【ArcGIS Pro实操第七期】批量裁剪:以全球不透水面积为例
- 准备:数据下载
- [ArcGIS Pro批量裁剪数据集](#ArcGIS Pro批量裁剪数据集)
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- [1 数据拼接](#1 数据拼接)
- [2 数据裁剪](#2 数据裁剪)
- [3 数据统计:各栅格取值](#3 数据统计:各栅格取值)
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- [3.1 栅格计算器-精确提取-栅格数据特定值](#3.1 栅格计算器-精确提取-栅格数据特定值)
- [3.2 数据统计](#3.2 数据统计)
- [4 不透水面积变化分析](#4 不透水面积变化分析)
- 参考
准备:数据下载
以全球不透水面积为例,批量裁剪至粤港澳和香港地区,并计算1985-2024年不透水面积比例的变化。
数据下载-全球1985-2022逐年不透水层数据(Version 2024)
- 资源详情
GAIA (1985-2024)为GAIA(1985-2018)的更新版本。代表性年份(1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年)的GAIA数据总体精度超过90%。GAIA的时间趋势与其他局域、地区和全球尺度的数据集一致。更多细节可以在相关论文中找到(Gong et al., 2020)。 - 元数据信息
参考坐标系: WGS84 - EPSG:4326
空间分辨率: 30米
空间覆盖范围: (xmin, xmax, ymin, ymax) - (-180, 180, -60, 80)
时间分辨率: 1985-2024 (逐年)
数据格式: GeoTiff - 像元值:像元值表示城市出现的频率(0-40)
0: 非城市区域
1: 2024年新增城市区域
2: 2023年新增城市区域
...
40: 1985年及之前存在的城市区域 - 数据格网
GAIA数据基于渔网格网以5°×5°的数据图幅存储。格网文件以"fishnet_shp"目录提供,可供查找感兴趣区域。 - 命名规则
每个数据图幅以"GAIA_1985_2024_{longitude}_{latitude}.tif"格式命名,其中,longitude-latitude 指格网左上角经纬度值。另外,每个图幅包含了30米缓冲区范围以便图幅间可以无缝镶嵌。
下载渔网数据后,查看研究区所在渔网,以下载此数据集。
longitude:110/115
latitude:25
ArcGIS Pro批量裁剪数据集
1 数据拼接
导入下载的不透水面积数据,如下图:
导入后,如下:
接下来,需要将此两个.tif数据合并为一个(栅格拼接),操作步骤如下:
Tip:【数据管理工具(Data Management Tools)】---【栅格(Raster)】------【栅格数据集(Raster Dataset)】------【镶嵌至新栅格(Mosaic to new raster)】工具
栅格数据合并界面如下:
- Number of Bands:栅格数据属性
运行后,界面如下:
2 数据裁剪
根据GBA的shp边界,裁剪栅格数据,以统计不透水面积的变化。
Tip:【Spatial Analysis Tools】→【Extract】→【Extract by Mask】
运行后,界面如下:
3 数据统计:各栅格取值
3.1 栅格计算器-精确提取-栅格数据特定值
提取栅格值为40的数据(1985年前已为城市区域),仅保留value为40的像素,同时将所有其他像素值设定为NoData,操作步骤如下:
使用SetNull函数:
bash
SetNull("GBA_GAIA.tif" != 40) , "GBA_GAIA.tif")
工具位置(栅格计算器) :分析(Analysis)→工具→搜索→栅格计算器(Raster Calculator)
运行后,结果如下:
3.2 数据统计
将栅格设置为唯一值(Unique),如下:
导出属性表,
整理不透水面积特征值,如下:
4 不透水面积变化分析
依据城市出现的频率,确定1985-2024年各年份的不透水面积栅格数,以计算不透水面积。
不透水面积 变化曲线如下:
不透水面积比例 变化曲线如下: