看图题就可以看出，分别用了moran指数和Getis-Ord Gi指数，而且看着像像元级别的图，不像是传统的以行政区划什么的为基本单元的图。好了，我的目标就是做出和上面这些图差不多的结果。

思路虽然很多，但都大同小异。这里，为了节省我的工作量（偷懒），我就用方法（2）来做一个简单的示例。在具体的操作过程中，方法（1）和（3）其实也差不多。

但是光有思路不行，需要结合具体的工作和目标，这样才能使得这个工作有应用价值（我愿称之为目标导向型工作）。结合我手上有的数据，我打算做一个青藏高原湖泊分布的空间异质性展示，即青藏高原湖泊分布的空间自相关，用我最喜欢用的Getis-Ord Gi。

2 栅格数据

我用的数据是资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/）2018年的30米土地利用分类数据，按青藏高原的shp裁的。

查阅数据说明，湖泊是42号。

3 渔网的创建

首先我把整个工程的投影方式设置成我最喜欢的asia lambertconformal conic（可以根据需要自行调整）。然后，开始创建渔网。

在第一个红框，设置渔网范围，我设置和土地利用栅格范围一样；第二个红框设置单个格网的大小，因为我换了投影所以单位是米，这里设置边长为10km的正方形格网；第三个红框勾选创建标记点，这个必选，因为在提取栅格值的时候需要用到这个点数据；第四个框是渔网样式，我选了多边形polygon，这里要选面状的polygon数据，不然最后颜色根本画不上去。

渔网生成完长下面这样，即使我把渔网面数据fishnet的填充色改成透明也还是看不出什么玩意。

放大点看，长这样：

4 栅格数据值的提取

然后，需要将栅格的值提取到点，将栅格信息提取到矢量数据中。这时候就用到最常用的，“值提取到点”或“多值提取到点”。如果栅格图层比较多，那就用多值提取到点比较快，一次性就可以提完了。

提取完结果见下图：

这里的0是空值，我选中非0值，就是我们原来栅格的范围，如下图：

然后把非0值的点单独提出来：

但是我们的目标是湖泊的分布，而不是所有地类。那么，就需要新增一个波段，统计湖泊的信息。新增一个波段“Is_Lake”，然后再用计算波段，如果是湖泊就设置为1，非湖泊就设置为-1。

把所有湖泊设置为1，非湖泊设置为-1。

然后，用刚才已经筛选过范围的点筛选网格。这里用工具栏的选择工具，按空间位置选择，具体就不在这里细说了。

最后提出下面这个图（放大看是有网格的）：

最后，右键格网图层的连接工具，按空间位置连接，把点的数据导入格网中。

第一个红框是按空间位置选择，第二个是导入点，第三个是选择里要素最近的点信息传入。最后得到下面这个格网数据，把多余的信息关闭，可以发现多了一行，这一行就是从点数据导入进来的字段。

5 空间自相关计算

上面最后得到的格网数据，就是我们接下来计算空间自相关的关键。

这里用我最喜欢的Getis-Ord Gi，我最喜欢的还是他的配色。

这个算法我就不多说了。在第二行中，输入的字段是直接做的Is_Lake，空间关系用Zone_of Indifference，阈值距离选100km。

点击OK！

一顿好算，给我算了一个多小时。

6 结果

上面的结果得到是下面这样的图：

把不显著调成白色，就可以得到和一开始那几幅图风格差不多的图了：

最后对比一下真实的湖泊分布：

嗯！破费科特！

上面这个工作满打满算的操作时间也就半小时，完成度不是很高。关于其他方面，可以参考我之前做的两幅同风格的图片：

转载自Python干货铺子，经作者授权转载

文章仅代表作者观点，与本公众号无关，版权归原作者所有

原文标题：使用栅格图像进行空间自相关计算

责任编辑：罗湘阳

审编：罗湘阳

终审：颜子明 黄宗财 鲁嘉颐

猜你喜欢

1. 地学招聘 | 临沂大学资源环境学院2021年人才招聘启事

2. 会议通知 | 曲阜师范大学2021年度青年学者交流会

3. 佳文赏析 | 基于“诊断—设计—结果”框架的农村宅基地退出模式原型分析

4. 名家观点 | 变化世界中的水循环与水资源

扫描二维码，关注我们

都看到这里了，点个【在看】再走呗~