第三章柵格空間分析3.1柵格分析基礎(chǔ)3.2柵格計算與重分類3.3距離制圖3.4密度制圖3.5表面分析3.6鄰域分析3.7統(tǒng)計分析3.8水文分析CDIO教學(xué)改革教案第三章柵格空間分析3.1柵格分析基礎(chǔ)CDIO教學(xué)改革教案13.1柵格分析基礎(chǔ)關(guān)于柵格數(shù)據(jù)實際地面柵格圖像3.1柵格分析基礎(chǔ)關(guān)于柵格數(shù)據(jù)實際地面柵格圖像23.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的空間位置表示2222244444555554444455555LeftRightTopbottomYcellsizeXcellsize3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的空間位置表示22222444433.1柵格分析基礎(chǔ)ArcGIS的Grid21132033125.231237.564245.662235.454346.763248.732623.933554.734243.7428ValueCount01132233離散型Grid連續(xù)型Grid3.1柵格分析基礎(chǔ)ArcGIS的Grid21132033143.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的Nodata3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的Nodata53.1柵格分析基礎(chǔ)柵格分析環(huán)境輸出坐標(biāo)系統(tǒng)輸出空間范圍CellSize和掩膜3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格分析環(huán)境輸出坐標(biāo)系統(tǒng)輸出空間范圍Ce63.1柵格分析基礎(chǔ)掩膜原理分析范圍有值Nodata掩膜3.1柵格分析基礎(chǔ)掩膜原理分析范圍有值Nodata掩膜73.2柵格計算與重分類問題：提供區(qū)域TM遙感數(shù)據(jù)，獲取下表植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.2-0.4XXXX0.4-1XXXX3.2柵格計算與重分類問題：提供區(qū)域TM遙感數(shù)據(jù)，獲取下表83.2.1柵格計算原理實現(xiàn)4322212133244212234321124120y=f(x1,x2,….)=x1+x2x1x255565424565623.2.1柵格計算原理4393.2.2重分類

原理實現(xiàn)3446142426472134071724283916124238249533193162317463016282781520350-10：110-20：220-30：330-40：Nodata40-50：552335311233225311213252331233.2.2重分類原理344614242647213407103.2.3問題解決流程植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.2-0.4XXXX0.4-1XXXX3.2.3問題解決流程植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.2113.2.3問題解決空間分析建模關(guān)鍵技術(shù)：AddDataOrTool、MakeParameters模型保存到GeoDatabase后使用3.2.3問題解決空間分析建模模型保存到GeoDataba123.2.3問題解決問題擴展：只統(tǒng)計縣域范圍內(nèi)的植被情況3.2.3問題解決問題擴展：只統(tǒng)計縣域范圍內(nèi)的植被情況13*3.2.4基于GDAL的柵格數(shù)據(jù)操作參見PPT：基于開源GIS庫和C#*3.2.4基于GDAL的柵格數(shù)據(jù)操作參見PPT：基于開源143.3距離制圖問題1：城市所有位置上的商業(yè)繁華度指標(biāo)商業(yè)繁華度指標(biāo)：Fi=fi（1-di/d）；F=max（Fi）其中：fi為某級商業(yè)中心功能分；d為某級商業(yè)中心的服務(wù)半徑；di為格網(wǎng)中心到該設(shè)施直線距離；F為所有商業(yè)中心對該格網(wǎng)作用分最大值?，F(xiàn)需要計算一級商業(yè)中心（fi取100；d取3500）對所有格網(wǎng)的F值？3.3距離制圖問題1：城市所有位置上的商業(yè)繁華度指標(biāo)商業(yè)繁153.3距離制圖問題2：假設(shè)某地新建了一個小學(xué)?？紤]到學(xué)生上學(xué)放學(xué)交通問題，打算修建一條公路與已有公路連接起來。在修建公路的時候需要考慮地形坡度問題和公路經(jīng)過地區(qū)的土地利用情況，從而減少成本和工程難度公路起點學(xué)校擬修建公路3.3距離制圖問題2：假設(shè)某地新建了一個小學(xué)?？紤]到學(xué)生上163.3距離制圖3.3.1直線距離3.3.2成本距離加權(quán)3.3.3最短路徑3.3.4區(qū)域分配3.3距離制圖3.3.1直線距離173.3.1直線距離BA原理：計算每一個格網(wǎng)中心到最近設(shè)施(矢量或柵格)的直線距離，以該距離作為該柵格的CellValue探索：如果設(shè)置離散型Grid的分辨率為10米，以圖中兩個點為設(shè)施，A、B柵格的值分別是？02214028222022283622141014223220100102022221410141014282220100103632221410143.3.1直線距離BA原理：計算每一個格網(wǎng)中心到最近設(shè)施(183.3.1直線距離AB1014BA1003.3.1直線距離AB1014BA100193.3.1直線距離算法實現(xiàn)2822202228362214101422322010010202222141014101428222010010363222141014A：在計算每個柵格時，遍歷每個設(shè)施——基本上不能實現(xiàn)（速度）B：在計算每個柵格時，逐步擴大的半徑搜索設(shè)施——勉強可以C：先計算與設(shè)施相交柵格值，再以柵格擴散——最優(yōu)秀算法3.3.1直線距離算法實現(xiàn)2822202228362214203.3.1直線距離實現(xiàn)：EuclideanDistance依據(jù)選擇集3.3.1直線距離實現(xiàn)：EuclideanDistanc213.3.1直線距離應(yīng)用舉例：對“省會城市”圖層做0-100公里的柵格緩沖區(qū)分析EuclideanDistance——RasterCalculator或Reclassify3.3.1直線距離應(yīng)用舉例：對“省會城市”圖層做0-100223.3.1直線距離應(yīng)用舉例2：對“省會城市地理坐標(biāo)”圖層做0-100公里的柵格緩沖區(qū)分析設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為投影坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置柵格分析坐標(biāo)系統(tǒng)SameAsDisplay,以及設(shè)置柵格分析范圍和CellSize圖層按顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportDataEuclideanDistanceReclassify3.3.1直線距離應(yīng)用舉例2：對“省會城市地理坐標(biāo)”圖層做233.3.1直線距離問題1解決設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportDataEuclideanDistance設(shè)置柵格分析環(huán)境（空間范圍、CellSize等）RasterCalculator3.3.1直線距離問題1解決設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)243.3.2成本距離加權(quán)問題來源沼澤3.3.2成本距離加權(quán)問題來源沼253.3.2成本距離加權(quán)原理3.3.2成本距離加權(quán)原理263.3.2成本距離加權(quán)實現(xiàn)：PathDistance或CostDistance關(guān)于backlinkraster:方向矩陣3.3.2成本距離加權(quán)實現(xiàn)：PathDistance或273.3.3最短路徑關(guān)于最短路徑公路起點學(xué)校擬修建公路公路起點基本過程：學(xué)校成本GridCostDistance路徑代價方向矩陣CostPath輸入產(chǎn)生3.3.3最短路徑關(guān)于最短路徑公路起點學(xué)校擬修建公路公路基283.3.3最短路徑關(guān)于成本GRID：坡度*0.6+土地利用*0.4Agriculture4Barrenland6Brush/transitional5Builtup9Forest8Water10WetlandNodata0-515-10210-15315-256>2510坡度土地利用3.3.3最短路徑關(guān)于成本GRID：坡度*0.6+土地利用293.3.3最短路徑問題2解決3.3.3最短路徑問題2解決303.3.4區(qū)域分配原理：確定所有格網(wǎng)中心的最近設(shè)施，對于矢量格式的設(shè)施，以某一整型字段值或FID作為CellValue；對于離散型柵格的設(shè)施，以像元值或整型字段值作為CellValueBAshapeIDPoint1Point21122221112221111221111221111121111113.3.4區(qū)域分配原理：確定所有格網(wǎng)中心的最近設(shè)施，對于矢313.3.4區(qū)域分配實現(xiàn)：CostAllocation\

PathDistanceAllocation\EuclideanAllocation3.3.4區(qū)域分配實現(xiàn)：CostAllocation\323.3.4區(qū)域分配應(yīng)用案例:導(dǎo)入Bank.shp,得到某銀行（[Banks_ID]=559）在服務(wù)區(qū)域（最近直線距離）內(nèi)擁有的顧客數(shù)EuclideanAllocation3.3.4區(qū)域分配應(yīng)用案例:導(dǎo)入Bank.shp,得到某銀333.4密度制圖問題：商業(yè)連鎖店選址人口密度必須在每平方公里1000人以上據(jù)最近商業(yè)點直線距離在500米以外3.4密度制圖問題：商業(yè)連鎖店選址343.4密度制圖功能描述300500100400A300w1+100w2+500w3除以搜索半徑的圓面積距離近權(quán)重大權(quán)重相等3.4密度制圖功能描述300500100400A300w1353.4密度制圖密度制圖與空間插值的差異Whymapdensity?Densitysurfacesshowwherepointorlinefeaturesareconcentrated.Forexample,youmighthaveapointvalueforeachtownrepresentingthetotalnumberofpeopleinthetown,butyouwanttolearnmoreaboutthespreadofpopulationovertheregion.Sinceallthepeopleineachtowndonotliveatthepopulationpoint,bycalculatingdensity,youcancreateasurfaceshowingthepredicteddistributionofthepopulationthroughoutthelandscape.Whenaddedtogether,thepopulationvaluesofthecellsequalthesumofthepopulationoftheoriginalpointlayer.3.4密度制圖密度制圖與空間插值的差異Whymapde363.4密度制圖問題解決密度功能RasterCalculator直線距離人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)商業(yè)網(wǎng)點數(shù)據(jù)3.4密度制圖問題解決密度功能RasterCalcula373.5表面分析3.5.1空間插值3.5.2表面分析功能3.5表面分析3.5.1空間插值383.5.1空間插值空間插值：由已知點數(shù)據(jù)來估算其他點數(shù)據(jù)空間插值分類全局插值、局部擬合精確插值、非精確插值確定性插值、隨機性插值精確插值在樣點處估算值與實際值相同確定性插值不提供預(yù)測值的誤差檢驗，隨機性插值則用估計變異提供估計誤差的評價3.5.1空間插值空間插值：由已知點數(shù)據(jù)來估算其他點數(shù)據(jù)精393.5.1空間插值空間插值分類按插值計算方法：分塊內(nèi)插、部分內(nèi)插和單點移面內(nèi)插3.5.1空間插值空間插值分類403.5.1空間插值A(chǔ)rcGIS空間插值方法插值方法描述反距離加權(quán)局部擬合、確定性、精確、單點移面泰森多邊形局部擬合、確定性、精確、部分內(nèi)插自然鄰點局部擬合、確定性、精確、部分內(nèi)插趨勢面全局?jǐn)M合、確定性、非精確克里格局部擬合、隨機性、精確、單點移面樣條函數(shù)局部擬合、確定性、精確、分塊內(nèi)插3.5.1空間插值A(chǔ)rcGIS空間插值方法插值方法描述反距413.5.1空間插值1）反距離加權(quán)（IDW）S0S1S2S3S4S53.5.1空間插值1）反距離加權(quán)（IDW）S0S1S2S3423.5.1空間插值2）泰森多邊形插值（最近鄰點插值）使用最鄰點值填充柵格像元值EuclideanAllocation（依據(jù)FID）待插值矢量點RasterToPolygon泰森多邊形Join（屬性表連接，分別依據(jù)GRIDCODE和FID）PolygonToRaster3.5.1空間插值2）泰森多邊形插值（最近鄰點插值）使用最433.5.1空間插值3）自然鄰點插值ThenaturalneighborsofanypointarethoseassociatedwithneighboringVoronoi(Thiessen)polygons.Initially,aVoronoidiagramisconstructedofallthegivenpoints,representedbytheolive-coloredpolygons.AnewVoronoipolygon,beigecolor,isthencreatedaroundtheinterpolationpoint(redstar).Theproportionofoverlapbetweenthisnewpolygonandtheinitialpolygonsisthenusedastheweights.3.5.1空間插值3）自然鄰點插值Thenatural443.5.1空間插值4）趨勢面插值A(chǔ)rcGIS的Trend工具用于全局趨勢面插值，使用n階（1至13）多項式方程模擬光滑曲面1階：Z=b0+b1*x+b2*y2階3.5.1空間插值4）趨勢面插值1階：Z=b0+b1*x+453.5.1空間插值5）克里格插值不僅考慮臨近點的距離，還考慮臨近點的空間分布h變程拱高塊金常數(shù)塊金常數(shù)是由于觀測誤差造成的，代表隨機性部分。越小表示空間相關(guān)性越強拱高+塊金常數(shù)=基臺值，表示數(shù)值最大變化幅度。當(dāng)基臺值一定時，拱高越大，表示結(jié)構(gòu)性變化比重越大變程：空間相關(guān)性變化的范圍3.5.1空間插值5）克里格插值h變程拱高塊金常數(shù)塊金常數(shù)463.5.1空間插值5）克里格插值實際的變異函數(shù)很難得到，常使用模型（球面、指數(shù)、線性、高斯等）3.5.1空間插值5）克里格插值473.5.1空間插值5）克里格插值步驟：樣點空間結(jié)構(gòu)量化分析（半變異函數(shù)分析）；利用半變異函數(shù)、樣點空間分布及樣點數(shù)據(jù)值對未知點預(yù)測分類普通克里格：區(qū)域化變量數(shù)學(xué)期望E(Z(s))為常量簡單克里格：假定Z(s)=u+ε(s)，其中u為常數(shù)，ε(s)為隨機性誤差范克里格：Z(s)=u+ε(s)，u不為常數(shù)3.5.1空間插值5）克里格插值485）克里格插值普通克里格插值法舉例（1）半變異函數(shù)分析，使用球狀擬合模型鄰域點編號X坐標(biāo)Y坐標(biāo)觀測值113105215100334105445100551115求待估計點（2.75，2.75）的估計值5）克里格插值普通克里格插值法舉例鄰域點編號X坐標(biāo)Y坐標(biāo)觀測495）克里格插值普通克里格插值法舉例（2）計算觀測點距離樣點對距離樣點對距離1,22.0002,43.0001,32.2362,55.6571,43.6053,41.4141,54.4723,53.6062,32.2364,54.1245）克里格插值普通克里格插值法舉例樣點對距離樣點對距離1,2505）克里格插值普通克里格插值法舉例（3）建立伽馬矩陣如計算矩陣中樣點1和樣點3的半變異函數(shù)值：5）克里格插值普通克里格插值法舉例如計算矩陣中樣點1和樣點3515）克里格插值普通克里格插值法舉例（4）求解伽馬矩陣的逆矩陣5）克里格插值普通克里格插值法舉例525）克里格插值普通克里格插值法舉例（5）求解預(yù)測點與觀測點的擬合半變異g從預(yù)測點到觀測點距離11.76822.85031.27542.57452.850從預(yù)測點到觀測點擬合半變異132.097249.936323.390445.584549.93661.000計算同前面的伽馬矩陣各元素5）克里格插值普通克里格插值法舉例從預(yù)測點到觀測點距離11.535）克里格插值普通克里格插值法舉例（6）計算樣點權(quán)系數(shù)：伽馬逆矩陣*g（7）按樣點權(quán)計算估計值以樣點1為例：5）克里格插值普通克里格插值法舉例以樣點1為例：545）克里格插值A(chǔ)rcGIS的克里格插值5）克里格插值A(chǔ)rcGIS的克里格插值553.5.1空間插值6）Spline樣條函數(shù)重要參數(shù)：曲面類型（REGULARIZED、TENSION）；權(quán)重（決定光滑度或粗糙度）；插值點數(shù)按一定規(guī)則，用相鄰數(shù)據(jù)點連線將塊分割成若干個多邊形分片

，通過每—分片上的全部數(shù)據(jù)點，展鋪一張光滑的數(shù)學(xué)曲面，并使相鄰分片間保持連續(xù)光滑的拼接。(連續(xù)分布)3.5.1空間插值6）Spline樣條函數(shù)按一定規(guī)則，用相563.5.2表面分析功能

問題1：漂亮的底圖問題2：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入LandUse和Elevation，得到分析區(qū)內(nèi)坡度大于25度且Landuse為Agriculture的區(qū)域3.5.2表面分析功能問題1：漂亮的底圖573.5.2表面分析功能

1）地形因子的提取2）等值線3）山體陰影4）應(yīng)用舉例3.5.2表面分析功能1）地形因子的提取581）地形因子的提取坡向：斜坡的面對的方向。給定點位的坡向定義為斜面法線在平面上的投影和正北方向之間夾角1）地形因子的提取坡向：斜坡的面對的方向。給定點位的坡向定義591）地形因子的提取坡度：指斜坡的傾斜程度。給定點位的坡度定義為斜面法線和垂直方向之間夾角。1）地形因子的提取坡度：指斜坡的傾斜程度。給定點位的坡度定義601）地形因子的提取坡度和坡向Horn算法原理e1e2e3e4C0e5e6e7e8d坡度S、坡向D計算公式：1）地形因子的提取坡度和坡向Horn算法原理e1e2e3e4611）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地形表面上一點的扭曲變化程度的度量。在垂直和水平方向分量分別稱為剖面曲率和平面曲率剖面曲率是對地面坡度的沿最大坡降方向地面高程變化率的度量平面曲率指在地形表面上，具體到任何一點，指用過該點的水平面沿水平方向切地形表面所得的曲線在該點的曲率值。也就是該點所在的地面等高線的彎曲程度1）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率621）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地面曲率剖面曲率平面曲率1）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地面曲率剖面曲632）等值線算法思想實現(xiàn)：Contour和ContourList494746525944585542等值線間距初始等高線2）等值線算法思想494746525944585542等值線643）山體陰影原理：給定太陽高度角和方位角，模擬地表光照值為避免產(chǎn)生反立體，請勿使用偏南方向的太陽光3）山體陰影原理：給定太陽高度角和方位角，模擬地表光照值為避653）山體陰影計算方法：山體陰影的應(yīng)用舉例：圖層融合H=255.0*(cos(Az)*cos(S)+sin(Az)*sin(S)*cos(Al-As))其中：Az為太陽入射角，即太陽高度角的余角；S為格網(wǎng)的坡度；Al為入射方向，等于2*Pi-太陽方位角+Pi/2圖層透明度50%3）山體陰影計算方法：H=255.0*(cos(Az)*c664）應(yīng)用舉例問題2解決：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入LandUse和Elevation，得到分析區(qū)內(nèi)坡度大于25度且Landuse為Agriculture的區(qū)域坡度分析ElevationLandUseRasterCalculator坡度數(shù)據(jù)4）應(yīng)用舉例問題2解決：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入Lan673.6鄰域分析問題1：提供區(qū)域建筑面矢量圖層，模擬計算城市任一點的建筑密度問題2：求取滿足或不滿足在500米范圍內(nèi)至少有5個顧客點的銀行3.6鄰域分析問題1：提供區(qū)域建筑面矢量圖層，模擬計算城市683.6鄰域分析原理：以計算像元為中心的窗口范圍內(nèi)計算窗口統(tǒng)計值，并以該統(tǒng)計值作為中心像元的分析結(jié)果值統(tǒng)計值的類型：Mean，Maximum、Minimun、Median、Sum、Range、Majority、Variety、StandardDev3.6鄰域分析原理：以計算像元為中心的窗口范圍內(nèi)計算窗口統(tǒng)693.6鄰域分析柵格鄰域分析：FocalStatistics2018651013151415218920122341428161625715171417288191330515923723232328252525282828282830282823計算柵格圖層新柵格圖層統(tǒng)計最大值3.6鄰域分析柵格鄰域分析：FocalStatistic703.6鄰域分析矢量點鄰域分析：與柵格數(shù)據(jù)類似，差異在于只統(tǒng)計窗口內(nèi)矢量點的某字段值A(chǔ)300500100400如統(tǒng)計Sum，則A柵格值為9003.6鄰域分析矢量點鄰域分析：與柵格數(shù)據(jù)類似，差異在于只統(tǒng)713.6鄰域分析柵格鄰域分析舉例：平滑等值線均值濾波DEM平滑DEM等值線平滑等值線3.6鄰域分析柵格鄰域分析舉例：平滑等值線均值濾波DEM平723.6鄰域分析問題1解決：建筑密度的計算歸一化居民地：建筑內(nèi)像元為1重分類居民地：建筑外像元為0背景柵格：所有像元為1領(lǐng)域柵格：矩形窗口21*21，統(tǒng)計Sum建筑密度=居民地鄰域/背景領(lǐng)域*1003.6鄰域分析問題1解決：建筑密度的計算歸一化居民地：建筑733.6鄰域分析問題2解決投影后的顧客圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為投影坐標(biāo)系統(tǒng)銀行和顧客點圖層按顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportData投影后的銀行圖層PointStatistics(500米;Circle)增加ID字段，取值全為1顧客鄰域RasterToPolygon顧客領(lǐng)域多邊形3.6鄰域分析問題2解決投影后的顧客圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為743.7統(tǒng)計分析3.7.1單元統(tǒng)計3.7.2分區(qū)統(tǒng)計分區(qū)統(tǒng)計幾何特征分區(qū)匯總統(tǒng)計分區(qū)直方圖統(tǒng)計交叉列表統(tǒng)計3.7統(tǒng)計分析3.7.1單元統(tǒng)計753.7.1單元統(tǒng)計原理：同區(qū)域Grid圖層同位置做統(tǒng)計3664217445834210424474754754475424754214754214475421444754214433.7.1單元統(tǒng)計原理：同區(qū)域Grid圖層同位置做統(tǒng)計36763.7.1單元統(tǒng)計應(yīng)用舉例1）植被指數(shù)十天合成2）商業(yè)繁華度指標(biāo)計算最終實現(xiàn)商業(yè)繁華度指標(biāo)：Fi=fi（1-di/d）F=max（Fi）其中：fi為某級商業(yè)中心功能分d為某級商業(yè)中心的服務(wù)半徑di為格網(wǎng)中心到該設(shè)施直線距離F為所有商業(yè)中心對該格網(wǎng)作用分最大值級別fid1100350026520003.7.1單元統(tǒng)計應(yīng)用舉例商業(yè)繁華度指標(biāo)：級別fid110773.7.1單元統(tǒng)計商業(yè)繁華度指標(biāo)計算最終實現(xiàn)投影后的商業(yè)點圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為投影坐標(biāo)系統(tǒng)商業(yè)點圖層按顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportData選擇1級商業(yè)中心EuclideanDistanceRasterCalculator選擇2級商業(yè)中心EuclideanDistanceRasterCalculator1級分值2級分值CellStatistics:最大值3.7.1單元統(tǒng)計商業(yè)繁華度指標(biāo)計算最終實現(xiàn)投影后的商業(yè)點783.7.2分區(qū)統(tǒng)計1）分區(qū)統(tǒng)計幾何特征ZonalGeometryZonalGeometryAsTableValueAreaPerimeter…..05.014…..15.014…..23.08…..42.06…..CellSize=1.03.7.2分區(qū)統(tǒng)計1）分區(qū)統(tǒng)計幾何特征ValueAreaP793.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計原理：以一個離散型Grid作為分區(qū)，統(tǒng)計同區(qū)域另一個Grid每個區(qū)域的Area、Mean等34118211826264832211221122212221分區(qū)離散型Grid3411821182626483被統(tǒng)計的Grid….51/106821000102….9/623160061….MeanRangeMaxMinAreaCountValue3.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計341182118262803.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計實現(xiàn)：ZonalStatistics、ZonalStatisticsAsTableZonalStatistics：最小值3.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計ZonalStatis813.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計應(yīng)用舉例：統(tǒng)計如下坡度范圍內(nèi)農(nóng)用地的面積0-5度5-15度15-25度>25度面積DEMSlope坡度數(shù)據(jù)Reclassify坡度分級土地利用ZonalStatisticsAsTable3.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計0-5度5-15度15-823.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計綜合應(yīng)用案例：不同糧食產(chǎn)區(qū)（低產(chǎn)區(qū)、中產(chǎn)區(qū)和高產(chǎn)區(qū)）土壤有機質(zhì)統(tǒng)計糧食產(chǎn)量采樣點土壤有機質(zhì)采樣點3.7.2分區(qū)統(tǒng)計2）分區(qū)匯總統(tǒng)計糧食產(chǎn)量采樣點土壤有機質(zhì)833.7.2分區(qū)統(tǒng)計3）分區(qū)直方圖統(tǒng)計：ZonalHistogram以離散型作為Grid分組，以另一個Grid的當(dāng)前圖例分組創(chuàng)建直方圖。3.7.2分區(qū)統(tǒng)計3）分區(qū)直方圖統(tǒng)計：ZonalHist843.7.2分區(qū)統(tǒng)計3）分區(qū)直方圖統(tǒng)計應(yīng)用案例：根據(jù)DEM做不同糧食產(chǎn)量區(qū)的坡向直方圖DEM坡向數(shù)據(jù)Aspect糧食產(chǎn)量采樣點空間插值糧食產(chǎn)量Reclassify糧食產(chǎn)量分區(qū)分區(qū)直方圖分析3.7.2分區(qū)統(tǒng)計3）分區(qū)直方圖統(tǒng)計DEM坡向數(shù)據(jù)Aspe853.7.2分區(qū)統(tǒng)計4）交叉列表統(tǒng)計：

TabulateArea以一個離散Grid為行，另一個同區(qū)域離散Grid為列，統(tǒng)計交叉面積。3.7.2分區(qū)統(tǒng)計4）交叉列表統(tǒng)計：TabulateA863.7.2分區(qū)統(tǒng)計4）交叉列表統(tǒng)計應(yīng)用案例：根據(jù)DEM做不同糧食產(chǎn)量區(qū)不同坡向的面積糧食產(chǎn)量采樣點空間插值糧食產(chǎn)量Reclassify糧食產(chǎn)量分區(qū)DEMAspect坡向數(shù)據(jù)Reclassify坡向分區(qū)交叉列表統(tǒng)計3.7.2分區(qū)統(tǒng)計4）交叉列表統(tǒng)計糧食產(chǎn)量采樣點空間插值糧873.8水文分析引入：唐家山堰塞湖汶川大地震后形成的最大堰塞湖，地震后山體滑坡，阻塞河道形成的唐家壩堰塞湖位于澗河上游距北川縣城約6公里處，是北川災(zāi)區(qū)面積最大、危險最大的一個堰塞湖。庫容為1.45億立方米。壩體順河長約803米，橫河最大寬約611米，頂部面積約30萬平方米，由石頭和山坡風(fēng)化土組成，湖上游集雨面積3550平方公里。3.8水文分析引入：唐家山堰塞湖汶川大地震后形成的最大堰塞883.8水文分析3.8.1水文分析基本功能3.8.2堰塞湖水文特征分析

*3.8.3地形因子的提取3.8水文分析3.8.1水文分析基本功能893.8.1水文分析基本功能水文分析基本功能DEM水流方向矩陣流水累積量水網(wǎng)水流長度計算河網(wǎng)連接填充洼地輸入流域盆地河網(wǎng)分級3.8.1水文分析基本功能水文分析基本功能DEM水流方流水903.8.1水文分析基本功能1）水流方向矩陣水流方向：水流離開每一柵格單元的指向水流方向計算：中心柵格與領(lǐng)域網(wǎng)格最大距離落差水流方向編碼與計算787269746756695344水流方向編碼326412816x1842+高程矩陣2水流方向3.8.1水文分析基本功能1）水流方向矩陣78726974913.8.1水文分析基本功能1）水流方向矩陣3.8.1水文分析基本功能1）水流方向矩陣923.8.1水文分析基本功能2）填充洼地（水文分析起點）目標(biāo)：每個網(wǎng)格水流都能夠流到流域出口基本算法：填平處理、平地微調(diào)增高767269744058695344767269744458695344填平處理3.8.1水文分析基本功能2）填充洼地（水文分析起點）76933.8.1水文分析基本功能3）流水累積量基本原理：假設(shè)研究區(qū)域每個格網(wǎng)有一個單位1的水量，按照水流方向累積計算每個格網(wǎng)的上游來水量。22244822244811248412812812482214441111416水流方向矩陣流水累積量矩陣0000000？000000011？0000000112200？00000001122003？0000000112200375400002001000124002473523.8.1水文分析基本功能3）流水累積量222448222943.8.1水文分析基本功能3）流水累積量ArcGIS支持權(quán)重柵格，如果未設(shè)置權(quán)重柵格，假定各柵格水量為13.8.1水文分析基本功能3）流水累積量ArcGIS支持權(quán)953.8.1水文分析基本功能4）水網(wǎng)長度計算FlowLength原理：根據(jù)水流方向Grid，計算每個格網(wǎng)距上游源頭或下游出口的流水長度UpStreamDownStream3.8.1水文分析基本功能4）水網(wǎng)長度計算FlowLen963.8.1水文分析基本功能5）流域盆地由分水嶺分割而成的匯水區(qū)域。它通過對水流方向數(shù)據(jù)的分析確定出所有相互連接并處于同一流域盆地的柵格3.8.1水文分析基本功能5）流域盆地973.8.1水文分析基本功能6）水網(wǎng)提?。ㄉ焦染€提取）流水累積量Reclassify柵格河網(wǎng)（非河網(wǎng)柵格為Nodata）水流方向矩陣水網(wǎng)提取矢量河網(wǎng)探索：區(qū)域山脊線如何提?。?.8.1水文分析基本功能6）水網(wǎng)提?。ㄉ焦染€提?。┝魉?83.8.1水文分析基本功能7）河網(wǎng)連接與分級StreamLinkStreamOrder流水累積量Reclassify柵格河網(wǎng)（非河網(wǎng)柵格為Nodata）水流方向矩陣水網(wǎng)提取河網(wǎng)連接河網(wǎng)分級3.8.1水文分析基本功能7）河網(wǎng)連接與分級Stream993.8.2堰塞湖水文特征分析

捕捉出水口SnapPourPoint集水流域WaterShed源點捕捉的出水口捕捉半徑SnapPourPointWaterShed3.8.2堰塞湖水文特征分析捕捉出水口SnapPour1003.8.2堰塞湖水文特征分析

堰塞湖集水區(qū)域計算集水流域柵格作為掩膜，對原DEM實施RasterCalculator,獲取高程小于等于水位線的所有柵格3.8.2堰塞湖水文特征分析堰塞湖集水區(qū)域計算集水流域柵1013.8.3地形因子的提取本節(jié)講述坡長提取、溝壑密度提取3.8.3地形因子的提取本節(jié)講述坡長提取、溝壑密度提取1023.8.3地形因子的提取1、溝壑密度在特定區(qū)域內(nèi)，地表單位面積溝壑的總長度水網(wǎng)提取計算河流長度溝壑總長/總面積3.8.3地形因子的提取1、溝壑密度水網(wǎng)提取計算河流長度溝1033.8.3地形因子的提取2、坡長的提出坡長：山脊水流沿坡向下水流長度RasterCalculatorDEM負(fù)地形水網(wǎng)水文分析3.8.3地形因子的提取2、坡長的提出RasterCal104思考題1、地形起伏度是指，在所指定的分析區(qū)域內(nèi)所有柵格中最大高程與最小高程的差。以3*3矩形窗口進(jìn)行計算，給出計算流程。2、提供城市建筑多邊形圖層和DEM圖層，請分析城市建筑密度與坡度和坡向的關(guān)系3、給出堰塞湖水域面積、庫容計算的流程思考題1、地形起伏度是指，在所指定的分析區(qū)域內(nèi)所有柵格中最大105第三章柵格空間分析3.1柵格分析基礎(chǔ)3.2柵格計算與重分類3.3距離制圖3.4密度制圖3.5表面分析3.6鄰域分析3.7統(tǒng)計分析3.8水文分析CDIO教學(xué)改革教案第三章柵格空間分析3.1柵格分析基礎(chǔ)CDIO教學(xué)改革教案1063.1柵格分析基礎(chǔ)關(guān)于柵格數(shù)據(jù)實際地面柵格圖像3.1柵格分析基礎(chǔ)關(guān)于柵格數(shù)據(jù)實際地面柵格圖像1073.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的空間位置表示2222244444555554444455555LeftRightTopbottomYcellsizeXcellsize3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的空間位置表示2222244441083.1柵格分析基礎(chǔ)ArcGIS的Grid21132033125.231237.564245.662235.454346.763248.732623.933554.734243.7428ValueCount01132233離散型Grid連續(xù)型Grid3.1柵格分析基礎(chǔ)ArcGIS的Grid2113203311093.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的Nodata3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格數(shù)據(jù)的Nodata1103.1柵格分析基礎(chǔ)柵格分析環(huán)境輸出坐標(biāo)系統(tǒng)輸出空間范圍CellSize和掩膜3.1柵格分析基礎(chǔ)柵格分析環(huán)境輸出坐標(biāo)系統(tǒng)輸出空間范圍Ce1113.1柵格分析基礎(chǔ)掩膜原理分析范圍有值Nodata掩膜3.1柵格分析基礎(chǔ)掩膜原理分析范圍有值Nodata掩膜1123.2柵格計算與重分類問題：提供區(qū)域TM遙感數(shù)據(jù)，獲取下表植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.2-0.4XXXX0.4-1XXXX3.2柵格計算與重分類問題：提供區(qū)域TM遙感數(shù)據(jù)，獲取下表1133.2.1柵格計算原理實現(xiàn)4322212133244212234321124120y=f(x1,x2,….)=x1+x2x1x255565424565623.2.1柵格計算原理431143.2.2重分類

原理實現(xiàn)3446142426472134071724283916124238249533193162317463016282781520350-10：110-20：220-30：330-40：Nodata40-50：552335311233225311213252331233.2.2重分類原理3446142426472134071153.2.3問題解決流程植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.2-0.4XXXX0.4-1XXXX3.2.3問題解決流程植被指數(shù)面積0-0.2XXXX0.21163.2.3問題解決空間分析建模關(guān)鍵技術(shù)：AddDataOrTool、MakeParameters模型保存到GeoDatabase后使用3.2.3問題解決空間分析建模模型保存到GeoDataba1173.2.3問題解決問題擴展：只統(tǒng)計縣域范圍內(nèi)的植被情況3.2.3問題解決問題擴展：只統(tǒng)計縣域范圍內(nèi)的植被情況118*3.2.4基于GDAL的柵格數(shù)據(jù)操作參見PPT：基于開源GIS庫和C#*3.2.4基于GDAL的柵格數(shù)據(jù)操作參見PPT：基于開源1193.3距離制圖問題1：城市所有位置上的商業(yè)繁華度指標(biāo)商業(yè)繁華度指標(biāo)：Fi=fi（1-di/d）；F=max（Fi）其中：fi為某級商業(yè)中心功能分；d為某級商業(yè)中心的服務(wù)半徑；di為格網(wǎng)中心到該設(shè)施直線距離；F為所有商業(yè)中心對該格網(wǎng)作用分最大值。現(xiàn)需要計算一級商業(yè)中心（fi取100；d取3500）對所有格網(wǎng)的F值？3.3距離制圖問題1：城市所有位置上的商業(yè)繁華度指標(biāo)商業(yè)繁1203.3距離制圖問題2：假設(shè)某地新建了一個小學(xué)?？紤]到學(xué)生上學(xué)放學(xué)交通問題，打算修建一條公路與已有公路連接起來。在修建公路的時候需要考慮地形坡度問題和公路經(jīng)過地區(qū)的土地利用情況，從而減少成本和工程難度公路起點學(xué)校擬修建公路3.3距離制圖問題2：假設(shè)某地新建了一個小學(xué)。考慮到學(xué)生上1213.3距離制圖3.3.1直線距離3.3.2成本距離加權(quán)3.3.3最短路徑3.3.4區(qū)域分配3.3距離制圖3.3.1直線距離1223.3.1直線距離BA原理：計算每一個格網(wǎng)中心到最近設(shè)施(矢量或柵格)的直線距離，以該距離作為該柵格的CellValue探索：如果設(shè)置離散型Grid的分辨率為10米，以圖中兩個點為設(shè)施，A、B柵格的值分別是？02214028222022283622141014223220100102022221410141014282220100103632221410143.3.1直線距離BA原理：計算每一個格網(wǎng)中心到最近設(shè)施(1233.3.1直線距離AB1014BA1003.3.1直線距離AB1014BA1001243.3.1直線距離算法實現(xiàn)2822202228362214101422322010010202222141014101428222010010363222141014A：在計算每個柵格時，遍歷每個設(shè)施——基本上不能實現(xiàn)（速度）B：在計算每個柵格時，逐步擴大的半徑搜索設(shè)施——勉強可以C：先計算與設(shè)施相交柵格值，再以柵格擴散——最優(yōu)秀算法3.3.1直線距離算法實現(xiàn)28222022283622141253.3.1直線距離實現(xiàn)：EuclideanDistance依據(jù)選擇集3.3.1直線距離實現(xiàn)：EuclideanDistanc1263.3.1直線距離應(yīng)用舉例：對“省會城市”圖層做0-100公里的柵格緩沖區(qū)分析EuclideanDistance——RasterCalculator或Reclassify3.3.1直線距離應(yīng)用舉例：對“省會城市”圖層做0-1001273.3.1直線距離應(yīng)用舉例2：對“省會城市地理坐標(biāo)”圖層做0-100公里的柵格緩沖區(qū)分析設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為投影坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置柵格分析坐標(biāo)系統(tǒng)SameAsDisplay,以及設(shè)置柵格分析范圍和CellSize圖層按顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportDataEuclideanDistanceReclassify3.3.1直線距離應(yīng)用舉例2：對“省會城市地理坐標(biāo)”圖層做1283.3.1直線距離問題1解決設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportDataEuclideanDistance設(shè)置柵格分析環(huán)境（空間范圍、CellSize等）RasterCalculator3.3.1直線距離問題1解決設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)1293.3.2成本距離加權(quán)問題來源沼澤3.3.2成本距離加權(quán)問題來源沼1303.3.2成本距離加權(quán)原理3.3.2成本距離加權(quán)原理1313.3.2成本距離加權(quán)實現(xiàn)：PathDistance或CostDistance關(guān)于backlinkraster:方向矩陣3.3.2成本距離加權(quán)實現(xiàn)：PathDistance或1323.3.3最短路徑關(guān)于最短路徑公路起點學(xué)校擬修建公路公路起點基本過程：學(xué)校成本GridCostDistance路徑代價方向矩陣CostPath輸入產(chǎn)生3.3.3最短路徑關(guān)于最短路徑公路起點學(xué)校擬修建公路公路基1333.3.3最短路徑關(guān)于成本GRID：坡度*0.6+土地利用*0.4Agriculture4Barrenland6Brush/transitional5Builtup9Forest8Water10WetlandNodata0-515-10210-15315-256>2510坡度土地利用3.3.3最短路徑關(guān)于成本GRID：坡度*0.6+土地利用1343.3.3最短路徑問題2解決3.3.3最短路徑問題2解決1353.3.4區(qū)域分配原理：確定所有格網(wǎng)中心的最近設(shè)施，對于矢量格式的設(shè)施，以某一整型字段值或FID作為CellValue；對于離散型柵格的設(shè)施，以像元值或整型字段值作為CellValueBAshapeIDPoint1Point21122221112221111221111221111121111113.3.4區(qū)域分配原理：確定所有格網(wǎng)中心的最近設(shè)施，對于矢1363.3.4區(qū)域分配實現(xiàn)：CostAllocation\

PathDistanceAllocation\EuclideanAllocation3.3.4區(qū)域分配實現(xiàn)：CostAllocation\1373.3.4區(qū)域分配應(yīng)用案例:導(dǎo)入Bank.shp,得到某銀行（[Banks_ID]=559）在服務(wù)區(qū)域（最近直線距離）內(nèi)擁有的顧客數(shù)EuclideanAllocation3.3.4區(qū)域分配應(yīng)用案例:導(dǎo)入Bank.shp,得到某銀1383.4密度制圖問題：商業(yè)連鎖店選址人口密度必須在每平方公里1000人以上據(jù)最近商業(yè)點直線距離在500米以外3.4密度制圖問題：商業(yè)連鎖店選址1393.4密度制圖功能描述300500100400A300w1+100w2+500w3除以搜索半徑的圓面積距離近權(quán)重大權(quán)重相等3.4密度制圖功能描述300500100400A300w11403.4密度制圖密度制圖與空間插值的差異Whymapdensity?Densitysurfacesshowwherepointorlinefeaturesareconcentrated.Forexample,youmighthaveapointvalueforeachtownrepresentingthetotalnumberofpeopleinthetown,butyouwanttolearnmoreaboutthespreadofpopulationovertheregion.Sinceallthepeopleineachtowndonotliveatthepopulationpoint,bycalculatingdensity,youcancreateasurfaceshowingthepredicteddistributionofthepopulationthroughoutthelandscape.Whenaddedtogether,thepopulationvaluesofthecellsequalthesumofthepopulationoftheoriginalpointlayer.3.4密度制圖密度制圖與空間插值的差異Whymapde1413.4密度制圖問題解決密度功能RasterCalculator直線距離人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)商業(yè)網(wǎng)點數(shù)據(jù)3.4密度制圖問題解決密度功能RasterCalcula1423.5表面分析3.5.1空間插值3.5.2表面分析功能3.5表面分析3.5.1空間插值1433.5.1空間插值空間插值：由已知點數(shù)據(jù)來估算其他點數(shù)據(jù)空間插值分類全局插值、局部擬合精確插值、非精確插值確定性插值、隨機性插值精確插值在樣點處估算值與實際值相同確定性插值不提供預(yù)測值的誤差檢驗，隨機性插值則用估計變異提供估計誤差的評價3.5.1空間插值空間插值：由已知點數(shù)據(jù)來估算其他點數(shù)據(jù)精1443.5.1空間插值空間插值分類按插值計算方法：分塊內(nèi)插、部分內(nèi)插和單點移面內(nèi)插3.5.1空間插值空間插值分類1453.5.1空間插值A(chǔ)rcGIS空間插值方法插值方法描述反距離加權(quán)局部擬合、確定性、精確、單點移面泰森多邊形局部擬合、確定性、精確、部分內(nèi)插自然鄰點局部擬合、確定性、精確、部分內(nèi)插趨勢面全局?jǐn)M合、確定性、非精確克里格局部擬合、隨機性、精確、單點移面樣條函數(shù)局部擬合、確定性、精確、分塊內(nèi)插3.5.1空間插值A(chǔ)rcGIS空間插值方法插值方法描述反距1463.5.1空間插值1）反距離加權(quán)（IDW）S0S1S2S3S4S53.5.1空間插值1）反距離加權(quán)（IDW）S0S1S2S31473.5.1空間插值2）泰森多邊形插值（最近鄰點插值）使用最鄰點值填充柵格像元值EuclideanAllocation（依據(jù)FID）待插值矢量點RasterToPolygon泰森多邊形Join（屬性表連接，分別依據(jù)GRIDCODE和FID）PolygonToRaster3.5.1空間插值2）泰森多邊形插值（最近鄰點插值）使用最1483.5.1空間插值3）自然鄰點插值ThenaturalneighborsofanypointarethoseassociatedwithneighboringVoronoi(Thiessen)polygons.Initially,aVoronoidiagramisconstructedofallthegivenpoints,representedbytheolive-coloredpolygons.AnewVoronoipolygon,beigecolor,isthencreatedaroundtheinterpolationpoint(redstar).Theproportionofoverlapbetweenthisnewpolygonandtheinitialpolygonsisthenusedastheweights.3.5.1空間插值3）自然鄰點插值Thenatural1493.5.1空間插值4）趨勢面插值A(chǔ)rcGIS的Trend工具用于全局趨勢面插值，使用n階（1至13）多項式方程模擬光滑曲面1階：Z=b0+b1*x+b2*y2階3.5.1空間插值4）趨勢面插值1階：Z=b0+b1*x+1503.5.1空間插值5）克里格插值不僅考慮臨近點的距離，還考慮臨近點的空間分布h變程拱高塊金常數(shù)塊金常數(shù)是由于觀測誤差造成的，代表隨機性部分。越小表示空間相關(guān)性越強拱高+塊金常數(shù)=基臺值，表示數(shù)值最大變化幅度。當(dāng)基臺值一定時，拱高越大，表示結(jié)構(gòu)性變化比重越大變程：空間相關(guān)性變化的范圍3.5.1空間插值5）克里格插值h變程拱高塊金常數(shù)塊金常數(shù)1513.5.1空間插值5）克里格插值實際的變異函數(shù)很難得到，常使用模型（球面、指數(shù)、線性、高斯等）3.5.1空間插值5）克里格插值1523.5.1空間插值5）克里格插值步驟：樣點空間結(jié)構(gòu)量化分析（半變異函數(shù)分析）；利用半變異函數(shù)、樣點空間分布及樣點數(shù)據(jù)值對未知點預(yù)測分類普通克里格：區(qū)域化變量數(shù)學(xué)期望E(Z(s))為常量簡單克里格：假定Z(s)=u+ε(s)，其中u為常數(shù)，ε(s)為隨機性誤差范克里格：Z(s)=u+ε(s)，u不為常數(shù)3.5.1空間插值5）克里格插值1535）克里格插值普通克里格插值法舉例（1）半變異函數(shù)分析，使用球狀擬合模型鄰域點編號X坐標(biāo)Y坐標(biāo)觀測值113105215100334105445100551115求待估計點（2.75，2.75）的估計值5）克里格插值普通克里格插值法舉例鄰域點編號X坐標(biāo)Y坐標(biāo)觀測1545）克里格插值普通克里格插值法舉例（2）計算觀測點距離樣點對距離樣點對距離1,22.0002,43.0001,32.2362,55.6571,43.6053,41.4141,54.4723,53.6062,32.2364,54.1245）克里格插值普通克里格插值法舉例樣點對距離樣點對距離1,21555）克里格插值普通克里格插值法舉例（3）建立伽馬矩陣如計算矩陣中樣點1和樣點3的半變異函數(shù)值：5）克里格插值普通克里格插值法舉例如計算矩陣中樣點1和樣點31565）克里格插值普通克里格插值法舉例（4）求解伽馬矩陣的逆矩陣5）克里格插值普通克里格插值法舉例1575）克里格插值普通克里格插值法舉例（5）求解預(yù)測點與觀測點的擬合半變異g從預(yù)測點到觀測點距離11.76822.85031.27542.57452.850從預(yù)測點到觀測點擬合半變異132.097249.936323.390445.584549.93661.000計算同前面的伽馬矩陣各元素5）克里格插值普通克里格插值法舉例從預(yù)測點到觀測點距離11.1585）克里格插值普通克里格插值法舉例（6）計算樣點權(quán)系數(shù)：伽馬逆矩陣*g（7）按樣點權(quán)計算估計值以樣點1為例：5）克里格插值普通克里格插值法舉例以樣點1為例：1595）克里格插值A(chǔ)rcGIS的克里格插值5）克里格插值A(chǔ)rcGIS的克里格插值1603.5.1空間插值6）Spline樣條函數(shù)重要參數(shù)：曲面類型（REGULARIZED、TENSION）；權(quán)重（決定光滑度或粗糙度）；插值點數(shù)按一定規(guī)則，用相鄰數(shù)據(jù)點連線將塊分割成若干個多邊形分片

，通過每—分片上的全部數(shù)據(jù)點，展鋪一張光滑的數(shù)學(xué)曲面，并使相鄰分片間保持連續(xù)光滑的拼接。(連續(xù)分布)3.5.1空間插值6）Spline樣條函數(shù)按一定規(guī)則，用相1613.5.2表面分析功能

問題1：漂亮的底圖問題2：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入LandUse和Elevation，得到分析區(qū)內(nèi)坡度大于25度且Landuse為Agriculture的區(qū)域3.5.2表面分析功能問題1：漂亮的底圖1623.5.2表面分析功能

1）地形因子的提取2）等值線3）山體陰影4）應(yīng)用舉例3.5.2表面分析功能1）地形因子的提取1631）地形因子的提取坡向：斜坡的面對的方向。給定點位的坡向定義為斜面法線在平面上的投影和正北方向之間夾角1）地形因子的提取坡向：斜坡的面對的方向。給定點位的坡向定義1641）地形因子的提取坡度：指斜坡的傾斜程度。給定點位的坡度定義為斜面法線和垂直方向之間夾角。1）地形因子的提取坡度：指斜坡的傾斜程度。給定點位的坡度定義1651）地形因子的提取坡度和坡向Horn算法原理e1e2e3e4C0e5e6e7e8d坡度S、坡向D計算公式：1）地形因子的提取坡度和坡向Horn算法原理e1e2e3e41661）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地形表面上一點的扭曲變化程度的度量。在垂直和水平方向分量分別稱為剖面曲率和平面曲率剖面曲率是對地面坡度的沿最大坡降方向地面高程變化率的度量平面曲率指在地形表面上，具體到任何一點，指用過該點的水平面沿水平方向切地形表面所得的曲線在該點的曲率值。也就是該點所在的地面等高線的彎曲程度1）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率1671）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地面曲率剖面曲率平面曲率1）地形因子的提取地面曲率、平面曲率、剖面曲率地面曲率剖面曲1682）等值線算法思想實現(xiàn)：Contour和ContourList494746525944585542等值線間距初始等高線2）等值線算法思想494746525944585542等值線1693）山體陰影原理：給定太陽高度角和方位角，模擬地表光照值為避免產(chǎn)生反立體，請勿使用偏南方向的太陽光3）山體陰影原理：給定太陽高度角和方位角，模擬地表光照值為避1703）山體陰影計算方法：山體陰影的應(yīng)用舉例：圖層融合H=255.0*(cos(Az)*cos(S)+sin(Az)*sin(S)*cos(Al-As))其中：Az為太陽入射角，即太陽高度角的余角；S為格網(wǎng)的坡度；Al為入射方向，等于2*Pi-太陽方位角+Pi/2圖層透明度50%3）山體陰影計算方法：H=255.0*(cos(Az)*c1714）應(yīng)用舉例問題2解決：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入LandUse和Elevation，得到分析區(qū)內(nèi)坡度大于25度且Landuse為Agriculture的區(qū)域坡度分析ElevationLandUseRasterCalculator坡度數(shù)據(jù)4）應(yīng)用舉例問題2解決：退耕還林還草決策支持分析，導(dǎo)入Lan1723.6鄰域分析問題1：提供區(qū)域建筑面矢量圖層，模擬計算城市任一點的建筑密度問題2：求取滿足或不滿足在500米范圍內(nèi)至少有5個顧客點的銀行3.6鄰域分析問題1：提供區(qū)域建筑面矢量圖層，模擬計算城市1733.6鄰域分析原理：以計算像元為中心的窗口范圍內(nèi)計算窗口統(tǒng)計值，并以該統(tǒng)計值作為中心像元的分析結(jié)果值統(tǒng)計值的類型：Mean，Maximum、Minimun、Median、Sum、Range、Majority、Variety、StandardDev3.6鄰域分析原理：以計算像元為中心的窗口范圍內(nèi)計算窗口統(tǒng)1743.6鄰域分析柵格鄰域分析：FocalStatistics2018651013151415218920122341428161625715171417288191330515923723232328252525282828282830282823計算柵格圖層新柵格圖層統(tǒng)計最大值3.6鄰域分析柵格鄰域分析：FocalStatistic1753.6鄰域分析矢量點鄰域分析：與柵格數(shù)據(jù)類似，差異在于只統(tǒng)計窗口內(nèi)矢量點的某字段值A(chǔ)300500100400如統(tǒng)計Sum，則A柵格值為9003.6鄰域分析矢量點鄰域分析：與柵格數(shù)據(jù)類似，差異在于只統(tǒng)1763.6鄰域分析柵格鄰域分析舉例：平滑等值線均值濾波DEM平滑DEM等值線平滑等值線3.6鄰域分析柵格鄰域分析舉例：平滑等值線均值濾波DEM平1773.6鄰域分析問題1解決：建筑密度的計算歸一化居民地：建筑內(nèi)像元為1重分類居民地：建筑外像元為0背景柵格：所有像元為1領(lǐng)域柵格：矩形窗口21*21，統(tǒng)計Sum建筑密度=居民地鄰域/背景領(lǐng)域*1003.6鄰域分析問題1解決：建筑密度的計算歸一化居民地：建筑1783.6鄰域分析問題2解決投影后的顧客圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為投影坐標(biāo)系統(tǒng)銀行和顧客點圖層按顯示坐標(biāo)系統(tǒng)ExportData投影后的銀行圖層PointStatistics(500米;Circle)增加ID字段，取值全為1顧客鄰域RasterToPolygon顧客領(lǐng)域多邊形3.6鄰域分析問題2解決投影后的顧客圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)系統(tǒng)為1793.7統(tǒng)計分析3.7.1單元統(tǒng)計3.7.2分區(qū)統(tǒng)計分區(qū)統(tǒng)計幾何特征分區(qū)匯總統(tǒng)計分區(qū)直方圖統(tǒng)計交叉列表統(tǒng)計3.7統(tǒng)計分析3.7.1單元統(tǒng)計1803.7.1單元統(tǒng)計原理：同區(qū)域Grid圖層同位置做統(tǒng)計3664217445834210424474754754475424754214754214475421444754214433.7.1單元統(tǒng)計原理：同區(qū)域Grid圖層同位置做統(tǒng)計361813.7.1單元統(tǒng)計應(yīng)用舉例1）植被指數(shù)十天合成2）商業(yè)繁華度指標(biāo)計算最終實現(xiàn)商業(yè)繁華度指標(biāo)：Fi=fi（1-di/d）F=max（Fi）其中：fi為某級商業(yè)中心功能分d為某級商業(yè)中心的服務(wù)半徑di為格網(wǎng)中心到該設(shè)施直線距離F為所有商業(yè)中心對該格網(wǎng)作用分最大值級別fid1100350026520003.7.1單元統(tǒng)計應(yīng)用舉例商業(yè)繁華度指標(biāo)：級別fid1101823.7.1單元統(tǒng)計商業(yè)繁華度指標(biāo)計算最終實現(xiàn)投影后的商業(yè)點圖層設(shè)置顯示坐標(biāo)