地理信息系统实验报告9Word格式.docx

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操作系统：

地理信息系统软件：

ArcGIS

实验目的

1、理解地理信息系统应用模型的基本概念

2、掌握应用模型的建模方法

3、借助GIS软件，独立完成土地适宜性分析模型建立

初始实验数据

文件名

简单描述

1、

2、

3、

一、实验原理

土地适宜性分析过程是先把矢量转成栅格，用空间分析模块，再将栅格用计算机计算。

添加已有的用于土地分析、评价的数据，如坡度、水系、土壤等；

将各个数据空间化，转为栅格模式，以此作为适宜性评价单元，可以满足农业用地在微观层面上布局的精度要求；

建立指标体系，计算权重；

应用SpatialAnalyst进行空间分析，空间分析模块（SpatialAnalyst）为用户提供各种工具，执行空间分析操作，解决空间问题，主要有：

邻域分析、重分类、地图代数等；

进行适宜度计算，主要采用SpatialAnalystrastercalculator工具；

最后以土地适宜性评价图为基础，提出建议，上交评定结果。

实验场景

美国佛蒙特州斯托镇经历了人口的大规模增长。

人口统计数据显示，该镇的人口增长是由于很多有子女的家庭为利用周围大量的休闲娱乐设施而纷纷涌入而造成的。

为缓解目前所面临的学校压力，现决定建造一所新学校。

作为一名城镇规划师，您分配到的任务是筛选出潜在的校址。

二、实验步骤

数据：

任务

新学校选址注意以下几点：

✓地势平坦

✓结合土地利用数据，选址成本较低的区域

✓距离娱乐场所越近越好

✓距离现有学校较远

结合坡度计算、欧式距离制图、重分类和栅格计算器等功能，给出分析结果图。

操作流程

步骤

（1）

打开Ex1.mxd地图文档，加载上述4个要素类。

步骤

（2）

从elevation数据中提取坡度数据集。

【SpatialAnalyst工具】->

【表面分析】->

【坡度】，生成坡度数据集。

步骤（3）

从rec_sites数据中提取娱乐场所欧式距离数据。

【距离分析】->

【欧式距离】，生成欧式距离数据

步骤（4）

从现有学校位置数据schools中提取学校欧式距离数据集。

步骤（5）

重分类数据集

重分类坡度数据集

采用等间隔分类把坡度分为10级，平坦的地方适宜性较好，赋予较大的值，陡峭的地区赋予较小的值。

步骤（6）

重分类娱乐场所欧式距离数据集

采用等间隔分为10类，距离娱乐场所最近的赋值为10，距离最远的赋值为1。

步骤（7）

重分类现有学校欧式距离数据集

分为10级，距离学校最远的赋值为10，最近的赋值为1。

步骤（8）

重分类土地利用数据集

由于水体、湿地分布区不适合建造学校，故在重分类时删除这两项。

对Barrenland、Forest、Brush/transitional、Builtup和Agriculture分别赋予值2、4、6、8、10。

步骤（9）

适宜区域分析

【地图代数】->

【栅格计算器】，计算公式如下

"

Reclass_EucD1"

*0.5+"

Reclass_EucD2"

*0.25+"

Reclass_Slop1"

*0.125+"

Reclass_land4"

*0.125

步骤（10）

对结果进行重分类，分为10类，结果大于9的区域提出来，确定其为最佳位置。

最短路径

背景

选择最优的路线设计能极大地降低成本，提高道路通行能力和安全性。

为了节省成本，要根据地形条件进行设计。

本实验对路径选择问题进行详细分析，确定最佳路径。

通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据的坡度计算、成本距离、成本路径、栅格计算器等操作，能够分析和处理类似寻找最佳路径的实际应用问题。

实验数据

地面高程数据（elevation）

土地利用数据（landuse）

目标数据（start）

源数据（destination）

坡度成本数据集。

从elevation数据中提出坡度数据集。

对坡度数据集重分类，原则是采用等间距分为10级，坡度最小的赋值为1，最大的赋值为10。

土地利用成本数据集

对数据集进行重分类，对Agriculture、Builtup、Brush/transitional、Forest、Barrenland、Wetlands和Water分别赋值1~7，得到重分类土地利用数据集。

合并单因素成本数据

计算公式如下：

成本=重分类坡度x0.6+重分类土地利用x0.4。

计算成本距离

求最短距离

•人口密度制图

•背景

•人口密度是指单位土地面积上居住的人口数，通常以每平方千米或每公顷内的常住人口为计算单位。

人口密度同资源、经济紧密结合，因此，科学准确地分析人口密度的分布情况，对合理制定经济政策、配置资源具有重要意义。

•目的

•通过练习，熟悉ArcGIS密度分析的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGIS提供的密度分析功能，制作符合要求的密度图。

•数据

•人口调查数据

•道路数据

•步骤

（1）

•双击【图层】，将【地图】和【显示】的单位改为“米”。

•

•步骤

（2）

•双击【SpatialAnalyst工具】->

【密度分析】->

【核密度分析】，如下图设置

•步骤（3）

【点密度分析】，如下图设置

•在核密度分析中，距离样本点越近，像元密度越大；

距离越远，像元密度越小。

•在点密度分析中，每个样本点周围的像元密度是相同的。

•因此，在实际应用中，应该根据采样数据的特点，结合分析的目的，选取合适的方法。

三、实验结果

实验结果数据

基本要求与说明：

1、实验原理部分文字阐述要简洁明；

2、实验步骤与方法请尽量详细叙述；

3、表格大小和所列条目数可以根据实际情况进行调整与增删；