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Comment réduire les entités raster à une seule largeur de cellule ?


Existe-t-il des outils ou un flux de travail existant qui convertissent les entités raster (telles que les routes, les rivières, les lignes électriques, etc.) qui sont (ou peuvent être) de plusieurs cellules de large en une seule largeur de cellule (c'est-à-dire la ligne centrale).

Pour simplifier, disons que nous avons des données binaires : 1 = fonctionnalité (quelle qu'elle soit) et 0 = NoData.

Comme ça:

C'est déjà assez bon, mais comment pourrais-je réduire toutes ces fonctionnalités à une seule largeur de cellule (en utilisant une connectivité à 8 nœuds) ? Vous cherchez une solution pour certains des logiciels suivants : ArcGIS, QGIS, SAGA GIS.


Dans GRASS GIS, vous pouvez utiliser r.thin pour cette tâche :

Le code implémente l'algorithme d'affinement décrit dans "Analysis of Thinning Algorithms Using Mathematical Morphology" par Ben-Kwei Jang et Ronlad T. Chin dans Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, n° 6, juin 1990, ainsi que d'autres améliorations ultérieures.

Dans QGIS, vous pouvez facilement l'utiliser via "Traitement" >> GRASS >> raster >> r.thin.


Avec ArcGIS Spatial analyst, vous pouvez utiliser l'outil "léger". Leur algorithme est décrit dans Zhan, Cixiang, 1993, A Hybrid Line Thinning Approach, Proceedings Auto-Carto 11, Minneapolis, pp. 396-405

A titre de remarque, si le processus vous intéresse, vous pouvez aussi jeter un œil au processus de squelettisation en morphologie mathématique. Je ne connais pas d'outil simple dans QGIS, mais il existe un outil de proximité qui peut être utilisé pour générer le résultat.


Je suggérerais de jeter un œil à la barre d'outils ArcScan si vous utilisez ArcGIS. Il a une gamme de fonctions en plus de la vectorisation raster qui, je pense, devrait aider.

Plus précisément, les outils de nettoyage de raster tels que l'érosion et la dilatation qui rendront vos lignes plus fines. Vérifiez également la capture raster car cela peut également être utile. L'image ci-dessous provient des fichiers d'aide d'Arc mais montre le type de nettoyage/amincissement qui peut être effectué à l'aide de la barre d'outils.

J'ai également utilisé ce didacticiel dans le passé comme guide étape par étape pour le traitement du raster.


Rééchantillonnage fait référence à la modification des valeurs des cellules en raison des modifications apportées à la grille de cellules raster. Cela peut se produire lors de la reprojection. Même si la projection ne change pas, nous pouvons souhaiter modifier la taille de cellule effective d'un jeu de données existant.

Suréchantillonnage fait référence aux cas où nous convertissons en une résolution plus élevée/des cellules plus petites. Sous-échantillonnage ré-échantillonne à une résolution inférieure/des tailles de cellules plus grandes.

En lisant à partir d'une source raster dans un tableau de sortie d'une taille différente ou en spécifiant un out_shape d'une taille différente, vous rééchantillonnez effectivement les données.

Voici un exemple de suréchantillonnage d'un facteur 2 en utilisant la méthode de rééchantillonnage bilinéaire.

Le sous-échantillonnage à 1/2 de la résolution peut être effectué avec upscale_factor = 1/2 .


Types de données spatiales vectorielles

Les données vectorielles ne sont pas constituées d'une grille de pixels. Au lieu de cela, les graphiques vectoriels sont composés de sommets et chemins.

Les trois types de symboles de base pour les données vectorielles sont les points, les lignes et les polygones (surfaces). Depuis la nuit des temps, les cartes utilisent des symboles pour représenter les caractéristiques du monde réel. Dans la terminologie SIG, les caractéristiques du monde réel sont appelées entités spatiales.

Le cartographe décide de la quantité de données à généraliser dans une carte. Cela dépend de l'échelle et de la quantité de détails qui seront affichés sur la carte. La décision de choisir des points vectoriels, des lignes ou des polygones est régie par le cartographe et l'échelle de la carte.

Points comme coordonnées XY

Points de vecteur sont simplement des coordonnées XY. Lorsque les entités sont trop petites pour être représentées sous forme de polygones, des points sont utilisés.

À l'échelle régionale, l'étendue des villes peut être affichée sous forme de polygones car cette quantité de détails peut être vue lors d'un zoom avant. Mais à l'échelle mondiale, les villes peuvent être représentées sous forme de points car le détail des limites de la ville ne peut pas être vu.

Les données vectorielles sont stockées sous forme de paires de coordonnées XY (latitude et longitude) représentées par un point. Des informations attributaires telles que le nom de la rue ou la date de construction pourraient l'accompagner dans une base de données spatiale ou un tableau décrivant son utilisation actuelle.

Lignes en tant que points connectés

Les lignes vectorielles relient les sommets aux chemins. Si vous deviez relier les points dans un ordre particulier, vous vous retrouveriez avec un ligne de vecteur fonctionnalité.

Les lignes représentent généralement des entités de nature linéaire. Les cartographes peuvent utiliser une épaisseur de ligne différente pour montrer la taille de l'entité. Par exemple, une rivière de 500 mètres de large peut être plus épaisse qu'une rivière de 50 mètres de large.

Ils peuvent exister dans le monde réel, comme les routes ou les rivières. Ou il peut aussi s'agir de divisions artificielles telles que des frontières régionales ou des frontières administratives.

Les points sont simplement des paires de coordonnées XY (latitude et longitude). Lorsque vous connectez chaque point ou sommet avec une ligne dans un ordre particulier, ils deviennent un ligne de vecteur fonctionnalité.

Les réseaux sont des ensembles de données linéaires, mais ils sont souvent considérés comme différents. En effet, les réseaux linéaires sont des éléments topologiquement connectés. Ils se composent de jonctions et de virages avec connectivité. Si vous deviez trouver un itinéraire optimal à l'aide d'un réseau de lignes de circulation, il suivrait les rues à sens unique et les restrictions de virage pour résoudre une analyse. Les réseaux ne sont que intelligents.

Polygones en tant que lignes fermées

Lorsqu'un ensemble de sommets sont joints dans un ordre particulier et fermés, ils deviennent un polygone de vecteur fonctionnalité. Pour créer un polygone, la première et la dernière paire de coordonnées sont identiques et toutes les autres paires doivent être uniques.

Les polygones représentent des entités qui ont une zone à deux dimensions. Des exemples de polygones sont les bâtiments, les champs agricoles et les zones administratives distinctes.

Les cartographes utilisent des polygones lorsque l'échelle de la carte est suffisamment grande pour être représentée sous forme de polygones.


Modèles d'information géographique

Le processus de conversion d'une zone géographique donnée et des informations la concernant en données utilisables dans le SIG peut être divisé en trois phases différentes.

  • L'établissement d'un modèle géographique. C'est-à-dire un modèle conceptuel d'une réalité et de son comportement.
  • L'établissement d'un modèle de représentation. C'est-à-dire une manière de coder le modèle conceptuel, en le réduisant à un ensemble fini d'éléments.
  • L'établissement d'un modèle de stockage. C'est-à-dire une stratégie de stockage pour stocker les éléments du modèle de représentation.

Les modèles de représentation sont les plus importants, et nous nous concentrerons sur eux ici. Les deux principaux modèles de représentation sont les modèle raster et le modèle vectoriel. Les couches utilisant ces modèles sont communément appelées couches raster et couches vectorielles.

Modèle raster

Le modèle raster est basé sur un division systématique de l'espace. Tout l'espace est caractérisé par un ensemble d'éléments qui le recouvrent, chacun avec une valeur associée.

Le modèle raster le plus courant est basé sur une grille de cellules carrées, ou parfois rectangulaires. Connaissant l'orientation de la grille, la taille des cellules (qui est la même pour toutes), et au moins les coordonnées de l'une d'entre elles, il est possible de connaître l'emplacement de toutes les cellules, grâce à son structure régulière. Avec cela, les valeurs de la variable avec laquelle nous travaillons sont connues en tous les points de la zone couverte par la couche. Le taille de cellule est un paramètre lié à l'échelle de la couche, puisqu'il définit sa résolution et dépend du niveau de détail utilisé lors de la prise des mesures correspondantes.

La figure 6.3 montre un exemple de grille raster.


Figure 6.3 : Cellules d'une grille raster avec leurs valeurs associées.

Le nombre de valeurs stockées pour chaque cellule définit le nombre de bandes dans une couche raster. Une bande contient une valeur unique pour chaque cellule. Nous pouvons comprendre une couche raster avec plus d'une bande comme un ensemble de sous-couches, toutes ayant la même structure spatiale (étendue et taille de cellule) et enveloppées comme une seule couche.

Nous pouvons en trouver un exemple clair dans les images numériques en couleur. Une image numérique est composée d'une grille de valeurs (appelée pixels), chacun d'eux avec une couleur associée. Dans le cas le plus courant, cette couleur est exprimée avec trois valeurs, correspondant à l'intensité des couleurs rouge, vert et bleu, qui, lorsqu'elles sont combinées, donnent la couleur du pixel. C'est-à-dire qu'une image comme celle-ci est une couche raster avec trois bandes, chacune contenant l'une des composantes rouge, verte et bleue.

Une autre utilisation typique du modèle raster est pour ce que l'on appelle Modèles numériques d'élévation (DEM), qui contiennent la topographie d'une zone donnée. Ce sont toujours des couches à bande unique.

Dans la plupart des cas, les valeurs d'une couche raster sont numériques et le logiciel SIG n'est généralement pas adapté pour gérer d'autres types de valeurs dans la composante thématique d'une couche raster. Pour cette raison, les couches raster peuvent être vues comme matrices, et les outils mathématiques correspondants peuvent être utilisés pour leur analyse.

Modèle vectoriel

L'autre modèle de représentation principal est le modèle vectoriel. Dans ce modèle, il n'y a pas d'unités fondamentales qui divisent et couvrent la zone modélisée. Au lieu de cela, la variabilité et les caractéristiques de cette zone sont modélisées en utilisant fonctionnalités, qui représentent des éléments dans lesquels ces caractéristiques ne changent pas. La partie géographique d'une entité est constituée de primitives géométriques, et ceux-ci peuvent être de trois types différents : points, lignes et polygones (Figure 6.4).


Figure 6.4 : Primitives géométriques dans le modèle de représentation vectorielle et quelques exemples de chacune d'entre elles et de leurs attributs associés

A l'aide de points, de lignes et de polygones, l'espace géographique peut être modélisé en associant des valeurs à ces primitives. Une caractéristique peut avoir plusieurs primitives. Par exemple, dans une couche contenant des pays, un pays comme les États-Unis nécessitera plusieurs polygones (États-Unis continentaux, Alaska, îles Hawaï, etc.). Tous ces polygones forment une seule entité, puisqu'ils appartiennent tous au même pays et partageront les mêmes valeurs associées.

Une couche peut contenir des entités avec des primitives de différents types, mais elle est généralement limitée à un seul type. Il est courant de parler de ``couche de points'' ou de ``couche de polygones'' pour l'indiquer.

Les éléments peuvent être représentés à l'aide de différents types de primitives. Par exemple, une ville peut être représentée comme un seul point ou comme un polygone avec son périmètre. L'utilisation de l'une ou l'autre géométrie devrait dépendre du type de phénomène que nous voulons modéliser ou du niveau de détail requis, entre autres facteurs.

La composante thématique du modèle vectoriel est définie à l'aide de les attributs. Une couche contient généralement plusieurs attributs. Les attributs sont associés aux entités, peuvent contenir des informations de tous types et sont plus polyvalents que les valeurs associées aux couches raster, qui, comme il a été mentionné, ne contiennent normalement que des valeurs numériques. En raison de sa structure particulière (un ensemble d'attributs associés à une caractéristique), la composante thématique du modèle vectoriel peut être représentée sous forme de tableau et stockée dans un base de données (nous en reparlerons plus dans le chapitre consacré aux bases de données). De plus, il peut être analysé indépendamment de la composante spatiale.

Un élément particulier du modèle de représentation vectorielle est topologie. Une couche vectorielle est dite contenir une topologie si elle contient les relations spatiales entre ses entités. La topologie est requise pour certaines analyses et modifie la façon dont certaines opérations, telles que l'édition de la géométrie, fonctionnent dans le SIG.


Figure 6.5 : Une couche de routes sans topologie (a) et avec topologie (b). Les cercles dans ce dernier cas indiquent les connexions entre les routes.

Bien que la plupart des opérations de couche vectorielle puissent être effectuées sans topologie, certaines d'entre elles, telles que Analyse de réseau ne sont pas possibles sans cela. Si nous pensons à une couche de routes, si elle ne contient que des lignes représentant des routes mais aucune information sur la façon dont elles sont connectées, il n'y a aucun moyen de construire le réseau à partir d'elles. Les points d'intersection des lignes peuvent être des croisements ou des ronds-points (il est donc possible de passer d'une route à une autre), mais ils peuvent aussi être des points sans connexion entre les routes (l'une passant au-dessus de l'autre). Sans le savoir, il nous manque des informations et l'analyse du réseau ne peut pas être effectuée. (Figure 6.5)

Les données de ligne sans topologie sont communément appelées spaghetti Les données.

Raster vs vecteur

Les modèles de représentation matricielle et vectorielle peuvent être utilisés pour stocker toute information géographique. La figure 6.6 en contient un exemple et montre une couche de routes représentée à l'aide des deux modèles.

Nous avons mentionné les DEM comme un cas typique de couches raster. Représenter l'altitude sous la forme d'une couche raster présente de nombreux avantages, en particulier pour effectuer une analyse, mais ce n'est pas la seule option. Nous pouvons avoir une couche vectorielle avec des points (ce sera le cas si les données d'altitude proviennent d'un levé topographique), ou une couche de lignes avec des courbes de niveau (la façon la plus courante de représenter l'altitude dans une carte traditionnelle).


Figure 6.6 : Comparaison entre les modèles de représentation vectoriel (a) et raster (b).

Il est clair que les deux modèles ont de nombreuses différences, et chacun d'eux a ses avantages et ses inconvénients. Voici quelques facteurs à comparer.

  • Approcher. Le modèle raster se concentre sur les propriétés de l'espace représenté (quelle et comment), tandis que le modèle vectoriel se concentre sur l'emplacement de cette propriété ().
  • Précision. Le modèle raster a sa précision limitée par la taille de la cellule. Bien que cela puisse être aussi petit que nous le souhaitons, cela entraînerait de très grandes quantités de données. Les entités plus petites que cette taille ne peuvent pas être représentées et il est supposé qu'il n'y a pas de variabilité au sein d'une cellule.

De plus, les formes sont limitées aux angles droits, puisque l'unité de base de la grille raster, comme nous l'avons vu, est un carré ou un rectangle (Figure 6.7


Figure 6.7 : Limitations du modèle de représentation raster. Étant donné que l'espace est divisé en unités carrées, les éléments tels que les courbes ne peuvent pas être représentés fidèlement.

Globalement, il n'y a pas de modèle de représentation meilleur qu'un autre. Selon les cas, l'un sera plus adapté que l'autre. Les facteurs suivants doivent être pris en compte lors de l'évaluation de l'adéquation de ces modèles à une circonstance particulière :

  • Type de variable ou de phénomène à représenter. En général, il est préférable d'utiliser des couches raster pour continu variables telles que l'altitude, afin de faciliter l'analyse en fonction de celles-ci. Discret les variables, en revanche, sont mieux représentées en utilisant une approche vectorielle.
  • Objectif de la couche. Il est important de savoir comment nous prévoyons d'utiliser une couche, afin de déterminer le modèle de représentation qui pourrait mieux convenir à notre cas. Par exemple, si nous avons des données d'altitude et que nous prévoyons d'effectuer une analyse, il sera préférable d'avoir un DEM raster, car la plupart des algorithmes nécessitent que les données d'altitude soient une couche raster. Cependant, si nous voulons utiliser ces données d'altitude uniquement pour la visualisation et les combiner avec d'autres couches pour créer une carte, il peut être préférable d'avoir une couche vectorielle avec des courbes de niveau, car ce sera une meilleure solution cartographique et interférera moins avec les variables restantes.
  • Le contexte. Le contexte peut rendre meilleur (voire obligatoire) le travail avec un modèle de représentation donné. Par exemple, si nous travaillons avec des images et prévoyons de faire des analyses avec d'autres couches également, celles-ci devraient être des couches raster, car les images, comme nous l'avons vu, sont toujours des couches raster.

Il existe des algorithmes qui permettent conversion entre les modèles de représentation raster et vectoriel, donc si nous avons nos données dans l'un d'eux, nous pouvons obtenir une nouvelle couche qui utilise l'autre modèle et pourrait être plus adaptée à notre travail.


6. Résolution

Jusqu'à présent, vous avez lu que les systèmes de télédétection mesurent le rayonnement électromagnétique et qu'ils enregistrent les mesures sous forme de données d'images matricielles. La résolution des données d'images télédétectées varie de plusieurs manières. Comme vous vous en souvenez, la résolution est la différence la moins détectable dans une mesure. Dans ce contexte, trois des types les plus importants sont la résolution spatiale, la résolution radiométrique et la résolution spectrale.

Résolution spatiale fait référence à la grossièreté ou à la finesse d'une grille raster. Les mailles des données à haute résolution, telles que celles produites par l'imagerie aérienne numérique ou par le satellite Ikonos, correspondent à des surfaces au sol aussi petites ou inférieures à un mètre carré. Les données de télédétection dont les mailles vont de 15 à 80 mètres de côté, comme les capteurs Landsat ETM+ et MSS, sont considérées comme de moyenne résolution. Les cellules des données à basse résolution, telles que celles produites par le capteur AVHRR de la NOAA, sont mesurées en kilomètres. (Vous en apprendrez plus sur tous ces capteurs plus loin dans ce chapitre.)

Plus la résolution spatiale d'une image numérique est élevée, plus elle contient de détails. Les détails sont précieux pour certaines applications, mais ils sont également coûteux. Considérons, par exemple, qu'une image 8 bits de la Terre entière dont la résolution spatiale est d'un mètre pourrait remplir 78 400 disques CD-ROM, une pile de plus de 250 pieds de haut (en supposant que les données ne soient pas compressées). Bien que les techniques de compression de données réduisent considérablement les besoins de stockage, les coûts de stockage et de traitement associés aux données satellitaires à haute résolution rendent souvent les données à moyenne et basse résolution préférables pour les analyses de zones étendues.

Un deuxième aspect de la résolution est résolution radiométrique, la mesure de la capacité d'un capteur à discriminer de petites différences dans l'amplitude du rayonnement dans la zone au sol qui correspond à une seule cellule raster. Plus la profondeur de bits (nombre de bits de données par pixel) des images qu'un capteur enregistre est élevée, plus sa résolution radiométrique est élevée. Le capteur AVHRR, par exemple, stocke 2 10 bits par pixel, par opposition aux 2 8 bits qu'enregistrent les capteurs Landsat. Ainsi, bien que sa résolution spatiale soit très grossière (

4 km), le radiomètre avancé à très haute résolution tire son nom de sa haute résolution radiométrique.

Enfin, il y a résolution spectrale, la capacité d'un capteur à détecter de petites différences de longueur d'onde. Par exemple, un film panchromatique est sensible à une large gamme de longueurs d'onde. Un objet qui reflète beaucoup d'énergie dans la partie verte de la bande visible serait indiscernable sur une photo panchromatique d'un objet qui reflète la même quantité d'énergie dans la bande rouge, par exemple. Un système de détection avec une résolution spectrale plus élevée permettrait de distinguer plus facilement les deux objets.


L'ensemble de données utilisé pour analyser le passé ainsi que pour travailler sur l'analyse est connu sous le nom de données spatiales. Les données spatiales se limitent à de simples informations au niveau d'une feuille de calcul, mais elles comprennent également des images provenant de satellites et de drones, des points de données d'adresses et des données longitudinales et latitudinales.

Les données spatiales sont principalement classées en données vectorielles et en données raster. Les données vectorielles sont constituées d'informations de coordonnées, tandis que les données raster concernent des couches d'images extraites des capteurs de caméra. Les données spatiales qui appartiennent aux informations géographiques et géologiques sont appelées données géospatiales. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles gèrent ces données géospatiales et sont appelées bases de données SIG.

Hadoop, Data Science, Statistiques et autres

Types de données spatiales

Les données spatiales sont principalement classées en deux types, à savoir les données vectorielles et les données raster.

1. Données vectorielles

Les données vectorielles sont les données représentées sous forme de points, de lignes et peuvent être représentées dans des modèles bidimensionnels et bidimensionnels en fonction des coordonnées utilisées. Les données vectorielles dans le SIG sont utilisées pour fournir des informations à l'aide de coordonnées et pour visualiser les points d'adresse et les lieux d'intérêt, les lignes pour les rivières, les routes, les chemins de fer, les itinéraires de ferry et même les principaux flux de pipelines, les polygones, d'autre part, sont utilisés pour mettre en valeur les plans d'eau intérieurs comme les lacs, les bâtiments, etc.

  • Points : un seul point sur le calque les représente. Il peut s'agir de coordonnées x, y ou z.
  • Lignes: Cette forme de données vectorielles est représentée à l'aide de deux coordonnées, c'est-à-dire soit la coordonnée x – y soit la coordonnée inverse. Cette caractéristique a une longueur définie, et aussi, elle n'a pas la largeur à cause du modèle bidimensionnel.
  • Polygone: L'entité est représentée en utilisant 3 ou plus de 3 coordonnées. Cette forme de données vectorielles est généralement utilisée lorsqu'une zone est définie.

Lien source de l'image : https://support.pitneybowes.com/SearchArticles/

2. Données raster

Les données raster concernent des images cartographiques multicouches provenant de satellites, de drones et de divers autres capteurs de caméra. Les données stockées sont au format de cellules et de pixels de couleur. Ce sont des pixels qui sont organisés en colonnes et en lignes. Les données sont au format .jpg, .png, bitmap, .tif et .bmp. Les données raster dans le SIG sont très efficaces pour la visualisation et l'analyse, ce qui est à peine possible dans les données vectorielles. Contrairement aux données vectorielles, la forme raster des données SIG est volumineuse et complexe à gérer en raison de ses qualités plus riches.

Utilisation des données spatiales dans le SIG

  • Les données spatiales sont collectées à partir de diverses sources de caméras, de drones, de satellites, de capteurs et de travailleurs géologiques sur le terrain. Les données vectorielles concernent principalement les points d'adresse, les lignes et les polygones. Les valeurs attributionnelles et le codage géoréférencé sont effectués sur toutes les entités. Tous les attributs sont conformes aux procédures opérationnelles normalisées de l'organisation, également appelées SOP. De nombreux concepts et logiques géologiques sont impliqués lors de l'ajout des données d'attribution dans les entités.
  • Les techniciens SIG, les analystes SIG et les développeurs SIG travaillent ensemble dans le processus connu sous le nom de géocodage. Par exemple, les entités telles que les points d'adresse, les routes, les rivières et même les entités polygonales telles que les lacs sont alimentées avec toutes les informations d'attribution telles que le nom, la longueur, la largeur et même certains paramètres supplémentaires si nécessaire.
  • Les données sont intégrées en conjonction avec les informations longitudinales et latitudinales selon le placement. La forme vectorielle des données est toujours ajoutée après avoir été référencée et validée avec les données raster spécifiques.
  • Toutes les données spatiales sont traitées via un logiciel SIG où elles peuvent être analysées, manipulées et visualisées parfaitement selon les besoins d'un individu ou d'une organisation. Sur la base des données raster disponibles dans le système SIG, les techniciens SIG démarrent la carte restante ou à moitié préparée et complètent tout le géocodage en se référant aux métriques disponibles. Lors du géocodage et du référencement, les techniciens notent également les paramètres tels que les valeurs longitudinales, latitudinales et même les informations supplémentaires telles que le nom, la longueur et la largeur.
  • Les données intégrées sont ensuite enregistrées dans le SGBDR, et de sorte que celles-ci puissent être utilisées pour comprendre l'énoncé du problème lié à la terre. Les modèles 3D sont aujourd'hui utilisés pour coordonner les systèmes afin de représenter les problèmes commerciaux de manière plus granulaire. Pour traiter les modèles 3D, les organisations impliquent également des experts en effets visuels et graphiques possédant des connaissances de pointe dans divers outils d'animation.

Avantages de l'utilisation des données spatiales

Voyons maintenant quelques-uns des avantages :

  • Avec des mises à jour rapides des ensembles de données, l'organisation peut facilement effectuer des analyses et des analyses.
  • Les informations mises à jour peuvent être rapidement diffusées auprès des consommateurs.
  • Les bases de données spatiales stockent à la fois des données vectorielles et raster, elles peuvent donc être utilisées pour résoudre un maximum de problèmes commerciaux.
  • Le mélange de données vectorielles et raster produit un produit puissant qui peut résoudre divers problèmes économiques et liés à la terre.
  • Les données spatiales, lorsqu'elles sont combinées avec des données non spatiales comme les informations sur le sol, la population de la ville, peuvent devenir une riche source de connaissances.
  • Avec l'aide des informations disponibles, la prise de décision et la planification stratégique peuvent être effectuées de manière approfondie.
  • Les données sont corrigées et mises à jour régulièrement, et donc le risque d'analyser des données erronées du système est très faible.
  • Les données spatiales peuvent être intégrées à diverses autres technologies telles que LIDAR pour créer divers modèles.

Conclusion

Il y a beaucoup de choses en ce qui concerne les données géospatiales et leurs caractéristiques. Toutes les choses ne peuvent pas être écrites dans un seul document pour comprendre le véritable potentiel. Il faut effectuer certaines activités dans la vie pratique pour comprendre les choses. Il y a tellement de choses dans le monde des SIG qui sont encore inexplorées en raison de sa nature négligée sur le marché. Comme son domaine, les données spatiales sont également sous-estimées et pratiquement aucune organisation n'essaie même d'utiliser ces données. De nombreuses organisations SIG préfèrent actualiser leurs données spatiales en répondant elles-mêmes à des enquêtes auprès de leurs consommateurs. Ils apprécient les données qui circulent dans leur système, qu'il s'agisse du consommateur ou des travailleurs sur le terrain.

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Unicellulaire vs Multicellulaire

Les cellules fonctionnent différemment dans les organismes unicellulaires et multicellulaires. Un organisme unicellulaire dépend d'une seule cellule pour toutes ses fonctions, tandis qu'un organisme multicellulaire a des cellules spécialisées pour exécuter différentes fonctions qui soutiennent collectivement l'organisme.

Protiste de frontonie

Il existe de nombreux types d'organismes unicellulaires dans le monde, y compris des protistes comme celui-ci, qui se nourrissent principalement de diatomées, d'amibes, de bactéries et d'algues.

Photographie de Gerd Guenther / Science Source

Les cellules fonctionnent différemment dans les organismes unicellulaires et multicellulaires, mais dans chaque organisme, chaque cellule possède des structures cellulaires spécialisées, ou organites, qui sont nombreuses. Ces organites sont responsables de diverses fonctions cellulaires, telles que l'obtention de nutriments, la production d'énergie et la fabrication de protéines. Les organismes unicellulaires sont constitués d'une seule cellule qui exécute toutes les fonctions nécessaires à l'organisme, tandis que les organismes multicellulaires utilisent de nombreuses cellules différentes pour fonctionner.

Les organismes unicellulaires comprennent les bactéries, les protistes et les levures. Par exemple, une paramécie est un organisme unicellulaire en forme de pantoufle que l'on trouve dans l'eau des étangs. Il absorbe la nourriture de l'eau et la digère dans des organites appelées vacuoles alimentaires. Les nutriments de la nourriture voyagent à travers le cytoplasme vers les organites environnants, aidant à maintenir le fonctionnement de la cellule, et donc de l'organisme.

Les organismes multicellulaires sont composés de plus d'une cellule, avec des groupes de cellules se différenciant pour assumer des fonctions spécialisées. Chez l'homme, les cellules se différencient tôt dans le développement pour devenir des cellules nerveuses, des cellules de la peau, des cellules musculaires, des cellules sanguines et d'autres types de cellules. On peut facilement observer les différences dans ces cellules au microscope. Leur structure est liée à leur fonction, c'est-à-dire que chaque type de cellule prend une forme particulière afin de servir au mieux son objectif. Les cellules nerveuses ont des appendices appelés dendrites et axones qui se connectent à d'autres cellules nerveuses pour déplacer les muscles, envoyer des signaux aux glandes ou enregistrer des stimuli sensoriels. Les cellules de la peau externe forment des piles aplaties qui protègent le corps de l'environnement. Les cellules musculaires sont des fibres minces qui se regroupent pour la contraction musculaire.

Les cellules des organismes multicellulaires peuvent également avoir une apparence différente selon les organites nécessaires à l'intérieur de la cellule. Par exemple, les cellules musculaires ont plus de mitochondries que la plupart des autres cellules, de sorte qu'elles peuvent facilement produire de l'énergie pour le mouvement. Les cellules du pancréas ont besoin de produire de nombreuses protéines et ont plus de ribosomes et de réticules endoplasmiques rugueux pour répondre à cette demande. Bien que toutes les cellules aient des organites en commun, le nombre et les types d'organites présents révèlent le fonctionnement de la cellule.

Il existe de nombreux types d'organismes unicellulaires dans le monde, y compris des protistes comme celui-ci, qui se nourrissent principalement de diatomées, d'amibes, de bactéries et d'algues.


Comment réduire les entités raster à une seule largeur de cellule ? - Systèmes d'information géographique

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Nick Santos

Chercheur en applications géospatiales

Екст идео

[MUSIQUE] Bonjour, encore une fois et bienvenue à nouveau. Dans cette leçon, nous allons parler de la façon dont les données SIG sont structurées et de ce que cela signifie pour la façon dont vous collectez et traitez les données. Pour comprendre les types de données, nous allons prendre cette scène que j'ai dessinée et voir comment elle pourrait se traduire en données géospatiales. Ceci est juste un croquis de base et je ne suis pas un artiste, mais prétendez un instant qu'il s'agit d'une scène du monde réel d'une rivière en bleu avec de la végétation des deux côtés en vert et des plaques de terre sans herbe ni végétation de couleur beige . Alors maintenant, la question centrale est de savoir comment traduire conceptuellement cet emplacement en données géospatiales ? Avant de plonger, je veux que vous réfléchissiez un instant à la collecte de données. D'une certaine manière, la collecte de données se fait toujours dans une approximation du monde réel. Nous ne pouvons pas tout capturer sur un emplacement dans nos données, nous éliminons donc les informations qui ne sont pas importantes pour notre application particulière de ces données et collectons les choses qui sont significatives pour nous, que ce soit à quoi elles ressemblent ou ce qu'elles font. . Par exemple, pensez à l'application de gestion de contacts dans votre téléphone ou dans votre Rolodex pour certains d'entre vous. Les informations que vous stockez sur une personne ne constituent pas une description complète de celle-ci. Ce sont des choses comme un numéro de téléphone, une adresse e-mail, peut-être leur adresse physique, peut-être d'autres notes. En tant que profil d'une personne, c'est une approximation. Il ne suffit pas de recréer une personne par quelque moyen que ce soit, mais pour certaines utilisations, c'est exactement ce dont nous avons besoin. Les données SIG sont les mêmes. Nous simplifions le monde en structures de données que nous pouvons utiliser dans notre travail. Il existe de nombreux types de données, mais nous allons parler de quatre d'entre eux maintenant. Rasters, puis les types de données vectorielles de points, lignes et polygones. N'oubliez pas que les points sont sans dimension, juste un emplacement dans l'espace et que leur taille est purement basée sur la façon dont nous choisissons de les symboliser ou de les afficher sur notre carte. Les lignes sont en principe unidimensionnelles, mais bidimensionnelles une fois que vous commencez à collecter plusieurs segments pour former des éléments tels que des routes, puis des polygones couvrent une zone et sont généralement utilisés pour regrouper des emplacements que nous classons comme étant du même type. Dans l'ensemble, les données vectorielles sont idéales pour les observations discrètes. La principale alternative aux types de données vectorielles consiste à utiliser un raster à la place. N'oubliez pas qu'il s'agit de grilles comme un échiquier, où chaque cellule ou pixel peut avoir une valeur. Si nous voulons couvrir plus de zone, nous ne pouvons pas simplement ajouter plus de fonctionnalités comme nous le pouvons avec des données vectorielles. Nous devons ajouter plus de lignes ou de colonnes au raster et indiquer des valeurs même s'il s'agit d'une valeur nulle ou inconnue pour tout ce qui se trouve dans ces lignes et colonnes. Ce sont le meilleur pari pour les cas d'utilisation où vos données doivent varier en permanence à travers le paysage. Alors en repensant à la scène que nous venons de regarder. Si nous considérons que c'est à quoi ressemble la réalité, comment pouvons-nous l'approximer en tant que données SIG ? Le premier choix est quel type de fonctionnalités SIG utiliser ? Probablement, le moyen le plus simple de transformer cette scène en données SIG consiste simplement à marquer des points d'intérêt. Je peux commencer par créer simplement des points où se trouvent les taches de saleté. Cela me donne une représentation simple de la scène. Nous n'avons pas les emplacements d'herbe ou la rivière, nous pourrions potentiellement les transformer en points deux, mais cela n'a pas autant de sens que de transformer ces plaques de terre en points. Encore une fois, un rappel qu'il s'agit d'une approximation de nos données. What we create here isn't going to give us the exact dirt patches, but it shows us the locations of the patches and we can use data attributes, which will cover more in an upcoming lecture to help us characterize them in other ways that we can measure. For the river, I am more likely to want to turn that into a line instead of points. That makes a lot more sense for something like a river or roads. This line is still an approximation of the river's location. We don't get width information for this locations. But again, we can add attributes that give us specific information about the river that we can observe it an other way. The location itself is best represented by a line and what if I want to characterize the land cover in general? In this case, maybe I would want to use polygons. I can draw polygons representing the boundaries of these dirt patches and at that point, I have area information for them and can see how they relate to everything else a little better. I can also draw the boundaries of the vegetation areas, which happen to surround the dirt patches, but there will be holes in the vegetation polygons for them. And then if I want to, I can draw out the river as well. When I'm done, I can just draw letters in to visualize the attributes that I might put on these polygons. In a real world use case, I would most likely do polygons or points for the dirt patches. Polygons for the vegetation, depending upon the type of the vegetation and then a line for the river. What about if I want to use a raster format instead? In fact, some lane covered datasets do use rasters. To start with, let's draw out a bare bones grid, so we can visualize our raster. These lines don't actually exist in our dataset, but for us to image a raster, it helps to see them. Also raster cells, the squares here are usually of equal width and height, so ignore the not uniformity in my drawing here. Remember that a key component of a raster dataset is that every location within a cell has the same value, because each cell codes for just one value. This is easy for the first few items, which we can say, consist almost entirely of grass and I'll draw that in here. But what about for the cells that have mixed portions of dirt and grass and river? These mixed pixels can be assigned values by a couple of different rules. We can either assign by the majority value or by what value is in the center of the pixel. In this case, I'm going to approximate assigning values by majority and write in g for Grass, D for dirt, W for water based on what I think it looks like the value would be. When we're done, what we would have is cells with single colors representing their uniform values. Our raster would most likely be stored with integer values like one, two, three. Coding for these different land cover types, but here I've represented them with the letters instead. So again, let's think of the inaccuracies we introduced in our translation of our real world data into a GIS dataset. If the values of these raster cells are uniform, then we lose a ton of precision about the world here when we assign these mixed pixels to a single value. This is inherent to taking data. The best way to minimize it is by choosing the data format that makes the most sense for the place you are working with and the analysis you intend to do. We'll go through these concerns a little more in another course in the specialization, but it's something to keep in mind for now. That's it for this lesson. I hope you have a better understanding of the different GIS data types and when you would choose to use them. See you in the next lecture.


How to avoid broken formulas

If Excel can’t resolve a formula you’re trying to create, you may get an error message like this one:

Unfortunately, this means that Excel can’t understand what you’re trying to do, so you might just want to start over.

Start by selecting d'accord or press ESC to close the error message.

You'll return to the cell with the broken formula, which will be in edit mode, and Excel will highlight the spot where it’s having a problem. If you still don’t know what to do from there and want to start over, you can press ESC again, or select the Annuler button in the formula bar, which will take you out of edit mode.

If you want to move forward, then the following checklist provides troubleshooting steps to help you figure out what may have gone wrong.

Noter: If you're using Office for the web, you may not see the same errors, or the solutions may not apply.

Excel throws a variety of pound (#) errors such as #VALUE!, #REF!, #NUM, #N/A, #DIV/0!, #NAME?, and #NULL!, to indicate something in your formula isn't working properly. For example, the #VALUE! error is caused by incorrect formatting or unsupported data types in arguments. Or, you'll see the #REF! error if a formula refers to cells that have been deleted or replaced with other data. Troubleshooting guidance will differ for each error.

Noter: #### is not a formula-related error. It just means that the column isn't wide enough to display the cell contents. Simply drag the column to widen it, or go to Home > Format > AutoFit Column Width.

Refer to any of the following topics corresponding to the pound error you see:

Each time you open a spreadsheet that contains formulas referring to values in other spreadsheets, you'll be prompted to update the references or leave them as-is.

Excel displays the above dialog box to make sure that the formulas in the current spreadsheet always point to the most updated value in case the reference value has changed. You can choose to update the references, or skip if you don't want to update. Even if you choose to not update the references, you can always manually update the links in the spreadsheet whenever you want.

You can always disable the dialog box from appearing at start up. To do that, go to File > Options > Advanced > General, and clear the Ask to update automatic links boîte.

Important: If this is the first time you're working with broken links in formulas, if you need a refresher on resolving broken links, or if you don't know whether to update the references, see Control when external references (links) are updated.

If the formula doesn't display the value, follow these steps:

Make sure Excel is set to show formulas in your spreadsheet. To do this, select the Formulas tab, and in the Formula Auditing group, select Show Formulas.

Pointe: You can also use the keyboard shortcut Ctrl + ` (the key above the Tab key). When you do this, your columns will automatically widen to display your formulas, but don’t worry, when you toggle back to the normal view, your columns will resize.

If the step above still doesn't resolve the issue, it's possible the cell is formatted as text. You can right-click on the cell and select Format Cells > General (ou alors Ctrl + 1), then press F2 > Enter to change the format.

If you have a column with a large range of cells that are formatted as text, you can select the range, apply the number format of your choice, and go to Data > Text to Column > Finish. This will apply the format to all of the selected cells.

When a formula does not calculate, you'll need to check if automatic calculation is enabled in Excel. Formulas won't calculate if manual calculation is enabled. Follow these steps to check for Automatic calculation.

Sélectionnez le Fichier onglet, sélectionnez Options, and then select the Formulas Catégorie.

Dans le Calculation options section, under Workbook Calculation, make sure the Automatique option is selected.

A circular reference occurs when a formula refers to the cell that it's located in. The fix is to either move the formula to another cell, or change the formula syntax to one that avoids circular references. However, in some scenarios you may need circular references because they cause your functions to iterate—repeat until a specific numeric condition is met. In such cases, you'll need to enable Remove or allow a circular reference.

For more information on circular references, see Remove or allow a circular reference.

If your entry doesn’t start with an equal sign, it isn’t a formula, and won’t be calculated—a common mistake.

When you type something like SUM(A1:A10), Excel shows the text string SUM(A1:A10) instead of a formula result. Alternatively, if you type 11/2, Excel shows a date, such as 2-Nov or 11/02/2009, instead of dividing 11 by 2.

To avoid these unexpected results, always start the function with an equal sign. For example, type: =SUM(A1:A10) et =11/2.

When you use a function in a formula, each opening parenthesis needs a closing parenthesis for the function to work correctly. Make sure that all parentheses are part of a matching pair. For example, the formula =IF(B5<0),"Not valid",B5*1.05) won’t work because there are two closing parentheses, but only one opening parenthesis. The correct formula would look like this: =IF(B5<0,"Not valid",B5*1.05).

Excel functions have arguments—values you need to provide for the function to work. Only a few functions (such as PI or TODAY) take no arguments. Check the formula syntax that appears as you start typing in the function, to make sure the function has the required arguments.

For example, the UPPER function accepts only one string of text or cell reference as its argument: =UPPER("hello") or =UPPER(C2)

Noter: You'll see the function’s arguments listed in a floating function reference toolbar beneath the formula as you're typing it.

Also, some functions, such as SUM, require numerical arguments only, while other functions, such as REPLACE, require a text value for at least one of their arguments. If you use the wrong data type, functions might return unexpected results or show a #VALUE! error.

If you need to quickly look up the syntax of a particular function, see the list of Excel functions (by category).

Don't enter numbers formatted with dollar signs ($) or decimal separators (,) in formulas because dollar signs indicate Absolute References and commas are argument separators. Instead of entering $1,000, enter 1000 in the formula.

If you use formatted numbers in arguments, you’ll get unexpected calculation results, but you may also see the #NUM! error. For example, if you enter the formula =ABS(-2,134) to find the absolute value of -2134, Excel shows the #NUM! error, because the ABS function accepts only one argument, and it sees the -2, and 134 as separate arguments.

Noter: You can format the formula result with decimal separators and currency symbols après you enter the formula using unformatted numbers (constants). It’s generally not a good idea to put constants in formulas, because they can be hard to find if you need to update later and they're more prone to being typed incorrectly. It’s much better to put your constants in cells, where they're out in the open and easily referenced.

Your formula might not return expected results if the cell’s data type can’t be used in calculations. For example, if you enter a simple formula =2+3 in a cell that’s formatted as text, Excel can’t calculate the data you entered. All you'll see in the cell is =2+3. To fix this, change the cell’s data type from Text à Général comme ça:

Sélectionner Domicile and select the arrow to expand the Numéro ou alors Format de nombre group (or press Ctrl + 1). Sélectionnez ensuite Général.

presse F2 to put the cell in the edit mode, and then press Entrer to accept the formula.

A date you enter in a cell that’s using the Numéro data type might be shown as a numeric date value instead of a date. To show a number as a date, pick a Date format in the Format de nombre Galerie.

It's fairly common to use X as the multiplication operator in a formula, but Excel can only accept the asterisk (*) for multiplication. If you use constants in your formula, Excel shows an error message and can fix the formula for you by replacing the X with the asterisk (*).

However, if you use cell references, Excel will return a #NAME? error.

If you create a formula that includes text, enclose the text in quotation marks.

For example, the formula ="Today is " & TEXT(TODAY(),"dddd, mmmm dd") combines the text "Today is " with the results of the TEXT and TODAY functions, and returns say something like Today is Monday, May 30.

In the formula, "Today is " has a space before the ending quotation mark to provide the blank space you want between the words "Today is" and "Monday, May 30." Without quotation marks around the text, the formula might show the #NAME? error.

You can combine (or nest) up to 64 levels of functions within a formula.

For example, the formula =IF(SQRT(PI())<2,"Less than two!","More than two!") has 3 levels of functions the PI function is nested inside the SQRT function, which in turn is nested inside the IF function.

When you type a reference to values or cells in another worksheet, and the name of that sheet has a non-alphabetical character (such as a space), enclose the name in single quotation marks (').

For example, to return the value from cell D3 in a worksheet named Quarterly Data in your workbook, type: ='Quarterly Data'!D3. Without the quotation marks around the sheet name, the formula shows the #NAME? error.

You can also select the values or cells in another sheet to refer to them in your formula. Excel then automatically adds the quotation marks around the sheet names.

When you type a reference to values or cells in another workbook, include the workbook name enclosed in square brackets ([]) followed by the name of the worksheet that has the values or cells.

For example, to refer to cells A1 through A8 on the Sales sheet in the Q2 Operations workbook that’s open in Excel, type: =[Q2 Operations.xlsx]Sales!A1:A8. Without the square brackets, the formula shows the #REF! error.

If the workbook isn’t open in Excel, type the full path to the file.

Par exemple, =ROWS('C:My Documents[Q2 Operations.xlsx]Sales'!A1:A8).

Noter: If the full path has space characters, enclose the path in single quotation marks (at the beginning of the path and after the name of the worksheet, before the exclamation point).

Pointe: The easiest way to get the path to the other workbook is to open the other workbook, then from your original workbook, type =, and use Alt+Tab to shift to the other workbook. Select any cell on the sheet you want, then close the source workbook. Your formula will automatically update to display the full file path and sheet name along with the required syntax. You can even copy and paste the path and use wherever you need it.

Dividing a cell by another cell that has zero (0) or no value results in a #DIV/0! error.

To avoid this error, you can address it directly and test for the existence of the denominator. You could use:

Which says IF(B1 exists, then divide A1 by B1, otherwise return a 0).

Always check to see if you have any formulas that refer to data in cells, ranges, defined names, worksheets, or workbooks before you delete anything. You can then replace these formulas with their results before you remove the referenced data.

If you can’t replace the formulas with their results, review this information about the errors and possible solutions:

If a formula refers to cells that have been deleted or replaced with other data, and if it returns a #REF! error, select the cell with the #REF! error. In the formula bar, select #REF! and delete it. Then enter the range for the formula again.

If a defined name is missing, and a formula that refers to that name returns a #NAME? error, define a new name that refers to the range you want, or change the formula to refer directly to the range of cells (for example, A2:D8).

If a worksheet is missing, and a formula that refers to it returns a #REF! error, there’s no way to fix this, unfortunately—a worksheet that’s been deleted can't be recovered.

If a workbook is missing, a formula that refers to it remains intact until you update the formula.

For example, if your formula is =[Book1.xlsx]Sheet1'!A1 and you no longer have Book1.xlsx, the values referenced in that workbook stay available. However, if you edit and save a formula that refers to that workbook, Excel shows the Update Values dialog box and prompts you to enter a file name. Sélectionner Annuler, and then make sure this data isn’t lost by replacing the formulas that refer to the missing workbook with the formula results.

Sometimes, when you copy the contents of a cell, you want to paste just the value and not the underlying formula that's displayed in the formula bar.

For example, you might want to copy the resulting value of a formula to a cell on another worksheet. Or you might want to delete the values that you used in a formula after you copied the resulting value to another cell on the worksheet. Both of these actions cause an invalid cell reference error (#REF!) to appear in the destination cell, because the cells that contain the values you used in the formula can no longer be referenced.

You can avoid this error by pasting the resulting values of formulas, without the formula, in destination cells.

On a worksheet, select the cells that contain the resulting values of a formula that you want to copy.

Sur le Domicile onglet, dans le Clipboard group, select Copie .

Keyboard shortcut: Press CTRL+C.

Select the upper-left cell of the paste area.

Pointe: To move or copy a selection to a different worksheet or workbook, select another worksheet tab or switch to another workbook, and then select the upper-left cell of the paste area.

Sur le Domicile onglet, dans le Clipboard group, select Pâte , puis sélectionnez Paste Values, or press Alt > E > S > V > Enter for Windows, or Option > Command > V > V > Enter on a Mac.

To understand how a complex or nested formula calculates the final result, you can evaluate that formula.

Select the formula you want to evaluate.

Sélectionner Formulas > Evaluate Formula.

Sélectionner Evaluate to examine the value of the underlined reference. The result of the evaluation is shown in italics.

If the underlined part of the formula is a reference to another formula, select Step In to show the other formula in the Évaluation boîte. Sélectionner Step Out to go back to the previous cell and formula.

Le Step In button isn’t available the second time the reference appears in the formula—or if the formula refers to a cell in another workbook.

Continue until each part of the formula has been evaluated.

The Evaluate Formula tool won't necessarily tell you why your formula is broken, but it can help point out where. This can be a very handy tool in larger formulas where it might otherwise be difficult to find the problem.

Some parts of the IF and CHOOSE functions won’t be evaluated, and the #N/A error might appear in the Évaluation boîte.

Blank references are shown as zero values (0) in the Évaluation boîte.

Some functions are recalculated every time the worksheet changes. Those functions, including the RAND, AREAS, INDEX, OFFSET, CELL, INDIRECT, ROWS, COLUMNS, NOW, TODAY, and RANDBETWEEN functions, can cause the Evaluate Formula dialog box to show results that are different from the actual results in the cell on the worksheet.


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