ArcGIS环境大数据应用框架
arcgis的应用场景
ArcGIS的应用场景概述ArcGIS是一款地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）软件，由美国Esri公司开发。
它提供了丰富的地理数据管理、地图制作、空间分析、可视化和决策支持等功能，被广泛应用于各个领域。
下面将详细描述ArcGIS在不同领域的实际应用情况，包括应用背景、应用过程和应用效果等。
1. 城市规划与土地利用应用背景城市规划与土地利用是指通过科学的规划方法和技术手段，合理安排城市内外各类土地资源的开发利用，以实现城市可持续发展。
ArcGIS在城市规划与土地利用中的应用可以帮助规划师更好地理解和分析城市空间格局、人口分布、交通网络等重要因素，从而制定出更科学合理的城市规划方案。
应用过程1.数据采集：使用ArcGIS可以通过GPS测量仪器、卫星遥感数据等方式采集相关数据，如道路网络、建筑物分布、土地类型等。
2.数据处理：将采集到的数据导入ArcGIS中进行处理和整理，包括数据清洗、数据格式转换、数据关联等，以便后续分析使用。
3.空间分析：利用ArcGIS的空间分析功能，对城市规划和土地利用相关的数据进行分析，如热力图分析、缓冲区分析、覆盖面积计算等。
4.地图制作：根据分析结果，使用ArcGIS制作专业的城市规划和土地利用地图，包括各类矢量地图、栅格地图等。
5.决策支持：基于制作好的地图和空间分析结果，为城市规划决策提供科学依据和参考意见。
应用效果通过ArcGIS在城市规划与土地利用中的应用，可以实现以下效果： - 帮助规划师更好地理解和把握城市现状，为合理制定城市发展方向提供科学依据。
- 通过空间分析功能，快速识别出潜在问题区域，并提供解决方案。
- 制作专业的城市规划和土地利用地图，直观展示各类信息，并辅助决策。
2. 自然资源管理应用背景自然资源管理是指对自然环境中各种资源进行科学规划、综合利用和保护的过程。
ArcGIS在自然资源管理中的应用可以帮助相关部门更好地了解和管理自然资源，如森林、水源、野生动植物等。
arcgis中数据库的构建技巧
Arcgis中数据库的构建技巧一、引言在当今地理信息系统(GIS)的应用中，Arcgis作为业界标准的软件，为数据处理和分析提供了强大的工具。
其中，数据库是Arcgis的重要组成部分，为存储、查询和组织地理数据提供了框架。
本文将重点探讨在Arcgis中构建数据库的技巧，涉及数据库设计、数据导入与转换、空间数据处理以及数据库维护与管理等方面。
二、数据库设计技巧1.数据模型选择：根据项目需求选择适当的数据模型（如要素模型、关系模型或网络模型），确保数据结构和查询效率。
2.主键与外键设计：合理设置主键和外键，确保数据的唯一性和关联性。
3.数据分层与组织：将数据按照逻辑关系分层，如矢量层、栅格层、属性表等，方便管理和查询。
4.索引优化：根据查询需求创建合适的索引，提高数据检索速度。
三、数据导入与转换技巧1.数据格式兼容性：确保数据源格式与Arcgis兼容，如Shapefile、GeoDatabase或SQL数据库。
2.坐标系转换：在导入数据前，进行坐标系转换，确保数据位置的准确性。
3.数据清洗与整理：对数据进行预处理，去除重复、错误或不完整的数据。
4.属性数据整理：合理调整属性字段类型和长度，以提高数据存储效率和查询性能。
四、空间数据处理技巧1.空间查询优化：利用空间索引进行高效的空间查询。
2.空间分析工具应用：利用Arcgis提供的空间分析工具（如缓冲区分析、叠置分析等）进行数据处理。
3.地图代数操作：利用地图代数进行复杂空间数据处理和分析。
4.矢量与栅格数据处理：根据需要选择合适的数据处理方式，如矢量转栅格、栅格重采样等。
五、数据库维护与管理技巧1.备份与恢复策略：制定定期备份策略，确保数据安全；在必要时进行数据恢复。
2.权限管理：根据用户需求设置适当的权限级别，确保数据的安全性和完整性。
3.性能监控与优化：定期监控数据库性能，根据需要进行调整和优化。
4.日志记录与审计：记录数据库操作日志，进行审计以确保数据的合法性和安全性。
ArcGIS的大数据利器
过高期望的峰值 技 术 关 注 度 科技诞生的促动期
实质生产的高峰期 稳步爬升的光明期
泡沫化的底谷期
技术成熟度
百花齐放的大数据技术
大数据不同的部分中的主流技术
对大数据的理解
由3V到多V
Volume Volume
体量大 体量大
最初是3V，后来被多V
Velocity Velocity 速度快 Variety Variety
•
Join Features
Intermediate Result
Final Result
Space-time slices (panel)
关联要素
• 两个要素之间进行关联 • 可以是空间、时间、属性
Target Features
Join Features
Intermediate Result
Final Result
Portal
Hosting Server ArcGIS Pro, Portal Map Viewer or REST API
Spatiotemporal ArcGIS Data store
GeoAnalytics Server
GeoAnalytics配置
• 1 保证portal已经有一 个托管的ArcGIS Server • 2 另外联合一个ArcGIS Server • 3 在要素分析中选择刚 才联合的ArcGIS Server，将其作为 GeoAnalytics Server • 4 打开Portal的 MapViewer可以看到“ 分析”项目下多了一个 “大数据工具” 的选项 卡
适用场景：定制化开发基于 GeoAnalytics的大数据计算平台
Portal的MapViewer调用大数据工具
GIS应用开发教学实务ArcGIS应用程序框架
ArcGIS 桌面应用程序框架对象包括:
➢Application and Document ➢Commands and command bars
•Commands，Subtyped commands •Tools， Subtyped Tools，Toolbars •Menus，Context menus，MultiItems •ToolControls ➢Extensions •Standard extensions —These are loaded when the application
starts. They are often referred to as extensions.
•Just-in-time extensions —These are delay loaded by request to
improve startup performance.
➢Custom windows
2. Declare an IDocumentEvents_Event variable.
using ESRI.ArcGIS.Framework; using ESRI.ArcGIS.ArcMapUI; public class howToClass { private IDocumentEvents_Event m_docEvents = null; private void SetUpDocumentEvent( IDocument myDocument) {
IApplication
ArcGIS的数据结构简版
ArcGIS的数据结构ArcGIS的数据结构ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统（GIS）软件，用于创建、编辑、分析和可视化地理数据。
为了有效地组织和管理地理数据，ArcGIS采用了特定的数据结构。
本文将介绍ArcGIS中常用的数据结构，包括要素类、要素集、栅格数据集和数据库。
要素类（Feature Class）要素类是ArcGIS中最常见的数据结构之一，用于存储矢量数据。
它由一组要素（features）组成，每个要素都包含了地理位置和相应的属性信息。
要素类可以包含点、线、面等不同几何类型的要素。
它通过属性表将要素的几何位置和属性信息进行关联。
要素类可以存储在地理数据库中，可以在地图中进行编辑和分析。
在ArcGIS中创建要素类时，我们需要指定几何类型、属性字段以及要素类的坐标系。
要素集（Feature Dataset）要素集是一种组织要素类的数据结构。
它可以将具有相同空间参考的要素类进行分组，并在同一个要素集中进行管理。
要素集有助于组织和管理大量的要素类，方便进行数据管理和组织。
要素集可以包含多个要素类，每个要素类都包含了一组要素和属性信息。
要素集还可以定义一个共同的空间参考系统，确保要素类之间的几何关系正确匹配。
栅格数据集（Raster Dataset）栅格数据集用于存储和处理栅格数据，它由一系列像素组成，每个像素都包含了一个值。
栅格数据集可以用于表示遥感影像、地形高程模型等连续空间数据。
栅格数据集可以进行空间分析和栅格计算，并可以进行图像显示和处理。
ArcGIS提供了一系列强大的栅格数据处理工具，可以进行分类、过滤、缩放等各种操作。
数据库（Geodatabase）地理数据库是ArcGIS中用于管理和组织地理数据的存储介质。
它可以存储各种类型的地理数据，包括要素类、栅格数据集、拓扑数据、网络数据等。
地理数据库允许我们对数据进行版本管理、数据共享和数据安全控制。
它支持多用户编辑和数据复制，确保数据的一致性和完整性。
ArcGIS的数据结构
ArcGIS的数据结构ArcGIS的数据结构本文档旨在介绍ArcGIS的数据结构，包括空间数据和属性数据的组织方式、存储格式以及相关概念。
通过深入理解ArcGIS的数据结构，用户可以更好地管理和分析GIS数据。
第一章数据结构概述1.1 空间数据与属性数据1.2 GIS数据的组织方式1.3 数据库管理系统（DBMS）与GIS数据结构第二章空间数据的组织方式2.1 点要素2.2 线要素2.3 面要素2.4 栅格数据2.5 多维数据（三维、四维数据）第三章属性数据的组织方式3.1 属性表3.2 属性域3.3 代码值域3.4 数据库连接性第四章 GIS数据的存储格式4.1 Shape）格式4.2 地理数据库（、Enterprise Geodatabase）4.3 栅格数据存储格式4.4 KML、GeoJSON等非专有格式附件：________1.ArcGIS数据结构示意图2.数据结构相关代码示例法律名词及注释：________1.GIS（地理信息系统）：________地理信息系统是一种跨学科的科学技术，它以计算机和信息处理为核心，以地理信息系统理论和地理信息处理技术为基础，研究人类活动和资源在地表上的空间分布、组织结构、时空变化规律及其内在联系的系统工程。
2.DBMS（数据库管理系统）：________数据库管理系统是指能存取和处理数据库的计算机软件系统，它包括了一族软件工具，能够存储、修改和提取大量数据，并提供数据安全、完整、一致性和并发控制等功能。
3.Shapefile格式：________Shapefile是一种常用的地理数据存储格式，由ESRI公司开发。
它使用多个文件扩展名并以文件夹形式存储，包括.shp、.shx、.dbf等文件。
4.Geodatabase（地理数据库）：________Geodatabase是ArcGIS中的一个数据存储模型，用于容纳和管理地理及属性数据。
它支持多种数据库管理系统，包括文件型和关系型数据库。
ArcGIS10.2大数据解决方案
➢空间数据迁移 -通过sql或者第三方工具完成
带来的能力：可视化
➢可视化 -直接读取原生数据库空间数据（只读） -强大的制图效果 -多源空间数据聚合 -Web端、移动端、桌面端多端展示
带来的能力：空间分析
➢空间分析 -强大的空间分析能力 -即拿即用的GP工具，操作技术门槛低
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件 工具对齐内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据产生背景
• 1．信息基础设施持续完善 • 2．互联网 • 3．云计算 • 4．物联网与移动终端
大数据价值
发现规律，预测未来
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里巴巴平台 上整个买家询盘数急剧下滑 ，欧美对中国采购在下滑。 海关是卖了货,出去以后再 获得数据;而我们提前半年 时间从询盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
Geoprocessing tools for Hadoop
在空间数据库和Hadoop之间交换要素的工具，可创建工作流
• HadoopTools
– Features To JSON/JSON To Features • ArcGIS features JSON
– Copy To HDFS/Copy From HDFS • Local File System HDFS
•
空间信息？
• “今天，地理空间信息被越来越多的企业认为是企业 的战略资产。地理空间信息的处理、存储和分析已成 为商务智慧的重要组成部分。” --- Jack Dangermond
Esri大数据解决方案
Esri大数据解决方案
➢ 空间信息大数据存储 • IBM Netezza 7.0
资源环境监测中的大数据分析框架
资源环境监测中的大数据分析框架在当今时代，资源环境问题日益严峻，对其进行有效的监测和管理变得至关重要。
随着信息技术的飞速发展，大数据分析在资源环境监测领域中发挥着越来越重要的作用。
通过构建合理的大数据分析框架，可以更高效地收集、处理和分析海量的资源环境数据，为决策提供有力支持，从而实现资源的合理利用和环境的有效保护。
一、资源环境监测中大数据的特点资源环境监测所产生的数据具有明显的特点。
首先，数据规模巨大。
涵盖了从气象、水文、土壤、植被到生态系统等多个方面的信息，其数据量以 TB 甚至 PB 级计算。
其次，数据类型多样。
不仅包括结构化的数据，如监测站点的数值记录，还包括大量的非结构化数据，如卫星图像、视频、音频等。
再者，数据来源广泛。
有来自专业监测设备的实时数据，也有来自公众的自主观测数据，以及互联网上的相关信息。
此外，数据的时效性和空间性要求高。
需要及时获取最新的数据，以反映资源环境的动态变化，同时数据在空间上的分布特征也对分析结果具有重要影响。
二、大数据分析框架的组成部分1、数据采集层这是整个框架的基础，负责从各种数据源收集数据。
包括传感器网络、监测站点、卫星遥感、移动设备等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要采用先进的数据采集技术和设备，并建立有效的数据质量控制机制。
2、数据存储层由于数据规模巨大，需要选择合适的存储技术和架构。
常见的有分布式文件系统、NoSQL 数据库、数据仓库等。
同时，要考虑数据的备份和恢复策略，以防止数据丢失。
3、数据预处理层采集到的数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行预处理。
这包括数据清洗、转换、集成等操作，将原始数据转化为可供分析的格式。
4、数据分析层这是核心部分，运用各种分析方法和技术对数据进行挖掘和分析。
如统计分析、机器学习、数据挖掘算法等，以发现数据中的潜在模式、关系和趋势。
5、数据可视化层将分析结果以直观、易懂的形式展示给用户。
通过图表、地图、报表等方式，帮助决策者快速理解数据所蕴含的信息，做出准确的判断和决策。
基于ArcGIS的数字城市地理空间框架建设
基于ArcGIS的数字城市地理空间框架建设本文首先介绍了地理空间框架建设的必要性和数字城市地理空间框架建设的目标，然后探讨了数字城市地理空间框架建设的内容和数据处理关键技术，最后分析了当前需要解决的核心问题。
标签：数字城市;地理空间;框架建设数字城市地理空间框架是其它一切信息化工作的基础，它是为国民经济和社会信息化提供统一的空间定位和基础地理信息的公共平台，对信息资源按照地理空间进行整合和实现信息共享具有十分重要的作用。
1、地理空间框架建设的必要性建设数字城市，是信息化背景下城市发展不可回避的课题。
通过建立数字城市地理空间框架，提供一种新的管理手段，为经济社会可持续发展和宏观管理提供辅助决策支持系统，改善城市信息化基础设施水平。
当前，信息化和全球化正以迅猛的态势席卷全球，信息化浪潮带来一场从根本上改变人们生产方式、生存方式的革命，正成为全球贸易、投资、资本流动和技术转移，以及社会、经济、文化等一切领域发展的主要动力。
数字地理空间框架是空间信息基础设施的重要组成部分，是经济社会信息化发展的基础平台，利用现代信息网络构建经济发展平台，促进城市经济的腾飞。
建立数字城市地理信息数据库，构建权威的城市地理空间框架，集成城市相关经济社会信息，能为政府部门、用户提供统一的、共享的数据平台，实现与专题数据的整合，丰富和扩展基础地理信息数据内容，是实现数字省区、数字中国的基础。
2、数字城市地理空间框架建设的目标数字城市地理空间框架是其它一切信息化工作的基础，它是为国民经济和社会信息化提供统一的空间定位和基础地理信息的公共平台，对信息资源按照地理空间进行整合和实现信息共享具有十分重要的作用。
我国城市地理空间框架建设的总体目标应为，充分运用遥感、GPS、GIS和计算机网络等技术，制定相应的政策法规和标准体系，建设多尺度、多分辨率、多种类的城市空间数据体系，构建统一的城市地理空间基础数据平台，为政府、企业、社区和公众提供高质量的基于空间位置的应用服务。
arcgis数据库结构表
arcgis数据库结构表
ArcGIS是一种地理信息系统（GIS），它使用数据库来存储和管理空间数据和属性数据。
在ArcGIS中，数据库结构表通常包括以下几个方面：
1. 空间数据表，这些表存储地理空间数据，例如点、线、面等地理要素的几何信息。
通常使用几何列（Geometry或者
ST_Geometry类型）来存储地理要素的空间几何信息，以及其他属性列来存储要素的属性信息。
2. 属性数据表，这些表存储与空间数据相关联的属性信息，例如地块所有者、土地用途、人口统计数据等。
属性数据表通常包括一个与空间数据表中要素相关联的外键列，以便将属性数据与空间数据进行关联。
3. 索引表，为了提高查询性能，数据库通常会创建索引来加速对空间数据和属性数据的查询。
这些索引表存储了对空间数据表和属性数据表中列的索引信息，以便加速数据的检索和查询操作。
4. 系统表，ArcGIS还会创建一些系统表来存储关于地理空间
数据、属性数据和地图文档等元数据信息，以便管理和维护地理信息系统的运行。
总的来说，ArcGIS数据库结构表主要包括空间数据表、属性数据表、索引表和系统表。
这些表相互关联，共同构成了ArcGIS地理信息系统中的数据存储和管理结构。
希望这个回答能够满足你的需求。
ArcGIS的数据结构
ArcGIS的数据结构ArcGIS的数据结构⒈概述⑴ ArcGIS的定义⑵数据结构的重要性⒉空间数据模型⑴点(Point)⑵线(Line)⑶面(Polygon)⒊地理坐标系统⑴坐标系统的定义⑵常见的地理坐标系统⑶坐标系统的选择与转换⒋数据源⑴矢量数据源⒋⑴点数据源⒋⑵线数据源⒋⑶面数据源⑵栅格数据源⒋⑴单波段栅格数据源⒋⑵多波段栅格数据源⑶数据库数据源⒋⑴关系型数据库⒋⑵文件型数据库⒌数据管理⑴数据导入与导出⑵数据编辑⑶数据查询与分析⒍数据组织⑴地理数据库⒍⑴地理要素类⒍⑵地理数据库表⑵地理数据集⒍⑴地理要素集合⒍⑵地理栅格数据集⒎数据展示与渲染⑴符号化⑵标注⑶渲染效果设置⒏数据分享与发布⑴数据共享⑵地图发布⑶地理处理服务附件：本文档未附带特定附件，请参考ArcGIS官方文档获取相关示例数据和文件。
法律名词及注释：⒈ GIS：地理信息系统 (Geographic Information System)⒉数据源：存储地理空间数据的文件、数据库或服务等来源⒊数据库：用于存储和管理大量数据的电子系统⒋数据导入与导出：将数据从一种格式或数据源转换为另一种格式或数据源⒌数据编辑：对地理数据进行插入、删除、更新等操作⒍数据查询与分析：通过查询语言或分析工具对地理数据进行查找、筛选、统计等操作⒎地理要素类：具有相同地理参考的相关地理要素的集合⒏地理数据库表：存储地理要素属性信息的表格⒐地理数据集：组织和管理多个地理要素类或地理栅格数据集的容器⒑地理栅格数据集：基于像素的栅格数据集合1⒈符号化：将地理要素用符号进行展示和渲染1⒉标注：在地图中添加文本标签以展示地理要素的相关信息1⒊渲染效果设置：调整颜色、透明度、阴影等参数来改变地图的外观效果1⒋数据共享：将地理数据以可访问的方式发布给特定用户或公众1⒌地图发布：将地图制作成可交互的在线地图并提供访问接口1⒍地理处理服务：基于地理数据进行计算和分析的在线服务。
ArcGIS的数据结构
ArcGIS的数据结构ArcGIS的数据结构1. 概述ArcGIS是一款由Esri公司开发的地理信息系统（GIS）软件套件。
它提供了丰富的功能和工具，用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理空间数据。
ArcGIS的数据结构是指在软件中使用的数据组织方式和模型。
本文将详细介绍ArcGIS的数据结构，包括数据集、要素类、要素和属性等内容。
2. 数据集数据集是ArcGIS中的最高级别的数据组织单元。
它是一种逻辑容器，可以包含多个要素类和表。
数据集通常用于组织具有共同拓扑关系或共同空间参考的要素类。
例如，一个市区的地理数据集可以包含道路、建筑物和水域等要素类。
数据集可以存储在地理数据库中，也可以作为文件存储在文件夹中。
3. 要素类要素类是ArcGIS中的基本数据单元。
它是一种地理数据对象的集合，这些对象可以是点、线或多边形等。
要素类可以包含有关地理位置、属性和拓扑关系的信息。
例如，一个水系的要素类可以包含河流和湖泊等要素。
要素类通常存储在数据集中，并与其他要素类建立拓扑关系。
4. 要素要素是要素类中的单个地理数据对象。
它可以是一个点、一条线或一个多边形等。
要素具有地理位置、属性和拓扑关系等信息。
例如，在一个道路要素类中，每条道路就是一个要素。
要素可以包含属性数据，如道路名称、长度和速限等。
5. 属性属性是要素的附加信息，用于描述要素的特征和属性。
每个要素可以有多个属性字段，如名称、长度和面积等。
属性字段可以存储不同类型的数据，如文本、数字和日期等。
属性数据可以用于查询、分析和展示要素。
6. 关系数据库ArcGIS使用关系数据库来存储地理数据。
关系数据库是一种用于管理结构化数据的数据库系统。
它使用表来组织和存储数据，并使用关系（如主键和外键）来建立表之间的连接。
常见的关系数据库管理系统包括Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。
7. 文件存储除了关系数据库，ArcGIS还支持将数据存储为文件。
ArcGIS介绍及简单应用
4.3 地理处理框架——ModelBuilder
31
例：提取跨局范围内部分区域小班信息图？ 1、先将所涉及两局小班数据“合并”； 2、将合并后数据进行“裁剪”。
利用模型构建器将工具串联在一起的工作流，提高多数据、重复性工作的效率，节 约时间
合并
裁剪
模型构建器
4.4 地理处理框架——Python概述
4
能够 采集、处理、管理、分析、建模和显示空间数据
负责解决对规划和管理问题
1.2 为什么要使用GIS
5
综合 管理
科学 规划
地图 制作
1.3 如何用好GIS
6
不要把ArcGIS桌面软件看做是一个工具 入门很重要！ 理解ArcGIS桌面产品的架构 多用多思考
2 ArcGIS的产品体系架构
part
2.1 ArcGIS产品体系架构
在ArcMap中，我们可以进行： 采集空间数据、编辑和管理空间数据、制作地图、空间
分析、可视化表达等操作。 而且，可以使用在线地图资源作为底图。
3.2.1 ArcMap——编辑一组数据
13
3.2.2 ArcMap——设计一幅地图
14
3.2.3 ArcMap——分析一组数据
15
3.2.4 ArcMap——使用在线地图资源
3.4.1 ArcGlobe——虚拟地球
23
3.4.2 ArcGlobe——三维影像
24
4 地理处理框架——三大利器
part
4.1 地理处理框架——三大利器
26
ArcToolBox（常用）
Python窗口
ModelBuilder
4.2 地理处理框架——ArcToolbox工具箱概述
ArcGIS三大基础模块
ArcGIS应用基础ArcMap、ArcCatalog和Geoprocessing是ArcGIS的基础模块，应用ArcGIS进行空间分析时，应首先掌握这三个模块的各项功能。
ArcMap是ArcGIS桌面系统的核心应用程序，用于显示、查询、编辑和分析地图数据，具有地图制图的所有功能。
ArcMap提供了数据视图(Data View)和版面视图(Layout View)两种浏览数据的方式，在此环境中可完成一系列高级GIS任务。
ArcCatalog是一个空间数据资源管理器。
它以数据为核心，用于定位、浏览、搜索、组织和管理空间数据。
利用ArcCatalog还可以创建和管理数据库，定制和应用元数据。
从而大大简化用户组织、管理和维护数据工作。
Geoprocessing空间处理框架，具有强大的空间数据处理和分析工具。
框架主要包括两个部分：ArcToolbox（空间处理工具的集合）和ModelBuilder（可视化建模工具）。
ArcToolbox 包括了数据管理、数据转换、Coverage处理、矢量分析、地理编码以及统计分析等多种复杂的空间处理工具。
ModelBuilder为设计和实现空间处理模型(包括工具、脚本和数据)提供了一个图形化的建模框架。
它们均内嵌于ArcMap和ArcToolbox中。
ArcMap基础本节分为四部分，主要介绍ArcMap数据层的基本操作、数据的符号化、注记标注和专题地图的编制等。
2.1.1 新地图文档创建ArcMap中，创建新的地图文档有以下两种方法：1.启动ArcMap在ArcMap对话框中，选择A new empty map并单击OK按钮，创建一个新的空地图。
或者应用已有的地图模板创建新地图：选择A template并单击OK按钮，在New对话框中选择General标签中的LandScapeClassic.mxt，即古典景观地图版式，单击OK按钮，出现了预先设计好的地图模板，进入地图编辑环境(图2.1)。
国土空间规划大数据应用方法框架分析
国土空间规划大数据应用方法框架分析摘要：近几年我国经济发展迅速，科技水平不断进步，信息时代来临，带动了我国大数据的应用与进步，在我国国土空间规划中运用大数据也是其行业发展的必然趋势。
本文重点探究在国土空间规划中大数据应用方法的框架进行分析，并对其行业发展中存在的问题进行探究，为其行业的进步提供有效的帮助。
关键词：大数据；国土空间规划；信息技术引言：现今我国信息技术时代来临，很多信息技术已经被应用到国土空间规划中，推动了我国生态文明的建设与发展，更对我国国土空间的合理使用与保护起到良好的效果。
大数据信息时代来临，人们需要转变老旧的思想观念，运用大数据理念思维对国土空间规划进行推动，对从业人员也要进行编制，为人们提供良好的生活环境与生活质量。
1地理信息大数据及大数据平台构建1.1地理信息大数据通常地理信息内容都是较为规范的数据内容，对其精准性要求极高，但是地理信息大数据采集方式较为多样化，且更为自由，传感器、出行次数地点、网络浏览记录、等等都可以成为地理信息大数据采集的方法，其采集方法更为全面与实用。
地理信息大数据内容主要包含生态环境信息、政治内容、民生信息、商业内容、人口出行、等等。
地理信息大数据的数据量较多，且能够根据信息内容精准定位地理位置，数据信息内容极为丰富，信息内容更为繁杂，数据格式较为多样性。
地理信息大数据中包括较多高价值的信息内容，为了高效使用这些数据信息内容，需要加强地理信息大数据的管理力度，并建立地理信息大数据及大数据平台。
1.2地理信息大数据平台想要高效的使用地理信息大数据内容，就要将其信息大数据进行存储与管理，建立地理信息大数据平台。
其平台主要的作用就是对大数据信息内容进行存储、分类、管理，按照统一的规格内容进行归类，还要建立灵活的数据查询体系，方便人们对数据内容进行查询，并降低大数据信息的重复率。
利用现代化技术手段将其传送信息的方式进行更新，更便于地理信息大数据平台信息的同步与准确。