[工学]acgis上机实习.doc

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1、实习六 ArcGIS栅格数据的空间分析一、实习目的掌握运用ArcGIS的空间分析扩展工具进行栅格数据的生成、处理和分析，为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。二、实习内容1、了解ArcGIS的空间分析模块。2、掌握ArcGIS的空间分析中分析环境的设置方法。3、了解栅格数据的插值分析、表面分析、统计分析等基本理论知识，并掌握相关的基本操作过程。三、实习相关知识3.1ArcGIS分析模块空间分析是对分析空间数据有关技术的统称。根据作用的数据性质不同，可以分为： 于空间图形数据的分析运算。 基于非空间属性的数据运算。 空间与非空间数据的联合预算。空间分析的基础是地理空间数据库，其运用

2、的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析、代数运算等数学手段，最终目的是解决涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。ArcGIS可实现空间分析的基本功能，包括空间查询与量算、缓冲区分析、叠加分析、路径分析、空间插值、统计分类分析等。用户可以通过空间分析扩展模块实现栅格数据的处理与分析。该模块主要实现创建基于栅格的数据，并且对新生成的栅格数据进行查询、分析和制图输出。主要包括影像数据、Grid数据以及其他类型的栅格数据。ArcGIS的空间分析扩展模块主要实现以下几种功能：分析空间关系：通过合并和加权叠加等操作运算，分析数据层之间的空间关系。获取派生信息：从

3、现有数据获取新的有用的信息，比如表面估计、分类等。寻找合适位置：通过合并数据层来寻找最适合某一特定目的区域。3.1.1启动空间分析扩展模块 （1）在ArcMAP窗口中主菜单中，选择toolsExtensions菜单命令。具体见图6-1、6-2和6-3所示图6- 1图6- 2（2）在Extensions菜单中，勾选Spatial Analyst,然后单击Close按钮。3.1.2打开空间分析界面在ArcMAP中打开空间分析用户界面有两种操作方法。（1） 在ArcMAP菜单栏中选择ViewtoolbarsSpatial Analyst命令，如图6-3所示。图6- 3（2） 在菜单栏或工具栏上右击，

4、在弹出的快捷菜单中选择Spatial Analyst命令，如图6-4所示。图6- 4最后将弹出如图6-5所示的空间分析工具。图6- 53.1.3空间分析工具在弹出的Spatial Analyst工具栏中，单击Spatial Analyst右下侧的三角按钮，打开Spatial Analyst下了菜单，在其中选择相应的命令，即开始空间分析的操作，具体见图6-6所示。工具栏生成等高线转换 栅格计算器 选项 重分类区域统计邻域统计表面分析像素统计内插成栅格密度距离 直方图 图6- 63.2 设置栅格分析环境基于ArcGIS进行空间分析首先要设置分析环境。分析环境的设置会一定程度地影响空间分析结果。它主

5、要包括工作目录的选择、栅格单元大小的设定、分析区域的选定、坐标基准的配准模式、分析过程文件的管理等。下面将逐一对各分析环境的设置作详细说明。3.2.1创建临时或永久性计算结果默认情况下，栅格数据分析的结果大多数是临时性的，而其他一些转换函数和不创建输出栅格数据的方式在默认情况下将创建永久性数据，所有其他函数的分析结果可以通过两个方式转换为永久性结果。（1）在函数对话框中输入结果数据集的输出路径和名称。（2）先创建临时结果，然后再目录表中右击临时结果并选择Make Permanent命令，打开想要保存的目录并指定文件名，单击Save按钮，保存为永久性文件。3.2.2设置工作目录通常情况下，栅格数

6、据分析的结果将自动保存在操作系统的默认路径下，如C:Documents and SettingsAdministratorLocal SettingsTemp。然而通过栅格空间分析模块中的Option选项的设置，可以指定新的所有分析结果的默认存放位置。（1） 单击Spatial Analyst菜单下的Option命令，打开Option对话框，如图6-7所示。图6- 7（2） 在弹出的Option对话框中选择General标签，在Working栏中指定存放路径，如图6-8所示。 图6- 8（3）点击确定按钮。 3.2.3使用分析掩码在进行空进分析是，用户可以通过设置分析掩码来屏蔽某些部分，分析掩

7、码标识了在执行某个操作或函数时需要考虑的单元。所有分析掩码中的非空值单元被屏蔽，并且在输出结果中赋予空值。用户在使用分析掩码之前，必须首先创建分析掩码，然后才能够在分析中使用分析掩码。3.2.3.1创建分析掩码通过重分类具体操作步骤如下：（1） 单击Spatial Analyst工具栏上的下拉三角形，选择Reclassify菜单命令，弹出如图6-9所示的Reclassify对话框。图6- 9（2） 在Reclassify对话框中，在Input raster下拉列表框中，选择用于创建分析掩码的栅格数据层；在Reclass Field下拉列表框中，选择创建分析掩码需要使用的字段；在Set Valu

8、e to Reclassify选项组中，选择在创建分析掩码时需要排除的值；单击delete Entries按钮，选中Change missing values to NoData复选框，刚才被删除的值将出现在输出栅格中，并被设置为空值；单击Output raster右边的按钮，选择用于存储分析掩码的路径和文件名。（3） 单击OK按钮，创建分析掩码。3.2.3.2在空间分析中使用分析掩码在ArcGIS中，具体操作步骤如下：（1） 单击Spatial Analyst工具栏右边的下拉三角形，选择Options菜单命令，弹出如图6-10所示的Options对话框。图6- 10（2） 在Options对

9、话框中，单击General标签，切换到General选项卡。（3） 单击Analysis mask右边的下拉列表框，选择已经创建的分析掩码文件，单击OK按钮，用户在进行空间分析时，空间分析将受限于分析掩码，操作仅仅在选择集上进行，分析掩码起到了掩码的作用。图6- 113.2.4坐标系统坐标系统是GIS图形显示、数据组织分析的基础，建立完善的坐标投影系统对于GIS来说是非常重要的，GIS的坐标系统大致有三种：Plannar Coordinate Sustem（平面坐标系统，或者Custom用户自定义坐标系统）、Geographic Coordinate System（地理坐标系统）、Projec

10、tion Coordinate System（投影坐标系统）。这三者并不是完全独立的，而且各自都有各自的应用特点。如平面坐标系统常常在小范围内不需要投影或者坐标变换的情况下使用，在ArcGIS中，默认打开的数据在不知道坐标系统信息的情况下都当做Custom CS处理，也就是平面坐标系统。而地理坐标系统和投影坐标系统又是相互联系的，地理坐标系统是投影坐标系统的基础之一。在进行空间分析时，用户能够对当前正在使用的坐标系统进行修改。（1） 单击Spatial Analyst菜单下的Option命令，打开Option对话框。在弹出的Options对话框中选择General标签，如图6-12所示。图6-

11、 12（2） 在Analysis Coordinate System栏中选择你所需要的坐标系统，单击OK按钮，改变当前输出坐标系统。系统默认使用第一个选项，采用与第一个具有坐标系统的栅格数据一致的坐标系统，这使栅格重投影工作量减少至最少；当选择第二个时，它使用数据框（Data frame）的坐标系统作为输出栅格的坐标系统。3.2.5设置分析范围在默认情况下，空间分析的范围是全部数据层的重叠位置部分，就是全部输入数据层的交集。用户可以通过Options对话框设置坐标指定范围，通常情况下，选择等同于某个数据层的空间范围或当前视图窗口显示范围。（1） 单击Spatial Analyst工具栏右边的下

12、拉三角形，选择Options菜单命令，弹出如图6-13所示的Options对话框。图6- 13（2） 在Options对话框中，单击Extent标签，切换到Extent选项卡。图6- 14（3） 单击Analysis extent右边的下拉列表框，选择用于设置分析范围的选项，单击确定按钮，完成相应参数的设置。图6- 15（4） 在选择某些选项之后，还可以为指定栅格数据集设置捕捉范围，是输出栅格数据单元能与指定的栅格数据单元配准。方法就是在Extent选项卡中使用Snap extent to下拉列表框指定栅格数据集，如图6-15所示。3.2.6设置单元大小用户在进行栅格数据空间分析时，默认情况下

13、单元的大小为输出栅格数据最大单元的大小。用户可以通过Options对话框设置单元的大小，或指定输出单元等同于输入的某个山歌数据的单元大小。（1）单击Spatial Analyst工具栏右边的下拉三角形，选择Options菜单命令，弹出Options对话框。（2）在Options对话框中，单击Cell Size标签，切换到Cell Size选项卡，如图6-16所示。图6- 16（3）单击Analysis cell右边的下拉列表框，选择用于设置空间分析单元大小的选项，单击OK按钮，完成相应参数的设置。3.3数据转换通过ArcGIS提供的矢量数据转换为栅格数据的转换工具，可以将任何格式的数据文件（如

14、AutoCAD格式、Coverage格式、Shapefile格式、GeoDatabase格式）中的点、线、多边形要素转换为栅格数据，也能够通过山歌数据转为矢量数据的转换工具将山歌数据转换为点、线、多边形要素数据。3.3.1矢量数据转换为栅格数据点要素矢量数据转换为栅格数据时，包含点的单元值设置为该点的属性值，没有包含点的单元值为NoData。同时，点要素转换后通过一个有面积的位置来表示点的数据。线要素转换为栅格数据时，转换过程中用与单元相交的线的属性值给对应的单元赋值。多边形要素转换为栅格数据时，转换过程中将使用通过单元中心的要素的值赋予输出栅格数据集上的每个单元。具体转换示意图，如图6-17

15、6-18、6-19和6-20所示。 图6- 17 转换前的点状矢量要素 图6- 18 转换后的点状栅格数据 图6- 19 转换前的线状矢量要素 图6- 20转换后的线状栅格数据通过ArcGIS将矢量数据转换为栅格数据的具体操作步骤如下：（1）单击Spatial Analyst工具栏中的Spatial Analyst右边的下三角按钮，选择ConvertFeatures To Raster菜单命令，如图6-21所示。图6- 21（2）弹出如图6-22所示的Features To Raster对话框，单击Input Features右边的下拉列表框或者单击按钮，选择需要转换的矢量数据文件；单击Fie

16、ld右边的下拉列表框选择，用于数据转换的字段；在Output cell size文本框中输入输出栅格数据的单元大小；在Output raster右边的下拉列表或单击按钮，选择输出栅格数据的路径、名称。图6- 22（3）单击OK按钮，执行矢量数据转换为栅格数据的操作，结果图如图6-23所示。 图6- 233.3.2栅格数据转换为矢量数据通过ArcGIS将栅格数据转换为矢量数据的具体操作步骤如下：（1）单击Spatial Analyst工具栏中的Spatial Analyst右边的下三角按钮，选择ConvertRaster To Features菜单命令，如图6-24所示。图6- 24（2）弹出如

17、图6-25所示的Raster To Features对话框，单击Input raster右边的下拉列表框或者单击按钮，选择需要转换的栅格数据文件。图6- 25（3）单击Field右边的下拉列表框选择，用于数据转换的字段，单击Output geometry type右边的下拉列表框，选择生成矢量数据的类型；在Output raster右边的下拉列表或单击按钮，选择输出栅格数据的路径、名称。（4）单击OK按钮，执行栅格数据转换为矢量数据的操作。操作结果图如图6-26所示。图6- 263.4数据准备本次实习所使用的矢量数据为building，运用ArcToolbox中Data Management

18、Tools中Features工具中的Feature To Point将building转化为点状要素。具体操作结果如下：图6- 27（1）选择Feature To Point工具，出现如图6-28所示的Feature To Point对话框，在Input Feature中输入要转化的要素类，在Output Feature Class中输入输出的要素名称。图6- 28（2）点击OK，结果如图6-30所示。 图6- 29图6- 30图6- 31 3.5距离分析3.5.1直线距离源：感兴趣目标的位置。如源是栅格数据，栅格中只有源的单位有值，其他单元为空值。如果源是矢量数据，使用前要将其转化为栅格数据

19、。直线距离函数：描述每一个单元和一个源或一组源的相互关系。其运算结果计算出栅格数据集中每个单元到最近源的直线距离。可以选择是否进行邻近分析，生成直线分配数据，给出单位的最近源，还可以选择生成直线方向数据，给出每个单元到最近源的方向。直线距离栅格数据：包含生成的每一个单元到最近源的测量距离。距离使用投影单位来度量，测量的是一个单元中心到另一个单元中心的距离。直线分配栅格数据：是直线距离函数的选择输出，生成数据的每个单元都被赋予其到最近源的值，最近源是有直线距离决定的。直线方向栅格数据：是直线距离函数的选择输出，生成书记的每个单元都被赋予其道最近源的方位角。方位角用度来表示，正北方向为0度。直线距

20、离功能计算了每个栅格与最近源之间的欧氏距离，并按距离远近分级。利用直线距离功能可以实现空气污染影响度分析，寻找最近医院，计算据最近超市的距离等操作。操作过程如下为：（1）在Spatial Analyst下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中点击Straight Line，出现Straight Line对话框，如图6-32所示。图6- 32（2）在Distance to栏的下拉菜单中选择需要测算距离的图层；在Maximum distance栏中输入一个最大距离。则计算值在此距离范围内进行，此距离以外的地方被赋于空值，如未设定此项，则计算在整个图层范围内进行；Output cell

21、size：指定输出结果的栅格大小；（3）Create direction：可选项，如选择则生成相应的直线分配数据，如图6-33所示；图6- 33 直线方向数据（4）Create allocation：可选项，如选择则生成相应的直线方向数据，如图6-34所示；在照片那个Output raster中，指定输出结果的路径、名称。图6- 34 直线分配数据（5）点击OK按钮。则生成每一位置到其最近源的直线距离图，如图6-35所示。图6- 35 直线距离数据3.5.2分配函数分配函数依据最近距离来计算每个格网点归属于哪个源，也就是将所有栅格单元分配给离其最近的源，输出格网的值被赋予了其归属源的值。使用分

22、配可以完成许多分析，如：识别一系列商店各自服务顾客的分布；寻找最邻近学校、银行；找出医疗设备配备不足的地区等分析。操作过程如下：（1）在Spatial Analyst下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中点击Allocation，出现Allocation对话框，如图6-36所示。图6- 36（2）在Assign to下拉菜单中选择需要分配单元的源图层；在Maximum distance栏中输入一个最大距离。则计算值在此距离范围内进行，此距离以外的地方被赋予空值，如未设定此项，则计算在整个图层范围内进行；在Output cell size文本框中，指定输出结果的栅格大小；在Outp

23、ut raster中，为输出结果指定目录及名称；（6）点击OK按钮，则生成分配数据。结果如图6-37所示。图6- 373.6密度制图密度制图主要根据输入的已知点要素的数值及其分布，来计算整个区域的数据分布状况，从而产生一个连续的表面。它主要是基于点数据生成的，以每个待计算格网点为中心，进行环形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。利用密度制图可以通过密度表面显示点的聚集情形，例如可以制作人口密度图反映城市人口聚集情况，或根据污染源数据来分析城市污染的分布情况。密度制图从本质上讲，是一个通过离散采样点进行表面内插的过程，根据内插原理的不同，可以分为核函数密度制图（Kernal）和简单密度制图

24、（Simple）。1） 核函数密度制图：在核函数密度制图中，落入搜索区内的点具有不同的权重，靠近格网搜寻区域中心的点或线会被赋以较大的权重，随着其与格网中心距离的加大权重降低。它的计算结果分布较平滑； 2）简单密度制图：在简单密度制图中，落在搜寻区域内的点或线有同样的权重，先对其进行求和，然后用其合计总数除以搜索区域的大小,从而得到每个点的密度值。在ArcGIS中，密度图的制作过程如下：（1）在Spatial Analyst下拉菜单中选择Density命令。出现如图6-38所示的Density对话框。图6- 38（2） 在Input data的下拉菜单中选择用来进行分析的点要素图层；在Popu

25、lation field的下拉菜单中选择要加入的字段； 选择密度计算类型，Kernel或Simple，在此分别用两种方法计算密度；在Search radius中设置密度计算的搜索半径；在Area units中，选择密度值的度量单位；在Output cell size中，确定输出栅格密度图的栅格大小；在Output raster，设置输出栅格密度图的图名； （9） 点击OK按钮，完成密度图制作，结果如图6-39所示。 图6- 39 3.7插值分析当进行雨量、污染物浓度、高度变化等分析时，不可能对该现象分布范围内的每个点都进行测量，只能对研究区内进行采样测量，然后使用这些样点数据推导整个区域。插值

26、是这种推导过程的一种方法。空间插值应用的原理是地理学第一定律，即任何事物之间都是相关的，距离越近相关性越大。在多数插值方法中，近的样本点比远的样本点有更大的重要性。常用的空间插值方法有反距离权重插值、样条插值和克里格插值。无论选择哪一种方法，样本点越多，样本点分布越广，插值结果越接近实际值。3.7.1反距离权重插值（IDW）反距离权重插值就是根据数据点的空间距离的远近加权插值字段进行的插值方法，距中心越近的点，其估算值越受影响，中心点的影响随着离它的距离越远而减少。3.7.1.1反距离权重插值的相关概念（1）幂。在反距离权重插值中，可以调整样本点的相对影响大小，即根据预测单元中心距离样本的距离

27、来控制已知样本点在插值过程中的作用。指定较高的幂值，将增强最近样本点的作用，随着距离增大，其作用迅速降低。预测结果的表面更细致，减少了平均程度。指定较低的幂值，可以得到较为平滑的表面，远处的点将得到较大的影响值。系统幂值默认为2。（2）收索半径。插值表面特征也受所选收索半径的的控制，收索半径限制了用于计算每个内插单元值的输入样本点的数目。（3）固定收索半径。需要规定插值时样本点的最小数目和距离，距离指搜索邻域的半径，是一个常数。对每个插值单元来说，用于寻找输入样本点的邻域半径都是一样的，而最小数目是指邻域内已知样本点的最小数目，所有落入搜索区内的样本点都将用于插值。当邻域内样本点的数目少于指定

28、数目时，搜索半径将扩大以便能够包含更多的样本点以达到规定的最小数目。因此，如果已知点分布不均匀，很容易出现不同领域有数目不等的已测样本点来预测结果。（4）可变搜索半径。使用可变搜索半径时，计算插值使用的已知样本的数目是给定的，而获得样本点的半径距离是可变的，因此，有些邻域可能较小而有些较大，这取决于插值单元周围样本点的密度。可以指定一个搜索半径不超出的最大距离。如果某一邻域的搜索半径在获得指定数目的样本点之前已到达了最大距离，这一处的插值运算就通过最大距离内的样本点来完成。一般情况下，如果样本点的数量充足、空间分布较为规范，就选用固定搜索半径。如果输入样本点数量较小且随机分布，就选择可变搜索半

29、径。（5）中断线。在景观中存在一些物理或者地理障碍，特征信息在障碍粗突然中断，障碍两边的值截然不同。中断线是指用来限制搜索样本点的线性数据集。中断线可以代表悬崖、山脊或其他障碍物，在处理过程中，只能使用与插值单元在中断线两侧的样本点。3.7.1.2反距离权重插值操作过程下面以一组楼房的层数的插值来逐一说明在Spatial Analyst中三种插值的实现过程。（1） 在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中点击Inverse Distance Weighted命令, 弹出IDW对话框，如图6-40所示。图6- 40（3） 在I

30、nput points的下拉菜单中选择被用来进行插值的离散点数据；在Z value field的下拉菜单中选择要加入的字段；在Power栏中填入进行插值计算的幂值，幂值就是距离的指数。如幂指数为2时则进行反向距离平方插值。幂指数是一个正实数，其缺省值为2；（4） 在Search radius type 栏中选择一种搜索半径设置类型；1）Variable：当选择此项时,搜索半径由下面个量来控制，Number of points和Maximum distance。首先在Number of points中输入搜索的最近点的个数（缺省值为12），然后在Maximum distance中输入一个控制距离

31、。如果最近点的个数超出控制距离，则将会以控制距离为限制来选取较少的点，如图6-41所示。 图6- 412）Fixed：当选择此项时，搜索半径有下面两个量来控制，Distance和Minimum number of points。首先在Distance中输入搜索半径距离（缺省值是输出栅格大小的五倍），然后在Minimum number of points中输入控制插值点个数的最小整数值。如果搜索半径距离内的点个数小于插值点个数的最小整数值，则搜索半径自动增大，如图6-42所示。 图6- 42（6） Use barriers polyline为可选项，输入中断线文件。barriers是在插值中，如

32、有某些地方出现异常，（如某些断裂带），而要求插值时考虑到这样的因素，所设置的选项。它是一个打断表面的线特征。这一线特征没有Z值。悬崖，峭壁，堤岸或某些障碍都是典型的barriers。barriers限制了插值计算，它使得计算只在线的两侧各自进行。而落在线上的点则会同时参与线两侧的计算。（7） 在Output cell size中，设置输出结果的栅格大小；在Output raster，设置输出结果指定目录及名称，如图6-43所示。图6- 43（9） 点击OK按钮。生成结果如图6-44所示。图6- 443.7.2样条法插值样条函数插值采用两种不同的计算方法，Regularized和Tension，

33、如选择Regularized，它将生成一个平滑、渐变的表面，得出的插值结果很可能会超出样本点的取值范围。如选择Tension，它会根据要生成的现象的特征生成一个比较坚硬的表面，得出结果的插值更接近限制在样本点的取值范围内。同时，计算过程中，除了需要选择不同的计算方法，还需要在每种方法中设定一个合适权重（weight）。选择Regularized时，它决定了表面最小曲率三次导的权重。权重越高表面越光滑。可能用到的典型值有：0、0.001、0.01、1和5。选择Tension时，它决定了Tension的权重。权重越高，表面越粗糙。可能用到的典型值有：0、1、5和10。 样条函数插值过程如下：（1）

34、 在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster,在弹出的下一级菜单中点击Spline，出现Spline对话框，如图6-45所示。图6- 45（2）在Input points的下拉菜单中选择被用于进行插值的离散点数据；在Z value field的下拉菜单中选择要加入的字段；在Spline type中填入样条函数差值的类型；在Weight栏中填入一个影响插值的特征参数；在Number of points栏中填入每一个区域用来估值点的个数，它的缺省值是12；在Output cell size中，设置输出结果的栅格大小；在Output raster，设置输

35、出结果指定目录及名称，如图6-46所示。图6- 46（8） 点击OK按钮。插值结果如图6-47所示。图6- 473.7.3克里金插值克里格插值（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。南非矿产工程师D.R.Krige（1951年）在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里格方法。 在克里格插值中，权重不仅建立在已知点和预测点位置间距离的基础上，而且还要依据样本点的位置和样点值的整体空间分布和排列，克里格方法

36、进行预测是搜索半径的含义与设置同反距离权重法一致。ArcGIS空间分析模块提供两种克里格插值方法。1）普通克里格方法（Ordinary Kriging）:这是应用最广的方法，假设数据中没有主导趋势，并且常数均值是未知的，这是一个合理的假设。2）泛克里格法（Universal Kriging ）：本方法假设数据中有主导趋势，可以用一个确定性的函数或者多项式来模拟，首先从已知样本点中减去该多项式，生成预测模型，然后再将该多项式加回到模型中，以获得有意义的结果，泛克里格方法仅在已知数据的趋势并能合理科学地描述该趋势时应用。在ArcGIS中具体操作过程如下：（1）在Spatial Anayst下拉菜单

37、中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中点击Kriging，出现Kriging对话框，如图6-48所示。图6- 48（2）在Input points的下拉菜单中选择被用来进行插值的离散点数据；在Z value field的下拉菜单中选择要加入的字段；在Kriging method中选择你所需要的克里格方法；在Semivariogram model的下拉菜单种选择你需要使用的模型；点击Advanced Parameters按钮，如果知道可以指定这些参数，另外空间分析模块也将为你估算这些参数；在Search radius type栏中选择一种搜索半径设置类型；在Out

38、put cell size中，设置输出结果的栅格大小；选中Create variance of prediction复选框，是否需要生成预测的标准误差；在Output raster，设置输出结果指定目录及名称（3） 点击OK按钮，结果如图6-19所示。图6- 493.8表面分析等值线是将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线，如地图上的等高线、气温图上的等压线。等值线分布的疏密一定程度上表明了表面值的变化情况。值的变化越小的地方，等值线就越疏，反之越密。因此，通过研究等值线的疏密情况，可以获得对表面值变化的大致情况。ArcGIS中等值线的绘制方法：（1）在Spatial Analyst下拉菜单

39、中选Surface analysis, 在弹出的下一级菜单中点击Contour，出现Contour对话框，如图6-50所示。图6- 50（2）在Input Surface的下拉菜单中选择用来生成等高线的表面；在Contour interval栏中设置等高线间距；在Base contour栏中指定等高线基准高程；在Z factor栏中设定高程变换系数；（3）在Output features栏中指定输出等高线的存放路径与文件名；单击OK按钮，执行操作，结果如图6-51所示。图6- 513.9统计分析3.9.1单元统计分析当进行多层面栅格数据叠合分析时，经常需要以栅格单元为单位来进行单元统计分析，在

40、ArcGIS的单元统计分析功能提供了十种单元统计方法，分别为：1. Minimum：找出各单元上出现最小的数值； 2. Maximum：找出各单元上出现最大的数值； 3. Range：统计各单元上出现数值的范围； 4Sum：计算各单元上出现数值的和； 5Mean： 计算各单元上出现数值的平均数；6Standard Deviation：计算各单元上出现数值的标准差；7Variety：找出各单元上不同数值的个数； 8Majority：统计各单元上出现频率最高的数值； 9Minority：统计各单元上出现频率最低的数值；10Median：计算各单元上出现数值的中值。 单元统计功能常用于同一地区多时相

41、数据的统计，通过单元统计得出所需分析数据，例如：同一地区不同年份的人口分析，同一地区不同年份的土地利用类型分析等。单元统计的操作过程如下：（1）Spatial Analyst下拉菜单中选择Cell Statistics。（2）在Layers列表框中选择你要用来计算的图层，在列表框中选择一个图层，点击Add按钮将其加入Input rasters列表框（也可用Browse按钮从磁盘中选择要使用的栅格数据）；在Overlay statistic栏中选择你用来对输入图层进行计算的统计类型。图6- 52（3）在Output features栏中，设置输出结果指定目录及名称；点击OK按钮，结果如图6-53

42、所示。图6- 533.9.2邻域统计分析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。ArcGIS中的邻域统计提供了十种统计方法。分别如下：1. Minimum：找出在邻域的单元上出现最小的数值； 2. Maximum：找在邻域的单元上出现最大的数值； 3. Range：在邻域的单元上数值的范围； 4. Sum：计算邻域的单元内出现数值的和； 5. Mean：计算邻域的单元内出现数值的平均数； 6. Standard Deviation：计算邻域的单元内出现数值的标准差； 7. Variety：找出邻域的单元内不同数值的个数；

43、8. Majority：统计邻域的单元内出现频率最高的数值； 9. Minority：统计邻域的单元内出现频率最低的数值； 10. Median：计算邻域的单元内出现数值的中值； 邻域统计计算过程中，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。1） Rectangle：即长方形。如选择长方形邻域需要设置长方形的长和宽，缺省的邻域大小为33单元。2）Annulus：即环形。如选择环形邻域则要设置邻域的内半径和外半径。半径通过和x轴或y轴的垂线的长度来指定。落入环内即内外半径之间环的数值将参与邻域统计运算，内半径以内的部分不参与计算。3）Circle：即圆形。如选择圆形，

44、则只需要输入一个圆的半径。4）Wedge：即楔形。如选择楔形则需要输入起始角度，终止角度和半径三项内容。起始角度和终止角度可以是0360的整形或浮点值。角度值从x轴的正方向零度开始然后逆时针逐渐增加直至走过一个满圆又回到零度。图6- 54邻域分析窗口类型 在ArcGIS中，邻域统计的分析过程如下：（1）在Spatial Analyst的下拉菜单中选择Neighborhood Statistics，出现如图6-55所示的Neighborhood Statistics对话框。图6- 55（2）在Neighborhood Statistics对话框中，在Input data的下拉菜单中选择要用来进行

45、邻域分析的图层；在Field栏的下拉菜单中选择进行邻域分析的字段；在statistic type栏中选择你要运用的统计类型，各种类型如下：在Neighborhood的下拉菜单中选择你要运用的邻域类型；在Units后的两个选项中选择一个邻域类型设置时各参数值的单位，可以使栅格单元或地图单位。（7）在Output cell size中指定输出结果的栅格大小；在Output features栏中指定输出结果指定目录及名称；（9）点击OK按钮，结果如图6-56所示图6- 563.10栅格计算器栅格计算是栅格数数据空间分析中数据处理和分析中最为常用的方法，应用非常广泛，能够解决各种类型的问题，尤其重要的

46、是，它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，不仅可以方便的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，而且它还支持直接调用ArcGIS自带的栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现多条语句的同时输入和运行。3.10.1数学运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。3.10.1.1.算术运算 算术运算主要包括加、减、乘、除四种。可以完成两个或多个栅格数据相对应单元之间直接的加、减、乘、除运算。例如，以今年与去年的降水量数据为基础，

47、用公式（今年降水量-去年降水量）/去年降水量，可以计算出去年降水量的变化程度，如图6-57所示。（单位：毫米） 图6- 57算术运算示意图3.10.1.2布尔运算布尔运算主要包括：和（And）、或（Or）、异或（Xor）、非（Not）。它是基于布尔运算来对栅格数据进行判断的。经判断后，如果为“真”，则输出结果为1，如果为“假”，则输出结果为0。（1） 和（&）：比较两个或两个以上栅格数据层，如果对应的栅格值均为非0值，则输出结果为真（赋值为1），否则输出结果为假（赋值为0）。（2） 或（|）：比较两个或两个以上栅格数据层，对应的栅格值中只要有一个或一个以上为非0值，则输出结果为真（赋值为1），否则输出结果为假（赋值为0）。（3） 异或(!)：比较两个或两个以上栅格数据层，如果对应的栅格值在逻辑真假互不相同（一个为0，一个必为非0值），则输出结果为真（赋值为1），否则输出结果为假（赋值为0）。（