Arcgis栅格数据分析
arcgis pro分区统计栅格数据的案例
arcgis pro分区统计栅格数据的案例
一个案例是使用ArcGIS Pro进行分区统计栅格数据来分析城
市的人口密度。
以下是一些基本步骤：
1. 准备数据：获取人口数据和分区数据。
人口数据可以是一个栅格图层，例如每个像元代表一个特定区域的人口数量。
分区数据可以是矢量图层，如城市的行政区划边界。
2. 添加数据：将人口和分区数据添加到ArcGIS Pro项目中。
3. 创建分区统计栅格工具：单击“分析”选项卡上的“工具”按钮，然后在工具箱中选择“空间分析工具”>“分区统计栅格”。
4. 配置分区统计栅格工具：在弹出的工具对话框中，选择人口栅格图层作为“输入栅格”和分区图层作为“区域”输入。
5. 配置统计字段：在工具对话框中的“字段”设置中，选择要计算的统计字段，例如“人口数量”。
6. 运行工具：单击“运行”按钮来计算分区统计栅格。
7. 可视化结果：将分区统计栅格图层添加到地图中，并使用颜色控制人口密度。
可以使用分类或连续颜色渲染方法来显示不同范围内的人口密度。
8. 分析结果：通过观察地图中的颜色分布，可以获取人口密度的整体趋势和空间分布。
还可以对不同分区之间的人口密度进
行比较和分析。
这是一个简单的案例，在实际应用中可以根据需求进行更复杂的分析和处理。
arcgis统计栅格值
arcgis统计栅格值ArcGIS可以帮助我们将栅格数据进行统计分析，比如计算栅格值的平均值、最大值、最小值、标准差等等。
这种统计分析可以帮助我们更好地了解栅格数据的特征和内在规律，从而更好地进行地理分析。
本文将介绍在ArcGIS 中如何进行栅格值的统计分析。
一、ArcGIS中的统计栅格值在ArcGIS中，我们可以使用Raster Calculator或者Spatial Analyst自动化工具箱来实现对栅格值的统计分析。
下面分别介绍这两种方法的具体操作。
1、使用Raster Calculator进行栅格值统计Raster Calculator是一种非常方便的工具，可以实现多种统计操作。
我们可以通过以下步骤使用Raster Calculator进行栅格值统计：（1）打开需要进行统计的栅格数据，并进入Raster Calculator界面；（2）输入统计表达式，例如mean("Raster1")表示求Raster1栅格数据的平均值；（3）设置输出栅格数据的保存路径和名称，并点击OK按钮保存输出结果。
对于简单的栅格值统计，可以直接使用Raster Calculator实现。
如果需要进行复杂的数据预处理或者数据分析，可以考虑使用Spatial Analyst自动化工具箱。
2、使用Spatial Analyst自动化工具箱进行栅格值统计Spatial Analyst是ArcGIS中的一个模块，可以进行空间分析和建模工作。
它包含了一系列工具，可以便捷地进行地理分析操作。
我们可以通过以下方法使用Spatial Analyst自动化工具箱实现数据的统计分析：（1）打开Spatial Analyst工具箱，并选择需要使用的工具；（2）输入需要进行分析的栅格数据和分析参数；（3）启动分析任务，并等待分析结果的生成。
注意：在使用Spatial Analyst进行数据分析前，需要先在ArcGIS中启用该模块。
arcgis栅格邻域统计
arcgis栅格邻域统计ArcGIS栅格邻域统计是一种常用的地理信息系统分析方法，用于分析栅格数据在空间上的分布和变化趋势。
栅格邻域统计可以帮助我们理解栅格数据的空间特征，从而支持决策和规划工作。
本文将介绍ArcGIS栅格邻域统计的基本概念、常用方法和应用案例。
一、概述ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，其中包含了丰富的空间分析工具。
栅格邻域统计是其中一种重要的空间分析方法，通过对栅格数据的邻域进行统计分析，揭示出数据的空间关联性和分布规律。
二、基本概念1. 栅格数据：栅格数据是由像元组成的二维数组，每个像元代表着地理空间上的一个单元区域，像元内的数值表示该区域的某种属性信息，如高程、温度等。
2. 邻域：邻域是指一个像元周围的一组相邻像元，通常以像元为中心，周围的8个像元构成一个邻域。
3. 邻域统计：邻域统计是对某个像元及其邻域内的像元进行统计分析，常见的统计指标包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
三、常用方法1. 邻域统计工具：ArcGIS提供了丰富的邻域统计工具，包括FocalStatistics、Block Statistics等。
其中，Focal Statistics通过设置邻域大小和统计方法，计算每个像元及其邻域内的统计值；Block Statistics将栅格数据划分为均匀的块，对每个块内的像元进行统计分析。
2. 邻域大小选择：邻域大小的选择会对统计结果产生重要影响。
一般来说，邻域大小应根据研究对象和研究目的来确定，较小的邻域大小可以反映出局部的空间关联性，较大的邻域大小可以揭示出整体的空间分布特征。
3. 统计方法选择：常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
选择合适的统计方法要根据研究对象和研究目的来确定，不同的统计方法可以从不同角度对数据进行分析。
四、应用案例1. 地貌分析：通过对地形高程数据进行邻域统计，可以揭示出地貌的起伏程度和地势变化趋势，为土地利用规划和地质灾害评估提供科学依据。
Arcgis栅格处理操作讲解
栅格数据处理的重要性
01
栅格数据处理在地理信息分析中 具有重要作用，可以对地理环境 进行定量描述、空间分析和模拟 预测。
02
栅格数据处理能够提供更精确、 更直观的地理信息表达方式，有 助于提高地理信息的应用价值和 决策支持能力。
多源数据融合
将不同来源、不同类型的数据进行融 合，提高栅格处理的精度和可靠性。
未来发展方向与挑战
• 云端计算：利用云计算技术，实现栅格数据的分 布式处理和高效计算。
未来发展方向与挑战
数据安全与隐私保护
随着栅格处理技术的发展，数据安全和隐私保护问题日益突出， 需要采取有效的措施加以解决。
技术标准与规范
04
单击“确定”开始转换 过程。
03
ArcGIS栅格处理操作进阶
栅格重采样
总结词
栅格重采样是ArcGIS栅格处理中的一项重要操作，用于改变栅格数据的分辨率或比例尺。
详细描述
栅格重采样通过内插方法将高分辨率或大比例尺的栅格数据转换为低分辨率或小比例尺的栅格数据。常见的重采 样方法包括最近邻插值、双线性插值和三次卷积插值等。重采样后，可以得到更精细或更粗糙的栅格数据，以满 足不同分析需求。
arcgis栅格处理操作讲解
• 引言 • ArcGIS栅格处理操作基础 • ArcGIS栅格处理操作进阶 • ArcGIS栅格处理操作实例 • 总结与展望
01
引言
ArcGIS栅格处理简介
栅格数据处理是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，主要 用于处理和操作以像素为基本单元的地理数据。ArcGIS是一款 广泛使用的地理信息系统软件，提供了丰富的栅格处理工具和 功能。
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。
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%
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
第13章ArcGIS栅格数据的空间分析
13.2.4 最短路径
最短路径函数用于确定从某一目标点至一个源的路径。 执行了成本加权距离函数，生成距离和方向栅格数据，就可 以计算从指定目的地到相应源的最低成本路径或最短路径。
13.3 密度制图
密度制图主要根据输入的已知点要素的数值及其分布，来 计算整个区域的数据分布状况，从而产生一个连续的表面。它 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 环形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。密度制图 可以分为核函数密度制图和简单密度制图两种。 1．核函数密度制图 2．简单密度制图
13.6.3 重新分类
重新分类是将一种分类体系转换为另一种分类体系，分 类方式和分类数目都可能变化。
13.6.4 添加删除值
添加和删除值的做法和上述方法步骤较为类似，具体如下。 （1）单击选择“空间分析”|“重新分类”命令，弹出“重新分类” 对话框。 （2）在重分类前先选择需要重分类的图层字段，在“输入栅格”栏 中单击下拉按钮或后面的打开按钮，选择要进行值要变化的栅格数据。 （3）在“重分类字段”中选择要用到的属性字段。 （4）在“设置重分类数值”栏中单击“Add Entry”按钮，再其数 据框中将增加一条空白记录，单击选中记录就可以修改此记录。 （5）在“设置重分类数值”栏数据框中单击选择某条记录，然后单 击“Delete Entries“按钮，即可删除记录。 （6）单击“OK“按钮，完成操作。
13.1.4 设置分析区域
在默认的情况下，空间分析的范围是所有数据的重叠范 围，即所有数据的交集。 其中，共有以下5种方式。 1．在地图的可视区域上进行分析； 2．在输入栅格的交集上进行分析； 3．在图层的并集上进行分析； 4．自己设定合适的分析范围； 5．与某个图层一致。
13.2 距离制图
arcgis中栅格数据分区统计
ArcGIS中栅格数据分区统计1. 介绍ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，提供了丰富的分析工具和功能，方便用户进行地理数据的管理、处理和分析。
栅格数据是一种基于像素的数据模型，广泛应用于遥感、地形分析、环境模拟等领域。
栅格数据分区统计是指对栅格数据进行划分，并对每个区域内的像素值进行统计分析。
本文将详细介绍在ArcGIS中如何进行栅格数据分区统计，包括如何划分区域、如何统计各区域内的像素值等内容。
2. 数据准备在进行栅格数据分区统计前，首先需要准备好相关的栅格数据。
可以使用ArcGIS 提供的工具将矢量数据转换为栅格数据，也可以直接导入现有的栅格数据。
3. 栅格数据划分3.1 创建研究区域在进行栅格数据划分前，首先需要创建一个研究区域。
可以使用ArcGIS提供的工具创建一个多边形图层作为研究区域。
3.2 栅格化将研究区域与栅格数据叠加，并将其转换为栅格数据。
可以使用ArcGIS提供的工具进行栅格化操作。
3.3 划分区域栅格数据划分的关键是如何定义区域。
可以根据需求选择不同的划分方法，常见的有基于像素值、基于空间位置等。
3.3.1 基于像素值划分可以根据像素值的范围将栅格数据划分为不同的区域。
可以使用ArcGIS提供的工具进行条件查询，筛选出符合条件的像素，并将其归入相应的区域。
3.3.2 基于空间位置划分可以根据空间位置将栅格数据划分为不同的区域。
可以使用ArcGIS提供的工具进行空间查询，筛选出位于指定范围内的像素，并将其归入相应的区域。
3.4 区域属性计算对每个区域内的像素值进行统计计算，得到相应的属性值。
常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值等。
可以使用ArcGIS提供的工具进行属性计算。
4. 栅格数据统计在完成栅格数据划分后，可以对各个区域内的像素值进行统计分析。
4.1 属性统计对每个区域内的像素值进行属性统计，得到相应的统计结果。
可以使用ArcGIS提供的工具进行属性统计。
ArcGIS栅格数据分析
= NoData
Input raster
Output raster
栅格分析的地图查询
• Boolean (AND, OR, XOR, NOT) • Logical (>, >=, =, <>, <, <=)
DEMO1：栅格的简单数学运算
栅格数据高级分析方法
距离分析，重分类，叠加分析。。。
表面 分析 栅格 重分 类 多元 分析
栅格 综合 水文 分析 密度 分析
地下 水分 析
工具 条
太阳 辐射 分析
地图代数是栅格数据空间分析的灵魂！
什么是地图代数？
地图代数（Map Algebra）是一种可以用代数语言执行 空间分析的一种方法包括可以执行所有ArcGIS 空间分 析扩展功能，数学运算，函数分析。 Discrete 优点：可以创建复杂的表达式。 如何获取：通过空间分析模块。 整合 Python (所有模块都可以获取)
(inches)
地图代数的使用途径
Raster Calculator
– 空间分析工具 – 易于使用的计算界面 – 单独使用或在 ModelBuilder中使用
Python 窗口
– 单一的表达或简单 的探索性模型
Scripting
– 复杂的模型
Python与栅格数据分析
目前我们需要解决的问题： 复杂模型的问题 主要是基于栅格数据的分析 执行的一些空间操作很困难，仅用 ArcGIS的标准工具来执行是不现实的 由于模型问题的复杂性处理的速度也 是我们关心的问题
定义工具如何执行，每个工具都有自己唯一的参数包括必须的 和可选的。
– 输出
outRas = Hillshade(“inraster”)
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。
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法矢量的空间相关分析可以通过Spatial Join以后，导出属性表到EXCEL中，进行相关分析Correlation Analysis. 而两个栅格数据图层直接能不能直接在ArcMap中进行相关分析呢？答案是肯定的。
在Toolbox工具箱里面找到Spatial Analyst Tools->Multivariate，选择band collection statistics工具，选中进行相关分析的两个栅格图层，并且勾选需要计算COVARIANCE MATRIX和CORRELATION MATRIX，即可得一个.txt的分析结果文件。
文件中列出了各个栅格图层自身的统计特征值（最大值，最小值，均值，方差等），其各个图层间的协方差矩阵、相关矩阵。
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法
ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法矢量的空间相关分析可以通过Spatial Join以后，导出属性表到EXCEL中，进行相关分析Correlation Analysis. 而两个栅格数据图层直接能不能直接在ArcMap中进行相关分析呢？答案是肯定的。
在Toolbox工具箱里面找到Spatial Analyst Tools->Multivariate，选择band collection statistics工具，选中进行相关分析的两个栅格图层，并且勾选需要计算COVARIANCE MATRIX和CORRELATION MATRIX，即可得一个.txt的分析结果文件。
文件中列出了各个栅格图层自身的统计特征值（最大值，最小值，均值，方差等），其各个图层间的协方差矩阵、相关矩阵。
arcgis 统计栅格值
arcgis 统计栅格值
ArcGIS是由Esri公司开发的一款国际领先的地理信息系统软件，在GIS领域应用广泛，可以用于制图、空间分析、统计分析等多种功能。
在统计栅格值方面，ArcGIS也提供了多种方法和工具，下面将介绍其中的一些。
1. 打开栅格数据
首先需要打开需要统计的栅格数据。
可以通过“添加数据”来添加需要处理的栅格数据，根据需要选择需要处理的文件夹和文件类型。
2. 设置统计分析的属性
在“栅格分析”工具中，可以选择“统计分析”工具进行分析。
在弹出的窗口中，可
以设置需要统计的属性，包括栅格的名称、文件所在的文件夹地址，以及需要统计的字段
等信息。
3. 选择统计方法
在“统计分析”工具中，ArcGIS提供了多种统计方法。
可以选择总数、平均值、中位数、最大值、最小值等方法进行统计分析。
根据需要选择相应的统计方法。
4. 选择栅格分析区域
在进行统计分析之前，需要选择需要分析的区域。
选择分析区域后，可以根据需要进
行栅格分割和缓冲等操作。
5. 进行统计分析
在确认以上参数和属性之后，可以点击“统计”按钮进行统计分析。
在分析完成后，
可以查看统计结果和图表，根据需要进行进一步的分析和操作。
总结：
ArcGIS提供了多种方法和工具，可以方便地进行栅格统计分析。
通过以上步骤，可以轻松地进行栅格数据的统计分析，为GIS分析提供更多的数据支持。
ARCGIS栅格数据分析
ARCGIS栅格数据分析ARCGIS是一种地理信息系统软件，可以用于栅格数据分析。
栅格数据是一种基于像素的表达方式，每个像素都有一个特定的值，可以表示地表特征，如高度、温度、植被类型等。
在ARCGIS中，可以利用栅格数据进行各种分析，包括地形分析、遥感图像分析、环境模拟等。
首先，地形分析是ARCGIS栅格数据分析的重要应用之一、通过DEM （数字高程模型）栅格数据，可以获取地形表面的高度信息。
在ARCGIS 中，可以进行地势分析，计算坡度、坡向、流域边界等地形指标，描绘出地形图、等高线图等。
这对于地形的可视化呈现、土地利用规划等具有重要意义。
其次，ARCGIS栅格数据分析还可以应用于遥感图像分析。
遥感图像是通过遥感卫星或飞机获取的地球表面影像数据。
利用ARCGIS中的栅格数据处理工具，可以进行图像分类、监督分类、非监督分类等遥感图像分析方法。
这些分析方法可以用于检测和识别地表特征，如城市建筑、植被类型、土地利用类型等。
这对于城市规划、农业资源管理等方面有很大的应用价值。
此外，ARCGIS栅格数据分析还可用于环境模拟。
通过栅格数据分析工具，可以模拟不同地区的气候、水资源、土壤质量等环境因素。
这对于环境保护和自然灾害管理有着重要的指导意义。
例如，可以模拟不同降雨量条件下的洪水情况，帮助制定防洪预案；可以模拟不同温度条件下的冰川融化情况，预测未来的气候变化趋势。
此外，ARCGIS栅格数据分析还可以用于生态环境评估、自然资源管理、土地利用规划等方面。
例如，可以利用栅格数据进行生态敏感性评估，确定敏感区域，制定保护政策；可以利用栅格数据进行土地规划，评估土地适宜性，确定合理的土地利用方式。
总之，ARCGIS栅格数据分析是一种功能强大的地理信息系统应用方法。
通过对栅格数据进行分析，可以获取地形信息、遥感图像特征、环境模拟结果等。
这些分析结果对于城市规划、环境保护、资源管理等方面具有重要的指导作用。
随着技术的进步，ARCGIS栅格数据分析在各个领域将有更加广泛的应用前景。
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- 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)。
数据：打开\11\pic\pdf.mxd
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4.2 已有栅格转矢量 有三种 1. 使用Arctoolbox中Conversion Tools>from raster 2. 在Arcmap中Spatial Analyst Tools， raster to Feature 3. Arcscan 说明1、2类似，主要特定的栅格数据，3 是真正意义上的栅格转矢量，1，2在 数据分析中有很重要的意义，操作方 法类似。
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5.4统计25度以上耕地的面积 ⑤栅格计算器，con(isnull([NC_PARCEL3]),0,1) * [Calculation])
5.影像（栅格）分析（高级）
使用影像分析以下几个应用 1. 分类统计区段面积 2. 统计25度以上耕地的面积 3. 计算图斑图的坡度,类似求一个地区平均海拔 4.DEM中某个点修改 影像分析，是基于一个波段的，对于多段，只 能提取其中一个波段。
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5.1影像面积统计
统计高程1900以下，1900-2000，和2000以上的面积 1. 按上面的对栅格重分类Reclassfy
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3、栅格计算器Raster Calculator使用 栅格计算器Raster Calculator 在Spatial Analyst下
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3、栅格计算器Raster Calculator使用
注意事项： 1.图层名称前后加[ ] 2.运算符前后加空格 3.通过name=表达式 可以修改输出栅格图 层名称 4.一次可以输出多个结果，以回车作为标 志，上行的输出结果，可以直接后面的 使用 5.一行内容很长，使用“~” 放在上一行 行尾作为续行标志
①-③都是特定数据格式，不通用
2. 栅格转矢量
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4.1.矢量转图片栅格
在Arcmap文件，加载地图，使用（File）中export map，格式有PNG，emf，eps，pdf，jpg，bmp，svg， gif，tif等，自己设置大小和格式，write world file是自动配准，可以调整分辨率，pdf，svg，emf 默认是300，其他为96，数字越高，输出的文件越大， 清晰度越高，图片大小地图窗口的尺寸*分辨率，该 工具只是针对当前地图窗口的内容 Feature->raster 后面讲 另一种土方法：抓屏，printscrn，抓屏幕 alt+ printscrn抓当前窗口
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比较两幅影像的不同
1.setnull([tingrid] == [tingrid2]， [tingrid]) 比较([tingrid]， [tingrid2] 相同取空，不同的取[tingrid] 2. 直接相减[tingrid] - [tingrid2]
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空和0转换
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3、栅格计算器使用(中级）
栅格计算器Raster Calculator是栅格数据空 间分析中数据处理和分析中最为常用的方法， 应用非常广泛，能够解决各种类型的问题，尤 其重要的是：建立复杂的应用数学模型的基本 模块。 ArcGIS 提供了非常友好的图形化栅格计算器， 利用栅格计算器，不仅可以方便的完成基于数 学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅 格运算，而且它还支持直接调用ArcGIS 自带的 栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现 多条语句的同时输入和运行。
把空变成0 con(isnull([Calculation]),0,[Calculation]) 把0变成空 con([Calculation2] <> 0,[Calculation2] ) 把某个值（2000）转换为空是类似的 con([Calculation2] <> 2000,[Calculation2] )
使用数据:11\fx\tingrid,操作看影像面积统计.exe
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5.1影像面积统计
用Zonal Statistics函数 或则raster转为feature。
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5.2统计25度以上耕地的面积 ① 使用grid，slope([tingrid]) >= 25 计算符 号后面一定要有空格，空格有全角空格（中文下， 全角）、半角空格一定是半角 对输出的图层重命名（名字 = 后面是表达式）
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函数说明
三角函数包括：Sin（正弦函数）、Cos（余弦函数）、 Tan（正切函数）、Asin（反正弦函数）、Acos（反余 弦函数）、Atan（反正切函数）。 对数函数（Logarithms）：对数函数可对输入的格网数 字做对数或指数的运算。指数部份包括：Exp (底数e)、 Exp10 (底数10)、Exp2 (底数2)三种；对数部份包括： Log (自然对数)、Log10 (底数10)、log2 (底数2)等 三种。 幂函数（Powers）：幂函数可对输入的格网数字进行幂 函数运算。幂函数包括三种：Sqrt (平方根)、Sqr (平方)、Pow (幂)。
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函数说明-其他重要函数（高级）
1. Con 语法如下 Con(<condition>, <true_expression>, _ {<condition>, <true_expression>}, _ {<condition>, <true_expression>}, _ {false_expression}) 如con([tingrid] >= 2000,3,[tingrid] >= 1900,2,1) 含义 if [tingrid] >= 2000 then 返回值3 else if [tingrid] >= 1900 then 返回值2 else 返回值1 使用Con可以实现栅格重分类，con比较灵活，栅格重分类 比较直观，简单。
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2、栅格的重分类
选择Raster，和对应字 段（Values） 值的范围是含下不含上 右图是365 – 400 含义为value>=365 <400,“-”前后都有一 个空格
数据为:11\resample\tingrid
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2、栅格的重分类NoData
NoData是空，什么也没有（NULL）， 空不等于0，设置为nodata，输出为空 白（默认是透明的），从表面上颜色和 背景色一样，使用信息查询Info查询对 应位置数据返回的是Nodata
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4.2 已有栅格转矢量raster to Feature
1、坡度图slope grid 直接也无法转换，先reclassify，分级大小，决定了 生成矢量和原始栅格影像准确程度，分级越多，越准确， 生成的矢量记录越多，每一个矢量的格子就越小。
使用数据:11\pic\spole
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函数说明-其他重要函数
2.Setnull 满足条件设置为空 setnull([tingrid] >= 2000,[tingrid]) 含义 If tingrid] >= 2000 then 返回空Nodata Else 返回自己[tingrid],返回小于2000的数 据 setnull([tingrid] - 2000,[tingrid])， 不等于2000.设置为空，只取值为2000的数 据。
数据：打开\11\pic\pdf.mxd
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界面上有汉字输出pdf，出现乱码问题
界面上有汉字输出pdf，出现乱码问题，在输出 是要选择包含所有字体
数据：打开\11\pic\pdf.mxd
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5.1输出指定比例尺 在Arcmap中查看全图，进入布局窗口，在Data frame中设 置fix scale，如1：10000后确定，调整布局的大小，最 后使用export map（当前窗口在布局），后选中clip output to graphics element
数据：11\resample
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多段取一个波段 Extract by Mask可以导出每个波段,不要输出扩展名
数据:9\dem3d\g14.jpg
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几个单波段合成多波段
Composite Bands
使用上个幻灯片的数据
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2、栅格的重分类
重分类（Reclassify） 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。 重分类只能从（详）细到粗（略）， 不能相反、可逆操作。 重分类在Spatial Analyst和3D Analyest下都有，是完全一样。 Reclassify对多波段影像，按第一个 波段处理
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函数说明-算术函数
1、ceil函数返回参数不小于num 的最小整数（返回值大于 等于原始数据） y = 6.04; x = ceil( y ); x为7.0. y = 5; x = ceil( y ); x为5.0. 2、floor() 小于或等于传入参数的整数（返回值大于等于 原始数据）。 y = 6.04; x = floor( y ); x为6.0. y = 5; x = floor( y ); x为5.0. 3、float（转换为浮点数） 4、Int取整数 5、Abs 取绝对值 6、IsNull（raster）如果为空，条件成立：返回值1（表示 True），反之返回0
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栅格和影像的区别
栅格在一种特殊的影像格式，一般影像 格式有JPG，BMP，TIF，PNG等，在ArcGIS中 一般表现为Grid,.img,.TIF，具体的应用为 DEM，DOM等，最直观表现栅格为单个波段 RasterBand，影像分析也是基于单个波段 RasterBand，所以在ArcGIS影像分析也成栅 格分析。 简单说是栅格是单波段，影像是多个波段。 任何栅格分析（处理）都是信息有损的处 理，原始数据一定要保存（保留）。