GIS是利用电子计算机及其外部设备，采集、存储、分析和描述整个或部分地球表面与空间信息系统。简单地讲，它是在一定的地域内，将地理空间信息和 一些与该地域地理信息相关的属性信息结合起来，达到对地理和属性信息的综合管理。GIS的研究对象是整个地理空间，而地理信息与地理位置有关，因而GIS的发展受到了世界范围的普遍重视。近年来，GIS在我国也备受重视，并在城乡规划、灾害监测、资源清查、土地调查、环境管理、城市管网、作战指挥、宏观决策、城市公共服务、交通、导航、电子政务等领域得到广泛地应用。那么如何深刻理解GIS的原理？如何高效处理好多源空间数据？如何针对具体领域建立切实可行的GIS技术应用解决方案？本课程将提供一套基于ArcGIS Pro空间数据处理的方法和案例。

相较于ArcGIS 来说，ArcGIS Pro作为ESRI面向新时代的GIS产品，它在原有的ArcGIS平台上继承了传统桌面软件（ArcMap）的强大的数据管理、制图、空间分析等能力，还具有其独有的特色功能，例如二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、超强制图，时空立方体等。同时集成了ArcMap ，ArcSence ，ArcGlobe，实现了三维一体化同步。

本课程将利用ArcGIS Pro 将您的 GIS 工作组织到工程中，您可以使用 ArcGIS Pro 映射 2D 和 3D 数据。借助 ArcGIS Pro，您可以创建和编辑多种要素，同时还可以将来自文本、矢量、栅格、激光雷达、多维数据等多个源的数据集成到工程中。本课程将教会您使用 ArcGIS Pro 分析数据、管理 GIS 数据以及构建用于自动执行工作或解决复杂问题的工具。您可以在 ArcGIS Pro 中使用分析和地理处理功能来回答许多空间问题，并执行空间分析。借助矢量数据分析、栅格数据分析、三维分析、水文分析等空间分析工具，可以解决复杂的面向位置的问题，从地理角度探索和理解您的数据，确定关系，检测和量化模式，评估趋势，并做出预测和决策。Python 可用于自动执行地理处理工具，并提供创建自己的地理处理工具的功能，可以将其用作脚本工具或用作 Python 工具箱工具。本课程将教会您通过创建模型或脚本转换为自定义工具， 节省重复性任务的时间、最大限度地减少错误，并高效地对分析进行迭代。

您将在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升GIS技术的应用能力水平和效率。

第一章

GIS理论及ArcGIS Pro基础

1.GIS基本原理及常用软件介绍 

2.ArcGIS Pro 安装与配置

3.ArcGIS Pro 3.0 的新特性介绍

4.ArcGIS Pro 用户界面的主要组件（功能区、视图和窗格）及其交互情况。

5.ArcGIS Pro 工程创建：包含地图、场景、布局和其他项目

6.空间信息的浏览和查看

7.空间信息的查询与输出

8.文档保存方式

第二章

ArcGIS数据管理与转换

1.ArcGIS数据管理       

2.数据类型及转换

3.数据结构及转换        

4.数据格式及转换

5.ArcGIS与外部数据的转换

6.地理空间数据建库的理论、方法和步骤

7.地图投影基础          

8.我国常见地图投影及投影变换操作

9.Beijing54，Xian80，WGS84，CGCS2000

不同地理坐标系的变换

 

 

第三章

数据编辑与查询、拓扑检查

1.常见数据来源介绍           

2.空间数据采集方式

3.多种地理配准方法介绍        

4.空间数据几何采集

5.空间数据属性采集            

6.数据检查和拓扑处理

7.数据处理：数据裁切、数据拼接、数据提取

 

第四章

地图符号与版面设计

1.GIS制图简介                   

2.空间数据显示的符号设置

3.制作专业地图符号                  

4.标注与注记

5.专题图布局设计及整饰           

6.专题地图制图技巧及地图输出

7.研究区域图制作

 

 

 

第五章

ArcGIS矢量空间分析及应用

1.ArcGIS Pro 地理处理工具简介

• 在“地理处理”窗格中运行工具
• 在 模型构建器 中运行工具
• 在 Python 窗口中运行工具

2.GIS空间分析及功能

3.矢量处理工具与案例

4.矢量数据的基本处理（拼接、裁剪、融合等）及案例

5.矢量空间叠置分析及应用

6.邻近分析及应用

 

 

第六章

ArcGIS栅格空间分析及应用

1.栅格数据空间分析简介

2.地理处理环境设置；应用程序、工具、模型和模型流程环境设置

3.栅格数据的基本处理（拼接、裁剪、重采样，NoData处理，数据转换等）及案例

4.距离制图

5.密度制图

6.栅格插值

7.统计分析

8.重分类

9.栅格计算

10.栅格数据模型计算及应用

 

第七章

遥感影像处理

1.无人机数据处理

• 数据加载
• 刺点
• 校正
• 精度评估
• 生成产品

2.镶嵌数据集

• 创建镶嵌数据集
• 添加栅格至镶嵌数据集
• 去除黑边
• 影像匀色
• 同步镶嵌数据集
• 镶嵌数据集修复
• NDVI计算

3.遥感影像预处理与信息提取

• 影像查看
• 图像增强
• 波段组合
• 正射校正
• 影像融合
• 植被指数提取
• 使用栅格函数链

4.遥感影像分类

• 创建分类样本
• 图像分割
• 训练样本管理
• 选择分类器
• 输出分类结果
• 合并类
• 重分类
• 精度评估

 

 

 

 

第八章

三维分析

1.三维制作与动画演示

2.三维数据来源

• 2D与3D数据
• BIM数据
• 倾斜摄影测量数据

3.三维数据分析

• DEM三维制作
• 三维格式转换
• 3D符号设计
• 快速创建3D模型
• 多面体编辑
• 通视分析
• 

4.数字表面模型及其应用

• 创建栅格表面
• 基于栅格DEM的基本分析方法
• 坡度与坡向计算
• 创建曲率表面
• 水文分析
• 可视性计算
• 山体阴影计算

5.Lidar数据的使用

• 创建LAS数据集
• 生成DEM、DSM

提取树木

 

第九章

空间统计分析及空间关系建模分析

1.渔网分析

• 设置空间范围的方法
• 设置行数和列数
• 旋转角度
• 输出要素类

2.空间自相关分析“分析模式”工具

• 平均最近邻
• 高/低聚类： Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度
• Global Moran's I 统计量测量空间自相关性

 

 

 

• 优化的热点分析

• 初始数据评估
• 事件聚合
• 在聚合面内计数事件
• 捕捉附近事件以创建加权点
• 分析范围
• 热点分析：Gi* 统计结果将使用错误发现率   (FDR) 校正方法对多重测试和空间依赖性进行自动更正。
• 输出结果：输出要素将反映聚合的加权要素（渔网面或六边形面像元或为事件点聚合面参数提供的聚合面或加权点）。每个要素都具有 z 得分、p 值和 Gi Bin 结果以及每个要素在计算中所包括的相邻要素数。

3.空间关系建模

• 普通最小二乘法 (OLS) 

 

• 地理加权回归 (GWR)

多比例地理加权回归 (MGWR)

• 使用填充缺失值工具完成数据集
• 三种类型的回归模型：连续（高斯）、二进制（逻辑）和计数（泊松）
• 选择邻域（带宽）
• 局部权重方案
• 预测
• 系数栅格
• 解释消息和诊断
• 输出图表

 

 

第十章

基于GIS的地理空间建模

 

 

4.NC数据批处理建模实训

5.实施适宜性建模工作流

6.创建适宜性模型：

• 确定并准备条件数据
• 将每个条件的值转换为通用适宜性等级
• 相对于彼此加权条件，并对其进行组合以创建适宜性地图
• 查找选址区或保护区
• 在服务器中共享和运

第十一章

ArcGIS Pro 中的 Python脚本编程简介

1.Python简介及环境配置与安装；

2.Python基础

3.ArcPy导入与函数简介

• 图表模块 (arcpy.charts)
• 数据访问模块 (arcpy.da)
• 地理编码模块 (arcpy.geocoding)
• 影像分析模块 (arcpy.ia)
• 制图模块 (arcpy.mp)
• 元数据模块 (arcpy.metadata)
• Network Analyst 模块 （arcpy.nax 和 arcpy.na）
• 共享模块 (arcpy.sharing)
• Spatial Analyst 模块 (arcpy.sa)
• Workflow Manager (Classic) 模块 (arcpy.wmx)

 

 

4.访问和管理空间数据

5.要素几何对象操作

6.栅格数据操作

7.地图制图

8.Python工具箱中的工具创建

 水文分析

适宜性评价

 

时空分析

 

 

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