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1、空间分析空间分析栅格数据的空间分析应用栅格数据的空间分析应用主讲：赖格英教授江西师范高校地理与环境学院一、基于栅格数据的空间分析的简介一、基于栅格数据的空间分析的简介pp距离制图（距离制图（Distance）pp是依据每一栅格相距其最近要素（也称是依据每一栅格相距其最近要素（也称“源源”）的距离分析制图，从而反映每一栅格）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。合理规划和利用。pp 例如：飞机失事紧急救援时从指定地区例如：飞机失事紧急救
2、援时从指定地区到最近医院的距离；消防、照明等市政设施到最近医院的距离；消防、照明等市政设施的布设及其服务区域的分析等。的布设及其服务区域的分析等。pp密度制图密度制图pp 密度制图依据输入的要素数据集计算密度制图依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圆形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。密度值。pp表面分析表面分析pp 表面分析主要生成新
3、的数据集，诸如表面分析主要生成新的数据集，诸如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，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所暗含的空间特获得更多的反映原始数据集所暗含的空间特征、空间格局等信息。征、空间格局等信息。pp 表面分析的功能有：查询表面值、从表面分析的功能有：查询表面值、从表面获得坡度和坡向信息、创建等值线、面表面获得坡度和坡向信息、创建等值线、面积和体积、数据重分类、将表面转化为矢量积和体积、数据重分类、将表面转化为矢量数据等。数据等。pp统计分析统计分析 是基于栅格数据的一种空间统计分析，包括是基于栅格数据的一种空间统计分析，包括基于单元的统计（基于单
4、元的统计（cell statistics）、邻域统计、）、邻域统计、分类区统计等内容。分类区统计等内容。可以统计栅格数据的：最小值、最大值、数可以统计栅格数据的：最小值、最大值、数值范围、数据总和、平均值、标准差、出现频率值范围、数据总和、平均值、标准差、出现频率最高和最低的数值等。最高和最低的数值等。pp重分类重分类重分类重分类 重分类是基于栅格数据的原有数值，对原有重分类是基于栅格数据的原有数值，对原有重分类是基于栅格数据的原有数值，对原有重分类是基于栅格数据的原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出数值重新进行分类整理从而得到一
5、组新值并输出数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出的方法。的方法。的方法。的方法。重分类包括四种基本分类形式：重分类包括四种基本分类形式：重分类包括四种基本分类形式：重分类包括四种基本分类形式：（1 1）新值代替：用一组新值代替原来的旧值。）新值代替：用一组新值代替原来的旧值。）新值代替：用一组新值代替原来的旧值。）新值代替：用一组新值代替原来的旧值。（2 2）旧值合并：将原值重新组合分类。）旧值合并：将原值重新组合分类。）旧值合并：将原值重新组合分类。）旧值合并：将原值重新组合分类。（3 3）重新分类：以一种分类体系对原始值进行分）重新分类：以一种分类体系对原始值进行分）重新分类：以一种
6、分类体系对原始值进行分）重新分类：以一种分类体系对原始值进行分类。类。类。类。（4 4）空值设置：把指定值设置空值。）空值设置：把指定值设置空值。）空值设置：把指定值设置空值。）空值设置：把指定值设置空值。pp栅格计算栅格计算pp 栅格计算是数据处理和分析最为常见的方栅格计算是数据处理和分析最为常见的方法，也是建立困难的应用数学模型的基本模块。法，也是建立困难的应用数学模型的基本模块。pp 可以在可以在ArcGIS下面进行算术运算（、下面进行算术运算（、/）、布尔运算（）、布尔运算（and、or、not）、关系运算）、关系运算（、=、=等）、函数运算（算术函数、等）、函数运算（算术函数、三角函
7、数、对数函数、指数函数、栅格数据空间三角函数、对数函数、指数函数、栅格数据空间分析函数等）。分析函数等）。二、实例应用二、实例应用学校选址学校选址（一）背景 合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课与生活。学校的选址问题须要考虑地理位置、学生消遣场所配套、与现有学校的距离间隔等因素，从总体上把握这些因素能够确定出适宜性比较好的学校选址区。（二）目的（二）目的 通过练习，熟悉通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能；娴熟驾驭利用分析功能；娴熟驾驭利用ArcGIS空间分析功能，空间分析
8、功能，分析类似学校选址等实际应用问题。分析类似学校选址等实际应用问题。（三）数据（三）数据ppLanduse（土地利用数据）；（土地利用数据）；ppDEM（数字高程数据）；（数字高程数据）；ppRec_sites（消遣场所分布数据）；（消遣场所分布数据）；ppSchool（现有学校分布数据）。（现有学校分布数据）。（四）要求（四）要求pp新学校选址需留意如下几点：新学校选址需留意如下几点：pp新学校应位于地势较平坦处；新学校应位于地势较平坦处；pp新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选址成本不高的区域；虑，选址成本不高的区域；pp新学校应当与现有
9、消遣设施相配套，学校距离新学校应当与现有消遣设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好；这些设施愈近愈好；pp新学校应避开现有学校，合理分布。新学校应避开现有学校，合理分布。pp各数据层权重比为：距离消遣设施占各数据层权重比为：距离消遣设施占各数据层权重比为：距离消遣设施占各数据层权重比为：距离消遣设施占0.50.5，距离学，距离学，距离学，距离学校占校占校占校占0.250.25，土地利用类型和地势位置因素各占，土地利用类型和地势位置因素各占，土地利用类型和地势位置因素各占，土地利用类型和地势位置因素各占0.1250.125。pp实现过程运用实现过程运用实现过程运用实现过程运用ArcGISArcGI
10、S的扩展模块（的扩展模块（的扩展模块（的扩展模块（ExtensionExtension）中的空间分析（中的空间分析（中的空间分析（中的空间分析（Spatial AnalystSpatial Analyst）部分功能，具）部分功能，具）部分功能，具）部分功能，具体包括：坡度计算，直线距离制图功能、重分类体包括：坡度计算，直线距离制图功能、重分类体包括：坡度计算，直线距离制图功能、重分类体包括：坡度计算，直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。及栅格计算器等功能完成。及栅格计算器等功能完成。及栅格计算器等功能完成。pp给出适合新建学校的适宜地区图，并作简要分析。给出适合新建学校的适宜地区图
11、，并作简要分析。给出适合新建学校的适宜地区图，并作简要分析。给出适合新建学校的适宜地区图，并作简要分析。（五）实现的思路及流程（五）实现的思路及流程数数据据准准备备土地利用图土地利用图高程图高程图娱乐场所分布图娱乐场所分布图学校分布图学校分布图计算坡度计算坡度距离娱乐场所距离娱乐场所距离学校距离学校派派生生数数据据重重分分类类最最终终结结果果（六）操作步骤（六）操作步骤第一步：运行第一步：运行第一步：运行第一步：运行ArcGISArcGIS，加载，加载，加载，加载Spatial AnalystSpatial Analyst模块，假如模块，假如模块，假如模块，假如该模块没有激活，则单击该模块没有
12、激活，则单击该模块没有激活，则单击该模块没有激活，则单击ToolsTools菜单下的菜单下的菜单下的菜单下的ExtensionExtension进进进进行加载。行加载。行加载。行加载。其次步：加载数据其次步：加载数据其次步：加载数据其次步：加载数据LanduseLanduse（土地利用数据）；（土地利用数据）；（土地利用数据）；（土地利用数据）；DEMDEM（数字高程数据）；（数字高程数据）；（数字高程数据）；（数字高程数据）；Rec_sitesRec_sites（消遣场所分布数据）；（消遣场所分布数据）；（消遣场所分布数据）；（消遣场所分布数据）；SchoolSchool（现有学校分布数据）
13、。（现有学校分布数据）。（现有学校分布数据）。（现有学校分布数据）。第三步：设置空间分析环境第三步：设置空间分析环境单击单击Spatial Analyst模块的下拉箭头，打开模块的下拉箭头，打开Options对话框，设置相关参数：对话框，设置相关参数：在在General选项卡中，设置工作书目，留意：选项卡中，设置工作书目，留意：工作书目和数据书目路径都不能出现中文工作书目和数据书目路径都不能出现中文字；字；第四步：计算派生数据第四步：计算派生数据pp从从DEM中派生坡度数据中派生坡度数据pp从消遣场所数据从消遣场所数据“rec_sites”中计算距中计算距离消遣场所的直线距离数据离消遣场所的直
14、线距离数据pp从学校数据中计算距离学校的直线距离数据从学校数据中计算距离学校的直线距离数据第五步：对派生数据重分类第五步：对派生数据重分类重分类坡度数据集重分类坡度数据集 把坡度数据重新分类成等间距的把坡度数据重新分类成等间距的10类，并类，并赐予建校适宜度数值，数值大小由坡度确定，赐予建校适宜度数值，数值大小由坡度确定，平坦地适宜度数值大，反之，陡峭地适宜度数平坦地适宜度数值大，反之，陡峭地适宜度数值小。平坦陡峭对应于适宜度大适宜度小值小。平坦陡峭对应于适宜度大适宜度小（101）重分类消遣场所直线距离数据集重分类消遣场所直线距离数据集消遣场所近远消遣场所近远 对应于对应于 适宜度适宜度101
15、pp重分类现有学校直线距离数据集重分类现有学校直线距离数据集重分类现有学校直线距离数据集重分类现有学校直线距离数据集pp 新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍新学校距离现有学校比较远时适宜性好，仍分为分为分为分为1010级，距离学校最远的单元赋值为级，距离学校最远的单元赋值为级，距离学校最远的单元赋值为级，距离学校最远的单元赋值为1010，距离学，距离学，距离学，距离学校最近的单元赋值为校最近的单元赋值为校最近的单元赋值为校最近的单元赋值为1 1。得到重分类学校距离图。得到重分类学校距离图。得到重分类学校距离图。得到
16、重分类学校距离图。pp重分类土地利用数据集重分类土地利用数据集重分类土地利用数据集重分类土地利用数据集pp 土地利用对新建学校的适宜性有确定的影响。土地利用对新建学校的适宜性有确定的影响。土地利用对新建学校的适宜性有确定的影响。土地利用对新建学校的适宜性有确定的影响。如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于是在重分类时删除这两类，然后对剩下的其它土地是在重分类时删除这两类，然后对剩下的其它土地是在重分类时删除这两类，然后对剩下的其它土地是在重分类时删除这两类，
17、然后对剩下的其它土地利用类型重新赋值。利用类型重新赋值。利用类型重新赋值。利用类型重新赋值。pp 赋值如下：赋值如下：赋值如下：赋值如下：ppBarren land 1ppForest 2ppCity center 3ppVegetable 4ppAgriculture 5ppTranstional 7ppPublic 10第六步：适宜性分析第六步：适宜性分析第六步：适宜性分析第六步：适宜性分析重分类以后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，重分类以后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，重分类以后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，重分类以后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，且每个数据
18、集中那些被认为比较适宜性的属性都被赐且每个数据集中那些被认为比较适宜性的属性都被赐且每个数据集中那些被认为比较适宜性的属性都被赐且每个数据集中那些被认为比较适宜性的属性都被赐予比较高的值。予比较高的值。予比较高的值。予比较高的值。给四种因素赐予不同的权重，然后合并数据集以找到最给四种因素赐予不同的权重，然后合并数据集以找到最给四种因素赐予不同的权重，然后合并数据集以找到最给四种因素赐予不同的权重，然后合并数据集以找到最适宜的位置。适宜的位置。适宜的位置。适宜的位置。单击单击单击单击Spatial Analyst Spatial Analyst 下拉列表框中的下拉列表框中的下拉列表框中的下拉列表
19、框中的Raster CalculatorRaster Calculator吩吩吩吩咐对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数咐对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数咐对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数咐对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数据集的加权计算公式为：据集的加权计算公式为：据集的加权计算公式为：据集的加权计算公式为：Suit Suit（最终适宜性）（最终适宜性）（最终适宜性）（最终适宜性）ReclassdisrReclassdisr（消遣场所）（消遣场所）（消遣场所）（消遣场所）0.50.5reclassdissreclassdiss（现有学校）（现有学校）（现有学校）（现有学校）0.250.25reclasslandreclassland（土地（土地（土地（土地利用）利用）利用）利用）0.1250.125reclassslopereclassslope（坡度）（坡度）（坡度）（坡度）0.1250.125栅格计算器pp得到最终适宜性数据集得到最终适宜性数据集suit，并将适宜性，并将适宜性大于大于8的区域提取出来，确定其为最佳选址的区域提取出来，确定其为最佳选址区域。区域。The End