中国矿业大学地理信息系统原理与应用课程设计报告.docx
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中国矿业大学地理信息系统原理与应用课程设计报告
中国矿业大学
GIS课程设计报告
姓名:
古军
学号:
07103257
学院:
环测学院
班级:
地信10-2班
实验2矿区的基本编辑和处理
2.1实验目的
通过本实验,掌握CAD数据与GIS数据的交换的方法,
2.2实验环境
ArcGISDesktop10;
2.3实验过程
2.3.1将CAD格式的电子矿区图处理成Shp格式的数据文件
在ARCMAP下打开所有的CAD格式的数据图层,在selection下选择selectbyatttributes,把layer选为MCoal.dwgPolyline,键入公式:
"Layer"='巷道',选出巷道的线层,然后输出图层;同样方法,把layer选为MCoal.dwgPolygon,制作出巷道面层,然后显示两图层。
图2.1CAD数据图层
图2.2选择要输出的图层
输出图层为Shapefile文件:
图2.3输出为Shapefile
图2.4输出为Shapefile
图2.巷道面、线图层
用同样方法先在CAD下找出所要选择地物的属性,然后分别制作出要求的井田边界、水系(水库、水渠、河流、鱼塘)、道路层(铁路、公路)、居民地层。
图2.5居民地层
图2.6公路层
图2.7水系层
图2.8井田边界层
图2.9所有图层显示结果
2.3.2提取图中的高程图层(点图层),完成TIN的创建和DEM生成
1)在selection下选择selectbyatttributes,把layer选为MCoal.dwgPoint,键入公式:
"Layer"='GCD',选出高程的点层,然后输出图层。
图2.10高程点
2)执行工具栏[3D分析]中的菜单命令[3D分析]>>[创建/修改TIN]>>[从要素生成TIN];
3)在对话框[从要素生成TIN中]中定义每个图层的数据使用方式;
4)确定生成文件的名称及其路径,生成新的图层tin5。
图2.11生成TIN
5)执行工具栏[3D分析]中的命令[转换]>>[TIN转换到栅格],
图2.12tin转栅格
2.3.3生成坡度、坡向
1)编辑图层[tin]的属性,在图层属性对话框中,点击[符号]选项页,将[边界类型]和[高程]前面检查框中的勾去掉;
2)在[添加渲染]对话框中,将[所有边用同一符号进行渲染]和[所有点用同一符号进行渲染]这两项添加么TIN的显示列表中,将TIN图层局部放大。
图2.13tin的符号设置
图2.14符号设计后的tin
3)打开tin转栅格后图层,执行菜单命令[3D分析]>>[表面分析]>>[坡度],指定各参数,得到坡度栅格Slope_tin5_T1:
图2.15Slope_tin5_T1
4)关闭[Slopeofjddtingrid]的显示,执行菜单命令:
[3D分析]>>[表面分析]>>[坡向],得到坡向栅格:
Aspect_tin5_1
图2.16Aspect_tin5_1
1.3.4建立缓冲区和空间位置选择
1)在selection下选择selectbylocation,输入相应的图层数据,建立水体200米范围内的所有居民区。
图2.17selectbylocation
图2.18建立水体200米范围内的所有居民区
3)打开菜单Tools,选择BufferWizard,设置各种参数,生成公路的1000米缓冲区。
图2.19生成公路的1000米缓冲区
实习3GIS矢量数据空间分析
3.1实习要求
利用ArcGISDesktop10,使用空间分析中的缓冲区分析和叠加分析工具作择房分析,择房要求有:
离主要交通要到200米以外,距名牌高中在750米以内,在商务中心服务范围以内,距名胜古迹500米以内。
3.2实验思路
第一,对每一个图层分别作缓冲区分析,符合条件的区域赋值1,不符合条件的区域取值为0,得到符合每一个要求的分值地图。
第二,运用空间叠加分析对四个图层求和,并分定等级,作分级图。
3.3实验步骤
3.3.1主干道污染噪音缓冲区
打开交通网络图层属性表,查询:
“TYPE”=’ST’,对选中的主干道利用缓冲区向导作缓冲区分析,缓冲区距离为200米,合并缓冲区间障碍。
得出主干道network缓冲区结果如图3.1所示:
图3.1主干道污染噪音缓冲区
3.3.2名牌高中覆盖缓冲区分析
购房应选择距名牌高中近的地方,利于孩子上学,这里利用缓冲区分析,缓冲距离为750米,结果如图3.2所示:
图3.2名牌高中覆盖
3.3.3商业中心影响范围建立
对商业中心作缓冲区分析,选择基于来自属性的距离选择项分析:
YUZHI,得结果图3.3所示。
图3.3商业中心影响范围建立
3.3.4名胜古迹影响范围建立
对名胜古迹作缓冲距离为500米的缓冲区分析,结果如图3.4所示:
图3.4名胜古迹影响范围
3.3.5进行叠置分析
求名牌高中缓冲区、商业中心缓冲区、名胜古迹缓冲区的交。
结果如图3.5所示:
图3.5名牌高中缓冲区、商业中心缓冲区、名胜古迹缓冲区的交
将以上三个图层的交进行擦除处理,擦除要素为主干道噪音污染缓冲区,参数设置如图3.6所示,擦除结果如图3.7所示:
图3.6擦除参数设置
图3.7擦除后的结果
3.3.6对整个市区住房条件进行评价
(1)属性赋值
分别打开名牌高中缓冲区、商业中心缓冲区、名胜古迹缓冲区、主干道缓冲区图层属性表,分别添加字段school、market、famous、network。
打开编辑要素、开始编辑,然后在依次打开上一步中各缓冲区图层属性表,将主干道缓冲区中字段network设为-1,其余属性表中添加字段school、market、famous分别设为1。
停止编辑,保存。
(2)图层合并
打开ArcToolbox,选择分析工具/叠加分析/联合命令,打开图层合并.得图3.8所示结果。
图3.8四个缓冲区图层合并后的效果
(3)分级
打开上一步的结果图层属性表,增加整形字段class,选择编辑器/开始编辑。
在class字段上右击,选择“字段计算器”。
输入运算公式:
[school]+[famous]+[market]+[network],如图3.9所示。
图3.9计算class
(4)应用class字段进行符号化分层设色显示
第一等级数值等于3,第二等级数值等于2,第三等级数值等于1,第四等级数值等于0,第五等级数值等于-1,得到整个地区住房适宜性分级图,如图3.10。
图3.10住房条件居住地区等级评价图
3.4实验总结
本次实习,将GIS技术应用到我们关心的买房条件确定问题,应用了空间缓冲区分析,叠加分析,如求交、合并、擦除、分级设色等空间分析技术,加深了笔者对空间分析的认识和应用,也使用了ArcGIS软件。
笔者认为还可将此技术应用到房地产开发商对房产的定价上面。
实习4GIS栅格数据空间分析之学校选址
4.1实验目的
通过练习,熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能;熟练掌握利用ArcGIS空间分析功能,分析类似学校选址等实际应用问题。
熟悉栅格数据距离分析、栅格数据成本距离加权、栅格数据重分类、栅格数据多层合并、最短路径等功能。
4.2实验内容
合理的学校空间布局,有利于学生的上课与生活。
学校的选址问题需要考虑地理位置,学生娱乐场所配套,与现有学校的距离间隔等因素,从总体上把握这些因素确定出适宜性较好的学校选址区。
4.3实验要求
(1)新学校选址应该注意这些问题:
A.新学校位于地势较为平坦地方;
B.新学校选址的建立应该结合现有土地利用类型综合考虑,选择成本不高的区域;
C.新学校应该与现有娱乐设施相配套,学校距离这些设施愈近愈好;
D.新学校应该避开现有学校,合理分布;
(2)各因素的权重比例为:
距离娱乐设施为0.5,距离学校占0.25,土地利用类型和地势位置因素各占0.125;
(3)实现过程采用ArcGIS的SpatialAnalyst扩展模块;
(4)给出适合新建学校的适宜地区图,并做简要分析;
4.4实验思路
要实现学校选址分析,首先要利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程数据派生出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所的距离数据集。
然后重分类数据集到相同的等级(1到10)范围,再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋予权重值,最后合并这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。
4.5实验步骤
4.5.1.高程数据派生出坡度数据
启动ARCMAP,打开实验数据。
点击SPATIALANALYST工具栏下拉,选择表面分析,点击Slope;在弹出的Slope对话框中,在Inputsurface中选择“dem”,点击Extent选项卡,选择AnalysisExtent项下拉箭头,点击SameasLayer“landuse”。
点击CellSize选项卡,选择AnalysisCellSize项下拉箭头,点击SameasLayer“dem”。
outputraster中选择保存文件夹,点击OK。
得到slope_dem1,如图4.1:
图4.1slope_dem1
4.5.2.娱乐场所距离关系缓冲区分析
点击SpatialAnalyst工具栏下拉,选择Distance,点击“EuclideanDistance”。
在弹出的“EuclideanDistance”对话框中,输入“rec_sites”,Outputraster中选择保存地址,点击OK。
即得与娱乐场所的距离关系图EucDist_rec_3,见图4.2:
图4.2EucDist_rec_3
4.5.3.现有学校覆盖缓冲分析
点击SpatialAnalyst工具栏下拉,选择Distance,点击“EuclideanDistance”。
在弹出的“EuclideanDistance”对话框中,输入“school”,Outputraster中选择保存地址,点击OK。
即得与现有学校的距离关系图,见图4.3:
图4.3现有学校缓冲区
4.5.4.重分类各层缓冲区分析图层
点击SpatialAnalyst工具栏下拉,选择Reclassify。
在弹出的“Reclassify”对话框中,Inputraster中选择“slope_dem1”;点击classify,Method选择“EqualInterval”,classes改为“10”,点击OK,回到Reclassify对话框,将Newvalue的值从上到下更新为10至1,在Outputraster中选择保存地址,点击OK。
即得重新分类后坡度图如图4.4:
图4.4坡度重分类图
如此重复此重分类过程,分别得到重分类后的距离娱乐区域、距离现有学校区域图,分别为图4.5,图4.6:
图4.5娱乐区域重分类图
图4.6学校区域重分类图
注意点:
由于希望把新学校建在远离现有学校的位置(因为它们是最适宜的位置),所以将给距离现有学校较远的位置赋较高的值。
由于Reclassify对话框中的Newvalue缺省情况是把较高的新值(有较高适宜性)赋给在重分类前就具有高值的单元(那些远离现有学校的位置),这一次不要做任何改动。
直接点击OK。
4.5.5.重分类土地利用数据集
考虑到在不同土地利用类型的土地上建设学校的费用的不同,城镇规划者们商讨决定在为新学校选址时,某些土地利用类型的土地比其他类型的土地更有优势。
现在将重分类土地利用类型数据集,较低的值表示该特定土地利用类型比较不适宜建设新学校。
土地利用类型为水体和湿地的单元将被赋空值(NoData),因为无法在上面建设学校,所以应当剔除这些单元。
点击SpaitialAnalysis工具栏下拉箭头,然后点击Reclassify。
点击Inputeraster项下拉箭头,点击landuse。
点击Resclassfield项下拉箭头,点击landuse。
在Newvalues列中为各土地利用类型输入如下一些对应值:
Agriculture/public/vegetable—10,Citycenter—3,Barrenland—6,Glass—8,Forest—4,Transitional—5,其余为空值。
删除土地利用类型为Water和Wetland的属性,把它们改为空值,点击DeleteEntries按扭。
选中ChangemissingvluestoNoData复选框,点击OK。
右击目录表中的重分类后的图层,点击Properties,点击Symbology选项卡。
点击DisplayNoDataas项下拉箭头,然后点击ArcticWhite,用这种颜色来显示空值单元(水体和湿地),即下图中白色显示水体和湿地,最后得土地利用情况为图4.7:
图4.7土地利用重分类
4.5.6.合并各数据集以找到最适宜位置
点击SpatialAnalysit工具栏下拉箭头,点击MapAlgebra/RasterCalculator,在弹出的对话框中的条件框下根据实验要求的权重比例输入条件:
"Reclass_EucD4"*0.5+"Reclass_EucD3"*0.25+"Reclass_land6"*0.125+"Reclass_Slop3"*0.125,即:
得到加权分析结果如图4.8:
图4.8评价结果
此时得到一个更为直观的选址分析如图4.9:
图4.9分析结果
4.6实验结果分析
读结果图可知,比较适宜的地址都是靠近娱乐场所,远离现有学校,地形相对平坦并且属于某种特定的土地利用类型。
到现有学校的距离和娱乐场所距离两个因子由于有较高权重,因此在决定哪些是适宜位置时有很强的影响力。
图中蓝色区域为水体和湿地,因此这是首先排除在外的地理位置;红色区则为根据权值分配所得的最佳位置。
但是,要真正更好的评价地址的好坏仍需要我们到实地考察之后才能确定。
实习5寻找最佳路径
5.1实验目的
随着社会经济发展需求,公路的重要性日益提高。
在一些交通欠发达的地区,公路建设迫在眉睫。
如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划,是一个值得研究的问题。
目的:
通过练习,熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能,熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。
要求:
(1)新建路径成本较少;
(2)新建路径为较短路径;
(3)新建路径的选择应该避开主干河流,以减少成本;
(4)新建路径的成本数据计算时,考虑到河流成本是路径成本中较关键因素,先将坡度数据和起伏度数据,按照0.6:
0.4权重合并,然后与河流成本作等权重的加和合并。
(5)寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS空间分析(SpatialAnalyst)中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成
(6)最后提交寻找到的最短路径路线图
5.2实验思路
数据:
(1)dem(高程数据)
(2)startPot(路径源点数据)
(3)endPot(路径终点数据)
(4)river(小流域数据)
实验思路:
ArcGIS中实现最佳路径分析,首先利用高程数据派生出坡度数据以及起伏度数据集。
然后重分类流域数据、坡度、起伏度数据集到相同的等级范围,再按照上述数据集在路径选择中的影响率赋权重值,最后合并这些数据即可得到成本数据集。
在得到成本数据集之基础上,计算栅格数据中各单元到源点的成本距离与方向数据集。
最后执行最短路径即得到最佳路径。
5.3实验步骤
5.3.1创建成本数据集
考虑到山地坡度、起伏度对修建公路的成本影响比较大,其中尤其山地坡度更是人们首先关注的对象,则在创建成本数据集时,可考虑分配其权重比为:
0.6:
0.4。
但是在有流域分布的情况下,河流对成本影响不可低估。
在此情形下,成本数据集考虑为合并山地坡度和起伏度之后的成本,加上河流对成本之影响即可。
坡度成本数据集
选择DEM数据层,点击SpatialAnalyst下拉列表框,选择SurfaceAnalysis并点击slope,生成坡度数据集,记为Slope_dem3。
选择Slope_dem3数据层,点击SpatialAnalyst下拉键头,选择Reclassify命令实施重分类。
对坡度数据集实施重分类的基本原则是:
采用等间距分为10级,坡度最小一级赋值为1,最大一级赋值为10,得到图5.1所示坡度成本数据(Reclass_Slop2)。
图5.1坡度成本数据
起伏度成本数据集
选择DEM数据层,点击SpatialAnalyst下拉列表框,选择Neighborhood/blockStatistics,生成起伏度数据层。
选择起伏度数据层,点击SpatialAnalyst下拉键头,选择Reclassify命令,按10级等间距实施重分类,地形越起伏,级数赋值越高,即最小一级赋值为1,最大一级赋值为10,得到图5.2所示地形起伏成本数据。
河流成本数据集
选择River数据层,点击SpatialAnalyst下拉键头,选择Reclassify命令,按照河流等级如下进行分类:
4级为10;如此依次为8,5,2,1,生成图5.3所示河流成本(reclass_river)。
加权合并单因素成本数据,生成最终成本数据集
点击SpatialAnalyst下拉箭头,选择RasterCalculator命令合并数据集,计算公式如下:
"Reclass_rive1"+"Reclass_Slop2"*0.6+"BlockSt_dem1"*0.4,得到图5.4所示最终成本数据集,其中浅色表示成本高的部分。
图5.2起伏度成本数据图
图5.3河流成本数据图
图5.4最终成本数据集
5.3.2计算成本权重距离函数
点击SpatialAnalyst模块下拉箭头,选择Distance中的CostWeighted,设置参数如图5.5,点击OK按钮。
生成图5.6所示成本距离图,其中浅色为源点;
图5.7所示成本方向图,
图5.5设置参数图
图5.6成本距离图
图5.7成本方向图
5.3.3求取最短路径
点击SpatialAnalyst下拉框,选择Distance中的CostPath,设置参数如图5.8所示,分析得如图5.9所示的最短路径图。
图5.8CostPath参数设置
图5.9最短路径分析图
5.4实验总结
通过练习,熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能,熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。
实习中运用ArcGIS空间分析(SpatialAnalyst)中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成,最后提交寻找到的最短路径路线图,可以将所学知识应用于交通欠发达的地区公路建设中,如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划。
实习6GIS地形表面空间分析
6.1实验内容
分析地形表面,提取地形指标。
6.2实验要求
给出地形坡度、地形坡向、地形起伏度和地表粗糙度等信息。
其中,地形起伏度:
是指特定的区域内,最高点海拔与最低点海拔高度的差值,是描述一个区域宏观地形特征的宏观性指标。
地形粗糙度:
是指特定区域内,地球表面积与其投影面积的比例,也是反映地表形态的指标。
6.3实验步骤
6.3.1地形坡度信息:
在SpatialAnalyst工具菜单下选择SurfaceAnalysis/slope;弹出对话框,并设置其中所要求,按OK便得图6.1的地形的坡度图:
图6.1坡度数据
用同样的方法在对上述坡度图求坡度,则得出坡度变率如,即坡面曲率。
图6.2坡度变率
6.3.2地形坡向信息:
在SpatialAnalyst工具菜单下选择SurfaceAnalysis——Aspect;并设置其中所要求,按OK便得原始地形的坡向图见图6.3:
图6.3原始DEM坡向数据
对上述坡向数据图求坡度,即SlopeofAspect,如图6.4Slope_Aspect1所示:
求取反地形DEM,,通过栅格计数器,计算(1153.79-dem),其中1153,79为原始DEM的最大高程,得到反地形DEM数据如图6.5所示,
图6.4原始DEM坡向变率Slope_Aspect1
图6.5反地形DEM数据
基于反向DEM求坡向变率,即Slope_Aspect2,如
图6.6反地形DEM坡向变率Slope_Aspect2
利用栅格计数器求(("Slope_Aspect1"+"Slope_Aspect2")-Abs("Slope_Aspect1"-"Slope_Aspect2"))/2,得出无误差的坡向曲率如图6.7所示:
图6.7无误差的坡向曲率
6.3.3地形起伏度信息:
(3.1)在SpatialAnalyst工具菜单下选择NeighborhoodStatistics;在弹出的对话框中输入数据选择dem,StatisticType选择Maximun,如图6.8所示,求地形的最高海拔得图6.9:
图6.8参数设置
在SpatialAnalyst工具菜单下选择NeighborhoodStatistics;在弹出的对话框中输入数据选择dem,StatisticType选择Minimun,求地形的最低海拔图6.10:
根据地形起伏度的定义,在SpatialAnalyst工具菜单下调出栅格计算器,用公式"BlockSt_dem1"-"BlockSt_dem2"计算出地形起伏度图6.11:
图6.9最高海拔
图6.10最低海拔
图6.11地形起伏度
根据结果图及其信息可分析得越白处地形起伏越大。
最黑的地方则起伏度最小。
6.3.4地形粗糙度信息:
地形粗糙度:
是指特定区域内,地球表面积与其投影面积的比例,也是反映地表形态的指标。
在前面工作的基础上,在SpatialAnalyst工具菜单下调出栅格计算器,用公式1/Cos([Slope_dem1]*3.1415926/180)计算出地形粗糙度图6.12:
图6.12地形粗糙度
根据结果图及其信息可分析得越白处地形越粗糙。
最黑的地方则粗糙度为最小。
6.4实验总结
通过此次ArcGIS课程设计实验发现原
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