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1、精选优质文档-倾情为你奉上地理信息系统原理课程综合实习实习报告班 级： 10031班 姓 名： * 学 号： * 指导老师： 孙朝晖 武汉大学遥感信息工程学院1. 实习目的本实习是为学习和理解地理信息系统原理课程的相关知识而专门设计的。此次实习旨在对于地理信息系统原理课堂知识的实践，并解决一些特定的地理信息系统问题。具体实习过程中要求： （1）通过实习加深对地理信息系统的组成、功能、数据库以及数据输入、数据编辑、数据分析、数据显示输出等基本概念、理论和方法的理解和掌握。 （2）要求学生了解ArcGIS9的基本组成，了解Geoway和ArcGIS9软件的基本组成和基本功能，了解Geoway和Ar
2、cGIS9的文件结构和类型，掌握创建这些文件的方法； （3）了解GIS数据库的相关知识，掌握空间数据和属性数据的输入方法、数据编辑方法； （4）掌握影像匹配、DEM生成、坐标变换的基本方法； （5）掌握栅格数据、矢量数据和属性数据的基本分析方法； （6）掌握数据显示的基本方法以及布局地图的制作和输出方法。通过了解以上GIS数据处理和GIS产品生产的一般流程，加深对之前理论知识的理解，并对行业的生产活动有一定了解，借此提高动手能力和解决问题、创新思路的本领。2. 实习内容地理信息系统原理课程综合实习课程共2周，安排Geoway、ArcGIS相关软件的实习，实习共分12个单元时间（每单元4小时）进
3、行教学指导。Geoway实习主要是是对北杜乡的扫描纸图建立图层、进行矢量化、检查，然后到处为shp文件并在arccatalog中建库，在arcmap中进行拓扑检查。Arcgis实习主要是依据google map卫星影像对武大的一个校区的图幅进行矢量化，然后进行空间分析和网络分析解决一些实际的问题并输出专题图成果。在此之前有二十个指导文档的小任务，对后面的实习有很强的指导作用。3.实习实现思路和方法一、Geoway实习：主要是矢量图层的建立、矢量数据的采集以及拓扑等检查工作。1. 新建工程：（1） 启动软件，点击新建工程；（2） 设置工程地图参数：比例尺、图幅号等；（3） 加载作业方案和符号库；
4、（4） 设置图像属性：输入底图比例尺、扫描分辨率等；（5） 保存工程。2. 数据采集：（1） 设置作业环境，包括设置激活图层，激活符号视图等，如果预先激活号相应的图层和符号，采集到的数据没有分类是没有意义的；（2） 选择工具，主要分为点、线、面三种，可以通过一些辅助工具，如线跟踪等方法来更加快速准确的提取信息；（3） 数据采集；（4） 采集空间数据的过程中，有时候同时还要输入它的属性数据（如高程点、等高线等）；（5） 注记的输入，激活其它层，再输入工具栏中选择注记输入工具。3. 数据检查及编辑：在窗口下方工具栏的专业功能中有图形检查的功能，包括自相交及打折等不合规定的情况。使用该命令，分别选择
5、图层，软件会自动定位到该图层中错误出现的地方。另外的一个检查时在arcgis中进行的，首先在geoway中将所有图层输出为shp格式这是arcgis支持的主流格式，然后再arccatalog中建立数据库，新建数据集下建立拓扑规则，需要选择图层和对应的拓扑规则；通过preview标签可以看到所出现的错误；打开arcmap进行编辑，可以一一消除这些不符合拓扑规则的情况。在实际操作中，拓扑检查也会出现误报的情况，这时候需要根据原来的矢量图进行人工分析，判断是不是真实的错误，再决定是否修改。二、Arcgis实习：（一）Arcgis相关小练习这部分实习主要是参考实习数据中的说明文档，对文档提供的数据进行
6、操作，来分步慢慢学习使用ArcMap和Arccatalog的各种功能。实习的基本要求是第一章到第六章，第十九章到第二十三章。第一章，对ArcMap进行简单的介绍主要是界面，操作和软件熟悉。第二章，要素及属性查询，包括了解表中的属性信息和图形的关联、使用SQL语句查询、生成统计图和属性汇总等。第三章，专题图的制作，包括如何按照要素类型分类，如何插入图例、文字和统计地图。第四章，属性表的编辑链接维护，主要学习了表的关联和合并操作，如何建立超链接等。第五章，相互位置查询、空间链接，包括点线面临近查询，两个图层之间的相互选择查询。第六章，地图布局和报表，这张主要是讲地图界面设置，比如边框、比例尺、指北
7、针等。第十九章，点、线、多边形要素输入和编辑，介绍了相关的各种工具和方法。第二十章， 线、多边形要素的高级编辑，这里更多的用到Advanced Editing工具。第二十一章，介绍了各种点、线、面的拓扑规则。第二十二章讲的是投影变换、坐标校正。第二十三章就是数据转化、建库、拓扑检查。 （二）基于google 卫星图像的校区专题图制作和分析1、医学部专题图的制作首先进行的工作时控制点的选取和纠偏，这在练习的小文档中已经学习过。然后再ArcCatalog里建立相应的数据库，建立feature class，创建每个图层对应的表，并根据需求编辑表内信息，如对于建筑需要有一个field用来储存它的类型，
8、对于道路需要一栏来设定道路级别等，进行这些过程时候要特别注意坐标系的选取。打开ArcMap将数据库中的那几个层导入，然后在已经纠偏过的卫星图像上找到所选择的校区，开始一步一步进行数据采集。提取出地物的矢量信息后，将相应属性信息填入属性表中（也可以全部提取完成后选中每个图形再进行相应的数据录入）。首先采集的是房屋，这部分不会有什么问题。之后的道路中心线则引发了一些讨论，因为在后面的网络分析中对道路的要求比较苛刻，每个节点都要打断这是网络分析的先决条件。后来老师提供了一种解决方案：首先正常的画出道路中心线层，然后导出为coverage在arccatalog中进行clean操作，之后到处shp文件再
9、加载到arcmap中，这样的一来一去，原本相连的整条直线规矩的在节点处打断，不必一条条用Advanced Editing操作，节省大量时间。道路面可以采用对道路中心线建立缓冲区的方法，可以对不同级别的道路设定不同大小的缓冲距离。最后同样的要进行拓扑检查，以保证矢量数据采集的准确性。无误后可以输出为专题图。2、矢量数据分析及网络分析案例一：超市选址在地理信息系统原理的学习中，通常在数据库中的点、线、面实体上建立各种类型要素的缓冲多边形，用以确定不同地理要素的空间接近度或临近性，这就是所谓的缓冲区分析。在本案例中，通过对超市进行多级缓冲区分析，可以得到基于距离的超市服务分级专题图，比如分为最佳服务
10、范围、较好服务范围、较差服务范围。通过这个专题图对于超市的服务范围和质量分布一目了然，并且也很容易得到超市服务较差的地区，而这就是新超市建立其服务所要覆盖的地区。但是直接通过目视判断何处适宜新建超市点是不准确的，带来的结果可能与预期有较大的差别。所以通过对超市受众和已有超市地点两个要素的考量，最终通过栅格图像的叠加分析可以很准确的反映出适宜建立新超市的区域。具体的流程：首先生成距离图，在距离图的基础上，矢量多边形转换成栅格，然后栅格数据再分类，多重栅格数据之间叠合计算，得出结果。A.生成栅格距离图结合已经矢量化的地图，选择以下两个图层作为数据源：（1） 现有超市：点状空间数据，新建超市不应离现
11、有超市太近，为此建立离开现有超市的距离图。（2） 居民区：点装空间数据，新建的超市应该距离居民区越近越好，这里的居民区包括图层中的教职工宿舍、学生宿舍、住院部等等，为此建立距离每个居民点的距离图。打开Spatial Analyst工具，选择distance，选择straight line开始对现有超市做栅格距离图在向导中选择栅格大小，并输出栅格数据。同样的方法，可以对居民区做栅格距离分级图。分析结果如图： 上图：现有超市距离图 下图：居民区距离图 B.栅格再分类再分类的作用是对基于根据真实的距离值的分类的重新定义级别和赋权值。在栅格距离分类中产生的等间距的类别压缩成更类别数更小的等间距分类，而
12、其中每个级别的权值参与后期的多重栅格数据之间叠合计算。结合超市选址的案例，做出以下分类决策：（1） 已有超市栅格距离分为三类，因为新的超市是距离已有超市越远越好，所以基于三个递增的距离梯度分别赋值0、1、2。（2） 居民区栅格距离分为三类，因为新的超市距离居民区越近越好，所以基于三个递增的距离梯度分别赋值2、1、0。 上图：超市栅格图再分类下图：居民区栅格图再分类C.栅格叠合计算Spatial Analyst 中的Raster Calculator工具，进行以下计算：R_dormitory * R_supermarket输出超市需求情况分布图图中红色表示的就是超市新建的最佳选址区域。D.方案总
13、结关于栅格叠加分析这种办法比较于直接缓冲区目视判定的办法，已经相当直观。但是就武汉大学医学部这个案例来说还存在以下几个不足：（1） 对于超市和居民区，首先用一个新的点图层来分别表示，每个点就是所在独立建筑物的抽象，这样做使分析过程更加简单。对于居民区，其实需要表征的特征是人口的密度，但数据缺乏只好使用建筑物来代替，即点的密集程度表征这个区域需要服务的人的多少，仔细想想这是很不合理的：对于大型建筑和小型建筑它们最终都别抽象成一个点，但是它们代表的人口数量是明显不同的，这就导致分析结果与真实结果的偏差。（2） 除了人口密度，需要考虑的另一个方面是距离。这里简便起见，是运用绝对的直线距离表示超市服务
14、覆盖的便利程度。但事实情况并不一定如此，如果住在与超市背对背相邻的地方，购买东西可能需要绕一个街区的距离才能进入超市购物。所以如果能够依据楼栋到超市入口的道路最短路径距离作为栅格分级的基础，可能更加科学。案例二：关于校车路线的选择 最佳校车路线不外乎两个特征：能方便尽量多的人的出行需求并且运行路线最短。 首先要分析有校车需求的区域，这需要结合日常生活中各个群体的出行方式，对此有以下结论： （1）对于校车，依赖最严重的群体应该是学生，主要的用途是上下课：到教室，到宿舍等，另外到医院或者图书馆也是比较普遍的。所以本人在考虑校车路线选择的时候，重点考虑了一下教室、寝室和医院、图书馆这些热点区域。 （
15、2）对于教职工而言，校车已经不能说是必要的，因为经济条件和学生的差异，事实上没有多少教职工的出行时依靠校车，可能更多的是依靠自己的交通工具，比如电动自行车、私家车。所以这方面次要考虑即可。 （3）最后需要明确的是，校车是行驶在学校的机动车道上的，这样就决定了路线和站点的选择必须在这些机动车道路线上面。经过上面的分析，不难建立出分析模型：将离开学生宿舍和教学楼、医院、图书馆的距离分为4类，分别赋值为6、4、2、0，作为校车路线选择图层1；将离开教职工宿舍的距离分为4类，分别赋值为3、2、1、0；校车路线选择图层2因为两个图层反映的同一种属性，所以最终将两个栅格图层直接加合（r_student +
16、 r_teacher）得到校车需求分布专题图。同样的，红色区域代表的是校车最需要经过的地区。接下来的工作是遴选站点，这些站点的特征是：最好落在红色区域；站点只能落在机动车道上。 上图：站点选取 下图：公交最短路径分析校车是用来满足人们出行的需要的，而站点分布正是满足人们需求的，所以在这里只需要解决通过这些站点的最短路线即可。Arcgis提供了Network analyst 工具，将图形的长度属性（shape length）作为成本属性，则可分析出最短路线，如上图所示，在医学部最需要校车的地方几乎都已经被覆盖。在图幅左边也有一块重要的需求区域，对比底图可知那里分布着幼儿园（作为学校，本人在一开始
17、设定的时候将其等同于学生宿舍、教学楼的重要性），但是校车路线并没有涉及，原因主要是在校内并没有机动车道连接到幼儿园，存在道路断点；另外这个重要的需求区域距离较远。解决办法可能有以下几种：幼儿园自身的校车；另开辟一条线路，由于道路单一，所以不需路径分析便可轻松拟定运行路线。 案例三：校内两点的最短路线 解决最短路径的问题在上面校车最佳路线案例中已经解决过一次，这里可以借鉴一样的工具和方法来解决。两个案例之间也有不同，主要是两个方面：前一个案例以公交车为背景的，机动车道被阻塞的概率很小，而在校内由于各种原因道路不同的情况比较常见；另外校车不走机动车道，而行人则可以通行任何不阻塞的道路，所以有的情况
18、最短路径也是不同飞。 这里讨论校园内部A、B两点的最短距离，以及出现不可通行的情况的时候的解决方案。左图为分析结果，右图是设置断点重新计算的结果。4.实习成果图（一）Geoway成果：北杜乡矢量地图（由于注记文件转换为shp文件的过程中发生未知的错误，所以注记丢失，变成图上的点）（二）Arcgis实习成果：武汉大学医学部地图武汉大学医学部超市选址示意图（另有专题图电子版附在实习成果中，不再在这里展示）5.总结与体会 实习分两个阶段进行，第一个阶段是Geoway实习，首先我们的工作是对于扫描纸图进行矢量化，虽然只是挑选两个方里网格里的内容，但是地物的复杂和种类的繁琐是我们之前远远没有接触过的。数
19、据采集的过程比较枯燥，但是还需要保持着专注，因为稍有不慎就可能出问题。在这个过程中我也总结了一些提高效率的办法：在自己选择的方里网格边界用红线标注出来，以免自己不至于细小的方里网画到别的网格做了无用功，这是我犯了这个错误之后想出的办法，简单有效；数据采集后需要输入属性数据的图层不需要急着马上填写，在同一采集完之后再属性表中统一处理会更方便；在绘制地物之前先熟悉一下图例，虽然这个貌似不用提醒，但是大家往往急着去做，遇到一些区别度不大的符号往往容易搞错，绘图之前熟悉图例则可以有心理准备；选择合适的辅助工具，比如点跟踪和线跟踪，这些工具可以大大提高工作效率，又能保证采集的准确性；在工具栏中调出快捷键
20、，这样对于一些常用操作就不用每次在顶部下拉菜单中一级一级去找，定制适合自己的工作界面可以让效率倍增，对于软件开发者的设计要善于应用。 虽然上面的tips可能看起来过于简单，但是这些细节可以让自己在一些不必要的地方浪费的时间尽可能减少，这是在矢量化这个复杂的过程中需要注意的，时间久了，这些自己的小小的改进就会有成果。 第二个阶段的数据采集跟Geoway类似，但是个人感觉arcgis这方面的操作体验明显不如Geoway做的好。虽然已经有了第一阶段的数据采集经验，在arcmap中还是花了一些时间来适应界面和操作方式的变化。 需要建立的矢量图层主要是房屋、道路、道路中心线。对于房屋，我感觉到snapp
21、ing这个工具的神奇，自动捕捉节点让我的效率倍增，但是它也有烦人的时候，比如在节点比较密集的地区，它总是捕捉的不准确，一开始我总是以暂时关掉这个工具来应对，后来我在设置中发现有灵敏度一项，重新设置了参数之后明显好用多了。绘制房屋矩形工具和旋转工具的配合可以让效率大大提高，不用纠结于一个个寻找节点。对于道路中心线，这个图层是困扰我最久的，由于之前对于editing工具的不熟悉，很多工具比如打断都不知道，很多时候用一个比较复杂的办法来实现自己想要的效果，而是使用特定的工具一步就能搞定。道路中心线在之后的网络分析中有重要的作用，但是网络分析对道路中心线的规格有苛刻的要求，每条线到了节点必须打断，刚开
22、始我使用打断工具来操作，但是道路繁多，任务量巨大。后来老师传授一种新的方法，首先正常的画出道路中心线层，然后导出为coverage在arccatalog中进行clean操作，之后到处shp文件再加载到arcmap中，这样的一来一去，原本相连的整条直线规矩的在节点处打断，不必一条条用Advanced Editing操作，节省大量时间。对此我的感触很深，熟悉各部分的作用，自己还需要能够思考如何组合使用以达到自己想要的效果，善于思考，就能有省力的办法。 第二阶段的另一部分网络分析是我最喜欢的一个部分。辛辛苦苦将数据数量化，这时候就是应用它来解决实际问题的时候了。空间分析和网络分析的原理在平时的课程中
23、都有接触，真正遇到实际的问题，怎么选择合适的方法，甚至是几种方法的组合，这个是非常灵活的，有很多办法来解决这个问题，如何解决的最快速、最准确、最切合实际，这是我首先要思考的。对于三个问题我多思考很多，拿校车最佳路线做例子，我看到有的同学通过简单缓冲区来进行分析，感觉有一定的可靠性，但是非常不直观、不准确。我就思考能不能有更好的办法来替代，于是回到生活中，思考到底校车的受众是谁，他们分布在哪里，乘坐校车的目的是什么这样的问题想得很多，就总结出几个相关的因素，结合自己的矢量数据所能提供的信息，确定了建立栅格等级并且再分类得出校车需求情况分布图，然后遴选站点，进行最短路径分析的方法，我做这个案例用了
24、很久，有不同的方法，对比效果选择最佳，即使是确定这个思路，该怎么分级，对于再分类如何赋值，赋多大的值，这些都是我要思考的问题，平时在寝室我也在实验这个案例，终于有比较好的效果。这个过程虽然感觉很累，但是通过自己的思考解决实际的问题的快感也让我兴奋了好久。这次实习对我的帮助很大，我熟悉了Geoway和Arcgis的操作，学会了运用这些软件来解决实际的问题。并且通过这个实习了解了自己以前在终端作为产品消费者所看不到的艰辛，数据的采集和整理都是很繁琐的过程，而我们在百度地图上的出行线路简单的点击可能背后就有众多的工作者在这样辛勤的劳作。在自己解决了实际的问题之后，一方面感觉到GIS技术的伟大，另一方面我身为遥感院GIS方向的学生，有了更大的兴趣去钻研这些技术。两周的实习是一个深刻的体会和磨练过程，让得学习到的、感悟到的东西更显珍贵。专心-专注-专业