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1、1、地理配准、地理配准（1） 、启动、启动 ArcMap，在主菜单中点击自定义，在主菜单中点击自定义工具条工具条地理配准，地理配准，加载地理配准工具条如图加载地理配准工具条如图 1图一图一 地理配准工具条地理配准工具条（2） 、在主菜单中单击视图、在主菜单中单击视图数据框属性，打开数据框属性对话框，数据框属性，打开数据框属性对话框，单击坐标系标签，打开坐标系选项卡，选择坐标系统单击坐标系标签，打开坐标系选项卡，选择坐标系统“Beijing_1954”如图如图 2图图 2 数据框属性表数据框属性表（3） 、在内容列表中右击安徽全图高清版、在内容列表中右击安徽全图高清版.jpg，单击全图，全图显示
2、，单击全图，全图显示图像文件，在地理配准工具条上，单击地理配准图像文件，在地理配准工具条上，单击地理配准适应显示范围，适应显示范围，将在与目标图层相同的区域中显示栅格数据集。如图将在与目标图层相同的区域中显示栅格数据集。如图 3图图 3 栅格数据集的显示栅格数据集的显示（4） 、单击地理配准工具条上的按钮、单击地理配准工具条上的按钮，在影像中选取相应的点，在影像中选取相应的点，然后右击，输入然后右击，输入 X 和和 Y 的值，这样就完成了一个点的配准。的值，这样就完成了一个点的配准。（5） 、依次在影响上增加、依次在影响上增加 57 个控制点，单击地理配准工具条上的个控制点，单击地理配准工具条
3、上的查看属性表查看属性表，打开连接表对话框，可以查看各点的残差与，打开连接表对话框，可以查看各点的残差与 RMS总误差总误差,可删除残差较大的点，以便更精确。如图可删除残差较大的点，以便更精确。如图 4图图 4 连接表连接表（6） 、单击地理配准、单击地理配准变换变换一次多项式（仿射）一次多项式（仿射） 。（7） 、单击地理配准、单击地理配准更新地理配准，完成栅格图像的配准。更新地理配准，完成栅格图像的配准。（8） 、单击地理配准、单击地理配准纠正纠正，打开另存为对话框，生成一个新的，打开另存为对话框，生成一个新的栅格影像文件。如图栅格影像文件。如图 5图 5 影像另存为2 矢量化启动 arc
4、catalog，在选定的目录下，单击鼠标右键选择 new/personal geodatabase，新建一 个个人数据库，在新的数据库里新建数据集，设定坐标系，空间参照和精度等参数，再在 数据集里新建要素类，分别命名为市界，县界两个多边形要素类，一个点要素类。矢量化 结果如下图：3 数据分析一直方图单击Geostatistical Analyst 模块的下拉箭头选择 ExploreData 并单击Histogram。1）设置相关参数，生成直方图。2）通过直方图发现安徽各县域的人均 GDP 原始数据并不服从正态分布，需要进行数据转换，在直方图中的 Translation 下选择 log 变化方式
5、。对数据进行取对数变换之后发现数据比正态分布的数据更加集中于平均 值附近。 二正态 QQPlot 分布图1）单击Geostatistical Analyst 模块的下拉箭头选择 ExploreData 并单击Normal QQPlot 2）设置参数，生成 Normal QQPlot 分布图3）从上图中可以看出安徽县域人均 GDP 的采样数据不符合正态分布，对其进行数据变换之后，数据近似符合正态分布。因为采样点数据在图中近 似沿直线分布。通过以上的数据分析采集的数据经过变换后符合正态分布，可以进行插值分析。4 进行GDP 插值方法分析（1） 生成数据子集 将用于进行差值分析的点数据分成两部分。一
6、部分用来空间结构建模及生成 面，另一部分用来比较和验证预测的质量，分别命名为点 training 和点 test。如下图：（1） 反距离加权插值 1）在 arcmap 中加载地统计数据点图层。 2）单击 Geostatistical Analyst 模块的下拉箭头单击 Geostatistical Wizard，弹出输入数据与方法选择对话框，如下图在左图 input 中选择进行内插的实验数据，右图 input 中选择进行内插的检验数据，两张图 attribute 选择人均 gdp 3） 选择 IDW，单击 next 按钮，弹出反距离内插参数设置对话框，如下图选择权重 power 为 2 其他参
7、数如图4） 单击 next 按钮，弹出反距离加权内插正交验证对话框，如下图5） 单击 next 按钮，弹出反距离加权内插验证对话框，如下图：6） 单击 finish 按钮，完成操作，其生成的内插结果如图所示：7） 发现内插结果图的边界小于矢量化的边界图，进行外推，右击打开 Inverse Distance Weighting 权重为 2 的 layer properties 对话框，选择 extent，在 set the extent to 后选择 需要的边界，然后确定，如下图。然后进行裁剪，右击 layers 打开 data frame properties 对话框，选择 data fram
8、e 标签， 在 clip to shape 下勾选 enable，单击 specify shape 弹出 data frame clipping 对话框在 outline of features 里选择市届。如下图然后确定，裁剪后得到下图。8） 取权重 power 为 4 重复以上步骤得到结果图如下：（2）普通克里格插值 1）创建预测图1单击 Geostatistical Analyst 模块的下拉箭头单击 Geostatistical Wizard 2 在弹出的对话框中在 dataset1 选择训练数据及其属性人均 gdp，在 validation 中选择检验数据及其属性 gdp，选择克里格
9、内插方法。单击 next 按钮。3 在弹出的对话框中，展开普通克里格，单击预测图，dataset1 的 transformation 里 选择 log 变化方式，order of trend removal 里选择 second，单击 next。统计内插方法选择对话框 4 在 semivariogram|covariance modeling 对话框中，选中 show search direction 选项， 移动左图中的搜索方向，单击 next 按钮。5 在 searching neighborhood 对话框，单击 next 按钮。6 在 cross validation 对话框中，列出对
10、上述参数的训练数据模型精度评价，在对不 同参数得到的模型比较中，可参考 prediction errors 中的几个指标，符合以下标准 的模型是最优的：标准平均值最接近于 0，均方根预测误差最小，平均标准误差最 接近于均方根预测误差，标准均方根预测误差最接近于 1.单击 next 按钮。7 在 validation 对话框中，单击 finish 按钮，普通克里格内插结果如下图。验证对话框普通克里格内插生成的预测图2）创建分位数图 重复上述方法，创建普通克里格的分位数图，如下图：3）创建概率图重复上述方法创建普通克里格的概率图，如下图：普通克里格内插生成的概率图 4）创建标准误差预测图 重复上述方法创建普通克里格的标准误差预测图，如下图：将 order of trend removal 里改为 third，重复以上方法得到， 1 普通克里格内插生成的预测图2 创建分位数图3 创建概率图4 创建标准误差预测图
