gis可达性分析

TCAD评价公交可达性

可达性（Accessibility）分析人们是否容易接近工作单位、服务机构和基础设施，通过公交到达特定地点所要花费的时间和费用。可达性受出行时间、出行费用，以及目的地的区位和服务小时等因素的影响。同时，它还与各人对服务和设施的了解程度、是否情愿选择某种出行方式、服务商和机构有关。可达性的规划十分重要，它需要最大限度地保证哪些需要使用公共交通的人们能较方便地接近工作单位，以及方便购物和看病。 可达性的指标主要有如下三种：

? 可达指标（Access Measures）：通达网络中最近服务点的费用。

? 门槛指标（Threshold Measures）：在一定的时间、距离和费用范围内到达终点的能力。 ? 连续指标（Continuous Measures）：对居住的吸引力，基于接近工作和服务的方便程度。

TransCAD 提供度量上述这些类型的可达性指标。

1. 可达性指标（Access Measures）

决定人们到达交通网络的所要付出的努力。例如，用户可能想知道一个地区65 岁以上老年人当中，能够在离家一里地的范围内步行到高频率公交服务的人数所占的比例。这些指标不直接处理网络的时间、距离或费用。

网络可达性（Networ

分类号 密级 UDC 编号

中国科学院研究生院

硕士学位论文

Petri网系统的可达性研究

吴 文 渊

指导教师 杨 路 研究员

中国科学院成都计算机应用研究所

申请学位级别 硕 士 学科专业名称 计算机软件及理论 论文提交日期 论文答辩日期

培养单位 中国科学院成都计算机应用研究所 学位授予单位 中国科学院研究生院

答辩委员会主席

摘 要.........................................................................................................................

第29卷第1期

2014年1月自然资源学报Vol.29No.1Jan.,2014JOURNALOFNATURALRESOURCES

中国A级旅游景点空间分布特征与可达性

潘竟虎，李俊峰

（西北师范大学地理与环境科学学院，兰州730070）

摘要：以A级景点为例，基于GIS技术，通过最近邻指数、K指数、热点聚类等方法分析中

国2424个A级旅游景点的空间分布特征；运用栅格成本加权距离算法，计算中国A级旅游

景点的空间可达性，并测算县域单元的整体可达性；利用空间关联方法分析了县域可达性的

空间差异。结果表明：中国A级景点的空间分布总体上呈现出聚集分布的特点，所有景点的

平均可达时间为125.88min，60%的景点可达时间在90min以内；可达性在全国的分布差异

十分明显，可达性空间分布具有明显的交通指向性。景点的县域可达性呈强集聚格局，可达

性热点区域的分布呈现明显的热点—次热点—次冷点—冷点自东向西带状分布的格局。

关键词：空间结构；空间可达性；旅游景点；GIS；中国

文献标志码：A文章编号：1000-3037(2014)10-0055-12中图分类号：F592.7

DOI：10.11849/zrzyxb.2014.01.006

景点是由若干相关联的景物所构成、具有相对独

第35卷第12期2015年12月

地理科学

Vol.35No.12Dec.,2015

SCIENTIAGEOGRAPHICASINICA

县域农村居民点空间格局与可达性

——以江苏省射阳县为例

朱

彬1，尹

旭2，张小林3

(1.南通大学地理科学学院，江苏南通226000；2.中国人民银行泰州市中心支行，江苏泰州225300；

3.南京师范大学地理科学学院，江苏南京210023)

摘要：摘要基于全国第二次土地利用调查数据，借助GIS软件平台，运用核密度估算、最近邻距离指数、探索性空间数据分析、栅格成本加权距离算法等模型分析江苏省射阳县农村居民点空间格局与可达性。研究表明：在可达性成本上，镇中心半小时经济圈为5km，成本从中心沿公路网向外围呈增长态势；村中心半小时经济圈半径为1km，呈现“满天星”分布格局；耕作成本一般为5min，西部村庄可达性高于东部。在点格局上，农村居民点分布集聚，呈现“西密东疏”的空间格局特征。在规模空间格局上，农村居民点规模普遍较小，具有“太极”状结构。在可达性空间格局上，镇中心平均可达性呈现“双管”结构，高值区在射阳县西部和中部形成条带状分布；村中心平均可达性空间上类似“树枝”结构，呈现中西部高值集聚和东部低值连片分布的格局；耕作平均可达性

GIS空间分析 实习报告

班 级： 2011级测绘工程 姓 名： 马洪卫 学 号： 201111830117 指导教师： 孟晓云

一、 基于GIS的土壤类型专题图制作－以沂蒙山区为例

1、土壤类型专题图的意义：

专题地图（thematic map），又称特种地图，着重表示一种或数种自然要素或社会经济现象的地图。专题地图的内容由两部分构成：

① 专题内容。图上突出表示的自然或社会经济现象及其有关特征。 ② 地理基础。用以标明专题要素空间 位置与地理背景的普通地图内

容，主要有经纬网、水系、境界、居民地等。

专题地图是指突出而尽可能完善、详尽地表示制图区内的一种或几种自然或社会经济（人文）要素的地图。专题地图的制图领域宽广，凡具有空间属性的信 息数据都可用其来表示。其内容、形式多种多样，能够广泛应用于国民经济建设、教学和科学研究、国防建设等行业部门。专题地图和普通地图相比，具有独特的特征。

2、土壤类型专题图制作的常用方法： a. 基于ARC-GIS 的专题图制作 b. 基于MAPGIS 的专题图制作 c. 基于Supermap 的专题图制作 （基于GIS 的专题图制作的优点

GIS与犯罪分析

一、

项目概述：

犯罪是古往今来国家生活不可回避的一个重要问题，它始终伴随在人类生活的左右。随着我国经济社会的发展，社会矛盾的加剧某些犯罪问题日趋严重，因此我们急需寻找某些能够抑制进而消除犯罪的途径或方法。经过前人的努力和研究，我们发现犯罪与地理的关系有着千丝万缕的联系，犯罪地理学由此诞生，产生了例如地理环境决定论、环境论、犯罪行为论、犯罪区位论等犯罪地理学的理论分支。但是目前我国绝大部分公安部门采取的仍是一些传统的根据经验的人工分析破案手段。故而我们希望在未来能够将GIS与犯罪地理相结合。 因为

首先：GIS技术有着强大的空间数据管理、空间分析和数据的可视化输出能力，故而对于犯罪的空间展示与分析有着不可替代的作用，对于系统功能的实现是不可或缺的工具。

其次：GIS技术与犯罪研究的结合对于考察犯罪规律以空间上的犯罪分布大有裨益，它弥补了传统上的犯罪侦破系统对于空间规律的忽视，为更好的侦破犯罪案件以及维护社会治安提供了很大的契机。随着GIS的发展，GIS与犯罪分析在我国会有很大的发展空间，它必将成为解决社会犯罪问题的重要途径和手段，为社会经济的发展提供一个安定有序的环境。

二、项目选题：

1、 立足点：城市社区与犯罪

原因：

第四章 空间分布

空间聚类分析

第一节 概述

聚类分析是一种数字分类方法。对分类对象间的关系用某些相似性度量进行刻划，根据相似性度量进行分类。也有称群分析、簇群分析、簇分析、点群分析、丝分析等，在1975年(苏州)概率统计会上，决定使用聚类分析这一名称。

从数学角度来看，聚类分析是在一个大的对称矩阵中探索诸元素间相关关系的一种数学分类方法。

一．两种不同的模式识别(有无训练集)

有训练集:如判别分析，在已知样本分类的情况下设计判别函数。这些已知分类的样本

称为训练集，也称为有人管理或有教师的分类法。

无训练集:如聚类分析，在设计分类器时，所选用的样本预先不知所属的类别，需要根据样本间的距离或其它相似性的程度来自动地进行分类，也称为无人管理的分类。 二．聚类分析的两种类型

根据分类对象不同，分为Q型(Q-mode)和R型(R-mode)。 Q型

?对样品进行分类。即把不同的物体(如岩石标本、样品等物种或人种)进行比较，?对变量进行分类。即属于同一物种的各种属性，即各类变量(如岩石厚度、岩石

目的是要确定不同物体之间的关系，从而将物体进行归类分群。

R型

成分及各种化验观测数据)进行比较，目的是要不同变量之间的关系

第四章 空间分布

空间聚类分析

第一节 概述

聚类分析是一种数字分类方法。对分类对象间的关系用某些相似性度量进行刻划，根据相似性度量进行分类。也有称群分析、簇群分析、簇分析、点群分析、丝分析等，在1975年(苏州)概率统计会上，决定使用聚类分析这一名称。

从数学角度来看，聚类分析是在一个大的对称矩阵中探索诸元素间相关关系的一种数学分类方法。

一．两种不同的模式识别(有无训练集)

有训练集:如判别分析，在已知样本分类的情况下设计判别函数。这些已知分类的样本

称为训练集，也称为有人管理或有教师的分类法。

无训练集:如聚类分析，在设计分类器时，所选用的样本预先不知所属的类别，需要根据样本间的距离或其它相似性的程度来自动地进行分类，也称为无人管理的分类。 二．聚类分析的两种类型

根据分类对象不同，分为Q型(Q-mode)和R型(R-mode)。 Q型

?对样品进行分类。即把不同的物体(如岩石标本、样品等物种或人种)进行比较，?对变量进行分类。即属于同一物种的各种属性，即各类变量(如岩石厚度、岩石

目的是要确定不同物体之间的关系，从而将物体进行归类分群。

R型

成分及各种化验观测数据)进行比较，目的是要不同变量之间的关系

第二章：

GeoDatabase数据格式;

三种格式：File geodatabase-GDB和Personal Geodatabase-MDB和ArcSDE中Geodatabase

空间校正步骤： :转换格式——投影——校正：——裁剪（矢量：按掩膜裁剪；栅格：提取分析）

a． 粗校正：相似（缩放，平移，旋转）、仿射（倾斜） b． 精校正： 六、空间分析：

矢量、栅格空间分析比较：

栅格数据分析的基本模式

1、栅格数据的聚类、聚合分析 2、栅格数据的信息复合分析 3、栅格数据的追踪分析

4、栅格数据的窗口分析——邻域统计 5、栅格数据统计与量算 特征：栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础，因此具有自动分析处理较为简单，分析处理模式化很强的特征。

6、邻域统计:通过窗口分析获得指定邻域的数据统计信息。例如，检测生态系统稳定性时，可以用于获取各邻域的物种种类，从而确定物种分布缺乏变化性的位置。 块统计工具处理非重叠邻域的数据。

方法：将输入分割放入非重叠块中，然后计算每个块中值的统计数据。在输出中，将值分配给每个块中的所有像元。

焦点统计工具处理具有

广东工业大学实验报告

土木与交通工程 学院 测绘工程 专业 1201 班 成绩评定_______ 学号 姓名 (合作者____学号____) 教师签名______

预习情况 操作情况 考勤情况 数据处理情况 实验 5 题目 地形分析 第 11 周 星期 四 第 8，9节

实验目的与要求

1、TIN、DEM的建立。

2、面积量算、坡度和坡向提取及剖面线绘制。 3、填方和挖方的表达。 4、三维显示。

一、 实验方案

（一） 启动ArcMap软件； （二） 地形分析：

1、TIN、DEM的建立。

2、面积量算、坡度和坡向提取及剖面线绘制。 3、填方和挖方的表达。 4、三维显示。

二、实验数据

1、在E盘中建立一个以自己名字命名的文件夹 2、将数据拷贝到自己的文件夹下

三、实验步骤和数据处理

1、用鼠标选择：开始 / 程序 / ArcGIS / ArcMap，首先出现的可能是ArcMap 的启动对话框“Start using ArcMap with”，在对话框中选择A new empty map（建立一个新的地图文档）。然后点击ArcCatalog 按钮就可以启动ArcCatalog了。

（二）地形分析处