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詳細講解GIS學校選址

發布時間:2021-10-24 23:40:38   瀏覽量:4280   作者:GIS前沿

學校選址

我們現在通過使用ArcMap的柵格分析功能分析學校選址的問題,首先我們需要明確的是合理的學校空間位置布局,有利于學生的上課與生活,學校的選址問題需要考慮地理位置、學生娛樂場所配套、與現有學校的距離間隔等因素,從總體上把握這些因素能夠確定出適宜性比較好的學校選址區。

01
數據準備

(1)landuse(土地利用圖)
(2)dem(地面高程圖)
(3)rec_sites(娛樂場所分布圖)
(4)school(現有學校分布圖)

在操作之前我們先對環境進行相關設置,方便后續柵格空間分析,打開菜單欄上面的地理處理選擇下拉菜單里面的環境,在打開的界面找到處理范圍,設置如下圖所示:請添加圖片描述
02
選址要求

新學校選址需注意如下幾點:

(1)新學校應位于地勢較平坦處

(2)新學校的建立應結合現有土地利用類型綜合考慮,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,學校距離這些設施越近越好

(4)新學校應避開現有學校,合理分布

(5)各數據層權重比為:距離娛樂設施占0.4,距離學校占0.3,土地利用類型和坡度因素各占0.15

03
實現過程

(1)提取坡度數據
對“dem”高程數據使用【坡度】工具生成“slope”數據,工具位置及參數設置如下圖所示:請添加圖片描述
接下來對“slope”數據進行重分類,平坦地區適宜性好,應該賦予較大的適宜性值,陡峭地區則反之,所以我們對“slope”數據采用等間距分級,將坡度分成10級,坡度最小的賦予新值10,坡度最大的賦予新值1,其他依次類推,相關重分類參數如下圖所示:請添加圖片描述
點擊確定后返回上一個窗口發現坡度最小值新值是1,坡度最大值是10,和我們需要的剛好相反了,一個一個改很麻煩,這時候我們發現表的右下角有個對新值取反的按鈕,點擊即可對新值反向排序,從而達到我們想要的重分類效果哦。請添加圖片描述
最終得到分類結果“recalssslope”如下圖所示:

請添加圖片描述
(2)提取娛樂場直線距離數據
對“rec_sites”娛樂場所數據使用【歐式距離】工具,生成“distance”數據,工具位置及參數設置如下圖所示:請添加圖片描述
接下來對“distance”數據進行重分類,由于新學校距離娛樂場所越近是適宜性越高,我們依然采用等間距分級分為10級,距離娛樂場所最近的賦予新值10,最遠的賦予新值1,其他依此類推,最終得到重分類后的娛樂場所直線距離數據“redistance”(相關參數設置和前面的一模一樣,此處不給出參數設置圖啦)請添加圖片描述
(3)提取現有學校直線距離數據

對“school”現有學校數據使用【歐式距離】工具,生成“distance1”數據,工具位置及參數設置和上面提取娛樂場所距離數據的一模一樣,此處不展示相關參數的圖例啦。接下來對“distance1”數據進行重分類,和上文一樣的操作,就是要注意一點就是考慮到新學校距離現有學校比較遠時適宜性高,反之則低,所以依然采用等間距分類分為10級,距離現有學校最遠的賦予新值10,最近的賦予新值1,最終得到重分類后的現有學校距離數據“reclassdistance2”。請添加圖片描述
(4)土地利用數據

“landuse”已經根據地類分好了適應性等級,直接利用就可以啦。

(5)適宜區分析

前面經過重分類后,4種適宜性影響因子都統一到相同的等級體系內,并且每個數據中那些被認為比較適宜的屬性都被賦予了比較高的值,現在開始利用【柵格計算器】給這4種因子賦予不同的權重,然后合并數據以找到最適宜的學校選址位置,工具位置以及相關參數設置如下圖所示:請添加圖片描述
shool1=“landuse”*0.15+“recalssslope”*0.15+“redistance”*0.4+“reclassdistance2”*0.3

經過簡單的符號化和出圖布局后,終于得到如下的新學校選址適宜性地圖:

請添加圖片描述

來源:https://blog.csdn.net/qq_43173805/article/details/119870116
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