GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
GIS实验报告(正式版)
实验报告2016 至2017 学年第 1 学期课程名称：地理信息系统院（系）: 地理与城乡规划学院专业：地理科学班级：地理141学号：20140203050126学生姓名：王兴永2016年12 月12日兰州城市学院实验报告院系：地理与城乡规划学院一、实验目的和要求ArcGIS软件的认识及简单的运用；二、实验内容对甘肃地图栅格数据进行转换，并对图层进行要素创建；三、实验数据及环境甘肃省行政区纸质扫描图、ArcMap软件四、操作方法与实验步骤1、新建数据打开ArcCatalog，新建“个人地理数据库.mdb”，在该数据库下新建“要素类”，包括点要素县和市、线要素道路以及多边形要素行政区。
2、添加甘肃省行政区纸质扫描图，打开“编辑器”，点击“创建要素”对话框，对行政区进行要素创建，点击编辑器工具条中的“裁剪面工具”按钮，围绕甘肃省省界线进行裁剪，双击完成裁剪操作，如图1.3、打开行政区的属性对话框，在“显示”选项卡中将透明度调整为50%，按上一步的操作，将甘肃省的市级甚至县级行政区裁剪出来，双击完成操作。
4、打开图层县的属性表，新建字段“县”；对图层县进行创建要素，参照纸质扫描图层，每编辑一个点就在属性表的新字段中做出标记，直至编辑完所有的县。
5、仿照上一步，对市进行相同的编辑操作。
6、对图层县、图层市的样式以及系统符号进行适当的调整；打开图层行政区的属性对话框，在“符号系统”中选择“唯一值”，选择任意字段，调整色带，添加所有值，应用关闭。
五、实验成果及分析实验分析：通过这次实验的学习，我可以灵活应用一些简单的画线、画图等工具，此外还知道一些窗口中基本的面板的位置和如何打开这些面板。
如何搜素这些面板，在这过程中我不但找到了我熟悉的面板而且更加熟悉了菜单栏中其他命令的位置，这对于以后其他命令的应用具有很大的帮助。
在本次应用ARCMAP软件将地图数据矢量化的过程中学习到如何添加点要素、线要素、面要素，将数据甘肃地图中省际矢量化、县际矢量化、国道矢量化、铁路矢量化、市、县进行矢量化。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较引言概述：在地理信息系统（GIS）中，栅格数据结构和矢量数据结构是两种常见的数据表示方式。
栅格数据结构将地图分割成规则的像素网格，每一个像素包含特定的属性信息；而矢量数据结构则是通过点、线、面等几何要素来描述地图特征。
本文将从数据表示方式、数据存储方式、数据处理方式、数据精度和应用领域等方面对栅格数据结构与矢量数据结构进行比较。
一、数据表示方式1.1 栅格数据结构：将地图分割成规则的像素网格，每一个像素代表一个地理位置，包含特定属性信息。
1.2 矢量数据结构：通过点、线、面等几何要素来描述地图特征，如点表示一个地理位置，线表示道路或者河流，面表示湖泊或者森林等。
二、数据存储方式2.1 栅格数据结构：数据以二维数组的形式存储，每一个像素的属性信息存储在数组中的对应位置。
2.2 矢量数据结构：数据以几何要素和属性表的形式存储，几何要素描述地物的空间位置，属性表存储地物的属性信息。
三、数据处理方式3.1 栅格数据结构：适合进行表面分析和遥感影像处理，如地形分析、土地利用分类等。
3.2 矢量数据结构：适合进行空间分析和地理网络分析，如路径规划、地理空间查询等。
四、数据精度4.1 栅格数据结构：数据精度受像素大小限制，像素越小，地图表现越精细，但文件大小也会增加。
4.2 矢量数据结构：数据精度受几何要素的精度限制，几何要素越复杂，地图表现越精细，但数据处理和存储的复杂度也会增加。
五、应用领域5.1 栅格数据结构：适合于遥感、气象、环境等领域的数据处理和分析，如卫星影像处理、气候摹拟等。
5.2 矢量数据结构：适合于城市规划、土地管理、导航等领域的空间分析和决策支持，如城市规划、土地利用规划等。
综上所述，栅格数据结构和矢量数据结构各有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的数据表示方式。
栅格数据结构适合处理连续性数据和遥感影像，而矢量数据结构适合处理离散性数据和空间分析。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型，它们在数据存储、数据结构、数据分析和数据可视化等方面存在着一些差异。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，并详细介绍它们的特点和应用。
一、栅格数据栅格数据是由一系列像素组成的网格，每个像素都有一个特定的数值或属性。
栅格数据以网格的形式表示地理空间，每个像素都有其自身的坐标和数值。
栅格数据通常用于表示连续变量，如高程、温度、降水量等。
栅格数据的特点如下：1. 数据结构：栅格数据以二维或三维网格的形式存储，每个像素都有一个固定的大小和位置。
栅格数据可以表示离散或连续的现象。
2. 数据精度：栅格数据的精度取决于像素的大小，像素越小，数据精度越高。
但是，较高的数据精度会导致数据量增加。
3. 数据存储：栅格数据以像素的形式存储，每个像素都包含一个数值或属性。
栅格数据通常以图像文件的形式存储，如TIFF、JPEG等。
4. 数据分析：栅格数据适用于一些基于像素的分析方法，如栅格计算、栅格统计、栅格代数等。
栅格数据的分析速度相对较快。
5. 数据可视化：栅格数据可以通过颜色映射来进行可视化，不同的数值或属性可以用不同的颜色来表示。
栅格数据的可视化效果较为直观。
栅格数据在地形分析、遥感影像处理、环境模拟等领域有着广泛的应用。
例如，在地形分析中，栅格数据可以用于生成高程模型、坡度分析、流域提取等；在遥感影像处理中，栅格数据可以用于图像分类、变化检测等。
二、矢量数据矢量数据是由一系列点、线、面等几何要素构成的，每个要素都有一组坐标来表示其位置。
矢量数据以几何对象的形式表示地理空间，每个要素都有其自身的属性信息。
矢量数据通常用于表示离散变量，如建筑物、道路、河流等。
矢量数据的特点如下：1. 数据结构：矢量数据以点、线、面等几何要素的形式存储，每个要素都有一组坐标来表示其位置。
矢量数据可以表示离散的现象。
2. 数据精度：矢量数据的精度取决于坐标的精度，坐标越精确，数据精度越高。
实验4-1 GIS空间分析(空间分析基本操作)
实验4-1、空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、 栅格重分类(Raster Reclassify)、 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、 面积制表（Tabulate Area）、 分区统计(Zonal Statistic)、 缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、 栅格单元统计（Cell Statistic）、 邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
它们在数据表示、数据结构、数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。
本文将详细介绍栅格数据和矢量数据的比较。
一、栅格数据栅格数据是由一个规则的网格或像元组成的数据模型。
每个像元代表一个地理区域的特定属性值，例如高程、温度、植被类型等。
栅格数据以像元为单位进行存储和处理，像元之间的相对位置和属性值决定了地理空间的特征。
1. 数据表示：栅格数据使用像元矩阵来表示地理现象。
每个像元都有一个固定的大小和位置，类似于像素。
栅格数据可以分为不同的图层，每个图层代表一个特定的属性。
2. 数据结构：栅格数据采用二维数组的结构，每个像元都有一个唯一的行列索引。
这种结构使得栅格数据在存储和处理时具有较高的效率，尤其适用于大规模的空间数据。
3. 空间分辨率：栅格数据具有固定的空间分辨率，即像元的大小。
较小的像元可以提供更精细的空间描述，但也会增加数据量和计算复杂度。
4. 数据分析：栅格数据在地理分析中具有一定的优势。
通过栅格数据，可以进行地形分析、遥感影像处理、地貌模拟等操作。
栅格数据还可以进行一些基于像元值的统计分析，如均值、方差等。
二、矢量数据矢量数据是由点、线和面等几何要素组成的数据模型。
每个要素都有自己的几何形状和属性信息。
矢量数据以要素为单位进行存储和处理，要素之间的空间关系和属性值决定了地理空间的特征。
1. 数据表示：矢量数据使用几何要素和属性表来表示地理现象。
几何要素可以是点、线、面等，属性表包含了与几何要素相关的属性信息。
2. 数据结构：矢量数据采用拓扑结构来表示要素之间的空间关系。
拓扑结构包括节点、边和面等，可以准确描述要素之间的邻接、相交等关系。
3. 空间精度：矢量数据具有较高的空间精度，可以准确表示地理现象的几何形状和位置关系。
矢量数据可以进行精确的空间分析和拓扑操作。
4. 数据分析：矢量数据在地理分析中具有一定的优势。
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验在当今数字化和信息化的时代，地理信息系统（GIS）已成为处理和分析地理数据的重要工具。
GIS 中的数据主要分为矢量数据和栅格数据两种类型，对这两种数据的分析是 GIS 应用的核心内容。
为了更深入地理解和掌握 GIS 矢量数据和栅格数据的分析方法，我们进行了一系列实验。
首先，让我们来了解一下什么是矢量数据和栅格数据。
矢量数据是通过点、线、面等几何图形来表示地理实体的位置和形状，具有精度高、数据量小、便于编辑和分析等优点。
比如，道路、河流、行政区划等都可以用矢量数据来表示。
而栅格数据则是将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元赋予一个值来表示相应的地理属性，常见的如卫星影像、数字高程模型等。
在实验中，我们首先获取了一组矢量数据和栅格数据。
对于矢量数据，我们拿到的是一个城市的道路网络和建筑物分布数据。
通过 GIS软件，我们可以清晰地看到道路的线条和建筑物的多边形轮廓。
而栅格数据则是该城市的卫星影像图，不同的颜色和灰度值代表了不同的地表覆盖类型。
接下来，我们开始进行矢量数据分析。
其中一个重要的操作是缓冲区分析。
比如，我们以城市的主要道路为对象，设定一定的缓冲距离，从而得到道路两侧一定范围内的区域。
这对于规划城市的商业区、绿化带等具有重要的参考意义。
另外，叠加分析也是矢量数据分析中常用的方法。
我们将建筑物分布数据与土地利用数据进行叠加，就可以了解哪些建筑物位于哪种土地利用类型上，有助于城市土地的合理规划和利用。
在栅格数据分析方面，我们首先进行了重分类操作。
根据卫星影像图中像素值的范围，将其重新划分为不同的类别，比如将植被覆盖区域、水体、建设用地等区分开来。
然后，我们进行了地形分析，通过数字高程模型计算出坡度、坡向等地形参数。
这对于农业规划、水利工程建设等有着重要的指导作用。
在实验过程中，我们也遇到了一些问题和挑战。
比如，矢量数据和栅格数据的精度不一致可能会导致分析结果的误差。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方法。
它们各自具有一些优势和劣势，本文将对这两种数据结构进行比较，并分析它们在不同应用场景下的适用性。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据划分为规则的网格单元，每个单元都有一个固定的大小和位置。
栅格数据结构适用于描述连续的地理现象，如高程、温度、降雨量等。
栅格数据结构的特点如下：1. 数据模型：栅格数据结构使用二维数组来存储数据，每个数组元素代表一个网格单元，可以表示某一属性的值或者某一类别。
2. 数据精度：栅格数据结构的精度由网格单元的大小决定，网格单元越小，精度越高。
3. 数据拓扑关系：栅格数据结构中的单元之间没有明确的拓扑关系，只能通过相邻单元的位置关系来推断。
4. 数据处理：栅格数据结构适合进行数值计算和空间分析，如地形分析、遥感影像处理等。
栅格数据结构的优点在于能够准确表示连续的地理现象，并且适合进行数值计算和分析。
然而，由于栅格数据结构采用固定大小的网格单元，对于复杂的地理现象，需要更小的网格单元来提高精度，这会导致数据量的急剧增加，不利于存储和处理。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为离散的点、线和面等几何要素的集合。
矢量数据结构适用于描述离散的地理现象，如建筑物、道路、河流等。
矢量数据结构的特点如下：1. 数据模型：矢量数据结构使用点、线和面等几何要素来表示地理现象，每个要素都有自己的属性信息。
2. 数据精度：矢量数据结构的精度由要素的数量和形状复杂度决定，可以根据需要进行精细化的编辑和绘制。
3. 数据拓扑关系：矢量数据结构中的要素之间存在明确的拓扑关系，可以进行拓扑分析和空间关系运算。
4. 数据处理：矢量数据结构适合进行空间查询和空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
矢量数据结构的优点在于能够准确表示离散的地理现象，并且可以进行精细化的编辑和绘制。
然而，由于矢量数据结构需要存储大量的几何要素和属性信息，对于大规模的地理数据，存储和处理的效率相对较低。
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
4)将输出要素类命名为Sites.Shp，并单击用于输入表达式的SQL，输入表达式。
11)启动 ArcMap添加Emidalat,至图层，图层重命名为TASK1&3打开AtcToolbox右击Arctoolbox，选择Evironment,设定第十二章数据为当前和过期工作空间。。双击Spatial Amalyst Tools/Math工具及下的TIMEs，在出现的对话框中，选择Emidalat,为
自然距离量测运算
距离可以表达为自然距离和耗费距离。
自然距离量测运算是计算与源像元的直线距离。
配置与方向
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它最近的源像元的方向值。
其他的栅格数据运算
1.栅格数据管理的操作包括剪取（Clip）和镶嵌（Mosaic）。
2.栅格数据提取是指从一个现有栅格提取数据生成一个新的栅格。提取栅格数据的工具可以是一个数据集、图形对象或查询表达式。
3)同时还有局域运算，用Combine进行的局域运算，邻域运算，分区运算，数据查询中的自然距离量测运算，栅格数据的提取操作等。
2、实验材料及相关设备：
1)安装有ArcmapArccatalog软件的Windows7电脑一台，
2)数据来源：《地理信息系统导论》配套光盘中的GIS文件中的datesets_v7中的第十一章和十二章
3.栅格数据的综合归纳包括聚合（Aggregate）和区组（Regiongroup）。
arcgis栅格数据空间分析实验报告
实验五栅格数据的空间分析一、实验目的理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。
二、实验内容根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。
三、实验原理与方法实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。
常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。
四、实验步骤⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对行政区划数据中的多边形取消颜色填充页脚内容1⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字rain，像元大小设置为10000页脚内容2点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial an interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小10000点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interp raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容3求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容4⑷采用样条差值点击spatial analyst→interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial an interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interp raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容5求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类⑸采用页脚内容6点击spatial analyst→interpolate to raster→kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate →kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容7求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容8结果为三次插值求平均，分为4类制作降水量分布图，添加图名，图框，指北针，图例，比例尺页脚内容9五、实验总结1、栅格数据空间分析可以运用到哪些领域？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GIS空间分析模块（Spatial Analyst）的核心内容。
GIS矢量与栅格数据模型实验资料
4)单击ArcToolbox Window打开ArcToolbox窗口，用Conversion Tools/To Shapefile工具集的Feature Class to Shapefile（multiple）工具，可将coverage转换成shapefile。
二、创建文件geodatabase、要素数据和要素类
所需数据：elevzone.shp和stream.shp，两个具有相同坐标系和范围的shappefiles文件
1)右击chap3，单击NEW，选择File Geodatabase。命名为Task2.gdb。
2)创建一个新的要素数据集。
3)右击Area 1，单击Import，选择Feature Class(multiple)。选择elevzone.shp和stream.shp作为输入要素，输出geodatabase的路径为Area 1。
a)右击land polygon，单击Export，选择To Shapefile（single）。在其后的对话框中，将chap3设定为输出路径，输入land_polygon作为输出要素类的文件名。
5)查看land_polygon的属性表。其中包含General、XY坐标系、Fields和Indexes等，Fields栏显示shapefile中的字段和属性，Indexes栏显示shapefile的空间索引，可提高数据显示和查询的速度。
数字高程模型（DEMs）
数字高程模型（DEM）由一组有序的空间高程数据组成。
图形文件
许多流行的图形文件为栅格格式，如TIFF（标记图像文件格式）、GeoTIFF（是TIFF格式的具有地理坐标参照的版本）、GIF（图形交换格式）和JPEG（联合图像专家组）。
如何进行矢量数据与栅格数据的转换与分析
如何进行矢量数据与栅格数据的转换与分析简介：矢量数据与栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。
矢量数据以点、线、面等几何对象表示，适用于表示位置、形状等属性；而栅格数据使用像元表示，适用于表示图像、高程等连续值数据。
本文将探讨如何进行矢量数据与栅格数据的转换与分析，帮助读者更好地利用这两种数据类型进行空间数据分析。
一、矢量数据转换为栅格数据矢量数据转为栅格数据的过程称为矢量栅格化。
这一过程常用于将矢量数据转换为栅格模型，以便进行栅格分析和空间建模。
1. 数据准备首先，需要准备好待转换的矢量数据，例如地图、线路等。
确保矢量数据的质量和准确性。
2. 分析需求根据实际需求，确定矢量数据到栅格数据的转换方式。
一般有多种转换方法可选，如最近邻法、双线性插值法等。
3. 转换参数设置根据转换方法，设置相应的转换参数。
例如，最近邻法中需要设置像元大小、转换单位等。
4. 执行转换使用专业的地理信息软件，将矢量数据导入其中，并选择相应的转换功能执行转换操作。
等待转换完成。
5. 结果验证与修正得到栅格数据后，进行结果验证。
查看转换后的栅格数据是否符合预期结果，若不符合，可对转换参数进行修正并重新执行转换。
二、栅格数据转换为矢量数据栅格数据转换为矢量数据的过程称为栅格矢量化。
这一过程常用于从栅格数据中提取特定特征或进行空间分析。
1. 数据准备首先，需要准备好待转换的栅格数据，例如遥感图像、DEM数据等。
2. 分析需求根据实际需求，确定栅格数据到矢量数据的转换方式。
例如，要从栅格数据中提取特定类型的物体边界，则可以使用边界提取算法。
3. 转换参数设置根据转换方法，设置相应的转换参数。
例如，边界提取算法中需要设置边界检测的阈值。
4. 执行转换使用专业的地理信息软件，将栅格数据导入其中，并选择相应的转换功能执行转换操作。
等待转换完成。
5. 结果验证与修正得到矢量数据后，进行结果验证。
查看转换后的矢量数据是否符合预期结果，若不符合，可对转换参数进行修正并重新执行转换。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较引言概述：栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方式。
栅格数据结构将地理空间划分为规则的网格，每一个网格单元都有一个数值或者属性值，适合于描述连续的现象。
矢量数据结构则以点、线、面等几何要素来表示地理空间，适合于描述离散的现象。
本文将从数据结构、数据存储、数据处理、数据精度和应用场景五个方面对栅格数据结构与矢量数据结构进行比较。
一、数据结构1.1 栅格数据结构栅格数据结构采用二维数组的方式存储地理空间信息，每一个网格单元都有一个固定的位置和数值。
通过网格单元之间的相对位置关系，可以描述地理现象的空间分布情况。
1.2 矢量数据结构矢量数据结构以点、线、面等几何要素来表示地理空间，每一个要素都有自己的几何形状和属性信息。
通过要素之间的拓扑关系，可以描述地理现象的空间关联性。
二、数据存储2.1 栅格数据结构栅格数据结构以二维数组的形式存储，每一个网格单元都占领一个数组元素。
这种存储方式对于大规模的栅格数据处理效率较高，但会占用较大的存储空间。
2.2 矢量数据结构矢量数据结构以要素集合的形式存储，每一个要素都包含几何形状和属性信息。
这种存储方式相对灵便，可以根据需要灵便添加或者删除要素，但对于大规模的矢量数据处理效率较低。
三、数据处理3.1 栅格数据结构栅格数据结构适合于描述连续的现象，如地形高程、气象数据等。
在栅格数据上进行空间分析和模型计算相对简单，但对于离散的现象处理效果较差。
3.2 矢量数据结构矢量数据结构适合于描述离散的现象，如道路、建造物等。
矢量数据可以进行拓扑分析和网络分析，对于空间关联性的处理效果较好，但对于连续现象的处理较为复杂。
四、数据精度4.1 栅格数据结构栅格数据结构的精度受网格单元大小的影响，网格单元越小，数据精度越高。
但由于栅格数据是离散的，无法彻底准确地表示地理现象的变化情况。
4.2 矢量数据结构矢量数据结构的精度受几何要素的复杂程度和坐标精度的影响，可以较准确地表示地理现象的形态和位置关系。
如何运用测绘技术进行矢量地图与栅格数据的融合与处理的技巧与经验分享
如何运用测绘技术进行矢量地图与栅格数据的融合与处理的技巧与经验分享测绘技术的发展使得矢量地图和栅格数据成为现代地理信息系统（GIS）中的常见形式。
矢量地图是使用点、线、面等几何要素来表示地理现象的一种方式，而栅格数据则是使用像素网格来表示地理现象。
融合矢量地图和栅格数据可以为地理分析和决策提供更全面和准确的信息。
然而，要实现这种融合并处理这些数据，需要一些技巧和经验。
本文将分享一些关于如何运用测绘技术进行矢量地图与栅格数据的融合与处理的技巧与经验。
首先，对于矢量地图和栅格数据的融合，最重要的一点是确保数据的空间参考一致。
不同的矢量地图和栅格数据可能使用不同的坐标系统或投影方式，因此在融合之前，首先需要对这些数据进行空间参考的转换，使得它们具有一致的坐标系统和投影方式。
这样可以确保在后续的分析和处理过程中，数据能够准确地对应和叠加。
在融合之后，就需要考虑如何处理这些数据。
在进行地理分析时，可以利用矢量地图的几何信息来推断栅格数据中未观测到的地理现象。
例如，可以使用矢量地图中的道路数据，结合栅格数据中的其他属性信息，来推断道路的通行情况或交通压力。
这样可以获得更全面和准确的地理信息。
此外，在处理融合后的数据时，还可以采用空间插值或反演技术来填补栅格数据中的空白或缺失值。
空间插值是一种根据已知点周围的观测数据来估计未观测点的值的方法。
例如，在栅格数据中，可能存在某些像素缺失了高度信息，可以利用周围像素的高度信息通过插值方法来填补这些缺失值。
此外，反演技术可以根据已知的边界条件和约束条件，通过数值计算的方式来估计未知的地理现象。
这些技术可以帮助我们更好地理解和利用融合后的数据。
在实际应用中，还可以利用可视化技术来展示和分析融合后的数据。
可视化技术可以将抽象的数据转化为具象的图形展示，帮助我们更直观地理解数据的内在关系和空间分布。
例如，可以利用颜色渐变来表示地形高低，利用线宽来表示道路交通量大小，通过这些可视化方式可以更好地展示和分析数据。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较概述：栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
栅格数据使用像素网格来表示地理现象，而矢量数据则使用点、线、面等几何要素来表示。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，包括数据结构、数据存储、数据分析和数据应用等方面。
一、数据结构：1. 栅格数据：栅格数据由像素网格组成，每一个像素代表一个地理单元，如一个区域的温度、降雨量等。
栅格数据的结构简单，易于理解和处理。
2. 矢量数据：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，每一个要素都有属性信息，如道路数据中的道路名称、长度等。
矢量数据的结构更加复杂，需要存储几何信息和属性信息。
二、数据存储：1. 栅格数据：栅格数据以像素为单位进行存储，每一个像素的值存储在一个矩阵中。
栅格数据的存储方式简单，适合存储大量的连续数据，如遥感影像数据。
2. 矢量数据：矢量数据以要素为单位进行存储，每一个要素的几何信息和属性信息存储在不同的表中。
矢量数据的存储方式相对复杂，但可以更好地表示地理要素之间的拓扑关系。
三、数据分析：1. 栅格数据：栅格数据在空间分析方面具有优势，可以进行栅格代数运算、遥感分类、地形分析等。
栅格数据适合于连续型数据的分析，如地形高度、气温分布等。
2. 矢量数据：矢量数据在拓扑分析方面具有优势，可以进行空间查询、缓冲区分析、网络分析等。
矢量数据适合于离散型数据的分析，如道路网络、地理边界等。
四、数据应用：1. 栅格数据：栅格数据在地理可视化方面具有优势，可以直接生成图象，如遥感影像、地形图等。
栅格数据适合于需要展示地理现象的应用，如环境监测、土地利用规划等。
2. 矢量数据：矢量数据在地理编辑方面具有优势，可以进行几何编辑、属性编辑等操作。
矢量数据适合于需要编辑和更新地理要素的应用，如地理信息更新、地理数据库管理等。
总结：栅格数据和矢量数据在GIS中各有优势，选择使用哪种数据模型取决于具体的应用需求。
栅格数据适合于连续型数据的分析和地理可视化，而矢量数据适合于离散型数据的分析和地理编辑。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。
它们在数据存储、数据表示、数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，以便更好地理解它们的区别和优劣势。
一、数据存储方式栅格数据是以像素为基本单元进行存储的，每一个像素都有一个固定的位置和数值。
栅格数据通常以二维数组的形式存储，每一个像素的数值代表了某种属性或者现象的值，例如高程、温度等。
栅格数据的存储方式类似于图片，可以使用常见的图片格式如TIFF、JPEG等进行存储。
矢量数据则是以几何对象（如点、线、面）和属性数据的形式存储的。
矢量数据使用坐标来表示几何对象的位置，而属性数据则描述了几何对象的特征。
矢量数据通常以矢量文件格式（如Shapefile、GeoJSON等）进行存储。
二、数据表示方式栅格数据以像素的形式表示地理现象，每一个像素的数值代表了该位置上的属性值。
栅格数据适合于连续型数据，如遥感影像、数字高程模型等。
栅格数据的分辨率决定了数据的精度，分辨率越高，数据表示越精细，但数据量也会增加。
矢量数据则以几何对象的形式表示地理现象，每一个几何对象都有自己的位置和属性。
矢量数据适合于离散型数据，如地图要素、行政区划等。
矢量数据可以精确地表示地理要素之间的拓扑关系，如点与点之间的距离、线与线之间的相交关系等。
三、数据分析能力栅格数据在某些方面具有较强的数据分析能力。
由于栅格数据以像素为单位，可以进行像元级别的分析，如栅格代数运算、栅格重分类、栅格叠加等。
栅格数据还可以进行基于像素的统计分析，如栅格聚类、栅格插值等。
此外，栅格数据适合于基于栅格的模型分析，如水文模型、生态模型等。
矢量数据则在拓扑关系和空间分析方面具有优势。
矢量数据可以进行空间查询和空间关系分析，如点在面内的查询、线与面的相交分析等。
矢量数据还可以进行缓冲区分析、网络分析等复杂的空间分析操作。
矢量数据适合于基于几何对象的模型分析，如路径分析、设施选址等。
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。
如何使用GIS矢量化和栅格化数据
如何使用GIS矢量化和栅格化数据GIS（地理信息系统）矢量化和栅格化是将现实世界中的地理数据转换为计算机可识别和处理的格式的过程。
这些数据转换方法在GIS应用中广泛使用，以便进行地图制作、空间分析和决策支持等任务。
以下是如何使用GIS矢量化和栅格化数据的基本步骤和注意事项。
1.矢量化数据：矢量化是将现实世界中的点、线和面等地理要素转换为计算机可识别的矢量数据格式。
以下是使用GIS进行矢量化数据的基本步骤：-导入原始数据：使用GIS软件导入原始数据，并将其显示在地图界面上。
-创建要素对象：在GIS软件中选择适当的工具创建点、线或面要素对象。
-绘制要素：使用鼠标或数值输入等方式，在地图界面上绘制要素对象，并进行精确的位置和形状调整。
-属性数据添加：为每个要素对象添加适当的属性数据，例如名称、类型、面积等。
- 数据保存和输出：将矢量化的数据保存为常见的格式，如Shapefile或Geodatabase文件，以备将来使用。
在使用矢量化数据时，需要注意以下事项：-数据准确性：尽可能确保绘制的要素对象与原始数据一致，避免误差和失真。
-数据拓扑：保证要素对象之间的拓扑关系正确，例如点是否在线上或线是否相连。
-数据一致性：统一要素对象的属性命名和数据类型，以便于后续分析和查询。
-数据更新：如有需要，及时更新和管理矢量化数据，以保持其有效性和实用性。
2.栅格化数据：栅格化是将现实世界中的连续地理表面转换为离散的栅格数据格式。
以下是使用GIS进行栅格化数据的基本步骤：-导入原始数据：使用GIS软件导入原始数据，并将其显示在地图界面上。
-确定栅格设置：选择适当的栅格分辨率、单位和坐标系统等设置，以便于后续分析和处理。
-栅格化操作：使用GIS软件的栅格化工具将连续地理表面数据转换为离散的栅格数据。
-数据分类和处理：根据需要，可以对栅格数据进行分类、重分类、插值和滤波等处理操作。
- 数据保存和输出：将栅格化的数据保存为常见的格式，如GeoTIFF 或GRID文件，以备将来使用。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中两种常见的数据表达方式。
它们在数据结构、数据存储、数据处理和数据分析等方面存在着一些差异。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，并详细介绍它们的特点和适合场景。
一、栅格数据栅格数据是由等大小的像元（像素）组成的二维矩阵，每一个像元包含一个数值或者一组数值。
栅格数据以栅格形式存储，每一个像元都有固定的位置和数值。
栅格数据通常用于描述连续变化的现象，如地形高度、气象数据等。
1. 特点：- 数据结构简单：栅格数据由等大小的像元组成，每一个像元都有固定的位置和数值，因此数据结构相对简单。
- 存储方式高效：栅格数据以矩阵形式存储，可以使用压缩算法进行存储，节省存储空间。
- 数据处理方便：栅格数据可以进行简单的代数运算，如加减乘除等，方便进行数据处理和分析。
- 空间分析能力强：栅格数据可以进行空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
2. 适合场景：- 地形分析：栅格数据可以用于描述地形高度、坡度、坡向等地形特征，适合于地形分析和地形建模。
- 气象预测：栅格数据可以用于存储气象数据，如温度、降水量、风速等，适合于气象预测温和候摹拟。
- 遥感影像：栅格数据可以用于存储遥感影像数据，如卫星影像、航空影像等，适合于遥感影像处理和分析。
二、矢量数据矢量数据是由点、线、面等几何要素和属性数据组成的地理实体表示方式。
矢量数据以几何要素和属性数据的形式存储，每一个几何要素都有一定的位置和形状信息，同时还包含与之相关的属性数据。
矢量数据通常用于描述离散的现象，如道路、河流、行政区划等。
1. 特点：- 数据结构复杂：矢量数据由几何要素和属性数据组成，数据结构相对复杂，需要存储几何要素的坐标信息和属性数据。
- 精确度高：矢量数据可以精确表示地理实体的形状和位置，适合于需要高精度表示的数据。
- 数据处理灵便：矢量数据可以进行空间分析和属性分析，如缓冲区分析、叠加分析、属性查询等。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示和分析方法。
栅格数据结构将地理空间数据表示为规则网格，而矢量数据结构则是通过节点和线来描述地理空间现象。
下面将从数据结构、数据存储、数据处理和应用等方面对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较。
1.数据结构:栅格数据结构由行、列和像元组成，像元内存储着地理属性值。
它是基于图像处理技术发展起来的，适用于连续数据的表示，如DEM（数字高程模型）。
矢量数据结构则是由点、线和面等基本几何要素构成，每个要素都有自己的属性信息。
它更适用于离散的、分散的要素和拓扑关系的表示，如道路、河流等。
2.数据存储:栅格数据结构将地理空间数据存储为像素网格的形式。
像素的大小和分辨率会对数据精度产生影响。
栅格数据使用二维数组进行存储，方便计算和处理。
矢量数据则使用节点、线和面等对象进行存储，通过拓扑关系的定义来表示地理现象。
3.数据处理:栅格数据结构在空间分析方面具有优势，特别适合对连续数据和变化分析。
它可以进行栅格代数、局部运算和全局运算等处理。
栅格数据结构可以进行图像处理和遥感分析等，但在保留精细几何结构和拓扑关系方面较矢量数据结构差。
矢量数据结构具有更好的拓扑一致性和几何精度，适用于处理离散和拓扑关系复杂的数据。
它可以进行空间查询、拓扑分析和网络分析等操作。
4.数据应用:栅格数据结构主要应用于基于像元的遥感影像分析、环境模拟和可视化等。
由于其简单且容易理解，栅格数据结构也常用于确定分析。
矢量数据结构适用于具有精细空间参照信息和拓扑关系的地理实体，如地图制图、土地管理和交通规划等领域。
综上所述，栅格数据结构和矢量数据结构各有其优势和应用场景。
栅格数据结构适合处理连续数据和变化分析，而矢量数据结构适合处理离散数据和拓扑关系复杂的数据。
在GIS应用中，根据具体的分析需求和数据特点选择适当的数据结构，可以提高数据处理的效率和准确性。
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栅格数据分析
10)启动arccatalog,,连接到Chap12数据库，在目录树中，从的快捷菜单中选择properties,raster?dataset?properties对话显示出emidalat属性有186列，214行，像元大小为30m，
距离可以表达为自然距离和耗费距离。
自然距离量测运算是计算与源像元的直线距离。
配置与方向
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它最近的源像元的方向值。
其他的栅格数据运算
1.栅格数据管理的操作包括剪取（Clip）和镶嵌（Mosaic）。
2.栅格数据提取是指从一个现有栅格提取数据生成一个新的栅格。提取栅格数据的工具可以是一个数据集、图形对象或查询表达式。
14)双击Spatial Amalyst Tools/local工具集中的combine工具 ，在出现的对话框中，选择slope_gdAndaspect_gdAnd作为输出栅格输入slp_asp为输出栅格，单击ok，运行操作，Slp_asp显示出对输入值的每个独特组合独有一个独特输出值，打开其属性表查看独特组合及其计数，
3)右击Deer_Edge并打开属性表，
4计算整体和局部G统计量
1)在Arcmap中插入新的数据帧，重命名为Tsk4，添加Adabg00.Shp，
2)右击Adabg00，并选择Properties，在Symbology栏中，选择Quantities/GraduatedColors来显示Latino字段值，
2、实验材料及相关设备：
1)安装有ArcmapArccatalog软件的Windows7电脑一台，
2)数据来源：《地理信息系统导论》配套光盘中的GIS文件中的datesets_v7中的第十一章和十二章
3)数据Landuse，Soil,和Sewers的Shp文件，
4)记录有博伊西国家森林19086一1996年的森林火情况的Boise_Fire文件，1986年的林火记录Fire1986,Fire1992等，Deer.Shp,Edge.Shp,Adabg00.Shp
矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。
分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。
拓扑关系是一些矢量数据分析（如建立缓冲区和叠置分析）的一个因素。
基于邻近（Proximity）概念，建立缓冲区可把地图分为两个区域：一个区域位于所选地图要素的指定距离之内，另一个区域在指定距离之外。
4)从Geoprocessing菜单选择Result，在Current Session下，扩展High/LowClustering，然后双击HTML Report File
5)双击SpatialStatistics Tools/MapingClusters工具，选择Latino为输入字段，输入Local_G.Shp作为输出要素类，
12)输入栅格或常量值为1，；输入3。28为输入栅格或常量值为2，在当前工作空间保存输出栅格为Emidaft。除了用ft度量单位外，Emidalat,和Emidaft是一样的，单击ok。
13)在arcmap的insert中选择Data Frame .并重命名为Task2把slope_gd和aspect_gd添加到其中
5)打开Sites属性表，把Sites.Shp转换为Geodatabase要素类，
6)字段类型，输入11为字段精度，3为字段尺度，单击Ok。以同样的方法，将Leng为新字段添加到中。
7)在Sites属性表中，右击Shape_Area并选择Caculate Geometry。在对话框，选中Area为性质，平方米为单位，单击Ok。
11)启动ArcMap添加Emidalat,至图层，图层重命名为TASK1&3打开AtcToolbox右击Arctoolbox，选择Evironment,设定第十二章数据为当前和过期工作空间。。双击Spatial Amalyst Tools/Math工具及下的TIMEs，在出现的对话框中，选择Emidalat,为
实验类型：■验证实验□综合实验□
1、实验目的和要求：
1)了解使用矢量数据分析，栅格数据分析的基本工具。包括建立Buffer、Overlay，Select和Clip等。
2)用Calculate Geometry计算面积和周长。以及多组多边形的地图叠置操作，点线距离测量的两种方法，和空间自相关等。
3)同时还有局域运算，用Combine进行的局域运算，邻域运算，分区运算，数据查询中的自然距离量测运算，栅格数据的提取操作等。
（要求：详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体实施步骤和实验结果。纸张不够可以自行添加。）
1)启示Arccatalog,连接到Chap11数据库。启动Arcmap,添加Sewers.Shp，.Shp，Soil.Shp,到图层中，将图层改名为Task1,
2)首先建立的缓冲区。单击并打开Arctoolbox窗口。从快捷菜单中设置Environments，将数据库Chap11设置为当前工作空间，。在工具箱Analysistools/Proximity内双击Buffer工具。再出现的Buffer对话框中，选择Sewers为输入要素，.Shp作为输出要素集，输入300米作为距离，选择All为Dissolved Type，打开的Sewerbuf属性表。
模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。
在整体水平上，模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚的。
在局部水平上，模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。
模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数（Moran’s I）和量测高/低聚集度的G统计量。
栅格数据分析
栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。
缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区。
地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起，生成新的输出图层。
输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。
输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合，而这种组合不同于其邻域。
所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算，即AND、OR和XOR。
3.栅格数据的综合归纳包括聚合（Aggregate）和区组（Regiongroup）。
基于矢量与基于栅格的数据分析的比较
矢量数据分析和栅格数据分析是GIS分析的两种基本类型。GIS软件包不能在相同操作中同时进行这两种分析，因此被分开处理。
一般原则是，对于项目，选择有效的和适当的数据分析类型。
二、实验内容、步骤和结果
5)一个象元大小30m的高程栅格Emidalat,
6)一个包含四个坡度等级的坡度栅格Slope_Gd,
7)一个有平地和四个主要方向的坡向栅格Aspect_Gd,
8)一个表示爱达荷州年平均降水量的栅格，Precipgd,一个流域栅格，
9)一个表示河流的栅将Strmgd,一个高度分带的栅格Elevgd
3、实验理论依据或知识背景：
局域运算由单个或多个输入栅格生成一个新的栅格。
格局域运算:单一栅格
假定以单一栅格为源数据，基于输入栅格的像元值，局域运算通过空间数学函数计算输出栅格的每个像元值。
由于可以用多个栅格图层进行运算，所以局域运算相当于基于矢量的地图叠置操作。
除了可用于独立栅格的数学公式外，其他的基于输入栅格的像元值或其频率的度量也都可存储于输出栅格。
8)右击Shape_Length并选择Caculate Geometry。在对话框，选中Length为性质，平方米为单位，单击Ok。
2多组分多边形的地图叠置
1)在Arcmap中插入新的数据帧，重命名为Tsk2，添加Regions，打开Boise_Fire属性表，
2)首先，进行和的联合，在Analysistools/Overlay工具箱内双击Union工具。选择Fire1986,和Fire1992为输入要素，输入Regoins作为要素数据集的输出要素类，单击Ok
3)接着进行Soils,Landuse和Sewerbuf地图叠置，在工具箱Analysistools/Overlay内双击Intersect工具。选择Soils,Landuse和Sewerbuf为输入要素，输入Final.Shp，作为输出要素类，然后单击Ok。
4)将输出要素类命名为Sites.Shp，并单击用于输入表达式的SQL，输入表达式。
若使用AND连接符，则此叠置操作为求交（Intersect）。
若使用OR连接符，则此叠置操作称为联合（Union）。
若使用XOR连接符，则此叠置操作称为对称差异（Symmetrical Difference）或差异（Difference）。
若使用以下表达式[（Input Layer）AND（Identity Layer）]OR（Input Layer），则该叠置操作称为识别（Identity）或减去（Minus）。
在指定距离之内的区域称为缓冲区。
围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边界向外延伸的缓冲区。
对线要素建立缓冲区未必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。
缓冲距离（又叫缓冲大小）未必为常数，可以根据给定字段取值而变化。
3)在Analysistools/Overlay工具箱内双击Intersect工具。选择1986,和Fire1992为输入要素，输入Fire_Intersect作为输出要素类，单击Ok
3点与线之间的距离量测
1)在Arcmap中插入新的数据帧，重命名为Tsk3，添加Deer.Shp,.Shp,，
2)右击，指向Jion And Relates并选择Jion在Jion Data对话框中单击第一个下拉箭头，并选择。指定Deer_Edge Shp为输出文件，单击Ok