空间分析基本操作
空间分析方法
空间分析方法
空间分析方法是一种多学科交叉的、运用计算机和数学技术，通过空间数据及相关信息的收集、组织、分析、表达与可视化以评估、分析、预测、提供决策的方法。
空间分析方法包括：
1.空间定位分析：使用地理空间数据和相关空间定位信息来确定空间关系，它可以帮助我们研究特定地点之间的空间关系，并为地理空间决策提供决策支持。
2.空间分类分析：使用空间数据和相关信息对地理空间范围内的要素进行分类和归类，其目的是为了确定空间要素之间的差异性并使用它们进行地理空间决策。
3.空间距离分析：使用空间数据和相关信息来确定地理空间中特定要素之间的距离，并用它们进行空间决策。
4.空间关联分析：使用空间数据和相关信息来确定地理空间中特定要素之间的关联，并用它们进行空间决策。
5.空间模拟分析：使用空间数据和相关信息来模拟地
理空间中的各种情况，以便为地理空间决策提供支持。
ARCGIS 10.2实验五实验报告
A rcGIS实验五空间分析基本操作实验报告学院：园林与旅游学院专业：旅游管理班级：旅管1401班姓名：马晔军学号：2014064030103一、实验目的1.了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2.掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3.为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验过程空间分析模块在Arc Map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 Analyst”前的检查框打勾。
然后，在Arc Map工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“Spatial Analyst”项，点击该项，在Arc Map中显示“Spatial Analyst”工具栏。
了解栅格数据在Arc Map中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性。
在图层属性对话框中，点击“源”选项，可以查看此栅格图层的相关属性及统计信息。
打开“Spatial Analyst”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC中右键点击Landuse，“打开属性表”查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目。
用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) 在ArcMap加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp。
打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间数据分析方法有哪些(两篇)2024
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
空间分析的原理与方法
空间分析的原理与方法
空间分析是一种通过对地球表面空间数据进行加工、分析和可视化的方法来揭示人类空间活动规律、发现空间特征和提供决策支持的过程。
其基本原理是以地球表面上的空间数据为依据，通过数据处理、分析和可视化技术，识别并提炼空间模式及特征，进而对空间关系、空间结构和发展趋势进行研究。
空间分析的方法包括以下几种：
1. 空间统计分析：基于地理信息系统，统计分析地理现象在空间分布的规律和特征。
2. 空间交互模型：通过空间关系模型、地理网络模型等方法，研究地理空间要素之间的相互作用和影响。
3. 空间模拟：通过建立模型，模拟真实的空间过程和变化情况，并探索空间过程的动力学规律和机理。
4. 空间数据挖掘：基于数据挖掘技术和机器学习算法，从海量的空间数据中挖掘出规律、趋势、关联和特征。
5. 空间可视化：采用图像处理技术，将空间数据转化为视觉表现形式，使人们能够更直观地理解和认知地理现象和空间模式。
通过以上方法，空间分析能够有效地描述和解释地理现象和空间模式的规律与特征，为决策和规划提供科学支持和可视化工具。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
空间分析的主要方法
空间分析的主要方法空间分析是地理信息科学中的重要内容之一，它是通过对地理现象的空间分布、空间关联和空间变化进行定量和定性分析，以揭示地理现象的内在规律和特征。
空间分析的主要方法包括地图分析、空间统计分析、空间模型分析和地理信息系统分析等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
地图分析是空间分析的基础，通过地图的制作和解读，可以直观地表现地理现象的空间分布特征。
地图分析主要包括地图要素的识别、地图要素之间的空间关系分析和地图要素的数量化分析。
在地图要素的识别中，需要对地图上的各种地理要素进行识别和提取，包括地形、水系、土地利用、交通等要素。
在地图要素之间的空间关系分析中，需要研究地图要素之间的相对位置、距离和方向关系，以揭示它们之间的空间联系。
在地图要素的数量化分析中，需要对地图上的各种地理要素进行数量化描述和统计分析，以揭示它们的空间分布规律和特征。
空间统计分析是通过统计方法对地理现象的空间分布特征进行分析。
空间统计分析主要包括空间集聚分析、空间自相关分析和空间插值分析。
在空间集聚分析中，需要对地理现象的空间分布进行集聚程度的测度和分析，以揭示其集聚规律和特征。
在空间自相关分析中，需要对地理现象的空间相关性进行检验和分析，以揭示其空间相关性的程度和方向。
在空间插值分析中，需要对地理现象在空间上的分布进行插值估计和预测，以揭示其空间分布的连续性和变化趋势。
空间模型分析是通过建立数学模型对地理现象的空间关系进行模拟和预测。
空间模型分析主要包括空间回归模型、地理加权回归模型和空间自回归模型等。
在空间回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行回归分析和模型建立，以揭示其影响因素和作用机制。
在地理加权回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行加权回归分析和模型建立，以考虑其空间异质性和空间非独立性。
在空间自回归模型中，需要考虑地理现象的空间自相关性和空间依赖性，以建立相应的自回归模型和进行模拟预测。
地理信息系统分析是通过地理信息系统对地理现象的空间数据进行存储、管理、处理和分析。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息科学领域中的重要研究内容，它主要是利用地理信息系统（GIS）和遥感技术对地理空间数据进行分析和处理，以揭示地理现象的空间分布规律和相互关系。
在实际应用中，空间分析方法被广泛运用于城市规划、资源管理、环境保护、农业生产等领域，为决策提供科学依据和技术支持。
一、空间数据获取。
空间分析的第一步是获取空间数据，包括地理空间数据和属性数据。
地理空间数据是地球表面上各种地理要素的地理位置和空间分布信息，常见的地理空间数据包括地图、遥感影像、地形地貌数据等。
属性数据则是与地理空间数据相对应的非空间数据，如人口统计数据、土地利用数据等。
获取空间数据的方法有多种，包括实地调查、遥感技术、GPS定位等。
二、空间数据预处理。
在进行空间分析之前，通常需要对获取的空间数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤，旨在消除数据中的噪声和不一致性，提高数据的可用性和可信度。
三、空间数据分析。
空间数据分析是空间分析的核心内容，它主要包括空间关系分析、空间模式分析、空间过程分析等。
空间关系分析是研究地理要素之间的空间位置关系，如邻近关系、重叠关系、连接关系等。
空间模式分析则是揭示地理现象的空间分布规律和特征，如聚集程度、分散程度、集聚中心等。
空间过程分析则是探讨地理现象的空间演变过程和机制，如城市扩展、土地利用变化等。
四、空间数据可视化。
空间数据可视化是将空间数据以图形、图表等形式呈现出来，以直观展示地理现象的空间特征和规律。
常见的空间数据可视化方法包括地图制作、空间统计图表、三维地理可视化等。
通过空间数据可视化，人们可以更直观地了解地理现象的空间分布情况，为决策和规划提供参考依据。
五、空间数据挖掘。
空间数据挖掘是利用数据挖掘技术对空间数据进行深入分析和挖掘，以发现其中隐藏的模式、规律和知识。
空间数据挖掘包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间预测等方法，可以帮助人们更全面地理解地理现象的空间特征和演变规律。
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实验五、空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
空间分析的基本步骤:a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件b)针对空间问题选择合适的分析工具c)准备空间操作中要用到的数据。
d)定制一个分析计划然后执行分析操作。
e)显示并评价分析结果空间分析实际上是一个地理建模过程，它涉及：问题的确定、使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适的次序执行一系列的空间分析操作、显示及评价分析结果。
实验数据：实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据）, landuse92,r5yield,emidalat街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界)下载地址/csk/upload/arcgis/ex5/ex5.rar三、实验内容及步骤空间分析模块本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap 中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打勾。
然后，在ArcMap 工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
执行“空间分析”工具栏中的菜单命令<空间分析>－<选项>设定与空间分析操作有关的一些参数。
这里请在常规选项中设定一个工作目录。
因为在空间分析的过程种会产生一些中间结果，默认的情况下这些数据会存储在Windows 系统的临时路径下（C:\temp），当设置了工作目录后，这些中间结果就会保存在指定的路径下。
空间分析工具栏1. 了解栅格数据在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性在图层属性对话框中，点击“数据源”选项，可以查看此栅格图层的相关属性及统计信息。
打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC中右键点击Landuse ，“打开属性表”查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly ，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。
打开属性表，修改多边形的字段“ID”的值为1，保存修改，停止编辑。
打开 空间分析 工具栏执行命令：<空间分析>－<转换>--<要素到栅格>指定栅格大小：查询要剪切的栅格图层Landuse 的栅格大小，这里指定为25指定输出栅格的名称为路径执行命令: <空间分析>-<栅格计算器>构造表达式：[Landuse]*[polyClip4-polyclip4] ，执行 栅格图层：Landuse 和 用以剪切的栅格 polyClip4 之间的 相乘运算得到的结果即是以任意多边形剪切的Landuse数据3. 栅格重分类(Raster Reclassify)通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据在ArcMap中，新建地图文档，加载栅格数据Slope1，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令“重分类”将坡度栅格重新分为5类：0 – 8 、8 – 15 、15 – 25 、25 – 35、35 度以上。
4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)找出坡度在25度以下的区域在上一步的基础上进行，执行“空间分析”工具栏上的命令：<空间分析>－<栅格计算器>构造表达式[Slope1]<=25满足条件的栅格赋值为1，其余的栅格赋值为0 5. 面积制表（Tabulate Area）在上一步的基础上进行。
加载Landuse92栅格图层，打开ArcToolbox在ArcToolbox中，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“面积制表”工具按上图所示，指定分区数据和输入栅格数据打开得到的交叉面积数据表，观查其中的记录，理解本操作的意义是什么？6. 分区统计(Zonal Statistic)在ArcMap中新建地图文档，加载栅格图层r5yield (粮食产区分类图)、栅格Organic(土壤有机质含量分布图)在r5yield 中，根据产量不同分为5个粮食产区打开ArcToolbox，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“区域统计到表”分析工具，按上图所示指定参数，确认后得到如下一个数据表：仔细研究上面的数据表，理解本操作的意义是什么？点击上面数据表中的[选项]按钮，执行“创建图形…”命令根据向导提示，设定参数，生成不同粮食产区土壤有机质含量（平均值）的统计图表从统计图中可以看出，产量最低区有较低的有机质含量，中产区有机质含量较高，这表明较高的有机质含量会带来较高的产量。
最高产量区有机质含量较低可能是其他因素的影响。
7. 缓冲区分析(Buffer)●添加缓冲区向导到菜单中在ArcMap中，执行命令：<工具>-<定制> 在出现的对话框中的“命令”选项页。
在左边栏中，目录列表框中，选择“工具”在右边栏中，命令列表框中，选择“缓冲区向导”拖放“缓冲区向导”图标到菜单<工具>中，或者拖放到一个已存在的工具栏上。
关闭“定制”对话框●创建街道的线状缓冲区新建地图文档，加载街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov （地图单位为：米）执行菜单命令：<选择>－<通过属性选择>构造表达式：[STR_NAME]=’CYPRESS’，从图层AIOStrees中，选择街道名称为CYPRESS的街道执行“工具”菜单中的“缓冲区向导”命令，或点击“缓冲区向导”图标，打开缓冲区向导对话框：通过缓冲区向导，建立所选择街道的50米缓冲区（一个多边形图层）得到沿街道“CYPRESS”的50米缓冲区8. 空间关系查询Select By Locatio n：根据位置选择在上一步的基础上进行，找出与街道“CYPRESS”的50米缓冲区相交的地块。
9. 采样数据的空间内插(Interpolate)空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。
空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法；空间外推算法则是通过已知区域的数据，推求其它区域数据的方法。
数据：气温.shp 中有两个字段Y01 Y02 记录的是16个气象观测站，2001年和2002年的年平均气温，下面要通过空间内插的方法将点上的数据扩展到连续的空间上，得到气温空间分布图。
YNBoundary.shp 是云南省的边界新建地图文档，加载图层：气温.shp 、YNBoundary, 打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<内插成栅格>-<样条>在样条函数内插对话框中，按下图所示指定参数确定后，得到如下的气温空间分布图（通过修改图例得到相同的效果）2001年平均气温样条函数空间内插参考以上操作，生成2002年的平均气温空间分布图：2002年平均气温样条函数空间内插执行菜单命令<空间分析>-<选项>，通过设置相关选项和参数，重新进行空间插值，得到如下的结果（用“距离权重倒数”内插方法）10. 栅格单元统计（Cell Statistic）在上一步的基础上进行现在我们要根据2001年和2002年的年平均气温得到多年平均气温空间分布图，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<像素统计>2001、2002年间平均气温空间内插11. 邻域统计（Neighborhood）---选做邻域分析也称为窗口分析，主要应用于栅格数据模型。
地理要素在空间上存在着一定的关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的(I，J)栅格往往会影响其周围栅格的属性特征。
准确而有效地反映这种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。
窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，从而实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。