Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • Вопросы и ответы относительно ArcGIS - Geostatistical Analyst

    Вопросы разделены по нескольким категориям. Щелкните на нужной гиперссылке, чтобы перейти к вопросу, на который хотите получить ответ, либо последовательно просматривайте все вопросы и ответы на них.


    ArcGIS Geostatistical Analyst - новый дополнительный модуль к настольным продуктам ArcGIS

    1. Что собой представляет ArcGIS Geostatistical Analyst?
    2. В чем важность ArcGIS Geostatistical Analyst?
    3. Кому пригодится ArcGIS Geostatistical Analyst?
    4. Каковы функции ArcGIS Geostatistical Analyst?
    5. Работает ли ArcGIS Geostatistical Analyst с ArcInfo, ArcEditor и ArcView?
    6. Можно ли протестировать ArcGIS Geostatistical Analyst?


    Как начать работу и какие данные можно использовать?

    7. Какие книги желательно посмотреть перед началом работы с ArcGIS Geostatistical Analyst?
    8. Необходимы ли основательные математические навыки, чтобы использовать ArcGIS Geostatistical Analyst?
    9. Какие типы данных можно использовать в ArcGIS Geostatistical Analyst?
    10. Сколько точечных измерений можно использовать в ArcGIS Geostatistical Analyst, чтобы построить оптимальную поверхность?
    11. Можно ли использовать поверхности, построенные в ArcGIS Geostatistical Analyst, в модуле ArcGIS Spatial Analyst для дальнейшего растрового/векторного анализа?


    Исследование данных и Построение поверхностей

    12. Что такое Исследовательский анализ пространственных данных?
    13. Что такое методы интерполяции?
    14. Как выбрать подходящий метод интерполяции?
    15. Включены ли в Geostatistical Analyst методы интерполяции, основанные на сплайнах?
    16. Что такое автокорреляция?
    17. Что такое кригинг?
    18. Что такое вариаограмма?
    19. Что такое моделирование ошибок?
    20. Может ли Geostatistical Analyst выявить ошибки в моих данных?
    21. Нужно ли дополнительное программное обеспечение для оценки оптимальных параметров прогнозных моделей, включенных в Geostatistical Analyst?
    22. Можно ли проводить в Geostatistical Analyst поблоковый кригинг?

    ArcGIS Geostatistical Analyst - новый дополнительный модуль к настольным продуктам ArcGIS


    1. Что собой представляет ArcGIS Geostatistical Analyst?

    ArcGIS Geostatistical Analyst - это дополнительный модуль настольных (десктоп) продуктов ArcGIS (ArcView, ArcEditor, ArcInfo), который предоставляет мощный набор инструментов для исследования пространственных данных и построения поверхностей с использованием развитых статистических методов. В то время, как модуль ArcGIS Spatial Analyst содержит базовые методы интерполяции, в ArcGIS Geostatistical Analyst включено значительное число более продвинутых детерменистических и статистических методов интерполяции данных. Geostatistical Analyst предоставляет средства построения разнообразных выходных поверхностей, таких как прогнозные, вероятностные, квантильные и точности (ошибок) прогноза. Все поверхности могут быть показаны в виде растров (гридов), контуров с заливкой, контуров и рельефа с отмывкой. Эти поверхности можно экспортировать в виде растра для совместной работы с другими модулями, такими как ArcGIS Spatial Analyst. Помимо этого, ArcGIS Geostatistical Analyst включает мощный 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.


    2. В чем важность ArcGIS Geostatistical Analyst?

    Geostatistical Analyst обеспечивает многовариантность анализа ваших данных и интерполяции оптимальных поверхностей с использованием ряда параметров, которые, при их применении, могут в конечном итоге спасти жизнь, сохранить деньги и время. 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, стоящих перед людьми и обществом. Помимо этого, Geostatistical Analyst обеспечивает силу полного понимания качественных и количественных особенностей ваших данных. Наиболее важной чертой этого мощного программного продукта является то, что он позволяет в полной мере оценить качество данных и достоверность основанных на них прогнозов.


    3. Кому пригодится ArcGIS Geostatistical Analyst?

    Этот пакет принесет большую пользу любой организации или пользователю, которым нужно исследовать данные с помощью статистических методов и строить поверхности по нескольким переменным: экологическим организациям и департаментам по окружающей среде, риэлторским и страховым компаниям, научным организациям - всем, кто работает с наборами непрерывно распределенных пространственных данных, кому требуется создавать на их основе поверхности, исследовать специфические черты данных, выявлять на их основе тенденции и закономерности распределения свойств, явлений и процессов реального мира.


    4. Каковы функции ArcGIS Geostatistical Analyst?

    Geostatistical Analyst включает ряд инструментов исследовательского анализа пространственных данных (ESDA), позволяющих исследовать природу ваших данных до того, как Вы будете строить поверхность на их основе. Вы можете выявить тенденции (тренды), местные выбросы (отскоки), оценить корреляции и многое другое. В работе с Geostatistical Analyst Вам помогут удобные мастера (подсказчики), облегчающие процедуру построения поверхности и применение различных аналитических инструментов для построения оптимальной поверхности. В состав модуля входят такие инструменты, как перекрестная оценка, методы ближайшего соседства, проверки двумерного нормального распределения, декластеринга и детрендинга, позволяющие провести корректную статистическую оценку выбранного Вами метода интерполяции. Geostatistical Analyst позволяет строить разные выходные поверхности, такие как прогнозные, вероятностные, квантильные и оценки точности прогноза (ошибок прогноза). Все эти поверхности можно представить в виде растров (гридов), заполненных контуров, контуров и в виде рельефа с отмывкой.


    5. Работает ли ArcGIS Geostatistical Analyst с ArcInfo, ArcEditor и ArcView?

    Да. Geostatistical Analyst является дополнительным модулем ArcInfo, ArcEditor и ArcView 8.1. Его можно использовать только вместе с любым из этих пакетов семейства программных продуктов ArcGIS.


    6. Можно ли протестировать ArcGIS Geostatistical Analyst?

    Скоро будет выпущен специальный CD-ROM с тестовой копией ArcView 8.1 и дополнительных модулей ArcGIS, в том числе модуля ArcGIS Geostatistical Analyst. Кроме того, если Вы уже приобрели лицензию на один их настольных пакетов ArcGIS (ArcView, ArcEditor или ArcInfo), то можете обратиться к своему поставщику (DATA+) и запросить временные коды доступа для того, чтобы провести оценку возможностей Geostatistical Analyst.

    Как начать работу и какие данные можно использовать?


    7. Какие книги желательно посмотреть перед началом работы с ArcGIS Geostatistical Analyst?

    Руководство пользователя по работе с Geostatistical Analyst является простым и эффективным введением в концепции и методы обработки данных, представленные в этом программном продукте.
    В электронном магазине ESRI (http://www.esri.com/gisstore) есть также несколько книг по Геостатистике для начинающих и опытных в этой области пользователей.
    Вот некоторые из книг, дающих хорошие начальные сведения по теории и прикладным аспектам геостатистики:
    Armstrong, M. 1998. Basic Linear Geostatistics. Springer, Berlin. 153 p.
    Isaaks, E.H. and Srivastava, R.M. 1989. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press, New York. 561 p.
    Более глубокому изложению предмета посвящена книга
    Cressie, N. 1993. Statistics for Spatial Data, rev. ed. John Wiley and Sons, New York. 900 p.
    Chiles, J. and Delfiner, P. 1999. Geostatistics. Modeling Spatial Uncertainty. John Wiley and Sons, New York. 695 p.
    Две статьи по общим вопросам и некоторым методам статистической обработки данных можно посмотреть на сайте ESRI по адресу http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisextensions/geostatistical/research_papers.html.
    Modified weighted least squares semivariogram and covariance model fitting algorithm. (PDF, 858 Кб)
    Authors: Alexander Gribov, Konstantin Krivoruchko, Jay M. Ver Hoef.

    Predicting Exact, Filtered, and New Values using Kriging (PDF, 318 Кб)
    Authors: Konstantin Krivoruchko, Alexander Gribov, Jay M. Ver Hoef.


    8. Необходимы ли основательные математические навыки, чтобы использовать ArcGIS Geostatistical Analyst?

    ArcGIS Geostatistical Analyst включает заданные по умолчанию установки для процедур построения поверхностей. Однако, обладая некоторыми знаниями в области статистики и геостатистики, Вы сможете воспользоваться дополнительными инструментами, которые позволят построить более статистически обоснованные поверхности для описания неоднородностей (аномалий) в ваших данных.


    9. Какие типы данных можно использовать в ArcGIS Geostatistical Analyst?

    В Geostatistical Analyst можно использовать любые непрерывные пространственные данные. Непрерывные пространственные данные - это данные, связанные в пространстве. Например, данные измерений в удаленных точках (или областях) обычно являются менее связанными, чем измеренные в близко расположенных точках (областях). Инструмент вариограммы в Geostatistical Analyst позволяет провести анализ пространственной непрерывности ваших данных.


    10. Сколько точечных измерений следует использовать в ArcGIS Geostatistical Analyst, чтобы построить оптимальную поверхность?

    ArcGIS Geostatistical Analyst необходимо по меньшей мере 10 точечных измерений. В целом, чем больше имеется данных измерений, тем лучше будет прогноз. ArcGIS Geostatistical Analyst предоставляет мощные возможности построения поверхности ошибки (точности) прогноза для выявления областей с недостаточным числом данных измерений.


    11. Можно ли использовать поверхности, построенные в ArcGIS Geostatistical Analyst, в модуле ArcGIS Spatial Analyst для дальнейшего растрового/векторного анализа?

    Да. ArcGIS Geostatistical Analyst позволяет без труда экспортировать вашу поверхность в виде растра для дальнейшего векторно-растрового анализа в ArcGIS Spatial Analyst. ArcGIS Geostatistical Analyst также предоставляет возможность отображать вашу поверхность в виде контура, контурa с заливкой (заполненного контура), отмывки рельефа, грида (растра) или в виде их комбинации.

    Исследование данных и Построение поверхностей


    12. Что такое Исследовательский анализ пространственных данных?

    Среда Исследовательского анализа пространственных данных (ESDA) создана для исследования пространственных данных. Исследование распределения данных, поиск глобальных и локальных выбросов, поиск глобальных трендов, проверка пространственной автокорреляции и понимание ковариаций между несколькими наборами данных полезны при углубленной работе с данными. ESDA - это мощный набор исследовательских инструментов для определения наиболее подходящего метода интерполяции применительно к конкретным данным. Виды в ESDA интерактивно связаны с ArcMap. Данные, выбранные или отмеченные с помощью этих инструментов, будут также выбраны или отмечены (подсвечены) в ArcMap и всех остальных привлеченных к работе инструментах. Это дает пользователям уникальную возможность визуально изучать данные для проведения их дальнейшего углубленного анализа.


    13. Что такое методы интерполяции?

    Методы интерполяции позволяют вычислить поверхность по точечным измерениям и получить (предсказать) значения переменной для каждой точки ландшафта. ArcGIS Geostatistical Analyst содержит две группы методов интерполяции: детерминированные и геостатистические. Все методы при построении поверхности основываются на предположении о подобии близлежащих точек опробования (элементов выборки). Детерминированные методы для интерполяции используют математические функции (зависимости). Геостатистические методы базируются и на математических, и на статистических функциях, которые могут быть использованы для построения поверхностей и оценки точности (неопределенности) прогнозов.


    14. Как выбрать подходящий метод интерполяции?

    Чтобы определить наилучший вариант интерполяции, Вам нужно исследовать ваши данные с помощью предлагаемых инструментов ESDA. Изменяющаяся степень корреляции между точечными данными будет играть важную роль в решении, какой вариант интерполяции лучше использовать. Например, если вашим данным присущи локальные вариации, то Вы вероятно захотите применить метод интерполяции с помощью детерминированных полиномиальных зависимостей, чтобы исключить (удалить) крупномасштабные вариации из данных. Методы интерполяции объединены в две группы: детерминированные и геостатистические. Методы детерминированной интерполяции строят поверхности по точечным измерениям с учетом либо протяженности сходства (например, метод Обратного взвешенного расстояния), либо степени сглаженности (например, методы радиальных функций). Методы геостатистической интерполяции (такие, как кригинг) учитывают статистические свойства точек измерений. Геостатистические методы количественно определяют пространственные автокорреляции между точками измерений и принимают во внимание пространственное расположение точек опробования. И, наконец, перекрестная (взаимная) проверка достоверности и проверка достоверности позволяют количественно определить различия между интерполяционными прогнозами.


    15. Включены ли в Geostatistical Analyst методы интерполяции, основанные на сплайнах?

    Да. Сплайны используются в методах интерполяции с помощью детерминированных радиальных функций. К ним относятся полностью регуляризованный сплайн (completely regularized spline), сплайн с натяжением (spline with tension), мультиквадрики (multiquadric), обратные мультиквадрики (inverse multiquadric), и сплайн тонкой пластины (тонкостенной плиты) - thin plate spline.


    16. Что такое автокорреляция?

    Автокорреляция - это статистическая корреляция между случайно распределенными в пространстве переменными одного и того же типа, атрибута, имени и т.д., когда корреляция зависит от расстояния и/или направления между местоположениями.


    17. Что такое кригинг?

    Кригинг (назван по фамилии южно-африканского геолога Д. Дж. Криге) - это геостатистический метод интерполяции, использующий статистические параметры для более точного построения поверхностей. Кригинг позволяет исследовать пространственные автокорреляции между вашими данными. Кригинг выполняет две группы задач: количественное определение пространственной структуры данных и создание прогноза. Количественное представление (квантификация) пространственной структуры данных, известное как вариография (создание вариограмм), дает возможность пользователям подобрать к данным модель пространственной зависимости. Для расчета (прогноза) неизвестного значения переменной в заданном месте кригинг будет использовать подходящую (подобранную) модель из вариографии, конфигурацию пространственных данных и значения в точках измерений вокруг данного местоположения. Поскольку в кригинге используются статистические модели, он обеспечивает построение разнообразных выходных карт поверхностей, включая прогнозные, прогноза стандартных ошибок, вероятности (правдоподобия), и квантильные. Geostatistical Analyst предоставляет много инструментов, помогающих в выборе используемых параметров, а также ряд заданных по умолчанию надежных операций, облегчающих и ускоряющих построение поверхностей.


    18. Что такое вариаограмма (полувариограмма)?

    Вариограмма (semivariogram) - это функция, которая связывает несходство точечных данных с разделяющим их расстоянием. Ее графическое представление можно использовать для отображения пространственной корреляции точечных данных с данными в соседних точках. В мастере геостатистики ArcGIS Geostatistical Analyst дается уникальный обзор вариограмм, позволяющих визуализировать значение рассогласованности (конфликтов) в ваших данных до того, как Вы построите поверхность.


    19. Что такое моделирование ошибок?

    Независимо от используемого метода интерполяции полученные данные всегда будут содержать ошибку. На ее возникновение могут влиять разные факторы, такие как неточность исходных данных, изменение физических свойств данных измерений, ошибки за счет человеческого фактора, изменения, происходившие в процессе проведения измерений. Все эти факторы вносят свой вклад в величины ошибок измерений.
    Выбор модели ошибки измерений влияет на плавность результирующей карты поверхности и на величину стандартных ошибок. Моделирование ошибок (точности) впервые представлено в этом геостатистическом программном обеспечении и является мощным средством создания более статистически корректных поверхностей. Моделирование ошибок измерений применяется в трех методах кригинга - простом, обычном и универсальном.


    20. Может ли Geostatistical Analyst выявить ошибки в моих данных?

    Да. Инструменты Исследовательского (научного) анализа пространственных данных (ESDA) могут использоваться для выявления как глобальных, так и локальных выбросов. Мастер геостатистики можно также использовать для выявления ошибочных данных (например, с использованием диалоговых окон вариографии (создания вариограмм), детрендинга, перекрестной проверки достоверности и проверки достоверности).


    21. Нужно ли дополнительное программное обеспечение для оценки оптимальных параметров прогнозных моделей, включенных в Geostatistical Analyst?

    Нет, Geostatistical Analyst предоставляет необходимые инструменты для исследования данных и анализа с использованием вариограмм. Он включает большой выбор аналитических инструментов, таких как детрендинг, декластеринг, проверка соответствия двумерному нормальному распределению, преобразования данных, моделирование точности (ошибок), перекрестная проверка достоверности, проверка достоверности и сравнение моделей.


    22. Можно ли проводить в Geostatistical Analyst поблоковый кригинг?

    Да, поблоковая интерполяция поддерживается во всех представленных методах. Поблоковая интерполяция - это прогноз средних значений для каждой ячейки растровой поверхности в виде среднего из нескольких прогнозных значений в пределах ячейки. Опция растра (грида - grid) под закладкой символы (symbology) в диалоговом окне свойств для геостатистического слоя обеспечивает отображение результатов прогнозного расчета с использованием поблоковой интерполяции.


    Вернуться к списку