ArcGIS Spacial Statistic--Modeling spatial relationships(空间关系建模)

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分享 2015-12-04
几种空间关系模型的说明
1. “反距离”是一种距离衰减。任何要素都会影响其他所有要素,但距离越远,影响越小。
“反距离平方” 曲线的坡度更陡,邻域影响下降得更快,只有目标要素的最近邻域会对要素的计算产生重大影响。大数据量需要设置距离带宽或距离阈值。
适用连续形的数据如温度。

2. “无差别的区域” 综合了“反距离”模型和“固定距离范围”模型。距离阈值内的所有要素都包含在对目标要素的分析中。超过关键距离后,影响级别(权重)会快速下降。适用于想保持分析的尺度不变,但不想划定明显边界。

3. Polygon contiguity (first order)包括CONTIGUITY_EDGES_ONLY (Rook's Case) 和CONTIGUITY_EDGES_CORNERS (Queen's Case)。适用:接触传染扩散建模或者以面代表的连续型数据
4. K 最近邻域构造每个要素在其固定数量的最近邻域空间环境内进行评估。如 K(邻域数)为 8。优势:确保每个目标要素都有一些邻域,如要素密度分布变化较大。要素相关的值存在偏斜(不是正态分布),在至少有八个左右的相邻要素。
5. Delaunay 三角测量(自然邻域)通过点要素或要素质心创建 Voronoi 三角形,使得每个点/质心都是三角形结点。三角形的边连接的结点被视为相邻结点。适用于数据有孤岛或要素密度变化范围大。不适用具有一致性的要素

7. Space-Time window。建立空间与时间的要素关系模型通过Generate Spatial Weights Matrix tool生成空间权重矩阵,需要有时间字段(如小时,天,月,年)

文章来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_834c03b10101cvos.html

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