ArcGIS空间分析工具
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ArcGIS空间分析工具(Spatial Analyst Tools) 1空间分析之常用工具
空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取(Extraction)、综合(Generalization)等工具集中提供的功能就是在分析处理数据中经常会用到的。
1.1提取(Extraction)
顾名思义,这组工具就就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。
工具集中提供了如下工具:
Extract by Attributes:按属性提取,按照SQL表达式筛选像元值。
Extract by Circle:按圆形提取,定义圆心与半径,按圆形提取栅格。
Extract by Mask:按掩膜提取,按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。
Extract by Points:按点提取,按给定坐标值列表进行提取。
Extract by Polygon
Extract by Rectangle
Extract Values to Points:按照点要素的位置提取对应的(一个/多个)栅格数据的像元值,其中,提取的Value可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。
Sample:采样,根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值,采样方法可选:最邻近分配法(Nearest)、双线性插值法(Bilinear)、三次卷积插值法(Cubic)。
以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域\点等很有用。
1.2综合
这组工具主要用来清理栅格数据,可以大致分为三个方面的功能:更改数据的分辨率、对区域进行概化、对区域边缘进行平滑。
这些工具的输入都要求为整型栅格。
1.更改数据分辨率
Aggregate:聚合,生成降低分辨率的栅格。其中,Cell Factor需要就是一个大于1的整数,表示生成栅格的像元大小就是原来的几倍。
生成新栅格的像元值可选:新的大像元所覆盖的输入像元的总与值、最小值、最大值、平均值、中间值。
2.对区域进行概化
Expand:扩展,按指定的像元数目扩展指定的栅格区域。
Shrink:收缩,按指定的像元数目收缩所选区域,方法就是用邻域中出现最频繁的像元值替换该区域的值。
Nibble:用最邻近点的值来替换掩膜范围内的栅格像元的值。
Thin:细化,通过减少表示要素宽度的像元数来对栅格化的线状对象进行细化。
Region Group:区域合并,记录输出中每个像元所属的连接区域的标识。每个区域都将被分配给唯一编号。
3.对区域边缘进行平滑
Boundary Clean:边界清理,通过扩展与收缩来平滑区域间的边界。该工具会去更改X或Y 方向上所有少于三个像元的位置。
Majority Filter:众数滤波,根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。可以认为就是“少数服从多数”,太突兀的像元被周围的大部队干掉了。其中“大部队”的参数可设置,相邻像元可以4邻域或者8邻域,众数可选,需要大部分(3 /4、5/8)还就是过半数即可。
TIPS:这两个工具仅支持整形栅格输入。
2空间分析之多元分析
通过多元统计分析可以探查许多不同类型属性之间的关系。有两种可用的多元分析: 分类(监督分类与非监督分类Supervised & Unsupervised)
主成分分析(Principal Component Analysis PCA)
2.1波段集统计工具(Band Collection Statistics)
栅格波段必须具有一个公共交集。如果不存在公共交集,则会出现错误,且不会创建任何输出。如果栅格波段的范围不同,统计数据将以所有输入栅格波段的共同的空间范围来计算。默认情况下,像元大小为输入栅格的最大像元的大小;否则,将取决于栅格分析环境设置。
此工具计算每个图层的基本统计测量值(最小值、最大值、平均值与标准差),如果勾选协方差与相关矩阵,还可以得到这两个值。
2.2创建特征(Create Signatures)
创建由输入样本数据与一组栅格波段定义的类与ASCII特征文件。该工具可创建将用作其她多元分析工具的输入参数的文件。
该文件由两部分组成:
1)所有类的常规信息,例如图层数、输入栅格名称与类别数。
2)每个类别的特征文件,由样本数、平均值与协方差矩阵组成。
2.3编辑特征(Edit Signatures)
通过合并、重新编号与删除类特征来编辑与更新特征文件。
输入特征重映射文件就是ASCII文件,其每一行有两列值与之对应,以冒号分隔。第一列就是原始类ID值。第二列包含用于在特征文件中更新的新类ID。文件中的所有条目必须基于第一列以升序进行排序。
编辑特征文件的写法就是固定的,如下:
只需要编辑的类才必须被放入特征被放入特征重映射文件;任何在重映射文件中不存在的类将保持不变。
要合并一组类,原类ID:新类ID。
要删除一类特征,使用-9999作为该类第二列的值。
要重新编号,将类ID重新编号为某个不存在于输入特征文件中的值。
示例:
2:3
4:11
5:-9999
9:3
上例将使用3合并类2与类9,使用11合并类4,并将删除类5。
2.4树状图(Dendrogram)
构造可显示特征文件中连续合并类之间的属性距离的树状图。
2.5最大似然法分类(Maximum Likelihood Classification)
最大似然法分类工具所用的算法基于两条原则:
1)每个类样本中的像元在多维空间呈正态分布
2)贝叶斯决策理论
TIPS:工具中有几个参数需要注意:
reject_fraction:将因最低正确分配概率而得不到分类的像元部分。
默认值为0、0;将对每个像元进行分类。共有14个有效输入:0、0、0、005、0、01、0、