ArcGIS空间分析

第一章

1．GIS空间分析的概念、GIS空间分析的研究对象

概念：空间分析是为解答地理空间问题而进行的数据分析与挖掘，是GIS的核心。 研究对象：空间目标及其特性。如空间特性——位置、分布、形态和空间关系；属性

特性；时间特性。

空间分析类型：I基于空间图形数据的分析运算；基于非空间数据的数据运算；空间与

非空间数据的联合运算。II基于矢量的空间分析；基于栅格的空间分析；矢-栅联合空间分析。

2．道路拓宽案例分析 题：某城镇拟对建城区某条道路进行拓宽，其拆迁标准为：

a）道路从原有的20m拓宽至60m； b）拓宽道路应尽量保持直线；

c）部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除。

如何使用GIS进行道路拓宽的路线和费用分析？流程是怎样的？ 解决，数据采集和建库：搜集研究区域的道路分布图、建筑物分布图以及地价等相

关信息；缓冲区分析：对道路做一40m为半径的缓冲区分析；叠加分析：将缓冲区分析之后的道路图同建筑物分布图叠加分析，选出在缓冲区域内的层数超过10的建筑物，做好标记；统计分析：??

3．GIS空间分析的核心问题

位置、条件、趋势、模式、模型。 第二章

1.空间查询的概念、空间量算的概念

空间查询：利用空间索引机制，从数据库中找出符合该条件的空

ARCGIS空间分析基本操作

一、实验目的

1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。

2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、 栅格重分类(Raster Reclassify)、 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、 面积制表（Tabulate Area）、 分区统计(Zonal Statistic)、 缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、 栅格单元统计（Cell Statistic）、 邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。

3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。

二、实验准备

预备知识： 空间数据及其表达

空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。

在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。

有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以

城市建筑日照分析

1. 背景

随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。

2. 数据

（1） 某一城区建筑数据buildings.shp； （2） 地块单元数据parcel.shp。

图1. 建筑数据（左）和地块单元数据（右）

3. 要求

（1） 计算该地区各个单元的容积率

容积率?建筑面积/用地面积 （公式1） 式中，建筑面积为各楼层建筑面积之和；用地面积为各地块单元（parcels.shp）面积。 （2） 请找出不符合国家规定日照标准的建筑。

我国建筑日照标准有如下规定：一个建筑底层日照要至少满足在冬至这一天，在12:00-14:00能接受到太阳照射。已知该地区纬度￠为32°，太阳赤纬计算公式为：

??0.006894-0.399512cos??0.072075sin?-0.006799cos2??0.00089sin2? （公式2）

式中，θ为日角，即??2?

1. 请完成北京气象站（54511）年气温直方图的绘制（数据文件“北京温度

1951-1998.xls”）。

直方图频率1510501010.51111.51212.51313.514其他接收频率

2. 请完成北京市人口以及建成区面积的年际变化图，人口以及建成区面积两个

变量的变化趋势线共用一个X轴（数据文件“北京人口.xls”）。

北京市人口以及建成区面积的年际变化图1600140091912001000P总人口(万人)80060040020001981198219831984198519861987198819891990年份366373380387391395S建成区面积(km2)93695496710321104106710811086989346351360397

3. 年粮食总产量如下表所示:

年份 1 2 3 4 5 产量(万吨) 230 236 241 246 252 年份 6 7 8 9 10 产量(万吨) 257 262 276 281 286 要求:

(1) 检查该地区的粮食生产发展趋势是否接受于直线型?

解：由年粮食总产量中的计算结果可以直观的看出，

增长量大体相同，所以变化趋势是直线型的。

(2) 计算粮食生产与年份的相

数据编辑与更新

1. 背景

数据编辑与数据更新是进行数据采集、数据维护工作经常涉及的内容。一般在进行数据入库更新前，要对数据进行全面检查和编辑处理，确保数据满足要求。

2. 数据

已有某地区的城市建筑数据（buildings.shp，面类型），存放在数据库city.mdb中，且有一部分区域的数据需要更新，更新数据（newbuildings.shp,线类型）已经通过野外测量得到。

3. 需求

更新该区域数据，并检查数据，确保建筑轮廓线闭合，且建筑物以面状形式存储。

4. 工作流程

由于新采集的建筑轮廓数据是线状数据，而数据库存储要求面状数据。因此，首先要将线转换成面，但是由于采集或编辑问题，可能存在线不闭合的情况，如果直接转换为面则会丢失那些不闭合的面状信息。因此需要创建拓扑对象类，检查线闭合情况，对不闭合的线进行修改，然后才能将线转换成面，在与原来的数据合并。

数

创编线合5. 操作步骤

⑴ 将更新区域的建筑数据newbuildings.shp导入到原数据库city.mdb中。在ArcCatalog中，双击city数据库，右击dataset数据集，选择“导入|要素类(单一)”菜单，如图:

输入要素: newbuildings.shp 输出

实验五、空间分析基本操作

一、实验目的

1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。

2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、 栅格重分类(Raster Reclassify)、 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、 面积制表（Tabulate Area）、 分区统计(Zonal Statistic)、 缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、 栅格单元统计（Cell Statistic）、 邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。

3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。

二、实验准备

预备知识： 空间数据及其表达

空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。

在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。

有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行

ArcGIS空间分析模块学习指南

ArcGIS具有功能强大、应用领域非常广泛，在社会公共安全与应急服务、国土资源管理、遥感、智能交通系

统建设、水利、电力、石油、国防、公共医疗卫生、电信等方面和领域都有深入的应用。强大的空间分析功能是ArcGIS9的特点与核心之一。无论对于栅格数据还是矢量数据、低维的点、线、面对象还是三维动态对象，都可以通过其空间分析功能的实现得到较为理想的结果。ArcGIS9的空间分析模块（ArcGIS Spatial Analyst）功能的实现主要是基于栅格数据进行的，其可以完成常用的数据转换、分析、统计、分类和显示等功能。空间分析模块是Arcgis9进行空间分析的主要模块，但其并不囊括Arcgis9的所有空间分析功能，其他的一些模块可以帮助用户进行专题性较强、较有特色的空间分析，如统计分析模块、三维分析模块等。

ArcGIS9的空间分析功能主要包括于空间分析模块、3D分析模块、地统计分析模块、分析模块、跟踪分析模块等之中，如图所示。对于空间分析功能的实现，各模块具有各自的特点和优势，这里就其能够实现的功能和特点作一简要的说明。

ArcGIS Spatial Analyst模块，是ArcGIS Desktop中增加了一

空间统计分析实习报告 Spatial statistics tools

分析模式工具集中的工具采用推论式统计，以零假设为起点，假设要素与要素相关的值均表现随机分布。然后计算P值说明，这种分布属于随机分布的概率。在应用中，返回Z得分和P值判断是否可以接受或拒绝零假设，同时在不同的工具中，还表示分布是聚集，或分散

是标准差的倍数，在0.5-P的概率下接受随机分布的接受域

Average Nearest Neighbor 最邻近分析

根据每个要素预期最近要素的平均距离来计算最邻近指数，当指数大于1，要素有聚集分布的趋势，对于趋势如何，还要依据 z—value和P—value 来判断，小于1时，趋向分散分布 最近邻指数的表示方法为：平均观测距离与预期平均距离的比率，预期平均距离是假设随机分布中领域间的平均距离

这种方法对面积指值非常敏感（期望平均距离计算中需要面积参与运算），如果未指定面积参数，则使用输入要素周围最小外接矩形的面积（不一定合坐标轴垂直）

Spatial Autocorrelation (Morans I) 空间自相关分析

更具要素位置的属性使用Global Moran’s I 统计量量测空间自相关性

Moran’s I是计

一、 实验目的：

理解缓冲区分析和叠置分析的基本原理，学习利用arcgis进行缓冲区分析、叠加分析的操作，掌握如何合理利用空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题。

二、实验准备

1、实验背景： A．市区择房

随着商品房的发展，由于房屋的可选择余地越来越大，而且综合考虑小孩成长的缘故，所以越来越多的购房者对房屋的地段、环境，上学是否便捷，是否靠近名校等方面都提出了要求，所以综合考虑上述的因素，购房者就需要从总体上对商品房的信息进行研究分析，从而选择最适宜的购房地段。要求：所寻求的市区是噪声要小，距离商业中心要近，要和各大名牌高中离的近以便小孩容易上学，离名胜古迹较近环境优雅。综合上述条件，给定一个定量的限定如下：

离主要市区交通要道200米之外，交通要道的车流量大，噪音产生主要源于此；（ST为道路类型中的主要市区交通要道）

距大型商业中心的影响，以商业中心的大小来确定影响区域，具体是以其属性字段YUZHI；

距名牌高中在750米之内，以便小孩上学便捷； 距名胜古迹500米之内。

最后分别将满足上述条件的其中一个条件的取值为1，不满足的取值为0，即如果满足距主要市区交通要道200米之内，取值为1，反之为

实验五 栅格数据的空间分析

一、 实验目的

理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。

二、 实验内容

根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。

三、 实验原理与方法

实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。

实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。

四、 实验步骤

⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对行政区划数据中的多边形取消颜色填充

⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文

件夹

⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inver