可用于Arcgis中利用python语言基于excel批量添加字段对矢量文件中批量添加字段，可根据实际需要编辑添加字段，用于土壤污染调查、土地规划、成型规划，规划设计等需求。 这次工具升级后将支持更多的字段类型与字段参数。以下是字段的Excel的字段模板。我们可以基于我们的工具快速生产要素的字段。 import xlrd import arcpy #读取Excel表作为参数输入hxj xls_path=arcpy.GetParameterAsText(0) data=xlrd.open_workbook(xls_path) #读取要批量添加字段的图层gisthink_idea shp_path=arcpy.GetParameterAsText(1) #shp_path=r'C:\Users\ygb_709\Desktop\test20201123\test.shp' #读取excel中的sheet表名gisthink_idea sheetname=arcpy.GetParameterAsText(2) table=data.sheet_by_name(sheetname)

在ArcGIS中，将两个不同精度的数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）进行镶嵌是一项常见的地形处理任务，通常用于整合不同来源或覆盖范围的地形数据。以下是使用ArcGIS实现两个DEM镶嵌的详细步骤，特别是当涉及到坐标转换时： 你需要确保两个DEM的坐标系统一致。如果它们的坐标系统不同，例如一个小范围的高程点A使用的是Beijing 1954坐标系，而另一个较大的DEMB使用的是WGS84坐标系，你需要进行坐标转换。ArcGIS提供了多种转换方法，如Beijing_1954_To_WGS_1984_1至6，这些转换方法针对中国不同地理区域。选择适合你研究区域的方法，例如如果你的研究区域位于鄂尔多斯盆地，可以选择Beijing_1954_To_WGS_1984_1。对于不在这些预设范围内的地区，转换可能会导致较大误差。 坐标转换完成后，你可以按照以下步骤进行镶嵌： 1. 创建Shapefile：将高程点A的边界和DEMB的边界分别转化为Shapefile，这样可以清晰地看到它们的覆盖范围。 2. 删除重叠部分：利用Erase工具，去除两个Shapefile的重叠部分，得到一个新的Shapefile（shp-3），这将定义你需要镶嵌的区域。 3. 剪裁DEMB：使用Clip工具，以shp-3作为裁剪边界，对DEMB进行裁剪，生成裁剪后的DEMB（DEMB-CLIP）。 4. 转换为点数据：将裁剪后的DEMB（DEMB-CLIP）通过Raster To Point工具转换为高程点C，这将为后续合并做准备。 5. 合并高程点：将高程点A的数据集与高程点C的数据集合并，生成新的高程点D库。这个过程可能需要处理数据一致性问题，比如统一属性字段，以便顺利合并。 6. 创建TIN：使用高程点D库生成TIN（Triangulated Irregular Network），这是一个基于三角形网格的三维表面模型，它可以很好地处理不规则的数据分布。 7. 生成最终DEM：从TIN创建新的DEM。这个新的DEM将结合了高精度的小范围数据（来自高程点A）和大范围但精度较低的数据（来自DEMB-CLIP）。 通过以上步骤，你就成功地将两个不同精度的DEM进行了镶嵌，生成了一个新的统一的DEM。这个过程对于地理信息系统中的地形分析、制图以及环境建模等应用至关重要。注意，实际操作中可能还需要根据具体数据质量调整参数，以确保结果的准确性。

在地理信息系统领域，ArcGIS是一款广泛应用于地理数据采集、管理、分析以及展示的专业软件。该软件拥有强大的地图和影像处理能力，支持多种格式的数据源。在使用ArcGIS时，能够加载不同的底图和影像对于实现精确的空间分析和地图展示至关重要。因此，用户经常需要添加第三方来源的影像图文件，以提高地图的准确度和实用性。 “天地图”是由中国国家测绘地理信息局提供的在线地图服务，覆盖全球范围，并提供包括卫星影像在内的多尺度地图数据。它符合国际标准，便于用户在ArcGIS中导入使用。天地图提供的影像地图具有球面墨卡托投影，这是一种常用的投影方式，特别适用于大范围的地图展示。 谷歌（Google）地图则提供了全球最广泛的地图数据之一，其影像数据质量高，更新速度快，因此在很多领域中都有广泛应用。在ArcGIS中加载谷歌影像图时，用户可以享受到谷歌影像的高清晰度和快速加载的特性，这对于进行实时分析和更新是非常有价值的。 Esri作为ArcGIS的软件开发商，也提供了大量高质量的地理数据和影像图。Esri影像图通常是指由Esri公司提供的经过专业处理和校正的影像数据，这些数据在ArcGIS中的兼容性和使用性能都非常优秀。利用Esri提供的影像图，用户可以进行精确的空间分析和决策制定。 在ArcGIS中加载天地图、谷歌、Esri影像图，不仅可以丰富地图的内容，还能够为特定的地理分析任务提供更多的参考信息。用户可以根据实际需求和任务的性质，选择合适的影像图进行叠加分析。例如，在城市规划、资源调查、灾害评估等领域，这些影像图提供的详细和实时的数据对于做出准确的判断和计划至关重要。 使用ArcGIS加载和应用这些影像图的过程中，用户需要确保所使用的数据格式与ArcGIS兼容。在本次提供的压缩包文件中，包含了三种不同来源的影像图的图层文件（.lyr文件），这表明了它们能够被ArcGIS识别和使用。这些图层文件为用户提供了便捷的方式来管理和应用复杂的影像数据，使得在ArcGIS中的地图制作和分析工作更为高效和直观。 在GIS应用中，能够获取和加载高质量的影像图对于地理信息的获取和应用至关重要。无论是天地图、谷歌还是Esri提供的影像数据，它们都能够极大地增强地图的表现力和分析能力。而能够熟练地在ArcGIS中操作和应用这些数据，是现代地理信息工作的一个重要技能。

OD图，全称为Origin-Destination图，是一种在地理信息系统（GIS）中常用的数据可视化方法，用于展示两点间交通流量、人口迁移、商品流通等流动情况的图表。在本案例中，我们讨论的是一个使用Python编程语言开发的插件，该插件能够与ArcGIS软件集成，帮助用户在ArcGIS环境中便捷地创建和设置OD图的曲线。 ArcGIS是一款强大的GIS软件，它提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具。Python作为ArcGIS的内置脚本语言，允许用户自定义工具和扩展其功能。通过编写Python脚本，我们可以实现对OD图的定制化配置，包括数据的读取、处理、计算以及结果的呈现。 在"ODLines"这个文件中，可能包含了以下关键组件： 1. **数据处理模块**：这部分代码可能涉及读取OD数据，这些数据通常包含起点（Origin）、终点（Destination）以及对应的流动量。数据来源可以是CSV、 shapefile 或数据库等，通过Python库如`pandas`进行数据预处理和清洗。 2. **网络分析**：OD图的生成基于网络分析，这可能涉及到ArcGIS的网络数据集或路由服务。使用`arcpy`库（ArcGIS的Python API），可以执行路径查找、成本表面分析等操作，以计算最短或最优路径。 3. **OD矩阵计算**：Python脚本可能会计算每一对起点和终点之间的流动量，形成OD矩阵。这通常基于距离、时间或其他成本因素。 4. **曲线设置**：这部分代码可能负责设置OD图的曲线样式，如颜色、宽度、透明度等，以直观地表示不同流动强度。可能使用了ArcGIS的符号系统或图层渲染方法。 5. **用户界面**：为了使插件易于使用，可能包含了一个用户界面（UI），比如对话框或工具条，用户可以通过界面输入参数或选择数据源。这部分可能用到`tkinter`或`PyQt`等Python GUI库。 6. **集成与执行**：Python插件需要与ArcGIS环境集成，使得用户可以直接在ArcGIS界面内调用和执行这个小工具。 这个Python插件提供了一种高效的方法来创建和定制OD图，提高了地理数据分析的效率，尤其对于交通规划、城市规划和市场分析等领域具有很大的实用价值。开发者通过利用Python的灵活性和ArcGIS的强大功能，实现了复杂地理问题的简便解决。

批量擦除、批量裁剪、批量修复几何、批量定义投影、批量投影等几种常用的操作模型

arcgis的插件，可以在arcgis 里查看光谱曲线

本文详细介绍了在Arcgis中如何制作dem的过程

在ArcGIS中将没有坐标信息的图矫正到经纬度坐标系下。

ArcGIS runtime SDK for WPF/Silverlight中的三种常用的查询：QueryTask、FindTask、IdentifyTask都是继承自ESRI.ArcGIS.Client.Tasks，

(精品word)ArcGIS中坡度坡长等地形因子分析过程.doc