全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
在地理行业中,项目前期规划都会涉及遥感图像,更高级一点的是建立研究区的三维模型。在实践中,笔者对这一些常见的疑问进行了总结,包括如下几个方面。 1、 如何把ArcGIS的数据导入到Google Earth中;
2、 如何把Google Earth中的数据导入ArcGIS中做进一步的操作;
3、 如何在Google Earth中矢量化;
4、 如何在Google Earth下载感兴趣区的遥感图像;
5、 怎样下载感兴趣区的DEM;
6、 怎样建立三维模型。
本来打算写一篇文章包含以上各个问题的解决,但实际过程中发现内容涉及较广,写起来费事,读起来难懂,还是分专题解决更容易,理解也简单一些。
专题1,ArgGIS与Google Earth数据交互,解决问题1、2、3
专题2,在Google Earth下载感兴趣区的遥感图像,解决问题4
专题3,下载DEM进行三维建模,解决问题5、6
专题1——将ArcGIS的数据导入到Google Earth(一)
以北京为例,首先在ArcGIS中获得shp格式的北京市轮廓(图1),北京市的轮廓从国家基础地理信息系统中获取。再通过ArcToolbox进行格式转换为Google Earth(GE)支持的Kml文件(图2、3),加载到GE中(图4、5)。
图1 北京市轮廓
图2 格式转换工具
图3 Lay To KML对话框
图4 Google Earth打开保存的kmz文件
图5 导入GE结果