栅格数据的空间分析文档格式.docx
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栅格数据的空间分析就是在每一个栅格单元的基础上进行的。
单元大小可以是分析需要的任意值。
选择合适的单元大小,对实现空间分析非常重要。
如果单元过大则分析结果精确度降低,如果单元过小则会产生大量的冗余数据,并且计算速度降低。
单元大小的设置过程如下:
1.单击SpatialAnalyst菜单下的Option命令,打开Option对话框;
2.选择CellSize标签(图8.3);
3.单击Analysiscellsize下拉箭头,选择合适选项:
(1)MaximumofInputs:
输入栅格数据集中最大的单元值;
(2)MinimumofInputs:
输入栅格数据集中的最小单元值;
(3)AsSpecifiedBelow:
采用Cellsize文本框输入的单元大小,或由Numberofrows(栅格数据集行数)和Numberofcolumns(栅格数据集列数)计算的单元大小值;
(4)Sameaslayer“***”:
与“***”(***指ArcMap视图中已经加载的栅格数据)同栅格单元大小;
(5)也可单击browse按钮选择其它栅格数据,以它的栅格单元大小作为分析栅格单元大小。
4.单击确定按钮,完成操作。
6.1.4设置分析区域
区域指一组相互邻接的单元。
在栅格数据的空间分析中,有时需要指定最大的分析范围,并且在这个范围中,一些区域不需要参与分析。
在ArcGIS中,分析区域的设定包括以下两方面内容。
1.
图7.8坐标系统和分析
设置最大分析范围
在栅格数据的空间分析中,当对多个栅格数据进行函数计算时,缺省计算范围是输入栅格数据的重叠区域,即输入栅格数据的交集。
此外,用户可以根据分析的需要,定义自己的分析范围。
定义方法为:
(1)单击SpatialAnalyst菜单下的Option命令,打开Option对话框;
(2)
选择Extent标签(图8.4);
(3)单击Analysisextent下拉箭头,选择分析范围匹配模式:
1)SameasDisplay:
在地图的可视区域上进行分析;
2)IntersectionofInputs(默认值):
在输入栅格的交集上进行分析;
3)UnionofInputs:
在图层的并集上进行分析;
4)AsSpecifiedBelow:
自己定义分析范围。
在Top、Bottom、Left、Right文本框输入分析范围坐标值。
也可在AnalysisExtent下拉列表框中选择已有的栅格数据层,或单击右边browse按钮,选择其它栅格数据文件,用它们的坐标范围作为当前分析范围。
(4)Snapextentto:
设置栅格数据集捕捉范围。
输出的所有栅格数据单元与指定的栅格数据单元匹配;
(5)单击确定按钮,完成设置操作。
2.设置局部分析区域
此外,在进行空间分析的过程中,如果分析只是在所选择的单元集或局部区域进行,并不需要在整个单元集上进行,这时就需要设置分析掩码。
分析掩码标识了分析过程中需要考虑到的分析单元即分析范围。
分析掩码的创建参照重分类(8.5重分类)。
分析掩码的设定过程为:
(1)单击SpatialAnalyst菜单下的Option命令,打开Option对话框。
(2)选择General标签,如图8.2所示;
(3)在Analysismask中选择已创建的掩码;
(4)单击确定按钮,完成设置操作。
设置分析掩码后,所有的分析只在掩码范围内进行。
6.1.5选择坐标系统
ArcGIS的空间分析中,系统使用两种方式控制分析结果的坐标系统。
具体设置过程为:
2.选择General标签,如图8.5;
3.在AnalysisCoordinateSystem栏中选择的坐标系统选项;
(1)分析结果坐标系统取用第一个具有坐标系统的栅格数据集的坐标系统;
(2)分析结果坐标系统取用当前活动数据集(ArcMap视图中被选择的栅格数据集)的坐标系统。
6.1.6管理过程文件
在ArcGIS空间分析过程中,除了少数需要明确指出输出文件名称的分析功能模块外,大多数分析的过程文件和结果文件都是临时性的。
如果需要保存,可以通过三种方式将临时性结果转化为永久性结果。
1.在函数对话框中输入结果全名
输出计算结果时,在文件输出文本框(Outputraster)输入或单击右边的Browse按钮指定结果文件存放路径和名称。
如图8.6。
2.
通过目录表永久保存计算结果
选择需要永久保存的数据层,点击鼠标右键,选择MakePermanent命令(图8.7),在弹出的对话框中选择文件存放路径,输入文件名称。
3.通过保存地图文档永久保存计算结果
在文件(File)菜单中选择保存(Save)或另存为(SaveAs)命令。
在弹出的对话框中指定存放路径和文件名称,并在保存类型下拉箭头中选择ArcMapDocuments(*.mxd)。
地图文档保存的仅仅是当前地图文档中所有数据层的索引信息,包括文件的名称、存放路径、符号化设置等,并不存放数据层的具体数据,在以后应用中,如果数据层的实际存放路径发生改变,地图文档就无法自动完成数据的链接和读入。
6.2距离制图
距离制图(Distance)根据每一栅格相距其最邻近要素(也称为“源”)的距离分析制图,从而反映每一栅格与其最邻近源的相互关系。
通过距离制图可以获得很多相关信息,指导人们进行资源的合理规划和利用。
例如,飞机失事紧急救援时从指定地区到最近医院的距离;
消防、照明等市政设施的布设及其服务区域的分析等。
此外,也可以根据某些成本因素找到A地到B地的最短路径或成本最低路径。
本节就ArcGIS中距离制图的基本原理和实现过程进行详细阐述。
6.2.1距离制图基础
距离在空间分析中是一个非常广义的概念。
它不再只是单一的代表两点间的直线长度,而是被赋予了更加丰富的内容。
ArcGIS的距离制图提供了许多距离分析工具和函数(图8.8),不仅可以量测直线距离(欧氏距离),还可以计算许多函数距离。
函数距离是描述两点间距离的一种函数关系,如时间、摩擦、消耗等。
在ArcGIS中,距离制图主要通过距离分析函数完成。
这里首先对距离制图中的一些基本概念和约定作简要说明。
1.源
源即距离分析中的目标或目的地,如学校,商场,水井,道路等。
源表现在GIS数据特征上就是一些离散的点、线、面要素。
要素可以邻接,但属性必须不同。
源可以用栅格数据表示,也可以使用矢量数据表示。
2.成本
成本即到达目标、目的地的花费,包括金钱、时间、人们的喜好,等等。
影响成本的因素可以只有一个,也可以有多个。
如学校的选址,不仅要考虑位置的适宜性,还要考虑土地利用现状、交通是否便捷。
成本栅格数据记录了通过每一单元的通行成本。
成本数据的制作一般是基于重分类功能(参照8.6重分类)完成。
成本数据是一个单独的数据,但有时会遇到需要考虑多个成本因素。
此时,需要制定统一的成本分类体系,对单个成本按其大小分类,并对每一类别赋予成本量值,通常成本高的量值小,成本低的量值大。
最后根据成本影响程度确定单个成本权重,依权重百分比加权求和,得到多个单成本因素综合影响的成本栅格数据。
3.成本距离加权数据
也称成本累计数据,记录每个栅格到距离最近、成本最低的源的最少累加成本。
成本距离加权考虑到了事物的复杂性,对于基于复杂地理特性的分析非常有用。
例如不是所有道路都是平坦的,即使目的地就在山的另一边,其直线距离很近,但翻过高山要比走直路难得多。
如将时间作为成本,翻山需要1小时,绕路需要30分钟,则此时翻山的成本距离就要大于绕路的成本距离。
因此,人们会自觉选择绕路而不是翻山。
除此之外,成本距离加权还对动物迁移研究、顾客旅游行为、道路、电力管线、输油管布设等的最低耗费成本计算非常有帮助。
4.距离方向数据
距离方向数据表示了从每一单元出发,沿着最低累计成本路径到达最近源的路线方向。
图8.9为成本距离加权数据和方向数据的说明图。
图a为成本距离加权数据,图b为与图a相对应的方向数据,图c为方向数据说明图。
图b中3,4,5分别代表了不同的方向数值。
ArcGIS将距离方向分成8个部分,分别用数字1~8表示,如图c所示。
每一个栅格单元将被赋予一个方向值(1~8),记录从当前栅格到最近源的最小成本路径方向。
例如,当栅格值为1时,它的方向将指向正东方向;
栅格值为4时,它的方向将指向西南方向。
5.
分配数据
分配数据记录每一单元点隶属的最近源信息,单元值就是其最近源的值。
在直线距离分析制图中,分配函数用直线距离最邻近分析方法识别单元归属于哪个源;
在成本距离加权分析中依据最短距离、最小累加通行成本识别单元归属于哪个源。
6.距离制图函数
ArcGIS提供了许多用于量测距离量测和分析函数,直线距离、成本距离,实现各种距离分析与制图。
主要包括:
●成本距离加权函数(Cost-WeightedDistance),通过成本因子修正直线距离,获得每一单元到距离最近、成本最低源的最少累加成本。
●成本方向加权函数(Cost-WeightedDirection),提供完整的路线图,图中记录从任一单元出发,沿着最小成本路径,到达最近源的路线。
●成本分配加权函数(Cost-WeightedAllocation),在累加成本的基础上计算最近源。
●直线距离函数(Straight-LineDistance),量测每一单元到最近源的直线距离。
●直线方向函数(Straight-LineDirection),计算每个单元最近源的方向,单位度。
●直线分配函数(Straight-LineAllocation),赋予每个单元直线距离最近源的值。
●最小成本路径函数(ShortestPath),确定从某一目标点到一个源的最短路径或最低成本路径。
最小成本路径函数必须要在执行成本距离加权函数,生成距离和方向栅格数据之后才可运行。
●分配函数(Allocation),依据最邻近分析原理识别单元归属于哪个源。
6.2.2直线距离
通过直线距离函数,计算每个栅格与最近源之间的欧氏距离,并按距离远近分级。
直线距离可以用于实现空气污染影响度分析,寻找最近医院,计算距最近超市的距离等操作。
操作过程如下:
1.单击SpatialAnalyst下拉箭头,单击Distance,单击StraightLine,打开直线距离制图对话框(图8.10);
2.单击Distanceto下拉箭头,选择需要计算直线距离的图层;
3.在Maximumdistance文本框中输入最大距离。
计算在输入的距离范围内进行,距离以外的地方直接赋于空值,不作任何计算。
如果没有输入任何值,计算在整个图层范围内进行;
4.在Outputcellsize文本框输入输出结果的栅格大小;
5.Createdirection:
可选项,如选择则生成相应的直线方向数据,如图8.11;
6.Createallocation:
可选项,如选择则生成相应的直线分配数据,如图8.12;
7.在Outputraster文本框输入输出结果文件名称;
8.
单击OK按钮,完成操作,结果如图8.13。
6.2.3区域分配
通过分配函数将所有栅格单元分配给离其最近的源。
单元值存储了归属源的标识值。
分配功能可以用于超市服务区域划分,寻找最邻近学校,找出医疗设备配备不足的地区等分析。
1.1.单击SpatialAnalyst下拉箭头,单击Distance,单击Allocatio,打开区域分配对话框(图8.14);
2.
单击Assignto下拉箭头,选择源数据层;
4.在Outputcellsize文本框输入结果的栅格大小;
5.在Outputraster文本框输入结果文件名称;
6.单击OK按钮,完成区域分配操作。
6.2.4成本距离加权
通过成本距离加权函数,计算出每个栅格到距离最近、成本最低源的最少累加成本。
同时可生成两个相关输出:
成本方向数据和成本分配数据。
成本距离加权数据表示了每一个单元到它最近源的最小累积成本。
成本方向数据表示了从每一单元出发,沿着最低累计成本路径到达最近源的具体路线。
成本分配数据记录每个单元的隶属源(归属于哪个源)信息。
下面内容以到达银行的最低成本为例,说明如何实现成本距离加权分析。
其中成本数据为重分类的土地利用图。
土地利用图依据重分类功能被分为九个等级,分别赋以权重1~9。
根据土地利用类型的不同,将通达性高的土地类型,如平地赋权重1,通达性低的林地赋权重6,沼泽地赋权重9等。
利用此成本数据来生成参考了通达成本在内的成本距离加权图。
1.
在SpatialAnalyst下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中单击CostWeighted,出现CostWeighted对话框(图8.15);
2.单击Distanceto下拉箭头,选择源数据,此处选择银行数据层;
3.单击Costraster下拉箭头,选择成本数据,此处选择重分类的土地利用图;
4.在Maximumdistance文本框中输入分析最大距离。
该项为可选项。
如果设定此项,计算分析均在以每个源为中心,以输入值为半径的圆形范围内进行,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;
可选项,如选择则生成相应的成本方向数据,如图8.16所示;
可选项,如选择则生成相应的成本分配数据,如图8.17所示;
7.在Outputraster文本框输入结果文件名称;
8.单击OK按钮,完成操作。
如图8.18所示。
成本距离加权函数通过成本因子修正直线距离,获得每一单元到距离最近、成本最低源的最少累加成本。
计算过程中不仅考虑到距离的影响,而且考虑到某种成本的影响。
因此,与直线距离分析结果相比,每一单元到其最近源的路径不再是直线方向;
并且,在成本分配数据中,不同源区域之间的边界没有基于直线距离函数的分配数据分配边界光滑。
6.2.5最短路径
通过最短路径函数获取从一个源或一组源出发,到达一个目标地或一组目标地的最短直线路径或最小成本路径。
最短路径分析可找到通达性最好的路线,或找出从居民地到达超市的最优路径。
最短路径的计算过程中,源可以是点要素,也可以是区域要素。
所以,存在三种最短路径计算方法:
1.ForeachCell:
为源中每一个单元点寻找一条成本最小路径;
2.ForEachZone:
为每个源寻找一条成本最小路径,源中所有单元共享同一条路径。
3.ForEachZoneBestSingle:
为所有源找寻一条成本最小路径,此时,只有一个源与一个相应的目标点或目标组相连。
最短路径的找寻,首先需要获取成本数据,其次执行成本加权距离函数,获取成本方向数据(图8.16)和成本累计数据(图8.18),最后通过执行最短路径功能获取最短或最优路径。
前两步请参阅上节内容(成本距离加权),最短路径功能的实现过程如下:
1.在SpatialAnalyst下拉菜单中选择Distance,在弹出的下一级菜单中单击ShortestPath,出现ShortestPath对话框(图8.19);
2.单击Pathto下拉箭头,选择目标点数据层;
3.单击Costdistanceraster下拉箭头,选择成本累计数据层;
4.单击Costdirectionraster下拉箭头,选择成本方向数据层;
5.单击Pathtype下拉箭头,选择计算模式。
这里选择ForEachZone;
6.在Outputfeature文本框中输入输出结果文件名;
7.单击OK按钮,完成操作。
图8.20为生成的最短路径图。
底图是成本累计数据,三块深色区域为出发地(源),点状要素为银行(目标地),银行和区域之间的连线即为所求的源到目的地的最短路径。
6.3密度制图
密度制图根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况,从而产生一个连续的密度表面。
密度制图主要是基于点数据生成的,以每个待计算格网点为中心,进行圆形区域的搜寻,进而来计算每个格网点的密度值。
从本质上讲,密度制图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,分为核函数密度制图(Kernal)和简单密度制图(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,再除以搜索区域的大小,从而得到每个点的密度值。
密度图制作的具体过程如下:
(1)
单击SpatialAnalyst下拉箭头,单击Density命令,打开密度制图对话框(图8.21);
(2)单击Inputdata下拉箭头,选择需要进行分析的点要素图层;
(3)单击Populationfield下拉箭头,选择参与密度计算字段。
默认选项为<
none>
,以搜索圆内要素点个数计算密度值;
(4)选择密度计算类型:
Kernel或Simple;
(5)在Searchradius文本框输入密度计算的搜索半径;
(6)在Areaunits文本框输入密度值的度量单位;
(7)在Outputcellsize文本框输入输出密度图的栅格大小;
(8)在Outputraster输入结果文件的名称;
(9)单击OK按钮,完成密度图制作。
图8.22和图8.23分别是按上述方法制作的某地区人口密度图。
6.4表面分析
表面分析主要通过生成新数据集,诸如等值线、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、确定坡面线的高度、寻找最陡路径、计算面积和体积、数据重分类、将表面转化为矢量数据等。
在本节中主要介绍ArcGIS表面分析中的栅格插值,等值线绘制,坡度、坡向、山体阴影的提取等常用的基本分析功能,表面分析的三维分析请参阅第7章(三维分析)。
6.4.1栅格插值
一般情况下采集到的数据都是以离散点的形式存在的,只有在这些采样点上才有较为准确的数值,而其它未采样点上都没有数值。
然而,在实际应用中却很可能需要用到某些未采样点的值,这个时候就需要通过已采样点的数值来推算未采样点值。
这样的一个过程也就是栅格插值过程。
插值结果将生成一个连续的表面,在这个连续表面上可以得到每一点的值。
栅格插值包括简单栅格表面的生成和栅格数据重采样。
通过栅格插值运算生成栅格表面是栅格空间分析中很重要的一部分,很多操作都将基于离散点插值生成的表面来进行。
用来插值的离散点可以是多种数据,例如,空气污染指数,土壤有机质含量,或离散高程点。
ArcGIS栅格分析模块中,通过栅格插值运算生成表面主要有三种实现方式:
反距离权重插值,样条函数插值和克里格插值,如图8.24所示。
1.反距离权重插值(IDW)
IDW(InverseDistanceWeighted)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。
设平面上分布一系列离散点,已知其坐标和值为Xi,Yi,Zi,(i=1,2,…,n),根据周围离散点的值,通过距离加权值求Z点值,则:
(1)
其中:
di2=(X-Xi)2+(Y-Yi)2
(2)
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。
IDW插值具体实现过程为:
(1)单击SpatialAnalyst下拉箭头,单击InterpolatetoRaster,在弹出的下一级菜单中单击InverseDistanceWeighted命令,打开IDW对话框(图8.25);
(2)单击Inputpoints下拉箭头,选择参加内插计算的点数据集;
(3)单击Zvaluefield下拉箭头,选择参加内插计算的字段名称;
(4)在Power文本框中输入IDW的幂值。
幂值是一个正实数,其缺省值为2。
(5)单击Searchradiustype下拉箭头,选择搜索半径类型;
1)Variable:
可变搜索半径。
内插计算时样本点个数(Numberofp
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