gis超市选址的实验报告

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gis超市选址的实验报告

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。

1 ※ArcMap空间分析※

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四、技术流程图 (以框图和文字的形式表现)

(一)新道路

土地利用图 高程图 娱乐场所分布图 学校分布图

计算坡度 距离娱乐场所 距离学校

生 数 据

权0.125 0.125 0.5 0.25 重

最 终

2 ※ArcMap空间分析※

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(二)新学校

数 据

分 类

权重+ 0.6 0.4

分配

数 据

算 距

方 向

3 ※ArcMap空间分析※

聊城大学环境与规划学院 ArcGIS上机实习报告2012-2013第1学期 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,

4 ※ArcMap空间分析※

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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,

5 ※ArcMap空间分析※

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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,

6 ※ArcMap空间分析※

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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

7 ※ArcMap空间分析※

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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

8 ※ArcMap空间分析※

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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

9 ※ArcMap空间分析※

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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

10 ※ArcMap空间分析※

聊城大学环境与规划学院 ArcGIS上机实习报告2012-2013第1学期 (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”

11 ※ArcMap空间分析※

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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。

12 ※ArcMap空间分析※

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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。

13 ※ArcMap空间分析※

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图7

图8

图10

14 ※ArcMap空间分析※

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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。

15 ※ArcMap空间分析※

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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。

16 ※ArcMap空间分析※

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