ArcPy脚本在新型基础测绘中的应用研究.pdf
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1、技术 窑 应用科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 31 期ArcPy 脚本在新型基础测绘中的应用研究马福生,臧珂,杨春光*(山东省国土测绘院,济南 250102)在日常数据处理过程中,由于空间数据的数据量较大,在对其进行投影变换、字段编辑、拼接裁剪和数据转换等重复性数据处理工作中,工作人员需进行大量手动操作且容易出错1。为了降低数据处理人员的工作强度,提高工作效率,使用 ArcPy 脚本进行自动化处理是一种有效的方法。ArcPy 脚本在矢量数据处理中已有较多应用,李乃强2、吴后清等3分别讨论了其在地理空间数据质量控制方面的应用,
2、郑继武等4基于ArcPy 研究了大比例尺地形图图幅结合表的自动绘制方法,袁玏5研究了其在农村土地承包经营权地块处理中的应用,本文以山东省新型基础测绘生产工作为例,探讨了使用 ArcGIS 中脚本工具包 ArcPy 进行数据自动批处理的可行性,为 ArcPy 在空间数据处理中的应用提供了一种可行且高效的方案。1ArcPy简介ArcGIS 是一款具有强大功能的地理信息数据处理软件,本身就带有许多地理信息数据处理工具,能够很好地满足日常工作中大部分情况下的数据处理工作,但其无法满足某些用户个性化的数据处理流程,因此,ArcGIS 推出了 ArcPy6。ArcPy 是一个以成功的 arcgisscri
3、pting 模块为基础并继承了 arcgisscripting 功能构建而成的站点包,目的是以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化创建基础7。使用ArcPy 的另一个主要原因是,Python 是一种通用的编程语言。它是一种支持动态输入的解释型语言,适用于交互操作以及一次性程序(即脚本)快速原型制作,同时具有编写大型应用程序的强大功能。用 ArcPy 编写的ArcGIS 应用程序的优势在于,可以使用由多个不同领域的 GIS 专业人员和程序员组成的众多 Python 小群体开发的附加模块8。1.1ArcPy 模块模块为包含函数和类的 Python 文件
4、。ArcPy 由数据访问模块(arcpy援da)、制图模块(arcpy援mapping)、Ar原摘要:在日常数据处理过程中,由于空间数据的数据量较大,在对其进行重复性数据处理工作中,工作人员需进行大量手动操作且容易出错。空间数据的自动批处理可以大幅度降低数据处理人员的工作强度,提高工作效率。结合山东省新型基础测绘生产项目,使用 ArcPy 脚本对一些重复性的工作进行批处理,实现数据分发、影像挑选、数据合并等的批量操作,为 ArcPy 脚本在空间数据自动批处理中的应用提供一种可行且高效的方案。关键词:新型基础测绘;ArcPy;批处理;数据分发;影像挑选中图分类号院P208文献标志码院A文章编号院
5、2095-2945渊2023冤31-0177-04Abstract:In the daily data processing process,due to the large amount of spatial data,staff need to do a lot of manualoperations and are prone to errors in the repetitive data processing.Automatic batch processing of spatial data can greatly reducethe work intensity of data
6、processors and improve work efficiency.Combined with the new basic surveying and mapping productionproject in Shandong Province,ArcPy script is used to batch some repetitive work,and the batch operations of data distribution,image selection and data merging are realized,which provides a feasible and
7、 efficient scheme for the application of ArcPy scriptin automatic batch processing of spatial data.Keywords:new basic surveying and mapping;ArcPy;batch processing;data distribution;image selection第一作者简介:马福生(1980-),男,高级工程师。研究方向为基础测绘、摄影测量与遥感。*通信作者:杨春光(1991-),男,工程师。研究方向为摄影测量与遥感及地图制图。DOI:10.19981/j.CN23
8、-1581/G3.2023.31.042177-2023 年 31 期技术 窑 应用科技创新与应用Technology Innovation and ApplicationcG IS Spatial Analyst 扩展模块(arcpy援sa),以及 ArcGIS Network Analyst 扩展模块(arcpy援na)等一系列模块支持,这些模块分别集成不同的功能。1.2ArcPy 类类的作用类似于建筑设计蓝图。蓝图为如何创建事物提供了一个框架。类可用于创建对象,即通常所说的实例。ArcPy 类,如 SpatialReference 和 Extent 类,通常用作地理处理工具参数设置的快捷
9、方式,否则的话,这些参数会使用更加复杂的字符串。1.3ArcPy 函数函数是用于执行某项特定任务并能够纳入更大的程序的已定义功能。在 ArcPy 中,所有地理处理工具均以函数形式提供,但并非所有函数都是地理处理工具。除工具之外,ArcPy 还提供多种函数来更好地支持Python 地理处理工作流。函数(通常称为方法)可用于列出某些数据集、检索数据集的属性、在将表添加到地理数据库之前验证表名称,或执行其他许多有用的脚本任务。2生产中遇到的问题基础测绘是测绘事业的核心组成部分,对于国防建设、经济建设、社会发展和生态保护具有重要意义,同时为自然资源管理、公共安全与应急管理等提供数据支持和技术保障。新型
10、基础测绘是基础测绘在新时代的转型升级,其成果具有全域覆盖、数据量大、内容丰富等突出特点,这也使得在生产过程中会面临大量耗时且重复性的工作,影响工作效率。为了降低工作人员的工作强度,提高工作效率,使用 ArcPy 对一些重复性的工作进行批处理是一种有效的方法。在山东省“十四五”基础测绘规划中,计划 5 a 内实现基于 0.2 m 分辨率影像全省更新一遍以及基于0.5 m 分辨率影像的年度更新,更新内容包括山体、水系、冰雪、海洋、农林用地与土质、高程、水利、交通、建(构)筑物及场地设施、管线、院落、人工地貌、行政区划单元、地名地址、国土空间规划单元和其他管理单元等。相比“十三五”的 5 a 全省基
11、于 0.5 m 分辨率影像更新一轮,任务比以前成倍地增加,因此在分发任务的过程中需要更多的时间来处理更多的数据量。另一方面,在“十三五”基础测绘中普遍使用的是0.5 m 分辨率的影像,按照 1颐10 000 的图幅进行分幅,每幅图面积为 25 km2,单个子任务区使用的影像数量不多,人工挑选耗时并不明显。由于“十四五”基础测绘使用的 0.2 m 分辨率的影像是基于 1颐2 000 的图幅进行分幅,即每幅图面积为 1 km2,因此更新中每个子任务区使用的影像呈现指数级增加,人工挑选耗时明显增加。以上 2 个问题均为重复性的海量数据处理问题,利用 ArcPy 站点包可以很好地解决这个问题。3Arc
12、Py在生产中的应用3.1数据分发在基础测绘实际生产中,由于工期的限制,每个任务区需要分为多个子任务区由不同的作业员完成,因此在任务分配过程中涉及数据分发的问题。传统的做法是利用 Arcgis 制作矢量的任务分块图,然后由作业员自己对原始数据进行裁切,这样每个作业员需要处理一遍数据。由此想到使用 ArcPy 脚本,根据分配好的任务分块图对多个原始数据进行统一分配及裁切,能大大节省任务分配的时间。脚本具体思路为:先将制作好的矢量任务分块图对自身进行分割处理,形成多个子任务分块图,然后使用分割好的子任务分块图对数据进行裁剪,使用“原始数据+作业员”的格式对裁切后的数据命名,处理流程如图 1 所示。图
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