基于ArcPy的國土資源調(diào)查應用研究

摘要：國土資源調(diào)查作為掌握土地利用現(xiàn)狀、資源分布等國情國力的重要調(diào)查，對數(shù)據(jù)的準確性和處理效率有著極高的要求。ArcPy作為ArcGIS軟件的Python腳本庫，為國土資源調(diào)查工作提供了強大的自動化處理和分析能力?；贏rcPy編寫了國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)采集、預處理、地類圖斑劃分與編輯、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、成果匯總與分析等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的腳本工具，并詳細剖析其應用優(yōu)勢、面臨的挑戰(zhàn)，進而提出針對化建議。

關(guān)鍵詞：ArcPy；國土資源調(diào)查；土地利用；數(shù)據(jù)處理；ArcGIS

Research on the Application of Land and Resources Survey Based on ArcPy

SUN Guolei

Yunnan Shunshi Space Technology Co.， Ltd， Kunming， Yunnan Province， 650216 China

Abstract： As an important survey to grasp the current situation of land use， resource distribution， and other national conditions and strength， land and resources survey has extremely high requirements for data accuracy and processing efficiency of data. ArcPy， as a Python script library of ArcGIS software， provides powerful automatic processing and analysis capabilities for land and resources survey work. Based on ArcPy， a script tool for multiple key processes such as land and resources survey data collection， preprocessing， terrain pattern segmentation and editing， data quality inspection， and result summary and analysis was developed. The application advantages and challenges faced were analyzed in detail， and targeted suggestions were proposed.

Key Words： ArcPy; Land and resources survey; Land use; Data processing; ArcGIS

國土資源調(diào)查是一項全面性工作，旨在對全國范圍內(nèi)土地利用現(xiàn)狀、土地權(quán)屬等情況進行精準勘查。其調(diào)查成果構(gòu)成了國土空間規(guī)劃、自然資源管理等眾多領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在國土資源調(diào)查工作執(zhí)行過程中，涉及海量數(shù)據(jù)的處理、分析和制圖任務。傳統(tǒng)手動操作方式效率低下且易出錯，難以滿足現(xiàn)代國土資源調(diào)查工作的高要求。ArcGIS作為一款功能強大的地理信息系統(tǒng)軟件，其提供的ArcPy腳本庫借助Python語言實現(xiàn)了地理數(shù)據(jù)的自動化處理與分析，在國土資源調(diào)查工作中發(fā)揮著不可或缺的重要作用。

1 ArcPy概述

ArcPy是一個Python站點包，由各種模塊、函數(shù)、工具和類組成[1]，它允許用戶通過Python語言來訪問ArcGIS的核心功能。ArcPy分為數(shù)據(jù)訪問模塊、制圖模塊、Network Analyst模塊、Spatial Analyst模塊、時間模塊五大模塊[2]，分別用于數(shù)據(jù)管理、空間分析和地圖文檔的創(chuàng)建與修改。其自動化、靈活和可擴展的特性，使ArcPy在國土資源調(diào)查中發(fā)揮著不可替代的作用。

1.1 ArcPy的模塊組成

ArcPy 主要由多個模塊組成，例如：arcpy.dataManagement用于數(shù)據(jù)管理操作，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的復制、刪除、重命名等；arcpy.analysis模塊負責處理各類空間分析任務，如緩沖區(qū)分析、疊加分析等復雜空間分析操作；arcpy.mapping則專注于地圖文檔的創(chuàng)建、修改、輸出等操作；高效的解決了地理信息數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)管理、制圖自動化等問題，極大地提高了工作效率[3]。

1.2 ArcPy 的優(yōu)勢

1.2.1自動化能力

通過編寫Python 腳本，ArcPy可以實現(xiàn)一系列復雜的地理數(shù)據(jù)處理任務的自動化執(zhí)行，這一特性大大提高工作效率，有效減少了人工操作過程中不可避免的誤差，確保了數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準確性與一致性。

1.2.2靈活性

Python語言本身具有簡潔、靈活的特點，ArcPy結(jié)合Python使用戶可以根據(jù)具體項目需求快速定制多樣化的地理數(shù)據(jù)處理流程，這種靈活性使ArcPy能夠適應不同國土資源調(diào)查項目的特定場景，為項目實施提供個性化的解決方案。

1.2.3可擴展性

ArcPy可以便捷地與其他Python庫（如NumPy、Pandas等）協(xié)同工作，進一步拓展地理數(shù)據(jù)處理和分析功能，這種擴展性為處理復雜地理數(shù)據(jù)提供了更多高級分析工具和算法，提升了ArcPy在國土資源調(diào)查中的應用深度及廣度。

2 ArcPy在國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)的應用

2.1 外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)導入

在國土資源調(diào)查的外業(yè)調(diào)查過程中，調(diào)查人員通常會使用移動設(shè)備采集各類數(shù)據(jù)，如GPS定位信息、地物屬性信息等。ArcPy可以通過編寫腳本將這些外業(yè)采集的數(shù)據(jù)按照特定格式（如CSV、Shapefile等）快速導入ArcGIS的地理數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和后續(xù)分析。

以下為將CSV格式的外業(yè)調(diào)查點數(shù)據(jù)導入地理數(shù)據(jù)庫中要素類的代碼示例。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey\"

# 定義輸入CSV文件路徑和輸出要素類名稱

input_csv = \"C：/GISData/OutdoorSurveyData.csv\"

output_feature_class = \"SurveyPoints\"

# 將CSV文件轉(zhuǎn)換為要素類

arcpy.TableToTable_conversion（input_csv， arcpy.env.workspace， output_feature_class）

2.2 影像數(shù)據(jù)獲取與配準

國土資源調(diào)查工作高度依賴高分辨率的衛(wèi)星影像或航空影像來輔助進行地類判讀。ArcPy與ArcGIS的影像處理功能相結(jié)合，可以實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的自動獲?。ㄈ鐝挠跋駭?shù)據(jù)服務平臺下載等）、配準等操作。影像配準的具體實現(xiàn)步驟如下：確定參考影像和待配準影像的路徑，然后使用arcpy.management模塊中的工具（如Warp）對待配準影像進行變換，使其與參考影像在地理坐標上匹配。以下為實現(xiàn)影像配準的代碼示例。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/Images\"

# 參考影像路徑

reference_image = \"Reference.tif\"

# 待配準影像路徑

target_image = \"ToBeRegistered.tif\"

# 進行影像配準

arcpy.management.Warp（target_image， reference_image）

3 ArcPy在國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)的應用

3.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

國土資源調(diào)查涉及的數(shù)據(jù)來源廣泛，數(shù)據(jù)格式多樣，如Shapefile、GeoJSON、CAD等。ArcPy提供了豐富的工具用于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，便于將不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)處理的格式（通常為地理數(shù)據(jù)庫中的要素類格式）。

下面為將Shapefile格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地理數(shù)據(jù)庫要素類的腳本示例。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey\"

# 輸入Shapefile路徑

input_shapefile = \"LandUse.shp\"

# 輸出地理數(shù)據(jù)庫路徑和要素類名稱

output_gdb = \"ThreeSurvey.gdb\"

output_feature_class = \"LandUseFC\"

# 進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

arcpy.FeatureClassToGeodatabase_conversion（[input_shapefile]， output_gdb）

3.2 數(shù)據(jù)清理與去噪

在數(shù)據(jù)采集過程中，不可避免地會存在一些錯誤數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)。ArcPy借助編寫腳本，利用空間分析和數(shù)據(jù)管理工具對這些問題數(shù)據(jù)進行有效清理。例如：要刪除地理數(shù)據(jù)庫中要素類內(nèi)的重復要素，可以使用以下腳本。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 要素類名稱

feature_class = \"SurveyFeatures\"

# 刪除重復要素

arcpy.DeleteIdentical_management（feature_class， [\"Shape\"]）

同時，對于一些明顯偏離正常范圍的噪聲數(shù)據(jù)點，可以通過空間查詢和刪除操作進行去除，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

4 ArcPy在國土資源調(diào)查地類圖斑劃分與編輯環(huán)節(jié)的應用

4.1 基于規(guī)則的圖斑劃分

國土資源調(diào)查要求依據(jù)特定地類劃分規(guī)則對土地進行圖斑劃分。ArcPy相關(guān)空間分析工具，綜合考慮土地利用類型、地形地貌、權(quán)屬等因素制定劃分規(guī)則，并自動執(zhí)行圖斑劃分任務。通過ArcPy，可以將ArcGIS中的多個工具封裝在一起，實現(xiàn)一鍵操作，提高工作效率，減少作業(yè)員的工時和降低強度[4]。?

例如：根據(jù)土地利用類型和地形坡度進行圖斑劃分時，首先通過arcpy.analysis模塊中的工具計算地形坡度，然后結(jié)合土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，利用疊加分析等工具按照預設(shè)的規(guī)則（如坡度大于一定值且土地利用類型為某類時劃分為一個新圖斑等）進行圖斑劃分。以下為相關(guān)代碼示例。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)要素類

land_use_fc = \"LandUseStatus\"

# 數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)路徑

dem_path = \"DEM.tif\"

# 計算地形坡度

slope_raster = arcpy.singleOutput.analysis.Slope（dem_path）

# 進行疊加分析劃分圖斑

arcpy.analysis.Overlay（[land_use_ffc， slope_raster]， \"NewPatches\"， \"INTERSECT\"）

4.2 圖斑編輯與屬性賦值

在圖斑劃分完成后，往往需要對圖斑進行編輯操作，如合并、分割、調(diào)整邊界等，同時還需要為圖斑賦予準確的屬性值。ArcPy通過arcpy.edit模塊可以實現(xiàn)部分圖斑編輯操作的自動化，并可以通過腳本為圖斑的屬性字段賦值。

以下代碼實現(xiàn)了將某一圖斑屬性字段的值根據(jù)特定條件進行更新。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 圖斑要素類

patch_fc = \"Patches\"

# 更新屬性字段的值

with arcpy.da.UpdateCursor（patch_fc， [\"Field1\"， \"Field2\"]） as cursor：

for row in cursor：

if row[0] == \"Condition1\"：

row[1] = \"NewValue\"

cursor.updateRow（row）

5 ArcPy在國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查環(huán)節(jié)的應用

5.1 拓撲檢查

國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)要求具備良好的拓撲關(guān)系，如相鄰圖斑之間的邊界應無縫銜接等。ArcPy通過調(diào)用arcpy.analysis模塊中的拓撲檢查工具，依據(jù)設(shè)定的拓撲規(guī)則（如不能有重疊圖斑、圖斑之間不能有裂隙、圖斑邊界必須閉合等）對圖斑數(shù)據(jù)進行嚴格檢查，大大提高了圖件入庫預處理的效率[5]。

以下是一個簡單的拓撲檢查腳本示例。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 圖斑要素類

patch_fc = \"Patches\"

# 創(chuàng)建拓撲檢查規(guī)則

topology_rules = [

arcpy.analysis.TopologyRule（\"Must Not Overlap\"， patch_fc），

arcpy.analysis.TopologyRule（\"Must Be Closed\"， patch_fc）]

# 進行拓撲檢查

arcpy.analysis.CheckTopology（patch_fc， topology_rules）

5.2 屬性一致性檢查

除了拓撲關(guān)系，圖斑的屬性數(shù)據(jù)也需要保持一致性，如同一地類的圖斑其屬性值應在合理范圍內(nèi)且相互匹配。ArcPy通過編寫腳本對圖斑屬性數(shù)據(jù)進行查詢和比較，檢查是否存在屬性不一致的情況。

例如：下面代碼實現(xiàn)了檢查某一屬性字段在不同圖斑中的取值是否符合預設(shè)范圍。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 圖斑要素類

patch_fc = \"Patches\"

# 屬性字段名稱

attribute_field = \"LandUseType\"

# 預設(shè)取值范圍

valid_range = [\"Agriculture\"， \"Forest\"， \"Residential\"]

# 檢查屬性一致性

with arcpy.da.SearchCursor（patch_fc， [attribute_field]） as cursor：

for row in cursor：

if row[0] not in valid_range：

print（f\"圖斑 {cursor.oid} 的 {attribute_field}屬性值不在有效范圍內(nèi)\"）

6 ArcPy在國土資源調(diào)查成果匯總與分析環(huán)節(jié)的應用

6.1 面積統(tǒng)計與匯總

國土資源調(diào)查需要對不同地類的圖斑面積進行精確統(tǒng)計和匯總，以便深入了解土地利用結(jié)構(gòu)。ArcPy借助arcpy.analysis模塊中的工具能快速實現(xiàn)這一任務。例如：要統(tǒng)計不同土地利用類型圖斑的面積并匯總，可以使用以下腳本。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 圖斑要素類

patch_fc = \"Patches\"

# 土地利用類型屬性字段

land_use_type_field = \"LandUseType\"

# 統(tǒng)計不同地類圖斑面積

area_stats = arcpy.analysis.Statistics（patch_fc， \"AreaStats\"， [land_use_type_field]， \"SUM\"）

# 輸出統(tǒng)計結(jié)果

print（area_stats）

6.2 空間分布分析

為了更好地掌握土地利用的空間分布規(guī)律，ArcPy結(jié)合空間分析工具開展空間分布分析，如制作不同地類圖斑的密度圖、熱點圖等。

例如：要制作某一地類圖斑的密度圖，可以使用以下腳本。

import arcpy

# 設(shè)置工作空間

arcpy.env.workspace = \"C：/GISData/ThreeSurvey/ThreeSurvey.gdb\"

# 圖斑要素類

patch_fc = \"Patches\"

# 特定地類篩選條件

land_use_type_condition = \"LandUseType = 'Agriculture'\"

# 篩選出特定地類圖斑

filtered_patches = arcpy.management.SelectByAttribute（patch_fc， \"NEW_SELECTION\"， land_use_type_condition）

# 制作密度圖

density_map = arcpy.singleOutput.analysis.PointDensity（filtered_patches， \"Density\"， \"1000\"， \"SQUARE_KILOMETER\"）

# 輸出密度圖

arcpy.management.CopyRaster（density_map， \"AgricultureDensity.tif\"）

7 ArcPy在國土資源調(diào)查應用中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

7.1 ArcPy在國土資源調(diào)查中的優(yōu)勢分析

7.1.1 顯著提升工作效率

ArcPy作為ArcGIS的Python編程接口，可以實現(xiàn)調(diào)查數(shù)據(jù)的構(gòu)面、屬性掛接、存儲、成圖等一系列調(diào)查數(shù)據(jù)快速處理[6]，其強大的自動化流程處理能力為國土資源調(diào)查工作帶來了革命性的變革。相較于傳統(tǒng)的人工手動操作，ArcPy能夠大幅度縮短處理時間，減輕工作人員的勞動強度。特別是在面對大量復雜數(shù)據(jù)時，ArcPy能夠迅速完成數(shù)據(jù)的處理與分析任務，從而顯著提升國土資源調(diào)查的整體工作效率。這一優(yōu)勢使調(diào)查工作能夠更加快速、高效地完成，為國土資源管理提供了有力的技術(shù)支持。

7.1.2確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的統(tǒng)一性和準確性

在國土資源調(diào)查中，數(shù)據(jù)的準確性和可靠性至關(guān)重要。ArcPy依據(jù)統(tǒng)一的標準和規(guī)則執(zhí)行數(shù)據(jù)處理與檢查操作，有效避免了人工操作可能帶來的主觀隨意性和誤差。通過ArcPy，可以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性，為后續(xù)國土空間規(guī)劃、自然資源管理等工作提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這不僅提高了工作效率，還增強了數(shù)據(jù)的可信度，為決策提供了更加科學的依據(jù)。

7.1.3促進項目管理的規(guī)范化和可持續(xù)性

ArcPy腳本支持版本控制與文檔化，這一特性對于項目團隊成員之間的溝通與協(xié)作來說具有重要意義。通過版本控制，團隊成員能夠清晰地了解腳本的功能、修改歷史等信息，便于項目的長期維護與管理。同時，文檔化的腳本也便于新成員快速上手，降低了項目的學習成本。這些優(yōu)勢共同促進了項目管理的規(guī)范化和可持續(xù)性，為國土資源調(diào)查工作的長期發(fā)展提供了有力保障。

7.2 ArcPy在國土資源調(diào)查中的挑戰(zhàn)探討

盡管ArcPy在國土資源調(diào)查中展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢，但其應用也面臨著一定的挑戰(zhàn)。

7.2.1編程能力要求較高

盡管Python語言以簡潔性著稱，但要精通ArcPy以應對國土資源調(diào)查任務中的復雜處理，仍需要具備相當?shù)木幊棠芰Α＿@對于那些非計算機專業(yè)背景的國土工作人員而言，可能構(gòu)成一定的學習障礙。因此，如何提升國土工作人員的編程能力，成為一個亟待解決的問題。

7.2.2數(shù)據(jù)類型多樣性與復雜性帶來的挑戰(zhàn)

在國土資源調(diào)查數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)類型多樣、來源廣泛，這增加了數(shù)據(jù)處理的復雜性。在使用ArcPy進行數(shù)據(jù)處理時，可能會遭遇預料之外的問題，如數(shù)據(jù)兼容性問題、數(shù)據(jù)缺失等。這些問題要求工作人員不斷進行腳本調(diào)試和優(yōu)化，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。這一過程不僅耗時耗力，還可能影響調(diào)查工作的進度和質(zhì)量。

7.2.3 ArcGIS軟件環(huán)境的依賴性

ArcPy的運行依賴ArcGIS軟件環(huán)境，這使其在應用過程中受到了一定的限制。當ArcGIS軟件發(fā)生故障或進行版本更新時，可能會對ArcPy腳本的穩(wěn)定運行產(chǎn)生影響。因此，工作人員需要及時進行相應的適配和調(diào)整工作，以確保腳本的正常運行。這一過程不僅增加了工作量，還可能對調(diào)查工作的連續(xù)性和穩(wěn)定性造成不利影響。

8 結(jié)語

ArcPy在國土資源調(diào)查工作中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，在數(shù)據(jù)采集、預處理、圖斑劃分與編輯、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、成果匯總與分析等環(huán)節(jié)提供了高效、精確的自動化處理功能。通過ArcPy的應用，顯著提升了國土調(diào)查工作的效率和質(zhì)量，為后續(xù)國土空間規(guī)劃、自然資源管理等任務奠定了堅實基礎(chǔ)，同時也減輕了數(shù)據(jù)處理人員的勞動強度，把精力集中在其他更應該關(guān)注的地方。然而，在實際操作中，ArcPy的應用也面臨一些挑戰(zhàn)，包括對編程技能的較高要求、數(shù)據(jù)處理的復雜性和軟件環(huán)境的穩(wěn)定性問題。展望未來，隨著技術(shù)的不斷進步，預計在以下方面將取得顯著改進：首先，進一步簡化ArcPy的編程接口，降低學習曲線，使更多國土調(diào)查專業(yè)人員能夠快速掌握；其次，增強對復雜數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化，提高ArcPy對多樣化數(shù)據(jù)源的適應性和處理效率；最后，優(yōu)化ArcPy與ArcGIS軟件環(huán)境的兼容性，確保在軟件版本迭代等情況下腳本能夠持續(xù)穩(wěn)定運行。隨著這些方面的不斷優(yōu)化，ArcPy在國土調(diào)查及相關(guān)領(lǐng)域的應用前景將更加廣闊和深入。

綜上所述，ArcPy作為一種強大的工具，在國土資源調(diào)查領(lǐng)域具有重要的應用價值。盡管目前存在一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的發(fā)展和優(yōu)化措施的實施，其在未來國土資源調(diào)查工作中的作用將愈發(fā)凸顯，為國土管理工作提供更加高效、準確的數(shù)據(jù)支持與分析手段。

參考文獻

[1]任俊儒.ArcPy在第三次國土調(diào)查中的應用[J].測繪與空間地理信息，2022，45（10）：99-101.

[2]馬云崗.Arcpy在地理信息數(shù)據(jù)處理中的應用[J].華北自然資源，2022（5）：78-80.

[3]王嘉偉，孫漳林，唐偉建.ArcGIS模型構(gòu)建器和Python語言在第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)處理中的應用[J].長春工程學院學報（自然科學版），2020，21（04）：34-38.

[4]祖鵬蕾，于鳳兵，謝克文.ArcGIS模型構(gòu)建器在自然資源清查中的應用[J].測繪與空間地理信息，2023，46（2）：118-120.

[5]朱立珍，彭堯，趙占榮.Arcpy在大比例尺地形圖入庫預處理中的應用[J].現(xiàn)代測繪，2020（z2）：23-25.

[6]湯湖丁，周玉岑，閆煒亮.基于ArcGIS Engine的農(nóng)田調(diào)查數(shù)據(jù)快速處理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].測繪與空間地理信息，2023，46（10）：58-60.