ARCGIS纵投影图的制作(以S2为例)(second)

ARCGIS垂直纵投影图的制作及储量估算流程
How to make vertical projection map and estimate reserve by ARCGIS
——以沙沟S2为例（Take S2 IN YING Project For Example） 1数据整理（data preparation）
1.1钻孔样品及样线数据（Drilling and Tunnel samples）
新建一数据库，沙沟矿区命名为 shagou.mdb，在该数据库中包含以下6个基础表格；
1.1.1钻孔表（collar）
1.1.2测量表（survey）
1.1.3分析表（assay）
1.1.4矿脉特征（vein）
1.1.5样品坐标（samples_coordinate）
由Surpac中导出的样品坐标
1.1.6各矿脉的投影参数（projection_parameter）
1.2数据检查（Data check ）
1.2.1在数据库中检查（Data check in the database）
通过一些列查询操作检查数据的完整性；例如Collar表中的钻孔在Assay、Survey表中有无对应的数据。

1.2.2在Surpac中显示数据（Display the drillhole in Surpac）
在Surpac中显示钻孔数据，可以检查数据的一致性，例如；采样位置超过了钻孔的最大深度或样品的起始位置互相重叠。

1.3投影变换及样品组合（projection transformation and sample combination ）
1.3.1新建一个名为Arcgis_shagou.mdb的数据库（Create a new name Arcgis_shagou. MDB database）把shagou.mdb中的6个表全部链接过来。

1.3.2样品组合（sample combination ）
创建一查询，命名为averagecompositesample，计算出组合样品的品位、长度及坐标。

设计视图（design view）
SQL视图（SQL view）
SELECT assay.hole_id, assay.vein, Avg(samples_coordinate.x0) AS x, Avg(samples_coordinate.y0) AS y, Avg(samples_coordinate.z0) AS z,
Sum([assay]![ag]*([assay]![depth_to]-[assay]![depth_from]))/Sum([assay]![depth_to]-[assay]![ depth_from]) AS ag1,
Sum([assay]![pb]*([assay]![depth_to]-[assay]![depth_from]))/Sum([assay]![depth_to]-[assay]![ depth_from]) AS pb1,
Sum([assay]![zn]*([assay]![depth_to]-[assay]![depth_from]))/Sum([assay]![depth_to]-[assay]![ depth_from]) AS zn1, Sum([assay]![depth_to]-[assay]![depth_from]) AS length,
Count(assay.samp_id) AS [count]
FROM assay INNER JOIN samples_coordinate ON assay.samp_id = samples_coordinate.sample_id WHERE (((assay.cal)="Y"))
GROUP BY assay.hole_id, assay.vein;
数据视图（Data view）
hole_id vein x y z ag1 pb1 zn1 ZKY6-7 S21 524,071.62 3,782,846.72 507.04 0.01 0.01 0.01 ZKY6-7 S7 524,069.05 3,782,809.94 566.03 35.39 3.16 5.22 ZKY6-5 S7 524,069.04 3,782,809.86 579.95 0.01 0.03 0.08 ZKY6-5 S21 524,071.99 3,782,851.99 551.46 1,741.09 10.01 24.66 ZKY6-3 S7 524,061.17 3,782,796.08 584.98 0.01 0.06 0.03 ZKY6-3 S21 524,019.90 3,782,802.62 554.62 211.90 6.15 7.50 ZKY6-1 S7 524,064.82 3,782,801.25 584.90 13.20 0.29 0.79 ZKY6-1 S21 524,049.28 3,782,831.74 560.04 0.01 0.01 0.06 ZKY5-3 S7_2 524,745.83 3,783,467.98 504.79 12.83 1.38 0.19 ZKY5-2 S8 524,722.37 3,783,436.63 399.95 0.01 0.20 0.12
1.3．2投影变换（projection transformation）
创建一查询，命名为coordinator_of_projection，依据矿脉的产状和钻孔的测斜数据计算出组合样品的投影坐标及水平厚度。

设计视图（design view）
SQL 视图（SQL view）
SELECT averagecompositesample.hole_id, averagecompositesample.vein,
IIf([projection_parameter]![group]="14",([averagecompositesample]![y]-[projection_parameter]![y1])/0.906307787+([averagecompositesample]![x]-[projection_parameter]![x1])*0.422618262-([averagecompositesample]![y]-[projection_parameter]![y1])/2.14450692*0.422618262+[projection_parameter]![base_line],[Y]) AS X2, [averagecompositesample]!z AS Y2, Round([ag1],2) AS ag, Round([pb1],2) AS pb, Round([zn1],2) AS zn,
IIf([collar]![hole_type]="DRILL",Abs([averagecompositesample]![length]*Cos(0-[survey_0]![dip ]/57.3)*Sin([survey_0]![azi]/57.3-[vein]![trend_radians])+[averagecompositesample]![length]*Sin(0-[survey_0]![dip]/57.3)/Tan([vein]![dip_radians])),[averagecompositesample]![length]) AS width, averagecompositesample.length, collar.hole_type,
[averagecompositesample]![ag1]*0.92+[averagecompositesample]![pb1]*36.69+[averagecompositesa mple]![zn1]*28.84 AS ageq, Round([ag1]*[width],2) AS agm, Round([pb1]*[width],2) AS pbm, Round([zn1]*[width],2) AS znm,
([averagecompositesample]![ag1]*0.92+[averagecompositesample]![pb1]*36.69+[averagecomposites ample]![zn1]*28.84)*[width] AS ageqm
FROM (((averagecompositesample LEFT JOIN projection_parameter ON averagecompositesample.vein = projection_parameter.vein) LEFT JOIN vein ON averagecompositesample.vein = vein.vein) INNER JOIN survey_0 ON averagecompositesample.hole_id = survey_0.hole_id) INNER JOIN collar ON averagecompositesample.hole_id = collar.hole_id; 数据视图（Data view）
1.3.3 各条矿脉的地质样品表（samples for every vein） 为每一条矿脉创建一个生成表查询，生成各个矿脉的地质组合样品表
2 在Arcgis中矢量化及数据连接 （vectorization and data connection in Arcgis）
新建一Arcgis工程文件S2.mxd，在工作目录内内新建一个个人地理数据库S2.mdb （New a file named s2 and new a personal geodatabase laso named S2.mdb.）。

在工程里创建4个基础图层，分别是geo_samples（地质样品）、tunnel（坑道及井巷工程）、block（矿块）、goaf（采空区）。

2.1 geo_samples(地质样品)
（1）在目录中找到Arcgis_shagou.mdb数据库中的表P_S2,拖动至图形区域。

（2）右击该文件选择显示 XY 数据，出现如下对话框，选择显示其投影坐标x2、y2，即可显示出钻孔和样线位置(Display xy data)。

（3）导出样品点到地理数据库S2.mdb中，命名为geo_samples(Output it to personnel geodatabase S2.mdb,and we can name it geo_samples)。

（4）在geo_samples图层上右击_属性_符号系统，定义其显示风格，按银当量 Aqeq 字段的数值显示不同的颜色（Show different colour according to the grade of samples ）
2.2坑道及井巷工程（tunnel）
（1）新建一shape文件（Create new shapefile named tunnel）
（2）添加Autocad格式的s2垂直纵投影图的polyline文件（Add the vertical projection map of s2）
（3）单击矢量化坑道的中线，保存退出（Draw the middle line through the tunnel,then save them）
（4）在图层窗口右击坑道文件，打开属性表（Open attribute table）
（5）单击选择添加字段，添加一个名称为“type”的字段，并录入相应的信息（PD:平硐、TJ：天井、SJ：竖井、XJ：斜井）（Add a literal type field named type and input the matching information, here PD,
TJ, SJ, XJ mean adit, raise, silo, slope. ）
（6）在表中选中所有的平硐和天井，单击编辑器，选择平行复制，两侧各1.25米，形成2.5米高度的坑道。

（Copy parallel along two sides of the tunnel for 1.25mitered. ）
（7）双击该图层显示图层属性，定义符号系统。

按类别用不同颜色和线性表示。

（Draw the tunnel categories using different symbology. ）
（8）右击该图层，导出到数据库（output to personal geodatabase s2）
2.2矿块储量数据（Ore block and reserve）
（1）新建一个shape文件（Create new shapefile named block）
在属性表中定义以下5个字段（Define the following 5 fields）
（2）进入编辑状态矢量化矿块，先圈出全部矿块的边界，然后分割各个矿块（Vectorize the ore block）。

按照既定的原则并且参照由Geo_samples中的ageqm字段通过克里格插值得出的等值线圈矿块。

在属性表里输入各个矿块的属性值。

（3）右击该图层将其导出到数据库（Output it to personnel geodatabase s2.）
2.3采空区数据（stope logging data）
（1）新建一名称为goaf的 Shapefile 面文件（Create new shapefile named goaf）；
（2）加入Ag、Pb、Zn、width、stope_id、layering、date_、memo_这8个字段（Add field ：Ag、Pb、Zn、width、stope_id、layering、date_、memo_）。

（3）进入编辑状态，矢量化采空区，先圈出全部采空区的外边界，然后分隔各个采场的采空区及其
各个采空区的各分层（Vectorize the goaf）；
（4）根据采场编录的信息输入各分层的信息（input data）。

（5）右击该图层将其导出到数据库（Output it to personnel geodatabase s16w）。

3地理处理（geoprocessing）
3.1 计算各矿块的品位及厚度
1、创建缓冲区将每个矿块向外扩展5米(block_buffer )
下拉菜单》地理处理》缓冲区
2、将样品与矿块图层相连接（block_buffer join the geo_sample ） 选中Block_buffer图层，右击>连接和关联>连接，按下图填入对话框；
自动汇总计算落入各个缓冲区内的样品数量及品位、厚度的平均值。

.3、再次创建缓冲区收缩5米（buffer again，Contraction 5 meters）
4、选中Join_output_buffer 图层，右击>数据>导出数据；
生成一个新的图层Block_grade。

5、打开block_grade 的属性表，去除无用的字段，（选中需要删除的字段>删除字段）结果如下图。

6、重新计算
Avg_ag、Avg_pb、Avg_zn、Avg_ageq 的字段值，选中需要重新计算的字段>右击>字段计算器。

3.2联合矿块和采空区图层（union the block_buffer and goaf） 选择地理处理菜单中联合，出现下面对话框，生成一个blockorgoaf文件
4 资源量统计（Resources statistics）
4.1 在工作目录中新建一数据库命名为blockmethod.mdb(New database named blockmethod.mdb) 将地理数据库S2.mdb 中的blockorgoaf 链接到数据库中（Linked table blockorgoaf）。

4.2 比重计算（Specific Gravity）
创建一个查询“List”列出各个小区块的清单，并根据Pb、Zn 的品位通过公示计算出该区块的比重值。

待新的小体重测试结果出来以后，拟合出新的公式重新计算比重。

设计视图（design view）
SQL 视图（SQL view） SELECT IIf([blockorgoaf]![FID_block_grade]=-1,"outblock",[blockorgoaf]![block_id]) AS block_id, blockorgoaf.category, blockorgoaf.vein, blockorgoaf.chargeoff, blockorgoaf.level_, blockorgoaf.Avg_width, blockorgoaf.Avg_agm, blockorgoaf.Avg_pbm, blockorgoaf.Avg_znm, IIf([blockorgoaf]![FID_goaf]=-1,"unmined","mined") AS mined, blockorgoaf.Shape_Area,
1/(0.3846-0.0029*[blockorgoaf]![Avg_pbm]/[blockorgoaf]![Avg_width]-0.00205*[blockorgoaf]![Av g_znm]/[blockorgoaf]![Avg_width])+0.008*[blockorgoaf]![Avg_znm]/[blockorgoaf]![Avg_width] AS sg
FROM blockorgoaf; 数据视图（data view）
4.3 生成资源量计算表（Generate resource calculate table）
创建一个查询“group”，汇总计算各个小区块的加权平均品位、厚度及比重，根据需要调整不同的汇总选项，得到不同的储量组合表。

设计视图（design view）
SQL 视图（SQL view）
SELECT list.block_id, list.mined, list.category, list.vein, list.chargeoff, list.level_, Round(Sum([list]![Shape_Area]*[list]![sg]*[list]![Avg_width]),2) AS tonnage, Round(Sum([list]![Shape_Area]),2) AS area,
Round(Sum([list]![Shape_Area]*[list]![Avg_width])/Sum([list]![Shape_Area]),2) AS width, Round(Sum([list]![Avg_agm]*[list]![Shape_Area]*[list]![sg])/Sum([list]![Shape_Area]*[list]![sg]*[list]![Avg_width]),2) AS ag,
Round(Sum([list]![Avg_pbm]*[list]![Shape_Area]*[list]![sg])/Sum([list]![Shape_Area]*[list]![sg]*[list]![Avg_width]),2) AS pb,
Round(Sum([list]![Avg_znm]*[list]![Shape_Area]*[list]![sg])/Sum([list]![Shape_Area]*[list]![sg]*[list]![Avg_width]),2) AS zn,
Round(Sum([list]![Shape_Area]*[list]![Avg_width]*[list]![sg])/Sum([list]![Shape_Area]*[list]![Avg_width]),2) AS sg INTO resource_s2 FROM list
WHERE (((list.block_id)<>"outblock"))
GROUP BY list.block_id, list.mined, list.category, list.vein, list.chargeoff, list.level_; 数据视图（data view）。