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  • 基于栅格数据空间分析数据, 栅格数据空间分析元数据,包括溪流、排水管道、土地利用、土壤适宜性数据
  • 统计各类土地的平均坡度,分析三个降水表面数据的差异,提取土地利用数据的地类界限 实验原理 栅格运算有三种主要模式——局域计算、邻域运算、分区运算。像元统计、领域统计、分区统计是这三种运算模式的典型...

    实验19 栅格数据的统计分析

    实验目的

    理解栅格数据统计的原理,掌握常用的栅格数据统计分析方法

    实验内容

    统计各类土地的平均坡度,分析三个降水表面数据的差异提取土地利用数据的地类界限

    实验原理

    栅格运算有三种主要模式——局域计算、邻域运算、分区运算像元统计、领域统计、分区统计是这三种运算模式的典型方法。像元统计用于计算多层栅格数据中具有相同空间位置的像元的统计值邻域统计用于计算某一像元周围一定范围内像元的统计值分区统计用于计算个各类区中被统计栅格像元的统计值

    实验步骤

    1.环境设置

    设置空间分析模块,勾选Spacial Analyst;

    设置空间分析环境

    2.统计各类土地的平均坡度

    加载高程数据和土地利用数据

    利用【Spacial Analyst】|【表面分析】|【坡度】计算坡度

    利用【Spacial Analyst】|【区域分析】|【以表格显示分区统计】分区统计坡度

    MIN、MAX、Range、Mean、Std(标准差)、Sum(总和)

    分析各类土地的平均坡度特征

    3.分析数据之间的差异

    加载数据Rain1、Rain2、Rain3

    (1)利用【Spacial Analyst】|【区域分析】|【像元统计】统计类型为Mean

    (2)利用【Spacial Analyst】|【区域分析】|【像元统计】统计类型为Range

    分析差异可得到:图像越亮差异越大

    4.提取地类界线

    加载landuse2

    利用【Spacial Analyst】|【邻域分析】|【焦点统计】统计类型为Variety(表示根据类型数量进行统计)

    利用【Spacial Analyst】|【重分类】|【重分类】,提取地类界线像元

    边界外:nodata

    边界内:1

    5.细化栅格线

    利用【Spacial Analyst】|【栅格综合】|【细化】细化栅格线

    矢量化

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  • 【ArcGIS|空间分析栅格数据缓冲区分析-学校选址

    万次阅读 多人点赞 2018-10-11 11:50:18
    空间分析方法:栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并 工具:欧氏距离、坡度、重分类、栅格计算器 文章目录1、实验目的2、实验准备2.1数据2.2软件3、技术路线4、实验内容及步骤4.1新学校选址要求...

    空间分析方法:栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并
    工具:欧氏距离、坡度、重分类、栅格计算器

    1、实验目的

    1、 ArcGIS中实现学校选址分析,首先利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程数据派生出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所的距离数据集。然后重分类数据集到相同的等级范围,再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋权重值,最后合并这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。
    2、通过练习,熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能;
    3、熟练掌握利用ArcGIS空间分析功能,解决相关的地学空间分析问题,如学校选址等实际用问题。

    2、实验准备

    2.1数据

    1、 Landuse (土地利用数据)。
    2、 dem (地面高程数据)。
    3、rec_sites (娱乐场所分布数据)。
    4、 school (现有学校分布数据)。

    2.2软件

    ArcGIS Desktop 10.5

    3、技术路线

    在这里插入图片描述

    4、实验内容及步骤

    4.1新学校选址要求

    1、新学校应位于地势较平坦处。
    2、新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑,选择成本不高的区域。
    3、新学校应该与现有娱乐设施相配套,学校距离这些设施愈近愈好。
    4、新学校应避开现有学校,合理布局。

    4.2数据准备

    4.2.1 高程数据(dem)

    在这里插入图片描述

    4.2.2 土地利用数据(landuse)

    在这里插入图片描述

    4.2.3 现有学校数据(school)

    在这里插入图片描述

    4.2.4 娱乐场所数据(rec_sites)

    在这里插入图片描述

    4.3派生数据集

    4.3.1 坡度数据

    1、原理:利用坡度工具将dem数据派生坡度数据。
    坡度工具作用:判断栅格表面的各像元中的坡度(梯度或 z 值的最大变化率)。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【表面分析】>【坡度】。
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.3.2 学校距离数据集

    1、原理:利用欧氏距离工具将现有学校数据派生学校距离数据集。
    欧氏距离工具作用:计算每个像元到最近源的欧氏距离。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【距离】>【欧氏距离】。
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.3.3 娱乐场所数据集

    1、原理:利用欧氏距离工具将娱乐场所数据派生娱乐场所数据集。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【距离】>【欧氏距离】。
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.4重分类各种数据集

    4.4.1 坡度数据重分类

    1、原理:学校的位置在平坦地区比较有利,按等间距分类原则分为1到10级,级数越高适宜性越好,最平坦的地方适宜性最好赋值10,最陡峭的地区赋值1。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分类】>【重分类】>对新值取反
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.4.2 学校距离数据集重分类

    1、原理:按等间距分类原则分为1到10级,级数越高适宜性越好,新学校距离现有最远的单元赋值10,距离最近的单元赋值1。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分类】>【重分类】
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.4.3 娱乐场所数据集重分类

    1、原理:按等间距分类原则分为1到10级,级数越高适宜性越好,距离娱乐场所最近适宜性最高,赋值10;距离最远的地方赋值1。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分类】>【重分类】>对新值取反
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.4.4 土地利用数据重分类

    1、原理:各种土地利用类型对学校适宜性也存在一定的影响。如在有湿地wetland、水体water和草地grass分布区建学校的适宜性极差,于是在重分类时删除这三个选项。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分类】>【重分类】>删除wetland、water和grass三个条目>选择【将缺失值设为NoData】。
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.5 给各数据集赋权重

    1、原理:在适宜性模型中对影响较大的数据集赋较高权重,最后合并各数据集合确定适宜位置。各数据层权重比为:距离娱乐设施占0.5,距离现有学校占0.25,土地利用类型和地势位置因素各占0.125。
    2、过程:【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【地图代数】>【栅格计算器】>输入表达式
    suit(最终适宜性)=rec_sites20.5+rec_school0.25+rec_landuse0.125+rec_slope0.125
    suitbest(最佳选址区域)=con(suit>=8,1,0)
    3、结果:
    在这里插入图片描述

    4.6使用Model Builder建立空间模型

    4.6.1 将学校选址分析数据派生与数据重分类的工具放入模型中。
    4.6.2 分别在模型的工具中添加数据和设置参数,并且将工具按顺序连接起来。
    4.6.3 运行模型。
    在这里插入图片描述
    4.6.4 建模结果。
    在这里插入图片描述

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    上回针对矢量数据,不同条件下对土地利用类型统计分析,以统计不同条件下的土地利用类型为例介绍了矢量统计的方法,这回便是【统计分析栅格篇】,数据仍为【土地利用变化分析】土地利用转移矩阵中—成都市各区边界及2020年Global30土地覆盖。具体分为两部分:【分区统计】和【面积制表】

     

     

    一、分区统计

    利用【分区统计】能够根据一个分区数据计算分区范围内所包含的另一个栅格数据的统计信息。使用工具【以表格显示分区统计】能够把统计数据以表格形式输出,如下图,输入数据是【成都市区划】,即给想要统计的数据圈定范围。输入赋值栅格即为你想要统计的是什么数据,统计类型里有最小值、最大值等等,这里选择ALL都统计出来。

    结果输出的是一张统计表(因为我的土地利用类型数据已经分类了10—100,因此表中的数值就最小值是10,最大值100,数据形式问题不要在意)。min,max,range等这些Arcgis帮助文档中有解释。

    还可以统计不同区划下的高程信息,植被覆盖度信息等等。

    比如,想要了解不同土地利用类型下的坡度信息。

    输出结果为一张统计表,表中数值都是像元个数。

    如果想要统计各分区的像元值频数分布和直方图,则选择【区域直方图】工具,输入相应数据,便可输出统计结果的直方图。

    以【区域直方图】工具得到的直方图

    高程分级和坡度分级

     

    二、面积制表

    面积制表在上篇中提过不同条件下对土地利用类型统计分析。面积制表可以矢量对栅格,可以栅格对栅格。

    想要统计不同高程下各类土地利用类型的面积,使用【面积制表】工具,

    输出结果统计表,上一篇中我将坡度和高程都重分类为5类了,value对应1-5即为不同的范围的高程,横向表头就是各类土地类型,表中数值为像元个数。

    不同高程下各类土地利用

    面积=个数×空间分辨率×空间分辨率,在栅格图层右键—属性—源中,可以查看像元大小。一定要注意,需转换为统一的投影坐标系,像元大小如果不一致需要重采样为一样的,这里的数据均为30×30。

    不同坡度下各类土地利用

    不同行政区内各类土地利用

     

     

     

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  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,...2020年河南省周口市土地利用数据是由相关的1:10万矢量数据转换得到的TIFF栅格数据,空间分辨率为250米,主要包含

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栅格数据土地利用分析