ArcGIS中统计渔网中栅格人口密度
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前言
在科研中,经常需要使用人口数据,用于分析区域的经济地理属性。人口数据往往要与格网相结合,计算该格网内的人口。本篇文章介绍从栅格人口数据中统计得到格网内的总人口。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、人口数据获取
来源一:中科院地理所公开数据集
来源1:中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心
网址:http://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIid=32
- 获取方式:平台注册会员,完善资料后下载
- 数据格式:Geotiff
- 引用格式:徐新良.中国人口空间分布公里网格数据集.中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统(http://www.resdc.cn/DOI),2017.DOI:10.12078/2017121101
- 大小:22.7MB+22.9MB+22.9MB+23.3MB+23.3MB+23MB
- 坐标系:数据以Krassovsky椭球为基准,投影方式为Albers投影
来源二:WorldPop数据集
来源2:WorldPop Population Counts数据集
网址:https://www.worldpop.org/project/categories?id=3
WorldPop项目于2013年启动,将AfriPop,AsiaPop和AmeriPop人口调查项目整合到一起。数据集已经被众多的组织和机构使用:联合国开发计划署,联合国环境署,粮农组织,世界卫生组织,世界银行,联合国粮食计划署,世界自然基金会,疾病预防控制中心,无国界医生,人口理事会,比尔和梅林达盖茨基金会,克林顿卫生服务倡议,英国国际发展部,美国地质调查局,国际红十字会,联合国人道主义事务协调署等。这说明该数据集目前已经得到广泛的认可。
该数据集包括:
其中,涉及到人口数据的有:
总结:由于数据误差评估方式不一样,Accuracy Assessment of Multi-Source Gridded Population Distribution Datasets in China这篇文章利用了多种评价指标,总体来WorldPop Population Counts数据精度最高。
二、人口格网统计步骤
1.创建渔网
找到工具箱中:Data Management Tools、Feature Class、 Create Fishnet。
按照下面图片、根据自己的要求设置渔网。
示例:
创建500*500米的渔网得到结果。
得到的渔网与行政区域并不一致,需要进行裁切。介绍两种方法,按需选择。
1、按照矢量便捷进行裁切
analysis Tools、Extract、Clip工具
这个工具的Input和clip feature参数看右图就很容易理解了。裁剪完结果为:
2、按照相交进行裁切
找到Analysis Tools、Intersect工具,将两者相交可以得到行政区域边界的渔网。
结果为:
两种方法区别:
由结果图很容易看出来,方法一只是按照边界进行了裁剪,方法二在边界内部按照行政区进行了裁剪。根据需求选取裁剪方式。
2.人口数据处理
2.1 栅格转点
- 为啥要栅格转点呢? 因为后续需要用到空间连接工具(后面会介绍),需要统计格网内矢量点的特性,因此用点代表人口数据。
- 怎么栅格转点呢? 转换工具箱、由栅格转出工具集、栅格转点工具。
2.2 空间插值——处理人口缺失数据
- 为啥要空间插值呢? 因为人口数据是栅格数据,有一些缺失值,可以通过插值补全。
- 怎么空间插值呢? 3D分析工具箱、栅格插值工具、IDW或者克里金插值工具。
注意事项:
- 如果没有缺失值或者缺失值不用处理,可以直接跳过这步。
- 按需选择插值方法
- 插值的目的在于需要弥补人口数据的空白,因此我们希望人口数据分辨率不变,因此插值的像元大小插值前和插值后需要设置为一样的。
示例
1、在未插值的人口栅格上右键,查看属性,找到source查看cellsize复制。
2、点击插值工具,设置插值参数,特别注意这个cellsize要一致
3、插值之后需要进行裁剪:Spatial Analysis Tools、Extraction、Extract by Mask使用行政区边界对插值得到的栅格数据进行处理。
4、再次栅格转点。方法如2.1所示,原因上面也说了,因为下一步该统计fishnet中人口数了。
2.3 空间连接——渔网人口统计
1、找到空间连接工具:分析工具、叠加工具、空间连接
参数设置:
目标的要素:设置为格网
连接的要素:设置为栅格转点的结果或者插值后的结果
最重要的参数是字段设置,如图所示,右键表示人口的字段,在连接规则中选取求和,表示这个字段以求和的方式赋予格网。
贴个最终的结果吧:
裁剪完的人口数据:
格网统计后的结果:
总结
记录,是为了减少自己重复查找的时间。更多推荐
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