ArcGIS海量影像管理方案与实践
arcgis实习报告
arcgis实习报告实习单位：XXX公司实习时间：2021年6月1日-2021年8月31日摘要：本实习报告旨在总结和分享在XXX公司的ArcGIS实习经历。
报告主要包括实习单位介绍、实习目标与计划、实习过程与经验总结以及对个人职业发展的启示等内容。
一、实习单位介绍XXX公司是一家以地理信息系统（GIS）为核心的科技公司，致力于为客户提供地理空间数据管理、地图制图和空间分析等解决方案。
公司拥有丰富的GIS项目经验和专业的技术团队，在行业内享有良好的声誉。
二、实习目标与计划1. 熟悉ArcGIS软件：通过实习，了解ArcGIS软件的基本功能和操作方法，并能熟练运用其进行地图制图、空间分析和数据管理等工作。
2. 参与实际项目：积极参与公司正在进行的GIS项目，学习并应用实际的工作技能，提升解决问题和协作能力。
3. 掌握GIS应用场景：通过实际案例的学习，了解GIS在不同领域的应用场景，例如城市规划、环境保护等，为将来的工作做好准备。
三、实习过程与经验总结1. 熟悉软件环境：首先，我了解并熟悉了ArcGIS软件的安装和配置，熟悉了软件界面和基本操作，学会了如何创建新的地图文档和图层。
2. 地图制图与编辑：在实习期间，我参与了一个城市地图制作项目。
我通过收集和整理地理空间数据，运用ArcGIS软件进行图层叠加、符号化和标注等操作，最终生成了一份精美的城市地图。
3. 空间分析与模型构建：在实习的后期，我参与了一个环境评估项目。
通过运用ArcGIS软件的空间分析工具，我成功进行了环境脆弱性评估，并构建了相应的空间模型，为项目团队提供了有价值的参考意见。
4. 学习与交流：在实习期间，我积极与实习导师和团队成员进行沟通和交流，向他们请教和学习，从他们身上获取了许多宝贵的经验和技巧。
四、对个人职业发展的启示通过这次ArcGIS实习，我深刻认识到地理信息系统的重要性和广泛应用的前景。
我积累了丰富的实际操作经验，并提高了解决问题和协作能力。
大规模影像的管理方案——镶嵌数据集
大规模影像的管理方案——镶嵌数据集目前，全球遥感影像数据的规模正在迅速膨胀，各种类型的遥感数据量与日俱增。
而且随着遥感技术的提升，获得的影像分辨率不断提高，这就导致数据处理时间长。
因此，如何高效地管理多源数据成为影像数据管理亟待解决的问题。
这里为大家介绍一种基于ArcGIS 对于大规模影像的管理方案——镶嵌数据集镶嵌数据集管理影像数据时，仅在空间数据库中建立影像索引，不会拷贝或者改变原有的影像数据，处理时间短，充分发挥了存储系统和数据库系统的优势。
镶嵌数据集具有三方面的特性：（1）采用动态镶嵌技术，能过快速完成影像镶嵌过程；（2）应用影像实时处理技术，是一种按需进行影像动态处理的技术，能够让用户已近乎实时的速度得到影像处理结果；（3）可实现影像服务共享，镶嵌数据集可通过Web服务的方式进行共享。
下面将介绍如何在ArcGIS中构建镶嵌数据集1.创建file Geodatabase(1)打开ArcMap，在工具栏中找到catalog按钮，打开Catalog窗口；(2)选择新建数据库的存储文件夹，在文件夹上右键，选择New->File Geodatabase，命名新生成数据库名字为MD；(3)打开右键该数据库，选择Make Default Geodatabase。
2.创建Mosaic Dataset(1)在Catalog窗口中，右键新建数据库，选择New->Mosaic Dataset；(2)打开创建镶嵌数据集对话框，设置如下参数：Mosaic Dataset Name：新生成镶嵌数据集的名称“fd”Coordinate System：新创建的栅格数据集的坐标系统，这里设置坐标系统和待拼接影像的一致，采用impot方式设置。
Product Definition：设置为NONE3.将遥感影像添加到镶嵌数据集(1)在Catalog窗口中，右键fd镶嵌数据集，选择Add rasters；(2)打开Add Rasters To Mosaic Dataset对话框，设置如下：Mosaic Dataset：镶嵌数据集的位置，这里默认为默认；Raster Type：选择默认的Raster Dataset（栅格数据集格式）；Input：选择“Dataset”，然后点击下面的“打开文件”按钮，找到将要进行拼接的数据，添加进来。
关于arcgis的实习报告案例
关于arcgis的实习报告案例篇一：ArcGIS〔实习报告〕实习：ArcGIS实习报告实习：同学：XX 学号：XXXXX了解ArcGIS的根本组成模块ArcCatalog、ArcMap和ArcToolbox的应用根底及一些根本的操作。
通过作图，进一步的了解ArcGIS软件的一些根本功能。
包括ArcCatalog、ArcMap和ArcToolbox的应用等。
实习内容：1. 利用ArcGIS软件作一幅完整的地图即〔地形图扫描矢量化〕。
2. 通过制图学习软件的各种功能。
实习过程: 1.总体要求：从原始扫描地图做起，进行地图扫描矢量化，并制作DEM，图幅接边等工作，完成一幅1：10000地形图的矢量化。
2.详细过程：〔1〕、地图扫描矢量化首先翻开ArcCatalog，把已知扫描地图转为*.tif格式，使其在ArcMap中可以翻开。
翻开ArcCatalog，新建地图要素各个图层的shapefile文件，分别有点、线、面层，并添加属性，如code、name等。
有高程的图层要加elevation属性。
把各设置好的图层拖进ArcMap，并依据不同图层逐层进行地物要素矢量化，并对不同地物赋code码和name加以区分。
在ArcMap中，分别按挨次对各地物进行矢量化。
依据?地形图要素分类与代码标准?，我们把全部地物大致分为十四层，详细有：ELEPT(高程点层)，OTHPT(工矿点层)，RALOK(道路层)，CONPT(掌握点层)，COVPT(地类界层)，OTHLK(工矿层)，TERLK(地貌层)，HYDLK(单线河层)，HYDNK(双线河层)，BOUNT(境界层)，BOARDER(图廓线层)，RESNT(房屋层)， RESLN(面状房屋层)，UTILN(电力线层)等。
经过描点，分别绘制点状和线状地物。
双线河、房屋等面状地物可以经线状地物“feature to polygon〞转换得到〔前提是地物均为闭合弧段〕。
在矢量化的过程中，我们敏捷运用zoom、pan、snap、merge、split等根本工具，使矢量化工作更简便快捷。
培训课程4：基于ArcGIS的大规模影像管理方案
基于ArcGIS的大规模影像管理方案2•现有影像管理解决方案•ArcGIS影像管理解决方案•深入浅出镶嵌数据集内容概述现有影像管理解决方案4所有数据和元数据均存储在文件系统中•优势：-数据传输快-存储容量大•劣势：-通用存储，没有针对影像数据管理优化-不易搜索和共享影像方案一：使用文件系统管理和共享5基于成熟的商用数据库，在数据库中统一存储影像和元数据。
•优点-成熟的RDBMS技术（安全、多用户访问、并发控制）-针对影像数据管理设计专门的方案-支持影像的查询检索，支持影像数据访问•缺点-影像存储能力受限于数据库的能力-影像数据需要预先上传到数据库中-数据库昂贵方案二：使用数据库系统管理和共享数据库6在关系型数据库的基础上，利用关系数据库提供的各种接口而开发的专用程序，将影像数据分解成关系数据库的一个或多个数据表，实现对遥感影像的存储和管理。
•优点-使用每种DBMS所支持的标准SQL类型来管理数据-并且支持所有的空间数据类型-支持多用户•缺点-不利用影像检索查询与数据分析方案三：基于中间件技术的影像管理数据库ArcSDE7影像数据作为外部文件存储，而影像的元数据用关系数据库管理，通过在数据库中存储影像数据的路径名来存取影像。
•优点：-减少数据复制，充分利用文件存储系统的优势-数据库利用率高，充分利用数据库-支持影像检索查询•缺点：-影像数据的共享访问实现难度较高-实施难度高方案四：使用混合模式管理和共享数据库ArcGIS影像解决方案9•栅格数据集Raster dataset (8.0)-单幅影像•栅格目录Raster catalog (9.0)-栅格数据集合-可访问单幅影像-托管/非托管•镶嵌数据集Mosaic dataset (10.0)-栅格目录模型的增强-具有镶嵌视图和动态处理能力-管理和发布影像集合Geodatabase影像管理模型10•栅格数据管理的基本单元•提供所有比例尺下的快速浏览•具有栅格数据集的所有属性：-Pyramids, images statistics, spatial reference …•可把多幅小的影像镶嵌成完整的影像•但是：镶嵌比较耗时-更新操作更耗时，需要更多的系统资源-格网大小一致•可用于地图背景等•不能对元数据描述进行扩展栅格数据集Raster dataset11•9.3 中栅格数据集合•存储栅格数据的范围•可以托管和非托管两种方式存储-非托管Unmanaged•只存储数据所在路径•Personal GDB和File GDB中可实现，ArcSDE不支持•数据操作不影响原始数据-托管Managed•GeoDatabase中存储整幅影像•所有的GDB中都支持，包括：personal/ File /Arcsde GDB•数据操作影响原始数据栅格目录Raster CatalogOBJECTIDNAME RASTER FOOTPRINT METADATA (16473)3198401a_sid 1028910289164743198402a_sid 1029010290164753198403a_sid 1029110291164763198404a_sid 102921029212•数据装载速度快-尤其是非托管模式管理的栅格数据集•数据不需要满足：-格网一致-像素值位数保持一致•减少栅格数据集Raster Dataset的数量，提高对ArcSDE的访问效率•可对栅格数据的元数据进行扩展。
大规模影像管理方案
——镶嵌数据集
• 镶嵌数据集概述 • 镶嵌数据集构建
镶嵌数据集概述
一、什么是镶嵌数据集
镶嵌数据集（ Mosaic Dataset ）是一种管理 影像的 GDB 模型，是 ArcGIS 10 推出的由栅格数据 集和栅格目录相结合的混合技术，可以对数据集 进行索引，并且可对数据集执行查询。它的存储 方式和栅格目录类似，在使用过程中和普通栅格 数据集相同。镶嵌数据集用于管理和发布海量多 分辨率、多传感器影像，对栅格数据提供了动态 镶嵌和实时处理的功能。其最大优势是具有高级 栅格查询功能及实时处理函数功能，并可用作提 供影像服务的源。
用户可以控制重叠区域像素的处理方式 虚拟无损：无需更改原始数据或生成中间结 果影像可以从一份原始数据创建多种影像产品， 而无需额外的存储成本和中间结果影像
镶数据集概述
三、什么情况下使用镶嵌数据集
重叠影像
不相关数据
多分辨率影像
动态更新 元数据维护
镶嵌数据集概述
四、镶嵌数据集中所包含的工具
镶嵌数据集位于 工具箱—数据管理工具—栅格 — 镶嵌数据集，镶嵌数据集的工具箱内容丰富，以 下为工具箱内容展示:
镶嵌数据集概述
镶嵌数据集概述
镶嵌数据集构建
镶嵌数据集的构建大致分为以下几步：
创建镶嵌 数据集
添加数据
像元大小 范围计算
构建轮廓
构建金字 塔及数据 集统计值
色彩平衡
动态处理 镶嵌数据 集
镶嵌数据集构建
在黑边去除过程中，因为在影像的有效区域内 可能也会存在零值，因此用设置 Nodata 值的方式可 能会产生影像内部空洞，所以一般我们推荐采用第 二种方式，即构建Footprint去除影像黑边。以下为 效果展示：
arcgis实习报告
arcgis实习报告一、引言ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，能够帮助用户进行地理数据的收集、管理、分析和可视化展示。
本次实习我有幸在某地理信息公司进行ArcGIS实习，本报告将详细记录我在实习期间的工作内容和所取得的成果。
二、实习背景某地理信息公司是一家专业提供空间数据服务的公司，拥有丰富的地理数据资源和专业的技术团队。
在这里，我有机会接触到各种实际项目，并运用ArcGIS进行数据处理和分析，提高了自己的地理信息系统能力。
三、实习目标1. 熟悉ArcGIS软件界面和功能。
2. 学习地理数据的收集与整理。
3. 运用ArcGIS进行地理数据分析和可视化。
4. 参与实际项目并提供解决方案。
5. 提高团队协作与沟通能力。
四、实习过程与成果1. 熟悉ArcGIS软件在实习的初期，我通过学习ArcGIS官方文档和参加公司内部培训，快速掌握了ArcGIS软件的基本操作和常用功能。
包括地图浏览、数据导入、符号化、查询分析等，为后续的实际操作打下了基础。
2. 地理数据收集与整理在项目实施过程中，我参与了地理数据的采集与整理工作。
通过使用ArcGIS Collector等移动设备应用，我学会了如何在实地环境中收集各类地理数据，并进行加工整理。
同时，我还使用ArcGIS Desktop对采集到的数据进行质量检查和数据清洗。
3. 地理数据分析与可视化利用ArcGIS中的空间分析工具，我参与了多个项目的数据分析工作。
例如，对于某区域的居民点分布，我使用点密度分析工具生成了热力图，从而可以直观地了解人口密集区域。
此外，我还进行了地理数据的可视化工作，采用符号化和图层叠加等技术，将数据以地图形式展示出来，提高了数据的可读性和传达效果。
4. 实际项目参与与解决方案在实习期间，我参与了某个城市规划项目的实施，负责制作地理数据分析报告。
通过使用ArcGIS进行空间叠加分析、网络分析等，我成功提取了重要的规划区域、环境设施配套情况等关键信息。
ArcGIS平台中的影像数据管理
金字塔(Pyramid)和概视图(Overview)
劣势： – 影像数据需要预先上传到数据库中 – 数据库昂贵
数据库
方案三：基于中间件技术的影像管理
在关系型数据库的基础上，利用关系数据库提供的各种接口而开发的专 用程序，将影像数据分解成关系数据库的一个或多个数据表，实现对遥 感影像的存储和管理。
优势： – 使用每种DBMS所支持的标准SQL类型来管理数据 – 支持多用户
概视图
LowPS和HighPS – 定义镶嵌数据集将从栅格数据集中读取的像元大小的实际范围。
MinPS和MaxPS – 定义像元大小范围，将根据该范围请求确定应使用哪一栅格数据 集。
Demo
劣势： – 不利于影像分析
ArcSDE
数据库
传统方式的影像处理
1
校正
2
融合
3
匀色
4
镶嵌
影像处理一般流程
缺点： 产生的中间数据占用大量的磁盘空间； 处理流程花费的时间较长; 使用不方便。
数据库 文件
ArcGIS影像管理方案
ArcGIS影像管理
栅格数据集
单幅影像
栅格目录
栅格数据集合 可访问单幅影像
ArcGIS平台中的影像数据管理
传统影像管理方案
方案一：使用文件系统管理和共享
所有数据和元数据都存储在文件系统中。
优势： – 数据传输快
ArcGIS影像管理解决方案浅析
ArcGIS影像管理解决方案浅析孙霞;曹刚;王伟东【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2017(000)001【摘要】面对规模日益庞大的影像数据集合,提供一个高效的数据管理模式或配置一个高效的数据库管理系统,能够向用户提供影像可视化和快速查询功能,是影像数据管理中需要着重解决的问题.本文通过简介ArcGIS海量影像管理的方法,分析镶嵌数据集影像数据管理模型特点,从而提出高效管理海量影像数据的方法.%In this paper,we analyze the characteristics of the data management model of mosaic data set by introducing the method of ArcGIS mass image management,and then propose the method of managing the massive image data efficiently.【总页数】4页(P175-176,181,184)【作者】孙霞;曹刚;王伟东【作者单位】黑龙江第一测绘工程院,黑龙江哈尔滨150025;伊春市测绘地理信息局,黑龙江伊春153000;黑龙江省第五测绘地理信息工程院,黑龙江哈尔滨150081【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.基于Arcgis和正射影像的土地出让管理系统研究 [J], 刘朝功2.基于ArcGIS的省级不动产登记信息管理平台解决方案 [J], 华蓉3.ArcGIS镶嵌数据集对海量影像数据的管理应用 [J], 李佳璇4.基于ArcGIS的大规模影像数据管理和共享的研究 [J], 王亮;汤军;缪谨励;;;5.ArcGIS空间分析在油茶优质资源管理数据库建设上的解决方案 [J], 凌向明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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• 动态更新
– 影像更新与维护
• 元数据维护
– 所有栅格数据集
如何使用镶嵌数据集 ？
• 组合图层
- Boundary/Footprint/Image
• 影像目录
- 查找影像 - 查看元数据 - 添加选择的影像到地图 - 时态感知
• 影像数据
- 图层显示 - 导出影像数据集 - 作为GP工具的输入使用
2010 Esri 中国区域用户大会
基于ArcGIS的海量影像管理 方案与实践
董平
内容
1. 海量影像管理需求分析 2. ArcGIS影像管理模型 3. 深入浅出镶嵌数据集 4. 构建ArcGIS海量影像管理系统
1. 海量影像管理需求分析
飞机 ADS40 5cm~100cm
飞艇 Canon EOS 5D 20cm
北京一号小卫星 4米黑白
福卫2号 2米
KOMPSAT-II 1米
IKONOS 1米
GeoEye-1 0.41米
我国逐渐形成多尺度的卫星监测能力
环境卫星1A/B
高分辨率卫星图像
风云系列卫星
资源系列卫星
影像管理面临的挑战
• 多种数据源
- 航空影像 - 多传感器的卫星影像 - DEM和扫描地图 - 分析结果, 图片
- 其他.
镶嵌数据集类型
• 非引用型镶嵌数据集：
- 数据源：所有类型影像数据 - 修改属性和栅格函数 - Create Mosaic Dataset
• 引用型镶嵌数据集：reference mosaic dataset
- 数据源：镶嵌数据集和栅格目录 - 属性只读，可应用MD级别栅格函数 - Create Referenced Mosaic Dataset
2x2 pixel block
3rd (8 m) 2nd (4 m) 1st (2 m) 1 meter
重采样方法Pixel Resampling
• 创建影像金字塔和显示采样
离散数据
Nearest neighbor：最近邻插值
取最邻近的像素值 不创建新的像素值 速度最快
连续数据
Bilinear interpolation：双线性
Simple Adv. Use
Mgmt.
影像管理需求剖析
高效存储 快速处理
快速 访问
快速查找
如何管理海量遥感影像？
• 如何管理组织“海量影像数据”引发关注 • 基于文件的影像管理模式？还是 • 基于数据库的影像管理模式？还是 • 基于文件与数据库结合的影像管理模式？还是 • 其他？
• =实现高效存储/快速查找/快速处理/快速访问
2. ArcGIS影像管理模型
2.1 影像数据格式支持 2.2 影像存储模型支持 2.3 影像属性支持
影像/栅格数据格式支持
• 支持更多文件格式
- TIFF, GRID, Mrsid, JP2000, JPEG, NITF, CADRG等 - Geodatabases
• 栅格格式支持增强
- BigTIFF (ArcGIS 10 新增) - TIFF压缩格式： LZW/JPEG/PackBits/CCITT/RLE (新增)
• 发布为影像服务image service
镶嵌数据集如何存储？
• Geodatabase 内部表存储 • 通过用户界面修改
Name
Purpose
Viewable
Catalog
A raster catalog that stores function rasters and the footprints Yes
定义边界 Build Boundary
• 定义镶嵌数据集的边界
- 边界外像素被裁剪
• Build Boundary 工具
- 基于footprints计算
• 使用Editor进行编辑 • 使用Import Mosaic Dataset Geometry 工具导入
• 支持自定义栅格格式 (增强)
- GDAL库-开源栅格空间数据转换库 - 影像管理代码
Geodatabase影像管理模型
• 栅格数据集 Raster dataset (8.0)
- 单幅影像
• 栅格目录 Raster catalog (9.0)
- 栅格数据集合 - 可访问单幅影像 - 托管/非托管
如何创建镶嵌数据集
• Mosaic dataset 工具箱 • 基于模型和python进行处理
• Байду номын сангаас型工作流
- 创建镶嵌数据集 mosaic dataset - 添加栅格 Add rasters
- Calculate cell size range - Build boundary - Build overviews (可选) - Edit properties (编辑属性)
MinPS 0 0 90
MaxPS 90 90 270
Category … Primary Primary Overviews
- 管理影像或栅格数据及其总览图
Mosaic Dataset
- 栅格字段存储栅格数据集及预处理函数定义
- MinPS /MaxPS字段定义可视化范围 - 显示满足特定分辨率的影像或栅格 - 提供镶嵌影像的连续多尺度浏览
• 但是：镶嵌比较耗时
- 更新操作，更耗时，需要更多的系统资源 - 格网大小一致
• 可用于地图背景等
• 不能对元数据描述进行扩展
IImmaaggee11 IImmaaggee22 MMoossaaiicc
栅格目录 Raster Catalog
• 9.3 中栅格数据集合
• 存储栅格数据的范围
• 可以托管和非托管两种方式存储 - 非托管 Unmanaged
• 高分辨率
- 高空间分辨率 - 高光谱分辨率 - 高时相分辨率
• 海量数据
- GB，TB，PB
IKONOS Worldview-1
GeoEye-1
影像需求分析
• 简单应用
- 地图背景
-
• 高级应用
- 影像分析处理
• 简单管理
- 关注大批量预处理影像的快速访问
• 高级管理
- 关注影像的劢态处理与快速访问
- 选择栅格类型 raster type - 定义数据格式 - 读取元数据和创建字段 - 应用劢态处理
• 支持多种栅格类型 raster types
- Raster Dataset/NITF/CADRG/等. - 支持多种传感器影像
- QB/IKONOS/GeoEYE/WolrdView等
- Web Services - Table/Image Service Definition 9.3
No
Mosaic Dataset
• 由一系列表组成 • 包含嵌入式栅格目录表
OID Shape Raster
Name
LowPS
1
Polygon <Raster> P01.met 10
2
Polygon <Raster> P02.met 10
5
Polygon <Raster> P03.met 90
HighPS 30 30 90
⑩ 减少重采样，提升影像质量
Reduces resampling
什么情况下使用镶嵌数据集？
• 重叠影像
- 多时相数据 - 不同角度的数据
• 多分辨率影像
– 多源数据 – 0.6m QuickBird /1m Ikonos
t1 t2 t3 t4 t5
• 不相关数据
- 沿走廊数据 - 感兴趣斑块，城镇
栅格目录 Raster Catalog(续)
• 数据装载速度快
- 尤其是非托管模式管理的栅格数据集
• 数据不需要满足：
- 格网一致 - 像素值位数保持一致
• 减少栅格数据集 Raster Dataset的数量，提高对ArcSDE的访问效率 • 可对栅格数据的元数据进行扩展。
• 限制
- 不支持传感器数据和元数据 - 无预览 - 不能通过ArcGIS server发布
Boundary
A feature class that defines the mosaic dataset boundary
Yes
Seamline
A feature class that maintains the seamlines for advanced
Yes
mosaicking operations
Raster Type
A table holding each raster type instance
Yes
Log
A table that logs operations that have been performed
Yes
Overview
A table that stores references to the overview rasters
Mosaic Dataset
• 栅格目录和栅格数据集组合
- 特殊栅格数据集类型 - 包含栅格目录
金字塔 Pyramids
• 分辨率逐级递减 • 大大提高显示性能：
- 客户端请求数据的分辨率匹 配客户端的分辨率
- 用户每次缩放获取的像素数 量是不变的
• 每一级都被分块存储 • 局部构建和更新 • 支持压缩(新增)
- 只存储数据所在路径 - Personal GDB和File GDB中可实现，ArcSDE不支持 - 数据操作不影响原始数据
- 托管 Managed
- GeoDatabase中存储整幅影像 - 所有的GDB中都支持，包括：personal/ File /Arcsde GDB - 数据操作影响原始数据