ARTICLE · 1202054
GIS软件操作 | 多个栅格数据合并为镶嵌与地形分析全流程
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在日常的GIS工作中，我们经常会拿到多块相邻的栅格数据（如无人机航拍图、高程模型等）。为了方便可视化和统一分析，“镶嵌” 是最常用的操作。
今天，我们就以奥地利哈尔施塔特（Hallstatt）地区的两个高程数据（DEM）为例，手把手教大家在 ArcGIS Pro 中完成数据检查、重采样、镶嵌合并、符号化显示以及地形分析的完整流程。
数据来源是ESRI官网教程，文末附有数据和ArcGIS Pro工程下载，供大家参考此文进行自主学习。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
一、问题描述与解决思路
两个DEM数据：EastDEM40.tif 和 WestDEM50.tif。
可以从下图中明显看到两者之间是有拼缝，从一个 DEM 到另一个 DEM，符号系统似乎发生了明显变化，暗示着高程的剧烈变化。
然而，这种明显变化实际上是由每个 DEM 各自具有不同的数值范围所致，如内容窗格中各图层的图例所示：
东侧 DEM 的最大值约为 750，而西侧 DEM 的最大值约为 1323。 数值范围的差异导致了符号系统的差异，因为东侧最浅的值在西侧相对较暗。 通过将两个数据集合并为一个，你就能够对整个区域应用一致的符号系统。
合并两个栅格数据集时，它们应具有相同的像元大小和坐标系。 你需要检查每个 DEM 的属性以确定它们是否满足要求。
在合并前，我们需要先检查它们的属性。经过检查发现：
像元大小不同：一个是 0.4米，另一个是 0.5米。
坐标系不同：数据自带的是 MGI Austria Lambert 投影，而当前地图工程使用的是 MGI Austria GK Central 坐标系。
ArcGIS Pro 解决思路：先将 0.4米的数据 重采样 为 0.5米，统一像元大小；
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
二、骑行热点区域分析
。
查看连接好起点坐标后的文件：
再次用类似的方法，连接终点坐标
然后导出为单独的新表：
如下，把字段的名称和别名编辑一下，方便区分起点和终点
生成的新的带有坐标值的表如下：
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
二、重采样统一像元大小
合并栅格的前提是像元大小必须一致。最佳做法是将较小的像素（0.4m）重采样为较大的像素（0.5m）。
在顶部菜单栏选择 “分析” 选项卡，点击 “工具” 打开地理处理窗格。搜索并打开 “重采样” 工具。参数设置：
输入栅格：选择
EastDEM40.tif输出栅格数据集：保存到工程文件夹下，命名为EastDEM50.tif（注意：TIFF格式不能保存在默认的地理数据库中，需浏览到文件夹）。输出像元大小：直接选择
WestDEM50.tif，系统会自动识别并填为 0.5。重采样技术：选择 “双线性”（Bilinear，非常适合连续的高程数据）。
关键小技巧：点击 “环境” 选项卡，在“栅格分析”下找到 “捕捉栅格”，选择 WestDEM50.tif。这能确保重采样后的输出栅格与另一个栅格边缘完美对齐，避免出现微小的缝隙。
点击 “运行”，结果如下：
路网数据：高速公路、国省道、城市道路等
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
三、镶嵌至新栅格
像元大小统一后，就可以进行合并了。
在地理处理窗格中，搜索并打开 “镶嵌至新栅格” 工具。
参数设置：
输入栅格：同时选中
EastDEM50.tif和WestDEM50.tif。输出位置：选择工程文件夹（如
Hallstatt_Mosaic）。具有扩展名的栅格数据集名称：输入
Hallstatt_DEM.tif。栅格的空间参考：选择 “当前地图 [Hallstatt Map]”（系统会自动填入正确的坐标系）。
像素类型：选择 “32 位浮点型”（因为高程数据包含小数，且值域跨度大）。
波段数：输入 1。
点击 “运行”。
此时，一个无缝拼接且重新投影的高程栅格就诞生了！
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
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四、优化显示与符号化
默认生成的栅格是“通用”源类型，我们需要将其改为“高程”，以获得最佳的渲染效果。
移除图层：在内容窗格中右键点击
Hallstatt_DEM.tif，选择“移除”。修改源类型：打开 “目录” 窗格，找到该数据集右键选择“属性”。在“栅格信息”下，将 源类型 改为 “高程”，点击确定。
3.重新加载：右键该数据，选择“添加至当前地图”。
4.美化配色：在内容窗格中点击该图层的色带，打开符号系统窗格。将配色方案更改为 “Elevation #5”（绿色代表低海拔，黄棕色代表高海拔）。
进阶操作：勾选顶部菜单“栅格图层”下的 DRA（动态范围调整），可以让地图在缩放时自动根据当前视野调整对比度，细节更丰富！
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
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五、DSM与DEM对比分析
工程中提供了一个 DSM（数字表面模型，包含建筑和植被高度）图层 Hallstatt_DSM.tif ，我们看看与DEM的区别
1、保存图层文件：为了以后方便，可以右键图层选择“共享” -> “另存为图层文件”，保存为 .lyrx 格式。Hallstatt_DEM.tif.lyrx
2、卷帘对比：将刚保存的符号系统导入DSM图层。
在顶部菜单“栅格图层”下，点击 “卷帘” 工具，拖动鼠标即可直观对比 DEM（纯地面）和 DSM（地表）的差异。
总体而言，DSM 与 DEM 相似，但其高程值略高于 DEM。 此外，DSM 的表面不如 DEM 平滑，并且似乎包含了建筑物和植被的高程数据。 你需要进行放大以查看更多详细信息。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
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上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
六、制作坡度图（Slope）
最后，我们利用生成好的DEM做一点实际分析，比如看看哪里有适合徒步的缓坡。
1. 顶部菜单选择 “影像” 选项卡，点击 “栅格函数”。
2. 展开 “表面” 组，双击 “坡度”。
3.在栅格函数窗格中，DEM选择 Hallstatt_DEM.tif，点击 “新建图层”。
4.地图上会立刻生成坡度图（越亮的地方越陡峭）。
5.如果对结果满意，右键该图层选择 “数据” -> “导出栅格”，将其保存为 DEM_Slope.tif。
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2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
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1、导入北京市范围
工程文件（*.aprx）
工程文件.aprx：是工程的配置文件，保存了工程的结构和设置，但不包含数据。数据存储在MyProject36.gdb文件夹中。
数据与工程自动获取网盘下载链接
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