Xuất dữ liệu gạch ArcGIS sang bất kỳ định dạng hình ảnh nào

Tôi đã có một bộ dữ liệu raster ở định dạng Cache / Hỗn hợp trong ArcGIS. Tôi cần xuất dữ liệu này thành một tiff tham chiếu địa lý hoặc bất kỳ định dạng hình ảnh raster nào khác để sử dụng nó làm bản đồ cơ sở trong một số phần mềm GIS dựa trên máy tính để bàn khác như QGIS.

Cho đến nay, tôi chỉ tìm thấy một công cụ trong ArcGIS có tên Xuất bộ đệm bộ đệm (Quản lý dữ liệu) chỉ có thể thay đổi định dạng ô thành tệp .tpk hoặc định dạng bộ đệm đã nổ / gọn . Tôi không thể tìm thấy bất kỳ công cụ nào để chuyển đổi dữ liệu gạch này thành bất kỳ hình ảnh nào.

Nếu tôi sử dụng tùy chọn xuất dữ liệu có trong ArcGIS, hình ảnh kết quả không có gì khác ngoài hình ảnh màu đen.

Có ai biết làm thế nào tôi có thể xuất các dữ liệu gạch này thành một hình ảnh không?.

Đã chỉnh sửa

Câu trả lời được đưa ra bởi @felixIP có thể là một giải pháp, nhưng tôi đang tìm kiếm một công việc khác xung quanh. Các ô có một số tệp cấu hình với chúng như trong hình dưới đây

Hình conf.cdinhư bên dưới

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<EnvelopeN xsi:type='typens:EnvelopeN' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' xmlns:xs='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:typens='http://www.esri.com/schemas/ArcGIS/10.1'>
    <XMin>8142366.0491449088</XMin>
    <YMin>4370513.4222595459</YMin>
    <XMax>8146042.4910550155</XMax>
    <YMax>4375009.1735663339</YMax>
    <SpatialReference xsi:type='typens:ProjectedCoordinateSystem'>
        <WKT>PROJCS[&quot;WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere&quot;,GEOGCS[&quot;GCS_WGS_1984&quot;,DATUM[&quot;D_WGS_1984&quot;,SPHEROID[&quot;WGS_1984&quot;,6378137.0,298.257223563]],PRIMEM[&quot;Greenwich&quot;,0.0],UNIT[&quot;Degree&quot;,0.0174532925199433]],PROJECTION[&quot;Mercator_Auxiliary_Sphere&quot;],PARAMETER[&quot;False_Easting&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;False_Northing&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Central_Meridian&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Standard_Parallel_1&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Auxiliary_Sphere_Type&quot;,0.0],UNIT[&quot;Meter&quot;,1.0],AUTHORITY[&quot;EPSG&quot;,3857]]</WKT>
        <XOrigin>-20037700</XOrigin>
        <YOrigin>-30241100</YOrigin>
        <XYScale>148923141.92838538</XYScale>
        <ZOrigin>-100000</ZOrigin>
        <ZScale>10000</ZScale>
        <MOrigin>-100000</MOrigin>
        <MScale>10000</MScale>
        <XYTolerance>0.001</XYTolerance>
        <ZTolerance>0.001</ZTolerance>
        <MTolerance>0.001</MTolerance>
        <HighPrecision>true</HighPrecision>
        <WKID>102100</WKID>
        <LatestWKID>3857</LatestWKID>
    </SpatialReference>
</EnvelopeN>

Trong khi config.xmlcó thông tin sau

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<CacheInfo xsi:type='typens:CacheInfo' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' xmlns:xs='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:typens='http://www.esri.com/schemas/ArcGIS/10.1'>
    <TileCacheInfo xsi:type='typens:TileCacheInfo'>
        <SpatialReference xsi:type='typens:ProjectedCoordinateSystem'>
            <WKT>PROJCS[&quot;WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere&quot;,GEOGCS[&quot;GCS_WGS_1984&quot;,DATUM[&quot;D_WGS_1984&quot;,SPHEROID[&quot;WGS_1984&quot;,6378137.0,298.257223563]],PRIMEM[&quot;Greenwich&quot;,0.0],UNIT[&quot;Degree&quot;,0.0174532925199433]],PROJECTION[&quot;Mercator_Auxiliary_Sphere&quot;],PARAMETER[&quot;False_Easting&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;False_Northing&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Central_Meridian&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Standard_Parallel_1&quot;,0.0],PARAMETER[&quot;Auxiliary_Sphere_Type&quot;,0.0],UNIT[&quot;Meter&quot;,1.0],AUTHORITY[&quot;EPSG&quot;,3857]]</WKT>
            <XOrigin>-20037700</XOrigin>
            <YOrigin>-30241100</YOrigin>
            <XYScale>148923141.92838538</XYScale>
            <ZOrigin>-100000</ZOrigin>
            <ZScale>10000</ZScale>
            <MOrigin>-100000</MOrigin>
            <MScale>10000</MScale>
            <XYTolerance>0.001</XYTolerance>
            <ZTolerance>0.001</ZTolerance>
            <MTolerance>0.001</MTolerance>
            <HighPrecision>true</HighPrecision>
            <WKID>102100</WKID>
            <LatestWKID>3857</LatestWKID>
        </SpatialReference>
        <TileOrigin xsi:type='typens:PointN'>
            <X>-20037508.342787001</X>
            <Y>20037508.342787001</Y>
        </TileOrigin>
        <TileCols>256</TileCols>
        <TileRows>256</TileRows>
        <DPI>96</DPI>
        <PreciseDPI>96</PreciseDPI>
        <LODInfos xsi:type='typens:ArrayOfLODInfo'>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>0</LevelID>
                <Scale>591657527.591555</Scale>
                <Resolution>156543.03392799999</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>1</LevelID>
                <Scale>295828763.79577702</Scale>
                <Resolution>78271.516963999893</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>2</LevelID>
                <Scale>147914381.89788899</Scale>
                <Resolution>39135.758482000099</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>3</LevelID>
                <Scale>73957190.948944002</Scale>
                <Resolution>19567.879240999901</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>4</LevelID>
                <Scale>36978595.474472001</Scale>
                <Resolution>9783.9396204999593</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>5</LevelID>
                <Scale>18489297.737236001</Scale>
                <Resolution>4891.9698102499797</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>6</LevelID>
                <Scale>9244648.8686180003</Scale>
                <Resolution>2445.9849051249898</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>7</LevelID>
                <Scale>4622324.4343090001</Scale>
                <Resolution>1222.9924525624899</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>8</LevelID>
                <Scale>2311162.2171550002</Scale>
                <Resolution>611.49622628138002</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>9</LevelID>
                <Scale>1155581.108577</Scale>
                <Resolution>305.74811314055802</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>10</LevelID>
                <Scale>577790.55428899999</Scale>
                <Resolution>152.874056570411</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>11</LevelID>
                <Scale>288895.27714399999</Scale>
                <Resolution>76.437028285073197</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>12</LevelID>
                <Scale>144447.638572</Scale>
                <Resolution>38.218514142536598</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>13</LevelID>
                <Scale>72223.819285999998</Scale>
                <Resolution>19.109257071268299</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>14</LevelID>
                <Scale>36111.909642999999</Scale>
                <Resolution>9.5546285356341496</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>15</LevelID>
                <Scale>18055.954822</Scale>
                <Resolution>4.7773142679493699</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>16</LevelID>
                <Scale>9027.9774109999998</Scale>
                <Resolution>2.38865713397468</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>17</LevelID>
                <Scale>4513.9887049999998</Scale>
                <Resolution>1.1943285668550501</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>18</LevelID>
                <Scale>2256.994353</Scale>
                <Resolution>0.59716428355981699</Resolution>
            </LODInfo>
            <LODInfo xsi:type='typens:LODInfo'>
                <LevelID>19</LevelID>
                <Scale>1128.4971760000001</Scale>
                <Resolution>0.29858214164761698</Resolution>
            </LODInfo>
        </LODInfos>
    </TileCacheInfo>
    <TileImageInfo xsi:type='typens:TileImageInfo'>
        <CacheTileFormat>MIXED</CacheTileFormat>
        <CompressionQuality>75</CompressionQuality>
        <Antialiasing>false</Antialiasing>
    </TileImageInfo>
    <CacheStorageInfo xsi:type='typens:CacheStorageInfo'>
        <StorageFormat>esriMapCacheStorageModeExploded</StorageFormat>
        <PacketSize>128</PacketSize>
    </CacheStorageInfo>
</CacheInfo>

Và có gạch có trong _alllayersthư mục. Trên thực tế, có một liên kết giữa thông tin cấu hình này và các quy ước đặt tên của các thư mục và tệp _allayersvà tôi không thể tìm thấy liên kết đó, một khi tôi nhận được điểm thực tế, việc ghép các ô lại với nhau không phải là vấn đề lớn.

Tôi đã thêm hình ảnh trên không từ máy chủ GIS và tạo fishnet trên khu vực yêu thích:

Tôi sử dụng fishnet làm lớp chỉ mục cho các trang điều khiển dữ liệu của mình, đảm bảo thứ tự sắp xếp trùng khớp với thứ tự ghi trong bảng fishnet.

Tôi đã áp dụng tập lệnh (xem bên dưới) để đi qua các trang, xuất chúng sang raster temp, cắt nó thành raster PNG được đặt tên theo tên trang. Kết quả cho thấy các ô được cắt với hình ảnh nguồn bị mờ dần:

Script có 1 tham số đầu vào - thư mục đầu ra để lưu các ô của bạn. Trước khi chạy, tôi khuyên bạn nên chơi với độ phân giải (dpi) và kích thước ô (để có độ phân giải tốt nhất có thể) của fishnet.

# EXPORT SCREENs TO RASTERs
import arcpy, traceback, os, sys, time
from arcpy import env
env.overwriteOutput = True
outFolder=arcpy.GetParameterAsText(0)
dpi=1200
tempRaster=outFolder+os.sep+"victim.png"

## ERROR HANDLING
def showPyMessage():
    arcpy.AddMessage(str(time.ctime()) + " - " + message)

try:
    mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
    ddp = mxd.dataDrivenPages
    thePagesLayer = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,ddp.indexLayer.name)[0]
#   GET RECTANGLES
    g=arcpy.Geometry()
    geometryList=arcpy.CopyFeatures_management(thePagesLayer,g)
#   EXPORT PAGES
    df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
    fld = ddp.pageNameField.name
    Page_Names=arcpy.da.TableToNumPyArray(thePagesLayer, fld)
    for pageID in range(1, ddp.pageCount+1):
        ddp.currentPageID = pageID
        arcpy.RefreshActiveView()
        time.sleep(3)
        arcpy.mapping.ExportToPNG(mxd,tempRaster,df,dpi,world_file=True)
        fName=outFolder+os.sep+Page_Names[pageID-1][0]+".png"
        anExtent=geometryList[pageID-1].extent
        envelope='%f %f %f %f' %(anExtent.XMin, anExtent.YMin, anExtent.XMax, anExtent.YMax,)
#   CLIP EXPORTED BY PAGE RECTANGLE
        arcpy.Clip_management (tempRaster, envelope,fName)
        arcpy.AddMessage('%s processed' %fName)
except:
    message = "\n*** PYTHON ERRORS *** "; showPyMessage()
    message = "Python Traceback Info: " + traceback.format_tb(sys.exc_info()[2])[0]; showPyMessage()
    message = "Python Error Info: " +  str(sys.exc_type)+ ": " + str(sys.exc_value) + "\n"; showPyMessage()

Sắp xếp thứ tự các trang là quan trọng nhất. Trước khi 'du lịch' bắt đầu, tập lệnh sẽ tạo một danh sách các hình chữ nhật / trang và sử dụng thứ i (trang số -1) để chụp ảnh màn hình. Nếu thứ tự các trang <> thứ tự các bản ghi trong bảng fishnet, tập lệnh sẽ tạo ra kết quả kỳ lạ nếu có.

Hủy tập lệnh sau vài bước và kiểm tra kết quả. Khởi động lại nếu chúng có ý nghĩa.

CẬP NHẬT ngày 3 tháng 5 năm 2016

Có vẻ như ít người tìm thấy kịch bản hữu ích. Tôi đã sửa đổi nó, để thứ tự trang và loại trường để lưu tên trang không còn quan trọng nữa.

# EXPORTS SCREEN TO RASTER(s)
import arcpy, traceback, os, sys, time
from arcpy import env
env.overwriteOutput = True
outFolder=arcpy.GetParameterAsText(0)
env.workspace = outFolder
dpi=1200
tempRaster=outFolder+os.sep+"victim.png"
## ERROR HANDLING
def showPyMessage():
    arcpy.AddMessage(str(time.ctime()) + " - " + message)
try:
    mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
    ddp = mxd.dataDrivenPages
#   GET PAGES INFO
    thePagesLayer = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,ddp.indexLayer.name)[0]
    df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
    fld = ddp.pageNameField.name
    for pageID in range(1, ddp.pageCount+1):
        ddp.currentPageID = pageID
        arcpy.RefreshActiveView()
        time.sleep(3)
        arcpy.mapping.ExportToPNG(mxd,tempRaster,df,dpi,world_file=True)
        fName=outFolder+os.sep+str(ddp.pageRow.getValue(fld))+".png"
        rect=ddp.pageRow.getValue("Shape")
        anExtent=rect.extent
        envelope='%f %f %f %f' %(anExtent.XMin, anExtent.YMin, anExtent.XMax, anExtent.YMax,)
#   CLIP EXPORTED BY PAGE RECTANGLE
        arcpy.Clip_management (tempRaster, envelope,fName)
        arcpy.AddMessage('%s processed' %fName)
    arcpy.Delete_management(tempRaster)
except:
    message = "\n*** PYTHON ERRORS *** "; showPyMessage()
    message = "Python Traceback Info: " + traceback.format_tb(sys.exc_info()[2])[0]; showPyMessage()
    message = "Python Error Info: " +  str(sys.exc_type)+ ": " + str(sys.exc_value) + "\n"; showPyMessage()

Tôi đã viết một kịch bản python cho điều này. Đây là phiên bản ban đầu của tập lệnh, vì vậy nó cần thêm một số giá trị thủ công vào tập lệnh. Tôi đã đề cập đến điều đó trong kịch bản. Nó đây rồi

import math
from pyproj import Proj, transform

from PIL import Image
import glob, os
import sys
from os import walk
from os.path import join, getsize

#this function would convert utm coordinates to lat lng
#function taken from http://gis.stackexchange.com/questions/78838/how-to-convert-projected-coordinates-to-lat-lon-using-python
def utmToLatLng(x,y):
  inProj = Proj(init='epsg:3857')
  outProj = Proj(init='epsg:4326')

  x2,y2 = transform(inProj,outProj,x,y)
  return (x2,y2)



#this function would take lat lng and return the tile number
#function taken from http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Slippy_map_tilenames
def deg2num(lat_deg, lon_deg, zoom):
  lat_rad = math.radians(lat_deg)
  n = 2.0 ** zoom
  xtile = int((lon_deg + 180.0) / 360.0 * n)
  ytile = int((1.0 - math.log(math.tan(lat_rad) + (1 / math.cos(lat_rad))) / math.pi) / 2.0 * n)
  return (xtile, ytile)

#this function would take a number and return it in hexa format
#taken from http://stackoverflow.com/questions/16414559/trying-to-use-hex-without-0x
def inttohexa(x):
  return format(x, 'x')


#this function would take a number and return a 9 letter word, the first letter
# would be static, should be R and C for folder and files respectivly
#this function can be improved further. Developed by muzaffar in hurry
#that's why you so see much if else in the function
def completeEightNumbers(number,letter):
  if len(number)<8:
    less_number = 8-len(number)
    if less_number==1:
      return letter+'0'+number
    elif less_number==2:
      return letter+'00'+number
    elif less_number==3:
      return letter+'000'+number
    elif less_number==4:
      return letter+'0000'+number
    elif less_number==5:
      return letter+'00000'+number
    elif less_number==6:
      return letter+'000000'+number
    elif less_number==7:
      return letter+'0000000'+number
    elif less_number==8:
      return letter+'00000000'+number
  else:
    return letter+number


#we need these four parameters
ymin = 4370513.4222595459
ymax = 4375009.1735663339
xmin = 8142366.0491449088
xmax = 8146042.4910550155

#resolution of the max zoom level
resolution = 0.59716428355981699
tile_diff = resolution * 256 #256 is the tile width



folders_name = [] #this list would contain the actual folders which have tiles inside
#storing ymax value in a variable for loop purpose only
ymax_loop = 4375009.1735663339
while (ymin < ymax_loop):#we would keep looping until the max value reach the ymin

  #xmin value would remain same while ymax_loop would change for each loop
  latlng =  utmToLatLng(xmin, ymax_loop) #sample output 36.538723, 73.144095
  tile_num =  deg2num(latlng[1], latlng[0], 18) #18 here is zoom level
  folder_name = inttohexa(tile_num[1])
  exact_folder_name = completeEightNumbers(folder_name,'R')

  #insert the folder name in list
  folders_name.append(exact_folder_name)

  #reduce the value of loop by tile_diff -- each time the loop execute
  ymax_loop = ymax_loop - tile_diff

print folders_name


file1 = "C:\Users\A\Desktop\mosaic\output.png"
file, ext = os.path.splitext(file1)
outfile = file + ".PNG"

result_width = 25*256
result_height = 30*256
result = Image.new('RGB', (result_width, result_height))

root = "C:\Users\A\Desktop\mosaic"
folders_index = 0
for single_folder in folders_name:

    print root+"\\"+single_folder
    files = glob.glob(root+"\\"+single_folder+"\\*")

    image_list = []
    files_index = 0

    for b in files:

      image_list.append(Image.open(b))

      result.paste(image_list[files_index], box=((files_index*256),(folders_index*256)))
      files_index += 1
      #print result

      #print folders_index*256  
    folders_index +=1

result.save(outfile, "PNG")
print "done"

Bạn cũng có thể chuyển đổi một bộ đệm phát nổ esri thành một địa lý ogc.

Hãy xem https://github.com/geoadmin/geopackage-python này

Tôi nghĩ bạn có thể tạo bộ dữ liệu raster này để xuất nó sang các định dạng khác như định dạng hình ảnh (.tif, .png, .sid) và sau đó, bạn có thể thêm tất cả các hình ảnh này vào bộ dữ liệu khảm và chạy "quản lý bộ đệm" để sử dụng như bản đồ cơ sở hoặc lớp san lấp.