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1、ArcGIS 10 空间分析新特性赵智宽 刘喆惠划分标准： 1、所分析的数据种类 2、各个工具执行过程中操作的单元数 3、空间分析过程中不同的阶段空间分析功能划分空间分析功能划分空间分析影像数据分析专题数据分析MultivariateMultivariate数 据 来 源局部函数领域函数分区函数全局函数应用函数操 作 单 元 的 个 数准备备数据ConditionalExtractionGeneralizationInterpolationRaster CreationReclassMath分析工具普通分析工具DensityDistance专业分析工具GroundwaterSolar Radi
2、ationHydrology分 析 过 程空间分析新特性总览 新的GP工具 地图代数 空间分析工具栏 Native Data Read/Write 性能提升 影像分类内容概要 1、用户界面 2、空间分析功能u专题数据分析 u影像数据分析 u地理处理中的空间分析 3、空间分析性能提升1、用户界面 Spatial Analyst Toolbar Image Classification Toolbar ArcToolbox2、空间分析新功能 专题栅格数据分析（5个GP工具）Extract Multi Values to Points Zonal Histogram、Zonal Statistics
3、 as Table Raster Calculator Fuzzy Membership、Fuzzy Overlay 影像栅格数据分析训练区工具 新的影像分类工具 地理处理中的空间分析专题栅格数据分析 Extract Multi Values to Points功能：基于输入点将多个栅格数据中对应栅格单元的值 提取到点，Extract Values to Points只接受单个输入 应用场景：当想利用某个点所在处栅格所表示的属性值 时使用。Demo：Extract Multi Values to Points工具应用演示专题栅格数据分析 Zonal Histogram、Zonal Statis
4、tics as Table（改进 ） 新特性：都增加了对输出的控制，Zonal Histogram从空间 分析工具栏上移动到了Zonal工具集中能够在批处理中使用专题栅格数据分析 Zonal Histogram、Zonal Statistics as Table（改进 ） l 用途：用于统计分区内一些现象的分布频率。例如：统计各 个土地利用类型内高程值的分布状况；各个警区内各种犯罪 类型的分布；Demo： Zonal Histogram、Zonal Statistics as Table应用演示专题栅格数据分析 Raster Calculator 用于替代ArcGIS 10之前Spatial
5、Analyst工具栏上的 Raster Calculator和Toolbox中的Single Output Map Algebra工具专题栅格数据分析 Fuzzy Membership、Fuzzy Overlay适用场景：适应性分析和最佳位置的确定最佳位置确定和适应性分析过程：1、问题定义；2、分解问题（分析满足要求的条件）；3、数据需求（准备表示各种条件的数据）；4、数据准备（重分类数据和数据转换）；5、合并或融合代表各种条件的栅格数据集，得到分析结果专题栅格数据分析 Fuzzy Membership、Fuzzy Overlay 原理：适应性分析过程中，Fuzzy Membership工具利
6、用模 糊函数确定代表各个条件的栅格数据集中每个栅格单元属于 某个类别的概率，Fuzzy Overlay工具用来融合经过模糊分 类的数据以确定各个栅格单元满足各个条件的概率。专题栅格数据分析 Fuzzy Membership、Fuzzy OverlayDemo： Fuzzy Membership、Fuzzy Overlay应用演示影像栅格数据分析 影像分类工具栏 u The Training Sample Manager u Training sample drawing tools u Training sample evaluation tools影像栅格数据分析 新的分类工具: ISO C
7、luster Unsupervised Classification空间分析之地理处理篇 Model Builder 中的改进 Python 中的空间分析包 ArcGIS10 所带来的性能提升 小结Model Builder 中的改进增加迭代器 模型特有工具 增加工具提示 撤销/重做 为模型和工具设置密码 保存时可创建新工具箱Model Builder 中的改进迭代器（Iterators）：For：运行固定次数 While：运行直到某条件成立 Iterate Feature Selection：针对某一要素类中的每一要素 Iterate Row Selection：针对表中的每一行 Field
8、 Value：针对某一字段中的所有字段值 Multivalue：针对用户提供的一系列输入 Datasets：针对工作空间中的每一数据集 Feature Classes：针对工作空间或要素数据集中的每一要素 类 Files：针对文件夹中的所有文件 Rasters：针对工作空间或栅格目录中的所有栅格 Tables：针对工作空间中的所有表 Workspace：针对文件夹中的所有工作空间Model Builder 中的改进特有工具（Model Only tools）： Calculate Value Collect Values收集迭代器的输出 将 list 转换为多值（multivalue），可用于
9、merge，append， mosaic，intersect 和 union 等工具 Get Field Value Merge Branch Parse Path：分析输入数据的名称、路径和扩展名 Select Data Stop：退出迭代循环Model Builder 中的改进Demo1: 对点要素类中的各点进行迭代，分别进行 视域分析，再对它们的视域进行合并，获得总体可 视情况。ArcPy 简介ArcPy的三大模块： 制图（arcpy.mapping）： 与ArcMap进行交互，创建地图册 空间分析（arcpy.sa）： 执行地图代数等功能 地统计分析： 创建复杂的邻域搜索ArcPy 的
10、空间分析模块arcpy.sa 中包括： Classes：方便的定义参数 Operators：地图代数操作符 算术/位/布尔/关系 Functions： ApplyEnvironment 函数GIS中的建模 适宜性建模 - 哪里是实现某种用途（如新学校、垃 圾填埋场或公园）的最佳位置？ 距离建模 - 哪里是最近的某个受保护濒危物种的栖 息地？ 水文建模 - 水从地表向哪个方向流动？ 表面建模 - 某国家中各个位置的污染等级是多少？ArcPy 空间分析应用示例Demo2 使用Python脚本实现两地点间成本路径分析 应用场景： 从A点到B点，各位置会有不同的通过成本（由坡度和土地 利用类型决定），
11、需要计算两点间的最佳路径。 影响因素： 水平：风向和风速 垂直：地形ArcPy 空间分析应用示例背景知识： 水平方向栅格 水平因子ArcPy 空间分析应用示例背景知识： 垂直因子ArcPy的空间分析应用实例具体步骤： 数据准备：表面栅格，成本栅格，水平因子，垂 直因子，源，目标 运行Path Distance工具，获得Distance和 BackLink栅格 运行Cost Path工具，获得最佳路径结果比较1：未考虑水平因子和垂直因子 2：加入了水平因子和垂直因子空间分析中的性能提升本地数据读写 数据格式：栅格数据不需转换为 ESRI GRID 格式 即可进行处理，更快更稳定IRasterAnalysisGlobalEnvironment:AvoidDataConversion 不再有字段名、栅格名和路径的长度限制 shapefile 文件不再有 2.1 GB 大小限制空间分析中的性能提升 空间分析现有工具的性能提升 Demo3： 在10和9.3.1中，对相同数据执行 Focal Statistics 操作，处理时间比较原因：ArcGIS 10 采用了新的算法，尤其应用于较大 邻域（1212 的矩形，半径为 5的圆形或更大 时），性能变化明显小结 使用更方便 功能更强大 性能更出众谢 谢！
