Suite

Traduire la géométrie DGN vers la géodatabase de fichiers Esri à l'aide de FME ?


J'essaie d'importer la géométrie dans le fichier dgn vers une classe d'entités ponctuelles dans la géodatabase du fichier arcgis. J'ai un calque dans le fichier dgn 'baum' qui signifie essentiellement arbres. Je souhaite stocker ces entités dans le dessin CAO dans la classe d'entités ponctuelles correspondante dans fgdb. De plus, il existe deux sortes d'arbres. J'ai donc utilisé le filtre Joiner. ça marche bien.

maintenant, puisque le fichier dgn a plusieurs géométries dans une couche, je devrais utiliser un filtre géométrique. cela traduit toutes les 4741 fonctionnalités mais l'inspecteur ne l'affiche pas. Je suis nouveau sur FME alors merci de me guider.

ci-dessous sont quelques captures d'écran qui pourraient être utiles pour me corriger.


Je ne suis pas sûr de voir l'intérêt de filtrer toutes vos géométries et de les écrire dans une classe d'entités. Il est vrai qu'une cellule Microstation est (ou peut être) composée de plusieurs types de géométrie. Cependant, Microstation les voit comme un seul objet. Si vous filtrez toutes vos géométries et les écrivez toutes en points, vous allez vous retrouver avec des doublons.

Une meilleure option serait d'écrire chaque cellule en tant qu'entité ponctuelle. Consultez la documentation sur Cellules et déterminez quel cas vous avez. Les cellules peuvent être très complexes. Dans tous les cas, il y aura un point d'insertion pour les cellules. J'utiliserais cela comme coordonnées pour vos points. D'après votre capture d'écran, je peux voir que vous avez les attributs suivants :

igds_cell_insertion_x igds_cell_insertion_y igds_cell_insertion_z

Vous pouvez utiliser ces coordonnées pour créer des représentations ponctuelles de vos cellules. Utilisant un VertexCréateur transformateur, définissez le mode sur "Remplacer par un point" et les valeurs X, Y et Z seront les attributs ci-dessus. Votre sortie sera des points avec tous les autres attributs de vos cellules.


Comment convertir la CAO en SIG tout en préservant les structures de données riches

La conversion de la CAO en SIG est une exigence courante pour permettre soumissions de plans numériques, projets de gestion des installations, etc. En effet, le SIG est souvent utilisé comme un magasin de données central qui ajoute un contexte spatial et des attributs utiles à vos dessins CAO.

Lorsque vous convertissez la CAO en SIG, le défi réside dans les moindres détails. Vous devrez :

  • Convertissez des géométries et des structures CAO complexes en géométries SIG.
  • Convertissez les annotations, les étiquettes et la symbologie CAO en attributs SIG.
  • Évitez de perdre d'autres informations CAO telles que les balises, les données d'entité étendue et les données d'objet.
  • Reprojetez le système de coordonnées d'un système de coordonnées local à un système géographique.

Voyons comment vous pouvez surmonter ces principaux défis de conversion CAO-SIG.


Découvrez le Éditionc'est bon pour vous. FME Desktop est disponible dans une variété d'éditions avec des options de licence flexibles pour répondre à vos besoins spécifiques. Chaque édition comprend les composants de base de FME, tels que FME Workbench, FME Universal Viewer et FME Universal Translator. Les éditions diffèrent en fonction des formats, des transformateurs et/ou de l'intégration d'applications dont vous avez besoin.

  • FME Desktop - Édition Professionnelle: Conçue pour prendre en charge une variété d'exigences de traduction spatiale, cette édition FME prend en charge un large éventail de formats (SIG, CAO, raster, 3D, BIM, base de données et Web), ainsi que des fonctionnalités complètes de lecture de base de données. Il comprend également l'ensemble complet de transformateurs FME pour vous offrir la plus grande flexibilité dans la façon dont vous manipulez et restructurez vos ensembles de données.
  • Bureau FME - Édition ESRI: Construit avec une intégration étroite à l'esprit, cette édition FME inclut la prise en charge de formats ESRI supplémentaires, tels que ArcSDE, ArcSDE raster, Geodatabase (ArcSDE et XML) et la couverture ArcInfo. Il comprend également l'extension d'interopérabilité des données ESRI afin que vous puissiez facilement accéder à la puissance de FME directement à partir d'une interface ESRI ArcGIS familière.
  • FME Desktop - Édition base de données: Cette édition ajoute la prise en charge de l'écriture dans des bases de données spatiales propriétaires : Oracle Spatial, MS SQL Server, MS Azure, Amazon, Teradata, JDBC Netezza.
  • Serveur FME fonctionne main dans la main avec FME Desktop. Concevez le flux de travail que vous souhaitez automatiser dans l'interface glisser-déposer de FME Desktop, puis publiez-le sur FME Server d'une simple pression sur un bouton. En utilisant FME Server, vous pouvez programmer l'espace de travail que vous avez créé pour qu'il s'exécute automatiquement à n'importe quel intervalle de temps, le transformer en un processus libre-service que les autres peuvent exécuter quand ils le souhaitent, ou faire fonctionner votre espace de travail toujours en temps réel.


Créez des workflows automatisés qui transforment les données des conceptions créées à l'aide des applications de CAO MicroStation en Shapefile (SHP) pour une utilisation dans ArcGIS. Plus qu'un traducteur de format, les outils de FME vous permettent de restructurer les données DGN pour les adapter aux exigences du modèle de l'application ArcGIS cible, en préservant les détails tels que les annotations et la symbologie.

FME est un outil de productivité conçu pour vous aider à surmonter rapidement les problèmes d'interopérabilité des données. Une fois configurés dans son espace de travail intuitif, les workflows de transformation FME s'exécutent automatiquement en arrière-plan afin que vous puissiez vous concentrer sur d'autres choses. Et pour une plus grande efficacité, les flux de travail peuvent être enregistrés et réutilisés pour les futures tâches de conversion DGN vers SHP.

Téléchargez un essai gratuit de 30 jours de FME pour voir comment il simplifie et automatise la conversion DGN en SHP. Et avec sa prise en charge de plus de 345 formats supplémentaires, vous constaterez peut-être qu'il aide à relever d'autres défis d'interopérabilité des données.


FME EXE a cessé de fonctionner

Une routine de traduction de données FME lisant les fichiers AutoCAD et les écrivant dans une base de données Filegeo d'ESRI a soudainement cessé de fonctionner. Cette routine fonctionnait auparavant et aucune modification n'a été apportée à l'établi. Les messages d'erreur FME sont :

La mise à jour de tous les lecteurs et écrivains dans FME Workbench n'a pas résolu le problème. La vérification du disque, le nettoyage du disque et la réinstallation de la dernière version de FME n'ont pas non plus été effectués. Alors, que se passe-t-il ?

La dernière fois que ces routines ont fonctionné, c'était avant de renouveler la licence ESRI. Serait-ce un problème de licence ?

Changer le rédacteur de Géodatabase Esri (Fichier Geodb) à Géodatabase Esri (fichier Geodb Open API) semble résoudre le problème – la traduction renvoie toujours une erreur, mais pas tant que la traduction n'est pas terminée. Le Géodatabase Esri (Fichier Geodb) est le lecteur/enregistreur Esri complet avec prise en charge complète de la géométrie. Il nécessite l'installation d'ArcGIS et la disponibilité d'une licence Esri. Le Géodatabase Esri (fichier Geodb Open API) Writer ne nécessite aucune technologie Esri installée ou sous licence. Cependant, il n'inclut pas la prise en charge complète des fonctionnalités GDB.

Dans ce scénario particulier, la version d'ArcMap était Ver 10.5.1 – qui n'est pas la dernière version, fonctionnant sur Windows 7 – qui n'est plus couverte par le support principal de Microsoft.

Les conseils de Safe Software indiquent que ce problème est lié aux récentes mises à jour de Microsoft traitant des vulnérabilités des processeurs Meltdown et Spectre :

Nous sommes conscients qu'après l'application des mises à jour Microsoft Windows KB4056894, KB4056568 et KB4056897, des problèmes surviennent lors de l'utilisation des formats Esri dans FME 64 bits sur Windows 7 et Windows Server 2008R2.

Il y a donc un certain nombre de solutions possibles qui restent ouvertes :

  1. Mise à niveau vers Windows 10 – qui sera un travail important
  2. Exécutez la version FME 32 bits – qui résout le problème pour moi.
  3. Utilisez Esri Geodatabase (File Geodb Open API). Cela semble fonctionner bien qu'il y ait toujours un message d'avertissement FME EXE a cessé de fonctionner – ce message n'apparaît qu'après l'exécution de la routine de traduction, et il peut être rejeté sans aucun effet apparent sur le logiciel.

PS. l'outil InSpectre, développé par Steve Gibson et disponible sur son site Web Gibson Research Corporation peut être utilisé pour voir si les vulnérabilités des processus Meltdown et Spectre ont été corrigées ainsi que pour désactiver la protection – via la partie de désactivation n'a pas fonctionné sur ma machine particulière .


Projet de conversion SIG de Vision vers Esri

Une composante majeure du plan de réingénierie à long terme de l'Orange County Property Appraiser (OCPA) impliquait la conversion de son assise foncière d'évaluation foncière de Vision à ArcInfo. Cela a été réalisé dans une joint-venture entre OCPA et Safe Software en utilisant le Feature Manipulation Engine (FME). La tâche a été accomplie en contournant les structures Vision GIS et en frappant les structures de table relationnelle sous-jacentes directement avec le FME pour convertir proprement les plus de 4 millions d'objets géométriques en ArcInfo. Parmi les défis de la conversion de cet ensemble de données figurait le volume considérable de données, le traitement d'un ensemble de données qui ne pouvait pas être facilement partitionné dans l'espace, ainsi que le nettoyage et le transfert des informations critiques relatives aux parcelles du comté. En outre, le Bureau des évaluateurs immobiliers a appliqué des procédures rigoureuses de contrôle et d'assurance de la qualité pour s'assurer que toutes les informations ont été transférées correctement et pour identifier les problèmes de données du côté Vision pour les corriger avant la conversion finale. Ce document discutera du cycle de vie de la conversion et des nombreux défis et succès rencontrés en cours de route.

Figure 1. Comté d'Orange, Floride

1.3 Aperçu technique et processus *

2.0 Translation de Vision vers E00 *

3.0 Assurance qualité et résolution des erreursΐ

Le bureau de l'Orange County Property Appraiser (OCPA) a décidé de convertir son système d'information géographique (SIG) de Vision au modèle de données Esri et aux produits logiciels en grande partie pour deux raisons :

Le personnel de l'OCPA avait besoin d'outils appropriés pour développer rapidement des applications logicielles pour accéder aux connaissances contenues dans le SIG. Pendant ce temps, le marché du travail offrait peu de candidats ayant une expérience en programmation Vision. De plus, Vision ne disposait pas d'un progiciel « prêt à l'emploi » et convivial pour le PC de bureau, un élément jugé critique par l'expert immobilier. Le bureau de l'évaluateur immobilier a déterminé qu'un progiciel de bureau facile à utiliser était essentiel au développement et à la distribution rapides d'outils d'analyse spatiale sophistiqués aux non-programmeurs de l'organisation, un progiciel qui nécessitait une formation minimale. Avant la conversion, les utilisateurs du SIG OCPA étaient limités à une application Vision personnalisée qui affichait des cartes fiscales matricielles générées la veille. L'accès aux données SIG "live" n'était pas disponible. Les modifications apportées aux modèles de carte Vision impliquaient de longs efforts de programmation et le logiciel Vision fournissait des règles topologiques limitées, ce qui entraînait des problèmes d'intégrité des données (par exemple, la base de données contenait des polygones de parcelles ouverts, des arcs en double et des axes de route qui parfois ne se croisaient pas).

OCPA avait besoin d'un progiciel d'un leader du marché qui proposait un modèle de données avancé à utiliser avec un système commercial de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) et disposait d'une gamme complète de produits SIG pouvant servir le spectre des SIG "power,"moderate" et "casual". utilisateurs dans l'organisation. Ce point était particulièrement important alors que l'OCPA s'apprêtait à réorganiser l'ensemble de sa base de données parcellaire SIG. La base de données qui existait en 1998 a été développée à la fin des années 1980 grâce à un processus de numérisation, de numérisation et de revêtement en caoutchouc. Des données d'enquête limitées étaient disponibles avec le contrôle au sol. Le plan pour 1999 était double : coordonner avec le comté d'Orange et les villes du comté pour densifier le réseau d'arpentage rectangulaire du comté à une grille d'un demi-mile, et utiliser des procédures de géométrie de coordonnées (COGO) pour entrer les limites de propriété dans le SIG en utilisant la source d'origine les documents (c'est-à-dire les plats et les actes). Esri a proposé la meilleure solution logicielle pour atteindre ces objectifs.

Pour traduire les informations de Vision dans la solution SIG Esri, OCPA avait besoin d'un outil logiciel avec les propriétés suivantes :

L'application sélectionnée était le Feature Manipulation Engine (FME Ò) développé par Safe Software Inc. Le FME est capable de lire directement à partir de la base de données Oracle source qui contenait la base de données Vision, d'assembler les caractéristiques extraites en une géométrie et une topologie cohérentes, et d'écrire ceci directement dans tous les formats pris en charge par Esri. Cela a fourni à OCPA une application qui a non seulement pris en charge la traduction des données source, mais a également fourni une puissante boîte à outils pour identifier et résoudre les problèmes dans la base de données source. Un processus de traduction pourrait être défini et la conversion automatisée. De plus, le FME fournit actuellement un portail de traduction de données polyvalent, permettant aux informations de la nouvelle base de données SIG vers le monde extérieur dans une gamme de formats SIG standard de l'industrie, tels que AutoCAD DWG/DXF, MicroStation DGN et MapInfo pour n'en citer que quelques-uns.

Le plan de reconfiguration de la base de données des colis a nécessité un processus en quatre étapes :

Avant le début de la conversion, le personnel de l'OCPA a analysé le schéma de données Vision existant. Peu de documents ont été collectés depuis la fin des années 1980. De plus, les couches Vision et les "réseaux" devaient être mappés dans la couverture ArcInfo et le schéma de classe d'entités souhaités. Ce processus a été accompli comme une première étape et a impliqué à la fois des recherches individuelles et des réunions d'équipe collaboratives.

Le processus de traduction des informations de la base de données Vision vers des fichiers E00 et enfin vers les produits SDE impliquait trois magasins de données et trois processus automatisés et un processus manuel. Ceci est montré dans la figure 2.

La base de données Vision et le système SIG fonctionnaient dans un environnement Solaris, les traductions par FME étant effectuées à la fois sur Solaris et NT. L'environnement de traitement Vision GIS se composait d'un logiciel d'application, de données propriétaires stockées telles que la symbologie et les informations de placement d'annotations, et d'une base de données d'application dans Oracle. La base de données Oracle formée par rapport au schéma Vision contenait la géométrie, la topologie et les liens vers les données commerciales du comté. Vision utilise une topologie basée sur le réseau, avec des données distinguées et regroupées par couches et réseaux. Ceci est discuté plus en détail dans la section 2.0

Après avoir évalué différentes options matérielles, l'OCPA a choisi de mettre en œuvre une solution à trois niveaux. Il s'agissait d'un serveur UNIX d'entreprise prenant en charge SDE 3.0.2 s'exécutant sur Oracle 8.0.4 pour stocker de manière centralisée les informations sur les attributs spatiaux et de propriété. Un serveur NT fonctionnait comme un gestionnaire de licence ArcInfo de groupe de travail, tandis que les clients de poste de travail NT disposaient d'ArcInfo 7.2 pour la maintenance des données. ArcView 3.2 a été utilisé pour l'affichage et l'analyse des données. La conversion des données a été effectuée à l'aide de FME sur les serveurs NT et UNIX. Cette approche à deux volets a permis au bureau de tirer parti de plusieurs processeurs et ressources de disque. Cela était important compte tenu de l'ampleur de la base de données.

La base de données Vision a été traduite à l'aide de FME pour Esri, version 2.3a dans les environnements Solaris et NT.

Il y avait deux options pour récupérer ces données de Vision avec le FME via des fichiers GINA (le format d'export Vision) ou en accédant directement au schéma Oracle et en reconstruisant la topologie directement à partir de la géométrie. Ce dernier a été choisi principalement parce que l'approche était requise qui supprimerait le besoin de Vision à l'avenir (le schéma est accessible même après l'expiration du logiciel Vision) et pour la productivité de l'assurance qualité (outils plus robustes et interactifs lorsqu'ils sont disponibles dans Esri gamme de produits).

Une version simplifiée du schéma d' une base de données Vision est illustrée à la figure 3 . La table g_master contient une ligne pour chaque entité de la base de données, identifiée de manière unique par une combinaison de numéro d'entité, de type, de couche et de réseau. Ce tableau identifie une seule fonction dans la base de données Vision. Les collections de fonctionnalités de thème commun sont regroupées par leur numéro de couche et de réseau à partir de la table g_master. Cette requête peut être sous-groupée par type de géométrie. Les types pris en charge sont point, ligne, polygone et nœud. Les lignes renvoyées par les tables g_master (maître ou primaire) sont jointes à la table g_coord (coordonnées) par numéro d'entité. Selon le type géométrique, la jointure à la table g_coord est soit un à un (points ou nœuds), soit un à plusieurs (lignes et polygones). La jointure du g_master à la table métier est toujours un à un, et la jointure au g_label (annotation ou étiquetage) est un à plusieurs.

Le schéma Vision Oracle utilise une table d'entités centrale classée par couches et réseaux. Les géométries simples et complexes sont récupérées en sélectionnant toutes les coordonnées d'une entité donnée (identifiée par un entier unique) pour une combinaison couche-réseau donnée à l'aide d'une instruction de sélection SQL par rapport à une table de coordonnées. Compte tenu du type de géométrie (point, ligne, polygone ou annotation), les entités FME correctes ont été construites. Selon le type de géométrie à construire, différentes constructions topologiques ont été réalisées par le FME. Aucune construction n'a été requise sur les données ponctuelles. Pour les entités linéaires, la détection des intersections a été détectée et insérée. Pour les entités polygonales et en anneau, les intersections détectées et insérées, et les polygones non valides identifiés et stockés séparément des polygones valides. Enfin, toutes les annotations de points, de lignes ou de polygones ont été reconstruites et placées dans une sous-classe de texte. Dans certains cas, les outils de placement d'annotations du FME ont été utilisés lorsque les informations de placement détaillées ne pouvaient pas être récupérées à partir de Vision (certains cas existaient où le placement d'annotations était stocké par Vision dans des tables non-schéma qui n'étaient pas accessibles). De plus, les attributs métier de l'entité donnée ont été joints à la géométrie.

Figure 3 : Modèle de données de vision

Figure 4. Liste affichant des tables SDE distinctes pour chaque classe d'entités principale

L'exercice de traduction pour FME est devenu une boucle d'interrogation, d'interprétation, de validation et d'écriture. L'itération sur la boucle était contre chaque combinaison de couche, de réseau et de type d'entité. Toutes les données seraient sélectionnées à partir d'Oracle à l'aide d'une requête SQL multi-jointure. Les données renvoyées ont été converties dans leur type géométrique et transformées dans le système de coordonnées correct (un décalage et une échelle étaient nécessaires pour aligner le système de coordonnées Vision avec le plan d'état). Si le type géométrique avait une composante linéaire, des tests de groupe et d'auto-intersection ont été effectués sur les lignes. Si le type de géométrie était polygonal (y compris les beignets), des tests ont été effectués pour détecter les polygones ouverts, les polygones sans étiquettes et les polygones avec plusieurs étiquettes. Pour les couches converties, le polygone définit soit des partitions formées, soit des partitions avec des trous (dans tous les cas, des zones de chevauchement ont été détectées et résolues).

Le FME pilote toutes les traductions avec des fichiers de mappage générés par le système ou personnalisés. Les fichiers de mappage sont des fichiers texte ASCII qui sont interprétés par le FME au moment de l'exécution. Selon le processus à développer sur mesure, une bonne architecture peut grandement aider au développement et à la résolution des problèmes de données.

Les fichiers de mappage contiennent cinq composants principaux :

Du point de vue architectural, le lecteur et le rédacteur et leurs définitions peuvent être remplacés par d'autres formats source et cible. Le vrai travail se fait à l'étape 3, qui est essentiellement neutre en termes de format. La figure 5 montre le flux d'informations à travers le FME alors qu'il est transformé de Vision en fonctionnalités E00.

Figure 5 : Flux de données via FME

Pour l'implémentation OCPA, la définition du lecteur pour chaque table a été formée à partir d'un modèle qui appliquait une requête SQL à l'extraction des caractéristiques de la base de données. Ce modèle a été modifié pour s'adapter à chaque requête de fonctionnalités et a fourni un moyen propre et générique de modéliser les données source.

La quantité de données erronées trouvées dans les entités linéaires et polygonales de Vision était de l'ordre de 0,01 %. Cependant, compte tenu du volume de données dans l'ensemble (plus de 2 millions), cela se résout à plus de 20 000 fonctionnalités. La plupart de ces erreurs ont été facilement localisées et résolues. Cependant, des incohérences dans la topologie basée sur le réseau des données sources signifiaient que l'intersection de lignes couplée à la formation de polygones était nécessaire.

Le plus grand ensemble de données polygonales est celui des couches de lots, qui comprend plus de 1 000 000 d'arcs et 200 000 centroïdes. Le traitement que le FME a effectué pour assurer l'intégrité topologique avant d'écrire dans E00 était :

Les première et troisième opérations sont globales, en ce sens que pour effectuer correctement l'intersection ligne à ligne et la construction de polygones, toutes les informations sur la géométrie sont nécessaires. Vous ne pouvez pas diviser et vaincre l'un ou l'autre problème. Lorsque l'ensemble des données était chargé et traité, la consommation de mémoire de la mémoire réelle et virtuelle était élevée et le résultat était un processus lié aux E/S de disque. Pour accélérer le traitement, les données ont dû être partitionnées. La base de données Vision était transparente, elle ne fournissait donc aucune partition directe. Cependant, il y avait des attributs commerciaux qui fournissaient la base d'une partition. Les mesures suivantes ont été prises :

Cette approche a permis de récupérer tous les polygones de la base de données Vision. De plus, cette approche permet d'utiliser plusieurs processeurs pour résoudre le problème de formation de polygones en parallèle. Un effet secondaire de cette approche était que les lots qui avaient été incorrectement attribués au mauvais canton/rang étaient facilement identifiés. En conclusion, ce problème de performance a été résolu en décomposant le comté en une collection de pièces de puzzle qui ont été réassemblées dans le grand comté.

Le contrôle qualité OCPA consistait en un ensemble de règles topologiques et de procédures d'examen conçues pour garantir l'intégrité des données à utiliser avec les produits Esri. Le personnel a décidé de convertir d'abord les données Vision en fichiers d'exportation ArcInfo avant de finalement stocker les entités dans SDE/Oracle. Les données ont été converties en couvertures afin que les capacités de diagnostic d'ArcInfo puissent être capitalisées lors de l'assurance qualité. Une fois importées, les couvertures ArcInfo ont été créées à l'aide de thèmes couramment utilisés (par exemple, parcelles, lots, subdivisions, etc.). L'OCPA a adhéré à des procédures complètes d'assurance qualité à l'aide d'ArcInfo (ArcEdit, ArcPlot et INFO) et du logiciel ArcView pour assurer la viabilité à long terme des données spatiales et attributaires dans un environnement Esri. ArcView a été utilisé pour vérifier qualitativement les données converties (par exemple, rechercher l'emplacement approprié des parcelles et les attributs de parcelle corrects) tandis qu'ArcInfo a été utilisé pour vérifier l'intégrité topologique (par exemple, les polygones se ferment-ils ? Les arcs se coupent-ils ? Les ID internes sont-ils cohérents et stable?, etc.), un test critique pour une utilisation ultérieure. Les procédures d'assurance qualité étaient les suivantes :

  1. Examinez visuellement les données spatiales et les attributs pour l'emplacement approprié, les polygones manquants, les arcs, les points, les anno, l'échelle de carte, etc. dans ArcView et ArcEdit
  2. Après avoir importé le fichier e00, exécutez une commande ArcInfo "describe" pour obtenir une vue d'ensemble et assurez-vous que le nombre de points d'étiquette (centroïdes) pour une couverture poly est inférieur de 1 au nombre de polygones

- Remarque : les valeurs de zone de polygone ne doivent pas changer après un "build"

  • la valeur $RECNO = cover# pour le PAT
  • le cover# LAB = le cover# PAT pour le même disque
  • le PAT cover-ID peut être une valeur de 1 de moins que le cover#
  • le cover# LAB est 1 de plus que le LAB $RECNO
  • chaque polygone à l'exception du poly de l'univers a un point d'étiquette (centre de gravité)
  • une modification de la couverture telle qu'une fusion, une division, une suppression ou un ajout, suivie d'une génération et d'un enregistrement, fonctionne sans erreur
  • les attributs définis par l'utilisateur du point d'étiquette (LAB) = les attributs poly pour le même enregistrement (c'est-à-dire le même cover-id)
  • Tapez : ef poly sel box, puis list $recno, cover#, cover-id
  1. Dans INFO (ou Arc : list cover.pat), vérifiez le fichier PAT pour vous assurer que :
  • l'univers est le numéro d'enregistrement ($RECNO) = 1
  • le # de couverture de l'univers est également 1
  • l'univers cover-ID = 0
  • l'aire de l'univers est une valeur négative
  • le périmètre de l'univers est une valeur positive
  • l'univers n'a pas d'attributs définis par l'utilisateur
  1. Effectuez un Clean & Build sur la couverture pour vous assurer que :
  • les attributs définis par l'utilisateur restent et sont dans le bon ordre
  • l'annotation associée maintient le bon ordre
  • ArcInfo signale une topologie correcte
  • Voir #3 ci-dessus
  • Si la couverture polygonale n'a pas de points d'étiquette, créez des points d'étiquette dans Arc, puis effectuez une construction et vérifiez la couverture pour une topologie correcte
  1. Comparez le feat_num pour un poly ArcInfo spécifique au même Feat_num dans VISION (le numéro d'entité associé à ce poly dans la base de données VISION est-il le même que dans la sortie FME ?)
  2. Les éléments suivants doivent créer des étiquettes et corriger la topologie pour tous les polygones après une importation :
  • Arc : construire cover_bd
  • Arc : createlabels cover_bd 0
  • Arc : construire cover_bd

Une fois ces règles satisfaites, les données étaient chargées dans SDE à l'aide de scripts d'administration SDE. Les couvertures de parcelles et de lots pour les zones urbaines denses devaient d'abord être réunies dans des couvertures au niveau du canton avant que le chargement puisse commencer.

Il est important de noter qu'un certain nombre de conversions d'essais itératifs ont été effectuées au cours de l'été et au début de l'automne 1999 afin de régler le logiciel de conversion, d'enregistrer les délais de traitement, d'affiner nos procédures d'assurance qualité et d'examiner les données de Vision pour les erreurs. Cette approche a révélé un certain nombre de problèmes avec les données de Vision. Les lacunes en matière de données allaient d'arcs en double, d'axes de rue déconnectés et d'arcs hydrographiques brisés à des polygones de parcelles ouvertes et des parcelles et des subdivisions mal codées. Nous avons ainsi pu nettoyer une grande partie des données avant de charger les couvertures dans SDE.

Les couvertures ArcInfo converties ont été chargées dans SDE une fois toutes les QA terminées. Il y a eu plusieurs observations/leçons précieuses apprises pendant les chargements de données et le réglage et l'utilisation subséquents des données. Surtout, SDE offrait un accès rapide à une base de données transparente à l'échelle du comté, composée de plus de 300 000 enregistrements de parcelles et de 27 tables SDE. Les données spatiales et les attributs pouvaient être récupérés en quelques secondes n'importe où dans le comté. Le réglage de la base de données et la séparation des couches de données en tables de classes d'entités distinctes étaient nécessaires pour optimiser ces performances. Le personnel de l'OCPA a également développé des AML personnalisées pour importer et exporter les données pour la maintenance des colis. FME a été étendu pour prendre en charge la cartographie qui exporterait les données hors de SDE dans plusieurs formats : E00, Shape, DXF, DGN et MIF (pour les demandes de données et les mises à jour des données des partenaires SIG). ArcInfo avait des commandes pour exporter des données hors de SDE sous forme de forme et de couverture, même des fichiers DXF. Cependant, la conversion en DGN et MIF a posé plus de défis. FME a fourni un outil puissant pour accomplir toutes ces tâches à l'aide d'un seul produit logiciel.

Parmi les enseignements tirés, nous avons noté que :

Figure 6. Exemple d'application de cartographie Internet OCPA utilisant des données converties avec le logiciel FME


Aperçus des lecteurs et des écrivains

Le lecteur GDF lit l'intégralité du fichier de manière séquentielle. Les informations d'en-tête du niveau Volume sont donc traitées en premier, suivies des informations des niveaux Dataset, Section et Layer, respectivement. Les facteurs d'échelle et de décalage trouvés dans l'en-tête du fichier GDF sont appliqués à toutes les coordonnées lues à partir du fichier. Le lecteur extrait chaque caractéristique individuelle, une à la fois, et la transmet au reste du FME pour traitement.

Le lecteur prend en charge une configuration de schéma dynamique basée sur les enregistrements FIELDEFREC (03) et RECDEFREC (04). Le lecteur a une configuration par défaut pour différentes variantes telles que Navteq et TeleAtlas 3.4. Si le jeu de données à lire a un en-tête avec les enregistrements FIELDEFREC (03) et RECDEFREC (04), ceux-ci seront utilisés pour ajuster la configuration. Par conséquent, de nouveaux types d'enregistrement peuvent être définis dans l'en-tête de l'ensemble de données et le lecteur les traitera correctement.

La géométrie des points de niveau 1 est le centre de la boîte englobante de tous les composants. La géométrie des lignes de niveau 1 est la concaténation de tous les composants. La géométrie des zones de niveau 1 est calculée par "dissolution" de tous les composants.

Les entités complexes (niveau 2) symbolisent une topologie de réseau abstraite et ne peuvent donc pas être fidèlement représentées par une représentation graphique visuelle dans tous les cas. Les attributs sur les entités complexes conserveront toujours toutes les informations nécessaires pour reconstruire complètement la topologie de niveau 2 ou accéder autrement à tous les aspects des données représentées dans le fichier GDF. La géométrie des entités complexes est créée intelligemment pour représenter visuellement ces parties de la topologie du réseau lorsque cela est possible. Dans la plupart des cas, la géométrie sur les entités complexes est en effet utile pour comprendre le réseau via une visionneuse graphique.

La géométrie attribuée aux entités complexes est constituée de lignes, de points ou de polygones. Les entités complexes qui ont des liens FROM/TO sont lues comme des lignes de niveau 2 dont la géométrie est supposée être une ligne de segment unique partant du centre de la boîte englobante de l'entité FROM et jusqu'au centre de la boîte englobante de l'entité TO. Si l'entité complexe n'a pas de liens FROM/TO, les types des membres sont pris en compte. Ceux qui n'ont que des membres polygonaux sont lus comme des polygones de niveau 2 dont la géométrie est le résultat de la dissolution de tous les membres polygonaux. Enfin, les entités complexes qui ne sont pas entièrement constituées d'éléments polygonaux sont lues comme des points de niveau 2 dont la géométrie est supposée être le centre de la boîte englobante de tous les composants. Une exception à ce qui précède doit être notée toutes les entités complexes sans liens FROM/TO et exactement un membre assumera la géométrie complète et le type de ce membre. Toute entité complexe qui contient une référence à un membre qui n'apparaît pas dans le fichier sera sortie en tant qu'entité COMPFEREC sans géométrie.

Lorsque le lecteur GDF rencontre un type d'enregistrement qu'il ne sait pas comment traiter, il affiche simplement cet élément en tant que UNKNOWN_RECORD et passe à la lecture de la fonctionnalité suivante. Cependant, cela ne devrait pas se produire sauf si le schéma d'enregistrement n'a pas été préalablement défini dans un enregistrement RECDEFREC (04) dans l'en-tête.

En plus des différents types d'enregistrements, connus sous le nom de représentation physique dans la terminologie GDF, le lecteur prend également en compte le modèle de données pour créer les caractéristiques FME. Ce modèle de données est spécifique au fournisseur et à la version et définit les noms des caractéristiques GDF, ainsi que les noms et valeurs des attributs. En cas de besoin, le modèle de données pour les différentes variantes et versions de GDF peut être édité dans un éditeur de texte. Le modèle de données se trouve dans le dossier FME install sous plugins/gdf/DataModel .

La création d'un fichier GDF implique actuellement une quantité importante de personnalisation. Toutes les fonctionnalités envoyées au rédacteur GDF sont supposées être dans la structure « liée » comme indiqué dans la section de représentation des fonctionnalités. L'ordre de ces caractéristiques doit également être correctement déterminé avant de les envoyer au rédacteur.

Les futures versions de l'enregistreur GDF pourraient acquérir plus d'intelligence et être capables de produire correctement les entités « liées » nécessaires automatiquement, compte tenu des lignes régulières, des polygones, etc. actuellement, cependant, des fichiers de mappage personnalisés sont requis.

La production d'un fichier GDF significatif en tant que sortie nécessitera la configuration d'un fichier de mappage personnalisé qui décrit les détails de votre schéma d'entrée pour les raisons suivantes :


Types de géométrie ARINC 424

Points désignés

Extrayez et visualisez les caractéristiques de l'infrastructure aéronautique telles que les aides à la navigation NDB et VHF, les points de cheminement en route et terminaux, les aéroports et les pistes.

Procédures et voies aériennes

Tirez parti du codage de jambe pour les procédures et les voies respiratoires afin de générer des objets géographiques pour chaque segment de jambe qui peuvent être visualisés dans un produit SIG ou cartographique.

Espaces aériens

Les espaces aériens sont les volumes tridimensionnels des espaces aériens réglementés. Visualisez-les soit sous forme d'étendues horizontales 2D, soit sous forme de volumes 3D en fonction des valeurs limites inférieure et supérieure pour chaque partie de l'espace aérien.


Qu'est-ce qu'ETL ?

ETL (Extract, Transform and Load) peut être décrit comme un outil d'entreposage de données qui extrait les données d'une source, les transforme pour répondre aux besoins des utilisateurs, puis les charge dans une destination ou un entrepôt de données.

FME a été le premier outil conçu pour être une application ETL spatiale, se concentrant sur la traduction de données géographiques. Aujourd'hui, les capacités ETL de FME couvrent de nombreux types de données, à la fois spatiales et non spatiales.

Alors qu'un outil ETL doit avoir des capacités de traitement pour les différents types de colonnes qui se trouvent dans une base de données ou un système non spatial, un outil ETL spatial doit également avoir les opérations spatiales - des capacités de géotraitement qui modifient la structure et la représentation des données spatiales - nécessaires pour se déplacer données d'une base de données spatiale ou d'un SIG à une autre.


Translating DGN geometry to Esri File Geodatabase using FME? - Systèmes d'information géographique

All articles published by MDPI are made immediately available worldwide under an open access license. No special permission is required to reuse all or part of the article published by MDPI, including figures and tables. For articles published under an open access Creative Common CC BY license, any part of the article may be reused without permission provided that the original article is clearly cited.

Feature Papers represent the most advanced research with significant potential for high impact in the field. Feature Papers are submitted upon individual invitation or recommendation by the scientific editors and undergo peer review prior to publication.

The Feature Paper can be either an original research article, a substantial novel research study that often involves several techniques or approaches, or a comprehensive review paper with concise and precise updates on the latest progress in the field that systematically reviews the most exciting advances in scientific literature. This type of paper provides an outlook on future directions of research or possible applications.

Editor’s Choice articles are based on recommendations by the scientific editors of MDPI journals from around the world. Editors select a small number of articles recently published in the journal that they believe will be particularly interesting to authors, or important in this field. The aim is to provide a snapshot of some of the most exciting work published in the various research areas of the journal.