1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

道路中心线的提取,相信大家并不陌生. 道路中心线是道路路线几何设计中的重要特征线,也是道路交通管理中的重要控制线. 街区内的道路应考虑消防车道的通行,道路中心线间的距离不宜大于160米. 今儿个,博主来跟大嘎伙儿分享下最近发现的道路中心线或河道中心线的提取方法. 常见的道路中心线的一般提取步骤为: [面转线](或[要素转线])→[开始编辑]→选中所有线要素,[高级编辑][打断相交线]→删去道路头部线段→[提取中心线].     接下来要介绍的这种方法是利用ArcScan进行中心线提取处理.(以河

[1]      启动ArcMap,载入各道路要素类.生成名为All-Roads的图层组,如他所看到的,符号级别绘制将对图层组内图层符号起作用: 图层组设置符号等级 [2]      在内容列表中,右键单击图层组All-Roads.选择属性. [3]      打开图层组属性窗体.切换到组合页,如图 : 工作组图层属性设置 [4]      单击符号级 进入符号级别设置窗体,相同有两种视图模式:缺省视图和高级视图.设置方式与单图层的操作第6至8步一样,详见ArcGIS制图--单图层道路压盖处理.

基于ArcGIS有多重办法可以提取影像边界,比如常用的有以下几种方式: a.System Toolboxes --> 3D Analyst Tools --> Conversion --> From Raster --> Raster Domain b.System Toolboxes --> Conversion Tools --> From Raster --> Raster to Polygon c.利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取 其中每一

1.前言 此前已经发表过一篇名为<ENVI提取水系并进行生态敏感性分析>的随笔,这篇是用ArcGIS进行水系提取,与前者的区别是上篇一般是对遥感影像进行处理,准确性较高:这篇是讲在没有遥感影像的情况下,用DEM进行水系的提取,一般与实际水系有差别,准确性较低.但是在某些研究中用途也不少,尤其是涉及河网分级.盆域分析.淹没分析等,具有一定的基础性. 2.问题 根据提供的数字高程模型,完成以下操作: (1)计算"vegetation"图层范围内的坡度.坡向: (2)提取&quo

流向地图火了,因为Facebook的那张著名的友邻图,抑或因为<数据可视化之美>中介绍飞行模式的航线图,总之,流向地图以它特殊的可视化形式,直观地展示事物之间的联系,尤其在展示网络流向.贸易流向.迁徙路线等方面具有天然的优势. Flow maps - show the movement of some phenomenon, normally goods or people, from one place to another. Lines are used to symbolize the

ArcGIS快速制图插件介绍 By 李远祥 作品背景 <快速制图插件增强版>在原有的<快速制图插件>基础上,加入植被乱序填充.生成立体楼快.等高线增强显示.一键导出地图和数据.一键点优化显示等功能,尽可能的封装一些复杂操作,利用简单的界面达到高质量的制图显示效果.此版本为比较完整版本,因此也加入插件加密功能. <快速制图插件>的第一个版本是在多次的数字城市.智慧城市及其他的省市级GIS应用中萌生出来的.由于这类型项目的用户数量较多,为了提升其地图的访问效率,一般会采用切

在地理数据库中,拓扑是定义点要素.线要素以及面要素共享重叠几何的方式的排列布置.例如,街道中心线与人口普查区块共享公共几何,相邻的土壤面共享公共边界. 处理拓扑不仅仅是提供一个数据存储机制.在 ArcGIS 中,拓扑包括以下所有方面: 地理数据库包括一个拓扑数据模型,该模型对简单要素(点.线及面要素类).拓扑规则以及具有共享几何的要素之间的拓扑集成坐标使用开放式存储格式.该数据模型能够为参与拓扑的要素类定义完整性规则和拓扑行为. ArcGIS 在 ArcMap 中包括了用于显示拓扑关系.错误和异

笔者注: 这篇文章是我本人在2009年发表在cppblog的一篇技术文章,由于我的技术博客迁移至博客园,所以转载到了此,非盗文. 以下是正文: 前段时间被项目组长委派实现基于3D地形的道路系统.实现的目标是类似于Crysis编辑器的功能:可以由编辑人员在地面上指定一系列控制点,用某种合适的曲线插值生成一条道路,指定纹理后就可以智能地将道路显示出来. 然而要实现这些功能,必须克服以下的几个难题:(1)用哪种曲线可以方便模拟出道路段,而且可以灵活地调节?(2)地形通常都有Lod优化,其网格会实时变化

1.为地图册创建定位器地图 创建数据框→标注字段(PageName)→格网索引图层[导出数据]→图层右键,[属性]|[定义查询] 2.为地图册创建动态文本 导出→[文件]|[导出地图]→PDF 3.关于动画的基本步骤 [动画]|[根据路径创建飞行动画]→[图层属性]|[时间]→在此图层中启用时间→[时间滑块]→[Tracking Analyst] [属性]→[系列]→[添加]→[新建函数] [属性]|[外观]|[高亮显示图表选择] [添加到布局] 4.添加图表 [创建图表]→[加载模板] [视图

最近花了点时间把之前的空间数据入库功能进行了完善,在这里做一个简单的介绍,也希望大家给提点意见和建议,我的目标是做一个好用.易用.通用.稳定的入库程序. 1.软件特点: 基于模板(方案)的数据更新  采用配置模板进行更新操作,对于接边.推历史库.图层字段映射等根据客户需要灵活定制. 可配置信息包括: 序号 功能名称 功能描述 备注 1 基础配置 配置现状/历史图层名称命名规则,现状/历史关键字段,宏字段等信息. 宏字段是以[]包围的文本,在其它配置文件中可以使用宏字段代替相应的内容. 2 图层字

ShoneSharp语言(S#)的设计和使用介绍 系列(4)- 入门概述 作者:Shone 声明:原创文章欢迎转载,但请注明出处,https://www.cnblogs.com/ShoneSharp. 摘要: S#语言演变到如今,其实已经形成比较强的个性了,也有很多利弊.语言的个性是由其语法确定的,S#的基因就是公式系统,其设计.表达和核心库在各种语言比较中绝对算的上是一流的,已支持近3800个函数或属性或方法调用. 软件: S#语言编辑解析运行器,运行环境.NET 4.0,绿色软件,单个EXE

{ "statusCode": "000000", "desc": "请求成功", "result": [{ "id": 1, "question": "驾驶人违反交通运输管理法规发生重大事故后,因逃逸致人死亡的,处多少年有期徒刑?", "answer": "4", "item1": &q

转自原文 以Network Dataset(网络数据集)方式实现的最短路径分析 构建网络有两种方式,分别是网络数据集NetworkDataset和几何网络Geometric Network,这个网络结构数据的创建直接在Catalog中实现创建,进行最短路径分析,为了直接使用ArcGIS提供的功能,我选用的是NetworkDataset,主要记录下考虑单双行的最短路径的设计与实现(理想状态,不考虑转弯等要素).(A)对数据编辑的要求有一下几点:(1) 添加属性字段,名称为Oneway,类型Text

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行. 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)BandingBox左

Sensor/组织: Uber Status: Reading Summary: 非常棒!端到端输出map中间态 一种建图 感知 预测 规划的通用框架 Type: CVPR Year: 2021 引用量: 20 参考与前言 论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Casas_MP3_A_Unified_Model_To_Map_Perceive_Predict_and_Plan_CVPR_2021_paper.pdf

pDC->SetMapMode(MM_ANISOTROPIC ); //首先选择MM_ANISOTROPIC映射模式,其它映射模式都不合适 pDC->SetWindowExt( max(abs(rMH.Xmax),abs( rMH.Xmin)), max(abs(rMH.Ymax),abs(rMH.Ymin))); //都以绝对值中较大的为参考 pDC->SetViewportExt( rClient.right/, -rClient.bottom/); //与客户区的一半对应,方向可选

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 在实际项目运行中,时常会出现希望搜索周边所有数据的需求.但是以常规的存储方案,每种资源均为一个图层或一个表,比如人员轨迹表.车辆轨迹表.各类空间图层表等.在进行全文空间收索时,基于传统空间关系库或后台图层服务的遍历查询则过于耗时.这里,我们研究基于ElasticSearch来进行所有数据的整合,以及全文查询服务的提供,并且分别从查询效率.查询精度.查询类型.

[编者按]时至今日,Spark已成为大数据领域最火的一个开源项目,具备高性能.易于使用等特性.然而作为一个年轻的开源项目,其使用上存在的挑战亦不可为不大,这里为大家分享SciSpike软件架构师Ashwini Kuntamukkala在Dzone上进行的Spark入门总结(虽然有些地方基于的是Spark 1.0版本,但仍然值得阅读)—— Apache Spark:An Engine for Large-Scale Data Processing,由OneAPM工程师翻译. 本文聚焦Apache

基于字典进行GIS图形进行编辑. 图层信息 大类别 字典项(属性字段) 居民点 控制点 GPS控制点 线状道路 铁路 省道 国道 一般公路 名称 长度 等级 备注 线状水系 面状道路 面状水系 湖泊 汪塘 名称 长度 建筑物 学校 寺庙 集体用地 住房 名称 长度 植被 森林 公园 水稻 小麦 玉米 名称 面积 根据图层信息创建图层,根据类别信息创建要素并符号化,根据字典项信息创建属性字段.类别对应符号.提供类别和符号的对应机载,内部的,自定义的.