空间作业分析..docx

城市空间分析技术实验内容：基于空间分析技术寻找新学校的最优选址与到目标点的最优路径目标描述美国佛蒙特州斯托镇经历了人口的大幅增加。人口数据显示人口增加的原因是有孩子的家庭为了更好的享受当地附近的娱乐设施而搬到了这里。所以当地决定在现有学校的基础上新建一个学校，本次实验的目的就是利用GIS空间分析技术合适的新学校的选址并找出新学校到目标点的最佳路径。二、GIS分析原理及实验数据描述该实验用到的原始数据为Stoew.gdb中的以下数据：数据集说明Elevation表示该地区海拔的栅格数据集Landuse表示该地区土地使用类型的栅格数据集Roads表示斯托镇线性道路网的要素类Rec_sites表示娱乐设施位置的要素类Schools表示现有学校位置的要素类Destination表示为一个新路找到最好路径所用的目标点的要素类为分析做准备，创建一个新的地理数据库Scratch因为在这个流程中，原始的访问数据来自Stowe.gdb，而写出的数据在默认情况下保存到Scratch.gdb geodatabase中，故需把当前工作空间设置为Stowe.gdb.然后把Stowe.gdb中的数据加载到ArcMap中。使用空间分析并进行数据探索该过程主要是创建一个山体阴影输出，为土地利用图层创建一个柱状图并且选择地图上的要素。（1）获得空间分析许可（2）添加空间分析工具条（3）创建山体阴影山体阴影是根据高程栅格和设定的一个照明源（通常是太阳）的特定方位（照明源的角方向，从0到360度）和高度（照明源的角度在地平线之上）而生成的轮廓清晰的阴影栅格。山体阴影图不仅很好地表达了地形的立体形态，而且可以方便的提取地形遮蔽信息。（4）显示和探索数据该步骤的目的是通过改变图层的顺序和土地利用中各要素的颜色及透明度等来使得出的结果更加显而易见。（5）在地图上选择要素打开土地利用图层的属性表，选择每个要素所在的行，该要素在地图上就会高亮显示，该过程可以让我们大体上了解每个要素在地图上数量。（6）识别地图上的要素利用Tools工具条上的Identify工具可对所选点的属性信息进行查询。（7）检查直方图为新学校选址该步骤中的输入数据集是landuse, elevation, rec_sites, and schools。然后基于这些数据将会得到坡度slope，到娱乐设施位置的距离distance to recreation sites和到现有学校的距离distance to existing schools，然后再将这些生成的数据集用重分类分成10级。再根据上面三个要素和土地利用对新学校选址的影响按一定权重分配得到适合建新学校的位置，最后将从这些区位中得到最理想的学校的位置。（1）创建一个新的工具箱Site（2）创建一个新的模型FindSchool（3）在模型属性中重命名模型的名字并进行特定的环境设置因为在开始执行分析数据之前，需要对任何相关的环境设置进行设置。在该实验中，因为环境设置只适用于该模型的每一个过程，所以需要为该模型进行环境设置。（4）生成数据集a.将elevation, rec_sites, 和 schools三个图层拖到模型中，在模型中拖入Slope tool与elevation相连，同理，先后两次拖入Euclidean Distance tool分别于rec_sites和schools相连。b.从高程数据集中生成坡度Slope output因为这个地区是多山的，而学校需要建在相对比较平坦的地方，所以需要考虑地形的坡度。c.从娱乐设施数据集中生成到娱乐设施的距离Distance torecreation sites为了找到接近娱乐设施的位置，首先要计算到娱乐设施的欧氏距离即直线距离。d.从现有学校数据集中生成到现有学校的距离Distance toschools同理，为了找到距现有学校远的位置，首先要计算到现有学校的欧氏距离即直线距离。（5）运行模型得到的数据集（6）对数据集进行重分类重分类的意义：生成的数据集，例如坡度，是构建适宜性模型的第一步。在研究区域的每一个要素都有其属于自己的输入标准值（坡度，土地利用，到娱乐设施的距离和到现有学校的距离）。所以需要合并这些生成的数据集才能创建能够为新学校找到合适选址的适宜性地图。然而，以它们目前的数据形式将它们合并并且得到一个有意义的选址结果是不可能的，为了合并这些数据集，这些数据需要被设置为一个共同的测量尺度，比如1到10。这个共同的测量尺度决定了每个区域的每个要素对建设新学校的适宜性。值越大表示建学校越合适。使用加权叠加工具，可以对每个要素赋予权重值，然后合并它们。然而输入加权叠加的数据必须是离散值，整数值。土地利用数据已经为离散值；所以能直接把土地利用数据集添加到加权叠加工具中并且每一个要素分配的新值都在共同