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Como converter dados de um .gdb em um arquivo de forma sem ArcMap?

Como converter dados de um .gdb em um arquivo de forma sem ArcMap?


Eu tenho uma pasta .gdb com arquivos LOCK, arquivos FREELIST, arquivos ATX, arquivos GDBINDEXES, arquivos GDBTABLE, arquivos GDBTABLEX e arquivos SPX.

Quero converter os dados do pacote dentro desta pasta em um arquivo de forma para que possa carregá-lo no Arc GIS online. Se eu ainda tivesse minha versão do ArcGIS desktop, seria uma tarefa simples, entretanto, eu não tenho mais acesso a esta versão do software.

Alguma ideia de como obter esses dados de parcela em um arquivo de forma? Eu não tentei baixar o QGIS ainda, então não tenho certeza se este software teria essa capacidade como o ArcGIS 10.1 tinha


Uma opção que pode ser um pouco mais rápida (menos cliques) ou você pode chamar de um script seria usar o comando ogr2ogr (usando OSGeo4wShell (que vem com a instalação do QGIS)).

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" C: / Temp / Shps C: /Temp/test.gdb

Se você deseja exportar um subconjunto, pode usar o mesmo comando acima, mas no final lista os nomes das tabelas (por exemplo, parcel e citybnd).

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" C: / Temp / Shps C: /Temp/test.gdb parcel citybnd

Arquivo Geodatabase no QGIS 2.4

Nota: Use Diretório ao invés de arquivo

Assim que o arquivo geodatbase for carregado, salve o arquivo de forma


Você pode usar ogr2ogr para converter de shapefile para GML (ou muitos outros formatos) e então usar GeomFromGML do SQL Server para importar. Você precisará chamar GeomFromGML para cada recurso em seu arquivo de forma, mas é um programa relativamente fácil de escrever.

Eu escrevi código em arcbjects para fazer essa tarefa. Se você tiver a licença arcview ou engine, pode criar um aplicativo de console em c # e usar este código: consulte https://gis.stackexchange.com/questions/33917/how-to-import-shapefiles-into-ms-sql-2008 -and-then-view-that-data-using-qgis? lq = 1

ATUALIZAR: Decidi que apenas apontaria para o repositório oficial do Github: https://github.com/zer0infinity/OGR2GUI

Esta ferramenta [ogr2ogr fork] tentará analisar o conteúdo do arquivo de entrada (no meu caso, era um shapefile) e a saída como um monte de formatos diferentes (no meu caso, eu precisava disso como um CSV, mas você pode até exportar seu arquivo como um SQLite Arquivo). Infelizmente, ele não faz o SQL direto, mas você pode fazer um dump de um visualizador SQLite, como o SQLite Browser, e importá-lo para o MS SQL. Notei algumas ineficiências ao converter para SQLite (perdi alguns atributos / tabelas). Eu também tentei MobileMapper Office (MMO) (com melhor sorte) para exportar para CSV e muitos dados foram preservados, mas você precisará escrever um script para importar os dados para SQL. Se você está indo por esse caminho, deixe-me saber, no momento estou escrevendo um script VBA para lidar com os dados exportados do MMO.


Conversão de arquivos gdb em shp para pesquisa. Por favor ajude

Atualmente, estou fazendo pesquisa de campo e um colega me deu um arquivo gdb para carregar no Arcmap (10.2). Infelizmente, não é reconhecido no Arc.

Esses dados são muito importantes e estou curioso para saber se existe uma solução para fazer o upload desse arquivo gdb. Eu estava pensando que convertê-lo em um arquivo shp iria funcionar, mas simplesmente não tenho ideia de como fazer isso.

Qualquer ajuda seria muito apreciada.

Hmm, isso é muito estranho, o Arc deve reconhecer o .gdb sem problemas. Você já tentou navegar para o .gdb por meio do ArcCatalog?

O que você quer dizer com & quotnão reconhecido & quot? Uma geodatabase é uma coleção de conjuntos de dados, não os dados em si. Leia isso.

O artigo de ajuda vinculado acima é um ótimo começo. Você também poderia explicar o que quer dizer quando diz & quotupload into ArcMap & quot? Talvez apenas um passo a passo do que você tentou fazer para visualizar os dados.

Pensando bem, vejo que é um dos três problemas:

Você está tentando carregar os dados incorretamente. O artigo de ajuda acima deve ajudar a resolver isso.

O banco de dados foi criado em uma versão mais recente do ArcGIS (10.3) e, portanto, não será aberto em sua versão anterior (10.2). Nada que você possa fazer aqui, exceto pedir à pessoa para salvá-lo em uma versão para você.

A pessoa que enviou o banco de dados a você enviou indevidamente e, portanto, o Arc é incapaz de reconhecê-lo. Você não declara que tipo de GDB foi enviado (Arquivo ou Pessoal), mas normalmente até mesmo usuários experientes em GIS me enviam arquivos GDB & # x27s de forma inadequada, o que os torna ilegíveis. Os bancos de dados geográficos pessoais são arquivos do Microsoft Access (um único arquivo), mas os bancos de dados geográficos de arquivos são apenas uma & quotpasta & quot quando visualizados no Windows Explorer, então às vezes as pessoas apenas enviam o conteúdo da pasta e consideram isso bom, mas isso não funciona.


AutoCAD DWG. para ArcGIS 9.3.1 - NEWBIE

Atualmente, estou procurando converter um arquivo dwg para usar no meu ArcMap. Eu desenhei um sistema de grade em cad (apenas linhas padrão) e estou tentando importá-los para o ArcGIS 9.3.1. Quando pareço adicioná-lo, nada é exibido na tela?

Eu também tentei converter o arquivo dwg em shp no ArcCatalog, mas ainda não tive sorte em fazer isso.

Qualquer ajuda seria muito apreciada

Tente as etapas abaixo:

Usando a ferramenta de script Feature Class to Shapefile para converter vários arquivos de uma vez:
1. Abra um novo documento de mapa em branco no ArcMap
2. Abra ArcToolbox & gt Conversion Tools & gt to Shapefile & gt Feature Class to Shapefile (múltiplo)
3. Selecione o navegador de arquivos Input Features e navegue até o DWG desejado
4. Escolha as classes de recursos CAD que você deseja converter em shapefile & gt Adicionar
6. Selecione o navegador de arquivos da pasta de saída e navegue até a pasta em que deseja armazenar os shapefiles de saída & gt Adicionar & gt OK

Exportando uma única classe de recurso CAD para shapefile no ArcMap:
1. Abra um novo documento de mapa em branco no ArcMap
2. Selecione o botão Adicionar dados e navegue até o DWG desejado
3. Escolha a classe de recurso CAD que deseja converter em shapefile & gt Adicionar
4. Clique com o botão direito na camada CAD em seu Índice & gt Dados & gt Exportar Dados
5. Escolha o navegador de arquivo de classe de recurso de saída e navegue até o local da pasta em que deseja armazenar o arquivo de forma de saída
6. Nomeie a saída e escolha a opção Shapefile na lista suspensa Salvar como tipo & gt Salvar & gt OK & gt Sim

Espero que você já tenha resolvido isso, mas de qualquer maneira.

Qual versão é o seu arquivo dwg?
Deve ser ACAD2007 ou anterior, para ser compatível com ArcGis 9.3.1 !!

Experimentamos seu problema freqüentemente com 9.3.1 e "para novos" arquivos dwg !!

Se você deseja converter dados CAD para um formato ArcGIS, a melhor prática é carregar os recursos em um geodatabase. As classes de recursos do Geodatabase suportam curvas verdadeiras, enquanto os shapefiles não.

Se você tem Autocad Map3d, eu concordo, use a ferramenta de exportação de mapas. Ele está no menu suspenso em Map Drafting ou na linha de comando, digite _mapexport.

Exporte cada camada para um arquivo de forma. Especialmente se você estiver usando dados de objeto, acredito que esta seja a única maneira de incorporar esses dados em um campo em seu geodatabase mais tarde. Exporte cada camada como um arquivo de forma, inclua quaisquer dados que você acha que serão necessários em seu mapa ArcGis. Em seguida, crie um novo geodatabase from arccatalog. No novo geodatabase, crie uma nova classe de recurso (por exemplo, para meu mapa de sistemas de água, chamei o geodatabase de "utilitários" e a classe de recurso no geodatabase "water") Então, nessa nova classe de recurso, clique com o botão direito e clique em importar classe de recurso (solteiro). Adicione cada arquivo de forma com um nome que não tenha espaços. (por exemplo, eu descobri da maneira mais difícil não nomear sua nova classe de recurso "água principal", não vai funcionar, teria que ser "água_main")
Importe cada arquivo de forma para seu novo banco de dados geográfico e pronto. Levei uma tonelada de pesquisas na internet, ligações, etc. para descobrir isso. É muito fácil, uma vez que você fez isso uma vez.


O que os usuários de GIS podem fazer com BIM DATA?

Com esta nova capacidade de reação, os usuários de GIS serão capazes de realizar duas tarefas. Primeiro, eles podem visualizar informações BIM no ArcGIS Pro, por meio de salas de aula de recursos, podem reter informações semanticamente estruturadas do Revit, que é uma coleção de recursos de mapa em GIS. Ele permite que eles usem os recursos que desejam do modelo de dados para outros fins, como gerenciamento de ativos.

Dois, um modelo BIM completo agora pode ser visto em um contexto geográfico. Esta habilidade visual trará um pouco mais de clareza aos usuários de GIS dentro de um modelo BIM. Tão importante quanto isso não está dentro de um modelo BIM, por exemplo, quartos e espaços & # 8211 ambos GIS são corpos geométricos familiares ao mundo e usados ​​para análise, mas não para arquitetos. Como o Revit fornece uma quantidade limitada de categorias, todas elas são mapeadas para uma classe de recurso que permite o acesso a todos os atributos relacionados e informações paramétricas. A IFC, em comparação, usa muito mais categorias, que são menos fáceis de gerenciar no GIS.

Isso é semelhante aos dados CAD que manipulam os dados do Revit no ArcGIS, o que significa que ele elimina os dados e os interpreta como um conjunto de dados GIS. O ArcGIS pode exportar classes de recursos no formato .dwg que podem ser acessados ​​no AutoCAD usando o plugin chamado ArcGIS para AutoCAD. A capacidade de leitura do Revit é a primeira etapa no mesmo processo para dados BIM.


Construção de uma fronteira e nós internos. para o filme de sabão mais suave

1 Construção de uma borda e nós internos para o filme de sabão mais liso Johanna Outono agosto, 28 Considere uma espécie marinha distribuída em uma região que contém uma fronteira física, como uma ilha. A densidade de espécies é naturalmente zero na terra, e podemos conceber uma situação em que a densidade de um lado da ilha é muito diferente da do outro lado. Ao usar splines de suavização convencionais, como os splines de regressão de placa fina padrão em GAM (Wood 23), as funções de suavização são ajustadas em todo o espaço x-y definido pelo intervalo de nossos locais de amostragem. Uma vez que o modelo não sabe que este espaço contém uma ilha, há o risco de ele se ajustar a uma densidade diferente de zero na área de terra, e o modelo também pode se ajustar a densidades muito semelhantes em todos os lados da ilha, uma vez que funções suaves deve mudar gradualmente com a distância euclidiana (Miller e Wood 24). Esses problemas podem levar a erros de previsão. Uma maneira de contabilizar os limites geográficos no GAM é usar o filme de sabão mais suave (Wood et al. 28, consulte também Miller e Wood 24 para uma abordagem alternativa). A ideia é restringir a função de suavização ajustando-a dentro de um certo limite, muito parecido com o formato de uma bolha de sabão é determinado pelo bastão de bolha. Em nosso caso, usamos o litoral da Noruega e da Rússia, bem como os contornos dos principais grupos de ilhas do Mar de Barents (Svalbard, Franz Josef Land e Novaya Zemlya) como nosso limite. Duas coisas precisam ser especificadas para construir uma película de sabão mais lisa :. O limite dentro do qual se ajusta a função de suavização, que pode incluir orifícios para ilhas. 2. Um número de nós com espaçamento delta de grade, dentro desta área limite. Esses nós não são iguais aos especificados com o argumento k no GAM; esses nós determinam o número de funções básicas que serão resolvidas ao ajustar um termo suave, enquanto os nós internos determinam a precisão dessas funções. Para verificar isso. e 2. foram configurados corretamente, esta função é útil [Miller 25, dill / soap_checker]. O código a seguir é baseado no proposto por Simpson (2 [2/3/2 / soap-film-smoothers / # fn9]), ver também Augustin et al. 23), estendido para incluir a construção

2 de uma fronteira complexa de um shapefile do Mar de Barents. As bibliotecas necessárias são: raster, rgdal, sp, rgeos, rmapshaper, broom, dplyr e mgcv. Primeiro, construímos o limite, ou a varinha de bolha de sabão: #Este é um arquivo de forma que contém a linha costeira e as ilhas de interesse # A função readogr converte o arquivo de forma em polígonos SpatialPolygonsDataFrame & lt- readogr (dsn = 'C: / Biblioteca JF / WP2 / WP2 analisa / shapefiles BS / 5m ', layer =' land_bs ') Fonte de dados OGR com driver: ESRI Shapefile Fonte: & quotC: JF Library WP2 WP2 analisa shapefiles BS 5m & quot, camada: & quotland_bs & quot com 5 recursos It tem 2 campos #Este arquivo de forma descreve a isóbata de 5 m. Isso fará parte da fronteira externa como uma forma de restringir a área de estudo à plataforma do Mar de Barents. iso5 & lt- readogr (dsn = 'C: / JF Library / WP2 / WP2 analysis / shapefiles BS', layer = 'Kontur5_2') Fonte de dados OGR com driver: ESRI Shapefile Fonte: & quotC: JF Library WP2 WP2 analysis shapefiles BS & quot, layer: & quotKontur5_2 & quot com 423 recursos Possui campos par (mar = c (.)) plot (polygons, col = & quotblue & quot) plot (iso5, add = T) 2

3 Os contornos precisam ser simplificados, uma vez que são muito complicados para o sabão mais suave manipular e os dados de isóbata se estendem para fora da área de estudo. O nível de complexidade que pode ser usado no GAM é uma questão de tentativa e erro. Aqui, decido manter% dos dados originais para as ilhas e costa, e% para a isóbata de 5 m, que continha muitos dados. Desta forma, algumas pequenas ilhas e pequenos detalhes de contorno são perdidos, mas mantemos as características mais importantes. #Simplify o contorno das massas de terra ocean.simp & lt- ms_simplify (polygons, keep =., Keep_shapes = FALSE, explode = TRUE) iso.simp & lt- ms_simplify (iso5, keep =., Keep_shapes = FALSE, explode = TRUE) par (mfrow = c (2,2), mar = c (.)) plot (polígonos, col = & quotblue & quot, main = & quotOriginal & quot) plot (ocean.simp, col = & quotblue & quot, main = & quot% & quot) plot (iso5, col = & quotblue & quot, main = & quotOriginal & quot) plot (iso.simp, col = & quotblue & quot, main = & quot% & quot) 3

4 Original% Original% null device Eu então converto as coordenadas para projeção estereográfica, centralizado no meio aproximado de nossa área de estudo. Este sistema de coordenadas é responsável pela curvatura da Terra em altas latitudes. #Projeto no sistema de coordenadas estereográficas polar & lt- sptransform (ocean.simp, & quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + unidades = m & quot) isobath & lt- sptransform (iso.simp, & quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + unidades = m & quot) Como os dados de isóbata que descrevem o contorno de profundidade de 5 m estão em um formato SpatialLines e não em polígonos, algum processamento é necessário para deixar tudo pronto para ser cortado as ilhas do oceano. #Este arquivo contém uma fronteira simples circundando a isóbata, # a partir da qual recortaremos os contornos da fronteira da isóbata & lt- read.table (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analysis / soap smooths / boundary clipping polygon autumn.txt 4

5 header = TRUE) #Convertê-lo em um polígono p & lt- Polygon (limite) ps & lt- Polygons (list (p),) sps & lt- SpatialPolygons (list (ps)) proj4string (sps) & lt- CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + unidades = m & quot) par (mar = c (.)) plot (isobath) plot (sps, add = TRUE) #Clip out the isobath do polígono limite: # intercepta a linha com o polígono lpi & lt- gintersection (sps, isobath) # cria um buffer de polígono muito fino da linha interceptada blpi & lt- gbuffer (lpi, width =.) # divide usando gdifference dpi & lt- gdifference (sps, blpi ) # converter polígono em data frame dpi.df & lt- tidy (dpi) # selecionar a parte de interesse dpi.df & lt- dpi.df [dpi.df $ piece ==,] 5

6 #Faça um novo polígono da borda fixa dpi.list & lt- list (x = dpi.df $ long, y = dpi.df $ lat) p & lt- Polygon (dpi.list) ps & lt- Polygons (lista (p) ,) sps & lt- SpatialPolygons (list (ps)) proj4string (sps) & lt- CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + unidades = m & quot) plot (land, col = & quotgreen & quot) plot (sps, add = TRUE) #Simplify a borda externa um pouco mais sps.simp & lt- ms_simplify (sps, keep = .3, keep_shapes = TRUE, explode = TRUE) #Adicione um buffer e corte as massas de terra do camada oceânica tst & lt- gbuffer (sps, byid = true, width =) tst2 & lt- gbuffer (land, byid = true, width =) ocean.aut & lt- erase (tst, tst2) # Verifique a geometria deste novo polígono é válido e plote-o rgeos :: gisvalid (ocean.aut) [] TRUE

7 plot (ocean.aut, col = & quotblue & quot) #Converter o objeto espacial em um quadro de dados ocean.xy.aut & lt- tidy (ocean.aut) #expressar coordenadas em milhas náuticas em vez de metros para corresponder aos dados ocean.xy. aut $ long & lt- ocean.xy.aut $ long / 852 ocean.xy.aut $ lat & lt- ocean.xy.aut $ lat / 852 ocean.xy.aut & lt- ocean.xy.aut% & gt% renomear (x = long, y = lat) Estes são os nossos polígonos de limite que contêm a área na qual queremos ajustar o filme de sabão. Em seguida, definimos os nós internos. Seguindo o método de Simpson (2), uso a extensão dos dados para definir uma grade regular sobre a área de estudo. Segundo Wood (28), o espaçamento dos nós internos geralmente deve ser menor que a distância entre as observações. No entanto, como nossa área de estudo é tão grande, isso nos dá um grande número de nós que desacelera consideravelmente a função gam. Essa resolução fina também leva ao termo espacial que captura padrões anteriormente robustos das outras covariáveis, sugerindo que estamos super ajustando o modelo. Portanto, decido usar um espaçamento de nó de 4 nm, ligeiramente maior do que o

Distância entre estações de 35 nm dos dados de outono. #Load the data autdat & lt- read.table (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analysis / eco / eco trawl clipped for soap.txt & quot, header = TRUE)

8 # Faça nós a partir da extensão geográfica das observações N & lt- floor ((abs ((max (autdat $ x) -min (autdat $ x)))) / 4)) gx & lt- seq (min (autdat $ x) , max (autdat $ x), length.out = N) gy & lt- seq (min (autdat $ y), max (autdat $ y), length.out = N) gp & lt- expand.grid (gx, gy) names (gp) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot) plot (gp $ x, gp $ y) gp $ y gp $ x #O GAM precisa das coordenadas de fronteira como uma lista de listas, #onde cada lista descreve um segmento de fronteira ou ilha: oceancoords & lt- ocean.xy.aut% & gt% dplyr :: select (x, y, piece) nomes (oceancoords) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot, & quotpiece & quot) borderlist & lt- split (oceancoords, oceancoords $ piece) nomes (borderlist) [] & quot & quot & quot2 & quot & quot3 & quot & quot4 & quot & quot5 & quot & quot & quot & quot & quot & quot8 & quot & quot9 & quot & quot & quot & quot & quot & quot2 & quot & quot3 & quot border.aut & lt- lapply (borderlist, `[`, c (, 2)) nr & lt (, 2)) nr & lt (, 2))

9 border.aut & lt- lapply (nr, function (n) as.list.data.frame (border.aut [[n]])) #Agora podemos usar a função interna do mgcv para selecionar os nós que estão dentro da borda nós & lt- gp [com (gp, dentro (bnd = border.aut, x, y)),] nomes (nós) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot) # E então verifique se a borda e os nós estão em ordem com o fonte da função soap_check (& ​​quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analysis / soap smooths / soap_check.r & quot) par (mar = c (.)) soap_check (bnd = border.aut, knots = knots) Vermelho indica a superfície do filme de sabão [] VERDADEIRO Parece estar certo, mas infelizmente o algoritmo que GAM usa para verificar se os nós estão dentro do limite não é o mesmo usado pela função InSide. Portanto, muitas vezes é necessário ajustar a localização de alguns nós manualmente. #Carregue uma tabela de knots knots.aut & lt- read.table (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analysis / soap smooths / knots autumn 4 nm.txt & quot, 9

10 header = T) Finalmente, devemos ter certeza de que todos os dados que queremos analisar estão dentro da área limite. #Certifique-se de que não haja dados fora do limite definido pelo polígono do oceano #Convert dados para autdat.sp espacial & lt- autdat autdat.sp $ x & lt- autdat.sp $ x * 852 # converter de volta de nmi para m autdat.sp $ y & lt- autdat.sp $ y * 852 autdat.sp & lt- SpatialPointsDataFrame (autdat.sp [, c (, 5)], autdat.sp, proj4string = CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + unidades = m & quot)) #Clipe os dados para coincidir com o polígono do oceano - isso remove algumas observações de um ano # quando as condições do gelo permitiram a amostragem a nordeste de Franz Josef Land. data.clipped & lt- crop (autdat.sp, ocean.aut) par (mar = c (.)) plot (data.clipped) plot (ocean.aut, add = t) autdat & lt- data.frame (data.clipped ) autdat $ x & lt- autdat $ x / 852 #convert de volta para nmi autdat $ y & lt- autdat $ y / 852

11 Agora estamos prontos para encaixar um GAM com suavizantes de filme de sabão. Ilustrarei isso com um modelo que descreve a densidade do bacalhau imaturo no outono como uma função de um termo espacial equipado com a base de sabão, além de termos suaves convencionais de profundidade do fundo, temperatura do fundo e altura do sol e dia de pesquisa para corrigir para momento da amostragem. Este modelo leva um pouco mais de tempo para executar do que um com uma base de suavização convencional, mas podemos controlar isso até certo ponto, reduzindo o número de nós internos que é fornecido no argumento knots = knots.aut (conforme construído acima). A base soap é especificada no argumento bs = so e na lista de coordenadas de borda no argumento xt = list (bnd = border). Também colocamos uma restrição de 2 na dimensão da base (k) da suavização espacial para reduzir o tempo de execução e evitar sobreajuste do campo espacial. imm.aut.soap & lt- gam (cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y, k = 2, bs = & quotso & quot, xt = list (bnd = border.aut)) + s (sunheight, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_depth, k = 5) + s (b_temp, k = 5), data = autdat, family = tw (), method = & quotREML & quot, knots = knots.aut) resumo (imm.aut.soap ) Família: Tweedie (p = 0,28) Função de link: log Fórmula: cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y, k = 2, bs = & quotso & quot, xt = list (bnd = border.aut)) + s (sunheight, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_depth, k = 5) + s (b_temp, k = 5) Coeficientes paramétricos: Estimate Std. Valor de erro t Pr (& gt t) (Intercept) & lt2e- *** --- Signif. códigos: '***'. '**'. '*'. 5 '.'. '' Significância aproximada dos termos suaves: edf Ref.df F p-value

12 s (bio_cod) & lt 2e- *** s (x, y) & lt 2e- *** s (altura do sol) & lt 2e- *** s (s.day) ** s (b_depth) & lt 2e- ** * s (b_temp) e-2 *** --- Signif. códigos: '***'. '**'. '*'. 5 '.'. '' R-sq. (Adj) = 0,44 Desvio explicado = 49,2% -REML = 342 Escala est. = N = 444 par (mar = c (.)) Plot (imm.aut.soap, select = 2) s (x, y, 0,95) Vamos comparar este modelo com um ajustado com a base de suavização tp usual. Aqui não colocamos nenhuma restrição no termo s (x, y) para permitir que a função gam encontre o melhor ajuste deste termo, ou seja, o melhor modelo possível com base tp. imm.aut.tp & lt- gam (cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y) + s (altura do sol, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_depth, k = 5) + s (b_temp, k = 5), data = autdat, family = tw (), method = & quotREML & quot) 2

13 resumo (imm.aut.tp) Família: Tweedie (p = .53) Função de link: log Fórmula: cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y) + s (altura do sol, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_depth, k = 5) + s (b_temp, k = 5) Coeficientes paramétricos: Estimate Std. Valor de erro t Pr (& gt t) (Intercept) & lt2e- *** --- Signif. códigos: '***'. '**'. '*'. 5 '.'. '' Significância aproximada dos termos suaves: edf Ref.df F p-valor s (bio_cod) & lt 2e- *** s (x, y) & lt 2e- *** s (altura do sol) & lt 2e- *** s ( s.day) ** s (b_depth) & lt 2e- *** s (b_temp) & lt 2e- *** --- Signif. códigos: '***'. '**'. '*'. 5 '.'. '' R-sq. (Adj) = 0,88 Desvio explicado = 38.% -REML = 3944 Escala est. = 22,5 n = 444 par (mfrow = c (, 2), mar = c (.)) Vis.gam (imm.aut.soap, view = c (& quotx & quot, & quoty & quot), plot.type = & quotcontour & quot) vis.gam (imm.aut.tp, view = c (& quotx & quot, & quoty & quot), plot.type = & quotcontour & quot) 3

14 preditor linear preditor linear É imediatamente aparente que o modelo tp prevê altas densidades em uma área de terra no sudeste, uma vez que amostramos altas densidades de bacalhau perto da costa lá. Embora seja mais complexo, o modelo de sabão tem maior poder explicativo do que o modelo tp e menor AIC. df AIC imm.aut.soap imm.aut.tp Escolhendo o número de nós internos Como mencionado acima, escolher o número e a colocação dos nós internos pode ser complicado e demorado. Também é crucial para o ajuste do modelo, uma vez que esses nós determinam a resolução espacial da (s) função (ões) de suavização. Isso define o filme de sabão mais suave, além de outras funções básicas, onde geralmente é suficiente especificá-las diretamente na chamada para gam sem preparação prévia. Portanto, é importante explorar o efeito de alterar o número e a localização dos nós para encontrar uma compensação razoável entre a resolução e o tempo computacional, o último é particularmente crucial para modelos altamente complexos. Para esta análise, obtivemos um padrão geral de distribuição semelhante se removêssemos até 2% dos nós que havíamos decidido usar, mas as características mais refinadas relevantes foram perdidas. Assim, ao usar o filme de sabão mais liso, considere como características finas são relevantes para os objetivos de seu estudo e como isso afetará o tempo de execução de seus modelos. 4

15 Referências Augustin, N. H., Trenkel, V. M., Wood, S. N., & amp Lorance, P. (23). Modelagem espaço-temporal da maruca-azul para gestão de estoques pesqueiros. Environmetrics, 24 (2), 9-9. doi: .2 / env.29 Miller, D. L. e Wood, S. N. 24. Suavização de área finita com splines de distância generalizada. Estatísticas ambientais e ecológicas, 2: 5-3. doi: ./ s Miller, D. L. 25, 5 de agosto. Verifique se um limite mais suave de filme de sabão e nós fazem sentido.github.com. Retirado em 29 de agosto, 2, de Simpson, G. 2, 2 de março. Suavizadores de filme de sabão e batimetrias de lago amp. fromthebottomoftheheap.net. Recuperado em 29 de agosto, 2, de # fn9 Wood, S. N., Bravington, M. V., & amp Hedley, S. L. (28). Alisamento do filme de sabão. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), (5), doi: ./ j x Veja também: [5

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