gis空间分析论文Word格式.docx

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3.3.1新值取代原来值5

3.3.2重新组合分类原值6

3.3.3以一种分类体系对原始值进行分类6

3.3.4指定值空值设置6

3.4栅格计算6

4.实验数据6

5.数据处理过程及结果6

5.1添加数据，并设置空间分析环境6

5.2提取学校和娱乐场所直线距离数据集8

5.2从DEM数据提取坡度数据集9

5.3重分类数据集10

5.3.1重分类坡度数据集10

5.3.2重分类娱乐场直线距离数据集11

5.3.3重分类现有学校直线距离数据集12

5.3.4重分类土地利用数据集13

6.结论16

GIS在学校选址中的应用

摘要：

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ArcGIS空间分析模（SpatialAnalyst）的核心内容。

ArcGIS空间分析模块（SpatialAnalyst）提供了一个范围广阔且功能强大的空间分析和建模工具集，它允许用户从GIS数据中快速获取所需信息，并以多种方式进行分析操作，包括距离制图、密度制图、表面生成、表面分析、统计分析、重分类、栅格计算，等等。

合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课与生活。

学校的选址问题需要考虑地理位置、学生娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素，从总体上把握这些因素能够确定出适宜性比较好的学校选址区。

关键词：

栅格数据；

空间分析；

学校选址

中图分类号：

查中图分类号手册文献标志码：

TheapplicationofGISinschoollocation

Abstract:

Rasterdatastructureissimple,intuitive,andveryeasytocomputeroperationandtreatment,itisthecommonlyusedinGISspacebasedondataformat.ThespaceanalysisbasedonthegriddataisthefundamentalofGISspatialanalysis,alsoiscorecontenttoArcGISspaceanalysismodule（SpatialAnalyst）.ArcGISspaceanalysismodule（SpatialAnalyst）providesawiderangeandpowerfulSpatialanalysisandmodelingtoolset,whichallowsusersgettheinformationquicklyfromGISdata,andtoprovidesvariousanalysisoperations,includingdistancedrawing,densitydrawing,surfaceformation,surfaceanalysis,statisticalanalysis,reclassification,andrastercalcunation,andsoon.Reasonableschoolspacepositionisgoodforthestudentsofstudyandlife.Schoolissuesconsiderthesiteselectionofthegeographicalposition,placesofentertainmentfacilities,andexistingschooldistanceintervalingeneralandotherfactors.Graspingthesefactorscandeterminethesuitabilitybetterschoollocationarea.

Keywords:

Rasterdata；

SpatialAnalyst；

schoollocation

引言

社会的发展带动了各行各业的发展，学校是培养人才的地方，ArcGIS具有功能强大、应用领域非常广泛，在社会公共安全与应急服务、国土资源管理、遥感、智能交通系统建设、水利、电力、石油、国防、公共医疗卫生、电信等方面和领域都有深入的应用。

强大的空间分析功能是ArcGIS的特点与核心之一。

无论对于栅格数据还是矢量数据、低维的点、线、面对象还是三维动态对象，都可以通过其空间分析功能的实现得到较为理想的结果。

ArcGIS9的空间分析模块（ArcGISSpatialAnalyst）功能的实现主要是基于栅格数据进行的，其可以完成常用的数据转换、分析、统计、分类和显示等功能。

空间分析模块是Arcgis进行空间分析的主要模块，其他的一些模块可以帮助用户进行专题性较强、较有特色的空间分析，如统计分析模块、三维分析模块等。

ArcGISSpatialAnalyst被紧密的集成在ArcGISDesktop地理数据处理环境中，因此一些复杂的分析问题的解决比以往更加容易。

地理数据处理模型不仅易于创建和执行，并且是独立存档的，使得用户能够迅速理解所进行的空间分析处理。

位置的选择是修建学校的先决条件，地理信息系统依靠强大的空间分析和可视化功能使学校选址更具直观性和可行性。

本文研究的学校选址问题是利用遗传算法以最小成本为目标,在某一给定的计划区域中寻找优选位置,从而建立的选址区域,实现选址所需总费用最少。

1.学校选址研究的意义

空间选址是最重要的长期决策之一，选址的好坏选直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等，服服即某个地方发生的某个事件及其随时间的变化过程?

。

学校选址问题是城市规划中的重要环节，选址方案的好坏将直接影响到学生来源、学习环境、交通条件、城市发展等范围。

并通过练习，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空间分析功能，分析和结果类似学校选址的实际应用问题。

2.位址选择准备

2.1位址选择

位址选择是指按照规定的标准，通过空间分析的方法，确定厂址、电站、管线，或者交

通路线等的最佳位址或路径。

位址选择考虑的标准一般包括环境、工程和经济三个方面[1]。

其中首先考虑的是环境标准，例如20％以上的坡度，主要的农业土壤分布区、湿地和湖区、

文化活动区、国有林区、资源保护区，以及体育场和公园等。

其次考虑的是工程标准，包括

地形条件，土壤的性质，气候因素，以及区域的生态特点等。

最后是经济标准，包括开发成

本、供水条件、铁路运输、空气质量等。

只有首先考虑环境标准，才能识别出一般适合的位

置，然后进一步研究工程的经济因素，从中筛选出优先考虑的位址，最后通过详细的环境和

工程的综合论证，确定出1-3个最佳的选址方案。

一般建立位址选址模型需要数据准备阶段，综合影响的评价阶段以及选址分析阶段三个

阶段。

在数据准备阶段，需要政府和相关部门研究位址选择的要求和特点，明确选址的要求，选择影响因子，进行位址选择的数据准备。

确定位址分析的格网单元的数据记录。

根据土地

利用数据，首先进行位址的初步甄别，将环境的敏感区域和保护区域，从位址选择的空间范

围中排除出去。

然后利用地形图和存储的数据，分别计算影响因子的各个因素向量，同时建

立影响因子的格网数据文件，提供综合评价和分析。

综合影响评价阶段就是按照工程和经

济可行性的要求，建立选址条件，综合评价的标准和算法。

位址选择分析阶段是实施位址的

选择，并对结果进行分析评价，综合影响的评价结果，建立相邻单元关系图以及权值和相邻

矩阵，并搜索最短路径进行优化分析，最后对结果再次评定直至满意。

2.2学校选址的一般要求

1）新学校应位于地势较平坦处；

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。

2.3确定权重

在进行学校的选址过程中,我们依据以上提到关键要素进行实地考察,通过确定那些影响选址要素的权重,然后进行评分,最后采用统计学的方法对各个选址进行计分排名,确定优选地址,其具体操作步骤如下。

（1）对每个要素制订出评分的标准详见表1。

（2）在表1上,每个评分人员根据考察情况如实对选址方案进行评分。

（3）将各方案的各选址

要素得分汇总,汇集评比总分后计算出加权平均分;

根据加权平均分的多少确定方案的优劣,加权综合评分结果将作为最终选址的重要依据。

权重越大，选址最优。

表1选址方案评分表Penalizedlocationdecision

要素

环境因素

已有学校

地形地势

土地利用

内容

娱乐场所

学校分布

高程

权重

0.5

0.25

0.125

2.4学校选址框架图

3.利用ArcGIS进行学校选址

3.1距离制图

距离制图（Distance）即根据每一栅格相距其最邻近要素（也称为“源”）的距离来进行分析制图，从而反映出每一栅格与其最邻近源的相互关系。

通过距离制图可以获得很多相关信息，指导人们进行资源的合理规划和利用。

例如，飞机失事紧急救援时从指定地区到最近医院的距离；

消防、照明等市政设施的布设及其服务区域的分析等。

此外，也可以根据某些成本因素找到A地到B地的最短路径或成本最低路径。

直线距离函数用于量测每一栅格单元到最近源的直线距离。

它表示的是每一栅格单元中心到最近源所在栅格单元中心的距离。

3.2表面分析

表面分析主要通过生成新数据集，诸如等值线、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。

在ArcGIS中，表面分析的主要功能有：

查询表面值、从表面获取坡度和坡向信息、创建等值线、分析表面的可视性、从表面计算山体的阴影、确定坡面线的高度、寻找最陡路径、计算面积和体积、数据重分类、将表面转化为矢量数据等。

3.3重分类

重分类即基于原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。

根据用户不同的需要，重分类一般包括四种分类形式：

用一组新值取代原来值、将原值重新组合分类、以一种分类

3.3.1新值取代原来值

事物总是处于不断发展变化中的，地理现象更是如此，所以为了反映事物的实时真实属性，需要不断地去用新值代替旧值。

例如，气象信息的实时更新，土地利用类型的变更等。

3.3.2重新组合分类原值

经常在数据操作中需要将一些具有某种共性的事物合并为一类，这时就可以用重分类功能来进行重新组合分类。

例如可以将商场、超市、餐馆等同归并未服务场所，也可将麦地、水稻、菜地等同归并为耕地。

3.3.3以一种分类体系对原始值进行分类

在数据的使用过程中经常会因某种需要将数据用一种等级体系来进行分类，或需要将多个栅格数据用统一的等级体系重新归类。

例如，在对洪水灾害进行预测时，需要分析降雨量数据，地形数据和植被数据等。

首先要按照这几种数据对洪灾带来的影响分别将其分为大概10类。

每种数据中，级别越高其对洪灾的影响度越大。

经过分类后就可以通过这些分类信息进行洪灾模拟。

3.3.4指定值空值设置

有时候需要对栅格数据中的某些值设置空值来控制栅格计算。

如在设置分析掩码的时候，需要将分析区域内不需要参与分析的数值设置为空值来控制栅格计算。

3.4栅格计算

栅格计算是栅格数数据空间分析中数据处理和分析中最为常用的方法，应用非常广泛，能够解决各种类型的问题，尤其重要的是，它是建立复杂的应用数学模型的基本模块。

ArcGIS9提供了非常友好的图形化栅格计算器，利用栅格计算器，不仅可以方便的完成基于数学运算符的栅格运算，以及基于数学函数的栅格运算，而且它还支持直接调用ArcGIS自带的栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现多条语句的同时输入和运行。

4.实验数据

·

Schoolsite.mdb：

Geodatabase地理数据库，其中包括：

·

DEM：

选址地区DEM数据;

landuse：

土地利用现状图;

school：

已有学校分布图;

rec_sites：

娱乐场所分布图。

·

school.mxd：

学校选址原始数据地图文档。

5.数据处理过程及结果

5.1添加数据，并设置空间分析环境

将landuse栅格图层转为矢量图形，fromrastertopolygon；

在属性表中添加字段，名字为“name”,对应着landuse图层添加属性，并根据每块土地类型设置不同的图形符号，如下图：

单击SpatialAnalyst模块的下拉箭头，打开Options对话框，设置相关参数：

打开Options对话框中的Extent、CellSize选项卡，在AnalysisExtent下拉框中选择“SameasLayerlanduse”；

5.2提取学校和娱乐场所直线距离数据集

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，单击SpatialAnalyst模块的下拉箭头，选择Distance并单击Straightline命令创建数据集，得到School_dis数据集

从娱乐场所数据“Rec_sites”提取娱乐场直线距离数据。

选择Rec_sites数据层，单击SpatialAnalyst模块的下拉箭头，选择Distance并单击Straightline，生成rec_dis数据集

5.2从DEM数据提取坡度数据集

选择DEM数据层，单击SpatialAnalyst模块的下拉箭头，选择SurfaceAnalysis并单击Slope，生成dem_slope数据集,如下图：

5.3重分类数据集

5.3.1重分类坡度数据集

学校的位置在平坦地区比较有利。

因此，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，陡峭的地赋比较小的值，如下图设置：

点击“OK”后得到坡度适宜性数据recalssslope,如下图效果：

颜色越浅，坡度越小；

反之亦然。

5.3.2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。

如下图设置：

得到娱乐场所适宜性图reclassdisr，如下图所示：

5.3.3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，仍分为10级，距离学校最远的单元赋值10，距离最近的单元赋值1，如下图设置：

得到重分类学校距离图reclassdiss，如下图所示：

5.3.4重分类土地利用数据集

在考察土地利用数据时，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、水体分布区建学校的适宜性极差，于是在重分类时删除这两个选项，remove“water”、“wetland”、“grass”的value，如下：

然后根据用地类型给各种类型赋值，得到reclassland,深色部分为比较适宜区，浅色部分表示适宜性比较差，白色表示该处不允许建学校。

5.4适宜区分析

单击SpatialAnalyst下拉列表框中的RasterCalculator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：

calculation=reclassdisr（娱乐场所）*0.5+reclassdiss（现有学校）*0.25+reclassland（土地利用数据）*0.125+reclassslope（坡度数据）*0.125，如下图：

最终适宜性数据集，适宜性较高区域（深色部分）为推荐学校选址区域。

在计算得到的calculation中选取出值大于等于8.1的区域，为最适宜地区：

红色区域为最适宜学校选址地区。

6.结论

本文利用GIS空间分析进行学校选址方便可行，对于实际问题的解决十分有效。

参考文献

[1]黄杏元．地理信息系统概论[M]．高等教育出版社．

[2]汤国安.杨昕．ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程[M]．科学出版社．

[3]国嗣琮，陈刚．信息科学中的软计算方法[M]．东北大学出版社