城市地理信息系统 课程实验报告 实验名称: 学校选址分析——栅格数据分析 环规11-2 张少尧 20116769 1-109A 2013年11月22日 专业班级: 姓 名: 学 号: 实验地点: 实验时间: 实验成绩: 一、实验目的与要求
目的:通过练习,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,熟练掌握利用 ArcGIS 上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。 要求:要求完成一所学校的选址区域分析,得到最佳适合修剪学校的区域,并满足相应的要求。同时得到从目的地到学校选址区域的最短路径。具体要求如下:
(1) 新学校选址需注意如下几点: 1) 新学校应位于地势较平坦处;
2) 新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑,选择成本不高的区域;
3) 新学校应该与现有娱乐设施相配套,学校距离这些设施愈近愈好; 4) 新学校应避开现有学校,合理分布。
(2) 各数据层权重比为:距离娱乐设施占 0.5,距离学校占 0.25,土地利用类型和地 势位置因素各占 0.125。
(3) 实现过程运用 ArcGIS 的扩展模块(Extension)中的空间分析(Spatial Analyst)部分功能,具体包括:坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。
(4) 最后必须给出适合新建学校的适宜地区图,并对其简要进行分析。
二、实验准备
数据准备:(1) Landuse(土地利用图) (2) elevation (地面高程图)
(3) rec_sites (娱乐场所分布图) (4)school (现有学校分布图) (5)Destination(目的地) (6)roads(道路分布图)
软件准备:本次实验所用软件采用美国ESRI公司的ArcGIS9.3
三、实验内容与主要过程
ArcGIS 中实现学校选址分析,首先利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程 数据派生出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所距离数据集。然后重分类数据集到相同的 等级范围,再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋权重值,最后合并这些数据即可创 建显示新学校适宜位置分布的地图。其间用到的 ArcGIS 扩展模块(Extensions)空间分析功能包括距离制图中的直线距离制图、表面分析中的坡度计算、重分类及栅格计算器等。 学校选址的逻辑过程主要包括四个部分。
(1) 数据准备,确定需要哪些数据作为输入,包括高程数据(dem)、土地利用数 据(landuse)、现有学校数据(school)娱乐场所数据(rec_sites)。
(2) 派生数据集,从现存数据派生出能提供学校选址的原始成本数据,包括坡度 数据、到现有学校距离数据集和到娱乐场所数据集。
(3) 重分类各种数据集,消除各成本数据集的量纲影响,使各成本数据具有大致相同的可比分类体系。各成本数据均按等间距分类原则分为 1 到 10 级,级数越高适宜性 越好。
(4) 给各数据集赋权重。必要的话在适宜性模型中影响比较大的数据集赋比较高 权重,然后合并各数据集合以寻找适宜位置。
(1) 运行 ArcMap,加载 Spatial Analyst 模块,如果 Spatial Analyst 模块未
能激活,点 击 Tools 菜单下的 Extensions,选择 Spatial Analyst,点击 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,
(3) 设置空间分析环境。点击 Spatial Analyst 模块的下拉箭头,打开 Options 对话框,设置相关参数:
1) 打开Options对话框中的General选项卡 ,设置默认工作路径为:
2)
打开 Options对话框中的 Extent 选项卡,在 Analysis Extent下拉框中选择
“Same as Layer landuse”。
3)
打开 Options对话框中的 Cell Size选项卡,在 Analyst Cell Size 下
拉框中选择“Same as Layer landuse”。
(4) 从 DEM 数据提取坡度数据集。选择DEM数据层,点击 Spatial Analyst 模块的下拉箭头,选择 Surface Analysis 并点击 Slope,生成 slope数据集。 (5) 从娱乐场所数据“Rec_sites”提取娱 乐场直线距离数据。选择 Rec_sites 数据层, 点击Spatial Analyst 模块的下拉箭头,选择Distance并点击 Straight line,生成 dis_recsites数据集。
(6) 从现有学校位置数据“School”提取学校直线距离数据库。选择 School 数据层,点
击 Spatial Analyst模块的下拉箭头,选择 Distance 并点击 Straight line命令创建数据集,得到 dis_School 数据集。
(7)重分类数据集
1)重分类坡度数据集 学校的位置在平坦地区比较有利,比较陡的地方适宜性比较差。采用等间距分级分为10级,在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。 2)重分类娱乐场直线距离数据
考虑到新学校距离娱乐场所比较近好,采用等间距分级分为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。得到娱乐场所适宜性图reclassdisr。
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好,采用分级分为10级,距离学校最远的单元赋值10,距离最近的单元赋值1。得到重分类学校距离图reclassdiss。
4)重分类土地利用数据集
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