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  • 2022-04-26 14:40:27

    首先明确自然邻域法是建立在泰森多边形基础上的
    给出计算公式:
    G ( x ) = ∑ i = 1 n w i ( x ) f ( x i ) {\displaystyle G(x)=\sum _{i=1}^{n}{w_{i}(x)f(x_{i})}} G(x)=i=1nwi(x)f(xi)

    G ( x ) {\displaystyle G(x)} G(x)即我们想得到的未知点 x {\displaystyle x} x的数据
    w i {\displaystyle w_{i}} wi是未知点周围各个已知点数据所占的权重,它是根据下面公式求得的
    w i ( x ) = A ( x i ) A ( x ) {\displaystyle w_{i}(\mathbf {x} )={\frac {A(\mathbf {x} _{i})}{A(\mathbf {x} )}}} wi(x)=A(x)A(xi)
    其中 A(x) 是以 x 为中心的新单元(新建立的泰森多边形)的体积,A(xi) 是以 x 为中心的新单元与以 xi 为中心的旧单元(原本的泰森多边形)之间的交集的体积。

    用下面这个图就很好理解了
    在这里插入图片描述
    自然邻域的本质还是加权求和的原理,它是泰森多边形的进一步发展,原本泰森多边形插值每个多边形内的数据数值是均一的,不能很好的反映呈连续分布的现象


    主要参考:
    维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_neighbor_interpolation

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    GIS空间插值分析图解

    以网格化的SHP文件为例

    导读:核心逐步分5步,1获得shp文件,2导入gis软件,3面数据转为点数据,4,插值分析,5调整图形展示。

    第一步:获得SHAPE文件。做了一个分析污染潜在源区分析的pscf分析,产生了shp文件,具体可以由meteoinfomap软件产生,图形是0.3×0.3度的网格数据。具体做的过程不说了,网格数据的空间插值分析可以参考本篇。注意的是shape文件包括好几个组件,包括.SHP,.DBF,.PRJ等4个文件;见下图。

    第二步:导入到ARCGIS 10.2中。点击图片里面的

    图标,弹出添加数据的对话框,导入需要做的shp文件;

    打开属性表,可以看到里面是面数据,注意需要转换为点数据才能做插值分析。

    第三步:面数据转换为点数据。点击ArcToolbox的图标

    ArcToolbox弹出后,如下图

    依次选择-数据管理工具-要素-要素转点

    点击后弹出对话框,如下图,选择要转换的要素

    确定后,等一会就完成了面数据转点的工作。图象成了一个一个的点,属性里面也变成了点。

    第四步,插值分析。选择ARCToolbox里面的插值分析。

    弹出如下对话框

    点击确定后稍等一会,即可完成插值分析。

    第五步,调整图形的展示。在图层上点击属性,弹出符号系统,进行调整。

    效果图如下:

    再加上行政区划信息,一幅图就完成了。

    在ARCGIS联网的情况下,可以下载地图,联网标志如图

    。点击

    图标,选择从ARCgis online添加数据。选择中国地图,加载后即可完成图形的添加。

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    目录

    一、实验名称

    二、实验目的

    三、实验准备

    1.数据

    2.软件

    四、实验步骤:


     本文数据免费下载

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    一、实验名称

            三维分析之空间插值与三维可视化

    二、实验目的

    掌握空间内插的方法

    帮助人们了解土壤污染与发病率的关系

    三、实验准备

    1.数据

    0 Subsample_1994_CS137.shp 土壤Cs^137含量

    1 ThyroidCancerRates.shp 甲状腺的发病率

    2.软件

    ArcGIS10.7

    四、实验步骤:

            1.打开ArcScene新建空白文档,添加以上数据;

            2.从表面看,我们发现不了什么信息,因此,我们先对土壤数据进行空间内插,在ArcToolBox中选择 反距离权重法 工具,输入数据选择为土壤数据,字段为Cs137含量,其他参数默认,点击确定。

            3.选择我们的插值结果数据,右击打开图层属性。然后我们对结果进行三维可视化的设置,为了方便我们的观看,将高度值进行100倍的夸大,点击确定;

            3.我们接着将甲状腺发病点数据按照发病率字段进行分级色彩展示。颜色越红,发病率越高;

             4.更改数据框背景为黑色,不难看出,CS137含量高的土壤附近,甲状腺发病率也比较高;

     


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