arcgis根据矢量范围统计栅格数据众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数等
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arcgis根据矢量范围统计栅格数据
前面介绍过如何根据面状的矢量数据对 栅格数据进行统计，其主要是统计：每个面内像元值的数量为多少，参考：
arcgis统计矢量面内栅格数据像元值个数
注：那么如果我需要统计面图层内每个面状要素内，栅格数据的众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等；然后输出为表格或者把每个统计数据输出为栅格数据。
数据
我们仍然选择arcgis统计矢量面内栅格数据像元值个数 和这篇博客一模一样的数据进行像元数据的统计。
表格显示分区统计
工具主要是：计算另一个数据集的区域内栅格数据值的统计信息。
以表格显示分区统计工具对所有可用于特定输入的子集或单个统计数据进行计算，但是以表格，而非输出栅格的形式返回结果。
注释：zonal区域就是zone data，而上表统计的value raster数据就是valras数据；
从上图和上表中，我们可以看到输入数据是zoneras数据，其像元值共有0、1、2、4；那么输出的统计数据表格，也就是第二列值为0、1、2、4，如下；
（当然，如果我们需要统计的是矢量数据，这个位置输入的就是矢量面数据；）
统计输出的表，我们可以看到最大值、最小值那两列数据，对应值为0的哪一行数据,其余的就是按照这个区域统计计算出来的：众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等。
总结：上图的解释是以zonal区域就是zone data，而上表统计的value raster数据就是valras数据；
根据多个栅格数据计算每个像元的统计数据。
可用的统计数据有：众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度。
如果需要统计矢量和栅格，那么zone data就是输入矢量数据，value raster就是 需要统计的栅格数据。
统计的表格即是：
那么我们的栅格数据的众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等就全部计算出来了；上面解释的很清楚，这里就不一一解释了。
分区统计
如果希望输出的统计数据为栅格数据：那么我们就需要使用分区统计工具来完成。
理解完上面的以表格显示分区统计，我们在来使用这个分区统计工具就比较容易理解了。
分区统计工具用于根据来自其他数据集的值（赋值栅格）为每一个由区域数据集定义的区域计算统计数据。为输入区域数据集中的每一个区域计算单个输出值。
以表格显示分区统计工具对所有可用于特定输入的子集或单个统计数据进行计算，但是以表格，而非输出栅格的形式返回结果。
区域是指栅格中具有相同值的所有像元，无论这些像元是否相连。输入区域图层定义了区域的形状、值和位置。区域输入中的整型字段指定用于定义该区域。也可以使用字符串字段。栅格和要素数据集都可用作区域数据集。
输入值栅格中包含了用于计算各区域的输出统计数据的输入值。
在以下图解中，“区域”图层展示了定义区域的输入栅格。“值”图层包含将要用于计算每个区域的统计数据的输入。在本示例中，将为每个区域指定输入值的最大值。
我们还是以上述数据为例，计算众数：
对比上表，我们使用分区统计，将其输出为栅格数据，即下图：是不是很好理解：
那么输出的栅格，就是每个zone区域中，最长出现的那个值，也即是下图：
文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_40625478/article/details/106837680
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2020-11-12
arcgis根据矢量范围统计栅格数据
前面介绍过如何根据面状的矢量数据对 栅格数据进行统计，其主要是统计：每个面内像元值的数量为多少，参考：
arcgis统计矢量面内栅格数据像元值个数
注：那么如果我需要统计面图层内每个面状要素内，栅格数据的众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等；然后输出为表格或者把每个统计数据输出为栅格数据。
数据
我们仍然选择arcgis统计矢量面内栅格数据像元值个数 和这篇博客一模一样的数据进行像元数据的统计。
表格显示分区统计
工具主要是：计算另一个数据集的区域内栅格数据值的统计信息。
以表格显示分区统计工具对所有可用于特定输入的子集或单个统计数据进行计算，但是以表格，而非输出栅格的形式返回结果。
注释：zonal区域就是zone data，而上表统计的value raster数据就是valras数据；
从上图和上表中，我们可以看到输入数据是zoneras数据，其像元值共有0、1、2、4；那么输出的统计数据表格，也就是第二列值为0、1、2、4，如下；
（当然，如果我们需要统计的是矢量数据，这个位置输入的就是矢量面数据；）
统计输出的表，我们可以看到最大值、最小值那两列数据，对应值为0的哪一行数据,其余的就是按照这个区域统计计算出来的：众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等。
总结：上图的解释是以zonal区域就是zone data，而上表统计的value raster数据就是valras数据；
根据多个栅格数据计算每个像元的统计数据。
可用的统计数据有：众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度。
如果需要统计矢量和栅格，那么zone data就是输入矢量数据，value raster就是 需要统计的栅格数据。
统计的表格即是：
那么我们的栅格数据的众数、最大值、均值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和及变异度等就全部计算出来了；上面解释的很清楚，这里就不一一解释了。
分区统计
如果希望输出的统计数据为栅格数据：那么我们就需要使用分区统计工具来完成。
理解完上面的以表格显示分区统计，我们在来使用这个分区统计工具就比较容易理解了。
分区统计工具用于根据来自其他数据集的值（赋值栅格）为每一个由区域数据集定义的区域计算统计数据。为输入区域数据集中的每一个区域计算单个输出值。
以表格显示分区统计工具对所有可用于特定输入的子集或单个统计数据进行计算，但是以表格，而非输出栅格的形式返回结果。
区域是指栅格中具有相同值的所有像元，无论这些像元是否相连。输入区域图层定义了区域的形状、值和位置。区域输入中的整型字段指定用于定义该区域。也可以使用字符串字段。栅格和要素数据集都可用作区域数据集。
输入值栅格中包含了用于计算各区域的输出统计数据的输入值。
在以下图解中，“区域”图层展示了定义区域的输入栅格。“值”图层包含将要用于计算每个区域的统计数据的输入。在本示例中，将为每个区域指定输入值的最大值。
我们还是以上述数据为例，计算众数：
对比上表，我们使用分区统计，将其输出为栅格数据，即下图：是不是很好理解：
那么输出的栅格，就是每个zone区域中，最长出现的那个值，也即是下图：
文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_40625478/article/details/106837680
