栅格数据叠置分析
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析引言栅格数据是地理空间信息的一种重要形式，具有大规模、高分辨率和多时相的特点。
在地理信息系统（GIS）领域中，栅格数据处理和分析是非常重要的任务，可以帮助我们深入了解地球表面的变化和空间关系。
本文将介绍一些栅格数据处理和分析的技巧，并通过实际案例来展示其应用价值。
一、数据预处理在进行栅格数据处理和分析之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据导入、数据格式转换、数据投影转换等步骤。
数据导入是将原始数据导入到GIS软件中，一般可以通过导入文件的方式实现。
数据格式转换是将原始数据转换为GIS软件可识别的格式，常见的格式包括TIFF、GRID、IMG等。
数据投影转换是将原始数据转换为目标坐标系下的数据，以便进行后续分析。
二、栅格数据处理技巧1. 遥感影像预处理遥感影像是栅格数据的一种重要类型，常常用于地表覆盖分类、土地利用变化检测等分析。
在进行遥感影像处理之前，需要进行影像预处理。
预处理包括影像去噪、辐射定标、大气校正等步骤。
影像去噪可以通过滤波器等方法实现，以去除图像中的噪声。
辐射定标是将卫星影像中的数字值转换为辐射亮度值，为后续分析提供准确的数据。
大气校正是为了消除大气因素对卫星影像的影响，使得影像能够更好地反映地表信息。
2. 栅格数据融合栅格数据融合是将不同分辨率、不同传感器的栅格数据进行融合，以提高数据的空间分辨率和时相分辨率。
常见的栅格数据融合方法包括主成分分析法、波段融合法、小波变换法等。
主成分分析法通过主成分分析的方法将多波段影像降维，提取主要信息。
波段融合法通过将多个波段的信息进行线性组合，以获得融合后的影像。
小波变换法通过小波变换的方法将低频和高频信息融合在一起，得到融合后的影像。
3. 栅格数据裁剪和镶嵌栅格数据裁剪是将原始栅格数据裁剪为特定区域的数据，以便进行局部分析。
常见的裁剪方法包括矩形裁剪和多边形裁剪。
矩形裁剪是在GIS软件中指定一个矩形范围，然后将数据裁剪为该范围内的数据。
两种栅格数据叠加的方法
两种栅格数据叠加的方法栅格数据是一种常用的数据表示方式，可以将地理空间信息分割为一系列的网格。
在地理信息系统（GIS）领域，栅格数据的叠加是一种重要的分析方法，可以用于解决各种问题。
本文将介绍两种常用的栅格数据叠加方法：栅格代数叠加和栅格统计叠加。
栅格代数叠加是一种基于代数运算的栅格数据叠加方法。
它通过对两个栅格数据集中的对应像元进行代数运算，得到一个新的栅格数据集。
常见的代数运算包括加、减、乘、除等。
例如，我们可以将两个高程栅格数据集进行相加，得到一个新的高程栅格数据集，从而实现高程数据的融合。
栅格代数叠加可以用于各种地理分析，例如栅格计算、遥感影像处理等。
栅格统计叠加是一种基于统计方法的栅格数据叠加方法。
它通过对两个栅格数据集中的对应像元进行统计分析，得到一个新的栅格数据集。
常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
例如，我们可以将两个降雨量栅格数据集进行平均值计算，得到一个新的降雨量栅格数据集，从而实现降雨量数据的融合。
栅格统计叠加可以用于各种地理分析，例如栅格插值、环境评估等。
在实际应用中，栅格数据叠加常常需要考虑数据的配准和分辨率。
数据的配准是指将不同数据集的坐标系统、投影方式等统一，以保证数据的一致性。
数据的分辨率是指栅格数据集中每个像元所代表的地理空间范围，分辨率越高，表示的地理信息越精细。
在进行栅格数据叠加时，需要将不同数据集调整到相同的配准和分辨率，以保证叠加结果的准确性。
除了栅格代数叠加和栅格统计叠加外，还有其他一些栅格数据叠加方法，例如栅格面积叠加、栅格逻辑运算等。
栅格面积叠加是一种用于计算面积的叠加方法，可以用于计算不同地物类型的面积分布。
栅格逻辑运算是一种基于逻辑关系的叠加方法，可以用于判断不同地物类型之间的关系，例如是否相交、是否包含等。
总的来说，栅格数据叠加是一种重要的地理分析方法，可以用于解决各种问题。
栅格代数叠加和栅格统计叠加是两种常用的栅格数据叠加方法，它们分别基于代数运算和统计分析，可以实现不同栅格数据集的融合。
矢量 栅格 叠置计算
矢量栅格叠置计算矢量栅格叠置计算是一种地理信息处理方法，将矢量数据和栅格数据进行重叠分析，用来揭示地理空间现象的关联关系。
矢量栅格叠置计算在GIS分析中应用广泛，可以用于土地利用/覆盖分析、环境评价、资源调查等多个领域。
矢量数据是由点、线、面等几何对象及其属性组成的，能够准确表示地理现象的形态和属性。
而栅格数据则是将地理现象分割成均匀的格网，每个格网元素都有一个属性值。
矢量栅格叠置计算通过将矢量数据转换为栅格数据，然后将两者进行叠置，计算出重叠区域内的属性值。
这种方法能够较好地利用矢量和栅格数据各自的优势，实现更精确的分析结果。
在进行矢量栅格叠置计算时，首先需要将矢量数据转换为栅格数据。
转换过程中，可以设置栅格数据的分辨率、像元大小等参数，影响到最终分析结果的精度和运行效率。
然后，将栅格和矢量数据进行叠置，即根据栅格的空间位置和属性值，将矢量数据映射到栅格数据上。
这样，就能够获得栅格数据中的重叠区域，并计算出其相应的属性值。
矢量栅格叠置计算可以应用于许多地理分析问题。
例如，在土地利用/覆盖分析中，可以将土地类型的矢量数据和高分辨率遥感影像进行叠置，得到土地类型分布在影像上的空间分布情况。
通过分析重叠区域的面积和比例，可以了解不同土地类型在不同地理单元内的分布特征。
这对于资源管理、城市规划等领域有着重要的意义。
另外，矢量栅格叠置计算还可以用于环境评价。
例如，可以将污染源点的矢量数据和环境质量栅格数据进行叠置，计算出不同的污染源对环境质量的影响程度。
这可以帮助决策者确定环境保护政策，优化污染治理策略。
除了在GIS分析中的应用，矢量栅格叠置计算还可以用于其他领域。
例如，在交通规划中，可以将道路网络的矢量数据与地理区块栅格数据进行叠置，计算不同区块内的交通状况。
这对于交通路网优化、交通拥堵预测等有着重要的意义。
总之，矢量栅格叠置计算是一种将矢量数据和栅格数据进行重叠分析的方法，能够揭示地理空间现象的关联关系。
地理信息系统下的空间分析——第四章_栅格数据的空间分析方法
被赋予空值的单元有两种处理方式：
（1）如果在一个操作符或局域函数、邻域函数中的邻域 或分区函数的分类区中的输入栅格的任何位置上存在空值， 则为输出单元位置分配空值。
（2）忽略空值单元并用所有的有效值完成计算。
6、关联表
栅格计算器由四部分组成左上部layers选择框为当前arcmap视图中已加载的所有栅格数据层列表双击一个数据层名该数据层便可自动添加到左下部的公式编辑中间部分是常用的算术运算符110小数点关系和逻辑运算符面板单击所需按纽按纽内容便可自动添加到公式编辑器中
第四章 栅格数据的空间分析算法
4.1 栅格数据 栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之 一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处 理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析 法作为数据分析的数学基础。 栅格数据的空间分析方法具有自动分析处理较为 简单，而且分析处理模式化很强的特征。
地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制 约关系外，还表现在空间上存在着一定的制约关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的某个栅 格往往会影响其周围栅格属性特征。准确而有效的反映这 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，或与 其他层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据 有效的水平方向扩展分析。
带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用基于单 元的系统来工作必须付出的代价。
图4.9：点特征的栅格数据表示
ArcGIS空间分析实验教程七（下）：栅格叠置分析
ArcGIS空间分析实验教程七（下）：栅格叠置分析叠置分析是将有关主题层组成的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面，其结果综合了原来两个或多个层面要素所具有的属性，同时叠置分析不仅生成了新的空间关系，而且还将输入的多个数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。
本文将通过实验示范讲解如何在ArcGIS中进行栅格数据叠置分析，本实验数据可在公众号后台回复“栅格叠置分析”获取。
栅格数据叠置分析与多边形叠置分析一样，是求两组或两组以上空间图形的交集，但是多边形叠置分析得到的是合成多边形，而栅格叠置分析得到的是合成数据串，这些合成的数据文件是进一步进行空间聚类或聚合的依据。
栅格数据叠置分析实例实验目的：使用栅格缓冲区和栅格数据的叠加分析实现与矢量数据叠置分析实例相同的要求实验数据：市区交通数据、商业分布数据、名牌中学分布数据、名胜古迹分布数据住房选择条件：与上一实例相同实验步骤：1.右击ArcMap空白处，添加Spatial Analyst工具条，设置分析范围；2.建立缓冲区：（1）打开市区交通数据属性表，按属性选择出道路类型为主干道的要素，点击Spatial Analyst中的Straight Line工具，建立主干道噪音缓冲区；（2）点击Spatial Analyst中的Reclassify工具，对主干道噪音缓冲区进行重分类，将距离主干道200米内的范围赋值为0，其余部分赋值为1；（3）建立商业中心影响范围，商业中心阈值字段表示其影响范围，打开商业中心图层属性表，对不同阈值的商业中心分别做距离制图，根据其阈值对距离制图结果重分类，再对结果进行叠置分析。
（4）使用Spatial Analyst中的Raster Calculator工具，求各级商业中心影响范围的并集；（5）建立名牌高中750米缓冲区和名胜古迹500米缓冲区；3.运用栅格计算器进行叠置分析，由于之前的处理过程中，满足条件的范围都赋值为1，不满足区域赋值为0，因此这里使用逻辑交运算，即找出满足全部要求的范围。
基于栅格叠置分析的分版审校模型的建立与应用
ｍ ａ ｕ ｌ ｐ ｒ ｔ ｎ ａ ｄ ｈ ｓｓｒ ｎ ｒ ｃｉａ ｉ ｔ． Ｉｓ ａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｅ ｅ ｒ ｅ ｈ ｓｂ ｅ ｒａ ｌ ｎ ａ ｅ ａｉ ｎ ａ ｔｏ ｇ ｐ ａ ｔｃ ｂ ｌ ｙ ｔ ｕ ｏ ｔｃ ａ ｄ ｉｔ ｌ ｇ ｎ ｉ ｄ ｄ ｇ ｅ ａ ｅ ｎ ｇ ｅ ｔｙ ｏ ｏ ｉ ｉ ｚ
如， 基于地图制图的软件只是具备原先 的地图制图
的基 本 功能 ， 而没 有充 分注 意 到与 出版 的接 口关 系 ，
误展开［ ］ 前 ， ２ 。目 在数字打样条件下分版审校普遍 采用 的方法是 ， 首先获取分版数据 ， 再分别对分版数 据进 行 打样 ， 然后 根 据 地 图颜 色 分 版 的规 律 以人 工
分 版叠 加统 计模 型的数 学描述 如下 ： 以 、 示分 版 图像 中某个 像 素 的位 置 ， Ｙ表 ａ表 示颜 色 向量 ， 则第 块 分版 图像 Ｚ 定 义为
一
（ ｙ， ） ｚ， ａ ；
分 版叠 加统 计 的过 程 可 以描述 为
Ｓ 一 ｆ Ｚ ）或 厂（ ２ … 或 厂 乙 ） （ Ｚ） （ ，
ＴＦ ＩＦ灰度值结构的分版数据转换。这里所提到的 分版操作既可以直接创建也可以借助虚拟打印的方
式来 实现 。合版 印前 数 据创 建 分 版 数据 结 构 图 （ 如
图 ２ 示 ） 所 。
边 形 的处理 以及对 叠置 后在 多边形 边界 处 出现 的交 点 的搜 索处 理都 比较麻 烦 。而栅格 数据 叠置 分析 避 免 了上 述 的这些棘 手 问题 ， 能 快 速 而精 确 地 处理 它 问题 ， 实现起 来 比较容 易 。因此 ， 大多数 专家都 倾 向 于 用栅格 数 据进行 图形 叠 置分 析 ， 别 是 随 着遥 感 特 技 术 的发展 ， 以遥 感 手段 获 取 的栅 格数 据 更 刺 激 了
gis 栅格叠加 重复的相加 不重合的原值
gis 栅格叠加重复的相加不重合的原值【实用版】目录1.介绍 GIS 栅格叠加的概念和原理2.解释栅格叠加中的重复相加和不重合的原值现象3.分析栅格叠加在实际应用中的重要性和价值正文一、GIS 栅格叠加的概念和原理GIS（地理信息系统）是一种集采集、编辑、管理、分析和应用地理空间信息的计算机技术。
在 GIS 中，栅格是空间数据的一种表达形式，它由像素构成，每个像素包含一定的地理信息数据。
栅格叠加是 GIS 中一种常见的空间分析方法，指的是将多个栅格数据进行叠加处理，从而得到新的栅格数据。
栅格叠加的原理是基于像素的逐个比较。
将两个或多个栅格数据进行逐像素的比较，如果相应的像素值相同，则取其中较大的值；如果像素值不同，则取原值。
通过这种方式，可以得到叠加后的新栅格数据。
二、栅格叠加中的重复相加和不重合的原值现象在栅格叠加过程中，会出现重复相加和不重合的原值现象。
1.重复相加：当两个栅格数据中存在相同的像素时，这些像素的值在叠加后会重复相加。
例如，在一幅遥感图像上，植被和土壤的栅格数据叠加，植被覆盖的区域土壤信息会被重复计算，导致土壤的营养成分等数据偏高。
2.不重合的原值：当两个栅格数据中存在不重合的像素时，这些像素的原值在叠加后会保留不变。
例如，在一幅遥感图像上，植被和建筑物的栅格数据叠加，建筑物区域的植被信息会被视为无植被，保留为原值。
三、栅格叠加在实际应用中的重要性和价值栅格叠加在 GIS 空间分析中具有重要意义和广泛应用，可以为各类空间决策提供数据支持。
1.栅格叠加可以用于分析土地利用变化、生态环境保护等方面的问题，为政策制定和实施提供依据。
2.栅格叠加可以用于城市规划、灾害评估等领域，提高城市建设和防灾减灾的能力。
3.栅格叠加可以用于农业、林业等领域，为农业生产、森林资源管理和保护提供数据支持。
gis 栅格叠加 重复的相加 不重合的原值
gis 栅格叠加重复的相加不重合的原值GIS栅格叠加是一种常用于空间分析和数据处理的技术，它可以将不同栅格数据进行叠加、相加或比较，从而得到有关地理空间的新信息。
在这篇文章中，我们将探讨GIS栅格叠加的概念、原理和应用，并具体讨论重复的相加和不重合的原值的情况。
1. GIS栅格叠加的概念和原理GIS栅格叠加是指将两个或多个栅格数据集进行叠加，生成一个新的栅格数据集。
在这个过程中，栅格之间的像素进行逐个比较，并根据叠加的规则进行相应的处理。
这样，我们可以得到一个包含更多信息、更准确描述地理空间特征的栅格数据集。
2. 重复的相加在一些情况下，我们需要将两个栅格数据集进行重复的相加，以获得更精确的结果。
这种情况下，两个栅格数据集的像素值在相加时会重复计算，从而得到一个反映两个数据集叠加结果的新栅格数据集。
假设我们有两个栅格数据集A和B，分别表示人口密度和道路密度。
我们想要获得一个新的栅格数据集C，其中包含了人口和道路的综合信息。
在这种情况下，我们可以将栅格数据集A和B进行重复的相加，得到一个新的栅格数据集C，其中每个像素的值等于A和B对应像素的值相加。
通过重复的相加，我们可以更好地了解人口和道路分布的关系，从而为城市规划、交通规划等提供更准确的数据支持。
3. 不重合的原值在另一些情况下，我们可能需要保留栅格数据叠加前的原始值，而不进行相加或其他处理。
这种情况下，两个栅格数据集的像素值不重合的部分会保持各自的原始值，而重叠部分的像素值可以根据需要进行处理。
举个例子，假设我们有两个栅格数据集A和B，分别表示土地利用类型和土壤类型。
我们想要获得一个新的栅格数据集C，其中包含了土地利用和土壤类型的信息。
在这种情况下，我们可以将栅格数据集A 和B进行叠加，重叠部分的像素值可以进行相加或其他处理，而不重合部分的像素值则保持各自的原始值。
通过保留不重合的原值，我们可以更好地了解土地利用和土壤类型的分布情况，为农业、生态环境保护等领域的决策提供更全面的数据支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1 1 1
E=|A-B|
11 1 13 1 11 1
F=D-E
数学基础-函数运算
指两个以上层面的栅格数据系统以某种函数关系作为复合分 析的依据进行逐网格运算，从而得到新的栅格数据系统的过程。
函 数 运 算
基于栅格数据的叠置分析
▪ 基于栅格数据的叠置分析是参与分析的两个图层的要素 ▪ 均为栅格数据。
栅格数据叠置分析
数学基础-空间逻辑运算
▪ 叠加过程往往是对空间信息和对应的属性信息作集合的交、 并、差、余运算，也可再进一步对属性作其他的数学运算。
▪ 为讨论方便将空间图层A，B，C定义为二值图象
1、空间逻辑并（或）运算； A∪B =X X∈A 或 X∈ B
2、空间逻辑交（与）运算； A∩B = X X∈A 且 X∈B
3、空间逻辑差运（非）算； A - B =X X∈A 且 X∈B 4、空间包含； AB
✓逻辑关系运算实例
例：土壤厚度（大于50厘米）和土壤类型（红壤和其他类型） 两个二值化图层，不同的逻辑运算结果如下：
AND关系：结果是将层厚度大于50厘米，且土壤为红壤的土 壤单元显示出来；
OR关系：结果将土层厚度大于50厘米，或者土壤为红壤的土 壤单元显示出来；
(2)区域变换方法
以一个数据集为基础在它所包含的不同类别中对另一个被 分类数据集进行数学运算。用来作为基础进行分类的分类区 就是分类区数据中拥有相同值的所有栅格单元，而不考虑他 们是否邻近。
▪ 利用分类区统计可以计算具有某一相同属性 的数据所包含的另一属性数据的统计信息。 例如,可以计算每个污染区的平均人口密度， 计算同一高程处植被类型的种类，或可以计 算同一种植被类型下高程的平均值。
(3)邻域变换方法
▪ 在计算新层图元值时，不仅考虑原始图层上图元本 身的值，而且还要考虑与该图元周围的其他图元值 影响。
▪ 邻域运算要素
• 中心点 • 邻域大小与类型 • 邻域运算函数
▪ 邻域运算一般在单个图层上进行，通过所确定的邻 域类型扫描整个格网。
邻域大小与类型: 矩形，圆形，扇形，环形
变换方法： （1）点变换 （2）区域变换方法 （3）邻域变换方法
（1）点变换
点变换只依据参与叠置图层相应点的属性值进行 新的运算，既与各图层的邻域点的属性无关，也不 受区域内一般特征的影响。运算方法包括：逻辑运 算，算术运算，指数运算，三角函数运算等
结果特征：运算后得到的新属性值可能与原图层的属性意 义完全不同。
XOR：结果将土层厚度小于50厘米，或者土壤不是红壤的土 壤单元显示出来；
NOT:如结果是将土层厚度大于50厘米，但土壤不是红壤的土 壤单元显示出来；
数学基础-算数运算
1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1
11 1 11 1 11 1
A
B
C
1
1
1
1
212
31
212
1
1
1
1
D=A+B+C
单层栅格数据的叠加分析 分析
A
U= f (A, B,…)
算术运算
U
三角函数
对数
幂
多层栅格数据的叠加
A B C
U
110 120 115 100
330 360
×3=
345 300
▪ 通用土壤流失方程
• A=RKLSCP • A：平均土壤流失量； • R：降雨强度 • K：土壤可蚀性 • L：坡长 • S：坡度 • C：耕作因子 • P：水土保持措施因素