ArcGIS空间分析.ppt

ArcGIS空间分析,主要内容,ArcGIS空间分析简介ArcGIS矢量数据空间分析ArcGIS栅格数据空间分析ArcGIS三维分析ArcGIS地统计分析,ArcGIS空间分析简介,空间分析是GIS的主要特征，有无空间分析功能是GIS与其他系统相区别的标志。

空间分析是从空间物体的空间位置、联系等方面去研究空间事物，以对空间事物做出定量的描述，作出预测并提出合理的调控措施。

一般系统功能：

“是什么？

”“在哪里?

”、“有多少?

”和“怎么样?

”等,GIS系统=一般系统+“为什么?

”。

空间分析,ArcGIS空间分析简介,按分析对象的维数来看，包括二维分析、三维分析及多维分析。

其中二维分析包括常规GIS分析的大部分内容，如矢量数据空间分析、栅格数据空间分析、空间统计分析（空间插值、创建统计表面等）、水文分析（河网提取、流域分割、汇流累积量计算、水流长度计算等）、多变量分析、空间插值、地图代数等。

三维分析则有如下内容：

三维模型建立和显示基础上的空间查询定位分析，以及建立在三维数据上的趋势面分析、表面积、体积、坡度、坡向、视亮度、流域分布、山脊、山谷及可视域分析等。

ArcGIS空间分析模块,ArcGIS环境演示各模块,Arcgis空间处理与分析工具（ArcToolbox）,空间数据的表示,对现实世界的几何抽象,面,点,线,体,在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素,GIS数据的两种表示方法,矢量表达,栅格表达,现实世界,栅格数据特点,栅格数据:

将地理空间（地理实体）划分成规则的格网（特殊的情况下也可以是三角形或菱形、六边形等），格网的基本单元视固定大小的矩形，用数值表示其格网的特征。

一个栅格数据图层叫一个Grid，一组Grid表示一类的空间事物栅格的基本单元称Cell,单元的大小称为CellSize,反映的是数据的空间分辨率每个网格上的值：

CellwithValue,表示地理的一个特征,矢量数据特点,矢量模型将地理空间看成一个空间区域，地理要素存在于其间。

在矢量模型中，各类地理要素根据其空间形态特征分为点、线、面三类。

点实体包括由单独一对x，y坐标定位的一切地理或制图实体。

线实体用其中心轴线（或侧边线）上的抽样点坐标串表示其位置和形状,面实体用范围轮廓线上的抽样点坐标串表示位置和范围，多边形面（有时称为区域）数据是描述地理空间信息的最重要的一类数据。

栅格、矢量数据转换,矢量转栅格:

ArcToolbars:

PointtoRaster,PolygontoRaster,PolylinetoRaster,栅格转矢量,矢量化:

Editor,ArcScan,featuretopolygon,ArcGIS显示矢量、栅格数据及其转换,矢量转栅格,栅格转矢量,主要内容,ArcGIS空间分析简介ArcGIS矢量数据空间分析ArcGIS栅格数据空间分析ArcGIS三维分析ArcGIS地统计分析,矢量数据空间分析,缓冲区分析（buffer）,缓冲区分析（Buffer）：

是对选中的一组或一类地图要素（点、线或面）按设定的距离条件，围绕其要素而形成一定缓冲区多边形实体，从而实现数据在二维空间得以扩展的信息分析方法。

缓冲区应用的实例有如：

污染源对其周围的污染量随距离而减小，确定污染的区域；为失火建筑找到距其500米范围内所有的消防水管等。

缓冲区分析,缓冲区分析,距离或邻近分析缓冲距离参数可以是常数或变量,缓冲区分析,缓冲区分析,ArcToolbox界面,矢量数据空间分析,空间数据融合（dissolve）：

是按照数据的某项属性（attribute），对线状要素或者面状要素进行自动合并，即具有相同属性的两条相接弧段合并成一条弧段，具有相同属性的两个相邻多边形合并成一个多边形。

数据融合（dissolve）,空间数据合并（merge）：

指的是在实际研究中，研究区可能会很大，跨越了若干个不同的相邻区域数据层，位于不同空间数据层的相邻要素进行合并。

数据合并（merge）,空间数据裁切（clip）：

指的是在实际研究中，但研究区域只是整个空间数据层中的一个小小的区域时，就应该进行适当的数据裁切，以获取真正需要的数据，减少不必要的大量运算。

数据裁切（clip）,矢量数据空间分析,叠置分析,图层擦除识别叠加交集操作均匀差值图层合并修正更新,叠置分析（overlay）,1、图层擦除（Erase）输入图层根据擦除图层的范围大小，将擦除图层所覆盖的输入图层内的要素去除，最后得到剩余输入图层的结果。

叠置区分析擦除erase,叠置分析（overlay）,2识别叠加（Identity）：

输入图层和另外一个图层进行识别叠加，在图形交迭的区域，识别图层的属性将赋给输入图层在该区域内的地图要素，同时也有部分的图形的变化在其中。

叠置分析（overlay）,3、交集操作（Intersect）：

交集操作是得到两个图层的交集部分，并且原图层的所有属性将同时在得到的新的图层上显示出来。

叠置区分析交集intersect,叠置分析（overlay）,4、图层合并（Union）：

图层合并是通过把两个图层的区域范围联合起来而保持来自输入地图和叠加地图的所有地图要素。

叠置区分析图层合并union,网格分析最短路径分析,主要内容,ArcGIS空间分析简介ArcGIS矢量数据空间分析ArcGIS栅格数据空间分析ArcGIS三维分析ArcGIS地统计分析,栅格数据空间分析,了解栅格数据栅格数据管理栅格分析环境,了解栅格数据,查看图层属性可以了解栅格数据的相关信息,栅格数据属性,栅格数据属性,加载栅格数据,从ArcCatalog中拖放数据到ArcMap,在ArcMap中添加栅格数据图层,显示栅格数据,根据栅格单元数值分类可以修改图例,查看栅格数据统计信息,通过直方图了解栅格单元数值的分布情况,查询栅格数据,栅格单元的属性可以通过查询按钮获取,根据表达式查询栅格,离散栅格可以通过常规的方式查询属性表,管理栅格数据文件,通过ArcCatalog管理栅格数据源复制移动更名删除,栅格分析环境,栅格分析的大部分功能都被集成到“空间分析”模块中,空间分析扩展模块,设置栅格分析环境,分析选项工作目录掩模分析范围分析栅格大小一经设定将保持到下一次修改,空间分析选项设置决定经空间分析得到的栅格数据的空间属性,设置分析范围,分析范围分析派生的数据的空间属性是矩形区域,设置分析范围,使用范围捕捉，使多个栅格图层正确匹配,设置栅格大小,分析栅格的尺寸决定了输出栅格的栅格尺寸要进行多个栅格数据集间的分析时使用一致的栅格大小小栅格大文件小栅格较长的计算时间,设置分析掩模,分析掩模定义了输出栅格的范围掩模是根据已存在的栅格的“有效数据”区域生成的，而不是矩形区域（分析范围中指定的是矩形区域）,设置分析掩模,分析掩模定义了输出栅格的形状,栅格数据空间分析,栅格数据的空间分析主要包括：

距离制图、密度制图、表面生成与分析、单元统计、邻域统计、分区统计、重分类、栅格计算等。

ArcGIS栅格数据空间分析模块（SpatialAnalyst）提供有效工具集，方便执行各种栅格数据空间分析操作。

空间分析环境设置,距离制图,密度制图制图,表面分析,统计分析,重分类,栅格运算,距离制图,什么是距离制图？

四种距离制图距离制图的用途距离制图ArcGIS操作,从每一位置到最近城镇的直线距离,确定了娱乐场所服务的地区。

可以很容易地确定需要更多娱乐场所的区域（这些区域主要位于栅格东北半部区域）,两点间的直线距离有时并非一定最好。

图中，走最短路径穿越这座山需要耗用3个小时，而绕行较长的路线仅需要2个小时。

如果将时间作为一种成本度量，那么，较长的这条路线将是用户要采用的。

紫色的线代表使用成本栅格数据生成的路径，并且在生成成本栅格数据时，设定每个输入的栅格数据（土地利用和坡度数据）的影响系数是相同的。

而红色的线代表的是利用另一种成本数据生成的路径，其中生成成本数据时，将坡度影响因子赋予66的权重来计算的。

为输入的坡度数据赋的权重愈高，生成的路径（即红线显示的）就会愈加注重坡度的影响并避开较陡的坡。

距离分析,基于栅格数据概念：

源距离分析中的目标，是离散的要素，要素可以邻接，但属性必须不同源可由栅格数据或矢量数据来定义距离分析计算一定区域内的栅格单元到源的距离,密度制图,什么是密度制图？

密度制图作用ArcGIS密度制图方法,采样点数据空间插值,问题：

根据气象观测站点数据，生成某一区域内降雨量等值线及空间分布图通过地下水位高度采样点数据，制作一个城市的地下水位分布图。

遍历研究区域中的每个位置以测量该位置的高度、大小或某种特性通常都是困难的，或者是昂贵的，因而一般都是采用抽样的方法，按照一定原则，选出一些样点进行测量，然后使用插值函数，估计出所有其它位置的值。

应用：

根据水质采样点数据生成滇池水面水质分布图,表面中的每一个栅格的值表示为Z=f（X,Y），Z值可以是高程值、浓度值或应用领域的其它量值，例如：

污染、噪音等主要的内插方法有：

权重距离递减（InverseDistanceWeighted）样条函数内插（Spline）克里金（Kriging）内插基于统计方法,采样点经过空间插值得到连续表面,离散的采样点数据,两种基本的插值方法（splineandIDW）,样条函数（minimizedcurvature）,距离权重倒数（localinfluenceisstrong）,表面分析,栅格插值什么是等值线（高程、温度、降水等）、作用？

地形因子提取,一个输入的高程数据集和一个输出的等值线数据集。

其中等值线密集的地区表明了地势的陡峭。

它们对应的地区拥有较高的高程（在输入的高程数据集中的白色部分）。

表面生成的坡度图,高程点插值成高程表面,统计分析,统计分析功能单元统计cellstatistics邻域统计neighborhoodstatistics分区统计zonalstatistics,单元统计（cellstatistics）,概念：

计要求输入多个栅格主题来计算输出主题中每一个栅格的统计值。

统计内容：

Minimum；Maximum；Range；Sum；Mean；StandardDeviation；Variety；Majority；Minority；Median。

应用：

同一地区多时相人口数据，土地利用数据统计,单元最小值统计,栅格单元统计,数据：

1990年2000年降雨量观测点数据通过空间插值生成降雨量分布图通过局部统计功能计算多年平均降雨量分布图,栅格单元统计CellStatistical,CellStatistics（栅格单元统计）可以基于栅格单元对多个栅格主题进行统计。

栅格主题之间的局部统计要求输入多个栅格主题来计算输出主题中每一个栅格的统计值。

例如：

用此功能可以根据1990年到2000年间某地区降水量栅格数据计算这个地区多年平均降水栅格,领域统计（neighborhoodstatistics）,概念：

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。

统计内容（略）：

统计方法：

Arcgis对于邻域的设置有不同的设置方法，ArcGIS中提供了四种邻域分析窗口。

分区统计（Zonalstatistics）,概念：

分类区统计即以一个数据集为基础在它所包含的不同类别中对另一个被分类数据集进行统计。

分区的图形可以是矢量多边形，也可以是栅格型（区域型）。

统计分区中的最大值,分区统计,对每个分区内的数据进行汇总统计。

SummarizeZones要求输入两个图层

（1）进行汇总统计的数据，数据类型既可是连续型也可是离散型。

（2）分区数据，用以确定每个栅格属于哪个分区，数据类型必须是离散型。

例子：

汇总统计各地区的降雨量,“每个区”是一组具有相同属性值的栅格单元（或多边形）,分区统计参数定义,生成分区汇总表和直方图,基于分区数据对要进行统计的栅格进行计算,栅格计算RasterCalculator,概念：

cell与cell之间的代数计算，分为数据计算和函数计算。

数学运算主要是针对具有相同输入单元的两个或多个栅格数据逐网格进行计算的。

主要包括三组数学运算符：

算术运算符，布尔运算符和关系运算符。

函数运算包括数学函数运算和栅格数据空间分析函数运算。

数学函数主要包括：

算术函数、三角函数、对数函数和幂函数。

数学运算,逻辑运算,栅格分析,SpatialAnalyst工具栏（需要启用空间分析扩展模块）栅格计算器RasterCalculator,栅格分析：

基于栅格单元使用数学方法,RasterCalculator可完成各种地图代数运算,栅格计算器,栅格查询图层叠加分析,栅格数据重分类,重分类（Reclassify）将栅格图层的数值进行重新分类组织或者重新解释。

重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系,产生新的栅格图层连续栅格数据重分类后转换为离散栅格数据,栅格分析,更多的功能集成在ArcToolbox中,三维分析,创建表面栅格表面、TIN表面表面分析计算表面积与体积、坡度与坡向的计算、可视性分析、提取断面、表面阴影、表面长度计算ARCSCENE三维可视化,三维分析,DEM,坡度变率,地形起伏度,地面粗糙度,坡向变率,演示,山体阴影,剖面曲率,平面曲率,三维分析,坡向变率,AB（地表面积）地面粗糙度=AC（投影）=1/cos,三维分析可视性分析,地表某点的可视范围在通信、军事、房地产等应用领域有着重要的意义。

ARCGIS三维分析模块可以进行沿视觉瞄准线上点与点之间可视性的分析或整个表面上的视线范围内的可视情况分析。

三维可视化,ArcScene是ArcGIS三维分析模块3DAnalyst所提供的一个三维场景工具，它可以更加高效地管理三维GIS数据、进行三维分析、创建三维要素以及建立具有三维场景属性的图层。

三维可视化,地统计分析,地统计基本原理它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。

凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。

三个前提条件：

随机性、正态分布、平稳性数据分析地统计学插值方法,地统计分析过程,一个完整的地统计分析过程或者说空间估计过程，一般分为：

获取原始数据，检查、分析数据，找寻数据暗含的特点和规律，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等；然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行对比。

变异分析,1.协方差函数协方差又称半方差，表示两随机变量之间的差异。

在概率论中，随机变量X与Y的协方差定义为：

其中，Z（x）为区域化随机变量，并满足二阶平稳假设，即随机变量Z（x）的空间分布规律不因位移而改变；h为两样本点空间分隔距离；为Z（x）在空间点处的样本值；是Z（x）在处距离偏离h的样本值i=1,2,N（h）；N（h）是分隔距离为h时的样本点对总数。

借鉴上式，地统计学中的协方差函数可表示为：

变异分析,2.半变异函数半变异函数又称半变差函数、半变异矩，是地统计分析的特有函数。

区域化变量Z（x）在点x和x+h处的值Z（x）与Z（x+h）差的方差的一半称为区域化变量Z（x）的半变异函数，记为r（h），2r（h）称为变异函数。

根据定义有：

区域化变量Z（x）满足二阶平稳假设，因此对于任意的h有：

因此，半变异函数可改写为：

变异分析,半变异值的变化随着距离的加大而增加，协方差随着距离的加大而减小。

这主要是由于半变异函数和协方差函数都是事物空间相关系数的表现，当两事物彼此距离较小时，它们应该是相似的，因此协方差值较大，而半变异值较小；反之，协方差值较小，而半变异值较大。

3.变异分析,3.变异分析,变异分析,4.上图参数含义：

块金值（Nugget）：

理论上，当采样点间的距离为0时，半变异函数值应为0，但由于存在测量误差和空间变异，使得两采样点非常接近时，它们的半变异函数值不为0，即存在块金值。

变程（Range）：

当半变异函数的取值由初始的块金值达到基台值时，采样点的间隔距离称为变程。

变程表示了在某种观测尺度下，空间相关性的作用范围，其大小受观测尺度的限定。

在变程范围内，样点间的距离越小，其相似性，即空间相关性越大。

当hR时，区域化变量Z（x）的空间相关性不存在，即当某点与已知点的距离大于变程时，该点数据不能用于内插或外推。

基台值（Sill）：

当采样点间的距离h增大时，半变异函数r（h）从初始的块金值达到一个相对稳定的常数时，该常数值称为基台值。

当半变异函数值超过基台值时，即函数值不随采样点间隔距离而改变时，空间相关性不存在。

克里格插值,克里格插值（Kriging）又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。

符合以下标准的模型是最优的：

标准平均值（MeanStandardized）最接近于0，均方根预测误差（Root-Mean-Square）最小，平均标准误差（AverageMeanError）最接近于均方根预测误差（Root-Mean-Square），标准均方根预测误差（Root-Mean-SquareStandardized）最接近于1。

数据分析过程,检验数据分布寻找数据离群值全局趋势分析空间自相关及方向变异多数据集协变分析,水文分析,基于DEM的地表水文分析的主要内容是利用水文分析工具提取地表水流径流模型的水流方向、汇流累积量、水流长度、河流网络（包括河流网络的分级等）以及对研究区的流域进行分割等,空间分析建模,空间分析建模是指运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。

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