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最短路径 - 图文

来源:网络收集 时间:2020-04-14 下载这篇文档 手机版
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实例一:寻找最佳路径 1. 背景

随着社会经济发展需求,公路的重要性日益提高。在一些交通欠发达的地区,公路建设迫在眉睫。如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划,是一个值得研究的问题。 2. 目的

通过练习,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。 3. 数据

(1) dem(高程数据); (2) startPot (路径源点数据); (3) endPot (路径终点数据); (4) river (小流域数据)。

所有原始数据存放于随书光盘的..\\Chp8\\Ex2\\目录下。 4. 要求

(1) 新建路径成本较少; (2) 新建路径为较短路径;

(3) 新建路径的选择应该避开主干河流,以减少成本; (4) 新建路径的成本数据计算时,考虑到河流成本

(Reclass_river)是路径成本中较关键因素,先将坡度数据(reclass_slope)和起伏度数据(reclass_QFD)按照0.6:0.4权重合并,然后与河流成本作等权重的加和合并,公式描述如下: cost = Reclass_river + ( reclass_slope*0.6+reclass_QFD*0.4) (5) 寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS的空间分析(Spatial Analyst)中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成; (6) 提交寻找到的最短路径路线图。 5. 实现流程图

ArcGIS中实现最佳路径分析,首先利用高程数据派生出坡度数据以及起伏度数据。然后重分类流域数据、坡度、起伏度数据集到相同的等级范围,再按照上述数据集在路径选择中的影响率赋权重值,最后合并这些数据即可得到成本数据集。基于成本数据集计算栅格数据中各单元到源点的成本距离与方向数据集。最后执行最短路径函数提取最佳路径。 具体逻辑过程如图8.80所示。

图 8.80 寻找最佳路径逻辑过程

6. 操作过程

(1) 运行ArcMap,加载Spatial Analyst模块,如果Spatial Analyst模块未能激活,单击Tools菜单下的Extensions,选择Spatial Analyst,单击Close按钮;

(2) 单击File菜单下的Open命令,打开加载地图文档对话框,选择E:\\Chp8\\Ex2\\road.mxd;

(3) 设置空间分析环境。单击Spatial Analyst模块的下拉箭头,打开Options对话框,设置相关参数:

1) 打开Options对话框中的General选项卡,设置默认工作路径为:“E:\\Chp8\\Ex2\\result\\”;

2) 打开Options对话框中的Extent选项卡,在Analysis Extent下拉框中选择“Same as Layer landuse”;

3) 打开Options对话框中的Cell Size 选项卡,在Analyst Cell Size下拉框中选择“Same as Layer landuse”。 (4) 创建成本数据集

考虑到山地坡度、起伏度对修建公路的成本影响比较大,其中尤其山地坡度更是人们首先关注的对象,则在创建成本数据集时,可考虑分配其权重比为:0.6:0.4。但是在有流域分布的情况下,河流对成本影响不可低估。因此,成本数据集为合并山地坡度和起伏度之后的成本,加上河流对成本之影响。 1) 坡度成本数据集 选择DEM数据层,单击Spatial Analyst下拉列表框,选

图 8.81坡度成本数据

择Surface Analysis并单击slope,生成坡度数据集,记为Slope。 选择Slope数据层,单击Spatial Analyst下拉键头,选择Reclassify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,坡度最小一级赋值为1,最大一级赋值为10 ,得到图8.81所示坡度成本数据(reclass_slope)。 2) 起伏度成本数据集

选择DEM数据层,单击Spatial Analyst下拉列表框,选择Neighborhood Statistics,设置如图8.82所示参数设置,单击Ok按钮,生成起伏度数据层,记为QFD。

选择QFD数据层,单击Spatial Analyst下拉键头,选择Reclassify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 ,得到图8.83所示地形起伏成本数据(reclass_QFD)。

图8.82 生成起伏度

图8.83起伏度成本数据

3) 河流成本数据集

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