使用spatial adjustment工具

ARCGIS中进行地形图的配准1.1.1方法简介1.1.1.1方法0所有图件扫描后都必须经过扫描纠正，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。

对影像的配准有很多方法，下面介绍一种常用方法。

（1）打开 ArcMap，增加 Georeferncing 工具条。

（2）把需要进行纠正的影像增加到 ArcMap 中，会发现 Georeferncing 工具条中的工具被激活。

（3）在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。

可以是经纬线网格的交点、公里网格的交点或者一些典型地物的坐标，我们可以从图中均匀的取几个点。

如果我们知道这些点在我们矢量坐标系内坐标，则用以下方法输入点的坐标值，如果不知道它们的坐标，则可以采用间接方法获取。

（4）首先将 Georeferncing 工具条的 Georeferncing 菜单下 Auto Adjust 不选择。

（5）在 Georeferncing 工具条上，点击 Add Control Point 按钮。

（6）使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置：（7）用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。

（8）增加所有控制点后，在 Georeferencing 菜单下，点击 Update Display。

（9）更新后，就变成真实的坐标。

（10）在 Georeferencing 菜单下，点击 Rectify，将校准后的影像另存。

后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。

1.1.1.2说法1在配准前，先在arctoolbox下的date management tool下的projections and transformations进行投影系统的定义；然后在arcmap中，利用georeferening工具，进行控制点的输入。

增加所有控制点后在georeferening工具下点击updatedisplay，最后rectify保存影像。

adjustment例句
Adjustment
英[əˈdʒʌstmənt]
美[əˈdʒʌstmənt]
n.调整; (行为、思想的)调整，适应; 调节;
短语搭配：
Age adjustment年龄调整
seasonal adjustment季节性调整; 季节调整; 季节调解; 季候性调解
zero adjustment[仪]零位调整; 调零;[仪]零点调整
adjustment range[科技]调整范围; 蝶范围;[科技]调节范围Height adjustment高度调整; 高度调节; 电动高度调节; 电动台面高度
final adjustment最后蝶; 最后校准; 最后调节; 最后调整technical adjustment[劳经]技术性调整; 军事
Spatial Adjustment空间校正; 空间配准; 于前者; 空间调整
wage adjustment工资调整; 工调[1]
双语例句：
But which adjustment?
但哪些调整呢？
Make one adjustment, though, and you have something that
might work for computers.
尽管作某种调整，你就可能获得能够为计算机所用的集合。

With every layer you peel back, you discover something else about yourself. You have to make an adjustment.
当你剥下每一层皮后，会在自己身上发现某些其他东西，你必须做出调整。

在ArcGIS叠加分析经验汇总在arcgis常见的叠加分析情况汇总。

在矢量叠加,即将同一区域、同一比例尺的两组或两组以上的多边形要素的数据文件进行叠加产生一个新的数据层,其结果综合了原来图层所具有的属性。

矢量叠加操作分为:交集(Intersect)、擦除(Erase)、标识叠加(又称交补)在arc gis常见的叠加分析情况汇总:在矢量叠加,即将同一区域、同一比例尺的两组或两组以上的多边形要素的数据文件进行叠加产生一个新的数据层,其结果综合了原来图层所具有的属性。

矢量叠加操作分为:交集(Intersect)、擦除(Erase)、标识叠加(又称交补集,Identify)、裁减(Clip)、更新叠加(Update)、对称差(Symmetrical Difference)、分割(Split)、合并叠加(Union)、添加(Append)、合并(Merge)以及融合(Dissolve)等类型。

这里首先提醒一下:编辑里边的merge是将同一要素类里边的要素合并生成新的要素,并将原要素删除,其属性按指定的要素修改。

编辑里边的union可将同一要素类或不同要素类的要素合并生成新的要素,不删除原要素,新要素的属性为系统默认值(空格或0等,根据字段属性而定)。

编辑里的merge和union是对选中的要素进行操作,而arctoolbox里的是对要素类进行操作。

交集(Intersect),计算两个图层几何对象相交的部分。

对于ArcToolBox中的Intersect工具来说,可以选择保留所有的属性字段或是只有FID或是除了FID 所有的字段。

而相应的Editor Tool中也有一个类似于Intersect的工具,对于这个工具来说,与我们ArcToolBox中Intersect不同的是,它所产生的最后结果是没有属性的,是需要人工输入属性值的。

此工具要求input features是简单要素类,如point、line、polygon,不能是复杂要素类,如annotation、network等。

执⾏⽮量数据空间坐标校正空间坐标校正操作步骤北京⼤学城市与环境学院尹懿⾏1401214663⼀.制作空间校正参考⽂件a)加载⼀幅需要校正的⽮量图到ArcMap中b)打开Editor和Spatial Adjustment两个⼯具栏c)在Editor⼯具栏中，启动编辑（启动编辑前，Spatial Adjustment⼯具栏为灰⾊；启动后，Spatial Adjustment⼯具栏将被激活）d)在Spatial Adjustment⼯具栏上，点击New Displacement Link按钮（如下图）。

此时，⿏标将变成⼀个类似标准器的图形。

在⽮量图上第⼀次点击⿏标时，将绘制⼀条线的起点；第⼆次点击⿏标时，将绘制⼀条线的终点。

e)在⽮量图的分散位置，绘制四条这样的线（Link）。

如图所⽰。

⽰Link Table，即四条线的起点-终点对应关系。

g)按照客户提供的换算规则，⼿动修改影射表。

即，对X Destination和Y Destination两列的数据进⾏修改：⾸先在它们前⾯加39，然后将⼩数点位置向右移⼀位。

最后的RMS Error必须是0。

h)点击Spatial Adjustment -> Link -> Save Link File，将Link Table 保存到本地⽂件。

⼆.根据空间校正参考⽂件，对数据进⾏校正a)新建⼀个⼯程b)将全部需要校正的⽮量图加载到ArcMap中c)在Editor⼯具栏中，启动编辑（启动编辑前，Spatial Adjustment ⼯具栏为灰⾊；启动后，Spatial Adjustment⼯具栏将被激活）d)点击Spatial Adjustment -> Link -> Open Link File，将Link Table 加载到系统中e)点击Spatial Adjustment -> Set Adjust Data。

选择将全部数据进⾏校正。

a r c g i s中纠正比例尺
第一步：加载点图层（暑假的时候做的那个村级数据）和面图层，并且右击工具栏打开spatial adjustment工具（如下图）
第二步：spatial adjustment 下拉菜单，点击set adjust data，点击后设置如下图所示：
第三步：选点使用的工具如图此工具也是在spatial adjustment工具条上
第四步：选点，分别在两个图层上选点，点图层上选一个点然后在面图层相应位置上再选一个，因为两个图层不会同时显示在一个范围内，所以在点图层上选点的时候就右击一下点图层名点击zoom to layer选一个点，然后在面图层名上右击点击zoom to layer选一个点，大概选5到6个即可，如下图。

ArcGIS的矢量化操作:一在ArcMAP中进行编辑的流程：1.打开ArcMAP。

2.在ArcCatalog中新建Shapfile图层（点，线，面），并拖入ArcMAP 中。

3.加载地图到ArcMAP中，增加Editor toolbar。

4.在Editor toolbar中点开始编辑，ok,这时你可以开始你的矢量化过程。

Tip:有几个快捷键可以试试，不错的，Z，放大，X，缩小，C，移动，V,显示节点。

最后记得保存结果哦。

二创造新特征：我们可以创造三种主要类型特征：点，线，面。

为了创造线和面，我们首先要创造一个草图，草图由节点和线段组成，如何画点，线，面，我想比较简单（依葫芦画瓢吧！）关键是那几个工具（Sketch construction tools）如何使用：Sketch tool:主要是用来创造线和面特征的节点，在你完成了草图之后，ArcMAP就会增加最后的线段，形成矢量图。

Arc tool:这个主要是帮你创造一个弧段的,选中这个工具后，先在弧段起点点一下，然后在弧段高度方向大致位置点一下（这个点是不可见的，只是给你确定弧段的高度），最后在弧段的终点点一下，就形成一条弧段了。

Direction-distance tool:这个主要是从已知某一个方向和某一个距离来确定一个点。

首先点一个已知方向的点，这是会有一条线出来，你确定好方向后，再点已知距离的点，这是出来一个圆，确定距离后，直线和圆有交点，这就是你要的点，再上面点一下就ok!Distance-distance tool:这个和上面的一样的道理，只是它都用距离来确定一个点，也就是两个圆确定你要的点。

Endpoint arc tool:这也是创造弧段用的，与Arc tool 工具不同的是，它是先在弧段的起点点一下，然后在弧段的终点点一下，再点一个点确定弧段的半径。

个人认为这个工具要比Arc tool工具更精确些。

Intersection tool:就是利用两条直线确定一个点。

第二十二章投影变换、坐标校正1 坐标系、地图投影地球表面事物的定位采用二大类坐标：（1）经纬度坐标，ArcGIS 称地理坐标系（Geographic Coordinate System，GCS）。

（2）二维笛卡尔平面坐标，ArcGIS 称投影坐标系（Projected Coordinate System，PCS）。

在实际工作中，经测量得到的空间信息在输入GIS 数据库之前已经定好了坐标系。

不同来源、不同坐标系的空间数据要在一起使用、相互参照时，就要作坐标转换，如果涉及不同的地图投影，要作投影变换。

利用ArcGIS 新建数据库时，软件提示用户，将要输入的数据采用什么坐标系（也称空间参照，Spatial Reference），包括坐标系的名称、相关参数，然后输入、保存空间数据，在这期间，软件不对坐标作转换处理，输入前是什么坐标，就保存什么坐标。

在某些情况下，可以忽略坐标系的具体名称或相关参数，由软件默认，可能对当前的应用没有影响，但是不同坐标系的数据之间不能相互参照使用。

可能有三种情况需要转换或重新定义坐标系：（1）临时变换。

多种来源、不同投影的数据要在一起参照使用，或为了某种特别的应用，可以临时变换坐标，工作结束后，要素在数据库、数据文件中的坐标恢复到原来的状态。

这种临时变换的好处是一种数据可以适合多种用途，缺点是每次变换都要花费计算时间。

（2）永久转换。

空间要素的坐标按新的坐标系作转换处理，长期保存，反复使用，不再需要临时变换。

这用转换的好处是反复使用中不需要转换，节省计算时间。

缺点是相同的事物可能有多个坐标系，有冗余，修改、维护不方便。

（3）修改坐标系的定义。

用户建立数据库时，没有定义坐标系或原来的坐标系定错了，可以重新输入坐标系名称、相关参数。

修改后，要素在数据库中的坐标并不发生变化，将来临时变换、永久转换时，按修改后的坐标系名称、相关参数起作用，对转换的结果产生实质性的影响。

2 投影变换启动ArcMap，打开/gis_ex09/ex24/ex24.mxd 文档，进入data frame1，可以看到World_grid 图层显示的是一个覆盖全球范围的坐标网格。

第一步：加载点图层（暑假的时候做的那个村级数据）和面图层，并且右击工具栏打开spatial adjustment工具（如下图）
第二步：spatial adjustment 下拉菜单，点击set adjust data，点击后设置如下图所示：
第三步：选点使用的工具如图此工具也是在spatial adjustment工具条上
第四步：选点，分别在两个图层上选点，点图层上选一个点然后在面图层相应位置上再选一个，因为两个图层不会同时显示在一个范围内，所以在点图层上选点的时候就右击一下点图层名点击zoom to layer选一个点，然后在面图层名上右击点击zoom to layer选一个点，大概选5到6个即可，如下图
（注：素材和资料部分来自网络，供参考。

请预览后才下载，期待你的好评与关注！）。

使用ArcGIS进行空间校正的步骤（矢量数据）空间校正（Spatial Adjustment）——数据类型为矢量数据问题背景：现有一个按jpg图勾画好边界的矢量文件，坐标系未知，校正后要为此文件加上正确的坐标系。

已知有四点确定的坐标数据（平面坐标，坐标点不属于边界拐点，但在jpg图上可以找到），坐标点文件的坐标系是地理坐标系。

解决思路：1、坐标点文件有误，先修正。

2、利用四个已知坐标点，将jpg图像配准。

3、使用ArcGIS中的空间校正工具，参照jpg图像校正矢量文件。

操作步骤：1、所给坐标点文件的坐标系是地理坐标系，然而坐标是投影坐标，因此先将坐标点文件的坐标系修改正确。

打开ArcToolbox/数据管理工具/投影与变换/定义投影，将该点文件的坐标系修改成下图的坐标系。

（因为处于三度分带下的41带，中央经线为123°）2、由于点文件的横坐标没有带号，而之前上的图坐标系均加上了带号，因此重投影成有带号的坐标系。

在ArcToolbox中同路径下找到变换投影工具。

按照下图所示选择输出的坐标系。

3、加载栅格图，进行图像配准。

加载矢量图文件。

下面进行空间校正。

4、在编辑器中对该矢量图采用“开始编辑”的命令，再点开这一菜单栏，找到下面的“更多编辑工具”，调出空间校正工具条。

如果工具条是灰色的，说明没有点击“开始编辑”。

5、可以先选择一下校正的数据。

点击“设置校正数据”，指定是校正图层中的全部要素还是图层中所选的要素。

不选择也可以，默认指定校正图层中的所选要素。

6、选择下图所示的图标，开始选择链接点。

在矢量图上选择可捕捉、确切的点，再点击栅格图中对应位置，点尽可能分布均匀，数量尽可能多。

7、建立所有链接之后，点击“校正（Adjust）”的按钮即可。

如果建立完链接之后发现这个按钮是灰色的，可以试试重新设置一下校正数据。

8、最后在编辑器中点击“保存编辑”。

1. 要素的剪切与延伸实用工具TASK 任务栏Extend/Trim feature 剪切所得内容与你画线的方向有关。

2. 自动捕捉跟踪工具点击Editor工具栏中Snapping来打开Snapping Environment对话框捕捉设置中有3个选项， vertex edge end 分别是节点、终点、和边，选择end应该会捕捉端点3. 图斑面积计算及长度计算应用工具CALCULATE AREA 或者使用VBA代码实现新建字段并开启Advanced 写入代码，面积计算：Dim Output as doubleDim pArea as IareaSet pArea = [shape]在最后的一个空格里面写入代码（即:字段名）pArea.area长度计算：Dim Output as doubleDim pCurve as ICurveSet pCurve = [shape]Output = pCurve.Length4. 剪切图斑T ask任务栏cut polygon feature工具，需要sketch工具画线辅助完成5. 配准工具Spatial Adjustment 工具需要注意先要set adjustment data 然后配准6. 影像校正Georeferncing工具7. 要素变形T ask 工具条中的reshape feature 配合sketch工具8. 添加节点Modify feature 在需要加点的地方右键单击insert vertex也可单击右键选择properties 打开edit sketch properties对话框，在坐标点位置右键插入节点9. 共享多边形生成Auto-complete polygon 工具生成共享边的多边形，配合snapping environment更好。

10. 画岛图1）.使用任务栏中的sketch工具，当画完外面的一圈时，右键选择finish part 然后画中间的部分再右键finish sketch2）.分别画连个图斑然后应用Editor 工具栏中的工具先intersect(图斑重叠的地方创建一个新的图斑)然后Clip（剪切）即可。

地信A第二次作业第六章挑战性作业第一个操作的操作步骤如下：1、是要将扫描文件进行仿射变换。

启动Arcmap，将cedarbt.tif添加到数据帧中，选中Georeferencing工具条。

放大cedarbt.tif，按顺时针方向从1到4编号，并且选中Add Control Points工具。

单击与中心线相交的交叉点，再单击一次。

在控制点上有个由绿变红色的“＋”出现。

用相同办法添加其他三个控制点。

2、要更新4个控制点的坐标值，单击Georeferencing工具里View Link Table。

链接表格的顶部列出了4个控制点的X source、Y source、X map、Y map和Residual（残差值）。

其中X source、Y source是扫描图像上的坐标值。

X map、Y map是输入的UTM坐标值。

转换方法是1st Order Polynomial(如仿射变换)。

单击第一个记录输入X map、Y map值为389988.78125，4886459.5。

随后输入其他三个记录的X map、Y map。

得到图1。

图1如图所示，均方根误差为1.60833。

3、选择Georeferencing下拉菜单的Rectify。

在出现的对话框中选择所有参数为默认值，将output location选为想要保存的文件夹，我将其放在F盘的“研究生课程\地理信息系统A\第六章挑战性作业\”中（图2），然后将纠正后的图像（图3）保存为rec_cedarbt.tif。

图2图3第二个操作的操作步骤如下：1、在ArcCatalog里右击“第六章挑战性作业”文件夹，选择New→shapefile。

在Create New Shapefile对话框里，文件名输入cedarbt_trace.shp，要素类型选择poly-line。

单击Spatial Reference框内的Edit按钮。

将新Shapefile的坐标系选为NAD 1927 UTM Zone 12N，如图4和图5。

（1）打开arcmap 加载ex24/geo-db24.mdb/c1中的roadcenter.shp, plan.shp, design.shp 三个文件，加载后如图所示
（2）打开编辑条中的editor toolbar ，打开编辑工具条
（3）点击editor，在下拉菜单中选中start editing,在target后面的对话框中，选择design作为编辑对象
（4）添加spatial adjustment 工具条：view/toolbars/spatial adjustment
(5)spatial adjustment/set adjust data , 弹出对话框choose input for adjustment,选择all features ,然后在下方的数据层中，只选择design,把其他两个图层前面的勾去掉，然后ok
（7）设置自动捕捉的位置：点击editor，在下拉菜单中选择snapping，对弹出的对话框snapping environment进行如图所示的设置
（8）选中spatial adjustment 的“两头叉”工具，找点纠正，如图
（9）点击sptial adjustment 中的view link table 键查看误差，弹出link table对话框，误差太大的则删去
（10）点击spatial adjustment下拉菜单下的preview window 进行预览，如图
（11）选择spatial adjustment 下的adjust进行矢量数据的纠正，如图所示则矢量数据的纠正就完成了。

ARCGIS中进行地形图的配准1.1.1方法简介1.1.1.1方法0所有图件扫描后都必须经过扫描纠正，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。

对影像的配准有很多方法，下面介绍一种常用方法。

（1）打开 ArcMap，增加 Georeferncing 工具条。

（2）把需要进行纠正的影像增加到 ArcMap 中，会发现 Georeferncing 工具条中的工具被激活。

（3）在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。

可以是经纬线网格的交点、公里网格的交点或者一些典型地物的坐标，我们可以从图中均匀的取几个点。

如果我们知道这些点在我们矢量坐标系内坐标，则用以下方法输入点的坐标值，如果不知道它们的坐标，则可以采用间接方法获取。

（4）首先将 Georeferncing 工具条的 Georeferncing 菜单下 Auto Adjust 不选择。

（5）在 Georeferncing 工具条上，点击 Add Control Point 按钮。

（6）使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置：（7）用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。

（8）增加所有控制点后，在 Georeferencing 菜单下，点击 Update Display。

（9）更新后，就变成真实的坐标。

（10）在 Georeferencing 菜单下，点击 Rectify，将校准后的影像另存。

后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。

1.1.1.2说法1在配准前，先在arctoolbox下的date management tool下的projections and transformations进行投影系统的定义；然后在arcmap中，利用georeferening工具，进行控制点的输入。

增加所有控制点后在georeferening工具下点击updatedisplay，最后rectify保存影像。

SpatialAnalystTools（SpatialAnalyst⼯具）Spatial Analyst Tools1、区域分析# Process: 以表格显⽰分区⼏何统计arcpy.gp.ZonalGeometryAsTable_sa("", "", 输出表, "")# Process: 以表格显⽰分区统计arcpy.gp.ZonalStatisticsAsTable_sa("", "", "", 输出表__2_, "DATA", "ALL")# Process: 分区⼏何统计arcpy.gp.ZonalGeometry_sa("", "", 输出栅格, "AREA", "")# Process: 分区统计arcpy.gp.ZonalStatistics_sa("", "", "", 输出栅格__2_, "MEAN", "DATA")# Process: 区域填充arcpy.gp.ZonalFill_sa("", "", 输出栅格__3_)# Process: 区域直⽅图arcpy.gp.ZonalHistogram_sa("", "", "", 输出表__3_, 输出图表名称)# Process: ⾯积制表arcpy.gp.TabulateArea_sa("", "", "", "", 输出表__4_, "")2、叠加分析# Process: 加权叠加arcpy.gp.WeightedOverlay_sa("", 输出栅格)# Process: 加权总和arcpy.gp.WeightedSum_sa("", 输出栅格__2_)# Process: 查找区域arcpy.gp.LocateRegions_sa("", 输出栅格__3_, "", "SQUARE_MAP_UNITS", "1", "CIRCLE", "0", "50", "HIGHEST_AVERAGE_VALUE", "", "", "", "", "MAP_UNITS", "", "EIGHT", "NO_ISLANDS", "AUTO", "AUTO", "AUTO")# Process: 模糊叠加arcpy.gp.FuzzyOverlay_sa("", 输出栅格__4_, "AND", "0.9")# Process: 模糊⾪属度arcpy.gp.FuzzyMembership_sa("", 输出栅格__5_, "MSSMALL 1 1", "NONE")3、地下⽔分析# Process: 孔隙扩散arcpy.gp.PorousPuff_sa("", "", "", 输出栅格, "", "", "", "3", "1", "0")# Process: 粒⼦追踪arcpy.gp.ParticleTrack_sa("", "", "", 输出粒⼦追踪⽂件, "", "", 输出追踪折线要素)# Process: 达西流arcpy.gp.DarcyFlow_sa("", "", "", "", 输出地下⽔⽔量平衡残差栅格数据, 输出⽅向栅格数据, 输出量级栅格数据)# Process: 达西速度arcpy.gp.DarcyVelocity_sa("", "", "", "", 输出⽅向栅格数据__2_, 输出量级栅格数据__2_)4、地图代数# Process: 栅格计算器arcpy.gp.RasterCalculator_sa("", 输出栅格)5、多元分析# Process: Iso 聚类arcpy.gp.IsoCluster_sa("", 输出特征⽂件, "", "20", "20", "10")# Process: Iso 聚类⾮监督分类arcpy.gp.IsoClusterUnsupervisedClassification_sa("", "", 输出分类的栅格数据, "20", "10", 输出特征⽂件__2_)# Process: 主成分分析arcpy.gp.PrincipalComponents_sa("", 输出多波段栅格, "", 输出数据⽂件)# Process: 创建特征⽂件arcpy.gp.CreateSignatures_sa("", "", 输出特征⽂件__3_, "COVARIANCE", "")# Process: 最⼤似然法分类arcpy.gp.MLClassify_sa("", "", 输出分类的栅格数据__2_, "0.0", "EQUAL", "", 输出置信栅格)# Process: 树状图arcpy.gp.Dendrogram_sa("", 输出树状图⽂件, "VARIANCE", "78")# Process: 波段集统计arcpy.gp.BandCollectionStats_sa("", 输出统计⽂件, "BRIEF")# Process: 类别概率arcpy.gp.ClassProbability_sa("", "", 输出多波段栅格__2_, "100", "EQUAL", "")# Process: 编辑特征⽂件arcpy.gp.EditSignatures_sa("", "", "", 输出特征⽂件__4_, "10")6、太阳辐射# Process: 太阳辐射区域arcpy.gp.AreaSolarRadiation_sa("", 输出总辐射栅格, "45", "200", "MultiDays 2021 5 160", "14", "0.5", "NOINTERVAL", "1", "FROM_DEM", "32", "8", "8", "UNIFORM_SKY", "0.3", "0.5", 输出直接辐射栅格数据, 输出散射辐射栅格数据, 输出直接# Process: 太阳辐射图arcpy.gp.SolarRadiationGraphics_sa("", 输出视域栅格数据, "", "200", "0", "32", "45", "MultiDays 2021 5 160", "14", "0.5", 输出太阳图栅格, "8", "8", 输出星空图栅格)# Process: 太阳辐射点arcpy.gp.PointsSolarRadiation_sa("", "", 输出总辐射要素, "0", "45", "200", "MultiDays 2021 5 160", "14", "0.5", "NOINTERVAL", "1", "FROM_DEM", "32", "8", "8", "UNIFORM_SKY", "0.3", "0.5", 输出直接辐射要素, 输出散射辐射要素, 输出直7、密度分析# Process: 核密度分析arcpy.gp.KernelDensity_sa("", "", 输出栅格, "", "", "SQUARE_MAP_UNITS", "DENSITIES", "PLANAR")# Process: 点密度分析arcpy.gp.PointDensity_sa("", "", 输出栅格__2_, "", "Circle 0 MAP", "SQUARE_MAP_UNITS")# Process: 线密度分析arcpy.gp.LineDensity_sa("", "", 输出栅格__3_, "", "", "SQUARE_MAP_UNITS")8、局部分析# Process: 像元统计数据arcpy.gp.CellStatistics_sa("", 输出栅格, "MEAN", "DATA")# Process: 合并bine_sa("", 输出栅格__2_)# Process: ⼤于频数arcpy.gp.GreaterThanFrequency_sa("", "", 输出栅格__3_)# Process: ⼩于频数arcpy.gp.LessThanFrequency_sa("", "", 输出栅格__4_)# Process: 最低位置arcpy.gp.LowestPosition_sa("", 输出栅格__5_)# Process: 最⾼位置arcpy.gp.HighestPosition_sa("", 输出栅格__6_)# Process: 等于频数arcpy.gp.EqualToFrequency_sa("", "", 输出栅格__7_)# Process: 等级arcpy.gp.Rank_sa("", "", 输出栅格__8_)# Process: 频数取值arcpy.gp.Popularity_sa("", "", 输出栅格__9_)9、影像分割和分类# Process: Mean shift 影像分割arcpy.gp.SegmentMeanShift_sa("", 输出栅格数据集, "15.5", "15", "20", "")# Process: 从种⼦点⽣成训练样本arcpy.gp.GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints_sa("", "", 输出训练样本要素类, "30", "50")# Process: 分类栅格arcpy.gp.ClassifyRaster_sa("", "", 输出分类的栅格数据, "")# Process: 创建精度评估点arcpy.gp.CreateAccuracyAssessmentPoints_sa("", 输出精度评估点, "CLASSIFIED", "500", "STRATIFIED_RANDOM")# Process: 导出深度学习的训练数据arcpy.gp.ExportTrainingDataForDeepLearning_sa("", 输出⽂件夹, "", "TIFF", "256", "256", "128", "128", "ONLY_TILES_WITH_FEATURES", "KITTI_rectangles", "0", "", "0") # Process: 更新精度评估点arcpy.gp.UpdateAccuracyAssessmentPoints_sa("", "", 输出精度评估点__2_, "CLASSIFIED")# Process: 检查训练样本arcpy.gp.InspectTrainingSamples_sa("", "", "", 输出训练样本要素类_含分数_, 输出误分类栅格, "")# Process: 移除栅格影像分割块伪影arcpy.gp.RemoveRasterSegmentTilingArtifacts_sa("", 输出栅格数据集__2_, "512", "512")# Process: 计算分割影像属性puteSegmentAttributes_sa("", 输出段索引栅格, "", "COLOR;MEAN")# Process: 计算混淆矩阵puteConfusionMatrix_sa("", 输出混淆矩阵)# Process: 训练 ISO 聚类分类器arcpy.gp.TrainIsoClusterClassifier_sa("", "", 输出分类程序定义⽂件, "", "20", "20", "10", "COLOR;MEAN", "5", "0.5")# Process: 训练⽀持向量机分类器arcpy.gp.TrainSupportVectorMachineClassifier_sa("", "", 输出分类程序定义⽂件__2_, "", "500", "COLOR;MEAN")# Process: 训练最⼤似然法分类器arcpy.gp.TrainMaximumLikelihoodClassifier_sa("", "", 输出分类程序定义⽂件__3_, "", "COLOR;MEAN")# Process: 训练随机树分类器arcpy.gp.TrainRandomTreesClassifier_sa("", "", 输出分类器定义⽂件, "", "50", "30", "1000", "COLOR;MEAN")10、提取分析# Process: 值提取⾄点arcpy.gp.ExtractValuesToPoints_sa("", "", 输出点要素, "NONE", "VALUE_ONLY")# Process: 多值提取⾄点arcpy.gp.ExtractMultiValuesToPoints_sa("", "", "NONE")# Process: 按圆提取arcpy.gp.ExtractByCircle_sa("", "", "", 输出栅格, "INSIDE")# Process: 按多边形提取arcpy.gp.ExtractByPolygon_sa("", "", 输出栅格__2_, "INSIDE")# Process: 按属性提取arcpy.gp.ExtractByAttributes_sa("", "", 输出栅格__3_)# Process: 按掩膜提取arcpy.gp.ExtractByMask_sa("", "", 输出栅格__4_)# Process: 按点提取arcpy.gp.ExtractByPoints_sa("", "", 输出栅格__5_, "INSIDE")# Process: 按矩形提取arcpy.gp.ExtractByRectangle_sa("", "DEFAULT", 输出栅格__6_, "INSIDE")# Process: 采样arcpy.gp.Sample_sa("", "", 输出表, "NEAREST", "", "CURRENT_SLICE")11、插值分析# Process: 克⾥⾦法arcpy.gp.Kriging_sa("", "", 输出表⾯栅格, "None #", "", "VARIABLE 12", 输出预测栅格数据的⽅差)# Process: 反距离权重法arcpy.gp.Idw_sa("", "", 输出栅格, "", "2", "VARIABLE 12", "")# Process: 含障碍的样条函数arcpy.gp.SplineWithBarriers_sa("", "", "", "", 输出栅格__2_, "0")# Process: 地形转栅格arcpy.gp.TopoToRaster_sa("", 输出表⾯栅格__2_, "", "DEFAULT", "20", "", "", "ENFORCE", "CONTOUR", "20", "", "1", "0", "2.5", "100", 输出河流折线要素, 输出其余汇点要素, 输出诊断⽂件, 输出参数⽂件, "", 输出残差点要素, 输出河流和悬崖错误# Process: 样条函数法arcpy.gp.Spline_sa("", "", 输出栅格__3_, "", "REGULARIZED", "0.1", "12")# Process: ⾃然邻域法arcpy.gp.NaturalNeighbor_sa("", "", 输出栅格__4_, "")# Process: 趋势⾯法arcpy.gp.Trend_sa("", "", 输出栅格__5_, "", "1", "LINEAR", 输出_RMS_⽂件)# Process: 通过⽂件实现地形转栅格arcpy.gp.TopoToRasterByFile_sa("", 输出表⾯栅格__3_, 输出河流折线要素__2_, 输出其余汇点要素__2_, 输出残差点要素__2_, 输出河流和悬崖错误点要素__2_, 输出等值线错误点要素__2_)12、数学分析13、条件分析# Process: 条件函数arcpy.gp.Con_sa("", "", 输出栅格, "", "")# Process: 设为空函数arcpy.gp.SetNull_sa("", "", 输出栅格__2_, "")# Process: 选取函数arcpy.gp.Pick_sa("", "", 输出栅格__3_)14、栅格创建# Process: 创建常量栅格arcpy.gp.CreateConstantRaster_sa(输出栅格, "", "INTEGER", "1", "0 0 250 250")# Process: 创建正态栅格arcpy.gp.CreateNormalRaster_sa(输出栅格__2_, "1", "0 0 250 250")# Process: 创建随机栅格arcpy.gp.CreateRandomRaster_sa(输出栅格__3_, "", "1", "0 0 250 250")15、栅格综合# Process: Nibblearcpy.gp.Nibble_sa("", "", 输出栅格, "ALL_VALUES", "PRESERVE_NODATA", "")# Process: 众数滤波arcpy.gp.MajorityFilter_sa("", 输出栅格__2_, "FOUR", "MAJORITY")# Process: 区域合并arcpy.gp.RegionGroup_sa("", 输出栅格__3_, "FOUR", "WITHIN", "ADD_LINK", "")# Process: 收缩arcpy.gp.Shrink_sa("", 输出栅格__4_, "", "")# Process: 散度arcpy.gp.Expand_sa("", 输出栅格__5_, "", "")# Process: 细化arcpy.gp.Thin_sa("", 输出栅格__6_, "ZERO", "NO_FILTER", "ROUND", "")# Process: 聚合arcpy.gp.Aggregate_sa("", 输出栅格__7_, "", "SUM", "EXPAND", "DATA")# Process: 边界清理arcpy.gp.BoundaryClean_sa("", 输出栅格__8_, "NO_SORT", "TWO_WAY")16、⽔⽂分析# Process: 填洼arcpy.gp.Fill_sa("", 输出表⾯栅格, "")# Process: 捕捉倾泻点arcpy.gp.SnapPourPoint_sa("", "", 输出栅格, "0", "")# Process: 栅格河⽹⽮量化arcpy.gp.StreamToFeature_sa("", "", 输出折线要素, "SIMPLIFY")# Process: ⽔流长度arcpy.gp.FlowLength_sa("", 输出栅格__2_, "DOWNSTREAM", "")# Process: 汇arcpy.gp.Sink_sa("", 输出栅格__3_)# Process: 河流链接arcpy.gp.StreamLink_sa("", "", 输出栅格__4_)# Process: 河⽹分级arcpy.gp.StreamOrder_sa("", "", 输出栅格__5_, "STRAHLER")# Process: 流动距离arcpy.gp.FlowDistance_sa("", "", 输出栅格__6_, "", "VERTICAL", "D8", "MINIMUM")# Process: 流向arcpy.gp.FlowDirection_sa("", 输出流向栅格数据, "NORMAL", 输出下降率栅格数据, "D8")# Process: 流量arcpy.gp.FlowAccumulation_sa("", 输出蓄积栅格数据, "", "FLOAT", "D8")# Process: 盆域分析arcpy.gp.Basin_sa("", 输出栅格__7_)# Process: 集⽔区arcpy.gp.Watershed_sa("", "", 输出栅格__8_, "")17、表⾯分析# Process: 可见性arcpy.gp.Visibility_sa("", "", 输出栅格, 输出地平⾯以上的栅格, "FREQUENCY", "ZERO", "1", "FLAT_EARTH", "0.13", "", "", "", "", "", "", "", "", "")# Process: 含障碍的等值线arcpy.gp.ContourWithBarriers_sa("", 输出等值线要素, "", "POLYLINES", "", "NO_EXPLICIT_VALUES_ONLY", "0", "", "0", "", "1")# Process: 坡向arcpy.gp.Aspect_sa("", 输出栅格__2_, "PLANAR", "METER")# Process: 坡度arcpy.gp.Slope_sa("", 输出栅格__3_, "DEGREE", "1", "PLANAR", "METER")# Process: 填挖⽅arcpy.gp.CutFill_sa("", "", 输出栅格__4_, "1")# Process: ⼭体阴影arcpy.gp.HillShade_sa("", 输出栅格__5_, "315", "45", "NO_SHADOWS", "1")# Process: 曲率arcpy.gp.Curvature_sa("", 输出曲率栅格, "1", 输出剖⾯曲线栅格, 输出平⾯曲线栅格)# Process: 等值线arcpy.gp.Contour_sa("", 输出要素类, "", "0", "1", "CONTOUR", "")# Process: 等值线列表arcpy.gp.ContourList_sa("", 输出折线要素, "")# Process: 视域arcpy.gp.Viewshed_sa("", "", 输出栅格__6_, "1", "FLAT_EARTH", "0.13", 输出地平⾯以上的栅格__2_)# Process: 视域 2arcpy.gp.Viewshed2_sa("", "", 输出栅格__7_, 输出地平⾯以上的栅格__3_, "FREQUENCY", "0 Meters", 输出观察点_区域关系表, "0.13", "0 Meters", "", "1 Meters", "", "GROUND", "", "GROUND", "0", "360", "90", "-90", "ALL_SIGHTLINES") # Process: 视点分析arcpy.gp.ObserverPoints_sa("", "", 输出栅格__8_, "1", "FLAT_EARTH", "0.13", 输出地平⾯以上的栅格__4_)18、距离# Process: 廊道分析arcpy.gp.Corridor_sa("", "", 输出栅格)# Process: 成本分配arcpy.gp.CostAllocation_sa("", "", 输出分配栅格数据, "", "", "", 输出距离栅格数据, 输出回溯链接栅格数据, "", "", "", "", "")# Process: 成本回溯链接arcpy.gp.CostBackLink_sa("", "", 输出回溯链接栅格数据__2_, "", 输出距离栅格数据__2_, "", "", "", "", "")# Process: 成本距离arcpy.gp.CostDistance_sa("", "", 输出距离栅格数据__3_, "", 输出回溯链接栅格数据__3_, "", "", "", "", "")# Process: 成本路径arcpy.gp.CostPath_sa("", "", "", 输出栅格__2_, "EACH_CELL", "", "INPUT_RANGE")# Process: 成本路径折线arcpy.gp.CostPathAsPolyline_sa("", "", "", 输出折线要素, "BEST_SINGLE", "", "INPUT_RANGE")# Process: 成本连通性arcpy.gp.CostConnectivity_sa("", "", 输出要素类, 相邻连接的输出要素类)# Process: 欧⽒分配arcpy.gp.EucAllocation_sa("", 输出分配栅格数据__2_, "", "", "", "", 输出距离栅格数据__4_, 输出⽅向栅格数据, "PLANAR", "", 输出反向栅格)# Process: 欧⽒反向arcpy.gp.EucBackDirection_sa("", 输出反向栅格__2_, "", "", "", "PLANAR")# Process: 欧⽒⽅向arcpy.gp.EucDirection_sa("", 输出⽅向栅格数据__2_, "", "", 输出距离栅格数据__5_, "PLANAR", "", 输出反向栅格__3_)# Process: 欧⽒距离arcpy.gp.EucDistance_sa("", 输出距离栅格数据__6_, "", "", 输出⽅向栅格数据__3_, "PLANAR", "", 输出反向栅格__4_)# Process: 路径距离arcpy.gp.PathDistance_sa("", 输出距离栅格数据__7_, "", "", "", "BINARY 1 45", "", "BINARY 1 -30 30", "", 输出回溯链接栅格数据__4_, "", "", "", "", "")# Process: 路径距离分配arcpy.gp.PathAllocation_sa("", 输出分配栅格数据__3_, "", "", "", "BINARY 1 45", "", "BINARY 1 -30 30", "", "", "", 输出距离栅格数据__8_, 输出回溯链接栅格数据__5_, "", "", "", "", "")# Process: 路径距离回溯链接arcpy.gp.PathBackLink_sa("", 输出回溯链接栅格数据__6_, "", "", "", "BINARY 1 45", "", "BINARY 1 -30 30", "", 输出距离栅格数据__9_, "", "", "", "", "")19、邻域分析# Process: 块统计arcpy.gp.BlockStatistics_sa("", 输出栅格, "Rectangle 3 3 CELL", "MEAN", "DATA")# Process: 滤波器arcpy.gp.Filter_sa("", 输出栅格__2_, "LOW", "DATA")# Process: 点统计arcpy.gp.PointStatistics_sa("", "", 输出栅格__3_, "", "Rectangle 3 3 CELL", "MEAN")# Process: 焦点流arcpy.gp.FocalFlow_sa("", 输出栅格__4_, "0")# Process: 焦点统计arcpy.gp.FocalStatistics_sa("", 输出栅格__5_, "Rectangle 3 3 CELL", "MEAN", "DATA", "90")# Process: 线统计arcpy.gp.LineStatistics_sa("", "", 输出栅格__6_, "", "", "MEAN")20、重分类# Process: 使⽤ ASCII ⽂件重分类arcpy.gp.ReclassByASCIIFile_sa("", "", 输出栅格, "DATA")# Process: 使⽤表重分类arcpy.gp.ReclassByTable_sa("", "", "", "", "", 输出栅格__2_, "DATA")# Process: 分割arcpy.gp.Slice_sa("", 输出栅格__3_, "", "EQUAL_INTERVAL", "1")# Process: 按函数重设⽐例arcpy.gp.RescaleByFunction_sa("", 输出栅格__4_, "MSSMALL # # # # # #", "1", "10") # Process: 查找表arcpy.gp.Lookup_sa("", "", 输出栅格__5_)# Process: 重分类arcpy.gp.Reclassify_sa("", "", "", 输出栅格__6_, "DATA")。

空间校正（spatial adjustment）方法空间校正（spatial adjustment）是个常用的工具，但许多新手不太明白如何使用它，下面简单说一下它的使用方法。

下图中，青色的是已经有坐标系的要素（基准要素），黄色的是需要校正的要素（被校正要素）。

1、将已经具有坐标系的要素类和需要校正的要素类加进arcmap中，调出spatialadjustment工具条，开始编辑。

2、在spatial adjustment工具条菜单里设置要校正的数据，把要校正的要素类打钩，如下图3、设置校正方法每种校正方法的适用范围和区别可看帮助文件。

仿射变换是最常用的方法，建议新手使用。

4、设置结合环境，以便准确地建立校正连接5、点置换连接工具6、点击被校正要素上的某点，然后点基准要素上的对应点，这样就建立了一个置换链接，起点是被校正要素上的某点，终点是基准要素上的对应点。

用同样的方法建立足够的链接。

理论上有三个置换链接就能做仿射变换，但实际上一般是是不够用的。

实际使用中要尽量多建几个链接，尤其是在拐点等特殊点上，而且要均匀分布。

下图是建立好链接的情形7、点spatial adjustment工具条菜单下的adjust当你熟悉整个过程后，可以试试其他几种变换（相似、投影、橡皮拉伸等）。

上面的方法是将一个没有坐标系的要素类校正到一个有坐标系的要素类，简单说是图对图校正。

如果只有一个没有坐标系的要素类，但知道它上面关键点的真实坐标，上面的4、5、6步用下面方法代替：4、读出原图上关键点的屏幕坐标，找到和它对应的真实坐标5、建立连接链接文件，格式为文本文件，第一列是关键点的屏幕x坐标，第二列是关键点的屏幕y坐标，第三列是关键点真实的x坐标，第四列是关键点真实的y坐标，中间用空格分开，每个关键点一行。

如下图所示6、在spatial adjustment菜单中打开链接文件，选刚才建立好的链接文件其它步骤与前面的相同。

以上是个人使用spatial adjustment的一点体会，如有不妥之处欢迎批评指正。

ArcGIS 空间校正（spatial adjustment）使用方法心得[转]2009-07-19 17:33ArcGIS 空间校正（spatial adjustment）是个常用的工具，但许多新手不太明白如何使用它，下面简单说一下它的使用方法。

下图中，青色的是已经有坐标系的要素（基准要素），黄色的是需要校正的要素（被校正要素）。

1、将已经具有坐标系的要素类和需要校正的要素类加进arcmap中，调出spatial adjustment 工具条，开始编辑。

2、在spatial adjustment工具条菜单里设置要校正的数据，把要校正的要素类打钩，如下图3、设置校正方法每种校正方法的适用范围和区别可看帮助文件。

仿射变换是最常用的方法，建议新手使用。

4、设置结合环境，以便准确地建立校正连接5、点置换连接工具6、点击被校正要素上的某点，然后点基准要素上的对应点，这样就建立了一个置换链接，起点是被校正要素上的某点，终点是基准要素上的对应点。

用同样的方法建立足够的链接。

理论上有三个置换链接就能做仿射变换，但实际上一般是是不够用的。

实际使用中要尽量多建几个链接，尤其是在拐点等特殊点上，而且要均匀分布。

下图是建立好链接的情形7、点spatial adjustment工具条菜单下的adjust当你熟悉整个过程后，可以试试其他几种变换（相似、投影、橡皮拉伸等）。

上面的方法是将一个没有坐标系的要素类校正到一个有坐标系的要素类，简单说是图对图校正。

如果只有一个没有坐标系的要素类，但知道它上面关键点的真实坐标，上面的4、5、6步用下面方法代替：4、读出原图上关键点的屏幕坐标，找到和它对应的真实坐标5、建立连接链接文件，格式为文本文件，第一列是关键点的屏幕x坐标，第二列是关键点的屏幕y坐标，第三列是关键点真实的x坐标，第四列是关键点真实的y坐标，中间用空格分开，每个关键点一行。

如下图所示6、在spatial adjustment菜单中打开链接文件，选刚才建立好的链接文件。