实验二 栅格数据的空间分析
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。
ArcGIS空间分析——栅格数据的空间分析应用实习报告汇总
江西师范大学科技学院实习报告实习名称空间分析——栅格数据的空间分析应用地理信息实习课程姓名** 班级09地理科学1班系统概论学号0907079003 实习时间2012-5-18 得分四、实习步骤（应附上不同过程中的实习结果，如图形、图像、数字等）1、运行ArcGIS ，加载Spatial Analyst 模块，如果该模块没有激活，则单击Tools 菜单下的Extension 进行加载。
数据准备派生数据 重分类最终结果土地利用图高程图娱乐场所分布图学校分布图计算坡度距离娱乐场所 距离学校2、加载数据●Landuse（土地利用数据）；●DEM（数字高程数据）；●Rec_sites（娱乐场所分布数据）；●School（现有学校分布数据）。
点击，打开Add Ｄata对话框，添加Landuse（土地利用数据），如下图所示，点击Add以后在弹出的Unkown Spatial Reference对话框中点击OK：接着的DEM（数字高程数据）；Rec_sites（娱乐场所分布数据）；School （现有学校分布数据）等数据的添加过程同上，添加完以后的效果图分别如下：3、设置空间分析环境●单击Spatial Analyst模块的下拉箭头，打开Options对话框，设置相关参数：●在General选项卡中，设置工作目录；在Cell Size选项卡中，设置栅格大小。
注意：工作目录和数据目录路径都不能出现中文字；4、计算派生数据从DEM中派生坡度数据（1）启动坡度衍生对话框（2）设置有关参数3D Analyst→Surface Analysis→Slope，打开Slope对话框，设置如下:从娱乐场所数据“rec_sites”中计算距离娱乐场所的直线距离数据(1)启动直线距离对话框 (2)设置有关参数Spatial Analyst→Distance→Straight Line,打开Straight Line对话框，设置如下:从学校数据中计算距离学校的直线距离数据(1)启动直线距离对话框 (2)设置相关属性Spatial Analyst→Distance→Straight Line,打开Straight Line对话框，设置如下:5、对派生数据重分类重分类坡度数据集把坡度数据重新分类成等间距的10类，并赋予建校适宜度数值，数值大小由坡度决定，平坦地适宜度数值大，反之，陡峭地适宜度数值小。
栅格数据的空间分析报告
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。
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。
2、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。
ArcGIS10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。
2. 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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系。
在“Arctools-Spatial Analyst-重分类”中双击打开“重分类”。
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
兰州交通大学开放性实验基于ArcGIS的地理分析实验报告实验名称：栅格数据的空间分析学生姓名：张鑫港学生学号：201408301指导老师：朱睿时间：2016年5月8日实验1 熊猫分布密度制图1. 实验背景大熊猫是我国重点保护动物。
2. 实验目的通过练习，熟悉ArcGIS密度制图函数的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGIS提供的密度制图功能和其他空间分析，制作符合要求的密度图。
3. 实验要求1）熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5公里。
2）虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。
假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。
3）在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。
4. 实验操作步骤1）生成槽域范围运用距离分析中的欧式分配工具，选择像元大小为500，输出名为FP的熊猫槽域范围图。
如下图：2）计算各槽域面积并与熊猫采样数据进行连接每个槽域的面积可以通过栅格数与栅格单元面积的乘积获得，故首先在XMpoint点文件中属性表添加名为Area的字段，运用字段计算器设置表达式：“COUNT*500*500”。
接下来导出FP的属性表，并与XMpoint进行连接，即完成熊猫采样数据与槽域范围数据的连接。
3）计算每个槽域的权重值，并提取密度添加power字段，以存储权重值，在字段计算器中，输入“3.1415926*5000*5000/ [fp.vat:AREA]”,其中分子为假定的最大槽域面积，则可以计算出每个点的权重值。
运用密度分析中的核密度分析，设置输出像元为500（栅格大小），提取密度。
如下图：4）设置合适的数据单位以上数据以平方米为单位，选择地图代数中的栅格计算器，输入“XMDensity10=“XMD ensity”*10000000”，可以将面积单位化为10km^2，得如下图的结果实验2 山顶点的提取1. 实验背景山顶点指那些在特定领域分析范围内，该点都比周围点高的区域，山顶点是地形的重要特征点，它的分布与密度反映了地貌的发育特征，同时也制约着地貌发育。
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。
栅格数据的空间分析方法
下面给出一个数学运算的例子。有一个森林地区融雪经验模型：
4.4 栅格数据的追踪分析 所谓栅格数据的追踪分析是指对于特定的栅格数据系统，有某一个或多个起点，按照一定的追踪线索进行追踪目标或者追踪轨迹信息提取的空间分析方法。
第四章 栅格数据的空间分析方法
栅格数据的追踪分析
如下图，栅格所记录的是地面点的海拔高程值，根据地面水流必然向最大坡度方向流动的原理分析追踪线路，可以得出两个点位地面水流的基本轨迹。
*
栅格数据的聚类、聚合分析均是指将一个单一层面的栅格数据系统经某种变换而得到一个具有新含义的栅格数据系统的数据处理过程。
1
也有人将这种分析方法称之为栅格数据的单层面派生处理法。
2
4.2 栅格数据的聚类、聚合分析
第四章 栅格数据的空间分析方法
1、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。 图a为一个栅格数据系统，1，2，3，4为其中的四种类型要素，图b为提取其中要素“2”的聚类结果。
4.1.9 坐标空间和栅格数据集
4.1、栅格数据
*
4.1、栅格数据
在地图坐标中单元以(x, y)位置的方式来访问，而从不用行列位置。
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。
地图投影变换使三维地表能够用二维地图来显示和存储。
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。
*
栅格数据
4.1.3 行(Rows)与列(Columns) 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。
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。
第6章_栅格数据空间分析
第6章_栅格数据空间分析栅格数据是一种以栅格（像素）为基本单元的数据模型，广泛应用于遥感、地理信息系统（GIS）和地理空间分析等领域。
栅格数据空间分析是基于栅格数据进行的一种空间分析方法，通过对栅格数据进行分析、操作和运算，来获取有关地理信息的空间分析结果。
栅格数据空间分析主要包括以下几个重要的内容：栅格转矢量分析、栅格运算、栅格叠置分析和栅格统计分析。
首先，栅格转矢量分析是将栅格数据转换为矢量数据的过程。
这种转换可以使得栅格数据更好地与其他类型的空间数据进行集成和分析。
栅格转矢量分析可以通过栅格单元的几何形状和属性值，生成对应的矢量要素。
其次，栅格运算是对栅格数据进行数学运算和逻辑运算的过程。
这些运算可以用于对栅格数据进行平滑、滤波、变换和分析等操作，从而提取或生成新的栅格数据。
常见的栅格运算包括代数运算、变换运算和过滤运算。
另外，栅格叠置分析是栅格数据空间分析的核心内容之一、它主要通过对不同的栅格图层进行叠加和叠置操作，来研究栅格数据之间的空间关系。
重叠区域的分析结果可以帮助我们了解不同栅格单元之间的相互作用和影响。
最后，栅格统计分析是通过对栅格数据进行统计计算和分析，来揭示地理现象的分布规律和统计特征。
常见的栅格数据统计分析包括描述统计、空间自相关、空间插值和分类聚类等方法。
总的来说，栅格数据空间分析是利用栅格数据进行地理信息的分析和研究，它不仅可以帮助我们了解地理现象的空间分布和变化，还可以支持地理决策和资源管理等应用。
栅格数据空间分析在自然资源、环境保护、城市规划和农业生产等领域具有广泛的应用前景。
栅格数据空间分析
GIS空间分析方法（第二部分栅格数据空间分析）一、知识点介绍1、邻域分析（1）目的掌握局部分析和邻域分析的基本方法和操作步骤。
（2）数据…\实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\邻域分析（3）操作邻域分析：邻域统计的计算是以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据进行函数运算，从而得到此栅格的值。
ArcGIS 中的邻域统计提供了十种统计方法。
分别如下：Minimum：找出在邻域的单元上出现最小的数值；Maximum：找在邻域的单元上出现最大的数值；Range：在邻域的单元上数值的范围；Sum：计算邻域的单元内出现数值的和；Mean：计算邻域的单元内出现数值的平均数；Standard Deviation：计算邻域的单元内出现数值的标准差；V ariety：找出邻域的单元内不同数值的个数；Majority：统计邻域的单元内出现频率最高的数值；Minority：统计邻域的单元内出现频率最低的数值；Median：计算邻域的单元内出现数值的中值；A.加载数据B.进行邻域分析1．在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Neighborhood Statistics；2．在Input data 的下拉菜单中选择要用来进行邻域分析的图层；3．在Field 栏的下拉菜单中选择进行邻域分析的字段；4．在statistic type 栏中选择你要运用的统计类型；5．在Neighborhood 的下拉菜单中选择你要运用的邻域类型；6．在Units 后的两个选项中选择一个邻域类型设置时各参数值的单位，可以是栅格单元或地图单位。
7．指定输出结果的栅格大小；8．为输出结果指定目录及名称；9．点击OK 按钮。
利用邻域统计可以进行边缘模糊等多种操作，如下图8.55所示，原图为一海岸线，经过邻域统计的均值运算可以进行海岸线光滑。
2、距离制图（1）目的掌握局部分析和邻域分析的基本方法和操作步骤。
（4）数据...\实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\距离制图\school.shp（5）操作C.加载数据D.在Spatial Analyst 下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中点击Straight Line，出现Straight Line 对话框，如下图。
gis实验报告之栅格数据分析
西北师范大学学生实验报告选择加载的模块如图2、加载实验数据所要加载的数据大开后，如图所示：选择土地利用图层选择土地利用图层生成坡度的方法不要忘了选择相应的图层后面的和这一样生成的方法路线使用的方法采用等间距分级分类的个数只是这和上面的图层不一样把上面的结果大于8。
求出最终结果试验的数据4创建成本数集(1).坡度成本数据集激活的数据创建的方法对其重分类的对话框显示相应的图形（3）、河流成本数据集和上面的一样打开如图所示的对话框对其赋值输入的表达式四、试验总结：下面总结范文为赠送的资料不需要的朋友，下载后可以编辑删除！祝各位朋友生活愉快！员工年终工作总结【范文一】201x年就快结束，回首201x年的工作，有硕果累累的喜悦，有与同事协同攻关的艰辛，也有遇到困难和挫折时惆怅，时光过得飞快，不知不觉中，充满希望的201x年就伴随着新年伊始即将临近。
可以说，201x年是公司推进行业改革、拓展市场、持续发展的关键年。
现就本年度重要工作情况总结如下：一、虚心学习，努力工作(一)在201x年里，我自觉加强学习，虚心求教释惑，不断理清工作思路，总结工作方法，一方面，干中学、学中干，不断掌握方法积累经验。
我注重以工作任务为牵引，依托工作岗位学习提高，通过观察、摸索、查阅资料和实践锻炼，较快地完成任务。
另一方面，问书本、问同事，不断丰富知识掌握技巧。
在各级领导和同事的帮助指导下，不断进步，逐渐摸清了工作中的基本情况，找到了切入点，把握住了工作重点和难点。
(二)201x年工程维修主要有：在卫生间后墙贴瓷砖，天花修补，二栋宿舍走廊护栏及宿舍阳台护栏的维修，还有各类大小维修已达几千件之多!(三)爱岗敬业、扎实工作、不怕困难、勇挑重担，热情服务，在本职岗位上发挥出应有的作用二、心系本职工作，认真履行职责，突出工作重点，落实管理目标责任制。
(一)201x年上半年，公司已制定了完善的规程及考勤制度。
201x年下半年，行政部组织召开了年的工作安排布置会议年底实行工作目标完成情况考评，将考评结果列入各部门管理人员的年终绩效。
栅格数据空间分析讲解
3、成本距离加权
通过成本距离加权函数，计算出每个栅格到距离最近、成 本最低源的最少累加成本。 Spatial Analyst\Distance\Cost Weighted
成本（加权）距离
直线距离
? 方向数据
成本（加权）方向 直线方向
4、最短路径
通过最短路径函数获取从一个源或一组源出发，到达一 个目标地或一组目标地的最短直线路径或最小成本路径。 最短路径计算方法： ? 为源中每一单元点寻找一条成本最小路径 ? 为每个源寻找一条成本最小路径 ? 为所有源寻找一条成本最小路径 Spatial Analyst\Distance\Shortest Path
直线距离 区域分配 加权距离 最短路径
生成直线 方向数据
生成直线 分配数据
? 直线方向数据
表明该位置按照这个方向 到目标点距离最短
? 直线距离数据
2 区域分配
通过分配函数将所有栅格单元分配给离其最近的源。单 元值存储了归属源的标示值。
Spatial Analyst\Distance\Allocation
? 设置分析区域 Spatial Analyst\options
1、设置最大分析范围（Extent标签） ? 与可视区域相同 ? 输入栅格的交集 ? 图层的并集 ? 自定义
2、设置局部分析区域 ? 空间分析过程中，分析只是在所选择的单元集或局部区域
进行，不需在整个单元集上进行，需设置分析掩码。
? 分析掩码表示了分析过程中需考虑到的分析单元即分析范 围。
? 简单密度制图（Simple）
落在搜寻区域内的点或线有同样的权重，先对其进行求 和，再除以搜索区域的大小，从而得到每个点的密度值。
简单密度制图
核函数密度制图
空间分析实验
空间分析实例实验一、山顶点的提取应用栅格数据空间分析模块中的等高线提取功能，分别提取等高距为 15 米和75 米的等高线图，并按标准地形图绘制等高线方法绘制等高线,作为山顶点提取的地形背景通过邻域分析和栅格计算器提取山顶点（实验数据:“F:\2012_work\国家海洋监测中心\国家海洋监测中心培训\空间分析\表面分析”）操作步骤：1、加载Spatial Analyst 模块和DEM 数据2、单击ArcToobox，弹出ArcTooblox窗口,点击Spatical Analyst-〉表面分析-〉等值线，提取等高距为 15 米的等高线数据，输出图层为Contour_dem15：3、同上,修改Contour interval 为75 米，提取等高距为75 米的等高线，输出文件名为Contour_dem75。
修改图例颜色以区别等高线显示效果，单击contour15 数据层线状图例，弹出symbol selector对话框，选择显示颜色为灰度60％（可任意选择），并点击ok.4、点击Spatical Analyst->表面分析—〉山体阴影，设置输出文件名为Hillshade，其他参数取默认值，提取该地区光照晕渲图，作为等高线三维背景.5、点击Spatical Analyst—〉地图代数—〉栅格计算器，输入计算公式：DEM>=0，输出栅格为back,单击ok。
提取有效数据区域,作为等高线三维背景掩膜。
双击 back 数据层，在弹出的属性对话框的“显示”属性页设置透明度为60％，在“符号化”属性框中设置其显示颜色为Gray50％,单击ok6、按contour_dem75、contour_dem15、back、Hillsha_dem 次序放置数据层，生成三维立体等高线图，如下:7、点击Spatical Analyst—>邻域分析—>焦点统计，设置参数如下,单击ok，提取11×11 分析窗口最大值。
第八章-栅格数据的空间分析
第八章 栅格数据的空间分析栅格数据结构简单、直观，非常利于计算机操作和处理，是GIS 常用的空间基础数据格式。
基于栅格数据的空间分析是GIS 空间分析的基础，也是ArcGIS 的空间分析模块的核心内容。
栅格数据的空间分析主要包括：距离制图、 密度制图、表面生成与分析、单元统计、领域统计、分类区统计、重分类、栅格计算等功能。
ArcGIS 栅格数据空间分析模块（Spatial Analyst ）提供有效工具集，方便执行各种栅格数据空间分析操作，解决空间问题。
本章将对ArcGIS 中栅格数据空间分析的各模块从原理上和实现上作详细的说明，并附以具体实例，引导读者更好的应用。
8.1 设置分析环境基于ArcGIS 进行空间分析首先要设置分析环境。
分析环境的设置会一定程度地影响空间分析结果。
它主要包括工作目录的选择、栅格单元大小的设定、分析区域的选定、坐标基准的配准模式、分析过程文件的管理等。
本节将逐一对各分析环境的设置作详细说明。
8.1.1工作路径缺省情况下分析结果将自动保存在操作系统的默认路径下，如c:\...\temp 。
当然，通过栅格空间分析模块中的Option 选项的设置，可以指定新的所有分析结果的默认存放位置。
图8.1 设置工作路径1． 单击Spatial Analyst 菜单下的Option 命令，打开Option 对话框。
2． 在弹出的Option 对话框中选择General 标签（图8.1）；3． 在Working 栏中指定存放路径；4． 点击确定按钮。
8.1.2 栅格大小此处栅格大指分析过程中系统默认的栅格数据的栅格单元大小（Cell Size ），也有人把它称为分析解析度。
栅格数据的空间分析就是在每一个栅格单元的基础上进行的。
如果单元过大则分析结果精确度降低，如果单元过小则会产生大量的数据，而且计算速度降低。
所以需要选择合适的单元大小。
可以通过如下方式来设置：1. 单击Spatial Analyst 菜单下的Option 命令，打开Option 对话框。
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。
《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。
第八章栅格数据的空间分析
第八章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）中的重要内容之一，它主要关注基于栅格数据进行的空间分析及其应用。
栅格数据是分成等大小的网格单元，每个网格单元包含一个数值或分类信息，常用于描述地理现象的连续变化。
栅格数据的空间分析方法有很多，其中常用的包括栅格代数、栅格重分类、邻域分析、遥感图像分类等。
首先，栅格代数是指通过对栅格数据进行加、减、乘、除等算术运算来生成新的栅格数据。
例如，可以通过减法操作计算栅格数据的差异，或通过加法操作对栅格数据进行叠加分析。
这样的空间分析可以帮助我们发现地理现象的相关性，比如栅格数据的高值区域可能对应着其中一地理现象的集中分布。
其次，栅格重分类是将原始的连续栅格数据转换成离散的分类数据。
通过定义不同的分类方案，可以将连续的栅格数据分成若干个离散的不同等级。
这样的空间分析方法常用于制作栅格数据的等值线图，用于表示地理现象的等值区域。
此外，邻域分析是栅格数据的一种传统空间分析方法，它主要关注其中一栅格单元及其邻域栅格单元之间的空间关系。
通过定义邻域的大小和形状，可以获得与其中一栅格单元相关的统计信息，如平均值、最大值、最小值等。
邻域分析可以用来检测栅格数据的空间模式和趋势，如聚集和离散现象。
最后，遥感图像分类是利用栅格数据进行地物分类的一种常用方法。
通过定义不同的分类算法和特征提取方法，可以将遥感图像中的像素点分为不同的地物类别。
这种空间分析方法可以用于土地利用/覆盖分类、植被类型鉴定、水体提取等。
栅格数据的空间分析在许多领域都得到广泛应用。
在环境科学领域，可以基于栅格数据进行生态环境评价、生态系统服务价值评估等；在城市规划领域，可以用于土地利用规划、交通网络设计等；在农业领域，可以用于作物生长模拟、温室气体排放评估等。
总之，栅格数据的空间分析不仅可以更好地理解和利用地理信息，还可以为决策提供科学依据。
实验二 栅格数据的空间分析
实验二栅格数据的空间分析一．学校选址一、数据1）L anduse(土地利用数据)2）d em（地面高程数据）3）r ec-sites（娱乐场所分布数据）4）s chool（现有学校分布数据）二、要求1）新学校选址需注意如下几点：A.新学校应位于地势较平坦处。
B.新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域。
C.新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好。
D.新学校应避开现有学校，合理分布。
2）各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和地势位置因素各占0.125.3）实现过程运用ArcGIS的扩展模块（Extension）中的空间分析（Spatial Analyst）部分功能，具体包括：坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。
4）给出适合新建学校的适宜地区图，并作简要分析。
三、操作步骤：1）运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，并激活，2）打开…\Ex1\school.mxd。
3）从DEM数据提取坡度数据集，同时进行相关环境设置，生成slope数据集。
4）从娱乐场所数据“rec-sites”提取娱乐场直线距离（栅格与最近源之间的欧氏距离）数据。
同时进行相关环境设置。
5）从现有学校位置数据“School”提取学校直线距离数据集。
同时进行相关环境设置。
6）重分类数据集A.重分类坡度数据集学校的位置在平坦地区比较有利。
因此，采用等间距分级把坡度分为10级。
平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值，陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据recalssslope。
B．重分类娱乐场直线距离数据集考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10；距离最远的地方赋值1。
得到娱乐场所适宜性图reclassdisr。
C．重分类现有学校直线距离数据集考虑到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10，距离最近的单元赋值1。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验二栅格数据的空间分析
一．学校选址
一、数据
1）L anduse(土地利用数据)
2）d em（地面高程数据）
3）r ec-sites（娱乐场所分布数据）
4）s chool（现有学校分布数据）
二、要求
1）新学校选址需注意如下几点：
A.新学校应位于地势较平坦处。
B.新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域。
C.新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好。
D.新学校应避开现有学校，合理分布。
2）各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和地势位置因素各占0.125.
3）实现过程运用ArcGIS的扩展模块（Extension）中的空间分析（Spatial Analyst）部分功能，具体包括：坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。
4）给出适合新建学校的适宜地区图，并作简要分析。
三、操作步骤：
1）运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，并激活，
2）打开…\Ex1\school.mxd。
3）从DEM数据提取坡度数据集，同时进行相关环境设置，生成slope数据集。
4）从娱乐场所数据“rec-sites”提取娱乐场直线距离（栅格与最近源之间的欧氏距离）数据。
同时进行相关环境设置。
5）从现有学校位置数据“School”提取学校直线距离数据集。
同时进行相关环境设置。
6）重分类数据集
A.重分类坡度数据集
学校的位置在平坦地区比较有利。
因此，采用等间距分级把坡度分为10
级。
平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值，陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据recalssslope。
B．重分类娱乐场直线距离数据集
考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10；距离最远的地方赋值1。
得到娱乐场所适宜性图reclassdisr。
C．重分类现有学校直线距离数据集
考虑到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10，距离最近的单元赋值1。
得到重分类学校距离图reclassdiss。
D．重分类土地利用数据集
在考察土地利用数据时，容易发现各种土地利用类型对学校适宜性也存在一定的影响。
7)适宜区分析。
最终适宜性数据集的加权计算公式为：
Suit(最终适宜性)=reclassdisr（娱乐场所）*0.5+reclassdiss（现有学校）*0.25+reclassland(土地利用数据)*0.125+reclassslope（坡度数据）*0.125
得到最终适宜性数据集Suit,并将大于8的区域提取出来，得到Suitsite，确定为最佳选址区域。
二寻找最佳路径
一、数据
dem(高程数据)、startPot（路径源点数据）、endPot（路径终点数据）、river(小流域数据)
二、要求
1、新建路径成本较少
2、新建路径为较短路径。
3、新建路径的选择应该避开主干河流，以减少成本。
4、新建路径的成本数据计算时，考虑到河流成本(reclass-river)是路径成本中较关键因素，先将坡度数据（reclass-slope）和起伏度数据（reclass-QFD）按照0.6：0.4权重合并，然后与河流成本作等权重的加和合并，公式描述如下：Cost=reclass-river+(reclass-slope*0.6+reclass-QFD*0.4)
5、寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS的空间分析(Spatial Analyst)中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成。
6、提交寻找到的最短路径路线图。
三、操作步骤：
1、创建成本数据集
A．坡度成本数据集
选择DEM数据层，单击Spatial Analyst下拉列表框，选择Surface Analysis 并单击slope,生成坡度数据集，记为Slope，同时设置空间分析环境。
选择Slope数据层实施重分类。
重分类的基本原则是：采用等间距分为10级，坡度最小一级赋值为1，最大一级赋值为10，得到坡度成本数据（reclass-slope）。
B．起伏度成本数据集
设置DEM数据层，选择邻域统计，生成起伏度数据层记为QFD，同时设置空间分析环境。
选择QFD数据层进行Reclassify，按10级等间距实施重分类，地形越起伏，级数赋值越高，最小一级赋值为1，最大一级赋值为10 。
C．河流成本数据集
选择River数据层，选择Reclassify命令，按照河流等级如下进行分类：4级为10；如此依次为8，5，2，1，生成河流成本（reclass-river）。
3、加权合并单因素成本数据，生成最终成本数据集
单击Spatial Analyst下拉箭头，选择Raster Calculator命令合并数据集，计算公式如下：
cost=reclass-river（重分类流域数据）+（reclass-slope（重分类坡度数据）*0.6+reclass-rough(重分类起伏度数据)*0.4）
得到最终成本数据集（cost）,其中浅色表示成本高的部分。
4、计算成本权重距离参数。
单击Spatial Analyst模块下拉箭头，选择Distance中的Cost Weighted,设置参数参照对话框，单击OK按钮。
生成成本距离图，其中浅色为源点；成本方向图，尖点为源点。
5、求取最短路径。
单击Spatial Analyst下拉框，选择Distance中的Shortest Path，生成最终的最短路径图。
三熊猫分布密度制图
一、数据
Xmpoint.shp
二、要求
1、熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，假设熊猫槽域半径为5公里。
2、虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有的空间控制面积。
假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是练习重点。
3、在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能和密度制图功能制作该地区熊猫分布密度图。
三、操作过程
1）加载数据...\Ex3\xmpoint.shp。
2）选择熊猫活动足迹数据图层，单击Spatial Analyst下拉箭头，单击Distance，单击Allocation，设置参数如下对话框，输出文件名记为FP。
单击OK，生成熊猫槽域范围图。
（其中白色区域没有熊猫出现）。
3） 选择FP 数据层，单击鼠标右键并选择Open Attribute Table 命令，打开
FP 属性表。
4）导出FP属性数据表，输出文件名FBtab.dbf。
5）选择熊猫活动足迹数据图层（XMPoint），进行熊猫采样数据与槽域范围数据的链接。
6）选择熊猫活动足迹数据图层（XMPoint）,打开XMPoint属性表；
由于在实验室没有做完，所以以下步骤用ArcGis9.3完成
7）单击属性表中的CaoYuArea字段名，选择Field Calculator; 500为生成FB数据层时设置的栅格大小。
8）选择熊猫活动足迹数据图层（XMPoint）,选择单击属性表中的XMPoint.Power字段名，选择Field Calculator；计算每个采样点的权重值，作为计算密度的样本值。
9）单击Spatial Analyst模块的下拉箭头，选择Density…,提取密度。
10）上述密度以平方米为面积单位，数据值太小。
将面积单位换算为10平方公里。
结果如图所示。
四、实验总结
本次实验主要是栅格数据的空间分析，基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础，也是ArcGIS空间分析模块（Spatial Analyst）的核心内容，以多种方式进行分析操作，包括距离制图、密度制图、表面生成、表面分析、统计分析、重分类、栅格计算等等。
需要注意的问题有：在进行分析之前，要注意空间分析环境的设置，由于学校选址和公路选址，在别的实验课上已经做过，所以实验过程中没有遇到什么问题。