像元統計GIS空間分析理論與方法像元統計在ArcGIS中，像元統計（CellStatistics）是一種用于對多個柵格數據進行逐像元統計分析的工具。它可以計算多個柵格數據在每個像元位置上的統計值，如最大值、最小值、平均值、標準差等。像元統計工具可以對輸入的多個柵格數據進行逐像元計算，生成一個新的柵格數據，其中每個像元的值是根據指定的統計方法計算得出的。像元統計常用統計方法：最大值（Maximum）：計算每個像元位置上的最大值。最小值（Minimum）：計算每個像元位置上的最小值。平均值（Mean）：計算每個像元位置上的平均值。中位數（Median）：計算每個像元位置上的中位數。標準差（StandardDeviation）：計算每個像元位置上的標準差。總和（Sum）：計算每個像元位置上的總和。眾數（Majority）：計算每個像元位置上的眾數。少數（Minority）：計算每個像元位置上的少數值。變異系數（Variety）：計算每個像元位置上的不同值的數量像元統計平均值逐個像元地確定輸入的平均值。平均值的輸出始終為浮點型。像元統計眾數逐個像元地確定輸入中出現頻率最高的值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。如果一個像元位置有多個眾數值，則該位置的輸出為NoData。如果一個像元位置的所有輸入值都相同，則該位置的輸出眾數值與輸入相同。一項合理的應用應至少由三個輸入組成。如果僅指定一個輸入，則輸出將是輸入的復本。如果只有兩個輸入，則值不同的任何位置都將被寫為NoData。由于只有兩個不同的值可供選擇，所以不存在眾數值。如果兩個值相同，則將該值寫入輸出柵格。像元統計最大值逐個像元地確定輸入的最大值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計中值逐個像元地確定輸入的中值。如果輸入數為奇數，則通過對值進行排序并選擇中間值來計算中值。如果輸入數為偶數，則先排序值，然后取中間兩個值的平均值。如果所有輸入格網屬于整型，則將該值截斷為整型。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計最小值逐個像元地確定輸入的最小值。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計少數逐個像元地確定輸入中出現頻率最低的值。如果一個像元位置有多個少數值，則該位置的輸出為NoData。如果一個像元位置的所有輸入值都相同，則該位置的輸出少數值與輸入相同。一項合理的應用應至少由三個輸入組成。如果僅指定一個輸入，則輸出將是輸入的復本。如果只有兩個輸入，則值不同的任何位置都將被寫為NoData。由于只有兩個不同的值可供選擇，所以不存在少數值。如果兩個值相同，則將該值寫入輸出柵格。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計范圍逐個像元地確定輸入中的值的范圍。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計Std逐個像元地確定輸入中的值的標準差。Std的輸出始終為浮點型。請注意標準差是在整個總體（N方法）上計算求得，而不是在樣本（N-1方法）上進行估算。像元統計總和逐個像元地確定輸入中的值的總和。如果所有輸入都是整型，則輸出也是整型。如果任一輸入屬于浮點型，則輸出也為浮點型。像元統計變異度逐個像元地確定輸入中的唯一值的數目。輸出柵格始終為整型。像元統計應用場景：多時相數據分析：例如，分析多個時間點的溫度柵格數據，計算每個像元的平均溫度。多源數據融合：例如，融合多個傳感器的數據，計算每個像元的最大值或最小值。環境監測：例如，分析多個環境指標柵格數據，計算每個像元的標準差或變異系數。注意事項