空间分析-栅格数据分析
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。
空间分析——栅格数据的空间分析(一)
重分类娱乐场所直线距离数据集
娱乐场所近～远 对应于 适宜度10～1
重分类现有学校直线距离数据集
新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍分 为10级，距离学校最远的单元赋值为10，距离学校 最近的单元赋值为1。得到重分类学校距离图。
重分类土地利用数据集
土地利用对新建学校的适宜性有一定的影响。 如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于 是在重分类时删除这两类，然后对剩下的其它土地 利用类型重新赋值。 赋值如下：
（一）背景
合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课
与生活。学校的选址问题需要考虑地理位置、学生
娱乐场所配套、与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。
（二）目的
通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、
成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间 分析功能；熟练掌握利用ArcGIS空间分析功能， 分析类似学校选址等实际应用问题。
密度制图
密度制图根据输入的要素数据集计算整 个区域的数据聚集状况，从而产生一个连续 的密度表面。密度制图主要是基于点数据生 成的，以每个待计算格网点为中心，进行圆 形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密 度值。
表面分析
表面分析主要生成新的数据集，诸如等 值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据， 获得更多的反映原始数据集所暗含的空间特 征、空间格局等信息。
表面分析的功能有：查询表面值、从表 面获取坡度和坡向信息、创建等值线、面积 和体积、数据重分类、将表面转化为矢量数 据等。
统计分析
是基于栅格数据的一种空间统计分析，包括
基于单元的统计（cell statistics）、邻域统计、 分类区统计等内容。
栅格数据空间分析
此外，也可以根据某些成本因素找到A地到B地的最短路径或成本最低路径。本节就ArcGIS中距离制图的基本原理和实现过程进行详细阐述。
1
2
二、距离制图
二、距离制图
1. 距离制图基础 （1） 源 源即距离分析中的目标或目的地。如学校，商场，水井，道路等。表现在GIS数据特征上是一些离散的点、线、面要素。要素可以邻接，但属性必须不同。
三、密度制图
图8.20 密度制图
密度制图主要是根据输入的已知点要素的数值及其分布，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。
根据内插原理的不同，密度制图可以分为核函数密度制图（Kernal）和简单密度制图（Simple）。
01
核函数密度制图：在核函数密度制图中，落入搜索区内的点具有不同的权重，靠近格网搜寻区域中心的点或线会被赋以较大的权重，随着其与格网中心距离的加大权重降低。它的计算结果分布较平滑；
2
Range：统计各单元上出现数值的范围；
Sum：计算各单元上出现数值的和；
Mean： 计算各单元上出现数值的平均数；
2.等值线绘制 图8.27 某地区等高线图 图8.28 生成等高线对话框
四、表面分析
地形因子提取 因子分析方法是GIS空间分析，尤其GIS数字地形分析常用的基本分析方法。不同的地形因子从不同侧面反映了地形特征性，实际应用人们提出了各种各样的地形因子。从其所描述的空间区域范围，常用的地形因子可以划分为微观地形因子与宏观地形因子两种基本类型。按照提取地形因子差分计算的阶数，又可将地形因子分为一阶地形因子、二阶地形因子和高阶地形因子。
栅格插值也包括重采样，通过内插计算改变栅格大小。
栅格插值
四、表面分析
栅格数据的空间分析报告
栅格数据的空间分析一、实验综述1、实验目的及要求实验目的：学习ARCGIS中栅格数据的空间分析基本方法，掌握ArcGIS9中栅格数据空间分析的基本方法和操作。
实验内容：运用ARCGIS的空间分析扩展模块进行空间分析。
Arcgis10的栅格数据的空间分析基本方法：栅格数据重分类、距离分析、采样点数据空间插值、栅格单元统计、交叉面积表、邻域分析、栅格计算器等。
2、实验仪器、设备ARCGIS软件、landuse和elevation等二、实验步骤1.栅格分析环境设置：首先在ArcMap中执行菜单命令<自定义>－<扩展模块>，在扩展模块管理窗口中，将“spatial analysis空间分析”前的检查框打上勾。
ArcGIS10栅格数据空间分析模块（Spatial Analyst），只能进行简单的等高线和直方图分析。
其它的分析工具要在Arctools工具中进行。
点击工具栏“”打开Arctools。
2. 高程数据生成坡度数据在Arctools-Spatial Analyst-表面分析中双击打开“坡度”。
按如下设置。
点击“确定”，生成坡度图。
3、高程数据生成坡向图在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“坡向”。
按如下设置。
点击“确定”，生成坡向图。
4、高程数据生成等高线图在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析中”双击打开“等值线”。
按如下设置。
点击“确定”，生成等值线图。
5、视域分析在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“视域”。
按如下设置。
点击“确定”，生成视域分析图。
6、栅格数据重分类（Reclassify）重分类：将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释。
重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系。
在“Arctools-Spatial Analyst-重分类”中双击打开“重分类”。
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。
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。
栅格数据的空间分析
栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是地理信息系统（GIS）中常用的一种分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，来研究和描述地理现象的空间分布和关系。
栅格数据通常以像元（Grid Cell）为单位，每个像元代表了一定大小的区域，其中包含了该区域的空间属性或特征。
首先，栅格数据的处理是栅格空间分析的基础。
栅格数据通常以图像的形式呈现，可以通过遥感技术获取或生成。
在进行空间分析前，需要对栅格数据进行预处理，包括数据清理、去噪、校正等。
同时，栅格数据还可以进行融合、重分类、裁剪等操作，以满足具体的分析需求。
其次，栅格数据的空间分析包括了众多的方法和技术。
其中最常用的是栅格地图代数运算，包括加、减、乘、除等运算，用于栅格数据的叠加、缩放、变换等操作。
此外，还可以进行基本的空间统计分析，如均值、方差、标准差等，用于描述栅格数据的中心趋势和分散程度。
另外，还可以进行栅格数据的分类、聚类、插值等操作，以识别和评估地理现象的空间分布规律。
最后，栅格数据的空间分析在各个领域都有广泛的应用。
在环境科学领域，可以使用栅格数据进行环境评估和监测，如水质分析、土地覆盖变化分析等。
在气象学领域，可以使用栅格数据进行气候模拟和预测，如降水量、温度等指标的空间分布分析。
在土地利用规划领域，可以使用栅格数据进行土地评价和优化布局，如农田布局、城市规划等。
总结起来，栅格数据的空间分析是GIS中一种重要的分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，帮助我们更好地理解地理现象的空间分布和关系。
栅格数据的处理、空间分析方法和应用多样化，广泛应用于各个领域，对于地理信息的收集、管理和决策支持都具有重要意义。
在未来，随着遥感技术和计算机计算能力的不断提高，栅格数据的空间分析将得到更广泛和深入的应用。
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ArcView为局部运算提供的Arithmetic（算术 ）, logarithmic（对数）, trigonometric（三 角函数）, 和 power（幂） 函数
坡度格网可用百分数(a) 或度数(b)表示， 局部运算可用来进行这两种测度系统的转 换
重分类
通过分类运算创建一个新的栅格图， 通过分类运算创建一个新的栅格图， 也成为重编码 新创建的格网逐个像元的分配新值
配置格网
距离量测运算的应用
自然距离的应用
明尼苏达西北部大沙丘鹤潜在栖息地的栅格 模型，应用30m分辨率的TM遥感图像建立植 被专题图，量测植被、道路、建筑物、农田 等的连续距离带，将适宜栖息植被分为理想、 较理想、勉强和不适宜几类
（d） （c）
使用有两个源单元（a）的格网和成本格网（b），每个链接 的成本距离（c）和从每个单元到源单元的最小累积成本距离
最小累计成本格网生成
（a）
（b）
（c）
步骤一、搜索与源单元邻接的像元， 步骤一、搜索与源单元邻接的像元，把这些像元放在激 活集合中，计算每个单元的成本值，成本价值排列如下： 活集合中，计算每个单元的成本值，成本价值排列如下： 1.0、1.5、1.5、2.0、2.8、 1.0、1.5、1.5、2.0、2.8、4.2 步骤二、选择最低成本值的单元，搜索其邻接单元， 步骤二、选择最低成本值的单元，搜索其邻接单元，计 算该单元与其邻接单元的成本值（ 算该单元与其邻接单元的成本值（最低成本值加上邻接 成本），并与原结果比较， ），并与原结果比较 成本），并与原结果比较，选择最小值赋给该单元作为 其最小成本值。排列成本价值。 其最小成本值。排列成本价值。 步骤三、成本为1.5的两个单元被选中，并搜索其邻域， 1.5的两个单元被选中 步骤三、成本为1.5的两个单元被选中，并搜索其邻域， 计算最低成本， 计算最低成本，排列成本值
ArcView中的邻域运算
Statistics(邻域统 Neighborhood Statistics(邻域统 ),用于计算格网或点状要素的邻 计),用于计算格网或点状要素的邻 域
邻域运算的应用
用于简化数据
(1 +2 +2 +1 +2 +2 +1 +2 +1) / 9
(2 +2 +2 +2 +2 +2 +2 +1 +3) / 9
空间分析
栅格数据分析
1
空间分析概述 栅格数据分析
空间分析概述
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， 间数据的分析技术，其目的在于提取和传输 空间信息。 空间信息。空间分析是地理信息系统的主要 特征。空间分析能力（ 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） 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， 与一般信息系统的主要方面，也是评价一个 地理信息系统成功与否的一个主要指标。 地理信息系统成功与否的一个主要指标。 传统的地图学中的地图应用就是一种空间分 在现代GIS领域， GIS领域 析。在现代GIS领域，空间分析是指利用计 算机分析、获取和传输空间信息。 算机分析、获取和传输空间信息。
距离量测运算
在栅格数据分析中的距离可以表达为 自然或欧几里的距离与成本距离 自然距离：通过将两个单元之间的 链接累加并乘以单元的大小 成本距离：以在单元之间移动的成 本或阻抗来量测的距离
距 离 量 测 运 算
自然距离
用像元做量测单位， 用像元做量测单位，分为两种情 况：
以连续距离对源像元建立缓冲，如 此在整个格网上创建一系列波状距 离带。 对格网中的每个单元确定与其最近 的源像元的自然距离
空间分析的主要内容
空间位置： 空间位置：借助于空间坐标系传递空间对 象的定位信息， 象的定位信息，是空间对象表述的研究基 即投影与转换理论。 础，即投影与转换理论。 空间分布：同类空间对象的群体定位信息， 空间分布：同类空间对象的群体定位信息， 包括分布、趋势、对比等内容。 包括分布、趋势、对比等内容。 空间形态： 空间形态：空间对象的几何形态 空间距离： 空间距离：空间物体的接近程度 空间关系：空间对象的相关关系，包括拓 空间关系：空间对象的相关关系， 方位、相似、相关等。 扑、方位、相似、相关等。
人口密度图
空间分析
对于空间分析的具体研究对象， 对于空间分析的具体研究对象，目前还没有 一个一致的定义。 一个一致的定义。根据空间分析作用的数据 性质的不同，把空间分析分为： 性质的不同，把空间分析分为：①基于空间 图形数据的分析运算； 图形数据的分析运算；②基于非空间属性的 数据运算； 空间和非空间数据的联合运算。 数据运算；③空间和非空间数据的联合运算。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库， 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库， 其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、 其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。 理统计分析，代数运算等数学手段。
圆形、环形、楔形 圆形、环形、
(i,j)
(i,j)
4-邻接
8-邻接
邻域类型 x 是中心像元
邻域运算
在单一格网中进行 一般用邻域内的像元值与中心点的 像元值作计算或仅用邻域内的像元 值作计算， 值作计算，然后把结果赋给中心点 输出结果可为统计量，包括最大值、 输出结果可为统计量，包括最大值、 最小值、总和、平均值等。 最小值、总和、平均值等。
分带运算的应用
景观生态学（单一格网） 景观生态学（单一格网） 外形完整度的度量： ( 354 × A ) P 与圆作比较，逼近100为圆，0为高度扭 曲的形状 其中A为面积，P为周长 比较目的描述性统计（两个格网） 比较目的描述性统计（两个格网） 比较不同质地的土壤特征， 分带格网：砂土、壤土和黏土 输入格网：坡度、坡向和高度， 总结出三种土壤类型的坡度、坡向和高 度特征
各种地图应用（医学应用） 各种地图应用（医学应用） 定量分析空间对象的分布模式 地理空间本身特征、空间决策过程、 地理空间本身特征、空间决策过程、时空演 化过程等 数字地图改变了地图的应用方式， 数字地图改变了地图的应用方式，展示了更 为广阔的应用领域和更为灵活的应用方式 空间分析是GIS区别与其他信息系统的标志， GIS区别与其他信息系统的标志 空间分析是GIS区别与其他信息系统的标志， GIS技术的一个主要发展方向 技术的一个主要发展方向： 是GIS技术的一个主要发展方向：管理型向 分析决策型转变。 分析决策型转变。
单一格网：用于描述地带的几何要素 如面积、周长、厚度和距心 两个格网：输出格网是分带格网中地 带对应输入格网值的统计量
单一格网分带 ：如图的两块 大面积湿地（ 地带），包括 面积（平方公 里），周长和 厚度（公里） 以及质心X
两个格网: 图像 (c) 输入格 网 (a)和 分带格 网 (b)的运算结 果。 例如2.17 是 地带1对应的输 入值 {1, 1, 2, 2, 4, 3} 平均值
滑动平均法通常用3 x 3 或5 x 5 的模版做邻域运算，结果使图像 得到了平滑 如 1.56 是 (1 +2 +2 +1 +2 +2 +1 +2 +1) / 9的计算结果 3 x 3模版
(200 – 100)
(210 – 100)
(210 – 100)
边缘增强可用值域 滤波，值域是所定义邻 域内最大值和最小值之 差的测度 如图是 3 x 3模版的 值域滤波处理，(a)是原 图，(b)是处理结果图
2
2
平滑运算采用基于多 数的测度法，把频率 最高的像元值赋予中 心像元，从而平滑图 像 图像(b)是 图像(a)采 用 3 x 3模版生成的 平滑图像。
邻域运算的应用
图像处理
平滑、锐化、边缘增强、去除噪声
地形分析
坡度、坡向、表面的曲率都是由其邻 域单元的高程值导出的
锐化
去噪平滑
分带运算
用于处理相同数值或相似要素的单 元组 可用于单一格网或两个格网
距离量测运算
可称为扩展的邻域运算或全局运算 计算与源单元的距离， 计算与源单元的距离，在同一格网中进 行 节点为像元的中心， 节点为像元的中心，连接是把节点与其 邻接像元连接起来， 邻接像元连接起来，距离是沿着各像元 的连接计算的： 的连接计算的： 横向连接为1.0单元，斜向连接为 1.4142单元
栅格数据分析
栅格数据分析在软件特定的栅格数 据上操作
可从DEM, 卫星影像和ASCⅡ文件等相 同数据源导入
数据分析环境
分析的区域范围和输出像元大小
分析的区域范围
由最大最小的x,y坐标定义的区域(特定 格网) 格网的组合 掩模格网
输出像元大小
用户可以自定义输出像元的大小 输出像元大小等于或大于格网中最大 的像元大小
局部运算
是栅格数据分析的核心运算 是逐个像元的运算 由单个或多个输入格网生成一个新 的格网
单一格网的局部运算 局 部 运 算
输入单一格网， 输入单一格网，局部运算以输入格网 像元值的数学函数计算输出格网的每 个像元值
如浮点型格网转换为整型格网 （INTEGER功能） 把用百分数表示的格网转换为用度数表 示的格网（表达式 slope-d=57.296*arctan(slope-p/100)）
栅格数据分析
数据分析环境 局部运算 邻域运算 分带运算 距离量测运算 其他栅格运算
栅格数据分析
栅格数据模型使用一种覆盖空间规 则格网， 则格网，其每个格网像元值对应于 该像元位置的空间现象的特征。 该像元位置的空间现象的特征。 栅格数据分析能在单个像元、 栅格数据分析能在单个像元、像元 组和整个格网像元的不同层次上进 行
空间分析的步骤
确定分析目的和评价标准 收集、 收集、输入空间和属性数据 进行空间位置的处理和分析 获得简要分析结果（包括地图和表格） 获得简要分析结果（包括地图和表格） 解释和评价结果 以专题地图，文字报表形式作为正式结果， 以专题地图，文字报表形式作为正式结果， 供决策用。 供决策用。