利用ARCGIS进行地类计算与统计汇总

地类计算与统计

一、数据准备。

应用到的数据包括社界（DWG文件）和所求年份的现状图（Shape或GeoDatabase）DWG文件的注记的插入点（Text为左下角点）要落在对应的社界面上，这样才能保证数据转换后注记和面层的一一对应。

二、数据处理。

数据的处理主要包括数据的转换、点面属性连接、数据相交三个部分。

2.1数据转换

2.1.1建立数据集

（1）点击打开ArcCatalog程序，找合适的路径然后【右键】→新建→Personal

Geodatabase：

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（2）新建数据库后，【双击】进入数据库，【右键】→新建数据集→输入名称外，其余使用默认设置，不用修改，直接【下一步】，直到【完成】：

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输入数据集名称

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坐标系统选Unknown(未知),或者用【导入】选DWG文件的投影

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容限使用默认即可，点击【完成】

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2.1.2将DWG数据导入数据集

！！首先必须确定DWG文件的路径没有中文名（D:\pssj\sj.dwg），否则导入会一片空白（1）【双击】进入数据集aaa，【右键】→【导入】→【要素类（多个）】

（2）在【Input Features】中添加DWG文件的注记层（Annotation）和面层（Polygon）

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添加注记和面层，然后点【确定】导入

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2.1.3检查修改面层的拓扑

！！面层可能存在裂缝和重叠错误，这样会带来计算面积的错误，因此要进行拓扑的检查（1）数据集aaa中，【右键】→【新建】→【拓扑】

（2）前面两步使用默认直接【下一步】，选择要素的时候勾选面层然后【下一步】

▽

使用默认等级，然后【下一步】

▽

添加拓扑规则，规则选择【不能重叠】和【不能有缝隙】，分两次添加，然后【下一步】

▽

点击【完成】，然后选【是】验证拓扑

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（3）修改拓扑错误

打开ArcMap，添加aaa_Topology，即可看到拓扑检查结果（红色部分）

可以看出，面层存在重叠，不存在裂缝，修要修改重叠部分，采用挖空的方法

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【编辑器】→【开始编辑】→用【选择工具】（）选中重叠部分：

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【编辑器】→【裁切】（clip，可以将与选择部分有重叠的所有面擦除）

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直接【确定】，对所有重叠部分重复以上步骤

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在ArcMap工具栏位置【右键】→【拓扑】调出拓扑工具栏→【验证全部拓扑】

重新验证拓扑看还有没有拓扑错误

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修改完没有拓扑问题后，【编辑器】→【保存编辑】→【停止编辑】

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拓扑错误已经消除，可以进行下一步操作

！！如果导入DWG文件的线层，然后用线层构面的话，可以省略掉拓扑检查和修改这一步，操作会相对简单些。但拓扑检查是保证数据质量最常用的检查方式，因此这里将这部分内容写上，大家可以对比一下两种方法，以达到一方面简化操作步骤增加效率，一方面可以增加对拓扑的理解，保证数据质量的效果。

！！重叠部分的挖空和缝隙的填补操作是比较常用的编辑方式。挖空用【裁切】命令，填补缝隙则通过【修改要素】修改节点或者【自动完成多边形】完成，在此不写具体的操作步骤。

2.2点面属性连接

!!点面属性连接是根据点落在面内部的特性，通过空间连接运算，将点的属性添加到面的属性里面。具体来说就是标注点（Annotation）的Refname字段存储了社名，要将社名这个属性添加到对应的社界面上。

2.2.1添加数据，检查位置，保留字段

（1）在ArcMap中添加标注层（sj_dwg_Annotation）和面层（sj_dwg_Polygon）

原CAD图对应ARCMAP图

检查一下点的位置，确定每个面上对应唯一的注记点，排除异常情况。

（2）保留字段

保留字段是保留有用的字段参与空间连接，去除不需要的字段，使结果简洁明了。

打开相应图层的【属性】

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切换到【字段】这一栏

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对于注记层，点【全部清除】，然后勾选【Refname】，保留Refname字段（存储社名的字段）对于面层，点【全部清除】即可，不需要保留属性字段

2.2.2进行空间相交运算

点击工具栏的【ArcToolbox】按钮，打开ArcToolbox工具箱

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按照【ArcToolbox】→【Analysis Tools】→【Overlay】→【Spatial Join】（空间连接）

打开空间连接对话框

！！早期计算地类采用【Intersect】（相交）工具，一样可以得到结果且有助于理解连接的过程，但操作相对复杂，应用【空间连接】工具操作比较简单，对结果检查比较容易

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对话框中，【目标要素】下拉选择面层，【连接要素】下拉选择注记层，【输出要素类】则自己选择路径并为输出的要素类命名（在此命名为SJ）。其余使用默认。点击【确定】

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ArcMap自动加载空间连接生成的图层（SJ），打开其【属性表】

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找到相应图层→【右键】→【打开属性表】

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【Refname】存储社名，【Shape_Area】存储面积，【Join_Count】字段是空间连接过程中自动生成的，表示连接到这个面的注记点的个数，如果为0则表示这个面上没有点，如果为2或3则表示这个面上有2个或者3个点，这样就不符合一一对应原则，要检查修改。由上图可知【Join_Count】全部为1，点与面一一对应，可以进行下一步运算。

！！到了这一步，社界面积就计算出来了，可以通过Access统计每个社的面积。

2.3图层相交求地类面积

（1）在上节打开的ArcMap中添加2007年的现状地类Shape数据（Geodatabase数据也可，如果求2008年地类则添加2008年现状图，以此类推）

（2）由图上可以看出社界和现状图重叠在一起，相交运算是通过现状图的界线将村界切开，并且把现状图的属性放到切开的小块社界中（可以参看Intersect工具的帮助）

（3）打开相交工具对话框【ArcToolbox】→【Analysis Tools】→【Overlay】→【Intersect】（相交）

在【输入要素】中下拉选择SJ（社界）和07MZDL（07现状图），【输出要素类】选择路径并输入名称（在此命名为SJDL）。其余使用默认，点击【确定】开始相交运算。运算完成后会自动将SDDL加载到ArcMap中。

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上图中红色是原先SJ层边界，淡绿填充层是相交后生成的SJDL层，可以看出SJDL实际上

就是07地类界线将SJ层切开，或者SJ层界线将07地类切开，亦即两者的公共部分保留。（4）打开SJDL的图层属性，在字段对话框中保留【Refname】（社名）、【DLDM】（地类代码）、【DLMC】(地类名称)和【Shape_Area】（面积）四个字段（参见2.2.1）。

（5）打开SJDL的属性表（参见2.2.2）

属性表里面每一条记录对应SJDL中的一个面，表明了这块地所属的社、地类名称和代码以及面积这些信息，比如说腊圃村村委这块地被07现状边界切成了四块，对应前面四条记录。这个表是最基本的表，后面的数据都将由这个表整理得出。

（6）导出属性表

在属性表界面中，右下角的【选项】菜单，【选项】→【导出】，打开导出表对话框

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导出数据对话框中，【导出：】栏选all records（所有数据），输出表里选路径并命名dbf文件（这里命名为DLSJ.dbf）,然后【确定】

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由上图可以看出，导出的dbf文件包含两个：dbf后缀和xml后缀文件。dbf后缀文件存储所有数据；xml是元数据文档，起说明作用，可以忽略。

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用Excel【打开】dbf后缀文件，【另存为】xls文件（DLSJ.xls）。至此，地类面积已经求出并导出为Excel文件，后续统计以导出的Excel文件为基础。

三、地类数据统计

（1）打开Access（【开始】→【程序】→下图）

(2)用Access打开DLSJ.xls

(3)上图中，点击【打开】后，会出现导入对话框

这个不修改，直接【下一步】

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这里要勾选【第一行包含列标题】，然后【完成】。这里直接点击【完成】则使用默认名为表名，如果想修改表名则点击【下一步】，然后再【完成】。

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如上图所示，在数据库的表视图里可以看到导入的表（DLSJ）

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双击表DLSJ可以查看导入内容是否正确。

（4）地类统计，合并相同地类的面积。

由上图可以看到，每个社都存在有同一地类有多块地的情况，如村委有两块1110的地，布尾社有多块1310的地。一般情况我们制表只需知道红线范围内每个社每个地类有多少面积，所以要进行统计将同一个社的同一地类的所有地块的面积加起来。

点击【查询】→双击【在设计视图中创建查询】

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添加要进行查询的表，选中DLSJ然后【添加】→【关闭】

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在查询对话框中，分别【双击】RefName、DLDM、DLMC和Shape_Area，添加四个字段到查询字段中。

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在字段栏内部【右键】→【总计】，调出【总计】选项

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在【总计】选项中，除了Shape_Area对应栏选【总计】外，其余栏选【分组】。其他选项不用修改

！！这个查询实际上是将同一个分组的相同项进行总计，首先是合并同一个社的相同地类，然后合并同一地类的不同地块面积。

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选项设立好后，点击工具栏的【红色！号】（运行），则得到查询结果。

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arcgis计算面积方法

如何在ARCMAP里面计算面积 方法1 在中可以直接计算面积,打开图层属性表,首先，打开Polygon 层属性表，点选项，点添加字段，增加AREA 字段，选double类型，右键放面积的字段,单击菜单中的"Calculate Geometry（计算几何体）"，弹出对话框，选择属性、单位，按提示操作就可以了。 方法2 1、面状矢量图面积的计算 Polygon形成的多边形面积计算比较简单，方法如下： 首先，打开Polygon层属性表，点选项，点添加字段，增加AREA字段，选double 类型

然后，右键点击AREA字段列，然后点击CALCULATE VALUES（计算字段）; --->选择ADVANCED（高级）－－>把下面的代码输入，然后在最下面=处写OUTPUT。 Dim Output as double Dim pArea as Iarea Set pArea = [shape] Output = 最后，点OK就计算出了Polygon层所有

多边形的面积。 2、线状矢量图面积计算 Polyline形成的多边形，要先进行拓扑才能计算面积，方法如下： 首先，打开ArcToolbox, 将Polyline层的Shapefile文件转成Coverage文件，并进行拓扑。 然后，将拓扑好的Coverage文件转成Shapefile文件。

最后，在ArcMap中调入面状的Shapefile 文件，面积就计算出来了，打开属性表查看就是了。 方法3 如果shape文件有真实的坐标,把shape转化为geodatabase中的feature class，面积字段就直接出来了。

利用ARCGIS进行地类计算与统计

地类计算与统计 一、数据准备。 应用到的数据包括社界（DWG文件）和所求年份的现状图（Shape或GeoDatabase）DWG文件的注记的插入点（Text为左下角点）要落在对应的社界面上，这样才能保证数据转换后注记和面层的一一对应。 二、数据处理。 数据的处理主要包括数据的转换、点面属性连接、数据相交三个部分。 2.1数据转换 2.1.1建立数据集 （1）点击打开ArcCatalog程序，找合适的路径然后【右键】→新建→Personal Geodatabase：

▽ （2）新建数据库后，【双击】进入数据库，【右键】→新建数据集→输入名称外，其余使用默认设置，不用修改，直接【下一步】，直到【完成】：

▽ 输入数据集名称 ▽ 坐标系统选Unknown(未知),或者用【导入】选DWG文件的投影 ▽

容限使用默认即可，点击【完成】 ▽ 2.1.2将DWG数据导入数据集 ！！首先必须确定DWG文件的路径没有中文名（D:\pssj\sj.dwg），否则导入会一片空白（1）【双击】进入数据集aaa，【右键】→【导入】→【要素类（多个）】 （2）在【Input Features】中添加DWG文件的注记层（Annotation）和面层（Polygon） ▽

添加注记和面层，然后点【确定】导入 ▽ 2.1.3检查修改面层的拓扑 ！！面层可能存在裂缝和重叠错误，这样会带来计算面积的错误，因此要进行拓扑的检查（1）数据集aaa中，【右键】→【新建】→【拓扑】 （2）前面两步使用默认直接【下一步】，选择要素的时候勾选面层然后【下一步】 ▽

使用默认等级，然后【下一步】 ▽ 添加拓扑规则，规则选择【不能重叠】和【不能有缝隙】，分两次添加，然后【下一步】 ▽ 点击【完成】，然后选【是】验证拓扑 ▽

ArcGIS地统计分析

A r c G I S地统计分析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

实验四ArcGIS地统计分析 一、实习内容 1：使用缺省参数创建一个表面 2：数据检查 3：制作臭氧浓度图 4：模型比较 5：制作超出某一临界值的臭氧概率图 二、实习过程 练习1：利用缺省参数创建一个表面 1.添加数据并调整显示设置： 2.使用默认选项创建表面 3.将该图层名称更改为DefaultKriging 4.设置将预测表面的范围限制在加利福尼亚州之内： 5.右键单击内容列表，然后点击验证/预测。 6.CA_cities_ozone图层的属性表： 练习2：数据检查 1.探索数据——直方图： 2.探索数据——正态QQ图： 3.探索数据——趋势分析： 4.旋转30度后的情况： 5.探索数据——半变异函数／协方差云： 练习3：制作臭氧浓度图 1.再次使用普通克里金插值方法，但这次将在模型中纳入趋势和各向异性以做出更好的预测： 2.搜索领域： 3.交叉验证： 4．右键单击所创建的TrendRemoved图层，然后单击将输出更改为预测标准误差。 练习4：模型对比 1.右击趋势移除图层选择比较，在交叉验证对话框中自动比较“趋势移除”模型和“克里金模型”。 练习5：创建臭氧超出某一临界值的概率图 1.打开地统计想到单击克里金法，然后在下一步中选择指示克里金法并确保阈值设置为超出，设置主阈值为0.09。 2.将步长设置改为15000，将各向异性更改为True以考虑数据的方向特性。 3.单击以选择表中指示值为0的一行。所选点将在蓝色阈值线左侧的散点图中以绿色显示。如果所选行的情况如下图所示，则预测与指示值完全相同。

利用ARCGIS进行地类计算与统计

利用A R C G I S进行地类计 算与统计 Prepared on 24 November 2020

地类计算与统计 一、数据准备。 应用到的数据包括社界（DWG文件）和所求年份的现状图（Shape或GeoDatabase） DWG文件的注记的插入点（Text为左下角点）要落在对应的社界面上，这样才能保证数据转换后注记和面层的一一对应。 二、数据处理。 数据的处理主要包括数据的转换、点面属性连接、数据相交三个部分。 数据转换 2.1.1建立数据集 （1）点击打开ArcCatalog程序，找合适的路径然后【右键】→新建→Personal Geodatabase： ▽ （2）新建数据库后，【双击】进入数据库，【右键】→新建数据集→输入名称外，其余使用默认设置，不用修改，直接【下一步】，直到【完成】： ▽ 输入数据集名称 ▽ 坐标系统选Unknown(未知),或者用【导入】选DWG文件的投影 ▽ 容限使用默认即可，点击【完成】 ▽

2.1.2将DWG数据导入数据集 ！！首先必须确定DWG文件的路径没有中文名（D:\pssj\），否则导入会一片空白 （1）【双击】进入数据集aaa，【右键】→【导入】→【要素类（多个）】（2）在【Input Features】中添加DWG文件的注记层（Annotation）和面层（Polygon） ▽ 添加注记和面层，然后点【确定】导入 ▽ 2.1.3检查修改面层的拓扑 ！！面层可能存在裂缝和重叠错误，这样会带来计算面积的错误，因此要进行拓扑的检查 （1）数据集aaa中，【右键】→【新建】→【拓扑】 （2）前面两步使用默认直接【下一步】，选择要素的时候勾选面层然后【下一步】 ▽ 使用默认等级，然后【下一步】 ▽ 添加拓扑规则，规则选择【不能重叠】和【不能有缝隙】，分两次添加，然后 【下一步】 ▽ 点击【完成】，然后选【是】验证拓扑

arcgis经纬度坐标的shape面层计算面积的详细步骤

地理国情监测云平台 经纬度坐标的shape面层计算面积的详细步骤 (1)运行ArcGis/ArcToolsBox，选择Projections/Define Projection Wizard(shapeFiles,geodatabase)定义地理坐标。 1)在弹出窗口中选择所需要的Shape文件。 2)选择Select Coordinate System，在新窗口中选择New/Geographic。其中Name框内填任意名称(如：西安80);Semimajor Axis 6378140;选择Inverse Flatten，填298.257。 Angular unit: name 选 degree 3)按OK键，完成。 (2)选择Projections/Project Wizard(shapefiles,geodatabase) 进行投影变换。 1)在弹出窗口中选择刚才定义的地理坐标的Shape文件。 2)选择转换后文件的输出路径。 3)选择Select Coordinate System，在新窗口中选择New/Projected，弹出窗口。 其中Name框内填任意名称;Projection/NAME框内选择Albers;False_Easting的值为 500000;Central_Meridian的值为本省的中央经线(如陕西省为117);Stanard_Parallel_1和 Stanard_Parallel_2的值为本省的双标准纬线注1(如陕西省为33;38);Latitude_Of_Origin的值要小于双标准纬线中的低纬度2~3度;确定。 选择new，重复第1步 4)下一步。 5)完成，进行投影变换。 (3)运行ArcGis/ArcCatalog，选择路径新建一个Personal Geodatabase。 (4)选择Export from Shapefile/Shapefile to Geodatabase，在弹出窗口中选择输入刚才进行了投影变换的SHAPE文件，输出至刚才新建的Personal Geodatabase中，并给输出要素类型一个名称，OK。 (5)选择Import to Shapefile/Geodatabase to Shapefile，选择刚才输出至Personal Geodatabase 中的要素类型，输出为Shape文件(给出保存路径及文件名)，OK。 (6)完成后新Shape文件中就会新增两个字段Shape_leng和Shape_area，其中Shape_area为小流域的多边形面积。

【学习笔记】基于arcgis desktop地类图斑净面积计算方法

【学习笔记】基于arcgis desktop地类图斑净面积计算方法 虽然二调基本上结束了，发现还是经常有人这么问：什么建库软件才是最好的？ 其实什么建库软件也不用，只要用arcgis desktop就足够了，arcgis desktop就是最好的建库软件 下来我们就来看一下要如何用arcgis desktop来计算地类图斑净面积 首先我们大概说一下地类图斑净面积（图斑地类面积）的概念，地类图斑净面积=图斑毛面积- 扣除地类面积- 线状地物面积- 零星地物面积，这里线状地物面积指该图斑内所有线状地物的面积总和，零星地物面积指该图斑内所有零星地物的面积总和，扣除地类面积：当扣除类型为“TK”时，扣除地类面积表示扣除的田坎面积；当扣除类型不为“TK”时，扣除地类面积表示按比例扣除的散列式其他地类面积，一般常见的扣除地类面积就是指田坎面积。从上面关于净面积的描述可以看出要算基本农田净面积，需要三层数据，地类图斑、线状地物、零星地物 进入正题，我们应该怎么利用arcgis现有的工具来计算净面积呢。 这里我用到了toolbox中的几个工具 1、Feature To Point 2、Spatial Join 3、Calculate Field 思路： 1、重新计算线状地物面积，线状地物面积=长*宽 2、线状地物生成中心点（由于线面空间分析速度较慢且容易出错，这里生成线的中心点来进行空间分析） 3、用线状地物中心点位置连接地类图斑，新生成的点层会添加一个字段记录与其有关系的面的个数 4、根据个数重新计算线状地物面积（找到一个面的线状地物面积为全扣，找到两个的为一半，理论上讲只有这两种情况。这里还可以添加一些条件来判断线状地物是够位于县界上） 5、用地类图斑位置关联4中生成的点，添加字段kxmj，方法选sum，字段选4中生成点的XZDWMJ 6、用地类图斑位置关联零星地物，添加字段klmj，方法选sum，字段选零星地物的MJ 7、有了这两个面积以及已知的毛面积，净面积就可以计算了，下面的步骤略去 下图为具体模型以及模型的设置

arcgis实习之空间统计分析

空间统计分析实习报告 Spatial statistics tools 分析模式工具集中的工具采用推论式统计，以零假设为起点，假设要素与要素相关的值均表现随机分布。然后计算P值说明，这种分布属于随机分布的概率。在应用中，返回Z得分和P值判断是否可以接受或拒绝零假设，同时在不同的工具中，还表示分布是聚集，或分散 是标准差的倍 数，在0.5-P的概 率下接受随机分 布的接受域 Average Nearest Neighbor 最邻近分析 根据每个要素预期最近要素的平均距离来计算最邻近指数，当指数大于1，要素有聚集分布 的趋势，对于趋势如何，还要依据z—value和P—value 来判断，小于1时，趋向分散分布 最近邻指数的表示方法为：平均观测距离与预期平均距离的比率，预期平均距离是假设随机 分布中领域间的平均距离 这种方法对面积指值非常敏感（期望平均距离计算中需要面积参与运算），如果未指定面积 参数，则使用输入要素周围最小外接矩形的面积（不一定合坐标轴垂直）

Spatial Autocorrelation (Morans I) 空间自相关分析 更具要素位置的属性使用Global Moran’s I 统计量量测空间自相关性 Moran’s I是计算所评估属性的均值和方差，然后将每个要素减去均值，得到与均值的偏差，将所有相邻要素的偏差相称，得到叉积。统计量的分子便是这些叉积之和。 如果相邻要素的值均大于均值，这叉积为正，如果以要素小于均值而一要素大于均值，则为负 如果数据集中的值倾向于在空间上集聚（高值聚集在高值附近，低值聚集在低值附近） 则指数为正，如果高值排斥高值，倾向于低值，则指数为负 之后，将计算期望指数值，将之与其比较，在给定的数据集中的要素个数和全部熟知的方差下，将计算Z得分和P值，用来指示次差异是否具有统计学上的显著性 Multi-Distance Spatial Cluster Analysis K函数分析 确定要素（后与之有关连的值）是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散 基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散） Ripley's K 函数可表明要素质心的空间聚类或空间扩散在邻域大小发生变化时是如何变化的。 如果特定距离的k观测值大于k预期值，则与该距离下的随机分布相比，该分布的聚集程度更高，反之亦可。如果，k观测值大于HIConfEnv，则该距离的空间聚类具有统计学上的显著性，如果k观测值小于LwConFEnv，则该距离的空间离散具有统计学上的显著性对于置信区间，点的每个随机分布称为“排列”将一组点随机分布多次，将对每个距离选择相对预期k值向下和向上最大的k值，作为置信区间 Anselin Local Moran’s I局部Moran’s I 分析 给定一组加权要素，使用局部Moran’s I统计量来识别具有统计显著性的热点，冷点和空间异常值。 Z得分和p值是统计显著性的指标，用于逐个要素判断是否拒绝零假设。他们可指示表面相似性和向异性 如果要素Z值是一个较高的正数，则表示周围的要素拥有相似值，输出要素Cotype字段会将具有统计显著性的高值聚类表示为HH，低值聚类表示为LL ?如果要素的z 得分是一个较低的负值，则表示有一个具有统计显著性的空间异常值。输出要素类中的COType字段将指明要素是否是高值要素而四周围绕的是低值要素(HL)，或者要素是否是低值要素而四周围绕的是高值要素(LH)。

ArcGIS中的空间插值和面积计算

说明:本文阐述了空间插值和污染面积估算的方法，供群内交流学习用，若要用于商业用途或转载，请与原作者联系。本文若有不正确之处，敬请指出！ 一、空间插值 插值方法种类很多，每种插值方法里参数也很多，至于哪种最好，没有定论，只能根据需求以及制图的效果来选定。建议：插值效果图与网格图进行对比，哪种效果最接近网格图（能体现局部）而且又能反映整体趋势就取哪种。 1.1、 1.2、以“反距离权重法，1次方”为例：

请问：此处有可选smooth ，可以做进行平滑处理吗？ 可以，但精度会受到影响，看平滑后的效果来决定是否进行平滑处理。建议不做

3、扩展研究区域 4、至此可以制作分层设色图filled contours/等值线图contours 为减少误差，还可以对分级进行设置 请问：此处分级该如何设置？有无相应依据？ 含量图主要根据百分含量，如果作图效果不好，适当调整 评价图根据污染等级

5、这是采用“反距离权重法，1次方”来插值的。 可选用“局部多项式”或“普通克里格插值”方法来试试，看哪种和网格分级图更接近些。但无论哪种方法聚类误差可能都较大，一部分高值可能被掩盖。 二、下面转成栅格图层再进行分层设色图制作，这样精度较高，且图层可用来进行面积估算 2.1、导出成栅格图层

2.2、设置格网大小，一般在50到100左右(本次都设为100)

（2.3和2.4均非必要步骤，只是为了另外的处理或制图的美观性。如果是为了制图的美观性有可能这两个步骤会弄巧成拙，是否须要请根据具体需要和效果来定） 2.3、并可对栅格图层重分类，生成新的栅格图层如（ah_cd）

Arcgis地统计图绘制

ArcGIS 地统计学习指南(一) 1.1 地统计扩展模块简介 ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计方法可以在软件为本、可视化发展的趋势。 地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括： （1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查； （2）表面预测（模拟）和误差建模； （3）模型检验与对比。 地统计学起源于克里格。当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现在所用的据分析还有其他方法，如IDW（反距离加权插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分主进行。 1.2表面预测主要过程 ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数据分析过程 一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。拿到数据，首先要检查数据，发现正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功能主要由Explore Data菜单及其下级菜单完成进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成）。Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据

训练样本，一部分作为检验样本。 下面将按上述表面预测过程进行叙述。 （注：[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据（某地测得的臭氧含量样数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。） 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 ArcGIS 地统计学习指南(二) 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓 度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测， 随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 1.3数据检查，即空间数据探索分析（ESDA） 此功能主要通过Explore Data菜单中实现。 扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交 互性分析。如直方图、QQ plot图、半变异函数/协方差图等。 ?（1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。 下图中所展示的数据，中值接近均值、峰值指数接近3。从图中观察可认 为近似于正态分布。克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析 方法特别要求数据为正态分布。

ArcGIS地统计分析总结

ArcGIS地统计分析总结 ArcGIS地统计分析(Geostatistical Analyst) 1 介绍 1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst 人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。而ArcGIS Geostatistical Analyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。 元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。 ArcGIS Geostatistical Analyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。 1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域 这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集(比如坐标和属性)，下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域: 气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。 采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。

石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。 在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。演示、个例研究和研究教育论文提供了大量的应用ArcGIS Geostatistical Analyst的例子。同时，ArcGIS Geostatistical Analyst也成为评估渔业产量的一个标准方法。 精细农业所应用的土壤特性的图形分析中，ArcGIS Geostatistical Analyst 也得到广泛应用。越来越多的农民或者农村顾问使用ArcGIS Geostatistical Analyst来增加作物产量、提高利润、减小对环境的不利影响。 2基本原理 地统计学与经典统计学的共同之处在于:它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是:地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。 地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。 2.1 前提假设 (1) 随机过程 与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。 (2) 正态分布

使用Arcgis计算土地利用现状图图斑面积

使用A r c g i s计算土地 利用现状图图斑面积 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

使用Arcgis计算土地利用现状图图斑面积步骤 一、 CAD图形处理 处理原则：所画地类界线与外围范围线能够围成闭合的区域，每个区域内均包含一个地类符号或地类名称 二、将.dwg文件导入到Arcgis数据库中 打开arcmap，打 开arctoolbox工具箱 Arctoolbox——Conversion Tools——To Geodatabase——Import fromCAD，打开对话 框，Input files选择要转换的.Dwg文件，核 桃塔沟土地利用图.dwg，Output Staging Geodatabase可选择默认，或者自己新建文件 夹。然后OK，即可将核桃塔沟土地利用图.dwg 文件导入到核桃塔沟土地利用图中。 三、地类界线拓扑成面 ①添加.GDB数据库中的line线要 素 ②打开Catalog，新建面要素在相应文件夹中，新建 shapefile文件——选择polygon类型，ok即可新建面要素 New_shapefile文件。 ③拓扑成面

开始编辑New_shapefile，line右键Selection——Select all， 点击拓扑工具栏中工具，即可将线拓扑成面。 拓扑检查，将不能拓扑成面的线进行修改，直到所有线都能拓扑成面。 a、细小面积 b、线不闭合 ④属性挂接，原则上GDB数据库中的属性不能直接挂接到面上，通 过点属性进行过渡。 a、将属性挂接到点 添加点point要素和Txtpro属性表， 属性挂接完，打开点属性表检查属性是否已挂接上。 b、将点属性按空间位置挂接到面上，重新生成挂接属性后的面(重命名为 四、面积计算 ①面属性分类按面字段中的txtvalue分类 a、将按字段txtvalue分类，右键——properties——Symbology b、将按字段txtvalue显示，右键——properties——labels C、对照cad图进行检查，检查属性是否赋对，若有问题，在编辑状态下，选择错误的面，在属性表中修改代码。 ②计算面积 打开属性表，添加面积字段，类型为double

在ArcGIS 9 中进行空间统计

在ArcGIS 9中进行空间统计 作者：ESRI 中国（北京）培训中心 姜云鹏 随着GIS 在各个领域应用的不断扩展，有些特殊的行业，比如流行病学、生物学、气象、地质等行业，他们需要更深入的挖掘空间数据信息，这些信息的获得是与传统的GIS 分析结果不尽相同的。比如：传统的GIS 分析侧重于研究空间要素之间的关系，比如相邻、叠加、以及要素之间的距离、连通性等等。而这些特殊行业他们需要根据多种采样的数据来研究空间事物的变化信息，分布特征等信息，这些信息的获得，往往是一种统计分析的结果，而在空间上，事物的分布又 是相互关联的。所以，空间统计应运而生。所谓空间统计， 就是将空间信息与属性信息进行统一的考虑，研究特定属 性或属性之间与空间位置的关系。 空间统计主要的工作是研究空间自相关性（Spatial Autocorrelation ），分析空间分布的模式，例如聚类 （cluster ）或离散（dispersed ）。通过使用ArcGIS 9中的 空间统计工具，用户可以以一种非常直观而简单的方式获 得这些信息。 ArcGIS 9中的空间统计工具箱包括了一系列工具，用来分 析地理要素的空间分布形态。传统的统计并不考虑地理要 素的空间关系，而在空间统计中，要素的空间关系是分析 中需要考虑的必要的，处于绝对重要地位的。 因此，对于空间数据分析的目的来说，使用ArcGIS 9中 的空间统计工具比使用原来的不考虑空间信息而进行统 计的工具要更为合适。通过使用这些工具，GIS 用户可以 采用一种更高级的方法来解决空间数据分析中的问题。表一列出了主要的空间统计工具集以及它们的功能描述： 表一：空间统计工具集及其功能 工具集 功能 空间分布模式分析工具集 （Analyzing Patterns ） 确定要素的某些属性值在一个区域中是聚集分布，均匀分布，或者是随机分布状态 聚集分布制图工具集 （Mapping Clusters ） 确定统计量上重要的hot spots(最受关注地区)，cold spots （不受关注地区）以及一些有特例的地区。 度量空间分布工具集 （Measuring Geographic Distributions ） 确定数据的中心位置，数据分布的形状及方向性，离散数据的离散程度 辅助工具集 （Utilities ） 对数据进行重新处理或符号化分析结果 说明：这些工具为ArcGIS 9中新增加的核心功能： 在ArcGIS 8版本中，空间统计中的许多工具已经以开发者例子程序提供给了用户。而在9版本中，这些工具都被包括进了核心的功能模块中，成为了ArcGIS 平台的组成部分。而且，ArcGIS 9的空间统计工具在

使用ArcGIS统计栅格大数据面积

很多的时候我们都会遇到统计面积的需求，如果是矢量数据就比较容易统计面积，但数据如果是影像图，又是经纬度坐标（没有经过投影）就需要相应的一系列的处理。我这里拿到的是辽宁省的栅格图，坐标系统Xi'an80，其中分为五类地类，然后分别统计它们的面积。 数据是经纬度的坐标系统，没有进行投影，不能直接用经纬度计算面积，所以首先我们通过高斯投影将影像图的经纬度坐标转成平面直角坐标，在ArcCatalog中新建一个Personal Geodatabase或者File Geodatabase,然后通过Import---》Raster Dataset 将影像数据导入到 File Geodatabase中。右键点击影像图Properties中设置影像图的坐标系统为 Xi'an80（此处根据影像的元数据进行设定影像的坐标系统为西安80坐标系） 然后在ArcMap中打开栅格图，通过ArcToolbox—DataManagement Tools—Projections and Transformations—Raster—Project Raster进行高斯投影

投影之后，就可以进行分类计算了，将投影后的影像图通过栅格分析工具进行重分类，选择Spatial Analyst工具栏下拉菜单的“Reclassify…”项 在重分类后的影像上点击鼠标右键，选择“Open Attribute Table”

其中COUNT字段中的数值时代表每类地物中所包含的像素个数，这样的话我们就可以通过像素个数*每个像素的面积=影像图的面积，如何获得每个像素所代表的面积，在重分类后的影像上点击鼠标右键，选择“properties…”,在弹出的layer properties窗口中择“Source”选项栏，CellSize项的值为单元格大小信息。 最后通过Field Calculator可以计算出面积，可以把计算出来的值存放到另外一个字段里

ArcGIS 地统计学习指南

ArcGIS 地统计学习指南 ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。体现了以人为本、可视化发展的趋势。 地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括： （1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查； （2）表面预测（模拟）和误差建模； （3）模型检验与对比。 地统计学起源于克里格。当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现在所用的克里格方法。虽然空间数据分析还有其他方法，如IDW（反距离加权插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。 1.2表面预测主要过程 ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数据分析过程。 一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。拿到数据，首先要检查数据，发现数据的特点，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功能主要由Explore Data菜单及其下级菜单完成）；然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行对比；（后两种功能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成）。Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分，一部分作为训练样本，一部分作为检验样本。 下面将按上述表面预测过程进行叙述。 （注：[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据（某地测得的臭氧含量样本），整个过程均使用此数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅相关地统计理论资料；操作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。） 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 1.3数据检查，即空间数据探索分析（ESDA） 此功能主要通过Explore Data菜单中实现。 扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。如直方图、QQ plot图、半变异函数/协方差图等。 （1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。

Mapgis计算面积方式

Mapgis计算面积方式 地亩图出表步骤： 1、在CAD中把图处理好另存为R12/LT2DXF的格式。 2、打开mapgis主菜单--图形处理--文件转换--输入--装入DXF--选择选择1中另存为R12/LT2DXF文件--选择不需要转出的图层《一般要转出的图层为（字体、线图层等）》--OK--在空白处右键--复口窗口--选择显示文件--确定--文件--存点--选择工作区--确定--保存文件为WT格式--文件--存线--选择工作区--确定--保存文件为WL格式。 3、mapgis主菜单--图形处理--输入编辑--新建工程--确定--在左边窗口空白处右键--添加项目（把2中保存的WT、WL文件添加进来）--在右边窗口空白处右键--复位窗口--其它--自动剪断线--拓扑错误检查（单击右键选择工具栏选到线处理，一般用靠近线，先选中要靠近的线再选需要靠近的那条线，还有两线要像个7子型那样选。这个自动平整节点在出现十字箭头后按F12--其它线转弧度--保存文件--左边窗口添加上一步保存好的WP文件--其它--拓扑重建--地亩图的面就构好了，系统生成的面文件里面有ID、面积等，ID就是我们所需要的编号，面积是六位数的我们所需是（2位小数）。 4、左边窗口选择地亩图，WP文件右键--修改属性结构--添加一个新的字段MJ--字段类型（双精度）--字段长度（8）--小数位数（2）--OK。 5、mapgis主菜单--库管理--属性库管理--统改属性--统改区属性--统改字段MJ--统改方式：计算方式--打勾表达式--选择面积--确定--保存区文件。 6、工程文件--区编辑--自动区标注： （1）字段选择--MJ--确定--保存面积、WT文件 （2）字段选择--ID--确定--保存编号、WT文件 7、mapgis主菜单--图形处理--文件转换--右键空白处--复位窗口--输出--GIS 数据方式输出DXF--保存文件面积DXF《编号的转换同理》 8、GIS数据以xls格式输出步骤 方法一：mapgis主菜单--库管理--属性库管理--文件--装区文件--属性-输出属性--选出输出字段ID、MJ--输出类型（数据库表格）--输出文件--保存--确定。方法二：mapgis主菜单--图形处理--文件转换--文件--装入点--输出--输出SHPE文件--输入装入SHPE文件--输出--输出点属性（以DBF方式） 9、地亩表格式： XXX地亩表 编号面积地类植被红线外 （平方米/亩数/公顷） 总面积： 红线内面积： 红线外面积： 李夏丽教的： 1其他—自动剪短线—拓扑错误检查—线拓扑错误检查 2其他—线转弧段—拓扑重建

ArcGIS统计分析

统计分析 来源：互联网 一单元统计 当进行多层面栅格数据叠合分析时，经常需要以栅格单元为单位来进行单元统计（Cell Statistics）分析。ArcGIS 的单元统计分析功能提供了十种单元统计方法，分别为： 1. Minimum：找出各单元上出现最小的数值； 2. Maximum：找出各单元上出现最大的数值； 3. Range：统计各单元上出现数值的范围； 4. Sum：计算各单元上出现数值的和； 5. Mean：计算各单元上出现数值的平均数； 6. Standard Deviation：计算各单元上出现数值的标准差； 7. Variety：找出各单元上不同数值的个数； 8. Majority：统计各单元上出现频率最高的数值； 9. Minority：统计各单元上出现频率最低的数值； 10. Median：计算各单元上出现数值的中值； 如下图1 中的一组表格所示，表格中每一格子代表一个栅格单元，最后一个表格是基于前两个表格进行单元统计的最小值统计得到的结果。即将前两个表格中相对应栅格数值进行比较，找出各单元上出现的最小数值。 图1 最小值单元统计 单元统计功能常用于同一地区多时相数据的统计，通过单元统计得出所需分析数据。例如，同一地区不同年份的人口分析，同一地区不同年份的土地利用类型分析等。 单元统计的操作过程如下，图2 所示： 1. Spatial Analyst 下拉菜单中选择Cell Statistics； 2. 在Layer 列表框中选择你要用来计算的图层，在列表框中选择一个图层，点击Add 按钮将其加入Input rasters 列表框（也可用Browse 按钮从磁盘中选择要使用的栅格数据）； 3. 在Overlay statistic 栏中选择你用来对输入图层进行计算的统计类型； 4. 为输出结果指定目录及名称； 5. 点击OK 按钮。

使用Arcgis计算土地利用现状图图斑面积

使用Arcgis计算土地利用现状图图斑面积步骤 一、 CAD图形处理 处理原则：所画地类界线与外围范围线能够围成闭合的区域，每个区域内均包含一个地类符号或地类名称 二、将.dwg文件导入到Arcgis数据库中 打开arcmap，打开 arctoolbox工具箱 Arctoolbox——Conversion Tools——To Geodatabase——Import fromCAD，打开对话框， Input files选择要转换的.Dwg文件，核桃塔沟 土地利用图.dwg，Output Staging Geodatabase

可选择默认，或者自己新建文件夹。然后OK，即可将核桃塔沟土地利用图.dwg文件导入到核桃塔沟土地利用图_ImportCAD1.GDB中。 三、地类界线拓扑成面 ①添加.GDB数据库中的line线要素 ②打开Catalog，新建面要素在相应文件夹中，新建 shapefile文件——选择polygon类型，ok即可新建面要素New_shapefile文件。

③拓扑成面 开始编辑New_shapefile，line右键Selection——Select all， 点击拓扑工具栏中工具，即可将线拓扑成面。 拓扑检查，将不能拓扑成面的线进行修改，直到所有线都能拓扑成面。 a、细小面积 b、线不闭合 ④属性挂接，原则上GDB数据库中的属性不能直接挂接到面上，通 过点属性进行过渡。 a、将属性挂接到点 添加点point要素和Txtpro属性表， 属性挂接完，打开点属性表检查属性是否已挂 接上。

b、将点属性按空间位置挂接到面上，重新生成挂接属性后的面(重命名为00000000000000.shp) 四、面积计算 ①面属性分类按面字段中的txtvalue分类 a、将00000000000000.shp按字段txtvalue分类，右键——properties——Symbology

ArcGIS 地统计学习指南

ArcGIS 地统计学习指南 1.1 地统计扩展模块简介 ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。体现了以人为本、可视化发展的趋势。 地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括： （1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查； （2）表面预测（模拟）和误差建模； （3）模型检验与对比。 地统计学起源于克里格。当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现在所用的克里格方法。虽然空间数据分析还有其他方法，如IDW（反距离加权插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。 1.2表面预测主要过程 ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数据分析过程。 一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。拿到数据，首先要检查数据，发现数据的特点，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功能主要由Explore Data 菜单及其下级菜单完成）；然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行对比；（后两种功能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成）。Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分，一部分作为训练样本，一部分作为检验样本。 下面将按上述表面预测过程进行叙述。 （注：[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据（某地测得的臭氧含量样本），整个过程均使用此数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅相关地统计理论资料；操作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。） 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。 1.3数据检查，即空间数据探索分析（ESDA） 此功能主要通过Explore Data菜单中实现。 扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。如直方

ArcGIS地统计分析总结

ArcGIS地统计分析（Geostatistical Analyst） 1 介绍 1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst 人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。而ArcGIS Geostatistical Analyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。 元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。 ArcGIS Geostatistical Analyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。 1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域 这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集（比如坐标和属性），下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域：气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。 采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。 石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。 在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。演示、个例研究和研究教育论文提供了大量的应用ArcGIS Geostatistical Analyst的例子。同时，ArcGIS Geostatistical Analyst也成为评估渔业产量的一个标准方法。 精细农业所应用的土壤特性的图形分析中，ArcGIS Geostatistical Analyst也得到广泛应用。越来越多的农民或者农村顾问使用ArcGIS Geostatistical Analyst来增加作物产量、提高利润、减小对环境的不利影响。 2基本原理 地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。 地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。 2.1 前提假设