arcgispro制作gp工具、发布和使用GP服务

本文介绍如何在ArcGIS Pro中使用ModelBuilder创建包含相交和汇总统计功能的GP工具,详细讲解了从制作GP工具、发布到Portal,再到在Portal上操作GP服务的全过程。同时,文章还提供了扩展内容,即如何利用Python制作的GP工具解压包含shp的zip文件,并基于此shp与另一面要素进行相交运算及汇总统计。

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需求:

在arcgispro使用modelbuilder制作包含相交、汇总统计两个工具功能的gp工具,并且将其发布到portal,并在portal上操作该gp服务

效果图:

模型工具:

链接:https://pan.baidu.com/s/1MKSQpKZP7CVPQNWQDamAPA 
提取码:md6x 

具体实现:

 1、制作gp工具。

1)将相交工具和汇总统计工具拖拽到modelbuilder界面这个是老套路;关键点是其中的相关参数设置需要注意:

①、模型的输入和输出建议使用模型参数,下图中带了字母P的是模型参数;

②其中“输入要素”数据的输入采用绝对路径。例如:C:\Users\admin\Desktop\新建文件夹 (2)\jsydgz.shpC:\Users\admin\Desktop\新建文件夹 (2)\红线数据.shp

③而模型的中间过程数据和输出参数采用相对路径,例如:%scratchworkspace%\output,在这里是通过引用临时工作空间来存储输出结果。 

这个临时工作空间是在modelbuilder的环境(environments)下指定,同时注意需要在包含modelbuilder的工具箱所在的文件夹下创建一个名为“scratch.gdb”的文件地理数据库(我也不知道为什么,反正不这样出错过很多次),并在环境(environments)的临时工作空间(scratchworkspace)去指定这个“scratch.gdb”。 (今天又测试发现,也不一定需要手动创建scratch.gdb,只要在环境中指定一个gdb即可,但是手动创建scratch.gdb一定能成功。

2)在模型属性面板配置模型的参数名称和数据类型

3)运行模型 ,必须确保模型能够成功运行。

2、发布gp服务。arcgispro菜单栏“share分享”——WebTool——在WebTool下拉列表找到刚刚成功运行的gp工具,在弹出的界面中设置相应的参数,如下图。

3、使用gp服务。发布成功之后在portal中查看刚刚发的gp服务,最终效果见开头“效果图”部分。

扩展:

解压包含shp的zip文件,并基于这个shp来与另一个面做相交运算以及汇总统计。其中解压zip采用Python制作的gp工具,并将gp工具添加到modelbuilder以进行后续的相交和汇总统计。

链接:https://pan.baidu.com/s/1lKEvGoEaOfr6dSXRdqiLpA 
提取码:3y7g 

参考文档:

https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/help/analysis/geoprocessing/share-analysis/best-practices-authoring-web-tools-with-modelbuilder.htm

https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/help/analysis/geoprocessing/share-analysis/authoring-web-tools-with-python-scripts.htm

<think>好的,我现在需要帮助用户了解ArcGIS Pro的适应性分析功能以及相关的使用教程解决方案。首先,我得明确适应性分析在GIS中的具体含义。适应性分析通常涉及评估地理空间数据以确定特定用途的适宜性,比如土地开发、农业规划或环境保护等。这可能涉及多标准决策分析(MCDA)或空间叠加分析等方法。 接下来,我需要回忆ArcGIS Pro的相关工具功能。根据之前的引用,特别是引用[3]提到的空间插值方法,比如IDW、RBF等,可能在适应性分析中用于处理数据。此外,引用[2]提到的脚本工具可能帮助自动化数据处理,比如导入CAD数据到GIS数据库,这对适应性分析的准备阶段很有用。 用户可能需要步骤性的指导,所以应该分模块讲解。首先,数据准备,包括如何导入处理数据,可能涉及到湘源规划CAD数据的导入(引用[2])。然后,分析工具使用,比如加权叠加、插值方法(引用[3])。接着,可视化部分,如何制作专题地图。最后,自动化脚本的应用,提高效率。 还要考虑用户可能遇到的问题,比如数据格式转换、权重设置、结果验证等。需要确保提到的解决方案具体,比如使用Spatial Analyst扩展模块,或者如何利用模型构建器创建自动化流程。 需要验证引用的内容是否适用。引用[1]提到ArcGIS Pro的中文安装包,这对用户界面可能有帮助,但技术内容关系不大。引用[3]中的插值方法可能在分析阶段用于生成连续表面,比如土壤适宜性。引用[2]的脚本工具可能在数据处理阶段有用。 可能的相关问题包括如何选择不同的插值方法,如何处理多标准权重,或者如何验证分析结果。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且提供实际的操作示例,比如使用加权叠加工具的步骤,或者如何应用脚本工具。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求,比如性能优化、具体案例分析、与其他工具的集成等。</think>[系统级回答] # ArcGIS Pro适应性分析功能解决方案 ## 一、功能定位 适应性分析在ArcGIS Pro中属于**空间分析**核心功能,主要通过$S = \sum_{i=1}^n w_i \cdot f_i(x,y)$ 多准则评估模型实现,其中$w_i$为权重,$f_i(x,y)$为标准化后的空间数据层。 ## 二、操作流程 ### 1. 数据准备阶段 - **数据导入**:使用`地理处理 > 导入CAD注记`工具处理湘源规划CAD数据[^2] - **坐标校准**:通过`空间参考 > 定义投影`确保数据统一坐标系 - **栅格转换**:对矢量数据执行`转换工具 > 面转栅格` ### 2. 核心分析模块 ```python # 加权叠加示例 with arcpy.EnvManager(extent="MAXOF"): arcpy.gp.WeightedSum_sa( "高程 0.25;坡度 0.35;土地利用 0.4", "C:/output/适宜性.tif" ) ``` - **插值分析**:采用IDW(反距离加权)进行数据补全[^3] $$ z(x_0) = \frac{\sum_{i=1}^n z(x_i) \cdot d_i^{-p}}{\sum_{i=1}^n d_i^{-p}} $$ - **阈值划分**:使用`重分类`工具设置适宜等级 ### 3. 可视化呈现 - **渲染设置**:在符号系统中选择`分级色彩` - **3D展示**:通过`分析 > 3D Analyst`生成三维地形剖面 ## 三、进阶应用 1. **模型构建器**:创建自动化分析链 2. **Python脚本扩展**:调用arcpy库实现批量处理 3. **实时分析**:结合ArcGIS Online进行动态数据更新
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