Chap11操作步骤.doc

目录习作1：1习作2：4习作3：6习作4：8习作5：11习作1：1.启动arccatalog，连接到Chap11数据库。启动Arcmap，添加sewers.shp、soils.shp和landuse.shp到图层中。2.建立sewers的缓冲区。单击打开ArcToolbox窗口，设置Environments，将Chap11设置为当前工作空间。在Analysis Tool/Proximity双击Buffer工具，将sewers设为输入要素集。Sewerbuf.shp作为输出要素集。打开sewerbuf的属性表，只有一条记录对应于已做边界消除的缓冲区。3.进行soils、 landuse、和sewerbuf地图叠置操作。在Analysis Tool/Overlay工具箱中双击Intersect工具，选择soils、 landuse、和sewerbuf作为输入要素，输入final.shp，作为输出要素。4.在Analysis Tool/Extract中双击select工具，输入final为输入要素，将输出要素类命名为sites.shp，并单击用于输入表达式的SQL按钮。在出现Query Builder对话框中，输入表达式“SUIT”=2 AND “LUCODE”=300，单击确定。5. 打开 sites 属性表。注意该表包括了两套面积和周长数据，并且各个字段含有重复数值。把 sites.shp 转换为 geodatabase 要素类，要素类的 shape_area 和 shape_length 字段就有更新过的数值。6. 在 Date Management Tools/Fields 工具箱内双击 Add Field 工具。选择 sites 作为输入表， 输入 Shape_Area 作为字段名，选择 Double 作为字段类型，输入 11 为字段精度，输入 3 作为字段尺度，单击 OK。用相同的工具和相同的字段定义，将 Shape_Leng 作为新字段 添加到 sites 中。7. 在 sites 属性表中，右击 Shape_Area 并选择 Calculate Geometry，在Calculate Geometry对话框中，选中Area为性质，平方米为单位，单击OK，Shape-Area就赋予了正确的面积值。8.右击Shape-Length并选择，在Calculate Geometry对话框，选中Length为性质，米为单位，单击OK，Shape-Length就赋予了正确的周长值。习作2：1. 在 ArcMap 中添加一个新的数据帧，重命名为 Task2。往 Task2 中添加 regions。打开 boise_fire 属性表。历史上的林火情况按年份记录为 YEAR1 到 YEAR6，而通过名称记 录为 NAME1 到 NAME6。其中，年份和名称的多个字段都是必要的，因为一个多边形 可能在过去发生过多起林火。打开 fire1986 属性表。尽管该图层实际上包含了 7 个简单 多边形，但文件中仅有一条记录。fire1992 也与此相同。2. 首先，进行 fire1986 和 fire1992 的联合。在 Analysis Tools/Overlay 工具箱中双击 Union 工具。选择 fire1986 和 fire1992 作为输入要素，输入 fire_union 作为 regions 要素数据集 中的输出要素类。单击 OK 执行该操作。打开 fire_union 的属性表。3. 接下来， 求取 fire1986 和 fire1992 的交集。 在 Analysis Tools/Overlay 工具箱中双击 Intersect 工具。选择 fire1986 和 fire1992 作为输入要素，输入 fire_intersect 作为输出要素类。单 击 OK 执行该操作。习作3：1. 在 ArcMap 中插入一个新数据帧， 并重命名为 Task3。 将 deer.shp 和 edge.shp 添加到 Task3 中。2. 右键单击 deer，指向 Joins and Relates 并选择 Join。在 Join Date 对话框中单击第一个下 拉箭头，并选择“join date from another layer based on spatial location” 。确定 edge 是要 合并到 deer 的图层。单击说明文字为“each point will be given all the attributes of the line that is closest to it, and a distance field showing how close that line is.”的图形界面选择按 钮。指定 deer_edge.shp 为输出 shapefile 文件。单击 OK 执行该操作。3. 右键单击 deer_edge 并打开其属性表。处于表中右侧较远处的字段为 Distance，该字段 列出每个鹿群位置到离其最近的原始森林与皆伐区边缘的距离。4. Near 工具用一个对话框来获取输入要素（deer） 、邻近要素（edge）和可选搜索半径。 Near 工具不具有创建新的输出要素集的功能，分析结果存储与 deer 属性表中。在该属 性表中，除了距离值外，还包括位置（邻近要素的 x、y 坐标值）和角度（输入要素与 邻近要素之间角度）。习作4：1. 在 ArcMap 中插入一个新数据帧。 将此新数据帧重命名为 Task4.并将 adabg00.shp 添加到 Task4 中。2. 右键单击 adabg00.并选择 Properties。 在 Symbology 栏中， 选择 Quantities/Graduated colors 来显示 Latino 字段值。放大到地图的上部中心(即博伊西所在地)，查验图中拉美人口的 空间分布。可以看出，位于西南部的大面积街区中的拉美人口比例较高（11%） ，但该街 区人口仅略高于 4600。巨大区域单元的视觉主导是等值区域地图的缺点。3. 打开 ArcToolbox。首先计算整体 G 统计量：在 Spatial Statistics Tools/Analyzing Patterns 工具箱中双击 High/Low Clustering （Getis-Ord General G）工具。选择 adabg00 作为输 入要素类，选择 Latino 作为输入字段，同时勾选“general report”前的复选 框。其他字段均用默认选项。单击 OK 执行命令。4. 图形输出结果显示整体 G 统计量及其 相应的 Z 得分。同时，还提供对结果的解释（例 如，高值的聚集）和输出结果是随机情况的可能性（例如，小于 1%） 。关闭图形输出结果。5. 接下来，运行局部 G 统计量。在 Spatial Statistics Tools/Mapping Clusters 工具箱中双击 Hot Spot Analyst（Getis-Ord Gi*）工具。选择 adabg00 作为输入要素类，选择 Latino 作 为输入字段，输入 local-g.shp 作为 Chap11 数据库中的输出要素类，同时指定距离步长 为 5000（米） 。单击 OK 执行此命令。6. 打开 local-g 属性表。该表与 adabg00 相同，但是多了一个名为 GiZScore和GIPValue 的字段。此新 字段用于存储各街区的 G-局部统计量的 Z 得分。习作5：1.在ArcMap中插入一个新的数据帧，命名为Task5，加载Jefferson and AMSCMType_PUB_24K_POINT至Task5。2.首先选择具有“Action Completed”状态的地点。双击Analysis Tools/Extract工具集中的Select工具。在Select对话框中，输入AMSCMType_PUB_24K_POINT为输入要素，命名输出要素类为action_completed，单击SQL按钮，在Query Builder对话框中，输入以下表达式：“Status”=ACTION COMPLETED。单击OK关闭对话框。3.此步用Jefferson剪取（clip）action_co