全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
Step 6:合并数据集 下面我们将利用坡度数据和土地利用数据来产生一个成本数据,考虑到修筑公路时候,坡度占有更为重要的作用,赋予坡度60%的权重,赋予土地利用40%的权重。在Spatial Analyst工具条中,点击Raster Calculator,创建下面的语句:
Step 6:合并数据集 下面我们将利用坡度数据和土地利用数据来产生一个成本数据,考虑到修筑公路时候,坡度占有更为重要的作用,赋予坡度60%的权重,赋予土地利用40%的权重。在Spatial Analyst工具条中,点击Raster Calculator,创建下面的语句:
Step 7:修改生成的图层名称为"成本",它表示经过每个Cell的成本。该图层有很多空白处,他就是处理过程中的空值区域(比如我们前面将wetland设置为空值),在显示上不美观,可以在图层符号化中将空值显示为黑色。
下面计算各Cell到达学校的距离成本:
Step 8:在Spatial Analyst工具条中,点击Distance--->Cost Weighted,Distance to选择“学校”图层,Cost raster选择"成本"图层,选择Create direction复选框。
Step 9: 这样生成了两个图层,"CostDistance to 学校"和"CostDirection to 学校",分别将这两个图层分别重命名为"距离成本"和"方向"。