基于矢量与基于栅格的数据分析的比较

矢量数据分析和栅格数据分析是 GIS 分析的两种基本类型。尽管在一些栅格数据分析中允许使用矢量数据，但是在运算开始之前都经过了矢量数据转成栅格数据的过程。

1.叠加分析

通常将多个栅格的局域运算与基于矢量的叠加分析做比较。这两种运算的相似点在于都以多个数据集作为输入数据，但是二者却有重要的区别。 首先，如果要将输入图层的几何特征或属性合并在一起，基于矢量的叠加分析必须计算不同图层之间的相交部分。而对于基于栅格数据的局域运算来说，这种计算是不必要的，因 为各输入栅格数据都有相同的像元大小和区域范围。即使输入栅格需要先进行重新采样为相同的像元大小，其计算仍比计算线的交集简单。其次，基于栅格的局域运算可以用各种数学函数生成输出数据，而基于矢量的叠加分析只能对各输入图层的几何特征或属性进行合并， 任何计算都必须遵循叠加分析规则。所以基于栅格的局域运算更适合于较多图层和大量运算的分析中

在南弗罗里达州紧急疏散庇护点选址的研究中，Kar 和 Hodgson（2008）考虑以下 8 个叠置因子：洪水区、高速公路和疏散路径的邻近区、危险点的邻近区、卫生设施邻近区、小区人口总人数、小区儿童总数、小区老人总数、小区少数民族总数和小区低收入总数。这些因子的所有数据源，如高速公路、危险点和小区都是矢量格式。然而，对于表达因子所需要的大量设施和空间分辨率，选择基于栅格的模型比基于矢量的模型更高效。模型像元大小为50 米。

尽管基于栅格的局域运算在计算上要比基于矢量的叠加分析运算效率高，但后者仍有其优点。例如，基于矢量的叠加分析可以将各输入图层的多种属性合并在一起。一旦合并成一个图层，所有的属性都可以被单独或组合查询与分析。例如，一个林分图层可能有高度、树冠郁闭度、层次结构和树冠直径等属性，而土壤图层则有深度、质地、有机质和 PH 等属性。使用叠加分析可以将两个图层的属性合并为单一图层的属性，其所有属性都可以被查询和分析。相比之下，局域运算中的各输入栅格则是与一组像元值联系。换言之，对于上述同样的林分和土壤属性进行查询和分析，基于栅格的局域运算对每个属性需要一个栅格。因此，当 要分析的数据集有很多个几何特征相同的属性时，基于矢量的叠加分析比基于栅格数据的局域运算更有效率

2 缓冲区分析

基于矢量的缓冲区分析和基于栅格数据的欧氏距离分析的相似之处，在于二者都对选择的要素进行距离量测。然而，二者不同之处至少包括以下两个方面：第一，缓冲区分析使用x 和 y 坐标计算距离，而基于栅格的运算使用像元进行距离量算。因此，基于矢量数据的缓冲区分析可以创建比基于栅格数据的运算更为准确的缓冲区。这对于精度要求较高的应用就显得极为重要，如河滨带管理项目。第二，缓冲区分析更加灵活，并且有更多的选择。例如，缓冲区分析可以创建多个环，而基于栅格数据的欧氏距离分析则生成连续的距离量测值，需要另外的数据处理过程，根据连续距离量测数据来定义缓冲区。缓冲区分析可以为每个要素 创建相互分隔的缓冲区，或为所有要素创建融合在一起的缓冲区。用基于栅格的欧氏距离分析则难以创建和处理分隔的距离量测