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Usar shapefile de ponto para consultar arquivos de forma de polígonos múltiplos com Python?

Usar shapefile de ponto para consultar arquivos de forma de polígonos múltiplos com Python?


Eu tenho uma camada de ponto de endereço e gostaria de consultar espacialmente essa camada usando vários shapefiles de polígono para cruzar essas informações de modo que cada endereço contenha os atributos dessas camadas de polígono.

Isso é possível usando Python não ESRI? Eu usei o ArcPy, mas não sei se esse tipo de coisa é possível com opções de Python de código aberto? Em caso afirmativo, o script Python é bastante simples? Exemplos possíveis?


existem algumas possibilidades para o geoprocessamento baseado em vetor não ESRI - vejo Fiona e muito bem mencionada, embora não tenha experiência com nenhum deles. Costumo simplesmente usar OGR.

uma implementação simples de intersecção de um recurso de ponto com um recurso de polígono pode ser algo como:

from osgeo import ogr drv = ogr.GetDriverByName ('ESRI Shapefile') ds = drv.Open ('yourpointshapefile.shp', 1) # 1 shapefile de ponto aberto para edição ptlyr = ds.GetLayer (0) #open polygon shapefile drv2 = ogr.GetDriverByName ('ESRI Shapefile') # realmente não tenho certeza se você tem que usar 2 drivers, mas é melhor seguro ds2 = drv2.Open ('yourpolyshapefile.shp') polylyr = ds2.GetLayer (0) polyfeatdef = ogr.Feature (polylyr .GetLayerDefn ()) feat1 = polylyr.GetNextFeature () para i no intervalo (feat1.GetFieldCount ()): fldDef = feat1.GetFieldDefnRef (i) ptlyr.CreateField (fldDef) #add campos de polígono para apontar shapefile polylyr) #start from start of polygons for polyfeat in polylyr: polyGeom = polyfeat.GetGeometryRef () for ptfeat in ptlyr: ptGeom = ptfeat.GetGeometryRef () if polyGeom.Contains (ptGeom): print ptfeat.GetFID () for i in range (polyfeat) .GetFieldCount ()): ptfeat.SetField (polyfeat.GetFieldDefnRef (i) .name, polyfeat.GetField (i)) ptlyr.SetFeature (ptfeat) ptfeat = Nenhum polyfeat = Nenhum

se houver muitos pontos e polígonos, o processo pode ser lento - você também pode adicionar um SpatialFilter para ajudar a acelerar as coisas, que basicamente procura todos os pontos com a extensão do polígono de interesse


Verificar se um ponto está contido em um polígono / multipolígono - para muitos pontos

Eu tenho um mapa 2D dividido em uma grade de retângulos - cerca de 45.000 deles - e vários polígonos / multipolígonos derivados de shapefiles (atualmente os leio com a biblioteca shapefile pyshp). Infelizmente, alguns desses polígonos são bastante complexos e compostos por um grande número de pontos (um deles tem 640.000 pontos) e podem ter buracos.

O que estou tentando fazer é verificar, para cada um desses polígonos, quais centros de células (as células da minha grade) estão dentro daquele polígono específico. No entanto, ter cerca de 45.000 centros de células e 150 polígonos está demorando um pouco para verificar tudo usando shapely. Isso é o que estou fazendo, mais ou menos:

Dependendo do polígono em questão, leva entre 200 microssegundos a 80 milissegundos por verificação e, com mais de 6 milhões de verificações, o tempo de execução passa facilmente para as horas.

Eu acho que deve haver uma maneira mais inteligente de lidar com esse problema - eu prefiro ficar com formas se possível, mas qualquer sugestão é muito apreciada.


Shapefiles em Python: um tutorial superbásico

Recentemente, comecei alguns projetos que envolverão o uso de shapefiles e fiquei frustrado muito rápido. Muitos tutoriais que encontrei presumem algum conhecimento anterior de shapefiles ou das bibliotecas Python usadas para manipulá-los. Mas o que eu queria era um tutorial que me ajudasse a traçar um shapefile simples enquanto conhecia o que um shapefile realmente é!

Então, aqui está um exemplo SUPER simples de como carregar, inspecionar e plotar um arquivo de forma para fazer um mapa dos EUA! Existem algumas bibliotecas Python lidando com shapefiles e foi difícil encontrar o lugar mais fácil para começar. Achei a biblioteca pyshp Python a mais acessível, de modo que é o que uso no exemplo a seguir. Existem muitas maneiras de visualizar shapefiles de uma forma mais automatizada do que a que faço aqui, mas acho que minha abordagem aqui dá uma imagem mais clara para um iniciante do que é um shapefile e como usar Python com shapefiles.

O shapefile

Vá buscar um shapefile! O que eu usei (que definitivamente funcionará com meu código abaixo) é o arquivo de forma cartográfico de nível estadual de resolução mais baixa de census.gov (link para census.gov, link direto para arquivo .zip de 20m de resolução mais baixa). Depois de baixar o arquivo .zip, descompacte-o e dê uma olhada dentro. Um shapefile é na verdade uma coleção de arquivos diferentes, incluindo um arquivo .shp contendo informações sobre a geometria da forma (limites de estado neste caso), um arquivo .dbf contendo atributos de cada forma (como o nome de cada estado) e outros (verifique a página wiki em shapefiles para uma descrição das outras extensões de arquivo).

Você pode baixar meu código Python: https://github.com/chrishavlin/learning_shapefiles

No momento, a pasta src inclui apenas um script Python: basic_read_plot.py. Para executar este script, você precisará:

  1. instale a biblioteca pyshp Python (e numpy e matplotlib se você ainda não os tiver)
  2. edite as variáveis ​​no código-fonte que descreve o caminho para o arquivo de forma (dat_dir e shp_file_base em src / basic_read_plot.py)

Após essas duas etapas, basta abrir um terminal e executar o script (supondo que você esteja no diretório src):

Os três gráficos descritos abaixo devem aparecer.

Então, o que o código faz?

Após o bloco de comentário inicial e a importação da biblioteca, o código é lido no shapefile usando as variáveis ​​de string que fornecem a localização do diretório do shapefile (data_dir) e o nome do shapefile sem extensão (shp_file_base):

Isso cria um objeto shapefile, sf, e as próximas linhas fazem algumas inspeções básicas desse objeto. Para verificar quantas formas foram importadas:

Para o arquivo de forma do limite estadual census.gov, retorna 52 para os 50 estados, Washington D.C. e Porto Rico.

Para cada forma (ou estado), há uma série de atributos definidos: bbox, peças, pontos e shapeType. A documentação do pyshp descreve cada um e irei abordar cada um no seguinte (exceto para shapeType).

A primeira coisa que eu queria fazer depois de importar o arquivo de forma era apenas plotar um único estado. Então, primeiro retiro as informações de uma única forma (neste caso, a 5ª forma):

O atributo points contém uma lista de valores de latitude-longitude que definem o limite da forma (estado). Então, faço um loop sobre esses pontos para criar uma matriz de valores de longitude e latitude que posso representar graficamente. Um único ponto pode ser acessado com shape_ex.points [0] e retornará um par lon / lat, por exemplo, (-70.13123,40.6210). Então, retiro o primeiro e o segundo índice e os coloco em matrizes numpy predefinidas:

Isso retorna o estado de Oregon! Eu também usei o atributo bbox para definir os limites x do gráfico. bbox contém quatro elementos que definem uma caixa delimitadora usando o lon / lat inferior esquerdo e o lon / lat superior direito. Como I & # 8217m definindo a proporção dos eixos igual aqui, eu apenas defino o limite x.

Ótimo! Portanto, tudo o que precisamos agora é fazer um loop sobre cada forma (estado) e traçá-la! Certo? Bem, este snippet de código faz exatamente isso:

E podemos ver alguns problemas com o resultado:

O problema é que em algumas das formas (estados), a geometria tem vários loops fechados (por causa das ilhas em alguns estados), portanto, simplesmente conectar os pontos lat / lon cria algumas linhas estranhas.

Mas acontece que o atributo parts de cada forma inclui informações para nos salvar! Para uma única forma, o atributo parts (acessado com shape.parts) contém uma lista de indeces correspondentes ao início de um novo loop fechado dentro de uma forma. Portanto, modifiquei o código acima para primeiro verificar se há algum loop fechado (número de partes & gt 1) e, em seguida, fazer um loop sobre cada parte, retirando o intervalo de índice correto para cada segmento de geometria:

E podemos ver que essas linhas espúrias se foram:

Pensamentos finais

Agora que me sinto muito bem sobre as informações contidas em um arquivo de forma e como ele é armazenado, irei prosseguir para visualizações mais interessantes. É importante observar que existem muitas bibliotecas Python que podem plotar arquivos de forma sem retirar manualmente os pontos como fiz aqui. Mas me sinto muito melhor em usar essas abordagens mais sofisticadas agora que fiz este exercício.

Além disso, nesta postagem, eu apenas toquei nas informações de geometria em um arquivo de forma. Mas são realmente os registros incluídos nos arquivos .dbf que farão desta uma visualização interessante. Os registros contêm medidas, observações ou descrições para cada forma e essa informação pode ser usada para colorir ou preencher cada forma para criar visualizações como esta (não é meu trabalho).


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    por Neil Kanugo sobre como criar uma visualização clicável do Spotfire do layout do Aeroporto de São Francisco. (Maio de 2018) em que Divya Jyoti Rajdev e Neil Kanungo discutem este arquivo de forma de layout do Aeroporto de São Francisco e seu processo de criação usando QGIS. por Arnaud Varin para uma explicação detalhada do QGIS para criar seus próprios Shapefiles personalizados.

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A análise de localização representa uma grande oportunidade para organizar melhor os recursos e obter um fluxo de mercadorias mais econômico e sensível ao mercado. Aplicando-se igualmente a fabricantes, distribuidores e varejistas, a combinação de visualização de dados amigável e baseada em mapas emparelhada com técnicas estatísticas sofisticadas proporcionou um avanço no planejamento logístico e a capacidade de reagir rapidamente aos padrões de mudança de demanda, demografia e até mesmo clima.

    (56:20, abril de 2014) onde Peter Shaw demonstra como encontrar a coleção ideal de recursos e rotas.

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    , Arnaud Varin e Peter Shaw (34:51, julho de 2018), Peter Shaw (15:55, outubro de 2016), Mathew Lee (21:41, novembro de 2015), Ian Cook (20:44, junho de 2015)

Baixando seus dados GIS

uma. Acesse TIGER / Line Shapefiles em um navegador da web, de preferência Firefox ou Internet Explorer.

3b. Baixar TIGER / Line Shapefile

b. Clique na guia ‘2010’, clique em Download e, em seguida, em Interface da Web.

c. Selecione ‘Census Tracts’ no menu suspenso e clique em ‘submit’.

d. No menu ‘2010’, selecione Tennessee e ‘Enviar’. Em seguida, selecione ‘Davidson County’ e clique em ‘Download’.

e. Salve o arquivo .zip em sua máquina, na mesma pasta onde salvou os dados do Censo - certifique-se de saber onde está salvando!

f. Depois de salvo, navegue até o arquivo, clique com o botão direito e extraia os arquivos da pasta Zip. Isso criará uma nova pasta chamada tl_2010_47037_tract10 que contém seu arquivo de forma.


Usar arquivo de forma de ponto para consultar arquivos de forma de polígonos múltiplos com Python? - Sistemas de Informação Geográfica

Introdução
GrADS versão 2.0.a8 introduziu a nova capacidade para empate e consulta o conteúdo de um arquivo de forma versão 2.0.a9 adicionou a capacidade de crio novos shapefiles do GrADS em grade ou conjuntos de dados de estação. Esta página de documentação serve como uma visão geral da interface do shapefile do GrADS, fornecendo orientação sobre o que são shapefiles, como descobrir o que eles contêm, como desenhar seus conteúdos e como criar novos shapefiles.

O que é um Shapefile?
O formato do arquivo de forma (promulgado pela ESRI) armazena geometria não topológica e informações de atributo para os recursos espaciais em um conjunto de dados. Shapefiles são usados ​​extensivamente em Sistemas de Informação Geográfica (GIS) e normalmente contêm dados relacionados a linhas costeiras, fronteiras políticas, fronteiras estaduais ou municipais, zonas climáticas, estradas, rios, topografia, etc. A geometria de cada característica espacial ou "forma" é armazenados como um conjunto de coordenadas vetoriais. As formas podem ser pontos, linhas ou polígonos (áreas). Na verdade, um arquivo de forma ESRI consiste em vários arquivos: um arquivo principal (* .shp), um arquivo de índice (* .shx), um arquivo dBASE (* .dbf) e um arquivo de projeção opcional (* .prj). O arquivo principal descreve um conjunto de formas com uma lista de seus vértices. O arquivo de índice contém deslocamentos apontando para as localizações de cada forma no arquivo principal. O arquivo dBASE contém dados de atributo para cada forma no arquivo principal. O arquivo de projeção contém especificações sobre a geometria esférica; é um componente opcional, mas útil, de um shapefile.

Desenho Shapefiles
O GrADS desenhará o conteúdo de um shapefile como uma sobreposição no topo de um gráfico existente com o comando draw shp. É necessário desenhar primeiro um gráfico para estabelecer as dimensões e a escala da exibição. Os shapefiles contêm recursos espaciais bidimensionais, portanto, seu gráfico deve variar no domínio X-Y (lon / lat).

  • Para shapefiles que contêm pontos, o GrADS desenhará uma marca em cada localização de ponto. O tipo e o tamanho da marca são controlados pelo comando set shpopts e a cor é controlada pelo comando set line.
  • Para shapefiles que contêm linhas, o GrADS desenhará os elementos de linha usando as configurações de cor, estilo e espessura que são controladas pelo comando set line.
  • Para shapefiles que contêm polígonos, o comportamento padrão do GrADS é desenhar apenas o perímetro de cada elemento do polígono. A cor, estilo e espessura dos perímetros do polígono são controlados pelo comando set line. Use o comando set shpopts para desenhar polígonos preenchidos e definir a cor de preenchimento.

O comando draw shp desenha todas as formas no arquivo de forma por padrão, mas é possível especificar uma única forma ou um intervalo de formas a serem desenhadas. Usando esses argumentos extras para o comando draw shp, você pode controlar as características de linha e cor de formas individuais. O comando q shpopts lista as configurações atuais para desenhar arquivos de forma.

Consultando Shapefiles
A interface do shapefile do GrADS também permite ao usuário descobrir o conteúdo de um shapefile. O comando q shp retorna informações sobre as formas no arquivo (número de vértices e limites lon / lat), e o comando q dbf retorna todas as informações de atributo para cada forma no arquivo.

A primeira linha da saída q shp contém o tipo de arquivo de forma, o número de formas no arquivo e os limites X e Y da extensão real das formas no arquivo. As linhas subsequentes listam informações sobre cada elemento de forma no arquivo: o número de identificação, o tipo de forma, o número de partes, o número de vértices e os limites da forma nas dimensões X, Y, Z e M (medida) . A interface do GrADS ignora os valores Z ou M de uma forma, apenas sua posição no espaço X, Y (lon, lat) é relevante.

A primeira linha da saída q dbf contém uma lista delimitada por vírgulas dos nomes de todos os atributos para cada registro no banco de dados. As linhas subsequentes contêm a lista delimitada por vírgulas de todos os valores de atributo de cada registro.

Consulte as páginas de referência de q shp e q dbf para obter informações adicionais e exemplos de saída.

Variáveis ​​de ambiente relevantes
Ao desenhar e consultar arquivos de forma, se você colocar o conjunto de arquivos de componentes (* .shp, * .shx, * .dbf) no diretório de dados do GrADS (especificado pela variável de ambiente GADDIR), então não é necessário incluir o completo caminho ao se referir ao arquivo de forma. Começando com o GrADS versão 2.0.0, uma nova variável de ambiente foi introduzida, GASHP, para especificar uma lista de diretórios que contém shapefiles. Vários diretórios podem ser incluídos na variável GASHP - delimitadores aceitáveis ​​são um espaço, uma vírgula, um ponto e vírgula e dois pontos. O GrADS irá procurar pelo shapefile solicitado nos diretórios listados na variável de ambiente GASHP antes de procurar no diretório GADDIR. Note que o GrADS não usa a informação de projeção (* .prj) ao desenhar o conteúdo de um shapefile.

Escrevendo Shapefiles
O GrADS versão 2.0.a9 adiciona a capacidade de escrever shapefiles baseados em conjuntos de dados em grade ou de estação. Os tipos de forma atualmente suportados são pontos e linhas. As formas de ponto podem ser criadas a partir de dados da estação ou de valores de pontos de grade individuais. O formato de dados da estação do GrADS é um ajuste natural para os shapefiles de pontos, mas os valores dos pontos de grade também são úteis no formato do shapefile - eles podem ser usados ​​para criar uma sobreposição pontilhada no topo do gráfico de contorno sombreado (ver Exemplos abaixo). As formas de linha são criadas aplicando o algoritmo de contorno a uma expressão de grade. As configurações para controlar os níveis de contorno se aplicam na criação de shapefiles de linha. Os tipos de forma de ponto e linha são 'medidos', pois o valor dos dados em cada ponto (ou nível de contorno) é incluído no arquivo de forma junto com as coordenadas geográficas.

Para escrever um shapefile, há uma nova opção de saída gráfica, defina gxout shp. Esta opção de gráfico é usada em conjunto com o comando set shp que permite ao usuário definir a raiz do nome do arquivo para a saída do arquivo de forma, controlar o tipo de arquivo de forma a ser criado e definir opções de formatação para valores numéricos. O comando de exibição criará os quatro arquivos de saída do shapefile em vez de desenhar um gráfico.

O arquivo dBase criado com o arquivo de forma contém campos de metadados ou atributos para cada forma. Existem três tipos de dados para atributos: string, inteiro ou duplo. Os atributos podem ser estáticos (o valor do atributo é o mesmo para cada forma) ou dinâmicos (o valor do atributo varia com a forma). Um conjunto de atributos (tanto estáticos quanto dinâmicos) são gerados automaticamente pelo GrADS para todas as formas. Os atributos para formas de ponto dos dados da estação são: versão do GrADS, longitude, latitude, ID da estação e o valor da estação. Os atributos para formas de ponto de grade são: versão do GrADS, longitude, latitude e o valor da grade. Atributos para formas de linha (contornos) são: versão do GrADS e o valor do contorno. Atributos estáticos adicionais para cada forma podem ser atribuídos pelo usuário com o comando set shpattr. Os valores de atributos numéricos (inteiros e duplos) são gravados no arquivo dBase em formato de texto. O comando set shp controla a formatação dos números, especificando o comprimento do número (número total de colunas) e a precisão (número de casas à direita da casa decimal, que só é significativo para atributos do tipo double).

O comando q shpopts lista as configurações atuais para a saída do arquivo de forma, incluindo a raiz do nome do arquivo de saída, o tipo de arquivo de forma a ser criado, a formatação de qualquer saída numérica e quaisquer atributos fornecidos pelo usuário.

O comando clear shp libera todos os atributos do arquivo de forma definidos pelo usuário da memória e redefine a raiz do nome do arquivo de saída e o tipo do arquivo de forma para seus valores padrão. Os comandos reset e reinit farão a mesma coisa - use clear shp se não quiser redefinir todas as outras configurações do usuário.

Exemplos

Aqui estão dois exemplos que mostram uma série de comandos para criar shapefiles:

Aqui está um exemplo de script um pouco mais complicado que mostra como criar um shapefile a partir de um conjunto de dados em grade do GrADS (uma previsão de precipitação GFS), e então desenha o conteúdo desse shapefile como uma sobreposição pontilhada (com três tons de cinza) no topo de um gráfico de contorno de outra variável, pressão ao nível do mar. O script gera um enredo semelhante a este:

Aqui está outro script de exemplo que mostra como usar a interface do arquivo de forma para desenhar as divisões climáticas dos EUA coloridas de acordo com os valores do Índice de Severidade de Secas de Palmer (PDSI) e, em seguida, sobrepõe a anomalia de altura de 500 MB (de um conjunto de dados GDS) para esse mesmo mês e ano. O script gera um enredo semelhante a este:

Este script de exemplo usa shapefiles para desenhar limites de estado e município, bem como estradas em uma imagem de radar ao invés de desenhar o mapa do GrADS. Aqui está o resultado:

Este exemplo mostra como usar uma cor semitransparente para preencher as áreas de terreno e evitar confundir seu gráfico com um contorno de mapa.
Cores transparentes só funcionarão com o GrADS versão 2.1+.

Embargo
A descrição técnica do arquivo de forma ESRI afirma que & quotUm polígono consiste em um ou mais anéis. Um anel é uma sequência conectada de quatro ou mais pontos que formam um loop fechado e não auto-interseccionado. & Quot Um polígono com dois anéis seria semelhante a um donut plano - a área entre os dois anéis forma o interior do polígono e a área delimitada pelo anel interno está, na verdade, no exterior do polígono. A interface do GrADS não desenha polígonos com mais de um anel apropriadamente. Cada anel em um polígono é tratado separadamente. Os anéis internos são desenhados como novos polígonos que se sobrepõem ao anel externo. Se você está desenhando um arquivo de forma que contém polígonos com mais de um anel, e se você usa o comando set shpopts para desenhar polígonos preenchidos, então o GrADS desenhará ambos os anéis interno e externo como polígonos preenchidos. Em outras palavras, seus donuts serão desenhados com orifícios preenchidos.

Os anéis de um polígono são chamados de suas partes, e o número de partes em cada polígono é incluído na saída do comando q shp. Assim, é possível descobrir se essa limitação está afetando seu enredo.


Muitos dos conjuntos de dados do Serviço Meteorológico Nacional estão disponíveis em formatos que podem ser importados diretamente para Sistemas de Informações Geográficas (GIS) ou seus próprios visualizadores de mapas personalizados ou páginas da web. Os formatos de dados incluem shapefiles para download e formatos KML, serviços da web e nossos mapas base em formato shapefile.

À medida que mais dados são disponibilizados nesses formatos, links para os dados são adicionados a essas páginas. Clique em um dos links de formato GIS acima para começar a explorar os dados do NWS GIS atualmente disponíveis!

A exibição abaixo utiliza um Mapa da História ESRI para mostrar vários tipos de dados NWS que estão disponíveis para uso público. Existem muitos links no Story Map que podem fornecer informações adicionais sobre como você pode usar os dados do NWS para si mesmo.


4.4 Escrevendo geometrias

À medida que analisa as informações geográficas de fontes "brutas", como arquivos de texto, você pode querer convertê-las para um formato nativo de seu GIS. Esta seção da lição discute como escrever geometrias vetoriais para classes de recursos do ArcGIS. Leremos o mesmo arquivo de texto produzido por GPS da seção anterior, mas desta vez adicionaremos a etapa extra de escrever cada coordenada em um shapefile de polilinha.

Você já teve alguma experiência em escrever geometrias de ponto quando aprendemos sobre cursores de inserção. Para revisar, se você colocar as coordenadas X e Y em uma tupla ou lista, você pode inseri-la na tupla fornecida a insertRow () para o campo de geometria referido usando o token "SHAPE @ XY" (consulte a página 4.1).

No ArcGIS Desktop v10.6 / ArcGIS Pro v2.1, a Esri tornou possível criar polilinhas e polígonos juntando uma lista ou tupla de pares de coordenadas (vértices) como o acima em sequência. Quando você passa essa lista ou tupla para o método insertRow (), o arcpy "conecta os pontos" para criar uma polilinha ou polígono (dependendo do tipo de geometria da classe de recurso em que você abriu o cursor de inserção). As geometrias de várias partes e vários anéis são um pouco mais complicadas do que isso, mas essa é a ideia básica para geometrias de uma única parte.

O código a seguir cria uma lista vazia e adiciona três pontos usando o método list.append (). Em seguida, essa lista é conectada a uma instrução insertRow () onde resultará na criação de um objeto Polyline.

Além do requisito de que a geometria seja de peça única, você também deve observar que esta abordagem de lista de pares de coordenadas para a criação de geometria requer que a referência espacial de seus dados de coordenadas corresponda à referência espacial da classe de recurso. Se as coordenadas estiverem em uma referência espacial diferente, você ainda poderá criar a geometria, mas precisará usar a abordagem alternativa abordada na parte inferior desta página.

Claro, você geralmente não criará pontos manualmente em seu código como este com coordenadas embutidas em código. É mais provável que você analise as coordenadas de um arquivo ou as capture de alguma fonte externa, como uma série de cliques do mouse na tela.

Criando uma polilinha a partir de uma trilha de GPS

Veja como você pode analisar as coordenadas de um arquivo de texto criado por GPS, como o da seção anterior da lição. Este código lê todos os pontos capturados pelo GPS e os adiciona a uma longa polilinha. A polilinha é então gravada em um shapefile de polilinha pré-existente vazio com um sistema de coordenadas geográficas denominado tracklines.shp. Se você ainda não tiver um arquivo de forma no disco, poderá usar a ferramenta Criar classe de recurso para criar um com seu script.

O script acima começa igual ao da seção anterior da lição. Primeiro, ele analisa a linha de cabeçalho do arquivo para determinar a posição das coordenadas de latitude e longitude em cada leitura. Depois disso, é iniciado um loop que lê cada linha e cria uma tupla contendo os valores de longitude e latitude. No final do loop, a tupla é adicionada à lista.

Uma vez que todas as linhas foram lidas, o loop sai e um cursor de inserção é criado usando "SHAPE @" como o único elemento na tupla dos campos afetados. Em seguida, o método insertRow () é chamado, passando a lista de tuplas de coordenadas dentro de uma tupla. É muito importante observar que essa instrução é cursor.insertRow ((vértices,)), não cursor.insertRow (vértices,). Assim como os campos fornecidos ao abrir o cursor devem estar na forma de uma tupla, mesmo se for apenas um campo, os valores na instrução insertRow () devem ser uma tupla.

Lembre-se de que o cursor coloca um cadeado em seu conjunto de dados, então este script não cria o cursor até que seja absolutamente necessário (em outras palavras, após o loop). Finalmente, observe que a tupla conectada à instrução insertRow () inclui uma vírgula final. Essa sintaxe estranha é necessária apenas no caso em que a tupla contém apenas um único item. Para tuplas contendo dois ou mais itens, a vírgula final não é necessária. Alternativamente, a lista de coordenadas pode ser fornecida como uma lista dentro de uma lista ([vértices]) em vez de dentro de uma tupla, caso em que uma vírgula final também não é necessária.

Estendendo o exemplo para várias polilinhas

Apenas por diversão, suponha que seu GPS permite que você marque o início e a parada de diferentes trilhas. Como você lidaria com isso no código? Você pode baixar este arquivo de texto modificado com várias faixas se quiser experimentar o exemplo a seguir.

Observe que no arquivo de texto GPS, há uma entrada new_seg:

new_seg é uma propriedade booleana que determina se a leitura começa em uma nova trilha. Se new_seg = true, você precisa escrever a polilinha existente no shapefile e começar a criar uma nova. Dê uma olhada neste exemplo de código e observe como ele difere do anterior para lidar com várias polilinhas:

A primeira coisa que você deve notar é que este script usa uma função. A função addPolyline () adiciona uma polilinha a uma classe de recurso, dados dois parâmetros: (1) um cursor de inserção existente e (2) uma lista de pares de coordenadas. Esta função reduz o código repetido e torna o script mais legível.

Aqui está uma olhada na função addPolyline:

A função addPolyline é mencionada duas vezes no script: uma vez dentro do loop, o que esperaríamos, e uma vez no final para garantir que a polilinha final seja adicionada ao arquivo de forma. É aqui que escrever uma função reduz o código repetido.

Conforme você lê cada linha do arquivo de texto, como você determina se ele começa uma nova faixa? Em primeiro lugar, observe que adicionamos mais um valor a ser procurado neste script:

A variável newIndex nos mostra qual posição na linha é mantida pela propriedade booleana new_seg que nos informa se uma nova polilinha está começando. Se você tiver olhos aguçados, perceberá que verificamos isso mais tarde no código:

No código acima, o método upper () converte a string em todas as letras maiúsculas, então não precisamos nos preocupar se a linha diz "true", "True" ou "TRUE". Mas há outra situação com a qual devemos lidar: e quanto à primeira linha do arquivo? Esta linha deve ser "verdadeira", mas não podemos adicionar a polilinha existente ao arquivo naquele momento, porque ainda não há uma. Observe que uma segunda verificação é realizada para garantir que haja mais de zero pontos na lista antes de tentar adicionar uma nova polilinha:

Somente se houver pelo menos um ponto na lista, a função addPolyline () será chamada, passando o cursor e a lista.

Método alternativo para criar polilinhas e polígonos

Antes do ArcGIS Desktop v10.6 / ArcGIS Pro v2.1, a abordagem de lista de pares de coordenadas para a criação de geometrias descrita acima não estava disponível. A única maneira de criar polilinhas e polígonos era criar um objeto Point arcpy a partir de cada conjunto de coordenadas e adicionar esse Point a um objeto Array. Então, um objeto Polyline ou Polygon pode ser construído a partir do Array.

O código a seguir cria uma matriz vazia e adiciona três pontos usando o método Array.add (). Em seguida, a matriz é usada para criar um objeto Polyline.

O primeiro parâmetro que você passa ao criar uma polilinha é a matriz que contém os pontos da polilinha. O segundo parâmetro é a referência espacial das coordenadas. Lembre-se de que não tínhamos nenhum objeto de referência espacial em nossos exemplos anteriores de lista de pares de coordenadas. Isso porque você só pode usar esse método quando a referência espacial das coordenadas é a mesma da classe de recurso. Mas ao criar um objeto Polyline (ou Polygon) a partir de um Array, você tem a opção de especificar a referência espacial das coordenadas. Se essa referência espacial não corresponder à da classe de recurso, o arcpy irá reprojetar a geometria na referência espacial da classe de recurso. Se as duas referências espaciais forem iguais, nenhuma nova projeção será necessária. Não custa nada incluir a referência espacial, então não é uma má ideia adquirir o hábito de incluí-la se você se descobrir criando geometrias com essa sintaxe alternativa.

Aqui está uma versão do script de trilha GPS que usa a abordagem de matriz de pontos:

Resumo

A documentação do ArcGIS Pro faz um bom trabalho ao resumir os benefícios e limitações da criação de geometrias a partir de listas de coordenadas:

A geometria também pode ser criada a partir de uma lista de coordenadas. Essa abordagem pode fornecer ganhos de desempenho, pois evita a sobrecarga de criação de objetos geométricos. No entanto, ele é limitado apenas a recursos que são de uma única parte e, no caso de polígonos, sem anéis internos. Todas as coordenadas devem estar nas unidades de referência espacial da classe de recurso.

Se você precisar criar um recurso de várias partes (como o estado do Havaí contendo várias ilhas) ou um polígono com um "buraco", você precisará trabalhar com objetos Point and Array conforme descrito no Alternate seção de método desta página. Você também usaria esse método se suas coordenadas estivessem em uma referência espacial diferente da classe de recurso.

Leituras

Leia a página Escrevendo geometrias na documentação do ArcGIS Pro e preste atenção especial ao exemplo de polígono multipartes se você lidar com esses tipos de geometrias em seu trabalho.

Leia Zandbergen 9.1 - 9.7, que contém um bom resumo de como ler e escrever geometrias Esri usando o método Points-in-an-Array.

Leia Zandbergen 8.1 - 8.6, que contém um bom resumo de como ler e escrever geometrias Esri usando o método Points-in-an-Array.


Usar arquivo de forma de ponto para consultar arquivos de forma de polígonos múltiplos com Python? - Sistemas de Informação Geográfica

NOTA: No momento, estamos fazendo a transição de nossos dados GIS para download para nossa nova página de dados abertos. Visite-o para baixar nossos dados mais atualizados. Quaisquer dados não disponíveis em nossa página de dados abertos podem ser encontrados abaixo.

Camadas estaduais

Alguns arquivos de dados mais antigos podem não ter um arquivo de projeção de pés do NJ State Plane. Se o arquivo zip não contiver um arquivo .prj, baixe o arquivo njsp83.prj e renomeie-o com o nome do arquivo no zip. Por exemplo, o arquivo de forma Head of Tide é denominado hot.shp. Nesse caso, faça download, descompacte e renomeie o arquivo njsp83.prj para hot.prj.

Esses arquivos podem ser usados ​​com seu GIS ou podem ser visualizados com um GIS Data Viewer gratuito da ESRI chamado ArcGIS Explorer.

Os monitores de qualidade do ar ambiente são estações estrategicamente localizadas em todo o estado de Nova Jersey e coletam e analisam determinados dados de poluentes atmosféricos.

Rede de monitoramento Ambient Lakes - lakesmon.zip (20 KB, 64 KB descompactado)

Esses dados foram criados a partir da cobertura de LULC 95/97 criada pelo NJDEP. Lagos naturais e artificiais foram selecionados da cobertura e então dissolvidos. Atributos de nome da cobertura USGS (lago) foram anexados por meio de uma cobertura centróide. Outras fontes de nomes de lagos incluem dados não digitais de monitoramento de lagos, atlas, conjuntos de dados digitais e cobertura de represas de NJ.

Sites de monitoramento de qualidade de stream ambiente - swpts.zip (0,05 MB, 0,25 MB descompactado)

Este conjunto de dados é uma camada GIS de pontos que representam locais de riachos ambientais monitorados cooperativamente pelo Departamento de Proteção Ambiental de Nova Jersey (NJDEP) e pelo US Geological Survey (USGS) para parâmetros de qualidade da água. Inclui campos que identificam o tipo de estação para cada ano de monitoramento, bem como a presença e tipo de medidor de nível de água, o uso do solo associado, o método de localização dos pontos e a disponibilidade de dados de fluxo.

AMNET Reference Monitoring Sites (2000) - amnetref.zip (10 KB, 82 KB descompactado)

Esta camada de dados GIS é um conjunto de dados de pontos que representam locais de referência para o projeto AMNET no NJDEP. O banco de dados NJDEP AMNET forneceu a lista de sites (tabela de ecorregiões). Os locais foram selecionados porque foram minimamente impactados, tiveram dados de amostragem para 4 temporadas e forneceram um bom ponto de comparação para outros locais.

Pesticidas aquáticos 2007 - aquapest.zip (0,13 MB, 2,64 MB descompactado)

A Lista de Locais de Pesticidas Aquáticos de 2007 para New Jersey são aqueles locais que foram permitidos pelo Programa de Controle de Pesticidas do NJDEP para uso de pesticidas aquáticos em corpos d'água do estado. Os nomes dos locais são fornecidos pelos aplicadores de pesticidas e podem diferir dos nomes reconhecidos do estado / município / município. Os locais dos pontos não indicam a área de uso de pesticidas, apenas indicam o corpo d'água / local aquático onde o tratamento foi permitido. Os locais com vários corpos d'água sob uma licença têm apenas um ponto de localização, geralmente no corpo d'água mais próximo da saída / fonte receptora de água. Houve um total de 1108 pedidos de licença submetidos ao departamento em 2007, no entanto, apenas 1080 locais estão incluídos neste conjunto de dados. Treze pedidos foram retirados ou negados, 11 eram licenças para necessidades locais especiais para piscinas de fundo natural e 4 licenças eram para manutenção de faixa de domínio e não podiam ser expressas por um único ponto. Esses sites foram removidos intencionalmente. Se houver perguntas sobre sites específicos, consulte os contatos responsáveis ​​NJDEP listados. Esses dados foram compilados e manipulados porque há um interesse geral nas tendências do uso de pesticidas aquáticos para o controle de ervas daninhas aquáticas em todo o estado de Nova Jersey. As informações pretendem ser um ponto de partida para aqueles indivíduos interessados ​​no uso de pesticidas aquáticos em sua área ou em um local específico.

Áreas de desenvolvimento brownfield (extensões) - Envr_mon_soil_brownfield_ext.zip (0,37 MB, 1,69 MB descompactado)

Os dados incluídos na camada permitem que o GIS mapeie, como polígonos, as extensões de todas as áreas de desenvolvimento brownfield (BDAs) atuais em Nova Jersey. Um brownfield é qualquer local comercial ou industrial anterior ou atual que está desocupado ou subutilizado e no qual houve, ou se suspeita que tenha havido, uma descarga de contaminação.

Brownfield Development Areas (Outline) - Envr_mon_soil_brownfield_out.zip (0,007 MB, 0,18 MB descompactado)

Esta é uma representação gráfica do contorno dos limites para Brownfield Development Areas (BDA) em New Jersey. Um brownfield é qualquer local comercial ou industrial anterior ou atual que está desocupado ou subutilizado e no qual houve, ou se suspeita que tenha havido, uma descarga de contaminação.

Limite CAFRA (linha) - cafra2.zip (58 KB, 163 KB descompactado)

A Lei de Revisão das Instalações da Área Costeira (CAFRA) legisla o uso da terra na área costeira. Assim, o limite da área foi delineado. Este arquivo de forma, CAFRA_2, foi modificado pela comissão Pinelands e atualiza a fronteira (da fronteira do Bureau of Tidelands 1988) para refletir as modificações de 1993 para CAFRA.

Limite CAFRA (poli) - cafra.zip (1922 KB, 2368 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica do limite da Lei de Revisão de Instalações de Áreas Costeiras (CAFRA), que legisla o uso da terra dentro da área costeira. Este limite foi dissolvido do conjunto de dados das Áreas de Planejamento Costeiro em New Jersey.

Blocos do Censo (2010) - Govt_census_block_2010.zip (99,0 MB, 385,0 MB descompactado)

Esses dados contêm informações do Censo 2010 TIGER no nível do bloco de Nova Jersey. Foi obtido no site do U.S. Census Bureau junto com o Census 2010 Summary File 1 (SF1). O arquivo SF1 foi agregado à cobertura do Bloco do Censo pelo NJDEP.

Grupos de blocos do censo (2010) - Govt_census_group_2010.zip (9,61 MB, 14,1 MB descompactado)

Esses dados contêm informações TIGER do Censo 2010 no nível do Block Group para New Jersey. Foi obtido no site do U.S. Census Bureau. Os grupos de blocos do Censo 2010 foram derivados dos arquivos TIGER / Line do Redistricting Census 2010.

Tratos censitários (2010) - Govt_census_tract_2010.zip (5,76 MB, 10,7 MB descompactado)

Esses dados contêm informações sobre raça, gênero, moradia e renda familiar (Tabelas SF1) extraídas das tabelas TIGER do Censo 2010 no nível do trato para New Jersey. Os dados foram obtidos no NJ Department of Labor e no site do U.S. Census Bureau. Os setores do Censo 2010 foram derivados dos arquivos TIGER / Line do Redistricting Census 2010.

Blocos do Censo (2000) - cenblk2000.zip (34,1 MB, 101,7 MB descompactado)

Esses dados contêm informações TIGER do Censo 2000 no Nível do Bloco de Nova Jersey. Foi obtido no site do U.S. Census Bureau junto com o Census 2000 Summary File 1 (SF1). O arquivo SF1 foi agregado à cobertura do Bloco do Censo pelo NJDEP.

Census Block Groups (2000) - cengrp2000.zip (4,4 MB, 6,3 MB descompactado)

Esses dados contêm informações do Census 2000 TIGER no nível do Block Group para New Jersey. Foi obtido no site do U.S. Census Bureau. Os grupos de blocos do Census 2000 foram derivados dos arquivos TIGER / Line do Redistricting Census 2000.

Tratos censitários (2000) - centrt2000.zip (2904 KB, 6550 KB descompactado)

Esses dados contêm informações sobre raça, gênero, moradia e renda familiar (Tabelas SF1) extraídas das tabelas TIGER do Censo 2000 no nível do trato para New Jersey. Os dados foram obtidos no NJ Department of Labor e no site do U.S. Census Bureau. Os setores do Censo 2000 foram derivados dos arquivos TIGER / Line do Redistricting Census 2000.

Estão incluídos os locais em Nova Jersey onde a contaminação do solo ou da água subterrânea por cromato foi identificada. Esta lista de locais de resíduos de cromato inclui locais onde a remediação está atualmente em andamento, necessária, mas ainda não iniciada ou concluída. Os dados incluídos aqui datam de 1995.

Inundação costeira (100 anos) - hihaz.zip (1025 KB, 1387 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica de linhas de alto risco em áreas de inundação de 100 anos da costa de Nova Jersey para ajudar na proteção contra grandes inundações costeiras. A cobertura foi construída em rede com atributos de linha e polígono.

Coastline of New Jersey (2012) - Land_coastline_2012.zip (24,8 MB, 54,8 MB descompactado)

Os dados foram criados extraindo polígonos de água que representam rios, baías e oceanos da camada de uso / cobertura da terra de 2012 (LU / LC) da base de dados de sistemas de informação geográfica (GIS) do DEP de NJ. O arquivo de origem contém informações de uso da terra e polígono do corpo d'água que foram transferidas de várias fontes para linhas extraídas do conjunto de dados de Uso da Terra / Cobertura de 2012.

Coastline of New Jersey (2007) - Land_coastline_2007.zip (24,5 MB, 51 MB descompactado)

Os dados foram criados extraindo polígonos de água que representam rios, baías e oceanos da camada de uso / cobertura da terra de 2007 (LU / LC) da base de dados de sistemas de informação geográfica (GIS) do DEP de NJ. O arquivo de origem contém informações de uso da terra e polígono do corpo d'água que foram transferidas de várias fontes para linhas extraídas do conjunto de dados de Uso da Terra / Cobertura de 2007.

Coastline of New Jersey (2002) - Land_coastline_2002.zip (18,5 MB, 60 MB descompactado)

Os dados foram criados extraindo polígonos de água que representavam Rios, Baías e Oceanos da camada de uso / cobertura da terra de 2002 (LU / LC) da base de dados de sistemas de informação geográfica (GIS) do DEP de NJ. O arquivo de origem contém informações de uso da terra e polígono do corpo d'água que foram transferidas de várias fontes para linhas extraídas do conjunto de dados de Uso da Terra / Cobertura de 2002.

O NJDEP não é mais o administrador de dados da camada de distritos congressionais. Esta camada foi removida de nosso site. O Escritório de GIS está agora distribuindo esta camada de dados no NJGIN em nome do Escritório de Serviços Legislativos (OLS) em: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Limites do condado de Nova Jersey

O NJDEP não é mais o administrador de dados das camadas de fronteira estaduais, municipais e municipais. Essas camadas foram removidas de nosso site. O Office of GIS está agora distribuindo essas camadas de dados no NJGIN em: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Polígonos de extensão de notificação de escritura - Envr_mon_soil_DNA.zip (0,768 MB, 5,44 MB descompactado)

Esta camada de dados identifica os Sites Contaminados Conhecidos (KCS) ou sites na Lista Abrangente de Sites (CSL) dos Programas de Remediações do Site (SRP) aos quais foi atribuído um aviso de Escritura.

Unidades de manejo de cervos - Grid_deer_unit.zip (0,04 MB, 0,19 MB descompactado)

Os dados da grade representam as unidades de gerenciamento de cervos (DMU) em Nova Jersey. Cada grade numerada tem 14,288 milhas quadradas e os dados são usados ​​em conjunto com Deer Management Zones (DMZ). Hunters podem usar DMU para identificar sua localização na DMZ. A DMU é a referência espacial menor e mais detalhada usada no manejo de veados, ou seja, monitoramento de surtos de doenças. Observe que os procedimentos iniciais de geração e criação de dados produziram vários números de grade ausentes (222, 231, 244, 414, 550-559) e alguns problemas de ordem de grade. Por causa do uso pré-existente desses dados na busca e para a continuidade dos dados, eles não foram corrigidos.

Grade de elevação digital (10 metros) para Nova Jersey

Grade de elevação digital (100 metros) para Nova Jersey - nj100mlat.zip (4163 KB, 17938 KB descompactado)

Uma rede é o arquivo raster ESRI GRID gerado a partir de arquivos USGS DEM. Modelo Digital de Elevação (DEM) é a terminologia adotada pelo USGS para descrever conjuntos de dados de elevação de terreno em formato digital raster. DEM de 7,5 minutos (espaçamento de dados de 10 metros x 10 metros, fundido na projeção Universal Transverse Mercator (UTM)) foram mesclados e reamostrados em 100 metros x 100 metros para este conjunto de dados.

Digital Elevation Hillshade Grid (100 metros) de New Jersey - nj100mhill.zip (1992 KB, 2943 KB descompactado)

Uma sombra é um arquivo raster gerado a partir de uma rede. Uma rede é o arquivo raster ESRI GRID gerado a partir de arquivos USGS DEM. Modelo Digital de Elevação (DEM) é a terminologia adotada pelo USGS para descrever conjuntos de dados de elevação de terreno em formato digital raster. DEM de 7,5 minutos (espaçamento de dados de 10 metros por 10 metros, lançado na projeção Universal Transverse Mercator (UTM)) foram mesclados e reamostrados para 100 metros por 100 metros para este conjunto de dados. O comando ArcInfo Hillshade foi usado com os padrões, exceto para o fator z que foi exagerado em 50 para produzir esta sombra.

Contornos de elevação - stcon.zip (6331 KB, 15324 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica dos contornos de elevação em todo o estado de Nova Jersey com intervalos de seis metros. Foi criado a partir da rede USGS DEM 100 metros.

Índice de peixes de pontos de amostragem de integridade biótica (2000 - 2011) - Envr_mon_water_fibi.zip (0,040 MB, 0,204 MB descompactado)

Esses dados representam os locais de pontos de amostra ativos da Rede de Monitoramento da Integridade Biótica do Índice de Peixes NJDEP para os anos de 2000 a 2011. Um FIBI é um índice que mede a saúde de um riacho com base em vários atributos da assembleia de peixes residente. Cada local amostrado é pontuado com base em seu desvio das condições de referência (ou seja, o que seria encontrado em um fluxo não impactado) e classificado como "ruim", "razoável", "bom" ou "excelente".

Campos de golfe (em todo o estado) - njgolf.zip (615 KB, 1495 KB descompactado)

Esses dados representam as áreas de fairway, green e tee de todos os campos de golfe em New Jersey. Foi criado selecionando todos os polígonos de recreação do arquivo de uso / cobertura da terra do NJDEP de 1995/97 (LU / LC). Existem 256 cursos identificados e 553 polígonos (Muitos cursos são exibidos como polígonos descontínuos porque os fairways / zonas verdes / T são separados por trechos de pântanos, florestas ou outras coberturas de terra. O objetivo do arquivo é determinar a área do curso para auxiliar na estimativa do quantidade de pesticidas, fertilizantes e herbicidas usados ​​anualmente. Portanto, trechos substanciais (1 acre ou mais) de floresta ou pântanos não estão incluídos nos polígonos de um campo, embora essas áreas possam ser de propriedade do Campo de Golfe.

Áreas de Contaminação de Água Subterrânea (CEA)

Esses dados identificam os locais onde a contaminação das águas subterrâneas foi identificada e, quando apropriado, o NJDEP estabeleceu uma Área de Exceção de Classificação (CEA) de acordo com N.J.A.C. 7: 9-1,6 e 1,9 (b). CEAs são controles institucionais em áreas geograficamente definidas dentro das quais os Padrões de Qualidade da Água Subterrânea de Nova Jersey (NJGWQS) para contaminantes específicos foram excedidos. Os CEAs são estabelecidos a fim de avisar que os padrões constituintes para uma determinada classificação de aquífero não são ou não serão atendidos em uma área localizada devido à qualidade natural da água ou influências antropogênicas, e que os usos de aquíferos designados estão suspensos na área afetada para o prazo do CEA.

Áreas de Contaminação de Água Subterrânea (CKE) - Envr_mon_gw_CKE.zip (0,099 MB, 0,305 MB descompactado)

Esta camada de dados contém informações sobre áreas no estado que são especificadas como a extensão atualmente conhecida (CKE) de poluição de águas subterrâneas. As áreas CKE são áreas geograficamente definidas dentro das quais os recursos hídricos subterrâneos locais são conhecidos por estarem comprometidos porque a qualidade da água excede os padrões de qualidade da água potável e subterrânea para contaminantes específicos.

Head of Tide (quente) - hot.zip (30 KB, 121 KB descompactado)

Esta é uma representação gráfica dos pontos de maré (quente) dos cursos d'água de Nova Jersey. Isso inclui também os afluentes desses cursos d'água. O HOT é o ponto em um curso de água de maré no qual a medição do movimento vertical da superfície da água em MEAN HIGH WATER (MHW) se torna mais prática. Todos os pontos em direção ao mar do HOT em um curso de água das marés são marés.

Área de serviço de esgoto de preservação de Highlands highpresssa.zip (97 KB, 260 KB descompactado)

A Lei de Proteção e Planejamento da Água das Terras Altas (Lei das Terras Altas), N.J.S.A. 13: 20-1 e segs. assinado em 10 de agosto de 2004, revogou todas as Áreas de Serviço de Esgoto (SSA) na Área de Preservação das Terras Altas onde os encanamentos de coleta não haviam sido construídos. Esta é uma representação gráfica do mapeamento de SSA revisado na Área de Preservação das Terras Altas. O mapeamento SSA mostra o método planejado de eliminação de águas residuais para áreas específicas, ou seja, se as águas residuais serão coletadas em uma estação de tratamento regional ou tratadas no local e descartadas por meio de uma descarga de água superficial (SW) ou subterrânea (GW). Os sistemas individuais de disposição subterrânea que descarregam menos de 2.000 galões / dia (gpd) podem ser colocados em qualquer lugar do estado onde as condições do local permitirem e, portanto, não estão mapeados.

Grade do sítio arqueológico histórico - Land_use_HPO_arch_grid.zip (0,338 MB, 2,72 MB descompactado)

Este conjunto de dados inclui uma grade vetorial de células de aproximadamente 1/2 milha, indicando a presença de sítios arqueológicos que: 1. Estão incluídos em New Jersey ou National Registers of Historic Places, 2. Foram considerados elegíveis para inclusão por meio de processos federais ou estaduais como administrado pelo New Jersey Historic Preservation Office (HPO), ou 3. Foram identificados por meio de pesquisa de recursos culturais ou outra documentação em arquivo no HPO.

Distritos históricos - Land_use_HPO_district.zip (4,39 MB, 8,36 MB descompactado)

Este conjunto de dados representa os distritos históricos que: 1. Estão incluídos em New Jersey ou National Registers of Historic Places, 2. Foram considerados elegíveis para inclusão por meio de processos federais ou estaduais administrados pelo New Jersey Historic Preservation Office (HPO), ou 3. Foram identificados por meio de pesquisa de recursos culturais ou outra documentação arquivada no HPO.

Propriedades históricas - Land_use_HPO_property.zip (22,1 MB, 222 MB descompactado)

Este conjunto de dados representa as propriedades históricas que: 1. Estão incluídas em New Jersey ou National Registers of Historic Places, 2. Foram consideradas elegíveis para inclusão por meio de processos federais ou estaduais administrados pelo New Jersey Historic Preservation Office (HPO), ou 3. Foram identificados por meio de pesquisa de recursos culturais ou outra documentação arquivada no HPO.

Linhas costeiras históricas - histshore.zip (1057 KB, 3331 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica das linhas costeiras históricas dos quatro condados do Oceano Atlântico (Atlântico, Cape May, Ocean e Monmouth). Ele detalha as 11 diferentes linhas costeiras do Oceano Atlântico em Nova Jersey nos anos de 1836-1977. As linhas costeiras vão de 1836-42, 1855, 1866-68, 1871-75, 1879-85, 1899, 1932-36, 1943, 1951-53, 1971 e 1977. Nem todos os anos estão completos ou abrangem toda a extensão de os quatro condados do Atlântico. A cobertura da costa pode ser usada como uma linha costeira de 1986.

Hidrografia (estado / 3ª ordem ou superior) - stateriv.zip (2184 KB, 5858 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica dos rios estaduais de Nova Jersey, de terceira ordem ou superior. Esses rios foram selecionados novamente a partir da cobertura do córrego de cada município. A origem do mapa original são os arquivos de gráfico de linha digital de hidrografia (DLG) USGS 1: 24.000.

Relatório Integrado de Monitoramento e Avaliação da Qualidade da Água

O Relatório Integrado de Monitoramento e Avaliação da Qualidade da Água é um relatório bienal que identifica as águas do estado que estão atingindo os padrões de qualidade da água e as que estão prejudicadas e precisam de Cargas Diárias Máximas Totais (TMDLs) conforme exigido pela Lei Federal de Água Limpa. Os arquivos GIS associados fornecem o componente espacial do relatório e incluem os corpos d'água do estado, os resultados da avaliação, bem como a localização das estações de monitoramento.

Lista de locais contaminados conhecidos (KCSL)

A Lista de Locais Contaminados Conhecidos (KCSNJ) para New Jersey (não proprietário) são aqueles locais e propriedades que não são proprietários dentro do estado onde a contaminação do solo ou água subterrânea foi confirmada em níveis iguais ou superiores aos padrões aplicáveis. Esta lista de sites contaminados conhecidos pode incluir sites onde a remediação está em andamento, necessária, mas ainda não iniciada ou concluída.

O NJDEP não é mais o administrador de dados da camada dos Distritos Legislativos. Esta camada foi removida de nosso site. O Escritório de GIS está agora distribuindo esta camada de dados no NJGIN em nome do Escritório de Serviços Legislativos (OLS) em: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Atribuições de nível municipal - msrp_tier.zip (1683 KB, 4346 KB descompactado)

Este mapa é uma representação geográfica dos municípios de Nível A e Nível B conforme adotado no Programa Municipal de Regulação de Águas Pluviais do NJPDES em N.J.A.C. 7: 14A-25.3 (a) e a tabela associada. (Ver 36 N.J.R. 813 (a), 2419 (a) e 4133 (a) 2 de fevereiro, 17 de maio e 7 de setembro de 2004).

Limites Municipais de Nova Jersey

O NJDEP não é mais o administrador de dados das camadas de fronteira estaduais, municipais e municipais. Essas camadas foram removidas de nosso site. O Office of GIS agora está distribuindo essas camadas de dados no NJGIN em: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/jviewer.jsp?pg=DataDownloads

Municípios de Nova Jersey (cortado para a costa) - Govt_admin_mun_coast_bnd.zip (24,9 MB, 37,1 MB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação espacial da versão mais atual dos municípios de Nova Jersey, fornecida pela OIT / OGIS. O NJDEP recortou os dados usando a camada detalhada e atualizada "NJDEP Coastline of New Jersey" para vários usos. A precisão espacial foi melhorada a partir de dados de municípios anteriores, integrando recursos que são coincidentes com os limites municipais de outros conjuntos de dados de origem de alta qualidade. Esta versão atual de Municipalitites (cortada para a costa) mostra várias atualizações (listadas nas etapas de processamento), além de mostrar a fusão de Princeton Borough e Princeton Township para criar Princeton.

Mapa de grade do patrimônio natural - nhpgrid.zip (0,68 MB, 12,69 MB descompactado)

Por meio de seu Banco de Dados do Patrimônio Natural, o Escritório de Gestão de Terras Naturais (ONLM) documenta espécies de plantas raras e habitats ecológicos de comunidades raros para informar os tomadores de decisão que precisam abordar a conservação dos recursos naturais. O Mapa de Grade do Patrimônio Natural é um arquivo de sistema de informações geográficas (GIS) que fornece um retrato geral das localizações geográficas de espécies de plantas raras e comunidades ecológicas raras para todo o estado, sem fornecer informações detalhadas confidenciais.

Locais prioritários do patrimônio natural - prisites.zip (1.063 KB, 4083 KB descompactado)

A cobertura de locais prioritários do patrimônio natural foi criada para identificar áreas criticamente importantes para conservar a diversidade biológica de Nova Jersey, com ênfase particular em espécies raras de plantas e comunidades ecológicas. Os locais prioritários do patrimônio natural são baseados na análise de informações do banco de dados do patrimônio natural de New Jersey. No entanto, esses locais não cobrem todos os habitats conhecidos de espécies ameaçadas de extinção em Nova Jersey. Se houver necessidade de informações sobre se as espécies em perigo ou ameaçadas foram documentadas em um determinado pedaço de terra, uma pesquisa no Banco de Dados do Patrimônio Natural pode ser solicitada entrando em contato com o Escritório de Gestão de Terras Naturais.

NJPDES Combined Sewer Overflow (CSO) - DRAFT Edition 201202 - cso.zip (.4 MB, .23 MB descompactado)

Esta é uma representação geográfica das localizações dos pontos de CSO em todo o estado. O Combined Sewer Overflows (CSO) são esgotos projetados para coletar o escoamento de água da chuva, esgoto doméstico e efluente industrial na mesma tubulação. Na maioria das vezes, os sistemas de esgoto combinados transportam todas as suas águas residuais para uma estação de tratamento de esgoto, onde são tratadas e depois descarregadas em um corpo d'água. Durante os períodos de chuvas fortes ou derretimento da neve, no entanto, o volume de água residual em um sistema de esgoto combinado pode exceder a capacidade do sistema de esgoto ou da estação de tratamento.

Estes dados fornecem informações sobre a localização de pontos CSO permitidos, o número de Permissão NJPDES aplicável, o número de série de descarga de 3 dígitos atribuído, a latitude e longitude, o nome (também o endereço) do ponto CSO, a região de água CSO e um identificador único para cada ponto, consistindo no número da licença e no número da saída.

NJPDES Ground Water Discharges - njpdesgwd.zip (34 KB, 130 KB descompactado)

Esta camada inclui instalações permitidas para ter descargas de águas residuais sanitárias e industriais através de vários métodos, como lagoas, irrigação por spray ou fluxo superficial. As licenças NJPDES são emitidas pelo NJDEP e autorizadas de acordo com um conjunto específico de regras que regem as descargas dentro do estado de Nova Jersey.

Descargas de água de superfície NJPDES - Strc_NJPDES_sw_pipe.zip (380 KB, 2,12 MB descompactado)

Tubulação de descarga de água superficial do Sistema de Eliminação de Descarga de Poluentes de Nova Jersey (NJPDES). Cobertura de pontos GIS compilada a partir de localizações GPS, bancos de dados NJPDES e pedidos de licença. Esta cobertura contém os pontos de descarga de águas superficiais e as coordenadas das águas receptoras para as tubulações ativas e terminadas.

Open Space - County Owned - Land_owner_openspace_county.zip (3,84 MB, 15,0 MB descompactado)

Este conjunto de dados contém áreas abertas e recreativas protegidas de New Jersey que são de propriedade de juros simples de um condado ou administradas por um condado, mas de propriedade de outra agência governamental ou sem fins lucrativos. Essas terras de espaço aberto receberam financiamento por meio do Programa de Assistência Local Green Acres ou estão listadas em um Inventário de Recreação e Espaço Aberto (ROSI) aprovado pela Green Acres. Os tipos de propriedade de espaço aberto nesta camada de dados incluem parques, áreas de conservação, reservas, locais históricos, campos recreativos, praias, etc. Este conjunto de dados fornece aos usuários um inventário gráfico gerenciável de espaços abertos protegidos do condado em Nova Jersey. Ele serve como uma ferramenta valiosa nas decisões de aquisição de terras e NÃO deve ser usado para descrever o título de propriedade real ou verdadeiro.

Open Space - State Owned - newstate.zip (3,05 MB, 9,98 MB descompactado)

Este conjunto de dados contém áreas abertas protegidas e áreas de recreação de propriedade do Departamento de Proteção Ambiental do Estado de Nova Jersey (NJDEP) mediante pagamento de juros simples. Os tipos de propriedade nesta camada de dados incluem parcelas como parques, florestas, locais históricos, áreas naturais e áreas de manejo da vida selvagem.

Dados de parcelas são uma camada de dados de estrutura espacial importante contra a qual outros dados espaciais podem ser desenvolvidos.Essa camada também pode ser um recurso valioso no apoio às atividades de gerenciamento, planejamento e análise em todo o estado. É responsabilidade de cada município / condado fornecer ao público os dados atualizados das parcelas. Como tal, o NJDEP não cria nem distribui dados de encomendas. Os interessados ​​em obter os dados mais recentes das parcelas devem entrar em contato com o respectivo departamento de GIS do condado. Outra opção para verificar a disponibilidade de dados de parcelas é pesquisar no New Jersey Geospatial Data Clearinghouse (NJGIN) em: https://njgin.state.nj.us/. Comece iniciando o NGIN Explorer e, em seguida, inserindo a palavra-chave "parcela" no campo PALAVRA-CHAVE OPCIONAL. Clique na opção Texto Completo e, em seguida, clique no botão Pesquisar.

Limite da área de Pinelands - pinelands.zip (76 KB, 200 KB descompactado)

Este é um shapefile ArcView do limite de New Jersey Pinelands (PA_Boundary). O shapfile de limite de Pinelands foi criado digitalizando 68 quarterquads de fotos. Os quarterquads de fotos foram então anexados para criar o shapefile final (PA_Boundary).

Locais do nome do local - placenam04.zip (266 KB, 4961 KB descompactado)

Todos os nomes de lugares foram retirados da série topoquad do USGS 7.5 'revisada em 2004. Esses dados incluem pontos que representam limites municipais e outros limites oficiais, bem como vários bairros e comunidades reconhecidos federalmente.

Esta é uma representação gráfica do mapeamento da Área de Serviço de Esgoto dos Estados (SSA). O mapeamento SSA mostra o método planejado de eliminação de águas residuais para áreas específicas, ou seja, se as águas residuais serão coletadas em uma estação de tratamento regional ou tratadas no local e descartadas por meio de uma descarga de água superficial (SW) ou subterrânea (GW).

Classificação do marisco - Envr_admin_shellfish_bnd.zip (3,39 MB, 4,84 MB descompactado)

Estes dados são uma representação gráfica das águas costeiras de NJ classificadas de acordo com os regulamentos de captura de marisco. As águas são classificadas em uma das cinco categorias: Proibidas - a colheita não é permitida em nenhuma condição. Restrita especial - colheita permitida com uma licença especial que exige purificação adicional do marisco antes da venda. Sazonal (novembro a abril) - e sazonal (janeiro a abril) - onde a colheita é permitida apenas em certas estações do ano. A categoria final é Aprovado - colheita permitida sob quaisquer condições. A classificação das águas é baseada no Programa Nacional de Saneamento de Mariscos. Conforme especificado neste programa, as classificações são baseadas em três componentes: 1) Monitoramento regular da qualidade da água 2) Levantamentos de campo das condições da costa 3) Estudo das correntes e fluxos de água (hidrografia). Essas funções são realizadas pelo Bureau de Monitoramento da Água Marinha de Nova Jersey, que monitora cerca de 2.500 locais no mínimo cinco vezes por ano.

Shoreline Structures - Shortstrc.zip (199 KB, 581 KB descompactado)

O projeto de estruturas de proteção da costa envolveu a identificação, interpretação e plotagem de todas as estruturas de proteção da costa localizadas ao longo da costa de Nova Jersey e dentro da zona da Lei de Revisão das Instalações das Áreas Costeiras de Nova Jersey (CAFRA). A estrutura que foi identificada inclui molhes, virilhas, revestimentos, paredões, quebra-mar. Molheiras e virilhas são estruturas de proteção (geralmente construídas de rocha, madeira ou concreto) que se estendem para fora da costa.

Tipo de linha costeira - Shortetype.zip (199 KB, 581 KB descompactado)

O projeto de tipo de linha costeira envolveu a identificação e codificação de toda a linha costeira de New Jersey dentro da zona da Lei de Revisão de Instalações de Áreas Costeiras (CAFRA) de Keyport a Hieslerville. Os dados podem ser usados ​​para delinear diferentes classificações da linha costeira com base em formas de relevo particulares.

South Jersey Marsh - sjmarsh.zip (1814 KB, 4632 KB descompactado)

Os mapas básicos do habitat do pântano do sul de New Jersey foram criados em 1991, usando 1986 fotografias aéreas. Os dados do habitat foram coletados e inseridos no GIS pela equipe do Programa de Espécies Ameaçadas e Nongame (ENSP), usando dinheiro doado pelo The New Jersey Natural Lands Trust (NJNLT). Este conjunto de dados foi criado mais especificamente para uso na proteção e gerenciamento de pássaros costeiros em migração na Baía de Delaware.

Sport Ocean Fishing Grounds - sportfishing.zip (0,67 MB, 1,32 MB descompactado)

As principais áreas de pesca têm um histórico comprovado de apoio a uma quantidade local significativa de atividades de pesca recreativa e comercial. O Departamento mapeou pela primeira vez as principais áreas de pesca na década de 1980. Como o mapa tem mais de 20 anos, foi determinado em 2003 que uma atualização era necessária. Os capitães de barcos fretados, barcos partidários e barcos particulares foram pesquisados ​​para identificar as áreas que eles consideram áreas de pesca recreacionalmente significativas ou áreas de pesca privilegiadas. Essas informações foram então compiladas e refinadas em formato digital.

Limite estadual de Nova Jersey

O NJDEP não é mais o administrador de dados das camadas de fronteira estaduais, municipais e municipais. Essas camadas foram removidas de nosso site. O Office of GIS está agora distribuindo essas camadas de dados no NJGIN em: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Estações de monitoramento da qualidade da água STORET - storet.zip (272 KB, 2468 KB descompactado)

Os dados STORET mantêm as localizações das estações de monitoramento da qualidade da água do banco de dados NJ STORET (Modernizado) do NJDEP. Uma estação é um local onde ocorre um evento de coleta de dados, como coleta de uma amostra de campo, medição de parâmetros de campo ou avaliação de habitats ambientais. A NJ STORET mantém os dados de monitoramento da qualidade da água do NJDEP de 1º de janeiro de 1999 até o presente. Nota: os dados de monitoramento da qualidade da água amostrados antes desta data são armazenados no banco de dados Legacy STORET da EPA.

Streams 2002 (conjunto de dados hidrográficos nacionais)

Esta camada de dados contém informações para Flowlines delineadas para NJ a partir de imagens de infravermelho colorido (CIR) de 2002 com atributos extraídos do National Hydrography Dataset (NHD).

Rede de monitoramento suplementar de água da superfície - sasmn.zip (0,05 MB, 0,26 MB descompactado)

Esses dados representam pontos de amostragem para o projeto Supplemental Ambient Surfacewater Network (anteriormente EWQ) no NJDEP. A Rede SASMN foi projetada para fornecer dados complementares de qualidade da água para todo o estado.

Padrões de qualidade da água de superfície - swqs.zip (73,17 MB, 208,2 MB descompactado)

Padrões de qualidade da água de superfície: esses dados são uma representação digital dos padrões de qualidade da água de superfície de Nova Jersey, de acordo com os "Padrões de qualidade da água de superfície para águas de Nova Jersey", conforme designados em N.J.A.C. 7: 9 B. Os Padrões de Qualidade da Água de Superfície (SWQS) estabelecem os usos designados a serem alcançados e especificam a qualidade da água (critérios) necessários para proteger as águas do Estado. Os usos designados incluem água potável, propagação de peixes e animais selvagens, recreação, suprimentos agrícolas e industriais e navegação. Isso se reflete nas classificações de uso atribuídas a águas específicas. A linha de trabalho foi quebrada / alterada para refletir as descrições especificadas em N.J.A.C. 7: 9B-1.15. Ao interpretar as classificações de fluxo e designações anti-degradação, as descrições especificadas no SWQS em N.J.A.C. 7: 9B-1.15 sempre têm precedência. A camada GIS reflete as classificações de fluxo e designações anti-degradação adotadas em 21 de dezembro de 2009 é apenas complementar e não é legalmente vinculativa.

A linha de reivindicações da Tidelands descreve áreas agora ou anteriormente com fluxo na maré alta ou abaixo dela. Uma vez que a linha da maré alta média pode mudar devido ao aumento do nível do mar, a linha não representa a linha da maré alta média atual. Em vez disso, representa a linha de água alta média no momento do mapeamento e a linha de água alta média histórica anterior às alterações artificiais.

Tidelands Grid - tidegrid.zip (103 KB, 434 KB descompactado)

Este conjunto de dados é uma representação gráfica da grade de marés ribeirinhas da costa atlântica de Nova Jersey. Foi automatizado em uma escala de 1: 24.000. A cobertura foi parcialmente atribuída pelo IEP e o BGIA e a Tidelands concluíram a codificação e verificaram os códigos.

Total máximo de cargas diárias (TMDL) Lakesheds - Envr_mon_TMDL_lakeshed.zip (1,5 MB, 3,84 MB descompactado)

Os poluentes de preocupação para esses TMDLs de lago são o fósforo e os coliformes fecais. Os TMDLs são derivados de alocações de carga residual de fontes pontuais mais alocações de carga de fontes não pontuais e uma margem de segurança para contabilizar a incerteza no modelo.

Total Máximo de Cargas Diárias (TMDL) Águas prejudicadas por mariscos - Envr_mon_TMDL_shellfish.zip (10 MB, 16,7 MB descompactado)

O poluente de preocupação para esses TMDLs de moluscos é o coliforme total. Fontes difusas e pontuais de águas pluviais são as principais fontes de coliformes totais / cargas de coliformes fecais nesses corpos d'água.

Streamsheds de cargas diárias máximas totais (TMDL) - Envr_mon_TMDL_streamshed.zip (1,46 MB, 2,37 MB descompactado)

Os poluentes de preocupação para esses TMDLs de corrente são coliformes fecais e fósforo total.

Total máximo de cargas diárias (TMDL) Streamsheds históricos - Envr_mon_TMDL_streamshed_hist.zip (1,53 MB, 2,38 MB descompactado)

(Pré-2008) Os poluentes de preocupação para esses TMDLs de corrente são coliformes fecais e fósforo total.

Water Purveyor Service Areas (1998 Public Community) - watpurv1998.zip (943 KB, 1439 KB descompactado)

Esta é uma representação gráfica das Áreas de Serviço de Provedores de Água da Comunidade Pública de 1998. Os distribuidores de água comunitários públicos são sistemas que canalizam água para consumo humano em pelo menos 15 conexões de serviço usadas durante todo o ano, ou uma que atende regularmente pelo menos 25 residentes durante todo o ano. Os limites mapeados são os da distribuição real de água ou da área de serviço.

Áreas de planejamento de gestão da qualidade da água - wqmpa.zip (19,21 MB, 30,54 MB descompactado)

Esta é uma representação das extensões geográficas das 12 Áreas de Planejamento de Gestão da Qualidade da Água do Condado / Área (WQMPA). Um plano municipal ou regional de gestão da qualidade da água (WQMP) foi preparado, respectivamente, por um condado ou NJDEP de acordo com a Seção 5 da Lei de Planejamento da Qualidade da Água (WQPA), N.J.S.A. 58: 11A-1 e seguintes para cada uma dessas áreas. Um WQMP é usado em conjunto com o Plano WQM Estadual, que juntos constituem o Processo de Planejamento Contínuo conduzido de acordo com o WQPA, a Lei de Controle da Poluição da Água, N.J.S.A. 58: 10A-1 et seq., E N.J.S.A. 13: 1D-1 et seq., E conforme exigido pelas Seções 303 (e) e 208 da Lei Federal de Água Limpa (33 U.S.C. 1251 et seq.) Para fazer determinações de consistência sob as regras de planejamento de Gestão da Qualidade da Água (WQM), N.J.A.C. 7:15.

Estações de qualidade da água (existentes) - ewqpoi.zip (39 KB, 181 KB descompactado)

Estes dados representam pontos de amostragem para o projeto EWQ (Qualidade da Água Existente) no NJDEP. A Rede EWQ foi projetada para fornecer dados complementares sobre a qualidade da água para todo o estado.

Áreas de planejamento de abastecimento de água - wsplarea23.zip (399 KB, 959 KB descompactado)

Estes dados fornecem um delineamento espacial das 23 Áreas de Planejamento de Abastecimento de Água conforme descrito no Plano Estadual de Abastecimento de Água de New Jersey (NJSWSP). O Escritório de Restauração de Recursos Naturais do NJDEP usa os dados para fazer uma referência espacial das plumas contaminantes da água subterrânea em locais contaminados, a fim de determinar se uma pluma contaminante está dentro de uma área de planejamento de abastecimento de água "Excedente" ou "Défice". Esta informação é usada em cálculos de lesões por água subterrânea.

Waterbody 2002 (conjunto de dados hidrográficos nacionais)

Esses dados contêm informações para as características do corpo d'água delineadas para NJ a partir de imagens de infravermelho colorido (CIR) de 2002 com atributos extraídos do National Hydrography Dataset (NHD).

Áreas de Gestão de Bacias Hidrográficas - depwmas.zip (0,43 MB, 0,87 MB descompactado)

Os dados depwmas são uma versão simplificada dos dados defuc14. O dephuc14 é a versão do NJDEP das bacias hidrológicas com código de unidade do U.S. Geological Survey (USGS) que delineia a extensão das regiões de gestão de bacias hidrográficas DEP e áreas a serem usadas para a iniciativa de bacias hidrográficas em todo o estado. Os dados de depwmas e dephuc14 compõem os Mapas da Base de Bacias Hidrográficas de New Jersey. Além disso, ambos foram criados a partir do USGS HUC14, substituindo a fronteira estadual incluída com a versão USGS pelos dados de fronteira estadual e municipal do DEP (stco). Os dados foram produzidos para resolver problemas de processamento de dados decorrentes da combinação do USGS huc14 com os dados do NJDEP GIS devido ao uso de limites de estado conflitantes.

Bacias hidrográficas (bacias submarinas por nome - DEPHUC14) - dephuc14.zip (2,53 MB, 5,51 MB descompactado)

As unidades hidrológicas de 14 dígitos (HUC14s) em Nova Jersey é uma revisão da versão de 2006 dessas unidades. Esta versão corrige alguns limites para ser consistente com uma nova cobertura hidrográfica baseada em 1: 2.400 fotografias aéreas (NJDEP, 2008). Também faz algumas mudanças para ser mais consistente com uma nova cobertura de unidade hidrológica de 12 dígitos (EPA, 2009). Esse processo de edição criou 42 novos HUC14s, excluiu um HUC14 interno e cinco HUC14 costeiros na Baía de Delaware e alterou mais de 100 limites. Um relatório detalhando essas mudanças (Hoffman e Pallis, 2009) está disponível online. Por razões programáticas, as unidades de 14 dígitos são restritas aos limites políticos de Nova Jersey.

Bacias hidrográficas (bacias submarinas por nome - DEPHUC12) - dephuc12_boundary.zip (3,66 MB, 4,88 MB descompactado)

Este conjunto de dados é uma camada limite de unidade hidrológica digital (cortada nas fronteiras políticas de New Jersey) para o 6º nível da Sub-bacia (12 dígitos) para o Estado de New Jersey. Este conjunto de dados consiste em dados digitais georreferenciados e atributos associados criados de acordo com a "Proposta FGDC, Versão 1.0 - Normas Federais para Delineamento de Limites de Unidades Hidrológicas 01/03/02" https://datagateway.nrcs.usda.gov /. Os polígonos são atribuídos a códigos de unidade hidrológica para sub-bacias de 4º nível, bacias hidrográficas de 5º nível, sub-bacias de 6º nível, nome, tamanho, unidade hidrológica a jusante, tipo de bacia hidrográfica, áreas não contribuintes e modificação de fluxo. Os arcos são atribuídos com o maior código de unidade hidrológica para cada bacia hidrográfica, fonte de linha e um arquivo de referência de metadados

Bacias hidrográficas (bacias hidrográficas por nome - DEPHUC11) - dephuc11.zip (995 KB, 2441 KB descompactado)

As bacias de drenagem são delineadas a partir de quadrantes USGS na escala 1: 24.000 (7,5 minutos). Os delineamentos foram desenvolvidos para uso geral pelos funcionários do Distrito do USGS nos últimos 20 anos. Atributos de arco e polígono foram incluídos na cobertura com nomes de bacias e classificações de divisões e códigos de unidade hidrológica de 14 dígitos. O limite do estado de Nova Jersey, conforme definido originalmente na cobertura da fonte do USGS, não corresponde ao usado pelo NJDEP. Portanto, a cobertura foi editada pelo NJ Geological Survey para remover o limite do estado do USGS e inserir o limite do estado do NJDEP, resolvendo assim a maioria dos erros de recorte em potencial.

Grade do Atlas do Programa do Poço 2x2m (2 minutos por 2 minutos) - atlas2x2m.zip (0,62 MB, 1,58 MB descompactado)

O Atlas2x2m é uma grade de 2 minutos por 2 minutos dissolvida da Grade de Folha de Atlas do Programa de Poços para New Jersey.

Grade da Folha do Atlas do Programa do Poço - atlasgrid.zip (7,5 MB, 27,75 MB descompactado)

Esta grade é baseada em uma série de mapas antigos chamada New Jersey Atlas Sheets e em um sistema de referência baseado nelas chamado New Jersey Rectangular Coordinate System. O sistema de grade desenvolvido como ATLAS_GRID não existe nas folhas do atlas, mas é baseado nas grades de latitude e longitude incluídas nas folhas.

Mapa de localização da turbina eólica (grande escala) - windturbinesiting.zip (9,73 MB, 15,41 MB descompactado)

AVISO: Esta camada descreve áreas de terra na zona costeira onde turbinas eólicas em grande escala são inaceitáveis ​​devido aos impactos operacionais das turbinas em pássaros e morcegos.

Limite superior das áreas úmidas / Limite superior das áreas úmidas - uwb_uwl.zip (3,04 MB, 9,36 MB descompactado)

A camada de dados do Limite Superior das Zonas Húmidas / Limite Superior das Zonas Húmidas é composta por duas linhas de limite das zonas húmidas mapeadas em dois programas de mapeamento NJDEP separados.


Ferramentas e pacotes para processamento geoespacial com Python

Nas ciências sociais, os dados geoespaciais aparecem com bastante frequência. Você pode ter indicadores sociais para diferentes lugares do planeta em diferentes níveis administrativos, por exemplo, países, estados ou municípios. Ou você pode estudar a distribuição espacial de hospitais ou escolas em uma determinada área ou visualizar dados referenciados por GPS de um experimento. Para tais cenários, felizmente existe um rico suprimento de ferramentas e pacotes de código aberto. Como eu trabalhei bastante recentemente com dados geoespaciais, quero apresentar alguns desses softwares, especialmente aqueles disponíveis para a linguagem de programação Python.

Formatos de arquivo importantes

Antes de começar, quero apresentar alguns formatos de arquivo importantes. No mundo do sistema de informações geográficas (GIS), há uma infinidade de formatos de arquivo, por exemplo arquivos de forma ESRI, GeoJSON, KML, etc. Em bancos de dados, as formas geográficas são frequentemente armazenadas no formato WKT ou WKB. Os formatos mais importantes para nossos cenários são shapefiles ESRI (.shp) e arquivos GeoJSON (.GeoJson ou .json) A conversão de arquivos entre esses formatos é possível com o ogr2ogr ferramenta.

Obter formas de limites e outros dados geoespaciais

Você pode precisar de diferentes tipos de entidades geográficas para sua análise: 1) certos pontos ou locais que podem ser representados como uma única coordenada geográfica (um endereço, um hospital, etc.), 2) rotas ou ruas que podem ser representadas como uma série de coordenadas ou 3) formas como fronteiras administrativas que podem ser representadas como polígonos de coordenadas geográficas.

Mesmo na época do Google Maps, OpenStreetMap (OSM) e assim por diante, achei surpreendentemente difícil obter alguns desses dados. Encontrar as coordenadas geográficas dos endereços é o mais simples: este processo é denominado geocodificação e pode, por exemplo, ser feito por meio das APIs do Google Maps com o pacote googlemaps em Python. Com sua API do Google Places, também é possível consultar os locais de certos pontos de interesse como hospitais ou escolas dentro de uma determinada área. Essas coisas também podem ser alcançadas com o OSM, mas sua API Overpass parece muito mais complexa. Pelo menos existe um pacote Python exagerado que envolve as chamadas de API.

O pacote Python osmnx foi projetado para recuperar e analisar redes de ruas. Ele obtém dados do OSM. Com este pacote, também é possível recuperar formas de limites administrativos. No entanto, para limites administrativos que possuem uma costa marítima, ele sempre retornaria a fronteira marítima, ou seja, alguns quilômetros de distância da costa. Não consegui encontrar uma maneira de recuperar apenas a fronteira da massa de terra, nem com este pacote nem com o OSM sozinho.

Felizmente, existe o mapa de limites do OSM que fornece uma exportação de todos os limites administrativos no OSM do nível do país (nível 2) até o município e, às vezes, até mesmo o nível do bairro (nível 10) com a opção de fornecer apenas a fronteira da massa terrestre. Para baixar um conjunto selecionado de limites, é necessário fazer o login com uma conta OSM e desmarcar o CLI opção na parte inferior. Por meio do CLI (um endereço da web especial enviado ao servidor), também é possível baixar uma gama completa de limites administrativos, por exemplo, para um determinado país. Veja a documentação.Para os exemplos a seguir abaixo, eu baixei os limites administrativos do nível 4 (estados federais) para três estados na Alemanha: Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg e Berlin no formato GeoJSON.

Captura de tela do mapa de limites do OSM ao exportar o limite para Mecklenburg-Vorpommern

Carregando dados com Fiona

O pacote fiona permite a leitura e escrita de uma grande variedade de formatos de arquivo GIS. A API segue o estilo Python IO padrão. Para abrir o arquivo GeoJSON Mecklenburg-Vorpommern no modo somente leitura e com detecção automática de tipo de arquivo, podemos simplesmente escrever:

Cada arquivo é considerado um coleção do funcionalidades (as entidades geográficas). Estes têm propriedades comuns, como o condutor (formato de arquivo), CRS (sistema de referência de coordenadas) e esquema (o modelo de propriedades e tipo de forma para cada entidade geográfica):

Pode haver vários recursos em uma coleção, por exemplo, se decidirmos exportar os limites administrativos de vários estados de uma vez em um único arquivo com o mapa de limites do OSM. Pode-se iterar sobre esses recursos com um loop for. No entanto, neste caso, temos apenas um único recurso (o limite de Mecklenburg-Vorpommern) no arquivo, portanto, podemos usar apenas este recurso:

Vemos que um recurso contém um tipo, um ID, algumas propriedades como o nome (do OSM) e, o mais importante, um geometria estrutura que denota o tipo de geometria (um MultiPolygon, ou seja, um conjunto de polígonos que formam toda a forma) e contém uma lista de coordenadas para cada polígono.

Plotando com matplotlib e descartes

Vamos exibir esse recurso. Podemos usar o pacote de plotagem padrão do Python & # 8217s matplotlib em conjunção com descartes que permite traçar formas geográficas. No entanto, matplotlib é feito para plotar gráficos e precisa ser um pouco ajustado para exibir uma forma geográfica em um mapa. Fazemos isso definindo uma proporção de aspecto igual para evitar distorção e também desabilitar a exibição dos eixos xey. Vamos escrever uma função, pois precisaremos dela várias vezes:

Além disso, precisaremos especificar os limites (ou seja, intervalo) dos eixos xey. Caso contrário, matplotlib usará um intervalo padrão de [0, 1] para ambos os eixos e, portanto, qualquer forma cujas coordenadas estejam fora desse intervalo serão cortadas ou completamente invisíveis. Por exemplo, quando olhamos para as coordenadas na estrutura & # 8220geometria & # 8221 de nosso recurso, veremos que elas estão entre 10 e 15 para as coordenadas x (esta é a longitude nas coordenadas WGS84) e 53 a 55 para as coordenadas y (latitude WGS84). Se simplesmente tentarmos traçar isso, & # 8217d obteremos uma tela vazia, porque essas coordenadas estão muito fora dos limites dos eixos padrão do matplotlib & # 8217s & # 8217.

Uma maneira de resolver isso é encontrar os valores mínimo e máximo das coordenadas de longitude e latitude e, em seguida, definir os limites dos eixos e # 8217 para esse intervalo. Para fazer isso, precisamos definir algumas funções:

Os dois primeiros são para nivelar recursivamente uma lista aninhada (porque as coordenadas em nossa estrutura de geometria de recurso & # 8217s são uma lista aninhada). O último cria os limites para uma lista de coordenadas e opcionalmente permite especificar um buffer para que possamos criar pequenas margens para a borda do gráfico.

Agora podemos criar o primeiro gráfico:

E o resultado é o seguinte:

Gráfico de Mecklenburg-Vorpommern com projeção WGS84

Transformando formas em outras projeções com pyproj

Agora você pode não saber a forma de Mecklenburg-Vorpommern, mas isso parece um pouco estranho. A razão é que as coordenadas foram projetadas com o sistema de referência de coordenadas WGS84 (CRS). No início, chamar mv_collection.crs nos mostrou a mensagem algo enigmática <'init': 'epsg: 4326'>. Isso se refere ao código EPSG 4326 que, por sua vez, se refere ao sistema de coordenadas WGS84 já mencionado. Este sistema de coordenadas não é adequado para uma projeção cartográfica em uma escala menor longe do equador, como os estados federais na Alemanha. Portanto, devemos reprojetar as coordenadas com um CRS que melhor se adapte às nossas necessidades. O site EPSG pode ser útil para encontrar sistemas de coordenadas adequados para nossa área de interesse, como o sistema de coordenadas ETRS89 / LCC Germany, que tem o código EPSG 5243.

Agora que sabemos qual CRS podemos usar, precisamos transformar as coordenadas de nossas fronteiras Mecklenburg-Vorpommern. Precisamos de dois pacotes para isso: 1) pyproj, que é uma interface Python para PROJ.4, um & # 8221 poderoso motor genérico de transformação de coordenadas & # 8221 e 2) bem torneado, um pacote para & # 8220manipulação e análise de objetos geométricos no plano cartesiano & # 8221, que abordarei posteriormente com mais detalhes.

Uma transformação para uma projeção diferente pode ser implementada assim com pyproj e bem torneada:

Em primeiro lugar, definimos nossa projeção alvo, aqui via código EPSG como 'epsg: 5243'. Em seguida, criamos uma função de projeção ger_project. Bem torneado forma o objeto denominado feat_shape é formado pela passagem das informações de geometria de nosso recurso para a função de forma. Finalmente, usamos a função de transformação que aplica a nova projeção a cada coordenada de feat_shape. Nossa forma projetada agora está armazenada em feat_shape_epsg5243 um objeto do tipo MultiPolygon. Novamente, devemos plotar esta forma, mas desta vez implementaremos uma função curta para uso posterior:

Observe duas coisas: primeiro, o buffer padrão (ou seja, a margem ao redor do objeto) é definido como 3000, o que parece muito grande. Isso ocorre porque com a mudança para a projeção ETRS89, também mudamos as unidades de coordenadas. Enquanto a unidade WGS84 & # 8217s é em graus, & # 8220ETRS89 / LCC Germany & # 8221 usa metros. Portanto, definimos uma margem padrão de 3km para as bordas de plotagem.

A segunda coisa a observar é que o cálculo um tanto complicado dos limites dos eixos xey é simplificado. Isso ocorre porque podemos explorar um dos muitos atributos úteis de objetos bem formados, seus & # 8220bounds & # 8221. Isso nos dá a extensão da forma e, portanto, o mínimo / máximo de suas coordenadas, diretamente.

Agora podemos usar nossa função:

Trama de Mecklenburg-Vorpommern com projeção ETRS89

Agora, isso realmente se parece com Mecklenburg-Vorpommern (enquanto eu digitava, eu já estava lamentando ter escolhido um estado com um nome tão longo como exemplo)! Também poderíamos estender a função acima para plotar várias formas, cada forma com uma cor diferente, talvez dependendo de alguma variável como o PIB. Com isso, poderíamos essencialmente criar um enredo coroplético.

Cálculos e manipulações de formas com bem torneado

Depois de converter sua entidade geográfica em um objeto bem torneado, você pode aplicar uma ampla gama de transformações e cálculos a ela. O excelente manual oferece uma boa visão geral do que pode ser feito. Já conhecemos o atributo bounds que retorna a extensão do objeto. Outro atributo interessante pode ser a área definida para objetos como polígonos. Com isso, podemos descobrir a área de massa de terra de Mecklenburg-Vorpommern & # 8217s. No entanto, primeiro precisamos ter certeza de que nossas coordenadas têm uma unidade adequada. Este é o caso agora, porque convertemos a forma para o & # 8220ETRS89 / LCC Germany & # 8221 CRS que usa medidores, como descobrimos antes. Agora, para calcular a área em km², podemos fazer o seguinte:

Esta é quase a mesma área relatada na Wikipedia.

Outro método interessante é a distância, que para quaisquer duas formas retorna a distância mínima entre elas (por exemplo, a linha mais curta entre dois polígonos). Novamente, é muito importante aqui que você tenha convertido as formas em um CRS adequado antes. É especialmente importante que, para todas as operações, todas as formas usem o mesmo CRS.

Predicados e relacionamentos também são muito úteis. Com isso, podemos descobrir, por exemplo, se uma forma contém ou cruza outra forma. Um exemplo prático pode ser que você queira vincular dados de GPS, obtidos em um experimento, a áreas geográficas, como municípios ou ruas de cidades.

As operações teóricas de conjuntos são úteis quando você precisa combinar ou cortar formas. Como um exemplo prático, vamos & # 8217s carregar os dados de fronteira para Berlim e Brandemburgo e combinar ambos para formar uma forma de & # 8220Berlin-Brandenburg & # 8221:

Projetamos ambos para um CRS comum (o & # 8220ETRS89 / LCC Germany & # 8221 CRS como antes). Traçá-los individualmente ficaria assim (na mesma escala):

Brandenburg Berlim

A combinação de ambos pode ser feita com o União Operação:

Salvando dados com Fiona

Finalmente, podemos usar o pacote fiona novamente para salvar o resultado em um arquivo. Desta vez, mais algumas coisas devem ser consideradas: 1) Precisamos especificar qual tipo de arquivo queremos & # 8212 desta vez vamos & # 8217s usar um arquivo de forma ESRI 2) devemos especificar um esquema (o formato dos metadados e o tipo de geometria ) e um CRS e 3) devemos converter nosso objeto bem torneado em um dicionário de geometria que fiona escreverá no arquivo. A função de mapeamento Shapely & # 8217s é feita para isso. A exportação completa do arquivo pode ser implementada da seguinte maneira:

O resultado é um shapefile que contém nossa fusão Berlin-Brandenburg. Este arquivo agora pode ser carregado, por exemplo, no QGIS.

Outros pacotes

Existem muitos outros pacotes no mundo Python para dados geoespaciais. PySAL, por exemplo, é uma coleção de métodos avançados de análise espacial. geopandas é um invólucro conveniente em torno dos pacotes mencionados acima, que permite vincular observações com dados geoespaciais em um dataframe especial do pandas. É bom começar porque tem uma interface de programação conveniente, mas também tem muitas limitações para que você, mais cedo ou mais tarde, tenha as ferramentas mais flexíveis descritas neste post.