栅格数据分析的基本模式
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。
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。
实验10、栅格数据空间分析基本操作
空间分析实际上是一个地理建模过程，它涉及：问题的确定、 使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适的次序执行一系列 的空间分析操作、显示及评价分析结果。
实验数据：
• 实验数据包括：东莞2006年分类图（栅 格数据） • r5yield,emidalat • 街道图层AIOStreets和城市地籍图层： AIOZonecov • 气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界)
• 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。
spatialanaylstrastercalculater公式2006imgpolyclipimg栅格重分类rasterreclassify即通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据栅格计算查询符合条件的栅格rastercalculator找出坡度在25度以下的区域分区统计zonalstatistic在arcmap中新建地图文档加载图层2008img东莞市镇区边界图仔细研究上面的数据表理解本操作的意义是什么
空间关系查询
Select By Location：根据位置选择 在上一步的基础上进行，找出与 街道“CYPRESS”的 50米缓冲区相交的地块。
6_栅格数据基本分析方法-发布版
实验六 基于栅格数据的空间分析方法1 实习目的掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学问题的能力。
实习内容如下： (1) 理解栅格重分类的基本思想和应用领域，掌握栅格重分类方法；(2) 掌握距离运算与制图、栅格单元统计、邻域统计、分区统计等分析方法； (3) 学会使用栅格计算器进行栅格运算，体会栅格数据信息挖掘方法和应用模式。
2 实验环境与数据准备(1) 软件环境准备：主要使用ArcGIS Desktop 平台，包括ArcMap 、ArcCatalog 、ArcToolbox 等。
启用ArcGIS 桌面系统的Spatial Analyst 扩展模块。
(2) 数据准备：实习数据包括河北省某区域shapefile 格式的旅游景点数据，数字高程栅格数据，土地利用、土壤分类、土壤侵蚀程度等栅格数据，中国连续3日降水量格网数据等。
3 实验方法与流程点击ArcMap 【Tools 】菜单，选择【Extensions 】菜单项，在弹出的“Extension ”对话框中勾选Spatial Analyst ，即可使用该扩展模块。
将相关数据加载到一个新的地图文档中。
3.1 数据重分类重分类即基于原有栅格，对原有栅格单元值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。
重分类一般包括四种常见的分类形式：新值取代、重新分类、旧值合并、空值设置。
例如，对河北省某区域的数字地形模型数据进行重新分类，划分为5-7个高程范围等级，等级越高地形高度越大。
具体计算流程如下：(1) 点击展开ArcToolbox 中的【Spatial Analyst Tools 】→【Reclass 】→【Reclassify 】，弹出栅格数据重分类对话框，在“Input raster ”部分选择用于重分类的栅格数据（图7-1）。
(2) 点击“Reclassification ”部分的“Classify ”按钮，弹出分类方法对话框，选择合适的数据分类运算方法，在重分类对话框中，还可以对分类结果值进行重新定义，按照<100，100-300,300-500,500-1000，>1000米的间隔将地形分成5个等级。
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。
GIS空间分析第三章栅格数据分析
GIS空间分析第三章栅格数据分析栅格数据分析是GIS空间分析的重要组成部分，它是通过对栅格数据进行数学计算、空间统计和空间模型构建来揭示地理现象和解决实际问题的过程。
本文将围绕栅格数据的分类、栅格数据的操作、栅格数据的转换和栅格数据的模型构建展开阐述。
首先，栅格数据可以分为单波段栅格数据和多波段栅格数据。
单波段栅格数据是指只包含一个变量的栅格数据，如高程数据、遥感影像数据等；而多波段栅格数据则是指包含多个变量的栅格数据，如遥感影像的RGB波段数据。
栅格数据的操作包括栅格数据的重分类、栅格数据的代数运算和栅格数据的空间过滤。
栅格数据的重分类是指将栅格数据的属性值按照一定的标准进行重新划分，以便于后续的分析和应用；栅格数据的代数运算是指对栅格数据进行加、减、乘、除等数学运算，以获得新的栅格数据；栅格数据的空间过滤是指通过设定空间窗口大小和权重来对栅格数据进行平滑或者锐化处理，以揭示地理现象的模式和变化。
栅格数据的转换包括栅格数据的样本导出、栅格数据的统计和栅格数据的可视化。
栅格数据的样本导出是指从栅格数据中提取一部分样本数据，用于建立统计模型或者进行其他分析；栅格数据的统计分析是指对栅格数据进行均值、方差、标准差等统计指标的计算，以了解栅格数据的分布特征；栅格数据的可视化是指通过色彩、阴影和填充等方式将栅格数据以图像的形式展示出来，以便于人们对其进行直观的理解和分析。
最后，栅格数据的模型构建是指根据栅格数据的特征和空间关系建立数学模型，用于解决实际问题。
常见的栅格数据模型包括地形模型、遥感模型和景观模型。
地形模型是通过栅格数据的高程信息构建的，它可以用来进行地形分析、地形模拟和洪水预测等；遥感模型是通过栅格数据的反射率信息构建的，它可以用来进行植被分析、土地利用分类和环境监测等；景观模型是通过栅格数据的空间分布和格网图案构建的，它可以用来进行景观格局分析和景观生态研究等。
总之，栅格数据分析是GIS空间分析中一种重要的数据分析方法，它通过对栅格数据进行分类、操作、转换和模型构建来揭示地理现象和解决实际问题。
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
•提取分析
•信息复合分析
•追踪分析
•窗口分析
1.聚类分析
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。
在四种类型要素中提取其中要素2的聚类
2.聚合分析
根据空间分辨力和 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。
1、 2 类合 并为b， 3、 4 类合 并为a 2、3 类合 并为c， 1、4 类合 并为d
9
32 30 25
33
9 32 21
32
3 24 15
29
25 3 12
20
14 11 3
16
19
20
25
10
对栅格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，或与其它层面的信息进行必要的复合分析。 窗口类型如下： •矩形窗口 •圆形窗口 •环形窗口 •扇形窗口
3.信息复合分析
1)视觉信息复合分析 将不同侧面的信息内容叠加显示在结果图件或屏幕上， 以便研究者判断其相互空间关系，获得更为丰富的 空间信息。视觉信息叠加包括以下几类： 点状图，线状图和面状图之间的叠加显示。 面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域 边界之间的叠加。 遥感影像与专题地图的叠加（融合）。 专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专 题图。 遥感影像与DEM复合生成三维地物景观。
4.追踪分析
对于特定的栅格数据系 统，由某一个或多个 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。
3 4 4 2 9 13 9 9 9 8 12 20 12 18 25 17 23 28 18 23 26 17 20 20
GIS空间分析第三章栅格数据分析
名称(Name): 每个栅格数据集必须有一个名称以 便在数据库中相互区分。所有对栅格数据集的访 问都是通过它的名称进行的，数据集的名称在所 有表达式中必须一致。
3.2 栅格数据分析的环境
在对栅格数据进行分析之前，需要设置分 析选项，主要包括：
结果输出的路径 分析范围 单元大小 在选择的单元上进行分析的分析掩膜
栅格数据的再分类（Reclassifying raster data）
输入离散型栅格
再分类栅格
类别数据的再分类需要用新值代替原来的值。例如，土地利
用类型可以根据适宜性的状况分为：低适宜 (1)、中适宜 (2)、 高适宜(3)。与适宜性无关的用地类型表示为空值。
•输入连续型栅格
•再分类栅格
连续型数据的再分类需要用新值代替一定范围的值。例如， 描述距离公路远近的栅格可以被分为三个距离带。
视域（Viewshed）
视域判别输入栅格中能够从一个或多个观 察点或线上可以看到的单元。在输出栅格 上，每个单元的值表示可以看到该点的观 察点的数量。
如果只有一个观察点，则能够被看到的栅 格单元被赋值为1。其它无法看到的栅格单 元被赋值为0。
观察点的要素类可以包含点或线。线的结 点或中间点将被看作是观察点。
坡向（Aspect）
坡向是指坡度的朝向，即某一单元对朝坡下的相 邻单元的方向。
在坡向栅格中的单元值是由0-360表示的方向。其 中，北为0，按顺时针的方向，90为东，180为南， 270为西。坡度为0（平地）的栅格单元，其坡向 值为-1。
坡向值为90的单元朝向 东方。由此顺坡而下， 就是向东而行。早晨太 阳升起时，该单元充满 阳光。晚上太阳西下， 则缺少阳光。
等高线（Contours）
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。
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。
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。
如何使用地理信息系统进行栅格数据分析
如何使用地理信息系统进行栅格数据分析地理信息系统（GIS）是一种强大的工具，可以帮助我们处理、分析和可视化地理空间数据。
在地理信息系统中，栅格数据是一种常见的数据形式，它以网格的形式来表示地理现象的属性。
栅格数据分析是地理信息系统中的一个重要应用领域，可以用于地形分析、环境模拟、遥感图像处理等各种研究和应用。
一、栅格数据的特点和处理方法栅格数据与传统的矢量数据相比，具有一些独特的特点。
首先，栅格数据是连续的，每个像素点都包含了地理现象的属性值。
其次，栅格数据是离散的，像素的大小和分辨率对于分析结果有着重要的影响。
最后，栅格数据可以进行各种数学运算和统计分析。
要进行栅格数据分析，我们首先需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括数据清理、数据筛选和数据插值。
数据清理是指去除异常值和无效数据，保证数据的质量和一致性。
数据筛选是指根据分析需求，选取感兴趣的数据区域进行处理。
数据插值是指通过采样点的观测值，推算出整个区域的数值。
二、地形分析的栅格数据分析方法地形分析是栅格数据分析的一个重要应用领域。
通过栅格数据分析，我们可以获取地形的高程和坡度等信息，为地质勘探和灾害评估提供支持。
在地形分析中，常用的栅格数据分析方法包括高程提取、剖面分析和可视化等。
高程提取是指通过栅格数据，获取地形的高程值。
剖面分析是指通过栅格数据，绘制出地形的剖面图，分析地形的变化规律。
可视化是指通过栅格数据，将地形转化为可视化的图像，便于人眼观察和理解。
三、环境模拟的栅格数据分析方法环境模拟是栅格数据分析的另一个重要应用领域。
通过栅格数据分析，我们可以模拟环境的变化和影响，为环境保护和规划提供支持。
在环境模拟中，常用的栅格数据分析方法包括生态流量模拟、气候模拟和土地利用模拟等。
生态流量模拟是指通过栅格数据，模拟水系的流量和水质变化，评估人类活动对生态系统的影响。
气候模拟是指通过栅格数据，模拟气象要素的变化和分布，预测气候变化趋势。
第三章 栅格数据分析的基本模式.ppt
面状图、线状图和点状图之间的复合
面状图与专题区域边界之间的复合
B 遥感信息和专题图的视觉复合
遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合 的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图 上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于 区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同 谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因 为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专 题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同 谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
下面以工业厂址适宜性分析为例，来说明栅格叠置分析过程。
（1）选址分析： ①工业设施不允许位于自然保护区内；②起伏地形会增 加建筑造价，陡坡更不合适；③未利用用地或农用地相对 便宜；④购买居民区或现存工业区不可取，因为这不仅带 来高的代价，同时，还带来移民安置等问题，故尽可能选 择人口稀少地区；⑤交通便利。
1 1 1
E=|A-B|
11 1 11 1 11 1
C
11 1 13 1 11 1
F=D-E
复合运算方法
函数运算 指两个以上层面的栅格数据系统以某种函数关系作为复
合分析的依据进行逐网格运算，从而得到新的栅格数据系统 的过程。
这种复合叠置分析方法被广泛地应用到地学综合分析、 环境质量评价、遥感数字图像处理等领域中。
(b) 提取要素“2”的聚类结果
聚类分析示意图
下图是一幅某镇土地利用现状栅格图，设定条件可以 是：
E=（属性=“水域”）∧（面积≥1公顷）∧（水域邻接 居民地）
其输出的结果图如图4-2所示。 这类聚类条件的设定常用于位址规划。
1耕地 2园地 3林地 4居民点 5独立工矿 6水域 7未利用地
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算术运算 指两层以上的对应网格值经加、减运算，而得到新的栅格 数据系统的方法。这种复合分析法具有很大的应用范围。图 6-4给出了该方法在栅格数据编辑中的应用例证。
基于栅格数据结构的叠加分析
B A
标号 A B 地貌 阳坡 阴坡
1
3
2
标号 1 2 3 标号 A1 A2 A3 B1 B2
植被 林地 农地 牧地 综合属性 阳坡 林地 阳坡 农地 阳坡 牧地 阴坡 林地 阴坡 农地
A1 A2
B1 A3
B2
复合运算方法
数学运算复合法 指不同层面的栅格数据逐网格按一定的数学法则进行 运算,从而得到新的栅格数据系统的方法。其主要类型有以 下几种:
1耕地 2园地 3林地 4居民点 5独立工矿 6水域 7未利用地
图
某镇土地利用现状图
4
4
6
4 4 6 4
图 空间聚类分析输出图形
4.1.2聚合分析
概念 聚合分析是根据预先设定的聚合条件，在同一 图层上进行数据类别的合并或转换，以实现空间地 域的兼并，从而将复杂的空间数据合并成预定的类 别 空间聚合的结果往往是将复杂的类别转换为较简单 的类别，大多数以小比例尺图形输出。当从大比例 尺图形向小比例尺图形转换时，常使用这种方法。
题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同
谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
遥感影像与专题地图的复合
C 专题图和数字高程图视觉复合
专题图通常用平面图来表示，而数字高程模型（ DEM ）
的立体彩色显示是具有高度真实感的，如果把各种专题图和数
字高程图复合生成立体专题图，可以大大增强视觉效果，便于 人们认识和研究自然资源。例如，把旅游图和数字高程图结合 生成立体旅游景观图，有利于人们观察景点分布和旅游路线选 择；再如将野生动物分布图与数字高程图结合，生成立体野生
A 点、线和面状图之间的复合
通过点线和面状图的相互复合，寻求特征信息在空间上的 关联性。在这里强调的是复合图之间的关系，而不是强调生成
新的目标。如要了解居民点与污染区空间位置关系，就可以把 居民点图和污染分区图进行点与面的视觉复合。直觉上可以看
到各个居民点的污染轻重。
又如旅游者在确定旅游线路时，可把该地区的旅游景点图、 地形、交通和旅游者位置进行信息复合，从而帮助旅游者确定 旅游线路等。
叠加分析的定义
• 叠加是把分散在不同层上的空间、属性信息按 相同的空间位置叠加到一起，合为新的一层。 叠合过程往往是对空间信息和对应的属性信息 作集合的交、并、差、余运算，也可再进一步 对属性作其他的数学运算。
复合运算方法
逻辑判断复合法
• 空间逻辑运算
为讨论方便将空间图层A，B定义为二值图象 1、空间逻辑并（或）运算； A∪B =X X∈A 或 X∈ B 2、空间逻辑交（与）运算； A∩B = X X∈A 且 X∈B 3、空间逻辑差运算； A - B =X X∈A 且 X∈B 4、空间包含； AB
动物分布图，可以帮助动物学家对野生动物群体生存环境的研
究。
专题地图与数字高程模型复合
遥感影像与DTM复合
3.2 栅格数据的信息复合分析
3.2.2 叠加分析模型
根据参加复合的栅格数据层不同类别的空间关系重新划分空 间区域，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层，该数据层图形数据记录了重新划 分的区域，而属性数据库结构中则包含了原来的几个参加复 合的数据层的属性数据库中所有的数据项。 叠加分类模型用于多要素综合分类，以划分最小地理景观单 元，进一步可进行综合评价以确定各景观单元的等级序列。
复合运算方法
逻辑判断复合法 设有A、B、C三个层面的栅格数据，一般可以用布尔逻 辑算子以及运算结果的文氏图（见图6-3）表示其一般的运 算思路和关系
逻辑关系运算例
例：有土壤厚度（大于50厘米）和土壤类型（红壤 和其他类型）两个二值化图层，不同的逻辑运算结 果如下： AND关系：结果是将土层厚度大于50厘米，且土 壤为红壤的土壤单元显示出来； OR关系：结果将土层厚度大于50厘米，或者土壤 为红壤的土壤单元显示出来； XOR：结果将土层厚度小于50厘米，或者土壤不是 红壤的土壤单元显示出来； NOT:如结果是将土层厚度大于50厘米，但土壤不 是红壤的土壤单元显示出来；
3.2 栅格数据的信息复合分析
3.2.1视觉信息复合
1、概念 视觉信息复合是将统一地区的统一比例尺的不
同含义的图形图像进行叠合显示在屏幕上或结果图件上， 以便判断不同地理实体的空间关系，从而获取更多的空间
信息。
视觉信息复合中，不改变各图层数据结构，也不形成新的
数据，只给用户带来视觉效果，用于目视分析。
3.1栅格数据的聚类、聚合分析
3.1.1聚类分析 概念 空间聚类是根据预先设定的聚类条件，使符合 条件的区域输出在图上，不符合条件的区域为空白。
（a） 栅格数据系统样图
(b) 提取要素“2”的聚类结果
聚类分析示意图
下图是一幅某镇土地利用现状栅格图，设定条件可以
是： E=（属性=“水域”）∧（面积≥1公顷）∧（水域邻接 居民地） 其输出的结果图如图4-2所示。 这类聚类条件的设定常用于位址规划。
a: >=3 b: <3
(a)
(b)
栅格数据的聚合
C: 2,3 D: 1,4
(a)
(b)
栅格数据的聚合
1耕地 2园地用地
耕地、园地、林地、水域农用地；居民点、独立工矿建设用地 未利用地未利用土地
聚类、聚合分析应用 栅格数据的聚类聚合分析处理法在数字地形模型及 遥感图象处理中的应用是十分普遍的。 例如，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，而从遥感数字图象信息中提取 其一地物的方法则是栅格数据的聚类
面状图、线状图和点状图之间的复合
面状图与专题区域边界之间的复合
B 遥感信息和专题图的视觉复合
遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合 的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图 上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于 区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同 谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因 为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专