1-11栅格数据与栅格数据处理
11栅格数据与栅格数据处理
除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。
11.1栅格数据及其获取
11.1.1栅格数据的概念
将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。
如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元素，用0表示背景元素），则这个图像也称“二值图像”（或称“二元图像”）。
图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。
图11.1
在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。
在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。
点状要素——用其中心点所处的单个像元来表示；
线状要素——用其中轴线上的像元集合来表示。中轴线的宽度仅为一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。这种线划数据称细化了的栅格数据；
面状要素——用其所覆盖的像元集合来表示。
图11.2
11.3
图
在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。如图11.3。设所讨论的中心像元为（i，j）（即第i行、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j ＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。此时，像元（i,j）
（i+1,j-1）
（i+1,j+1）、
具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1）、
（i-1，j＋1）、
也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。此时，像元（i，j）具有八向邻域。
从图像上看，同样都是细化了的栅格数据，四方向相邻与八方向相邻的栅花数据各有特点，如图11.4所示。八方向相邻的图形线划显得纤细，位置过渡较自然，与矢量数据的对应图形相比，栅格化“抖动”（也称阶梯效应）相对较弱；而四方向相邻的图像线划显得粗壮、结实，同时，栅格化的阶梯效应较明显，但其特点是沿任何方向横截一条连通的栅格线划时，其截面宽度不小于一个像元的边长。
11.1.2栅格数据的获取
在计算机地图制图中，栅格数据的来源可以有多种。
（1）通过遥感获得。
通过遥感手段获取的数字图像，从概念上讲，就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对某一地区地面景象的辐射和反射能量进行扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的像素亮度值序列。这些数据按一定的格式，存贮在计算机中。
（2）由对图片扫描而来。
利用扫描机这种设备，可以把光学模拟图像（如一张像片或底片）或图件（如手工制图原稿或现有地图）提供的资料转换为栅格数据。
（3）由矢量数据转换而来。
栅格数据也可以通过计算机，由矢量数据转换而来。
（4）由平面上行距、列距固定的点内插或抽样而来。
假定图11.5是地形图的一部分，如果我们在它的上面覆盖上行距、列距固定的矩形网格，并将每个网格线交点处的高程值通过内插读出来，按不同的高程值逐行逐列进行编码，就能得到一个栅格阵列数据。
图11.5
对于一幅由表示不同属性的多边形所组成的专题图，也可利用固定的行距、列距进行抽样，并将抽样结果编码，从而得到栅格数据。下面介绍三种抽样编码法：
（1）中心归属法。每个栅格单元的值，根据该栅格中心点所在面域的属性来确定，如图11.6所示。
（2）长度占优法。每个栅格单元的值，根据栅格中线（水平或垂直的）的全部或主要部分所处的面域的属性来确定，如图11.7所示。
（3）面积占优法。每个栅格单元的值，取占据该栅格单元面积最大的实体代码来表示，如图11.8所示。
11.1.3栅格数据的优缺点
在计算机地图制图中，栅格数据的处理始于上世纪70年代中期。显然要晚于矢量数据处理的引入。相对于矢量数据而言，在计算机地图制图中采用栅格数据处理具有如下的优越性：
图11.6
图11.7
图11.8
（1）可以利用扫描机高速、自动地从像片或地图上采集到栅格数据。在图形数据采集方面，这种方式被认为是提高自动化程度的根本出路；
（2）在自动绘图方面，栅格绘图机要比矢量绘图机的输出速度高得多，从最新的工艺水平来看，栅格绘图机绘出的地图，质量丝毫不亚于矢量绘图机的产品，前者甚至更高；
（3）用栅格形式便于进行面块的数据处理。如多幅图的叠置分析、制作分层设色图、晕渲图等；
（4）栅格数据处理的程序一般比较简短；
（5）栅格数据库的结构比矢量数据的结构简单。
但是，栅格技术与矢量技术相比，也有一些弱点：
（1）栅格数据所涉及的数据量往往很大，因而需要较多的存贮空间；
（2）由于数据量大，栅格数据处理往往需要较长的计算时间；
（3）因每个制图目标已被分解成许多像元，故不可能对整个制图目标进行直接定义；
这些缺点在初期曾严重影响栅格技术在地图制图中的使用。而现在，随着高密度存贮介质的发展以及适用于栅格数据处理的计算机及其外围设备的出现，随着人们对栅格数据处理方法研究的逐步深入，这些不利方面正逐步得到克服。栅格数据和矢量数据处理技术已成为计算机地图制图中两个相互补充、相互促进的手段。
11.2栅格数据的处理
11.2.1栅格数据的基本运算
栅格图像的处理常用到下述的基本运算：
（1）灰度值变换
为了利用栅格数据，得到尽可能好的图像、图形质量或分析效果，往往需要将原始数据中像元的原始灰度值按各种特定方式变换。各种变换方式可以用所谓“传递函数”来描述。其中，原始灰度值与新灰度值之间的关系，正如函数中自变量与因变量之间的对应关系。
“临界值操作”是指凡低于（或高于）某一个临界值的灰度值都被置成一种新灰度值（例如0），其余的也可均置为另一种不同的灰度值常量（例如1）。原来带有各种灰度值的一幅栅格图像，经过在灰度值的临界值操作，变换为只带有两种灰度值（0和1）的二值栅格图像。
“分割型传递函数”的目的是把确定范围（例如灰度值在125～222之间）内的原始灰度值原封不动地予以接收，而把其余所有的原始灰度值均置为零。这一带有选择性接收的过程被形象地叫作“切片”。
正像和负像的互换，可以采用“反转型”传递函数。
还可以设计出许多传递函数。例如，为了把若干原始的制图物体（例如公路）的等级在制图综合时合并成一个新的等级，可以设计出相应的“归类函数”。
（2）栅格图像的平移
这是一种极为简单而重要运算．即原始的栅格图像按事先给定的方向平移一个确定的像元数目。如图11.9的（1）为原始图像，（2）是原始图像分别向右、向上平移了一个像元而形成的新图像。
图11.9
（3）两个栅格图像的算术组合
将两个栅格图像互相叠置，使它们对应像元的灰度值相加、相减、相乘等。例如图11.10的（1）、（2）、（3）。
（4）两个栅格图像的逻辑组合
将两个图像相对应的像元，利用逻辑算子“或”、“异或”、’‘与”和“非”进行逻辑组合。例如图11.10的（4）、（5）、（6）、（7）。
图11.10
还有其它一些常见的基本运算，例如；
1）将栅格图像的所有灰度值置成一个常数。如果此常数为0，这就是将整个栅格图像涂成背景色的“冲0”操作；
2）把一个栅格图像的所有灰度值乘以或加上一个常量；
3）对一个栅格图像的灰度值在求其正弦、余弦、方根、对数、指数函数等后，取而代之；
4）求一个栅格图像所有元素灰度值之和；
5）找出一个栅格图像中灰度值为最大的元素；
6）求出两个栅格图像相应像元灰度值的数量积；
7）将两个栅格图像按元素进行比较，并把每一个较大元素记入结果栅格图像中；
8）将两个栅格图像按元素进行比较，当第一个栅格图像中的元素大于第二个中的相应元素时，在结果栅格图像中记“1”，否则“0”。
11.2.2栅格数据的宏运算
宏运算较上述基本运算复杂，但更为直接地显示出在制图上的作用，下面结合其在制图上的应用，列举一些常用的宏运算。
（1）扩张
在这种算法中，同一种属性的所有物体将按事先给定的像元数目和指定的方向进行扩张。图11.11表明原图向右扩张两个像元的原理、过程及结果。
图11.11
（2）侵蚀
在这种算法中，同一种属性的所有物体将在指定的方向上按事先给定的像元数目受到（背景像元的）侵蚀。实际上就是背景像元在这个方向上的扩张。图11.12表示原图及在原图右侧被蚀去一列后的结果。
图11.12
（3）加粗
在加粗算法中，同一种属性的所有物体将按事先给定的像元数目加粗。图11.13表示出一条线被加粗一个像元的原理及过程。可以看出，为了构成这种加粗的宏运算，要多次应用到基本运算“平移”和两个栅格图像的逻辑组合。因图11.13所描述的过程是按四个主方向进行了平移（都从原图出发），所以被称为“四向邻域的加粗”。类似地，也可以实现“八向领域的加粗”过程。
（4）减细
减细的原理和过程与加租几乎是一样的，因为加粗“0”像元就是减细“l”像元。要注意的是，这种减细的批处理过程若不加一些必要的限制，可能会导致线划的断裂或要素的消失。
显然，加粗是扩张的发展；减细是侵蚀的发展。
综合运用扩张、侵蚀，加粗、减细的宏运算，就有可能使制图物体的形态，按要求向好的方面转化。例如，假定图11.14中原图的两个要素间有粘连现象，则可以先从一侧进行侵蚀（具体侵蚀多少应视粘连程度而定，本例为一个像元），然后再向同一侧扩张同样的像元数。结果是消除了粘连，而其它要素不变。这一过程也叫断开。相反，如果一个连续的制图物体由于材料、工艺及老化等原因使图形（如等高线）出现断缺、裂口等缺陷。此时我们可以将原图先扩张再侵蚀或先加粗再减细，就可获
得连续、光滑的图形，从而改善线划符号的质量（如图11.15），这一过程也叫合上。
图11.13
图11.14
图11.15
（5）填充
这种宏运算目的是让一些单个像元（填充胚）在给定的区域范围内，通过某种算法而蔓延，使得由它们把这些区域全部充满。在利用多边形范围线的栅格图像进行人机交互或自动的多边形标识时，往往要用到“填充”这种宏运算。在此介绍两种算法：
图11.16
图11.17
1）逐步加粗法
如图11.16，设“1”为区域范围线上的像元，“2”为填充胚。首先考察原图填充胚的上、下、左、右四邻，凡是不属于范围线上的像元，均置成与填充胚同样的灰度值“2”，即让它们成为新的填充胚。第二步是在经上述对填充胚加粗的基础上，找出一个填充胚，考察它的四邻，只要不属于范调线上的像元，均被置成“2”，并作为新填充胚记人，这样反复进行下去。由于在加粗过程中，不能对灰度值为1”的像元置“2”，因此这种算法可以称为带有边界约束条件的逐步加粗法。
2）逐行填充法 如图11.17（1），仍然定义设“1”为区域范围线上的像元，“2”为填充胚。该方法先找出一个填充胚后，便以此为起点向左、向右尽可能将其所在行用同一灰度“2”填满，直至左右两端均受到范围线“1”像元的阻挡，如图11.17（2）所示。然后，在新近被填充的行的上下两侧，搜索新的填充胚位置。重复行填充和上下搜索新填充胚位置的过程，直至完成。 （6）褶积滤波
在声学和电气通讯技术中，人们早就开始使用滤波技术。滤波是对以周期振动为特征的一种现象在一定频率范围内予以减弱或抑制。这里的振动指的是随时间变化的电波或机械的振动。在图像范畴中，也可以引用振动的概念，即随着在图像上抽样点位置的逐渐变化而呈现变化的不同图像亮度（即数字灰度值）。因此，我们可以把在通讯技术中所使用的滤波公式简单地转用于数字图像处理。此时，可以将栅格像元的位置坐标（即行、列号）代替时间坐标，用灰度值幅度代替电压幅度或声学音强幅度。从数学上讲，可以采用两种重要的滤波算法：付立叶变换和褶积变换。
付上叶变换是一种大范围的运算操作，一个输出值的计算需要全部输入值参与运算。它需要消耗大量的计算时间，且占很多的存贮空间。因此，在制图的栅格数据处理中一般不用付立叶交换。 在褶积滤波中，每个像元的原始灰度值G y,x 被其邻域U 中灰度值G y+k ，x+l 的加权平均值所取代。该邻域的大小可以为，例如沿X 方向n 个像元，沿Y 方向n 个像元（n 为奇数）。在该邻域中，每个像元被赋予一个“权数”W i,j ：
权矩阵U=
?
?
??
?
??
?????mn m m n n W W W W W W W W W ...............
(212222111211)
将该邻域的每一像元灰度值乘以其权矩阵中对应的分量W i,j ，然后算出在此邻域内的加权平均灰度值G ’ y,x ，放入结果矩阵中，取代原始的灰度值G y,x ：
)2
1
,21(21212
12
1
)
,(11
,'
,*1
++++
---=
---=++==∑∑∑∑=
n l n k n n k n n l l x k y n i n
j j
i x y W
G
W
G
(对于除“图边”以外的所有y ，x ）
为了便于理解，计算形如U1、U2之类的权矩阵的滤波结果，见图11.18和图11.19所示。
????? ??=010*******U 或 ????
? ??=1111211112U
在U1、U2中，权数均为正，由此所产生的是“低通滤波”效应。经过低通滤波，原栅格图像灰度
值分布的高频率部分（即由黑到白的快速变化）被滤掉了。原图上明显的边棱已变为灰度值的逐渐变化。
对于权矩阵U3，滤波结果见图11.20所示。
???
?
? ??----=010*******U
实施的是一种“高通滤波”，因为U3的周边部分包含有负的权数。在高通滤波中，栅格图像的低
频率灰度分布，即大块面积中带有的相同灰度值被滤掉了。只保留着原图中相应物体的边缘。
在制图学中，低通型滤波主要应用于制图综合中破碎地物的合并表示，而高通型滤波主要用于边缘的提取和区域范围、面积的确定。
图11.18
图11.19
（6）几何变换
为了消除扫描原图的变形或改变投影类型，栅格地图往往必须按位置进行几何变换。
(1)直接法：原中心点p(x,y),通过变换函数F，获得新中心点p’(x’,y’)，新中心点的灰度值根据p点及周围点内插或加权平均获得；
(2)间接法：先确定新影像陈列，确定每个像元中心点p’(x’,y’)，找变换前的位置p(x,y)，新中心点的灰度值根据p点及周围点内插或加权平均获得。
图11.20
11.3栅格数据的存储
（1）全栅格矩阵式
这是一种非压缩格式，它顺序存放每像元的灰度值，以构成一个栅格矩阵。
（2）行程格式
它只对在每一行中灰度值转变的列号、其后所跟的灰度值以及这种灰度值像元所延续的个数予以存贮。在图面不很复杂的情况下，可有效压缩存贮空间。
（3）四叉树格式
这是一种分级砌块格式。把地图划分成大小不同的正方形砌块。每一种砌块的尺寸是通过将上一级较大的砌块四等分而产生，如此逐级划分，直至最小的砌块尺寸，即在该分解力下的一个像元的尺寸，从而形成层次数据结构。
（4）矢量格式
如果把栅格数据转换为矢量数据予以贮存，往往可产生大量的、有效的数据压缩，甚至比行程格式约紧凑几倍。
11.4栅格数据与矢量数据的互相转换
在计算机地图制图及空间信息系统领域里，栅格数据和矢量数据各有千秋。它们互为补充，必要时互相转换。
11.4.1矢量数据转换成栅格数据
习惯上，在矢量数据中，点的坐标用X，Y来表示，而在栅格数据中，像元的行、列号用I，J来表示。如图11.21，设O为矢量数据的坐标原点，O’为栅格数据的坐标原点。格网的行平行于X轴，格网的列平行于y轴。A为制图要素的任一点，则该点在矢量和栅格数据中可分别表示
为（X ，Y ）和（I ，J ）。
图11.21
（1）点的栅格化
将点的矢量坐标X ，Y 换算为栅格行、列号的公式为
???
???????
???-+=??
????-+=DY Y Y I DX X X J 0011
式中，DX 、DY 表示一个栅格的宽和高，当栅格通常为正方形时，DX ＝DY 。［］表示取整。
（2）线段的栅格化
在矢量数据中，曲线是由折线来逼近的。因此，只要说明了一条直线段如何被栅格化，对任何线划的栅格化过程也就清楚了。图11.22说明了线划栅格化的三种不同方法，即八方向栅格化、全路径栅格化及恒密度栅格化。
图11.22
八方向栅格化，其特点是保持八方向连通。
全路径栅格化，覆盖矢量曲线所经过的所有栅格。
用上述两种栅格化方法，当其影像输出到屏幕或胶片、纸张等硬拷贝介质上时，由于各矢量方向的不同，其栅格化影像的视觉密度会有较大差异。恒密度栅格化的实质，就是在八方向栅格化的基础上，在矢量所通过的路经上，适当增加“涂黑”的像元，使得在任何方向上，栅格化结果的视觉密度基本保持恒定。
（3）面域的栅格化
面域的栅格化可分以下几步进行：首先将面域的边界矢量数据栅格化。为了反映面域的拓扑关系，可约定，例如面域的外廓按顺时针方向组织数据，内廓按逆时针方向组织数据，然后分别沿多边形的外廓和内廓，对各个栅格像元自动作上标记，多边形的外廓和内腐，对各个概格像元自动作上标记。基本原则是处于上升处的像元被标上“L ”。处于下降处的像元被标上“R ”，处于平坦处或升降变换处的像元级被标上“N ”（如图11.23所示）。此后，通过逐行扫描，从左到右，将每行中的L 和R 配对，并在每对L-R 之间（包括带“L ”或“R ”灰度值的像元），填上代表该多边形面域的特定灰度值。在配对填充时，可不顾“N ”的存在，但在配对填充结束之后，应将剩余的“N ”均置换成该面域特定的灰度值。
图11.23
11.4.2栅格数据转换成矢量数据
对于任意一个栅格点A 而言，将其行、列号I ，J 转换为其中心点的X ，Y 的公式如下：
??
?--=-+=DY
I Y Y DX
J X X *)5.0(*)5.0(00 式中，X 0，Y 0为栅格图像的原点。
对于面状栅格数据进行矢量化，只要通过逐行扫描，先找到一个要素集合的边缘点，然后沿面状要素的边缘跟踪，直到整个面域的边界（包括外沿及可能的各内沿）跟踪结束（即封闭）为止。在跟踪过程中，随时将被跟踪到的栅格位置I k ,J k 转换为矢量坐标X k ,Y k ，并加以记录。
线状栅格影像一般具有一定粗度且线划本身往往呈粗细不匀的状态。线状栅格影像需要细化，以
提取其中轴线。
11.4.3栅格矢量数据混合处理
在计算机地图制图或地理信息系统中，虽然可以把栅格数据与矢量数据互相快速转换，但为了提高效率，常常使这两种数据格式同时并存于系统之中，并采用矢量／栅格混合数据处理。下面给出矢／栅混合数据处理的一个具体例子．
缓冲带内居民点的选取
假定已有以矢量数据格式存贮的一批居民地点状符号以及有关公路的空间数据，要求建立沿公路两侧一定宽度内所包含的缓冲带，并将位于这个缓冲带内的居民点全部选取并显示出来。
若用纯矢量数据处理方法解决这个问题，需要按一定宽度推公路的平行线，形成缓冲带，然后将所有的居民点对缓冲带—一作点在多边形内外的测试，凡是在多边形内的，均选上并显示。对于缓冲带形状很复杂的情况，这种算法的计算量相当大，当然系统响应速度也太慢。
采用矢／栅混合数据处理，可使这个问题大为简化。首先将公路矢量线划栅格化，然后按指定宽度进行加粗的宏运算，从而形成面状的栅格缓冲带。将矢最形式的居民地点状符号栅格化，并把居民点与缓冲带用栅格数据处理方式进行点一面叠置，选出居民点。缓冲带形状愈复杂，用混合数据处理可节省的时间就愈多。
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 ⑵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字段选择rain，像元大小设置为10000 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 analyst→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→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
G I S矢量数据分析与栅格 数据分析实验 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
本科学生实验报告姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B ＿ 实验课程名称地理信息系统概论（实验） 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华（讲师） 开课学期 2014 ＿至＿ 2015＿学年＿下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印
3、实验理论依据或知识背景： 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析（如建立缓冲区和叠置分析）的一个因素。 基于邻近（Proximity）概念，建立缓冲区可把地图分为两个区域：一个区域位于所选地图要素的指定距离之内，另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区，可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离（又叫缓冲大小）未必为常数，可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起，生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合，而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算，即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符，则此叠置操作为求交（Intersect）。 若使用 OR 连接符，则此叠置操作称为联合（Union）。 若使用 XOR 连接符，则此叠置操作称为对称差异（Symmetrical Difference）或差异（Difference）。 若使用以下表达式 [（Input Layer）AND（Identity Layer）] OR （Input Layer），则该叠置操作称为识别（Identity）或减去 （Minus）。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上，模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上，模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数（Moran’s I）和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格，而另一些则使用两个或更多栅格数 据。 栅格数据分析也应考虑像元数值类型（数字型数值，类别型数值）。
栅格数据的空间分析
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。 b5E2RGbCAP 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。 p1EanqFDPw 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。DXDiTa9E3d
ArcGIS10栅格数据空间分析模块 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。jLBHrnAILg 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。xHAQX74J0X 基于ArcGIS对栅格图像进行平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格数据质量的很大差异，一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元，即在表达同类型的地理要素时，出现个别像元值与周边像元不一致的情况，数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便，因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先，相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值，或者至少一半的像元必须具有相同值。即，如果指定的是众数参数，则四分之三或八分之五的已连接像元必须具有相同的值；如果指定的是半数参数，则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相同的值。其次，那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻（例如，四分之三的像元必须相同）。第二个条件与像元的空间连通性有关，目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。如果不满足这些条件，将不会进行替换，像元的值也将保持不变。 在下图中，主滤波应用于输入栅格，使用最近的四个像元（四个正交的相邻像元）作为滤波器，并要求众数（四分之三的像元）值是相同的，才能更改相应像元的值。仅更改那些被三个或三个以上值相同的（正交）像元包围的像元。 输入栅格输出栅格 在下图中，应用了主滤波，使用最近的八个像元作为滤波器，并要求至少一半的值（八 分之四的像元）相同，才能更改像元的值，此时的平滑效果更佳。 输入栅格输出栅格 1.2 主滤波工具应用 在“ArcToolbox工具箱——空间分析工具——栅格综合——众数滤波”路径下找到工具双击打开，工具界面如下图所示： 要使用的相邻要素数： 确定在滤波器核中使用的相邻像元数。 FOUR —滤波器内核将是与当前像元直接相邻（正交）的四个像元。这是默认设置。EIGHT —过滤器内核将是距当前像元最近的八个相邻像元（3 × 3 窗口）。 替换阈值 在进行替换之前指定必须具有相同值的相邻（空间连接）像元数。 一、实验目的与要求 目的： 1.从这个实验中掌握如何合理利用空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题。 2.学会用 ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析，了解内在的运算机理。 要求： 练习1：所寻求的市区是噪声要小，距离商业中心要近，要和各大名牌高中离的近以便小孩容易上学，离名胜古迹较近环境优雅。 练习2：给出到达指定目的地的路径选择方案，根据不同的权重要求得到不同的最佳路径，并给出路径的长度；根据需求找出最近的设施的路径。 二、实验准备 实验1：城市市区交通网络图（network.shp ），商业中心分布图（Marketplace.shp），名牌高中分布图（school.shp），名胜古迹分布图（famous place.shp ），区域边框（frame.shp ），这些文件综合在一起是city.mxd 。 实验2：一个GeoDatabase 地理数据库：City.mdb ，内含有城市交通网、超市分布图，家址以及网络关系。 三、实验内容与主要过程 练习1：市区择房分析 打开 ArcMap，将文件加入到窗口中，注意设置单位，否则接下来的操作会受影响。 图1 设置单位为M （1）主干道噪音缓冲区的建立 1）选择交通网络图层（network.shp），打开图层的属性表，在右下角的打开 option 选项中，在菜单中选择 select by attributes，在 select by attributes 对话框中进行设置，就将市区的主要道路选择出来了。 图2 选择市区主要道路 2）点击缓冲区按钮对选择的主干道进行缓冲区的建立，首先在缓冲区对象图层，选择交 通网络图层（network），然后将下面的 Use Only the Selected Feature（仅对选择的要素进行分析）选中，单击 next； 3）确定尺寸单位，选择第一种缓冲区建立方法（At a specified distance），指定缓冲区半径为 200 米，单击 next； 图3 确定尺寸单位 4）由于不是分别考虑一个图层的各个不同的要素的目的，所以我们在这里选择的是第一种边界设定类型（Dissolve barriers between），然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单击 OK，完成主干道噪音污染缓冲区的建立。 图4 道路缓冲区 （2）商业中心影响范围建立 1）建立大型商业中心的影响范围。首先点击缓冲区按钮，在缓冲区对象图层选择商业中心分布图层，单击 next； 2）确定尺寸单位，选择第一种缓冲区建立方法，以其属性字段 YUZHI 为缓冲区半径，单击 next； 3）选择的是第一种边界设定类型，然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单击OK，完成商业中心影响范围缓冲区的建立。 图5 商业中心缓冲区 （3）名牌高中的影响范围建立 实验八：栅格数据处理 一、实验目的 1、掌握栅格数据进行裁切、拼接、提取等操作； 2、掌握投影变换方法。 二、实验准备 数据准备： 1幅1：25万矢量数据（Vector），为白水县的行政范围。地理坐标系统，其中大地基准是D_North_American_1927，参考椭球体是Clarke 1866。 2幅1：25万DEM数据（DEM1和DEM2）。地理坐标系统，其中大地基准是D_Krasovsky_1940，参考椭球体是Krasovsky_1940。 软件准备： ArcGIS Desktop9.x，ArcCatalog 三、实验内容 白水县跨两个DEM图幅，提取出白水县的DEM数据，并将数据转换成高斯克吕格投影系统。获取具有投影坐标系统的特定边界DEM数据。工作流程如图1所示。 图1 工作流程 四、实验步骤 （1）白水县行政范围的提取 1） 打开1：25万矢量数据（图2）。 2） 利用Analysis Tools 工具箱，Extract 工具集中的Select 工具，依据“name ”字段， 即SQL 表达式设置为“"NAME" = '白水县'”，提取出白水县地图数据（图3）。 A 展开Analysis Tools 工具箱，打开Extract 工具集，双击Select ，打开Select 对 话框。 B 在Input Features 文本框中选择输入“E ：/ChP4/Ex1/Vector ”矢量数据。 C 在Output Feature Class 文本框键入输出的数据的路径与名称“E ： /ChP4/Ex1/vector_Select ”。 D 单击Expression 可选文本框旁边的按钮，打开Query Builder 对话框，设置 SQL 表达式“"NAME" = '白水县'”。 E 单击OK 按钮，完成操作。 图2 原始矢量数据 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)掌握距离运算与制图分析方法； (2)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； (3)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； (4)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.实验环境与数据准备 (1)软件准备：ArcMap、ArcCatalog、加载空间分析模块（Spatial Analyst）（平台） (2)数据准备：河北省城市、县城、乡村位置点文件，河北省交通线要素，河北省湿地分布的多边形要素。 3.] 4.实验方法 ArcGIS在空间分析模块（Spatial Analyst）中提供了一套用于栅格数据分析的工具集。Spatial Analyst 是ArcGIS的外置扩展模块，需要单独进行加载。在ArcMap的【Tools】菜单下，点击【Extensions】，选中Spatial Analyst，即可加载此模块。 3.1.分析环境设置 进行空间分析前，首先设置分析环境。包括工 作目录选择、栅格单元大小设定、分析区域选定、 坐标系统模式、过程文件管理等。 点击【Spatial Analyst】，选择【Options】菜单项， 弹出环境定义对话框，选择General、Extent、Cell Size 进行切换，实现分析环境的自定义（图7-1）。 3.2.距离运算 ArcGIS中的距离制图包括：直线距离函数 （Straight Line）、分配函数（Allocation ）、成本距 离加权函数（Cost Weighted）、最短路径函数 （Shortest Path），可以实现常用的距离运算与制图 图7-1分析环境设置 分析。 直线距离分析计算：点击【Spatial Analyst】，选 择【Distance】→【Straight Line】，打开直线距离制图对话框（如图7-2所示）。通过Distance to选择需计算直线距离的图层，定义最大距离的值（Maximum distance），设定输出单元大小（Output cell size），选择是否创建直线方向数据（Create direction）和直线分配数据（Create allocation），最后确定输出栅格的文件名（Output raster）。在设定文件名时，如果保持 测绘工程学院 GIS软件应用 实验报告书 实验名称：实验四、矢量数据与栅格数据分析2专业班级： 姓名： 学号： 实验地点： 实验时间： 实验成绩： 地理信息系 一、实验目的与要求 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上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。 练习一 1、新学校选址需注意如下几点： 1）新学校应位于地势较平坦处； 2）新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域； 3）新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好； 4）新学校应避开现有学校，合理分布。 2、各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和地势位置因素各占0.125。 3、实现过程运用ArcGIS的扩展模块（Extension）中的空间分析（Spatial Analyst）部分功能，具体包括：坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。 4、最后必须给出适合新建学校的适宜地区图，并对其简要进行分析。 练习二 1、新建路径成本较少； 2、新建路径为较短路径； 3、新建路径的选择应该避开主干河流，以减少成本； 4、新建路径的成本数据计算时，考虑到河流成本（Reclass_river）是路径成本中较关键因素，先将坡度数据（reclass_slope）和起伏度数据（reclass_QFD）按照0.6：0.4权重合并，然后与河流成本作等权重的加和合并，公式描述如下： cost = Reclass_river + ( reclass_slope*0.6+reclass_QFD*0.4) 5、寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS的空间分析（Spatial Analyst）中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成； 6、最后提交寻找到的最短路径路线图。 练习三 1、熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5km。 2、虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。 3、在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS 中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。 练习四 1、经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。以该地区各区域年GDP数据为依据， 采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图。 2、分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。 3、分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性，简单说明形成差异的主要原因。 4、通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用条件。 练习五 1、应用栅格数据空间分析模块中的等高线提取功能，分别提取等高距为15米和75米的等高线图，并按标准地形图绘制等高线方法绘制等高线,作为山顶点、凹陷点空间分布的 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； Variety：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。 上机十二栅格数据分析 一、目的与任务 1. 熟悉并掌握ArcGIS环境下栅格数据分析的局部运算、邻域运算、分区运算等基本运算的操作。 2. 熟悉并掌握ArcGIS环境下数据查询中的自然距离量测运算基本操作。 二、实验准备 1. 人员组织：以班为单位由教师进行操作上的讲解演示。 2. 仪器资料：计算机、多媒体、已安装的ArcGIS软件、上机实验指导书。 3. 数据：emidalat、slope_gd、aspect_gd、precipgd、hucgd、strmgd和elevgd等栅格文件。 三、内容与方法 本节应用部分涉及栅格数据分析的基本运算。习作1为局部运算；习作2用Combine函数进行局部运算；习作3为邻域运算；习作4为分区运算；习作5为数据查询中的自然距离量测运算。栅格数据分析开始之前通常先设置分析环境，包括分析区域和输出像元大的设定。然而，在以下的习作中省略了这一步骤，因为没有使用分析掩模，而且输出与输入的像元大小一致。 习作1：执行局域运算 所需数据：emidalat，一个像元大小为30m的高程栅格。 习作1要求运行局部运算，将emidalat数据的高程值从m转化为英尺。 1.启动ArcCatalog，连接到Chap12数据库。在Catalog目录树中，从emidalat 的快捷菜单中选择Properties（属性）。Raster Dataset Properties（栅格数据 集属性）对话框显示出emidalat属性由186列、214行，像元大小为30m，值域为855-1337（m）。还有，emidalat是浮点型的ESRI格网（grid）。2.启动ArcMap，添加emidalat到图层，图层重命名为Task1&3。打开 ArcToolbox。右击ArcToolbox，选择环境，设定第12章数据为当前工作空间和临时工作空间。双击Spatial Analyst Tools/Math（空间分析工具/数学分析）工具集下的Times（乘）工具，在出现的对话框中，选择emidalat为输入栅格或常量值为1，输入3.28为输入栅格或常量值为2，在当前工作空间保存输出栅格为emidaft。除了用ft度量外，emidaft和emidalat是一样的，单击OK。 习作2：执行合并运算 所需数据：slope_gd,一个包含4个坡度等级的坡度删格；aspect_gd，一个有平地和4个主要方向的坡向栅格。 习作2涉及Combine（合并）函数的使用，Combine是局部运算的一种，可以处理两个或两个以上的栅格。Spatial Analyst或ArcToolbox中都可使用Combine函数。 1.在Arcmap的Insert（插入）菜单中选择Data Frame（数据框），并重命名 未Task2.把slope_gd和aspect_gd数据添加到Task2。 2.双击Spatial Analyst Tools/Local（空间分析工具/局部分析）工具箱中的 Combine（合并）工具。在出现的对话框中，选择aspect_gd和slope_gd为输入删格，输入slp_asp作为输出删格。单击ok，运行操作。slp_asp显示出对输入值的每个独特组合都有一个独特输出值。打开slp_asp的属性表，查看独特组合及其计数。 . ... . . 信息工程学院资源环境学院《GIS原理》实验报告 实验名称矢量及栅格数据分析 实验时间2015.4.22 实验地点资环楼229 姓名 学号 班级遥感科学与技术131 《GIS原理》实验报告 一、实验目的及要求 1）掌握矢量数据插值分析、栅格数据重分类、叠加分析的基本原理； 2）熟悉ArcGis 中离散点数据插值分析的基本方法； 3）熟悉ArcGis 中栅格数据重分类、栅格计算器的基本操作； 4）熟悉ArcGis 中栅格数据分区统计的基本方法； 5）了解ArcGis 中缓冲区分析、按掩膜提取的基本方法。 二、实验设备及软件平台 ArcCatalog 10、ArcMap 10.2 三、实验原理 1）数据插值分析 2）栅格数据重分类原理 3）叠加分析的基本原理 四、实验容与步骤 1 空间插值分析 1）打开ArcMap中，将数据框更名为“任务1”，加入省边界图层。 . . 2）将2011 年02 月27 日08 时观测资料.xls、2011 年02 月27日14 时.xls 通过Add Xy Data 功能，生成点图层。导出数据，分别命名为Obs2708.shp 和Obs2714.shp。 3）对Obs2708.shp 中的属性“温度”在四川围进行插值分析。可以通过“Arctoolbox->Spatial Analyst（空间分析）工具中的Interpolate to Raster（插值）工具选择。（本实验采用反距离权重法IDW），点插值成栅格表面。 4）通过属性中的符号系统，修改显示样式。. . . 2 多栅格局域运算 1）启动ArcMap，添加数据框，并更名为“任务2”，将温度栅格数据 IDW2708、IDW2714 加入。 2）确认是否选择扩展模块的许可。“自定义菜单(Customize)”中的“扩展模块Extensions”功能对话框中的Spatial Analyst 均已打钩。 GIS中栅格数据的分析模式 *** （建筑与城乡规划学院湖南湘潭411201） 摘要：数据是地理信息系统的基础，强大的地理信息分析功能对数据有很高的要求。与矢量数据相比，栅格数据具有其独特的一面，尤其在空间辅助决策部分要求不高的情况下,采用栅格地理信息系统。其信息更加全面、内容更加具体、开发速度较快，是地理信息系统进一步的延伸。本文从栅格数据出发，对栅格数据的结构、表示以及空间分析机制进行了简单阐述，并探讨了栅格数据在地形中的表示方法。 关键词：地理信息系统，栅格数据，地形表示 0 引言 地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是一种具有采集空间数据并存储、管理、分析与表现空间信息的计算机系统。采用GIS技术使高效管理具有空间分布特征的原始数据及其制图输出成为可能，并逐步成为现代企业管理和政府决策的有力助手[1, 2]。数据是地理信息系统的血液，在现有的系统开发设计中，投入成本最大的便是数据处理，其投入费用占系统建立和维护的70%以上。从应用的角度来看，近几年GIS的应用领域不断扩大，出现了大量成熟的商业GIS平台，空间数据的建设越来越受到重视。基于空间数据基础设施的建设，人们开始了空间数据共享和互操作的研究。但是多种数据格式的互相转换，均需要以栅格图像矢量化为前提。在矢量化过程中，必然导致部分细微信息的缺失，数据转换误差等空间数据的不确定性问题[3]。如何解决数据处理的高成本，减少项目周期，更多的恢复数据固有信息，已成为地理信息系统发展的至关重要问题。采用栅格图像，取消矢量化数据的步骤是对GIS数据发展的一个尝试，目前国内仍没有相关的技术及应用。通过对计算机数据结构及遥感图像处理等多方面的经验借鉴，融合了其它领域内的相关技术，适时应用到地理信息系统方面进行开发研制，由此积淀了一些基于栅格数据的地理信息系统技术体系，并得到了应用实践。 1.GIS中的栅格数据 1.1栅格数据的结构组织 基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的格网，在各个格网上给出相应的属性值来表示地理实体的的一种数据组织形式。在栅格数据结构中，点由一个单元格网表示，其数值与邻近网格值有明显的不同。线段是由一串有序的相互连接的的单元格表示，各个网格的值比较一致，但与邻近的值差异较大。多边形由聚集在一起的相互来连接的单元格网组成，区域内部的值相同或是差异较小，但与邻近的格网的值差异较大。 栅格数据是指在空间和亮度上是已经离散化了的图像[4]，常见的数据有TIFF、BMP、PCX、JPEG等格式的数据。每个格网对应一种属性，其空间位置用行和列标识。网格通常是正方形，有时也采用矩形、等边三角形和六边形。格网的边长决定了栅格数据的精度，然而用栅格数据来表示地理实体，不论网格边长多细，与原实体相比较，都有信息的丢失，这是因为复杂的实体采用统一的格网所造成的。一般情况可以通过保证最小多边形的精度标准来确定网格的尺寸，是形成的栅格数据既有效的逼近地理实体，又能最大限度的降低数据的冗余。与矢量数据相比，栅格数据表达更为直观，容易实现多元化数据的叠合操作分析，便 栅格数据处理方法 2009-03-09 20:27 1743人阅读评论(2) 收藏举报转自：https://www.360docs.net/doc/f714919888.html,/linghe/archive/2009/02/09/1386843.html 两个星期以来一直与栅格数据打交道，对AO的栅格部分应该有了一定的理解，下面是自己的一点体会，希望高手指教：－） 1、栅格数据的存储类型 栅格数据一般可以存储为ESRI GRID（由一系列文件组成），TIFF格式（包括一个TIF文件和一个AUX文件），IMAGINE Image格式在AE中一般调用ISaveAs 接口来保存栅格数据 2、栅格数据集和栅格编目的区别 一个栅格数据集由一个或者多个波段（RasterBand）的数据组成，一个波段就是一个数据矩阵。对于格网数据（DEM数据）和单波段的影像数据，表现为仅仅只有一个波段数据的栅格数据集，而对于多光谱影像数据则表现为具有多个波段的栅格数据集 栅格编目（RasterCatalog）用于显示某个研究区域内各种相邻的栅格数据，这些相邻的栅格数据没有经过拼接处理合成一副大的影像图 3、IRasterWorkspaceEx与IRasterWorkspace ,IRsterWorkspace2的区别 1).IRasteWorkspaceEx接口主要是用来读取GeoDatabase中的栅格数据集和栅格编目 2) . IRasterWorkspace ,IRsterWorkspace2主要是用来读取以文件格式存储在本地的栅格数据 4、加载栅格数据（以存储在本地的栅格数据文件为例） 1.直接用IRasterLayer接口打开一个栅格文件并加载到地图控件IRasterLayer rasterLayer = new RasterLayerClass(); rasterLayer.CreateFromFilePath(fileName); // fileName指存本地的栅格文件路径 axMapControl1.AddLayer(rasterLayer, 0); 11栅格数据与栅格数据处理 除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。 11.1栅格数据及其获取 11.1.1栅格数据的概念 将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。 如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元素，用0表示背景元素），则这个图像也称“二值图像”（或称“二元图像”）。 图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。 图11.1 在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。 在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。 点状要素——用其中心点所处的单个像元来表示； 线状要素——用其中轴线上的像元集合来表示。中轴线的宽度仅为一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。这种线划数据称细化了的栅格数据； 面状要素——用其所覆盖的像元集合来表示。 图11.2 11.3 图 在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。如图11.3。设所讨论的中心像元为（i，j）（即第i行、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j ＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。此时，像元（i,j） （i+1,j-1） （i+1,j+1）、 具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1）、 （i-1，j＋1）、 也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。此时，像元（i，j）具有八向邻域。 从图像上看，同样都是细化了的栅格数据，四方向相邻与八方向相邻的栅花数据各有特点，如图11.4所示。八方向相邻的图形线划显得纤细，位置过渡较自然，与矢量数据的对应图形相比，栅格化“抖动”（也称阶梯效应）相对较弱；而四方向相邻的图像线划显得粗壮、结实，同时，栅格化的阶梯效应较明显，但其特点是沿任何方向横截一条连通的栅格线划时，其截面宽度不小于一个像元的边长。 11.1.2栅格数据的获取 在计算机地图制图中，栅格数据的来源可以有多种。基于ArcGIS对栅格进行平滑处理
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