gis中栅格表面的视点分析怎么没有

Posted 2023-04-27

Gis表面分析攻略_UCSCAD文件—tin文件—dem文件—单因子分析—重分类—叠加分析前期数据准备Cad数据转换与导入打开cad文件。由于导入gis的原始高程数据，一般为等高线或者等高点，所以先检查cad等高线是否具有标高信息（右键—特性）。案例中，由于等高线具有标高值，所以可以直接导入使用。而地形图中大部分农田线型不具备标高值，如果只用等高线，分析范围内将确实大量数据。而案例中，除了等高线，cad中仍有等高点高程数据源，所以，可以用湘源的“字转高程”将等高点文字转为多段线（图层孤立—字转高程）。字转高程后，再对等高线和转换出来的等高点多段线（即DX-离散点图层）进行图层孤立，再拷贝到新的cad上，保存为原始地形数据文件。（文件名随意，这里用了dx.dwg）。最后通过导入多段线到gis中。检查并修正高程数据在生成tin文件之前，先检查cad文件高程数据是否有明显错误。右键选择cad图层，，打开属性表。双击elevation，观察是否存在离谱的数据。（就像高程为0，或者负值，或者1w这种明显的错误）。（或者用其他方法检查，或者你生成tin之后发现不对头，再返回来修改）由于案例中等高线存在明显错误，，所以要对数据源进行修改。又由于，gis貌似不能对cad文件直接进行编辑（或者可以，我不会……），所以要先将cad文件在gis里面先转换成shape文件。再打开editor,选择start edit。通过属性表里的select by attributes，选出高程属性有问题的多段线，按DEL删除。将有问题的线都删除完毕后，点选editor里面的save edits，再点选stop editing。Dem文件的生成数据检查并修正完成后，通过3d analyst，生成tin文件。Height source里面，选Elevation（或者用其他具有高程数据的字段）。据说tin文件运行速度较低，一般都要转成raster栅格文件，以提高运行速度（3d analyst—convert—tin to raster）。(Cell size为精度，理论上越小越精细，但要看你的原始数据精度)
栅格文件生成后，如果嫌太丑，可以双击图层，通过symbology进行修改。单因子数据集生成栅格文件转换完成后，大多数表面分析都是以它为源数据进行分析的，下面以坡度、坡向、地表起伏度为例。（其他地表分析如地表水文结构（用词可能不专业）、视域分析、缓冲区分析等其他表面分析请参阅老师的实验手册或者汤国安的《ARCGIS地理信息系统空间分析实验教程》。）单因子分析坡度、坡向坡度、坡向及视域等分析都在spatial analyst—surface analyst工具栏里，该工具栏依次为 生成等高线（这个可以在su里头配合地形工具用来建地形模）、坡度分析、坡向分析、山体阴影（一般用来当底图，叠在下面；不过貌似arcgis10.0里面，可以直接用）、视域分析、挖填方分析。坡度和坡向基本点一下就可以出来了，如图。地表起伏度地表起伏度是指在一个指定的范围内（可以是圆的或者方的或者其他），地表最高点与最低点之差。由定义可以知道，我们可以通过的做两个分析（一个是指定范围最大值，一个是最小值），再用他们的差来求得地表起伏度。其中：field为执行计算的字段，sta……type为计算类型，这里我们选max……(懒得打了)，neight……为指定范围的形状，下面数值为范围的大小。由此我们可以得到一张最大值的图。同理，我们可以得到另外一张最小的图。最后，在通过栅格计算器（）做最大值与最小值之差。（栅格计算器功能强大，只要你想得到，基本都可以做得到，有编程基础的应该一看就懂。）（案例中max是最大值那张图的图名，min是最小值那张图的图名。）然后就得到我们的地表起伏度。可以看到，我们案例中场地地表起伏度最大84.12米，最小为0米。（0米不知道是不是计算有误……）。最后，栅格计算器得到的栅格图为暂存图纸，需要通过make permanent来保存下来。单因子分析重分类由于我们之前分析出来的数据范围五花八门，所以我们要对之前的数据进行统一标准的重分类，已达到我们用以分析的目标。这里说明一下，这里对数据的划分标准以及后面叠加分析的权重比例是体现了，或者说隐藏了划分者的价值观的，具有一定的主观性。貌似一般式用专家法或者其他方法（请查阅相关文献……）来确定的，当然，你要拍脑顶决定也未尝不可……
回到主题，以坡度分析为例，双击图层，，你可以在窗口右边中间的位置看到这个东西，其中9表示分析结果分成了9等分（也可能是其他等分）。点击calssify进入数据分类窗口，如下：在窗口右边下放，你可以看到这样的东西，，配合之前的等分数量，在这里可以对各个等分标准进行修订，以达到你要的数据分类目标。分类完成后，通过reclassify对slope栅格文件进行重分类。（也就是把之前的多少度多少度的数据形式，转换成分值，5 4 3 2 1，或者其他。）重分类之后，得到新的栅格文件，以此类推，将之前得到的表面分析都进行重分类，为叠加分析做准备。叠加分析叠加分析其实就是再用一次栅格计算器，对重分类的数据进行权重计算。由于本攻略只针对操作层面，具体的权重怎么赋，还是请参阅相关文献（如通过明智比较法等方法确定《风景区生态资源评价与生态规划研究——以武汉市青龙山地区为例》）。这里再说明一下，叠加分析得出的结果是没有物理意义的。至此，关于建设适宜度分析的叠加图纸得到，如果觉得太丑，可以对重分类。文件输出当然，所有分析做完之后，必须的就是如何把文件导出到我们常用的文件格式，如jpg。这里，导出前建议对要导出的图层进行重命名，以方便导出。进行页面设置之后，点击布局视窗。（右边那个）在布局视图中调整图像大小。insert有一些实用的工具，一点就可以了。摆得差不多之后，就可以选择导出地图。攻略完毕，希望有所帮助。
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gis表面分析攻略
Gis表面分析攻略_UCS
CAD文件—tin文件—dem文件—单因子分析—重分类—叠加分析
前期数据准备
Cad数据转换与导入
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打开cad文件。由于导入gis的原始高程数据，一般为等高线或者等高点，所以先检查cad等高线是否具有标高信息（右键—特性）。
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北京百度网讯科技有限公司 版本号8.0.70 参考技术A 摘要

　　识别从各栅格表面位置进行观察时可见的观察点。

　　用法

　　· 确定观察点是信息密集型处理。处理时间取决于分辨率。对于初级研究，您可能需要使用粗糙像元大小来减少输入中的像元数。已准备好生成最终结果时，将使用全分辨率栅格。

　　· 如果输入栅格含有因采样错误导致的不希望出现的噪点，则在运行此工具之前，可使用低通滤波器(如焦点统计的“平均值”选项)对栅格进行平滑处理。

　　· 每个像元中心的可见性可通过比较与像元中心所成的高度角和与本地地平线所成的高度角来确定。计算本地地平线时要考虑观测点和当前像元中心之间的中间地形。如果该点位于本地地平线之上，则视其为可见。

　　· 该工具提供一个可选的地表以上 (AGL) 输出栅格。AGL 输出栅格上的每一个像元都记录了为保证像元至少对一个观察点可见而需要向该像元添加的最小高度。

　　如果输入观察点要素包含多个观察点时，输出值是所有单个观察点中 AGL 值的最小值。

　　代码实例

　　ObserverPoints 示例 1(Python 窗口)

　　在此示例中，将精确识别从各栅格表面位置进行观察时可见的观察点。

　　import arcpy

　　from arcpy import env

　　from arcpy.sa import *

　　env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

　　outObsPoints = ObserverPoints("elevation","observers.shp", 1, "CURVED_EARTH", 0.13)

　　outObsPoints.save("C:/sapyexamples/output/outobspnt01")

　　ObserverPoints 示例 2(独立脚本)

　　在此示例中，将精确识别从各栅格表面位置进行观察时可见的观察点。

　　# Name: ObserverPoints_Ex_02.py

　　# Description: Identifies exactly which observer points are visible

　　# from each raster surface location.

　　# Requirements: Spatial Analyst Extension

　　# Import system modules

　　import arcpy

　　from arcpy import env

　　from arcpy.sa import *

　　# Set environment settings

　　env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

　　# Set local variables

　　inRaster = "elevation"

　　inObsPoints = "observers.shp"

　　zFactor = 1

　　useEarthCurv = "CURVED_EARTH"

　　refractionVal = 0.13

　　# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license

　　arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

　　# Execute ObserverPoints

　　outObsPoints = ObserverPoints(inRaster, inObsPoints, zFactor,

　　useEarthCurv, refractionVal)

　　# Save the output

　　outObsPoints.save("C:/sapyexamples/output/outobspnt02")

arcgis山体阴影怎么做

参考技术A

首先得有等高线、高程点或者dem，如果有dem则直接用3D分析工具下的栅格表面分析工具里的山体阴影工具，如下图：

如果没有dem,则先用等高线或高程点生TIN，再由TIN转栅格转为DEM，如下：