(九)Geoprocessing地理处理框架——ArcToolbox内容简介

(九)Geoprocessing地理处理框架——ArcToolbox内容简介

1.工具集简介

1.1 3D Analyst工具箱:

使用3D分析工具可以创建和修改 TIN或栅格表面,并从中抽象出相关信息和属性。
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1.2分析工具箱:

对于所有类型的矢量数据,分析工具提供了一整套的处理方法主要有联合、裁剪、相交、判别、拆分、缓冲区、近邻、点距离、频度、加和统计等。
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1.3制图工具箱:

制图工具与 ArcGIS中其他大多数工具有着明显的目的性差异它是根据特定的制图标准来设计的,包含了三种掩膜工具。
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1.4转换工具箱:

包含了一系列不同数据格式的转换工具,主要有栅格数据Shapefiles、Coverage、Table、dBase,以及 CAD 到地理数据库的转换等。
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1.5Data Interoperability 工具箱:

数据互操作工具箱包含一组使用安全软件的FME 技术转换多种数据格式的工具。FME Suite 是用于空间数据的提取、转换和加载(ETL)工具。ArcGIS数据互操作扩展模块可以将空间数据格式集成到 GIS 分析中。此外,该扩展模块还可根据内置格式和转换器构建新的自定义空间数据格式。

1.6数据管理工具箱:

提供了丰富且种类繁多的工具来管理和维护要素类、数据集、数据层及栅格数据结构。
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1.7编辑工具箱:

编辑工具可以将批量编辑应用到要素类中的所有(或所选)要素。其中许多工具属于数据清理类别,例如,如果在使用不适当的精度或者缺少捕捉环境的情况下捕获或数字化数据,将会导致多边形边界未闭合(存在间隙) 或线超出与其他线之间的预期交点或未达到此交点。编辑工具提供了一组丰富的功能,包括增密、擦除、延伸、翻转、概化、捕捉、修剪等,可快速解决这些类型的数据质量问题。
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1.8地理编码工具箱:

地理编码又叫地址匹配,是建立地理位置坐标与给定地址一致性的过程。使用该工具可以给各个地理要素进行编码操作,建立索引等。
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1.9GeostatisticalAnalyst 工具箱:

统计分析工具提供了广泛全面的工具,用它可以创建一个连续表面或者地图,用于可视化及分析。
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1.10线性参考工具箱:

生成和维护线状地理要素的相关关系,如实现由线状 Coverage到路径(Route),由路径事件 (Event)属性表到地理要素类的转换等。
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1.11多维工具箱:

包含作用于 NetCDF 数据的工具。可使用这些工具创建NetCDF栅格图层、要素图层或表格视图;从栅格、要素或表转换到 NetCDF;选择NetCDF图层或表的维度。
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1.12NetworkAnalyst 工具箱:

网络分析工具箱包含可执行网络分析和网络数据集维护的工具。使用此工具箱中的工具,可以维护用于构建运输网模型的网络数据集还可以对运输网执行路径、最近设施点、服务区、起始-目的地成本矩阵、多路径派发(VRP)和位置分配等方面进行网络分析。
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1.13宗地结构工具箱:

此主题仅适用于 ArcEditor 和 ArcInfo。“宗地结构”工具箱中包含处理宗地结构内部要素类和表的各种工具。通过“宗地结构”工具箱,可以将数据迁移到宗地结构中、升级现有宗地结构及为宗地结构创建图层和表视图。
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1.14Schematics 工具箱:

Schematics 工具箱包含用来执行最基本的逻辑示意图操作的工具。使用此工具箱中的工具,可以创建、更新和导出逻辑示意图或创建逻辑示意图文件夹。
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1.15服务器工具箱:

包含用于管理 ArcGIS Server 地图和 Globe 缓存的工具。也包含用于简化通过服务器提取数据过程的工具。
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1.16Spatial Analyst 工具箱:

空间分析工具提供了很丰富的工具来实现基于栅格的分析。在GIS三大数据类型中,栅格数据结构提供了用于空间分析的最全面的模型环境。
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1.17空间统计工具箱:

空间统计工具包含了分析地理要素分布状态的一系列统计工具,这些工具能够实现多种适用于地理数据的统计分析。
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1.18Tracking Analyst 工具箱:

包含用于准备时间数据的工具以便与 Tracking Analyst 扩展模块结合使用。
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2.环境设置介绍

对于一些特殊模型或者有特殊要求的计算,需要对输出数据的范围、格式等进行调整,ArcToolbox提供了一系列环境设置,可帮助完成此类问题。在 ArcToolbox 中任意打开一个工具,点击对话框右下角的环境按钮,打开环境设置对话框。该窗口提供了 18 种设置。包括:工作空间、输出坐标系、处理范围、XY分辨率及容差、M值、Z值、地理数据库、高级地理数据库、字段、随机数、制图、Coverage、栅格分析、栅格数据存储、地统计分析、Terrain数据集、TIN、并行处理及栅格存储
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Although I’d taken a lot of programming classes in college, I never fully appreciated programming until I had a job that involved a lot of repetitive tasks. After amusing myself by automating much of that job, I decided to return to school and study biol- ogy, which is when I took my first GIS course. I was instantly in love, and managed to convince someone to give me a biology degree for writing an extension for ArcView GIS (a precursor to A rc GIS , for you Esri fans out there). After finishing that up, I went to work for the Remote Sensing/Geographic Information Systems Laboratory at Utah State University. One of my first projects involved some web mapping, and I soon became a big fan of the open source UMN M ap S erver software. That was my introduc- tion to open source geospatial software, including GDAL . I’m fairly certain that I didn’t appreciate the power of the GDAL/OGR library when I first learned about it, but I came to my senses once I started using it in my C++ and C# code. In the College of Natural Resources, there weren’t many people around who were interested in coding, but I did get to point people to the GDAL command-line utilities on a regular basis. But then Esri introduced Python as the scripting language of choice for A rc GIS , and things started to change. I don’t think I had used Python much before then, but playing with arcgisscripting (the original Esri Python module) made me realize how much I enjoyed working with Python, so naturally I had to start using GDAL with it as well. More importantly for this book, my coworker John Lowry suggested that we team- teach a Python-for- GIS class. He taught students how to use Python with A rc GIS , and I taught them about GDAL . The class turned out to be popular, so we taught it that way for another few years until John moved away. I took over the entire class and have been teaching it in various configurations ever since. I’ve never bothered to take the class material from the first two years off the web, however, which is how Manning found me. They asked if I would write a book on using GDAL with Python. I’d never had the desire to write a book, so it took a bit of persuasion to convince me to do it. In the end, it was my love for teaching that won me over. I’ve discovered over the years that I really enjoy teaching, mostly because I love watching students incorporate what they’re learning into the rest of their work. This is especially true of graduate students, some of whom might not have completed their research in a timely manner (or at all) if they hadn’t learned how to write code. I know that these skills will continue to assist them throughout their careers, and my hope is that this book will provide the same help to you, no matter if you’re a student, professional, or a hobbyist. This is fun stuff, and I hope you enjoy it as much as I do!
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