栅格数据的空间分析
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）。
01
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；
2
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
八、空间分析(基于栅格数据)
Euclidean Distance
Cost Distance
基于Euclidean Distance的配置 基于Cost Distance的配置
– 演示:
– 利用上海市中心区的绿地数据，计算每个栅格 离最近绿地的距离。
空间分析工具箱
• 每个工具对话框, 都有一个Environments按 钮, 用于设置环境条件。
– 和栅格数据操作相关的环境设置主要包括:
– 数据处理范围（即输出数据范围）。缺省情况 下，数据处理范围是输入数据的范围。通过 Processing Extent可以设置数据处理范围，可以 是一个输入数据的一个子区，也可以大于输入 数据的范围。
九、空间分析（基于栅格数据）
• 概述 • 距离分析 • 密度分析 • 地形分析 • 叠置分析
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栅格数据
• 栅格数据是通过对研究区域的网格划分, 以 栅格值来记录对应地点的要素特征。
• 栅格数据有如下属性: • 栅格的大小（Cell Size）。 • 行列数。 • 坐标范围。 • 波段数。 • 数据格式（tif、img、grid等） • ……
• 节点（Nodes）, 可以是点要素, 也可以是 线或多边形的顶点（vertices）, 每个节点 必须要有一个Z值。
• 边（Edges）, 两个节点的连线构成一条 边。
• 三角形（Triangles）, 利用节点和边构建 三角形有不同的方法。 ArcGIS采用 Delaunay三角形方法。
• TIN数据可以通过
– 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。
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”。
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。
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。
地理栅格数据的插值与空间分析方法研究与比较
地理栅格数据的插值与空间分析方法研究与比较地理栅格数据在地理信息系统（GIS）中得到广泛应用，但由于各种原因（如传感器分布不均、采样间隔不同等），地理数据常常存在缺失或不完整的情况。
为了填补这些缺失值，插值方法成为一种重要的工具。
同时，在地理数据的空间分析中，如何选择合适的方法也是值得研究的问题。
一、地理栅格数据的插值方法研究1. 数字高程模型（DEM）数据的插值DEM数据是描述地表高程的栅格数据，在地质勘探、水文模拟等领域中广泛应用。
常用的DEM插值方法有最邻近法、反距离权重法、克里金插值法等。
最邻近法是一种简单的插值方法，即根据缺失值点周围最近的已知值来填补缺失值。
该方法计算简单，但存在着整体偏差的缺点。
反距离权重法是一种基于距离权重的插值方法，通过已知值的权重来计算缺失值。
这种方法能更好地反映空间距离的影响，但对于离散的点数据效果较差。
克里金插值法是基于样本点间距离和方差的插值方法，可以较好地拟合空间数据的变异性。
但该方法需要进行半方差函数的拟合，增加了计算复杂度。
2. 气候数据的插值气候数据插值主要用于补全不同气象站点间的气象数据以及空间上局地降水、温度等气象要素的估算。
插值方法常用的有插值法、空间统计法和基于物理模型的插值法。
经验插值法是一种简单直观的插值方法，通过实现不同站点数据的平均或加权平均，来得出缺失值。
空间统计法则考虑了空间自相关性，如变量的空间平稳性和半变异函数等。
3. 土壤属性的插值土壤属性插值用于补全土壤丰度、质地等数据以及土壤污染评估等。
根据实际情况选择的插值方法多种多样，如反距离权重插值、泛克里金插值或者克里金插值等。
二、地理栅格数据的空间分析方法比较1. 栅格数据的空间统计分析空间统计分析是指在地理栅格数据上进行的各种统计分析，如空间聚类、空间关联等。
常用的空间统计方法有点密度分析、空间自相关分析等。
点密度分析是用于确定地理栅格数据中某一特征在空间上的分布情况，以及空间上的密度变化。
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%
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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。