摘要：随着地理信息的迅速发展，如何快速处理海量的地理空间数据，是提高地理信息服务的关键；python和arcgis地理处理相结合，成为实现地理空间数据的批量快速处理的方法，大大的提高了GIS数据处理的工作效率；本文以重庆同汇勘测规划公司的某项目千幅影像拼接裁剪批处理为例，给出Python的批处理实现过程。
引 言
当我们在日常生产中使用ARCGIS处理数据时，经常会遇到需要手动重复操作的问题，如数据格式转换、数据提取、影像拼接裁剪等操作；在ARCGIS这些操作一般都针对单个数据集操作，在实践中很难满足用户的具体需求，利用python语言可以实现地理数据的简单、快速地批量处理，极大地提高了数据生产加工的效率和正确率，减轻了人工工作量。
Python语言
Python语言是一种不受局限、跨平台的开源编程语言，处理速度快、功能强大且简单易学，在ARCGIS中可作为地理数据处理的脚本语言。
优点：
· 简单易学，是初学者的优秀之选
· 具有高度的可扩展性，适用于大型工程或一次性的小型项目（即脚本）
· 便携式、跨平台
· 可嵌入（使 ArcGIS 可脚本化）
· 成熟稳定
· 具有大型用户社区
Python批量处理
如下图所示，以重庆同汇勘测规划公司的某项目为例，我们在对它进行数据整理时，发现影像表现为小幅正方形，约千多幅。一旦进行手动影像拼接，工作量会非常大且容易出错。
目标：批处理，写一次代码，处理多幅影像
一、本文以某项目为例，将所有需要拼接的影像放在一个文件夹内
二、拼接影像
开始菜单-ArcGIS-IDLE（Python GUI） 打开IDLE，新建文件以 .py结尾，如pj.py
RUN-->Run Module F5 执行代码，这里用到了arcpy包下面的 MosaicToNewRaster_management()函数，得到如下结果：
三、以某项目shp边界裁剪影像
再新建一个Window，文件命为cj.py
执行脚本代码，裁剪后的影像被存放在指定的文件夹
四、通过ArcMap加载影像，最终结果：
这就用python实现了批量拼接与裁剪影像的工作
