ArcGIS如何求灯光基尼系数？

求解求解，急！！
各位，如何在ArcGIS中求网格内的基尼系数？
我本人的研究想要用灯光基尼来刻画不平等，理论上灯光基尼系数是可用的，但现在基尼系数本身产出成为问题。
数据：

  1. NTL（灯光）数据，分辨率130m
  2. POP（人口）数据，分辨率100m
  3. 渔网，大小800m
    目前遇到的问题：
  4. 在arcgis中表格分区统计中，网格内只能输出一些相关的统计数据，如最大值、最小值、均值以及count等字段，无法提取在网格中的原始数据，例如在NTL的一个网格中知道有count数据，但是不知道每个数字的频率，这样便求不出基尼系数。
  5. 我尝试过用100m的渔网在800m渔网中对应，求单个800m网格的基尼系数，但是在我的数据中起码有1400个800m的网格，每个都手动算基本不可能。
    所以想问问在arcgis中要如何求这种网格内的灯光基尼系数呢？

文献参考一下https://www.docin.com/p-392211852.html

使用arcgis进行夜间灯光数据处理
可以参考下
https://blog.csdn.net/Jasenjane/article/details/109807132

以下回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在ArcGIS中，可以使用“空间统计工具”中的“点密度”工具来对NTL和POP数据进行插值，使得它们的分辨率相同。然后，可以使用“空间分析工具”中的“空间连接”工具来将插值后的NTL和POP数据连接到渔网上，从而得到每个渔网格中的NTL和POP数据。最后，可以使用“空间统计工具”中的“汇总统计”工具来计算每个渔网格中NTL和POP数据的基尼系数。
具体步骤如下：

使用“点密度”工具对NTL和POP数据进行插值，使得它们的分辨率相同。可以选择使用“反距离权重插值”方法，输出结果为一个栅格数据集。

使用“空间连接”工具将插值后的NTL和POP数据连接到渔网上。可以选择使用“点选面连接”方法，输出结果为一个包含渔网属性和插值后的NTL和POP数据的点要素类。

将点要素类转换为面要素类，以渔网为单元，计算每个渔网格中NTL和POP数据的基尼系数。可以使用“汇总统计”工具，选择渔网作为“区域字段”，NTL和POP数据作为“统计字段”，并计算基尼系数。
需要注意的是，在计算基尼系数时，需要先对NTL和POP数据进行标准化，使它们的取值范围在0到1之间。这可以通过将每个值减去最小值，再除以最大值减去最小值来实现。

我提供一些思路你参考看看，关于ArcGIS中计算灯光基尼系数：

  1. 将NTL数据和POP数据重采样到相同的空间分辨率，比如都设置为130m。
  2. 使用"Zonal Statistics as Table"工具来生成每个网格内的总NTL和人口值。
  3. 将输出表格连接到空间网格上，生成一个包含NTL总和和人口总数的新网格图层。
  4. 接着，在ArcGIS计算器中计算每个网格的NTL密度值，即NTL总和除以人口总数。
  5. 使用"Summary Statistics"工具来计算每个区域内的NTL密度均值和方差，这将为计算基尼系数提供必要的值。
  6. 最后，在ArcGIS计算器中计算基尼系数。基尼系数等于1减去NTL密度的归一化Lorenz曲线下面积。
    我个人呢建议还是以上步骤建议使用Python语言进行自动化操作，手动计算十分费时费力。

給你找到合适的方法，可以借鉴一下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/635041078

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在 ArcGIS 中计算网格内的灯光基尼系数可以通过以下步骤实现：

  1. 对 NTL 数据进行网格化，生成 800m 网格分区数据。可以使用 "Raster to Polygon" 工具将 NTL 栅格数据转换为面状数据，然后使用 "Create Fishnet" 工具生成网格分区数据。具体的步骤可以参考 ArcGIS 的帮助文档。

  2. 将 POP 数据分配到 800m 网格分区数据中。可以使用 "Zonal Statistics as Table" 工具对 POP 数据进行分区统计，生成每个网格中 POP 数据的总和以及其他统计量。

  3. 将 NTL 数据分配到 800m 网格分区数据中。可以使用 "Zonal Statistics as Table" 工具对 NTL 数据进行分区统计，生成每个网格中 NTL 数据的总和以及其他统计量。

  4. 计算每个网格的灯光基尼系数。首先，计算每个网格中每个像元的频率。可以使用 "Raster Calculator" 工具计算 NTL 数据在每个网格中的频率，公式为 "NTL / TotalNTL"，其中 NTL 为每个像元的 NTL 值，TotalNTL 为该网格中所有像元的 NTL 值之和。然后，对每个网格的频率按照大小进行排序，计算该网格的基尼系数。

基尼系数的计算可以使用 "Field Calculator" 工具和 Python 脚本。具体的计算方法可以参考以下链接：

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

基于ChatGpt Plus版参考回答：
要在ArcGIS中计算网格内的基尼系数，您可以使用以下步骤：

  1. 将NTL（灯光）和POP（人口）数据与渔网进行空间连接。这将为每个网格单元分配相应的灯光和人口数据。您可以使用"空间连接"工具或"空间关联"工具来执行此操作。确保选择正确的连接类型和字段映射。

  2. 使用"汇总统计"工具计算每个网格单元的灯光总和和人口总和。选择渔网作为分析单元，将NTL和POP字段作为统计字段，选择求和操作。

  3. 创建一个新的字段来计算每个网格单元的灯光基尼系数。使用ArcGIS的字段计算功能，可以使用公式来计算基尼系数。基尼系数的计算需要对每个网格单元的灯光值进行排序，然后计算相对频率和累积频率。您可以使用Python脚本或字段计算器来执行此操作。

  4. 最后，您可以使用"统计汇总"工具对网格单元的灯光基尼系数进行汇总统计。选择渔网作为分析单元，将灯光基尼系数字段作为统计字段，选择需要的统计量，如平均值、最大值等。

需要注意的是，基尼系数的计算可能需要编写一些自定义的脚本或模型来实现，因为ArcGIS中没有内置的函数来计算基尼系数。您可以使用Python脚本和NumPy等库来进行计算。此外，基尼系数的计算可能需要对数据进行排序和累积频率计算，这可能需要一些额外的编程工作。

希望这些步骤能够帮助您在ArcGIS中计算网格内的灯光基尼系数。请根据您的数据和需求进行调整和定制。

尊敬的题主，首先非常感谢您提供了一个问题让我获得了可以回答的机会，关于您提问的问题，下面是我给出的回答：在ArcGIS中计算网格内的灯光基尼系数，可以按照以下步骤进行：

1、确保NTL（灯光）数据和POP（人口）数据具有相同的网格分辨率，以确保数据对应。

2、使用ArcGIS中的"Zonal Statistics as Table"工具来计算每个网格内的NTL和POP数据的统计信息。这个工具可以生成一个表格，其中包含每个网格的统计值，如总和、均值、最大值等。

3、将得到的统计表与原始网格数据进行关联，将NTL和POP数据合并到原始网格数据中。这样，每个网格就会有对应的NTL和POP数据。

4、在ArcGIS中创建一个计算字段，用来计算每个网格中NTL的频率。例如，可以使用公式 "NTL / POP" 来计算每个网格的灯光频率。

5、使用ArcGIS的"Summary Statistics"工具，对计算字段进行统计，得到每个网格的灯光频率的总和、均值等统计值。

6、将得到的统计结果导出到外部表格，以便后续计算灯光基尼系数。

7、在外部软件或编程语言中，使用导出的统计结果计算灯光基尼系数。基尼系数的计算涉及对频率进行排序和累积计算。你可以使用Excel、Python等工具来进行计算。

具体而言，基尼系数的计算步骤如下：
a) 对网格按照灯光频率进行升序排序，同时保留对应的POP数据。

b) 计算累积频率和累积POP数据。

c) 计算基尼系数的分子，即所有累积频率与累积POP数据之和减去理想平等状态下的面积。

d) 计算基尼系数的分母，即总面积与理想平等状态下的面积之差。

e) 将分子除以分母，得到最终的基尼系数。

以上是在ArcGIS中计算灯光基尼系数的详细步骤。如果在ArcGIS中无法满足你的需求，可能需要借助其他数据处理工具或编程语言来完成灯光基尼系数的计算.

再次表示对您提供回答机会的感谢！祝您生活愉快

在MS2020软件中使用forcite模块进行高分子聚合物径向分布函数分析后，要通过图像来分析高分子聚合物的电导率变化，可以按照以下步骤进行：

  1. 导入数据：将通过forcite模块分析得到的径向分布函数数据导入MS2020软件。确保数据的准确性和完整性。
  2. 选择电导率分析模块：在MS2020软件中，找到相应的电导率分析模块。这可能是一个单独的模块或者是与径向分布函数分析模块集成的功能。
  3. 设置参数：根据您的实验条件和需求，设置电导率分析模块的参数。这些参数可能包括温度、压力、电场强度等。确保参数的准确性和合理性。
  4. 数据处理：进行必要的数据处理步骤，以提取出高分子聚合物的电导率变化信息。这可能涉及到对径向分布函数数据的数学运算、统计分析或其他算法的应用。
  5. 图像分析：利用MS2020软件提供的图像分析工具，对电导率变化的图像进行分析。这包括选择合适的图表类型（如折线图、柱状图等），设置坐标轴、标签和图例等。
  6. 结果解释：根据图像分析的结果，解释高分子聚合物的电导率变化趋势。这可能涉及到与先前的实验结果或理论知识的对比，以得出合理的结论。

请注意，具体的步骤和功能可能会因MS2020软件的版本和配置而有所不同。建议您查阅软件的文档或相关的使用指南，以获得更准确和详细的操作指导。

希望这些信息对您有所帮助！