GIS平台地表模型与建筑模型匹配方法
(GIS)第六章__地理信息系统的应用模型
三、应用实例——XX省XX市土地定级信息 系统
第三节 适宜性分析模型
适宜性分析是指土地针对某种特定开发活动的分析,这些 开发活动包括农业应用、城市化选址、作物类型布局、道路 选址、选择重新造林的最适宜的土地等.
因此,建立适宜性分析模型,首先确定具体的开发活动,其 次选择其影响因子,然后评价某一地域的各个因子对这种开发 活动的适宜程度,以作为土地利用规划决策的依据.
➢ 评价过程 ➢ 评价对象生态条件调查.评价对象玉米属于禾本科,为一年
生草本,其主导生态条件例如:性喜高温,需水量大,要求 土壤肥沃和土层疏松,其根系伸展要求防止土壤侵蚀等. ➢ 确定评价对象的影响因素和因子.根据将玉米作物生长有 关的生态条件与土地质量相比照,除了温度可通过季节调 节外,其他影响因评价素对和象因的影子响如因图素和所因示子:体系
第六章 地理信息系统 的应用模型
主要内容
第1节 GIS应用模型概述 第2节 土地定级估价模型 第3节 适宜性分析模型 第4节 发展预测模型(自学) 第5节 区位选择模型(自学) 第6节 交通规划模型(自学) 第7节 地球科学模拟模型(自学) 本章重点:一般的GIS应用模型及其构建过程和方法
第一节 GIS应用模型概述
〔三应用模型建模的方法——制图建模
➢ 通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的、交互的空间分析操作 命令,对一个空间分析过程进行的实现模拟.
➢ 制图建模的结果是一个应用模型,它是对空间分析过程及其数据的一种 图形或符号表示,目的是帮助分析人员组织和规划所要完成的分析过程, 并逐步指定完成这一分析过程所需的数据.制图建模也可用于研究说明 文档,作为分析研究的参考和素材.
供水Q1
供肥Q2
供氧Q3
土壤侵蚀Q4
测绘技术中的地理信息匹配技巧
测绘技术中的地理信息匹配技巧地理信息匹配技巧是现代测绘技术中的关键问题之一。
随着测绘技术的不断发展和应用领域的拓展,地理信息的精确匹配显得尤为重要。
本文将从不同角度探讨地理信息匹配技巧的应用和挑战。
一、测绘技术的发展与地理信息匹配的需求测绘技术是一门旨在获取地球表面实体位置和属性信息的学科。
随着数字化时代的到来,测绘技术得到了广泛的应用,涵盖了各个领域。
在这个过程中,地理信息匹配成为了测绘技术的重要组成部分。
地理信息匹配是指将从不同数据源获取的地理数据进行整合和对齐,以实现数据的一致性和可用性。
例如,在城市规划中,需要将土地利用的数据与地图信息进行匹配,以便更好地进行土地利用分析和模拟。
二、传统匹配技巧的局限与挑战在测绘技术的早期阶段,地理信息匹配主要依靠传统的测量方法和手工处理。
然而,随着数据规模的急剧增长和多源数据的混合应用,传统的匹配技巧逐渐显露出局限性和挑战。
首先,传统的匹配技巧通常依赖于专家的经验和判断,容易受到主观因素的影响,导致结果不够精确和可靠。
其次,传统的匹配技巧在处理大规模数据时效率较低,无法满足快速处理和实时应用的需求。
最后,传统的匹配技巧对于不同数据源之间的异构性处理能力有限,无法有效解决空间数据的异构性和不一致性问题。
三、新技术在地理信息匹配中的应用随着计算机科学、人工智能和地理信息系统等领域的不断发展,新技术也在地理信息匹配中得到了广泛应用。
以下是几个常见的新技术在地理信息匹配中的应用:1. 机器学习算法:机器学习算法可以通过学习样本数据的特征和规律来建立模型,并用于地理信息的自动分类和匹配。
例如,监督学习算法可以通过训练数据来预测地理信息的属性和位置,无需手工处理。
2. 图像处理技术:图像处理技术可以通过分析地理图像的颜色、纹理和形状等特征,实现地理信息的识别和匹配。
例如,在遥感影像中,可以通过图像配准技术实现不同时间点的影像的对齐和匹配。
3. 空间数据库:空间数据库可以提供高效的数据管理和查询功能,用于存储和检索地理信息数据。
GIS应用模型总结
F1供水 水系图 数字化 缓冲区 土壤图 数字化 属性分级 供水 级别 1级 F2供肥 F3供氧 F4土壤侵蚀 因子1 距水源 (m) <100 因子2 土层厚度 (cm) >50
2级
叠置分析 供水分级 3级 4级
100 - 200
200 - 500 >500
特定开发活动的分析。
一、主要步骤:
(1)确定具体的开发活动 (2)选择其影响因子 (3)评判各个因子对这种开发活动的适宜程度 (4)提供规划决策依据
第一步:确定具体的开发活动
开发的目的及意义
国内外研究现状
技术路线
预期成果
第二步:选择主要影响因素及因子
通过对开发活动的分析、论证后,确定:
影响因素:项目评价目标所涉及的因素。 参评因子:影响每个因素的因子 因子属性:每个因子所涉及的属性 第三步:选择某种评判方法,对各个因子进行适宜程度评价 第四步:将评价结果(方案)提交用户,供用户选择。
1) 准备进行分析的数据
本例需要涉及三类信息: 土地利用图; 土壤类型图; 地下水管道分布图
2) 进行空间操怍
首先对地下水管线建立300M的缓冲区; 对土地利用类型图和土壤类型图进行合并的叠加运算; 然后将对地下水管道建立的缓冲区图层与合并的图层进 行相交叠加运算,产生一幅新图,此图包括所有位于下 水管线300M范围内的土壤类型信息和土地利用类型信 息。 进行空间查询,选择土地利用类型为灌木林地和适宜开 发的土壤类型的地块。
对玉米地进行土地适宜性评价,通过评价将研究区分成四种
适宜性等级,S1、S2、S3、S4 S1 (最适宜) S2 (次适宜)
测绘技术中的地理信息系统建模方法
测绘技术中的地理信息系统建模方法现代测绘技术中,地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)在各个领域起着至关重要的作用。
它通过将地理空间数据与属性数据相结合,实现对地理信息的综合、统一管理和分析,为决策提供了有力支持。
而GIS建模方法则是使得GIS技术更加高效和精确的关键环节之一。
本文将探讨几种常见的GIS建模方法。
第一种方法是基于栅格模型的GIS建模方法。
栅格模型是将地理空间数据离散化为一系列像素单元来进行描述和处理的模型。
在该方法中,将地理数据按照相应的分辨率转换为栅格数据,在栅格数据的基础上进行空间分析和模拟。
栅格模型可以更精确地描述地理空间,适用于较大面积的研究区域和较为复杂的地理现象。
同时,栅格模型也具备快速计算和可视化的优势,使得用户能够直观地分析和理解地理现象。
第二种方法是基于矢量模型的GIS建模方法。
矢量模型是通过点、线、面等几何要素的组合来描述地理现象的模型。
与栅格模型不同,矢量模型更加精确和灵活,可以更好地表达地理现象的几何特征和拓扑结构。
该方法将地理数据转换为矢量数据,并利用各种空间分析算法进行处理和分析。
矢量模型适用于局部区域的分析和建模,尤其擅长于处理地物之间的关系和拓扑关系,因此在城市规划、资源管理等领域有着广泛的应用。
除了栅格模型和矢量模型,还有一种常见的GIS建模方法是基于混合模型的方法。
混合模型是将栅格模型和矢量模型结合起来,形成更为综合和丰富的地理信息模型。
在这种方法中,可以通过将栅格数据转化为矢量数据,或者将矢量数据转化为栅格数据,来实现不同数据模型之间的转换和关联。
这种混合模型能够充分利用栅格模型和矢量模型各自的优势,提高地理信息的描述和分析能力。
除了模型选择,GIS建模过程中的数据融合和处理也是非常重要的环节。
在GIS建模过程中,往往需要将不同来源、不同类型的地理数据进行融合和整合。
例如,将航空遥感数据与地面测量数据相结合,可以提高地理信息的精度和完整性。
基于gis的三维模型构建方法
基于gis的三维模型构建方法GIS(地理信息系统)下的三维模型构建可有趣啦。
咱先得有数据来源呀。
数据就像是盖房子的砖头,没有它可不行。
可以是地形数据,像从卫星或者航空测量得到的数据,那些数据就像是老天爷给咱的宝藏,告诉我们大地长啥样。
还有些是人工测量的数据呢,比如说测量员们辛辛苦苦测出来的建筑物的高度、长度啥的,这就好比是房子的具体尺寸。
然后呢,软件工具很重要哦。
有好多软件可以用来构建三维模型,就像不同的魔法棒一样。
比如说ArcGIS,它就像一个超级大厨,能把各种数据原料变成美味的三维大餐。
在这个软件里,我们可以把地形数据导进去,然后通过它的功能把平面的地形变得立体起来,就像把一张平平的纸折成了一个小山峰的样子,超酷的。
再来说说纹理的事儿。
纹理就像是给模型穿上漂亮衣服。
如果是构建一个城市的三维模型,建筑物的墙面纹理得弄好呀。
我们可以从实地拍摄的照片里提取纹理,让建筑物看起来就像真的一样。
要是把大楼的纹理弄成小花猫的图案,那可就搞笑啦,不过当然是要根据实际情况来选择合适的纹理啦。
构建三维模型的时候,分层也是个小窍门。
就像搭积木一样,把不同的元素分在不同的层里。
比如说,道路一层,建筑物一层,绿化又一层。
这样方便我们管理和修改,要是哪条路画错了,直接在道路那一层改就行,不用在整个模型里到处找啦。
还有哦,坐标系统要统一。
这就好比大家都得在同一个规则下玩游戏。
如果坐标系统乱了,那模型就像喝醉了酒的人,东倒西歪的。
在构建过程中,不断地检查和调整也很重要。
就像我们打扮自己,得照照镜子看看哪里不合适。
看看模型有没有漏洞呀,有没有哪个地方看起来特别奇怪的。
要是发现了,就赶紧调整,让我们的三维模型变得更加完美。
基于GIS的三维模型构建虽然有点复杂,但就像玩一个超级有趣的游戏,只要掌握了这些小方法,就能构建出超棒的三维模型啦。
GIS土地适宜性分析建模
GIS土地适宜性分析建模GIS土地适宜性分析建模是利用地理信息系统技术对特定地区的土地适宜性进行研究和评估的过程。
通过收集、整理和分析相关的地理、土地利用、地貌、水文等数据,可以对土地的适宜性进行科学、定量的评估,为土地利用规划、决策提供科学依据。
在进行GIS土地适宜性分析建模时,首先需要确定研究区域的范围和边界,并收集相关的数据。
这些数据包括地形地貌数据、土地利用数据、土壤类型数据、气候数据等。
这些数据可以通过多种方式获得,例如地面调查、遥感影像解译、地理数据库查询等。
在数据收集完成后,需要进行数据预处理。
这包括数据筛选、重采样、坐标转换、数据匹配等工作,以使得不同数据之间能够对应和协调。
接下来是数据分析和建模阶段。
首先,需要对收集到的数据进行分层分析,即将各类数据叠加在一起,分析各类数据之间的关联性和相互影响。
其次,需要根据研究目标和实际需求,选取合适的建模方法。
常用的建模方法包括权重法、层次分析法、随机森林法等。
这些方法可以通过统计建模软件、编程语言等工具进行实现。
在进行建模过程中,需要以一定的规则和标准来定义土地适宜性。
例如,可以通过制定土地利用指标体系,将各种土地利用类型划分为多个评价指标,并确定每个指标的权重。
然后通过GIS工具对数据进行加权叠加和计算,得出土地适宜性区域的评价结果。
最后,根据评价结果进行后续的土地利用规划和决策。
此外,GIS土地适宜性分析建模还可以结合多种方法和技术。
例如,可以通过地统计学方法对数据进行空间插值,填补数据的空白区域,从而获得更为准确和完整的数据。
还可以采用多指标评价方法,通过数学模型对各个评价指标进行综合分析,以得出更合理的土地适宜性评价结果。
综上所述,GIS土地适宜性分析建模是一种利用地理信息系统技术对土地适宜性进行科学评估和分析的方法。
通过数据收集、预处理、建模和评价,可以为土地利用规划和决策提供科学的指导。
通过不断完善和优化建模方法和工具,可以提高土地适宜性评价的准确性和可靠性,为可持续发展和合理利用土地资源做出贡献。
GIS 模型与建模
GIS 模型与建模摘要:地理信息系统(GIS)是用于存储、管理和显示空间要素位置和属性(如地理空间数据)的计算机系统。
自20 世纪70年代以来,GIS 的重要性体现在自然资源管理领域。
而GIS 在模型建立方面起到了至关重要的作用,本文主要对GIS 建模的基本元素进行介绍,并对GIS 模型的分类、建模过程、GIS 在建模中的作用、GIS 与其他建模程序的组合进行了分析。
为GIS 模型与建模提供了基础研究资料。
关键词:GIS;GIS 模型;GIS 建模引言: GIS 是地理信息系统( Geographic InformationSystem)的简称,是一种在计算机软硬件支持下的空间数据输入、存储、检索、运算、显示、更新和综合分析的应用技术系统[1]。
经过三代软件的改进,形成了图像处理功能强大、支持大型数据库的信息系统平台。
而GIS 模型与建模作为其中的重要组成部分已经成为了现在学者主要研究的方向,本文主要针对GIS 模型与建模提出了一些基本元素的使用方法和介绍,为后续研究提供基础资料。
一、GIS 建模的分类GIS 用户所用的许多模型是很难进行分类的。
例如,于海龙等根据目的、方法论和逻辑学对模型进行分类。
但其界限在他们的分类标准之间并不总是那么明确。
本文不是提出一个详细的分类,而主要的目的对模型进行大致归类[2]。
模型可以是描述的或者规则的。
描述模型描述空间数据的现有情况,而规则模型则对将会出现的情况提供预测。
模型可以是确定的或者随机的。
确定模型和随机模型都是用参数和变量的方程式来表示的数学模型。
随机模型考虑一个或更多的参量或者变量的随机性,而确定模型则不然。
作为随即过程的结果,随机模型的预测有可能出现错误或不确定的测量,通常用概率表示。
模型可以是静态的或者动态的。
动态模型强调变量之间空间数据和相互作用的变化,而静态模型则涉及特定时间里空间数据的状态。
在动态数据里,时间对于显示变化过程是很重要的[3]。
如何进行地理信息系统的空间分析与建模
如何进行地理信息系统的空间分析与建模地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种将空间数据与属性数据相结合来进行空间分析与建模的工具。
通过GIS,我们可以对地理空间环境进行深入的研究和分析,为决策提供科学依据。
本文将探讨如何进行地理信息系统的空间分析与建模,以期帮助读者更好地利用GIS进行研究和决策支持。
地理信息系统的空间分析是指通过对空间数据进行统计、计算、模拟等方法,从而提取空间特征,揭示地理现象背后的规律和机制。
而建模则是将空间数据进行抽象和整理,构建数学模型,用以描述和预测地理现象的发展趋势和变化规律。
首先,进行地理信息系统的空间分析与建模,我们需要选择合适的数据。
地理信息数据包括矢量数据、栅格数据和影像数据等。
矢量数据适用于描述点、线、面等离散对象,如道路、河流等;栅格数据适用于描述连续的区域现象,如土地利用、气候等;影像数据则可以提供详细的地表信息,如遥感影像、卫星图像等。
根据具体的研究目的与需求,选择合适的数据类型是进行空间分析与建模的基础。
其次,进行地理信息系统的空间分析与建模,我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据采集、数据清理、数据转换和数据融合等环节。
数据采集是指获取原始空间数据的过程,可以通过现场调查、测量和遥感技术等手段完成。
数据清理是指对采集到的数据进行验证、纠错和填补缺失值等操作,以确保数据的可靠性和一致性。
数据转换是指将原始数据按照统一的编码和格式进行转换,以便进行后续的分析和建模。
数据融合是指将不同来源、不同类型的数据进行整合,以获得更全面、更准确的地理信息数据。
进入正式的空间分析阶段,我们可以运用一系列的空间分析方法和技术。
其中,最基础的方法包括空间查询、空间叠加和空间关联等。
空间查询通过选择空间数据中符合特定条件的对象,以实现对地理现象的提取和挖掘。
空间叠加是指将不同的空间数据进行层叠和组合,以获得更丰富的地理信息和新的空间关系。
GIS分析与建模
GIS分析与建模GIS(地理信息系统)分析与建模是利用GIS技术和方法对地理实体进行分析和建模的过程。
GIS分析和建模可以应用于许多领域,如城市规划、环境保护、土地利用规划、交通规划等。
下面将详细介绍GIS分析与建模的概念、方法和应用。
一、GIS分析与建模的概念1.概念:GIS分析与建模是指利用GIS技术和方法对地理实体进行量化、统计、模拟等分析过程,进而建立地理模型进行预测、规划和决策的过程。
2.目的:GIS分析与建模的目的是通过对地理数据进行分析和模拟,为决策者提供科学的、可靠的信息,帮助他们制定合理的规划和决策。
二、GIS分析与建模的方法1.数据获取:首先需要收集和获取与研究对象相关的地理数据,可以是遥感影像、地图数据、GPS数据等。
这些数据将作为分析和建模的基础。
2.数据预处理:对获取的数据进行预处理,包括数据清洗、数据整合、数据格式转换等操作,以确保数据的质量和适用性。
3.空间分析:利用GIS软件进行空间分析,如空间查询、空间统计、空间插值等,以获取地理实体的分布、关联等信息。
4.空间建模:通过建立数学或统计模型,对地理实体进行模拟和预测。
常用的空间建模方法有回归分析、遗传算法、神经网络等。
5.结果评估:对模型的结果进行评估和验证,以确定模型的合理性和准确性。
6.结果展示:将分析和模拟的结果以可视化的形式展示出来,如地图、图表、报告等。
三、GIS分析与建模的应用1.城市规划:可以通过GIS分析和建模对城市的用地利用、人口分布、交通状况等进行分析,帮助决策者划定城市规划范围、设定发展方向等。
2.环境保护:以GIS为工具,可以对环境资源的分布、环境质量的评估、环境变化的模拟等进行分析和建模,为环境保护和治理提供科学依据。
3.土地利用规划:通过GIS分析和建模,可以对土地的类型、功能进行评估和规划,帮助决策者合理利用土地资源,实现可持续发展。
4.交通规划:通过GIS分析和建模,可以识别交通瓶颈、优化交通网络、预测交通流量等,为交通规划和管理提供科学依据。
如何使用地理信息系统进行空间分析和建模
如何使用地理信息系统进行空间分析和建模地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集成了地理空间数据、数据管理、数据查询与分析等功能的计算机技术系统。
它能够对地理空间数据进行处理、分析、管理和可视化展示,帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。
本文将讨论如何使用GIS进行空间分析和建模。
一、GIS的数据源和数据处理GIS的核心是地理空间数据,这些数据可以来自不同的来源。
例如,卫星遥感数据、地理测量数据、地理位置数据等。
这些数据需要进行预处理,如数据清洗、数据转换和数据空洞填补等,确保数据的质量和完整性。
二、GIS的空间分析GIS的空间分析是指利用地理信息系统进行地理空间数据的计算和分析。
它可以帮助人们了解地理空间数据之间的关系和模式,提供决策支持和问题解决的依据。
常见的空间分析包括距离分析、连通性分析、空间插值分析等。
(1)距离分析距离分析是根据地理空间数据之间的距离关系进行分析。
它可以计算点之间的欧氏距离、弗雷歇距离和马哈拉诺比斯距离等。
通过距离分析,我们可以找出最近的点、分析空间的聚集程度、计算交通时间等。
(2)连通性分析连通性分析是指通过地理空间数据之间的连接关系,分析网络的连通性和路径选择。
它可以计算两个地点之间的最短路径,评估交通网络的流动性。
连通性分析在城市规划、物流管理和应急救援等领域有着广泛的应用。
(3)空间插值分析空间插值分析是利用已知的采样点数据,推算未知位置的值。
例如,气象站的气温数据可以通过空间插值分析,得到整个区域的气温分布图。
常见的空间插值方法包括反距离加权法、克里金插值法和三角网插值法等。
三、GIS的空间建模空间建模是指利用地理空间数据和GIS技术,构建地理现象的数学模型和计量模型。
通过空间建模,我们可以对地理空间现象进行预测和模拟,评估不同影响因素的作用和相互关系。
(1)地理作用因素的模型构建地理作用因素是指对地理空间现象产生影响的因素。
三维场景构建中地表模型与建筑模型匹配方法
地表模型与建筑模型匹配方法一、问题的引出目前的三维城市平台地表模型构成方式为,由DEM构成TIN,再附上DOM从而形成地表模型;建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成,倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。
建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。
1、由DOM与DEM生成地表,2、目前行业中,一般根据CAD或影像底图进行建模,经常没有高程信息,制作的模型都在一个平面上。
3、那么如何把3D模型发布到GIS平台后才能与地表高度吻合呢?二、解决方案步骤一:模型落地1、模型获取DEM同名点高程信息。
具体步骤如下:1)、首先确定数据采用的投影坐标系。
如CGCS2000、BEIJING54、XIAN80。
转换DOM 和DEM数据到目标投影坐标系。
2)、参照同名点把MAX场景的物体偏移到实际地理坐标位置。
3)、输出模型的名称、X、Y、Z坐标到文本。
该步骤用都本人编的MAXSCRIPT小工具(脚本文件联系QQ 250707670)。
工具操作界面如下和输出的文本样式如下:2、模型获取DEM同名点高程信息。
1)、加入Point坐标文件到ARCMAP,并叠加对应的DEM文件。
2)、提取DEM高程值,写入点SHP文件的属性表中(Spatial Analyst Tools>Extraction>Extract Valuesto Ponits)3、读取Point要素SHP文件中高程属性字段值赋予模型1、把SHP数据的DBF文件的数值复制到文本文件中,编辑成下图所示格式:2、打开模型场景运行脚本(QQ 250707670),读取文本,程序会自动根据文本中的NAME 查找模型,并赋值模型文本中对应的坐标(X,Y,Z)值。
程序操作界面和代码如下3、运行程序后,所有模型已经移位到目标位置。
4、在GIS平台中三维模型和地形已大致匹配。
建筑底部中心已跟DEM匹配,但是由于建筑底面是个平面,因此建筑局部还会插入地形或者飘起的现象。
测绘技术的GIS数据融合方法
测绘技术的GIS数据融合方法近年来,GIS(地理信息系统)技术的应用越来越广泛,为各行各业的决策制定和资源管理提供了有力的支撑。
在GIS中,数据融合是一项重要的技术,它能够将不同来源的地理数据整合起来,提供更全面、准确的地理信息。
而在测绘技术中,GIS数据融合方法尤为重要,本文将着重探讨测绘技术中的GIS数据融合方法。
一、数据源的选择在进行GIS数据融合之前,首先需要选择合适的数据源。
在测绘技术中,常见的数据源包括遥感影像数据、地面测量数据和地理数据库等。
这些数据源可以提供不同的地理信息,需要根据具体的应用场景选择合适的数据源进行融合。
例如,在城市规划中,可以通过遥感影像数据获取城市地貌和用地类型等信息;通过地面测量数据获取道路、建筑物等精确的地理要素信息;通过地理数据库获取人口分布、交通流量等统计信息。
综合利用这些数据源,可以构建全面、精确的城市地理信息系统。
二、数据匹配和变换在进行数据融合之前,需要对不同数据源中的地理信息进行匹配和变换,使得不同数据之间具有一致的空间参考。
数据匹配是指将不同数据源中的地理信息对应起来,确定它们之间的空间关系;数据变换是指将不同数据源中的地理信息进行坐标转换等操作,使得它们在同一空间参考下能够拼接在一起。
例如,在将遥感影像数据与地面测量数据进行融合时,需要对影像数据进行地理坐标的定位,使得它与地面测量数据在空间上具有一致的参考系统。
这可以通过地面控制点的方式实现,将已知地理坐标的控制点在影像和地面测量数据中进行对应,然后进行坐标变换,最终实现两者的空间对齐。
三、数据融合方法的选择数据融合是指将不同数据源中的地理信息进行集成,生成综合的地理信息。
在测绘技术中,常用的数据融合方法包括数据叠加、数据模型融合和多源数据集成等。
数据叠加是将不同数据源中的地理信息直接叠加在一起,生成综合的地理信息图层。
这种方法适用于数据源之间有较高的空间一致性的情况,可以直接将不同数据源中的地理要素叠加在同一地理坐标上。
浅谈在ArcGIS中地形图的拼接方法
浅谈在ArcGIS中地形图的拼接方法段晓飞;邓显娥【摘要】地形图在扫描过程中不可避免地会产生误差,这些误差使图像发生变形,为了使图像能满足实际应用,就必须对图像进行校正,拼接。
通过PhotoshopCS5的部分命令,初步校正扫描地形图,后期利用ArcGIS 10软件对初步校正的地形图进行配准校正,提高了图形拼接效果和位置精度。
%Errors could be inevitable in the topographic map scanning process , and these errors may de-form the image , in order to meet the practical application of the image , the image must be corrected and splicing .Through commands of Photoshop CS 5 , topographic maps scanning could be adjusted;the latter using the ArcGIS 10 software , registration and correction of the preliminary topographic maps could be done, and graphics splicing effects and positional accuracy also could be improved .【期刊名称】《林业调查规划》【年(卷),期】2013(000)006【总页数】9页(P13-21)【关键词】地形图;Photoshop CS5;ArcGIS 10;校正;配准;拼接【作者】段晓飞;邓显娥【作者单位】文山市红旗林场,云南文山 663000;文山市森防站,云南文山663000【正文语种】中文【中图分类】P208;S758.61在林业生产工作中经常用地形图来勾绘面积,如造林地块的落实,病虫灾害、火灾区域、征占用林地等的调查,当完成了外业工作进行内业计算面积时,传统的方法是用透明方格纸计算面积。
在ArcGIS中进行综合适建分析的具体操作步骤如下
在ArcGIS中进行综合适建分析的具体操作步骤如下:1)运行ArcMap,加载Spatial Analyst模块,如果Spatial Analyst模块未激活,单击Tools菜单下的Extensions,选择Spatial Analyst,单击Close按钮。
2)单击File菜单下的Open命令,打开加载地图文档对话框,选择规划区dem。
3)设置空间分析环境。
单击Spatial Analyst,打开Options对话框,设置默认工作路径等相关参数。
4)从DEM数据提取坡向数据集。
选择DEM数据层,单击Spatial Analyst模块的下拉箭头,选择Surface Analysis并单击Aspect,生成坡向数据集,命名为aspect。
图2 规划区DEM图3 规划区坡向图5)从DEM数据提取坡度数据集。
选择DEM数据层,单击Spatial Analyst模块的下拉箭头,选择Surface Analysis并单击slope,生成slope数据集,命名为slope。
6)提取坡度大于35度的区域。
单击Spatial Analyst模块的下拉箭头,选择Raster calculator,输入con([slope] > 35, [slope]),点击evaluate,生成坡度大于35度的区域,命名为slope35。
图4 规划区坡度图图5 规划区坡度大于35度的区域7)将slope35的类型转换为整型。
打开栅格计算器,输入intslope35 = int([slope35]),得到数据集intslope35。
7)加载ArcToolbox,依次点击Spatial Analyst Tools – Generalization – Region Group,生成连续的区域,命名为regionG_is35。
8)依次点击Spatial Analyst Tools – Zonal – Zonal Geometry,计算每个区域的面积,命名为area。
地理信息系统软件开发中的地理数据分析与建模
地理信息系统软件开发中的地理数据分析与建模地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种能够储存、管理、分析和展示地理空间数据的工具。
在GIS软件的开发中,地理数据分析与建模是至关重要的环节。
本文将探讨地理数据分析与建模在GIS软件开发中的重要性以及常见的方法和技术。
地理数据分析是指通过对地理数据进行统计、推理和模式识别等处理手段,来获取有关地理实体及其空间关系的信息。
在GIS软件开发中,地理数据分析可以帮助用户深入了解地理现象、揭示地理规律,为决策提供科学依据。
地理数据分析的主要方法包括空间数据查询、空间分析和空间建模。
空间数据查询是GIS中最基本的分析方法之一,它通过设定查询条件从数据库中获取所需的地理数据。
例如,我们可以使用空间数据查询来获取某个地区的土地利用情况、人口分布情况等信息。
在GIS软件开发中,开发人员需要设计和实现高效的查询算法,以提高查询速度和准确性。
空间分析是地理数据分析中更加复杂和深入的方法之一,它涉及到对地理现象和空间关系的定量化分析。
常见的空间分析方法包括空间插值、缓冲区分析、叠加分析等。
例如,我们可以使用空间插值方法来预测某个地区的气温分布,使用缓冲区分析来确定某个建筑物周围的安全区域。
在GIS软件开发中,开发人员需要熟悉各种空间分析方法,并根据用户需求选择合适的方法进行实现。
空间建模是地理数据分析的高级技术,它通过数学模型和算法将地理实体和空间关系表达出来。
常见的空间建模方法包括地理空间模型、统计模型和机器学习模型等。
例如,我们可以使用地理空间模型来模拟城市交通流动,使用统计模型来预测污染物扩散范围,使用机器学习模型来识别地理目标。
在GIS软件开发中,开发人员需要具备数学建模和算法设计的能力,以实现各种复杂的空间建模方法。
地理数据建模是地理信息系统软件开发中不可或缺的一环。
它通过对地理实体进行建模,使得GIS系统能够更好地理解和管理地理现象。
如何进行地理信息系统的空间模型构建与分析
如何进行地理信息系统的空间模型构建与分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种用于获取、存储、处理、分析和展示地理空间数据的技术。
在现代社会中,GIS被广泛应用于城市规划、环境保护、农业生产、资源管理等领域,为我们提供了更好的决策支持和空间分析能力。
而地理信息系统的空间模型构建和分析则是GIS的核心功能之一。
地理信息系统的空间模型构建是将地理空间现象抽象为空间模型的过程。
在地理信息系统中,地理空间现象是以矢量和栅格数据的形式存储和表示的。
矢量数据使用点、线、面等几何对象描述地理空间现象,栅格数据则将地理空间现象划分为多个像素单元进行存储。
在进行空间模型构建时,我们需要根据地理空间现象的特征选择适合的数据模型,并根据实际需求进行数据采集和预处理。
在地理信息系统中进行空间模型构建时,我们可以使用多种方法和技术。
首先,我们可以利用遥感技术获取地理空间数据。
遥感技术可以通过航空、卫星等方式获取地表的图像或激光扫描数据,从而获取地理空间现象的空间信息。
其次,我们可以使用GPS全球定位系统获取地理空间数据。
通过GPS设备,我们可以获取地理空间现象的位置信息,包括经纬度、海拔等。
同时,我们还可以使用地理编码技术将位置信息转化为具体的地名或地址,为地理空间数据的管理和分析提供便利。
在地理信息系统中,空间分析是指通过对地理空间数据进行查询、统计、模拟等操作,来揭示地理空间现象的内在关系和规律。
空间分析可以帮助我们了解地理现象的分布、变化和影响因素,为决策提供科学依据。
常见的空间分析方法包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
缓冲区分析可以通过将一定半径的区域绘制在地图上,来分析某个地理现象对周围环境的影响范围。
叠加分析可以通过将多个地理现象的空间数据叠加在一起,来分析它们之间的关系和共同特征。
网络分析可以通过道路、管道等网络结构,来分析最短路径、最优路径等问题。
arcgis 空间邻近匹配方法
arcgis 空间邻近匹配方法摘要:一、ArcGIS空间邻近匹配方法概述二、邻近匹配方法的应用实例1.空间连接2.聚合面工具三、空间邻近匹配方法的参数设置与技巧1.匹配选项2.环境设置3.聚合距离四、空间邻近匹配方法在实际项目中的应用1.案例一:城市规划与管理2.案例二:生态环境监测与保护3.案例三:资源调查与评估五、ArcGIS空间邻近匹配方法的未来发展趋势与展望正文:一、ArcGIS空间邻近匹配方法概述ArcGIS空间邻近匹配方法是一种基于地理信息系统(GIS)的空间分析技术,通过计算空间对象之间的距离和位置关系,实现不同图层数据之间的关联。
这种方法在地理信息处理和分析中具有广泛的应用价值,能够有效地解决空间数据匹配、关联和融合等问题。
二、邻近匹配方法的应用实例1.空间连接空间连接是ArcGIS中一种常用的邻近匹配方法,可以用于分析两个图层之间的空间关系。
例如,在宿州市矢量地图中,我们可以通过空间连接分析汽车服务业点要素与城市道路、居民区的关系,从而为城市商业布局提供依据。
2.聚合面工具聚合面工具是ArcGIS中一款针对邻近图斑进行聚合的实用工具。
通过设置聚合距离,可以将邻近的图斑按照特定距离进行合并。
例如,在生态环境监测中,我们可以利用聚合面工具将相邻的自然保护区斑块按照一定距离进行聚合,从而更好地分析和评估生态资源的保护状况。
三、空间邻近匹配方法的参数设置与技巧1.匹配选项在ArcGIS中进行空间邻近匹配时,匹配选项的选择十分重要。
常见的匹配选项有contains(包含)、intersects(相交)、within(位于)等,根据实际需求选择合适的匹配选项。
2.环境设置在进行空间邻近匹配时,环境设置也会影响到匹配结果。
例如,在栅格分析中,掩膜和处理范围的选择需要根据实际项目需求进行设置。
3.聚合距离聚合距离是根据实际需求来设置的,可以根据图斑的大小、形状等因素进行调整。
在设置聚合距离时,要确保邻近图斑能够按照预期的方式进行聚合。
GIS和CAD和CASS配准方法
地图数字化的两种作业模式:1.数字化仪进行地图数字化。
2.扫描获取栅格图像后进行矢量化。
你说的是应该是第二种扫描矢量化。
基本过程如下:1. 扫描图件:使用扫描仪对纸质地形图进行扫描,获取黑白栅格图像(tiff格式图像)2. 校正图像:使用CAD绘制好地形图对应的坐标网格图框,使用imageattach 命令将栅格图像插入CAD,然后使用ALIGN命令,依次拾取四点源坐标(栅格图像坐标)和目标坐标(图框实际坐标),将栅格图像的坐标方格与CAD绘制的实际坐标方格对齐。
3.图像矢量化:以校正好的栅格图像为底图,使用CAD绘图命令,将底图中的各种地物、地貌和注记符号绘制出来。
GIS(ArcGIS\MAPGIS\MapInfo)和CAD和CASS配准方法本文介绍常见一些软件配准方法,包括ARCGI、MAPGIS、MAPINFO、CAD配准方法等。
常见一些软件配准方法介绍.1.ARCGIS软件配准1.1.栅格图像配准1>.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条。
2>. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。
在view/data frame properties的coordinate properties中选择坐标系。
如果是大地(投影)坐标系选择predefined中的Projected coordinate system,坐标单位一般为米。
如果是地理坐标系(坐标用经纬度表示)表示则选择Geographic coordinate system。
3>.纠正前可以去掉“auto adjust”前的勾。
在校正中我们需要知道一些特殊点的坐标。
如公里网格的交点,我们从图中均匀的取几个点,不少于7个。
在实际中,这些点要能够均匀分布在图中。
4>.首先将Georeferencing工具条的Georeferencing菜单下Auto Adjust不选择。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
地表模型与建筑模型匹配方法
一、问题的引出:
目前的三维城市平台地表模型构成方式为,由DEM构成TIN,再附上DOM从而形成地表模型;建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成,倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。
建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。
1、由DOM与DEM生成地表,
2、目前行业中,一般根据CAD或影像底图进行建模,经常没有高程信息,制作的模型都在一个平面上。
3、那么如何把3D模型发布到GIS平台后才能与地表高度吻合呢?
二、解决方案
步骤一:模型落地
1、模型获取DEM同名点高程信息。
具体步骤如下:
1)、首先确定数据采用的投影坐标系。
如CGCS2000、BEIJING54、XIAN80。
转换DOM和DEM 数据到目标投影坐标系。
2)、参照同名点把MAX场景的物体偏移到实际地理坐标位置。
3)、输出模型的名称、X、Y、Z坐标到文本。
该步骤用都本人编的MAXSCRIPT小工具(脚本文件联系QQ 250707670)。
工具操作界面如下和输出的文本样式如下:
2、模型获取DEM同名点高程信息。
1)、加入Point坐标文件到ARCMAP,并叠加对应的DEM文件。
2)、提取DEM高程值,写入点SHP文件的属性表中(Spatial Analyst Tools>Extraction>Extract Values to Ponits)
3、读取Point要素SHP文件中高程属性字段值赋予模型
1、把SHP数据的DBF文件的数值复制到文本文件中,编辑成下图所示格式:
2、打开模型场景运行脚本(QQ 250707670),读取文本,程序会自动根据文本中的NAME查找模型,并赋值模型文本中对应的坐标(X,Y,Z)值。
程序操作界面和代码如下
3、运行程序后,所有模型已经移位到目标位置。
4、在GIS平台中三维模型和地形已大致匹配。
建筑底部中心已跟DEM匹配,但是由于建筑底面是个平面,因此建筑局部还会插入地形或者飘起的现象。
匹配效果如下图:
由于DEM格网精度不够,并且制作的模型与之本身不是一套数据。
所以步骤一完成后,仍然会有细节问题。
那么如何解决呢?能不能根据建筑轮廓线重构高程数据呢?
步骤二:重构DEM
1、获取模型建筑轮廓。
1)、如果有CAD可以由CAD提取。
这里我们由建筑三维场景通过脚本工具提取。
运行脚本工具,界面如下。
按脚本1、2、3顺序操作,可提取场景建筑底部轮廓。
2)导出场景为CAD文件,打开ARCMAP载入CAD中PLOYGON要素。
2、根据建筑轮廓线构建TIN。
1)通过3DAnalyst工具,把要素构成TIN。
构TIN的要素最好坐标在0点附近,否则计算量非常大。
3、转换TIN成RASTER
1)、通过3DAnalyst工具,把TIN转成RASTER
2)、对DEM栅格进行裁切取出边沿部分(边沿部分由于没有建筑,要素点不足,所以构TIN 后褶皱比较明显。
3)、把DEM栅格数据利用ARCTOOLBOX工具偏移到正确的坐标位置。
(一开始为了减少构TIN的计算量,把建筑轮廓线移位到原点附近位置,现在转成栅格后要移回来)
把DEM重新和DOM生成地形匹配模型看看效果。
如下图:
遗留问题
重构的高程数据跟原始DEM接边的衔接问题。
建筑轮廓要素点不足,重构的DEM数据褶皱较明显,DEM内插?。