學校選址
我們現在通過使用ArcMap的柵格分析功能分析學校選址的問題，首先我們需要明確的是合理的學校空間位置布局，有利于學生的上課與生活，學校的選址問題需要考慮地理位置、學生娛樂場所配套、與現有學校的距離間隔等因素，從總體上把握這些因素能夠確定出適宜性比較好的學校選址區。
01
數據準備
(1)landuse(土地利用圖)
(2)dem(地面高程圖)
(3)rec_sites(娛樂場所分布圖)
(4)school(現有學校分布圖)
在操作之前我們先對環境進行相關設置，方便后續柵格空間分析，打開菜單欄上面的地理處理選擇下拉菜單里面的環境，在打開的界面找到處理范圍，設置如下圖所示：
02
選址要求
新學校選址需注意如下幾點：
（1）新學校應位于地勢較平坦處
（2）新學校的建立應結合現有土地利用類型綜合考慮，選擇成本不高的區域
（3）新學校應該與現有娛樂設施相配套，學校距離這些設施越近越好
（4）新學校應避開現有學校，合理分布
（5）各數據層權重比為：距離娛樂設施占0.4，距離學校占0.3，土地利用類型和坡度因素各占0.15
03
實現過程
（1）提取坡度數據
對“dem”高程數據使用【坡度】工具生成“slope”數據，工具位置及參數設置如下圖所示：
接下來對“slope”數據進行重分類，平坦地區適宜性好，應該賦予較大的適宜性值，陡峭地區則反之，所以我們對“slope”數據采用等間距分級，將坡度分成10級，坡度最小的賦予新值10，坡度最大的賦予新值1，其他依次類推，相關重分類參數如下圖所示：
點擊確定后返回上一個窗口發現坡度最小值新值是1，坡度最大值是10，和我們需要的剛好相反了，一個一個改很麻煩，這時候我們發現表的右下角有個對新值取反的按鈕，點擊即可對新值反向排序，從而達到我們想要的重分類效果哦。
最終得到分類結果“recalssslope”如下圖所示：
（2）提取娛樂場直線距離數據
對“rec_sites”娛樂場所數據使用【歐式距離】工具，生成“distance”數據，工具位置及參數設置如下圖所示：
接下來對“distance”數據進行重分類，由于新學校距離娛樂場所越近是適宜性越高，我們依然采用等間距分級分為10級，距離娛樂場所最近的賦予新值10，最遠的賦予新值1，其他依此類推，最終得到重分類后的娛樂場所直線距離數據“redistance”（相關參數設置和前面的一模一樣，此處不給出參數設置圖啦）
（3）提取現有學校直線距離數據
對“school”現有學校數據使用【歐式距離】工具，生成“distance1”數據，工具位置及參數設置和上面提取娛樂場所距離數據的一模一樣，此處不展示相關參數的圖例啦。接下來對“distance1”數據進行重分類，和上文一樣的操作，就是要注意一點就是考慮到新學校距離現有學校比較遠時適宜性高，反之則低，所以依然采用等間距分類分為10級，距離現有學校最遠的賦予新值10，最近的賦予新值1，最終得到重分類后的現有學校距離數據“reclassdistance2”。
（4）土地利用數據
“landuse”已經根據地類分好了適應性等級，直接利用就可以啦。
（5）適宜區分析
前面經過重分類后，4種適宜性影響因子都統一到相同的等級體系內，并且每個數據中那些被認為比較適宜的屬性都被賦予了比較高的值，現在開始利用【柵格計算器】給這4種因子賦予不同的權重，然后合并數據以找到最適宜的學校選址位置，工具位置以及相關參數設置如下圖所示：
shool1=“landuse”*0.15+“recalssslope”*0.15+“redistance”*0.4+“reclassdistance2”*0.3
經過簡單的符號化和出圖布局后，終于得到如下的新學校選址適宜性地圖：
