08級地理信息系統(tǒng)實習(xí)報告.doc

實習(xí)報告班級：08級地理信息系統(tǒng)班姓名: 張良學(xué)號 20085080197實習(xí)時間 2011-09-1至2011-10-10第一部分 基于mapgis矢量化地圖實習(xí)目的：通過這項實習(xí)，使熟悉用MAPGIS編制地圖的全過程及基本方法，了解MAPGIS在制圖領(lǐng)域中的應(yīng)用。并通過實習(xí)鞏固課堂上所學(xué)的地圖編繪的基本原理、綜合理論和方法，從而提高學(xué)生的專業(yè)水平和動手能力，為今后的工作打下堅實的基礎(chǔ)。實習(xí)內(nèi)容： 1、 地形圖的配準 2、 用MAPGIS軟件矢量化地形圖實習(xí)步驟：第一步 配準 1 首先應(yīng)雙擊DogServer （狗狗圖標）才能運行mapgis，桌面右下角出現(xiàn)。2 打開mapgis主菜單，如下所示選擇“實用服務(wù)”下面的“投影變換”選項，“系統(tǒng)標準圖框”下面有兩種生成圖框的方式可供選擇，一是“根據(jù)圖幅號生成圖框”，步驟是輸入圖幅號，設(shè)置參數(shù)，確定。二是直接選擇“系統(tǒng)標準圖框”下拉菜單中的“生成相應(yīng)比例尺的圖框”（例如生成1:5萬圖框）然后保存文件（wl，wt，wp，點線區(qū)全選），點擊確定，生成圖框。 3 選擇主菜單中的“圖象處理”下面的“圖象分析”選項，“文件”菜單下，“數(shù)據(jù)輸入”，“轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型”對話框中選擇“轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型TIF文件”，“添加目錄”，“選擇”“添加文件”（選要配準的文件），關(guān)閉。然后在“文件”菜單下打開影像（此時為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的圖象）。在“鑲嵌融合”菜單下“打開參照文件”，選擇“參照線文件”，刪除控制點，添加控制點（在需要配準的圖上選點，空格鍵，然后在參考線文件上選點，空格鍵即可），添加適量后，選擇“鑲嵌融合”下的“校正預(yù)覽”，看看配準后的效果，滿意就選擇“影像校正”即另存為，設(shè)置存儲路徑即可。 4 此外，還有另外一種添加控制點的方法：在“鑲嵌融合”下拉菜單中選“RGB生產(chǎn)，圖幅生成控制點”，設(shè)置控制點信息，可選擇“逐格網(wǎng)校正”。配準后的結(jié)果：第二步 矢量化1 “圖形處理”，“輸入編輯”，“自定義”（也可自行設(shè)置），點擊編輯區(qū)可激活工具條?！癡矢量化”“裝入光柵文件”（即影像校正后的圖像）?？梢孕陆c，線，區(qū)圖層并分別對各個圖層矢量化。2 “V矢量化”“設(shè)置矢量化范圍”“設(shè)置矢量化參數(shù)”“光柵文件求反”（可選）點，線，區(qū)的編輯菜單如下圖所示： 3 點要素選擇圖形處理中的輸入編輯，新建一個工程，點擊矢量化中的轉(zhuǎn)入柵格文件，將配準后的地圖導(dǎo)入，右擊圖層列表框，選擇新建點，并創(chuàng)建。右擊創(chuàng)建的點，修改屬性結(jié)構(gòu)，完成點擊OK。編輯點要素，點擊點編輯中的輸入點圖元。直至所有要素完成，并保存結(jié)果。 本次實習(xí)，點圖層有標注、車行橋、等高線標注、獨立房屋、墳等。4 線要素編輯線要素，創(chuàng)建線項目，并修改其屬性結(jié)構(gòu)。點擊OK。點擊線編輯輸入線輸入線。本次實習(xí)，線圖層有等高線，公路，簡易公路，時令路，鄉(xiāng)村路，水系、圍墻等。5區(qū)要素創(chuàng)建區(qū)要素，修改屬性并保存。點擊區(qū)編輯，選擇輸入弧段。并對區(qū)要素進行繪制，直至所有要素完成，保存項目。本次實習(xí)，區(qū)圖層有水稻田，堅固的街區(qū)不堅固的街區(qū)等。6 完成點，線，面所有要素繪制后，將工程文件保存。最終繪制完成的地圖，輸出圖如下：第二部分 遙感實習(xí)實習(xí)一 TM數(shù)據(jù)的輸入輸出，輸入SPOT圖像要點，切割圖像實習(xí)目的及內(nèi)容：1.了解常用遙感圖像(TM、SPOT)的特點、格式2 學(xué)會用ERDAS軟件導(dǎo)入TM和SPOT圖像，并根據(jù)需要栽切圖像。實習(xí)操作步驟：一 TM數(shù)據(jù)的輸入輸出 單波段數(shù)據(jù)的輸入 1 啟動ERDAS IMAGINE 9.2運行環(huán)境，點擊Import圖標，會彈出Import/Export對話框，對其進行如下設(shè)置：TypeGeneric Binary,MediaFile.InputFileD:中國遙感衛(wèi)星地面站LANDSAT7 ETM+2002L71123037_03820020709_B10.FST.OutputFileD:實習(xí)一數(shù)據(jù)01.img.點擊OK!2 出現(xiàn)Import Generic Binary Data對話框，Data FomalBSQ,Data TypeUnsigned 8 bit,設(shè)置#Rows,#Cols(行列值可在原始數(shù)據(jù)所在文件夾下的說明文檔中找到，本次實驗中1-5,73351*3181，6L6H1676*1591，86701*6361)點擊OK即可完成單波段數(shù)據(jù)的輸入。依次生成01，02，至08這些單波段數(shù)據(jù)。 上圖為輸入1-5,7波段的設(shè)置情況上圖為波段1的數(shù)據(jù)輸入 組合多波段數(shù)據(jù)1 啟動程序ERDAS IMAGINE 9.2，點擊Interpreter圖標 UtilitiesLayer stack打開對話框，進行設(shè)置：依次輸入各個波段數(shù)據(jù)，輸入單波段文件一個，單擊add 按鈕，增加一個波段，依次再輸入兩個波段。選中union和ignore zero in stats行復(fù)選框。2 生成070402，030405兩個多波段數(shù)據(jù)，它們分別是，等波段組合。 上圖為7，4，2波段組合的 030405.image 二 輸入SPOT圖像要點 文件類型：為SPOT（CAP/SPIM）文件存貯介質(zhì)為file選擇輸入輸出文件類型。上圖為輸入SPOT圖像三、切割圖像分為兩種類型：規(guī)則分幅裁剪和不規(guī)則分幅裁剪 規(guī)則分幅裁剪要點啟動程序,maindata prepration subset image 坐標系（coordinate type）為file確定裁剪范圍：在ulx、uly、lrx、lry中輸入值(打開“多波段數(shù)據(jù)組合070402.img”右鍵inquire box自動出現(xiàn)所畫矩形的X，Y坐標)文件類型為unsigned 8 bit；文件類型為continuous輸出統(tǒng)計忽略零值，選擇ignore zero in output states輸出象元波段值，如2：5等（select Layers 1:3）對多波段數(shù)據(jù)組合070402.img的規(guī)則分幅裁剪結(jié)果如上圖（二）不規(guī)則裁剪：用AOI工具裁剪任意多邊形1、用AOI裁剪確定圖像范圍 打開一個圖像（070402.img）打開AOI裁剪工具：AOITOOLS 選擇一個工具用工具在圖上選擇一個要裁剪的圖像范圍保存AOI文件：Filesaveaoi file save as2、不規(guī)則分幅裁剪 啟動程序；data preparationsubset image輸入文件：在input file(*.img)中輸入文件 在output file(*.img)中選擇保存文件的位置和名稱選擇AOI文件：選擇AOI選擇AOI文件輸出文件類型為unsigned 8 bit輸出象元波段，如選擇1:3單擊ok執(zhí)行裁剪。 :上圖為不規(guī)則分幅裁剪的設(shè)置情況上圖為不規(guī)則分幅裁剪的最終結(jié)果實習(xí)三 地形圖的配準（遙感圖像的幾何精糾正）實驗?zāi)康募皟?nèi)容 1.學(xué)會利用ERDAS軟件對地形圖進行配準。2.學(xué)會利用ERDAS軟件對遙感圖像進行幾何精糾正。一、 地形圖配準原理 幾何精糾正，數(shù)字圖象幾何糾正：通過計算機對離散結(jié)構(gòu)的數(shù)字圖像中的每一個像元逐個進行糾正處理的方法。這種方法能夠精確地改正動態(tài)掃描圖像的誤差?；驹恚豪脠D像坐標和地面坐標（另一圖像坐標、地圖坐標等）之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即輸入圖像和輸出圖像間的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系實現(xiàn)?；叶戎夭蓸?，糾正后的新圖像的每一個像元，根據(jù)變換函數(shù)，可以得到它在原始圖像上的位置。如果求得的位置為整數(shù)，則該位置處的像元灰度就是新圖像的灰度值。如果位置不為整數(shù)，則有幾種方法：1)最近鄰法2)雙線性內(nèi)插法3）三次卷積法。綜上所述：控制點的選擇原則: 表征空間位置的可靠性，道路交叉點，標志物，水域的邊界，山頂，小島中心，機場等。同名控制點要在圖像上均勻分布；清楚辨認；數(shù)量應(yīng)當(dāng)超過多項式系數(shù)的個數(shù)（(n+1)*(n+2)/2）。當(dāng)控制點的個數(shù)超過多項式的系數(shù)個數(shù)時，采用最小2乘法進行系數(shù)的確定，使得到的系數(shù)最佳。 二、 地形圖配準操作步驟（一） 單幅圖的配準步驟1 將掃描后的地形圖轉(zhuǎn)為image格式：ImportType：Tiff，MediaFile,InputFilexingyang.TIF,OutPutFilexiangyangimageOKOK!2 啟動配準程序:Maindata preparationImage Geometric corretionset Geo correction Inp(選擇要配準的地形圖) From Image File3 選擇幾何校正模型：一般選擇多項式變換模型（polynomial）；單幅圖多項式次方數(shù)可選14 選擇投影類型，填寫投影參數(shù) 選擇add/change projection，出現(xiàn)下面的對話框：在上圖中projection type:選擇transverse mercatorSpheroid name和datum:都選擇:krasovskyScale factor at centra lmeridian : 1.000 Longitude of central meridian:中央子午線的經(jīng)度需要計算False easting:北半球填寫為50,000m(500公里)，其他不變。5、選擇幾何校正采點模式 選擇set projection GCP tool，單幅圖的配準選擇通過鍵盤方式輸入控制點：即keyboard only。（下左圖）單位選擇米（下右圖）6、用 圖標在xinyang.img圖上找三個控制點，并輸入X residual 和Y residual。輸入坐標值，注意輸入的單位為要換算成米，如圖上的坐標為(38499,3560)，其中38499中38是帶號，所以輸入值為499000,而3560應(yīng)輸入3560000（單位為米）7 再采集其他控制點最少控制點的個數(shù)可按下列公式計算：(t+1)*(t+2)/2，當(dāng)次方數(shù)為時最少需要個控制點，次方需要個控制點，次方需要10個控制點。當(dāng)輸入3個控制點后（本次實習(xí)），每采集一個地面控制點，系統(tǒng)自動產(chǎn)生一個ref.gcp 上圖為單幅圖配準采點表格上圖為單幅圖配準采點分布8 其他知識x residual y和 y residual分別表示單個GCP控制點的X、Y殘差， RMS error 和contribution是單個GCP的RMS誤差和貢獻率。 一般要求配準誤差不超過一個像元，即從配準圖上可以看出總誤差大小點擊 圖標，輸出配準后的文件。 進行配準后圖像及控制點文件的保存。打開xinyang.img和xinyangpeizhun.img的圖像圖層信息，進行比較。 兩幅圖的配準與單幅圖配準不同之處：首先要打開兩幅圖,如一幅為已有坐標的地形圖，另一幅為沒有地理坐標的TM圖片或SPOT圖。采點模式應(yīng)選:existing view,即從已經(jīng)打開的窗口中采點。 第一步：顯示圖像文件（Display Image Files）在ERDAS圖標面板中點擊Viewer圖表兩次，打開兩個視窗（Viewer1/Viewer2），并將兩個視窗平鋪放置，操作過程如下：ERDAS圖表面板菜單條：SessionTitle Viewers然后，在Viewer1中打開需要校正的SPOT圖像：未配準的“01.img”在Viewer2中打開作為地理參考的校正過的圖像 “xinyangpeizhun.img”第二步：啟動幾何校正模塊（Geometric Correction Tool） Viewer1菜單條：Raster Geometric Correction打開Set Geometric Model對話框選擇多項式幾何校正模型：PolynomialOK同時打開Geo Correction Tools對話框和Polynomial Model Properties對話框在Polynomial Model Properties對話框中，定義多項式模型參數(shù)以及投影參數(shù)：定義多項式次方（Polynomial Order）:1定義投影參數(shù)（PROJECTION）ApplyClose打開GCP Tool Referense Setup 對話框 第三步：啟動控制點工具（Start GCP Tools）首先，在GCP Tool Referense Setup對話框中選擇采點模式： 選擇視窗采點模式：Existing ViewerOK打開Viewer Selection Instructions指示器在顯示作為地理參考圖像xinyangpeizhun.img的Viewer2中點擊左鍵進入控制點采點狀態(tài)。第四步：采集地面控制點（Ground Control Point）GCP的具體采集過程：1在GCP工具對話框中，點擊Select GCP圖表，進入GCP選擇狀態(tài)；2在GCP數(shù)據(jù)表中，將輸入GCP的顏色設(shè)置為比較明顯的黃色。3在Viewer1中移動關(guān)聯(lián)方框位置，尋找明顯的地物特征點，作為輸入GCP。4在GCP工具對話框中，點擊Create GCP圖標，并在Viewer3中點擊左鍵定點，GCP數(shù)據(jù)表將記錄一個輸入GCP，包括其編號、標識碼、X坐標和Y坐標。5在GCP對話框中，點擊Select GCP圖標，重新進入GCP選擇狀態(tài)。6在GCP數(shù)據(jù)表中，將參考GCP的顏色設(shè)置為比較明顯的紅色，7在Viewer2中，移動關(guān)聯(lián)方框位置，尋找對應(yīng)的地物特征點，作為參考GCP。8在GCP對話框中，點擊SelectGCP圖標，重新進入GCP選擇狀態(tài)，并將光標移回到Viewer1中，準備采集另一個輸入控制點。9不斷重復(fù)1-8，采集若干控制點GCP，直到滿足所選定的幾何模型為止，爾后，沒采集一個InputGCP，系統(tǒng)就自動產(chǎn)生一個Ref. GCP，通過移動Ref. GCP可以優(yōu)化校正模型。實驗四 主成分變換和主成分逆變換一 、主成分變換 K-L變換是離散Karhunen-Loeve變換的簡稱，又常稱作主成份變換（Principal Component Analysis）。它是對某一多光譜圖像X，利用K-L變換矩陣A進行線性組合，而產(chǎn)生一組新的多光譜圖像Y的操作，表達式為：YAX，A的作用是過多波段的像元亮度加權(quán)系數(shù)，實現(xiàn)線性變換。由于變換前各波段之間又很強的相關(guān)性，經(jīng)過K-L變換組合，輸出圖像Y的各分量之間將具有最小的相關(guān)性。實驗步驟:：1 ERDAS圖標InterpreterSpectral EnhancementPrincipal Components.2 Principal Components對話框中，設(shè)置參數(shù)確定輸入文件(Input File)為*.img定義輸出文件(Output File)為*_principal.img文件坐標類型(Coordinate Type)為Map確定處理范圍(Subset Definition)。在ULX/Y、LRX/Y微調(diào)框中輸入需要的數(shù)值。注意：默認為整個圖像范圍，可以應(yīng)用Inquire Box定義子區(qū)。確定輸出數(shù)據(jù)類型(Output Data Type)為Float Single特征矩陣輸出設(shè)置（Eigen Matrix）運行日志，寫入特征矩陣文件，特征矩陣文件名特征數(shù)據(jù)輸出設(shè)置（Eigen Value）需要的主成份數(shù)量為3單擊OK，執(zhí)行主成份變換(下圖為設(shè)置情況)下圖為主成分變換前的304050波段合成圖像下圖為主成分變換后304050k_l.img二、主成分逆變換 主成分逆變換(inverse principal components analysis)是將經(jīng)主成分變換獲得的圖像重新恢復(fù)到彩色空間，應(yīng)用時輸入的圖像必須是由主成分變換得到的圖像，而且必須有當(dāng)時的特征矩陣（*.mtx）參與變換。實驗步驟：在ERDAS圖標InterpreterSpetral EnhancementInverse Principial Components命令,打開Inverse Principal Components對話框中，需要設(shè)置下列參數(shù)確定輸入文件(Input PC File)為*.img定義輸出文件(OutputFile)為*inverse_pc.img文件坐標類型(Coordinate Type)為Map確定處理范圍(Subset Definition)。在ULX/Y、LRX/Y微調(diào)框中輸入需要的數(shù)值。(注意：默認為整個圖像范圍，可以應(yīng)用Inquire Box定義子區(qū)。)確定輸出數(shù)據(jù)類型(Output Data Type)為Float Single輸出數(shù)據(jù)拉伸到0255，請選中ignore to unsigned 8 bit若輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)計時忽略零值，請選中ignore zero in states復(fù)選框單擊OK，執(zhí)行主成份逆變換。（下圖為設(shè)置情況）下圖為主成分逆變換之后的圖像304050inverse_k_l.img實驗五不同分辨率圖像融合實驗?zāi)康膶W(xué)會利用ERDAS軟件進行不同分辨率圖像之間的融合.ERDAS軟件提供了三種圖像融合方法：1、主成分變換融合(Pinciple Component)(該實習(xí)報告主要描述此種方法)2、乘積變換融合(Mutiplicative)3、比值變換融合(Brovey Transform)實驗步驟：在ERDAS圖標InterpreterSpatial EnhancementResolution Merge命令,打開Resolution Merge對話框。在Resolution Merge對話框中，需要設(shè)置下列參數(shù)：確定輸入高分辨率文件(High Resolution Input File)為*.img（TM8）確定多光譜輸入文件(Multispectral Input File)為*.img定義輸出文件(Output File)為merge.img選擇融合方法(method)為brovey transform(比值變換融合)選擇重采樣方法(resampling techniques)為bilinear interpolation輸出數(shù)據(jù)選擇(output option)為stretch unsigned 8 bit特征數(shù)據(jù)輸出設(shè)置（Eigen Value）上圖435波段的主成分分析后圖像與高分辨率TM8設(shè)置又經(jīng)主成分逆變換效果比較下 實驗六 遙感圖像分類實驗?zāi)康募皟?nèi)容學(xué)會在ERDAS軟件支持下，對遙感圖像進行地物分類。一 非監(jiān)督分類實驗步驟：1、初始分類獲取第一步：啟動非監(jiān)督分類對話框Data preparationUnsupervise classification第二步：進行監(jiān)督分類調(diào)出：unsupervised classification對話框（圖7-1），逐項填寫。2、分類方案調(diào)整 獲得一個初始分類結(jié)果后，可以應(yīng)用分類疊加方法來評價分類結(jié)果、檢查分類精度、確定類別專題意義和定義分類色彩，以便獲得最終的分類方案。第一步：顯示原圖像與分類圖像 學(xué)會在同一個窗口中，同時打開兩個圖像，疊加顯示。方法如下：在viewer視圖下打開需要分類的圖像070402.img，然后，在同一個視圖上打開Select Layer To Add對話框，選擇Raster Options選項，將Clear Display前的對勾取消，再回到File項目下，選擇進行監(jiān)督分類后輸出的圖像unsupervise_classification.img第二步：打開分類圖像屬性表并調(diào)整字段顯示順序 單擊Raster|Tools命令，打開Raster工具面板，打開Raster Attribute Editor窗口。第三步：給各個類別賦相應(yīng)的顏色第四步：確定類別的專題意義及其準確程度第五步：標注類別的名稱和相應(yīng)的顏色重復(fù)以上4、5、三步直到對所有類別都進行了分析與處理。注意，在進行分類疊加分析時，一次可以選擇一個類別，也可以選擇多個類別同時進行。UtilityViewer FlickerAuto Mode實現(xiàn)原圖和分類后的圖像閃爍顯示的效果。如下圖，左邊為分類前，右邊為分類后。第七步：類別合并與屬性重定義啟動重編碼程序：在ERDAS圖標面板菜單中，單擊InterpreterGISAnalysis命令,打開Recode對話框。設(shè)置下列參數(shù) 確定輸入文件(Input File)為*.img定義輸出文件(Output File)為recode.img設(shè)置新的分類編碼(setup recode),單擊中setup recode按鈕，打開thematic recode表格根據(jù)改變new value字段的取值（直接輸入），在本例中將原來的10類依次兩兩合并，形成類單擊ok按鈕確定輸出數(shù)據(jù)類型unsigned 4 bit單擊OK，執(zhí)行圖像重編碼。重新編碼后的非監(jiān)督分類圖像編碼前的非監(jiān)督分類圖像二 監(jiān)督分類操作步驟:1定義分類模板（Define Signature Using signature Editor）啟動ERDAS，在viewer中打開需要分類的圖像435.img如下圖：ERDAS圖標classificationsignature editor命令viewcolumns點擊最上一個字段的column拖拉直到最后一個字段，此時所有字段都被選上按shift鍵同時分別點擊Red,Green,Blue三個字段將從選擇集中被清除Applyclose從signature editor圖框中可以看到Red,Green,Blue三個字段將不再顯示，如下圖：2獲取分類模板信息 RasterTools或者點擊（小錘子圖標）在視窗中選擇AOI，點擊signature分類模板加載到signature分類模板中可修改名稱和顏色重復(fù)操作以上過程，當(dāng)對同一類型采集了多個AOI并分別生成了模板，可以將這些模板合并，以便使該分類模板具有多區(qū)域的綜合特性，選定，點擊合并圖標，右鍵，可刪除原來的模板。3保存分類模板signature editor對話框菜單條：FileSave打開Save signature As對話框注意：確定保存的是所有的模板還是只保存了選中的模板確定文件的目錄和名字（sig文件）4評價分類模板（Evaluating Signatures）可能性矩陣在Signature Editor對話框：OK（關(guān)閉Contingency Matrix對話框，計算分類誤差矩陣）然后，IMAGINE文本編輯器（Text Editor）被打開，分類誤差矩形矩陣將顯示在編輯器中供查看統(tǒng)計。本次實驗誤差矩陣值為38137382028138137022730.9922（從百分比來說，如果誤差矩陣值小于85%，則模板需要重新建立。）誤差矩陣如下圖：5執(zhí)行監(jiān)督分類（Perform supervised classification）打開Supervised Classification對話框，進行如下設(shè)置：6分類精度評估在Viewer中打開分類前的原始圖像435.img，以便進行精度評估打開分類專題圖像supervise_classification.imgAccuracy Assessment對話框菜單條：FileOpen打開Classified Image對話框，確定與視窗中對應(yīng)的分類專題圖像將原始圖像視窗與精度評估視窗相連接Accuracy Assessment對話框：點擊Select Viewer圖標，將光標在顯示有原始圖像的視窗中點擊一下原始圖像視窗與精度評估視窗相連接在精度評價對話框中設(shè)置隨機點的色彩 ViewChange Colors菜單項如下；將Ppints with no reference修改為紅色。產(chǎn)生隨機點，顯隨機點及其類別，View.ShowAll(所有隨機點均以上面設(shè)置的顏色顯示在視窗中)如下圖所示：EditShow Class Values（各點的類別號出現(xiàn)在數(shù)據(jù)表的class字段中）如下圖所示：設(shè)置分類評價報告輸出環(huán)境及生成分類評價報告，如下圖所示：7 分類后處理(Post-Classification Process)無論監(jiān)督分類還是非監(jiān)督分類，都是按照圖像光譜特征進行聚類分析的，因此，都帶有一定的盲目性。所以，對獲得的分類結(jié)果需要再進行一些處理工作，才能得到最終相對理想的分類結(jié)果，這些處理操作就通稱為分類后處理。第三部分 三維校園地理信息系統(tǒng)一 內(nèi)容及要求架構(gòu)：C/S功能：三維地圖瀏覽（放大、縮小、漫游、全圖、導(dǎo)航），三維查詢（飛行路徑設(shè)置、查詢），飛行。二維地圖基本操作（放大、縮小、前進、后退、圖形到屬性、屬性到圖形、距離測量、面積查詢），鷹眼，加載地圖，保存，查詢教樓圖。二 系統(tǒng)總體設(shè)計 1 數(shù)據(jù)采集：獲取校園的相關(guān)建筑數(shù)據(jù)以及地理環(huán)境信息，包括地形圖數(shù)據(jù)，建筑物的高度數(shù)據(jù)，使用google earth截取校園影像圖。 2 配準及矢量化：從獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)中提取有用信息，建立校園二維平面圖；三維地圖的建模是完全基于二維平面圖而建立，所以校園二維平面圖的制作在三維校園電子地圖的開發(fā)過程中是相當(dāng)重要的一個環(huán)節(jié)。底圖用的是google衛(wèi)星截圖，首先在電腦上安裝google earth4.2，然后用Getscreen（截圖工具）獲取信陽師范學(xué)院的校園衛(wèi)星照片。使用GetScreen截圖工具在Google Earth上截取所需范圍內(nèi)的影像圖，步驟如下：1 啟動Google Earth，在其上找到所需截取圖像大致范圍；2 打開GetScreen截圖工具，用兩點定位確定截圖范圍，設(shè)置截圖高度等信息，并進行圖片計算獲得坐標信息；3 進行網(wǎng)格截圖，得到截取影像圖；配準：用xingyangpeizhun.img來配準校園google截圖。矢量化：在Arcgis中對“校園精確配準.img”進行矢量化。分為點線面三部分。點包括：樹，小亭，建筑物。線包括：圍墻，飛行路線。面包括：道路，水體，綠地，花壇，操場，建筑物，小山包。每一類地物建一個圖層。 3 三維建模地形要素的建模地物要素的建模 包括點要素的建模，線要素的建模和面要素的建模。第一種方式是根據(jù)已有數(shù)據(jù)信息，在SketchUp中對校園內(nèi)地物進行建模，保存，導(dǎo)出*.mdb類型文件。然后以點形式導(dǎo)入Arcscene，調(diào)整其大小，角度等。第二種方式如下（我們組采用此方式）(1)使用ArcGIS桌面，即ArcMap，加載矢量數(shù)據(jù)；(2)在ArcMap環(huán)境中，利用SketchUp插件工具，將所需要建模的區(qū)域?qū)隨ketchUp中(3)在SketchUp創(chuàng)建模型。(4)在SketchUp中將模型轉(zhuǎn)成ArcGIS的Multipatch模型要素文件并保存于Personal GeoDatabase（后面統(tǒng)稱為PGDB）中。安裝好SketchUp6 ESRI插件后，在Arcmap和Arcscene中會加載一個SketchUp6 Tools工具，此工具的作用是將Arcmap和Arcscene中打開的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SketchUp中作為底圖或者參考圖層進行地物或地形的三維建模。需要說明的是：所有導(dǎo)入到SketchUp的數(shù)據(jù)會保留原來與ArcGIS中一致的坐標信息，這樣的話將SketchUp的模型或地形導(dǎo)到ArcGIS中時與原來的位置能保持一致。同時在SketchUp的Export/3D Modles里的Export Type中會出現(xiàn)ESRI Multipatch(*.mdb)項，這樣就可以把skp的模型直接導(dǎo)成Multipatch格式，并且在導(dǎo)出模型的同時可以設(shè)置每個Multipatch模型的屬性信息。在ArcScene中導(dǎo)入各個三維模型打開ArcScene 點擊添加要素按鈕加載數(shù)據(jù)庫中各要素，如圖：圖層面板中分別選擇一要素層，右鍵單擊Property，設(shè)置顯示方式，對話框如圖所示：模型導(dǎo)入后，調(diào)整顏色，點擊save as保存為xynu.sxd如圖： 4 系統(tǒng)實現(xiàn) 登陸界面設(shè)計主窗口界面設(shè)計三維視圖下：二維視圖下： 地圖瀏覽（放大，縮小，漫游，全圖）功能的二維實現(xiàn)（相關(guān)代碼） #endregion /二維放大 private void buttonX1_Click(object sender, EventArgs e) ICommand pCommand = new ControlsMapZoomInToolClass(); ITool pTool = pCommand as ITool; pCommand.OnCreate(this.axMapControl1.Object); this.axMapControl1.CurrentTool = pTool; /二維縮小 private void buttonX2_Click(object sender, EventArgs e) ICommand pCommand = new ControlsMapZoomOutToolClass(); ITool pTool = pCommand as ITool; pCommand.OnCreate(this.axMapControl1.Object); this.axMapControl1.CurrentTool = pTool; 查詢功能的實現(xiàn)飛行功能的實現(xiàn)鷹眼功能的實現(xiàn) #region 鷹眼 private void CreateOverviewSymbol() IRgbColor iRgb = new RgbColorClass(); iRgb.RGB = 255; ILineSymbol pOutline = new SimpleLineSymbolClass(); pOutline.Color = iRgb; pOutline.Width = 2.3; ISimpleFillSymbol pSimpleFillSymbol = new SimpleFillSymbolClass(); pSimpleFillSymbol.Outline = pOutline; pSimpleFillSymbol.Style = esriSimpleFillStyle.esriSFSHollow; oFillobject = pSimpleFillSymbol; private void axMapControl1_OnMapReplaced(object sender, IMapControlEvents2_OnMapReplacedEvent e) IMap pMap = axMapControl1.Map; for (int i = 0; i pMap.LayerCount; i+) axMapControl2.Map.AddLayer(pMap.get_Layer(i); axMapControl2.Refresh(); private void axMapControl1_OnExtentUpdated(object sender, IMapControlEvents2_OnExtentUpdatedEvent e) this.axMapControl2.Extent = this.axMapControl1.FullExtent; pEn = e.newEnvelope as IEnvelope; axMapControl2.ActiveView.PartialRefresh(esriViewDrawPhase.esriViewForeground, null, null); private void axMapControl1_OnAfterDraw(object sender, IMapControlEvents2_OnAfterDrawEvent e) esriViewDrawPhase viewDrawPhase = (esriViewDrawPhase)e.viewDrawPhase; if (viewDrawPhase = esriViewDrawPhase.esriViewForeground) axMapControl2.DrawShape(pEn, ref oFillobject); private void axMapControl2_OnMouseDown(object sender, IMapControlEvents2_OnMouseDownEvent e) if (e.button = 1)/左鍵畫紅框 pEn = axMapControl2.TrackRectangle(); axMapControl1.Extent = pEn; axMapControl2.DrawShape(pEn, ref oFillobject); if (e.button = 2)/右鍵拖動紅框 pSmallViewerMouseDownPt = new PointClass(); pSmallViewerMouseDownPt.PutCoords(e.mapX, e.mapY); axMapControl1.CenterAt(pSmallViewerMouseDownPt); isTrackingSmallViewer = true; if (pSmallViewerEnvelope = null) pSmallViewerEnvelope = new MoveEnvelopeFeedbackClass(); pSmallViewerEnvelope.Display = axMapControl2.ActiveView.ScreenDisplay; pSmallViewerEnvelope.Symbol = (ISymbol)oFillobject; pSmallViewerEnvelope.Start(pEn, pSmallViewerMouseDownPt); private void axMapControl2_OnMouseMove(object sender, IMapControlEvents2_OnMouseMoveEvent e) if (isTrackingSmallViewer) moveCount+; if (moveCount % 4 = 0)/因為一刷新，紅框就沒了。所以每移動4次就刷新一下，保持紅框的連續(xù)性。 axMapControl2.ActiveView.PartialRefresh(esriViewDrawPhase.esriViewForeground, null, null); pSmallViewerMouseDownPt.PutCoords(e.mapX, e.mapY); pSmallViewerEnvelope.MoveTo(pSmallViewerMouseDownPt); private void axMapControl2_OnMouseUp(object sender, IMapControlEvents2_OnMouseUpEvent e) if (pSmallViewerEnvelope != null) pEn = pSmallViewerEnvelope.Stop(); axMapControl1.Extent = pEn; isTrackingSmallViewer = false; (7)距離量測 (8)面積計算 第四項 武漢中地數(shù)碼實習(xí)目的地：武漢中地數(shù)碼形式：參觀實習(xí)武漢中地數(shù)碼集團介紹：中地數(shù)碼集團以中國地質(zhì)大學(xué)和地理信息系統(tǒng)軟件及其應(yīng)用教育部工程研究中心為依托，經(jīng)過二十多年的發(fā)展，已經(jīng)成為國內(nèi)領(lǐng)先的專業(yè)從事地理信息系統(tǒng)（GIS）研究、開發(fā)、應(yīng)用和服務(wù)的GIS平臺及解決方案服務(wù)提供商。中地數(shù)碼集團以我國著名GIS專家吳信才教授為技術(shù)核心，以發(fā)展民族軟件為己任，走出了一條自主創(chuàng)新的中國GIS發(fā)展之路：成功研制出“中國第一套彩色地圖編輯出版系統(tǒng)MapCAD”，結(jié)束了我國千百年來傳統(tǒng)手工制圖的歷史；率先研制出“中國具有完全自主知識版權(quán)的地理信息系統(tǒng)MapGIS”，打破了國外GIS軟件一統(tǒng)天下的局面；全球領(lǐng)先的新一代高度共享集成開發(fā)平臺MapGIS K9，打破了制約信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸，創(chuàng)造新一代開發(fā)模式，迎來軟件生產(chǎn)的大變革。中地數(shù)碼集團實現(xiàn)了GIS領(lǐng)域的一次又一次歷史性跨越。中地數(shù)碼集團是國家規(guī)劃布局內(nèi)重點軟件企業(yè)，自主創(chuàng)新百強企業(yè)和國家高新技術(shù)研究發(fā)