实习指导书 一范文.doc

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1、实习指导书一范文　　实习指导书一邻近区分析与大都市郊区变化分析实验目的1.学习多边形要素、线要素和点要素的邻近区分析；2.学习用RMI指数对大都市郊区的变化进行分析。　　数据准备1.多边形要素、线要素和点要素数据文件，在ex02-1文件夹里；2.芝加哥、洛杉矶的数据文件，在ex02-2文件夹里。　　主要内容1.对危险物品存储基地的邻近区进行分析；2.对铁路两侧的邻近区进行分析；3.计算路网密度4.对公园的服务范围进行邻近区分析；5.计算大都市的RMI指数；6.进行大都市郊区的变化分析，并制作专题地图。

2、　　实验要求1.产生危险品仓库100m、200m、300m的邻近区，并进行显示设置；2.产生铁路的20m，40m的邻近区，并进行显示设置；3.计算选定区域的路网密度；4.用不同距离产生各个公园的服务区范围；5.计算大都市的RMI指数；6.制作大都市郊区变化的专题地图。　　上机操作步骤　　一、邻近区分析1.多边形要素的邻近区1)激活dataframe1，“道路”，仅用于地图显示，不参加分析；“仓库”表示某危险品存储基地；2)假设存储基地100m范围内不准有建筑物，也不准堆放易燃易爆物品，周围200m范围

3、内可以有一般建筑物，但仍不能堆放易燃易爆物品，周围300m范围不准建设住宅，以及商业、学校、办公等设施；3)在dataframe1属性里将Map和Display的单位设置为Meters；4)用AnalysisTools/proximity/MultipleRingBuffer工具，生成多个环状邻近区，并存储成文件形式；5)打开生成的邻近区文件，添加一个计算面积的字段，然后计算邻近区的面积。　　2.线要素的邻近区1)激活dataframe2，将Map和Display的单位设置为Meters；2)假设根据

4、当地的要求，沿铁路两侧20m，40m范围内，进行环境整治、植树，要求提供专题地图；3)用AnalysisTools/proximity/MultipleRingBuffer工具，生成多个环状邻近区，并存储成文件形式，并用Symbology进行设置显示。　　3.利用邻近区计算道路网密度1)激活dataframe3，将Map和Display的单位设置为Meters；2)计算道路的长度，多边形的周长和面积，用属性表里添加字段，然后计算的方式进行计算；3)产生离开某个区界多边形的邻近区，选用菜单Selecti

5、on/setselectablelayers，只让“区界”图层为可选，然后选择一个多边形，用AnalysisTools/proximity/Buffer工具，设置-50meter的距离产生一个邻近区文件；4)用菜单Selection/clearselectedfeatures清空选择集，鼠标右键点击刚才生成的邻近区文件，选择selection/selectall，然后选择菜单Selection/selectionbylocation，进行如下设置IwanttoselectfeaturesfromThe

6、followinglayer勾选道路ThatintersectThefeatureinthislayer选择生成的邻近区文件Useselectedfeatures勾选5)统计出选中道路的长度；6)用identify图标查询出多边形的面积；7)计算路网密度。　　4.点要素的邻近区1)激活dataframe4，将Map和Display的单位设置为Meters；2)用AnalysisTools/proximity/Buffer工具，对“公园”产生一个距离为1000meters的邻近区，在设置dissolve

7、type时选择NONE；3)再产生一个距离为500meters的邻近区，在设置dissolvetype时选择ALL；4)按下表对不同的公园产生不同的邻近区，公园名称邻近距离A750B500D1000C1000I750H500G750E750F5005)对“公园”图层产生一个“distn”字段用来设置邻近距离，然后将表中的距离输入；6)用AnalysisTools/proximity/Buffer工具，生成邻近区，注意设置勾选Field选择distn，dissolvetype选择ALL。　　二、大都市郊

8、区变化分析1.背景资料对比1990年至2000年人口调查数据，可以发现近郊区的人口等级普遍出现下降的趋势，而远郊区的人口等级出现较大的增加。　　在这个练习中，我们将使用芝加哥和洛杉矶的人口等级数据进行练习。　　流动分级指数（RankMobilityIndex，RMI）使用一个城市在两个特定时期的人口等级数据来计算。　　)2R1()2R1(RRM???其中M=RMI，R1城市在时期一的的人口等级，R2城市在时期二的人口等级。　　RMI值的范围在-1.0到+