ArcGIS-Geoda空间相关分析操作说明
启动ArcMap
点击+号加载shp文件，
或在file下加载shp文件：
载入的shp文件
右键点击选open Attribute Table
打开的属性数据：
点选opention
点击Add field
如果选择做是长整数
如果选包含小数
字段选text
准备编辑数据，在excel上按地名编码procode等排好再复制
作以上这个动作之前须启动编辑器Editor（四个黑点的笔）:
点start Editing之后开始粘贴数据
粘贴数据后退出编辑：
再右击shp文件输出数据：
输出文件重新起名后点击ok
用以下OpenGeoda画图：
以下作分位数图：4分位-9分位
用以下Geoda095i软件做空间权重矩阵和空间统计分析(参看geoda中文版手册)
输出文件要起文件名字：
选4个邻居（这个随便，也有选8个），还有距离远近门槛值，具体参见geoda使用说明
选择的权重文件的ID变量，这里是PROCODE,还可考虑什么ID
点create，Done，空间权重被制作
点regress后作空间回归，加载空间权重，才可作空间滞后和空间误差模型
因变量GDP，自变量出口、投资、消费补充：ArcMap裁减地图数据：
在启动编辑器，启动编辑才可裁减！
数据中西藏没了：
arcgis栅格数据空间分析实验报告
实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、 样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。 实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化， 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹
⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points 下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
教师报名操作指南
教师报名操作指南Revised on November 25, 2020
国培省培报名系统操作指南 (湖南教师发展网信息管理系统) 目录 第一章环境要求 操作系统：WindowsXPSP3（32位）或Win7（32位） 网络环境：能正常连接Internet（宽带连接） 浏览器：IE8浏览器（推荐）、IE8以上版本 第二章指标分配及报名流程走向图 说明：各级管理员通过系统对项目指标进行下发分配，教师进行报名，管理员再对人员审核以及更换人员操作 第三章具体操作 打开浏览器，输入网址，在首页中查找【国培省培管理系统】，如图1所示，点击该按钮，进入报名界面，如图2所示
图1系统入口界面 图2报名入口界面 系统登录 打开系统用户登录界面，点击图2中任意图标，点击【点击登录】按钮，跳转至报名登录界面，如图3所示，按提示输入登录信息，点击登陆按钮即可进行登录。 （特别提示：管理机构和培训机构延用去年原报名系统的用户帐号+初始密码“888888”进行登录，如不记得帐号可联系上一级管理员登录原报名系统进行查询） 图3系统登录界面 教师登录 打开系统用户登录界面，点击图2中的左侧第一个图标，即“湖南省中小学（幼儿园）教师国培省培报名入口”，点击【点击登录】按钮跳转至信息管理系统登录界面，输入用户信息，点击按钮完成登录，如图4所示 图4教师登录界面 教师报名（网页版） 教师进入系统后，点击左侧中【基础设置】模块下的，如图5所示；进入报名界面中，点击“我要报名”按钮即可完成报名操作，如图6所示 图5报名管理界面 图6我要报名界面 教师报名（微信版）
在浏览器地址栏中输入教师发展网地址：，进入登录界面，左上角显示报名二维码，如图7所示；或直接在教师登录界面右下角进行扫描，如图8所示；通过微信“扫一扫”扫描界面上的二维码进行关注公众号完成报名操作 图7个人空间报名二维码界面 图8教师信息管理系统二维码界面
浅析空间自相关的内容及意义.
浅析空间自相关的内容及意义摘要：本文主要介绍了空间自相关的含义、测度指标及研究空间自相关的意义。首先，明确空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性。其次，介绍用来测度空间自相关性的指标，可以分为全局指标和局部指标，常用的指标有：Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord G。最后，进一步阐述了空间自相关的研究意义。关键字：空间自相关；全局指标；局部指标The content and research significance of spatial autocorrelation analysisAbstract: In this paper, the content, the index and the research significance of spatial autocorrelation were analyzed. Firstly, the content of spatial autocorrelation is discussed. Spatial autocorrelation is related to the correlation of the same variables, and also can be used to measure the degree of concentration of the attribute value, in order to reveal the correlation between the space reference unit and its near unit, including global spatial autocorrelation and local spatial autocorrelation. Secondly, it analyzes the index of spatial autocorrelation, the main index included Moran’s I, Geary’s C and Getis-Ord G. Thirdly, this paper discussed the research signification of spatial autocorrelation analysis. Key words: spatial autocorrelation; global index; local index 引言空间
ARCGIS10.0 空间分析方法与GIS典型应用例证
一、实验目的 1、掌握ArcGIS缓冲区分析、叠置分析、网络分析方法。 2、熟悉ArcGIS的空间统计、栅格计算方法。 3、综合利用矢量数据空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题。 4、学会用ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析，了解内在的运算机理。 5、熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。 二、主要实验器材（软硬件、实验数据等） 计算机硬件：lenovoideapadY460N 计算机软件：ArcGIS10.0软件 实验数据：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘的第七章、第八章等 三、实验内容与要求 1、空间缓冲区分析。 （1）为点状、线状、面状要素建立缓冲区。 1)打开菜单“自定义”下的“自定义模式”，在对话框中选择“命令”，在“类别” 中选择“工具”，在右边的框中选择“缓冲向导”（如图 1 所示），拖动其放置 到工具栏上的空处。 图1提出“缓冲向导” 2)利用选择工具选择要进行分析的点状要素，然后点击，在“缓冲向导” 对话框设置缓冲区信息，如图2及图3所示。
图2 线状缓冲区信息设置1 图3线状缓冲区信息设置2 3)利用选择工具选择要进行分析的线状要素，然后点击，在“缓冲向导” 对话框设置缓冲区信息。 4)利用选择工具选择要进行分析的面状要素，然后点击，在“缓冲向导” 对话框设置缓冲区信息，如图4所示。 图4 面状缓冲区信息设置
2、学校选址。 要求： (1) 新学校选址需注意如下几点： 1）新学校应位于地势较平坦处； 2）新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域； 3）新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好； 4）新学校应避开现有学校，合理分布。 (2) 各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和地势 位置因素各占0.125。 (3) 实现过程运用ArcGIS的扩展模块（Extension）中的空间分析（Spatial Analyst）部 分功能，具体包括：坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完 成。 (4) 最后必须给出适合新建学校的适宜地区图，并对其简要进行分析。 具体操作： （1）打开加载地图文档对话框，选择E:\Chp8\Ex1\school.mxd。 （2）从DEM 数据提取坡度数据集： 打开工具箱→“Spatial Analyst 工具”→“表面分析”→“坡度”工具；在打开对话框中设置，如图5所示；生成坡度图，如图6所示。 图5 “坡度”对话框设置 图6 坡度图
空间统计-空间自相关分析
空间自相关分析 1.1 自相关分析 空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。 空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。 1.1.1 全局空间自相关分析 全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。 Moran's I 系数公式如下： 11 2 11 1 ()()I ()()n n ij i j i j n n n ij i i j i n w x x x x w x x =====--= -∑∑∑∑∑(式 错误！文档中没有指定样式的文字。-1) 其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。 Moran's I 的Z-score 得分检验为：
空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现 空间自相关是用来测度地利实体的空间分布状况的，具体而言，就是看看它们是有规律的（集聚式或是间隔式），还是随机的（就像在方盘里随意投下一把细针）。 这里说的局部自相关，就是可以用来测度以每个地理单元为中心的一小片区域的聚集或离散效应。理论上解释起来，的确有点枯燥。倘若换一个视角，利用我们学习过的经济地理的知识来关联的看，就比较容易些。若将城、镇、村都看作这样的空间单元，那么这种局部自相关的测度就可以判别出以城市为中心的这片区域内，城市对于农村的经济总量或劳动力是呈离心带动效应还是向心吸引作用，即区域上的发展是均衡式的，还是极化型的。 最常用的局部自相关的测度指数为Local Moran I，它是由全局自相关指数Moran I发展而来的。（关于Moran I的公式与含义，图书馆里有若干本书提到，譬如北大邬伦的那本、黄皮的城市地理信息系统、还有邬建国写的那本景观书：其实质就是在时间序列的自相关系数上，也就是对不同时间的变量数值所做的相关系数上，添加了对空间邻接矩阵的考虑）。所有Local Moran I之和即为Moran I。I的值从1到-1之变化，反映了由空间相邻相似的正相关向空间相邻相异的负相关的过渡。
关于理论，就是收住。主要讲讲实现步骤。A rcGIS9加强了其ArcToolBox的空间统计分析功能，一下子多出了好多的内容。 由ArcGIS Desktop进入，选择toolbox，最后一类菜单功能即为spatial statistics，其中分有诸多子功能。这里要用的Local Moran I，为第二类中的第一项，即mapping cluster里的Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I)。 下面要做的是一些填空，input feature class打开你所需要研究的图层。input field是你所需要研究的属性列。output feature class为输出结果的存储位置，需要注意的是每次运算时需给出一个新文件名，它不可以覆盖已有文件。 再下面就是些重要的运算参数了：第一，空间关系的判别准则，ArcGIS提供了四种方法，即反距离法、反距离平方法、二值法和综合法。反距离就不解释了，所谓二值法就是以某距离为阈值，小于此距离的范围赋予1，认为相邻，否则为0。综合法则兼顾使用了二值判别和反距离判断，在阈值内为1，超过一定阈值后呈反距离衰减。需要注意的是，进行这些距离运算之前，请确保你的数据是有空间参照的，否则ArcGIS会因为没有距离单位和比例尺而拒绝操作。 距离计算：可以使用欧氏距离或曼哈顿距离，欧氏距离不再解释，曼哈顿距离是计算两点之间距离在x、y两方向分别投影的距离之和。它更适合于城镇街区中的距离计算。
《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》重点(自制)
第一章 1.地理信息系统：是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 2.地理信息系统的主要组成部分：硬件系统、软件系统、地理空间数据和系统管理操作人员。 3.GIS功能分为以下五个方面： ①数据采集与输入；②数据编辑与更新； ③数据存储与管理；④空间数据分析与处理； ⑤数据与图形的交互显示。 4.21世纪GIS应用新的发展趋势：网络GIS、组件式GIS、虚拟现实GIS、时态GIS、互操作GIS、3S集成。 5.对基于GIS的空间分析的理解不同的角度和层次： ①按空间数据结构类型；②按分析对象的维数； ③按分析的复杂性程度。 第二章 1.ArcGIS的基础模块：ArcMap、ArcCatalog、Geoprocessing。 2.Geoprocessing地理处理框架：具有强大的空间数据处理和分析工具，包括地理处理工具的集合和模型构建器。 第三章 1.空间数据采集：是指将现有的地图、外业观测成果、航空相片、遥感图像、文本资料等转成计算机可以识别处理的数字形式。 2.数据组织：就是按照一定的方式和规则对数据进行归并、存储、处理的过程， 3.ArcGIS中主要有Shapefile、Coverage和Geodatabase三种数据组织方式。 4.地理数据库：是按照层次型的数据对象来组织地理数据。 5.要素类：是具有相同几何类型和属性的要素的集合，即同类空间要素的集合。 6.地理数据库建立的一般过程： ①地理数据库设计；②地理数据库建立； ③建立地理数据库的基本组成项；④向地理数据库各项加载数据； ⑤进一步定义地理数据库。 7.地理数据库的基本组成项：对象类、要素类和要素数据集 8.要素类的分类：简单要素类和独立要素类。 9.创建拓扑的优势：
空间自相关--Morans'I
重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析 选题： 在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。 实验目的： 根据重庆市各区县之间的邻接关系，采用二进制邻近权重矩阵，选取各区县2008年的重庆各区县的总人口及乡村人口，计算出重庆各区县乡村人口所占的比例，在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析空间关联程度。 实验数据： 1．重庆统计年鉴中2008年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量（excel表格） 2．重庆市各区县的矢量图（shp.文件） 软件： ArcGIS10.2 操作过程与结果分析： 第一步：导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图，并建立关联 1. Catalog——Folder Connections，在对应的文件夹下打开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件
为关联字段，将两个文件关联起来
3.右键单击关联后的重庆区县界shp.文件，导出为Export_Output文件，新文件的属性表如下： 第二步：计算全局Morans I 1.打开ArcToolbox，选择Spatial Statistics Tools——Analying Patterns——Spatial Autocorrelation（Morans I）选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵（即当区域i和具有公共边或公共点时，两区域的距离矩阵设为1，若不相邻接，其距离矩阵设为0），选择欧式距离作为计算距离的方法，对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关
ARCGIS空间分析操作步骤
ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。
空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果
(完整版)ArcGIS空间分析——找出某药材的生长区域
课程：ArcGIS空间分析 实验目的：利用GIS空间分析方法，结合等高线及温度和降水数据，在充分分析某药材的生长习性的情况下，找到其生长区域，从而能够更好的保护该药材的生长环境。 数据来源：本实验所采用的数据均来自ArcGIS地理信息系统空间分析实习教程，数据有：山区等高线数据contour.shp 和山区观测点采集的年平均温度和年总降水数据climate.txt. 实验要求：根据所给条件，确定某区域适合种植这种药材的范围，求出适合种植的面积。 (1)这种药材一般生长在沟谷两侧较近的区域（不超过500m） (2)这种药材喜阳 (3)生长气候环境为年平均温度10度-12度 (4)年总降水量为550-680mm 实验流程：利用该山区等高线数据生成DEM，基于DEM进行水文分析，提取沟谷网络；基于DEM提取坡向数据，重分类划分阴阳坡。 利用观测点采集的年平均温度和年总降水数据分别进行表面内插，生成年平均温度栅格数据和年总降水栅格数据。提取年平均温度10度-12度的区域和年总降水为550mm-680mm的区域。
综合叠加分析满足上述4个条件的区域，得到适合该药材生长的区域，并制作专题图，计算该适合区域的面积。 实验步骤： 1.利用等高线，构建DEM。首先打开ArcMap，加载等高线数 据，在ArcToolbox中，选择【3D Analyst】|【Tin管理】|【创建Tin】工具，打开工具对话框，生成tin。空间参考依然导入contour相同的坐标系统。 2.将Tin转换成格网DEM，以便于进行表面分析和与其他数 据的叠加分析。选择【3D Analyst工具】|【转换】|【由Tin转出】|【Tin转栅格】工具，打开工具对话框。
教师个人空间的创建
教师个人空间的创建 宜黄县黄陂中学罗春发 “个人网络学习空间”是教育信息化“三通两平台”的重要组成部分，是信息化条件下从事教学活动和教学管理的基本平台，也是一个实名制的、组织化的、可控可管的网络化的社交平台，是教育信息化应用的方向。教师个人空间必须注册本人真实姓名，并上传真人照片。教师个人空间必须设置个人展示、我的课程、课程拓展资源、个性化栏目等四块基本栏目，栏目名称可自行拟定。主要栏目内容有：（一）个人展示栏目：上传个人工作、任职简介，上传近年来个人取得的教学科研成果简介。 我的课程栏目建有以下子栏目： 1.授课计划：上传本学期所有任教课程的授课计划。 2.课程介绍：介绍所教课程的性质、目的、任务等内容。 3.方法手段：介绍所授课程的教学模式、教学设计、教学方法、教学手段等内容。 4.电子教案：上传本学期该课程的整套完整教案。 5.教学课件：上传该课程的整套完整教学课件。 6.教学视频：上传该课程授课视频。 7.课时作业：根据课程目的、内容与任务设计新授课作业。 8.学习要求：介绍该课程的考核方式及需达到的学习目标。 （二）课程拓展资源栏目： 1.在线互动：关注浏览学生空间、给学生留言，利用空间批阅作业；建立班级群组，在网上发起讨论、在线答疑、点评交流等。 2.经验共享：建立学科群组，网上交流。 （三）个性化栏目： 根据个人特长、兴趣、爱好等设置“我的博客”、“好书推荐”、“艺海拾贝”、“秀出真我”等个性化栏目（栏目名称可自拟），自创特色内容，展现个人风采。此外，还可以根据自身工作特点增加建设内容。 （四）空间应用 学校须提供至少5个优秀教师空间。（其中包括骨干老师、校长、分管教学的副校长、教务处主任、平台管理员等），探索以德育、班级、学科组、教研组、备课组、兴趣爱好等为内容的主题特色空间建设思路，不断推出个性鲜明的主题特色空间。信息技术教师要带头利用师生空间进行教学模式的探索，创新教学思路。校长要积极带头学习、建设、使用云空间。
空间自相关统计量备课讲稿
空间自相关统计量
空间自相关的测度指标 1全局空间自相关 全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述[8]。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran ’s I 、全局Geary ’s C 和全局Getis-Ord G [3,5]都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。 全局Moran ’s I 全局Moran 指数I 的计算公式为： ()() ()∑∑∑∑∑=====---=n i n j n i i ij n i n j j i ij x x w x x x x w n I 111211 ∑∑∑∑=≠=≠--=n i n i j ij n i n i j j i ij w S x x x x w 121))(( 其中，n 为样本量，即空间位置的个数。 x i 、x j 是空间位置i 和j 的观察值，w ij 表示空间位置i 和j 的邻近关系，当i 和j 为邻近的空间位置时，w ij =1；反之，w ij =0。全局Moran 指数I 的取值范围为[-1，1]。 对于Moran 指数，可以用标准化统计量Z 来检验n 个区域是否存在空间自相关关系，Z 的计算公式为: )()(I VAR I E I Z -==i n w n w S x x d w i i i n i j i j ij ≠----∑≠j )2/()1())(( E(I i )和VAR(I i )是其理论期望和理论方差。数学期望EI=-1/(n-1)。 当Z 值为正且显著时，表明存在正的空间自相关，也就是说相似的观测值(高值或低值)Z 关，相似的观测值趋于分散分布；当Z 值为零时，观测值呈独立随机分布。 全局Geary ’s C
教师空间使用、装扮操作指导
宁夏教育资源公共服务平台教师操作手册（V1.1） 宁夏回族自治区教育厅 技术支持：宁夏立思辰银山教育产业有限公司
目录 一、用户登录、注册............................................................................. 错误！未定义书签。 1.新用户如何注册? ........................................................................... 错误！未定义书签。 2.忘记密码如何找回？..................................................................... 错误！未定义书签。 二、教师如何维护个人资料................................................................. 错误！未定义书签。 1.如何修改个人基本信息................................................................. 错误！未定义书签。 2.如何绑定登陆账号? ....................................................................... 错误！未定义书签。 3.如何修改密码？............................................................................. 错误！未定义书签。 4.如何设置个人头像？..................................................................... 错误！未定义书签。 5.如何申请加入班级？..................................................................... 错误！未定义书签。 6.如何申请退出班级？..................................................................... 错误！未定义书签。 7.如何申请加入学校？..................................................................... 错误！未定义书签。 8.如何申请退出学校？..................................................................... 错误！未定义书签。 三、教师如何运用个人工作空间 (3) 1.如何进行私信的管理？ (3) 2.如何获取积分？ (3) 3.如何查看个人收藏夹？ (5) 4.如何管理我的应用？ (6) 5.如何设置工作空间的动态显示内容？ (7) 6.如何发布作业/班级通知？ (8) 7.如何发布学生成绩？ (8) 8.如何查看班级成员成长秀？ (10) 9.如何进入我的班级？ (11) 10.如何进入学校主页？ (11) 11.如何退出登录？ (12) 四、教师如何进行资源管理 (13) 1.如何进行“资源检索”？ (13) 2.如何管理“我的收藏”？ (14) 3.如何管理“上传的资源”？ (15) 4.如何管理我的分享？ (17) 五、教师如何进行文章管理 (18) 1.如何设置文章的分类？ (18) 2.如何设置文章的可见范围？ (20) 3.如何加密文章？ (21) 4.如何置顶文章？ (22) 六、空间装扮 (23) 1.如何进入空间装扮？ (23) 2.如何改变空间的版式布局？ (23) 3.如何设置留言板显示的留言条数？ (23) 4.如何在好友文章中指定要显示好友？ (24) 5.如何更换展示空间的背景？ (25) 6.如何改变展示空间模板的位置？ (25) 7.如何在展示空间播放视频？ (26)
GIS空间分析方法
地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。 空间信息分析的内涵极为丰富。作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。 叠置分析(Overlay Analysis) 覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。 1)多边形叠置 这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。一般GIS软件都提供了三种多边形叠置： (1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。 (2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。 (3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。 多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。 2)点与多边形叠加 点与多边形叠加，实质是计算包含关系。叠加的结果是为每点产生一个新的属性。例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。 3)线与多边形叠加 将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。 网络分析(Network Analysis) 对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。其基本思想则在于人类
ARCGIS空间分析实习三说明
土壤稳定性评估 1.背景 在进行区域土地开发时，往往需要对整个区域的土壤稳定性进行评估。应用GIS空间分析方法，能够快速有效的对影响土壤稳定性的因子进行制图并评估打分，通过构建评价体系，利用叠加分析，形成土壤稳定性专题图，为土地开发保护提供决策支持。 2.数据 某地区的数字高程模型和土地利用图，数字高程模型为GRID格式数据，土地利用数据为landuse.shp；分别如下图所示： 实验区数字高程模型 土地利用图 3.要求
土壤稳定性评估原则如下： 1)坡度越陡，稳定性越低。坡度分级临界值分别为：3°、6°、11°、20°、30°； 2)阴坡比阳坡稳定； 3)土地利用类型的稳定性级别由高到低分别为：森林、水域、草原、居住用地和 农耕地。 各个因子的量化分值随地理位置、重要程度、所占比例等因素的不同而分别制定。 本例中使用的分值和权重见下文。 最后需完成土壤稳定性级别专题图。 4.工作流程 (1) 基于DEM提取坡度数据，按照分级临界值进行重分类，并对每个坡度区间设定 权重值； (2) 基于DEM提取坡向数据，重分类划分阴坡、阳坡，并对两个坡向设定权重值； (3) 将土地利用的矢量数据按土地利用类型转换为栅格数据，再重分类设定每种土 地利用类型的权重值； (4) 综合坡度、阴阳坡和土地利用类型进行空间叠加分析加权求和，得到该区域土 壤稳定性数据，最终划分等级制作土壤稳定性专题图。 工作流程如图所示： 5.操作步骤 ⑴提取坡度数据。 选择【Spatial Analyst Tools】|【surface】|【slope】工具，打开工具对话框，如图：
【输入栅格】选择：dem； 【输出栅格】设置为：slope； 点击【确定】，生成坡度数据。 选择【Spatial Analyst Tools】|【reclass】|【reclassify】工具，打开对话框，如图： 【输入栅格】：slope；
教师个人空间应用操作手册
一、栏目创建操作手册 1.在浏览器中输入“福建省教育资源公共服务平台”地址:https://www.wendangku.net/doc/d717745115.html,/。 2.在“空间登录”处，输入教师用户名、密码，点击“登录”进入个人空间。 3.进入教师空间首页：可以在个人主页中发表、管理文章、资源，同时可以进入社区，管理相册、查看留言，了解心得和留言等。 （1）文章： 可以发布新的文章、对文章分类、删除、编辑、站内用搜索等，对已经发表的文章进行称赞、转载、收藏和评论等操作。 （2）资源： 提供个人资源网盘、收藏资源和上报资源的管理功能。可以上传、新建、发布资源，对资源文件夹进行编辑、移动和删除。 （3）文章栏目设置方法步骤 文章分类管理的方法：先创建“主类”，如“教学设计（教案）”，在每个再主类下再创建子类，如“2014—2015下学期”，每个主类下至少创建一个子类，否则该主类内无法发表文章，文章只能发表在某个子类下。操作步骤如下： 第一步：进入“我的工作空间”，选择“文章”总栏目，再选择“文章分类”栏目标题中的“管理”选项。
第一步 第二步：选择“添加主类”，在提示文本框中输入主类名如“教学设计（教案）”，再选择“确定”按钮。 第三步：选择对应主类名称标题行右边“添加子类”，在提示文本框中输入子类名称，名称统一规范为“年度+学期”（如：2014—2015下学期），再选择“确定”按钮。 第四步：选择“排序管理”下方的“保存”按钮，保存栏目设置。可通过“编辑”、“删除”按钮，修改或删除当前分类。 第三步 第四步 第二步 二、上传文章操作手册 1.在浏览器中输入“福建省教育资源公共服务平台”地 — 2 —
空间分析复习重点
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。 生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。 茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布 2）均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。在单位(样方)
空间自相关统计量 (2)
空间自相关的测度指标 1全局空间自相关 全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran ’sI 、全局Geary ’sC 和全局Getis-OrdG [3,5]都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。 全局Moran ’sI 全局Moran 指数I 的计算公式为： 其中，n 为样本量，即空间位置的个数。x i 、x j 是空间位置i 和j 的观察值，w ij 表示空间位置i 和j 的邻近关系，当i 和j 为邻近的空间位置时，w ij =1；反之，w ij =0。全局Moran 指数I 的取值范围为[-1，1]。 对于Moran 指数，可以用标准化统计量Z 来检验n 个区域是否存在空间自相关关系，Z 的计算公式为: )()(I VAR I E I Z -==i n w n w S x x d w i i i n i j i j ij ≠----∑≠j )2/()1())(( E(I i )和VAR(I i )是其理论期望和理论方差。数学期望EI=-1/(n-1)。 当Z 值为正且显着时，表明存在正的空间自相关，也就是说相似的观测值(高值或低值)趋于空间集聚；当Z 值为负且显着时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z 值为零时，观测值呈独立随机分布。 全局Geary ’sC 全局Geary ’sC 测量空间自相关的方法与全局Moran ’sI 相似，其分子的交叉乘积项不同，即测量邻近空间位置观察值近似程度的方法不同，其计算公式为: 全局Moran ’sI 的交叉乘积项比较的是邻近空间位置的观察值与均值偏差的乘积，而全局Geary ’sC 比较的是邻近空间位置的观察值之差，由于并不关心x i 是否大于x j ，只关心x i 和x j 之间差异的程度，因此对其取平方值。全局Geary ’sC 的取值范围为[0，2]，数学期望恒为1。当全局Geary ’sC 的观察值<1，并且有统计学意义时，提示存在正空间自相关；当全局Geary ’sC 的观察值>1时，存在负空间自相关；全局Geary ’sC 的观察值=1时，无空间自相关。其假设检验的方法同全局Moran ’sI 。值得注意的是，全局Geary ’sC 的数学期望不受空间权重、观察值和样本量的影响，恒为1，导致了全局Geary ’sC 的统计性能比全局Moran ’sI 要差，这可能是全局Moran ’sI 比全局Geary ’sC 应用更加广
arcgis空间分析实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除arcgis空间分析实验报告 篇一：arcgis栅格数据空间分析实验报告 实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDw、spline、Kriging 方法进行空间插值，生成中国陆地范 围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将 离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDw）、 样条插值法（spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDw、spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进 行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对 行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatialanalyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹 ⑶点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options在