[ArcGIS] 空间分析(三)栅格数据
目录
栅格数据的空间分析
设置分析环境
功能 | 介绍 | 操作 |
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设置工作路径 | 设置当前工作空间,临时工作空间 | [主菜单]–>[地理处理]–>[环境]–>进入工作空间设置 |
设置单元大小 | 分析解析度,指栅格数据空间分析中分析结果的缺省栅格单元大小 | [主菜单]–>[地理处理]–>[环境]–>[栅格分析] |
设置分析区域 | 区域可以是连续的一整块区域(设置最大分析范围) 也可以是零散的区块(设置局部分析区域) |
设置最大分析范围:环境设置–>[处理范围] (选项:默认值,输入的并集,输入的交集,如下面指定,与显示相同) 设置局部分析区域:环境设置–>[栅格分析]–>[淹膜] (淹膜为栅格数据,存储分析区域) |
选择坐标系 | 控制分析结果的坐标系统 | 环境设置–>[输出坐标系] (选项:与输入相同,如下面指定,与显示相同,与图层相同) |
距离制图
distance根据每一栅格相聚其最邻近要素(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
三种栅格数据:
名称 | 介绍 |
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分配数据 | 每个单元所对应的最近源,单元值为最近源的值 |
成本距离加权数据 | 考虑很多因子的成本数据,单元值为经过该点需要的费用,可以理解为费用数据 |
距离方向数据 | 单元格到最近源的方向(沿最“短”路径),单元值为方向(值为1-8,或者0-360度) |
ArcGIS中关于距离制图:[ArcToolbox]–>[Spatial Analyst Tool]–>[distance]
名称 | 作用 | 官方介绍 | 输入 | 输出 |
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廊道分析 | 综合两个成本数据,输出新的成本数据 | 计算两个输入累积成本栅格的累积成本总和 | 两个成本数据 | 成本数据 |
成本分配 | 考虑自定义成本,主要计算结果为分配数据 | 成本面上的最小累积成本计算每个像元的最近源 | 源数据(栅格或矢量)、成本数据 | 分配数据、费用数据、方向数据 |
成本回溯链接 | 考虑自定义成本,主要计算结果为方向数据 | 在最近源的最小累积成本路径上为下一单元的相邻点 | 源数据、成本数据 | 方向数据、费用数据 |
成本距离 | 考虑自定义成本,主要计算结果为费用数据 | 计算每个单元到成本面上最近源的最小累积成本距离 | 源数据、成本数据 | 费用数据、方向数据 |
欧式分配 | 考虑直线距离,主要计算结果为分配数据(可类比于矢量的泰森多边形) | 基于欧氏距离计算每个像元的最近源 | 源数据 | 分配数据、费用数据、方向数据 |
欧式方向 | 考虑直线距离,主要计算结果为方向数据 | 计算每个像元相对于最近源的方向(以度为单位) | 源数据 | 方向数据、费用数据 |
欧式距离 | 考虑直线距离,主要计算结果为费用数据 | 计算每个像元到最近源的欧氏距离 | 源数据 | 费用数据、方向数据 |
路径距离 | 考虑水平和距离两个因素,主要计算结果为费用数据 | 为每个像元计算与最近源之间的最小累积成本距离,同时考虑表面距离以及水平和垂直成本因素 | 源数据、成本数据(成本栅格数据、表面栅格数据) | 费用数据、方向数据 |
路径距离分配 | 考虑水平和距离两个因素,主要计算结果为分配数据 | 根据成本面上的最小累积成本计算每个像元的最近源,同时考虑表面距离以及水平和垂直成本因素 | 源数据,成本数据(成本栅格数据、表面栅格数据) | 分配数据、费用数据、方向数据 |
路径距离回溯链接 | 考虑水平和距离两个因素,主要计算结果为方向数据 | 向最近源的最小累积成本路径上定义表示下一像元的近邻,同时考虑表面距离以及水平和垂直成本因素 | 源数据、成本数据(成本栅格数据、表面栅格数据) | 方向数据、费用数据 |
成本路径 | 指定一个目标,分析每个源到目标的最优路径 | 计算从源到目标的最小成本路径 | 目标位置、费用数据、方向数据 | 栅格,每个源到目的地的路径 |
密度制图
根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况,从而产生一个连续的密度表面,例如人口密度
主要是基于点数据生成的,以每个待计算格网点为中心,进行圆形区域的搜寻,进而来计算每个格网点的密度值
密度制图是一个通过离散采样点进行表面内插的过程,根据内插原理不同,可分别两种:
- 核函数密度制图
落在搜索区内的点具有不同的权重,靠近格网搜索区域中心的点或线会被赋以较大的权重,随着其格网中心距离的加大,权重降低。
计算结果分布较平滑 - 简单密度制图
落在搜索区域内的要素有同样的权重,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
[ArcToolbox]–>[Spatail Analyst Tool]–>[密度分析]
操作:以人口密度图为例
- [ArcToolbox]–>[Spatail Analyst Tool]–>[密度分析]–>[核密度分析],输入分析数据(点、折线图层)
- [Population字段]设置密度计算字段
- [搜索半径]为密度计算搜索半径
- [面积单位]选择密度值的度量单位
- [输出像元大小]设置输出密度图的栅格大小
栅格插值
离散数据经插值生成一个连续的表面
[Spatial Analyst Tool]–>[插值]
方法 | 介绍 | 优缺点 |
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反距离权重插值(Inverse distance weighted) | 假设每个采样点都有局部影响,并且这种影响与距离大小成反比 | 适用于变量影响随距离增大而减少的情况 |
克里金法(Kriging) | 假设采样点间的距离和方向可反映一定的空间关联,并用它们来解释空间变异(使用一定的数学函数) | 适用于已知数据含距离和方向上的偏差 |
自然邻域法(Natural Neighborhood) | 类似于反距离权重法,是一种权平均算法。对每个样本点做Delauney(泰森)三角形,选择最近的点形成一个凸集,然后利用所占面积的比率来计算权重 | 适用于样本点分布不均的情况 |
样条函数法(Spline) | 将样本点拟合光滑曲面,且其曲率最小。通过一定的数学函数对采样点周围的特定点进行拟合,且结果通过所有采样点 | 适用于渐变的表面属性,如高程、水深、污染聚集度等 不适合在短距离内属性值有较大变化的地区,那样估值结果往往会偏大 |
趋势面法插值(Trend) | 通过全局多项式插值法将由数学函数(多项式)定义的平滑表面与输入采样点进行拟合 | 适用于①感兴趣区域的表面在各位置间出现渐变时,可将该表面与采样点拟合,例如污染扩展情况;②检查或排除长期趋势或全局趋势的影响 |
数据重采样(Resample) | 最邻近采样:使用最邻近栅格值作为输出值。会破坏地物的连续性 双线性采样:在x,y两个方向进行内插得到新值 三次卷积采样:取周围相邻16个样点数据,内插得新值 |
数据资料经常会出现不同栅格大小问题,这是需要统一栅格大小的转换处理 操作:[数据管理工具]–>[栅格]–>[栅格数据处理]–>[重采样] |
表面分析
表面分析主要通过生成新数据集,如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据,获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。
[Spatial Analyst Tool]–>[表面分析]
功能 | 介绍 |
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等值线绘制 | 将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线,如等高线、气温图 |
坡度(地形因子提取) | 坡度指过该点的切平面与水平地面的夹角,表示了地表面在该点的倾斜程度 坡度表示方式:坡度、坡度百分比 |
坡向 (地形因子提取) | 坡向指地表面上一点的切平面的法线矢量在水平面的投影与过该点的正北方向的夹角。表示了该点高程值改变量的最大变化方向 |
平面曲率、剖面曲率 (地形因子提取) | 地面曲率是对地形表面一点扭曲变化程度的定量化度量因子,地面曲率在垂直和水平两个方向上分量分别称为剖面曲率和平面曲率 剖面曲率:对地面坡度的沿最大坡降方向地面高程变化率的度量 平面曲率:在地形表面上,具体到任何一点,指过该点的水平面沿水平方向切地形表面所的的曲线在该点的曲率值 |
山体阴影 | 根据假想的照明光源对高程栅格图的每个栅格单元计算照明值。 三个参数:太阳方位角(默认315°)、太阳高度角(默认45°)、表面灰度值(0-255) |
统计分析
名称 | 操作 | 子功能 | 介绍 |
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像元统计(Cell Statistics) | [Spatial Analyst工具]–>[局部]–>[像元统计数据] | Minimum像元值的最小数值;Maximum最大数值 Range像元值的数值范围 Sum总和;Mean平均数;Median中位数;Standard Deviation标准差 Variety像元中不同数值的个数 Majority频率最高的数值;Minority频率最低的数值 |
以栅格像元为单位来进行像元统计。常用于同一地区多时相数据的统计,分析得出所需数据 |
邻域统计 | [Spatial Analyst工具]–>[邻域分析]–>[焦点统计] | 可统计的数值如上 邻域分析窗口:Rectangle矩形;Annulus环形;Circle圆形;Wedge楔形(扇形) |
在单元对应的邻域范围指定的单元上进行统计分析,然后将结果值输出到该单元位置 |
分类区统计 | [Spatial Analyst工具]–>[区域分析]–>[分区分析] | 可统计数值如上。 区域数据可以为栅格、矢量(即把整幅图分成好几个区域,以数字区分每个区域) |
以一个数据集的分类区为基础,对另一个数据集进行数值统计分析 |
重分类
重分类即基于原有的数值,对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。
[Spatial Analyst工具]–>[重分类]–>[重分类]
名称 | 操作 | 介绍 |
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新值替代 | 填写新旧值的映射表 | 新值将旧值替换 |
重新分类 | [分类]按钮 设置[分类方法]:手工分类,相等间隔,自定义间隔,分位数,自然间断点分级法,几何间距,标准差 [中断值]可自行分类 |
用新的等级体系分类,或将多个栅格数据用统一的等级体系重新归类 |
空值设置 | 例子:制作一个坡度为30°的淹膜,将坡度≥30以上的区域设为空值 [分类]–>[方法]–>[相等间隔]–>[中断值]–>点击第一个值为30 [新值对照表]–>”30~最大值”的范围设置为NoData |
对栅格数据中的某些值设置控制来控制栅格计算 |
栅格计算
栅格计算器:[Spatial Analyst工具]–>[地图代数]–>[栅格计算器]
计算规则 | 介绍 |
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数学运算 | 加,减,乘,除 |
布尔运算 | 和(&)、或(丨)、异(!)、非(^) |
关系运算 | =,>,<,<>,>=,<= |
函数运算 | 算术函数:Abs、Int、Float、Ceil(向上舍入函数)、Floor(向下舍入函数)、IsNul(空输出1,,有数据输出0) 三角函数:Sin、Cos、Tan、Asin(反正弦)、Acos、Atan 对数函数:Exp(底数为e)、Exp10(底数为10)、Exp2(底数2);Log(自然对数)、Log10(底数10)、Log2(底数2) 幂函数:Sqrt(平方根)、Sqr(平方)、Pow(幂) |
空间分析函数 | slope、hillshade等 |
多元分析
即遥感影像分类的功能。在Spatial Analyst中有两种类型可以用多元分析,分别是“分类”和“主成分分析”(PCA)。方法有ISO聚类,最大似然分类,主成分分析,树状图等。
转载自:https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/78553630