arcmap实验：土壤污染及甲状腺癌发病率的可视化
ARCGIS空间分析指导手册_三_
ARCGIS空间分析实习指导书(三)——三维分析部分本章内容：练习一：在地形表面上叠加影像练习二：污染物在蓄水层中的可视化练习三：土壤污染及甲状腺癌发病率的可视化练习四：创建TIN表面表示地形学习三维分析的最佳办法就是在使用中学习．在本教程的这个练习中，您将学习：用ArcCatalog查找、预览三维数据在ArcScene中添加数据察看数据的三维属性从二维要素与表面中创建新的三维要素从点数据源中创建新的栅格表面从现有要素数据中创建TIN表面为了能够顺利使用本教程，用户的机器上必须安装了ArcGIS及三维扩展模块，并且在本机或网络上安装有本教程所需要的数据．如未在教程指定的默认目录中找到练习数据，请与系统管理员联系，以获取正确的数据路径．拷贝教程数据首先将教程数据拷贝到本机。
您将使用ArcCatalog浏览、拷贝数据。
1．击开始->程序->ArcGIS中的ArcCatalog8。
ArcCatalog允许用户对数据进行查找与管理。
ArcCatalog左边的窗口称之为“目录树”．ArcCatalog右边的窗口显示在目录树中选中数据的内容。
2．点击location下拉列表框，输入教程数据的安装路径\arcgis\Arctutor，并按回车．此时，目录树中的ArcTutor文件夹为当前选中的项。
你可以使用Contents标签显示其中的内容。
3．右击3DAnalyst文件夹，选择“复制”4．右击本地将拷入数据的文件夹，选择“粘贴”。
此时文件夹拷贝到了本地驱动器中。
下面，在ArcCatalog的目录树中连接3DAnalyst 文件夹进行连接。
5．在本地驱动器中点击3DAnalyst文件夹，并将其拖至ArcCatalog的目录树的最顶层结点中。
此时将在目录树中出现一个本地数据的文件夹连接。
练习一：在地形表面上叠加影像在地形表面上叠加遥感影像，有助于对影像模式及其与地形的相关性的理解。
假如你是加州Death峡谷的地质学家。
大学空间分析实习报告：基于ARCGIS土壤侵蚀危险性评价
空间分析实习：基于ARCGIS软件的土壤侵蚀危险性评价实习目的（1）巩固多因子分析的主要流程，熟练掌握多种空间分析方法的综合运用。
（2）进一步培养学生分析问题、解决问题的综合能力；（3）掌握SRTM DEM 数据的获取方法。
实习准备（1）软件准备：ARCGIS10、ENVI4.7（2）方法准备：多因子分析原理及方法（可参考相关书籍）实习数据✧TM 影像：用于派生归一化植被指数（NDVI）✧土地利用类型✧DEM 数据：用于派生坡度数据，根据研究区范围从网上获取（/SELECTION/inputCoord.asp）✧降雨量数据：（大家在研究区均匀选择30 个离散点进行模拟）实习主要步骤及要求假设影响土壤侵蚀的因子有:坡度、植被覆盖率（可用NDVI 代替）、土地利用类型、降雨量；根据多因子分析的原理和方法，在数据预处理的基础上，运用叠加分析方法完成土壤侵蚀危险性评价，并根据相关标准进行危险性分级。
主要步骤：①确定评价模型：本次评价用加权平均模型，表达式为：②数据预处理：派生所需要的数据，重分类数据到统一的等级；③确定各因子权重：假定坡度0.3、降雨量0.3、植被覆盖（NDVI）0.25；土地利用类型0.15。
④叠加分析：通过叠加分析完成土壤侵蚀危险性评价；⑤制作危险性等级图。
详细操作步骤1)多波段合成：实习数据给的2张TM影像均为3张单波段影像，需要进行多波段合成处理2)去除锯齿多波段合成后的2张影像均可以看到明显的锯齿，所以要先去除锯齿1)使用特征提取工具去除锯齿：在这里我使用特征提取工具2)输出去除锯齿后的影像3)拼接影像将2张影像拼接成一幅完整的影像，注意影像的位置，位于下方的的影像上方1)拼接影像2)分别对2张影像设置参数，：3)输出拼接后的完整影像：4)拼接及假彩色合成后的影像如下：4)提取NDVI5)根据TM影像的坐标在网上下载DEM数据6)DEM数据合成1)在ArcMap中添加DEM数据2)DEM数据的合成：网上下载的数据为4幅数据，在此需要进行dem数据的合成，打开Arc Toolbox，< Arc Toolbox >－<Data Management Tools>－<Raster>－< Raster Dataset>－<Mosaic To New Raster>，设置参数如下图：7)环境设置：将研究区设置为landuse，主选项卡< Geoprocessing >－<Environments >8)将DEM数据的地图投影坐标系转换和TM影像一致1)将TM影像输出为TIFF格式，并添加至ArcMap地图窗口中2)进行投影转换，打开Arc Toolbox，< Arc Toolbox >－<Data Management Tools>－<Raster>－< Project Raster>，设置参数如下：导入地图窗口如下：9)新建降雨量数据1)ArcCatalog中新建点.shp文件，命名为rainfall，添加至地图窗口中2)均匀添加30个点3)打开属性表，添加降雨量值字段rainfall，类型设置为长整型4)输入降雨量值（注意打开编辑），设置值如下：10)对降雨量离散点数据空间差值：采用kriging差值法，打开Arc Toolbox,< Arc Toolbox >－<Spatial Analyst Tools>－<Interpolation>－<Kriging>，结果如下：11)提取坡度：由研究区的DEM数据提取坡度，打开Arc Toolbox,添加工具，< Arc Toolbox >－<Spatial Analyst Tools>－<Surface>－<Slope>双击工具，设置参数如下：导入地图窗口如下：12)对坡度重分类重分类为6级，坡度最大危险性最高，赋值为6，依次坡度最小危险性最小赋值为1，打开Arc Toolbox, < Arc Toolbox >－<Spatial Analyst Tools>－<Reclass>－< Reclassify>添加工具，双击工具，根据以上要求设置参数如下：13)对土地利用类型重分类重分类为6级，危险性最大的土地利用类型赋值为6，依次危险性最小的土地利用类型赋值为1，打开Arc Toolbox, < Arc Toolbox >－<Spatial Analyst Tools>－<Reclass>－< Reclassify>添加工具，双击工具，根据以上要求设置参数如下：14)对降雨量重分类重分类为6级，降雨量最大危险性最高，赋值为6，依次降雨量最小危险性最小赋值为1，打开Arc Toolbox, < Arc Toolbox >－<Spatial Analyst Tools>－<Reclass>－< Reclassify>添加工具，双击工具，根据以上要求设置参数如下：15)栅格叠加权重设置如下："slope_r" * 0.3 + "rainfall_r" * 0.3 + "NDVItiff.tif" * 0.25 + "landuse_r" *0.1516)分类渲染分为6类，设置颜色和文字说明，如下：17)专题图制作：添加图名、图例、比例尺、指北针、制图信息、文字说明，输出为JPG格式成果图（JPG）专题图分析：影响土壤侵蚀的因子有:坡度、植被覆盖率、土地利用类型、降雨量4个因子，综合考虑得出图中黑色区域为综合4个因子考虑后最危险的区域，依次分为较大、一般、较小、最小几个区域。
切尔诺贝利核电站
切尔诺贝利核电站报告
调查目的：土壤放射性元素系统采样分析及癌症（甲状腺癌）患者人数统计用GIS对这两种数据进行分析，找出它们之间的相关并作图，完成分析报告。
调查步骤：1.首先在Arcgis中加载白俄罗斯全国土壤的采样位置及铯137的含量分布数据。
2.利用toolbox中的外接多边形工具（minimum bounding geometry)大致确定白俄罗斯的国土边界.下图中棕色四边形方框为边界。
3.加载癌症村数据，并用泰森多边形表示癌症患者的生活区域。
此图上的每个多边形表示一个癌症村的区域。
在此基础上，利用外界多边形对泰森多边形进行裁剪，并将裁剪后的数据保存。
4.用铯137数据进行反距离权重插值，然后利用泰森多边形对插值结果进行统计，并且求出该地区的铯的含量。
用泰森多边形对该区范围内栅格值进行统计求平均值。
提取“城市名、癌症患者比例、铯污染含量到Excel 中，并用excel 做出曲线图，求出曲线方程和拟合度值。
结论：通过对癌症患者人数和土壤中铯的含量的统计，并做出相关曲线，得出曲线方程为1226.00413.0+=x y ，相关系数为0.4632，由此看出癌症患者的人数与土壤中铯的含量存在一定的相关关系。
并
且土壤中铯含量越高，癌症患者人数越多。
arcmap实验：土壤污染及甲状腺癌发病率的可视化
土壤污染及甲状腺癌发病率的可视化
实验目的
在本实验中，用户将由在 Belarus 采集的点数据创建两个表面。
其中一组点数据包括土壤中的 Cs137含量。
Cs137 是此次事故中释放的几种同位素之一。
另外一组点数据显示了按区统计的甲状腺癌的发病率，采样点基本位于各个统计区的中心位置附近。
实验步骤及方法
打开chernoby，查看点数据
OPEN FILE
首先将3D Analyst工具条添加到Arcscene中.
1. 单击view,指向toolbars,单击3D Analyst
2. 单击3D Analyst，指向Convert，单击Features to 3D。
3. 单击Input Features 下拉列表，单击ubsample_1994_CS137。
4. 单击Input Feature Attribute 按钮，然后单击InputFeature Attribute 下拉列表，单击CS137_CI_K。
5. 将输出要素的名称改为CS137_3D。
6. 单击OK。
现在，要素被转换为三维点要素。
然而，它们仍然看上去好像是在平面上放置的，这是因为CS137 的浓度从0 变化到208.68，这相对与数据的水平范围来说太小了。
增加垂直拉伸
1单击View，单击Scene Properties。
2. 单击General选项卡，单击Scene Properties。
3.单击Calculate from extent
4. 单击OK。
5. 单击Full Extent 。
土壤盐分三维可视化研究进展
1 引言
自 20 世 纪 70 年 代 起 ，有 学 者 提 出 了 土 壤 盐 渍 化 问 题 是 影 响 全 球 灌 溉 农 业 的 主 要 问 题 之 一［1］。 此 后 ，土 壤的盐渍化问题引起了越来越多的关注。在后期的研 究 中 发 现 ，土 壤 的 生 产 力 水 平 与 土 壤 的 质 量 状 况 关 系 密 切［2］。 要 想 对 盐 渍 化 土 壤 进 行 改 良 、管 理 和 优 化 利 用 ，对 土 壤 的 盐 分 剖 面 进 行 空 间 变 异 进 行 评 估 就 显 得 尤 为 重 要［3］。 目 前 ，环 保 与 农 业 相 关 的 部 门 对 土 壤 盐 分 数 据 的 图 表 有 大 量 的 业 务 需 求 ，但 是 人 工 的 数 据 与 报表分析的效率过低且由于土壤的盐分数据通常带有 深 度 属 性 ，因 此 二 维 图 表 已 经 无 法 满 足 三 维 土 壤 盐 分 调查的需要。采用三维可视化技术则能直观地表现出 盐分在土壤中的三维趋势，作为一个三维自然综合体， 土壤在不同方向上的变异性都有较大的差别。通过三 维 可 视 化 技 术 ，能 生 动 地 表 现 出 土 壤 盐 分 三 维 信 息 上 的变化。
大地电导率仪，通过表观电导率数据建立土壤电导率反演模型，是目前土壤盐分研究最常用的方法之一；针
对模型可信度的判断，选取具有代表性的指标来检验，用指示克里格法与三维普通克里格法得出土壤盐分的
三维概率分布。因此，三维可视化研究对土壤盐碱化治理具有一定的意义。
关键词：三维可视化；土壤盐分；反演模型；指示克里格法
2 三维可视化技术的应用
传统的数据分析手段会对复杂的数据进行简化，忽 略了数据的真实结构，而通过三维可视化对高维数据的 描绘，可以还原甚至增强数据的全局的结构以及具体的 细节［4］。通过可视化的表达，能将难以理解的数据变为 图表，三维模型等更为直观的表现形式。在1987年科学 计算可视化首次提出以来［5］，这种通过计算机将复杂与 抽象的数据转变为直观且更易于理解的方法，已被广泛 地应用在各个领域。陈士杰使用声呐图像与数据，并通 过OpenGL编程接口实现了三维融合与仿真显示，实现了 海底管道的三维科学检测［6］；张开仲通过使用Micro-CT 三维可视化模型，得出了媒体微 关区域进行三维重建，提高了肺部疾病的诊断效率［8］；于 雪润探讨了在地学的三维可视化中的关键算法、模型设 计和软件设计与实现［9］；李书钦使用OpenGL与NURBS曲
ArcMap 制图实验
实验报告课程名称：地理信息系统概论实验名称：ArcMap 制图实验一、实验目的练习利用ArcMap进行地图制图，整饰和出图。
二、实验环境ArcGIS 9.0三、实验准备1．软件准备：ArcGIS 9.02．资料准备：Geodatabase 格式数据库yzdata.mdb，包含扬州市基础地理数据和环保专题数据。
四、实验要求（1）绘制一张扬州市行政区划图，要求包含图名，图例，比例尺，指北针等；（2）利用点状符号法、底色法、分区图表法等制作两张扬州市环保专题图；五、实验步骤1、打开空的ArcMap制图文档，点击Add Data添加扬州市矢量地图数据；2、制作扬州区划图只需打开左边soucel里的扬州公路，扬州市区，扬州区划，修改扬州区划层的属性。
如下图所示。
得到的图如下图所示：3、点击：view－》layout view切换到制图窗口；4、调节制图框的大小和形状；5、在Insert菜单下点击相应按钮添加比例尺，图名，图例和指南针，并修改样式。
6、点击File－》Export Map输出地图，点击option设置出图格式，设置为JPG 格式，分辨率为150dpi。
7、分别利用点状符号法、分区图表法制作两张扬州市环保专题图；8、只需选中pollutor_city图层，右击选中属性，Chart即为分区图表法9、首先把原图的环保数据加入图层中，右击选择joins and Realets joins,进行属性的修改10、点状符号法制作专题地图方法类似。
六、实验结果七、实验小结及心得通过这次实验对ArcGIS软件的应用更加熟悉了，通过实验也对专题地图的理解更加明白了，会制作专题地图和分别用分区图表法制作专题地图了。
环境监测数据可视化与分析
环境监测数据可视化与分析数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们了解环境的状况以及寻找解决问题的方法。
在环境监测领域，数据的采集、分析和可视化是至关重要的工作。
本文将介绍环境监测数据的可视化与分析方法，以及它们在环境保护中的应用。
一、什么是环境监测数据可视化与分析环境监测数据可视化与分析是将采集到的环境数据通过图表、地图等可视化工具进行展示，并通过统计分析等方法对数据进行处理和解读的过程。
它可以帮助我们更好地理解环境的变化趋势、发现异常情况以及评估环境质量等问题。
二、环境监测数据的采集与处理环境监测数据的采集是可视化与分析的基础。
常用的数据采集方法有现场观测、实验室分析、遥感技术等。
采集到的数据可能包括大气污染物浓度、水质指标、土壤污染程度等。
在采集过程中，需要注意采样点的选择、采样设备的校准以及数据的准确记录。
采集到的数据需要进行处理和清洗，以去除异常值和噪声干扰。
常用的数据处理方法包括平滑处理、插值处理以及异常检测等。
处理后的数据将作为可视化与分析的输入。
三、环境监测数据的可视化方法1. 图表可视化图表是最常用的可视化工具之一，它可以直观地展示数据的分布、变化趋势和相关关系。
常见的环境监测数据图表包括折线图、柱状图、饼图等。
例如，通过折线图我们可以清楚地观察到大气污染物浓度随时间的变化趋势。
2. 地图可视化地图可视化是将环境监测数据与地理空间信息相结合的一种方法。
通过在地图上标注数据点、着色等手段，可以直观地展示不同地区的环境状况。
例如，通过颜色深浅可视化大气污染物在不同区域的浓度分布。
3. 三维可视化三维可视化是一种更加直观的可视化方法，它将环境监测数据以三维模型的形式展示。
通过旋转、缩放等操作，可以更好地观察数据的空间分布和变化趋势。
例如，在三维模型中可以清晰地展示水质污染在河流中的传播情况。
四、环境监测数据的分析方法1. 统计分析统计分析是环境监测数据分析的基础方法之一。
通过统计学的方法，可以对数据的集中趋势、离散程度以及相关性进行描述和分析。
gis作业步骤——污染场地评估
1污染点分布图制作1.1污染站点数据准备创建一个以逗号分隔的文本文件，包含站点的名称、经度、纬度、溶氧值、Ph值。
如图污染点数据1.2添加数据1)打开ArcMap，在ArcCatalog中右击文本文件，打开Creat Feature Class →From XY Table，添加数据如下图：添加污染点数据2)单击，打开添加图层界面（下图），将City streets.shp，US highway.shp，River shoreline.shp，State highway.shp和Tributaries.shp添加到Arcmap 中，制作污染点分布专题图。
添加shape文件2制作研究区将Ann Arbor文件中的annarbor_b_83、Pittsfield文件中base_83，Scio 文件中的base_83分别加载到ArcMap中，分别重命名为AAbase_83，Pittsbase_83，Sciobase_83。
单击ArcMap工具条中Geoprocessing→Merge，打开shape文件合并工具，将AAbase_83，Pittsbase_83，Sciobase_83合并，创建研究区域（Study Area.shp）。
shape文件合并按照上述方法，合并roadbase_83得到研究区街道（Streets.shp），合并annarbor_r_83， pittsfld_r_83和scio_rds_83，得到主要道路（Major Roads.shp）。
3地理编码创建一个以逗号分隔的文本文件Sites.txt，主要格式如下：Address,Type,Contam_1,Contam_2,Contam_3Platt & Ellsworth,Landfill,DDD Toluene,Trichloroethane,Benzene 4175 Whitmore Lake Rd…由于ArcGIS10中地理编码的方式的改变，导致无法得到匹配的点，因此采用Arcview3.3进行地址匹配。
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土壤污染及甲状腺癌发病率的可视化
实验目的
在本实验中，用户将由在 Belarus 采集的点数据创建两个表面。
其中一组点数据包括土壤中的 Cs137含量。
Cs137 是此次事故中释放的几种同位素之一。
另外一组点数据显示了按区统计的甲状腺癌的发病率，采样点基本位于各个统计区的中心位置附近。
实验步骤及方法
打开chernoby，查看点数据
OPEN FILE
首先将3D Analyst工具条添加到Arcscene中.
1. 单击view,指向toolbars,单击3D Analyst
2. 单击3D Analyst，指向Convert，单击Features to 3D。
3. 单击Input Features 下拉列表，单击ubsample_1994_CS137。
4. 单击Input Feature Attribute 按钮，然后单击InputFeature Attribute 下拉列表，单击CS137_CI_K。
5. 将输出要素的名称改为CS137_3D。
6. 单击OK。
现在，要素被转换为三维点要素。
然而，它们仍然看上去好像是在平面上放置的，这是因为CS137 的浓度从0 变化到208.68，这相对与数据的水平范围来说太小了。
增加垂直拉伸
1单击View，单击Scene Properties。
2. 单击General选项卡，单击Scene Properties。
3.单击Calculate from extent
4. 单击OK。
5. 单击Full Extent 。