gis应用软件-实验报告样板

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1、地理与资源科学学院级班姓名：同组a：实验名称：新学校选址成绩：指导教师：LanduseElevationRecreationSchools、//WeightandCombineDatasets1.实验目的和要求通过创建一幅适宜性地图帮助用户找到新学校的最佳位置。从原始数据集派生出距离与坡度数据集，按同一尺度对各数据集重分类，给那些被认为较重要的数据集分配较大权重，最后合并各数据集，给出最适宜位置。IStep1:InputDatiiscls确定需要哪些数据集作为输入数据。右图显示了本练习屮将使川的数

2、据集。IStep2:DeriveDatasets派生数据集。从现有数据生成新数据以获得新信息。重分类各数据集。用同一等级体系(例如，1・1())对每个数据集重分类，给适宜性较高的属性赋较高的值。Step3:RcclassihDatasets赋权重给各数据集。需要的话可以给那些在适宜性模型中影响较大的数据集赋较大权重，然后合并各数据集以寻找最适宜位置。Step4:WeightjndCombineDatasets2.基木原理数据集：Landuse>Elcvation>RecreationSites和Ex

3、istingSchoolso派生数据集，包括坡度、到娱乐场地的距离以及到现有学校的距离。重分类(reclassify)这吐派牛数据集到相同的等级范围(1-10)o然后依照这些数据集的彩响比例给它们赋权重。合并这些数据集，创建一幅显示新学校适宜位置的地图。1、派生坡度数据集•由于木地区是多山地形，需要寻找相对平坦的土地来建造学校，因此需要考虑地面坡度。•Elevation通过spatialanalyst屮的surfaceAnalysis生成slope,并存储。高值（红色区域）指示较陡的坡度。2、从娱乐

4、场地数据集派生距离数据集•在木模型中，学校的位置距离娱乐设施越近越好，所以现在需要计算学校到娱乐场所的直线距离。•Rec_sites通过SpatialAnalyst屮的Distance按Straightline牛成每个点的直线距离值，并存储。•输出的到娱乐场地rec_sites数据集的距离，其屮，零值表示娱乐场地的位置。距离这些值为零的位置越远，相应的输出值（距离）也越大。3、从现有学校数据集派生距离数据集•现在将派牛出到现有学校距离数据集。新学校的位置应远离现有学校，因为这样可以使学校在全镇范围内

5、的分布尽量均匀。•Schools通过SpatialAnalyst屮的Distance按Straightline生成每个点的〔直线距离值,并存储。第三步:重分类数据集合并这些数据集来确定可能的位置到底在哪儿。为了合并这些数据集，首先需要将它们设置到相同的等级体系。这个相同的等级体系就是在某一特定位置（每一个单元）建立新学校的适宜程度。下面将用同一个等级体系，范围从1到10,对各数据集重分类，在每个数据集屮，比较适宜建学校的属性类别将被赋予较高的值：•重分类坡度数据集•重分类到娱乐场地距离数据集•重分类

6、到学校距离数据集•重分类土地利用数据集1、重分类坡度数据集•SpatialAnalyst-Reclassify将坡度分为10个等级。对最适宜的坡度（坡度值最小的单元）赋值10,对最不适宜的坡度（坡度值最大的单元）赋值1,并存储。•输出的重分类后的slope数据集将作为一个新的图层被添加到ArcMap会话中。图上的高值区域（低坡度值单元）比低值区域（高坡度值单元）有更好的适宜性。2、重分类到娱乐场地距离数据集•SpatialAnalyst-Reclassify将娱乐场地距离数据集分为10个等级。给距离

7、娱乐;场地最近的位置（也是适宜性最高的位置）赋值10,给距离娱乐场地最远的位置（也是适宜性最低的位置）赋值1,并存储。学校应当位于靠近娱乐设施的地区。3、重分类到现有学校距离数据集•SpatialAnalyst-Reclassify将学校距离数据集分为10个等级。给距离现有学校最远的位置（也是适宜性最高的位置）赋值10,给距离现有学校最近的位置（也是适宜性最低的位置）赋值避免新学校的辐射区与现冇学校的辐射区重叠。4、重分类土地利用类型数据集•考虑到在不同土地利用类型的土地上建设学校的费用不同，在一次

8、城镇规划者会议上决定，在为新学校选址吋，某些土地利用类型的土地比其它类型的土地更有优势。土地利用类型为水体和湿地的单元将被赋空值（NoData）,因为无法在上而建设学校，所以应当剔除这些单元。•SpatialAnalyst-Reclassify将landuse图层，按以卜类型进彳亍重分类：Agriculture一10Buildup一3Bairenland一6Forest―4Brush/Transitional一5移除土地利用类型为Water和Wetland的屈性，然后