采样点的三维空间坐标图绘制程序1
零基础系列2-手把手教你用GIS 软件制作采样地图绘制样品分布点
地图 如果你只是在某个省取点， 那有某个省的地图也就够 了，看自己的绘制需求。 需要的是GIS格式的地图， 矢量： shp、dwg一步：导入并转换你的数据
打开Arcmap软件，点击右侧的catalog图标，将保存有采样点和地 图的文件夹添加至Folder Connections文件夹下
图所示，已经添加上了经纬网！
第六步（可选）：如果想把地图里 的某几个县单独抠出来作图，怎么 办？
• 回到数据视图，点击选择要素按钮，然后按住 shift键不松手的同时，鼠标左键点击需要的县 （如图所示，我选择了3个县）
21
然后，鼠标右键点击县----数据----导出数据。
22
可以更改输出的要素名字， 比如我将Export_Output改为 数据1,单击确定
23
新增了一个数据1
24
然后去掉县图层的勾，就抠出了我们想要的3个县。
25
更复杂的抠图，比如按一定属性（面积， 名字等等）来筛选区域，就要用到属性表， 通过SQL语句提取，简单说一下：
26
27
1.在该处使用右边滑块找到 LIN_CHANG这个属性字段
感谢师妹张飘的付出，此操作ppt是在她的手册基础上 丰富的。
4
前期准备
GIS软件安装包 自行先把软件安 装好，然后打开
ArcMap10.2.1
采样表——EXCEL数据 一定按顺序来填数据， 方便后续的处理：经度 E、纬度N、海拔高度H、 其他信息（比如采样点 样品的XX成分含量等）。 如果导入不了数据，可 能是你的EXCEL版本太高， 最好为97-03版。
手把手教你用GIS 软件 制作采样地图、绘制样品分布点
如何建立三坐标的测量程序呢？
如何建立三坐标的测量程序呢？在三坐标接收一个新工件的时候，每个人心中都有自己的一套方法，但是每人的见解、经验不同，造成了测量流程的不同，这就容易出现测量结果不一致等问题。
根据多年的三坐标使用经验，现将一个新工件的测量流程分为分析测量要求-确定测量方案-定义校验测头-零件装夹-编制测量程序-运行程序-输出报告七个阶段。
下文对每一个阶段进行了详细的阐述。
一、分析测量要求当一个新的工件送到三坐标进行检测时，我们首先要了解的是这个工件要测量什么，也就是送测人员的测量要求。
根据我们三坐标的精度如2.2+3.0L/1000 μm对测量要求进行分析，看三坐标精度是否满足测量要求，还有该工件要测量形位公差中的哪一项或哪几项。
因为测量要求决定了我们的测量方法及测量过程。
在这时也需要该工件的加工或者成品图纸，作为测量的依据。
同时需要了解的是该工件的加工过程，了解工件加工基准（这个是必须的，因为有些工件在加工时并不是按照图纸上的设计基准或工艺基准进行加工的，具体的情况在下一步中进行分析）。
二、确定测量方案该过程是要根据测量要求确定测量方案、测量方法和测量基准。
测量方案和测量方法的确立由上一部的测量要求分析根据经验来确定。
而测量基准的选择对于测量结果的准确性有很大的影响。
如上文中提到的情况加工的加工基准与工艺设计基准不一致，根据实际情况分为两种，一是加工能力或加工过程的检验。
二是成品检验。
第一种情况一般由加工基准来作为测量基准建立坐标系，从而对工件进行测量；第二种情况则一般是选用工艺设计基准建立坐标系对工件进行测量。
当然，测量方案、测量方法和测量基准的选择涉及到了很多经验方面的问题，本文就不一一详述。
三、定义校验测头该过程根据工件要测量的元素，选取不同配置的测头文件、测头角度、测杆长度等。
定义完毕后对测头进行校验。
选择探针的原则：为保证一定的测量精度，在对探针的使用上，需要：1、探针长度尽可能短：探针弯曲或偏斜越大，精度将越低。
使用测绘技术绘制3D地图的步骤和要点
使用测绘技术绘制3D地图的步骤和要点概述：随着科技的不断发展，测绘技术在地理信息领域的应用越来越广泛。
其中，绘制3D地图成为了一项备受关注的技术，因为它可以提供更精确、真实的地理信息。
本文将探讨使用测绘技术绘制3D地图的步骤和要点。
一、数据采集绘制3D地图的第一步是数据采集。
这个过程可以通过多种方法实现，例如使用卫星遥感、无人机、激光测量等技术。
卫星遥感可以提供大范围的地理信息，但精度相对较低。
无人机则可以提供更详细的地理信息，但覆盖范围有限。
激光测量技术可以通过发射激光束并测量其返回时间来精确获取地理信息。
二、数据处理采集到的原始数据需要进行处理，以获得可用于绘制3D地图的数据。
数据处理的过程包括数据清洗、数据筛选、数据匹配等。
首先，需要清除采集到的原始数据中的噪声和干扰。
然后，选择合适的数据进行筛选，以确保数据的质量和准确性。
最后，通过对数据进行匹配，将不同数据源的信息融合在一起，以获取更全面的地理信息。
三、地形建模地形建模是绘制3D地图的关键步骤之一。
通过使用测绘技术获取的数据，可以构建真实的地形模型。
地形建模可以分为两个部分：数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）和数字地面模型（Digital Surface Model，简称DSM）。
DTM表示地面的高程，DSM则包括地面、建筑物、树木等所有地物的高程。
四、材质贴图绘制3D地图时，除了地形模型，还需要添加真实的材质贴图。
材质贴图是绘制3D地图的一个重要方面，它可以增加地图的真实感和可读性。
材质贴图可以使用空照图、纹理图或者其他形式的材质，以使地图更加逼真。
五、光照渲染光照渲染是绘制3D地图的一个关键步骤。
通过对地图模型进行光照处理，可以使地图看起来更加生动、立体。
光照渲染可以根据地理位置、时间和天气等因素来确定光照的方向、强度和颜色。
通过合理的光照渲染，地图上的地形、建筑物等地物可以更加清晰可见。
六、交互功能绘制3D地图还可以添加交互功能，以提供更好的用户体验。
使用测绘技术进行三维地理信息可视化的步骤
使用测绘技术进行三维地理信息可视化的步骤在当今数字化时代，地理信息系统（GIS）已经成为了地理学、城市规划以及自然资源管理等众多领域的重要工具。
而传统的二维地理信息系统已经逐渐无法满足人们对地理信息的需求，因此三维地理信息可视化的需求也越来越迫切。
测绘技术在三维地理信息可视化中起到了至关重要的作用，下面将介绍使用测绘技术进行三维地理信息可视化的步骤。
第一步，数据采集。
数据采集是进行三维地理信息可视化的基础，只有准确、全面、高质量的数据才能保证可视化的真实性和可靠性。
对于三维地理信息可视化，主要采集的数据包括地物的三维坐标、高程数据等。
现代测绘技术提供了多种数据采集的方法，如全球定位系统、惯性导航系统、激光雷达等，这些技术能够快速、准确地获取地理信息数据。
第二步，数据处理。
采集到的原始数据常常需要进行处理，以便更好地支持三维地理信息可视化。
数据处理包括数据的清洗、整理、配准等过程。
清洗数据是为了去除数据中的噪声和异常值，整理数据是将不同格式、不同来源的数据整合到一个统一的数据集中，配准数据是将不同来源、不同坐标系的数据进行转换，使其能够在同一个坐标系下进行可视化。
第三步，数据建模。
在进行三维地理信息可视化之前，需要对采集到的数据进行建模。
数据建模是将真实世界中的物体和场景抽象为计算机能够识别和处理的数据模型。
三维数据建模常用的方法有数学模型法、图像处理法、曲面拟合法等。
第四步，地图制作。
地图制作是三维地理信息可视化的核心环节。
地图制作的目标是将数据模型转化为可视化的视觉表达形式，以便用户能够更直观地理解地理信息。
地图制作需要选择合适的图像渲染技术，如阴影渲染、贴图渲染等，以及适当的符号表示方法，如颜色、形状、大小等。
第五步，交互与分析。
三维地理信息可视化不仅仅是展示，还需要支持用户的交互和分析。
交互包括用户对地图进行旋转、缩放、平移等操作，以便更好地观察地理信息。
分析包括对地理信息进行查询、测量、比较等操作，以便从地理信息中提取有价值的数据。
测绘技术中的三维空间数据采集方法
测绘技术中的三维空间数据采集方法引言在现代测绘技术的发展中，三维空间数据采集方法是一项重要的技术领域。
随着科学技术的进步和人们对地球环境的需求不断增长，三维空间数据采集方法的应用越来越广泛。
本文将探讨测绘技术中的三维空间数据采集方法，包括激光雷达技术、摄影测量技术和全球定位系统（GPS）技术。
激光雷达技术激光雷达技术是一种通过测量从激光器发射的激光束到达目标表面反射回来的时间差来获取目标的三维坐标的方法。
它具有非接触、高精度、高效率等特点，因此在测绘领域应用广泛。
激光雷达技术的数据采集主要包括两个步骤：发射激光束和接收反射回来的激光脉冲。
发射激光束通常是通过调节激光器的频率和幅度来实现的，而接收激光脉冲则是通过接收器和探测器来完成的。
激光雷达技术的应用包括地形测量、建筑物模型重建、森林资源管理等领域。
例如，在地震风险评估中，激光雷达技术可以准确地测量地表的高程和地形变化，帮助科学家预测地震的潜在影响。
摄影测量技术摄影测量技术是一种通过相机和图像处理技术来获取目标的三维坐标的方法。
它利用摄影测量原理，通过测量同一目标在不同位置和不同方向上拍摄的影像之间的关系，来推导出目标的三维空间坐标。
摄影测量技术的数据采集主要包括两个步骤：相机的安装和影像的处理。
相机的安装通常是通过选择合适的安装位置和拍摄参数来实现的，而影像的处理则是通过将多幅影像进行匹配、配准和三维重建等处理来完成的。
摄影测量技术的应用包括地形测量、建筑物监测、城市规划等领域。
例如，在城市规划中，摄影测量技术可以利用航空影像或卫星影像来获取城市地理信息，包括建筑物高度、道路布局等，为城市规划提供重要的数据支持。
全球定位系统（GPS）技术全球定位系统（GPS）技术是一种通过接收卫星信号来确定接收器位置的方法。
它利用卫星的位置和接收器的测距信息，计算接收器的三维坐标。
GPS技术的数据采集主要包括两个步骤：卫星信号接收和数据处理。
卫星信号接收通常是通过接收器接收来自卫星的信号，并计算接收器到卫星的距离，而数据处理则是通过接收器内置的处理程序将距离信息转化为三维坐标。
三维测量演示案例操作步骤
三维测量演示案例操作步骤
1.从【新建文件】打开如下待测量图片：
2.点击【三维标定】弹出右侧面板
3.在图中标黄点的位置用鼠标右键单击添加红色标记点（标记点右侧有序号）
4.依照标记点序号顺序，将图中的坐标值填入右侧面板对应位置，如最左上方的标记点序号为‘6’，图中坐标值为（218,52.5,233.5），则应在右侧面板第6行填入三个坐标值。
5.点击面板中的【计算】，则图中出现红色矩形框，同时面板中“标定精度”一栏显示一个数值。
拖动面板最下方的三个拖条，可看到红色框的伸缩沿着图像中的楞轴，同时“标定精度”超过95%，则说明标定是准确的，可进行下一步测量。
6.鼠标右键依次在脚下、头顶点两个点（位置应为人体站立时的重心，如图所示），则同时可在右侧面板得到身高。
图中人物真实身高为180cm，穿鞋后身高约181，测量结果允许±1cm 误差。
注意：图片中预先标注的黄点和坐标是为了演示时方便，在真实测量过程中，点是根据现场环境确定的（原则是各种现场的角点，如家具转角、墙壁拐角等，一般选6-8个即可），而坐标值是需要到现场进行测量后得到的。
测绘技术中的三维地图制作方法
测绘技术中的三维地图制作方法在测绘技术的发展中，三维地图制作方法是一项极具挑战性的任务。
随着科技的进步和需求的增加，制作精确且真实的三维地图已经成为现实，为各行各业提供了巨大的便利和发展空间。
本文将介绍三维地图制作的方法和技术，以及其在不同领域中的应用。
首先，制作三维地图的第一步是获取地理数据。
可以借助空中摄影、激光雷达、卫星影像等技术手段，对地理区域进行全方位和多角度的扫描和拍摄，以获取大量的地理信息和数据。
这些数据可以包括地表高程、建筑物轮廓、道路网、水系等。
这些数据以数字化的形式存储，并且经过精确的测量和处理，以确保地图的准确性和一致性。
接下来，对获取的地理数据进行处理和重建。
这一步骤包括图像处理、点云处理、建模等技术。
通过图像处理算法，可以对获取的图像进行校正、去噪、增强等操作，以提高图像的质量和清晰度。
点云处理则是将获取的激光雷达或其他传感器产生的点云数据进行滤波、配准、密度调整等处理，以消除噪声和异常点，提高点云数据的精度和可用性。
建模技术则是将点云数据转化为三维模型，包括建筑物、地形、道路等各种要素的建模。
这一过程通常需要借助计算机辅助设计软件和算法，以完成精确、高效的建模工作。
制作完成后，就是对三维地图进行可视化呈现和交互操作。
在可视化呈现方面，可以采用虚拟现实（VR）技术，将三维地图呈现在虚拟环境中，用户可以通过头戴显示设备进入虚拟环境，并与地图进行互动。
另外，也可以采用增强现实（AR）技术，通过在真实场景中叠加虚拟信息的方式来展示三维地图，用户可以利用手机或平板电脑等设备进行交互和操作。
通过这些可视化和交互手段，用户可以更直观地了解地理信息和拓展自己的认知。
三维地图制作方法的应用广泛。
在城市规划和建设方面，三维地图可以提供详细的地理信息，帮助规划师和建筑师进行设计和决策。
在环境保护和资源管理方面，三维地图可以提供地貌和地形的准确信息，用于环境评估和资源开发。
在旅游业和城市导航方面，三维地图可以提供真实的场景和路线指引，为游客和居民提供便利。
PhotoScan 生成正射影像、DEM(有地面控制点)和三维模型的重建教程(1)
PhotoScan生成正射影像DEM（有地面控制点）和三维模型的重建教程一、生成正射影像和DEM（有地面控制点）1、概述2、PhotoScan首选项使用工具菜单中的相应命令打开PhotoScan首选项对话框：在“常规”选项卡上为参数设置以下值：立体声模式：浮雕（如您的图形卡支持四路缓冲立体声，请使用硬件）立体视差：1.0将日志写入文件：指定将存储Agisoft PhotoScan日志的目录。
（如果需要联系软件支持团队）在GPU选项卡中设置参数如下：在对话框中检查由PhotoScan检测到的任何GPU设备。
使用少于两个GPU时检查“使用CPU”选项。
在“高级”选项卡上为参数设置以下值：项目压缩级别：6保留深度图：启用存储绝对图像路径：禁用检查程序启动时的更新：启用启用VBO支持：启用3、添加照片要添加照片，请从工作流菜单中选择添加照片...命令或单击位于工作空间工具栏上的添加照片按钮。
在添加照片对话框中浏览源文件夹并选择要处理的文件。
点击打开按钮。
4、加载相机位置（此次使用的御2自带POS信息，故不用此步骤）在这一步，将来模型的坐标系使用相机位置进行设置。
注意：如果相机位置未知，则可跳过此步骤。
然而，对齐照片程序在这种情况下需要更多时间。
使用“查看”菜单中的相应命令打开“参考”窗格。
单击参考窗格工具栏上的导入按钮，然后在打开对话框中选择包含摄像头位置信息的文件。
最简单的方法是加载简单的由字符分隔的文件（* .txt，* .csv），该文件包含每个摄像头位置的x坐标和y坐标以及高度（摄像机方向数据，即俯仰角，俯仰角和偏航角值）也可以导入，但数据不是强制性的参考模型）。
在“导入CSV”对话框中，根据文件的结构指示分隔符，然后选择要从其开始加载的行。
请注意，＃字符表示在对行进行编号时不计数的注释行。
通过在对话框的列部分设置正确的列号，为程序指示在每列中指定了什么参数。
建议在相应字段中指定用于相机中心数据的值的有效坐标系。
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采样点的三维空间坐标图绘制程序
d=data;%只需要从excel输入三列数据，格式为：[xi yi zi],i表示行数
x=d(:,1)%采样点坐标X值
y=d(:,2);；％采样点坐标Ｙ值ｚ＝ｄ（：，３）％采样点坐标Ｚ（海拔）值
nx=linspace(min(x),max(x),100);
ny=linspace(min(x),max(y),100);
[xx,yy]=meshgrid(nx,ny);
zz=griddata(x,y,z,xx,yy,’v4’);
surfl(xx,yy,zz);
shading interp
colormap(gray);/view/e9ff9c76f46527d3240ce012.html
hold on
for i=1:319
for i=1:44
plot3(d(i,1),d(I,1),d(i,3),’ys’);
end
hold on
for i=45:80
plot3(d(I,1),d(I,2),d(I,3),’y+’);
end
hold on
for i=81:146
plot3(d(i,1),d(I,2),d(I,3),’bp’);
end
hold on
for i=147:284
plot3(d(I,1),d(I,2),d(I,3),’ko’);
end
hold on
for i=285:319
plot3(d(I,1),d(I,2),d(I,3),’r<’);
end
end
各重金属分布浓度等高线及采样点坐标综合分布图绘制程序；
d=data;%只需从excel输入三列数据，格式为：[xi yi zi],i表示行数，ｘｉ表示采样点坐标ｘ的值，ｙｉ表示为采样点坐标ｙ值，ｚｉ为某重金属浓度值（此程序需将第三列的值更换八次运行八次得到论文中八幅各重金属浓度等高线及采样点坐标综合分布图）。
x=d(:,1);%采样点坐标x值
y=d(:,2);%采样点坐标y值
z=d(:,3);%重金属浓度值
nx=linspace(min(x)，max(x),40);
ny=linspace(min(y),max(y)，40)；
[xx,yy]=meshgrid(nx,ny);
zz=griddata(x,y,z,xx,yy,’v4’);
contour(xx,yy,zz,10);
hold on
for i=1:319
for i=1:44
plot(d(I,1),d(I,2),’bs’);
end
hold on
for i=45:80
plot(d(I,1),d(I,2),’b+’);
end
hold on
for i=81:146
plot(d(I,1),d(I,2),’bp’);
end
hold on
for i=147:284
plot(d(I,1),d(I,2),’ko’);
end
hold on
for i=285:319
plot(d(I,1),d(I,2),’r<’);
end
end
2种重金属的浓度等高线在该地区三维地形图曲面的投影图程序：
d=data;% 只需要从excel输入三列数据，格式为；[xi yi zi],i表示行数，xi为采样点坐标X值，yi为采样点坐标y值，zi为某重金属浓度值（此程序将第三列的值更换八次运行八次得到论文中八幅各重金属浓度等高线在该地区单位地形图曲面的投影图）。
x=d(:,1);
y=d(:,2);
z=d(:,3);
nx=linspace(min(x),max(x),100);
ny=linspace(min(y),max(y),100);
zz=griddata(x,y,z,xx,yy,’v4’);
surfl(xx,yy,zz);
shanding interp
colormap(gray);
hold on
d=data;
x=d(:,1);
y=d(:,2);
z=d(:,3);
nx=linspace(min(x),max(x),100);
ny=linspace(min(y),max(y),100);
[xx,yy]=meshgrid(nx,ny);
zz=griddata(x,y,z,xx,yy,’v4’);
[cc,hh]=contour(xx,yy,zz,10);
P=clabel(cc,hh)
For n=p’
Set(n,’string’,sprint(‘%.of’,get(n,’userdata’))) end。