GIS基础知识整理

基础知识概括

GIS（地理信息系统）是一种基于地理位置数据（如经纬度、海拔、地形等）的计算机系统，可用于捕获、存储、查询、分析和展示地理信息。GIS的基础知识包括以下内容：

1. 地理坐标系统：GIS使用地理坐标系统来定位和描述地球上的位置。常见的地理坐标系统包括经纬度、投影坐标系等。

2. 空间数据：GIS数据主要包括矢量数据和栅格数据。矢量数据表示地理位置为点、线、面等几何对象，而栅格数据则是将地球表面划分为一系列等大小的网格，每个网格表示一个值。

3. 数据采集：GIS数据可以通过多种方式采集，如GPS定位、航空摄影、遥感影像等。

4. 数据存储：GIS数据可以存储在文件或数据库中。常见的GIS文件格式包括Shapefile、GeoJSON、KML等，而数据库中常用的GIS数据类型包括点、线、面等几何类型。

5. 空间分析：GIS可以进行各种空间分析，如缓冲区分析、空间插值、空间统计等，以帮助用户理解和探索地理现象。

6. 地图制图：GIS可以生成各种类型的地图，包括静态地图和动态地图。地图可以包含各种地理信息，如地形、交通、人口等。

7. 空间查询：GIS可以进行各种空间查询，如点查询、线查询、面查询等，以帮助用户查找和分析地理数据。

GIS应用广泛，包括城市规划、资源管理、环境保护、农业决策等领域。掌握GIS基础知识对于从事相关领域的工程师和科学家非常重要。

地理坐标系统

地理坐标系统是一种用于定位和描述地球上位置的系统。地球是一个球体，因此需要一种特殊的坐标系统来表示地球上的位置。通常使用的地理坐标系统包括经纬度和投影坐标系。

1. 经纬度：经纬度是一种基于球体坐标系的地理坐标系统，用于描述地球表面上的任意位置。经度是从东到西的度量，以0°到180°的形式表示，以本初子午线（通常是格林威治子午线）为基准线。纬度是从南到北的度量，以0°到90°的形式表示。

2. 投影坐标系：投影坐标系是一种将地球的三维曲面投影到二维平面上的坐标系。由于地球是一个球体，不能直接绘制在平面上，因此需要将球面投影到平面上。常见的投影坐标系包括Mercator投影、UTM投影、Lambert投影等。

在GIS中，地理坐标系统是非常重要的，因为它们用于将地球表面上的位置与地图上的位置相对应。不同的地理坐标系统可以为不同的应用提供不同的精度和适用性。因此，在选择地理坐标系统时，需要考虑要素的精度、所在地区、应用场景等因素。

中国常用的地理坐标系统

中国常用的地理坐标系统包括以下几种：

1. WGS84坐标系：WGS84是一种全球通用的地理坐标系统，是GPS卫星定位系统使用的标准坐标系。在中国，WGS84坐标系被广泛应用于GPS定位、地图制作等领域。

2. 北京54坐标系：北京54坐标系是中国传统的地理坐标系统之一，也是中国国家标准坐标系之一。它是基于北京天文台的大地测量数据建立的，主要用于中国境内的测量和制图。

3. 西安80坐标系：西安80坐标系是中国现代大地坐标系的一种，主要用于国内地图制作、测绘等领域。该坐标系是基于西安测绘研究所的大地测量数据建立的，是中国国家标准坐标系之一。

4. CGCS2000坐标系：CGCS2000坐标系是中国国家大地坐标系2000年版，是中国现代大地坐标系的一种。它是基于全球大地测量数据建立的，具有较高的精度和可靠性，是中国主要的地理坐标系统之一。

在实际应用中，选择合适的地理坐标系非常重要。不同的坐标系具有不同的精度和适用范围，需要根据具体应用场景选择合适的坐标系。同时，注意不同的GIS软件和应用程序可能需要不同的地理坐标系，需要根据具体情况进行选择。

空间数据

空间数据是地理信息系统（GIS）中的核心数据类型之一，它描述了地球表面上的空间实体和现象。空间数据可分为两类：矢量数据和栅格数据。

1. 矢量数据：矢量数据表示地球表面上的点、线和面等几何对象。点表示一个位置，线表示两个或多个位置之间的连接，面表示一个区域。矢量数据通常由坐标值和属性值两部分组成，坐标值描述对象在地球表面上的位置，属性值描述对象的特征和属性。矢量数据的优点是精度高、数据量小，但不适用于连续和光滑的地形特征。

2. 栅格数据：栅格数据将地球表面划分为一系列等大小的网格，每个网格表示一个值。栅格数据适用于描述连续和光滑的地形特征，如高程数据、遥感影像等。栅格数据的优点是易于处理和分析，但精度相对较低。

空间数据可以来源于多种数据采集方式，包括GPS定位、航空摄影、遥感影像等。在GIS中，空间数据可以通过空间数据库、文件格式等方式进行存储和管理，如ESRI Shapefile、GeoJSON、KML等。

空间数据在GIS中的应用非常广泛，包括城市规划、资源管理、环境保护、农业决策等领域。掌握空间数据的知识对于GIS工程师和科学家非常重要。

高程数据

高程数据是一种描述地球表面海拔高度的空间数据，通常用于建立数字高程模型（DEM）或数字地形模型（DTM）。高程数据主要来源于测量、遥感和其他地理信息数据源。

高程数据的测量方法包括全球定位系统（GPS）、雷达测高、激光测高、航空摄影测量等。这些方法可以获取地球表面不同位置的高程值，并生成高程数据集。

高程数据可以分为三个主要类型：

1. 数字高程模型（DEM）：DEM是用于描述地球表面高程的栅格数据集。DEM将地球表面划分为等距网格，每个网格代表一个海拔高度值。

2. 数字地形模型（DTM）：DTM是基于DEM的高程数据模型，但它还包括一些地形特征，如河流、岛屿、山脉等。DTM通常是由多个高程数据源组合而成的，以提高精度。

3. 等高线数据：等高线是一种用于表示地球表面高程的矢量数据。等高线连接了具有相同海拔高度的点，形成一条线。

高程数据在GIS中的应用非常广泛，包括地形分析、洪水模拟、水资源管理、城市规划等领域。掌握高程数据的知识对于从事相关工作的GIS工程师和科学家非常重要。

数据采集

数据采集是地理信息系统（GIS）中获取空间数据的过程，通常包括以下几种方式：

1. GPS定位：全球定位系统（GPS）是一种通过卫星信号定位的技术。通过使用GPS，可以获取地球表面上任意位置的经度、纬度和海拔高度等信息。GPS定位广泛应用于地理调查、导航和定位等领域。

2. 航空摄影：航空摄影是通过飞机或无人机进行的地面数据采集方式。航空摄影可以捕获大面积的地理信息，如地形、建筑、道路等。航空摄影数据可以用于地图制作、城市规划、土地利用和生态研究等领域。

3. 遥感影像：遥感是一种通过卫星、飞机或无人机获取地球表面信息的技术。遥感影像可以捕获地球表面的图像信息，如地表覆盖、土地利用和植被覆盖等。遥感影像广泛应用于环境监测、资源管理和自然灾害监测等领域。

4. 传感器：传感器是一种用于检测和测量物理量的设备。在GIS中，传感器可以用于测量空气质量、水质、土壤含水量等环境特征，以及交通流量、人口密度等社会特征。

在GIS中，数据采集是获取空间数据的重要步骤。选择合适的数据采集方式和工具取决于所需数据的类型、精度、覆盖范围和时间要求等因素。数据采集的质量和准确性对于GIS分析和决策具有重要意义。

数据存储

数据存储是地理信息系统（GIS）中存储和管理空间数据的过程。GIS中的空间数据通常以文件、数据库或云存储等形式进行存储。

常见的GIS数据存储方式包括：

1. 文件格式：文件格式是一种简单的GIS数据存储方式。常见的文件格式包括ESRI Shapefile、GeoJSON、KML等。文件格式适用于小型数据集，但对于大型数据集来说，文件格式可能会导致数据访问速度较慢，并且不易于管理和维护。

2. 数据库：数据库是一种常见的GIS数据存储方式，可以使用关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB）进行存储。数据库可以存储大量数据，并提供高效的数据访问和管理功能。

3. 云存储：云存储是一种将数据存储在云端服务器上的GIS数据存储方式。云存储具有高可用性、易扩展性和灵活性等优点，可以提供高效的数据访问和管理功能。常见的GIS云存储平台包括AWS S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure等。

在GIS中，数据存储的选择取决于数据量、数据类型、数据访问需求和数据安全需求等因素。数据存储的质量和可靠性对于GIS分析和决策具有重要意义。数据存储需要考虑数据备份、恢复、安全和权限等方面，以确保数据的完整性和安全性。

使用MySQL进行存储

MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用于GIS数据存储。下面是使用MySQL进行数据存储的基本步骤：

1. 安装MySQL：首先需要在计算机上安装MySQL，可以从MySQL官网下载安装包，按照提示进行安装。

2. 创建数据库：在MySQL中，需要先创建一个数据库来存储GIS数据。可以使用MySQL命令行或者图形界面工具（如phpMyAdmin）来创建数据库。例如，在MySQL命令行中，可以使用以下命令创建一个名为“gisdata”的数据库：

CREATE DATABASE gisdata;

3. 创建表：在创建数据库后，需要创建一个或多个表来存储GIS数据。可以使用MySQL命令行或者图形界面工具来创建表。例如，在MySQL命令行中，可以使用以下命令创建一个名为“points”的表：

CREATE TABLE points (
    id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    geom POINT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

上面的命令创建了一个具有id、name和geom三列的表，其中geom列用于存储点的几何信息。

4. 导入数据：在创建表后，可以将GIS数据导入到MySQL中。可以使用MySQL命令行或者图形界面工具来导入数据。例如，在MySQL命令行中，可以使用以下命令将一个名为“points.csv”的CSV文件中的数据导入到“points”表中：
   points.csv的示例数据：

name,latitude,longitude,description
Point A,40.7128,-74.0060,This is Point A
Point B,37.7749,-122.4194,This is Point B
Point C,39.9526,-75.1652,This is Point C
Point D,51.5074,-0.1278,This is Point D

LOAD DATA INFILE 'points.csv'
INTO TABLE points
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

上面的命令将CSV文件中的数据导入到points表中。

5. 查询数据：在GIS分析中，需要查询和分析存储在MySQL中的GIS数据。可以使用MySQL命令行或者图形界面工具来查询数据。例如，在MySQL命令行中，可以使用以下命令查询points表中的所有数据：

SELECT * FROM points;

上面的命令将查询points表中的所有数据，并返回结果。

以上是使用MySQL进行GIS数据存储的基本步骤。在实际应用中，还需要考虑数据备份、恢复、安全和权限等方面，以确保数据的完整性和安全性。

使用mongodb进行存储

MongoDB是一种常用的非关系型数据库管理系统，可以用于GIS数据存储。下面是使用MongoDB进行数据存储的基本步骤：

1. 安装MongoDB：首先需要在计算机上安装MongoDB，可以从MongoDB官网下载安装包，按照提示进行安装。

2. 创建数据库和集合：在MongoDB中，需要先创建一个数据库来存储GIS数据，然后在该数据库中创建一个或多个集合来存储数据。可以使用MongoDB命令行或者图形界面工具（如Robo 3T）来创建数据库和集合。例如，在MongoDB命令行中，可以使用以下命令创建一个名为“gisdata”的数据库和一个名为“points”的集合：

use gisdata;
db.createCollection("points");

3. 插入数据：在创建集合后，可以将GIS数据插入到MongoDB中。可以使用MongoDB命令行或者图形界面工具来插入数据。例如，在MongoDB命令行中，可以使用以下命令将一个名为“points.json”的JSON文件中的数据插入到“points”集合中：

points.json文件内容：

[
  {
    
    
    "name": "Point A",
    "location": {
    
    
      "type": "Point",
      "coordinates": [ -74.0060, 40.7128 ]
    },
    "description": "This is Point A"
  },
  {
    
    
    "name": "Point B",
    "location": {
    
    
      "type": "Point",
      "coordinates": [ -122.4194, 37.7749 ]
    },
    "description": "This is Point B"
  },
  {
    
    
    "name": "Point C",
    "location": {
    
    
      "type": "Point",
      "coordinates": [ -75.1652, 39.9526 ]
    },
    "description": "This is Point C"
  },
  {
    
    
    "name": "Point D",
    "location": {
    
    
      "type": "Point",
      "coordinates": [ -0.1278, 51.5074 ]
    },
    "description": "This is Point D"
  }
]

mongoimport --db gisdata --collection points --file points.json

上面的命令将JSON文件中的数据插入到points集合中。

4. 查询数据：在GIS分析中，需要查询和分析存储在MongoDB中的GIS数据。可以使用MongoDB命令行或者图形界面工具来查询数据。例如，在MongoDB命令行中，可以使用以下命令查询points集合中的所有数据：

db.points.find();

上面的命令将查询points集合中的所有数据，并返回结果。

以上是使用MongoDB进行GIS数据存储的基本步骤。在实际应用中，还需要考虑数据备份、恢复、安全和权限等方面，以确保数据的完整性和安全性。

空间分析

空间分析是GIS中的一项重要任务，它是通过对地理空间数据进行计算和分析来揭示地理现象和关系的一种方法。GIS空间分析可以帮助用户了解地理现象的分布、关系和模式，以及预测未来的趋势和变化。

常见的GIS空间分析包括：

1. 缓冲区分析：缓冲区分析是一种通过在地图上绘制圆形或多边形区域来衡量地理现象对周围环境的影响的方法。缓冲区分析可以在GIS中用于评估建筑物、道路、水源和自然保护区等地理现象对周围环境的影响。

2. 空间插值：空间插值是一种通过对已知数据点之间的空间关系进行计算，推断出未知区域内的值的方法。空间插值可以在GIS中用于预测气温、降雨量、土地利用和土地覆盖等地理现象。

3. 空间查询：空间查询是一种通过查询和过滤空间数据集中的数据来识别和分析地理现象的方法。空间查询可以在GIS中用于查找特定区域、位置或属性的地理现象。

4. 空间统计：空间统计是一种通过对空间数据进行统计分析来揭示地理现象和模式的方法。空间统计可以在GIS中用于分析地理现象的分布、关系和模式，以及预测未来的趋势和变化。

5. 空间建模：空间建模是一种通过将地理现象和关系建模成空间模型来预测未来的趋势和变化的方法。空间建模可以在GIS中用于预测土地利用和土地覆盖的变化、交通流量和人口增长等地理现象。

以上是GIS空间分析的一些常见方法，不同的方法可以应用于不同的地理现象和问题。在进行空间分析时，需要考虑数据的精度、分辨率、投影和空间参考系统等因素，以确保结果的准确性和可靠性。

缓冲区分析示例

缓冲区分析是一种通过在地图上绘制圆形或多边形区域来衡量地理现象对周围环境的影响的方法。下面是一个缓冲区分析的示例：

假设你是一位城市规划师，需要评估一条高速公路对周围环境的影响。你可以使用缓冲区分析来评估高速公路对周围环境的影响范围。

以下是步骤：

1. 准备数据：你需要准备高速公路的数据和周围环境的数据。高速公路的数据可以是线数据，周围环境的数据可以是点数据或面数据。

2. 创建缓冲区：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用缓冲区工具来创建缓冲区。你可以选择创建一个圆形缓冲区或多边形缓冲区，然后指定缓冲区的大小和形状。

3. 分析数据：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用空间查询工具来分析数据。你可以选择查询高速公路和周围环境之间的空间关系，如相交、相邻或包含等。

4. 分析结果：分析结果可以用来评估高速公路对周围环境的影响。如果高速公路与周围环境相交或相邻，那么周围环境可能会受到噪音、污染和交通拥堵等影响。如果高速公路距离周围环境一定距离之外，那么周围环境可能不会受到太大的影响。

5. 可视化结果：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用地图布局工具来创建地图布局，并将结果可视化为地图。你可以使用符号化工具来为不同的地理现象和属性添加符号和标签，以便更好地展示结果。

以上是缓冲区分析的一个示例，通过缓冲区分析可以评估不同地理现象对周围环境的影响，为城市规划和环境保护等领域提供重要的参考。

空间插值示例

空间插值是一种通过对已知数据点之间的空间关系进行计算，推断出未知区域内的值的方法。下面是一个空间插值的示例：

假设你是一位气象学家，需要预测一座城市未来一周的气温变化。你可以使用空间插值来推断未来一周内不同地点的气温。

以下是步骤：

1. 准备数据：你需要准备一组已知的气温数据，可以是点数据或面数据。这些数据可以是从气象站、卫星图像或其他数据源中获取的。

2. 创建插值模型：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用插值工具来创建插值模型。你可以选择使用不同的插值方法，如反距离加权插值、克里金插值或样条插值等。你还可以指定插值的参数，如搜索半径、邻域大小和权重等。

3. 进行插值计算：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用插值工具来进行插值计算。你可以选择插值的区域和精度，然后进行插值计算。插值计算可以花费一定的时间，取决于数据量和计算机性能。

4. 分析结果：插值计算可以生成一组预测的气温数据，你可以使用这些数据来分析未来一周内不同地点的气温变化。你可以使用空间查询工具来查询不同地点的气温数据，如最高温度、最低温度和平均温度等。

5. 可视化结果：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用地图布局工具来创建地图布局，并将结果可视化为地图。你可以使用符号化工具来为不同的气温数据添加符号和标签，以便更好地展示结果。

以上是空间插值的一个示例，通过空间插值可以预测未知区域内的值，为气象、环境和农业等领域提供重要的参考。

空间统计示例

空间统计是一种通过对空间数据进行统计分析来识别和分析地理现象的方法。下面是一个空间统计的示例：

假设你是一位城市规划师，需要评估一座城市的人口分布和经济发展情况。你可以使用空间统计来分析城市中的人口和经济数据。

以下是步骤：

1. 准备数据：你需要准备一组城市地图数据，包括人口数据、经济数据和地理边界数据等。这些数据可以是点数据、线数据或面数据。

2. 创建统计指标：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用统计工具来创建统计指标。你可以选择不同的统计指标，如总人口数、人均收入和失业率等。

3. 进行空间统计：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用空间统计工具来进行空间统计。你可以选择统计的区域和精度，然后进行统计。统计结果可以包括不同地区的统计指标值和分布情况等信息。

4. 分析结果：统计结果可以用来比较不同地区的人口和经济状况。你可以使用统计工具来计算不同地区的平均值、标准差和相关性等信息，以便更好地了解城市的人口和经济状况。

5. 可视化结果：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用地图布局工具来创建地图布局，并将结果可视化为地图。你可以使用符号化工具来为不同的地理现象和属性添加符号和标签，以便更好地展示结果。

以上是空间统计的一个示例，通过空间统计可以分析不同地理现象和属性的分布和变化，为城市规划和经济发展等领域提供重要的参考。

空间建模示例

空间建模是一种通过建立数学模型来模拟和预测地理现象的方法。下面是一个空间建模的示例：

假设你是一位生态学家，需要预测一片森林中不同树种的分布情况。你可以使用空间建模来建立一个树种分布模型，以便预测未来的树种分布情况。

以下是步骤：

1. 准备数据：你需要准备一组森林地图数据，包括地形、土壤和植被等。这些数据可以是点数据、线数据或面数据。

2. 确定因素：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用统计工具来分析不同因素对不同树种分布的影响。你可以选择不同的因素，如海拔、坡度和土地利用等。

3. 建立模型：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用建模工具来建立树种分布模型。你可以选择不同的建模方法，如决策树、随机森林和人工神经网络等。你还可以指定模型的参数，如学习率、训练次数和验证方法等。

4. 训练模型：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用训练工具来训练树种分布模型。你需要将已知的树种数据作为训练集输入模型，并通过反复训练和验证来优化模型。

5. 预测结果：训练完成后，你可以使用预测工具来预测未知区域内不同树种的分布情况。预测结果可以包括不同树种的概率分布和分布范围等信息。

6. 分析结果：预测结果可以用来评估森林中不同树种的分布情况。你可以使用统计工具来计算不同树种的面积、数量和分布情况等信息，以便更好地了解森林的生态状况。

7. 可视化结果：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用地图布局工具来创建地图布局，并将结果可视化为地图。你可以使用符号化工具来为不同的树种和属性添加符号和标签，以便更好地展示结果。

以上是空间建模的一个示例，通过空间建模可以预测地理现象的分布和变化，为生态保护和资源管理等领域提供重要的参考。

地图制图

地图制图是GIS中的一项重要任务，它是通过将地理空间数据可视化为地图的方式来呈现地理现象和关系的一种方法。地图制图可以帮助用户了解地理现象的分布、关系和模式，以及预测未来的趋势和变化。

常见的地图制图技术包括：

1. 符号化：符号化是一种通过使用符号和颜色来表示地图上不同地理现象和属性的方法。符号可以是点、线、面或文本等形式，颜色可以用于表示不同的数值、级别或类别。

2. 分级：分级是一种通过将数据按照一定规则划分为不同的类别，并为每个类别分配不同的颜色或符号来表示的方法。分级可以用于表示不同地理现象和属性之间的差异和关系。

3. 比例尺：比例尺是一种通过将地图上的距离和长度缩小到合适的比例来表示地理空间数据的方法。比例尺可以用于制作不同尺度的地图，以显示不同范围和细节的地理现象。

4. 标签：标签是一种通过将文本标签添加到地图中的点、线或面来显示地理空间数据的方法。标签可以用于表示地理现象和属性的名称、值或描述。

5. 渐变：渐变是一种通过将颜色或符号从一种形式渐变到另一种形式来表示地理空间数据的方法。渐变可以用于表示地理现象和属性的变化趋势或模式。

以上是地图制图的一些常见技术，不同的技术可以应用于不同的地理现象和问题。在进行地图制图时，需要考虑数据的精度、分辨率、投影和空间参考系统等因素，以确保地图的准确性和可视化效果。

空间查询

空间查询是一种通过查询和过滤空间数据集中的数据来识别和分析地理现象的方法。在GIS中，空间查询通常是通过对空间数据进行空间关系运算来实现的，比如点与线之间的相交、多边形之间的包含关系、缓冲区之间的重叠等。

常见的空间查询包括：

1. 点查询：通过在地图上选择一个或多个点来查询与之相关的空间数据，如在一组地图点中查找附近的道路或建筑物。

2. 线查询：通过在地图上选择一条或多条线来查询与之相关的空间数据，如在一组道路中查找包含某个点的道路段。

3. 多边形查询：通过在地图上选择一个或多个多边形来查询与之相关的空间数据，如在一组行政边界中查找包含某个点的区域。

4. 缓冲区查询：通过在地图上绘制一个或多个缓冲区来查询与其相关的空间数据，如在一个城市地图上查找距离某个地点一定距离内的所有商店或医院。

5. 空间关系查询：通过在地图上选择一个或多个空间对象来查询与其相关的空间数据，如在一组建筑物中查找与某个建筑物相邻或相交的建筑物。

以上是常见的空间查询方法，不同的方法可以应用于不同的地理现象和问题。在进行空间查询时，需要考虑数据的精度、分辨率、投影和空间参考系统等因素，以确保查询结果的准确性和可靠性。

空间查询示例

空间查询是一种通过查询和过滤空间数据集中的数据来识别和分析地理现象的方法。下面是一个空间查询的示例：

假设你是一位城市规划师，需要评估一座城市的绿地覆盖率。你可以使用空间查询来识别城市中的绿地和非绿地区域。

以下是步骤：

1. 准备数据：你需要准备一组城市地图数据，包括道路、建筑物和绿地等。这些数据可以是点数据、线数据或面数据。

2. 创建查询条件：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用查询工具来创建查询条件。你可以选择查询绿地和非绿地区域，如选择所有绿地或选择非建筑物区域。

3. 进行空间查询：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用空间查询工具来进行空间查询。你可以选择查询的区域和精度，然后进行查询。查询结果可以包括绿地面积、绿地数量和绿地分布等信息。

4. 分析结果：查询结果可以用来评估城市的绿地覆盖率。你可以使用统计工具来计算绿地的面积、数量和分布等信息，以便更好地了解城市的绿地状况。

5. 可视化结果：在 ArcGIS Pro 中，你可以使用地图布局工具来创建地图布局，并将结果可视化为地图。你可以使用符号化工具来为不同的地理现象和属性添加符号和标签，以便更好地展示结果。

以上是空间查询的一个示例，通过空间查询可以识别和分析不同地理现象和属性，为城市规划和环境保护等领域提供重要的参考。