块统计
功能概述
块统计工具用于对输入栅格数据按照指定的规则划分为一系列 非重叠的矩形块，并在每个块内执行统计运算，如 均值、最大值、最小值、标准差、中位数、众数 等。在输出栅格中，每个块内的所有像元都会被赋予该块对应的统计结果值。
适用场景
数据降尺度与平滑
- 通过计算每个块的均值或中位数，可减少局部细节，生成更平滑、低分辨率的栅格，用于后续分析或可视化。
- 示例：遥感影像的降噪与简化。
空间数据聚合与分区统计
- 将大范围数据分割成规则块，以便快速统计不同区域的特征。
- 示例：计算土地覆盖栅格中每个 1km×1km 区块的主要土地类型。
特征提取与模式识别
- 在每个块中提取统计特征（如方差、标准差），用于表征空间异质性或空间模式。
- 示例：识别地表温度数据中的高变异区域。
数据压缩与表达简化
- 通过块统计，可以将高分辨率数据压缩为较低分辨率的表达，节省存储空间并加快处理速度。
- 示例：环境模型或风险评估中，将原始数据转化为更粗粒度的输入。
区域性决策支持
- 适合用于网格化管理或区划分析，例如农田分块、城市网格管理、生态分区等。
- 示例：统计每个管理网格中的平均降雨量或植被指数。
理论图示
参数介绍
| 参数名称 | 参数描述 | 补充说明 |
|---|---|---|
| 输入栅格文件 | 需要进行统计计算的源数据。可以是连续型（如高程、温度）或分类型（如土地利用类型） | 建议保证输入栅格具有正确的空间参考和坐标系，以确保结果的空间一致性 |
| 选择创建块的方法 | 指定划分块的方式，例如通过设定块大小或根据空间范围定义 | 不同的划分方式会影响输出分辨率及结果分布，应结合研究目标选择合适的方法 |
| 块大小（行、列） | 指定每个块包含的行数与列数，用于控制分块的空间粒度 | 块大小直接决定输出结果的分辨率与细节水平；过大可能导致过度概化，过小则差异不明显 |
| 统计方法 | 定义在每个块中执行的统计运算，如 均值、最大值、最小值、中位数、众数、总和、标准差 等 | 连续型数据推荐使用均值、方差等方法；分类数据推荐使用众数、少数等方法 |
| 输出路径 | 存放结果栅格的目标目录（建议使用绝对路径以避免歧义） | 建议使用绝对路径，确保目录存在且具有写入权限；路径避免使用中文及特殊字符以提高跨平台兼容性 |
| 输出文件名 | 结果栅格文件的完整名称（含扩展名） | 扩展名将决定输出文件格式，如 .tif 生成 GeoTIFF 文件，.img 生成 ERDAS IMG 文件 |
操作步骤
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启动工具
打开【空间分析工具】工具箱 → 导航至【邻域分析】→ 双击启动【块统计】工具窗格。
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输入栅格文件
- 【输入栅格文件】：输入 "InRas1.tif"。
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选择创建块的方法
- 【选择创建块的方法】：选择 "块大小"
- 【块大小行】、【块大小列】：输入"2，2"
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统计方法
- 【统计方法】：选择“求和”
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指定输出位置
- 【输出路径】：输出至 "用户空间/工具箱/空间分析工具/邻域分析"
- 【输出文件名】：输入 "BlockStatistics.tif"
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执行生成
- 点击窗格底部的 【运行】 按钮 → 等待任务列表提示"工具执行成功"
注意事项
块大小的选择
- 块过大：可能导致数据过度平滑，丧失细节信息。
- 块过小：输出结果与原始数据差别不大，难以实现降维和概化效果。
- 应根据研究目的和空间尺度合理选择。
适用数据类型
- 对于连续型数据（如温度、高程），适合使用均值、标准差等统计量。
- 对于分类数据（如土地利用类型），适合使用众数、少数等统计量。
与分辨率的关系
- 输出结果的空间分辨率与块大小直接相关，通常是输入分辨率的整数倍。
- 在做多尺度分析时，应结合实际需求选择合适的分辨率。
统计值的解释性
- 注意不同统计方法的意义：
- 平均值适合总体趋势分析；
- 众数适合分类数据的主导类型判别；
- 方差/标准差适合空间异质性研究。