栅格数据的空间分析
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。
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”。
实验二栅格数据的空间分析
实验二栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行空间统计和空间建模的过程。
栅格数据是用栅格单元组成的二维数组，每个栅格单元代表地理空间上的一个特定位置，栅格单元中的数值表示该位置的一些属性或现象。
栅格数据的空间分析可以帮助我们理解地理现象的空间分布、模式和关系，为决策提供空间参考。
栅格数据的空间分析可以包括以下几个方面的内容。
首先是栅格数据的空间统计。
栅格数据的空间统计可以通过计算栅格数据的均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，来描述地理现象的空间变化和分布情况。
通过空间统计分析，我们可以揭示地理现象的空间模式、集聚程度和异质性等特征。
其次是栅格数据的空间插值。
栅格数据的空间插值是通过已有的离散栅格数据，推算出未知位置的栅格数值，从而建立连续的栅格表面。
在空间插值中，常用的方法有反距离加权插值法、克里金插值法、样条插值法等。
通过空间插值，我们可以填补数据缺失的区域，获得更加连续、光滑的栅格表面。
再次是栅格数据的空间分析。
栅格数据的空间分析可以通过栅格运算、栅格叠加、栅格筛选等操作，在栅格数据之间进行空间计算和图层叠加。
通过空间分析，我们可以识别地理要素之间的关系，进行空间查询和挖掘，得到新的地理信息。
最后是栅格数据的空间建模。
栅格数据的空间建模是指基于栅格数据进行地理模型的构建和分析。
在空间建模中，可以使用基于栅格数据的地理模型，如细胞自动机模型、物理模型、统计模型等，来模拟和预测地理现象的发展和变化。
通过空间建模，我们可以预测未来的地理状态、评估不同决策对地理系统的影响，并优化决策方案。
总的来说，栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行地理信息的统计、插值、分析和模拟的过程。
通过空间分析，我们可以更好地理解地理现象的空间分布和变化规律，为决策提供科学依据，促进地理信息的应用和发展。
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。
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
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。
八、空间分析(基于栅格数据)
Euclidean Distance
Cost Distance
基于Euclidean Distance的配置 基于Cost Distance的配置
– 演示:
– 利用上海市中心区的绿地数据，计算每个栅格 离最近绿地的距离。
空间分析工具箱
• 每个工具对话框, 都有一个Environments按 钮, 用于设置环境条件。
– 和栅格数据操作相关的环境设置主要包括:
– 数据处理范围（即输出数据范围）。缺省情况 下，数据处理范围是输入数据的范围。通过 Processing Extent可以设置数据处理范围，可以 是一个输入数据的一个子区，也可以大于输入 数据的范围。
九、空间分析（基于栅格数据）
• 概述 • 距离分析 • 密度分析 • 地形分析 • 叠置分析
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栅格数据
• 栅格数据是通过对研究区域的网格划分, 以 栅格值来记录对应地点的要素特征。
• 栅格数据有如下属性: • 栅格的大小（Cell Size）。 • 行列数。 • 坐标范围。 • 波段数。 • 数据格式（tif、img、grid等） • ……
• 节点（Nodes）, 可以是点要素, 也可以是 线或多边形的顶点（vertices）, 每个节点 必须要有一个Z值。
• 边（Edges）, 两个节点的连线构成一条 边。
• 三角形（Triangles）, 利用节点和边构建 三角形有不同的方法。 ArcGIS采用 Delaunay三角形方法。
• TIN数据可以通过
– 栅格大小。通过Raster Analyst可以设定输出栅 格的大小, 可以利用已有栅格数据的栅格大小。
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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”。
选择数据slope-elevat2，点击，将分类方法设置为“相等间距”，点击确定。
7.距离分析
通过距离分析可以获得很多相关信息，指导人们进行资源的合理规划和利用。
在“Arctools-Spatial Analyst-距离分析”中双击打开“欧氏距离”，按如下设置。
点击确定，生成以五个学校为中心点的距离分析图。
8.采样点数据空间插值
另外打开一个Arcmap10.0操作界面，打开气温.shp文件
在“Arctools-Spatial Analyst-插值”中双击打开“反距离权重法”，按如下设置。
根据样点数据插值生成调察区气温分布图。
将“Z字段”设置为“Y02”, 生成另外一年的调察区气温分布图
9.栅格单元统计
像元统计数据可以基于栅格单元对多个栅格主题进行统计。
计算坡度>=25度的栅格单元。
步骤如下：
10.同上，利用landuse和elevation数据，用栅格计算器得到坡度大于35度、坡向南（south）的土地类型图和面积数据。
结果图如下。
三、实验结果。