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DEM分析报告.doc

1、 DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达,是对地面特性进行空间描述的一种数字方法.途径,它的应用可遍及整个地学领域。通过本次的实验学习我们可以加强对GIS这款软件的应用能力的锻炼和进一步的熟悉。同时我们在学习中也可以体会到GIS这款软件强大的分析功能,方便我们以后在地学领域的对它的合理应用。 一.实验准备 (1)微型电子计算机一台 (2)ArcGIS Desktop 10.2-ArcMap(3D分析模块) (3)实验数据 (4)GIS软件应用实验指导书.二 实验目标 (1)加深对DEM分析过程中软件分析步骤原理.方法的认识。 (2)掌握根据DEM计算坡度.坡向的方法。 (3)结合实际,掌握应用

2、DEM解决地学空间分析问题的能力。三 实验人员 实验操作人:杨成栋 指导老师: 王 芸四 操作步骤 (1)运行ArcMap,加载Spatial Analyst模块,如果Spatial Analyst模块未激活,单击Tools菜单下的Extensions,选择Spatial Analyst等选项,然后单击Close按钮。 (2)单击File菜单下的Open命令,打开加载地图文档对话框,选择规划区dem。(3)设置空间分析环境。单击customize,打开ArcMap Options对话框,设置默认工作路径等相关参数。 (4)从DEM数据提取坡向数据集。选择DEM数据层,单击ArcToolbo选择

3、Spatial Analyst模块的下拉箭头,再次选择Surface Analysis并单击Aspect,生成坡向数据集,命名为aspect。 (5)从DEM数据提取坡度数据集。选择DEM数据层,单击ArcToolbo选择Spatial Analyst模块的下拉箭头,再次选择Surface Analysis并单击slope,生成slope数据集,命名为slope。(6) 提取坡度大于35度的区域。单击Spatial Analyst模块的下拉箭头,选择Map angebra菜单下Raster calculator,输入con(slope 35, slope),点击OK,生成坡度大于35度的区域,

4、命名为slope35。 (7)将slope35的类型转换为整型。打开栅格计算器输入intslope35 = intslope35,得到数据集intslope35 (8)加载ArcToolbox,依次点击Spatial Analyst Tools Generalization Region Group,生成连续的区域,命名为regionG_is35. (9)依次点击Spatial Analyst Tools Zonal Zonal Geometry,计算每个区域的面积,命名为area. (10)打开Raster calculator,输入con(RegionG 100, RegionG),提取面

5、积大于100平方米的区域,命名为area100。 (11)加载ArcToolbox,依次点击Spatial Analyst Tools Distance Euclidean Distance,生成上一步中得到的数据集的100米范围之内的缓冲区,命名为area100buffer,作为滑坡危险性分析的数据基础。 (12)重分类滑坡危险性分析数据。规划区内大量陡坎分布其中,容易造成滑坡,选取规划区内坡度在35度以上面积大于100平方米的陡坎区域,设定缓冲距离100米,防止潜在的地质灾害发生。因此,把危险性等级分为4级,0-20米赋值0,20-50米赋值1,50米-100米赋值2,100米以外(此处是

6、NoData)赋值为3,得到reclassdanger数据集。(13)重分类坡向数据集。规划区地处我国南方,争取良好自然通风是选择建筑朝向的主要因素之一。根据相关研究最佳建筑朝向为南、西南向,适宜朝向东、西、东南向,低适宜东北、西北向,不适宜北向。因此,给不适宜、低适宜、适宜和最佳方向依次赋值0-3,得到reclassaspecte数据集。(14) 重分类坡度数据集。考虑到地面排水问题,要求坡度不小于0.3%,但地形过陡也将出现水土冲刷等问题,以及地形坡度的大小对道路的选线、纵坡的确定及土石方工程量的影响尤为显著。因此一般适合居住建筑的坡度要求在3%10%。因此,分别给最不适宜(0-3%,35

7、%-100%)、不适宜(20%-35%)、适宜(10%-20%)和最佳(3%-10%)依次赋值0-3,得到reclassslop数据集。 (15)适建性分析。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性的属性都被赋以比较高的值,现在开始给三种因素赋以不同的权重,然后合并数据集以找出最佳的建设区域。 (16)单击Spatial Analyst下拉列表框中Raster Calculator对各个重分类数据集的合并计算,最终适建性数据集的加权计算公式为:Suit(最终适建性)=reclassslope(坡度数据) * 0.4 + reclassaspect(坡向数据) * 0.25 + reclassdanger(滑坡危险性数据)* 0.35得到最终适建性数据集Suit.对suit进行重分类0-0.95为最不适宜.0.95-1.4为不适宜.1.4-1.65为一般适宜.1.65-2.3为最适宜。

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