ArcGIS Pro技巧实战：高效矢量化天地图地表覆盖图

在地理信息系统（GIS）领域，地表覆盖图的矢量化是一项至关重要的任务。天地图作为中国国家级的地理信息服务平台，提供了丰富且详尽的地表覆盖数据。然而，这些数据通常以栅格格式存在，不利于进行空间分析和数据处理。因此，本文将详细介绍如何使用ArcGIS Pro软件将天地图的地表覆盖图进行矢量化，以便更好地满足研究和应用需求。

一、引言

天地图地表覆盖图是一种重要的地理信息资源，它以像素值的形式记录了地表的不同覆盖类型。然而，栅格数据在表达空间关系、进行空间分析和数据更新方面存在局限性。相比之下，矢量数据具有结构清晰、易于编辑和更新的优点。因此，将栅格数据转换为矢量数据是GIS应用中不可或缺的一步。

二、数据介绍与准备

2.1 数据来源与格式

天地图地表覆盖图数据以栅格格式存储，常见的文件格式包括TIFF、GeoTIFF等。这些栅格数据通过像素值的不同来区分不同的地表覆盖类型。

2.2 像素值映射表

天地图地表覆盖图的像素值范围通常为0-100以及特殊值255，每个像素值对应一种特定的地表覆盖类型。

像素值映射表

例如，像素值20可能代表林地，而像素值30可能代表草地。

图例

在进行矢量化之前，需要了解并熟悉这些像素值与地表覆盖类型之间的对应关系。

2.3 数据预处理

在进行矢量化之前，通常需要对栅格数据进行一些预处理工作。这包括检查数据的完整性、纠正地理坐标、调整投影坐标系等。确保栅格数据的准确性和一致性是进行后续矢量化工作的基础。

三、ArcGIS Pro矢量化步骤

3.1 栅格计算

在ArcGIS Pro中，栅格计算是矢量化过程的第一步。通过栅格计算器工具，可以根据像素值提取出感兴趣的地表覆盖类型。

打开ArcGIS Pro并加载栅格数据：首先，启动ArcGIS Pro软件，并加载需要矢量化的天地图地表覆盖图栅格数据。

调用栅格计算器工具：在ArcGIS Pro的工具箱中，找到“Spatial Analyst工具”下的“地图代数”子菜单，然后选择“栅格计算器”工具。

栅格计算器

设置栅格计算器公式：在栅格计算器对话框中，输入公式以提取特定像素值的栅格区域。例如，要提取林地（像素值为20），可以输入公式：“n48_30_2010lc030.tif”==20。

栅格计算器设置

运行栅格计算器：点击“运行”按钮，ArcGIS Pro将根据输入的公式计算出结果栅格。

计算结果

3.2 栅格转面

完成栅格计算后，接下来需要将结果栅格转换为矢量面要素。

调用栅格转面工具：在ArcGIS Pro的工具箱中，找到“转换工具”下的“由栅格转出”子菜单，然后选择“栅格转面”工具。

栅格转面

设置栅格转面对话框参数：在栅格转面对话框中，输入栅格选择之前计算得到的结果栅格，字段选择“Value”（表示像素值），并设置输出面要素的文件名和存储位置。

栅格转面设置

运行栅格转面工具：点击“运行”按钮，ArcGIS Pro将栅格数据转换为矢量面要素。

转换结果

3.3 数据处理

将栅格数据转换为矢量面要素后，还需要进行一些后续的数据处理工作，以确保数据的准确性和可用性。

按属性选择

删除无效要素：在转换得到的矢量面要素中，可能包含一些像素值为0的无效要素（通常表示无数据区域或背景）。这些要素需要被删除。可以通过属性选择工具选择gridcode等于0的要素，并删除它们。

按属性选择设置

保存编辑结果：完成无效要素的删除后，保存编辑结果。此时得到的矢量面要素即为天地图地表覆盖图的矢量化结果。

删除后图层

四、矢量化结果的应用与优化

4.1 应用场景

矢量化后的天地图地表覆盖图具有广泛的应用场景。例如，可以用于城市规划、环境监测、资源调查等领域。通过矢量数据，可以更方便地进行空间分析、网络分析和数据可视化等操作。

4.2 优化建议

虽然通过上述步骤可以得到天地图地表覆盖图的矢量化结果，但在实际应用中可能还需要进行一些优化工作。例如：

数据平滑处理：由于栅格数据转换为矢量数据时可能存在边缘锯齿现象，可以通过数据平滑处理来改善这一问题。

属性数据完善：根据实际需求，为矢量面要素添加更多的属性数据，如地表覆盖类型的详细描述、面积、周长等。

投影坐标系调整：根据应用需求，调整矢量数据的投影坐标系，以便与其他地理数据进行空间分析和叠加操作。

五、结论

本文通过详细介绍如何使用ArcGIS Pro将天地图地表覆盖图进行矢量化，为GIS用户提供了实用的操作指南。栅格计算、栅格转面和数据处理等步骤的详细阐述，使得整个矢量化过程变得清晰易懂。同时，针对矢量化结果的应用场景和优化建议的讨论，也为用户提供了更多的实践指导。

展望未来，随着GIS技术的不断发展，矢量化方法将变得更加高效和智能化。例如，深度学习等人工智能技术的应用将进一步提高矢量化的精度和效率。此外，随着大数据和云计算技术的普及，矢量化结果的存储、共享和处理也将变得更加便捷和高效。因此，我们有理由相信，未来的GIS应用将更加依赖于高质量的矢量数据，而矢量化技术也将不断适应这一趋势并持续创新。