ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_数据
接上篇:ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(上)这次我们来熟悉一些栅格数据的其他常用空间分析。

1.栅格创建TIN

栅格转TIN使用的是DEM数据(数字高程模型),TIN 是基于矢量的数字地理数据的一种形式,通过将一系列折点(点)组成三角形来构建。各折点通过由一系列边进行连接,最终形成一个三角网。ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_html_02

  1. Z容差是和输入栅格的像元大小的容差,容差越小创建的像元越小,表面越平滑,但是数据量越大,加载越慢。

2.Z因子是输入的栅格的高度转换成输出TIN的高度相乘的系数,用来将Z单位转换成x,y单位。

3.注意:生成的TIN边界比栅格边界小半个栅格单元。

分析结果如下:ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_自动驾驶_03
图片 Z容差此时比较大,三角网也很大

经过结合栅格生成的高程点进行TIN编辑后生成的更为精准的TINArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_深度学习_04
2.由TIN创建栅格
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1.Z因子是输入的TIN高度转换成输出的栅格的高度相乘的系数,用来将Z单位转换成x,y单位。

2.生成的栅格边界由采样距离决定,第一种采样距离方法生成的像元大,生成的栅格范围会超过之前的TIN边界以及之前的栅格边界,第二种采样距离方法生成的像元小,生成的栅格范围和TIN一致。

3.用自然邻域插值法计算像元值,很平滑,和之前的TIN轮廓差别大。

ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_栅格_06

4.用线性插值法计算像元值,很僵硬,和之前的TIN轮廓非常像ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_html_07

地形数据集(Terrain):一种多分辨率的基于TIN的表面数据结构,通过激光雷达,声纳和摄影测量源进行构建,小编目前还没有用过,呜呜呜呜呜。

视域分析:从那些点可以看到那些区域,和视点分析差不多(这个是点看面,视点分析是面看点,恰恰相反)。ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_深度学习_08
输入栅格要求是DEM数据(数字高程模型),输入观察点要求是高程点数据。

分析结果:ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_html_09
黄色的是山脉,棕色地区的是观察点所能看到的区域

视点分析:

从哪些地方可以看见哪些点,看的点越多说明该区域视野越好。(观察点最多只能设置16个哦)ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_html_10
输入栅格要求还是DEM数据(数字高程模型),输入观察点要求是高程点数据。

分析结果如下:ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_深度学习_11
每种颜色代表一个地区的视野范围,不同颜色的地区看到的观察点数量不一样,既通视能力不一样。

  • END -ArcGIS栅格数据的空间分析讲解(下)_自动驾驶_12