第五章 GIS的基本空间分析
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GIS数据处理与空间分析教程引言:地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种将地理空间数据与属性数据进行捆绑组织、存储、查询、分析、可视化并生成可输出图形报告的系统。
在各个领域,如城市规划、环境管理、资源分配、农业发展等都有广泛的应用。
本教程将就GIS数据处理与空间分析的相关内容进行深入的介绍和讲解。
第一章:GIS数据处理的基础知识GIS数据由地理空间数据和属性数据组成,地理空间数据包括点、线、面等地理要素。
在这一章节,我们将学习地图投影的基本知识,了解常见的地理坐标系和地图投影方式,并介绍GIS数据的各种数据格式,如Shapefile、GeoJSON等。
第二章:GIS数据获取与预处理本章节将介绍如何获取地理空间数据,包括地理信息系统数据和其他来源的数据。
我们将探讨如何使用GPS设备采集地理数据,并学习如何使用影像处理软件提取图像中的地理信息。
另外,还将涉及数据预处理的工作,如数据清洗、数据转换和数据拓扑校正等。
第三章:GIS数据管理与存储GIS数据管理与存储是GIS应用中关键的一环,本章节将重点介绍如何进行数据管理和数据存储。
我们将学习如何使用数据库管理系统(DBMS)对GIS数据进行组织和存储,并了解属性数据表的设计和建立。
此外,还将介绍如何维护和更新数据,以及数据备份和恢复的相关策略。
第四章:GIS空间分析基础在进行GIS空间分析之前,我们需要了解一些基础概念和方法。
本章节将介绍GIS空间分析的基本概念,如空间关系、空间查询和空间操作等。
我们还将学习常见的空间分析方法,如缓冲区分析、叠加分析和网格分析等,并通过具体案例来加深理解。
第五章:GIS空间分析进阶本章节将介绍一些进阶的GIS空间分析方法和技术,如网络分析、三维分析和时空分析等。
我们将详细讲解这些方法的原理和应用场景,并通过实际案例来展示如何使用这些方法进行空间分析。
第六章:GIS可视化和报告生成通过可视化和报告生成,我们可以有效地展示和传达GIS数据和分析结果。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中,空间数据分析是GIS的核心功能之一,它帮助人们了解和解释地理现象,并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选,从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性,在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系,如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法,它以某一地理空间对象为中心,根据设定的缓冲距离,生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据,推算未知地点的数值。
它使用插值算法,根据给定的空间数据点,在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类,揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系,揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前,首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据,将其转换为GIS所支持的数据格式,如shapefile、GeoJSON等。
第8章GIS基本空间分析空间分析是从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息的分析技术,是地理信息系统的核心功能之一,它特有的对地理信息的提取、表现和传输的功能,是地理信息系统区别于一般管理信息系统的主要功能特征。
在空间分析的研究和实践中,很多在应用领域具有一定普遍意义的、涉及空间位置的分析手段和方法被总结、提炼出来,形成了在GIS软件中均包含的一些固有的空间分析功能模块。
这些功能具有一定的通用性质,故而称之为GIS基本空间分析,具体的有叠置分析、缓冲区分析、窗口分析和网络分析。
了解GIS基本空间分析对于进一步掌握复杂空间分析方法,具有一定的指导意义。
8.1叠置分析叠置分析是地理信息系统中常用的提取空间隐含信息的方法之一,叠置分析是将有关主题层组成的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面,其结果综合了原来两个或多个层面要素所具有的属性,同时叠置分析不仅生成了新的空间关系,而且还将输入的多个数据层的属性联系起来产生新的属性关系。
其中,被叠加的要素层面必须是基于相同坐标系统的,图8.1 叠置分析结构框架基准面相同的、同一区域的数据。
按照GIS中最常用的两种数据结构将叠置分析分成矢量数据叠置分析和栅格数据叠置分析,具体如图8.1。
根据操作形式的不同,叠置分析可以分为图层擦除、交集操作、图层合并等;根据操作要素的不同,可以将矢量数据叠置分析分成点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形与多边形叠加,栅格数据叠置分析分为单层与多层栅格数据叠置分析。
要注意的是这里也要对属性进行一定的操作,所指的属性是较为简单的属性值,但注解属性,尺度属性,网络属性等均不能作为输入的属性值。
8.1.1矢量数据的叠置分析1.点与多边形叠置点与多边形叠置,是指一个点图层与一个多边形图层相叠,叠置分析的结果往往是将其中一个图层的属性信息注入到另一个图层中,然后更新得到的数据图层;基于新数据图层,通过属性直接获得点与多边形叠加所需要的信息。
gis空间分析【GIS空间分析】GIS空间分析(Geographic Information System)是指利用计算机和特殊软件技术对地理、地貌、地质、水文等地球表层信息进行科学分析和处理的一种技术手段。
它通过空间数据的获取、管理、分析和可视化展示,帮助人们深入了解地理空间关系,从而在地理决策、规划和管理中发挥重要作用。
本文将从GIS空间分析的定义、原理、应用以及未来发展等方面进行探讨,以期给读者对这一领域有一个系统、全面的了解。
一、GIS空间分析的定义GIS空间分析是通过对空间数据进行处理和分析,以实现地理空间信息的获取、提取、融合和展示的一种技术手段。
它结合了计算机科学、地理学、数学和统计学等多学科的知识,通过对地理空间数据进行空间关系、属性关系和统计关系的分析,从而揭示地理空间的内在规律。
GIS空间分析可以对地理空间数据进行分类、查询、计算和模拟,进而为地理决策提供科学支持。
二、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理基于空间数据的统计分析和空间拓扑分析,主要包括以下几个方面:1. 空间统计分析:通过统计学方法对地理空间数据进行描述、分布和变异等分析,揭示地理现象的空间规律。
例如,可以通过点密度分析、缓冲区分析和空间插值等方法,推测出分布在特定区域的事件规律,为决策提供依据。
2. 空间拓扑分析:通过对地理空间数据进行空间关系和拓扑关系分析,揭示地物之间的相互作用和约束关系。
例如,可以使用拓扑关系分析方法,判断道路网的连通性和阻断情况,为交通规划和设施布局提供支持。
3. 空间模拟分析:通过对地理空间数据进行模拟和预测,揭示不同因素对地理现象的影响和变化趋势。
例如,可以使用地理模型和算法,模拟城市扩张、环境变化等情景,并评估不同决策方案的效果。
4. 空间可视化分析:通过将分析结果以图形、图像或动画的形式展示,帮助人们直观地理解和掌握地理空间的特征和规律。
例如,通过空间分析结果的可视化呈现,可以使决策者更好地理解地理现象,从而做出科学决策。
测绘技术GIS空间分析方法介绍近年来,随着技术的发展和需求的增加,地理信息系统(GIS)在测绘领域中的应用越来越广泛。
GIS空间分析是其中一个重要的应用领域,它通过对空间数据的处理和分析,为测绘工作提供了更多的可能性和深度。
本文将介绍一些常用的GIS空间分析方法。
第一部分:空间数据模型在进行GIS空间分析之前,首先需要对空间数据进行建模和组织。
常用的空间数据模型有点、线和面。
点模型适用于表示离散的地理对象,如建筑物、道路交叉口等。
线模型适用于表示地理对象之间的线性关系,如道路、河流等。
而面模型适用于表示具有连续性的地理对象,如土地利用类型、地貌等。
对于不同类型的地理对象,可以选择不同的空间数据模型进行建模和处理。
第二部分:空间查询和空间关系分析一旦空间数据建模完成,就可以进行空间查询和空间关系分析。
空间查询是指根据某个特定条件对空间数据集进行查询,以获得符合条件的地理对象。
例如,可以根据地理坐标范围对地图上的建筑物进行查询,来获取特定区域内的建筑物信息。
空间关系分析则是研究地理对象之间的拓扑和邻近关系,以了解它们的相互作用和关联性。
例如,可以通过空间关系分析,判断某个建筑物是否与某个道路相交。
第三部分:空间插值和空间描绘除了查询和关系分析,GIS空间分析还可以进行空间插值和空间描绘。
空间插值是指根据已有的离散空间数据,通过数学模型来推算未知位置的空间值。
例如,可以根据现有的气象站数据,插值出某个地区的气温分布图。
空间描绘则是将空间数据以图形的形式进行可视化展示。
例如,可以将测量出的地形表面数据转化为等高线图或地形图,来更直观地展示地形特征。
第四部分:空间统计和空间决策支持除了前面提到的基本分析方法,GIS空间分析还可以进行空间统计和空间决策支持。
空间统计是指对空间数据进行统计分析,以获得地理现象的特征和规律。
例如,可以对某个区域的城市人口密度进行空间统计,以了解城市发展的状况。
空间决策支持则是将GIS空间分析应用于决策过程中,以提供决策者更准确的信息和可视化的支持。
GIS空间分析重点一、名词解释1、地理空间数据分析:是地理学和地理信息科学领域的重要研究内容,即通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术,探索、证明地理要素之间的关系,揭示地理特征和过程的内在规律和机理,实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。
2、数量地理学:又称计量地理学或地理数量方法,是应用数学思想方法和计算机技术进行地理学研究的科学。
3、数据挖掘(1)技术上定义:是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型、规则、规律)的过程。
(2)学科定义:是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。
4、地理空间数据立方体(又称为多维数据集):是一个面向对象的、集成的、以时间为变量的、持续采集空间与非空间数据的多维数据集合,组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构,用以支持地理空间数据挖掘技术和决策支持过程。
5、维度:是数据立方体的一种结构特性,是描述事实数据表中数据级别的有组织的层次结构。
包括:(1)非空间维度;(2)空间-非空间维度;(3)空间-空间维度。
6、度量值:是在数据立方体内基于该数据立方体的事实数据表中某列的一组值,它们通常是数字。
包括:数值度量、空间度量。
7、成员属性:是维度表的一个可选特性,为最终用户提供成员的其他信息,仅从属于级别。
8、地理空间分类与预测:是根据已知的分类模型把数据库中的数据映射到给定类别中,进行数据趋势预测分析的方法。
9、分类:是将数据库中的对象根据一定的意义划分为若干个子集。
10、预测:是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述,实现对未来数据的趋势分析。
11、空间分析:是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术方法,通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息,以解决实际问题。
二、简答与论述1、地理系统的数学模拟(简称地理模型):建立地理系统数学模型的过程。
地理系统数学模拟的一般过程:(1)从实际的地理系统或其要素出发,对空间状态、空间成分、空间相互作用进行分析,建立地理系统或要素的数学模型。
GIS基本空间分析基本空间分析的方法主要包括了以下几种:1.空间查询和测量:通过查询和测量地理实体的位置、距离、长度、面积等特征,分析它们在空间上的关系。
常见的空间查询包括邻近查询、包含查询、相交查询等,可以用来解决地理要素的选择、筛选和匹配等问题。
2.空间缓冲区分析:通过在地理实体周围建立固定距离的缓冲区,研究地理实体之间的空间接近程度和相互影响关系。
空间缓冲区分析可以用来提取地理实体的邻近关系,寻找交通、环境和建筑物等方面的冲突和关联。
3.空间插值和表面分析:通过根据已知的地理实体数据值和其空间位置之间的关系,对未知位置的地理实体值进行估计和预测。
常见的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值、样条插值等,可以用于生成等值线、数字高程模型等地理表面。
4.空间聚类与簇分析:通过找出地理实体的内部集聚和空间聚类现象,分析地理实体的空间分布规律。
簇分析可以帮助我们发现聚类和分散的特征,揭示地理实体之间的相互作用和影响。
5.空间分布模式识别:通过对地理实体的分布特征和其所处的环境背景进行比较和分析,识别出地理实体的空间分布模式。
常见的空间模式有随机分布、聚集分布和均匀分布等,可以用于研究城市规划、土地利用、资源管理等方面的问题。
6.空间网络分析:通过对地理实体之间的连接关系和网络结构进行分析,寻找最佳路径和优化资源分配。
空间网络分析可以用于交通规划、物流管理等领域,帮助决策者做出合理的决策和布局。
基本空间分析在多个领域中发挥着重要作用,如城市规划、环境保护、资源管理等。
例如,在城市规划中,可以通过空间缓冲区分析确定建筑物之间的最佳距离,保证交通和消防通道的畅通;在环境保护中,可以利用空间聚类与簇分析,发现水体污染的集聚区,采取相应的保护措施;在资源管理中,通过空间分布模式识别,找出资源开发的最佳位置,实现资源的合理利用。
总之,基本空间分析是GIS的核心内容之一,通过对地理数据的空间关系和空间模式的分析,揭示地理实体之间的相互作用和分布规律,为决策者提供科学的空间决策支持。
地理信息系统中的空间分析方法介绍地理信息系统(GIS)是一种集地理空间数据获取、存储、管理、分析和可视化于一体的技术系统。
它利用计算机和相关软件来进行地理数据的处理和空间分析。
在GIS中,空间分析是一项重要的功能,它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题,并为决策提供科学依据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间中,通过设定一个距离值,以周围的要素为中心,在该距离内生成一个区域。
缓冲区可以用来表示某一地物的影响范围,如河流的保护带、工业区的限制区等。
它可以帮助我们评估空间上相邻要素之间的关系,并且在城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用。
2. 可视域分析可视域分析是指通过考虑地形、地貌和遮挡物等因素,确定某一点在地理空间中的可视范围。
它可以分析观察点能够看到的地物和景观,并进一步评估观察点的适宜性。
可视域分析在城市规划、风景区开发等方面具有重要意义,可以帮助决策者选择最佳的观测点和布局方案。
3. 空间插值分析空间插值分析是指在已有一些地理数据点的基础上,通过数学插值方法,推算处于其他点上的数值。
它可以帮助我们估计未知地点上的数值情况,如降雨量、气温等。
空间插值分析在农业、环境保护等领域具有广泛的应用,可以帮助我们了解地理现象的分布规律,并进行预测和决策支持。
4. 点线面分析点线面分析是指在地理空间中,通过对点要素、线要素和面要素进行特定的操作和分析,来获得想要的结果。
点线面分析可以帮助我们了解各种要素之间的关系,并为城市规划、交通规划等提供科学依据。
例如,通过点线面分析可以确定最佳的交通线路和服务范围,以提高交通效率和服务质量。
5. 空间插图分析空间插图分析是指通过将地理数据与地理空间进行直观地可视化,来传达地理信息。
它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题,并进行有效的沟通和决策。
空间插图分析通常采用地图、图表、图形等方式来展示地理数据,可以用于教育、研究和决策支持等方面。
GIS空间分析理论与方法第一章绪论1.空间分析概念GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。
空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术,通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息,以解决实际问题(刘湘南等, 2008)。
2.空间分析与GIS的关系空间分析是地理信息系统的核心和灵魂。
空间分析是地理信息系统的主要特征,是评价一个地理信息系统的主要指标之一。
3.空间分析在GIS中的地位和作用空间分析是GIS的核心;空间分析是GIS的核心功能;空间分析的理论性和技术性第二章GIS空间分析的基本理论1.空间分析有哪些理论?空间关系理论;地理空间认知理论;地理空间推论理论;空间数据的不确定性分析理论2.简述空间关系的类型及各类型的特点?GIS空间关系主要分为顺序关系、度量关系和拓扑关系三大类型。
顺序关系描述目标在空间中的某种排序,主要是目标间的方向关系,如前后左右、东西南北等。
度量关系是用某种度量空间中的度量来描述的目标间的关系,主要是指目标间的距离关系。
拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量,如空间目标的相邻和连通关系,以及表示线段流向的关系。
3.简述拓扑空间关系的特点?拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量,如空间目标的相邻和连通关系,以及表示线段流向的关系.拓扑变换:拓扑所研究的是几何图形的一些性质,它们在图形被弯曲、拉大、缩小或任意的变形下保持不变,只要在变形过程中不使原来不同的点重合为同一个点,又不产生新点。
拓扑变换的条件:在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着一一对应的关系,并且邻近的点还是邻近的点。
拓扑关系表达的代表性模型:4元组模型、9元组模型、基于V oronoi图的V91模型、RCC 模型、空间代数模型4.简述方向空间关系的类型和特点?方向关系是顺序关系中的最主要的关系。
方向关系的描述方式包括定量描述和定性描述两种。
一般方向关系的形式化描述:使用的是绝对方向关系参考。
九种方向关系:正东:restricted—east(pi,qi)≡X(pi)>X(qi)∧Y(pi)=Y(qi)5.简述距离关系的类型和计算方法?欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、明氏距离P216.简述空间关系描述模型的评价准则?一般从完备性、严密性、唯一性、通用性1.空间关系表达是否是形式化的、无歧义的2.表达的完备性3.表达的可靠性4.表达的唯一性5.表达的课推理性7.简述时空空间关系的特点?地理实体之间的空间关系往往随着时间而变化,时间关系交织在一起就形成了多种时空关系。
练习 51.空间分析的基本操作空间分析模块 (1)1. 了解栅格数据 (2)2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) (4)3. 栅格重分类(Raster Reclassify) (7)4. 栅格计算-查询符合条件的栅格(Raster Calculator) (8)5. 面积制表(Tabulate Area) (9)6. 分区统计(Zonal Statistic) (11)7. 缓冲区分析(Buffer) (13)8. 空间关系查询 (16)9. 采样数据的空间内插(Interpolate) (18)10. 栅格单元统计(Cell Statistic) (21)11. 邻域统计(Neighborhood) (23)空间分析模块本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块,要使用“空间分析模块”首先在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”前的检查框打上勾。
然后,在ArcMap 工具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。
执行“空间分析”工具栏中的菜单命令<空间分析>-<选项>设定与空间分析操作有关的一些参数。
这里请在常规选项中设定一个工作目录。
因为在空间分析的过程种会产生一些中间结果,默认的情况下这些数据会存储在Windows 系统的临时路径下(C:\temp),当设置了工作目录后,这些中间结果就会保存在指定的路径下。
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,可以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: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ArcCatlog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指定输出栅格的路径和名称(polyclip4- polyclip4)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. 面积制表(Tabulate Area)在上一步的基础上进行。
加载Landuse92栅格图层,打开ArcToolBox在ArcToolbox中,执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“面积制表tabulate area”工具按上图所示,指定分区数据和输入栅格数据打开得到的交叉面积数据表,观查其中的记录,理解本操作的意义是什么?6. 分区统计(Zonal Statistic)在ArcMap中新建地图文档,加载栅格图层 r5yield (粮食产区分类图)、栅格Organic(土壤有机质含量分布图)在r5yield 中,根据产量不同分为5个粮食产区打开ArcToolbox,执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“区域统计到表zonal statistics as table”分析工具,按上图所示指定参数,确认后得到如下一个数据表:仔细研究上面的数据表,理解本操作的意义是什么?点击上面数据表中的[选项]按钮,执行“创建图形…”命令根据向导提示,设定参数,生成不同粮食产区土壤有机质含量(平均值)的统计图表从统计图中可以看出,产量最低区有较低的有机质含量,中产区有机质含量较高,这表明较高的有机质含量会带来较高的产量。
最高产量区有机质含量较低可能是其他因素的影响。
7. 缓冲区分析(Buffer)●添加缓冲区向导到菜单中在ArcMap中,执行命令:<工具>-<定制> 在出现的对话框中的“命令”选项页。
在左边栏中,目录列表框中,选择“工具集”在右边栏中,命令列表框中,选择“缓冲区向导”拖放“缓冲区向导”图标到菜单<工具>中,或者拖放到一个已存在的工具栏上。
关闭“定制”对话框●创建街道的线状缓冲区新建地图文档,加载街道图层AIOStreets和城市地籍图层:AIOZonecov (地图单位为:米)执行菜单命令:<选择>-<通过属性选择>构造表达式:[STR_NAME]=’CYPRESS’ ,从图层AIOStrees中,选择街道名称为CYPRESS的街道对话框:通过缓冲区向导,建立所选择街道的50米缓冲区(一个多边形图层)得到沿街道“CYPRESS”的50米缓冲区8. 空间关系查询Select By Locatio n: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。
9. 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,得如下的结果(用“距离权重倒数”内插方法)10. 栅格单元统计(Cell Statistic)在上一步的基础上进行现在我们要根据2001年和2002年的年平均气温得到多年平均气温空间分布图,打开“空间分析”工具栏,执行菜单命令<空间分析>-<像素统计>2001、2002年间平均气温空间内插11. 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)邻域统计栅格练习在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。