秦昆版第三章栅格数据分析

《秦昆版第三章栅格数据分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《秦昆版第三章栅格数据分析（80页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、1 第三章第三章 栅格数据空间分析栅格数据空间分析 武汉大学遥感信息工程学院遥感科学与技术本科生教案武汉大学遥感信息工程学院遥感科学与技术本科生教案(2013) 秦秦 昆昆 2 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方法是空间分析算法的重要内容之一。 由于大量的空间数据以栅格形式存在（遥感影像、DEM数据等），发展基于栅格模型的空间分析与建模方法非常重要。 例如，在精准农业生产的田块施肥管理中，栅格模型对土壤有机质含量的描述比矢量模型更为准确。 3 在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为栅格数据数据分析的数学基础。 栅格数据空间分析的特点： 自动分析处

2、理较为简单 分析处理模式化很强 地图代数：地图代数：地图代数建立了栅格地理数据计算与分析 的基础，它是一种新近出现的完整的地图分析和建模 语言。 4 栅格数据空间分析方法： 聚类聚合分析 多层面复合叠置分析 窗口分析 追踪分析 5 GIS的旗舰产品ArcGIS提供了一套功能齐全的栅格数 据的空间分析工具，包括： 密度制图分析(Density)、 距离制图分析(Distance)、 栅格插值分析(Interpolate to Raster)、 栅格数据的统计分析(Statistics)、 重分类分析(Reclassify)、 表面分析(Surface Analysis) 6 栅格数据集的组成栅格

3、数据集的组成 一个栅格数据集（就象一幅地图），描述了某 区域的位置和特征。 单个栅格数据集只能代表单一专题，如土地利用、 土壤、道路、河流或高程， 必须创建多个栅格数据集来完整描述一个区域。 栅格数据集的组成 4.1 栅格数据 7 栅格数据集由单元组成。 每个单元(像元)是代表某个区域特定部分的方块。栅 格中的所有单元都是同样大小的。 栅格数据集中的单元大小可以是需要的任何值，但必 须保证其足够小，以便能完成最细致的分析。 个单元可代表一平方公里、一平方米，甚至一平方 厘米。 单元单元(Cell) 8 行行(Rows)与列与列(Columns) 栅格单元按行列摆放，组成了一个笛卡尔矩阵。 矩阵

4、的行平行于笛卡尔平面的x轴，列平行于y轴。 每个单元有唯一的行列地址。 研究区的所有位置被此矩阵覆盖。 9 值值(Value) 每个单元被分配一个指定值，以描述单元归属的 类别、种类或组，或栅格所描述现象的大小或数量。 值代表的要素包括土壤类型、土壤质地、土地利 用类型、道路类别和居住类型等。 值可以表示连续表面上单元的大小、距离或单元 之间的关系。 高程、坡度、坡向、飞机 场噪声污染和沼泽地PH浓度都 是连续表面的实例。 如用栅格表示图像或照片， 值代表颜色或光谱反射值。 10 空值空值(No data) 如果某单元被赋予空值，那么该单元所在位置没 有特征信息或信息不足。 11 被赋予空值的

5、单元有两种处理方式： 如果在一个操作符或局域函数、邻域函数中的邻域 或分区函数的分类区中的输入栅格的任何位置上存在 空值，则为输出单元位置分配空值。 忽略空值单元并用所有有效值完成计算。 12 两个或多个具有相同值的单元属于同一分类区。 栅格数据的每个单元都归属某个分类区。 分类区分类区(Zones) 13 分类区分类区(Zones) 由连续单元组成的分类区通常表示某区域的单元要素 ，如一个建筑物、一个湖泊、一条道路或一条电力线。 实体的集合，如某州的森林林段、某县的土壤类型或 城镇的家庭住宅等数据，可能用许多离散的组(组是由 连续的单元构成)构成的分类区来表达。 分类区可以由连续、不连续或同

6、时由以上两种单元组成 14 关联表关联表 栅格数据集通常有一个关联的属性表。 第一项是值(Value)，存储栅格每个分类区所分配的值 第二项是计数(Count)，存储数据集中属于每个分类 区的单元总数。 15 可插入可选项表示分类区的其它属性。 16 坐标空间和栅格数据集坐标空间和栅格数据集 坐标空间定义了栅格数据集中位置间的空间关系。 所有栅格数据集都位于某个坐标空间内。 坐标空间可以是真实世界坐标系统真实世界坐标系统或图像空间图像空间。 将一个栅格数据集的非真实世界坐标系统(图像空 间)转变为真实世界坐标系统的过程称为地理配准地理配准。 17 在地图坐标中单元以(x, y)位置的方式来访问

7、，而不 用行列位置来访问。 属于真实世界坐标空间的栅格数据集的x，y笛卡尔 坐标系统依照地图投影来定义。 18 校正栅格数据集到地图坐标或转变栅格数据 集从一个投影到另一个投影的过程被称为几何几何 变换变换。 19 在栅格数据集上表示要素在栅格数据集上表示要素 点数据点数据 点要素点要素用栅格的最小基元单元来表示。 单元是有面积大小的，单元越小则面积越小，越 接近所代表的点要素。 点特征的栅格数据表示 20 线数据线数据 在栅格数据中，线可用一串连接的单元表示。 其表示精度将随着数据的尺度和栅格数据集的精 度的改变而改变。 线特征的栅格数据表示 21 多边形数据多边形数据 表示多边形或面数据的

8、最好方式是能够最佳描绘多 边形形状的一系列连接单元。 多边形要素包括建筑物、池塘、土壤、森林、沼泽 和田野等。 多边形特征的栅格数据表示 22 多边形数据多边形数据 用一系列方块单元表示多边形的平滑边界的问题 “锯齿”：将产生类似楼梯一样的效果。 表示精度依赖于数据的尺度和单元的大小。 单元精度越高，表示小区域的单元数量越多，表 示越精确。 多边形特征的栅格数据表示 23 4.2 栅格数据的聚类、聚合分析栅格数据的聚类、聚合分析 栅格数据的聚类、聚合分析是指将栅格数据系 统经某种变换而得到具有新含义的栅格数据系统的 数据处理过程。 单一层面的栅格数据处理 多个层面的栅格数据处理 单一层面的栅格

9、数据聚类、聚合分析方法也称 为栅格数据的单层面派生处理法。 24 聚类分析聚类分析 栅格数据的聚类分析栅格数据的聚类分析是根据设定的聚类条件对原 有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数 据系统的方法。 单一层面的栅格数据聚类分析 多个层面的栅格数据聚类分析 25 单一层面的栅格数据聚类分析是指根据设定的某种聚类条 件对单一层面的栅格数据进行有选择的信息提取，从而建立新 的栅格数据系统的方法 。 单一层面的栅格数据聚类分析单一层面的栅格数据聚类分析 一个栅格数据系统 1,2,3,4为四种类型要素 提取要素“2”的聚类结果 26 实际应用中，常常对多层面栅格数据构成的栅格数 据集进行聚类分

10、析，每个栅格图层代表某个专题：土地 利用、土壤、道路、河流或高程，或者是遥感图像的某 波段的光谱值。 栅格图层的每个栅格单元对应多个属性值 。 多层面的栅格数据聚类分析多层面的栅格数据聚类分析 27 以K均值聚类算法为例，说明多层面栅格数据的聚类分析方法。 设栅格数据集X=x1, x2, , xn Rs为s维的特征矢量，s表示栅格数据 的层数，n表示每层的栅格单元数。xi=(xi1, xi2, , xis)为栅格单元xi的特征矢 量或模式矢量，表示栅格单元i的s个栅格层面的属性值。 将栅格数据聚成k类， 步骤如下 ： 第一步：第一步：选取聚类中心 适当地选取k个类的初始中心Z1(1), Z2(

11、1), , Zk(1)。 28 第二步：第二步：计算栅格单元到聚类中心的距离 在第m次迭代中，对任一栅格单元X，计算其到每个聚类中心的距离，距离 计算采用欧式距离法。 栅格单元i到第j个聚类中心的距离计算公式： 对于所有的ij，i=1,2,k，如果 |X-Zj(m)|X-Zi(m)|， 则XSj(m)，其中Sj(m)是以Zj(m)为中心的类。 spjpipjiijzxZXD12)1 ()(|29 第三步：第三步：由第二步结果计算新的聚类中心 由第二步得到Sj(m)类新的中心Zj(m+1）， Nj为Sj(m)类中的样本数 Zj(m+1)是按照使J最小的原则(最小平方误差准则)确定的。 J的表达式

12、为： 第四步：第四步：迭代条件 对于所有的i=1,2,k，如果Zj(m+1)=Zj(m) ，或者二者的差值小于一个很 小的阈值，则迭代结束，否则跳转到第二步继续迭代。 )(1)1(m jSXjm jXNZ kjSXm j m jZXJ12)1(|30 将该地区的6个层面的栅格数据聚类成长江、湖泊、建 筑用地、其它4种类型。 多层面的栅格数据聚类分析 武汉局部地区TM影像的 1,2,3,4,5,7共6个层面的栅格数据 K均值聚类的结果 31 聚合分析聚合分析 栅格数据的聚合分析是指根据空间分辨率和分类 表，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼 并。 空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较

13、简 单的类别，并且常以较小比例尺的图形输出。 当从小区域到大区域的制图综合变换时常需要使 用这种分析处理方法。 32 (a)聚合为a与b (b)聚合为c与d 左图为栅格数据系统样图，如给定聚类的标准为1和2 合并为b，3和4合并为a，则聚合后形成的栅格数据系统 如图(a)所示。 如果给定的聚合标准为2和3合并为c，1和4合并为d， 则聚合后形成的栅格数据系统如图(b)所示。 栅格数据系统 33 栅格数据的聚类、聚合分析处理法在数字地形模 型及遥感图像处理中的应用是十分普遍的。 由数字高程模型转换为数字高程分级模型便是空 间数据的聚合； 从遥感数字图像信息中提取其中某一地物的方法 则是栅格数据的

14、聚类。 某地区的数字高程模型数据 利用聚合分析得到的 数字高程分级模型 34 4.3 栅格数据的信息复合分析栅格数据的信息复合分析 栅格数据的优点：能够非常便利地进行同地区多层面 空间信息的自动复合叠置分析。 栅格数据常被用来进行区域适宜性评价、资源开发利 用、城市规划等多因素分析研究。 该方法可以实现不同波段遥感信息的自动合成， 如将TM 4, 5, 6波段的遥感图像合成，得到彩色图像。 可以利用不同时期的数据信息进行某类空间对象的动 态变化分析和预测。 35 信息复合模型包括两种类型： 简单的视觉信息复合 较复杂的叠加分类模型 36 视觉信息复合是将不同专题的内容叠加显示在 结果图件上，以

15、便系统使用者判断不同专题地 理实体的相互空间关系，获得更为丰富的信息。 视觉信息复合视觉信息复合 地理信息系统中视觉信息复合包括： 面状图、线状图和点状图之间的复合； 面状图区域边界之间或一个面状图与其它专题区域边界之间 的复合； 遥感影像与专题地图的复合； 专题地图与数字高程模型复合显示立体专题图； 遥感影像与DEM复合生成真实三维地物景观。 37 视觉信息的叠加不产生新的数据层面，只是将 多层信息复合显示，便于分析。 视觉信息复合视觉信息复合 38 叠加分类模型叠加分类模型根据参加复合的数据平面各类别的空间 关系重新划分空间区域，使每个空间区域内各空间点 的属性组合一致。 叠加结果生成新的数据平面，该平面图形数据记录 了重新划分的区域 属性数据库结构中包括了原来的参加复合的数据平 面的属性数据库中所有的数据项 叠加分类模型叠加分类模型 39 逻辑与逻辑与(&)： 比较两个或两个以上栅格数据层，如果对应的栅格值 均为非0值，则输出结果为真(赋值为1)，否则输出结 果为假(赋值为0)。 逻辑判断复合运算逻辑判断复合运算 逻辑判断运算也叫布尔运算，主要包括：逻辑与(and) 、逻辑或(or)、逻辑异或(xor)、逻辑非(not)。 逻辑判断运算基于布尔运算对栅格数据进行判断 若判断为“真”，则输出结果为1； 若为“假”，则输出结果为0。 40 逻辑或（|）：