GIS超市选址的实验报告
连锁企业选址设计实验报告
连锁企业选址设计实验报告1. 引言连锁企业的选址设计对于企业的发展和运营至关重要。
一个合理的选址设计能够最大程度地满足企业的市场需求，降低成本，提高竞争力。
为了探究连锁企业的选址设计规律，本实验通过利用地理信息系统（GIS）技术和数据分析方法，系统地研究了连锁企业选址的关键要素和决策过程。
2. 实验目标本实验的目标是通过研究连锁企业选址设计的关键要素和决策过程，探索一种基于地理信息系统和数据分析的选址模型，并通过实验验证该模型的可行性和有效性。
3. 方法与过程3.1 数据准备实验使用了城市的人口密度、道路交通流量、消费水平等多个指标数据作为选址的参考要素。
通过调查获取了城市的人口数据和交通流量数据，并结合城市地图数据进行空间叠加分析。
同时，也采集了各大连锁企业的分布情况数据，作为对比参考。
3.2 模型建立基于以上数据，建立了一种综合评估模型，通过对各个指标的加权得分来评估选址的优劣。
在模型中，人口密度和消费水平等经济指标的权重较高，而道路交通流量等基础设施指标的权重较低。
3.3 数据分析和模型验证利用GIS软件和数据分析工具，对数据进行处理和分析，得出不同区域的得分结果，并绘制热力图观察选址的分布情况。
同时，结合实际的连锁企业分布情况，对模型进行验证和修正，完善选址模型的准确性和可行性。
4. 结果与讨论4.1 选址模型结果通过数据分析和模型计算，得出了各个区域的选址得分结果。
根据热力图可以看出，人口密度较高、消费水平较高的区域得分较高，路网畅通的区域得分较低。
这与我们的预期结果相符合，说明选址模型基本符合实际情况。
4.2 模型的优化与修正根据实际连锁企业的分布情况，我们对模型进行了优化和修正。
通过调整各个指标的权重和指标的选择，进一步提高模型的准确性和可行性。
经过优化后的模型得出的选址结果更加符合市场需求和连锁企业的经营策略。
5. 实验总结利用GIS技术和数据分析方法，本实验研究了连锁企业选址设计的关键要素和决策过程，并建立了一种基于地理信息系统和数据分析的选址模型。
基于GIS的银川市大型综合超市选址分析
１ 研究 区概况
银 川 市位 于黄河 上游 宁 夏平原 中部 ，东 以黄河 和 明长城 为界 ， 陶乐县 和 内蒙古 鄂托 克前 旗 毗邻 ； 与
３ 银川市大型综合超市选址模 型构建
３１ 选址 理论 与方 法 ．
中心地理论 由德 国地理学家 ｗ・ 克里斯泰勒所
创 立 ，主要 是把 城市作 为零 售 中心 和服务 中心 来小 ．中心地 理论 揭 示 的只 是 区域 商 业 中心 空 间结 构理论 模 式 中基本 的 和起 主导 作用 的 因素 的
关选址 因子进行 量化 ， 并根 据其影响程度将各 因子加权 叠加 ， 得到银 川市未来大型综合超 市选址适 宜区域（ ， 点）
以达到为银 川市大型综合超 市规划选址提供参考和科 学建议 的 目的． 结果表 明 ， 银川 市尚有 ２处 可建 大型超 市，
一
是 银 川 市政 府 附近 。 二是 中山公 园 附近 ．
是经济距离 ， 由费用 、 它 时间、 劳动力 ３ 主要要素 个 决 定 ，但消 费者 的行 为也 在一定 程度 上影 响着 经济
作者简 介： 宋 城（９ ４ ） ， １６ 一 ， 工程师 ， 男 主要从事测绘、 遥感 、 地质数据库等工作．
第 ２期
宋
城 等 ： 于 Ｇ Ｓ的银 川 市大 型综 合超 市选 址 分析 基 Ｉ
收稿 日期 ：０ ０ ０ — ５ ２ １ — ３ １
讨它们在职能 、 规模和分布上的规律性 ＿ 由于空间距 离衰减法则的作用 ， 围地区对 中心地所提供 的货 周 物和服务的需求量随着距 离增大而减小［因此 ， ３ ］ ． 决 定各 级 中心地 商 品和服 务供 给范 围 大小 的重要 因子
２ 数据来源及处理
基于GIS的超市选址方法研究的开题报告
基于GIS的超市选址方法研究的开题报告一、选题背景随着人口增长和城市扩张，超市的数量也在不断增加。
有了更多的超市选择，消费者可以更方便地购买商品，实现愉快、高效的购物体验。
而对于超市企业来说，地理位置的选择是一个至关重要的决策，它可能直接影响到超市的经营业绩和效益。
因此，如何选择合适的地理位置是超市企业在经营中必须进行的重要决策之一。
地理信息系统（GIS）提供了一种方便、高效的方法来分析和决策超市选址。
通过GIS技术，可以结合各种地理数据和社会数据，如人口密度、经济水平、交通状况等，进行超市选址的分析和评估。
本文旨在探讨基于GIS的超市选址方法，以提高超市企业在选址决策中的决策效率和决策质量。
二、研究目标1. 探讨GIS技术在超市选址分析中的应用方法；2. 分析影响超市选址的因素，包括人口密度、经济水平、交通状况等因素；3. 建立基于GIS的超市选址模型，并进行实证研究；4. 针对模型的不足，提出改进方案和展望。
三、研究内容1. 国内外研究现状和发展趋势的文献综述；2. GIS技术在超市选址中的应用方法的探讨；3. 超市选址因素的分析、确定及其权重的确定；4. GIS技术在超市选址中的建模方法的探讨；5. 基于GIS的超市选址实证研究；6. 研究结果的分析及改进方案的提出；7. 总结和展望。
四、研究方法本文采用文献综述、实证分析、GIS建模等方法。
首先，通过文献综述的方式，了解当前国内外超市选址的研究现状、应用情况及发展趋势；其次，通过实证分析的方式，搜集超市选址相关数据，并对其进行分析和处理，确定超市选址的影响因素和权重；然后，通过GIS技术，建立基于GIS的超市选址模型，并进行实证研究；最后，基于研究结果，提出改进方案和展望。
五、论文结构1.前言1.1 研究背景和意义；1.2 研究目标和内容；1.3 研究方法和流程；2.相关理论综述2.1 超市选址的概念和发展；2.2 GIS技术在超市选址中的应用概述；2.3 影响超市选址的因素分析；3.基于GIS的超市选址模型3.1 超市选址模型架构设计；3.2 超市选址因素的数据收集和处理；3.3 超市选址模型参数和权重的确定；4.实证研究4.1 研究区域的选择和界定；4.2 数据收集和处理；4.3 模型验证及结果分析；5.模型改进与展望5.1 模型的局限性及改进建议；5.2 未来研究展望；6.结论与总结6.1 研究成果；6.2 研究贡献；6.3 可行性分析；6.4 蔡作者致谢。
GIS在购物中心选址中的应用研究
2、技术方法与模型：目前GIS技术的应用主要依赖于已有的技术和模型，如 何结合人工智能、机器学习等先进技术进一步优化GIS的空间分析和决策支持功 能，是未来发展的重要方向。
3、跨界合作：空间选址往往涉及到多个领域和利益相关者，如何实现跨领 域的合作和协调，使GIS技术的应用更加全面和合理，也是值得的问题。
二、GIS技术在空间选址中的应 用场景
1、城市规划：在城市规划过程中，GIS技术可以帮助决策者进行城市空间布 局的分析和优化，例如利用GIS进行土地适宜性评价、资源配置和交通流量分析 等，为城市功能区划和用地规划提供科学依据。
2、环境评估：在环境评估领域，GIS技术可以用于研究自然环境与人类活动 对环境的影响，例如利用GIS进行大气污染扩散模拟、水资源保护区划分和生态 风险评估等，为环境保护和可持续发展提供技术支持。
二、研究方法
1、GIS技术的应用
地理信息系统（GIS）是一种集地理数据采集、存储、管理、分析和可视化 于一体的计算机系统。在物流配送中心选址过程中，GIS技术可以提供丰富的空 间和地理信息，帮助企业和研究者更好地了解备选的地理环境、交通状况、基础 设施等相关因素，进而进行合理决策。
2、多种选址模型的建立
1、进一步优化选址模型，提高模型预测的准确性和可靠性。
2、考虑更多的影响因素，如环境保护、社会责任等，以实现可持续发展的 目标。
3、结合先进的物联网、大数据等技术，实现更加智能化、自动化的选址决 策。
感谢观看
4、可视化与交互：可视化表达和交互是GIS技术的优势之一，如何提高可视 化与交互体验，使决策者能够更加直观地了解空间选址的情况并做出准确决策， 也是未来发展的重要方向。
参考内容二
一、引言
随着全球经济一体化和电子商务的快速发展，物流业作为连接供应链上下游 企业的重要桥梁，其地位日益凸显。而物流配送中心作为物流系统的核心环节， 直接影响着整个物流过程的效率与成本。因此，如何合理选择物流配送中心的成 为了一个重要的研究课题。近年来，地理信息系统（GIS）技术的不断发展为物 流配送中心选址提供了新的解决方案。本次演示旨在探讨基于GIS的物流配送中 心选址方法，以期为企业和研究者提供有益的参考。
GIS超市选址的实验报告
GIS超市选址的实验报告研究背景随着城市化进程的加速，人们对生活环境和服务配套设施的要求越来越高。
超市作为城市中的重要零售商业形态，不仅能够提供各种生活、生产用品和服务，还为城市居民提供了很好的社交场所。
因此，超市的选址问题备受关注，尤其是在城市化的大背景下，越来越多的超市如雨后春笋般涌现。
如何选取一个好的超市位置，成为了超市创业者和城市规划者需要面对的重要问题。
GIS技术（地理信息系统）是一种涉及地理位置信息、相关属性信息、数据库管理、空间分析和可视化等多方面知识的综合性技术。
其技术优势在于地理分析和可视化，可以对超市选址问题进行深入探究。
研究方法在本次实验中，我们采用以下研究方法来探究超市选址问题：•确定研究区域：在本次实验中，我们选择了某市区作为研究区域，以探究这个城市的超市选址问题。
•数据采集：我们搜集了该城市的地理数据，包括道路、公共交通、住宅小区、商业区等数据，并将这些数据导入到GIS软件中。
•数据预处理：我们对导入的数据进行处理，包括数据清洗、属性数据整理和对数据的空间参考设定等。
•空间分析：我们采用了一些常用的空间分析工具，如缓冲区分析、最短路径分析和交通分析等，探究各个要素间的空间关系。
•空间数据可视化：在本次实验中，我们采用了地图制作软件，将分析结果可视化展示出来，包括热力图、点覆盖图、饼状图等。
实验结果我们采用了以上研究方法进行实验，得到了如下结果：研究区域研究区域位于某市区，如图所示：（此处插入地图图片，但因要求不能插入图片而省略）数据采集与预处理我们将道路、公共交通、住宅小区、商业区等各要素数据导入GIS软件中，并完成了数据清洗、属性数据整理和数据的空间参考设定，将原始数据处理成如下：（此处插入数据表，但因要求不能插入图片而省略）空间分析我们采用了以下空间分析方法，以探究超市选址问题：缓冲区分析我们将商业区划分成不同范围的缓冲区，并分别表示在不同缓冲区内住宅小区、公共交通和道路的情况，如下图所示：（此处插入缓冲区分析图，但因要求不能插入图片而省略）最短路径分析我们根据住宅小区到商业区的距离进行最短路径分析，以找到最适合建立超市的位置，如下图所示：（此处插入最短路径分析图，但因要求不能插入图片而省略）交通分析我们分析了道路、公共交通和住宅小区的空间位置关系，以找到最合适的公共交通站点位置，如下图所示：（此处插入交通分析图，但因要求不能插入图片而省略）空间数据可视化我们采用地图制作软件，将实验结果进行可视化展示，包括热力图、点覆盖图、饼状图等，如下图所示：（此处插入地图制作软件的截图，但因要求不能插入图片而省略）与建议通过以上实验分析，我们得出了以下和建议：1.商业区附近的住宅小区、公共交通和道路等要素对超市选址具有重要影响。
试论GIS支持下的大中型超市选址_以福州金山新区为例
超级市场是20世纪最后一个10年中国商业最耀眼的亮点，现已进入了快速发展的时期，成为全国商业最主要的增长点。
超市被称为“选址的产业”，选址的好坏关系着超市经营发展的前景，是其成功的关键。
中国加入世界贸易组织后，面对竞争日益激烈的国际、国内市场环境，我国超市怎样才能生存并谋求发展，面临着诸多的问题。
地理信息系统（GIS ）技术自20世纪60年代出现以后，满足了超市选址分析对技术支持的需求，使得基于空间的地理分析模型变得简单与实用，为超市选址提供了更加方便快捷的手段。
在此从超市目前面临的诸多问题中，选取超市选址这个问题，通过GIS 系统进行分析研究，希望能对超市的经营管理起到一定的指导作用。
一、有关概念的界定超市，全称超级市场，指实行自助服务和集中式一次性付款的销售方式，以销售包装食品、生鲜食品和日常生活用品为主，满足消费者日常生活必需品需求的零售业态，普遍实行连锁经营方式。
超市从经营范围及规模上可以分为大型综合超市、中型综合超市、小型超市。
在此研究的主要为大、中型综合超市。
选址，主要指根据超市发展战略，对可能建店的地址进行调查、分析、比较、选定，并最终确定该土地或房产使用权，为营业场所的建设做好准备的过程。
选择店址有两重含义：宏观选址和微观选址。
宏观选址是对某个地区及某个城市的选择；微观选址则是对某个街区及具体位置的选择。
两部分密切联系，宏观制约着微观，选址最终要落实到微观上来。
在此主要讨论微观选址。
二、超市选址要素分析零售业是“地点位置产业”，超市选址正确会带来源源不断的顾客，选址失误则将导致门庭冷落，选址的好坏直接影响到投资的收益，所以是超市营销的关键。
超市选址的要素包括区域地理环境要素和商圈地理要素两个方面。
（一）区域地理环境要素区域地理环境要素包括以下几个方面：1.宏观经济条件主要宏观经济指标有：区域内的GDP 值、当前利率水平、就业率、一般经济状况等。
我国作为一个发展中国家，近年来宏观经济一直保持较高的增长，加上中国劳动力资源充沛等条件，都极有利于零售业的发展。
对超市选址的报告
对超市选址的报告背景介绍超市作为一种常见的零售业态，在我们生活中扮演着重要的角色。
超市选址的合理性对于超市的运营成功起着至关重要的作用。
合适的选址可以提高超市的客流量和盈利能力，从而使超市获得良好的市场竞争力。
目标和方法本报告旨在研究超市选址的关键因素，并提供相应的决策建议。
为了达到这一目标，我们采用了以下两个主要的研究方法：1.数据收集和分析：通过搜集相关的市场数据和人口信息，对超市选址的潜在区域进行分析。
我们将关注人口密度、消费能力、竞争对手分布等因素。
2.地理信息系统 (GIS) 技术：通过GIS技术，我们可以可视化地理空间数据，并利用空间分析方法来评估选址的可行性。
数据分析结果在数据收集和分析的过程中，我们获得了以下重要的结果：1.人口密度分析：通过人口普查数据和地理信息数据交叉分析，我们确定了人口密度较高的区域。
这些区域具有更多的潜在客户，对于开设超市来说是有利的。
2.消费能力分析：我们研究了各个区域的消费能力，包括平均收入水平、家庭支出等指标。
消费能力较高的区域对于超市的盈利能力更加有利。
3.竞争对手分析：我们调查了现有超市在各个区域的分布情况。
如果某个区域已经有多家超市竞争，那么在该区域开设新超市的风险可能较大。
建议与结论基于上述的数据分析结果，我们得出了以下几点建议：1.选择人口密度较高的区域作为超市的选址目标。
这些区域通常有更多的潜在客户，能够提高超市的客流量和销售额。
2.在选择选址时要考虑消费能力。
消费能力较高的区域可能有更多的购买力较强的客户，对超市的盈利能力更有利。
3.避免选择过于竞争的区域。
如果某个区域已经有多家超市存在，竞争会更加激烈，新超市的成功可能性较低。
4.考虑未来的发展潜力。
选择那些人口增长迅速、发展潜力大的区域作为选址目标，能够确保超市长期的盈利能力。
综上所述，超市选址是一个复杂而关键的决策过程。
通过合理的数据分析和决策建议，可以为超市的成功运营提供帮助。
在选择超市选址时，需综合考虑人口密度、消费能力、竞争对手等因素，从而制定出最佳的选址策略。
GIS支持下的大中型超市选址研究——以福州金山新区为例
论文摘要
最后本文以福州金山新区为例进行超市选址实证研究， 应用前述模型， 通过收集金山新区人口、交通、土地规划等信息，应用 GIS 软件录入有关 数据并进行处理，通过人口数据的处理拟定超市预选地址 7 个，计算 7 个 预选点 1200 米缓冲区的公交可达性系数，将预选点与现有超市的 1000 米 缓冲区进行叠加， 初步筛选出 4 个备选地址， 在其他约束条件下再筛选出 2 个备选地址，最后综合分析确定了其中一个超市最佳区位。通过实证研究 证明了应用以上模型进行超市选址是比较合理的，运用 GIS 软件进行超市 选址是科学的、可行的，为决策者和规划者提供了一种基于 GIS 研究大中 型超市空间布局的方法供其参考。
关键词：超市选址；人口空间分布；公交可达性；商圈；土地利用
II
华侨大学 2009 届硕士学位论文
GIS 支持下的大中型超市选址研究——以福州金山新区为例
Abstract
As an uprising method of world retailing industry, supermarket becomes more and more popular in China. It has become the most important economic growth point of the business in the whole country. The functions and patterns of supermarkets in China are developing faster than any other countries in the world. After joining the WTO, the competition in the same business as well as with other patterns of retail industry is becoming more and more furious. Supermarket is also called the “ Locating Industry”, With the market environment of furious competition, the locating at the beginning is very important to the survive and development of China’s supermarkets. It has much to do with the prospect of supermarkets and is the key to success. Since the introduction of GIS technology in the 1960s, it has been using widely in many domains. Especially it’s function of spatial analysis suits to urban planning. It can meet the demand of technology support in the analysis on the locating of supermarket and makes the model of geographical analysis based on the space simple and practical. The locating of supermarkets is a very complex and comprehensive business decision-making process. It calls for qualitative analysis and quantitative analysis. This article is to put forward a solution to the locating problem through studies on the important elements of the locating of supermarkets, that is with the help of GIS software, to decide the target of locating supermarket and set up a model of locating and settle the problems of locating directly and clearly with a visible method. In this article, I got the spatial distribution map of population density by spatial interpolation, in which the population data are distributed on the grids. The results of the distribution of interpolated based on GIS is closer to a real population distribution. The combination of the spatial interactive models and the shortest path algorithm for public
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班级2010级4班专业地理信息系统学号2010203409姓名王盛安得分
一、实习内容和意义
（一）新学校：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，分析和结果类似于学校选址的实际应用问题。
（二）新道路：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，分析和处理类似寻找最佳路径的实际应用问题。
ArcToolbox中选中ArcToolbo右键选择【环境】，如图1所示，然后设置相关参数。
图1
展开【工作空间】，设置工作路径，如下图所示，
图2
展开【处理范围】，在范围下拉框中选择“与图层landuse相同”，如下图所示，
图3
展开【栅格分析】，在像元大小拉框中选择“与图层landuse相同”，如图所示，
图4
1、创建成本数据集
2.1坡度成本数据集
使用DEM数据层，选择【Spatial Analyst工具】|【表面分析】|【坡度】，生成坡度数据集，记为Slope。
图5
图6
使用Slope数据层，选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】，选择【分类】命令实施重分类。重分类的基本原则是：采用等间距分为10级，坡度最小的一级赋值为1，最大一级赋值为10。
表面分析：主要通过生成新数据集，如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。
重分类：基于原始数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。
四、技术流程图（以框图和文字的形式表现）
（一）新道路
（二）新学校
五、具体操作步骤
（一）新学校
1、设置空间分析环境
成本距离：通过举例成本加权函数，计算出每个栅格到距离最近、成本最低源的最少累加成本。同时可生成两个相关输出：成本方向数据和成本分配数据。
成本距离加权数据：表示了每一个单元到它最近源的最小累积成本。
最短路径：通过最短路径函数获取从一个源或一组源出发，到达一个目标地或一组目标地的最短直线路径或者最小成本路径。
图16
图17
3、计算成本权重距离函数
选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【成本距离】，设置参数如下图所示，单击【确定】，生成如下图所示的成本距离图，其中浅色为源点，图（）为回溯链接数据图，尖点为源点
图18
图19
图20
4、求取最短路径
图21
图22
六、实习心得
图5娱乐场直线距离数据
从现有学校位置数据“school”提取学校直线距离数据库。选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【欧式距离】创建数据集，得到dis_school数据集，如图所示，
图6学校直线距离数据库
3、重分类数据集
3.1重分类坡度数据集
学校的位置在平坦地区比较有利，采用等间距分级把坡度分为10级。平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值，陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据recalssslope
图3
2、数据提取
从DEM数据提取坡度数据集，选择【Spatial Analyst工具】|【表面分析】|【坡度】，输入dem数据，生成slope数据集，如图所示，
图4坡度数据
从娱乐场所数据“rec_sites”提取娱乐场直线距离数据。选择【Spatial Analyst工具】|【距离分析】|【欧式距离】，生成dis_recsites数据集
图9重分类学校距离图
2.4重分类土地利用数据集
学校不适合在有湿地、水体分布区建立，于是在重分类时删除这两个类别：在重分类新旧值对照表中，按Ctrl键，选择“water”、“wetland”、“grass”三个类别，并勾选【将缺失值更改为NoData】
图10重分类设置
然后，根据用地类型给各种类型赋值，得到结果如下图所示，神色部分表示比较适宜区，浅色部分表示适宜性比较差，白色部分表示该处不允许建学校区域。
图13
图14
2.3河流成本数据集
选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】，选择River数据层，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，生成如图所示的河流成本。
图15
2.4加权合并单因素成本数据，生成最终成本数据集
选择【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】工具合并数据集，计算公式如下：
得到最终结果图如下所示：
图12适宜性学校选址结果图
（二）新道路
1、设置空间分析环境
ArcToolbox中选中ArcToolbo右键选择【环境】，如图1所示，然后设置相关参数。
图1
展开工作空间，设置工作路径
图2
展开【处理范围】，在范围下拉框中选择“与图层dem相同”
图3
展开【栅格分析】，在像元大小下拉框中选择“与图层dem相同”
图7坡度适宜性数据
2.2重分类娱乐场直线距离数据集
考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性号，采用等间距分级为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10；距离最远的地方赋值1，得到娱乐场所适应性数据如下所示，
图8娱乐场所适宜性数据
2.3重分类现有学校直线距离数据集
考虑到新学校距离现有学校比较远时适宜性较好，仍分为10级，距离学校较远的单元赋值10，距离最近的单元赋值1。
二、数据准备
（一）新学校：landuse（土地利用图）
dem（地面高程图）
rec_sites（娱乐场所分布图）、
School（现有学校分布图）
（二）新道路：dem（高程数据）
startPot（路径源点数据）
endPot（路径终点数据）
river（小流域数据）
三、涉及的基本概念
距离制图：根据每一栅格相距其最邻近要素（也称为“源”）的距离分析制图，从而反映每一栅格与其最邻近源的相互关系。
图7
图8
图10
2.2起伏度成本数据集
选择【Spatial Analyst工具】|【邻域分析】|【焦点统计】，参数设置如图11所示，
图11
图12
选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】，输入QFD数据层，选择分类命令，按10级等间距实施重分类，地形越起伏，级数赋值越高，最小一级赋值为1，最大一级赋值为10，得到如下图所示的地形起伏成本数据。
图11重分类土地利用图
3、适宜区分析
重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，且每个数据集中那些被认为比较适宜行的属性都被赋以较高的值，给四种因素赋以不用的权重，然后合并数据集以找出最适宜的位置。
选择【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】，各个重分类数据集的合并计算，最终适宜性数据集的加权计算公式为