Suite

Modification de la longueur des colonnes dans QGIS ou ARCGIS


Quelqu'un peut-il suggérer comment je peux changer la longueur d'un existant colonne (Par ex. nom de la colonne -- ABCD, column_Type -- Texte, Longueur -- 254). Ce serait formidable d'avoir une solution sur des plateformes comme ArcGIS ou QGIS.


Dans QGIS cela vaut la peine de dire qu'il n'est pas possible de modifier la largeur du champ (si nous parlons de fichiers de formes) pour les colonnes existantes. Mais il est vraiment facile de créer une nouvelle colonne avec la longueur nécessaire et de copier le contenu dans cette colonne à partir de l'ancienne. Tu peux le faire avec Calculateur de champ. Pour renommer / réorganiser / ajouter plusieurs champs, etc., il existe un excellent plugin appelé gestionnaire de tables - https://plugins.qgis.org/plugins/tablemanager/.

Si vous n'avez pas besoin de modifier la longueur de la colonne mais de raccourcir uniquement la chaîne, vous pouvez à nouveau utiliser la calculatrice de champ. Par exemple, pour la colonne intitulée Titre 10 premiers caractères :

substr(Titre,1,10)

Et cette question fait presque double emploi avec - Comment modifier la longueur du champ dans QGIS - vous pouvez modifier la longueur des colonnes dans les fichiers dbf (les données tabulaires connectées au fichier de formes) dans OpenOffice Calc - comme indiqué dans le commentaire ci-dessous, cela a des limitations strictes et peut entraîner une intégrité/corruption du fichier.

Aussi, comme conseillé par un autre commentaire, si vous devez dépasser la limite - longueur maximale (par exemple texte 254 (256)) spécifiée pour le type de données du fichier de formes (respectivement fichier dBase lié), vous devez utiliser un format différent (comme SpatiaLite, PostGIS, etc. ), il n'y a pas d'autre solution :

Longueur maximale des champs de texte dans les formats de fichier de formes et de géodatabase ?


Évaluation du potentiel d'énergie solaire dans un état de colline de l'Inde à l'aide de la télédétection et du système d'information géographique

Évaluation et cartographie du potentiel d'énergie solaire sur le toit d'un état de colline à l'aide d'imagerie satellitaire et de systèmes d'information géographique (SIG).

La surface de toit appropriée disponible pour le module photovoltaïque (PV) a été calculée en tant que potentiel physique, géographique et technique hiérarchique.

Une étude montre que les collines par rapport aux plaines reçoivent une insolation solaire beaucoup plus élevée.

L'installation de modules photovoltaïques sur les bâtiments à toit plat en colline peut être une solution à sa topographie inégale.


1. Introduction

Le climat de l'Arctique est en train de changer, et il existe un grand intérêt à comprendre comment la végétation réagira et contribuera à ce changement. Les changements en cours dans la productivité des plantes affecteront de nombreux aspects des systèmes nordiques, y compris les changements dans la profondeur de la couche active, le pergélisol, la biodiversité, la faune et l'utilisation humaine de la région (Bhatt et al 2010). Cependant, l'impact direct des facteurs de réchauffement climatique sur la végétation boréale et arctique ne peut être établi sans ambiguïté.

Les observations satellitaires de la dynamique de la végétation ont montré que ce réchauffement entraîne une croissance accrue de la végétation et une tendance marquée au « verdissement » dans la toundra non boisée (Walker et al 2009). Reflétant le changement de température, un « verdissement » généralisé indiqué par l'augmentation des maxima de saison de croissance de l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) a été signalé au nord de 64°N (par exemple, Walker et al 2009, Epstein et al 2012). Cependant, depuis 2003, le verdissement de la toundra s'est ralenti (Bhatt et al 2013) et les tendances de la température de surface sont devenues négatives ou du moins plus fragmentées spatialement dans la zone de toundra (Comiso et Hall 2014).

La région au sud de 64°N dans les forêts boréales (taïga) a connu beaucoup moins de verdissement. En revanche, un « brunissement » généralisé indiqué par les maxima décroissants de NDVI (ci-après NDVImax) a été observé, en particulier, dans les écosystèmes forestiers les plus productifs sur le plan biologique (Beck et Goetz 2011). Le brunissement semble être une tendance relativement récente à l'avancée vers le nord, car des études antérieures ont révélé que le NDVImax avait augmenté en 1981-1999 dans la zone de la forêt boréale (Zhou et al 2001). Les rapports sur le déclin ou la mortalité de la croissance des arbres dans le nord des latitudes moyennes et élevées (Bunn et al 2007) mettent en évidence la grande variabilité spatio-temporelle des réponses de croissance des arbres aux changements climatiques dans les régions nordiques. Il indique que la réponse au réchauffement varie considérablement entre les différentes espèces d'arbres (Goetz et al 2011). Les températures élevées améliorent la croissance des espèces à feuilles caduques plus que celles des espèces à feuilles persistantes, et la principale forêt boréale peut réagir par une perte d'arbres à feuilles persistantes et un passage aux arbres à feuilles caduques (Way et Oren 2010). Dans le même temps, le réchauffement climatique induit des changements d'espèces et de types de forêts et une migration vers le nord. Les forêts sibériennes peuvent s'effondrer dans les régions du sud et devenir plus vertes dans le nord (Bonan 2008). La projection est que les écosystèmes uniques aux forêts de mélèzes présents sur le pergélisol se déplaceront plus au nord, et que le pin, l'épicéa et le sapin de Sibérie s'étendront vers le nord dans l'habitat traditionnel du mélèze (Tchebakova et al 2009). Il est très probable que ce processus sera entraîné de manière substantielle par des changements dans les régimes de pergélisol. L'évolution de la répartition des espèces et de la biodiversité aura d'importantes conséquences biologiques, écologiques et sociales. Les espèces d'arbres jouent un rôle clé, fournissant un habitat, de la nourriture ou des mutualismes avec de nombreux animaux, champignons, micro-organismes et autres plantes en plus d'autres services écosystémiques et ressources à usage humain. Les forêts contiennent également environ les trois quarts de la biomasse terrestre de la Terre et sont donc étroitement liées aux bilans de carbone atmosphérique (Aitken et al 2008).

Cette étude utilise des produits de données NDVI du spectroradiomètre imageur à résolution modérée (MODIS) à bord du satellite de la plate-forme Terra du système d'observation de la Terre. Plusieurs études précédemment publiées par Frey et Smith (2007), Epstein et al (2012), Macias-Fauria et al (2012) et d'autres ont démontré que MODIS NDVI peut être utilisé avec succès dans l'évaluation de la productivité de la végétation pour les biomes sibériens. Nous avons utilisé des composites MODIS NDVI 16 jours avec une résolution spatiale de 250 m (MOD13Q1). Ce produit est largement utilisé dans les études phénologiques et de dynamique de la végétation dans la zone arctique et boréale (p. et al 2011). Dans cet article, nous mettons à jour, détaillons et développons des études satellitaires précédentes sur la productivité de la végétation à haute latitude nord. Des études antérieures pertinentes ont eu soit une portée plus large (par exemple, Zhou et al 2001, Bunn et Goetz 2006, Beck et Goetz 2011, Barichivich et al 2014) ou bien couvraient différentes régions du nord de l'Eurasie (par exemple, Elsakov et Teljatnikov 2013) y compris les sous-régions de la toundra arctique de la Sibérie occidentale (par exemple, Walker et al 2009, Givre et al 2014). Ici, nous nous concentrons sur l'ensemble du NWS couvrant quatre zones bioclimatiques : la toundra, la toundra forestière, la taïga du nord et la taïga moyenne. Deux aspects nouveaux doivent être mentionnés : (1) alors que les études précédentes ont analysé des données à résolution grossière, ce qui est susceptible d'exagérer l'étendue et l'ampleur des tendances NDVI, nous utilisons des données à résolution modérée (250 m) et (2) des données à résolution modérée donner l'occasion de retracer les changements au sein d'une même zone bioclimatique, et aider à révéler les différences entre les types de forêts et même jusqu'au niveau des espèces. Les objectifs sont : (1) d'identifier en détail les modèles spatio-temporels récents (2000-2014) de variabilité et les tendances du NDVImax à travers le NWS, (2) d'examiner la variabilité des tendances du NDVImax pour différentes zones bioclimatiques, et (3) examiner la variabilité intra-groupe des tendances du NDVImax. Nous évaluons la répartition des différents types et espèces de forêts au sein d'une même zone bioclimatique en fonction des augmentations ou diminutions de productivité observées. En particulier, nous comparons et contrastons les tendances entre les principales espèces formant la forêt dans le NWS : la forêt de conifères à feuilles persistantes, avec l'obscurité (Picea abie, Picea obovata) ou léger (Pinus sylvestris) forêts sempervirentes et mixtes à majorité sempervirente, et forêt de feuillus à aiguilles dominée par le mélèze (Larix sibirica) espèces.


Licences et achats

Les logiciels à l'UQ sont couverts par une gamme d'ententes de financement qui apparaissent dans la colonne « Achat » du tableau :

  • Financement centralisé le logiciel est acheté par ITS et peut être utilisé par le personnel ou les étudiants de l'UQ. Vous pouvez installer ces programmes sur les ordinateurs appartenant à UQ. Il peut y avoir des restrictions sur l'endroit où vous pouvez l'installer et qui peut l'utiliser. Vérifiez d'abord les informations sur le produit.
  • Licence de site financée le logiciel a été acheté par une unité organisationnelle spécifique et peut avoir des restrictions sur qui peut l'utiliser et où. Si vous n'êtes pas sûr d'être autorisé à utiliser ces programmes, vous pouvez soumettre une demande informatique pour plus d'informations.
  • Acheter via UniFi Le logiciel est disponible pour une utilisation à l'UQ, mais vous devrez acheter une licence via le catalogue de logiciels ITS dans UniFi. Cela peut inclure des logiciels pour lesquels une partie de la suite est déjà financée, mais des parties spécifiques de la suite ne sont pas couvertes par le contrat de licence d'UQ et doivent être achetées séparément.
  • Acheter via UQeMarket logiciel est disponible pour une utilisation à UQ, mais vous devrez acheter une licence via UQeMarket.
  • Demander un devis Le logiciel est disponible pour une utilisation à l'UQ, mais n'est pas couvert par un accord de financement UQ existant et n'est pas proposé à la vente via UniFi. Vous devrez demander un devis au fournisseur préféré de l'UQ, puis passer une commande via UniFi pour obtenir une licence.
  • Libre le logiciel peut n'avoir aucun coût, mais pourrait avoir des restrictions sur la façon et l'endroit où il peut être utilisé, comme à des fins de recherche sur le campus de Sainte-Lucie uniquement.

Chaque paquet a des règles d'utilisation différentes. Consultez la colonne « Restrictions d'utilisation » du tableau pour connaître les restrictions les plus courantes :

  • Administration: L'administration universitaire et le personnel professionnel peuvent l'utiliser
  • Commercial: recherche commerciale et conseil autorisé
  • Rien: aucune restriction d'utilisation
  • Recherche: recherche académique autorisée (mais pas commerciale)
  • Enseignement: à des fins pédagogiques.

Qu'est-ce que le SIG ? Systèmes d'information géographique. Introduction à ArcGIS. Les cartes SIG contiennent des couches. Que pouvez-vous faire avec le SIG ? Les calques peuvent contenir des entités

1 Qu'est-ce que le SIG ? Systèmes d'information géographique Introduction à ArcGIS Un système de base de données dans lequel le principe d'organisation est explicitement SPATIAL Pour la visualisation CPSC 178 : données, pixels et idées. Que pouvez-vous faire avec le SIG ? Avec le SIG, vous pouvez analyser TOUTES LES CARTES POSSIBLES ! Avec les bonnes données, vous pouvez examiner l'altitude du terrain Densité de la population Distance aux toilettes publiques Niveaux de bruit Les cartes SIG contiennent des couches Le SIG organise le monde en couches d'objets géographiques qui se ressemblent. Tout ce que vous pouvez associer à un emplacement ! Les couches peuvent contenir des entités Les entités sont des objets géographiques qui peuvent avoir une forme et des dimensions. Peut être modélisé sous forme de points, de lignes ou de polygones. Emplacements des mines Rues Blocs de recensement C'est ce qu'on appelle le modèle de données vectorielles. Les entités peuvent avoir des attributs Dans cet exemple, chaque entité de bloc de recensement est associée à des dizaines d'attributs démographiques 1

2 Le modèle de données raster Le modèle de données raster est utilisé pour modéliser des phénomènes spatiaux qui varient en continu sur une surface et qui n'ont pas de dimension discrète. La surface de la terre. Pour modéliser ces phénomènes, une zone d'intérêt est divisée en un réseau de carrés de taille identique. Les centres de ces carrés deviennent alors les points d'échantillonnage. Les valeurs de la variable d'intérêt sont enregistrées, ou estimées, à chacun des points d'échantillonnage. Ces valeurs peuvent ensuite se voir attribuer des couleurs, ou des nuances de gris, afin qu'elles soient visualisées. Le type de données raster le plus connu est la photographie numérique. Les photos numériques sont des ensembles de données raster qui enregistrent la quantité relative de lumière réfléchie par une surface. Photos numériques 2

3 Rassembler le tout Analyse SIG Parce que les données SIG sont organisées en fonction de l'emplacement, contrairement aux données, elles peuvent être superposées et analysées en fonction des relations spatiales : ruisseaux dans une ville à l'aide du logiciel SIG, nous pouvons créer une zone tampon de 500 mètres autour de toutes les rivières et ruisseaux de notre zone d'intérêt, puis nous pouvons superposer nos rues avec cette nouvelle fonction tampon et enfin, nous pouvons découper les rues jusqu'à l'étendue de la fonction tampon pour finir avec une couche qui décrit toutes les rues à moins de 500 mètres d'une rivière ou d'un ruisseau ! Ou peut-être aimerions-nous examiner la relation statistique entre deux variables. Par exemple, altitude et température 3

4 Nous pouvons superposer nos données d'altitude et de température, en fonction de l'emplacement Les valeurs de chaque couche de données peuvent ensuite être extraites pour les emplacements correspondants. Ces valeurs peuvent ensuite être exportées vers un logiciel statistique afin d'examiner s'il existe une relation statistique entre l'altitude et la température 4

5 Fenêtre ArcMap Qu'est-ce qu'une carte ? Une carte est le fichier dans lequel vous enregistrez votre travail cartographique (références de données, symbologie, étiquetage, etc.) ArcGIS utilise un format de fichier propriétaire *.mxd pour enregistrer les cartes. À bien des égards, similaire à un document Word (.doc) en ce sens que vous pouvez enregistrer, imprimer, etc. Cependant, qu'est-ce qu'un document cartographique ? Il s'agit d'un ensemble de références à des objets (fichiers de données SIG) et aux propriétés de ces objets. Toutes les données que vous ajoutez à une carte ne sont PAS stockées dans la carte. Seule la référence à ces données est stockée. Créer une carte Cela signifie que si vous déplacez les données, la carte ne saura pas où elles se trouvent ! Si vous envoyez une carte à quelqu'un, il ne pourra pas la lire à moins que vous n'envoyiez également les données. Population par ex. Population par mile carré Compte brut par rapport aux données normalisées dans la cartographie choroplèthe La cartographie choroplèthe utilisant des données de comptage brutes peut être trompeuse. Dans l'exemple ci-dessous, certains comtés avec de très grandes superficies semblent avoir été surreprésentés en termes de population. Les données de dénombrement brutes doivent être normalisées à l'aide de l'aire pour tenir compte de cette surreprésentation. Carte de distribution de points Idéale pour afficher les données de comptage brutes. Indique visuellement la densité relative. Carte choroplèthe Bon pour montrer dans des classes facilement interprétables Plus facile à interpréter avec moins de motifs de couleur/ombrage, généralement 5-20 classes différentes Les données de comptage doivent être normalisées 5

6 Éléments essentiels de la carte Titre De quoi parle votre carte ? Doit être le plus gros texte de la page Doit être descriptif N'hésitez pas à utiliser un sous-titre afin de fournir plus d'informations Emplacement Dans le titre Utilisation de graticules Avec une carte en médaillon Échelle Barre d'échelle Fraction représentative Ou les deux Orientation Flèche nord Restez simple Faites attention à position Tiré pour? Agence, nom de la classe Légende Clé Mettez tout dans la légende Projection Indiquez la projection dans laquelle votre carte est dessinée Sources Tout comme citant des sources dans un programme Décrivez les sources de données, les sources de données d'attributs, les sources de données d'image nom sur la carte Neatline Tout doit être à l'intérieur de la neatline 6

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Etablissement d'une carte numérique 3D basée sur des données ponctuelles d'altitude mesurées sur le terrain

Cette étude a établi un modèle numérique d'élévation de zone d'étude (MNE) en utilisant des coordonnées tridimensionnelles très précises et régulièrement mises à jour de la surface des dunes barchanes à l'aide du logiciel CASS9.0. Deux courbes de niveau ont été tracées, une pour l'ensemble de la zone d'étude dessinée avec un intervalle de contour de 0,005 m et une pour une dune de sable individuelle dessinée avec un intervalle de contour de 0,001 m. ArcMap10 a été utilisé pour définir la projection des courbes de niveau créées au format DWG et exporter les données dans des fichiers de forme pour permettre la création d'un réseau irrégulier triangulé (TIN). Ensuite, les données TIN ont été converties en données raster pour faciliter notre analyse et le traitement des données. Nous avons créé le TIN final en utilisant un traitement de lissage supplémentaire sur la zone souhaitée qui avait été découpée. Nous avons ajouté les données TIN au module ArcScene pour établir le modèle numérique 3D final des dunes barchanes. Ce modèle extrait et analyse les changements des paramètres caractéristiques de la dune barkhane au fur et à mesure que sa topographie change en temps réel afin que les chercheurs puissent visualiser la migration et l'évolution des dunes. Leur compréhension est renforcée par la comparaison et la superposition des différents modèles de dunes 3D à différents jours.

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Abstrait

L'analyse des données de thermographie infrarouge (IRT) pour évaluer l'état des tabliers de pont en béton repose toujours sur l'interprétation des images thermiques par l'utilisateur. Les délaminages sont généralement définis sur la base des pixels associés à des températures supérieures à des valeurs de seuil prédéfinies qui sont choisies arbitrairement. Un tel schéma subjectif peut produire des résultats incohérents. La présente étude propose une procédure automatisée robuste pour détecter et classer les délaminages dans les tabliers de ponts en béton. Les essais IRT ont été menés in situ sur des tabliers de pont à grande échelle. Les images thermiques ont été améliorées et un algorithme d'assemblage a été développé en utilisant des codes spécialement écrits pour créer un thermogramme mosaïqué de l'ensemble du tablier du pont à partir d'images individuelles. L'analyse d'images basée sur la technique de clustering k-means a été utilisée pour segmenter la mosaïque et identifier les seuils objectifs. Par conséquent, une carte des conditions délimitant différentes catégories de délaminage a été créée. La procédure proposée a été mise en œuvre dans quatre tabliers de pont grandeur nature et validée via les résultats d'autres technologies obtenues sur les mêmes ponts. L'approche proposée a permis d'identifier efficacement les zones délaminées dans les tabliers du pont. Les résultats pourraient stimuler une plus large acceptation de l'IRT en tant que technique d'évaluation rapide, systématique et rentable pour les déficiences critiques des tabliers de pont, permettant de concentrer les budgets d'entretien et de réparation sur la plupart des tabliers de pont méritants.


Cartes ArcGIS pour Power BI (Cartes ArcGIS pour Power BI)

ArcGIS est le logiciel développé par Esri (Environmental System Research Institute), pour la création et l'utilisation de cartes, la réalisation d'analyses spatiales, le partage et la découverte d'informations géographiques.

ArcGISParEsri (Institute of Environmental Systems) a développé un logiciel pour créer et utiliser des cartes, effectuer des analyses spatiales, partager et découvrir des informations géographiques.

Récemment, le visuel est entré en disponibilité générale, il peut donc également être utilisé dans le service PowerBI (www.powerbi.com).

Récemment, l'image est entrée dans la gamme universelle , Elle peut donc également être utilisée dans le service PowerBI (www.powerbi.com).

Le visuel comprend un ensemble d'outils cartographiques qui vous permettent d'utiliser de puissantes capacités spatiales allant au-delà de la simple représentation. Par exemple, vous pouvez modifier le thème de la carte, effectuer des sélections par zone, ajouter des couches avec des données démographiques, etc. En avançant dans l'explication, vous aurez le bon sentiment sur la façon dont vous pouvez « Passer vos visualisations de carte au niveau supérieur ”.

Les effets visuels incluent un ensemble d'outils cartographiques qui vous permettent d'utiliser de puissantes fonctions spatiales au-delà de la simple représentation. Par exemple, vous pouvez modifier le thème de la carte, effectuer des sélections par zone, ajouter des couches contenant des données démographiques, etc.

Pour commencer avec la démo, comme d'habitude nous avons besoin de quelques données. Téléchargez le même jeu de données .csv avec les 50 aéroports les plus fréquentés au monde que nous avons utilisé dans le premier article. Vous pouvez trouver à la fin de l'article.

Pour commencer la présentation, comme d'habitude, nous avons besoin de quelques données. Téléchargez le même ensemble de données .csv des 50 aéroports les plus fréquentés au monde que nous avons utilisé dans le premier article. Vous pouvez le trouver à la fin de l'article.

Une fois téléchargé, démarrez Power BI, ouvrez un nouveau rapport et cliquez sur Obtenir des données > Texte/CSV. Sélectionnez l'emplacement du jeu de données, puis dans la boîte de dialogue, cliquez sur Charge pour l'importer. Pour cet ensemble de données, nous devons effectuer la même transformation que dans le premier article Comment créer des cartes géographiques à l'aide de Power BI - Cartes remplies et à bulles. ArcGIS est capable de géocoder de nombreux types d'attributs géographiques tels que les adresses, les villes, les codes postaux, etc. mais il est préférable de récupérer les coordonnées lorsqu'elles sont disponibles, pour avoir une correspondance parfaite avec les emplacements.

Après le téléchargement, lancez Power BI pour ouvrir un nouveau rapport et cliquez surrécupérer des données > Texte/CSV . Sélectionnez l'emplacement de l'ensemble de données, puis cliquez sur "charger"Pour l'importer. Pour cet ensemble de données, nous devons effectuer la même chose que le premier articleComment utiliser une carte remplie de Power BI et une carte à bulles pour créer une carte géographiqueLa même conversion. ArcGIS peut géocoder une variété d'attributs géographiques (tels que l'adresse, la ville, le code postal, etc.), mais il est préférable de récupérer les coordonnées lorsqu'elles sont disponibles pour correspondre parfaitement à l'emplacement.

Sélectionnez le champ Latitude puis dans la barre de menu cliquez Modélisation > Catégorie de données > Latitude

Sélectionnez le champlatitude,Cliquez ensuite dans la barre de menuModélisation>Catégorie de données>Latitude

Répétez les mêmes étapes pour le champ Longitude.

Corriger" longitude Répétez les mêmes étapes pour le champ ".

Remarquez le signe globe à côté du nom des champs.

Notez le symbole de la terre à côté du nom du champ.

Cela signifie que Power BI a marqué les deux champs comme contenant des coordonnées géographiques.

Cela signifie que Power BI marque ces deux champs comme contenant des coordonnées géographiques.

Le deuxième groupe de données est la « Liste des aéroports les plus fréquentés par trafic de passagers » de Wikipédia, que nous avons déjà utilisée dans le premier article. Vous pouvez soit vous référer à l'article sur le traitement des données, soit télécharger l'ensemble de données prêt à l'emploi "statistiques de trafic de passagers 2016.csv» à la fin de l'article.

Le deuxième ensemble de données est la "liste des aéroports les plus fréquentés par trafic de passagers" dans Wikipedia. Nous avons déjàDans le premier articleutilisé. Vous pouvez vous référer à cet article pour le traitement des données, ou vous pouvez télécharger un ensemble de données prêt à l'emploi à la fin de l'article"Statistiques du trafic passagers 2016.csv ”。

Une fois téléchargé et importé l'ensemble de données, une étape de plus est nécessaire afin d'avoir des données à afficher.

Une fois l'ensemble de données téléchargé et importé, il faut une étape supplémentaire pour afficher certaines données.

Passer de la vue du rapport à la relation

Passer de la vue du rapport à la relation

Power BI essaie d'établir une connexion entre les deux ensembles de données et suggère le code OACI comme clé commune.

Power BI essaie d'établir une connexion entre les deux ensembles de données et suggère d'utiliser le code OACI comme clé commune.

Cela pourrait fonctionner pour nous, même si je préfère le code IATA standard à trois lettres. Double-cliquez donc sur la ligne jaune de la connexion et dans le Modifier la relation Sélectionnez le champ IATA dans les deux jeux de données, puis cliquez sur OK. N'oubliez pas de sauvegarder votre fichier et de revenir à la page du rapport.

Bien que je préfère le code IATA standard à trois lettres, cela peut nous être utile. Par conséquent, double-cliquez sur la ligne jaune connectée, puis cliquez sur le "Modifier la relation"Dans la boîte de dialogue, sélectionnez les champs IATA dans les deux ensembles de données, puis cliquez sur "OK". N'oubliez pas d'enregistrer le fichier et de revenir à la page du rapport.

Maintenant que nous avons quelques données, voyons le visuel en action. Cliquez sur l'icône de la carte ArcGIS

Maintenant que nous avons quelques données, examinons les effets visuels. Cliquez sur l'icône de la carte ArcGIS

Glisser déposer Latitude et Longitude de "Top_world_airports” dans les cases respectives, une simple carte du monde apparaît où les points représentent l'emplacement des aéroports.

Will "longitudeaveclatitude "De" Top_world_airportsGlisser déposerAllez dans la case correspondante, une simple carte du monde s'affichera, et ces points représentent l'emplacement de l'aéroport.

Si vous n'avez pas les coordonnées, vous pouvez insérer vos données dans le Lieu car il s'agit d'un attribut géographique pertinent qu'ArcGIS est capable de géocoder (un pays, une ville, un code postal, etc.). Comme mentionné précédemment, mon conseil est d'essayer de toujours utiliser la paire Latitude/Longitude. Si elles ne sont pas disponibles, assurez-vous que vos valeurs sont correctement classées dans Power BI.

S'il n'y a pas de coordonnées, vous pouvez insérer les données dans "position"Box, car ce sont les attributs géographiques pertinents (pays, ville, code postal, etc.) qu'ArcGIS peut géocoder. Comme mentionné précédemment, ma suggestion est d'essayer de toujours utiliser des paires latitude/longitude. Si elles ne sont pas disponibles, assurez-vous de bien classer vos valeurs dans Power BI.

Gardez à l'esprit que cette carte est alimentée par Esri et est donc totalement différente de la carte de Bing. Il offre beaucoup plus de fonctionnalités et de capacités que nous allons explorer.

N'oubliez pas que cette carte est alimentée par Esri, elle est donc complètement différente de la carte de Bing. Il fournit plus de fonctionnalités que nous allons explorer.

Si vous voulez avoir des preuves de la quantité relative de trafic pour chaque aéroport, déposez le Nombre total de passagers valeur dans le Taille boîte. Chaque bulle a une taille différente en fonction de la valeur, comme nous l'avons vu pour le visuel des cartes à bulles. Mais il y a beaucoup plus. Par exemple, vous pouvez visuellement regrouper les données par catégorie. Faites glisser le De campagne champ et déposez-le dans le Couleur seau. La couleur des bulles change pour chaque pays, ce qui permet de les identifier facilement en un coup d'œil.

Si vous souhaitez obtenir des preuves du volume de trafic relatif à chaque aéroport, veuillez écrire "Nombre total de passagers"Valeur dans "taille"Boîte. Comme nous pouvons le voir dans le graphique à bulles visuel, chaque bulle aura une taille différente en fonction de sa valeur. Mais il y a plus. Par exemple, vous pouvez visuellement regrouper les données par catégorie. Will "pays / région"Faites glisser et déposez le champ sur "couleur"Dans le seau. La couleur des bulles change dans chaque pays, de sorte que chaque bulle peut être identifiée en un coup d'œil.

Le fond de carte par défaut est basé sur un canevas gris clair, mais d'autres arrière-plans sont disponibles. Sélectionnez le visuel, cliquez sur l'ellipse (…) en haut à droite et sélectionnez Éditer

Le fond de carte par défaut est basé sur un canevas gris clair, mais d'autres arrière-plans sont disponibles. Sélectionnez l'effet visuel, cliquez sur l'ellipse (. ) dans le coin supérieur droit, puis sélectionnez "modifier"

Cette commande ouvre l'éditeur de la carte où vous pouvez configurer de nombreux paramètres pour la personnalisation ou l'analyse spatiale.

Cette commande ouvrira l'éditeur de carte, où vous pourrez définir de nombreux paramètres de personnalisation ou d'analyse spatiale.

Cliquer sur Fond de carte

Cliquer surFond de carte

    Emplacement seulement -> Petits points sur la même taille et la même couleur

Le Style de symbole menu permet de personnaliser l'apparence des marqueurs de la carte : dimension, forme, transparence, etc. Type de classement, c'est-à-dire la façon dont ArcGIS crée des clusters à partir de vos données.

Utilisez "Style de symbole"Le menu peut personnaliser l'apparence des marqueurs de la carte : taille, forme, transparence, etc.Informations sur le type de classification , C'est ainsi qu'ArcGIS crée des clusters basés sur des données.

Vous pouvez choisir le type de classification, le nombre de classes dans lesquelles chaque mesure appartient et la dimension relative de vos bulles en définissant graphiquement la taille minimale et maximale.

Vous pouvez choisir le type de classification en définissant graphiquement les tailles minimale et maximale, le nombre de classes auxquelles chaque métrique appartient et la taille relative des bulles.

Imaginons que vous soyez un passionné de sport et que vous souhaitiez vous rendre à Londres pour visiter des « temples du sport » : Wembley pour le football, Twickenham pour le rugby et Wimbledon pour le tennis.

Supposons que vous soyez un fan de sport et que vous souhaitiez visiter des "temples du sport" à Londres : le football de Wmbley, le rugby de Twickenham et le tennis de Wimbledon.

Comme vous le savez, Londres est desservie par de nombreux aéroports. Laquelle est la mieux située par rapport à vos destinations ? Voici où ArcGIS peut vous aider.

Comme vous le savez, il existe de nombreux aéroports à Londres. Par rapport à votre destination, quel emplacement est le plus adapté ? C'est là qu'ArcGIS peut vous aider.

Tout d'abord, plaçons les aéroports sur une carte. J'ai préparé un petit ensemble de données avec le nom et les coordonnées des aéroports de Londres. Vous pouvez le télécharger en bas de l'article. Importez l'ensemble de données dans Power BI comme d'habitude comme Texte/CSV. Ensuite, sélectionnez le Latitude le champ est arrivé à Modélisation > Catégorie de données > Latitude. Faites de même pour Longitude.

Tout d'abord, plaçons l'aéroport sur la carte. J'ai préparé un petit ensemble de données contenant les noms et les coordonnées des aéroports de Londres. Vous pouvez le télécharger en bas de l'article. Comme d'habitude, seraTexte et CSVImportez l'ensemble de données dans Power BI. Alors choisilatitudeChamp, entrezModélisation>Catégorie de données>Latitude . CorrectlongitudeEffectuez la même opération.

Tracez maintenant les points sur la carte. Cliquez sur le visuel ArcGIS et un rectangle vide apparaît sur le canevas. Glisser déposer Latitude et Longitude du jeu de données à leurs cases respectives et vous aurez les aéroports sur la carte. Ajouter Aéroport à Lieu, juste pour avoir aussi le nom de l'aéroport.

Tracez maintenant des points sur la carte. Cliquez sur l'objet visuel ArcGIS et un rectangle vide apparaîtra sur le canevas. seralatitudeaveclongitudeFaites glisser et déposez l'ensemble de données vers leurs cases respectives et vous verrez l'aéroport sur la carte. seraAéroportAjouter àLieu , Juste pour obtenir le nom de l'aéroport.

Mais les points sont trop petits, nous voulons les agrandir. Cliquez sur Éditer et dans le menu de la carte sélectionnez Style de symbole. met le Taille du symbole à 30px. L'étape suivante consiste à ajouter les points pertinents sur la carte, afin d'avoir une comparaison visuelle. Dans le menu de la carte, sélectionnez Épingles. Avec cette fonction, vous pouvez trouver des POI (points d'intérêt) et les placer comme marqueurs sur la carte.

Mais le point est trop petit. Nous voulons les agrandir. Cliquer surmodifier,Sélectionnez ensuite dans le menu de la carteStyle de symbole . seraTaille du symboleRéglez sur 30px. L'étape suivante consiste à ajouter des points pertinents sur la carte pour une comparaison visuelle. Dans le menu de la carte, sélectionnezÉpingles . Grâce à cette fonction, vous pouvez trouver des POI (points d'intérêt) et les placer sur la carte en tant que marqueurs.

Dans la boite Rechercher des emplacements

Écrivez Wimbledon et le combo vous suggère quelques résultats : le bon est « Wimbledon Park Tennis Court, Home Park Road, Londres, Angleterre, SW19 7, GBR ». Sélectionnez-le dans la liste déroulante et vous verrez un marqueur rouge placé sur la carte. Faites la même recherche pour

Notez Wimbledon et la combinaison vous suggérera des résultats : le bon est "Wimbledon Park Tennis Court, Home Park Road, London, UK, SW19 7, GBR". Sélectionnez-le dans la liste déroulante et vous verrez un marqueur rouge sur la carte. Faire la même recherche

    Terrain de rugby de Twickenham, Rugby Road, Twickenham Middlesex, Angleterre, TW1 1 GBR

Le résultat final est une carte avec trois marqueurs montrant la position de nos destinations par rapport aux aéroports. Il s'avère que l'aéroport le plus proche de tous les sites est Heathrow, qui devrait être notre premier choix lors de la planification du voyage.

Le résultat final est une carte avec trois marqueurs indiquant l'emplacement de notre destination par rapport à l'aéroport. Les faits ont prouvé que l'aéroport le plus proche de toutes les gares est l'aéroport d'Heathrow, qui devrait être notre premier choix pour planifier des voyages.

Avec le Temps de conduite

avecTemps de conduite

Pour reprendre l'exemple précédent, après avoir visité des spots sportifs, vous êtes fatigué et assoiffé. Quoi de mieux que de visiter une brasserie pour se reposer et déguster une bonne bière artisanale ?

Poursuivant l'exemple précédent, après avoir visité le terrain de sport, vous vous sentez fatigué et assoiffé. Quoi de mieux que de visiter une brasserie pour faire une pause et déguster une bière artisanale de qualité ?

Le fichier LondonBrewery.txt répertorie quelques brasseries à Londres et ses environs. Combien d'entre eux se situent dans un rayon de 30 minutes en voiture ou dans un rayon de 3 km ?

Le fichier LondonBrewery.txt répertorie quelques brasseries dans et autour de Londres. Combien se trouvent dans un rayon de 30 minutes en voiture ou dans un rayon de 3 km ?

Commençons à obtenir des données. Importez le fichier LondonBrewery.txt au format Txt/CSV. Notez que le fichier a un symbole de tuyau personnalisé comme délimiteur. Lors de l'importation, sélectionnez Éditer, nous devons faire quelques changements. Power BI ouvre le fichier dans l'éditeur de requête. Dans le Domicile sélectionner le ruban Utiliser les premières lignes comme en-têtes. Le fichier est composé de quatre colonnes : raison sociale, adresse, ville et De campagne. Afin de transmettre la localisation géographique à ArcGIS, nous devons rassembler toutes les informations dans une seule colonne. Cliquez sur Ajouter une colonne > Colonne personnalisée. Dans la boîte de dialogue Ajouter une colonne personnalisée, renommez la colonne en Adresse complète. Dans le Formule de colonne personnalisée champ entrez la formule suivante :

Commençons à obtenir des données. Importez le fichier LondonBrewery.txt au format Txt/CSV. Veuillez noter que le fichier a un symbole de tuyau personnalisé comme séparateur. Sélectionnez dans l'importationLors de l'édition , Nous devons apporter quelques modifications. Power BI ouvre le fichier dans l'éditeur de requête. dansPage d'accueilDans le ruban, sélectionnez "Utilisez la première ligne comme titre" . Le fichier se compose de quatre colonnes : entrepriseNom, adresse, villeavecde campagne . Afin de transmettre l'emplacement géographique à ArcGIS, nous devons collecter toutes les informations dans une colonne.Cliquez sur Ajouter une colonne>Personnaliser la colonne . Dans la boîte de dialogue "Ajouter une colonne personnalisée", renommez la colonne enAdresse complète . Dans "Formule de colonne personnalisée"Dans la case, saisissez la formule suivante :

Cela crée une nouvelle colonne avec l'adresse complète pour chaque ligne de l'ensemble de données.

Cela créera une nouvelle colonne avec une adresse complète pour chaque ligne de l'ensemble de données.

Enregistrez vos modifications. Puis clique Accueil > Fermer & Appliquer. Créez une nouvelle page dans votre rapport et cliquez sur le visuel ArcGIS. Cette fois nous n'avons pas de coordonnées, mais des adresses à transmettre au moteur de géocodage. Si l'adresse est correctement formatée, ArcGIS peut la géocoder. Glisser déposer Adresse complète dans Lieu. Certains points sont tracés sur la carte. Juste pour connaître le nom de la brasserie, faites glisser et déposez Nom de l'entreprise dans Info-bulles.

Enregistrez vos modifications. Puis cliqueAccueil>Fermer et postuler . Créez une nouvelle page dans le rapport et cliquez sur ArcGIS visual. Cette fois nous n'avons pas de coordonnées, mais il y a des adresses à transmettre au moteur de géocodage. Si l'adresse est au format correct, ArcGIS peut la géocoder. seraGlisser-déposer FullAddressÀLieu . Certains points sont dessinés sur la carte. Sachez simplement le nom de la brasserie, faites-le glisser et déposez-leNom de l'entreprise info-bulle

Les points sont trop petits. Nous voulons les agrandir et changer la couleur par défaut. Cliquez sur Modifier > Style de symbole et définissez la dimension sur 30px. Puis sur La couleur de remplissage définissez la couleur que vous voulez. J'ai choisi un bleu profond, sans transparence.

Les points sont trop petits. Nous voulons les agrandir et changer les couleurs par défaut. Cliquer surModifier>Style de symbole,Ensuite, définissez la taille sur 30px. Puis dans "Couleur de remplissage" surDéfinissez la couleur souhaitée. J'ai choisi le bleu foncé sans transparence.

Maintenant que nous avons des destinations, quel est le point de départ ? Supposons, par exemple, que vous soyez basé dans un hôtel Best Western à Lancaster Gate. Sélectionner Épingles dans le menu de la carte et commencez à taper Best Western Lancaster Gate. ArcGIS devrait trouver pour vous l'adresse suivante : « Best Western, 12 Lancaster Gate, London, England, W2 3, GBR ». Sélectionnez l'hôtel et un marqueur rouge apparaît sur votre carte.

Maintenant, nous avons atteint notre destination. Quel est le point de départ ? Par exemple, supposons que vous séjourniez au Best Western Hotel à Lancaster Gate. Sélectionnez dans le menu de la carteÉpingles, puis commencez à taper Best Western Lancaster Gate. ArcGIS devrait trouver l'adresse suivante pour vous : "Best Western, Lancaster Gate 12, London, UK, W2 3, GBR". Choisissez un hôtel et un marqueur rouge apparaîtra sur la carte.

Ceci dans le point de départ. Sélectionnez l'élément de menu Temps de trajet, puis sélectionnez le marqueur sur la carte. Lorsqu'un point est sélectionné, le menu de gauche change.

C'est le point de départ. Sélectionnez l'élément de menu "Drive Time", puis sélectionnez le marqueur sur la carte. Après avoir sélectionné un point, le menu de gauche change.

Vous pouvez choisir parmi Temps de conduite ou alors Rayon. Écrivez 30 au lieu de 5 dans la case blanche et appuyez sur OK. ArcGIS affiche une zone remplie représentant toutes les rues situées à moins de 30 minutes en voiture du point de départ. Comme vous pouvez le voir, certaines brasseries sont à l'intérieur de la zone en surbrillance, d'autres non. Cela nous permet d'avoir une bonne compréhension de l'accessibilité des sites, basée non seulement sur leur localisation spatiale, mais aussi sur le calcul des trajets.

tu peux choisirTemps de conduiteou alorsrayon . Écrivez 30 dans la case blanche au lieu de 5, puis appuyez sur OK. ArcGIS affichera une zone remplie représentant toutes les rues dans les 30 minutes suivant le point de départ. Comme vous pouvez le voir, certaines brasseries sont dans la zone en surbrillance, tandis que d'autres ne le sont pas. Cela nous permet non seulement de bien comprendre l'accessibilité du site en fonction de la localisation spatiale du site, mais également en fonction des calculs de trajet.

L'autre option disponible concerne la distance géographique. Cliquez sur Supprimer les zones de temps de conduite pour réinitialiser la carte et sélectionner à nouveau le marqueur rouge.

Une autre option disponible concerne la distance géographique. Cliquer surSupprimer le fuseau horaire de conduitePour réinitialiser la carte, puis sélectionnez à nouveau le marqueur rouge.

Cette fois, choisissez un rayon de 3 kilomètres (notez que vous avez de nombreuses options comme unité de mesure) et appuyez sur d'accord. Notez le résultat différent. Il s'agit de la circonférence autour de votre point de départ à l'intérieur du rayon défini.

Cette fois, choisissez un rayon de 3 kilomètres (veuillez noter que vous avez beaucoup de choix comme unités de mesure), puis appuyez surd'accord . Notez les différents résultats. Il s'agit de la circonférence autour du point de départ dans le rayon défini.

Selon le type d'analyse que vous effectuez, vous pouvez préférer l'une ou l'autre visualisation.

Selon le type d'analyse que vous effectuez, vous pouvez choisir l'une ou l'autre visualisation.

Une autre fonctionnalité puissante d'ArcGIS est Couche de référence

Une autre fonctionnalité puissante d'ArcGIS estCouche de référence

Ouvrez un nouveau rapport Power BI Desktop ou ajoutez une nouvelle page à une page existante. Cliquez sur le visuel ArcGIS et ajoutez-le au canevas. Glissez-déposez les champs suivants dans les cases du visuel :

Ouvrez un nouveau rapport Power BI Desktop ou ajoutez une nouvelle page à une page existante. Cliquez sur Visuel ArcGIS et ajoutez-le au canevas. Faites glisser et déposez les champs suivants dans la zone des effets visuels :

Base de données Top_world_airports:
Latitude > Latitude
Longitude > Longitude
Base de données statistique trafic passagers 2016
Nombre total de passagers > taille
De campagne > Couleur

base de donnéesTop_world_airports
latitude >Latitude
longitude > Longitude
base de donnéesStatistiques de flux de passagers 2016
Nombre total de passagers >Numéro
de campagne >couleur

Pour une meilleure compréhension de l'exemple, filtrez la carte uniquement pour les États-Unis. Faites défiler le Filtres menu, développez De campagne et vérifier la voix États Unis.

Pour mieux comprendre cet exemple, veuillez filtrer uniquement la carte des États-Unis. Faites défiler vers le bas"filtre"Menu, développez "pays / région"Et vérifie la voix"États-Unis"

Modifiez maintenant le visuel et cliquez sur Couche de référence. Il affiche un cadre latéral avec deux options : Démographique et ArcGIS. Démographique fait référence à une série de couches prêtes à l'emploi d'Esri avec des données telles que le revenu, la population, la densité, l'éducation, etc.

Modifiez maintenant les effets visuels et cliquez sur "Couche de référence" . Il montre un cadre horizontal avec deux options :DémographiqueavecArcGISDémographiqueFait référence à une série de couches prêtes à l'emploi fournies par Esri, qui contiennent des données telles que le revenu, la population, la densité, le niveau d'éducation, etc.

Disons que nous voulons comparer le nombre de passagers à la répartition de la population pour obtenir des preuves d'une corrélation. Faites défiler les calques jusqu'à celui appelé "Densité de population aux États-Unis en 2016" et cliquez sur Ajouter.

Supposons que nous voulions comparer le nombre de passagers avec la répartition de la population pour obtenir des preuves d'une corrélation. Faites défiler les calques jusqu'à ce qu'il s'appelle "Densité de population aux États-Unis en 2016 "Et cliquez"Ajouter à"

Une nouvelle couche est ajoutée à la carte montrant la densité de population pour chaque comté des États-Unis. La couleur va du jaune (densité plus faible) à l'orange foncé (densité plus élevée). En cliquant sur un seul comté, vous obtenez des données relatives à la population.

Une nouvelle couche sera ajoutée à la carte pour montrer la densité de population de chaque comté des États-Unis. La couleur va du jaune (densité plus faible) à l'orange foncé (densité plus élevée). En cliquant sur un comté, vous pouvez obtenir des données relatives à la population.

Si vous zoomez sur les zones environnantes des aéroports (c'est-à-dire New York), vous pouvez en fait voir que les comtés sont plus sombres, montrant une corrélation directe entre le trafic aéroportuaire et la population.

Si vous zoomez sur l'aéroport dans les environs (c'est-à-dire, New York), vous pouvez réellement voir que les comtés sont relativement sombres, indiquant qu'il existe un lien direct entre le flux de passagers de l'aéroport et la population.

Plus ou moins, nous avons le même résultat en ajoutant le "2016 États-Unis Revenu moyen des ménages» couche, à partir de laquelle on peut voir que la richesse est principalement répartie autour des grandes villes.

Plus ou moins, nous ajoutons "Revenu moyen des ménages aux États-Unis en 2016 "Le même résultat a été obtenu à ce niveau. De là, nous pouvons voir que la richesse est principalement répartie autour des grandes villes.

Tenez compte du fait que vous ne pouvez afficher qu'un calque à la fois. De plus, les données intégrées ne sont disponibles que pour les États-Unis. Si vous souhaitez ajouter une couche différente, vous pouvez vous tourner vers ArcGIS Community and Reference Layers.

Considérez que vous ne pouvez afficher qu'un seul calque à la fois. De plus, les données intégrées ne s'appliquent qu'aux États-Unis. Si vous souhaitez ajouter d'autres couches, vous pouvez accéder à la communauté ArcGIS et aux couches de référence.

Pour supprimer un calque, cliquez simplement sur Supprimer le calque

Pour supprimer un calque, cliquez simplement sur "Supprimer le calque"

L'autre Couche de référence option ArcGIS vous permet de rechercher des couches d'entités partagées publiquement sur ArcGIS Online. Il s'agit de couches créées par les utilisateurs et mises à disposition de la communauté en les publiant sur ArcGIS Online. Les couches de référence personnalisées peuvent contenir n'importe quel type d'information géographique dans n'importe quel format (fichier de forme, GeoJson, etc.). Si vous souhaitez ajouter plus de deux couches à votre visualisation, c'est le seul moyen. Mais, bien entendu, vous devez être capable de manipuler des fichiers à l'aide d'un outil SIG (ArcGIS Desktop, QGIS….).

un autreCouche de référenceOptionsArcGISVous permet de rechercher des couches d'entités partagées publiquement sur ArcGIS Online. Il s'agit de couches créées par les utilisateurs et pouvant être mises à la disposition de la communauté en les publiant sur ArcGIS Online. La couche de référence personnalisée peut contenir n'importe quelle information géographique dans n'importe quel format (fichiers de forme, GeoJson, etc.). Si vous souhaitez ajouter plus de deux couches à la visualisation, c'est le seul moyen. Mais, bien sûr, vous devez pouvoir utiliser des outils SIG (ArcGIS Desktop, QGIS. ) pour traiter les fichiers.

Une fois la couche créée, vous pouvez l'importer dans ArcGIS Online et la partager. Un autre inconvénient est que vous avez besoin d'un compte ArcGIS et que vous devez le payer.

Après avoir créé la couche, vous pouvez l'importer dans ArcGIS Online et la partager. Un autre inconvénient est que vous avez besoin d'un compte ArcGIS et que vous devez le payer.

Si vous voulez essayer, vous pouvez vous inscrire pour une démo gratuite de 60 jours. Une fois la période expirée, le compte devient indisponible sauf s'il est transformé en abonnement payant.

Si vous voulez l'essayer, vous pouvez vous inscrire pour une démo gratuite de 60 jours. Après l'expiration de la période, le compte ne sera pas disponible à moins qu'il ne devienne un abonnement payant.

Juste pour vous donner un bref récapitulatif, voici les étapes à suivre pour créer un calque de référence personnalisé.

Pour vous donner un aperçu rapide, voici les étapes pour créer une couche de référence personnalisée.

Pour la démo de la couche de référence personnalisée, passons en Europe. Créez un nouveau rapport avec les mêmes paramètres que ci-dessous :

Pour une démonstration d'une couche de référence personnalisée, rendez-vous sur Europe. Créez un nouveau rapport avec les mêmes paramètres ci-dessous :

Base de données Top_world_airports:
Latitude > Latitude
Longitude > Longitude
Base de données statistique trafic passagers 2016
Nombre total de passagers > taille
De campagne > Couleur

base de donnéesTop_world_airports
latitude >Latitude
longitude > Longitude
base de donnéesStatistiques de flux de passagers 2016
Nombre total de passagers >Numéro
de campagne >couleur

Et filtrer les pays européens : France, Allemagne, Italie, Espagne, Pays-Bas, Turquie, Royaume-Uni.

Et filtrez les pays/régions européens : France, Allemagne, Italie, Espagne, Pays-Bas, Turquie, Royaume-Uni.

Modifier la carte cliquez Couche de référence > ArcGIS. Vous serez invité à une fenêtre de recherche.

Modifiez la carte, cliquez surCouche de référence> ArcGIS . Vous serez invité à entrer dans la fenêtre de recherche.

Si vous écrivez quelques mots et cliquez sur l'objectif, vous obtiendrez les calques qui correspondent à votre recherche en sortie. Tapez par exemple, rivière, train, volcans.

Si vous écrivez quelques mots et cliquez sur l'objectif, vous obtiendrez le calque qui correspond à la recherche en sortie. Entrée telle que rivière, train, volcan.

Pour cette démo, nous voulons comparer la quantité de population avec les passagers des aéroports, alors recherchez la couche suivante : Démographie_de_l'Europe_1

Pour cette démo, nous voulons comparer le nombre de personnes avec les passagers de l'aéroport, alors recherchez les couches suivantes :Démographie_de_l'Europe_1

Ajoutez la couche à la carte comme dans l'exemple précédent, vous pouvez obtenir des informations démographiques en cliquant sur chaque pays. Même dans ce cas, nous pouvons découvrir une corrélation directe entre la population et les passagers.

Ajoutez des couches à la carte comme indiqué dans l'exemple ci-dessus, vous pouvez obtenir des informations démographiques en cliquant sur chaque pays. Même dans ce cas, nous pouvons découvrir la relation directe entre la population et les passagers.

Le dernier élément de la barre de menus pour ArcGIS visual est Infographie. Fondamentalement, il s'agit de « cartes » placées sur une carte pour afficher une sorte d'informations. Si vous cliquez sur la voix, vous pouvez voir toutes les données disponibles.

Le dernier élément de la barre de menus visuelle d'ArcGIS estInfographie . Fondamentalement, il se compose de "cartes" placées sur une carte pour afficher une sorte d'information. Si vous cliquez sur la voix, vous pouvez voir toutes les données disponibles.

Pour tester le fonctionnement de Infographie, filtrez à nouveau les États-Unis comme pays dans le rapport. Essayez ensuite d'ajouter une infographie "Population totale" par exemple. Des fenêtres blanches apparaissent dans le coin supérieur droit avec le nombre total de population.

Pour testertableau d'informations, Veuillez à nouveau filtrer les États-Unis en tant que pays dans le rapport. Ensuite, essayez d'ajouter un graphique "e.g.Population totale ". Une fenêtre blanche s'affiche dans le coin supérieur droit, indiquant la population totale.

Notez que l'infographie est réactive et interagit avec la carte elle-même. Le numéro affiché dans la carte change en fonction de votre sélection. Essayez de zoomer ou dézoomer sur les cartes et voyez comment le Population totale varie pour afficher uniquement les données de la zone en surbrillance.

Veuillez noter que l'infographie est responsive et interagit avec la carte elle-même. Le numéro indiqué sur la carte change en fonction de votre sélection. Essayez de zoomer ou dézoomer sur la carte pour voirPopulation totaleComment changer pour afficher uniquement les données de la zone en surbrillance.

Vous pouvez même ajouter plus d'infographies à votre carte en sélectionnant et en désélectionnant simplement chacune d'elles.

Sélectionnez et désélectionnez simplement chaque graphique, et vous pouvez même ajouter d'autres graphiques à la carte.

Malheureusement, cette fonctionnalité n'est disponible qu'avec les données pour les États-Unis. Si vous modifiez le focus de la carte sur une autre zone, vous ne pourrez voir aucune donnée.

Malheureusement, cette fonctionnalité n'est disponible que pour les données américaines. Si vous modifiez le focus de la carte sur une autre zone, vous ne verrez aucune donnée.

La dernière caractéristique, Temps, effectue une analyse temporelle de la carte, montrant l'évolution d'une certaine mesure au cours du temps. Pour cette démo, téléchargez et importez le jeu de données airport_passengers_time.csv: Obtenir les données > TXT/CSV > Charger.

La dernière fonctionTempsLa carte peut être analysée dans le temps pour montrer l'évolution d'une métrique particulière au fil du temps. Pour cette démo, téléchargez et importez l'ensemble de donnéesairport_passengers_time.csvObtenir des données>TXT/CSV>load

L'ensemble de données contient le nombre de passagers pour les aéroports les plus fréquentés au monde allant de 2000 à 2016. La source est comme d'habitude Wikipedia. j'ai ajouté un Date défini par défaut à la fin de chaque année (31/12/2000, 31/12/2001, …) car ArcGIS requiert un champ de format date/heure pour l'analyse de l'heure.

Cet ensemble de données contient le nombre de passagers de l'aéroport le plus fréquenté au monde de 2000 à 2016. La source est Wikipedia comme d'habitude. j'ai mis la valeur par défautDateAjouté à la fin de chaque année (31 décembre 2000, 31 décembre 2001. ), car ArcGIS doit utiliser le champ de format date/heure pour l'analyse de l'heure.

Joindre le code des aéroports à l'ensemble de données Top_world_airports afin d'obtenir les coordonnées de chaque aéroport.

Ajouter le code de l'aéroport à l'ensemble de donnéesTop_world_airportsPour obtenir les coordonnées de chaque aéroport.

Aller à Des relations et définissez la relation suivante :

Aller àrelationEt définissez les relations suivantes :

Top_world_airports / IATA_FAA-> airport_passengers_time / CodeIATA

Créez un nouveau rapport, cliquez sur ArcGIS visual et ajoutez les champs suivants :

Pour créer un nouveau rapport, cliquez sur ArcGIS visual et ajoutez les champs suivants :

Base de données Top_world_airports:
Latitude > Latitude
Longitude > Longitude
Base de données airport_passengers_time
Nombre total de passagers > Taille
Date > Heure

base de donnéesTop_world_airports
latitude >Latitude
longitude > Longitude
base de donnéesairport_passengers_time
Nombre total de passagers >taille
Date > Heure

ArcGIS ajoute une chronologie au bas de votre carte, avec des dates d'intervalle à chaque extrémité.

ArcGIS ajoutera une chronologie au bas de la carte, avec une date d'intervalle à chaque extrémité.

Vous pouvez soit déplacer le curseur jaune sur le contrôle, soit cliquer sur lecture pour une animation continue. La carte se déroule au fil des années, montrant un déplacement clair des volumes de trafic des pays occidentaux (USS, Europe) vers l'Asie.

Vous pouvez déplacer le curseur jaune vers le contrôle ou cliquer sur "Lecture" pour lire l'animation en continu. La carte défile par année, montrant un net déplacement du trafic des pays occidentaux (USS, Europe) vers l'Asie.

Par défaut, ArcGIS divise la période en 10 intervalles. Faites glisser les poignées à la fin du curseur si vous souhaitez modifier les intervalles visibles.

Par défaut, ArcGIS divise la plage de temps en 10 intervalles. Si vous souhaitez modifier l'intervalle visible, faites glisser la poignée à la fin du curseur.


Gestion des données hydrographiques à l'aide des technologies SIG

1 Gestion des données hydrographiques à l'aide des technologies SIG Neal G. Millett et Simon Evans Environmental Systems Research Institute, Inc., 380 New York St., Redlands, CA I. Résumé Avancées récentes dans les technologies de détection de données marines, telles que les échosondeurs multifaisceaux, LIDAR, et les sonars à balayage latéral à haute vitesse et haute résolution soulèvent une série de défis en matière de gestion des données pour l'hydrographe. Les jours de petite collecte de données ponctuelles disparaissent rapidement et il est maintenant plus approprié de demander combien de gigaoctets de données seront générés quotidiennement ou même toutes les heures pendant les opérations d'enquête. Avec de grandes quantités de données désormais une réalité, les questions de stockage, de maintenance et d'accès aux données doivent être résolues. De plus, la collecte de données marines est devenue extrêmement coûteuse. Il semblerait logique qu'il y ait un besoin émergent de systèmes de gestion de données efficaces et précis pour stocker, maintenir et distribuer des ensembles de données extrêmement volumineux. Ce document encouragera l'utilisation de la technologie du système d'information géographique (SIG) afin de fournir une gestion efficace et efficiente des données hydrographiques traitées. L'utilisation du SIG dans l'industrie maritime a été restreinte dans le passé en raison de limitations matérielles et logicielles. Environmental Systems Research Institute, Inc. (ESRI), a récemment terminé des recherches sur la mise en œuvre d'un modèle de données SIG orienté objet (Geodatabase) et d'applications (ArcGIS). Le modèle se prête bien aux conceptions de bases de données et aux applications associées à la collecte, la documentation, la distribution et l'analyse de grandes quantités de données de modélisation vectorielle, raster et de surface (c'est-à-dire un entrepôt de données). Il offre également à l'utilisateur final la possibilité de définir des états et des comportements pour chaque objet de données. L'utilisation de cette approche fournit les moyens de capturer/modéliser les données océaniques, permettant l'existence d'objets de données intelligents et de méthodes pour distribuer les données aux utilisateurs finaux. II. Contexte Qu'est-ce que le SIG ? Un système d'information géographique est la combinaison de personnes qualifiées, de données spatiales et descriptives, de méthodes analytiques, de logiciels informatiques et de matériel informatique, tous organisés pour automatiser, gérer et fournir des informations de données via une présentation géographique [1]. Logiciels Matériel SIG Procédures Un SIG traite toutes les données qui ont une composante spatiale. À des fins hydrographiques, ces informations sont assez diverses, il peut s'agir de photographies aériennes ou d'images satellite, de données sonar haute résolution, de sondages multifaisceaux ou de données LIDAR.

2 Logiciel SIG : une base de données géographique Le concept clé à saisir sur un logiciel SIG est qu'il s'agit, en fait, d'un système de gestion de base de données géographiques. Les géodatabases sont implémentées directement sur des systèmes commerciaux de gestion de bases de données relationnelles ou objet-relationnelles. La raison en est de tirer parti des capacités des logiciels de base de données commerciaux, qui incluent la sauvegarde des données, la définition de tables, la gestion des transactions et les outils d'administration système. Un SIG étend une base de données relationnelle objet afin de pouvoir stocker efficacement des données géographiques, produire des cartes et effectuer des tâches d'analyse spatiale. ArcGIS peut actuellement prendre en charge les géodatabases implémentées sur Oracle 8, SQL Server, Informix, DB2 et Sybase. topologie d'index spatial objets personnalisés géométries d'entités rendus de carte opérateurs spatiaux définition de schémasécurité prise en charge des transactions génération de rapports sauvegarde des données administration du système Logiciel de système d'information géographique Base de données relationnelle Certaines des fonctions que le logiciel SIG ajoute à un système de gestion de base de données relationnelle d'objets sont : La capacité de stocker les formes géométriques d'entités directement dans une colonne de base de données. Un cadre pour définir des couches de carte sur les données et spécifier des méthodes de dessin, celles-ci peuvent être dessinées en fonction des valeurs d'attribut. Une infrastructure pour soutenir la création de cartes simples et sophistiquées. De nombreuses tâches courantes de création de cartes sont simplifiées. La création et le stockage des relations topologiques qui existent entre les entités, telles que la connectivité réseau et la topologie polygonale intégrée. Un index spatial couvrant deux dimensions pour une récupération rapide des caractéristiques géographiques. Un ensemble d'opérateurs pour déterminer les relations géographiques telles que la proximité, la contiguïté, la superposition et la comparaison spatiale. De nombreux outils pour prendre en charge les requêtes spatiales telles que le traçage du réseau et l'analyse de superposition de polygones. Un système de workflow qui permet l'édition de données géographiques par de nombreux utilisateurs et gère les versions. Un SIG est donc un système de gestion de base de données spatialement activé. Cette architecture vous offre le meilleur de la technologie des bases de données commerciales et des logiciels géographiques sophistiqués. III. Modèles de représentation des données Avec un SIG, les données peuvent être modélisées de trois manières de base : comme une collection d'entités discrètes au format vectoriel, comme une grille de cellules avec des données spectrales ou attributaires, ou comme un ensemble de points triangulés modélisant une surface [1] .

3 Figure 1 Données vectorielles Figure 2 Données raster Figure 3 Données triangulées Une géodatabase implémente la représentation des données vectorielles avec des jeux de données d'entités et des classes d'entités, la représentation des données raster avec des jeux de données raster et la représentation des données triangulées avec des réseaux irréguliers triangulés (TIN). À l'intérieur d'une géodatabase Jeux de classes d'entités Géodatabase Référence spatiale Classes d'objets, sous-types Classes d'entités, sous-types Classes de relations Les réseaux géométriques peuvent être à l'intérieur ou à l'extérieur des jeux de classes d'entités A Toutes les classes d'entités d'un jeu de classes d'entités partagent un système de coordonnées commun. Étant donné que le jeu de données d'entités est le conteneur d'associations topologiques, il est important de garantir une référence spatiale commune. Un jeu de classes d'entités contient des objets et des entités et les relations entre eux. Un objet est une entité non spatiale et une caractéristique est une entité spatiale. Une relation lie deux entités. Les objets du même genre sont stockés dans une classe d'objets. Les entités du même type et avec le même type de forme géométrique sont stockées dans une classe d'entités. Une classe de relations stocke les relations entre les entités dans deux classes d'objets ou d'entités. Les réseaux géométriques modélisent des systèmes linéaires tels que les réseaux de services publics et les réseaux de transport. Ils prennent en charge un riche ensemble de fonctions de traçage et de résolution de réseau. Topologies planaires Domaines Règles de validation Les topologies planaires modélisent des systèmes d'entités linéaires et surfaciques en tant que couverture continue d'une zone. Les topologies planaires permettent aux entités de partager des limites communes, telles que des comtés partageant une limite extérieure avec un état. Les domaines sont des ensembles de valeurs d'attribut valides pour les attributs d'objet. Ils peuvent être textuels ou numériques. Les règles de validation appliquent l'intégrité des données via des règles de relation et des règles de connectivité. Jeux de données raster Rasters Les jeux de données raster peuvent représenter une carte imagée, une surface, un attribut environnemental échantillonné sur une grille ou des photographies d'objets référencés à des entités. Certaines données raster sont collectées dans des bandes qui représentent généralement différentes plages spectrales de filtres de caméra. Jeux de données TIN arêtes nœuds faces Les jeux de données TIN sont des triangulations d'ensembles de points situés de manière irrégulière avec des valeurs z (élévations) échantillonnées à partir d'une surface. Les TIN sont le plus souvent utilisés pour modéliser la surface de la Terre, mais sont également utilisés pour étudier la distribution d'un facteur environnemental continu tel que la concentration chimique. Localisateurs Adresses Emplacements x,y Codes postaux Noms de lieux Emplacements des itinéraires 77 Coucher de soleil Les bases de données d'entreprises et d'agences contiennent de nombreux enregistrements avec des adresses et d'autres emplacements. Les localisateurs contiennent des informations qui vous permettent de créer des entités pour des emplacements afin que vous puissiez les afficher sur une carte. Figure 4 Notions de base sur la géodatabase

4 IV. La géodatabase ArcGIS est fondamentalement basé sur un nouveau modèle de données appelé la géodatabase (abréviation de base de données géographique). La géodatabase a deux concepts principaux. Premièrement, une géodatabase est un stockage physique d'informations géographiques à l'intérieur d'un SGBD. Deuxièmement, une géodatabase a un modèle de données qui prend en charge les vues transactionnelles de la base de données (versioning) et prend également en charge les objets du monde réel avec des attributs et un comportement (entités intelligentes) [3]. Le comportement décrit comment un objet peut être modifié et affiché. Le comportement inclut, sans s'y limiter, les relations, les règles de validation, les sous-types et les valeurs par défaut. Les trois principales caractéristiques d'une géodatabase sont : a. Gestion centralisée d'une grande variété d'informations géographiques dans un SGBD b. Gestion des versions permettant la mise à jour simultanée par plusieurs éditeurs et vues transactionnelles de la géodatabase c. Entités personnalisées (ou intelligentes) qui ont des propriétés, un comportement et des relations Gestion centralisée des données SIG La première fonctionnalité clé de la géodatabase est le stockage centralisé d'une grande variété d'informations géographiques dans un SGBD. C'est la solution naturelle pour gérer la quantité croissante de données spatiales numériques et répond également au besoin d'exploiter ces données parmi le nombre croissant d'utilisateurs de SIG. La géodatabase prend en charge plusieurs formats de données spatiales, notamment : Entités de fichiers simples (telles que les fichiers de formes) Entités personnalisées avec logique métier et règles de mise à jour Données d'attributs Métadonnées Images Données raster/grille Données CAO Versionnage La deuxième fonctionnalité clé de la géodatabase est la gestion des versions. La gestion des versions permet une édition simultanée par plusieurs utilisateurs et permet également des vues transactionnelles de la base de données géographique. Cette infrastructure vous permet de créer des versions d'une géodatabase pour les états d'un projet, de réconcilier les différences entre les versions et de mettre à jour la version principale d'une géodatabase. Entités intelligentes La troisième fonctionnalité clé de la géodatabase est que vous pouvez ajouter de l'intelligence aux entités sous forme de comportement, de règles de mise à jour et de relations. En plus de la modélisation des fonctionnalités génériques

5 tels que des points, des lignes et des zones, vous pouvez créer des entités qui ressemblent davantage à des objets du monde réel tels que des points de repère, des aides à la navigation et des zones limites. Les fonctionnalités avec des relations et des règles sont appelées fonctionnalités personnalisées. Des entités personnalisées peuvent être créées sans aucune programmation à l'aide d'ArcGIS. Vous pouvez éventuellement utiliser des outils d'ingénierie logicielle assistée par ordinateur (CASE) pour créer des entités personnalisées et une structure de géodatabase à partir d'un diagramme UML (Unified Modeling Language). L'idée essentielle est qu'une base de données intelligente contienne des règles métier et des objets métier. Par conséquent, les applications SIG nécessitent moins de personnalisation et de programmation prêtes à l'emploi. Topologie de la géodatabase La géodatabase gère la topologie dans les jeux de données d'entités. Les jeux de données d'entités sont des collections de classes d'entités qui partagent une référence spatiale commune (système de coordonnées) afin de réaliser des associations topologiques. Formats pris en charge ArcGIS prend en charge une grande variété de formats de données [3]. Formats de données SIG : Shapefiles DIME GIRAS SDTS Geodatabase DGN IGDS SLF Couvertures ArcInfo DLG IGES TIGER (jusqu'à v2000) Shapefiles DWG MicroStation VPF ADS DXF MOS DFAD Etak S-57 Raster Formats : ESRI GRID DTED niveaux 1 et 2 National Image Transfer Format ADRG (. dt1) (NITF) (.ntf) ESRI SDE Raster ER Mapper (.ers) Portable Network Graphics (.png) BIL ESRI Catalogues raster (catalogues d'images) ADRG Image (.img) LizardTech MrSID (.sid) BIP ERDAS IMAGINE (. img) ERDAS 7.5 LAN (.lan) ERDAS 7.5 GIS (.gis) ERDAS Raw (.raw) ESRI Band Interleaved by Line (.bil) ESRI Band Interleaved by Pixel (.bip) ESRI Band Sequential (.bsq) Aperçu ADRG ( .ovr) TIFF (Tagged Image File Format) BSQ (.tif) ADRG Legend (.lgg) Raster Graphics (CADRG) (.crg) BMP Sun Raster Windows Bitmap (.bmp) DTED TIFF ESRI GRID Stack File (.stk) JPEG File Interchange Format (JIFF) (.jpg) Controlled Image Base (CIB) (.cib) ERDAS GRID RLC ESRI GRID Stack (<directory>) GRASS IMAGINE Graphic Interchange Format (GIF) (.gif) JFIF

6 De plus, d'autres formats raster peuvent être pris en charge en modifiant le fichier de filtre DLL pour ajouter des noms de fichiers en tant que mots-clés qui permettent à l'entrée d'être reconnue comme une entrée appropriée et en ajoutant des informations supplémentaires au fichier de configuration du format raster. V. Stockage des données Base de données transparente La géodatabase offre au cartographe la possibilité de conserver les données dans une base de données transparente. Ceci est souvent appelé une base de données principale de fonctionnalités (MFD) [2]. La conservation des données dans une base de données transparente présente des avantages à la fois pour le cartographe et l'utilisateur final. Une base de données transparente, si elle est construite correctement, peut prendre en charge à la fois des données à plusieurs échelles et plusieurs produits [2]. Les unités de travail peuvent être divisées en lots de travaux plus logiques, non limités par des limites de graphique artificielles. Les opérations, telles que l'appariement des bords, qui sont nécessaires lors de la compilation de graphiques à l'aide d'un système basé sur des feuilles sont éliminées. Les données peuvent être visualisées dans leur véritable état géographique, c'est-à-dire qu'une zone limite qui traverse un bord de feuille n'est plus divisée en deux mais peut exister dans la base de données comme une seule entité. Cela réduit le stockage d'attributs en double, élimine la possibilité d'une non-concordance dans les attributs et améliore les informations contenues dans la base de données. Gestion des versions Version A Jeu de données d'entités principales avant le branchement Version B Temps Temps Le SIG multi-utilisateur nécessite un SGBD et des outils SIG puissants pour fonctionner avec les données géographiques. Au fur et à mesure que votre organisation évolue, votre base de données spatiale grandira en taille et en nombre d'utilisateurs. L'utilisation d'un SGBD est un moyen pratique de partager et de protéger vos investissements en données. Fusion des mises à jour de la version A Fusion des mises à jour de la version B Jeu de données d'entités principal après les opérations de fusion Certes, l'utilisation du SGBD dans les SIG n'est aujourd'hui pas très répandue. Pendant des années, les formats de fichiers ont été utilisés pour gérer et partager des informations à l'aide de couvertures, de fichiers de formes, de grilles, de TIN, de dessins CAO et de nombreux formats raster. Il y avait des avantages évidents à faire cela. Tout d'abord, c'était facile et peu coûteux. Tout le monde pouvait éditer et gérer ses données de cette façon. Aucun investissement dans le SGBD n'a été nécessaire. De plus, les SGBD n'avaient pas la capacité de gérer les types de données plus volumineux et plus complexes

7 et la prise en charge des opérations requises par le SIG (par exemple, pour exécuter une seule requête pour récupérer quelques milliers d'entités à afficher dans une étendue de carte particulière ou pour modifier des entités à l'aide d'une longue transaction pouvant durer plusieurs jours, voire plusieurs semaines) [2 ]. Au fur et à mesure que le SGBD a évolué vers une technologie plus puissante pouvant prendre en charge des objets de données complexes, des requêtes plus volumineuses et une prise en charge transactionnelle plus forte, l'utilisation du SGBD pour la gestion des données géographiques est devenue beaucoup plus pratique [4]. La plupart des SIG multi-utilisateurs gèrent aujourd'hui leurs données tabulaires dans un SGBD, et certains ont commencé la migration de leurs informations géographiques dans un SGBD. Cette migration des données basées sur des fichiers vers le SGBD se poursuivra au cours des prochaines années. Comme les autres ressources d'information d'une organisation, les données SIG peuvent bénéficier de l'ajout d'un SGBD. Il est judicieux sur le plan commercial de gérer votre ressource d'informations SIG dans le cadre de votre base de données relationnelle. Certaines des raisons d'utiliser des bases de données relationnelles sont aussi valables pour les SIG que pour d'autres informations : Gestion de la simultanéité dans un environnement multi-utilisateurs Pratiques standard de gestion des données telles que la sauvegarde, la restauration et la réplication Performances pour un nombre illimité d'utilisateurs Le besoin de gestion et d'organisation données Volumes de données évolutifs sans limitation de taille Accès centralisé aux données à l'échelle du système ou de l'entreprise Maintenance des données sur de longues périodes, couvrant les changements de personnel et les mises à niveau matérielles/logicielles Défaillance du système/mécanismes de récupération Architectures client/serveur et Internet véritables Métadonnées Les métadonnées sont des informations qui décrivent vos données de la même manière qu une fiche dans le catalogue de fiches d une bibliothèque décrit un livre. Lorsqu'une source de données a été correctement documentée, les métadonnées peuvent répondre à vos questions et vous aider à prendre des décisions. Par exemple, cela peut vous aider à déterminer quand vos données sont obsolètes, quelle échelle de carte est appropriée pour présenter les données, ou la précision de vos données et donc la confiance que vous pouvez avoir dans vos conclusions. Les métadonnées dans ArcGIS se composent de propriétés et de documentation. Les propriétés, telles que l'étendue d'une entité, sont dérivées de la source de données elle-même. La documentation est une information descriptive fournie par une personne [5]. Les informations de métadonnées sont donc multiniveaux depuis le niveau de la géodatabase entière jusqu'à l'entité individuelle. Vous pouvez saisir des informations descriptives sur la source de données par l'éditeur de métadonnées. Vous pouvez fournir des détails sur les attributs d'entités tels que les définitions de nom, la manière dont les données ont été collectées et les valeurs valides [5]. La documentation de vos données protège l'investissement de votre organisation dans ces données. Certains documents peuvent déjà exister dans un fichier texte ou en tant que document de rapport descriptif. Comme mesure préliminaire, vous pouvez joindre une copie du fichier aux métadonnées de la source de données tout comme vous joindrez une copie à un message.

8 Normes de documentation L'Organisation internationale de normalisation (ISO) tente de créer une norme de contenu unifiée. Avec un format et une terminologie communs, il sera plus facile de documenter les données et de partager des informations avec d'autres. Les métadonnées ArcGIS sont conformes à la norme FGDC (Content Standard for Digital Geospatial Metadata). L'utilisation de l'éditeur FGDC créera des métadonnées compatibles FGDC si les éléments de documentation demandés sont complétés. Mode de stockage des métadonnées Les métadonnées créées avec ArcGIS sont stockées sous forme de données XML dans un fichier à côté de la source de données ou dans une géodatabase. Les fichiers de métadonnées deviennent une partie de la source de données elle-même.Ils sont automatiquement déplacés, copiés et supprimés avec la source de données. Personnalisation des métadonnées Les programmeurs peuvent créer des éditeurs de métadonnées personnalisés et les ajouter à l'application ArcGIS. Un éditeur personnalisé peut générer des métadonnées selon une norme différente ou définir un contenu personnalisé pour votre organisation. Par exemple, une entreprise peut ajouter des éléments enregistrant des procédures commerciales, par exemple si une source de données a réussi ou non un examen de contrôle qualité ou conserver des historiques de fonctionnalités individuelles. VI. Considérations cartographiques Topologie et règles et méthodes de validation de base de données La topologie est utilisée pour modéliser les relations spatiales entre les entités. Ces caractéristiques topologiques entre classes d'objets sont définies dans le schéma. Bien qu'elles ne soient pas requises pour la production de cartes papier, les données numériques nécessitent normalement une topologie pour l'analyse et les calculs. Jusqu'à récemment, les données cartographiques numériques étaient capturées à l'aide de points et de lignes avec des zones simplement déduites de la symbologie [2]. La demande de données utilisant les zones a augmenté, avec l'acceptation de normes telles que le format de produit vectoriel (VPF) et le profil de carte marine électronique (ENC) S57. En utilisant la topologie, il est possible de créer automatiquement ces zones à partir du dessin au trait et, grâce à la géométrie partagée, les zones sont conservées lors de l'édition des lignes. Le concepteur de la base de données peut également spécifier des contraintes d'intégrité sur la base de données en définissant des règles et des méthodes de validation. Il s'agit d'un moyen puissant de garantir que les données de la base de données répondent à des règles et contraintes métier prédéterminées. L'utilisateur peut définir la validation sur les objets soit avec des règles de validation, soit en écrivant des méthodes d'objet. Les règles de validation sont faciles à définir, via une interface utilisateur graphique, et prennent en charge la cohérence entre les attributs d'un objet, les attributs entre plusieurs objets et entre les attributs et le placement spatial d'un autre objet.

9 Une règle de validation peut être aussi simple que la valeur de l'attribut Color ne peut être que bleu ou noir. Alternativement, ils pourraient être plus complexes tels que la classe Contour ne peut pas traverser une entité de la classe Lac et ne peut pas se croiser avec elle-même ou une autre entité de la classe Contour. Représentation et symbolisation Il existe de nombreuses manières de représenter les données à l'écran ou dans un format de sortie papier, allant du simple réglage d'un style/couleur de ligne à une méthode de dessin complexe qui présente une représentation dynamique [2]. L'affichage de toutes les caractéristiques d'une même classe à l'aide du même symbole est la forme la plus simple de représentation des données. Les utilisateurs peuvent créer leurs propres ensembles de styles ou personnaliser les ensembles standard fournis immédiatement. La représentation d'une classe d'entités peut être contrôlée par un attribut unique qui existe sur cette classe d'entités. Si, par exemple, la classe d'entités était une route et qu'elle avait un attribut appelé type, cet attribut pourrait être utilisé pour contrôler la façon dont l'entité est représentée. Cela signifie que lorsque les attributs des entités changent, la représentation reflète automatiquement ce changement. Le troisième type de représentation pris en charge est une rampe de couleurs graduée à utiliser sur des cartes principalement composées de données numériques avec une progression ou une plage de valeurs comme l'altitude. En générant des informations statistiques à partir des données, cela peut être utilisé pour attribuer des valeurs à partir du dégradé de couleurs. L'utilisateur sélectionne l'attribut qui sera utilisé pour générer la progression ou la plage puis choisit le type de classification (Manuel, Intervalle égal, Intervalle défini, Quantile, Ruptures naturelles, Ecart type). Si nécessaire, un deuxième attribut peut être utilisé pour normaliser les données. Ces deux dernières méthodes de représentation des entités utilisent un mécanisme de recherche sur certains attributs, ce qui signifie que les entités affichent toujours leur dernier état. Ce type de représentation changeante est souvent appelé représentation dynamique [2]. Parties Pour prendre en charge des représentations cartographiques complexes, toutes les classes d'entités peuvent avoir plusieurs parties associées à chaque symbole et l'ordre de tracé des classes d'entités peut être contrôlé [2]. À côté se trouve un exemple de cette représentation en plusieurs parties, les trois composants pour les deux classes d'entités sont produits à partir d'une seule pièce de géométrie, mais en dessinant les pièces dans le bon ordre, une représentation de l'enveloppe de la route est produite. Le diagramme illustre également que la priorité des pièces est respectée entre les classes d'objets. C'est également le cas entre les entités d'une même classe. La forme la plus flexible de représentation des entités est une méthode d'affichage. Cette méthode est appelée sur un objet lorsqu'il doit se dessiner. La façon dont l'objet est dessiné (couleur, symbole, forme, taille, etc.) est entièrement contrôlée depuis la méthode. En personnalisant le comportement, l'affichage

10 d'un objet pourrait prendre en compte ses relations spatiales avec d'autres objets, ou il pourrait utiliser une combinaison d'attributs pour déterminer comment se dessiner. Le diagramme ci-dessous montre une fonction de zone, Boue, qui utilise deux types de motifs de remplissage. Le type de remplissage varie selon que l'entité Boue se trouve au-dessus d'une entité Mer ou Terre. La méthode d'affichage contrôle le dessin de l'entité Boue, donc si les entités Mer ou Terre sont modifiées, l'entité Boue prendra ces modifications et se dessinera en conséquence [2]. La limite entre les zones terrestres et maritimes utilisée par la méthode d'affichage de la boue n'existe pas en tant que géométrie dans la base de données, mais est créée à partir des géométries des entités terrestres et maritimes. Cette forme de représentation active réduit considérablement les coûts de maintenance des données, étant donné qu'une modification d'une caractéristique est automatiquement reflétée dans les autres objets. Terre Terre Boue Boue Mer Mer Figure 5 Représentation dynamique avec topologie et méthode de dessin Les méthodes d'affichage peuvent également être utilisées pour généraliser à la volée la géométrie d'une entité en fonction de l'échelle de la carte. Dans sa forme la plus simple, cela peut signifier qu'une entité surfacique, telle qu'une ville, peut être représentée comme un ensemble de bâtiments individuels et de réseaux de rues à grande échelle, un motif de remplissage ou une zone de teinte à plus petite échelle, jusqu'à un symbole ponctuel comme le l'échelle de la carte est réduite. Une généralisation plus complexe pourrait impliquer de simplifier les limites des bâtiments à mesure que l'échelle diminue, ou éventuellement d'agréger des objets à l'aide d'associations de caractéristiques pour contrôler les objets pouvant être agrégés [1, 2]. Grande échelle Petite échelle Grande échelle Petite échelle Figure 6 Représentation du bâtiment Figure 7 Agrégation d'objets

11 Étiquetage d'entités Un moteur d'étiquetage d'entités avancé est inclus avec les applications ArcGIS. Cette fonction supprime une grande partie de l'édition intensive de l'utilisateur associée au placement des annotations d'entités. Le moteur d'étiquetage permet à l'utilisateur de définir l'emplacement d'une étiquette par rapport à l'objet source et à tout objet en conflit. L'utilisateur peut également choisir de lier l'étiquette à son objet associé, la police à utiliser et même définir une expression qui sera utilisée pour générer le texte de l'étiquette. En définissant une expression, l'utilisateur peut combiner plusieurs valeurs d'attribut ou effectuer une certaine forme d'instruction conditionnelle lors de la formation de la chaîne d'étiquette [2]. Généralisation Les données sont saisies dans la Géodatabase, en référence à leur échelle source, 1:10 000, 1:50 000, etc. Il est possible, grâce aux nombreux outils de représentation et de symbolisation disponibles, de réaliser plusieurs produits à partir d'un même fonction) base de données. Afin de prendre en charge plusieurs produits à différentes échelles de l'échelle de la source de données, une certaine généralisation des données peut être nécessaire. Les outils de généralisation qui fonctionnent uniquement sur la géométrie d'une entité (supprimer des sommets supplémentaires) sont peu utiles au cartographe car le contexte de l'entité est souvent perdu. Un bon algorithme de généralisation prend en compte ce contexte lors de la simplification du travail au trait et génère une nouvelle géométrie adaptée à l'entité [2]. Figure 8 Généralisation des caractéristiques des cours d'eau Grande échelle Petite échelle VII. Diffusion des données Une géodatabase accessible à une entreprise Internet ou au World Wide Web peut recevoir des milliers, voire des millions de demandes chaque jour, et chaque demande peut appliquer les données à une application complètement différente. Pour gérer une telle charge, un middleware est nécessaire entre le serveur de géodatabase et le serveur Web qui s'y connecte à Internet. ArcIMS (Internet Mapping Server) fournit cette capacité pour ESRI. L'architecture d'ArcIMS ArcIMS s'exécute dans un environnement distribué et se compose de composants client et serveur. Les composants du serveur ArcIMS vous permettent d'étendre un site Web Internet en incluant des fonctionnalités SIG. Votre site Web ArcIMS peut fournir des données, des cartes et des applications SIG.

12 Avec ArcIMS, vous concevez et créez un site Web SIG. De nombreux types d'applications clientes peuvent se connecter et utiliser votre site Web ArcIMS sur Internet, allant des visionneuses HTML et Java gratuites incluses avec ArcIMS aux applications ArcGIS Desktop plus avancées. L'architecture ArcIMS est hautement évolutive. De nombreux utilisateurs simultanés peuvent accéder à votre site Web et de nombreuses demandes peuvent être traitées en même temps. Avec ArcIMS, vous pouvez étendre votre serveur au fil du temps pour répondre à la croissance de la demande. En raison de son architecture évolutive, ArcIMS convient aussi bien aux petites organisations servant des dizaines de cartes par jour qu'aux grandes organisations servant des centaines de milliers de cartes par jour [4]. Services ArcIMS Lorsqu'un client ArcIMS envoie une demande à un serveur, le serveur ArcIMS traite et répond à la demande. Les requêtes ArcIMS typiques génèrent des cartes ou récupèrent des données géographiques pour une étendue de carte donnée. Le service ArcIMS le plus courant est un MapService. MapServices Lorsque vous créez une carte pour votre site Web, vous déterminez les couches de données à inclure et la manière dont les entités cartographiques seront rendues. Vous définissez la symbologie, ajoutez des étiquettes, définissez des facteurs d'échelle, etc. Lorsqu'un client envoie une demande de carte, celle-ci est générée sur le serveur en fonction de vos spécifications. Un MapService fournit la carte au client de l'une des deux manières suivantes : sous forme d'image ou d'entités diffusées en continu. Un Image MapService utilise les capacités de rendu d'image ArcIMS pour fournir un instantané de votre carte au client demandeur [4]. L'instantané est envoyé sous forme de fichier compressé JPEG, PNG ou GIF. Une nouvelle image cartographique est générée à chaque fois que le client demande de nouvelles informations. Image MapService peut également fournir des données raster compressées aux clients. Un Feature MapService diffuse des caractéristiques vectorielles compressées vers le client demandeur [4]. Le streaming d'entités permet des tâches côté client plus avancées telles que l'étiquetage d'entités, la symbolisation d'entités, la création d'astuces de carte et la sélection spatiale d'entités. Cette fonctionnalité permet à l'utilisateur côté client de modifier l'apparence de la carte. En fonction des objectifs de votre organisation et du public pour lequel vous créez votre application, vous souhaiterez peut-être incorporer des fonctionnalités SIG supplémentaires dans votre site Web. Les fonctionnalités SIG supplémentaires disponibles avec ArcIMS incluent la requête et l'extraction de données. Extraction de données et interrogation Vous pouvez créer de nouvelles requêtes ou exécuter des requêtes prédéfinies pour obtenir des informations spécifiques sur les données. Le client soumet la requête au serveur et le serveur renvoie les résultats de la requête au client. Vous pouvez également extraire des données géographiques du serveur. Le serveur répond à une demande de données en envoyant des fichiers compressés tels que des fichiers de formes au client. L'utilisateur qui reçoit les données est alors en mesure d'extraire les fichiers de formes compressés sur un lecteur local. VIII. Normes ArcGIS a été conçu et construit à l'aide d'architectures de composants logiciels, y compris la technologie Microsoft Component Object Model (COM) pour les ordinateurs de bureau et les réseaux locaux


Analyste de données raster et d'ArcGIS Spatial

2 Abstraction cartographique Tessellations : manières de diviser l'espace géographique Commencer par conceptualiser et filtrer la réalité géographique Implique un processus sélectif Ce qui est important (pour l'application) Ce qui doit être inclus

3 Abstraction cartographique

4 La géographie en tant que raster Un raster est une matrice de cellules de taille égale Elles sont organisées en lignes et en colonnes Chaque cellule stocke un nombre/valeur

5 Modèle de données raster Le modèle de données raster représente la surface de la Terre sous la forme d'un tableau de cellules de grille à deux dimensions, chaque cellule ayant une valeur associée : Cellule (x,y) Lignes de valeur de cellule Taille de cellule = colonnes de résolution

6 Modèle de données raster Chaque cellule de grille dans une couche de données raster est une unité (la quantité minimale d'informations dans le modèle de données raster) Chaque cellule a une valeur, même s'il s'agit d'une valeur spéciale pour indiquer qu'il n'y a pas de données ou que ces données manque à cet endroit Les valeurs sont des nombres, soit : des valeurs absolues OU des codes représentant un attribut

7 Cellules - Valeurs absolues Dans ce cas, la valeur de la cellule est en fait la valeur du phénomène d'intérêt, par ex. données d'altitude (à virgule flottante ou entière) :

8 Cellules - Valeurs codées Ici, les valeurs stockées dans chaque cellule sont utilisées comme substituts de certaines données nominales ou catégorielles, par ex. classes d'occupation du sol : ID Type d'occupation du sol Propriété 1 Forgeron d'herbe 8 Forgeron d'eau 13 Forgeron de sable

9 Valeurs codées des cellules Les valeurs codées peuvent ensuite être liées à un (ou plusieurs) tableaux d'attributs qui associent les valeurs des cellules à divers thèmes ou attributs :

Résolution 12 raster Taille de cellule : cellules plus petites résolution plus élevée Impacts précision, vitesse de traitement, stockage

14 L'essentiel du format raster Tous les formats raster sont fondamentalement les mêmes : Cellules dans une matrice de lignes et de colonnes Contenu : Données ou image ? Données raster Elévation, utilisation du sol, analyse de la population (pente) Cartographie (produits thématiques, dérivés) Images raster Cartes numérisées Images satellite Bon pour la cartographie (comme arrière-plan) Mauvais pour l'analyse

15 Pourquoi utiliser Raster ? Plus facile que le vecteur dans de nombreuses analyses Superpositions rapides avec des données complexes Plus d'options d'analyse Permet : Vue de localisation des données Analyse de surface (visibilité, etc.) Analyse de distance (pondéré, distances de décroissance, etc.)

16 Données discrètes et continues Données discrètes Modèles de données limitées Utilisation des terres, zonage, etc. Stockées sous forme de valeurs entières Données continues Modèles de surfaces Altitude, distance Stockées sous forme de valeurs à virgule flottante ou entières

17 Quantification de l'espace géographique Convertit à la fois des données discrètes et continues en paquets discrets Moins exact que le vecteur de localisation Stocke toutes les entités de manière uniforme À mesure que la quantité de terrain représentée par les cellules de la grille augmente (résolution réduite), la précision de la localisation diminue

18 Entités à raster Une fois que les objets (entités) sont sélectionnés : Divisez en quanta, c'est-à-dire en paquets d'informations. Nécessite de décider Unité de cartographie minimale Taille des cellules de grille Type de tessellation LAND ROADS BLDGS. TOURS

19 Représenter des entités connues ou perçues Plus leurs informations descriptives (attributs) Entités typiques : Cellules de grille Points (cellule de grille unique) Lignes (chaînes de cellules de grille) Polygones (zones ou groupes de cellules de grille)

20 Modèle de données raster - Points point = 1 cellule Quel problème avons-nous ici ? Comment pouvons-nous le résoudre?

21 Modèle de données raster - Lignes Une ligne = une série de cellules connectées qui représentent la longueur Y a-t-il un problème avec cette représentation ?

22 Modèle de données raster - Zone de polygones = un groupe de cellules connectées qui représentent une forme Quels problèmes pourrions-nous avoir avec cette représentation ?

23 Comparaison des modèles de données raster et vecteur Fonctionnalités du monde réel Vecteur raster Un modèle raster indique ce qui se passe partout, tandis qu'un modèle vectoriel indique où tout se passe

25 ArcMap Raster Tools Affichage dans ArcMap Raster et vecteur Ordre d'affichage Transparence Les données raster peuvent être : Rasters ArcSDE GRID Images

26 ArcGIS Spatial Analyst Fournit un environnement de modélisation riche Dérivez de nouvelles informations Identifiez les relations spatiales Trouvez des emplacements appropriés Calculez le coût (de déplacement) Peut être utilisé avec toutes les données SIG basées sur des cellules

31 Sept interfaces pour Spatial Analyst

33 Représentation raster au format de données ASCII

34 Extension du modèle raster Une extension du modèle raster lui permet de s'adapter au modèle MAP (approche de Dana Tomlin, analogue à celle d'ArcGIS) : les thèmes sont les principaux éléments traités / utilisés / manipulés L'extension du modèle raster permet aux rasters de être des thèmes également, puis en ajoutant / liant des données tabulaires à la représentation spatiale en permettant plusieurs attributs pour chaque thème dans le domaine raster

36 Extension du modèle raster, suite Quels sont les avantages par rapport au raster simple ? Augmentation des données d'attributs pour chaque thème Moins d'espace de stockage Plus de possibilités Met ces données supplémentaires à portée de main des utilisateurs Au fur et à mesure que la modélisation est effectuée, ces attributs sont portés avec chaque thème Également transportés avec les thèmes nouvellement créés

38 Jusqu'à présent, tous les modèles de données que nous avons vus utilisent une tessellation uniforme. Déchets d'espace Modèle de données Quadtree Mais la plupart des tessellations compactes ne sont pas appropriées pour la modélisation de Quadtrees (basé sur des recherches sur l'IA) Tessellation de taille variable Permet la modélisation

39 Modèle Quadtree La méthode quadtree subdivise de manière récursive les cellules d'une grille raster en quads (quarts) jusqu'à ce que chaque quad puisse être représenté par une valeur de cellule unique : Le nombre de subdivisions dépend de la complexité des entités et stocke plus de détails dans les zones de plus grande complexité 32 33

40 Exercice 2 : Concepts raster Explorer les concepts raster Définir l'environnement d'analyse raster Etendue d'analyse, taille de cellule, masque Découper un jeu de données raster Avec l'étendue d'analyse (forme rectangulaire) Avec le masque (forme irrégulière) Accrocher l'étendue à un raster spécifique

41 Formats raster Le format de données est la façon dont les cellules sont stockées dans un raster ArcGIS prend en charge des dizaines de formats raster Divers formats d'image (SID, IMG, TIF, etc.) Format ESRI GRID Raster ESRI ArcSDE Jeu de données raster ESRI Catalogue raster ESRI Tout peut être géré dans ArcCatalog All peut être utilisé avec Spatial Analyst

42 ESRI GRID Format Format natif pour Spatial Analyst Sortie par défaut de la plupart des outils Un dossier contenant plusieurs fichiers Ont des tables INFO associées (doit gérer les grilles avec ArcCatalog uniquement) Deux types : virgule flottante et entier Les grilles d'entiers peuvent avoir des champs d'attributs définis par l'utilisateur

48 Définition de la taille de cellule de sortie Lorsque vous combinez des rasters avec différentes tailles de cellule, générez une autre taille : Maximum d'entrées (par défaut) Minimum d'entrées Identique à la couche comme spécifié ci-dessous

52 Définition de l'étendue en sortie Ceci contrôle la largeur et la hauteur du raster en sortie résultant : Combiner des rasters avec différentes étendues en sortie d'une autre étendue Options de sortie : Union des entrées (par défaut) Intersection des entrées Identique à la couche Identique à l'affichage comme spécifié ci-dessous

53 Définition du masque d'analyse Masque vectoriel Seules les cellules couvertes par des entités sont générées (les autres sont définies sur NoData) Créez un masque d'entités avec sélection et export nombre de techniques Spatial Analyst Définit les zones où l'analyse est effectuée Utile pour le découpage à des formes irrégulières

55 Exercice 2 : Concepts raster Explorer les concepts raster Définir l'environnement d'analyse raster Etendue d'analyse, taille de cellule, masque Découper un jeu de données raster Avec l'étendue d'analyse (forme rectangulaire) Avec le masque (forme irrégulière) Accrocher l'étendue à un raster spécifique

56 Ressources pour une étude plus approfondie Aide en ligne Documentation Utilisation d'ArcGIS Spatial Analyst par Jill McCoy et Kevin Johnston Base de connaissances Cours sur le campus virtuel ArcObjects Online Centre de support en ligne

57 Rubrique suivante : Représentations et calculs raster

Comprendre les données raster

Introduction Le document suivant est destiné à fournir une compréhension de base des données raster. Les couches de données raster (communément appelées grilles) sont les couches de données essentielles utilisées dans tous les outils développés

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Structures de données raster Pavage de l'espace géographique L'espace géographique peut être pavage en ensembles d'unités discrètes connectées, qui couvrent complètement une surface plane. Les unités peuvent être dans n'importe quel raisonnable

Créez un dossier sur votre lecteur réseau appelé DEM. C'est là que les données de la première partie de cette leçon seront stockées.

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