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空间数据分析实验报告

——最近距离法（NNI）在ArcGIS中的实现

地理科学基地班 侯某某

***10004

实验目的

1.理解最邻近指数法测度空间模式的思想。

2.熟悉 ArcGis 的基本操作，能够用空间分析模块 Hawths Tools 工具进行最邻近指数的测度。

二、实验原理

1.最临近距离法

最邻近距离法（也称为最邻近指数法）使用最邻近的点之间的距离描述分布模式，形式上相当于密度的倒数（每个点代表的面积），表示点间距离。

最邻近距离法首先计算最邻近的点对应的平均距离，然后比较观测模式和已知模式之间的相似性。一边将随机模式作为比较标准，如果观测模式的最邻近距离大于随机分布的最邻近距离，则观测模式趋于均匀，如果观测模式的最邻近距离小于随机分布模式的最邻近距离，则趋于聚集分布。

最临近指数测度方法（NNI）

NNI思想，首先对评价区内的任意一点都计算最邻近距离，然后取这些最邻近距离的均值作为评价模式分布的指标。对于同一组数据，在不同的分布模式下得到的NNI是不同的，根据观测模式的NNI计算结果与CSR模式的NNI比较，就可判断分布模式类型。

一般而言，在聚集模式中，由于点在空间上多聚集于某些区域，因此点之间的距离小，计算得到的NNI应当小于CSR的NNI；而均匀分布的最邻近距离大，且大于CSR下的NNI，因此通过最邻近距离的计算和比较就可以评价和判断分布模式。

方法：

计算任意一点到最邻近点的距离dmin

对所有的dmin按照模式中点的数量n，求平均距离，即

在CSR模式中同样可以得到平均的最邻近距离，其期望为E(dmin)，根据理论研究，在CSR模式中平均最邻近距离与研究区域的面积A和事件数量n有关，考虑到研究区域的边界修正时，可以由下式表示

通过上述推到，可以知道最邻近指数表示为

（1）如果R=1，说明观测事件过程来自于完全随机模式CSR，属于随机分

布。

（2）如果R1，说明点之间的最邻近距离大于CSR过程的最邻近距离，事

件模式中的空间点是相互排斥的趋向于均匀分布。

实验准备

1.实验数据

XX省县级分布的.shp数据；XX省乡镇及其大型企业的点分布.shp数据。

图1 原始数据图

2.实验环境

实验在 windows xp 的操作系统环境中进行，使用 ArcGis 9.3 软件。

实验步骤

1.研究面状地物的选取

在 ArcToolbox 中选择 Analysis Tools----->Extract----->Select，按属性选取“"NAME" = '襄樊市'”，并保存为文件 bount_襄樊市.shp.点击确定后“襄樊市”面状地物被选择（这一步注意SQL选择语句中的中英文引号的切换，语句中一律使用英文输入的引号）。

图2.面状地物的选取（注意图中方框部分的引号）

2.研究点状地物的选取

在 ArcToolbox 中选择 Analysis Tools----->Extract----->Clip，在 Input Features 选项中选择respt.shp 文件，在 Clip Features 中选择 bount_襄樊市.shp文件

图3.点状地物的选取

投影变换

对所选区域进行投影变换，使用 ArcToolbox 工具栏中的 Project 工具，选择路径为 Data Management Tools——>Projections and Transformations 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 点为高差大，坡度陡，切割深。境内最高海拔1723米，最低海拔187米，相对高差1543米，平均切割深度324.7米。全区地表平均坡度为25.8度。因此，独特的地形条件和交通条件使得XX区人口聚集点呈现出一种聚集模式。

XX市中存在很多种属性不同的点，有矿场、有林场、有茶厂、有工业区也有少数的城镇。由于茶厂、林场、矿场等这些点的选址必须要因地制宜，需要特定的自然地理环境条件，比如说林矿场必须在含磷矿丰富的地区，林场必须在水资源，阳光，土壤肥沃的地区，工业区必须在有水源，下风向少居民的地区等等，而这些条件都是随机的，所以根据这些条件而选址的这些矿场、林场、茶厂等等点目标的分布也就是随机的。

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