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ArcGIS最新空间数据处理与分析方法汇总.pdf

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简介:
本书汇集了使用ArcGIS进行空间数据分析和处理的最新方法和技术,适用于地理信息科学领域的研究人员及从业人员。 ArcGIS 空间数据处理与空间数据分析思路整理 ### 空间数据处理 1. **空间数据采集**:地理配准、空间校正。 2. **空间数据编辑**:要素的创建、修改以及其它相关操作。 3. **拓扑处理**:包括拓扑规则建立,验证及错误修正等步骤。 4. **参考与变换**:涉及地图投影转换和坐标系统管理等内容。 5. **制图输出**:涵盖符号化设计、样式定制、掩模应用等方面。 ### 空间数据分析 1. **矢量数据处理**:包括提取操作,统计计算及缓冲区叠置等分析技术。 2. **栅格数据处理**:覆盖密度分布,距离测量以及局部属性评估等功能模块。 3. **地形表面制图**:利用DEM模型进行坡度、坡向和曲率的详细描绘与解析。 4. **视域流域水文研究**:提供可视范围及水流路径的相关分析功能。 5. **插值重分类技术**:支持数据内插以及基于规则的数据重新归类操作。 6. **网络建模能力**:包括最短路径规划在内的复杂交通系统模拟工具集。 7. **地统计学方法应用** 8. **Model Builder 与空间模型构建**: ArcGIS 中用于处理问题的综合流程设计。 ### 应用实例 以X型作物适宜区分析为例: 1. 提取坡向:加载DEM高程数据和山沟谷信息,利用ArcToolbox中的Surface工具提取坡度方向。 2. 确定河岸区域:通过缓冲区分析划定河流两侧的特定范围。 3. 适宜温度计算:运用插值方法并结合栅格计算器确定适合作物生长的温带分布图。 4. 合适降水条件识别:同样采用插值技术,评估不同位置上的降水量,并筛选出满足要求的地方。 5. 转换及合并数据格式:将栅格信息转换为矢量形式,并进行后续的数据整合处理。 6. 矢量要素相交分析:通过过滤掉不必要的零区域来界定最终的适宜种植区。 ### DEM地形制图实践 1. **创建等高线**:使用contour工具生成地表轮廓线。 2. **制作垂直剖面视图**:借助3D Analyst模块,插入线条并绘制相应的高度变化曲线。 3. **渲染地貌阴影效果**:利用Hillshade功能增强地形的立体感。 这些内容全面概述了ArcGIS平台上的空间数据处理与分析的核心技能,并通过具体案例演示其实际应用价值。

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  • ArcGIS.pdf
    优质
    本书汇集了使用ArcGIS进行空间数据分析和处理的最新方法和技术,适用于地理信息科学领域的研究人员及从业人员。 ArcGIS 空间数据处理与空间数据分析思路整理 ### 空间数据处理 1. **空间数据采集**:地理配准、空间校正。 2. **空间数据编辑**:要素的创建、修改以及其它相关操作。 3. **拓扑处理**:包括拓扑规则建立,验证及错误修正等步骤。 4. **参考与变换**:涉及地图投影转换和坐标系统管理等内容。 5. **制图输出**:涵盖符号化设计、样式定制、掩模应用等方面。 ### 空间数据分析 1. **矢量数据处理**:包括提取操作,统计计算及缓冲区叠置等分析技术。 2. **栅格数据处理**:覆盖密度分布,距离测量以及局部属性评估等功能模块。 3. **地形表面制图**:利用DEM模型进行坡度、坡向和曲率的详细描绘与解析。 4. **视域流域水文研究**:提供可视范围及水流路径的相关分析功能。 5. **插值重分类技术**:支持数据内插以及基于规则的数据重新归类操作。 6. **网络建模能力**:包括最短路径规划在内的复杂交通系统模拟工具集。 7. **地统计学方法应用** 8. **Model Builder 与空间模型构建**: ArcGIS 中用于处理问题的综合流程设计。 ### 应用实例 以X型作物适宜区分析为例: 1. 提取坡向:加载DEM高程数据和山沟谷信息,利用ArcToolbox中的Surface工具提取坡度方向。 2. 确定河岸区域:通过缓冲区分析划定河流两侧的特定范围。 3. 适宜温度计算:运用插值方法并结合栅格计算器确定适合作物生长的温带分布图。 4. 合适降水条件识别:同样采用插值技术,评估不同位置上的降水量,并筛选出满足要求的地方。 5. 转换及合并数据格式:将栅格信息转换为矢量形式,并进行后续的数据整合处理。 6. 矢量要素相交分析:通过过滤掉不必要的零区域来界定最终的适宜种植区。 ### DEM地形制图实践 1. **创建等高线**:使用contour工具生成地表轮廓线。 2. **制作垂直剖面视图**:借助3D Analyst模块,插入线条并绘制相应的高度变化曲线。 3. **渲染地貌阴影效果**:利用Hillshade功能增强地形的立体感。 这些内容全面概述了ArcGIS平台上的空间数据处理与分析的核心技能,并通过具体案例演示其实际应用价值。
  • ArcGIS指南
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    《ArcGIS空间数据分析指南》是一本详细介绍如何使用ArcGIS软件进行地理信息处理与分析的专业书籍。书中涵盖了数据管理、地图制图、空间统计及模型构建等多方面的知识和技巧,适合地理信息系统专业人员和技术爱好者阅读参考。 《ArcGIS空间统计分析教程》深入探讨了如何利用ArcGIS软件进行有效的地物统计分析,这一教程对于地理信息系统(GIS)领域的专业人士和学生来说,是一个宝贵的资源。以下是对该教程中关键知识点的详细解析。 ### 空间统计分析概述 #### 1. 定义与目的 空间统计分析是一种融合了空间信息与传统统计分析的方法,旨在探索与地理位置相关的现象和事物的空间关联及关系。这种分析方法不仅限于识别要素的空间分布,还能深入理解空间聚集或分散的模式,以及不同要素之间的空间关系。其核心目标在于揭示要素的空间分布规律,帮助决策者更好地理解和应对地理空间上的问题。 #### 2. 主要内容 - **分布特征分析**:关注要素集中或分散的程度,包括计算地理中心、分析集中和分散特征等。 - **分布模式分析**:评估要素分布是否呈现聚集或分散的模式,以及这些模式的位置和程度。 - **空间关系建模**:通过建立空间回归模型来研究要素间的空间关系,如空间自相关和热点分析。 ### ArcGIS空间统计分析 #### 1. 模块介绍 ArcGIS提供了强大的空间统计分析模块,无需额外购买扩展模块即可使用,适用于各种许可环境,并且大多数工具都提供了源代码,便于二次开发。该模块涵盖了分布特征分析、分布模式分析和空间关系建模三个主要方面。 #### 2. 分布特征分析 - **要素分布的地理中心**:确定要素集中的中心点。 - **要素分布的方向性**:通过线性方向平均值分析方向偏好。 - **要素分布的标准距离**:衡量要素分布的范围和扩散程度。 #### 3. 分布模式分析 - **全局统计**:评估要素整体的聚集或分散趋势。 - **局部统计**:识别具体区域内的热点或冷点,即统计显著的高值或低值聚集区域。 #### 4. 空间关系建模 - **空间自相关分析**:通过Moran’s I指数判断要素属性分布是否存在统计显著的聚集或分散现象。 - **热点分析**:使用Getis-Ord Gi*统计量识别具有高值或低值聚集的统计显著位置。 - **空间回归**:结合空间自相关性,通过空间关系建立属性数据与空间位置的联系,以更好地解释地理事物的空间关系。 ### 应用实例 - **案例分析**:如分析纽约州不同年份的人均年收入分布模式,探讨贫富差距的时空变化。 - **热点分析**:例如,识别城市中犯罪高发区,帮助执法机构制定针对性的预防策略。 - **空间回归分析**:探究案件高发区的原因,如人口密度、经济状况等因素对犯罪率的影响。 ### 总结与相关资源 空间统计分析在ArcGIS中提供了全面的工具集,使得研究者能够对空间分布、空间模式进行定量描述和分析,同时构建空间关系模型,以更深刻地理解地理事物的分布规律。通过官方提供的在线资源和教程,学习者可以获得更多的实践指导和案例研究,进一步提升空间数据分析能力。
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    本书深入浅出地介绍了GIS(地理信息系统)的空间分析理论和实践技巧,涵盖了空间数据处理、查询、建模及应用等多方面内容。适合GIS技术学习者和从业者参考使用。 第五章 GIS空间分析原理与方法 这一章节主要探讨地理信息系统(GIS)中的空间分析原理及其应用方法。通过深入理解这些核心概念和技术手段,可以帮助读者更好地掌握如何利用GIS进行有效的数据处理、模式识别以及决策支持等任务。我们将详细介绍各类空间操作和模型构建技术,并讨论它们在实际问题解决过程中的作用与价值。
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    ArcGIS空间分析是利用地理信息系统(GIS)进行数据的空间处理和建模的技术。它帮助用户理解并解释复杂的地理位置关系、模式及趋势,广泛应用于城市规划、环境管理、交通等领域。 ArcGIS 提供了一个可扩展的框架,适用于独立用户或团队,并且可以在桌面端或服务器端运行地理信息系统(GIS)。ArcGIS 9 是一个集成多种 GIS 软件组件的产品系列,用于构建完整的 GIS 应用程序。它基于共享的 GIS 组件——Argis 空间分析。 【Argis空间分析】是 ArcGIS 的核心组成部分,提供了强大的地理数据处理和分析工具。ArcGIS由Esri公司开发,是一个全面的地理信息系统(GIS),旨在满足从个人到组织的各种规模用户对地理信息的需求。它允许用户创建、编辑、分析和分享地理信息,无论是桌面环境还是服务器端。 ArcGIS 9 是一个重要的版本,集成了多种 GIS 软件组件,其中包括 Argis 空间分析。这个模块使用户能够执行复杂的地理空间操作,如缓冲区分析、网络分析、地形建模、统计计算以及空间插值等。这些功能对于理解地理现象、规划决策制定、资源管理及环境研究至关重要。 ArcObjects 是 ArcGIS 的核心组件之一,它是一系列全面的 COM(组件对象模型) 对象集合,供开发者构建自定义 GIS 应用程序使用。包括数据访问、地图显示和空间分析等各方面的功能,使开发人员能够通过编程来扩展和定制 GIS 功能。 ArcGIS Engine 是 ArcObjects 的一部分,专门用于开发人员创建自己的 GIS 应用程序。它可以嵌入到桌面应用、Web 服务或移动设备中,并提供地图展示、数据编辑及空间分析等功能。借助 ArcGIS Engine,开发者可以构建具有专业地理信息系统功能的定制化解决方案。 在进行基于 ArcGIS Engine 的二次开发时,通常涉及以下几个关键点: 1. **ArcGIS 控件**:这些控件是用于创建 GIS 应用程序用户界面的基础组件,例如 MapControl 用于显示地图、ToolbarControl 用来生成工具栏以及 ToolButton 来增加按钮等。 2. **属性查询**:通过属性查询可以依据地理特征的属性信息(如名称或类型)筛选和提取所需数据。 3. **空间查询**:这类查询涉及地理要素之间的空间关系,例如找出某个点周围一定距离内的其他点或者识别与特定线段相交的区域等。 4. **BaseCommand 和 BaseTool 开发**:通过创建自定义命令(使用 BaseCommand)和工具条上的工具(利用 BaseTool),实现用户交互及功能执行的关键步骤。 5. **程序代码添加图层**:开发者可以通过编程方式动态加载新的数据图层,这在处理实时信息或依据特定需求展示数据时特别有用。 6. **基于比例尺显示地图**:根据当前的比例尺调整地图的细节层级,从而提供更有效的视觉体验。 7. **构建简单的 GIS 应用程序**:通过上述基础元素的组合与扩展,开发者可以创建功能丰富的 GIS 程序来满足特定业务需求。 总的来说,ArcGIS 的空间分析能力结合 ArcObjects 和 ArcGIS Engine 的二次开发提供了强大且灵活的工具以解决各种复杂的地理问题。无论是在城市规划、环境保护、交通管理还是灾害应对等领域中,ArcGIS 都能发挥其独特的优势为决策者提供数据驱动的见解。
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