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ArcGIS 教程:加权叠加的工作原理
加权叠加工具应用最常用的叠加分析方法之一来解决多准则问题,如地点选择和适宜性模型。在加权
叠加分析中,将执行每一个常规叠加分析步骤。
与所有叠加分析一样,在加权叠加分析中,必须定义问题、将模型分解为子模型以及确定输入图层。
由于输入条件图层使用范围各异的不同编号系统,因此,要在一个分析中使用它们,必须对每一条件
的每个像元进行重分类以使它们的优先等级相同,如 1 到 10,其中 10 为最佳。依据公共等级指定的优
先级表示条件在某一事物中的优先度。优先值的等级具有相对性。即,优先级 10 的优先度是优先级 5 的
两倍。
应通过在图层内互相参照来指定优先值,并且其含义在不同图层内也应该相同。例如,如果符合某个
条件的位置指定优先级 5,则它对事物的影响和其他条件中优先级 5 的影响相同。
例如,一个简单的房屋适宜性模型可能包含三个输入条件:坡度、坡向和到公路的距离。坡度在 1
到 10 级范围内重分类,越平坦则成本越低:因此,最佳位置将被指定较高的值。随着坡度变得陡峭,指
定的值将递减,最陡峭的坡度将指定级别 1。类似地,在 1 到 10 级范围内对坡向进行重分类。在这种情
况下,越朝南的坡向越佳,会相应指定较高的值。对到公路的距离条件应用相同的重分类过程。位置距离
公路越近则越佳,因其更易获得电力资源且所需车道较短,因此建设成本较为低廉。在重分类后的坡度图
层中,就建设成本而言,适宜性值指定为 5 的位置是指定为 10 的坡度的两倍,而在重分类后的坡度图层
和到公路的距离图层中,适宜性值同为 5 的位置需要的成本相同。
在加权叠加分析中,每个条件的重要性可能并不相同。您可以为重要条件赋予比其他条件大的权重。
例如,在房屋适宜性模型示例中,如果出于长期保护的目的,则同坡度和到公路的距离条件的相关短期成
本相比,您可能认为较好的坡向更为重要。因此,您可以使坡向值的权重两倍于坡度和到公路的距离条件
的权重。
将输入条件乘以权重,然后进行相加。例如,在房屋适宜性模型中,将坡向乘以 2 并将三个条件相
加,或以另一种方法表示,即(2 * 坡向) + 坡度 + 到公路的距离。
叠加分析过程的最后一步是对模型进行验证以确保模型所示的地点真实存在。对模型进行验证后,即
会选取地点并建造房屋。
使用加权叠加工具
加权叠加工具允许您在一个工具中即可执行常规叠加分析过程中的多个步骤。
该工具包括以下步骤:
将输入栅格中的值进行重分类,使其具有相同的评估等级(适宜性或优先级和风险)或一些类似的
统一等级
将每个输入栅格的像元值乘以栅格的重要性权重
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