【译】ArcGIS Pro中的场景图层可视化

ArcGIS Pro 2.1版本引入了增强的场景图层可视化功能,包括数据选项卡下的定义查询、排除和选择等功能。此外,还支持点场景图层和三维对象场景图层的符号化,并提供了点云抽稀和尺度变化的支持。

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ArcGIS Pro中的场景图层可视化

原文地址: Visualizing Scene Layers in ArcGIS Pro
by Andrew Johnson on January 16, 2018

在ArcGIS Pro 2.1版本中,新增了关于可视化场景图层的重要功能,让我们来看看这些新功能吧!

当您将点场景图层(point scene layer)或者三维对象场景图层(3d object scene layer)添加到ArcGIS Pro中时,你会发现新增了’Data’选项卡。在’Data’选项卡中包括了,定义查询(Definition Query), 排除(Exclusion)和选择(Selection)功能。让我们看看它们分别有什么功能:

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选择

在’Selection’功能区中,您可以选择场景图层中的要素或者清楚已选定的要素。下拉列表包括,矩形,线,圆形等标准选择模式。这种选择方式较之来回切换地图选项卡更为方便。由于该选择方式是基于当前场景已渲染的要素,所以当视角调远之后,一些要素会消失。改功能可以结合下面的“排除”功能使用。

排除

功能区的这两个按钮允许您隐藏或者显示之前选择的要素。这个功能可以为城市规划提供服务,你可以先隐藏建筑物,然后打开你包括想建造的建筑的新图层。另一个用途是,可以“砍到”目前的树木,并打开包含新设计的树木图层。

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注:选择功能的工作流程只适合小规模数据,如果想隐藏更多的要素,请使用定义查询功能。

定义查询

定义查询现在可以应用于场景图层了。您可以通过场景图层的图层属性设置定义查询。场景图层支持标准化的查询语句。’Data’选项卡中的定义查询功能区允许您查看已应用的查询以及清除查询。

注:场景图层上创建定义查询的功能取决于图层中可用的统计信息。这些统计信息在生成场景图层包(.slpk)时可以得到。定义查询的修改也只能使用该统计信息进行计算。在ArcGIS Enterprise中通过要素图层创建的场景图层将自带这些统计信息。因此,在应用定义查询时,这些统计信息也能重新计算。当对定义查询的修改需要动态统计信息时,使用已关联要素图层的场景图层。

点和三维对象场景图层的符号化

以下功能围绕符号化展开,并取决于您是否使用从场景图层包加载的场景图层,或者对象场景图层是否和要素图层关联。

已经为点和三维对象场景图层添加了两种新的符号化方法:Unique Values和Unclassed Colors。 此外,三维对象场景图层还支持以属性驱动计算透明度的符号化系统,点场景图层支持以属性驱动计算透明度,旋转,尺寸的符号化系统。查看一下表格,获取该功能的详细信息。

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x表示支持全部功能,i表示需要spk中的统计信息才能支持的功能

更多信息,请看以下文档:

标签

另一个你可能不知道的功能是关于点要素的标签。当在要素图层上启用标签并将其作为Web图层共享或者输入到创建场景图层包工具时,标签将与场景图层一起缓存。标签可以打开和关闭,但由于它们已经被场景图层固化缓存的缘故,不支持修改。

点云的抽稀和尺度变化支持

点云场景图层是可扩展的,支持搞笑的处理大规模的点云数据集。由于一部分来自于由于硬件的限制,显示海量的点数据集会非常缓慢。但是点云场景图层的显示效率很高,会按照您需要显示的屈戌以优化的点的分辨率的方式显示。下面介绍的“显示限制”和“密度”可以控制显示的点的个数。

显示限制

应用显示限制将会给用于显示点云场景图层的点数附加一个大小限制值。默认值是1,000,000。如果在给定的显示范围内,点云场景图层超过了指定的点数,则该图层将会抽稀。如果您在放大和缩小点云场景图层时看到瓦片形式的更新效果,请考虑增加显示限制或者调整点的密度。

密度

此设置可以控制点云场景图层中的点密度。您可以使用滑块进行设置,将滑块向左移动到Min可获得更粗略的点云分辨率。

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点云符号化

对于点云场景图层,目前有四种符号显示方法:Stretch,Classify,Unique Values和RGB。 每种方法都会选择下面的某一种属性:

点符号化相关属性:

  • 高程 Elevation
  • 类别 Class
  • 返回值 Return
  • 彩色值 RGB
  • 强度 Intensity

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更全面的场景图层新功能请见:ArcGIS Pro 2.1中场景图层的新功能

<think>嗯,用户问的是如何在ArcGIS中实现时序数据的可视化。首先,我得回忆一下ArcGIS的相关功能,尤其是处理时间序列数据的工具和方法。 首先,用户可能需要了解什么是时序数据,以及在GIS中如何表示时间信息。时序数据通常是指随时间变化的空间数据,比如气象数据、人口迁移、交通流量等。在ArcGIS中,时间属性通常以字段形式存储在数据表中,比如日期或时间戳。 接下来,我应该考虑如何准备数据。确保每个要素或栅格都有时间字段,并且格式正确,比如YYYY-MM-DD HH:MM:SS。这一步很重要,因为只有正确的时间格式,ArcGIS才能识别并进行时间相关的操作。 然后是数据可视化的方法。时间滑块工具应该是最常用的,可以用来动态播放数据随时间的变化。用户可能需要在图属性中启用时间,并设置时间字段。之后调整时间滑块设置,比如时间范围和播放速度,生成动画效果。不过可能需要提醒用户注意数据的时间间隔是否均匀,否则动画可能不连贯。 另外,分时段导出地图或生成时间图表也是有用的方法。比如按月份或年份导出静态地图进行比较,或者用图表展示某个位置指标随时间的变化趋势。这里可能需要指导用户如何创建图表,比如使用“创建图表”工具,选择时间作为X轴,相关指标作为Y轴。 时间切片或热力图可能适用于某些特定场景,比如显示不同时间段的热点区域变化。这里需要解释如何利用ArcGIS的聚合工具或热点分析工具,结合时间属性生成切片或热力图。 高级方法方面,时间动画与视频导出可能对展示结果更有吸引力,但需要用户掌握基本的动画设置和导出步骤。时空立方体可能比较复杂,适合有一定经验的用户,用于分析时空模式,比如热点变化或趋势预测。 最后,注意事项部分需要提醒用户数据时间格式的正确性、数据量对性能的影响,以及时间间隔的一致性。这些都是实际应用中容易遇到的问题,提前说明可以帮助用户避免常见错误。 总结一下,用户的真实需求可能是如何有效地在ArcGIS中展示随时间变化的空间数据,可能是为了分析趋势、制作演示材料或报告。需要分步骤引导用户完成数据准备、工具使用和结果输出,同时考虑不同方法的适用场景和复杂程度,确保回答结构清晰,易于理解和操作。</think>在ArcGIS中实现时序数据可视化需要结合时间属性和空间数据的动态展示功能,以下是分步骤实现方法: #### 一、数据准备阶段 1. **时间字段标准化** - 确保数据表包含时间字段(如`YYYY-MM-DD`格式),例如:`2023-01-01` - 使用`Calculate Field`工具将文本时间转为标准日期格式: ```python # 示例字段计算表达式 datetime.datetime.strptime(!time_field!, "%Y/%m/%d") ``` 2. **启用图时间属性** - 右键图Properties → Time → 勾选`Enable Time` - 设置时间字段和时间步长(如每日/每月/每年) #### 二、可视化方法 1. **时间滑块动态展示** - 打开`Time Slider`面板(菜单:View → Time Slider) - 调整参数: - 时间范围:`Full Time Extent` - 播放速度:`Interval = 1 day` - 点击播放按钮生成动态可视化效果 2. **分时段静态对比** - 使用`Definition Query`筛选特定时段: ```sql -- 示例:筛选2020年数据 "Time" >= '2020-01-01' AND "Time" <= '2020-12-31' ``` - 通过`Layout View`导出不同时段地图进行对比 3. **时间趋势图表** - 使用`Create Charts`工具: - X轴:时间字段 - Y轴:监测指标(如温度/人口) - 支持折线图/柱状图,叠加多个要素对比 #### 三、进阶方法 1. **时空立方体分析** ```python # 示例构建时空立方体 arcgis.stats.CreateSpaceTimeCube(in_features, output_cube, time_field="Date") ``` - 可生成热点分析、趋势预测等三维可视化结果 2. **动画视频输出** - 在Time Slider中设置帧速率(建议24fps) - 通过`Export Animation`生成MP4视频 - 可叠加时间刻度水印和动态图例 #### 四、注意事项 1. 数据量超过10万条时建议启用`Time Animation Cache` 2. 时间间隔不均匀会导致动画卡顿,需预处理数据 3. 结合`ArcGIS Online`的`Instant Apps`可创建交互式时序地图应用 #### 五、典型应用场景 1. 气象数据:台风路径动态演变 2. 城市发展:建成区扩张过程 3. 环境监测:PM2.5浓度时空分布 4. 交通流量:实时路况变化模拟 通过以上方法,可在ArcGIS Pro 3.0+版本中实现精细化的时序数据可视化,最新版本已支持毫秒级时间精度和实时流数据接入功能。
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