长江大学ArcGIS原理上机报告4

ARCGIS上机4一、实验目的1、理解栅格数据的空间分析基本原理和方法。2、熟练掌握ARCGIS中，栅格数据的分析方法: 密度分析、距离分析、提取分析、栅格插值、重分类、条件分析与栅格计算器、太阳辐射分析、表面分析、统计分析等操作。3、能综合利用各项栅格数据的空间分析工具解决实际问题。二、实验准备数据：见文件夹“栅格数据的空间分析”三、实验内容1.参照教材，ArcGIS帮助文档，熟练掌握工具箱arctoolbox中的Spatial analyst tools(分析工具)中：条件分析，密度分析、距离分析、提取分析、插值分析、局部分析、栅格计算器、邻域分析、叠加分析、重分类、区域分析的每一个工具的用途，操作方法及原理。在实验报告上写上对每一个工具的介绍。 2.完成ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程上的实例8.10.1至8.10.53. 完成所有实例的模型图。4、 矢量工具介绍l 坡度:坡度工具用于为每个像元计算值在从该像元到与其相邻的像元方向上的最大变化率。实际上，高程随着像元与其相邻的八个像元之间距离的变化而产生的最大变化率可用来识别自该像元开始的最陡坡降。从概念上讲，该工具会将一个平面与要处理的像元或中心像元周围一个 3 x 3 的像元邻域的 z 值进行拟合。该平面的坡度值通过最大平均值法来计算。该平面的朝向就是待处理像元的坡向。坡度值越小，地势越平坦；坡度值越大，地势越陡峭。l 欧式距离：欧氏距离工具根据直线距离描述每个像元与一个源或一组源的关系。l 重分类：重分类工具可通过多种方法将像元值重分类或更改为替代值。一次对一个值或成组的值进行重分类的方法是：使用替代字段；基于某条件，如指定的间隔（如按照 10 个间隔将值分组）；按区域重分类（例如，将值分成 10 个所含像元数量保持不变的组）。所有重分类方法均应用于区域中的每个像元。也就是说，当对现有值应用某替代值时，所有重分类方法都可将该替代值应用到原始区域的各个像元。重分类方法不会仅对输入区域的一部分应用替代值。l 栅格计算器：栅格计算器用于在工具中创建和执行“地图代数”表达式。与其他地理处理工具一样，栅格计算器工具可以在“模型构建器”中使用，从而可以更轻松地在工作中发挥“地图代数”的功用。l 等值线：等值线是在表示连续现象（如高程、温度、降雨量、污染程度或大气压力）的栅格数据集中连接等值位置的线。这些线要素会将输入中具有同一常量值的像元连接在一起。等值线的集合常被称为等值线图，但也可拥有特定的术语称谓，这取决于测量的对象。例如表示压力的称为等压线图，表示温度的称为等温线图而表示降雨量的称为等降雨量线图。等值线的分布可显示出值在整个表面的变化情况。值的变化量越小，线的间距就越大。值上升或下降得越快，线的间距就越小。l 山体阴影：山体阴影工具通过为栅格中的每个像元确定照明度，来获取表面的假定照明度。通过设置假定光源的位置和计算与相邻像元相关的每个像元的照明度值，即可得出假定照明度。进行分析或图形显示时，特别是使用透明度时，“山体阴影”工具可大大增强表面的可视化l 栅格转点：将栅格数据集转换为点要素。5、 实验过程1. 学校选址实验正式开始之前，建立任务流程模型。 图1（1）运行ArcMap，如果Spatial Analyst模块未能激活，单击自定义-扩展模块，选择Spatial Analyst，单击关闭。（2）打开地图文档。在ArcMap主菜单上打开，选择school. mxd文件。（3）设置空间分析环境。ArcToolbox中选中ArcToolbox右键选择环境打开环境设置对话框，设置相关参数:展开工作空间，设置工作路径;展开处理范围，在范围下拉框中选择“与图层 landuse相同”;展开栅格分析，在像元大小下拉框中选择“与图层landuse相同”。 图2（4） 从DEM数据提取坡度数据集。选择Spatial Analyst 工具-表面分析-坡度，输入dem数据，生成slope数据集。 图3（5） 从娱乐场所数据rec _ sites提取娱乐场直线距离数据。选择Spatial Ana-lyst -距离分析-欧式距离，生成数据集。 图4 图5（6） 从现有学校位置数据school提取学校直线距离数据库。选择Spatial An-alyst -距离分析-欧式距离创建数据集，得到数据集。 图6（7）重分类数据集，分为四种不同类型的数据集。第一，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，陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据recalssslope 。 图7 图8 图9第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。得到娱乐场所适宜性图reclassdisr。 图10第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。得到重分类学校距离图。 图11第4， 重分类土地利用数据集。在考察土地利用数据时,容易发现各种土地利用类型对学校适宜性也存在一定的影响。例如，学校根本不适合在有湿地、水体分布区建立，于是在重分类时删这两个类别，实现如下:在重分类新旧值对照表中，按Ctrl键，选择“water”、“wet-land”、“grass”，点击删除条目，删除“water”、“wetland”、“grass”三个类别，并勾选将缺失值更改为NoData。然后，根据用地类型给各种类型赋值，得到reclassland，深色部分表示比较适宜区，浅色部分表示适宜性比较差,白色部分表示该处不允许建学校区域。 图12 图13（8）适宜区分析，重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，且每个数据集中那些被认为比较适宜性的属性都被赋以比较高的值，现在开始给四种因素赋以不同的权重，然后合并数据集以找出最适宜的位置。选择Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器，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：suit(最终适宜性)= 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 图14 图152. 山顶点提取实验正式开始之前，建立任务流程模型。 图16（1）运行ArcMap，激活Spatial Analyst。（2）ArcToolbox工具模块右键菜单中选择环境设置工作路径。 图17（3） 加载DEM 数据。 图18（4） 选择Spatial Analyst工具-表面分析-等值线，提取等高距为15m的等高线。 图19 图20（5） 修改参数等值线间距为75m，提取等高距为75m的等高线。 图21（6） 单击Contour15数据层图例，选择显示颜色为灰度60%，将contour75数据层图例颜色改成黑色。 图22（7） 生成山体阴影。单击Spatial Analyst工具-表面分析-山体阴影，设置输出文件名为 Hillshade，其他参数取默认值，提取该地区光照晕渲图，作为等高线三维背景。 图23 图24（8）按Contour75、Contour15、Hillshade次序放置数据层，生成三维立体等高线图。（9）下面是提取山顶点步骤。单击Spatial Analyst工具-邻域分析-焦点统计，设置参数，提取11×11分析窗口最大值。 图25（10） 选择Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器，输人计算公式:“Maxpoint”-“dem”=0，提取山顶点区域，输出为SD。 图26（11）对SD重分类，选择Spatial Analyst 工具-重分类-重分类，重分类SD数据。 图27 （12）将重分类SD数据转换为矢量点，在ArcToolbox中选择转换工具-由栅格转出-栅格转点，设置输入栅格为RE_SD，最后结果。 图28