arcgis中如何扣除池塘

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ArcGIS水文分析实战教程(14)提取水库湖泊等面状水系

ArcGIS水文分析实战教程(14)提取水库湖泊等面状水系
本章导读:如果说前面章节一直都是针对河流、河网、流域等进行论述,围绕的都是从基本理论到实践操作,那么湖泊、水库等面状水系的提取,就是对水文分析原理理解程度的检验。本章内容虽然简单,但绝对是需要理解原理之后才能完成。

面状水系提取的原理
在ArcGIS的水文分析工具中没有任何面状水系的提取工具。所以,必须通过另辟蹊径去完成。先来思考一下河流的特性,水往低处流,河流也是从高的地方流向地的地方。而水库或者湖泊,一般都是有河流汇入,并且在该区域中,一般是周边所有的栅格都流入或者都流出。这种特性有点熟悉。对!这就是汇!水库湖泊这种面状水系就是一个非常大的汇!

有了这个概念之后,对于提取这类型的面状水系就简单多了,最起码已经知道如何着手开始了。ArcGIS水文分析是提供汇分析工具的,通过汇分析,将所有汇提取出来。而湖泊和水库的面积一般都比较大,可以通过使用条件工具来筛选出符合一定面积汇,这就是我们所需要的面状水系了。

提取面状水系的一般流程
面状水系的提取流程比较简单,由于需要使用汇工具,那么就需要对原始的DEM数据做流向分析。

这里要注意的是使用原始的DEM数据,并非前面几个章节中使用无凹陷点的DEM,要是这样的话就麻烦了。因为无凹陷点的DEM已经将汇填平了,就根本没办法做汇的查找了。

完成汇分析之后,就需要对汇的结果进行筛选,通过条件函数过滤出大于一定面积的汇,这样就可以确定法为需要提取的水系面了。然后再做栅格转面操作,完成整个提取流程。面状水系提取流程如下图所示

面状水系提取流程

提取面状水系的建模流程
下面是在ArcGIS modelBuilder 下的建模流程

提取面状水系的建模过程

关键部分在于条件函数的设置。首先必须要认识数据,选择DEM查看其数据的属性,如下图

DEM数据的属性描述

该DEM数据的1个像元值大约为190*190=36100 平方米,那么36.1平方公里就是1000个像元了。条件函数的设定如下

条件函数设置

这个例子就是将大于36.1平方公里的湖泊提取出来。

接下来看这个模型工具的调用,如下图

面状水系提取工具调用

其最终结果将一些比较小的水体去除掉,保留大的湖泊。

提取面状水系结果

总结
面状水体的提取是对水文分析工具的理解的一次检验,如果能够非常快速的想到使用汇来提取面状水系,那基本上可以说明能够做到活学活用了。

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参考技术A 1、打开ArcMap软件,将需要处理的面图层与底图加载到软件中。

2、启动编辑工具,开始对数据进行编辑。

3、将需要处理的面状图层,设置一下颜色,方便图层要素下的图像可以看见。

4、使用编辑工具的要素选择工具选中需要处理的要素,点击切割工具,绘制切割部分。

5、按照栅格底图数据绘制切割部分,绘制闭合即可,双击完成切割,将原来的要素分割成两部分。
6、选中切割的部分,删除要素,设置一下颜色即可看到需要的面状要素。
7、点击编辑工具保存编辑,最后处理完成所需要的地理要素。

02 | 如何设计一个“好的”测试用例?

什么才算是“好的”测试用例?

“好的”测试用例一定是一个完备的集合,它能够覆盖所有等价类以及各种边界值,而跟能否发现缺陷无关。
如果把被测试软件看作一个池塘,软件缺陷是池塘中的鱼,建立测试用例集的过程就像是在编织一张捕渔网。“好的”测试用例集就是一张能够覆盖整个池塘的大渔网,只要池塘里有鱼,这个大渔网就一定能把鱼给捞上来。如果渔网本身是完整的且合格的,那么捞不到鱼,就证明池塘中没有鱼,而渔网的好坏与池塘中是否有鱼无关。

“好的”测试用例必须具备哪些特征?

  • 整体完备性: “好的”测试用例一定是一个完备的整体,是有效测试用例组成的集合,能够完全覆盖测试需求。
  • 等价类划分的准确性: 指的是对于每个等价类都能保证只要其中一个输入测试通过,其他输入也一定测试通过。
  • 等价类集合的完备性: 需要保证所有可能的边界值和边界条件都已经正确识别。

三种最常用的测试用例设计方法

第一,等价类划分方法
价类划分方法的另一个关键点是要找出所有“无效等价类”。

第二,边界值分析方法

第三,错误推测方法
错误推测方法难以系统化,并且过度依赖个人能力。
在软件企业的具体实践中,为了降低对个人能力的依赖,通常会建立常见缺陷知识库,在测试设计的过程中,会使用缺陷知识库作为检查点列表(checklist),去帮助优化补充测试用例的设计。
对于中小企业,可能最初的方法就是建立一个简单的 wiki 页面,让测试工程师完成测试用例的最初设计后对应这个 wiki 页面先做一轮自检,如果在后续测试中发现了新的点,就会继续完善这个 wiki 页面。

如何才能设计出“好的”测试用例?

在真实的工程实践中,不同的软件项目在研发生命周期的各个阶段都会有不同的测试类型。
对于每一种不同的测试类型,设计出“好的”测试用例的关注点和方法论可能会有很大的差异, 有些可能采用黑盒方法,有些可能采用白盒方法,有些还会采用灰盒方法(比如,微服务架构中的测试),所以很难有一套放之四海而皆准的套路。
面向终端用户的 GUI 测试为例
在具体的用例设计时,首先需要搞清楚每一个业务需求所对应的多个软件功能需求点,然后分析出每个软件功能需求点对应的多个测试需求点,最后再针对每个测试需求点设计测试用例。

1.具体到测试用例本身的设计,有两个关键点需要你注意。
从软件功能需求出发,全面地、无遗漏地识别出测试需求是至关重要的,这将直接关系到用例的测试覆盖率。 比如,如果你没有识别出用户登录功能的安全性测试需求,那么后续设计的测试用例就完全不会涉及安全性,最终造成重要测试漏洞。
2.对于识别出的每个测试需求点,需要综合运用等价类划分、边界值分析和错误推测方法来全面地设计测试用例。 这里需要注意的是,要综合运用这三种方法,并针对每个测试需求点的具体情况,进行灵活选择。

用例设计的其他经验

只有深入理解被测试软件的架构,你才能设计出“有的放矢”的测试用例集,去发现系统边界以及系统集成上的潜在缺陷。

必须深入理解被测软件的设计与实现细节,深入理解软件内部的处理逻辑。

需要引入需求覆盖率和代码覆盖率来衡量测试执行的完备性,并以此为依据来找出遗漏的测试点。


来源于:极客时间 茹炳晟 软件测试52讲

以上是关于arcgis中如何扣除池塘的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

arcgis怎么讲栅格数据扣除一部分

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