基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价

城市用地适宜性评价是城市总体规划的一项重要前期工作。它首先对工程地质、社会经济和生态环境等要素进行单项用地适宜性评价,然后用叠加技术生成综合的用地适宜性评价结果,俗称“千层饼模式”。请根据所学的知识,用提供的数据进行建设用地适宜性评价。

目录

目录

一、数据说明(见“Data”文件夹)

二、要求

分析(70分)

三、实验步骤

定义投影

 交通便捷性评价

 滨水环境评价分析

工业污染分级

森林环境评价

村庄分类等级

城市氛围等级

 坡度计算

 坡度和高程因子分级

 各因子得分加权求和

 建设用地适宜性等级Moran’s I分析

建设用地适宜性等级趋势分析

原始实验数据及结果



一、数据说明(见“Data”文件夹)

1、道路.shp:道路数据;

2、工业.shp:工业分布数据;

3、河流.shp:河流分布数据;

4、居民点.shp:居民点分布数据;

5、林区.shp:林区分布数据;

6、溪流.shp:溪流分布数据;

7、研究范围.shp:研究范围数据;

8、dem.tif:数字高程模型数据;

二、要求

  1. 分析(70分)

1、用地适宜性评价因子及权重

评价因子

权重

子因子

子因子权重

复合权重

交通便捷性

0.28

0.28

环境适宜性

0.22

滨水环境

0.43

0.09

远离工业污染

0.25

0.06

森林环境

0.32

0.07

城市氛围

0.18

0.18

地形适宜性

0.32

地形高程

0.50

0.16

地形坡度

0.50

0.16

2、交通便捷性评价标准

评价因子

分类

分级

交通便捷性

距离省道0~500米,距离县道0~250米

5

距离省道500~1000米,或距离县道250~500米

4

距离省道1000~1500米,或距离县道500~1000米

3

距离省道1500~3000米,或距离省道1000~2000米

2

距离省道3000米以上,或距离县道2000米以上

1

3、滨水环境的评价标准

评价因子

分类

分级

滨水环境

距离河流0~250米,或距离溪流0~100米

5

距离河流250~500米,或距离溪流100~200米

4

距离河流500米以上,或距离溪流200米以上

3

4、远离工业污染的评价标准

评价因子

分类

分级

远离工业污染

距离成片工业区100米以上

4

距离成片工业区200~1000米

3

距离成片工业区100~200米

2

距离成片工业区0~100米,或工业区内部

1

5、森林环境评价标准

评价因子

分类

分级

森林环境

距离林区0~500米,或林区内

5

距离林区500~1000米

4

距离林区1000米以上

3

6、城市氛围的评价标准

评价因子

分类

分级

城市氛围

距离城镇建成区0~250米,或城镇建成区范围内

5

距离城镇建成区250~500米,或村庄范围内

4

距离城镇建成区500~1000米,或距村庄0~250米

3

距离城镇建成区1000~2000米,或距村庄250~500米

2

距离城镇建成区2000~5000米,或距村庄500~5000米

1

7、地形高程的评价标准

评价因子

分类

分级

地形高程

高程在200~220米

5

高程在220~240米

4

高程在240~260米

3

高程在260~300米

2

高程在300米以上

1

8、地形坡度的评价标准

评价因子

分类

分级

地形坡度

坡度在0~7度

5

坡度在7~15度

4

坡度在15~30度

3

坡度在30~40度

2

坡度在40度以上

1

三、实验步骤

  1. 定义投影

用Define Projection工具的Batch功能对数据进行批量投影定义。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第1张图片

环境变量设置

点击Analysis——Environments,Processing Extent设为 Same as layer :研究范围.shp,Raster analysis 中 Cell Size 设为高程.tif,Mask 设为研究区范围。Work Space设为MyProject.gdb。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第2张图片

 交通便捷性评价

点击Select Layer By Attribute,输入公式 类型 = ‘省道‘,打开Euclidean Distance

工具,参数如图设置,输出得到EucDist_Sheng图层。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第3张图片

用Reclassify工具根据欧式距离数值进行重分类,打开Reclassify工具后,参数设置如图所示。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第4张图片

 用同样的方法,得到县道缓冲区域的分类等级

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第5张图片用Cell Statistics工具,计算这两个图层每个像元的最大值,Overlay Statistic设为Maximum。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第6张图片

 滨水环境评价分析

后续的分析方法同上,不再赘述。

 基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第7张图片

工业污染分级

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第8张图片

森林环境评价

 基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第9张图片

村庄分类等级

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第10张图片

城市氛围等级

 基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第11张图片

 坡度计算

打开Slope工具,输入高程文件,Output measurement设为Degree,Method设为Panar。得到坡度图层。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第12张图片

 坡度和高程因子分级

打开Reclassify工具,输入高程图层和坡度图层,对其进行分类和赋值。

 基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第13张图片

 各因子得分加权求和

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第14张图片

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第15张图片

 建设用地适宜性等级Moran’s I分析

通过Moran’s I指数分析,呈现出强烈的空间相关性。 

Global Moran's I Summary Moran's Index: 0.659841

Expected Index: -0.001825

Variance: 0.000427

z-score: 32.035313

p-value: 0.000000

  1. 建设用地适宜性等级趋势分析

用Geostatistics Analysis扩展Explore Data——Trend Analysis,适宜性等级呈现出明显的南北方向的分异性,由南向北递减。

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第16张图片

基于ArcGIS Pro城市用地适宜性评价_第17张图片 空间自相关分析

原始实验数据及结果

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