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空间自相关分析在地学中的应用

浅析空间自相关的内容及意义.

浅析空间自相关的内容及意义摘要：本文主要介绍了空间自相关的含义、测度指标及研究空间自相关的意义。首先，明确空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性。其次，介绍用来测度空间自相关性的指标，可以分为全局指标和局部指标，常用的指标有：Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord G。最后，进一步阐述了空间自相关的研究意义。关键字：空间自相关；全局指标；局部指标The content and research significance of spatial autocorrelation analysisAbstract: In this paper, the content, the index and the research significance of spatial autocorrelation were analyzed. Firstly, the content of spatial autocorrelation is discussed. Spatial autocorrelation is related to the correlation of the same variables, and also can be used to measure the degree of concentration of the attribute value, in order to reveal the correlation between the space reference unit and its near unit, including global spatial autocorrelation and local spatial autocorrelation. Secondly, it analyzes the index of spatial autocorrelation, the main index included Moran’s I, Geary’s C and Getis-Ord G. Thirdly, this paper discussed the research signification of spatial autocorrelation analysis. Key words: spatial autocorrelation; global index; local index 引言空间

空间分析基本操作

实验空间分析基本操作一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果

地学空间分析课程报告

地学空间分析课程报告未来72h内火箭弹袭击预警报告人：班级：学号：指导老师： 2017年6月

摘要：地理信息系统（GIS）在军事行动中发挥关键作用，因为作战本质上与空间性质相关。军队在情报，战场管理，地形分析，军事部署，军事安装管理，可能的恐怖主义活动监测等各种行动中使用地理信息系统，为指挥官提供地理空间信息可视化作战区域并尽快做好战斗决策以增加胜算和减少损失。本文介绍了利用GIS分析加利福尼亚州蒙特雷附近一个前线作战基地(FOB)Rookie在未来72h内可能受到叛军的火箭弹袭击的方式和可能的发射地点。 1. 引言军事自人类文明开始以来一直扮演着主导角色，拥有强大军事力量的国家统治着世界的主要部分。现代技术的使用不仅改变了战争的方式，而且成为军事通知地位占优势的关键因素。军队如今以各种方式使用地理信息系统，包括情报，战场管理，地形分析，军事安装管理和可能的恐怖活动监测等，其中GIS在情报分析工作尤为重要，快速准确的情报分析可以为决策提供重要的参考价值。作战模拟太平洋安全组织(MPSO)与蒙特雷解放阵线(MLF) 叛军进行交战，MPSO的前线作战基地(FOB)Rookie设置于加利福尼亚州蒙特雷附近，它是叛军常年运用游击战袭击的目标。自20.5.1.1以来，蒙特里解放阵线内一直在有叛军攻击FOBRookie，其中火箭弹危害较大。当地时间2015.3.31凌晨0:30和4点，叛军发射的共发生两枚枚火箭弹，造成MPSO一些人员的伤亡和物资的损失，火箭弹型号当时有待确认。最初，蒙特里的叛军的网络是一个个打了就跑的独立实体，但随着时间的推移，这些网络开始协同作战。然而，由于种种原因，不同网络之间的派系斗争也十分显著。历史上，一些叛军的网络往往回到相同的地点进行敌对活动，如伏击，简易爆炸装置（IED）攻击或火箭弹袭击等。这些网络中黄色和绿色网络可以发射火箭弹。其中，黄色网络位于西部滨海地区；绿色网络总部设在萨利纳斯。图1.2015.1.1~2015.3.31期间MPSO遭受叛军的攻击和攻击类型经过对有关敌人进攻FOB Rookie 区域的信息的表格，此表格涵盖了敌军在三个月内

空间统计-空间自相关分析

空间自相关分析 1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。 1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。 Moran's I 系数公式如下： 11 2 11 1 ()()I ()()n n ij i j i j n n n ij i i j i n w x x x x w x x =====--= -∑∑∑∑∑(式错误！文档中没有指定样式的文字。-1) 其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。 Moran's I 的Z-score 得分检验为：

遥感地质学报告

遥感地质学报告学院：资源与环境工程学院专业：地理信息系统班级：地信111 学号：1108100013 学生姓名：王才妹指导教师：刘沛 2015年1月10日

一、对ENVI软件的认识启动ENVI软件：双击击桌面上的ENVI图标，就能成功的打开ENVI软件。打开影像文件： 1、选择File→Open Image File。屏幕弹出对话框“Enter Input Data File”。 2、选择进入envidsta目录中的can_tm子目录，从列表中选择can_tmr.img文件然后点击OK。随即弹出可用波段列表（Available Band List）。在列表中可以选择特定的光谱波段显示影像或者对其进行处理。此时就可以选择打开灰阶影像或RGB彩色影像了。 3、使用鼠标左键点击对话框中所列波段名，选中某个影像波段。所选波段会在标有“Selected Band”的区域中显示出来。 4、点击Load Band，将影像加载到一个新的显示窗口中。打开的影像窗口有三个，包括主图像窗口（Image Window）、滚动窗口（Scroll Window）、缩放窗口（Zoom window）。显示影像剖面廓线可以交互式地选择和显示X轴（水平）、Y轴（垂直）和Z轴（波谱）的剖面廓线图。这些剖面廓线图显示了穿过影像的横线（X）、纵线（Y）或者波谱波段（Z）的数据值。从主图像窗口菜单栏中，可作以下操作：Tools → Profile → X Profile → Y Profile → Z Profile

分别显示数据值与列号（sample number）之间的关系曲线图；数据值与行号（line number）之间的关系曲线图；波谱剖面廓线图。进行快速对比度拉伸我们可以使用主图像窗口、缩放窗口或者滚动窗口中的默认参数和数据来进行快速对比度拉伸。 Enhance菜单中可进行各种各样的对比度拉伸：线性拉伸，0-255之间的线性拉伸，2%的线性拉伸，高斯拉伸，均衡化拉伸以及平方根拉伸。显示交互式的散点图 ENVI可以绘制出两个所选影像波段的数值关系图，即分别选定这两个波段为X、Y轴，在平面坐标上绘制两者的散点图。 1、在主图像窗口菜单栏中，选择Tools → 2D Scatter Plots。接着Scatter Plot Band Choice对话框就会出现在屏幕上，在该对话框中选择要进行比较的两个影像波段。 2、选择其中一个波段作为X轴，另一个波段作为Y轴，然后点击OK。 3、一旦打开了散点图绘制窗口，就可以将鼠标光标放在主图像窗口中任意位置，并可以按住鼠标中键来拖动光标。此时，十字丝光标周围10×10范围内的像素在散点图中所对应的点将会用红色突出显示出来。

空间自相关--Morans'I

重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析选题：在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。实验目的：根据重庆市各区县之间的邻接关系，采用二进制邻近权重矩阵，选取各区县2008年的重庆各区县的总人口及乡村人口，计算出重庆各区县乡村人口所占的比例，在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数，分析空间关联程度。实验数据： 1．重庆统计年鉴中2008年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量（excel表格） 2．重庆市各区县的矢量图（shp.文件）软件： ArcGIS10.2 操作过程与结果分析：第一步：导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图，并建立关联 1. Catalog——Folder Connections，在对应的文件夹下打开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件

为关联字段，将两个文件关联起来

3.右键单击关联后的重庆区县界shp.文件，导出为Export_Output文件，新文件的属性表如下：第二步：计算全局Morans I 1.打开ArcToolbox，选择Spatial Statistics Tools——Analying Patterns——Spatial Autocorrelation（Morans I）选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵（即当区域i和具有公共边或公共点时，两区域的距离矩阵设为1，若不相邻接，其距离矩阵设为0），选择欧式距离作为计算距离的方法，对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关

遥感地学分析期末整理(部分)

第一章广义的遥感：广义的角度来理解遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震）等的探测。狭义的遥感：狭义的角度来理解遥感，指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合性应用技术遥感技术系统一般由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统。遥感信息源的类型①按遥感平台划分：地面遥感，航空遥感，航天遥感，航宇遥感 ②按探测的电磁波段划分可见光遥感：波段在0.38-0.76μm 红外遥感：波段在0.76-1000μm 微波遥感：波段在1mm-1m 紫外遥感：波段在0.05-0.38μm 多光谱遥感：多光谱摄影机、多光谱扫描仪等高光谱遥感：成像高光谱和非成像高光谱 ③按电磁辐射源划分：被动遥感，主动遥感 ④按应用领域划分：地质遥感、农业遥感、林业遥感、水利遥感、海洋遥感、环境遥感、灾害遥感等。遥感的特点 ①大面积的同步观测：遥感平台越高，视角越宽广，可以同步探测到的地面范围越大，从而可观测地物的空间分布规律。 ②时效性：遥感技术可以在短时间内对同一地区进行重复探测。 ③数据的综合性和可比性：遥感技术获取的数据反映地表的综合特性，包括自然、人文等方面。 ④经济性：可节省大量的人力、物力和财力。 ⑤局限性：波谱的有限性、电磁波段的准确性、空间分辨率低等。遥感信息源的综合特征：①多源性②空间宏观性③遥感信息的时间性④综合性、复合性⑤波谱、辐射量化性空间分辨率（Spatial resolution） ①像元大小（pixel size）：针对传感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小 ②地面分辨率（Ground resolution）：针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小空间分辨率的表示形式 ①象元（pixel size)——瞬时视域所对应的地面面积象元(pixe1)，即与一个象元大小相当的地面尺寸，单位：米(m)。 ②瞬时视场(IFOV)，指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位：毫弧度(mrad)。IFOV越小，最小可分辨单元(可分像素)越小，空间分辨率越高。一个瞬时视场内的信息，表示一个象元。线对：成像平面上1毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数光谱分辨率：传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小（带宽）光谱分辨率在遥感中的意义: 开拓遥感应用领域; 专题研究中波段选择针对性; 图像处理中多波段的应用提高判识效果时间分辨率:对同一地区遥感影像重复覆盖的频率时间分辨率的意义: 动态监测与预报；自然历史变迁和动力学分析；利用时间差提高遥感的成像率和解像率；更新数据库辐射分辨率指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。即探测器的灵敏度(遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力)，一般用灰度的分级数来表示，即最暗—最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。

遥感地学分析实验报

实验一植被覆盖度反演一、实验目的植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI，本次实验完成植被覆盖度反演。二、实验数据实验选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是裁剪出北京市行政区内的范围。Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比，OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。OLI成像仪包括9个短波谱段（波段1～波段9），幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为15m，其他谱段地面分辨率为30m。三、实验方法本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息，其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息。改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) 两个参数的求解公式 NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) 当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0% VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) 当区域内不可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值；而NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值, 即纯植被像元的NDVI 值。四、实验处理步骤 1、实验处理流程如下图所示

状态空间分析法

第9章线性系统的状态空间分析与综合重点与难点一、基本概念 1．线性系统的状态空间描述（1）状态空间概念状态反映系统运动状况，并可用以确定系统未来行为的信息集合。状态变量确定系统状态的一组独立（数目最少）变量，它对于确定系统的运动状态是必需的，也是充分的。状态向量以状态变量为元素构成的向量。状态空间以状态变量为坐标所张成的空间。系统某时刻的状态可用状态空间上的点来表示。状态方程状态变量的一阶导数与状态变量、输入变量之间的数学关系，一般是关于系统的一阶微分（或差分）方程组。输出方程输出变量与状态变量、输入变量之间的数学关系。状态方程与输出方程合称为状态空间描述或状态空间表达式。线性定常系统状态空间表达式一般用矩阵形式表示： ???+=+=Du Cx y Bu Ax x & (9.1) （2）状态空间表达式的建立。系统状态空间表达式可以由系统微分方程、结构图、传递函数等其他形式的数学模型导出。（3）状态空间表达式的线性变换及规范化。描述某一系统的状态变量个数（维数）是确定的，但状态变量的选择并不唯一。某一状态向量经任意满秩线性变换后，仍可作为状态向量来描述系统。状态变量选择不同，状态空间表达式形式也不一样。利用线性变换的目的在于使系统矩阵A 规范化，以便于揭示系统特性，利于分析计算。满秩线性变换不改变系统的固有特性。根据矩阵A 的特征根及相应的独立特征向量情况，可将矩阵A 化为三种规范形式：对角形、约当形和模式矩阵。（4）线性定常系统状态方程解。状态转移矩阵)(t φ（即矩阵指数At e ）及其性质：

i ． I =)0(φ ii ．A t t A t )()()(φφφ ==& iii. )()()()()(122121t t t t t t φφφφφ±=±=+ iv. )()(1 t t -=-φφ v. )()]([kt t k φφ= vi. )( ])exp[()exp()exp(BA AB t B A Bt At =+= vii. )( )ex p()ex p(11非奇异P P At P APt P --= 求状态转移矩阵)(t φ的常用方法：拉氏变换法 =)(t φL －1])[(1--A sI （9.2）级数展开法 ΛΛ++++ +=k k At t A k t A At I e ! 12122 （9.3）齐次状态方程求解 )0()()(x t t x φ= （9.4）非齐次状态方程式（9.1）求解 ?-+=t Bu t x t t x 0d )()()0()()(τττφφ （9.5）（5）传递函数矩阵及其实现传递函数矩阵)(s G ：输出向量拉氏变换式与输入向量拉氏变换式之间的传递关系 D B A sI C s G +-=-1)()( (9.6) 传递函数矩阵的实现：已知传递函数矩阵)(s G ，找一个系统},,,{D C B A 使式（9.6）成立，则将系统},,,{D C B A 称为)(s G 的一个实现。当系统阶数等于传递函数矩阵阶数时，称该系统为)(s G 的最小实现。传递函数矩阵的实现并不唯一。实现的常用标准形式有可控标准形实现、可观测标准形实现、对角形实现和约当形实现等。（6）线性定常连续系统的离散化及其求解对式（9.1）表示的线性定常数连续系统进行离散化，导出的系统离散状态空间描述

遥感地学分析读书报告

成像光谱技术研究动态王立平刘洪博 1 引言地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础，是开展地球表层物质的物性和空间结构分析，进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点，在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时，还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高，所反映地物光谱特征就越精细，甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线，为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看，美国的成像技术发展较早，也最具代表性。从20世纪80年代到现在，美国已经研制了三代成像光谱仪。第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计，已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器，128个通道，光谱覆盖范围从1.2~2.4μm，并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS，它有224个通道，使用光谱范围为0.41~2.45μm，每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用．为目前最常用的航空光谱仪之一。基于NASA仪器的成功应用，也基于采矿工业及石油工业的需求，在AVIRIS之后，地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪，第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内，通道的光谱宽度是不同的。

遥感地学分析的重点知识

第1章绪论一、遥感地学分析遥感地学分析是以地学规律为基础对遥感信息进行的分析处理过程。地学分析方法与遥感图像处理方法有机地结合起来，一方面可扩大地学研究本身的视域，提高对区域的认识水平；另一方面可改善遥感分析、处理、识别目标的精度。二、遥感的分类 1、以探测平台划分；（地面、航空、航天、航宇） 2、按探测的电磁波段划分； 3、按电磁辐射源划分；（被动、主动） 4、按应用目的划分。（地质、农业、林业、水利、海洋等）二、按探测的电磁波段划分 1、可见光遥感 2、红外遥感 3、微波遥感 4、多光谱遥感 5、紫外遥感 6、高光谱遥感三、遥感信息定量化的定义遥感信息定量化是指通过实验或物理模型将遥感信息与观测目标参量联系起来，将遥感信息定量地反演或推算为某些地学、生物学或大气等测量目标参量。四、遥感信息的定量化两重含义 1、遥感信息在电磁波不同波段内给出的地标物质定量的物理量和准确的空间位置。 2、从定量的遥感信息中，通过实验或物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量地反演或推算某些地学或生物学的参量。 3、定量化模型：分析模型、经验模型、半经验模型。第2章地物光谱特征与遥感数字图像信息提取一、地物的反射光谱特性反射率——用来表示不同地物对入射电磁波的反射能力的不一样。反射——当电磁辐射到达两种不同介质的分界面时，入射能力的一部分或全部返回原介质的现象。光谱反射率——Ρ(λ)=E R（λ）/E I(λ) ↓↓↓ 反射率反射能入射能一般地说，当入射电磁波长一定时，反射能力强的地物，反射率大，在黑白遥感图像上呈现的色调就浅。反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遥感图像上呈现的色调就深。判读遥感图像的重要标志——在遥感图像上色调的差异。

基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用

万方数据

第６期魏晓峰等：基于ＡｔｃＧＩＳ的空间自相关分析模块的开发与应用圈１建立权值矩阵对话枢Ｆ毡．１Ｔｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅｉｌｔ吨ＷｄｇｈｔＭａｔｒｉｘ心。基于多边形邻接方式只对面状图层有效，因为点状图层不存在边相邻的概念。．用户可以在“保存文件”文本框中选择一个指定路径下的文件夹用以保存所创建的权值矩阵文件，该文件将以文本形式保存。在基于距离的权值矩阵建立中，为分析不同距离间空间自相关程度，可设鬣不同的距离带，用于找出自相关程度最显著的空间距离，界面设计如图２所示。图２基于距离的空间权值矩阵建立对话框Ｆｉｇ．２ＴｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅａｔｉｎｇＷｅｉｇｈｔＭａｔｒｉｘｂａｓｅｄ∞ｄｉｓｔａｎｃｅ界面分为２个部分，上半部分显示了各对象两两问的相关距离统计信息，用以设置距离带时的参考；下半部分主要用于设置距离带以建立相应的权值矩阵。距离带设置有２种方式。选择“系统方案”时需确定划分等级，系统将根据选择的划分数量自动生成相应的距离带。添加到下方的“距离带”列表框中；选择“自定义”按钮，用户可以手工输入距离带。距离单位均为地图单位。２，１．２全局空间自相关分析全局空间自相关分析对话框主要有２个参数：参与计算的权值矩阵和分析字段。权值矩阵可以选择由以上２种方式建立的权值矩阵文件。若分析的是基于距离的方式，则可以添加多个权值矩阵进行分析，以方便比较不同空间距离下的自相关程度（如图３所示）。２．１．３局部空间自相关分析局部空间自相关分析对话框与全局空间自相关分析对话框类似，多了一个可选参数。该对话框设计为只能输入一个权值矩阵文件，其中Ⅲ标识字段用于标识各分析对象。若分析图层的每个对象具有ＮＡＭＥ属性，则我们可以用其标识每个对象；若不选择此项，系统默认用数字标识（如图４所示）。围３全局空间自相关分析对话柱Ｆｉｇ．３ＴｈｅｄｌａｔｏｇｄｇｌｏｂａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｆｌｏｎａＤｌｔｌｙｓｉ￥国４局部空间自相关分析对话框Ｆｉｇ．４Ｔｈｅ蛳ｅｌ＇ｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｌｔｏｎｍ鼬２．２模块开发模块采用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ组件技术在ＶＢ环境下进行开发。ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ（简称ＡＯ）是Ｅｓｍ公司开发的一套基于ＣＯＭ技术的面向地理数据模型的大型组件库。ＡＯ的开发既可以选择应用程序内嵌的ＶＢＡ，也可以选择支持ＣＯＭ标准的开发工具。许多ＡＯ对象内建立了基本的数据管理和地图显示等ＧＩＳ功能。由于ＡＯ是基于微软的ＣＯＭ技术构建的，所以，我们可以利用它来搭建出更高级的ＡＯ组件，从而开发出更加强大、灵活的应用系统。利用ＡＯ组件开发出来的模块可以实现与ＡｒｃＣＩ￥的无缝集成。通过ＡｒｃＧＬＳ提供的Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅ对话框，这些应用模块可以像ＡｒｃＧＩＳ自身模块一样方便地载人和卸载。３应用实例３．１分析数据分析数据取自１９８０年美国俄亥俄州哥伦比亚区内４９个区域统计信息，其中包含各子区域的犯罪率信息，犯罪率为每千人所含犯罪数。　万方数据

遥感地学分析整理的一些东西

一．基础知识 1.一些概念性的东西：（1）反射类型：镜面反射、漫反射、方向反射（2）遥感概念：广义与狭义（3）遥感技术系统：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统（4）遥感分类：平台分；探测的电磁波分；电磁辐射源分；应用领域分。（5）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性（6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性：地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息；遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变）（7）空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率（8）不同应用的卫星遥感系统：如陆地资源卫星系列；气象卫星系列、海洋卫星系列、地球观测系统计划、环境遥感卫星 2.识别土壤，植被，岩石，水体，地物的光谱反射特征 3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体 4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。 5.目视解译的方法与步骤：（1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识；（2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取 6.目视解译的步骤：

7.遥感图像校正（1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正；（2）几何校正：控制点的选择（3）大气校正：消除大气反射的影响 8.图像处理 1. 图像显示合成（1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。原则信息量最大，相关性最小，差异最大。（2）主要方法：密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色）彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配 2.图像变换（1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。（2）作用：更易于进行特征抽取（3）主要方法傅里叶变换：进行数据压缩、图像增强、特征提取 K-T变换：分离和消除干扰信息突出研究的专题信息 K-L变换：减少波段之间的相关性，去除多余信息，减少图像的数据量代数运算：突出地物差异，压抑噪声 HSI彩色变换：将显示的彩色从RGB空间转换到HSI空间 3.图像滤波（1）图像平滑：领域滤波、中值滤波、梯度倒数加权、高斯低通滤波去噪，突出主体（2）图像锐化：罗伯特算法、sobel算子、拉普拉斯算子强化边缘信息（3）频率域图像增强：高通滤波（锐化）、低通滤波（平滑）、带通滤波（突出地物）、同态滤波（改善图像质量） 4.图像融合：在同一坐标系中将对同一目标的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一

空间自相关统计量(20201209125239)

空间自相关的测度指标 1全局空间自相关全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran' si、全局Geary' sC和全局Getis-OrdG［3,5］都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。全局Moran' si 全局Moran指数i的计算公式为：其中，n为样本量，即空间位置的个数。X i、x j是空间位置i和j的观察值，Wj表示空间位置i和j的邻近关系，当i和j为邻近的空间位置时，wij =1 ；反之，Wj =0o全局Moran指数i的取值范围为［-1,1］。对于Moran指数，可以用标准化统计量Z来检验n个区域是否存在空间自相关关系，Z 的计算公式为： n I E(l) W j(d)(X j X i) Z -------------- _i j i 'VAR( I) = S Jwi (n~1 ~W i) /(n~2) ＞f E(I i)和VAR(h)是其理论期望和理论方差。数学期望EI=-1/(n-1) o 当Z值为正且显着时，表明存在正的空间自相关，也就是说相似的观测值(高值或低值)趋于空间集聚；当Z值为负且显着时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z值为零时，观测值呈独立随机分布。全局Geary' sC 全局Geary' sC测量空间自相关的方法与全局Moran' sI相似，其分子的交叉乘积项不同，即测量邻近空间位置观察值近似程度的方法不同，其计算公式为：全局Moran' sI的交叉乘积项比较的是邻近空间位置的观察值与均值偏差的乘积，而全局Geary' sC比较的是邻近空间位置的观察值之差，由于并不关心xi是否大于xj，只关心xi和xj之间差异的程度，因此对其取平方值。全局Geary' sC的取值范围为［0,2］，数学期望恒为1。当全局Geary' sC的观察值＜1，并且有统计学意义时，提示存在正空间自相关；当全局Geary' sC的观察值＞1时，存在负空间自相关；全局Geary' sC的观察值=1时，无空间自相关。其假设检验的方法同全局Moran' sI。值得注意的是，全局Geary' sC的数学期望不受空间权重、观察值和样本量的影响，恒为1,导致了全局Geary' sC的

遥感地学分析与专题制图实验报告

重庆交通大学学生实验报告实验课程名称遥感地学分析开课实验室土木学院机房实验室学院河海学院年级 2012级专业班资环1班学生姓名邓双福学号 631203050107 开课时间 2014 至 2015 学年第二学期河海学院资源与环境科学系 2015年6月

实验题目遥感地物识别与专题制图实验时间2015年6月1日实验地点土木学院机房实验室实验成绩实验性质综合性试验一、实验目的 1、以自己所熟悉的软件,选择一个区域(影像自己选择,不小于500×500像素),进行地物类型的判别与读取(人机交互目视解译或者计算机自动分类)监督与非难监督 2、考察学生对本课程有关典型地物类别光谱特征知识点的掌握情况。 3、地物类型不小于五类,结果输出为专题图,图分,图例,各地物类型的面积(矢量面积,栅格百分比)。二、原理与方法实验数据：地理空间数据云网址下载三市ETM遥感影像。图像预处理：下载的遥感影像进行预处理。图像预处理流程图如下：波段合成：将下载到的单波段遥感数据运用ENVI进行波段合成，形成假彩色的遥感影像图。监督分类(supervised)，又称训练分类法，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像元。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其他信息可以判定其类型的像元建立分类模板（训练样本），然后让计算机系统基于该模板自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对分类模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般有以下几个步骤：定义分类模板、评价分类模板、进行监督分类、评价分类结果，在实际应用过程中，可以根据需要执行其中的部分操作。分类后处理（Post-Classification Process），无论监督分类还是非监督分类，都是按照光谱特征进行聚类分析的，因此，都带有一定的盲目性。所以，对获得的分类结果需要进行一些处理工作才能得到最终相对理想的分类结果，这些处理操作统称为分类后处理。

空间分布模式与空间相关分析

实习序号和题目空间分布模式与空间相关分析实习人专业及编号实习目的：熟悉和掌握 Spatial Statistics Tools里的基本工具，对所给数据进行空间分析。实习内容： 1.参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离 L(d) 、全局 Moran’ I 与 G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%； 2.对 adabg00 数据进行全局与局部的 moran I 与 G统计量分析； 3. 对 deer 数据进行基于距离的最近邻分析与L(d) 分析；实习数据： 1.省区 .shp ：中国各省分布图 2.各省第 5 次和第 6 次人口普查：各省人口普查数据 deer.shp ：鹿场点分布图 3.adabg00.shp: 爱达荷州阿达各街区2000 年人口普查数据基本原理：空间分布的模式一般来说，有三种，分别是离散、随机、和聚合。离散的概念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。随机是纯粹的无模式，既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。 1.零假设（ null hypothesis ）：指进行统计检验时预先建立的假设。在空间统计中，零假设指的就是空间位置在一定区域里面呈现完全随机（均匀）分布。在检验结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果真实结果偏离了设定的区间，就表示发生了小概率事件。这样原来的假设就不成立了。

如果计算结果落在-2 到2 之间，就表示假设是可以接受，但是不在这个范围内，就说明发生小概率事件了。有两种可能： 1，假设有错误； 2，出现了异常值。 2.z 得分（ Z scores ）表示标准差的倍数标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根” 也就是“标准差能反映一个数据集的离散程度” 。比如z 得分是+2.5 ，得到的结果是标准差的正 2.5 倍，表示数据已经高度聚集。反之，如果是 -2.5, 那么就表示标准差的负 2.5 倍，就是高度离散的数据。置信度：数据落在期望区间的可能性在统计学中，一个概率样本的置信区间（ Confidence interval ）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。这个概率被称为置信水平。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。 3.在空间统计分析中，通过相关分析可以检测两种现象（统计量）的变化是否存在相关性，若所分析的统计量为不同观察对象的同一属性变量，则称之为自相关。而空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度，是一种检测与量化从多个标定点中取样值变异的空间依赖性的空间统计方法。当变量在空间上表现出一定的规律性，即不是随机分布则存在着空间自相关，空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事物越相像。也就是说，空间自相关是针对同一个属性变量而言的。 4.空间自相关方法按功能大致分为两类：全域型自相关和区域型自相关。全域型自相关的功能在于描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性存在，但其并不能确切得指出聚集在哪些地区，若将全域型不同空间间隔的空间自相关统计量依序排列，可进一步得到空间自相关系数图，用于分析该现象在空间上是否有阶层性分布。区域型自相关能够推算出聚集地的范围。 5.最近邻分析是根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离计算其最近邻指数。最近邻指数是平均观测距离和平均期望距离之比。如果小于１，则要素呈现空间聚集式；如果大于１，则要素呈现空间离散模式或竞争模式。最近邻分析并没有考虑到属性特征，只是根据空间位置。 6.Moran ’s I法高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在，空间自相关分析的主要功能在于同时可以处理数据的区位和属性。全域型 Moran ’s I 计算方式是基于统计学相关系数的协方差关系推算出来的。 I 值一定介于 -1 到 1 之间，大于 0 为正相关，且值越大表示空间分布的相关性越大，即空间上聚集分布的现象越明显，反之，值越小代表空间分布相关性小，而当值趋于 0 时，代表此时空间分布呈现随机分布的情形。若 I 值大于 0 ，说明相邻地区拥有相似的数据属性，属性值高或低的地区都有聚集现象；若 I 小于 0 ，说明相邻地区属性差异大，数据空间分布呈现高地间隔分布的状态；若 I 趋近于 0 ，则相邻空间单元间相关低，某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。若 I 值显著大于 I 的期望值（I值为正值且显著），说明两点存在相似关系，若 I 值显著小于 I 的期望值（I 值为负值且显著），说明两点存在不相似关系。区域空间自相关值累加之和即全域空间自相关 Moran ’s I 值。

ARCGIS空间分析操作步骤

ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。

空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果