第四章_栅格数据的空间分析方法.ppt

* ArcGIS的距离制图提供了许多距离分析工具和函数，可以量测直线距离，还可以计算函数距离。 函数距离是描述两点间距离的一种函数关系，如时间、摩擦、消耗等。 在ArcGIS中，距离制图主要通过距离分析函数完成。 ArcGIS提供的距离制图函数： 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) * 通过直线距离函数，计算每个栅格与最近源之间的欧式距离，并按距离远近分级。 直线距离可以用于实现空气污染影响度分析、寻找最近医院、计算距最近超市的距离等操作。 直线距离函数(Straight Line) 直线距离分析：计算每个栅格与最近源的欧式距离，并按距离分级。 * 依据最邻近分析原理识别单元归属于哪个源。通过分配函数将所有栅格单元分配给距离其最近的源。 单元值存储了归属源的标识值。分配功能可以用于超市服务区域划分，寻找最邻近学校等。 分配函数(Allocation) 区域分配分析：将所有栅格单元分配给距离最近的源，从而实现区域的分配和划分 * 通过成本距离加权功能可以计算出每个栅格到距离最近、成本最低源的最少累加成本。在成本距离加权功能的实现中还可同时生成另外两个相关输出：基于成本的方向数据和成本分配数据。 成本数据表示了每一个单元到它最近源的最小累积成本，成本方向数据表示从每一单元出发，沿着最低累计成本路径到达最近源的路线方向。 成本距离加权函数(Cost Weighted) 成本累积距离分析：对每个单元到它最近源的最小累积成本进行分级。 * 通过最短路径函数获取从一个源或一组源出发，到达一个目的地或一组目的地的最短距离路径或最小成本路径。 最短路径分析可找到通达性最好的路线，或找出从居民地到达超市的最优路径。 最短路径函数(Shortest Path) 栅格数据最短路径分析：显示了三个不同区域到达银行的最短路径。 * 栅格插值分析通过有限数量的样点预测出栅格内所有网格的数值。 插值函数可以预测未知点的数值，这些数值可以是海拔、降水、化学物质浓度、噪声等级等。 应用空间点插值的一个典型范例： 通过一组已测高程数据插值生成一个高程表面。 在点图层中的每个符号代表所在位置的已测高程值。通过空间插值，对这些输入点间的值进行预测。 栅格插值分析(Interpolate to Raster) * (a)已知的高程点 (b)内插生成的高程表面 * 单元统计(Cell Statistics) 邻域统计(Neighborhood Statistics) 分类区统计(Zonal Statistics) 栅格数据的统计分析(Statistics) * 多层面栅格数据叠合分析时，经常需要以栅格单元为单位来进行单元统计分析。 例如，分析一些随时间而变化的现象，诸如10年来的土地利用变化或者不同年份的温度波动范围。 单元统计输入数据集必须是来源于同一个地理区域，并且采用相同的坐标系统。 单元统计(Cell Statistics) * 邻域统计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。 邻域统计计算过程中，对于邻域有不同的设置方法，ArcGIS提供了四种邻域分析窗口： 矩形窗口、 圆形窗口、 环形窗口、 扇形窗口。 邻域统计(Neighborhood Statistics) * 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，包括计算数值取值范围、最大值、标准差等。 一个分类区就是在栅格数据中拥有相同值的所有栅格单元，而不考虑它们是否邻近。 分类区统计是在每一个分类区的基础上运行操作，输出结果时同一分类区被赋予相同的单一输出值。 分类区统计(Zonal Statistics) * ArcGIS的单元统计、邻域统计和分类区统计都提供了10种统计方法： Minimum(最小值)、 Maximum(最大值)、 Range(范围)、 Sum(求和)、 Mean(均值)、 Standard Deviation(标准差)、 Variety(不同数值个数)、 Majority(频率最高的数值)、 Minority(频率最低的数值)、 Median(中值)。 * 重分类即基于原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。 一般包括四种基本分类形式： 新值替代 旧值合并 重新分类 空值设置 重分类分析(Reclassify) * 新值替代 根据新的信息取代原来的值。 重分类可帮助用户将输入栅格数据中的值取代为新的值。 如，经过一段时间后一地区的土地利用发生了变化。 旧值合并 用户可能期望简化栅格中的数据。 如，可以将各种各样的森林类