城市地理信息系统实验报告模板.doc

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1、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专业班级：环规11-2姓 名：张少尧学 号：实验地点：1-109A实验时间：2013年11月22日实验成绩：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

2、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

3、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 ArcG

4、IS 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

5、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

6、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

7、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

8、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在考察土地利用数据时，容易发现各种土地利用类型对学校适宜性也存在一定的影响，如在有湿地、水体分布区建学校

9、的适宜性极差，于是在重分类时删除这两个选项。对其他的土地利用类型分别赋值，其余的重新赋值：agriculture：9 built up：3 barren land:10 forest：4 bursh transitional：5 （8）适宜性分析重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系之内，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，现在开始给四种因素赋以不同的权重，然后合并数据集，以找出那些最适宜的位置。点击Spatial Analyst下拉列表框中的Raster Calculator命令对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数据集的加权计算公式为：Suit(最终适宜性

10、）= reclassdisr（娱乐场所）* 0.5 + reclassdiss（现有学校）* 0.25 + reclassland（土地利用数据）* 0.12 + reclassslope（坡度数据）*0.13得到最终适宜性数据集，适宜性较高区域（蓝色）为推荐学校选址区域。学校选址区域 （9） 寻找目的地到学校的最短路径 最短要求修建道路的成本最少，而且路径最短。新建道路的成本计算按照坡度数据和起伏度数据依照06：0.4的权重加权计算。 对坡度数据重新进行分类，坡度越小，赋值越低；坡度越大，赋值越大。根据高程数据生成起伏度数据并进行重分类。最后在栅格计算器中对两个进过重分类之后的数据进行栅格计

11、算，根据计算结果，在spatial analy-distance-cost weighted计算成本，之后在spatial analy-distance-shortest path生成最短路径。如图：最短路径 四、 实验心得（重点）城市地理信息系统的实验主要应用MapGIS和ArcGIS软件进行数字化和空间分析，这是GIS应用中两个最重要的课题方向。每一次实验来看，全部都能完成试验任务。在实验结束之后，心得如下：在城市地理信息系统的实验中，李豪老师工作很细致，每一次实验的PPT做得非常详细，我们操作起来都很方便，在此很感谢李豪老师！城市地理信息系统的实验和我们地理信息系统的实验以及大二的时候计

12、算机地图制图的实验都有很大的相似，对其中一些内容进行了反复操作，记忆深刻。如今我能够快速做起实验课上安排的内容，对ArcGIS有了一定的熟练程度和掌握。个人认为对于此类软件操作的掌握，重在平时的实际练习，否则不可能有很好的掌握。每一次实验课我们都可以按照PPT上的步骤来一步一步进行操作，这对于初学者来说是非常有帮助，能够快速掌握软件的一些基本操作，但毕竟这不是长久之计。每一次实验结束之后，时隔一周方可在此接触软件，下来之后如果没有装上软件，就没有办法练习。今天是一个开放式学习的时代，各种学习资源可以通过多种途径找到，所以学生们完全能够自己装上软件进行操作。自己一直就在进行这方面的练习，假如我们上课和实验能够结合所学知识，在课后之余，布置一些有针对性的课题训练，我相信这不仅对于我们的实际动手能力和思维能力有很棒的提高，而且对于我们将来面临实际问题时所表现出来的思考解决问题能力也是一种锻炼。总之，在城市地理信息系统理论课和实验课中，自己都学习了很多，并将学以致用。李豪老师是一位专业知识过硬、认真、负责、细致的好老师，很感谢你！