7-空间叠加分析

空间叠加分析，本图介绍了矢量叠加分析、栅格叠加分析知识，希望这份脑图会对你有所帮助。

7-空间叠加分析

• 矢量叠加分析
  • 用来提取空间组合信息的方法
  • 原理
    • 将不同主题的各个数据进行空间比较，产生具有多重属性和几何图形的空间数据，所以，叠加的结果通常组合了原来各个要素所具有的属性，并生成了新的空间关系。
  • 分类
    • Clip(裁剪）
      • 用叠加数据去裁剪输入的数据，即凡是空间范围落入叠加数据（裁剪数据）的输入数据（被裁剪数据），都会被保留到结果中。
      • 结果中的属性仅仅包含输入数据的属性，并不包含叠加数据的属性
        • 有时候归为-空间提取
      • 输入数据
        • 点、线、面
      • 叠加数据
        • 点、线、面
        • 叠加数据的几何纬度必须大于或等于输入数据的几何纬度
      • 结果的纬度总是和输入数据的纬度相同
    • Erase(擦除)
      • 用叠加数据（擦除数据）将输入数据（被擦除数据）中与擦除要素重叠的部分去掉
      • 输入数据可以是任意矢量点、线、面数据，而叠加数据的纬度必须要大于或等于输入数据的几何纬度
      • 结果只包含输入数据的属性，并不包含叠加数据的属性
    • Identity(识别)
      • 用叠加数据（识别数据）对输入数据（被识别数据）进行空间和属性的加注，也就是把叠加数据的几何要素和输入数据进行叠加，并使相叠加的部分既包含输入数据的属性，也包含叠加数据的属性。
      • 输入数据：任意点线面一种
      • 叠加数据：面或和输入数据具有相同几何维度的矢量数据
    • Intersect(交集)
      • 计算并输出矢量数据之间的交集
      • 求交分析在2个或以上矢量数据的情况下进行，所有数据都是输入数据，不再区分叠加数据
      • 输出数据的属性数据通常包括了所有输入数据的属性字段。
      • 输入数据：点线面任何几种矢量数据的组合
      • 与其他叠加分析的不同：不再区分输入数据和叠加数据，输出的形式可以有所选择——可以输出小于或等于这些输入数据中最小几何维度的结果
    • Symmetrical Difference(对称差)
      • 与Intersect相反
      • 结果是保留两个数据中互相不覆盖的部分，而相交的部分则被去掉
      • 要求参与叠加的两个矢量数据必须具有相同的几何纬度，结果中包含了两个数据的属性
    • Union(联合)
      • 原理：得到多个面要素叠加的所有空间组合形式
      • 和Intersect相似
        • 相同：支持2个或以上输入数据的叠加分析
        • 不同：只支持面要素（多边形要素）之间的叠加，不支持点要素和线要素
      • 是多个面要素输入数据之间的分析，不区分叠加数据
      • 结果中包含了所有参加叠加的面要素的属性数据
        • 可选设置——结果中允许包含空隙
        • 如果不允许包含空隙，则面要素之间的空隙会生成一个新的面来填补空隙，该面要素属性为-1
    • Update(更新)
      • 用来更新面要素（多边形）的空间数据和属性数据，只能用于面要素（输入数据和叠加数据都是矢量面要素）
      • 会将原来输入数据中与更新数据重叠部分的矢量面要素替换成更新数据。
      • 必须满足更新数据的属性字段与输入数据的属性字段相匹配。
  • 参与叠加分析的矢量数据根据作用的不同分为：
    • 输入数据
    • 叠加数据
  • 矢量叠加分析的相关算法
    • 点到线段的最小距离的计算
      • 设置距离容差
        • 一旦点到线段的最小距离小于这个容差，就认为点在线段上，或线段正好过该点。
    • 点在多边形内的判定
      • 射线算法（铅垂线算法）
      • 夹角和算法
    • 线段与线段的相交判定
• 栅格叠加分析
  • 地图代数——多个栅格数据的叠加分析
    • 前提条件
      • 所有参与分析的栅格数据都必须基于相同的地图坐标系
      • 所有栅格单元的大小相同
  • 栅格数据重采样
    • 在新的栅格单元处插值出新的栅格数据，对新的栅格单元周围一定数量的旧栅格单元进行采样插值。
    • 方法
      • 最近邻插值法
        • 寻找距离新栅格单元插值位置最近的一个旧栅格单元的值作为插值位置的数值
      • 双线性插值法
        • 采用距离插值点最近的四个（2*2）栅格单元进行线性内插
        • 执行效率低于最近邻插值法，但插值的数据更光滑。
      • 三次卷积插值法
        • 二维双三次插值——比双线性插值法效果更好
        • 采用插值点周围4*4个栅格单元的数值进行加权计算，而用于计算权重的核函数则采用分段三次多项式来拟合Sinc函数，并将其运用在X和Y两个方向上。
          • 核函数特点
            • W(0)=1,对任意的整数W(n)=0
            • a=-1核函数逼近Sinc函数
            • a=-0.5核函数逼近Hermite样条函数
  • 栅格数据重分类
    • 根据某一种分类指标把栅格数据中的每一个栅格单元根据其数值分配到一个类型之中，形成一个新的分类栅格，这个新的栅格数据的属性值就是新的类型编码。
      • 与矢量数据空间融合原理颇为类似
  • 地图代数计算类型
    • 局部运算
      • 针对单个栅格单元的操作，也就是对输入栅格数据中的每个栅格单元单独计算，计算结果赋给输出栅格单元
      • 使用单目运算符对一层栅格数据进行计算，也可以应用于多层栅格数据
      • 空值栅格单元不参与运算，空值栅格单元的最终计算结果还是空值
      • 类型
        • 数学运算
          • 把各种数学运算符作用于栅格数据的每一个栅格单元上
          • 算术运算
          • 逻辑运算
          • 三角及反三角函数
          • 指数函数
          • 对数函数
          • 幂函数
          • 数值处理函数
        • 条件函数
          • 对栅格数据按照条件进行SQL查询，把符合条件和不符合条件的栅格单元分别附以给定的不同属性值输出为新的栅格数据
        • 统计函数
          • 局部运算中的统计函数对多个栅格数据进行对应栅格单元的统计运算
            • 均值(Mean)
            • 众数(Mode)
            • 最大值(Maximum)
            • 中位数(Median)
            • 最小值(Minimum)
            • 少数(Minority)
            • 极差(Range)
            • 标准差(Standard Deviation)
            • 求和(Sum)
            • 变异度(Variety)
          • Combine运算
            • 与矢量叠加中Union一样
            • 把参与运算的各栅格数据对应的栅格单元属性值的所有组合形式都记录下来，每一种属性值的组合都用一个唯一的代码来标记，从而形成最终的输出数据
    • 邻域运算
      • 名词解释
        • 先对栅格单元定义一个邻域范围，再把落在该栅格单元（焦点单元）的邻域范围内的所有栅格单元的属性值拿来计算，最终把计算结果赋值给该栅格单元
        • 依次把整个栅格数据的每一个栅格单元都作为焦点栅格进行计算之后，就形成了新的栅格数据
        • 计算——统计运算
      • 经常采用的邻域范围形状
        • 矩形
        • 圆形
        • 环形
        • 扇形
        • 不规则形状
        • 加权形状
        • 楔形
        • 最常用3*3或5*5
      • 拉普拉斯算子
    • 分区运算
      • 基于某种已有的区域范围的计算，也就是首先要有一个表示分区的栅格数据
      • 针对每个栅格区域进行相应的计算，并形成分区的结果栅格数据，结果栅格数据中，每一个区域的所有栅格单元都具有相同的计算结果数值
      • 运算分类
        • 分区几何运算
          • 几何特征
            • 分区的面积
            • 分区的周长
            • 分区的厚度
            • 分区的几何单元
          • 分区
            • 可以是连续区域
            • 可以是不连续区域
          • 求分区厚度的原理
            • 计算出各个分区范围内离该分区的边界最远的点到边界的距离，也可以理解为在分区范围内最大的一个内接圆的半径
            • 算法——通过自然距离（欧氏距离）求得
        • 分区统计运算
          • 需要一个分区栅格数据，还需要一个作为统计数值的栅格数据
          • 根据分区栅格数据把落在分区范围内的所有统计栅格属性值进行相应的统计计算，并把结果赋值给分区范围内所有的栅格单元
        • 分区填充运算
          • 需要分区的栅格数据，还需要一个作为填充的栅格数据
          • 现将各个分区边界上的栅格单元位置找出来，再取各个分区边界栅格单元中属性值最小的值填充到该分区内所有的栅格单元中
    • 加权叠加
      • 首先给每一个参与叠加分析的要素例如坡度、坡向和距离分配一个适当的权重值，其次将每一个要素分别乘自身的权重值，最后再相加，得到输出的栅格叠加分析结果