Suite

Existe-t-il un outil de géotraitement que je peux utiliser pour trouver la route la plus proche d'un point sur une carte ?

Existe-t-il un outil de géotraitement que je peux utiliser pour trouver la route la plus proche d'un point sur une carte ?


J'ai une couche de jeu de données réseau que j'utilise pour effectuer le routage. Même si un point de départ ou d'arrivée ne se trouve pas à proximité d'une route dans la couche du jeu de données réseau, je souhaite toujours effectuer un routage à l'aide de ces points. Existe-t-il un moyen pour que l'itinéraire commence à l'endroit le plus proche sur le ND, au point de départ, ou se termine sur l'itinéraire à l'endroit le plus proche du point d'arrivée ?


ArcMap devrait le faire automatiquement pour vous (aligner les points hors réseau à l'endroit le plus proche du réseau) lorsque vous chargez des emplacements dans votre couche d'analyse à l'aide de la barre d'outils Network Analyst. Si vous avez besoin de plus de contrôle sur les classes auxquelles les emplacements sont accrochés, vous pouvez le faire dans la fenêtre "Propriétés de la couche" de votre couche d'analyse de réseau. Voir « Tolérance de recherche et environnement de capture » ​​sur cette page :

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//00470000003n000000


Si je comprends bien votre question, vous avez l'extension Network Analyst, vous devriez pouvoir aligner automatiquement vos points d'origine/destination sur le réseau. Si vous regardez sous les options Network Analyst, vous trouverez des options d'accrochage à l'emplacement. Il y a plus d'informations dans cette page d'aide : http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00470000003n000000

J'espère que ça aide, David


J'ai pu résoudre ce problème en modifiant la tolérance de recherche de l'outil Ajouter des arrêts sur un nombre plus élevé.


CostConnectivity (Régions, Cost_Ras, Cost_Connect) Les deux entrées (régions et données de coût) sont affichées sur le côté gauche de l'image, et le côté droit de l'image montre le réseau de sortie le moins coûteux affiché sur les régions.

Les régions en entrée peuvent être des données raster ou d'entités.

Dans un raster, une région est un groupe de cellules de même valeur qui sont contiguës les unes aux autres (adjacentes). Lorsque vos régions en entrée sont identifiées par un raster, si des zones (cellules avec la même valeur) sont composées de plusieurs régions, exécutez d'abord l'outil Groupe de régions comme étape de prétraitement pour attribuer des valeurs uniques à chaque région. Utilisez le raster résultant comme régions d'entrée de l'outil Cost Connectivity.

Lorsque les régions en entrée sont identifiées par des données de polygone, de ligne ou de point, elles sont converties en raster à l'aide de l'ID d'entité pour garantir que les régions résultantes ont des valeurs uniques. Par conséquent, les polygones en plusieurs parties ne peuvent pas être entrés. Lorsque des données multipoints sont saisies, Cost Connectivity sélectionne au hasard l'un des points à l'emplacement comme valeur de région.

Vous pouvez contrôler la résolution des régions d'entités en entrée rastérisées avec l'environnement Taille de cellule. Par défaut, la résolution sera définie sur la résolution du raster de coût en entrée.

Lors de l'utilisation de données d'entité surfacique pour les données de région en entrée, il faut faire attention à la façon dont la taille de cellule en sortie est gérée lorsqu'elle est grossière, par rapport aux détails présents dans l'entrée. Le processus de rastérisation interne utilise la même méthode de type d'affectation de cellule par défaut que l'outil Polygone vers raster, c'est-à-dire Centre de la cellule . Cela signifie que les données non situées au centre de la cellule ne seront pas incluses dans la région rastérisée intermédiaire et ne seront donc pas représentées dans les calculs de distance. Par exemple, si vos régions sont une série de petits polygones, tels que des emprises de bâtiments petites par rapport à la taille des cellules en sortie, il est possible que seuls quelques-uns d'entre eux tombent sous les centres des cellules raster en sortie, causant apparemment la plupart des des autres à se perdre dans l'analyse.

Pour éviter cette situation, comme étape intermédiaire, vous pouvez pixelliser les entités en entrée directement avec l'outil Polygone vers raster, définir un champ Priorité et utiliser la sortie résultante comme entrée dans l'outil Connectivité des coûts. Vous pouvez également sélectionner une taille de cellule suffisamment petite pour capturer la quantité appropriée de détails à partir des entités en entrée.

Lorsque l'entrée de région est une entité, le champ ObjectID (par exemple, OID ou FID , selon le type de l'entrée d'entité) sera utilisé comme identifiant de région.

Si les régions en entrée sont raster et que la plage des ID de ligne est très large (même s'il n'y a que quelques régions), les performances de l'outil peuvent être affectées négativement.

Les emplacements de cellule avec NoData dans le raster de coût en entrée agissent comme des barrières.

L'étendue de traitement par défaut est la même que celle du Raster de coût en entrée .

Le raster de coût ne peut pas contenir de valeurs nulles car l'algorithme est un processus multiplicatif. Si votre raster de coût contient des valeurs de zéro et que ces valeurs représentent les zones de coût le plus bas, remplacez les valeurs de zéro par une petite valeur positive (telle que 0,01) avant d'exécuter Cost Connectivity , en exécutant d'abord l'outil Con. Si des zones avec une valeur de zéro représentent des zones qui doivent être exclues de l'analyse, ces valeurs doivent être converties en NoData avant d'exécuter Cost Connectivity , en exécutant d'abord l'outil Set Null.

Pour la classe d'entités en sortie des connexions voisines , les voisins ne sont pas identifiés par la distance euclidienne mais sont identifiés par la distance de coût. Par conséquent, le voisin le plus proche d'une région est le moins cher pour se rendre, pas celui qui est le plus proche en distance. Une opération de répartition des coûts est effectuée pour identifier les régions voisines les unes des autres.

Le réseau de sortie optimal est créé à partir des chemins produits dans la sortie des connexions voisines facultatives. Les chemins dans la sortie des connexions voisines facultatives sont convertis en théorie des graphes. Les régions sont les sommets, les chemins sont les arêtes et les coûts cumulés sont les poids des arêtes. L'arbre couvrant minimum est calculé à partir de la représentation graphique des chemins pour déterminer le réseau de chemins le moins coûteux nécessaire pour se déplacer entre les régions.

Chaque chemin de moindre coût atteint d'abord la limite extérieure du polygone ou de la région multicellulaire. À partir du périmètre de la région, l'outil continue ensuite les chemins avec des segments de ligne supplémentaires, permettant des points d'entrée et de sortie entre les régions, et un mouvement à l'intérieur de celles-ci. Il n'y a aucun coût supplémentaire de déplacement le long de ces segments de ligne.

Les outils Distance de coût et Chemin de coût peuvent être utilisés pour connecter des régions qui ne sont pas directement connectées dans l'arbre couvrant minimum sur la base d'informations a priori. Par exemple, une région particulière peut avoir besoin d'une voie d'évacuation alternative pour que les pompiers puissent évacuer la région. Étant donné que les chemins résultants de Cost Path n'atteignent que le bord d'une région, si vous souhaitez utiliser ces chemins supplémentaires dans le réseau intégré pour effectuer une analyse de réseau ultérieure, vous devrez étendre ces chemins dans la région pour les connecter aux chemins dans le réseau spanning tree minimal.

La sortie optionnelle des connexions voisines peut être utilisée comme un réseau alternatif au réseau spanning tree minimum. Cette sortie connecte chaque région à ses régions de coût voisines, produisant ainsi un réseau plus complexe avec de nombreux chemins. La classe d'entités peut être utilisée telle quelle ou comme base à partir de laquelle créer le réseau de votre choix. Pour ce faire, vous pouvez sélectionner les chemins spécifiques souhaités dans le réseau à l'aide du bouton Sélectionner par attributs ou du groupe Sélectionner de l'onglet Carte, ou de l'outil de géotraitement Sélectionner. Le choix des chemins à sélectionner peut être basé sur la connaissance de la zone et les statistiques associées aux chemins dans la table attributaire résultante.

Le réseau résultant, soit à partir de l'arbre couvrant minimum, soit des connexions voisines facultatives, peut être converti en un réseau Network Analyst pour effectuer une analyse de réseau supplémentaire.

Voir Environnements d'analyse et Spatial Analyst pour plus de détails sur les environnements de géotraitement qui s'appliquent à cet outil.


Services de cartographie Web

Pour analyser les données de l'extraction du charbon par rapport à vos propres données, vous devrez utiliser un logiciel de systèmes d'information géographique (SIG).

Les jeux de données disponibles sont toutes des images raster sans détails sur les caractéristiques individuelles, consultez les données disponibles de la Coal Authority si vous avez des besoins plus spécifiques.

Entrez l'adresse de l'ensemble de données que vous souhaitez dans votre client Web Mapping Service (astuce : faites un clic droit et copiez le raccourci).

  • Zones de rapport sur les mines de charbon - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_coal_mining_reporting_areas/MapServer/WMSServer - les zones dans lesquelles la Coal Authority recommande un rapport minier.
  • Entrées minières - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_mine_entries/MapServer/WMSServer - le point central des entrées minières telles que dérivées des plans détenus par la Coal Authority.
  • Risques de développement et zones de ressources en charbon - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_planning_policy_constraints/MapServer/WMSServer - une combinaison de couches de données pertinentes pour les planificateurs, les responsables de la politique de planification et les gestionnaires d'actifs.
  • Risque spécifique - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_specific_risk/MapServer/WMSServer - des informations plus détaillées qui, ensemble, constituent les données de la zone de risque de développement.
  • Catalogue des mines abandonnées - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_abandoned_mines/MapServer/WMSServer - un catalogue géographique des plans des mines abandonnées détenu par la Coal Authority.
  • Données conformes à INSPIRE - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_inspire/MapServer/WMSServer - ensemble de données comprenant les points de surveillance de la Coal Authority et les zones de licence.

Signature de l'outil, paramètres et documentation¶

La fonction d'appel de l'outil de géotraitement comprend une documentation sur cet outil. Ce document apparaît à l'aide de l'intellisense de votre IDE et est également accessible à l'aide de la fonction d'aide de Python :

Comme le montre l'exemple ci-dessus, les fonctions d'outil sont annotées à l'aide de conseils de type pour aider à indiquer l'entrée qu'elles acceptent et la sortie qu'elles produisent. La signature de la fonction inclut des valeurs par défaut pour les paramètres d'entrée, de sorte que l'appelant n'a pas à les spécifier sauf si nécessaire. La documentation des paramètres comprend une description de chaque paramètre, son type attendu et s'il est obligatoire ou facultatif. Si le paramètre accepte d'une liste de valeurs d'entrée, cette liste est incluse avec la documentation en tant que « Liste de choix ». La documentation comprend le type et la description de la valeur de retour des fonctions.

Ensuite, rendez-vous sur la rubrique Utilisation des outils de géotraitement pour voir comment ces outils peuvent être utilisés dans les scripts Python.


Classe de cartographie : Techniques de géoréférencement, première partie – Les bases, avec Hans van der Maarel

Bienvenue dans une autre édition passionnante de Mapping Class, une nouvelle série de blogs vidéo où nous organisons des didacticiels et des flux de travail créés par des cartographes experts et des utilisateurs expérimentés d'Avenza du monde entier. Pour cet article, nous sommes ravis de vous présenter Hans van der Maarel, propriétaire de Red Geographics et cartographe expert. En nous rejoignant depuis les Pays-Bas, Hans a mis en place un didacticiel vidéo présentant des trucs et astuces pour aborder le géoréférencement dans une variété de scénarios de cartographie différents. Dans cette première partie, Hans passe en revue les bases du géoréférencement dans MAPublisher, à l'aide d'un plan soigné de la ville de Zevenbergen. Branchez-vous pour la deuxième partie, à venir, qui révélera comment Hans aborde des tâches de géoréférencement plus difficiles, notamment la gestion d'informations de projection inconnues et le travail avec des cartes historiques.

Hans a produit une courte vidéo pas à pas détaillant la première partie de son processus de géoréférencement. L'équipe Avenza a produit des notes vidéo (ci-dessous) pour vous aider à suivre.

Techniques de géoréférencement Première partie : les bases
par Hans van der Maarel (notes vidéo de l'équipe Avenza)

Le géoréférencement est le processus consistant à prendre des images ou des données cartographiques dépourvues d'informations de localisation géographique et à les associer à des coordonnées spécifiques sur Terre. Le géoréférencement est une étape très courante, mais parfois difficile, qui est nécessaire pour produire des produits cartographiques précis et significatifs. En géoréférenciant les données cartographiques, les cartographes peuvent s'assurer que les entités sur leurs cartes sont localisées correctement et d'une manière qui représente avec précision le monde réel. Le géoréférencement facilite également l'ajout et la mise à jour de cartes avec de nouvelles couches de données, car les informations de localisation stockées dans les nouvelles couches cartographiques seront superposées avec précision à la bonne position sur les anciens projets cartographiques. Le processus de géoréférencement des cartes peut être compliqué, mais Hans a décrit quelques étapes faciles à suivre pour effectuer et valider rapidement des tâches de géoréférencement simples avec des données cartographiques vectorielles.

En général, un géoréférencement efficace doit inclure au moins trois points de contrôle connus. Dans cet exemple, Hans a inclus un quatrième point de contrôle supplémentaire pour fournir une précision supplémentaire.

Lors de la localisation des points de contrôle, il est judicieux de choisir des points qui se rapprochent approximativement des quatre coins (quadrants) de votre zone de carte. Cela permet de garantir que le résultat du géoréférencement est précis pour toute la couverture de la zone de la carte et minimise les effets de distorsion/cisaillement lorsque les couches de la carte correspondent au système de coordonnées final. Les cartographes doivent prendre le temps de s'assurer que les points de contrôle choisis sont aussi précis que possible, car les erreurs de placement des points de contrôle se propageront à tous les emplacements de la carte. Un mauvais placement des points de contrôle peut entraîner une mauvaise précision globale du géoréférencement.

À l'aide de l'outil de localisation de la page CARTE, placez quatre points de contrôle à des emplacements connus et facilement identifiables. Hans recommande de placer des points de contrôle sur des éléments cartographiques reconnaissables et facilement visibles sur l'imagerie de référence. Pour cet exemple, Hans a choisi d'utiliser les coins et les bords des principales structures (c'est-à-dire des bâtiments/réservoirs plus grands) ou les centres des principales intersections routières bien connues. Lors de l'utilisation d'entités routières comme points de contrôle de référence, Hans recommande d'utiliser le centre de l'entité plutôt que le bord. Cela peut compenser la variation du placement des bords de route qui peut se produire lorsque la couche de lignes vectorielles ne correspond pas complètement à la vraie largeur de route/voie dans l'imagerie.

Ensuite, ouvrez l'outil de géoréférencement et sélectionnez l'option « Ajouter des emplacements mondiaux ». À partir de là, utilisez la carte Web intégrée pour calculer les coordonnées de latitude/longitude pour chacun de vos points de contrôle connus. L'utilisation de la vue d'imagerie satellite peut faciliter ce processus, en particulier lorsqu'il s'agit de caractéristiques physiques sur la carte (c'est-à-dire les coins des bâtiments). Répétez cette opération pour chacun des quatre points de contrôle.

Le tableau résultant affichera une liste de coordonnées définies pour chacun de ces points de contrôle. À partir de là, si vous connaissez déjà la projection dans laquelle se trouvent déjà les données cartographiques, vous pouvez définir ce système de coordonnées à ce stade. Si vous n'êtes pas sûr, l'outil de géoréférencement fournira automatiquement une liste suggérée de systèmes de coordonnées qui correspondent aux points de contrôle que vous avez définis. Ces "meilleures" correspondances sont fournies en fonction de la mesure de l'erreur entre les coordonnées définies par l'utilisateur et les emplacements réels sur la carte Web. Idéalement, vous voulez la valeur d'erreur combinée la plus faible. En général, les systèmes de coordonnées suggérés en haut de la liste sont souvent le meilleur choix.

Une fois que vous avez sélectionné le système de coordonnées souhaité, l'outil créera automatiquement une nouvelle vue MAP où vous pourrez héberger vos données cartographiques nouvellement géoréférencées. Vous remarquerez que les emplacements de page MAP que vous avez créés précédemment seront affichés à côté des nouveaux points de contrôle de géoréférencement. C'est un excellent moyen d'aider à valider votre géoréférencement car vous pourrez observer la précision (ou l'inexactitude) de vos points de contrôle placés.

Enfin, c'est une bonne idée d'utiliser l'outil Find Places pour valider vos résultats de géoréférencement. Essayez de rechercher des points de repère identifiables ou des caractéristiques principales sur votre carte (par exemple, les gares). Recherchez simplement un emplacement à l'aide de l'outil Rechercher des lieux et comparez-le aux emplacements géoréférencés sur votre carte.

Ceci conclut la première partie de “Techniques de géoréférencement avec Hans van der Maarel“. Maintenant que vous avez couvert les bases du géoréférencement dans MAPublisher, connectez-vous pour la deuxième partie de la prochaine édition de Mapping Class. Vous y verrez comment Hans aborde des projets de géoréférencement plus complexes, y compris ce qu'il faut faire lorsque vous avez des cartes à petite échelle provenant d'images numérisées ou imprimées, ou lorsque les informations de projection ou de référencement ne sont pas disponibles. Hans utilisera une belle carte historique du nord-ouest de l'Afrique pour démontrer ce problème. Recherchez-le dans le blog Avenza Resources le mois prochain.


Comment utiliser la carte interactive de la criminalité ADT

Commencez par saisir la ville, le code postal ou l'état de votre choix en haut de la carte interactive. Une fois cela fait, le guide générera votre zone, en mettant en évidence chaque catégorie de crime.

En cliquant sur la carte, vous obtiendrez encore plus d'informations sur la région et des détails spécifiques concernant chaque catégorie de crime.


Journalisation et gestion des erreurs¶

Les outils de géotraitement enregistrent des messages d'information, d'avertissement et d'erreur à l'aide de la fonction de journalisation pour Python. Ces messages contiennent des informations telles que les suivantes :

  • Quand l'opération a commencé et s'est terminée
  • Les valeurs des paramètres utilisées
  • Informations générales sur le déroulement de l'opération (message d'information)
  • Avertissements de problèmes potentiels (message d'avertissement)
  • Erreurs provoquant l'arrêt de l'exécution de l'outil (message d'erreur)

Toutes les communications entre les outils et les utilisateurs se font avec ces messages de journal. Les messages sont classés par gravité et sont enregistrés à ces différents niveaux :

Un message informatif est une information sur l'exécution d'un outil. Il n'est jamais utilisé pour indiquer des problèmes. Seules les informations générales, telles que la progression d'un outil, l'heure à laquelle un outil a démarré ou terminé, les caractéristiques des données de sortie ou les résultats de l'outil, se trouvent dans les messages informatifs.

Des messages d'avertissement sont générés lorsqu'un outil rencontre une situation qui peut causer un problème lors de son exécution ou lorsque le résultat peut ne pas être celui que vous attendiez. Par exemple, la définition d'un système de coordonnées pour un jeu de données qui possède déjà un système de coordonnées défini génère un avertissement. Vous pouvez prendre des mesures lorsqu'un avertissement revient, comme annuler l'exécution de l'outil ou effectuer un autre choix de paramètre.

Les messages d'erreur indiquent un événement critique qui a empêché l'exécution d'un outil. Des erreurs sont générées lorsqu'un ou plusieurs paramètres ont des valeurs non valides, ou lorsqu'un processus d'exécution ou une routine critique a échoué.


5. OptimoRoute

Prix: À partir de 17,10 $ par conducteur (essai gratuit de 30 jours)
Disponible sur: iOS, Androïd
Le plus utile pour : Entreprises, main-d'œuvre mobile

OptimoRoute décrit sa mission comme « Organiser la main-d'œuvre mobile ». C'est un planificateur d'itinéraire efficace desservant de nombreuses industries, de la logistique sortante pour les flottes de livraison de petite à grande taille, aux ventes sur le terrain, à la collecte des déchets. Leur site Web répertorie de nombreuses autres industries qui pourraient bénéficier de leurs services.

Comme les autres planificateurs d'itinéraires à arrêts multiples de cette liste, la fonction principale d'OptimoRoute est de planifier et d'optimiser les itinéraires via un logiciel, accessible via un smartphone, une tablette et un ordinateur.

Caractéristiques

Le site Web d'OptimoRoute propose plus de 50 fonctionnalités sur une seule application.

Ils offrent suivi et ETA des livraisons en calculant l'avancement des livraisons et le trafic local. Vous pouvez également envoyer des clients messages personnels concernant les délais de livraison pour les tenir à jour.

Les itinéraires peuvent être changé à la volée et mis à jour automatiquement pour tenir compte des livraisons de dernière minute, des livraisons annulées et des chauffeurs malades.

OptimoRoute permet aux utilisateurs de planifier itinéraires sur plusieurs jours, des semaines à l'avance. Ceci est particulièrement important pour les chauffeurs long-courriers qui parcourent de grandes distances, qui veulent se réveiller et reprendre là où ils s'étaient arrêtés.

Optimisation des itinéraires prend en compte les heures de travail autorisées des chauffeurs pour éviter les heures supplémentaires et les coûts inutiles.

Caractéristiques du véhicule assure le suivi de la capacité et des caractéristiques d'un véhicule, comme la réfrigération et les rampes d'accès, pour garantir le bon camion pour la bonne livraison.

La direction appréciera données enregistrées automatiquement du terrain. Il permet aux dirigeants d'identifier à la fois les membres les plus performants et les moins performants, et de faire les ajustements nécessaires.

Chapelure compare les itinéraires planifiés aux itinéraires réels parcourus. Les chefs d'équipe peuvent découvrir des écarts qui doivent être corrigés pour des problèmes de performance.

Unique à OptimoRoute est une fonctionnalité appelée Équilibre de la charge de travail. Il analyse les heures de travail ou la charge de travail existantes des chauffeurs et distribue les nouvelles commandes en conséquence. Workload Balance peut également répartir les commandes en fonction uniquement du nombre de chauffeurs nécessaires, ou par répartition égale sur l'ensemble de la flotte.

Résultats

Les clients d'OptimoRoute signalent d'importantes réductions de kilométrage et une capacité de livraison accrue. D'autres prétendent une diminution du temps de planification, avec des améliorations à la fois de l'efficacité et de la croissance de l'entreprise.

Les fonctionnalités d'OptimoRoute sont certainement spécifiques aux chauffeurs-livreurs et leurs témoignages clients sont entièrement issus des secteurs de la logistique et des services sur le terrain. Donc, si vous recherchez un planificateur d'itinéraires de livraison à arrêts multiples pour votre flotte, OptimoRoute pourrait avoir l'orientation spécifique à l'industrie que vous recherchez.


Localiser un parc grâce à l'analyse d'adéquation

Analyse et conception du parc : Localiser un parc grâce à l'analyse d'adéquation (partie 2)

Dans mon article de blog précédent, j'ai analysé l'accessibilité des parcs dans la ville de Redlands et j'ai découvert plusieurs zones de la ville qui se trouvaient à plus d'un mile d'un parc existant le long du réseau de rues piétonnes. Maintenant, je veux déterminer où localiser au mieux un nouveau parc dans les zones que j'ai identifiées comme étant mal desservies par les parcs actuels.

Pour répondre à cette question, je vais effectuer une analyse d'adéquation pour trouver les parcelles les plus appropriées pour un nouveau parc.

Il existe deux principaux types d'analyse d'adéquation : binaire et pondérée. L'analyse d'adéquation binaire implique une réponse finale binaire -1 ou 0, ou dans notre cas, appropriée et inappropriée. Une analyse d'adéquation pondérée permet une gamme de réponses finales, de 1 à 10, par exemple, et permet à certaines couches d'avoir plus d'influence (poids) sur le résultat du modèle. Pour cet exemple, je vais créer un modèle d'analyse d'adéquation binaire.

Comme pour notre analyse de l'accessibilité des parcs, je vais commencer par plusieurs ensembles de données de la ville de Redlands, y compris les parcs, les écoles, les routes, les sentiers (hors route et sur route), les pistes cyclables existantes et proposées et les parcelles vacantes. Avant de construire un modèle, je devrais connaître les distances entre le nouveau parc et certaines caractéristiques. Dans la plupart des cas, je cherche à être proche de certaines fonctionnalités, mais dans d'autres cas, je veux m'assurer que je suis suffisamment éloigné, comme avec les autoroutes et les parcs existants.

N'oubliez pas que n'importe laquelle de ces valeurs peut être modifiée pour s'adapter à n'importe quel critère. ModelBuilder permet de créer, d'exécuter, puis de modifier un flux de travail pour s'adapter à différentes idées sur la distance à laquelle chaque entité doit être d'un nouveau parc.

Création d'un workflow de traitement des données
Mon analyse devrait se lire comme un organigramme : tamponner les écoles, les sentiers et les pistes cyclables pour créer les « bonnes » zones. Tamponnez les parcs et les autoroutes existants pour créer les zones « mauvaises ». Supprimez ensuite les mauvaises zones des bonnes zones et recherchez les zones communes aux parcelles vacantes.

Développer un modèle d'adéquation
Pour utiliser les données et les outils trouvés dans ArcGIS pour effectuer des analyses d'adéquation, je vais développer un modèle à l'aide de ModelBuilder. ModelBuilder agit un peu comme un organigramme vivant, avec des éléments de données se connectant à des outils créant des sorties tout comme le diagramme de traitement de flux. Un modèle sert non seulement d'outil organisationnel pour le traitement des données, mais les éléments du modèle stockent les valeurs des paramètres et les chemins de données qui peuvent être modifiés, et le modèle lui-même peut être partagé et exécuté sur différentes données. Par exemple, d'autres utilisateurs peuvent modifier les ensembles de données d'entrée pour leurs propres parcs et réseau routier pour réaliser la même analyse.

Par définition, les outils de géotraitement prennent une ou plusieurs données géographiques, exécutent un processus basé sur les paramètres que je définis et créent une nouvelle donnée. Ce premier résultat peut être introduit dans un autre outil qui donne lieu à une autre donnée. Une fois les nouvelles données créées, l'ancien résultat peut être supprimé. Ces données sont appelées données intermédiaires. Chaque donnée intermédiaire doit être écrite dans un espace de travail temporaire, qui est défini dans les paramètres d'environnement de la carte ou du modèle. Conserver les données intermédiaires dans un espace de travail temporaire est un excellent moyen de m'assurer que je ne me retrouve pas avec des ensembles de données aléatoires sur tout mon ordinateur.

Les outils pour les modèles peuvent être trouvés en utilisant la fenêtre de recherche. La fenêtre de recherche me permettra de saisir le nom d'un outil, d'un jeu de données ou d'un script et d'afficher les résultats sur tous les types de données. Pour ajouter un outil à un modèle, faites glisser l'outil par son nom et déposez-le sur le canevas du modèle. Les éléments du modèle peuvent être connectés à l'aide de l'outil Connecter de la fenêtre du modèle. Double-cliquer sur un outil ou un élément ouvre une boîte de dialogue qui me permet de m'assurer que les paramètres sont corrects avant d'exécuter le modèle. ModelBuilder vérifiera également que les entrées sont valides avant de s'exécuter, et je peux toutes les vérifier manuellement en cliquant sur l'outil Valider le modèle entier dans la barre d'outils de ModelBuilder. Je peux enregistrer le modèle dans une boîte à outils, qui peut être stockée n'importe où sur le disque ou dans une géodatabase, comme je le fais.

Lorsque le modèle s'exécute, une boîte de dialogue me montre la progression, une notification indiquant qu'il est terminé et tous les messages, avertissements ou erreurs qui ont pu se produire. La fenêtre Résultats est l'emplacement où suivre l'état d'un modèle ou d'une autre opération de géotraitement.

Réutiliser des modèles comme outils
Une autre caractéristique intéressante des modèles est qu'ils peuvent être utilisés dans d'autres modèles comme outils. Comme j'ai déjà prouvé l'efficacité de la mesure des distances le long du réseau routier par rapport aux zones tampons rectilignes, je peux prendre la méthode que j'ai développée et l'utiliser comme un outil dans mon modèle d'aptitude au parc. J'appellerai l'outil Buffer Along Roads et l'utiliserai pour les écoles et les parcs existants, qui sont les seuls ensembles de données qui nécessitent que les déplacements soient mesurés le long du réseau routier.

Mon outil de modèle fonctionnera comme n'importe quel autre outil : il nécessite un jeu de données de points d'entrée et créera un jeu de données de polygones contenant des zones tampons le long des routes en utilisant les distances exposées dans le schéma de reclassement. Une fois que j'ai créé ces polygones de distance, je choisis ceux qui répondent à mes critères, dans ce cas ceux qui se trouvent à ½ mile des parcs existants et à moins d'un ½ mile des écoles. À partir de là, le reste de mon analyse peut continuer à utiliser des zones tampons en ligne droite depuis les pistes cyclables, les sentiers et les autoroutes.

Détermination de l'emplacement final
Lorsque le modèle est terminé, je vois qu'il y a plus d'un emplacement approprié pour un nouveau parc. J'ai ensuite du travail à faire pour déterminer la parcelle ou l'emplacement final. Par exemple, je cherche peut-être le quartier le plus proche du centre-ville. En utilisant mon analyse d'accès au parc comme exemple, convertir les polygones appropriés finaux en points et les exécuter via un outil de distance de coût serait une méthode à utiliser.

Cependant, je veux permettre aux citoyens de donner leur avis. Dans la prochaine entrée de cette série, j'utiliserai ArcGIS Server pour collecter des informations géographiques volontaires, du contenu participatif ou généré par les utilisateurs afin de permettre aux utilisateurs de voter sur leur emplacement préféré pour un nouveau parc. Ce concept est maintenant appelé « planification participative ».

Accéder aux données et aux modèles
Les données et les modèles de cet article de blog peuvent être trouvés ici
Le reste des données et des outils de cette série de blogs se trouve dans le groupe Analyse et conception du parc ici (assurez-vous de filtrer par Afficher : tout le contenu en haut de la page)


Outils gratuits pour afficher rapidement les données du code postal sur une carte

Dans mon rôle d'analyste de performance pour le marché numérique, j'ai souvent besoin de montrer l'emplacement des fournisseurs et des acheteurs.

Dans cet article, je souhaite partager quelques outils gratuits que j'utilise pour convertir les données de code postal en cartes utiles. Mon exemple montre des exemples de données de stades de football en Grande-Bretagne.

Feuilles de cartographie

Ce module complémentaire de Google Sheets me permet de tracer des codes postaux sur une carte Google. Lorsque je place les données dans une feuille Google et que je sélectionne les colonnes pertinentes, je peux créer une carte avec des épingles pour montrer l'emplacement des stades de football.

Voici les colonnes sélectionnées pour les exemples de données :

Construire la carte à partir d'une feuille Google

A partir de là, je peux générer cette carte :

Google Map avec tous les emplacements tracés

La possibilité de filtrer les données et de cliquer sur les épingles pour ouvrir plus d'informations est une fonctionnalité utile.

Carte Google filtrée

Données cartographiques

J'ai utilisé Mapsdata lorsque je souhaite afficher des concentrations d'emplacements et que j'ai moins de 1 000 codes postaux. Les données doivent être téléchargées sous forme de feuille de calcul Excel.

Ceci est un exemple de la fonctionnalité de clustering. Les marques montrent combien de stades il y a dans la région. Les commandes à gauche permettent d'ajuster les distances géographiques.

Fonctionnalité de clustering Mapsdata

Lorsque j'ai un grand nombre de codes postaux, j'ai trouvé la fonction de cartographie thermique de Mapsdata très utile. Cela montre les mêmes données qu'une carte thermique.

Fonctionnalité de carte thermique de Mapsdata

Mapsdata avait également une fonctionnalité qui me permet d'afficher des bulles en fonction des valeurs d'une colonne particulière. Ici, j'ai configuré l'outil pour afficher la taille de la bulle en tant que capacité de chacun des stades.

Fonctionnalité de bulle de données cartographiques

Mapsdata a également fourni plusieurs outils utiles pour convertir des données telles que les codes postaux en longitudes et latitudes. Malheureusement, le service Mapsdata n'est plus disponible (au 18 octobre).

A toi

Nous continuerons à expérimenter différents outils et continuerons à partager nos expériences. Si vous utilisez des outils gratuits pour cartographier les codes postaux, nous aimerions en entendre parler dans la section commentaires.


Voir la vidéo: PLAYERUNKNOWNS BATTLEGROUNDS RAP SONG by JT Music feat. Neebs Gaming