Funktionen der Toolbox "Spatial Analyst"

Die Funktionen der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst stehen über eine große Anzahl von Geoverarbeitungswerkzeugen zur Verfügung. Sie können diese Werkzeuge einzeln verwenden, um bestimmte, detaillierte Tasks auszuführen. Wenn Sie dieselbe Operation für mehrere Eingaben oder eine Folge von Operationen zum Modellieren und Analysieren komplexer räumlicher Beziehungen durchführen müssen, können Sie den Workflow automatisieren. Dazu führen Sie Geoverarbeitungswerkzeuge in einem Modell oder einer Scripting-Umgebung (beispielsweise Python) aus.

Weitere Informationen zur Geoverarbeitung

Es gibt eine breite Palette analytischer Funktionen in Spatial Analyst. Diese Funktionen können nach ihrer Funktion in Gruppen eingeteilt werden und sind daher in die entsprechenden Geoverarbeitungs-Toolsets untergliedert. In der folgenden Tabelle werden diese Toolsets aufgeführt, und die jeweils bereitgestellten Funktionen werden kurz beschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter den jeweils angegebenen Links.

Toolset	Beschreibung
Bedingungsfunktionen	Die Werkzeuge vom Typ "Conditional" ermöglichen die Steuerung der Ausgabewerte anhand der für die Eingabewerte geltenden Bedingungen. Die Bedingungen, die angewendet werden können, sind entweder Attributabfragen oder beruhen auf der Position der Bedingungsanweisung innerhalb einer Liste. Eine einfache Attributabfrage könnte wie folgt lauten: Wenn ein Zellenwert eine negative Zahl ist, diesem 0 zuweisen; anderenfalls den ursprünglichen Wert für die Position beibehalten.
Dichte	Wenn Sie die Dichte berechnen, verteilen Sie Eingabewerte über eine Oberfläche. Der Betrag an jeder Position der Stichprobe (Linie oder Punkt) wird über eine ganze Landschaft verteilt und für jede Zelle im Ausgabe-Raster wird ein Dichtewert berechnet. Mit der Dichteanalyse lässt sich beispielsweise anhand der Bevölkerungszahl eines Stadtkerns eine realistischere Verteilung der Bevölkerung auf der Landkarte darstellen.
Entfernung	In ArcGIS Spatial Analyst gibt es zwei unterschiedliche Methoden der Entfernungsanalyse: euklidische Entfernung und kostengewichtete Entfernung. Die Werkzeuge vom Typ "Euclidean Distance" messen die geradlinige Entfernung von jeder Zelle zur nächsten Quelle. Die Quelle gibt die für Sie interessanten Objekte, wie Brunnen, Straßen oder eine Schule, an. Die Werkzeuge vom Typ "Cost Distance" (kostengewichtete Entfernung) weiten die euklidische Entfernung aus, indem sie einen Kostenfaktor für das Durchqueren einer bestimmten Zelle addieren. Eine weitergehende Komplexität der Entfernung kann mit den Path Distance-Werkzeugen modelliert werden, die vertikale und horizontale Bewegungseinschränkungen berücksichtigen können. Es gibt auch Werkzeuge zur Ermittlung von Korridoren und Pfaden in der Landschaft. Eine Beispielanwendung von Entfernungswerkzeugen besteht darin zu ermitteln, dass es zwar eine kürzere Strecke erfordern mag, in einer direkten Route zum Ziel über einen Berg zu klettern, jedoch tatsächlich einfacher wäre und damit weniger Zeit kosten würde, ihn zu umrunden.
Extraktion	Mithilfe der Extraktionswerkzeuge können Sie eine Untermenge von Zellen entweder anhand ihrer räumlichen Position oder anhand der Attribute extrahieren (ausschneiden). Die Position kann durch eine bestimmte Form, z. B. ein Kreis oder ein Polygon angegeben werden. Eine logische Abfrage zu den Attributwerten kann verwendet werden, um die zu extrahierenden Zellen zu definieren. Ein Beispiel hierfür ist die Extraktion von Zellen mit einer Höhe von mehr als 100 Meter aus einem Oberflächen-Raster.
Generalisierung	Manchmal enthält ein Raster-Dataset Daten, die fehlerhaft, für die bevorstehende Analyse irrelevant oder einfach zu detailliert sind. Die Werkzeuge für die Generalisierung unterstützen Sie beim Identifizieren solcher Flächen und beim Automatisieren der Operation, den Zellen in diesen Flächen verlässlichere Werte zuweisen. Wenn z. B. ein Raster-Dataset aus der Klassifizierung eines Satellitenbildes abgeleitet wurde, kann dieses viele kleine, isolierte Flächen enthalten, die nicht richtig klassifiziert wurden. Mit den Generalisierungswerkzeugen können Sie die Daten bereinigen.
Grundwasser	Mit den Werkzeugen zur Grundwasseranalyse kann die Zufuhr und Dispersion von Grundwasserbestandteilen auf rudimentäre Weise modelliert werden. Eine typische Anwendung dieser Werkzeuge besteht darin zu ermitteln, ob bei einem Chemieunfall Brunnen kontaminiert werden können, die zur Trinkwasserversorgung dienen.
Hydrologie	Hydrologiewerkzeuge simulieren den Wasserlauf über einer Höhenoberfläche. Mit ihnen können Sie Wasserlaufnetze erstellen, Wassereinzugsgebiete ermitteln und Überschwemmungen modellieren.
Interpolation	Die Werkzeuge zur Oberflächeninterpolation bilden aus Referenzpunktwerten eine kontinuierliche (oder vorhergesagte) Oberfläche. Zwar wird die kontinuierliche Oberflächendarstellung eines Raster-Datasets in der Regel für die Höhe verwendet, sie kann jedoch auch Phänomene, wie z. B. den Boden-pH-Wert, die Schadstoffkonzentration oder Lärm darstellen.
Lokal	Bei einem Werkzeug vom Typ "Lokal" ist der Wert an jeder Zellenposition im Ausgabe-Raster eine Funktion der Eingabewerte aus mehreren Eingabe-Rastern an der betreffenden Zellenposition. Die Ausgabewerte können eine aus den Eingaben berechnete Statistik sein oder die eindeutigen Kombinationen von Eingabewerten angeben. Mit einer Reihe von Rastern zum jährlichen Niederschlag könnten Sie z. B. den mittleren Niederschlag für einen 10-Jahres-Zeitraum angeben oder ermitteln, in wie vielen Jahren der Niederschlag 650 mm. überschritt.
Map Algebra	Map Algebra-Ausdrücke können in das Werkzeug Raster berechnen eingegeben werden, um die räumliche Analyse auszuführen.
Math	Eine Vielzahl von mathematischen Operationen kann auf Raster angewendet werden. Diese ermöglichen die arithmetische Manipulation oder logische Auswertung für Werte in Eingabe-Rastern.
Multivariate	Mit der multivariaten statistischen Analyse lassen sich die Beziehungen zwischen unterschiedlichsten Attributtypen untersuchen. In ArcGIS Spatial Analyst stehen zwei Arten von multivariaten Analysen zur Verfügung: Klassifizierung (geordnet und ungeordnet) Hauptkomponentenanalyse (PCA) Zu diesen Analysen gibt es jeweils eine Reihe von Werkzeugen, mit denen jeder Schritt der Analyseoperation ausgewertet werden kann. Klassifizierung wird in der Regel zum Verarbeiten von Multiband-Bilddaten in ein einzelnes klassifiziertes Raster, z. B. ein Landnutzungs-Layer, verwendet. Mittels PCA lässt sich beispielsweise die Biomasse (abhängige Variable) an jedem Punkt anhand von Niederschlagsmenge, Bodentyp, Ausrichtung und Temperatur (unabhängige Variablen) vorhersagen.
Nachbarschaft	Mit den Nachbarschaftswerkzeugen lassen sich die Ausgabewerte einer jeden Zellenposition anhand des Positionswertes und der in der angegebenen Nachbarschaft ermittelten Werte erzeugen. Die Nachbarschaft durchläuft das Eingabe-Raster, wobei jeweils der Ausgabewert berechnet wird, bevor zur nächsten Nachbarschaft übergegangen wird. Es gibt zwei Typen von Nachbarschaften: überlappend oder nicht überlappend. Im Vorgangstyp mit überlappender Nachbarschaft, auch als fokaler Vorgang, Faltungsvorgang oder Vorgang mit beweglichem Fenster bezeichnet, wird jede Zelle in der Eingabe wiederholt durchlaufen. Der betreffende Zellenwert und die Werte der Zellen, die in der sie umgebenden, angegebenen Nachbarschaft enthalten sind, werden zur Berechnung des Ausgabewertes verwendet. Dieser Vorgang wird für jede der Zellen in der Eingabe wiederholt. Im nicht überlappenden Vorgangstyp stellt die Nachbarschaft einen Block von Zellen dar, für den die Berechnung durchgeführt wird. Sobald der Wert berechnet wurde, wird er in alle Zellen in diesem Block im Ausgabe-Raster geschrieben. Dieser Vorgang wird für den nächsten angrenzenden und nicht überlappenden Block wiederholt, bis die gesamte Eingabe verarbeitet wurde. Beispielsweise können Sie mit dem Werkzeug Focal Statistics den Mittelwert (Durchschnitt) oder den Maximalwert in einer 3 x 3-Nachbarschaft um jede Zelle im Eingabe-Raster ermitteln.
Raster-Erstellung	Mit den Werkzeugen vom Typ "Raster Creation" werden neue Raster erstellt, in denen die Ausgabewerte entweder auf einem konstanten Wert oder auf einer statistischen Verteilung beruhen. Es gibt zwei Typen der Verteilung: zufällig oder normal (Gauß'sch).
Reklassifizieren	Ihre Daten zu reklassifizieren heißt, Eingabe-Zellenwerte durch neue Ausgabe-Zellenwerte zu ersetzen. Sie können die Daten auf verschiedene Weise reklassifizieren: durch einzelne Werte, durch Bereiche, Intervalle oder Flächen oder durch einen alternativen Wert. Hier einige allgemeine Gründe für das Reklassifizieren der Daten: Ersetzen einzelner Werte anhand neuer Informationen Gruppieren bestimmter Werte Reklassifizieren von Werten auf einen einheitlichen Maßstab Zuweisen bestimmter Zellenwerten zu "NoData" Festlegen von NoData-Zellen auf einen Wert
Sonneneinstrahlung	Mit den Werkzeugen für die Analyse der Sonneneinstrahlung können Sie die Sonneneinstrahlung (globale, direkte und diffuse Strahlung) für eine geographische Fläche oder für bestimmte Punktpositionen berechnen. Mit einem Eingabe-Oberflächen-DEM können Sie den Betrag der Strahlungsenergie ermitteln, die von der Sonne ausgehend über einen bestimmten Zeitraum auf eine Landschaft einwirkt.
Oberfläche	Mit diesen Werkzeugen können Sie neue Informationen zu einem Oberflächen-Dataset ableiten. Für jede Position können Sie folgende Werte bestimmen: Winkel der Oberfläche (Neigung), steilste Neigungsrichtung (Ausrichtung) und zweite Ableitung der Oberfläche (Krümmung). Sie können auch ein Linien-Dataset generieren, das Positionen gleichen Wertes (Konturlinien) verbindet, ein geschummertes Relief erstellen, die Volumenänderungen zwischen zwei Oberflächen berechnen und die Sichtbarkeit von Positionen bestimmen.
Zonal	Eine Zone wird durch alle Eingabezellen definiert, die den gleichen Wert aufweisen. Für die Zellen in jeder Zone können verschiedene Statistiken berechnet werden. Außerdem kann ein angegebener Geometriemesswert der Zone bestimmt werden. Zonen können verwendet werden, um die Flächen oder die Verteilungen der Werte in einem anderen Dataset zu bestimmen. Beispielsweise können Sie mithilfe der Zonenwerkzeuge die Länge des Umfangs der einzelnen Zonen in einem Raster oder die Anzahl der gefährdeten Spezies (Werteingabe) in den einzelnen Flurstücken (Zoneneingabe) ermitteln.

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