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GDP區域分布图的生成与对比
GDP区域分布图的生成与对比
目的:ArcGIS中提供了三种空间插值方法,每种插值方法在原理和应用上都大不相同,在此通过具体实例练习如何利用IDW内插方法和Spline内插方法进行GDP空间分布特征的分析,以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识。
数据:GDP为某地区的统计GDP数据,数据范围:4601万元~132630万元。Bound为该地区的边界数据。
要求:
经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。以该地区各区域年GDP数据位依据,采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图。
分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。
分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性,简单说明形成差异的主要原因。
通过练习,熟练掌握两种插值方法的适用条件
4.操作步骤:
(1)IDW插值法:
1)插值步骤
A.运行ArcMAP,加载SpatialAnalyst模块,如果SpatialAnalyst模块未能激活,单击Tools菜单下的Extensions,选择SpatialAnalyst,单击Close按钮。
B.单击 File菜单下的Open命令,打开加载地图文档对话框,选择数据。
C.在SpatialAnalyst下拉菜单中选择Option选项,在Option中的General页面中在设置默认工作路径。Analysis Mask范围为board
D.在SpatialAnaylst下拉菜单中选择Interpolate to Raster,在弹出的下一级菜单中点击Inverse Distance Weighted
E.设置Z value field为GDP,设置POWER为2,设置Output cell size 为500.输出结果文件名为IDW2,其他参数不变,单击ok
F.改Power值为5,输出结果文件名为IDW5,重复上述步骤
G.在SpatialAnalyst下拉菜单中选择RasterCalculator,求Abs(IDW2-IDW5),单击ok
2)结果分析
A.IDW插值是加权距离平均函数,平均值不可能大于输入最高值或者是小于输入最低值,因此输出的结果数据中,每一栅格均处于采样数据的最大值与最小值范围之内。
B.幂指数对IDW的插值结果有很大影响。幂指数越大,较远的点对输入的影响越小,即幂指数越高,其局部影响的程度越高。
C.IDW数据确定性(生成表面通过采样点)插值方法。因此,IDW搜索半径内,各个采样点属性值变化较小时,即使给出不同的幂指数值,内插结果的变化均比较小,变化较大的地方出现在采样点属性值变化剧烈和频繁的区域。此外,如果给予采样点生成泰森多边形,在多边形边线区域,内插值比较稳定,受幂指数数值的影响不是很明显。
(2)Spline内插法。
1)插值步骤
A.在SpatialAnalysis下拉菜单中选择Interpolate to Raster在弹出的下一级菜单中单击Spline
B.设置Z value field为GDP,设置Spline type为Regularized。设置Weight值为0,设置Output cell size为500,输出文件名称为spr0,其他参数不变,单击ok进行计算
C.改Weight值为0.01,输出文件名为Spr01.重复上述步骤。
D.修改Splinetype为Tension,并分别取Weight值0和5,输出文件名为Spt0和Spt5进行计算。
E.在SpatialAnalyst下拉菜单中选择RasterCalculator,并求Regularized中Abs(Spr0-Spr01)和Tension中Abs(Spt0-Spt5)
2)结论:
A.Spline插值表面光滑,并且Regularized插值结果较Tension插值结果光滑
B.Spline插值表面数值范围将超出采样点数值范围
C.RegularizedSpline插值中,Weight值越高则生成的表面越光滑
D.TensionSpline插值中,weight值越高则生成的表面越粗糙。
E.在采样点微小邻域内,无论采用哪种内插方法(Regularized或Tension),和weight值,Spline插值均比较稳定,差异较小。而在其他区域,尤其是在采样点比较稀疏的地方,插值结果受内插方法(Regularized或Tension)和weight值的影响比较大。
(3)IDW与Spline对比分析
1)操作过程:
A.选取IDW2内插结果图
B.选取Spr01内插结果图
C.在
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