栅格数据的空间分析.docx
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栅格数据的空间分析
兰州交通大学开放性实验
基于ArcGIS的地理分析
实
验
报
告
实验名称：
栅格数据的空间分析
学生姓名：
张鑫港
学生学号：
201408301
指导老师：
朱睿
时间：
2016年5月8日
实验1熊猫分布密度制图
1.实验背景
大熊猫是我国重点保护动物。
2.实验目的
通过练习，熟悉ArcGIS密度制图函数的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGIS提供的密度制图功能和其他空间分析，制作符合要求的密度图。
3.实验要求
1）熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5公里。
2）虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。
假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。
3）在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。
4.实验操作步骤
1）生成槽域范围
运用距离分析中的欧式分配工具，选择像元大小为500，输出名为FP的熊猫槽域范围图。
如下图：
2）计算各槽域面积并与熊猫采样数据进行连接
每个槽域的面积可以通过栅格数与栅格单元面积的乘积获得，故首先在XMpoint点文件中属性表添加名为Area的字段，运用字段计算器设置表达式：
“COUNT*500*500”。
接下来导出FP的属性表，并与XMpoint进行连接，即完成熊猫采样数据与槽域范围数据的连接。
3）计算每个槽域的权重值，并提取密度
添加power字段，以存储权重值，在字段计算器中，输入“3.1415926*5000*5000/
[fp.vat:
AREA]”,其中分子为假定的最大槽域面积，则可以计算出每个点的权重值。
运用密度分析中的核密度分析，设置输出像元为500（栅格大小），提取密度。
如下图：
4）设置合适的数据单位
以上数据以平方米为单位，选择地图代数中的栅格计算器，输入“XMDensity10
=“XMDensity”*10000000”，可以将面积单位化为10km^2，得如下图的结果
实验2山顶点的提取
1.实验背景
山顶点指那些在特定领域分析范围内，该点都比周围点高的区域，山顶点是地形的重要特征点，它的分布与密度反映了地貌的发育特征，同时也制约着地貌发育。
因此，如何基于DEM数据正确有效的提取山顶点，在数字地形分析中具有重要意义。
2.实验目的
通过等高线、山顶点、洼地点的提取和配置，引导读者熟练掌握利用ArcGIS栅格数据空间分析中等高线的提取、栅格数据邻域分析和窗口计算功能，完成栅格数据表面分析。
3.实验要求
1）应用栅格数据空间分析模块中的等高线提取功能，分别提取等高距为15米和75米的等高线图，并按标准地形图绘制等高线方法绘制等高线，作为山顶点提取的地形背景。
2）通过邻域分析和栅格计算器提取山顶点。
4.实验操作步骤
1）加载DEM数据
2）提取15M与75M等高线
运用表面分析中的等值线工具，并设置等高距为15米，如左图。
修改等值线间距为75米，输出名为Contour75的等高线文件。
单击Contour15数据层图例，选择显示颜色为灰度60%，将Contour75显示颜色改为黑色，如右图。
3）生成山体阴影
运用表面分析中的山体阴影工具，设置输出文件名为Hillshade，其他参数取默认值，提取该地区光照晕渲图，作为等高线三维背景设置。
按Contour75、Contour15、Hillshade的次序放置数据，生成三维立体等高线图，如下图：
4）分析窗口最大值
运用邻域分析中的焦点统计，设置参数为高度21，宽度21，单位像元，统计类选MAXMIUM，提取得到11*11分析窗口最大值，如下图：
5）提取山顶点区域
运用地图代数中的栅格计算器，输入公式“SD=“Maxpiont”-“dem”==0”，提取山顶点区域，得如下图的结果：
6）重分类SD数据
运用spatialanalyst中的重分类模块，将value字段中原本为0值的数据，改为NODATA数据，输出重分类后的栅格，该步骤的作用是将非山顶点的数据全部清空。
7）将重分类后的数据转化为矢量点
运用转换工具中的由栅格转出中的栅格转点，设置输出栅格为RE-SD，字段为value，输出点要素为peak，转出的点较多，是受块统计中分析窗口大小的影响，窗口越大提取的点越小，但窗口过大将漏掉一些山顶点。
对于提取的结果可以进行人工判断删除，最后结果如下图所示。
实验3GDP区域分布图的生成与对比
1.实验背景
各地区经济协调发展是保证国民经济健康持续稳定增长的关键。
GDP是反映各地区经济发展状况的重要指标。
科学准确分析各地区GDP空间分布特征，对制定有效措施，指导经济协调发展具有重要参考价值。
2.实验目的
ArcGis中提供了中提供了三种空间插值方法，每种插值方法在原理上和应用上都大不相同，在此通过具体实例练习如何利用内插方法和卸内插方法进行GDP空间分布特征的分析，以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识。
3.实验要求
1）经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。
以该地区各区域年GDP数据为依据，采用反距离权重（IDW）内插方法和样条函数（Spline）内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图。
2）分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。
3）分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性，简单说明形成差异的主要原因。
4）通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用条件。
4.实验操作步骤
1）反距离权重（IDW）内插方法
选择SpatialAnalyst工具中的插值中的反距离权重法。
设置Z值分子为GDP；设置幂为2；像元输出大小为500；输出结果文件名为IDW2;其他参数不变，得如下图的结果：
改幂值为5，输出结果文件名为IDW5；输出像元大小为500；设置Z值为GDP，其他参数不变，得如下图的结果：
运用地图代数中的栅格计算器，输入“Abs（IDW2-IDW5）”。
得如下图的结果：
结果分析：
A、IDW插值是加权距离平均函数，平均值不可能大于输入最高值或是小于输入最低值，因此输出的结果数据中，每一栅格值均处于采样数据的最大值与最小值范围之内。
B、幂指数对IDW的插值结果有很大影响。
幂指数越大，较远的点对于输入的影响越小，即幂指数越高，其局部影响的程度越高。
C、IDW属于确定性（生成表面通过采样点）插值方法。
因此，IDW搜索半径内，各个采样点属性值变化较小时，即使给出不同的幂指数值，内插结果的变化均比较小，变化比较大的地方出现在采样点属性值变化剧烈和频繁的区域。
此外，如果基于采样点生成泰森多边形，在多边形边线区域，内插值比较稳定，受幂指数值的影响不是很明显。
2）样条函数（Spline）内插方法
选择SpatialAnalyst中的插值中的样条函数法。
设置Z值因子为GDP；设置样条函数类型为Regularized，值为0；设置像元输出大小为500；输出文件名称为Spr0；其他参数不变，得如下图的结果：
改权重值为0.01，输出文件名称为Spr01，重复上述步骤，得如下图所示结果：
修改样条函数类型为Tension，并分别取权重值为0和5，输出文件名称为Spt0和
Spt5，进行计算，得如下两图所示结果：
选择地图代数中的栅格计算器，并求Regularized中“Abs（Spr0-Spr01）”和Tension中“Abs（Spt0-SPt5）”，得如下两图所示结果：
分析结论:
A、Spline插值表面光滑，并且Regularized插值结果较Tension插值结果光滑。
B、Spline插值表面数值范围将超出采样点数值范围。
C、RegularizedSpline插值中，Weight值越高则生成的表面越光滑。
D、TensionSpline插值中，Weight值越高则生成的表面越粗糙。
E、在采样点微小邻域内，无论采用哪种内插方法（Regularized或Tension）和Weight值，Spline插值均比较稳定，差异较小。
而在其他区域，尤其是在采样点比较稀疏的地方，插值结果受内插方法（Regularized或Tension）和Weight值的影响比较大。
3）IDW和Spline插值方法的对比
选取IDW2与Spr01内插结果图，选择地图代数中的栅格计算器，输入公式：
Abs（IDW2-Spr01），得到如图所示结果：
分析结论:
A、IDW和Spline都属于精确性插值，插值表面均通过采样点。
因此，在采样点微小邻域，两种插值方法的插值结果比较接近，差异较小。
B、IDW和Spline插值受采样点密度的影响较大。
在采样点分布比较密集的区域，插值结果差异较小；在采样点分布比较稀疏的区域，插值结果差异较大。
C、在采样点取值变化剧烈和频繁的区域，两种插值结果差异较大，而在变化比较均衡的区域，插值结果比较接近。
D、IDW是一个加权距离平均，其每一栅格的输出值限制在采样点的输入值的范围内，因此，对如山脊和沟谷这样的极端地形，如果没有采样点，IDW不会生成这些地形。
当取样点足够密时，IDW对局部变化具有非常好的效果。
Spline是基于生成具有连续的二阶导数和最小的平方曲率的插值方法，所以它适合那些空间连续变化并且光滑的表面的生成。
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