实验五、空间分析基本操作
一、实验目的
1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、采样数据的空间内插(Interpolate)、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备
实验数据：
实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据）
街道图层：AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov
气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界)
三、实验内容及步骤
空间分析模块
要使用“空间分析模块”，首先要在ArcMap中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打勾。
然后，在ArcMap 菜单栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
空间分析工具栏
1. 了解栅格数据
在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性
在图层属性对话框中，点击“数据源”选项，查看此栅格图层的相关属性及统计信息。
打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：
新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据（属于专题地图）：Landuse ，在TOC中右键点击Landuse ，“打开属性表”
查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目
2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)
在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp
在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp
打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly ，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。
打开属性表，修改多边形的字段“ID”的值为1，保存修改，停止编辑。
打开空间分析工具栏
执行命令：<空间分析>－<转换>--<要素到栅格
>
指定栅格大小：
查询要剪切的栅格图层Landuse 的栅格大小，这里指定为25
指定输出栅格的名称为路径
执行命令: <空间分析>-<栅格计算器
>
构造表达式：[Landuse]*[polyClip4-polyclip4] ，执行 栅格图层：Landuse 和 用以剪切的栅格 polyClip4 之间的“相乘”运算
得到的结果即是以任意多边形剪切的Landuse 数据
3. 栅格重分类(Raster Reclassify)
通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据
在ArcMap中，新建地图文档，加载栅格数据Slope1，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令“重分类”
将坡度栅格重新分为5类：0 – 8 、8 – 15 、15 – 25 、25 – 35、35 度以上。
4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)
找出坡度在25度以下的区域
在上一步的基础上进行，执行“空间分析”工具栏上的命令：<空间分析>－<栅格计算器>
构造表达式[Slope1]<=25
满足条件的栅格赋值为1，其余的栅格赋值为0
5. 空间关系查询
Select By Location：根据位置选择
在上一步的基础上进行，找出与街道“CYPRESS”的50米缓冲区相交的地块。
6. 采样数据的空间内插(Interpolate)
空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。
空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点
数据的计算方法；空间外推算法则是通过已知区域的数据，推求其它区域数据的方法。
数据：气温.shp 中有两个字段Y01 Y02 记录的是16个气象观测站，2001年和2002年的年平均气温，下面要通过空间内插的方法将点上的数据扩展到连续的空间上，得到气温空间分布图。
YNBoundary.shp 是云南省的边界
新建地图文档，加载图层：气温.shp 、YNBoundary, 打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间
分析>-<内插成栅格>-<样条>
在样条函数内插对话框中，按下图所示指定参数
确定后，得到如下的气温空间分布图（通过修改图例得到相同的效果）
2001年平均气温样条函数空间内插
参考以上操作，生成2002年的平均气温空间分布图：
2002年平均气温样条函数空间内插
执行菜单命令<空间分析>-<选项>，通过设置相关选项和参数，重新进行空间插值，得到如下的结果（用“距离权重倒数”内插方法）
7. 邻域统计（Neighborhood）
邻域分析也称为窗口分析，主要应用于栅格数据模型。
地理要素在空间上存在着一定的关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的(I，J)栅格往往会影响其周围栅格的属性特征。
准确而有效地反映这种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。
窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，从而实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。
支持的几种分析窗口类型：
ArcMap中，邻域统计功能所支持的各类算子
多数（Majority）
●最大值（Maximum ）
●均值（Mean ）
●中值（Median ）
●最小值（Minimum ）
●少数（Minority ）
●范围（Range ）
●标准差（Standard Deviation ）
●总数（Sum ）
●变异度（Variety ）
●高通量（High Pass ）
●低通量（Low Pass ）
●焦点流（Focal Flow）
原始栅格（总数Sum）邻域统计栅格
在ArcMap中新建地图文档，加载栅格数据：emidalat, 打开“空间分析”工具栏，执行“邻域统计”命令，按如下所示指定参数，
将得到一个经过邻域运算操作后的栅格：NbrMean of emidalat ，这是以3×3的格网，对emidalat 栅格中的单元运用“均值”（Mean）算子进行邻域运算后得到的结果。
通过设置图例，使图层：NbrMean of emidalat和emidalat 有如下的效果，将地图适当放大，并在TOC 面板中通过交替进行打开和关闭图层NbrMean of emidalat的操作，观察NbrMean of emidalat和原始栅格间的差别。
四、实验报告要求
做出书面报告，包括原理、过程和结果。
