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时间:2020-04-03
《arcgis栅格数据空间分析实验报告.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、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
2、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spatialanalyst→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spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted,在inputpoints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spatialanalyst→op
3、tions,在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted,在inputpoints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spatialanalyst→options在general标签中选province作为分析掩膜,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted,在inputpoints下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像
4、元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值,并转化为整形数据,进行符号化,分为三类⑷采用样条差值点击spatialanalyst→interpolatetoraster→spline,在inputpoints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spatialanalyst→options,在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→spline,在inputpoints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
5、分析工具spatialanalyst→options在general标签中选province作为分析掩膜,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→spline,在inputpoints下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值,并转化为整形数据,进行符号化,分为三类⑸采用点击spatialanalyst→interpolatetoraster→kriging,在inputpoints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spatialanalys
6、t→options,在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→kriging,在inputpoints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spatialanalyst→options在general标签中选province作为分析掩膜,点击spatialanalyst→interpolatetoraster→kriging,在inputpoints下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值,并转化
7、为整形数据,进行符号化,分为三类结果为三次插值求平均,分为4类制作降水量分布图,添加图名,图框,指北针,图例,比例尺五、实验总结1、栅格数据空间分析可以运用到哪些领域?栅格数据结构简单、直观、非常利于计算机操作和处理,是GIS常用的空间基础数据格式,基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础,也是GIS空间分析模块(SpatialAnalyst)的核心内容。距离制图、密度制图、表面生成、表面分析、统计分析、重分类、栅格计算等都是G
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