ArcGIS制作生态环境敏感性等级分布专题图（下）附练习数据

我们讲到了两大生态因子中地形因子的计算与重分类，其实都是比较简单的步骤，其中需要记忆的是坡向的度数分类，并且因为有8个方向，不要搞混哦~~

地形因子	坡度(单位：度)	>60	极高敏感	5	0.2
		45-60	高敏感	4
		25-45	中敏感	3
		10-25	低敏感	2
		0-10	非敏感	1
	高程（单位：米）	>1300	极高敏感	5	0.1
		1000-1300	高敏感	4
		800-1000	中敏感	3
		500-800	低敏感	2
		<500	非敏感	1
	坡向	正北	极高敏感	5	0.1
		东北、西北	高敏感	4
		正东、正西	中敏感	3
		东南、西南	低敏感	2
		平地、正南	非敏感	1

那么这次呢，接着上一篇的，我们来讲下一步，也即是用地类型的分类以及最后的出图，用地类型的分类标准要求如下：

用地类型	植被	NDVI>=0.5	极高敏感	5	0.3
		NDVI<=0	高敏感	4
		0.3<=NDVI<0.5	低敏感	2
		0<NDVI<0.3	非敏感	1
	水系	水域区域	极高敏感	5	0.3
		水域周边300m范围内	高敏感	4
		水域周边300—800m范围内	中敏感	3
		其他区域	低敏感	2

那么这个NDVI其实就是归一化植被指数，全称是Normalized Difference Vegetation Index，指近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和，可以表达为NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，那么这里我们就明白了，其实就是两个波段的相加减的比，因此，我们可以直接使用栅格计算器计算NDVI指数，这个其实网上一搜索的话就可以了，大家把它记住也可以，其实是非常简单的： 
然后我们按照要求重分类：
 
接下来的水域需要我们去提取，其实提取水域有很多种方法，比说说监督分类，非监督分类，NDWI等等，那这里我们就使用NDWI提取水系，NDWI>0的就是水系啦：
  
然后按掩膜提取，得到研究区范围内的水系： 
然后进行欧氏距离和重分类计算，得到shuixirec：
 
当然如果说需要进行监督分类，那可能就非常耗时，但是大家会不会脑海中第一个想法就是这个呢？其实如果分为两个类别的话，其中一个是水域，应该操作不会太难，每一类选择5个样本点的话其实也就是一共10个样本点，然后直接监督分类就可以了，高版本的ArcGIS完全可以从头到尾完成这个操作，但是前面大家还需记得首先要进行一个波段合成，得到全区域的遥感影像，然后再进行按掩膜提取，提取出研究区的遥感影像，接着再进行监督分类：
 
那非监督分类可不可行呢？之前的文章有具体的非监督分类提取河流的文章，大家可以去看一看哦，其实使用非监督分类的话可能会有写区域提取错误或者不完整哦~~~~
最后我们只需要加权求和就好了，因为我们都已经赋好权重了，这里可以直接使用加权求和，当然你要使用栅格计算器一个个相加也是可以的，这里的加权求和如果不知道在哪的话使用搜索工具即可哦： 
最后我们只需要出图即可，按照题目的要求我们还需要再分为5类，这里的五类其实我们在符号系统中设置即可，因为并没有具体的要求是哪五类，其实你直接放五个色块上去加上12345也是可以的…吧？那么字体的设置如果有要求的话就按照题目要求的设置即可，没有要求的话就随便啦： 
那么以上就是第七届全国大学生GIS技能大赛下午试题C的全部内容了，大家可以保存下方的数据下载后自己试试做哦~~

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