ArcGIS在栅格数据处理中的应用初探

arcgis中栅格归一化处理【1.栅格归一化处理概述】栅格归一化处理是地理信息系统（GIS）领域中一种重要的数据处理方法。

栅格数据是由像素组成的，像素具有不同的数值，代表不同的地物属性。

栅格归一化处理旨在将不同像素值转换为统一的数值范围，以便于后续的数据分析和处理。

【2.ArcGIS中栅格归一化处理方法】在ArcGIS软件中，栅格归一化处理主要包括以下几种方法：1.重采样：通过重新采样将原始像素值转换为新的像素值。

重采样方法包括最邻近插值、双线性插值等。

2.直方图均衡化：增强图像对比度，使像素值分布更加均匀。

通过直方图均衡化，可以提高数据的可读性和可视化效果。

3.标准化：将像素值转换为0和1之间的标准化值。

标准化处理可以消除原始数据量纲和数值差异，便于后续数据分析。

【3.栅格归一化处理的应用实例】以下是一个栅格归一化处理的应用实例：假设我们有一幅遥感图像，其中像素值范围为0-100。

通过栅格归一化处理，可以将像素值转换为0-1之间的标准化值。

这样一来，原始图像中的像素值差异得到消除，数据变得更加统一。

【4.注意事项与建议】在进行栅格归一化处理时，请注意以下几点：1.选择合适的重采样方法，以保证图像质量和数据分析效果。

2.直方图均衡化可能导致数据失真，使用时需谨慎。

可以先进行直方图均衡化，再进行标准化处理。

3.栅格归一化处理前，了解数据分布特点，选择合适的处理方法。

4.栅格归一化处理后，需对数据进行进一步分析或可视化，以验证处理效果。

通过以上步骤，您可以在ArcGIS中进行栅格归一化处理，提高数据的可读性和实用性。

arcgis中栅格归一化处理摘要：一、栅格归一化处理的意义二、ArcGIS 中栅格归一化处理的方法三、注意事项及技巧正文：栅格归一化处理是遥感图像处理中常见的操作，主要是将栅格数据按照一定比例进行缩放，使得栅格数据具有统一的尺度，便于后续的分析。

在ArcGIS 中，栅格归一化处理主要通过两种方式实现：一种是使用ArcToolbox 中的“Focal Statistics”工具，另一种是使用Python 编程语言调用ArcGIS API。

一、栅格归一化处理的意义栅格归一化处理的主要意义在于消除不同遥感图像间的尺度差异，使得不同图像间的数据具有可比性。

在遥感图像分析中，经常需要将不同时间、不同传感器的图像进行对比分析，这时候就需要对图像进行归一化处理，使得图像具有统一的尺度。

另外，栅格归一化处理还可以消除图像中由于像素值过大或过小而导致的显示问题。

二、ArcGIS 中栅格归一化处理的方法1.使用ArcToolbox 中的“Focal Statistics”工具在ArcGIS 中，可以使用ArcToolbox 中的“Focal Statistics”工具进行栅格归一化处理。

具体操作步骤如下：（1）打开ArcToolbox，选择“Spatial AnalystTools”->“Zonal”->“Focal Statistics”。

（2）在“Input Zones”中选择需要进行归一化处理的栅格数据。

（3）在“Input Features”中选择一个参考图层，该图层中的像素值将作为归一化的基准值。

（4）在“Statistics”中选择“Minimum”或“Maximum”，根据需要选择求最小值或最大值。

（5）在“Output Zonal Statistic”中设置输出结果的路径和文件名。

2.使用Python 编程语言调用ArcGIS API在Python 中，可以使用arcpy 模块调用ArcGIS API 进行栅格归一化处理。

arcgis统计栅格值ArcGIS可以帮助我们将栅格数据进行统计分析，比如计算栅格值的平均值、最大值、最小值、标准差等等。

这种统计分析可以帮助我们更好地了解栅格数据的特征和内在规律，从而更好地进行地理分析。

本文将介绍在ArcGIS 中如何进行栅格值的统计分析。

一、ArcGIS中的统计栅格值在ArcGIS中，我们可以使用Raster Calculator或者Spatial Analyst自动化工具箱来实现对栅格值的统计分析。

下面分别介绍这两种方法的具体操作。

1、使用Raster Calculator进行栅格值统计Raster Calculator是一种非常方便的工具，可以实现多种统计操作。

我们可以通过以下步骤使用Raster Calculator进行栅格值统计：（1）打开需要进行统计的栅格数据，并进入Raster Calculator界面；（2）输入统计表达式，例如mean("Raster1")表示求Raster1栅格数据的平均值；（3）设置输出栅格数据的保存路径和名称，并点击OK按钮保存输出结果。

对于简单的栅格值统计，可以直接使用Raster Calculator实现。

如果需要进行复杂的数据预处理或者数据分析，可以考虑使用Spatial Analyst自动化工具箱。

2、使用Spatial Analyst自动化工具箱进行栅格值统计Spatial Analyst是ArcGIS中的一个模块，可以进行空间分析和建模工作。

它包含了一系列工具，可以便捷地进行地理分析操作。

我们可以通过以下方法使用Spatial Analyst自动化工具箱实现数据的统计分析：（1）打开Spatial Analyst工具箱，并选择需要使用的工具；（2）输入需要进行分析的栅格数据和分析参数；（3）启动分析任务，并等待分析结果的生成。

注意：在使用Spatial Analyst进行数据分析前，需要先在ArcGIS中启用该模块。

a r c e n g i n e栅格数据使用总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KIITag标签: 栅格数据 ArcEngine标签：栅格重分类分类：AE二次开发public static IRasterLayer SetViewShedRenderer(IRaster pInRaster,string sField,string sPath){IRasterDescriptor pRD = new RasterDescriptorClass();pRD.Create(pInRaster, new QueryFilterClass(), sField);IReclassOp pReclassOp = new RasterReclassOpClass();IGeoDataset pGeodataset=pInRaster as IGeoDataset;IRasterAnalysisEnvironment pEnv = pReclassOp as IRasterAnalysisEnvironment; IWorkspaceFactory pWSF=new RasterWorkspaceFactoryClass();IWorkspace pWS = pWSF.OpenFromFile(sPath, 0);pEnv.OutWorkspace = pWS;object objSnap = null;object objExtent = pGeodataset.Extent;pEnv.SetExtent(esriRasterEnvSettingEnum.esriRasterEnvValue, ref objExtent, ref objSnap); pEnv.OutSpatialReference = pGeodataset.SpatialReference;IRasterLayer pRLayer = new RasterLayerClass();IRasterBandCollection pRsBandCol = pGeodataset as IRasterBandCollection; //定义波段集IRasterBand pRasterBand = pRsBandCol.Item(0);puteStatsAndHist();IRasterStatistics pRasterStatistic = pRasterBand.Statistics; //获取像元统计信息double dMaxValue = pRasterStatistic.Maximum ;double dMinValue = pRasterStatistic.Minimum ;INumberRemap pNumRemap = new NumberRemapClass(); //定义INumberRemap设定阈值pNumRemap.MapRange(dMinValue, 0, 0); //设置值区间，输出值pNumRemap.MapRange(0, dMaxValue, 1);IRemap pRemap = pNumRemap as IRemap; //转换成IRemapIRaster pOutRaster = pReclassOp.ReclassByRemap(pGeodataset, pRemap, false) as IRaster ; //调用ReclassByRemap方法pRLayer.CreateFromRaster(pOutRaster);return pRLayer;}栅格图层和矢量图层的属性表浏览if (pLyr is IFeatureLayer){DataTable pTable = new DataTable();IFeatureLayer pFealyr = pLyr as IFeatureLayer;IFeatureClass pFCls = pFealyr.FeatureClass;string shape = "";if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPoint) shape = "Point";else if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPolyline) shape = "Polyline";else if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPolygon) shape = "Polygon";for (int i = 0; i < pFCls.Fields.FieldCount; i++){pTable.Columns.Add(pFCls.Fields.get_Field(i).Name);}IFeatureCursor pCursor = pFCls.Search(null, false);int ishape = pFCls.Fields.FindField("Shape");IFeature pFea = pCursor.NextFeature();while (pFea != null){DataRow pRow = pTable.NewRow();for (int i = 0; i < pFCls.Fields.FieldCount; i++){if (i == ishape){pRow = shape;continue;}pRow = pFea.get_Value(i).ToString();}pTable.Rows.Add(pRow);pFea = pCursor.NextFeature();}dataGridView1.DataSource = pTable;}else if (pLyr is IRasterLayer){IRasterLayer pRlyr = pLyr as IRasterLayer;IRaster pRaster = pRlyr.Raster;IRasterProps pProp = pRaster as IRasterProps;pProp.PixelType = rstPixelType.PT_LONG;if (pProp.PixelType == rstPixelType.PT_LONG){IRasterBandCollection pBcol = pRaster as IRasterBandCollection;IRasterBand pBand = pBcol.Item(0);ITable pRTable = pBand.AttributeTable;DataTable pTable = new DataTable();for (int i = 0; i < pRTable.Fields.FieldCount; i++)pTable.Columns.Add(pRTable.Fields.get_Field(i).Name);ICursor pCursor= pRTable.Search(null, false);IRow pRrow= pCursor.NextRow();while (pRrow != null){DataRow pRow = pTable.NewRow();for (int i =0 ;i<pRrow .Fields .FieldCount ;i++){pRow = pRrow.get_Value(i).ToString () ;}pTable.Rows.Add(pRow);pRrow = pCursor.NextRow();}dataGridView1.DataSource = pTable;}}IRasterWorkspace2 IRasterDataset CreateRasterDataset C#public IRasterDataset CreateFileRasterDataset(string directoryName, string fileName) {// This function creates a new img file in the given workspace// and then assigns pixel valuestry{IRasterDataset rasterDataset = null;IPoint originPoint = new PointClass();originPoint.PutCoords(0, 0);// Create the datasetIRasterWorkspace2 rasterWorkspace2 = null;rasterWorkspace2 = CreateRasterWorkspace(directoryName);rasterDataset = rasterWorkspace2.CreateRasterDataset(fileName, "IMAGINE Image", originPoint, 200, 100, 1, 1, 1, rstPixelType.PT_UCHAR, new UnknownCoordinateSystemClass(), true);IRawPixels rawPixels = null;IPixelBlock3 pixelBlock3 = null;IPnt pixelBlockOrigin = null;IPnt pixelBlockSize = null;IRasterBandCollection rasterBandCollection;IRasterProps rasterProps;// QI for IRawPixels and IRasterPropsrasterBandCollection = (IRasterBandCollection)rasterDataset;rawPixels = (IRawPixels)rasterBandCollection.Item(0);rasterProps = (IRasterProps)rawPixels;// Create pixelblockpixelBlockOrigin = new DblPntClass();pixelBlockOrigin.SetCoords(0, 0);pixelBlockSize = new DblPntClass();pixelBlockSize.SetCoords(rasterProps.Width, rasterProps.Height);pixelBlock3 = (IPixelBlock3)rawPixels.CreatePixelBlock(pixelBlockSize);// Read pixelblockrawPixels.Read(pixelBlockOrigin, (IPixelBlock)pixelBlock3);// Get pixeldata arraySystem.Object[,] pixelData;pixelData = (System.Object[,])pixelBlock3.get_PixelDataByRef(0);// Loop through all the pixels and assign valuefor (int i = 0; i < rasterProps.Width; i++)for (int j = 0; j < rasterProps.Height; j++)pixelData[i, j] = (i * j) % 255;// Write the pixeldata backSystem.Object cachePointer;cachePointer = rawPixels.AcquireCache();rawPixels.Write(pixelBlockOrigin, (IPixelBlock)pixelBlock3);rawPixels.ReturnCache(cachePointer);// Return raster datasetreturn rasterDataset;}catch (Exception ex){System.Diagnostics.Debug.WriteLine(ex.Message);return null;}}public IRasterWorkspace2 CreateRasterWorkspace(string pathName){// Create RasterWorkspaceIWorkspaceFactory workspaceFactory = new RasterWorkspaceFactoryClass();return workspaceFactory.OpenFromFile(pathName, 0) as IRasterWorkspace2;}#4楼[楼主] 2009-02-09 15:38 | 尤文之鹤public IRasterDataset tin2raster(string tempBathyTIN,string geoPath, string gridName) {string tinFolder = System.IO.Path.GetDirectoryName(tempBathyTIN);string tinName = System.IO.Path.GetFileName(tempBathyTIN);IRasterDataset rasterDataset = new RasterDatasetClass();try{string rasterPath = System.IO.Path.GetDirectoryName(geoPath);IWorkspaceFactory TinWF = new TinWorkspaceFactory();ITinWorkspace TinWK = TinWF.OpenFromFile(tinFolder,0)as ITinWorkspace; ITinAdvanced2 tinAd = TinWK.OpenTin(tinName) as ITinAdvanced2;IEnvelope extent = tinAd.Extent;IPoint origin = extent.LowerLeft;origin.X = origin.X - (5 * 0.5);origin.Y = origin.Y - (5 * 0.5);int nCol = (int)Math.Round(extent.Width / 5) + 1;int nRow = (int)Math.Round(extent.Height / 5) +1;ISpatialReference2 spatialRef = (ISpatialReference2)extent.SpatialReference;IWorkspaceFactory rasterWF = new RasterWorkspaceFactoryClass(); IRasterWorkspace2 workSpace = (IRasterWorkspace2)rasterWF.OpenFromFile(rasterPath,0);rasterDataset = workSpace.CreateRasterDataset(gridName, "GRID",origin,nCol,nRow,5,5,1,ESRI.ArcGIS.Geodatabase.rstPixelType.PT_FLOAT, spatialRef,true);IRasterBandCollection bandColl = (IRasterBandCollection) rasterDataset;IRasterBand rasterBand = bandColl.Item(0);IRawPixels rawPixels = (IRawPixels)rasterBand;IPnt blockSize = new DblPntClass();blockSize.X = nCol;blockSize.Y = nRow;IPixelBlock3 pixelBlock = (IPixelBlock3)rawPixels.CreatePixelBlock(blockSize);ITinSurface tinSurface = (ITinSurface)tinAd;IRasterProps rasterProps = (IRasterProps)rawPixels;object nodataFloat;//long nodataInt;object val = pixelBlock.get_PixelDataByRef(0);MessageBox.Show(val.ToString());double cellsize = 5;origin.X = origin.X + (5 * 0.5);origin.Y = origin.Y + (5 * nRow) - (5 * 0.5);nodataFloat = Convert.ToDouble(rasterProps.NoDataValue.ToString());tinSurface.QueryPixelBlock(origin.X,origin.Y,cellsize,cellsize,esriRasterizationType.esriElevationAsRaster,nodataFl oat,val);IPnt offset = new DblPntClass();offset.X = 0;offset.Y = 0;rawPixels.Write(offset,pixelBlock as IPixelBlock);}catch(Exception ex){MessageBox.Show(ex.ToString());}return rasterDataset;}ILayer pLayer = pAxMapControl.get_Layer(this.cmbLayer.SelectedIndex);IRasterLayer pRasterLayer = pLayer as IRasterLayer;IWorkspaceFactory2 pWorkspaceFactory2 = new RasterWorkspaceFactoryClass();IRasterWorkspace pRasterWorkspace;int Index = stIndexOf("\\");string filePath = pRasterLayer.FilePath.Substring(0, Index);string fileName = pRasterLayer.FilePath.Substring(Index + 1);pRasterWorkspace = (IRasterWorkspace)pWorkspaceFactory2.OpenFromFile(filePath, 0);IRasterDataset pRasterDataset = pRasterWorkspace.OpenRasterDataset(fileName);IGeoDataset pRasterGeoDataset = pRasterDataset as IGeoDataset;IWorkspaceFactory2 pWorkspaceFactoryShp = new ShapefileWorkspaceFactoryClass();//............................................................................IWorkspace pWorkspace = pWorkspaceFactoryShp.OpenFromFile(this.tbFolderPath.Text, 0);IConversionOp pConversionOp = new RasterConversionOpClass();ISpatialReference pSpatialReference = pRasterGeoDataset.SpatialReference;IGeoDataset pGeoDataset;//....................................................................pGeoDataset = pConversionOp.RasterDataToPolygonFeatureData(pRasterGeoDataset, pWorkspace, this.tbName.Text, true);IDataset pDataset1 = pGeoDataset as IDataset;IFeatureClass pFeatureClass = pDataset1 as IFeatureClass;IFeatureLayer pFeatureLayer = new FeatureLayerClass();pFeatureLayer.FeatureClass = pFeatureClass;pAxMapControl.ClearLayers();pAxMapControl.AddLayer(pFeatureLayer);pAxMapControl.Refresh();。

ArcGIS9教程_第8章栅格数据的空间分析第⼋章栅格数据的空间分析栅格数据结构简单、直观，⾮常利于计算机操作和处理，是GIS 常⽤的空间基础数据格式。

基于栅格数据的空间分析是GIS 空间分析的基础，也是ArcGIS 的空间分析模块的核⼼内容。

栅格数据的空间分析主要包括：距离制图、密度制图、表⾯⽣成与分析、单元统计、领域统计、分类区统计、重分类、栅格计算等功能。

ArcGIS 栅格数据空间分析模块（Spatial Analyst ）提供有效⼯具集，⽅便执⾏各种栅格数据空间分析操作，解决空间问题。

本章将对ArcGIS 中栅格数据空间分析的各模块从原理上和实现上作详细的说明，并附以具体实例，引导读者更好的应⽤。

8.1 设置分析环境基于ArcGIS 进⾏空间分析⾸先要设置分析环境。

分析环境的设置会⼀定程度地影响空间分析结果。

它主要包括⼯作⽬录的选择、栅格单元⼤⼩的设定、分析区域的选定、坐标基准的配准模式、分析过程⽂件的管理等。

本节将逐⼀对各分析环境的设置作详细说明。

8.1.1⼯作路径缺省情况下分析结果将⾃动保存在操作系统的默认路径下，如c:\...\temp 。

当然，通过栅格空间分析模块中的Option 选项的设置，可以指定新的所有分析结果的默认存放位置。

图8.1 设置⼯作路径1．单击Spatial Analyst 菜单下的Option 命令，打开Option 对话框。

2．在弹出的Option 对话框中选择General 标签（图8.1）；3．在Working 栏中指定存放路径；4．点击确定按钮。

8.1.2 栅格⼤⼩此处栅格⼤指分析过程中系统默认的栅格数据的栅格单元⼤⼩（Cell Size ），也有⼈把它称为分析解析度。

栅格数据的空间分析就是在每⼀个栅格单元的基础上进⾏的。

如果单元过⼤则分析结果精确度降低，如果单元过⼩则会产⽣⼤量的数据，⽽且计算速度降低。

所以需要选择合适的单元⼤⼩。

可以通过如下⽅式来设置：1. 单击Spatial Analyst 菜单下的Option 命令，打开Option 对话框。

arcgis栅格计算器的使用
栅格计算器的灵活运用可以解决获取的数据的很多问题和应用。

以dem高程数据为例，可以运用栅格计算器可以直接获取坡度坡向等结果，但是很多时候是需要连续计算多次获得想要的结果。

本次以高程数据获取山体边界的应用。

1，打开一个dem高程数据
2，对高程数据进行运算，提取领域栅格中的最高点，像源的宽度和高度可以自己设定，这里设定为3乘3格，提取最高点并取最高点。

3，提取领域栅格中的最低点，这里设定为3乘3格，提取最低点并取最低点。

4，获得两张最高点和最低点的栅格计算数据
5，进行栅格计算，用高点的栅格数据减去底点的栅格数据，这样得到一个地点的高度变化差（生成的图有点类似于坡度）。

6，选取一个阈值，对这张图进行重分类，将图分为山区部分和非山区部分，这里将中断值设为20，得到一张区分山区和非山区的分割图。

此教程重点在于如何运用栅格计算器的使用过程。

能得到一些逻辑的运算结果以获得想要的成果。

arcgis栅格归一化处理ArcGIS是一个功能强大的地理信息系统（GIS）软件，它可以轻松地处理和管理大量的空间数据。

栅格数据是常见的一种空间数据类型，在实际应用中，常常需要对栅格数据进行归一化处理。

本文将介绍ArcGIS栅格归一化处理的基本原理与方法，并给出相关示例。

一、栅格归一化处理的基本原理栅格数据的归一化处理是将原始数据按一定比例映射到一定范围内的过程，常见的归一化方法有两种：线性映射和标准化。

线性映射是指将原始数据重新映射到一个新的值域上，使其取值在0到1之间，计算公式如下：$$\frac{x_i}{max(x)} \tag{1}$$$x_i$表示原始数据，$max(x)$表示原始数据的最大值。

这个新的值域通常被称为标准化值。

标准化是指将原始数据按其均值和标准差进行归一化处理，使得每个数据点所在的分布均值为0，标准差为1。

标准化的计算公式如下：在ArcGIS软件中，可以使用栅格计算器对栅格数据进行归一化处理。

具体步骤如下：1. 打开ArcGIS软件，加载需要进行归一化处理的栅格数据。

2. 打开栅格计算器，选择“环境设置”选项卡，在“输出栅格”处选择保存归一化后的栅格数据。

3. 选择“加”运算符，在表达式框中输入具体的归一化计算公式（如上文中的公式1和公式2）。

4. 点击“输入栅格”按钮，选择需要进行归一化处理的栅格数据。

$$NDVI = \frac{NIR - Red}{NIR + Red} \tag{3}$$$NIR$表示近红外波段的反射率，$Red$表示红色波段的反射率。

根据公式3，可以使用栅格计算器对NDVI遥感影像进行栅格归一化处理。

$min(NDVI)$表示NDVI遥感影像的最小值，$max(NDVI)$表示NDVI遥感影像的最大值。

5. 点击“计算”按钮，等待计算完成，即可得到归一化处理后的NDVI栅格数据。

以上就是关于ArcGIS栅格归一化处理的基本原理、方法及示例，希望对读者有所帮助。

arcgis栅格数据重分类ArcGIS是一种常用的地理信息系统（GIS）软件，提供了许多功能和工具，可以处理和分析各种地理数据，包括栅格数据。

本文将介绍ArcGIS中栅格数据重分类的概念、目的、方法和常见应用。

栅格数据重分类是将栅格数据的像元值重新分配到不同的分类之间的过程。

通过重分类，可以改变栅格数据的表达方式，从而更好地满足特定的分析需求。

栅格数据重分类主要用于将连续的数值数据转换为离散的分类数据。

栅格数据重分类的主要目的是减少数据复杂性，更好地表达地理现象，以便进行进一步的分析。

重分类可以通过将连续数据分组为不同的离散类别来实现，每个类别代表不同的现象或特征。

例如，在地形分析中，可以将高程数据重分类为高、中、低三个类别，以便研究地势的变化。

在ArcGIS中，栅格数据重分类可以通过栅格计算器工具、重分类工具和重新分类的符号化方式来实现。

首先，栅格计算器是一种可用于执行复杂的栅格数据操作的工具。

通过使用栅格计算器，可以将栅格数据的像元值根据一定的条件进行重新分配。

例如，可以使用条件语句将高程小于1000米的像元值重新分配为1，将高程大于1000米且小于2000米的像元值重新分配为2。

这样可以将连续的高程数据转换为离散的分类数据。

其次，ArcGIS中还提供了重分类工具，可以根据用户指定的重分类方案来重新分配栅格数据的像元值。

用户可以通过手动输入类别和像元值的对应关系，或者通过导入重分类表来进行重分类。

重分类表是一个包含原始像元值和新的分类值对应关系的表格。

通过使用这个工具，可以直接将像元值重新分配为新的分类值，从而实现栅格数据重分类。

最后，ArcGIS还提供了重新分类的符号化方式。

通过选择符号化方式为重新分类，可以将栅格数据的不同类别用不同的颜色或符号表示。

这样可以更直观地展示数据的变化和分布情况。

栅格数据重分类在许多领域和应用中都有重要的作用。

例如，在土地利用和土地覆盖研究中，可以通过重分类栅格数据来分析土地类型的分布和变化。

ArcGIS教程：ArcGIS中的栅格计算 栅格计算是栅格数数据空间分析中数据处理和分析中最为常⽤的⽅法，应⽤⾮常⼴泛，能够解决各种类型的问题，尤其重要的是，它是建⽴复杂的应⽤数学模型的基本模块。

ArcGIS 9 提供了⾮常友好的图形化栅格计算器，利⽤栅格计算器，不仅可以⽅便的完成基于数学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅格运算，⽽且它还⽀持直接调⽤ArcGIS ⾃带的栅格数据空间分析函数，并且可以⽅便的实现多条语句的同时输⼊和运⾏。

⼀ 数学运算 数学运算主要是针对具有相同输⼊单元的两个或多个栅格数据逐⽹格进⾏计算的。

主要包括三组数学运算符：算术运算符，布尔运算符和关系运算符。

1. 算术运算 算术运算主要包括加、减、乘、除四种。

可以完成两个或多个栅格数据相对应单元之间直接的加、减、乘、除运算。

例如，以今年与去年的降⽔量数据为基础，⽤公式(今年降⽔量-去年降⽔量)/去年降⽔量，可以计算出去年降⽔量的变化程度，如图8.65。

(单位：毫⽶) 图1 算术运算⽰意图 2. 布尔运算 布尔运算主要包括：和(And)、或(Or)、异或(Xor)、⾮(Not)。

它是基于布尔运算来对栅格数据进⾏判断的。

经判断后，如果为“真”，则输出结果为1，如果为“假”， 则输出结果为0。

(1) 和(&)：⽐较两个或两个以上栅格数据层，如果对应的栅格值均为⾮0 值，则输出结果为真(赋值为1)，否则输出结果为假(赋值为0)。

(2) 或(|)：⽐较两个或两个以上栅格数据层，对应的栅格值中只要有⼀个或⼀个以上为⾮0 值，则输出结果为真(赋值为1)，否则输出结果为假(赋值为0)。

(3) 异或(!)：⽐较两个或两个以上栅格数据层，如果对应的栅格值在逻辑真假互不相同(⼀个为0，⼀个必为⾮0 值)，则输出结果为真(赋值为1)，否则输出结果为假(赋值为0)。

(4) ⾮(^)：对⼀个栅格数据层进⾏逻辑“⾮”运算。

如果栅格值为0 ，则输出结果为1;如果栅格值⾮0，则输出结果为0。

arcgis栅格数据标准化ArcGIS是一种强大的地理信息系统软件，它可以处理各种类型的地理数据，包括栅格数据。

栅格数据是由像素组成的网格，每个像素代表了一个特定的值或属性。

栅格数据标准化是指将栅格数据转换为统一的范围或分布，以便更好地进行分析和比较。

栅格数据标准化在地理信息系统中扮演着重要的角色。

标准化可以使不同来源、不同分辨率或不同单位的栅格数据具有可比性。

通过标准化，我们可以将不同的栅格数据集合在一起，进行更准确和全面的分析。

栅格数据标准化的方法有很多种，下面我将介绍一些常用的方法。

1. 最小-最大标准化（Min-Max Normalization）：这种方法将栅格数据线性映射到一个给定的范围内，通常是0到1之间。

该方法使用以下公式进行计算：标准化值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)2. Z-score标准化：这种方法将栅格数据转换为标准正态分布，均值为0，标准差为1。

该方法使用以下公式进行计算：标准化值 = (原始值 - 平均值) / 标准差3. 小数定标标准化（Decimal Scaling）：这种方法通过移动小数点来进行标准化。

移动的位数取决于数据集中的最大绝对值。

例如，如果最大绝对值是1000，那么将数据除以1000进行标准化。

4. 直方图匹配标准化：这种方法通过将栅格数据的直方图与目标直方图进行匹配来进行标准化。

匹配的过程可以通过调整栅格数据的亮度值或颜色值来实现。

除了上述方法外，还有一些其他的标准化方法，如指数标准化、百分位数标准化等。

选择合适的标准化方法取决于数据的特点和分析的需求。

栅格数据标准化的好处是明显的。

首先，标准化可以消除不同数据集之间的尺度差异，使得它们可以进行更准确和可靠的比较。

其次，标准化可以提高数据的可视化效果。

通过将数据转换到一个特定的范围或分布，可以使得数据更容易理解和解释。

在使用ArcGIS进行栅格数据标准化时，我们可以利用软件提供的工具和函数来实现。

arcgis栅格剔除异常值
在 ArcGIS 中，处理栅格数据中的异常值通常涉及到使用栅格函数或工具。

一种处理异常值的常见方法是使用统计分析来检测和剔除异常值。

以下是一般的步骤：
1. 栅格数据预处理：
•打开 ArcMap 或 ArcGIS Pro。

•导入你的栅格数据。

2. 使用统计工具：
•在ArcToolbox 中找到合适的统计工具，例如"Zonal Statistics" 或 "Focal Statistics" 工具。

•对于 "Zonal Statistics"，你可以选择一个区域数据集，计算每个区域内的统计信息（如平均值、最小值、最大值等）。

•对于 "Focal Statistics"，你可以使用某种统计方法（例如均值、中位数等）在每个像素周围的邻域内计算统计值。

3. 根据统计结果剔除异常值：
•根据统计结果确定异常值的范围。

这可能涉及到设置阈值，例如排除大于或小于某个特定值的像素。

•使用条件查询或栅格计算工具（如 Raster Calculator）来剔除异常值。

4. 可视化结果：
•可以使用栅格渲染工具来可视化处理后的栅格数据。

•将栅格图层添加到地图中，设置符号化和渲染规则。

请注意，具体的步骤可能会根据你的数据和要解决的问题而有所不同。

确保在处理数据之前备份数据，以免丢失原始信息。

此外，如果你有特定的数据或处理需求，可能还需要考虑其他处理方法或定制工作流程。

[地图代数]处理DEM中的⾼程异常值——ArcGIS栅格计算的应⽤接了⼀个任务，要处理DEM原始数据中的⾼程异常值，如图中的异常亮点。

想了⼀下，以前处理过建筑物附近的DEM铲平，那么⾼程异常值应该如何处理呢？
显然直接铲平时不太合理的，需要利⽤异常值周围的⾼程进⾏内插（没有⾼精度的DEM）。

思路如下：
1、⾸先建⽴⼀个⾯图层，⼿⼯圈出异常值的区域。

2、建⽴⼀个点图层，在异常值框选区周围采样⼀些点。

获取DEM⾼程⽤“添加表⾯信息”⼯具。

3、根据点和⾯图层进⾏插值处理，利⽤反距离权重⽅法，哪种插值⽅法好需要斟酌，使⽤局部内插⽅法。

如果有⾼精度的DEM，这⼀步就不⽤插值了，直接裁剪（栅格计算实现）出来就可以了。

4、将⾯图层栅格化，这⼀步之前要将异常区域和DEM图层范围⽣成（栅格范围 (3D Analyst)）的矩形进⾏联合（“联合”），分类⼀，分类⼆属性值赋值如下，再⽣成0，1栅格图。

5、利⽤栅格计算：将原始DEM通过乘法运算归0，接着再运⽤加法运算添加⾼程值。

⾄此处理完毕。

参考另外的⼀篇⽂章：。

ArcGIS中栅格数据分区统计1. 介绍ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，提供了丰富的分析工具和功能，方便用户进行地理数据的管理、处理和分析。

栅格数据是一种基于像素的数据模型，广泛应用于遥感、地形分析、环境模拟等领域。

栅格数据分区统计是指对栅格数据进行划分，并对每个区域内的像素值进行统计分析。

本文将详细介绍在ArcGIS中如何进行栅格数据分区统计，包括如何划分区域、如何统计各区域内的像素值等内容。

2. 数据准备在进行栅格数据分区统计前，首先需要准备好相关的栅格数据。

可以使用ArcGIS 提供的工具将矢量数据转换为栅格数据，也可以直接导入现有的栅格数据。

3. 栅格数据划分3.1 创建研究区域在进行栅格数据划分前，首先需要创建一个研究区域。

可以使用ArcGIS提供的工具创建一个多边形图层作为研究区域。

3.2 栅格化将研究区域与栅格数据叠加，并将其转换为栅格数据。

可以使用ArcGIS提供的工具进行栅格化操作。

3.3 划分区域栅格数据划分的关键是如何定义区域。

可以根据需求选择不同的划分方法，常见的有基于像素值、基于空间位置等。

3.3.1 基于像素值划分可以根据像素值的范围将栅格数据划分为不同的区域。

可以使用ArcGIS提供的工具进行条件查询，筛选出符合条件的像素，并将其归入相应的区域。

3.3.2 基于空间位置划分可以根据空间位置将栅格数据划分为不同的区域。

可以使用ArcGIS提供的工具进行空间查询，筛选出位于指定范围内的像素，并将其归入相应的区域。

3.4 区域属性计算对每个区域内的像素值进行统计计算，得到相应的属性值。

常见的统计方法包括平均值、最大值、最小值等。

可以使用ArcGIS提供的工具进行属性计算。

4. 栅格数据统计在完成栅格数据划分后，可以对各个区域内的像素值进行统计分析。

4.1 属性统计对每个区域内的像素值进行属性统计，得到相应的统计结果。

可以使用ArcGIS提供的工具进行属性统计。