5.2 叠加六式：几何与属性的六种相遇

5.2 叠加六式：几何与属性的六种相遇

本节摘要：矢量叠加的核心是裁剪、相交、联合、擦除、标识、空间连接六个算子——前四个做几何集合运算并决定属性如何携带，标识为输入补充叠加层信息，空间连接按空间关系挂接属性而几乎不动几何。本节用两个图层的同一场实验逐一对比六式输出，给出按问题选算子的决策规则与输出净化要点。

六种对话方式

把问题抽象到最简：图层 A（耕地图斑）与图层 B（河流缓冲区）叠在同一坐标系里，空间上无非四种关系——只属 A、只属 B、两者交集、两者并集。六式就是对这几种关系做不同取舍，并决定每种取舍下属性表怎么合并。

裁剪（Clip）：像用 B 当模具切 A——几何上取交集，但只保留 A 的属性。问"缓冲区内的耕地长什么样、归谁管"，用裁剪。

相交（Intersect）：同样取交集，但双方属性都保留。输出图斑既有耕地属性又有缓冲区属性。问"哪些地块既是耕地又在淹没范围内"，用相交。

联合（Union）：取并集，全区域都保留，落在交集的部分带双方属性，单侧部分另一侧字段为空。问"全县每个角落处于什么状态（纯耕地、纯缓冲区、两者兼有）"，用联合。

擦除（Erase）：从 A 里抠掉 B 覆盖的部分，保留差集与 A 的属性。问"离河超过 500 米的耕地有哪些"，用擦除。

标识（Identity）：以 A 为主体，在 A 的范围内叠加 B 的属性；A 未被 B 覆盖的部分保留、B 字段为空。问"给每块耕地标注是否在淹没区内"，用标识——它像是"保留全部 A 的相交"。

空间连接（Spatial Join）：几何几乎不动 A 一根毫毛，只按空间关系（相交、包含、最近）把 B 的属性挂到 A 的字段上。问"每个行政村包含多少个排污口"，用空间连接——几何保持村界，属性表多出一列计数。

前五式改几何，第六式改属性；前四式是集合运算的变奏，第五式是信息标注，第六式是关系查询。这套分类记住了，选算子就从背参数变成查语义。

图：六式对同两图层的运算结果

动手：同一场六式实验

光看图不过瘾，用真实数据把六式各跑一遍，观察输出数量与字段构成：

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"K:/gisdata/overlay_lab.gdb"
A, B = "parcels", "river_buffer"      # 耕地图斑 与 河流500米缓冲
# 四个几何算子
for tool, out in [("Clip", "r_clip"), ("Intersect", "r_intersect"),
                  ("Erase", "r_erase"), ("Identity", "r_identity")]:
    if tool == "Clip":
        arcpy.analysis.Clip(A, B, out)
    elif tool == "Intersect":
        arcpy.analysis.Intersect([A, B], out)
    elif tool == "Erase":
        arcpy.analysis.Erase(A, B, out)
    else:
        arcpy.analysis.Identity(A, B, out)
    n = int(arcpy.management.GetCount(out).getOutput(0))
    flds = len(arcpy.ListFields(out))
    print(f"{tool:10s} -> {out:12s} {n:5d} 要素 {flds} 字段")
# 输出示例:
# Clip       -> r_clip       487 要素 14 字段
# Intersect  -> r_intersect  487 要素 21 字段
# Erase      -> r_erase     1532 要素 14 字段
# Identity   -> r_identity  2019 要素 21 字段
​

输出透露了三件事：裁剪与相交要素数相同（同一交集）但字段差 7 个（相交携带 B 的字段）；擦除保留了缓冲区外的 1532 块耕地；标识 2019 等于擦除加相交——A 的全部范围被"交集区加非交集区"划分，且统一带 B 字段（非交集区为空值）。数字之间的关系就是算子之间的代数关系。

空间连接单独做一组实验，体会"属性聚合"：

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"K:/gisdata/overlay_lab.gdb"
# 给每个行政村统计：辖区内排污口数量 与 最近河流距离
arcpy.analysis.SpatialJoin(
    target_features="villages",           # 目标：村界（几何保持不动）
    join_features="outlets",              # 挂接：排污口点
    out_feature_class="villages_stats",
    join_operation="JOIN_ONE_TO_ONE",     # 一村一行，多点聚合成统计
    field_mapping='outlets "排污口数量" true true false 0 Long 0 0,Count,#,outlets,IDENTITY,0,0',
    match_option="INTERSECT")
# 再挂一列最近河流距离
arcpy.analysis.SpatialJoin("villages_stats", "rivers", "villages_stats2",
    join_operation="JOIN_ONE_TO_ONE",
    field_mapping='rivers "最近河流名" true true false 0 Text 255,First,#,rivers,NAME,0,0',
    match_option="CLOSEST")
with arcpy.da.SearchCursor("villages_stats2", ["村名", "排污口数量", "最近河流名"]) as cur:
    for row in cur: print(row)
# 输出示例:
# ('李家坳村', 4, '东干渠')
# ('沙河村', 11, '沙河')
# ('白云村', 2, '白云河')
​

两次连接把"数量"与"最近者"分别聚合进村界属性表——几何还是那 187 个村界多边形，一行没变，但每行现在能回答两个空间问题。这就是空间连接被称为"属性层面的叠加"的原因。

输出净化：叠加的副产品处理

叠加输出常带三类副产品，直接使用会污染统计。碎片要素：边界几乎重合处切出的毫米级小面，属性无意义，按最小面积（如 10 平方米）筛选删除或并入邻斑。属性重复：相交后同一名目字段出现 A、B 两份（如两个图层都有"面积"），改名区分再使用。空值陷阱：标识与联合输出中，未覆盖侧字段为空，统计前先按空值分组看清规模，避免均值被空值拖偏。

净化本身也是一条工具链：按属性选择小面积、删除、字段改名、空值统计。老练的分析师交付的是净化后的图层，并把净化规则写进元数据——又回到第 3 章的档案纪律。

选式决策规则

把六式收进一张问题对照表，实战中按问题直查：

⚠️ 常见坑：把相交当万能叠加。两张大图斑密集的图层直接相交，输出要素数可能呈乘性膨胀，几千对几十万。先用处理范围与属性选择收窄输入，或考虑用空间连接替代几何求交——很多时候你要的只是属性，不是切割后的几何。

💡 关键直觉：六式是同一枚硬币的六面。几何上它们都在 A 与 B 的关系四分天下里取舍，属性上它们只是决定"带谁的字段"。想清楚要几何还是要属性、要交集还是差集，算子自动浮现。

本节要点回顾

• 四分天下：只 A、只 B、交集、并集，六式是对这四种关系的取舍组合
• 属性携带规则：裁剪留 A、相交并双方、标识 A 加 B 可空、空间连接只加不减
• 代数关系：标识输出等于擦除加相交，字段数差异对应语义差异
• 聚合能力：空间连接的计数、求和、最近匹配是"统计式叠加"
• 净化三件：碎片段、重名字段、空值分组，交付前必处理

六式解决"在不在、是不是"的问题，下一节给分析链加一把距离尺——缓冲区、近邻与服务区。