该工具用于创建包含要素数据集中要素类的文件地理数据库。 会将要素类名称命名为 point、line、polygon 或 multipatches，具体取决于输入文件的原始要素。 会在文件地理数据库所在的同一文件夹级别下显示一个图层文件，并可以将该图层文件添加至地图以绘制要素。 此图层文件根据其点、线或面的方案绘制要素，同时保留原始 KML 符号。
所创建的每个要素类均将具有包含有关输入文件的信息的属性。 原始文件夹结构、名称、弹出信息以及有助于定义要素在表面出现方式的字段，所有这些都组成了每个要素的属性。
栅格或地面叠加层都将转换为文件地理数据库内的镶嵌数据集。 原生格式的源栅格位于与输出文件地理数据库相同级别的 GroundOverlays 文件夹中。 默认情况下，不会转换地面叠加层。 使用包括地面叠加层参数创建栅格。
使用包括地面叠加层参数创建镶嵌数据集需要 Desktop Standard 许可。
使用 KML 转图层工具转换叠加层可能需要很长时间，具体取决于源数据。 将会转换 KML 内的所有可用栅格和叠加层。 如果 KML 引用了提供影像的服务，则将转换所有影像。 由于文件大小的不同，转换极为详细的影像可能会花费很长时间。
将在 WGS84 坐标系中生成输出。 可使用投影工具将输出要素重新投影到另一个坐标系中。
主要支持 OGC KML 标准中 KMZ 2.2 版本以下的输入。 不支持使用地址标签（按地理编码方式）的点位置。 源 KML 内需要有效的经度和纬度位置。
AllSource 1.3 版本介绍了 KML 和 KMZ 作为数据源的本机支持。 要对 KML 图层执行地理处理操作，必须将其转换为文件地理数据库内的要素。 使用 KML 转图层工具，从内容菜单中选择 KML 图层，然后将其拖到该工具上的输入 KML 文件参数中。 对其进行转换后，可对新输出执行地理处理操作。
| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入 KML 文件 | 将转换的 .kml 或 .kmz 文件。 | File; KML Layer |
输出位置 | 文件地理数据库与图层文件 (.lyrx) 的目标文件夹。 | Folder |
输出数据名称 (可选) | 输出文件地理数据库和图层文件的名称。 默认值为输入文件的名称。 | String |
包括地面叠加 (可选) | 指定是否在输出中包含来自 KML 的地面叠加层（栅格、航空照片等）。 KMZ 指向提供栅格影像的服务时，请谨慎使用。 该工具将尝试按所有可用比例转换栅格影像。 此过程也许会较漫长且可能超出服务能力范围。
| Boolean |
| 标注 | 说明 | 数据类型 |
| 输出图层文件 | 输出图层文件。 | Group Layer |
| 输出文件地理数据库 | 包含要素数据集内一个要素类的输出地理数据库。 | Workspace |
arcpy.conversion.KMLToLayer(in_kml_file, output_folder, {output_data}, {include_groundoverlay})| 名称 | 说明 | 数据类型 |
in_kml_file | 将转换的 .kml 或 .kmz 文件。 | File; KML Layer |
output_folder | 文件地理数据库与图层文件 (.lyrx) 的目标文件夹。 | Folder |
output_data (可选) | 输出文件地理数据库和图层文件的名称。 默认值为输入文件的名称。 | String |
include_groundoverlay (可选) | 指定是否使用地面叠加层（栅格、航空照片等）。 KMZ 指向提供栅格影像的服务时，请谨慎使用。 该工具将尝试按所有可用比例转换栅格影像。 此过程也许会较漫长且可能超出服务能力范围。
| Boolean |
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| output_layer | 输出图层文件。 | Group Layer |
| out_geodatabase | 包含要素数据集内一个要素类的输出地理数据库。 | Workspace |
在 Python 窗口中，将 KMZ 文件转换为文件地理数据库。
import arcpy
arcpy.KMLToLayer_conversion(r'C:\kmls\earthquakes.kml',r'C:\gisdata\fromkmls','earthquake_09')以下脚本会将 .kmz 和 .kml 文件的文件夹转换为其各自的文件地理数据库。 然后，会将这些文件地理数据库内的要素类合并到单个文件地理数据库中。
# Name: BatchKML_to_GDB.py
# Description: Convert a directory of KMLs and copies the output into a single
# fGDB. A 2-step process: first convert the KML files; then
# copy the feature classes.
# Import system modules
import arcpy
import os
# Set workspace (where all the KMLs are)
arcpy.env.workspace = "C:/VancouverData/KML"
# Set local variables and location for the consolidated file geodatabase
out_location = "C:/WorkingData/fGDBs"
gdb = 'AllKMLLayers.gdb'
gdb_location = os.path.join(out_location, gdb)
# Create the primary file geodatabase
arcpy.management.CreateFileGDB(out_location, gdb)
# Convert all KMZ and KML files found in the current workspace
for kmz in arcpy.ListFiles('*.KM*'):
print("CONVERTING: {0}".format(os.path.join(arcpy.env.workspace, kmz)))
arcpy.conversion.KMLToLayer(kmz, out_location)
# Change the workspace to fGDB location
arcpy.env.workspace = out_location
# Loop through all the file geodatabases in the workspace
wks = arcpy.ListWorkspaces('*', 'FileGDB')
# Skip the primary GDB
wks.remove(gdb_location)
for fgdb in wks:
# Change the workspace to the current file geodatabase
arcpy.env.workspace = fgdb
# For every feature class inside, copy it to the primary and use the name
# from the original fGDB
feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses('*', '', 'Placemarks')
for fc in feature_classes:
print("COPYING: {} FROM: {}".format(fc, fgdb))
fcCopy = os.path.join(fgdb, 'Placemarks', fc)
arcpy.conversion.FeatureClassToFeatureClass(
fcCopy, gdb_location, fgdb[fgdb.rfind(os.sep) + 1:-4])以下脚本将转换 .kmz 文件并将 HTML 弹出数据提取到字段属性。
# Name: Extract_KML_popup_table.py
# Description: Convert a .kmz file and transfer a 2-column table from the pop-up
# to the field attributes.
# Import system modules
import arcpy
import os
# Set local variables and location for the consolidated file geodatabase
out_location = "C:/WorkingData/fGDBs"
gdb = 'SCP BoardDistricts.gdb'
gdb_location = os.path.join(out_location, gdb)
# Set kmz path
kmz = os.path.join(out_location, "SCP BoardDistricts.kmz")
# Convert all KMZ files to feature in the current workspace
arcpy.conversion.KMLToLayer(kmz, out_location)
# Change the workspace to fGDB location
arcpy.env.workspace = gdb_location
# Loop through all the file geodatabases in the workspace
feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses('*', '', 'Placemarks')
for fc in feature_classes:
popup_info_field_name = 'PopupInfo'
field_names = [['gs_guid', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_vc_revision', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_vc_modified_sw', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_old_objectid', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_date_created', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_date_modified', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_code', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_reference_scale', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_description', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_plot_scale', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_nisc_guid', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_mapped_by', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_district', 'TEXT', 'Name', 255, None, ''],
['gs_boardmember', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_servicetype', 'TEXT', 'Name', 255, None, ''],
['gs_legacy_futuraguid', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_last_modified_by', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_shape_from_gps_sw', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_district_code', 'TEXT', '#', 255, None, ''],
['gs_district_name', 'TEXT', '#', 255, None, '']]
arcpy.management.AddFields(fc, field_names, None)
field_calculation = [[calc[0], f"extract_field(!{popup_info_field_name}!, '{calc[0]}')"] for calc in field_names]
arcpy.management.CalculateFields(
fc, "PYTHON3", field_calculation,
"""from lxml import etree as _etree
def extract_field(s, field):
''' Extract fields from pop-up from each record within the calculate field tool '''
html = _etree.HTML(s)
# Get all 'td'
rows = html.xpath('//table/tr/td')
next_value = False
for row in rows:
c = row.text
if next_value:
return c
if c == field:
next_value = True
return None""",
"NO_ENFORCE_DOMAINS")