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Créer une grille avec des statistiques de fichiers de formes fusionnés dans QGIS ?

Créer une grille avec des statistiques de fichiers de formes fusionnés dans QGIS ?


Je fonctionne avec QGIS. Je dois diviser les fichiers de formes des bâtiments et des routes d'une ville en un quadrillage de 500x500m par carré et dans chaque carré je dois obtenir la surface libre totale, la surface totale des bâtiments et des routes.

Quelqu'un peut-il m'aider?

J'ai essayé de créer une grille vectorielle et de fusionner les fichiers de forme avec la fonction d'intersection mais j'ai seulement multiplié les géométries.


J'ai déjà fait quelque chose comme ça. En supposant que votre couche de route est une ligne comme @SaultDon l'a demandé, vous devrez utiliser le amortir outil (utilisez une valeur très faible pour la distance tampon si vous ne connaissez pas la largeur de la route). Si c'est déjà un polygone, tant mieux ! Maintenant, avec votre grille de 500x500m, utilisez agrafe à la fois pour votre bâtiment et les couches de route (tampon). Les sorties de ceux-ci sont :

  • Une couche de construction sur une grille de 500x500m. Ouvrez le Calculateur de champ et calculer un nouveau champ en utilisant l'expression$zonepour trouver le superficie totale des bâtiments dans chaque carré. Créer un autre champ à l'aide de l'expression(500 * 500) - "total_area_for_buildings_field"pour trouver le zone libre totale.

  • Une couche de route sur une grille de 500x500m. Comme ci-dessus, ouvrez le Calculateur de champ et calculer un nouveau champ en utilisant l'expression$zonepour trouver le superficie totale des routes dans chaque carré. Créer un autre champ en utilisant l'expression(500 * 500) - "total_area_for_roads_field"pour trouver le zone libre totale.


Créer une grille avec des statistiques de fichiers de formes fusionnés dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

Cartographier la mer est une activité humaine depuis des milliers d'années. L'avènement de la technologie de cartographie et de l'informatique modernes a ouvert de nombreuses nouvelles opportunités telles que l'utilisation des systèmes de positionnement global (GPS) et des systèmes d'information géographique (SIG). Dans ce cours, les étudiants apprendront à créer et à manipuler des informations spatiales et à utiliser des progiciels tels que QGIS, SAGA, IDRISI, GRASS, ArcGIS, Google Earth et R. Ce cours couvre la bonne utilisation du GPS et des équipements de navigation, ainsi que shapefiles, édition de polygones point &, fichiers raster, grilles ASCII et métadonnées conformes ISO sur les plateformes SIG open source. L'apprentissage de la gestion des données et des flux de travail sur le terrain et de première main présente une opportunité unique dans cette classe. Les techniques d'analyse spatiale (krigging, autocorrélation) et la modélisation prédictive (machine learning) seront également abordées, conduisant à une formation aux questions d'évaluation des impacts cumulatifs et aux applications complexes de gestion de projets de recherche pour la gestion des ressources naturelles, en mer et au-delà.

Travail sur le terrain

La cartographie SIG des données est généralement basée sur des informations d'enquête sur le terrain. Ce laboratoire présentera aux étudiants l'utilisation pratique des systèmes de positionnement global (GPS) à 12 canaux pour de telles applications dans un environnement de terrain réel. Ici, nous utiliserons un exercice de cartographie des ports pour que les étudiants apprennent l'utilisation et l'application du GPS à l'étranger, avec la bonne projection géographique, le système de coordonnées (par exemple, degrés décimaux, UTM) et les téléchargements de données pour la création de cartes SIG précises. On demande aux élèves d'utiliser un GPS, de créer des données valides, de les transférer et de les cartographier avec le SIG. Nous cartographierons les caractéristiques biotiques, abiotiques et des installations (stationnaires et non stationnaires). Ceci est réalisé grâce à des enquêtes spécifiques dans les environs du port et pour capturer et décrire les attributs portuaires représentatifs, et pour les faire correspondre et les fusionner plus tard avec des cartes SIG déjà existantes. En tant que résultat de laboratoire, les étudiants doivent produire une carte SIG de leurs données de terrain GPS du port et présenter leurs découvertes à la classe. Ce laboratoire de terrain et toutes les techniques sont présentés dans les conférences régulières avant le laboratoire. Les techniques apprises en laboratoire seront essentielles pour les missions, projets et conférences ultérieurs. Objectifs académiques : 1. Pour créer un aperçu cartographique SIG du port visité 2. Cartographier et géo-référencer les infrastructures portuaires pertinentes 3. Se familiariser avec les conditions locales, les tâches de gestion des données et pour le travail de terrain d'enquête

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Atelier régional de formation Utilisation des systèmes d'information géographique pour les statistiques agricoles

A partir du lundi 17 décembre 2018
Au vendredi 21 décembre 2018

Lieu : Centre de géoinformatique, Institut asiatique de technologie, Bangkok, Thaïlande

Dans le cadre des activités régionales de la Stratégie mondiale pour améliorer les statistiques agricoles et rurales, l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO), en collaboration avec l'INSTITUT ASIATIQUE DE TECHNOLOGIE, organise cet atelier régional de formation sur l'utilisation des systèmes d'information géographique pour les statistiques agricoles qui se tiendra du 17 au 21 décembre 2018. au Centre de géoinformatique de l'Institut asiatique de technologie, Thaïlande.

Horaire des cours: 17 – 21 DEC 2019

Centre de géoinformatique, Institut asiatique de technologie, Pathumthani, Thaïlande

Le cours tend à renforcer les capacités des ministères concernés en renforçant l'utilisation de l'observation de la Terre et des données statistiques à des fins de gestion des risques agricoles. Il facilitera davantage la coopération technologique et la sensibilisation technologique dans ce domaine.

Vers la fin de la formation, les participants doivent :

• Comprendre les différentes intégrations de la télédétection, du SIG et des données statistiques dans le secteur agricole
• Comprendre les techniques de traitement d'images numériques
• Traitement d'images satellitaires et interprétations d'images
• Recueillir des connaissances sur l'utilisation de QGIS pour l'analyse de données
• Recueillir des connaissances sur le travail avec des données provenant de différentes sources
• Recueillir des connaissances sur le travail dans différents formats de données
• Recueillir des connaissances sur l'utilisation de CAPI pour collecter des informations et des coordonnées sur le terrain
• Effectuer une analyse de superposition dans le logiciel SIG
• Créez des intersections, des tampons, des unions et des clips dans l'assistant de géotraitement
• Générer des cartes de présentation et de qualité.

Le cours est axé sur la familiarisation des participants avec le traitement d'images et les techniques d'analyse à l'aide de QGIS, suivi d'exercices pratiques. Chacun des modules couvrira les aspects théoriques des sujets suivis d'exercices pratiques. Le détail du contenu du cours se trouve dans la section 4.

Module 1 – Présentation

je. Introduction aux SIG et QGIS.
• Présentez aux participants le projet QGIS et expliquez pourquoi l'option QGIS a été choisie pour mener la formation.

ii. Présentation de l'utilisation du SIG dans Survey Cycle
• Présenter des exemples d'enquêtes menées au cours des 20 dernières années dans la région, des cartes dessinées à la main au GPS+PAPI et CAPI.

iii. Installation, configuration et introduction au logiciel SIG.
• Les participants recevront des clés USB avec le logiciel et le matériel de formation (manuel, présentations et fichiers pour les différents exercices).
• Téléchargez et installez tous les plugins qui seront utilisés pendant la formation.

• Charger le fichier de formes, définir le style, les étiquettes. Vérifiez les propriétés du menu.
• Approche de base de la gestion des données/projets.
• Projections, comment gérer les projections dans QGIS. Définir la projection dans le projet, transformation OTF CRS, modifier la projection du fichier de formes.
• Charger l'arrière-plan des images satellites.
• Première mise en page de carte EA. (De base)

Module 2.1 – Points GPS et délimitation des zones de dénombrement.

je. Introduction aux classifications d'occupation des sols. Techniques. Ensembles de données mondiaux disponibles pouvant être utilisés dans la région. MODIS, FAO Global, USGCS).
ii. Travailler avec le ménage / les parcelles.
• Expliquer les différentes sources et méthodes pour collecter les positions GPS sur le terrain.
• Précision et projections les plus courantes.
iii. Zones de dénombrement (SD). Meilleures pratiques de gestion pour la démarcation, la division et l'attribution des codes.

• Nettoyez le fichier de formes du cadre EA, générez les codes de village, dissolvez pour créer une couche de village et ajoutez les noms de village à partir d'une table externe.
• Délimitation du SD par nombre de HH ou nombre de placettes sélectionnées. Diviser / Fusionner les outils d'édition avancés.

Module 3 – Méthodes d'échantillonnage par base aréolaire en agriculture

je. Aperçu de l'utilisation des bases aréolaires dans les activités statistiques agricoles
ii. Types de couches utilisées pour la stratification
• Cartes des terres cultivées
• Imagerie satellite classifiée
• Cartes de base Google
iii. Aperçu des unités d'échantillonnage pour la sélection dans la base aréolaire
• Indiquer
• Grille
• Segments
iv. Méthodes de sélection des échantillons
• SRS et stratification

• Importer des cartes de base, des limites d'EA et d'administration
• Importer une carte de culture existante
• Utilisation de la fonction Points aléatoires pour le SRS et l'échantillonnage aléatoire stratifié
• Exporter et préparer des points d'échantillonnage sélectionnés pour la collecte de données CAPI

Module 4 – Collecte de données sur le terrain

je. Utilisez CAPI pour collecter des informations et des coordonnées sur le terrain.
• Introduction à l'IPAO. (GPS aussi ?). Survey Solutions et autres produits disponibles (ESRI, Fulcrum).
• Introduction à un questionnaire CAPI de base.
• Précision tablette/GPS. Meilleures pratiques de gestion.
ii. Traitement des données CAPI.
• Télécharger et télécharger les données de terrain dans le logiciel SIG.
• Correction/nettoyage des données.

• Les participants travailleront en groupes et mèneront une enquête sur le terrain en recueillant les coordonnées GPS, la mesure de la zone, les photos.
• Télécharger les données du serveur (format Stata), télécharger dans le projet QGIS et discuter des résultats, de l'exactitude.
• Correction des données de liste. Méthodes de détection et de nettoyage des erreurs.

Module 5 – Diffusion

je. Gestion des styles de calques.
• Modes.
• Étiquetage avancé.
• Préconfigurations
ii. Mises en page et génération d'atlas.
• Affectation Paysage / Portrait à l'aide d'expressions.
• Style et étiquettes basés sur des règles.
• Eléments divers (barre d'échelle, légende, titres automatiques).
• Tables dont le contenu est contrôlé par l'atlas.

• Préparez un ensemble de 50 cartes de terrain pour mener une enquête.
• Rédiger un rapport de diffusion des données à l'aide de données et de fichiers de formes extraits de PopGIS2.

Module 6 – Analyse vectorielle et raster avancée

je. Boîte à outils de traitement et géotraitement vectoriel.
• Accéder, rechercher des outils, gérer les fournisseurs d'outils
• Plugins étendus.
• Géotraitement
• Tampons, fondus enchaînés, clips et autres exemples de base.
• Distance la plus proche d'un point, statistiques spatiales.
ii. Introduction au raster
• Types de rasters et utilitaires.
• Afficher les rasters dans QGIS.
• DEM, données altimétriques. Jeux de données d'altitude globale.

• Trame de découpage à l'aide de polygones.
• Travailler avec des points et des données d'altitude.
• Géoréférencement d'images de cartes satellitaires ou topographiques.

Calendrier des cours pour 2018 QGIS pour la collecte et la diffusion de données statistiques

Durée et méthodologie d'enseignement

5 jours : 17 – 21 décembre 2018

Il s'agit d'un cours en face-à-face à temps plein avec des conférences et des exercices pratiques utilisant des ensembles de données locaux et des scénarios de cas réels (50 % de conférences et de discussions et 50 % d'exercices pratiques). Ce cours est divisé en six modules (voir plan de cours). Chaque module est structuré en sessions et exercices pratiques.

L'ensemble du cours est conçu de manière à avoir une approche équilibrée entre les méthodologies théoriques et pratiques, ce qui permettra aux participants d'acquérir un maximum de connaissances sur le sujet. Il sera enseigné sous forme de cours/discussion illustrés par des présentations Power Point, des démonstrations en direct, des vidéos, des cartes, des diagrammes, des visites sur le terrain, des sessions interactives, etc.

Participants attendus et prérequis

L'équipe participante sera composée de membres sélectionnés des principaux ministères du gouvernement dans le but d'améliorer l'échange intersectoriel, l'apprentissage et la production conjointe de connaissances.

Il est recommandé aux participants qui suivent le cours d'avoir une connaissance pratique de l'anglais, y compris une connaissance de base des applications SIG et de télédétection.

Les exercices pratiques seront basés sur QGIS.

Le nombre de participants est limité à 30 au maximum pour garantir un accompagnement de qualité.

Certificat

Les participants recevront un certificat après avoir réussi le cours.

Lieu de formation

Centre de géoinformatique – Institut asiatique de technologie
B.P. Box 4, 58 Moo 9, Km. 42, autoroute Paholyothin
Klong Luang, Pathumthani 12120
Thaïlande

Établissements

Ce cours est offert conjointement par des personnes ressources de l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture et le Centre de géoinformatique de l'Institut asiatique de technologie.

Organisation pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) est une agence spécialisée des Nations Unies qui dirige les efforts internationaux pour vaincre la faim. L'objectif de la FAO est d'assurer la sécurité alimentaire pour tous et de veiller à ce que les gens aient régulièrement accès à une nourriture de qualité suffisante pour mener une vie active et saine. Avec plus de 197 États membres, la FAO travaille dans plus de 130 pays à travers le monde. Il est une source de connaissances et d'informations et aide les pays en développement à moderniser et à améliorer les pratiques agricoles, forestières et halieutiques, garantissant une bonne nutrition et la sécurité alimentaire pour tous.

Centre de Géoinformatique (GIC) est l'une des principales organisations de télédétection et de SIG en Asie du Sud-Est. Le GIC a été créé à l'Institut asiatique de technologie en 1995 dans le but de créer un environnement qui répondrait aux besoins de la région en termes de cours de formation à court terme adaptés aux applications potentielles dans les régions. Depuis sa création, le centre de formation a formé plus de 1 000 professionnels de la région avec l'appui de diverses agences nationales et internationales. Au fil des ans, il a servi la région avec des cours de formation appropriés et opportuns conçus spécifiquement pour les besoins des participants. GIC a également aidé la région dans les activités de renforcement des capacités dans le domaine de la géoinformatique.


Grilles de population

Cet article présente les statistiques de grille de population comme alternative aux statistiques de population pour les zones administratives. Les grilles de population sont un outil puissant pour décrire notre société et étudier les interrelations entre les activités humaines et l'environnement. Ils sont particulièrement utiles pour analyser les phénomènes et leurs causes, qui sont indépendants des frontières administratives, comme les inondations, les déplacements domicile-travail et l'étalement urbain, pour n'en citer que quelques-uns.

L'article présente également l'ensemble de données de grille de population GEOSTAT® comme premier exemple de grille de population de l'Union européenne (UE). Le projet GEOSTAT® du système statistique européen (ESSnet) lancé en coopération avec le Forum européen de la géographie et des statistiques (EFGS) cherche à représenter les principales caractéristiques du recensement de la population et de l'habitat de 2011 dans un ensemble de données de grille de 1–160 km 2 et , plus généralement, pour favoriser le géocodage des statistiques.

Statistiques de la grille

Les données de grille statistique sont des statistiques référencées géographiquement à un système de cellules de grille (généralement au carré) dans un réseau de grille avec des coordonnées cartésiennes. Traditionnellement, les statistiques officielles sont déclarées conformément à un système hiérarchique d'unités administratives allant du niveau local au niveau de l'UE et généralement sous le contrôle d'une autorité publique. Dans l'UE, la NUTS est l'exemple le plus important d'un tel système de production. Bien que cela soit excellent à des fins comptables et pour faire rapport à l'autorité respective administrant le territoire, il ne convient pas pour étudier les causes et les effets de nombreux phénomènes socio-économiques et environnementaux, tels que les inondations, les déplacements domicile-travail, la mobilité, les loisirs, etc. Lors de l'étude de tels phénomènes , un système de grilles avec des mailles de taille égale présente de nombreux avantages :

  • les cellules de la grille ont toutes la même taille, ce qui permet une comparaison facile
  • les grilles sont stables dans le temps
  • les grilles s'intègrent facilement avec d'autres données scientifiques (par exemple, les informations météorologiques)
  • les systèmes de grille peuvent être construits hiérarchiquement en termes de taille de cellule correspondant ainsi à la zone d'étude et
  • les mailles peuvent être assemblées pour former des zones reflétant un objectif et une zone d'étude spécifiques (régions de montagne, bassins versants).

Les figures 2 et 3 mettent en évidence l'avantage systémique des statistiques de grille par rapport aux statistiques basées sur des zones administratives ou statistiques plus vastes. Sur la figure 3, avec la densité de population au niveau NUTS 3, le centre de l'Espagne autour de Madrid n'affiche aucune modulation de densité, alors que la grille de la figure 2 montre très clairement la répartition extrêmement dispersée de la population dans la région autour de la capitale espagnole. Par conséquent, seules les statistiques de grille peuvent fournir un portrait réaliste de l'endroit où les gens vivent réellement et de leur nombre.

Production de statistiques de grille

Normalement, la production de statistiques de grille nécessite l'existence d'ensembles de données ponctuelles géoréférencées avec une grande précision spatiale (voir Figure 4) dans la plupart des cas, il s'agit de registres de bâtiments, d'entreprises et d'adresses géocodés avec des coordonnées géographiques auxquelles les informations statistiques peuvent être référencées. Dans une deuxième étape, ces données ponctuelles peuvent être agrégées à n'importe quelle zone requise, y compris les cellules de grille au carré (voir Figure 5). Les registres géocodés ayant une longue tradition dans les pays scandinaves, ils ont également développé les premiers exemples de grilles de population modernes dans les années 1970.

Des sources de données administratives géocodées avec une précision et une fiabilité suffisantes sont désormais disponibles dans de nombreux pays européens. Le règlement (CE) 763/2008 sur le recensement de la population et de l'habitat exige que les thèmes de la population et de l'habitat soient disponibles à une résolution spatiale assez élevée, jusqu'à l'unité administrative locale 2 (LAU2). Pour répondre à cette exigence et dans le cadre d'une tendance générale de l'administration publique, le recensement a déclenché des initiatives pour l'établissement de registres géocodés des bâtiments, des adresses et de la population dans un certain nombre de pays qui servent d'entrée pour la grille de population GEOSTAT®.

En l'absence de registres de population géocodés, les techniques de désagrégation et de modélisation spatiale peuvent aider à combler les lacunes. Ce système ne doit pas remplacer la classification NUTS existante, mais la compléter là où la NUTS a des limites Ώ] .

L'initiative GEOSTAT

Projet ESSnet, GEOSTATف a été lancé début 2010 par Eurostat et l'EFGS pour promouvoir les statistiques basées sur des grilles. L'initiative visait à élaborer des lignes directrices communes pour la collecte et la production de statistiques de la grille de population du recensement de la population de 2011.

L'objectif ultime est d'établir un système de référence spatiale pour les statistiques officielles en Europe et de définir le cadre des statistiques spatiales. La première phase vers cet objectif ambitieux est le projet GEOSTAT® avec l'objectif de développer un cadre de référence spatial basé sur des points basé sur des registres géocodés d'adresses, de bâtiments et d'habitations. Ce système sera également la base géospatiale de tous les recensements futurs. Bien que le système GEOSTAT soit abstrait, il est très simple. Il est basé sur l'étude de points et d'autres objets géospatiaux pertinents en statistique, enregistrés dans l'espace et le temps ΐ] .

Le prototype GEOSTAT 2006

L'un des premiers résultats du projet GEOSTAT® a été un prototype de jeu de données de grille de population européenne pour l'année de référence 2006 à une résolution de 1 à 160 km2. L'ensemble de données GEOSTAT® contient déjà la population totale des quatre pays de l'AELE et de tous les États membres de l'UE, à l'exception de Chypre pour laquelle aucune donnée démographique LAU2 n'était disponible pour l'année de référence 2006. Cependant, son objectif principal a été de développer une méthodologie. pour les grilles de population et le tester sur des données réelles. En particulier, l'objectif principal de l'ensemble de données GEOSTAT® a été de comprendre si les données de grille de population désagrégées et agrégées peuvent être fusionnées en un ensemble de données de grille intégré.

Le cadre géospatial est un maillage standardisé de 1 160 km / 160 x / 160 km suivant les spécifications INSPIRE et a adopté le système de référence de coordonnées azimutales équivalentes Lambert ETRS89.

12 pays européens ont fourni des données de grilles statistiques nationales dérivées de sources de données ponctuelles, dans la plupart des cas des registres de population et d'adresses géoréférencés. Cette méthodologie a été désignée « agrégation », puisque chaque kilomètre carré comprenait les points à l'intérieur de ses limites. Les 18 ensembles de données de grille restants, pour lesquels les coordonnées ou les adresses n'existaient pas, ont été produits à l'aide d'un modèle spatial. Les recherches sur la qualité du modèle spatial ont cependant révélé qu'à une échelle très locale, les données désagrégées présentent des problèmes de qualité (voir la section « Problèmes de qualité et restrictions du modèle » ci-dessous). En conséquence, les efforts pour obtenir davantage de données de grille nationales correctement géocodées ont été accrus.

La grille de population GEOSTAT�

S'appuyant sur les travaux méthodologiques du prototype de grille de 2006, GEOSTAT® a poursuivi le travail fructueux sur les données du recensement de 2011, produisant une grille de population GEOSTAT® 1602011 (Figure 1). Le projet visait également à étudier les possibilités de cartographier les répartitions de la population et la manière de relever le défi de la confidentialité statistique Α] . Le projet a diffusé gratuitement des données de grille de population sur 1 160 km 2 via le site Web d'Eurostat. Cela a permis d'augmenter les détails géographiques de la population du recensement d'une résolution spatiale LAU2 assez élevée dans la plupart des cas, à une résolution très élevée de 1 à 160 km2.

Comme résultat principal de la deuxième phase de GEOSTAT®, le nombre de pays qui ont utilisé l'agrégation ou au moins une méthode hybride pour compiler des statistiques de grille est passé à 18. La méthode d'agrégation couvrait désormais 62 % de la population du recensement de 2011 incluse dans la grille, alors que dans le premier projet, ces méthodes avaient une couverture de 30 à 160 % de la population (Figure 8).

Méthodologie

Statistiques de grille et contrôle de divulgation

Le détail géographique élevé des données statistiques augmente considérablement le risque de divulgation. La question est donc primordiale pour les grilles de population. De plus, en introduisant d'autres variables associées à la population (telles que les classes d'âge et de sexe, le logement, l'éducation, etc.), les problèmes de confidentialité des données augmentent encore plus.

Le projet GEOSTATف a analysé les problèmes de confidentialité, et quelques indications sur la manière de diffuser les données ont été avancées. GEOSTAT� ne contient que la population totale au lieu de résidence habituelle. Ce sujet a été considéré comme non sensible par de nombreux instituts nationaux de statistique (INS) qui, par conséquent, n'ont appliqué aucune protection des données. Les lois nationales sur la protection des données exigent toujours qu'un certain nombre d'INS protègent toutes les informations qui permettraient l'identification des personnes. La plupart des pays ont fixé des seuils de confidentialité définissant le nombre minimum de personnes dans chaque cellule qui peuvent être publiées sans avoir à supprimer les données. Ces pays ont fixé des seuils de 3 à 10 individus par maille. L'objectif est de montrer des sujets supplémentaires à l'avenir, mais cela nécessitera un équilibre entre les pratiques de protection des données et la convivialité des données.

Désagrégation / agrégation

Trois types de méthodologies ont été utilisés pour attribuer un nombre d'habitants à chaque cellule de kilomètre carré :

Méthode d'agrégation

Les grilles sont produites en agrégeant des micro-données géoréférencées (également appelée approche bottom-up). Cette méthode nécessite la disponibilité de données qui ont été géocodées à un emplacement géographique, puis agrégées au kilomètre carré dans lequel elles se trouvent.

Méthode de désagrégation

En l'absence de microdonnées géocodées, cette méthode produit des grilles, utilisant des données statistiques pour les unités administratives/territoriales disponibles les plus basses en combinaison avec des données spatiales auxiliaires (également appelée approche descendante). Les données sur l'utilisation des terres et la couverture des terres sont utilisées pour estimer la population d'une région administrative particulière dans les cellules de kilomètres carrés de cette région.

Chypre, l'Islande, Malte et le Luxembourg — principalement pour des raisons techniques — ont été en mesure de fournir des données statistiques à GEOSTAT�. Le Centre commun de recherche (JRC) de la Commission a produit des données de grille désagrégées en utilisant un modèle basé sur l'hypothèse que la population résidentielle ne peut exister que dans les zones où les bâtiments scellent le terrain. Par conséquent, le principal jeu de données auxiliaires est le jeu de données Global Human Settlement Layer contenant des empreintes de bâtiments dérivées de l'imagerie satellitaire.

La méthode hybride combine des techniques d'agrégation et de désagrégation et représente un compromis entre précision et disponibilité des données. L'objectif est de maximiser la qualité des données par rapport à la désagrégation seule, par ex. pour différentes parties d'un pays. Hybrid pourrait également faire référence aux données sources, c'est-à-dire à une combinaison de différentes sources de données dans le but d'établir un cadre géocodé. Dans l'ensemble de données GEOSTAT®, plusieurs pays ont adopté une approche hybride utilisant des sources de données géospatiales, administratives et statistiques nationales. Plus d'informations peuvent être trouvées dans la documentation qualité de GEOSTAT�.

Problèmes de qualité et restrictions de modèle

De toute évidence, quelques hypothèses sont nécessaires pour appliquer le modèle, telles que «la densité de population est proportionnelle à la densité de logement». Les comparaisons entre les données agrégées et désagrégées pour la même zone montrent que ces hypothèses représentent une simplification excessive de la situation réelle.

Habituellement, la désagrégation est assez efficace lorsqu'il s'agit de déterminer si une cellule de la grille est peuplée ou non, avec un taux de détection d'environ 90 / 160 %. Cela signifie qu'une inspection visuelle d'une carte quadrillée produite avec des données désagrégées par rapport à une carte quadrillée à partir de données agrégées ne révèle pas de différences significatives et peut donner une fausse impression de qualité (voir Figures 6, 7 et 8).

En termes de population par cellule de grille, cependant, les écarts par rapport aux données statistiques des INS sont significatifs. Si l'on définit l'erreur relative d'erreur de placement comme la différence entre la population modélisée et la population réelle par rapport à la population de référence de la zone, cette erreur est comprise entre 25 et 160 % pour les Pays-Bas et 70 160 % pour la Norvège. Cela signifie qu'environ 50 à 160 % de la population ne se trouve pas dans la bonne cellule de grille. L'étendue réelle des égarements varie selon la taille de la zone LAU2 qui a tendance à être très petite en France et très grande en Scandinavie.

L'imagerie satellitaire présente de sérieuses limites pour définir la hauteur réelle des bâtiments et, par conséquent, le nombre de logements au-dessus de l'empreinte de chaque bâtiment. La plupart des erreurs de placement peuvent être attribuées au manque d'informations sur la hauteur du bâtiment et aux lacunes qui en résultent dans le modèle de densité. Le modèle tend ainsi à sous-estimer systématiquement les zones densément peuplées tout en surestimant les zones peu peuplées pour équilibrer les totaux.

Malgré ces limitations de qualité, les grilles de population désagrégées sont une contribution précieuse à l'ensemble de données GEOSTAT� qui aurait autrement.

Répartition de la population dans le jeu de données de grille

Les ensembles de données GEOSTAT® couvrent le territoire de 26 États membres de l'UE (sans Chypre ni la Croatie) et les quatre pays de l'AELE. Un maillage de 1 km 2 couvrant ce territoire contient 4𧑴𧌄 mailles. Au total, 502 résidents vivaient dans la zone de l'ensemble de données GEOSTAT 1602006.

Dans GEOSTAT�, Chypre et la Croatie ont été incluses dans le projet. La population de l'UE-28 a également augmenté de 1,6 % entre 2006 et 2011 Β] . La grille de population européenne de 2011 comprenait 514 habitants dans des cellules de 1 km². Par rapport à la grille précédente de 2006, il y avait :

  • 183 nouvelles cellules avec 8 habitants (qui n'avaient pas de population en 2006)
  • 178𧆔 cellules (qui couvraient auparavant 4𧄓𧆺 habitants) n'avaient aucune population en 2011 et
  • 1𧐂𧇡 cellules remplies communes aux deux ensembles de données.

Les méthodologies utilisées par les différents pays ont changé de 2006 à 2011 (Figure 9). Par conséquent, le pourcentage de cellules de grille peuplées (11 160 %) et de population (6 160 %) qui ont maintenu la même méthode ne permet pas une évaluation appropriée entre les deux ensembles de données en termes de tendances de densité de population.

La figure 10 et le tableau 1 montrent que la concentration de la population dans l'UE et l'AELE est élevée. Seules 1 cellules de la grille correspondant à seulement 40 % environ sont effectivement habitées par au moins une personne. La densité moyenne de population en Europe en 2006 était estimée à 114 habitants par km 2 alors que le nombre moyen d'habitants par maille habitée était de 258 habitants.


Shapefiles du Canada, des États-Unis et du monde

Avez-vous du mal à trouver un fichier de formes de base du Canada avec les provinces et les territoires ? Avez-vous trouvé quelque chose pour découvrir qu'il a l'air horrible lorsque vous zoomez ? Est-ce que toute l'expérience vous fait vous demander pourquoi quelque chose qui devrait être simple est si difficile ? Ne pleurez plus : nous avons ce que vous cherchez !

Oui les gens, nous vous recommandons d'utiliser Fichier de formes des limites cartographiques 2016 de Statistique Canada pour les provinces/territoires. Quelle bouchée pour ce qui est un aperçu merveilleux mais simple du Canada et de ses provinces et territoires :

Pour une durée vraisemblablement illimitée, le les États-Unis d'Amérique a également des fichiers de formes de frontières cartographiques qui incluent tous les États plus Guam, Porto Rico, les îles Vierges américaines et le Commonwealth des îles Mariannes du Nord !


Traitement des images sentinelles avec Orfeo Toolbox

J'ai une certaine expérience avec la boîte à outils ESA SNAP pour traiter les images Sentinel, mais je travaillerai avec des ensembles de données d'autres satellites, donc je regarde d'autres solutions FOSS, principalement OTB, que j'aime particulièrement pour son API Python. J'ai également regardé QGIS et GDAL.

Pour rassembler un aperçu de base des applications disponibles, j'ai cherché à reproduire les kits de formation RUS :

J'ai une idée générale de la façon dont je peux reproduire les fonctionnalités de la plupart des applications répertoriées dans les kits de formation, et certaines que je n'ai pas. J'ai répertorié ce que je sais et ne sais pas ci-dessous, toutes les suggestions que vous pouvez fournir seront très utiles. J'utilise aussi un guide d'atelier pour Orfeo. Merci d'avance :)

LAND01 - OptiqueCartographie des cultures avec Sentinel-2
RééchantillonnageLes données Sentinel sont stockées dans un format SAFE, avec les données d'image stockées au format JPEG2000 ( .jp2 ). Gdal_warp semble être la solution la plus proche. Je ne suis pas sûr de ma solution via Orfeo, qui utiliserait StéréoRectificationGrilleGénérateur to génère une paire de grilles de déformation, qui est transmise à GridBasedImageResampling pour rééchantillonner l'image selon la grille de rééchantillonnage.
Sous-ensembleUtilisation de l'OTB' Extraire le ROI, avec le mode étendue
Importer des données vectorielles + ReprojeterUtilisation de l'OTB' VectorDataReprojection, en utilisant le fichier de données vectorielles comme paramètre d'entrée.
MasquerJe ne suis pas sûr de celui-ci, mes approches actuelles consistent à utiliser le Extraire le ROI application, avec le mode Fit, fournissant l'image à masquer et un fichier de forme (.shp) pour le masque vectoriel lui-même. Un autre utilise VectorDataExtractROI, qui extrait les caractéristiques de données vectorielles appartenant à une région spécifiée par une image de support bien que je pense que cela ne fait que réduire les données vectorielles à un sous-ensemble limité, plutôt que de réduire également les données d'image.
Classification aléatoire des forêtsIssu de l'Atelier Orfeo, pour Single Date Classification utilise 3 applications : Calculer les statistiques de l'image calcule la moyenne globale et l'écart type pour chaque bande à partir des images, TrainImageClassifier forme un classificateur (y compris un classificateur de forêts aléatoires), à partir de plusieurs paires d'images, de données vectorielles d'apprentissage et de statistiques de chaque caractéristique qui a été calculée, et Classificateur d'images effectue une classification d'images sur la base d'un fichier modèle produit à partir de l'apprentissage. Pour la classification des séries chronologiques, utilisez le ConcaténerImages application generates a single image, from multiple images of the same size. Le ColorMapping application visualises the .tif generated in RGB, and for validation, the ComputeConfusionMatrix application will make use of testing data.

For SAR processing (relating to LAND07 below), the Orfeo Cookbook has a whole section dedicated to this, on which the table is mostly based.

LAND07 - SARDeforestation Monitoring with Sentinel-1
Apply Orbit FileHave not found a similar solution
Thermal Noise RemovalPossible solution I found, is OTB's SARCalibration, which has a disable noise flag, which suggests that noise is removed with calibration, though I'm not sure
CalibrationEn utilisant SARCalibration
Speckle FilteringUsing OTB's Despeckle
Terrain CorrectionUsing OTB's OrthoRectification. Not sure about the parameters and retrieving the DEM file, which SNAP seems to do automatically (uncertain if included in dataset, or downloaded)
Sous-ensembleUsing OTB's ExtentROI, similar as in LAND01
Convert Data TypeOTB's DynamicConvert seems appropriate.
GLCMOTB's HaralickTextureExtraction, seems appropriate.
Band MergeOTB's ConcatinateImages seems closest option.
AOI MonitoringI have not looked into this, I presume this would be a feature in QGIS
Random Forest ClassificationI presume it would similar as in LAND01.

Note: I do have access and can provide the AuxData and Sentinel Datasets if required.

ÉDITER: I've crossposted it to r/remotesensing here, and submitted it on the official Orfeo Toolbox forums.


Vector Layer or Shapefile from group of FIPS Codes

Hi, I am new to QGIS and GIS in general. I am stuck and was hoping somebody can give some advice.

I have a CSV file that looks like this:

Code FIPSArea NameArea Description
10001A1D1
10002A1D1
10003A2D2
10004A2D2

I want to create a vector layer or shapefile that will show boundaries for each Area based of FIPS codes that belong to that Area. I do not want to see county FIPS borders, just Area borders.

I also have "wkt_geom" data for each FIPS. I extracted it from Counties Vector Layer from ESRI's website. Cela ressemble à ceci :

MultiPolygon (((-99.4097266969388329 28.63827052216430502, -100.11285992001091927 28.63845898525977418, -100.11502942137985883 29.08920919633010271, -99.41330138287827367 29.09272057773335973, -99.4097266969388329 28.63827052216430502)))


To be honest I do not think that there is a data set with this information meaning that you will have to construct one yourself. This can be relatively easy using the the MMQGIS plugin to turn street address into point data. Here is a link to how to use MMQGIS. Bonne chance! https://www.gislounge.com/how-to-geocode-addresses-using-qgis/

An option may be to scrape websites that contain the location information, these are the one's I'm familiar with:

As already stated, your probably going to have to roll your own. Scraping for data is one way (also already mentioned) but there are some existing datasets that you can leverage to make your life easier. These two searches in ESRI's open data portal look fruitful:
Search Open Data ArcGiS for "Gas" and Search Open Data ArcGIS for "Gas Service Areas".

Here's two states right off the bat to lessen the scraping work: Gas Stations in North Carolina and two for New Jersey: Gas Service Stations in NJ, New Jersey Gasoline Service Stations. As well as some data for a region Convenience Stores Gas Stations - UTC GEODATA Portal.

Looking at locality emergency data is another route to find data New Orleans Gas Stations was in their emergency datasets.


Video - Creating Vector Data

So today we'll focus on creating our own vector data. This has many applications, such as digitizing collected field data, creating custom geographies, or delineating relevant features and attributes when a dataset does not already exist. These procedures give you control over the extent and content of features, while enabling information and geometries from other layers to be integrated. We'll explore these procedures by creating a polygon vector, delineating three features and providing some simple attributes.

So the first step is to load the Census Division file into the Layers Panel.

Then we'll enable three additional toolbars, by right-clicking on an empty space of the toolbar area or on a panel title – and selecting them from the drop-down. Specifically we'll enable the Advanced Digitizing, Shape Digitizing and Snapping Toolbars. We can reposition and detach these toolbars from the interface as desired.

To create a new dataset go to the Layer drop-down on the Menu-bar, select Create New Layer and New Shapefile Layer. This opens the box where we can begin to parametrize our new dataset.

The first thing we need to do is provide an output directory and filename – clicking on the triple-dot icon. We'll store it in the Intro Demo folder along with our two boundary files and we'll call the file AOI, short for Area of Interest.

Next we'll expand the Geometry type drop-down and select the desired geometry, in this case polygon.

Then we'll alter the projection away from the default - WGS84 – to a projected coordinate system, specifically UTM Zone 14. So we'll click on this icon to open the Coordinate System selector, in which we can use the specific name of a system of interest to isolate it. I'd like to highlight the results are divided by Geographic and Projected coordinate systems. If we select a system of interest it shows us the extent of its coverage in the bottom right-corner. So now let's search for the one of interest, in this case UTM Zone 14. Scrolling down to the bottom of the results we can see there is 14N and 14S. Since we are in the northern hemisphere we want 14N. We could also use the EPSG code to isolate the system of interest - in this case 32614 - clicking OK.

Now that we've defined the spatial characteristics of our dataset we can also add fields to the attribute table.

The first we'll add is a Comments field, leaving it as a text field type – providing a length of 100 characters, meaning that up to 100 characters can be stored for each feature within the field.

Then we'll add a second field – with a Decimal Number type. We'll call it AreaHA – short for Area in Hectares – using a length of 12 and precision of 2. In this case length refers to the number of characters before a decimal place and the precision refers to the number after.

So with our dataset parametrized we can now click OK.

So the dataset is listed in the Layers Panel and the Browser Panel, but is not visible in the canvas, since we have not delineated any features yet. So let's enable the editor and create our first feature.

We'll use the Add Polygon Feature tool. This is the most common tool for adding features of any geometry type – and for our polygon delineating features of any shape - regular or irregular.

We'll also enable the Advanced Digitizing Panel and the Snapping toolbar. By default the Advanced Digitizing Panel will snap our lines at 90° angles.

And the snapping toolbar can be used to snap the cursor to vector datasets – specifying the layers to snap to in the first drop-down – whether it is the active layer or all layers the specific components of the datasets to snap to and the distance over which it should occur.

Scrolling in the first feature we'll delineate is a rectangle around the Census Division for Winnipeg.

So to delineate a feature we can left-click to add individual vertices to our polygon and once satisfied with its extent right-click to complete the feature.

This opens the Feature Attributes box, which enables us to populate the attributes for our feature while delineating. Since it's our first feature we'll apply an ID of 1, and we'll give it a distinct name in the Comments field – calling it Add Polygon Feature and click OK. Now it is visualized as shown in the Layers Panel.

Now we'll just toggle off the Advanced Digitizing Panel and Snapping Toolbars.

Next we'll use the Shape toolbar to add our second feature. This contains various tools for adding regular polygons to our dataset. Specifically we'll use the Add Rectangle from Centre and Point.

Click where you'd like the centre of the polygon to be, then expand outwards and right-click to complete the feature.

Since it's our second feature, we'll give it an ID of 2 and provide it with a name, in this case Shape Digitizing feature.

Additional tools on the Advanced Digitizing Toolbar can be explored on your own.

For our final feature I would like to show how copy and paste the geometries from another layer.

So toggle the AOI layer off, select the Census Division layer and use the Interactive Selection tool to select the divisions around Winnipeg. Then we can click on the Copy icon on the Digitizing Toolbar – re-enable the AOI layer and click the Paste icon. So eight features were successfully pasted. We could leave them as separate features, but in this case I'd like to use the Merge Selected Features tool to combine them into one. This open the Merge Feature Attributes box. The entries of our pasted features are NULL since the fields do not match those in our AOI layer, so we can click on Skip All Fields and OK. Now our pasted features are combined into one.

Since the editor is still enabled we can open the Attribute table and provide it attributes – with an ID of 3 and we'll call it Merged CDs – short for census divisions - Nos. 2-3 and 9-14 around Winnipeg.

With our features delineated and attributes populated we can now save the edits and turn the Editor off.

Well-done! We have now successfully created our own dataset, delineated some custom geometries and populated their attributes. Specifically we learned how to:

  • Parametrize our vector layer
  • Delineate features with available toolbars
  • Paste and merge geometries from other layers

These procedures can be used to delineate line and point datasets, and also extend to editing the geometry of downloaded vector data. In the next demo we'll explore Attribute-Based Selection tools to help isolate features by criteria of interest.


Contenu

GIS sources Edit

The GIS files found online are described using the <> template, with the following parameters when available:

For ⁰arc (arc-second), and 'arc (arc-mintute), see Minute of arc#Cartography.

Palettes Edit

To use the QGis palettes, simply copy-paste the code into a text document, then save as PALETTENAME.qml. Then, in QGis and while working on a layer :

QGis > Layer > Properties > Load a style > [browse, select the .qml file, load] > Apply

It is advised to create a specific '/Mapcolors' folder to store these .qml files.

  • Shapefiles : are a data exchange format created by ESRI and one of the most widely used GIS/geodata formats. One "shapefile" usually include four different files : .shp, .shx, .dbf, .prj. First three files must all be present in order to use the data. Each shapefile can hold only one geometry type. Les informations de projection contenues dans le fichier .prj sont essentielles pour comprendre correctement les données contenues dans le fichier .shp. Because shapefiles are widely used they can be combined with other geodata and used inside GIS (Geographic Information Systems), such as the open source QGIS application.

Portée: positive (topography), neutral (coastlines), and negative (bathymetry) altitudes. Exclude: Mars, Moon, and water bodies (rivers, lakes), for this, see specific sections.

  • NGDC-NOAA: ETOPO1 (2009, Public domain). Specifics: topography & bathymetry layer(s), 1px= 1850m (1minute arch), all Earth (90N-90S, landmass & sea floor), projection (?), datum WSG 84. Files: compressed file 326Mo, uncompressed file 900Mo, whole earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): Perfect for very large maps (ex: > France). Download: ETOPO1 Ice Surface (grid registered), ETOPO1 Bedrock (grid-registered). nb: ETOPO1 is a better data than ETOPO2 (lower quality). Citation: “Amante, C. and B. W. Eakins, ETOPO1 1 Arc-Minute Global Relief Model: Procedures, Data Sources and Analysis. NOAA Technical Memorandum NESDIS NGDC-24, 19 pp, March 2009.”
  • NASA / USGS: GTOPO30 (1996, Public Domain). Specifics: topography layer(s), 1px= 930m (30"arch), World (landmass only), datum WGS 84. Files: on command, 1 tiles. —♣ Comment(s): While ETOPO have to be the whole earth, this once can be a selected area such as Spain, and thus 'may be' more convenient for country-size project.

NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Digital Elevation Model. Including SRTM1 (1 arch-sec = 31m), SRTM3 (3 arch-sec = 93m), SRTM30 (30 arch-sec = 930m). Documentation, introduction. WGS84/EGM96 geoid?

  • NASA / USGS: ASTER (?, Public Domain). Specifics: topography layer(s), 1px= 31m (1"arch), World (landmass only), datum WGS 84. Files: on command, 1 tiles. Editor note: The finest topographic we have, still some distortions know.
  • NASA / USGS: SRTM3 (2000, Public domain). Specifics: topography layer(s), 1px= 93m (3"arch), 60⁰N-56⁰S (landmass only), datum WGS 84. Files: on command, 1 tiles.
  • CIAT-CSI: SRTM4.1_250m (2008, restricted by email request). Specifics: topography layer(s), 1px= 250m, 60⁰N-60⁰S (landmass only), projection ?, datum WGS84. Files: compressed file 2GB, uncompressed file 20GB, big, 3 tiles. -♣ Comment(s): Access via password: ThanksCSI! SRTM data from NASA improved, gaps filled thanks to algorythm. Full citation: Jarvis A., H.I. Reuter, A. Nelson, E. Guevara, 2008, Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), available from http://srtm.csi.cgiar.org.
  • University of Minesota: [ REMA (Reference Elevation Model of Antarctica)]. Specifics: topography including snow layer(s), 1px= 8m, 60-88° South (Antartica),. Files: 2x2m8x8m. -♣ Comment(s): Full data is 43TB large! Editor note: See also Why are poles missing from GIS topographic data?

Portée: Major rivers, lakes, coastlines. Exclude: sea's bottom (bathymetry), for this, see #Topography/Bathymetry.

  • Naturalearthdata.com: Lakes & reservoirs (10m-lakes) (2009, Public domain). Specifics: major lakes polygons layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 870Kb, uncompressed file 2.2Mb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): Perfect for very large to local location maps/topographic maps. Smaller lakes to add handily. Additional GIS files: for historic, pluvial, north america, and Europe lakes, click on 'specifics'.
  • Naturalearthdata.com: Coastline (10m-coastline) (2009, Public domain). Specifics: coastlines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 2.6Mb, uncompressed file 6.5Mb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): Perfect for very large to local location maps/topographic maps. Islands >2km², for smaller ones, see GIS source "Minor islands".
  • Naturalearthdata.com: Minor islands (10m-minor-islands) (2009, Public domain). Specifics: coastlines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 450Kb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): Islands <2km². Perfect for very small location maps/topographic maps. In support of "10m-coastline".
  • openstreetmapdata.com: Water polygons (2019, ODBL). Specifics: coastlines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(), datum WSG84. Files: . -♣ Comment(s): Polygons for oceans and seas. These polygons are split into smaller overlapping chunks that are easier and faster to work with. The data has been derived from OpenStreetMap ways tagged with natural=coastline.
  • Naturalearthdata.com: Bathymetry vector (10m-bathymetry-all) (2009, Public domain). Specifics: major lakes polygons layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 14.15Mb, uncompressed file 33.6Mb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): For vector topographic map: speed up vectorization since it provide light vector for the sea.
  • <<>>: [<<>>Blue Marble:Clouds]. Specifics: . Files: .

NASA: ' (2002, CC-by-sa). Specifics: Example of Earth's cloud coverage layer(s), whole planet, projection ?, datum ?. Files: uncompressed file 34Mb, whole Earth, 1 tiles. —'♣ Comment(s): Not a GeoTIF, and thus, not georeferenced, but can be a powerful tool to add realistic clouds to other planets than Earth, as explained in this Mars example..

Areas (polygons) Edit

Portée: Admin level 0 : Countries polygons Admin level 1 : State/Provinces polygons Disputed area other local GIS resources (for sub provincial resources).
All countries with many depths available:

  • Gadm.org (Global Administrative Areas.org): File name according to the country chosen (2012, CC-by-sa-3.0 for modest-quality representations, see comment). Specifics: Lev-0 (country) to Lev-5 layers layer(s), whole Earth, projection lat/long, datum WSG84. Files: compressed file variable, uncompressed file variable, one country or whole world, 1 tiles. -♣ Comment(s): License: The GIS files are not always under free license. However, the project manager wrote to Yug« you can make a private use of all these data. Derivative files of lower quality such as bitmap, or modest quality / simplified SVG can be published and share under the CC-by-sa-3.0 license. »For location maps, large and local, and complex maps (political, military, history).
  • Naturalearthdata.com: Admin level 0 : Countries polygons (10m-admin-0-countries) (2009, Public domain). Specifics: 240 countries polygons layer(s), whole Earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 6.7Mb, uncompressed file 8.2Mb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s):For location maps, very large to countries' size. Editor note: a closely related data not tested there.
  • Naturalearthdata.com: Admin level 1 : State/Provinces polygons (10m-admin-1-states-provinces) (2009, Public domain). Specifics: major rivers lines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 14Mb, uncompressed file 19Mb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s):For location maps, large and local, and complex maps (political, military, history).
  • Naturalearthdata.com: Disputed areas (10m-admin-0-breakaway-disputed-areas) (2009, Public domain). Specifics: major rivers lines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: compressed file 122Kb, uncompressed file 155Kb, whole Earth, 1 tiles. -♣ Comment(s): For location maps, and complex maps (political, military, history). Editor note: a related file, 10m_admin_0_breakaway_disputed_areas_scale_ranks, not tested, click on 'specifics' to find and test it.

Borders (lines) Edit

Portée: Admin level 0 : Countries borders Admin level 1 : State/Provinces borders other local GIS resources.
Countries borders:

  • Naturalearthdata.com: Admin-0-boundary-lines (10m-admin-0-boundary-lines-land) (2009, Public domain). Specifics: International borders lines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: . -♣ Comment(s): Perfect for location maps and other political/administrative maps, international or local.
  • Naturalearthdata.com: Admin-0-provinces-lines (10m-admin-1-states-provinces-lines) (2009, Public domain). Specifics: intranational borders lines layer(s), whole earth, projection Geographic projection(?), datum WSG84. Files: . -♣ Comment(s): Perfect for location maps and other political/administrative maps, especially national or local.

Portée: parks, urban areas, routes (OSM), buildings, towns, etc.

  • RITA: [ North American Transportation Atlas Data (NORTAD)] (1998, license?). Specifics: Airports, highways, railroads, administrative boundaries, water port layer(s), USA, Canada, Mexico,. Files: compressed file from 10KB to 30MB, 1 tiles. -♣ Comment(s): sometimes more content than OSM. Editor note: License & other parameters to clarify.

Portée: rain, heat, pollution, geology, animals presences. Exclude: positive altitude (topograpahy), and negative (sea's bottom, bathymetry), for this, see #Topography/Bathymetry.

    NASA: Landsat ETM+ (various years, ?). Specifics: imagery layer(s), 1px= 60m (MSS) to 14.25m (Landsat 7), 80°N-60°S, projection UTM, datum WGS84. Files: 5°lat x

  • NASA: MOLA MEGDRs MEG128 (2003, Public domain). Specifics: topography layer(s), 1px= ?, 88°N - 88°S, projection ?, datum ?. Files: . -♣ Comment(s): High resolution: MEG128 (88°N - 88°S), Lower resolution: 512 (+88N, and +88S : poles).
  • NASA: MOLA MEGDRs MEG512 (2003, Public domain). Specifics: topography layer(s), 1px= ?, +88°N, +88°S (polar), projection ?, datum ?. Files: . -♣ Comment(s): Polar topography completing MOLA MEGDRs MEG128. For citation, see in MOLA MEGDRs MEG128.

The table above has links to various tutorials and resources which can help in the creation of Wikipedia maps from digital georeferenced data (GIS).


Voir la vidéo: QGIS - Create New Shapefile