空间分析复习资料cuit文档格式.docx

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7.地图中新增的一条线即为最优路径。

实验二拓展：

商业连锁店选址

1.打开建模工具，建立密度分析模型，输入人口统计数据，利用KernelDensity工具得到人口密度栅格数据；

2.建立直线距离分析模型，输入商业网点，利用EuclideanDistance工具得到空间各点到最近商业点的直线距离；

3.利用栅格计算器得到复合要求的选址栅格图，（人口密度>

3000&

直线距离>

500），注意分析单位为米；

4.利用栅格转面工具，将栅格结果转换为矢量结果，得到的结果为商业连锁店选址。

实验三：

城市土地区位评价

1.打开ArcMap，加载相应图层；

2.设置显示坐标系为高斯投影6分带18带；

3.按显示坐标系统导出数据；

4.打开欧式距离工具，对主要商业点图层，选择一级商业点，对一级商业点做“欧式距离”距离分析；

5.同样的方法对二级商业点做“欧氏距离”分析；

6.打开栅格计算器，对第4、5步骤得到的两个栅格图层按照公式进行计算，（fi（1-di÷

d））；

7.打开像元统计数据工具对第6步骤得到的两个结果进行“像元统计”取最大值得到G1；

8.利用对商业点图层处理相同的方法对道路分三级，做栅格计算和“像元统计”最大值得到G2；

9.利用栅格计算器将第7、8步骤最后结果分别进行负值取0处理；

10.利用“栅格计算器”做最终区位评价，（0.6*G1+0.4*G2）。

实验三拓展：

建筑密度分析

1.加载相应图层；

2.对居民地数据进行面转栅格处理；

3.将得到的栅格图像进行栅格计算，除以数据本身，得到归一化居民地；

4.对归一化居民地进行重分类，有值的数据设为1，NoData设为0；

5.利用邻域栅格窗口为21*21进行焦点统计Sum，得到居民地邻域；

6、将归一化居民地重分类为所有值均为1，得到背景栅格；

7.焦点统计背景栅格得到背景邻域；

8.将背景邻域和居民地邻域进行栅格计算，（居民地邻域/背景领域*100），得到建筑密度；

9.对DEM进行坡向处理，重分类坡向得到南坡和北坡；

10.利用交叉列表统计不同坡向的平均建筑密度；

11.同样的方法将坡度的平均建筑密度求出。

实验四：

退耕还林还草决策分析

2.对坡度重分类；

3.利用面积制表工具进行交叉统计分析,统计不同坡度下不同土地利用类型的面积；

4.制作统计表格。

实验五：

公园选址

1.打开ArcCatalog，创建文件夹连接，浏览相应图层；

2.打开ArcMap，加载图层，设置layers单位为米；

3.在自定义命令下将缓冲向导拖至工具栏；

4.对公路分别建立0.8和0.2缓冲区；

5.打开工具箱，分析工具，Update。

用上一步得到的0.2m缓冲区来更新0.8m的缓冲区，得到叠加图层；

6.打开新图层的属性表，添加inside字段。

设置小缓冲区inside属性值为1，缓冲区环的值为2，保存；

7.利用叠加分析，找出缓冲带内的非沼泽地；

8.打开查询，查询“Inside”=2and“type”=999.将stream层与zmarsh层进行叠置分析，得到sitecov图层；

10.按照距公路0.2—0.8km的区域（inside值为2表示），穿过非沼泽地（type值为99），分类级别为2的河流（class为2）规则进行特征提取。

实验六：

就医方便程度评价

1.根据PPT，创建文件数据库、创建要素数据集、导入要素类、创建网络数据集、确定参数要素、设置网络连接方式、添加网络属性、设置网络指导；

2.在ArcMap中加载上一步建立的传输网络、新建服务区，并加载设施点、设置服务区断开时间为3,5分钟、求出分析结果；

3.调用工具箱中的PolygontoRaster工具将0-3分钟和3-5分钟的两个服务区转换成栅格数据；

4.将上一步得到的两个栅格图片进行重分类，分为60、80和60、100；

5.利用工具箱中的统计工具进行单元统计，统计出两个栅格图像同位置的最大值即可。

实验七：

可视性分析

1.打开ArcMap，导入数据；

2.在了望站属性表里选择了望站属性值为1的了望站；

3.在3DAnalyst工具中选择栅格表面中的视域选项；

4.输入栅格为Elevation，输入观察点要素为Stations，进行可视域分析；

5.同上进行了望站属性值为2的可视性分析，得到结果；

6.在ArcScene中添加数据；

7.更改分类，将之分为可视和不可视两类；

8.更改基本高度，浮动于自定义表面上。

第一部分：

题型

一、名词解释（每小题5分。

共20分）

二、单项选择题（每小题2分，共20分）

三、判断题（每小题2分，共20分）

四、分析题（每小题10分，共40分）

第二部分：

主要考点

第一章

1、GIS空间分析的概念、GIS空间分析的研究对象

概念：

空间分析是为解答地理空间问题而进行的数据分析与挖掘，是GIS的核心。

研究对象：

是具有空间特性（空间位置、分布、形态、空间关系（距离、方位、拓扑））、属性特性、时间特性的空间目标。

2、道路拓宽案例分析

数据采集和建库（现状道路图、建筑物分布图及相关信息）→缓冲区分析→叠加分析→统计分析

题：

某城镇拟对建城区某条道路进行拓宽，其拆迁标准为：

a）道路从原有的20m拓宽至60m；

b）拓宽道路应尽量保持直线；

c）部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除。

如何使用GIS进行道路拓宽的路线和费用分析？

流程是怎样的？

解决，数据采集和建库：

搜集研究区域的道路分布图、建筑物分布图以及地价等相关信息；

缓冲区分析：

对道路做一40m为半径的缓冲区分析；

叠加分析：

将缓冲区分析之后的道路图同建筑物分布图叠加分析，选出在缓冲区域内的层数超过10的建筑物，做好标记；

统计分析：

……

3、GIS空间分析的核心问题

位置、条件、趋势、模式、模型。

第二章

1、空间查询的概念、空间量算的概念

空间查询：

利用空间索引机制，从数据库中找出符合该条件的空间数据。

空间量算：

对各种空间目标的基本参数进行量算与分析。

2、相对位置：

相对其他目标物的位置。

3、绝对位置：

经纬网为基础的位置。

4、基于格网的体积算法的概念：

在基准面上划分基准格网，基准格网体积之和即为所求体积。

5、弯曲度的概念：

反映平均曲率（S=L/l）

6、欧拉数的概念：

空间完整性，即空洞区域内空洞数量的度量。

欧拉数=空洞数-（碎片数-1）

7、相对障碍物距离的概念：

指两空间目标之间存在障碍物，对这两空间目标进行空间量算时不能直接进行简单量算，将障碍物的消耗考虑在内量算的距离。

8、平均最近邻分析的概念：

根据每个要素与其最近邻的要素之间的平均距离进行分析

9、空间查询分类：

属性查询、空间相互关系查询、混合查询

10、空间量算主要内容：

基本几何参数量测：

位置、长度、面积、体积、距离、中心、重心……

空间目标形态量测：

曲率、弯曲度、完整性、复杂度……

空间目标分布计算：

分布中心、分布轴线、离散度、标准差圆、最近邻分析、分布密度、连通度、定向

11、曼哈顿距离的计算：

12、流域高程归一化的计算

先求出流域，然后根据流域进行分区统计，求出最大值和最小值。

根据公式，对DEM进行栅格计算。

h-b/H-b。

第三章

1.什么是Grid，Grid的行、列数与CellSize和空间范围、离散型和连续型Grid的区别，Grid的NoData数据

Grid是ArcGIS的一种栅格格式的数据结构，离散型Grid的值表示的是该象元所代表区域的均值，而连续型Grid表示的是该象元各定点所代表的值；

NoData数据表示没有数据可用、数据停止使用或数据不适宜特定的地理要素，ArcGIS中指在分类时不予考虑的数据值。

2、CellSize的概念：

每个像素点代表的矢量大小

3、空间分析的基本参数设置方法与意义，如掩膜的应用、空间分析范围、尺寸设置的作用

掩膜应用可以提取感兴趣区域、屏蔽不参与研究的区域、也可以提取某些隐含的信息、对图像进行面向应用的处理；

空间分析范围以及尺寸的设置可以减小数据处理数量，是结果达到预期效果，比如栅格数据处理中输出图像的分辨率的设置。

4、MapCaculator、MapQuery的原理与应用（注意该知识甚至可能和遥感知识相结合，如在GIS中利用遥感TM影像获取植被指数）

重分类原理与应用（注意重分类可将Nodata变为有值，重分类的结果为离散型栅格数据）

1）NDVI=（T4-T3）/（T4+T3）——MapAlgebra/RasterCalculator；

Reclass/Reclassify

2）植被指数的获取：

RasterCalculator→Reclassify→属性表面积统计。

（建模：

AddDataOrTool、MakeParameters设置参数，并保存于Geodatabase中）

3）Nodata变有值：

Reclassify中设置

5、FindDistance的原理与应用

距离生成（FindDistance）：

为指定的图层计算出一个栅格图，反映出空间各点到指定图层中要素的距离。

原理：

通过计算空间各点到图层要素的直线距离，分析图层要素对空间各点的影响。

应用：

城市土地距离道路越近，地价越高。

水源污染防治。

6、临近制图的概念

7、栅格数据转换为矢量多边形（如将分析的栅格图层转换为矢量多边形、种子扩散算法的栅格计算实现）

种子扩散算法是以一个像元点为中心，像八个方向扩散开来，找到符合题目要求的点，并以此为中心继续扩散。

种子扩散结果得到像元点的连续区域。

具体可以用于火灾预警等。

将满足条件的像元用栅格计算器提取出来，然后栅格转面，将得到的图层与火灾中心点进行叠加分析，包含火源点的面就是最终结果。

Covert——RastertoVector

8、密度功能的原理与应用（如提供人口点数据，获取人口密度大于1000的区域）

密度表面表现了点或线状要素的分布情况，比如，我们会用一个点的值代表整个城镇的人口总数，但是城镇人口不可能居住在一个点的范围内，如果需要了解这个区域的人口分布状况，我们就可以通过密度计算创建出一个表面景观来模拟此区域的人口分布；

商业连锁店选址，人口密度必须在每平方公里1000人以上且距最近商业点直线距离在500米以外

解决：

1）对人口图做密度分析即KernelDensity，（注：

若输入数据单位为米，输出数据单位就是平方公里）……；

2）对商业点做直线距离分析；

3）进行栅格计算，得出符合条件的候选商业网点。

9、邻域分析的概念

对输入的点主题中的点要素或栅格主题中的栅格在特定的邻域范围内进行某种统计计算，计算中使用邻域范围内所有的点或栅格值。

10、邻域分析的原理与应用（如根据建筑面图层如何求取建筑密度、3*3矩形窗口的均值和标准差）

以计算象元为中心的窗口范围内计算窗口统计值，并以该统计值作为中心象元的分析结果