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arcgis怎么把一部分区域提取出来下载_arcgis如何抠出部分图(2024年12月测评)

内容来源：亚心网络所属栏目：新闻更新日期：2024-12-03

arcgis怎么把一部分区域提取出来

arcgis制作人口密度图嘿，大家好！我是那个喜欢分享和钻研的菜狗，今天来教大家如何用ArcGIS做核密度分析，特别是制作人口密度图。整个过程其实非常简单，只需要几分钟就能搞定！准备工作 𐟓ˆ 首先，你需要准备一些数据，包括POI点数据和研究区域的矢量图。这些数据可以在网上找到，或者自己整理。核密度分析 𐟔 打开ArcGIS，找到Spatial Analyst工具箱，然后选择“密度分析”中的“核密度分析”。设置处理环境 𐟌 接下来，你需要设置处理范围和栅格分析。这里的关键是要把区域选择成你的研究区域矢量图。优化栅格 𐟌Ÿ 这一步是为了让最后的图更美观。你可以按需求选择符号系统和分类数量，右击栅格图层选择“属性”然后进行显示设置。选择重采样算法 𐟧銦œ€后一步是选择重采样算法。我个人比较喜欢用双三次卷积，这样处理出来的栅格锯齿感会少很多。完成 𐟎‰ 好了，以上就是整个过程的全部步骤。是不是很简单？希望这个小教程能帮到你，让你轻松搞定人口密度图！如果你有其他问题，欢迎在评论区留言哦！谢谢大家的阅读，希望你们都能做出美美的人口密度图！

GIS插值秘籍：仅插部分在阅读论文时，发现一篇文章的风险评价图使用了GIS反距离权重插值法。以下是如何在GIS中实现只在部分区域进行插值，而其他无点区域不插值的方法： 𐟓Š 数据预处理：首先，将分类变量转换为虚拟变量，并将距离标准化为欧几里得形式。这一步在ArcGiS 10.7中完成。 𐟗𚯸 空间分布可视化：将处理过的因子空间分布可视化为单独的地图。 𐟔砥距离权重插值：在ArcGIS 10.7中使用反距离加权方法创建空间分布图，描绘与土壤重金属相关的生态风险。 𐟒𛠥…𖤻–数据分析：使用R语言开发用于重金属浓度分析的ML模型，使用IBM SPSS 22进行统计分析，使用Canoco 5.0执行RDA，使用Origin 2021和Microsoft Excel 2019进行其他数据分析和图表生成。通过以上步骤，可以制作出只在部分区域进行插值的风险评价图，其他无点区域不插值。

𐟗𚯸高程地图制作全攻略𐟚€ 𐟌„想要制作一份精确的高程地图吗？跟着我们的步骤，轻松搞定！ 1️⃣ 数据准备𐟓 首先，你需要获取DEM（数字高程模型）数据。这些数据是制作高程地图的基础。你可以从地理空间数据云等网站上下载，选择30M分辨率的数据就足够了。记得选择云量较少、清晰度高的数据哦！将下载的DEM数据导入ArcGIS中。通过“目录”窗口连接到包含数据的文件夹，然后将文件拖拽到图层中。 2️⃣ 数据处理𐟛 ️ 如果下载的数据范围大于你需要的区域，可以使用ArcGIS的“按掩膜提取”工具进行裁剪。在“系统工具箱”中找到“空间分析工具”下的“提取分析”，然后选择“按掩膜提取”，输入DEM数据和裁剪范围，就可以完成裁剪了。接下来，你需要设置符号系统。右击裁剪出的新图层，选择“属性”-“符号系统”-“已分类”。根据高程的实际情况选择合适的分类方法和类别数。 3️⃣ 绘制高程分布图𐟎芥œ聲cGIS中切换到布局视图，进行地图的排版和美化。你可以添加图例、比例尺和指北针，让地图更加专业、美观。完成所有排版和美化工作后，就可以导出地图了。设置合适的分辨率和输出格式，满足你的不同需求。 𐟎‰恭喜你！现在你已经掌握了高程地图的制作方法。快去试试吧！

ArcGIS水文分析全流程详解 ArcGIS的水文分析模块主要用于模拟和分析地表水流的运动情况。通过一系列的工具和方法，它能够为地表水流建立模型，这对于区域规划、农业和林业等领域具有重要意义。以下是ArcGIS水文分析的主要步骤和功能概述： 𐟌 DEM数据获取与处理首先，需要获取研究区域的DEM（数字高程模型）数据。如果需要，可以对DEM数据进行裁剪和填洼等预处理。 𐟒砥᫦𔼊使用ArcToolbox中的“填洼”工具，对DEM数据进行填洼处理，以消除地表上的凹陷点。可以设置Z限制来控制填洼的程度。 𐟌Š 流向分析通过“流向”工具，分析填洼后DEM数据中的水流方向。结果是一个表示每个像元水流方向的栅格数据集。 𐟏ž️ 流量分析使用“流量”工具，计算每个像元的水流累积量。这反映了地表的汇水能力和水流的集中程度。 𐟏ž️ 提取河流网络通过设置合适的阈值，使用栅格计算器等工具提取出河流网络。结果是表示河流网络分布的栅格或矢量数据集。 𐟛䯸河网矢量化与平滑将栅格河网数据转换为矢量数据，以便于进一步的分析和编辑。使用平滑工具对矢量河网进行平滑处理，以减少数据中的噪声和不规则性。 𐟏ž️ 流域分析通过“盆域分析”等工具，确定研究区域的流域范围。结果是一个表示各流域范围的矢量数据集。 𐟓Š 栅格转矢量如果需要，可以将流域分析结果的栅格数据转换为矢量数据格式。 𐟌 多源数据集成 ArcGIS能够集成多种数据源，如遥感数据、地理空间数据、气象数据等，实现水文数据的多源融合。 𐟔 强大的空间分析功能提供空间分布分析、遥感数据分析、水质模拟分析等功能，揭示水文要素的空间差异和分布规律。通过这些步骤和功能，ArcGIS水文分析可以帮助用户更好地理解和预测地表水流的运动情况，从而为各种应用提供有力的支持。

遥感影像信息提取与处理全攻略遥感影像处理与分析是地理信息系统的重要部分，它涵盖了从数据获取到最终应用的整个流程。以下是遥感影像信息提取与处理的主要分类：影像下载与预处理 𐟓加首先，你需要从各种卫星数据源下载影像，包括哨兵一号Sentinel-1、哨兵二号Sentinel-2、高分一号GF1-WFV、高分六号GF6-WFV、环境一号二号HJ、中巴资源卫星CBER04、Landsat卫星等中等分辨率卫星。下载完成后，进行必要的预处理，如辐射定标、大气校正等。矢量化工作 𐟗𚯸 矢量化是将影像中的特定区域或对象转换为矢量数据的过程。这通常涉及使用ENVI/SNAP等软件进行影像识别分类和提取解译。植被指数与水体指数提取 𐟌🰟’犠通过计算植被指数和水体指数，可以提取出影像中的植被和水体信息。这些指数可以帮助你更好地理解和分析地表覆盖类型。 DEM下载 𐟌 数字高程模型（DEM）是地形分析的重要数据源。通过下载DEM数据，可以进行地形分析和建模。目视解译与非监督分类 𐟑€𐟔 目视解译是通过人工观察影像来识别和提取信息。非监督分类则是通过计算机自动识别和分类影像中的不同对象。监督分类与机器学习 𐟤– 监督分类是基于已知的样本数据来训练分类器，从而对新的影像数据进行分类。机器学习则是一种更高级的分类方法，通过训练模型来识别和分类影像中的对象。 ArcGIS制图分析 𐟓Š 最后，使用ArcGIS等软件进行制图分析，将提取的信息可视化，以便更好地理解和应用。通过以上步骤，你可以充分利用遥感影像数据，提取出有用的信息，为地理信息系统提供强有力的支持。

ArcGIS空间自相关分析：莫兰指数详解 𐟓ˆ 数据准备：首先，你需要一份带有区域数值的面矢量数据。 𐟛 ️ 处理数据：在ArcGIS工具箱的空间统计分析中，选择空间自相关分析。 𐟓Š 分析结果：莫兰指数（Moran's I）是一种衡量空间自相关性的指标，它反映了变量在地理空间上的聚集或分散特性。莫兰指数的取值范围通常在-1到1之间：莫兰指数 > 0：表示存在正的空间自相关，意味着相邻区域的变量值相似，具有聚集效应。例如，如果研究的是房价数据，莫兰指数大于0可能意味着高房价的区域和高房价的区域相邻，低房价的区域和低房价的区域相邻，而不是随机分布。莫兰指数 = 0：表示没有明显的空间自相关，变量在空间上是随机分布的。莫兰指数 < 0：表示存在负的空间自相关，相邻区域的变量值倾向于不同，具有分散效应。例如，高犯罪率的区域可能周围是低犯罪率的区域。 𐟌 举例：假设我们研究某城市的空气污染指数（如PM2.5浓度）。计算得到的莫兰指数为0.4，表明污染值在空间上有正自相关，即污染较高的区域往往相邻，形成污染热点区，而空气质量较好的区域也会集中在一起。

［arcgis教程-投影和变换工具2］坐标系转换今天介绍一下坐标系之间的转换操作。在使用GIS数据时，因为数据来源的不同，想要叠加使用，经常会进行坐标系的转换。坐标系的正确定义是数据分析的前提。 1-说在前面:在ArcGIS中，有两种大家常见常用的坐标系:地理坐标系和投影坐标系。地理坐标系经过投影后变成投影坐标系，投影坐标系因此由地理坐标系和投影组成。大家记住以下这种格式就好了，专业的解释感兴趣的同学可以查查资料。地理坐标系:例如WGS84，北京54，西安80，CGCS2000 投影坐标系(平面坐标系):例如 Xian_1980_GK_CM_117E 2-转换形式:坐标系转换可以是地理坐标系与投影坐标系之间的转换，可以是地理坐标系与地理坐标系之间的转换，也可以是投影坐标系与投影坐标系之间转换。矢量数据使用要素-投影变换工具𐟛 ，栅格数据使用栅格-投影栅格工具进行转换注:坐标系转换前记得先进行坐标系的定义哦(可以看上一期的笔记分享) 3-地理坐标系与投影坐标系之间的转换:Xian80和Xian_1980_GK_CM_117E 可以直接转换。 4-投影工具𐟛 :将空间数据从一种坐标系投影到另一种坐标系。 5-不同地理坐标系之间的转换:CGCS2000和北京54，需要先定义地理坐标转换公式(就当是公式吧) 定义坐标系转换参数，再使用转换工具时使用所定义的公式。一般不同大地测量系统坐标系之间的转换会涉及保密参数的使用，此参数为【三参数】或者【七参数】，均为国家保密参数，需要到当地的测绘部门或者国土部门，以单位名义签保密协议进行购买，此参数在各个区域是不同地。具体操作就浅显介绍到这吧，其实arcgis工具操作真的简单，它就是一个别人封装好的工具直接让我们套用，难的是理清其中的理论知识。

探索广西：2024年行政区划地图全览 𐟌„ 探索广西的行政区划，2024年最新地图数据等你来发现！这份地图基于国家地信公共服务平台发布的数据，审图号：GS（2024）0650，通过arcgis软件精心绘制。 𐟏ž️ 广西壮族自治区下辖14个地级市，包括10个县级市、42个县和12个自治县。在这份详尽的地图中，你可以一窥广西的行政区域划分，探索各个地方的特色与魅力。 𐟓 无论是地理爱好者还是历史迷，这份地图都是你的理想选择。让我们一起踏上这趟探索之旅，发现广西的独特之处吧！

重庆直辖对区域发展的影响：空间断点视角原文信息：Jia, J., Liang, X., & Ma, G. (2021). Political hierarchy and regional economic development: Evidence from a spatial discontinuity in China.Journal of Public Economics,194, 104352. 重庆从地级市升格为直辖市，这一变化为中国城市政治等级与经济发展关系的研究提供了完美的外生冲击。1997年，中央政府决定将重庆从四川省分离出来，提升为直辖市。这一举措旨在促进重庆的经济发展，使其成为中国西部地区经济增长的引擎；同时，也有助于配合当时的三峡建设，做好三峡工程移民的安置工作。重庆和四川在历史上长期属于同一个省份，两地尤其是新分界线附近的地理条件、人口结构、民族文化等都非常相似。1997年重庆正式升级为直辖市后，共包括43个县和933个镇，人口超过3000万，而四川省余下的部分，共包括20个地级市、180个县和4155个镇，人口约8500万。数据来源：夜间灯光数据 2013年乡镇经济数据（来自《中国县域统计年鉴：乡镇卷》） 2008年经济普查数据 2005年世界银行企业调查数据 2000年和2005年人口普查数据 1994-2005年县级财政支出结构（中国城市/县公共财政统计年鉴） 2003-2009年县级挪用公款统计（来自中国审计年鉴）地形：海拔和坡度（来自ArcGIS 计算）基础设施与公共品提供：道路、学校、医院（Google地图计算得到）识别策略（空间断点）：选择位于重庆与四川边界线两侧的地区作为处理组和对照组，因变量是经济增长速度，用灯光亮度的变化率表示。结论：重庆在成为直辖市后经济增长速度显著提高，原因在于重庆的官员采取了更多促进经济增长的政策。重庆政府更倾向于降低行政支出在财政支出中的比重，增加投资建设性支出；财政资金被挪用的情况减少。修建了更长的地方道路、更多的学校和医院；注册企业的所需要的准入和规定更少，新成立的企业数量更多。

PM2.5案例：空间自相关 𐟔局部空间自相关分析是一种强大的工具，用于检测和理解空间数据中的模式和关系。在上一篇笔记中，我们已经讨论了空间自相关的基本概念，今天我们将深入探讨如何通过聚类和异常值分析来识别空间自相关模式。 𐟌假设我们收集了一个城市各区域的PM2.5污染数据，目标是了解这些污染的空间分布模式，从而为环境治理提供依据。通过聚类和异常值分析，我们可以发现以下几种区域类型： 1️⃣ 高-高集聚区：这些区域通常位于市中心或工业区附近，PM2.5污染值较高，并且周围区域也有相似的较高污染值。这表明这些区域形成了“高-高”集聚。 2️⃣ 低-低集聚区：这些区域通常位于远郊或绿化良好的区域，PM2.5污染值较低，并且周围区域也有较低的污染值，形成“低-低”集聚区。 3️⃣ 高-低异常区：这些区域通常位于某个工厂附近，虽然污染值较高，但被低污染的住宅区包围，属于“高-低”异常区。 4️⃣ 低-高异常区：这些区域通常位于一个公园或绿地，虽然污染值较低，但周围都是污染较高的区域，属于“低-高”异常区。 𐟌ˆ通过这些集聚和异常点的信息，我们可以更好地了解不同区域的污染模式。例如，找出污染值低但周围被高污染值包围的区域（如公园、绿地），可以进一步调查其环境保护措施，作为其他区域的参考。 𐟔„在下一篇笔记中，我们将探讨冷热点分析，这是一种用于识别空间数据中局部异常值的方法。通过这些分析，我们可以更全面地理解空间数据的模式和关系。 𐟓𘦛𔥤š关于ArcGIS的使用教程，请参考之前的分享。