基于Python的控件分析模型的实现

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当前,随着信息科学技术日新月异的发展,地理信息在国民经济生活和政府行政部门决策服务中的角色越来越重要。同时,计算机各方面的性能也有很大的提高,其解释执行能力已经达到一定的应用需求,出现的新语言也多数为曾经程序语言世界的二等公民——脚本语言。本文在这样的背景下,研究脚本语言Python在处理地理信息、构建空间分析模型方面的应用与实现。Python是世界GIS技术最大提供商ESRI的首选脚本语言。由于其具有跨平台、易学易用、面向对象、可扩展、解释执行能力高、库内容丰富等多方面的优越特性,所以与GIS分析处理工作的要求十分相符。空间分析的任务通常包含多个不同的数据集以及各自所拥有的大量的数据记录,处理起来常常会花费大量的时间。Python可以自动多任务处理地理信息,即可以执行一个处理任务,也可以处理多个复杂的工作任务,同时也可以形成一种分析处理模型。用脚本的好处在于它们能重复使用,并且没有复杂的数据标准。一般情况下, Python需要结合Geoprocessor这一ArcObjectsTM COM组件对象来开发和设计空间分析模型,同时在ArcGIS客户端应用程序中展示模型及其实例运行结果。Geoprocessor对象封装了GIS常用的400多种工具,所以其应用功能非常强大。本文就消防领域中对火警响应时间这一特定内容用Python设计和实现空间分析模型,其主要模型功能组成有:1)地址数据表的创建,用特定字段记载消防事故点的位置信息;2)定位事故发生地,通过地理编码将二维表中的位置文字信息转变为空间信息;3)检测定位正确性,通过与已有的基础地理信息来查询该警报是否正确;4)寻找最近消防站,运用GIS常用的网络分析功能来设计;5)响应时间的评估,评估消防站在设定的时间范围内是否能做出及时的反应。这五个处理步骤最后集成到一起,形成一个火警响应时间的空间分析模型。本文主要围绕Python这一脚本语言在空间分析建模方面的应用来展述,最后结合一个火警响应时间的实例来进行设计,从而体现Python的特性与其在GIS空间分析方面应用的优越性。
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