ArcGIS教程使用概念模型创建地图(二)

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1、地理国情监测云平台步骤4：执行分析　　您已确定了具体目标、各种元素及它们之间的交互作用、过程模型以及所需的输入数据集。现在便可以执行分析了。　　为新学校寻找最佳建校地点而执行分析时，有两种方法可供选择。您可以创建适宜性地图以查明地图上每个位置的适宜性，也可以查询已创建的数据集以获得值为true或false的布尔型结果。　　创建适宜性地图　　创建适宜性地图可使您获悉地图上每个位置的适宜性值。　　为分析创建了必要的图层后(在本例中，图层分别为坡度、到休闲娱乐场所的距离、到现有学校的距离和土地利用类型)，如何将这些已创建

2、的图层加以结合从而创建出呈现建校候选区域的单一分级地图?您需要了解如何比较各图层中类的值。其中一种方法是为每个地图图层中的类指定数值，或者重分类。　　各地图图层将按照作为新学校校址的适宜程度进行分级。例如，您可以为每个图层中的各个类指定一个1到10范围内的值，其中10表示最合适的校址。　　这通常被称为适宜性范围。可使用NoData将不予考虑的区域屏蔽掉。同一数值范围内出现的所有测量结果在确定最适宜地点时均具有同等重要性。模型最初便是通过这种方法构建的。然后，在测试替代方案时，还可将权重系数应用于各图层以便进一步研究

3、数据及数据之间的关系。　　创建适宜性范围　　与本例一样，很多范围都是主观设定的。这些范围通常是对于适宜性或优先级的分级度量，按适宜程度从高到低排列。它以可度量的客观存在(例如到原有学校的距离)为基础，但最终还是要主观判断要建立的学校与另外某个学校之间特定距离的适宜程度。　　通常存在一些固有范围，它们与某些具体目标相关。成本就是一个很好的示例，但需要对其进行足够细致地定义。在一项建筑物适宜性的研究中，要实现房地产低成本的目标，成本将以“元”进行度量。请确保该范围得到充分定义。因为众所周知的“元”还存在其他变体，例如美

4、元、澳元，或者货币之间的汇率。　　虽然通常为了节省时间和金钱或因为未考虑到所有可能性而以线性关系的方式表示范围，但很多范围并不属于线性关系。例如，如果为行程距离指定了一个范围，步行1千米、5千米或10千米的适宜性等级则不能被分别划分为10、5和1。因为有些人可能认为步行5千米的不便程度仅是步行1千米的两倍，而其他人则可能会认为是10倍。　　设计适宜性范围时，应与专家一起找出适宜性最佳和最差的点并且中间点越多越好。专家应该会对正在研究的目标了如指掌。例如，与其就交通状况最差的时间询问市政官员，让乘坐公交车上下班的人根

5、据乘车需要提出意见更为明智。　　为接近休闲娱乐场所的区域划分等级地理国情监测云平台　　要将学校建在接近休闲娱乐设施的地方，您需要测量到这些休闲娱乐设施的距离。使用SpatialAnalyst的欧氏距离工具计算出任意地点到最近的休闲娱乐场所的直线(欧氏)距离便可创建这样的地图。得到的结果是一个栅格数据集，其中每个像元均表示到最近的休闲娱乐场所的距离。要对此地图划分等级，请使用重分类工具。由于最好是建在接近休闲娱乐场所的地点，因此将到休闲娱乐场所很远的距离指定为值1，而将接近休闲娱乐场所的距离指定为值10，然后对介于两

6、者之间的各个距离线性地划分等级，如下图所示。　　　　为远离现有学校的各个区域划分等级　　为避开其他学校的招生区，需要获知建校位置与这些学校的距离。使用欧氏距离工具计算出任意地点到最近的学校的直线距离便可创建这样的地图。得到的结果是一个栅格数据集，其中每个像元均表示到最近的学校的距离。要在此地图中划分等级，请使用重分类工具。由于最好是建在远离现有学校的地点，因此将接近现有学校的距离指定为值1，而将远离现有学校的距离指定为值10，然后对介于两者之间的各个距离线性地划分等级，如下图所示。　　　　为相对平坦的区域划分等级　

7、　为避开陡坡而找出相对平坦的区域建校，您需要测量土地的坡度。使用坡度工具为每个像元确定出它们到相邻像元值的最大变化率便可创建这样的地图。要在此地图中划分等级，请使用重分类工具。由于最地理国情监测云平台好是建在相对平缓的坡上，因此将陡坡最陡的地点指定为值1，而将坡度最缓的地点指定为值10，然后对介于两者之间的各个值线性地划分等级，如下图所示。　　　　按照土地利用类型的适宜性为各区域划分等级　　要在表示土地利用类型的地图中划分等级，请使用重分类工具。由于涉及到成本，最好是建在某些土地利用类型上，因此您需要确定如何为各个

8、值划分等级。　　为距离值或坡度值划分等级相对简单。您只需确定何种距离(远或近)和坡度(陡峭或平缓)更为适宜，然后为其余的值线性地划分等级，或者指定要考虑的最大距离或坡度。而此处您则需要确定哪种土地利用类型较好。这是一个因研究而异的主观性问题。确定哪类土地更适合建校而哪类土地不适合建校的最简单方法是，先确定最适合的土地类型再确定最不适合的土地类型。然后，再从剩