地统计插值（终）

继地统计插值简介（一） 、地统计插值(二)：经验贝叶斯克里金法 和 地统计插值（三） 之后，今天更新的此篇文章是地统计插值的最后一篇，补充前三篇的内容。

一、地统计

我们补充几个地统计的关键词：

1、区域化变量

当咱们观测某种现象，这种现象随着位置的变化，表现出不同的特征，并且呈现出一定的空间分布特征，比如温度， 在不同的位置，温度都有差异。其实就是与空间位置有关的变量。

2、变异函数

比如 已经知道了北京气温30度，西安气温35度，要去预测中间路过的 郑州的气温， 那从北京到西安温度的变化，如果把它当成是一个一维条件下 的 直线 变化函数，数学上的横轴x表示城市地点，y轴表示温度，画出的函数线去求郑州温度是不正确的，因为这个温度变化又有局部性的随机特征，不能当成一个直线函数去求值。像这种有不确定性的，就需要用咱们这里说的 变异函数。

3、空间相关性

空间中的每个事物，都是有联系的，距离近的事物之间相似程度，要比距离远的事物之间程度高，相近相似，相远不同。

4、依赖性

比如一些体育生上课，有的打篮球，有的踢足球，在没有老师要求他们去自由活动之前，是看不出来他们要去参加某项体育活动的聚类关系的，这种潜在的，就是一种依赖性。

二、插值

1、分类

确定性插值方法 和  地统计插值方法。

确定性插值就是先确定研究区域所有点之间都有联系，再根据距离决定影响程度，而 地统计插值 处理使用距离来加权以外，还考虑空回家自相关性，引入了变异函数。

这个确定性插值方法其实也分为 全局 和 局部，全局就是使用整个数据集 计算 预测值，局部的话，是可以 选择其中某一小块的测量值区域 去预测的。比如反距离权重，多项式等等都属于 局部插值。
2、适合的数据


 
3、注意事项

比如要插值一整个陕西省，但是结果是一个比陕西省范围大的长方形范围。

这种情况就是在环境 处理范围 这里没有设置好。
ArcMap中：


 
ArcGIS Pro中：



 
文章来自公众号：GIS学习日志