ArcGIS教程：Spatial Analyst 擴(kuò)展模塊

1、ArcGIS 教程：Spatial Analyst 擴(kuò)展模塊ArcGIS Spatial Analyst 擴(kuò)展模塊提供了多種強(qiáng)大的空間建模與分析功能。如：創(chuàng)建、查詢和分析基 于像元的柵格數(shù)據(jù)并基于這些數(shù)據(jù)制圖;將柵格/矢量分析進(jìn)行整合;從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲取新信息;在多個(gè)數(shù)據(jù) 圖層中查詢信息;將基于像元的柵格數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的矢量數(shù)據(jù)源完全整合。應(yīng)用示例Spatial Analyst 能夠幫助您實(shí)現(xiàn)多種功能，其中包括：從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲取新信息。應(yīng)用 Spatial Analyst 工具可基于源數(shù)據(jù)創(chuàng)建有價(jià)值的信息。您能夠?qū)崿F(xiàn)的任務(wù)包括：基于點(diǎn)、折線或面數(shù)據(jù)得到距離;根據(jù)特定位置的測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算出人口密度; 將

2、現(xiàn)有數(shù)據(jù)按適宜性重新分類;基于高程數(shù)據(jù)創(chuàng)建坡度、坡向或山體陰影?？ɡ?山休陰題卡理 山休陰題離理罹胳查找適宜位置。通過(guò)合并信息圖層，針對(duì)特定目的查找最適宜的區(qū)域（例如，為建筑物選址，分析洪水或泥石流高風(fēng)險(xiǎn) 區(qū)域）。例如，基于一組輸入條件定義了某開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的最適宜區(qū)域，即地形陡峭度最小且距離公路最近的空置 土地。根據(jù)這組指標(biāo)分析得到的結(jié)果如下圖所示，綠色表示適宜度最高的位置，黃色表示適宜度中等的位 置，棕色表示適宜度最低的位置。執(zhí)行距離和行程成本分析。創(chuàng)建歐氏距離表面以推算兩個(gè)位置間的直線距離，或者創(chuàng)建成本加權(quán)距離表面以根據(jù)一組指定的輸入 條件來(lái)推算從一個(gè)位置到另一個(gè)位置所需的成本。您可以計(jì)算從任

3、意位置（像元）到最近的源位置的直線距離，也可以計(jì)算從任意位置到最近的源位置的 所需成本。確定兩個(gè)位置間的最佳路徑。在考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和其他條件因素的前提下，為道路規(guī)劃、管線鋪設(shè)或動(dòng)物遷移確定最佳路徑或最適 宜的廊道。丑小丑小吋最短路徑不一定就是成本最低的路徑，可能會(huì)有若干個(gè)備選廊道可供采納。根據(jù)當(dāng)?shù)丨h(huán)境、較小鄰域或預(yù)先確定的區(qū)域執(zhí)行統(tǒng)計(jì)分析?；诿總€(gè)像元值對(duì)跨多個(gè)柵格的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，例如，計(jì)算 10 年間的作物平均產(chǎn)量。通過(guò)計(jì)算某鄰域內(nèi)包含的物種種類等特性對(duì)該鄰域進(jìn)行研究。確定每個(gè)區(qū)域的平均值，例如，每個(gè)森林區(qū)的平均高程值。根據(jù)采樣值對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行插值。對(duì)戰(zhàn)略上分散的采樣地點(diǎn)的某現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)量，然

4、后通過(guò)數(shù)據(jù)插值對(duì)其他所有地點(diǎn)的值進(jìn)行預(yù)測(cè)?；?高程、污染或噪音采樣點(diǎn)創(chuàng)建連續(xù)的柵格表面。使用一組采樣點(diǎn)高程值和矢量等值線數(shù)據(jù)，創(chuàng)建符合水文 特性的高程面。清理各種數(shù)據(jù)以進(jìn)行進(jìn)一步分析或顯示 對(duì)包含以下數(shù)據(jù)的柵格數(shù)據(jù)集進(jìn)行清理：錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、與當(dāng)前分析不相關(guān)的數(shù)據(jù)或過(guò)分詳細(xì)的數(shù)據(jù)。上面只是列出幾個(gè)例子來(lái)說(shuō)明您可以使用 ArcGIS Spatial Analyst 擴(kuò)展模塊執(zhí)行的分析類型。隨著 您對(duì)現(xiàn)有功能的逐步了解和熟悉，便可以對(duì)更多的空間問(wèn)題進(jìn)行制圖、建模和解釋。擴(kuò)展模塊詞匯理解以下術(shù)語(yǔ)有助于您掌握 ArcGIS Spatial Analyst 擴(kuò)展模塊的功能。術(shù)語(yǔ)描述基于像元的分析在基于柵格

5、像元的分析中，每個(gè)位置都是柵格數(shù)據(jù)集中的一個(gè)值，不冋工具通過(guò)對(duì)輸入 的像元值應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)則、空間規(guī)則或算法規(guī)則來(lái)生成輸出柵格數(shù)據(jù)。像元像元是柵格數(shù)據(jù)中最小的信息單位。每個(gè)像元都代表地球上對(duì)應(yīng)單位區(qū)域位置上的某一 測(cè)量值。以下是這些值可表示的信息類型以及各自的示例： 專題數(shù)據(jù)-土地利用、分區(qū)連續(xù)信息-咼程面、密度表面成像像素-衛(wèi)星影像、航空像片像元通常是方形。每個(gè)像元所表示的區(qū)域面積取決于柵格分辨率。高分辨率（大比例） 柵格像元表示的區(qū)域面積較小，通常采用像平方米這樣的單位來(lái)計(jì)量。低分辨率（小比 例）柵格中的像元表示為大面積區(qū)域取一個(gè)相冋的值，通常采用像公頃或平方公里這樣 的單位計(jì)量。也可將像元值

6、作為與其他屬性值相關(guān)聯(lián)的索引，例如土壤類型或植被類。地圖代數(shù)地圖代數(shù)是一種語(yǔ)義語(yǔ)言，定義在將數(shù)學(xué)運(yùn)算和算法運(yùn)算（總體上）應(yīng)用于柵格數(shù)據(jù)以 進(jìn)行空間分析和創(chuàng)建新柵格數(shù)據(jù)集時(shí)所遵循的語(yǔ)法。通常地圖代數(shù)具有四種主要運(yùn)算類型：局部（local）、焦點(diǎn)（focal）、分區(qū)（zonal）和 全局（global）。地圖代數(shù)所涉及的一般概念來(lái)自Prentice Hall出版社于1990年出版的 “Geographic Information Systems and Cartographic Modeling，（作者：C. Dana Tomlin）。NoData如果某像元所表示的位置不存在任何特征信息或特征信息不充足,則會(huì)為該位置分配一 個(gè)“NoData”空值。請(qǐng)注意，NoData與0不冋，0是有效數(shù)值。柵格是以一系列大小相等的像元來(lái)定義空間的空間數(shù)據(jù)模型，其中的數(shù)據(jù)按像元的行與列排 列，整個(gè)模型由單個(gè)或多個(gè)波段（圖層）構(gòu)成。每個(gè)像元都包含一個(gè)屬性值。柵格結(jié)構(gòu) 與矢量結(jié)構(gòu)不冋，前者是矩陣排序本身就包含坐標(biāo)，而后者是顯式存儲(chǔ)坐標(biāo)。具有相冋 值的像元組表示冋一類型的地理要素?？臻g分析