30分钟搞定三维地形:BlenderGIS接入ArcGIS Server数据完整指南
还在为地形建模时找不到高质量地理数据发愁?是否尝试过手动拼接卫星图像却效果不佳?本文将带你通过BlenderGIS插件,从零开始接入ArcGIS Server地理数据,快速创建专业级三维地形场景。完成后你将掌握:数据接入、坐标转换、地形生成和纹理映射全流程技能,告别繁琐的手动建模。
关于BlenderGIS
BlenderGIS是一款开源的Blender插件,旨在架起Blender与地理数据之间的桥梁。通过该插件,用户可以直接在Blender中导入Shapefile矢量数据、栅格图像、GeoTIFF DEM数据和OpenStreetMap数据,极大简化了从地理数据到三维场景的工作流程。项目源码位于core/目录,包含了地理数据处理的核心功能实现。
核心功能
- 导入常见GIS数据格式,如Shapefile、GeoTIFF等
- 直接从网络获取地理数据,如OpenStreetMap建筑和道路数据
- 从NASA SRTM任务获取真实高程数据
- 管理场景的地理参考信息
- 通过Delaunay三角剖分计算地形网格
- 在地形网格上放置物体
- 使用着色器节点进行地形分析
- 从带地理标记的照片设置新相机
准备工作
环境要求
- Blender最低版本要求:v2.83
- 网络连接(用于获取在线地理数据)
- Python环境(已随Blender安装)
插件安装
- 访问项目仓库,克隆或下载源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlenderGIS - 打开Blender,进入
Edit > Preferences > Add-ons - 点击
Install...,选择下载的BlenderGIS源码目录中的__init__.py文件 - 启用插件,勾选对应的复选框
ArcGIS Server数据接入流程
1. 了解地图服务模块
BlenderGIS通过core/basemaps/mapservice.py实现了对地图服务的支持。该模块定义了MapService类,负责处理从各种地图服务(包括ArcGIS Server)获取和处理瓦片数据的核心功能。
class MapService():
"""
Represent a tile service from source
Will inherit attributes from source definition
name
description
service >> 'WMS', 'TMS' or 'WMTS'
grid >> key identifier of the tile matrix used by this source
matrix >> for WMTS only, name of the matrix as refered in url
quadTree >> boolean, for TMS only. Flag if tile coords are stord through a quadkey
layers >> a list layers with the following attributes
urlkey
name
description
format >> 'jpeg' or 'png'
style
zmin & zmax
urlTemplate
referer
"""
2. 配置ArcGIS Server数据源
BlenderGIS使用core/basemaps/servicesDefs.py定义支持的地图服务源。要接入自定义的ArcGIS Server,需要在此文件中添加相应的服务定义。
# 在servicesDefs.py中添加ArcGIS Server服务定义
SOURCES = {
# ... 现有服务定义 ...
'arcgis_server': {
'name': 'ArcGIS Server',
'description': 'Custom ArcGIS Server service',
'service': 'WMTS',
'grid': 'web_mercator',
'matrix': 'default028mm',
'urlTemplate': {
'BASE_URL': 'https://your-arcgis-server/arcgis/rest/services/YourService/MapServer/WMTS',
'SERVICE': 'WMTS',
'VERSION': '1.0.0',
'REQUEST': 'GetTile',
'LAYER': '{LAY}',
'STYLE': '{STYLE}',
'FORMAT': '{FORMAT}',
'TILEMATRIXSET': '{MATRIX}',
'TILEMATRIX': '{Z}',
'TILEROW': '{Y}',
'TILECOL': '{X}'
},
'referer': 'https://your-arcgis-server/',
'layers': {
'your_layer': {
'urlKey': 'YourLayer',
'name': 'Your Layer Name',
'description': 'Description of your layer',
'format': 'png',
'style': 'default',
'zmin': 0,
'zmax': 18
}
# ... 更多图层 ...
}
}
# ... 其他服务定义 ...
}
3. 在Blender中使用ArcGIS Server数据
配置完成后,在Blender中可以通过以下步骤使用ArcGIS Server数据:
- 打开Blender,切换到3D视图
- 打开BlenderGIS面板,通常在右侧边栏(可通过
N键显示) - 导航到"Web Geodata"选项卡
- 在地图服务下拉菜单中选择你配置的ArcGIS Server服务
- 选择要加载的图层和适当的缩放级别
- 点击"Add Map"按钮,Blender将开始下载并加载地理数据
4. 地形生成与数据处理
加载地理数据后,可以使用BlenderGIS提供的工具生成三维地形:
- 导入DEM数据:通过
File > Import > GeoTIFF (.tif)导入数字高程模型 - 创建地形网格:使用"Terrain > Delaunay"功能从等高线创建网格
- 应用纹理:将加载的卫星图像作为纹理应用到地形网格上
5. 坐标系统与投影转换
BlenderGIS的坐标转换功能由core/proj/reproj.py实现,支持不同坐标系统之间的转换,确保地理数据正确对齐。
# 坐标转换示例
from core.proj.reproj import reprojPt, reprojBbox
# 点坐标转换
lon, lat = 116.404, 39.915 # 北京的经纬度 (WGS84)
x, y = reprojPt(4326, 3857, lon, lat) # 转换到Web Mercator (EPSG:3857)
# 边界框转换
bbox_wgs84 = (116.3, 39.8, 116.5, 40.0)
bbox_web_mercator = reprojBbox(4326, 3857, bbox_wgs84)
6. 优化与高级技巧
为获得更好的性能和效果,可以采用以下技巧:
- 缓存管理:BlenderGIS会自动缓存下载的瓦片数据,缓存管理由core/basemaps/gpkg.py实现的GeoPackage支持
- 分块加载:对于大型数据集,使用分块加载避免内存问题
- 分辨率调整:根据项目需求调整数据分辨率,平衡细节和性能
- 地形分析:使用"Terrain Analysis"工具进行坡度、坡向等分析
常见问题与解决方案
数据加载缓慢或失败
- 检查网络连接和ArcGIS Server可访问性
- 调整超时设置,修改core/basemaps/mapservice.py中的
TIMEOUT值 - 检查服务配置,确保URL和参数正确
坐标偏移或错位
- 验证坐标系统设置,确保所有数据使用相同的投影
- 使用core/proj/srs.py中的SRS类检查和转换坐标系统
内存不足问题
- 降低加载数据的分辨率或范围
- 使用"BigTIFF"格式处理大型栅格数据,由core/georaster/bigtiffwriter.py支持
总结与展望
通过BlenderGIS接入ArcGIS Server数据,极大地扩展了Blender在地理空间数据处理和三维地形建模方面的能力。从数据加载、坐标转换到地形生成,BlenderGIS提供了一套完整的工具链,简化了复杂的地理数据处理流程。
未来,随着插件的不断更新,可以期待更多高级功能,如实时数据更新、更复杂的地形分析工具以及与其他GIS平台的更深入集成。
项目的更多详细信息和最新更新,请参考README.md。如有问题或建议,欢迎通过项目的issue系统提交反馈。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00