ArcGIS空間分析工具(共16頁(yè))

1、精心整理ArcGIS空間分析工具（SpatialAnalystTools）1 空間分析之常用工具空間分析擴(kuò)展模塊中提供了很多方便柵格處理的工具。其中提?。‥xtraction）、綜合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析處理數(shù)據(jù)中經(jīng)常會(huì)用到的。1.1 提取（Extraction）顧名思義，這組工具就是方便我們將柵格數(shù)據(jù)按照某種條件來(lái)篩選提取。工具集中提供了如下工具：ExtractbyAttributes：按屬性提取，按照SQL表達(dá)式篩選像元值。ExtractbyCircle：按圓形提取，定義圓心和半徑，按圓形提取柵格。ExtractbyMask：按掩膜提取，按指定的柵格數(shù)

2、據(jù)或矢量數(shù)據(jù)的形狀提取像元。ExtractbyPoints：按點(diǎn)提取，按給定坐標(biāo)值列表進(jìn)行提取。ExtractbyPolygonExtractbyRectangleExtractValuestoPoints：按照點(diǎn)要素的位置提取對(duì)應(yīng)的（一個(gè)/多個(gè)）柵格數(shù)據(jù)的像元值，其中，提取的Value可以使用像元中心值或者選擇進(jìn)行雙線性插值提取。Sample：采樣，根據(jù)給定的柵格或者矢量數(shù)據(jù)的位置提取像元值，采樣方法可選：最鄰近分配法（Nearest）、雙線性插值法（Bilinear）、三次卷積插值法（Cubic）。以上工具用來(lái)提取柵格中的有效值、興趣區(qū)域點(diǎn)等很有用。1.2 綜合這組工具主要用來(lái)清理柵格數(shù)據(jù)

3、，可以大致分為三個(gè)方面的功能：更改數(shù)據(jù)的分辨率、對(duì)區(qū)域進(jìn)行概化、對(duì)區(qū)域邊緣進(jìn)行平滑。這些工具的輸入都要求為整型柵格。1. 更改數(shù)據(jù)分辨率Aggregate：聚合，生成降低分辨率的柵格。其中，CellFactor需要是一個(gè)大于1的整數(shù)，表示生成柵格的像元大小是原來(lái)的幾倍。生成新柵格的像元值可選：新的大像元所覆蓋的輸入像元的總和值、最小值、最大值、平均值、中間值。2. 對(duì)區(qū)域進(jìn)行概化Expand：擴(kuò)展，按指定的像元數(shù)目擴(kuò)展指定的柵格區(qū)域。Shrink：收縮，按指定的像元數(shù)目收縮所選區(qū)域，方法是用鄰域中出現(xiàn)最頻繁的像元值替換該區(qū)域的值。Nibble：用最鄰近點(diǎn)的值來(lái)替換掩膜范圍內(nèi)的柵格像元的值。Th

4、in：細(xì)化，通過(guò)減少表示要素寬度的像元數(shù)來(lái)對(duì)柵格化的線狀對(duì)象進(jìn)行細(xì)化。RegionGroup：區(qū)域合并，記錄輸出中每個(gè)像元所屬的連接區(qū)域的標(biāo)識(shí)。每個(gè)區(qū)域都將被分配給唯一編號(hào)。3. 對(duì)區(qū)域邊緣進(jìn)行平滑BoundaryClean：邊界清理，通過(guò)擴(kuò)展和收縮來(lái)平滑區(qū)域間的邊界。該工具會(huì)去更改X或Y方向上所有少于三個(gè)像元的位置。MajorityFilter：眾數(shù)濾波，根據(jù)相鄰像元數(shù)據(jù)值的眾數(shù)替換柵格中的像元?？梢哉J(rèn)為是“少數(shù)服從多數(shù)”，太突兀的像元被周?chē)拇蟛筷?duì)干掉了。其中“大部隊(duì)”的參數(shù)可設(shè)置，相鄰像元可以4鄰域或者8鄰域，眾數(shù)可選，需要大部分（3/4、5/8）還是過(guò)半數(shù)即可。TIPS：這兩個(gè)工具僅支

5、持整形柵格輸入。2 空間分析之多元分析通過(guò)多元統(tǒng)計(jì)分析可以探查許多不同類(lèi)型屬性之間的關(guān)系。有兩種可用的多元分析：分類(lèi)（監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)Supervised&Unsupervised）主成分分析（PrincipalComponentAnalysisPCA）2.1 波段集統(tǒng)計(jì)工具（BandCollectionStatistics）柵格波段必須具有一個(gè)公共交集。如果不存在公共交集，則會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，且不會(huì)創(chuàng)建任何輸出。如果柵格波段的范圍不同，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)將以所有輸入柵格波段的共同的空間范圍來(lái)計(jì)算。默認(rèn)情況下，像元大小為輸入柵格的最大像元的大??；否則，將取決于柵格分析環(huán)境設(shè)置。此工具計(jì)算每個(gè)圖層的基本統(tǒng)計(jì)

6、測(cè)量值（最小值、最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差），如果勾選協(xié)方差和相關(guān)矩陣，還可以得到這兩個(gè)值。2.2 創(chuàng)建特征（CreateSignatures）創(chuàng)建由輸入樣本數(shù)據(jù)和一組柵格波段定義的類(lèi)和ASCII特征文件。該工具可創(chuàng)建將用作其他多元分析工具的輸入?yún)?shù)的文件。該文件由兩部分組成：1） 所有類(lèi)的常規(guī)信息，例如圖層數(shù)、輸入柵格名稱(chēng)和類(lèi)別數(shù)。2） 每個(gè)類(lèi)別的特征文件，由樣本數(shù)、平均值和協(xié)方差矩陣組成。2.3 編輯特征（EditSignatures）通過(guò)合并、重新編號(hào)和刪除類(lèi)特征來(lái)編輯和更新特征文件。輸入特征重映射文件是ASCII文件，其每一行有兩列值與之對(duì)應(yīng)，以冒號(hào)分隔。第一列是原始類(lèi)ID值。第二列包含用

7、于在特征文件中更新的新類(lèi)ID。文件中的所有條目必須基于第一列以升序進(jìn)行排序。編輯特征文件的寫(xiě)法是固定的，如下：只需要編輯的類(lèi)才必須被放入特征被放入特征重映射文件；任何在重映射文件中不存在的類(lèi)將保持不變。要合并一組類(lèi)，原類(lèi)ID：新類(lèi)ID。要?jiǎng)h除一類(lèi)特征，使用9999作為該類(lèi)第二列的值。要重新編號(hào)，將類(lèi)ID重新編號(hào)為某個(gè)不存在于輸入特征文件中的值。示例：2：34：115：99999：3上例將使用3合并類(lèi)2和類(lèi)9，使用11合并類(lèi)4，并將刪除類(lèi)5。2.4 樹(shù)狀圖（Dendrogram）構(gòu)造可顯示特征文件中連續(xù)合并類(lèi)之間的屬性距離的樹(shù)狀圖。2.5 最大似然法分類(lèi)（MaximumLikelihoodCla

8、ssification）最大似然法分類(lèi)工具所用的算法基于兩條原則：1） 每個(gè)類(lèi)樣本中的像元在多維空間呈正態(tài)分布2） 貝葉斯決策理論TIPS：工具中有幾個(gè)參數(shù)需要注意：reject_fraction：將因最低正確分配概率而得不到分類(lèi)的像元部分。默認(rèn)值為0.0；將對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行分類(lèi)。共有14個(gè)有效輸入：0.0、0.005、0.01、0.025、0.05、0.1、0.25、0.5、0.75、0.9、0.975、0.99和0.995。a_priori_probabilities：指定將如何確定先驗(yàn)概率。EQUAL所有類(lèi)將具有相同的先驗(yàn)概率。SAMPLE先驗(yàn)概率將與特征文件內(nèi)所有類(lèi)中采樣像元總數(shù)的相關(guān)的

9、各類(lèi)的像元數(shù)成比例。FILE先驗(yàn)概率將會(huì)分配給輸入的ASCII先驗(yàn)概率文件中的各個(gè)類(lèi)。2.6 Iso聚類(lèi)（IsoCluster）Iso表示：iterativeselt-organizing迭代自組織方法。Iso聚類(lèi)工具對(duì)輸入波段列表中組合的多元數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類(lèi)。所生成的特征文件（*.gsg）可用作生成非監(jiān)督分類(lèi)柵格的分類(lèi)工具（例如最大似然法分類(lèi)）的輸入。類(lèi)數(shù)的最小有效值為二。不存在最大聚類(lèi)數(shù)。通常情況下，聚類(lèi)越多，所需的迭代就越多。2.7 Iso聚類(lèi)非監(jiān)督分類(lèi)（IsoClusterUnsupervisedClassification）此工具為腳本工具，結(jié)合了Iso聚類(lèi)工具與最大似然法分類(lèi)工具的功能

10、。輸出經(jīng)過(guò)分類(lèi)的柵格。2.8 類(lèi)別概率（ClassProbability）如果發(fā)現(xiàn)分類(lèi)中的某些區(qū)域被分配給某一類(lèi)的概率不高，則說(shuō)明可能存在混合類(lèi)。例如，根據(jù)分類(lèi)概率波段，一個(gè)已被分類(lèi)為森林的區(qū)域?qū)儆谏诸?lèi)的概率只有55%。你又發(fā)現(xiàn)同一區(qū)域?qū)儆诓莸仡?lèi)的概率只有40%。顯然，該區(qū)域即不屬于森林類(lèi)也不屬于草地類(lèi)。它更可能是一個(gè)森林草地混合類(lèi)。對(duì)于使用分類(lèi)概率工具生成的分類(lèi)概率，最好檢查分類(lèi)結(jié)果。生成的多波段柵格數(shù)城的波段數(shù)等于類(lèi)別數(shù)，每個(gè)波段表示某種分類(lèi)的可能概率，像元值從0至100。2.9 主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis）對(duì)一組柵格波段執(zhí)行主成分分析（PCA）并

11、生成單波段柵格作為輸出。此工具生成的波段數(shù)與指定的成分烽相同的多波段柵格。主成分分析工具用于將輸入多元屬性空間中的輸入波段內(nèi)的數(shù)據(jù)變換到相對(duì)于原始空間對(duì)軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的新的多元屬性空間。新空間中的軸（屬性）互不相關(guān)。之所以在主成分分析中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，主要是希望通過(guò)消除冗余的方式來(lái)壓縮數(shù)據(jù)。3 空間分析之鄰域分析ArcGIS的空間分析擴(kuò)展中，提供了這樣一組鄰域分析工具：原始圖像：3.1 塊統(tǒng)計(jì)（BlockStatistics）分塊統(tǒng)計(jì)，按照指定鄰域類(lèi)型計(jì)算區(qū)域統(tǒng)計(jì)值，輸出區(qū)域?yàn)橹付ㄠ徲蝾?lèi)型的外接矩形。以下為鄰域的形狀：NbrAnnulus（innerRadius，outerRadius，CELLM

12、AP）NbrCircle（Radius，CELLMAP）NbrRectangel（width，height，CELLMAP）NbrWedge（innerRadius，start_angle，end_angle，CELLMAP）NbrIrregular（kernel_file）NbrWeight（kernel_file）Irregular和Weight鄰域類(lèi)型需指定核文件（.txt文件）?？梢赃M(jìn)行編碼計(jì)的計(jì)算類(lèi)型：MEAN/平均值；MAJORITY/眾數(shù)（出現(xiàn)次數(shù)最多的值）；MAXIMUM/最大值；MEDIAN/中數(shù)；MINIMUM/最小值；MINORITY/少數(shù)（出現(xiàn)次數(shù)最少的值）；RANGE

13、/范圍（最大值和最小值之差）。STD/標(biāo)準(zhǔn)差；SUM/總和。VARIETY/變異度（唯一值的數(shù)量）。矩形鄰域，平均值計(jì)算圓形鄰域，平均值計(jì)算3.2 濾波器（Filter）對(duì)柵格執(zhí)行平滑（低通）濾波器或邊緣增強(qiáng)（高通）濾波器。濾波器工具既可用于消除不必要的數(shù)據(jù)，也可用于增強(qiáng)數(shù)據(jù)中不明顯的要素的顯示。低通濾波（平滑邊界）：高通濾波（邊緣增強(qiáng)）：3.3 焦點(diǎn)流（FocalFlow）焦點(diǎn)流工具使用直接的3*3鄰域來(lái)確定一個(gè)像元的八個(gè)相鄰點(diǎn)中哪一個(gè)流向此像元。焦點(diǎn)流也可以是液體由高到低流動(dòng)的方向，也可以是定義的任何移動(dòng)（比如污染物向污染濃度較低的地方流入）。Thresholdvalue=0Thresho

14、ldvalue=1003.4 焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)（FocalStatistics）為每個(gè)輸入像元位置計(jì)算其周?chē)付ㄠ徲騼?nèi)的值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)類(lèi)型與鄰域形狀與塊統(tǒng)計(jì)是相同的，區(qū)別在于，塊統(tǒng)計(jì)的輸出是整個(gè)鄰域的外接矩形范圍，而焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的輸出，是鄰域內(nèi)焦點(diǎn)柵格。矩形鄰域，平均值計(jì)算圓形鄰域，平均值計(jì)算3.5 線統(tǒng)計(jì)用于為每個(gè)輸出柵格像元周?chē)膱A形鄰域內(nèi)所有線的指定字段值計(jì)算統(tǒng)計(jì)量?？捎玫慕y(tǒng)計(jì)量類(lèi)型有：均值、眾數(shù)、最大值、中位數(shù)、最小值、少數(shù)、范圍、標(biāo)準(zhǔn)差以及變異度。只有眾數(shù)、少數(shù)和中位數(shù)統(tǒng)計(jì)量是根據(jù)線長(zhǎng)度進(jìn)行加權(quán)的。天津市部分道路中心線做線統(tǒng)計(jì)如下：3.6 點(diǎn)統(tǒng)計(jì)該工具類(lèi)似于焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)工具，不同之處在于它直接對(duì)

15、點(diǎn)要素而非柵格進(jìn)行操作。其優(yōu)點(diǎn)在于，即使點(diǎn)距離過(guò)近，在轉(zhuǎn)換成柵格點(diǎn)時(shí)也不會(huì)丟失。4 空間分析之距離分析與距離分析相關(guān)的工具：ArcGIS中，主要可以通過(guò)如下的幾種方式進(jìn)行距離分析：1. 歐氏距離分析2. 成本加權(quán)距離分析3. 用于垂直移動(dòng)限制和水平移動(dòng)限制的成本加權(quán)距離分析4. 獲取最短路徑使用ArcGIS空間分析擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)距離分析，最主要的是歐氏距離分析和成本加權(quán)距離分析兩類(lèi)工具。4.1 歐氏距離工具歐氏距離工具測(cè)量每個(gè)像元距離最近源的直線距離（像元中心至像元中心的距離）。歐氏距離（EuclideanDistance）求得每個(gè)像元至最近源的距離。歐氏方向（EuclideanDirection）

16、求得每個(gè)像元至最近源的方向。歐氏分配（EuclideanAllocation）求得每個(gè)像元的最近的源。TIPS：1. 源（Source）可以是感興趣的地物的位置，數(shù)據(jù)方面，既可以是柵格數(shù)據(jù)，也可以是矢量數(shù)據(jù)。但注意：如果數(shù)據(jù)選用了柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中必須僅包含表示源的像元，其他像元需要是Nodata。如果選用矢量，在執(zhí)行工具之時(shí)，內(nèi)部會(huì)將其先轉(zhuǎn)成柵格。2. 歐氏距離的算法簡(jiǎn)單理解為：工具會(huì)求得每個(gè)像元至每個(gè)源的距離，然后取得每個(gè)像元至每個(gè)源的最短距離以輸出。其中，歐氏距離是像元中心與源像元的中心的直線距離。3. 歐氏距離輸出柵格結(jié)果投影平面上，像元與最近源之間的最短直線距離。4. 歐氏方向輸出柵格

17、結(jié)果像元與最近源之間的方位角方向（以度為單位）。使用360度圓，刻度360指北，90指東，從刻度1順時(shí)針增加。值0供源像元使用。5. 歐氏分配輸出柵格結(jié)果輸出的每個(gè)像元都是距其最近源的值。4.2 成本加權(quán)距離工具成本加權(quán)距離工具可以看成是對(duì)歐氏直線距離的進(jìn)一步修改，將經(jīng)過(guò)某個(gè)像元的距離賦以成本因素。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，翻過(guò)一座山到達(dá)目的地是最短的直線距離，繞行這座山距離較長(zhǎng)，但是更節(jié)省時(shí)間和體力，那就后者的成本加權(quán)距離最短了。1. 成本距離（CostDistance）：求得每個(gè)像元至最近源的成本距離。2. 成本回溯鏈接（CostBackLink）：求的一個(gè)方向柵格，可以從任意像元沿最小成本路徑返回

18、最近源。3. 成本分配（CostAllocation）：求得每個(gè)像元的最近的源。4. 成本路徑（CostPatch）：求得任意像元到最近源的最小成本路徑。TIPS：1. 成本柵格可以是整形或者浮點(diǎn)型，但是其值中不能含有負(fù)值或者0。成本柵格中的Nodata視為障礙。2. 成本距離輸出柵格數(shù)據(jù)3. 成本距離回溯鏈接要注意的是，它并不會(huì)要求返回哪一個(gè)源像元以及如何返回。而是記錄從任意像元回溯到最近源的路徑上，每個(gè)像元向下一個(gè)像元指向的方向，這個(gè)方向以08的代碼形式記錄。Source（0）Right（1）Lower-Right（2）Down（3）Lower-Left（4）Left（5）UpperLef

19、t（6）Up（7）Upper-Right（8）4. 成本距離分配得到是的每個(gè)像元至最近源的成本距離。4.3 路徑距離工具路徑距離工具與成本距離相似，也可以確定從某個(gè)源到柵格上各像元位置的最小累積行程成本。但是，路徑距離不僅可計(jì)算成本表面的累積成本，而且會(huì)考慮到行駛的實(shí)際曲面距離，和影響到移動(dòng)總成本的水平和垂直因子。主要包含這幾個(gè)工具：1. 路徑距離（PathDistance）2. 路徑回溯鏈接（PathBackLink）3. 路徑分配（PathAllocation）4.4 獲得最短路徑1. 成本距離路徑任意像元到最近源的最小成本路徑，需要引用到上面工具中生成的成本距離和成本回溯鏈接?xùn)鸥駭?shù)據(jù)。2

20、. 廓道（Corridor）用于計(jì)算兩個(gè)成本柵格的累積成本柵格結(jié)果，為了求得從一個(gè)源到另一個(gè)源且經(jīng)過(guò)該像元位置的最小成本路徑。輸出柵格不是單個(gè)最小成本路徑，但會(huì)得到源之間累積成本的范圍。最后我們可以配合其他工具將小于某一閾值的結(jié)果提取出來(lái)，例如工具ExtractbyAttribute提取，或者通過(guò)Con進(jìn)行條件賦值等等方法，獲取結(jié)果。5 空間分析之水文分析接收雨水的區(qū)域以及雨水到達(dá)出水口前所流經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)被稱(chēng)為水系。流經(jīng)水系的水流只是通常所說(shuō)的水文循環(huán)的一個(gè)子集，水文循環(huán)還包括降雨、蒸發(fā)和地下水流。水文分析工具重點(diǎn)處理的是水在地表上的運(yùn)動(dòng)情況。“水文分析”工具用于為地表水流建立模型。盆域分析（Ba

21、sin）：創(chuàng)建描繪所有流域盆地的柵格。填洼（Fill）：通過(guò)填充表面柵格中的匯來(lái)移除數(shù)據(jù)中的小缺陷。流量（FlowAccumulation）：創(chuàng)建每個(gè)像元累積流量的柵格?？蛇x擇性應(yīng)用權(quán)重系數(shù)。流向（FlowDirection）：創(chuàng)建從每個(gè)像元到其最陡下坡相鄰點(diǎn)的流向的柵格。水流長(zhǎng)度（Flowlength）：計(jì)算沿每個(gè)像元的流路徑的上游（或下游）距離或加權(quán)距離。匯（Sink）：創(chuàng)建識(shí)別所有匯或內(nèi)流水系區(qū)域的柵格。捕捉傾瀉點(diǎn)（SnapPourPoint）：將傾瀉點(diǎn)捕捉到指定范圍內(nèi)累積流量最大的像元。河流連接（StreamLink）：向各交匯點(diǎn)之間的柵格線狀網(wǎng)絡(luò)的各部分分配唯一值。河網(wǎng)分級(jí)（Stre

22、amOrder）：為表示線狀網(wǎng)絡(luò)分支的柵格線段指定數(shù)值順序。柵格河網(wǎng)矢量化（StreamtoFeature）：將表示線狀網(wǎng)絡(luò)的柵格轉(zhuǎn)換為表示線狀網(wǎng)絡(luò)的要素。分水嶺（Watershed）：確定柵格中一組像元之上的匯流區(qū)域。以下圖DEM為例：5.1 流向（FlowDirection）流向工具的輸出是值范圍介于1到255之間的整型柵格，從中心出發(fā)的各個(gè)方向值為：3264128161542例如，如果最陡下降方向位于當(dāng)前處理像元的左側(cè)，則該處理像元的流向編碼將為16。如果像元的Z值在多個(gè)方向上均發(fā)生相同變化，并且該像元是凹陷點(diǎn)的一部分，則該像元的流向?qū)⒈灰暈槲炊x。此時(shí)，該像元在輸出流向柵格中的值將為這

23、些方向的總和。例如，如果z值向右（流向1）和向下（流向4）的變化相同，則該像元的流向?yàn)?+45?？梢允褂脜R工具將具有未定義流向的像元標(biāo)記為凹陷點(diǎn)。5.2 匯（Sink）匯是指流向柵格中流向元法被賦予八個(gè)有效值之一的一個(gè)或一組空間連接像元。匯被視為具有未定義的流向，并被賦予等于其可能方向總和的值。匯工具的輸出是一個(gè)整型柵格，其中每個(gè)匯都被賦予一個(gè)唯一值。匯的編號(hào)介于1到匯的數(shù)量之間。5.3 填洼（Fill）通過(guò)表面柵格中的匯來(lái)移除數(shù)據(jù)中的小缺陷。凹陷點(diǎn)是指具有未定義流域方向的像元；其周?chē)南裨哂谒A瀉點(diǎn)相對(duì)于凹陷點(diǎn)的匯流區(qū)域高程最低的邊界像元。如果凹陷點(diǎn)中充滿(mǎn)了水，則水將從該點(diǎn)傾瀉出去。T

24、IPS：有關(guān)填充的Z限制要填充的凹陷點(diǎn)與其傾瀉點(diǎn)之間的最大高程差。如果把凹陷點(diǎn)與其傾瀉點(diǎn)之間的Z值差大于Z限制，則不會(huì)填充此凹陷點(diǎn)。默認(rèn)情況下將填充所有凹陷點(diǎn)（不考慮深度）。5.4 流量（FlowAccumulation）創(chuàng)建每個(gè)像元累積流量的柵格。流量累積將基于流入輸出柵格中的每個(gè)像元的像元數(shù)。高流量的輸出像元是集中流動(dòng)區(qū)域，可用于標(biāo)識(shí)河道。流量為零的輸出像元是局部地形高點(diǎn)，可用于識(shí)別山脊。流量工具不遵循壓縮環(huán)境設(shè)置。輸出柵格將始終處于未壓縮狀態(tài)。5.5 河流分級(jí)（StreamOrder）河流分級(jí)是一種將級(jí)別數(shù)分配給河流網(wǎng)絡(luò)中的連接線的方法。此級(jí)別是一種根據(jù)支流數(shù)對(duì)河流類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)的方

25、法。僅需知道河流的級(jí)別，即可推斷出河流的某些特征。河流分級(jí)工具有兩種用于分配級(jí)別的方法。這兩種方法由Strahler（1957）和Shreve（1966）提出。在這兩種方法中，始終將1級(jí)分配給上游河段。Strahler河流分級(jí)方法：在Strahler法中，所有沒(méi)有支流的連接線都被分為1級(jí)，它們稱(chēng)為第一級(jí)別。當(dāng)級(jí)別相同的河流交匯時(shí)，河網(wǎng)分級(jí)將升高。因此，兩條一級(jí)連接線相交會(huì)創(chuàng)建一務(wù)二級(jí)連接線，兩條二級(jí)連接線相交會(huì)創(chuàng)建一條三級(jí)連接線，依此類(lèi)推。但是，級(jí)別不同的兩條連接線相交不會(huì)使級(jí)別升高。例如，一條一級(jí)連接線和一條二級(jí)連接線相交不會(huì)創(chuàng)建一條三級(jí)連接線，但會(huì)保留高級(jí)連接線的級(jí)別。Shreve河流分級(jí)

26、方法：Shreve法考慮網(wǎng)絡(luò)中所有連接線。所有外連接線都被分為1級(jí)。但對(duì)于內(nèi)連接線，級(jí)別是增加的。例如，兩條一級(jí)連接線相交會(huì)創(chuàng)建一條二級(jí)連接線，一條一級(jí)連接線和一條二級(jí)連接線相交會(huì)創(chuàng)建一條三級(jí)連接線，而一條二級(jí)連接線和一條三級(jí)連接線會(huì)創(chuàng)建一條五級(jí)連接線。因?yàn)榧?jí)別可增加，所以Shreve法中的數(shù)字有時(shí)指的是量級(jí)，而不是級(jí)別。連接線的量級(jí)是指上游連接線的數(shù)量。5.6 柵格河網(wǎng)矢量化（StreamtoFeature）柵格河網(wǎng)矢量化工具使用的算法主要用于矢量化河流網(wǎng)絡(luò)或任何表示方向已知的柵格線性網(wǎng)絡(luò)的柵格。該工具使用方向柵格來(lái)幫助矢量化相交像元和相鄰像元。可將兩個(gè)值相同的相鄰柵格河網(wǎng)矢量化為兩條平行線

27、。這與柵格轉(zhuǎn)折線（RastertoPolyline）工具相反，后者通常更傾向于將線折疊在一起。5.7 河流連接（StreamLink）向各交匯點(diǎn)之間的柵格線狀網(wǎng)絡(luò)的各部分分配唯一值?！斑B接”是指連接兩個(gè)相鄰交匯點(diǎn)，連接一個(gè)交匯點(diǎn)和出水口或連接一個(gè)交匯點(diǎn)和分水嶺的河道的河段。5.8 水流長(zhǎng)度（FlowLength）水流長(zhǎng)度工具的主要用途是計(jì)算給定盆地內(nèi)最長(zhǎng)水流的長(zhǎng)度。該度量值常用于計(jì)算盆地的聚集時(shí)間。這可使用UPSTREAM選項(xiàng)來(lái)完成。該工具也可通過(guò)將權(quán)重柵格用作下坡運(yùn)動(dòng)的阻抗，來(lái)創(chuàng)建假設(shè)降雨和徑流事件的距離面積圖。5.9 捕捉傾瀉點(diǎn)（SnappourPoint）該工具用于確保在使用分水嶺工具描

28、繪流域盆地時(shí)選擇累積量大的點(diǎn)。捕捉傾瀉點(diǎn)將在指定傾瀉點(diǎn)周?chē)牟蹲骄嚯x范圍內(nèi)搜索累積流量最大的像元，然后將傾瀉點(diǎn)移動(dòng)到該位置。5.10 分水嶺（Watershed）確定柵格中一組像元之上的匯流區(qū)域。5.11 盆域創(chuàng)建描繪所有流域盆地的柵格。通過(guò)識(shí)別盆地間的山脊線，在分析窗口描繪流域盆地。通過(guò)分析輸入流向柵格數(shù)據(jù)找出屬于同一流域盆地的所有已連接像元組。通過(guò)定位窗口邊緣的傾瀉點(diǎn)（水將從柵格傾瀉出的地方）及凹陷點(diǎn)，然后再識(shí)別每個(gè)傾瀉點(diǎn)上的匯流區(qū)域，來(lái)創(chuàng)建流域盆地，這樣就得到流域盆地的柵格。6 空間分析之表面分析我們可以利用“表面分析（Surface）”工具量化及可視化地形地貌。坡向（Aspect）：獲

29、得柵格表面的坡向。示得每個(gè)像元到其相鄰像元方向像元值的變化率最大的下坡方向。等值線（Contour）：根據(jù)柵格表面創(chuàng)建等值線（等值線圖）的線要素類(lèi)。等值線序列（ContourList）：根據(jù)柵格表面創(chuàng)建所選等值線值的要素類(lèi)。含障礙的等值線（ContourwithBarriers）：根據(jù)柵格表面創(chuàng)建等值線。如果包含障礙要素，則允許在障礙兩側(cè)獨(dú)立生成等值線。曲率（Curvature）：計(jì)算柵格表面的曲率，包括剖面曲率和平面曲率。填挖方（CutFill）：計(jì)算兩表面間體積的變化，常執(zhí)行填挖操作。山體陰影（HillShade）：通過(guò)考慮照明源的角度和陰影，根據(jù)表面柵格創(chuàng)建地貌暈渲。視點(diǎn)分析（Obser

30、verPoint）：識(shí)別從各柵格表面位置進(jìn)行觀察時(shí)可見(jiàn)的觀察點(diǎn)。坡度（Slope）：判斷柵格表面的各像元中的坡度（梯度或z值的最大變化率）。視域（Viewshed）：確定對(duì)一組觀察點(diǎn)要素可見(jiàn)的柵格表面位置。以下圖DEM為例：6.1 各種等值線工具1. 等值線（Contour）2. 等值線列表（ContourList）可以指定等值線的值，如只輸出196，188的等值線3. 含障礙的等值線（ContourwithBarriers）：根據(jù)柵格表面創(chuàng)建等值線。如果包含障礙要素，則允許在障礙兩側(cè)獨(dú)立生成等值線。TIPS：關(guān)于等值線的質(zhì)量問(wèn)題少數(shù)情況下，所創(chuàng)建等值線的輪廓可能會(huì)呈方形或不均勻，看起來(lái)猶如沿

31、著柵格像元的邊界。出現(xiàn)這種情況可能是因?yàn)楦鳀鸥竦闹禐檎麛?shù)且恰好落在等值線上。這并不是問(wèn)題，該等值線不過(guò)是原樣呈現(xiàn)數(shù)據(jù)而已。如果希望等值線更平滑，可行的方法包括對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理或調(diào)整起始等值線。6.2 表面特征相關(guān)工具1. 坡向（Aspect）此工具求得每個(gè)像元到其相鄰的各個(gè)像元方向的z值上變化率最大的下坡方向。從概念上講，坡向工具將根據(jù)要處理的像元或中心像元周?chē)粋€(gè)3*3的像元鄰域的z值擬合出一個(gè)平面。該平面的朝向就是待處理像元的坡向。輸出柵格的值將是坡向的羅盤(pán)方向。坡向由0到359.9度之間的正度數(shù)表示，以北為基準(zhǔn)方向按順時(shí)針進(jìn)行測(cè)量。會(huì)為輸入柵格中的平坦（具有零坡度）像元分配1坡向。2

32、. 坡度（Slope）3. 曲率（Curvature）6.3 填挖方（CutFill）計(jì)算兩表面間體積的變化。默認(rèn)情況下，將使用專(zhuān)用渲染器來(lái)高亮顯示執(zhí)行填挖操作的位置。該渲染器將被挖的區(qū)域繪制成藍(lán)色，將被填的區(qū)域繪制成紅色。沒(méi)有變化的區(qū)域?qū)@示為灰色。6.4 山影（HillShade）此工具考慮的主要因素是太陽(yáng)（照明源）在天空中的位置。方位角（Azimuth）指的是太陽(yáng)的角度方向，是以北為基準(zhǔn)方向在0到360度范圍內(nèi)按順時(shí)針進(jìn)行測(cè)量的。90度的方位角為東。此工具默認(rèn)的方位角為315（NW）。高度（Altitude）指的是太陽(yáng)高出地平線的角度或坡度。高度的單位為度，范圍為0（位于地平線）到90（位于頭頂）之間。此工具默認(rèn)的高度為45度。Modelshadows：勾選，可計(jì)算局部照明度以及像元是否落入陰影內(nèi)。陰影值為0，所有其他像元的編碼介于1和255之間。Z因子（Zfactor）：Z單位與輸入表面的X，Y單位不同時(shí)，可使用Z因子調(diào)整Z單位的測(cè)量單位。計(jì)算最終輸出表面時(shí)，將用Z因子乘以輸入表面的Z值。如果X，Y單位和Z單位采用相同的測(cè)量單位；則Z因子為1。這是默認(rèn)值。此外，Z因子還可用于地形夸大。例如：Z單位是英尺，而X，Y單位是米，則Z因子為0.3048，將Z單位從英尺