GIS栅格空间分析
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。
如何进行栅格地图处理和分析
如何进行栅格地图处理和分析栅格地图处理和分析是地理信息系统（GIS）中的重要环节。
通过将地理数据转化为栅格形式，可以更加方便地进行空间分析和模拟。
本文将从数据获取、栅格化、栅格分析以及数据可视化等方面，探讨如何进行栅格地图处理和分析。
一、数据获取在栅格地图处理和分析中，数据获取是基础且重要的一步。
常见的数据来源包括遥感数据、地形数据以及人口统计数据等。
遥感数据可以通过航空摄影、卫星遥感等方式获取，具有广覆盖、高精度的特点，可以提供地表覆盖、植被生长、气候变化等各种信息。
地形数据包括数字高程模型（DEM）和数字地形模型（DTM），用于描述地表高度和地形特征，对于地貌分析和水资源管理等具有重要意义。
人口统计数据则包括人口密度、年龄结构、经济发展水平等信息，可用于进行城市规划和社会经济分析。
二、栅格化获取到的地理数据需要进行栅格化处理，将其转化为栅格形式。
栅格化是指将连续的地理现象离散化表示，将地理空间划分为一定大小的像元（pixel）。
栅格化可以通过网格划分、像元中心法等方式进行。
在栅格化的过程中，需要考虑数据的分辨率和精度，以及不同类型数据的特点。
例如，遥感数据的栅格化需要确定波段组合、像元大小等参数，以便保持数据的准确性和可用性。
三、栅格分析栅格分析是对栅格地图进行处理和运算的过程，主要包括空间分析、属性分析和时序分析等。
空间分析是指通过栅格地图进行地理空间关系分析，如相交、包含、邻近等；属性分析则是对栅格地图进行属性统计和量化分析，如面积计算、统计特征分析等。
时序分析在栅格地图处理和分析中也占有重要地位，通过对时间序列数据的处理，可以进行季节变化、气候演化等分析。
栅格分析可以通过计算机算法实现，如统计分析、模型推演等。
四、数据可视化数据可视化是栅格地图处理和分析的重要环节，通过合适的图形和表达方式将处理分析后的结果展示出来。
数据可视化可以通过各种图表（如柱状图、折线图、散点图等）和地图呈现。
在栅格地图的可视化中，可以采用颜色映射、等值线、方格图等方式，突出不同地理现象的特点和差异。
地理信息系统下的空间分析——第四章_栅格数据的空间分析方法
被赋予空值的单元有两种处理方式：
（1）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置上存在空值， 则为输出单元位置分配空值。
（2）忽略空值单元并用所有的有效值完成计算。
6、关联表
栅格计算器由四部分组成左上部layers选择框为当前arcmap视图中已加载的所有栅格数据层列表双击一个数据层名该数据层便可自动添加到左下部的公式编辑中间部分是常用的算术运算符110小数点关系和逻辑运算符面板单击所需按纽按纽内容便可自动添加到公式编辑器中
第四章 栅格数据的空间分析算法
4.1 栅格数据 栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之 一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，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。 栅格数据的空间分析方法具有自动分析处理较为 简单，而且分析处理模式化很强的特征。
地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制 约关系外，还表现在空间上存在着一定的制约关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的某个栅 格往往会影响其周围栅格属性特征。准确而有效的反映这 种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。 窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格 点或全部数据，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 其他层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据 有效的水平方向扩展分析。
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。
图4.9：点特征的栅格数据表示
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。
如何进行栅格地图生成和地理空间数据分析
如何进行栅格地图生成和地理空间数据分析栅格地图生成和地理空间数据分析是现代地理信息系统（GIS）中的重要环节。
随着遥感技术和数字地图技术的发展，栅格地图成为了地理信息处理和分析的重要工具。
本文将介绍如何进行栅格地图生成和地理空间数据分析的基本步骤和方法。
栅格地图生成是将现实世界的地理空间数据转化为栅格数据的过程。
栅格数据是由像素组成的矩阵，每个像素对应现实世界中的一个区域。
栅格地图生成的第一步是选择适当的栅格分辨率。
分辨率决定了栅格地图的精度，高分辨率可以提供更详细的信息，但需要更大的存储空间和计算资源。
在选择分辨率时，需要根据具体的研究目的和数据来源进行权衡。
栅格地图生成的第二步是数据预处理。
地理空间数据通常来自不同的来源，具有不同的格式和投影系统。
因此，首先需要将不同的数据源整合到同一坐标系统下，并进行投影转换。
其次，还要处理数据的空缺和异常值，以保证栅格地图的质量和准确性。
栅格地图生成的第三步是栅格化过程。
栅格化是将矢量数据转化为栅格数据的过程。
这个过程可以利用插值方法来实现，最常用的插值方法有反距离加权和克里金插值。
插值方法可以根据已有的点数据估算出整个区域的值，从而生成栅格数据。
地理空间数据分析是利用栅格地图进行各种地理问题的研究和分析。
该过程通常涉及到空间统计、多尺度分析、遥感影像分析等方法和技术。
空间统计是研究地理现象在空间上的分布和相关性的方法。
通过空间统计分析，可以揭示地理现象的空间规律和模式，为规划和决策提供支持。
多尺度分析是将地理现象在不同尺度上进行比较和分析的方法。
地理现象常常是具有多个尺度的，而不同尺度上的地理现象又具有不同的特征和规律。
通过多尺度分析，可以将地理问题从不同的角度进行研究，提高研究的全面性和准确性。
遥感影像分析是利用遥感技术获取的影像数据进行地理分析的方法。
遥感影像数据提供了丰富的地理信息，可以从不同的角度和尺度对地理现象进行分析。
遥感影像分析可以用于土地利用分类、植被覆盖度估算、城市扩张监测等领域，为地理问题的研究提供强大的工具和支持。
栅格数据空间分析——学校最佳选址
栅格数据空间分析的综合应用——学校选址一、实验背景与目的背景：随着网络时代的到来，网络信息变得越来越丰富，地理空间信息无疑是越来越占据较大的分量，在当今社会，地理信息数据越来越受到人们的重视。
空间分析技术日趋于成熟，在处理地理信息空间数据时发挥着越来越重要的作用。
基于栅格数据的空间分析在空间分析中占有重要地位，空间建模制作的基本过程也是通过栅格数据的空间分析进行的。
空间分析是GIS的核心和区别于其他信息系统处理数据的本质所在，并且为生活中的很多决策提供数据依据，在其中，学校选址就是一个很好的例子。
学校的选址问题需要考虑各种因素，总体上分为自然因素和人文因素，例如地理位置、学生娱乐场所配套、土地利用类型、交通状况以及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域，合理的学校位置有利于方便学生的学习与生活。
目的：通过这次实验练习，从而帮助熟悉ArcGIS栅格数据的欧氏距离制图、数据重分类等空间分析功能，通过栅格计算器进行加权计算，得到适宜性最高的区域，即是最佳选址区域。
能够通过选址处理解决类似选址的其他实际问题。
欧氏距离根据直线距离描述每个像元与一个源（分析目标）或一组源的关系。
二、实验步骤(一)数据准备（1）土地利用现状数据（landuse）；（2）地面高程数据（elevation）；（3）娱乐场所分布数据（rec_sites）；（4）现有学校分布数据（schools）。
(二)操作步骤A.方法一1. 运行Arcmap，如果Spacial Analyst 模块未能激活，单击菜单【自定义】——【拓展模块】——选择Spacial Analyst——【单击关闭】。
2.打开地图文档。
在ArcMap主菜单上选择【文件】——【打开】——【EX1】。
3.设置空间分析环境。
ArcToolbox右键选择【环境】，打开环境设置对话框，设置相关参数：①展开【工作空间】，设置路径（设为平时实验的目录，不要有中文或中文符号）②展开【处理范围】，在范围下拉框中选择“与图层landuse相同”③展开【栅格分析】，在像元大小下拉框选择“与图层landuse相同”。
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。
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点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。
它们各自具有一些优点和缺点，下面将详细介绍这些方面。
一、栅格数据的优点：1. 简单直观：栅格数据由像素组成，每一个像素都有一个数值，可以直接表示地理现象的特征，如高程、温度等。
这种简单直观的表示方式使得栅格数据易于理解和分析。
2. 空间分析：栅格数据适合于空间分析，可以进行各种统计和模型分析。
例如，可以通过栅格数据进行地形分析、洪水摹拟、景观格局分析等。
3. 数据存储：栅格数据以像素为单位进行存储，数据结构相对简单，适合存储大量数据。
此外，栅格数据可以进行压缩，节省存储空间。
4. 数据处理：栅格数据可以进行各种数学运算和图象处理，如代数运算、滤波、分类等。
这使得栅格数据在遥感图象处理和数字地形分析等领域具有广泛应用。
二、栅格数据的缺点：1. 精度限制：栅格数据的精度取决于像元的大小，像元越小，精度越高。
但由于栅格数据是以像素为单位进行存储和分析的，因此在表示空间对象时存在精度限制。
特殊是对于复杂的地理现象，如河流、道路等，栅格数据可能无法彻底准确地表示其形状和位置。
2. 数据量大：由于栅格数据以像素为单位存储，因此数据量相对较大。
对于大范围的地理数据分析，需要大量的存储空间和计算资源。
3. 数据集成：栅格数据在数据集成方面存在一定的难点。
不同分辨率、不同投影的栅格数据很难直接集成在一起，需要进行预处理和转换。
三、矢量数据的优点：1. 精确表示：矢量数据以点、线、面等几何对象表示地理现象，可以准确地表示其形状和位置。
对于复杂的地理现象，如河流、道路等，矢量数据能够提供更准确的表示。
2. 拓扑关系：矢量数据可以表示空间对象之间的拓扑关系，如相邻、相交等。
这种拓扑关系对于空间分析和网络分析非常重要。
3. 数据集成：矢量数据在数据集成方面更加灵便。
不同分辨率、不同投影的矢量数据可以直接集成在一起，无需进行预处理和转换。
栅格数据空间分析
• 主要功能：查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创
建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影、 确定坡面线的高度、计算面积和体积、数据重分类、将表
面转化为矢量数据等。
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
目标点 成本累积数据层 成本方向数据层
三、密度制图
密度制图主要基于点数据生成，以每个待计算格网点为中 心，进行圆形区域的搜寻，进而计算每个格网点的密度值。 本质上讲，密度制图是一个通过离散采样点进行表面内插 的过程。
与指定栅格数据集同栅格大小
• 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。
等值线是将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线。
等值线 坡度 坡向 山体阴影
3、地形因子提取
• 坡度的提取
坡度（degree of slope），水平面与地表面之间夹角。 坡度百分比（percent slope），高程增量与水平增量之 比的百分数。
• 坡向的提取
坡向，地表面上一点的切平面的法线矢量在水平面的投影
第13章ArcGIS栅格数据的空间分析
13.2.4 最短路径
最短路径函数用于确定从某一目标点至一个源的路径。 执行了成本加权距离函数，生成距离和方向栅格数据，就可 以计算从指定目的地到相应源的最低成本路径或最短路径。
13.3 密度制图
密度制图主要根据输入的已知点要素的数值及其分布，来 计算整个区域的数据分布状况，从而产生一个连续的表面。它 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 环形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。密度制图 可以分为核函数密度制图和简单密度制图两种。 1．核函数密度制图 2．简单密度制图
13.6.3 重新分类
重新分类是将一种分类体系转换为另一种分类体系，分 类方式和分类数目都可能变化。
13.6.4 添加删除值
添加和删除值的做法和上述方法步骤较为类似，具体如下。 （1）单击选择“空间分析”|“重新分类”命令，弹出“重新分类” 对话框。 （2）在重分类前先选择需要重分类的图层字段，在“输入栅格”栏 中单击下拉按钮或后面的打开按钮，选择要进行值要变化的栅格数据。 （3）在“重分类字段”中选择要用到的属性字段。 （4）在“设置重分类数值”栏中单击“Add Entry”按钮，再其数 据框中将增加一条空白记录，单击选中记录就可以修改此记录。 （5）在“设置重分类数值”栏数据框中单击选择某条记录，然后单 击“Delete Entries“按钮，即可删除记录。 （6）单击“OK“按钮，完成操作。
13.1.4 设置分析区域
在默认的情况下，空间分析的范围是所有数据的重叠范 围，即所有数据的交集。 其中，共有以下5种方式。 1．在地图的可视区域上进行分析； 2．在输入栅格的交集上进行分析； 3．在图层的并集上进行分析； 4．自己设定合适的分析范围； 5．与某个图层一致。
13.2 距离制图
GIS矢量、栅格分析等实习报告
目录一、数据获取与预处理1、创建图层 (3)2、导入底图及矢量化 (4)3、注记生成 (7)4、DEM高程 (9)二、矢量空间分析1、空间方位查询 (12)2、缓冲区分析 (13)三、栅格空间分析1、坡度计算 (16)四、综合应用1、模拟道路选址 (18)2、模拟公路拓宽工程 (24)一、数据获取与预处理1、创建图层1、首先打开ArcCatalog，在左边创建文件夹，为其添加shapefile格式的图层文件。
右击操作New->Shapefile,如下图：2、弹出如下对话框，选择图层名、和格式后，单击OK.3、如此重复，创建多个图层入下，再保存。
2、导入底图及矢量化1、打开ArcMap,右击layer，选择Add data选项。
如图：2、先加入底图cut.Img,在导入创建的图层文件，导入后如下图：3、在菜单栏单击Tools->Edit Toolbar,在弹出的工具条中，选择下拉菜单中的Start Editing选项，开始编辑。
4、在编辑工具条中，选择编辑工具、任务和对象，以高程控制点为例。
如下图：5、在图上进行选择，如右图：6、如果编辑错误，选择下图中间工具，在选择目标物上右击，进行删除、查看属性等操作。
7、如此重复操作，居民点图像如下：8、双击图层下方图标，可进行符号样式、大小和角度等更改。
如下图：9、如此重复，其他图层也进行同样的编辑，生成图像如下：10、然后可进行保存操作：3、注记生成1、在添加高程控制点和居民点时，可以加入注记项，如村庄名、高程等信息。
然后右击图层，在弹出的对话框中选择属性。
2、在图层属性对话框中，选择标签选项。
在Label feather in this layer处选择，在Expression中选择要标记的属性（field），可以是一个以上，下面选择文本样式等信息。
3、单击Apply后，生成如下图：4、DEM高程1、在工具栏选择 ArcTollbox Window,如右图：2、然后在工具栏里，选择3D Analyst Tools->Raster Interpolation->Kriging选择。
GIS实验报告之栅格数据分析
使用的方法
分类的个数
采用等间距分级
最后的图形
(2).重分类娱乐场所直线距离数据.
只是这和上面的图层不一样
最后的图形
(3).重分类现有学校直线距离数据集.
方法和上面的一样，就不多说了。
(4).重分类土地利用数据集.
设置相应的值，把不需要的值为：NOData
显示的图形
8.适宜区分析
实验题目
栅格数据分析
成绩
一、实验目的：熟练掌握Spatial Analyst空间分析模块功能
二、实验内容：新校区选址和寻找最佳路径，包括操作步骤以及结果。
三、实验过程：
新校区选址
1、加载模块
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：
3.设置空间分析环境，如图：
设置路径
选择土地利用图层
Neighborhood Statistics按钮后显示的图形
得到的地形起伏成本数据图
（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
显示的图
5、加权合并单因素成本数据，生成最终成本数据集。
输入的表达式
得到的图
6、计算成本权重距离函数
做的路径
计算的对话框设置
生成的成本距离图
生成的成本方向图
选择土地利用图层
4.从DEM数据中提取坡度数据集.
不要忘了选择相应的图层后面的和这一样
生成坡度的方法
显示的坡度图
5.从娱乐场所数据”rec_sites”提取娱乐场所直线距离数据.
生成的方法
最后生成的图形如图：
6.从现有学校位置数据”School”提取学校直线距离数据集.
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。
第二章GIS空间分析的数据模型
第二章GIS空间分析的数据模型GIS（地理信息系统）空间分析的数据模型是指在GIS中用于描述和组织地理空间数据的结构和规则。
它主要包括向量数据模型和栅格数据模型两种形式。
以下将详细介绍这两种数据模型。
1.向量数据模型：向量数据模型是一种将地理现象表示为点、线、面等几何要素的数据模型。
它基于几何对象的坐标表示来描述地理空间位置和形状。
向量数据模型的核心要素包括点、线、面。
-点：表示地理要素的离散点，可以是一个地址、一座建筑物、一个村庄等。
-线：表示由多个点连接而成的可视化路径，可以是道路、河流、铁路等。
-面：由若干个线构成的闭合区域，通常表示土地利用类型、行政区域等。
向量数据模型具有描述空间位置精确、几何操作方便等优势，适合表示细节较为复杂的地理现象。
同时，向量数据模型也具备多种关联属性的能力，可以与属性数据进行链接，实现空间与属性信息的关联分析。
2.栅格数据模型：栅格数据模型是一种将地理现象表示为规则的网格单元的数据模型。
它将地理空间划分为规则的网格单元，将每个单元的值表示为一个矩阵中的元素。
栅格数据模型的主要特点是离散、均等和连续。
-离散：地理现象被离散的网格单元坐标所描述，且每个单元代表的是一个相同大小的空间区域。
-均等：每个单元的尺寸相等，表示的面积是均等的。
-连续：栅格中的每个单元都有一个与之对应的属性值，通过单元的连接和相邻单元的信息可以推断出地理现象的空间连续性。
栅格数据模型主要用于描述表面高程、者大气温度等连续变量，适合进行空间分布模拟、插值分析等。
总结来说，向量数据模型适用于描述细粒度且结构复杂的地理现象，同时具备几何对象的精确性和关联属性的优势。
而栅格数据模型则适用于描述连续变量的空间分布，可以进行均等离散和连续性推断。
在GIS空间分析中，根据不同的需求和数据特点，可以选择合适的数据模型来进行分析和建模。
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。
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• 思考：如何才能计算出特定多边形区域内的土石方呢？ 思考：如何才能计算出特定多边形区域内的土石方呢？ • 提示：( 1 ) 将多边形转化为栅格数据(使用Conversion Tools） 提示： 将多边形转化为栅格数据(使用Conversion Tools） （2） 使用栅格数据乘法剪裁出这个多边形区域所在的 使用栅格数据乘法 乘法剪裁出这个多边形区域所在的 栅格数据（生成一个新的图层） 栅格数据（生成一个新的图层） （3）进行栅格数据的土石方计算； 进行栅格数据的土石方计算； 希望大家可以试试看，这个操作在大作业中会用到！ 希望大家可以试试看，这个操作在大作业中会用到！
⊙
事先需要在图层中 选中一个或者若干 地物
可视域分析参数设置
五、表面点插值
表面点插值分析： 表面点插值分析：
— 是栅格数据和矢量数据叠加分析的一种； 是栅格数据和矢量数据叠加分析的一种； — 已知同一地区的栅格数据和矢量数据，通过地理位置上的 已知同一地区的栅格数据和矢量数据， 联系，计算当前矢量数据上的栅格属性； 联系，计算当前矢量数据上的栅格属性； — 只能获取点地物对应的栅格属性 只能获取点地物 点地物对应的栅格属性 — 该操作只能在ArcScene中完成 该操作只能在ArcScene中完成
第一类填挖方操作(1) 第一类填挖方操作(1)
打开属性表，察看 打开属性表， 各个斑块的体积和 面积 自动分类 第一类填挖方操作(2) 第一类填挖方操作(2) – 结果分析
第二类填挖方操作(1) 第二类填挖方操作(1)
第二类填挖方操作(2) 第二类填挖方操作(2) – 结果分析
填挖方分析的其他操作入口
实习内容介绍
在ArcGIS 9.0 Desktop软件中完成栅格数据的空间分析操作， Desktop软件中完成栅格数据的空间分析操作， 包括： 坡度分析 坡向分析 土石方（挖方/ 土石方（挖方/填方）计算 可视域分析 表面点插值
实习前的准备
安装ArcGIS 安装ArcGIS 9.0 Desktop软件，包括如下软件包 Desktop软件，包括如下软件包 ArcGIS 9.0 Desktop软件 Desktop软件 ArcGIS 9.0 Service Pack 1 （可选择，推荐安装） 可选择，推荐安装） ArcGIS 9.0 中文运行环境（可选择，推荐安装） 中文运行环境（可选择，推荐安装） 准备上次实习的结果数据，包括如下图层数据： 居民点（Resident） 居民点（Resident） Point 道路（Road） 道路（Road） Poly-line Poly水渠（Aqueduct） 水渠（Aqueduct） Poly-line Poly山峰（Hill） 山峰（Hill） Point 铁路（Railway） 铁路（Railway） Poly-line Poly林地（Forest） 林地（Forest） Polygon 水库（Reservoir） 水库（Reservoir） Polygon 插值DEM数据 DEM
点字段是用来存放 插值结果的字段
表面点插值分析参数设置
• 第四次课程实习要求： 第四次课程实习要求：
自己选择一种栅格空间分析，可以是PPT中讲过的，也可 PPT中讲过的 自己选择一种栅格空间分析，可以是PPT中讲过的， 以是书上有的； 以是书上有的； 要求给出在ArcGIS中的操作过程描述、输入参数、 ArcGIS中的操作过程描述 要求给出在ArcGIS中的操作过程描述、输入参数、输出结 操作含义等信息，然后提交给助教！ 果、操作含义等信息，然后提交给助教！ 本次实习不占实习总成绩分数， 本次实习不占实习总成绩分数，但是希望大家可以认真完 成；
谢 谢！
坡向分析参数设置
三、土石方（挖方/填方）计算 土石方（挖方/填方）
土石方计算： 土石方计算：
— 数字高程模型是描述地面起伏状况的数据类型； 数字高程模型是描述地面起伏状况的数据类型； — 如果已知某块区域两个时刻的数字高程模型，那么就可 如果已知某块区域两个时刻的数字高程模型， 以计算出两者土石方量的差别（可能是填方或者挖方） 以计算出两者土石方量的差别（可能是填方或者挖方） ，例如修筑公路，填海造田等； 例如修筑公路，填海造田等； — 土石方计算在规划领域的应用较多； 土石方计算在规划领域的应用较多； — 在ArcGIS中的土石方计算按照输入参数可以分为两种： ArcGIS中的土石方计算按照输入参数可以分为两种： 中的土石方计算按照输入参数可以分为两种 A、输入施工前和施工后的DEM数据，计算全图土石 输入施工前和施工后的DEM数据， DEM数据 方； B、输入施工前的的DEM数据以及施工后平地的高程， 输入施工前的的DEM数据以及施工后平地的高程， DEM数据以及施工后平地的高程 计算全图土石方； 计算全图土石方；
四、可视域分析（Viewsheld）
可视域分析： 可视域分析：
— 给定一个地区的数字高程模型数据，以及一个给定的观察 给定一个地区的数字高程模型数据， 点，计算此点可看见的区域以及不可见的区域 — 坡向分析的操作输入数据是一个地区的数字高程模型数据 （DEM）和一个观察点，输出是表示每个格点可见性 DEM）和一个观察点， Grid数据，两个栅格数据的地理范围基本一样； Grid数据，两个栅格数据的地理范围基本一样； 数据 — 可见性的数据类型为逻辑类型，取值0(false)或者1(true) 可见性的数据类型为逻辑类型，取值0(false)或者1(true) 0(false)或者
GIS栅格空间分析 GIS栅格空间分析
作者：林星黄骞（ 作者：林星黄骞（ GIS课程助教） 时间：2005年10月14日 时间：2005年10月14日 Email: skyswind@ skyswind@ Website:
ß
坡度分析参数设置
二、坡向分析（Aspect） Aspect）
坡向分析： 坡向ห้องสมุดไป่ตู้析：
— 利用输入的数字高程模型数据（Grid DEM），生成同一 利用输入的数字高程模型数据（ DEM）， ），生成同一 地区的各个格点坡向的过程； 地区的各个格点坡向的过程； — 坡向分析的操作过程和坡度类似 — 坡向分析的操作输入数据是一个地区的数字高程模型数据 （DEM），输出是表示每个格点坡向的Grid数据，两个 DEM），输出是表示每个格点坡向的Grid数据， ），输出是表示每个格点坡向的Grid数据 栅格数据的地理范围基本一样； 栅格数据的地理范围基本一样； — 坡度的单位为角度，取值范围0~360 坡度的单位为角度，取值范围0~360
一、坡度分析（Slope） Slope）
坡度分析（Slope Analyze）：
— 就是利用数字高程模型数据（DEM）来生成目标区域每 就是利用数字高程模型数据（DEM） 个点的坡度信息的过程； 个点的坡度信息的过程； — 这里的DEM指的是Grid DEM栅格数据 这里的DEM指的是Grid DEM栅格数据 DEM指的是 — 坡度分析的输入是一个Grid DEM数据，输出也是一个 坡度分析的输入是一个Grid DEM数据 数据， Grid栅格数据，两个数据的地理范围基本上是一样的； Grid栅格数据，两个数据的地理范围基本上是一样的； 栅格数据 — 坡度的定义及分析算法见教材P213 — 坡度计算结果的单位可以使DEGREE（角度数 0~90）或 坡度计算结果的单位可以使DEGREE DEGREE（ 0~90） 者PERCENT_RISE（上升比值0 ~ ∞） PERCENT_RISE（上升比值0 ∞）