我們都知道遙感圖像的每個波段，其實質就是一個二維矩陣，每個柵格都是一個數值，即DN（Digital Number）值。在柵格數據分析中，使用最多的無疑是鄰域分析、局域分析和分區運算了，其中局域運算又分為單一柵格局域運算和多個柵格的局域運算，分區運算是鄰域運算的特例，區分這三者的不同之處可以加深我們對柵格數據分析的理解。
首先我說說他們的相同之處，就是分析結果都會產生一個和原始柵格范圍和空間分辨率都一樣的新的柵格圖層，只是輸出柵格的像元值根據不同的計算方式而變化。
圖片圖片
01
單一柵格運算
參與運算圖層數量：一個
運算方式：一個像元一個像元地運算，每次計算一個像元，依次遍歷全部像元
總運算次數：等于柵格的像元個數
計算內容：單個柵格運算時只能一個一個像元的進行數學計算，包括算數函數、對數函數、三角函數和冪函數。
在ArcMap中的具體運算工具都在數學分析下面了：
應用領域：單一柵格最常見的運用就是重分類，對每一個像元賦予新的值。
02
多個柵格運算
參與運算圖層數量：多個
運算方式：相同行列號的多個像元同時參與運算，依次遍歷全部像元，單次計算的像元數等于參與運算的圖層數量，是固定的
總運算次數：等于單個柵格的像元個數
計算內容：多個柵格運算要求使用相同的像元大小（柵格的空間分辨率）進行疊加運算，要求每一層柵格的像元都一一對應，相同行列號的像元都在同一垂直線上，就像燒烤串一樣串在一起，這時候每次運算的對象都是“這一串的像元”，不同于單一柵格運算每次運算只有一個像元參與，n個柵格運算每次運算都是n個像元參與運算，為此多個柵格運算的結果可以統計“一串”像元集合中的最大值、最小值、值域、總和、平均值、中值、眾數、唯一值數和標準差等統計值（這個和矢量數據屬性表匯總時的統計值時一樣的）
具體統計類型如下圖所示：
應用領域：柵格疊置分析都是基于多個柵格的局域運算，比如在選址分析時，要求海拔低于600米，坡度小于30%并且是向陽面的地區，這時候參與運算的柵格數據包括DEM（數字高程數據），坡度數據，坡向數據這3個數據，為此要疊置這三個柵格數據，同時滿足這3個條件的像元才滿足條件要求。
03
鄰域分析
參與運算圖層數量：一個
運算方式：特定范圍內所有像元參與運算，每計算一次鄰域范圍向右移動一個像元，單次參與運算像元數和范圍的大小形狀有關
總運算次數：等于柵格的像元個數
計算內容：統計圖層特定范圍內的像元集合中的最大值、最小值、值域、總和、平均值、中值、眾數、唯一值數和標準差等統計值，這個和多個柵格運算的計算內容是一樣的，最大區別就是多個柵格運算是在垂直方向的像元集合內運算，而鄰域分析則在水平方向的像元集合內參與運算。
應用領域：
簡化數據：使用平均值和眾數統計值計算，使得整個柵格值都趨向一個指定范圍內，減少像元值的波動水平
圖像邊緣增強：使用RANGE統計值計算鄰域范圍內的最大值和最小值之差（極值）
地形分析：ArcMap實現坡度和坡向分析就是采用n*n矩形鄰域窗口計算中心像元的坡度和坡向
遙感影像處理：為了抑制噪聲，我們需要對影像進行濾波處理，其方式和地形分析差不多
注意：
在所定義的范圍內有些像元只被范圍邊界部分覆蓋的處理原則是，如果該像元中心在該范圍的邊界線內，則將其包括在運算范圍內。
確定鄰域范圍：一般在arcmap中提供矩形，圓形，環形，楔形（扇形）這四種形狀運算同時形狀大小則由像元數量決定，具體設置看下面兩個圖:
單次鄰域計算的新值賦給誰？不像局域運算每次計算產生的新值都是賦給對應的像元，鄰域運算根據不同的形狀范圍賦給的像元位置也不一樣，矩形，圓形，環形的運算結果都賦給該幾何中心所在的像元，而楔形（扇形）運算結果賦給圓心位置所在的像元。
很明顯對于邊緣像元，它的鄰域范圍肯定是缺失了一部分像元，怎么辦？這個不同的運算方法有不同的解決方案，一般默認會在柵格四周添加和相鄰像元一樣的像元值，保證鄰域范圍內有足夠的像元參與計算
04
分區運算
參與運算圖層：兩個，一個是輸入柵格，一個是分區柵格
運算方式：以分區柵格的不同區域（同一區域內的像元值相同）為范圍對輸入柵格進行分區運算，一個區域計算完換到另外一個區域，每次參與運算的像元數量由分區范圍大小決定
總運算次數：等于分區柵格內的像元值的唯一值個數（即分區區數）
計算內容：統計分區內的輸入柵格像元集合中的最大值、最小值、值域、總和、平均值、中值、眾數、唯一值數和標準差等統計值，這個和鄰域運算的計算內容是一樣的。
應用范圍：土地利用分析，流域分析，不同功能區的坡度坡向分析
注意：
前面開頭講到了分區運算是鄰域運算的特例，為什么這樣說呢？兩者的最大區別有兩個，第一個就是鄰域分析的分析范圍可以直接決定，但是分區運算的分析范圍由分區柵格內的像元分布情況和像元值決定。第二個就是每次鄰域計算的值都會賦給一個新產生的像元，但是分區運算每次計算完成都會產生和分區范圍像元數量一樣的新像元，并且其中每一個像元值都是一樣的。正是因為這樣原因，所以當分區柵格中像元值的唯一值個數很少時（即分區少），運算次數要比鄰域運算少很多，計算效率高，反之則低。
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