空间分析实验
空间分析算法实验报告
空间分析算法实验报告本次实验以二维空间区域数据为基础，结合空间分析算法实现了对空间数据的查询、分析等功能。
通过本次实验，我对空间分析算法有了更深入的理解，同时也掌握了一些编程技巧和算法思路，以下是具体实验内容和分析结果。
一、实验内容本次实验主要包含以下功能：1. 空间数据预处理：读入并处理二维空间数据，将其存储在程序中供后续使用。
2. 空间数据查询：支持点、线段、矩形查询，可以从已处理的空间数据中查询出符合条件的数据。
3. 空间数据分析：支持空间相交、包含等分析操作，可以对数据进行分析并得出结果。
二、实现过程1. 空间数据预处理在程序运行时，首先需要读入并处理所需的二维空间数据。
本次实验采用文本文件存储数据，每一行为一个点或线段的坐标信息，如下：点数据格式：x y线段数据格式：x1 y1 x2 y2读入数据后，我们可以通过相应的数据结构来存储这些数据，一般使用二叉树或四叉树等。
这里我采用了四叉树来存储空间数据，其根节点对应整个空间，每个非叶子节点又被分成四个子节点，每个子节点代表相应的子空间。
这样就可以快速地查询或分析指定空间内的数据，避免不必要的遍历。
在已进行空间数据预处理后，就可以支持点、线段、矩形查询了。
其中点查询可以通过简单的比较操作即可完成，而对于线段和矩形查询，需要先判断是否相交或包含，再进行筛选。
空间数据分析一般都是基于空间关系，如相交、包含等。
在本次实验中，我实现了两种分析操作：a. 空间相交分析：遍历四叉树，找到所有相交的点或线段，并输出其坐标信息。
以上两种分析操作是比较基础的，但在实际应用中，可能需要考虑更复杂的空间关系，如相邻、重叠等。
三、实验结果本次实验的实现基本符合预期，可以根据输入的具体查询和分析命令进行相应的操作，并得出正确的结果。
其中，四叉树的使用可以大大提高查询和分析速度，避免了遍历整个空间数据的耗时操作。
在实现过程中，还存在一些问题和改进的空间。
例如，当数据比较密集时，四叉树的建立和维护可能会占用较多的存储空间和时间；另外，对于一些复杂的空间分析问题，可能需要采用更高级的算法和数据结构来解决。
矢量数据的空间分析实验报告
矢量数据的空间分析实验报告一、引言空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，通过对矢量数据进行空间分析，可以揭示地理现象之间的关联性、空间分布规律以及空间相互作用等。
本实验旨在通过对矢量数据进行空间分析，掌握常用的空间分析方法和技巧，并应用于实际案例中。
二、实验目的1. 掌握矢量数据的基本概念和属性；2. 熟悉常用的空间分析方法和技巧；3. 进行实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律。
三、实验步骤1. 数据收集与准备本次实验使用的数据为某城市的人口数据和道路数据。
人口数据包括各街道办事处的人口数量，道路数据包括各道路的长度和道路类型。
2. 数据预处理首先，将人口数据和道路数据导入GIS软件中，并进行数据预处理。
对于人口数据，进行属性字段的整理和清洗，确保数据的一致性和完整性。
对于道路数据，进行拓扑关系的建立，确保道路之间的连接关系。
3. 空间分析方法选择根据实验目的，选择适当的空间分析方法。
本实验选择以下几种方法进行分析：- 缓冲区分析：用于确定某一地理要素周围一定距离范围内的其他要素；- 空间插值分析：用于根据已知的点数据推算未知区域的值；- 空间关联分析：用于分析地理现象之间的关联性。
4. 实验案例分析（1）缓冲区分析根据人口数据，选择一个街道办事处为中心，进行缓冲区分析。
设定缓冲区半径为500米，分析该街道办事处周围500米范围内的人口数量。
（2）空间插值分析根据人口数据，对整个城市范围内的人口数量进行空间插值分析。
使用克里金插值法，推算未知区域的人口数量，并生成人口密度等级图。
（3）空间关联分析根据人口数据和道路数据，进行空间关联分析。
分析道路长度与人口数量之间的关联性，探索道路对人口分布的影响程度。
四、实验结果与分析1. 缓冲区分析结果根据缓冲区分析，得出街道办事处周围500米范围内的人口数量为1000人。
这一结果可以用来评估该街道办事处的人口密集程度，为城市规划提供参考。
2. 空间插值分析结果经过克里金插值分析，得到了整个城市范围内的人口密度等级图。
空间分析实验报告
实验一 地图配准实验目的：利用误差校正工具进行影像数据的地理配准实验内容及步骤 ：地形图的配准－加载数据和影像配准工具矢量数据的误差校正。
第一步：采集较正控制点第二步：数据较正第三步 MAPGIS矢量图形批处理校正第四步 MAPGIS栅格图像镶嵌（两幅图镶嵌成一幅图）实验二 地图矢量化一、实验目的：编辑器的使用（点要素、线要素、多边形要素的数字化）。
二、实验内容及步骤1 矢量化步骤与系统环境设置矢量化步骤与系统环境设置2线、点的输入及编辑操作线、点的输入及编辑操作一定要注意，对于线的操作，要在“线编辑”中找相应的命令。
对于点的操作，要在“点编辑”中找相应的命令。
对于点的操作，要在“点编辑”中找相应的命令。
3 造区造区4 生成图框生成图框已知图的四个角的经、纬度，生成标准图框。
已知图的四个角的经、纬度，生成标准图框。
实验三 等高线自动赋值一、实验目的等高线的属性编辑和高程自动赋值。
等高线的属性编辑和高程自动赋值。
二、实验内容及步骤单击系统主界面中“图形处理”菜单下的“输入编辑”子系统单击系统主界面中“图形处理”菜单下的“输入编辑”子系统在左边的“工程管理窗口”中单击右键，弹出快捷菜单，单击“添加项目”命令命令单击“线编辑”菜单下“参数编辑”命令中的“编辑线属性结构”命令则系统弹出“编辑属性结构”对话框，给“KU6_3.WL ”线文件添加一“高程”属性字段；单击“矢量化”菜单下的“高程自动赋值”命令；然后将鼠标放在等高线的中央，按住左键拖动；然后再次单击左键，则系统会弹出“高程增量设置”对话框，假设当前的高程值为1000，高程距为-10（可以知道这个生成的地形应该为一山峰）； 然后单击“确定”按钮，即可实现等高线自动赋值；剩余部分的等高线（即上图中黑色的等高线）赋值的方法如下：先通过查询属性，查询如图中红色所示的线的高程值，直到为680；则其左侧的线就可以推断出其当前的高程值为670，所以通过“矢量化”菜单下的“高程自动赋值”命令，即可实现左侧部分的等高线赋值情况；分的等高线赋值情况；赋值后的结果；赋值后的结果；赋值后的结果；剩下的部分依照类似的方法，剩下的部分依照类似的方法，剩下的部分依照类似的方法，实现等高线实现等高线自动赋值；自动赋值；这时每个等高线就都具备了高程值，可以通过查阅线的属性来查看，如果个别线没有高程值，则可以手工输入正确的值即可；最后要记得保存赋值后的等高线文件；线文件；实验四 叠加分析与缓冲区分析实验目的实验目的矢量数据（点、线、面）的叠加分析与缓冲区分析。
单体空间分析实验报告
单体空间分析实验报告实验报告：单体空间分析一、实验目的本实验旨在提供基本的单体空间分析知识和技能，通过实践掌握地理信息系统（GIS）中的单体空间分析方法，了解其应用领域和实际意义。
二、实验原理单体空间分析是指在GIS中对单个要素进行空间关系分析的过程。
它可以通过一系列的空间操作来研究和描述地理空间中的要素之间的相互关系，为地理空间分析和决策提供支持。
三、实验内容1. 单体属性分析：通过统计要素的属性信息，对单个要素进行属性分析。
例如，可以计算某个地区的人口密度、用地类型、设施数量等。
2. 单体空间分析：通过空间操作来研究要素的空间关系。
例如，可以计算两个要素之间的距离、叠加分析、缓冲区分析等。
3. 单体统计分析：通过统计某个地区的要素数量、密度、分布等，来研究地理现象的空间特征。
四、实验步骤1. 数据准备：选择合适的地理数据集，并导入到GIS软件中。
2. 属性分析：选择要素，统计其属性信息，如人口数量、用地类型等。
3. 空间分析：选择两个要素，计算它们之间的距离，进行叠加分析，或进行缓冲区分析等。
4. 统计分析：选择一片地区，统计其中某个要素的数量、密度、分布等。
五、实验结果与分析在进行实验过程中，我们选取了某个城市的道路网络和绿地分布数据进行分析。
通过属性分析，我们统计了道路的长度、道路宽度、绿地的面积、绿地类型等信息。
通过空间分析，我们计算了道路网络与绿地之间的距离，并进行了叠加分析，得到了道路与绿地的空间关系。
通过统计分析，我们统计了绿地的数量、绿地的密度、绿地的分布等。
从实验结果中我们可以看出，该城市的道路网络建设比较完善，道路的长度较长，而绿地面积较小。
通过空间分析，我们发现绿地分布距离道路较远，显示了城市绿地的布局与交通道路有一定的独立性。
此外，通过统计分析我们可以了解到该城市绿地的数量较少，绿地密度低，需要进一步增加城市绿地的数量和质量。
六、实验总结通过本次实验，我们学习了地理信息系统中的单体空间分析方法，并运用到实际数据中进行了分析。
空间分析算法实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析算法的基本原理和常用方法。
2. 掌握空间分析算法在地理信息系统中的应用。
3. 通过实际编程，提高空间分析算法的实现能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 地理信息系统：ArcGIS三、实验内容1. 空间分析算法概述2. 邻域分析3. 空间聚合4. 空间叠加5. 空间网络分析四、实验步骤1. 邻域分析（1）选择实验数据：选取一个包含点、线、面的空间数据集。
（2）实现邻域分析算法：编写Python代码，实现基于邻域分析的点、线、面查询。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示邻域分析结果，分析算法效果。
2. 空间聚合（1）选择实验数据：选取一个包含点、面的空间数据集。
（2）实现空间聚合算法：编写Python代码，实现基于空间聚合的点、面数据汇总。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间聚合结果，分析算法效果。
3. 空间叠加（1）选择实验数据：选取两个空间数据集，分别为点、面数据。
（2）实现空间叠加算法：编写Python代码，实现点、面数据的空间叠加。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间叠加结果，分析算法效果。
4. 空间网络分析（1）选择实验数据：选取一个包含道路、节点的空间数据集。
（2）实现空间网络分析算法：编写Python代码，实现基于网络分析的最短路径、最小费用流等算法。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间网络分析结果，分析算法效果。
五、实验结果与分析1. 邻域分析实验结果表明，邻域分析算法能够有效地实现点、线、面的空间查询。
在实际应用中，邻域分析可用于查询特定区域内的点、线、面数据，为城市规划、环境监测等领域提供数据支持。
2. 空间聚合实验结果表明，空间聚合算法能够将点、面数据按照特定规则进行汇总。
在实际应用中，空间聚合可用于统计某个区域内的点、面数据数量，为资源调查、环境评价等领域提供数据支持。
3. 空间叠加实验结果表明，空间叠加算法能够实现点、面数据的空间叠加。
实验报告三：空间分析实验—市区择房
实验三：空间分析实验—市区择房一、实验目的熟练掌握ArcGIS缓冲区分析和叠置分析操作，综合利用各项空间分析工具解决实际问题。
二、仪器设备计算机，Arcgis.城市市区交通网络图（network.shp）商业中心分布图（Marketplace.shp）名牌高中分布图（school.shp）名胜古迹分布图（famous place.shp）三、实验任务找出符合要求的住房区1．所寻求的区域要满足以下条件：①离主要交通要道200m之外，以减少噪音污染（ST为道路数据中类型为交通要道的要素）。
②在商业中心的服务范围之内，服务范围以商业中心规模大小（属性字段YUZHI）来确定。
③距名牌高中在750m之内，以便小孩上学便捷。
④距名胜古迹500m之内，环境幽雅。
2．对每个条件进行缓冲区分析，将符合条件的区域取值为1，不符合条件的取值为0，得到各自的分值图。
3．运用空间叠置分析对上述4个图层叠加求和，并分等定级，确定合适的区域。
四、实验要点及流程1．加载缓冲区工具点击菜单Tools—>Customize…在“Customize”对话框选择Tools—>Buffer Wizard…，按住鼠标右键将Buffer Wizard 拉入工具栏中。
2．打开地图文档点击菜单File—>Open，打开D：\GIS_Data\Ex1\city.mxd文件。
（1）主干道噪音缓冲区的建立①在交通网络图层（network.shp）上右键选择Open Attribute Table，打开属性表。
②单击Option按钮，选择Select by Attributes，打开Attributes of network对话框。
③在SQL表中，设置查询条件表达式：“TYPE”＝‘ST’（需点击“Field”下的“TYPE”，而后单击“Get Unique Values”按钮，则将“TYPE”的全部属性值加入上面列表框中），单击“Apply”按钮，选择出市区的主要道路（图6）。
房间空间设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着人们生活水平的提高，对居住环境的要求也越来越高。
如何充分利用空间，创造一个舒适、美观、实用的居住环境，成为室内设计的重要课题。
本实验旨在通过理论学习和实践操作，探索房间空间设计的有效方法，提高室内设计水平。
二、实验目的1. 掌握房间空间设计的基本原则和流程。
2. 提高空间布局、色彩搭配、家具选择等方面的能力。
3. 学会运用设计软件进行空间设计，提高设计效率。
三、实验内容1. 空间设计理论2. 空间布局与规划3. 色彩搭配与应用4. 家具选择与摆放5. 设计软件应用四、实验过程1. 空间设计理论（1）了解室内设计的基本原则，如和谐、统一、对比、比例、对称等。
（2）学习空间设计的流程，包括前期调研、空间规划、设计制作、施工监督等。
2. 空间布局与规划（1）根据房间面积、功能需求等因素，进行空间布局。
（2）运用设计软件（如AutoCAD、SketchUp等）进行空间布局的绘制。
3. 色彩搭配与应用（1）了解色彩的基本属性，如色相、明度、纯度等。
（2）学习色彩搭配的方法，如同色系、对比色、互补色等。
（3）根据房间功能和主人的喜好，进行色彩搭配。
4. 家具选择与摆放（1）了解家具的种类、功能、尺寸等。
（2）根据房间空间布局和色彩搭配，选择合适的家具。
（3）进行家具的摆放，确保空间的舒适性和实用性。
5. 设计软件应用（1）学习设计软件的基本操作，如界面、工具、图层等。
（2）运用设计软件进行空间设计，包括绘制平面图、立面图、剖面图等。
五、实验结果与分析1. 通过本次实验，掌握了房间空间设计的基本原则和流程。
2. 在空间布局方面，学会了如何根据房间面积、功能需求等因素进行合理布局。
3. 在色彩搭配方面，掌握了色彩的基本属性和搭配方法，提高了空间的美观度。
4. 在家具选择与摆放方面，学会了如何根据空间布局和色彩搭配选择合适的家具，提高了空间的实用性。
5. 在设计软件应用方面，熟练掌握了设计软件的基本操作，提高了设计效率。
空间分析实验报告模板
一、实验基本信息1. 实验名称：2. 实验时间：3. 实验地点：4. 实验人员：5. 实验指导教师：二、实验目的简要说明本次实验的目的，例如：- 掌握空间数据的基本概念和属性；- 熟悉常用的空间分析方法和技巧；- 通过实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律；- 理解空间分析的原理及其在地理信息系统中的应用。
三、实验原理简要介绍实验所涉及的基本原理，例如：- 空间分析的定义和作用；- 常用的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 空间插值方法，如反距离权重插值法、样条插值法等。
四、实验数据1. 数据来源：说明实验所使用的数据来源，例如：地理信息系统（GIS）软件自带数据、公开数据平台、实地调查等。
2. 数据类型：说明实验所使用的数据类型，例如：矢量数据、栅格数据、点数据、线数据、面数据等。
3. 数据预处理：说明对原始数据进行处理的步骤，例如：数据清洗、数据转换、坐标系统转换等。
五、实验步骤1. 数据导入：将实验数据导入GIS软件。
2. 数据可视化：利用GIS软件进行数据可视化，例如：绘制地图、生成专题图等。
3. 空间分析：- 选择合适的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 设置分析参数，例如：缓冲区半径、叠加条件、距离阈值等；- 执行空间分析操作，生成分析结果。
4. 结果输出：将分析结果保存为图形文件或表格文件。
六、实验结果与分析1. 实验结果展示：展示实验结果，例如：缓冲区图、叠加图、距离分析图等。
2. 结果分析：对实验结果进行解释和分析，例如：- 分析地理现象的空间分布规律；- 解释空间分析结果对实际问题的意义；- 讨论实验结果与预期结果的差异。
七、实验总结1. 实验收获：总结本次实验的收获，例如：- 掌握了空间分析的基本方法；- 熟悉了GIS软件的操作；- 提高了地理信息分析能力。
2. 实验不足：分析实验过程中存在的问题和不足，例如：- 数据质量对实验结果的影响；- 空间分析方法的选择；- 实验操作技巧的掌握。
空间分析实验报告
空间分析实验报告摘要本实验旨在通过空间分析方法探究不同空间特征对于人们行为和决策的影响。
通过对一组参与者进行实地调查和数据分析，我们得出了一些有关空间分析的重要结论。
本报告将详细介绍实验的设计、参与者的招募、数据的收集和分析过程，并呈现我们的主要发现。
介绍空间分析是地理学和城市规划等领域中重要的研究方法。
它关注的是空间特征、空间交互和空间行为之间的关系。
了解这种关系可以帮助我们更好地理解人们在不同环境中的行为和决策。
在本实验中，我们选择了几个常见的空间特征，例如建筑高度、道路密度和公共设施的分布等，以探究它们对人们行为的影响。
我们预计不同的空间特征将通过对人们的感知和交互产生不同的影响。
方法实验设计我们在城市中选择了三个不同的位置进行实地调查。
这些位置具有不同的空间特征，例如高层建筑密集、道路繁忙或公共设施丰富。
每个位置都设有观察点，参与者需要在观察点停留并完成一系列任务。
参与者招募我们通过社交媒体和本地志愿者组织招募了一百名年龄在18至35岁之间的参与者。
参与者需具备一定的城市规划和地理学知识，以保证实验结果的可靠性。
数据收集参与者在实地调查期间，我们使用了问卷调查和行为观察两种方式来收集数据。
问卷调查包括了参与者对所处环境的感知、对特定空间特征的评价以及其行为和决策的原因等。
行为观察则记录了参与者在观察点停留时的行为表现。
数据分析我们使用统计分析软件对收集到的数据进行了分析。
主要的分析方法包括描述统计、相关性分析和回归分析。
通过这些分析，我们得出了不同空间特征与人们行为和决策之间的关联。
结果根据我们的数据分析，我们得出了以下重要结果： 1. 高层建筑密集的区域更容易引起参与者的注意，但也会造成一定的压迫感。
2. 道路密度较高的区域导致参与者行走速度加快，但也增加了交通事故的风险。
3. 公共设施丰富的区域使参与者更愿意在该地区停留和进行社交活动。
讨论与结论本实验通过空间分析方法探究了空间特征对人们行为和决策的影响。
空间分析模型实验报告
一、实验背景随着地理信息科学和空间分析技术的不断发展，空间分析模型在资源管理、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过实际操作，了解空间分析模型的基本原理和应用方法，并通过实例分析，验证模型的实用性和有效性。
二、实验目的1. 掌握空间分析模型的基本原理和常用方法。
2. 熟悉空间分析软件的操作，如ArcGIS等。
3. 通过实例分析，验证空间分析模型在解决实际问题中的应用价值。
三、实验内容1. 实验数据准备本次实验数据选取我国某城市的土地利用数据，包括土地利用现状图、行政区划图、地形图等。
数据格式为矢量数据。
2. 实验软件及工具实验软件：ArcGIS 10.5实验工具：空间分析模块、缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
3. 实验步骤（1）数据预处理对实验数据进行检查，确保数据质量。
对土地利用现状图进行拓扑检查，消除拓扑错误。
对行政区划图进行投影转换，确保坐标系一致。
（2）空间叠加分析以土地利用现状图为底图，叠加行政区划图，分析不同区域土地利用类型的空间分布特征。
（3）缓冲区分析以河流为分析对象，绘制河流两侧的1000米缓冲区，分析河流对周边土地利用的影响。
（4）网络分析以城市道路为分析对象，构建道路网络，计算不同区域之间的最短路径距离，分析交通可达性。
（5）结果可视化利用ArcGIS软件中的可视化工具，将分析结果进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. 土地利用类型空间分布特征通过叠加分析，发现该城市土地利用类型以耕地、林地、草地为主，分布较为均匀。
其中，耕地主要分布在城市周边地区，林地、草地主要分布在山区。
2. 河流对周边土地利用的影响通过缓冲区分析，发现河流对周边土地利用的影响较大。
在河流两侧1000米范围内，土地利用类型以耕地、林地为主，表明河流对周边土地利用具有明显的促进作用。
3. 交通可达性分析通过网络分析，发现该城市交通可达性较好。
不同区域之间的最短路径距离较短，表明城市内部交通网络较为完善。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
实验6、空间分析基本操作
实验6、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。
软件准备：ArcGIS Desktop ---ArcMap实验数据：包括Slope1（栅格数据），Landuse（栅格数据），街道图层AIOStreets（矢量数据），城市地籍图层AIOZonecov（矢量数据）三、实验内容及步骤第1步：调出空间分析模块本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令<Tools>－<Extensions>，在扩展模块管理窗口中，将“Spatial Analyst”前的检查框打勾。
然后，在ArcMap工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“Spatial Analyst”项，点击该项，在ArcMap中显示“Spatial Analyst”工具栏。
空间分析实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析的基本概念和原理；2. 掌握常用的空间分析方法，如空间叠加、缓冲区分析、网络分析等；3. 运用ArcGIS软件进行空间分析实验，解决实际问题。
二、实验内容1. 数据准备本次实验采用我国某地区的矢量数据，包括行政区划、交通网络、土地利用等数据。
2. 空间叠加分析（1）目的：分析行政区划与交通网络的相互关系。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划和交通网络数据；② 选择“分析”工具栏下的“叠加”工具；③ 设置叠加类型为“交集”；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
3. 缓冲区分析（1）目的：分析某地区河流对周边土地利用的影响。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和河流数据；② 选择“分析”工具栏下的“缓冲区”工具；③ 设置缓冲区距离为500米；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
4. 网络分析（1）目的：分析交通网络的通达性。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和居民点数据；② 选择“分析”工具栏下的“网络分析”工具；③ 设置网络分析类型为“最短路径”；④ 选择起点和终点，保存结果。
（3）结果分析：通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
三、实验结果与讨论1. 通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
例如，在城市规划中，可以根据交通网络的分布情况，合理规划住宅区、商业区等。
2. 通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
例如，在土地利用规划中，可以根据河流的分布情况，合理规划湿地保护区、农田保护区等。
3. 通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
实验五空间分析
实验五空间操作与空间分析一、实验目的掌握空间操作方法，理解空间分析的基本原理二、实验分组每人一组，独立完成三、实验内容选择查询剪裁与筛选合并重分区几何量算叠置分析缓冲区分析Voronoi多边形分析凸壳多边形分析地理编码空间统计提取河网密度四、实验步骤（一）选择与查询选择指从已有对象中获取一个子集，查询指获取满足一定条件的子集。
1. 从屏幕选择打开Area，地图窗口可见，作为查询基础表，使用信息工具○i点选图形（省份区域），看返回内容。
打开浏览窗口，并排窗口，图层控制置为可选择。
使用选择工具，在地图窗口点选任一单元，查看属性记录被选中的情况；按下Shift键，选择华东地区各省份，查看Area属性记录和选择表（Selection）情况。
尝试使用矩形工具选择华东区。
注意Selection表为临时表，欲保存，可使用文件>另存为功能。
在Area属性表浏览窗口最前（左端）点选任一记录，看地图窗口的情况；点选河北省，看“飞地”是否被选中；按下Ctrl选择多条表记录，看地图窗口变化。
打开Ｃity地图窗口，图层控制确保为可选择。
地图>选项>距离单位>公里。
选择半径选择工具，选择上海500Ｋm内的城市，并查找城市名。
半径Radius动态显示在窗口下状态栏左侧。
调用边界选择工具，点选某多边形，看被选中对象。
调用多边形选择工具，在地图上绘制某范围的多边形（如不规则街道辖区），得多边形内所有对象情况。
通过图层控制将Area上移一层，再次使用多边形选择工具，查看结果。
2. 选择查询复杂情况下，通过构造有关数据的问题或查询来创建查询表。
打开Area，确保可选择。
查询（Query）>查询（Selection，选择）>打开选择对话框>辅助>列>人口>运算符> > 输入表达式窗口（人口>后）>100000000，形成“人口>100000000”查询表达式（若属性表不含人口，请改为其它人口字段）。
空间分析实验报告
空间分析实验报告空间分析实验报告概述：本次实验旨在通过空间分析技术，对特定区域的地理数据进行分析，以探索其内在的空间关系和模式。
实验过程中，我们使用了地理信息系统（GIS）软件，对一组城市人口分布数据进行了处理和分析，以期发现城市人口分布的空间模式和相关因素。
数据收集与预处理：我们选择了某国家的20个城市作为研究对象，通过收集相关的城市人口分布数据，构建了一个城市人口分布数据集。
为了保证数据的准确性和可靠性，我们从政府公开的统计数据中获取了每个城市的人口数量，并将其转化为数字化的空间数据。
数据分析与结果：在进行空间分析之前，我们首先对数据进行了预处理。
通过GIS软件，我们将每个城市的人口数量数据与其对应的地理位置进行关联，并将其转化为矢量数据。
接着，我们利用空间插值技术对数据进行了插值处理，以填补数据中的空洞和缺失值。
在数据预处理完成后，我们进行了一系列的空间分析操作。
首先，我们使用空间聚类分析方法，对城市人口分布数据进行了聚类分析。
通过聚类分析，我们发现了一些明显的人口集聚区域，这些区域往往是经济发展较为繁荣的城市核心区。
同时，我们还发现了一些人口分散的区域，这些区域往往是相对较为偏远或经济发展相对较弱的地区。
接着，我们进行了空间自相关分析，以探索城市人口分布的空间相关性。
通过计算空间自相关指数，我们发现了城市人口分布的空间聚集程度。
结果显示，城市人口分布存在显著的空间自相关性，即人口数量较多的城市往往周围也有较多的人口数量。
这一结果表明了人口分布的空间集聚特征，与城市的经济、交通等因素密切相关。
进一步地，我们进行了空间回归分析，以探究城市人口分布与其他因素之间的空间关系。
通过建立空间回归模型，我们发现了一些影响城市人口分布的关键因素。
例如，城市的经济发展水平、交通便利程度、教育资源等因素都对城市人口分布产生了显著影响。
这些结果为城市规划和发展提供了重要的参考依据。
结论与展望：通过空间分析实验，我们深入了解了城市人口分布的空间模式和相关因素。
15 实验5-空间分析_1
2、缓冲区分析
2.缓冲区基本类型
点实体缓冲区
线实体缓冲区
面实体缓冲区
缓冲区变体
3.缓冲区细分类型
-多重缓冲区 -单边缓冲区
-圆头缓冲区
-平头缓冲区 -单个缓冲区与完整缓冲区
在对话框中进行参数的设置
多重缓冲区、单个缓冲区与完整缓冲区
建立缓冲区
鼠标右键选中某个（或几个）几何对象，在弹出的快捷 菜单中进行选择。
例5：以world数据集，以grid ，建立多重缓冲区 例6：以world数据集，以grid ，按指定字段建立缓冲区
实验指导
见《SuperMap GIS 5 桌面产品培训实习教材》
第六节 空间分析 其他实验内容
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1、缓冲分析.Ｐ６５－Ｐ６５
各种类型的缓冲生成 自己拟定的实验
பைடு நூலகம்
在对话框中进行参数的设置
生成的缓冲区添加到地图窗口显示结果
例1：以world数据集，以captical，建立点的缓冲区
例2：以world数据集，以grid，建立线的缓冲区 例3：以world数据集，以usa，建立面的缓冲区
建立缓冲区（2）
例4：以world数据集，以grid ，建立半边缓冲区
地理信息系统基础
Geographical Information System
WWW . SDJTU .
实验4 空间分析１-缓冲区分析
缓冲区分析
1.什么是缓冲区？
–
根据指定的距离在点、线和多边形实体的周围自动 建立一定宽度的区域范围。
空间分析综合实验报告
一、实验背景随着科学技术的不断发展，空间数据在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。
空间分析作为GIS的核心功能之一，通过对空间数据的处理和分析，为城市规划、资源管理、环境监测等领域提供决策支持。
本实验旨在让学生掌握空间分析的基本原理和方法，提高在实际工作中应用空间分析技术的能力。
二、实验目的1. 理解空间分析的基本原理和概念；2. 掌握常用空间分析方法，如空间插值、空间叠加、缓冲区分析等；3. 学会利用ArcGIS软件进行空间分析实验；4. 培养学生独立思考、解决问题的能力。
三、实验内容1. 实验一：空间插值（1）实验目的：了解空间插值原理，掌握常用空间插值方法。
（2）实验内容：以某地区降水量数据为例，采用反距离权重插值法（IDW）和样条插值法（Spline）进行空间插值，生成连续的栅格表面。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择插值方法；3）设置插值参数；4）执行插值操作；5）输出结果并进行分析。
2. 实验二：空间叠加（1）实验目的：了解空间叠加原理，掌握常用空间叠加方法。
（2）实验内容：以某地区土地利用数据和植被覆盖数据为例，进行空间叠加分析，生成叠加结果。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择叠加类型；3）设置叠加参数；4）执行叠加操作；5）输出结果并进行分析。
3. 实验三：缓冲区分析（1）实验目的：了解缓冲区分析原理，掌握常用缓冲区分析方法。
（2）实验内容：以某地区交通线路为例，进行缓冲区分析，生成不同距离的缓冲区。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）设置缓冲区参数；3）执行缓冲区操作；4）输出结果并进行分析。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过空间插值实验，成功生成了某地区降水量的连续栅格表面，为后续的水资源管理、灾害预警等提供了数据支持。
2. 实验二：通过空间叠加实验，成功生成了土地利用和植被覆盖的叠加结果，为土地规划、生态环境监测等领域提供了数据基础。
3. 实验三：通过缓冲区分析实验，成功生成了不同距离的缓冲区，为交通规划、土地利用等提供了决策依据。
空间量算分析实验报告
一、实验背景随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，空间量算分析在各个领域得到了广泛应用。
空间量算分析是指利用GIS软件对空间数据进行量算和计算，以获取空间信息、分析空间关系和预测空间变化的过程。
本实验旨在通过ArcGIS软件进行空间量算分析，掌握空间量算的基本原理和方法，提高空间数据处理和分析能力。
二、实验目的1. 理解空间量算的基本原理和方法。
2. 掌握ArcGIS软件中空间量算分析的操作步骤。
3. 通过实验，提高空间数据处理和分析能力。
三、实验内容1. 数据准备本实验使用的数据为某城市土地利用现状数据，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括土地利用类型、道路、河流等要素，栅格数据为土地利用类型栅格图。
2. 实验步骤（1）空间叠加分析空间叠加分析是将两个或多个空间数据集按照一定的规则进行叠加，生成新的空间数据集。
本实验以土地利用类型矢量数据和道路矢量数据为例，进行空间叠加分析。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入土地利用类型和道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“叠加”工具。
3）在叠加工具中，选择“相交”作为叠加方式。
4）设置输出参数，选择输出文件路径。
5）点击“确定”执行叠加操作。
（2）空间缓冲区分析空间缓冲区分析是指以一个点、线或面要素为中心，按照一定的距离设置缓冲区。
本实验以道路矢量数据为例，进行空间缓冲区分析。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“缓冲区”工具。
3）在缓冲区工具中，设置缓冲距离为500米。
4）设置输出参数，选择输出文件路径。
5）点击“确定”执行缓冲区分析。
（3）空间分析计算空间分析计算是指对空间数据进行数学运算，以获取新的空间信息。
本实验以土地利用类型栅格数据和道路矢量数据为例，进行空间分析计算。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入土地利用类型栅格数据和道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“栅格计算器”工具。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
单体空间分析实验报告
单体空间分析实验报告单体空间分析实验报告实验目的：通过对特定单体空间的分析，探索其功能和设计原则。
实验方法：选择一间办公室作为研究对象，使用实地观察和量测的方法进行分析。
观察办公室的整体布局、家具摆放、光线环境等方面，并进行量测，包括空间尺寸、家具尺寸、光照强度等参数。
实验结果：办公室的总面积为30平方米，呈矩形布局，长宽比为5:3。
进门后左侧是工作区，摆放有办公桌和办公椅，桌面整洁，主要用于办公人员的工作和学习。
右侧是休息区，有舒适的沙发和茶几，供员工休闲、交流和等候。
办公室的背墙摆放有一排书柜，供存放资料和书籍使用。
办公室内没有多余的摆设和装饰物，整体显得简洁、明亮。
办公室的光线环境良好，有大窗户面向阳光照射，采光充足。
在白天，室内明亮自然，减少了使用人工照明的需求。
在夜晚，室内使用的照明设备相对较少，可节约能源，符合环保理念。
办公室的空间布局合理，工作区和休息区相对独立，避免了工作和休息的干扰。
工作区的办公桌高度适中，符合人体工学原则，有助于员工的工作效率和身体健康。
休息区的沙发舒适柔软，茶几的高度适宜，可以提供良好的休息环境。
实验分析：办公室作为一种特定的单体空间，其功能是为办公人员提供一个舒适高效的工作环境。
通过对办公室的分析，可以发现其布局和家具摆放是关键。
合理的空间布局可以为员工提供舒适的工作环境，有利于提高工作效率。
家具的设计和摆放要符合人体工学原则，以减少身体不适和疲劳。
光线环境也是影响办公室舒适性和使用效果的重要因素，合理利用自然光可以节约能源，提高环保意识。
结论：通过对办公室的分析，我们可以得出合理的空间布局和家具摆放是提高办公室舒适性和工作效率的重要因素。
充足的自然光可以降低使用人工照明的需求，节约能源。
因此，在设计和使用单体空间时，需要考虑人体工学原则、光线环境等因素，以提供舒适的使用体验和改善工作效率。
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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。
8、点击Spatical Analyst->地图代数->栅格计算器，输入计算公式："maxpoint" - "dem" == 0，输出栅格为“SD”，提取山顶点区域。
9、点击Spatical Analyst->重分类->重分类，对SD数据进行重分类，设置如下，提取值为1的数据，其他值设为NoData，输出栅格为SD1；10、选择SD1 数据层，点击转换工具－>由栅格转出－>栅格转点，参数设置如下，则可输出矢量山顶点数据PickPeaker。
符号化显示如下：三角形就是提取的山体顶点实验二、水系提取从DEM 中自动提取自然水系的算法过程：依据水总是沿斜坡最陡方向流动的原理, 确定DEM 中每一个高程数据点的水流方向；然后根据高程数据点的水流方向数据来计算每一个高程数据点的上游给水区, 再根据上游给水区高程数据, 用阈值法确定属于水系的高程数据点；最后, 根据水流方向数据, 从水系源头开始, 将整个水系追索出来。
（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\水文分析”）操作步骤：1、无洼地DEM 生成DEM 是比较光滑的地形表面模型，但由于DEM 误差以及一些真实地形或特殊地形的影响，使得DEM 表面存在一些凹陷的区域。
在进行水流方向计算时，由于这些区域的存在，往往得到不合理的甚至错误的水流方向。
因此，在进行水流方向的计算之前，应该首先对原始DEM 数据进行洼地填充，得到无洼地的DEM。
洼地填充的基本过程是先利用水流方向数据计算出DEM 数据中的洼地区域，并计算洼地深度，然后依据这些洼地深度设定填充阈值进行洼地填充。
1.1 水流方向提取水流的流向是通过计算中心格网与邻域格网的最大距离权落差来确定。
对于每一格网。
水流方向指水流离开此网格的指向。
在ARCGIS 中，通过对中心栅格的1、2、4、8、16、32、64、128 等8个邻域栅格编码，中心栅格的水流方向便可有其中的某一值来确定。
例如，若中心栅格的水流流向左边，则水流方向赋值16。
启动ArcToolbox，应用水文分析模块(Hydrology) 下的流向确定(Flow Direction ) 命令,生成8方向水流流向图：水流方向图1.2 洼地计算洼地区域是水流方向不合理的地方，可以通过水流方向来判断哪些地方是洼地，并进行填充。
但是，并非所有的洼地区域都是由于数据的误差造成的，有很多洼地是地表形态的真实反映。
因此在进行洼地填充之前，必须计算洼地深度，判断哪些地区是由于数据误差造成的，而哪些地区又是真实的地表形态。
然后，在洼地填充时，设置合理的填充阈值。
基本过程先分别双击水文工具集中的汇（Sink）、分水岭（Watershed）工具计算出洼地区域图、洼地贡献区域图，打开Spatial Analyst工具箱中的“区域分析”工具集，分别利用“分区统计”、“区域填充”工具计算每个洼地所形成的贡献区域的最低高程，及计算每个洼地贡献区域出口的最低高程，然后在栅格计算器中输入公式zonalmax-zonalmin，输出栅格sinkdep，计算出洼地深度图。
（1）洼地提取根据“汇”工具把水流方向图洼地区域，输出汇栅格为Sink。
洼地区域图（2）洼地深度计算A.计算洼地的贡献区域（通过分水岭生成洼地贡献区域图）洼地共享区域图B.计算每个洼地所形成的贡献区域的最低高程（Zonalmin）每个洼地所形成的贡献区域的最低高程图C.计算每个洼地贡献区域出水口的最低高程即洼地水口高程（Zonalmax）每个洼地贡献区域出口的最低高程图D.计算洼地深度，进行地图栅格计算，公式为Zonalmax-Zonalmin，输出栅格为sinkdep。
洼地深度图1.3 洼地填充经过洼地提取后，可以确定原始DEM 上是否存在洼地，若有洼地，须进行填充。
而洼地深度的计算为填充阈值的设置提供了依据，系统默认条件下是不设阈值，即所有的洼地区域都将被填平。
参考洼地深度图，结合小流域的实际地形，不断调试将阈值设为2500。
方法是双击水文分析工具集中的填洼（FILL）工具，选择需要进行洼地填充的原始DEM数据，经过洼地填充生成的无洼地DEM。
经洼地填充生成的无洼地DEM2、汇流累积量计算在地表径流模拟过程中，汇流累积量是基于水流方向数据计算得到的。
首先基于无洼地DEM 生成水流方向图，利用该数据，双击水文分析工具集中的流量（Fill Accumulation）工具计算出汇流累积量数据。
（1）基于无洼地DEM生成水流方向图无洼地DEM 水流方向图（2）基于无洼地DEM计算汇流累积量数据汇流累积量图3、水流长度计算水流长度指地面上一点沿水流方向到流向起点（或终点）间的最大地面距离在水平面上的投影长度。
它分为顺流计算及溯流计算两种，可通过双击水文分析工具集中的水流长度（Flow Length）工具实现，其中计算方向分别选择顺流计算Downstream 或溯流计算Upstream。
水流长度的提取和分析在水文学或水土保持工作中均具有很重要意义，因为水流长度直接影响地面径流的速度，进而影响地面土壤的侵蚀力。
(1)顺流计算的水流长度，点击空间分析->水文分析->水流长度，选择顺流方向（DOWNSTREAM）顺流计算出的水流长度图(2)溯流计算的水流长度，同上方法选择逆流方向（UPSTREAM）溯流计算出的水流长度图4、河网的提取目前河网提取方法主要采用地表径流漫流模型。
假设每一个栅格携带一份水流，那么栅格的汇流累积量就代表该栅格的水流量。
因而，当汇流量达到一定值时，就会产生地表水流，所有汇流量大于临界值的栅格就是潜在的水流路径，由这些水流路径构成的网络，就是河网。
4.1、河网的生成河网的生成基于汇流累积量数据，利用空间分析->地图代数->栅格计算器中的Con 命令进行有条件地查询可以得到，分别将阈值设为100 及1000。
(1)生成阈值为100 的河网生成的streamnet100如下图栅格河网（阈值为100）以上操作也可以利用栅格计算器的运算，以阈值设为1000 为例：栅格河网（阈值为1000）（2）栅格河网矢量化通过栅格河网矢量化矢量河网4.2、Stream Link 的生成Stream Link 记录河网中结点之间的连接信息，它主要是记录河网的结构信息，其中每一条弧段连接着两个作为出水点或汇合点的结点。
Stream Link 的生成可以通过双击水文分析工具集中的河流链接（Stream Link）工具实现，其属性表中记录着每个片段所包含的栅格个数信息。
Stream Link 示意图及属性表4.3 河网分级不同级别的河网所代表的汇流累积量不同，级别越高，汇流累积量越大，一般是主流，而级别较低的河网一般则是支流。
点击水文分析工具集的Stream Order 工具，可提供两种常用的河网分级方法：Strahler 分级和Shreve 分级。
（1）河网Strahler 分级河网Strahler 分级结果图（2）河网Shreve 分级河网Shreve 分级结果图5、流域的分割流域（watershed）又称集水区域，是指流经其中的水流和其他物质从一个公共的出水口排出从而形成的一个集中的排水区域。
流域可以通过流域盆地（basin）、集水盆地（catchment）来描述。
5.1、流域盆地的确定流域盆地是由分水岭分割而成的汇水区域，可利用水流方向确定出所相互连接并处于同一流域盆地的栅格区域。
点击水文分析工具集中的盆域分析工具可以计算出流域盆地图。
流域盆地图5.2、集水流域的生成除用流域盆地来描述外，在水文分析中，经常基于更小的流域单元进行分析，首先通过水文分析工具集中的捕捉倾泻点（Snap Pour Point）工具寻找小级别流域的出水口位置，然后结合水流方向，点击水文分析工具集中的分水岭（Watershed）工具，分析搜索出该出水点上游所有流过该出水口的栅格，直至生成集水流域为止，对计算结果重新分级后可以更方便寻找感兴趣的流域研究区。
集水区域的计算结果6、结果分析目前, 利用DEM 数据, 在GIS 平台支持下可以快速准确地获取流域的河网结构, 并可以根据汇流累积单元数的阈值来生成不同密度的河网。
但对于阈值的选取尚须进一步探究。
例如：阈值为100的矢量河网图与阈值为1000的矢量河网图对比流量为100的矢量河网图流量为1000的矢量河网图。