- •Геоинформационные системы в географии
 - •Лекция 8 Геостатистический анализ средствами ArcGIS
 - •План лекции
 - •Введение
 - •Геостатистический анализ
 - •Измерение неопределенности крайне важно для обоснованного принятия решений, поскольку она предоставляет сведения о
 - •ArcGIS Geostatistical Analyst
 - •ArcGIS Geostatistical Analyst включает набор инструментов исследовательского анализа пространственных данных (ESDA - Exploratory
 - •Geostatistical Analyst обеспечивает многовариантность анализа ваших данных и интерполяции оптимальных поверхностей с использованием
 - •Модуль ArcGIS Geostatistical Analyst предоставляет возможность моделирования поверхности с использованием детерминистического и геостатистического
 - •Основные термины геостатистики
 - •Перекрестная проверка модели
 - •Детерминированные методы
 - •Геостатистический слой
 - •Геостатистические методы
 - •Интерполяция
 - •Ядро модели
 - •Методы Кригинг
 - •Окрестность поиска
 - •Вариограмма
 - •Отображается модель вариограммы/ковариации, которая позволяет изучить пространственные отношения между точками измерений. Можно предположить,
 - •Имитация моделей
 - •Пространственная автокорреляция
 - •Преобразование данных
 - •Проверка модели
 - •Компоненты модуля GeoStatistical Analyst
 - •Подключение модуля
 - •Добавление панели инструментов
 - •Состав ArcGIS Geostatistical Analyst
 - •1) Графики исследовательского анализа пространственных данных
 - •Например, при использовании ординарного кригинга для построения карты квантилей необходимо изучить распределение входных
 - •Также с помощью инструментов ESDA могут быть обнаружены пространственные тренды в данных, и
 - •В состав инструментов входят:
 - •Инструменты для исследования одного набора данных
 - •Инструменты исследования отношений между наборами данных
 - •2) Мастер операций геостатистики (Geostatistical Wizard)
 - •Упрощенный рабочий процесс с использованием мастера
 - •Во время построения модели интерполяции мастер позволяет вносить изменения в значения параметров, предлагает
 - •Детерминированные методы (Deterministic methods)
 - •Геостатистические методы
 - •Мастер Geostatistical Wizard предлагает несколько видов кригинга, которые подходят для различных типов данных
 - •Создаваемые поверхности
 - •Существуют исключения:
 - •3) Набор инструментов Geostatistical Analyst
 - •Инструменты разделяются на пять групп:
 - •1)Utilities — содержит инструменты общего назначения для извлечения поднаборов данных; для выполнения перекрестной
 - •Поднабор пространственных объекто
 - •Так как не всегда представляется возможность вернуться на исследуемую территорию для сбора независимого
 - •Процесс построения модели интерполяции
 - •Мастер Geostatistical Wizard, и набор инструментов ArcGIS Geostatistical Analyst Extension предоставляют множество методов
 - •Руководство пользователя ArcGIS Geostatistical Analyst
 - ••В упражнении 3 вы создадите вторую поверхность с использованием пространственных отношений, выявленных в
 - •СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
 
Геоинформационные системы в географии
К.т.н., Им Сергей Тхекдеевич
Лекция 8 Геостатистический анализ средствами ArcGIS
Geostatistical Analyst
План лекции
•Введение
•Основные термины геостатистики
•Компоненты модуля GeoStatistical Analyst
Введение
Геостатистический анализ
Геостатистика — это раздел статистики, который занимается анализом и прогнозированием значений, связанных с пространственными и пространственно-временными явлениями. Она включает пространственные (и в некоторых случаях временные) координаты анализируемых данных.
Многие геостатистические инструменты изначально были разработаны в качестве практических средств описания пространственных моделей и интерполяции значений для местоположений, в которых не проводились измерения. Со временем такие инструменты и методы развивались и теперь предоставляют не только интерполированные значения, но и меры неопределенности для таких значений.
Измерение неопределенности крайне важно для обоснованного принятия решений, поскольку она предоставляет сведения о возможных значениях (результатах) для всех местоположений, а не только для одного проинтерполированного значения.
Геостатистический анализ также прошел путь от одномерного до многомерного и сегодня предлагает механизмы, учитывающие вспомогательные наборы данных, которые дополняют (иногда немногочисленные) основные интересующие переменные, позволяя создавать более точные модели интерполяции и неопределенности.
ArcGIS Geostatistical Analyst
ArcGIS Geostatistical Analyst - это дополнительный модуль настольных (десктоп) продуктов ArcGIS, который предоставляет мощный набор инструментов для исследования пространственных данных и построения поверхностей с использованием развитых статистических методов.
Geostatistical Analyst предоставляет средства построения разнообразных выходных поверхностей, таких как прогнозные, вероятностные, квантильные и точности прогноза. Все поверхности могут быть показаны в виде растров, контуров с заливкой, контуров и рельефа с отмывкой.
ArcGIS Geostatistical Analyst включает набор инструментов исследовательского анализа пространственных данных (ESDA - Exploratory Spatial Data Analysis), предназначенных для изучения распределения данных, выявления локальных и глобальных выбросов, поиска глобальных тенденций в данных, а также для понимания пространственной структуры данных.
http://resources.arcgis.com/ru/help/main/10.1/index.html#/na/003000000002000000/ http://esri-cis.ru/support/articles_by_working_with_software/10286/ https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/help/analysis/geostatistical-analyst/what-is-geostatistics-.htm
Geostatistical Analyst обеспечивает многовариантность анализа ваших данных и интерполяции оптимальных поверхностей с использованием ряда параметров, которые, при их применении. От определения влияния разливов или выхлопов опасных веществ до выявления мест, где имеются благоприятные условия для произрастания определенных видов растений - во всех случаях Geostatistical Analyst можно использовать для построения поверхностей, анализ которых помогает при решении реальных задач и проблем. Важной чертой этого модуля является то, что он позволяет в оценить качество полученных данных и достоверность основанных на них прогнозов.
