空間分析之疊加分析

空間分析之疊加分析第1頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/141一、空間疊置概念空間疊置分析(SpatialOverlayAnalysis)是指在統(tǒng)一空間參照系統(tǒng)條件下，每次將同一地區(qū)兩個地理對象的圖層進(jìn)行疊置，以產(chǎn)生空間區(qū)域的多重屬性特征，或建立地理對象之間的空間對應(yīng)關(guān)系?？臻g疊置分析目的：尋找和確定同時具有幾種地理屬性的地理要素的分布，或是按照確定的地理指標(biāo)，對疊加后產(chǎn)生的具有不同屬性級的多邊形進(jìn)行分類或分級第2頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14二、疊置分析的分類將同一地區(qū)，同一比例尺的兩組或更多的多邊形要素的數(shù)據(jù)層進(jìn)行疊置，會出現(xiàn)兩種成果形式，一種是根據(jù)兩組多邊形邊界的交點(diǎn)來建立具有多重屬性的多邊形，稱為合成疊置；另一種是進(jìn)行多邊形范圍的屬性特征的統(tǒng)計分析，稱為統(tǒng)計疊置。合成疊置得到一張新的疊置圖，產(chǎn)生了許多新的多邊形，每個多邊形內(nèi)都具有兩種以上的屬性，通過區(qū)域多重屬性的模擬，尋找和確定同時具有幾種地理屬性的分布區(qū)域。統(tǒng)計疊置得到的是新的屬性數(shù)據(jù)，得到的新屬性值可能與原數(shù)據(jù)層的屬性意義不一致，因?yàn)榈玫降慕Y(jié)果可能是名稱、分類值，也可能是分析后的結(jié)果。第3頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14疊置分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（空間邏輯運(yùn)算）疊加過程往往是對空間信息和對應(yīng)的屬性信息作集合的交、并、差、余運(yùn)算，也可再進(jìn)一步對屬性作其他的數(shù)學(xué)運(yùn)算。為討論方便將空間圖層A，B，C定義為二值圖象

3、空間邏輯差運(yùn)算；A-B=XX∈A且

X∈B1、空間邏輯并（或）運(yùn)算；A∪B=XX∈A或X∈B2、空間邏輯交（與）運(yùn)算；A∩B=XX∈A且X∈B4、空間包含；AB第4頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14例：土壤厚度（大于50厘米）和土壤類型（紅壤和其他類型）兩個二值化圖層，不同的邏輯運(yùn)算結(jié)果如下：AND關(guān)系：結(jié)果是將土層厚度大于50厘米，且土壤為紅壤的土壤單元顯示出來；OR關(guān)系：結(jié)果將土層厚度大于50厘米，或者土壤為紅壤的土壤單元顯示出來；XOR：結(jié)果將土層厚度小于50厘米，或者土壤不是紅壤的土壤單元顯示出來；NOT:如結(jié)果是將土層厚度大于50厘米，但土壤不是紅壤的土壤單元顯示出來；邏輯關(guān)系運(yùn)算例第5頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14柵格數(shù)據(jù)的算術(shù)運(yùn)算1)算術(shù)運(yùn)算指兩層以上的對應(yīng)網(wǎng)格值經(jīng)加、減運(yùn)算，而得到新的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)的方法。

（4）疊加分析的數(shù)學(xué)運(yùn)算疊加法第6頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14算術(shù)運(yùn)算——以灰度(亮度)賦值柵格為例（乘除運(yùn)算）10505010020100100200×2＝（圖像反差增大）陽光砂巖頁巖花崗巖陽坡陰坡波段MSS4MSS5MSS4/MSS5陽坡34510.67陰坡22340.65砂巖對陽光的反射情況乘法案例除法案例0.670.65第7頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14無數(shù)據(jù)置換①算術(shù)運(yùn)算——賦值柵格的算術(shù)條件疊加比較后取最大值比較后取最小值第8頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14①算術(shù)運(yùn)算——賦值柵格的算術(shù)條件疊加數(shù)據(jù)置換第9頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/142)函數(shù)運(yùn)算：指兩個以上層面的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)以某種函數(shù)關(guān)系作為復(fù)合分析的依據(jù)進(jìn)行逐網(wǎng)格運(yùn)算，從而得到新的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過程。這種復(fù)合疊置分析方法被廣泛地應(yīng)用到地學(xué)綜合分析、環(huán)境質(zhì)量評價、遙感數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域中。利用土壤侵蝕通用方程式計算土壤侵蝕量時，就可利用多層面柵格數(shù)據(jù)的函數(shù)運(yùn)算復(fù)合分析法進(jìn)行自動處理。一個地區(qū)土壤侵蝕量的大小是降雨(R)、植被覆度(C)、坡度(S)、坡長（L）、土壤抗蝕性(SR)等因素的函數(shù)

在ArcView中，使用MapCalculator可以很方便地實(shí)現(xiàn)柵格圖層的復(fù)合（疊加）運(yùn)算土壤侵蝕多因子函數(shù)運(yùn)算復(fù)合分析示意圖函數(shù)運(yùn)算露點(diǎn)第10頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/141、視覺信息疊加：將不同專題的內(nèi)容疊加顯示在結(jié)果圖件上，視覺信息疊加之后，參加疊加的平面之間沒發(fā)生任何邏輯關(guān)系，仍保留原來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。面狀圖、線狀圖和點(diǎn)狀圖之間的疊加；面狀圖區(qū)域邊界之間或一個面狀圖與其他專題區(qū)域邊界之間的疊加；遙感影像與專題地圖的疊加；專題地圖與數(shù)字高程模型疊加顯示立體專題圖；遙感影像與DEM疊加生成真三維地物景觀。

疊加分析分為以下五類：視覺信息疊加；點(diǎn)與多邊形疊加；線與多邊形疊加；多邊形疊加；柵格圖層疊加

面狀圖、線狀圖和點(diǎn)狀圖之間的疊加面狀圖與專題區(qū)域邊界之間的疊加遙感影像與專題地圖的疊加專題地圖與數(shù)字高程模型疊加遙感影像與DTM疊加第11頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/142、點(diǎn)與多邊形的疊加疊加圖層：將一個含有點(diǎn)的圖層（目標(biāo)圖層）疊加在另一個含有多邊形的圖層（操作圖層）上，以確定每個點(diǎn)落在哪個區(qū)域內(nèi)。例如：一個中國政區(qū)圖（多邊形）和一個全國礦產(chǎn)分布圖（點(diǎn)），二者經(jīng)疊加分析后，并且將政區(qū)圖多邊形有關(guān)的屬性信息加到礦產(chǎn)的屬性數(shù)據(jù)表中，然后通過屬性查詢，可以查詢指定省有多少種礦產(chǎn)，產(chǎn)量有多少；而且可以查詢指定類型的礦產(chǎn)在哪些省里有分布等信息。例如將水井與規(guī)劃區(qū)圖層相疊置，可確定每口井所屬的規(guī)劃區(qū)范圍。*1*3*4*2ADBC點(diǎn)屬性1234多邊形屬性1屬性2ABCD點(diǎn)多邊形點(diǎn)屬性面屬性1面屬性21A2D3C4B第12頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/143、線與多邊形的疊加疊加圖層：將線的圖層（目標(biāo)圖層）疊加在多邊形的圖層（操作圖層）上，以確定一條線落在哪個多邊形內(nèi)。疊加原理：與前面不同的是，往往一個線目標(biāo)跨越多個多邊形，這時需要先進(jìn)行線與多邊形的求交，并將線目標(biāo)進(jìn)行切割，形成一個新的空間目標(biāo)（新的線目標(biāo)）的結(jié)果集例如：當(dāng)線狀圖層為河流，疊加的結(jié)果是多邊形將穿過它的所有河流打斷成弧段，可以查詢?nèi)我舛噙呅蝺?nèi)的河流長度，進(jìn)而計算它的河流密度等；如果線狀圖層為道路網(wǎng)，疊加的結(jié)果可以得到每個多邊形內(nèi)的道路網(wǎng)密度，內(nèi)部的交通流量，進(jìn)入、離開各個多邊形的交通量，相鄰多邊形之間的相互交通量。第13頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14例如：確定某一行政區(qū)內(nèi)各種等級道路的里程數(shù)線與多邊形的疊合的目的是確定某一線狀圖層上的弧段落在另一多變性圖層上的哪個多邊形內(nèi)，以便為圖層的每條弧段建立新的屬性。路網(wǎng)密度？——疊加！各種道路長=830KM區(qū)域面積=2797KM2結(jié)果？第14頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/144、多邊形與多邊形的疊加多邊形與多邊形的疊置是指將兩個不同圖層的多邊形要素相疊加，根據(jù)兩組多邊形的交點(diǎn)來建立多重屬性的多邊形或進(jìn)行多邊形范圍內(nèi)的屬性特征的統(tǒng)計分析。多邊形疊置過程分幾何求交過程和屬性確定過程，算法的核心是多邊形求交。①對兩個多邊形進(jìn)行邊界求交和弧段分割運(yùn)算，并以新弧段為單位重建拓?fù)潢P(guān)系；②判斷重建多邊形落在原始多邊形層的哪個多邊形內(nèi)，從而建立新疊置多邊形與原始多邊形的關(guān)系，并抽取屬性。第15頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14多邊形的不同疊加方式取本底多邊形取上疊多邊形兩個多邊形相交？兩個多邊形是包含關(guān)系？多邊形求交，重建拓?fù)潢P(guān)系屬性抽取，建立關(guān)聯(lián)連接上疊多邊形結(jié)束？本底多邊形結(jié)束？ynnn建立包含關(guān)系屬性抽取yyy結(jié)束多邊形的疊置流程圖第16頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14新多邊形的屬性多邊形之間的疊置ID屬性101AID屬性1X2Y3Z新多邊形ID層1多邊形屬性層2多邊形屬性10A20X3AX40X5A06A07AY8AZ90Y100Z110Y12Z0AXYZ379101456112層1層2新層12坡度圖層肥力圖層疊加？第17頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14多邊形疊加產(chǎn)生碎屑多邊形由于矢量有限精度原因，幾何對象不可能完全匹配，出現(xiàn)碎屑多邊形，通常設(shè)模糊容限消除第18頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/145、基于柵格數(shù)據(jù)的疊置分析

特點(diǎn)：柵格數(shù)據(jù)的疊置算法，雖然數(shù)據(jù)存貯量比較大，但運(yùn)算過程比較簡單。變換方法：（1）點(diǎn)變換（2）區(qū)域變換方法（3）鄰域變換方法基于柵格數(shù)據(jù)的疊置分析是參與分析的兩個圖層的要素均為柵格數(shù)據(jù)。柵格疊置的作用包括以下幾種：①類型疊置；②數(shù)量統(tǒng)計③動態(tài)分析④益本分析⑤幾何提取第19頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14（1）點(diǎn)變換點(diǎn)變換只依據(jù)參與疊置圖層相應(yīng)點(diǎn)的屬性值進(jìn)行新的運(yùn)算，既與各圖層的鄰域點(diǎn)的屬性無關(guān)，也不受區(qū)域內(nèi)一般特征的影響。運(yùn)算方法包括：算術(shù)運(yùn)算，指數(shù)運(yùn)算，三角函數(shù)運(yùn)算等244633463377225423643366-=0-21-2-102-200-1-1點(diǎn)變換示意結(jié)果特征：運(yùn)算后得到的新屬性值可能與原圖層的屬性意義完全不同。第20頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14(2)區(qū)域變換方法指在計算新圖層相應(yīng)的屬性值時，不僅與原圖層對應(yīng)的柵格的屬性值有關(guān)，而且要顧及原圖層所在區(qū)域的集合特征（區(qū)域長度、面積、周長等）。(3)鄰域變換方法指在計算新圖層相應(yīng)的屬性值時，不僅考慮原圖層對應(yīng)的柵格及其屬性，而且還應(yīng)顧及與該柵格相關(guān)聯(lián)的鄰域或者影響半徑內(nèi)的柵格屬性值的影響。第21頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14疊加分析與視覺信息疊加的區(qū)別疊置分析是把參與疊加的各數(shù)據(jù)層經(jīng)過算術(shù)的、幾何的、邏輯的運(yùn)算生成新的數(shù)據(jù)層；而視覺信息疊加僅是把不同的數(shù)據(jù)層同時顯示到一個屏幕上或繪制在一幅圖形里，各數(shù)據(jù)層間不存在邏輯關(guān)系，沒有生成新的數(shù)據(jù)文件，在同一區(qū)域內(nèi)，地圖投影與比例尺相同便可進(jìn)行視覺信息復(fù)合。疊置分析和空間集合分析的區(qū)別疊置分析和空間集合分析雖然都可以在基于矢量的地理信息系統(tǒng)和基于柵格的地理信息系統(tǒng)中完成，但由于基于柵格的系統(tǒng)的疊加分析要容易和快得多，而矢量數(shù)據(jù)在疊置操作時容易產(chǎn)生多邊形誤差且邊界搜索也很困難，運(yùn)算速度又慢等原因，所以一般用柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間集合分析。第22頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14101060601010206030303060101060601010306030303060-=0000001000000空間疊加分析實(shí)例1：土地利用變化區(qū)域探測80年遙感影像90年遙感影像點(diǎn)變換后影像點(diǎn)變換后影像分析通過80和90年兩期影像的相減運(yùn)算后得到變換影像，如果：變換影像值＝0；說明該區(qū)未發(fā)生變化變換影像值≠0；說明該區(qū)已發(fā)生變化10耕地20居民點(diǎn)30水域40草地50未利用地60林地Legend注意：此處的遙感影像可以是分類結(jié)果，也可以是原始的遙感影像。在一般應(yīng)用中，多使用原始的遙感影像，可提高變化探測速度。第23頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14信息獲取研究方法變化過程分析機(jī)制分析實(shí)例2：土地利用變化分析更新土地利用圖社經(jīng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)動態(tài)變化研究變化信息的解譯與制圖變化數(shù)據(jù)管理原始遙感信息專題圖件數(shù)據(jù)預(yù)處理空間操作與分析圖像預(yù)處理影像分類變化信息探測結(jié)果比較變化信息分類高分辨率圖像融合土地利用/覆蓋動態(tài)變化研究框架第24頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14信息獲取1999、2003和2007年遙感影像圖第25頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14面積統(tǒng)計年份類型耕地園地林地城鎮(zhèn)村與工礦用地交通用地水域未利用地19991135.37258.32678.22192.1230.276.4722.2420031112.65266.32580.97194.31105.6286.4946.462007976.25319.772684.80197.20105.4686.3823.08第26頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14土地類型轉(zhuǎn)移矩陣:根據(jù)兩個不同時間（t和t+△t）的土地利用圖計算從一種類型到另一種類型的轉(zhuǎn)換概率，來分析土地利用變化過程。它依靠GIS技術(shù)，將兩個不同時間的土地利用圖進(jìn)行柵格化處理，計算t時刻上A類有多少格網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成在t+△t時刻的B，C，D等類型，轉(zhuǎn)換點(diǎn)數(shù)占該類型總數(shù)的百分比可稱為轉(zhuǎn)移概率。研究方法使用景觀生態(tài)學(xué)方法，計算土地類型轉(zhuǎn)移矩陣。

12┄nai+1a11a12┄a1na1+2a21a22┄a2na2+┆┆┆┆

Nan1a32┄annan+a+ja+1a+2┄a+na注：表中ai+代表土地類型I在轉(zhuǎn)化前的總量；a+j代表土地類型I在轉(zhuǎn)化后的總量；a是土地總面積類型轉(zhuǎn)移距陣示例第27頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14朱溪河小流域1999-2007土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣hm2土地利用轉(zhuǎn)移矩陣耕地園地林地城鎮(zhèn)村及工礦用地交通用地水域未利用地1999年合計1999年轉(zhuǎn)移量耕地624.5159.42295.474.0245.5129.376.891135.37510.86園地37.73161.5343.2811.846.691.340.12258.396.77林地245.0573.12285.3131.4129.969.210.162678.22392.91城鎮(zhèn)村及工礦用地36.0417.2754.8470.2813.280.330.05192.12121.84交通用地6.563.230.4517.68.010.42030.221.19水域22.650.025.401.242.82076.4733.65未利用地6.1744.22.231.982.157.5122.2414.732007年合計976.25319.572684.68197.2105.4686.3823.084392.92--2007年轉(zhuǎn)移量351.74158.04399.37126.9297.4543.5615.57--1191.95第28頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14分析目的和評價準(zhǔn)則：1）估計住宅用地被洪水淹設(shè)而造成的損失；2）洪水水位的相對高程為500米；3）損失的大小和居民的財產(chǎn)、地基的穩(wěn)定性有關(guān)；應(yīng)用實(shí)例3：洪水淹沒損失分析獲取數(shù)據(jù)：1）數(shù)字化的地塊多邊形地圖。每個地塊均有土地使用、可遭損失的財產(chǎn)狀況（簡稱估計財產(chǎn)）、不同地基類型等屬性。2）地塊多邊形屬性表中有地均財產(chǎn)這一項，地均財產(chǎn)=估計財產(chǎn)/地塊面積。3）對每一類地基，可估計其穩(wěn)定性，并估計房屋倒坍的可能性，稱損失系數(shù)（見表）4）數(shù)字化的等高線地形圖。第29頁，共33頁，2023年，2月20日，星期一2023/4/14地塊多邊形圖地塊屬性表地形等高線及其