ARCGIS矢量数据叠加Word格式.docx

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生成要素图层cov12.

输入要素为cov1和cov2，输出要素为cov12，JoinAttribute为ALL，XYTolerance为0.00001，outtype为INPUT。

成果：

以同样的方法生成cov32.（选择cov3和cov2，生成cov32，JoinAttribute为ALL，XYTolerance为0.00001，OutType为line。

）

生成要素图层cov42.

选择cov4和cov2，生成要素为cov42，JoinAttribute为ALL，XYTolerence为0.00001,OutType为POINT。

选择“ArcToolbox——AnalysisTools——overlay”。

选择Identify。

生成要素图层cov12b。

InoutFeature为cov1,IdentifyFeature为cov2,OutputFeature为cov12b。

JoinAttributes为ALL,XYTolerance为0.00001。

成果为：

生成要素图层cov32b。

InoutFeature为cov3,IdentifyFeature为cov2,OutputFeature为cov32b。

生成要素图层cov42b。

InoutFeature为cov4,IdentifyFeature为cov2,OutputFeature为cov42b。

选择“ArcToolbox——AnalysisTools——overlay——Union”。

生成要素图层cov12c。

选择要素cov1和要素cov2，生成要素为cov12c，JoinAttribute为ALL，XYTolerence为0.00001。

练习6学校选址

加载SpatialAnalyst工具，加载Schoolsite数据库。

选择“SpatialAnalyst工具——表面分析——坡度”。

如果SpatialAnalyst模块没有激活，可以在Customize下选择Extensions下选择SpatialAnalyst.

选择“Slope”。

从DEM数据中提取坡度数据集。

在Environment中选择ProcessExtent\extent选择Sameaslayerlanduse.Snapraster中选择landuse图层。

在RasterAnalysis\Cellsize选择Sameaslayerlanduse。

选择“确定”。

从娱乐场所“Rec_sites”提取娱乐场直线距离数据。

选择SpatialAnalystTools\Distance\EuclideanDistance。

Outputcellsize选择landuse。

在Environments中选择Processingextent\SameasLayerlanduse，SnapRaster选择landuse。

在RasterAnalysis\Cellsize选择SameasLayerlanduse.

从学校现有数据School提取学校直线距离数据库。

（方法与上一步相同）

5.重分类数据集。

选择Reclass\reclassify。

重分类坡度数据集。

在对话框classify选择Classes,采用等间距分级把坡度分为10级，把值写成为10.

平坦的地方适宜性好，赋予较高的适宜性值，陡峭的地方赋予较低的适宜性值。

重分类娱乐场直线数据集。

选择Classify,采用等间距分级10级，选择Classes,值为10.

离娱乐场近的新学校适宜性比较好，所以，离娱乐场近的地方赋予高的适宜值，离娱乐场远的地方赋予较低的适宜值。

重分类学校直线距离数据集。

选择Classify,采用相等距离分为10级，选择Classes,值为10.

距离现有学校近的地方有较低值，距离现有学校远的地方有较高值。

重分类土地利用数据集。

Reclassfield选择landuse.

在考察土地利用数据时，各种土地利用类型对学校适宜性存在一定影响。

例如湿地和水体的适应性很差，在重分类中应避免。

在“重分类”对话框中去掉“Wetland”“Water”“Grass”.

然后根据各种土地类型给各类型赋值。

成图如下：

其中深色区域表示适宜性较好，浅色区域表示适宜性较小，其他区域表示这里不能建立学校。

6.适宜区分析

重分类后每一个数据集被统一到相同的等级体系中，而且每一数据集中被认为适宜的属性被赋予较高的数值，现在给每个因素赋予不同权重，然后合并数据集找到合适的建立学校的地方。

选择SpatialAnalyst下的MapAlgebra\RasterCalculator.

（适应性）=（娱乐场所数据）*0.5+（现有学校）*0.25+（土地利用数据）*0.125+（坡度数据）*0.125.

成果图：

图中适宜性较强的区域（深色区域）为推荐学校选址处。

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