栅格数据空间分析
GIS空间分析方法
（第二部分栅格数据空间分析）
一、知识点介绍
1、邻域分析
（1）目的掌握局部分析和邻域分析的基本方法和操作步骤。
（2）数据…\实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\邻域分析
（3）操作
邻域分析：
邻域统计的计算是以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据进行函数运算，从而得到此栅格的值。ArcGIS 中的邻域统计提供了十种统计方法。分别如下：
Minimum：找出在邻域的单元上出现最小的数值；
Maximum：找在邻域的单元上出现最大的数值；
Range：在邻域的单元上数值的范围；
Sum：计算邻域的单元内出现数值的和；
Mean：计算邻域的单元内出现数值的平均数；
Standard Deviation：计算邻域的单元内出现数值的标准差；
Variety：找出邻域的单元内不同数值的个数；
Majority：统计邻域的单元内出现频率最高的数值；
Minority：统计邻域的单元内出现频率最低的数值；
Median：计算邻域的单元内出现数值的中值；
A.加载数据
B.进行邻域分析
1．在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Neighborhood Statistics；
2．在Input data 的下拉菜单中选择要用来进行邻域分析的图层；
3．在Field 栏的下拉菜单中选择进行邻域分析的字段；
4．在statistic type 栏中选择你要运用的统计类型；
5．在Neighborhood 的下拉菜单中选择你要运用的邻域类型；
6．在Units 后的两个选项中选择一个邻域类型设置时各参数值的单位，可以是栅格单元或地图单位。
7．指定输出结果的栅格大小；
8．为输出结果指定目录及名称；
9．点击OK 按钮。
利用邻域统计可以进行边缘模糊等多种操作，如下图8.55所示，原图为一海岸线，经过邻域统计的均值运算可以进行海岸线光滑。
2、距离制图
（1）目的掌握局部分析和邻域分析的基本方法和操作步骤。
（4）数据...\实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\距离制图\school.shp
（5）操作
C.加载数据
D.在Spatial Analyst 下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中点击Straight Line，出现Straight Line 对话框，如下图。
E.在Distance to 栏的下拉菜单中选择需要测算距离的图层；
F.在Maximum distance 栏中输入一个最大距离。则计算值在此距离范围内进行，此距离以外的地方被赋于空值，如未设定此项，则计算在整个图层范围内进行；
G.Output cell size：指定输出结果的栅格大小；
H.Create direction：可选项，如选择则生成相应的直线方向数据，如图8.11；
I.Create allocation：可选项，如选择则生成相应的直线分配数据，如图8.12；
J.Output raster：输出结果文件名；
K.点击OK 按钮。则生成每一位置到其最近源的直线距离图，如图8.13。
3、密度制图
（1）目的了解密度制图的生成来源与点，掌握简单密度制图的基本方法。
（2）数据... \实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\密度制图\jsGDP
（3）操作
A.加载数据
B.在Spatial Analyst 下拉菜单中选择Density 命令；
C.在Input data 的下拉菜单中选择用来进行分析的点要素图层；
D.在Population field 的下拉菜单中选择要加入的字段；
E.选择密度计算类型，Kernel 或Simple，在此分别用两种方法计算密度；
F.Search radius：密度计算的搜索半径；
G.Area units：密度值的度量单位；
H.Output cell size：输出栅格密度图的栅格大小；
I.Output raster：输出栅格密度图的图名；
J.点击OK 按钮，完成密度图制作。
图8.22 和图8.23 分别是按上述方法制作的江苏省人口密度图。
图8.22人口密度图（kernel方法）
图8.23人口密度图（simple方法）
4、重分类
（1）目的了解和掌握新值替代、旧值合并和重新分类等重分类的方法。
（2）数据本实验中数据可以由同学们自由选择，可以使用上一操作中生成的密度制图数据。
（3）操作
新值替代
在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Reclassify，如图8.61；
在Input raster 的下拉菜单中选择需要变更值的图层；
在Reclass Field 栏的下拉菜单中选择需变更的字段；
在New Value 栏中定位需要改变数值的位置，然后键入新值。可点击Load 按钮导入已经制作好的重映射表，也可以点击Save 按钮来保存当前重映射表；
Change missing values to NoData：可选项，将missing values 值改成无数据（NoData）；Output raster：为输出结果指定目录及名称；
点击OK 按钮。
旧值合并
在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Reclassify；
在Input raster 的下拉菜单中选择需要重新组合分类的图层；
在Reclass Field 栏的下拉菜单中选择需用的字段；
在Old Value 栏中连续选择要进行归并的数据（按住Ctrl 键可以逐个进行选择，按Shift 键可以选择两者之间的全部数据）；
在选择并弹亮的数据项上点右键；在弹出的菜单中选择Group Entries；
给新组合成的数据赋予新值。可点击Load 按钮导入已经制作好的重映射表，也可以点击Save 按钮来保存当前重映射表；
Change missing values to NoData：可选项，将missing values 值改成无数据（NoData）；Output raster：为输出结果指定目录及名称；
点击OK 按钮。
重新分类
在数据的使用过程中经常会因某种需要将数据用一种等级体系来进行分类，或需要将多个栅格数据用统一的等级体系重新归类。例如，在对洪水灾害进行预测时，需要分析降雨量数据，地形数据和植被数据等。首先要按照这几种数据对洪灾带来的影响分别将其分为大概10 类（1-10）。每种数据中，级别越高其对洪灾的影响度越大。经过分类后就可以通过这些分类信息进行洪灾模拟。
下面为分类基本操作，如图8.63：
在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Reclassify；
在Input raster 的下拉菜单中选择需要重新分类的图层；
在Reclass Field 栏的下拉菜单中选择需用的字段；
点击Classify 按钮；
在Method 栏的下拉菜单中选择一种分类方法,包括Manual（手工分类）, EqualInterval（等间距分类），Defined Interval（自定义间距分类），Quantile（分位数分类）, NaturalBreaks（自然间距分类）, Standard Deviation（标准差分类）；
在Classes 栏的下拉菜单中选择进行重分类的类别数目；
点击Classification 对话框中的OK 按钮；
根据需要，在Reclassify 对话框中修改将输出的栅格数据的值，或点击Load 按钮导入已经制作好的重映射表，也可以点击Save 按钮来保存当前重映射表；
Output raster：为输出结果指定目录及名称；
点击OK 按钮。
图8.63
重分类后的图像如下图所示
5、代数计算器
（1）目的了解和掌握栅格计算器的基本使用方法，知道编辑公式的基本规则。
（2）数据本实验中数据可以由同学们自由选择，可以使用上一操作中生成的密度制图数据。
（3）操作
A．打开栅格计算器
B. 选定一个图层后，编辑计算公式。
C．单击evaluate即可计算得到结果。
二、示例分析
1、寻找最佳路径
1.背景
随着社会经济发展需求，公路的重要性日益提高。在一些交通欠发达的地区，公路建设迫在眉睫。如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划，是一个值得研究的问题。
2.目的
通过练习，熟悉ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，熟练掌握利用ArcGIS 上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。
3.要求
(1)新建路径成本较少；
(2)新建路径为较短路径；
(3)新建路径的选择应该避开主干河流，以减少成本；
(4)新建路径的成本数据计算时，考虑到河流成本（Reclass_river）是路径成本中较关键因素，先将坡度数据（reclass_slope）和起伏度数据（reclass_QFD）按照0.6：0.4 权重合并，然后与河流成本作等权重的加和合并，公式描述如下：
cost = Reclass_river + ( reclass_slope*0.6+reclass_QFD*0.4)
(5)寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS 的空间分析（Spatial Analyst）中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成；
(6)最后提交寻找到的最短路径路线图。
4.数据
(1) dem(高程数据)
(2) startPot (路径源点数据)
(3) endPot (路径终点数据)
(4) river (小流域数据)
所有原始数据存放于随书光盘的..\实验数据\栅格数据分析\示例分析\寻找最佳路径\目录下5.实现流程图
ArcGIS 中实现最佳路径分析，首先利用高程数据派生出坡度数据以及起伏度数据集。
然后重分类流域数据、坡度、起伏度数据集到相同的等级范围，再按照上述数据集在路径选择中的影响率赋权重值，最后合并这些数据即可得到成本数据集。在得到成本数据集之基础上，计算栅格数据中各单元到源点的成本距离与方向数据集。最后执行最短路径即得到最佳路径。
具体逻辑过程如下
图 10 学校选址逻辑过程
6.操作过程
(1)运行ArcMap，加载Spatial Analyst 模块，如果Spatial Analyst 模块未能激活，点击Tools 菜单下的Extensions，选择Spatial Analyst，点击Close 按钮。
(2)单击File 菜单下的Open 命令，打开加载地图文档对话框，选择D:\实验数据\栅格数据分析\示例分析\寻找最佳路径。
(3)设置空间分析环境。点击Spatial Analyst 模块的下拉箭头，打开Options 对话框，设置相关参数：
1)打开Options 对话框中的General 选项卡，设置默认工作路径为：“D:\实验数据\栅格数据分析\示例分析\寻找最佳路径\result\”。
2)打开Options 对话框中的Extent 选项卡，在Analysis Extent 下拉框中选择“Same as Layer dem”。
3)打开Options 对话框中的Cell Size 选项卡，在Analyst Cell Size 下拉框中选择“Same as Layer dem”。
(4)创建成本数据集要找到学校的最佳路径，首先需要从适宜性地图创建源数据输入及成本数据集，把它们作为成本加权函数输入。考虑到山地坡度、起伏度对修建公路的成本影响比较大，其中尤其山地坡度更是人们首先关注的对象，则在创建成本数据集时，可考虑分配其权重比为：0.6：0.4。但是在有流域分布的情况下，河流对成本影响不可低估。在此情形下，成本数据集考虑为合并山地坡度和起伏度之后的成本，加上河流对成本之影响即可。
1)坡度成本数据集
选择DEM 数据层，点击Spatial Analyst下拉列表框，选择Surface Analysis 并点击slope，生成坡度数据集，记为Slope。选择Slope 数据层，点击Spatial Analyst下拉键头，选择Reclassify 命令实施重分类。对坡度数据集实施重分类的基本原则是：采用等间距分为10 级，坡度最小一级赋值为1，最大一级赋值为10 ，得到图11 所示坡度成本数据（reclass_slope）。
图11 坡度成本数据
2)起伏度成本数据集
选择DEM 数据层，点击Spatial Analyst 下拉列表框，选择Neighborhood Statistics，设
置如图12 所示参数设置，点击Ok 按钮，生成起伏度数据层，记为QFD。选择QFD 数
据层，点击Spatial Analyst 下拉键头，选择Reclassify 命令，按10级等间距实施重分类，地形越起伏，级数赋值越高，即最小一级赋值为1，最大一级赋值为10，得到图13 所示地形起伏成本数据（reclass_QFD）。
图12 生成起伏度
图13 起伏度成本数据图
3）河流成本数据集
选择River 数据层，点击Spatial Analyst下拉键头，选择Reclassify 命令，按照河流等级如下进行分类：4 级为10；如此依次为8，5，2，1，生成图14 所示河流成本（reclass_river）。
图14 河流成本数据
(5) 加权合并单因素成本数据，生成最终成本数据集。点击Spatial Analyst 下拉箭头，选择Raster Calculator 命令合并数据集，计算公式如下：cost = reclass_river（重分类流域数据）+ ( reclass_slope（重分类坡度数据）*0.6 +reclass_rough（重分类起伏度数据）* 0.4)
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 ⑵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字段选择rain，像元大小设置为10000 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 analyst→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→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
GIS空间分析报告
本 科学生 设计报告 姓名 任富祖＿ 学号＿＿ 专业 地理信息科学 班级2013级GIS 课程名称 GIS 空间分析 指导教师 董 铭 开课学期 2015至2016学年＿上 学期 上课时间 2015 年＿9-12 月 云南师范大学旅游与地理科学学院 云南师范大学 2015-2016学年 上学期统一考试 《GIS 空间分析》期末试卷（非制卷） 专业 GIS 课程名称 GIS 空间分析 任课教师 董铭 班级 2013GIS 姓名 任富祖 学号
SQL中输入大于1000小于1600，如图二。 图二 然后得出了高程数据1000米-1600米的栅格数据，如图三。 图三 2、坡度 Arctoolbox-Spatial Analyst tools-suface-Slope 用来提取坡度，得出坡度的分布栅格数据，如图四。 图四 然后将坡度重分类，将数据等值分成三类，以5和15为中间两个分割点，如图五。 图五 然后将5-15的值设为1，其余设为nodata，然后输出栅格，如图六。 图六 输出栅格如图七所示。 图七 3、水文图 三七畏多水，那么我们建立出水系，然后以1000米为缓冲区，即得出了三七不适宜生长的区域，然后通过擦除可得出适宜的区域，那么首先我们需要先进行水文分析，水文分析的第一步为填洼，如图八。 图八 得出了填洼后的DEM数据，然后进行流向的提取，如图九。 提取出流向，然后提取流量，如图十所示。 图十 然后通过栅格计算器，来得出河网，阈值取3000。如图十一。 图十一 然后得出了河网的形状，如图十二。 图十二 通过转换工具，让栅格的河网，转化为矢量的河网，用到conversion工具中from 栅格to polyline。如图十三。 图十三 得出矢量数据河网，如图十四所示。 图十四 然后用到Analyst tool下proximity中的buffer工具，提取缓冲区，如图十五设置参数。 图十五 得到了水系旁边1000米的缓冲区，如图十六。 图十六 这时用到之前配准后数字化的文山polygon，用来擦除（Eraze）缓冲区，得到了矢量的擦除掉缓冲的图形，用这个在来掩膜（Extract by mask）文山的DEM，得到如图十七所示的适宜三七生长的区域。 图十七 4、温度 用到八个点要素，这八个点为文山州的八个县城，其年均温度非常容易得到，那么我们添加字段，将八县的年均温度输入，如图十八。 图十八 然后我们需要用到插值法来获取全图的温度分布，这时用IDW（反距离权重插值法），参数设置如图十九。 图十九 得到了温度的分布图形，如图二十。
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
G I S矢量数据分析与栅格 数据分析实验 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
本科学生实验报告姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B ＿ 实验课程名称地理信息系统概论（实验） 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华（讲师） 开课学期 2014 ＿至＿ 2015＿学年＿下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印
3、实验理论依据或知识背景： 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析（如建立缓冲区和叠置分析）的一个因素。 基于邻近（Proximity）概念，建立缓冲区可把地图分为两个区域：一个区域位于所选地图要素的指定距离之内，另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区，可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离（又叫缓冲大小）未必为常数，可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起，生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合，而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算，即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符，则此叠置操作为求交（Intersect）。 若使用 OR 连接符，则此叠置操作称为联合（Union）。 若使用 XOR 连接符，则此叠置操作称为对称差异（Symmetrical Difference）或差异（Difference）。 若使用以下表达式 [（Input Layer）AND（Identity Layer）] OR （Input Layer），则该叠置操作称为识别（Identity）或减去 （Minus）。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上，模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上，模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数（Moran’s I）和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格，而另一些则使用两个或更多栅格数 据。 栅格数据分析也应考虑像元数值类型（数字型数值，类别型数值）。
栅格数据的空间分析
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。 b5E2RGbCAP 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。 p1EanqFDPw 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。DXDiTa9E3d
ArcGIS10栅格数据空间分析模块 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。jLBHrnAILg 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。xHAQX74J0X 一、GIS空间分析的功能 前面已经介绍过GIS，大家已经知道空间分析就是对分析空间数据有关技术的统称。所以我们根据作用的数据性质不同，可以经空间分析分为： 1、空间图形数据的拓扑运算； 2、非空间属性数据运算； 3、空间和非空间数据的联合运算。 空间分析赖以进行的基础是仰仗于地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。 GIS中可以实现空间分析的基本功能，包括空间查询与量算，叠加分析、缓冲区分析、网络分析等，并描述了相关的算法，以及其中的计算公式。 1、叠加分析 叠加分析至少要使用到同一区域，具有相同坐标系统的两个图层。所谓叠加分析，就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加，产生一个新要素图层。该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。多层数据的叠加分析，不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。 根据GIS数据结构的不同，将GIS叠加分析分为基于矢量数据的叠加分析和基于栅格数据的叠加分析。 在GIS的矢量数据结构中，地理孔吉对象由点、线、面等要素来表示，所以基于矢量数据的叠加分析又可以分为点与多边形的叠加分析、线与多边形的叠加分析和多边形间的叠加分析三大类。 点与多边形的叠加，就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内，这呀就可以根据点与多边形的空间关系，确定给点要素添加哪些属性特征。 线与多边形叠加，就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系，进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关心。 多边形的叠加，就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作，生成一个新的多边形数据层。 栅格数据的叠加分析可以表达为地图代数的元算的过程。所谓地图代数，就是指在GIS中将数据层作为方程变量的函数运算，通常情况下都是指栅格数据层运算。栅格数据中，地理实体都是通过规则网格单元来表示的，层与层之间的叠加操作是通过逐个网格单元之间的运算来实现的。在栅格数据叠加分析中，地图代数运算又分为代数运算与逻辑运算。 栅格叠加分析与多边形叠加分析一样，是求两组或两组以上空间图形的交集，但是多边形叠加分析得到的是合成多边形，而栅格叠加分析得到的是合成数据串，这些合成的数据文件是进一步进行空间聚类或聚合的依据。 类型叠加：将两组或两组以上的地理编码数据，求它们的交集，以建立新的数据文件，根据分析任务，设置命令，得到最后的类型叠加结果。 统计叠加：将区域界线(政区、自然区域或经济区域等)，与专题数字地图叠加，建立的合成数据串，作出各区专门内容的数量统计。动态分析：将同一种要素在不同时期的两组属性数据叠加，建立合成数据串，它们之差就是该要素在该时段内的变化，在土地利用动态监测中，常要使用这种分析方法。 2、缓冲区分析 缓冲区是根据点、线、面地理实体，建立起周围一定宽度范围内的扩展距离图，缓冲区的作用是用来限定所需处理的专题数据的空间范围。一般认为缓冲区以内的信息均是与构成缓冲区的核心实体相关的，及邻接或关联关系，而缓冲区以外的数据与分析无关。 ArcGIS空间分析工具（SpatialAnalystTools） 1空间分析之常用工具 空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取（Extraction） 顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。 工具集中提供了如下工具： ExtractbyAttributes：按属性提取，按照SQL表达式筛选像元值。 ExtractbyCircle：按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。 ExtractbyMask：按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 ExtractbyPoints：按点提取，按给定坐标值列表进行提取。 ExtractbyPolygon ExtractbyRectangle ExtractValuestoPoints：按照点要素的位置提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，其中，提取的Value 可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample：采样，根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值，采样方法可选：最邻近分配法（Nearest）、双线性插值法（Bilinear）、三次卷积插值法（Cubic）。 以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域点等很有用。 1.2综合 这组工具主要用来清理栅格数据，可以大致分为三个方面的功能：更改数据的分辨率、对区域进行概化、对 区域边缘进行平滑。 这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate：聚合，生成降低分辨率的栅格。其中，CellFactor需要是一个大于1的整数，表示生成栅格的像 元大小是原来的几倍。 生成新栅格的像元值可选：新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。 空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。 基于ArcGIS对栅格图像进行平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格数据质量的很大差异，一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元，即在表达同类型的地理要素时，出现个别像元值与周边像元不一致的情况，数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便，因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先，相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值，或者至少一半的像元必须具有相同值。即，如果指定的是众数参数，则四分之三或八分之五的已连接像元必须具有相同的值；如果指定的是半数参数，则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相同的值。其次，那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻（例如，四分之三的像元必须相同）。第二个条件与像元的空间连通性有关，目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。如果不满足这些条件，将不会进行替换，像元的值也将保持不变。 在下图中，主滤波应用于输入栅格，使用最近的四个像元（四个正交的相邻像元）作为滤波器，并要求众数（四分之三的像元）值是相同的，才能更改相应像元的值。仅更改那些被三个或三个以上值相同的（正交）像元包围的像元。 输入栅格输出栅格 在下图中，应用了主滤波，使用最近的八个像元作为滤波器，并要求至少一半的值（八 分之四的像元）相同，才能更改像元的值，此时的平滑效果更佳。 输入栅格输出栅格 1.2 主滤波工具应用 在“ArcToolbox工具箱——空间分析工具——栅格综合——众数滤波”路径下找到工具双击打开，工具界面如下图所示： 要使用的相邻要素数： 确定在滤波器核中使用的相邻像元数。 FOUR —滤波器内核将是与当前像元直接相邻（正交）的四个像元。这是默认设置。EIGHT —过滤器内核将是距当前像元最近的八个相邻像元（3 × 3 窗口）。 替换阈值 在进行替换之前指定必须具有相同值的相邻（空间连接）像元数。 ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果 实验八：栅格数据处理 一、实验目的 1、掌握栅格数据进行裁切、拼接、提取等操作； 2、掌握投影变换方法。 二、实验准备 数据准备： 1幅1：25万矢量数据（Vector），为白水县的行政范围。地理坐标系统，其中大地基准是D_North_American_1927，参考椭球体是Clarke 1866。 2幅1：25万DEM数据（DEM1和DEM2）。地理坐标系统，其中大地基准是D_Krasovsky_1940，参考椭球体是Krasovsky_1940。 软件准备： ArcGIS Desktop9.x，ArcCatalog 三、实验内容 白水县跨两个DEM图幅，提取出白水县的DEM数据，并将数据转换成高斯克吕格投影系统。获取具有投影坐标系统的特定边界DEM数据。工作流程如图1所示。 图1 工作流程 四、实验步骤 （1）白水县行政范围的提取 1） 打开1：25万矢量数据（图2）。 2） 利用Analysis Tools 工具箱，Extract 工具集中的Select 工具，依据“name ”字段， 即SQL 表达式设置为“"NAME" = '白水县'”，提取出白水县地图数据（图3）。 A 展开Analysis Tools 工具箱，打开Extract 工具集，双击Select ，打开Select 对 话框。 B 在Input Features 文本框中选择输入“E ：/ChP4/Ex1/Vector ”矢量数据。 C 在Output Feature Class 文本框键入输出的数据的路径与名称“E ： /ChP4/Ex1/vector_Select ”。 D 单击Expression 可选文本框旁边的按钮，打开Query Builder 对话框，设置 SQL 表达式“"NAME" = '白水县'”。 E 单击OK 按钮，完成操作。 图2 原始矢量数据 实验七栅格数据基本分析方法 1.实习目的 掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学空间问题的能力。具体实习内容如下： (1)掌握距离运算与制图分析方法； (2)掌握栅格数据统计分析方法，包括单元统计、邻域统计、分区统计等运算方法； (3)掌握栅格重分类方法，理解栅格重分类的基本思想和应用领域； (4)学会使用栅格计算器进行栅格运算，体会栅格数据信息挖掘方法和应用的模式。 2.实验环境与数据准备 (1)软件准备：ArcMap、ArcCatalog、加载空间分析模块（Spatial Analyst）（平台） (2)数据准备：河北省城市、县城、乡村位置点文件，河北省交通线要素，河北省湿地分布的多边形要素。 3.] 4.实验方法 ArcGIS在空间分析模块（Spatial Analyst）中提供了一套用于栅格数据分析的工具集。Spatial Analyst 是ArcGIS的外置扩展模块，需要单独进行加载。在ArcMap的【Tools】菜单下，点击【Extensions】，选中Spatial Analyst，即可加载此模块。 3.1.分析环境设置 进行空间分析前，首先设置分析环境。包括工 作目录选择、栅格单元大小设定、分析区域选定、 坐标系统模式、过程文件管理等。 点击【Spatial Analyst】，选择【Options】菜单项， 弹出环境定义对话框，选择General、Extent、Cell Size 进行切换，实现分析环境的自定义（图7-1）。 3.2.距离运算 ArcGIS中的距离制图包括：直线距离函数 （Straight Line）、分配函数（Allocation ）、成本距 离加权函数（Cost Weighted）、最短路径函数 （Shortest Path），可以实现常用的距离运算与制图 图7-1分析环境设置 分析。 直线距离分析计算：点击【Spatial Analyst】，选 择【Distance】→【Straight Line】，打开直线距离制图对话框（如图7-2所示）。通过Distance to选择需计算直线距离的图层，定义最大距离的值（Maximum distance），设定输出单元大小（Output cell size），选择是否创建直线方向数据（Create direction）和直线分配数据（Create allocation），最后确定输出栅格的文件名（Output raster）。在设定文件名时，如果保持 一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM 直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等 兰州交通大学开放性实验 基于ArcGIS的地理分析 实 验 报 告 实验名称：栅格数据的空间分析 学生姓名：张鑫港 学生学号：201408301 指导老师：朱睿 时间：2016年5月8日 实验1 熊猫分布密度制图 1. 实验背景 大熊猫是我国重点保护动物。 2. 实验目的 通过练习，熟悉ArcGIS密度制图函数的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGIS提供的密度制图功能和其他空间分析，制作符合要求的密度图。 3. 实验要求 1）熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5公里。 2）虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。 3）在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。 4. 实验操作步骤 1）生成槽域范围 运用距离分析中的欧式分配工具，选择像元大小为500，输出名为FP的熊猫槽域范围图。如下图： 2）计算各槽域面积并与熊猫采样数据进行连接 每个槽域的面积可以通过栅格数与栅格单元面积的乘积获得，故首先在XMpoint点文件中属性表添加名为Area的字段，运用字段计算器设置表达式：“COUNT*500*500”。接下来 导出FP的属性表，并与XMpoint进行连接，即完成熊猫采样数据与槽域范围数据的连接。 3）计算每个槽域的权重值，并提取密度 添加power字段，以存储权重值，在字段计算器中，输入“3.1415926*5000*5000/ [fp.vat:AREA]”,其中分子为假定的最大槽域面积，则可以计算出每个点的权重值。 运用密度分析中的核密度分析，设置输出像元为500（栅格大小），提取密度。如下图： 4）设置合适的数据单位 以上数据以平方米为单位，选择地图代数中的栅格计算器，输入“XMDensity10 =“XMD ensity”*10000000”，可以将面积单位化为10km^2，得如下图的结果 GIS空间分析方法 （第二部分栅格数据空间分析） 一、知识点介绍 1、邻域分析 （1）目的掌握局部分析和邻域分析的基本方法和操作步骤。 （2）数据…\实验数据\栅格数据分析\知识点介绍\邻域分析 （3）操作 邻域分析： 邻域统计的计算是以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据进行函数运算，从而得到此栅格的值。ArcGIS 中的邻域统计提供了十种统计方法。分别如下： Minimum：找出在邻域的单元上出现最小的数值； Maximum：找在邻域的单元上出现最大的数值； Range：在邻域的单元上数值的范围； Sum：计算邻域的单元内出现数值的和； Mean：计算邻域的单元内出现数值的平均数； Standard Deviation：计算邻域的单元内出现数值的标准差； Variety：找出邻域的单元内不同数值的个数； Majority：统计邻域的单元内出现频率最高的数值； Minority：统计邻域的单元内出现频率最低的数值； Median：计算邻域的单元内出现数值的中值； A.加载数据 B.进行邻域分析 1．在Spatial Analyst 的下拉菜单中选择Neighborhood Statistics； 2．在Input data 的下拉菜单中选择要用来进行邻域分析的图层； 3．在Field 栏的下拉菜单中选择进行邻域分析的字段； 4．在statistic type 栏中选择你要运用的统计类型； 5．在Neighborhood 的下拉菜单中选择你要运用的邻域类型； 6．在Units 后的两个选项中选择一个邻域类型设置时各参数值的单位，可以是栅格单元或地图单位。 7．指定输出结果的栅格大小； 8．为输出结果指定目录及名称； 9．点击OK 按钮。 利用邻域统计可以进行边缘模糊等多种操作，如下图8.55所示，原图为一海岸线，经过邻域统计的均值运算可以进行海岸线光滑。 《空间分析》 课 1. 学校选址研究的意义.............................................................................................................. 2. 位址选择准备 ........................................................................................................................... 2.1 位址选择.............................................................................................................................. 2.2 学校选址的一般要求 ....................................................................................................... 2.3 确定权重.............................................................................................................................. 2.4 学校选址框架图 ................................................................................................................ 3. 利用ArcGIS进行学校选址.................................................................................................. 5. 数据处理过程及结果.............................................................................................................. 5.1 添加数据，并设置空间分析环境................................................................................. 5.2 提取学校和娱乐场所直线距离数据集 ....................................................................... 第八章栅格空间距离计算 1 生成栅格距离图 打开地图文档\gis_ex09\ex08\，激活 data frame1，可看到有二个图层：点状图层“消防站”和线状图层“道路”，前者则用于产生离开消防站的距离图，后者用于确定分析的范围和背景显示（参见图 8-1）。 图 8-1 data frame1 的显示 鼠标双击 data frame1 名称，调出对话框 Data Frame Properties，选择 General标签，用下拉式菜单将Map Unites 和 Display Units 从 Unknown Units 改为 Meters（米），完成后按“确定”键关闭。选用菜单 Tools / Extensions…，勾选 Spatial Analyst，栅格分析加载扩展模块被加载，在 View / Toolbars 下勾选Spatial Analyst，窗口中增加了栅格分析工具条。选用菜单Spatial Analyst / Options…，作栅格分析初始化 设置： （1）General 标签 Working：D:\gis_ex09\ex08\temp\ 鼠标展开选择 Spatial Analyst 的工作路径 Analysis mask： ArcGIS空间分析工具（Spatial Analyst Tools）1空间分析之常用工具 空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取（Extraction） 顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。 工具集中提供了如下工具： Extract by Attributes：按属性提取，按照SQL表达式筛选像元值。 Extract by Circle：按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。 Extract by Mask：按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 Extract by Points：按点提取，按给定坐标值列表进行提取。 Extract by Polygon Extract by Rectangle Extract Values to Points：按照点要素的位置提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，其中，提取的Value可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample：采样，根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值，采样方法可选：最邻近分配法（Nearest）、双线性插值法（Bilinear）、三次卷积插值法（Cubic）。 以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域\点等很有用。 1.2综合 这组工具主要用来清理栅格数据，可以大致分为三个方面的功能：更改数据的分辨率、对区域进行概化、对区域边缘进行平滑。 这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate：聚合，生成降低分辨率的栅格。其中，Cell Factor需要是一个大于1的整数，表示生成栅格的像元大小是原来的几倍。 生成新栅格的像元值可选：新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。 2.对区域进行概化 Expand：扩展，按指定的像元数目扩展指定的栅格区域。 Shrink：收缩，按指定的像元数目收缩所选区域，方法是用邻域中出现最频繁的像元值替换该区域的值。 Nibble：用最邻近点的值来替换掩膜范围内的栅格像元的值。 Thin：细化，通过减少表示要素宽度的像元数来对栅格化的线状对象进行细化。 Region Group：区域合并，记录输出中每个像元所属的连接区域的标识。每个区域都将被分配给唯一编号。 3.对区域边缘进行平滑 Boundary Clean：边界清理，通过扩展和收缩来平滑区域间的边界。该工具会去更改X或Y方向上所有少于三个像元的位置。 Majority Filter：众数滤波，根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。可以认为是“少数服从多数”，太突兀的像元被周围的大部队干掉了。其中“大部队”的参数可设置，相邻像元可以4邻域或者8邻域，众数可选，需要大部分（3 /4、5/8）还是过半数即可。 GIS中栅格数据的分析模式 *** （建筑与城乡规划学院湖南湘潭411201） 摘要：数据是地理信息系统的基础，强大的地理信息分析功能对数据有很高的要求。与矢量数据相比，栅格数据具有其独特的一面，尤其在空间辅助决策部分要求不高的情况下,采用栅格地理信息系统。其信息更加全面、内容更加具体、开发速度较快，是地理信息系统进一步的延伸。本文从栅格数据出发，对栅格数据的结构、表示以及空间分析机制进行了简单阐述，并探讨了栅格数据在地形中的表示方法。 关键词：地理信息系统，栅格数据，地形表示 0 引言 地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是一种具有采集空间数据并存储、管理、分析与表现空间信息的计算机系统。采用GIS技术使高效管理具有空间分布特征的原始数据及其制图输出成为可能，并逐步成为现代企业管理和政府决策的有力助手[1, 2]。数据是地理信息系统的血液，在现有的系统开发设计中，投入成本最大的便是数据处理，其投入费用占系统建立和维护的70%以上。从应用的角度来看，近几年GIS的应用领域不断扩大，出现了大量成熟的商业GIS平台，空间数据的建设越来越受到重视。基于空间数据基础设施的建设，人们开始了空间数据共享和互操作的研究。但是多种数据格式的互相转换，均需要以栅格图像矢量化为前提。在矢量化过程中，必然导致部分细微信息的缺失，数据转换误差等空间数据的不确定性问题[3]。如何解决数据处理的高成本，减少项目周期，更多的恢复数据固有信息，已成为地理信息系统发展的至关重要问题。采用栅格图像，取消矢量化数据的步骤是对GIS数据发展的一个尝试，目前国内仍没有相关的技术及应用。通过对计算机数据结构及遥感图像处理等多方面的经验借鉴，融合了其它领域内的相关技术，适时应用到地理信息系统方面进行开发研制，由此积淀了一些基于栅格数据的地理信息系统技术体系，并得到了应用实践。 1.GIS中的栅格数据 1.1栅格数据的结构组织 基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的格网，在各个格网上给出相应的属性值来表示地理实体的的一种数据组织形式。在栅格数据结构中，点由一个单元格网表示，其数值与邻近网格值有明显的不同。线段是由一串有序的相互连接的的单元格表示，各个网格的值比较一致，但与邻近的值差异较大。多边形由聚集在一起的相互来连接的单元格网组成，区域内部的值相同或是差异较小，但与邻近的格网的值差异较大。 栅格数据是指在空间和亮度上是已经离散化了的图像[4]，常见的数据有TIFF、BMP、PCX、JPEG等格式的数据。每个格网对应一种属性，其空间位置用行和列标识。网格通常是正方形，有时也采用矩形、等边三角形和六边形。格网的边长决定了栅格数据的精度，然而用栅格数据来表示地理实体，不论网格边长多细，与原实体相比较，都有信息的丢失，这是因为复杂的实体采用统一的格网所造成的。一般情况可以通过保证最小多边形的精度标准来确定网格的尺寸，是形成的栅格数据既有效的逼近地理实体，又能最大限度的降低数据的冗余。与矢量数据相比，栅格数据表达更为直观，容易实现多元化数据的叠合操作分析，便GIS空间分析的功能和广泛应用
ArcGIS空间分析工具
GIS空间分析复习提纲及答案
基于ArcGIS对栅格进行平滑处理
ARCGIS空间分析操作步骤
Arcgis操作 实验八：栅格数据处理
7_栅格数据基本分析方法
栅格数据结构和矢量数据结构空间分析
栅格数据的空间分析
栅格数据空间分析
gis空间分析论文
ARCGIS教程 第八章 栅格空间距离计算
ArcGIS空间分析工具
栅格数据分析方法
- arcgis栅格数据空间分析实验报告
- ArcGIS栅格数据的空间分析
- GIS空间分析第三章栅格数据分析
- GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验
- GIS栅格空间分析
- GIS栅格空间分析
- arcgis栅格数据空间分析图文详解
- 第六章GIS空间案例
- arcgis栅格数据空间分析图文详解
- GIS空间数据处理与分析
- 栅格数据的空间分析
- ArcGIS 栅格数据分析与应用
- arcgis栅格数据空间分析实验报告
- 栅格数据空间分析
- arcgis栅格数据空间分析图文详解
- 栅格数据的空间分析
- arcgis教程_ArcGIS栅格数据的空间分析
- GIS空间分析的功能和广泛应用
- ARCGIS空间分析操作步骤
- ARCGIS空间分析报告操作步骤