Excel表转换为shp格式时属性值丢失问题

早前在网上扒拉一些数据,放到excel中进行加工,然后加载到arcgis中,生成点要素,然后转为shp格式文件。但是在此过程中遇到了一些小问题,有些字段的信息在转换过程中会丢失。一开始我以为是我的excel编码的问题,但后来捣鼓了好多次,都未找到原因。
直到某天阴差阳错,发现了解决此问题的方法。

导致信息丢失的根本原因是我对arcgis 字段名称的相关要求不了解。
这是我从网上查到的一个关于arcgis字段名称长度及要求的说明(是否来自官方不得而知):

1、字段名应只含有字符 a 到 z、0 到 9 以及下划线。 请勿使用空格、连字符、圆括号、方括号以及 $、% 和 # 等其他字符。
2、避免在字段名中使用通常视为保留关键字的词。这些词通常包括data、day、month、table、text、user、when、where、year 和 zone。请注意,基础 DBMS 都可以有各自的一组保留关键字。
3、 字段名的长度必须符合特定格式的规范。

a、地理数据库的要素类和表格字段的最大名称长度为 64 个字符。(更具体地说,您最多只能为个人地理数据库的要素类名称输入 52 个字符,因为系统会将字符总数追加到 64 个。)
b、 Shapefile 和 .dbf 字段的最大名称长度为 10 个字符。
c、Shapefile 和 .dbf 字段的最大名称长度为 10 个字符。 基础 DBMS 还可能对字段名设有其他限制。 所以说,字段名的长度是有明确的规定的,因此是不能自己修改的。

从上面的第三条来看,shp格式的属性表的字段长度不得超过10个字符,当我们使用汉字作为字段名称,且汉字名称的长度大于10个字符时,就会出现信息丢失的情况。后来我测试了一下,当字段名称为英文时,即便超过10个字符,在转换过程中,字段名称会自动缩短,但信息不会丢失;可如果字段名称为汉字,信息就会丢失。
下面来做一个小实验。

QQ截图20160105150706

第一幅图,新建了四个字段,这四列的内容相同,仅表头,也就是字段名称不同,有长有短,有中文,有英文。我们来转换一下,看哪些字段的属性值会丢失。

QQ截图20160105150720

第二幅图,转换后的属性表。可以看到原名称为“产品名称相当长啊啊啊啊啊啊”“pruduct_name_long”的字段名称在转换后分别缩短为:“产品名”“pruduct_na”。而“产品名”字段的信息全部丢失,但“pruduct_na”字段下的信息被保留了。

虽说是不超过10字符,但超过3个汉字就会被截短,所以,还是那句话,建字段的时候名称还是用英文字符吧。

【pdf】ArcGIS官方教程

这是我早些年自学ArcGIS的时候,从网上下载的一些来自ArcGIS官方的pdf教程。教程中对一些操作做了很详细的说明,不足之处是教程比较老,是以ArcGIS 9.0作为范例来讲的应该是(如果我没记错的话,也有可能是其他版本)。但这不妨碍对一些基础内容的学习和认知。

我对同类型的进行了合并打包,一共压缩了5个压缩包,同志们可按需下载。

QQ截图20150803130413

下载地址(发表评论无需注册):
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Arcgis分析教程: 链接:http://pan.baidu.com/s/1jG8IiYM 密码:4e2y
Arcmap使用手册: 链接:http://pan.baidu.com/s/1sjHXsRz 密码:8qjp
ArcMap编辑手册:链接:http://pan.baidu.com/s/1c09AuyO 密码:58t0
ArcCatalog使用手册:链接:http://pan.baidu.com/s/1dDg2cAd 密码:lfmf
Arcgis基础教程:链接:http://pan.baidu.com/s/1pJLzhqz 密码:5lj7

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Arcgis影像分类学习笔记

本文是我在3年前写的一篇老文,有些内容可能已经有所变化(包括软件界面、操作方式等),请自动甄别。以下为正文:

 

年前从王兄那边得到其毕业论文一份,如获至宝。想不到竟然可以用计算机直接对卫星图像各个地块的分类进行自动矢量化。当时对遥感并不了解,也曾尝试过去学ENVI或者ERDAS,但隔行如隔山啊,发现完全看不懂,无奈放弃。

后来,发现ArcGIS 10 自带了Image Classification工具,才恍然明了起来。

没有下载那些免费发布的卫星遥感影像,而是从Google Map和Arcgis.com(Landsat Time Enabled Imagery)上分别截取了两张jpg进行了试验。如下所示:

(1)Landsat影像,2005年密云水库地区。

影像为landsat false color,波段为4  3  2。从Arcgis.com上截取的密云水库地区的Landsat图像,精度不是很高,村庄和耕地不怎么能分辨开。

下面是用最大似然法分类工具得到的分类影像。耕地和乡村的界限有点混乱。但水域的边界还算不错。

(2)Google卫星地图,2010年颐和园及周边地区

谷歌卫星地图还算很清晰的,建筑和道路的分界都比较明显,对截图进行样本训练后,进行最大似然法分类:

这货要比30m精度的landsat清晰了许多,不过,因为是依靠颜色来区别土地类型,还是会出现分类混乱的地方,比如部分种植荷花的水面被当成了树林儿,公园的草地变成了耕地等。道路、水体、居住用地区分的较好。

ps:具体的操作方法,在ESRI官方帮助中均有介绍,在此不再赘述。