GIS课件 2空间数据的可视化表达
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– 分级级数 – 分级方法
同矢量
将栅格数据对应的属性值进行分类，例如 高程、坡度、污染物浓度或人口密度等。
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拉伸色彩（Stretched） 拉伸色彩（Stretched）
– 许多栅格反映的是诸如气温、降雨、光谱值、太阳照射角、 等连续型数据，则使用拉伸方式显示。 – 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0－255，然后 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0 255，然后 用灰度显示。通常使用的有线形拉伸方法、阶段线形拉伸 方法、非线形拉伸方法等。 – 将灰度转换为其他颜色。
Arcsence三维场景 Arcsence三维场景
– – – – 漫游 翻转 放大缩小 飞行（录像）
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Vertical Exaggeration＝1.41082 Exaggeration＝
Vertical Exaggeration＝3 Exaggeration＝
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自然断点分级法
自然断点分级法用统计公式来确定属性值的自然聚类。 自然断点分级法用统计公式来确定属性值的自然聚类。 公式的功能就是减少同一级中的差异、增加级间的差异。 公式的功能就是减少同一级中的差异、增加级间的差异。 缺省情况下， 缺省情况下，分级符号法和分级设色法都采用这种分级 方法。 方法。 自然断点分级法适合于非均匀分布的属性值分级。 自然断点分级法适合于非均匀分布的属性值分级。属性 值的不同的自然分组都能区分开来并高亮显示。 值的不同的自然分组都能区分开来并高亮显示。
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2
地图数据的可视化表示：其最基本的含义是地图数据 的屏幕显示。我们可以根据数字地图数据分类、分级 特点，选择相应的视觉变量(如形状、尺寸、颜色等)， 制作全要素或分要素表示的可阅读的地图，如屏幕地 图、纸质地图或印刷胶片等等。 地理信息的可视化表示：这是利用各种数学模型，把 各类统计数据、实验数据、观察数据、地理调查资料 等进行分级处理，然后选择适当的视觉变量以专题地 图的形式表示出来，如分级统计图、分区统计图、直 方图等。这种类型的可视化正体现了科学计算可视化 的初始含义。 空间分析结果的可视化表示：空间分析，如网络分析、 缓冲区分析、叠加分析等，其结果往往以专题地图的 形式来描述。
– 饼图主要用于表示制图要素的整体属性与组成 部分之间的比例关系 – 柱状图常用于表示制图要素的两项可比较的属 性或者是变化趋势 – 累计柱状图既可以表示相互关系与比例，也可 以表示相互比较与趋势。
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Baidu Nhomakorabea 20112011-3-23
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6.1.2栅格数据符号化
分级色彩（Classified） 分级色彩（Classified）
第六章 数据表达与成果输出
空间数据的可视化表达
矢量数据表达 栅格数据表达
空间数据的三维表达 空间分析成果输出
6.1 空间数据的可视化表达
可视化是一种计算方法，它将符号或数据 转换为直观的几何图形，便于研究人员观 察其模拟和计算过程。 地理空间信息对于计算机来说是可识别的， 但对于人的肉眼来说是不可识别的，必须 将这些数字信息转换为人可识别的地图图 形才具有实用的价值。
分级符号
分级符号法是采用不同大小的符号来表示不同级别 的要素属性数值。 符号形状取决于制图要素的特征，而符号的大小取 决于分级数值的大小或者级别高低。这种表示方法 一般用于表示点状。 优点是可以直观地表达制图要素的数值差异。
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比率符号
比率符号表示方法是按照一定的 比率关系，来确定与制图要素属 性数值对应的符号大小，一个属 性数值就对应了一个符号大小， 这种一一对应的关系使得符号设 置表现得更细致，不仅反应不同 级别的差异，也能反映同级别之 间微小的差异。 如果属性数值过大，则不适合采 用此种方法，因为比率符号过大 会严重影响地图的整体视觉效果。
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6.1.1矢量数据符号化
符号化是指利用符号将连续的数据进行分 类分级、概括化、抽象化的过程。 符号化方法可分为几类：
– – – – – – –
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单一符号 分类符号 分级色彩 分级符号 比率符号 点值符号 统计符号
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点线面要素的符号化
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矢量线图层
– 按照栅格尺寸的间距采样，通过提取栅格表面高 程从而获得高程（Z 程从而获得高程（Z值）。 – ArcGIS/ArcToolbox/3D Analyst Tools/Functional Surface/Interpolate Shape – ArcSence中显示 ArcSence中显示
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6.3.1版面设计
地图模板操作 图面尺寸设置 图框与底色设置
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6.3.2制图数据操作
制图数据
– 设置数据组属性 – 旋转数据组 – 图层上下顺序及透明度设置
绘制坐标格网
– 地理坐标格网设置 – 地图公里格网设置 – 索引参考格网设置
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点值符号
点值符号表示法，就是使用一定大小的点状符号来 表示一定数量的制图要素，表现出一个区域范围内 的密度数值，数值较大的区域点较多，数值小的地 区点较小。是一种用点的密度来表现要素空间分布 的方法。
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统计符号
用于表示制图要素的多项属性。常用的统 计图有饼状图，柱状图，累计柱状图等。
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单一符号
采用大小、形状、颜色都统一的点状，线状或者面 状符号来表达制图要素。这种符号设置方法忽略了 要素在数量，大小等方面的差异，只能反映制图要 素的地理位置而不能反映要素的定量差异。
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分类符号
根据数据层要素属性值来设置地图符号的方式；属 性值相同的采用相同的符号，属性值不同的采用不 同的符号。 利用不同形状，大小，颜色，不仅能反映空间位置， 还能反映出地图要素的数量或者质量的差异，对地 理信息的决策作用提供了支持。
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6.3 空间分析成果输出
将分析结果以符号化表达后，输出为某一 介质的成果，以表达一个专题内容，称为 专题图。 专题图制作，包括版面纸张的设置，制图 范围的定义，制图比例尺的确定，图名， 图例，坐标网等等。 ArcGIS中在Layout视图下操作
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实例操作演示
矢量数据图层
– 点要素 – 线要素 – 面要素
栅格数据图层
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6.2 空间数据的三维表达
视觉三维化表达 ArcSence三维场景表达 ArcSence三维场景表达
二维矢量数据的三维可视化 二维栅格数据的三维可视化
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视觉三维化表达
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band5
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band4
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band2
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band432
分类方法
分级方法基于地理要素的一组属性值，并且使用一定的标准 进行分级。 – 自然断点分级法（Natural Breaks） 自然断点分级法（Natural Breaks） – 自定义间距分级法（Manual） 自定义间距分级法（Manual） – 等间距属性值分级（Equal Interval） 等间距属性值分级（Equal Interval） – 分位数分级法（Quantile） 分位数分级法（Quantile） – 标准偏差分级法（Standard Deviation） 标准偏差分级法（Standard Deviation）
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等间距属性值分级
等间距分级方法先确定属性值的范围，然后按照相 等的值间距把它们进行分级。 例如，某属性值的范围是从 21 到 69，要分为三级， 69，要分为三级， 个单元：21-36，37-52，53-69。 21 则分级间距为 16 个单元：21-36，37-52，53-69。
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12
分位数分级法
分位数分级法按相等的要素数目进行分级。如果一个要 素层有 12 个要素，分为三级的话，每级将有四个要素。 这种分级方法最好应用于属性值总体上呈线性分布的数 据。
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标准偏差分级法
标准偏差分级法生成一个反映相对于均值 偏差的、具有相等要素数目的分级。 首先，计算所有属性值的均值或平均值。 然后，用一个统计公式计算出一个标准偏 差。 你可以指定级别的数目、分级间距是否跨 度全部标准偏差、半标准偏差、三分之一 标准偏差或四分之一标准偏差。最低和最 高级别与最小和最大值的范围相同。
Vertical Exaggeration＝5 Exaggeration＝
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飞行录像
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ArcSence三维场景表达
矢量面图层
–从属性表中某个字段获取高度信息 –计算适当的垂直拉伸因子（Vertical Exaggeration） 计算适当的垂直拉伸因子（ Exaggeration）
Hillshade 根据太阳方位角、太阳高度角参数，计 算每个接收的光照强度，形成灰度表面，在 视觉上有较好的立体感。
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ArcSence三维场景表达
栅格图层
–从栅格数据属性中获取高程信息 –计算适当的垂直拉伸因子（Vertical Exaggeration） 计算适当的垂直拉伸因子（ Exaggeration）
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自定义间距分级法
自定义间距分级法通过一个精确的数字增量如 10、 10、 100 或 500 等来对一系列属性值进行分级。 等来对一系列属性值进行分级。 这种分级方法对于那些需要全面了解的数据比较适 用，例如年龄分布、收水平或海拔范围等。它的缺 例如年龄分布、收水平或海拔范围等。 点就是有些级别中含有的要素值的数目不成比例， 点就是有些级别中含有的要素值的数目不成比例， 尤其是第一级和最后一级最为明显。 尤其是第一级和最后一级最为明显。
20112011-3-23 14
这种分级方法适用于属性值总体上呈对称分布， 这种分级方法适用于属性值总体上呈对称分布， 大多数值分布在均值附近， 大多数值分布在均值附近，远离均值的两极逐渐减 小。这种分级方法最适合用于描绘人口密度图或意 外事故概率图。 外事故概率图。
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遥感影像显示 栅格影像是栅格数据中的主要类型，组成 影像的像元属性值一般是在0～255之间连 续变化，对于单波段图像，影像的灰度反 映像元的属性值，对于多波段图像，影像 的色彩同时取决于红，绿，蓝三个波段的 综合作用。 多波段影像色彩设置可以通过随时调整波 段的组合来达到理想的效果。
6.3.3标注
标注方式
– 交互式标注 – 自动标注
标注内容
– 全部标注 – 标注子集 – 多重要素标注
标注编辑
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人均GDP<5000 人均 全部标注 标注多重属性
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标注编辑
不能对个别的Label进行调整修改 不能对个别的Label进行调整修改 将Label转为Annotation，存储在Geodatabase Label转为Annotation，存储在Geodatabase 中，作为一个特殊图层，在编辑状态下即 可对单个标注修改。 Convert Labels to Annotation
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7
分级色彩
将要素属性数值按照一定的分级方法分成若 干级别之后，用不同的颜色来表示不同级别。 每个级别用来表示数值的一个范围，从而可 以明确反映制图要素的定量差异。
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分级方法
分类数量：
– 肉眼容易识别的分类数量：5－6类 肉眼容易识别的分类数量：5
同矢量
将栅格数据对应的属性值进行分类，例如 高程、坡度、污染物浓度或人口密度等。
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拉伸色彩（Stretched） 拉伸色彩（Stretched）
– 许多栅格反映的是诸如气温、降雨、光谱值、太阳照射角、 等连续型数据，则使用拉伸方式显示。 – 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0－255，然后 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0 255，然后 用灰度显示。通常使用的有线形拉伸方法、阶段线形拉伸 方法、非线形拉伸方法等。 – 将灰度转换为其他颜色。
Arcsence三维场景 Arcsence三维场景
– – – – 漫游 翻转 放大缩小 飞行（录像）
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Vertical Exaggeration＝1.41082 Exaggeration＝
Vertical Exaggeration＝3 Exaggeration＝
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自然断点分级法
自然断点分级法用统计公式来确定属性值的自然聚类。 自然断点分级法用统计公式来确定属性值的自然聚类。 公式的功能就是减少同一级中的差异、增加级间的差异。 公式的功能就是减少同一级中的差异、增加级间的差异。 缺省情况下， 缺省情况下，分级符号法和分级设色法都采用这种分级 方法。 方法。 自然断点分级法适合于非均匀分布的属性值分级。 自然断点分级法适合于非均匀分布的属性值分级。属性 值的不同的自然分组都能区分开来并高亮显示。 值的不同的自然分组都能区分开来并高亮显示。
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地图数据的可视化表示：其最基本的含义是地图数据 的屏幕显示。我们可以根据数字地图数据分类、分级 特点，选择相应的视觉变量(如形状、尺寸、颜色等)， 制作全要素或分要素表示的可阅读的地图，如屏幕地 图、纸质地图或印刷胶片等等。 地理信息的可视化表示：这是利用各种数学模型，把 各类统计数据、实验数据、观察数据、地理调查资料 等进行分级处理，然后选择适当的视觉变量以专题地 图的形式表示出来，如分级统计图、分区统计图、直 方图等。这种类型的可视化正体现了科学计算可视化 的初始含义。 空间分析结果的可视化表示：空间分析，如网络分析、 缓冲区分析、叠加分析等，其结果往往以专题地图的 形式来描述。
– 饼图主要用于表示制图要素的整体属性与组成 部分之间的比例关系 – 柱状图常用于表示制图要素的两项可比较的属 性或者是变化趋势 – 累计柱状图既可以表示相互关系与比例，也可 以表示相互比较与趋势。
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Baidu Nhomakorabea 20112011-3-23
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6.1.2栅格数据符号化
分级色彩（Classified） 分级色彩（Classified）
第六章 数据表达与成果输出
空间数据的可视化表达
矢量数据表达 栅格数据表达
空间数据的三维表达 空间分析成果输出
6.1 空间数据的可视化表达
可视化是一种计算方法，它将符号或数据 转换为直观的几何图形，便于研究人员观 察其模拟和计算过程。 地理空间信息对于计算机来说是可识别的， 但对于人的肉眼来说是不可识别的，必须 将这些数字信息转换为人可识别的地图图 形才具有实用的价值。
分级符号
分级符号法是采用不同大小的符号来表示不同级别 的要素属性数值。 符号形状取决于制图要素的特征，而符号的大小取 决于分级数值的大小或者级别高低。这种表示方法 一般用于表示点状。 优点是可以直观地表达制图要素的数值差异。
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比率符号
比率符号表示方法是按照一定的 比率关系，来确定与制图要素属 性数值对应的符号大小，一个属 性数值就对应了一个符号大小， 这种一一对应的关系使得符号设 置表现得更细致，不仅反应不同 级别的差异，也能反映同级别之 间微小的差异。 如果属性数值过大，则不适合采 用此种方法，因为比率符号过大 会严重影响地图的整体视觉效果。
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6.1.1矢量数据符号化
符号化是指利用符号将连续的数据进行分 类分级、概括化、抽象化的过程。 符号化方法可分为几类：
– – – – – – –
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单一符号 分类符号 分级色彩 分级符号 比率符号 点值符号 统计符号
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点线面要素的符号化
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矢量线图层
– 按照栅格尺寸的间距采样，通过提取栅格表面高 程从而获得高程（Z 程从而获得高程（Z值）。 – ArcGIS/ArcToolbox/3D Analyst Tools/Functional Surface/Interpolate Shape – ArcSence中显示 ArcSence中显示
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6.3.1版面设计
地图模板操作 图面尺寸设置 图框与底色设置
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6.3.2制图数据操作
制图数据
– 设置数据组属性 – 旋转数据组 – 图层上下顺序及透明度设置
绘制坐标格网
– 地理坐标格网设置 – 地图公里格网设置 – 索引参考格网设置
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点值符号
点值符号表示法，就是使用一定大小的点状符号来 表示一定数量的制图要素，表现出一个区域范围内 的密度数值，数值较大的区域点较多，数值小的地 区点较小。是一种用点的密度来表现要素空间分布 的方法。
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18
统计符号
用于表示制图要素的多项属性。常用的统 计图有饼状图，柱状图，累计柱状图等。
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单一符号
采用大小、形状、颜色都统一的点状，线状或者面 状符号来表达制图要素。这种符号设置方法忽略了 要素在数量，大小等方面的差异，只能反映制图要 素的地理位置而不能反映要素的定量差异。
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分类符号
根据数据层要素属性值来设置地图符号的方式；属 性值相同的采用相同的符号，属性值不同的采用不 同的符号。 利用不同形状，大小，颜色，不仅能反映空间位置， 还能反映出地图要素的数量或者质量的差异，对地 理信息的决策作用提供了支持。
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6.3 空间分析成果输出
将分析结果以符号化表达后，输出为某一 介质的成果，以表达一个专题内容，称为 专题图。 专题图制作，包括版面纸张的设置，制图 范围的定义，制图比例尺的确定，图名， 图例，坐标网等等。 ArcGIS中在Layout视图下操作
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实例操作演示
矢量数据图层
– 点要素 – 线要素 – 面要素
栅格数据图层
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6.2 空间数据的三维表达
视觉三维化表达 ArcSence三维场景表达 ArcSence三维场景表达
二维矢量数据的三维可视化 二维栅格数据的三维可视化
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视觉三维化表达
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band5
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band4
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band2
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band432
分类方法
分级方法基于地理要素的一组属性值，并且使用一定的标准 进行分级。 – 自然断点分级法（Natural Breaks） 自然断点分级法（Natural Breaks） – 自定义间距分级法（Manual） 自定义间距分级法（Manual） – 等间距属性值分级（Equal Interval） 等间距属性值分级（Equal Interval） – 分位数分级法（Quantile） 分位数分级法（Quantile） – 标准偏差分级法（Standard Deviation） 标准偏差分级法（Standard Deviation）
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等间距属性值分级
等间距分级方法先确定属性值的范围，然后按照相 等的值间距把它们进行分级。 例如，某属性值的范围是从 21 到 69，要分为三级， 69，要分为三级， 个单元：21-36，37-52，53-69。 21 则分级间距为 16 个单元：21-36，37-52，53-69。
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分位数分级法
分位数分级法按相等的要素数目进行分级。如果一个要 素层有 12 个要素，分为三级的话，每级将有四个要素。 这种分级方法最好应用于属性值总体上呈线性分布的数 据。
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标准偏差分级法
标准偏差分级法生成一个反映相对于均值 偏差的、具有相等要素数目的分级。 首先，计算所有属性值的均值或平均值。 然后，用一个统计公式计算出一个标准偏 差。 你可以指定级别的数目、分级间距是否跨 度全部标准偏差、半标准偏差、三分之一 标准偏差或四分之一标准偏差。最低和最 高级别与最小和最大值的范围相同。
Vertical Exaggeration＝5 Exaggeration＝
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飞行录像
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ArcSence三维场景表达
矢量面图层
–从属性表中某个字段获取高度信息 –计算适当的垂直拉伸因子（Vertical Exaggeration） 计算适当的垂直拉伸因子（ Exaggeration）
Hillshade 根据太阳方位角、太阳高度角参数，计 算每个接收的光照强度，形成灰度表面，在 视觉上有较好的立体感。
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ArcSence三维场景表达
栅格图层
–从栅格数据属性中获取高程信息 –计算适当的垂直拉伸因子（Vertical Exaggeration） 计算适当的垂直拉伸因子（ Exaggeration）
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10
自定义间距分级法
自定义间距分级法通过一个精确的数字增量如 10、 10、 100 或 500 等来对一系列属性值进行分级。 等来对一系列属性值进行分级。 这种分级方法对于那些需要全面了解的数据比较适 用，例如年龄分布、收水平或海拔范围等。它的缺 例如年龄分布、收水平或海拔范围等。 点就是有些级别中含有的要素值的数目不成比例， 点就是有些级别中含有的要素值的数目不成比例， 尤其是第一级和最后一级最为明显。 尤其是第一级和最后一级最为明显。
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这种分级方法适用于属性值总体上呈对称分布， 这种分级方法适用于属性值总体上呈对称分布， 大多数值分布在均值附近， 大多数值分布在均值附近，远离均值的两极逐渐减 小。这种分级方法最适合用于描绘人口密度图或意 外事故概率图。 外事故概率图。
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遥感影像显示 栅格影像是栅格数据中的主要类型，组成 影像的像元属性值一般是在0～255之间连 续变化，对于单波段图像，影像的灰度反 映像元的属性值，对于多波段图像，影像 的色彩同时取决于红，绿，蓝三个波段的 综合作用。 多波段影像色彩设置可以通过随时调整波 段的组合来达到理想的效果。
6.3.3标注
标注方式
– 交互式标注 – 自动标注
标注内容
– 全部标注 – 标注子集 – 多重要素标注
标注编辑
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人均GDP<5000 人均 全部标注 标注多重属性
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44
标注编辑
不能对个别的Label进行调整修改 不能对个别的Label进行调整修改 将Label转为Annotation，存储在Geodatabase Label转为Annotation，存储在Geodatabase 中，作为一个特殊图层，在编辑状态下即 可对单个标注修改。 Convert Labels to Annotation
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分级色彩
将要素属性数值按照一定的分级方法分成若 干级别之后，用不同的颜色来表示不同级别。 每个级别用来表示数值的一个范围，从而可 以明确反映制图要素的定量差异。
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分级方法
分类数量：
– 肉眼容易识别的分类数量：5－6类 肉眼容易识别的分类数量：5