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
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
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
空间参考,即Spatial Reference,在ArcGIS软件的使用中特别重要。正确理解空间参考对ArcGIS Geodatabase使用会有长足的帮助。本文将从ArcGIS中Geodatabase数据格式的空间参考概念说起,探讨空间参考的使用方法,通过案例介绍一些使用Geodatabase空间参考的使用心得。
从制图的角度看,GIS在基于数据库的空间数据符号化,多用途制图与空间数据查询和分析上发挥着巨大的作用。但是地图的生产者希望同时获得更加丰富多样的图形化表现效果以及更加灵活自由的操作方式。因此,ArcGIS 9.2在制图上推出了一组新的功能,提供了富有创造性的灵活机制,支持自动化制图,生成高质量的制图产品。
ArcObjects嵌入式组件开发是指使用ArcObjects以及相关的开发语言,开发出包含用户业务逻辑以及GIS功能的工具及组件。这些工具及组件都将嵌入ArcGIS Desktop平台运行。众所周知,ArcGIS Desktop系列软件的核心是由ArcObjects搭建的。为了帮助用户在这套强大的桌面平台上进一步进行开发并添加自己的业务逻辑和功能,ESRI提供了两种用户开发手段:(1)使用脚本式语言(Python)结合Geoprossing框架进行支持晚期绑定的功能开发;(2)使用VB 6.0、VC++或VS.NET中的各种高级语言进行早期绑定的嵌入式功能开发。这两种方式各有千秋,第一种方式更适合完成功能接近于批处理的功能,而第二种方式由于和ArcGIS Desktop原本的开发方式更为吻合,适用的工具也更加强大,所以更加适合于高级嵌入式功能的开发以及ArcGIS Desktop插件的产品开发。而第二种开发方式也是本文的主要探讨目标。
2005年5月,ESRI正式发布了ArcGIS 9.1,新版本除了在质量、可用性和性能方面的改进,还推出了基于ArcGIS平台的网络分析模块。配合原有的几何网络功能,使得ArcGIS在网络分析功能方面更加全面。笔者希望通过本文能让用户对网络分析的新功能有一个大概的了解。