ArcGIS for Desktop的现在和将来(二)- 空间分析

【空间分析篇】:

1. ArcGIS 10.1中在空间分析上改进的关键点是什么?
       空间分析,是ArcGIS产品最为强大的功能之一。发布的ArcGIS 10.1中,Esri在产品的分析功能上做了进一步的加强,并且通过GP包和Web服务将分析更好、更方便的进行分享。此外,ArcGIS 10.1中增加了高级的地理技术能力,例如时空聚类分析、更好的空间插值技术、以及在网络分析中支持实时和历史的交通数据。

 

2. Esri所说的“sharing analysis”是什么意思?为什么要使用它?
       空间分析和建模展示了GIS的真正力量。在ArcGIS 10.1中,通过新的地理处理包和简化的地理处理服务,使得分享分析变得更加容易。当将分析以地理处理包的方式进行分享时,你可以将其附加到Email中并发送给同事,或者你可以将其上传到ArcGIS Online上,这样其它的GIS专业人士就可以找到它。当通过ArcGIS for Server将分析发布为Web服务时,那么它便可以被决策者、市民、以及社区用户使用,而这些人可能没有什么GIS经验或者没有使用过GIS软件。
       地理处理包:一个地理处理包包括了数据、工具、结果以及与工作流相关的配套文档。想象一下,当分享地理处理包时便开始了与社区GIS用户的分析会话。创建的“包”提供了一种方式,这种方式能让我们对地图文档有更好的实践,改善观点,促进协作,传递产品分析,巩固间谍情报技术并且将你的专业知识传递给其他人。对于那些不怎么使用ArcGIS的强大分析的用户来说,地理处理包和解决方案使得他们很容易能够上手,从而可以将他们自己的知识和经验与他人交流分享。
       地理处理服务:将工作流发布和分享为地理处理服务,便能够将这种强大的空间数据分析能力带给能多的用户。所创建的这种服务,可以让具有网络能力的客户端通过web进行访问,比如ArcGIS Explorer、ArcGIS for Desktop、ArcGIS Online,以及其它基于web APIs定制的web应用(如JavaScript、Silverlight、Flex)。
       我的希望就是通过分析的分享能够进行协同工作,从而产生新的分析模式和方法、更好的分析和决策、扩展理解,甚至可能是需要解决的新问题和接近问题的一种新途径。

 

3. ArcGIS 10.1在空间统计上有什么新的增强?
       在ArcGIS 10.1中,增加并改善了一些空间统计工具,这些工具用来聚类相似的要素、探索关系、在不断增加的分析中评估空间聚类,并且在空间和时间上识别聚类。
       分组分析:这是新增的,真正的多维分析工具,将要素基于多个属性进行分组,以及可选的空间和时间关系来约束分组成员。你的数据在分类过程中会自动考虑聚类,这样使得每个特定组的要素都尽可能的相似、而组和组之间尽可能的不同。分组分析在你想要对要素分类的时候非常有用,例找到成分相似的矿物、识别相关的购买模式、基于多种评价标准对学校进行分组,等等。
       探索性回归分析:这个数据挖掘工具,用来评估一组变量的所有组合以寻找最佳的回归分析模型,输出的报告还提供了对关联,关系以及对数据中单个变量的预测的理解。
       增量空间自相关性:该工具在多个空间尺度的数据中评估聚类力度,寻找峰值的距离,该距离是空间处理过程中促进的聚类最大化。当其他选择距离的策略不明显的时候,这些峰值距离为需要距离带或者距离半径的工具提供了一个很好的选择。
       基于空间和时间的热点分析:新增的功能,允许热点分析工具、聚集和异常值分析工具,以确定统计上显著的时空热点、冷点、以及空间异常值。在空间和时间上对数据进行分析,可以开拓新的模式和趋势。

 

4. ArcGIS 10.1在地统计分析中做了哪些改进?
       ArcGIS地统计分析扩展模块提供了一系列的统计模型和工具,主要是用于空间数据探索和生成表面数据。在ArcGIS 10.1中,我们基于从用户社区、以及该领域的一些科学家那里收集的反馈,新增了先进的插值算法和热点图生成。下面就是具体新增的两个地统计插值方法:
       区域插值:新的多边形插值技术,支持频繁的将一组地理区域数据转换到另一组不同的地理区域数据当中。这样可以解决区域分析中,从不同区域单位收集的不同数据源被频繁使用时所产生的重大问题。例如,研究人员可能有一些县数据和一些邮政区数据,但是为了做一些适当的分析,就需要将所有这些数据放到同一行政级别内。
       经验贝叶斯克里金(EBK):经验贝叶斯克里金不同于ArcGIS地统计分析中的其它克里金方法,因为它需要最少的交互和监督,这样在不影响预测结果质量的同时能够简化插值的工作流。EBK通过在数据子集上建立局部模型,然后将这些结合在一起,从而最后形成表面。因为插值模型是自动构建的,因此这个方法仅需要很少的参数。尽管这是个简化的工作流,但EBK相比其他克里金方法的结果能够更加准确的预测。 

 

5. ArcGIS 10.1如何增强了网络分析扩展模块?
以下是网络分析扩展模块中新增的功能:
 在网络数据集中集成实时交通流和事故数据。
 路径分析中支持交通服务和“软”障碍(“soft” barriers),为求解网络分析问题而进行的地理处理任务支持64位(仅适用ArcGIS 10.1 for Server)。这个能力可以处理更复杂的分析问题。
 更复杂的路径派发(VRP)。
 更快的服务区计算。
 可扩展性和OD成本矩阵计算的改进。
 位置分配控制,被选择的设施点会在自己能力范围内来满足需求。
 提供能够轻松地部署自己的VRP服务和服务区服务的服务器工具。 

 

6. ArcGIS 10.1中的Geoprocessing有何改进?
       在ArcGIS 10.1中,将你的工作流和分析进行分享变得异常简单。通过新的向导,将处理模型和脚本进行打包,并发布和分享为地理处理服务。
       ArcGIS 10.1中,增加了很多核心的地理处理工具,其中主要包括:
    (1)GPX To Features(GPX转要素):GPX是一种GPS数据的交换格式(导航点、路径、轨迹),通常用于GPS软件和硬件应用中。ArcGIS中的GPX To Features工具能够将GPX文件转为要素。
    (2)GeoTagged Photos To Points(地理标记照片转点):地理标记照片包含X、Y坐标信息(有时可能还会包含Z值),GeoTagged Photos To Points工具可以提取照片中存储的位置信息,并将它们作为点加入到ArcGIS当中。
    (3)Match Photos To Rows By Time(根据时间匹配照片为行):基于照片拍摄时间的时间戳和GIS要素的相应时间戳,匹配照片为GIS要素。
    (4)Geodesic Distance(测地距离):作为球体或地球的量测,测地距离就是两点间在弧上的最短距离。通常,测量点之间的距离时,应该被投影到笛卡尔平面上,但经常会出现失真的情况。测地量测能够解决投影的失真,其量测结果是很精确的。在ArcGIS 10.1中,缓冲工具能够对点、线、面要素的缓冲进行测地距离计算。字段计算器的长度测量,也能够使用测地计算方法。ArcGIS中有很多工具可以测量两个要素间的距离,在未来的版本中,我们打算加强这些工具来进行测地距离的计算。
    (5)Managing Attachments(管理附件):ArcGIS 10.1有一些新的工具用来分批加载和管理geodatabase附件。这个工具允许用户添加指定的任意数量的附属文件,并且可以对每个被添加附件的表或要素类做记录。首先使用 Enable Attachments工具来激活附件功能,然后使用Add Attachments工具来加载附件文件到geodatabase中。
    (6)KML Support(KML支持):ArcGIS 10.1 for Desktpo在KML支持上有所增强。你可以使用KML To Layer(KML转图层)工具将KML文件导入到geodatabase中。在ArcGIS中,KML文件中的所有标注、符号、HTML pop-up信息、地面叠加层(栅格)都不会发生变化。同样,你可以在ArcGIS中制作数据和地图,并使用Layer TO KML(图层转KML)工具和Map TO KML(地图转KML)工具将它们转为KML。
       (7)Tabulate Intersection(交叉制表):这个工具可用于两个图层间叠加的情况,用来确定其它图层的每个区域有多少图层分类。例如使用这个工具可以确定每个植被区有多少个植被分类。
    (8)Polygon Neighbors(相邻多边形):这个工具可以计算出,一个多边形的相邻多边形(同一图层内)。

7. ArcGIS 10.1中的Geoprocessing性能有何改进?
       在ArcGIS 10.1中,针对大型复杂数据的管理和处理上,我们做了很多重要的工作。我们去除了内部限制,并且彻底检查了我们叠加工具的内存管理,之前失败的一些叠加处理,现在能够成功完成并且性能合理。
       此外,从ArcGIS 10.1的SP1开始,ArcGIS for Desktop和ArcGIS Engine的后台处理能够支持64位。这对于64为Windows操作系统的用户来说,需要一个独立的安装,从而为后台地理处理提供新的支持。 

转载自:https://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/8255123

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