空间分析个人总结

个人总结
本次空间分析实习虽然感觉很累，对我来说无论是从实习经验还是从团队配合确实是受益匪浅。

下面我将自身在做实验当中的感受以及自己对本次实习成果的总结：
一、首先，实习一是对书本理论知识的充分运用，对各因子的权重进行评价，确定各个因子的权重；得到许多具有评价依据的矩阵。

在计算判断矩阵的时候难倒了不少同学，主要原因就是我们在平时的理论课上对实践性的学习比较少，当运用到实际生活中时即使是很简单的原理我们运用起来都会感觉有点棘手，不过经过耐心的计算和同学们的讨论还是很快进入了实习的正轨。

我觉得学校选址确实是一个很现实的理论结合实际的例子。

通过对学校选址的理论知识的运用，我们能够清晰地认识到空间分析实际生活中的应用是那么地强大。

另一方面，该实习也和好的考察了我们对以往实习的综合应用能力，例如以前经常做的缓冲区分析以、栅格数据的重分类以及栅格计算等。

另外我也学到了选址分析中以前不太熟悉的使用ARCGIS中的建模工具（Model Builder），比之前的所做的方便简单易懂。

二、在接下来的网络分析实习中，给我最大的感受就是网络分析的现实型以及其与理论知识结合的紧密性；网络数据模型即是真实世界中网络系统(如交通网、通讯网、自来水管网、煤气管网等)的抽象表示。

平时上课时老师经常所举的例子经常会涉及到城市的管网建设与管理，听起来不怎么难做但是真正当我们在做一个简单的管网的时候就发现其中的关键所在。

特别是在Arc Catalog中为几何网络要素设置连通规则（Establishing connectivity rules）时，有可能会出现无法连通或者某个节点不通等问题，这时就要仔细检查一下是不是在建立节点与线是没有捕捉链接。

三、下一个三维分析实习可以说是对我们团队协作能力的一个很好的考察。

在开始的时候我们组6人迅速地选择实习能手作为我们的组长，并且很快分配好任务，并对矢量化工作进行统一
化讨论；在矢量化过程中我们六人可以说是互相帮助，相互交流自己的经验，对我们矢量化的进程可以说具有很重要的意义。

矢量化工作是一项十分繁重而且枯燥无味的工作，但是对我们这些以前已经熟悉矢量化的老手来说已经有心理准备了；不过其中也遇到了些许困难，毕竟之前我们都是用MapGIS对影像进行矢量化，里面的许多快捷键都比较熟悉并能够灵活的运用，对于利用ArcGIS进行矢量化却很少接触，特别是里面的矢量化快捷键很少，即使有些许也鲜有人知。

不过我们还是耐心地、有条不紊地把矢量化工作完成了。

但是，在矢量化后对等高线进行统一赋值的过程中又出现了许多问题，其中比较明显的就是有一名组员在赋值高程时经常出错，这给后来的建立三维影像的工作中带来了巨大的困难；由于某些等高线的高程值赋值错误，在三维影像中会出现地势凸凹畸形的情况。

我和组长不得不再把投影变化过去，仔细耐心检查其中错误的根源。

结果发现错误集中在由伟哥负责的那部分等高线，原因很简单就是他不清楚通过已知少量等高线的高程值来判断其中每条等高线的高程值。

这也是我懂得了，在实践实习过程中我们每一个都务必实事求是的重要性，否则代价是巨大的。

不过最终结果还是十分令人满意的。

四、最后是我有点怕的编程实习，对于并不怎么在行编程的我来说确实是一个挑战。

在蓝老师的耐心辅导下，结合自己以前学习的编程知识，我从慢慢地搞懂代码到最后逐步完善自己的代码。

在系统聚类编程当中对两点距离的算法上，我发现了许多种不同的算法，例如可以直接根据两点间距离公式直接编写代码，也可运用程序自带的距离函数计算等；但是在利用软件内部函数计算两点间距离—D[i][j] += fabs(x[i][k] - x[j][k]时我发现其中计算出来的矩阵中数据与实际计算结果不一致，我觉得fabs（）函数应该不是计算空间中两点之间的欧式距离的公式，然后我就自己利用距离公式编写;
在对基于Dijkstra算法基本原理进行最短路径分析编程
时，首先考虑到该算法的实现结果不同于系统聚类，需要一定的界面支持并需要一些分析最短路径的函数，而这些函数均存在于ArcGIS Engine比较常用的接口中；于是我选择平时蓝老师教的C#语言ArcGIS Engine进行编程。

当然在编程过程中我也发现了许多自身存在的诸多问题首先是命名的规范以及注释的必要性；另外就是在刚刚开始时思路不是非常清晰，这直接影响到我后来的编程速度；再者就是程序算法的可读性不是很好。

总结：转眼间，本次半个月的空间分析实习已将过去，面对自己的实习成果我感到自己在这近三年的大学生活中确实学到了需到。

在知识的运用方面，经过老师的耐心辅导和自己的求知心，我从以前很少接触电脑以及专业软件的笨小伙子逐渐成长为一个能够配合团队完成一定技术的实验，我感受到了一定的成就感。

但是，我也感受到GIS功能的强大性，我所接触到的也是其中的冰山一角，还有许许多多需要我们去学习探索和研究，我也会坚定不移的在GIS这条光辉道路上坐下去。