ArcGIS空间分析工具.docx
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ArcGIS空间分析工具
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ArcGIS空间剖析工具（SpatialAnalystTools）
1空间剖析之常用工具
空间剖析扩展模块中供给了好多方便栅格办理的工具。
此中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工
具集中供给的功能是在剖析办理数据中常常会用到的。
1.1提取（Extraction）
顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据依据某种条件来挑选提取。
工具集中供给了以下工具：
ExtractbyAttributes：
按属性提取，依据SQL表达式挑选像元值。
ExtractbyCircle：
按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。
ExtractbyMask：
按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。
ExtractbyPoints：
按点提取，按给定坐标值列表进行提取。
ExtractbyPolygon
ExtractbyRectangle
ExtractValuestoPoints：
依据点因素的地点提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，此中，提取的Value
能够使用像元中心值或许选择进行双线性插值提取。
Sample：
采样，依据给定的栅格或许矢量数据的地点提取像元值，
采样方法可选：
最周边分派法（Nearest）、
双线性插值法（
Bilinear）、三次卷积插值法（
Cubic）。
以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣地区
点等很实用。
1.2综合
这组工具主要用来清理栅格数据，能够大概分为三个方面的功能：
改正数据的分辨率、对地区进行概化、对
地区边沿进行光滑。
这些工具的输入都要求为整型栅格。
1.改正数据分辨率
Aggregate：
聚合，生成降低分辨率的栅格。
此中，CellFactor需假如一个大于1的整数，表示生成栅格的像
元大小是本来的几倍。
生成新栅格的像元值可选：
新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、均匀值、中间值。
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2.对地区进行概化
Expand：
扩展，按指定的像元数目扩展指定的栅格地区。
Shrink：
缩短，按指定的像元数目缩短所选地区，方法是用邻域中出现最屡次的像元值替代该地区的值。
Nibble：
用最周边点的值来替代掩膜范围内的栅格像元的值。
Thin：
细化，经过减少表示因素宽度的像元数来对栅格化的线状对象进行细化。
RegionGroup：
地区归并，记录输出中每个像元所属的连结地区的表记。
每个地区都将被分派给独一编号。
3.对地区边沿进行光滑
BoundaryClean：
界限清理，经过扩展和缩短来光滑地区间的界限。
该工具会去改正X或Y方向上全部少于
三个像元的地点。
MajorityFilter
：
众数滤波，依据相邻像元数据值的众数替代栅格中的像元。
能够认为是“少量听从多半”
，太
突兀的像元被四周的大队伍干掉了。
此中“大队伍”的参数可设置，相邻像元能够
4邻域或许
8邻域，众数可选，
需要大多半（3/4、5/8）仍是过多半即可。
TIPS：
这两个工具仅支持整形栅格输入。
2空间剖析之多元剖析
经过多元统计剖析能够探查很多不一样种类属性之间的关系。
有两种可用的多元剖析：
分类（监察分类和非监察分类Supervised&Unsupervised）
主成分剖析（PrincipalComponentAnalysisPCA）
2.1波段集统计工具（BandCollectionStatistics）
栅格波段一定拥有一个公共交集。
假如不存在公共交集，则会出现错误，且不会创立任何输出。
假如栅格波
段的范围不一样，统计数据将以全部输入栅格波段的共同的空间范围来计算。
默认状况下，像元大小为输入栅格的
最大像元的大小；不然，将取决于栅格剖析环境设置。
此工具计算每个图层的基本统计丈量值（最小值、最大值、均匀值和标准差），假如勾选协方差和有关矩阵，
还能够获取这两个值。
2.2创立特点（CreateSignatures）
创立由输入样本数据和一组栅格波段定义的类和ASCII特点文件。
该工具可创立将用作其余多元剖析工具的
输入参数的文件。
该文件由两部分构成：
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1）全部类的惯例信息，比如图层数、输入栅格名称和类型数。
2）每个类其余特点文件，由样本数、均匀值和协方差矩阵构成。
2.3编写特点（EditSignatures）
经过归并、从头编号和删除类特点来编写和更新特点文件。
输入特点重映照文件是ASCII文件，其每一行有两列值与之对应，以冒号分开。
第一列是原始类ID值。
第二
列包含用于在特点文件中更新的新类ID。
文件中的全部条目一定鉴于第一列以升序进行排序。
编写特点文件的写法是固定的，以下：
只要要编写的类才一定被放入特点被放入特点重映照文件；任安在重映照文件中不存在的类将保持不变。
要归并一组类，原类ID：
新类ID。
要删除一类特点，使用－9999作为该类第二列的值。
要从头编号，将类ID从头编号为某个不存在于输入特点文件中的值。
示例：
2：
3
4：
11
5：
－9999
9：
3
上例将使用3归并类2和类9，使用11归并类4，并将删除类5。
2.4树状图（Dendrogram）
结构可显示特点文件中连续归并类之间的属性距离的树状图。
2.5最大似然法分类（MaximumLikelihoodClassification）
最大似然法分类工具所用的算法鉴于两条原则：
1）每个类样本中的像元在多维空间呈正态散布
2）贝叶斯决议理论
TIPS：
工具中有几个参数需要注意：
reject_fraction：
将因最低正确分派概率而得不到分类的像元部分。
默认值为；将对每个像元进行分类。
共有14个有效输入：
、、、、、、、
、、、、0.99和。
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a_priori_probabilities：
指定将怎样确立先验概率。
EQUAL——全部类将拥有同样的先验概率。
SAMPLE——先验概率将与特点文件内全部类中采样像元总数的有关的各种的像元数成比率。
FILE——先验概率将会分派给输入的ASCII先验概率文件中的各个类。
2.6Iso聚类（IsoCluster）
Iso表示：
iterativeselt-organizing——迭代自组织方法。
Iso聚类工具对输入波段列表中组合的多元数据履行聚类。
所生成的特点文件（*.gsg）可用作生成非监察分
类栅格的分类工具（比如最大似然法分类）的输入。
类数的最小有效值为二。
不存在最大聚类数。
往常状况下，聚类越多，所需的迭代就越多。
2.7Iso聚类非监察分类（IsoClusterUnsupervisedClassification）
此工具为脚本工具，联合了Iso聚类工具与最大似然法分类工具的功能。
输出经过分类的栅格。
2.8类型概率（ClassProbability）
假如发现分类中的某些地区被分派给某一类的概率不高，则说明可能存在混淆类。
比如，依据分类概率波段，一个已被分类为丛林的地区属于丛林类的概率只有55%。
你又发现同一地区属于
草地类的概率只有40%。
明显，该地区即不属于丛林类也不属于草地类。
它更可能是一个丛林草地混淆类。
对于
使用分类概率工具生成的分类概率，最好检查分类结果。
生成的多波段栅格数城的波段数等于类型数，每个波段表示某种分类的可能概率，像元值从
0至100。
2.9主成分剖析（PrincipalComponentsAnalysis）
对一组栅格波段履行主成分剖析（PCA）并生成单波段栅格作为输出。
此工具生成的波段数与指定的成分烽
同样的多波段栅格。
主成分剖析工具用于将输入多元属性空间中的输入波段内的数据变换到相对于原始空间对轴进行旋转的新
的多元属性空间。
新空间中的轴（属性）互不有关。
之所以在主成分剖析中对数据进行变换，主假如希望经过消
除冗余的方式来压缩数据。
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3空间剖析之邻域剖析
ArcGIS的空间剖析扩展中，供给了这样一组邻域剖析工具：
原始图像：
3.1块统计（BlockStatistics）
分块统计，依据指定邻域种类计算地区统计值，输出地区为指定邻域种类的外接矩形。
以下为邻域的形状：
NbrAnnulus（{innerRadius}，{outerRadius}，{CELL｜MAP}）
NbrCircle（{Radius}，{CELL｜MAP}）
NbrRectangel（{width}，{height}，{CELL｜MAP}）
NbrWedge（{innerRadius}，{start_angle}，{end_angle}，{CELL｜MAP}）
NbrIrregular（kernel_file）
NbrWeight（kernel_file）
Irregular和Weight邻域种类需指定核文件（.txt文件）。
能够进行编码计的计算种类：
MEAN/均匀值；MAJORITY/众数（出现次数最多的值）；MAXIMUM/最大值；MEDIAN/中数；MINIMUM/最小
值；MINORITY/少量（出现次数最少的值）；RANGE/范围（最大值和最小值之差）。
STD/标准差；SUM/总和。
VARIETY/变异度（独一值的数目）。
矩形邻域，均匀值计算
圆形邻域，均匀值计算
3.2滤波器（Filter）
对栅格履行光滑（低通）滤波器或边沿加强（高通）滤波器。
滤波器工具既可用于除去不用要的数据，也可用于加强数据中不明显的因素的显示。
低通滤波（光滑界限）：
高通滤波（边沿加强）：
3.3焦点流（FocalFlow）
焦点流工具使用直接的3*3邻域来确立一个像元的八个相邻点中哪一个流向此像元。
焦点流也能够是液体由
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高到低流动的方向，也能够是定义的任何挪动（比方污染物向污染浓度较低的地方流入）。
Thresholdvalue=0
Thresholdvalue=100
3.4焦点统计（FocalStatistics）
为每个输入像元地点计算其四周指定邻域内的值的统计数据。
统计种类与邻域形状与块统计是同样的，差别在于，块统计的输出是整个邻域的外接矩形范围，而焦点统计
的输出，是邻域内焦点栅格。
矩形邻域，均匀值计算
圆形邻域，均匀值计算
3.5线统计
用于为每个输出栅格像元四周的圆形邻域内全部线的指定字段值计算统计量。
可用的统计量种类有：
均值、
众数、最大值、中位数、最小值、少量、范围、标准差以及变异度。
只有众数、少量和中位数统计量是依据线长
度进行加权的。
天津市部分道路中心线做线统计以下：
3.6点统计
该工具近似于焦点统计工具，不一样之处在于它直接对点因素而非栅格进行操作。
其长处在于，即便点距离过
近，在变换成栅格点时也不会丢掉。
4空间剖析之距离剖析
与距离剖析有关的工具：
ArcGIS中，主要能够经过以下的几种方式进行距离剖析：
1.欧氏距离剖析
2.成本加权距离剖析
3.用于垂直挪动限制和水平挪动限制的成本加权距离剖析
4.获取最短路径
使用ArcGIS空间剖析扩展实现距离剖析，最主要的是欧氏距离剖析和成本加权距离剖析两类工具。
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4.1欧氏距离工具
欧氏距离工具丈量每个像元距离近来源的直线距离（像元中心至像元中心的距离）。
欧氏距离（EuclideanDistance）——求得每个像元至近来源的距离。
欧氏方向（EuclideanDirection）——求得每个像元至近来源的方向。
欧氏分派（EuclideanAllocation）——求得每个像元的近来的源。
TIPS：
1.源（Source）
能够是感兴趣的地物的地点，数据方面，既能够是栅格数据，也能够是矢量数据。
但注意：
假如数据采纳了
栅格数据，数据中一定仅包含表示源的像元，其余像元需假如Nodata。
假如采纳矢量，在履行工具之时，内部
会将其先转成栅格。
2.欧氏距离的算法
简单理解为：
工具会求得每个像元至每个源的距离，而后获得每个像元至每个源的最短距离以输出。
此中，
欧氏距离是像元中心与源像元的中心的直线距离。
3.欧氏距离输出栅格结果
投影平面上，像元与近来源之间的最短直线距离。
4.欧氏方向输出栅格结果
像元与近来源之间的方向角方向（以度为单位）。
使用360度圆，刻度360指北，90指东，从刻度1顺时针
增添。
值0供源像元使用。
5.欧氏分派输出栅格结果
输出的每个像元都是距其近来源的值。
4.2成本加权距离工具
成本加权距离工具能够当作是对欧氏直线距离的进一步改正，将经过某个像元的距离赋以成本因素。
举个简
单的例子，翻过一座山抵达目的地是最短的直线距离，绕行这座山距离较长，可是更节俭时间和体力，那就后者
的成本加权距离最短了。
1.成本距离（CostDistance）：
求得每个像元至近来源的成本距离。
2.成本回溯链接（CostBackLink）：
求的一个方向栅格，能够从随意像元沿最小成本路径返回近来源。
3.成安分派（CostAllocation）：
求得每个像元的近来的源。
4.成本路径（CostPatch）：
求得随意像元到近来源的最小成本路径。
TIPS：
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1.
成本栅格能够是整形或许浮点型，可是其值中不可以含有负值或许
0。
成本栅格中的Nodata视为阻碍。
2.
成本距离输出栅格数据
3.
成本距离回溯链接
要注意的是，它其实不会要求返回哪一个源像元以及怎样返回。
而是记录从随意像元回溯到近来源的路径上，
每个像元向下一个像元指向的方向，这个方向以0－8的代码形式记录。
Source（0）
Right
（1）
Lower-Right
（2）
Down（3）
Lower-Left（4）
Left（5）
UpperLeft（6）
Up（7）
Upper-Right（8）
4.成本距离分派
获取是的每个像元至近来源的成本距离。
4.3路径距离工具
路径距离工具与成本距离相像，也能够确立从某个源到栅格上各像元地点的最小积累行程成本。
可是，路径
距离不单可计算成本表面的积累成本，并且会考虑到行驶的实质曲面距离，和影响到挪动总成本的水平易垂直因
子。
主要包含这几个工具：
1.路径距离（PathDistance）
2.路径回溯链接（PathBackLink）
3.路径分派（PathAllocation）
4.4获取最短路径
1.成本距离路径
随意像元到近来源的最小成本路径，需要引用到上边工具中生成的成本距离和成本回溯链接栅格数据。
2.廓道（Corridor）
用于计算两个成本栅格的积累成本栅格结果，为了求得从一个源到另一个源且经过该像元地点的最小成本路
径。
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输出栅格不是单个最小成本路径，但会获取源之间积累成本的范围。
最后我们能够配合其余工具将小于某一阈值的结果提拿出来，比如工具ExtractbyAttribute提取，或许经过
Con进行条件赋值等等方法，获取结果。
5空间剖析之水文剖析
接收雨水的地区以及雨水抵达出水口前所流经的网络被称为水系。
流经水系的水流不过往常所说的水文循环
的一个子集，水文循环还包含降雨、蒸发和地下水流。
水文剖析工具要点办理的是水在地表上的运动状况。
“水
文剖析”工具用于为地表水流成立模型。
盆域剖析（Basin）：
创立描述全部流域盆地的栅格。
填洼（Fill）：
经过填补表面栅格中的汇来移除数据中的小缺点。
流量（FlowAccumulation）：
创立每个像元积累流量的栅格。
可选择性应用权重系数。
流向（FlowDirection）：
创立从每个像元到其最陡下坡相邻点的流向的栅格。
水流长度（Flowlength）：
计算沿每个像元的流路径的上游（或下游）距离或加权距离。
汇（Sink）：
创立辨别全部汇或内流水系地区的栅格。
捕获倾注点（SnapPourPoint）：
将倾注点捕获到指定范围内积累流量最大的像元。
河流连结（StreamLink）：
向各交汇点之间的栅格线状网络的各部分分派独一值。
河网分级（StreamOrder）：
为表示线状网络分支的栅格线段指定数值次序。
栅格河网矢量化（StreamtoFeature）：
将表示线状网络的栅格变换为表示线状网络的因素。
分水岭（Watershed）：
确立栅格中一组像元之上的汇流地区。
以下列图DEM为例：
5.1流向（FlowDirection）
流向工具的输出是值范围介于1到255之间的整型栅格，从中心出发的各个方向值为：
32
64
128
16
1
5
4
2
比如，假如最陡降落方向位于目前办理像元的左边，则该办理像元的流向编码将为
16。
假如像元的Z值在多个方向上均发生同样变化，
并且该像元是凹陷点的一部分，
则该像元的流向将被视为未
定义。
此时，该像元在输出流向栅格中的值将为这些方向的总和。
比如，假如z值向右（流向＝1）和向下（流向＝
4）的变化同样，则该像元的流向为
1+4＝5。
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能够使用汇工具将拥有不决义流向的像元标志为凹陷点。
5.2汇（Sink）
汇是指流向栅格中流向元法被给予八个有效值之一的一个或一组空间连结像元。
汇被视为拥有不决义的流向，
并被给予等于其可能方向总和的值。
汇工具的输出是一个整型栅格，此中每个汇都被给予一个独一值。
汇的编号介于1到汇的数目之间。
5.3填洼（Fill）
经过表面栅格中的汇来移除数据中的小缺点。
凹陷点是指拥有不决义流域方向的像元；其四周的像元均高于它。
倾注点相对于凹陷点的汇流地区高程最低
的界限像元。
假如凹陷点中充满了水，则水将从该点倾注出去。
TIPS：
有关填补的Z限制
要填补的凹陷点与其倾注点之间的最大高程差。
假如把凹陷点与其倾注点之间的Z值差大于Z限制，则不会
填补此凹陷点。
默认状况下将填补全部凹陷点（不考虑深度）。
5.4流量（FlowAccumulation）
创立每个像元积累流量的栅格。
流量积累将鉴于流入输出栅格中的每个像元的像元数。
高流量的输出像元是集中流动地区，可用于表记河流。
流量为零的输出像元是局部地形高点，可用于辨别山
脊。
流量工具不依据压缩环境设置。
输出栅格将一直处于未压缩状态。
5.5河流分级（StreamOrder）
河流分级是一种将级别数分派给河流网络中的连结线的方法。
此级别是一种依据支流数对河流种类进行辨别
和分类的方法。
仅需知道河流的级别，即可推测出河流的某些特点。
河流分级工拥有两种用于分派级其余方法。
这两种方法由Strahler（1957）和Shreve（1966）提出。
在这两
种方法中，一直将1级分派给上游河段。
Strahler河流分级方法：
在Strahler法中，全部没有支流的连结线都被分为1级，它们称为第一级别。
当级别同样的河流交汇时，河网分级将高升。
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所以，两条一级连结线订交会创立一务二级连结线，
两条二级连结线订交会创立一条三级连结线，
依此类推。
可是，级别不一样的两条连结线订交不会使级别高升。
比如，一条一级连结线和一条二级连结线订交不会创立一条
三级连结线，但会保存高级连结线的级别。
Shreve河流分级方法：
Shreve法考虑网络中全部连结线。
全部外连结线都被分为
1级。
但对于内连结线，级别是增添的。
比如，两
条一级连结线订交会创立一条二级连结线，
一条一级连结线和一条二级连结线订交会创立一条三级连结线，
而一
条二级连结线和一条三级连结线会创立一条五级连结线。
由于级别可增添，所以Shreve法中的数字有时指的是量级，而不是级别。
连结线的量级是指上游连结线的
数目。
5.6栅格河网矢量化（StreamtoFeature）
栅格河网矢量化工具使用的算法主要用于矢量化河流网络或任何表示方向已知的栅格线性网络的栅格。
该工具使用方向栅格来帮助矢量化订交像元和相邻像元。
可将两个值同样的相邻栅格河网矢量化为两条平行
线。
这与栅格转折线（RastertoPolyline）工具相反，后者往常更偏向于将线折叠在一同。
5.7河流连结（StreamLink）
向各交汇点之间的栅格线状网络的各部分分派独一值。
“连结”是指连结两个相邻交汇点，连结一个交汇点和出水口或连结一个交汇点和分水岭的河流的河段。
5.8水流长度（FlowLength）
水流长度工具的主要用途是计算给定盆地内最长水流的长度。
该胸怀值常用于计算盆地的齐集时间。
这可使
用UPSTREAM选项来达成。
该工具也可经过将权重栅格用作下坡运动的阻抗，来创立假定降雨和径流事件的距离－面积图。
5.9捕获倾注点（SnappourPoint）
该工具用于保证在使用分水岭工具描述流域盆地时选择积累量大的点。
捕获倾注点将在指定倾注点四周的捕获距离范围内搜寻积累流量最大的像元，而后将倾注点挪动到该地点。
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分水岭（Watershed）
确立栅格中一组像元之上的汇流地区。
盆域
创立描述全部流域盆地的栅格。
经过辨别盆地间的山脊线，在剖析窗口描述流域盆地。
经过剖析输入流向栅格数据找出属于同一流域盆地的全部已连结像元组。
经过定位窗口边沿的倾注点（水将从栅格倾注出的地方）及凹陷点，而后再辨别每个倾注点上的汇流地区，
来创立流域盆地，这样就获取流域盆地的栅格。
6空间剖析之表面剖析
我们能够利用“表面剖析（Surface）”工具量化及可视化地形地貌。
坡向（Aspect）：
获取栅格表面的坡向
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