ArcGIS应用大作业报告

GIS软件应用大作业报告（2019 ——2020 学年第2学期）

课程：GIS软件应用

专业：地理信息科学

班级：

学生姓名：

学号：

指导教师：

指导教师职称：

完成时间：

实验项目列表

实验报告撰写及批改说明

1.实验报告格式要求统一采用实验报告用纸。实验报告中的计量单位、制图、

制表、公式、缩略词、符号应符合国家的规定。

2.实验报告内容包括：

1)实验项目名称；

2)实验组号；

3)组内其他成员姓名；

4)目的要求；

5)仪器用具:仪器名称及主要规格（如包括量程、分度值、精度等）、用具

名称；

6)实验原理：简单但要抓住要点，即要写出依据原理的公式名称、公式表

达式、公式中各物理量的名称、公式成立的条件等；

7)实验内容：具体内容因课程由各指导老师具体规定。设计性实验由学生

自主提出实验步骤或方案、结论等；

8)数据表格：画出数据表格（写明物理量和单位）；

9)数据处理及结果（结论）：按实验要求处理数据；

10)讨论：对实验中存在的问题、进一步的想法等进行讨论。

3.学生按实验项目撰写实验报告，所有实验项目完成后，填写实验项目列

表，并装订成册，由实验室保存。

4.指导教师按实验项目批改，填写成绩及教师评阅意见，并在实验项目列表中

填写成绩，课程实验全部完成后，填写课程实验总成绩。

作业1：专题地图制图

一、实验的目的与要求：

掌握空间数据分级设色定量符号化方法。

及专题地图的注记，设置和出图。

二、实验内容：

1.根据xls经纬度，建立臭氧站点变化趋势和臭氧显著性检验的定量分级设色符号化专题地图。

2.根据省会，河流，公路，铁路，行政区界5个数据要素类，制作华东地区专题图。

3.根据省会，河流，公路，铁路，行政区界5个数据要素类进行符号化和注记以及导出专题地图

4.省会必须注记名称和名称拼音，河流必须注记名称，铁路必须注记名称，行政区界必须注记名称，同时考虑操作避免压盖问题，公路不用注记。

5.河流符号化为蓝色，省会用8号圆点表示，铁路使用铁路专用符号，公路使用公路专用符号，行政区界颜色不限，但应该便于识别图中文字和符号。

6.必须添加指北针，比例尺，图例中5种要素须为中文示例，需要添加经纬度格网。

7.利用数据：省级行政区界，各个省份的某天确诊人数数据，制作某天的全国疫情专题图。

三、实验步骤：

臭氧专题图制作：

1.添加数据表格到地图文档中，表中lon为精度，lat为纬度，可以通过这两个字段以添加X、Y的方式添加数据到地图中，Site_numwei 站点编号；Slope 为臭氧变化趋势斜率，p为95%显著性检验标识。

图1.1数据表格

2.将地图投影转为WGS_1984，便于我们添加X、Y坐标，再将数据表中的数据导出，右键添加X、Y数据，并设置数据框坐标系。

图1.2添加X、Y数据图1.3设置数据框坐标系

3.导出X、Y数据和p值数据到地图中，完成后将数据更改回WGS_1984_Albers 投影以保持地图美观。

图1.4 添加X、Y点到地图

4.对数据进行符号化，选中slope字段作为唯一值，设置色带，进行分级设色，并设定分级数量与范围，如下图所示。

图1.5 分级设色图1.6查看效果

5.切换到布局视图，添加比例尺、指北针、标题、图例等要素，对图例进行

图形转换和拆分操作，保留需要的部分，添加南海九段线、导出jpg地图。

图1.7 专题图要素

图1.8 臭氧站点变化趋势和臭氧显著性检验专题图

华东专题图制作：

1.以省会为例，分别为省会、道路、河流、公路、铁路、行政区界添加注记。

可通过标注样式进行文本大小，符号，表达式的修改。

图1.9 添加注记

2.在表达式中输入：""&[NAME]&""&vbnewline&[PINYIN]，为

省会标注名称追加拼音：

图1.10 添加拼音图1.11地图效果

3.用符号选择器，更改河流、铁路、公路专属样式，线宽、颜色、线性等。

图1.12 符号选择器图1.13 修改样式

4.右键数据库，点击属性-格网，设置经纬度格网，显示在外边框周围，具体参

数设置如下图。

图1.14添加格网

5.添加比例尺，指北针，图例，标题等要素，导出jpg地图。

图1.15 华东专题图

疫情专题图：

1.加载中国省界数据，添加字段【确诊】，建立确诊人数字段，点击【开始编辑】

后，数据表在可编辑状态，填写日累计确诊人数。

图1.16添加字段图1.17 更改数据表

2.点开符号系统，对确诊字段添加唯一值，选择色带进行分级设色，将数据分

为五个区间，点击应用即可查看效果。

图1.18 分级设色图1.19 分级效果

3.属性右键，勾选标注此图层中的要素，点击应用，将标注添加在地图上。

图1.20 分级设色图1.21 分级效果

4.切换到布局视图，添加一个新的数据框，将数据放大到南海部分。

图1.22 添加一个新的数据框

5.为地图添加比例尺，指北针，图例，标题等要素，导出jpg地图。

图1.23 疫情分布专题图

四、实验体会与收获

此次以专题图的制作为主，在此期间我学到了如何利用ArcGIS进行各类专题图的制作，一张完整的专题图应该包括基本的地图，比例尺，指北针，图例，图名等要素，中国专题图还应包括南海部分的放大视图，可通过插入图片或者插入新图框的方式进行制作，此外还有对数据的整理与分级设色，符号系统的设置，使专题图美观的呈现出来。此次上机学习到了很多新知识，也对自己的制图能力有了一个新的提升。

作业2：大型商场选址

一、实验的目的与要求：

掌握矢量数据空间分析方法

二、实验内容：

大型商城选址：如何为大型商场找到一个交通便利、停车方便、人员密集的商业地段。满足条件为：

A.离城市主要交通线路50m以内，以保证商场交通的通达性。

B.保证在居民区100m范围内，便于居民步行到达商场。

C.距停车场100m范围内，便于顾客停车。

D.距已经存在的商场500m范围之外，减少竞争压力。

三、实验步骤：

(1)利用缓冲向导，选中mainstreet图层，指定还冲距离50m，设置输出路径，为城市主要交通路线创建50m缓冲区。

图2.1-2.4 创建城市主要交通道路50m缓冲区

（2）利用缓冲向导，选中residient图层，指定还冲距离100m，设置输出路径，为居民区创建100m缓冲区。

图2.5-2.8 创建居民区100m缓冲区

（3）利用缓冲向导，选中spot图层，指定还冲距离100m，设置输出路径，为停车点创建100m缓冲区。

图2.9-2.12 创建停车点100m缓冲区

（4）利用缓冲向导，选中othermarket图层，指定还冲距离500m，设置输出路径，为其他超市创建500m缓冲区。

图2.13-2.16 创建其他超市500m缓冲区

（5）利用【相交】工具，提取居民区、停车点、主要街道缓冲区范围内的符合条件的区域。

图2.17 相交分析

（6）利用【擦除】工具，选择距离其他商场500m之外的符合条件的结果。

图2.18 擦除分析

（8）分别打开停车场的缓冲区、主要交通要道的缓冲区和居民区的缓冲区的属性列表，分别添加stops，street和resdentia字段，并且全部赋值为1。打开已存在商场缓冲区的属性列表添加markets字段，赋值为-1，因为已存在商场缓冲区之外的区域才是满足要求的。

图2.19-2.22 添加字段等级

（7）ArcToolbox中，双击【分析工具】→【叠加分析】→【联合】工具，打开【联合】对话框，输入前面做好的缓冲区，设置输出路径，点击确定。

图2.23 联合

（8）进行分级，首先添加字段class，然后利用字段计算器计算区域等级，将结果直接进行相加，此时就会叠加出不同的等级。

图2.24 字段计算器

（9）对class字段分级设色，可看到商场选址评价结果，颜色越重表示越适合建立商场。

图2.25 最佳选址位置（红色）

四、实验体会与收获

通过此次内容，我学习到到了非常多的空间分析内容，有数据裁剪、数据筛选和频数统计、空间链接、泰森多边形、以及对商场选址的综合应用。这次我掌握了非常使用的技能，在进行空间分析的过程中，要选择输入要素，设置好输出路径与名称，点击执行，过程简单易操作。在综合选址中，对不同的要素图层建立不同的缓冲区，对缓冲区进行裁剪及擦除分析，以及对商场选址评价，中间设计了很多字段创建与计算的有关内容也是在前几次上机中练习过的，完成这个综合的分析，要注意每一步的细节，最后得出结果，大大提高了我们综合分析应用的能力。

作业3：学校选址

一、实验的目的与要求：

掌握栅格数据欧氏距离制图、成本距离制图、数据重分类等空间分析功能：

二、实验内容：

1 数据：

（1）土地利用数据（landuse）

（2）地面高程数据（elevation）

（3）娱乐场所分布数据（rec_sites）

（4）现有学校分布数据（schools）

2 新学校选址需注意以下几点：

A.地势平坦

B.结合土地利用数据，选址成本较低的区域

C.距离娱乐场所越近越好

D.距离现有学校较远

3 各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距现有学校距离占0.25，土地利用类型和地形因素各占0.125.

4 结合坡度计算、欧氏距离制图、重分类和栅格计算器等功能，给出分析结果图。

三、实验步骤：

（1）设置分析环境。单击【地理处理】→【环境】，在弹出的【环境设置】对话框中设置相关参数：

A．选择【处理范围】，在【范围】下拉框中选择“与图层landuse相同”。

B．选择【栅格分析】，在【像元大小】下拉框中选择“与图层landuse相同”。

图3.1 处理范围图3.2栅格分析

（2）从elevation数据中提出坡度数据集。双击【Spatial Analyst工具】→【表面分析】→【坡度】，打开【坡度】对话框。单击【确定】，生成坡度数据集。

图3.2坡度工具图3.3 坡度数据集

（3）从rec_sites数据中提取娱乐场所欧氏距离数据。双击【Spatial Analyst工具】→【距离分析】→【欧氏距离】，打开【欧氏距离】对话框，单击【确定】，生成欧氏距离数据集.

图3.4欧氏距离图3.5 欧氏距离结果

（4）从现有学校位置数据schools中提取学校欧氏距离数据集。双击【Spatial Analyst工具】→【距离分析】→【欧氏距离】，打开【欧氏距离】对话框，单击【确定】，生成欧氏距离数据集。

图3.6 欧氏距离图3.7 欧氏距离结果

（5）重分类数据集

A．重分类坡度数据集

将学校的位置设置在平坦的地区比较有利，因此，采用等间距分级把坡度分为10级。平坦的地方适宜性好，赋予较大的值；陡峭的地区赋予较小的值，从而得到重分类坡度数据集，如图。

图3.8等间距分类图3.9 重分类

图3.10 重分类结果

B.重分类娱乐场所欧氏距离数据集

考虑到新学校距离娱乐场所比较近时较好，采用等间距分为10类，距离娱乐场所最近的赋值为10，距离最远的赋值为1。得到重分类娱乐场所欧氏距离数据集。

图3.11等间距分类图3.12 重分类

图3.13 重分类结果

C.重分类现有学校欧氏距离数据集

考虑到新学校距离现有学校越远越好，将欧氏距离分为10级，距离学校最远的赋值为10，最近的赋值为1。得到重分类学校欧氏距离数据集。

图3.14等间距分类图3.15 重分类

图3.16 重分类结果

D．重分类土地利用数据集

在考察土地利用数据时，可以发现不同的土地类型对学校的选址也存在一定影响。如水体、湿地分布区均不适合建造学校，于是在重分类时删除这两项。

在【重分类】→【重分类】对话框中选择“Wetlands”、“Water”，单击【删除条目】，将这两项删除。然后根据用地类型给Barren land、Forest、Brush/transitional、Built up和Agriculture 分别赋予值2、4、6、8、10，得到重分类土地利用图。

图3.17重分类图3.18 重分类结果

（6）适宜区域分析

重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系内。现在根据四种因素的不同权重，合并数据集以找出最适宜的位置。

双击【地图代数】→【栅格计算器】，对重分类后的四个数据集进行合并运算，计算公式如下：

Result =0.5* reclass_rec_sites(娱乐设施欧式距离)+0.25* reclass_schools(现有学校欧式距

离)+0.125* reclass_landuse(土地利用重分类)+0.125 reclass_slope(坡度重分类)