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在之前的學習中，相信大家對于模型構建器已經(jīng)有了一個初步的認識和了解，接下來我將帶大家創(chuàng)建稍微復雜的模型作為案例來深入的了解一下模型構建器這次的模型是基于DEM提取矢量河網(wǎng)的模型，在模型構建器里算是一個比較經(jīng)典的模型了河流提取的全過程為 創(chuàng)建無凹陷點DEM–>流向分析–>流量統(tǒng)計–>定義地表最小的地表徑流–>河流鏈接–>柵格河流矢量化 。
2021年10月02日
在之前的項目中遇到要把所有結構相同的個人地理數(shù)據(jù)庫（mdb）合并到一個文件里面，使用ArcGIS工具箱中合并或者追加功能時每次都需要去選擇相應的圖層，比較繁瑣。后來從網(wǎng)上參考一些資料，使用ArcPy簡單做了一個腳本。下面找了一份測試數(shù)據(jù)，演示一下數(shù)據(jù)合并流程和驗證腳本一下的可用性以及合并結果是否準確。
2021年10月02日
這次我們學習使用列表變量列表變量包含一個或多個值的變量稱為列表變量。 感覺就是在模型構建器中使用批處理 操作案例是批量裁剪工具黃色區(qū)劃是長春市寬城區(qū)，我需要用這個行政區(qū)劃裁剪批量裁剪長春市的其他地理數(shù)據(jù)圖層 裁剪單個要素的模型如圖將這個模型轉為可以裁剪多個要素的模型，將變量設為列表變量右鍵單擊輸入要素，單擊屬性，單擊值列表 設為模型參數(shù)并保存，重新打開模型打開以后列表變量時將顯示批處理格網(wǎng)
2021年10月02日
在模型構建器中，可通過以 “%” 將替換變量括起來的方式，用一個變量的內(nèi)容替換另一變量。這種變量替換方式稱為行內(nèi)變量替換。行內(nèi)變量可分為兩類：模型變量 - 模型中的任何變量：%variable name%。 注意這是任何變量，包括數(shù)值，字符串，還有數(shù)據(jù)工作空間（輸入輸出路徑）…在內(nèi)的一切變量替換工作空間這是一個正常的投影轉換模型
2021年10月01日
我認為的功能類邊框其實就是格網(wǎng)，但是格網(wǎng)并不只有經(jīng)緯網(wǎng)，其實我們有三項可選，上次的功能類邊框我們已經(jīng)提到兩項：經(jīng)緯網(wǎng)以及方公里格網(wǎng)，以下是這兩項的部分截圖：那么今天，我們來看看第三種功能類邊框-參考格網(wǎng)，其實也可以叫做索引格網(wǎng)： 參考格網(wǎng)的選項是比較簡單的，與經(jīng)緯網(wǎng)創(chuàng)建類似，如果選擇僅索引選項卡，那么在圖幅內(nèi)部不會出現(xiàn)格網(wǎng)線條
2021年10月01日
創(chuàng)建標準差橢圓來匯總地理要素的空間特征：中心趨勢、離散和方向趨勢。 公式：說明：1、輸出：標準差橢圓工具可創(chuàng)建一個其中每個案例（案例分組字段參數(shù)）都對應一個橢圓面的新的輸出要素類。這些橢圓面的屬性值會包括平均中心的 X 和 Y 坐標、兩個標準距離（長軸和短軸）及橢圓的方向。字段名分別是 CenterX、CenterY、XStdDist、YStdDist 和 Rotation。
2021年10月01日
2020年2月13號的時候，NASA的LP DAAC宣布發(fā)布NASADEM數(shù)據(jù)，分辨率為30m。該產(chǎn)品是通過改善高程數(shù)字模型的高度精度和數(shù)據(jù)覆蓋范圍擴展了SRTM數(shù)據(jù)的精度，也就是說原始數(shù)據(jù)仍然是SRTM，但是精度與覆蓋范圍要比之前的有較好的提升，反正意思就是說比SRTM1好用，精度更高，覆蓋面積更廣，那么覆蓋面積是從北緯60度到南緯56度。網(wǎng)頁地址為：https://lpdaac.usgs.go
2021年09月30日
經(jīng)過觀察可以發(fā)現(xiàn)某種珍貴植物在山區(qū)的某個區(qū)域位置生長狀況明顯要比其他區(qū)域好很多，通過研究了解到這種植物生長具有嚴格的生長條件。為了能更好地保護該種植物的生長環(huán)境，現(xiàn)在需要使用GIS空間分析方法，將適合植物生長的區(qū)域找出來。需要的數(shù)據(jù)包括該山區(qū)的等高線數(shù)據(jù)和山區(qū)若干觀測點采集的年平均溫度和年總降水數(shù)據(jù)。
2021年09月28日
自然資源部規(guī)定于2018年6月底前完成各類國土資源空間數(shù)據(jù)向2000國家大地坐標系的轉換，并于2018年7月1日后全面使用2000國家大地坐標系；涉及到空間坐標的報部審查和備案項目，全部采用2000國家大地坐標系。高精度GNSS定位技術已經(jīng)廣泛用于各種測繪工作；其中GPS是主要的定位手段，其定位成果采用WGS84坐標系。
2021年09月27日
是否可以通過將激光雷達與攝影測量技術相結合來提高點云的準確性和密度？激光雷達數(shù)據(jù)可以穿透樹木并測量陰影區(qū)域以生成非常準確的點云。被動成像相機衍生出更詳細的 3D 模型并使用多光譜信息對點云進行編碼，從而產(chǎn)生有用的彩色點云分類。如果可以合并這些技術會怎樣？中性密度濾鏡對點云顏色有什么影響？本文更詳細地探討了定量和定性點云增強。無人機（UAV 或“無人機”）在許多環(huán)境應用中變得越來越流行，提供點云數(shù)字
2021年09月25日
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