需求：多幅dem放在一个镶嵌数据集中管理，想要对每个dem做坡向分析，并想实现数据源dem更新后，对应的坡向分析图层也随之自动更新。
 
思路：栅格函数中的坡向函数，作为镶嵌数据集属性中的处理模板，应用于整个镶嵌数据集上，当镶嵌数据集的数据源更新后，使用“同步镶嵌数据集”工具，在同步镶嵌数据集内容的同时，也可以同步内容的坡向分析结果。
 
步骤：
1、导出栅格函数.rft.xml
影像-分析-栅格

       我们进行多元线性回归的示例中，选择了总人口、工作人口、低教育人口、距市中心距离进行了回归建模，但是我们在进行建模之前会尽可能多的收集自变量，那么我们如何在非常多的自变量中选择自变量组合才能得到可靠并且精度最高的模型呢？
 
一、什么是探索性回归
      Geoscene Pro的普通最小二乘工具的六项检测确保了我们回归模型的可靠性，但是在自变量特别多的情况下我们要如何快速找

1、标注换行
标注换行有两种情况：
情况一：给两个字段标注，一个字段占用一行。比如下面市级行政区划图层中，给所属地市、周长两个字段标注，一个字段占用一行。






表达式通过换行符'\n'实现：$(document).ready(function() {$('pre code').each(function(i, block) { hljs.highlightBlock( block);

        通过上一篇文章我们可以看到使用Geoscene Pro中的普通最小二乘回归工具和我们自己计算的结果没有任何区别。但是Geoscene Pro中工具输出的内容是非常丰富的，包含一个报表和一个输出要素类，了解了输出的报表和要素类的内容，我们就掌握了Geoscene Pro中的普通最小二乘回归工具。
      输出的报表中最重要的是系数β向量，但是还包含其他内容，这些内容用于确认模型

一、通过html标签的方式插入图片

1，新建文本型字段，通过html标签的方式插入图片：<img src="C:\zxy\data\lawn.jpg" width='150' height='150'/>
 





2，右键图层->配置弹出窗口，编辑字段，选中Image字段：









 
3，Pro中点击要素查询：

数据：

链接：https://pan.baidu.com/s/1jbj-xQW7pvrhUyY910RuWA

提取码：qld5

操作：

1、场景中添加数据后查看属性表，确认速度和方向字段：





 
2、可视化风速：
符号系统中选择比例符号，设置风速字段，使用蓝色箭头表示风的位置点，此时箭头越大，风速越快：





 
3、可视化风向：
符号系

前提：
首先有加载追踪网络图层的GeoScene Pro工程文件。
注册数据存储：向server或者portal注册追踪网络数据所在sde
然后通过发布关联要素的地图影像图层的形式，修改sddraft文件启用要素图层，启用版本管理的方式发布追踪网络服务。import arcpy
import os
import xml.dom.minidom as DOM

def configur

       一般在获取不规则影像的边界时，常会想到通过镶嵌数据集的轮廓线来获取，然后导出镶嵌数据集轮廓线即可。
       但是该方法不绝对适用，对于影像范围越大，就需要更多的折点参与生成轮廓线来精细的表达影像边界，那么问题来了，对于镶嵌数据集来说，构建轮廓线的近似折点数为4-1万，一旦超过会发生怎样的情形呢，可以看下面案例。
       在小比例尺下看，轮廓线正常，和影像边界重合。

       现克隆了一份geoscene pro python环境，并在克隆环境中安装了一些包，现在在使用浏览器端jupyter notebook时发现无法调用新装的包。
       geoscene pro活动环境可通过设置-包管理器页面管理，但jupyter notebook不同，jupyter notebook在通过内核创建新笔记本时会先读取kernel.json（C:\Users\&