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Desenhar dinamicamente um polígono em torno de outro shapefile, ArcGIS 10.2

Desenhar dinamicamente um polígono em torno de outro shapefile, ArcGIS 10.2


Digamos que eu tenha um raster de vegetação que indica a densidade da floresta em todo o mundo. Eu também tenho um arquivo de forma que contém os limites administrativos de cada país do mundo. A parte fácil é ter certeza de que as células da grade estão dentro dos limites do país, mas o que quero fazer depois é criar um limite poligonal separado que envolverá a região em questão. É melhor fazer isso dinamicamente com base em um determinado limite de densidade, que pode variar de país para país. Eu não descobri exatamente como lidar com isso ainda, mas, uma vez que o fizer, como vou encerrar esses dados em um polígono que pode ser salvo como outro shapefile. Anexei uma imagem de como desejo o resultado.

Assim, depois que um limite for determinado, um polígono será desenhado em torno da área o mais próximo possível do limite, desculpe o lado livre acima e, em seguida, produza-o como um novo arquivo de forma. Isso é possível e alguma ideia sobre como isso pode ser feito? O uso do Model Builder seria viável para criar uma ferramenta que usaria o shapefile de densidade, shapefile de limite e valor de limite como entradas para produzir um polígono?


É possível converter Raster em Polígono e então usar os polígonos em uma das ferramentas referenciadas pelo comentário de Branco?

Máscaras de contorno de recurso

Geometria Limite Mínima


Procedimento

É necessário que cada recurso de ponto e polígono receba um identificador exclusivo. Se for Object ID (OID), crie um novo campo para calcular os valores de OID dentro, pois o OID pode mudar com esses processos.

  1. Abra o ArcMap. Adicione os shapefiles de ponto e polígono ou classes de recurso ao ArcMap.
  2. Abra o Tampão (Análise) ferramenta de geoprocessamento da ArcToolbox, Ferramentas de análise & gt Proximidade & gt Buffer. Colocou o Recursos de entrada ao ponto shapefile. Nomeie a saída (BufferA neste exemplo). Defina a unidade linear e a distância do buffer. Clique OK.
  3. Se os dados estiverem em um sistema de coordenadas projetadas, pule para a próxima etapa. Se não, continue. No ArcMap, clique em Exibir & gt Data Frame Propriedades & gt Coordinate System aba. No Selecione um sistema de coordenadas caixa de diálogo, selecione Sistemas de Coordenadas Predefinidas & gt Projetadas & gt Continental & gt América do Norte & gt EUA Contiguous Albers Equal Area Conic. Clique OK.
  4. No índice do ArcMap, clique com o botão direito no polígono shapefile & gt Abrir tabela de atributos. Clique Opções e adicionar campo. Nomeie o campo & # 39TotArea & # 39, defina o tipo para Dobro. Clique OK.
  5. Na tabela de atributos do shapefile do polígono, clique com o botão direito do mouse no campo TotArea & gt Calcular geometria. Colocou o Propriedade para Área. Colocou o Sistema de coordenadas para um sistema de coordenadas projetadas. Defina a unidade linear e anote-a para uma etapa posterior. Clique OK e feche a tabela de atributos.
  6. Abra o Cruzar (análise) ferramenta de geoprocessamento da ArcToolbox, Ferramentas de análise & gt Overlay & gt Intersect. Defina a entrada para o arquivo de forma do polígono e o arquivo de forma do BufferA (resultado do buffer). Defina o local de saída e o nome (& # 39IntersectA & # 39 para este exemplo). Clique OK.
  7. No Índice ArcMap, clique com o botão direito no arquivo de forma IntersectA (resultado da ferramenta Intersect) & gt Abrir tabela de atributos. Clique Opções e adicionar campo. Nomeie-a & # 39Área & # 39, defina o tipo para Dobro. Clique OK.
  8. Na tabela de atributos do arquivo de forma IntersectA, clique com o botão direito do mouse no campo Área & gt Calcular geometria. Defina a propriedade para Área. Colocou o Sistema de coordenadas para um sistema de coordenadas projetadas. Defina as unidades lineares para serem iguais às usadas na Etapa 5 para calcular a TotArea. Clique OK.
  9. Na tabela de atributos IntersectA, clique em Opções e adicionar campo. Nomeie-o & # 39Percent & # 39, defina o tipo para Dobro. Clique OK.
  10. Clique com o botão direito no Por cento campo e clique Calculadora de campo. Digite: [Area] / [TotArea] e clique OK.
  1. Adicione um novo campo para cada campo no arquivo de forma de polígono ou classe de recurso que precisa ser dividido proporcionalmente.
  1. Clique com o botão direito em um dos campos recém-criados e clique em Calculadora de campo. Insira o nome do campo de origem (ou seja, o campo de população) e multiplique-o pelo Por cento campo. Por exemplo:

Repita esta etapa para cada um dos campos criados na etapa anterior. Feche a tabela de atributos.


4.4 Modelos de movimento de ponte browniana (BBMM)

O BBMM requer (1) dados de localização sequenciais, (2) erro estimado associado aos dados de localização e (3) tamanho de célula de grade designado para a distribuição de utilização de saída. O BBMM é baseado em duas suposições: (1) os erros de localização correspondem a uma distribuição normal bivariada e (2) o movimento entre localizações sucessivas é aleatório, condicionado à localização inicial e final (Horne et al. 2007). Erros normalmente distribuídos são comuns para dados GPS e 1 h entre locais provavelmente garantiu que o movimento entre locais sucessivos fosse aleatório (Horne et al. 2007). A suposição de movimento aleatório condicional entre locais emparelhados, no entanto, torna-se menos realista à medida que o intervalo de tempo aumenta (Horne et al. 2007).

  1. Exercício 4.4 - Baixe e extraia a pasta zip em seu local preferido
  2. Defina o diretório de trabalho para a pasta extraída em R em Arquivo - Alterar diretório.

Primeiro, precisamos carregar os pacotes necessários para o exercício
requer (sobrevivência)
biblioteca (maptools)
requer (sp)
requer (gpclib)
requer (estrangeiro)
requer (rede)
requer (BBMM)

Agora abra o script "BBMMscript.R" e execute o código diretamente do script
panther & lt-read.csv ("pantherjitter.csv", cabeçalho = T)
str (pantera)
pantera $ CatID & lt- as.factor (pantera $ CatID) #fazer CatID um fator

Primeiro, precisamos colocar a data e a hora no formato adequado para R porque a hora em
DateTimeET2 é um dígito por algumas horas
panther $ NewTime & ltstr_pad (panther $ TIMEET2,4, pad = "0")
panther $ NewDate & lt- paste (panther $ DateET2, panther $ NewTime)
# Usado para classificar dados no código abaixo para todos os cervos
panther $ DT & lt- as.POSIXct (strptime (panther $ NewDate, format = '% Y% m% d% H% M'))
#Sort Data
pantera e pantera [encomenda (pantera $ CatID, pantera $ DT),]

timediff & lt- diff (pantera $ DT) * 60
# remove a primeira entrada sem qualquer diferença
pantera e pantera [-1,]
panther $ timelag & lt-as.numeric (abs (timediff))
#Subset para apenas uma pantera
cat143 & lt-subconjunto (pantera, pantera $ CatID == "143")
cat143 & lt- cat143 [-1,] #Remove o primeiro registro com timelag incorreto
cat143 $ CatID & lt- fator (cat143 $ CatID)

Figura 4.2: Exemplo de área de vida de 95% BBMM para uma Pantera da Flórida.

BBMM = brownian.bridge (x = cat143 $ X, y = cat143 $ Y, time.lag = cat143 $ timelag,
location.error = 34, cell.size = 100)
bbmm.summary (BBMM)
#Plot resultados para todos os contornos
contornos = bbmm.contour (BBMM, níveis = c (seq (50, 90, por = 10), 95, 99),
localizações = cat143, plot = TRUE)
# Resultado de impressão
imprimir (contornos)
NOTA:
(a) O intervalo de tempo refere-se ao tempo decorrido entre localizações consecutivas de GPS
que foi apresentado na seção 2.3
(b) O erro do colar do GPS pode ser de um erro relatado pelo fabricante do GPS
colar ou de teste de erro realizado no local do estudo
(c) O tamanho da célula se refere ao tamanho da grade que queremos estimar o BBMM

Figura 4.3: Exemplo de 95% da área de vida do KDE com hplug-in para uma Pantera da Flórida.

Figura 4.4: Exemplo de área residencial do KDE de 95% com href para uma Pantera da Flórida.

bbmm.95 = bbmm.95 [bbmm.95 $ probabilidade & lt = contornos $ Z [4],]

bbmm.contour = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade = BBMM $ probabilidade)
# Escolha um contorno para exportar como Ascii

bbmm.50 = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade =
BBMM $ probabilidade)
bbmm.50 = bbmm.50 [bbmm.50 $ probabilidade & gt = contornos $ Z [1],]
# Arquivo ascii de saída para células dentro do contorno especificado.
m = SpatialPixelsDataFrame (points = bbmm.50 [c ("x", "y")], data = bbmm.50)
m = as (m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid (m, "50ContourInOut.asc", attr = ncol (bbmm.50))
# Imprimir resultado para 80 por cento BBMM
imprimir (contornos)
# Escolha um contorno para exportar como Ascii
bbmm.80 = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade =
BBMM $ probabilidade)
bbmm.80 = bbmm.80 [bbmm.80 $ probabilidade & gt = contornos $ Z [4],]
# Arquivo ascii de saída para células dentro do contorno especificado.
m = SpatialPixelsDataFrame (points = bbmm.80 [c ("x", "y")], data = bbmm.80)
m = as (m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid (m, "80ContourInOut.asc", attr = ncol (bbmm.80))
# Imprimir resultado para 95 por cento BBMM
imprimir (contornos)
# Escolha um contorno para exportar como Ascii
bbmm.95 = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade =
BBMM $ probabilidade)
bbmm.95 = bbmm.95 [bbmm.95 $ probabilidade & gt = contornos $ Z [4],]
# Arquivo ascii de saída para células dentro do contorno especificado.
m = SpatialPixelsDataFrame (points = bbmm.95 [c ("x", "y")], data = bbmm.95)
m = as (m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid (m, "95ContourInOut.asc", attr = ncol (bbmm.95))
# Imprimir resultado para 99 por cento BBMM
imprimir (contornos)
87
# Escolha um contorno para exportar como Ascii
bbmm.99 = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade =
BBMM $ probabilidade)
bbmm.99 = bbmm.99 [bbmm.99 $ probabilidade & gt = contornos $ Z [7],]
# Arquivo ascii de saída para células dentro do contorno especificado.
m = SpatialPixelsDataFrame (points = bbmm.99 [c ("x", "y")], data = bbmm.99)
m = as (m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid (m, "99ContourInOut.asc", attr = ncol (bbmm.99))

Figura 4.5: Esta figura mostra como resumir o tamanho da área de vida no ArcMap.

Agora podemos criar shapefiles de contornos a partir de arquivos ascii no ArcMap
(a) Converta arquivos ASCII em Rasters usando a caixa de ferramentas de conversão
Caixa de ferramentas & gtFerramentas de conversão & gtPara raster & gtASCII para raster
Arquivo raster de entrada ASCII: 50ContourInOut.asc
Raster de saída: AsciiToRast
Tipo de dados de saída (opcional): INTEGER
(b) Converta valores sem dados para o valor 1 e aqueles que não são para o valor 0 por:
Caixa de ferramentas & gtFerramentas do analista espacial & gtMath & gtLógica & gtIs nulos
Raster de entrada: tv53_99contr
Raster de saída: IsNull_bv53_3
(c) Converta a superfície de probabilidade raster em um arquivo de forma abrindo a tabela de arquivo de forma.
Destaque todas as células rasterizadas com um valor = 1 e, em seguida, abra a caixa de ferramentas apropriada da seguinte forma:
Caixa de ferramentas & gtFerramentas de conversão & gtFrom Raster & gtRaster to Polygon
Raster de entrada: IsNull_bv53_3
Campo (opcional): Valor
Recursos do polígono de saída: RasterT_IsNull_2.shp
Desmarque a caixa "Simplificar polígonos (opcional)" para obter os resultados adequados. Selecione OK.
A ferramenta converterá todas as células com valor = 1 em um arquivo de forma com vários polígonos.
(d) Calcule a área do novo arquivo de forma usando a ferramenta apropriada (ou seja, Xtools) Abra a tabela para visualizar a área do polígono e resuma para obter o tamanho total da área de vida (Fig. 4.5)
Clique com o botão direito no cabeçalho da coluna "Hectares"
Selecione Estatísticas e a soma será o total de hectares na área de vida

#Primeiro uma maneira alternativa de criar os arquivos ascii depois de criar os "contornos" # da Etapa 5 acima.

# Crie data.frame indicando células dentro do contorno desejado e exporte como Ascii Grid
bbmm.contour = data.frame (x = BBMM $ x, y = BBMM $ y, probabilidade = BBMM $ probabilidade)

str (contornos) #Olha os contornos ou níveis de isopletos 1 a 7 (50% -99%)
# $ Lista de 2
# $ Contour: chr [1: 7] "50%" "60%" "70%" "80%".
# $ Z: num [1: 7] 7.35e-05 5.66e-05 4.22e-05 2.81e-05 1.44e-05.


Qual produto você está usando? Desktop ArcGIS, ArcEngine, servidor ArcGIS ou o quê?

Não que isso realmente importe. Em vez de perguntar aqui, acho que seria melhor pesquisar o suporte online do ArcGIS ou fazer a pergunta em um fórum do ArcGIS. Por exemplo, há dicas de desempenho do ESRI para ArcGIS de desktop. Não há muitos especialistas em ArcGIS circulando aqui, até onde eu sei.

Desculpe Stack Overflow - te amo!

A velocidade de renderização do mapa dinâmico é normalmente dominada por dois fatores: acesso aos dados e layout da etiqueta. A projeção de coordenadas e a renderização 2D típica acontece tão rápido quanto os dados podem ser lidos de uma fonte externa, por exemplo, arquivo de forma ou banco de dados. O truque é quantos dados você está carregando para desenhar um mapa? E quanto tempo leva para obtê-lo? Consultas complicadas de banco de dados podem estar causando consultas ineficientes. Consultar dados não indexados causará lentidão. Mesmo que encontre os dados rapidamente, você precisa estar ciente de quanto está carregando. Seus dados contêm um polígono de várias partes único muito detalhado para todas as ilhas do Canadá em grande detalhe, mas você está apenas renderizando a fronteira EUA-Canadá em Wyoming?

Se você foi aos fóruns do ArcGIS, provavelmente encontrou uma resposta, mas irei gritar aqui caso outras pessoas encontrem a pergunta.

A principal razão para a velocidade de serviços como o Google Maps é que eles pré-renderizam e armazenam os dados em cache. Portanto, eles fazem a renderização para uma variedade de resoluções e armazenam isso para que, quando um usuário solicitar os dados, um raster dos dados possa ser rapidamente entregue.

O ArcMap tem uma opção para usar o cache do mapa, o que deve acelerar as coisas em visitas repetidas às visualizações. Existe uma barra de ferramentas de cache de mapa que pode ser ativada. A ajuda do ESRI geralmente é muito boa para você começar, então apenas pesquise o cache do mapa.


O que é GIS

Centenas de milhares de organizações em praticamente todos os campos estão usando GIS para fazer mapas que comunicam, realizam análises, compartilham informações e resolvem problemas complexos em todo o mundo. Isso está mudando a maneira como o mundo funciona.

Identifique os problemas

Use GIS para iluminar questões que são impulsionadas pela geografia. Este mapa de alegações de prescrição de opióides revela os padrões geográficos que surgem quando os dados são bem mapeados.

Monitorar mudança

Se uma imagem vale por mil palavras, um mapa vale por mil fotos. Este mapa revela claramente a extensão do recuo das geleiras no hemisfério sul.

Gerenciar e responder a eventos

O GIS oferece consciência situacional em tempo real. Este mapa de furacões e ciclones mostra o impacto potencial para pessoas e empresas, provável trajetória de tempestades e ondas de tempestade.

Realizar previsão

Use GIS para prever o tráfego. Este mapa destaca os desafios em um cruzamento em Fort Mitchell, Kentucky, onde a previsão mostra que o tráfego deve piorar com base nas mudanças no uso do solo.

Estabeleça prioridades

O GIS ajuda a definir prioridades com base na análise espacial. Ao analisar os padrões de crime, os funcionários de segurança pública podem identificar áreas-alvo e designar policiais nessas áreas.

Entenda as tendências

O GIS ajuda você a obter informações sobre os dados que podem ser perdidos em uma planilha. Este mapa mede o crescimento ou perdas de empregos em diferentes setores e quantifica a vantagem competitiva local.


Construa um mapa de eixo duplo a partir de dados espaciais

Se você unir um arquivo espacial a outro arquivo espacial ou a um tipo de arquivo diferente, poderá criar um mapa de eixo duplo usando os dados geográficos desses arquivos. Isso permite que você crie mais de uma camada de seus dados em um mapa.

Por exemplo, a seguir está uma visualização de mapa de eixo duplo que foi criada usando dois arquivos espaciais. Ele contém dois mapas, um mapa mostra os bairros da cidade de Nova York como polígonos e o outro mostra pontos de dados para entradas de metrô ao redor da cidade. Os dados de entrada do metrô são dispostos em camadas sobre os polígonos dos bairros da cidade.

No Tableau Desktop, abra uma nova planilha.

Conecte-se às suas fontes de dados.

Crie a primeira visualização do mapa.

Consulte Construir uma visualização de mapa a partir de dados espaciais acima para saber como construir uma visualização de mapa a partir de arquivos espaciais.

Na divisória Colunas, arraste com a tecla Ctrl pressionada (comando e arraste em um Mac) o campo Longitude para copiá-lo e coloque-o à direita do primeiro campo Longitude.

Importante : Este exemplo usa os campos Latitude (gerado) e Longitude (gerado) que o Tableau cria quando você se conecta aos dados espaciais. Se sua fonte de dados contém seus próprios campos de latitude e longitude, você pode usá-los em vez dos campos gerados pelo Tableau ou em combinação com os campos gerados pelo Tableau. Para obter mais informações, consulte Criar mapas de eixo duplo (em camadas) no Tableau.

Agora você tem duas visualizações de mapa idênticas. Existem agora três guias no cartão Marcas: uma para cada visualização do mapa e uma para ambas as visualizações (Todos). Você pode usá-los para controlar os detalhes visuais das visualizações do mapa. A guia Longitude superior corresponde ao mapa à esquerda da visualização e a guia Longitude inferior corresponde ao mapa à direita da visualização.

No cartão Marcas, clique em uma das guias Longitude e remova todos os campos dessa guia.

Uma de suas visualizações de mapa agora está em branco.

Crie a segunda visualização do mapa arrastando os campos apropriados do painel Dados para a guia Longitude em branco no cartão Marcas.

Quando suas duas visualizações de mapa forem concluídas, na divisória Colunas, clique com o botão direito do mouse no campo Longitude à direita e selecione Eixo duplo.

Seus dados de mapa agora estão em camadas em uma visualização de mapa.

Para alterar quais dados aparecem na parte superior, na divisória Colunas, arraste o campo Longitude à direita e coloque-o na frente do campo Longitude à esquerda.


Distrito de utilidades da Casa Branca

Nossa equipe de engenharia estima a economia total direta em US $ 1 milhão por ano com a implementação das soluções de perda de água da Esri & # 39s, com mais de US $ 200.000 disso vindo da detecção precoce de vazamentos.

Distrito de utilidades da Casa Branca

Cidade de Durham HDR Inc. Cidade de arlington Distrito de utilidades da Casa Branca Valley Metro Cidade de Fort Lauderdale /> proporção de 21: 9 -> />

Adicionar membros a uma organização

Quando eu convido membros, não consigo definir a função deles como administrador ou uma das funções personalizadas da minha organização.

Você não pode selecionar administrador ou uma função personalizada com privilégios administrativos durante o processo de convite. Você pode alterar a função após o membro ingressar na organização.

Não posso convidar ou adicionar membros de um arquivo de valores separados por vírgula (CSV) codificado por ASCII contendo caracteres diferentes do inglês.

Se o seu CSV contiver caracteres diferentes do inglês, por exemplo, caracteres específicos dos alfabetos francês, russo, grego, japonês ou árabe, o arquivo deve ser codificado como Unicode ou UTF-8, e não ASCII. Você pode salvar seu arquivo como UTF-8 ou Unicode no Microsoft Windows. Abra o arquivo em um editor de texto como o Bloco de notas, clique em Arquivo e Salvar como e escolha UTF-8 ou Unicode na lista suspensa Codificação mostrada na parte inferior da caixa de diálogo Salvar como.


Desenvolvimento de aplicações

Como gerente de projeto, você pode descobrir que o pacote de software GIS empregado por seu grupo de trabalho está faltando alguma funcionalidade básica que aumentaria muito a produtividade de sua equipe. Nestes casos, pode valer a pena criar seu (s) próprio (s) aplicativo (s) GIS. Os aplicativos GIS são pacotes de software GIS autônomos ou personalizações de um pacote de software GIS preexistente que são feitos para atender a alguma necessidade específica do projeto. Essas aplicações podem variar de simples (por exemplo, aplicar um símbolo padrão / conjunto de cores e diretrizes de texto para recursos mapeados) a complexos (por exemplo, classificar camadas, selecionar recursos com base em um conjunto predefinido de regras, realizar uma análise espacial e gerar uma análise -copy map).

Alguns dos aplicativos mais simples podem ser criados usando os conjuntos de ferramentas enlatados e a funcionalidade fornecida no software GIS. Por exemplo, o pacote de software ArcGIS da ESRI inclui uma linguagem macro chamada Model Builder que permite aos usuários sem conhecimento de linguagens de programação criar uma série de tarefas automatizadas, também chamadas de workflows, que podem ser encadeadas e executadas várias vezes para reduzir a redundância associada a muitos tipos de análises GIS. Os aplicativos mais complexos provavelmente exigirão o uso da linguagem de macro nativa do software GIS ou escrever o código original usando alguma linguagem de programação compatível. Voltando ao exemplo dos produtos ESRI, o ArcGIS oferece a capacidade de desenvolver e incorporar programas escritos pelo usuário, chamados de scripts, na plataforma padrão. Esses scripts podem ser escritos nas linguagens de programação Python, VBScript, JScript e Perl.

Embora você possa desejar criar um aplicativo GIS do zero para atender às necessidades do seu projeto, há muitos que já foram desenvolvidos. Esses aplicativos pré-escritos, muitos dos quais são de código aberto, podem ser empregados por sua equipe de projeto para reduzir o tempo, o dinheiro e a dor de cabeça associados a esse esforço. Uma amostra dos aplicativos GIS de código aberto escritos para a família C de linguagens de programação são os seguintes (Ramsey 2007): Ramsey, P. 2007. “The State of Open Source GIS.” Pesquisa de refração. http://www.refractions.net/expertise/whitepapers/opensourcesurvey/survey-open-source-2007-12.pdf.

  1. MapGuide Open Source (http://mapguide.osgeo.org) —Um aplicativo baseado na web desenvolvido para fornecer um conjunto completo de ferramentas de análise e visualização em plataformas
  2. OSSIM (http://www.ossim.org) - “Open Source Software Image Map” é um aplicativo desenvolvido para processar com eficiência imagens raster muito grandes
  3. GRASS (http://grass.itc.it) —O produto GIS de código aberto mais antigo, GRASS foi desenvolvido pelo Exército dos EUA para modelagem e análise de dados complexos
  4. MapServer (http://mapserver.gis.umn.edu) —Um servidor de mapas da Internet popular que processa dados GIS em produtos de mapas cartográficos
  5. QGIS (http://www.qgis.org) —Um ambiente de visualização GIS para o sistema operacional Linux
  6. PostGIS (http://postgis.refractions.net) —Um aplicativo que adiciona análise de dados espaciais e funcionalidade de manipulação ao programa de banco de dados PostgreSQL
  7. GMT (http://gmt.soest.hawaii.edu) - “Ferramentas de mapeamento genéricas” fornece um conjunto de ferramentas de manipulação de dados e geração de gráficos que podem ser encadeadas para criar fluxos de análise de dados complexos

Os aplicativos GIS, no entanto, nem sempre são criados do zero. Muitos deles incorporam bibliotecas compartilhadas de código aberto que realizam funções como suporte de formato, geoprocessamento e reprojeção de sistemas de coordenadas. Uma amostra dessas bibliotecas é a seguinte:


Seção Quatro: Selecionando Dados no ArcMap - O Básico para Fazer Seleções

Provavelmente, a coisa mais comum feita em GIS é localizar e isolar recursos (formas para representar recursos do mundo real e os atributos que os acompanham) que correspondem a um critério de pesquisa específico para nos ajudar a responder a questões espaciais. Em GIS, geralmente temos dados vetoriais com tabelas de atributos que contêm mais atributos ou recursos do que precisamos de uma só vez. Para selecionar apenas os recursos nos quais estamos interessados ​​no momento, usamos três processos de seleção separados, mas relacionados: Selecionar por atributo que usa os valores, ou atributos, de recursos para fazer uma seleção na tabela de atributos (ou outra tabela de dados não espaciais), Selecione por localização que usa relacionamentos e interações espaciais para fazer uma seleção, independentemente dos atributos, e Seleção Interativa, onde usamos uma ferramenta no ArcGIS para clicar em recursos no mapa, resultando em uma seleção.

Nós dizemos seleção ou selecionando dados em referência aos recursos que vemos no mapa e às linhas encontradas na tabela de atributos porque é isso que estamos fazendo: escolhendo atributos na tabela ou recursos no mapa, resultando nas linhas na tabela e os recursos no mapa são destacados ou selecionados. Observe que dissemos "escolhendo atributos" e "resultando em linhas destacadas", referindo-nos ao fato de que estamos interessados ​​nos atributos - as palavras descritivas - e a ação resultante na estrutura da tabela é a linha inteira sendo destacada. Há uma diferença distinta entre esses itens - os atributos contam uma história do recurso, enquanto a linha em uma tabela faz parte da estrutura.

Como dissemos acima, muitas vezes temos muitos dados para trabalhar ao mesmo tempo, ou podemos querer examinar os atributos associados a um único recurso, ou podemos querer olhar para os atributos de alguns recursos em uma camada enquanto eles se comparam para recursos em outra camada espacial. Realizar essas seleções - destacando os dados na tabela e no mapa - é a primeira etapa para reduzir o número de feições (mapa) e registros (tabela) que estamos examinando e realizar análises espaciais adicionais. Reserve um momento para examinar a imagem na Figura 5.6, observando que quando uma linha é selecionada na tabela de atributos, o resultado pareado é o recurso correspondente é selecionado no mapa.

Figura 5.6: Recursos selecionados na tabela de atributos e no mapa
Nesta captura de tela, vemos um registro (linha) selecionado, conforme observado por (1 de 52 selecionados) na parte inferior da tabela de atributos, e o recurso correspondente, Wyoming, selecionado no mapa. Tanto o elemento no mapa (o retângulo poligonal que representa Wyoming) e a linha na tabela são destacados em uma cor ciano. Neste caso, o atributo de interesse é o nome "Wyoming" e a linha destacada é numerada aleatoriamente com um ObjectID (OID) de "1". Como um resultado pareado de consultar a tabela (usando uma pergunta formatada para solicitar que a tabela retorne, ou selecione, valores) para o atributo "Wyoming", o elemento no mapa foi destacado. Outro caso em que esse seria o resultado é se a forma para Wyoming foi selecionada pelo usuário interagindo com o mapa. A intenção seria destacar (selecionar) a forma de Wyoming, e o resultado pareado seria destacar (selecionar) a linha correspondente na tabela de atributos.

Nas próximas páginas, vamos explorar os métodos usados ​​para selecionar características de uma camada com base nos atributos, localizações espaciais ou visualmente escolhendo e escolhendo características que vemos no mapa, mas primeiro, vamos olhar para a quarta e última “Lista de. ”Opção encontrada no Índice - Lista por Seleção (vimos os três primeiros, Lista por Ordem de Desenho, Lista por Fonte e Lista por Visibilidade na Seção 4.4.2: Vistas e Áreas do ArcMap).

5.4.2: Visualização do índice do ArcMap - Lista por seleção

Lista por seleção divide o índice em três partes para esta visualização específica:

Selecionado - camada (s) onde pelo menos um recurso foi selecionado

    • Neste exemplo, vemos que a camada US_States tem um recurso selecionado, portanto, um recurso no mapa e uma linha correspondente na tabela são ambos realçados.

    Selecionável - camada (s) disponível (s) para ter recursos selecionados (mas nenhum está)

      • US_Cities está em um estado ativo, onde os recursos podem ser selecionados interagindo com o mapa ou com a mesa

      Não Selecionável - camadas que não estão disponíveis para ter recursos selecionados

        • US_Counties é um estado inativo em que as seleções não podem ser feitas. Usamos isso como um meio de evitar a seleção de recursos ao interagir com o mapa quando temos uma camada ativada (visível no mapa) apenas como uma camada de contexto.

        Limpando recursos selecionados : Ser capaz de selecionar recursos, como dissemos, é muito importante para muitas tarefas no ArcGIS, mas saber como limpar a seleção (desmarcar) esses recursos é tão importante. Descobriremos no laboratório que existem algumas maneiras de limpar os recursos selecionados, um que limpa todos os recursos em todas as camadas com um único clique de um botão, e duas que limpam os recursos selecionados em apenas camadas específicas, deixando recursos em outras camadas selecionadas . Ambas as tarefas são importantes em momentos diferentes ao trabalhar com dados no ArcGIS.

        5.4.3: Examinando o Termo “Camada”

        Como vimos antes, às vezes usamos uma palavra para significar duas coisas em GIS, como "característica" referindo-se à forma geométrica que vemos no mapa e uma linha na tabela de atributos, ou quando a palavra "projeção" é usado em vez de "sistema de coordenadas" para descrever os sistemas de coordenadas geográficas e projetadas. Camada é outra dessas palavras. Desculpa.

        Tradicionalmente, a palavra camada, na análise de mapas em papel, significava literalmente camada, já que as estradas eram desenhadas em uma folha quase transparente, rios em outra e curvas de nível em uma terceira. As folhas foram sobrepostas ou em camadas para criar uma análise visual dos recursos de interseção. Isso levou à palavra "camada", que significa qualquer arquivo espacial adicionado ao Índice que é dividido em camadas (Lista por Ordem de Desenho) com outros - raster, vetor, classe de recurso, arquivo de forma ou um tipo especial de dados espaciais chamado camada .

        Em geral, quando um arquivo vetorial de polígono é adicionado ao ArcMap, o software escolhe uma cor aleatória para exibi-lo, junto com um contorno que é cinza escuro e 0,7pt 1 de largura. Os pontos aparecem como um círculo colorido quadrado selecionado aleatoriamente com um contorno preto, enquanto as polilinhas são exibidas como uma linha larga de 0,7pt de alguma cor aleatória. O software tenta pular o círculo de cores, talvez escolhendo um verde para uma camada e um vermelho para a próxima. Resumindo, é um tiro certeiro sobre a cor com a qual o arquivo vetorial será exibido.

        No ArcMap, um arquivo de camada Esri (.lyr) é um tipo especial de arquivo de dados espaciais usado para exibir dados vetoriais de uma forma definida pelo usuário no ArcMap. Outra maneira de examinar um arquivo de camada Esri (.lyr) é descrevê-lo como uma lista de regras usadas para exibir um arquivo vetorial específico. Se, em geral, arquivos vetoriais de camada não Esri (.lyr) são adicionados ao software como uma cor aleatória, um arquivo de camada Esri (.lyr) permite que você escolha e salve as cores, rótulos e recursos que aparecem no carregamento . Por exemplo, se você quiser que um usuário carregue uma camada US_States no ArcMap não com uma cor aleatória selecionada, mas em vez disso preenchida com verde limão, tenha um contorno fúcsia de 3pt de largura para cada estado, exiba cada estado com um rótulo, e Para ocultar o Texas da visualização, você criaria um arquivo de camada Esri (.lyr), salvando-o com essas regras de exibição específicas. Então, quando o usuário carregar o arquivo da camada Esri (.lyr), a exibição será exatamente como você configurou, com as cores, rótulos e recursos visíveis desejados.

        A principal coisa a se lembrar sobre os arquivos da camada Esri (.lyr) é que a regra número um na lista de regras é o fato de que a lista de regras se refere a um arquivo vetorial. TODOS os arquivos da camada Esri (.lyr) precisam ser emparelhados com um arquivo vetorial sobre o qual as regras estão sendo feitas. Se você quiser que a camada US_States apareça com um contorno fúcsia, um preenchimento verde limão, os rótulos ativados e Texas oculto, isso pode ser feito, desde que a primeira regra da lista seja que a lista de regras é descrevendo a aparência de um arquivo de forma vetorial específico.

        Em relação a esta classe / texto, a palavra camada será usada no sentido tradicional, significando qualquer arquivo espacial em camadas com outros. Se a palavra camada estiver sendo usada para se referir a um arquivo de camada Esri (.lyr), ele será escrito como "camada (.lyr)" ou arquivo "camada Esri (.lyr)".


        Assista o vídeo: Pasar de puntos a polígono en ArcGIS