生態(tài)環(huán)境敏感性是指生態(tài)系統(tǒng)對(duì)區(qū)域內(nèi)自然和人類活動(dòng)干擾的敏感程度，它反映區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)在遇到干擾時(shí)，發(fā)生生態(tài)環(huán)境問題的難易程度和可能性的大小，并用來(lái)表征外界干擾可能造成的后果。即在同樣干擾強(qiáng)度或外力作用下，各類生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題可能性的大小，研究生態(tài)敏感性對(duì)保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)及其重要。按照下列要求，進(jìn)行生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)。
1
數(shù)據(jù)說明
遙感影像數(shù)據(jù)文件夾：存放所需的影像數(shù)據(jù)。
研究區(qū)范圍.shp：本次研究的研究范圍。
2
要求
- 地形、植被、水體方面的生態(tài)因子及其對(duì)該地區(qū)的敏感性等級(jí)見表，請(qǐng)根據(jù)表中各因子權(quán)重值，加權(quán)計(jì)算植被覆蓋區(qū)域的生態(tài)敏感性信息，生成該地區(qū)的生態(tài)敏感性等級(jí)分布專題圖。
- 對(duì)生態(tài)敏感性結(jié)果進(jìn)行制圖，分為5個(gè)等級(jí)（敏感性1-5），地圖添加文字信息標(biāo)注每個(gè)行政區(qū)名稱，添加必要的地圖元素并排版出圖（將結(jié)果保存為jpg格式）。
解答：
我們將文件夾里面的4景DEM數(shù)據(jù)添加進(jìn)來(lái)，這時(shí)候我們想到就是要將這4景DEM圖像合并。
打開【數(shù)據(jù)管理工具】|【柵格數(shù)據(jù)集】|【鑲嵌至新柵格】工具，將4景數(shù)據(jù)加載進(jìn)，相關(guān)系數(shù)設(shè)置如下：
為什么像素類型選擇為：16位有符號(hào)整型，波段數(shù)選擇為1呢？這些當(dāng)然是有根據(jù)的啦，我們右鍵4景DEM數(shù)據(jù)的其中一景的屬性，點(diǎn)擊【源】即可查看相關(guān)參數(shù)如下：
由此可知像素類型選擇為：有符號(hào)整型，像素深度為：16位，波段數(shù)選擇為1，最后注意保存路徑上面不要有中文和特殊字符，點(diǎn)擊確定即可。接下來(lái)我們添加那個(gè)研究區(qū)范圍數(shù)據(jù)，由于研究區(qū)范圍是鑲嵌后柵格數(shù)據(jù)里面的一部分，所以涉及到柵格的裁剪我們都會(huì)使用到【空間分析】|【提取分析】|【按掩膜提取】，將研究去范圍內(nèi)的dem數(shù)據(jù)提取出來(lái)。
接下來(lái)使用工具【空間分析】|【表面分析】|【坡度】和【坡向】對(duì)裁剪出來(lái)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行坡度和坡向分析，完事之后打開【空間分析】|【重分類】|【重分類】工具，根據(jù)題目要求要?jiǎng)澐譃?種情況，但是查看坡向圖例可以發(fā)現(xiàn)有9種劃分，分別是正北（337.5-360、0-22.5）、東北（22.5-67.5）、正東（67.5-112.5）、東南（112.5-157.5）、正南（157.5-202.5）、西南（202.5-247.5）、正西（247.5-292.5）、西北（292.5-337.5）和平地（-1）。
但是由于正北方向被360度分成了兩部分，所以我們要在重分類中設(shè)置分類數(shù)量為：10，在右邊設(shè)置中斷值則按照坡向度數(shù)低到高進(jìn)行設(shè)置即可。
對(duì)于坡度則分為5類，相關(guān)系數(shù)設(shè)置如下即可。
高程重分類相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下圖所示：
接下來(lái)我們添加遙感影像數(shù)據(jù)，計(jì)算NDVI歸一化植被指數(shù)，本次小編就著重介紹使用【影像分析】工具來(lái)進(jìn)行改指數(shù)的計(jì)算。
首先點(diǎn)擊菜單欄上面的窗口按鈕，在下拉菜單欄上面選擇【影像分析】工具，在打開的界面中選擇圖片圖片，由于NDVI計(jì)算公式是（近紅外波段-紅波段）/（近紅外波段+紅波段）為此我們?cè)诖蜷_的【影像分析選項(xiàng)】窗口中紅外波段設(shè)置為4波段，紅波段設(shè)置為3波段，因?yàn)長(zhǎng)andsat TM傳感器影像中規(guī)定近紅外波段為4波段，紅波段為3波段。
這時(shí)候還不行，因?yàn)檫@時(shí)候計(jì)算NDVI的按鈕圖片還是灰色的，我們還要在該工具中的數(shù)據(jù)列表中選中3、4波段，如下圖所示：
最后我們點(diǎn)擊【影像分析】中處理功能板塊的圖片圖片按鈕，這時(shí)候就會(huì)得到NDVI的計(jì)算結(jié)果，該圖層值域范圍是-1~1，我們依舊使用【空間分析】|【重分類】|【重分類】工具，按照題目要求將NDVI指數(shù)分為4個(gè)等級(jí)，如下圖所示：
由于遙感影像數(shù)據(jù)是沒有和研究區(qū)范圍進(jìn)行掩膜處理，所以我們?cè)贜DVI的計(jì)算結(jié)果上面進(jìn)行掩膜處理，這樣我們就不用在原始多個(gè)波段數(shù)據(jù)上面進(jìn)行多次掩膜處理了。打開【空間分析】|【提取分析】|【按掩膜提取】，將NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行按研究區(qū)范圍進(jìn)行掩膜處理，處理結(jié)果如下圖所示：
根據(jù)遙感圖像計(jì)算除水體區(qū)域，我們考慮使用MNDWI指數(shù)，改進(jìn)歸一化差分水體指數(shù)（MNDWI）用于提取水體影像信息，比NDWI更能區(qū)分水體細(xì)微特征和陰影，公式：（綠波段-中紅外波段）/（綠波段+中紅外波段），在landsat TM傳感器中，綠波段是2波段，中紅外波段是5波段，也就是說公式本身和NDVI計(jì)算是一樣的，我們打開【空間分析】|【地圖代數(shù)】|【柵格計(jì)算器】，設(shè)置相關(guān)參數(shù)如下，記得添加Float（）將整數(shù)類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成浮點(diǎn)型。
在輸出的結(jié)果圖層中值域范圍還是-1~1，我們使用提取大于0的區(qū)域作為水域，我們?cè)俅问褂谩究臻g分析】|【重分類】|【重分類】工具，將0-1以外的部分劃分為NoData值，如下圖所示：
接著使用【空間分析】|【提取分析】|【按掩膜提取】將在研究區(qū)范圍內(nèi)的水域提取出來(lái)即可，最終水域提取范圍如下圖紅色區(qū)域所示：
由于該題目涉及到了Landsat TM傳感器的一些波段劃分知識(shí)，為此小編粘貼了該傳感器的一些波段劃分參數(shù)方便同學(xué)們理解：
接下來(lái)對(duì)水域做【空間分析】|【距離】|【歐式距離】分析，在此之前我們可以點(diǎn)擊菜單欄上面的【地理處理】下的環(huán)境選項(xiàng)。點(diǎn)擊處理范圍，選擇范圍圖層為與圖層“研究區(qū)范圍”相同。在環(huán)境境設(shè)置繼續(xù)往下拉，找到柵格分析，在掩膜選項(xiàng)下選擇“研究區(qū)范圍”，這樣系統(tǒng)在插值結(jié)束后會(huì)自動(dòng)幫我們進(jìn)行按掩膜提取哦，具體解釋可以看我之前的一篇文章：ArcMap出圖小技巧：圖例，比例尺，指北針，標(biāo)題（附練習(xí)數(shù)據(jù)）
記得在進(jìn)行分析之前確保坐標(biāo)系是正確的并且地圖顯示單位為米，對(duì)距離柵格進(jìn)行【空間分析】|【重分類】|【重分類】分析，相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下圖所示：
最終結(jié)果如下圖所示：
最后我們進(jìn)行加權(quán)計(jì)算柵格，打開【柵格計(jì)算器】，根據(jù)題目要求設(shè)置相關(guān)參數(shù)如下圖所示：
最后在“研究區(qū)范圍”的標(biāo)簽內(nèi)設(shè)置顯示的行政區(qū)名字，并且將該面數(shù)據(jù)設(shè)置為透明，邊框?qū)挾仍O(shè)置為0，插入相關(guān)地圖要素，具體查看我之前的一篇文章：出圖小技巧（下）
最終結(jié)果如下圖所示：
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