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实验5、空间分析基本操作

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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)、 面积制表(Tabulate Area）、 分区统计（Zonal Statistic）、 缓冲区分析（Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate）、 栅格单元统计（Cell Statistic)、 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
预备知识:
空间数据及其表达
空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据,可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容,一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达； 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换.
空间分析
空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程.
空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面,也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段.
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤
根据要进行的空间分析类型的不同,空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
空间分析的基本步骤:
a) 确定问题并建立分析的目标和要满足的条件
b) 针对空间问题选择合适的分析工具
c) 准备空间操作中要用到的数据。
d) 定制一个分析计划然后执行分析操作.
e) 显示并评价分析结果

空间分析实际上是一个地理建模过程,它涉及：问题的确定、使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适的次序执行一系列的空间分析操作、显示及评价分析结果。
实验数据：
实验数据包括：Slope1（栅格数据)，Landuse (栅格数据), landuse92，r5yield，emidalat
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
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。

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，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. 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"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—〈Zonal〉下的“区域统计到表”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)
l 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”
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
l 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

执行“工具”菜单中的“缓冲区向导”命令，或点击“缓冲区向导”图标，打开缓冲区向导对话框：

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
l 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。

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，得到如下的结果（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
l 多数（Majority）
l 最大值（Maximum )
l 均值（Mean )
l 中值（Median ）
l 最小值（Minimum ）
l 少数（Minority ）
l 范围(Range ）
l 标准差（Standard Deviation ）
l 总数（Sum ）
l 变异度（Variety ）

l 高通量（High Pass ）
l 低通量（Low Pass ）
l 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。

四、实验报告要求
做出书面报告，包括原理、过程和结果.
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