GIS实习报告.docx
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GIS实习报告
2014年暑期实习报告
题目
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学院
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班级
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指导教师
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姓名
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学号
：
二〇一四年八月一日
1.
1.实习概述
本实习是配合《地理信息系统原理》课程而开设的独立实验课程，是理论教学的深化和补充，具有较强的实践性。
通过该课程的学习，使学生巩固和加深地理信息系统技术理论知识，通过实践进一步加强学生应用GIS软件、获取各种信息的处理流程和方法的能力，同时注意培养学生实事求是、严肃认真的科学作风和良好的实验及设计习惯，为今后工作打下良好的基础。
2.实习目的
经过两年的专业知识积累，利用本次暑期实习过程，为学生的后续学习打下基础，其中的主要目的如下：
①进一步加深对相关专业理论知识的学习和理解；
②掌握GIS数据处理的一般方法和技巧；
③熟悉专业软件的使用方法；
培养一丝不苟的工作态度和团队合作精神。
3.实习环境与方式
3.1实习环境
1）软件系统
GIS桌面软件Arcmap；
Win7或XP系统
2）硬件
能够安装以上软件的计算机。
3.2实习地点
遥感信息系犀浦校区4245实验室
3.2实习时间
2014年7月24日至8月2日
4.实习内容
序号
实验项目名称
内容提要
实验时间
（天）
实验要求
1
专题地图制作
掌握符号化中一些方法的应用，自动标注操作以及一些地图的整饰和输出的操作。
2
必修
2
矢量数据空间分析
掌握如何合理利用空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题。
2
必修
3
栅格数据空间分析
利用ArcGIS空间分析功能分析和结果解决类似学校选址的实际应用问题。
2
必修
4
三维分析
使用ArcGIS软件提取各类三维地形指标。
2
必修
5
实习总结
资料整理与撰写实习报告、汇报答辩
2
必修
5.实习流程
5.1专题地图的制作
1．背景：
专题地图是突出地表示一种或几种自然现象和社会经济现象的地图。
按照内容来分，某一地区的行政区划图属于社会经济地图，表示各种社会经济现象的特征、地理分布及其相互关系。
当确定了一幅地图所包含的数据之后，下一步就是确定地图要素的表示方法，即符号化方法，它是根据数据的属性特征，地图用途和制图比例尺来确定地图要素的表示方法的。
符号化决定了地图将传递怎样的内容。
矢量数据中，无论是点状，线状还是面状要素，都可以依据要素的属性特征采取不同的符号化方法来实现数据的符号化。
地图注记是一幅完整地图的有机组成部分，用来说明图形符号无法表达的定量或定性特征，如道路名称、城镇名称等。
坐标格网是地图重要的要素组成，它反映了地图的坐标系统或者地图投影信息。
一幅完整的地图除了上述要素以外，还需要包含与地理数据相关的一系列辅助要素，如图名，图例，比例尺，指北针等。
2．利用青岛市的地图作为底图，再利用Arcgis做矢量化，获得青岛市西南区的专题地图
青岛市行政区划图底图
经矢量化后得到的青岛市行政区划图
实验小结：
本实习相对而言较为简单，主要集中于工作量的问题，由于在之前的实习中自己已经有了相对丰富的经验，因此，很快就绘制好专题图，并利用Arcgis导出地图，主要注意的问题为图例及配色应按照规范来做，这是我认为比较重要的。
5.2矢量数据的空间分析
5.2.1市区择房分析
1．背景：
随着商品房的发展，由于房屋的可选择余地越来越大，而且综合考虑小孩成长的缘故，所以越来越多的购房者对房屋的地段、环境，上学是否便捷，是否靠近名校等方面都提出了要求，所以综合考虑上述的因素，购房者就需要从总体上对商品房的信息进行研究分析，从而选择最适宜的购房地段。
2．目的：
从这个实验中掌握如何合理利用空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题
3．实验步骤及结果
1）主干道噪音缓冲区的建立
图2市区交通要道200米之外缓冲区
2）商业中心影响范围建立
3）名牌高中的影响范围建立
4）名胜古迹的影响范围建立
5）缓冲区的叠加图
5.2.2最短路径问题分析与应用
1．背景：
在现实生活中寻求最短，最快，提高效率有着重大意义，而交通网络中要素的设置如权重的改变和阻强的设置对最短路径的选择也有着很大的影响，研究这些因子的改变究竟对最短路径能造成多大的影响，对于现实也有一定的指导意义。
2．目的：
学会进行各种类型的最短路径分析，了解内在的运算机理。
实验示例数据由教师分发，学生参照示例数据完成基础图件制作，图层不少于城市交通网、超市分布图，家庭住址以及网络关系（拓扑结点不少于30个）。
统一建立于一个GeoDatabase地理数据库：
City.mdb。
3．要求：
应该能够给出到达指定目的地的路径选择方案根据不同的权重要求得到不同的最佳路径，并给出路径的长度；根据需求找出最近的设施的路径，这里是以超市为例。
1）在网络中指定一个超市，要求分别求出在距离、时间限制上从家到超市的最佳路径。
2）给定访问顺序，按要求找出从家经逐个地点达到目的地的最佳路径。
4．实验步骤及结果
1）建立网络数据集后得到的最短路径
2）建立几何网络后得到的最短路径
5.3栅格数据的空间分析
5.3.1学校选址
1．背景：
随着城市的发展，城市人口不断膨胀，随之而来的即是教育资源的短缺。
在此情形下，考虑适当增加学校数量是较好的解决方案。
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。
2．数据
Landuse（土地利用图）
dem（地面高程图）
rec_sites（娱乐场所分布图）
school（现有学校分布图）
3．实现流程图
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ArcGIS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（图1，结果中深色部分为学校候选区）。
土地利用图高程图娱乐场所分布图学校分布图
图1学校选址逻辑过程
4.实验结果
适宜性学校选址
5.3.2寻找最佳路径
通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，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。
1．创建成本数据集
要找到学校的最佳路径，首先需要从适宜性地图创建源数据输入及成本数据集，把它们作为成本加权函数输入。
考虑到山地坡度、起伏度对修建公路的成本影响比较大，其中尤其山地坡度更是人们首先关注的对象，则在创建成本数据集时，可考虑分配其权重比为：
0.6：
0.4。
但是在有流域分布的情况下，河流对成本影响不可低估。
在此情形下，成本数据集考虑为合并山地坡度和起伏度之后的成本，加上河流对成本之影响即可。
2．实验步骤
1）坡度成本数据集
坡度成本数据
2）起伏度成本数据集
3）河流成本数据集
河流成本数据集最终成本数据集
4）求取最短路径
5.3.3熊猫分布密度制图
1.背景：
大熊猫是我国国家级珍惜保护动物，熊猫的生存必须满足一定槽域（独占的猎食与活动范围）条件。
因此，科学准确的分析熊猫的分布情况，对合理制定保护措施和评价保护成效具有重要的意义。
2.目的：
通过练习，熟悉ArcGIS密度制图函数的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGIS提供的密度制图功能和部分空间分析，灵活变通，制作符合实际需要的密度图。
3.要求
1）熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5km;
2）虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。
假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。
3）在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能和密度制图功能制作该地区熊猫分布密度图。
4．实验步骤
1）熊猫槽域范围图，首先利用栅格数据空间分析模块提供的区域分配功能提取熊猫的槽域范围
2）利用Arcmap的SpatialAnalyst模块，由熊猫槽域范围图来计算权重，最后获得熊猫的分布制度图，如下：
5.3.4GDP区域分布图的生成与对比
1.背景：
各地区经济协调发展是保证国民经济健康持续稳定增长的关键。
GDP是分析各地区经济发展状况的重要指标，科学准确分析各地区GDP空间分布特征，对制定有效措施，指导经济协调发展具有重要参考价值。
2.要求：
1）经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。
以该地区各区域年GDP数据为依据，采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分布栅格图；
2）分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响；
3）分析两种内插方法生成的GDP空间分析图的差异性，简单说明形成差异的主要原因；
4）通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用性各有什么不同。
4.数据：
该地区的GDP数据（GDP.shp），数据范围：
4601万元~132630万元。
数据位于..\栅格数据的空间分析\Ex4\目录下。
5.实验流程图
1）IDW内插方法
2）Spline内插方法
3）两种方法之间的对比，通过空间分析中RasterCalculate命令来进行分析。
选择IDW（Power=2），Spline（Regularized，Weight=0.01）。
在RasterCalculate中计算Abs（IDW–Spline），比较二者产值变化空间分异特征。
6.实验步骤及结果分析
1）IDW插值法
Power=2的GDP空间分布栅格图
Power=5的GDP空间分布栅格图
结果分析：
由于IDW是一个加权距离平均，平均值不能大于输入最高值或是小于输入最低值，因此输出的结果数据中，每一栅格值均处于采样数据的最大值与最小值范围之内，即输出值限制在用于插值的输入值的范围内；
幂指数不同，IDW的插值结果是不同的。
幂指数越大，较远的点对于输入的影响越小，即幂指数越高，其局部影响的程度越高。
IDW属于精确性（生成表面通过采样点）插值方法。
因此，即使给出不同的幂指数值，在采样点上它们差值的绝对值比较小，差值比较大的地方出现在突然采样数据变化比较剧烈和频繁的区域有。
此外，如果采用同样搜索半径和参加内插的最小采样点数，生成表面在最近的几个采样的几何中心区域具有比较稳定的内插值，受幂指数的影响不是很明显。
2）Spline的Regularized内插法
3）Spline的Tension内插法
4）IDW与Spline对比分析
结果分析：
Spline插值结果光滑，它的插值结果范围将远远超出原值范围；
在Spline插值中Regularized插值结果要较Tension插值结果光滑；
对于Regularized选项，它把一次求导（坡度），二次求导（坡度变化率）和三次求导（二次求导的变化率）合并为其最低估计计算，图32SplineRegularized插值结果决定了表面最小曲率表达的三次导的权重。
weight值越高则生成的表面越光滑；
5.3.5提取山顶点、凹陷点
1.背景：
山顶点指哪些在特定邻域分析范围内，该点都比周围点高的区域。
凹陷点指哪些在特定邻域分析范围内，该点都比周围点低的区域。
DEM数据提供了丰富的地形信息，基于DEM数据如何正确有效的提取这些地形特征信息，在数字地形分析中具有重要意义。
2.目的：
通过等高线、山顶点、凹陷点的提取和配置、引导读者熟练掌握利用ArcGIS栅格数据空间分析中等高线的提取、栅格数据邻域分析和窗口计算功能，完成栅格数据表面分析。
3.数据：
黄土丘陵地区1:
10000DEM数据。
数据存放于..\栅格数据的空间分析\Ex5\目录中。
4．实验步骤及结果
1）提取等高线
利用Arcgis的SpatialAnalysis的模块下Surface子菜单中并点击Contour，分别提取等高距为15米和75米的等高线。
2）三维立体等高线图
点击SpatialAnalysis下拉箭头，选择Sueface子菜单并点击Hillshade，设置输出文件名为Hillshade，其它参数取默认值，提取该地区光照晕渲图，作为等高线三维背景；
按Contour15、Contour75、Back、Hillshade次序放置数据层，生成三维立
体等高线图，如下：
`
3）山顶点、凹陷点分布图的创建
点击SpatialAnalysis下拉箭头，选择NeighborhoodStatistics—focusstatistic，提取11*11分析窗口最大值，获取山顶点的分布，再提取窗口最小值，获取凹陷点的分布，经重分类、栅格转点最终得到的分布图如下：
5.4三维分析
5.4.1地形指标提取
1．地形指标是最基本的自然地理要素，也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。
地形特征制约着地表物质和能量的再分配，影响着土壤与植被的形成和发育过程，影响着土地利用的方式和水土流失的强度，也影响着城市规划中工农业生产布局的各个方面。
地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价、城市规划等方面的研究起着重要的作用。
根据研究区域尺度的不同，地形指标有许多因子。
基于ArcGIS的地形指标的提取，大多均是基于DEM数据完成。
2．实验数据：
本实验采用青岛市地区30m分辨率的DEM影像
图1青岛市的DEM数据
图1是一个区域的分辨率为30米的DEM数据，图例是按照其高程值采用渐变色来显示。
下文中关于地形指标的提取都是以这个数据为基础。
4、要求利用所提供DEM数据，提取得出该区域坡度变率、坡向变率、地形起伏度、地面粗糙度等四个基本地形指标的栅格图层。
1）坡度变率
地面坡度变率，是地面坡度在微分空间的变化率，是依据坡度的求算原理，在所提取的坡度值的基础上对地面每一点再求算一次坡度。
即坡度之坡度（SlopeofSlope,简称SOS）。
坡度是地面高程的变化率的求解，因此，坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。
坡度变率在一定程度上可以很好反映剖面曲率信息。
在Arcgis中的SpatialAnalysis中的“表面分析”工具中选择“坡度”，求得坡度数据和坡度变率数据，如图2和图3所示：
坡度数据
图3坡度变率数据
2）坡向变率
地面坡向变率，是指在地表的坡向提取基础之上，进行对坡向变化率值的二次提取，亦即坡向之坡度（SlopeofAspect,SOA）。
它可以很好的反映等高线弯曲程度。
地面坡向变率在所提取的地表坡向矩阵的基础上沿袭坡度的求算原理，提取地表局部微小范围内坡向的最大变化情况。
SOA在提取过程中在不同的坡面上将会有误差的产生，即在坡面的南北两侧，北面坡由于坡向算法将会有误差产生，所以要对北坡的SOA结果进行纠正，因为从理论上讲SOA在地表北坡上将产生误差，北坡上坡向值范围为0—90°和270°—360°，在正北方向附近，15°和345°之间坡向差值只是30°，而在计算中却是差了330°（如图4所示），所以要将北坡地区的坡Aspect=345°Aspect=15°北向变率误差进行纠正，具体的操作方法为：
求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H；通过SpatialAnalysis下的栅格计算器RasterCalculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的DEM数据层，即反地形DEM数据；
基于反地形DEM数据求算坡向值；
利用SOA方法求算反地形的坡向变率，记为SOA2，由原始DEM数据求算出的坡向变率值为SOA1；
在SpatialAnalysis下使用栅格计算器RasterCalculator，公式为SOA＝（（[SOA1]+[SOA2]）-Abs（[SOA1]-[SOA2]））/2，即可求出没有误差的DEM的坡向变率，如图5。
图5坡向变率数据
3）地形起伏度
地形起伏度是指在一个特定的区域内，最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。
它是描述一个区域地形的一个宏观性的指标。
从地形起伏度的定义可以看出，求地形起伏度的值，首先要求出一定范围内海拔高度的最大值和最小值，然后，对其求差值即可。
求一定范围内的最大值和最小值，可以通过用SpatialAnalysis下使用栅格邻域计算工具NeighborhoodStatistics，分别设置Statistictype为最大值和最小值，邻域的设置可以为圆，也可以为矩形，邻域的大小可根据自己的要求来确定。
图6为生成的青岛地表起伏度图
图6地表起伏度数据
4）地面粗糙度
地面粗糙度是指在一个特定的区域内，地球表面积与其投影面积之比。
它也是反映地表形态的一个宏观指标。
根据地面粗糙度的定义，求每个栅格单元的表面积与其投影面积之比，可以用如下方法来完成。
如图8，假如ABC是一个栅格单元的纵剖面，α为此栅格单元的坡度，则AB面的面积为此栅格的表面积，AC面为此栅格的投影面积（也既是此栅格的面积），根据公式：
Cosα=AC/AB
则可得出此栅格单元的地面粗糙度M为：
M=“AB面的面积”/“AC栅格单元的面积”=（AC*AB）/（AC*AC）=1/Cosα
图7为地面粗糙度数据图
5.4.2地形指标提取
1．背景：
特征地形要素，主要是指对地形在地表的空间分布特征具有控制作用的点、线或面状要素。
特征地形要素构成地表地形与起伏变化的基本框架。
与地形指标的提取主要采用小范围的领域分析不同的是，特征地形要素的提取更多地应用较为复杂的技术方法，如山谷线、山脊线、沟沿线等的提取采用了全局分析法（globalprocess），成为栅格地学分析中很具特色的数据处理内容。
特征地形要素从表示的内容上可分为地形特征点和特征线两大类。
地形特征点主要包括山顶点（peak）、凹陷点（pit）、脊点（ridge）、谷点（channel）、鞍点（pass），平地点（plane）等。
利用DEM提取地形特征点，可通过一个3×3或更大的栅格窗口，通过中心格网点与8个邻域格网点的高程关系来进行判断会获取。
2．实验数据：
某区域栅格DEM实现（\三维数据分析\Ex2）。
3．实验步骤
1）获取正负地形区域分布如下：
2）DEM和反DEM
实验区的DEM数据
实验区的反DEM数据
3）山脊线的分布
实验区山脊线的分布图
4）山谷线的分布
实验区山谷线的分布图
5.4.3表面创建及景观图制作
1．背景：
随着社会经济的发展，旅游业在国民经济中所占比重加大。
开发某一地区的旅游资源，制作景区的三维景观图，直观形象地向游人展示该区域的地形地貌、秀美景观，加强对景区的监管，具有重要的意义和实际应用价值。
2．目的：
通过本实验，使读者加深对表面概念及生成方法的的理解，掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示其原理与方法，熟练掌握ArcGIS软件中表面生成、表面及矢量要素杂场景中的三维显示及其叠加显示。
此外，本实例还允许用户自行设计要素的符号化显示方案。
3．实验数据
景区等高线矢量数据Arc_Clip（..\三维数据分析\Ex3）；
景区道路矢量数据Arc_Clip_road（..\三维数据分析\Ex3）；
景区水系矢量数据Arc_Clip_river（..\三维数据分析\Ex3）；
景区休憩地数据层Arc_Clip_urb（..\三维数据分析\Ex3）；
4．实验步骤及结果
1）原始数据叠加结果
2）区域TIN表面的创建
TIN表面的创建
3）平面景观图
TIN转换为栅格数据生成DEM
4）建立三维景观图
5.4.4污染物在蓄水层中的可视化
1．背景：
如果在某地区蓄水层中包含挥某种污染物，在已有污染数据时，可以创建三维场景，直观地显示污染情况。
2．目的：
通过本实例，使读者熟练掌握ArcScene三维场景中要素、表面的多种可视化方法。
3．实验数据
1）污染物浓度栅格图层数据contamination（..\三维数据分析\Ex4）；
2）水井位置点数据层wells（..\三维数据分析\Ex4），其中包含水井深度属性；
3）需要清理的污染源（工业设施）数据Pol_source（..\三维数据分析\Ex4），其属性中包括需要进行清理的优先级；
4）污染物空间的TIN表面C_TIN（..\三维数据分析\Ex4）；
4．实验步骤
使用ArcGIS的三维分析工具，包括三维场景中数据的加载、数据在场景中的三维立体显示方法（包括设置基准高程显示和突出显示要素两种方法）。
对污染物在蓄水层中的分布做直观的观察和分析，并研究区域内分布的水井受其影响的情况。
最后然后分析污染源的情况，确定污染源需要清理的优先级，以为决策提供科学支持。
1）显示污染物的体积与污染程度。
将污染物浓度的栅格图层叠加到污染空间表面上，可以显示蓄水层中污染物的体积与污染物程度。
2）显示污染物空间与水井的关系
6.思考题
1）什么是GIS，与其他类型信息类型相比，地理信息具有哪些主要的特性?
答：
GIS—GeographicInformationSystem即地理信息系统是一门综合性学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛的应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”（GeographicInformationScience），近年来，也有称GIS为"地理信息服务"（GeographicInformationservice）。
GIS是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析）。
GIS技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。
GIS与其他信息系统最大的区别是对空间信息的存储管理分析，从而使其在广泛的公众和个人企事业单位中解释事件、预测结果、规划战略等中具有实用价值。
与其他类型信息相比，地理信息具有地域性、多维结构、时序特征三个主要的特性。
2）GIS空间分析方法有哪些？
可以分为几类？
分别有哪些？
答：
GIS的空间分析总体上来分可
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