BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH

KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ

LỚP: 04 CĐ GIS

BÁO CÁO ĐỒ ÁN 2

TÌM HIỂU VỀ CHỨC NĂNG VÀ NHIỆM VỤ CỦA MỘT SỐ

THANH CÔNG CỤ TRONG ARCTOOLBOX

GVHD:

Hà Thanh Vân

Thành Viên :

Trần Quang Khôi

Trần Thị Thuý Hằng

Huỳnh Thị Kim Ngân

MỤC LỤC

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU ........................................................................................ 3

CHƯƠNG II. PHẦN MỀM SỬ DỤNG .................................................................... 3

2.1. Giới thiệu công nghệ GIS .............................................................................. 3

2.1.1. Khái niệm GIS .......................................................................................................... 3

2.1.2. Các thành phần của GIS ............................................................................................ 4

2.1.3. Cấu trúc dữ liệu GIS ................................................................................................. 4

2.2. Phần mềm sử dụng ........................................................................................ 6

CHƯƠNG III : CƠ SỞ LÝ THUYẾT ....................................................................... 7

3.1. 3D Analyst Tools ........................................................................................... 7

3.2. Analysis Tools .............................................................................................17

3.3. Conversion Tools ........................................................................................28

3.4. Geocoding Tools .........................................................................................37

3.5. Geostatistical Analyst Tools .......................................................................39

3.6. Network Analyst Tools ...............................................................................55

3.7. Spatial Analyst Tools ..................................................................................61

3.8. Spatial Statistics Tools ................................................................................91

3.9. Tracking Analyst Tools .............................................................................101

CHƯƠNG IV. ỨNG DỤNG ..................................................................................103

4.1. BÀI TẬP 1: Tách lớp dữ liệu từ lớp đơn vị đất đai ..................................103

4.2. Ứng dụng với Geocoding tool ...................................................................113

4.3. Ứng dụng với thanh công cụ Geostatistical analyst tool phân loại điểm theo

độ cao ..................................................................................................................115

4.4. Ứng dụng với thanh công cụ Network analyst ..........................................123

4.5. Ứng dụng với công cụ Spatial Analyst .....................................................131

4.6. Ứng dụng với công cụ Spatial Statistics ...................................................134

CHƯƠNG V. KẾT QUẢ .......................................................................................136

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU

Ngày nay GIS đã và đang phát triển rất mạnh mẽ trên thế giới và được ứng dụng rất

rộng rãi trong các lĩnh vực chuyên môn. Trong Gis có rất nhiều công cụ thực hiện các

chức năng khác nhau phục vụ cho những ứng dụng khác nhau. Trong phần này ta cùng

tìm hiểu và sử dụng được tính năng của một số công cụ trong Arctoolbox trong Arcmap

10 và thực hiện một số bài toán ứng dụng tính năng của những công cụ này.

3D Analyst Tools

Analysis Tools

Conversion Tools

Geocoding Tools

Geostatistical Analyst Tools

Network Analyst Tools

Spatial Analyst Tools

Spatial Statistics Tools

Tracking Analyst Tools

Phương pháp nghiên cứu dựa trên tham khảo tài liệu Arcgis 10 help. Và các bài toán

ứng dụng trong phần này dựa trên dữ liệu tỉnh Bình Thuận, dữ liệu đo GPS phường 8

quận Phú Nhuận.

CHƯƠNG II. PHẦN MỀM SỬ DỤNG

2.1. Giới thiệu công nghệ GIS

2.1.1.Khái niệm GIS

Hệ Thông tin địa lý (GIS) là một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân

tích các sự vật, hiện tượng thực trên trái đất. Công nghệ GIS kết hợp các

thao tác cơ sở dữ liệu thông thường và các phép phân tích thống kê, phân

tích địa lý, trong đó phép phân tích địa lý và hình ảnh được cung cấp duy

nhất từ các bản đồ. Những khả năng này phân biệt GIS với cáchệ thống

thông tin khác và khiến cho GIS có phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh

vực khác nhau.

Lập bản đồ và phân tích địa lý không phải là kỹ thuật mới, nhưng GIS thực

thi các công việc này tốt hơn và nhanh hơn các phương pháp thủ công cũ.

Trước công nghệ GIS, chỉ có một số ít người có những kỹ năng cần thiết để

sử dụng thông tin địa lý giúp ích cho việc giải quyết vấn đề và đưa ra các

quyết định.

2.1.2. Các thành phần của GIS

Các mô hình hệ thống thông tin địa lý:

Mô hình hệ thống 5 thành phần: phần cứng, phần mềm, dữ liệu, quy

trình, con người.

2.1.3.Cấu trúc dữ liệu GIS

Mô hình dữ liệu:

GIS lưu thông tin về thế giới như 1 tập các lớp theo chủ đề được liên kết

với nhau bởi địa lý. Cách tiếp cận những lớp (layer) cho phép chúng ta tổ

chức thế giới phức tạp thành dạng đơn giản hơn, giúp chúng ta dễ dàng

hiểu mối quan hệ giữa các thành phần tự nhiên.

Các kiểu dữ liệu:

Dữ liệu không gian: mô tả vị trí tương đối và tuyệt đối của 1 đặc tính địa

lý.

Dữ liệu thuộc tính: mô tả các tính chất của các đặc tính không gian (Các

tính chất này có thể là số lượng hay chất lượng trong tự nhiên.)

Mô hình dữ liệu không gian: Có 2 kiểu mô hình dữ liệu không gian cơ bản

liên quan đến việc lưu trữ số hóa những dữ liệu địa lý: vector, raster. Thế

giới thực thường được biểu diễn bởi sự kết hợp của 2 dạng .

Dữ liệu vector: hiển thị dưới dạng những tọa độ định nghĩa điểm, hay

những điểm này được nối với nhau tạo thành đường thẳng, đa giác.

Dữ liệu raster: được biểu diễn dưới dạng ma trận hay lưới mà có những

hàng và cột. Mỗi giao điểm của hàng và cột tạo thành 1 pixel. Mỗi ô có 1

giá trị ví dụ như mức độ màu.

2.2. Phần mềm sử dụng

Phần mềm Arcgis 10:

ArcGIS gồm các ứng dụng chính ArcMap,ArcCatalog,ArcToolbox.

ArcGIS hỗ trợ nhiều phần mở rộng gọi là các Extension, mỗi Extension hỗ

trợ một số chức năng chuyên biệt như: phân tích không gian (spatial

analyst), phân tích 3D (3D analyst), phân tích mạng (Network analyst), xử lý

dữ liệu, thống kê không gian...

ArcGIS hỗ trợ đọc được nhiều định dạng dữ liệu khác nhau (khoảng 300

định dạng) như shapefile, geodatabase, AutoCad, Raster, Coverage,...

Arctoolbox là bộ công cụ giúp thực hiện các bài toán ứng dụng liên quan

đến GIS.

CHƯƠNG III : CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. 3D Analyst Tools:

ArcGIS 3D Analyst cho phép bạn hiển thị và phân tích hiệu quả dữ liệu bề mặt. Với

ArcGIS 3D Analyst, bạn có thể hiển thị một bề mặt từ nhiều điểm quan sát, hỏi đáp một

bề mặt, xác định cái nhìn thấy được từ một địa điểm chọn sẵn trên một bề mặt, tạo một

ảnh phối cảnh thực tế, và ghi chép hoặc biểu diễn chỉ dẫn ba chiều. ArcGIS 3D Analyst

mở rộng cung cấp các công cụ để tạo, hình dung và phân tích dữ liệu GIS trong một bối

cảnh ba chiều (3D).

Sử dụng ArcGIS 3D các công cụ xử lý dữ liệu phân tích để tạo, chỉnh sửa, và phân

tích TIN, raster, và bề mặt địa hình sau đó giải nén thông tin và các tính năng từ họ. Các

bộ công cụ 3D Analyst cho phép bạn chuyển đổi Tins tính năng và rasters; tạo ra các tính

năng 3D từ các bề mặt chức năng bằng cách chiết xuất thông tin chiều cao, thông tin nội

suy từ rasters; toán học thao tác rasters, phân loại lại rasters và lấy được chiều cao, độ

dốc, khía cạnh, và các thông tin tích từ Tins và rasters.

Tạo bề mặt và dữ liệu 3D có thể giúp bạn khai thác thông tin từ các dữ liệu GIS của

bạn đó là không rõ ràng ở dạng 2D của nó.

3D Features: (Tính năng 3D)

Chức năng chuyển đổi cho phép bạn chuyển đổi giữa TIN và các định dạng

raster và chuyển đổi Tins các tính năng.

Add Z Information: Thêm Z thông tin

Construct Sight Lines: Xây dựng đường Sight

Difference 3D: Sự khác biệt 3D

Feature To 3D By Attribute:Tính năng 3D qua thuộc tính

Inside 3D:Bên trong 3D

Intersect 3D

Intersect 3D line With Multipatch

Is Close 3D

Near 3D

Skyline: Đường chân trời

Skyline Barrier: Lớp chắn ngang đường chân trời

Skyline Graph: Đồ thị đường chân trời

Union 3D: Chồng lớp 3D bằng union

Conversion: (Chuyển đổi)

From Feature Class: Từ lớp đặc biệt(nét nổi bật)

Feature Class Z to ASCII: Từ lớp nỗi bật Z sang ngôn ngữ ASCII

MultiPatch Footprint(nhiều miếng vá dấu chân)

From File: Từ tập tin

ASCII 3D to Feature Class: Từ ngôn ngữ ASCII 3D sang lớp nỗi bật

Import 3D Files: Nhập tập tin 3 D

LandXML to TIN: Từ LandXML sang TIN

LAS to Multipoint: Từ LAS sang nhiều điểm

Point File Information: Tập thông tin điểm

From Raster

Raster Domain

Raster to Multipoint: Từ raster sang nhiều điểm

Raster to TIN: Chuyển đổi một raster TIN

From Terrain: Từ địa hình địa vật

Terrain to Point:Từ địa hình địa vật sang điểm

Terrain to Raster: Từ địa hình địa vật sang Raster

Terrain to TIN: Từ địa hình địa vật sang TIN

From TIN

TIN Domain: TIN miền. Chuyển đổi một TIN đa giác hoặc đường

dây lớp đối tượng trên cơ sở phạm vi của nó.

TIN Edge: TIN cạnh. Chuyển đổi các cạnh tam giác TIN đến một lớp

học tính năng tốt.

TIN Line: TIN đường.

TIN Node: TIN node . Chuyển đổi các nút TIN một lớp đối tượng

điểm.

TIN Polygon Tag. Chuyển đổi một TIN đến một lớp học tính năng đa

giác dựa trên giá trị thẻ.

TIN ti Raster

TIN Triangle: Chuyển đổi hình tam giác TIN một lớp tính năng đa

giác.

Layer 3D to Feature Class: Lớp 3D sang lớp đặc biệt

Functional Surface: (Chức năng bề mặt)

Công cụ bề mặt chức năng cho phép bạn trích xuất thông tin độ cao từ bề mặt vào các

lớp học tính năng đầu ra.

Add Surface Information: Thêm thông tin bề mặt

Interpolate Shape: Nội suy hình dạng. Nội suy giá trị z-cho các tính năng

dựa trên một bề mặt.

Line Of Sight: Tạo ra một tính năng khả năng hiển thị dòng thông tin về lớp

có chứa.

Surface Volume: bề mặt khối lượng. Tính khối lượng của một bề mặt trên

hoặc dưới một máy bay

Raster Interpolation: (Raster nội suy)

Raster suy chức năng tạo ra các bề mặt raster liên tục từ một tập hợp các điểm mẫu.

IDW: Nội suy bề mặt từ các điểm bằng cách sử dụng một kỹ thuật khoảng

cách nghịch đảo trọng.

Kriging: Nội suy một mạng lưới từ một tập hợp các điểm sử dụng Kriging.

Natural Neighbor: Nội suy bề mặt từ các điểm bằng cách sử dụng một kỹ

thuật hàng xóm tự nhiên.

Spline: Chốt, trục. Nội suy bề mặt từ các điểm bằng cách sử dụng một kỹ

thuật cong spline tối thiểu.

Spline with Barriers: Chốt với lớp chắn

Topo to Raster: Nội suy một bề mặt hydrologically đúng điểm, đường thẳng,

và các dữ liệu đa giác.

Topo to Raster by File: Nội suy một bề mặt hydrologically đúng điểm,

đường thẳng, và các dữ liệu đa giác bằng cách sử dụng các thông số quy

định trong một tập tin.

Trend: Phương hướng. Nội suy bề mặt từ các điểm bằng cách sử dụng một

kỹ thuật xu hướng.

Raster Math: (Toán Raster)

Raster chức năng toán học áp dụng một hoạt động quy định toán học, chức năng toán

học, hàm lượng giác, nhà điều hành Bitwise, hoặc một loạt các hoạt động hợp lý trên mỗi

tế bào của một raster đầu vào hay một loạt các rasters.

Divide: Chia,phân chia. Phân chia các giá trị của hai đầu vào trên cơ sở ô-

by-cell bên trong cửa sổ phân tích.

Float: Phao. Chuyển đổi giá trị mỗi ô của các raster thành một đại diện nổi

điểm.

Int: Chuyển đổi giá trị mỗi ô của các raster một số nguyên bằng cách cắt

ngắn.

Minus: Trừ. Trừ các giá trị của hai rasters trên cơ sở ô-by-cell.

Plus: Thêm các giá trị của hai rasters trên cơ sở ô-by-cell.

Times : Nhân các giá trị của hai rasters trên cơ sở ô-by-cell.

Raster Reclass: (Lớp raster)

Raster reclass chức năng cho phép thay đổi các giá trị di động đầu vào với các giá trị

đầu ra tế bào mới.

Lookup: Tra cứu. Tạo một raster mới bằng cách tìm giá trị tìm thấy trong

lĩnh vực khác trong bảng của raster đầu vào.

Reclass by ASCII File: Lớp raster bởi file ngôn ngữ ASCII. Reclassifies

(hoặc thay đổi) giá trị của các tế bào đầu vào của một raster bằng cách sử

dụng một tập tin remap ASCII.

Reclass by Table: Bảng lớp Raster. Reclassifies (hoặc thay đổi) các giá trị

của các tế bào đầu vào của một raster bằng cách sử dụng một bảng remap.

Reclassify: Phân loại lại. Reclassifies (hoặc thay đổi) các giá trị trong một

raster trên cơ sở ô-by-cell bên trong cửa sổ phân tích.

Slice: Mieenss mỏng,lát mỏng,phần. Slices một loạt các giá trị của các tế

bào đầu vào của một raster vùng của khoảng thời gian bằng hoặc diện tích

bằng nhau.

Raster Surface:( Raster bề mặt)

Raster chức năng bề mặt cho phép bạn phân tích bề mặt raster đầu vào.

Aspect: Diện mạo. Xuất phát khía cạnh từ một bề mặt raster.

Contour: Đường viền. Tạo đường viền hoặc isolines từ một bề mặt raster.

Contour List: Mép đường viền. Tạo đường viền hoặc isolines dựa trên một

danh sách các giá trị đường viền.

Contour with Barrier: Đường viền có chắn ngang

Curvature: Sự uốn cong. Tính độ cong của một bề mặt raster, tùy chọn bao

gồm cả hồ sơ và độ cong kế hoạch.

Cut Fill: Cắt cái làm đầy. Tính toán khu vực cắt và điền vào.

Hillshade: Bóng đồi. Tính hillshade giá trị cho một bề mặt raster bằng cách

xem xét các góc độ chiếu sáng và bóng tối.

Observer Point: Điểm người theo dõi. Xác định chính xác các điểm quan sát

có thể nhìn thấy từ mỗi vị trí bề mặt raster.

Slope: Đường dốc, chỗ dốc. Xuất phát khía cạnh từ một bề mặt raster..

Viewshed: Nhìn rộng ra. Xác định vị trí bề mặt raster hiển thị cho một tập

hợp các tính năng quan sát.

Terrain and TIN Surface: Bản đồ địa hình và bề mặt TIN

Decimate TIN Nodes

Extrude Between: Nhô ra giữa

Interpolate Polygon to Multipatch: Thêm các vùng. Nội suy một multipatch

từ một bề mặt dựa trên một hình đa giác.

Locate Outliers: Vị trí nằm ngoài

Polygon Volume: Tập vùng

Surface Aspect: Diện mạo bề mặt

Surface Contour: Bề mặt đường viền

Surface difference: Sự khác nhau bề mặt

Surface Slope: Bề mặt dốc

Terrain Management: (Sự quản lý bản đồ địa hình)

Địa hình các công cụ được sử dụng để tự động hóa việc tạo ra địa hình và để chỉnh

sửa và tinh chỉnh các giản đồ liên quan với địa hình hiện có.

Add Feature Class to Terrain: Thêm lớp nổi bật địa hình. Thêm một hoặc

nhiều lớp tính năng địa hình.

Add Terrain Pyramid Level: Thêm ống chóp địa hình .Thêm một hoặc nhiều

kim tự tháp địa hình.

Append Terrain Point: Nối điểm địa hình. Thêm điểm, bằng cách phụ thêm

hoặc thay thế, để một lớp đối tượng địa hình nhúng.

Build Terrain: Xây dựng địa hình. Xây dựng một địa hình dựa trên các thiết

lập hiện tại của nó và nhà nước của các phép đo trong việc tham gia các lớp

học tính năng.

Change Terrain Reference Scale: Thay đổi lớp gi của địa hình. Làm thay đổi

quy mô mức tham khảo một kim tự tháp hiện có.

Change Terrain Resolution Bounds: Thay đổi phạm vi địa hình

Creat Terrain: Tạo bản đồ địa hình. Tạo một tập dữ liệu địa hình mới có sản

phẩm nào.

Delete Terrain Points: Xóa điểm bản đồ địa hình

Remove Feature Class from Terrain: Bỏ lớp Feature từ bản đồ địa hình. Kết

thúc sự tham gia của một lớp học tính năng trong một địa hình.

Remove Terrain Pyramid Level: Bỏ ống chóp từ bản đồ địa hình.

Replace Terrain points: Lặp lại điểm bản đồ địa hình. Xóa điểm từ một hay

nhiều lớp tính năng nhúng vào trong một địa hình.

TIN Management: (Quản lý TIN)

Copy TIN

Creat TIN: Tạo một TIN trống rỗng, với một tham chiếu không gian.

Delineate TIN Data Area: Vẽ diện tích Data TIN

Edit TIN: Biên tập TIN. Thêm các tính năng một TIN mới được tạo ra hoặc

hiện tại.

3.2. Analysis Tools: Công cụ phân tích

Extract : (Trích xuất)

Chứa các công cụ để trích xuất các tính năng và các thuộc tính từ một lớp đối tượng

hoặc một bảng dựa trên các truy vấn thuộc tính hoặc khai thác không gian và lưu trữ

chúng trong một shapefile mới hoặc lớp đối tượng cơ sở dữ liệu địa lý. Những công cụ

này bao gồm Clip, Select, Split, và Bảng Chọn.

Clip: Cắt.bớt, xén. Chất chiết xuất tính năng đầu vào lớp phủ các

tính năng kẹp.

Ví dụ: Clip. Giả sử tôi có 2 layer, layer ranh giới hành chính và layer đường giao

thông. Bây giờ tôi muốn lấy ra các đường giao thông trong 1 đơn vị hành chính nhất

định. Như hình bên dưới tôi muốn lấy ra tất cả các đường giao thông trong khu vực được

chọn.

Chạy công cụ Clip, hộp thoại sau sẽ xuất hiện

Chỗ Input Features sẽ khai báo layer mà chúng ta muốn lấy dữ liệu ra (trong trường

hợp này là lớp giao thông). Clip Features khai báo lớp sử dụng làm cái khuôn để lấy ra

đối tượng khai báo trong Input Features. Output Feature Class khai báo nơi lưu và tên

layer mới tạo thành. XY Tolerance là tùy chọn, khai báo cũng được mà không khai báo

cũng được. XY Tolerance có đơn vị được khai báo ở phía sau (thường là theo đơn vị của

bản đồ). Giả sử nếu bạn khai báo là 0.01 thì nó có ý nghĩa gì ? XY có thể hiểu là tọa độ

x,y của 1 đối tượng. 0.01 ở đây thể hiện một phạm vi trên trục x cũng như trên trục y. Khi

đó, nếu bạn có 2 điểm có tọa độ x là 1.22 và 1.23 thì hai điểm đó là khác nhau. Còn nếu

bạn có 2 điểm có tọa độ x là 1.222 và 1.223 thì 2 điểm đó có tọa độ x như nhau. Bởi sự

khác biệt của 2 điểm này là 1.223 - 1.222 = 0.001 <0.01.

Khi đã khai báo xong, click OK, kết quả sẽ tạo thành 1 layer chứa dữ liệu giao thông

được rút ra.

Thuộc tính của các đối tượng sẽ được giữ lại. Một điều lưu ý là Input layer có thể là

point, line hay polygon, còn clip layer thì bắt buộc phải là polygon.

Select : Chọn.Công cụ này giúp lấy ra những đối tượng theo yêu cầu từ đối

tượng input.

Ví dụ: Chúng ta muốn lấy ra một phường từ dữ liệu hành chính của TPHCM. Chúng

ta chỉ việc truy vấn SQL để tìm ra phường đó, rồi sử dụng công cụ Select để lấy đối

tượng đó ra thành 1 layer mới.

Chẳng hạn chúng ta muốn lấy ra những phường xã có diện tích lớn hơn hoặc bằng

20.000.000m2, chúng ta tiến hành như sau :

Chạy công cụ Select, giao diện xuất hiện

Input Features là dữ liệu gốc cần thực hiện chức năng Select. Output Feature Class

khai báo tên layer mới và nơi lưu trữ nó. Phần Expression là tùy chọn, nếu chúng ta

không ghi gì vào trong này thì kết quả nó sẽ tạo ra lớp mới giống hệt lớp gốc (cái này

giống như copy và paste lớp cũ trên TOC (Table of content) vậy. Với yêu cầu chúng ta

đưa ra ban đầu, thì biểu thức nên viết là “AREA”>=20000000. AREA để trong dấu ngoặc

kép “” là tên field (trường) trong bảng thuộc tính sử dụng để truy vấn SQL.

Một số hàm SQL có thể gặp ở đây là :

Hàm Mô tả

=

<

>

>=

<=

<>

LIKE

AND

OR

NOT

Tìm giá trị trong field bằng với giá trị cho trước.

Tìm giá trị trong field nhỏ hơn giá trị cho trước.

Tìm giá trị trong field lớn hơn giá trị cho trước.

Tìm giá trị trong field lớn hơn hoặc bằng với giá trị cho

trước.

Tìm giá trị trong field nhỏ hơn hoặc bằng với giá trị cho

trước.

Tìm giá trị trong field khác với giá trị cho trước.

Về mặt ý nghĩa nó cũng giống như “=”. Nhưng nó rộng

hơn, nó có thể tìm gần đúng. Ví dụ, kết quả của phép truy

vấn này có thể là ArcGIS hay ArcView : “Ten” Like

‘Arc%’. Dùng để kết hợp 2 điều kiện. Ví dụ, “Tuổi”>10 AND “Cao” >1.30. Một đối

tượng thõa mãn điều kiện đó khi nó thõa mãn cả 2 điều kiện còn thõa mãn 1

điều kiện trở xuống thì nó không phải là đối tượng cần tìm.

Cũng dùng để kết hợp 2 điều kiện. Ví dụ, “Tuổi”>10 OR

“Cao” >1.30. Một đối tượng thõa mãn điều kiện đó khi nó

chỉ cần thõa mãn 1 trong 2 điều kiện. Nghĩa là kết quả của

phép toán AND cũng nằm trong này.

Có nghĩa là phủ định lại cái cần tìm. Ví dụ, chúng ta muốn

tìm tất cả các phường, trừ phường Đa Kao, thì biểu thức sẽ

là : NOT “Phuong” = “Đa Kao”.

Sau khi click OK thực thi công cụ Select, chúng ta có kết quả bên dưới :

Split: Tách,chia. Phá vỡ các tính năng đầu vào vào các lớp học tính năng

nhiều đầu ra.

Table Select: Chọn bảng. Chất chiết xuất lựa chọn hoặc các tính năng ghi

bàn từ một đầu vào Chọn công cụ Bảng được chứa trong hộp Phân tích các

công cụ công cụ.

Overlay: (Vật phủ)

Chứa các công cụ để che phủ các lớp học tính năng nhiều để kết hợp, xóa, hoặc cập

nhật các tính năng không gian vào một lớp học tính năng mới. Có một số loại hoạt động

lớp phủ, chẳng hạn như Identity, Intersect, Union, và cập nhật.

Erase: Xóa,bỏ. Tạo ra một công cụ tẩy xóa được chứa trong hộp công cụ

Phân tích các công cụ.

Indentify: Tính toán một ngã tư hình học về các tính năng đầu vào và tính

năng nhận dạng.

Intersect:Cắt ngang chéo nhau,cắt giao nhau. Tính toán một ngã tư hình học

của các tính năng đầu vào.

Spatial Join: Không gian nối liền. Tạo một bảng tham gia trong các lĩnh vực

từ bảng thuộc tính của một lớp được nối thêm vào bảng thuộc tính của lớp

khác dựa trên vị trí tương đối của các tính năng trong hai lớp.

Symmetrcal Difference: Sự khác biệt đối xứng

Union: Sự liên kết. Tính toán một ngã tư hình học của các tính năng đầu

vào.

Update: Cập nhập hiện đại hóa. Tính toán một ngã tư hình học về các tính

năng đầu vào và tính năng cập nhật.

Proximity: (Tiệm cận)

Chứa các công cụ để xác định sự gần gũi của các tính năng không gian trong một lớp

học tính năng hoặc giữa hai lớp tính năng. Những công cụ này bao gồm Buffer, Near, và

Khoảng cách điểm.

Buffer: Đệm. Tạo đa giác đệm để một khoảng cách quy định xung quanh các

tính năng đầu vào

Create thiessen Polygons: … Chuyển đổi điểm đầu vào một lớp đối tượng

đầu ra của đa giác gần Thiessen.

Generate Near Table: Phát sinh bảng

Multiple Ring Buffer: Nhiều vòng tròn buffer Tạo một lớp tính năng mới

của tính năng bộ đệm bằng cách sử dụng một tập hợp các khoảng cách đệm..

Near: Gần. Xác định khoảng cách từ mỗi điểm trong các Tính năng đầu vào

đến điểm gần nhất hoặc polyline trong các Tính năng gần, trong vòng bán

kính tìm kiếm.

Point Distance: Khoảng cách điểm. Xác định khoảng cách giữa các điểm

trong các Tính năng đầu vào cho tất cả các điểm trong các Tính năng gần,

trong vòng bán kính tìm kiếm.

Statistics: (Thống kê)

Chứa các công cụ để thực hiện các tiêu chuẩn phân tích thống kê trên dữ liệu thuộc

tính. Họ thực hiện phân tích độ lệch trung bình, tối thiểu, tối đa, và tiêu chuẩn về dữ liệu

thuộc tính và lưu kết quả trong một bảng mới. Những công cụ này bao gồm các tần số và

Tóm tắt thông tin thống kê.

Frequency: Tần số

Summary Statistics: Thống kê tóm tắt

3.3. Conversion Tools: Thanh công cụ chuyển đổi

From KML

KML To Layer: Từ KML sang lớp

From Raster

Raster to ASCII: Chụp cắt lớp đê ASCII. Chuyển đổi rasters một tập tin ASCII.Có sẵn

với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

Raster to Float.Chụp cắt lớp để nối. Chuyển đổi rasters vào một tập tin

floating-point.

Raster to Point: Chụp cắt lớp để point. Chuyển đổi rasters một lớp đối tượng

điểm.

Raster to Polygon: Raster để polygon. Chuyển đổi rasters đến một lớp học

tính năng đa giác.

Raster to Polyline. Chuyển đổi rasters đến một lớp học tính năng polyline.

Raster To Video

From WFS

WFS To Feature Class: WFS sang lớp dữ liệu

Metadata: (Siêu dữ liệu)

Chứa các công cụ để xác nhận nội dung siêu dữ liệu theo một tiêu chuẩn siêu dữ liệu

cụ thể, xuất khẩu nội dung siêu dữ liệu cho các tập tin siêu dữ liệu độc lập mà có thể

được sử dụng với phần mềm siêu dữ liệu khác

ESRI Metadata Translator: ESRI Metadata phiên dịch. Chuyển đổi siêu dữ

liệu từ một tiêu chuẩn định dạng khác bằng cách sử dụng các công cụ

ArcGIS dịch siêu dữ liệu. Ví dụ, siêu dữ liệu có thể được xuất khẩu ở định

dạng ISO 19.139. Công cụ dịch thuật có thể được cấu hình để hỗ trợ bất kỳ

tiêu chuẩn siêu dữ liệu hoặc hồ sơ.

Metadata Importer: Nhập siêu dữ liệu ESRI

Metadata Publisher: Người xuất bản siêu dữ liệu. Xuất bản một tài liệu siêu

dữ liệu XML một cửa hàng siêu dữ liệu như một dịch vụ siêu dữ liệu

ArcIMS.

Synchronize Metadata: Đồng bộ hóa siêu dữ liệu

SGS MP Metadata Translator: Xác nhận FGDC nội dung của siêu dữ liệu

CSDGM và xuất khẩu nội dung các tập tin độc lập bằng cách sử dụng tiện

ích siêu dữ liệu phân tích cú pháp USGS, mp.

XML Schema Validation:Lược đồ XML

XSLT Transformation: Sự thay đổi XSLT. Sử dụng một phân tích cú pháp

XML để chuyển đổi một tài liệu siêu dữ liệu XML bằng cách sử dụng một

XSLT style sheet và xuất khẩu các kết quả vào một tập tin độc lập.

To CAD

Chứa các công cụ chuẩn bị và chuyển đổi các tính năng một thiết kế máy tính hỗ trợ

bản địa (CAD) định dạng

Add CAD Fields: Thêm các lĩnh vực có chứa các thuộc tính CAD. Các lĩnh

vực được công nhận xuất khẩu công cụ CAD. Yêu cầu một giấy phép

ArcInfo.

Export to CAD: Tạo bản vẽ CAD ở định dạng gốc của họ (DGN, DWG,

DXF). Yêu cầu một giấy phép ArcInfo.

Kết Quả:

To Collada

Multipatch To Collada: Nhiều mảnh nhỏ sang Collada

To Coverage:

Phạm vi công cụ. Chứa các công cụ chuyển đổi các lớp học tính năng này để định

dạng bảo hiểm.

Feature Class To Coverage:

Feature Class để phủ sóng Xây dựng một bảo hiểm ArcInfo từ một số lượng không

giới hạn các lớp đối đầu vào, shapefile, và / hoặc các lớp. Yêu cầu một giấy phép

ArcInfo.

To dBASE:

Chứa các công cụ chuyển đổi bảng để định dạng dBASE

To Geodatabase:

Chứa các công cụ chuyển đổi các tính năng và các file CAD đến các lớp học tính

năng geodatabase.

Cad to Geodatabase

Feature Class to Feature Class:Feature Class để tính năng lớp. Chuyển đổi

một lớp đối tượng đến một lớp học tính năng (shapefile, phạm vi bảo hiểm,

hoặc lớp đối tượng cơ sở dữ liệu địa lý). Có sẵn với bất kỳ giấy phép

ArcGIS.

Import CAD Annotation: Nhập chú thích cho CAD. Nhập khẩu cad chú

thích một lớp đối tượng chú thích. Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

Table to Table: Chuyển đổi một bảng vào một bảng (dBASE, INFO, OLE,

DB, hoặc GDB). Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

To KML

Layer To KML

Map To KML

To Raster:

Chứa các công cụ chuyển đổi dữ liệu rasters

ASCII to Raster: Chuyển đổi các tập tin ASCII sang một định dạng

raster. Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

DEM to Raster: Cải Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) Mô hình kỹ thuật số

độ cao (DEM) tập tin vào một định dạng raster. Có sẵn với bất kỳ giấy phép

ArcGIS

Fature to Raster: Chuyển đổi các lớp học tính năng vào một định dạng

raster. Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

Float to Raster: Chuyển đổi các tập tin floating-point sang một định dạng

raster. Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

Point to Raster : Chuyển đổi các tính năng điểm một tập dữ liệu raster.Có

sẵn với một giấy phép ArcInfo hoặc với Spatial Analyst hoặc giấy phép 3D.

Polygon to Raster: Chuyển đổi các tính năng đa giác một tập dữ liệu raster.

Có sẵn với một giấy phép ArcInfo hoặc với Spatial Analyst hoặc giấy phép

3D.

Polyline to raster: Chuyển đổi polyline tính năng một tập dữ liệu raster. Có

sẵn với một giấy phép ArcInfo hoặc với Spatial Analyst hoặc giấy phép 3D.

To Shapefile:

Chứa các công cụ chuyển đổi tính năng để shapefiles.

Feature class để Shapfile: Chuyển đổi hoặc bản sao một lớp tính năng hoặc

shapefile để shapefile. Có sẵn với bất kỳ giấy phép ArcGIS.

3.4. Geocoding Tools : ( công cụ mã hóa địa lý)

Ý nghĩa: Mã hoá địa lý là quá trình chỉ định một vị trí, thường ở dạng các giá trị tọa

độ, đến một địa chỉ bằng cách so sánh các yếu tố mô tả vị trí của những địa chỉ hiện có

trong các tài liệu tham khảo. Địa chỉ thể hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, sắp xếp

theo địa chỉ nhà bởi tên đường phố và thông tin đúng để mô tả vị trí khác như khu vực

bưu chính hoặc đường điều tra dân số. Về bản chất, một địa chỉ bao gồm bất kỳ loại

thông tin để phân biệt vị trí với nhau.

Nhiều nhiệm vụ phổ biến có liên quan đến quá trình mã hóa địa lý, chẳng hạn như

việc tạo ra và duy trì định vị địa chỉ, địa chỉ mã hóa địa lý, và địa chỉ nhận cho các địa chỉ

điểm. Hộp công cụ Geocoding chứa các công cụ để hỗ trợ trong việc hoàn thành các

nhiệm vụ này.

Creat adress locator (tạo địa chỉ định vị):

Tạo ra một địa chỉ định vị. Địa chỉ định vị có thể được sử dụng để tìm vị trí của một

địa chỉ, mã địa lý trong một bảng địa chỉ, hoặc tìm địa chỉ của một vị trí điểm.

Creat adress composite locator (tạo địa chỉ định vị tổng hợp):

Tạo một địa chỉ định vị tổng hợp. Một địa chỉ định vị tổng hợp bao gồm hai hoặc

nhiều địa chỉ định vị cá nhân cho phép địa chỉ được so sánh với nhiều địa chỉ định vị.

Geocode addresses (mã địa chỉ địa lý):

Geocodes một bảng địa chỉ. Quá trình này đòi hỏi một bảng lưu trữ các địa chỉ bạn

muốn mã địa lý và địa chỉ định vị hoặc một hỗn hợp địa chỉ định vị. Công cụ này phù hợp

với địa chỉ nghịch địa chỉ định vị và lưu kết quả cho mỗi bảng đầu vào trong một lớp đối

tượng điểm mới.

Rebuild address locator (xây dựng địa chỉ định vị):

Xây dựng lại một địa chỉ định vị để cập nhật các định vị với các dữ liệu tham chiếu

hiện tại. Địa chỉ định vị có chứa một bản chụp của các dữ liệu tham khảo khi nó được tạo

ra, nó sẽ không mã hoá địa chỉ chống lại các dữ liệu cập nhật khi các hình dạng và thuộc

tính của các dữ liệu tham khảo được thay đổi. Để mã hóa lại địa chỉ trong dữ liệu tham

khảo hiện tại, địa chỉ định vị phải được xây dựng lại nếu bạn muốn cập nhật những thay

đổi trong định vị.

Rematch address (tái lập địa chỉ ):

Tái lập địa chỉ trong mã hóa lớp đối tượng

Reverse geocode (đảo ngược mã địa lý):

Tạo địa chỉ từ vị trí điểm trong lớp đối tượng. Quá trình mã hóa địa lý ngược tìm

kiếm địa chỉ gần nhất hoặc giao cho vị trí điểm dựa vào khoảng cách tìm kiếm lý thuyết.

Standardize Addresses (chuẩn hóa địa chỉ):

Chuẩn hóa các thông tin địa chỉ trong một bảng hoặc lớp đối tượng

3.5. Geostatistical Analyst Tools: (Công cụ thống kê phân tích địa lý)

Ý nghĩa: Với phân tích địa thống kê, bạn có thể dễ dàng tạo ra một bề mặt liên tục

hoặc bản đồ từ các phép đo được lưu trữ trong một lớp tính năng điểm hoặc lớp raster

hoặc bằng cách sử dụng các trọng tâm đa giác. Những điểm lấy mẫu có thể được đo

lường như chiều sâu, độ cao mực nước ngầm, mức độ ô nhiễm. Khi được sử dụng kết hợp

với ArcMap, phân tích địa thống kê cung cấp một tập hợp toàn diện các công cụ để tạo ra

các bề mặt có thể được sử dụng để hình dung, phân tích, và hiểu các hiện tượng không

gian.

Interpolation (nội suy):

Công cụ để dự đoán giá trị tại các địa điểm vô hạn.

Diffusion interpolation with barriers (nội suy với rào cản phức tạp): dùng 1

kernel dựa trên phương trình nhiệt cho phép người sử dụng kết hợp với bộ

dữ liệu raster và tính năng hoạt động như 1 rào cản.

Global polynomial interpolation ( đa thức nội suy toàn cầu): Phù hợp với bề

mặt nhẵn được định nghĩa là một hàm toán học (một đa thức) về những điểm

mẫu đầu vào.

Idw (thuật toán nội suy): Sử dụng các giá trị đo được xung quanh vị trí dự

đoán dự đoán một giá trị cho bất kỳ vị trí nào unsampled, dựa trên giả định

rằng những thứ rất gần với nhau giống nhau nhiều hơn so với những thứ xa

nhau.

Hình :Ví dụ minh họa về Inverse distance weighted (IDW)

Hình : Tìm kiếm điểm lân cận bằng IDW

Kernel interpolation with barriers ( nội suy trung tâm với rào cản): Một cửa

sổ dự đoán di chuyển sử dụng khoảng cách ngắn nhất giữa các điểm sao cho

các điểm trên cả bên trong những dòng rào cản được kết nối.

Hình :Mô tả cách sử dụng nội suy trung tâm với rào cản

Local polynomial interpolation (đa thức nội suy định vị): Phù hợp với trình

tự quy định (số không, đầu tiên, thứ hai, thứ ba, và vv) đa thức, trong mỗi

phạm vi quy định vùng lân cận chồng lắp, để tạo ra một bề mặt.

Moving window kriging (di chuyển cửa sổ thuật toán nội suy Kriging): tính

toán lại hạng, nugget, ngưỡng cục bộ, và tham số trên nền lân cận nhỏ, di

chuyển qua tất cả vị trí điểm.

Hình :Mô tả di chuyển cửa sổ thuật toán nội suy Kriging

Radial basis functions (thuật toán chức năng trung tâm): sử dụng 1 trong 5

thuật toán cơ bản để xây dựng mỗi giá trị đơn được đo. Cho việc tạo một bề

mặt nội suy chính xác.

Hình : Mô tả ứng dụng thuật toán

Hình :Khái niệm cơ sở của thuật toán

Sampling network design (mẫu thiết kế mạng) :

Bao gồm các công cụ được sử dụng để hỗ trợ trong các vị trí của vị trí lấy mẫu mới.

Công cụ lấy mẫu tăng mật độ mạng cũng có thể được sử dụng để xác định vị trí lấy mẫu

không còn cần thiết.

Create spatially balanced points ( tạo điểm khôn gian cân bằng): tạo ra một

tập hợp nền điểm đơn trên hàm kết quả xác suất trong một không gian cân

bằng.

Densify sampling network ( tăng mật độ mạng lưới): dùng inter alia, cờ báo

lỗi của bề mặt dự đoán trên lớp địa thống kê Kriging xác định, để xác

địnhvùng nào mới được tìm hoặc cái nào bị di chuyển.

Simulation (mô phỏng):

Công cụ trong bộ công cụ này được sử dụng để thực hiện mô phỏng địa thống kê và

hỗ trợ trong việc phân tích các kết quả.

Extract values to table( trích xuất các giá trị ra bảng): trích giá trị cột từ tập

hợp bảng raster, nền trên 1 điểm của lớp đối tượng vùng.

Gaussian geostatisstical simulations (mô phỏng địa thống kê thuật toán

Gaussian): trình bày nền mô phỏng địa thống kê có điều kiện và không điều

kiện trên mô hình Kriging đơn giản.

Ví dụ mô phỏng địa thống kê:

Utilities (tiện ích):

Các công cụ để xử lý trước và sau khi phát triển các mô hình nội suy bằng cách sử

dụng các phân tích địa thống kê.

Cross validation ( qua xác nhận): di chuyển vị trí dữ liệu và dự đoán dữ liệu

liên kết dang dùng tại vị trí tĩnh.

Neighborhood selection (lựa chọn vùng lân cận): tạo lớp nền điểm trên

define người dùng lân cận.

Semivariogram sensitivity (thuật toán Semivariogram): thực hiện phân tích

độ nhạy bằng sự thay đổi cấp độ màu vàng, ngưỡng cục bộ và xếp hạng giá

trị.

Subset features (tập hợp các tính năng): phân chia dữ liệu gốc thành 2 phần,

một phần được dùng cho cấu trúc không gian và hình thành mặt phẳng. Phần

còn lại dùng cho so sánh và làm cho bề mặt xuất ra đúng.

Working with geostatistical layers (làm việc với các lớp địa thống kê):

Thanh công cụ này chứa các thanh công cụ dùng để tạo, thay đổi, xuất, và điều khiển

tính chất của lớp địa thống kê.

Calculate Z-value( tính giá trị z):sử dụng mô hình nội suy trong lớp địa

thống kê để dự đoán giá trị tại vùng đơn.

Creat geostatistical layer (tạo lớp địa thống kê):sử dụng lớp địa thống kê sẵn

có tạo một lớp mới bao gồm dữ liệu đối tượng mới hoặc ngẫu nhiên.

GA layer to contour (lớp đồng mức GA):tạo lớp dữ liệu đường đồng mức từ

lớp phân tích địa thống kê. Lớp đối tượng xuất ra có thể là lớp đối tượng

đường của đường đồng mức hoặc lớp đối tượng vùng của đồng mức đầy.

GA layer to grid ( xuất 1 lớp grid): xuất 1 lớp địa thống kê sang raster.

GA layer to points (xuất 1 lớp địa thống kê điểm):công cụ dùng đẻ dự đoán

giá trị vùng biên goặc dự đoán chính xác làm cho vùng

Get model parameter (mô hình tham số): Bộ công cụ này chứa các công cụ

được sử dụng để tạo, chỉnh sửa, xuất , và thao tác các thuộc tính của một lớp

địa thống kê.

Set model parameter (thiết lập mô hình tham số): Thiết lập giá trị tham số

trong mô hình của nguồn địa thống kê hiện có.

3.6. Network Analyst Tools: (Công cụ phân tích mạng)

Đường nhanh nhất từ điểm A đến B:

Những ngôi nhà nằm trong phạm vi 5 phút đến ga xe lửa.

Vùng thị trường nào kinh doanh đông đúc?

Ngã rẽ nào nên đặt cửa hàng để những khách hàng tiềm năng có thể ghé qua mà ít tốn

thời gian đi lại nhất.

Những xe cứu hỏa, tuần tra nào có thể đáp ứng kip thời khi xay ra sự cố.

Biết được chuyến tàu hoặc chuyến xe khách nào tốn ít thời gian vận chuyển nhất.

Nơi nào nhà kinh doanh có thể mở cửa hàng để phân phối tối đa ra thị trường.

Một công ty đang xuống dốc, cần phải đóng cửa hàng nào để duy trì hoạt động cho

công ty mẹ.

Analysis (phân tích)

Bộ công cụ phân tích chứa các công cụ được sử dụng để thực hiện phân tích khi sử

dụng phần mở rộng phân tích mạng. Bộ công cụ chứa các công cụ để tạo ra một lớp mạng

phân tích mới và thiết lập các thuộc tính phân tích của mình cho mỗi giải pháp được cung

cấp với phần mở rộng phân tích mạng, công cụ để thêm các đối tượng phân tích mạng

cho một hoặc nhiều lớp phân tích mạng, một công cụ để giải quyết phân tích, và một

công cụ để tạo ra các hướng dẫn lái xe.

Add fiel to analysis layer (thêm trường lớp phân tích) thêm đối tượng cho

lớp con của lớp phân tích mạng.

Add locations (thêm địa điểm) Thêm đối tượng phân tích mạng vào một lớp

phân tích mạng. Các đối tượng được bổ sung vào các lớp con cụ thể như

Dừng và rào cản. Đối tượng là đầu vào như các tính năng hoặc hồ sơ.

Caculate locations (tính toán địa điểm) Thêm các trường với các đối tượng

đầu vào có chứa các vị trí mạng của các đối tượng. Công cụ này được sử

dụng để lưu trữ các thông tin vị trí mạng như là thuộc tính đối tượng để

nhanh chóng tải các đối tượng đầu vào cho một lớp phân tích mạng.

Directions(chỉ dẫn) tạo thông tin chỉ dẫn từ một lớp phân tích mạng với các

tuyến đường. Các thông tin hướng được ghi vào một tập tin hoặc XML hay

định dạng văn bản.

Make closest faciity layer (tạo lớp cơ sở gần nhất) Làm cho một lớp phân

tích mạng gần nhất cơ sở và thiết lập các đặc tính phân tích của mình. Một

lớp phân tích gần nhất cơ sở hữu ích trong việc xác định các cơ sở gần nhất

hoặc một cơ sở có sự cố về chi phí mạng quy định.

Make location- Allocation layer( tạo vị trí -phân bổ lớp) Làm cho một lớp

phân bổ vị trí phân tích mạng và thiết lập các đặc tính phân tích của nó. Một

vị trí giao phân tích lớp là hữu ích cho việc lựa chọn một số lượng nhất định

của các cơ sở từ một tập hợp các vị trí tiềm năng như một nhu cầu sẽ được

phân bổ cho cơ sở vật chất một cách tối ưu và hiệu quả.

Make OD cost matrix layer (tạo lớp ma trận chi phí) Làm cho điểm đến

nguồn xuất (OD) lớp phân tích mạng ma trận chi phí và thiết lập các đặc tính

phân tích của mình. OD là lớp ma trận phân tích chi phí rất hữu ích đại diện

cho một ma trận chi phí đi từ một tập hợp các địa điểm xuất đến một tập hợp

các địa điểm đích.

Make route layer (tạo lớp tuyến đường) tạo một lớp phân tích mạng tuyến

đường và thiết lập các đặc tính phân tích của mình. Một lớp phân tích tuyến

đường hữu ích cho việc xác định tuyến tốt nhất giữa một tập hợp các vị trí

mạng dựa trên chi phí mạng quy định.

Make service area layer (Làm cho một khu vực phân tích mạng lớp dịch vụ

và thiết lập các tài sản chuyển hướng của nó) tạo một lớp phân tích mạng

khu vực dịch vụ và thiết lập các đặc tính phân tích của nó. Một lớp phân tích

khu vực dịch vụ là hữu ích trong việc xác định khu vực tiếp cận trong vòng

một khoảng cắt từ một địa điểm cơ sở.

Make vehicle routing problem layer (tạo lớp định tuyến) .) tạo vấn đề định

tuyến xe (VRP) lớp phân tích mạng và thiết lập các đặc tính phân tích của

nó. Một lớp phân tích tuyến hữu ích cho việc tối ưu hóa một tập hợp của các

tuyến đường bằng cách sử dụng một đội xe.

Solve( giải quyết) Giải quyết vấn đề phân tích lớp mạng dựa trên địa điểm

mạng và thuộc tính của nó.

Update analysis layer attibute parameter(cập nhật lớp thông số phân tích

thuộc tính) Cập nhật các giá trị tham số thuộc tính mạng cho một lớp phân

tích mạng. Công cụ này nên được sử dụng để cập nhật các giá trị của một

tham số thuộc tính cho một lớp phân tích mạng trước khi giải quyết với công

cụ Giải quyết. Điều này đảm bảo rằng các hoạt động giải quyết sử dụng giá

trị quy định của tham số thuộc tính để tạo ra kết quả phù hợp.

Network dataset (dữ liệu mạng) :

Bộ công cụ chứa các công cụ được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ bảo trì mạng

dữ liệu chẳng hạn như xây dựng và giải thể mạng lưới tập hợp dữ liệu.

Build network (xây dựng mạng) Tái cấu trúc kết nối mạng và thông tin

thuộc tính của một tập dữ liệu mạng.

Dissolve network (hủy bỏ mạng)

Upgrade network( nâng cấp mạng)

Turn feature class (lớp đối tượng) :

Chứa các công cụ được sử dụng để xây dựng và lần lượt chỉnh sửa dữ liệu. Các công

cụ trong bộ công cụ cho phép bạn tạo ra lần lượt các lớp đối tượng mới, chuyển đổi các

ArcView hoặc ArcInfo Workstation lần lượt bảng để biến các lớp học tính năng hiện có

trở về đối tượng và duy trì tính toàn vẹn của các tính năng lần lượt dựa trên hình học của

nó hoặc một lĩnh vực thay thế ID trong trường hợp khi các nguồn tài liệu tham khảo tính

năng được cập nhật.

Creat turn feature class ( tạo 1 lượt lớp đối tượng mới)

Increase maximum edges ( tăng tối đa số lượng các cạnh)

Populate alternate ID fields (id thay thế phổ biến) Tạo và đưa vào trường bổ

sung trên các lớp đối tượng lần lượt trong một tập dữ liệu mạng tham khảo

các cạnh bằng ID thay thế.

Turn table to turn feature class(mở bảng để mở lớp đối tượng) Chuyển đổi

lần lượt một bảng GIS ArcView hoặc bổ trợ lần lượt ArcInfo Workstation

bảng vào một lớp đối tượng ArcGIS lần lượt.

Update by alternate id fields (cập nhật đối tượng id thay thế)

Update by geometry (cập nhật dạng hình học) Cập nhật tất cả các tài liệu

tham khảo cạnh trong bảng lần lượt bằng cách sử dụng hình học của tính

năng này

3.7. Spatial Analyst Tools (công cụ phân tích không gian )

Phân tích không gian có 170 công cụ trong 22 bộ công cụ để thực hiện phân tích và

mô hình hóa không gian.

Conditional (quy định):

Cho phép bạn kiểm soát các giá trị đầu ra dựa trên các điều kiện được đặt trên

các giá trị đầu vào. Các điều kiện có thể được áp dụng có hai loại, những người

hiện hữu hoặc truy vấn trên các thuộc tính hoặc một điều kiện dựa trên vị trí của

câu lệnh điều kiện trong một danh sách.

Con (nhiên cứu): Thực hiện đánh giá nếu / khác có điều kiện trên mỗi tế

bào đầu vào của một raster đầu vào.

Pick (lọc): Giá trị từ raster vị trí được sử dụng để xác định mà từ đó

raster trong một danh sách các rasters đầu vào giá trị sản lượng di động

sẽ đạt được.

Set Null (thiết lập không gian ) : Set Null đặt địa điểm di động xác định

NoData dựa trên một tiêu chí quy định. Nó trả về NoData nếu đánh giá

có điều kiện là đúng, và trả về giá trị theo quy định của raster khác nếu

nó là sai.

Density (mật độ):

Bạn có thể tính toán mật độ các tính năng đầu vào trong một khu vực xung

quanh mỗi tế bào raster đầu ra.

Kermel Density : Tính cường độ trên một đơn vị diện tích từ điểm hoặc

polyline tính năng bằng cách sử dụng một chức năng hạt nhân để phù

hợp với một bề mặt trơn tru giảm dần đến từng điểm hoặc polyline.

Line Density (mật độ dòng): Tính cường độ trên một đơn vị diện tích từ

các tính năng polyline thuộc phạm vi bán kính xung quanh mỗi tế bào.

Point Density (mật độ điểm): Tính cường độ trên một đơn vị diện tích từ

các tính năng thời điểm đó nằm trong một khu phố xung quanh mỗi tế

bào.

Distance (Khoảng cách) :

Các công cụ Khoảng cách cho phép bạn thực hiện phân tích khoảng cách theo các

cách sau:

Corridor (hành lang) : Tính tổng chi phí tích lũy cho hai rasters chi phí đầu

vào tích lũy.

Cost Allocation (giá trị phân bố): Tính toán cho mỗi tế bào nguồn của nó

gần nhất dựa trên chi phí ít nhất lũy kế trên một bề mặt chi phí.

Cost Back Link (giá trị sau liên kết) : Xác định những người hàng xóm đó là

tế bào tiếp theo trên con đường chi phí ít nhất là tích lũy nguồn gần nhất.

Cost Distance (giá trị khoảng cách): Tính toán chi phí ít nhất khoảng cách

tích lũy cho mỗi tế bào nguồn gần nhất trên một bề mặt chi phí.

Cost Path (giá trị đường nhỏ): Tính con đường chi phí thấp nhất từ một

nguồn tới một đích đến.

Euclidean Allocation (phân bố euclid) : Tính toán, mỗi tế bào, chỉ đạo, theo

độ, với nguồn gần nhất.

Euclidean Direction (điều khiểu Euclid): Tính toán, cho mỗi tế bào, khoảng

cách Euclide để nguồn gần nhất.

Euclidean Distance: Tính toán cho mỗi tế bào, chi phí tích lũy ít nhất là

khoảng cách đến nguồn gần nhất, trong khi kế toán cho khoảng cách bề mặt

và các yếu tố chi phí theo chiều ngang và chiều dọc.

Path Distance Allocation (khoảng cách đường phân bố): Tính toán nguồn

gần nhất cho mỗi tế bào dựa trên chi phí ít nhất lũy kế trên một bề mặt chi

phí, trong khi kế toán cho khoảng cách bề mặt và các yếu tố chi phí theo

chiều ngang và chiều dọc.

Path Distance Back Link : Xác định những người hàng xóm đó là tế bào

tiếp theo trên con đường chi phí ít nhất là tích lũy nguồn gần nhất, trong khi

kế toán cho khoảng cách bề mặt và các yếu tố chi phí theo chiều ngang và

chiều dọc.

Extration (xuất)

Khai thác các công cụ cho phép bạn trích xuất một tập hợp con của các tế bào từ

raster bằng cách thuộc tính của các tế bào hoặc vị trí không gian của họ. Bạn cũng có thể

có được các giá trị di động cho các địa điểm cụ thể như một thuộc tính trong một lớp các

tính năng điểm hoặc như một bảng.

Extract by Attributes (xuất bởi thuộc tính): Chất chiết xuất từ các tế bào của

một raster dựa trên một truy vấn hợp lý.

Extract by Circle (xuất bởi hình tròn): Chất chiết xuất từ các tế bào của một

raster dựa trên một vòng tròn.

Extract by Mask(xuất bởi mặt nạ): Chất chiết xuất từ các tế bào của một

raster tương ứng với các khu vực được xác định bởi một chiếc mặt nạ.

Extract by Points(xuất bởi điểm): Chất chiết xuất từ các tế bào của một

raster dựa trên một tập hợp các điểm toạ độ.

Extract by Polygon(xuất bởi vùng): Chất chiết xuất từ các tế bào của một

raster dựa trên một hình đa giác.

Extract by Rectangle(xuất bởi hình chữ nhật): Chất chiết xuất từ các tế bào

của một raster dựa trên một hình chữ nhật.

Extract by Multi Values to Points(xuất bởi nhiều giá trị điểm): Trích xuất

các giá trị di động tại các địa điểm quy định trong một lớp học tính năng

điểm từ một hoặc nhiều rasters, và hồ sơ của các giá trị vào bảng thuộc tính

của lớp đối tượng điểm.

Extract by Values to points(xuất bởi giá trị điểm): Trích xuất các giá trị di

động tại các địa điểm quy định trong một lớp học tính năng điểm từ một

hoặc nhiều rasters, và hồ sơ của các giá trị vào bảng thuộc tính của lớp đối

tượng điểm.

Sample(xuất bởi hình mẫu): Tạo ra một bảng cho thấy rằng các giá trị của

các tế bào từ một raster, hoặc tập hợp các rasters, cho các địa điểm được xác

định. Các địa điểm được xác định bởi các tế bào raster hoặc một tập các

điểm.

Generalization(Tổng quát)

Các công cụ phân tích tổng quát được sử dụng hoặc làm sạch dữ liệu nhỏ trong raster

hoặc khái quát các dữ liệu để có được loại bỏ chi tiết không cần thiết cho một phân tích

tổng quát hơn. Có rất nhiều nguồn khác nhau phổ biến cho các dữ liệu có sai sót, chẳng

hạn như sau:

Phân loại ảnh vệ tinh có thể chứa nhiều khu vực nhỏ của các tế bào bị phân loại nhầm.

Hình ảnh được quét bản đồ giấy có thể chứa đựng những dòng không cần thiết hoặc văn

bản. Vấn đề chuyển đổi từ rasters trong các định dạng khác nhau, độ phân giải, hoặc dự

đoán có thể tồn tại.Các công cụ tổng quát được chia thành ba loại chính:

Những vùng mà khái quát về khu vực.(Nibble, Shrink, Expand, Tập đoàn khu vực, và

Thin).

Những vùng cạnh trơn tru. (Ranh giới sạch và đa số bộ lọc).

Những thay đổi độ phân giải của dữ liệu.

(Tổng hợp)

Aggregate ( tổng hợp): Tạo ra một phiên bản giảm độ phân giải của các

raster. Mỗi phần tử đầu ra chứa tổng, tối thiểu, tối đa, trung bình, hoặc trung

bình của các phần tử đầu vào được bao phủ bởi mức độ của các phần tử đó.

Boundary Clean (quét biên) : Nhẵn hơn ranh giới giữa các vùng bằng cách

mở rộng và thu hẹp nó.

Expand (mở rộng): Mở rộng các khu vực quy định của các raster một số

quy định của phần tử.

Majority Filter (lọc nhiều): Thay thế các tế bào trong một raster dựa trên

phần lớn các tế bào lân cận tiếp giáp lãnh hải của họ.

Nibble (nhắm): Thay thế các tế bào của một raster tương ứng với một mặt nạ

với các giá trị của những người hàng xóm gần nhất.

Region Group (nhóm vùng): Đối với mỗi tế bào ở đầu ra, bản sắc của khu

vực kết nối với tế bào thuộc được ghi lại. Một số duy nhất được gán cho

từng khu vực.

Shrink(rút ngắn): Thu nhỏ các khu vực được lựa chọn bởi một số quy định

cụ thể của các tế bào bằng cách thay thế chúng bằng giá trị của các tế bào đó

là thường xuyên nhất trong các vùng lân cận.

Thin (mỏng): Mỏng rasterized tính năng tuyến tính bằng cách giảm số lượng

của các tế bào đại diện cho chiều rộng của các tính năng.

Groundwater (Nước ngầm)

Các công cụ ngầm có thể được sử dụng để thực hiện mô hình phân tán advection thô

sơ của các thành phần trong dòng chảy nước ngầm. Các chủ đề sau đây cung cấp thông

tin cơ bản về các khía cạnh lý thuyết của các công cụ cũng như một số ví dụ của việc

thực hiện của họ.

Darcy Flow (lưu lượng Darcy) : Tính toán các kết quả đầu ra cân bằng nước

ngầm khối lượng còn lại và các dòng chảy ổn định trong một tầng ngậm

nước.

Darcy Velocity (tốc độ Darcy): Tính vector vận tốc thấm nước ngầm (hướng

và độ lớn) cho dòng chảy ổn định trong một tầng ngậm nước.

Particle Track (hạt theo dõi): Tính con đường của một hạt thông qua một

lĩnh vực vận tốc, trả lại một tập tin ASCII dữ liệu theo dõi hạt và, tùy chọn,

phạm vi bảo hiểm theo dõi thông tin.

Porous Puff: Tính phụ thuộc vào thời gian, hai chiều tập trung phân phối

khối lượng cho mỗi khối lượng của chất tan giới thiệu ngay lập tức và tại

một điểm rời rạc thành một tầng ngậm nước hỗn hợp theo chiều dọc.

Hydrology (thuỷ văn)

Các công cụ Thủy văn được sử dụng để mô hình dòng chảy của nước trên bề mặt.

Các công cụ Thủy văn có thể được áp dụng riêng lẻ hoặc được sử dụng theo thứ tự để tạo

ra một mạng lưới dòng hoặc khoanh định các lưu vực sông.

Công cụ:

Basin (lưu vực sông): Tạo một raster khoanh định các diện tích có tất cả các

lưu vực thoát.

Fill : Điền vào các ô chìm trong một raster bề mặt để loại bỏ các khiếm

khuyết nhỏ trong dữ liệu.

Flow Accumulation (lưu lượng tích trữ): Tạo một raster lưu lượng tích lũy

vào mỗi tế bào. Một yếu tố trọng lượng tùy chọn có thể được áp dụng.

Flow Direction (hướng dòng chảy): Tạo một raster hướng dòng chảy từ mỗi

dữ liệu kế cận downslope mạnh nhất của nó.

Flow Lengthy (dòng chảy dài): Tính khoảng cách phía thượng lưu, hạ lưu,

hoặc khoảng cách trọng, dọc theo con đường dòng chảy cho mỗi tế bào.

Sink (đầm lầy): Tạo một raster xác định tất cả các bồn rửa hoặc các khu vực

thoát nước nội bộ.

Snap Pour Point (bắt dính điểm đỗ): Snaps đổ điểm để các tế bào tích tụ lưu

lượng cao nhất trong một khoảng cách nhất định.

Stream Link (suối lien kết) : Gán giá trị duy nhất cho các phần của một

mạng lưới raster tuyến tính giữa nút giao thông.

Stream Order (thứ tự suối) Gán một thứ tự số phân đoạn của một raster đại

diện cho chi nhánh của một mạng lưới tuyến tính.

Stream to Feature (suối từ ảnh): Chuyển đổi một raster đại diện cho một

mạng lưới tuyến tính để tính năng đại diện cho mạng tuyến tính.

Watershed (đầu nguồn) : Xác định khu vực đóng góp trên một tập hợp các

tế bào trong một raster.

Interpolation (phép nội suy)

Công cụ nội suy tạo ra một bề mặt (hoặc dự đoán) liên tục từ các giá trị điểm lấy mẫu.

Các công cụ nội suy thường được chia thành các phương pháp xác định và thống kê địa.

Các phương pháp nội suy xác định gán giá trị cho các địa điểm dựa trên các giá trị đo

được xung quanh và xác định công thức toán học để xác định độ mịn của bề mặt kết quả.

Các phương pháp xác định bao gồm IDW (nghịch đảo khoảng cách trọng), hàng xóm tự

nhiên, Trend, và Spline. Các phương pháp địa thống kê dựa trên các mô hình thống kê

bao gồm tương quan tự động (mối quan hệ thống kê giữa các điểm đo). Bởi vì điều này,

các kỹ thuật địa thống kê không chỉ có khả năng sản xuất một bề mặt dự đoán mà còn

cung cấp một số biện pháp của sự chắc chắn và chính xác của các dự đoán. Kriging là

một phương pháp địa thống kê nội suy. Các công cụ suy còn lại, Topo Raster và Topo để

chụp cắt lớp File, sử dụng một phương pháp nội suy được thiết kế đặc biệt để tạo ra các

bề mặt liên tục từ các đường cong, và các phương pháp này cũng có tính chất thuận lợi

cho việc tạo ra các bề mặt để phân tích thủy văn.

Công cụ:

IDW: Nội suy một bề mặt raster từ các điểm bằng cách sử dụng một kỹ

thuật khoảng cách nghịch đảo trọng số (IDW).

Kriging : Nội suy một bề mặt raster từ các điểm sử dụng Kriging.

Natural Naighbor ( liền kề tự nhiên) : Nội suy một bề mặt raster từ các điểm

bằng cách sử dụng một kỹ thuật hàng xóm tự nhiên.

Spline (đường): Nội suy một bề mặt raster từ các điểm bằng cách sử dụng

một kỹ thuật tối thiểu spline cong hai chiều.

Spline with Barriers (đường có rào chắn): Nội suy một bề mặt raster, bằng

cách sử dụng các rào cản, từ điểm bằng cách sử dụng một kỹ thuật cong

spline tối thiểu. Các rào cản được nhập vào như là một trong hai tính năng

đa giác hoặc polyline.

Topo to Raster (liên kết cắt lớp) : Nội suy bề mặt raster hydrologically

chính xác từ điểm, đường thẳng, và các dữ liệu đa giác.

Topo to Raster by File (liên kết để chụp cắt lớp từ file): Nội suy bề mặt

raster hydrologically chính xác từ điểm, đường thẳng, và dữ liệu đa giác

bằng cách sử dụng các thông số quy định trong một tập tin.

Trend (phương hướng): Nội suy một bề mặt raster từ các điểm bằng cách

sử dụng một kỹ thuật xu hướng

Local (địa phương)

Các công cụ địa phương là những công cụ mà giá trị tại mỗi vị trí di động trên raster

đầu ra là một chức năng của các giá trị từ tất cả các yếu tố đầu vào tại địa điểm đó.

Để thực hiện tính toán, một công cụ địa phương chỉ cần cho mỗi của rasters đầu vào,

giá trị tại vị trí đó, cũng như (trong một số trường hợp) giá trị so sánh. Sau khi kết quả

được tạo ra, tính toán được thực hiện cho các vị trí di động tiếp theo, và quá trình này

được lặp lại cho đến khi tất cả các tế bào đã được xử lý.

Với các công cụ địa phương, bạn có thể kết hợp các rasters đầu vào, tính toán thống

kê trên chúng, hoặc đánh giá một tiêu chí cho mỗi tế bào trên raster đầu ra dựa trên các

giá trị của mỗi tế bào từ các rasters đầu vào nhiều.

Công cụ:

Cell statistic(số liệu thống kê di động): Các số liệu thống kê có sẵn là đa số,

tối đa, trung bình, trung bình, tối thiểu, thiểu số, Range, độ lệch chuẩn, Sum,

và đa dạng.

Combine(kết hợp): Kết hợp nhiều rasters để cho một giá trị đầu ra duy nhất

được gán cho mỗi sự kết hợp độc đáo của các giá trị đầu vào.

Equal To Frequency(bằng tần số): Đánh giá trên cơ sở tế bào-by-cell số lần

các giá trị trong một tập hợp các rasters bằng raster khác.

Greater Than Frequency (lớn hơn tầng số): Đánh giá trên cơ sở ô-by-cell số

lần một tập hợp các rasters lớn hơn raster khác.

Hightest Position (vị trí cao nhất): Xác định trên cơ sở ô-by-cell vị trí của

raster với giá trị tối đa trong một tập hợp các rasters.

Less Than Frequency (thấp hơn tần số): Đánh giá trên cơ sở ô-by-cell số

lần một tập hợp các rasters ít hơn raster khác.

Lowest Position (vị trí thấp hơn) : Xác định trên cơ sở ô-by-cell vị trí của

raster với giá trị tối thiểu trong một tập hợp các rasters.

Popularity(phổ biến): Xác định giá trị trong một danh sách đối số đó là ở

một mức độ phổ biến trên một cơ sở ô-by-cell. Mức độ cụ thể của sự nổi

tiếng (số lần xuất hiện của mỗi giá trị) được xác định bởi tham số đầu tiên.

Rank (xếp hạng): Các giá trị từ bộ rasters đầu vào được xếp hạng trên cơ sở

ô-by-cell, và trong số này được trả lại được xác định bởi giá trị của các

raster đầu vào cấp bậc.

Map Algebra (bản đồ đại số)

Đại số bản đồ là một cách để thực hiện phân tích không gian bằng cách tạo ra các biểu

thức trong một ngôn ngữ đại số. Với công cụ Raster Calculator, bạn có thể dễ dàng tạo ra

và chạy biểu thức Đại số đồ rằng sản lượng một tập dữ liệu raster.

Công cụ:

Algebra: Xây dựng và thực hiện một biểu đồ Đại số bằng cách sử dụng cú

pháp Python trong một giao diện giống như máy tính.

Math (đại số)

Bitwise (phân theo bit ): Các công cụ toán bitwise tính toán trên biểu

diễn nhị phân của các giá trị đầu vào. Những công cụ này được dự định

để làm việc trên các dữ liệu đầu vào số nguyên. Nếu giá trị này là điểm

nổi đầu vào, các giá trị dữ liệu sẽ tự động được rút ngắn và chuyển đổi

các giá trị số nguyên. Kết quả là, các kiểu dữ liệu đầu ra luôn luôn là số

nguyên.

Bitwise And : Thực hiện một Bitwise và hoạt động trên các giá trị

nhị phân của hai rasters đầu vào.

Bitwise Left Shift: Thực hiện một hoạt động Shift Bitwise còn lại

trên các giá trị nhị phân của hai rasters đầu vào.

Bitwise Not: Thực hiện một Không hoạt động (bổ sung) Bitwise trên

giá trị nhị phân của một raster đầu vào.

Bitwise Or: Thực hiện một bitwise OR hoạt động trên các giá trị nhị

phân của hai rasters đầu vào.

Bitwise Right Shift: Thực hiện một hoạt động Shift Bitwise phải trên

các giá trị nhị phân của hai rasters đầu vào.

Bitwise XOr: Thực hiện một hoạt động Bitwise độc quyền Hoặc trên

các giá trị nhị phân của hai rasters đầu vào.

Logical (lôgic): Các công cụ Toán logic đánh giá giá trị của các yếu tố

đầu vào và xác định giá trị đầu ra dựa trên logic Boolean. Các công cụ

được nhóm lại thành bốn loại chính: Boolean, tổ hợp, hợp lý, và quan

hệ.

Sau đây là một danh sách của tất cả các công cụ bên trong mỗi nhóm:

Boolean: Boolean, Boolean XOR, Boolean No

Tổ hợp: tổ hợp, tổ hợp XOR

Quan hệ:Bình đẳng, không bình đẳng, lớn hơn, lớn hơn bình đẳng,

ít hơn, ít hơn bình đẳng

Hợp lý:Diff, inList, Null, Over, Test

Trigonometric:

Abs

Divide

Exp

Exp 10

Exp 2

Float

Lnt

Ln

Log 10

Log2

Minus

Mod

Negate

Plus

Power

Round Down

Round Up

Square

Square Root

Times

Mutivariate (Đa chiều)

Band Collection Statistics (tập hợp số liệu thống kê)

Class Probability ( lớp xác suất)

Create Signatures (tạo kí hiệu)

Dendrogram (

Edit Sigatures (bien tập kí hiệu )

Iso Cluster (tiêu chuẩn nhóm)

Iso Cluster Unsupervised Classification (tiêu chuẩn giám sát phân loại

nhóm)

Maximum Likelihood Classification (giá trị phân loại thật)

Principal Components (cấu thành chủ yếu )

Neighborhood (vùng kề)

Công cụ tạo ra giá trị sản lượng cho mỗi vị trí di động dựa trên các giá trị địa điểm và

các giá trị được xác định trong một khu vực quy định. Các khu vực có thể có hai loại: di

chuyển hoặc bán kính tìm kiếm.

Khu dân cư di chuyển có thể được chồng chéo hoặc không chồng chéo. Tính toán các

số liệu thống kê cho chồng chéo, không chồng chéo các khu phố. Các công cụ tìm kiếm

bán kính thực hiện các tính toán khác nhau dựa trên những gì là trong một khoảng cách

quy định từ điểm hoặc các tính năng tuyến tính. Đây là những công cụ thống kê Thống kê

chỉ và Line, tương ứng.

Công cụ:

Block Statistic ( dữ kiện thống kê): Phân vùng đầu vào không chồng chéo

khối và tính toán các số liệu thống kê của các giá trị trong mỗi khối. Giá trị

được chỉ định cho tất cả các tế bào trong mỗi khối ở đầu ra.

Filter (lọc): Thực hiện một làm mịn (Low pass) hoặc cạnh nâng cao (High

pass) bộ lọc trên một raster.

Focal Flow ( trung tâm dòng chảy): Xác định dòng chảy của các giá trị

trong các raster đầu vào trong khu vực gần nhất của mỗi tế bào.

Focal Statistics (trung tâm thống kê): Tính toán cho từng vị trí di động nhập

vào một số liệu thống kê của các giá trị trong một khu phố quy định xung

quanh nó.

Line Statistics (đường thống kê): Tính một thống kê về các thuộc tính của

đường trong một khu phố tròn xung quanh mỗi tế bào đầu ra.

Point Statistic (điểm thống kê): Tính một thống kê về các điểm trong một

khu phố xung quanh mỗi tế bào đầu ra.

Overlay (thực phủ)

Các công cụ phân tích Overlay cho phép bạn áp dụng trọng lượng cho một số đầu vào

và kết hợp chúng thành một đầu ra duy nhất. Các ứng dụng phổ biến nhất cho các

công cụ Overlay là mô hình phù hợp.

Có một số phương pháp tiếp cận để thực hiện phân tích lớp phủ. Mặc dù các phương

pháp khác nhau, tất cả đều thực hiện theo các bước chung để giải quyết một vấn đề

multicriteria.

Công cụ:

Fuzzy Membership : Biến đổi raster đầu vào thành một quy mô 0 đến 1, cho

thấy sức mạnh của một thành viên trong một tập hợp, dựa trên một thuật

toán fuzzification quy định.

Fuzzy Overlay: Kết hợp dữ liệu rasters thành viên mờ với nhau, dựa vào

loại lớp phủ đã chọn.

Fuzzy Weighted Overlay : Lớp phủ nhiều rasters sử dụng thang đo lường

thông thường và trọng lượng tùy theo tầm quan trọng của nó.

Weighted Sum (tổng trọng lượng): Phủ lên rasters một số nhân mỗi tính theo

trọng lượng và tổng hợp chúng lại với nhau.

Raster Creation (tạo ảnh cắt lớp)

Các công cụ tạo Raster tạo ra rasters mới, trong đó các giá trị đầu ra được dựa trên

một hằng số hoặc phân phối một thống kê.

Những công cụ này rất hữu ích trong việc xác định sự phân bố của một hiện tượng.

Thiết lập kích thước tế bào và mức độ trong công cụ này sẽ ghi đè lên các giá trị của

các thiết lập được lấy từ môi trường phân tích.

Công cụ:

Create Constant Raster (tạo hệ số ảnh cắt lớp): Tạo một raster của một giá

trị không đổi trong mức độ và kích thước tế bào của cửa sổ phân tích.

Create Normal Raster (tạo ảnh cắt lớp bình thường): Tạo một raster của các

giá trị ngẫu nhiên với một phân phối (gaussian) bình thường trong mức độ

và kích thước tế bào của cửa sổ phân tích.

Create Random Raster (tạo ảnh cắt lớp ngẫu nhiên): Tạo một raster của các

giá trị điểm ngẫu nhiên nổi giữa 0,0 và 1,0 trong mức độ và kích thước tế

bào của cửa sổ phân tích.

Reclass (phân loại)

Công cụ Reclass cung cấp một loạt các phương pháp cho phép bạn phân loại lại hoặc

thay đổi giá trị của ô đầu vào các giá trị thay thế.

Các lý do phổ biến nhất cho phân loại lại dữ liệu được thực hiện như sau:

Thay thế các giá trị dựa trên các thông tin mới.

Nhóm giá trị nhất định với nhau.

Phân loại lại giá trị cho một quy mô thông thường (ví dụ, để sử dụng trong một phân

tích phù hợp để tạo ra một raster chi phí cho việc sử dụng trong các chức năng Khỏang

cách Chi phí).

Thiết lập giá trị cụ thể đến NoData hay thiết lập các tế bào NoData đến một giá trị.

Công cụ:

Lookup( tra cứu): Tạo một raster mới bằng cách tìm giá trị tìm thấy trong

lĩnh vực khác trong bảng của raster đầu vào.

Reclass by ASCII File (phân loại bởi ASCII File): Reclassifies hoặc thay

đổi các giá trị của các tế bào đầu vào của một raster bằng cách sử dụng một

tập tin remap ASCII.

Reclass by Table (phân loại bởi bảng): Reclassifies hoặc thay đổi các giá trị

của các tế bào đầu vào của một raster bằng cách sử dụng một bảng remap.

Reclassify (phân loại lại): Reclassifies (hoặc thay đổi) các giá trị trong một

raster.

Slice (phần mỏng): Slices hoặc reclassifies phạm vi của các giá trị của các

tế bào đầu vào thành các vùng của khoảng thời gian bằng nhau, diện tích

bằng nhau, hoặc bằng cách phá vỡ tự nhiên.

Solar Radiation (bức xạ mặt trời)

Công cụ phân tích bức xạ mặt trời cho phép bạn phân tích các tác động của ánh

nắng mặt trời trên một khu vực địa lý cho các khoảng thời gian cụ thể. Khu vực bức

xạ năng lượng mặt trời công cụ được sử dụng để tính toán ánh nắng qua một toàn

bộ cảnh quan. Các tính toán được lặp đi lặp lại cho mỗi vị trí trên bề mặt địa hình

đầu vào, sản xuất bản đồ ánh nắng cho toàn bộ một khu vực địa lý. Các điểm bức xạ

năng lượng mặt trời công cụ được sử dụng để tính toán số lượng năng lượng bức xạ

cho một vị trí nhất định. Địa điểm có thể được lưu trữ như các tính năng điểm hoặc

là x, y tọa độ trong một bảng vị trí. Tính toán bức xạ mặt trời có thể được thực hiện

chỉ cho các địa điểm quy định.

Công cụ:

Area Solar Radiation (diện tích bức xạ): Xuất phát bức xạ mặt trời đến từ

một bề mặt raster.

Points Solar Rdiation (điểm bức xạ): Xuất phát bức xạ mặt trời đến cho

các địa điểm cụ thể trong một lớp đối tượng điểm hoặc bảng vị trí.

Solar Radiation Graphics (biểu đồ bức xạ): Xuất phát quan đại diện raster

một viewshed bán cầu, sunmap, và skymap, được sử dụng trong việc

tính toán khuếch tán, trực tiếp và bức xạ mặt trời toàn cầu.

Surface (bề mặt)

Với công cụ này bạn có thể xác định số lượng và hình dung một địa hình địa

hình.

Bắt đầu với một bề mặt độ cao raster như là đầu vào, với những công cụ này, bạn có

thể thu thập thông tin bằng cách sản xuất một tập dữ liệu mới xác định một mô hình

cụ thể trong một tập dữ liệu ban đầu. Bạn có thể lấy mẫu mà không rõ ràng trong

các bề mặt ban đầu, chẳng hạn như đường nét, góc dốc, dốc downslope hướng

(Aspect), tô bóng cứu trợ (Hillshade), và Viewshed.

Mỗi công cụ bề mặt cung cấp cái nhìn sâu sắc vào một bề mặt có thể được sử

dụng như là một kết thúc trong chính nó hoặc như là đầu vào vào phân tích thêm.

Công cụ:

Aspect (cạnh): Xuất phát khía cạnh từ một bề mặt raster. Khía cạnh xác

định hướng downslope tỷ lệ tối đa của sự thay đổi trong giá trị từ mỗi

tế bào các nước láng giềng.

Contour (đường viền): Tạo một lớp tính năng dòng của đường nét

(isolines) từ một bề mặt raster.

Contour List (đường viền xung quanh mặt nghiên): Tạo một lớp tính năng

của các giá trị đường viền được lựa chọn từ một bề mặt raster.

Contour with Barriers (đường quanh rào chắn): Tạo đường viền từ một bề

mặt raster. Bao gồm các tính năng hàng rào sẽ cho phép một độc lập

tạo ra các đường nét trên hai bên của hàng rào.

Curvature (đường cong): Tính độ cong của một bề mặt raster, tùy chọn

bao gồm cả hồ sơ và độ cong kế hoạch.

Cut fill: Tính lượng thay đổi giữa hai bề mặt. Điều này thường được sử

dụng cho hoạt động cắt và điền vào.

Hillshade (sườn đồi): Tạo ra một đạo bóng mờ từ một raster bề mặt bằng

cách xem xét nguồn góc chiếu sáng và bóng tối.

Observer points : Xác định điểm quan sát có thể nhìn thấy từ mỗi vị trí bề

mặt raster.

Slope (dốc): Xác định độ dốc (gradient, hoặc tỷ lệ của sự thay đổi tối đa

trong z-giá trị) từ mỗi tế bào của một bề mặt raster.

Viewshed (tầm nhìn): Xác định vị trí bề mặt raster hiển thị cho một tập

hợp các tính năng quan sát.

Zona (vùng)

Các công cụ Zona cho phép bạn thực hiện phân tích đầu ra là một kết quả của việc

tính toán được thực hiện trên tất cả các tế bào thuộc từng khu vực đầu vào. Khu A có thể

được định nghĩa như là một khu vực của một giá trị cụ thể, nhưng nó cũng có thể bao

gồm nhiều yếu tố ngắt kết nối, hoặc khu vực, tất cả đều có cùng giá trị. Khu vực có thể

được xác định bởi bộ dữ liệu raster hoặc tính năng. Rasters phải có kiểu số nguyên, và

các tính năng phải có một số nguyên hoặc chuỗi trường thuộc tính.

Các công cụ khác sử dụng đầu vào khu vực để xác định các địa điểm mà các thông số

khác sẽ được tính toán, chẳng hạn như số liệu thống kê, khu vực, hoặc tần số giá trị.

Ngoài ra còn có một công cụ đới được sử dụng để điền vào các khu vực quy định với giá

trị tối thiểu được tìm thấy dọc theo ranh giới khu vực.

Các công cụ vùng được chia thành các loại sau:

Những người làm việc trên những hình dạng khu vực.(Đới đới, Hình học Hình học

Như Bảng)

Những người làm việc trên các thuộc tính khu vực.(Đới Thống kê, Thống kê đới như

Bảng)

Những xác định diện tích của các tầng lớp trong khu.(Khu vực lập bảng)

Những người xác định sự phân bố tần số của các giá trị của một raster đầu vào trong

các vùng khác.(Histogram vùng )

Những người điền vào các khu vực quy định.(Fill vùng)

Công cụ:

Tabulate Area (diện tích mặt phẳng): Tính cross-lập bảng khu vực giữa hai

bộ dữ liệu và đầu ra một bảng.

Zonal fill (khu vực fill): Điền vào các ô vùng bằng cách sử dụng các giá trị

tế bào từ một raster trọng lượng tối thiểu dọc theo ranh giới khu vực.

Zonal Geometry (khu vực hình học): Tính toán cho từng khu vực trong một

tập dữ liệu quy định các biện pháp hình học (diện tích, chu vi, độ dày, hoặc

các đặc điểm của hình elip)

Zonal Geometry as table (khu vực hình học như table): Tính toán cho từng

khu vực trong một tập dữ liệu các biện pháp hình học (diện tích, chu vi, độ

dày, và các đặc điểm của hình elip) và báo cáo kết quả như một bảng.

Zonal histogram (khu vực biểu thị tần số): Tạo một bảng và đồ thị một biểu

đồ cho thấy sự phân bố tần số của các giá trị di động trên đầu vào Giá trị cho

mỗi Zone duy nhất.

Zonal Statistics (khu vực dân cư): Tính toán số liệu thống kê về giá trị của

một raster trong các khu vực của tập dữ liệu khác.

Zonal Statistics as Table (khu vực dân cư như table): Tính toán số liệu thống

kê về giá trị của một raster trong các khu vực của tập dữ liệu khác.

3.8. Spatial Statistics Tools (công cụ thống kê không gian)

Ý nghĩa: Công cụ chứa các công cụ thống kê để phân tích phân bố không gian, mô hình, quy trình, và

các mối quan hệ. Trong khi có thể là tương đồng giữa không gian và phi không gian (truyền thống) số

liệu thống kê về các khái niệm và mục tiêu, số liệu thống kê không gian mới ở chỗ chúng được phát triển

đặc biệt để sử dụng với các dữ liệu địa lý. Không giống như các phương pháp thống kê phi không gian

truyền thống, kết hợp không gian (khoảng cách, diện tích, kết nối, và / hoặc các mối quan hệ không gian

khác) trực tiếp vào toán học của họ.

Các công cụ trong hộp công cụ thống kê không gian cho phép bạn tóm tắt những đặc

điểm nổi bật của một phân bố không gian (xác định trung tâm trung bình hoặc xu hướng

hướng bao quát, ví dụ), xác định các cụm không gian có ý nghĩa thống kê (điểm nóng /

điểm lạnh) hoặc Bên ngoài không gian, đánh giá tổng thể mô hình của việc phân nhóm

hoặc phân tán, và các mối quan hệ mô hình không gian. Ngoài ra, đối với những công cụ

bằng văn bản với Python, mã nguồn có sẵn để khuyến khích các bạn để tìm hiểu, sửa đổi,

gia hạn, và / hoặc chia sẻ những điều này và các công cụ phân tích khác với những người

khác.

Analyzing Patterns (mẫu phân tích)

Các công cụ trong bộ công cụ Patterns Phân tích số liệu thống kê suy luận, họ bắt đầu

với giả thuyết rằng các đặc tính của bạn, hoặc các giá trị kết hợp với các tính năng của

bạn, thể hiện một mô hình không gian ngẫu nhiên. Sau đó, họ tính toán một p-giá trị đại

diện cho xác suất mà giả thuyết là đúng (rằng các mô hình quan sát chỉ đơn giản là một

trong nhiều phiên bản có thể ngẫu nhiên không gian đầy đủ). Tính toán một xác suất có

thể là quan trọng nếu bạn cần phải có một mức độ cao của sự tự tin trong một quyết định

cụ thể. Nếu có an toàn công cộng hoặc ý nghĩa pháp lý liên quan đến quyết định của bạn,

ví dụ, bạn có thể cần để biện minh cho quyết định của bạn bằng cách sử dụng bằng chứng

thống kê.

Các công cụ cung cấp số liệu thống kê xác định số lượng các mô hình không gian

rộng. Những công cụ này trả lời các câu hỏi chẳng hạn như, "các tính năng trong bộ dữ

liệu, hoặc các giá trị kết hợp với các tính năng trong bộ dữ liệu, không gian nhóm".

Công cụ.

Average Nearest Neingbor (trung bình vùng kề cận): Tính toán một chỉ số

gần nhất dựa trên khoảng cách trung bình từ mỗi tính năng tính năng láng

giềng gần nhất. Kết quả có thể truy cập từ cửa sổ Kết quả.

High/Low Clustering (Getis-Ord General G) (xếp nhóm cao/thấp): Đo

lường mức độ của việc phân nhóm cho một trong hai giá trị cao hoặc giá trị

thấp bằng cách sử dụng Getis Ord Tổng G Thống kê. Kết quả có thể truy cập

từ cửa sổ Kết quả.

Muti-Distance Spatial Cluster Analysis (Ripleys K Function): Các biện pháp

tự tương quan không gian dựa trên địa điểm tính năng và giá trị thuộc tính

bằng cách sử dụng toàn cầu Moran của tôi Thống kê. Kết quả có thể truy cập

từ cửa sổ Kết quả.

Spatial Autocorreltion (Morans I) (sự tương quan không gian): Khoảng

cách không gian cụm Multi-Phân tích (Ripley k chức năng)

Xác định xem tính năng, hoặc các giá trị kết hợp với các tính năng, biểu

hiện có ý nghĩa thống kê phân nhóm hoặc phân tán trên một phạm vi khoảng

cách.

Mapping Clusters (nhóm vẽ bản đồ)

Công cụ thực hiện phân tích cụm để xác định vị trí của các điểm nóng có ý nghĩa

thống kê, các điểm lạnh, và sự chênh không gian. Bộ công cụ bản đồ Clusters đặc biệt

hữu ích khi một hành động cần thiết dựa trên vị trí của một hoặc nhiều cụm. Một ví dụ là

sự phân công của các nhân viên cảnh sát bổ sung để đối phó với một cụm trộm cắp. Xác

định vị trí của cụm không gian cũng rất quan trọng khi tìm kiếm nguyên nhân tiềm năng

của việc phân nhóm, nơi bùng phát dịch bệnh xảy ra thường có thể cung cấp manh mối

về những gì có thể gây ra nó. Không giống như các phương pháp trong bộ công cụ

Patterns Phân tích, trả lời câu hỏi, "không gian phân nhóm" Có hoặc Không, Mapping

Cụm công cụ này cho phép trực quan của các địa điểm cluster và mức độ. Những công cụ

này trả lời các câu hỏi, các cụm (điểm nóng / điểm lạnh) "và "là Bên ngoài không gian".

Công cụ:

Cluster and Outier Analysis (Anselin local morans I): Cho một tập hợp các

tính năng trọng, xác định các điểm nóng có ý nghĩa thống kê, các điểm

lạnh, và sự chênh không gian bằng cách sử dụng số liệu thống kê I

Anselin địa phương Moran.

Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*): Cho một tập hợp các tính năng trọng,

xác định ý nghĩa thống kê các điểm nóng và điểm lạnh bằng cách sử

dụng các số liệu thống kê Getis Ord * Gi.

Measuring Geographic Distributions (sự phân bố vị trí đo lường)

Đo sự phân bố của một tập hợp các tính năng cho phép bạn tính toán một giá trị

đại diện cho một đặc tính của phân phối, chẳng hạn như trung tâm, chặt, hoặc định

hướng. Bạn có thể sử dụng giá trị này để theo dõi những thay đổi trong phân phối

theo thời gian hoặc so sánh phân phối của các tính năng khác nhau.

Công cụ:

Central Feature (giữa bức ảnh): Xác định các tính năng tập trung hầu hết nằm ở một điểm,

đường thẳng, hoặc lớp đối tượng đa giác.

Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) (điều kiển sự phân bố): Tạo hình elip tiêu

chuẩn deviational để tóm tắt các đặc điểm không gian của các đặc điểm địa lý: trung

tâm xu hướng, phân tán, và xu hướng hướng.

Linear Directional Mean (tuyến tính trung bình ): Xác định hướng trung bình, chiều dài, và

trung tâm địa lý đối với một tập các dòng.

Mean Center: Xác định trung tâm địa lý (hoặc Trung tâm tập trung) cho

một tập hợp các tính năng.

Median Center: Xác định vị trí tổng thể giảm thiểu khoảng cách Euclide

các tính năng trong một tập dữ liệu.

Standard Distance: Đo lường mức độ mà các tính năng tập trung hoặc

phân tán xung quanh trung tâm nghĩa là hình học.

Modeling Spatial Relationships

Công cụ có thể xây dựng ma trận trọng lượng không gian và các file biện pháp làm

thế nào để tính năng trong một tập dữ liệu liên quan với nhau trong không gian.

Thống kê đúng không gian tích hợp thông tin về không gian và mối quan hệ không gian

vào toán học của họ. Một số trong những công cụ trong hộp công cụ thống kê không gian

mà chấp nhận một tập tin không gian ma trận trọng lượng là không gian tự tương quan

(toàn cầu Moran của tôi), Cluster và Phân tích outlier (Moran Anselin địa phương của

tôi), và phân tích điểm nóng (Getis-Ord Gi *).

Công cụ:

Generate Network Spatial Weights: Xây dựng một ma trận trọng lượng tập

tin không gian (Quản lý chất thải rắn) bằng cách sử dụng một tập dữ liệu

mạng, xác định các mối quan hệ tính năng về không gian của cấu trúc mạng

cơ bản.

Generate Spatial Weight Matrix: Xây dựng một ma trận trọng lượng tập tin

(Quản lý chất thải rắn) không gian để đại diện cho mối quan hệ không gian

giữa các tính năng trong một tập dữ liệu.

Geographically Weighted Regression: Về mặt địa lý Thực hiện hồi quy

Weighted (GWR), một hình thức địa phương của hồi quy tuyến tính được sử

dụng để mô hình không gian khác nhau các mối quan hệ.

Ordinary Least Squares: Thực hiện toàn cầu Squares thông thường tối thiểu

(OLS) hồi quy tuyến tính để tạo ra các dự đoán hay để mô hình một biến

phụ thuộc về các mối quan hệ của nó với một tập hợp các biến giải thích.

Kết quả có thể truy cập từ cửa sổ Kết quả.

Rendering

Bộ sưu tập các công cụ vẽ tạm thời để đảm bảo rằng các mô hình tùy chỉnh và

các kịch bản được tạo ra trước khi ArcGIS 9.3 sẽ tiếp tục hoạt động. Chức năng

này là lỗi thời do khả năng mới trong ArcGIS cho phép đầu ra từ kịch bản và các

công cụ mô hình có liên quan với rendering mặc định. Xem Thiết lập đầu ra tượng

trưng trong kịch bản và thiết lập đầu ra tượng trưng trong các mô hình.

Công cụ

Cluster/Outlier Analysis with Rendering : Thay thế bằng Cluster và Phân

tích outlier, rendering là tự động.

Collect Events with Rendering: Thay thế bằng Thu thập sự kiện, vẽ bây

giờ là tự động.

Count Rendering: Áp dụng vẽ vòng tròn tốt nghiệp với một số lĩnh vực

trong một lớp học tính năng.

Hot Spot Analysis with Rendering: Thay thế bằng Phân tích điểm nóng,

rendering là tự động.

ZScore Rendering: Áp dụng (màu xanh) lạnh để nóng (màu đỏ) chương

trình vẽ màu sắc cho một lĩnh vực z.

Utilities

Những kịch bản tiện ích thực hiện một loạt các nhiệm vụ chuyển đổi dữ liệu. Chúng

được thiết kế để được sử dụng kết hợp với các công cụ khác trong hộp công cụ thống kê

không gian.

Công cụ:

Calculate Areas: Tính giá trị khu vực cho mỗi tính năng trong một lớp

học tính năng đa giác.

Calculate Distance Band from Neighbor Count: Trả về tối thiểu, tối đa, và

khoảng cách trung bình thứ N quy định lân cận gần nhất (N là một tham

số đầu vào) cho một tập hợp các tính năng. Kết quả có thể truy cập từ

cửa sổ Kết quả.

Collect Events: Chuyển đổi dữ liệu sự kiện, chẳng hạn như tội phạm, sự

cố bệnh, cho dữ liệu điểm trọng.

Convert Spatial Weights Matrix to Table: Ma trận chuyển đổi một tập tin

nhị phân không gian trọng lượng (SWM) cho một bảng.

Export Feature Attribute to ASCII: Xuất khẩu đều có tọa độ lớp học và

các giá trị thuộc tính một dấu phẩy, không gian, hoặc giới hạn dấu chấm

phẩy ASCII tập tin văn bản.

3.9. Tracking Analyst Tools

Hộp công cụ phân tích theo dõi chứa các công cụ được sử dụng để chuẩn bị dữ liệu

tạm thời để sử dụng với phần mở rộng phân tích theo dõi.

Công cụ:

Concatenate Date And Time Fields

Ý nghĩa: Nối hai ngày và thời gian các lĩnh vực riêng biệt trong một lớp học tính

năng hoặc lớp vào một lĩnh vực duy nhất có chứa cả ngày và thời gian. Phân tích theo dõi

được thiết kế để làm việc với các dữ liệu tạm thời có chứa thông tin ngày tháng và thời

gian trong một lĩnh vực duy nhất. Nếu dữ liệu của bạn có chứa ngày và thời gian trong

hai lĩnh vực riêng biệt, công cụ này có thể được sử dụng để kết hợp các thông tin với

nhau vào một lĩnh vực mới mà phân tích theo dõi sẽ hiểu. Cách sử dụng các đầu vào ngày

và thời gian các trường đều có một kiểu dữ liệu lĩnh vực của văn bản. Các lĩnh vực mới

được thêm vào tính năng lớp bởi công cụ này cũng sẽ có một kiểu dữ liệu lĩnh vực của

văn bản. Nếu bạn đang làm việc với một shapefile có chứa một lĩnh vực ngày với

thông tin về ngày duy nhất (ví dụ, 2006/03/09), bạn phải chuyển các giá trị ngày

vào một lĩnh vực văn bản trước khi sử dụng công cụ này để nối nó với một lĩnh vực

thời gian. Cú pháp

ConcatenateDateAndTimeFields_TA (Feature_Class, DateField, TimeField,

OutputField) Loại dữ liệu tham số Giải thích Feature_Class lớp đối tượng đầu vào

hoặc lớp. Tính năng lớp DateField Các lĩnh vực văn bản trong lớp tính năng đầu vào

có chứa các giá trị ngày.

lĩnh vực TimeField Các lĩnh vực văn bản trong lớp tính năng đầu vào có giá trị thời

gian.

lĩnh vực OutputField tên của trường mới ngày / giờ nối được tạo ra và thêm vào lớp

tính năng đầu vào.

Make Tracking Layer

Ý nghĩa: Công cụ này tạo ra một lớp theo dõi từ một lớp tính năng hoặc lớp có chứa

dữ liệu tạm thời. Đối với công cụ này để làm việc, các lớp đối tượng đầu vào hoặc lớp

phải có thông tin ngày tháng và thời gian trong một lĩnh vực duy nhất của văn bản kiểu

dữ liệu, ngắn, dài, float, double, hoặc ngày. Nếu trường dữ liệu kiểu thời gian là ngày,

công cụ sẽ tự động phát hiện định dạng. Nếu trường dữ liệu kiểu thời gian là bất cứ điều

gì khác hơn ngày, một lĩnh vực thời gian định dạng (và các thông tin khác có thể một thời

gian cho các loại dữ liệu lĩnh vực văn bản) là cần thiết để phân tích các giá trị dữ liệu một

cách chính xác. Nếu lĩnh vực thời gian được lựa chọn là văn bản, ngắn, dài, float, hoặc

gấp đôi, định dạng thời gian lĩnh vực có thể được lựa chọn từ một danh sách các định

dạng lĩnh vực hỗ trợ thời gian, hoặc bạn có thể định nghĩa một lĩnh vực tùy chỉnh định

dạng thời gian để giải thích ngày tuỳ chỉnh và / hoặc thời gian giá trị trong một trường

văn bản. Để biết thêm thông tin về các định dạng tùy chỉnh cho các lĩnh vực văn bản,

tham khảo để chuyển đổi các giá trị thời gian chuỗi thành định dạng ngày. Nếu có thể, nó

được khuyến khích sử dụng một trường ngày kiểu dữ liệu với công cụ này. Chuyển đổi

trường công cụ xử lý dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra một lĩnh vực ngày trong lớp

học tính năng đầu vào của bạn hoặc lớp trước khi sử dụng công cụ này. Nếu lớp đối

tượng của bạn hoặc lớp chứa thông tin ngày tháng và thời gian trong hai lĩnh vực văn bản

riêng biệt, Ngày CONCATENATE và thời gian công cụ Fields có thể được sử dụng để

kết hợp các thông tin vào một lĩnh vực văn bản duy nhất trước khi sử dụng công cụ này.

Chỉ định một lĩnh vực nhận dạng bài hát cho lớp theo dõi đầu ra là tùy chọn.

Công cụ này cho phép bạn chỉ định một chính sách lưu trữ cho các lớp theo dõi đầu

ra. Cài đặt mặc định là để lưu trữ các lớp theo dõi đầu ra trong bộ nhớ, nhưng việc

lựa chọn các tùy chọn để lưu trữ các lớp đầu ra theo dõi trên đĩa cho phép bạn tạo

ra các lớp theo dõi từ các tập hợp dữ liệu lớn hơn. Nếu bạn chọn để lưu trữ các lớp

đầu ra trên đĩa và lĩnh vực thời gian của bạn là một văn bản hoặc kiểu dữ liệu số,

chỉ được hỗ trợ định dạng thời gian trường có thể được sử dụng.

CHƯƠNG IV. ỨNG DỤNG

4.1. BÀI TẬP 1: Tách lớp dữ liệu từ lớp đơn vị đất đai

Tách lớp xã từ đơn vị đất đai

B1: Mở lớp đơn vị đất đai mởi các lớp thuộc tính cần tách lớp.

B2: Vào Editor Start Editor chọn lớp dữ liệu đất đai.

B3: Trong công cụ Conversion tool To geodatabase Feature class to feature class.

Kết quả: Sau khi tách lớp ta có lớp xã như sau .

B4: Tiếp theo chọn Selection Select by attributes Chọn các xã.

B5: Vào Editor merge chọn như hình dưới.

B6: Ta có kết quả.

Tách lớp loại đất từ lớp dữ liệu đất đai

Các bước thực hiện như trên

Ta có kết quả:

Tách lớp độ dốc từ lớp dữ liệu đất đai

Các bước thực hiện như trên

Ta có kết quả

Tách lớp TPCG từ lớp dữ liệu đất đai

Các bước thực hiện như trên

Kết quả

Tách lớp tầng dày từ lớp dữ liệu đất đai

Các bước thực hiện như trên

Kết quả

Tách lớp Kntuoi từ lớp dữ liệu đất đai

Các bước thực hiện như trên

Kết quả

Bài tập ứng dụng chồng lớp vừa mới tách trên

Bước 1: Mở các lớp dữ liệu cần chồng xếp

Bước 2: Vào Analyst tool -> Overlay -> intersect. Chọn tất cả các lớp cần chồng

Bước 3: Kết quả chồng xếp lớp như sau

Bài tập buffer xã HTN HamCuong cách 500m.

Khu vực được chọn có viền màu xanh là xã HTN Ham Cuong .

Vào Analyst tool -> proximity -> buffer

Kết quả: Sau khi buffer

4.2. Ứng dụng với Geocoding tool:

Bài toán hiển thị địa chỉ trên dữ liệu GPS phường 8 quận Phú Nhuận:

Chọn loại địa chỉ: arctoolbox ->creat adress locator->chọn trường Alias Name cho

Field Map và chọn ổ lưu->ok

Kết quả:

4.3. Ứng dụng với thanh công cụ Geostatistical analyst tool phân loại điểm

theo độ cao:

Geostatistical analyst tool -> diffusion Interpolation With Barriers ->

Geostatistical analyst tool -> Global Polynomial Interpolation ->

Geostatistical analyst tool -> IDW ->

Geostatistical analyst tool -> Kernel Interpolation With Barries ->

4.4. Ứng dụng với thanh công cụ Network analyst:

Bài toán tìm đường nhanh đi qua tất cả 4 vị trí cho trước:

Network analyst-> new route->

->solve

Bài toán với các vị trí điểm cho trước tìm vùng lân cận thích hợp nhất đáp

ứng yêu cầu của người sử dụng.

Network analyst-> New Service Area

-> solve

Bài toán tìm đường nhanh nhất từ nhà đến trường học:

Network analyst-> New closest Faccilily

->solve

Bài toán tìm các trạm y tế gần nhà nhất:

Network analyst-> New closest Faccilily->

->solve

Bài toán tính khoảng cách ngắn nhất từ nhà đến các cửa hàng quần áo.

Network analyst-> OD Cots Matrix->

->solve

Với các điểm đân cư cho trước tìm vị trí thích hợp để xây trạm cứu hỏa sao

cho khoảng cách từ trạm cứu hỏa đến các điểm dân cư là ngắn nhất.

Network analyst-> Location-Allocation->

->solve

4.5. Ứng dụng với công cụ Spatial Analyst

Bài toán ứng dụng công cụ Spatial Analyst Tools trong việc đánh giá mật độ

điểm.

Spatial Analyst Tools Density Point Density Kết quả.

Bài toán thống kê các vùng gần UBND xã nhất trong khu vực xác định và

phân loại theo màu sắc.

Spatial Analyst Tools Distance Const Distance Kết quả.

Thống kê và phân loại lớp DVDD theo diện tích.

Spatial Analyst Tools Zonal Zonal Geomatry Kết quả.

4.6. Ứng dụng với công cụ Spatial Statistics

Đo lường phạm vi khu vực có chứa nhiều điểm dân cư nhất.

Spatial Statistics Tools Measuring Geographic Distributions Standard

Distance Kết quả.

Tính toán diện tích, chu vi, độ dài của khu vực cần xác định.

Spatial Statistics Tools Utilities Calculate Areas Kết quả.

CHƯƠNG V. KẾT QUẢ

Giúp cho người sử dụng hiểu rõ hơn về ý nghĩa và chức năng của các công cụ

trong Arc Toolbox

Dễ dàng hơn trong việc sử dụng các thanh công cụ và ứng dụng nó vào các bài

toán phân tích đa lớp, truy xuất dữ liệu, thống kê, lập biểu đồ vv…

Cung cấp giải pháp cho lưu trữ, tra cứu, cập nhật, phân tích, xử lý và phân phối

tích hợp các dạng dữ liệu địa lý với các dạng dữ liệu thuộc tính. Chuẩn hóa ngân

hàng dữ liệu để có thể đưa vào các hệ thống xử lý khác nhau.

Với những tính năng đa dạng phong phú của nó sẽ giúp phát huy được vai trò quan

trọng của mình trong các hoạt động của đời sống xã hội và thực tiễn.