邻域运算栅格数据的聚类
空间分析
空间分析复习资料一、名词解释1、空间分析：空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
2、网络结构模型：在网络模型中，地物被抽象为链、节点等对象，同时要关注其间连通关系。
3、空间数据模型：是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。
4、叠置分析：将不同层的地物要素相重叠，使得一些要素或属性相叠加，从而获取新信息的方法。
包括合成叠置分析和统计叠置分析。
同义词：地图覆盖分析。
5、网络分析：是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、策划一项网络工程如何安排，并使其运行效果最好，如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。
6、栅格数据的聚类分析：栅格数据的聚类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。
7、数据高程模型：数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。
数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
8、坡度：坡度是地面高程的变化率的求解，因此，坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。
9、坡向：实际应用中，由于所建立的DEM数据常常是按从南到北获取的，所以求出的坡向角度是与正北方向的夹角。
10、缓冲区分析：缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。
邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确实是空间分析的一个重要手段。
所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。
11、最佳路径分析：12、空间插值：常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便于其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。
13、虚拟现实：由计算机生成的可与用户在视觉、听觉、触觉上实施交互，使用户有身临其境之感的人造环境。
它在测绘与地学领域中的应用可以看作地图认知功能在计算机信息时代的新扩展。
栅格数据的邻域运算流程(二)
栅格数据的邻域运算流程(二)栅格数据的邻域运算流程简介栅格数据邻域运算是一种常用的空间分析方法，它用于描述栅格数据集中每个像素的周围环境特征。
在这篇文章中，我们将详细介绍栅格数据的邻域运算流程及其各个步骤。
创建邻域1.确定邻域大小：邻域大小是指用来计算每个像素邻域的像素数量。
可以根据具体问题进行设置，常见的邻域大小包括3x3、5x5等。
2.创建邻域模板：根据邻域大小，在栅格数据集上创建相应大小的邻域模板。
邻域模板可以是正方形、圆形或自定义形状。
计算邻域统计量1.选择运算类型：根据需求，选择合适的邻域运算类型。
常见的邻域运算包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
2.遍历每个像素：对于栅格数据集中的每个像素，将其与邻域模板进行匹配，获取邻域内的像素值。
3.计算统计量：对于邻域内的像素值，进行统计运算。
根据所选择的邻域运算类型，可以计算平均值、最大值、最小值等。
4.更新栅格数据集：将计算得到的邻域统计量更新到栅格数据集中，以方便后续的空间分析。
应用举例1.滤波器应用：邻域运算可以用于图像处理中的平滑或增强等滤波操作。
根据不同的滤波器，可以选择不同的邻域统计量来实现滤波效果。
2.地貌分析：邻域运算可以用于地形特征分析，比如计算每个像素周围的高程变化、坡度等指标。
3.土地利用评估：邻域运算可以用于土地利用评估中的景观指标计算，比如计算每个像素周围的类别数量、类别多样性等。
4.环境监测：邻域运算可以用于环境监测中的异常检测，比如通过计算每个像素周围的差异值来识别可能存在的异常点。
总结栅格数据的邻域运算是一种重要的空间分析方法，它可以帮助我们对栅格数据进行特征提取、滤波处理等操作。
通过创建邻域模板和计算邻域统计量，我们可以获取每个像素的周边环境特征。
邻域运算在图像处理、地貌分析、土地利用评估和环境监测等领域都有广泛的应用。
邻域运算定义
2
2
4.9 3.5 4.2
1
1
1 2
26
2
4 3
2
5 7
1
1 6 4
4 4.5 5 5.7 6
3 1
3
1基本空间分析 3 4 GIS
32008-1176胡 嘉 骢BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
成本距离的计算： 目标：最小累计成本路径 方法：循环迭代 最小累计成本计算示例： 源点格网矩阵 成本格网矩阵 连接格网矩阵 指派格网矩阵 输出格网矩阵
U
U
16
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
二、栅格数据的空间变换——局部运算（点运算）
叠置分析
应用举例：通用土壤流失方程 A = R K L S C P ，其中，A：平均土壤流失量；R：降雨强度；K：土壤可蚀性；L：坡长 S：坡度；C：耕作因子；P：水土保持措施因素
12
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
地 理 信 息 系 统
基于栅格数据的叠置分析
叠置分析
距离 0—500米 500—1000米 1000—1500米 >1500米
得分 0（不必建设） 1 2 3（必须建设）
人口密度 0 - 50 50 - 100 100 - 200 200 - 300
二、栅格数据的空间变换——邻域运算
叠置分析
邻域运算的运用——地形分析
21
GIS基本空间分析
2008-11
胡 嘉 骢
BNUEP
空间分析试题
空间分析试题文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]空间分析复习资料空间分析复习资料 (1)一、名词解释 (2)2、网络结构模型 (2)3、空间数据模型： (2)4、叠置分析 (2)5、网络分析： (2)6、栅格数据的聚类分析 (2)8、坡度 (2)9、坡向 (3)12、空间插值 (3)13、虚拟现实 (3)16、再分类 (3)17、空间变换 (3)18、路径分析 (4)※20、栅格结构 (4)21、矢量结构 (4)二、简答题 (4)1、空间数据模型的分类 (4)2、场模型的特征 (5)※4、试比较矢量与栅格数据的优缺点 (5)5、基于栅格结构的空间变换有哪几种方式 (5)6、简述空间分析的定义，空间分析在GIS中的地位和作用 (6)7、空间分析的内容包含哪几个方面 (6)12、地理空间数据立方体 (6)13、联机分析处理技术 (7)14、地理空间数据挖掘典型方法 (7)15、空间分析的研究对象 (8)16、空间分析的研究目标 (8)17、我国常用的坐标系统，有什么区别 (9)18、地理空间问题可分为哪四类 (10)19、尺度的涵义 (10)20、无级比例尺GIS (11)21、尺度变换方法有哪几个 (12)22、阐述邻近度分析、叠加分析和网络分析的用途 (12)23、网络分析功能有哪六个方面各个方面有什么用途 (13)24、常见的克里格插值模型有哪几个 (14)25、三维景观分析有哪些内容 (15)三、问答题 (15)※1、三维GIS所研究的内容以及实现的主要功能包括哪些 (15)※3、地理信息系统与一般管理信息系统有什么区别和共同点 (16)4、栅格数据结构有哪些编码方法，并分别对这几种方法作出简述。
(17)四：实例分析题 (18)一、名词解释※1、空间分析：空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
2、网络结构模型：在网络模型中，地物被抽象为链、节点等对象，同时要关注其间连通关系。
arcgis栅格邻域统计
arcgis栅格邻域统计1. 什么是栅格邻域统计？在GIS中，栅格邻域统计是一种用于分析栅格数据的方法。
它通过比较每个像元周围的相邻像元的值来生成新的栅格数据。
这种方法常用于空间模式分析、地表覆盖分类和地理分布模型等应用中。
2. 栅格邻域统计的应用场景栅格邻域统计在许多GIS应用中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：2.1 空间模式分析空间模式分析是研究地理现象在空间上的分布规律和趋势的一种方法。
通过使用栅格邻域统计，可以计算出每个像元周围的相似性指数或聚集程度指数，从而帮助我们理解和解释地理现象在空间上的分布。
2.2 地表覆盖分类地表覆盖分类是将遥感图像中不同类型的地物进行分类和识别的过程。
使用栅格邻域统计可以提取每个像元周围相似类型地物出现的频率或比例，从而帮助我们对遥感图像中的地物进行分类。
2.3 地理分布模型地理分布模型是一种用于预测和模拟地理现象在空间上的分布的方法。
通过使用栅格邻域统计，可以基于周围像元的特征来预测每个像元的属性，从而生成具有空间连续性和合理性的地理分布模型。
3. 栅格邻域统计的方法栅格邻域统计有多种方法可供选择，下面介绍其中几种常见的方法：3.1 统计邻域均值统计邻域均值是最简单且常用的栅格邻域统计方法之一。
它通过计算每个像元周围相邻像元值的平均值来生成新的栅格数据。
这种方法适用于需要平滑或降低噪声影响的情况。
3.2 统计邻域最大值/最小值统计邻域最大值/最小值是一种用于提取栅格数据中局部极值点（如山峰或山谷）的方法。
它通过比较每个像元周围相邻像元值的最大或最小值来生成新的栅格数据。
3.3 统计邻域标准差统计邻域标准差是一种用于测量栅格数据中空间变异性的方法。
它通过计算每个像元周围相邻像元值的标准差来生成新的栅格数据。
这种方法适用于需要评估空间变异性或检测异常值的情况。
3.4 统计邻域频率分布统计邻域频率分布是一种用于描述栅格数据中不同值出现频率的方法。
它通过计算每个像元周围相邻像元值的频率分布来生成新的栅格数据。
arcgis栅格邻域统计
arcgis栅格邻域统计ArcGIS栅格邻域统计是一种常用的地理信息系统分析方法，用于分析栅格数据在空间上的分布和变化趋势。
栅格邻域统计可以帮助我们理解栅格数据的空间特征，从而支持决策和规划工作。
本文将介绍ArcGIS栅格邻域统计的基本概念、常用方法和应用案例。
一、概述ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，其中包含了丰富的空间分析工具。
栅格邻域统计是其中一种重要的空间分析方法，通过对栅格数据的邻域进行统计分析，揭示出数据的空间关联性和分布规律。
二、基本概念1. 栅格数据：栅格数据是由像元组成的二维数组，每个像元代表着地理空间上的一个单元区域，像元内的数值表示该区域的某种属性信息，如高程、温度等。
2. 邻域：邻域是指一个像元周围的一组相邻像元，通常以像元为中心，周围的8个像元构成一个邻域。
3. 邻域统计：邻域统计是对某个像元及其邻域内的像元进行统计分析，常见的统计指标包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
三、常用方法1. 邻域统计工具：ArcGIS提供了丰富的邻域统计工具，包括FocalStatistics、Block Statistics等。
其中，Focal Statistics通过设置邻域大小和统计方法，计算每个像元及其邻域内的统计值；Block Statistics将栅格数据划分为均匀的块，对每个块内的像元进行统计分析。
2. 邻域大小选择：邻域大小的选择会对统计结果产生重要影响。
一般来说，邻域大小应根据研究对象和研究目的来确定，较小的邻域大小可以反映出局部的空间关联性，较大的邻域大小可以揭示出整体的空间分布特征。
3. 统计方法选择：常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
选择合适的统计方法要根据研究对象和研究目的来确定，不同的统计方法可以从不同角度对数据进行分析。
四、应用案例1. 地貌分析：通过对地形高程数据进行邻域统计，可以揭示出地貌的起伏程度和地势变化趋势，为土地利用规划和地质灾害评估提供科学依据。
地理信息系统考试重点
1、信息和数据的区别：信息是由文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征从你向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，是生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。
而数据是一种未经加工的原始资料，信息是数据的内涵，数据是信息的表达。
2、地理信息系统的概念：是一种特定的十分重要的空间信息系统，它是在计算机硬件、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
3、GIS的构成：计算机硬件系统（主机、数据输入设备、数据存储设备、数据输出设备）计算机软件系统（计算机系统软件、地理信息系统软件和其他支撑软件、应用分析程序）地理空间数据、网络、系统开发、管理和使用人员。
4、地理信息特征：空间分布性、数据量大、信息载体的多样性。
5、大地水准面：假设当海水处于完全静止状态时，从海平面延伸到所有大陆下部而与地球重力方向处处正交的一个连续。
闭合的水准面，称为大地水准面。
6、地球椭球体：被大地水准面所包裹的球体称为大地椭球体。
7、我国常用大地坐标系统：1954年北京坐标系、1980年西安坐标系、WGS84坐标系8、地图如何描述地理空间实体：在地图学上，把地理空间的实体分为点、线、面三种要素，分别用点状、线状、面状符号来表示。
对那些占面积较小，不能按比例尺表示，又要定位的事物通常用点状要素表示，对于地面上是线状或带状的事物，在地图上均用线状要素表示。
对于不连续分布或连续分布的面状事物的分布范围和质量等特征一般用面状要素表示。
9、空间数据的基本特征：（1）空间特征：表示现象的空间位置或现在所处的地理位置（2）属性特征：表示现象的特征，如变量、分类、数据特征和名称等（3）时间特征：指现象或物体随时间的变化。
10、空间数据拓扑关系：邻接关系：空间图形中同类元素之间的拓扑关系、关联关系：空间图形中不同元素之间的拓扑关系、包含关系：空间图形中同类但不同级元素之间的拓扑关系。
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。
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
第四章_栅格数据的空间分析方法
逻辑或（|）：比较两个或两个以上栅格数据层，对应
的栅格值中只要有一个或一个以上为非0值，则输出结 果为真(赋值为1)，否则输出结果为假(赋值为0)。
逻辑异或（!）：比较两个或两个以上栅格数据层，
19
点要素用栅格的最小基元——单元来表示。
单元是有面积大小的，单元越小则面积越小，越 接近所代表的点要素。 带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用 基于单元的系统来工作必须付出的代价。
点特征的栅格数据表示
20
线数据
线数据是在某种精度下所有那些仅以多段线形式 出现的要素，如道路、河流或电力线。 线是没有面积 的。 在栅格数据中，线可用一串连接的单元表示。 类似点数据，其表示精度将随着数据的尺度和栅 格数据集的精度的改变而改变。
所有栅格数据集都位于某个坐标空间内。
坐标空间可以是真实世界坐标系统或图像空间。
15
由于几乎所有的栅格数据集都表示真实世界的某 个场所，因此最好在栅格数据集中应用最能代表真实 世界的真实坐标系统。 将一个栅格数据集的非真实世界坐标系统(图像空 间)转变为真实世界坐标系统的过程称为地理配准。
16
对于栅格数据集，单元的方位由坐标系统的x和y轴决 定。单元边界平行于x轴和y轴，所有单元在地图坐标 上都是正方形。 在地图坐标中单元以 (x, y)位臵的方式来访 问，而不用行列位臵 来访问。 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。
9
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臵上存在 空值，则为输出单元位臵分配空值。
忽略空值单元并用所有有效值完成计算。
空间分析与应用-复习题
《空间分析与应用》复习题一、名词解释1、空间分析：是以地理事物的空间位置和形态特征为基础，以空间数据运算、空间数据与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。
2、空间聚类分析：是将地理空间实体或地理单元集合依照某种相似性度量原则划分为若干个类似地理空间实体或地理单元组成的多个类或簇的过程。
类中实体或单元彼此间具有较高相似性，类间实体或单元具有较大差异性。
3、坡长：是指在地面上一点沿水流方向到其流向起点间的最大地面距离在水平面上的投影长度，是水土保持的重要因子，水力侵蚀的强度依据坡长来决定，坡面越长，汇集的流量越大，侵蚀力就越强。
4、平面曲率：是过地面上某点的水平面沿水平方向切地形表面所得到曲线在该点的曲率值，它描述的是地表曲面沿水平方向的弯曲、变化情况。
5、地表粗糙度：反映地表的起伏变化和侵蚀程度的指标，一般定义为地表单元的曲面面积与其在水平面上的投影面积之比，公式：R = S 曲面/S水平，实际应用中，当分析窗口为3*3时，可采用近似公式求解：R = 1/cos（S），其中S- 坡度。
6、地理空间分析：是以地理事物的空间位置和形态特征为基础，以空间数据运算、空间数据与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。
7、地理空间认知：是指在在日常生活中，人类如何逐步理解地理空间，进行地理分析和决策，主要包括地理信息的知觉、编码、存储、以及和解码等一系列心理过程。
8图论中的路径：一个图的路径是顶点vi和边ei的交替序列卩=v0e1v1e2 , vn-1envn如果v0 = vn ，称路径是闭合的，否则称为开的；路径中边的数据称为路径的长；若路径卩的边e1，e2, en均不同，则卩称为链；若它的所有顶点都不同，称为路；一条闭合的路称为回路。
9、增广链：设f是一个可行流，卩是从vs到vt的一条链，若卩满足前向弧都是非饱和弧，反向弧都是都是非零流弧，则称卩是（可行流f的）一条增广链。
栅格数据处理的原理
栅格数据处理的原理栅格数据是一种常见的地理信息数据格式，主要用于描述空间上被离散成网格状的数据，如卫星遥感影像、数字高程模型等。
栅格数据处理是指通过一系列算法与流程，对栅格数据进行操作与分析的过程。
首先，栅格数据处理需要将原始数据导入软件平台，如GIS软件等。
在导入前需要了解栅格数据的属性信息，如矩阵大小、分辨率、坐标系统等，这些属性信息是进行后续分析处理所必需的。
其次，栅格数据的处理通常包括预处理和后处理两个阶段。
预处理阶段主要包括数据预处理和空间预处理。
数据预处理主要是针对数据质量进行处理，如去除噪声、填充空洞等。
而空间预处理则通常是对数据进行网格化处理，即将连续空间数据划分为网格状数据，以方便后续分析处理。
后处理阶段则是对预处理后的数据进行分析处理，如图像分类、地形分析等。
在进行栅格数据处理时，常用的算法包括邻域运算、光谱分析、聚类分析、高斯滤波等。
其中，邻域运算是指根据每个网格周围的邻域格点对该网格点的值进行平均、最大值、最小值等运算，从而实现数据的平滑、过滤等操作。
光谱分析通常用于遥感影像分析，可用于检测土地利用变化、植被覆盖变化等。
聚类分析则是指根据分类标准将栅格数据划分为不同的类别，如土地利用类型、河流流域等。
高斯滤波则是通过卷积运算对数据进行平滑处理，可以消除图像噪声，提高图像质量。
最后，在栅格数据处理完成后，需要对分析结果进行可视化展示，以进行结果评估和应用。
常用的可视化方法包括直方图绘制、散点图、等值线绘制、三维地形绘制等。
这些可视化方法可用于观测栅格数据的空间分布规律，探究空间关系与趋势等方面。
总之，栅格数据处理是地理信息技术领域中的重要组成部分。
通过对栅格数据进行预处理和后处理，并应用相关算法与方法，可以帮助我们更好地理解和分析地球表面的空间特征和变化规律，为地理决策提供支持。
基于栅格数据的邻域运算
基于栅格数据的邻域运算栅格数据的邻域运算是地理信息系统（GIS）分析中常用的一种操作。
它用于研究栅格数据之间的空间关系，帮助我们理解地表特征的分布模式、变化趋势以及相互作用。
本文将介绍邻域运算的概念、主要方法以及在实际应用中的指导意义。
邻域运算是指在栅格数据集中，基于像元的位置关系计算像元的特征值。
这些特征值可以用于描述地表特征的空间分布、紧密程度和相似性。
邻域运算常用来计算区域统计值、连接分析、滤波和类别的转换等。
下面将介绍常见的邻域运算方法。
首先是区域统计值计算。
这种方法根据像元周围的邻域像元的特征值计算一个中心像元的统计量，如最大值、最小值、平均值和标准差等。
例如，在土地利用研究中，可以计算某一区域内的平均植被覆盖率或土地利用类型的多样性指数。
这些统计值可以帮助我们理解地表特征在空间上的变化趋势和空间关联性，从而为环境规划和资源管理提供科学依据。
其次是连接分析。
连接分析通过检测像元之间的邻域关系来识别和量化地表特征之间的连接程度。
常见的连接分析方法包括点扩散、线扩散和区域扩散等。
例如，在水资源管理中，可以利用连接分析方法识别湖泊或河流的水系网络，并计算流域面积和水流路径等参数。
这些分析结果有助于我们了解水资源分布和流动的模式，为水资源规划和环境保护提供决策支持。
第三是滤波。
滤波是一种通过像素之间的邻域关系来调整或平滑栅格数据的方法。
它可以去除噪声、平滑图像、减小图像中的细节或突出图像中的边缘等。
一般常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
例如，在遥感图像处理中，可以利用滤波方法去除云层遮挡，提取出地表特征的真实信息，为遥感影像的解译和分析提供清晰的图像。
最后是类别的转换。
邻域运算可以用于栅格数据集中不同类别之间的转换。
例如，通过识别两个不同类型的地表特征邻近像元的连接程度，可以将某一类别的地表特征转换为另一类别。
这对于土地利用规划和生态保护等方面具有重要意义。
例如，在城市化研究中，可以利用邻域运算将农田转化为城市区域，分析城市扩张的模式和速度。
空间数据分析方法
空间数据分析方法空间数据分析方法导语：空间数据分析的方法有什么呢？以下是小编为大家分享的空间数据分析方法，欢迎借鉴！空间数据分析1. 空间分析：（spatial analysis，SA）是基于地理对性的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息,是地理信息系统的主要特征,同时也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一,是各类综合性地学分析模型的基础,为人们建立复杂的空间应用模型提供了基本方法.2. 空间分析研究对象：空间目标。
空间目标基本特征：空间位置、分布、形态、空间关系（度量、方位、拓扑）等。
3. 空间分析根本目标：建立有效地空间数据模型来表达地理实体的时空特性，发展面向应用的时空分析模拟方法，以数字化方式动态的、全局的描述的地理实体和地理现象的空间分布关系，从而反映地理实体的内在规律和变化趋势。
GIS空间分析实际是一种对GIS海量地球空间数据的增值操作。
4. ArcGIS9中主要的三种数据组织方式：shapefile，coverage和geodatabase。
Shapefile由存储空间数据的dBase表和存储属性数据和存储空间数据与属性数据关系的.shx文件组成。
Coverage的空间数据存储在INFO表中，目标合并了二进制文件和INFO表，成为Coverage要素类。
5. Geodatabase是面向对象的数据模型，能够表示要素的自然行为和要素之间的关系。
6. GIS空间分析的基本原理与方法：根据空间对象的不同特征可以运用不同的空间分析方法，其核心是根据描述空间对象的空间数据分析其位置、属性、运动变化规律以及周围其他对象的相关制约，相互影响关系。
方法主要有矢量数据的空间分析，栅格数据的空间分析，空间数据的量算与空间内插，三维空间分析，空间统计分析。
7. 栅格数据在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。
栅格数据的处理方法有：栅格数据的聚类、聚合分析，复合分析，追踪分析，窗口分析。
基于栅格数据的邻域计算
基于栅格数据的邻域计算基于栅格数据的邻域计算是一种在栅格数据集中确定每个像元周围邻近像元特征的方法。
邻域计算在地理信息系统（GIS）和遥感领域中被广泛应用，特别是在地理数据分析、图像处理和模式识别中。
在本文中，将介绍邻域计算的基本概念、典型方法和应用案例。
一、基本概念栅格数据是由像元组成的二维矩阵，每个像元都包含一个或多个属性值。
邻域则是指在栅格数据中与一些像元直接相连的像元集合。
通常，邻域是以一些像元为中心的正方形或矩形窗口。
邻域计算是通过在邻域内对属性值进行特定操作，来衡量和描述该像元的特征。
二、典型方法1.邻域统计邻域统计是一种基本的邻域计算方法，它通过对邻域内的像元进行统计操作，如求和、求平均值、求方差等，得到一些像元的特征值。
常见的邻域统计方法有：（1）均值滤波：将邻域内各像元的属性值求平均，得到平均值作为像元的特征。
（2）中值滤波：将邻域内各像元的属性值按大小排序，取中间值作为像元的特征。
中值滤波对于去除图像中的噪声效果较好。
2.邻域关系邻域关系描述了像元与其邻近像元之间的空间位置关系。
常见的邻域关系有：（1）4邻域关系：一个像元的4邻域包括其上、下、左、右四个像元。
（2）8邻域关系：一个像元的8邻域包括其上、下、左、右以及左上、左下、右上、右下四个斜向周围像元。
3.邻接度量邻接度量用于计算不同像元之间的相似性或距离。
常见的邻接度量有：（1）欧氏距离：根据两个像元的属性值计算二者之间的欧氏距离，距离越小表示二者越相似。
（2）绝对差：根据两个像元的属性值之差的绝对值计算二者之间的距离。
三、应用案例1.地理数据分析邻域计算在地理数据分析中有广泛应用。
例如，在土地利用/覆盖分类中，可以通过计算每个像元周围的邻域属性值来确定该像元的类别。
邻域计算还可以用于研究地表温度、降水量等环境变量的空间分布规律。
2.图像处理邻域计算在图像处理中具有重要意义。
例如，在图像去噪方面，可以通过对每个像元邻域内的像元进行统计操作，如中值滤波，来消除图像中的噪声。
栅格数据挖掘中的聚类算法
栅格数据挖掘中的聚类算法随着时代的进步和技术的发展，人们从不同的数据源中获取了庞大的数据集合。
这些数据集合包含了各类信息，内容丰富，某种意义上是数据挖掘的“沃土”，可以通过一些算法和工具从中提取出有用的信息。
其中，栅格数据是人类生产和社会活动产生的大量信息的结果。
栅格数据是以矩阵形式呈现的离散数据，包括遥感卫星图像、数字地形模型（DEM）、人类生产和社会活动数据等。
利用栅格数据的聚类算法来挖掘数据，对于科学研究、企业应用、智能物联网等方面都具有重要意义。
栅格数据的聚类算法是指通过对栅格数据中的相似数据点进行聚合，得到彼此间的距离、相似度等信息来构建对象间关系的一种算法。
栅格数据聚类算法能够将庞大的栅格数据集合分成数个较小的类别，建立栅格数据中的相关结构和特征模型，揭示数据的内在规律和特点，为后续应用提供基础。
栅格数据聚类算法主要分为层次聚类和基于密度的聚类两种。
层次聚类中，最常见的是基于欧氏距离的类间距离计算方法，层次聚类根据距离不断合并距离最小的点，逐渐形成类群，产生聚类树状图。
该方法可以很好地反映出地理空间上的相似性。
但是，生成的树状图对于大数据集处理来说计算量大，时间复杂度高。
基于密度的聚类包括DBSCAN、OPTICS等。
该方法将密度大于某一阈值的数据点视为种子点，逐步加入数据点形成聚类簇。
该方法主要应用在噪声较大的数据集上，能够有效从噪声中提取出真实数据簇，并自动确定簇的个数。
但该方法对于密度变化较大的数据集效果不尽如人意。
在聚类算法中，聚类数的确定非常重要。
通常情况下，聚类数的确定方案包括手动选定、层次聚类中切断聚类树、统计方法、轮廓系数等。
统计方法包括肘部法则、轮廓宽度方法等，肘部法则指通过聚类后SSE值与聚类数的关系，找到SSE值下降明显处所对应的聚类数，作为聚类数的最终确定值。
但是，肘部法则在实际应用过程中常常需要结合实际情况加以确定。
轮廓宽度方法能够考虑聚类内部的密度以及聚类间的距离，计算出轮廓系数，该系数越接近1，越说明聚类效果越好。
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。
地理信息系统复习提纲(修改版)
地理信息系统导论课程复习提纲一、名词解释1.地理信息——指表示地理环境诸要素的数量、质量、分布特征及其相互联系和变化规律的数字、文字、图象和图形等的总称，属于空间信息，具有多维结构的特征，时序特征十分明显。
2.地理信息系统(GIS，Geographic Information System)——是一种以地理空间数据库为基础，用于获取、存储、查询、分析和显示地理空间数据的计算机系统，是空间数据和属性数据的综合体。
3.地理坐标系统(Geographic Coordinate System)——是由经纬度定义的地球表面空间要素的定位参照系统，经度和纬度都是用角度度量的。
4.地图投影——指从球形球体的地理坐标转换到平面位置的地球表面到平面的数学转换，其结果是以经纬线在平面上系统排列来代表地理坐标系统。
5.投影坐标系统(Projection Coordinate System)——是基于地图投影而建立的，由大地基准面和地图投影两组参数确定的平面直角坐标系统。
6.拓扑(Topology)——是研究几何对象在弯曲或拉伸等变换下仍保持不变的几何属性，即拓扑属性，用图表或图形来研究几何对象排列及相互关系，能确保数据质量和完整性、强化GIS分析以及执行空间数据查询。
7.栅格数据模型——也称基于字段的模型，是用规则格网来覆盖整个空间，该格网的每个像元值对应于该像元位置上空间现象的模型，能较好表示连续现象。
栅格数据结构实际上就是像元阵列，由像元大小确定它的分辨率，由行列号确定它的位置，由像元值表示空间对象的类型、等级等特征。
8.无损压缩——是一种减少数据量的数据压缩方法，保留了像元或像素值，允许原始栅格或者图像被精确重构，用来分析或产生新的数据。
9.元数据——是一种提供关于空间数据信息的，对于数据进行描述或说明的数据，说明空间数据内容、质量、状况等其它有关特征的背景信息。
10.几何变换——指利用一系列控制点和转换方程式在投影坐标上配准数字化地图、卫星图像或航空相片的过程，它利用一系列控制点建立数据模型，使一个地图坐标系统与另一个地图坐标系统建立联系，或者使影像坐标与地理坐标建立联系。
基于栅格数据的邻域计算
基于栅格数据的邻域计算概述：在地理信息系统（GIS）和遥感领域中，栅格数据是一种常见的数据格式，它以栅格或像元的形式来表示地理空间的信息。
邻域计算是栅格数据处理中的一项重要任务，它可以用来分析栅格数据的空间关系和特征。
本文将介绍基于栅格数据的邻域计算方法及其应用。
一、邻域计算的基本概念邻域计算是指对于给定的一个栅格数据，通过定义和计算其周围像元的特征或属性来揭示栅格数据的空间关系。
邻域计算通常涉及到确定邻域的大小、形状和权重，然后通过一系列的计算操作来获取邻域的特征。
1. 邻域大小：邻域的大小可以通过确定邻域的半径或邻域的像元数来定义。
较小的邻域可以揭示局部空间关系，而较大的邻域则可以揭示全局空间关系。
2. 邻域形状：邻域的形状可以是正方形、圆形、十字形等。
不同的形状适用于不同的分析目的和数据类型。
3. 邻域权重：邻域的权重可以根据不同的需求来定义。
常见的邻域权重包括均匀权重、距离权重和方向权重等。
二、邻域计算的方法栅格数据的邻域计算可以通过不同的方法来实现，常见的方法包括滑动窗口法、膨胀与腐蚀法和栅格代数法。
1. 滑动窗口法：滑动窗口法是一种基于窗口的方法，它通过在栅格数据上移动一个窗口，并在每个窗口中进行计算来获取邻域的特征。
滑动窗口法可以用于计算邻域的统计特征，如平均值、最大值、最小值等。
2. 膨胀与腐蚀法：膨胀与腐蚀法是一种基于形态学的方法，它通过膨胀和腐蚀操作来获取邻域的特征。
膨胀操作可以扩大目标区域，腐蚀操作可以缩小目标区域，通过对膨胀和腐蚀操作进行组合，可以得到不同大小和形状的邻域。
3. 栅格代数法：栅格代数法是一种基于栅格代数运算的方法，它通过定义栅格代数运算符和函数来实现邻域计算。
栅格代数法可以用于计算邻域的代数特征，如加、减、乘、除等。
三、邻域计算的应用邻域计算在GIS和遥感领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 地貌分析：通过计算栅格数据的高程差异和邻域特征，可以揭示地貌的起伏和形态特征，如山脊、河流等。
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局部运算特点 Fra bibliotek栅格数据分析中的单个单元运算 对应栅格单元运算，不涉及位置运算。 不受邻域单元影响 产生新的栅格地图
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二、窗口分析（邻域运算、滤波）
设计一个中心点单元和一组环绕其单元 的栅格数据分析技术，通过所确定的邻 域类型扫描整个格网。
邻域运算：邻域大小与类型
邻域运算要素 中心点 邻域大小与类型 邻域运算函数
邻域运算函数
Cij f ( cij ij )
i m j n im j n
统计： 最大值、最小值 平均值、标准差 值域、总和、模、… 测度： 多数、少数、种类、 …
空域过滤分类
数学形态分类
空域过滤器 线性过滤器 非线性过滤器
高通
低通
带通
最大值
最小值
中值
处理效果分类
钝化过滤器
空域过滤器
局部运算
算术运算 三角函数 对数 幂
A
A
B
U= f (A, B,…)
C U U
掩模格网
• 掩模格网可以实现一种特殊的局部运算， 是我们在逻辑建模（是与否）中常用的方 法。 • 掩模格网是一种特殊的格网，只包含0和1 以及无数据（No Data）。 数据查询和再分类可实现掩模格网
Map Query Reclassify
4
3 7 12
13
12 14 21
16
21 25 27
20
23 32 30
25
33 39 32
28
32 31 24
26
29 25 17
20
20 14 11
15
16
22
19
34
20
25
25
21
10
15
7
12
4
8
6
追踪分析的应用
• • • • 自动提取地面水流路径 扫描图件的自动矢量化 自动提取高程线 污染源的追踪分析
• 给出的栅格层 面是一个有疵 点的DEM，运 用窗口分析的 方法找出疵点， 想办法恢复 DEM的正确状 态。
（1）计算疵点所在位置 窗口分析： 3×3矩形窗口取Mean值； 复合分析: 得到的结果与原层面相减；
掩模格网 ： 对结果进行 Map Query的运
算，将远远大于或小于周围值的点提取出来， 既是疵点所在位置。
（2）疵点所在位置的高程值
• 窗口分析：由格网层面进行3×3矩形窗口
取Maximum值；
• 复合分析: 得到的结果与掩模格网相乘，
得到疵点所在位置的高程值。
邻域运算应用：地形分析
从地形分析的复杂性角度，可以分为两大部 分：一部分是基本地形因子（包括坡度、 坡向等）的计算，另一部分是复杂的地形 分析包括可视性分析、地形特征提取、水 系特征分析、道路分析等。
四、栅格数据的追踪分析
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。
由追踪法提取地面水流路径
• 根据地面水流必 然向最大坡度方 向流动的基本追 踪线索,可以得出 在图上两个点位 地面水流的基本 轨迹。
3 4 2 9 3 9 8 12 12 18 17 23 18 23 17 20
简单的视觉信息复合
复杂的叠加分类模型(叠置分析)
• 叠置分析是把参与叠加的各数据层经过 算术的、几何的、逻辑的运算生成新的 数据层。 • 由于该运算是基于像元及其周围像元的 计算，我们称之为局部运算。
两者的区别
• 叠置分析与视觉信息复合不同，叠置分析 是把参与叠加的各数据层经过算术的、几 何的、逻辑的运算生成新的数据层； • 而视觉信息复合仅是把不同的数据层同时 显示到一个屏幕上或绘制在一幅图形里， 各数据层间不存在逻辑关系，没有生成新 的数据文件，在同一区域内，地图投影与 比例尺相同便可进行视觉信息复合。
锐化过滤器
低通滤波
• 低通空域滤波的缺点和问题 – 如果图像处理的目的是去除噪音，那 么，低通滤波在去除噪音的同时也钝 化了边和尖锐的细节
高通滤波
基本高通空域滤波的缺点和问题:高通滤波在增强 了边的同时，丢失了图像的层次和亮度。
低通->高通滤波
低通滤波
平均值
高通滤波
原图-低通滤波
应用实例—DEM恢复
总结1
• 栅格结构与遥感影像格式一致，利于与 遥感的结合，
• 在对遥感数据处理时必须要转换成网格 结构方能实现。 • 栅格结构的拓扑分析不易实现，很难表 示拓扑关系。
总结2
• 可在单个单元、单元组、不同单元层上 进行空间分析操作
• 面向位置的特征，简单且效率高
• 分析处理模式化很强
思考题
• • 解释叠置分析并举实例说明用途。 解释窗口分析
第六章
GIS空间分析原理与方法
栅格数据分析的基本模式
授课目录
一．栅格数据的信息复合分析(局部运算) 二．栅格数据的窗口分析(邻域运算) 三．栅格数据的聚类、聚合分析
四．栅格数据的追踪分析
一、栅格数据的信息复合分析
信息复合模型(overlay)包括两类：即简单 的视觉信息复合和较为复杂的叠加分类模 型。
应用聚类分析的例子
• 土地使用: 在一个陆地观察数据库中标识那 些土地使用相似的地区； • 城市规划: 根据类型、价格、地理位置等来 划分不同类型的住宅； • 地震研究: 根据地质断层的特点把已观察到 的地震中心分成不同的类；
聚类在GIS中的应用
• 空间数据分析
– 在GIS中，通过聚类发现特征空间来建立 主题索引； – 在空间数据挖掘中，检测并解释空间中的 簇；
算法
至于Slopewe、Slopesn的计算有很多方法，可根 据自己的情况加以选择：
算法1：
算法2：
示例
三、栅格数据的聚类、聚合分析
• 聚类分析 – 把一个给定的数据对象集合分成不同的 簇； • 簇（Cluster）:一个数据对象的集合 – 在同一个类中，对象之间具有相似性； – 不同类的对象之间是相异的。
地形分析：坡度、坡向与曲率
Z 坡度 N
坡度：法线与垂直 方向之夹角
Y X 坡向
坡向：法线在水以平面投影与 正北方向之夹角
1 基本地形因子计算
坡度/坡向计算有多种方法，如：四块法、空间 矢量分析法、拟合平面法、拟合曲面法、直接解 法。其中，拟合曲面法是最常用也是最有效的方 法。 拟合曲面法一般采用二次曲面，即3x3的窗口。 每个窗口中心为一个高程点。点e的坡度／坡向 的解求公式如下：