Suite

Dessiner dynamiquement un polygone autour d'un autre fichier de formes, ArcGIS 10.2


Disons que j'ai un raster de végétation qui indique la densité de la forêt dans le monde entier. J'ai également un fichier de formes qui contient les limites administratives de chaque pays du monde. La partie la plus simple est de s'assurer que les cellules de la grille se trouvent dans les limites du pays, mais ce que je veux faire ensuite, c'est de créer une limite de polygone distincte qui entourera la région en question. Il est préférable de le faire dynamiquement en fonction d'un certain seuil de densité, qui peut varier d'un pays à l'autre. Je n'ai pas encore exactement compris comment gérer cela, mais une fois que je l'ai fait, comment pourrais-je procéder pour encapsuler ces données dans un polygone pouvant être enregistré sous un autre fichier de formes. J'ai joint une image de ce à quoi je veux que le résultat ressemble.

Ainsi, une fois qu'un seuil est déterminé, un polygone sera dessiné autour de la zone aussi près que possible de la limite, excusez la main levée ci-dessus, puis le sortira sous la forme d'un nouveau fichier de formes. Est-ce possible et des idées sur la façon dont cela peut être fait? L'utilisation de Model Builder serait-elle possible pour créer un outil qui prendrait le fichier de formes de densité, le fichier de formes de limites et la valeur de seuil comme entrées pour produire un polygone ?


Est-il possible de convertir un raster en polygone, puis d'utiliser les polygones dans l'un des outils référencés par le commentaire de Branco ?

Masques de contour d'entité

Géométrie de délimitation minimale


Procédure

Il est nécessaire que chaque entité ponctuelle et surfacique reçoive un identifiant unique. S'il s'agit d'un ID d'objet (OID), créez un nouveau champ pour calculer les valeurs OID à l'intérieur, car l'OID peut changer avec ces processus.

  1. Ouvrez ArcMap. Ajoutez les fichiers de formes de points et de polygones ou les classes d'entités à ArcMap.
  2. Ouvrez le Tampon (Analyse) outil de géotraitement d'ArcToolbox, Outils d'analyse > Proximité > Tampon. Met le Caractéristiques d'entrée au fichier de formes de points. Nommez la sortie (BufferA dans cet exemple). Définissez l'unité linéaire et la distance tampon. Cliquez sur d'accord.
  3. Si les données sont dans un système de coordonnées projetées, passez à l'étape suivante. Sinon, continuez. Dans ArcMap, cliquez sur Afficher > Propriétés du bloc de données > Système de coordonnées languette. Dans le Sélectionnez un système de coordonnées boîte de dialogue, sélectionnez Prédéfini > Systèmes de coordonnées projetées > Continental > Amérique du Nord > États-Unis Conique contigu Albers à aire égale. Cliquez sur d'accord.
  4. Dans la table des matières d'ArcMap, cliquez avec le bouton droit sur le fichier de formes de polygones > Ouvrir la table attributaire. Cliquez sur Options > Ajouter un champ. Nommez le champ 'TotArea', définissez le type sur Double. Cliquez sur d'accord.
  5. Dans la table attributaire du fichier de formes de polygones, cliquez avec le bouton droit sur le champ TotArea > Calculer la géométrie. Met le Biens à Surface. Met le Système de coordonnées à un système de coordonnées projetées. Définissez l'unité linéaire et notez-la pour une étape ultérieure. Cliquez sur d'accord et fermez la table attributaire.
  6. Ouvrez le Intersection (analyse) outil de géotraitement d'ArcToolbox, Outils d'analyse > Superposition > Intersection. Définissez l'entrée sur le fichier de formes de polygones et le fichier de formes BufferA (résultat du tampon). Définissez l'emplacement et le nom de sortie ('IntersectA' pour cet exemple). Cliquez sur d'accord.
  7. Dans la table des matières d'ArcMap, cliquez avec le bouton droit sur le fichier de formes IntersectA (résultat de l'outil Intersect) > Ouvrir la table attributaire. Cliquez sur Options > Ajouter un champ. Nommez-le 'Area', définissez le type sur Double. Cliquez sur d'accord.
  8. Dans la table attributaire du fichier de formes IntersectA, faites un clic droit sur le champ Aire > Calculer la géométrie. Définir la propriété à Surface. Met le Système de coordonnées à un système de coordonnées projetées. Définissez les unités linéaires comme celles utilisées à l'étape 5 pour calculer TotArea. Cliquez sur d'accord.
  9. Dans la table attributaire IntersectA, cliquez sur Options > Ajouter un champ. Nommez-le 'Percent', définissez le type sur Double. Cliquez sur d'accord.
  10. Faites un clic droit sur le Pour cent champ et cliquez sur Calculateur de champ. Entrez : [Zone]/[TotArea] et cliquez sur d'accord.
  1. Ajoutez un nouveau champ pour chaque champ du fichier de formes de polygones ou de la classe d'entités qui doit être divisé proportionnellement.
  1. Cliquez avec le bouton droit sur l'un des champs que vous venez de créer, puis cliquez sur Calculateur de champ. Saisissez le nom du champ source (c'est-à-dire le champ de population) et multipliez-le par le Pour cent domaine. Par exemple:

Répétez cette étape pour chacun des champs créés à l'étape précédente. Fermez la table attributaire.


4.4 Modèles de mouvement du pont brownien (BBMM)

Le BBMM requiert (1) des données de localisation séquentielles, (2) une erreur estimée associée aux données de localisation et (3) une taille de cellule de grille attribuée pour la distribution d'utilisation de sortie. Le BBMM est basé sur deux hypothèses : (1) les erreurs de localisation correspondent à une distribution normale bivariée et (2) le mouvement entre les emplacements successifs est aléatoire conditionnel à l'emplacement de départ et d'arrivée (Horne et al. 2007). Les erreurs normalement distribuées sont courantes pour les données GPS et 1 h entre les emplacements a probablement assuré que le mouvement entre les emplacements successifs était aléatoire (Horne et al. 2007). L'hypothèse d'un mouvement aléatoire conditionnel entre des emplacements appariés, cependant, devient moins réaliste à mesure que l'intervalle de temps augmente (Horne et al. 2007).

  1. Exercice 4.4 - Téléchargez et extrayez le dossier zip dans votre emplacement préféré
  2. Définissez le répertoire de travail sur le dossier extrait dans R sous Fichier - Changer dir.

Nous devons d'abord charger les packages nécessaires à l'exercice
exiger (survie)
bibliothèque(maptools)
exiger(sp)
exiger(gpclib)
exiger (étranger)
exiger (treillis)
exiger (BBMM)

Ouvrez maintenant le script "BBMMscript.R" et exécutez le code directement à partir du script
panther<-read.csv("pantherjitter.csv",header=T)
str(panthère)
panther$CatID <- as.factor(panther$CatID)#faire CatID un facteur

Tout d'abord, nous devons obtenir la date et l'heure dans le format approprié pour R car l'heure dans
DateTimeET2 est à un seul chiffre pendant quelques heures
panther$NewTime <- str_pad(panther$TIMEET2,4, pad= "0")
panther$NewDate <- paste(panther$DateET2,panther$NewTime)
#Utilisé pour trier les données dans le code ci-dessous pour tous les cerfs
panther$DT <- as.POSIXct(strptime(panther$NewDate, format='%Y %m %d %H%M'))
#Trier les données
panthère <- panther[order(panther$CatID, panther$DT),]

timediff <- diff(panther$DT)*60
# supprimer la première entrée sans aucune différence
panthère <- panthère[-1,]
panther$timelag <-as.numeric(abs(timediff))
#Sous-ensemble pour une seule panthère
cat143<-subset(panther, panther$CatID == "143")
cat143 <- cat143[-1,] #Supprimer le premier enregistrement avec un décalage temporel incorrect
cat143$CatID <- factor(cat143$CatID)

Figure 4.2 : Exemple de domaine vital à 95 % BBMM pour une panthère de Floride.

BBMM = brownian.bridge(x=cat143$X, y=cat143$Y, time.lag=cat143$timelag,
location.error=34, cell.size=100)
bbmm.résumé (BBMM)
#Tracé des résultats pour tous les contours
contours = bbmm.contour(BBMM, level=c(seq(50, 90, by=10), 95, 99),
locations=cat143, plot=TRUE)
# Imprimer le résultat
imprimer (contours)
REMARQUE:
(a) Le décalage temporel fait référence au temps écoulé entre des emplacements GPS consécutifs
qui a été présenté dans la section 2.3
(b) L'erreur du collier GPS peut provenir d'une erreur signalée par le fabricant du GPS
collier ou d'un test d'erreur effectué sur le site d'étude
(c) La taille de la cellule fait référence à la taille de la grille que nous voulons estimer le BBMM

Figure 4.3 : Exemple de domaine d'origine KDE à 95 % avec hplug-in pour un Florida Panther.

Figure 4.4 : Exemple de domaine vital KDE à 95 % avec href pour un Florida Panther.

bbmm.95 = bbmm.95[bbmm.95$probabilité <= contours$Z[4],]

bbmm.contour = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité = BBMM$probability)
# Choisissez un contour à exporter en Ascii

bbmm.50 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité =
BBMM$probabilité)
bbmm.50 = bbmm.50[bbmm.50$probabilité >= contours$Z[1],]
# Fichier ascii de sortie pour les cellules dans le contour spécifié.
m = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.50[c("x", "y")], data=bbmm.50)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "50ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.50))
# Résultat d'impression pour 80 pour cent BBMM
imprimer (contours)
# Choisissez un contour à exporter en Ascii
bbmm.80 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité =
BBMM$probabilité)
bbmm.80 = bbmm.80[bbmm.80$probabilité >= contours$Z[4],]
# Fichier ascii de sortie pour les cellules dans le contour spécifié.
m = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.80[c("x", "y")], data=bbmm.80)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "80ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.80))
# Résultat d'impression pour 95% BBMM
imprimer (contours)
# Choisissez un contour à exporter en Ascii
bbmm.95 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité =
BBMM$probabilité)
bbmm.95 = bbmm.95[bbmm.95$probabilité >= contours$Z[4],]
# Fichier ascii de sortie pour les cellules dans le contour spécifié.
m = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.95[c("x", "y")], data=bbmm.95)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "95ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.95))
# Résultat d'impression pour 99 pour cent BBMM
imprimer (contours)
87
# Choisissez un contour à exporter en Ascii
bbmm.99 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité =
BBMM$probabilité)
bbmm.99 = bbmm.99[bbmm.99$probabilité >= contours$Z[7],]
# Fichier ascii de sortie pour les cellules dans le contour spécifié.
m = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.99[c("x", "y")], data=bbmm.99)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "99ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.99))

Figure 4.5 : Cette figure montre comment résumer la taille du domaine vital dans ArcMap.

Nous pouvons maintenant créer des fichiers de formes de contours à partir de fichiers ascii dans ArcMap
(a) Convertir des fichiers ASCII en rasters à l'aide de Conversion Toolbox
Toolbox>Outils de conversion>Vers raster>ASCII vers raster
Fichier raster ASCII en entrée : 50ContourInOut.asc
Raster en sortie : AsciiToRast
Type de données de sortie (facultatif) : INTEGER
(b) Convertissez les valeurs No Data à la valeur 1 et celles qui ne le sont pas à la valeur 0 en :
Boîte à outils>Outils Spatial Analyst>Math>Logique>Est nul
Raster d'entrée : tv53_99contr
Raster en sortie : IsNull_bv53_3
(c) Convertissez la surface de probabilité raster en un fichier de formes en ouvrant la table de fichiers de formes.
Mettez en surbrillance toutes les cellules raster avec une valeur = 1 puis ouvrez la boîte à outils appropriée comme suit :
Boîte à outils>Outils de conversion>De raster>Raster vers polygone
Raster en entrée : IsNull_bv53_3
Champ (facultatif) : Valeur
Fonctionnalités de polygone de sortie : RasterT_IsNull_2.shp
Décochez la case "Simplifier les polygones (facultatif)" pour obtenir des résultats corrects. Sélectionnez OK.
L'outil convertira toutes les cellules avec la valeur = 1 en un fichier de formes avec plusieurs polygones.
(d) Calculer la superficie du nouveau fichier de formes à l'aide de l'outil approprié (c'est-à-dire Xtools) Ouvrir le tableau pour afficher la superficie du polygone et résumer pour obtenir la taille totale du domaine vital (Fig. 4.5)
Faites un clic droit sur l'en-tête de colonne "Hectares"
Sélectionnez Statistiques et Somme sera le nombre total d'hectares dans le domaine vital

#D'abord une autre façon de créer les fichiers ASCII après avoir créé des "contours" # à partir de l'étape 5 ci-dessus.

# Créer data.frame indiquant les cellules dans le contour souhaité et exporter en tant que grille Ascii
bbmm.contour = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, probabilité = BBMM$probability)

str(contours) #Regardez les niveaux de contour ou isoplèthes 1 à 7 (50%-99%)
#$Liste de 2
#$ Contour : chr [1:7] "50%" "60%" "70%" "80%" .
#$ Z : num [1:7] 7.35e-05 5.66e-05 4.22e-05 2.81e-05 1.44e-05 .


Quel produit utilisez-vous ? Desktop ArcGIS, ArcEngine, ArcGIS server, ou quoi ?

Ce n'est pas vraiment important. Plutôt que de demander ici, je pense que vous feriez mieux de rechercher le support ArcGIS en ligne ou de poser la question sur un forum ArcGIS. Par exemple, il existe les conseils de performances d'ESRI pour ArcGIS de bureau. Pour autant que je sache, il n'y a pas beaucoup d'experts ArcGIS qui traînent ici.

Désolé Stack Overflow - je t'aime!

La vitesse de rendu des cartes dynamiques est généralement dominée par deux facteurs : l'accès aux données et la mise en page des étiquettes. La projection de coordonnées et le rendu 2D typique se produisent à peu près aussi vite que les données peuvent être lues à partir d'une source externe, par ex. fichier de formes ou base de données. L'astuce est de savoir combien de données chargez-vous pour dessiner une carte ? Et combien de temps faut-il pour l'obtenir? Les requêtes de base de données compliquées peuvent être à l'origine de requêtes inefficaces. L'interrogation de données non indexées entraînera des ralentissements. Même si vous trouvez des données rapidement, vous devez savoir combien vous chargez. Vos données contiennent-elles un polygone en plusieurs parties très détaillé pour toutes les îles du Canada avec un niveau de détail élevé, mais vous ne restituez que la frontière canado-américaine dans le Wyoming ?

Si vous êtes allé sur les forums ArcGIS, vous avez probablement trouvé une réponse, mais je sonnerai ici au cas où d'autres rencontreraient la question.

La principale raison de la vitesse des services tels que Google Maps est qu'ils pré-rendent et mettent en cache les données. Ainsi, ils effectuent le rendu pour une variété de résolutions et stockent cela afin qu'un utilisateur demande les données, un raster des données puisse être rapidement livré.

ArcMap a une option pour utiliser la mise en cache de la carte, ce qui devrait accélérer les choses lors des visites répétées des vues. Il existe une barre d'outils de mise en cache de la carte qui peut être activée. L'aide d'ESRI est généralement assez bonne pour vous aider à démarrer, alors recherchez simplement le cache de la carte.


Qu'est-ce que le SIG

Des centaines de milliers d'organisations dans pratiquement tous les domaines utilisent le SIG pour créer des cartes qui communiquent, effectuent des analyses, partagent des informations et résolvent des problèmes complexes dans le monde entier. Cela change la façon dont le monde fonctionne.

Identifier les problèmes

Utilisez le SIG pour éclairer les problèmes liés à la géographie. Cette carte des réclamations sur ordonnance d'opioïdes révèle les tendances géographiques qui émergent lorsque les données sont bien cartographiées.

Surveiller le changement

Si une image dit mille mots, une carte en dit mille images. Cette carte révèle clairement l'étendue du recul des glaciers dans l'hémisphère sud.

Gérer et répondre aux événements

Le SIG offre une connaissance de la situation en temps réel. Cette carte des ouragans et des cyclones montre l'impact potentiel sur les personnes et les entreprises, la trajectoire probable des tempêtes et les ondes de tempête.

Effectuer des prévisions

Utilisez le SIG pour prévoir le trafic. Cette carte met en évidence les défis à une intersection à Fort Mitchell, Kentucky, où les prévisions montrent que le trafic devrait empirer en fonction des changements d'utilisation des terres.

Fixer les priorités

Le SIG aide à établir des priorités sur la base d'une analyse spatiale. En analysant les modèles de criminalité, les responsables de la sécurité publique peuvent identifier les zones cibles et affecter des agents dans ces zones.

Comprendre les tendances

Le SIG vous aide à mieux comprendre les données qui pourraient ne pas figurer dans une feuille de calcul. Cette carte mesure la croissance ou les pertes d'emplois dans différentes industries et quantifie l'avantage concurrentiel local.


Construire une carte à deux axes à partir de données spatiales

Si vous joignez un fichier spatial à un autre fichier spatial ou à un type de fichier différent, vous pouvez créer une carte à deux axes à l'aide des données géographiques de ces fichiers. Cela vous permet de créer plusieurs couches de vos données sur une carte.

Par exemple, ce qui suit est une vue cartographique à deux axes qui a été créée à l'aide de deux fichiers spatiaux. Il contient deux cartes, une carte montre les arrondissements de New York sous forme de polygones, et l'autre montre des points de données pour les entrées de métro autour de la ville. Les données d'entrée de métro sont superposées sur les polygones des arrondissements de la ville.

Dans Tableau Desktop, ouvrez une nouvelle feuille de calcul.

Connectez-vous à vos sources de données.

Créez la première vue de carte.

Voir Créer une vue cartographique à partir de données spatiales ci-dessus pour savoir comment créer une vue cartographique à partir de fichiers spatiaux.

Sur l'étagère Colonnes, faites glisser (commande-glissez sur un Mac) le champ Longitude pour le copier et placez-le à droite du premier champ Longitude.

Important : cet exemple utilise les champs Latitude (généré) et Longitude (généré) que Tableau crée lorsque vous vous connectez à des données spatiales. Si votre source de données contient ses propres champs Latitude et Longitude, vous pouvez les utiliser à la place des champs générés par Tableau, ou en combinaison avec les champs générés par Tableau. Pour plus d'informations, consultez Créer des cartes à deux axes (couches) dans Tableau.

Vous avez maintenant deux vues de carte identiques. Il y a maintenant trois onglets sur la fiche Repères : un pour chaque vue de carte et un pour les deux vues (Tous). Vous pouvez les utiliser pour contrôler les détails visuels des vues cartographiques. L'onglet Longitude du haut correspond à la carte à gauche de la vue, et l'onglet Longitude du bas correspond à la carte à droite de la vue.

Sur la fiche Repères, cliquez sur l'un des onglets Longitude, puis supprimez tous les champs de cet onglet.

L'une de vos vues de carte est maintenant vide.

Créez la deuxième vue de carte en faisant glisser les champs appropriés du volet Données vers l'onglet Longitude vide sur la fiche Repères.

Lorsque vos deux vues cartographiques sont terminées, sur l'étagère Colonnes, cliquez avec le bouton droit sur le champ Longitude à droite et sélectionnez Axe double .

Vos données cartographiques sont désormais superposées sur une seule vue cartographique.

Pour modifier les données qui apparaissent en haut, sur l'étagère Colonnes, faites glisser le champ Longitude sur la droite et placez-le devant le champ Longitude sur la gauche.


Quartier des services publics de la Maison Blanche

Notre équipe d'ingénierie estime les économies directes totales à 1 million de dollars par an grâce à la mise en œuvre des solutions de perte d'eau d'Esri, dont plus de 200 000 $ proviennent de la détection précoce des fuites.

Quartier des services publics de la Maison Blanche

Ville de Durham HDR Inc. Ville d'Arlington Quartier des services publics de la Maison Blanche Métro de la vallée Ville de Fort Lauderdale /> Format 21:9 --> />

Ajouter des membres à une organisation

Lorsque j'invite des membres, je ne peux pas définir leur rôle sur administrateur ou sur l'un des rôles personnalisés de mon organisation.

Vous ne pouvez pas sélectionner un administrateur ou un rôle personnalisé avec des privilèges administratifs pendant le processus d'invitation. Vous pouvez modifier le rôle une fois que le membre a rejoint l'organisation.

Je ne peux pas inviter ou ajouter des membres à partir d'un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV) codé en ASCII contenant des caractères non anglais.

Si votre CSV contient des caractères non anglais, par exemple des caractères spécifiques aux alphabets français, russe, grec, japonais ou arabe, le fichier doit être encodé en Unicode ou UTF-8, et non en ASCII. Vous pouvez enregistrer votre fichier au format UTF-8 ou Unicode dans Microsoft Windows . Ouvrez le fichier dans un éditeur de texte tel que le Bloc-notes, cliquez sur Fichier > Enregistrer sous et choisissez UTF-8 ou Unicode dans la liste déroulante Encodage affichée au bas de la boîte de dialogue Enregistrer sous.


Développement d'applications

En tant que chef de projet, vous découvrirez peut-être que le progiciel SIG utilisé par votre groupe de travail manque certaines fonctionnalités de base qui amélioreraient considérablement la productivité de votre équipe. Dans ces cas, il peut être intéressant de créer vos propres applications SIG. Les applications SIG sont soit des progiciels SIG autonomes, soit des personnalisations d'un progiciel SIG préexistant qui sont conçus pour répondre à certains besoins spécifiques d'un projet. Ces applications peuvent aller de simples (par exemple, appliquer un jeu de symboles/couleurs standard et des directives de texte aux entités cartographiées) à complexes (par exemple, trier des couches, sélectionner des entités sur la base d'un ensemble de règles prédéfinies, effectuer une analyse spatiale et générer un -copier la carte).

Certaines des applications les plus simples peuvent être créées à l'aide des ensembles d'outils prédéfinis et des fonctionnalités fournies dans le logiciel SIG. Par exemple, le progiciel ArcGIS d'ESRI comprend un langage macro appelé Model Builder qui permet aux utilisateurs n'ayant aucune connaissance des langages de programmation de créer une série de tâches automatisées, également appelées workflows, qui peuvent être enchaînées et exécutées plusieurs fois pour réduire la redondance associée à de nombreux types d'analyses SIG. Les applications les plus complexes nécessiteront très probablement l'utilisation du langage macro natif du logiciel SIG ou l'écriture de code original à l'aide d'un langage de programmation compatible. Pour revenir à l'exemple des produits ESRI, ArcGIS offre la possibilité de développer et d'incorporer des programmes écrits par l'utilisateur, appelés scripts, dans une plate-forme standard. Ces scripts peuvent être écrits dans les langages de programmation Python, VBScript, JScript et Perl.

Bien que vous souhaitiez peut-être créer une application SIG à partir de zéro pour répondre aux besoins de votre projet, de nombreuses applications ont déjà été développées. Ces applications pré-écrites, dont beaucoup sont open source, peuvent être utilisées par votre équipe de projet pour réduire le temps, l'argent et les maux de tête associés à un tel effort. Voici un échantillon des applications SIG open source écrites pour la famille C des langages de programmation (Ramsey 2007) : Ramsey, P. 2007. « The State of Open Source GIS. Recherche sur les réfractions. http://www.refractions.net/expertise/whitepapers/opensourcesurvey/survey-open-source-2007-12.pdf.

  1. MapGuide Open Source (http://mapguide.osgeo.org) : une application Web développée pour fournir une suite complète d'outils d'analyse et de visualisation sur toutes les plateformes
  2. OSSIM (http://www.ossim.org) - « Open Source Software Image Map » est une application développée pour traiter efficacement de très grandes images raster
  3. GRASS (http://grass.itc.it)—Le plus ancien produit SIG open source, GRASS a été développé par l'armée américaine pour l'analyse et la modélisation de données complexes
  4. MapServer (http://mapserver.gis.umn.edu) : un serveur de cartes Internet populaire qui convertit les données SIG en produits cartographiques
  5. QGIS (http://www.qgis.org)—Un environnement de visualisation SIG pour le système d'exploitation Linux
  6. PostGIS (http://postgis.refractions.net)—Une application qui ajoute des fonctionnalités d'analyse et de manipulation de données spatiales au programme de base de données PostgreSQL
  7. GMT (http://gmt.soest.hawaii.edu) - "Generic Mapping Tools" fournit une suite d'outils de manipulation de données et de génération graphique qui peuvent être enchaînés pour créer des flux d'analyse de données complexes

Les applications SIG, cependant, ne sont pas toujours créées à partir de zéro. Beaucoup d'entre eux intègrent des bibliothèques partagées open source qui exécutent des fonctions telles que la prise en charge des formats, le géotraitement et la reprojection des systèmes de coordonnées. Voici un échantillon de ces bibliothèques :


Section quatre : Sélection de données dans ArcMap - Principes de base de la sélection

La chose la plus courante dans les SIG est probablement de localiser et d'isoler des entités (des formes pour représenter des entités du monde réel et les attributs qui les accompagnent) qui correspondent à des critères de recherche spécifiques pour nous aider à répondre aux questions spatiales. Dans les SIG, nous avons souvent des données vectorielles avec des tables d'attributs qui contiennent plus d'attributs ou de caractéristiques que nous n'en avons besoin à la fois. Pour ne sélectionner que les fonctionnalités qui nous intéressent à ce moment-là, nous utilisons trois processus de sélection distincts mais liés : Sélectionner par attribut qui utilise les valeurs, ou les attributs, d'entités pour effectuer une sélection dans la table attributaire (ou autre table de données non spatiales), Sélectionner par emplacement qui utilise des relations et des interactions spatiales pour effectuer une sélection, quels que soient les attributs, et Sélection interactive, où nous utilisons un outil dans ArcGIS pour cliquer sur les entités de la carte, ce qui entraîne une sélection.

Nous disons sélection ou alors sélection de données en référence à la fois aux entités que nous voyons sur la carte et aux lignes trouvées dans la table attributaire, car c'est ce que nous faisons : sélectionner des attributs dans la table ou des entités sur la carte, ce qui donne les lignes de la table et les entités de la carte sont mises en surbrillance ou sélectionnées . Notez que nous avons dit "choisir les attributs" et "résulter en lignes surlignées", faisant référence au fait que nous sommes intéressés par les attributs - les mots descriptifs - et l'action résultante dans la structure du tableau est la ligne entière mise en surbrillance. Il existe une différence distincte entre ces éléments : les attributs racontent une histoire de l'entité tandis que la ligne d'un tableau fait partie de la structure.

Comme nous l'avons dit ci-dessus, nous avons souvent trop de données avec lesquelles travailler en même temps, ou nous pouvons vouloir examiner les attributs associés à une seule entité, ou nous pouvons vouloir examiner les attributs de certaines entités dans une couche alors qu'elles se comparent. aux entités d'une autre couche spatiale. Effectuer ces sélections - mettre en évidence les données dans le tableau et sur la carte - est la première étape pour réduire le nombre d'entités (carte) et d'enregistrements (table) que nous examinons et effectuer une analyse spatiale supplémentaire. Prenez un moment pour examiner l'image de la figure 5.6, en notant que lorsqu'une ligne est sélectionnée dans la table attributaire, le résultat apparié est que l'entité correspondante est sélectionnée dans la carte.

Figure 5.6 : Entités sélectionnées dans la table attributaire et sur la carte
Dans cette capture d'écran, nous voyons un enregistrement (ligne) sélectionné, comme indiqué par le (1 sur 52 sélectionné) au bas de la table attributaire, et l'entité correspondante, Wyoming, sélectionnée sur la carte. L'entité sur la carte (le rectangle de polygone qui représente le Wyoming) et la ligne du tableau sont surlignées en cyan. Dans ce cas, l'attribut d'intérêt est le nom "Wyoming" et la ligne qui a été mise en évidence est numérotée au hasard avec un ObjectID (OID) de "1". À la suite de l'interrogation de la table (à l'aide d'une question formatée pour demander à la table de renvoyer ou de sélectionner des valeurs) pour l'attribut « Wyoming », la caractéristique de la carte a été mise en évidence. Un autre cas où ce serait le résultat est si la forme du Wyoming a été sélectionnée par l'utilisateur interagissant avec la carte. L'intention serait de mettre en surbrillance (sélectionner) la forme du Wyoming, et le résultat apparié serait de mettre en surbrillance (sélectionner) la ligne correspondante dans la table attributaire.

Dans les quelques pages suivantes, nous explorerons les méthodes utilisées pour sélectionner les entités d'une couche en fonction des attributs, des emplacements spatiaux ou de la sélection et du choix visuels des entités que nous voyons sur la carte, mais d'abord, regardons la quatrième et dernière "Liste par. ” trouvée dans la table des matières - Liste par sélection (nous avons examiné les trois premières, Liste par ordre de dessin, Liste par source et Liste par visibilité dans la Section 4.4.2 : Vues et zones d'ArcMap).

5.4.2 : Vue de la table des matières d'ArcMap - Liste par sélection

La liste par sélection divise la table des matières en trois parties pour cette vue spécifique :

Choisi - couche(s) où au moins une entité a été sélectionnée

    • Dans cet exemple, nous voyons que la couche US_States a une entité sélectionnée, donc une entité sur la carte et une ligne correspondante dans le tableau sont toutes deux mises en surbrillance.

    Sélectionnable - couche(s) disponible(s) pour avoir des caractéristiques sélectionnées (mais aucune ne l'est)

      • US_Cities est dans un état actif où les entités peuvent être sélectionnées en interagissant avec la carte ou en interagissant avec la table

      Non sélectionnable - les couches qui ne sont pas disponibles pour avoir des fonctionnalités sélectionnées

        • US_Counties est un état inactif où les sélections ne peuvent pas être effectuées. Nous l'utilisons pour empêcher la sélection d'entités lors de l'interaction avec la carte lorsqu'une couche est activée (visible sur la carte) uniquement en tant que couche contextuelle.

        Effacer les fonctionnalités sélectionnées : Pouvoir sélectionner des entités, comme nous l'avons dit, est très important pour de nombreuses tâches dans ArcGIS, mais savoir comment effacer la sélection (désélectionner) ces entités est tout aussi important. Nous découvrirons en laboratoire qu'il existe plusieurs façons d'effacer les entités sélectionnées, une qui efface toutes les entités de toutes les couches en un seul clic sur un bouton, et deux qui effacent les entités sélectionnées uniquement dans des couches spécifiques, tout en laissant les entités dans d'autres couches sélectionnées . Ces deux tâches sont importantes à différents moments lorsque vous travaillez avec des données dans ArcGIS.

        5.4.3 : Examen du terme « Couche »

        Comme nous l'avons vu auparavant, nous utilisons parfois un mot pour signifier deux choses dans le SIG, comme « caractéristique » se référant à la fois à la forme géométrique que nous voyons sur la carte et à une ligne dans la table attributaire, ou lorsque le mot « projection » est utilisé à la place de « système de coordonnées » pour décrire à la fois les systèmes de coordonnées géographiques et projetés. Layer est un autre de ces mots. Pardon.

        Traditionnellement, le mot couche, dans l'analyse des cartes papier, signifiait littéralement couche, car les routes étaient dessinées sur une feuille principalement transparente, les rivières sur une autre et les courbes de niveau sur une troisième. Les feuilles ont été superposées ou superposées pour créer une analyse visuelle des caractéristiques d'intersection. Cela a conduit au mot « couche » signifiant tout fichier spatial ajouté à la table des matières qui est superposé (liste par ordre de dessin) avec d'autres - raster, vecteur, classe d'entités, fichier de formes ou un type spécial de données spatiales appelé couche .

        En général, lorsqu'un fichier vectoriel de polygones est ajouté à ArcMap, le logiciel choisit une couleur aléatoire pour l'afficher, ainsi qu'un contour gris foncé et de 0,7 pt 1 de large. Les points s'affichent sous la forme d'un cercle coloré au carré sélectionné au hasard avec un contour noir, tandis que les polylignes s'affichent sous la forme d'une ligne large de 0,7 point d'une couleur aléatoire. Le logiciel tente de contourner le cercle de couleurs, en choisissant peut-être un vert pour un calque et un rouge pour le suivant. En bref, c'est une idée de la couleur avec laquelle le fichier vectoriel s'affichera.

        Dans ArcMap, un fichier de couche Esri (.lyr) est un type spécial de fichier de données spatiales utilisé pour afficher des données vectorielles d'une manière définie par l'utilisateur dans ArcMap. Une autre façon d'examiner un fichier de couche Esri (.lyr) consiste à le décrire comme une liste de règles utilisées pour afficher un fichier vectoriel particulier. Si, en général, des fichiers vectoriels de couche non Esri (.lyr) sont ajoutés au logiciel sous forme de couleur aléatoire, un fichier de couche Esri (.lyr) vous permet de sélectionner et d'enregistrer les couleurs, les étiquettes et les caractéristiques qui s'affichent au chargement. . Par exemple, si vous souhaitez qu'un utilisateur charge une couche US_States dans ArcMap non pas avec une couleur aléatoire sélectionnée, mais plutôt avec du vert citron, ayez un contour fuchsia de 3 points de large pour chaque état, affichez chaque état avec une étiquette, et masquer le Texas de la vue, vous créeriez un fichier de couche Esri (.lyr), en l'enregistrant avec ces règles d'affichage spécifiques. Ensuite, lorsque l'utilisateur charge le fichier de couche Esri (.lyr), l'affichage sera exactement comme vous l'avez défini, avec les couleurs, les étiquettes et les caractéristiques visibles souhaitées.

        L'essentiel à retenir à propos des fichiers de couche Esri (.lyr) est que la règle numéro un dans la liste des règles est le fait que la liste des règles renvoie à un fichier vectoriel. TOUS les fichiers de couche Esri (.lyr) doivent être associés à un fichier vectoriel sur lequel les règles sont définies. Si vous souhaitez que la couche US_States apparaisse avec un contour fuchsia, un remplissage vert citron, les étiquettes activées et Texas masqué, cela peut être fait, tant que la première règle de la liste est que la liste des règles est décrivant à quoi devrait ressembler un fichier de formes vectoriel spécifique.

        En ce qui concerne cette classe/ce texte, le mot couche sera utilisé dans le sens traditionnel, c'est-à-dire tout fichier spatial superposé à d'autres. Si le mot couche est utilisé pour faire référence à un fichier de couche Esri (.lyr), il sera écrit en tant que fichier « couche (.lyr) » ou « couche Esri (.lyr) ».


        Voir la vidéo: Comment extraire notre terrain détude dune autre zone plus grande sur ArcGis (Octobre 2021).