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实验报告2016 至2017 学年第 1 学期课程名称：地理信息系统院（系）: 地理与城乡规划学院专业：地理科学班级：地理141学号：20140203050126学生姓名：王兴永2016年12 月12日兰州城市学院实验报告院系：地理与城乡规划学院一、实验目的和要求ArcGIS软件的认识及简单的运用；二、实验内容对甘肃地图栅格数据进行转换，并对图层进行要素创建；三、实验数据及环境甘肃省行政区纸质扫描图、ArcMap软件四、操作方法与实验步骤1、新建数据打开ArcCatalog，新建“个人地理数据库.mdb”，在该数据库下新建“要素类”，包括点要素县和市、线要素道路以及多边形要素行政区。
2、添加甘肃省行政区纸质扫描图，打开“编辑器”，点击“创建要素”对话框，对行政区进行要素创建，点击编辑器工具条中的“裁剪面工具”按钮，围绕甘肃省省界线进行裁剪，双击完成裁剪操作，如图1.3、打开行政区的属性对话框，在“显示”选项卡中将透明度调整为50%，按上一步的操作，将甘肃省的市级甚至县级行政区裁剪出来，双击完成操作。
4、打开图层县的属性表，新建字段“县”；对图层县进行创建要素，参照纸质扫描图层，每编辑一个点就在属性表的新字段中做出标记，直至编辑完所有的县。
5、仿照上一步，对市进行相同的编辑操作。
6、对图层县、图层市的样式以及系统符号进行适当的调整；打开图层行政区的属性对话框，在“符号系统”中选择“唯一值”，选择任意字段，调整色带，添加所有值，应用关闭。
五、实验成果及分析实验分析：通过这次实验的学习，我可以灵活应用一些简单的画线、画图等工具，此外还知道一些窗口中基本的面板的位置和如何打开这些面板。
如何搜素这些面板，在这过程中我不但找到了我熟悉的面板而且更加熟悉了菜单栏中其他命令的位置，这对于以后其他命令的应用具有很大的帮助。
在本次应用ARCMAP软件将地图数据矢量化的过程中学习到如何添加点要素、线要素、面要素，将数据甘肃地图中省际矢量化、县际矢量化、国道矢量化、铁路矢量化、市、县进行矢量化。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较引言概述：在地理信息系统（GIS）中，栅格数据结构和矢量数据结构是两种常见的数据表示方式。
栅格数据结构将地图分割成规则的像素网格，每一个像素包含特定的属性信息；而矢量数据结构则是通过点、线、面等几何要素来描述地图特征。
本文将从数据表示方式、数据存储方式、数据处理方式、数据精度和应用领域等方面对栅格数据结构与矢量数据结构进行比较。
一、数据表示方式1.1 栅格数据结构：将地图分割成规则的像素网格，每一个像素代表一个地理位置，包含特定属性信息。
1.2 矢量数据结构：通过点、线、面等几何要素来描述地图特征，如点表示一个地理位置，线表示道路或者河流，面表示湖泊或者森林等。
二、数据存储方式2.1 栅格数据结构：数据以二维数组的形式存储，每一个像素的属性信息存储在数组中的对应位置。
2.2 矢量数据结构：数据以几何要素和属性表的形式存储，几何要素描述地物的空间位置，属性表存储地物的属性信息。
三、数据处理方式3.1 栅格数据结构：适合进行表面分析和遥感影像处理，如地形分析、土地利用分类等。
3.2 矢量数据结构：适合进行空间分析和地理网络分析，如路径规划、地理空间查询等。
四、数据精度4.1 栅格数据结构：数据精度受像素大小限制，像素越小，地图表现越精细，但文件大小也会增加。
4.2 矢量数据结构：数据精度受几何要素的精度限制，几何要素越复杂，地图表现越精细，但数据处理和存储的复杂度也会增加。
五、应用领域5.1 栅格数据结构：适合于遥感、气象、环境等领域的数据处理和分析，如卫星影像处理、气候摹拟等。
5.2 矢量数据结构：适合于城市规划、土地管理、导航等领域的空间分析和决策支持，如城市规划、土地利用规划等。
综上所述，栅格数据结构和矢量数据结构各有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的数据表示方式。
栅格数据结构适合处理连续性数据和遥感影像，而矢量数据结构适合处理离散性数据和空间分析。
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型，它们在数据存储、数据结构、数据分析和数据可视化等方面存在着一些差异。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，并详细介绍它们的特点和应用。
一、栅格数据栅格数据是由一系列像素组成的网格，每个像素都有一个特定的数值或属性。
栅格数据以网格的形式表示地理空间，每个像素都有其自身的坐标和数值。
栅格数据通常用于表示连续变量，如高程、温度、降水量等。
栅格数据的特点如下：1. 数据结构：栅格数据以二维或三维网格的形式存储，每个像素都有一个固定的大小和位置。
栅格数据可以表示离散或连续的现象。
2. 数据精度：栅格数据的精度取决于像素的大小，像素越小，数据精度越高。
但是，较高的数据精度会导致数据量增加。
3. 数据存储：栅格数据以像素的形式存储，每个像素都包含一个数值或属性。
栅格数据通常以图像文件的形式存储，如TIFF、JPEG等。
4. 数据分析：栅格数据适用于一些基于像素的分析方法，如栅格计算、栅格统计、栅格代数等。
栅格数据的分析速度相对较快。
5. 数据可视化：栅格数据可以通过颜色映射来进行可视化，不同的数值或属性可以用不同的颜色来表示。
栅格数据的可视化效果较为直观。
栅格数据在地形分析、遥感影像处理、环境模拟等领域有着广泛的应用。
例如，在地形分析中，栅格数据可以用于生成高程模型、坡度分析、流域提取等；在遥感影像处理中，栅格数据可以用于图像分类、变化检测等。
二、矢量数据矢量数据是由一系列点、线、面等几何要素构成的，每个要素都有一组坐标来表示其位置。
矢量数据以几何对象的形式表示地理空间，每个要素都有其自身的属性信息。
矢量数据通常用于表示离散变量，如建筑物、道路、河流等。
矢量数据的特点如下：1. 数据结构：矢量数据以点、线、面等几何要素的形式存储，每个要素都有一组坐标来表示其位置。
矢量数据可以表示离散的现象。
2. 数据精度：矢量数据的精度取决于坐标的精度，坐标越精确，数据精度越高。
实验4-1、空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、 栅格重分类(Raster Reclassify)、 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、 面积制表（Tabulate Area）、 分区统计(Zonal Statistic)、 缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、 栅格单元统计（Cell Statistic）、 邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
它们在数据表示、数据结构、数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。
本文将详细介绍栅格数据和矢量数据的比较。
一、栅格数据栅格数据是由一个规则的网格或像元组成的数据模型。
每个像元代表一个地理区域的特定属性值，例如高程、温度、植被类型等。
栅格数据以像元为单位进行存储和处理，像元之间的相对位置和属性值决定了地理空间的特征。
1. 数据表示：栅格数据使用像元矩阵来表示地理现象。
每个像元都有一个固定的大小和位置，类似于像素。
栅格数据可以分为不同的图层，每个图层代表一个特定的属性。
2. 数据结构：栅格数据采用二维数组的结构，每个像元都有一个唯一的行列索引。
这种结构使得栅格数据在存储和处理时具有较高的效率，尤其适用于大规模的空间数据。
3. 空间分辨率：栅格数据具有固定的空间分辨率，即像元的大小。
较小的像元可以提供更精细的空间描述，但也会增加数据量和计算复杂度。
4. 数据分析：栅格数据在地理分析中具有一定的优势。
通过栅格数据，可以进行地形分析、遥感影像处理、地貌模拟等操作。
栅格数据还可以进行一些基于像元值的统计分析，如均值、方差等。
二、矢量数据矢量数据是由点、线和面等几何要素组成的数据模型。
每个要素都有自己的几何形状和属性信息。
矢量数据以要素为单位进行存储和处理，要素之间的空间关系和属性值决定了地理空间的特征。
1. 数据表示：矢量数据使用几何要素和属性表来表示地理现象。
几何要素可以是点、线、面等，属性表包含了与几何要素相关的属性信息。
2. 数据结构：矢量数据采用拓扑结构来表示要素之间的空间关系。
拓扑结构包括节点、边和面等，可以准确描述要素之间的邻接、相交等关系。
3. 空间精度：矢量数据具有较高的空间精度，可以准确表示地理现象的几何形状和位置关系。
矢量数据可以进行精确的空间分析和拓扑操作。
4. 数据分析：矢量数据在地理分析中具有一定的优势。
GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验在当今数字化和信息化的时代，地理信息系统（GIS）已成为处理和分析地理数据的重要工具。
GIS 中的数据主要分为矢量数据和栅格数据两种类型，对这两种数据的分析是 GIS 应用的核心内容。
为了更深入地理解和掌握 GIS 矢量数据和栅格数据的分析方法，我们进行了一系列实验。
首先，让我们来了解一下什么是矢量数据和栅格数据。
矢量数据是通过点、线、面等几何图形来表示地理实体的位置和形状，具有精度高、数据量小、便于编辑和分析等优点。
比如，道路、河流、行政区划等都可以用矢量数据来表示。
而栅格数据则是将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元赋予一个值来表示相应的地理属性，常见的如卫星影像、数字高程模型等。
在实验中，我们首先获取了一组矢量数据和栅格数据。
对于矢量数据，我们拿到的是一个城市的道路网络和建筑物分布数据。
通过 GIS软件，我们可以清晰地看到道路的线条和建筑物的多边形轮廓。
而栅格数据则是该城市的卫星影像图，不同的颜色和灰度值代表了不同的地表覆盖类型。
接下来，我们开始进行矢量数据分析。
其中一个重要的操作是缓冲区分析。
比如，我们以城市的主要道路为对象，设定一定的缓冲距离，从而得到道路两侧一定范围内的区域。
这对于规划城市的商业区、绿化带等具有重要的参考意义。
另外，叠加分析也是矢量数据分析中常用的方法。
我们将建筑物分布数据与土地利用数据进行叠加，就可以了解哪些建筑物位于哪种土地利用类型上，有助于城市土地的合理规划和利用。
在栅格数据分析方面，我们首先进行了重分类操作。
根据卫星影像图中像素值的范围，将其重新划分为不同的类别，比如将植被覆盖区域、水体、建设用地等区分开来。
然后，我们进行了地形分析，通过数字高程模型计算出坡度、坡向等地形参数。
这对于农业规划、水利工程建设等有着重要的指导作用。
在实验过程中，我们也遇到了一些问题和挑战。
比如，矢量数据和栅格数据的精度不一致可能会导致分析结果的误差。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方法。
它们各自具有一些优势和劣势，本文将对这两种数据结构进行比较，并分析它们在不同应用场景下的适用性。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据划分为规则的网格单元，每个单元都有一个固定的大小和位置。
栅格数据结构适用于描述连续的地理现象，如高程、温度、降雨量等。
栅格数据结构的特点如下：1. 数据模型：栅格数据结构使用二维数组来存储数据，每个数组元素代表一个网格单元，可以表示某一属性的值或者某一类别。
2. 数据精度：栅格数据结构的精度由网格单元的大小决定，网格单元越小，精度越高。
3. 数据拓扑关系：栅格数据结构中的单元之间没有明确的拓扑关系，只能通过相邻单元的位置关系来推断。
4. 数据处理：栅格数据结构适合进行数值计算和空间分析，如地形分析、遥感影像处理等。
栅格数据结构的优点在于能够准确表示连续的地理现象，并且适合进行数值计算和分析。
然而，由于栅格数据结构采用固定大小的网格单元，对于复杂的地理现象，需要更小的网格单元来提高精度，这会导致数据量的急剧增加，不利于存储和处理。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为离散的点、线和面等几何要素的集合。
矢量数据结构适用于描述离散的地理现象，如建筑物、道路、河流等。
矢量数据结构的特点如下：1. 数据模型：矢量数据结构使用点、线和面等几何要素来表示地理现象，每个要素都有自己的属性信息。
2. 数据精度：矢量数据结构的精度由要素的数量和形状复杂度决定，可以根据需要进行精细化的编辑和绘制。
3. 数据拓扑关系：矢量数据结构中的要素之间存在明确的拓扑关系，可以进行拓扑分析和空间关系运算。
4. 数据处理：矢量数据结构适合进行空间查询和空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
矢量数据结构的优点在于能够准确表示离散的地理现象，并且可以进行精细化的编辑和绘制。
然而，由于矢量数据结构需要存储大量的几何要素和属性信息，对于大规模的地理数据，存储和处理的效率相对较低。
实验五栅格数据的空间分析一、实验目的理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。
二、实验内容根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。
三、实验原理与方法实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。
常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。
四、实验步骤⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对行政区划数据中的多边形取消颜色填充页脚内容1⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字rain，像元大小设置为10000页脚内容2点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial an interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小10000点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interp raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容3求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容4⑷采用样条差值点击spatial analyst→interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial an interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interp raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容5求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类⑸采用页脚内容6点击spatial analyst→interpolate to raster→kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate →kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000页脚内容7求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类页脚内容8结果为三次插值求平均，分为4类制作降水量分布图，添加图名，图框，指北针，图例，比例尺页脚内容9五、实验总结1、栅格数据空间分析可以运用到哪些领域？栅格数据结构简单、直观、非常利于计算机操作和处理，是GIS常用的空间基础数据格式，基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础，也是GIS空间分析模块（Spatial Analyst）的核心内容。
