原标题：初级应用能力考试小测验：数据处理和转换（一）

GIS应用能力考试知识点小测验今天继续！

根据初、中级考试范围

我们按章节挑选了一些知识点，并通过小测验的形式启发大家思考

（测验形式：基本概念考查+知识点梳理+例题）

每周将与考生分享几个知识点和测验题

每篇拿出10分钟的时间来进行阅读思考

查漏补缺，发现有不会的快快翻阅参考书重点学习

距离考试还有58天

相信坚持学习的你肯定没问题！

今天开始我们的 初级考试 第三章的测验： 数据处理和转换（一），上一章测验没赶上？没关系戳这里数据创建和编辑（一） 、数据创建和编辑（二）

知识点小测验1

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什么是矢量数据结构？什么是栅格数据结构？二者的优缺点是什么？

一、基本概念：

1. 矢量数据结构

矢量数据结构是利用欧几里得（Euclid）几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式。这种数据组合方式能很好地表达地理实体的空间分布特征，数据精度高，数据存储的冗余度低，但对于多层空间数据的叠合分析比较困难。矢量数据结构分为以下几种主要类型：

（1）实体数据结构

在实体数据结构中，空间数据按照基本的空间对象（点、线或多边形）为单元进行单独组织，其中不含有拓扑关系的信息，最典型的是面条（Spaghetti）结构。ESRI公司的Shapefile文件是描述空间数据的几何和属性特征的非拓扑实体矢量数据结构的一种格式。一个Shapefile文件包括一个主文件（*.shp），一个索引文件（*.shx）和一个dBASE表文件（*.dbf）。

实体数据结构及编码文件

（2）拓扑数据结构

拓扑数据结构包括DIME（对偶独立地图编码法）、POLYVRT（多边形转换器）、TIGER（地理编码和参照系统的拓扑集成）等。他们共同的特点是：点是相互独立的，点连成线，线构成面。每条线始于起始节点，止于中止节点，并与左右多边形相邻接。构成多边形的线又称为弧段，两条以上的弧段相交的点称为节点，由一条弧段组成的多边形称为岛或洞，多边形图中不含岛的多边形称为简单多边形；含岛的多边形称为复合多边形。在复合多边形中包括有外边界和内边界，岛看作是复合多边形的内边界。

矢量拓扑结构基本元素

概念来源+图源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

2. 栅格数据结构

基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的网格，称为栅格单元，在各个栅格单元上给出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式。

矢量数据（a）与栅格数据（b）

在栅格数据结构中，点由一个单元网格表示。线由一串有序的相互连接的单元网格表示，各个网格的值相同。多边形由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内部的网格值相同，但与外部网格的值不同。

栅格数据结构表示的是二维表面上地理要素的离散化数值。每个网格对应一种属性。其空间位置用行和列标识。网格通常是正方形，有时也采用矩形、等边三角形和正六边形。

栅格的几种形状

网格边长决定了栅格数据的精度，但是，当用栅格数据来表示地理实体时，不论网格边长多小，与原实体特征相比较，信息都有丢失，这是由于复杂的实体采用统一的格网所造成的。一般的，可以通过保证最小多边形的精度标准来确定网格尺寸，使形成的栅格数据既有效地逼近地理实体，又能最大限度地减少数据量。

与矢量数据结构相比，用栅格数据结构表达地理要素比较直观，容易实现多层数据的叠合操作，便于与遥感图像及扫描输入数据相匹配使用等。但是，栅格数据结构的缺点也是很显著的。例如，数据精度取决于网格的边长，当网格边长缩小时，网格单元的数量将呈几何级数递增，造成存储空间的迅速增加；由于相邻网格单元属性值的相关性，造成栅格数据的冗余度大；栅格数据对于网络分析比较困难等。

概念来源+图源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

栅格数据结构可以分为以下几种主要存储类型：

（1）栅格矩阵结构

栅格矩阵结构是一种用矩阵来存储栅格数据单元的存储结构。由点、线和多边形组成的矢量数据都可以转化为对应的栅格数据。栅格数据结构为一个8×8阶的矩阵，代表空间分辨率为8行×8列的一个栅格数据。

面状栅格矩阵结构

概念来源+图源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

（2）游程（行程）编码结构

游程指栅格矩阵一行内相邻同值栅格的数量，也称为行程。游程编码结构是逐行将相邻同值的栅格合并，记录合并后栅格的值及合并栅格的数量（即游程），其目的是压缩栅格数据量，消除数据间的冗余。

概念来源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

栅格数据的游程长度编码及其数据结构

图源：《地理信息系统教程》/汤国安，刘学军等编著，高等教育出版社

（3）四叉树结构

栅格数据可用四叉树结构存储，这种数据结构的原理可以表述为：将空间区域按照四个象限进行递归分割n次，每次分割形成2n×2n个子象限，直到子象限中的属性数值都相同为止，该子象限就不再分割。凡属性值都相同的子象限，不论大小，均作为最后的存储单元。四叉树的存储方法通常有两种，即常规四叉树和线性四叉树。

概念来源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

栅格数据的四叉树分割

图源：《地理信息系统教程》/汤国安，刘学军等编著，高等教育出版社

3. 矢量格式与栅格格式的比较

概念来源：《地理信息系统—原理、方法和应用》/邬伦, 刘瑜等编著，北京: 科学出版社

-思考一下（然后再偷看），点击查看基本概念-

参考例题（单选）：

矢量数据结构的特点是（ ）

A. 定位明显、属性隐含

B. 定位明显、属性明显

C. 定位隐含、属性明显

D. 定位隐含、属性隐含

答案：A

选项A、B：矢量数据结构是通过记录坐标的方式，用点、线、面等基本要素尽可能精确的来表示各种地理实体，具有定位明显、属性隐含的特点。——A √；B X

选项C、D：栅格数据结构是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针。

栅格数据结构的特点是：定位隐含，属性明显。——如果此题问的是“栅格数据结构的特点？”，则C √；D X

-点击查看案与解析-

知识点小测验2

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矢量数据的处理与分析？

一、基本概念

1. 矢量查询

（1）属性查询：基于一个或多个字段查询，一般是一个表（或要素），也可以多个表（或要素），SHP不支持多表复合查询，数据库GDB、MDB支持多表查询。ArcGIS中的属性查询表达式符合数据库的SQL表达式语法及规范。例如，在中国经济区划图上查找人均年收入50000以上的城市，将符合条件的城市的属性与图形关联，然后高亮显示给用户。

（2）空间查询：根据空间位置查询，一般是两个图层，但要求都必须有图形对象。GIS特点就是既有属性也有空间位置，使用工具可以在主菜单中的【选择】→【按位置选择】，或者使用工具箱中的【按位置选择图层（Select Layer By Location）】工具。

空间查询菜单位置

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

2. 矢量连接

（1）属性连接

属性连接，不生成新表，通过连接字段，把另一个表字段加在当前表后面。属性连接的操作方法有两种：

1）右击图层：连接和关联→连接

2）使用工具箱的“连接字段（Join Field）”工具

属性连接操作

（2）空间连接

【空间连接（Spatial Join）】工具：根据空间关系将一个要素类的属性连接到另一个要素类的属性。目标要素字段和来自连接要素的被连接属性写入输出要素类。空间连接要求多个图层坐标系最好一致，且要素图层不存在拓扑错误。

操作方法：使用工具箱的工具——“空间连接（Spatial Join）”。

空间连接

概念来源+图源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

3. 矢量裁剪

（1）裁剪（Clip）

提取与裁剪要素相重叠的输入要素。裁剪工具在工具箱中，在“地理处理”菜单中也有对应的功能菜单项，两者一模一样。裁剪工具与编辑器下“裁剪”功能的区别是：编辑器下 “裁剪”是在一个图层内部一个面裁剪另外几个面，而工具箱的【裁剪】是两个图层之间的裁剪。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

（2）按属性分割（Split By Attributes）

【按属性分割（Split By Attributes）】用于一个数据（表和要素都可以）按某个字段值分割成多个数据，经常用属性相同的记录分组分割一个图层，如在“县级行政区”中按“PROVINCE”（省级代码）字段分解，分割结果是一个省所有县的数据输出成一个图层。

按属性分割对话框

概念来源+图源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

（3）分割（Split）

【分割（Split）】工具是实现按照空间位置上叠加的分割要素将输入要素剪切成多个较小部分。如下图，根据叠加的图形分割，输入要素分割为四个输出要素类。这四个分割要素类名称与分割字段值相对应。该工具常用的工作场景是按照结合图表自动分割形成标准分幅的数据成果。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

分割要素

图源：ArcGIS教程--ArcMap|文档

4. 数据合并

（1）合并（Merge）

合并是将数据类型相同的多个输入数据集合并为新的单个输出数据集。此工具可以合并点、线或面要素类或表。

【合并】工具和【连接】功能的区别：连接是把两个表的字段加在一起，是对字段列合并；而合并是把两个表的记录加在一起，是对记录行合并。

（2）追加（Append）

将多个输入数据集追加到现有目标数据集。输入数据集可以是点、线、面要素类、表、栅格、注记要素类或尺寸要素类。如追加过程失败，可能的原因为目标数据集字段长度太短，或者输入数据和目标数据字段类型不一致等。

（3）融合（Dissolve）

一个要素基于一个或多个指定的属性聚合（合并）要素，可使用【融合（Dissolve）】工具。

融合字段：是指定字段具有相同值组合的要素将聚合（融合）为单个要素，融合字段会被写入输出要素类。

多部分（multipart）要素：融合可能会导致创建出多部分要素。多部分要素是包含不连续元素的单个要素，在属性表中表示为一条记录。不选中“多部件要素”，只合并相邻的要素，不相邻的不合并。

汇总属性：作为融合过程的一部分，聚合要素还可包括输入要素中存在的所有属性的汇总。融合工具也是重要的统计工具。

（4）消除（Eliminate）

【消除】工具是将相邻面要素通过按最大面积或最长公用边界的合并来消除部分面要素的过程。消除通常用于移除小面积图斑，该工具可处理同一图层内小图斑和碎图斑的归并。输入图层必须是面层，不能是面要素。如在模型中使用，需要使用【创建要素图层（Make Feature Layer）】把要素类转成图层。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

5. 矢量数据的空间分析

（1）缓冲区分析

缓冲区分析：是在点、线或面等不同实体周围建立一定宽度的缓冲多边形，以确定不同地理要素的空间邻近性或其影响范围。例如规划拓宽一条道路，需要通知周边一定范围内的居民动迁。

概念来源：《地理信息系统概论（第三版）》/黄杏元, 马劲松编著，高等教育出版社

图源：ArcGIS教程--ArcMap|文档

（2）叠置分析——相交（intersect）、擦除（Erase）、标识（Identity）、联合（Union）、更新（Update）

1）相交（intersect）：计算输入要素的几何交集。输入要素必须为简单要素：点、多点、线或面。输入要素不能是复杂要素，比如注记要素、尺寸要素或网络要素。

2）擦除（Erase）：通过将输入要素与擦除要素的多边形相叠加来创建要素类。只将输入要素处于擦除要素外部边界之外的部分复制到输出要素类。擦除要素可以为点、线或面，只要输入要素的要素类型等级与之相同或较低。面擦除要素可用于擦除输入要素中的面、线或点；线擦除要素可用于擦除输入要素中的线或点；点擦除要素仅用于擦除输入要素中的点。

3）标识（Identity）：计算输入要素和标识要素的几何交集。与标识要素重叠的输入要素或输入要素的一部分将获得这些标识要素的属性。输入要素可以是点、多点、线或面。注记要素、尺寸要素或网络要素不能作为输入。标识要素必须是面要素，或与输入要素的几何类型相同。

4）联合（Union）：计算输入要素的几何并集。将所有要素及其属性都写入输出要素类。所有输入要素类和要素图层都必须有面几何。

5）更新（Update）：计算输入要素和更新要素的几何交集。输入要素的属性和几何根据输出要素类中的更新要素来进行更新。输入要素类型必须是面。更新要素必须是面。

概念来源+图源：ArcGIS教程--ArcMap|文档

-思考一下（然后再偷看），点击查看基本概念-

参考例题（单选）：

某用户有全国的水系和省级行政区划矢量数据，计划提取每个省的水系数据，推荐使用的工具可以是（ ）

A. 缓冲、聚类

B. 插值、融合

C. 裁剪、筛选

D. 缓冲、筛选

答案：C

具体步骤：

（1）对省级行政区划图层，根据省份名称字段，使用【筛选工具】，可得到各省份独立的shp文件；

（2）使用【裁剪工具】，输入图层为全国的水系shp，裁剪要素为各省份独立的shp，可得到每个省的水系数据。

故选项C正确，当选。

缓冲、插值工具不符合题目要求，故选项A、B、D错误。

-点击查看参考答案与解析-

知识点小测验3

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栅格数据的处理与分析？

一、基本概念

1. 栅格插值

（1）插值的概念

插值是根据有限的样本点数据来预测栅格数据中其他单元的值，常用来预测其他地理点的未知数据，如高程、降雨量、化学物浓度等。

插值的假定条件是空间上分布的现象具有空间相关性，即距离较近的现象间趋向于拥有相似的特征。距离样本点较近的点的值比距离样本点较远的点的值更接近样本点的值。

（2）栅格插值

ArcGIS栅格分析模块中，通过栅格插值运算生成表面常用有多种实现方式：反距离权重插值、样条函数插值、克里金插值、自然邻域插值，以及趋势面插值等。

1）反距离权重插值（IDW）：IDW（inverse distance weighted）是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。

IDW通过对邻近区域的每个采样点值平均运算获得内插单元值。IDW是一个均分过程，这一方法要求离散点均匀分布，并且密集程度足以满足在分析中反映局部表面变化。

2）样条函数插值（Spline）：样条函数插值采用两种不同的计算方法：Regularized Spline（规则样条）和Tension Spline（张力样条）。Regularized Spline生成一个平滑、渐变的表面，插值结果可能会超出样本点的取值范围较多。Tension Spline根据要生成的现象的特征生成一个比较坚硬的表面，插值结果更接近限制在样本点的取值范围内。

3）克里金插值法（Kriging）：克里金插值不同于反距离权重插值和样条函数插值，前两种插值是确定性插值，克里金插值是一种基于统计学的插值方法。克里金插值法分为普通克里金法和通用克里金法。普通克里金方法是最普遍和应用最广的克里金插值方法，它假定采样点值不存在潜在的全局趋势，只用局部的因素就可以很好的估测未知值。通用克里金方法假设存在潜在趋势，可以用一个确定性的函数或多项式来模拟。

4）自然邻域法插值（Natural Neighborhood）：自然邻域法插值工具也是使用附近点的值和距离预估每个像元的表面值，该插值也称为Sibson或“区域占用（area-stealing）”插值。与反距离权重插值法不同的是，使用Voronoi（泰森）多边形进行空间划分，每个插值点的计算来自于和其邻接的相邻多边形的点及由插值点形成的新的Voronoi多边形与原始多边形的重叠区域所占比重作为插值权重。

该插值方法具有局部性，仅使用查询点周围的样本子集，根据输入数据的结构（Voronoi多边形）进行局部调整，无需用户指定搜索半径、样本个数等信息。

5）趋势面法插值（Trend）

趋势面法工具可通过全局多项式插值法将由数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入采样点进行拟合。趋势表面会逐渐变化，并捕捉数据中的粗尺度模式。使用趋势插值法可获得表示感兴趣区域表面渐进趋势的平滑表面。

此种插值法适用于以下情况：① 感兴趣区域的表面在各位置间出现渐变时，可将该表面与采样点拟合，例如污染扩散情况；② 检查或排除长期趋势或全局趋势的影响。

趋势插值法共有两种基本类型，即线性和逻辑型。

6）数据重采样（Resample）

栅格插值除了包括简单栅格表面的生成还应包括栅格数据重采样。重采样是栅格数据空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。进行空间分析时，用来分析的数据资料由于来源不同，经常会出现不同栅格大小问题，这时为了便于分析，就需要作统一栅格大小的转换处理，即栅格数据的重采样过程。

栅格数据的重采样主要有三种方法：最邻近法采样（NEAREST），双线性采样（BILINEAR）和三次卷积采样（CUBIC）。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社

2. 影像镶嵌

影像镶嵌是指将两幅或多幅影像拼在一起，构成一幅整体影像的技术过程，也就是把几个影像镶嵌（或合并）成一个影像过程，使用【镶嵌至新栅格（Mosaic To New Raster）】工具，这个工具是将几个影像文件镶嵌成一个影像，镶嵌至新栅格后的数据正常打开使用。

【镶嵌至新栅格】和【镶嵌（Mosaic）】的区别是：前者生成一个新的影像，后者把多个输入影像镶嵌到现有影像数据中。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

3. 影像裁剪

影像裁剪有四种方式：

（1）一个影像均等分成n行m列，或者指定大小，使用【分割栅格（Split Raster）】工具；

（2）按矢量（或栅格）的范围裁剪，使用【按掩膜提取（Extract By Mask）】工具，需要有空间分析扩展模块许可，并勾选对应模块扩展；

（3）按矢量的范围裁剪，使用【裁剪（Clip）】；

（4）影像的批量裁剪。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

4. 栅格重分类

（1）栅格重分类概念

重分类（Reclassify）：将栅格图层的数值进行重新分类组织或者解释，重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系，重分类只能从详细到粗略，不能逆操作。使用ArcGIS扩展模块，选择“3D分析”或“空间分析扩展”模块。

重分类只能处理一个波段数据，对多波段影像按第一个波段处理。

（2）重分类操作步骤

1）找到重分类工具，输入栅格数据，选择【重分类字段】。

2）在“分类”窗口中，选择分类方法和分类类别，在界面右下角依次输入中断值。

3）单击“确定”按钮后，可以修改旧值重分类后对应的新值。

注意：栅格数据不一定有属性表，有属性表的可以使用【删除栅格属性表】工具删除栅格数据的属性表；没有属性表的栅格数据，可以通过【构建栅格属性表】工具创建属性表，但仅限单个波段的像素类型为整数的栅格数据，多个波段或像素类型为浮点数的栅格，无法构建属性表。矢量数据一定有属性表。

栅格数据重分类

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

5. 栅格计算器

栅格计算是数据处理和分析最为常用的方法，也是建立复杂的应用数学模型的基本模块。ArcGIS提供了非常友好的图形化栅格计算器。利用栅格计算器，不仅可以方便地完成基于数学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅格运算，它还可以支持直接调用ArcGIS自带的栅格数据空间分析函数，并可方便地实现多条语句的同时输入和运行。同时，栅格计算器支持地图代数运算，栅格数据集可以作为算子直接和数字、运算符、函数等在一起混合计算，不需要做任何转换。

栅格计算器使用Python语法，使用函数严格区分大小写。每一个单词首字母大写，其他小写，如Con工具。栅格图层名称必须包含在半角双引号内。

栅格计算器

概念来源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社；《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

6. 栅格表面分析

表面分析主要通过生成新数据集，如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。在ArcGIS中，表面分析的主要功能有：查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影等。

（1）等值线绘制

等值线是将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线，如地形图上的等高线、气温图上的等温线。等值线分布的疏密一定程度上表明了表面值的变化情况。等值线越密，表面值的变化越大，反之越小。因此，通过研究等值线，可以获得对表面值变化的基本趋势。

（2）地形因子提取

因子分析方法是GIS空间分析，尤其GIS数字地形分析常用的基本分析方法。不同的地形因子从不同侧面反映了地形特征。

（3）山体阴影

山体阴影是根据假想的照明光源对高程栅格图的每个栅格单元计算照明值。山体阴影图不仅很好地表达了地形的立体形态，而且可以方便地提取地形遮蔽信息。计算过程中包括三个重要参数：太阳方位角、太阳高度角和表面灰度值。

概念来源+图源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社

1. 栅格插值

（1）插值的概念

插值是根据有限的样本点数据来预测栅格数据中其他单元的值，常用来预测其他地理点的未知数据，如高程、降雨量、化学物浓度等。

插值的假定条件是空间上分布的现象具有空间相关性，即距离较近的现象间趋向于拥有相似的特征。距离样本点较近的点的值比距离样本点较远的点的值更接近样本点的值。

（2）栅格插值

ArcGIS栅格分析模块中，通过栅格插值运算生成表面常用有多种实现方式：反距离权重插值、样条函数插值、克里金插值、自然邻域插值，以及趋势面插值等。

1）反距离权重插值（IDW）：IDW（inverse distance weighted）是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。

IDW通过对邻近区域的每个采样点值平均运算获得内插单元值。IDW是一个均分过程，这一方法要求离散点均匀分布，并且密集程度足以满足在分析中反映局部表面变化。

2）样条函数插值（Spline）：样条函数插值采用两种不同的计算方法：Regularized Spline（规则样条）和Tension Spline（张力样条）。Regularized Spline生成一个平滑、渐变的表面，插值结果可能会超出样本点的取值范围较多。Tension Spline根据要生成的现象的特征生成一个比较坚硬的表面，插值结果更接近限制在样本点的取值范围内。

3）克里金插值法（Kriging）：克里金插值不同于反距离权重插值和样条函数插值，前两种插值是确定性插值，克里金插值是一种基于统计学的插值方法。克里金插值法分为普通克里金法和通用克里金法。普通克里金方法是最普遍和应用最广的克里金插值方法，它假定采样点值不存在潜在的全局趋势，只用局部的因素就可以很好的估测未知值。通用克里金方法假设存在潜在趋势，可以用一个确定性的函数或多项式来模拟。

4）自然邻域法插值（Natural Neighborhood）：自然邻域法插值工具也是使用附近点的值和距离预估每个像元的表面值，该插值也称为Sibson或“区域占用（area-stealing）”插值。与反距离权重插值法不同的是，使用Voronoi（泰森）多边形进行空间划分，每个插值点的计算来自于和其邻接的相邻多边形的点及由插值点形成的新的Voronoi多边形与原始多边形的重叠区域所占比重作为插值权重。

该插值方法具有局部性，仅使用查询点周围的样本子集，根据输入数据的结构（Voronoi多边形）进行局部调整，无需用户指定搜索半径、样本个数等信息。

5）趋势面法插值（Trend）

趋势面法工具可通过全局多项式插值法将由数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入采样点进行拟合。趋势表面会逐渐变化，并捕捉数据中的粗尺度模式。使用趋势插值法可获得表示感兴趣区域表面渐进趋势的平滑表面。

此种插值法适用于以下情况：① 感兴趣区域的表面在各位置间出现渐变时，可将该表面与采样点拟合，例如污染扩散情况；② 检查或排除长期趋势或全局趋势的影响。

趋势插值法共有两种基本类型，即线性和逻辑型。

6）数据重采样（Resample）

栅格插值除了包括简单栅格表面的生成还应包括栅格数据重采样。重采样是栅格数据空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。进行空间分析时，用来分析的数据资料由于来源不同，经常会出现不同栅格大小问题，这时为了便于分析，就需要作统一栅格大小的转换处理，即栅格数据的重采样过程。

栅格数据的重采样主要有三种方法：最邻近法采样（NEAREST），双线性采样（BILINEAR）和三次卷积采样（CUBIC）。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社

2. 影像镶嵌

影像镶嵌是指将两幅或多幅影像拼在一起，构成一幅整体影像的技术过程，也就是把几个影像镶嵌（或合并）成一个影像过程，使用【镶嵌至新栅格（Mosaic To New Raster）】工具，这个工具是将几个影像文件镶嵌成一个影像，镶嵌至新栅格后的数据正常打开使用。

【镶嵌至新栅格】和【镶嵌（Mosaic）】的区别是：前者生成一个新的影像，后者把多个输入影像镶嵌到现有影像数据中。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

3. 影像裁剪

影像裁剪有四种方式：

（1）一个影像均等分成n行m列，或者指定大小，使用【分割栅格（Split Raster）】工具；

（2）按矢量（或栅格）的范围裁剪，使用【按掩膜提取（Extract By Mask）】工具，需要有空间分析扩展模块许可，并勾选对应模块扩展；

（3）按矢量的范围裁剪，使用【裁剪（Clip）】；

（4）影像的批量裁剪。

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

4. 栅格重分类

（1）栅格重分类概念

重分类（Reclassify）：将栅格图层的数值进行重新分类组织或者解释，重分类的关键是确定原数据到新数据之间的对应关系，重分类只能从详细到粗略，不能逆操作。使用ArcGIS扩展模块，选择“3D分析”或“空间分析扩展”模块。

重分类只能处理一个波段数据，对多波段影像按第一个波段处理。

（2）重分类操作步骤

1）找到重分类工具，输入栅格数据，选择【重分类字段】。

2）在“分类”窗口中，选择分类方法和分类类别，在界面右下角依次输入中断值。

3）单击“确定”按钮后，可以修改旧值重分类后对应的新值。

注意：栅格数据不一定有属性表，有属性表的可以使用【删除栅格属性表】工具删除栅格数据的属性表；没有属性表的栅格数据，可以通过【构建栅格属性表】工具创建属性表，但仅限单个波段的像素类型为整数的栅格数据，多个波段或像素类型为浮点数的栅格，无法构建属性表。矢量数据一定有属性表。

栅格数据重分类

概念来源：《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

5. 栅格计算器

栅格计算是数据处理和分析最为常用的方法，也是建立复杂的应用数学模型的基本模块。ArcGIS提供了非常友好的图形化栅格计算器。利用栅格计算器，不仅可以方便地完成基于数学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅格运算，它还可以支持直接调用ArcGIS自带的栅格数据空间分析函数，并可方便地实现多条语句的同时输入和运行。同时，栅格计算器支持地图代数运算，栅格数据集可以作为算子直接和数字、运算符、函数等在一起混合计算，不需要做任何转换。

栅格计算器使用Python语法，使用函数严格区分大小写。每一个单词首字母大写，其他小写，如Con工具。栅格图层名称必须包含在半角双引号内。

栅格计算器

概念来源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社；《ArcGIS地理信息系统从基础到实践》/闫磊, 张海龙编著，中国水利水电出版社

6. 栅格表面分析

表面分析主要通过生成新数据集，如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。在ArcGIS中，表面分析的主要功能有：查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影等。

（1）等值线绘制

等值线是将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线，如地形图上的等高线、气温图上的等温线。等值线分布的疏密一定程度上表明了表面值的变化情况。等值线越密，表面值的变化越大，反之越小。因此，通过研究等值线，可以获得对表面值变化的基本趋势。

（2）地形因子提取

因子分析方法是GIS空间分析，尤其GIS数字地形分析常用的基本分析方法。不同的地形因子从不同侧面反映了地形特征。

（3）山体阴影

山体阴影是根据假想的照明光源对高程栅格图的每个栅格单元计算照明值。山体阴影图不仅很好地表达了地形的立体形态，而且可以方便地提取地形遮蔽信息。计算过程中包括三个重要参数：太阳方位角、太阳高度角和表面灰度值。

概念来源+图源：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）》/汤国安, 杨昕等编著，北京: 科学出版社

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参考例题（单选）：

以下常用的栅格分析工具，哪个不属于栅格表面分析（ ）

A. 坡度（Slope）

B. 坡向（Aspect）

C. 等值线（Contour）

D. 重分类（Reclassify）

答案：D

栅格表面分析：表面分析主要通过生成新数据集，如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。在ArcGIS中，表面分析的主要功能有：查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影等。

选项A、B、C属于栅格表面分析，选项D不属于。

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