11 第十一章 栅格数据分析
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。
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析引言栅格数据是地理空间信息的一种重要形式，具有大规模、高分辨率和多时相的特点。
在地理信息系统（GIS）领域中，栅格数据处理和分析是非常重要的任务，可以帮助我们深入了解地球表面的变化和空间关系。
本文将介绍一些栅格数据处理和分析的技巧，并通过实际案例来展示其应用价值。
一、数据预处理在进行栅格数据处理和分析之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据导入、数据格式转换、数据投影转换等步骤。
数据导入是将原始数据导入到GIS软件中，一般可以通过导入文件的方式实现。
数据格式转换是将原始数据转换为GIS软件可识别的格式，常见的格式包括TIFF、GRID、IMG等。
数据投影转换是将原始数据转换为目标坐标系下的数据，以便进行后续分析。
二、栅格数据处理技巧1. 遥感影像预处理遥感影像是栅格数据的一种重要类型，常常用于地表覆盖分类、土地利用变化检测等分析。
在进行遥感影像处理之前，需要进行影像预处理。
预处理包括影像去噪、辐射定标、大气校正等步骤。
影像去噪可以通过滤波器等方法实现，以去除图像中的噪声。
辐射定标是将卫星影像中的数字值转换为辐射亮度值，为后续分析提供准确的数据。
大气校正是为了消除大气因素对卫星影像的影响，使得影像能够更好地反映地表信息。
2. 栅格数据融合栅格数据融合是将不同分辨率、不同传感器的栅格数据进行融合，以提高数据的空间分辨率和时相分辨率。
常见的栅格数据融合方法包括主成分分析法、波段融合法、小波变换法等。
主成分分析法通过主成分分析的方法将多波段影像降维，提取主要信息。
波段融合法通过将多个波段的信息进行线性组合，以获得融合后的影像。
小波变换法通过小波变换的方法将低频和高频信息融合在一起，得到融合后的影像。
3. 栅格数据裁剪和镶嵌栅格数据裁剪是将原始栅格数据裁剪为特定区域的数据，以便进行局部分析。
常见的裁剪方法包括矩形裁剪和多边形裁剪。
矩形裁剪是在GIS软件中指定一个矩形范围，然后将数据裁剪为该范围内的数据。
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）
Kang-tsung Chang《地理信息系统导论》(第5版)配套题库课后习题数据分析的核心部分【圣
第5篇数据分析的核心部分第11章矢量数据分析1．给缓冲区下定义。
答：缓冲区是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。
在点、线、面实体的周围，自动建立的一定宽度的多边。
可分为点的缓冲区、线的缓冲区、面的缓冲区。
2．描述缓冲区建立中的三种差别。
答：缓冲区建立中的差别：（1）缓冲距离不必为常数，也可以根据给定字段取值而变化例如，河滨缓冲区的宽度范围取决于它所期望的功能和相邻地区的土地利用强度。
（2）一个地图要素可以有一个以上的缓冲区例如，一个核电站可以用5mi、10mi、15mi和20mi缓冲距离来建立缓冲区，形成环绕该电站的多环缓冲区。
（3）缓存区建立①对线要素建立缓冲区对线要素建立缓冲区不一定在线两侧都有缓冲区，可以只在线的左侧或右侧建立缓冲区；②多边形缓冲区多边形缓冲区可以从多边形边界向内或向外扩展；③缓冲区边界缓冲区边界可以保留完整，以至于每个缓冲区为独立多边形；缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区；甚至缓冲区的终端可以是圆形的或是平直的。
4．描述“点与多边形的叠置”操作。
答：在“点与多边形的叠置”操作中，输入图层的点要素被叠置到叠置图层上，并且被赋予叠置多边形的属性。
例如，利用“点与多边形的叠置”可寻找野生生物的位置与植被类型之间的联系。
9．定义由地图叠置操作生成的碎屑多边形。
答：碎屑多边形形成的原因多边形图层叠置的常见错误是形成碎屑多边形，即沿着两个输入图层的相关或共同边界线生成的碎屑多边形。
碎屑多边形来自数字化的误差。
由于手扶跟踪数字化或扫描的精度很高，输入图层的公共边界线很少会刚好重合。
当两个图层叠置后，未重合的数字化边界线相交生成碎屑多边形。
13．用你自己的话解释空间自相关。
答：空间自相关也称为空间联系或空间依赖关系。
空间自相关分析考虑点的位置及其属性的变化，按照空间赋值状况量测各个变量值之间的相关关系。
如果相似的值在空间上互相靠近，则为极相关；如果从数值摆布未能得出模式，则为独立或随机的。
Arcgis教程11 栅格数据分析
3、栅格计算器使用(中级）
中国科学院计算技术研究所教育析中数据处理和分析中最为常用的方法， 应用非常广泛，能够解决各种类型的问题，尤 其重要的是：建立复杂的应用数学模型的基本 模块。
ArcGIS 提供了非常友好的图形化栅格计算器， 利用栅格计算器，不仅可以方便的完成基于数 学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅 格运算，而且它还支持直接调用ArcGIS 自带的 栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现 多条语句的同时输入和运行。
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3、栅格计算器Raster Calculator使用 中国科学院计算技术研究所教育中心
栅格计算器Raster Calculator
在Spatial Analyst下
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3、栅格计算器Raster Calculator使用 中国科学院计算技术研究所教育中心
中国科学院计算技术研究所教育中心
NoData是空，什么也没有（NULL）， 空不等于0，设置为nodata，输出为空
白（默认是透明的），从表面上颜色和 背景色一样，使用信息查询Info查询对 应位置数据返回的是Nodata
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对临时图层永久保存
分类后数据，对图 层的命名，可按F2,给 图层改名，永久保存， 右键make Permanent
2、栅格的重分类
选择Raster，和对应字 段（Values）
值的范围是含下不含上 右图是365 – 400 含义为value>=365 <400,“-”前后都有一
个空格
数据为:11\resample\tingrid
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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。
牟乃夏ppt-第11章 栅格数据的空间分析
第11章 栅格数据的空间分析
• 本章主要内容
11.1 栅格数据的基础知识 11.2 数据分析的环境设置 11.3 密度分析 11.4 距离分析 11.5 提取分析 11.6 栅格插值 11.7 重分类 11.8 条件分析与栅格计算器 11.9 太阳辐射分析 11.10 表面分析 11.11 统计分析 11.12 实例
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11.7.5 使用ASCII文件重分类
操作步骤如下： 1）在ArcToolbox中双击【Spatial Analyst工具】-【重分类】 -【使用ASCII文件重分类】，打开【使用ASCII文件重分类】对 话框。 2）在【使用ASCII文件重分类】对话框，输入【输入栅格】和 【查找字段】数据，指定【输出栅格】的保存路径和名称。 3）【将缺失值更改为NoData】为可选项，若选中则栅格像元中 未在重映射表中出现或重分类的值被重分类为NoData. 4）单击【确定】按钮，完成操作。
线密度操作步骤如下： 1)在ArcToolbox中双击【Spatial Analyst工具】-【密度分析】 -【线密度分析】，打开【线密度分析】对话框。 2）在【线密度分析】对话框中，输入【输入折线要素】 【Population字段】数据，指定【输出栅格】的保存路径和名称。 3）在【输入像元大小】和【搜索半径】文件框中输入输出栅格 数据集的单元大小和密度计算的搜索半径。 4）单击【确定】按钮，完成密度图制作。
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11.7.4 使用表重分类
使用表重分类通过使用重映射表和重分类表将单个值、一定范 围内的值、字符串或NoData映射为其他值或NoData。重映射表可以 是ASCII文件或INFO表，由两部分组成：第一部分是要重分类的特定 像元值，第二部分是像元重分类后的输出值，如INFO表。 ASCII重映射表由注释、关键字和赋值语句组成。
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。
北师大地理信息系统原理与应用课件第11章 栅格数据分析
地理信息系统
➢多个栅格的局域运算/地图逻辑演算
——相当于矢量数据的地图叠置
最大值、最小值、值域、 总和、平均值、中值、标 准差等统计值都是应用于 数值型栅格的度量。
d为abc三个输入栅格以局域运算计算的平均值； 阴影像元为“no data”
REC
地理信息系统
众数、少数和唯一值数目 等统计值适合于数值型或 类别型数据栅格的度量。
自然距离=像ce元ll大siz小e × (3 1)2 (3 1)2
REC
地理信息系统
栅格数据的自然距离量测运算类似于通过在整个栅格上对源 像元以波状连续的距离建立缓冲区。
栅格数据 缓冲区
距离变换 提取一定宽度的多边形
REC
地理信息系统
自然距离量测运算还可产生配置（Allocation）和方向（Direction）
地理信息系统
第十一章 栅格数据分析
数据分析环境 局域运算 邻域运算 分区运算 自然距离量测运算 其他栅格数据运算 矢量与栅格数据分析的比较
REC
地理信息系统
栅格数据模型是使用一种规则格网覆盖整个空间，每个像元 值对应于该像元位置上空间现象的特征。
栅格数据分析是基于栅格像元的，能在独立像元、像元组或 整个栅格全部像元的不同层次上进行。
配置栅格中的像元值对应于距该像元最近的源像元 方向栅格中的像元值对应于距该像元最近的源像元的方向值
REC
地理信息系统
ArcGIS中的距离量测运算：
用于自然距离量测的： 欧氏距离 创建一个与源像元的连续距离 量测值输出栅格； 欧氏分配 创建的栅格中每个像元被赋予 离它最近的源像元值。
REC
地理信息系统
• 重采样 Resampling • 聚合 Aggregate
1-11栅格数据与栅格数据处理
1-11栅格数据与栅格数据处理11栅格数据与栅格数据处理除了⽮量数据之外，另⼀种形式的数据在表⽰图形信息和计算机图像处理⽅⾯，也起着愈来愈重要的作⽤，那就是栅格形式的数据。
11.1栅格数据及其获取11.1.1栅格数据的概念将制图区域的平⾯表像按⼀定的分解⼒作⾏和列的规则划分，就形成⼀个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。
根据所表⽰的表像信息，各个像元可⽤不同的“灰度值”来表⽰，但每个像元被认为是内部⼀致的基本单元。
由平⾯表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。
如果⼀个图像的灰度值只有两种（通常⽤1表⽰前景元素，⽤0表⽰背景元素），则这个图像也称“⼆值图像”（或称“⼆元图像”）。
图11.1表明如何⽤⽮量数据和栅格数据来表⽰⼀条曲线。
图11.1在⽮量形式表⽰中，曲线由⼀个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线⽽予以再现；⽽在栅格形式表⽰中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值⽽给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。
只要通过⼀种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。
在计算机地图制图中，⽤栅格数据表⽰各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。
点状要素——⽤其中⼼点所处的单个像元来表⽰；线状要素——⽤其中轴线上的像元集合来表⽰。
中轴线的宽度仅为⼀个像元，即仅有⼀条途径可以从轴上的⼀个像元到达相邻的另⼀个像元。
这种线划数据称细化了的栅格数据；⾯状要素——⽤其所覆盖的像元集合来表⽰。
图11.211.3图在栅格数据中，常⽤的相邻概念有四⽅向相邻和⼋⽅向相邻两种。
如图11.3。
设所讨论的中⼼像元为（i，j）（即第i⾏、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j ＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中⼼像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四⽅向相邻。
此时，像元（i,j）（i+1,j-1）（i+1,j+1）、具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1）、（i-1，j＋1）、也与中⼼像元（i，j）相邻，则这种相邻称为⼋⽅向相邻。
12.栅格数据分析
中国科学院计算技术研究所教育中心栅格数据分析周晓莲Email：tylove158@中国科学院计算技术研究所教育中心栅格数据分析四、综合分析应用三、栅格和矢量转换本章内容二、栅格的重分类一、栅格数据概念1、栅格数据概念中国科学院计算技术研究所教育中心栅格数据结构又称为网格数据，或者栅格数据特点：结构简单：只有行列，对应像元的值，属性明显，表达直观。
不连续性（离散）：数据之间有间隔，图形无法实现无级放大。
栅格数据分类中国科学院计算技术研究所教育中心●栅格数据有两种：一种是由单一的层构成的称为栅格，另一种是由多层复合而成的称为影像（比如，多波段的卫星照片）●而卫星影像等数据包含了多个波段的信息，是分层存储的，每个波段的数据存储在一层中，每层中记录了某一波段范围内电磁光谱的反射系数。
通过给每一层赋不同的颜色（R,G,B），可以生成合成影像，增强某方面的信息，以利于评价土地覆盖、植被密度等因素。
●简单说是栅格是单波段，影像是多个波段。
栅格表现中国科学院计算技术研究所教育中心栅格是一种特殊的影像格式，一般影像格式有JPG，BMP，TIF，PNG等，在ArcGIS中一般表现为Grid,.img,.TIF，具体的应用为DEM，DOM等，最直观表现栅格为单个波段RasterBand，影像分析也是基于单个波段RasterBand，所以在ArcGIS影像分析也称栅格分析。
任何栅格分析（处理）都是信息有损的处理，原始数据一定要保存（保留）。
栅格数据介绍-CELLSIZE中国科学院计算技术研究所教育中心定义格单元的大小时，我们需要平衡信息的精确性和数据量之间的矛盾。
栅格单元代表的尺度越小CellSIZE，表达的信息就越精确。
栅格单元代表的尺度越大，存储数据所需要的空间就更少，同时，表达的信息也就不精确。
在ArcGIS中改变CellSIZE，使用Resample 重采样Resample：可以处理单波段，也可以处理多波段改变分辨率中国科学院计算技术研究所教育中心中国科学院计算技术研究所教育中心多段取一个波段按掩膜提取可以导出每个波段,不要输出扩展名数据:11_3d\dem3d\g14.jpg几个单波段合成波段中国科学院计算技术研究所教育中心Composite Bands波段合成使用上个幻灯片的数据2、栅格的重分类中国科学院计算技术研究所教育中心重分类（Reclassify）将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释。
《栅格数据分析》课件
04
CHAPTER
栅格数据的应用领域
地理信息系统（GIS）是栅格数据分析的重要应用领域之一。栅格数据在GIS中用于表示地形、地貌、植被分布、土地利用等空间信息，帮助进行空间分析和决策。
GIS利用栅格数据分析进行地图制作、空间查询、地形分析、土地利用规划等任务，为城市规划、资源管理、环境保护等领域提供支持。
详细描述
总结词
栅格数据分析的基本流程包括数据预处理、空间分析、信息提取和结果输出等步骤。
详细描述
栅格数据分析的基本流程包括数据预处理、空间分析、信息提取和结果输出等步骤。数据预处理包括对原始数据进行格式转换、坐标系转换、噪声去除等操作，以保证数据的准确性和可靠性。空间分析包括对栅格数据进行重分类、叠加分析、缓冲区分析的数据中提取有用的信息，如地形起伏、植被分布等。最后，将分析结果进行可视化展示和输出，为用户提供直观的分析结果。
城市规划与管理是栅格数据分析的重要应用领域之一。栅格数据可以用于表示城市人口分布、建筑分布、交通流量等城市信息。
通过栅格数据分析，可以辅助城市规划设计，优化城市空间布局，提高城市管理效率，促进城市可持续发展。
VS
农业与土地资源管理也是栅格数据分析的重要应用领域之一。栅格数据可以用于表示土地利用类型、土壤类型、农作物生长状况等农业信息。
栅格数据分析是地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要分支，对于地理信息处理、资源环境监测、城市规划等领域具有重要意义。
总结词
随着遥感技术的发展和地理信息系统（GIS）的广泛应用，栅格数据分析已经成为地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要分支。栅格数据分析能够提供更准确、更全面的地理信息处理和资源环境监测手段，对于城市规划、环境保护、灾害监测等领域具有重要意义。
栅格数据的空间分析方法
8
被赋予空值的单元有两种处理方式：
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。
忽略空值单元并用所有有效值完成计算。 9
分类区(Zones)
3
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
区域的位置和特征。 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， 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
4
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。
聚类聚合分析 多层面复合叠置分析 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)、 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)
线特征的栅格数据表示 20
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来自21多边形数据
栅格数据分析ppt课件
OutRas = MajorityFilter(InRas1)
二、常用栅格数据操作：焦点运算
二、常用栅格数据操作：分区运算
• 用于处理相同值或相似要素的像元分组。分区可以是连续 的或不连续的。其中连续分区包含的像元是空间上相连的， 而非连续分区包含像元的分隔区。
二、常用栅格数据操作：分区运算
• ZonalMax
二、常用栅格数据操作：分区运算
二、栅格数据操作：分区运算
二、栅格数据操作：全局运算
• 每个单元位置处的输出值都可能取决于各种输入 栅格数据集结合而成的所有单元。主要包括：欧 氏距离和加权距离。
二、常用栅格数据操作：全局运算
• 自然距离：量测直线距离或称为欧几里德 距离。
• 耗费距离：是指穿越自然距离的耗费。
一、栅格数据模型：存储模型
• 连续数据 • 定义：A continuous surface represents
phenomena where each location on the surface is a measure of the concentration level or its relationship from a fixed point in space or from an emitting source. Continuous data is also referred to as field, nondiscrete, or surface data.
六、数据分析环境
Mask Extent
Mask Extent
Result
课堂回顾
• 常用栅格分析操作（四种） • 重采样和聚合之间的区别？ • 地图代数 • NULL和零之间的区别？
第十一章栅格数据的生成与分析
第十一章栅格数据的生成与分析栅格数据是一种广泛应用于地理信息系统（GIS）和遥感领域的数据模型。
栅格数据将地理空间划分为规则的方块或像素，并给每个像素分配一个数值或属性。
在地理信息系统中，栅格数据可以用来表示地形、土地覆盖、气候变量等地理现象。
栅格数据具有离散、规则分布和容易进行空间分析等特点，因此在许多地理分析和模型中得到广泛应用。
栅格数据的生成栅格数据可以通过多种方法生成。
其中一种常用的方法是遥感技术。
遥感技术能够从卫星、航空器或无人机等远处获取地面的图像或数据。
这些图像或数据经过处理后，可以生成栅格数据。
例如，利用遥感技术可以获取地表高程数据、植被指数、土地覆盖类型等信息，然后将其转换为栅格数据。
此外，还可以通过数字化地图来生成栅格数据。
数字化地图是将地图上的地理要素如道路、河流、土地使用类型等转换为栅格数据的过程。
可以通过扫描已有的纸质地图，然后使用图像处理软件将地图上的特征转换为栅格数据。
栅格数据的分析栅格数据的分析是地理信息系统的重要功能之一、通过对栅格数据的分析，可以获取地理现象的空间分布、趋势、变化等信息，为决策提供科学依据。
一种常见的栅格数据分析方法是栅格代数运算。
栅格代数运算是指对栅格数据进行加、减、乘、除等数学运算的过程。
通过对不同栅格数据的代数运算，可以生成新的栅格数据，用来表示不同地理现象的组合或关系。
另一种常用的栅格数据分析方法是区域运算。
区域运算是指对每个栅格像素的周围的一定区域进行运算的过程。
通过对栅格数据的区域运算，可以获取栅格数据的局部统计特征，如平均值、方差等。
区域运算对许多地理分析和模型具有重要意义，例如通过对土地覆盖数据进行区域运算，可以得到不同区域的土地覆盖类型分布。
此外，还可以利用栅格数据进行空间分析。
空间分析是指对栅格数据进行空间关系的分析的过程。
通过空间分析，可以确定不同栅格数据之间的空间关系，如邻近关系、重叠关系等。
通过空间分析，可以从栅格数据中提取出更多的地理信息，为决策和规划提供更全面的依据。
栅格数据
模型要素
模型要素
栅格数据模型：格、栅格地图、表面覆盖或影像
格由行、列和格单元组成，行、列由格左上角起始，行方向作为y坐标，列方向作为x坐标格单元由其行列位 置定义。栅格数据用单个格单元代表点，用一系列相邻格单元代表线，邻接格的集合代表面，每个格单元有一个 值，整型（表示类别数据，如土地利用类型）或浮点型（表示连续数据，如降水量）。格中的每一个单元值代表 了由此行此列决定的该位置上空间现象的特征，栅格数据模型不把空间数据与属性数据明确分开，数据库管理用 处不大。格单元大小决定了栅格数据模型的分辨率；大尺寸格单元无法表示空间要素的精确位置，较小的格单元 则增大数据量和数据处理时间。
简介
简介
栅格数据就是将空间分割成有规律的格，每一个格称为一个单元，并在各单元上赋予相应的属性值来表示实 体的一种数据形式。空间数据库是对地理栅格数据进行有效管理的一个极为重要的手段。
栅格结构
栅格结构
图1栅格数据点实体由一个栅格像元来表示；线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示；
面实体（区域）由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。
组织方法
组织方法
栅格结构是用有限的格逼近某个图形，因此用栅格数据表示的地表是不连续的，是近似离散的数据。栅格单 元的大小决定了在一个象元所覆盖的面积范围内地理数据的精度，格单元越细栅格数据越精确，但如果太细则数 据量太大。尤其按某种规则在象元内提取的值，如对长度、面积等的度量，主成分值、均值的求算等，其精度由 象元的大小直接决定。由于栅格结构中每个代码明确地代表了实体的属性或属性值，点实体在栅格结构中表示为 一个象元，线实体表示为具有方向性的若干连续相邻象元的集合，面实体由聚集在一起的相邻象元表示，这就决 定了格行列阵列易为计算机存储、操作、显示与维护，因此，这种结构易于实现，算法简单，易于扩充、修改， 直观性强，特别是容易与遥感影像的联合处理。
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12.3 地形制图
等高线：等高线连接相同高程的点。 GIS处理生成等高线遵循以下基本步骤：
探查等高线与格网单元或三角形的交叉 通过格网单元或三角形绘出等高线。
ArcView中绘制等高线有手动和自动两种 方法，使用非常容易。
地理信息系统概论
地貌晕渲
地貌晕渲旨在模拟太阳光与地表要素相互作用 下的地形容貌。 地貌晕渲制作取决于以下四个方面：
地理信息系统概论
距离量测运算
距离量测运算是计算离开பைடு நூலகம்定源单元的距离的 栅格计算。 距离量测中量测距离的单元与源单元在同一个 格网中。 由于距离量测的范围覆盖整个区域（格网）， 因此又称为扩展的领域运算。
地理信息系统概论
第12章 地形制图与分析
地形制图必须基于格网（TIN除外），因 此本质上仍然是栅格分析的一部分
地理信息系统概论
ArcView中的局部运算
Cell Statistic或Map Calculator可以进行多 个格网的局部运算。 Map Calculator需要有一定的脚本知识， 但是简单的运算却是任何人都可以操作 的。
地理信息系统概论
11.4 邻域运算
邻域运算是对中心单元格的周围单元格 作计算，并把值赋给中心单元格。 在ArcView中采用Neighborhood Statistic 作邻域运算。 邻域运算可以进行多种统计量运算，其 意义是数据简化。邻域运算用于图像处 理中信号增强或平滑也有重要作用。
第十一章 栅格数据分析
地理信息系统概论
11.1 栅格分析内容
局部运算 邻域运算 分区计算 距离量算
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11.2 数据分析环境
数据分析环境是指设定用于分析的范围 和输出区域的大小。
区域选择可以是全部区域、坐标定义的区域 或格网的组合 不同格网的组合可以选择联合或相交，联合 是全部的格网，相交是共同部分的格网。 输出的格网大小要大于或等于输入格网的大 小
地理信息系统概论
11.5 分带运算
分带运算用于处理相同数值或相似要素的单元 组，这些组称为地带。 地带未必是连续的。 分带运算一般采用2个格网，一个是输入格网， 一个是分带格网，分带运算对分带格网中每个 地带概括出每个输入格网的单元值。
地理信息系统概论
ArcView中Map Calculator可以进行分带 运算，但是书写格式比较复杂。 采用Summarize Zone, Histogram by zone 和Tabulate Area可以分别以文本或图形完 成分带运算。运算的结果分别是图文显 示，图形显示和表格显示。显示的方式 取决于选用的统计变量。
太阳方位角（azimuth） 太阳高度角 （altitude） 坡度 (Slope) 坡向 (Aspect)
ArcView中地貌晕渲采用compute hillahade菜单 命令实现，对话框中会出现方位角和高度角选 项。
地理信息系统概论
12.4 地形分析
坡度和坡向分析
坡度是地面特定区域高度变化比率的量度 坡向是斜坡方向的度量。 坡度一个反正切三角函数，而坡向有0-360 度的变化，以正北为0（360），由东向西变 化，可用英文的第一个字母表示，如坡向45 度为“NE”
地理信息系统概论
掩模格网：是决定分析区域的一个格网。
地理信息系统概论
11.3 局部运算
局部运算是一个单元接一个单元的运算，是栅 格运算的基本操作。 单一格网的局部运算：
以输入格网的单元值按照用户指定的运算规则计算 新格网的单元格的值。
多个格网的局部运算
多个格网的局部运算必须基于相同的坐标进行，因 此不涉及坐标的转换或计算 多个格网的（联合）局部运算可以有较多的运算方 法和类型。
ArcView中坡度用derive slope计算，坡向 用derive aspect计算。
地理信息系统概论
视域分析
指从一个或多个观察点可视的地面范围。 视域分析的结果是二值图：可视的与不可视的 部分。 视域分析显然对选点具有重要作用。 ArcView中用surface-calculate viewshed完成视 域分析，注意在视域分析中，观察点是矢量文 件，视域是栅格文件，且在使用视域分析时两 个theme必须同时选中。