本文介绍Geodetector软件的下载方法，以及地理探测器分析的完整操作，并对其结果加以解读。
首先，我们介绍Geodetector软件的下载方法。进入软件官网（http://www.geodetector.cn/），可以看到其中的第四个部分为软件下载区域。对于大多数用户而言，我们后期直接在Excel中运行地理探测器即可（此时Geodetector软件就相当于是Excel表格文件中的一个宏）；因此，我们就选择5个下载链接中前三个的任意一个即可。在这里我就选择第一个链接进行下载，如下图所示。如果大家需要基于R语言实现地理探测器操作，可以参考R语言geodetector包基于栅格图像实现地理探测器操作（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/128484786）与R语言GD包基于栅格图像实现地理探测器与连续参数的自动离散化（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/128538199）等两篇文章。
下载完成后，解压缩下载好的文件，如下图所示。可以看到，其中有一个.xlsm格式的表格文件。
我们将上述表格文件打开。这里需要注意，如果大家打开后显示如下图所示的“启用编辑”提示，就需要点一下，开启编辑。
接下来，在新的提示中，选择“启用内容”。
随后，就会弹出如下所示的宏窗口，名称为“GeoDetector”；这个也就是我们GeoDetector软件的交互页面了。
随后，我们找到存储有自己数据的Excel，将我们自己的因变量、自变量数据复制到我们刚刚打开的.xlsm格式表格文件中。例如，下图就是我存储自己数据的表格，其中第三列Dif为因变量，最后两列NDVI与2020_Soil_则为自变量。
这里有一点需要注意，在进行地理探测器操作时，我们的自变量（上图中最后两列）必须是类别数据（比如土壤类型数据、土地利用类型数据），不能是连续数据（比如人口数据、GDP数据）；如果大家的自变量中有连续数据的话，一定要先转换成类别数据，再进行地理探测器分析。转换的方式有很多，比如假设你的连续数据是栅格格式的，那就可以用ArcGIS中的重分类工具，对原有的连续数据栅格进行转换。
上图即为我将自己的数据复制完毕的样子。在还有一点需要注意：将我们自己的数据复制、粘贴到.xlsm格式表格文件中时，在复制时不要用点击列编号（就是Excel中显示A、B、C的那里）的方式选中列，而是需要先选中第一行，然后向下拖动，直到需要复制的内容选中完毕，再粘贴到.xlsm格式表格文件中。否则，可能会导致Geodetector软件运行报错，出现“下标越界”的提示。
复制数据后，在Geodetector软件窗口选择“Read Data”。
随后，我们复制的数据的列名称就将出现到软件窗口中。
随后，依据实际情况，将我们复制好的数据进行因变量、自变量的划分；划分完毕后，点击“Run”即可开始地理探测器的运行。
稍等片刻，即可得到结果。得到结果后，在表格文件中会生成4个新的Sheet，如下图所示。
我们就对这些新生成的Sheet加以逐个介绍。首先是“Factor_detector”，其意为分异及因子探测，表明每一个自变量在多大程度上解释了因变量的空间分异；用q值度量，最小为0，最大为1，越大说明该自变量对因变量的空间分异解释程度越大。
接下来是“Interaction_detector”，其意为交互作用探测，评估每两个自变量共同作用时，是否会增加或减弱对因变量的解释能力。这里一共会有5个结果，从左到右分别为非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立、非线性增强。如下图，我得到的结果（紫色部分）位于第3个，也就是双因子增强。
接下来是“Risk_detector”，其意为风险区探测，用于判断每两个子区域（也就是每一个自变量所分的每一种类别）之间属性值是否有显著差别。
最后一个是“Ecological_detector”，其意为生态探测，比较每两个自变量对因变量的空间分布的影响是否有显著的差异。
以上四个指标，便是地理探测器所得到的不同分析结果。我这里只是简单罗列了一下各指标的含义，大家如果需要详细了解的话，建议查阅一下《地理探测器：原理与展望》这篇论文。论文的作者也就是Geodetector软件的作者，因此这一篇论文的内容对于地理探测器原理、结果解释等的理解会很有帮助。
