¿Por qué debería explorar autocorrelación de datos espaciales y la dirección?
Sabemos asunción de métodos estadísticos para ser suave, es decir, para cualquier par de puntos, si su distancia y la dirección es muy estrecha, por lo que son muy pequeña diferencia, y es aquí donde la autocorrelación espacial necesaria y la dirección de la exploración. En el módulo de análisis ArcGIS Geostatistical con el fin de explorar el conjunto de datos transformación espacial proporciona una autocorrelación herramientas confeccionadas y direcciones - semivariogram / covarianza y la herramienta de nube covarianza cruzada.
trayectoria de la herramienta
Semivariogram Nube / covarianza
La barra de herramientas se compone principalmente de tres partes
tabla de funciones
X eje para cada posición de la distancia
Eje Y es el cuadrado de la diferencia
Consejos: Cuanto mayor sea el valor de Y es, los datos menos relevantes. Excepción: semivariogram puntos en una línea recta, los datos probablemente no existe autocorrelación espacial, como la interpolación de datos no tiene sentido
dirección de la superficie semivariogramas y
superficie semivariogram se puede variar mediante el ajuste de la orientación angular
Y la fuente de datos de atributos
Los propios datos y campos de atributos necesitan explorar
diagramas de funciones en el final ¿Cuántos puntos?
Hay N conjuntos de datos de la tabla de función tiene N (. 1-n) / 2 puntos *
El anterior es un espacio para un conjunto de datos a partir Explorar y dirección, entonces si tenemos dos conjuntos de datos, cómo hacerlo? La herramienta utilizada en este caso es nube covarianza cruzada
diagrama de funciones
Covarianza cruzada Nube
Experiencia covarianza cruzada de la posición de un par de puntos en la función covarianza cruzada representado por cada punto, en el que el primer atributo es un punto de un atributos de fuente de datos y un segundo punto de una fuente de atributos de datos 2.
todo esto, el análisis estadístico de datos de terrenos de exploración haber terminado, entró oficialmente en la próxima sección de método de interpolación.
Para obtener más información, ponerse seca, se centran en número público de micro-canales: por goteo SIG
