空间建模与数据分析论.docx

空间建模与数据分析实验论文姓名：陈金来 学号：1053112 专业：10数技1目录实验练习题1实验练习12实验练习26 实验练习310 实验练习413 实验练习514 实验练习617实验练习719实验练习822实验练习924我的见解和收获27实验练习1：创建网络数据集在本练习中，使用地理数据库 SanFrancisco 中的街道要素和转弯要素创建一个网络数据集。还可以加入历史流量数据，以便求解取决于时间的路径。关键步骤及截图：导航到含有 ArcGIS Network Analyst 教程数据的文件夹。 教程数据的默认存储位置是 C:ArcGISArcTutorNetwork AnalystTutorial。新建网络数据集输入网络数据集的名称 Streets_ND对于此街道要素类，所有街道在端点处相互连接。 确保街道的连通性策略已设置为端点。此数据集带高程字段，因此请确保选择使用高程字段选项。 网络数据集中的高程设置进一步定义了连通性。为了帮助理解，假设两条边在 X 和 Y 空间内端点重合，但高程不同（一个端点高于另一个）。此外，假设连通性策略设置为端点。如果忽略高程，两条边相连。但如果考虑高程，它们就不相连。有两种方式可构建高程模型：使用几何中的实际高程值或使用高程字段中的逻辑高程值。Streets 要素类具有整数形式的逻辑高程值，存储在 F_ELEV 和 T_ELEV 字段中。例如，如果两个重合端点的字段高程值为 1，则边将连接。但是，如果一个端点的值为 1，另一个重合端点的值为 0（零），边将不会连接。ArcGIS Network Analyst 会识别此数据集中的字段名称并自动映射它们。 源值选项卡上的表会列出源要素类。线状源要素类（将成为网络数据集中的边元素）会列出两次；一次针对“自-至”方向，一次针对“至-自”方向。（这些方向是指相对于源线要素的数字化方向。）类型列将显示用于计算网络属性值的赋值器的类型。值 列包含赋值器计算属性值所需的信息。对于使用类型，选择限制。已选中默认情况下使用。此限制将在创建新的网络分析图层时默认使用。如果想在执行分析时忽略限制，可以在设置分析时禁用它。将 RestrictedTurns 的赋值器类型设置为常量，值设置为“受限”。街道源的赋值器为空，因此当使用此限制时这些街道源仍然是可穿过的。确保主要行的名称字段将自动映射到 NAME。新的网络数据集 Streets_ND 及系统交汇点要素类 Streets_ND_Junctions 已添加到 ArcCatalog。练习一完成。实验练习2：创建多方式网络数据集 本练习中，将从要素数据集中的多个要素类创建多方式网络数据集。关键步骤及截图：启动“新建网络数据集”向导、命名网络并选择源要素类步骤及截图与练习1相似，在这里省略。设置连通性和高程策略。Metro_Entrances 的每个要素与街道要素类的折点重合。但是，街道要素类具有端点连通性策略。由于地铁入口需要在重合折点处连接到街道，因此必须将 Metro_Entrances 设置为覆盖街道的默认端点连通性。将 Metro_Entrances 行的连通性策略从遵循改为覆盖。移除属性网络属性用于控制导航。常见示例有用作网络阻抗的成本属性，或禁止双向穿越或单向穿越（如单行线）的约束属性。ArcGIS Network Analyst 将分析源要素类并查找常见字段，如“米”、“分钟”（FT_Minutes 和 TF_Minutes，分别用于每个方向）和“单向”。如果找到此类字段，它将自动创建对应网络属性并分配相应字段。（通过单击赋值器可进行查看。）配置赋值器Meters 网络属性将会配置为获取长度值。对于从 Metro_Lines、Streets、Transfer_Stations 和 Transfer_Street_Station 源创建的网络要素，属性值将分别提取自其 Meters、METERS、Shape_Length 和 SHAPE_LENGTH 字段。Oneway 属性与 DriveTime 属性关联性较弱，因为它对驾驶员必须遵守的单向交通约束建模。此后，当使用 DriveTime 作为成本执行分析时，您应该启用单向约束，以便生成的路径考虑单向街道。此外，在对行人的移动建模时，您不应使用单向约束，因为行人可自由朝其选择的方向行走。PedestrianTime 网络属性表示行人在网络中行走花费的时间。在本组步骤中，您将为搭乘地铁或沿街行走的行人指定相应的行程时间。配置方向当在网络数据集中计算路径时，您能够在算出结果的同时得出行驶方向。网络数据集必须至少具有一个带文本属性（用于记录街道名称信息）和距离属性（用于显示需要下一个相关行进策略之前边源所经过的距离）的边源。创建和构建网络数据集设置完网络数据集的运作方式后，您需要创建并构建它。创建过程很快，主要是创建逻辑网络的容器。新的网络数据集 ParisMultimodal_ND 及系统交汇点要素类 ParisMultimodal_ND_Junctions 已添加到 ArcCatalog。预览：实验练习3：使用网络数据集查找最佳路径本练习中，您将找到以预定顺序访问一组停靠点的最快路径。关键步骤及截图：创建路径分析图层添加停靠点ArcGIS Network Analyst 会计算最近的网络位置并用定位符号符号化停靠点。该停靠点会一直选中，除非放置另一个停靠点或清除选择内容。定位的停靠点还将显示数字 1。所有停靠点都具有一个唯一的数字，表示路径将要访问停靠点的顺序。还应注意：Network Analyst 窗口中的停靠点类现在将列出一个停靠点。设置分析参数将指定基于行程时间（分钟）来计算路径、在任何地点允许 U 转弯以及必须遵守单行道和转弯限制。此网络数据集具有与“旅行时间（分钟）”属性相关的历史流量数据。如果选择通过选中使用开始时间并填充它下面的三个字段来输入开始时间，Network Analyst 将根据该时间和历史流量速度查找最快路径。或者，它将根据街道长度和速度限制的函数查找最快路径。计算最佳路径添加一个障碍将在路径中添加障碍来表示路障，然后找出去往目的地的备选路径。然后，将计算出避开该障碍的新的备选路径。然后保存。实验练习4：创建网络数据集在本练习中，将查找可对给定地址处发生的火灾做出最迅速响应的四个消防站。还将生成消防队员的行进路线和驾车指示。关键步骤及截图：创建最近设施点分析图层并添加设施点四十三个消防站将作为设施点出现在地图中，并会在 Network Analyst 窗口中列出。添加一个事件点通过对从紧急呼叫中心获得的地址进行地理编码来添加事件点。标识最近设施点实验练习5：计算服务区和创建 OD 成本矩阵 在本练习中，将创建一系列面，用来表示在指定时间内从一个设施点可达到的距离。这些面也称为服务区面。将针对位于巴黎的六个仓库计算 3、5 和 10 分钟服务区。还将查找每个服务区中有多少个商店。将标识出应重新定位的仓库，以更好地为这些商店提供服务。而且，还将创建一个“起始 - 目的地”成本矩阵，用于将货物从仓库交付给距离仓库十分钟车程范围内的所有商店。此矩阵用作物流、交货和路线分析等的输入。关键步骤及截图：添加设施点及设置分析参数将指定基于行驶时间（使用分钟）计算服务区。将对每个设施点的三个服务区面进行计算，一个是 3 分钟，一个是 5 分钟，另一个是 10 分钟。将指定行驶方向为驶离设施点，而不是驶向设施点，不允许 U 形转弯，且必须遵守单行线限制。运行计算服务区过程重新定位最不容易访问仓库的位置查看仓库 #2 的服务区面。在仓库 #2 的周围，没有任何在 3、5 或 10 分钟服务区范围内的商店；因此，要重新定位此仓库的位置，以更好地为商店提供服务。创建 OD 成本矩阵分析图层、添加起始点及添加目的地可以创建“起始 - 目的地”成本矩阵，以便将货物从新仓库交付给每个商店。此矩阵的结果可用于标识 10 分钟车程内的每个仓库所要服务的商店。而且，可以查找从每个仓库到其商店的总行驶时间。可以将服务区分析（如前面几节中所述）的设施点作为起始点。如果尚未完成服务区相关的练习，可以使用“仓库”要素图层。21个目的地运行创建 OD 成本矩阵过程OD 线将出现在地图上。将商店分配给仓库基于 OD 成本矩阵，现在可以标识每个仓库可以服务的商店。线表表示每个仓库与商店之间的距离小于等于 10 分钟车程的“起始 - 目的地”成本矩阵。OriginID 列中包含仓库的 ID。DestinationID 列中包含商店的 ID。DestinationRank 是分配给每个目的地的等级，商店基于总行驶时间来为这些目的地提供服务。OD 成本矩阵用于显示每个仓库所服务的商店，以及每条路线的总行驶时间。有些商店与多个仓库之间的距离均在 10 分钟的行程范围内，因此，可以接受其中任意一个仓库的服务。OD 成本矩阵也可用作物流路线模型中的输入，此类模型使用“起始目的地”矩阵来分配货物和服务。实验练习6：创建路径分析模型将创建一个模型，用来查找连接巴黎市 21 家商店的最快捷的送货路径。关键步骤及截图：在模型中创建路径图层接下来，要在模型中创建路径图层。在模型中使用 Network Analyst 的工作流与在 ArcMap 中使用 Network Analyst 的工作流相同。首先，创建路径图层，然后设置属性。接下来，添加要用作输入的网络位置（停靠点）。最后，求解并显示结果。新的路径分析图层将被添加到内容列表 窗口中。Network Analyst 窗口包含所有停靠点以及生成的路径。地图会显示所加载的停靠点以及生成的路径。实验练习7：使用一支车队服务一组停靠点将为某配送公司的车队找出将货物从配送中心运送到 25 家杂货店的最佳路径。每家商店对于货物的需求量都不尽相同，而且每辆卡车载货能力也各有限制。主要目标是为车队中的每辆卡车分配一组所要服务的商店，并确定送货的顺序，从而将总运输成本控制在最低。这可通过求解多路径派发 (VRP) 来实现。确定送货顺序后，便可生成结果路径的转弯指示，并将该路径以电子形式分发给驾驶员，或打印后交给驾驶员以进行送货。关键步骤及截图：添加停靠点将向“停靠点”网络分析类中添加杂货店位置。您可以将这里的停靠点视为要填充的停靠点，因为每个杂货店都要求将货物从配送中心运送过来。停靠点类中的成员最终将成为车辆路径沿途的站点。已经在地图文档中将杂货店的位置添加为要素图层“商店”。商店的属性包含每个商店所需的货物总重量（单位为磅）、运送期间的时间窗，以及访问各商店时所用去的服务时间（单位为分钟）。其中的服务时间是卸货所需的时间。添加路径配送中心有三辆卡车，最大载货重量都是 15,000 磅。您将添加三条路径（每辆车一条），并根据配送中心的操作程序设置各路径的属性运行过程来确定最佳的路径分配和停靠点顺序VRP 求解程序可计算停靠点服务所需的三个路径，并绘制连接各停靠点的线。每条路径的起点和终点均为配送中心，而且沿途都会经过一组停靠点。添加路径更新公司征用的两个辅助配送中心分别位于 800 Brush Street 和 100 Old County Road，这两个中心都可作为卡车的补货位置。卡车可到这些补货位置补充货物，从而无需返回起始站点，这样便节省了时间。您将通过对地址进行地理编码的方式将补货位置添加至站点网络分析类。可在补货位置补充货物的路径以及补货的服务时间可在路径更新网络分析类中指定。确定解决方案VRP 求解程序会计算停靠点服务所需的两个路径，并绘制连接各停靠点的直线。每条路径的起点和终点均为配送中心，而且沿途都会经过一组停靠点，过程中会到补货位置重新装货，继续服务其余的停靠点，并最终返回配送中心。VRP 求解程序会计算停靠点服务所需的两个路径，并绘制连接各停靠点的直线。Truck1 的路径将仅包括市区的停靠点。实验练习8：查找能够为配对停靠点提供服务的最佳路径为运载乘客的车队找到最佳路径，此车队将是乘客可以乘坐以从家中出发前往不同医院赴诊的唯一交通工具。将通过以下方式完成此目标：用停靠点对来求解多路径派发 (VRP) 分析，以将两个停靠点关联并对其进行排序，从而使车辆能够将乘客接往正确的目的地。此外，还可以使用 VRP 分析图层的其他要素确保其他要求得以满足。确定路径后，将为其生成转向指示，并将该路径以电子形式分发给驾驶员，或打印后交给驾驶员。关键步骤及截图：添加停靠点乘客和要前往的医院是相互关联的，因为每个顾客都必须前往预先确定的医院。您可以利用停靠点对来构建此种情景的模型，方式是将患者和医院位置都加载到“停靠点”网络分析类中，并用新停靠点对对象对他们进行关联。加载了十五个停靠点。这些停靠点会显示在地图显示画面和 Network Analyst 窗口中。添加停靠点对必须将乘客送往预先确定的医院。通过向“停靠点对”网络分析类中添加对象，您可以添加用于指定以下事项的信息：患者将被送往哪家医院，以及患者在单程中最多可以乘车多长时间。添加路径区物流公司所使用的三辆面包车只能用于为预先确定的区域中的停靠点提供服务。您将添加路径区并将其与车辆/路径相关联。VRP 求解程序会计算各车辆的路径。各路径将从某一站点出发，接到一名或多名乘客（乘客在车辆上花费的时间需小于停靠点对中指定的 MaxTransitTime 值）后，在乘客对应的医院位置卸下乘客，然后继续接送其他乘客，最终返回至起始站点。路径所服务的停靠点必须位于为其分配的路径区内。实验练习9：使用位置分配选择最佳商店位置将为连锁零售店选择可以获得最大业务量的商店位置。主要目标是要将商店定位在人口集中地区附近，因为这种区域对商店的需求量较大。设立这一目标的前提是人们往往更多光顾附近的商店，而对于距离较远的商店则较少光顾。您将使用三种不同的问题类型来执行该位置分配分析：最大化人流量、最大化市场份额和目标市场份额。关键步骤及截图：添加候选设施点向网络分析类“设施点”中添加候选商店位置。这些位置为具有开店可能的位置。通过位置分配过程所求得的解中将包括这些商店的子集。在位置分析属性部分中，确保 Name 属性已自动映射到 NAME 字段。 Network Analyst 会自动尝试基于配置文件（通常位于 C:Program FilesArcGISDesktop10.0NetworkAnalystNetworkConfigurationsNASolverConfiguration.xml）为新建位置分配图层匹配位置分析属性。运行过程以确定最佳商店位置求解过程结束后，地图上将在所选商店及其相关请求点间显示连接线。Network Analyst 窗口的“线”类中也将显示这些线。添加竞争设施点位置分配可以从竞争商店的观点出发确定新商店位置，从而最大化市场份额。市场份额是使用赫夫模型（也称为重力模型）计算的。赫夫模型假设请求点的商店光顾概率由商店的某些属性及商店的远近决定。设置分析的属性（最大化市场份额）您将更改位置分配分析图层的属性，以使用最大化市场份额问题类型进行求解。运行过程以确定最佳商店位置（最大化市场份额）求解过程结束后，会显示一条消息指明所占领的市场份额。达到目标市场份额在上一部分中，所选的三家商店占据了 33.79% 的市场份额。但是，假设想占领 70% 的市场份额。要达成此目标，需要确定至少需要开设多少家商店，以及这些商店应开设在何处。目标市场份额问题类型可以帮您找到答案。将问题类型更改为目标市场份额后，便可对目标市场份额(%) 属性进行编辑，将目标市场份额(%) 更改为 70就可以完成。指明所占领的市场份额以及占领该市场份额所需的设施点总数。该百分比大于所指定的 70%，这是因为任何程度的设施点缺乏都会导致市场份额低于 70% 的目标。我的见解与收获:在去年上地理信息系统的时候，我曾经用过ArcGIS的软件。当时，我记得，是对汶川地图的处理，把河流、道路、县、边界等等用各种颜色表示并立体成图。当时就觉得GIS是一门非常有趣的课程。这学期，我有幸学习了空间建模与数据分析，又一次用到了ArcGIS软件，