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实例分析（1）问题背景为了在某地建立一森林公园旅游点，需参考一定的旅游条件，假设该旅游点须满足距公路、铁路0.5km以外10km以内，非市区，有林地，要求在行政区划图上选出该旅游点位置，并注明面积大小。数据源公路及铁路分布图；森林分布及权属图；城镇行政区划图；缓冲区分析、叠加分析应用案例所涉及的GIS功能属性重分类；面状边界消除与合并；缓冲区生成；拓扑叠加；面积量测；绘图输出；生成报表实例分析（1）四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（1）具体步骤(1)将森林分布图分成林地及非林地两类；(2)消除同一属性值为林地或非林地的相邻多边形的边界并加以合并；(3)将所有公路和铁路周围生成0.5km宽的缓冲区；(4)将所有公路和铁路周围生成10km宽的缓冲区；(5)拓扑叠加(2)、(3)、(4)三步生成的图层，生成具有下述属性的多边形林地、非林地；0.5km内区域；0.5-10km区域；10km外区域；四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（1）具体步骤(6)将城镇行政区划图重新分类，生成市区、非市区两类；(7)拓扑叠加(5)、(6)生成的图层，得到非林地；林地且市区；林地、非市区、距道路0.5km内；林地、非市区、距道路0.5km外10km内；林地、非市区、距道路10km外……(8)依约束条件，提取第4类多边形，并计算其面积；(9)与行政区划图叠加，打印输出结果；四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（2）道路拓宽改建过程中的拆迁指标计算所解决的问题及约束条件计算由于道路拓宽而需拆迁的建筑面积和房产价值；道路拓宽改建的标准是：道路从原有的20米拓宽到60米；拓宽道路应尽量保持直线；部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除；所需资料现状道路图；区域内建筑物分布图；四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（2）空间操作选择拟拓宽的道路，根据拓宽半径，建立道路的缓冲区；将缓冲区图与建筑物分布图进行拓扑叠加，此图包括所有部分或全部位于拓宽区内的建筑物信息；统计分析选择落入拆迁区内的楼层高为10层以上的建筑物，将其排除掉，其余为拆迁建筑物；对所需拆迁的建筑物进行拆迁指标计算，包括建筑物面积、房产价值。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（3）辅助建设项目选址需解决的问题和约束条件需解决的问题：确定一些具体的地块，作为一个轻度污染工厂的可能建设位置约束条件：(1)地块建设用地面积不小于10000m2(2)地块的地价不超过1万元/m2(3)地块周围不能有幼儿园、学校等公共设施四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（3）所需数据全市所有地块信息的数据层全市公共设施的分布图空间分析从地块图中选取所有满足条件(1)(2)的地块与公共设施层数据进行拓扑叠加对叠加的结果进行邻域分析和特征提取，选择出满足要求的地块将选择的地块及相关信息以地图和表格形式打印输出四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）美国亚特兰大市一家食品公司想用ArcView制作一幅过去一年市内各食品店销售其产品的专题图，以便从中发现问题，从而制定新一年的销售策略。该公司已有一个载明客户名称、地址、类型、销量的dBASE文件，以及从基础地理数据生产商处购得的亚特兰大市街道图文件。利用这些文件和ArcView软件，该食品公司开始制作专题图。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）点取ArcView图标，进入ArcView；打开项目文件qstart.apr，这时出现项目窗口。左边列出了前述分析处理的五种工具，右边则列出了该项目下所有的地图。在左边选取视图Views，在右边选取地图tlanta，鼠标双击或Open后，就出现了视图编辑窗口，显示出了市区街道图。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）再次激活项目窗口，点取左边第二个工具：表格(Tables)，并选择上方的“添加”(Add)，待对话框出现后，选择相应目录路径下的dBASE文件customrs.dbf，于是屏幕上列出了客户数据表格。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）为将客户数据定位于街道图上，重新激活视图窗口，并在点取上方的编辑菜单项View后弹出的下拉菜单中点取“GeocodeAddresses”(地理定位)，从而产生一个关于地理定位的对话框，其功能主要是将作为客户数据表格的dBASE文件中的有关字段(field)同街道图中的专题(theme)——市区街道下的特征(feature)有关字段（具体为邮码与街名）逐个匹配，得到完全匹配(100％)的50个客户。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）这50个客户的名称、地址、类型、销量等有关信息，在视图中自动形成了一个专题Geocod1.shp。要注意的是，该专题同高速公路(Highways),市区街道(Streetsindowntown)，用地分区(Censustracts)等专题并列，表明它已通过表格的联结，实现了地理定位，并转换成了被称为“型”(shp)的数据类型，在图中以黑色圆点的形式显示出来。如果双击任一专题名，ArcView3.0还提供了对显示该专题图形符号的编辑手段，可随用户喜好，按照专题下的具体特征，比如土地用途、公路等级、食品销量等进行分类，然后用逐级变化大小或颜色的方式显示该专题。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）接下去的工作是从众多不同类型的客户(食品商店、饮料店、餐馆、户外摊点……)，将销量较多的食品商店分离，也就是检索查询出来，并用另一种颜色的符号突现。为此，点击工具栏中形如榔头的图标(Query)，在随后出现的对话框中，字段选“Type（类型）”，操作符选“=(等于)”，属性值选“Store(食品商店）”，从而建立起如左下角空白栏中的检索条件：（〔Type〕=“Store”)，最后点选“NewSet（新选择集）”按键，从50个客户中检索出16个符合条件即为食品商店的客户。更进一步将这16个大客户按销量大小排序，得到前5名客户。这时，根据图中反映出的情况，即可发现这5家大客户主要集中在亚特兰大市的北部。四、缓冲区分析、叠加分析应用案例实例分析（4）类似的工作还可再做下去。例如，双击图上的“用地分区”专题，将其下的特征按“人均收入”或“住宅类型”等分级分色显示，找出食品商店分布与销量同顾客身份这些特征属性在空间分布上的某种联系……最终，销售人员便可根据该项目GIS应用的分析结果，制定出新一年的销售策略，比如应到某些高收入人口地区寻找新的客户，走访销量较小的客户倾听他们对产品的意见等等四、缓冲区分析、叠加分析应用案例北京市农村居民点用地变化分析问题：1、有两期土地利用现状数据（昌平、顺义、通州、大兴）2、计算居民点用地变化3、发现变化特点和规律数据源：所采用的基础数据为四区的土地利用变更调查数据，年期为2001年和2005(顺义为2004)年两期数据，其中2001年的数据为Shape格式，土地分类系统为八大类；2005（2004）年为MapGis数据格式，土地分类方法采用过渡时期全国土地分类系统。数据要求同一地区同一投影的两期数据，采用相同的土地利用分类。处理过程：首先将mapgis中的土地利用变更调查数据经过投影变化，坐标平移后，转为Shape文件格式，然后借助于Arcview的空间分析等分析功能完成以下操作：•（1）在Arcmap环境下，利用其空间坐标调整工具（Saptialadjustment）将两期数据误差进行纠正，将误差控制在2m以内；（2）根据过渡时期全国土地分类系统，将两期数据的属性数据进行重分类，统一分为耕地（GD）、园地（YD）、林地（YLD）、牧草地（CD）、其它农用地（QTJS）、农村居民点（NCJS）、城镇居民点及独立工矿（CZ）、交通运输用地（JT）、水利设施用地（SYSD）、未利用地（WLYD）10种用地类型；之所以将农村居民点用地单独列为一类，是为了分析农村居民点用地的变化情况更加方便。（3）利用Arcview空间分析中的交叉列表功能（TabulateArea），得出各区的土地利用状态转移矩阵，分析期间农村居民点用地与其他用地类型之间的转入转出变化情况；（4）从两期数据中分别提取出农村居民点用地，利用Arcview的地学过程分析模块（GeoprocessingWizard）将两期农村居民点用地数据进行叠加分析，提取出发生变化的农村居民点用地信息，进而形成各区农村居民点用地空间变化图。GeoprocessingWizard空间数据处理向导帮助你在ArcView中完成一些新的空间分析功能它允许选择具体操作：•（1）在File——extension菜单下，选中3D模块和spatialanalysis模块•（2）点击view——properties，弹出如下对话框按照数据的单位，分别在mapunits和distanceunits设置地图单位和距离单位，一般用米（3）在analysis菜单下选择交叉列表功能弹出如下对话框：（3）在analysis菜单下选择交叉列表功能，如下图弹出如下对话框：Rowtheme行代表较早一起数据，rowfield选择土地利用采用分类标志，列的选择也一样。（4）选择后点击OK，弹出如下对话框在outputgridcellsize中选择本次分析采用的栅格数据大小，一般越小越好，但是会相应增加计算工作量。（4）点击ok，就可以得出转移矩阵，如下表土地利用现状图NEWS顺义增加024kmNEWS顺义减少024kmNEWS昌平减少024kmNEWS昌平增加024km通州区行政区划图NEWS通州减少024kmNEWS通州增加024km大兴区行政区划图NEWS大兴增加08km4NEWS大兴减少08km4讨论题某地区气象观测站的最优设置•目的：某地区内有12个气象观测站，为了减少开支，计划减少观测站的数目。•基本情况：1.已知该地区12个气象观测站的位置；2.已知10年来12个气象观测站测得的年降水量；•问题：考虑减少那些观测站可以使所得的降水量的信息足够大？•假设条件：1.该地区的地理特性具有一定的均匀性，而不是复杂多变的地理特性；2.相近地域的气象特征具有较大的相似性和相关性；3.在距离较远的条件下，由于地形、环境等因素而造成不同区域的年降水量相似的可能性很小，可以忽略，不同区域年降水量的差异主要与距离有关。x1x2x6x3x7x10x11x4x8x12x5x9x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12第1年276.2324.5158.6412.5292.8258.4334.1303.2292.9243.2159.7331.2第2年251.6287.3349.5297.4227.8453.6321.5451.0466.2307.5421.1455.1第3年192.7433.2289.9366.3466.2239.1357.4219.7245.7411.7357.0353.2第4年246.2232.4243.7372.5460.4158.9298.7314.5256.6327.0296.5423.0第5年291.7311.0502.4254.0245.6324.8401.0266.5251.3289.9255.4362.1第6年466.5158.9223.5425.1251.4321.0315.4317.4246.2277.5304.2410.7第7年258.6327.4432.1403.9256.6282.9389.7413.2466.5199.3282.1387.6第8年453.4365.5357.6258.1278.8467.2355.2228.5453.6315.6456.3407.2第9年158.5271.0410.2344.2250.0360.7376.4179.4159.2342.4331.2377.7第10年324.8406.5235.7288.8192.6284.9290.5343.7283.4281.22