如下图,现在要做这样一件事,提取面图层中每一个图斑的质心点,然后使用质心点提取图层中的一个属性值,并在此基础上进行克里金插值,生成该属性的空间插值图.当然,今天这段文字主要简单说一下怎样提取面图层的质心点,其他的操作也都很简单,如果需要可以给我留言,以后再做补充.放一张论文里的图 关于质心点的提取,ArcGIS是没有专门的工具来一次性完成的,所以,我们需要经过以下几个步骤完成这项任务. 1.建立字段,提取质心点坐标 找到需要创建质心点的面图层→打开面图层属性表→添加字段→填写字段名(这里填写为X

一.打开ArcMAP并加载上相应的点图层和边界面图层 二.ArcToolbox--Spatial Analyst工具--差值分析--克里金法(根据不同的情况选择不同的算法,这次的处理实际上使用的是样条函数法,比其它算法更平滑,操作步骤类似,参数设置可以设置试试效果),依次进行以下设置 点击环境进行详细设置 下一步的设置“像元大小”是解决锯齿的关键步骤,掩膜主要作用是设置出图范围 确定后成功 生成栅格数据:右键刚生成的图层--导出数据 三.生成等值线 ArcToolbox--Spatial Ana

Leaflet 是一个非常小巧灵活的 Geo js 库,esri 本身也在 Github 上有 leaflet 的相关项目.但是 leaflet 本身支持 Web Mercator Auxiliary Sphere tiling scheme,无法直接加载 arcgis server 发布的图层缓存,需要通过 Proj4 这个库进行转换,这里涉及了投影的相关转换配置,可是没有相关专业知识怎么配置呀,不过只要会搜,一切都是可以的. 以下是具体的步骤: 1. 打开 ArcGIS 的 MapServe

先说效果: 生成轮廓之前:

1.打开ArcCatalog,准备工作(1)菜单:Customize -> Extensions...,在打开的对话框中把里面的东西都勾上.实际要用的应该是GeoStatistical Analyst,但是全勾上好记,也免得后面出错.如果不做这一步,后面会报tool not licensed错误.

首先介绍一下ArcGIS10.0的缓存机制: 切片方案 切片方案包括缓存的比例级别.切片尺寸和切片原点.这些属性定义缓存边界的存在位置,在某些客户端中叠加缓存时匹配这些属性十分重要.图像格式和抗锯齿等其他属性也会写入切片方案,但对于客户端应用程序能否成功叠加切片没有影响. 切片方案原点 切片方案原点是指切片方案格网的左上角,默认原点为地图文档定义的坐标参考的左上点.原点不一定代表创建切片的起始点:只有在达到地图全图范围时才是这样.进行缓存时使用公用切片方案原点可确保所创建的缓存能够在 Web 应

切片工作,我们可以一级一级的切,也可以,所有的一块切,Recreate All Tiles这项是说,在没有进行任何的切片工作时,可以选用这项:Recreate Empty Tiles这项是说,如果之前已经对某一级进行了切片,再重新切片时,可以选这项,具体可以查看帮助:Delete Tiles这项可以删除之前切的切片:比方说我们计算机正在切图,突然间断电了,切了几天,几十G的地图切片,怎么办?我们不能重新开始切啊,我们就可以选择Recreate Empty Tiles,把剩余的地图切片补上即可.

现象: 前端采用Openlayers,更新Feature时服务器端返回的XML提示更新错误 原因: 参考:http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/42335 这是ArcGis的Bug 解决方法: 将Oracle数据库中ArcGis生成的索引删掉,如 DROP INDEX A29_IX1

多面体(multipatch)结构在ArcGIS数据结构中是与点.线.面平行的一种数据结构,对于ArcGIS三维来说是一个很核心的结构,有了它,ArcGIS平台才可以灵活的描述规则和不规则的三维实体.对于建筑物.道路这种相对规则的模型,GIS平台里ArcGIS能表达,其他GIS平台也能:但对于地质地层结构都不规则,需要节点级刻画的三维模型,很多GIS只能用三维点符号的形式显示,该方法的缺点是无法进行节点级生成.管理.编辑和分析,ArcGIS能做到就是因为多面体数据结构. 也许我们平时在做二维项目

ArcGIS案例学习笔记-中国2000坐标转换实例 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:西安1980.中国2000.WGS84(GPS)等任意坐标系下高精度相互转换 特点: 1.不同坐标基准,支持ArcGIS数千种坐标系2.高精度,坐标转换理论中最优方法最高精度最大范围,范围可达百公里,精度可达mm级3.支持批处理,所有空间数据,一次处理,整个项目区,整个县,整个城市,整个省,整个国家,全世界,可以一次完成.不用写程序代码.目的:西安1980.

准备:1.确定好模拟区域范围,精度,行列数          2.确定好源解析的城市规划 思路: 1.全国省级图+本地市县图-->合成一张区域图(联合) 合成之后,添加一个字段,一个数字类型字段xh,给每个城市一个固定的xh值(1到16). 生成好的图需要用xh字段融合(dissolve)处理一下.融合之后需要手动添加17xh. 2.用arcgis生成一张渔网图(创建渔网) 注意: y轴坐标是指左侧y轴,坐标填左上角那个点坐标即可. 渔网右上角的坐标需要填上. 3.区域图+渔网图=>spati

这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans,这是聚类中非常简单的一个算法,它的算法思想与监督学习算法KNN(K近邻算法)的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量,不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类,而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类.接下来主要是我对<机器学习实战>算法示例的代码实现和理解. 首先叙述下算法项目<对地图上的俱乐部进行聚类>的要求:朋友Drew希望让我们带她去城里庆祝生日,由于其他一些朋友也会过来,所以需要提供一个大家都可行的计划,Drew给出

在进行空间统计实验过程中,经常涉及到空间权重矩阵的处理,有时候需要将ArcGIS生成的swm格式的权重矩阵转换为形如“0 1”的方阵格式.这里将我的办法整理出来. 1.用如下工具箱生成swm格式的权重矩阵 2.将swm格式的权重矩阵转换为dbf属性表      3.用excel打开dbf将其转换为txt文本文件 4.写程序转换格式并保存 代码如下: static void Main(string[] args) { //读取文件并转换格式 StreamReader sr = File.OpenT

准备:1.确定好模拟区域范围,精度,行列数          2.确定好源解析的城市规划 思路: 1.全国省级图+本地市县图-->合成一张区域图(联合) 合成之后,添加一个字段,一个数字类型字段xh,给每个城市一个固定的xh值(1到16). 生成好的图需要用xh字段融合(dissolve)处理一下.融合之后需要手动添加17xh. 2.用arcgis生成一张渔网图(创建渔网) 注意: y轴坐标是指左侧y轴,坐标填左上角那个点坐标即可. 渔网右上角的坐标需要填上. 3.区域图+渔网图=>spati

1.需求了解 首先确定对gis服务器压测的测试范围,形成具体的测试用例,gis平台都是通过网页端的javascript api调用的gis集群服务接口,通过LR录制上一步中的业务操作,找到javascript向gis服务器请求的地址做参数化后形成压测脚本,实现对GIS服务器的压力测试. 2.测试范围 ARCGIS性能测试主要范围有三个:ARCGIS生成基础地图服务.空间查询服务.为地图提供数据的服务接口的性能,本文主要对ARCGIS生成基础地图服务性能测试进行介绍. 3.测试工具 LoadRun

这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解. 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了.如下图所示: 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心.既然我们要让这一堆点的分为两堆,且让分好的每一堆点离其质心最近的话,我们首

一.KNN算法 1.KNN算法介绍 https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/knn.html 2.KNN算法例子 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import operator def createDataSet(): '''创建数据''' #创建一个二维数组(4, 2) group = np.array([ [1.0,1.1], [1.0,1.0], [0

这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解. 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了.如下图所示: 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心.既然我们要让这一堆点的分为两堆,且让分好的每一堆点离其质心最近的话,我们首

数据集预览: GlobeLand30是30米空间分辨率全球地表覆盖数据,目前可供下载使用的有3年的数据:2000-2010-2020,本文主要讲述GlobeLand30的官网下载地址和数据集简介. 数据处理方法.成果数据下载: [ArcGIS风暴]ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影.拼接.掩膜提取) [ArcGIS风暴]ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 目录 一.GlobeLand30简介 1 数学基础 2

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