ArcGIS三维分析之三维浏览

       一、三维场景基本参数设置：

       A、设置基本高程(Base Heights)：

       Base Heights是指主题的基本高程值。它可以通过三种方式来赋值：

       ①         一个值或表达式。值可以是主题里的某个字段值（变量），也可以是一个常数。但常数的结果是三维模型中的所有物体都具有同样的高程值。表达式则可以通过其字段的数学表达式来表达。

       ②         Surface文件。如果这个主题是TIN文件或GRID文件，则要用此选项。

       ③         已存在的3D Shapes文件（Existing 3D Shapes）。如果这个主题是已生成的3D Shapes文件，而且你已决定用这个主题的某个字段来作为Z值来显示，则要用此选项。除了这三项外，还须给定Z 因子（Z Factor） 的值。Base Heights最终的值是用前面赋的高程值乘以Z 因子的值。Z 因子等于1，则说明x，y的坐标单位与Base Heights的坐标单位相同。如Z 因子不等于1，则可以通过给定一个Z 因子值，把两个单位转化为同一个单位。如，x，y的坐标单位是米，Base Heights的坐标单位是英尺，则Z 因子值可给为0.3048.

       B、   设定高程的偏移量(Offset Heights)：

       偏移量是指主题的高程值以Base Heights为基础垂直向上或向下偏移的数值。常用在两个单独的主题，因其Base Heights比较接近，则可通过给定一个偏移量，来达到比较好的显示效果。偏移量可以通过一个值或一个表达式来给定。偏移量大于零，则主题位于Base Heights之上。偏移量小于零，则主题位于Base Heights之下。高程的偏移量也可以通过两种方法来确定：一个值或一个表达式。表达式也可以通过主题某个字段的数学表达式来表达。

       C、延伸（Extrude features）：

       延伸仅用于点、线、多边形三种要素类型，如前面的Base Heights 的值是通过指定Surface来设定的，则此项不能用。延伸可以使点延伸成垂直的线，线延伸成垂直面，多边形延伸成一个三维块（或体）。

       延伸的方式有四种：

       Adding it to each feature’s minimum height：沿最小的Z值向上延伸设定的值（由前面的值或表达式所定）；

       Adding it to each feature’s maximum height：沿最大的Z值向上延伸设定的值（由前面的值或表达式所定）；

       Extrusion value or expression：沿Base Height的Z值向上延伸设定的值（由前面的值或表达式所定）；

      Using it as a value that features are extruded to：以一个绝对的值向上做延伸，而不是相对于Base Height的值。

       D、其它参数设置：

       光照设置、主题显示范围设置、坐标系统设置……

       二、二维文件的三维显示：

       点数据的三维显示：

       要对二维点数据进行三维显示，必须确定要把二维点数据的哪一个属性字段作为Z值来显示。例如点主题是一系列的井位，每个井位的属性值包括井的深度值depth和id 值。那么我们把depth作为Z值来显示。

       线数据的三维显示

       二维线数据要以三维形式显示，必须依据一个表面模型（即存在一个GRID或TIN主题），然后把这个线主题的三维属性的基础高程值设置为Surface项，Surface的文件名为GRID 或TIN的文件名。

       多边形数据的三维显示

       要三维显示的多边形数据，常常是建筑物的数据。比如以建筑物主题和表面数据主题为例，我们可以设置建筑物主题的基础高程是以Grid主题为基础，建筑物的高度是按照每个建筑物的高度字段在表面主题的基础上向上延伸。

       三、表面模型（GRID和TIN）的三维显示

       真实的表面是连续变化的，要想记录所有定义表面的位置是不可能，因而都是用一种非常接近表面的模型来替代。一般都是从真实表面上抽取一些样点，然后用插值的方法来求出样点之间的值则构成了表面模型。

       GRID和TIN是常用的两种表示表面的模型。其中GRID是用规则的空间格网点来表示表面，格网中间任何一点的值可以通过加权平均的方法来估计。TIN是用相互比邻的、互不重叠的三角面来表示表面，三角面上任一点的值可以通过加权平均附近三角形顶点值的方法来求得。

       这两种模型各有优缺点，相比而言，GRID模型比较简单、高效，TIN模型比较精确，但比较昂贵。所以，一般GRID模型多用于区域性的、小比例尺的应用，而TIN模型则更常用于精细的、大比例尺的应用。