ASCII 栅格的显示

今天刚好有人问到一个有关 ASCII 栅格数据的问题,这里梳理下,用最简单的方式极速理解。


什么是ASCII栅格? 就是用ASCII文本记录的栅格数据……

怎么得到ASCII栅格? 比如使用工具 Raster to ASCII……

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ArcGIS Editor for OSM, 10.3.x Desktop

对于好多地图爱好者,由于保(众)密(所)严(周)格(知),获取高精度的数据不是个容易事,幸亏有了可爱的 OpenStreetMap

ArcGIS Editor for OpenStreetMap 是一个免费开源的 ArcGIS Desktop 插件。上个月Esri官网提供可用于Desktop 10.3 的最新版本插件。

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空间统计(五)诊断回归分析结果

为了理解、解释、预测某个问题,我们会进行回归分析。上一篇中提到了回归模型中的因变量和解释变量的概念,用一组解释变量来建模解释因变量,但事实上,选择一组优质的解释变量并不是那么容易。通常我们会根据一些常识、理论基础、某些研究、专家的意见、参考文献等等选择一组解释变量,来进行解释变量的筛选。在ArcGIS Desktop中,当我们使用 普通最小二乘法(OLS)执行回归分析的时候,工具会进行诊断测试,提供一个汇总报告,帮助我们诊断回归分析的质量。这篇文章咱们就围绕这个话题展开——回归分析的结果诊断。

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空间统计(四)回归分析探索

在上一篇文章中,我提到的这些工具都是用于研究数据有什么样的空间模式,哪里聚类?哪里是热点?哪里有冷点?哪里有异常值?等等,总之研究的是“生米煮成熟饭”的结果状态。

而“空间关系建模”工具箱中的工具,更倾向于研究 Why? 例如,为什么会出现这种情况? 或者说什么导致了这种情况。这时我们就可以使用工具进行回归分析,如:普通最小二成法(OLS) 和 地理加权回归(GWR)。

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空间统计(三)聚类分布制图

这组工具中包含众所周知的热点分析工具,通过这个工具我们能捕获到大量数据中的热点和冷点,对我们分析问题有很大的帮助。例如,在犯罪分析中,我们可以研究哪些位置犯罪频繁并且聚集,对增设警力有重要的辅助作用。工具集中的其他工具也有类似的作用,都是通过执行聚类分析来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值的位置。

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