空间叠合分析方法概述
空间叠合分析英文缩写
空间叠合分析英文缩写空间叠合分析（GISoverlayAnalysis）是地理信息系统（GIS）中常用的一种分析方法，它将两个或多个空间图层的数据进行叠加，从而发现隐藏的模式关系。
它支持空间分析、多层次模拟运算和混合模式发现，使得空间叠合分析在空间统计分析和地理空间分析方面的应用变得非常普遍。
空间叠合分析一般可以分为三种类型，即点空间叠合分析（Point-overlay analysis）、线空间叠合分析（Line-overlay analysis）和面空间叠合分析（Polygon-overlay analysis）。
点空间叠合分析可以用来检测空间点数据之间的关系，例如检测政府服务设施与住宅之间的距离关系；线空间叠合分析可以用来识别空间线要素之间的关系，例如识别城市道路与居民区之间的关系；面空间叠合分析可以用来研究面要素之间的关系，例如研究自然资源分布与土地利用之间的关系。
空间叠合分析的实施过程一般分为三个步骤：首先，根据相对定位的原则以某一空间图层的要素为基准，将另一空间图层的要素进行相对定位；其次，采用某种叠加分析方式将相对定位后的两个空间图层进行叠加，从而确定实现某种模拟或计算的叠加分析结果；最后，通过叠加分析结果，确定空间要素之间的模式关系，并得出相应的空间叠合分析结论。
空间叠合分析的结果可以表示为多个结论，这些结论可以用于研究不同图层之间的空间关系，例如城市发展模式、土地利用现状模式等。
同时，根据不同的分析结果，可以采取不同的措施，从而解决或优化各种问题。
因此，空间叠合分析几乎可以说是GIS应用中重要的一环。
此外，空间叠合分析在实践中还存在一些局限性。
首先，由于许多数据源的不精确性，在进行叠加分析时存在误差，这可能会影响叠加分析的准确性和可靠性。
此外，不同空间图层的比例和尺度的不均，也会影响空间叠合分析的精度和有效性。
因此，在使用空间叠合分析进行分析时，应注意数据源和图层的准确性，以确保叠加分析的准确性和可靠性。
空间分析之叠加分析
的叠加；
面状图、
✓ 遥感影像与专题地图的叠加； ✓ 专题地图与数字高程模型叠加显示立体专题图；
线状图和
点状图之 间的叠加
✓ 遥感影像与DEM叠加遥生感成真影三像维与地专物题景地观。图的叠加
2020/5/16
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
10
2、点与多边形的叠加
✓ 叠加图层：将一个含有点的图层（目标图层）叠加在另一个含有 多边形的图层（操作图层）上，以确定每个点落在哪个区域内。
1
1
1
1
1
1
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
E=|A-B|
11 1 11 1 11 1
C
11 1 13 1 11 1
5 F=D-E
算术运算——以灰度(亮度)赋值栅格为例（乘除运算）
乘法 案例
10 50 ×2＝ 20
50 100
100
除法案例
砂岩对阳光的反射情况
100 （图像反差增大）
200
阳
砂岩
光
页岩
专面题状图地与图专与题数区字域高边界程模型叠加 1件、上视，觉视信觉息信之叠息间叠加的加：叠之将加后不，同参遥专加题感叠的影加内像的容与平叠面D加之T显M间示叠没在发加结生果任图
何逻辑关系，仍保留原来的数据结构。
面状图、线状图和点状图之间的叠加；
✓ 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
计算土壤侵蚀量时，就可利
用多层面栅格数据的函数运
算复合分析法进行自动处理。
露点
一个地区土壤侵蚀量的大小
是降雨(R)、植被覆度(C)、
坡度(S)、坡长（L）、土壤
抗蚀性(SR)等因素的函数
2020/5/16
ARCGIS空间叠加分析
ARCGIS空间叠加分析空间叠加分析是GIS中常用的一种分析方法，它可以通过将不同的地理要素层叠加在一起，来研究它们之间的空间关系。
这种分析方法可以帮助我们揭示地理数据之间的关联性、相互影响性以及空间分布特征。
1. 空间交叉(Overlay)分析：空间交叉分析是将两个或多个图层的要素根据其空间位置关系进行比较和分析的一种方法。
例如，可以使用此方法将一个道路图层与一个土地使用图层进行交叉分析，以确定哪些土地使用类型位于道路的附近。
2. 缓冲区(Buffer)分析：缓冲区分析是指通过创建其中一地理要素周围的缓冲区，来分析该要素对周围环境的影响范围。
例如，可以使用此方法将道路图层的缓冲区与学校图层叠加，在其中一个距离范围内确定学校的服务范围。
3. 叠放(Stack)分析：叠放分析是指将两个或多个图层在同一地理空间上叠放起来进行比较和分析的一种方法。
例如，在环境保护方面，可以将河流、湖泊和工业区图层叠放起来，分析工业区对水体的影响。
4. 融合(Merge)分析：融合分析是指将两个或多个图层合并成一个新的图层，并进行分析的方法。
例如，可以将人口分布图层和土地所有权图层合并，分析土地分布对人口分布的影响。
5. 重分类(Reclassify)分析：重分类分析是将连续型数据分为若干非连续型分类的一种方法。
例如，可以将高程图层的连续高程数据重分类为高度级别，以便更好地进行高程分析。
以上只是ARCGIS中常见的空间叠加分析方法之一，实际上ARCGIS还提供了更多的分析工具和功能，可以根据具体需求进行更加复杂和深入的空间分析。
无论是在城市规划、生态环境、自然资源管理还是其他领域，空间叠加分析都发挥着重要作用，帮助我们更好地理解和分析地理数据。
ARCGIS作为一款功能强大的GIS软件，为我们提供了实现这一目标的工具和平台。
空间叠加分析的名词解释
空间叠加分析的名词解释空间叠加分析是一种常用的地理信息系统（GIS）分析技术，用于将多个地理数据集叠加在一起，并根据其相互关系来生成新的空间数据。
这种技术能够利用不同数据集之间的空间关系，深入了解地理现象，并发现隐藏的模式和趋势。
在空间叠加分析中，使用的数据集可以是地图、遥感图像、地形数据等。
通过叠加这些数据集，我们可以发现它们之间的交叉点、重叠区域和相对位置关系。
这样的分析有助于我们理解地理现象的复杂性，例如土地利用、人口分布、交通流量等。
在进行空间叠加分析时，我们可以使用各种地理操作来处理数据。
其中包括点、线、面的缓冲区分析，将点或线扩展为围绕其周围一定距离的区域；叠加分析，将两个或多个不同的数据集相叠加，以确定它们之间的关系；空间查询，根据地理位置来检索数据等。
通过这些操作，我们可以获得新的地理信息，从而更好地理解和解释地理现象。
一个典型的例子是进行栅格数据的叠加分析。
栅格数据是将地理空间分割成规则的网格单元，并为每个单元分配一个数值或类别。
通过将不同的栅格层叠加在一起，我们可以计算每个位置上的数值或类别的组合。
例如，在环境保护领域，我们可以将土地类型的栅格数据与污染源的栅格数据叠加分析，从而确定潜在的环境风险区域。
空间叠加分析不仅可以帮助我们理解地理现象，还可以在许多领域中得到广泛应用。
在城市规划中，我们可以将人口分布的栅格数据与交通网络的栅格数据叠加分析，以评估城市交通拥堵情况。
在环境评估中，我们可以将敏感生态区的栅格数据与规划项目的栅格数据叠加分析，以评估项目对生态环境的影响。
在应急管理中，我们可以将洪水风险区域的栅格数据与人口分布的栅格数据叠加分析，以确定受灾面积和人口。
尽管空间叠加分析在许多领域中非常有用，但它也存在一些挑战和限制。
首先，数据质量对分析结果有很大影响。
如果数据不准确或缺失，将导致分析结果的不准确性。
其次，空间叠加分析通常需要大量的计算和存储资源。
对于大规模数据集，分析时间可能会很长，并且需要高性能计算设备来处理。
第五章 2空间分析的原理与方法 空间叠合分析
Clip裁剪:输出层按一个图层的边界，对另一个图层的内容要 素进行截取后的结果
Update更新:输出层为一个经过删除处理后的图层与一个 新特征图层进行合并后的结果
空间联合
Union合并 Intersect相交 Identity识别 Erase擦除
属性表发生变化
要素提取 图层更新
Clip裁剪 Update更新
基于矢量数据的叠合分析
2 4 3 5 A B 2B 1B
1A 3A 2A 4A 4B
1
3B
5B
降雨量
土壤类型
适宜农作物
基于栅格数据的叠合分析
基于栅格数据的叠合分析
矢量
栅格化
二值化
逻辑运算
结果
实例
坡度图
河流图
Cost=River+Slope
成本图
修建公路的成本图
Legend
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
复习题
空间叠合分析的概念？及其用途？
B C C A C
A
2 3
B
C A
4
1
3 5
B
2
4 5
消防服务区和地铁线的叠加分析
2.1.3 多边形与多边形的叠加分析
多边形与多边形的叠加是指将两个不同图层的多边形 要素叠合，产生新的多边形要素，以解决地理变量的多准 则分析、区域多重属性的模拟分析、地理特征的动态变化
分析、区域信息提取等。
叠合后产生输出新图层的属性信息与原多边形的继承 关系，要根据叠加的不同方式而定。
数据分层组织是叠合分析的基础 分层可以用矢量数据结构点线面表示，也 可以用栅格数据结构表示
第5章2 空间叠合分析
从而为点设置新的多边形属性
点与多边形的叠合实例
1
2
3
点数据层属性表
ID
4
city_name 南京 苏州
上海 杭州
1 2
3 4
点数据层
点与多边形的叠合实例
1 3
多边形数据层
2
多边形数据层属性表
ID
1 2
province_name
Minimum
Minority Range Standard deviation
Determines the minimum value on a cell-by-cell basis between inputs
Determines the value that occurs least often on a cell-by-cell basis between inputs Determines the range of values on a cell-by-cell basis between inputs Computes the standard deviation of the values on a cell-by-cell basis between inputs
运算结果生成新的栅格数据层
目的是产生新的空间信息 又称为“地图代数”
5.3.1 栅格叠合分析
地图代数主要有三种类型：
数学运算
函数运算 统计运算
5.3.1.1 数学运算
数学运算包括：
算术运算符：+，-，*，/ 逻辑运算符：And, Or, Xor, Not 关系运算符：==, >, <, <>, >=, <=
空间叠合分析英文缩写
空间叠合分析英文缩写空间叠合分析（SpatialOverlayAnalysis，简称SOA）是一种把多个独立空间数据（spatial data）合并到一起，然后进行空间分析，从而推断出相关空间数据之间的空间关系的分析方法。
空间叠合分析是GIS分析中最常用的一种方法，它可以用于数据挖掘，地域规划，空间统计，风险识别等等。
我们可以通过对空间叠合分析进行分类来理解它的不同应用。
由于空间叠合分析可以把多个独立的空间数据结合在一起，因此它可能属于几个不同类别：第一类是按一定顺序叠合的空间叠合分析，也称为按照次序的空间叠合分析。
此类空间叠合分析的应用主要是用于洞察空间数据之间的对比关系。
第二类是基于位置的空间叠合分析，也称为基于位置关系的空间叠合分析，它可以检测出空间数据之间的空间关系，比如同一空间数据之间、两个空间数据之间、不同空间数据之间、几何形状与地理位置等。
第三类是多属性模式的空间叠合分析，也称为属性模式的空间叠合分析。
它可以更高效地应用于多属性的分析，可以探索出多属性数据之间的空间关系，进而发现空间数据之间的关系模式。
例如，可以根据多个属性值（例如空气质量，知名度，客流量等）进行多属性模式的空间叠合分析，从而探索空间数据之间的相互关系。
无论是哪种空间叠合分析，它的目的都是为了有效地探索空间数据之间的关系。
GIS分析中应用最多的是基于位置的空间叠合分析，因为它能够有效地检测出相关的空间数据之间的关系。
另外，多属性模式的空间叠合分析也被广泛应用于GIS分析，它可以有效地探索出多个属性数据之间的关系，为GIS分析提供更多信息。
以上便是空间叠合分析的基本介绍。
空间叠合分析是一种把多个独立空间数据结合在一起，然后进行空间分析，从而确定空间数据之间的关系的分析方法。
空间叠合分析可以有效地探索出空间数据之间的关系，为GIS分析提供了更多的可能性和帮助。
通过对空间叠合分析的理解，我们将能够有效地利用GIS技术来进行空间分析，从而得出有用的结论。
地理信息系统_第5章第2节_空间叠合分析详解
1
3B
5B
降雨量
土壤类型
适宜农作物
基于栅格数据的叠合分析
基于栅格数据的叠合分析
栅格叠合分析的条件：162 栅格土壤抗蚀图
降雨量图
植被覆度图
E F ( R, C, S , L, SR )
侵蚀量图
土壤侵蚀多因子函数运算复合分析示意图
空间数据的集合分析
2.2.1 基于矢量数据的叠合分析：参与分析的两个 图层的要素均为矢量数据。数据存储量小，但运算过 程比较复杂。 2.2.2 基于栅格数据的叠合分析：参与分析的两个 图层的要素均为栅格数据。数据存储量大，但运算过 程比较简单。
基于矢量数据的叠合分析
2 4 3 5 A B 2B 1B
1A 3A 2A 4A 4B
1 2 3 3 1
B C C A C
A
2 3
B
C A
4
1
3 5
B
2
4 5
实例
2.1.3 多边形与多边形的叠加分析
多边形与多边形的叠加是指将两个不同图层的多边形 要素叠合，产生新的多边形要素，以解决地理变量的多准 则分析、区域多重属性的模拟分析、地理特征的动态变化
分析、区域信息提取等。
叠合后产生输出新图层的属性信息与原多边形的继承 关系，要根据叠加的不同方式而定。
多边形的属性信息一起赋给新弧段（建立弧段（原线）与多边
形的归属关系）。 叠加的结果产生一个新的数据层面——每条线被它穿过
的多边形打断成新弧段图层，同时，产生一个相应的属性数据
表记录原线和多边形的属性信息。
叠加结果：产生新弧段，改变线属性内容 P160
3 2
1
C
线 号 1
原 线 号
GIS实习6-空间叠加分析
GIS实习六空间分析——叠加分析叠加分析是地理信息系统提取空间隐含信息常用的手段之一，它是在统一的空间参考系统下，通过对不同的数据进行一系列的集合运算，产生新数据的过程。
叠加分析的目的是在空间位置上分析具有一定关联的空间对象的空间特征和专属属性之间的相互关系。
叠加分析不仅可以产生新的空间关系，还可以产生新的属性特征关系，发现多层数据间的差异、联系和变化等特征。
从运算角度看，叠加分析是指两个或两个以上的地理要素图层进行空间分析、标识分析、更新分析、交集取反和空间连接等七类。
5.1擦除分析擦除（erase）分析是在输入数据层中去除与擦除数据层的相交的部分，形成新的矢量数据层的过程。
擦除要素可以为点、线和面，点擦除要素仅用于擦除输入要素中的点，线擦除要素可用于擦除输入要素中的线和点，面擦除要素可用于擦除输入要素中的点、线、面。
由于面状要素比较直观形象，在此以面擦除要素为例来介绍擦除分析的原理及操作。
具体操作步骤如下：1．在ArcToolbox中双击【Analysis】—>【Overlay】—>【Erase】，打开【Erase】对话框，如图1所示。
图1 erase分析对话框2. 在【Erase】对话框中，输入【Input Features】、【Erase Features】数据。
（gis 实习6 \数据\erase\中的input.shp、analysis.shp）。
3. 确定输出结果【Output Feature Class】的路径和名称。
注意，通常情况下，我们不用系统默认输出路径，要根据实际需要进行修改，为了提高工作效率，可以统一修改输出路径，方法为：单击【Geoprocessing】—>【Environment】，打开【Environment Settings】对话框，如图2所示。
将Workspace设置为输出数据的路径。
图2 Environment Settings4. 【XY Tolerance】为可选项，可以不进行设置。
空间叠置分析
相似运算是指按某种相似性度量来搜索与给定物体相似的其它物体的运算。
（二）多层栅格数据的叠置分析
A，B，C等表示各层上的属性值，f函数取决于叠置的要求。 U＝f(A,B,C,……)
1、单点变换：
1.1 概念： 只将对应栅格单元的属性作某种运算（加、减、乘、除、三角函数、逻辑运算等）
类型。在重分类策略下，属性 代换，并去掉公共边。
3、滤波运算
滤波运算可将破碎的地物合并和光滑化，以显示总的状态和趋势，也可以通过边缘增强 和提取，获取区域的边界。
4、特征参数计算
即对栅格数据计算区域的周长、面积、重心等，以及线的长度、点的坐标等。 在栅数数据上量算面积有其独特的方便之处，只要对栅格进行计数，再乘以栅格的单位面 积即可。 在栅格数据中计算距离时，距离有不同意义： 四方向距离是通过水平或垂直的相邻像元来定义路径的； 八方向距离是根据每个像元的八个相邻像元来定义的； 在计算欧几里德距离时，需将连续的栅格线离散化，再用欧几里德距离公式计算。 例：四方向距离计算的距离为6， 用八方向计算的距离为
线与多边形叠置的算法就是线的多边形裁剪。 1.3 多边形与多边形的叠置
2Hale Waihona Puke 多边形与多边形的叠置2.1 定义： 是指不同图幅或不同图层多边形要素之间的叠置，根据两组
多边形边界的交点来建立具有多重属性的多边形（合成叠置）或 进行多边形范围内的属性特性的统计分析（统计叠置）。
合成叠置需要进行属性合并。方法可用加、减、乘、除，也 可取平均值、最大最小值，或取逻辑运算的结果等。
B 由于叠置的多边形往往是不同类型或不同比例尺的地图， 在叠置时就会产生一系列无意义的多边形，即产生多边形 叠置的位置误差，需要进行处理。
第六篇空间分析之叠加分析
的遥感影像，可提高变化探测速度。
2020/6/1
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
23
实例2：土地利用变化分析
✓信息获取 ✓研究方法 ✓变化过程分析 ✓机制分析
2020/6/1
原始遥感信息 图像预处理
变化信息探测 变化信息分类
高分辨率图像融合 影像分类 结果比较
2020/6/1
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
19
（1）点变换
点变换只依据参与叠置图层相应点的属性值进行新的运算， 既与各图层的邻域点的属性无关，也不受区域内一般特征的 影响。运算方法包括：算术运算，指数运算，三角函数运算 等
点变换示意
22 5 4
2446
23 6 4 - 3 3 4 6
=
33 6 6
2020/6/1
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
14
4、多边形与多边形的叠加
多边形与多边形的叠置是指将两个不同图层的多边形要素 相叠加，根据两组多边形的交点来建立多重属性的多边形或 进行多边形范围内的属性特征的统计分析。 多边形叠置过程分几何求交过程和属性确定过程，算法的 核心是多边形求交。 ①对两个多边形进行边界求交和弧段分割运算，并以新弧段 为单位重建拓扑关系； ②判断重建多边形落在原始多边形层的哪个多边形内，从而 建立新叠置多边形与原始多边形的关系，并抽取属性。
✓ 叠加原理：与前面不同的是，往往一个线目标跨越多个多 边形，这时需要先进行线与多边形的求交，并将线目标进 行切割，形成一个新的空间目标（新的线目标）的结果集
✓ 例如：当线状图层为河流，叠加的结果是多边形将穿过它 的所有河流打断成弧段，可以查询任意多边形内的河流长 度，进而计算它的河流密度等；如果线状图层为道路网， 叠加的结果可以得到每个多边形内的道路网密度，内部的 交通流量，进入、离开各个多边形的交通量，相邻多边形 之间的相互交通量。
空间叠合分析英文缩写
空间叠合分析英文缩写空间叠合分析（SpatialOverlapAnalysis，简称SOA）是一种使用空间数据进行地理学研究的方法。
它可以用来检测两个或更多个空间区域之间的重叠程度，进而对它们进行详细评估。
对于地理学研究来说，SOA可以用来分析和观察地理空间信息特征，如人口分布、环境、资源、景观和城市构建等。
在实践中，SOA将空间数据分类为四类：点（Point）、线（Line）、面（Polygon）和网（Network）。
然后，它使用诸如最小距离法、泰森多边形法和网络分析法等空间分析方法，以计算空间对象之间的重叠程度，并将其分析结果呈现为相应的图表。
SOA的应用可以分为两个主要类别：探讨空间关系和探究空间差异。
空间关系应用中，SOA可以用来分析地理特征之间的相关性，包括邻近性、共存性、共同性等，以帮助研究者更好地理解地理空间信息结构。
而空间差异应用，SOA可以用来分析区域之间的差异，如社会经济因素、人口分布等。
SOA也可用于多种行业，例如城市规划、运输网络建设、环境保护、资源管理等。
例如，城市规划师可以使用SOA来分析不同地区的基础设施建设，以识别最佳的道路拓展规划；运输网络建设者可以使用SOA来优化运输网络，以提高公交路线的有效性；环保者可以使用SOA来确定可持续发展的地区，以减少未来的污染；资源管理者可以使用SOA来识别最佳的资源分布形式，以提高资源的利用效率。
在研究SOA的技术和应用时，研究者还可以根据自己的需求对SOA进行更好的细化，以提高分析的准确性。
例如，研究者可以使用空间仿射变换法或径向基函数，以更形象地表达空间关系，以提高分析效果。
SOA可以说是一种极其重要的地理学研究方法，它可以帮助研究者更加深入地了解和探究地理空间信息，并用它来解决复杂的问题。
因此，越来越多的空间分析者和专家鼓励应用SOA技术来解决当今世界面临的挑战。
《空间叠置分析》课件
通过本课件了解空间叠置分析的背景、概念以及应用领域。探索空间叠置分 析的方法和案例，并展望未来的发展。
背景和概念
• 空间叠置分析的定义 • 空间数据和叠置分析的关系
应用领域
生态环境保护
利用空间叠置分析保护珍稀物种的栖息地， 实现生态平衡。
农业农村发展
使用空间叠置分析优化农田布局，提高农业 生产效益。
城市规划与管理
通过叠置分析，优化城市土地利用，提升城 市空间规划效率。
海洋资源管理
运用空间叠置分析保护海洋生态环境，合理 开发海洋资源。
空间叠置分析方法
1
空间数据准备
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
收集和整理空间数据并进行清洗和预处理，以便进行叠置分析。
2
空间分析方法简介
介绍常用的空间分析方法，如缓冲区分析、叠置分析等。
3
空间数据处理和可视化
使用地理信息系统（GIS）软件进行空间数据处理和可视化展示。
案例分析
生态环境保护案例
城市规划与管理案例
探讨如何利用空间叠置分析保护脆弱的生态系统。 研究如何应用空间叠置分析优化城市规划和土 地利用。
农业农村发展案例
探索如何使用叠置分析提升农业生产效率和农 村发展。
海洋资源管理案例
详细分析如何利用空间叠置分析合理开发和保 护海洋资源。
未来发展
• 技术趋势 • 空间叠置分析的未来应用 • 发展机遇与挑战
空间叠加分析(报告)
逻辑关系运算 数学运算
Supermap叠加分析实例
Supermap叠加分析实例
1、合并分析
合并：是求两个数据集的并集的操作。只限于两个面数据集之间进 行。
Supermap叠加分析实例
2、擦除分析
擦除：擦除掉被擦除数据集中与擦除数据集中多边形相重叠部分 （点、线、面）的操作。
Thank You !
*1 *2 *3 *4
A
B
点 1 2 3 4
属性
多边形 A B C
多边形 A D C B
点属性
面属性1
面属性2
空间叠加分析的分类
3、线与多边形的叠加
定义：将线的图层（目标图层）叠加在多边形的图层（操作图层） 上，以确定一条线落在哪个多边形内。 叠加原理：与前面不同的是，往往一个线目标跨越多个多边形，这 时需要先进行线与多边形的求交，并将线目标进行切割，形成一个 新的空间目标（新的线目标）的结果集。 目的：线与多边形的叠合的目的是确定某一线状图层上的弧段落在 另一多变性图层上的哪个多边形内，以便为图层的每条弧段建立新 的属性。 例如：当线状图层为河流，叠加的结果是多边形将穿过它的所有河 流打断成弧段，可以查询任意多边形内的河流长度，进而计算它的 河流密度等；如果线状图层为道路网，叠加的结果可以得到每个多 边形内的道路网密度，内部的交通流量，进入、离开各个多边形的 交通量，相邻多边形之间的相互交通量。
º ¼
º £ ô ¼ ö ä ë » ã Ö ±Á Á · Ê È Í ² Ä « ² ø ò µ ¸ ¸ Ç Ó
由于矢量有限精度原因，几何对象 不可能完全匹配，出现碎屑多边形， 多边形的不同叠加方式 通常设模糊容限消除
空间叠加分析的分类
5、栅格图层叠加
第17讲 第5章 空间叠合分析
空间叠合分析
点变换只依据参与叠合图 点变换只依据参与叠合图 叠合 层相应点的属性值进行新的 相应点的属性值进行新的 运算， 运算，既与各图层的邻域点 的属性无关， 的属性无关，也不受区域内 一般特征的影响。 一般特征的影响。 Nhomakorabea 第四节
空间叠合分析
点变换示意
2 2 3
2 3 3
5 6 6
4 4 6
2
4 3 3
第四节
UNION：合并操作（OR） ：合并操作（ ）
空间叠合分析
合并操作（求并集操作）：只能进行多边形叠加， 合并操作（求并集操作）：只能进行多边形叠加，保留原来两个 ）：只能进行多边形叠加 Coverage的所有区域 的所有区域 UNION <in_cover> <union_cover> <out_cover> {fuzzy_tolerance} {JOIN | NOJOIN}
A
UNION
B
A
C
B
第四节
IDENTITY（识别操作） （识别操作）
空间叠合分析
将点、线或多边形叠加到多边形上，保留所有输入 的特征。 将点、线或多边形叠加到多边形上，保留所有输入Coverage的特征。 的特征 输入图层的可以是多边形、 输入图层的可以是多边形、点、线，而操作图层（叠加）要素必须是 而操作图层（叠加） 多边形。 多边形。 IDENTITY <in_cover> <identity_cover> <out_cover> {POLY | LINE | POINT} {fuzzy_tolerance} {JOIN | NOJOIN}
点 1 2 3 4 属性 多边形 A B C D 属性1 属性2
14 空间分析的原理与方法-叠加分析
合并分析
复杂情况：
合并分析
属性表：提供两种选择，合并和不合并。 – 采用合并选项时，参与Union运算的两个数据集的属 性表中的字段都将被加入到操作结果的属性表中。
二、基于矢量数据的叠加分析
点与多边型叠加
– –
输出图层包含输入地图相同的点要素，但点的属性已为其落入 的多边形的属性。 核心算法为判断点是否在多边形内,如垂线法。
1
2
+
A
B
=
1A
2B
点与多边型叠加
例如：一个县各乡镇农作物产量图与该县的乡镇行政图进行叠加分析 后，更新点属性表，可以计算各乡镇有多少种农作物及其产量， 或者查询哪些农作物在哪些乡镇有分布等信息。
多边形与多边型叠加
定义：根据两组多边形边界的交点来建立具有多重属性 的多边形（合成叠加）或进行多边形范围内的属性特性 的统计分析（统计叠加）。
应用：寻求和确定同时具有几种属性的分布区域。
1 2
1A
1B 2B
+
A
B
=
2A
多边形与多边型叠加
破碎多边形处理
在图层叠加过程中，沿着两个输入图层的共同边界出现 的极小多边形。
裁剪分析
Clip运算：是用一个裁剪数据集从一个被剪取数据集中 抽取部分特征（点、线、面）集合的运算。
Clip数据集必须是面数据集，被剪取的数据集可以是点、 线、面数据集。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
空间叠合分析方法概述
本节课的主要内容是介绍以ArcGIS为操作平台的多种分析方法，并分别对各种方法在实际的应用进行了阐述。
空间分析是地理信息系统科学内容的重要组成部分，也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一。
其根本目的在于，通过对空间数据的深加工或分析，获取新的信息。
总的来说，空间分析方法可以分为以下五种：①空间提取分析，②空间叠合分析，③空间邻近分析，④空间3D分析，⑤空间统计分析。
由于上述五种分析法又可继续细分为多种分析方法，这里主要以空间叠合分析方法为例进行阐述。
空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特性征，或建立地理对象之间的空间对应关系。
前者一般用于搜索同时具有几种地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间合成叠合，后者一般用于提取某个区域范围内某些专题内容的数量特征，成为空间统计叠合。
叠合分析是GIS最重要的功能之一，也正是在GIS环境下，叠合分析才能方便的并且高精度地进行。
在传统的地图分析中，为了比较两个不同专题要素之间的空间关系，我们只能将两个要素在同一幅图中描绘出来，或者用透写桌将两幅图迭置以便用于研究，这对于研究多种要素间的关系是困难的。
在GIS中，各种不同的专题要素分类（层）存贮，在需要的时候由计算机自动将它们叠置起来进行分析。
图1是GIS环
境下叠合分析的示意图，图中一个多边形与两条线状地物
叠合后生成叠置图，并可以计算出分割后的各子多边形的
面积。
空间叠合分析根据对象图形特征的不同，可分为点与
多边形的叠合，线与多边形的叠合和多边形与多边形的叠图1
合三种类型。
其中，多边形与多边形的叠合是指将两个不
同图层的多边形要素相叠合，产生输出层的新多边形要素，用以解决地理变量的多准则分析、区域多重属性的模拟分析、地理特征的动态变化分析，以及图幅要素更新、相邻图幅拼接、区域信息提取等。
由于具有广泛的应用功能，因而它是空间叠合分析的主要类型，主要包括以下6种操作命令：Union、Intersect、Identity、Erase、Update以及Clip。
空间叠合分析根据所采用的数据结构的不同，又可分为基于矢量数据的叠合分析和基于栅格数据的叠合分析两种类型。
两种分析方法各有优缺点，基于矢量数据的叠合分析数据存储量比较小，但是运算过程比较复杂；而基于栅格数据的叠合分析数据存储量比较大，但是运算过程比较简单。
叠合分析是一个很有用的分析方法，其算法并不十分复杂，但是在实际工作中对数据的要求较高，例如若将行政区划与水系要素相覆盖，由于部分河流会使行政边界的一部分，因此这部分河流必须与边界严格重合，否则会出现所谓的“窄缝”多边形，这些多边形的消除比进行叠合分析的运算要复杂得多。
通过本节课的学习，我们了解到了GIS的多种空间方法，并对GIS的空间分析功能有了更深刻的体会。
地图数据库提供了从各个方面去了解数据库中数据的功能（查询、检索），让用户去了解数据，而GIS提供的空间分析功能，让用户不但能了解数据，而且通过对数据的分析处理了解数据内含的更多的和更本质的东西，因此可以说空间分析是GIS的核心。