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  • 2020-12-29 02:10:58

    栅格分析

    ——

    栅格计算

    问题和数据分析

    1.

    问题提出

    栅格计算是栅格数据空间分析中最为常用的方法,也是进行复杂建模分析的基础,是对单栅格或多

    栅格数据进行对应栅格格网的算术、逻辑或函数的运算,在

    ArcGIS

    中主要利用栅格计算器工具完

    成。

    2.

    数据准备

    使用的数据存储在

    e:\data\4.1

    文件夹下名为

    41

    的地理数据库中。一个是名为

    com

    的栅格数据,表

    示研究区域玉米产量分布;另一个是名为

    wheat

    的栅格数据,表示研究区域小麦产量分布。

    数学运算

    ArcGIS

    对栅格的数学运算包括算术运算、布尔运算和关系运算。算术运算主要包括加、减、乘、除等

    运算,对一个栅格数据进行逐个栅格格网与常数的算术运算或对两个或两个以上栅格的对应位置的栅格

    格网进行算术运算。

    布尔运算主要包括与

    (&)

    、或

    (|)

    、异或

    (^)

    、和非

    (~)

    四种运算。是基于布尔运算来对栅格的每个格网值

    进行判断的,经判断后,如果操作结果为

    ,则该格网输出结果为

    1

    ;如果操作结果为

    ,则该格网

    输出结果为

    0.

    关系运算主要包括等于(

    ==

    )、大于(

    >

    )、小于

    (

    、不等于

    (!=)

    、大于或等于

    (>=)

    、小于或等于

    (<=)

    六种运算。是基于一定的关系条件对栅格中的每个格网值进行判断,满足判断条件的格网输出结果为

    1

    ,不满足判断条件的格网输出结果为

    0.

    下面以加运算为例说明栅格计算器的操作方法。例如要计算每个栅格格网区域玉米与小麦的总产量,

    就要将

    corn

    wheat

    这两个栅格相加

    1.

    加载数据

    Step1

    :启动

    ArcMap;

    Step2

    :在

    ArcMap

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    1.进行栅格重分类 2.重分类 3.打开属性,查看像元大小 4.打开属性表 5.添加字段 6.打开字段计算器 7.计算结果如下(单位一般为平方米)

    1.进行栅格重分类

    2.重分类

    3.打开属性,查看像元大小

    4.打开属性表 

    5.添加字段

    6.打开字段计算器

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    展开全文
  • GEE:栅格计算(GoogleEarthEngine平台)

    千次阅读 多人点赞 2021-04-01 15:55:13
    在GEE中怎么对影像进行栅格计算呢? 我们可以用.where()和.clamp() 具体语法可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/76343298 这里抽取他的例子。 var DEM = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003"); var Land_Cover = ee....

    以下列出几个ArcGIS中常用到的栅格计算器公式
    同样,这些栅格计算公式也可以在GEE平台上实现。

    需求公式
    将空值赋予某一特定的数值(如100)CON(ISNULL(“raster”),100,“raster”)
    将某个特定的栅格值(100)赋值为0Con(“raster”==-100,0,“raster”)
    将某一特定的栅格值(如100)赋值为空值setnull(“raster”==100,“raster”)
    将栅格数值在某一条件范围内(如大于100)赋值为0Con(“raster” >100,0,“raster”)
    使目标影像中的多个栅格数值赋予无效值SetNull(("raster == 100)
    栅格计算器中的平方和开方运算(1)Power(raster,2),Power(raster,0.5)
    (2)Squre(),SquareRoot()

    where()、clamp()和unitScale()

    作用1:提取NDVI、DEM以及各个波段在某一区间的值。
    作用2:去除影像中的噪声。
    作用3:将某一区间的值重新赋值。

    updateMask()——掩膜掉不符合条件的像素

    如果要掩膜掉不符合条件的像素请看这篇文章https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/120649323


    例一:https://code.earthengine.google.com/7f0920f9719f807107d72ee08dcebace?noload=true

    //原始的NDVI栅格图像。(此时的NDVI值在区间[-1,+1])
    

    在这里插入图片描述

    //使用.where(NDVI.lt(0.3),0.3)之后的效果
    //将NDVI小于0.3的值全部赋值为0.3
    .where(NDVI.lt(0.3),0.3)
    

    在这里插入图片描述

    //使用.clamp(0,1)之后,的NDVI栅格图像。(此时的NDVI值在区间[0,1])
    .clamp(0,1)
    

    在这里插入图片描述

    //将小于0.2的NDVI值赋值为1,大于0.39的赋值为3,在区间[0.2,0.39]的赋值为2
    var NDVI = NDVI.where(greenest.lt(0.2),1)
                   .where(greenest.gte(0.2).and(greenest.lte(0.39)),2)
                   .where(greenest.gt(0.39),3)
    

    在这里插入图片描述

    //.unitScale(A,B)
    //将栅格数据的值类似于归一化操作,只不过将值转换到A和B之间
    .unitScale(0,0.5)
    

    在这里插入图片描述


    有时候我们需要选择NDVI值大于0的像素;又比如,计算的指数值太大,可视化的时候其余像素会因为这个最大的误差而错误的显示,甚至被拉伸至0,导致影像不可用。为了将大于这些阈值的误差像素剔除,我们必须使用栅格计算,来处理遥感影像。
    那么怎么在GEE平台上做栅格计算呢?


    我们可以用.where()和.clamp()
    具体语法可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/76343298
    这里抽取他的例子。

    var DEM = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003");
    
    var Land_Cover = ee.Image("ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3").select('landcover');
    
    var High_Land = Land_Cover.where(DEM.lt(4000),0)
    
    Map.setCenter(88.96, 33.77,4)
    
    Map.addLayer(DEM.lt(4000))
    
    Map.addLayer(High_Land)
    

    这里的.where()操作就是将DEM小于4000的值全部设置为0。
    同ArcGIS里面的栅格计算。


    var DEM = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003");
    
    var DEM_Clamp = DEM.clamp(450,795)
    
    Map.setCenter(106.5662, 29.5589,10)
    
    Map.addLayer(DEM_Clamp)
    

    这里的.clamp()操作就是将DEM的值在450到795区间的抽取出来,形成新的图层。
    注意: 如果一个像素值大于795,就给它赋值795,小于450的,都给它赋值450。
    其中,450为最小值,795为最大值。


    var L8_One = ee.Image(ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1")
                   .filterBounds(ee.Geometry.Point(106.5776, 29.5577)).first());
                   
    var L8_Unitscale = L8_One.unitScale(0,32767)
    
    print(L8_One,L8_Unitscale)
    
    Map.addLayer(L8_One,		{"bands":["B5","B4","B3"],"max":30000})
    
    Map.addLayer(L8_Unitscale,	{"bands":["B5","B4","B3"],"max":0.92})
    

    这个类似归一化,只不过归一化是将栅格值转化为-1到+1之间,.unitScale()操作是将栅格值转换到0和+1之间。


    例子代码:

    //定义addNDVI函数,该函数的输入是image,然后对image执行NDVI计算,并将结果命名为ndvi
    //并将生成的ndvi添加到原有的image中
    var addNDVI = function(image) {
      var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
      return image.addBands(ndvi);
    };
    
    //选择2019年的L8影像
    var lc82019 = L8.filterDate('2019-08-01', '2019-8-31');
    
    //将筛选出来的2019年的影像均执行NDVI计算并添加该结果至原影像
    var withNDVI = lc82019.map(addNDVI);
    
    //利用qualityMosaic()函数执行NDVI最大值筛选,并用gz的边界进行裁剪
    var greenest = withNDVI.qualityMosaic('NDVI').clip(roi);
    
    //对筛选出来的像素,执行NDVI计算(由于筛选出来的是包含所有波段
    //所以可以直接输出全波段影像而不仅仅是NDVI)
    var ndvi = greenest.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('bestNDVI');
    
    //添加生成的最优NDVI到图层窗口
    Map.addLayer(ndvi,{palette: ['black', 'green', 'red']},'ndvi')
    print("over")
    
    //例一
    var ndvi1 = ndvi.clamp(0,1)
    
    // //例二
    // var ndvi1 = ndvi.where(ndvi.lt(0.3),0.3)
    Map.addLayer(ndvi1,{palette: ['black', 'green', 'red']},'ndvi')
    
    

    展开全文
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