[分享]栅格窗口分析

百花草 · 发表于 2009-11-18 20:43

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)。

图1 选择Neighborhood Statistics命令

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。

图2 Neighborhood statistics对话框

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）

图4. 采用Variety统计类型的窗口分析

图3. 采用Median统计类型的窗口分析

图5. 采用Range统计类型的窗口分析

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，……a_n这n个数的中数，若n为奇数，则Med=；若n为偶数，则Med=。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

图6. 改变分析窗口的大小

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）

图7. 分析窗口为楔形时的分析结果

图8. 分析窗口为环形时的分析结果

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。