第四章_栅格数据的空间分析方法
栅格数据空间分析
栅格数据空间分析
栅格数据空间分析是一种地理信息系统（GIS）分析方法，用于对栅
格数据进行处理和分析。
栅格数据由等尺度的正方形单元组成，在地理空
间上形成一个网格。
每个栅格单元代表一个特定的地理区域，例如一块土地、一座建筑物或一个气象站。
接下来是数据变换，包括栅格数据融合、相似性度量和特征提取等。
栅格数据融合是将多个栅格数据集合并到一个单一的栅格数据中，以获取
更全面和准确的信息。
相似性度量用于比较不同栅格数据之间的相似性和
差异性，以支持空间分析和决策制定。
特征提取是从栅格数据中提取具有
特定意义和价值的特征，例如提取建筑物、道路或河流等。
最后是空间分析，包括空间统计、遥感应用和模拟建模等。
空间统计
用于分析和研究栅格数据中的空间分布和空间关联性，例如热点分析、空
间插值和时空分析等。
遥感应用利用栅格数据进行地物分类、土地利用变
化检测和资源管理等。
模拟建模是利用栅格数据构建地理模型，进行模拟
和预测，例如气候模拟、城市扩张和生态模拟等。
栅格数据空间分析的主要优势在于能够处理大量的空间数据和复杂的
空间关系，同时还能够考虑地球表面的不规则性和异质性。
然而，栅格数
据空间分析也存在一些限制，例如空间分辨率和数据量的限制，以及对数
据获取和预处理的要求较高。
总之，栅格数据空间分析是一种重要的GIS分析方法，能够有效地提取、分析和模拟栅格数据中的空间信息，为决策制定和问题解决提供支持。
在不同的应用领域中，栅格数据空间分析具有广泛的应用前景和发展潜力。
空间分析——栅格数据的空间分析(一)
重分类娱乐场所直线距离数据集
娱乐场所近～远 对应于 适宜度10～1
重分类现有学校直线距离数据集
新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍分 为10级，距离学校最远的单元赋值为10，距离学校 最近的单元赋值为1。得到重分类学校距离图。
重分类土地利用数据集
土地利用对新建学校的适宜性有一定的影响。 如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于 是在重分类时删除这两类，然后对剩下的其它土地 利用类型重新赋值。 赋值如下：
（一）背景
合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课
与生活。学校的选址问题需要考虑地理位置、学生
娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素，从
总体上把握这些因素能够确定出适宜性比较好的学 校选址区。
（二）目的
通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、
成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间 分析功能；熟练掌握利用ArcGIS空间分析功能， 分析类似学校选址等实际应用问题。
密度制图
密度制图根据输入的要素数据集计算整 个区域的数据聚集状况，从而产生一个连续 的密度表面。密度制图主要是基于点数据生 成的，以每个待计算格网点为中心，进行圆 形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密 度值。
表面分析
表面分析主要生成新的数据集，诸如等 值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据， 获得更多的反映原始数据集所暗含的空间特 征、空间格局等信息。
表面分析的功能有：查询表面值、从表 面获取坡度和坡向信息、创建等值线、面积 和体积、数据重分类、将表面转化为矢量数 据等。
统计分析
是基于栅格数据的一种空间统计分析，包括
基于单元的统计（cell statistics）、邻域统计、 分类区统计等内容。
栅格数据空间分析
找出消防栓配备不足的地 区；
定位超市连锁店服务不到 的区域。
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3）成本加权距离函数（Cost Weighted）
成本加权距离制图可以获得每一单元至距离最近、成本最 低源的最少累加成本。这里成本的意义较广泛，可以是金钱、 时间或其它。
数据源（Data Source）
栅格信息（Raster Information） 数据范围（Extent） 空间参考（Spatial Reference） 统计特征（Statistics）
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数据源（Data Source）
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成本栅格数据 a.确定影响成本因素 b.确定个因素影响权值
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c.权值合并
d.得到最终成本栅格数据
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成本方向栅格数据（Direction） 成本权重距离数据告诉用户从每一个单元到它最近源 的最小累积成本，却不能告诉用户通过哪一条路可以到达。 而方向栅格数据为用户提供了一幅路线图，可以找到从任一 点出发，沿着成本最低路径到达最近源的路线。
5）数据过滤与综合（Filtering or generalization）
6）水文分析（Water-based analysis） 7）重分类（Reclassify)
8）统计分析（Statistical analysis ）
9）条件查询（Conditional）
如何进行栅格数据处理与分析
如何进行栅格数据处理与分析栅格数据处理与分析在现代科技的发展中扮演着重要的角色，它可以帮助我们更好地理解和利用地球的各种资源。
本文将介绍一些栅格数据处理与分析的基本概念和方法，并探讨如何通过这些技术来解决实际问题。
一、栅格数据处理与分析的基本概念栅格数据是以网格形式表示的空间数据，例如卫星影像、地理信息系统等。
它将地球表面划分为一系列的网格单元，每个单元包含了特定的属性信息。
栅格数据处理与分析则是对这些数据进行处理和分析的过程。
栅格数据处理包括数据预处理、数据清洗、数据转换等步骤。
数据预处理是对原始数据进行修正和修整，以消除数据中的噪声和错误；数据清洗是指对数据进行过滤和去除异常值等操作；数据转换是将数据进行投影变换、重采样等操作，以满足不同分析需求。
栅格数据分析是对栅格数据进行统计、模型建立、模拟等操作，以获取目标区域的空间特性和规律。
通过栅格数据分析，我们可以进行地表覆盖分类、土地利用变化监测、资源调查评估等工作。
二、栅格数据处理与分析的方法1. 数据获取与准备栅格数据处理与分析的第一步是获取需要的数据。
这可以通过遥感技术、测量技术等手段来获取。
然后，将数据导入专业软件中进行处理前的准备工作，例如数据格式转换、投影转换等。
2. 数据预处理数据预处理是栅格数据处理的重要环节。
它包括数据校正、辐射校正、大气校正等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
此外，还需要进行镶嵌、裁剪、重采样等操作，以满足后续分析的需求。
3. 数据清洗与异常值检测数据清洗是为了去除数据中的噪声和异常值，以确保分析结果的准确性。
常用的数据清洗方法包括滤波、去除孤立点等。
同时，还需要进行异常值检测，以发现可能的错误数据。
4. 空间数据分析栅格数据的空间分析是栅格数据处理与分析的核心部分。
它包括栅格数据分类、光谱特征提取、土地覆盖变化检测等。
这些分析方法可以帮助我们了解地表的空间分布和变化情况。
5. 空间模型建立与模拟栅格数据处理与分析还可以依据已有数据，建立相应的数学模型，进行空间模拟和预测。
地理信息系统下的空间分析——第四章_栅格数据的空间分析方法
被赋予空值的单元有两种处理方式：
（1）如果在一个操作符或局域函数、邻域函数中的邻域 或分区函数的分类区中的输入栅格的任何位置上存在空值， 则为输出单元位置分配空值。
（2）忽略空值单元并用所有的有效值完成计算。
6、关联表
栅格计算器由四部分组成左上部layers选择框为当前arcmap视图中已加载的所有栅格数据层列表双击一个数据层名该数据层便可自动添加到左下部的公式编辑中间部分是常用的算术运算符110小数点关系和逻辑运算符面板单击所需按纽按纽内容便可自动添加到公式编辑器中
第四章 栅格数据的空间分析算法
4.1 栅格数据 栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之 一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处 理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析 法作为数据分析的数学基础。 栅格数据的空间分析方法具有自动分析处理较为 简单，而且分析处理模式化很强的特征。
地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制 约关系外，还表现在空间上存在着一定的制约关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的某个栅 格往往会影响其周围栅格属性特征。准确而有效的反映这 种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。 窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格 点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并 在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与 其他层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据 有效的水平方向扩展分析。
带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用基于单 元的系统来工作必须付出的代价。
图4.9：点特征的栅格数据表示
栅格数据基本分析方法
栅格数据基本分析方法栅格数据是由一系列规则排列的网格单元组成的空间数据集合。
它通常用于描述和分析地理信息系统中的地表特征和现象。
栅格数据基本分析方法是指使用栅格数据进行数据处理、可视化和模型建立的一系列方法和技术。
下面将介绍一些常用的栅格数据基本分析方法。
1.数据预处理栅格数据预处理是指对原始栅格数据进行清洗、转换和重采样等操作，以便进行后续的分析和应用。
常见的数据预处理方法包括数据去噪、数据融合、数据重投影和数据重采样等。
去噪可以通过滤波算法、空间平滑等方法实现，融合可以通过融合不同传感器获取的数据、融合不同时相的数据等方法实现，投影和重采样可以将数据转换到统一的坐标系统和分辨率下。
2.可视化栅格数据可视化是指将栅格数据以图像的形式展示出来，以便理解和分析地表特征和现象。
常见的栅格数据可视化方法包括颜色编码、图像渲染、等值线图、栅格分层和比例尺控制等。
颜色编码通过将栅格数据的数值映射到一定的颜色范围内，来表示不同数值代表的地表特征；图像渲染通过使用不同的渲染算法和颜色映射表将栅格数据转换成图像；等值线图通过连接具有相同数值的栅格单元来表示地表特征的等值线。
3.空间分析栅格数据的空间分析是指基于栅格数据进行空间关系分析、空间统计和地理建模等操作。
常见的空间分析方法包括邻域分析、拓扑关系分析、栅格代数运算、栅格重分类和栅格面积计算等。
邻域分析可以通过计算栅格单元周围的邻域特征和自动距离来获得地表特征的空间指数和密度信息。
拓扑关系分析可以通过计算栅格数据之间的空间连接和邻近性来确定地理实体之间的拓扑关系。
栅格代数运算可以对栅格数据进行加、减、乘、除等运算，用于生成衍生数据和计算栅格指标。
栅格重分类可以通过定义不同的分类规则和阈值来将栅格数据转换成不同的分类，用于区分地物类型和提取特征信息。
栅格面积计算可以通过计算栅格数据的像元个数和单元面积来获取不同地物类型的空间分布和面积比例。
4.模型建立栅格数据的模型建立是指使用栅格数据进行模型分析和预测，以便提取地表特征的空间和时间关系。
空间分析-栅格数据分析
ArcView为局部运算提供的Arithmetic（算术 ）, logarithmic（对数）, trigonometric（三 角函数）, 和 power（幂） 函数
坡度格网可用百分数(a) 或度数(b)表示， 局部运算可用来进行这两种测度系统的转 换
重分类
通过分类运算创建一个新的栅格图， 通过分类运算创建一个新的栅格图， 也成为重编码 新创建的格网逐个像元的分配新值
配置格网
距离量测运算的应用
自然距离的应用
明尼苏达西北部大沙丘鹤潜在栖息地的栅格 模型，应用30m分辨率的TM遥感图像建立植 被专题图，量测植被、道路、建筑物、农田 等的连续距离带，将适宜栖息植被分为理想、 较理想、勉强和不适宜几类
（d） （c）
使用有两个源单元（a）的格网和成本格网（b），每个链接 的成本距离（c）和从每个单元到源单元的最小累积成本距离
最小累计成本格网生成
（a）
（b）
（c）
步骤一、搜索与源单元邻接的像元， 步骤一、搜索与源单元邻接的像元，把这些像元放在激 活集合中，计算每个单元的成本值，成本价值排列如下： 活集合中，计算每个单元的成本值，成本价值排列如下： 1.0、1.5、1.5、2.0、2.8、 1.0、1.5、1.5、2.0、2.8、4.2 步骤二、选择最低成本值的单元，搜索其邻接单元， 步骤二、选择最低成本值的单元，搜索其邻接单元，计 算该单元与其邻接单元的成本值（ 算该单元与其邻接单元的成本值（最低成本值加上邻接 成本），并与原结果比较， ），并与原结果比较 成本），并与原结果比较，选择最小值赋给该单元作为 其最小成本值。排列成本价值。 其最小成本值。排列成本价值。 步骤三、成本为1.5的两个单元被选中，并搜索其邻域， 1.5的两个单元被选中 步骤三、成本为1.5的两个单元被选中，并搜索其邻域， 计算最低成本， 计算最低成本，排列成本值
栅格数据的空间分析
栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是地理信息系统（GIS）中常用的一种分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，来研究和描述地理现象的空间分布和关系。
栅格数据通常以像元（Grid Cell）为单位，每个像元代表了一定大小的区域，其中包含了该区域的空间属性或特征。
首先，栅格数据的处理是栅格空间分析的基础。
栅格数据通常以图像的形式呈现，可以通过遥感技术获取或生成。
在进行空间分析前，需要对栅格数据进行预处理，包括数据清理、去噪、校正等。
同时，栅格数据还可以进行融合、重分类、裁剪等操作，以满足具体的分析需求。
其次，栅格数据的空间分析包括了众多的方法和技术。
其中最常用的是栅格地图代数运算，包括加、减、乘、除等运算，用于栅格数据的叠加、缩放、变换等操作。
此外，还可以进行基本的空间统计分析，如均值、方差、标准差等，用于描述栅格数据的中心趋势和分散程度。
另外，还可以进行栅格数据的分类、聚类、插值等操作，以识别和评估地理现象的空间分布规律。
最后，栅格数据的空间分析在各个领域都有广泛的应用。
在环境科学领域，可以使用栅格数据进行环境评估和监测，如水质分析、土地覆盖变化分析等。
在气象学领域，可以使用栅格数据进行气候模拟和预测，如降水量、温度等指标的空间分布分析。
在土地利用规划领域，可以使用栅格数据进行土地评价和优化布局，如农田布局、城市规划等。
总结起来，栅格数据的空间分析是GIS中一种重要的分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，帮助我们更好地理解地理现象的空间分布和关系。
栅格数据的处理、空间分析方法和应用多样化，广泛应用于各个领域，对于地理信息的收集、管理和决策支持都具有重要意义。
在未来，随着遥感技术和计算机计算能力的不断提高，栅格数据的空间分析将得到更广泛和深入的应用。
栅格数据分析方法
栅格数据分析方法栅格数据分析是一种基于栅格数据的地理空间分析方法，通过对栅格数据进行处理、统计和建模，揭示地理现象的空间分布规律和变化趋势。
栅格数据是将地球表面划分为规则网格状的像素单元，每个像素单元代表一定的空间范围，包含与之相关的属性信息。
栅格数据分析方法在地理信息系统、遥感和地理空间分析领域被广泛应用。
1.插值分析：栅格数据常常不是均匀分布的，通过插值方法可以推算出缺失数据的估计值。
常用的插值方法有反距离权重法、克里金插值法等。
插值分析可以用于生成地形图、水深图、气温图等。
2.邻近性分析：邻近性分析用于计算栅格数据之间的空间相邻关系，如计算相邻区域的距离、方向、连接性等。
邻近性分析可以应用于寻找最近邻单元、确定路径和网络分析等。
常用的邻近性分析方法有皮尔森距离和莱文斯坦距离等。
3.分级分类：栅格数据常常需要将其根据特定的属性进行分级分类。
例如，通过将气温数据按照不同的温度范围进行分类，可以分析出不同的气候区域。
分级分类还可以用于土地覆盖分类、植被类型分类等。
4.遥感影像分析：栅格数据分析的主要应用领域之一是遥感影像分析。
遥感影像是通过卫星、航空器等获取的图像数据，栅格数据分析可以从遥感影像中提取有用的地理信息。
常见的遥感影像分析包括土地覆盖分类、植被指数计算、变化检测等。
5.空间模型建立：栅格数据分析可以利用栅格数据之间的空间相关性，建立空间模型，用于预测和模拟地理现象。
例如，利用气象栅格数据建立气象模型，预测未来一段时间内的天气情况；利用土地覆盖数据建立生态模型，模拟不同因素对生态系统的影响等。
6.多尺度分析：栅格数据可以在不同的分辨率下进行分析。
多尺度分析可以通过对栅格数据进行降尺度或升尺度操作，揭示地理现象在不同尺度下的变化规律。
常用的多尺度分析方法有多分辨率分析和多尺度距离函数分析等。
总之，栅格数据分析方法可以通过处理、统计和建模栅格数据，揭示地理现象的空间分布规律和变化趋势。
通过插值分析、邻近性分析、分级分类、遥感影像分析、空间模型建立和多尺度分析，可以在地理信息系统、遥感和地理空间分析等领域中得到广泛应用。
栅格数据分析方法
GIS中栅格数据的分析模式***（建筑与城乡规划学院湖南湘潭411201）摘要：数据是地理信息系统的基础，强大的地理信息分析功能对数据有很高的要求。
与矢量数据相比，栅格数据具有其独特的一面，尤其在空间辅助决策部分要求不高的情况下,采用栅格地理信息系统。
其信息更加全面、内容更加具体、开发速度较快，是地理信息系统进一步的延伸。
本文从栅格数据出发，对栅格数据的结构、表示以及空间分析机制进行了简单阐述，并探讨了栅格数据在地形中的表示方法。
关键词：地理信息系统，栅格数据，地形表示0 引言地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是一种具有采集空间数据并存储、管理、分析与表现空间信息的计算机系统。
采用GIS技术使高效管理具有空间分布特征的原始数据及其制图输出成为可能，并逐步成为现代企业管理和政府决策的有力助手[1, 2]。
数据是地理信息系统的血液，在现有的系统开发设计中，投入成本最大的便是数据处理，其投入费用占系统建立和维护的70%以上。
从应用的角度来看，近几年GIS的应用领域不断扩大，出现了大量成熟的商业GIS平台，空间数据的建设越来越受到重视。
基于空间数据基础设施的建设，人们开始了空间数据共享和互操作的研究。
但是多种数据格式的互相转换，均需要以栅格图像矢量化为前提。
在矢量化过程中，必然导致部分细微信息的缺失，数据转换误差等空间数据的不确定性问题[3]。
如何解决数据处理的高成本，减少项目周期，更多的恢复数据固有信息，已成为地理信息系统发展的至关重要问题。
采用栅格图像，取消矢量化数据的步骤是对GIS数据发展的一个尝试，目前国内仍没有相关的技术及应用。
通过对计算机数据结构及遥感图像处理等多方面的经验借鉴，融合了其它领域内的相关技术，适时应用到地理信息系统方面进行开发研制，由此积淀了一些基于栅格数据的地理信息系统技术体系，并得到了应用实践。
1.GIS中的栅格数据1.1栅格数据的结构组织基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的格网，在各个格网上给出相应的属性值来表示地理实体的的一种数据组织形式。
栅格数据的空间分析
栅格数据的空间分析栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的数据类型之一，它以栅格单元（也称像元）的形式存储地理空间上的信息。
栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行地理空间分析和建模的过程，旨在揭示地理现象的分布、关系和变化规律，以支持决策和规划。
栅格数据的空间分析主要包括以下几个方面：1. 空间插值与克里金插值算法空间插值是一种通过已知点的观测值推断未知点的值的方法，常用于填充不完整或缺失的空间数据。
克里金插值算法是一种常见的空间插值方法，它利用观测点之间的空间相关性进行预测，并生成连续的栅格表面。
2. 栅格叠加分析栅格叠加分析是指将多个栅格数据层叠加起来，计算各个像元的值或属性。
通过栅格叠加分析，可以在地理空间中对不同的栅格数据进行组合、计算和统计，得到新的栅格数据图层，从而揭示地理现象之间的相互关系。
3. 栅格转矢量栅格转矢量是将栅格数据转换为矢量数据的过程。
矢量数据以点、线、面等几何要素和属性表的形式描述地理要素，与栅格数据相比，具有更精确的几何表示和灵活的属性描述。
栅格转矢量可以帮助我们更好地理解和分析地理空间中的对象和现象。
4. 栅格分析和空间建模栅格数据的空间分析还包括栅格分析和空间建模。
栅格分析是指通过对栅格数据进行各种数学和统计运算，提取地理空间中的特征和规律。
空间建模是指利用栅格数据建立地理空间中的模型，模拟和预测不同因素对地理现象的影响。
5. 地形分析地形分析是栅格数据空间分析的重要组成部分，它利用高程数据进行地形表征、地形量化和地形分析。
通过对栅格高程数据进行地形分析，可以揭示地理空间中的地形特征和地貌变化规律，为地质、地貌、水文等科学研究提供支持。
6. 遥感图像分析栅格数据的空间分析还包括遥感图像分析，利用遥感数据获取的栅格图像进行地物提取、分类、变化检测等分析。
遥感图像分析可以提供大面积、高分辨率的地理信息，为土地利用规划、资源调查和环境监测等提供重要参考。
总之，栅格数据的空间分析是GIS中重要的分析手段之一，它利用栅格数据进行空间插值、叠加分析、转矢量、分析和建模等过程，揭示地理现象的分布、关系和变化规律，为决策和规划提供科学依据。
栅格数据的空间分析
二、距离制图
A 成本方向数据
B 区域分配数据
C 成本累计数据
成本距离加权计算结果示意
5. 最短路径
二、距离制图
最短路径功能是来计算并显示从目标点到源的最短 路径或最小成本路径。
最短路径对话框
最短路径示意图
三、密度制图
密度制图主要是根据输 入的已知点要素的数值及其 分布，以每个待计算格网点 为中心，进行环形区域的搜 寻，进而来计算每个格网点 的密度值。
n zi z 2 i 1 d i n 1 2 i 1 d i
在每一个格网点周围搜索若干已 知离散点，用以内插格网点值，既可 生成一个新的格网。这种算法的前提 是离散点均匀分布，点集的密集程度 足以满足在分析中反映局部表面变化 时可以使用IDW。
四、表面分析
4. 山体阴影
山体阴影是根据假想的照明光源对高程栅格图的每个栅格单 元计算照明值。山体阴影图不仅很好地表达了地形的立体形态， 而且可以方便的提取地形遮蔽信息。计算过程中包括三个重要 参数：太阳方位角、太阳高度角、表面灰度值。
表面阴影图
阴影二值图
五、统计分析
1. 单元统计
以栅格单元为单位来进行单元统计（Cell Statistics）分析。
4）成本
成本即到达目标、目的地的花费，包括金钱、时间、人们 的喜好等等。影响成本的因素可以只有一个，也可以有多个， 如学校的选址，不仅要考虑位置的适宜性，还要考虑土地利用 现状、交通是否便捷，等等。成本栅格数据记录了通过每一单 元的通行成本。成本分配加权函数通过计算累加成本来找寻最 近源。 成本数据的获取一般是基于重分类功能来实现的通行成本 的计算。一般将通行成本按其大小分类，再对每一类别赋予一 定的量值，成本高的量值小，成本低的量值大。成本数据是一 个单独的数据，但有时会遇到需要考虑多个成本，如需要考虑 时间和空间通达性两种成本，此时需要对各自分类好的时间和 空间通达性两种成本，根据影响百分比对其数据集赋权重，让 它们分别乘以各自百分比然后相加，就生成了成本栅格数据。
地理栅格数据的空间分析方法比较研究
地理栅格数据的空间分析方法比较研究地理栅格数据是一种常见的地理数据类型，广泛应用于地理信息系统（GIS）领域。
在进行地理栅格数据的空间分析时，不同的方法将会产生不同的结果和效果。
本文将从多个角度比较不同的地理栅格数据的空间分析方法，并探讨它们的优劣势。
一、栅格数据基本概念介绍栅格数据是通过将地理现象分割成小的网格单元，然后为每个网格单元赋予单一的属性值来表示空间数据的一种方式。
比如遥感图像可以转换为栅格数据，其中每个像素代表一个特定的地理特征。
栅格数据具有空间连续性和离散性的特点，使得它非常适合进行分析和建模。
二、栅格数据的空间分析方法比较1. 栅格数据的邻域分析邻域分析是栅格数据处理中常用的一种方法，用于计算每个网格单元周围的特征值。
常见的邻域分析方法有滑动窗口和环境相关性分析。
滑动窗口是通过选择一个固定大小的窗口，在每个网格单元上进行计算。
而环境相关性分析则是通过定义一个邻域范围，计算每个网格单元与其邻近网格单元之间的关系。
2. 栅格数据的聚类分析聚类分析是一种将栅格数据聚类成类别的方法。
它适用于将相似的网格单元分组到同一个类别中，从而更好地理解区域的特征。
常见的聚类算法有K均值聚类、DBSCAN和层次聚类等。
这些方法可以帮助我们在地理栅格数据中找到相似的区域，并识别出重要的空间模式。
3. 栅格数据的插值分析插值分析是一种通过已知点的值来估计未知点的值的方法。
在栅格数据中，插值分析用于填补缺失值，生成连续的表面，或者将点数据转换为栅格数据。
常用的插值方法有反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
这些方法可以帮助我们生成高分辨率的栅格数据，以便更好地理解地理现象。
4. 栅格数据的变换分析变换分析是一种用于改变栅格数据值或者转换栅格数据类型的方法。
常见的变换分析方法包括加权平均、归一化和阈值处理等。
这些方法可以帮助我们对栅格数据进行调整，以便更好地满足研究的需求。
三、不同栅格数据空间分析方法的优劣势比较不同的栅格数据空间分析方法各有优劣，适用于不同类型的研究和问题。
地理栅格数据的空间分析方法研究
地理栅格数据的空间分析方法研究地理栅格数据是地理信息系统中非常重要的数据类型之一，它以栅格方式组织地理信息，将地球表面划分为规则的网格单元。
在进行地理栅格数据的空间分析时，研究人员需要运用各种方法，从不同角度来挖掘出数据中的潜在信息。
本文将介绍几种常见的地理栅格数据的空间分析方法。
首先，最常见的地理栅格数据的空间分析方法之一是栅格分类。
栅格分类是根据不同的样本数据和统计模型，将栅格数据划分为不同的类别。
它可以用于土地利用分类、植被类型分类等方面。
其中，最重要的分类方法是基于规则的分类和基于统计模型的分类。
基于规则的分类是通过确定特定的分类规则来将栅格数据划分成不同的类别，而基于统计模型的分类是通过利用统计学方法来建立分类模型，然后将栅格数据按照模型进行分类。
这些分类方法可以帮助我们更好地理解和分析栅格数据。
其次，地理栅格数据的空间分析方法还包括栅格叠加分析。
栅格叠加分析是将两个或多个栅格数据以某种方式叠加在一起，从而得出新的地理信息。
常见的叠加分析包括栅格融合、栅格叠乘、栅格叠加和栅格减法等。
通过栅格叠加分析，我们可以得到不同栅格数据之间的关系，进一步揭示出地理现象的空间分布规律。
另外，地理栅格数据的空间分析方法还常常涉及栅格间距离分析。
栅格间距离分析是通过计算栅格之间的距离来研究它们之间的相互关系。
常用的栅格间距离分析方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
这些方法可以帮助我们分析出栅格数据之间的相似性和差异性，以及它们的空间关联性。
此外，地理栅格数据的空间分析方法还包括栅格邻域分析。
栅格邻域分析是通过考察栅格数据周围的邻域信息来研究它们的特征。
常见的栅格邻域分析方法包括栅格领域统计、栅格邻域权重和栅格邻域平均等。
通过这些方法，我们可以更好地了解栅格数据在空间上的分布特征和相互影响。
最后，地理栅格数据的空间分析方法还可以包括栅格插值分析。
栅格插值分析是通过利用已知的栅格数据点来推算出未知位置的数值，从而形成规则的栅格数据。
《栅格数据空间分析》课件
栅格数据的来源
遥感数据
通过卫星、飞机等遥感平 台获取的地球表面的信息。 可以用于地貌分析、环境 监测等应用。
摄影测量数据
通过航空摄影测量或地面 摄影测量获取的具有高精 度的地表数据。广泛应用 于地形建模、城市规划等 领域。
激光扫描数据
利用激光雷达技术获取的 地表高精度三维点云数据。 常用于地形测量、建筑物 立体表达等任务。
数据融合与融合质量评估
将多源栅格数据进行融合，并评估融 合质量，以提高数据的准确性和可信 度。
栅格数据分析技术
1 地形分析
2 空间插值
利用栅格数据进行地形高程、坡度、坡向 等分析，用于地质勘查、土地规划等领域。
使用栅格数据进行空间插值，根据已知样 本点推测未知位置的值。常用于气象、环 境监测等。
3 析栅格数据中的土地 利用和植被指数等信息，提 供农业决策支持，如灾害风 险评估和农作物适宜性分析。
基础设施规划应用
利用栅格数据分析城市交通 流量、人口密度等，辅助城 市道路、水源、绿地等基础 设施规划。
总结
栅格数据空间分析的优势与挑战
栅格数据空间分析具有灵活性、高时空分辨率和广泛应用的优势，但也面临数据质量、计 算复杂度等挑战。
《栅格数据空间分析》 PPT课件
栅格数据空间分析是一种强大的数据处理和分析技术。本课件将介绍栅格数 据的定义、来源和处理流程，以及栅格数据在不同领域中的实际应用。探讨 栅格数据空间分析的优势、挑战和发展方向。
什么是栅格数据？
栅格数据是由等大小的像元组成的网格状数据结构，用来表示地理空间上的离散信息。它可以是二维或 多维的，常见的栅格数据有遥感影像、数字地形模型等。
栅格数据空间分析的前景和发展方向
随着技术的发展和数据的积累，栅格数据空间分析将在地理信息科学、城市规划、环境保 护等领域发挥更大作用。
实验二栅格数据的空间分析
实验二栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行空间统计和空间建模的过程。
栅格数据是用栅格单元组成的二维数组，每个栅格单元代表地理空间上的一个特定位置，栅格单元中的数值表示该位置的一些属性或现象。
栅格数据的空间分析可以帮助我们理解地理现象的空间分布、模式和关系，为决策提供空间参考。
栅格数据的空间分析可以包括以下几个方面的内容。
首先是栅格数据的空间统计。
栅格数据的空间统计可以通过计算栅格数据的均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，来描述地理现象的空间变化和分布情况。
通过空间统计分析，我们可以揭示地理现象的空间模式、集聚程度和异质性等特征。
其次是栅格数据的空间插值。
栅格数据的空间插值是通过已有的离散栅格数据，推算出未知位置的栅格数值，从而建立连续的栅格表面。
在空间插值中，常用的方法有反距离加权插值法、克里金插值法、样条插值法等。
通过空间插值，我们可以填补数据缺失的区域，获得更加连续、光滑的栅格表面。
再次是栅格数据的空间分析。
栅格数据的空间分析可以通过栅格运算、栅格叠加、栅格筛选等操作，在栅格数据之间进行空间计算和图层叠加。
通过空间分析，我们可以识别地理要素之间的关系，进行空间查询和挖掘，得到新的地理信息。
最后是栅格数据的空间建模。
栅格数据的空间建模是指基于栅格数据进行地理模型的构建和分析。
在空间建模中，可以使用基于栅格数据的地理模型，如细胞自动机模型、物理模型、统计模型等，来模拟和预测地理现象的发展和变化。
通过空间建模，我们可以预测未来的地理状态、评估不同决策对地理系统的影响，并优化决策方案。
总的来说，栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行地理信息的统计、插值、分析和模拟的过程。
通过空间分析，我们可以更好地理解地理现象的空间分布和变化规律，为决策提供科学依据，促进地理信息的应用和发展。
栅格数据的空间分析
栅格数据的空间分析一、实验综述1、实验目的及要求实验目的：学习ARCGIS中栅格数据的空间分析基本方法，掌握ArcGIS9中栅格数据空间分析的基本方法和操作。
b5E2RGbCAP实验内容：运用ARCGIS的空间分析扩展模块进行空间分析。
Arcgis10的栅格数据的空间分析基本方法：栅格数据重分类、距离分析、采样点数据空间插值、栅格单元统计、交叉面积表、邻域分析、栅格计算器等。
p1EanqFDPw2、实验仪器、设备ARCGIS软件、landuse和elevation等二、实验步骤1.栅格分析环境设置：首先在ArcMap中执行菜单命令<自定义>－<扩展模块>，在扩展模块管理窗口中，将“spatial analysis空间分析”前的检查框打上勾。
DXDiTa9E3dArcGIS10栅格数据空间分析模块<Spatial Analyst），只能进行简单的等高线和直方图分析。
其它的分析工具要在Arctools工具中进行。
点击工具栏“”打开Arctools。
RTCrpUDGiT2. 高程数据生成坡度数据在Arctools-Spatial Analyst-表面分析中双击打开“坡度”。
按如下设置。
点击“确定”，生成坡度图。
5PCzVD7HxA3、高程数据生成坡向图在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“坡向”。
按如下设置。
点击“确定”，生成坡向图。
jLBHrnAILg4、高程数据生成等高线图在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析中”双击打开“等值线”。
按如下设置。
点击“确定”，生成等值线图。
xHAQX74J0X5、视域分析在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“视域”。
按如下设置。
点击“确定”，生成视域分析图。
LDAYtRyKfE6、栅格数据重分类<Reclassify）重分类：将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释。
第四章_栅格数据的空间分析
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栅格数据表示的是二维表面上的地理数据的离散化 数值。在栅格数据中，地表被分割为相互邻接、规则 排列的地块，每个地块与一个象元相对应。因此，栅 格数据的比例尺就是栅格(象元)的大小与地表相应单 元的大小之比，当象元所表示的面积较大时，对长 度、面积等的量测有较大影响。每个象元的属性是地 表相应区域内地理数据的近似值，因而有可能产生属 性方面的偏差。
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1 2 3 4 1 0 4 4 7 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 0 0 4 8 5 0 0 8 8 6 0 0 0 8 7 0 0 0 0 8 0 0 0 0
5 6 7 8 7 7 7 7 4 7 7 7 8 8 7 7 8 8 7 7 8 8 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 0 8 8 8
h为栅格单元边长 Ai为区域所有多边形的面积。
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栅格数据的定位
位置由栅格行、列号定义 绝对定位
– 基准点 左下点 左上点 – 行号、列号 – 分辩率
y col row (x0, y0)
(row, co
x’ = x0 + col * resolution y’ = y0 - row * resolution
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一些常用的栅格排列顺序
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按行编码的栅格数据结构的实现
数据可以使用指针或者二维数组实现 数据的类型由实际情况决定：byte, int, float, double, RGB等 class Raster { int rows; // 行数（高） int cols; // 列数（宽） type* data; // 数据，type可以是byte, int, float, double, RGB 等 // 或者 type data[256][256]; double resolution; // 分辩率，也可能是int等类型的 type getValue(int r, int c) { type value = data[r*cols+c]; return vlaue; } };
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以K均值聚类算法为例，说明多层面栅格数据的聚类分析方法。 设栅格数据集X={x1, x2, …, xn} Rs为s维的特征矢量，s表示栅格数据 的层数，n表示每层的栅格单元数。xi=(xi1, xi2, …, xis)为栅格单元xi的特征矢 量或模式矢量，表示栅格单元i的s个栅格层面的属性值。
某地区的数字高程模型数据
利用聚合分析得到的 数字高程分级模型
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4.3 栅格数据的信息复合分析
能够非常便利地进行同地区多层面空间信息的自动复 合叠臵分析，是栅格数据一个最为突出的优点。 栅格数据常被用来进行区域适宜性评价、资源开发利 用、城市规划等多因素分析研究。
该方法可以实现不同波段遥感信息的自动合成， 如将TM 4, 5, 6波段的遥感图像合成，得到彩色图像。 可以利用不同时期的数据信息进行某类空间对象的动 态变化分析和预测。
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行(Rows)与列(Columns)
栅格单元按行列摆放，组成了一个笛卡尔矩阵。 矩阵的行平行于笛卡尔平面的x轴，列平行于y轴。
每个单元有唯一的行列地址。
研究区的所有位臵被此矩阵覆盖。
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值(Value)
每个单元被分配一个指定值，以描述单元归属的 类别、种类或组，或栅格所描述现象的大小或数量。 值代表的要素包括土壤类型、土壤质地、土地利 用类型、道路类别和居住类型等。
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校正栅格数据集到地图坐标或转变栅格数据 集从一个投影到另一个投影的过程被称为几何 变换。
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在栅格数据集上表示要素
点数据 点要素是在指定精度下能够标识的没有面积的对
象。 虽然在某些精度下一口井、一根电话杆、或一株 濒危植物的位臵都可被认为是点要素，但在其它精度 下它们是有面积的。 例如，一根电话杆从两公里高的飞机上看仅仅足 一个点，但从25米高的飞机上看将是一个圆。
必须创建多个栅格数据集来完整描述一个区域。
栅格数据集的组成
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单元(Cell)
栅格数据集由单元组成。 每个单元(像元)是代表某个区域特定部分的方块。栅 格中的所有单元都是同样大小的。 栅格数据集中的单元大小可以是需要的任何值，但必 须保证其足够小，以便能完成最细致的分析。
—个单元可代表一平方公里、一平方米，甚至一平方 厘米。
线特征的栅格数据表示
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多边形数据
表示多边形或面数据的最好方式是能够最佳描绘多 边形形状的一系列连接单元。
多边形要素包括建筑物、池塘、土壤、森林、沼泽 和田野等。
多边形特征的栅格数据表示
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多边形数据
用一系列方块单元表示多边形的平滑边界的问题 “锯齿”：将产生类似楼梯一样的效果。 表示精度依赖于数据的尺度和单元的大小。 单元精度越高，表示小区域的单元数量越多，表 示越精确。
栅格数据的空间分析方法的特点：
自动分析处理较为简单
分析处理模式化很强
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栅格数据的分析处理方法：
聚类聚合分析 多层面复合叠臵分析 窗口分析 追踪分析
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GIS的旗舰产品ArcGIS提供了一套功能齐全的栅格数 据的空间分析工具，包括：
密度制图分析(Density)、
距离制图分析(Distance)、
( m 1) j
Z
1 Nj
X S (j m )
X
Nj为Sj(m)类中的样本数 Zj(m+1)是按照使J最小的原则(最小平方误差准则)确定的。 J的表达式为： k
J
j 1 X S m j
|| X Z (j m 1) ||2
第四步：迭代条件 对于所有的i=1,2,…,k，如果Zj(m+1)=Zj(m) ，或者二者的差值小于一个很 小的阈值，则迭代结束，否则跳转到第二步继续迭代。
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左图为栅格数据系统样图，如给定聚类的标准为1和2
合并为b，3和4合并为a，则聚合后形成的栅格数据系统 如图(a)所示。 如果给定的聚合标准为2和3合并为c，1和4合并为d， 则聚合后形成的栅格数据系统如图(b)所示。
栅格数据系统
(a)聚合为a与b
(b)聚合为c与d
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栅格数据的聚类、聚合分析处理法在数字地形模 型及遥感图像处理中的应用是十分普遍的。 由数字高程模型转换为数字高程分级模型便是空 间数据的聚合； 从遥感数字图像信息中提取其中某一地物的方法 则是栅格数据的聚类。
聚类分析
栅格数据的聚类分析是根据设定的聚类条件对原 有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数 据系统的方法。
单一层面的栅格数据聚类分析 多个层面的栅格数据聚类分析
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单一层面的栅格数据聚类分析
单一层面的栅格数据聚类分析是指根据设定的某种聚类条 件对单一层面的栅格数据进行有选择的信息提取，从而建立新 的栅格数据系统的方法 。
Dij || X i Z j ||
(1)
( xip z jp ) 2
p 1
s
对于所有的i≠j，i=1,2,…,k，如果 ||X-Zj(m)||<||X-Zi(m)||，
则X∈Sj(m)，其中Sj(m)是以Zj(m)为中心的类。
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第三步：由第二步结果计算新的聚类中心 由第二步得到Sj(m)类新的中心Zj(m+1），
武汉大学遥感信息工程学院遥感科学与技术本科生教案(2012)
第四章 栅格数据的空间分析
星期三: 7-9节(14:05-14:50, 14:55-15:40, 15:45-16:30) 附3-303. 秦昆 qinkun163@
1
栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处 理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法 作为数据分析的数学基础。
值可以表示连续表面上单元的大小、距离或单元 之间的关系。 高程、坡度、坡向、飞机 场噪声污染和沼泽地PH浓度都 是连续表面的实例。 如用栅格表示图像或照片， 值代表颜色或光谱反射值。
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空值(No data)
如果某单元被赋予空值，那么该单元所在位臵没 有特征信息或者是信息不足。 空值有时也被称为null值，在所有操作符和函数 中，对其处理方式是有别于其它值的。
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视觉信息复合
视觉信息的叠加不产生新的数据层面，只是将多层信 息复合显示，便于分析。
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ห้องสมุดไป่ตู้ 叠加分类模型
叠加分类模型根据参加复合的数据平面各类别的空间关 系重新划分空间区域，使每个空间区域内各空间点的属 性组合一致。
叠加结果生成新的数据平面，该平面图形数据记录了
重新划分的区域，
属性数据库结构中包括了原来的参加复合的数据平面
栅格插值分析(Interpolate to Raster)、
栅格数据的统计分析(Statistics)、
重分类分析(Reclassify)、
表面分析(Surface Analysis)
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4.1 栅格数据
栅格数据集的组成
一个栅格数据集（就象一幅地图），描述了某 区域的位臵和特征。
单个栅格数据集只能代表单一专题，如土地利用、 土壤、道路、河流或高程，
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逻辑或（|）：比较两个或两个以上栅格数据层，对应
的栅格值中只要有一个或一个以上为非0值，则输出结 果为真(赋值为1)，否则输出结果为假(赋值为0)。
逻辑异或（!）：比较两个或两个以上栅格数据层，
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关联表
整型、类别数据类型的栅格数据集通常有一个关联的 属性表。 第一项是值(Value)，存储栅格每个分类区所分配的值 第二项是计数(Count)，存储数据集中属于每个分类 区的单元总数。
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表中可插入可选项表示分类区的其它属性。
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坐标空间和栅格数据集
坐标空间定义了栅格数据集中位臵间的空间关系。
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点要素用栅格的最小基元——单元来表示。
单元是有面积大小的，单元越小则面积越小，越 接近所代表的点要素。 带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用 基于单元的系统来工作必须付出的代价。
点特征的栅格数据表示
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线数据
线数据是在某种精度下所有那些仅以多段线形式 出现的要素，如道路、河流或电力线。 线是没有面积 的。 在栅格数据中，线可用一串连接的单元表示。 类似点数据，其表示精度将随着数据的尺度和栅 格数据集的精度的改变而改变。
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多层面的栅格数据聚类分析 将该地区的6个层面的栅格数据聚类成长江、湖泊、建 筑用地、其它四种类型。
武汉局部地区TM影像的 1,2,3,4,5,7共6个层面的栅格数据
K均值聚类的结果
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聚合分析
栅格数据的聚合分析是指根据空间分辨率和分类 表，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼 并。
空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简 单的类别，并且常以较小比例尺的图形输出。 当从小区域到大区域的制图综合变换时常需要使 用这种分析处理方法。
所有栅格数据集都位于某个坐标空间内。
坐标空间可以是真实世界坐标系统或图像空间。
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由于几乎所有的栅格数据集都表示真实世界的某 个场所，因此最好在栅格数据集中应用最能代表真实 世界的真实坐标系统。 将一个栅格数据集的非真实世界坐标系统(图像空 间)转变为真实世界坐标系统的过程称为地理配准。
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对于栅格数据集，单元的方位由坐标系统的x和y轴决 定。单元边界平行于x轴和y轴，所有单元在地图坐标 上都是正方形。 在地图坐标中单元以 (x, y)位臵的方式来访 问，而不用行列位臵 来访问。 属于真实世界坐标空 间的栅格数据集的x， y笛卡尔坐标系统依照 地图投影来定义。
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信息复合模型包括两种类型：
简单的视觉信息复合
较复杂的叠加分类模型