ArcGIS各向异性计算

各向异性计算

各向异性是指物质的全部或部分化学、物理等性质随着方向的改变而有所变化，在不同的方向上呈现出差异的性质。

GIS数据分析中经常会涉及到各向异性的计算与分析。

ArcGIS可以直接进行模型拟合并进行各向异性计算，也可以通过其他方式获得最佳拟合模型与相关参数，再利用ArcGIS进行更准确的各向异性计算。

    本文介绍利用GS+和ArcGIS相结合方式进行各向异性计算的方法。若直接利用ArcGIS则去掉有关模型选择的步骤即可。

1.GS+进行模型拟合

1.1确定最佳模型

在GS+里拟合出最合适模型，比如这个是高斯模型。

1.2确定主变程和次变程

在GS+里确定模型拟合的主变程和次变程参数。

2.步长大小与数量确定 

2.1步长大小确定   

    使用“平均最近邻”工具确定点与最近的相邻要素之间的平均距离。这可以提供一个非常好的步长大小，因为所有步长都会在其中至少包含数个点对。

 “平均最近邻”工具位于空间统计工具箱中的“分析模式"工具集下。

    运行结果显示在"结果"窗口中。NNObserved是最邻近点之间的平均距离，可用作半变异函数/协方差建模的步长大小。

    但如果数据集包含聚类点/样本，建议使用更小的步长大小值以便为半变异函数/协方差模型获取更精确的块金估计。

    本文选取步长大小为50000米。

2.2 步长数确定   

    步长数选定原则是：（步长数*步长）不超过图中对应角度方向的最长距离。

    以这个原则为前提，选择需要的步长数即可。

    本文选取步长个数为10。

3.其他参数确定 

3.1方向确定   

各向异性是在不同的方向上呈现出差异的性质，因此需要确定计算的方向。大部分都是选择0° 、45°、90°和135°这四个方向。

本文以0°为例。

3.2容差和带宽默认   

计算各向异性时在ArcGIS中容差和带宽一般默认。

4.ArcGIS操作

4.1地统计向导   

在ArcGIS中打开“地统计向导”工具，按照上述模型和参数进行计算。最终需要填写部分如图所示：

4.2数据导出   

在ArcGIS中将数据导出，导出格式为dbf文件。导出的数据为0°方向上不同距离计算出的值。

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