地统计插值学习心得（四）漫谈ArcGIS软件中的半变异函数

最新推荐文章于 2023-12-23 12:21:17 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JData_Engineer/article/details/130580642
本文探讨了ArcGIS中半变异函数的两种表现形式：云窗格和地统计向导。半变异函数在地统计插值中起到关键作用，用于量化空间依赖性。云窗格展示大量点对，而地统计向导通过格网分组和三角核函数平滑简化了模型拟合。文章强调了ArcGIS采用的格网方法和修正迭代加权最小二乘法在提高插值精度和计算效率方面的优势。

引言

这篇文章我们主要解释一个问题，为什么针对同一份数据，ArcMap中的半变异函数/协方差云窗格中的半变异函数与地统计向导生成的半变异函数不同。

半变异函数/协方差云窗格中的半变异函数

地统计向导生成的半变异函数

本文截图来自ArcMap软件，并以整个云南省气象点数据（1361条记录）为研究对象。

半变异函数的重要性

在地统计插值的讲座中，我们提到了一般的地统计插值建模思路。这里简单回顾一下。

①使用具有空间连续现象测量值的样本点作为输入数据集:例如钻孔数据、气温、湿度数据

②每个样本点与数据集中的所有其他样本点两两配对：

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（创建地统计图层工具用于根据现有的地统计图层或者地统计模型来创建包含新要素数据集的地统计图层，也就是使用构建好的地统计模型用到新的数据集中）这表明，远离极值的区域预测不受极值的影响，并且还表明，包括极值会导致钼元素浓度高的区域周围的预测明显变高。通常，我们使用同一个数据集进行建模和预测，但是在实际插值过程中，这两步的数据可以是不同的，这就是处理极值的诀窍。如果你的数据集有无法忽略的极值时（比如这些钼元素浓度），一种常见的方法是首先显式移除极值进行建模，然后在预测中使用整个数据集（包括极值）。
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正如创建经验半变异函数中位置的地表和半变异函数云所示，快速绘制每个位置对变得难以处理。存在太多点以至于图变得非常拥挤，而根据图只可解释很少内容。要减少经验半变异函数中点的数量，将根据彼此间的距离分组位置对。此分组过程称为分组(binning)。 　　分组是一个两阶段的过程。 　　第一阶段 　　首先，组成点对，然后，将这些对分组以使它们具有一致的距离和方向。在 12 个位置的地表场景中，可以看
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这是上面数据集的一个子集，可以看到我们可以在半变异函数中绘制的所有不同点集。此外，空间自相关（距离较近的事物比距离较远的事物更相似）为预测提供了有价值的信息。选择何种模型去拟合样本半方差图是一个复杂的过程，一般是根据样本方差图的形状或研究目的来确定。自然界中许多生物和非生物因子的空间分布与方向有密切关系，因此，也产生了相应的各项异性模型。例如，当前位置的地形更可能与前方 1 米处的地形相似，而不是与 100 米外的地形相似。托布勒的地理第一定律指出，“一切都与其他事物有关，但近处的事物比远处的事物更相关。
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