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ArcGIS制图技巧系列（1）还原真实的植被
by 李远祥
在GIS数据中，植被一般都是面装要素的形式存在。很多人在使用植被渲染的时候，一般会采用填充符号去渲染。而在ArcGIS中，填充符号要么就是纯颜色，要么就是规则的渲染如行列距离多少、网状、斜纹等，具体的效果没有什么冲击力，往往达不到“望文生义”的制图效果。例如下图的植被，虽然使用了较为柔和的绿色去表达，图面没明显的违和感，但看起来未免有些单调。
制图是一个需要想象力的工作，我们只要在这个框架之下，发挥一下想象力，尽可能与实际情况还原或者相近，那就可以将绿地表现得淋漓尽致了。例如，我们在城市里面见到最多的成片的绿地，一般是公园里的绿地，这些绿地都是有一定的规律的，就是不是纯粹的草地，一般是草地上种上一些低矮的小灌丛，或是一两棵树。我们最希望出现的可能是下面的这种效果
有了这个想象力之后，那我们就可以做“无米之炊”。首先我们需要有这些灌丛或者树木的数据，这是个最基本的核心问题。那这些数据怎么来？难道要到现场去采集吗？制图工作的一个非常大的原则就是尽可能不增加数据的采集成本。其实没有人关心这些小灌丛和小树木是否落在真实的位置，也没有人真的关心它们的数量是否正确，只要这些小树在草地上一站，我们就能直观的认出这些绿地的类型了。这些小灌丛和小树木就是我们所说的制图上的“点睛之笔”。
现在的目标已经非常明确了，我们还需要一步就能突破这一张平凡的地图，就是从绿地中生成出这些无序的大小不一的植被点。这个工作需要相当丰富的制图经验的技术人员才可以顺利的参悟。首先看几个规则：
植被点不能超出植被面的范围。
植被点是位置随机的
植被点是大小随机的
植被点的符号是随机参杂的
这些所谓的规则，其实就是我们对这个制图效果的分解。在制作之前，心里面必须先有这么一张制作好的地图。然后才是每一个规则分别用技术来实现。
针对第一条规则，植被点不能超出植被范围，这个是一个常识性的隐藏条件。但由于GIS制作的地图符号和数据是分开的，那么，我们必须考虑这些植被点被赋予符号后是否会超出其边界。我们的做法非常简单粗暴，直接估算一下符号最大值时在当前比例下大约占多少地理距离。例如当前比例下，符号使用30大小，占用的大约为50米，那么，可以使用缓冲区工具来做一个往内收缩的缓冲区，呼喊冲的距离应该大于符号的二分之一，在这个场景中换算一下，就是不能小于25米。由于做的是内缓冲，因此，需要使用一个负数来作为参数。
将生成缓冲后的植被加入到地图中看看效果，边界上明显做了收缩，这就是我们需要的效果。
接下来就是针对第二条规则，植被点是随机放置在植被面内的。那么，我们就需要针对这个缓冲区生成一些随机位置的点数据。好在，这些数据不需要我们手动去编辑，ArcGIS在工具象里面有生成随机点的工具。如果不清楚工具在哪里，可以在菜单上【窗口】--【搜索】，然后检索关键字【随机点】，如图
点击搜索结果，弹出对应的工具。输入名称，约所范围必须指定为做过内缓冲的植被面，为了有更好的效果，我们可以根据经验去设置一个最小的距离，这样不至于植被点过密。
将生成的点加载到地图，目前看到的只是非常丑陋的数据，我们还需要给这个数据穿上漂亮的外衣。那就需要继续分解规则。
第三条规则就是植被点是大小随机的。那么这个大小随机的设置就涉及到符号的大小了。ArcMap在符号设置有有比较深层次的渲染隐藏，一般要转得比较深才能发现。我们先给这个点图层应用一个比较漂亮的符号，默认的单一符号都是同等大小的，如下图
那接下来需要进行深层次的改造。在【图层】--【属性】--【符号系统】--【单一符号】--【高级】选项下面，选择大小
然后设置随机大小的两个值，一个是最小值一个是最大值。这里的最大值就跟第一步里面的缓冲范围有关了。我们之所以要做内缓冲，就是担心这些点在半个符号大小的时候刚好越界，所以做内缓冲设计好了适当的距离。
点击确定之后，整体的效果就基本上出来了。这时其实就可以将内缓冲这个图层移除掉了，因为它只是做约束性的生成数据，不参与地图的显示，如下图所示
现在还需要更进一步的就是，现实环境绝对不可能是单一的植被，那么植被的多样性怎么处理。其实答案早已经在大家心中了。这就是第四条规则分解，植被点的符号是随机参杂的。那么我们只需要重复一下第二和第三步，然后在第三步中选择不同的符号即可完成。这里就不再多论述了。
为了减少所有的这些工作量，作者根据这些GIS制图的特性专门制作了一个快速制图插件，其中一个功能便是生成植被填充。通过简单的一步设置就可以实现该功能。
具体的介绍可以参考博文 http://blog.csdn.net/liyuanxiang1984/article/details/52774293 工具也提供下载，可以到 http://blog.csdn.net/liyuanxiang1984/article/details/52774297
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lazygis/p/5948171.html
