栅格分析

单元统计分析是一个局域函数，用于比较两层或多层栅格数据的单元，并输出每个位置的统计值。该分析方法主要描述数据的趋势，比较特定现象随时间序列的变化。如果输入的栅格数据集中有任何单元包含空值，则输出栅格数据集中相应位置的单元值也将为空。

栅格数据的空间方法，真的是做空间绕不开的一块。常用的方法像聚类、叠加、追踪这些，基本都能派上用场。比如你在做城市热岛效应，就可以用窗口提取局部区域的变化，还能顺手跑个统计看看波动情况。 聚类用得比较多，尤其你在像土地利用分类这种场景时，效果蛮不错。推荐你看看《聚类算法》这篇，讲得挺清楚，思路也容易上手。 如果你是Matlab用户，那就更方便了，强烈建议直接看《基于 Matlab 的栅格数据空间函数及应用》。常用函数封装得比较全，像regionprops这类函数，拿来就能用。 手上没思路或者想直接跑例子？嗯，别犹豫，直接上《MATLAB 数据聚类示例代码下载》，有代码、有注释，用起来省事多了。

Matlab 提供了强大的栅格数据空间分析函数，支持多语句编辑参数和计算对象，实现复杂的空间分析流程。 在进行多表达式输入时，需要注意以下几点： 表达式需按顺序输入，后续表达式可直接引用先前结果。 每个表达式必须在一行内完成，不可换行。 被后续表达式引用的表达式，需要是一个完整的数学表达式，例如：d = [straightline]*100，其中等号左侧为输出文件名，右侧为计算式。 引用先前表达式结果时，直接使用输出对象名称，无需使用中括号，例如：e = d > 2500 中的 d。 完成计算公式的输入和检查后，点击 Evaluate 执行运算，结果将自动加载到当前视图窗口。

邻域统计分析是一个邻域函数，其作用在于计算输出栅格数据集中的每个位置的值。这一值基于输入数据中相应位置的邻域单元所产生的函数结果。通过邻域统计分析，用户可以在单一数据集中根据指定的单元值组（包括预测单元的邻域）执行趋势分析。例如，寻找优势种（种数）或类别数（种类）等。这种方法相当于在数据上应用过滤器，确保包含在邻域内的单元都参与运算和处理。

利用Python脚本，批量将栅格数据转换为ASCII格式，简化数据处理流程，提升效率。

用Matlab实现图像栅格化技术是一种可行的方法。

ArcGIS 里的矢量转栅格功能，算是 GIS 里出镜率比较高的操作了。是在需要和其他栅格图层叠加时，矢量数据总得先转一下。这个功能就藏在ArcToolbox的转换工具里，路径不算深，几步就能搞定。 操作也挺直观的，选好你的矢量图层，指定个值字段（比如高程、人口密度这些数值类型的字段），再设个输出路径，像元大小根据你的精度需求来调，点个“确定”就能跑起来。嗯，效率还不错。 我比较建议你用面转栅格，它更专注面状要素，不容易出错。像元大小建议控制在 30 米左右，既不会太模糊，又不至于太耗资源。，要看你具体的需求。 要注意的是：字段选错了，结果就不对；像元设得太大，图像就糊；设太小，电脑得跑半天。

图像描述了在再灵活栅格情况下的图像，这幅图像是在Matlab软件下生成的。

想搞清楚路径规划中的栅格地图和机器人最短路径算法吗？这份基于 Matlab 的资源还蛮适合小白的哦。视频配套的代码是亲测过的，运行起来挺简单。你只需要把所有文件放到 Matlab 当前文件夹，双击打开main.m，点击运行就能看到最终的效果图。运行环境要求 Matlab 2019b，遇到问题也能直接去私信博主求助。 代码里包括了主函数main.m和其他调用函数文件，不需要复杂操作就能得到结果。对于路径规划的小伙伴来说，这种算法资源还是挺实用的。如果你有其他定制化需求，博主也能服务，挺方便的。 如果你对栅格地图的其他算法感兴趣，博文里有相关链接，譬如基于多元宇宙算法和狮群算法的路径规划，参考文献

RasterCollection.scala 是 GeoTrellis 库中的一个 Scala 文件，用于获取栅格数据的边界信息。它提供了对栅格数据集进行空间查询和分析的支持，例如： 确定栅格数据的空间范围和边界 计算栅格数据的面积、周长等几何属性 对栅格数据进行裁剪、合并等操作 RasterCollection.scala 的功能对于地理空间数据处理和分析至关重要，可以帮助用户更好地理解和利用栅格数据。