格网统计是为了从更精细的角度定量分析各种地理要素在空间上的分布特征，通常选择格网为研究单元，统计地理要素的一种手段。通俗的讲，使用四边形或者六边形组成的格网统计各类空间指标。它的使用范围相当广泛，比如常见的道路网密度、人口密度、POI、土地利用数据中各地类面积统计，此外，还有一些三维指标(建筑容积率、平均高度等)。

应用案例

道路网密度一在一定区域内，道路网的总里程与该区域面积的比值，单位为km/km²。

功能：

道路网密度作为表征城市道路网发展规模的基本指标之一，其主要功能有以下几点：
①衡量城市道路网发展规模，为城市规划与管理部门提供道路建设目标；

②表征城市路网发展水平，为分析城市交通运行情况提供参考依据；

③为城市道路管理与控制措施的制定提供基础数据；

④是实施公交优先、提高公交服务水平的前提。

优缺点：

用道路网密度指标来描述区域内的道路长度及平均分布情况，体现城市道路供给水平，其具有统计简单、直观、数据容易获取的优点。另外，通过对不同等级道路网密度的统计还能很好地反映出城市道路等级结构关系，对于方格形城市道路网还能大致推算出交叉口间距。

然而，从道路网密度指标定义及统计方式不难得出，其仅统计了道路网的长度信息，对于道路网的断面、车道等情况的反映不足，导致该统计指标不能很好的反映城市道路网容量供给情况。即使是同样道路网密度指标也能对应于不同路网容量，导致在城市道路规划与改造过程中出现片面追求路网密度，而忽略路网密度内在反应的交通供给与需求关系。

实验教程

本次实验利用ArcGIS 10.5，以某个市为例，以四边形格网为单元(六边形格网的方法一样)。Ps：为了实验方便，用到的数据都不是真实数据，仅有学习交流价值，各位朋友做的时候自行准备数据。

第一步

基础数据处理

本次实验中用到的数据包括道路和研究边界矢量数据：

• 道路中心线
• 研究边界

其中道路数据可以从全国地理信息资源目录服务系统申请下载。

基础数据(道路和边界)

注意：由于我们要统计道路的长度格网面积，长度的单位一般是米、千米，面积是平方米、平方公里。如果基础数据(道路和边界数据)是地理坐标系，需要转换成可以度量长度和面积的投影坐标系。

投影方法：ArcToolbox—>数据管理工具—>投影和变换—>要素—>投影

第二步创建格网

路网密度的通常形式为千米/平方公里，因此，在本次实验中选择创建1000x1000m的格网。

工具：【数据管理工具】—>【采样】—>【创建渔网】

打开【创建渔网】工具，输出要素类选择某个文件夹，文件命名为格网1km.shp，模板范围选择边界，像元宽度选择1000(也就是一个方格1平方公里)，几何类型选择POLYGON。点【确定】得到格网数据。

然后，利用【裁剪工具】得到边界范围内的格网数据，如下图：

格网(1kmx1km)

第三步计算每个格网内的路网密度

(1)标识道路数据

为了计算每个格网所对应的道路网密度值，首先计算每个格网内的道路长度，因此，要通过工具箱的【标识】工具来把每条路段在格网边界处打断，并且标识出每条路段所属的格网FID。

为了让每个格网拥有唯一的标识码，这里我们以FID字段作为格网的标识码。

工具：【分析工具】—>【叠加分析】—>【标识】

输入要素选【道路】，标识要素选【格网1km】，其他默认，点确定。

处理完成后会得到一个新的要素类文件“道路_Identity”，打开属性可以看到这个新的道路数据把格网的属性加上去了。比如FID为8的格网内的道路数据都有了所在格网的属性，如下图：

(2)计算打断后各路段长度

打开“道路_Identity”的属性表，增加一个字段“len”，并右键“len”字段—>计算几何，属性选长度，单位我选了千米，因为通常路网密度的单位是“公里/平方公里”。

这样属性表里面就有各条路段的长度了。

(3)汇总每个格网内道路长度总和

方法：右键区路段长度【len】字段—>【汇总】

汇总字段是FID_格网，汇总统计的内容是刚才的len属性的总和。输出表文件命名为【Sum_Output.dbf】，点确定。

打开新形成的【Sum_Output.dbf】属性表(如下图)，这样就得到了各格网内的道路总长度。

(4)计算各格网面积

跟前面计算路段长度类似，在【格网1km】中添加“area"字段，通过计算几何得到面积，单位选平方千米。

得到了每个格网的面积，如下图：

(5)计算路网密度

把刚才汇总统计输出的表【Sum_Output.dbf】连接到【格网1km】属性表上去：

由于【Sum_Output.dbf】的FID_格网字段和【格网1km】的FID字段是一一对应的，因此基于这两个字段进行表连接。

连接后，在【格网1km】属性表中增加“road_density”字段，表示道路网密度，通过"字段计算器"，计算路网密度指标。

计算完以后移除连接，最后得到每个格网对应的道路网密度值，如下图：

最后对道路网密度字段“road_density”进行符号化处理得到如下效果：