《GIS空间分析理论与方法》课件——像元统计.ppt

像元统计GIS空间分析理论与方法像元统计在ArcGIS中，像元统计（CellStatistics）是一种用于对多个栅格数据进行逐像元统计分析的工具。它可以计算多个栅格数据在每个像元位置上的统计值，如最大值、最小值、平均值、标准差等。像元统计工具可以对输入的多个栅格数据进行逐像元计算，生成一个新的栅格数据，其中每个像元的值是根据指定的统计方法计算得出的。像元统计常用统计方法：最大值（Maximum）：计算每个像元位置上的最大值。最小值（Minimum）：计算每个像元位置上的最小值。平均值（Mean）：计算每个像元位置上的平均值。中位数（Median）：计算每个像元位置上的中位数。标准差（StandardDeviation）：计算每个像元位置上的标准差。总和（Sum）：计算每个像元位置上的总和。众数（Majority）：计算每个像元位置上的众数。少数（Minority）：计算每个像元位置上的少数值。变异系数（Variety）：计算每个像元位置上的不同值的数量像元统计平均值逐个像元地确定输入的平均值。平均值的输出始终为浮点型。像元统计众数逐个像元地确定输入中出现频率最高的值。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。如果一个像元位置有多个众数值，则该位置的输出为NoData。如果一个像元位置的所有输入值都相同，则该位置的输出众数值与输入相同。一项合理的应用应至少由三个输入组成。如果仅指定一个输入，则输出将是输入的复本。如果只有两个输入，则值不同的任何位置都将被写为NoData。由于只有两个不同的值可供选择，所以不存在众数值。如果两个值相同，则将该值写入输出栅格。像元统计最大值逐个像元地确定输入的最大值。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计中值逐个像元地确定输入的中值。如果输入数为奇数，则通过对值进行排序并选择中间值来计算中值。如果输入数为偶数，则先排序值，然后取中间两个值的平均值。如果所有输入格网属于整型，则将该值截断为整型。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计最小值逐个像元地确定输入的最小值。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计少数逐个像元地确定输入中出现频率最低的值。如果一个像元位置有多个少数值，则该位置的输出为NoData。如果一个像元位置的所有输入值都相同，则该位置的输出少数值与输入相同。一项合理的应用应至少由三个输入组成。如果仅指定一个输入，则输出将是输入的复本。如果只有两个输入，则值不同的任何位置都将被写为NoData。由于只有两个不同的值可供选择，所以不存在少数值。如果两个值相同，则将该值写入输出栅格。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计范围逐个像元地确定输入中的值的范围。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计Std逐个像元地确定输入中的值的标准差。Std的输出始终为浮点型。请注意标准差是在整个总体（N方法）上计算求得，而不是在样本（N-1方法）上进行估算。像元统计总和逐个像元地确定输入中的值的总和。如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任一输入属于浮点型，则输出也为浮点型。像元统计变异度逐个像元地确定输入中的唯一值的数目。输出栅格始终为整型。像元统计应用场景：多时相数据分析：例如，分析多个时间点的温度栅格数据，计算每个像元的平均温度。多源数据融合：例如，融合多个传感器的数据，计算每个像元的最大值或最小值。环境监测：例如，分析多个环境指标栅格数据，计算每个像元的标准差或变异系数。注意事项：输入的栅格数据必须具有相同的空间参考和像元大小。如果栅格数据的范围不同，工具会自动裁剪到共同的范围。统计方法的选择应根据具体的分析需求来确定。THANKS谢谢聆听