栅格数据空间分析
栅格数据空间分析
栅格数据空间分析
栅格数据空间分析是一种地理信息系统（GIS）分析方法，用于对栅
格数据进行处理和分析。
栅格数据由等尺度的正方形单元组成，在地理空
间上形成一个网格。
每个栅格单元代表一个特定的地理区域，例如一块土地、一座建筑物或一个气象站。
接下来是数据变换，包括栅格数据融合、相似性度量和特征提取等。
栅格数据融合是将多个栅格数据集合并到一个单一的栅格数据中，以获取
更全面和准确的信息。
相似性度量用于比较不同栅格数据之间的相似性和
差异性，以支持空间分析和决策制定。
特征提取是从栅格数据中提取具有
特定意义和价值的特征，例如提取建筑物、道路或河流等。
最后是空间分析，包括空间统计、遥感应用和模拟建模等。
空间统计
用于分析和研究栅格数据中的空间分布和空间关联性，例如热点分析、空
间插值和时空分析等。
遥感应用利用栅格数据进行地物分类、土地利用变
化检测和资源管理等。
模拟建模是利用栅格数据构建地理模型，进行模拟
和预测，例如气候模拟、城市扩张和生态模拟等。
栅格数据空间分析的主要优势在于能够处理大量的空间数据和复杂的
空间关系，同时还能够考虑地球表面的不规则性和异质性。
然而，栅格数
据空间分析也存在一些限制，例如空间分辨率和数据量的限制，以及对数
据获取和预处理的要求较高。
总之，栅格数据空间分析是一种重要的GIS分析方法，能够有效地提取、分析和模拟栅格数据中的空间信息，为决策制定和问题解决提供支持。
在不同的应用领域中，栅格数据空间分析具有广泛的应用前景和发展潜力。
栅格数据空间分析
此外，也可以根据某些成本因素找到A地到B地的最短路径或成本最低路径。本节就ArcGIS中距离制图的基本原理和实现过程进行详细阐述。
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二、距离制图
二、距离制图
1. 距离制图基础 （1） 源 源即距离分析中的目标或目的地。如学校，商场，水井，道路等。表现在GIS数据特征上是一些离散的点、线、面要素。要素可以邻接，但属性必须不同。
三、密度制图
图8.20 密度制图
密度制图主要是根据输入的已知点要素的数值及其分布，以每个待计算格网点为中心，进行环形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。
根据内插原理的不同，密度制图可以分为核函数密度制图（Kernal）和简单密度制图（Simple）。
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核函数密度制图：在核函数密度制图中，落入搜索区内的点具有不同的权重，靠近格网搜寻区域中心的点或线会被赋以较大的权重，随着其与格网中心距离的加大权重降低。它的计算结果分布较平滑；
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Range：统计各单元上出现数值的范围；
Sum：计算各单元上出现数值的和；
Mean： 计算各单元上出现数值的平均数；
2.等值线绘制 图8.27 某地区等高线图 图8.28 生成等高线对话框
四、表面分析
地形因子提取 因子分析方法是GIS空间分析，尤其GIS数字地形分析常用的基本分析方法。不同的地形因子从不同侧面反映了地形特征性，实际应用人们提出了各种各样的地形因子。从其所描述的空间区域范围，常用的地形因子可以划分为微观地形因子与宏观地形因子两种基本类型。按照提取地形因子差分计算的阶数，又可将地形因子分为一阶地形因子、二阶地形因子和高阶地形因子。
栅格插值也包括重采样，通过内插计算改变栅格大小。
栅格插值
四、表面分析
栅格数据的空间分析报告
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。
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。
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。
ArcGIS10栅格数据空间分析模块（Spatial Analyst），只能进行简单的等高线和直方图分析。
其它的分析工具要在Arctools工具中进行。
点击工具栏“”打开Arctools。
2. 高程数据生成坡度数据在Arctools-Spatial Analyst-表面分析中双击打开“坡度”。
按如下设置。
点击“确定”，生成坡度图。
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。
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。
5、视域分析在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“视域”。
按如下设置。
点击“确定”，生成视域分析图。
6、栅格数据重分类（Reclassify）重分类：将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释。
重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系。
在“Arctools-Spatial Analyst-重分类”中双击打开“重分类”。
八、空间分析(基于栅格数据)
栅格形式的密度图
• 密度计算有两种方法：简单密度计算和 Kernal密度计算。
– 简单密度计算是针对每个栅格，以栅格为中心、 某个值为半径的圆形范围作为搜索范围，计算 搜索范围内的点（或线）的统计值之和，并与 搜索范围的面积进行比值作为字段值。 – Kernal密度计算是把每个点的值分散到搜索范 围内每个栅格，中间最大，边缘为0，总和等于 字段值或1（没有定义权重字段），分散到某个 栅格的所有值之和为该栅格值。
• 在创建栅格数据时，需要定义栅格的大小 及栅格数据的范围。
产生一个250×250的随机栅格数据
根据条件设置栅格值
• 根据栅格属性条件对栅格进行操作，包括 Con、Set Null、Pick 等工具。如输入的栅格 是多波段数据，只对第一个波段进行操作。
• Con工具对输入栅格的每一栅格值进行判别， 如符合某一表达式，则以另一栅格（true栅 格）的对应栅格值或指定常数代替；如不 符合表达式，则以False栅格的对应栅格值 或指定常数代替。
处理范围可以是输入数据的一个子区
– 掩膜区域。对输出范围内的数据，通过Raster Analyst设定一个掩膜区域，掩膜区域以外的栅 格设为空值（NoData），输出数据的范围不变。 可以用矢量或栅格数据表示掩模区域，如是矢 量数据，矢量数据覆盖的栅格即为掩膜区域； 如是栅格数据，非空值的栅格数据即为掩膜区 域。 – 栅格大小。通过Raster Analyst可以设定输出栅 格的大小，可以利用已有栅格数据的栅格大小。
原始的点要 素和线要素
线要素的顶点作 为mass points加 到TIN中
线要素作为三角 形的边加到TIN 中
– 对多边形要素类，除了要设置高程字段外， 还要设置要素类在三角网中的作用。包括 Clip（只产生多边形范围内TIN数据）、Erase （去除多边形范围内TIN数据）、Replace（ 多边形范围的TIN数据赋予相同高程值）、 Fill（多边形内的所有三角面赋予一个整型属 性值）。
实验二栅格数据的空间分析
实验二栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行空间统计和空间建模的过程。
栅格数据是用栅格单元组成的二维数组，每个栅格单元代表地理空间上的一个特定位置，栅格单元中的数值表示该位置的一些属性或现象。
栅格数据的空间分析可以帮助我们理解地理现象的空间分布、模式和关系，为决策提供空间参考。
栅格数据的空间分析可以包括以下几个方面的内容。
首先是栅格数据的空间统计。
栅格数据的空间统计可以通过计算栅格数据的均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，来描述地理现象的空间变化和分布情况。
通过空间统计分析，我们可以揭示地理现象的空间模式、集聚程度和异质性等特征。
其次是栅格数据的空间插值。
栅格数据的空间插值是通过已有的离散栅格数据，推算出未知位置的栅格数值，从而建立连续的栅格表面。
在空间插值中，常用的方法有反距离加权插值法、克里金插值法、样条插值法等。
通过空间插值，我们可以填补数据缺失的区域，获得更加连续、光滑的栅格表面。
再次是栅格数据的空间分析。
栅格数据的空间分析可以通过栅格运算、栅格叠加、栅格筛选等操作，在栅格数据之间进行空间计算和图层叠加。
通过空间分析，我们可以识别地理要素之间的关系，进行空间查询和挖掘，得到新的地理信息。
最后是栅格数据的空间建模。
栅格数据的空间建模是指基于栅格数据进行地理模型的构建和分析。
在空间建模中，可以使用基于栅格数据的地理模型，如细胞自动机模型、物理模型、统计模型等，来模拟和预测地理现象的发展和变化。
通过空间建模，我们可以预测未来的地理状态、评估不同决策对地理系统的影响，并优化决策方案。
总的来说，栅格数据的空间分析是利用栅格数据进行地理信息的统计、插值、分析和模拟的过程。
通过空间分析，我们可以更好地理解地理现象的空间分布和变化规律，为决策提供科学依据，促进地理信息的应用和发展。
栅格数据的空间分析
栅格数据的空间分析栅格数据的空间分析是地理信息系统（GIS）中常用的一种分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，来研究和描述地理现象的空间分布和关系。
栅格数据通常以像元（Grid Cell）为单位，每个像元代表了一定大小的区域，其中包含了该区域的空间属性或特征。
首先，栅格数据的处理是栅格空间分析的基础。
栅格数据通常以图像的形式呈现，可以通过遥感技术获取或生成。
在进行空间分析前，需要对栅格数据进行预处理，包括数据清理、去噪、校正等。
同时，栅格数据还可以进行融合、重分类、裁剪等操作，以满足具体的分析需求。
其次，栅格数据的空间分析包括了众多的方法和技术。
其中最常用的是栅格地图代数运算，包括加、减、乘、除等运算，用于栅格数据的叠加、缩放、变换等操作。
此外，还可以进行基本的空间统计分析，如均值、方差、标准差等，用于描述栅格数据的中心趋势和分散程度。
另外，还可以进行栅格数据的分类、聚类、插值等操作，以识别和评估地理现象的空间分布规律。
最后，栅格数据的空间分析在各个领域都有广泛的应用。
在环境科学领域，可以使用栅格数据进行环境评估和监测，如水质分析、土地覆盖变化分析等。
在气象学领域，可以使用栅格数据进行气候模拟和预测，如降水量、温度等指标的空间分布分析。
在土地利用规划领域，可以使用栅格数据进行土地评价和优化布局，如农田布局、城市规划等。
总结起来，栅格数据的空间分析是GIS中一种重要的分析方法，它通过对栅格数据进行处理和分析，帮助我们更好地理解地理现象的空间分布和关系。
栅格数据的处理、空间分析方法和应用多样化，广泛应用于各个领域，对于地理信息的收集、管理和决策支持都具有重要意义。
在未来，随着遥感技术和计算机计算能力的不断提高，栅格数据的空间分析将得到更广泛和深入的应用。
GIS空间分析第三章栅格数据分析
GIS空间分析第三章栅格数据分析栅格数据分析是GIS空间分析的重要组成部分，它是通过对栅格数据进行数学计算、空间统计和空间模型构建来揭示地理现象和解决实际问题的过程。
本文将围绕栅格数据的分类、栅格数据的操作、栅格数据的转换和栅格数据的模型构建展开阐述。
首先，栅格数据可以分为单波段栅格数据和多波段栅格数据。
单波段栅格数据是指只包含一个变量的栅格数据，如高程数据、遥感影像数据等；而多波段栅格数据则是指包含多个变量的栅格数据，如遥感影像的RGB波段数据。
栅格数据的操作包括栅格数据的重分类、栅格数据的代数运算和栅格数据的空间过滤。
栅格数据的重分类是指将栅格数据的属性值按照一定的标准进行重新划分，以便于后续的分析和应用；栅格数据的代数运算是指对栅格数据进行加、减、乘、除等数学运算，以获得新的栅格数据；栅格数据的空间过滤是指通过设定空间窗口大小和权重来对栅格数据进行平滑或者锐化处理，以揭示地理现象的模式和变化。
栅格数据的转换包括栅格数据的样本导出、栅格数据的统计和栅格数据的可视化。
栅格数据的样本导出是指从栅格数据中提取一部分样本数据，用于建立统计模型或者进行其他分析；栅格数据的统计分析是指对栅格数据进行均值、方差、标准差等统计指标的计算，以了解栅格数据的分布特征；栅格数据的可视化是指通过色彩、阴影和填充等方式将栅格数据以图像的形式展示出来，以便于人们对其进行直观的理解和分析。
最后，栅格数据的模型构建是指根据栅格数据的特征和空间关系建立数学模型，用于解决实际问题。
常见的栅格数据模型包括地形模型、遥感模型和景观模型。
地形模型是通过栅格数据的高程信息构建的，它可以用来进行地形分析、地形模拟和洪水预测等；遥感模型是通过栅格数据的反射率信息构建的，它可以用来进行植被分析、土地利用分类和环境监测等；景观模型是通过栅格数据的空间分布和格网图案构建的，它可以用来进行景观格局分析和景观生态研究等。
总之，栅格数据分析是GIS空间分析中一种重要的数据分析方法，它通过对栅格数据进行分类、操作、转换和模型构建来揭示地理现象和解决实际问题。
栅格数据的空间分析方法
下面给出一个数学运算的例子。有一个森林地区融雪经验模型：
4.4 栅格数据的追踪分析 所谓栅格数据的追踪分析是指对于特定的栅格数据系统，有某一个或多个起点，按照一定的追踪线索进行追踪目标或者追踪轨迹信息提取的空间分析方法。
第四章 栅格数据的空间分析方法
栅格数据的追踪分析
如下图，栅格所记录的是地面点的海拔高程值，根据地面水流必然向最大坡度方向流动的原理分析追踪线路，可以得出两个点位地面水流的基本轨迹。
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栅格数据的聚类、聚合分析均是指将一个单一层面的栅格数据系统经某种变换而得到一个具有新含义的栅格数据系统的数据处理过程。
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也有人将这种分析方法称之为栅格数据的单层面派生处理法。
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4.2 栅格数据的聚类、聚合分析
第四章 栅格数据的空间分析方法
1、聚类分析 栅格数据的聚类分析是根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。 图a为一个栅格数据系统，1，2，3，4为其中的四种类型要素，图b为提取其中要素“2”的聚类结果。
4.1.9 坐标空间和栅格数据集
4.1、栅格数据
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4.1、栅格数据
在地图坐标中单元以(x, y)位置的方式来访问，而从不用行列位置。
属于真实世界坐标空间的栅格数据集的x，y笛卡尔坐标系统依照地图投影来定义。
地图投影变换使三维地表能够用二维地图来显示和存储。
校正栅格数据集到地图坐标或转变栅格数据集从一个投影到另一个投影的过程被称为几何变换。
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栅格数据
4.1.3 行(Rows)与列(Columns) 单元按行列摆放，组成了一个笛卡尔矩阵。矩阵的行平行于笛卡尔平面的x轴，列平行于y轴。每个单元有唯一的行列地址。
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落在搜寻区域内的点或线有同样的权重，先对其进行求 和，再除以搜索区域的大小，从而得到每个点的密度值。
简单密度制图
核函数密度制图
四、表面பைடு நூலகம்析
• 表面分析主要通过生成新数据集，注入等值线、坡度、坡 向、山体阴影等派生数据，获得更多的反应原始数据集中 所暗含的空间特征、空间格局等信息。
3、成本距离加权
通过成本距离加权函数，计算出每个栅格到距离最近、成 本最低源的最少累加成本。
Spatial Analyst\Distance\Cost Weighted
成本（加权）距离
直线距离
• 方向数据
成本（加权）方向 直线方向
4、最短路径
通过最短路径函数获取从一个源或一组源出发，到达一 个目标地或一组目标地的最短直线路径或最小成本路径。 最短路径计算方法： ➢ 为源中每一单元点寻找一条成本最小路径 ➢ 为每个源寻找一条成本最小路径 ➢ 为所有源寻找一条成本最小路径 Spatial Analyst\Distance\Shortest Path
二、 距离制图
• 距离制图（Distance）根据每一栅格相距其最邻 近要素（源）的距离分析制图，从而反映每一栅 格与其最邻近源的相互关系。
• 通过距离制图可以获得很多相关信息，指导人们 进行资源的合理规划和利用。
• 基本概念及约定 ➢ 源，距离分析中的目标或目的地（如学校、道路等），表
现在GIS数据特征上就是一些离散的点、线、面要素。可 以用栅格数据表示，也可以用矢量数据表示。
• 设置分析区域 Spatial Analyst\options
1、设置最大分析范围（Extent标签） ➢ 与可视区域相同 ➢ 输入栅格的交集 ➢ 图层的并集 ➢ 自定义
2、设置局部分析区域 ➢ 空间分析过程中，分析只是在所选择的单元集或局部区域
进行，不需在整个单元集上进行，需设置分析掩码。
➢ 分析掩码表示了分析过程中需考虑到的分析单元即分析范 围。
• 选择坐标系统 Spatial Analyst\options\General
➢ 取用第一个具有坐标系统 的栅格数据集的坐标系统 ➢ 取用当前活动数据集的坐 标系统
• 管理过程文件
空间分析过程中，大多数分析的过程文件和结果文件时临 时的，可通过下面三种方法进行保存。 ➢ 在函数对话框中输入结果全名 ➢ 通过目录表永久保存计算结果 选择需要保存的数据层，鼠标点击右键，选择Data\Make Permanent. ➢ 通过保存地图文档永久保存计算结果
目标点 成本累积数据层 成本方向数据层
三、密度制图
密度制图主要基于点数据生成，以每个待计算格网点为中 心，进行圆形区域的搜寻，进而计算每个格网点的密度值。 本质上讲，密度制图是一个通过离散采样点进行表面内插 的过程。
• 核函数密度制图（Kernal）
落入搜索区内的点具有不同的权重，靠近格网搜寻区域 中心的点或线赋以较大的权重。计算结果分布较平滑。
➢ 成本，到达目标、目的地的花费。影响成本的因素可以只 有一个，也可以有多个。成本栅格数据记录了通过每一单 元的通行成本。成本数据的制作一般是基于重分类功能完 成的。
➢ 成本距离加权数据（成本累计数据），记录每个栅格到距 离最近、成本最低的源的最少累加成本。
➢ 距离方向数据，表示从每一单元出发，沿着最低累计成本 路径到达最近源的路线方向。
• 主要功能：查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创 建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影、 确定坡面线的高度、计算面积和体积、数据重分类、将表 面转化为矢量数据等。
1、栅格插值
➢ 通过已采样点的数值来推算未采样点值。 ➢ 栅格插值包括简单栅格表面的生成和栅格数据重采样。 ➢ 三种实现方式：反距离权重插值、样条函数插值和克里格
栅格数据的空间分析
• 栅格数据结构简单、直观，利于计算机操作和处理，是 GIS常用的空间基础数据格式。
• ArcGIS空间分析模块（Spatial Analyst）提供了一个范 围广阔且功能强大的空间分析和建模工具集，允许用户从 GIS数据中快速获取所需信息，并以多种方式进行分析操 作。
一、 设置分析环境
直线距离 区域分配 加权距离 最短路径
生成直线 方向数据
生成直线 分配数据
• 直线方向数据
表明该位置按照这个方向 到目标点距离最短
• 直线距离数据
2 区域分配
通过分配函数将所有栅格单元分配给离其最近的源。单 元值存储了归属源的标示值。
Spatial Analyst\Distance\Allocation
• 加载空间分析模块 Tools\Extentions 添加Spatial Analyst 工具
• 设置工作路径 Spatial Analyst\options\General
• 设置单元大小
➢ 栅格数据有单元组成，所有的单元是同样大小的。 ➢ 单元大小（Cell Size），也称分析解析度，指栅格数据
插值。
反距离权重插值 样条函数插值 克里格插值
• 反距离权重插值（IDW）
➢ 它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插 值点越近的样本点赋予的权重越大。
➢ 要求离散点均匀分布，并且密集程度足以满足在分析中反 映局部表面变化。
• 数据重采样
空间分析中分析结果的缺省栅格单元大小。 ➢ 栅格数据的空间分析就是在每一个栅格单元的基础上进行
的。 ➢ 选择合适的单元大小，对实现空间分析非常重要。
• 设置单元大小 Spatial Analyst\options\Cell Size
➢ 最大单元值 ➢ 最小单元值 ➢ 自定义单元大小
输入单元大小 输入栅格数据集的行、列数 与指定栅格数据集同栅格大小
➢ 分配数据，记录每一单元点隶属的最近源信息，单元值 就是其最近源的值。
➢ 距离制图函数 成本距离加权函数 成本方向加权函数 成本分配加权函数 直线距离函数 直线方向函数 直线分配函数 最小成本路径函数 分配函数
1 直线距离
计算每个栅格与最近源之间的欧氏距离，并按距离远近分 级。 Spatial Analyst\Distance\Straight Line