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Clip Point Features to Polygons com ModelBuilder / ArcPy

Clip Point Features to Polygons com ModelBuilder / ArcPy


Eu tenho características pontuais para cerca de 2.000 árvores individuais espalhadas por 50 distritos de árvores diferentes. Os distritos de árvore são polígonos em uma classe de recurso de polígono e as árvores são recursos de ponto em uma classe de recurso de ponto.

Eu gostaria de criar um livro de mapas mostrando cada distrito de árvore individual e as árvores correspondentes em cada distrito. Eu poderia usar o Data Driven Pages, mas preciso de closes de cada distrito de árvore (polígono) removido de seus distritos circundantes.

Eu poderia fazer isso executando uma consulta de definição para exibir um único distrito de árvore, cortar as árvores para aquele distrito e, em seguida, criar uma página de mapa. Mas eu teria que fazer isso 50 vezes.

Como posso usar o ModelBuilder ou ArcPy para realizar o processo mencionado?

Eu tentei usar How to Batch Clip no ArcGIS Desktop 10 usando Python / ArcPy? como um guia, mas não atende exatamente às minhas necessidades.


Este é um ótimo exemplo de como é relativamente simplesarcpy.mappingos scripts podem oferecer mais funcionalidade do que as páginas orientadas a dados.

Em primeiro lugar, se ainda não o fez, execute um Spatial Join com suas árvores como sua camada alvo e seus distritos como sua camada de ponto usando oINTERSECTopção de correspondência. É melhor prática realizar uma junção espacial e aplicar uma consulta de definição em vez de executar a ferramenta Clip em cada iteração. Isso ocorre porque, uma vez que as operações de geometria são geralmente mais intensivas em desempenho e propensas a problemas do que as operações de tabela, como consultas de definição.

Em segundo lugar, edite o seguinte snippet Python para corresponder aos seus dados. Este código itera através dos distritos, aplica consultas de definição aos pontos das árvores e aos polígonos dos distritos, amplia o quadro de dados para o polígono do distrito atual e exporta um mapa JPG para a pasta de saída.

import arcpy, os #Input data Trees = "Trees" #Point feature class of trees with district attribute Districts = "Districts" #Polygon feature class of districts arcpy.env.workspace = r "C:  Temp" #Workspace, substituir como necessário. DistrictField = "Distrito" #Nome do campo de ID do distrito nas classes Distritos e Árvores #MapDocument, DataFrame e objetos de Camada CurrentMXD = arcpy.mapping.MapDocument ("CURRENT") #Current map doc CurrentDF = CurrentMXD.activeDataFrame # Frame de dados atual Trees_lyr = arcpy.mapping.ListLayers (CurrentMXD, Trees, CurrentDF) [0] #Trees layer object Districts_lyr = arcpy.mapping.ListLayers (CurrentMXD, Districts, CurrentDF) [0] #Districts layer object #Iterate through districts ListOfDistricts = [Row [ 0] para Row em arcpy.da.SearchCursor (Districts, [DistrictField])] para Distrito em ListOfDistricts: #Aplicar consultas de definição. Presume que o nome do distrito é uma string, remova as aspas se não for uma string. Trees_lyr.definitionQuery = "% s = '% s'"% (arcpy.AddFieldDelimiters (Trees, DistrictField), District) Districts_lyr.definitionQuery = "% s = '% s'"% (arcpy.AddFieldDelimiters (Districts, DistrictField), Distrito) #Adjust zoom CurrentDF.extent = Districts_lyr.getExtent (False) #Extent de recursos consultados #Export output jpg Output_jpg = os.path.join (arcpy.env.workspace, "District_% s.jpg">

Aqui está oDistrict_A.jpg ">

Aqui está oDistrict_B.jpg ">


Polígono (arcpy)

Um objeto Polygon é uma forma fechada definida por uma sequência conectada de pares de coordenadas x, y.

多 く の ジ オ プ ロ セ シ ン グ ワ ー ク フ ロ ー で は, 座標 と ジ オ メ ト リ の 情報 を 使用 し て 特定 の 操作 を 行 う こ と だ け が 必要 で, 新 し い (一時) フ ィ ー チ ャ ク ラ ス を 作成 し, カ ー ソ ル を 使用 し て フ ィ ー チ ャ ク ラ ス に デ ー タ を 設定 し,そ の フ ィ ー チ ャ ク ラ ス を 使用 し, 最後 に 一時 フ ィ ー チ ャ ク ラ ス を 削除 す る と い う プ ロ セ ス を す べ て 行 う 必要 は な い こ と が あ り ま す. ジ オ プ ロ セ シ ン グ を 簡 単 に 実 行 で き る よ う に, 入 力 お よ び 出力 の 両 フ ィ ー チ ャ ク ラ ス の 代 わ り に ジ オ メ ト リ オ ブ ジ ェ ク ト を使用 で き ま す 。Geometria 、 Multiponto 、 PointGeometria 、 Polígono 、 ま た は Polilinha の 各 ク ラ ス を 使用 し て 、 ジ オ メ ト リ オ ブ ジ ェ ク ト を 最初 か ら 作成 で ま

As coordenadas usadas para criar o objeto. O tipo de dados pode ser objetos Point ou Array.

A referência espacial da nova geometria.

O estado Z: verdadeiro para geometria se Z estiver habilitado e falso se não estiver.

O estado M: verdadeiro para geometria se M estiver habilitado e falso se não estiver.

Retorna uma representação JSON da geometria como uma string.

A string retornada pode ser convertida em um dicionário usando a função json.loads do Python.

Retorna a representação binária conhecida (WKB) para a geometria OGC. Ele fornece uma representação portátil de um valor de geometria como um fluxo contíguo de bytes.

Retorna a representação de texto conhecido (WKT) para a geometria OGC. Ele fornece uma representação portátil de um valor geométrico como uma string de texto.

A área de um recurso poligonal. Vazio para todos os outros tipos de recursos.

O verdadeiro centróide se estiver dentro ou no recurso, caso contrário, o ponto do rótulo é retornado. Retorna um objeto de ponto.

A extensão da geometria.

O primeiro ponto de coordenada da geometria.

Uma string delimitada por espaço dos pares de coordenadas do retângulo de casca convexa.

Verdadeiro, se o número de peças para esta geometria for mais de um.

O ponto em que o rótulo está localizado. O labelPoint está sempre localizado dentro ou em um recurso.

A última coordenada do recurso.

O comprimento do recurso linear. Zero para tipos de recursos de ponto e multiponto.

O comprimento 3D do recurso linear. Zero para tipos de recursos de ponto e multiponto.

O número de peças de geometria para o recurso.

O número total de pontos do recurso.

A referência espacial da geometria.

O centro de gravidade de um recurso.

O tipo de geometria: polígono, polilinha, ponto, multiponto, multipatch, dimensão ou anotação.


Descrição: a matriz de polígonos cujos pontos de rótulo devem ser calculados. A referência espacial dos polígonos é especificada por sr. A estrutura de cada polígono na matriz é a mesma que a estrutura dos objetos de polígono JSON retornados pela API ArcGIS REST.

Para um grande conjunto de geometrias, você pode especificar uma URL para as geometrias de entrada armazenadas em uma estrutura JSON em um arquivo em um servidor público. O formato esperado do conteúdo do arquivo será exatamente o mesmo que o esperado se os polígonos forem incorporados diretamente na solicitação.

Descrição: o ID conhecido da referência espacial ou um objeto JSON de referência espacial para os polígonos de entrada. Para obter uma lista de valores WKID válidos, consulte Sistemas de coordenadas projetadas e Sistemas de coordenadas geográficas.


Problemas com IDs no ModelBuilder

Eu sou novo em GIS e gerenciamento de dados em geral, então me perdoe se isso é confuso.

I & # x27m iterando por cerca de 1000 sites (cada ID & # x27d pelo campo SiteID) a partir de um arquivo de forma de ponto no ModelBuilder e delineando as bacias hidrográficas de cada site. Em seguida, desejo descobrir as características da bacia hidrográfica do local (uso da terra, solo etc.).

Vou recortar um raster NLCD de uso da terra com cada bacia hidrográfica, converter a saída em um polígono e, finalmente, dissolver por código de grade, deixando-me uma tabela de diferentes usos da terra e a área que cada um ocupa na bacia hidrográfica. Eu uso essas tabelas e quero mesclá-las para encontrar as porcentagens de cada categoria diferente de uso do solo em R. No entanto, não consigo organizar os dados porque perco o identificador do site quando processar cada ponto no ModelBuilder. Se eu fosse mesclar as tabelas, não saberia quais dados corresponderiam a qual site. Eu fazia isso manualmente antes, mas com mais de 1000 sites agora, quero deixar o computador fazer o trabalho.

Aqui está meu ModelBuilder até agora. Tentei adicionar um novo campo de texto (como este) e, em seguida, calcular o campo usando a substituição de variável em linha (como este). No entanto, recebo este erro divertido e o ModelBuilder tenta gritar comigo em um idioma diferente.

Existe uma maneira de adicionar um campo de ID de site onde cada linha no campo tem o mesmo nome que o campo siteID no arquivo de forma de ponto original no ModelBuilder? Ou talvez uma forma de preservar o campo SiteID em todo o geoprocessamento?

Eu não comecei a iterar por todos eles ainda, então qualquer conselho para fazer isso funcionar sem problemas seria bem-vindo.


Exercícios práticos da lição 1

Cada lição neste curso inclui alguns exercícios simples de prática com Python. Estes não são enviados ou avaliados, mas são altamente recomendado se você é novo em programação ou se o projeto inicialmente parece desafiador. As lições 1 e 2 contêm exercícios mais curtos, enquanto as lições 3 e 4 contêm exercícios mais longos e holísticos. Cada exercício prático contém uma solução que você deve estudar cuidadosamente. Se você quiser usar o USA.gdb referenciado em algumas das soluções, você pode encontrá-lo aqui.

Lembre-se de escolher Arquivo & gt Novo no Spyder para criar um novo script (ou clique no ícone de página vazia). Você pode nomear os scripts como Practice1, Practice2, etc. Para executar um script no Spyder, clique no ícone "reproduzir".

    Diga olá
    Crie uma variável de string chamada x e atribua a ela o valor "Hello". Exiba o conteúdo da variável x no console.

Observe que os argumentos para os dois parâmetros de classe de recurso não estão entre aspas, enquanto o argumento para o parâmetro de string de distância do buffer é fornecido entre aspas duplas.

Para este exercício, escreva um script que aceite um único valor de string usando o método GetParameterAsText. O valor inserido deve ser um nome, e esse nome deve ser concatenado com a string literal "Hi" e exibido no console. Teste o script de dentro do Spyder, inserindo um nome (entre aspas) na caixa de texto Opções da linha de comando, conforme descrito acima, antes de clicar no botão Executar.

A página da função Descrever na Ajuda lista os tipos de objetos nos quais a função pode ser usada. Clicar no link Propriedades do conjunto de dados exibe uma lista das propriedades disponíveis quando você descreve um conjunto de dados, sendo spatialReference apenas uma entre várias.

Para este exercício, use a função Descrever novamente desta vez, para determinar o tipo de geometria (ponto, polilinha ou polígono) armazenada em uma classe de recurso. Não direi o nome da propriedade que retorna essa informação. Mas darei a você a dica de que as classes de recursos têm essa propriedade misteriosa, não porque sejam um tipo de Conjunto de dados, como acontece com a propriedade spatialReference, mas porque são objetos do tipo FeatureClass.

Ao construir suas mensagens, você provavelmente desejará concatenar strings de texto com números. Abordaremos isso mais na Lição 2, mas isso requer a conversão dos valores numéricos em strings para evitar um erro de sintaxe. A função str () pode ser usada para fazer essa conversão. Por exemplo, posso gerar o valor score1 assim:
imprimir ('Pontuação 1 é' + str (pontuação1))


Clip Point Features to Polygons with ModelBuilder / ArcPy - Sistemas de Informação Geográfica


  1. usar Geração de pontos de lote para criar pontos de lote relacionados a pontos designados (pontos verdes)
  2. Delineamento em lote de bacias hidrográficas usando esses pontos de lote

Parece ótimo, mas ainda não consigo cortar sub-bacias existentes usando pontos designados para colocar sub-bacias menores dentro.

Existem ferramentas em Arc Hydro Tools ou qualquer outra ferramenta como QGIS ou RELVA que pode me ajudar a atingir meu objetivo & # 65311

Eu tenho a área da sub-bacia de cada segmento do rio usando Arc Hydro Tools & # 65306

Agora eu tenho algumas estações de amostragem (os pontos verdes) na rede do rio, e gostaria de tomá-las como as bases do segmento, assim, eu obteria mais segmentos, e quero dividir a linha de drenagem com base nesses pontos e calcular a área da sub-bacia desses novos segmentos & # 65306

Eu acho que a chave é como fazer o ArcGIS tomar esses pontos verdes como confluências de rios também. E tudo que eu quero é como esta foto esquemática & # 65306


Bicicleta / Pedestre vs. Análise de Colisão de Carro

Janeiro de 2004 a abril de 2016 em Fayette County, Kentucky

Durante o semestre da primavera de 2016, a turma de GIS do GEO 409 analisou e mapeou colisões de carros com pedestres e ciclistas. Nós nos concentramos em 12 anos de dados (1/2/2004 - 4/8/2016) para Fayette County, Kentucky, que contém a cidade de Lexington e uma população de mais de 300.000. O condado é o lar da maior universidade do Kentucky (nós!) E oferece um campus que pode ser percorrido a pé e de bicicleta com conexões para um centro vibrante. Explore esses mapas para encontrar informações demográficas de ciclistas envolvidos em colisões com automóveis.


Um novo modelo baseado em GIS para extração automatizada de estudo de caso de invasão de Dunas de Areia: Dakhla Oásis, deserto ocidental do Egito

Os movimentos das dunas são considerados uma ameaça para estradas, redes de rega, recursos hídricos, zonas urbanas, agricultura e infraestruturas. Os principais objetivos deste estudo são desenvolver um novo modelo baseado em GIS para extração automatizada de invasão de dunas de areia usando dados de sensoriamento remoto e para avaliar a taxa de movimento das dunas de areia. Para monitorar e avaliar os movimentos das dunas de areia na área do oásis de Dakhla, foram utilizadas imagens de satélite multitemporais e um modelo desenvolvido em GIS, usando script Python em Arc GIS. As imagens de satélite (imagens SPOT, 1995 e 2007) foram georretificadas com o Erdas Imagine. A subtração das imagens foi realizada utilizando analista espacial no Arc GIS, o resultado da subtração das imagens obtém o movimento da duna de areia entre as duas datas. A forma raster e vetorial da migração das dunas de areia foi extraída automaticamente usando ferramentas de analistas espaciais. As fronteiras das dunas individuais foram medidas em datas diferentes e as taxas de movimento foram analisadas em GIS. O ModelBuilder em Arc GIS foi usado para criar uma ferramenta amigável. A janela do modelo personalizado é fácil de manusear por qualquer usuário que deseja adaptar o modelo em seu trabalho. Verificou-se que a taxa de movimento das dunas de areia variou entre 3 e 9 m por ano. A maioria das dunas de areia tem uma taxa de movimento entre 0 e 6 me muito poucas dunas têm uma taxa de movimento entre 6 e 9 m. A integração de sensoriamento remoto e GIS forneceu as informações necessárias para determinar o mínimo, máximo, média, taxa e área de migração das dunas de areia.


Encontramos pelo menos 10 Listagem de sites abaixo ao pesquisar com criar polígono gis no motor de busca

Crie recursos de polígono — ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 64

No grupo Recursos, clique em Crio. No painel, escolha um polígono modelo de recurso e clique em Regular Polígono. Para alterar o número de lados da ferramenta cria, clique no botão Modelo ativo, clique no botão Regular Polígono ícone da ferramenta e digite o valor numérico.

Criando um polígono simples - Documentação do ArcMap

O polígono é criada com base nas coordenadas que você define na guia Entrada na área de Coordenadas e pode ser usado como parte de um sistema mais complexo geometria ou para crio uma nova geometria.

Crie recursos de polígono — ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 66

  • Polígono Para crio uma polígono recurso, clique Polígono e clique no mapa ou clique com o botão direito e especifique uma localização de coordenada para o primeiro vértice
  • Clique com o botão direito e use o menu de contexto para especificar as coordenadas ou aplicar restrições e use as ferramentas na barra de ferramentas de construção para crio segmentos retos e curvos.

Criando polígonos a partir de linhas — Ajuda ArcGIS for Desktop

  • Criando polígono recursos em uma classe de recurso existente interativamente Com uma licença ArcGIS for Desktop Standard ou ArcGIS for Desktop Advanced, você pode usar o Construct Polígonos comando na barra de ferramentas de edição avançada para criar polígonos de linhas no ArcMap
  • Aprenda a usar o Construct Polígonos comando no ArcMap Feedback sobre este tópico?

Exercício 1d: Criando novos recursos de polígono - ArcMap

  • Clique na ferramenta Panorâmica na barra de ferramentas Ferramentas e mova o mapa ligeiramente para o oeste de forma que o formato de J polígono está centrado na tela
  • Clique no modelo Tratos e, em seguida, na ferramenta Retângulo no Crio Janela de recursos para faço é a ferramenta de construção ativa.

Construir polígonos a partir de recursos — ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 69

  • Para construir polígonos, selecione os recursos de polilinha a partir dos quais deseja crio a polígonos, escolha um modelo de recurso e clique em Construir
  • Se o mapa atual não contém um polígono camada de feição, adicione-a
  • Na guia Exibir, clique em Painel de catálogo e expanda Bancos de dados
  • Expanda o banco de dados padrão ou o banco de dados que contém seus dados.

Como criar recursos de polígono no software QGIS

Gisoutlook.com DA: 18 PA: 39 MOZ Rank: 63

  • GIS ferramentas podem ser usadas para crio dados espaciais através de linha, polígono e apontar
  • Este artigo irá discutir sobre a criação de polígono recurso usando GIS
  • Abra o QGIS clicando em Iniciar, vá para Todos os Programas e clique em QGIS Desktop 3.8.3
  • Abra a folha topográfica georreferenciada via Camada e clique em Adicionar Camada seguido de Adicionar Camada Raster.

Como: Criar um polígono a partir de uma tabela de dados XY

  • Use o recurso para Polígono ferramenta para crio uma classe de recurso contendo polígonos gerado a partir de áreas delimitadas pelos recursos de linha de entrada criada na Etapa 2
  • No ArcToolbox, navegue até Ferramentas de gerenciamento de dados & gt Features & gt Feature To Polígono. Nos recursos de entrada, navegue até a classe de recurso de linha criada na Etapa 2.

Criando polígono com base na extensão espacial no ArcGIS Desktop

  • Sistemas de Informação Geográfica Stack Exchange é um site de perguntas e respostas para cartógrafos, geógrafos e GIS profissionais
  • Leva apenas um minuto para se inscrever
  • e crio um rectângulo polígono com base nisso? Arcgis-Área de Trabalho polígono

Criar polígonos Thiessen (análise) —ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 73

Mergulhe: A base teórica para criando Thiessen polígonos é o seguinte: Onde S é um conjunto de pontos em coordenadas ou espaço euclidiano (x, y), para qualquer ponto p nesse espaço, há um ponto de S mais próximo de p, exceto onde o ponto p é equidistante a dois ou mais pontos de S. Um único proximal polígono (Célula de Voronoi) é definida por todos os pontos p mais próximos de um único ponto em S, ou seja, o


Geografia 337 GIS II

Metas
O objetivo por trás deste exercício é usar várias ferramentas de geoprocessamento raster para construir modelos para adequação de mineração de areia e risco ambiental / cultural no Condado de Trempealeau, WI. Cada uma dessas ferramentas separadas será executada em rasters diferentes, cada um gerando dados diferentes. No final do modelo, os raster serão combinados para criar um modelo raster contínuo para adequação e risco.

  1. Gere uma camada de dados espaciais para atender aos critérios geológicos
  2. Gerar uma camada de dados espaciais para atender aos critérios de uso / cobertura da terra
  3. Gere uma camada de dados espaciais para atender aos critérios de distância até ferrovias
  4. Gere uma camada de dados espaciais para atender aos critérios de inclinação
  5. Gere uma camada de dados espaciais para atender aos critérios de profundidade do lençol freático
  6. Combine os cinco critérios em um modelo de índice de adequação
  7. Exclua os tipos de cobertura da terra não adequados
  8. Gere uma camada de dados espaciais para medir o impacto nos fluxos
  9. Gere uma camada de dados espaciais para medir o impacto nas principais terras agrícolas
  10. Gere uma camada de dados espaciais para medir o impacto em áreas residenciais ou povoadas
  11. Gere uma camada de dados espaciais para medir o impacto nas escolas
  12. Gere uma camada de dados espaciais para medir o impacto em uma variável de sua escolha
  13. Combine os fatores em um modelo de risco
  14. Examine os resultados nas proximidades das principais áreas de lazer

Métodos

Modelo de Adequação

Esta parte do exercício trata da localização de solos no condado de Trempealeau que podem ser adequados para a mineração de areia. Isso começou quando nos foram fornecidos dados que afirmam os dois tipos de solos mais adequados para a mineração de areia, Jordan e Wonewoc. Esses dois tipos de solos podem ser vistos em dourado e vermelho em uma imagem georreferenciada da geologia do leito rochoso da porção centro-oeste de Wisconsin. Depois de adicionar a classe de recurso geológico do Condado de Trempealeau, a ferramenta de deslize pode ser usada para localizar esses tipos de solo específicos em nossos dados. Depois que a classe de recurso foi convertida em raster, usando a ferramenta feature to raster, fui capaz de executar o raster por meio de uma ferramenta de reclassificação para classificar os solos por desejabilidade. Tanto o Jordan (Ej) quanto o Wonewoc (Ew) receberam classificação 3 para altamente desejável, enquanto as outras formações receberam classificação 0 para indesejável. Isso produz um mapa muito específico destacando as áreas onde o solo para mineração de areia é mais desejável.


Critérios de uso / cobertura do solo

A próxima etapa é localizar áreas de terreno que seriam mais econômicas para minerar. Por exemplo, áreas que são áridas serão mais econômicas do que uma área com floresta densa que precisaria ser cortada antes da mineração. Começando esta seção, precisei olhar um gráfico de cobertura da terra para determinar quais seriam as classificações para cada tipo de terra específico. A decisão foi classificar Open Water com 0, porque se trata de um terreno que não é apenas indesejável, mas também inutilizável. A classificação 1 foi atribuída a áreas onde existem edifícios ou floresta. Essas classificações 1 incluem Desenvolvido, Espaço Aberto / Desenvolvido, Baixa Intensidade / Desenvolvido, Média Intensidade / Desenvolvido, Alta Intensidade / Floresta Decidual / Perene. A classificação dois foi dada às áreas que ainda poderiam ser usadas para mineração, mas ainda tinham vegetação secundária que precisaria ser removida. Essas 2 classificações incluem Arbustos / Herbáceos. Finalmente, há a classificação 3, que é a mais desejável de todos os tipos de terreno. Uma vez que essas classificações foram decididas, a ferramenta Reclassificar poderia ser executada no raster NLCD que criamos para uso da terra no Exercício 7. Essa reclassificação produziu um raster de adequação para uso da terra mostrando as áreas que seriam mais fáceis e econômicas para as empresas de mineração minerarem.


Critérios de distância até a ferrovia

A distância entre a localização de uma mina e a ferrovia é outro fator importante. Quanto mais perto a localização de uma mina estiver de um depósito de ferrovia, menores serão os custos de transpiração para mover a areia. A ferramenta Distância Euclidiana foi executada, usando a classe de recurso de depósito ferroviário como entrada. Em seguida, os resultados dessa ferramenta foram reclassificados usando uma escala de 1-3. A classificação 1 foi atribuída às áreas mais próximas do terminal, enquanto a classificação 3 é atribuída às áreas mais distantes. Naturalmente, as áreas mais distantes são menos desejáveis. A saída parece muito boa porque há apenas um depósito ferroviário na área de interesse.

Outra especificação para terrenos de mineração adequados é que sejam tão planos quanto possível. É aqui que uma classificação de declive é muito útil. Existe uma ferramenta de inclinação no ArcMap que irá calcular a inclinação para você. O DEM do Condado de Trempealeau foi usado para a ferramenta Slope com a produção sendo um aumento percentual. Depois que isso foi concluído, os resultados foram executados por meio da ferramenta Block Statistics para calcular a média dos valores de inclinação. Isso foi feito para eliminar o efeito de sal e pimenta que foi produzido. A ferramenta Block Statistics funcionou como um filtro 3x3 para o raster. A ferramenta Reclassificar foi executada nos resultados disso para classificar os declives 1-3, sendo 1 declive baixo e 3 sendo o declive mais intenso.


Critérios de profundidade do lençol freático

A profundidade do lençol freático é outro fator importante no processo de mineração de areia. Uma vez que a areia é extraída, ela precisa ser lavada para remover as partículas finas. É por isso que ter um local mais próximo do lençol freático é mais desejável. Quanto mais próximo o lençol freático estiver da superfície, mais fácil será para as mineradoras ter acesso à água. Esse fator de custo é um tema recorrente quando se fala em adequação para locais de mineração.
Baixamos um mapa de elevação do lençol freático do site do Wisconsin Geological Survey. Os dados estão disponíveis apenas em formato de cobertura. Há uma ferramenta no ArcMap que converterá este arquivo e00 em uma classe de recurso que pode ser usada para o propósito deste laboratório, essa ferramenta é chamada de Importar do e00. A classe de feições produzida obtém as curvas de nível do lençol freático. A ferramenta Topo to Raster foi então executada para criar um raster das linhas de contorno. Esta imagem mostrava as elevações do lençol freático para o condado de Trempealeau. A ferramenta Reclassificar foi então executada neste raster para classificar as diferentes elevações de água. Quanto menor a elevação, mais próximo o lençol freático está da superfície, o que significa que esses valores são os mais desejáveis.


Índice de Adequação

Neste ponto do exercício, eu tinha cinco rasters diferentes, todos classificados de acordo com a adequação de terrenos de mineração de areia. A próxima etapa é combinar todos esses rasters usando uma Calculadora Raster e, em seguida, remover os usos da terra que são menos desejáveis, resultando em um Índice de Adequação para terras de mineração desejáveis. Abaixo na Figura 1 está o modelo que criei para produzir este índice e na Figura 2 estão as classificações para cada um dos 5 rasters produzidos.


Figura 1: Este é o modelo que criei para a adequação de terras de mineração no Condado de Trempealeau, WI. Este modelo criou um raster de índice de adequação para mostrar visualmente os terrenos mais adequados para a mineração de areia.



Figura 2: Esta é a tabela que mostra as classificações para cada fator de adequação. Esses são os parâmetros que foram usados ​​durante o estágio de Reclassificação do modelo mostrado acima. Para especificações sobre como cada classificação foi gerada, consulte a seção acima.

Modelo de Impacto


Streams

As minas de areia localizadas longe de córregos e rios é um aspecto importante a se observar quando se olha para onde colocar uma mina. Esta é uma preocupação ambiental significativa porque grandes quantidades de poeira e areia podem ser lançadas nos cursos d'água, perturbando o ecossistema natural. Usamos uma classe de recurso localizada no banco de dados do Condado de Trempealeau. Esta classe de recursos continha todos os cursos d'água na área de interesse. O primeiro passo é consultar os cursos d'água que considero importantes para o exercício. Os riachos perenes foram os mais significativos porque inclui rios e riachos principais, isso também exclui escoamentos e fossos. Embora esses ainda sejam habitats para certos animais, os principais riachos e rios do condado contêm um grande número de animais, insetos e criaturas semelhantes. A próxima etapa foi executar a ferramenta Distância Euclidiana nas hidrovias significativas. Depois que isso foi criado, a ferramenta Reclassificar foi usada para classificar as distâncias que foram geradas. A classificação Natural Breaks foi usada para esta classificação.


Prime Farmland

Fazenda é outra área que você não necessariamente gostaria que fosse localizada ao lado de uma mina de areia. areia e poeira sendo sopradas no campo podem reduzir a qualidade do solo, inevitavelmente atrofiando o crescimento da cultura. A primeira etapa nesta seção é converter o recurso Prime Farmland em um raster. Isso foi feito simplesmente usando a ferramenta Feature to Raster. A próxima e última etapa é classificar os dados usando a ferramenta Reclassificar. As classificações iam de 1-3, sendo 3 as localizações mais desejáveis. A classificação 1 foi atribuída às áreas rotuladas como 'Not Prime Farmland'. Essas áreas são locais onde o solo não é adequado para o crescimento das plantas. A classificação 2 foi atribuída a áreas que tinham potencial para serem terras agrícolas de primeira linha se fossem drenadas primeiro. A razão para esta classificação é porque os solos são adequados, mas a localização não. Finalmente, uma classificação de 3 foi dada às áreas que foram rotuladas como 'Todas as áreas são terras agrícolas primordiais' ou 'Terras agrícolas de importância em todo o estado'.


Áreas residenciais ou povoadas

Para esta seção, escolhi a classe de recursos Zoneamento Distritos como base para áreas com grande população. É bastante autoexplicativo por que você não seria uma mente de areia para estar perto de áreas povoadas, seja a poeira que é gerada ou os ruídos altos do maquinário. A primeira parte desta seção tratou do uso da ferramenta Feature to Raster para converter a classe de recurso Zoning Districts em raster. A próxima etapa é executar o raster por meio da ferramenta Distância Euclidiana. Depois que isso foi concluído, o raster pode ser classificado usando a ferramenta Reclassify. Uma informação que ajudou nessa reclassificação foi o Noise Shed. Foi calculado que uma mina deve estar a 640 metros de distância de áreas residenciais / povoadas. A 640 metros, uma mina não pode mais ser ouvida ou considerada em ruptura. As classificações foram listadas de 1-3, sendo 3 a distância mais desejável. Esta classificação de 3 foi de 0-640 metros de distância da mina. as classificações 1 e 2 foram deixadas para a classificação de interrupções naturais porque não são consideradas tão importantes quanto a redução de ruído.


Escolas

As escolas seguem muitos dos mesmos critérios das áreas residenciais / povoadas. Os impactos ambientais e o ruído são um problema para as massas populacionais. O motivo pelo qual isso está sendo enfatizado é porque os jovens seguem padrões diferentes dos adultos. O que é seguro para um adulto pode não ser necessariamente seguro para uma criança. Para as escolas, usei a classe de recurso Zoneamento novamente, mas desta vez consultei as áreas institucionais. Essas são as áreas que teriam escolas localizadas nelas. Em seguida, executei Distância Euclidiana e Reclassificar neste novo raster Institucional para obter uma classificação das distâncias adequadas de áreas escolares que uma mina de areia pode estar. O sistema de classificação funciona da mesma forma que a área Residencial / Povoada.


Animais selvagens

As áreas que são consideradas habitats de vida selvagem também não devem estar perto de operações de mineração de areia. A poeira gerada pela mina pode perturbar as fontes de alimento para a vida selvagem local e o ruído da operação pode ser incômodo para os animais e forçá-los a se mudarem. Esses fatores podem perturbar o ecossistema local. Peguei a classe de recurso Vida selvagem do geodatabase Trempealeau County e a executei por meio da ferramenta Feature to Raster para transformá-la em um raster. Em seguida, corri a Distância Euclidiana no referido raster e reclassifiquei-a para dar uma classificação às distâncias, sendo 1 a menos desejável e 3 a mais desejável. As classificações foram determinadas pelas Quebras Naturais.


Viewshed

Para esta secção, devíamos escolher uma área que considerávamos uma área de recreio privilegiada. Escolhi uma ferrovia no lado leste do condado de Trempealeau como minha área de lazer. Executei esse recurso de linha por meio da ferramenta Viewshed para criar um raster das áreas que são visíveis a partir desta trilha. Isso foi possível definindo a entrada como um DEM do condado. A ferramenta Viewshed usou os dados de elevação para determinar o terreno que pode ser visto a partir desta trilha específica. Em seguida, usei a ferramenta Reclassificar para mostrar visualmente as áreas que podem e não podem ser vistas nesta trilha.


Índice de Impacto

Existem agora 6 rasters diferentes que desempenham um papel na determinação das áreas que terão um impacto ambiental se uma mina de areia for localizada perto dela. A próxima etapa é usar a Calculadora de Raster para combinar esses rasters, muito parecido com o que foi feito no índice de adequação anterior. Abaixo na Figura 3 estará o modelo que criei para criar esses raster e índice e na Figura 4 haverá uma tabela para mostrar as classificações de cada raster específico.


Figura 3: Este é o modelo que criei e executei para obter o raster para mostrar as áreas que seriam ambientalmente impactadas pela adição de uma mina de areia. Este raster irá mostrar visualmente quais áreas seriam menos impactadas pela adição da dita mina.

Figura 4: Esta é a tabela que mostra o sistema de classificação para cada um dos rasters gerados acima. Para a ideologia por trás dessas classificações, consulte as seções acima.

Resultados e discussão

Aptidão



Figura 5: Este é um mapa do produto final para a Adequação Geológica do Condado de Trempealeau


Figura 6: Este é um mapa do produto final para a Adequação da Cobertura do Solo do Condado de Trempealeau


Figura 7: Este é um mapa do produto final para a Distância até a Adequação da Ferrovia do Condado de Trempealeau


Figura 8: Este é um mapa do produto final para a Adequação de Encostas do Condado de Trempealeau


Figura 9: Este é um mapa do produto final para a Adequação do lençol freático do Condado de Trempealeau

Figura 10: Este é um mapa do produto final para o Índice de Adequação. Esta é uma combinação de todos os cinco rasters acima dos quais cada um continha diferentes classificações de terreno para adequação de minas terrestres.

Impacto


Figura 11: Este é um mapa do produto final para a Distância de Riachos no Condado de Trempealeau


Figura 12: Este é um mapa do produto final para a Distância de Prime Farmland no Condado de Trempealeau


Figura 13: Este é um mapa do produto final para a Distância das Áreas Populadas no Condado de Trempealeau


Figura 14: Este é um mapa do produto final para a Distância das Escolas no Condado de Trempealeau


Figura 15: Este é um mapa do produto final para a Distância das Áreas de Vida Selvagem no Condado de Trempealeau


Figura 16: Este é um mapa do produto final para o Viewshed de uma trilha recreativa específica no Condado de Trempealeau

Figura 17: Este é um mapa do produto final para o Índice de Impacto. Este é um mapa que exibe a combinação de todos os rasters acima. Mostra as áreas que terão o maior e o menor impacto ambiental com a adição de uma mina de areia.

Estou bastante satisfeito com os resultados que gerei. Os mapas finais são visualmente agradáveis ​​e informativos sobre quais áreas no Condado de Trempealeau têm uma certa adequação para mineração de areia ou impacto ambiental da adição de uma mina. No entanto, encontrei vários problemas com este laboratório.

O primeiro problema que tive com este laboratório foi com a aula de recursos Prime Farmland. Gostaria de converter o recurso em um raster, mas então, quando fui reclassificar as classificações por tipos de terras agrícolas, o ArcMap travaria. Tentei várias vezes, todas sem sorte. Meus outros colegas também encontraram esse problema. Eventualmente, eu tive que abrir a Tabela de Atributos e olhar o que cada classificação de terras agrícolas recebia com cada valor. So essentially I ranked the Prime Farmland with the Value tab.

The other problem that would flaw that validity of this assignment would have to simply be the different conversions that we had to do. The data that we created in Exercise 7 was all projected into feet. For this lab our professor wanted everything in meters. There is plenty of room for error with this. While the map may look visually pleasing, the data for that map could be in the completely wrong units. I guess I don't really understand the purpose behind flipping between meters and feet.

Conclusões

Figure 18: This is a map of the combination of the Suitability and Impact Indexes. This should be the final raster that will tell you what areas are appropriate for sand mining in terms of both suitability for mining while also being environmentally conscious.

The above map pretty much sums up my conclusion for this exercise. The red areas are the areas that mining should not be done while the dark green areas are locations where sand mining is both acceptable and suitable. I was able to come to this conclusion through using many different raster geoprocessing tools. This exercise also increased my ability to troubleshoot, as it seemed that there was something new I needed to figure out with every single raster. I am really glad that I was able to complete this assignment because I feel that I have a much better understanding of rasters in general and how to work with them to create data that I can use in the real world.


Assista o vídeo: Model Builder - Iterators Video One - Iterate through Features