【ArcGIS_Python】使用arcpy脚本将shape数据转换为三维白膜数据
说明:
该专栏之前的文章中python脚本使用的是ArcMap10.6自带的arcpy(好几年前的文章),从本篇开始使用的是ArcGIS Pro 3.3.2版本自带的arcpy,需要注意不同版本对应的arcpy函数是存在差异的
数据准备:准备一个带高度属性的二维面图层shape文件
示例代码说明:
①2D要素类(Polygon)转换为3D要素类(PolygonZ)
②3D要素类(PolygonZ,三维表面)转3D要素类(MultiPatch,体,三维模型)
③3D要素类(MultiPatch)转3D对象场景图层包.slpk数据
# -*- coding: utf-8 -*-
import arcpy
from arcpy import env
import os
import sys
import shutil
import datetime,timestarttime = datetime.datetime.now()
output_dir = 'E:/Dataset/output'
# 检查文件夹是否存在
if os.path.exists(output_dir):# 如果文件夹不为空,则删除其中的所有文件和子文件夹for filename in os.listdir(output_dir):file_path = os.path.join(output_dir, filename)try:if os.path.isfile(file_path) or os.path.islink(file_path):os.unlink(file_path) # 删除文件或符号链接elif os.path.isdir(file_path):shutil.rmtree(file_path) # 删除子文件夹及其内容except Exception as e:print(f"无法删除 {file_path}。原因:{e}")print(f"文件夹 '{output_dir}' 已清空。")
else:print(f"文件夹 '{output_dir}' 不存在,无需清空。")
# 设置工作空间
env.workspace = output_dir
# 输入 Shapefile 文件路径
in_features = 'E:/Dataset/build/build.shp'
# 输出 Shapefile 文件名称
out_feature='build3d.shp'
# 设置高度字段
height_field ='height'
arcpy.ddd.FeatureTo3DByAttribute(in_features, out_feature, height_field)
print("2D要素类转换为3D要素类完成,文件类型为PolygonZ")
# 创建要素图层
layer_name_polygonz = "temp_layer_polygonz" # 临时图层的名称
arcpy.MakeFeatureLayer_management(out_feature, layer_name_polygonz)
print("PolygonZ文件转临时图层文件完成")
# 输出3D要素类路径
output_feature_class='build3dmultipatce.shp'
# 执行 Layer3DToFeatureClass 工具
arcpy.ddd.Layer3DToFeatureClass(layer_name_polygonz,output_feature_class)
print("3D图层转换为3D要素类完成,文件类型为MultiPatch")
out_slpk='buildslpk.slpk'
# 创建要素图层
layer_name_multipatch = "temp_layer_multipatch" # 临时图层的名称
arcpy.MakeFeatureLayer_management(output_feature_class, layer_name_multipatch)
print("MultiPatch文件转临时图层文件完成")
arcpy.management.Create3DObjectSceneLayerPackage(in_dataset=layer_name_multipatch,# 输入的3D模型数据out_slpk=out_slpk,# 输出的SLPK文件路径out_coor_system=None,# 使用输入数据的坐标系(与ArcGIS Pro默认行为一致)# 输出坐标系(设置为默认,即与输入数据相同)transform_method="",# 不进行坐标转换(与ArcGIS Pro默认行为一致) # 转换方法(可选)texture_optimization="None", # 不进行纹理优化(与ArcGIS Pro默认行为一致)# 纹理优化:ALL | DESKTOP | MOBILE | NONEtarget_cloud_connection=""# 不使用云连接(与ArcGIS Pro默认行为一致)# 目标云连接(可选)
)
print("3D对象场景图层包.slpk数据转换完成")
endtime = datetime.datetime.now()
times=endtime-starttime
times_seconds =times.seconds
print ("用时:",times_seconds,"s")
输出结果示例:


使用脚本完成slpk数据的生成,接下来一般是上传slpk数据到门户网站,发布为三维服务,给出之前的发布结果示例图:

相关文章:
【ArcGIS_Python】使用arcpy脚本将shape数据转换为三维白膜数据
说明: 该专栏之前的文章中python脚本使用的是ArcMap10.6自带的arcpy(好几年前的文章),从本篇开始使用的是ArcGIS Pro 3.3.2版本自带的arcpy,需要注意不同版本对应的arcpy函数是存在差异的 数据准备:准备一…...
动静态库的学习
动静态库中,不需要包含main函数 文件分为内存级(被打开的)文件和磁盘级文件 库 每个程序都要依赖很多基础的底层库,本质上来说库是一种可执行代码的二进制形式,可以被载入内存执行 静态库 linux .a windows .lib 动态库 linux .…...
Rapidjson 实战
Rapidjson 是一款 C 的 json 库. 支持处理 json 格式的文档. 其设计风格是头文件库, 包含头文件即可使用, 小巧轻便并且性能强悍. 本文结合样例来介绍 Rapidjson 一些常见的用法. 环境要求 有如何的几种方法可以将 Rapidjson 集成到您的项目中. Vcpkg安装: 使用 vcpkg instal…...
DeepSeek的多模态AI模型-Janus-pro,可生图,可读图
简介 Janus-Pro 是由 DeepSeek 开发的一款多模态理解与生成模型,是 Janus 模型的升级版。它能够同时处理文本和图像,既能理解图像内容,又能根据文本描述生成高质量图像。Janus-Pro 的核心目标是通过解耦视觉编码路径,解决多模态理…...
Python爬虫实战:一键采集电商数据,掌握市场动态!
电商数据分析是个香饽饽,可市面上的数据采集工具要不贵得吓人,要不就是各种广告弹窗。干脆自己动手写个爬虫,想抓啥抓啥,还能学点技术。今天咱聊聊怎么用Python写个简单的电商数据爬虫。 打好基础:搞定请求头 别看爬虫…...
最短木板长度
最短木板长度 真题目录: 点击去查看 E 卷 100分题型 题目描述 小明有 n 块木板,第 i ( 1 ≤ i ≤ n ) 块木板长度为 ai。 小明买了一块长度为 m 的木料,这块木料可以切割成任意块,拼接到已有的木板上,用来加长木板。 小明想让最…...
【人工智能】掌握图像风格迁移:使用Python实现艺术风格的自动化迁移
《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! 解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界 图像风格迁移(Image Style Transfer)是一种基于深度学习的计算机视觉技术,通过将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格结合,生成一幅具…...
git submodules
当代码仓库中包含 .gitmodules 文件时,这意味着该仓库使用了 Git 子模块(Git Submodules)。.gitmodules 文件记录了子模块的相关信息,如子模块的仓库地址、路径等。若要在下载代码时一并同步子模块,可以按照以下几种常…...
7 与mint库对象互转宏(macros.rs)
macros.rs代码定义了一个Rust宏mint_vec,它用于在启用mint特性时,为特定的向量类型实现与mint库中对应类型的相互转换。mint库是一个提供基本数学类型(如点、向量、矩阵等)的Rust库,旨在与多个图形和数学库兼容。这个宏…...
游戏引擎 Unity - Unity 下载与安装
Unity Unity 首次发布于 2005 年,属于 Unity Technologies Unity 使用的开发技术有:C# Unity 的适用平台:PC、主机、移动设备、VR / AR、Web 等 Unity 的适用领域:开发中等画质中小型项目 Unity 适合初学者或需要快速上手的开…...
[openwrt]openwrt slaac only模式下部分终端无法获取到IPv6 DNS
问题描述 OpenWrt 中,如果启用了 RA 单播(ra_unicast),但部分终端无法获取到 DNS 信息 问题分析 RA 单播的局限性 并非所有终端都完全支持通过单播接收 RA 消息。部分终端可能无法正确解析单播 RA 中的 RDNSS(Recursive DNS Server)选项,从而导致无法获取 DNS 信息。终…...
Java 面试真题
本题适合一到三年 Java 开发 ,以下问题都是按照原面试官提问记录 文章目录 我要进大厂系列面试题二面 我要进大厂系列面试题 全部真题,欢迎投稿你的面试经验。 本篇涉及基础较多,但要耐性看完。 JVM内存模型垃圾回收器用的哪个gc各个算法…...
验证工具:GVIM和VIM
一、定义与关系 gVim:gVim是Vim的图形界面版本,提供了更多的图形化功能,如菜单栏、工具栏和鼠标支持。它使得Vim的使用更加直观和方便,尤其对于不习惯命令行界面的用户来说。Vim:Vim是一个在命令行界面下运行的文本编…...
理解 C 与 C++ 中的 const 常量与数组大小的关系
博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: C语言 文章目录 💯前言💯数组大小的常量要求💯C 语言中的数组大小要求💯C 中的数组大小要求💯为什么 C 中 const 变量可以作为数组大小💯进一步的…...
孟加拉国_行政边界省市边界arcgis数据shp格式wgs84坐标
这篇内容将深入探讨孟加拉国的行政边界省市边界数据,该数据是以arcgis的shp格式提供的,并采用WGS84坐标系统。ArcGIS是一款广泛应用于地理信息系统(GIS)的专业软件,它允许用户处理、分析和展示地理空间数据。在GIS领域…...
安心即美的生活方式
如果你的心是安定的,那么,外界也就安静了。就像陶渊明说的:心远地自偏。不是走到偏远无人的边荒才能得到片刻清净,不需要使用洪荒之力去挣脱生活的枷锁,这是陶渊明式的中国知识分子的雅量。如果你自己是好的男人或女人…...
APT (Advanced Package Tool) 安装与使用-linux014
APT (Advanced Package Tool) APT (Advanced Package Tool) 是一个用于管理 Debian 和 Ubuntu 系列 Linux 发行版上的软件包的工具。它简化了软件的安装、升级、配置和删除过程。APT 为用户提供了一个统一的命令行接口,使得管理和安装软件变得更加简单。 APT 主要…...
深度学习篇---深度学习中的超参数张量转换模型训练
文章目录 前言第一部分:深度学习中的超参数1. 学习率(Learning Rate)定义重要性常见设置 2. 批处理大小(Batch Size)定义重要性常见设置 3. 迭代次数(Number of Epochs)定义重要性常见设置 4. 优…...
Java设计模式:行为型模式→状态模式
Java 状态模式详解 1. 定义 状态模式(State Pattern)是一种行为型设计模式,它允许对象在内部状态改变时改变其行为。状态模式通过将状态需要的行为封装在不同的状态类中,实现对象行为的动态改变。该模式的核心思想是分离不同状态…...
快速幂,错位排序笔记
记一下刚学明白的快速幂和错位排序的原理和代码 快速幂 原理: a^b (a^(b/2)) ^ 2(b为偶数) a^b a*(a^( (b-1)/2))^2(b为奇数) 指数为偶数时…...
机器人基础深度学习基础
参考: (1)【具身抓取课程-1】机器人基础 (2)【具身抓取课程-2】深度学习基础 1 机器人基础 从平面二连杆理解机器人学 正运动学:从关节角度到末端执行器位置的一个映射 逆运动学:已知末端位置…...
Java语法进阶
目录: Object类、常用APICollection、泛型List、Set、数据结构、CollectionsMap与斗地主案例异常、线程线程、同步等待与唤醒案例、线程池、Lambda表达式File类、递归字节流、字符流缓冲流、转换流、序列化流、Files网络编程 十二、函数式接口Stream流、方法引用 一…...
探索 paraphrase-MiniLM-L6-v2 模型在自然语言处理中的应用
在自然语言处理(NLP)领域,将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式是至关重要的。近年来,sentence-transformers 库因其在文本嵌入方面的卓越表现而受到广泛关注。本文将深入探讨 paraphrase-MiniLM-L6-v2 模型,这…...
《chatwise:DeepSeek的界面部署》
ChatWise:DeepSeek的界面部署 摘要 本文详细描述了DeepSeek公司针对其核心业务系统进行的界面部署工作。从需求分析到技术实现,再到测试与优化,全面阐述了整个部署过程中的关键步骤和解决方案。通过本文,读者可以深入了解DeepSee…...
论计算机网络技术专业如何?创新
计算机网络技术专业是顺应数字化时代发展的朝阳专业,前景十分广阔。它聚焦于计算机网络的规划、建设、维护与管理,从基础的网络布线、设备配置,到复杂的网络安全防护、云计算架构搭建,都在专业学习范畴内。该专业毕业生就业面广,可在互联网企业从事网络工程师岗位,负责搭…...
2. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--什么是微服务--微服务概述与演变
在软件架构不断演进的今天,微服务架构已成为许多企业构建现代化应用的首选方案。本文将深入探讨微服务的基本概念、演变历程及其出现的背景和推动因素,同时分析当前微服务在业界的应用现状和未来趋势,为读者提供一个全面的视角,理…...
单节锂电池外部供电自动切换的电路学习
文章目录 前言一、原理分析:①当VBUS处有外部电源输入时②当VBUS处无外部电源输入时 二、器件选择1、二极管2、MOS管3、其他 总结 前言 学习一种广泛应用的锂电池供电自动切换电路 电路存在外部电源时,优先使用外部电源供电,并为电池供电&…...
数据结构-堆和PriorityQueue
1.堆(Heap) 1.1堆的概念 堆是一种非常重要的数据结构,通常被实现为一种特殊的完全二叉树 如果有一个关键码的集合K{k0,k1,k2,...,kn-1},把它所有的元素按照完全二叉树的顺序存储在一个一维数组中,如果满足ki<k2i…...
如何打造一个更友好的网站结构?
在SEO优化中,网站的结构往往被忽略,但它其实是决定谷歌爬虫抓取效率的关键因素之一。一个清晰、逻辑合理的网站结构,不仅能让用户更方便地找到他们需要的信息,还能提升搜索引擎的抓取效率 理想的网站结构应该像一棵树,…...
每日Attention学习20——Group Shuffle Attention
模块出处 [MICCAI 24] [link] LB-UNet: A Lightweight Boundary-Assisted UNet for Skin Lesion Segmentation 模块名称 Group Shuffle Attention (GSA) 模块作用 轻量特征学习 模块结构 模块特点 使用分组(Group)卷积降低计算量引入External Attention机制更好的学习特征S…...
