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1、 空间分析基本概念空间分析基本概念 空间分析扩展模块 空间分析工具 在ArcMap环境下，点击Tools菜单下的Customize菜单项，在Customize对话框中选中Spatial Analyst，将在界面上增加Spatial Analyst工具条。设置分析环境 打开Options对话框，其中General下Working用于指定输出数据的存放位置，Analysis mask用于定义掩膜范围；Extent用于设置输出栅格图像的范围；Cell Size用于设置输出栅格图像的栅格尺寸。1矢量数据与栅格数据的相互转换 Features to Raster（矢量转栅格）Raster to Feat

2、ures（栅格转矢量）2 Features to Raster（矢量转栅格）在对话框中输入需要转换的矢量图层、字段、输出栅格尺寸以及输出栅格文件名，点击OK按钮后，将产生栅格数据。栅格值为对应矢量要素的字段值，如没有对应的矢量要素，则栅格值为空值（NoData）。道路矢量图（线）道路栅格图 Raster to Features（栅格转矢量）在对话框中输入需要转换的栅格图层、字段、输出几何类型（点、线、多边形）、输出矢量文件名，选择是否对线进行综合，土地利用栅格图 土地利用矢量图 基于栅格的分析 距离分析（Distance）密度分析（Density）数据内插分析（Interpolate to R

3、aster）地形分析（Surface Analysis）3 距离分析 用于分析栅格图像上每个栅格与目标的距离，如有多个目标，则以最近的距离作为栅格值。可以是直线距离，也可以Cost权重距离，包括Straight Line、Allocation、Cost Weighted和Shortest Path四个功能。直线距离分析对话框 计算每个栅格与最近学校（图中的红点）的距离与最近学校的方向图 分配图 Cost权重分析对话框 以坡度图作为Cost的分析结果 由于Cost因素，一个点到另一个点的最小Cost距离并一定是直线距离。Shortest Path用于分析在Cost因素影响下，两点之间的最小Cos

4、t路径。Shortest Path对话框中的Path to是指出发点所在图层（可以是矢量图层），Cost distance raster 和Cost direction raster分别是各个栅格与目标点的距离和方向图。Shortest Path分析结果 密度分析（Density）针对一些点要素（或线要素）的特征值（如人口数）并不是集中在点上（或线上）的特点，对要素的特征值进行空间分配，从而更加真实地反映要素的分布。密度计算有两种方法：简单密度计算和Kernal密度计算。简单密度计算是针对每个栅格，以栅格为中心、某个值为半径的圆形范围作为搜索范围，计算搜索范围内的点（或线）的统计值之和，并与搜

5、索范围的面积进行比值作为字段值。Kernal密度计算是把每个点的值分散到搜索范围内，中间最大，边缘为0，总和等于字段值或1（没有定义权重字段）。密度分析对话框 简单人口密度分析结果 Kernal人口密度分析结果 美国城市分布 数据内插分析（Interpolate to Raster）对矢量点数据进行内插产生栅格数据，每个栅格的值根据其周围（搜索范围）的点的值计算。数据内插有多种方式，ArcGIS提供Inverse Distance Weighted（距离倒数权重，IDW）、Spline、Kriging等方法。IDW方法对内插点周围的样点值进行加权求和，距离越大，权重越小，所得到的值作为内插点的

6、值。离散的高程点数据 经过IDW内插后得到的数字高程模型 Spline（样条函数）方法是建立一个通过控制点的面，并使所有点的坡度变化最小。在ArcGIS中有两种Spline 方法：规则Spline（Regularized）和张力Spline（Tension）。规则Spline 产生一个平滑的、梯度变化的表面，但内插出的栅格值可能会落在样本数据的范围之外。张力Spline产生的表面平滑度相对较低，但栅格值控制在样本数据的范围内。Spline法对话框 规则Spline内插结果张力Spline内插结果 Kriging方法的原理是假设某种属性的空间变化既不是完全随机，也不是完全确定，因此有三个影响因素

7、：空间相关因素、偏移（变化趋势）和随机误差。在ArcGIS中提供了两种Kriging方法：普通Kriging方法（Ordinary）和通用Kriging方法（Universal）。普通Kriging方法是假设不存在偏移，利用半方差（Semivariance）衡量所选已知点之间的空间相关程度。根据不同距离的半方差值可以得到半方差图，然后与数学模型拟合可用于空间数据内插，ArcGIS提供了五种数据模型：高斯、线性、球面、圆形和指数模型。通用Kriging方法是假设空间变量在Z值上存在偏移，需提供一个趋势面方程。ArcGIS提供了两种趋势面方程：平面和曲面。Kriging法对话框 地形分析（Surf

8、ace Analysis）Contour：从数字高程模型中提取等高线。可以设置基底等高线和等高线的间隔。Slope：根据数字高程模型计算坡度。Aspect：根据数字高程模型计算坡向。Hillshade：根据数字高程模型产生晕渲图，可以设置太阳方位角和高度角。Viewshed：根据观测者所在的位置及该区域的数字高程模型，确定那些区域可见、那些区域不可见。Cut/Fill：挖方量和填方量计算。基于栅格的统计 Cell Statistics：多个栅格图的对应栅格进行统计。Neighborhood Statistics：与周围栅格的统计。Zonal Statistics：按区域对栅格进行统计。统计类型

9、包括最小、最大、间距、总和、平均、标准偏差、偏差、最多、最少、中值等。4对挖方/填方工程前后的数字高程模型进行间距（变化量）统计 IDW方法内插结果Spline方法内插结果两种结果的差异对土地利用遥感分类图进行99Neighborhood Statistics 处理 不同土地利用类型的分布高度统计 栅格数据重分类 对栅格数据进行重分类，如对高程数据，按范围划分成不同等级，以等级值作为新的栅格值。5栅格运算 对多个栅格数据进行运算，常用于综合评价。如在选址中，要根据与已有学校的距离、与已有设施点距离以及坡度等因素进行综合评价，先对距离和坡度图层进行分级（统一划分成10个等级），距离越远，等级越高

10、；坡度越小，等级越高。然后，对三个图层进行加权求和，运算结果的图层，栅格值越大，表示适宜度越大。6栅格运算对话框 运算结果 空间分析基本概念 空间分析扩展模块 空间分析工具空间分析工具 ArcToolbox中的空间分析工具箱有18个工具集，每个工具集下又包括多个工具。有些工具已集成到空间分析扩展模块中。每个工具对话框，都有一个Environments按钮，用于设置环境条件。Conditional 根据栅格属性条件对栅格进行操作，包括Con、Pick、Set Null等工具。如输入的栅格是多波段数据，只对第一个波段进行操作。1 Con：对输入栅格的每一栅格值进行判别，如符合某一表达式，则以另一栅

11、格（true栅格）的对应栅格值或指定常数代替；如不符合表达式，则以False栅格的对应栅格值或指定常数代替。如对一个DEM数据，可设定条件表达式：栅格字段值（高程）2000，对符合条件的栅格定义按原数据取值，其它栅格定义栅格值为0。Pick：输入位置栅格图和系列栅格图（或常数值），以位置栅格图的栅格值作为序号，按序号找到栅格图或常数，以对应栅格值或常数作为新栅格值。输入的栅格数据中，值为1的栅格以test1栅格数据对应栅格值替代，值为2的栅格以常数10替代，值为3的栅格以常数20替代，值为4的栅格以test2栅格数据对应栅格值替代，空值栅格仍为空值。Set Null：如表达式成立，则输出栅格值

12、为NoData，否则为指定栅格的对应值或某一常数值。Extraction 从输入的栅格中提取出符合条件的栅格子集，其它栅格置为NoData。条件包括栅格属性和栅格空间位置。如输入的栅格是多波段数据，只对第一个波段进行操作。2 利用属性提取栅格的工具是Extract by Attributes，利用该工具可以输入一个SQL表达式。按空间位置提取栅格的工具分两类：在工具对话框中输入反映空间位置的图形坐标，包括Extract by Points、Extract by Circle、Extract by Rectangle、Extract by Polygon等工具，按点、圆、矩形、多边形提取栅格。利

13、用已有数据中的图形作为掩模提取栅格，工具为Extract by Mask，该工具是基于Mask数据（栅格或矢量）定义的范围提取出范围内的栅格。Generalization 栅格数据的制图综合，包括Aggregate、Majority Filter、Expand和Shrink、Boundary Clean、Thin、Nibble和Region Group等工具。3 Aggregate：通过相邻栅格合并，降低栅格数据分辨率。合并方式可以是求和、求最大值、求最小值、求平均值、求中值。设置Cell factor为5降低栅格数据分辨率 Majority Filter：多值滤波。对输入栅格数据中的每个栅格

14、以相邻（4相邻或8相邻，缺省为4相邻）栅格中数量最多的栅格值代替。4相邻8相邻 Expand和Shrink：对栅格数据中指定区域（栅格值）扩展（收缩）指定栅格数。对值为5的区域扩展一个栅格对值为5的区域收缩一个栅格输入栅格数据Expand 5个栅格Shrink 5个栅格 Boundary Clean：通过扩展和收缩边界，对边界进行光滑处理。缺省情况下，按区域值的大小顺序进行边界的扩展和收缩处理，也可以按区域面积的顺序（从大到小或从小到大）进行处理。一些小的图斑在相邻图斑的扩展中被去除，从而在收缩中已不能恢复。按区域值的顺序（从大到小）进行处理按面积顺序（从小到大）进行处理 Thin：通过减少栅

15、格数据中表示线要素的栅格数，对线要素进行细化。Nibble：基于Mask定义的区域，对区域内的栅格以最近邻的栅格值代替。Region Group：把空间上相连的、具有相同值的栅格作为同一区域，并赋予相同的区域编号值。不同区域的栅格有不同的标号值。Multivariate 多变量分析工具是用于对多波段数据进行统计、变换以及分类等。4 Band Collectioon Statistics：计算输入的多波段栅格数据的统计值，包括每个波段的最大值、最小值、平均值、标准偏差以及协方差矩阵和关系矩阵。Principal Components：主成分分析。对输入的多波段数据进行主成分变换，变换得到的数据信

16、息集中在前几个波段上。Create Signatures：根据用户定义的样本（矢量文件或栅格文件）和输入的栅格数据，计算每一类（选择分类字段）的统计值，产生信号文件，该文件是一个文本文件，文件的扩展名为gsg，可利用文本编辑器进行浏览与编辑。Edit Signatures：通过一个类型变换表（remap table，ASCII码文件）对原先信号文件中的类进行合并、删除或重编号。如表所示，原文件中的类型8和类型21将合并为类型3，9变成1，14变成4，15变成7，23变成6，11删除。8：39：1 11：-999914：415：721：323：6 Iso Cluster：利用isodata聚类方

17、法对栅格数据进行聚类（类型数由用户定义），计算每一类的统计值，产生信号文件，文件的扩展名为gsg。Maximum Likelihood Classification：最大似然分类。基于信号文件，对输入的多波段栅格数据进行分类。Class Probability：最大似然分类的结果是得到一张分类图，每个栅格被分为一种类型。但实际上，有些栅格包含多种地类（混合像元），单一的分类结果会造成面积的误差。Class Probability是产生每个类型的概率图，概率图上的每个栅格反映属于该类的概率（与该类型的比例相关）。Dendrogram：产生一个树状图，显示在信号文件中类与类之间的距离关系。演示：遥感图像分类。加载遥感图像。新建多边形要素类，空间参照与遥感图像相一致，增加字段Type（整型字段）。利用Sketch工具数字化样本区域，并输入Type代码。利用Create Signatures产生信号文件。利用Maximum Likelihood Classification工具，基于信号文件，对输入的多波段栅格数据进行分类。利用Extract by Mask工具提取出选定区域内的分类结果。86 结束语结束语