[分享]栅格窗口分析

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更多发布于：2004-08-05 17:26

一、 目的
窗口分析是栅格数据由局部向外延扩展分析的主要途径，本实验的目的在于：
1、加深对栅格窗口分析基本原理、方法的认识；
2、熟练掌握栅格窗口分析的程序设计方法。
3、熟练掌握ARCVIEW栅格窗口分析的技术方法。
4、掌握利用栅格窗口分析方法解决地学空间分析问题的能力。
二、 实验准备
1、软件准备：ARCVIEW、VB或VC
2、数据准备：rclss1和info文件夹（Gridpoint），rclss2和info文件夹（Gridpoint1），rclss3和info文件夹（Gridpoint3），rclss4和info文件夹（Gridpoint2），calc1和info文件夹（有疵点的DEM）
三、 实验内容
1、验证实验
(1) 原理验证：
A. 对rclss1层面采用3×3矩形分析窗口分别进行Maximum，Minimum，Mean，Sum，Standard Dev.，Majority，Minority的窗口分析。
 Neighborhood statistics的操作方法如下：
1) 从视图目录表中激活点主题(rclss1)。
<v:group><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t"></v:path></v:shapetype><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.281pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 183.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.031pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1067">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图1 选择Neighborhood Statistics命令</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0 "></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0 "></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1 "></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2 "></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth "></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight "></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1 "></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2 "></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth "></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0 "></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight "></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0 "></v:f></v:formulas><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t" extrusionok="f"></v:path><lock v:ext="edit" aspectratio="t"></lock></v:shapetype><v:shape><v:imagedata src="3.files/image001.jpg" title="1"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="none"></w:wrap><w:anchorlock></w:anchorlock></v:group>
 
2) 从【Analysis】菜单中选择【Neighborhood statistics】命令(如图1)。
3) 出现Neighborhood statistics对话框（如图2），在Field列表中选择邻域分析的字段，在Statistics列表中确定统计类型，在Neighborhood列表中选择邻域形状，在Arcview中有四种类型：
(a) 圆形Circle (b) 矩形Rectangle (c) 环型Dough Nut (d) 楔型Wedge
设置邻域形状参数：
Circle：半径，Rectangle：宽度、高度，Dough Nut：内半径、外半径，Wedge：半径、起始角度、结束角度
在Units复选框中选择表示邻域范围大小的单位，有两种类型：
（1）Map：在View Properties中定义的地图单位；
（2）Cell：用栅格数表示邻域分析范围的大小。
单击OK ，即可输出邻域分析新主题。
<wrapblock><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.343pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 192.156pt; TOP: auto; HEIGHT: 234.593pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1026">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
<v:shape><v:imagedata src="3.files/image003.jpg" title="2"></v:imagedata></v:shape>
图2 Neighborhood statistics对话框</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox><w:wrap type="topandbottom"></w:wrap></v:shape></wrapblock> B. 对rclss1层面采用33及2×2矩形分析窗口分别进行Median，Variety和Range的窗口分析，同样对rclss2、rclss3和rclss4层面也作同样的分析，注意观察比较它们的原理。（如图3、4、5）
<v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 3.718pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 192.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.187pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1073">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图4. 采用Variety统计类型的窗口分析</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image006.jpg" title="4"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="none"></w:wrap><w:anchorlock></w:anchorlock></v:group> <v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.312pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 183.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.187pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1076">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图3. 采用Median统计类型的窗口分析</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image005.jpg" title="3"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="none"></w:wrap><w:anchorlock></w:anchorlock></v:group>
<v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.312pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 192.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.187pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1070">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图5. 采用Range统计类型的窗口分析</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image012.jpg" title="5"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="none"></w:wrap><w:anchorlock></w:anchorlock></v:group> 
在Arcview中，2×2的分析窗口是以中心点为起算点，向右下方向开辟的窗口。Median统计类型是指a1，a2，……an这n个数的中数，若n为奇数，则Med= <v:shape><v:imagedata src="3.files/image018.wmz" title=""></v:imagedata></v:shape>；若n为偶数，则Med=<v:shape> <v:imagedata src="3.files/image024.wmz" title=""></v:imagedata></v:shape>。Variety统计类型是指，分析窗口范围内统计值的种类。Range统计类型是指，分析窗口范围内统计值的范围。
 
（2）参数验证：分析窗口的形状与大小
A. 改变分析窗口的大小
<wrapblock><v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.312pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.187pt; WIDTH: 138.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 24.031pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1032">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图6. 改变分析窗口的大小</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image014.jpg" title="6"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="topandbottom"></w:wrap></v:group></wrapblock> 对rclss1层面采用矩形分析窗口、平均值Mean的统计类型进行窗口分析，由3×3、5×5、7×7、25×25分别改变其窗口大小，注意观察窗口大小改变后分析结果有何变化，窗口范围重合时分析结果有何变化。（如图6）
 
B. 改变分析窗口的形状
对rclss1层面采用3×3分析窗口、平均值Mean的统计类型进行窗口分析，分别改变窗口形状：圆形Circle、矩形Rectangle、环型Dough Nut、楔型Wedge，观察其变化，考虑它们在实际中的应用。对于楔形Wedge分析窗口，采用13×13的分析窗口，注意观察、判别起始角度与终止角度的位置。（如图7、图8）
<wrapblock><v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.031pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.468pt; WIDTH: 183.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.218pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1034">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图7. 分析窗口为楔形时的分析结果</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image016.jpg" title="7"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="topandbottom"></w:wrap></v:group><v:group><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.031pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.281pt; WIDTH: 174.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 16.218pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1038">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图8. 分析窗口为环形时的分析结果</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:imagedata src="3.files/image017.jpg" title="8"></v:imagedata></v:shape><w:wrap type="topandbottom"></w:wrap></v:group></wrapblock> 图7中楔形的起始角度为45度，终止角度为120度。
图8中的环形内半径为3个格网，外半径为5个格网。
2、应用实验
由calc和info文件夹给出的栅格层面是一个有疵点的DEM，运用窗口分析的方法找出疵点，想办法恢复DEM的正确状态。
解法：
（1）由calc1层面进行3×3矩形窗口取Mean值的窗口分析，得到的结果与calc1层面相减，可判断出疵点所在的大概位置以及疵点的性质（突出或凹×陷）；对结果进行Map Query的运算，将远远大于或小于周围值的点提取出来，既是疵点所在位置（Map Query1）。
（2）由calc1层面进行3×3矩形窗口取Maximum值的窗口分析，得到的结果与Map Query1相乘，得到疵点所在位置的高程值（Map Calculation3）。
（3）将原始有疵点的层面calc1与Map Calculation3相减，得到疵点处高程值为0的结果Map Calculation4。
（4）将这一结果进行3×3矩形窗口取Mean值的窗口分析，得到的结果与Map Query1层面相乘，并加以系数8/9，得出疵点处的理论高程值Map Calculation5。
（5）将这一结果与疵点处高程为0的Map Calculation4层面相加，就得到了恢复后的正确的DEM（Map Calculation6），与我们已知的正确DEM（DEM）相减，可看到最大误差为0.033325，均值为0.000002，误差标准差为0.000251。
3、创新实验
将窗口分析与遥感中的卷积运算联系起来，思索它们的异同，并根据卷积运算的算法，考虑编程实现3×3矩形窗口取Mean值的窗口分析算法。
四、 实习报告要求
将所做工作以幻灯片形式做以汇报，内容包括原理、过程、结果。

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airface07 路人甲注册日期2008-03-26 发帖数5 QQ 铜币116枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	1楼^# 发布于：2008-04-21 15:00 <P>看不到图，不过还是要谢谢</P>
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cheshg 路人甲注册日期2007-12-31 发帖数108 QQ 铜币418枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	2楼^# 发布于：2008-03-24 23:23 <img src="images/post/smile/dvbbs/em01.gif" />
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xc_zhao 路人甲注册日期2007-11-22 发帖数5 QQ 铜币115枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	3楼^# 发布于：2008-03-10 13:39 图看不见啊.
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superfond 路人甲注册日期2004-11-11 发帖数101 QQ 铜币280枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	4楼^# 发布于：2005-01-06 01:40 <img src="images/post/smile/dvbbs/em01.gif" /><img src="images/post/smile/dvbbs/em02.gif" />
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jonawan

路人甲

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5楼^#

发布于：2004-09-03 14:07

啊，恋爱，漂浮的爱情我被失恋灼烧的躯体就象搁浅动弹不得的流木直到如雷电般的你出现并击中我我这快流木才又再度落入爱的急流

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eger 路人甲注册日期2003-11-15 发帖数3 QQ 铜币109枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	6楼^# 发布于：2004-09-03 13:39 这才是好东西，懂得欣赏的人太少了。
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赌东道路人甲注册日期2003-11-14 发帖数122 QQ 铜币99枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	7楼^# 发布于：2004-08-24 22:52 谢谢了哦！！！<img src="images/post/smile/dvbbs/em02.gif" />
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