데이터를 통계적으로 접근하고 변수를 다양한 표면으로 작성해야 되는 기관 혹은 개인이라면 이 통계 소프트웨어 패키지를 통해 혜택을 얻을 수 있습니다. ArcGIS Geostatistical Analyst를 사용하는 다양한 분야들 중에는 농업, 지리학, 기상학, 수문학, 고고학, 삼림학, 해양학, 수산학, 의료, 환경 연구 등이 있습니다.

ArcGIS Geostatistical Analyst는 Spatial Analyst를 보완해줍니다. Spatial Analyst에서 사용 가능한 대부분의 보간법은 ArcGIS Geostatistical Analyst에서도 사용할 수 있습니다. Geostatistical Analyst에는 더 많은 통계 모형과 도구가 포함되어 있으며 최적 표면을 확보할 수 있도록 매개 변수 조정이 가능합니다. 추가적으로, Geostatistical Analyst는 Spatial Analyst에 포함되지 않은 탐색적 공간데이터 분석 도구를 제공합니다. 예로 대화형 마법사는 보간 과정을 단순화하고 사용자에게 적용 전 표면 미리 보기를 지원합니다. Spatial Analyst는 지도 대수, 결합 기능, 데이터 전환 등과 같이 다른 영역의 기능도 다수 포함하고 있습니다.

ArcGIS Geostatistical Analyst는 확정적, 지리통계적 보간법의 종류를 증가시키며 다양한 추가 옵션을 제공합니다. 특히 Geostatistical Analyst는 예측, 확률, 분위수, 예측 오류 등의 표면 결과값을 다양하게 지원합니다. 표면은 그리드, 등고선, 채워진 등고선, 음영식 혹은 이 랜더링을 결합한 방식으로 표현이 가능합니다. 표면은 래스터와 쉐이프파일 형식 파일로 내보낼 수 있으며 ArcGIS Spatial Analyst 등의 익스텐션에서 함께 작업 가능합니다. ArcGIS Geostatistical Analyst는 데이터 분포, 지역과 세계 이상치 구분, 세계 경향 파악, 데이터의 공간의존도 이해를 탐구할 수 있도록 탐색적 공간데이터 분석 도구셋을 제공합니다.

받으실 수 있습니다. Esri는 튜토리얼, 교육과 기타 기술 지원을 제공합니다.

공간 좌표를 가진 데이터라면 ArcGIS Geostatistical Analyst에서 사용 가능합니다. 데이터는 랜덤 포인트, 일반 그리드, 폴리곤의 중점으로 공간에 표시될 수 있습니다. 감시소에서 측정된 온도, 수치 표고 모델(DEM) 그리고 각 군별 암 비율 등과 같은 활용 예시가 있습니다.

탐색적 공간데이터 분석(ESDA)은 통계데이터를 감별하고 어떤 보간법이 데이터에 적합할 지 선별할 수 있는 그래픽 도구셋입니다. 탐색적 공간데이터 분석을 활용하여 데이터 분포, 지역과 세계 이상치 구분, 세계 경향 파악, 공간자기상관 검사, 다수의 데이터셋 간 연관성을 파악할 수 있습니다. 탐색적 공간데이터 분석에서 열람할 수 있는 화면은 ArcMap과도 동기화됩니다. 이 도구로 선택된 데이터는 ArcMap과 다른 탐색 도구에서도 선택됩니다.

보간법은 측정된 값으로부터 표면을 생성하여 경관 내 각각의 위치에 대한 가치를 예측합니다. ArcGIS Geostatistical Analyst는 두 분류의 보간법을 제공합니다: 확정적 기법과 지리통계 기법. 모든 기법은 주변에 위치한 샘플 포인트의 유사성에 기반해 표면을 만듭니다. 확정적 기법은 보간을 위해 기정 함수를 사용합니다. 지리통계 기법은 데이터의 통계적 특징에 의존합니다. 지리통계 모형은 예측의 불확실성도 평가합니다.

그렇습니다. 탐색적 공간데이터 분석의 목표 중 하나는 비정상적으로 크거나 작은 값(이상치)을 감지하는 것입니다. 이상치는 데이터셋 내에서 오류 혹은 가장 흥미로운 데이터일 수도 있습니다. 반베리오그램/공분산 클라우드(Semivariogram/Covariance cloud)와 보로노이 맵 도구는 특징적인 데이터를 찾는 데 특히 유용합니다.

ArcGIS Geostatistical Analyst는 최소 10가지 데이터 측정으로 작업이 가능합니다. 그러나 데이터 측정을 더 확보한다면 더 나은 예측을 얻을 수 있을 것입니다. 공간 연관성이 높은 데이터에 비해 공간 연관성이 낮은 데이터는 더 많은 측정을 필요로 합니다. 크리깅과 관련하여 소프트웨어는 최소 10 데이터 포인트를 확보했을 경우 표면을 생성할 수 있습니다.

그렇습니다. 마법사는 입력 데이터에서 선택한 부분 집합만을 사용하여 새로운 표면을 만듭니다.

그렇지 않습니다. ArcGIS Geostatistical Analyst는 데이터 탐색과 베리오그래피 분석에 필요한 도구를 제공합니다. 디트렌딩(detrending), 디클러스터링(declustering), 이변량 정규분포, 데이터 변형, 교차 검증, 검증, 모형 비교 등 정확한 표면을 생성하기 위해 다수의 분석 도구가 포함되어 있습니다.

최적의 보간 기법을 확보하기 위해, 탐색적 공간데이터 분석 도구를 사용하십시오. 예를 들어, 트렌드 분석을 토대로 지역 다항식 확정적 보간 기법을 사용하여 데이터에서 대규모 변이를 제거한 후 크리깅을 사용할 수 있습니다.

하나의 규칙으로, 확정적 보간 기법(역거리 가중법, 방사기저함수, 지역 다항식 보간)은 의사 결정을 위해 사용되어선 안될 것입니다. 예측의 결과가 좋은 방향으로 나올지에 관해서는 정보가 제공되지 않습니다. 지리통계 보간 기법(예로 크리깅)은 탐색적 공간데이터 분석 결과와 진단(교차 검증, 검증)의 결과를 토대로 선택될 수 있습니다.

그렇습니다. 블록 보간 기법은 모든 보간법과 사용 가능하며 그 결과물은 래스터에 저장할 수 있습니다.

그렇습니다. ArcGIS Geostatistical Analyst에서 장애물을 지원하고 있습니다.