栅格数据的空间分析.docx

1、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

2、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*50

3、0”。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10km2，得如下图的结果实验2 山顶

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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

9、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

10、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Spatial Analyst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

11、，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、Regularized Spline插值中，Weight值越高则生成的表面越光滑。D、Tension Spline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

12、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。