第五章 GIS的基本空间分析
GIS数据处理与空间分析教程
GIS数据处理与空间分析教程引言：地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据进行捆绑组织、存储、查询、分析、可视化并生成可输出图形报告的系统。
在各个领域，如城市规划、环境管理、资源分配、农业发展等都有广泛的应用。
本教程将就GIS数据处理与空间分析的相关内容进行深入的介绍和讲解。
第一章：GIS数据处理的基础知识GIS数据由地理空间数据和属性数据组成，地理空间数据包括点、线、面等地理要素。
在这一章节，我们将学习地图投影的基本知识，了解常见的地理坐标系和地图投影方式，并介绍GIS数据的各种数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
第二章：GIS数据获取与预处理本章节将介绍如何获取地理空间数据，包括地理信息系统数据和其他来源的数据。
我们将探讨如何使用GPS设备采集地理数据，并学习如何使用影像处理软件提取图像中的地理信息。
另外，还将涉及数据预处理的工作，如数据清洗、数据转换和数据拓扑校正等。
第三章：GIS数据管理与存储GIS数据管理与存储是GIS应用中关键的一环，本章节将重点介绍如何进行数据管理和数据存储。
我们将学习如何使用数据库管理系统（DBMS）对GIS数据进行组织和存储，并了解属性数据表的设计和建立。
此外，还将介绍如何维护和更新数据，以及数据备份和恢复的相关策略。
第四章：GIS空间分析基础在进行GIS空间分析之前，我们需要了解一些基础概念和方法。
本章节将介绍GIS空间分析的基本概念，如空间关系、空间查询和空间操作等。
我们还将学习常见的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析和网格分析等，并通过具体案例来加深理解。
第五章：GIS空间分析进阶本章节将介绍一些进阶的GIS空间分析方法和技术，如网络分析、三维分析和时空分析等。
我们将详细讲解这些方法的原理和应用场景，并通过实际案例来展示如何使用这些方法进行空间分析。
第六章：GIS可视化和报告生成通过可视化和报告生成，我们可以有效地展示和传达GIS数据和分析结果。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
第五章地理信息系统-空间数据模型分析
4.基于要素的空间分析 4.1空间关系的基本概念
(5）线——面关系 线面相邻：线是面的部分或全部边界； 线面相交：一条线部分或全部穿过一个面 线面相离：线与面相互隔离 线面包含：一条线完全落入一个面里 线面不存在重合关系 6）面—面关系 面面相邻：两个面至少有段共同的边界； 面面相交：一个面与另一个面部分相交 面面相离：两个面完全不相交 面面包含：一面完全被另外一个面包含 面面重合：两个面的边界完全相同
4.基于要素的空间分析 4.1空间关系的基本概念
4.基于要素的空间分析 4.1空间关系的基本概念
(1)点——点关系 相合：两个点坐标重合 分离：两个点不在同一个位置； 点与点不存在邻接、相交和包含关系 (2)点——线关系 点线相邻：一个点恰好落线的端点； 点线相交：点在线上 点线相离：点为在线上 点线包含：等同于点线相交 点线不存在重合
在边数从3到N的规则覆盖（Regular Tesselations）中， 方格、三角形和六角形是空间数据处理中最常用的。三 角形是最基本的不可再分的单元，根据角度和边长的不 同，可以取不同的形状，方格、三角形和六角形可完整 地铺满一个平面 。
1. 场模型 1.2栅格数据模型
三角形
四边形
基于栅格的空间 模型把空间看作 像元（Pixel） 的划分 （Tessellatio n），每个像元 都与分类或者标 识所包含的现象 的一个记录有关。
2. 要素模型 2.1欧氏空间和欧氏空间中的三类地物要素
(一)点对象
点是有特定的位置，维数为零的物体 。
(二)线对象
线对象是GIS中非常常用的维度为1的空间组分，表示对象和它们边界 的空间属性，由一系列坐标表示，并有实体长度和方向性特征。
(三)面对象
面状实体也称为多边形，是对湖泊、岛屿、地块等一类现象的描述。 通常在数据库中由一封闭曲线加内点来表示，并有面积范围、周长等 特征。
第5章 GIS中的数据
第二节 数据的测量尺度
比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据，命名 比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据， 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。
图5-3：各种数据测量尺度以及其制图表现
第三节 空间数据的质量
空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣， 空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣，决定着系统分析质量 GIS系统的血液 以及整个应用的成败。 以及整个应用的成败。 一、数据质量的基本概念 衡量数据质量的标准： 衡量数据质量的标准： 准确性（Accuracy） 1、准确性（Accuracy） 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。依赖于 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 一般而言， 一般而言，单个的观察量或测量量的准确性的估价仅仅通过与可获得的 最准确的测量量进行比较。 最准确的测量量进行比较。 精度（Precision） 2、精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点， 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准 确度也低。 确度也低。 空间分辨率(Spatial 3、空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。空间分辨率可以看 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 的宽度）。 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来 确定的，像素的边长。 确定的，像素的边长。
地理信息系统 GIS 第五章 GIS空间分析技术
1、质心量测
✓质心是描述地理对象空间分布的一个重要指标。例如要 得到一个全国的人口分布等值线图，而人口数据只能到 县级，所以必须在每个县域里定义一个点作为质心，代 表该县的数值，然后进行插值计算全国人口等值线。 ✓质心通常定义为一个多边形或面的几何中心。当多边形 比较简单，如矩形，计算很容易。但当多边形形状复杂 时，计算也更加复杂。 ✓在某些情况下，质心描述的是分布中心，而不是绝对几 何中心。同样以全国人口为例，当某个县绝大部分人口 明显集中于一侧时，可以把质心放在分布中心上，这种 质心称为平均中心或重心。
式中，i为折线或多边形的顶点数，含义为依次求出组 成折线或多边形的所有线段长度，然后累加求和。
2 几何量算
➢多边形面积计算及其应用：辛普森（Simposion）面 积计算公式
在GIS中，梯形法是求面积的主要方法之一。其基 本思想是：按照多边形的顶点顺序依次求出多边形所 有边与X轴或Y轴组成的梯形面积，然后求其代数和
三、空间查询
✓ 例如：查询三峡地区长江流域人口大于50万的市或 县
Select*From县或市Where
县或市人口>50万
and Cross （河流名称=“长江”）
3、形状量测
• 如果认为一个标准的圆目标既非紧凑型也非膨胀型 的，对一个多边形则可定义其形状系数r为
r
P
2 A
• 其中，P为目标物周长， • A为目标物面积。 • 如果 • r〈1，目标物为紧凑型； • r =1, 目标物为一标准圆； • r 〉1，目标物为膨胀型。
三、空间查询
• 空间查询是GIS的一个重要功能，一般定义为作 用在GIS数据上的函数，它返回满足条件的内容。
• 查询是用户与系统交流的途径。
GIS的核心之一：空间分析
第8章GIS基本空间分析空间分析是从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息的分析技术，是地理信息系统的核心功能之一，它特有的对地理信息的提取、表现和传输的功能，是地理信息系统区别于一般管理信息系统的主要功能特征。
在空间分析的研究和实践中，很多在应用领域具有一定普遍意义的、涉及空间位置的分析手段和方法被总结、提炼出来，形成了在GIS软件中均包含的一些固有的空间分析功能模块。
这些功能具有一定的通用性质，故而称之为GIS基本空间分析，具体的有叠置分析、缓冲区分析、窗口分析和网络分析。
了解GIS基本空间分析对于进一步掌握复杂空间分析方法，具有一定的指导意义。
8.1叠置分析叠置分析是地理信息系统中常用的提取空间隐含信息的方法之一，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新的属性关系。
其中，被叠加的要素层面必须是基于相同坐标系统的，图8.1 叠置分析结构框架基准面相同的、同一区域的数据。
按照GIS中最常用的两种数据结构将叠置分析分成矢量数据叠置分析和栅格数据叠置分析，具体如图8.1。
根据操作形式的不同，叠置分析可以分为图层擦除、交集操作、图层合并等；根据操作要素的不同，可以将矢量数据叠置分析分成点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形与多边形叠加，栅格数据叠置分析分为单层与多层栅格数据叠置分析。
要注意的是这里也要对属性进行一定的操作，所指的属性是较为简单的属性值，但注解属性，尺度属性，网络属性等均不能作为输入的属性值。
8.1.1矢量数据的叠置分析1.点与多边形叠置点与多边形叠置，是指一个点图层与一个多边形图层相叠，叠置分析的结果往往是将其中一个图层的属性信息注入到另一个图层中，然后更新得到的数据图层；基于新数据图层，通过属性直接获得点与多边形叠加所需要的信息。
第五章 空间分析剖析
质心通常是指一个多边形或面积的几何中心。 在有些情况下质心描述的不是几何中心，而是分 布中心，或加权的平均中心。
应用范围极其广泛，如： ✓ 商场选址应该位于具有最佳势能的定位点处。 ✓ 经济的增长极可能发生在高势能地区。
8
几何中心的计算
69.5 70.8 216.2 108.3
查找
101 102 103 104
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实质是查数据库中植被=“林地 ” 的记录，并显示。
标号
101 102 103 104
植被
林地 农地 工业地 林地
面积
69.5 70.8 216.2 108.3
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2) 基于空间特性的查询
空间特征的查询可分： (1) 空间几何数据查询 查询空间目标的坐标点、线长、面积、周长及位 置等。 (2) 空间关系查询 基于拓扑关系的查询如邻接性查询、包含性查询、 穿越性查询、落入性查询、方向性查询等。 例：查长江经过哪几个省?
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1、空间数据查询
1）基于属性（非空间）特征的查询
属性特征的查询主要在属性数据库中完成，这种查询通 常基于标准的SQL查询语言实现，之后按照属性数据和 空间数据的对应关系显示图形。
如：通过对下列数据表中属性“植被”的查找，找到林地。
标号
101 102 103 104
植被
林地 农地 工业地 林地
面积
• 首先求出伊拉克处于那个州；
• 之后求出同伊拉克处于同一州的国家
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5.4 空间数据的叠合 (置)分析
叠合分析(Overlay Analysis)的概念
叠合分析是在统一空间参照系统的条件下，将两层或多层 地图要素进行叠合产生一个新要素层的操作，其结果将原来 要素分割成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所 具有的属性。也就是说，叠合分析不仅生成了新的空间关系， 还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。叠合 分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进 而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。
gis空间分析
gis空间分析【GIS空间分析】GIS空间分析（Geographic Information System）是指利用计算机和特殊软件技术对地理、地貌、地质、水文等地球表层信息进行科学分析和处理的一种技术手段。
它通过空间数据的获取、管理、分析和可视化展示，帮助人们深入了解地理空间关系，从而在地理决策、规划和管理中发挥重要作用。
本文将从GIS空间分析的定义、原理、应用以及未来发展等方面进行探讨，以期给读者对这一领域有一个系统、全面的了解。
一、GIS空间分析的定义GIS空间分析是通过对空间数据进行处理和分析，以实现地理空间信息的获取、提取、融合和展示的一种技术手段。
它结合了计算机科学、地理学、数学和统计学等多学科的知识，通过对地理空间数据进行空间关系、属性关系和统计关系的分析，从而揭示地理空间的内在规律。
GIS空间分析可以对地理空间数据进行分类、查询、计算和模拟，进而为地理决策提供科学支持。
二、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理基于空间数据的统计分析和空间拓扑分析，主要包括以下几个方面：1. 空间统计分析：通过统计学方法对地理空间数据进行描述、分布和变异等分析，揭示地理现象的空间规律。
例如，可以通过点密度分析、缓冲区分析和空间插值等方法，推测出分布在特定区域的事件规律，为决策提供依据。
2. 空间拓扑分析：通过对地理空间数据进行空间关系和拓扑关系分析，揭示地物之间的相互作用和约束关系。
例如，可以使用拓扑关系分析方法，判断道路网的连通性和阻断情况，为交通规划和设施布局提供支持。
3. 空间模拟分析：通过对地理空间数据进行模拟和预测，揭示不同因素对地理现象的影响和变化趋势。
例如，可以使用地理模型和算法，模拟城市扩张、环境变化等情景，并评估不同决策方案的效果。
4. 空间可视化分析：通过将分析结果以图形、图像或动画的形式展示，帮助人们直观地理解和掌握地理空间的特征和规律。
例如，通过空间分析结果的可视化呈现，可以使决策者更好地理解地理现象，从而做出科学决策。
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练习 51.空间分析的基本操作空间分析模块 (1)1. 了解栅格数据 (2)2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) (4)3. 栅格重分类(Raster Reclassify) (7)4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator) (8)5. 面积制表（Tabulate Area） (9)6. 分区统计(Zonal Statistic) (11)7. 缓冲区分析(Buffer) (13)8. 空间关系查询 (16)9. 采样数据的空间内插(Interpolate) (18)10. 栅格单元统计（Cell Statistic） (21)11. 邻域统计（Neighborhood） (23)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”前的检查框打上勾。
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。
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ArcCatlog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指定输出栅格的路径和名称（polyclip4- polyclip4）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tabulate area”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zonal statistics as table”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“工具集”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）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。
支持的几种分析窗口类型：ArcMap中，邻域统计功能所支持的各类算子●多数（Majority）●最大值（Maximum ）●均值（Mean ）●中值（Median ）●最小值（Minimum ）●少数（Minority ）●范围（Range ）●标准差（Standard Deviation ）●总数（Sum ）●变异度（Variety ）●高通量（High Pass ）●低通量（Low Pass ）●焦点流（Focal Flow）原始栅格（总数Sum）邻域统计栅格练习在ArcMap中新建地图文档，加载栅格数据：emidalat, 打开“空间分析”工具栏，执行“邻域统计”命令，按如下所示指定参数，将得到一个经过邻域运算操作后的栅格：NbrMean of emidalat ，这是以3×3的格网，对emidalat 栅格中的单元运用“均值”（Mean）算子进行邻域运算后得到的结果。
通过设置图例，使图层：NbrMean of emidalat和emidalat 有如下的效果，将地图适当放大，并在TOC面板中通过交替进行打开和关闭图层NbrMean of emidalat的操作，观察NbrMean of emidalat和原始栅格间的差别。