ArcGIS 9 ArcToolbox 中英文对照手册-优快云博客

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简介：《ArcGIS 9 ArcToolbox 中英文对照表》为GIS用户提供了重要的语言参考资源，帮助他们克服操作ArcGIS时的语言障碍。ArcToolbox作为ArcGIS的核心组件，集成了数据管理、地理处理、3D分析、网络分析等多种工具箱，用户通过这份对照表可以准确理解和高效使用这些工具。该手册详细列出了每个工具的中英文名称，适用于初学者和专业人士，帮助提升操作准确性和效率。通过学习每个工具的工作原理和适用场景，用户可以在地理信息系统的关键领域，如城市规划、环境保护、资源管理等，有效地使用ArcGIS进行空间分析和数据处理。 ArcGIS 9 ArcToolbox 中英文对照表

1. ArcGIS 9 ArcToolbox介绍

ArcGIS作为一套强大的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的功能用于创建、管理和分析地理数据。在ArcGIS 9版本中，ArcToolbox是一个核心组件，它是一个包含了各种地理处理工具的集合，允许用户执行复杂的空间数据分析和地理数据处理任务。接下来的章节将详细介绍ArcToolbox的结构和功能，以及如何通过它实现高效的地理信息处理工作流。

2.1 工具箱的结构与功能

2.1.1 工具箱的构成要素

工具箱是ArcToolbox的基石，它包含了一系列相关的工具。这些工具箱可以被看作是一个个的插件，提供了专门的功能，比如空间分析、数据管理、3D分析等。用户可以通过工具箱中的工具来完成特定的GIS任务。

2.1.2 工具箱的分类与用途

ArcGIS中的工具箱按照功能进行了分类。比如，有的工具箱专门用于空间数据处理，有的则专注于网络分析。了解这些工具箱的分类有助于快速定位所需工具，并有效地将ArcGIS应用于相关领域的专业工作。

2. ArcGIS工具箱（Toolboxes）和工具（Tools）概览

2.1 工具箱的结构与功能

2.1.1 工具箱的构成要素

ArcGIS 工具箱是一系列地理处理工具的集合，它们被组织到不同的工具箱中，根据功能进行分类。每个工具箱包含了相关领域的处理工具，例如数据管理工具箱、空间分析工具箱等。工具箱由以下基本构成要素组成：

工具（Tool） ：执行特定地理数据处理任务的命令或功能。
工具集（Toolset） ：将相关工具分组在一起的容器，目的是为了更好地组织和分类。
模型（Model） ：一系列工具和工具集的逻辑工作流程，可以进行自动化处理和分析。
脚本（Script） ：利用 Python 或 ModelBuilder 编写，执行特定任务的程序。

2.1.2 工具箱的分类与用途

工具箱根据其功能和用途被划分为不同的类别，这些类别包括但不限于：

数据管理 ：用于创建、编辑、转换和管理空间数据的工具。
空间分析 ：执行各种空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
3D 分析 ：提供创建、分析和可视化三维空间数据的工具。
网络分析 ：网络数据集的创建、网络分析和路径规划等。
遥感分析 ：用于对遥感影像进行处理和分析的工具。

2.2 工具的操作与调用

2.2.1 工具的搜索与加载

使用 ArcGIS 工具箱时，用户首先需要找到适合其任务的工具。以下是搜索和加载工具的步骤：

打开 ArcGIS Pro，并进入“地理处理”面板。
点击“工具箱”按钮，展开可用的工具箱。
在工具箱中找到合适的工具集，双击打开。
浏览可用工具，找到目标工具。
如果工具不在已安装的工具箱中，可以通过“添加工具箱”按钮添加新的工具箱路径。

2.2.2 工具的参数设置与执行

确定了合适的工具后，接下来需要对工具的参数进行设置，并执行该工具：

双击目标工具打开“地理处理工具”对话框。
填写或选择必要的参数，例如输入要素、输出路径等。
如果需要，可以使用“预览”功能来检查参数设置是否正确。
点击“运行”按钮开始执行工具。
执行完成后，可以查看“输出”窗口获取结果和可能的错误信息。

2.3 工具的组织与管理

2.3.1 工具的添加与移除

为了适应特定项目或工作流程，用户可能需要对工具箱进行个性化调整：

添加工具 ：将自定义的工具或模型添加到现有工具箱中。
移除工具 ：从工具箱中删除不再需要的工具，以保持工具箱的整洁。

2.3.2 工具的分组与排序

为了提高效率和便于使用，可以对工具进行分组和排序：

分组：将相关的工具集合在一起，形成自定义的工具集。
排序：调整工具箱中的工具或工具集的顺序，使得常用工具更易于访问。

2.4 工具箱的扩展性与兼容性

ArcGIS 工具箱的设计允许通过多种方式扩展其功能：

Python 脚本 ：使用 Python 编写脚本来实现复杂的数据处理和自动化任务。
自定义工具箱 ：创建新的工具箱来包含自定义工具和模型。
插件支持 ：使用 ArcGIS 插件架构来扩展 ArcGIS 的功能。

第三章：数据管理工具（Data Management Tools）功能介绍

3.1 空间数据处理

3.1.1 数据的创建与编辑

数据的创建和编辑是地理信息系统（GIS）中的基本任务，它包括了以下内容：

创建矢量数据 ：通过点、线、面的绘制，创建新的矢量图层。
编辑已有数据 ：修改现有矢量数据集的属性和几何形状。
拓扑关系建立 ：在矢量数据中建立和维护拓扑规则。

3.2 数据库管理

3.2.1 数据库的连接与访问

GIS 中的空间数据通常存储在数据库中，有效管理数据库是获取数据的关键：

数据库连接 ：连接到多种类型的数据库，包括文件地理数据库和企业数据库。
数据访问与查询 ：执行 SQL 查询来访问和处理数据库中的空间数据。

以上章节内容展示了 ArcGIS 工具箱的结构与功能，并详细介绍了工具的操作、调用方式以及工具箱的组织与管理方法。通过这些知识，用户可以更有效地利用 ArcGIS 工具箱来执行空间数据处理和数据库管理工作。

3. 数据管理工具（Data Management Tools）功能介绍

3.1 空间数据处理

3.1.1 数据的创建与编辑

在地理信息系统中，数据创建与编辑是基础且关键的步骤。创建空间数据通常涉及点、线、面三种基本要素类型。在ArcGIS中，用户可以使用ArcMap中的编辑工具进行数据创建与编辑。ArcGIS提供了一整套的编辑工具，帮助用户绘制和编辑要素，以及对属性数据进行输入和修改。

创建空间数据

创建空间数据时，首先应确定要创建的要素类型。例如，创建一个河流图层，用户需要选择“线”要素类型，然后使用“编辑”工具中的“绘图工具”来绘制河流的形状。绘制完成后，可以添加属性信息，如河流名称、长度等。

编辑空间数据

编辑工具允许用户修改已有要素的几何形状、位置、属性等。例如，对于之前创建的河流图层，若发现河流的位置有误，可以使用“编辑顶点”工具进行调整。同时，也可通过编辑功能快速更正错误或者更新数据。

- **ArcGIS编辑工具条**：这一工具条提供了创建和编辑要素的全面工具。
- **属性表**：用于查看和编辑要素的属性数据。
- **选择工具**：用于选择编辑特定的要素或一组要素。
- **编辑任务**：允许进行撤销、重做、复制、剪切、粘贴等操作。

3.1.2 数据的转换与导出

在实际工作中，需要将数据转换成不同格式以满足特定需求，ArcGIS提供了强大的数据转换工具。它允许用户导出数据到多种通用和特定格式，以适应不同的GIS软件和数据处理需求。

数据转换

数据转换时，用户可以通过“数据管理工具箱”中的“数据转换工具”来实现。例如，可以使用“投影和变换”工具集中的“要素”工具，将地理坐标系转换为投影坐标系，反之亦然。转换之前，用户需了解源数据和目标数据的坐标系统，以确保转换的准确性。

- **Project**：投影转换工具，将要素从一个坐标系统转换到另一个坐标系统。
- **Feature Class to Feature Class**：直接将要素类中的要素复制到新的要素类，同时可以进行字段映射和几何类型转换。

数据导出

数据导出是指将数据从ArcGIS的地理数据库导出为其他GIS软件可以直接读取的格式。例如，要将数据导出为Shapefile格式，用户可以使用“导出数据”工具。在导出数据时，需要特别注意文件的存储位置、坐标系统以及属性字段的保留情况。

- **Export Data**：允许用户将选定的图层或数据集导出为多种文件格式，如Shapefile、GeoJSON等。
- **Table to Table**：将表格数据导出到新的表格中，可以实现属性数据的转换和迁移。

3.2 数据库管理

3.2.1 数据库的连接与访问

ArcGIS与多种数据库管理系统（DBMS）兼容，如Microsoft SQL Server、Oracle等。连接和访问数据库需要配置数据库连接属性，然后建立与数据库的连接。

连接数据库

连接数据库之前，需要在ArcGIS中设置相应的数据库连接属性。这包括数据库服务器的地址、登录凭证以及数据库的名称等。一旦连接属性设置完毕，用户可以浏览数据库中的表和视图，并与之交互。

- **数据库连接向导**：指导用户配置和存储数据库连接信息。
- **连接到数据库**：用户输入必要的数据库信息，以建立与数据库的物理连接。
- **使用ArcCatalog进行连接**：ArcCatalog是ArcGIS的组件之一，专门用于管理数据，也可以用来访问和管理数据库。

访问数据库

访问数据库意味着可以读取和写入数据。在ArcGIS中，用户可以执行各种操作，如查询、更新、删除和插入数据库中的数据。这通过ArcGIS提供的SQL查询工具和编辑功能来实现。

3.2.2 数据的查询与分析

数据库中存储的数据量往往很大，因此，能高效地查询和分析数据对GIS专业人员来说至关重要。ArcGIS提供了强大的查询和分析工具，包括SQL查询和地理查询。

SQL查询

通过SQL（结构化查询语言）可以执行精确的数据查询。在ArcGIS中，用户可以构建SQL查询语句，来过滤和检索满足特定条件的数据库记录。这些操作可以利用图层属性表内的“查询”工具进行，也可以通过ArcGIS中的“SQL查询编辑器”来实现。

- **属性查询**：根据属性数据的值来选择要素。
- **空间查询**：根据要素的空间关系（如相交、包含等）来选择要素。

地理查询

地理查询涉及查询特定地理空间关系，如邻近性、包含、重叠等。ArcGIS提供空间分析工具来执行这些操作。例如，可以使用“空间分析”工具箱中的“邻近性”工具，来找出距离特定要素一定范围内的所有要素。

3.2.2 数据的查询与分析

. . . 数据查询

在GIS中，数据查询不仅仅是为了找出特定的记录，更是为了理解数据之间的空间关系。ArcGIS提供了丰富的查询工具，允许用户根据属性值和空间关系进行精确查询。通过图层的属性表，用户可以执行基本的属性查询。而在“空间分析”工具箱中，用户可以构建空间查询，如使用“空间连接”来关联不同要素类中相互位置接近的要素。

. . . 数据分析

数据分析是地理信息处理的一个重要环节，通过数据分析可以得到对决策有帮助的信息。在ArcGIS中，数据的分析功能很强大，包括统计分析、空间分析等。例如，利用“分析”工具箱中的“空间统计”工具，用户可以进行热点分析、趋势面分析等，以获取空间数据背后的模式和趋势。

总结以上内容，ArcGIS数据管理工具提供了创建、编辑、转换、导出、连接、访问以及查询和分析数据的功能。这些功能允许GIS专业人员有效地管理空间数据，解决了地理信息系统中数据处理的核心问题，并为更深入的数据分析和应用打下了基础。随着GIS技术的发展和ArcGIS软件的不断优化，数据管理工具集也正变得更加高效、强大和用户友好。

4. 地理处理工具（Geoprocessing Tools）功能介绍

4.1 地理分析基础

4.1.1 空间分析工具

地理分析工具是ArcGIS软件的核心功能之一，它们能够帮助用户进行复杂的空间数据查询、分析和操作。空间分析工具集是ArcToolbox中的一部分，包含了广泛的工具，用于执行各种空间操作，比如空间关系的查询、数据集间的空间联合、缓冲区分析、叠加分析等。

在空间分析工具中，空间关系查询是最基础的功能，它包括点、线、面之间的各种空间关系的判断，例如判断一个点是否在一个多边形内，或是两条线是否相交等。这种空间关系查询对于任何需要地理空间信息的决策都至关重要。

缓冲区分析是另一个常用的空间分析工具，它允许用户在地理要素周围创建一个指定距离的缓冲区，这样可以进行如选区、规划和影响区域分析等操作。缓冲区分析可以应用于点、线或面要素，并且可以设置为多边形缓冲区或圆角缓冲区。

叠加分析工具包括空间连接、擦除、合并和分割等操作。这些工具可以帮助用户分析和处理两个或多个图层间的关系，它们是地理分析中最复杂的部分之一。例如，空间连接操作可以将一个图层上的属性信息添加到另一个空间上重叠的图层上，从而允许进行属性与空间的联合分析。

代码块是空间分析工具中不可或缺的一部分。以下是一个创建缓冲区的Python代码示例，它使用了ArcPy库。

import arcpy

# 设置工作环境
arcpy.env.workspace = "C:/GIS_Data"

# 输入要素类和输出要素类
input_feature_class = "C:/GIS_Data/Parcels.shp"
output_feature_class = "C:/GIS_Data/Buffered_Parcels.shp"

# 创建缓冲区
arcpy.Buffer_analysis(input_feature_class, output_feature_class, "100 Feet")

print("缓冲区已创建。")

这段代码中，我们首先导入了arcpy库，设置了工作环境，然后定义了输入要素类和输出要素类的路径。 Buffer_analysis 函数用于创建缓冲区，其中的"100 Feet"表示缓冲区距离。最后，打印消息表明缓冲区已成功创建。

4.1.2 栅格分析工具

栅格分析工具用于处理和分析栅格数据，这是GIS中表示连续变量的一种重要数据格式，比如卫星影像、数字高程模型（DEM）等。栅格数据是由像素（格网）组成的矩阵，每个像素具有特定的位置和值。栅格分析可以用于执行表面分析、图像分类、栅格运算等多种空间分析任务。

在栅格分析工具中，表面分析是最常用的分析类型之一，例如坡度、坡向和视线分析。这些工具允许用户从数字高程模型（DEM）中提取地形信息，这对于地形分析、水文模型构建和城乡规划等领域至关重要。

图像分类工具可以应用于遥感影像数据，帮助识别和提取地面覆盖信息。在资源管理和环境监测中，自动或手动地从卫星影像中提取植被、水体、城市用地等信息。

栅格计算器是一个强大的工具，它允许用户执行复杂的栅格运算，例如多个栅格图层的加减乘除、对数变换、幂次变换等。栅格计算器可以用来建立新的栅格数据集，用于后续的空间分析任务。

下面是一个使用Python脚本利用栅格计算器功能的例子：

import arcpy

# 设置栅格数据集环境变量
arcpy.env.workspace = "C:/GIS_Data/Rasters"

# 输入栅格数据集
input_raster = "Elevation.tif"

# 栅格计算器表达式，计算坡度
output_raster = "Slope_Raster.tif"
expression = "!Elevation!.slope('DEGREE')"

# 应用栅格表达式
arcpy.gp.RasterCalculator_sa(expression, output_raster)

print("坡度分析完成。")

上述代码中，我们使用了ArcPy的栅格计算器函数 RasterCalculator_sa 来执行坡度分析。 Elevation.tif 是输入的DEM数据集，而 Slope_Raster.tif 是输出的坡度栅格数据集。 expression 定义了要执行的操作，这里使用了栅格数据集上的 .slope() 方法来计算坡度。

栅格分析工具是地理处理中不可或缺的部分，它们在处理连续的空间数据方面提供了强大的能力。无论是遥感分析、地形分析还是其他空间数据处理任务，栅格分析工具都是进行深入空间分析的重要手段。

5. 3D分析工具（3D Analyst Tools）功能介绍

3D分析工具（3D Analyst Tools）是ArcGIS的一个扩展模块，它为用户提供了一整套强大的3D数据处理和分析功能。在这一章节中，我们将详细介绍3D分析工具的核心功能，包括3D数据处理以及3D可视化与分析。

5.1 3D数据处理

3D数据处理是地理信息系统中一个重要的组成部分，它关注于三维空间数据的创建、编辑、分析和可视化。通过3D Analyst Tools，用户能够轻松地创建数字高程模型(DEM)、处理地形表面、进行立体分析以及执行更为复杂的空间分析任务。

5.1.1 地形表面创建与编辑

地形表面的创建和编辑是3D分析的基础。ArcGIS中的3D Analyst Tools提供了一系列工具来创建和编辑地形表面。通过使用“创建地形”工具，可以将高程点、等高线或扫描线数据转换成连续的三维表面。为了编辑已存在的地形，用户可以利用“编辑地形”工具来添加、删除或修改高程值，进而调整表面的细节。

5.1.2 立体分析与可视化

立体分析涉及对三维空间数据的深入分析和解释。利用3D Analyst Tools，用户可以执行如视线分析、坡度和坡向分析、体积计算等高级立体分析任务。此外，ArcGIS提供了一系列强大的3D可视化工具，允许用户以更为直观的方式观察和分析空间数据，如使用“飞行模拟器”来提供动态的三维飞行体验。

5.2 3D可视化与分析

3D可视化与分析是将复杂的三维数据转换为直观、易于理解的视觉表示，从而帮助用户做出更为科学的决策。

5.2.1 三维渲染与场景设计

三维渲染是将现实世界中的对象或环境以三维形式表现出来，它依赖于真实世界的纹理、光照和阴影等元素来增强真实感。ArcGIS的3D Analyst Tools支持多种渲染技术，如点云渲染、多光源渲染等。场景设计则关注于构建具有高度真实感的3D环境，它包括设置相机视角、添加三维模型和符号等。

5.2.2 空间分析在3D中的应用

空间分析在3D环境中尤为重要，因为它能够揭示地表特征和地下构造的复杂关系。使用3D Analyst Tools，用户可以进行如地形剖面分析、光照分析、建筑物阴影分析等。这些分析可以应用于诸如城市规划、建筑施工、地质勘探等众多领域，为决策者提供有力的数据支持。

通过以上章节的介绍，我们可以看到3D Analyst Tools为用户提供了强大的三维空间分析和可视化的功能。无论是在地形分析、城市规划还是其他需要空间三维理解的领域，ArcGIS的3D分析工具都扮演着不可或缺的角色。随着地理信息系统技术的不断发展，3D分析工具也在不断完善和扩展，为实现更为精确和高效的三维地理信息应用提供了可能。接下来，我们将继续深入探索ArcGIS的其他分析工具和应用案例，揭示其在解决实际问题中的强大能力。

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