地統(tǒng)計(jì)分析ppt課件-資料下載頁
2025-05-12 07:20本頁面
【正文】 進(jìn)行泛克里格分析時(shí)，首先分析數(shù)據(jù)中存在的變化趨勢(shì)，獲得擬合模型；其次，對(duì)殘差數(shù)據(jù)（即原始數(shù)據(jù)減去趨勢(shì)數(shù)據(jù)）進(jìn)行克里格分析；最后，將趨勢(shì)面分析和殘差分析的克里格結(jié)果加和，得到最終結(jié)果。由此可見，克里格方法明顯優(yōu)于趨勢(shì)面分析，泛克里格的結(jié)果也要優(yōu)于普通克里格的結(jié)果。 ?創(chuàng)建預(yù)測(cè)圖（ Prediction Map） ?創(chuàng)建分位數(shù)圖（ Quantile Map） ?創(chuàng)建概率圖（ Probability Map） ?創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測(cè)圖（ Prediction Standard Error Map） 指示克里格插值 ?在很多情況下，并不需要了解區(qū)域內(nèi)每一個(gè)點(diǎn)的屬性值，而只需了解屬性值是否超過某一閾值，則可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為（ 0， 1）值，選用指示克里格法（ Indicator Kriging）進(jìn)行分析。 ArcGIS中普通克里格插值包括 2部分功能，即創(chuàng)建概率圖（ Probability Map）和創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差指示圖（ Standard Error of Indicator Map）。 ?創(chuàng)建概率圖（ Probability Map） ?創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測(cè)圖（ Prediction Standard Error Map） 概率克里格插值 ?ArcGIS中概率克里格插值包括 2部分功能：創(chuàng)建概率圖（ Probability Map）和創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差指示圖（ Standard Error of Indicator Map）。 ?創(chuàng)建概率圖（ Probability Map） ?創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測(cè)圖（ Prediction Standard Error Map） 析取克里格插值 ?如果原始數(shù)據(jù)不服從簡(jiǎn)單的分布（高斯或?qū)?shù)正態(tài)等），則可選用析取克里格法（ Disjunctive Kriging），它可以提供非線性估值方法。 ArcGIS中普通克里格插值包括 4部分功能：創(chuàng)建預(yù)測(cè)圖（ Prediction Map）、創(chuàng)建概率圖（ Probability Map）、創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測(cè)圖（ Prediction Standard Error Map）和創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差指示圖（ Standard Error of Indicator Map）。 ?創(chuàng)建預(yù)測(cè)圖（ Prediction Map） ?創(chuàng)建概率圖（ Probability Map） ?創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測(cè)圖（ Prediction Standard Error Map） ?創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差指示圖（ Standard Error of Indicator Map） 協(xié)同克里格插值 ?當(dāng)同一空間位置樣點(diǎn)的多個(gè)屬性之間存在某個(gè)屬性的空間分布與其它屬性密切相關(guān)，且某些屬性獲得不易，而另一些屬性則易于獲取時(shí)，如果兩種屬性空間相關(guān)，可以考慮選用協(xié)同克里格法。協(xié)同克里格法把區(qū)域化變量的最佳估值方法，從單一屬性發(fā)展到兩個(gè)以上的協(xié)同區(qū)域化屬性。但它在計(jì)算中要用到兩屬性各自的半方差函數(shù)和交叉半方差函數(shù)，比較復(fù)雜。協(xié)同克里格方法插值的實(shí)現(xiàn)過程與上述操作基本類似。
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