Suite

Représentation de la symbologie en quart de cercle avec plusieurs attributs dans ArcGIS Desktop ?


J'ai quatre colonnes (A, B, C, D) et chacune peut être classée 1, 2 ou 3 (données ponctuelles).

Je voudrais représenter chaque catégorie à la fois en fonction des couleurs attribuées aux classements (1 = vert, 2 = jaune, 3 = rouge).

J'imagine que cela ressemblerait à un camembert avec quatre trimestres, et chaque trimestre serait coloré en fonction du classement.

J'utilise ArcGIS Desktop.


En supposant que vous utilisiez ArcGIS Desktop…

Vous pouvez symboliser en fonction de plusieurs attributs, mais cela est limité à 3 champs et non à 4. La chose la plus rapide que je ferais serait de créer un nouveau champ et de concaténer simplement les champs A, B, C et D pour vous donner un code. Cela vous donnerait des données comme1121 2311 3312etc. Ensuite, vous n'auriez qu'à symboliser chacun… peu importe que c'est beaucoup trop de combos…


Faites 4 requêtes de définition sur les données. Vous allez produire 4 couches, 1 couche pour chaque champ. Ex : layer_A, layer_B, layer_C, layer_D. Créez un symbole personnalisé d'un quart de cercle pour chaque couche. En haut à gauche, en haut à droite, en bas à droite, en bas à gauche. Symbolisez chaque couche en fonction du classement 1,2,3 pour changer la couleur de ce quadrant.

Exemple carré simple avec décalages

Symboles de cercle à tarte personnalisés

Modèle de cercle (cliquez sur le premier plan/arrière-plan inversé) faites pivoter de 90 degrés 3 fois pour obtenir le cercle complet)


Cette question est revenue en double mais plus d'informations sont apparues. Il existe des symboles de marqueur de caractère représentant les 4 quadrants d'un cercle dans ESRI IGL Font22, les caractères Unicode 122 à 125 inclus :

Pour rendre ce calque avec 4 quadrants basés sur les attributs A, B, C et D, je répliquerais le calque de sorte qu'il y ait 4 calques avec 3 combinaisons :

etc…

Seulement 3 symboles à modifier pour chaque couche, cela ne fait que 12 modifications. Si vous essayez de restituer toutes les combinaisons de 4 champs dans une couche qui est potentiellement beaucoup de combinaisons à saisir manuellement.

Voici à quoi cela ressemble dans ArcMap :

J'ai utilisé un fond noir pour que le jaune soit clair. Les points n'étaient que des données aléatoires avec des champs A, B, C et D ajoutés et calculés pouraléatoire.randint(1,3).


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Représentation de la symbologie en quart de cercle avec plusieurs attributs dans ArcGIS Desktop ? - Systèmes d'information géographique

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Les articles du Choix de l'éditeur sont basés sur les recommandations des éditeurs scientifiques des revues MDPI du monde entier. Les rédacteurs en chef sélectionnent un petit nombre d'articles récemment publiés dans la revue qui, selon eux, seront particulièrement intéressants pour les auteurs ou importants dans ce domaine. L'objectif est de fournir un aperçu de certains des travaux les plus passionnants publiés dans les différents domaines de recherche de la revue.


Syntaxe

Entités ponctuelles à partir desquelles les distances aux entités proches seront calculées.

Les points auxquels les distances des entités en entrée seront calculées. Les distances entre les points au sein de la même classe d'entités ou couche peuvent être déterminées en spécifiant la même classe d'entités ou couche pour les entités en entrée et à proximité.

Le tableau contenant la liste des entités en entrée et des informations sur toutes les entités proches dans le rayon de recherche. Si aucun rayon de recherche n'est spécifié, les distances entre toutes les entités en entrée et toutes les entités proches sont calculées.

Spécifie le rayon utilisé pour rechercher des entités proches candidates. Les entités proches dans ce rayon sont prises en compte pour le calcul de l'entité la plus proche. Si aucune valeur n'est spécifiée (c'est-à-dire que le rayon par défaut (vide) est utilisé), toutes les entités proches sont prises en compte pour le calcul. L'unité du rayon de recherche est par défaut l'unité des entités en entrée. Les unités peuvent être remplacées par n'importe quelle autre unité. Cependant, cela n'a aucun impact sur les unités du champ DISTANCE en sortie qui est basé sur les unités du système de coordonnées des entités en entrée.


2 réponses 2

Indice. Laissez l'axe $x$ courir le long de la diagonale du bas à gauche vers le haut à droite. Alors l'équation du petit cercle est $x^2+y^2=5^2$ et celle du grand cercle $x^2+(y+sqrt<50>)^2=10^2.$ Les deux se coupent aux points $left(pmfrac<5sqrt 7><2sqrt2>,frac<5><2sqrt2> ight).$

Ainsi l'aire est donnée par $2int_0^<5sqrt 7/2sqrt 2>left(sqrt<5^2-x^2>-sqrt<10^2-x^2>+5 sqrt<2> ight)mathrm dx.$

Sur la base du fait que OP peut ne pas connaître le calcul, comme indiqué dans les commentaires, j'ajoute que l'intégrale est évaluée à 25 $left(alpha-4eta+frac<2> ight),$ où $cosalpha=1/2sqrt 2,,coseta=5/4sqrt 2,$ et les angles aigus $alpha,,eta$ sont en radians.

Esquisser. Voici une façon élémentaire d'obtenir l'aire de la lune. Joignez les points d'intersection des deux arcs, ce qui donne une corde commune $C$ pour les deux cercles impliqués. Ainsi l'aire que l'on cherche est la différence d'aire du segment du petit cercle et du grand cercle, coupée par $C.$ Soit ces aires respectivement $S$ et $T.$ Alors on veut $ST.$ Maintenant pour obtenir chacun de ceux-ci, nous soustrayons l'aire du triangle isocèle définie par les rayons du cercle impliqué et $C$ de l'aire du secteur formé par ce triangle et le segment. Il s'ensuit que nous avons besoin de la longueur de $C,$ que j'appellerai $2y,$ et des angles sous-tendus par les arcs donnés à leurs centres respectifs. Soit celui du petit cercle $2phi,$ et l'autre $2psi.$ Enfin soit $x$ la distance entre le centre du petit cercle et le segment de droite $C.$ Si vous représentez tout cela informations sur un diagramme, vous obtenez un triangle défini par une demi-diagonale du carré donné, un rayon du petit cercle et un rayon du grand cercle, avec des côtés $5sqrt2,5$ et $10$ respectivement. Les angles opposés à ces côtés sont une inconnue sans nom (pas nécessaire pour résoudre le problème), l'angle $psi,$ et l'angle $180°-phi.$ [Tous les angles sont mesurés en degrés.]

Ainsi l'application de la règle des cosinus à ce triangle nous donne que $cospsi=frac<5><4sqrt 2>.$ On obtient donc $sinpsi=frac<4sqrt 2>.$ Ensuite, l'utilisation de la règle des sinus nous donne que $sinphi=2sinpsi=frac<2sqrt 2>.$ On obtient ainsi $cosphi= frac<1><2sqrt 2>.$ Cela nous donne $x=5cosphi=frac<5><2sqrt 2>$ et $y=frac<5sqrt 7><2 sqrt 2>.$

On a donc que l'aire du petit triangle est $xy=frac<25><8>sqrt 7$ et l'aire du grand triangle est $(x+5sqrt 2)y=xy+5ysqrt 2=frac<125><8>sqrt 7.$ On a donc que l'aire $S$ du petit segment est donnée par $frac<2phi><360°>×π×5^2- xy=frac54gauche(frac<πphi><9>-frac58sqrt 7 ight)$ et de même que $T=frac<2psi><360°>×π×10^2-frac<125><8>sqrt 7=5 gauche (frac<πpsi><9>-frac<25><8>sqrt 7 ight).$

Donc la surface nécessaire est donnée par $ST=frac<5π><9>left(frac<4>-psi ight)+frac<425><32>sqrt 7,$ où $cosphi=frac14sqrt 2,,cospsi=frac58sqrt 2$ et $phi,,psi$ sont en degrés.


Cartographe des zones humides

Le mappeur des zones humides est conçu pour fournir des vues faciles à utiliser, semblables à des cartes, des ressources des zones humides américaines. Il intègre des données cartographiques numériques ainsi que d'autres informations sur les ressources pour produire des informations actuelles sur l'état, l'étendue, les caractéristiques et les fonctions des zones humides, des habitats riverains et des eaux profondes. Le Wetland Mapper remplit le plan stratégique du U.S. Fish and Wildlife Service pour le développement, la révision et la diffusion de données et d'informations sur les zones humides aux gestionnaires de ressources et au public. Ces informations sont destinées à promouvoir la compréhension et la conservation des ressources des zones humides par la découverte et l'éducation ainsi qu'à aider à la gestion des ressources, à la recherche et à la prise de décision.

Les zones humides affichées sur le Wetlands Mapper montrent le type et l'étendue des zones humides en utilisant une définition biologique des zones humides. Il n'y a aucune tentative de définir les limites de la juridiction exclusive d'un gouvernement fédéral, d'un État ou local, ou d'établir la portée géographique des programmes de réglementation des agences gouvernementales.

Ouvrez n'importe quel mappeur en en cliquant sur les icônes de la carte ci-dessous (meilleur visualisé en maximisant la fenêtre de votre navigateur) :


Dessin de cercle avec chemin d'arc SVG

Petite question : en utilisant le chemin SVG, nous pouvons dessiner 99,99 % d'un cercle et il apparaît, mais lorsqu'il s'agit de 99,99999999 % d'un cercle, le cercle n'apparaîtra pas. Comment peut-il être corrigé?

Le chemin SVG suivant peut dessiner 99,99% d'un cercle : (essayez-le sur http://jsfiddle.net/DFhUF/1381/ et voyez si vous voyez 4 arcs ou seulement 2 arcs, mais notez que si c'est IE, c'est rendu en VML, pas en SVG, mais a le même problème)

Mais quand c'est 99,99999999 % d'un cercle, alors rien ne s'affichera du tout ?

Et c'est la même chose avec 100% d'un cercle (c'est toujours un arc, n'est-ce pas, juste un arc très complet)

Comment cela peut-il être corrigé? La raison en est que j'utilise une fonction pour dessiner un pourcentage d'un arc, et si j'ai besoin de "cas particulier" un arc à 99,9999% ou 100% pour utiliser la fonction de cercle, ce serait un peu idiot.

Encore une fois, un cas de test sur jsfiddle utilisant RaphaelJS se trouve sur http://jsfiddle.net/DFhUF/1381/
(et s'il s'agit de VML sur IE 8, même le deuxième cercle ne s'affichera pas. vous devez le changer en 0,01)

C'est parce que je rends un arc pour un score dans notre système, donc 3,3 points obtiennent 1/3 d'un cercle. 0,5 obtient un demi-cercle et 9,9 points obtiennent 99% d'un cercle. Mais que se passe-t-il s'il y a des scores de 9,99 dans notre système ? Dois-je vérifier s'il est proche de 99,999% d'un cercle et utiliser une fonction arc ou une fonction cercle en conséquence ? Alors qu'en est-il d'un score de 9,9987 ? Lequel utiliser ? Il est ridicule d'avoir besoin de savoir quel type de scores correspondra à un "cercle trop complet" et de passer à une fonction de cercle, et quand il s'agit "d'un certain 99,9%" d'un cercle ou d'un score de 9,9987, alors utilisez la fonction arc .


Exemples de programmation :

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples C#. L'ordre dans lequel ils sont répertoriés est l'ordre de difficulté.

Ouvrir une carte :

L'exemple suivant montre comment ouvrir une carte et répertorier son contenu.

Ouvrir une table :

L'exemple suivant montre comment ouvrir une table et sélectionner certains enregistrements par une expression de type SQL.

Géocodage des adresses postales :

L'exemple suivant montre comment géocoder une adresse postale.

Géocoder une table :

L'exemple suivant montre comment utiliser une table d'adresses postales pour localiser des enregistrements à partir d'une table ou d'une feuille de calcul.

Sélection d'entités dans un cercle :

L'exemple suivant montre comment utiliser la sélection de toutes les entités ponctuelles sur une carte qui se trouvent dans un cercle autour d'une coordonnée spécifique.

Calcul d'un itinéraire :

L'exemple suivant montre comment trouver un itinéraire :

&bull Puis-je géocoder des données à partir de feuilles de calcul ?

Oui. Vous pouvez importer et géocoder des tableaux de données dans de nombreux formats courants, notamment Excel et CSV. Vous pouvez géocoder par adresse postale, codes postaux, ville et état, codes FIPS de recensement ou toute autre méthode de géocodage incluse dans votre package de données de pays.

&bull Combien d'enregistrements puis-je géocoder avec le GISDK ?

&bull Combien de paires origine-destination puis-je router avec le GISDK ?

&bull Puis-je trouver le meilleur itinéraire en utilisant les temps de trajet ?

Oui. Voir l'exemple "Calculer un itinéraire" ci-dessus.

&bull Puis-je inclure des arrêts intermédiaires (waypoints) dans un itinéraire ?

&bull Puis-je résoudre le problème de l'itinéraire du voyageur de commerce avec plusieurs arrêts ?


La requête spatiale est une capacité SIG cruciale qui distingue le SIG des autres systèmes d'information graphique. Il fait référence à la recherche d'entités spatiales en fonction de leurs relations spatiales avec d'autres entités. Cet article présente les composants essentiels d'une requête spatiale, y compris les entités cibles, les entités de référence et la relation spatiale entre elles. La relation spatiale est le composant central d'une requête spatiale. Le document présente les trois types de relations spatiales dans les SIG : relations de proximité, relations topologiques et relations de direction, ainsi que des exemples de requêtes pour montrer la traduction des problèmes spatiaux en requêtes spatiales basées sur chaque type de relations. Il discute ensuite les caractéristiques du processus de raisonnement pour chaque type de relations spatiales. À l'exception des relations topologiques, les deux autres types de relations spatiales peuvent être mesurés soit quantitativement sous forme de valeurs métriques, soit qualitativement sous forme d'expressions verbales. Enfin, les approches générales pour effectuer des requêtes spatiales sont résumées. Selon la disponibilité des fonctions de requête intégrées et la nature unique d'une requête, un utilisateur peut effectuer la requête en utilisant des fonctions intégrées dans un programme SIG, en écrivant et en exécutant des instructions SQL dans une base de données spatiale ou en utilisant des outils de requête personnalisés .

Yao, X. (2021). Requêtes spatiales. Le corpus de connaissances des sciences de l'information géographique et de la technologie (1er trimestre 2021 édition), John P. Wilson (éd.). DOI : 10.22224/gistbok/2021.1.10.

Cette entrée a été publiée pour la première fois le 17 février 2021.

Il est également disponible dans une édition antérieure :

DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A.T., Plewe, B. et Wentz, E. (2006). Requêtes spatiales. Le corpus de connaissances des sciences de l'information géographique et de la technologie. Washington, DC : Association des géographes américains. (2e trimestre 2016, premier numérique).

Analyse spatiale: Dans les SIG, l'analyse spatiale est un terme collectif qui fait référence à tout processus qui manipule ou synthétise des données spatiales pour explorer des modèles spatiaux ou pour examiner les relations spatiales entre des entités géographiques. Il englobe un large éventail de techniques de données spatiales telles que les requêtes spatiales, les opérations de traitement de données SIG vectorielles et raster et les statistiques spatiales.

Requête spatiale: recherche d'entités en fonction de leurs relations spatiales avec d'autres entités. C'est une partie cruciale de l'analyse spatiale dans les SIG.

Relation spatiale: Une relation entre les caractéristiques spatiales en ce qui concerne leurs emplacements spatiaux et leurs arrangements spatiaux. Trois catégories générales de relations spatiales ont été identifiées dans la littérature SIG&T, y compris les relations de proximité (ou basées sur la distance), les relations topologiques (par exemple, connectivité, confinement et contiguïté) et les relations de direction.

Fonctionnalité: Une représentation numérique d'un objet géographique (par exemple, une maison, un segment de route, un comté) ou d'un événement (par exemple, un accident de la circulation) situé dans l'espace. Une entité dans une base de données spatiale est représentée avec des données de son empreinte spatiale et des informations d'attribut.

Classe d'entités: un ensemble de caractéristiques géographiques du même genre.

Relations topologiques: Le type de relations spatiales non affectées par la transformation bi-continue, telle que l'étirement, le déplacement, la rotation ou la flexion, des entités spatiales impliquées.

Relations de proximité: Elles sont également appelées relations basées sur la distance et font référence aux relations spatiales basées sur les distances entre les entités.

Relations de direction: relation spatiale basée sur la séparation angulaire d'une entité par rapport à une autre dans un système de coordonnées. Plus précisément, lorsque les séparations angulaires sont exprimées verbalement sous forme de directions cardinales telles que le nord et le sud, elles sont également appelées relations de direction cardinale.

2.1 Qu'est-ce qu'une requête spatiale ?

Les requêtes spatiales sont un type d'analyse spatiale extrêmement important. Une requête spatiale sélectionne des entités spatiales en fonction de leurs relations spatiales avec d'autres entités et est utilisée pour répondre à des questions spatiales. Par exemple, un chercheur doit identifier les sites de crime dans une zone d'étude, et une autre personne essaie de trouver les emplacements de tous les accidents de la circulation le long de certaines routes prédéfinies. Ces questions spatiales peuvent être traduites en requêtes spatiales respectives. Ici, les requêtes spatiales peuvent être utilisées comme la seule méthode d'analyse spatiale pour répondre à ces questions spatiales. En outre, les requêtes spatiales peuvent également être une partie constitutive de l'analyse spatiale à plusieurs étapes.

Pour l'explication, nous définissons d'abord les composants critiques dans une requête spatiale. La collection d'entités spatiales candidates à sélectionner est appelée caractéristiques cibles, tandis que les entités spatiales utilisées comme emplacements de référence sont appelées caractéristiques de référence. Par exemple, dans la requête "trouver des bâtiments dans le secteur de recensement A,” tous les bâtiments de la zone d'étude sont des entités cibles et la zone A est l'entité de référence. Le troisième composant est la ou les relations spatiales entre les entités cible et de référence.

Selon le type d'entité de référence, une requête spatiale peut impliquer une ou plusieurs classes d'entités SIG. Voici trois scénarios possibles.

  1. Les entités de référence et les entités cibles sont du même type et stockées dans les mêmes fichiers SIG. Dans ce cas, une seule classe d'entités SIG est nécessaire. Un exemple de requête est "quelles villes sont à moins de 200 miles d'Atlanta. " Ici, l'entité de référence est la ville prédéfinie ou présélectionnée (Atlanta), et les entités cibles sont également des villes.
  2. Les entités de référence et les entités cibles sont de types différents. Dans cette situation, deux classes d'entités sont impliquées dans la requête spatiale. La requête susmentionnée "trouver des bâtiments dans le secteur de recensement A » est un exemple de ce scénario. Les deux classes d'entités sont les secteur de recensement et le immeubles.
  3. L'emplacement de référence est créé à la volée. Parfois, un utilisateur peut souhaiter effectuer une requête spatiale de manière interactive pour sélectionner des entités par un emplacement de référence entré à la volée. Les requêtes spatiales interactives sont particulièrement populaires dans les services SIG basés sur le Web. Dans cette situation, la requête spatiale nécessite uniquement que les entités cibles soient fournies à l'avance. Par exemple, la visionneuse de carte nationale de l'USGS est un service Web permettant de visualiser et de télécharger des données SIG. Le service fournit des outils GUI permettant aux utilisateurs de définir une limite de sélection en dessinant de manière interactive un polygone, un rectangle ou un cercle.

Bien que les entités cibles et les entités de référence soient nécessaires, le composant essentiel d'une requête est la relation spatiale entre les deux ensembles d'entités. En fin de compte, les résultats de la requête sont le sous-ensemble d'entités cibles qui satisfont à la relation spatiale. Cela est démontré par l'équation ci-dessous où SR fait référence à une relation spatiale.

Résultats de la requête = caractéristiques cibles [RS] caractéristiques de référence

2.2 Relations spatiales et requêtes spatiales

Trois types de relations spatiales ont été étudiés et ont reçu une attention considérable de la recherche dans la littérature SIG&T : les relations de proximité, les relations topologiques et les relations directionnelles.

2.2.1 Relations de proximité

Les relations de proximité sont basées sur la distance et sont également appelées relations de distance. Une relation de proximité peut être exprimée soit quantitativement sous forme de distances métriques, soit qualitativement sous forme de descriptions verbales telles que proche ou lointain. Un logiciel SIG possède généralement de puissantes capacités intégrées pour calculer divers types de mesures de distance quantitatives. Dans les requêtes spatiales, les plus couramment utilisées sont les distances euclidiennes et les distances dans un réseau connecté. Le tableau 1 fournit un exemple de requête du monde réel pour la mesure de distance correspondante. QE1 (exemple de requête 1) recherche des bâtiments dans une zone proximale exposés aux risques sonores d'une autoroute nationale. Il adopte la distance euclidienne pour rechercher des bâtiments à moins de 1 mile du segment d'autoroute. Dans le QE2, l'inquiétude porte sur les distances à parcourir jusqu'aux établissements de santé. Des expressions qualitatives de proximité sont souvent nécessaires dans les requêtes spatiales de la vie quotidienne. Par exemple, QE3 demande des informations sur les hôtels à proximité d'un lieu de conférence à Chicago. Peu de programmes SIG prennent actuellement en charge les requêtes spatiales avec des relations de proximité qualitatives, bien que des discussions théoriques et des stratégies de modélisation soient disponibles dans la littérature. Une approche consiste à établir des mécanismes de cartographie floue entre les mesures qualitatives et quantitatives, en fonction des variables contextuelles (Yao & Thill 2005 2006). En outre, certains services SIG en ligne et outils open source sont disponibles pour fournir une capacité de recherche spatiale avec des distances qualitatives.

Tableau 1. Exemples de requêtes basés sur des relations de proximité
Mesure de distance Exemple de requête (QE) et illustration
Distance euclidienne QE1. Quels bâtiments sont situés à moins de 1 mile des routes nationales dans la zone d'étude ?
Distance du réseau QE2. Quelles zones sont à moins de 3 km en voiture des établissements de santé ?
Distance qualitative QE3. Trouvez des hôtels à proximité du lieu de la conférence.

2.2.2 Relations topologiques

La topologie est une branche d'étude des mathématiques. Il étudie les caractéristiques des relations spatiales invariantes par des transformations bi-continues telles que l'étirement, le déplacement, la rotation ou la flexion. La contiguïté, la connectivité et le confinement sont des exemples typiques de relations topologiques. Une vue naïve de la topologie considère les relations comme une géométrie sur une feuille de caoutchouc, car les relations topologiques entre deux entités spatiales sur une feuille de caoutchouc sont préservées même lorsque la feuille est étirée, déplacée, tournée ou pliée. De nombreux travaux de recherche se sont concentrés sur la formalisation et le raisonnement des relations topologiques, allant de la théorie des ensembles de points (Egenhofer et Franzosa 1991), le modèle d'intersection (Egenhofer et Franzosa 1991) et ses extensions, jusqu'au Region Connection Calculus (Randell et al. . 1992) et ses extensions (par exemple, Cohn et Gotts 1996).

Selon les types géométriques des deux entités impliquées, différents ensembles de relations topologiques possibles peuvent exister entre elles. Le tableau 2 illustre quelques relations topologiques courantes, croisées par le type géométrique de la ou des entité(s) de référence et celui de la ou des entité(s) cible(s) dans une requête spatiale. Elle est loin d'être une énumération exhaustive des relations topologiques. De nombreuses autres variations nuancées existent et un vocabulaire différent peut être utilisé pour décrire des relations identiques ou similaires. Par exemple, Egenhofer (1991) a discuté davantage de termes anglais qui expriment des relations topologiques.

Tableau 2. Classification de certaines relations topologiques communes entre deux entités spatiales

Les requêtes spatiales peuvent être basées sur une variété de relations topologiques (tableau 3). Dans QE4, un comté a plusieurs fournisseurs de services Internet, et la requête consiste à trouver quels bureaux publics peuvent être desservis par un fournisseur spécifique MP. Les polygones en bleu sont les zones de service par MP, qui sont des entités de référence. Les entités cibles sont toutes les localisations ponctuelles des services publics et des bureaux. Ce problème spatial peut se traduire par «Contenu_par” relation topologique entre les entités cibles et les entités de référence. Les résultats finaux de la requête sont affichés en rouge. QE5 peut se traduire par la relation « d'intersection » entre les entités de référence et cibles. QE6 est une requête basée sur la relation topologique d'adjacence.

Tableau 3. Exemples de requêtes basés sur des relations topologiques
Relation topologique Exemple de requête (QE) et son illustration
Contenu_par QE4. Quels bureaux publics se trouvent dans la zone de service du fournisseur de services Internet MP ?
Couper QE5. Quels secteurs de recensement à Atlanta les lignes de métro métropolitain traversent-elles ?
Adjacent QE6. Quels sont les comptages voisins du comté de Fulton?

2.2.3 Relations de direction

Les relations de direction sont basées sur la séparation angulaire entre deux objets spatiaux, vus depuis le point de référence. Tout comme la relation de proximité, une relation de direction peut également être exprimée qualitativement ou quantitativement. Une mesure quantitative de la direction d'une entité de référence à une entité cible est relativement facile à calculer dans le SIG. Dans la figure 1, la requête spatiale basée sur la direction consiste à trouver des bâtiments dans la zone d'étude sous le vent à partir d'une entité de référence (QE7). Différents modèles de raisonnement peuvent être possibles. Dans cet exemple illustré, un parallélogramme hypothétique est créé le long de la direction de la fenêtre. Les résultats de la requête incluraient tous les bâtiments qui se trouvent entièrement à l'intérieur ou se croisent avec le parallélogramme.

Figure 1. Une recherche basée sur la direction à partir d'une entité de référence. Source : auteur.

Par rapport aux directions quantitatives, les mesures directionnelles qualitatives sont plus souvent utilisées. Ils sont également appelés directions cardinales telles que nord, sud, est, ouest, sud-est, sud-ouest, nord-est et nord-ouest, qui sont définis par une table de correspondance indiquant la plage d'angles correspondante pour chaque direction. Ces directions cardinales ne sont pas directement compréhensibles par les SIG. La modélisation des relations de direction dans un système informatique a attiré beaucoup d'attention de la recherche au cours des dernières décennies. Les cadres antérieurs, tels que le modèle en forme de cône (ou triangulaire) (Peuquet et Zhang 1987) et le modèle basé sur les projections (Frank 1996), ont jeté les bases d'extensions plus récentes. La figure 2(a) illustre le cadre du modèle conique. La figure 2(b) est un exemple d'application d'implémentation du modèle pour les requêtes spatiales. Dans QE8, la requête examine les cabanes (entités cibles) au sud du lac, l'entité de référence. À partir du centre géométrique de l'entité de référence, le modèle divise l'espace géographique environnant en huit secteurs correspondant respectivement aux huit directions cardinales. Les caractéristiques cibles dans le secteur S sont les résultats de la requête.

Figure 2. Modèle conique (adapté de Frank 1996) et son application pour répondre à un exemple de requête (QE8 : « quelles cabanes sont au sud du lac ? »). Source : auteur.

Le modèle basé sur les projections est un autre cadre influent. Comme le montre la figure 3 (a), le modèle basé sur la projection distingue une zone centrale, qui peut être la boîte englobante de l'entité de référence, et divise les zones extérieures en huit tuiles de direction régulières correspondant aux huit directions cardinales. Sur la base du cadre, certains modèles analytiques spatiaux ont été développés pour traiter des situations plus complexes ou rendre le processus plus plausible sur le plan informatique. Parmi eux, le modèle de matrice de relation de direction (DRM) est un exemple largement adopté. Le modèle DRM (Goyal & Egenhofer 2001) formalise le processus de raisonnement en définissant une relation de direction avec une matrice exprimée dans l'équation (1). Si une aire est considérée comme un ensemble de tous les points à l'intérieur de cette aire, les aires de l'équation (1) se réfèrent aux ensembles de points illustrés à la figure 3(b). L'opération d'intersection d'ensembles de deux ensembles, notée Ç, produit le sous-ensemble de points qui se trouvent dans les deux ensembles. Le modèle peut gérer des situations plus complexes, par exemple, lorsqu'une entité cible croise plusieurs tuiles de direction.

Figure 3. Modèle basé sur les projections (adapté de Frank 1996). Source : auteur.

Sur la base du cadre, certains modèles analytiques spatiaux ont été développés pour traiter des situations plus complexes ou rendre le processus plus plausible sur le plan informatique. Parmi eux, le modèle de matrice de relation de direction (DRM) est un exemple largement adopté. Le modèle DRM (Goyal & Egenhofer 2001) formalise le processus de raisonnement en définissant une relation de direction avec une matrice exprimée dans la figure 4. Si une zone est considérée comme un ensemble de tous les points dans cette zone, les zones de la matrice font référence à ces ensembles de points. illustré sur la carte de la figure 4. L'opération d'intersection d'ensembles de deux ensembles, notée Ç, produit le sous-ensemble de points qui se trouvent dans les deux ensembles. Le modèle peut gérer des situations plus complexes, par exemple, lorsqu'une entité cible croise plusieurs tuiles de direction.

Figure 4. Illustration des ensembles de points et de l'équation de définition de la matrice direction-relation (adapté de Goyal & Egenhofer, 2001). Source : auteur.

2.2.4 Requêtes spatiales basées sur des relations spatiales multiples

Une requête spatiale ne doit pas nécessairement être limitée à une seule relation spatiale. Il n'est pas rare de trouver une requête basée sur une combinaison de plusieurs relations spatiales. Cela peut arriver pour plusieurs raisons. Discutés ici sont juste deux raisons courantes. Premièrement, cela peut être dû à la nature du problème de requête. Par exemple, QE7 et QE8 peut avoir besoin d'être modifié dans le monde réel pour trouver des maisons ou des cabines dans certaines distances de seuil. Les requêtes modifiées combineraient une relation de proximité et une relation de direction. Deuxièmement, de multiples relations spatiales sont parfois nécessaires avec des considérations pratiques de précision ou d'autres problèmes de qualité des données. Par exemple, un utilisateur souhaite trouver tous les accidents de la circulation sur une autoroute spécifique. Cela peut être traduit en une requête spatiale basée sur la relation de topologie "toucher" entre un point et une entité linéaire, comme indiqué dans le tableau 2. Cependant, pour des raisons de précision et d'exactitude, de nombreux emplacements d'accidents admissibles seraient manqués si seulement le "toucher” la relation topologique est considérée. Le problème peut être résolu en modifiant la requête pour inclure tous les emplacements d'accident à une distance seuil par rapport à l'entité linéaire. La requête modifiée combine la topologie et les relations de distance.

Comme discuté ci-dessus, des cadres de raisonnement spatial et des modèles d'analyse ont été développés pour chaque type de relations spatiales. Bien que certains d'entre eux fassent partie intégrante des logiciels SIG populaires, tous n'ont pas été développés en outils logiciels dans les programmes SIG. Selon la disponibilité des fonctions et des outils dans les logiciels SIG standard, il existe généralement trois approches pour effectuer une requête spatiale. Le moyen le plus courant consiste à utiliser des fonctions de requête spatiale inhérentes dans un programme SIG. La seconde consiste à exécuter des instructions SQL dans un SIG ou tout système de gestion de base de données spatiale à usage général. La dernière approche consiste à développer des outils personnalisés pour les requêtes. Bien que chaque méthode ait ses avantages et ses inconvénients, la bonne nouvelle est que leurs avantages sont complémentaires.

  • Requêtes spatiales avec fonctions innées dans les logiciels SIG. Comme la capacité de requête spatiale est cruciale pour le SIG, presque tous les logiciels SIG ont au moins certaines fonctions de requête spatiale intégrées à partir de l'interface utilisateur. Actuellement, tous les programmes SIG populaires ont des fonctions innées pour les requêtes basées sur la distance, à l'exception de la distance qualitative. Beaucoup d'entre eux ont des capacités intégrées pour répondre aux requêtes spatiales basées sur des relations topologiques, et certains d'entre eux peuvent gérer celles basées sur une combinaison de deux relations spatiales. Les résultats sont renvoyés à la volée pour interprétation et traitement ultérieur. C'est l'approche la plus simple et la plus utilisée. La limitation de cette approche réside dans les contraintes des fonctions existantes fournies par le logiciel utilisé.
  • Requêtes spatiales avec langage de requête structuré (SQL). Étant donné qu'une requête spatiale consiste à sélectionner des entités en fonction de relations spatiales, elle peut être exprimée sous forme d'instruction(s) SQL en traduisant les composants de la requête en critères de recherche. L'exécution de l'instruction SQL renvoie des caractéristiques spatiales qui satisfont aux critères de recherche. Cela peut être effectué dans n'importe quel système de gestion de base de données spatiale qui prend en charge SQL. Certains logiciels SIG fournissent l'interface pour les expressions SQL. Par exemple, ArcGIS fournit des outils de dialogue de création de requêtes qui permettent aux utilisateurs de créer des instructions SQL. De même, ces instructions peuvent également être construites et exécutées dans d'autres systèmes de gestion de bases de données, tels que PostgreSQL et Oracle. L'exécution d'une requête à l'aide d'instructions SQL permet plus de flexibilité. Par rapport à l'approche utilisant des fonctions SIG intégrées, la méthode des instructions SQL laisse de la place aux critères de recherche conçus par l'utilisateur, fonctionnant dans une plus large sélection d'environnements logiciels. Cependant, l'écriture de requêtes SQL natives manque de l'interactivité et de la commodité fournies par les fonctions intégrées.
  • Requêtes spatiales avec des outils personnalisés. Les deux premières approches sont suffisantes pour le besoin de la plupart des requêtes spatiales. Mais dans de rares cas, lorsqu'un modèle unique est nécessaire ou qu'un type particulier de requête est demandé, aucune des deux approches précédentes ne peut être utile. La troisième approche, le développement d'outils logiciels personnalisés, est la solution dans cette situation. Les outils peuvent être chargés en tant que fonctions complémentaires au logiciel SIG existant ou en tant que packages autonomes. Certains outils développés pour des types de requêtes spécifiques ont été partagés dans des référentiels open source tels que GitHub pour que les personnes intéressées puissent les utiliser. Cette approche est la plus exigeante et nécessite des compétences en programmation. C'est donc l'approche la plus difficile si l'on doit repartir de zéro. Le compromis est que cette approche offre la meilleure flexibilité et est donc la plus appropriée lorsqu'un niveau élevé de personnalisation est nécessaire.

Cohn, A.G. et N.M. Gotts. (1996). la représentation en « jaune d'œuf » des régions aux frontières indéterminées. Dans Objets géographiques aux limites indéterminées, éd. PENNSYLVANIE. Burrough et A.U. Frank, pp.171-187. Bristol, Pennsylvanie : Taylor et Francis.

Egenhofer, M.J., Franzosa, R., (1991), Points-set Topological Relations. Revue Internationale des Systèmes d'Information Géographique, 5(2) : 161-174. DOI : 10.1080/02693799108927841

Frank, A. U. (1996). Raisonnement spatial qualitatif : les directions cardinales comme exemple. Revue Internationale des Systèmes d'Information Géographique, 10(3):269-290. DOI : 10.1080/02693799608902079


Services géospatiaux

Le Master of Professional Studies in Geospatial Services permet aux étudiants d'acquérir des compétences pratiques et des bases théoriques pour diriger avec des données géographiques (xyzt) dans les secteurs public et privé. Ce programme s'adapte aux nouvelles technologies émergentes nécessaires pour gérer des quantités toujours croissantes de données, plaçant les étudiants à la pointe de la science géospatiale.

L'intégration de l'apprentissage expérientiel, à l'aide d'applications pratiques, met au défi et encourage les étudiants à sortir de leur zone de confort pour devenir des universitaires indépendants et des citoyens bien informés dans un monde en constante évolution.

Analysis of geospatial data accelerates innovative analysis and provides solutions to problems in multiple sectors such as:

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  • Study the legal, economic, and ethical issues associated with GIS
  • Examine practical applications of GIS to support geographic inquiry and decision making

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Northeastern’s Geospatial Services program is a member of the USGIF. The United States Geospatial Intelligence Foundation is the only organization dedicated to bringing together industry, academia, government, professional organizations, and stakeholders to exchange ideas, share best practices, and promote the education and importance of a national geospatial intelligence agenda.

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