ArcGIS：如何通过欧氏距离分析、重分类等工具对学校选址问题进行分析
目录
01 实验要求
02 加载数据
03 生成派生数据
3.1 通过高程数据计算坡度数据
3.2 计算基础设施的欧氏距离
3.3 计算学校的欧式距离
04 重分类
4.1 对坡度进行重分类
4.2 对基础设施的欧氏距离结果重分类
4.3 对学校的欧式距离结果重分类
4.4 对土地利用进行重分类
05 对所有重分类结果进行加权计算
06 优化
01 实验要求
02 加载数据
分别有高程数据(elevation)，基础设施分布数据(sites)，学校分布数据(school)，土地利用数据(landuse)4个数据。
加载的数据展示：
03 生成派生数据
3.1 通过高程数据计算坡度数据
生成的坡度数据展示：
3.2 计算基础设施的欧氏距离
基础设施的欧氏距离结果展示：
3.3 计算学校的欧式距离
学校的欧式距离的结果展示：
04 重分类
4.1 对坡度进行重分类
我们认为坡度越平缓的区域，越有利于建造新学校，所以将坡度较小的区域赋予较大值
重分类之后的坡度数据展示：
<注意，前面所有关于距离的结果的文件名我应该命名错误了，应该以dis_作为开头更合适，而不是re_>
4.2 对基础设施的欧氏距离结果重分类
基础设施的欧氏距离重分类结果展示：
4.3 对学校的欧式距离结果重分类
学校的欧式距离结果重分类之后的效果展示：
4.4 对土地利用进行重分类
土地利用重分类的结果展示：
05 对所有重分类结果进行加权计算
06 优化
最终效果展示：
其中天青石色表示适合新建学校
如果有问题，欢迎一起探讨.
<p>炒茄子</p>
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