ArcGIS制图和空间分析基础实验教程 [Guide to ArcGIS Mapping and Spatial Analysis] pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王文宇，杜明义著

图书标签:

ArcGIS
制图
空间分析
GIS
地理信息系统
实验教程
ArcGIS基础
地图学
空间数据分析
遥感应用

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出版社：测绘出版社

ISBN：9787503021800

版次：1

商品编码：10796704

包装：平装

外文名称：Guide to ArcGIS Mapping and Spatial Analysis

开本：16开

出版时间：2011-05-01

用纸：胶版纸

页数：139

字数：220000

正文语种：中文

具体描述

内容简介

《ArcGIS制图和空间分析基础实验教程》以ArcGIS9.3 Desktop软件为例，引导读者由浅人深地掌握GIS软件操作技巧。通过基础实验，读者将首先熟悉空间数据库的建立和制、图等基本操作；然后逐步过渡到空间分析与建模等核心技术，最后通过真实案例实践掌握GIS在实际地学中的应用。《ArcGIS制图和空间分析基础实验教程》由18个独立实验组成，读者可以根据书中指导的步骤，轻松地完成每个实验，并了解GIS软件的基本功能和初步掌握GIS的基础空间分析能力。
《ArcGIS制图和空间分析基础实验教程》是一本GIS软件操作的入门指导书，适合地理信息系统和相关专业的本科和高职高专学生使用。

内页插图

ArcGIS Desktop简介
实验一 ArcGIS Desktop入门操作
实验二坐标转换——地图配准
实验三坐标转换——投影变换
实验四地图数字化
实验五属性数据操作
实验六空间数据编辑与处理
实验七地图制作
实验八符号制作
实验九空间查询与统计
实验十缓冲区分析
实验十一叠置分析
实验十二空间建模之工厂选址问题
实验十三空间建模之土地利用变化
实验十四数字地形模型分析
实验十五创建三维场景
实验十六基于数字高程模型的地表水文分析
实验十七基于数字高程模型的冲沟提取
实验十八基于栅格建模的通用土壤流失方程的建立
参考文献
附录空间基础数据网站

精彩书摘

二、实验背景
坐标转换是一种坐标系统变换到另一种坐标系统的过程，是各种比例尺地图测量和编绘中建立地图数学基础必不可少的步骤。其中“地图配准”、“投影变换”是完成空间数据空间参照体系建立的基本步骤。地图配准可以帮助用户将外部的空间数据转换到ArcGIS认同的坐标；投影变换可以帮助用户实现不同的坐标体系之间的转换。坐标转换是跨入GIS的第一道门槛。
1.物理坐标到用户坐标的转换
物理坐标包括设备坐标和屏幕坐标，是图形设备的坐标系统。
用户坐标又称图形坐标或逻辑坐标，是用户处理自己的图形所采用的坐标系统，如用户自定义坐标、大地坐标、地理坐标。
坐标转换的意义为将物理坐标转换为地理要素的实际坐标；减少各种变形（投影变形、扫描变形、纸张变形等）。坐标转换通过地图配准来实现。
2.地图配准
地图配准是将控制点配准为参考点的位置，从而建立两个坐标系统之间一一对应的关系。控制点就是当前没有配准前的点的坐标，参考点就是希望配准后的坐标。图像之间的配准主要包括两方面的内容：其一，是确定足够数量的配准控制点（registration controlpoint，RCP）；其二，是根据这些配准控制点确定两幅或多幅图像的像素之间的坐标对应关系。
3.地图配准的软件环境
坐标转换的过程比较复杂，但很多GIS软件为用户提供了非常便捷的转换环境和操作。在Arc GIS中，地图配准可分为影像配准和空间配准。影像配准的对象是栅格数据，比如tiff格式数据。空间配准（Spatial Adjustment）的对象是矢量数据，比如shap file格式数据。
……

前言/序言

用户评价

评分☆☆☆☆☆

1.纸质太差了；2.送来的书没有任何包装，书角都卷起来了。3.未标明所用软件是中英文语言及哪个版本。本想买中文版的，结果他的软件是英文版的，而且未表明版本。

评分☆☆☆☆☆

还可以，速度太慢

评分☆☆☆☆☆

，，，，，，

评分☆☆☆☆☆

朋友们！其实生活本身就是一本书，一本无形而博大的书，一本丰富而耐读的书，这本书同样需要我们用精力去购买，用心智去品读，最后用记忆来久久珍藏。

评分☆☆☆☆☆

书买回来自然是需要读的，但是渐渐的我发现，读书的速度往往是赶不上买书的速度，直到现在书橱里依然有好几套书还没有与我有过“亲密接触”，有时候越放越不想读了，面对这样的书，自己心里也很愧疚与自责，怪自己当初就不应该草率的买回来，又对人家置之不理。好在我的书八成是都读过的，不然买书只是为了摆设，那就真成为附庸风雅的人了。

评分☆☆☆☆☆

书籍很不错，是很专业很实用的。

评分☆☆☆☆☆

很实用，非常适合培训。略微不足的就是没有附带数据

评分☆☆☆☆☆

由浅入深，特别是最后几个实验内容，很重要。