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
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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
用户可以创建自己的工具。所创建的工具称为自定义工具,像系统工具一样,它们会成为地理处理的组成部分。您可从搜索 或目录 窗口打开和运行任一种自定义工具,也可在“模型构建器”窗口和 Python 窗口中使用它,还可从其他脚本调用它。
为什么要创建自己的工具?
系统工具(随 ARCGIS 一同安装的工具)用于对地理数据执行一些小的基本操作。使用模型构建器或 Python,您可按顺序执行自己创建的工具,将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入。创建的模型或脚本可能是您的工作流的重要组成部分,即某项需要多次重复执行的任务。通过将面向任务的模型和脚本转换为工具,可像使用系统工具一样使用它们在模型构建器或脚本中创建系列任务。您可为您的组织构建自己的工具库来执行一些小型重要任务。
可用的工具需要输入和输出参数
地理处理工具的最基本定义是可在工具箱中找到的对象。您所创建和保存的任何模型都位于工具箱中,因此它会自动变成一种工具。使用脚本工具向导将磁盘上的 Python 脚本(.py 文件)添加到工具箱后,它便会变成一种工具。这只是因为模型或脚本工具满足工具的技术性定义(即其位于工具箱中),并不意味着它们是可用的工具,可用的工具需要具备两个方面:
输入参数 - 使您每次执行工具时可使用一组不同的输入。
输出参数 - 要使用模型构建器中的工具,必须具有一个或多个输出参数以便将您的工具的输出连接到另一个工具的输入。
创建工具的方法
创建自己的工具箱后,您可在该工具箱中创建一个新的模型工具或创建一个脚本工具。
使用模型构建器
任何在工具箱中创建并保存的模型都会变成一种工具,即模型工具。
使用模型构建器创建工具快速浏览
教程 - 使用模型构建器创建工具
使用 Python
使用脚本工具向导将创建并保存在磁盘上的 Python 脚本(.py 文件)添加到工具箱后,它便会变成一种工具。
创建脚本工具快速浏览
通过脚本工具使用 AML
Python 工具箱
Python 工具箱是完全在 Python 中创建的地理处理工具箱。
Python 工具箱快速浏览