一、背景         随着社会经济发展需求 公路的重要性日益提高。在一些交通欠发达的地区 公路建设迫在眉睫。如何根据实际地形情况设计出比较合理的公路规划 是一个值得研究的问题。 二、实验目的 1 通过练习 熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、 最短路径等空间分析功能 2 熟练掌握利用 ArcGIS 上述空间分析功能解决实际应用问题的基本流程和操作过程。 三、实验数据 1 dem(高程数据) 2 startPot (路径源点数据) 3 endPot (路径终点数据) 4 river (小流域数据) 四、实验软件 ArcGIS 五、实验内容 新公路选址需注意如下几点         1、新建路径成本较少         2、新建路径为较短路径         3、新建路径的选择应该避开主干河流 以减少成本        4、新建路径的成本数据计算时 考虑到河流成本 Reclass_river 是路径成本中较关键因素 先将坡度数据 reclass_slope 和起伏度数据 reclass_QFD 按照 0.6 0.4 权重合并 然后与河流成本作等权重的加和合并 公式描述如下 cost 重分类流域数据 (重分类坡度数据*0.6 重分类起伏度数据*0.4)         5、寻找最短路径的实现需要运用 ArcGIS 的空间分析 Spatial Analyst 中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成         6、最后提交寻找到的最短路径路线 并制作专题图。 主要操作步骤包括          1 创建成本数据集         坡度成本数据集 使用Surface Analyst生成坡度数据集 并采用等间距分为 10 级 坡度最小一级赋值为 1 最大一级赋值为 10。         起伏度成本数据集:使用11*11单元格大小做Neighborhood Statistics 得到地形起伏度数据 并按 10 级等间距实施重分类 地形越起伏 级数赋值越高 即最小一级赋值为 1 最大一级赋值为 10。         河流成本数据集 使用Reclassify 命令 按照河流等级如下进行分类 4 级为 10 如此依次为8 5 2 1。          2 加权合并单因素成本数据 生成最终成本数据集。          3 使用 Distance 中的 Cost Distance功能计算成本权重距离函数。          4 选择 Distance 中的 Cost Path求取最短路径。          5 制作专题地图并输出。 六、思考题 1 总结一下基于栅格数据的空间分析功能解决实际问题的基本步骤。          七、实验过程及结果记录 1 创建成本数据集         a. 修改起始点和终点的图标属性           b. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Surface 选择Slope工具         c. 选择导入图层为dem,点击OK 实验结果如下          d. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Reclass 选择Reclassify工具         e. 选择Slope-dem图层 点击classifly,选择Equal Interval方式 选择10个Classes 点击OK 实验结果如下           f. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Neighborhood 选择Focal Statistics工具 选择dem图层 选择矩形 将高度和宽度改为11 选择RANGE 点击OK 实验结果如下         g. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Reclass 选择Reclassify工具 选择刚刚创建的FocalSt_dem图层 点击classifly,选择Equal Interval方式 选择10个Classes 点击OK 实验结果如下         h. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Reclass 选择Reclassify工具 选择刚刚创建的river图层 点击classifly,选择Equal Interval方式 选择10个Classes 河流等级如下进行分类 4 级为 10 如此依次为8 5 2 1。点击OK 实验结果如下   2 加权合并单因素成本数据 生成最终成本数据集。         a. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Map Algebra 选择Raster Calculator工具         b. 对各重分类图层进行加权 公式描述如下 cost 重分类流域数据 (重分类坡度数据*0.6 重分类起伏度数据*0.4) 点击OK 实验结果如下     3 使用 Distance 中的 Cost Distance功能计算成本权重距离函数。         a.点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Distance 选择Cost Distance工具          b. 选择起点图层 点击OK 实验结果如下          c. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Distance 选择Cost Back Link工具          d. 选择起点以及刚刚创建的rastercalc的图层 点击OK 实验结果如下    4 选择 Distance 中的 Cost Path求取最短路径。         a. 点击Spatial Analyst Tools.tbx,点击Distance 选择Cost path工具          b. 选择终点 选择ID 选择刚刚创建的CostDis_star图层 点击OK 实验结果如下          c. 点击Conversion Tools.tbx,点击From Raster 选择Raster to polyline工具         d. 选择刚刚创建的CostPat_endP图层 选择Value 点击OK 实验结果如下           e. 修改最短路径、河流属性,实验结果如下   5 制作专题地图并输出。         a. 对地图增加标题、网格 图例、指北针、比例尺等操作 实验结果如下  思考题 1 总结一下基于栅格数据的空间分析功能解决实际问题的基本步骤。         先对各图层按照要求进行重分类 加权合并单因素成本数据 生成最终成本数据集。接着使用 Distance 中的 Cost Distance功能计算成本权重距离函数。最后选择 Distance 中的 Cost Path求取最短路径。 八、收获感想         通过练习 熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能 熟练掌握利用 ArcGIS 上述空间分析功能解决实际应用问题的基本流程和操作过程。   yopan 关注 关注 p span DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。 /span /p p span br / /span /p p span 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。 /span /p p span br / /span /p p span 本课程有两个项目实践： /span /p p span (1) CamVid语义分割 ：对CamVid数据集进行语义分割 /span /p p span (2) RoadScene语义分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割 /span /p p br / /p p span 本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。 /span /p p span br / /span /p p span 本课程提供项目的数据集和Python程序文件。 /span /p p span br / /span /p p span span > 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、C币套餐、付费专栏及课程。