空間分析——空間插值

GDP區(qū)域分布圖的生成與對比一、背景各地區(qū)經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展是保證國民經(jīng)濟健康持續(xù)穩(wěn)定增長的關鍵，GDP是反映各地經(jīng)濟發(fā)展狀況的重要指標?？茖W準確分析各地區(qū)GDP空間分布特征，對制訂有效措施，指導經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展具有重要參考價值。二、目的ArcGIS提供了三種空間插值方法，每種方法在原理上和應用上都大不相同，在此通過具體實例練習如何利用反距離權重插值法（IDW）和樣條函數(shù)（Spline）進行GDP空間分布特征的分析，以此來引導學生對空間插值有比較深入的了解。三、實踐數(shù)據(jù)GDP數(shù)據(jù)：為某地區(qū)的統(tǒng)計GDP數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)范圍：4601萬元～132630萬元；Bound數(shù)據(jù)：為某地區(qū)的邊界數(shù)據(jù)。四、實踐目標經(jīng)濟的發(fā)展具有一定的連帶效應和輻射作用。以該地區(qū)各區(qū)域年GDP數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用IDW和Spline內插方法創(chuàng)建該地區(qū)GDP空間分異柵格圖。分析每種插值方法中主要參數(shù)的變化對插值結果的影響。分析兩種內插方法生成的GDP空間分布圖的差異性。五、方法和步驟1、IDW插值法插值步驟運行ArcMap，加載SpatialAnalyst模塊，并添加數(shù)據(jù)：GDP和Bound；設置工作環(huán)境：在SpatialAnalyst|Options中的General頁面中設置默認工作路徑，并設置Analystmask為bound。在SpatialAnalyst下拉菜單中選擇InterpolatetoRaster，在彈出的下一級菜單中單擊InverseDistanceWeighted。對話框的各項參數(shù)見右圖插值結果改Power值為5，輸出結果名為IDW5，重復上述步驟，得到結果如圖：2、Spline內插法在SpatialAnalyst下拉菜單中選擇InterpolatetoRaster，在彈出的下一級菜單中單擊Spline。在彈出的對話框中進行參數(shù)設置，各參數(shù)的值見下圖：插值結果改Weight值為0.01，輸出文件名為spr01，重復上述步驟，得到插值結果：修改Splinetype為Tension，并分別取weight值為0和5，輸出文件名分別為spt0和spt5，其它參數(shù)不變，進行插值。六、思考與動手根據(jù)我們剛才的操作，結合已經(jīng)學過的內容，完成以下內容：比較IDW內插方法在Power分別等于2和5時，插值的結果差異，說明冪指數(shù)Power是如何影響插值結果的。比較Spline內插方法在weight分別等于0和0.01時插值的結果差異。比較IDW和spline兩種插值方法的差異。TheEnd提示：利用Rastercalculator來進行計算（spr0－spr5）和Tension中Abs（spt0－spt）。結論IDW和Spline都屬于精確性插值，插值表面均通過采樣點。因此，在采樣點微小鄰域，兩種方法的插值結果比較接近，差異較小。冪指數(shù)對IDW的插值結果影響很大，冪指數(shù)越高，較遠的