ARCGIS栅格数据分析.pdf

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1、ArcGIS栅格数据分析Esri中国信息技术有限公司韩勇主要内容•栅格数据的定义和类型•ArcGIS栅格数据分析•ArcGIS栅格数据分析应用一、栅格数据的定义和类型栅格数据的定义和类型栅格数据:每个网格作为一个像元,包含一个代码表示该像素的属性类型或量值,或者记录指向属性数据的指针,每个网格的大小代表空间分辨率.栅格类型:栅格可以是专题数据,数字航空摄影、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图.二、ArcGIS栅格数据分析空间分析为数据的深度使用提供了方法栅格数据是GIS的重要数据模型之一,基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的重

2、要基础。空间分析模块功能地下数学局部距离表面栅格提取水分计算分析分析分析综合析栅格创建条件邻域叠加水文工具重分栅格分析分析分析分析条类太阳地图区域插值多元密度辐射代数分析分析分析分析分析1、地图代数栅格分析的地图代数地图代数(MapAlgebra)是一种可以用代数语言执行空间分析的一种方法,包括可以执行所有ArcGIS空Discrete间分析扩展功能,数学运算,函数分析。0112VegetationNo0=Rock1111=ForestDataNo2=Water122Data优点:可以创建复杂的表达式。1122Continuo

3、us1.121.751.812.03Rainfall如何获取:通过空间分析模块。(inches)0.261.631.871.980.000.910.731.42NoNo0.000.18整合Python(所有模块都可以获取)DataData地图代数的使用途径RasterCalculator–空间分析工具–易于使用的计算界面–单独使用或在ModelBuilder中使用Python窗口–单一的表达或简单的探索性模型Scripting–复杂的模型2、栅格数据简单分析方法栅格分析的数学运算Arithmetic(+,-,*,/)Boole

4、an(AND,OR,XOR,NOT)Logical(<,>,=,<>,etc.)Bitwise(shift,compliment)栅格分析的数学函数Arithmetic—Abs,Int,Float,etc.Trigonometric—Sin,Cos,Tan,etc.Exponential—Exp,Exp2,Exp10Logarithmic—Log,Log2,Log10Powers—Sqr,SqrtTheIntfunction=NoDataInputrasterOutputraster栅格分析的地图查询•Boolean(AND,OR

5、,XOR,NOT)•Logical(>,>=,=,<>,<,<=)3、栅格数据高级分析方法距离分析•欧氏(直线)距离•成本加权距离•用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离•源之间具有最小行程成本的路径和廊道距离分析和邻近分析最短距离5个小10个小输入时直线距离时方向图成本权重距离分配图重分类比例:间隔:重分类加权叠加临域分析和块统计•计算临域统计–Majority,Maximum,Mean,Median,Minimum,Minority,Range,Sum,StandardDeviation,Variety•用于滤波,数据平

6、滑及数据整合区域叠加统计在同一个区域/格子内具有相同的值。输入的数据可以是要素或栅格数据。输出可以是栅格,表格或图型–分水岭的最大流入长度–每个邮政编码内的平均收入–每个植被区内的平均高程区域叠加统计(cont.)SlopeMeanSlopeperWatershedWatersheds三、ArcGIS栅格数据分析的应用适应性模型•在那里建造一个新房屋•怎样的坐落位置有利于周围居民?•什么位置经济发展的较好(什么位置易于经济发展)?•当发生化学泄露时,哪里的人会最先受到威胁?现实GIS的世界结果内容模型建立的条件:-经济区域-接近目

7、标人群-避开竞争者建立模型的理论方法模型建立的标准理论:建立一个组织定义一个目标反馈定义一个尺度记录整个过程反馈中的log!建立运行模型结果展现选择最优的模型模型成功的标志•怎样知道模型是否运行成功?•标准必须与建立模型时制定的标准一致•对结果需要进行推广•定义如何去量化适应性模型-二进制法•选择简单的问题——查询Terrain010•对图层进行分类并进行组合分析(好的为1,Access坏的为0):00好的位置=地形&访问&花费1Cost001•优点:简单•缺点:BestSite无法选择下一好位置01所有图层的权重相同好部分

8、的值权重也相同适应性模型-权重法•适用于复杂的问题Terrain•将图层数适应性分为1—9层权重,再叠加1105分析:Access好的位置=(地形*0.5)+(访问*0.3)+(花费15*0.2)10Cost1510•优点:所有值都具有相对重要性

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