0 前言

关于1：100万公众版基础地理信息数据（2021）全网的介绍、下载和处理教程有很多，有些是用ArcMap建模处理，有些是用bash和python分步骤处理，本文只需要一个python代码+arcgis pro的融合dissolve即可把所有的GDB文件处理成合并好的shp。

Python代码

# Weiguo Xie YITC 20250101  gisxieweiguo@qq.com

import arcpy
import os

# 输入参数
gdb_folder = r"D:\BaiduNetdiskDownload\2021公众版国家基础信息系统1：100万行政区划数据\GDB"  # GDB文件夹路径
output_folder = r"D:\Output"  # 输出SHP文件夹路径
feature_list = ["CPTP", "CPTL", "HYDA", "HYDL", "HYDP", "HFCA", "HFCL", "HFCP", 
                "RESA", "RESL", "RESP", "RFCA", "RFCL", "RFCP", "LRRL", "LRDL", 
                "LFCL", "LFCP", "PIPL", "PIPP", "BOUA", "BOUL", "BOUP", "BRGA", 
                "BRGL", "BRGP", "TERA", "TERL", "TERP", "VEGA", "VEGL", "VEGP", 
                "AGNP", "AANP"]  # 需要合并的要素名称列表，有些GDB里面没有所有的类别，所以会显示某要素不存在某GDB中，这个是正常情况

# 创建输出文件夹
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# 创建一个字典，用于存储每个要素的临时合并结果
merged_features = {feature: [] for feature in feature_list}

# 遍历文件夹中的所有GDB
for gdb in os.listdir(gdb_folder):
    gdb_path = os.path.join(gdb_folder, gdb)
    if os.path.isdir(gdb_path) and gdb_path.endswith(".gdb"):
        print(f"正在处理GDB: {gdb_path}")
        arcpy.env.workspace = gdb_path

        # 遍历需要合并的要素
        for feature in feature_list:
            if arcpy.Exists(feature):
                print(f"  找到要素: {feature}")
                merged_features[feature].append(os.path.join(gdb_path, feature))
            else:
                print(f"  要素 {feature} 不存在于 {gdb_path}")

# 合并并导出为SHP
for feature, paths in merged_features.items():
    if paths:
        print(f"正在合并要素: {feature}")
        output_shp = os.path.join(output_folder, f"{feature}.shp")

        # 合并要素
        arcpy.management.Merge(paths, output_shp)
        print(f"  已导出合并结果: {output_shp}")
    else:
        print(f"要素 {feature} 在所有GDB中均不存在，跳过合并。")

print("所有要素处理完成！")

将代码放在Arcgis Pro的python模块中运行即可，整个数据的处理过程比较漫长，我的电脑内存24G，用了一个小时左右处理完。

合并完成后，有些线和面还需要根据相同的属性进行融合，在Arcgis Pro中打开融合工具，输入shp和融合字段

• 融合前：
  

• 融合后：
  

• 附
  成果数据组织
  全国1：100万公众版地形数据（2021）内容包括水系、居民地及设施、交通、管线、境界与政区、地貌与土质、植被、地名及注记9个数据集。

数据分层的命名采用四个字符，第一个字符代表数据分类，第二三个字符是数据内容的缩写，第四个字符代表几何类型。