栅格数据法
栅格数据处理方法
栅格数据处理方法栅格数据处理是指对栅格数据进行处理和分析的一系列方法。
栅格数据是以栅格形式表示的空间数据，每个栅格单元都有一个特定的数值或类别信息。
栅格数据处理方法包括数据获取、数据预处理、数据转换、数据分析以及结果可视化等环节。
在地理信息系统（GIS）和遥感图像处理等领域广泛应用。
数据获取是栅格数据处理的第一步，可以通过卫星遥感、航空遥感、激光雷达等方式获取栅格数据。
不同的数据源具有不同的分辨率、覆盖范围和数据格式等特点，需要根据具体应用的需求选择合适的数据源。
数据预处理是为了解决数据不完整、数据质量不高或者数据格式不匹配等问题而进行的处理。
常见的数据预处理方法包括去除异常点、填充缺失值、数据重采样、数据投影转换等。
数据转换是将原始栅格数据转换为可用于分析的数据形式。
数据转换的方法包括数据重分类、数据重采样、数据合并等。
数据重分类是根据特定的分类规则将原始的连续数值转换为离散的分类值，常用于土地覆盖分类等应用。
数据重采样是将原始数据的分辨率调整为目标分辨率，常用于不同分辨率数据的堆叠和比较。
数据合并是将多个栅格数据合并为一个栅格数据，常用于多源数据的融合。
数据分析是对栅格数据进行统计和空间分析的过程。
常见的栅格数据分析方法包括统计分析、空间分析和时空分析。
统计分析是对栅格数据进行聚合、求和、平均等统计操作，用于获取数据的基本特征。
空间分析是利用栅格数据的空间关系进行分析，包括空间插值、空间关系运算、空间模式识别等。
时空分析是对栅格数据在时间和空间上的演变进行分析，常用于环境监测、灾害评估等应用。
结果可视化是将分析结果以可视化的形式呈现出来，帮助用户理解和解释分析结果。
常见的结果可视化方法包括绘制栅格图像、制作热力图、生成三维可视化等。
栅格图像可以直观地展示栅格数据的分布和变化情况，热力图可以通过颜色的变化来表示数据的强度和密度，三维可视化可以将栅格数据以立体的方式展示出来，增强用户对数据的理解。
gis中栅格数据裁剪方法-概述说明以及解释
gis中栅格数据裁剪方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:地理信息系统（GIS）中的栅格数据裁剪方法是一项重要的技术，其主要用于将大规模的栅格数据按照用户需求进行裁剪，以获取特定区域的数据。
随着GIS技术的发展，栅格数据裁剪方法在各个领域中得到了广泛的应用。
在传统的栅格数据处理中，常常需要处理大规模的栅格数据，数据量庞大且复杂。
而对于特定的研究需求，我们通常只需要关注一些特定的区域或感兴趣的地理现象。
这就需要通过栅格数据裁剪方法将原始数据进行筛选和提取，以获取与研究主题相关的数据。
栅格数据裁剪方法主要包括两个环节：裁剪区域选择和裁剪操作。
首先，我们需要明确研究或应用的区域范围，确定我们感兴趣的区域。
这可以通过手动绘制或者通过辅助工具获取区域边界坐标等方式完成。
然后，我们需要使用相应的算法和工具对栅格数据进行裁剪操作，将感兴趣的区域提取出来。
在具体的栅格数据裁剪方法中，常用的有基于矩形范围裁剪、基于矢量边界裁剪、基于栅格掩膜裁剪等。
基于矩形范围裁剪是指通过指定矩形的范围边界，将其中的栅格数据提取出来。
基于矢量边界裁剪是利用矢量边界的几何形状与栅格数据进行空间匹配，从而获取所需的栅格数据。
基于栅格掩膜裁剪是指通过栅格掩膜数据，将掩膜范围内的栅格数据提取出来。
不同的裁剪方法适用于不同的场景，研究或应用者可以根据具体需求选择合适的方法。
综上所述，栅格数据裁剪方法在GIS中具有重要的意义，可以帮助我们获取与研究主题相关的栅格数据，减少不必要的数据处理和存储开销。
在后续的文章中，我们将详细介绍栅格数据裁剪方法的具体原理和应用案例，以期为相关研究和应用提供一定的参考依据。
1.2文章结构文章结构可以在多种方式下进行设计，以确保读者可以清晰地理解整篇文章的内容和逻辑顺序。
在本文中，我们将按照以下方式组织文章结构：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 栅格数据裁剪方法12.2 栅格数据裁剪方法23. 结论3.1 总结3.2 展望在引言部分，我们将首先概述本文的主题，即GIS中栅格数据裁剪方法。
两种栅格数据叠加的方法
两种栅格数据叠加的方法栅格数据是一种常用的数据表示方式，可以将地理空间信息分割为一系列的网格。
在地理信息系统（GIS）领域，栅格数据的叠加是一种重要的分析方法，可以用于解决各种问题。
本文将介绍两种常用的栅格数据叠加方法：栅格代数叠加和栅格统计叠加。
栅格代数叠加是一种基于代数运算的栅格数据叠加方法。
它通过对两个栅格数据集中的对应像元进行代数运算，得到一个新的栅格数据集。
常见的代数运算包括加、减、乘、除等。
例如，我们可以将两个高程栅格数据集进行相加，得到一个新的高程栅格数据集，从而实现高程数据的融合。
栅格代数叠加可以用于各种地理分析，例如栅格计算、遥感影像处理等。
栅格统计叠加是一种基于统计方法的栅格数据叠加方法。
它通过对两个栅格数据集中的对应像元进行统计分析，得到一个新的栅格数据集。
常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
例如，我们可以将两个降雨量栅格数据集进行平均值计算，得到一个新的降雨量栅格数据集，从而实现降雨量数据的融合。
栅格统计叠加可以用于各种地理分析，例如栅格插值、环境评估等。
在实际应用中，栅格数据叠加常常需要考虑数据的配准和分辨率。
数据的配准是指将不同数据集的坐标系统、投影方式等统一，以保证数据的一致性。
数据的分辨率是指栅格数据集中每个像元所代表的地理空间范围，分辨率越高，表示的地理信息越精细。
在进行栅格数据叠加时，需要将不同数据集调整到相同的配准和分辨率，以保证叠加结果的准确性。
除了栅格代数叠加和栅格统计叠加外，还有其他一些栅格数据叠加方法，例如栅格面积叠加、栅格逻辑运算等。
栅格面积叠加是一种用于计算面积的叠加方法，可以用于计算不同地物类型的面积分布。
栅格逻辑运算是一种基于逻辑关系的叠加方法，可以用于判断不同地物类型之间的关系，例如是否相交、是否包含等。
总的来说，栅格数据叠加是一种重要的地理分析方法，可以用于解决各种问题。
栅格代数叠加和栅格统计叠加是两种常用的栅格数据叠加方法，它们分别基于代数运算和统计分析，可以实现不同栅格数据集的融合。
栅格数据编码方法分为两大类
•栅格数据编码方法分为两大类：1直接栅格编码2压缩编码方法a链码b游程长度编码c块码d 四叉树直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以每行都从左到右逐个象元进行记录，也可以奇数行地从左到右而偶数行地从右向左记录，为了特定目的还可采用其他特殊的顺序栅格数据编码方法直接栅格编码：•将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行记录代码数据。
A A A AA BB B A ABB A A B B•1）每行都从左到右记录；AAAAABBBAABBAABB•2）奇数行从左到右，偶数行从右到左；•栅格数据量大，格网数多，由于地理数据往往有较强的相关性，即相邻象元的值往往是相同的。
所以，出现了各种栅格数据压缩方法。
•压缩编码的目的就是用尽可能少的数据量记录尽可能多的信息，其类型分为•信息无损编码•编码过程中没有任何信息损失，通过解码操作可以完全恢复原来的信息•信息有损编码•为了提高编码效率，最大限度地压缩数据，在压缩过程中损失一部分相对不太重要的信息，解码时这部分难以恢复1、行程编码（游程编码）：将原始栅格阵列中属性值相同的连续若干个栅格单元映射为一个游程。
游程的结构为（A,P) 整数对。
块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成。
采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格。
将栅格数据（线状地物面域边界）表示为矢量链的记录）首先定义一个3x3窗口，中间栅格的走向有8种可能，并将这8种可能0~7进行编码。
•2）记下地物属性码和起点行、列后，进行追踪，得到矢量链.其基本分割方法是将一幅栅格地图或图像等分为四部分。
逐块检查其栅格属性值(或灰度)。
如果某个子区的所有栅格值都具有相同的值。
则这个子区就不再继续分割，否则还要把这个子区再分割成四个子区。
这样依次地分割，直到每个子块都只含有相同的属性值或灰度为止。
栅格数据取值方法
栅格数据取值方法
1. 哎呀，你知道吗？直接读取法就是最简单粗暴的栅格数据取值方法呀！就好像你直接从口袋里掏出你想要的糖果一样简单。
比如说，我们要查看某个区域的海拔高度，直接找到对应的栅格格点，嘿，数据就到手啦！
2. 还有一种呢，叫邻域计算法。
这就好像你和周围的小伙伴们一起分享快乐，共同形成一种氛围。
好比说要计算某个点周围一定范围内的平均值，这不就通过和周围的“小伙伴数据”一起作用得到啦！
3. 哇塞，区域统计法也很厉害哟！这就如同对一个大班级的成绩进行统计一样。
比如要知道一片区域内某种属性的总和，那就是对这一区域的栅格数据进行整体统计呀！
4. 分类提取法呢，就像是把不同颜色的糖果挑出来分类一样明确。
举个例子，要把栅格数据中特定类别的信息单独提取出来，不就像精准地挑出你喜欢的糖果嘛！
5. 哇哦，空间插值法呀，感觉就像是填补空白一样神奇呢！假设有些地方数据缺失，通过这个方法就能推测出大概的值呢，这就和拼图补全缺失部分差不多嘛！
6. 重采样法呢，就好像把一幅画重新调整大小一样。
比如要改变栅格数据的分辨率，通过重采样，就能达到新的要求啦！
7. 还有一种条件查询法，嘿嘿，这就好像你根据特定条件去寻找宝藏一样刺激呢！比如说，要找到满足某些条件的栅格数据，这不就像在大宝藏堆里找到你想要的宝贝嘛！
我的观点就是，这些栅格数据取值方法各有各的用处和厉害之处呀，能帮助我们更好地处理和利用数据呢！。
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。
栅格数据法
地理信息系统原理与实践实习手册(2022 版)实验七栅格数据基本分析方法掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学空间问题的能力。
具体实习内容如下：(1) 学会使用栅格计算器进行栅格运算，体味栅格数据信息挖掘方法和应用的模式；(2) 掌握栅格重分类方法，理解栅格重分类的基本思想和应用领域；(3) 掌握距离运算与制图分析方法；(4) 掌握栅格数据统计分析方法，包括单元统计、邻域统计、分区统计等运算方法。
(1) 软件环境准备：主要使用ArcGIS Desktop10.2 平台，包括ArcMap、ArcCatalog、ArcToolbox 等。
(2) Spatial Analyst 是ArcGIS 的外置扩展模块，需要单独进行加载。
点击ArcMap【Tools】菜单，选择【Extensions】菜单项，在弹出的“Extension”对话框中选中Spatial Analyst ，即可使用该扩展模块。
(3) 数据准备：河北省某区域摹拟旅游景点的shapefile 格式数据( Tourist ) ，河北省某区域GRID 格式的数字高程数据(lsh_dem)、土地利用栅格数据(lsh_dltb)，美国Ohio 州局部区域GRID 格式的土地利用数据( ohio_landcut)、数字高程数据( ohio_demcut )、Ohio 州土地利用数据的元数据(ohio_FGDC.txt)。
图7-1 空间分析工具的调用栅格计算是栅格数据空间分析中最为常用的方法，是建立复杂应用数学模型的基本运算方法。
ArcGIS 提供了图形化栅格计算器，可以方便的完成基于数学运算符和数学函数的栅格运算，还支持直接调用ArcGIS 自带的栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现多条语句同时输入和运行。
下面是提取Ohio 州土地利用类型中的“低密度住宅用地类型(Low Intensity Residential)”的操作流程：(1) 将Ohio 州土地利用类型数据ohio_landcut、数字高程数据ohio_demcut 等相关数据，添加到一个新的空文档中。
栅格面积统计方法
栅格面积统计方法栅格面积统计方法是用来计算地理空间中不同区域的面积的一种方法。
在GIS（地理信息系统）和遥感中，栅格面积统计方法被广泛应用于土地利用、植被覆盖、水文分析等领域。
它基于栅格数据，将地理空间划分为一系列规则的正方形单元格，并利用这些单元格的面积来计算不同区域的面积。
1.面积计数法：面积计数法是最简单的栅格面积统计方法。
该方法基于单元格的数目来计算不同区域的面积。
首先，确定每个单元格的面积，然后将落在不同区域的单元格数目相加，再乘以每个单元格的面积，就可以得到不同区域的面积。
具体步骤如下：Step 1: 确定每个单元格的面积。
假设栅格的空间分辨率是x，那么每个单元格的面积就是x²。
Step 2: 统计每个区域中的单元格数目。
遍历栅格数据，统计每个区域中的单元格数目。
Step 3: 计算不同区域的面积。
将不同区域的单元格数目相加，再乘以每个单元格的面积，就可以得到不同区域的面积。
2.加权面积法：加权面积法是栅格面积统计方法中常用的一种方法。
该方法考虑了栅格单元格的权重，并根据权重来计算不同区域的面积。
权重可以是单元格的面积、类别的重要性等。
具体步骤如下：Step 1: 确定每个单元格的面积和权重。
除了确定每个单元格的面积外，还需要确定每个单元格的权重，可以根据实际需要来确定权重。
Step 2: 为每个单元格分配权重。
根据权重的定义，为每个单元格分配相应的权重。
Step 3: 统计每个区域中的权重之和。
遍历栅格数据，对每个区域中的单元格的权重进行求和。
Step 4: 计算不同区域的面积。
将不同区域的权重之和乘以每个单元格的面积，就可以得到不同区域的面积。
需要注意的是，栅格面积统计方法在处理栅格数据时需要考虑空间分辨率的问题。
如果空间分辨率较大，可能会导致面积计算结果的误差。
因此，在选择栅格面积统计方法时需要根据具体应用场景和数据特点来进行选择。
同时，还需要根据不同区域的特点来确定权重的分配方式，以更准确地计算不同区域的面积。
地理栅格数据的插值与空间分析方法研究与比较
地理栅格数据的插值与空间分析方法研究与比较地理栅格数据在地理信息系统（GIS）中得到广泛应用，但由于各种原因（如传感器分布不均、采样间隔不同等），地理数据常常存在缺失或不完整的情况。
为了填补这些缺失值，插值方法成为一种重要的工具。
同时，在地理数据的空间分析中，如何选择合适的方法也是值得研究的问题。
一、地理栅格数据的插值方法研究1. 数字高程模型（DEM）数据的插值DEM数据是描述地表高程的栅格数据，在地质勘探、水文模拟等领域中广泛应用。
常用的DEM插值方法有最邻近法、反距离权重法、克里金插值法等。
最邻近法是一种简单的插值方法，即根据缺失值点周围最近的已知值来填补缺失值。
该方法计算简单，但存在着整体偏差的缺点。
反距离权重法是一种基于距离权重的插值方法，通过已知值的权重来计算缺失值。
这种方法能更好地反映空间距离的影响，但对于离散的点数据效果较差。
克里金插值法是基于样本点间距离和方差的插值方法，可以较好地拟合空间数据的变异性。
但该方法需要进行半方差函数的拟合，增加了计算复杂度。
2. 气候数据的插值气候数据插值主要用于补全不同气象站点间的气象数据以及空间上局地降水、温度等气象要素的估算。
插值方法常用的有插值法、空间统计法和基于物理模型的插值法。
经验插值法是一种简单直观的插值方法，通过实现不同站点数据的平均或加权平均，来得出缺失值。
空间统计法则考虑了空间自相关性，如变量的空间平稳性和半变异函数等。
3. 土壤属性的插值土壤属性插值用于补全土壤丰度、质地等数据以及土壤污染评估等。
根据实际情况选择的插值方法多种多样，如反距离权重插值、泛克里金插值或者克里金插值等。
二、地理栅格数据的空间分析方法比较1. 栅格数据的空间统计分析空间统计分析是指在地理栅格数据上进行的各种统计分析，如空间聚类、空间关联等。
常用的空间统计方法有点密度分析、空间自相关分析等。
点密度分析是用于确定地理栅格数据中某一特征在空间上的分布情况，以及空间上的密度变化。
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。
栅格数据生成方法
栅格数据的生成方法主要有以下几种：
栅格法：在待输入的图形上均匀划分栅格单元，逐个栅格地决定其属性代码，最后形成栅格数字地图文件。
这是人工编码，当数据量太大时，该法费工费时，工作量相当大。
转换法：用手扶跟踪数字化或自动跟踪数字化得到矢量结构数据，再转换为栅格结构。
这是理想的方法。
扫描数字化：逐点扫描待输入的专题地图，对扫描数据重新采样与再编码，从而得到栅格数据文件。
分类影像输入：将经过分类解译的遥感影像数据直接或重新采样后输入系统，这是高效获取数据的方法。
此外，还有使用现有的地图或实测数据进行矢量化，或者通过多线程处理栅格来提高处理速度等方法。
请注意，不同的方法适用于不同的数据类型和场景，选择合适的方法取决于具体的应用需求。
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。
矢量和栅格数据的特点和使用方法对比分析
矢量和栅格数据的特点和使用方法对比分析数据是信息的载体，其在各行各业中起着不可忽视的作用。
在地理信息系统（GIS）领域中，矢量数据和栅格数据是常用的数据类型。
本文将分别对矢量数据和栅格数据的特点和使用方法进行对比分析。
一、矢量数据的特点和使用方法矢量数据是使用点、线、面等几何对象来描述地理要素的数据类型。
其特点如下：1. 数据精确性高：矢量数据使用几何对象来描述地理要素，能够精确表示各个要素的形状和位置信息。
2. 存储效率高：相对于栅格数据，矢量数据在存储空间上更为高效，尤其是对于简单的几何对象，占用空间更小。
3. 属性信息丰富：矢量数据不仅包含地理要素的几何信息，还可以通过属性表存储各个要素的相关属性信息，提供更多的描述能力。
基于以上特点，矢量数据在一些应用中具有独特的优势。
下面将对其使用方法进行分析。
1. 空间分析：矢量数据适合进行空间分析，如缓冲区分析、空间叠加分析等。
通过对矢量数据进行空间运算，可以获得具有空间关系的新数据。
2. 精细要素展示：由于矢量数据能够准确描述地理要素的形状和位置，因此在需要展示精细要素的场景下，矢量数据具有明显的优势，如地图制作、城市规划等。
3. 地理数据库管理：矢量数据的属性表可以存储详细的属性信息，适用于地理数据库的管理。
在GIS系统中，矢量数据通常是以数据库的形式进行存储，方便对数据进行管理和维护。
二、栅格数据的特点和使用方法栅格数据是将地理空间划分为规则网格，使用像素值来表示地理要素的数据类型。
其特点如下：1. 数据表达简单：栅格数据使用像素值来表示地理要素，在数据表达方面较为简单明了，适用于以网格形式描述的地理要素。
2. 空间分辨率灵活可变：栅格数据的空间分辨率可以根据需求进行灵活调整，方便在精细度和表达效果之间进行平衡。
3. 适合连续性数据分析：由于栅格数据以网格形式表示地理要素，特别适合对连续性数据进行分析，如地形分析、遥感影像处理等。
基于以上特点，栅格数据在一些特定的应用中具有优势。
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。
栅格数据和矢量数据的表示方法
栅格数据和矢量数据的表示方法
栅格数据和矢量数据是地理数据的两种主要表示方式。
1. 栅格数据：
栅格数据以像素为单位，将地理区域分割成一系列规则的格网。
每个像素单元包含了地理空间上的属性信息，例如高程、温度、植被类型等。
栅格数据的表示方法是使用一个二维矩阵来存储像素值，其中每个像素值对应地理属性的数值。
栅格数据适用于描述连续分布的数据，如高程、气温等，可以进行空间分析和模拟。
2. 矢量数据：
矢量数据使用几何对象（如点、线、面）来表示地理空间上的离散实体。
每个几何对象都有与其相关联的属性信息，例如道路的名称、建筑物的用途等。
矢量数据的表示方法是使用一系列坐标点来绘制几何形状，并使用属性表来存储几何对象的属性信息。
矢量数据适用于描述离散型实体的分布，如道路、河流、建筑物等，可以进行空间查询和地理分析。
栅格数据和矢量数据各有优势和适用范围。
栅格数据适用于连续型数据和大规模区域分析，如地形分析和遥感影像处理。
矢量数据适用于离散型数据和局部区域分析，如地理编码和网络分析。
使用哪种表示方法取决于数据的性质、使用的目的以及分析需求。
测绘技术中的栅格数据处理方法介绍
测绘技术中的栅格数据处理方法介绍栅格数据处理是现代测绘技术中一项重要的任务。
随着科技的发展和应用范围的扩大，栅格数据处理越来越受到人们的关注和重视。
本文将介绍一些常见的栅格数据处理方法，以帮助读者更好地了解测绘技术中的栅格数据处理。
一、数据获取与预处理栅格数据的获取是栅格数据处理的第一步。
数据的获取方式可以是基于地面测量设备获取的实地数据，也可以是通过卫星遥感等相关技术获取的遥感数据。
在获取栅格数据后，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据的去噪、补洞、投影变换等一系列操作，以提高数据的质量和可用性。
二、数据融合与提取在不同的测绘项目中，常常需要将多源、多种类型的栅格数据进行融合和提取，以获取更加全面和准确的地理信息。
数据融合可以通过图像融合、特征融合等方法实现。
数据提取主要包括目标提取、线矢量化、面矢量化等操作，以从栅格数据中提取出对应的地理空间特征。
三、数据分类与分析栅格数据分类和分析是栅格数据处理的核心环节。
数据分类可以通过影像分类、机器学习等方法实现，以将栅格数据按照特定标准进行划分。
数据分析则包括统计分析、空间分析等一系列操作，以从栅格数据中获取有关地理现象的相关信息。
四、数据可视化与展示栅格数据处理的结果通常以图像的形式进行展示和传播。
数据的可视化与展示可以通过灰度显示、伪彩色显示、等值线绘制等方法实现。
合理的数据可视化与展示方式可以更直观地呈现栅格数据的特点和信息，帮助用户理解和使用栅格数据。
五、精度评定与误差校正栅格数据处理中的精度评定和误差校正是确保栅格数据质量的重要环节。
精度评定可以通过与实地测量或其他高精度数据进行对比，以评估栅格数据的准确性。
误差校正则是根据误差类型和来源对栅格数据进行修正和校正，以提高数据的精度和可靠性。
六、应用与发展趋势随着人们对地理信息的需求不断增加，栅格数据处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在城市规划、资源管理、环境监测等方面，栅格数据处理技术正发挥着越来越重要的作用。
简述栅格数据组织方法
简述栅格数据组织方法栅格数据是一种常用的地理信息数据组织方法。
它将地理空间划分为规则的网格单元，并将每个单元与特定的属性值关联起来，从而形成了一个二维的数据结构。
栅格数据广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感、气象、地质和生态等领域。
栅格数据的组织方法主要包括数据模型、数据格式和数据存储三个方面。
栅格数据的数据模型定义了数据的结构和属性。
最常见的栅格数据模型是二维栅格模型，其中地理空间被划分成规则的像元或像素单元。
每个像元都有一个特定的位置和属性值，可以表示地表的各种属性，如高程、温度、植被类型等。
此外，还有三维栅格模型和多维栅格模型，用于表示具有时间或其他维度属性的栅格数据。
栅格数据的数据格式决定了数据在计算机中的存储和表示方式。
常见的栅格数据格式包括TIFF、JPEG、PNG和GRID等。
不同的数据格式有不同的特点和适用范围。
例如，TIFF格式适用于存储高质量的栅格图像数据，而GRID格式则适用于存储大规模的栅格数据集。
栅格数据的数据存储方式涉及到数据的组织和管理。
栅格数据可以存储在文件系统中的单个文件中，也可以存储在数据库中的表格中。
对于大规模的栅格数据集，通常采用切片和金字塔的方式进行存储和管理，以提高数据的访问效率。
此外，还可以使用压缩和索引等技术来减小数据的存储空间和提高数据的检索速度。
栅格数据组织方法的选择应根据具体的应用需求和数据特点进行。
对于需要进行空间分析和模型建立的任务，二维栅格数据模型是常用的选择。
而对于需要表示时间变化或多维属性的数据，可以选择三维栅格模型或多维栅格模型。
在选择数据格式时，应考虑数据的质量要求、存储空间和传输速度等因素。
在数据存储方式的选择上，应根据数据的大小和访问需求进行合理的管理和组织。
栅格数据组织方法是地理信息系统和遥感等领域常用的数据组织和管理方式。
通过合理选择数据模型、数据格式和数据存储方式，可以高效地存储和管理栅格数据，并支持各种空间分析和模型建立的应用。
栅格数据熵值法
栅格数据熵值法
栅格数据熵值法是一种基于信息熵的决策分析方法，用于解决多属性决策问题。
该方法通过计算每个属性的信息熵，确定每个属性的权重，从而对决策进行排序或分类。
具体来说，栅格数据熵值法首先将原始数据矩阵转换为概率矩阵，然后计算每个属性的信息熵，并根据信息熵确定每个属性的权重。
最后，根据权重对决策进行排序或分类。
栅格数据熵值法的优点包括：能够客观地确定每个属性的权重，能够处理多属性决策问题，计算简单，易于实现。
缺点包括：对数据的要求较高，需要保证数据的准确性和完整性；对噪声和异常值较为敏感，可能会影响结果的准确性。
在使用栅格数据熵值法时，需要注意以下几点：
1. 数据预处理：在进行计算之前，需要对数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声，保证数据的准确性和完整性。
2. 确定概率矩阵：需要根据原始数据矩阵确定概率矩阵，以便进行后续的计算。
3. 确定信息熵公式：需要根据具体问题选择合适的信息熵公式，以便准确地计算每个属性的信息熵。
4. 确定权重：需要根据信息熵计算每个属性的权重，以便对决策进行排序或分类。
5. 结果解释：需要对计算结果进行解释和说明，以便更好地理解和应用结果。
总之，栅格数据熵值法是一种有效的决策分析方法，能够客观地确定每个属性的权重，并用于解决多属性决策问题。
但需要注意数据质量和计算精度等方面的问题。
测绘技术中的栅格数据处理方法解析
测绘技术中的栅格数据处理方法解析栅格数据是现代测绘技术中常用的一种数据形式，它将地理空间划分为一系列相等大小的小方格，每个小方格被赋予一个数值，用于表示该区域的各种属性。
栅格数据处理方法的选择和应用，对于测绘工程的准确性和效率具有重要影响。
本文将对测绘技术中的栅格数据处理方法进行解析。
一、栅格数据的获取和预处理栅格数据的获取通常通过航空摄影、卫星遥感、激光雷达等技术手段来实现。
这些技术能够获取大量的地表信息，但是由于数据的来源多样性和复杂性，需要进行一系列的预处理，以去除噪声、纠正偏差，提高数据的质量和可信度。
常用的预处理方法包括辐射校正、几何校正、影像融合等，旨在使栅格数据更符合测绘需要。
二、栅格数据的分类与特征提取栅格数据可以通过分类和特征提取方法进行处理和解析。
分类是将栅格数据按照其属性分为不同的类别，常用的分类方法包括基于规则、基于统计和基于机器学习的方法。
特征提取则是从栅格数据中提取出具有区别性和重要性的信息，常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。
分类和特征提取方法的选择需要根据具体的测绘任务和数据特点进行，以达到最佳的分析效果。
三、栅格数据的空间分析与建模栅格数据是地理空间信息的表达形式之一，因此，对栅格数据进行空间分析和建模可以更好地揭示地理现象和规律。
栅格数据的空间分析主要包括邻域分析、面向对象的分析、多尺度分析等。
其中，邻域分析可以用于计算周边区域的统计量和空间关系，面向对象的分析则可以从地物的角度对栅格数据进行进一步的解析和应用。
多尺度分析是将栅格数据的不同分辨率进行比较和融合，以提高空间分析的精度和可靠性。
建模则是将栅格数据与统计模型或地理模型相结合，以推测未来的地理现象和变化。
四、栅格数据的可视化与应用栅格数据的可视化是将抽象的数字数据转化为可视的图像表达，以增强人对地理信息的理解和认知。
常见的可视化方法包括等值线图、颜色填充图、虚拟现实等。
可视化不仅有助于测绘工程师分析地理现象和规律，还可以用于公众教育和环境保护等领域。
计算栅格平均值(3篇)
第1篇一、引言随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，栅格数据作为一种重要的地理信息数据类型，广泛应用于遥感、环境、资源管理等领域。
栅格数据是由像素组成的二维图像，每个像素包含一个或多个属性值，用于表示空间信息。
在栅格数据处理过程中，计算栅格平均值是一种常见且重要的分析方法，它可以帮助我们了解区域内的平均状况，为后续的数据分析和决策提供依据。
本文将详细介绍计算栅格平均值的方法、原理以及在实际应用中的注意事项。
二、栅格数据概述1. 栅格数据的定义栅格数据是一种以规则网格形式组织的数据类型，每个网格称为一个像元（pixel）。
像元通常包含一个或多个数值，表示该像元的某种属性。
栅格数据广泛应用于遥感、地理信息系统等领域。
2. 栅格数据的表示方法栅格数据通常采用数字形式表示，常见的表示方法有：（1）无符号整数：表示像元的值范围较小的情况，如高程数据。
（2）有符号整数：表示像元的值范围较大，有正负之分，如温度数据。
（3）浮点数：表示像元的值范围较大，且精度较高，如植被指数数据。
三、计算栅格平均值的方法1. 基本原理计算栅格平均值的基本原理是将栅格数据中的所有像元值相加，然后除以像元的总数。
具体计算公式如下：平均值 = （像元值1 + 像元值2 + ... + 像元值n）/ n其中，n为像元的总数。
2. 计算方法（1）手动计算手动计算栅格平均值需要逐个读取像元值，进行累加和除法运算。
这种方法适用于小规模栅格数据，但效率较低。
（2）编程计算使用编程语言（如Python、C++等）编写程序，可以快速计算栅格平均值。
编程计算具有以下优点：1）自动化处理：自动读取栅格数据，进行计算，输出结果。
2）批量处理：可以同时处理多个栅格数据，提高效率。
3）可扩展性：可以方便地修改和优化算法。
（3）GIS软件计算许多GIS软件（如ArcGIS、QGIS等）都提供了栅格平均值计算功能。
用户只需将栅格数据导入软件，选择计算平均值的功能，即可得到结果。
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实验七 栅格数据基本分析方法1 实习目的掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学空间问题的能力。
具体实习内容如下：(1) 学会使用栅格计算器进行栅格运算，体会栅格数据信息挖掘方法和应用的模式；(2) 掌握栅格重分类方法，理解栅格重分类的基本思想和应用领域；(3) 掌握距离运算与制图分析方法；(4) 掌握栅格数据统计分析方法，包括单元统计、邻域统计、分区统计等运算方法。
2 实验环境与数据准备(1) 软件环境准备：主要使用ArcGIS Desktop10.2平台，包括ArcMap 、ArcCatalog 、ArcToolbox 等。
(2) Spatial Analyst 是ArcGIS 的外置扩展模块，需要单独进行加载。
点击ArcMap 【Tools 】菜单，选择【Extensions 】菜单项，在弹出的“Extension ”对话框中选中Spatial Analyst ，即可使用该扩展模块。
(3) 数据准备：河北省某区域模拟旅游景点的shapefile 格式数据（Tourist ），河北省某区域GRID 格式的数字高程数据（lsh_dem ）、土地利用栅格数据（lsh_dltb ），美国Ohio 州局部区域GRID 格式的土地利用数据（ohio_landcut ）、数字高程数据（ohio_demcut ）、Ohio州土地利用数据的元数据（ohio_FGDC.txt ）。
3 实验方法3.1 栅格计算器的应用 栅格计算是栅格数据空间分析中最为常用的方法，是建立复杂应用数学模型的基本运算方法。
ArcGIS 提供了图形化栅格计算器，可以方便的完成基于数学运算符和数学函数的栅格运算，还支持直接调用ArcGIS 自带的栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现多条语句同时输入和运行。
下面是提取Ohio 州土地利用类型中的“低密度住宅用地类型（Low Intensity Residential ）”的操作流程：(1) 将Ohio 州土地利用类型数据ohio_landcut 、数字高程数据ohio_demcut 等相关数据，添加到一个新的空文档中。
(2) 栅格计算器启用。
通过ArcToolbox 点击【Spatial Analyst 】→【Map Algebra 】→【Raster Calculator 】（图7-1），启动栅格计算器对话框（图7-2）。
(3) 计算条件公式的构建。
将光标移入计算器表达式输入框，选择参与运算的图层和相关运算符构建计算公式（”ohio_landcut ”==21）。
该公式表示提取土地利用数据中的低密度住宅用地类型（V alue=21）。
(4) 将输出结果栅格数据命名为“ohio_landcut_cal ”，点击OK 按钮即可完成栅格计算。
(5) 图7-3为部分土地利用数据，结果栅格中单元值为1的表示符合上述计算公式条件（Low Intensity Residential ），0表示其它用地类型。
通过图层属性对话框中的“Symbology ”选项卡，为结果栅格图层定义单一值（Unique V alues ）渲染方式，以突出表达符合条件的运算结果（图7-4）。
图7-1空间分析工具的调用3.2 数据重分类重分类即基于原有栅格，对原有栅格单元值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。
重分类一般包括四种常见的分类形式：新值取代、重新分类、旧值合并、空值设置。
例如，对河北省某区域的数字地形模型数据（lsh_dem ）进行重新分类，划分为5-7个高程范围等级，等级越高地形高度越大。
具体的计算流程如下：(1) 点击展开ArcToolbox 中的【Spatial Analyst Tools 】→【Reclass 】→【Reclassify 】，弹出栅格数据重分类对话框（图7-5）。
(2) 选择用于重分类的栅格数据集（Input dataset ），点击Reclassification 部分的“Classify ”按钮，弹出分类方法对话框（Classification ）（图7-6），选择合适的数据分类运算方法，在重分类对话框中，还可以对分类结果值进行重新定义（New values ）。
(3) 在“Output raster ”部分选择合适的存储位置并定义输出栅格文件名（lsh_dem_rec ）。
(4) 最后点击OK 按钮即可完成重分类运算。
图7-7是重分类之前的数字地形图，图7-8是重分类之后的地形分带图，地形高度被分成7个等级，从1-7地形高度由低到高。
(5) 对重分类之后的结果属性表结构修改。
在内容表中选择该栅格图层并打开其属性浏览表，为其图7-3 部分原始土地利用数据 图7-4部分栅格计算结果（Low Intensity Residential ）图7-2栅格计算器构造的计算条件 选择参与计算的图层 逻辑运算符增加新字段“ClassName ”（在非编辑状态下修改属性结构）（图7-9）。
(6) 重分类结果栅格的属性内容完善。
利用Editor 工具条启用结果栅格数据（lsh_dem_rec ）的编辑状态，按照图7-10所示，为每一个高程带添加属性内容。
图7-6分类方法对话框图7-5栅格数据重分类对话框3.3 基于距离的运算“距离”工具可用于以下方式的距离分析：欧氏（直线）距离、成本加权距离、用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离、源之间具有最小行程成本的路径和廊道等。
通过 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块执行距离分析的两个主要方法是使用“欧氏”距离工具和成本加权距离工具。
欧氏距离工具用于测量各像元与其最近源（源用于标识感兴趣的对象，如井、道路或学校）之间的直线距离。
该直线距离通过从一个像元中心到另一个像元中心进行测量。
不仅可以确定各像元到最近源的距离，还可以通过使用欧氏方向计算各个像元相对于源的方向，或通过使用欧氏分配确定哪个源是最近的源。
3.3.1 欧氏距离欧氏距离（Euclidean Distance ）用于计算每个像元到最近源的欧氏距离，输入源数据可以是要素类或栅格。
例如，利用欧式距离分析工具计算区域范围内各像元到旅游景点的距离，实验流程如下：(1) 新建空地图文档，将Tourist.shp 要素类添加至当前文档。
(2) 在ArcToolbox 中点击【Spatial Analyst Tools 】，选择【Distance 】→【Euclidean Distance 】，打开欧式距离对话框（如图7-11所示）。
(3) 选择某个要素类或栅格为输入数据源（Tourist ），在Output distance raster 部分为输出栅格的选择合适的存放位置（文件夹AnalystResult ）并定义结果栅格数据文件名（TouristDist ）。
(4) 可选选项（Optional ）包括：定义最大距离的值（Maximum distance ），设定输出单元大小（Output 图7-7重分类之前的数字地形图 图7-8重分类之后的地形分带图图7-10重分类之后的添加新字段的栅格数据属性表图7-9添加字段对话框cell size ），是否创建欧式方向栅格（Output direction raster ），这些选项可根据需要自行选择。
(5) 最后点击OK 按钮，即可完成欧式距离分析制图。
分析结果将自动添加到当前文档中，并利用分级符号化方式进行了初步渲染（图7-12），根据像元与源的距离远近分成不同的颜色带。
(6) 如果定义了欧式方向栅格的存储位置和文件名，则同时创建欧式方向栅格数据（如图7-13）。
如果考虑通过路线的耗费成本，则需要利用成本距离加权函数。
展开【Spatial AnalystTools 】→【Distance 】，选择“CostDistance ”工具，可以进行加权距离的计算；在加权距离计算的基础上可进一步进行最短路径分析。
3.3.2 欧氏方向 欧氏方向（Euclidean Direction ）指的是计算每个像元相对于最近源的方向（以度为单位）。
例如，利用欧式方向分析工具计算区域范围内各像元相对于最近旅游景点源的方向，操作流程与欧式距离分析相同；另外用于欧式方向分析的对话框中同样可以选择生成欧式距离分析结果。
3.3.3 欧氏分配欧式分配（Euclidean Allocation ）指的是基于欧氏距离计算每个像元的最近源。
欧式分配的数据源可以是要素类或栅格，当输入源数据是要素类时，源位置在执行分析之前从内部转换为栅格。
利用旅游点数据为源执行欧式分配运算的流程如下：(1) 将Tourist.shp 要素类添加至一个新的文档或当前文档中。
(2) 在ArcToolbox 中点击展开【Spatial Analyst Tools 】，选择【Distance 】→【Euclidean Allocation 】，打开欧式分配计算对话框（如图7-14所示）。
(3) 选择参与欧式分配计算的源（Tourist ），并为该源文件提供用于栅格转换时单元赋值的属性字图7-12相对于最近源的欧式距离分析结果 图7-13相对于最近源的欧式方向分析结果图7-11欧氏距离分析工具对话框段（该字段必须是整型，本实验中可以选择FID 用于区分每一个源）。
(4) 在Output allocation raster 部分为输出的分配结果栅格选择合适的存放位置（文件夹AnalystResult ）并定义结果栅格文件名（TouristAllo ）。
(5) 根据实验需要决定是否同时执行欧氏距离（Euclidean Distance ）和欧式方向（Euc lidean Direction ）运算。
(6) 如图7-15所示，为根据旅游点数据生成的欧式距离分配结果栅格数据，不同颜色的栅格元组都是距离其包含的点源最近。
3.4 栅格统计分析3.4.1 单元统计当进行多层面栅格数据的叠合运算与分析时，常需要以栅格单元为单位进行单元统计（Cell Statistics ）。
例如，同一地区不同年度土地利用类型的变化分析等。
ArcGIS 的单元统计分析功能提供了十种单元统计方法，包括：最小值（Minimum ）、最大值（Maximum ）、值域范围（Range ）、求和（Sum ）、平均数（Mean ）、标准差（StandardDeviation ）、各单元上不同数值的个数（V ariety ）、频率最高值（Majority ）、频率最低值（Minority ）、中值（Median ）等。
单元统计方法：在ArcToolbox 中点击展开【Spatial Analyst Tools 】→【Local 】→【Cell Statistics 】，弹出单元统计对话框（如图7-16所示），添加参与统计运算的栅格数据图层，选择统计叠置方法（Overlay statistic ），确定输出栅格文件名和存放位置（Output raster ）。