GIS空间插值方法对比分析.doc

GIS空间插值方法对比分析 背景 各地区经济协调发展是保证国民经济健康持续稳定增长的关键。GDP是反映各地区经济发展状况的重要指标。科学准确分析各地区GDP空间分布特征，对制定有效措施，指导经济协调发展具有重要参考价值。 目的 ArcGIS中提供了三种空间插值方法，每种插值方法在原理上和应用上都大不相同，在此通过具体实例练习如何利用IDW内插方法和Spline内插方法进行GDP空间分布特征的分析，以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识。 数据： 某地区的统计GDP数据（GDP.shp），数据范围：4601万元~132630万元。数据存放于随书光盘的..\Test6\目录下。 要求 经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。以该地区各区域年GDP数据为依据，采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图； 分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响； 分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性，简单说明形成差异的主要原因； 通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用条件。 实验流程图 IDW内插方法 Spline内插方法 两种方法之间的对比，通过空间分析中Raster Calculate命令来进行分析。选择IDW（Power=2），Spline（Regularized，Weight=0.01）。在Raster Calculate中计算Abs（IDW – Spline），比较二者产值变化空间分异特征。 操作步骤 IDW插值法 插值步骤： 运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，如果Spatial Analyst模块未能激活，单击Tools菜单下的Extensions，选择Spatial Analyst，单击Close按钮； 单击File菜单下的Open命令，打开加载地图文档对话框，选择E:\Test6\GDP.mxd； 在Spatial Analyst下拉菜单中选择Options选项，在Options中的General页面中在设置默认工作路径，此处假定为“E:\Test6\Result\”，并设置Analysis mask为board.shp； 在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster, 在弹出的下一级菜单中单击Inverse Distance Weighted； 设置Z value field为GDP；设置Power为2；设置Output cell size为500；输出结果文件名为IDW2；其他参数不变，单击OK。 改Power值为5，输出结果文件名为IDW5，重复上述步骤。 在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator，求Abs（IDW2 － IDW5）。单击Ok。 IDW插值结果如图3所示。 结果分析 IDW插枝是加权距离平均，平均值不能大于输入最高值或是小于输入最低值，每一栅格幂指数越大，较远的点对于输入的影响越小即幂指数越高，其局部影响的程度越高插值结果较插值结果光滑， weight值越高则生成的表面越光滑，weight值越高则生成的表面越粗糙weight值weight值IDW是一个加权距离平均，其每一栅格的输出值限制在输入值的范围内因此，对如山脊和沟谷这样的极端地形，如果没有采样点，IDW不会生成这些地形。当取样点足够密时IDW对局部变化非常好的效果。S是基于生成具有连续的二阶导数和最小的平方曲率的插值方法，所以它适合那些空间连续。 相减并取绝对值 总结 IDW（Power=2） ） IDW（Power=5） GDP数据 图1 IDW内插试验流程图 Weight=0 Weight=0.01 Regularized 总 结 GDP数据 Tension 相减并取绝对值 Weight=0 Weight=5 总 结 图2 Spline内插试验流程图 图3 IDW插值结果 IDW2： Power = 2 IDW5： Power = 5 IDW2-IDW5： Abs（IDW2 — IDW5） 图4 Spline Regularized插值结果 Spr0： Weight = 0 Spr01： Weight = 0.01 Spr0-Spr01： Abs（Spr0 － Spr01） 图5 Spline Tension插值结果 Spt0： Weight = 0 Spt5： Weight = 5 Spt0-Spt5： Abs（Spt0 — Spt5） 图6 IDW与Spline对比分析