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Obtenir des valeurs raster à partir d'une superposition de polygones dans ArcGIS

Obtenir des valeurs raster à partir d'une superposition de polygones dans ArcGIS


J'ai le même problème que Curlew dans Get Raster Values ​​from a Polygon Overlay in Opensource GIS Solutions et thecrashlandingdodo dans Step-by-step : Comment extraire les valeurs Raster d'une superposition de polygones avec Q-GIS ou R ?. Curlew dit que c'est assez facile à faire dans ArcGIS, mais je ne sais pas comment et R est sur ma liste d'apprentissage.

J'ai de nombreux polygones dans un fichier de formes et un raster avec des valeurs différentes. Je voudrais savoir pour chaque polygone combien de pourcentage chaque valeur raster a dans ce polygone. Aucune des statistiques zonales ne semble le faire (ou ai-je raté quelque chose ?).


Dans ArcGIS, vous pouvez utiliser la zone tabulée pour cela. Cela vous donnera un tableau en sortie avec le nombre de pixels de chaque classe dans chaque polygone. Ensuite, vous devez diviser chaque colonne par le nombre total et vous avez le pourcentage. Notez qu'ArcGIS sélectionne une taille de raster par défaut pour l'analyse interne. Il est donc préférable de préciser la taille du pixel dans l'environnement de l'outil (sinon, vous pourriez avoir des erreurs de rééchantillonnage).

De QGIS, cette réponse indique que SAGA GIS a l'outil


Polygone à raster

Toute classe d'entités (géodatabase, fichier de formes ou couverture) contenant des entités surfaciques peut être convertie en jeu de données raster.

Le type de champ en entrée détermine le type de raster en sortie. Si le champ est un entier, le raster en sortie sera un entier s'il est en virgule flottante, la sortie sera en virgule flottante.

Si le champ en entrée contient des valeurs de chaîne, le raster en sortie contiendra un champ de valeur entière et un champ de chaîne.

Cependant, si le champ est de type virgule flottante et que les valeurs sont exprimées sous forme d'entiers, le raster en sortie sera un entier.

Cet outil est un complément à l'outil Raster en polygone, qui convertit un raster en classe d'entités surfaciques.

Lorsque plusieurs entités sont présentes dans une cellule en sortie, cet outil offre un meilleur contrôle sur l'affectation des valeurs de cellule que l'outil Entité vers raster.

Si des rayures ou des saignements se produisent dans le raster en sortie, utilisez les outils Vérifier la géométrie et Réparer la géométrie pour corriger les données d'entité en entrée.

Lors de la conversion de polygones qui se chevauchent, vous souhaiterez peut-être que les polygones ayant la plus petite surface soient affectés à une cellule. Un moyen simple de le faire est d'ajouter un champ supplémentaire à la classe d'entités en entrée et de le calculer à la surface inverse des polygones, puis d'utiliser ce champ comme champ Priorité lors de l'exécution de cet outil.

Certains environnements de stockage raster peuvent s'appliquer à cet outil.

Pour les paramètres d'environnement Pyramide, seul le paramètre Construire des pyramides est respecté. Les autres paramètres d'environnement Pyramid sont ignorés. Plus de contrôle sur la nature des pyramides peut être obtenu dans une étape ultérieure en utilisant l'outil Construire des pyramides.

Pour les paramètres d'environnement de compression, seul le type de compression peut être respecté. Ceci est uniquement pour les formats raster autres que Esri Grid.


Instructions conditionnelles Raster Calculator

Je travaille sur une analyse pondérée avec quatre rasters. Deux des rasters ont des zones de NoData, ce qui signifie que je ne veux pas utiliser l'outil Superposition pondérée car cet outil n'ignore pas NoData dans les calculs. Si je devais utiliser l'outil de superposition pondérée, je devrais attribuer une valeur aux zones de NoData - et ma conclusion est que cela ne rendrait pas les calculs de poids complètement corrects. Que quelqu'un me corrige si je me trompe !

Pour contourner ce problème, j'ai commencé à étudier l'utilisation d'instructions conditionnelles à l'aide de Con dans Raster Calculator. J'ai trouvé un post où quelqu'un a proposé cette syntaxe:

Où wx est la pondération appliquée à chaque raster.

Cela fonctionne donc bien avec trois rasters, où l'un des rasters contient des zones de NoData.

Mais quelle est la syntaxe si vous avez deux rasters qui contiennent des zones de NoData ?

Questions supplémentaires:
- La division est-elle nécessaire dans les calculs car les trois rasters ne sont pas inclus ? Et pourquoi le deuxième Float est-il divisé par le nombre 3 et non par 1 (comme dans 100%) ?

- Dans la syntaxe ci-dessus, dans le deuxième Float, les rasters ne sont pas multipliés par des pondérations - est-ce correct ? Et si oui, veuillez expliquer pourquoi.

Avant d'exécuter votre processus, prenez Raster3 et convertissez toutes les zones NoData en valeurs "0".

Ensuite, votre superposition pondérée devrait vous donner la sortie que vous recherchez.

Cela va vraiment au cœur de la différence entre les valeurs NoData et 0. NoData signifie essentiellement "Je ne sais pas ce qu'il y a ici", il n'y a donc aucun moyen de quantifier la sortie de l'opération de superposition pondérée. D'un autre côté, une valeur 0 signifie que "cette cellule n'a aucun effet sur l'opération" (au moins pour le type de superposition additive que vous montrez ci-dessus) et peut être utilisée de manière significative dans une pondération excessive.

par DanPatterson

Utilisation de Restricted et NoData pour la valeur d'échelle

Je ne vois aucune référence à nodata rendant les choses incorrectes.

Selon vous, qu'est-ce qui, dans cette explication, donnerait lieu à des résultats invalides ?

Salut Dan, merci pour la réponse.

Je ne veux pas dire que NoData rend le calcul incorrect, je veux dire que la classification de NoData à une valeur rend les résultats inexacts et à son tour incorrects. Je vous explique tout ci-dessous :

Si vous exécutez l'outil Superposition pondérée avec trois rasters et que l'un des rasters contient des cellules NoData, cela se traduit par un raster où les zones NoData de l'un des rasters se « propagent » dans le raster résultant (voir la figure ci-dessous). Cela se traduit en une sorte d'opération "Intersect" des rasters, ce que je ne veux pas.

Donc, pour éviter cette "Intersection", vous devez classer NoData à une valeur - disons la valeur 10. Dans le calcul de la superposition pondérée, cela signifie que ces zones (maintenant avec la valeur 10) font partie du calcul et sont effectivement rendus pertinents avec une pondération, alors qu'ils ne le sont pas à l'origine . Dans ma tête, cela entraînerait des résultats incorrects et inexacts si vous classiez les valeurs NoData en une valeur numérique (valeur de 10 utilisée comme exemple) et exécutiez l'outil de superposition pondérée.


En utilisant l'approche vectorielle, le niveau de difficulté de déterminer « quoi » et « où » est quelque peu inversé. Le « quoi » est relativement simple. Chaque zone unique est enfermée à l'intérieur d'un polygone, de sorte que le contenu du polygone est homogène, contenant une valeur unique (ou un ensemble unique de valeurs) liée au thème. Comparez cela avec l'approche raster, où plusieurs entités ou conditions peuvent se produire dans une cellule et (généralement) une entité ou une condition est sélectionnée pour l'enregistrement dans la base de données.

Le « où » avec l'approche vectorielle est un peu plus problématique mais permet généralement une plus grande précision. Alors qu'avec une approche matricielle, l'emplacement de chaque zone (cellule) n'est qu'un simple calcul, avec l'approche vectorielle, chaque sommet de chaque polygone a un emplacement géographique explicite. Par conséquent, la question « où » peut avoir des milliers voire des millions de réponses, en termes de paires de coordonnées pour une grande zone ou une avec de nombreux polygones qui ont des limites complexes. Bien sûr, les problèmes de projection, de référence, etc. sont présents — pour toutes les paires de coordonnées.

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Obtenir des valeurs raster à partir d'une superposition de polygones dans ArcGIS - Geographic Information Systems

Description du service: Le SSURGO quadrillé (gSSURGO) est similaire au produit de base de données standard USDA-NRCS Soil Survey Geographic (SSURGO) mais au format d'une géodatabase fichier de l'Environmental Systems Research Institute, Inc. (ESRI®). gSSURGO contient toutes les tables d'attributs de sol d'origine dans SSURGO. SSURGO et gSSURGO sont tous deux considérés comme des produits du partenariat National Cooperative Soil Survey (NCSS). La couche de carte maillée se trouve dans une géodatabase de fichier ArcGIS au format raster. Les données de carte raster et vectorielle ont une étendue à l'échelle de l'État. Les données de la carte raster ont une taille de cellule de 10 mètres qui se rapproche des polygones vectoriels dans une projection Albers Equal Area. Chaque cellule (et polygone) est liée à un identifiant d'unité cartographique appelé clé d'unité cartographique. Une clé d'unité de carte unique est utilisée pour lier les cellules raster et les polygones aux tables attributaires. Ce service contient des couches sélectionnées créées à partir de la Soil Data Management Toolbox et comprend des tables de la base de données de table de recherche de valeur ajoutée nationale (valeur). Les outils de développement de données de sol pour ArcGIS™ incluent l'ensemble d'outils utilisé par l'USDA-NRCS pour créer les bases de données gSSURGO à partir d'un instantané de base de données Soil Data Mart chaque année fiscale. Des outils de création de cartes et de rapports pédologiques sont également disponibles. Des informations détaillées sur les données gSSURGO, la boîte à outils et la base de données du tableau national de recherche de valeur ajoutée (valeur) sont disponibles à l'adresse : https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/survey/ geo/?cid=nrcs142p2_053628

  • Température et humidité du sol (0)
    • Température (1)
    • Humidité (2)
    • Sous-classe_humidité (3)
    • Temp_Humidité (4)
    • Moisture_Moisture_Subclass (5)
    • Temp_Moisture_Moisture_Subclass (6)
    • Nom_commun_du_sol (7)
    • Facteur T DCD (9)
    • Facteur K, DCD sans roche, 0 à 1 cm (10)
    • Facteur K, sol entier DCD, 0 à 1 cm (11)
    • Indice d'érodabilité au vent DCD (12)
    • Cote hydrique par unité cartographique PP (14)
    • Nom du site écologique DCD, site de parcours NRCS (15)
    • ID de site écologique DCD, site de parcours NRCS (16)
    • Adéquation du chaînage DCD (18)
    • Préparation mécanique du site (profonde) DCD (19)
    • Préparation mécanique du site (surface) DCD (20)
    • Traitement mécanique, tambour roulant DCD (21)
    • Perceuse de parcours DCD (22)
    • Ensemencement des parcours, écorégion du plateau du Colorado DCD (23)
    • Ensemencement des parcours, écorégion du Grand Bassin DCD (24)
    • Aptitude à la plantation manuelle DCD (25)
    • Aptitude à la plantation mécanique DCD (26)
    • Potentiel de mortalité des semis DCD (27)
    • Escrime DCD (28)
    • Susceptibilité à l'invasion Medusahead DCD (29)
    • Susceptibilité à l'invasion du chardon étoilé jaune DCD (30)
    • Potentiel d'empiètement du genévrier occidental (OR) DCD (31)
    • Potentiel d'habitat du lapin nain DCD (32)
    • Susceptibilité à la dégradation du site DCD (33)
    • Susceptibilité aux dommages causés par le feu DCD (34)
    • Potentiel de dommages par incendie DCD (35)
    • Résistance à la poussière fugitive DCD (36)
    • Résistance au compactage du sol DCD (37)
    • Potentiel de restauration des sols DCD (38)
    • Risque d'érosion (hors route, hors piste) DCD (39)
    • Alimentation en eau disponible, 0 à 50 cm (41)
    • Texture de surface DCD, 0 à 1 cm (42)
    • Pourcentage de limon DCP, 0 à 20 cm (43)
    • Pourcentage de sable DCP, 0 à 20 cm (44)
    • Pourcentage d'argile DCP, 0 à 20 cm (45)
    • Classification du groupe AASHTO - (Surface) DCD, 0 à 1 cm (47)
    • Pente représentative DCP (48)
    • Nom du matériau parent DCD (49)
    • Classification unifiée des sols (surface) DCD, 0 à 1 cm (50)
    • Groupe de sols hydrologiques DCD (51)
    • Profondeur jusqu'à n'importe quelle couche de sol DCP (52)
    • Classe de drainage DCD (53)
    • Givre Action DCD (54)
    • Jours sans gel DCP (55)
    • pH (1 à 1 Eau) DCP, 0 à 25 cm (57)
    • Conductivité électrique (CE) DCP, 0 à 25 cm (58)
    • Taux d'adsorption de sodium (SAR) DCP, 0 à 25 cm (59)
    • Santé des sols - Matière organique DCP, 0 à 1cm (60)
    • Classe de fréquence d'étang DCD, janvier - décembre (62)
    • Classe de fréquence d'inondation DCD, janvier - décembre (63)
    • Profondeur jusqu'à la nappe phréatique DCP, janvier - décembre (64)
    • Gamme Production (Année Favorable) WTA (66)
    • Gamme Production (Année Défavorable) WTA (67)
    • Gamme Production (Année Normale) WTA (68)
      (69) (70)
  • Texte du droit d'auteur : Personnel d'étude de sol. National Value Added Look Up (value) Table Database pour la base de données Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) pour les États-Unis d'Amérique et les territoires, les Commonwealths et les nations insulaires desservis par l'USDA-NRCS. Département de l'Agriculture des États-Unis, Natural Resources Conservation Service. Disponible en ligne sur https://gdg.sc.egov.usda.gov/. version : 20170125.

    Référence spatiale : 102039 (102039)


    Cache de carte fusionné unique : faux

      XMin : -2878295.244731878
      YMmin : 2089565.9107433234
      XMax : 17571.051431876374
      YMax : 2822758.906713416
      Référence spatiale : 102039 (102039)

      XMin : -3077585.958401601
      YMmin : 882749.9224100002
      XMax : 216861.7651015995
      YMax : 3281619.62399
      Référence spatiale : 102039 (102039)

    Types de formats d'images pris en charge : PNG32,PNG24,PNG,JPG,DIB,TIFF,EMF,PS,PDF,GIF,SVG,SVGZ,BMP


    • Décrivez comment une zone fonctionne ou se comporte.
    • Décrivez comment ces performances sont liées au scénario actif ou à une autre couche d'entités surfaciques dans un graphique de tableau de bord GeoPlanner.

    GeoPlanner fournit des outils d'analyse et de classification. Les outils d'analyse vous permettent de créer des ensembles de données qui vous aident à visualiser un phénomène ou à poser une question sur une zone afin de mieux comprendre son fonctionnement. Les outils de classification vous permettent de classer les valeurs dans ces ensembles de données pour vous aider à comprendre la pertinence d'une activité dans ce domaine. Le classement, par le biais de la classification, vous aide à comprendre les performances d'une zone. La classification dans GeoPlanner implique le mappage des valeurs d'entrée sur une échelle d'adéquation pouvant aller jusqu'à neuf valeurs.

    Outils d'analyse spatiale

    GeoPlanner comprend de nombreux outils d'analyse spatiale hébergés sur ArcGIS Online. Sur ArcGIS Online , l'utilisation d'outils d'analyse spatiale consomme des crédits organisationnels à la fois pour l'exécution de l'outil et le stockage des entités en sortie. Chaque outil d'analyse spatiale dispose d'un estimateur de crédit, vous pouvez donc estimer le nombre de crédits que l'opération consommera avant de l'exécuter. Le coût d'exécution et de stockage des fonctionnalités a tendance à être très faible.

    GeoPlanner propose deux types d'outils d'évaluation : l'analyse spatiale et l'analyse d'adéquation. Les outils d'analyse spatiale s'exécutent sur des couches d'entités et créent des couches de sortie. Les outils d'analyse d'adéquation utilisent une superposition de trames pondérées pour générer un nouvel élément de couche d'image dans votre organisation.

    Après avoir exécuté un outil, vous devrez reclasser la sortie.

    Classer

    La classification vous aide à donner un sens à vos données en triant et en organisant les valeurs en groupes qualitatifs faciles à comprendre. L'outil GeoPlanner Classify vous permet de classer les entités dans un jeu de données en fonction des valeurs attributaires pour vous aider à comprendre et à visualiser l'adéquation. Le classement est une méthode pour comprendre la performance. Cet outil peut être utilisé pour la plupart des couches d'entités et crée un nouvel élément de couche dans votre organisation ArcGIS. L'élément de couche peut être utilisé comme couche d'évaluation dans les tableaux de bord GeoPlanner.

    Le tableau suivant comprend des questions que vous pouvez poser sur une zone pour vous aider à comprendre comment cette zone fonctionne. Il répertorie un outil d'analyse qui vous aide à répondre à chaque question et comprend un exemple de sortie. Il montre ensuite comment vous pouvez classer cette sortie pour vous aider à visualiser l'adéquation ou les performances de la zone.

    Qu'y a-t-il dans un rayon de 5, 10 et 15 minutes en voiture ?

    Symbole vert : temps de trajet de 5 minutes, adéquation maximale

    Symbole jaune : temps de trajet de 10 minutes, aptitude moyenne

    Symbole rouge : temps de trajet de 15 minutes, aptitude la plus faible

    Quelle partie de cette zone se trouve sur les zones humides?

    Symbole vert—Zone de terres humides la plus petite, risque ou impact le plus faible

    Symbole jaune : risque ou impact moyen

    Symbole rouge—La plupart des zones humides, risque ou impact le plus élevé

    Quels quartiers ont connu le plus d'événements criminels ?

    Symbole vert : moins de crimes, moins de risques

    Symbole rouge : la plupart des crimes, le risque le plus élevé

    Analyse personnalisée

    GeoPlanner vous permet de découvrir et d'exécuter des services de géotraitement personnalisés afin que vous puissiez accéder à de puissants outils d'analyse.


    1 réponse 1

    OK, je comprends. Vous souhaitez tracer plusieurs couches raster sur le ggplot ou vous voulez que l'objet raster se trouve sur votre objet polygone d'arrière-plan. Le problème avec rasterVis::gplot est qu'il trace directement le raster et ne permet pas d'en ajouter un autre sous ou dessus. Vous me rappelez que j'avais déjà eu ce besoin et modifié la fonction gplot pour récupérer les données sous forme de tibble afin que vous puissiez ensuite jouer avec autant que vous le souhaitez avec dplyr puis ggplot2 . Merci pour le rappel, je l'ai ajouté dans ma bibliothèque github actuelle pour une utilisation ultérieure !
    Utilisons un exemple reproductible pour montrer cette fonction :


    Création de données d'affichage de l'heure Google Earth avec ArcGIS

    introduction
    La sortie de Google Earth 4 a apporté de nombreuses améliorations à un outil de visualisation géographique déjà fantastique, mais à mon avis, la nouvelle fonctionnalité la plus importante est l'introduction du nouveau contrôle du temps qui vous permet d'incorporer des informations de temps dans vos données SIG existantes. L'ajout de cette quatrième dimension améliore considérablement les capacités de Google Earth en vous permettant d'analyser les modèles de vos données au fil du temps. Dans cet article pratique, vous découvrirez comment créer des fichiers au format Google Earth activés par le temps (kml/kmz) en utilisant une combinaison d'ArcGIS Desktop, Spatial Analyst, Google Earth et votre éditeur de texte préféré.

    Un nouveau contrôle de temps a été ajouté à l'interface utilisateur qui vous permet de contrôler la période de temps du globe. Le contrôle Temps, à la fois fonctionnel et minimal, n'est visible sur l'écran Google Earth que lorsque des balises TimeSpan sont détectées dans votre fichier kml/kmz.

    L'interface utilisateur du contrôle Timer se compose d'une zone déplaçable contenant une date de début et de fin que vous pouvez développer ou réduire ainsi que des contrôles pour démarrer l'animation temporelle et afficher le formulaire de propriétés Time.

    Les propriétés temporelles, y compris le fuseau horaire, la vitesse d'animation et d'autres options, peuvent être définies à partir de cette boîte de dialogue. Les données qui ont été marquées avec des informations temporelles apparaîtront ou disparaîtront en fonction de l'heure actuelle de la carte. La balise TimeSpan représente une étendue temporelle délimitée par des dates/heures de début et de fin. La balise décrit l'instant de début d'une période de temps tandis que la balise décrit l'instant de fin d'une période de temps. Dans l'exemple ci-dessous, la date de début est le 1er janvier 2003 et la date de fin est le 31 décembre 2003.

    Aperçu
    Dans cet article, nous intégrerons ArcGIS et Google Earth pour analyser les données de permis de construire pour la ville d'Austin, au Texas, pour les années 1997 à 2003. Notre analyse sera effectuée à l'aide d'ArcGIS avec l'extension Spatial Analyst pour créer à la fois des rasters et des vecteurs. des fichiers de sortie qui seront ensuite utilisés pour construire des fichiers au format KML qui affichent les résultats de notre analyse via Google Earth et son nouveau contrôle Time. Avant d'entrer dans les détails de la création d'un fichier Google Earth contenant une analyse temporelle des données géographiques effectuée dans ArcGIS, examinons d'abord le produit fini. Si vous ne l'avez pas déjà fait, assurez-vous de télécharger une copie de Google Earth 4 avant de poursuivre cet article. Pour accomplir cette tâche, j'ai créé deux fichiers kml de sortie distincts. La première est une analyse vectorielle des données de permis de construire par secteur de recensement et affichée sous forme de carte en couleurs graduées. Pour visualiser les résultats de cette analyse, veuillez cliquer ici. En utilisant les mêmes données, j'ai également créé une "carte thermique" au format raster qui peut être consultée ici.

    Traiter
    Étape 1 – Obtenir des données SIG
    J'ai d'abord obtenu des données de permis de construire de la ville d'Austin, au Texas, pour les années 1997 à 2003, qui avaient déjà été géocodées et stockées sous forme de données ponctuelles au format shapefile. Chaque année était stockée dans un fichier de formes distinct. Pour plus d'informations concernant les données sur les permis de construire pour la ville d'Austin, veuillez visiter leur site Web. Ces données ont ensuite été chargées dans ArcMap avec les polygones de secteurs de recensement à des fins de jointure spatiale avec les données de permis de construire.

    Étape 2 - Traiter les données dans ArcMap
    Dans ce cas particulier, l'objectif était de créer deux fichiers kml de sortie distincts, l'un pour l'analyse vectorielle et l'autre pour l'analyse raster (« carte thermique »). Dans le cas de notre analyse vectorielle, j'ai également ajouté une couche de polygone de secteur de recensement qui couvre la région d'Austin, au Texas. Une série de jointures spatiales a ensuite été effectuée entre chacun des fichiers de formes de points contenant des données de permis de construire et la couche polygonale du secteur de recensement. Pour plus d'informations sur l'exécution de jointures spatiales dans ArcMap, veuillez consulter le fichier d'aide du bureau. Le résultat de chaque jointure spatiale a été l'ajout d'un nouveau champ dans la couche polygonale du secteur de recensement contenant un décompte du nombre de permis de construire délivrés pour chaque secteur. À la fin de ce traitement, j'avais des champs pour chaque année contenant le nombre de permis de construire pour cette année-là. L'ajout du nombre de permis de construire par année est illustré dans la figure ci-dessous.

    En utilisant successivement chaque champ, j'ai ensuite créé une carte de couleurs graduée pour chaque année. Enfin, à l'aide de la fonction Exporter la carte dans ArcMap, j'ai ensuite exporté les fichiers image pour chaque année au format .png. Par exemple, j'ai exporté la carte couleur graduée du permis de construire de 2003 sous le nom go_Census_Tracts_2003.png. Ces fichiers images serviront de base à notre affichage des données temporelles dans Google Earth.



    Pour notre analyse de densité raster « heat map », le traitement de nos données de permis de construire a été analysé à l'aide de l'outil Point Density dans l'extension Spatial Analyst d'ArcGIS.

    Tout comme avec nos cartes de couleurs graduées vectorielles, j'ai créé des couches raster individuelles pour chaque année et exportées vers un fichier image au format .gif à l'aide d'Export Map. Vous pouvez voir un exemple de ce type de « carte thermique » raster dans la figure ci-dessous.


    Une dernière tâche que j'ai effectuée dans ArcMap consistait à collecter l'étendue géographique en degrés décimaux des images de sortie. Cela a été accompli très facilement en définissant mon affichage des propriétés du bloc de données sur «Degrés décimaux», puis en déplaçant le curseur sur les étendues maximale et minimale de l'affichage et en rassemblant manuellement les emplacements des coordonnées.

    Une considération supplémentaire que vous devez prendre en compte est la transparence de vos images de sortie. La définition d'une valeur de transparence vous permet de voir les sources de données sous-jacentes fournies par Google Earth tout en visualisant les résultats de votre analyse. Dans ce cas, j'ai défini une valeur de transparence de 50% sur chaque image de sortie via l'onglet Affichage des propriétés de la couche. Cette étape n'est cependant pas absolument nécessaire car des valeurs de transparence peuvent être définies pour les images dans Google Earth.

    Étape 3 - Créer un fichier KML/KMZ
    La dernière étape de la création des données d'affichage de l'heure Google Earth est la création des fichiers kml/kmz réels qui afficheront les données. Il existe plusieurs manières d'y parvenir, mais pour les besoins de cet article, nous allons créer le fichier de sortie final via un éditeur de texte (Bloc-notes) afin que vous puissiez bien comprendre le fonctionnement de ce processus. . Cependant, nous allons créer le fichier de données kml de base initial via Google Earth.

    Ouvrez Google Earth et créez un dossier dans lequel placer les fichiers graphiques en sélectionnant Ajouter un dossier dans le volet Emplacements. Allez-y et donnez au dossier un nom comme "Austin Building Permits 1997 - 2003" comme vous le voyez ci-dessous et cliquez sur OK.

    Maintenant, faites un clic droit sur le dossier nouvellement créé et sélectionnez "Enregistrer sous" et écrivez le fichier au format .kml (pas .kmz pour l'instant). Cela créera la structure de base du fichier kml avec lequel nous allons maintenant travailler dans votre éditeur de texte préféré pour le reste du didacticiel. Fermez Google Earth et accédez à l'endroit où vous avez enregistré le fichier kml et ouvrez-le avec votre éditeur de texte préféré. Vous devriez voir quelque chose comme la figure ci-dessous.


    Cela servira de fichier de base que nous utiliserons maintenant pour ajouter une superposition d'image et des balises d'affichage de l'heure. Chaque image que nous avons exportée depuis ArcMap devra être importée dans le fichier kml en tant que superposition d'images. Ci-dessous, vous verrez un exemple d'utilisation de la balise pour importer vos fichiers image en tant que superpositions d'images dans Google Earth. Cette première étiquette superposée au sol représente les données des permis de construire de 1997 au niveau du secteur de recensement.

    Il y a quelques points que je vais souligner à propos des attributs de la balise. Notez que l'attribut contient un pointeur vers le fichier image que j'ai exporté depuis ArcMap. Dans notre fichier kml, il s'agit d'un chemin codé en dur vers l'image, mais nous verrons plus tard comment vous pouvez le modifier en un nom de chemin relatif pour une distribution facile de vos fichiers. L'autre chose à noter est la balise qui contient les coordonnées de délimitation de votre image. C'est ainsi que vous spécifiez où Google Earth doit placer votre image. De retour à l'étape 2, nous avons rassemblé les coordonnées géographiques de notre affichage dans ArcMap, et il est maintenant temps d'utiliser ces coordonnées. En utilisant cet ensemble de balises kml, vous avez spécifié un pointeur vers un fichier image que vous avez créé avec les coordonnées de délimitation de l'endroit où l'image sera affichée dans Google Earth. Ce code doit être placé juste en dessous du 1er slogan.

    Maintenant que vous savez comment définir une superposition d'images, nous avons besoin d'un moyen d'ajouter des données temporelles à chaque image afin que Google Earth puisse afficher chacune des images dans un format basé sur le temps. Plus tôt dans le didacticiel, nous avons dit que la balise peut être utilisée pour accomplir cette tâche. En ajoutant la balise à notre kml comme vous le voyez ci-dessous, nous pouvons définir la période de temps pendant laquelle chacune de nos superpositions d'images sera visible dans Google Earth.

    À ce stade, nous avons entièrement défini le kml pour une seule superposition au sol afin d'afficher nos données de permis de construire pour l'année 1997. Vous devrez effectuer exactement les mêmes étapes pour importer chacune des images restantes de votre collection dans le fichier kml. Cela peut être un processus fastidieux, mais grâce à l'utilisation du copier-coller, vous pouvez grandement simplifier la tâche. Vous pouvez télécharger le texte intégral du code créé dans ce tutoriel en cliquant ici.

    Une fois que vous avez entièrement défini les balises kml pour chaque image, vous pouvez enregistrer le fichier, puis l'ouvrir dans Google Earth. Vous devriez voir quelque chose de similaire à ce qui suit :

    Notez que chaque superposition d'image a été ajoutée au dossier et que le contrôle Temps est maintenant visible et prêt à être utilisé dans Google Earth. Il y a une tâche supplémentaire que je recommanderais d'effectuer pour rendre le partage et la distribution de vos fichiers plus efficaces. Rappelez-vous que dans notre fichier kml, nous avons codé en dur les chemins d'accès à nos fichiers image. En convertissant le fichier kml au format kmz, nous pouvons intégrer les images dans le fichier au format kmz compressé et, ce faisant, modifier le chemin d'accès à nos images en un chemin relatif plutôt qu'un chemin codé en dur. Cela peut être facilement accompli dans Google Earth en cliquant avec le bouton droit sur le dossier et en sélectionnant Enregistrer sous et en sélectionnant le format .kmz.

    La structure physique du fichier kmz résultant est illustrée ci-dessous.

    Notez que tous les fichiers image ont été chargés dans le fichier kmz et qu'un nouveau fichier doc.kml a été créé. Le contenu du fichier doc.kml est presque identique au fichier kml que nous avons créé précédemment, à l'exception du fait que les chemins d'accès à nos fichiers image sont désormais des chemins relatifs.

    Pour afficher le contenu d'un fichier .kmz, vous pouvez simplement renommer l'extension en .zip, puis ouvrir le fichier zip.

    Étape 4 - Utilisation du contrôle du temps
    Comme c'est le cas avec la plupart des fonctionnalités de Google Earth, le contrôle du temps est incroyablement facile à utiliser. Lorsque Google Earth détecte l'utilisation de balises dans vos fichiers kml/kmz, il affiche automatiquement le contrôle.

    Bouton de lecture - Utilisé pour démarrer une animation d'affichage de l'heure à partir de votre fichier kml/kmz

    Bouton Pause - Utilisé pour mettre en pause l'animation d'affichage de l'heure

    Afficher les propriétés de l'heure – Affiche le formulaire des propriétés de l'heure

    Intervalle de temps - Zone déplaçable qui se compose d'un intervalle de temps (date de début et date de fin)

    Dans cet article pratique, nous avons découvert un processus simple pour visualiser des données géographiques comportant un élément temporel grâce à l'utilisation d'ArcMap et de Google Earth. Ce type d'analyse est important dans de nombreuses études SIG car il permet de distinguer les modèles de vos données au fil du temps.


    Fondamentaux des Systèmes d'Information Géographique

    Existant depuis 1962, les Systèmes d'Information Géographique (SIG) prennent aujourd'hui tout leur sens. Et pas seulement dans le système GPS de votre voiture ou les capacités de suivi de votre téléphone portable. Le SIG trouve des applications dans l'ensemble de la science, du gouvernement, des entreprises et de l'industrie, de la planification régionale et communautaire, de l'architecture et des transports à la santé publique, à la cartographie de la criminalité et à la défense nationale.

    Les fondamentaux de l'information géographique, quatrième édition de Michael DeMers mettent à jour un texte déjà essentiel, capturant les développements significatifs dans le domaine et répondant aux besoins d'un ensemble diversifié de lecteurs, des géographes aux étudiants dans une foule d'autres domaines.

    Si vous n'êtes pas géographe ou si vous débutez en SIG, obtenez une introduction rapide à la « configuration du terrain » du SIG via la nouvelle section « Permis d'apprentissage spatial ». Participez ensuite à l'excitation de la découverte avec les bases de données SIG en absorbant des concepts et des compétences tels que les données et cartes géographiques numériques, les modèles de données SIG, l'analyse spatiale, la mesure et la classification, la modélisation cartographique et la conception SIG.

    Répondant à la fois aux besoins et aux compétences techniques des étudiants d'aujourd'hui, cette quatrième édition :
    * Rend les concepts accessibles aux étudiants issus d'un large éventail d'horizons
    * Offre une couverture plus pratique et pertinente de la conception et de la mise en œuvre du SIG
    * Reflète les derniers changements dans les applications SIG
    * Examine plus en profondeur l'informatique sous-jacente aux SIG
    * Découvrez les développements les plus récents sur la recherche SIG
    * Élargit la couverture de la littérature de plus en plus robuste sur la visualisation cartographique
    * Comprend des laboratoires Web et des liens vers des ressources de jeux de données actuelles et mises à jour

    Adoptant une approche ouverte et pratique qui vous amène à poser vos propres questions sur les concepts sous-jacents, la quatrième édition vous aide non seulement à maîtriser les bases, mais aussi à acquérir les compétences actives de résolution de problèmes qui sont un élément clé du succès dans le industrie SIG.


    Qu'est-ce que le SIG ?

    Un système d'information géographique est un système informatique qui capture, stocke, vérifie et affiche des données relatives aux emplacements sur la surface de la Terre. Le SIG relie des données non liées pour aider les individus et les organisations à développer une meilleure compréhension des modèles et des relations spatiales. La technologie SIG fait partie intégrante de l'infrastructure des données spatiales. Avec la technologie, toute information qui inclut l'emplacement est une information précieuse. Il existe de nombreuses façons d'exprimer l'emplacement, notamment l'adresse, la latitude, la longitude et le code postal.

    Les types d'informations que gère le SIG

    La technologie comprend des données sur les personnes. Par exemple, le revenu, la population et le niveau d'éducation. Le SIG peut également inclure des informations sur un paysage. Ces détails liés au paysage comprennent différents types de végétation, l'emplacement des ruisseaux/rivières et les types de sol. Il peut également collecter des données cruciales telles que la position des fermes, des usines, des écoles, des routes, des lignes électriques et des égouts pluviaux. Vous allez bientôt faire partie de ceux qui collectent et organisent ces données. Diplômé rapidement grâce à notre aide aux missions SIG.

    SIG utilisé pour comparer et contraster divers types d'informations

    Les décideurs utilisent la technologie SIG pour comparer l'emplacement de différents types de choses afin de découvrir les relations qui existent entre elles. Peut-être que vous donner un exemple vous aiderait à mieux comprendre ce que nous disons.

    Exemple:

    En utilisant le SIG, une organisation peut identifier les endroits qui produisent de la pollution tels que les usines. Ils pourraient ensuite l'utiliser pour localiser les zones sensibles à une telle pollution, telles que les rivières et les zones humides. Le SIG générerait alors une carte qui aiderait les gens à déterminer les zones les plus exposées au risque de pollution de l'eau.

    Vous pouvez maintenant voir à quel point la technologie SIG est indispensable lorsqu'il s'agit de planifier et de gérer des ressources critiques. Il existe de nombreux autres exemples de la manière dont le SIG fournit des informations très utiles. Et votre professeur peut vous confier une mission SIG qui vous oblige à inclure plus d'exemples où la technologie SIG joue un rôle vital.

    La technologie SIG trouve une utilisation dans plusieurs domaines

    Chaque grande technologie trouve une application dans de nombreux secteurs de l'économie. As a GIS graduate, you can expect to find a job in any of the following areas:

    • Government
    • Healthcare
    • Water and wastewater management
    • Business services and engineering
    • Oil and Gas
    • Aerospace and defense
    • Telecommunication
    • Transportation and logistics
    • Agriculture and Forestry

    Are You Avoiding the Hard Work Required to Finish Your Degree?

    You want to work hard and graduate soonest possible. But that is probably not what you always do. A lot of college students complain of there being too much work. Some of them party and socialize too much, and might not pay their GIS assignments the keen attention they deserve. And that can derail their academic success in the end.

    Earning this degree or any other for that matter involves listening to lectures, taking notes, completion of assignments, and taking tests. Do not forget to finish that GIS assignment, even if it seems complicated. We provide GIS assignment help to college students who want to make their college years count.

    Data Capture

    Data capture refers to the process of putting information in a GIS. Getting digital data such as tables and satellite images into this system is as simple as uploading them. However, the treatment of maps is a little different. Maps necessitate scanning or conversion into digital formats before uploading them into the system starts.

    GIS Data Formats

    Some of the most critical data GIS concerns itself with are cartographic data, digital data, data in spreadsheets, and photographic data. We want to walk you through each of these data types. You want to know as much as you can about GIS technology while still in college.

    Soon, you are graduating from college. And your future employer would expect you to have adequate theoretical knowledge in GIS and related technologies. Our GIS assignment help prepares you into a highly knowledgeable GIS graduate who confronts work-related problems with confidence.

    Cartographic data is data used to make maps. It may include information like the location of streams, hills, valleys, and roads. Survey data is also a crucial part of cartographic data as it produces information people can directly enter into a geographical information system.

    Photographic data is another type of valuable GIS data. Photographic data require interpretation if they are going to be of any use to organizations. The process involves detailed analyzing of aerial photographs. Additionally, it includes studying the different features captured.

    One good example of digital data is computer data collected using satellites. Such data provide detailed information on land use. The data may include the location of farms, forests, and towns. As a GIS graduate, feeding digital data into a GIS will probably be part of your job description.

    Data in Spreadsheet Form

    Accountants are not the only people who use spreadsheets. As a GIS graduate, you will be handling data recorded in spreadsheets and tables on a continuing basis. Population demographics is one example of such data. Crucial demographic information ranges from ethnicity, age, and income to recent online purchases and browsing preferences.

    All those GIS assignments your professor is asking you to write are not a waste of time. Do you think our GIS assignment help would be of any help to you? Perhaps. Talk to us.

    One More Thing: Remote Sensing

    Remote sensing is another capability usually integrated into a geographic information system. Remote sensing deals with imagery and other such data collected from balloons, drones, and satellites.

    GIS Aims to Relate All These Seemingly Unrelated Data

    Each type of data we have described in the previous paragraphs may not appear like it has any relation to the rest. However, that is not the case. The interrelatedness of different kinds of data is evident upon closer examination. GIS technology allows experts to overlay all these types of information on top of one another on one map regardless of their original format or source.

    Using location as the key index variable, GIS relates all kinds of seemingly unrelated data to produce incredibly useful information. Your GIS assignment probably requires you to describe how GIS technology relates digital, spreadsheet, photographic, and cartographic data to one another for better planning.

    GIS File Formats and Storing of Data

    Raster and Vector are the two main types of GIS file formats. Raster formats are fundamentally pixels or grids of cells. These formats are suitable for storing data that varies, e.g., satellite imagery. Vector formats, on the other hand, are polygons that use lines and nodes (nodes are points). Vector formats help organizations store GIS data having definite borders. Examples of such data would be streets and school districts. We are here. Our GIS assignment help enables you to demonstrate your in-depth understanding of the various topics your GIS degree covers.

    GIS Maps

    After entering all of the desired data into a GIS system, experts may combine them to create various kinds of individual maps. The data layers added determine the nature of the maps produced. People can add to or remove data layers from such maps. These maps can help government departments better understand how natural features relate to human activities.

    Such maps can display all the human-made features existing near natural features. They may show, for example, which businesses and homes are in flood-prone or earthquake-prone areas. Additionally, such maps can help organizations obtain detailed information relating to a specific location. Such information could include average income, voting patterns, and book sales.

    How GIS Technology Helps Researchers

    As a promising academic, you want to know how GIS technology supports research. GIS technology helps researchers to track the changes that take place in a given area over time. Using data collected by satellites, geographers can develop knowledge regarding how ice coverage in polar regions has advanced or retreated through time.

    Scientists use time-lapse photography to get detailed information regarding the various processes that occur in an area over an extended period. Such scientists may, for example, accumulate data showing fluid movements in air and ocean currents. They can then analyze the information collected to understand better how energy in heat and moisture moves all over planet Earth. Also, geologists often use GIS technology to obtain three-dimensional images that help them more effectively study earthquake faults.

    Career Options for GIS Graduates

    A GIS graduate’s job may involve creating data, analyzing it, or displaying it on maps. Some of the career options are:

    A cartographer’s job is to display data on a map after a GIS technician has created it. It helps if you are artistic.

    Becoming a GIS specialist requires one to have excellent analytical skills. Working alongside programmers, these professionals analyze and automate data. We can also help with programming assignments.

    Eventually, you are going to become a GIS manager. As you already know, a manager’s job is to manage other employees and coordinate projects. You will have technicians, cartographers, and specialists working under you. But that is all in the future. You still have college to clear first. For now, what you need to do is focus on completing your GIS assignment.

    Are you saying the task is hard? It probably is. But we are here. Why get all stressed out when our experts are all here waiting for your instructions? Our GIS assignment help is the assistance you need to master the various topics and the concepts they cover. Do you want to talk to us? Contact us anytime and order your sample.

    Finish Your GIS Assignments on Time and Save Money

    Time management is a critical skill. Unfortunately, a lot of people including college students are not that good when it comes to completing tasks on time. A lot of GIS students are always running a little late, but we have always helped them. But you should do things differently. One main reason to move fast after receiving your assignment is that you will get different results. Better results, usually.

    Ordering immediately you get the instructions allows you to receive your sample early enough. That way, you can spend some quality time reviewing it and writing your GIS assignment help. Our sample assignment is supposed to guide you as you develop yours. You want to avoid “emergency” orders. Such orders end up costing you considerably more than they would ordinarily cost. You probably know that most online writing services set their price points on the basis of “urgency” and order complexity.

    Choose Because:

    • We always deliver excellence.
    • Our writers are highly educated and industry-experienced professionals who will guide and encourage you until you succeed.
    • We have assisted thousands of GIS students over the years, and we have always fully met their expectations.
    • Our prices accurately reflect the quality we deliver.
    • We offer free unlimited revisions.
    • You will receive a free title page.
    • You will enjoy free and correctly inserted in-text citations.
    • We want to make you happy with a free references page and free formatting.
    • You will get rigorously researched work that makes your professor smile.
    • We strongly believe in timely delivery of high-quality work.
    • Our systems keep your data guarded by a sentry who never tires — our sophisticated and impregnably secure systems are that ever-watchful sentry.
    • We offer a full money-back guarantee that ensures we deliver the quality we promised you.
    • We love our customers and want them to succeed, no matter how challenging their circumstances could be.
    • You will enjoy 100% privacy and confidentiality.

    We offer GIS assignment help to interested college students who want to get great grades and graduate the soonest possible. We are the listening partner you need at a time like this. ORDER Now.


    Usage

    • When the Input Features are polygons, the Clip Features must also be polygons.
    • When the Input Features are lines, the Clip Features can be lines or polygons. When clipping line features with line features, only the coincident lines or line segments are written to the output, as shown in the graphic below.
    • When the Input Features are points, the Clip Features can be points, lines, or polygons. When clipping point features with point features, only the coincident points are written to the output, as shown in the graphic below. When clipping point features with line features, only the points that are coincident with the line features are written to the output.

    The Output Feature Class will contain all the attributes of the Input Features .

    This tool will use a tiling process to handle very large datasets for better performance and scalability. For more details, see Geoprocessing with large datasets.

    Line features clipped by polygon features:

    Point features clipped by polygon features:

    Line features clipped with line features:

    Point features clipped with point features:

    Attribute values from the input feature classes will be copied to the output feature class. However, if the input is a layer or layers created by the Make Feature Layer tool and a field's Use Ratio Policy is checked, then a ratio of the input attribute value is calculated for the output attribute value. When Use Ratio Policy is enabled, whenever a feature in an overlay operation is split, the attributes of the resulting features are a ratio of the attribute value of the input feature. The output value is based on the ratio in which the input feature geometry was divided. For example, If the input geometry was divided equally, each new feature's attribute value is assigned one-half of the value of the input feature's attribute value. Use Ratio Policy only applies to numeric field types.

    Geoprocessing tools do not honor geodatabase feature class or table field split policies.


    Voir la vidéo: Superposición overlay de una mancha poligonal sobre raster usando ArcGIS