数据也可以用经纬度坐标，SAM这个很不错的空间统计分析软件就可以实现，当然最终的空间统计分析结果是需要经过显著性检验的。其实，对于ARCGI ... 可是那个是属性，无论哪个插值的算法，不都是以长度距离单位计算的么，比如克里格插值中的最关键的半变异函数，range之类的不都是长度单位么？比如IDW插值，反距等权，所谓距离不也是以长度单位计算的？难道arcgis中插值可以自动转换？可是根本就没有投影呀，比如GS+里面就只能用投影坐标,有点不太懂arcgis里面到底是怎么个算法。
此外，你说，对于大区域的数据可以用经纬度坐标，为什么呢？求原理
此外，怎么进行显著性检验，你指的半变异函数的显著性检验？还是什么的？
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经纬度坐标与公里制的单位相差很大，1个纬度大致相当于110km的距离吧，对于小区域采用经纬度坐标肯定是点与点之间因距离太小而导致重叠，根本无法参与运算。所以对于诸如中国全境或者北美这样的大区域，各样点距离 ... 高手，感觉你是理解我的这个问题的，我之前也是这么想的，可是我却相反了，我想成大区域误差会更大，我就想，用经纬度肯定是会有误差的，这个误差是必然的，那么区域越大误差积累越大，现在想想应该是你这么解释的。
也就是说即使使用的经纬度，在算法运行中也是把它按照类似于1个纬度相当于110km换成成距离计算的是吧？经纬度是没法直接参与计算的是吧，想想即使一个县这个尺度，经纬度也相差很小，所以应该是换算成长度单位计算的是吧？
另外可不可以请教你具体怎么检验显著性，arcgis不用提，只能留一部分点当做验证点去看验证结果。我用GS+，比如半变异函数也只有一个R^2，貌似不提供显著性检验。
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我现在有36个气象站点的一年夏季降水累计值数据，将其导入arcmap中进行插值分析，采用了克里金法，参数设置如下
最后she生成的jia结果这这样的，无法反映差异
这是我的站点数据
这是生成图像的分类，最小值和zu最大值都不符合原始数据
这是我用其他季节数据生成的却很正常
想问问大佬如何解决这个问题，我只知道夏季有多个站点的降水在一万毫米以上，是我的克里金法操作不对吗？
第二个参数，Z值字段，降雨量，不应从excel表里选，应该从stations里选。
stations里没有这个？那就加上去。做法：
1、为stations点 加个“降雨量”的字段
2、把降雨量数据存进去。每个点都要有数据。可以用关联方法迅速搞定。
您好想问下您解决了么，我差值属性是完整的也出现了类似问题
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