GIS超市选址的实验报告.doc

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：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
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3
2、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】，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4
1、 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10
2.2 起伏度成本数据集
选择【Spatial Analyst工具】|【邻域分析】|【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14
2.3 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15
2.4 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17
3、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20

4、求取最短路径

图21

图22
六、 实习心得

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※ArcMap空间分析※