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。
arcgis栅格数据空间分析图文详解
3. 按照用地类型（landuse字段）符号化显示landuse
设置landuse图层 透明度为30%
立体效果图
顺序：Landuse放置在山体阴影图层之上
二 学校选址
学校要求：
• 新学校应该处于地势平坦（坡度小）处，与现有土 地利用类型结合，选择成本不高的区域
• 新学校应该与现有娱乐设施的距离越近越好；同时 离已有的学校尽可能远—越远越好；
据
生成成本方 向图
5 求取最短路径
spatial analy----distance----shortest path
目的地
距离和方 向成本
效果图：
SQL查询
6 . 将上页ppt得到的灰度值大于8.2的栅格数 据转换成矢量数据，命名为sites
7 在ArcCatalog里新建一个个人地理数据库，将刚才获得的 矢量图层sites导入到数据库中，以获得面积数据；
启动ArcCatalog
扩展名为mdb的个人地理数据库
8 根据属性提取（select命令）面积大于十万 的区域，再根据位置提取与公路相交的图斑， 作为建立学校的地点
一 立体效果显示
1 设置工作环境：
一 立体效果显示
： 1 设置工作环境 设置区域范围：
设置数据存储路径，保 存在自己的文件夹
same as layer landuse
设置象元大小： same as layer elevation
一定要进行设置后才能做分析！
2 生成elevation的山坡阴影图
4 加权和数据合并：
按照相应的权重比，合并图层，各层数据权重比：距 离娱乐设施占50% ，距离学校占25% 土地利用类型 占12% ，地势位置占13%
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。
栅格数据的空间分析方法
下面给出一个数学运算的例子。有一个森林地区融雪经验模型：
4.4 栅格数据的追踪分析 所谓栅格数据的追踪分析是指对于特定的栅格数据系统，有某一个或多个起点，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。
第四章 栅格数据的空间分析方法
栅格数据的追踪分析
如下图，栅格所记录的是地面点的海拔高程值，根据地面水流必然向最大坡度方向流动的原理分析追踪线路，可以得出两个点位地面水流的基本轨迹。
*
栅格数据的聚类、聚合分析均是指将一个单一层面的栅格数据系统经某种变换而得到一个具有新含义的栅格数据系统的数据处理过程。
1
也有人将这种分析方法称之为栅格数据的单层面派生处理法。
2
4.2 栅格数据的聚类、聚合分析
第四章 栅格数据的空间分析方法
1、聚类分析 栅格数据的聚类分析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。 图a为一个栅格数据系统，1，2，3，4为其中的四种类型要素，图b为提取其中要素“2”的聚类结果。
4.1.9 坐标空间和栅格数据集
4.1、栅格数据
*
4.1、栅格数据
在地图坐标中单元以(x, y)位置的方式来访问，而从不用行列位置。
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。
地图投影变换使三维地表能够用二维地图来显示和存储。
校正栅格数据集到地图坐标或转变栅格数据集从一个投影到另一个投影的过程被称为几何变换。
*
栅格数据
4.1.3 行(Rows)与列(Columns) 单元按行列摆放，组成了一个笛卡尔矩阵。矩阵的行平行于笛卡尔平面的x轴，列平行于y轴。每个单元有唯一的行列地址。
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
栅格数据分析方法
栅格数据分析方法栅格数据分析是一种基于栅格数据的地理空间分析方法，通过对栅格数据进行处理、统计和建模，揭示地理现象的空间分布规律和变化趋势。
栅格数据是将地球表面划分为规则网格状的像素单元，每个像素单元代表一定的空间范围，包含与之相关的属性信息。
栅格数据分析方法在地理信息系统、遥感和地理空间分析领域被广泛应用。
1.插值分析：栅格数据常常不是均匀分布的，通过插值方法可以推算出缺失数据的估计值。
常用的插值方法有反距离权重法、克里金插值法等。
插值分析可以用于生成地形图、水深图、气温图等。
2.邻近性分析：邻近性分析用于计算栅格数据之间的空间相邻关系，如计算相邻区域的距离、方向、连接性等。
邻近性分析可以应用于寻找最近邻单元、确定路径和网络分析等。
常用的邻近性分析方法有皮尔森距离和莱文斯坦距离等。
3.分级分类：栅格数据常常需要将其根据特定的属性进行分级分类。
例如，通过将气温数据按照不同的温度范围进行分类，可以分析出不同的气候区域。
分级分类还可以用于土地覆盖分类、植被类型分类等。
4.遥感影像分析：栅格数据分析的主要应用领域之一是遥感影像分析。
遥感影像是通过卫星、航空器等获取的图像数据，栅格数据分析可以从遥感影像中提取有用的地理信息。
常见的遥感影像分析包括土地覆盖分类、植被指数计算、变化检测等。
5.空间模型建立：栅格数据分析可以利用栅格数据之间的空间相关性，建立空间模型，用于预测和模拟地理现象。
例如，利用气象栅格数据建立气象模型，预测未来一段时间内的天气情况；利用土地覆盖数据建立生态模型，模拟不同因素对生态系统的影响等。
6.多尺度分析：栅格数据可以在不同的分辨率下进行分析。
多尺度分析可以通过对栅格数据进行降尺度或升尺度操作，揭示地理现象在不同尺度下的变化规律。
常用的多尺度分析方法有多分辨率分析和多尺度距离函数分析等。
总之，栅格数据分析方法可以通过处理、统计和建模栅格数据，揭示地理现象的空间分布规律和变化趋势。
通过插值分析、邻近性分析、分级分类、遥感影像分析、空间模型建立和多尺度分析，可以在地理信息系统、遥感和地理空间分析等领域中得到广泛应用。
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。
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。
《栅格数据空间分析》课件
栅格数据的来源
遥感数据
通过卫星、飞机等遥感平 台获取的地球表面的信息。 可以用于地貌分析、环境 监测等应用。
摄影测量数据
通过航空摄影测量或地面 摄影测量获取的具有高精 度的地表数据。广泛应用 于地形建模、城市规划等 领域。
激光扫描数据
利用激光雷达技术获取的 地表高精度三维点云数据。 常用于地形测量、建筑物 立体表达等任务。
数据融合与融合质量评估
将多源栅格数据进行融合，并评估融 合质量，以提高数据的准确性和可信 度。
栅格数据分析技术
1 地形分析
2 空间插值
利用栅格数据进行地形高程、坡度、坡向 等分析，用于地质勘查、土地规划等领域。
使用栅格数据进行空间插值，根据已知样 本点推测未知位置的值。常用于气象、环 境监测等。
3 析栅格数据中的土地 利用和植被指数等信息，提 供农业决策支持，如灾害风 险评估和农作物适宜性分析。
基础设施规划应用
利用栅格数据分析城市交通 流量、人口密度等，辅助城 市道路、水源、绿地等基础 设施规划。
总结
栅格数据空间分析的优势与挑战
栅格数据空间分析具有灵活性、高时空分辨率和广泛应用的优势，但也面临数据质量、计 算复杂度等挑战。
《栅格数据空间分析》 PPT课件
栅格数据空间分析是一种强大的数据处理和分析技术。本课件将介绍栅格数 据的定义、来源和处理流程，以及栅格数据在不同领域中的实际应用。探讨 栅格数据空间分析的优势、挑战和发展方向。
什么是栅格数据？
栅格数据是由等大小的像元组成的网格状数据结构，用来表示地理空间上的离散信息。它可以是二维或 多维的，常见的栅格数据有遥感影像、数字地形模型等。
栅格数据空间分析的前景和发展方向
随着技术的发展和数据的积累，栅格数据空间分析将在地理信息科学、城市规划、环境保 护等领域发挥更大作用。
第八章栅格数据的空间分析
第八章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）中的重要内容之一，它主要关注基于栅格数据进行的空间分析及其应用。
栅格数据是分成等大小的网格单元，每个网格单元包含一个数值或分类信息，常用于描述地理现象的连续变化。
栅格数据的空间分析方法有很多，其中常用的包括栅格代数、栅格重分类、邻域分析、遥感图像分类等。
首先，栅格代数是指通过对栅格数据进行加、减、乘、除等算术运算来生成新的栅格数据。
例如，可以通过减法操作计算栅格数据的差异，或通过加法操作对栅格数据进行叠加分析。
这样的空间分析可以帮助我们发现地理现象的相关性，比如栅格数据的高值区域可能对应着其中一地理现象的集中分布。
其次，栅格重分类是将原始的连续栅格数据转换成离散的分类数据。
通过定义不同的分类方案，可以将连续的栅格数据分成若干个离散的不同等级。
这样的空间分析方法常用于制作栅格数据的等值线图，用于表示地理现象的等值区域。
此外，邻域分析是栅格数据的一种传统空间分析方法，它主要关注其中一栅格单元及其邻域栅格单元之间的空间关系。
通过定义邻域的大小和形状，可以获得与其中一栅格单元相关的统计信息，如平均值、最大值、最小值等。
邻域分析可以用来检测栅格数据的空间模式和趋势，如聚集和离散现象。
最后，遥感图像分类是利用栅格数据进行地物分类的一种常用方法。
通过定义不同的分类算法和特征提取方法，可以将遥感图像中的像素点分为不同的地物类别。
这种空间分析方法可以用于土地利用/覆盖分类、植被类型鉴定、水体提取等。
栅格数据的空间分析在许多领域都得到广泛应用。
在环境科学领域，可以基于栅格数据进行生态环境评价、生态系统服务价值评估等；在城市规划领域，可以用于土地利用规划、交通网络设计等；在农业领域，可以用于作物生长模拟、温室气体排放评估等。
总之，栅格数据的空间分析不仅可以更好地理解和利用地理信息，还可以为决策提供科学依据。
- 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)。
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。