GIS中的空間自相關和Moran I?

空間自相關

什么是空間自相關（空間相關性）？?

GIS中的空間自相關有助于理解程度 其中一個物體與附近其他物體相似。Moran指數測量空間自相關。

地理學家Waldo R.Tobler在 first law of geography 指出：

“一切都與其他事物有關，但近處的事物比遠處的事物更為相關。”

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空間自相關定義測量與其他近距離物體相比，近距離物體的數量。莫蘭的I可以分為正相關、負相關和無空間自相關。

• 正空間自相關是指相似值在地圖中聚集在一起。

• 負空間自相關是指不同的值在地圖中聚集在一起。

為什么空間自相關很重要？?

空間自相關之所以重要的一個主要原因是統計數據依賴于觀測數據彼此獨立。如果地圖中存在自相關，則 這違背了觀測彼此獨立的事實。 .

另一個潛在的應用是 *** yzing clusters and dispersion of ecology and disease。

這種疾病是孤立的還是擴散的？

利用空間自相關分析可以更好地理解這些趨勢。

正空間自相關示例?

當Moran的I接近+1時，出現正空間自相關。這意味著價值觀 聚集在一起。例如，高程數據集彼此具有相似的高程值。

聚類圖像空間自相關

上面的土地覆蓋圖像中存在聚類。 這種聚集模式產生的莫蘭I為0.60。 z得分為4.95，表明該群集模式可能是隨機選擇的結果，可能性小于1％。

負空間自相關示例?

當Moran的i接近-1時，就會出現負空間自相關。棋盤就是一個例子，莫蘭的i是-1，因為 不同的值相鄰 . 莫蘭i值為0通常表示沒有自相關。

棋盤模式：空間自相關

使用ArcGIS中的空間自相關工具，棋盤格模式生成的Moran指數為-1.00，z值為-7.59。

（記住，z值表示給定數據集中特征數量的統計顯著性）。

這種棋盤狀圖案的可能性小于1％，這是隨機選擇的結果。如果您想測試這種統計技術，請嘗試使用`GeoDa software <../index.html?p=11502>`__進行更多操作。

接下來是什么？?

空間自相關表示地圖中是否存在聚集或分散。當一個正的Moran I 暗示數據是聚集的，而一個負的Moran I 暗示數據是分散的。

如果你測試過這個 空間自相關指南 嘗試掌握GIS中廣泛使用的空間統計數據：

• Kriging Interpolation – The Prediction Is Strong in this One

• How to Build Spatial Regression Models in ArcGIS

• Root Mean Square Error RMSE in GIS

來源：開源地理空間基金會中文分會

來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1c892

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