大数跨境
0
0

ArcGIS制作生态环境敏感性等级分布专题图(附练习数据)

ArcGIS制作生态环境敏感性等级分布专题图(附练习数据) GIS前沿
2022-01-09
1
导读:生态环境敏感性


之前我们已经做过了第八届全国大学生GIS技能大赛试题和第七届全国大学生GIS技能大赛上午试题A,这次我们接着这个专题来做一下第七届全国大学生GIS技能大赛下午试题C,这次的题目跟比较火的双评价关系很紧密哦~因为它就是:生态环境敏感性(文末有练习数据下载)


引言是:生态环境敏感性是指生态系统对区域内自然和人类活动干扰的敏感程度,它反映区域生态系统在遇到干扰时,发生生态环境问题的难易程度和可能性的大小,并用来表征外界干扰可能造成的后果。即在同样干扰强度或外力作用下,各类生态系统出现区域生态环境问题可能性的大小,研究生态敏感性对保护生态系统及其重要。按照下列要求,进行生态敏感性评价。


题目要求是:



01
分析(60分)

  

地形、植被、水体方面的生态因子及其对该地区的敏感性等级见表,请根据表中各因子权重值,加权计算植被覆盖区域的生态敏感性信息,生成该地区的生态敏感性等级分布专题图。(50分)


生态因子及其影响范围所赋属性值

生态因子

二级因子

分类

敏感性等级

赋值

权重

地形因子

坡度

(单位:度)

>60

极高敏感

5

0.2

45-60

高敏感

4

25-45

中敏感

3

10-25

低敏感

2

0-10

非敏感

1

高程

(单位:米)

>1300

极高敏感

5

0.1

1000-1300

高敏感

4

800-1000

中敏感

3

500-800

低敏感

2

<500

非敏感

1

坡向

正北

极高敏感

5

0.1

东北、西北

高敏感

4

正东、正西

中敏感

3

东南、西南

低敏感

2

平地、正南

非敏感

1

用地类型

植被

NDVI>=0.5

极高敏感

5

0.3

NDVI<=0

高敏感

4

0.3<=NDVI<0.5

低敏感

2

0<NDVI<0.3

非敏感

1

水系

水域区域

极高敏感

5

0.3

水域周边300m范围内

高敏感

4

水域周边300—800m范围内

中敏感

3

其他区域

低敏感

2



02
 出图(10分)


对生态敏感性结果进行制图,分为5个等级(敏感性1-5),地图添加文字信息标注每个行政区名称,添加必要的地图元素并排版出图(将结果保存为jpg格式)。(10分)


然后我们需要提交:

1. 所有最终结果数据,包括NDVI,坡度,坡向,水系距离,敏感性结果和制图结果。

2. 步骤:包含数据处理的所有步骤的文档,尽可能附图说明;

3. 技术文档:应包括解题思路、解题过程说明和结果等内容。解题过程说明中,请尽可能附图说明。

4. 成果数据、文档等提交文件放置在一个文件夹内,以小组编号命名,放置在一台电脑的D:\GISContest目录下,并在桌面生成一个快捷方式。


那我们就开始解题了,这里我们可以很清楚的看到,有两个生态因子大类,主要的操作步骤肯定就是重分类了,我们一步步来,第一类是地形因子,将高程、坡度、坡向做出来,重分类。


我们先将所有数据都丢进ArcGIS中,看到有研究区范围图和研究区所在的四块遥感影像图:



那么很明显的,如果我们需要坡度、坡向和高程,那我们需要先镶嵌出完整的研究区高程图,那么我们这里有很多方法可以选择,比如说镶嵌,或者镶嵌至新栅格,至于他们有何区别,ArcGIS这样写道“建议您尽可能保留原始栅格数据集,因此“镶嵌”工具以及使用空栅格数据集作为目标数据集的“镶嵌至新栅格”工具是合并栅格数据集的最佳选择。


 “镶嵌”工具用于将多个输入栅格镶嵌到现有栅格数据集中。现有栅格数据集可以为空或包含数据。


 该工具用于合并相邻并具有相同像元分辨率和坐标系的栅格。与“镶嵌”工具类似,“镶嵌至新栅格”工具用于镶嵌多个输入栅格数据集。 


但是,与“镶嵌”工具不同,“镶嵌至新栅格”工具将输出镶嵌保存在动态创建的新的空栅格数据集中。”


这里我们选择一个镶嵌至新栅格,得到DEM


 

然后我们进行按掩膜提取,得到DEM1


 

这里需要提示一下,如果你的镶嵌至新栅格总是失败,那么可能是数据集类型没有设置好,这时候只需要查看源数据是8位还是16位以及是否signed即可。


然后我们进行重分类,按照题目要求分为5级:


 

接着我们做个坡度,按照要求进行重分类:


 

接着我们做个坡向,按照要求进行重分类,但是大家可能会疑惑了,我们进行重分类时只能对数值进行重分类,但是这里的坡向都是东南西北,这时该怎么办呢?其实这里大家需要记住这个坡向的数值,百度即可:

 

然后我们就可以根据这个表对坡向也进行一个重分类了:


 


我们来讲下一步,也即是用地类型的分类以及最后的出图,用地类型的分类标准要求如下:

用地类型
植被
NDVI>=0.5
极高敏感
5
0.3
NDVI<=0
高敏感
4
0.3<=NDVI<0.5
低敏感
2
0<NDVI<0.3
非敏感
1
水系
水域区域
极高敏感
5

0.3

水域周边300m范围内
高敏感
4
水域周边300—800m范围内
中敏感
3
其他区域
低敏感
2

那么这个NDVI其实就是归一化植被指数,全称是Normalized Difference Vegetation Index,指近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和,可以表达为NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),那么这里我们就明白了,其实就是两个波段的相加减的比,因此,我们可以直接使用栅格计算器计算NDVI指数,这个其实网上一搜索的话就可以了,大家把它记住也可以,其实是非常简单的:
 

然后我们按照要求重分类:
 

接下来的水域需要我们去提取,其实提取水域有很多种方法,比说说监督分类,非监督分类,NDWI等等,那这里我们就使用NDWI提取水系,NDWI>0的就是水系啦:
 
 
然后按掩膜提取,得到研究区范围内的水系:
 

然后进行欧氏距离和重分类计算,得到shuixirec:
 

当然如果说需要进行监督分类,那可能就非常耗时,但是大家会不会脑海中第一个想法就是这个呢?其实如果分为两个类别的话,其中一个是水域,应该操作不会太难,每一类选择5个样本点的话其实也就是一共10个样本点,然后直接监督分类就可以了,高版本的ArcGIS完全可以从头到尾完成这个操作,但是前面大家还需记得首先要进行一个波段合成,得到全区域的遥感影像,然后再进行按掩膜提取,提取出研究区的遥感影像,接着再进行监督分类:
 

那非监督分类可不可行呢?之前的文章有具体的非监督分类提取河流的文章,大家可以去看一看哦,其实使用非监督分类的话可能会有写区域提取错误或者不完整哦~~~~

最后我们只需要加权求和就好了,因为我们都已经赋好权重了,这里可以直接使用加权求和,当然你要使用栅格计算器一个个相加也是可以的,这里的加权求和如果不知道在哪的话使用搜索工具即可哦:
 

最后我们只需要出图即可,按照题目的要求我们还需要再分为5类,这里的五类其实我们在符号系统中设置即可,因为并没有具体的要求是哪五类,其实你直接放五个色块上去加上12345也是可以的…吧?那么字体的设置如果有要求的话就按照题目要求的设置即可,没有要求的话就随便啦:
 

那么以上就是第七届全国大学生GIS技能大赛下午试题C的全部内容了,大家可以保存下方的数据下载后自己试试做哦~~

数据下载
进入本公众号后台
发送数字
1771
获取下载链接
文件名:1-9ArcGIS生态环境敏感性


- END -


ArcGIS综合制图完整版.doc(文档可下载)
ArcGIS地形图配准并生成三维模型(附练习数据下载)
全国矢量数据SHP大放送!县级行政区,河流水系,建模矢量,铁路....直接下载
又新又全 |制图符号库、最新市级国土空间总体规划制图规范"GIS符号库"下载
ArcGIS中DEM输出等值线并导入至CAD中保留高程属性(附练习数据下载)


戳原文,更有料!
【声明】内容源于网络
0
0
GIS前沿
分享测绘地信资讯,交流行业软件技巧。
内容 4923
粉丝 0
GIS前沿 分享测绘地信资讯,交流行业软件技巧。
总阅读2.7k
粉丝0
内容4.9k