空間分析方法：柵格資料距離製圖、成本距離加權、資料重分類、多層面合併
工具：歐氏距離、坡度、重分類、柵格計算器

文章目錄

• 1、實驗目的
• 2、實驗準備
• 2.1資料
• 2.2軟體
• 3、技術路線
• 4、實驗內容及步驟
• 4.1新學校選址要求
• 4.2資料準備
• 4.2.1 高程資料（dem）
• 4.2.2 土地利用資料（landuse）
• 4.2.3 現有學校資料（school）
• 4.2.4 娛樂場所資料（rec_sites）
• 4.3派生資料集
• 4.3.1 坡度資料
• 4.3.2 學校距離資料集
• 4.3.3 娛樂場所資料集
• 4.4重分類各種資料集
• 4.4.1 坡度資料重分類
• 4.4.2 學校距離資料集重分類
• 4.4.3 娛樂場所資料集重分類
• 4.4.4 土地利用資料重分類
• 4.5 給各資料集賦權重
• 4.6使用Model Builder建立空間模型

1、實驗目的

1、 ArcGIS中實現學校選址分析，首先利用現有學校資料集、現有娛樂場所資料集和高程資料派生出坡度資料以及到現有學校、娛樂場所的距離資料集。然後重分類資料集到相同的等級範圍，再按照上述資料集在學校選址中的影響率賦權重值，最後合併這些資料即可建立顯示新學校適宜位置分佈的地圖。
2、通過練習，熟悉ArcGIS柵格資料距離製圖、成本距離加權、資料重分類、多層面合併等空間分析功能；
3、熟練掌握利用ArcGIS空間分析功能，解決相關的地學空間分析問題，如學校選址等實際用問題。

2、實驗準備

2.1資料

1、 Landuse (土地利用資料)。
2、 dem (地面高程資料)。
3、rec_sites (娛樂場所分佈資料)。
4、 school (現有學校分佈資料)。

2.2軟體

ArcGIS Desktop 10.5

3、技術路線

4、實驗內容及步驟

4.1新學校選址要求

1、新學校應位於地勢較平坦處。
2、新學校的建立應結合現有土地利用型別綜合考慮，選擇成本不高的區域。
3、新學校應該與現有娛樂設施相配套，學校距離這些設施愈近愈好。
4、新學校應避開現有學校，合理佈局。

4.2資料準備

4.2.1 高程資料（dem）

4.2.2 土地利用資料（landuse）

4.2.3 現有學校資料（school）

4.2.4 娛樂場所資料（rec_sites）

4.3派生資料集

4.3.1 坡度資料

1、原理：利用坡度工具將dem資料派生坡度資料。
坡度工具作用：判斷柵格表面的各像元中的坡度（梯度或 z 值的最大變化率）。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【表面分析】>【坡度】。
3、結果：

4.3.2 學校距離資料集

1、原理：利用歐氏距離工具將現有學校資料派生學校距離資料集。
歐氏距離工具作用：計算每個像元到最近源的歐氏距離。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【距離】>【歐氏距離】。
3、結果：

4.3.3 娛樂場所資料集

1、原理：利用歐氏距離工具將娛樂場所資料派生娛樂場所資料集。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【距離】>【歐氏距離】。
3、結果：

4.4重分類各種資料集

4.4.1 坡度資料重分類

1、原理：學校的位置在平坦地區比較有利，按等間距分類原則分為1到10級，級數越高適宜性越好，最平坦的地方適宜性最好賦值10，最陡峭的地區賦值1。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分類】>【重分類】>對新值取反
3、結果：

4.4.2 學校距離資料集重分類

1、原理：按等間距分類原則分為1到10級，級數越高適宜性越好，新學校距離現有最遠的單元賦值10，距離最近的單元賦值1。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分類】>【重分類】
3、結果：

4.4.3 娛樂場所資料集重分類

1、原理：按等間距分類原則分為1到10級，級數越高適宜性越好，距離娛樂場所最近適宜性最高，賦值10；距離最遠的地方賦值1。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分類】>【重分類】>對新值取反
3、結果：

4.4.4 土地利用資料重分類

1、原理：各種土地利用型別對學校適宜性也存在一定的影響。如在有溼地wetland、水體water和草地grass分佈區建學校的適宜性極差，於是在重分類時刪除這三個選項。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【重分類】>【重分類】>刪除wetland、water和grass三個條目>選擇【將缺失值設為NoData】。
3、結果：

4.5 給各資料集賦權重

1、原理：在適宜性模型中對影響較大的資料集賦較高權重，最後合併各資料集合確定適宜位置。各資料層權重比為：距離娛樂設施佔0.5，距離現有學校佔0.25，土地利用型別和地勢位置因素各佔0.125。
2、過程：【ArcToolbox】>【Spatial Analyst】>【地圖代數】>【柵格計算器】>輸入表示式
suit（最終適宜性）=rec_sites20.5+rec_school0.25+rec_landuse0.125+rec_slope0.125
suitbest（最佳選址區域）=con（suit>=8,1,0）
3、結果：

4.6使用Model Builder建立空間模型

4.6.1 將學校選址分析資料派生與資料重分類的工具放入模型中。
4.6.2 分別在模型的工具中新增資料和設定引數，並且將工具按順序連線起來。
4.6.3 執行模型。

4.6.4 建模結果。