為什么要對數據的空間自相關和方向進行探索？

我們知道地統計方法的前提假設是平穩性，即對于任意兩個點，如果其距離和方向很接近，那么它們差值就很小，這就是空間自相關和方向探索的必要所在。在ArcGIS中的地統計分析模塊中為探究數據集的空間自相關和方向變換提供了現成的工具——半變異函數/協方差云和交叉協方差工具。

工具路徑

半變異函數/協方差云

該工具條主要由三部分組成

函數圖表

X軸為各位置對的距離

Y軸為差值的平方

Tips：Y值越大，說明數據相關性越差。特例：半變異函數中的點構成一條直線，數據極有可能不存在空間自相關，這樣的數據插值是沒有意義的

半變異函數表面和方向

通過調整角度方向可以改變半變異函數表面

數據源和屬性

數據本身和需要探索的屬性字段

函數圖表中到底有多少個點呢？
數據集有N個點，函數表中有N(N-1)/2個點*

以上是針對一個數據集的空間自相關和方向的探索，那么如果我們有兩個數據集，該怎么辦呢？此時使用的工具是交叉協方差云
函數圖表

交叉協方差云

交叉協方差函數中每個點表示的一對點的位置的經驗交叉協方差，其中屬性為第一個點來自數據源1的屬性和第二個點來自數據源2的屬性。

到此，地統計分析中的數據探索已經全部結束，下一節正式進入插值方法。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的地统计之检查空间自相关的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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