众所周知,数据处理是GIS中一项重要且繁琐的工作,处理数据的工具和方法也太多了,在做数据处理的时候,经常会遇到这样的问题:对存储在不同gdb中、并且数据集名称相同的数据进行合并处理:

如图:数据组织如下,每个gdb中都存储了一些列FeatureClass,(但gdb中的FeatureClass数量并不相同)

思路是:

1.先对每个gdb中的数据进行处理,使得每个gdb中的featureclass数量和名称相同。由于对Engine比较熟悉,这里我是用Engine进行处理的,具体代码如下:

private function Execute(){  //初始执行函数:
string templatePath = @"F:\testout";
DirectoryInfo directoryInfo = new DirectoryInfo(templatePath);
DirectoryInfo[] dirInfo = directoryInfo.GetDirectories();
string yy = dirInfo[].Name;
string FeatureClassName = "ROALK_arc"; //FeatureClass名称,这里可以设置一个数组,存储所有的FeatureClass
for (int i = ; i < dirInfo.Length; i++)
{
string gdbName = dirInfo[i].Name;
//打开filegdb
bool value = oper(@"F:\testout\" + gdbName, FeatureClassName);//判断FeatureClass是否存在
string path = @"F:\testout\" + gdbName;
if (value == false)
{
copyFeatureClass(path, FeatureClassName);
} }
}
public bool oper(string filename,string featureClassName) //判断FeatureClass是否存在

        {

            IWorkspace2 workspace = null;
IWorkspaceFactory2 workspaceFactory = new FileGDBWorkspaceFactoryClass();
workspace = workspaceFactory.OpenFromFile(filename, ) as IWorkspace2; IFeatureWorkspace featureWorkspace = workspace as IFeatureWorkspace; bool flag = workspace.get_NameExists(ESRI.ArcGIS.Geodatabase.esriDatasetType.esriDTFeatureClass, featureClassName); return flag; }
public bool oper(string filename,string featureClassName) //判断是gdb中是否存在某个FeatureClass

        {

            IWorkspace2 workspace = null;
IWorkspaceFactory2 workspaceFactory = new FileGDBWorkspaceFactoryClass();
workspace = workspaceFactory.OpenFromFile(filename, ) as IWorkspace2; IFeatureWorkspace featureWorkspace = workspace as IFeatureWorkspace; bool flag = workspace.get_NameExists(ESRI.ArcGIS.Geodatabase.esriDatasetType.esriDTFeatureClass, featureClassName); return flag; }

//拷贝所有的FeatureClass到gdb,并删除里面的数据,保证每个featureclass为空,注:D:\Data\Shapefiles存储了所有的要合并的FeatureClass的空图层,便于拷贝。

 private void convert()
{
IWorkspaceName sourceWorkspaceName = new WorkspaceNameClass
{
WorkspaceFactoryProgID = "esriDataSourcesFile.ShapefileWorkspaceFactory",
PathName = @"D:\Data\Shapefiles"
};
IName sourceWorkspaceIName = (IName)sourceWorkspaceName;
IWorkspace sourceWorkspace = (IWorkspace)sourceWorkspaceIName.Open(); // Create a name object for the target (file GDB) workspace and open it.
IWorkspaceName targetWorkspaceName = new WorkspaceNameClass
{
WorkspaceFactoryProgID = "esriDataSourcesGDB.FileGDBWorkspaceFactory",
PathName = @"D:\Data\Public.gdb"
};
IName targetWorkspaceIName = (IName)targetWorkspaceName;
IWorkspace targetWorkspace = (IWorkspace)targetWorkspaceIName.Open(); // Create a name object for the source dataset.
IFeatureClassName sourceFeatureClassName = new FeatureClassNameClass();
IDatasetName sourceDatasetName = (IDatasetName)sourceFeatureClassName;
sourceDatasetName.Name = "BOUNT_arc";
sourceDatasetName.WorkspaceName = sourceWorkspaceName; // Create a name object for the target dataset.
IFeatureClassName targetFeatureClassName = new FeatureClassNameClass();
IDatasetName targetDatasetName = (IDatasetName)targetFeatureClassName;
targetDatasetName.Name = "BOUNT_arc";
targetDatasetName.WorkspaceName = targetWorkspaceName; // Open source feature class to get field definitions.
IName sourceName = (IName)sourceFeatureClassName;
IFeatureClass sourceFeatureClass = (IFeatureClass)sourceName.Open(); // Create the objects and references necessary for field validation.
IFieldChecker fieldChecker = new FieldCheckerClass();
IFields sourceFields = sourceFeatureClass.Fields;
IFields targetFields = null;
IEnumFieldError enumFieldError = null; // Set the required properties for the IFieldChecker interface.
fieldChecker.InputWorkspace = sourceWorkspace;
fieldChecker.ValidateWorkspace = targetWorkspace; // Validate the fields and check for errors.
fieldChecker.Validate(sourceFields, out enumFieldError, out targetFields);
if (enumFieldError != null)
{
// Handle the errors in a way appropriate to your application.
MessageBox.Show("Errors were encountered during field validation.");
} // Find the shape field. String shapeFieldName = sourceFeatureClass.ShapeFieldName;
int shapeFieldIndex = sourceFeatureClass.FindField(shapeFieldName);
IField shapeField = sourceFields.get_Field(shapeFieldIndex); // Get the geometry definition from the shape field and clone it.
IGeometryDef geometryDef = shapeField.GeometryDef;
IClone geometryDefClone = (IClone)geometryDef;
IClone targetGeometryDefClone = geometryDefClone.Clone();
IGeometryDef targetGeometryDef = (IGeometryDef)targetGeometryDefClone; // Cast the IGeometryDef to the IGeometryDefEdit interface.
IGeometryDefEdit targetGeometryDefEdit = (IGeometryDefEdit)targetGeometryDef;
// Set the IGeometryDefEdit properties.
targetGeometryDefEdit.GridCount_2 = ;
targetGeometryDefEdit.set_GridSize(, 0.75); IFeatureDataConverter featureDataConverter = new FeatureDataConverterClass();
IEnumInvalidObject enumInvalidObject = featureDataConverter.ConvertFeatureClass
(sourceFeatureClassName, null, null, targetFeatureClassName,
targetGeometryDef, targetFields, "", , ); // Check for errors.
IInvalidObjectInfo invalidObjectInfo = null; enumInvalidObject.Reset(); }

2.合并,在ArcGIS中采用Python:

可以参考http://blog.csdn.net/esrichinacd/article/details/14146653

最后需要注意的地方是:在10.2的ArcMap中执行时会如下错误

我也是检查了好长时间,原因是10.2的ArcMap中执行结果会自动添加到ArcMap中,即使右键取消“添加至结果”也不行。(导致了第二次循环的时候合并的数据是结果集相同的数据的合并,所以会报上面错误)

所以这里,我们执行的时候可以到ArcCatalog中执行python脚本:

不同gdb,相同数据集合并的更多相关文章

  1. R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量 ...

  2. hadoop小文件合并

    1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在Nam ...

  3. R︱高效数据操作——data.table包(实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并)

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始 ...

  4. SAS︱数据索引、数据集常用操作(set、where、merge、append)

    代码部分大多来源于姚志勇老师的<SAS编程与数据挖掘商业案例>. 每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ ------------ ...

  5. Hadoop实战项目:小文件合并

    项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小 ...

  6. spark系列-2、Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD

    一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象, ...

  7. Atitit 数据存储视图的最佳实际best practice attilax总结

    Atitit 数据存储视图的最佳实际best practice attilax总结 1.1. 视图优点:可读性的提升1 1.2. 结论  本着可读性优先于性能的原则,面向人类编程优先于面向机器编程,应 ...

  8. Webform Application传值 ViewState

    Application:所有的会话共享一个Application空间,任何一个人改变Application的内容,其他人都会发现被改变了.Application中的内容不会被自动释放 存放位置:服务端 ...

  9. ASP.Net WebForm温故知新学习笔记:二、ViewState与UpdatePanel探秘

    开篇:经历了上一篇<aspx与服务器控件探秘>后,我们了解了aspx和服务器控件背后的故事.这篇我们开始走进WebForm状态保持的一大法宝—ViewState,对其刨根究底一下.然后,再 ...

随机推荐

  1. 生成读取相关连接的物理地址的lib(动态导入库)和dll(动态链接库)

    一.导出相关dll库 将原先的CmdInfoToPipe.h class后加入关键字 __declspec(dllexport) #ifndef NETINFO_CMDINFOTOPIPE_H_ #d ...

  2. bind() live()和delegate 区别

    Event bubbling (aka event propagation)冒泡 我们的页面可以理解为一棵DOM树,当我们在叶子结点上做什么事情的时候(如click一个a元素),如果我们不人为的设置s ...

  3. android: 使用 IntentService

    9.5.2 使用 IntentService 话说回来,在本章一开始的时候我们就已经知道,服务中的代码都是默认运行在主线程 当中的,如果直接在服务里去处理一些耗时的逻辑,就很容易出现 ANR(Appl ...

  4. linux平台下防火墙iptables原理(转)

    原文地址:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/08/19/2646466.html iptables简介 netfilter/iptables( ...

  5. iOS设备类型

    通常App都会采集用户的设备信息,比如设备类型.网络类型.内存大小等,而拿到的数据比如:iPhone 8,1是什么意思?代表iOS 8.1吗,非也.这里放二个网站大家可以上去查一查,在统计分析的系统里 ...

  6. 【Android】 Android-wifi 直连 wifi direct wifi p2p

    现在,Android的支持Wi -Fi的直接点对点点对点(P2P)Android系统的供电设备和其他类型的设备,没有一个热点或互联网连接之间的连接.Android框架提供了一套Wi - Fi的P2P的 ...

  7. mysql中You can’t specify target table for update in FROM clause错误解决方法

    mysql中You can't specify target table for update in FROM clause错误的意思是说,不能先select出同一表中的某些值,再update这个表( ...

  8. Oracle Redo Log 机制 小结(转载)

    Oracle 的Redo 机制DB的一个重要机制,理解这个机制对DBA来说也是非常重要,之前的Blog里也林林散散的写了一些,前些日子看老白日记里也有说明,所以结合老白日记里的内容,对oracle 的 ...

  9. RPC 135端口

  10. MySQL 错误

    (1) Ignoring query to other database D:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin>mysql -Uroot 原因是 ...