ARCGIS矢量数据叠加
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arcgis 矢量相同位置合并(原创实用版)目录1.引言2.ArcGIS 简介3.矢量数据合并的需求和方法4.ArcGIS 中矢量数据合并的具体操作5.矢量数据合并的应用案例6.结论正文1.引言地理信息系统(GIS)是一种以采集、存储、管理、分析和描述地球表面与地理现象相关的空间数据为基础的技术。
在 GIS 领域,矢量数据是一种重要的空间数据类型,它可以用来描述点、线或多边形等地理要素。
有时,我们需要将相同位置的矢量数据进行合并,以满足特定需求。
本文将介绍在 ArcGIS 中实现矢量数据合并的方法。
2.ArcGIS 简介ArcGIS 是由美国环境系统研究所(Esri)开发的一款地理信息系统软件,广泛应用于地理数据处理、分析和可视化。
它包含了丰富的地理处理工具和函数,为用户提供了强大的空间数据处理能力。
3.矢量数据合并的需求和方法在实际应用中,有时需要将相同位置的矢量数据进行合并,例如将多个城市要素合并为一个要素。
矢量数据合并的方法主要有以下几种:- 几何合并:将多个矢量要素合并为一个要素,并保留原有属性。
- 虚拟合并:将多个矢量要素合并为一个要素,但不保留原有属性。
- 裁剪合并:根据一定规则裁剪矢量数据,保留特定区域的要素。
4.ArcGIS 中矢量数据合并的具体操作在 ArcGIS 中,可以使用“Merge”工具或者“Union”工具实现矢量数据的合并。
- “Merge”工具:位于“ArcToolbox” -> “Spatial Analyst Tools”-> “Geometric”菜单下。
该工具可以实现几何合并和虚拟合并,支持多种输入数据类型,如点、线、面等。
- “Union”工具:位于“ArcToolbox” -> “Spatial Analyst Tools”-> “Geometric”菜单下。
该工具可以实现裁剪合并,支持多种输入数据类型,如点、线、面等。
5.矢量数据合并的应用案例假设我们有多个城市的矢量数据,每个城市由一个点要素和一个面要素组成。
arcgis中拼接数据和裁切数据的方法以及作用
在ArcGIS中,拼接数据和裁切数据是常见的空间数据处理操作。
拼接数据是指将两个或多个数据集合并成一个数据集的过程。
拼接可以在矢量数据或栅格数据上进行。
对于矢量数据,拼接通常意味着将两个或多个矢量图层合并为一个新的矢量图层,可以按照要素的几何形状、属性或空间位置进行拼接。
对于栅格数据,拼接通常是指将两个或多个栅格数据集(如卫星遥感图像)叠加或组合在一起,以创建更全面的数据集。
拼接数据的作用包括:
1. 数据整合:将不同来源或不同区域的数据集整合到一个统一的空间参考系统中,便于后续的空间分析和可视化。
2. 数据完善:通过拼接,可以补充单一数据源的缺失信息,提高数据的完整性和准确性。
3. 数据简化:对于大规模的数据集,拼接可以减少数据的冗余,简化数据处理流程。
裁切数据是指根据特定条件或区域对数据进行筛选和处理的过程。
在ArcGIS中,裁切操作通常用于从大型数据集中提取感兴趣的区域或要素,以便进行更详细的分析和可视化。
裁切数据的作用包括:
1. 数据提取:根据实际需求,从大型数据集中提取特定区域或要素,降低数据分析的复杂度。
2. 数据聚焦:通过裁切操作,可以将注意力集中在关键区域或要素上,提高数据分析的效率和精度。
3. 数据清理:在处理大型数据集时,可能存在不需要或冗余的信息,裁切可以帮助去除这些信息,提高数据的纯净度。
总的来说,拼接和裁切是ArcGIS中非常重要的数据处理方法,能够帮助用户更好地管理和处理空间数据,提高数据的质量和应用价值。
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。
空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置,可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。
ARCGIS是一款著名的GIS软件,其集成了强大的空间分析功能,可以方便地进行矢量数据的空间分析。
空间分析的意义空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。
通过空间分析,我们可以:•可视化数据:通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。
•空间查询:通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。
•空间统计:通过分析数据之间的空间关系,可以生成统计数据并进行更进一步的研究。
ARCGIS中的矢量数据矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型,是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。
ARCGIS支持常见的矢量数据格式,如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。
矢量数据的空间分析ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析,包括:1.空间查询:ARCGIS通过自带的属性表和查询工具,可以方便地对矢量数据进行查询。
用户可以使用查询工具查询特定的属性,也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。
2.空间叠加:空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。
ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。
3.空间分析:ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。
常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。
空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括:1.坐标系的问题:要确保使用的地图和要素在同一坐标系下,否则可能导致分析结果异常。
2.精度要求的问题:ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。
对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。
arcgis 矢量相同位置合并1. 引言ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统(GIS)软件,它提供了丰富的工具和功能来处理和分析地理数据。
在实际应用中,我们经常会遇到需要合并位于相同位置的矢量数据的情况。
本文将详细介绍如何使用ArcGIS软件来实现矢量相同位置合并的操作。
2. 准备工作在开始矢量相同位置合并之前,我们需要准备以下工作:•ArcGIS软件:确保已经安装并正确配置ArcGIS软件。
•矢量数据:准备待合并的矢量数据,可以是点、线或面要素。
3. 矢量相同位置合并的方法3.1. 合并点要素对于点要素的合并,我们可以使用ArcGIS软件中的”合并”工具来实现。
具体步骤如下:1.打开ArcGIS软件,并将待合并的点要素加载到地图中。
2.在ArcGIS的工具栏中选择”编辑”选项,并点击”启动编辑”按钮,进入编辑模式。
3.在编辑模式下,选择”合并”工具,并点击地图上的两个或多个点要素以进行合并。
4.在合并对话框中,选择要素的属性值和合并规则,然后点击”确定”按钮完成合并操作。
5.退出编辑模式,保存编辑结果。
3.2. 合并线要素对于线要素的合并,我们可以使用ArcGIS软件中的”合并”工具来实现。
具体步骤如下:1.打开ArcGIS软件,并将待合并的线要素加载到地图中。
2.在ArcGIS的工具栏中选择”编辑”选项,并点击”启动编辑”按钮,进入编辑模式。
3.在编辑模式下,选择”合并”工具,并点击地图上的两个或多个线要素以进行合并。
4.在合并对话框中,选择要素的属性值和合并规则,然后点击”确定”按钮完成合并操作。
5.退出编辑模式,保存编辑结果。
3.3. 合并面要素对于面要素的合并,我们可以使用ArcGIS软件中的”合并”工具来实现。
具体步骤如下:1.打开ArcGIS软件,并将待合并的面要素加载到地图中。
2.在ArcGIS的工具栏中选择”编辑”选项,并点击”启动编辑”按钮,进入编辑模式。
3.在编辑模式下,选择”合并”工具,并点击地图上的两个或多个面要素以进行合并。
一、初始数据分析本案例的要求为根据项目需求,进行数据搜集和空间分析,最终给该物种的潜在分布位置,最终制作一张珍稀物种待查栖息地位置分布图以及相应图表以供调查人员参考。
提供的数据基础有一张热振森林公园界限图(Coverage格式,数据名称为“fanwei”)、由国家1:100万公路数据得出的研究范围内等级公路数据(shapefile格式,数据名称为“road”)、数字高程数据一份(数据名称为“dem”)以及一份研究范围栅格地图(其中包含居民点、景点、河流和植被类型数据,数据名称为“热振森林公园图”)。
打开Arcgis,新建项目,在未定义坐标系的空图层中打开四份原始数据,可得到数据的以下信息:首先四份数据虽然为同一研究范围但是在同一图层中打开后却不在同一位置,其次分别查看四份数据的属性信息,如图1.1,可得road数据有基于1940克拉索夫斯基椭球(GCS_Krasovsky_1940)的地理坐标系,其范围显示也符合《GIS案例介绍》中关于热振公园范围的介绍(大致为东经91度23分~91度42分,北纬30度12分~30度30分),因此判断该数据有正确的空间信息;fanwei数据没有坐标系信息且其范围数值很大,目前暂时无法判别数据的范围是否正确;热振森林公园图.jpg数据也没有坐标系参考,其范围数值很大,但大体与fanwei数据相吻合;dem数据有坐标系信息,其空间参考信息为:基于1940克拉索夫斯基椭球中央子午圈经度93°的横轴墨卡托投影(Krasovsky_1940_Transverse Mercator),其范围数值与fanwei图层一致,且在数据框中两个数据相互重叠,因此认为fanwei图层虽没有坐标系信息但其坐标数值正确。
(注:将没有空间参考信息的图层添加入数据框时会提示未知空间参考,如图1.2。
向不具有金字塔的ArcGIS 应用程序添加栅格数据集时,系统将提示您构建金字塔。
金字塔十分有用,因为金字塔提升了分辨率低于其全分辨率的栅格数据集的绘制速度。
一、矢量数据合并1、merge(合并)合并输入要素类、表到新的要素类、表中,生成一个新图层(merge可以合并点、线、多边形等要素类和表,但必须是相同类型的。
)merge不处理要素,只简单地把要素放到一个新要素类里,因此输出的要素类可能会有重叠或缝隙。
属性表:属性表结构不改变,merge处理属性表时会把相同名字的字段合成一个,不同名字的字段按原名字、顺序全部加入输出要素类属性表中,原fid将会丢弃。
merge可以进行字段映射。
功能:可以联合一般的属性表,合并属性或者说挂接属性!例如:县polygon,只有name属性,现在需要添加他的邮编、区号、人口、面积、代码等等信息,现在搜集到了这些信息,并且放到一般的属性数据库如access里面。
属性表和图形属性存有共同的name属性字段,可以joins一起,然后用Merge工具,选择需要的属性字段,生成独立的新要素!2、union(联合)合并输入要素类到新的要素类中(union只能合并polygon(面矢量)类型的要素类)合并不同图层中的要素,改变属性表结构并且有选项选择允许缝隙(gaps)或不允许缝隙。
如果选择不允许缝隙,两个要素类合并后的缝隙将生成要素。
属性表:union联合属性表的选项有三个:all、no_fid和only_fid。
all将两个要素类的属性表字段按顺序全部放在输出要素类的属性表中,包括fid。
同名的字段(除fid外)在字段名后加数字以示区别(fid后加要素类名称)。
no_fid将两个要素类的属性表中除fid外的字段按顺序全部放在输出要素类的属性表中。
only_fid只将两个要素类的属性表中的fid放到输出要素类的属性表中,在fid后加要素类名称以示区别。
union不做字段映射编辑(edit)窗口里的merge和union是对选中的要素进行操作,而arctoolbox里的merge和union是对要素类(图层)进行操作3、append(追加)将多个输入数据集追加到现有目标数据集,与合并(merge)区别是合并生成新的要素集,追加是在现有要素基础上。
arcgis矢量面积汇总(原创版)目录1.引言2.ArcGIS 矢量面积汇总的概念和原理3.ArcGIS 矢量面积汇总的操作步骤4.应用案例5.总结正文【引言】在 GIS(地理信息系统)领域,矢量数据是一种常见的空间数据类型,广泛应用于地理信息分析、地图制图等领域。
矢量数据的一个重要特点是可以精确表示地理要素的几何形状和大小。
在实际应用中,有时需要对矢量数据进行面积汇总,以便更好地进行空间分析。
本文将介绍如何使用ArcGIS 进行矢量面积汇总。
【ArcGIS 矢量面积汇总的概念和原理】矢量面积汇总是指将多个矢量要素合并为一个要素,并计算其总面积。
在 ArcGIS 中,矢量面积汇总通常通过“融合”或“聚合”操作实现。
融合操作是将多个矢量要素融合为一个要素,并保留原要素的几何特征;聚合操作是将多个矢量要素聚合为一个要素,并计算其总面积。
矢量面积汇总主要依赖于 ArcGIS 内置的几何函数和数据处理工具。
【ArcGIS 矢量面积汇总的操作步骤】以下是使用 ArcGIS 进行矢量面积汇总的基本操作步骤:1.准备数据:首先,需要将需要进行面积汇总的矢量数据导入 ArcGIS,并确保数据具有相同的投影坐标系统。
2.创建新图层:在 ArcToolbox 中,使用“要素集”工具创建一个新图层,用于存储面积汇总结果。
3.应用融合或聚合操作:根据具体需求,选择“融合”或“聚合”操作。
融合操作可以使用“融合要素”工具,聚合操作可以使用“聚合要素”工具。
4.设置参数:在应用融合或聚合操作时,需要根据需求设置相应的参数,例如:输入要素、输出要素、融合或聚合方式等。
5.执行操作:点击“确定”按钮,执行融合或聚合操作。
6.查看结果:操作完成后,可以在 ArcMap 中查看面积汇总结果。
【应用案例】假设有一个项目需要对不同城市的公园绿地进行面积汇总,以便计算城市绿地总面积。
可以使用 ArcGIS 矢量面积汇总功能,将不同城市的公园绿地矢量数据进行融合,从而得到各个城市的绿地总面积。
ArcGis中合并多个矢量图层的方法制作人:李世波ArcGis中合并矢量方法一般情况下有四种:Merge、Append、Union、复制粘贴。
合并前提是有相同的坐标和属性表结构相同。
方法一:Merge工具法1、加载矢量图层201和202,如下图所示:2、单击Arctoolbox工具箱,按照图示双击Merage。
加载矢量图层201、202。
3、合并成功。
4、图层和属性表比较。
属性表201和属性表202与属性表Merge完全相同。
方法二::Append工具法1、法一(1)相同。
2、按照图示双击Append,导入数据集矢量图层201,目标数据集设为202,模式类型(Schema Type)设置为NO_TEST。
3、合并后的矢量图层和属性表。
分析:矢量图201加载到目标矢量图202,并没有形成一个新的图层。
属性表相当于属性表201和属性表202的并集。
方法三:Union 工具法 1、法一(1)相同。
2、按照图示双击Union ,导入数据集矢量图层201,目标数据集设为202,模式类型(Schema Type )设置为NO_TEST 。
(1)、选择NO_FID(2)、选择ONLY_FID操作属性表的方法有3种Union1Union2(3)、选择ALL分析:最终合并的图层是一样的。
但他们的属性表各异,与原始属性表201或202也有差异。
方法四:复制粘贴法1、加载编辑对话框,选择编辑图层201。
2、单击工具,选中矢量图201,点击Copy 。
3、将编辑图层替换为202,关闭图层201,点击鼠标右键,选择Paste 。
4、合并成功,合并图层与方法一、二、三相同,在此不显示合并后的图层。
合并后属性表如下图所示。
Union3分析:合并后表结构与属性表201和202完全相同,且是将矢量图201添加到矢量图202上,并没有形成新的图层。
综上:1、Merge工具法适合数据量大的图层的合并,且属性表结构没有改变;2、Append工具法适合将一个数据量大的图层合并到目标图层,且属性表结构没有发生改变;3、Union工具法适合在只要图层而不需要属性表的前提下做,形成新的图层,且属性表结构发生改变。
练习2 矢量数据叠置操作
新建个人地理数据库(Ex2.mdb)。
再把原始数据导入Ex2.mdb。
(选择Ex2.mdb,选择导入——要素类(单个),依次添加各个要素)。
选择“ArcToolBox——Analysis Tools——overlay”
双击Intersect。
生成要素图层cov12.
输入要素为cov1和cov2,输出要素为cov12,JoinAttribute为ALL,XY Tolerance为0.00001,out type 为INPUT。
成果:
以同样的方法生成cov32.(选择cov3和cov2,生成cov32,JoinAttribute为ALL,XY Tolerance为0.00001,Out Type为line。
)
成果:
生成要素图层cov42.
选择cov4 和cov2,生成要素为cov42,JoinAttribute 为ALL,XY Tolerence为0.00001,Out Type为POINT。
成果:
成果:
选择“ArcToolbox——Analysis Tools——overlay”。
选择Identify。
生成要素图层cov12b。
Inout Feature 为cov1,Identify Feature为cov2,Output Feature为cov12b。
JoinAttributes为ALL,XY Tolerance 为0.00001。
成果为:
生成要素图层cov32b。
Inout Feature 为cov3,Identify Feature为cov2,Output Feature为cov32b。
JoinAttributes为ALL,XY Tolerance 为0.00001。
成果为:
生成要素图层cov42b。
Inout Feature 为cov4,Identify Feature为cov2,Output Feature为cov42b。
JoinAttributes为ALL,XY Tolerance 为0.00001。
成果为:
成果为:
选择“ArcToolbox——Analysis Tools——overlay——Union”。
生成要素图层cov12c。
选择要素cov1和要素cov2,生成要素为cov12c,JoinAttribute为ALL,XY Tolerence为0.00001。
成果为:
练习6 学校选址
加载Spatial Analyst工具,加载Schoolsite数据库。
选择“Spatial Analyst工具——表面分析——坡度”。
如果Spatial Analyst模块没有激活,可以在Customize下选择Extensions下选择Spatial Analyst.
选择“Slope”。
从DEM数据中提取坡度数据集。
在Environment中选择Process
Extent\extent选择Same as layer landuse. Snap raster中选择landuse图层。
在Raster Analysis\Cell size选择Same as layer landuse。
选择“确定”。
从娱乐场所“Rec_sites”提取娱乐场直线距离数据。
选择Spatial Analyst
Tools\Distance\Euclidean Distance。
Output cell size选择landuse。
在Environments中选择Processing
extent\Same as Layer landuse,Snap Raster 选择landuse。
在Raster Analysis\Cell size选择Same as Layer landuse.
选择“确定”。
从学校现有数据School提取学校直线距离数据库。
(方法与上一步相同)
5.重分类数据集。
选择Reclass\reclassify。
重分类坡度数据集。
在对话框classify选择Classes,采用等间距分级把坡度分为10级,把值写成为10.
平坦的地方适宜性好,赋予较高的适宜性值,陡峭的地方赋予较低的适宜性值。
选择“确定”。
重分类娱乐场直线数据集。
选择Classify,采用等间距分级10级,选择Classes,值为10.
离娱乐场近的新学校适宜性比较好,所以,离娱乐场近的地方赋予高的适宜值,离娱乐场远的地方赋予较低的适宜值。
选择“确定”。
重分类学校直线距离数据集。
选择Classify,采用相等距离分为10级,选择Classes,值为10.
距离现有学校近的地方有较低值,距离现有学校远的地方有较高值。
选择“确定”。
重分类土地利用数据集。
Reclass field选择landuse.
在考察土地利用数据时,各种土地利用类型对学校适宜性存在一定影响。
例如湿地和水体的适应性很差,在重分类中应避免。
在“重分类”对话框中去掉“Wetland”“Water”“Grass”.
然后根据各种土地类型给各类型赋值。
成图如下:其中深色区域表示适宜性较好,浅色区域表示适宜性较小,其他区域表示这里不能建立学校。
6.适宜区分析
重分类后每一个数据集被统一到相同的等级体系中,而且每一数据集中被认为适宜的属性被赋予较高的数值,现在给每个因素赋予不同权重,然后合并数据集找到合适的建立学校的地方。
选择Spatial Analyst下的Map
Algebra\Raster Calculator.
(适应性)=(娱乐场所数据)*0.5+(现有学校)*0.25+(土地利用数据)*0.125+(坡度数据)*0.125.
成果图:
图中适宜性较强的区域(深色区域)为推荐学校选址处。