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Rasteriser le fichier de formes de ligne

Rasteriser le fichier de formes de ligne


J'essaie de convertir un fichier de formes de ligne en une image raster sur QGis, mais mes tentatives ont échoué. J'ai essayé d'utiliser Raster/Conversion/Rasterize et SAGA/Grid - gridding/Shapes to grid, mais en vain. Existe-t-il un autre moyen d'y parvenir?


GDAL Rasterize est un outil qui pourrait être utile. Voici un autre lien montrant GDAL Rasterize combiné avec Python et la sortie résultante.

Depuis l'aide de GDAL Rasterize :

Ce qui suit brûlerait tous les bâtiments de "classe A" dans le fichier d'élévation de sortie, en tirant l'élévation supérieure de l'attribut ROOF_H.

gdal_rasterize -a ROOF_H -where 'class="A"' -l empreintes empreintes.shp city_dem.tif

Je parie que ce n'est pas noir mais ça ressemble juste à du noir.

Voici à quoi ressemble l'écran par défaut

Il y a quelques problèmes ici. La première est que l'utilisateur doit sélectionner un champ attributaire même s'il ne contient pas de valeurs raisonnables à graver dans le raster. L'autre problème est que l'utilisateur ne peut pas sélectionner le format de sortie et ses options. Le premier problème (s'il s'agit d'un problème) peut être évité en éditant la demande à la main et en utilisant une valeur de gravure fixe http://gdal.org/gdal_rasterize.html. La demande modifiée de gravure de la valeur « 200 » dans le raster cible ressemblerait à

gdal_rasterize -burn 200 -ts 3000 3000 -l ligne C:	empline.shp C:/temp/line2raster.tif

L'effet de l'utilisation du format de sortie par défaut est clair en exécutant gdalinfo pour le résultat :

C:	emp>gdalinfo line2raster.tif Pilote : GTiff/GeoTIFF… Band 1 Block=3000x1 Type=Float64, ColorInterp=Gray Min=0.000 Max=180.000 Minimum=0.000, Maximum=200.000, Mean=0.731, StdDev=11.447 Métadonnées : STATISTICS_MAXIMUM=200 STATISTICS_MEAN=0.73090909090909 STATISTICS_MINIMUM=0 STATISTICS_STDDEV=11.446807776165

Oh mon Dieu, gdal_rasterize utilise le type Float64 par défaut et nous avons gravé des lignes avec la valeur 200, ce qui est très proche de totalement noir avec cette échelle. Pour rendre la ligne visible, nous devons ajuster QGIS pour rendre l'image en fonction de l'histogramme.

Étirez le rendu au min-max et les lignes s'afficheront. Cependant, ce que vous voulez probablement faire est de créer un tiff 8 bits au lieu de Float64 et cela peut être fait en éditant davantage la commande gdal_rasterize en ajoutant le paramètre "-ot byte". La ligne de commande finale ressemblerait à

gdal_rasterize -burn 200 -ts 3000 3000 -ot byte -l line C:	empline.shp C:/temp/line2raster.tif

Je voudrais créer une demande de fonctionnalité QGIS : laissez l'utilisateur sélectionner la valeur de gravure et le type de données de sortie manuellement. Float64 est une mauvaise valeur par défaut pour la plupart des utilisateurs.


En travaillant sur QGis version 2.8.2-Wien, j'ai réussi à pixelliser un fichier de formes de ligne à l'aide du script Traitement > Boîte à outils > GDAL/OGR > Conversion > Rasterize (vecteur vers raster). Ma version GDAL/OGR est 1.11.2.

La saisie des paramètres était assez simple et elle m'a renvoyé une image GeoTIFF. Vous pouvez choisir le nombre de morsure, le format,… Le code est également généré et vous pouvez le réutiliser dans une console GDAL/OGR (mais je ne sais pas trop comment).


À l'aide de QGIS : créez d'abord un fichier raster à partir du fichier de formes de lignes (en utilisant un attribut constant adhoc).

Utilisez ensuite l'outil Raster/Analyse/Proximité pour convertir le fichier raster en fichier raster de proximité.


Ligne apparaissant toujours mais n'existant pas dans les métadonnées d'un shapefile

Pour un projet, j'ai dû fusionner les cellules d'une grille pour la mettre à l'échelle. Il était possible de fusionner tout ce que je voulais mais il y a une sorte de problème d'affichage : il y a cette ligne qui apparaît visuellement mais qui n'existe pas dans les métadonnées ou nulle part (voir ci-dessous, comme vous pouvez le voir il y a 2 lignes indésirables, la première sur la colonne de la cellule sélectionnée et l'autre plus à droite)

Ce qui est étrange, c'est que lorsque je sélectionne la cellule, elle est sélectionnée comme une seule cellule comme si cette ligne n'existait pas. Idem dans les métadonnées, il n'y a aucune information sur cette ligne.

Ce n'est pas un problème pour mon analyse car cette ligne n'existe pas vraiment mais j'aimerais l'afficher correctement donc auriez-vous une suggestion sur la façon d'effacer (même manuellement), cette ligne ?

Une réponse

Sur la base des commentaires, les fonctionnalités qui sont traversées par une ligne sont des fonctionnalités en plusieurs parties. Ce sont des entités uniques avec plusieurs géométries.

Si les différentes parties des entités multiparties se touchent parfaitement, utilisez la géométrie vectorielle > Géométries fixes devrait fusionnez-les en une seule fonction.

Si cela ne fonctionne pas, allez dans Vector > Geoprocessing Tools > Buffer et tamponnez-le de 0, voyez si cela fonctionne.


Usage

points (un objet SpatialPoints*, ou une matrice à deux colonnes (ou data.frame)), SpatialLines*, SpatialPolygons*, ou un objet Extent

numérique ou caractère. La ou les valeurs à transférer. Il peut s'agir d'un nombre unique ou d'un vecteur de nombres ayant la même longueur que le nombre d'entités spatiales (points, lignes, polygones). Si x est un Spatial*DataFrame, il peut s'agir du nom de colonne de la variable à transférer. S'il est manquant, l'indice d'attribut est utilisé (c'est-à-dire des nombres de 1 au nombre d'entités). Vous pouvez également fournir un vecteur avec la même longueur que le nombre d'entités spatiales, ou une matrice où le nombre de lignes correspond au nombre d'entités spatiales

fonction ou personnage. Pour déterminer les valeurs à affecter aux cellules couvertes par plusieurs entités spatiales. Vous pouvez utiliser des fonctions telles que min, max ou mean , ou l'une des valeurs de caractère suivantes : 'first' , 'last' , 'count' . La valeur par défaut est 'last' . Dans le cas de SpatialLines*, la 'longueur' est également autorisée (actuellement pour les systèmes de coordonnées planaires uniquement).

Si x représente des points, fun doit accepter un argument na.rm, soit explicitement, soit par l'intermédiaire de « points ». Cela signifie que fun=length échoue, mais fun=function(x. )length(x) fonctionne, bien qu'il ignore l'argument na.rm. Pour utiliser l'argument na.rm, vous pouvez utiliser une fonction comme celle-ci : fun=function(x, na.rm)if (na.rm) length(na.omit(x)) else (length(x), ou utilisez un fonction qui supprime les valeurs NA dans tous les cas, comme cette fonction pour calculer le nombre de valeurs uniques par cellule de grille "richesse": fun=function(x, . ) . Si vous souhaitez compter le nombre de points dans chaque cellule de la grille, vous pouvez utiliser fun='count' ou fun=function(x. ) .

Vous pouvez également transmettre plusieurs fonctions à l'aide d'une instruction telle que fun=function(x, . ) c(length(x),mean(x)) , auquel cas l'objet renvoyé est un RasterBrick (plusieurs couches).

numérique. Valeur à mettre dans les cellules qui ne sont couvertes par aucune des fonctionnalités de x . La valeur par défaut est NA

logique. Si TRUE, les valeurs de l'objet Raster en entrée sont « masquées » par les caractéristiques spatiales de x . C'est-à-dire que les cellules qui chevauchent spatialement les caractéristiques spatiales conservent leurs valeurs, les autres cellules deviennent NA . La valeur par défaut est FAUX. Cette option ne peut pas être utilisée lorsque update=TRUE

logique. Si TRUE , les valeurs de l'objet Raster* sont mises à jour pour les cellules qui chevauchent les caractéristiques spatiales de x . La valeur par défaut est FAUX. Ne peut pas être utilisé lorsque mask=TRUE

numérique (normalement un entier) ou caractère. Uniquement pertinent lorsque update=TRUE . Sélectionnez, par leurs valeurs, les cellules à mettre à jour avec les valeurs des entités spatiales. Les valeurs de caractères valides sont 'all' , 'NA' et '!NA' . La valeur par défaut est « tous »

personnage. Nom du fichier de sortie (facultatif)

Si TRUE , les valeurs NA sont supprimées si fun respecte l'argument na.rm

logique. Si TRUE , la fraction de chaque cellule de la grille couverte par les polygones est renvoyée (et les valeurs de field, fun, mask et update sont ignorées. La fraction couverte est estimée en divisant chaque cellule en 100 sous-cellules et en déterminant la présence/absence du polygone au centre de chaque sous-cellule

Logique. Si TRUE , la rétroaction sur le nombre de polygones est supprimée. La valeur par défaut est FAUX


De Wikipédia : Le format shapefile est un format de données vectorielles géospatiales populaire pour les logiciels de système d'information géographique (SIG). Il est développé et réglementé par Esri en tant que spécification (principalement) ouverte pour l'interopérabilité des données entre Esri et d'autres produits logiciels SIG. En pratique, il s'agit en fait de plusieurs fichiers, qui ont tous le même nom et les extensions suivantes :

  • .shp - formate la géométrie de l'entité elle-même
  • .shx - format d'index de forme un index de position de la géométrie de l'entité pour permettre une recherche rapide en avant et en arrière
  • .dbf - attributs en colonnes de format d'attribut pour chaque forme, au format dBase IV
  • .prj - format de projection le système de coordonnées et les informations de projection, un fichier texte simple décrivant la projection à l'aide d'un format de texte bien connu.

(Cette liste n'est pas complète - voir la page Wikipédia).


Rasterize line shapefile - Systèmes d'Information Géographique

Utilisation Rasteriser les données de point pour interpoler des données irrégulièrement maillées dans une image raster. La fonction de maillage d'ENVI utilise la triangulation de Delaunay d'un ensemble planaire de points. Une fois les points de données quadrillés irrégulièrement triangulés, ils sont interpolés dans une grille régulière. Vous pouvez utiliser une interpolation polynomiale quintique linéaire ou lisse. Vous pouvez également sélectionner l'extrapolation pour les points de grille en dehors de la zone de triangulation. ENVI lit les points de grille à partir d'un fichier ASCII et prend en charge différentes projections d'entrée et de sortie.

  1. Dans la boîte à outils, sélectionnez MNT > Rasteriser les données de point. La boîte de dialogue Entrer le nom de fichier des points de grille ASCII s'affiche.
  2. Sélectionnez le fichier ASCII d'entrée. La boîte de dialogue Saisie des points de grille irréguliers s'affiche.
  3. Entrez les numéros de colonne qui contiennent les positions x et y et les valeurs de données z.
  4. Sélectionnez le type de projection d'entrée dans la liste et entrez un Zone numéro.


Les fonctionnalités d'analyse d'images basées sur les objets dans RSGISLib sont basées sur le stockage des attributs d'objets sous forme de table d'attributs raster (RAT), comme décrit dans l'article suivant :

Clewley, D. Bunting, P. Shepherd, J. Gillingham, S. Flood, N. Dymond, J. Lucas, R. Armston, J. Moghaddam, M. Un système open source basé sur Python pour l'analyse d'images basée sur des objets géographiques (GÉOBIE) Utilisation des tables d'attributs raster. Télédétection 2014, 6, 6111-6135. (accès libre)

Cependant, les données à utiliser dans le cadre de l'analyse sont souvent stockées en tant qu'attributs d'un fichier de formes. Un RAT peut être créé à partir d'un fichier de formes à l'aide de la commande gdal_rasterize et de la fonction copyShapefile2RAT dans RSGISLib en procédant comme suit :

    Vecteur de rastérisation
    Cela peut être fait directement à partir de la ligne de commande ou en appelant gdal_rasterize à partir d'un script Python à l'aide d'un sous-processus.

Le code ci-dessus définit la taille de pixel du raster en sortie sur 30 x 30 m et utilise la colonne ‘BGL’ du fichier de formes (qui est un entier) pour les valeurs de pixel.

Notez que cette image est uniquement utilisée pour obtenir l'étendue et la taille en pixels de l'image RAT finale. Si vous avez une autre image à laquelle vous souhaitez faire correspondre l'étendue et la taille des pixels, vous pouvez l'utiliser au lieu de rastériser le vecteur. Dans ce cas, ignorez cette étape et utilisez l'image existante au lieu de ‘rasterised_vector’.

Cela copiera tous les attributs du fichier de formes d'entrée vers un RAT. Notez que le format de sortie est toujours KEA car il prend en charge les grandes tables d'attributs et les stocke avec compression.


2.1.5 Notes de version pour les données de débit de pointe

Iowa : la grille d'ordre de flux ("stral_ia") dans la base de données ThreshR est incorrecte. Comme solution temporaire, les exécutions de référence pour Q2 sont faites en utilisant les équations de régression de Carpenter et Georgakakos, 1993 (p. 20). Un fichier de ligne des flux de premier ordre dans l'Iowa est nécessaire.

Colorado : Les équations pour les zones de drainage des plaines orientales du Colorado inférieures à 20 m2 n'ont pas encore été incluses. Pour toutes les tailles de bassins dans les plaines orientales du Colorado, il n'y a pas d'équations de régression données dans l'USGS WRIR 94-4002 pour Q2.

Texas : dans la base de données ThreshR, les limites des régions 3 et 4 sur la carte des régions du Texas ont été étendues pour inclure la zone de playa dans le panhandle où les équations de régression ne s'appliquent pas. Ainsi, les calculs de base dans la région de playa de l'enclave du Texas ne sont pas fiables.

Nebraska : En utilisant la base de données disponible, aucune distinction ne peut être faite entre la zone de drainage totale et la zone de drainage contributive.


Rasterize line shapefile - Systèmes d'Information Géographique

Données vectorielles de l'USGS Topo Map (vecteur) 29990 Montopolis, Texas 20190724 pour des données numériques vectorielles Shapefile de 7,5 x 7,5 minutes

Cet ensemble de données représente des caractéristiques géographiques à la surface de la terre. Il s'agit d'un ensemble de données à usage général pour les utilisateurs qui ne sont pas des experts en SIG. Les données géospatiales de cet ensemble de données proviennent de collections de données cartographiques nationales et d'autres sources gouvernementales.

Irrégulier -97.7499999999999 -97.6249999999999 30.2500000000001 30.1250000000001 Rien contours transport structure noms géographiques hydrographie frontière Système d'arpentage public des bois Vecteur combiné 7,5 x 7,5 minutes Fichier de formes

Système d'information sur les noms géographiques

Il existe une diversité de sources de données nationales dans ce produit. Bien que la précision des données varie, les données ont généralement une précision horizontale suffisamment élevée pour prendre en charge le NMAS et la cartographie à l'échelle 1:24 000. La précision horizontale du NMAS nécessite qu'au moins 90 pour cent des points bien définis testés soient à moins de 0,02 pouce de la position réelle. Les contours sont générés à partir du jeu de données d'altitude nationale (NED). Le chiffre le plus récemment publié de la précision verticale absolue globale du NED dans les États-Unis contigus, exprimé en tant qu'erreur quadratique moyenne (RMSE) de 25 310 points de référence, est de 1,55 mètre. Cependant, la précision verticale varie en fait considérablement à travers les États-Unis en raison des différences de qualité de la source, du relief du terrain, de la couverture terrestre et d'autres facteurs. Les détails de cette analyse sont publiés dans « Evaluation de la précision de l'ensemble de données d'élévation nationale de l'US Geological Survey, and Comparison with Other Large-Area Elevation Datasets-SRTM and ASTER : US Geological Survey Open-File Report 2014-1008 », http://pubs .usgs.gov/2014.1008/ .

Couverture du sol - Données numériques vectorielles des bois La teinte des bois est un produit dérivé de la couverture du sol créé à l'aide de plusieurs couches cartographiques nationales : trois couches raster de la National Land Cover Database (NLCD) 2011 (Tree Canopy, Imperviousness et Land Cover) et deux couches vectorielles (National Land Cover Database (NLCD) Ensemble de données hydrographiques et transport). Le processus commence par le masquage de la cartographie des données sur la canopée des arbres NLCD 2011 avec l'imperméabilité NLCD 2011 (valeurs de 1 à 100) et la couverture terrestre NLCD 2011 (valeur 11 = eau libre). Les données raster résultantes avec des valeurs de canopée de 20 et plus sont converties en polygones vectoriels forestiers et lissées via l'algorithme de Paek. Les polygones boisés sont masqués par des zones tampons de transport (routes, pistes d'aéroport et voies ferrées) et d'hydrographie (zones NHD excluant la zone d'inondation et plans d'eau NHD excluant les marais/marais). Les polygones résultants sont vérifiés pour une taille appropriée à l'échelle (taille minimale d'un acre), et les petits polygones boisés ainsi que les petites clairières à l'intérieur des polygones boisés sont supprimés. Pour Hawaï et Porto Rico, deux couches raster de la National Land Cover Database (NLCD) (Tree Canopy 2011 et Imperviousness 2001) et deux couches vectorielles (National Hydrography Dataset and Transportation) sont utilisées. Les données raster résultantes sont exécutées comme précédemment pour produire les données vectorielles polygonales. Pour l'Alaska, Woodland Tint est un produit dérivé de la couverture terrestre créé à l'aide de cinq couches cartographiques nationales : une couche raster, National Land Cover Database (NLCD) 2011 (Land Cover) et quatre couches vectorielles (National Hydrography Dataset, Transportation Roads, Transportation Airports et Chemins de fer des transports). Le processus commence par la combinaison de trois classes de couverture terrestre NLCD 2011 V1 (41 - Forêt de feuillus, 42 - Forêt à feuilles persistantes et 43 - Forêt mixte). Les données raster résultantes ont été converties en polygones vectoriels forestiers et lissées via l'algorithme de Paek. Les polygones boisés sont masqués par des zones tampons de transport (routes, pistes d'aéroport et voies ferrées) et d'hydrographie (zones NHD à l'exclusion des zones d'inondation et plans d'eau NHD à l'exclusion des marais/marais). Les polygones résultants sont vérifiés pour une taille appropriée à l'échelle (taille minimale d'un acre), et les petits polygones boisés ainsi que les petites clairières à l'intérieur des polygones boisés sont supprimés. http://nationalmap.gov https://www.mrlc.gov/nlcd2011.php 24000 données numériques 2016 2016 date de publication Land Cover - Woodland National Landcover Dataset National Hydrography Dataset National Transportation Dataset US Geological Survey en coopération avec US Environmental Protection Agency , USDA Forest Service, et d'autres partenaires fédéraux, étatiques et locaux. L'ensemble de données hydrographiques nationales est une composante d'un modèle de données géospatiales de base complet.

Données numériques vectorielles hydrographiques L'ensemble de données hydrographiques nationales (NHD) est une base de données basée sur les caractéristiques qui interconnecte et identifie de manière unique les segments ou tronçons de cours d'eau qui composent le système de drainage des eaux de surface du pays. Le NHD haute résolution a été créé à l'origine à l'aide de données à l'échelle 1:24 000. Les intendants d'État et locaux améliorent les données en incorporant des mises à jour locales basées sur des données sources plus actuelles et plus précises. Les caractéristiques de l'eau dans le monde réel sont relativement dynamiques et les différences au moment de la collecte des données signifient que les caractéristiques de l'eau peuvent ne pas s'inscrire exactement dans les autres couches. Les noms d'entités hydrographiques contenus et affichés par le NHD sont extraits et validés du Système d'information sur les noms géographiques (GNIS). Les objets spatiaux peuvent être filtrés ou généralisés pour obtenir une représentation à l'échelle 1:24 000. http://nhd.usgs.gov/ http://nhd.usgs.gov/gnis.html http://nhdgeo.usgs.gov/metadata/nhd_high.htm 24000 données numériques 20100820 20100820 date de publication Hydrographie Caractéristiques et caractéristiques hydrographiques nomme l'initiative Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS)

Données numériques vectorielles des stations de mesure. Il s'agit d'une mise à jour du GAGES original en 2010. L'ensemble de données GAGES II se compose de jauges qui ont eu soit plus de 20 années complètes (pas nécessairement continues) d'enregistrement de débit depuis 1950, ou qui sont actuellement actives, à partir de l'année hydrologique 2009, et dont les bassins versants se trouvent aux États-Unis, y compris en Alaska, à Hawaï et à Porto Rico. Seules les stations actives, telles qu'identifiées par le jeu de données GAGES II, sont symbolisées. http://water.usgs.gov/lookup/getspatial?gagesII_Sept2011 http://water.usgs.gov/GIS/metadata/usgswrd/XML/gagesII_Sept2011.xml 24000 date de publication des données numériques Hydrographie - Stations de mesure Caractéristiques hydrographiques et stations de mesure US Geological Survey, National Geospatial Technical Operations Center - National Elevation Dataset est un composant d'un modèle de données géospatiales de base complet.

Hypsographie Données numériques vectorielles Cette classe d'entités de contour a été générée à partir de la version 1/3 de seconde d'arc du programme d'élévation 3D. L'échelle de visualisation prévue pour ces caractéristiques est de 1:24 000. Les contours sont dérivés d'un raster d'altitude filtré pour obtenir des arcs plus lisses. Dans certaines zones, les données 3DEP peuvent être modifiées par les lignes d'écoulement et les plans d'eau du National Hydrography Dataset (NHD) pour faciliter une meilleure intégration entre l'hypsographie et l'hydrographie sur les produits cartographiques de l'USGS. Ces contours ont été générés principalement pour être utilisés comme couche dans les GeoPDF créés dans le programme de cartographie numérique. La source de données raster des contours est la couche 3D Elevation Program 1/3 de seconde d'arc. Les ensembles de données secondaires comprennent les lignes d'écoulement à haute résolution, les plans d'eau et les zones de l'ensemble de données hydrographiques nationales (NHD). Les couches NHD sont utilisées dans l'hydro-application du DEM avant la génération de contour. Les objectifs de l'application hydraulique sont d'empêcher les courbes de niveau de s'étendre sur la surface des plans d'eau et d'aligner les rentrants des courbes de niveau avec les cours d'eau à ligne unique de la NHD. Les cellules raster 3DEP sont converties en points. Ces points, ainsi que les lignes d'écoulement NHD sont entrés dans un outil d'interpolation pour créer une nouvelle surface. Les plans d'eau et les zones NHD sont prétraités pour associer l'altitude minimale et maximale à chaque polygone. A partir de ces valeurs précalculées, une valeur appropriée est calculée pour élever les cellules d'altitude sous les polygones NHD. Les polygones NHD sont ensuite convertis en rasters, qui à leur tour seront utilisés pour générer une mosaïque qui inclut la nouvelle surface raster. La mosaïque est filtrée pour fournir des lignes de contour plus lisses. Des contours sont générés et des contours de dépression et d'index sont identifiés. Il n'y a aucune garantie ou garantie concernant l'exactitude des données. Les utilisateurs doivent être conscients que des changements temporels peuvent s'être produits depuis que ces données ont été collectées et générées et que certaines parties de ces données peuvent ne plus représenter les conditions de surface réelles. L'hydro-application et la généralisation peuvent également modifier de manière significative les caractéristiques spatiales des contours. Les utilisateurs ne doivent pas utiliser ces données pour des applications critiques sans être pleinement conscients de leurs limites. http://Hs.gov/ 24000 date de publication des données numériques Hypsographie Contours USFS

Transport, USFS Routes FSTopo Données numériques vectorielles La base de données FSTopo était à l'origine alimentée par des données de fichiers cartographiques (CFF). Les données CFF ont été dérivées de la carte standard de la série de base primaire du service forestier (PBS) ou de la série à édition unique (SES) dans le cadre du plan du système d'information géographique national du service forestier. Les cartes PBS et SES ont été développées à partir de la série de cartes topographiques U.S. Geological Survey à l'échelle 1:24 000, 7,5 minutes, avec des améliorations et des révisions régulières pour répondre aux besoins du service forestier. À l'exception de l'Alaska, où des cartes à l'échelle 1:63 360 sont utilisées, les cartes sources originales à l'échelle 1:24 000 de l'USGS ont été construites pour répondre aux normes nationales de précision des cartes, qui exigent que 90 % de toutes les caractéristiques bien définies affichées sur la carte se trouvent dans .02 pouces de leur emplacement réel. Les données CFF ont été recueillies à l'aide de méthodes et des meilleures technologies disponibles pour garantir que les éléments numérisés ont été capturés à moins de 0,003 pouce des éléments correspondants indiqués sur les cartes sources. L'USDA Geospatial Service and Technology Center (GSTC) utilise la même norme d'exactitude de collecte de données pour les ajouts et les révisions des données. Seules les cartes dans les zones du service forestier de l'USDA contiendront les routes forestières de l'USDA. http://www.fs.fed.us/gstc/ 24000 données numériques 2012 2015 date de publication Routes - USFS FSTopo Axes des routes, numéros de route, classification des routes, noms des rues Federal Railroads Administration

Transport, chemins de fer Les données numériques vectorielles des chemins de fer sont acquises chaque année auprès de la FRA. Les voies ferrées et les voies d'évitement sont converties dans l'ensemble de données national sur les transports. La couche des lignes ferroviaires représente les lignes de fret du système ferroviaire national. L'ensemble de données couvre les 50 États et le district de Columbia, ainsi que les territoires et possessions des États-Unis. Aucune ligne de chemin de fer n'existe aux Samoa américaines, à Guam, aux îles Mariannes du Nord et aux îles Vierges des États-Unis. 24000 données numériques 2016 2016 date de publication Federal Railroads Administration Axes des voies principales Federal Aviation Administration

Aéroports Données numériques vectorielles Les points d'aéroport et les polygones de piste sont destinés aux aéroports publics et privés reconnus par la Federal Aviation Administration (FAA) aux États-Unis. Les aéroports et les fichiers de formes de piste de la FAA sont utilisés pour mettre à jour les aéroports et les pistes existants dans le jeu de données de transport national. Les données numériques ont été inspectées pour la précision des attributs, la précision spatiale et l'exhaustivité. http://www.faa.gov 24000 données numériques 2011 2012 date de publication Transport - Pistes d'aéroport Divers organismes gouvernementaux et organisations bénévoles

Sentiers récréatifs Données numériques vectorielles Les premiers sentiers récréatifs ont été ajoutés aux cartes US Topo en 2013. Les données des sentiers proviennent de diverses sources. L'exactitude et l'actualité relèvent de la responsabilité du propriétaire des données. L'USGS évalue l'autorité de la source mais ne vérifie pas de manière indépendante l'exactitude des données. Les sentiers ne sont pas complets et ne le seront pas dans un avenir prévisible. Des sentiers seront ajoutés au fur et à mesure que les données seront disponibles auprès des agences de gestion des terres et d'autres sources faisant autorité. Toutes les informations sur les sentiers récréatifs présentées sur les cartes US Topo sont du domaine public, bien que les données sources originales ne soient pas nécessairement du domaine public. Cette section de métadonnées documente toutes les sources de données pour toutes les cartes, pas cette carte spécifique. Les sentiers répertoriés ici ne sont pas garantis d'être présents sur toutes les cartes pertinentes, en raison des différences de calendrier entre la livraison des données et les calendriers de production US Topo. Les métadonnées au niveau des caractéristiques ne sont pas fournies dans le produit US Topo, il n'y a aucun lien entre une ligne sur la carte et la source de ce sentier spécifique. Des notes sur les sources de données suivent --------- Pour les 11 National Scenic Trails (NST) : Ice Age National Scenic Trail : données fournies par l'organisation bénévole Ice Age Trail Alliance, http://www.iceagetrail.org , en coopération avec le National Park Service et le Wisconsin Department of Natural Resources. - Pacific Crest National Scenic Trail : données inédites fournies par l'US Forest Service - Appalachian National Scenic Trail : données publiées par l'Appalachian Trial Conservancy, http://appalachiantrail.org/about-the-trail/mapping-gis-data, en coopération avec National Park Service - North Country National Scenic Trail : ensemble de données non publié fourni par National Park Service - Arizona National Scenic Trail : données de AZGEO Clearinghouse, https://azgeo.az.gov/azgeo/, en coopération avec US Forest Service - Pacific Northwest National Scenic Trail : données non publiées fournies par le US Forest Service - Natchez Trace National Scenic Trail : ensemble de données non publié fourni par le National Park Service --------- Pour les autres types et sources de sentiers : US Fish and Wildlife Service lands : the L'inventaire des sentiers de randonnée de l'USFWS est administré par la Federal Highway Administration du ministère des Transports des États-Unis et par Pacific Western Technologies, LTD. Le but de l'ensemble de données est de créer un inventaire de base de tous les sentiers non motorisés des stations de service de la pêche et de la faune aux États-Unis. - Terres du US Forest Service : les sentiers au sein des forêts nationales proviennent de données non publiées fournies par l'USFS. Ces données sont élaborées à partir de sources d'exactitude différente. US Topo ne présente pas d'informations sur l'accès et la gestion des déplacements indiquant les sentiers gérés ou ouverts à des modes de déplacement spécifiques (motorisés/non motorisés) ou les saisons d'utilisation associées. Les sentiers USFS (autres que les NST sélectionnés décrits ci-dessus) sont actuellement affichés sur US Topo uniquement dans le Colorado. - L'International Mountain Bicycling Association, IMBA, partage ses données de pistes cyclables avec l'USGS dans le cadre d'un partenariat en cours. Les sentiers collectés par IMBA ne sont généralement pas montrés à l'intérieur des terres fédérales délimitées (par exemple, les forêts nationales) sur les cartes Topo américaines. https://www.nps.gov/subjects/nationaltrailssystem/index.htm http://www.pnts.org http://www.fws.gov/gis/data/national/ https://www.imba. com/ 24000 données numériques 2006 2018 date de publication Recreational Trails Trail centerline US Census Bureau, Geography Division

Transport, données numériques vectorielles des routes de recensement La source de l'ensemble de données est des extraits de la base de données MAF/TIGER du Census Bureau sous la forme de fichiers de formes TIGER/Line. Les fichiers de formes TIGER/Line et les fichiers de base de données associés sont un extrait d'informations géographiques et cartographiques sélectionnées de la base de données (MTDB) du fichier d'adresses principal/Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencement (MAF/TIGER) du U.S. Census Bureau. Le MTDB représente un fichier national homogène sans chevauchements ni écarts entre les parties, cependant, chaque fichier de formes TIGER/Line est conçu pour être autonome en tant qu'ensemble de données indépendant, ou ils peuvent être combinés pour couvrir l'ensemble du pays. Le U.S. Geological Survey filtre les routes de recensement pour supprimer les segments de route courts de moins de 500 pieds de longueur, ne sont pas nommés et sont classés comme routes locales. Le système de classification fonctionnelle des routes de l'USGS National Transportation Dataset est appliqué aux ensembles de données du recensement. Les produits originaux TIGER/Line Shapefile ne sont pas protégés par le droit d'auteur, mais TIGER/Line et Census TIGER sont des marques déposées du U.S. Census Bureau. Les informations de précision spatiale horizontale présentes dans les fichiers de formes TIGER/Line sont fournies uniquement à des fins d'analyse statistique et d'opérations de recensement et les données peuvent ne pas convenir aux applications de mesure de haute précision. Les métadonnées complètes pour les fichiers de formes TIGER/Line sont disponibles auprès du US Census Bureau http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html 24000 données numériques 2013 2018 date de publication Routes - Census Routes médianes, numéros de route, classification des routes, noms des rues Alaska Railroad Corporation

Transport, Chemins de fer Données numériques vectorielles Cet enregistrement s'applique aux données de l'Alaska seulement. Les données ferroviaires sont fournies par l'Alaska Railroad Corporation et peuvent ne pas inclure les caractéristiques ferroviaires d'autres propriétaires. Données non publiées fournies directement à l'USGS. À jour en 2012. Pour plus d'informations, contactez Alaska Railroad Corporation, 327 W. Ship Creek Ave., Anchorage, AK. 99501, téléphone 907-265-3100, ou [email protected] 25000 données numériques 2012 2012 date de publication Railroads - Alaska Railroad Corporation Axes de la voie principale Département des transports de l'Alaska

Transports, routes du domaine public Données numériques vectorielles Cet enregistrement s'applique uniquement aux données de l'Alaska. Routes recueillies auprès de diverses sources étatiques et locales, intégrées par le ministère des Transports de l'Alaska (ADOT) et fournies à l'USGS pour être utilisées dans les produits cartographiques de l'USGS. Cet ensemble de données routières spécifique n'est pas publié, mais des versions antérieures sont publiées sur le site Web d'ADOT. http://www.dot.state.ak.us/stwdplng/mapping/ 25000 données numériques 2013 2013 date de publication Routes - Département des transports de l'Alaska Lignes centrales des routes, classification des routes, noms des rues International Boundary Commission

Données numériques vectorielles de la frontière nationale entre les États-Unis et le Canada La frontière est une représentation numérique de la frontière internationale entre les États-Unis et le Canada conformément au traité de 1908. Elle a été générée à partir d'une combinaison de levés récents et de conversions de données. Il est destiné uniquement à des fins de cartographie générale. L'ensemble de données de limites est composé de 29 segments qui correspondent aux 256 cartes de limites d'origine. Les attributs de chaque segment définissent l'échelle à laquelle la ligne dans cette zone peut être représentée avec précision. Il est produit à des fins de cartographie uniquement et n'est pas destiné à illustrer la limite au-delà des limites de l'échelle pour un segment donné http://www.internationalboundarycommission.org/ http://www.internationalboundarycommission.org/index-eng.html numérique données 2006 2015 date de publication États-Unis / Canada Frontière internationale Frontière internationale entre le Canada et les États-Unis US Geological Survey, US Department of Agriculture et l'Instituto Nacional de Estadistica y Geografia du Mexique.

Données numériques vectorielles de la frontière nationale entre les États-Unis et le Mexique La frontière internationale entre le Mexique et les États-Unis, définie comme une coentreprise entre le département américain de l'Agriculture (USDA) et l'Instituto Nacional de Estadistica y Geografia du Mexique (INEGI), a entraîné une Ensemble de données sur la frontière entre les États-Unis et le Mexique qui a été encore amélioré par la Border Environmental Health Initiative (BEHI) de l'US Geological Survey. Avec l'échelle de la trame de données définie à 1:5 000 dans ArcMap, le centre du Rio Grande/Rio Bravo a été numérisé à l'aide de l'imagerie NAIP 2004. Dans les zones avec des peuplements denses de cèdre salé (boîte englobante = UL -104,714 30,038, UR -104,664 30,037, LR -104,666 29,933, LL -104,717 29,934 NAD83), le centre du chenal était difficile, et parfois impossible, à déterminer facilement. Pour déterminer l'emplacement de la limite, l'analyste SIG a comparé l'emplacement de la ligne dans la classe d'entités INEGI 1:250K Limite avec l'imagerie NAIP 2004 et a ajusté la limite à l'image, ainsi, la délimitation de la frontière internationale est moins certaine. dans ces domaines. La partie restante de la frontière a été extraite de la classe d'entités INEGI 1:250K Limite et ajoutée à la classe d'entités linéaires créée le long du Rio Grande/Rio Bravo. Le U.S. Geological Survey a examiné les données originales de l'USDA par rapport aux images NAIP de 2007 et a ensuite modifié 9 segments de ligne dans les régions du Rio Grande pour se conformer aux normes nationales de précision des cartes. https://ibwc.gov/GIS_Maps/GIS_Program.html données numériques 1972 2006 date de publication Frontière internationale États-Unis / Mexique Frontière internationale entre le Mexique et les États-Unis Département de l'agriculture des États-Unis (USDA) Forest Service - Washington Office Automated Lands Program (ALP) .

Données numériques vectorielles des limites du service forestier de l'USDA Les limites du service forestier définies par le service forestier de l'USDA englobant les terres du système forestier national (NFS) au sein des forêts nationales d'origine proclamées, ainsi que les terres ajoutées au NFS qui ont pris le statut de "réservé à partir de le domaine public» en vertu du General Exchange Act. Les types de zone suivants sont inclus : forêt nationale, zone expérimentale, forêt expérimentale, aire expérimentale, projet d'utilisation des terres, prairie nationale, unité d'achat et zone de gestion spéciale. L'ensemble de données national sur les forêts proclamées a été créé par le service forestier de l'USDA et le personnel du programme ALP (Automated Lands Program) du bureau de Washington à partir de données sources collectées créées par les bureaux régionaux. Seules les cartes des zones du service forestier de l'USDA contiendront les limites de la forêt de l'USDA. 24000 données numériques 2009 2017 date de publication USDA Forest Service Boundaries National Forest Service Boundaries Bureau du sous-secrétaire adjoint à la Défense pour les installations et l'environnement, Direction de l'intégration des entreprises

Données numériques vectorielles sur les installations, les champs de tir et les zones d'entraînement militaires des États-Unis. Ces sites englobent des terres appartenant au gouvernement fédéral ou gérées d'une autre manière. Cet ensemble de données a été compilé par le programme Defence Installation Spatial Data Infrastructure (DISDI). Cet ensemble de données représente la ligne de base pour les limites géoréférencées des sites sélectionnés dans le rapport 2010 sur la structure de base. Les emplacements des limites sont destinés à des fins de planification uniquement et ne représentent pas les limites légales ou arpentées des parcelles de terrain. Cette liste ne représente pas nécessairement une collection complète de toutes les installations du DoD, et seules celles des cinquante États et territoires des États-Unis ont été prises en compte pour l'inclusion. Les cartes produites à une échelle de 1:50 000 ou plus qui sont par ailleurs conformes aux normes nationales d'exactitude des cartes resteront conformes si ces données sont incorporées. Although these data have been provided by the DoD components, no warranty expressed or implied is made regarding the utility of the data on any other system, in derived products or data alterations, nor shall the act of distribution constitute such warranty. https://www.acq.osd.mil/eie/BSI/BEI_DISDI.html 50000 digital data 2011 2017 publication date U.S. Department of Defense Military Installations Boundary lines, installation names U.S. Census Bureau

State and Equivalent Boundary vector digital data The Census Bureau collects boundaries from state and county governments through the Boundary and Annexation Survey, and publishes the results as TIGER files. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2016 publication date State Boundaries State and Equivalent Boundary U.S. Census Bureau

County and Equivalent Boundary vector digital data The Census Bureau collects boundaries from state and county governments through the Boundary and Annexation Survey (BAS), and publishes the results as TIGER files. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration for US Topo. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date County Boundaries County and Equivalent Boundary U.S. Census Bureau

Incorporated Places Boundary vector digital data The boundaries of most incorporated places are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. Limited updates that occurred after January 1, 2017, such as newly incorporated places, are also included. The boundaries of all Census Designated Places (CDP) were delineated as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Incorporated Places Boundaries Incorporated Places Boundaries U.S. Census Bureau

Jurisdictional Boundary The 115th Congress is seated from January 2017 to 2019. The TIGER/Line shapefiles for the District of Columbia, Puerto Rico, and the Island Areas (American Samoa, Guam, the Commonwealth of the Northern Mariana Islands, and the U.S. Virgin Islands) each contain a single record for the non-voting delegate district in these areas. The boundaries of all other congressional districts are provided to the Census Bureau through the Redistricting Data Program (RDP). The USGS uses the TIGER data without editing or alteration for US Topo. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html 24000 digital data 2016 2016 publication date Jurisdictional Boundaries 115th Congressional Districts Boundaries U.S. Census Bureau

Minor Civil Divisions Boundary vector digital data The boundaries of most legal Minor Civil Divisions (MCD) are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. The boundaries of all Census Designated Places (CDP)are those as reported as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Minor Civil Divisions Boundaries Minor Civil Divisions Boundaries U.S. Census Bureau

Native American Area Boundary vector digital data The Native American Area boundaries are as of January 1, 2017 as reported through Census Bureau's Boundary and Annexation Survey. The USGS dataset is a combination of two Census Bureau files. It includes the American Indian/Alaska Native/Native Hawaiian Areas National (AIANNH) National TIGER/Line shapefile, including the following legal entities: federally recognized American Indian reservations and off-reservation trust land areas, state-recognized American Indian reservations, and Hawaiian home lands. Also included is the Alaska Native Regional Corporation (ANRC) State-based TIGER/Line shapefile containing a record of the 12 Alaska Native Regional Corporations used to conduct both the for-profit and non-profit affairs of Alaska Natives within a defined region of Alaska. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Native American Area Boundaries Native American Area Boundaries National Park Service - Land Resources Division

National Park Service Boundary vector digital data This dataset depicts National Park Service unit boundaries for display and general analysis purposes. The USGS converted areas of generally 3 acres or less to point features to facilitate cartographic display on the US Topo digital map product. See Source URL for link to complete dataset. This data set is complete but subject to continual updates to reflect boundary amendments, legislation, and acquisitions, and improved processing techniques. The data is being regularly updated with verified boundaries from NPS Land Resources Division. The data is intended for use as a tool for display and general GIS analysis purposes only. It is in no way intended for engineering or legal purposes. The data accuracy is checked against best available sources which may be dated. NPS assumes no liability for use of this data. Boundaries from the Land Resources Division have separate polygons for each type of unit. For example Denali National Park and Denali National Preserve are separate individual polygons. https://irma.nps.gov/App/Portal digital data 2002 2018 publication date National Park Service Boundary Current Administrative Boundaries of the National Park System Units U.S. Census Bureau

Unincorporated Places Boundary vector digital data The boundaries of most unincorporated places in this shapefile are as of January 1, 2017, as reported through the Census Bureau's Boundary and Annexation Survey (BAS). Limited updates that occurred after January 1, 2017, such as newly unincorporated places, are also included. The boundaries of all Census Designated Places (CDPs) were delineated as part of the Census Bureau's Participant Statistical Areas Program (PSAP) for the 2010 Census. The USGS uses the TIGER data without editing or alteration. http://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger.html digital data 2013 2017 publication date Unincorporated Places Boundaries Unincorporated Places Boundaries U.S. Department of Interior, U.S. Fish and Wildlife Service

FWS Interest Simplified Boundaries vector digital data This data set depicts simplified boundaries of lands administered by the U.S. Fish and Wildlife Service including National Wildlife Refuges, National Fish Hatcheries, FWS administrative sites, and other conservation areas. The Alaska National Wildlife Refuge Boundaries data set depicts the legislative boundary of the 16 National Wildlife Refuges in Alaska at a source scale of 1:63,360. The dataset was created by the U.S. Fish and Wildlife Service, Region 7, Division of Realty and Natural Resources. The USGS substituted the Alaska National Wildlife Refuge boundaries for the USFWS Simplified Wildlife Refuge Boundaries in Alaska for cartographic purposes. The USFWS Simplified Wildlife Refuge Boundaries are simplified from the U.S. Fish and Wildlife Service Real Estate Interest data layer containing polygons representing tracts of land (parcels) in which the Service has a property or management interest. These interests include full land ownership, secondary interests in property primarily managed and reported by other federal agencies, leased property, property managed by agreement with other parties, and, within National Wildlife Refuges, property governed by conservation easements. A conservation easement is a permanent, legally enforceable land preservation agreement between a landowner and a government agency that restricts real estate, commercial and industrial development of the land, which remains private property. Inholdings of private property within Refuge areas not covered by conservation easements are excluded from these boundaries. The Hawaiian Islands National Wildlife Refuge and Waterfowl production area easements acquired through the small wetlands program have been omitted. Interior boundaries between parcels were dissolved to produce a single set of simplified external boundaries for each feature. These are resource grade mapping representations of the U.S. Fish and Wildlife Service boundaries. For legal descriptions of the land represented here contact the USFWS Realty Office. This map layer was compiled by the U.S. Fish and Wildlife Service. The Alaska National Wildlife Refuges dataset was derived from the following digital sources and legal documents: 1) Federal Register, Vol. 48, No. 38 Thursday, February 24, 1983 Notices Pages 7890-8029. 2) USGS 1:250,000 scale Alaska Boundary Series maps entitled: Alaska National Interest Lands Conservation Act December 2, 1980 P.L. 96-487 3) Various legal documents such as survey plats, legal metes and bounds descriptions, Deeds, and Titles. 4) USGS 1:63,360 scale revised hydrography Digital Line Graphs depicting ground conditions from 1955 to 1986. Although these Fish and Wildlife boundaries represent lands administered by the U.S. Fish and Wildlife Service, not all areas are open to the public. Some fragile habitats need to be protected from human traffic, some management areas are closed, and the terms of some conservation easements preclude public access. The public is urged to contact specific Refuges or other conservation areas before visiting. digital data 1950 2017 publication date U. S. Fish and Wildlife Service Boundary Boundary polygons and names U.S. Dept. of Interior, Bureau of Land Management, Division of Support Services, Branch of Information Resource Management

Public Land Survey System vector digital data The PLSS information is for general reference purposes only, and should not be used to determine legal boundaries or land ownership. The Bureau of Land Management (BLM) is the authoritative source for PLSS information at the federal level, and the US Topo representation is derived from BLM GIS data files called Cadastral National Spatial Data Infrastructure or CadNSDI. The management of these data is not completely uniform throughout the country. Although this metadata record is included with all maps, PLSS is currently shown on US Topo Maps for only a few states. PLSS will be added to US Topo maps in more states in coming years as BLM authorized CadNSDI format is made available. The three layers USGS stores from PLSS are the Township, First Division and Special Surveys. Metadata for BLM PLSS data is at http://www.geocommunicator.gov/GeoComm/metadata/index.htm#PLSS, though this URL may change in the near future. Alternate sources of PLSS data will continued to be served mainly in western states where BLM is the data steward or the data is from a trusted source. Notes on individual states follow,----Alaska PLSS consists of protracted (computed, not surveyed) data only. For more information see http://sdms.ak.blm.gov/sdms/data_protracted_grid_gis.html----Ohio was the original PLSS state in the early 1800s, and the land network there is unusually complex. The source data include four first-division parcel types. These are all shown on US Topo maps, and are labeled according to BLM's attribution, with a leading letter followed by either a number or more letters. The meanings of the leading letters are S=Section, F=Fractional Section, L=Lot, Q=Quarter Township. https://sdms.ak.blm.gov/sdms/ https://navigator.blm.gov/home 24000 digital data 2012 2018 publication date Public Land Survey System - BLM Townships and ranges, sections Department of Veterans Affairs, National Cemetery Administration and U.S. Geological Survey

NCA National Cemeteries vector digital data This dataset represents boundaries of National cemeteries administered by the U.S. Department of Veterans Affairs, National Cemetery Administration. This layer may also contain a small number of boundaries for those managed by the Department of the Army. This data is subject to change as other national cemetery areas are authorized. This dataset is intended for general mapping and reference purposes only. https://nationalmap.gov/boundaries.html https://www.cem.va.gov/cem/cems/index.asp digital data 2013 2018 publication date National Cemetery Boundary Name, general location information from NCA, Boundaries from combination of NCA boundary data, parcel data and other mapping datasets. U.S. Geological Survey, National Geospatial Technical Operations Center

Geographic Names Information System (GNIS) Vector digital data The Geographic Names Information System (GNIS) is the Federal and national standard for geographic nomenclature. The U.S. Geological Survey developed the GNIS in support of the U.S. Board on Geographic Names as the official repository of domestic geographic names data, the official vehicle for geographic names use by all departments of the Federal Government, and the source for applying geographic names to Federal electronic and printed products. https://geonames.usgs.gov/ 24000 digital data 2012 2012 publication date Geographic Names Geographic feature names Federal land management agencies

Points of Interest vector digital data Includes campgrounds, trailheads, visitor centers, picnic areas, Ranger stations and federal land management agency headquarters. Point data was provided by various federal agencies, such as NPS, US Forest Service, BLM, US FWS. This data is subject to change at any time. http://nationalmap.usgs.gov 24000 digital data 2016 2018 ground condition Structures - various Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Fire Stations Vector digital data Any location where fire fighters are stationed or based out of, or where equipment that such personnel use in carrying out their jobs is stored for ready use. Fire Departments which are Mobile Units and not having a permanent location, are included, in which case their location has been depicted at the city/town hall or at the center of their service area if a city/town hall does not exist. This dataset includes those locations primarily engaged in forest or grasslands fire fighting, including fire lookout towers if the towers are in current use for fire protection purposes. This dataset includes both private and governmental entities. Locations that serve only administrative function are excluded. Locations serving both administrative and operational functions are included. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2006 2018 ground condition Structures - Fire Stations Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Law Enforcement Vector digital data Included are locations where sworn officers of a law enforcement agency are regularly based or stationed. This dataset includes local police, county sheriff's offices, state police or highway patrol locations. Most federal law enforcement agency locations are not included. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2005 2018 ground condition Structures - Law Enforcement Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Prisons/Correctional Facility Vector digital data Includes both private and government medium and high security prisons and correctional institutions. Low and minimum security institutions such as local jails, prison camps, correctional farms or work farms, detention and treatment centers are generally excluded. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2007 2018 ground condition Structures - Prisons/Correctional Facility Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Schools Vector digital data The schools within this dataset are composed of Public elementary and secondary education in the US as defined and tracked by the National Center for Education Statistics (NCES), Common Core Dataset (CCD). Private schools in this dataset are composed of Private elementary and secondary education in the US as defined by the Private School Survey, NCES. The colleges and Universities are composed of postsecondary education facilities as defined by the Integrated Post Secondary Education System (IPEDS), NCES. Included are Doctoral and Research Universities, Masters Colleges and Universities, Baccalaureate Colleges, Associates Colleges, Theological seminaries, Medical schools and other health care professions, schools of engineering and technology, business and management, art, music, design, Law schools, Teachers colleges, Tribal colleges and other specialized institutions. Changes to base school data may occur through the USGS¿ The National Map Corps Volunteer Geographic Information project. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2008 2018 ground condition Structures - Schools Geographic features and feature names State and Federal Partners, updates from USGS' The National Map Corps volunteers

Hospitals Vector digital data Includes general medical and surgical hospitals, psychiatric, substance abuse and specialty hospitals such as Children's hospitals, cancer, maternity and rehabilitation hospitals. Other types of hospitals are included if represented in data sets provided by various partners for this compilation. Hospitals operated by the US Department of Veterans Affairs are included. Nursing homes, long term care facilities and Urgent Care facilities are generally excluded. Locations that are administrative offices only are excluded from the dataset. http://nationalmap.usgs.gov 24000 None 2006 2018 ground condition Structures - Hospitals Geographic features and feature names State government websites

State Capitol building vector digital data Includes the official State Capitol buildings for the U.S. states and territories. http://nationalmap.gov 24000 digital data 2014 2014 ground condition Structures - State Capitol building Geographic feature and feature name

The data for this product are created as follows. All geospatial content is taken from national geospatial databases under the stewardship of USGS data programs. The NAIP imagery is provided by a seamless tile service that delivers image data at the resolution and quality of the source imagery. The raster and vector data, including grids and collar information, are processed using ESRI ArcGIS software and exported. Map formatting is performed using a custom application, which includes post-processing to embed the metadata XML document.

Public Land Survey System Vector

Entity point Void polygon composed of rings Complete chain Complete chain


Rasterize line shapefile - Geographic Information Systems

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds240_landuse_raster Curtis V. Price Naomi Nakagaki Kerie J. Hitt Rick M. Clawges

Enhanced Historical Land-Use and Land-Cover Data Sets of the U.S. Geological Survey 1.0 map U.S. Geological Survey Data Series 240

Land-use and land-cover data collected by the U.S. Geological Survey are useful for environmental assessment of land-use patterns with respect to water-quality analysis, growth management, and other types of environmental impact assessment. The data are meant to be normally used by quadrangle, or among adjacent quadrangles where temporally contiguous. The data can be used in any geographic application where intermediate scale land-use data are appropriate and the source land-cover map dates are representative of the time period of interest.

This data set is released as part of an enhanced version of previously published USGS land-use and land-cover data, edited to perform attribute and geographic corrections, recast to the North American Horizontal Datum of 1983, and reformatted to commonly used geospatial data file formats. BACKGROUND The following background information is extracted from: U.S. Geological Survey, 1986, Land use and land cover digital data from 1:250,000- and 1:100,000-scale maps: Data User Guide 4, 25 p. (This document is out of print, but was available online on July 1, 2005 at http://www.vterrain.org/Culture/LULC/Data_Users_Guide_4.html) "The characteristics of the digital cartographic data base for land Use and land cover and associated maps reflect the parameters used in compiling the maps. The Land Use and Land Cover mapping program is designed so that standard topographic maps at a scale of l:250,000 can be used as a base for compilation and reproduction. In a few cases, the U.S. Geological Survey (USGS) has prepared Land Use and Land Cover and associated maps at a scale of 1:100,000 when the 1:100,000-scale topographic map base was available. Land Use and Land Cover maps provide data to be used either by themselves or in combination with the other data sets produced in the program. The basic sources of land use compilation data are NASA high-altitude aerial photographs, and National High-Altitude Photography (NHAP) program photographs, usually at scales smaller than l:60,000. The l:250,000-scale topographic map series is generally used as the base map for the compilation of the Land Use and Land Cover maps and the associated overlays 1:100,000-scale topographic map bases have been used on rare occasions. Although compilation of Land Use and Land Cover data is performed on a film-positive base usually enlarged to a scale of approximately l:l25,000, the associated overlays are both compiled and digitized at a scale of l:250,000. Land Use and Land Cover data compilation is based upon the classification system and definitions of Level II Land Use and Land Cover [codes, (see below)]. All features are delineated by curved or straight lines that depict the actual boundaries of the areas (polygons) being described. The minimum size of polygons depicting all Urban or Built-up Land (categories 11-17), Water (51-54), Confined Feeding Operations (23), Other Agricultural Land (24), Strip Mines, Quarries, and Gravel Pits (75) and urban Transitional areas (76), is 4 hectares (ha). All other categories of Land Use and Land Cover have a minimum polygon size of 16 ha. (Those sizes also are considered the minimum sizes to which polygons are digitized.) In the Urban or Built-up Land and Water categories, the minimum width of a feature to be shown is 200 m (that is, if a square with sides 200 m in length is delineated, the area will be 4 ha). Although the minimum-width consideration precludes the delineation of very narrow and very long 4-ha polygons, triangles or other polygons are acceptable if the base of the triangle or minimum width of the polygon is 200 m in length and if the area of the polygon is 4 ha. Exceptions to this specification are limited access highways (14) and all double line rivers (51) on the 1:250,000-scale base which shall have a minimum width of 92 m. For categories other than Urban or Built-up Land and Water, the 16-ha minimum size for delineation requires a minimum-width polygon of 400 m. Line weight for delineating Land Use and Land Cover polygons and for neatlines is 0.l0 mm at the production scale of l:250,000." LAND-USE AND LAND-COVER CODES These data sets represent land use and land cover using an integer value that references the Anderson level II classification system. The first digit represents the level 1 land-use and land-cover code, and the second digit (ones place) represents a subdivision, or level 2 code. The Anderson Level II land use codes used in this data set are listed below: 1 Urban or built-up land 11 Residental 12 Commercial and services 13 Industrial 14 Transportation, communication, utilities 15 Industrial and commercial complexes 16 Mixed urban or built-up land 17 Other urban or built-up land 2 Agricultural land 21 Cropland and pasture 22 Orchards, groves, vineyards, nurseries, and ornamental horticultural 23 Confined feeding operations 24 Other agricultural land 3 Rangeland 31 Herbaceous rangeland 32 Shrub and brush rangeland 33 Mixed rangeland 4 Forest land 41 Deciduous forest land 42 Evergreen forest land 43 Mixed forest land 5 Water 51 Streams and canals 52 Lakes 53 Reservoirs 54 Bays and estuaries 6 Wetland 61 Forested wetland 62 Nonforested wetland 7 Barren land 71 Dry salt flats 72 Beaches 73 Sandy areas not beaches 74 Bare exposed rock 75 Strip mines, quarries, gravel pits 76 Transitional areas 77 Mixed Barren Land 8 Tundra 81 Shrub and brush tundra 82 Herbaceous tundra 83 Bare ground 84 Wet tundra 85 Mixed tundra 9 Perennial snow or ice 91 Perennial snowfields 92 Glaciers PROCESSING DETAILS The U.S. Environmental Protection Agency (USEPA) received the USGS land-use and land-cover data files from USGS in 9-track ASCII format, one file per quadrangle. Files were loaded onto the hard disk of the computer from tape. The data were then processed with the GIRASARC2 program written in Arc Macro Language (AML), which is part of the ArcInfo Geographic Information System (GIS) software. This program was developed by the USGS to process the data into a consistent ArcInfo format. The GIRASARC2 AML <http://www.epa.gov/ngispgm3/spdata/EPAGIRAS/meta/girasarc2.aml> program does the following: -- Converts the USGS data files to polygon coverage format. -- Reconstructs topology, creating line and polygon features. -- Linearly scales the map coordinates to UTM using the registration points listed in the USGS data file, and then modifies the coordinates to Albers Equal Area projection. -- Generates a quadrangle boundary polygon based on the mathematically-determined corners of the map. -- Loads available documentation into a series of companion documentation files with each data set. Another AML program (GIRASNEAT, <http://www.epa.gov/ngispgm3/spdata/EPAGIRAS/meta/girasneat.aml>) does the following: --clips the data to the neatline data set. --dissolves polygon boundaries between polygons with the same land use code. --snaps exterior arcs to the arcs of the neatline cover with a tolerance of 40 meters. Data were reviewed visually by the user responsible for executing the GIRASARC2 program. The GIRASARC2 and GIRASNEAT programs were executed in AML to create each quadrangle data set. The processing described above was completed by the USEPA in the early 1990s. In 2001, the USGS National Water-Quality Assessment (NAWQA) Program needed a seamless data base of the conterminous United States, so data sets were further enhanced for use in the Program, as described below. Additional land use and land cover data sets for Hawaii and one map sheet in Alaska were converted using the same AML programs and edited in a similar manner. The Hawaii data sets were joined together into a single data set as they all are documented with the same source date and are more easily handled as a single data file. These data files were then further edited to correct land-use coding errors caused by the misplacement of labels have also been corrected by visual inspection, checking the codes against the original labels in the GIRAS data files and ancillary land-cover data sets. An AML menu-based application was used to assist in this process. In addition to the processing describe above, the data were processed to fill in all gaps between quadrangles so that the data fits together seamlessly. The polygon data were then transformed so that the horizontal coordinate data reference the North American Datum of 1983. (The raw GIRAS-format data and the USEPA version of it is referenced to the North American Datum of 1927.) The geographic data files were also projected into geographic coordinates (decimal degrees of latitude and longitude). Additional polygon data sets that document the land-use and land-cover data sets in a geographic context were created from the USEPA quadrangle index coverages with further editing based on information in the USGS data files posted on the USGS FTP site at the USGS EROS Data Center at: ftp://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/LULC A summary of this effort was published as: Price, C., Naomi, N., Hitt, K., and Clawges, R., 2003, Mining GIRAS: Improving on a national treasure of land use data, _in_ Proceedings of the 2004 ESRI International User Conference, July 7-11, 2003, Environmental Systems Research Institute, Redlands Calif., 11p., available online at http://gis.esri.com/library/userconf/proc03/p0904.pdf DATA FILE DESCRIPTIONS Note that all data sets are referenced to the North American Datum of 1983. 1. tilepoly: Polygons representing each quadrangle tile. 2. src_poly: Polygons representing the extent of source files, with metadata about the source files used for each area. Some land-use files were merged from multiple GIRAS source files, some of which have different source dates. 3. gAABBB: Polygons for each 1:250,000 tile, where "AA" represents the latitude of the lower right corner and "BBB" represents the longitude of the lower right corner of the map tile. These tile names are referenced in the polygon attributes of the tilepoly and src_poly polygon data sets described above. The polygon data sets above are distributed as a collection of related files that make up the publicly documented ESRI shapefile format: filename.shp ESRI shapefile geographic data file filename.shx ESRI shapefile index data file filename.dbf ESRI shapefile attribute file filename.prj "Well-Known-Text" (WTK) format projection file filename.shp.xml metadata file The shapefiles use geographic (decimal degree) coordinate data referenced to the North American Datum of 1983. 4. girasX Raster-format data, stored in six image files, in GeoTIFF format (with georeferencing included in the internal image header file). IMAGE XMIN YMIN XMAX YMAX DESCRIPTION giras1 -2380005 1874985 15 3200000 NW Conterminous US (Albers) giras2 15 1874985 2300000 3172005 NE Conterminous US (Albers) giras3 -2380005 199995 15 1874985 SW Conterminous US (Albers) giras4 15 199995 2300000 1874985 SE Conterminous US (Albers) giras5 369285 2081265 955575 2460585 Hawaii (UTM Zone 4) giras6 499875 6762705 662145 6877755 Valdez, Alaska (UTM Zone 6) The raster data sets are referenced to locations specified in projected coordinates (in meters). Image tiles giras1 through giras4 use standard parameters for the conterminous United States: Projection ALBERS Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 Xshift 0.0000000000 Yshift 0.0000000000 Parameters 29 30 0.000 /* 1st standard parallel 45 30 0.000 /* 2nd standard parallel -96 0 0.000 /* central meridian 23 0 0.000 /* latitude of projection&aposs origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters) giras5 (Hawaii) uses these projection parameters: Projection UTM Zone 6 Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 giras6 (Valdez, Alaska) uses these projection parameters: Projection UTM Zone 4 Datum NAD83 Units METERS Spheroid GRS1980 The raster data sets are distributed as a collection of related files: girasX.tif Tagged-Image Format File (TIFF) with GeoTIFF georeferencing girasX.tfw ESRI "World file", used for georeferencing girasX.aux ESRI "aux file" file used by ArcGIS software girasX.tif.xml metadata file DISCLAIMERS The use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government. Although this Federal Geographic Data Committee-compliant metadata file is intended to document the data set in nonproprietary form, as well as in ArcInfo format, this metadata file may include some ArcInfo-specific terminology. Although these data have been used by the U.S. Geological Survey, U.S. Department of the Interior, no warranty expressed or implied is made by the U.S. Geological Survey as to the accuracy of the data. 1970 1985 publication date

Geographic Names Information System

U.S. Geological Survey Ask USGS -- Water Webserver Team mailing address 445 National Center Reston VA

USA 1-888-275-8747 (1-888-ASK-USGS) https://answers.usgs.gov/cgi-bin/gsanswers?pemail=h2oteam&subject=GIS+Dataset+ds240_landuse_raster

https://water.usgs.gov/GIS/browse/ds240_landuse_raster.png
Illustration of the data set.
PNG None Unclassified None Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.0.0.535 James R. Anderson Ernest E. Hardy John T. Roach Richard E. Witmer

A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data, USGS Professional Paper 964

http://landcover.usgs.gov U.S. Geological Survey

USGeoData 1:250,000 and 1:100,000 Scale Land Use and Land Cover and Associated Maps Digital Data

http://eros.usgs.gov/#/Find_Data/Products_and_Data_Available/LULC http://landcover.usgs.gov http://www.vterrain.org/Culture/LULC/Data_Users_Guide_4.html U.S. Environmental Protection Agency

epagiras vector digital data

U.S. Environmental Protection Agency

USGeoData 1:250,000 and 1:100,000 Scale Land Use and Land Cover and Associated Maps Digital Data

http://landcover.usgs.gov 250000 digital data 1970 1985 ground condition (air photographs collected c. 1970-1985) giras polygon geography and attributes

The data was reformatted from the USGS published information to ArcInfo coverage format, edited and polygon topology built, followed by conversion to ArcInfo EXPORT format. See Supplemental_Information element of this metadata record more details.


Gdal_rasterize¶

This program burns vector geometries (points, lines, and polygons) into the raster band(s) of a raster image. Vectors are read from OGR supported vector formats.

Note that on the fly reprojection of vector data to the coordinate system of the raster data is only supported since GDAL 2.1.0.

The band(s) to burn values into. Multiple -b arguments may be used to burn into a list of bands. The default is to burn into band 1. Not used when creating a new raster.

Invert rasterization. Burn the fixed burn value, or the burn value associated with the first feature into all parts of the image ne pas inside the provided polygon.

Enables the ALL_TOUCHED rasterization option so that all pixels touched by lines or polygons will be updated, not just those on the line render path, or whose center point is within the polygon. Defaults to disabled for normal rendering rules.

A fixed value to burn into a band for all objects. A list of -burn options can be supplied, one per band being written to.

Identifies an attribute field on the features to be used for a burn-in value. The value will be burned into all output bands.

Indicates that a burn value should be extracted from the “Z” values of the feature. Works with points and lines (linear interpolation along each segment). For polygons, works properly only if the are flat (same Z value for all vertices).

Instead of burning a new value, this adds the new value to the existing raster. Suitable for heatmaps for instance.

Indicates the layer(s) from the datasource that will be used for input features. May be specified multiple times, but at least one layer name or a -sql option must be specified.

An optional SQL WHERE style query expression to be applied to select features to burn in from the input layer(s).

An SQL statement to be evaluated against the datasource to produce a virtual layer of features to be burned in.

SQL dialect. In some cases can be used to use (unoptimized) OGR SQL instead of the native SQL of an RDBMS by passing OGRSQL. The “SQLITE” dialect can also be used with any datasource.

Select the output format. Starting with GDAL 2.3, if not specified, the format is guessed from the extension (previously was GTiff). Use the short format name.

Assign a specified nodata value to output bands.

Pre-initialize the output image bands with these values. However, it is not marked as the nodata value in the output file. If only one value is given, the same value is used in all the bands.

Override the projection for the output file. If not specified, the projection of the input vector file will be used if available. When using this option, no reprojection of features from the SRS of the input vector to the specified SRS of the output raster, so use only this option to correct an invalid source SRS. The <srs_def> may be any of the usual GDAL/OGR forms, complete WKT, PROJ.4, EPSG:n or a file containing the WKT.

set a transformer option suitable to pass to GDALCreateGenImgProjTransformer2() . This is used when converting geometries coordinates to target raster pixel space. For example this can be used to specify RPC related transformer options.

Many formats have one or more optional creation options that can be used to control particulars about the file created. For instance, the GeoTIFF driver supports creation options to control compression, and whether the file should be tiled.

The creation options available vary by format driver, and some simple formats have no creation options at all. A list of options supported for a format can be listed with the –formats command line option but the documentation for the format is the definitive source of information on driver creation options. See Raster drivers format specific documentation for legal creation options for each format.

Set georeferenced extents. The values must be expressed in georeferenced units. If not specified, the extent of the output file will be the extent of the vector layers.

Set target resolution. The values must be expressed in georeferenced units. Both must be positive values.

(target aligned pixels) Align the coordinates of the extent of the output file to the values of the -tr , such that the aligned extent includes the minimum extent.

Set output file size in pixels and lines. Note that -ts cannot be used with -tr

Force the output bands to be of the indicated data type. Defaults to Float64

Force the algorithm used (results are identical). The raster mode is used in most cases and optimise read/write operations. The vector mode is useful with a decent amount of input features and optimise the CPU use. That mode have to be used with tiled images to be efficient. The auto mode (the default) will chose the algorithm based on input and output properties.

Suppress progress monitor and other non-error output.

Any OGR supported readable datasource.

The GDAL supported output file. Must support update mode access. This file will be created (or overwritten if it already exists):option: -of , -a_nodata , -init , -a_srs , -co , -te , -tr , -tap , -ts , or -ot options are used.

The program create a new target raster image when any of the -of , -a_nodata , -init , -a_srs , -co , -te , -tr , -tap , -ts , or -ot options are used. The resolution or size must be specified using the -tr or -ts option for all new rasters. The target raster will be overwritten if it already exists and any of these creation-related options are used.


Voir la vidéo: QGIS - Polygonize - Raster to Vector