Suite

Boîte de dialogue de données pour sélectionner la géodatabase


J'ai besoin de créer une boîte de dialogue dans laquelle l'utilisateur peut sélectionner un espace de travail approprié.

Existe-t-il une fonction similaire à IAddDataDialog, mais pour les espaces de travail ?


En supposant que vous ayez un ordinateur de bureau, vous pouvez utiliser IGxDialog.

public statique IWorkspace Browse4Workspace(int hwnd) { IGxDialog gxDlg = new GxDialogClass(); gxDlg.ObjectFilter = new GxFilterWorkspacesClass(); gxDlg.AllowMultiSelect = false; espaces de travail IEnumGxObject ; IWorkspace ws = null; if (gxDlg.DoModalOpen(hwnd, out workspaces) && workspaces != null) { IGxObject gxObj = workspaces.Next(); if (gxObj est IGxDatabase) { IGxDatabase gxDB = gxObj as IGxDatabase; if (gxDB != null) ws = gxDB.Workspace; } else if (gxObj est IGxFolder) { //Todo: déterminer comment décider quel espace de travail obtenir pour // un dossier particulier (shapefile, raster etc.) //IEnumName enumName = ((IGxFolder)gxObj).FileSystemWorkspaceNames; // pour l'instant, supposons simplement que nous voulons un fichier de formes… IWorkspaceFactory wsf = new ESRI.ArcGIS.DataSourcesFile.ShapefileWorkspaceFactoryClass(); ws = wsf.OpenFromFile(((IGxFile)gxObj).Path, hwnd); } Marshal.FinalReleaseComObject(espaces de travail); } gxDlg.InternalCatalog.Close(); Marshal.FinalReleaseComObject(gxDlg); retour ws; } void privé testToolStripMenuItem_Click (expéditeur d'objet, EventArgs e) { essayez { IWorkspace ws = Browse4Workspace(this.Handle.ToInt32()); if (ws != null) MessageBox.Show(this, ws.PathName); else MessageBox.Show(this, "aucun espace de travail sélectionné"); } catch (Exception ex) { MessageBox.Show(this, ex.Message); } }

Solution ou contournement

Si les données à convertir se trouvent sur un système de coordonnées géographiques (référence) différent de celui du jeu de données d'entités ou de la classe d'entités qui recevra les données, la transformation géographique doit être effectuée avant d'importer ou d'ajouter les données.

Les données en entrée doivent être transformées dans le système de coordonnées géographiques (référence) correspondant à celui du jeu de classes d'entités ou de la classe d'entités, en spécifiant la transformation géographique correcte, avant que l'importation dans la géodatabase ou l'ajout n'ait lieu. Cela s'applique que le système de coordonnées en sortie soit un système de coordonnées projetées ou géographiques.

La transformation géographique est effectuée à l'aide de l'assistant de projet (8.x) ou de l'outil de projet (9.x et versions ultérieures) dans ArcToolbox.

Sélectionnez les données en entrée, le système de coordonnées en sortie correspondant au système de coordonnées du jeu de données d'entités ou de la classe d'entités qui recevra les données, et la transformation géographique correcte dans le menu déroulant.


Créer un jeu de classes d'entités

Tout d'abord, créez un jeu de classes d'entités vide pour stocker les données.

  1. Dans l'arborescence du catalogue, cliquez avec le bouton droit sur la géodatabase Osokopf, pointez sur Nouveau , puis cliquez sur Jeu de classes d'entités .
  2. Tapez parcs dans la zone de texte Nom.
  3. Cliquez sur Suivant .
  4. Le système de coordonnées géographiques de votre jeu de classes d'entités doit correspondre à celui des données que vous allez importer. Pour cette raison, importez le système de coordonnées à partir des données source. Pour ce faire, cliquez sur le bouton Ajouter un système de coordonnées liste déroulante et cliquez sur Importer .
  5. Accédez au fichier community.mdb dans le dossier ArcTutor DatabaseServers sur votre disque dur. L'emplacement par défaut des données ArcTutor est C:ArcGISArcTutorDatabaseServers . Si les données ArcTutor ont été installées ou copiées à un emplacement différent, parcourez-la.

Si vous n'avez pas de connexion au répertoire ArcTutor dans votre arborescence de catalogue, cliquez sur le bouton Se connecter au dossier dans la fenêtre Catalogue, accédez au dossier DatabaseServers dans le dossier ArcTutor et cliquez sur OK .

Cela ajoute le système de coordonnées à votre jeu de classes d'entités.

Il existe désormais un jeu de classes d'entités nommé parks dans votre géodatabase Osokopf.


Formation SIG à l'interface science-politique

En 2014, le personnel du programme SIG a organisé et accueilli l'atelier de 4 jours parrainé par l'USDA/NCAR, « L'agriculture dans un climat changeant à toutes les échelles : élargir la participation à la recherche et à la prise de décision ». Cet atelier a donné l'occasion aux étudiants diplômés et aux scientifiques en début de carrière de divers horizons d'adopter une approche interdisciplinaire face à ces défis scientifiques et sociétaux. Une variété de sessions axées sur des sujets allant de la science climatique fondamentale à la vulnérabilité des agroécosystèmes et des communautés agricoles dans une exploration des impacts météorologiques et climatiques, de la vulnérabilité et de la prise de décision à travers les échelles spatiales de l'agriculture aux États-Unis. SIG et télédétection), les participants ont appris à intégrer les informations spatiales sur le temps, le changement climatique, l'agriculture et la société d'une manière significative et innovante.

Plans pour l'exercice 2015

Les travaux se poursuivront dans les trois domaines d'intervention décrits ci-dessus. Des progrès seront réalisés dans le développement de cadres de recherche et de méthodes spatiales pour l'intégration de divers ensembles de données multidisciplinaires, qui sont à la fois quantitatifs et qualitatifs et existent à différentes échelles spatiales et temporelles. Des projets en cours financés de l'extérieur dans ce domaine de recherche sont axés sur la chaleur extrême, la qualité de l'air et la santé humaine, ainsi que sur la sécheresse et l'utilisation de l'eau, les ouragans et la vulnérabilité sociale. Les matériels pédagogiques précédemment développés qui relient les SIG, la science du climat et la vulnérabilité et l'adaptation sociétales seront adaptés pour une variété de programmes de formation et d'ateliers. Un manuel de laboratoire pour les services de météorologie sur l'utilisation des SIG est actuellement en cours d'élaboration.


WMS : objets de fonction dans la géodatabase

Une géodatabase est une base de données géographique utilisée pour stocker des informations SIG, telles que des entités et des rasters. En plus de stocker des données, une géodatabase permet d'établir des relations entre les données et de créer des règles pour valider les données. Les géodatabases sont utilisées dans les produits ArcGIS.

Pour créer une géodatabase à partir de WMS, passez d'abord au module SIG et activez ArcObjects. WMS utilise les objets d'entité stockés dans chaque couverture pour créer la géodatabase.

Configurez et créez des objets d'entité à ajouter à la géodatabase et définissez un système de coordonnées pour le projet. Les données vectorielles sont stockées dans des jeux de classes d'entités et des classes d'entités de la géodatabase qui nécessitent une référence spatiale commune. La référence spatiale dans la géodatabase est définie à partir du système de coordonnées actuel dans WMS.

Une fois les données et la référence spatiale définies, sélectionnez Objets d'entité → Géodatabase du Cartographie menu dans le module SIG. À ce stade, une invite vous demandera s'il faut spécifier les attributs de couverture qui seront mappés à la géodatabase. Une option existe pour spécifier les attributs de couverture WMS à mapper ou pour laisser WMS mapper tous les attributs appropriés.

Si vous choisissez de cartographier les attributs de couverture WMS manuellement, une invite vous demandera chaque classe d'entités créée dans la nouvelle géodatabase, ce qui peut prendre un certain temps. Si vous choisissez de laisser WMS cartographier les attributs, aucune invite ne s'affichera et WMS créera automatiquement la géodatabase.

Une fois que WMS a fini de créer la géodatabase, affichez les résultats dans ArcCatalog® ou ArcMap®. WMS aura créé une nouvelle géodatabase avec un seul jeu de classes d'entités, avec des classes d'entités pour les points, les lignes et les polygones de chaque couverture WMS.


Boîte de dialogue de données pour sélectionner la géodatabase - Systèmes d'information géographique

L'un des problèmes les plus courants rencontrés par les utilisateurs de SIG est l'acquisition de données dans un format qui n'est pas exactement ce dont ils ont besoin. Le degré de "pas exactement" peut varier considérablement. Une compétence extrêmement utile est la capacité de gérer et de manipuler des données afin qu'elles répondent à vos besoins.

Ce projet présente trois techniques couramment utilisées pour personnaliser les ensembles de données spatiales : 1) Projection de fichiers géographiques, 2) édition de fichiers géographiques et 3) jonction de fichiers d'attributs externes. Vous commencez avec une carte des 48 états inférieurs et un fichier de données séparé contenant des informations sur les états. Votre objectif est de combiner les informations spatiales et attributaires et de les modifier pour produire une carte de densité de population et d'autres cartes démographiques pour les onze États de l'ouest uniquement. Vous apprendrez à supprimer définitivement les entités inutiles d'un fichier de formes et à joindre des fichiers d'attributs externes à votre base de données afin qu'ils soient accessibles pour la cartographie.

Installer

Modification de l'étendue géographique d'une carte

Vous avez un problème : la carte montre quarante-huit états mais votre projet est censé couvrir seulement les onze états occidentaux. Vous pouvez définir un filtre de couche pour exclure les états indésirables de votre carte. Cependant, il est souvent judicieux d'éliminer complètement les états indésirables. Par exemple, vous pouvez généralement obtenir de meilleures performances logicielles en isolant uniquement les fonctionnalités souhaitées des fonctionnalités indésirables. Cette stratégie est particulièrement utile lorsque vous souhaitez uniquement travailler avec un petit sous-ensemble des entités d'une couche ou lorsque vous êtes préoccupé par les problèmes de performances associés à des couches excessivement volumineuses.

Dans cet exercice, vous allez réduire le nombre d'états à onze en sélectionnant d'abord ceux que vous souhaitez conserver, puis en copiant uniquement ces entités dans un nouveau fichier de limites géographiques, et enfin en ajoutant le nouveau fichier à votre bloc de données en tant que couche pour votre carte.

La première étape consiste à sélectionner les onze états que vous souhaitez conserver :

  • Ajouter la couche us48.shp
  • Utilisez l'outil "Sélectionner les fonctionnalités" et cliquez sur les onze états suivants en maintenant la touche Maj enfoncée :
  • Washington, Oregon, Californie, Idaho, Nevada, Utah, Arizona, Montana, Wyoming, Colorado, Nouveau-Mexique

Si vous avez du mal à localiser les onze états, vous devriez envisager de prendre Géographie 332 - États-Unis prochain semestre!

L'étape suivante consiste à créer un nouvel ensemble de données sur le disque dur composé uniquement des entités sélectionnées et de leurs enregistrements d'attributs associés. Dans ce cas, cela signifie créer un nouveau shapefile sur C: emp :

  • Faites un clic droit sur la couche us48
  • Cliquez sur Données – Exporter les données
  • Exporter les entités sélectionnées en utilisant le même système de coordonnées que les données source
  • Cliquez sur le bouton Parcourir à droite de l'emplacement du fichier de sortie
  • Changez le "Save as type:" en shapefile
  • Créez votre fichier de formes de sortie “c: empwest11.shp” et appuyez sur Enregistrer
  • appuyer sur OK
  • Lorsqu'il vous est demandé si vous souhaitez ajouter les données exportées à la carte en tant que couche, appuyez sur Oui

À ce stade, vous devez désactiver la couche us48 ou la supprimer de la carte.

Ajout d'un fichier de base de données externe à un projet

Maintenant que vous avez réussi à modifier la zone géographique, il est temps de regarder le côté attribut de la base de données. Votre objectif est de pouvoir cartographier la densité de la population et d'autres variables démographiques. Vérifions quelles données se trouvent dans la base de données :

Les seuls attributs sont State_Name et Sq_mi . Il semble que vous deviez d'abord ajouter des données à partir d'une source externe avant de pouvoir cartographier les données démographiques de la région.

Il n'est pas rare de combiner des données d'attributs d'une source avec un fichier de limites géographiques tiré d'une autre source. De tels fichiers de données « externes » peuvent être joints au fichier géographique à condition que deux conditions soient remplies :

  • Les données externes doivent être dans un format de fichier approprié tel que .dbf, une table de géodatabase ou autres.
  • La base de données externe et la base de données d'attributs du fichier géographique doivent contenir chacune un champ avec identique informations sur les fonctionnalités

Dans ce projet, vous disposez de données démographiques sur les 48 états contenus dans un fichier externe nommé états.dbf . La source originale des données pourrait avoir été une feuille de calcul Excel ou un fichier similaire. Cependant, comme il a été enregistré à partir d'Excel (ou d'un autre programme) en tant que fichier de type .dbf, il remplit la première condition. ArcGIS peut également lire les fichiers .xls et .xlsx, mais avec des fonctionnalités limitées.

La deuxième condition est remplie s'il existe un champ dans la base de données externe avec un contenu qui exactementcorrespondent aux valeurs trouvées dans l'un des champs de la table attributaire du fichier de formes. Vous savez déjà que les fichiers de formes us48 et west11 incluent un champ State_name dans sa base de données.

Vous pouvez vérifier l'existence d'un champ équivalent dans le fichier de données externe en ajoutant le fichier à votre projet en tant que table et en l'affichant.

Les tableaux sont ajoutés de la même manière que les calques.

Notez cependant que le tableau apparaît différemment dans la table des matières et uniquement lorsque l'icône Liste par source est sélectionnée. Faites un clic droit pour ouvrir le tableau.

Notez que states.dbf contient également un champ state_name. Cela deviendra votre "champ de jointure" à condition qu'il contienne des informations (noms d'état) qui correspondent exactement aux informations du champ state_name du fichier géographique. Remarque : les deux champs ne doivent pas nécessairement avoir des noms de champ identiques, mais uniquement des valeurs de données identiques.

Joindre un fichier de données externe

Jusqu'à présent, vous avez ajouté la base de données externe à votre projet cartographique et confirmé qu'elle semble contenir un champ de jointure approprié. Vous n'avez pas réellement joint les nouvelles données à votre fichier géographique. Pour créer la jointure, vous devez ouvrir la boîte de dialogue Joindre les données pour la couche appropriée.

  • Cliquez avec le bouton droit sur west11.shp et sélectionnez Jointures et relations – Join.
  • Vous souhaitez joindre les attributs d'une table avec les paramètres suivants
  • Join Field dans west11.shp doit être STATE_NAME
  • La table à joindre doit être des états
  • Et le champ de la table sur lequel baser la jointure doit être STATE_NAME
  • Sélectionnez "Conserver tous les enregistrements" pour l'option Rejoindre
  • Cliquez sur OK
  • Lorsqu'on vous demande de créer un index, dites NON pour le moment.

Si ce n'est déjà fait, ouvrez la table West11. Regardez le tableau puis lisez le paragraphe ci-dessous.

Tous les champs de States.dbf sont maintenant affichés comme s'ils faisaient partie du fichier d'attributs, mais il n'y a pas de données! Que s'est-il passé? La clé de ce qui s'est mal passé réside dans l'exigence que les valeurs (noms d'état) dans les champs de jointure doivent correspondre les unes aux autres exactement. Vérifiez les deux tableaux. Si vous ne l'aviez pas déjà remarqué, les noms d'état dans le fichier d'attributs sont tous en majuscules, les noms d'état dans le fichier states.dbf sont en majuscules et en minuscules. ils ne correspondent pas exactement. Heureusement, il ne vous faudra pas longtemps pour corriger la situation.

Ensuite, modifiez les onze noms d'état dans le fichier "attributes" en majuscules et minuscules :

  • Ouvrez la table attributaire west11.shp
  • Ouvrez la barre d'outils de l'éditeur en cliquant sur le bouton Barre d'outils de l'éditeur.
  • Dans le menu de l'éditeur, cliquez sur Démarrer l'édition
  • Sélectionnez l'outil "Modifier"
  • Cliquez sur chacun des noms d'état, tapez l'orthographe correcte et appuyez sur Entrée
  • Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Arrêter la modification et enregistrez les modifications
  • Vous pouvez fermer la barre d'outils de l'éditeur si elle vous gêne.

Maintenant, répétez le processus de jointure. Cette fois, vous devriez voir les données démographiques des 11 États occidentaux affichées dans les cellules appropriées. Noter: vous n'avez pas réellement ajouté les données au fichier d'attributs. Au lieu de cela, vous l'avez « rejoint » temporairement afin que vous puissiez travailler avec les données comme si elles étaient physiquement attachées. REMARQUE également : Les données qui ne correspondent pas au cours de ce processus sont plus courantes que vous ne le souhaiteriez. Cela peut se produire pour l'ensemble de données entier comme vous l'avez vu dans cet exemple ou il peut s'agir de quelques enregistrements. Les fautes de frappe, un espace supplémentaire et d'autres incohérences peuvent être extrêmement « excitants » à repérer.

Projection des coordonnées de latitude et de longitude

Étant donné que le bloc de données contient des données spatiales latitude-longitude non projetées, vous obtenez une vue déformée des États occidentaux. Pour créer une vue plus équilibrée (à ne pas confondre avec "juste et équilibrée") de la carte, vous devez projeter les coordonnées de la carte. Vous en apprendrez plus sur la projection des coordonnées cartographiques dans Project 7. Pour l'instant :

  • Ouvrir la boîte de dialogue des propriétés du bloc de données
  • Assurez-vous d'avoir ouvert les propriétés du bloc de données et non les propriétés de la couche en vérifiant le titre de la boîte de dialogue.
  • Sélectionnez l'onglet Système de coordonnées
  • Cliquez ensuite sur le + pour développer Systèmes de coordonnées projetées
  • Cliquez ensuite sur + pour développer Continental
  • Cliquez ensuite sur + pour développer l'Amérique du Nord
  • Sélectionnez ensuite USA Contiguous Albers Equal Area Conic
  • Appuyez sur le bouton OK
  • Cliquez sur Oui s'il y a une boîte d'avertissement
  • Zoom sur les onze états

Vous devriez maintenant voir une forme moins déformée pour la carte des États-Unis, mais il y a toujours un problème : le nord est situé vers le coin supérieur droit de la page, pas le haut de la page. La raison en est que la projection que vous avez choisie est optimisée pour visualiser l'ensemble des États-Unis et a donc un méridien central situé au centre du pays. Vous devez changer le méridien central pour qu'il soit situé au centre de l'ouest des États-Unis

  • Ouvrez les propriétés du bloc de données et assurez-vous que l'onglet Système de coordonnées est sélectionné
  • Double-cliquez sur le système de coordonnées USA Contiguous Albers Equal Area Conic pour ouvrir la boîte de dialogue Propriétés du système de coordonnées projetées.
  • Entrez -110 pour le méridien central (c'est-à-dire W 110 degrés)
  • Appuyez deux fois sur OK et Oui à n'importe quelle boîte d'avertissement

Combinaison de données de deux fichiers joints

Il y a un dernier problème à résoudre avant de pouvoir cartographier la densité de population. Les valeurs de population se trouvaient dans le fichier states.dbf tandis que les valeurs de zone se trouvaient dans le fichier d'attributs West11. Créez maintenant le champ de densité de population qui combine les données des deux champs :

  • Avec la table attributaire west11.shp ouverte, ajoutez un nouveau champ avec les paramètres suivants
  • Nom = Popden
  • Type = Flotteur
  • Cliquez avec le bouton droit sur le nom du champ Popden nouvellement créé et la calculatrice de champ
  • Entrez l'expression : states.POP2010 / West11.SQ_MI et appuyez sur OK

Vous avez utilisé avec succès les données des deux fichiers pour créer une nouvelle variable pour le mappage.

Une question: Vous savez que les données de zone ( Sq_mi ) pour chaque état sont stockées dans la table attributaire de west11.shp (west11.dbf) et que les données de population (Pop2010) sont stockées dans States.dbf . Vous savez également qu'une fois que vous avez joint les tables correctement, les deux tables de données ne sont pas physiquement attachées, elles ont juste cette apparence. Voici la question : où sont stockées les nouvelles données Popden et comment pouvez-vous le savoir ? Que pensez-vous qu'il arrivera à Popden si vous deviez supprimer la jointure ? Essayez-le et voyez.

Exportation des données projetées

Pour terminer votre projet, exportez une copie de l'ensemble de données dans un nouveau fichier. Une fois la copie effectuée, les deux tables jointes seront combinées sur disque en une seule table attributaire de couche et la question de savoir où se trouve le nouveau champ ne sera plus un problème. Cela vous permettra également d'enregistrer la couche en utilisant les coordonnées projetées. En principe, cela devrait être assez transparent. Cependant, j'ai rencontré une certaine “excitation.” Si la procédure ci-dessous ne fonctionne pas comme prévu, faites-le moi savoir.

  • Exportez la couche west11.shp de la même manière que ci-dessus, mais enregistrez la nouvelle couche dans les coordonnées projetées (mêmes coordonnées que le bloc de données).
  • Saisissez le nom du fichier : west11_albers.shp
  • Appuyez sur NON lorsqu'il vous est demandé si vous souhaitez ajouter les nouvelles données à la carte ou au bloc de données existant.
  • Créez un nouveau bloc de données et ajoutez-y le nouveau jeu de données. C’est plus propre ainsi et vous pourrez observer plus facilement les éventuelles irrégularités.

Cartographie de la densité de population

Il ne reste plus qu'à créer une carte thématique de la densité de population. Cela devrait être la partie la plus facile de l'exercice. Créez une mise en page et incluez tous les suspects habituels - titre, légende, flèche vers le nord, etc. Avez-vous suffisamment d'informations pour produire une barre d'échelle précise ? Si oui, incluez-en un. Assurez-vous de sélectionner la bonne trame de données. Enregistrez votre travail ! C'est l'un des éléments que vous soumettrez pour ce projet.

En plus de la carte de densité de population, créez également les trois (3) cartes suivantes. Veuillez imprimer les 4 cartes sur deux (2) pages.

Ces trois cartes vous aideront à joindre des fichiers et vous feront découvrir les vastes quantités de données disponibles auprès d'ESRI et d'autres sources.

1. Utilisez les données ESRI pour créer une carte du pourcentage d'hispaniques pour les comtés des 11 États occidentaux. Utilisez les données dtl_cnty dans Census Data for Proj 6 - pt 2 sur Canvas.

2. Ensuite, faites une carte des comtés de l'Oregon montrant quels comtés ont plus de démocrates enregistrés que de républicains enregistrés. Les données d'inscription des électeurs se trouvent dans le fichier oregon_voters.dbf du fichier de données proj6.zip.

3. Enfin, utilisez les données ESRI pour créer une carte du revenu médian des ménages 2017 pour les secteurs de recensement dans le comté d'Orange, en Californie. Utilisez la classe d'entités CA_Tracts dans la géodatabase Demographics pour Proj 6 - pt 3 sur Canvas.

Pour résumer, vous devez rendre 4 cartes sur deux pages.

Le projet 7 est quelque peu élaboré, il est donc utile si vous avez une longueur d'avance en travaillant sur les 2 éléments suivants.


Création d'une nouvelle géodatabase vide sur votre PC

La géodatabase est un "conteneur" utilisé pour contenir une collection de jeux de données. Il en existe trois types :

  1. Géodatabases fichier&mdashStocké sous forme de dossiers dans un système de fichiers. Chaque ensemble de données est conservé sous forme de fichier dont la taille peut atteindre 1 To. La géodatabase fichier est recommandée par rapport aux géodatabases personnelles.
  2. Géodatabases personnelles&mdashTous les jeux de données sont stockés dans un fichier de données Microsoft Access, dont la taille est limitée à 2 Go.
  3. Géodatabases ArcSDE&mdashÉgalement appelées géodatabases multi-utilisateurs. Stocké dans une base de données relationnelle utilisant Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2, IBM Informix ou PostgreSQL. Ces géodatabases nécessitent l'utilisation d'ArcSDE et peuvent être illimitées en taille et en nombre d'utilisateurs.

ArcGIS continuera à prendre en charge les géodatabases personnelles à de nombreuses fins. Cependant, dans la plupart des cas, Esri recommande d'utiliser des géodatabases fichier pour leur évolutivité en taille, des performances nettement plus rapides et une utilisation multiplateforme. La géodatabase fichier est idéale pour travailler avec des jeux de données basés sur des fichiers pour des projets SIG, un usage personnel et dans de petits groupes de travail. Il a de bonnes performances et s'adapte bien pour contenir des volumes de données extrêmement volumineux sans nécessiter l'utilisation d'un SGBD. De plus, il est portable sur tous les systèmes d'exploitation. Ainsi, nous allons créer une nouvelle géodatabase fichier vide.

Dans ArcCatalog sur la gauche, accédez au dossier dans lequel vous souhaitez créer une géodatabase fichier et cliquez avec le bouton droit sur ce dossier. Sélectionnez Fichier géodatabase et donnez-lui un nom.


Section cinq : Que sont les bases de données relationnelles et les géodatabases

ArcGIS est un exemple de système de gestion de base de données relationnelle (RDMS) utilisant des géodatabases - un type spécifique de base de données relationnelle. Cela signifie qu'ArcGIS fonctionne comme une base de données relationnelle afin de stocker, d'organiser, de modifier et d'analyser des données. Si nous voulons comprendre ce qu'est une géodatabase, nous devons d'abord comprendre ce qu'est une base de données relationnelle. En termes simples, une base de données relationnelle est un conteneur de stockage électronique avec une structure descendante dans laquelle les éléments contenus sont liés les uns aux autres et cette relation permet aux données d'être interrogées et récupérées rapidement et efficacement pour utilisation.

Prenons une minute pour examiner toutes ces parties une par une.

Une base de données relationnelle est un conteneur de stockage électronique. la base de données est une méthode de stockage d'objets connexes sur l'ordinateur. Ils sont basés sur le stockage du papier et des méthodes d'organisation, mais l'ordinateur, comme nous le savons, rend tout cela beaucoup plus rapide et efficace.
avec une structure descendante. La base de données utilise une structure où l'élément organisationnel le plus élevé est la plus grande unité, ce qui permet une organisation en cascade en termes de taille. Un exemple de structure descendante est la façon dont l'entreprise ou l'agence pour laquelle vous travaillez est (très probablement) configurée. Les entreprises et les agences sont supervisées par un directeur ou un PDG. Au-dessous de cette personne se trouve une sorte de haute direction. Ils supervisent une sorte de cadre intermédiaire, qui à son tour supervise les travailleurs de niveau inférieur en général. Si vous avez un problème avec votre supérieur immédiat, vous devrez probablement suivre les chaîne de commande de déposer une plainte. À moins que le superviseur de votre superviseur ne soit le PDG ou le directeur, vous devez d'abord passer par la direction intermédiaire ou supérieure.
La base de données est configurée de la même manière. La plus grande unité organisationnelle abrite la prochaine unité plus petite, qui contient tous les matériaux participants. Gardez à l'esprit qu'il s'agit d'une vue simplifiée, mais c'est un bon moyen de commencer à comprendre la structure de la base de données relationnelle.
dans lequel les éléments contenus sont liés les uns aux autres. Afin d'avoir une base de données relationnelle de qualité, il est important de ne stocker que les éléments faisant partie du projet. Tout comme l'exemple de la structure de l'entreprise, toutes les personnes qui travaillent pour une entreprise ou une agence travaillent toutes vers un objectif commun de produire un produit ou un service. Il y a beaucoup de pièces mobiles dans une entreprise ou une agence, ce qui nécessite un grand nombre de personnes (dans une entreprise ou une agence de taille moyenne à grande). Pourtant, il n'y a pas une grande entreprise pour laquelle tout le monde travaille dans le but d'accomplir tout ce qui fait tourner le monde. Nous avons de nombreuses entreprises et de nombreuses agences pour atteindre de nombreux objectifs. Les bases de données fonctionnent de la même manière - chacune a un objectif ou un projet unique. Il serait déroutant et désorganisé d'avoir tous vos projets dans toutes vos classes stockés dans une seule base de données. Vous ne trouveriez rien, les choses n'auraient aucun rapport et la chose prendrait une énorme quantité d'espace sur un disque. Imaginez que vous essayiez de sauvegarder votre travail quotidien et que vous deviez sauvegarder 875 Go à chaque fois. Vous attendriez pour toujours!
et cette relation permet aux données d'être interrogées et récupérées rapidement et efficacement pour utilisation.Stocker toutes les données dont vous avez besoin pour un projet dans une seule base de données ne suffit pas à utiliser la puissance des bases de données relationnelles. La clé vient de ce mot relationnel. La puissance de la base de données vient de la possibilité d'interroger ou de poser des questions sur la base de données. Si vous stockez des données connexes et que vous souhaitez poser une question à la base de données, vous devez interroger à l'aide d'un langage de requête comme SQL ou le langage de requête structuré (que nous maîtriserons très bien assez tôt). Par exemple, à quelles positions de mon équipe de softball intra-muros joue Sally ?

La structure de la base de données relationnelle est basée sur des fichiers organisationnels appelés clés qui permettent aux contenus d'être liés les uns aux autres de manière significative. Les bases de données relationnelles, en réalité, sont plus grandes et plus complexes que l'exemple que nous allons examiner, mais commencer par un exemple très simple est un bon moyen de commencer à comprendre la structure et les règles de base d'une base de données.

Par exemple, construisons une base de données pour organiser votre équipe de softball intra-muros. La première étape consiste à décider quelles informations vous souhaitez stocker. Allons-y avec le nom du joueur et la position jouée, pour rester simple. La première étape consiste à faire une liste.

Mais Sally et Jim jouent tous les deux une deuxième position, tandis que Sam ne le fait pas. Pour plus de simplicité, nous indiquerons simplement que les bases de données ne fonctionnent pas correctement avec des cellules vides, vous ne pouvez donc pas simplement ajouter un deuxième champ "Position". Pour surmonter ce problème de cellule vide, vous créez trois nouvelles tables - "Players", "PositionOne" et "PositionTwo".

OK attendez. Vous avez résolu votre problème de cellule vide, mais vous avez créé un nouveau problème : qui joue à quel poste ? Vous pouvez ajouter un champ « Player » à chacune des tables de positions et intégrer cette méthode dans la table d'adresses des joueurs, la table des contacts d'urgence des joueurs et la table des anniversaires des joueurs. Bien qu'il s'agisse d'une solution viable, elle n'utilise pas la puissance de la base de données relationnelle. Et si Sally déménageait et que vous deviez mettre à jour toute sa position avec Evan, le nouveau membre de l'équipe ? Si vous avez le nom de Sally à chaque endroit où elle pourrait être remplacée par une autre personne, vous devrez mettre à jour manuellement toutes les données de toutes ces tables. Ou vous pouvez attribuer un numéro à chaque joueur, puis quand est venu le temps de remplacer Sally dans la base de données, il vous suffit de réattribuer le numéro de joueur "3" de Sally à Evan. C'est ce qui fait de la base de données relationnelle un outil si puissant dans l'organisation des données. Nous appelons ce "numéro de joueur" la clé primaire et c'est la source du pouvoir dans la base de données relationnelle. En attribuant à chaque joueur un numéro dans la base de données, il devient beaucoup plus facile d'interroger et de mettre à jour les tables en cas de besoin. C'est aussi là que nous obtenons la partie de la définition:

. les éléments contenus sont liés les uns aux autres et cette relation permet aux données d'être interrogées et récupérées rapidement et efficacement pour utilisation.

Ce concept est, en un mot, le fonctionnement des bases de données. La clé nous permet d'avoir un nombre théoriquement infini de tables, de pouvoir remplir ces tables avec moins de données et de les mettre à jour plus facilement que si nous utilisions une clé alphanumérique (c'est-à-dire le nom du joueur). Un autre avantage de la valeur clé est la possibilité de diviser les données en catégories et de n'avoir qu'une seule table par catégorie. Lorsque vient le temps de mettre à jour les données, il vous suffit de mettre à jour les données de cette catégorie spécifique - et puisque chaque catégorie de données a sa propre table, il est plus facile de trouver les champs dans lesquels mettre à jour. Il est également plus facile pour une base de données de récupérer les données lorsque les données sont interrogées si chaque table a un objectif - position du joueur, adresse du joueur, numéro de téléphone du joueur, contact d'urgence du joueur, etc. Cela explique pourquoi nous examinons la structure et les règles de la base de données dans un cours d'introduction aux SIG. L'organisation utilisée par ArcGIS est basée sur des concepts de base de données, c'est pourquoi nous voyons des fichiers de formes avec des ID uniques et l'utilisation de géodatabases.

4.5.2 : Géodatabases

Les géodatabases, représentées dans ArcGIS avec une icône de fichier, sont simplement des bases de données qui stockent et relient à la fois des données spatiales et non spatiales, telles que des classes d'entités (fichiers vectoriels spatiaux qui vivent dans une géodatabase, à ne pas confondre avec les fichiers de formes, qui sont similaires, mais vivent dans des dossiers à la place), jeu de données d'entités (sous-conteneur qui stocke une collection de classes d'entités similaires toutes avec le même système de coordonnées), catalogue raster (sous-conteneur pour stocker des données raster similaires et connexes), annotations (étiquettes spatialement liées) , topologies (règles spatiales qui définissent comment et où les données vectorielles (à la fois les sommets et les lignes qui relient ces sommets) peuvent/ne peuvent pas interagir les unes avec les autres), localisateurs d'adresses (tables de données d'adresses et leurs coordonnées géographiques correspondantes utilisées avec le géocodage ), jeux de données réseau (itinéraire le plus rapide, itinéraire le plus court, etc.), réseaux géométriques (définissent le flux de classes d'entités telles que l'eau, le pétrole et le trafic), ateliers parcellaires (utilisés pour créer et organiser p arcel (propriété)), des tables de données spatiales et non spatiales et des terrains (comme les TIN).

Même si vous ne comprenez peut-être pas ce que sont certains (ou tous) des éléments énumérés ci-dessus, l'examen de leur travail (entre parenthèses) montre comment ils interagissent les uns avec les autres ou comment ils représentent les règles de déplacement, la définition des limites, l'étiquetage et les intradonnées. interactions. Les géodatabases sont beaucoup plus puissantes que tout ce que nous accomplissons dans GIS 101, en fait, parmi les éléments répertoriés ci-dessus, nous n'examinons que cinq classes d'entités, jeux de données d'entités, catalogues raster, localisateurs d'adresses et tables de données spatiales/non spatiales. Et même dans ce cas, nous n'utilisons même pas les propriétés de relation de la géodatabase. En fait, nous utilisons simplement la géodatabase comme dossier de stockage, car nous nous habituons à l'objectif et à la puissance des géodatabases.

Figure 4.13 : Examen de la nature de l'imbrication des géodatabases représentée par les poupées gigognes Star Wars
Sur une note latérale.
Pour la portée de cette classe, vous n'avez pas besoin de mémoriser tout ce qui peut entrer dans une géodatabase, ni d'en concevoir une sur un test, comme dans l'exemple ci-dessus.

Cependant, vous devez comprendre et être capable de définir les termes : base de données, géodatabase, classes d'entités, jeux de classes d'entités et catalogues d'images .

Jeux de données d'entité

Les jeux de données d'entités, représentés par une icône de fichier, sont une collection de classes d'entités vectorielles qui partagent toutes le même système de coordonnées géographiques ou projetées. Ils peuvent également inclure des topologies, des jeux de données réseau, des MNT, des réseaux géométriques et des ateliers parcellaires. En stockant ces fichiers vectoriels spécifiques (classes d'entités, terrain et ateliers parcellaires) avec des fichiers qui peuvent définir des règles et des interactions entre lesdits fichiers vectoriels (topologies, jeux de données de réseau et réseaux géométriques), les problèmes spatiaux peuvent être résolus qui ne seraient pas autrement possible sans l'interaction et les définitions de règles. C'est la géodatabase, les relations définies entre les fichiers et les sous-conteneurs qui permettent une interaction de données vraiment impressionnante et vraiment puissante.

Bien que les jeux de données d'entités puissent être organisés de la manière que l'utilisateur juge appropriée, le plus souvent, ils sont organisés par une sorte de thème. Un analyste peut utiliser des catégories telles que « transport », « eau » et « urbain », tandis qu'un autre peut utiliser « bâtiments », « rues » et « ressources_naturelles ». La manière dont les données sont organisées est le plus souvent définie par le lieu de travail, car cette entreprise ou agence a un modèle de données prédéterminé qui maintient tout le monde sur la bonne voie et des données organisées de manière logique pour les projets et les personnes qui travaillent pour, ou sont desservies par , cette entreprise ou agence spécifique.

Figure 4.14 : Les icônes de fichier associées aux jeux de données d'entités

Catalogues raster

Les catalogues raster, représentés par un icône de fichier, sont des collections de rasters qui sont organisés et définis par une clé . Much like our example of a the softball database, a raster catalog has a series of “players” (each individual raster) and “positions” (where the are in the world), all organized by the “player key”. Raster catalogs often hold images which relate to each other, such as images over time (change detection - bare ground to forest) or images which partially or totally overlap. Using a raster catalog and it’s accompanying key allows related rasters to be grouped logically.

We don't get into the use of raster catalogs in GIS 101, but it's important to be aware of the fact that geodatabase relationships don't stop with vector and vector-related files. GIS 101 is a vector-based course, and rasters don't really come into play at all, and because of this, many GIS 101 students do not fully grasp the fact that rasters are a huge player in GIS, remote sensing, and spatial analysis. Being able to define and understand the basic purpose of raster catalogs is plenty for this course.


This post and several posts to follow will detail how to design, host, and implement an effective asset inventory using the ArcGIS for Desktop Suite and ArcGIS Online, in conjunction with the Collector for ArcGIS app (Android, iOS, Windows 10).

Note: In order to utilize the Collector for ArcGIS and publishing ArcGIS Online services from ArcMap, an ArcGIS Online subscription is required.

Step 1: Creating a Dataset

If you are both designing and utilizing the dataset that will be created through the data collection effort, congratulations, you might already know exactly what you want to collect and how to design your feature classes and attributes. However, if you are developing a GIS solution for someone else, it is important to work closely with that person to identify exactly what information is going to be collected before there are people in the field collecting. It is much easier to make a change to a domain value / max field length avant an ArcGIS feature layer is deployed to the cloud.

Fortunately, feature classes have built in quality assurance capabilities and they translate well into ArcGIS Online. These QA measures come in the form of domains. Domains in the ArcGIS for Desktop environment turn standard text attributes into dropdown lists. This is great for preventing varied user data entries (think Yield vs Yield Sign vs Yld).

Domain Definitions in an ArcGIS File Geodatabase

Feature Class Attribute Creation, with Domains Assigned

After that, create the feature class that will act as a template for the ArcGIS Online feature layer. Be sure to assign the domains to the appropriate attribute as you are creating attribution for the feature class. You can also define feature templates and symbology now, or after the feature layer is published to ArcGIS Online.

Step 2: Publishing Feature Classes to the Cloud

Add that newly created feature layer into an ArcMap session. As stated above, you can define templates and symbology now or later in the cloud. I opted for the former, because I liked the symbology options that were available in ArcMap.

Publishing a Feature Class with Symbology Loaded into ArcMap

Sign in to your ArcGIS Online account via the File menu, and publish the service using File:Share As:Service (seen above). In the dialog window that appears, select Publish a Service and click next. Name the service, and click continue.

In the service editor that appears next, be sure that the service being published has the Feature Access option checked under Capabilities, as well as at least the Create and Update Operations allowed (seen below). Enter a summary and tags as required, and click the publish button to begin creating an ArcGIS Online Feature Layer.

Configuring a Feature Service to have Add and Edit Capabilities.

Step 3: ArcGIS Online & Beyond

Log in to your ArcGIS Online account from your web browser. From your organization’s home page, click on My Content, this is where your newly published feature layer is being stored. Use the Create: Map menu item to create a new web map to utilize and share the feature layer. The new map will automatically open. Using the Add menu item, search for your newly created feature layer and add it to the map. Be sure to save the map after adding the feature layer.

From here, you can add data and alter symbology and the basemap. The webmap can be public facing or private, and shared via link or embedded into another website via HTML.

An ArcGIS Online Webmap with Fields and Domains Created in ArcGIS Desktop

In the next blog post, I will go into detail about collecting data with the Collector for ArcGIS app for mobile devices.


Geodatabase Topology in a Nutshell

To date, topology has been inexorably linked to the ArcInfo coverage data model. Tandis que construire et nettoyer operations will continue to be a key part of the ArcInfo user's repertoire for years to come, the geodatabase data model allows a new approach for topology. In the ArcGIS 8.3 release, ArcEditor and ArcInfo users will be given new tools to define, validate, and maintain topology in a geodatabase.

The integrity rules for coverage topology have equivalent rules in geodatabase topology. Yet there are a number of benefits with geodatabase topology that are not possible in the coverage model.

  • Users define which layers participate in a topology.
  • Multiple polygon, point, and line layers can participate in the same topology.
  • There are a greater number of spatial constraints (topology rules).
  • Users can specify which rules are appropriate for their data layers.
  • Topology is stored in a multiuser, continuous, commercial off-the-shelf DBMS.
  • Users can perform a partial build for increased performance.

In summary, the coverage model is a tightly controlled environment in which topological integrity as defined by that model is persistently maintained. On the other hand, topology in the geodatabase model offers a more flexible environment in which the user can apply a wider set of rules and constraints to maintain topological integrity.

Storing and Modeling Data in the Geodatabase

The geodatabase is an open storage structure for storing and managing GIS-related data (spatial geometry, tabular, and imagery) in a database management system (DBMS). The geodatabase follows the fundamental relational data model in which each object and its attributes are stored as a row in a table. An object represents a feature or a real-world entity that the GIS is designed to emulate (e.g., a parcel, a building, a streetlight, a river, or a customer). A collection of similar features (objects), such as parcels, buildings, or rivers, stored in a DBMS table is called a feature class. Collections of related feature classes that share the same spatial reference can be organized into a larger structure called a feature data set.

Each feature in a geodatabase (e.g., a parcel polygon) contains its own shape (geometry) and can exist on its own, as opposed to the coverage data model that models a polygon as a collection of arcs and label points. The ability to store the complete geometry of a simple feature (such as a parcel polygon) is one of the advantages of the geodatabase model, as the feature is always available for display and analysis.

How Is Topology Implemented in ArcGIS?

Topology is implemented as a set of integrity rules that define the behavior of spatially related geographic features and feature classes. Topology rules, when applied to geographic features or feature classes in a geodatabase, enable GIS users to model such spatial relationships as connectivity (are all of my road lines connected?) and adjacency (are there gaps between my parcel polygons?). Topology is also used to manage the integrity of coincident geometry between different feature classes (e.g., are the coastlines and country boundaries coincident?).

ArcGIS also includes a collection of spatial operators (editing tools) to edit the shared geometry and to help discover errors in the spatial relationships based on the rules the user has applied.

As an example of how topology can be applied in the ArcGIS data model, the illustration below represents a simple geodatabase containing parcels, lots, lot lines, and building footprints and displays an example of the topology rules that might be applicable to this data.


The figure above represents a simple geodatabase.

The diagram above displays topology rules that could be applied to this data.

Why Is Topology Needed?

Topology applies GIS behaviors to spatial data. Topology enables GIS software to answer questions such as adjacency, connectivity, proximity, and coincidence. In ArcGIS, a topology provides a powerful and flexible way for users to specify the rules for establishing and maintaining the quality and integrity of your spatial data. You want to be able to know, for example, that all your parcel polygons completely form closed rings, they don't overlap one another, and there are no gaps between parcels. You can also use topology to validate the spatial relationships between feature classes. For example, the lot lines in your parcel data model must share coincident geometry with the parcel boundaries.


The New Topology wizard.

The selected feature classes participate in the topology.

Topological relationships can be considered as spatial constraints you want to apply to spatial data. ArcGIS software will enforce these relationships and let you know when any of these constraints have been broken. To support this, the tools contained in the GIS software must recognize the spatial constraints and provide the tools you need to find and fix any of these rule violations.

How Is Topology Modeled in the Geodatabase?

In ArcGIS, a topology can be defined for one or more of the feature classes contained in a feature data set. It can be defined for multiple point, line, and polygon feature classes. A topology is a set of integrity rules for the spatial relationships along with a few important properties: a cluster tolerance, feature class ranks (for coordinate accuracy), errors (rule violations), and any exceptions to the rules you've defined. ArcEditor and ArcInfo include a topology wizard to select which feature classes will participate in a topology and define these properties.


The topology rules require that buildings (blue) not overlap parcels (tan) and that lot lines share coincident geometry with lot polygons. After running Validate, errors are generated and displayed (magenta).

Topology Rules

Topology rules can be defined for the features within a feature class or for the features between two or more feature classes. Example rules include polygons must not overlap, lines must not have dangles, points must be covered by the boundary of a polygon, polygon class must not have gaps, lines must not intersect, and points must be located at an endpoint. Topology rules can also be defined for the subtypes of a feature class. Geodatabase topology is flexible since you select which rules apply to the data in your feature class or feature data set.

Topology Properties

Le cluster tolerance is similar to the fuzzy tolerance. It is a distance range in which vertices are considered coincident. Vertices and endpoints falling within the cluster tolerance are snapped during the validate topology process.

Coordinate accuracy ranks are defined at a feature class level and control how much the features in that class can potentially move in relation to features in other classes when a topology is validated. The higher the rank (one being the highest), the less the features move during the validate process.

Validate Topology Errors

Le validate topology operation is used to snap feature geometry where vertices fall within the cluster tolerance and to check for violations of the specified topology rules. Validate topology begins by snapping together feature vertices that fall within the cluster tolerance taking into account the ranks (as described above) of the feature classes. If feature vertices are found within the cluster tolerance, the features from the feature class with the lowest rank of coordinate accuracy will be moved to the features with the higher rank. As part of the snapping routine, validate topology will also add vertices where features intersect if a vertex does not already exist.


The Error Inspector can be used to display the errors and exceptions present in the topology. In this case, the Error Inspector lists the errors generated for buildings overlapping easements.

Also, any rule violations discovered during validate topology are marked as errors. A complete error listing is available in the properties of the topology in ArcCatalog and ArcMap. In ArcMap, errors can be searched for, displayed, or listed in the Error Inspector.

Correcting Errors in the Topology

When an error is discovered during the validate topology operation, the user has three options:

  1. Correct the error using the Fix Topology Error tool or some other method.
  2. Leave the error unresolved.
  3. Mark the error as an exception. The Fix Topology Error tool offers a variety of methods for resolving an error depending on the error and the feature type.

Exceptions

When resolving errors, the user always has the option of marking an individual error or a collection of errors as exceptions. There are instances when the occurrence of a defined error may actually be acceptable. In these cases the error should be marked as an exception for example, if the building shown in the example was actually a shopping mall, the one building overlapping several parcels would not be an error but rather an exception to the rule. Once an error has been marked as an exception, it remains as such until it is reset back to an error. Running validate topology on the same area will not generate an error for an instance that has been marked as an exception.

Shared Geometry

One of the real benefits of running validate topology is that it adjusts geometry between features and feature classes (so vertices within the cluster tolerance become coincident or share the same x,y coordinate locations). The shared geometry is not physically stored in the database as it is in the coverage data model, rather topological elements such as coincident boundaries and other topological relationships are discovered when required on the fly (based on the coincident geometry). For example, when you click on a line or point with the Topology Edit tool, the tool determines the features that share geometry with selected features. Edits will be performed on all the features that share geometry.


The Show Shared Features command displays a dialog listing the features that share geometry with the selected edge.

Discovering shared geometries on the fly as opposed to storing relationships in the database provides significant performance benefits when editing your data. The editing tools in ArcGIS also provide more flexibility during edit operations. For example, when working in an environment in which polygon boundaries are only stored once, it is not uncommon to discover that certain boundaries between layers (feature classes) are not really coincident. Redigitizing lines and rebuilding topology can be a time-consuming process. With the editing tools in ArcGIS, you simply select the edge and view the features sharing that edge. Unchecking the unrelated features allows you to update one or more feature classes independent of the others.

Geodatabase Topology Benefits

The ArcInfo coverage model explicitly defines, stores, and maintains the topological information within the coverage structure and employs a fixed set of tools for creating and maintaining topology. The result is a tightly controlled environment in which the work flow is dictated by the software and topological integrity is steadfastly maintained. The data model does not allow much flexibility. Thus, application development (ArcEdit macros) for editing is required to build and maintain more sophisticated data models than many GIS applications require.

In ArcGIS, geodatabase topology provides a powerful, flexible way for you to specify the rules for establishing and maintaining the quality and integrity of your data, as well as providing a suite of tools specifically designed to support topological geodatabase editing and maintenance (see sidebar). The benefits of defining a topology in the geodatabase model include

  • Better data management--You select which feature classes participate in a topology.
  • More flexibility--Multiple polygon, point, and line feature classes can participate in a topology.
  • Improved data integrity--You specify the appropriate topological rules for your data.
  • More opportunities for data modeling--A much greater number of possible spatial constraints can be applied to your data.
  • ArcSDE multiuser environment--Take advantage of ArcSDE and the multiuser editing environment.
  • Large map layers--Extremely large continuous map layers are stored in a single database.

Topology in the geodatabase model offers a more flexible environment along with the ability to define and apply a wider set of integrity rules and constraints. As a result, almost any work flow can be employed in which topological integrity is analyzed only at designated times specified by the user. The user is no longer forced to rerun a clean command to rebuild topology. The user can choose to validate the geodatabase topology at any time, perform queries and analyses using the geodatabase data, and continue to produce high-quality maps.


Voir la vidéo: ArcGIS - Converting a geodatabase to shapefiles (Octobre 2021).