Suite

Calcul des centroïdes avec la géométrie zonale dans ArcGIS


J'ai un fichier de formes contenant des polygones. Chaque polygone est défini par son code postal. Je veux calculer le centroïde de chaque polygone à l'aide de la géométrie zonale.

Malheureusement, pour certains polygones, aucun centroïde n'est calculé. C'est la même chose lorsque j'utilise Zonal Statistics comme table. Certains polygones semblent être ignorés. Il n'y a aucun message d'erreur.

Cela aiderait si quelqu'un pouvait m'orienter dans la bonne direction car pour le moment je ne sais même pas quoi réparer. J'ai ArcGIS 10.1.

Merci pour toute aide!


On dirait que vous utilisez le mauvais outil. Pour créer un jeu de données distinct de points qui sont les centroïdes d'un polygone, utilisez l'outil Entité vers point. Il nécessite une licence avancée.


Alternativement, si vous n'avez pas de licence Advanced et que vous voulez des centroïdes même s'ils ne correspondent pas à la forme, il existe une autre méthode légèrement plus complexe.

  1. Ouvrez la table attributaire de polygones et créez deux nouveaux champs, X et Y.
  2. Cliquez avec le bouton droit sur chacun d'eux à tour de rôle et utilisez Calculer la géométrie pour calculer les coordonnées centroïdes X et les coordonnées centroïdes Y respectives.
  3. Utilisez Add XY Event Layer avec cette table comme entrée pour créer des points à partir de ces coordonnées.
  4. Exportez le résultat dans un nouveau fichier de formes pour la permanence.

Une analyse des traces de typhon autour du Japon à l'aide d'ArcGIS

Les typhons (ouragans) sont une cause majeure de victimes et de dommages dans le bassin du Pacifique Nord-Ouest. Cette étude a utilisé un logiciel de systèmes d'information géographique (SIG) pour analyser les traces des typhons qui pénètrent dans la partie nord du bassin et affectent le Japon. La zone d'étude englobait la partie nord du bassin du Pacifique Nord-Ouest (28°–48° N et 110°–180° E). Les principales données pour l'analyse provenaient de l'International Best Track Archive for Climate Stewardship pour une période de soixante-trois ans (1951-2013). À l'aide d'ArcGIS, nous avons délimité quatre zones dans la zone d'étude sur la base d'une zone tampon de 300 km autour des principales îles japonaises. Nous avons utilisé cette classification zonale pour analyser la fréquence des typhons entrant dans chaque zone, examiner la relation entre l'emplacement d'origine et la zone, et démontrer comment ArcGIS peut être utilisé pour étudier la relation entre les traces de typhons et l'emplacement et la force de l'anticyclone subtropical du Pacifique Nord. Comme peu d'études ont utilisé un logiciel SIG pour analyser les traces de typhon dans le temps et dans l'espace, notre objectif est de démontrer comment ArcGIS peut être utilisé pour cartographier et analyser les traces de typhon afin de mieux comprendre la distribution et le mouvement de ces tempêtes dangereuses dans cette région densément peuplée.


Guide de l'utilisateur de TopoToolbox - Introduction

1 Guide de l'utilisateur de TopoToolbox - Introduction TopoToolbox fournit un ensemble de fonctions Matlab qui prennent en charge l'analyse des voies de relief et d'écoulement dans les modèles d'élévation numériques. L'objectif principal de TopoToolbox est d'offrir des utilitaires SIG analytiques utiles dans un environnement non SIG afin de prendre en charge l'application simultanée de méthodes spécifiques aux SIG et d'autres méthodes quantitatives. TopoToolbox est écrit dans le langage Matlab et nécessite la boîte à outils de traitement d'images pour diverses fonctions. TopoToolbox TopoToolbox 2 : limites. 2 À propos du Guide de l'utilisateur. 2 Chargez un DEM dans Matlab. 2 Affichez le DEM. 4 Attributs topographiques. 6 Exportez une instance de GRIDobj sur le disque. 6 Remplissez les éviers. 6 FLOWobj et fonctions liées aux flux. 6 Méthodes associées à FLOWobj. 7 STREAMobj - une classe pour les réseaux de flux Référence Historique TopoToolbox 2 La version 2 de TopoToolbox est une mise à jour majeure de la Toolbox. La principale différence par rapport aux versions précédentes est l'introduction d'une approche de programmation orientée objet (OOP) et la mise en œuvre de nouvelles classes telles que GRIDobj, FLOWobj et STREAMobj. Tous les objets portent 1

2 informations (propriétés) sur le référencement spatial, informations qui étaient auparavant stockées à l'aide de matrices de coordonnées qui nécessitaient un espace mémoire important. une nouvelle représentation du sens d'écoulement. TopoToolbox 1 a utilisé la matrice de direction de flux clairsemée pour stocker la direction de flux et calculer les variables liées au flux. La nouvelle représentation permet une évaluation de fonction beaucoup plus rapide qui nécessite généralement beaucoup moins de mémoire supplémentaire. diverses interfaces graphiques principalement pour les applications géomorphologiques et géomorphométriques qui sont destinées à rendre diverses analyses plus faciles et plus rapides. une plus grande efficacité de calcul en codant diverses fonctions sous forme de fichiers C-MEX. Notez que ces fonctions doivent être compilées sur votre système. Cependant, TopoToolbox s'exécute sans compilation, mais moins rapide. TopoToolbox 2 : limitations Récemment, les algorithmes liés au flux dans TopoToolbox 2 ne prennent en charge que la représentation à sens de flux unique (D8). Si vous êtes un utilisateur de TopoToolbox 1, vous pouvez voir cela comme une limitation majeure. Notre conseil est de conserver à la fois la dernière version (1.6) et la version 2 sur le chemin de recherche. Il sera montré dans le prochain guide de l'utilisateur comment utiliser l'algorithme de sens de flux multiples dans la version 2. À propos du guide de l'utilisateur Ce guide de l'utilisateur est conçu comme une introduction de base à la TopoToolbox. Il ne donnera pas un aperçu complet des fonctions disponibles mais sert de documentation pour un exemple de session. De plus, ce guide de l'utilisateur fournit un compte pour les outils en ligne de commande de TopoToolbox uniquement. Il ne s'étend pas sur l'utilisation des interfaces graphiques. Charger un DEM dans Matlab TopoToolbox 2 lit le format de grille ascii ESRI et les géotiffs à bande unique dans une instance de GRIDobj. Notez que, tout au long de l'utilisation de TopoToolbox, il est supposé que le DEM a un système de coordonnées projetées (par exemple UTM WGS84) et que les coordonnées d'élévation et horizontales sont en unités de mètre. DEM = GRIDobj('srtm_bigtujunga30m_utm11.tif') DEM est maintenant une instance de la classe GRIDobj. DEM contient diverses propriétés qui contiennent les données maillées et des informations sur le référencement spatial de la grille. DEM DEM = GRIDobj Propriétés : Z : [643x1197 single] cellsize : 30 refmat : [3x2 double] size : [ ] name : 'srtm_bigtujunga30m_utm11' 2

3 zunit : [] xyunit : [] georef : [1x1 struct] Les données sont stockées dans le fichier property.z. Vous pouvez y accéder en utilisant l'indexation linéaire, les indices ou l'indexation logique comme vous avez l'habitude de le faire avec les matrices et les tableaux Matlab standard. Par exemple. le pixel 5x5 en haut à gauche de la grille est accessible par la commande suivante. DEM.Z(1:5,1:5) ans = GRIDobj est associé à différentes méthodes. Certaines de ces méthodes écrasent les fonctions intégrées existantes (par exemple, plus, moins, isnan) ou les fonctions fournies avec les versions précédentes de TopoToolbox (par exemple gradient8, curvature, fillsinks). Voici un aperçu des méthodes (fonctions) associées aux méthodes GRIDobj Méthodes GRIDobj pour la classe GRIDobj : GRIDobj fillsinks ldivide resample GRIDobj2ascii filter le rugosité GRIDobj2geotiff ge localtopography shufflelabel GRIDobj2mat getcoordinates log snap2stream acv gradient8 log102shart2 et sufflelabel max fois coord2ind identifierflats min uminus coord2sub imagesc moins uplus recadrer imageschs ou valider alignement courbure ind2coord plus xor dilater info postprocflats elevateminima inpaintnans power eq interp rdivide éroder isnan reclassifier 3

4 Afficher le DEM Matlab offre de nombreuses façons d'afficher des données maillées (images). Parmi ceux-ci se trouvent imagesc, surf, pcolor, imshow, etc. TopoToolbox écrase uniquement imagesc et surf imagesc(dem) Notez que les axes contiennent les coordonnées x et y et que les axes sont définis sur image (axis image). Une autre fonction utile est imageschs qui affiche une instance de GRIDobj et la superpose avec le DEM. Ici, nous affichons la pente (voir fonction gradient8) superposée à l'ombrage calculé à partir du DEM. À des fins de visualisation, la gamme de couleurs est limitée aux pentes inférieures à 1 m/m. imageschs(dem,min(gradient8(dem),1)) 4

5 Si aucune des fonctions de visualisation disponibles ne correspond à ce que vous recherchez, vous pouvez simplement convertir votre DEM en représentation standard à l'aide de GRIDobj2mat. La fonction renvoie deux vecteurs de coordonnées et une matrice avec des valeurs. Ici, nous recadrons notre DEM dans une moindre mesure au préalable. DEMc = crop(dem,sub2ind(dem.size,[1 50],[1 50])) [Z,x,y] = GRIDobj2mat(DEMc) surf(x,y,double(z)) 5

6 Remarque : consultez l'aide de la fonction recadrage pour découvrir d'autres manières de découper vos données dans la mesure souhaitée. Attributs topographiques Les attributs topographiques sont des dérivés obtenus à partir d'un MNT comme la pente, l'exposition ou la courbure. Nous supposons que vous connaissez la signification de ces attributs et vous remarquerez que les fonctions doivent être notées par leur nom de fonction tel que gradient8 -> par opposition à la fonction de gradient intégrée de Matlab, gradient8 calcule le gradient dans 8 directions possibles pour chaque cellule. courbure -> la dérivée seconde d'un MNT. rugosité -> vous permet de calculer divers indices de rugosité liés à la variabilité intercellulaire, topographique telle que la rugosité, etc. aspect -> exposition à la pente et bien d'autres Exporter une instance de GRIDobj sur le disque TopoToolbox est livré avec deux fonctions pour écrire des instances de GRIDobj sur le disque dur afin qu'ils puissent être lus par un logiciel SIG standard tel qu'ArcGIS etc. TopoToolbox écrira alors une image avec un fichier tfw (worldfile). Voir l'aide GRIDobj2geotiff pour plus de détails. Remplir les puits Les DEM présentent souvent des dépressions topographiques erronées qui doivent être comblées avant le calcul de la trajectoire d'écoulement. Vous pouvez remplir les puits à l'aide de la fonction fillsinks. Notez que dans certaines situations, il est plus approprié de ne pas remplir les éviers mais de sculpter le DEM qui sera montré ci-dessous (voir la section sur FLOWobj). DEMf = fillsinks(dem) FLOWobj et fonctions liées au flux Les utilisateurs des versions précédentes de TopoToolbox se souviendront que la direction du flux était stockée sous la forme d'une matrice creuse contenant les informations du graphe acyclique dirigé du réseau de flux. TopoToolbox 2 utilise une nouvelle technique pour stocker la direction du flux qui permet un codage facile et des performances rapides. La direction du flux est stockée en tant que nouvel objet, FLOWobj, dont une instance est dérivée d'un DEM existant (instance de GRIDobj). 6

7 Voici un moyen rapide de calculer l'accumulation de débit sur la base du DEM précédemment rempli de puits. La grille d'accumulation d'écoulement est un peu dilatée, de sorte que les chemins d'écoulement sont plus facilement appréciés sur la figure. FD = FLOWobj(DEMf) A = flowacc(fd) imageschs(dem,dilate(sqrt(a),ones(5)),'colormap',flipud(cuivre)) Lors de la création d'une instance de FLOWobj, vous pouvez définir de nombreuses options qui sont résumés dans l'aide de FLOWobj. Veuillez consulter le userguide_3_flowobj pour plus d'informations. Méthodes associées à FLOWobj Différentes méthodes existent qui opèrent sur des instances de FLOWobj pour obtenir des variables liées au débit telles que la délimitation du bassin versant, l'accumulation de débit, etc. flowpathextract streampoi coord2ind imposemin upslopestats dependancemap ind2coord validationalignement drainagebasins influencemap vertdistance2stream find ismulti 7

8 Calculons maintenant les bassins versants du MNT. Cela peut être fait en utilisant la fonction bassins de drainage. Vous voudrez peut-être mélanger les couleurs afin que les bassins versants puissent être plus facilement distingués dans un tracé (shufflelabel). Comme petit exercice, désignons la superficie de chaque bassin sur la carte. DB = bassins de drainage(fd) DB = shufflelabel(db) Facile jusqu'ici. Maintenant, récupérons la zone et affichons-la avec la carte des bassins versants. Afficher uniquement les chiffres pour les bassins versants de plus de 10 km^2. nrdb = numel(unique(db.z(:)))-1 % nr de bassins versants STATS = regionprops(db.z,'pixelidxlist','area','centroid') imageschs(dem,db) hold on for run = 1:nrDB if STATS(run).Area*DB.cellsize^2 > 10e6 [x,y] = ind2coord(db. sub2ind(db.size. round(stats(run).centroid(2)). round (stats(run).centroid(1)))) text(x,y. num2str(round(stats(run).area * DB.cellsize^2/1e6)). 'BackgroundColor',[1 1 1]) end end hold off title('bassins de drainage (les chiffres se réfèrent à la superficie du bassin de drainage en km^2)') 8

9 Il peut également être intéressant de connaître la distance de chaque exutoire de bassin versant en amont le long du réseau d'écoulement. D = flowdistance(fd) imageschs(dem,d) Vous pouvez utiliser la sortie de flowdistance pour calculer la fonction de surface qui est la distribution des distances d'écoulement à la sortie d'un bassin spécifique. Prenons le plus grand bassin de notre site d'étude. [

,IX] = max([stats.area]) hist(d.z(db.z == IX),1000) xlabel('distance à la sortie [m]') ylabel('# cellules') 9

10 STREAMobj - une classe pour les réseaux d'écoulement Alors que FLOWobj stocke les informations sur l'ensemble du réseau d'écoulement sur les pentes et dans les canaux, STREAMobj est une classe qui est utilisée pour analyser la partie canalisée du réseau d'écoulement uniquement. La stratégie de stockage est très similaire à celle de la classe FLOWobj. Encore une fois, diverses méthodes (fonctions) sont associées à STREAMobj qui permettent de manipuler, tracer et récupérer des informations sur la géométrie et les modèles du réseau de cours d'eau. Il existe différentes manières d'extraire le réseau de flux canalisé des DEM. Dans cet exemple, nous utilisons simplement un seuil de surface. % calculer l'accumulation de débit A = flowacc(fd) % Notez que flowacc renvoie le nombre de cellules drainant % dans une cellule. Ici, nous choisissons une zone de drainage minimale des cellules. W = A>10000 % créer une instance de STREAMobj S = STREAMobj(FD,W) % et la tracer trace(s) 10

11 STREAMobj stocke diverses propriétés auxquelles vous pouvez accéder directement si vous souhaitez personnaliser votre code ou créer vos propres fonctions. Veuillez vérifier l'aide de STREAMobj. Extrayons maintenant le plus grand sous-réseau du réseau de canaux. S = klargestconncomps(s,1) plot(s) 11

12 et traçons la distance d'écoulement le long du réseau de cours d'eau en fonction de l'altitude. plotdz(s,dem) 12


Structures de données raster

1 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 avoir n'importe quelle forme géométrique raisonnable, régulière ou irrégulière. Les pavages réguliers comprennent des carrés, des rectangles, des hexagones, des triangles équilatéraux, etc. Modèle de données raster basé sur des cellules de grille/carré Diviser l'espace en cellules carrées uniformes discrètes, à savoir un modèle cellulaire de géométrie. Les carrés ont des conditions précieuses : égalité des côtés, décomposabilité, stabilité pour l'orientation et l'agrégation. Par conséquent, les carrés dominent les pavages réguliers pour représenter l'information spatiale. L'emplacement est inhérent à la structure de stockage, à savoir, impliqué par le numéro de ligne et de colonne de la cellule de la grille plutôt que par l'utilisation de coordonnées spatiales explicites. La structure de données raster ne fournit pas d'informations de localisation précises. Le tableau bidimensionnel de cellules de grille est appelé couche, grille ou image dans différents contextes. Chaque couche de données raster est souvent utilisée pour représenter un sujet (thème) particulier. Multi-couches dans une base de données SIG, données multi-spectrales et multi-bandes dans l'analyse d'images. Résolution et volume des données raster Règles générales La cellule doit être suffisamment petite pour capturer les détails requis. Une taille de cellule plus grande peut être utilisée pour une région plus homogène, tandis qu'une petite taille de cellule est requise pour une région hétérogène. Réduire la taille des cellules de la grille à la moitié de la taille actuelle augmentera le volume de données quatre fois. La précision de la quantification (exactitude) de la valeur des cellules de la grille influence également le volume de données. Théorème d'échantillonnage de Whittaker-Shannon : selon le théorème d'échantillonnage de Whitteker-Shannon, la taille de la cellule doit être inférieure à la moitié de l'entité minimale (unités cartographiques minimales) que vous souhaitez représenter. La taille de cellule généralement suggérée est 1/5-1/7 de la caractéristique minimale à capturer. Codage de la méthode du centroïde de la valeur de la cellule de la grille Chaque cellule se voit attribuer la valeur de la caractéristique qui passe par le centre de la cellule. Type prédominant

2 Chaque cellule se voit attribuer la valeur de la caractéristique qui remplit la majorité de la cellule. Type le plus important Chaque cellule se voit attribuer la valeur associée aux caractéristiques qui ont été spécifiées comme étant les plus importantes pour l'étude. Répartition en pourcentage Une cellule se voit attribuer plusieurs valeurs en fonction du pourcentage que chaque élément occupe dans la cellule. Stockage des données raster et format des données de compression Tableau bidimensionnel de valeurs de cellules Type de fichier de données : ASCII vs binaire Profondeur des valeurs de cellules : entier vs réel/flottant, un octet vs deux octets En plus des valeurs de cellule, ligne et colonne nombre, la profondeur de chaque cellule doit être spécifiée pour la récupération des données raster, appelée nombre magique. Tous les fichiers image à usage général ont les informations dans les enregistrements d'en-tête. Pour les fichiers raster géoréférencés, les informations sur la taille de la cellule, les coordonnées x,y de la cellule inférieure gauche ou supérieure gauche et la projection cartographique sont également incluses dans un fichier d'en-tête indépendant, un fichier de métadonnées ou dans des enregistrements d'en-tête. Un fichier image en fausses couleurs est associé à une table de consultation des couleurs. Une image en vraies couleurs se compose de trois bandes (canaux) : RVB. Fichier d'en-tête Matadata : un ensemble d'informations récapitulatives sur les données, données sur les données. Tableau cellule par cellule Si chaque cellule a une valeur unique, il n'y a aucun moyen de compresser les informations. Cela est généralement vrai pour les données de surface continues à virgule flottante. Compression des données : Inversible (sans perte) : les données d'origine sont reproduites exactement lors de la décompression Compression avec perte : certains algorithmes offrent des facteurs de compression plus élevés, mais ne peuvent pas reproduire exactement les données d'origine une fois décompressés. Codes de longueur d'exécution Lorsque des cellules adjacentes ont les mêmes valeurs dans chaque ligne, compactez les données en indiquant la valeur et leur exécution totale. Le codage de longueur d'exécution stocke les données par ligne. Modèle à quatre arbres Diviser (décomposer) systématiquement et récursivement l'espace géographique bidimensionnel en unités de plus en plus fines par une règle de quatre. Le résultat est une structure de données hiérarchique appelée quad-tree. La région entière est successivement et itérativement divisée en quatre quadrants. Ce processus de subdivision se poursuit jusqu'à ce que tous les quadrants soient homogènes. La structure Quadtree a une résolution variable, car elle peut fonctionner à n'importe quel niveau de subdivision quadtree.

3 La structure hiérarchique de quadtree peut améliorer la vitesse de recherche dans la base de données. Utilisé dans SPANS (Spatial Analysis System) de Tydac Structure de données multicouches/multibandes Multicouches dans une base de données SIG, données multispectrales et multibandes dans l'analyse d'images. Dans ArcInfo, les grilles individuelles peuvent être regroupées dans une pile de fichiers de données multicouche. De nombreuses commandes et fonctions sont disponibles dans ArcInfo pour gérer les piles (données raster multicouches). La plupart des progiciels de télédétection peuvent afficher et traiter des images multibandes. Source des données raster Saisie cellule par cellule Scanner à tambour Photographies aériennes (caméra CCD ou numérisée), cartes, images et photos numérisées Modèles numériques d'élévation (MNT) Images satellites : LANDSAT, SPOT, AVHRR, ERS-1 SAR, JERS-1 SAR, Radarsat-1 SAR, IRS, MODIS, etc. Comparaisons entre les structures de données vectorielles et matricielles Avantages et limites du modèle vectoriel Avantages du modèle vectoriel Les objets spatiaux sont représentés sur la base de coordonnées x, y précises, et donc de mesures de surface, de périmètre et la distance et la représentation graphique sont plus exactes et précises. La structure des données est plus compacte et moins redondante, et donc moins exigeante pour le stockage des données. Outre les propriétés géométriques, les relations topologiques entre les objets spatiaux peuvent être explicitement codées et stockées. Prend en charge une grande variété d'analyses avancées basées sur la topologie et bien adaptées à la représentation et à la modélisation d'entités linéaires et de réseaux, telles que le géocodage d'adresses, le traçage de chemins, la gestion des chaussées, le routage des bus, la planification des interventions d'urgence, la planification des pipelines, l'analyse des ventes et la faune la gestion. Les relations topologiques codées facilitent la vérification des erreurs dans la base de données vectorielle. Analyse de superposition visuelle facile à faire. Plusieurs couches vectorielles peuvent être superposées ou drapées sur des données raster. Limites du modèle vectoriel Structure de données complexe et acquisition et saisie de données chronophages. Calcul intensif et compliqué pour certaines opérations spatiales, telles que la superposition, le calcul de la superficie, l'analyse du voisinage, etc.

4 Ne convient pas pour représenter un changement progressif (zone de transition) entre des unités adjacentes. De nombreuses caractéristiques physiques telles que les types de sol et de végétation varient et ont des frontières floues. Ne convient pas pour représenter une surface continue comme un terrain. Les propriétés métriques de surface, telles que les aspects de pente, la courbure, ne peuvent pas être facilement calculées à partir de la représentation des contours. Incompatible avec les données d'images numériques. La manipulation et l'amélioration des données de télédétection sont difficiles dans un système SIG vectoriel. Avantages et limites du modèle raster Avantages du modèle raster Tableau 2D de structures de données simples et directes. Le format le plus facile à traiter avec Fortran, C et d'autres langages informatiques. Prend en charge non seulement les objets discrets (catégoriques), mais également les caractéristiques géographiques continues. Une surface très variable comme le terrain peut être représentée de manière efficace et efficiente dans un format raster. Efficacité informatique dans certains types d'analyse quantitative : superposition de cartes, algèbre cartographique, modélisation et simulation de surfaces, telles que l'analyse des déblais, la visibilité et l'emplacement, la modélisation des bassins versants, le calcul de la pente et de l'aspect et l'affichage en trois dimensions. Compatible avec les données de télédétection et les données photogrammétriques. Des techniques traditionnelles de traitement d'images numériques peuvent être introduites pour les manipulations de données raster basées sur des cellules. Compatible avec les périphériques d'entrée et de sortie graphiques haute vitesse modernes. Inconvénients du modèle raster Incapable de représenter explicitement les relations topologiques, ne prend donc PAS en charge le type d'analyse de réseau. Redondance des données dans des zones homogènes et grand volume de données correspondant. Précision limitée de l'emplacement et des mesures de zone et de distance correspondantes. La résolution et la précision dépendent de la taille des cellules de la grille. La sortie des graphiques est moins esthétique car les lignes et les limites irrégulières ont tendance à être un aspect en blocs, déchiqueté, ressemblant à un escalier plutôt que des lignes lisses. Intégration de données vectorielles et raster La plupart des systèmes SIG complets permettent un mélange de structures de données vectorielles raster et amp. ArcInfo prend entièrement en charge les vecteurs (point, ligne, polygone, région, couvertures d'itinéraires, TIN, dessins CAO) et raster (grilles, réseaux, images). En adoptant une projection et une échelle de carte communes, et en ajustant les coordonnées, chaque modèle de données peut être géoréférencé sur un système de coordonnées commun, conduisant à une seule base de données géographique cohérente. L'intégration offre une plus grande flexibilité pour l'analyse et l'affichage des données. Cela permet de sélectionner le modèle de données optimal pour représenter un aspect particulier de la Terre.

5 Conversion entre les données vectorielles et raster Souvent nécessaire pour pouvoir passer d'une structure de données de base à une autre. Certaines informations/données peuvent être perdues lors des conversions. Les données converties ne seront pas plus précises que les données d'origine. Vecteur vers raster (rasterisation) : la pixellisation de points, de lignes ou de polygones est relativement facile. Raster à vecteur (vectorisation) : la vectorisation de feuilles de carte numérisées et d'images cartographiques classées en données vectorielles est beaucoup plus compliquée et difficile. Travail de lecture : Longley, P.A., M.F. Goodchild, D.J. Maquire, D.W. Rhind, (2001) Systèmes d'information géographique et science, John Wiley & Sons, 454p.

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Un SIG vous aide à répondre aux questions et à résoudre les problèmes en examinant vos données d'une manière qui est rapidement comprise et facilement partagée.

Un système d'information géographique (SIG) intègre du matériel, des logiciels et des données pour capturer, gérer, analyser et afficher toutes les formes d'informations référencées géographiquement. Le SIG nous permet de visualiser,

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