ARCGIS栅格数据分析
arcgis pro分区统计栅格数据的案例
arcgis pro分区统计栅格数据的案例
一个案例是使用ArcGIS Pro进行分区统计栅格数据来分析城
市的人口密度。
以下是一些基本步骤：
1. 准备数据：获取人口数据和分区数据。
人口数据可以是一个栅格图层，例如每个像元代表一个特定区域的人口数量。
分区数据可以是矢量图层，如城市的行政区划边界。
2. 添加数据：将人口和分区数据添加到ArcGIS Pro项目中。
3. 创建分区统计栅格工具：单击“分析”选项卡上的“工具”按钮，然后在工具箱中选择“空间分析工具”>“分区统计栅格”。
4. 配置分区统计栅格工具：在弹出的工具对话框中，选择人口栅格图层作为“输入栅格”和分区图层作为“区域”输入。
5. 配置统计字段：在工具对话框中的“字段”设置中，选择要计算的统计字段，例如“人口数量”。
6. 运行工具：单击“运行”按钮来计算分区统计栅格。
7. 可视化结果：将分区统计栅格图层添加到地图中，并使用颜色控制人口密度。
可以使用分类或连续颜色渲染方法来显示不同范围内的人口密度。
8. 分析结果：通过观察地图中的颜色分布，可以获取人口密度的整体趋势和空间分布。
还可以对不同分区之间的人口密度进
行比较和分析。
这是一个简单的案例，在实际应用中可以根据需求进行更复杂的分析和处理。
arcgis统计栅格值
arcgis统计栅格值ArcGIS可以帮助我们将栅格数据进行统计分析，比如计算栅格值的平均值、最大值、最小值、标准差等等。
这种统计分析可以帮助我们更好地了解栅格数据的特征和内在规律，从而更好地进行地理分析。
本文将介绍在ArcGIS 中如何进行栅格值的统计分析。
一、ArcGIS中的统计栅格值在ArcGIS中，我们可以使用Raster Calculator或者Spatial Analyst自动化工具箱来实现对栅格值的统计分析。
下面分别介绍这两种方法的具体操作。
1、使用Raster Calculator进行栅格值统计Raster Calculator是一种非常方便的工具，可以实现多种统计操作。
我们可以通过以下步骤使用Raster Calculator进行栅格值统计：（1）打开需要进行统计的栅格数据，并进入Raster Calculator界面；（2）输入统计表达式，例如mean("Raster1")表示求Raster1栅格数据的平均值；（3）设置输出栅格数据的保存路径和名称，并点击OK按钮保存输出结果。
对于简单的栅格值统计，可以直接使用Raster Calculator实现。
如果需要进行复杂的数据预处理或者数据分析，可以考虑使用Spatial Analyst自动化工具箱。
2、使用Spatial Analyst自动化工具箱进行栅格值统计Spatial Analyst是ArcGIS中的一个模块，可以进行空间分析和建模工作。
它包含了一系列工具，可以便捷地进行地理分析操作。
我们可以通过以下方法使用Spatial Analyst自动化工具箱实现数据的统计分析：（1）打开Spatial Analyst工具箱，并选择需要使用的工具；（2）输入需要进行分析的栅格数据和分析参数；（3）启动分析任务，并等待分析结果的生成。
注意：在使用Spatial Analyst进行数据分析前，需要先在ArcGIS中启用该模块。
arcgis栅格邻域统计
arcgis栅格邻域统计ArcGIS栅格邻域统计是一种常用的地理信息系统分析方法，用于分析栅格数据在空间上的分布和变化趋势。
栅格邻域统计可以帮助我们理解栅格数据的空间特征，从而支持决策和规划工作。
本文将介绍ArcGIS栅格邻域统计的基本概念、常用方法和应用案例。
一、概述ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，其中包含了丰富的空间分析工具。
栅格邻域统计是其中一种重要的空间分析方法，通过对栅格数据的邻域进行统计分析，揭示出数据的空间关联性和分布规律。
二、基本概念1. 栅格数据：栅格数据是由像元组成的二维数组，每个像元代表着地理空间上的一个单元区域，像元内的数值表示该区域的某种属性信息，如高程、温度等。
2. 邻域：邻域是指一个像元周围的一组相邻像元，通常以像元为中心，周围的8个像元构成一个邻域。
3. 邻域统计：邻域统计是对某个像元及其邻域内的像元进行统计分析，常见的统计指标包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
三、常用方法1. 邻域统计工具：ArcGIS提供了丰富的邻域统计工具，包括FocalStatistics、Block Statistics等。
其中，Focal Statistics通过设置邻域大小和统计方法，计算每个像元及其邻域内的统计值；Block Statistics将栅格数据划分为均匀的块，对每个块内的像元进行统计分析。
2. 邻域大小选择：邻域大小的选择会对统计结果产生重要影响。
一般来说，邻域大小应根据研究对象和研究目的来确定，较小的邻域大小可以反映出局部的空间关联性，较大的邻域大小可以揭示出整体的空间分布特征。
3. 统计方法选择：常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值、标准差等。
选择合适的统计方法要根据研究对象和研究目的来确定，不同的统计方法可以从不同角度对数据进行分析。
四、应用案例1. 地貌分析：通过对地形高程数据进行邻域统计，可以揭示出地貌的起伏程度和地势变化趋势，为土地利用规划和地质灾害评估提供科学依据。
Arcgis栅格处理操作讲解
栅格数据处理的重要性
01
栅格数据处理在地理信息分析中 具有重要作用，可以对地理环境 进行定量描述、空间分析和模拟 预测。
02
栅格数据处理能够提供更精确、 更直观的地理信息表达方式，有 助于提高地理信息的应用价值和 决策支持能力。
多源数据融合
将不同来源、不同类型的数据进行融 合，提高栅格处理的精度和可靠性。
未来发展方向与挑战
• 云端计算：利用云计算技术，实现栅格数据的分 布式处理和高效计算。
未来发展方向与挑战
数据安全与隐私保护
随着栅格处理技术的发展，数据安全和隐私保护问题日益突出， 需要采取有效的措施加以解决。
技术标准与规范
04
单击“确定”开始转换 过程。
03
ArcGIS栅格处理操作进阶
栅格重采样
总结词
栅格重采样是ArcGIS栅格处理中的一项重要操作，用于改变栅格数据的分辨率或比例尺。
详细描述
栅格重采样通过内插方法将高分辨率或大比例尺的栅格数据转换为低分辨率或小比例尺的栅格数据。常见的重采 样方法包括最近邻插值、双线性插值和三次卷积插值等。重采样后，可以得到更精细或更粗糙的栅格数据，以满 足不同分析需求。
arcgis栅格处理操作讲解
• 引言 • ArcGIS栅格处理操作基础 • ArcGIS栅格处理操作进阶 • ArcGIS栅格处理操作实例 • 总结与展望
01
引言
ArcGIS栅格处理简介
栅格数据处理是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，主要 用于处理和操作以像素为基本单元的地理数据。ArcGIS是一款 广泛使用的地理信息系统软件，提供了丰富的栅格处理工具和 功能。
第九章_ArcGIS中的栅格分析
（3）栅格数据转换为点要素
把代表点信息的栅格数据转换为点状要素时， 输入栅格数据中的每个单元都将生成矢量数据中的 点。每个点要素的位置都在单元的中心，空值不转 换为点。
（七）重分类
重分类是输入的栅格数据因某种原因不适应分 析要求时，使用新值取代输入栅格数据的单元值并 输出为栅格数据的过程。
1、对数据进行重分类的主要原因
根据数据单元发生变化的信息用新值取代栅格 数据单元原有的值。 为了简化或合并某些类别将栅格中不同的值归 为一类； 将多个栅格数据按照敏感度、优先权等标准的 或统一的等级体系重新归类。 将指定值设置为空值或根据变化将空值赋予指 定值。
如何寻找最小成本路径
栅格数据重分类
一、ArcGIS栅格分析概述
（一）ArcGIS空间分析模块
栅格数据和非栅格数据的复合应用是GIS应用 中的一个趋势，随着GIS、遥感和DEM的不断发展， 栅格数据在GIS中越来越重要。
在ArcGIS中，基于栅格数据的处理通过空间分 析模块完成。该模块可以创建基于栅格的数据，并 对其进行查询、分析和制图。可应用的数据包括影 像、Grid和其他栅格数据集。在该模块中有多种空 间分析工具，尤其适合进行表面分析。概括地说， 主要完成以下4类工作。
第九章 ArcGIS中的栅格分析
本章主要讲述如何通过ArcGIS的空间分析扩展 工具进行栅格数据的生成与处理、表面分析、密 度分析、距离分析等；
学习地图代数、数学函数和运算符等与栅格 计算器的应用；学习栅格模型的建立并为ArcGIS其 他扩展模块的应用打好基础。
使用ArcGIS空间分析操作符和函数完成基 本 于格网单元模型的基本操作 章 生成坡度、坡向和山体阴影 学 对点数据进行插值生成表面 习 将矢量数据转换成栅格数据 内 执行局域、邻域和分区统计分析 容 生成直线和成本权重距离表面
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页脚内容1⑵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rain，像元大小设置为10000页脚内容2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 an 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→interp 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页脚内容3求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容4⑷采用样条差值点击spatial analyst→interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具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 an interpolate to raster→spline，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→interp raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容5求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类⑸采用页脚内容6点击spatial analyst→interpolate to raster→kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate →kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容7求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容8结果为三次插值求平均，分为4类制作降水量分布图，添加图名，图框，指北针，图例，比例尺页脚内容9五、实验总结1、栅格数据空间分析可以运用到哪些领域？栅格数据结构简单、直观、非常利于计算机操作和处理，是GIS常用的空间基础数据格式，基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础，也是GIS空间分析模块（Spatial Analyst）的核心内容。
arcgis栅格数据空间分析图文详解
3. 按照用地类型（landuse字段）符号化显示landuse
设置landuse图层 透明度为30%
立体效果图
顺序：Landuse放置在山体阴影图层之上
二 学校选址
学校要求：
• 新学校应该处于地势平坦（坡度小）处，与现有土 地利用类型结合，选择成本不高的区域
• 新学校应该与现有娱乐设施的距离越近越好；同时 离已有的学校尽可能远—越远越好；
据
生成成本方 向图
5 求取最短路径
spatial analy----distance----shortest path
目的地
距离和方 向成本
效果图：
SQL查询
6 . 将上页ppt得到的灰度值大于8.2的栅格数 据转换成矢量数据，命名为sites
7 在ArcCatalog里新建一个个人地理数据库，将刚才获得的 矢量图层sites导入到数据库中，以获得面积数据；
启动ArcCatalog
扩展名为mdb的个人地理数据库
8 根据属性提取（select命令）面积大于十万 的区域，再根据位置提取与公路相交的图斑， 作为建立学校的地点
一 立体效果显示
1 设置工作环境：
一 立体效果显示
： 1 设置工作环境 设置区域范围：
设置数据存储路径，保 存在自己的文件夹
same as layer landuse
设置象元大小： same as layer elevation
一定要进行设置后才能做分析！
2 生成elevation的山坡阴影图
4 加权和数据合并：
按照相应的权重比，合并图层，各层数据权重比：距 离娱乐设施占50% ，距离学校占25% 土地利用类型 占12% ，地势位置占13%
Arcgis栅格数据分析
数据：打开\11\pic\pdf.mxd
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4.2 已有栅格转矢量 有三种 1. 使用Arctoolbox中Conversion Tools>from raster 2. 在Arcmap中Spatial Analyst Tools， raster to Feature 3. Arcscan 说明1、2类似，主要特定的栅格数据，3 是真正意义上的栅格转矢量，1，2在 数据分析中有很重要的意义，操作方 法类似。
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5.4统计25度以上耕地的面积 ⑤栅格计算器，con(isnull([NC_PARCEL3]),0,1) * [Calculation])
5.影像（栅格）分析（高级）
使用影像分析以下几个应用 1. 分类统计区段面积 2. 统计25度以上耕地的面积 3. 计算图斑图的坡度,类似求一个地区平均海拔 4.DEM中某个点修改 影像分析，是基于一个波段的，对于多段，只 能提取其中一个波段。
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5.1影像面积统计
统计高程1900以下，1900-2000，和2000以上的面积 1. 按上面的对栅格重分类Reclassfy
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3、栅格计算器Raster Calculator使用 栅格计算器Raster Calculator 在Spatial Analyst下
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3、栅格计算器Raster Calculator使用
注意事项： 1.图层名称前后加[ ] 2.运算符前后加空格 3.通过name=表达式 可以修改输出栅格图 层名称 4.一次可以输出多个结果，以回车作为标 志，上行的输出结果，可以直接后面的 使用 5.一行内容很长，使用“~” 放在上一行 行尾作为续行标志
①-③都是特定数据格式，不通用
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区域叠加统计
在同一个区域/格子内具有相同的值。 输入的数据可以是要素或栅格数据。 输出可以是栅格，表格或图型
– 分水岭的最大流入长度 – 每个邮政编码内的平均收入 – 每个植被区内的平均高程
区域叠加统计(cont.)
Slope Mean Slope per Watershed
Watersheds
三、ArcGIS栅格数据分析的应用
适应性模型
• • • • 在那里建造一个新房屋 怎样的坐落位置有利于周围居民？ 什么位置经济发展的较好（什么位置易于经济发展）？ 当发生化学泄露时，哪里的人会最先受到威胁？
现实 GIS的世界 结果内容
模型建立的条件: - 经济区域 - 接近目标人群 - 避开竞争者
适应性模型-权重法
• 适用于复杂的问题 • 将图层数适应性分为1—9层权重，再叠加 分析：
好的位置=（地形*0.5）+（访问*0.3）+（花费 *0.2）
Terrain 1 10 5 Access 1 5
10
1 5 10
Cost
• 优点： 所有值都具有相对重要性 每一层都具有相对重要性 适应性比例一致 • 缺点：参考值难以评定
栅格类型： 栅格可以是专题数据，数字航空摄影、卫星影像、数字 图片或甚至扫描的地图.
二、ArcGIS栅格数据分析
空间分析为数据的深度使用提供了方法
栅格数据是GIS的重要数据模型之一,基于栅格 数据的空间分析是 GIS 空间分析的重要基础。
空间分析模块功能
提取
创建 栅格
数学 计算 条件 分析 地图 代数
栅格分析的数学运算
Arithmetic (+, -, *, /) Boolean (AND, OR, XOR, NOT) Logical (<, >, =, <>, etc.) Bitwise (shift, compliment)
栅格分析的数学函数
Arithmetic—Abs, Int, Float, etc. Trigonometric—Sin, Cos, Tan, etc. Exponential—Exp, Exp2, Exp10 Logarithmic—Log, Log2, Log10 Powers—Sqr, Sqrt
距离分析和邻近分析
最短距离 5个小 时
直线距离
输入
10个小 时
方向图 分配图 成本权重距离
重分类
比例:
间隔:
重分类
加权叠加
临域分析和块统计
• 计算临域统计 – Majority, Maximum, Mean, Median, Minimum, Minority, Range, Sum, Standard Deviation, Variety • 用于 滤波，数据平滑及数据整合
The Int function
= NoData
Input raster
Output raster
栅格分析的地图查询
• Boolean (AND, OR, XOR, NOT) • Logical (>, >=, =, <>, <, <=)
3、栅格数据高级分析方法
距离分析
• 欧氏（直线）距离 • 成本加权距离 • 用于垂直移动限制和水平移动限制的成本 加权距离 • 源之间具有最小行程成本的路径和廊道
局部 分析 邻域 分析 区域 分析
距离 分析 叠加 分析 插值 分析
表面 分析 栅格 重分 类 多元 分析
栅格 综合 水文 分析 密度 分析
地下 水分 析
工具 条
太阳 辐射 分析
1、地图代数
栅格分析的地图代数
地图代数（Map Algebra）是一种可以用代数语言执 行空间分析的一种方法，包括可以执行所有 ArcGIS 空 Discrete
• 建立的模型易于接受 • 对运行的结果有重大的影响 • 确定重要的图层如何影响运行的结果 • 不包含不相关的信息 • 简化模型 —简化到足以捕获本质和解决问题
重分类—将不同的标准统一化
• 使用原始数据的部分内容 —需要使用道路的长度属性而不是位置属 性 • 简单的问题： —使用ArcGIS Spatial Analyst Tools —量取道路的距离 • 复杂的问题： —需要使用模型 —旅途花费的时间
建立模型的理论方法
模型建立的标准理论：
建立一个组织 定义一个目标
反馈
定义一个尺度
记录整个过程 中的log!
反馈
建立运行模型 结果展现 选择最优的模型
模型成功的标志
• 怎样知道模型是否运行成功？ • 标准必须与建立模型时制定的标准一致 • 对结果需要进行推广 • 定义如何去量化
适应性模型-二进制法
10
5 Access
1 10
5 Cost 1 10
5
• 使用权重叠加或者权重组合，也可 以使用地图代数来完成图层叠加 例如：
BestSite 1.8 6.6 5.0 10 7.0 4.2
SkiSite = (Terrain * 0.5) + (Access * 0.3) + (Cost * 0.2)
权重叠加工具
权重值和多个图层的输入： 每个图层对应的权重值 形成子模型
结果展示
• 结果展示最适宜的区域 根据相对重要性对结果进行展示 • 生成候选的位置 选择得分最高的像元 定义区域 去除面积小于阈值的区域 • 在候选结果中选择区域
Site 3
Site 1 Site 2
验证
5 7 8 9
6
Worst
Worst
Suitability for Ski Resort
重分类工具
可以使用重分类工具将距离转换为合适的尺度值
权重和图层叠加
• 确定标准是非常重要的一步，但是 在图层叠加前选取相应的权重值也 是很重要的 例如：在滑雪中地形和路径显然比 成本更加重要
Terrain 1
0
Accessibility sub model Travel time suitability
Best
9 – 0 minutes to off ramp 8 7 6 5 – 15 minutes to off ramp 4 3 2 1 – 45 minutes to off ramp
Distance to roads
BestSite 1.8 6.6 5.0 10 7.0 4.2
适应性模型步骤
• 确定重点图层：分析每一层，每个子模型 的现象，得到每一层的重点 • 重分类：每一层数据适用相对比例来表示 • 权重：每一层和每一个子模型的重要性 • 组合：所有层和所有子模型组合 • 分析：结果分析和作出决策
确定重要的图层
(inches)
整合 Python (所有模块都可以获取)
地图代数的使用途径
Raster Calculator
– 空间分析工具 – 易于使用的计算界面 – 单独使用或在 ModelBuilder中使用
Python 窗口
– 单一的表达或简单的探索性模型
Scripting
– 复杂的模型
2、栅格数据简单分析方法
• 实地验证 • 使用经验 • 改变值或者权重 • 进行适宜性分析
适应性模型的局限
• 结果只是单纯从表面上说明哪个位置更加适宜 • 不能给出完全绝对的值（无序数据） • 过分依赖于重分类和权重赋值
DEMO：校园选址
GP发布在Web端
GP服务怎么做？
制作模型 服务
测 试 模 型
失败
各种版本API
ArcGIS栅格数据分析
Esri中国信息技术有限公司 韩勇
主要内容
• 栅格数据的定义和类型 • ArcGIS栅格数据分析 • ArcGIS栅格数据分析应用
一、栅格数据的定义和类型
栅格数据的定义和类型
栅格数据： 每个网格作为一个像元, 包含一个代码表示该像素的属 性类型或量值，或者记录指向属性数据的指针,每个网格的大 小代表空间分辨率.
• 选择简单的问题——查询
• 对图层进行分类并进行组合分析（好的为1， 坏的为0）： 好的位置=地形&访问&花费 • 优点：简单 • 缺点： 无法选择下一好位置 所有图层的权重相同 好部分的值权重也相同
0 1 0 Access 0 1 0 0 1 0 Cost Terrain
BestSite 0 1
重分类—定义合适尺度
定义一个合适的尺度 典型的方法是1到9（从最差到最好）
3282.5
重分类图层的值到相对应的尺度 在模型中对所有的图层使用相同的尺度
Development sub model Soil grading suitability
Best
9 – Recent alluvium; easy 8 7 6 5 – Landslide; moderate 4 3 2 1 – Exposed bedrock; hard
发布GP服务
应用系统
用户
发布服务
0 1 间分析扩展功能，数学运算，函数分析。
No 1 Data No 1 Data 1 1
Vegetation 0 = Rock 1 = Forest 2 = Water
1
1 2 2
2
1 2 2
优点：可以创建复杂的表达式。
ContinuousFra bibliotek 如何获取：通过空间分析模块。
1.12 1.75 1.81 2.03 Rainfall 0.26 1.63 1.87 1.98 0.00 0.91 0.73 1.42 No No 0.00 0.18 Data Data