区域叠加统计
在同一个区域/格子内具有相同的值。 输入的数据可以是要素或栅格数据。 输出可以是栅格，表格或图型
– 分水岭的最大流入长度 – 每个邮政编码内的平均收入 – 每个植被区内的平均高程
区域叠加统计(cont.)
Slope Mean Slope per Watershed
Watersheds
三、ArcGIS栅格数据分析的应用
适应性模型
• • • • 在那里建造一个新房屋 怎样的坐落位置有利于周围居民？ 什么位置经济发展的较好（什么位置易于经济发展）？ 当发生化学泄露时，哪里的人会最先受到威胁？
现实 GIS的世界 结果内容
模型建立的条件: - 经济区域 - 接近目标人群 - 避开竞争者
适应性模型-权重法
• 适用于复杂的问题 • 将图层数适应性分为1—9层权重，再叠加 分析：
好的位置=（地形*0.5）+（访问*0.3）+（花费 *0.2）
Terrain 1 10 5 Access 1 5
10
1 5 10
Cost
• 优点： 所有值都具有相对重要性 每一层都具有相对重要性 适应性比例一致 • 缺点：参考值难以评定
栅格类型： 栅格可以是专题数据，数字航空摄影、卫星影像、数字 图片或甚至扫描的地图.
二、ArcGIS栅格数据分析
空间分析为数据的深度使用提供了方法
栅格数据是GIS的重要数据模型之一,基于栅格 数据的空间分析是 GIS 空间分析的重要基础。
空间分析模块功能
提取
创建 栅格
数学 计算 条件 分析 地图 代数
栅格分析的数学运算
Arithmetic (+, -, *, /) Boolean (AND, OR, XOR, NOT) Logical (<, >, =, <>, etc.) Bitwise (shift, compliment)
栅格分析的数学函数
Arithmetic—Abs, Int, Float, etc. Trigonometric—Sin, Cos, Tan, etc. Exponential—Exp, Exp2, Exp10 Logarithmic—Log, Log2, Log10 Powers—Sqr, Sqrt
距离分析和邻近分析
最短距离 5个小 时
直线距离
输入
10个小 时
方向图 分配图 成本权重距离
重分类
比例:
间隔:
重分类
加权叠加
临域分析和块统计
• 计算临域统计 – Majority, Maximum, Mean, Median, Minimum, Minority, Range, Sum, Standard Deviation, Variety • 用于 滤波，数据平滑及数据整合
The Int function
= NoData
Input raster
Output raster
栅格分析的地图查询
• Boolean (AND, OR, XOR, NOT) • Logical (>, >=, =, <>, <, <=)
3、栅格数据高级分析方法
距离分析
• 欧氏（直线）距离 • 成本加权距离 • 用于垂直移动限制和水平移动限制的成本 加权距离 • 源之间具有最小行程成本的路径和廊道
局部 分析 邻域 分析 区域 分析
距离 分析 叠加 分析 插值 分析
表面 分析 栅格 重分 类 多元 分析
栅格 综合 水文 分析 密度 分析
地下 水分 析
工具 条
太阳 辐射 分析
1、地图代数
栅格分析的地图代数
地图代数（Map Algebra）是一种可以用代数语言执 行空间分析的一种方法，包括可以执行所有 ArcGIS 空 Discrete
• 建立的模型易于接受 • 对运行的结果有重大的影响 • 确定重要的图层如何影响运行的结果 • 不包含不相关的信息 • 简化模型 —简化到足以捕获本质和解决问题
重分类—将不同的标准统一化
• 使用原始数据的部分内容 —需要使用道路的长度属性而不是位置属 性 • 简单的问题： —使用ArcGIS Spatial Analyst Tools —量取道路的距离 • 复杂的问题： —需要使用模型 —旅途花费的时间
建立模型的理论方法
模型建立的标准理论：
建立一个组织 定义一个目标
反馈
定义一个尺度
记录整个过程 中的log!
反馈
建立运行模型 结果展现 选择最优的模型
模型成功的标志
• 怎样知道模型是否运行成功？ • 标准必须与建立模型时制定的标准一致 • 对结果需要进行推广 • 定义如何去量化
适应性模型-二进制法
10
5 Access
1 10
5 Cost 1 10
5
• 使用权重叠加或者权重组合，也可 以使用地图代数来完成图层叠加 例如：
BestSite 1.8 6.6 5.0 10 7.0 4.2
SkiSite = (Terrain * 0.5) + (Access * 0.3) + (Cost * 0.2)
权重叠加工具
权重值和多个图层的输入： 每个图层对应的权重值 形成子模型
结果展示
• 结果展示最适宜的区域 根据相对重要性对结果进行展示 • 生成候选的位置 选择得分最高的像元 定义区域 去除面积小于阈值的区域 • 在候选结果中选择区域
Site 3
Site 1 Site 2
验证
5 7 8 9
6
Worst
Worst
Suitability for Ski Resort
重分类工具
可以使用重分类工具将距离转换为合适的尺度值
权重和图层叠加
• 确定标准是非常重要的一步，但是 在图层叠加前选取相应的权重值也 是很重要的 例如：在滑雪中地形和路径显然比 成本更加重要
Terrain 1
0
Accessibility sub model Travel time suitability
Best
9 – 0 minutes to off ramp 8 7 6 5 – 15 minutes to off ramp 4 3 2 1 – 45 minutes to off ramp
Distance to roads
BestSite 1.8 6.6 5.0 10 7.0 4.2
适应性模型步骤
• 确定重点图层：分析每一层，每个子模型 的现象，得到每一层的重点 • 重分类：每一层数据适用相对比例来表示 • 权重：每一层和每一个子模型的重要性 • 组合：所有层和所有子模型组合 • 分析：结果分析和作出决策
确定重要的图层
(inches)
整合 Python (所有模块都可以获取)
地图代数的使用途径
Raster Calculator
– 空间分析工具 – 易于使用的计算界面 – 单独使用或在 ModelBuilder中使用
Python 窗口
– 单一的表达或简单的探索性模型
Scripting
– 复杂的模型
2、栅格数据简单分析方法
• 实地验证 • 使用经验 • 改变值或者权重 • 进行适宜性分析
适应性模型的局限
• 结果只是单纯从表面上说明哪个位置更加适宜 • 不能给出完全绝对的值（无序数据） • 过分依赖于重分类和权重赋值
DEMO：校园选址
GP发布在Web端
GP服务怎么做？
制作模型 服务
测 试 模 型
失败
各种版本API
ArcGIS栅格数据分析
Esri中国信息技术有限公司 韩勇
主要内容
• 栅格数据的定义和类型 • ArcGIS栅格数据分析 • ArcGIS栅格数据分析应用
一、栅格数据的定义和类型
栅格数据的定义和类型
栅格数据： 每个网格作为一个像元, 包含一个代码表示该像素的属 性类型或量值，或者记录指向属性数据的指针,每个网格的大 小代表空间分辨率.
• 选择简单的问题——查询
• 对图层进行分类并进行组合分析（好的为1， 坏的为0）： 好的位置=地形&访问&花费 • 优点：简单 • 缺点： 无法选择下一好位置 所有图层的权重相同 好部分的值权重也相同
0 1 0 Access 0 1 0 0 1 0 Cost Terrain
BestSite 0 1
重分类—定义合适尺度
定义一个合适的尺度 典型的方法是1到9（从最差到最好）

3282.5
重分类图层的值到相对应的尺度 在模型中对所有的图层使用相同的尺度
Development sub model Soil grading suitability
Best
9 – Recent alluvium; easy 8 7 6 5 – Landslide; moderate 4 3 2 1 – Exposed bedrock; hard
发布GP服务
应用系统
用户
发布服务
0 1 间分析扩展功能，数学运算，函数分析。
No 1 Data No 1 Data 1 1
Vegetation 0 = Rock 1 = Forest 2 = Water
1
1 2 2
2
1 2 2
优点：可以创建复杂的表达式。
ContinuousFra bibliotek 如何获取：通过空间分析模块。
1.12 1.75 1.81 2.03 Rainfall 0.26 1.63 1.87 1.98 0.00 0.91 0.73 1.42 No No 0.00 0.18 Data Data