最新-学校选址课程设计 精品

课程设计

一、前言

在21世纪的当今，城市人口增长与教育资源的矛盾已经越来越突出，建立更多的学校成为了保障学生受教育必不可少的选择。

特别是在贵州，贵州省是个经济发展比较落后的省份之一，教学资源严重的匮乏与滞后，在一些比较偏远的地区，由于经济落后、交通闭塞、地区偏远、地形复杂、师资缺乏等各种原因导致的教育资源是相当的不足。

二、发展带来的问题：

随着经济在这个美丽的城市的悄然复苏，给了这个城市勃勃生机，特别是在国发二号文件的指导下，这里是经济必然得到快速的发展，与此同时也带来了我们亟待解决的问题，大量的家庭-农村的、流动的涌入新城区，随之带来的是大量的入学适龄儿童。在这样的背景下，在新城区就近选址解决适龄儿童的教育问题日益迫切。那么我们只有建设更多是教育设施来满足对于教学的要求。由此提出有关新学校的选址问题。

三、如何解决问题：

根据城市有限的土地和教育资源分布情况来选择新学校的地址，是一个综合考虑、协同调整的问题。效址的合理选择突显出对土地资源与教育资源以及社会资源的可持续发展的作用，具有功在当代，利于千秋的意义。要人为的找到一个满足上述若干条件的新校区位置并

非易事。而GIS-地理信息系统正是解决这类空间问题的利器。关于新学校的选址，我们做了有关新建某一校区的课程设计。

（一）、设计的目的与要求：

1.设计目的：假设某地要新建学校，以解决教育资源短缺的问题。要求运用GIS 空间分析技术，确定出适宜性比较好的学校选址区。学校的选址问题需要考虑地理位置、学生娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素。

2.设计要求：

（1）应用ArcGIS栅格数据表面分析、距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能，确定出适宜性比较好的学校选址区，并对其进行简要分析。

（2）新学校选址需要考虑的因素主要有以下几个方面：1）.选址不应在已有学校的地方，应合理规划，合理分布，避免教育资源重复浪费。

2）.选址的地方交通应方便。

3）.选址的地方应有一定的社会资源，如饭店、杂货铺、文具店等，应尽量能满足学生的需要，以方便孩子们日常的学习和生活。

4）.选址的地基必须具有一定的承载力，满足工程是施工的需要。

5）.在建设成本上，依照“用最少的钱办最好的事”的原则，应尽量考虑所选位置的地表情况。

6）.新学校应位于地势较平坦处。

7）.新学校应该与现在有娱乐设施相配套，学校距离这些设施

愈近愈好。

（3） 各数据层权重为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，

坡度因素占0.13和土地利用类型因素占0.12。对娱乐设施赋值50%

是由于对周围居民的调查显示，大多数人认为学校建在基础设备齐全

的地方更为重要。而距现有学校的距离占25%是因为，学校不应建得

过于密集，以防止资源分配不均和远处同学上学不方便。该区的地形

相对比较平缓但对学校建设也有一定影响，所以坡度的赋值为13%，

由于该区的荒草地较多，故对土地利用类型赋值12%。

（二）、操作原理：ArcGIS 中实现学校选址分析，首先利用现

有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程数据派生出坡度数据以及

到现有学校、娱乐场所距离数据集。然后重分类数据集到相同的等级

范围，再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋权重值，最后合并

这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。因此，就新校区

选址这个问题，利用GIS 的思想，可形成以下的技术流程图：

1、逻辑问题解决完后，进行数据采集：

在分析新校的最佳位置之前需要采集相关数据，可以到测绘院购买新城区的地形图，将地形图跟踪扫描矢量化以获取其中的数据，再

到国土局获取新城区的规划图和土地利用现状图栅格化存入电脑，并对其进行地理坐标配准。确认所有数据是否在同一地区，如果不在同一地区，则需要进行裁剪使其处于同一范围。然后将所有数据的坐标统一，最之后整理需要转换的坐标系和栅格象元。然后查看各图层栅格的像元大小是否一样，如若不一样则需进行重采样使像元大小一致。

2、运用ArcGIS对所得数据进行分析：

在新校选址的过程中，需要用到的空间分析工具有：欧氏距离、坡度、山体阴影、重分类、加权叠加分析、条件函数、众数滤波。数据管理工具有：按属性选择和按位置选择。

逻辑过程：数据准备，确定哪些数据作为输入，包括高程数据（dem）、土地利用数据（landuse）、现有学校数据（school）、娱乐场所数据（rec_sites）。

派生数据集，从现存数据派生出能提供学校选址的原始成本数据，包括坡度数据、到现有学校距离数据集和娱乐场所数据集。

重分类各种数据集，消除各成本数据集的量纲影响，使各成本数据具有相同的可比分类体系。各成本数据均按等间距分类原则分为1到10级，级数越高适宜性越好。

由于新学校不能距离现有学校过近，通过欧式距离计算现有学校的距离，进行重分类将现有学校的不同距离分为10等，等级越高越适合选址。给各个数据集赋权重值。在适宜性模型中对影响较大的数据集赋较高权重，最后合并各数据集合确定适宜位置。派生数据集需

要以下的步骤：

1）、对导入的地理底图进行欧式距离分析和重分类分析，下图是对现有学校进行欧氏距离分析以及重分类的结果图：

距学校距离的地图（图1）

重分类到学校的距离（图2）

新学校应建在基础设施齐全的地方，为了查找邻近娱乐设施的位置，要先计算到娱乐设施的欧式距离。进行重分类的时候要对新值取反，将距娱乐设施的不同距离分为了1~10等，距离越近

等级越高。等级越高的越适宜作为学校的选址范围。对娱乐设施进行欧氏距离分析以及重分类到娱乐设施距离的结果图如下：

距娱乐场所的距离（图3）

重分类到娱乐场所的距离（图4）

新学校应选在相对较为平缓的地方，对高程栅格进行坡度分析，得到输出坡度。然后对输出坡度进行重分类，对新值取反，将不同的