第5章 GIS空间分析方法
合集下载
空间分析的原理和方法
DEM的表示方法 某地区地表高程的变化可用多种方法模拟。用数学 定义的表面或点、线影像都可用来表示DEM。 数学分块法 数学方法拟合表面时需依靠连续的三维函数，连续 的三维函数能以高平滑度表示复杂表面。局部 拟合法是将复杂表面分成正方形像元，或面积 大致相同的不规则形状小块，根据有限个离散 点的高程，可得到拟合的DEM。 图形法 线模式：表示地形的最普通线模式是一系列描 述高程曲线的等高线。地图（有等高线）便是 数字地面模型的现成数据源，用扫描仪在这些 图上自动获取DEM数据方面已做了许多工作。 • 另外是根据各局部等值线上的高程点，通过插 值公式计算各点的高程，得到DEM。
V5
e5
e6
e1 V2 V1 V2 V3 V4 V5
v1 0 v2 1 D (G ) v3 1 v4 1 v5 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0
e3
e4 V3
e2
v1 v2 D (G ) v3 v4 v5
• 坡度图与坡向图：坡度定义为水平面与局部地表之 间的正切值。它包含两个成分：斜度——高度变化 的最大比率(常称为坡度)；坡向——变化比率最大 值的方向。这两个因素基本上能满足环境科学分析 的要求。 • 地貌晕渲图：制图工作者用一种“阴影立体法”表 示地表形状即地貌晕渲法。有了DEM，地貌晕渲图能 自动精确地实现。
距离
O
A
B
C
P
视线平面投影
通视剖面图
第二节
空间叠合分析
一、什么是空间叠合分析？是指在统一空间参照系统条件 下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生 空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应 关系。
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。
第5章 空间分析
均质和非均质缓冲区 静态和动态缓冲区
缓冲区实现的基本算法
• 1）角分线法 • 双线问题最简单的方法是 角分线法（简单平行线 法）。算法是在轴线首尾 点处，作轴线的垂线并按 缓冲区半径R截出左右边 线的起止点；在轴线的其 它转折点上，用与该线所 关联的前后两邻边距轴线 的距离为R的两平行线的 交点来生成缓冲区对应顶 点。
• 对于简单情形，缓冲区是一个简单多边形， 但当计算形状比较复杂的对象或多个对象 集合的缓冲区时，就复杂得多。为使缓冲 区算法适应更为普遍的情况，就不得不处 理边线自相交的情况。当轴线的弯曲空间 不容许双线的边线无压盖地通过时，就会 产生若干个自相交多边形。
• 自相交多边形分为两种情况：岛屿多边形 和重叠多边形。岛屿多边形是缓冲区边线 的有效组成部分；重叠多边形不是缓冲区 边线的有效组成，不参与缓冲区边线的最 终重构。对于岛屿多边形和重叠多边形的 自动判别方法，首先定义轴线坐标点序为 其方向，缓冲区双线分成左右边线，左右 边线自相交多边形的判别情形恰好对称。 对于左边线，岛屿自相交多边形呈逆时针 方向，重叠自相交多边形呈顺时针方向； 对于右边线，岛屿多边形呈顺时针方向， 重叠多边形呈逆时针方向。
缓冲区的种种类型
缓冲区的种种类型？？？
——线状要素的缓冲区根据缓冲头的类型可以分为：圆头 缓冲和平头缓冲
——线状要素的缓冲带可以两侧对称，也可以两侧不对称 ——线状要素的缓冲带可以只是单侧缓冲区 ——多边形的缓冲区可以生成内侧或外侧缓冲区，一般为 外侧 ——对于点状物体而言，可以生成三角形、矩形、圆形等 多边形，一般为圆形
视觉信息叠加
• 传统的地图表现方式 • 视觉信息叠加是将不同层面的信息内容叠加显示在 屏幕或结果图件上
点状图、线状图和面状图之间的叠加显示 遥感影像与专题地图的叠加 专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图
缓冲区实现的基本算法
• 1）角分线法 • 双线问题最简单的方法是 角分线法（简单平行线 法）。算法是在轴线首尾 点处，作轴线的垂线并按 缓冲区半径R截出左右边 线的起止点；在轴线的其 它转折点上，用与该线所 关联的前后两邻边距轴线 的距离为R的两平行线的 交点来生成缓冲区对应顶 点。
• 对于简单情形，缓冲区是一个简单多边形， 但当计算形状比较复杂的对象或多个对象 集合的缓冲区时，就复杂得多。为使缓冲 区算法适应更为普遍的情况，就不得不处 理边线自相交的情况。当轴线的弯曲空间 不容许双线的边线无压盖地通过时，就会 产生若干个自相交多边形。
• 自相交多边形分为两种情况：岛屿多边形 和重叠多边形。岛屿多边形是缓冲区边线 的有效组成部分；重叠多边形不是缓冲区 边线的有效组成，不参与缓冲区边线的最 终重构。对于岛屿多边形和重叠多边形的 自动判别方法，首先定义轴线坐标点序为 其方向，缓冲区双线分成左右边线，左右 边线自相交多边形的判别情形恰好对称。 对于左边线，岛屿自相交多边形呈逆时针 方向，重叠自相交多边形呈顺时针方向； 对于右边线，岛屿多边形呈顺时针方向， 重叠多边形呈逆时针方向。
缓冲区的种种类型
缓冲区的种种类型？？？
——线状要素的缓冲区根据缓冲头的类型可以分为：圆头 缓冲和平头缓冲
——线状要素的缓冲带可以两侧对称，也可以两侧不对称 ——线状要素的缓冲带可以只是单侧缓冲区 ——多边形的缓冲区可以生成内侧或外侧缓冲区，一般为 外侧 ——对于点状物体而言，可以生成三角形、矩形、圆形等 多边形，一般为圆形
视觉信息叠加
• 传统的地图表现方式 • 视觉信息叠加是将不同层面的信息内容叠加显示在 屏幕或结果图件上
点状图、线状图和面状图之间的叠加显示 遥感影像与专题地图的叠加 专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图
第五章 GIS空间分析原理与方法
距名牌高中在750米之内图层school
距名胜古迹500米之内，环境优雅图层famous
离主要交通要道200米之内图层street
空间操作
属性赋值 （1）分别打开market 、school、famous图层， 分别添加market、school、famous字段，并全部 赋值为1 （2）打开street图层，添加st字段，赋值为-1
点与多边形的叠合（
point-in-polygon overlay ）
包含点的图层与包含多边形的图层 判断点包含在哪一个多边形里面，从而为点设置新的多 边性属性
点与多边形叠合 示例
1
2 3 4
ID 1 2 3 4
ID
city_name 南京 苏州 上海 杭州
空间操作
区域叠加 对market、school、famous和street图层进行 union叠加步骤为如下
包含线的图层与包含多边形的图层 判断线包含在哪一个多边形里面，从而为线设置新的多 边性属性
线与多边形叠合 示例
1 3 2 ID road_name length
1 2 3
ID
沪宁高速 沪杭高速 宁杭高速
400 380 330
province_name 江苏
1 3
函数运算 算术运算（arithmetic）、三角函数 （trigonometric）、对数函数（logarithms）、 幂函数（powers） 统计运算
栅格叠合分析实例
空间操作
叠合方式的选择？ market图层、school图层进行intersect操作得到 insctms图层，再将insctms图层与Famous图层进 行inersect叠合操作，得到insctmsf图层 最后将insectmsf图层与street图层进行erase叠 合操作，得到所需结果
GIS空间分析5
Unlocking the World's Knowledge
第五章 空间形态
线状物体的形态分析 曲线插值与光滑
GIS
面状物体的形态分析
曲面拟合
空间曲面形态参数 曲面结构线的计算
1
Unlocking the World's Knowledge
§1 线状物体的形态分析
1-1 长度
19
GIS
Unlocking the World's Knowledge
确定最小外接圆的三个过程：
1. 确定初始外接圆；
2. 判断交点是否位于某一直径的同一 侧；
3. 圆心O向O移动找出C3 。
GIS
20
Unlocking the World's Knowledge
三、最小凸包
对简单(连通)多边形P，最小凸包Pc的 是包含P的最小凸多边形。多边形的 最小凸包与该多边形顶点集合的最小 凸包是一致的。
GIS
(3) 记P＝{PiPi+1, Pi+1Pi+2,…, Pj-1Pj}
10
Unlocking the World's Knowledge
(4) 对P中任一顶点Pk (Pk≠Pi,Pk≠Pj)，计算 Pk-1Pk+1, 如果Pk-1Pk+1包含于A(上图e)，则 PP-{Pk-1Pk, PkPk+1} PP+{Pk-1Pk+1} 如果Pk-1Pk+1全不包含于A(上图b)，转(5);
取P= P1 ，以点1为起点，经第一轮计算得：
GIS
P={P1 P4, P4 P5, P5 P8 , P8 P10 }
第二轮：P={P1 P4, P4 P12, P12 P8 , P8 P10 }
第五章 空间形态
线状物体的形态分析 曲线插值与光滑
GIS
面状物体的形态分析
曲面拟合
空间曲面形态参数 曲面结构线的计算
1
Unlocking the World's Knowledge
§1 线状物体的形态分析
1-1 长度
19
GIS
Unlocking the World's Knowledge
确定最小外接圆的三个过程：
1. 确定初始外接圆；
2. 判断交点是否位于某一直径的同一 侧；
3. 圆心O向O移动找出C3 。
GIS
20
Unlocking the World's Knowledge
三、最小凸包
对简单(连通)多边形P，最小凸包Pc的 是包含P的最小凸多边形。多边形的 最小凸包与该多边形顶点集合的最小 凸包是一致的。
GIS
(3) 记P＝{PiPi+1, Pi+1Pi+2,…, Pj-1Pj}
10
Unlocking the World's Knowledge
(4) 对P中任一顶点Pk (Pk≠Pi,Pk≠Pj)，计算 Pk-1Pk+1, 如果Pk-1Pk+1包含于A(上图e)，则 PP-{Pk-1Pk, PkPk+1} PP+{Pk-1Pk+1} 如果Pk-1Pk+1全不包含于A(上图b)，转(5);
取P= P1 ，以点1为起点，经第一轮计算得：
GIS
P={P1 P4, P4 P5, P5 P8 , P8 P10 }
第二轮：P={P1 P4, P4 P12, P12 P8 , P8 P10 }
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。
GIS三版总复习答案
第一章绪论1、信息（Information）：是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征，从而向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，作为生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。
2、信息的特点1)信息的客观性2)信息的适用性3)信息的传输性4)信息的共享性3、数据：数据是通过数字化或直接记录下来的可以被鉴别的符号，用以定性或定量地描述事物的特征和状况。
4、数据处理：即对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、存储、检索、计算，以及分析、模拟和预测等操作。
5、数据与信息关系：信息与数据是不可分离的，即信息是数据的内涵，而数据是信息的表达。
也就是说数据是信息的载体。
6、地理信息：是地理数据所蕴含和表达的地理含义。
7、地理信息的特点:1）空间分布性2）具有多维结构的特征3）时序特征十分明显8、地理数据：是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律的数字、文字、图像和图形等的总称。
9、地理信息系统：是由计算机硬、软件和不同方法组成的系统，该系统设计来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
10、简述GIS的构成。
它的的基本功能有哪些？硬件系统、软件系统、空间数据库、应用模型、用户基本功：数据采集与编辑、数据存储与管理、数据处理与变换、空间分析和统计、产品制作与显示、二次开发和编辑。
11、GIS与其它系统的区别 GIS有别于DBMS（数据库管理系统），GIS具有以某种选定的方式对空间数据进行解释和判断的能力，而不是简单的数据管理，这种能力使用户能得到关于数据的知识，因此，GIS是能对空间数据进行分析的DBMS，GIS必须包含DBMS。
GIS有别于MIS（管理信息系统），GIS要对图形数据和属性数据库共同管理、分析和应用，GIS 的软硬件设备要复杂、系统功能要强；MIS则只有属性数据库的管理，即使存贮了图形，也是以文件形式管理，图形要素不能分解、查询、没有拓扑关系。
第五章 空间分析剖析
区域的质心是目标保持均匀分布的平衡点， 它通过对目标坐标值加权平均求得 。
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
11
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
12
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?
10
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
16
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。
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
11
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
12
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?
10
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
16
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。
- 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)。
（2）在对栅格图层进行某一叠置分析运算时，需要理解每 个参与叠置分析的栅格图层中网格值的数据类型，避免产 生无意义的结果。例如，一个栅格图层以整数为代码表示 土地利用类型（如1表示森林，2表示草地），另一个栅格 图层以浮点数表示年均降雨量，对这两个栅格图层进行算 术叠置分析是没意义的。
5.1.1.2 区域运算 • 一个区域可以是一组相邻接的网格，也可以是由
–
分区叠加分析与逐点叠加分析在概念上以及在分析应 用的目的上是不一样的。
• 例子：例如，将一个表示某省县级行政区划的栅 格图层与一个表示该省土地利用分布的栅格图层 叠置起来，可以分析每个县区范围内主要的土地 利用类型，以及各类土地利用所占的面积和比例。 又如，在市场分析中，常将一个表示区级行政界 线的栅格图层与表示人口数据的栅格图层叠置起 来，统计每个区人口的大小、家庭的平均收入、 年龄结构和教育程度等。
• 重新分类运算主要应用包括以下几种：
数据分离
数据简化
数据分等
图5.2重新分类运算图示
（2）数值计算
• 数值计算以一个栅格图层为输入，对输入的每个网格值作 一定的数学运算，以一幅新的栅格图层输出运算的结果。
• GIS中用于栅格数据逐点数值计算的常用数学运算见表5.1。
例子：
图5.3数值计算示意图
若干相互不相连但具有相同属性值的网格组成。 • 区域运算则是根据输入网格值的类别将全区划分
为一系列区域，计算每个区域的几何特征，或根 据包含在每个区域内的网格值计算输出网格值。 • 在栅格图层中，一个区域由具有相同特性或属性 值的网格组成。 • 例如，全中国水稻种植区不连续地分布在全国各 地，但它们可定义为同一个区域。 • 区域运算是以区域为单位分析和操作栅格数据， 主要有三组：区域单元识别、分区叠置分析和几 何量测。
• GIS叠置分析是地理数据综合分析的一种地图分析 方法，即将若干同一地区、不同专题的地图在统一 的地表定位参照系统下叠置在一起，分析或模拟多 种地表现象在空间上的相互联系，或进行某些现象 的区域统计分析，主要的操作有“并”、“交”、 “或”等。
• 在栅格GIS中，逐点叠置分析是对两个或两个以上的输入 栅格图层中同一位置（行、列）上的两个或两个以上的网 格值进行逻辑、规则、算术或统计分析运算，以一个新的 栅格图层直接输出运算的结果，或根据运算的结果对网格 进行分类，以新的栅格图层输出分类的结果。GIS中常用 叠置分析的逻辑、规则、算术和统计分析运算见表5.2。
112555 112555 212555 222355 222334 333334
11－松树林 12－榕树 13－桉树 图5.9区域单元识别运算图示
2．分区叠加分析
（1）概念：分区叠加运算是以一个输入栅格图层 中定义的区域为单位，对另一个输入栅格图层表 示的地理数据作某种数学或统计计算，表达各区 域内某种地理实体分布的数量特征。
（2）分区与逐点比较：
– 逐点叠加分析是对多个输入栅格图层中相同位置上的 网格值进行逻辑、规则、算术和统计运算，以建立多 种地理实体在空间上的相互联系，或根据多种要素分 析、模拟某一现象的过程。
– 分区叠加分析则主要是根据表示在一个输入栅格图层 上的区域边界，对位于每一区域范围内的另一输入栅 格图层中的网格值逐个区域地进行运算，用于分区或 分类统计。
格数据分析，逐点运算输出的网格值为同点输入网格 值的函数。 2.逐点运算可分为三种： （1）数据的重新分类（Reclassification） （2）数值计算（Computation） （3）逐点叠置分析（Location-Specificoverlay Analysis）。
（1）重新分类
• 重新分类运算是以一个栅格图层为输入，并根据 一定的分类规则或逻辑运算规则，将每个网格值 重新分类，输出的图层是一个新的栅格图层，即 表示每个网格重新分类后的新值。
（3）逐点叠置分析
• 传统的地图叠置分析方法是先将参与分析的地图分 别复制到透明片上，然后将这些透明片一层层叠置 在透光桌上，通过目视分析各现象之间的联系或空 间对应关系，再根据各现象属性之间的不同组合进 行分类，勾绘出反映各现象组合特性分类的区域范 围，最后，才制作一幅新的地图。可以基于GIS模 拟上述手工地图叠置分析，并将这一过程自动化。
1．区域单元识别
• 该运算将同值的相邻接的网格组合成区域单元（相当于矢 量模型中的一个多边形），并赋予每个区域单元一个唯一 的识别码。
• 例子（图5.9）。一个包含有三种森林类型的栅格图层经 区域单元识别运算后，划分出五个区域单元，并赋予每一 个区域单元不同的标识码。尽管松树林和栎树林分布于多 处，但它们互不相连，因此，分别以不同的区域单元输出。 这一运算主要用于涉及到要求对每一个区域单元进行逐一 分析的GIS应用。
（a） （b）
图5.4逻辑叠置分析
（c）
图5.5属性叠置分析
图5.6 规则叠置分析
图5.7叠加分析中的 组合运算
图5.8 福州土地利用类 型动态变化图示
注意：
在逐点叠置分析中有两个需要特别注意的问题。
（1）若参与叠置分析的栅格图层的网格精度不一致，应当 将它们统一到其中最差的网格精度。比如，两个用于叠置 分析的栅格图层，一个网格精度为10m（即网格边长为 10m），另一个为40m，在将它们叠置在一起之前，应对 网格精度为10m的图层进行转换，如通过使用空间聚集运 算将网格合并(稍后介绍)，使其网格精度降至40m。
• 表5.1中列出的统计分析运算都可运用于分区叠置 分析。
• 图5.10给出了一个分区叠置分析的例子，
图5.10分区叠加分析
图5.11以土地利用类型为区域单元，统计各类型受淹面积
5.1基于栅格数据的GIS空间分析
在栅格数据模
型中，使用的 是一种规则格 网来覆盖这个 空间，该格网 的每个像元值 对应于该单元 格位置上空间 现象的特征。
图5.1栅格数据点、邻域、区域的概念图示
5.1.1栅格叠加分析 栅格数据的叠加分析主要是逐点运算和区域运算。
5.1.1.1逐点运算 1.逐点运算的原理是以网格为单位，即逐个网格地进行栅
5.1.1.2 区域运算 • 一个区域可以是一组相邻接的网格，也可以是由
–
分区叠加分析与逐点叠加分析在概念上以及在分析应 用的目的上是不一样的。
• 例子：例如，将一个表示某省县级行政区划的栅 格图层与一个表示该省土地利用分布的栅格图层 叠置起来，可以分析每个县区范围内主要的土地 利用类型，以及各类土地利用所占的面积和比例。 又如，在市场分析中，常将一个表示区级行政界 线的栅格图层与表示人口数据的栅格图层叠置起 来，统计每个区人口的大小、家庭的平均收入、 年龄结构和教育程度等。
• 重新分类运算主要应用包括以下几种：
数据分离
数据简化
数据分等
图5.2重新分类运算图示
（2）数值计算
• 数值计算以一个栅格图层为输入，对输入的每个网格值作 一定的数学运算，以一幅新的栅格图层输出运算的结果。
• GIS中用于栅格数据逐点数值计算的常用数学运算见表5.1。
例子：
图5.3数值计算示意图
若干相互不相连但具有相同属性值的网格组成。 • 区域运算则是根据输入网格值的类别将全区划分
为一系列区域，计算每个区域的几何特征，或根 据包含在每个区域内的网格值计算输出网格值。 • 在栅格图层中，一个区域由具有相同特性或属性 值的网格组成。 • 例如，全中国水稻种植区不连续地分布在全国各 地，但它们可定义为同一个区域。 • 区域运算是以区域为单位分析和操作栅格数据， 主要有三组：区域单元识别、分区叠置分析和几 何量测。
• GIS叠置分析是地理数据综合分析的一种地图分析 方法，即将若干同一地区、不同专题的地图在统一 的地表定位参照系统下叠置在一起，分析或模拟多 种地表现象在空间上的相互联系，或进行某些现象 的区域统计分析，主要的操作有“并”、“交”、 “或”等。
• 在栅格GIS中，逐点叠置分析是对两个或两个以上的输入 栅格图层中同一位置（行、列）上的两个或两个以上的网 格值进行逻辑、规则、算术或统计分析运算，以一个新的 栅格图层直接输出运算的结果，或根据运算的结果对网格 进行分类，以新的栅格图层输出分类的结果。GIS中常用 叠置分析的逻辑、规则、算术和统计分析运算见表5.2。
112555 112555 212555 222355 222334 333334
11－松树林 12－榕树 13－桉树 图5.9区域单元识别运算图示
2．分区叠加分析
（1）概念：分区叠加运算是以一个输入栅格图层 中定义的区域为单位，对另一个输入栅格图层表 示的地理数据作某种数学或统计计算，表达各区 域内某种地理实体分布的数量特征。
（2）分区与逐点比较：
– 逐点叠加分析是对多个输入栅格图层中相同位置上的 网格值进行逻辑、规则、算术和统计运算，以建立多 种地理实体在空间上的相互联系，或根据多种要素分 析、模拟某一现象的过程。
– 分区叠加分析则主要是根据表示在一个输入栅格图层 上的区域边界，对位于每一区域范围内的另一输入栅 格图层中的网格值逐个区域地进行运算，用于分区或 分类统计。
格数据分析，逐点运算输出的网格值为同点输入网格 值的函数。 2.逐点运算可分为三种： （1）数据的重新分类（Reclassification） （2）数值计算（Computation） （3）逐点叠置分析（Location-Specificoverlay Analysis）。
（1）重新分类
• 重新分类运算是以一个栅格图层为输入，并根据 一定的分类规则或逻辑运算规则，将每个网格值 重新分类，输出的图层是一个新的栅格图层，即 表示每个网格重新分类后的新值。
（3）逐点叠置分析
• 传统的地图叠置分析方法是先将参与分析的地图分 别复制到透明片上，然后将这些透明片一层层叠置 在透光桌上，通过目视分析各现象之间的联系或空 间对应关系，再根据各现象属性之间的不同组合进 行分类，勾绘出反映各现象组合特性分类的区域范 围，最后，才制作一幅新的地图。可以基于GIS模 拟上述手工地图叠置分析，并将这一过程自动化。
1．区域单元识别
• 该运算将同值的相邻接的网格组合成区域单元（相当于矢 量模型中的一个多边形），并赋予每个区域单元一个唯一 的识别码。
• 例子（图5.9）。一个包含有三种森林类型的栅格图层经 区域单元识别运算后，划分出五个区域单元，并赋予每一 个区域单元不同的标识码。尽管松树林和栎树林分布于多 处，但它们互不相连，因此，分别以不同的区域单元输出。 这一运算主要用于涉及到要求对每一个区域单元进行逐一 分析的GIS应用。
（a） （b）
图5.4逻辑叠置分析
（c）
图5.5属性叠置分析
图5.6 规则叠置分析
图5.7叠加分析中的 组合运算
图5.8 福州土地利用类 型动态变化图示
注意：
在逐点叠置分析中有两个需要特别注意的问题。
（1）若参与叠置分析的栅格图层的网格精度不一致，应当 将它们统一到其中最差的网格精度。比如，两个用于叠置 分析的栅格图层，一个网格精度为10m（即网格边长为 10m），另一个为40m，在将它们叠置在一起之前，应对 网格精度为10m的图层进行转换，如通过使用空间聚集运 算将网格合并(稍后介绍)，使其网格精度降至40m。
• 表5.1中列出的统计分析运算都可运用于分区叠置 分析。
• 图5.10给出了一个分区叠置分析的例子，
图5.10分区叠加分析
图5.11以土地利用类型为区域单元，统计各类型受淹面积
5.1基于栅格数据的GIS空间分析
在栅格数据模
型中，使用的 是一种规则格 网来覆盖这个 空间，该格网 的每个像元值 对应于该单元 格位置上空间 现象的特征。
图5.1栅格数据点、邻域、区域的概念图示
5.1.1栅格叠加分析 栅格数据的叠加分析主要是逐点运算和区域运算。
5.1.1.1逐点运算 1.逐点运算的原理是以网格为单位，即逐个网格地进行栅