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GIS超市选址的实验报告.doc

上传人:Fis****915 文档编号:552155 上传时间:2023-12-06 格式:DOC 页数:20 大小:5.57MB
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资源描述

1、聊城大学环境与规划学院 ArcGIS上机实习报告2012-2013第1学期实习2 栅格数据的空间分析 选址适宜性分析(新学校和新道路)班级 2010级4班 专业 地理信息系统 学号 2010203409 姓名 王盛安 得分 一 、实习内容和意义(一)新学校:熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能,分析和结果类似于学校选址的实际应用问题。(二)新道路:熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能,熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能,分析和处理类似寻找最佳路径的实际应用问题。二、数据准备(一)新学校

2、:landuse(土地利用图)dem(地面高程图)rec_sites(娱乐场所分布图)、School(现有学校分布图)(二)新道路:dem(高程数据)startPot(路径源点数据)endPot(路径终点数据)river(小流域数据)三、涉及的基本概念距离制图:根据每一栅格相距其最邻近要素(也称为“源”)的距离分析制图,从而反映每一栅格与其最邻近源的相互关系。成本距离:通过举例成本加权函数,计算出每个栅格到距离最近、成本最低源的最少累加成本。同时可生成两个相关输出:成本方向数据和成本分配数据。成本距离加权数据:表示了每一个单元到它最近源的最小累积成本。最短路径:通过最短路径函数获取从一个源或一

3、组源出发,到达一个目标地或一组目标地的最短直线路径或者最小成本路径。表面分析:主要通过生成新数据集,如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据,获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。重分类:基于原始数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。四、技术流程图 (以框图和文字的形式表现)(一)新道路学校分布图娱乐场所分布图高程图土地利用图 数据准备距离学校距离娱乐场所计算坡度派生数据重分类权重0.125 0.125 0.5 0.25最终结果(二)新学校数据准备派生数据重分类权重分配+ 0.6 0.4成本数据计算距离方向结果五、具体操作步骤(一)新学校1、设置空间分析环境ArcT

4、oolbox中选中ArcToolbo右键选择【环境】,如图1所示,然后设置相关参数。图1展开【工作空间】,设置工作路径,如下图所示,图2展开【处理范围】,在范围下拉框中选择“与图层landuse相同”,如下图所示,图3展开【栅格分析】,在像元大小拉框中选择“与图层landuse相同”,如图所示,图32、数据提取从DEM数据提取坡度数据集,选择【Spatial Analyst工具】|【表面分析】|【坡度】,输入dem数据,生成slope数据集,如图所示,图4 坡度数据从娱乐场所数据“rec_sites”提取娱乐场直线距离数据。选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【欧式距离】

5、,生成dis_recsites数据集图5 娱乐场直线距离数据从现有学校位置数据“school”提取学校直线距离数据库。选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【欧式距离】创建数据集,得到dis_school数据集,如图所示,图6 学校直线距离数据库3、重分类数据集3.1 重分类坡度数据集学校的位置在平坦地区比较有利,采用等间距分级把坡度分为10级。平坦的地方适宜性好,赋以较大的适宜性值,陡峭的地区赋比较小的值,得到坡度适宜性数据recalssslope图7 坡度适宜性数据2.2 重分类娱乐场直线距离数据集考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性号,采用等间距分级为10级,距离娱

6、乐场所最近适宜性最高,赋值10;距离最远的地方赋值1,得到娱乐场所适应性数据如下所示, 图8 娱乐场所适宜性数据2.3 重分类现有学校直线距离数据集考虑到新学校距离现有学校比较远时适宜性较好,仍分为10级,距离学校较远的单元赋值10,距离最近的单元赋值1。图9 重分类学校距离图2.4 重分类土地利用数据集学校不适合在有湿地、水体分布区建立,于是在重分类时删除这两个类别:在重分类新旧值对照表中,按Ctrl键,选择“water”、“wetland”、“grass”三个类别,并勾选【将缺失值更改为NoData】图10 重分类设置然后,根据用地类型给各种类型赋值,得到结果如下图所示,神色部分表示比较适

7、宜区,浅色部分表示适宜性比较差,白色部分表示该处不允许建学校区域。图11 重分类土地利用图3、适宜区分析重分类后,各个数据集都统一到相同的等级体系内,且每个数据集中那些被认为比较适宜行的属性都被赋以较高的值,给四种因素赋以不用的权重,然后合并数据集以找出最适宜的位置。选择【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】,各个重分类数据集的合并计算,最终适宜性数据集的加权计算公式为得到最终结果图如下所示:图12 适宜性学校选址结果图(二) 新道路1、设置空间分析环境ArcToolbox中选中ArcToolbo右键选择【环境】,如图1所示,然后设置相关参数。图1展开工作空间,设

8、置工作路径图2 展开【处理范围】,在范围下拉框中选择“与图层dem相同”图3展开【栅格分析】,在像元大小下拉框中选择“与图层dem相同”图41、 创建成本数据集2.1 坡度成本数据集使用DEM数据层,选择【Spatial Analyst工具】|【表面分析】|【坡度】,生成坡度数据集,记为Slope。图5图6使用Slope数据层,选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】,选择【分类】命令实施重分类。重分类的基本原则是:采用等间距分为10级,坡度最小的一级赋值为1,最大一级赋值为10。图7图8图102.2 起伏度成本数据集选择【Spatial Analyst工具】|【邻域

9、分析】|【焦点统计】,参数设置如图11所示,图11图12选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】,输入QFD数据层,选择分类命令,按10级等间距实施重分类,地形越起伏,级数赋值越高,最小一级赋值为1,最大一级赋值为10,得到如下图所示的地形起伏成本数据。图13图142.3 河流成本数据集选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】,选择River数据层,按照河流等级如下进行分类:4级为10;如此依次为8、5、2、1,生成如图所示的河流成本。图152.4 加权合并单因素成本数据,生成最终成本数据集选择【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】工具合并数据集,计算公式如下:图16图173、计算成本权重距离函数选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【成本距离】,设置参数如下图所示,单击【确定】,生成如下图所示的成本距离图,其中浅色为源点,图()为回溯链接数据图,尖点为源点图18图19图204、求取最短路径图21图22六、 实习心得20ArcMap空间分析

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