怎麼用gis做用地坡度分析

　　具體工作流程如下：

　　利用國土資源調查結果，提取土地資訊，在ARC或INFO中生成土地圖層，根據分析情況對土地屬性進行分類，獲取該地區的 DEM資料；利用DEM資料分別生成坡度分佈圖層、坡向分佈圖層和高程帶分佈圖層；將耕地圖層與坡度圖層、坡向圖層、高程帶圖層進行疊加分析，運用OVERLAYEVENTS命令可進行疊加分析；圖層疊加後，根據各種分類條件提取耕地的坡度、坡向、高程屬性，可得到耕地的坡度、坡向、高程帶的分佈圖，利用ARC或INFO的面積計算功能進行面積統計；值得注意的是，在坡

　　濃度即為因變數，後面的地點，天氣狀況，風力，檢測時間，溫度，適溼度，為變數。那麼做偏相關分析，需要控制一個變數，比如說，控制地點，來測定天氣狀況和風力對濃度的相關係數。控制就說明，當地點不變時，天氣狀況和風力對濃度的相關係數。首先，你要做自變數與因變數的相關分析，得出相關係數的最高的兩個變數，然後控制一個變數，再做偏相關分析。

　　資料分析師這歌職業變得越來越重要，資料分析能力也變的尤為重要。而Python作為資料分析一門重要的工具。

　　其實，python這門程式設計軟體入門很簡單。但真正要達到較高的水平得下苦功。一般，知道python的基礎知識就可以開始了，像輸入、輸出、資料型別等等

　　掌握基本的程式設計之後，就可以進行簡單的資料處理。為什麼大家喜歡用python來資料分析呢，因為它有很多的庫，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的還有Scikit-Learn、Keras。

　　Numpy主要針對陣列資料的一些相關處理。如果想要了解全面的numpy用法，可以在互動環境中輸入help（numpy）。或者檢視官網的文件。

　　Pandas則比較高階，可以處理Series、DataFrame等高階資料結構和工具。

　　Matplotpb主要用來繪製資料圖表，它可以提供各類圖形的繪製。

　　其他的一些庫，可以在遇到的時候學習，不能光學不用。