电信培训——空间分析

电信行业BP培训——空间分析ESRI中国（北京）有限公司售前工程师——原炫空间分析示例1：为美国Vermont洲Stowe镇的一所学校选址概述--SpatialAnalyst功能寻找适宜位置寻找位置间的最佳路径集成化的矢量/栅格分析距离和路径成本分析.基于本地环境、邻域或待定区域的统计分析应用简单的影像处理工具生成新数据对研究区进行基于采样点的插值.进行数据整理以方便进一步的数据分析和显示表面分析:Hillshade(山影)Slope（坡度）Aspect（坡向）Viewshed（可视性分析）Contour(等值线)表面插值：IDWSplineKrieging栅格计算密度计算距离分析水文分析。。。SpatialAnalyst内容开始空间分析分析表面地图计算表面插值距离和密度制图使用Cell,领域，和区域统计目标理解空间分析地理处理框架建立分析环境用工具，命令行，和模型运行空间分析运算栅格和矢量互转数据重分类空间分析框架•可以使用工具，命令行，空间模型，或脚本等方式执行空间分析•可以在ArcMap或ArcCatalog中运行设定分析环境空间分析结果输出新的栅格环境决定创建什么样的数据环境设定参数：InputRasterOutputExtentOutputCellSizeMaskOutputRaster开始Spatialanalyst演示1-1数据：start/Framework.mxd目的：1、设置工作环境2、用Tools,Command,ModulBuilder进行工作生成山影、坡度、坡向准备分析数据栅格数据重分类数据转化重分类栅格数据为什么重分类：1、为NoDAta指定一个值，在做分析时候作排除2、为新信息或分类结构改变值或用一系列的值来设定，以利于分析数据转化Spatialanalyst实现：矢量互转栅格内容开始空间分析分析表面地图计算表面插值距离和密度制图使用Cell,领域，和区域统计分析表面查看表面山影（HillShade）等高线（Contour）从表面获取数据坡度（slope）坡向（Aspect）视域（Viewshed）山影通过假定一个光源，为每个Cell计算基于Cell到光源方向的亮度值，或基于坡度或坡向的亮度值生成山影前生成的山影山影计算演示数据（Surface\Hillshade.mxd）等高线等高线是连接表面相同值点的连线等高线按间隔绘制，间隔通常是Z值上的变化等高线可以用来表达各种等值线，如等压线，磁力线，等温线等等。等高线演示数据（Surface\contour.mxd）目的：创建等高线100和500间距坡度（Slope）坡度是表面倾斜的程度可以用于多种分析，如：道路建设与坡度计算坡向（Aspect）坡向是坡度的朝向按照顺时针从正北开始0-360度坡度和坡向的计算演示数据（surface\SlpAsp.mxd)目的：计算坡度和坡向视域（ViewShed）视域（通视）辨别出从一个或多个点或线可以看到的区域单元视域演示数据（surface\viewshed.mxd）目的：计算两个塔的视域范围内容开始空间分析分析表面地图(栅格)计算表面插值制图距离和密度使用Cell,领域，和区域统计地图计算应用•森林火预测评估地图计算地图计算使用类似数学表达式，包括运算符和功能通过多个图层运算，生成新值如图：加拿大山猫生活习性分析，是通过植被、被掠食者的习性、以及地形三者数据结合得出地图计算运算符算术运算逻辑运算关系运算布尔运算组合运算内容开始空间分析分析表面地图计算表面插值距离和密度制图使用Cell,领域，和区域统计表面插值应用1插值分析暴雨趋势插值表面分析2臭氧层浓度分析插值表面分析3降雪分析插值介绍插值的思想：使用已知的采样值来推测出未知的值什么是插值插值是预测落在已知值中的未知值的过程未知点可能在中点，因此可能值为9.5空间插值根据与周围采样点值和距离的关系进行预测空间自相关指空间上接近的事物的相关程度空间自相关主要应用指：近的采样点比远的点重要深红色的是主要影响的采样点采样值限制采样点数来计算可以加快插值过程采样数目可以通过限制数量或搜索半径插值方法反距离权重（IDW）样条（Spline）克里金（Kriging）反距离权重（IDW）用周边相邻的采样点的值去求得未知点的值假设离测量点越远的采样点对测量点影响越小样条曲线插值模拟用一个弹力表面，象橡皮条一样拉伸经过所有的已知点两种样条曲线：1、规则样条2、张力样条（相对平滑）适用情况：适用：渐变的表面属性，如高程、水深或污染程度等不适用：在较小的水平距离内发生剧烈变化的地区克里金(Krieging)通过比较空间所有点对之间的距离，利用这个信息模拟预测表面的空间自相关常用两种克里金方法：1、普通克里金2、泛克里金常用情况：土壤科学或地质学用IDW模拟雪深演示数据（\Interpolate\HomeWoodSnow.mxd）目的：通过设置不同的Power、参与计算的采样点数和搜索半径生成不同的模型DEMO用Spline创建地形表面演示数据：LearnSA9\Interpolate\Tallgrass.mxdDEMO内容开始空间分析分析表面地图计算表面插值距离和密度制图使用Cell,领域，和区域统计距离制图制图距离功能可以实现确定距离目标最近的位置或代价最小的路径制图距离包括以下功能：1、直线2、分配3、代价权值4、最短路径直线距离功能直线距离用来计算格网单元到最近源的最短直线距离，例如：距离某个点的最近的医院对于包含多个源来说，每个格网都是相对最近的源的距离直线分配功能分配函数允许在最邻近分析（用直线）的基础上来识别哪些单元归属哪个源运用分配函数可以完成分析：识别一系列商店所服务的顾客分布找出最邻近的医院找出消防栓配备不足的地区定位超市连锁店服务不到的区域。。。代价权值即成本加权距离：计算每一单元到距离最近、成本最低源的最少累加成本生成结果：方向和距离成本栅格最短路径和最低成本路径最短路径用来确定某一目标点至一个源的路径。需要考虑成本函数密度制图何为密度：通过计算密度可以将点值散步于整个表面。计算密度方法：简单密度计算算子（Kernel）密度计算简单密度计算用圆搜索区域或领域方式来计算单元值搜索半径将影响计算密度的结果人口普查报表算子密度计算在邻近搜索区中心栅格单元的点或线被赋予较大的权重，而在边缘地区的则权重较小，所的结果的值的分布比较平滑预测犯罪密度演示数据：LearnSA9\DisDen\CrimeStudy.mxd用Density功能实现内容开始空间分析分析表面地图计算表面插值距离和密度制图使用Cell,领域，和分区统计统计方法众数（Majority）：逐单元计算在输入的各个图层对应位置的单元值出现次数最多的值。最大值（Maximum）：逐单元计算在输入的各个图层对应位置的单元中出现的最大值。均值（Mean）：逐单元计算在输入的各个图层对应位置的单元平均值。中值（Median）：逐单元计算各个输入图层对应位置的单元值的中央值，也叫中位数。最小值（Minimum）：逐单元计算在输入的各个图层对应位置的单元的最小值。寡数（Minority）：逐单元计算在输入的各个图层对应位置的单元值中出现次数最少的值。范围（也称阈值）（Range）：逐单元计算输入图层间单元值的范围。标准偏差（StandardDeviation）：逐单元计算输入图层间单元的标准偏差值。总数（Sum）：计算输入图层间逐个单元的值的和。种类（Varity）：逐单元计算输入图层间的单元唯一值的数目单元统计功能在多个栅格表面之间查找趋势或检查变化--现在土地利用--三年前土地利用--土地利用的改变栅格统计演示目的：找出两个不同年份土地使用的不同数据：LearnSA9\Functions\FindChange.mxd领域统计功能在处理单元的值和指定的领域的值的基础上，领域统计函数可以对每个单元进行统计计算。比如，在一个领域内寻找优势种（众数），或则在每一个领域内有多少个生物种（种数）。分类区统计功能根据一个值栅格数据的信息进行一个分类区数据集中每个分类区的统计运算。如每个污染区的平均人口密度或每个高程区的植被类型。RaindropPathRaindropPathWatershedWatershed坝址分析流域分析Spatial模块空间分析应用滑坡灾害研究巴东新城区滑坡灾害危险性分区栅格图巴东新城区滑坡灾害危险评估和规划高危区与人口分布叠加分析谢谢！