《GIS空間分析理論與方法》課件-項(xiàng)目二：柵格數(shù)據(jù)處理與分析

1.柵格插值GIS空間分析理論與方法目錄CONTENTS反距離權(quán)重法自然鄰域法克里金法010203樣條函數(shù)04趨勢(shì)面分析05我們采集到的數(shù)據(jù)大多都是以點(diǎn)形式存在的，只有這些采樣點(diǎn)上才有較為準(zhǔn)確的數(shù)值，其他區(qū)域都沒有數(shù)值，需要通過已采樣點(diǎn)來推算未采樣點(diǎn)的數(shù)值，這樣的過程就是柵格插值。1反距離權(quán)重法原理：假設(shè)未知點(diǎn)的值受鄰近已知點(diǎn)的影響，距離越近影響越大，權(quán)重與距離的冪次方成反比。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分布均勻、局部變化明顯的場(chǎng)景（如溫度分布）。參數(shù)：冪值（Power，默認(rèn)2）、搜索半徑（SearchRadius）、鄰近點(diǎn)數(shù)（NumberofNeighbors）。2克里金法原理：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和空間自相關(guān)性，通過半變異函數(shù)（Semivariogram）建?？臻g變異結(jié)構(gòu)，提供最優(yōu)無偏估計(jì)。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)具有空間自相關(guān)性，且需要估計(jì)預(yù)測(cè)誤差（如地質(zhì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)）。類型：普通克里金（OrdinaryKriging）：假設(shè)均值未知但恒定。泛克里金（UniversalKriging）：考慮趨勢(shì)項(xiàng)（如高程隨經(jīng)緯度變化）。參數(shù)：半變異模型（球狀、指數(shù)、高斯等）、塊金效應(yīng)（Nugget）、搜索方向（各向異性）。3自然鄰域法原理：基于Voronoi圖劃分鄰近區(qū)域，通過面積權(quán)重插值。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分布不均勻，適合平滑表面（如地形插值）。4樣條函數(shù)原理：利用數(shù)學(xué)函數(shù)（如薄板樣條）擬合表面，強(qiáng)制通過所有已知點(diǎn)。適用場(chǎng)景：光滑表面生成（如高程模型）。類型：規(guī)則化樣條（Regularized）與張力樣條（Tension）。5趨勢(shì)面分析原理：通過多項(xiàng)式回歸擬合全局趨勢(shì)（如線性、二次或三次函數(shù)）。適用場(chǎng)景：分析大尺度空間趨勢(shì)（如污染擴(kuò)散方向）。2.像元統(tǒng)計(jì)GIS空間分析理論與方法像元統(tǒng)計(jì)在ArcGIS中，像元統(tǒng)計(jì)（CellStatistics）是一種用于對(duì)多個(gè)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行逐像元統(tǒng)計(jì)分析的工具。它可以計(jì)算多個(gè)柵格數(shù)據(jù)在每個(gè)像元位置上的統(tǒng)計(jì)值，如最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。像元統(tǒng)計(jì)工具可以對(duì)輸入的多個(gè)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行逐像元計(jì)算，生成一個(gè)新的柵格數(shù)據(jù)，其中每個(gè)像元的值是根據(jù)指定的統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算得出的。像元統(tǒng)計(jì)常用統(tǒng)計(jì)方法：最大值（Maximum）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的最大值。最小值（Minimum）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的最小值。平均值（Mean）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的平均值。中位數(shù)（Median）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的中位數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的標(biāo)準(zhǔn)差。總和（Sum）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的總和。眾數(shù)（Majority）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的眾數(shù)。少數(shù)（Minority）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的少數(shù)值。變異系數(shù)（Variety）：計(jì)算每個(gè)像元位置上的不同值的數(shù)量像元統(tǒng)計(jì)平均值逐個(gè)像元地確定輸入的平均值。平均值的輸出始終為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)眾數(shù)逐個(gè)像元地確定輸入中出現(xiàn)頻率最高的值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。如果一個(gè)像元位置有多個(gè)眾數(shù)值，則該位置的輸出為NoData。如果一個(gè)像元位置的所有輸入值都相同，則該位置的輸出眾數(shù)值與輸入相同。一項(xiàng)合理的應(yīng)用應(yīng)至少由三個(gè)輸入組成。如果僅指定一個(gè)輸入，則輸出將是輸入的復(fù)本。如果只有兩個(gè)輸入，則值不同的任何位置都將被寫為NoData。由于只有兩個(gè)不同的值可供選擇，所以不存在眾數(shù)值。如果兩個(gè)值相同，則將該值寫入輸出柵格。像元統(tǒng)計(jì)最大值逐個(gè)像元地確定輸入的最大值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)中值逐個(gè)像元地確定輸入的中值。如果輸入數(shù)為奇數(shù)，則通過對(duì)值進(jìn)行排序并選擇中間值來計(jì)算中值。如果輸入數(shù)為偶數(shù)，則先排序值，然后取中間兩個(gè)值的平均值。如果所有輸入格網(wǎng)屬于整型，則將該值截?cái)酁檎汀Ｈ绻休斎攵际钦?，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)最小值逐個(gè)像元地確定輸入的最小值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)少數(shù)逐個(gè)像元地確定輸入中出現(xiàn)頻率最低的值。如果一個(gè)像元位置有多個(gè)少數(shù)值，則該位置的輸出為NoData。如果一個(gè)像元位置的所有輸入值都相同，則該位置的輸出少數(shù)值與輸入相同。一項(xiàng)合理的應(yīng)用應(yīng)至少由三個(gè)輸入組成。如果僅指定一個(gè)輸入，則輸出將是輸入的復(fù)本。如果只有兩個(gè)輸入，則值不同的任何位置都將被寫為NoData。由于只有兩個(gè)不同的值可供選擇，所以不存在少數(shù)值。如果兩個(gè)值相同，則將該值寫入輸出柵格。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)范圍逐個(gè)像元地確定輸入中的值的范圍。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)Std逐個(gè)像元地確定輸入中的值的標(biāo)準(zhǔn)差。Std的輸出始終為浮點(diǎn)型。請(qǐng)注意標(biāo)準(zhǔn)差是在整個(gè)總體（N方法）上計(jì)算求得，而不是在樣本（N-1方法）上進(jìn)行估算。像元統(tǒng)計(jì)總和逐個(gè)像元地確定輸入中的值的總和。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點(diǎn)型，則輸出也為浮點(diǎn)型。像元統(tǒng)計(jì)變異度逐個(gè)像元地確定輸入中的唯一值的數(shù)目。輸出柵格始終為整型。像元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景：多時(shí)相數(shù)據(jù)分析：例如，分析多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的溫度柵格數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)像元的平均溫度。多源數(shù)據(jù)融合：例如，融合多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)像元的最大值或最小值。環(huán)境監(jiān)測(cè)：例如，分析多個(gè)環(huán)境指標(biāo)柵格數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)像元的標(biāo)準(zhǔn)差或變異系數(shù)。注意事項(xiàng)：輸入的柵格數(shù)據(jù)必須具有相同的空間參考和像元大小。如果柵格數(shù)據(jù)的范圍不同，工具會(huì)自動(dòng)裁剪到共同的范圍。統(tǒng)計(jì)方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體的分析需求來確定。3.柵格插值GIS空間分析理論與方法目錄CONTENTS反距離權(quán)重法自然鄰域法克里金法010203樣條函數(shù)04趨勢(shì)面分析05我們采集到的數(shù)據(jù)大多都是以點(diǎn)形式存在的，只有這些采樣點(diǎn)上才有較為準(zhǔn)確的數(shù)值，其他區(qū)域都沒有數(shù)值，需要通過已采樣點(diǎn)來推算未采樣點(diǎn)的數(shù)值，這樣的過程就是柵格插值。1反距離權(quán)重法原理：假設(shè)未知點(diǎn)的值受鄰近已知點(diǎn)的影響，距離越近影響越大，權(quán)重與距離的冪次方成反比。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分布均勻、局部變化明顯的場(chǎng)景（如溫度分布）。參數(shù)：冪值（Power，默認(rèn)2）、搜索半徑（SearchRadius）、鄰近點(diǎn)數(shù)（NumberofNeighbors）。2克里金法原理：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和空間自相關(guān)性，通過半變異函數(shù)（Semivariogram）建模空間變異結(jié)構(gòu)，提供最優(yōu)無偏估計(jì)。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)具有空間自相關(guān)性，且需要估計(jì)預(yù)測(cè)誤差（如地質(zhì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)）。類型：普通克里金（OrdinaryKriging）：假設(shè)均值未知但恒定。泛克里金（UniversalKriging）：考慮趨勢(shì)項(xiàng)（如高程隨經(jīng)緯度變化）。參數(shù)：半變異模型（球狀、指數(shù)、高斯等）、塊金效應(yīng)（Nugget）、搜索方向（各向異性）。3自然鄰域法原理：基于Voronoi圖劃分鄰近區(qū)域，通過面積權(quán)重插值。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分布不均勻，適合平滑表面（如地形插值）。4樣條函數(shù)原理：利用數(shù)學(xué)函數(shù)（如薄板樣條）擬合表面，強(qiáng)制通過所有已知點(diǎn)。適用場(chǎng)景：光滑表面生成（如高程模型）。類型：規(guī)則化樣條（Regularized）與張力樣條（Tension）。5趨勢(shì)面分析原理：通過多項(xiàng)式回歸擬合全局趨勢(shì)（如線性、二次或三次函數(shù)）。適用場(chǎng)景：分析大尺度空間趨勢(shì)（如污染擴(kuò)散方向）。4.重分類GIS空間分析理論與方法重分類在ArcGIS中，重分類（Reclassify）是一種用于對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分類或重新分級(jí)的工具。它可以將柵格數(shù)據(jù)中的像元值按照用戶定義的規(guī)則進(jìn)行重新賦值，從而生成一個(gè)新的柵格數(shù)據(jù)。重分類常用于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、分類合并、條件篩選等操作，是空間分析中的重要工具。重分類重分類的核心概念1.輸入柵格需要進(jìn)行重分類的原始柵格數(shù)據(jù)。2.重分類規(guī)則用戶定義的重分類規(guī)則，指定原始值如何映射到新值。例如，將原始值1-10重新分類為1，11-20重新分類為2。3.輸出柵格重分類后生成的新柵格數(shù)據(jù)。重分類重分類的常見用途1.數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化將連續(xù)的柵格數(shù)據(jù)（如高程）轉(zhuǎn)換為離散的分類數(shù)據(jù)（如低、中、高）。2.分類合并將多個(gè)類別合并為一個(gè)類別。例如，將多種土地利用類型合并為“植被”和“非植被”。3.條件篩選根據(jù)條件篩選特定值。例如，提取高程大于1000米的區(qū)域。4.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將不同范圍的柵格數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為統(tǒng)一的范圍。例如，將0-100的值映射到1-10。重分類重分類規(guī)則的類型1.范圍重分類將一定范圍內(nèi)的值重新分類為一個(gè)新值。例如，將高程0-500米重新分類為1，500-1000米重新分類為2。2.離散值重分類將特定的離散值重新分類為新值。例如，將土地利用類型1（耕地）重新分類為10，類型2（林地）重新分類為20。3.條件重分類根據(jù)條件對(duì)值進(jìn)行重新分類。例如，將大于1000的值重新分類為1，其余值重新分類為0。重分類重分類的應(yīng)用場(chǎng)景1.土地利用分析將多種土地利用類型合并為少數(shù)幾類，便于分析。例如，將耕地、林地、草地合并為“植被”。2.地形分析將連續(xù)的高程數(shù)據(jù)重新分類為低、中、高三個(gè)等級(jí)。例如，將高程0-500米分類為“低地”，500-1000米分類為“中地”，1000米以上分類為“高地”。3.環(huán)境監(jiān)測(cè)將連續(xù)的污染指數(shù)數(shù)據(jù)重新分類為不同的污染等級(jí)。例如，將污染指數(shù)0-50分類為“輕度污染”，50-100分類為“中度污染”，100以上分類為“重度污染”。4.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將不同范圍的柵格數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為統(tǒng)一的范圍。例如，將0-100的值映射到1-10。重分類注意事項(xiàng)1.NoData值的處理如果輸入柵格中包含NoData值，可以在重分類表中指定NoData值的處理方式（如保留為NoData或重新分類為某個(gè)值）。2.重分類規(guī)則的合理性重分類規(guī)則應(yīng)根據(jù)具體分析需求合理設(shè)計(jì)，避免信息丟失或誤解。3.輸出柵格的分辨率輸出柵格的分辨率與輸入柵格一致。如果需要改變分辨率，可以在重分類前對(duì)輸入柵格進(jìn)行重采樣。重分類示例假設(shè)有一個(gè)高程?hào)鸥駭?shù)據(jù)，值范圍為0-2000米，需要將其重新分類為以下三個(gè)等級(jí)：0-500米：低地（值為1）500-1000米：中地（值為2）1000-2000米：高地（值為3）重分類表如下：運(yùn)行重分類工具后，生成的新柵格數(shù)據(jù)將包含三個(gè)值：1、2、3，分別代表低地、中地和高地。原始范圍新值0-5001500-100021000-20003重分類5.鄰域分析GIS空間分析理論與方法目錄CONTENTS緩沖區(qū)分析近鄰分析泰森多邊形0102031緩沖區(qū)分析在ArcGIS中，緩沖區(qū)分析是一種常用的空間分析工具，用于在指定距離內(nèi)圍繞點(diǎn)、線或面要素創(chuàng)建緩沖區(qū)。示例假設(shè)你有一個(gè)點(diǎn)要素類表示城市中的公園，你希望在每個(gè)公園周圍創(chuàng)建500米的緩沖區(qū)，以分析這些區(qū)域內(nèi)的土地利用情況。你可以按照上述步驟進(jìn)行操作，設(shè)置緩沖距離為500米，然后運(yùn)行分析。生成的緩沖區(qū)圖層將顯示每個(gè)公園周圍500米的范圍。1緩沖區(qū)分析緩沖區(qū)分析原理在線周圍創(chuàng)建偏移通過偏移獲得的緩沖區(qū)1緩沖區(qū)分析固定距離下圖顯示的是線要素類的緩沖區(qū)，其中使用20作為緩沖距離。由于緩沖距離為常量，因此緩沖后所有要素的寬度相同。1緩沖區(qū)分析由字段決定的距離此示例說明的是線要素類的緩沖區(qū)，其中使用10、20和30的數(shù)值字段值作為緩沖距離。由于緩沖距離取決于字段值，因此可以在同一操作中應(yīng)用多種不同的緩沖寬度。2泰森多邊形在ArcGIS中，泰森多邊形（Voronoi圖）是一種用于空間分析的工具，用于將空間劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含一個(gè)輸入點(diǎn)，并且區(qū)域內(nèi)的任意位置到該點(diǎn)的距離比到其他輸入點(diǎn)的距離更近。泰森多邊形廣泛應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)（GIS）、氣象學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域。示例假設(shè)你有一組氣象站的位置數(shù)據(jù)，你想為每個(gè)氣象站生成一個(gè)泰森多邊形，以表示每個(gè)氣象站的“影響區(qū)域”。按照上述步驟操作后，生成的泰森多邊形將顯示每個(gè)氣象站的覆蓋范圍。2泰森多邊形注意事項(xiàng)輸入數(shù)據(jù)必須是點(diǎn)要素：泰森多邊形工具僅適用于點(diǎn)數(shù)據(jù)。邊界效應(yīng)：泰森多邊形的邊界區(qū)域可能會(huì)受到輸入點(diǎn)數(shù)據(jù)范圍的影響?？梢酝ㄟ^設(shè)置緩沖比例或自定義范圍來調(diào)整。坐標(biāo)系：確保輸入數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系是合適的，以避免生成錯(cuò)誤的泰森多邊形。3近鄰分析在ArcGIS中，近鄰分析（NearAnalysis）是一種用于計(jì)算一個(gè)要素類中的每個(gè)要素到另一個(gè)要素類中最近要素的距離和位