arcgis去掉投影坐标系但保留以地理坐标系

ArcGIS是一款专业的地理信息系统软件，可以处理各种地理数据和地图制作。在ArcGIS中，投影坐标系是用于将地球上的三维地理坐标转换为平面坐标的一种方式，而地理坐标系则是用于表示地球上的经纬度坐标。

要在ArcGIS中去掉投影坐标系，但保留以地理坐标系，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开ArcMap软件，加载需要处理的地理数据或地图。

2. 在主菜单栏中选择“View（视图）”，然后点击“Data Frame Properties（数据框属性）”。

3. 在数据框属性对话框中，选择“Coordinate System（坐标系统）”选项卡。

4. 在坐标系统选项卡中，找到“Projected Coordinate Systems（投影坐标系统）”部分，选择已经应用在地图上的投影坐标系。

5. 点击“Remove（移除）”按钮，从已选择的投影坐标系中移除。

6. 确认操作后，ArcGIS会将地图的坐标系统从投影坐标系转换为地理坐标系。

通过以上步骤，ArcGIS会将地图的坐标系统从以投影坐标系表示的平面坐标转换为以地理坐标系表示的经纬度坐标。这样，地图将以地球表面的真实形状呈现，但不会进行平面投影转换。

总之，通过操作ArcGIS中的数据框属性可以实现去掉投影坐标系但保留以地理坐标系。这种操作可以用于需要在地图制作或空间分析中使用地理坐标系的场景，以便更准确地表示地球上的地理数据。

相关问题

k-means聚类arcgis

### 如何在 ArcGIS 中使用 K-Means 聚类算法进行空间数据分析

#### 准备工作
要利用ArcGIS实现K-Means聚类分析，需先准备好待分析的空间数据集。这些数据通常为点要素形式存储于Shapefile或其他兼容格式文件内[^1]。

#### 数据预处理
对于导入至ArcGIS平台内的原始地理坐标系下的离散点集合，可能需要执行投影变换以确保所有参与运算的对象处于同一参考框架下；另外还需考虑去除异常值以及标准化数值属性字段以便后续计算过程更加稳定可靠[^4]。

#### 实现方法一：借助 Python Script 工具扩展功能
由于Esri官方并未直接提供内置版本的K-Means工具给桌面端软件调用，因此一种可行方案是编写自定义脚本来完成这项任务。可以采用Python语言配合第三方库如Scikit-Learn来构建模型，并通过arcpy模块接口读取/写入矢量图层对象及其关联表格记录[^2]。

import arcpy
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 设置环境参数
input_feature_class = "path/to/input_points.shp"
output_feature_class = "path/to/output_clusters.shp"

# 加载输入特征类并提取几何信息与所需字段值
points = []
fields_to_extract = ["SHAPE@X", "SHAPE@Y"]  # 增加其他感兴趣的属性列名
with arcpy.da.SearchCursor(input_feature_class, fields_to_extract) as cursor:
    for row in cursor:
        points.append(list(row))

data_array = np.array(points)

# 应用K-Means算法
num_clusters = 5  # 定义期望获得的簇数量
kmeans_model = KMeans(n_clusters=num_clusters).fit(data_array)

# 将结果保存回新创建的输出Feature Class中
if not arcpy.Exists(output_feature_class):
    desc = arcpy.Describe(input_feature_class)
    spatial_reference = desc.spatialReference
    arcpy.CreateFeatureclass_management(
        out_path=os.path.dirname(output_feature_class),
        out_name=os.path.basename(output_feature_class),
        geometry_type="POINT",
        template=input_feature_class,
        spatial_reference=spatial_reference
    )

with arcpy.da.InsertCursor(output_feature_class, ['SHAPE@', 'CLUSTER_ID']) as icursor:
    for i, point in enumerate(kmeans_model.labels_):
        xy = data_array[i][:2]
        new_point = arcpy.Point(*xy)
        icursor.insertRow([new_point, int(point)])

上述代码片段展示了如何基于现有点状要素创建一个新的带有聚类标签的结果图层。

#### 实现方法二：利用 ModelBuilder 构建自动化流程
另一种方式是在ModelBuilder环境中组合多个地理处理组件形成定制化的解决方案。虽然这种方式相对灵活度较低，但对于不具备编程基础的操作人员来说更为直观易懂。具体步骤包括但不限于：

- 添加“迭代器”用于遍历指定范围内的候选中心位置；
- 插入“近邻统计”算子评估各组成员间的平均距离差异程度；
- 配置循环结构直至满足收敛条件为止；
- 输出最终形成的类别划分情况可视化图表或报表文档。

arcgis标准差椭圆凹凸不平

### 解决方案

为了改善ArcGIS中标准差椭圆的显示效果，使其边界更加平滑而非凹凸不平，可以通过调整输入数据集的质量以及优化参数设置来实现。

#### 数据预处理
确保用于生成标准差椭圆的数据质量高且均匀分布。去除异常值和噪声点能够显著提升最终图形的表现力[^2]。对于存在大量重叠或高度聚集的数据点集合，在计算之前适当抽稀有助于获得更理想的形状轮廓。

#### 参数配置
当利用ArcGIS内置工具创建标准差椭圆时，注意合理设定`椭圆大小`（Ellipse_Size）这一选项。虽然此参数主要影响的是所绘制椭圆覆盖范围的比例尺级别，但它间接决定了模型拟合程度的好坏。通常情况下，默认值即可满足大多数应用场景的需求；然而针对特定项目，则可能需要通过实验对比不同取值下的视觉呈现差异，从而挑选最适合的一个[^3]。

另外，值得注意的是，尽管标准差椭圆的核心在于表达要素集中趋势及其散布特性，但在某些特殊情形下，如果原始样本本身不具备明显的方位偏好性，那么即使算法正常运作也可能难以得到外形规整的结果。此时不妨考虑变换坐标参照系至更适合描述目标现象的空间框架内再行尝试，比如将常用的地图投影方式更换为中国国家标准推荐使用的阿尔伯斯等面积割圆锥投影法[^1]。

最后，关于具体操作层面的技术细节，建议关注输出图层样式定义环节。启用抗锯齿功能并选用高质量渲染模式往往能有效缓解线条边缘粗糙的问题。此外，还可以探索其他高级制图技巧如应用透明度渐变填充、增加缓冲区宽度等方法进一步美化成果展示形式[^4]。

import arcpy

# 设置工作环境
arcpy.env.workspace = "path_to_your_workspace"

# 输入要素类路径
input_features = "your_input_feature_class.shp"
output_ellipse = "standard_deviation_ellipse.shp"

# 创建标准差椭圆
arcpy.Statistics_analysis(input_features, output_ellipse,
                          [["SHAPE@X", "MEAN"], ["SHAPE@Y", "MEAN"]],
                          "#")

# 调整符号系统和平滑度
layer = arcpy.mapping.Layer(output_ellipse)
symbology = layer.symbology
if hasattr(symbology, 'renderer'):
    symbology.renderer.symbol.outlineColor = {'RGB': [0, 0, 0]}
    symbology.renderer.symbol.size = 2.5  # 增大线宽可增强视觉连续感
    
# 启用抗锯齿
arcpy.management.ApplySymbologyFromLayer(layer, reference_layer_with_antialiasing)

# 添加到当前MXD文档视图中
mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
df = mxd.activeDataFrame
arcpy.mapping.AddLayer(df, layer, "TOP")