Suite

Lecture du fichier .csv dans QGIS

Lecture du fichier .csv dans QGIS


J'essaie de joindre un fichier .csv avec un fichier .shp dans QGIS mais QGIS est incapable de lire les données de mon fichier .csv car il indique que les variables sont des chaînes de longueur et de précision 0. En conséquence, je ne peux pas d'utiliser la méthode de création d'une nouvelle colonne de caractères numériques et l'option d'ajouter une nouvelle colonne ou d'utiliser la calculatrice de champ est désactivée dans ma table attributaire.


La solution peut être de créer un fichier .csvt, dans le même dossier que votre fichier .csv, où vous écrivez simplement le type de données. Par exemple:

"Chaîne", "Chaîne", "Chaîne", "Chaîne", "Chaîne", "Entier"


Entrée : QGIS dans votre poche

Simplifiez les visites sur site en capturant les données de terrain sur votre mobile ou votre tablette. Créez des formulaires mobiles avec les champs dont vous avez besoin et invitez vos équipes d'enquête à les remplir sur leurs téléphones ou tablettes. Les données capturées, ainsi que leur emplacement, peuvent être étudiées hors ligne, puis resynchronisées au bureau en quelques secondes.

Saisissez vos données une seule fois, en toute simplicité, sur le terrain. Input vise à éliminer la douleur de la transcription des notes de terrain papier, du géoréférencement manuel des photos et de la transcription des coordonnées GPS.

Les données que vous capturez sur le terrain sont affichées sur une carte et peuvent être exportées dans une grande variété de formats, notamment CSV, Microsoft Excel, ESRI Shapefile, Mapinfo, GeoPackage, PostGIS, AutoCAD DXF, KML et bien d'autres.

Input est une extension du logiciel SIG gratuit et open source QGIS. Input vous permet d'ouvrir, d'interroger et d'éditer vos projets QGIS sur votre mobile. Les couches de carte ont la même apparence que dans QGIS Desktop et vous pouvez synchroniser vos données en avant et en arrière avec QGIS Desktop à l'aide du plugin Mergin.

L'entrée prend en charge la capture de données hors ligne et peut être configurée pour utiliser des cartes d'arrière-plan et des couches contextuelles hors ligne ou Web.

Avec Mergin, le puissant système de synchronisation d'Input :
- Pas besoin de câbles pour allumer/éteindre vos données sur votre appareil
- Partager des projets avec d'autres pour un travail collaboratif
- Travaillez ensemble en toute sécurité sur les mêmes ensembles de données, même hors ligne
- Les mises à jour de différents géomètres sont intelligemment fusionnées
- Repousser les données du terrain en temps réel
- Historique des versions et sauvegarde basée sur le cloud
- Contrôle d'accès affiné
- Synchronisez avec vos jeux de données PostGIS

Les types de champs pris en charge pour les formulaires sont :
- Texte (simple ou multiligne)
- Numérique (unie, avec boutons +/- ou avec curseur)
- Date / heure (avec sélecteur de calendrier)
- Photo
- Case à cocher (valeurs oui/non)
- Liste déroulante avec des valeurs prédéfinies
- Liste déroulante avec les valeurs d'une autre table

Les formulaires peuvent même être configurés pour effectuer la validation des données à l'aide de règles personnalisées.

Fonctionne avec le récepteur GPS interne de l'appareil et les récepteurs GPS Bluetooth tiers.


Abstrait

Les magasins d'or dans les communautés d'extraction d'or artisanales et à petite échelle représentent des sources ponctuelles majeures de pollution atmosphérique au mercure. Les concentrations de mercure élémentaire (Hg 0 ) émises par ces ateliers peuvent être déterminées à l'aide d'un spectromètre d'absorbance atomique (AAS) portable avec correction Zeeman. Ces concentrations de Hg 0 mesurées peuvent ensuite être corrélées à la position telle que déterminée par une unité GPS portable, et les données résultantes cartographiées à l'aide d'un système d'information géographique (SIG). Une méthode détaillée pour obtenir et analyser les données collectées près des magasins d'or à Mazuko, au Pérou, est fournie. Les cartes générées à l'aide de cette méthode ont été utilisées pour identifier les sources ponctuelles de contamination au Hg 0 provenant des magasins d'or dans les communautés ASGM et ont été partagées avec les gestionnaires municipaux locaux pour aider à la planification urbaine. •

Une méthode détaillée est fournie pour collecter et traiter les données, générant finalement une carte qui permet le dépistage d'une communauté afin d'identifier les sources ponctuelles de contamination au Hg 0.

Des données brutes sont fournies, ainsi qu'une vidéo détaillant le traitement et la cartographie des données à l'aide d'un tableur commun et d'un SIG open source.

La carte générée peut être utilisée pour déterminer les zones où les personnes peuvent être exposées à des concentrations élevées de Hg 0 et/ou une exposition professionnelle aux vapeurs de mercure, une application ciblée ou une sensibilisation pour limiter la pollution au Hg 0.


Convertir KMZ en CSV

Vous souhaitez lire et écrire vos données SIG facilement dans des feuilles Excel ? Avez-vous extrait et téléchargé le fichier kml de Google Earth ou de Google map et souhaitez modifier ou lire vos données normalement au format CSV ?. Aujourd'hui, nous discutons de la façon de convertir KMZ en CSV.

KMZ est une version zippée de KML qui contient un fichier KML. Il s'agit d'un format de fichier utilisé pour afficher des données géographiques dans Google Earth et Google Maps et CSV est un format de fichier simple utilisé pour stocker des données tabulaires, telles qu'une feuille de calcul ou une base de données. Les fichiers au format CSV peuvent être importés et exportés à partir de programmes qui stockent des données dans des tableaux, tels que Microsoft Excel ou OpenOffice Calc. La conversion d'un fichier de données SIG du format KMZ au format CSV se fait en quelques clics avec Info GIS Map Converter Online.

Convertir KMZ en CSV

Avec l'aide de Convertisseur de cartes IGIS , Nous pouvons facilement convertir le fichier de données SIG (formats de données vectorielles et raster) du format KMZ au format CSV en suivant ces étapes simples.

  • Allez sur http://map.igismap.com/converter/ et faites simplement glisser ou téléchargez votre fichier KMZ depuis votre système ou accédez au fichier depuis Google Drive ou Dropbox.

  • Une fois le téléchargement du fichier terminé, sélectionnez le format de fichier de sortie dans lequel nous voulons le convertir, c'est-à-dire CSV.
  • Et pour configurer le processus de conversion, définissez le système de référence de coordonnées en conséquence et convertissez le fichier.

  • Vous pouvez également rechercher des emplacements, ajouter de nouveaux jeux de données, modifier des couches et styliser la carte en fonction de votre choix et de vos besoins. Comme IGIS Map Converter Tool offre de nombreux avantages autres que la simple conversion de données. Cet outil nous permet de générer cette carte publiée au format PDF ou au format image. Vous pouvez également partager la carte sur les réseaux sociaux et vous pouvez l'intégrer très facilement sur votre site Web.

Besoin d'échantillons de données pour la recherche et l'étude – Télécharger le fichier Shape des pays

Si vous rencontrez un problème lors de la mise en œuvre de ce tutoriel, veuillez nous en informer. N'hésitez pas à commenter en étant donné commenter boîte.


Dans ce didacticiel, vous apprendrez les éléments suivants :

1. Comprendre les types de données

2. Chargement des données spatiales dans QGIS

QGIS est un SIG de bureau gratuit et open source

3. Chargement des données de la feuille de calcul dans QGIS

4. Joindre la feuille de calcul aux données spatiales

5. Exportation du jeu de données joint en tant que fichier de formes

6. Cartographier l'ensemble de données

Vous n'aurez pas besoin de savoir utiliser QGIS pour terminer ce didacticiel et créer une carte Web. Nous vous expliquons étape par étape tout ce que vous devez savoir. La cartographie en ligne est une excellente compétence qui peut apporter des informations considérables à votre organisation. Vous constaterez donc qu'une fois que vous avez créé votre première carte, vous souhaitez en créer plus et découvrir plus d'opportunités cachées pour votre organisation.

Ressources du didacticiel

Pour ce tutoriel, vous n'avez besoin que de deux choses :

  • QGIS, que vous pouvez télécharger gratuitement ici
  • L'exemple de paquet de données que nous avons préparé, que vous pouvez télécharger ici.

Installez QGIS et décompressez l'exemple de paquet de données. Si vous n'avez pas d'utilitaire de compression pour décompresser le package, vous pouvez télécharger WinRAR.

Pour ce tutoriel, nous utilisons QGIS 2.18. Les versions antérieures et ultérieures suivent le même flux, mais certains éléments peuvent se trouver à des endroits différents dans l'interface.


Lecture du fichier .csv dans QGIS - Systèmes d'Information Géographique

Cameron Blevins (mars 2021)

Ce référentiel contient le code utilisé par Cameron Blevins pour créer l'ensemble de données des bureaux de poste américains, qui contient des enregistrements sur 166 140 bureaux de poste qui ont fonctionné aux États-Unis entre 1639 et 2000. Richard Helbock (1938-2011) a mené des recherches d'archives pour compiler des informations historiques sur ces bureaux de poste. Le code de ce référentiel a été écrit par Blevins afin de géocoder, ou de trouver des coordonnées géographiques, pour autant d'enregistrements que possible de l'ensemble de données de Helbock. Le fichier README suivant décrit ce processus de géocodage. Elle s'est déroulée en deux étapes successives : a) en utilisant la base de données des noms nationaux du Système d'information géographique (GNIS) comme index géographique historique pour géocoder une majorité de bureaux de poste, et b) en attribuant des coordonnées de localisation semi-aléatoires aux bureaux de poste restants sur la base de le comté dans lequel ils opéraient. Reportez-vous à la biographie des données des bureaux de poste des États-Unis pour une discussion sur l'ensemble de données résultant.

  • us-poste-offices.csv : Le principal jeu de données tabulaire généré à partir du géocodage des données de Helbock à l'aide de la base de données GNIS. Remarque : ce fichier contient de nombreux enregistrements avec des coordonnées géographiques manquantes. Reportez-vous à la documentation ci-dessous et à la biographie des données des bureaux de poste américains avant d'utiliser ces données.
  • us-poste-offices-random-coords.csv : Ensemble de données alternatif à us-post-offices.csv contenant des coordonnées semi-aléatoires attribuées à tous les bureaux de poste qui n'ont pas été géolocalisés avec succès à l'aide de la base de données GNIS. Remarque : reportez-vous à la documentation ci-dessous et à la biographie des données des bureaux de poste américains pour plus de détails avant d'utiliser ces données.
  • process-helbock.r : fichier R pour géocoder les données de Helbock en utilisant l'approche base de données GNIS.
  • assign-random-coordinates.r : fichier R utilisé pour attribuer des coordonnées semi-aléatoires à tous les bureaux de poste qui n'ont pas été géocodés à l'aide de l'approche de la base de données GNIS.
  • us-post-offices-data-dictionary.csv : Explications détaillées pour chacun des champs dans us-post-offices.csv et us-post-offices-random-coords.csv .
  • Le dossier /docs/ contient un site Github Pages avec plus d'informations sur l'ensemble de données.
  • Complete_USPO.mdb : Base de données originale Microsoft Access des dossiers des bureaux de poste compilée par Richard Helbock.
  • NationalFile_20210101.txt : données tabulaires contenant toutes les fonctionnalités nationales officielles du GNIS pour les États-Unis, téléchargées en mars 2021.
    • C'était un fichier trop volumineux pour être hébergé sur Github, je ne fournis donc que les 100 000 premières lignes de ce fichier à des fins de test et de réplication. Si vous souhaitez exécuter le processus de géocodage à l'aide d'un fichier complet, remplacez ce fichier par une version complète mise à jour de GNIS ou le fichier d'origine que j'ai utilisé à partir de Harvard Dataverse
    • C'était un fichier trop volumineux pour être hébergé sur Github, je ne fournis donc que les 100 000 premières lignes de ce fichier à des fins de test et de réplication. Si vous souhaitez exécuter le processus de géocodage à l'aide d'un fichier complet, remplacez ce fichier par une version complète mise à jour de GNIS ou le fichier d'origine que j'ai utilisé à partir de Harvard Dataverse.
    • Si vous utilisez une version mise à jour de GNIS, notez que les deux dernières colonnes contiennent beaucoup de texte de citation qui le rend assez volumineux. Pour réduire sa taille, j'ai coupé les deux dernières colonnes à l'aide de la commande shell : cut -d '|' -f 1-3,5 AllNames_20210101.txt > AllNames_20210101_nocitation.txt .

    Fichiers dans le dossier d'analyse :

    Le dossier d'analyse contient des fichiers qui ont été générés au cours de chaque phase du processus de géocodage. Ils capturent des informations sur le nombre d'enregistrements qui ont été appariés avec succès au cours de chaque cycle, ainsi que des fichiers de données temporaires qui peuvent être utilisés comme espaces réservés pour sauvegarder les données entre les cycles de correspondance.

    • fulldata_[somedate].csv : tous les fichiers avec cette convention de nommage ont été générés pendant le processus de géocodage pour servir de fichier de stockage temporaire avant de générer le jeu de données final.
    • matched_[somedate].csv : tous les fichiers avec cette convention de nommage ont été générés pendant le processus de géocodage pour servir de fichier de stockage temporaire pour les bureaux de poste géolocalisés avec succès avant de générer le jeu de données final.

    Étapes de traitement des données : géocodage GNIS

    Présentation du processus de correspondance

    J'ai utilisé une approche de répertoire géographique historique avec les noms nationaux du Système d'information sur les noms géographiques (GNIS) collectés par le Conseil américain des noms géographiques dans le cadre du Service géologique des États-Unis. Ce jeu de données comprend plusieurs millions d'entités nommées des États-Unis, classées en classes d'entités (définies ici). Le script de géocodage utilisant la base de données GNIS se trouve dans process-helbock.R .

    L'approche de base consistait à rechercher des correspondances entre les bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock qui ont les mêmes nom, état et comté en tant qu'entité dans la base de données GNIS. Certains bureaux de poste ont plusieurs comtés répertoriés, j'ai donc dû vérifier plusieurs combinaisons de nom + État + comté. J'ai utilisé une hiérarchie de fonctionnalités GNIS qui agissait comme une série séquentielle de filtres pour faire passer les enregistrements du bureau de poste, en prenant la première correspondance complète et en supprimant ce bureau de poste de la liste des enregistrements restants à essayer de faire correspondre. Ceci était basé sur la probabilité décroissante qu'un type particulier de fonctionnalité GNIS soit la correspondance correcte pour un bureau de poste (par rapport à une correspondance faussement positive). L'ordre a été déterminé par un examen des classes d'entités GNIS et par essais et erreurs.

    1. Bureau de poste
    2. Lieu peuplé
    3. Lieu
    4. Exploiter
    5. Cimetière
    6. L'école
    7. Militaire
    8. Cap
    9. Civil
    10. Église
    11. Recensement

    Le processus de géocodage s'est déroulé en trois phases, chaque phase projetant un réseau plus large de correspondances potentielles (et ayant donc plus de chances de fausses correspondances positives). La phase 1 a cherché une correspondance exacte entre le nom du bureau de poste de Helbock et les noms des entités GNIS. La phase 2 a modifié certains des noms d'entités GNIS au sein de chaque classe d'entités pour créer un réseau plus large de correspondances potentielles. La phase 3 utilisait la « correspondance approximative » pour essayer de trouver des correspondances entre les noms des bureaux de poste et les noms des fonctionnalités GNIS, même s'ils étaient orthographiés légèrement différemment.

    1. Lisez l'ensemble de données de Helbock et effectuez un nettoyage de base (espaces blancs, variations orthographiques, ajout de noms alternatifs à rechercher, etc.)
    2. Lisez le fichier national GNIS - nom, état, comté, coordonnées, etc. pour les caractéristiques.
    3. Lire dans le fichier GNIS AllNames - contient des variantes de noms pour la même fonctionnalité GNIS
    4. Rejoignez les cadres de données National et AllNames afin que chaque enregistrement contienne une option pour faire correspondre plusieurs noms
    5. Nettoyez la trame de données GNIS jointe pour faciliter la recherche de correspondances (par exemple, en supprimant "ÉCOLE ÉLÉMENTAIRE" d'un nom de caractéristique) et supprimez tous les enregistrements GNIS qui ont des coordonnées géographiques inconnues.
    6. Faites une comparaison de base des valeurs uniques entre les deux ensembles de données, puis nettoyez manuellement certaines de ces divergences, en particulier les comtés qui sont orthographiés différemment par Helbock par rapport au GNIS.

    La phase 1 a essayé de trouver des correspondances "strictes" entre les bureaux de poste de Helbock et les fonctionnalités GNIS - c'est-à-dire. un nom, un comté et un état identiques.

    J'ai défini une série de fonctions pour ingérer un nom de bureau de poste, un comté et un état et essayer de faire correspondre ces trois champs dans la base de données GNIS. Notez que Alaska est une fonction distincte qui ne correspond qu'à deux champs (Nom et État) car il n'y avait aucun comté d'Alaska dans l'ensemble de données de Helbock. Un bureau de poste individuel exécute ces fonctions quatre fois, en transmettant des noms de bureau de poste alternatifs et tous les bureaux de poste qui ont plusieurs comtés.

    J'ai créé une base de données en cours d'exécution des bureaux de poste qui n'ont pas encore été appariés. Dans chaque classe d'entités GNIS (par exemple, bureau de poste, lieu peuplé, etc.), je transmets la trame de données du bureau de poste et la trame de données GNIS pour cette fonctionnalité dans mon ensemble de fonctions de correspondance. Tous les bureaux de poste qui sont appariés sont supprimés de la base de données des bureaux de poste restants à apparier. Ceci est ensuite répété pour l'ensemble de la classe d'entités GNIS. À la fin de la phase 1, j'avais un sous-ensemble de bureaux de poste de Helbock qui avaient des correspondances complètes - c'est-à-dire. le nom, l'état et le comté ont été appariés avec un enregistrement GNIS et des coordonnées attribuées à partir de l'ensemble de données GNIS.

    Le 14 mars 2021, la phase 1 a trouvé 103 220 matchs, ou alors 62.13% des bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock.

    Phase 2 : Correspondance ciblée

    La phase 2 a adopté une approche plus personnalisée en modifiant le champ de nom d'une classe d'entités GNIS spécifique. Par exemple, de nombreuses classes d'entités de lieux peuplés ont un champ Nom qui commence par « Canton de ____ ». La phase 2 supprime la chaîne « Township of » de toutes les fonctionnalités GNIS de lieu peuplé, puis essaie de faire correspondre les bureaux de poste restants de Helbock sans correspondance avec ces fonctionnalités de lieu peuplé nettoyées. Il effectue des modifications de chaînes similaires pour d'autres classes d'entités GNIS. La raison pour laquelle je ne l'ai pas fait au premier tour est que je ne veux pas manquer accidentellement des correspondances, juste au cas où le nom complet dans l'ensemble de données de Helbock pourrait correspondre au champ Nom d'origine plus long dans l'ensemble de données GNIS. Encore une fois, si une correspondance est trouvée pour un bureau de poste, il est supprimé de la liste courante des bureaux de poste qui ont besoin de correspondances.

    Le 14 mars 2021, la phase 2 a trouvé 2 789 correspondances, ou alors 1.68% du nombre total de bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock.

    La phase 3 prend tous les bureaux de poste restants et essaie d'utiliser la « correspondance approximative » pour rechercher des correspondances inexactes entre les noms des bureaux de poste et les noms GNIS. J'ai défini une fonction qui utilisait le package fuzzyjoin dans R et sélectionné la méthode de distance Levenshtein dans ce package. La distance de Levenshtein calcule "le nombre minimum de modifications d'un seul caractère (insertions, suppressions ou substitutions) nécessaires pour changer un mot en un autre". J'ai ensuite utilisé cela pour générer un score de similitude de 0 à 1 représentant la "similitude de chaîne" relative entre les deux noms - essentiellement, la proximité d'une chaîne à l'autre en fonction du nombre de changements en pourcentage de ses caractères totaux. Un score de 1 représenterait une correspondance complète ne nécessitant aucune modification, tandis qu'une distance de chaîne de 0,5 vous obligerait à apporter des modifications égales à la moitié du nombre total de caractères.

    Par exemple, un bureau de poste de l'ensemble de données Helbock dans le comté de Leavenworth, au Kansas, s'appelle STRINGER . Il n'y avait pas de correspondance exacte pour cela dans l'ensemble de données GNIS, mais le package fuzzyjoin a trouvé une correspondance approximative avec le GNIS Populated Place dans le comté de Leavenworth, Kansas, nommé STRANGER . La distance de Levenshtein entre STRINGER et STRANGER est de 1 édition à un seul caractère (changement de I en A ). Pour générer un score de similarité, j'ai soustrait 1 caractère d'édition de la longueur totale de la chaîne de 8 caractères au total dans STRINGER , puis divisé par la longueur totale de la chaîne pour arriver à un score de 0,875 .

    j'ai utilisé un seuil de 0,75 pour ce score de distance de chaîne, ce qui signifie que le programme ignorerait toutes les correspondances tombant en dessous de ce score. J'ai également mis en place un déclencheur qui n'essaie pas de faire correspondre de manière approximative les noms de 4 caractères ou moins, ce qui entraînerait un risque plus élevé de faux positifs. Remarque : cette phase est de loin la phase la plus gourmande en calculs et son exécution prend plusieurs heures.

    Le 15 mars 2021, la phase 3 a trouvé 6 512 matchs, ou alors 3.92% du nombre total de bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock.

    Combinées, ces trois phases ont trouvé 112 521 correspondances, ou alors 67.72% du nombre total de bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock. Cela a laissé 53,619 les bureaux de poste qui n'ont pas été géocodés avec succès via la base de données GNIS, ou 32.28% du nombre total de bureaux de poste dans l'ensemble de données de Helbock. Les données finales de tous les bureaux de poste, géolocalisées avec succès ou non, ont été écrites sur : us-post-offices.csv .

    Lisez la biographie des données des bureaux de poste des États-Unis pour une discussion sur les résultats et les éléments à garder à l'esprit lors de l'utilisation de cet ensemble de données.

    Étapes de traitement des données : attribution de coordonnées semi-aléatoires

    J'ai également créé un jeu de données alternatif : us-post-offices-random-coords.csv . Dans cet ensemble de données, j'ai attribué des coordonnées d'emplacement semi-aléatoires aux enregistrements du bureau de poste qui ont été ne pas géocodé avec succès via la base de données GNIS. Mon point de départ pour ce processus était que Richard Helbock avait collecté des informations sur le comté et l'état de chaque bureau de poste. Cette information fournit une limite géographique à l'intérieur de laquelle nous savons que le bureau de poste était situé (même si nous ne savons pas précisément où). Le processus d'attribution de coordonnées aléatoires aux bureaux de poste s'est déroulé en deux étapes.

    À l'étape 1, j'ai utilisé le logiciel géospatial QGIS pour importer un fichier de formes des limites des comtés américains pour l'année 2000 (à partir de l'Atlas of Historical County Boundaries de la Newberry Library). La raison du choix de cette année était que Helbock n'a pas tenté d'enregistrer les comtés historiques pour chaque bureau de poste, mais a plutôt enregistré le comté dans lequel ils se trouvaient lorsqu'il a créé son ensemble de données. Dans ce cas, la plupart de ses travaux ont été publiés entre 1998 et 2007, j'ai donc décidé d'utiliser l'année 2000 pour les limites des comtés. J'ai ensuite utilisé l'outil Random Points Inside Polygons de QGIS pour générer 150 points qui ont été répartis de manière aléatoire dans chaque comté des États-Unis. Je les ai exportés en tant que random-coordinates-150-per-county.csv .

    L'étape 2 a été complétée par assign-random-coordinates.R . Le processus de base impliquait d'importer us-post-offices.csv et random-coordinates-150-per-county.csv , puis de joindre les enregistrements de bureau de poste qui n'avaient pas été géocodés via le GNIS correspondant à des points aléatoires du comté correspondant qui avaient été généré dans QGIS (en utilisant la combinaison unique d'état et de comté comme clé pour les joindre).

    • Richard W. Helbock (1938-2011) a mené la recherche d'archives pour compiler des informations sur les bureaux de poste historiques. transformé les données de Helbock en un ensemble de données spatio-historiques et les a rendus disponibles en ligne.

    Si vous utilisez le code dans ce référentiel, veuillez citer : Cameron Blevins, US Post Offices (2021), https://github.com/cblevins/us-post-offices.

    Si vous utilisez l'ensemble de données résultant, veuillez citer l'enregistrement Harvard Dataverse :


    Convertir des images en fichiers de formes

    Les fichiers de formes vous permettent d'interagir visuellement avec vos données pour mieux comprendre les tendances et identifier les valeurs aberrantes.

    Pour cet exemple, nous allons convertir une image Ticketmaster d'une arène de la LNH en un fichier de formes où chaque section de l'arène correspond à une forme. Pour ce faire, nous aurons besoin du fichier source de l'image que nous cherchons à convertir, d'un logiciel d'information géographique (SIG) pour convertir l'image en fichier de formes et de Spotfire pour interagir avec le fichier de formes.

    Ressources:

    Pas:

    1) Téléchargez et installez QGIS sur votre ordinateur et enregistrez l'image source sur votre bureau.
    2) Ouvrez QGIS
    3) Ajoutez votre image source en tant que couche raster. Soit aller à Calque > Ajouter un calque raster… ou cliquez sur l'icône Ajouter une couche raster . Accédez à votre bureau et sélectionnez l'image source du fichier que vous avez enregistrée à l'étape 1.

    4) Sélectionnez le système de référence de coordonnées par défaut attribué (WGS 84) et cliquez sur D'ACCORD.

    5) Convertissez le fichier raster en fichier vectoriel. Sélectionner Raster > Conversion > Polygoniser (Raster en vecteur).

    6) Cliquez sur le “Sélectionner” bouton à côté de Fichier de sortie pour les polygones (shapefile)

    7) Naviguez jusqu'à votre bureau, et nommez le fichier Carte initiale avec le type de fichier défini sur Fichiers de formes ESRI [OGR] (*.shp *.SHP)puis clique enregistrer.


    Lecture du fichier .csv dans QGIS - Systèmes d'Information Géographique

    Ici, nous recueillons des réponses à des questions qui reviennent très souvent.

    Nous allons commencer avec cette page, peut-être la restructurer en sections, ou même plus de pages si nécessaire

    Comment poser une question QGIS ?¶

    Si vous allez poser des questions liées à QGIS via les listes de diffusion, veuillez fournir suffisamment d'informations pour aider les autres à comprendre facilement quel est votre problème. Sans une question claire et précise, il est très difficile de répondre pour qui que ce soit ou prend tout simplement trop de temps car la réponse sera une question pour vous, etc. Vous pouvez fournir des informations telles que :

    de préférence un titre descriptif pour votre email

    quelle version de QGIS vous avez utilisée à ce moment-là (exacte)

    qu'espérez-vous obtenir

    le cas échéant, qu'avez-vous essayé et le résultat que vous avez obtenu

    si votre question concerne quelque chose de cassé, vous pouvez également fournir :

    quelle est exactement l'erreur (si possible : screendump, stacktrace, copie du texte d'erreur)

    quel système d'exploitation et version

    comment vous l'avez installé (osgeo4w? standalone-installer? propre build?)

    à quelle heure s'est-il cassé (réinstallation, nouvelle installation, mise à jour du système, modifications du projet)

    Gardez à l'esprit que plus votre question est précise, plus la réponse peut être rapide et précise.

    En cas de défaillance d'une fonction, vous pouvez jeter un œil au suivi des problèmes de QGIS avant de l'envoyer à la liste. Plus d'informations sur Bugs, fonctionnalités et problèmes .

    Comment les noms de version QGIS sont-ils sélectionnés ?¶

    Après une réunion de développeurs réussie à Zurich (Suisse), nous avons décidé que la prochaine version devrait y être liée. Depuis lors, toutes les versions ont été nommées d'après les lieux de nos réunions de développeurs.

    Comment citer QGIS ?¶

    Pour citer QGIS dans votre travail ou pour un devoir, veuillez utiliser un type de citation qui peut être plus utile :

    Citer le projet QGIS en général

    QGIS.org, 2021. Système d'information géographique QGIS. Association QGIS. http://www.qgis.org

    Citer le manuel des développeurs QGIS

    QGIS.org, 2021. QGIS 3.16. Manuel des développeurs de systèmes d'information géographique. Association QGIS. Document électronique : https://docs.qgis.org/3.16/en/docs/developers_guide/index.html

    Citer le guide d'installation de QGIS

    QGIS.org, 2021. QGIS 3.16. Guide d'installation du système d'information géographique. Association QGIS. Document électronique : https://github.com/qgis/QGIS/blob/master/INSTALL.md

    Citer le Guide de l'utilisateur de QGIS

    QGIS.org, 2021. QGIS 3.16. Guide d'utilisation du système d'information géographique. Association QGIS. Document électronique : https://docs.qgis.org/3.16/en/docs/user_manual/index.html

    Citer la documentation QGIS Server

    QGIS.org, 2021. QGIS 3.16. Documentation API du système d'information géographique. Association QGIS. Document électronique : https://docs.qgis.org/3.16/en/docs/server_manual/index.html

    Citer la documentation de l'API QGIS

    QGIS.org, 2021. QGIS 3.16. Documentation API du système d'information géographique. Association QGIS. Document électronique : https://qgis.org/pyqgis/3.16/index.html

    Format préféré: BibTeX

    J'ai créé une carte avec QGIS, dois-je mentionner QGIS ?¶

    Il n'est pas obligatoire de mentionner QGIS pour les cartes produites avec. Il est bien sûr vraiment bienvenu si vous souhaitez ajouter une note indiquant que la carte a été produite avec QGIS. "Made with QGIS" ou "Map created using Free and Open Source QGIS" sont de bons exemples d'une telle note.

    Ne dites pas ©QGIS car QGIS ne détient pas les droits d'auteur sur votre travail.

    Puis-je ouvrir des fichiers ECW avec QGIS ?¶

    Oui, vous pouvez. MAIS selon votre système d'exploitation, c'est plus ou moins difficile.

    Si vous êtes sous Windows et utilisez l'installateur OSGeo4w, il est inclus.

    Si vous utilisez macOS, vous pouvez trouver le plug-in ECW et les instructions d'installation sur https://www.kyngchaos.com/software/frameworks


    Abstrait

    La complexité et l'hétérogénéité spatiale des processus écosystémiques entraînant la fourniture de services écosystémiques nécessitent des modèles spatialement explicites qui prennent en compte les différents paramètres affectant ces processus. Les tentatives actuelles de modéliser la prestation de services écosystémiques à une large échelle régionale dépendent souvent d'approches basées sur des indicateurs qui ne sont généralement pas en mesure de saisir pleinement la complexité des processus écosystémiques. De plus, ils ne permettent pas de quantifier l'incertitude sur leurs prédictions. Dans cet article, nous discutons d'un plug-in QGIS qui favorise l'utilisation de réseaux de croyances bayésiennes pour la modélisation et la cartographie régionales de la prestation de services écosystémiques et des incertitudes associées. Différents types de cartes de sortie de réseau de croyances bayésiennes spécifiques, fournies par le plug-in, sont discutés et leurs capacités d'aide à la décision sont évaluées. Ce plug-in, utilisé en combinaison avec des réseaux de croyances bayésiens solidement développés, a le potentiel d'ajouter de la valeur aux méthodes actuelles de comptabilité des services écosystémiques spatiaux. Le plug-in peut également être utilisé dans d'autres domaines de recherche traitant des données spatiales et de l'incertitude.


    Comment ouvrir les fichiers CPG

    Vous avez besoin d'un logiciel adapté comme ArcGIS pour ouvrir un fichier CPG. Sans logiciel approprié, vous recevrez un message Windows "Comment veux-tu ouvrir ce fichier ?" ou alors "Windows ne peut pas ouvrir ce fichier" ou une alerte Mac/iPhone/Android similaire. Si vous ne parvenez pas à ouvrir votre fichier CPG correctement, essayez de faire un clic droit ou d'appuyer longuement sur le fichier. Cliquez ensuite sur "Ouvrir avec" et choisissez une application. Vous pouvez également afficher un fichier CPG directement dans le navigateur : .Faites simplement glisser le fichier sur cette fenêtre de navigateur et déposez-le.


    Voir la vidéo: Geocoding CSV Using QGIS