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Interpolação com valores z retirados de uma tabela relacionada

Interpolação com valores z retirados de uma tabela relacionada


Esta é uma questão de acompanhamento para a organização da tabela de atributos: vários conjuntos de variáveis ​​por ponto.

Estou trabalhando com ArcGIS 10.1, licença avançada. Meu objetivo era construir uma camada de pontos, cada ponto sendo uma estação meteorológica na área de estudo. Para cada estação meteorológica, alguns dados estavam disponíveis, consistindo na velocidade dos ventos, direção média, temperatura do ar e semelhantes.

Criei duas tabelas relacionadas: uma com os pontos reais da estação, a outra com os dados (ou seja, variáveis) organizados por mês.

Agora, desejo realizar algum tipo de interpolação sobre, digamos, a velocidade do vento usando, por exemplo, IDW. Sou obrigado a alimentar a função arcgis com o conjunto de dados do recurso e o campo de valor Z. O problema é que o último é armazenado na tabela relacionada, que é diferente daquela da classe de recurso (ou seja, pontos de estação).

Como vou fazer isso?


É importante entender a diferença entre um Relate e um Join, e não estou certo sobre a configuração atual de seus dados ("organizado por mês" Como as - como linhas ou colunas?).

Se seus dados meteorológicos estiverem em tabelas separadas para cada mês ou todos os meses estão na mesma tabela com uma linha para cada mês, com campos chamados velocidade, temperatura, etc. então você precisaria usar um Relate. Isso ocorre porque para cada estação em seus pontos, há muitos valores (registros) para o mesmo ID de ponto na outra tabela.

Este é um relacionamento um-para-muitos, que o ArcGIS não trata bem em um Join - ele retorna o primeiro registro correspondente encontrado e ignora o resto. Por esta razão, um Relate não pode ser 'tornado permanente' por meio de um Join, e porque eles são duas ferramentas / processos separados. Um um-para-muitos é geralmente endereçado com uma Tabela de Consulta, que basicamente cria uma nova tabela com um registro para cada combinação possível das duas fontes. Por exemplo, se você tiver um ponto de estação e esse ponto tiver seis registros na outra tabela, sua nova tabela acabará com seis pontos diferentes no mesmo lugar (dependendo das opções da ferramenta).

Se seus dados meteorológicos estiverem em uma única tabela e seus campos forem mais como Jun12_temp, Jun12_speed, etc., então um Join funcionaria porque sua tabela teria um registro para cada estação para corresponder a cada ponto de estação, uma relação um-para-um . Todas as leituras diferentes em todos os momentos diferentes seriam atributos de um único ponto, então, apenas unir essa tabela aos pontos via ID da estação forneceria um conjunto de dados utilizável para interpolação - você simplesmente apontaria para o campo desejado para seus valores Z .

Até onde eu sei, as ferramentas de geoprocessamento não podem acessar dados por meio de um Relate - é mais um tipo de função pesquisar / acessar / selecionar do que usar / analisar. Para executar uma interpolação em valores específicos, você terá que fazer algum pré-processamento de seus dados para criar várias classes de recurso de ponto separadas ou combinar todos os dados de leitura em uma única tabela com nomes de campo exclusivos.


Meu entendimento é que você precisa tornar o relacionamento permanente por meio de uma junção antes de executar a interpolação. Portanto, junte os dados auxiliares. Em seguida, clique com o botão direito do mouse no arquivo de forma para exportá-lo para um novo e execute a interpolação no novo arquivo. Uma dor, mas é assim que eu faço.


Tabela de pesquisa

Na ciência da computação, um tabela de pesquisa é uma matriz que substitui a computação em tempo de execução por uma operação de indexação de matriz mais simples. A economia no tempo de processamento pode ser significativa, porque recuperar um valor da memória geralmente é mais rápido do que realizar um cálculo "caro" ou uma operação de entrada / saída. [1] As tabelas podem ser pré-calculadas e armazenadas em armazenamento estático de programa, calculadas (ou "pré-buscadas") como parte da fase de inicialização de um programa (memoização), ou mesmo armazenadas em hardware em plataformas específicas de aplicativos. As tabelas de pesquisa também são amplamente utilizadas para validar os valores de entrada comparando-os com uma lista de itens válidos (ou inválidos) em uma matriz e, em algumas linguagens de programação, podem incluir funções de ponteiro (ou deslocamentos para rótulos) para processar a entrada correspondente. FPGAs também fazem uso extensivo de tabelas de pesquisa reconfiguráveis ​​e implementadas por hardware para fornecer funcionalidade de hardware programável.


Configurações de ambiente

As configurações de ambiente podem ser consideradas parâmetros adicionais que uma ferramenta pode usar para afetar seus resultados. Eles diferem dos parâmetros normais porque não aparecem na caixa de diálogo de uma ferramenta (com certas exceções). Em vez disso, eles são valores que você define uma vez usando uma caixa de diálogo separada e, em seguida, são usados ​​pelas ferramentas quando são executadas. Existem mais de trinta configurações de ambiente que são organizadas em seis categorias gerais, cartografia, cobertura, geodatabase, análise raster e armazenamento raster.

Existem quatro níveis de aplicativo, ferramenta, modelo e processo de modelo de configurações de ambiente. Esses quatro níveis de ambiente formam uma espécie de hierarquia, em que os ambientes de nível de aplicativo são o nível mais alto. Uma boa maneira de pensar nessa hierarquia é que as configurações do ambiente são passadas para o próximo nível: as configurações do ambiente do aplicativo são passadas para as ferramentas, as configurações do ambiente da ferramenta são passadas para os modelos e as configurações do ambiente do modelo são passadas para os processos do modelo. Em cada nível, os ambientes transmitidos podem ser substituídos.

Obtendo ajuda em ambientes

As seções a seguir contêm tabelas que definem cada configuração de ambiente. As informações nessas tabelas são uma referência rápida. Em cada uma dessas seções, há um link para outra seção que fornece uma visão geral das configurações em uma categoria específica.
Existem páginas de ajuda detalhadas em cada ambiente, que contêm dicas de uso e linha de comando e sintaxe de script. Nas seções a seguir, cada configuração de ambiente está vinculada à página de ajuda detalhada. Uma visão geral dos ambientes de geoprocessamento mostra como navegar para essas páginas a partir de uma caixa de diálogo de ferramenta.

As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​à maioria dos tipos de dados de saída.

  • Mesmo que a entrada & # 8212Se os recursos de entrada tiverem um sistema de coordenadas, então os recursos de saída terão o mesmo sistema de coordenadas. Este é o padrão.
  • Conforme especificado abaixo & # 8212Escolha um novo sistema de coordenadas para recursos de saída. Você pode inserir um nome de sistema de coordenadas ou usar a caixa de diálogo Propriedades de Referência Espacial.
  • Igual à entrada & # 8212Se os recursos de entrada tiverem valores z, o conjunto de dados do recurso de saída terá a capacidade de manter os valores z. Este é o padrão.
  • Habilitado & # 8212O conjunto de dados do recurso de saída conterá valores z.
  • Desativado & # 8212 Nenhum conjunto de dados de recursos de saída conterá valores z.
  • Igual à entrada & # 8212Se os recursos de entrada contiverem valores m (medida), o conjunto de dados do recurso de saída também conterá valores m. Se os recursos de entrada não contiverem valores m, o conjunto de dados do recurso de saída não conterá valores m. Este é o valor padrão.
  • Desativado & # 8212 Nenhum conjunto de dados de recursos de saída conterá valores m.
  • Habilitado & # 8212O conjunto de dados do recurso de saída conterá valores m.
  • Intersecção de entradas & # 8212A área mínima comum a todas as entradas. Este é o padrão.
  • União de entradas & # 8212A extensão máxima de todas as entradas.
  • Igual à camada & # 8212A extensão da camada selecionada.
  • Conforme especificado abaixo & # 8212Especifica os valores de extensão mínimo e máximo ou um Snap Raster.
    • Valor esquerdo & # 8212XMin
    • Valor direito & # 8212XMax
    • Valor inferior & # 8212YMin
    • Valor máximo & # 8212YMax

    NOTA: No ArcGIS 9.2, o termo tolerância xy foi introduzido. Este termo é sinônimo de tolerância de cluster. Em certos contextos, o termo tolerância de cluster foi substituído pelo termo Tolerância XY.

    Resolução M Determina a resolução dos valores M quando as classes de recursos são criadas.
    O valor padrão é o mesmo que a resolução xy de 0,0001 metros ou seu equivalente em unidades de mapa.

    NOTA: Este ambiente é aplicável apenas com ArcGIS 9.2 ou posterior.

    Tolerância M Valor de tolerância para ajustar os valores M durante o processamento do cluster.
    O valor padrão é 10 * a Resolução M.

    NOTA: Este ambiente é aplicável apenas com ArcGIS 9.2 ou posterior.

    Resolução XY O número de casas decimais ou dígitos significativos usados ​​para armazenar coordenadas de recurso expresso (em X e Y).
    A resolução padrão para classes de recursos criadas no ArcGIS 9.2 e versões posteriores é 0,0001 metros ou seu equivalente em unidades de mapa.

    NOTA: Este ambiente é aplicável apenas com ArcGIS 9.2 ou posterior.

    Tolerância XY A distância mínima que separa todas as coordenadas do recurso (nós e vértices), bem como a distância que uma coordenada pode se mover em X ou Y (ou ambos).
    Você pode definir o valor para ser mais alto para dados com menos precisão de coordenadas e mais baixo para conjuntos de dados com precisão extremamente alta.
    A tolerância XY padrão é definida para 0,001 metros ou seu equivalente em unidades de mapa.

    NOTA: No ArcGIS 9.2, o termo tolerância xy foi introduzido. Este termo é sinônimo de tolerância de cluster. Em certos contextos, o termo tolerância de cluster foi substituído pelo termo Tolerância XY.

    Resolução Z A resolução dos valores Z ao criar classes de recursos.
    O valor padrão é o mesmo que a Resolução XY de 0,0001 metros ou seu equivalente em Z unidades.

    NOTA: Este ambiente é aplicável apenas com ArcGIS 9.2 ou posterior.

    Tolerância Z A tolerância para ajustar os valores Z durante o processamento do cluster.
    O valor padrão é 10 * a resolução Z.

    NOTA: Este ambiente é aplicável apenas com ArcGIS 9.2 ou posterior.

    Gerador de números aleatórios Determina o tipo de gerador de número aleatório e a semente que será usada para criar números aleatórios. Nomes de campo qualificados Especifique se os nomes dos campos das tabelas de saída serão qualificados com o nome da tabela. Transformações Geográficas Especifique métodos de transformação que podem ser usados ​​para projetar dados em tempo real.

    As configurações contidas aqui são aplicáveis ​​apenas às ferramentas de cartografia.

    Definições Explicações
    Sistema de coordenadas cartográficas Especifique o sistema de coordenadas a ser usado na derivação de representações para um mapa de destino.
    Escala de referência A escala em que os símbolos aparecerão na página em seu tamanho real, especificada em unidades de página.

    As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​apenas a coberturas.

    • ÚNICA & # 8212Novas coberturas serão criadas com precisão única. Este é o padrão.
    • DOUBLE & # 8212Novas coberturas serão criadas com precisão dupla.
    • NENHUMA & # 8212Qualquer combinação de informações de projeção resultará em uma correspondência. Este é o padrão.
    • PARCIAL & # 8212Pelo menos um arquivo de projeção deve ser definido, os outros podem ser DESCONHECIDOS e resultarão em uma correspondência.
    • FULL & # 8212Todas as informações de projeção devem ser especificadas e idênticas no arquivo de projeção de cada cobertura de entrada.

    As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​aos resultados colocados em uma geodatabase.

    Definições Explicação
    Palavra-chave CONFIG de saída A palavra-chave de configuração especifica os parâmetros de armazenamento padrão (configuração) para bancos de dados geográficos em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Esta configuração é aplicável apenas ao usar ArcSDE.
    As palavras-chave de configuração são usadas apenas com bancos de dados geográficos de arquivos ou bancos de dados geográficos ArcSDE Enterprise Edition.
    Grade espacial de saída 1, 2, 3 O sistema de grade bidimensional que se estende por uma camada, como uma grade localizadora que você pode encontrar em um mapa comum. O primeiro nível de grade, ou o mais baixo, tem o menor tamanho de célula.
    Uma a três grades 2D (também chamadas de níveis de grade), cada uma com um tamanho de célula distinto, são criadas para uma camada ArcSDE. Defina os tamanhos das células das outras grades como 0 se você quiser apenas um caso contrário, defina cada nível pelo menos três vezes maior do que o nível anterior.
    As bases de dados geográficas pessoais e de arquivo requerem no máximo uma grade espacial.
    Domínio X, Y Intervalo de coordenadas permitido para as coordenadas x, y.
    Domínio M Faixa de coordenadas permitida para valores m- (medidas).
    Domínio Z Intervalo de coordenadas permitido para valores z.


    Configurações de análise geoestatística

    As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​aos resultados colocados em uma geodatabase.

    Definições Explicação
    Pontos coincidentes Este ambiente especifica como os dados coincidentes devem ser tratados.

    As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​ao trabalhar com ferramentas que inserem ou geram um raster, seja com base em arquivo ou dentro de um geodatabase pessoal ou ArcSDE.

    • Máximo de entradas & # 8212O maior tamanho de célula de todos os conjuntos de dados de entrada. Este é o padrão.
    • Mínimo de entradas & # 8212O menor tamanho de célula de todos os conjuntos de dados de entrada.
    • Conforme especificado abaixo & # 8212Especifique o valor exato do tamanho da célula.
    • Igual a Layer & # 8212.Especifique uma camada raster de entrada na qual basear o tamanho da célula.

    As configurações contidas aqui são aquelas aplicáveis ​​a resultados raster colocados em uma geodatabase.


    Modelagem de estratégias de gestão para avaliação espacial da vulnerabilidade a desastres de terremotos em Bangladesh

    Este artigo explora estratégias de gestão sustentável para mitigar a suscetibilidade espacial de terremotos a desastres geológicos destrutivos em Bangladesh, está localizada na planície sul do Piemonte nas cordilheiras do Himalaia, no sul da Ásia. Durante o tempo contemporâneo, o terremoto é considerado o desastre geológico mais destrutivo devido ao seu impacto devastador no ambiente físico, infraestrutura socioeconômica, vida das pessoas, meios de subsistência e biodiversidade do mundo. Em Bangladesh, a vulnerabilidade à destruição do terremoto é o resultado de dois fatores naturais principais (formação geológica, estrutura da placa tectônica, margem da placa, localização geográfica, localização da falha e dobra) e intervenção humana (tremendo aumento da população, construção de edifício de concreto de vários andares no ambiente urbano, rápido crescimento da urbanização e industrialização). Fatores físicos e provocados pelo homem aceleraram o desastre de terremotos extremos que afetou o estilo de vida sustentável e os padrões de subsistência dos povos pobres como uma nação em desenvolvimento, Bangladesh, no mundo todo. Para garantir estratégias de gestão sustentável da suscetibilidade espacial a terremotos, o objetivo deste artigo é selecionado para acessar a suscetibilidade a terremotos usando modelagem geoestatística para a produção de risco detalhado para apoiar a abordagem de mitigação de terremotos no presente e no futuro em Bangladesh. Para este estudo, quase 94 amostras de terremotos foram coletadas do Google Earth durante o período (1961–2018) no interior de Bangladesh. Neste estudo, o mapa de suscetibilidade espacial foi desenvolvido através da aplicação de modelos geoestatísticos com abordagem GIS que se baseiam na magnitude dos terremotos (escala Richter) e na profundidade do foco (km). O mapa de suscetibilidade espacial preditivo a terremotos e o processo de estimativa de risco ajudarão geólogos, geomorfólogos, engenheiros ambientais, planejadores urbanos, organizações governamentais e não governamentais para avaliação de vulnerabilidade incluindo estrutural (planejamento de assentamento, materiais de construção e desenvolvimento de código de construção) e mitigação não estrutural (abordagem de preparação para desastres : pré-desastre, durante e pós-desastre), estimativa de risco espacial, crise de desastre e mitigação de conflitos, distribuição de socorro a nível nacional e global.

    Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso por meio de sua instituição.


    GEOG 390 exame 1

    adjacência- 2 entidades de dados espaciais & quotnext & quot uma da outra
    contenção- entidade espacial poligonal (área) & quotsurrounds & quot outra entidade
    conectividade - uma entidade de linha é & quotlinked & quot para outra
    e mais (entre, coincidência)

    considere a mecânica do modelo de dados raster - array regularmente espaçado em duas dimensões, permite fácil determinação de adjacência e proximidade célula a célula

    ordinal- distinguir entre os dados com base na ordem, mas sem diferenças mensuráveis ​​entre os valores dos dados, por exemplo: orientação política

    * intervalo - distingue entre valores de dados ordenados com diferenças mensuráveis ​​entre eles, mas com uma origem arbitrária
    ex: acres

    * proporção - distingue entre valores de dados ordenados com diferenças mensuráveis ​​entre eles e uma origem não arbitrária
    ex: temperatura

    inteiro curto (curto) - valores numéricos sem valores fracionários, valores codificados -32.768 a 32.767

    inteiro longo (longo) - valores numéricos sem valores fracionários -2.147.483.648 a 2.147.483.647

    número de ponto flutuante de precisão do cantor (float) - valores numéricos com valores fracionários aprox. -3,4E38 a 1,2E38

    número de ponto flutuante de precisão dupla (duplo) - valores numéricos com valores fracionários aprox. -2,2E308 a 1,8E308

    Texto (string / caractere) - caracteres alfanuméricos

    ligações entre tabelas baseadas em campos comuns, ligações para outras tabelas feitas com chaves estrangeiras

    ligação espacial + atributo no ArcGIS com base na chave primária FID / OID / ObjectID

    objetivo: otimizar a estrutura da tabela
    - eliminar / minimizar informações duplicadas = normalizado

    unidades angulares: longitude - ou meridianos- (ângulo leste-oeste do Meridiano Principal -180 a 180) e longitude- paralelos- (ângulo aproximadamente norte-sul do equador -90 a 90)

    * sinal (pos v neg) é crucial

    a esfera é precisa o suficiente para pequenos mapas de grandes porções da Terra (mapas em escala muito pequena)

    eixo maior, meio-eixo do equador: semi-eixo maior (a)

    eixo menor, primeiro meridiano - meio eixo: semi-eixo menor (b)

    elipticidade (ou achatamento) = diferença de magnitude entre dois eixos (f = 0 no pólo norte e no pólo sul, f = 1 no equador)

    Expresso como:
    fração (1 / f)
    decimal (intervalo = 0-1)
    elipticidade da terra (achatamento): f = 1/298 (0,003357)

    & quotthe superfície em que a gravidade é em todos os lugares igual à sua força ao nível médio do mar - uma superfície equipotencial ao nível do mar & quot

    usado por topógrafos de alta precisão ao pesquisar posições horizontais e verticais

    posições horizontais- & quotonde & quot são quase sempre ajustados do geóide para um elipsóide para uso no mapeamento (bc o elipsóide é o que lat / long são definidos)

    exemplo de datum horizontal: NAD 1927 (elipsóide, usado para mapas do estado e do condado dos EUA)

    rede de controle geodésico - conexões da origem do datum para outros pontos - criando uma rede desses pontos em locais pesquisados ​​(benchmarks) = rede de controle geodésico (também conhecido como referencial terrestre)

    gratícula é o padrão de grade - cilíndrico, cônico, planar (também conhecido como azimutal)

    regular, oblíquo, transversal (cilindro)

    polar, oblíquo, equatorial (plano)

    coordenadas x, y (leste e norte) - são unidades lineares - metros, pés

    x origem definida 500.000m a leste do meridiano central

    Origem N - equador
    Origem S - 10.000.000m ao sul do equador

    une estados: zonas utm 1N-19N

    expressa como a fração representativa (RF): 1: ______

    escala varia devido à distorção introduzida pela projeção do mapa, então, fator de escala = medição quantitativa da distorção de escala

    fator de escala em um ponto = escala real / denominador de RF

    grande escala 1: 250-1: 25000 ex: dados produzidos por vilas, cidades

    escala intermediária 1: 25000-1: 1250000 ex: dados de mapeamento nacional

    pequena escala 1: 250000-. ex: informações mapeadas em um atlas

    fronteiras de zona geralmente seguem as fronteiras do país

    a projeção do mapa usada depende da forma da zona E-W (projeção cônica conformal lambert) ou N-S (projeção mercator transversal)

    meridiano central atribuído grande valor leste, normalmente:
    zonas n-s 500.000 pés
    zonas e-w 2.000.000 pés
    x orgin- oeste da zona
    y origem - sul da zona

    convertendo DMS para DD
    1. calcule o número total de segundos
    2. divida o número total de segundos por 3600 para obter um número fracionário de graus
    3. adicione os graus faccionais a graus inteiros para produzir o resultado final
    4. coord de longitude oeste- & gt coord negativa

    1 grau de comprimento = 111km x cosseno (lat)

    dezenas de dígitos dá posição a cerca de 1.000 quilômetros, dá inferência sobre qual continente ou oceano em

    A 4ª casa decimal vale até 11 metros - pode identificar uma parcela de terreno - precisão de um GPS não corrigido sem interferência

    O algoritmo de buffer geodésico é usado quando a entrada do buffer está em um sistema de coordenadas geográficas (não projetada) e você especifica uma distância do buffer em unidades lineares) metros, pés e assim por diante, em oposição a unidades angulares, como graus)

    os locais são especificados usando uma combinação de zonas de grade utm e leste e norte expressos em metros

    funcionalmente equivalente ao sistema de referência da rede militar (MGRS)

    padrão desenvolvido pelo comitê federal de dados geográficos - objetivo é criar um ambiente mais interoperável

    importante para o gerenciamento de emergência
    permite que respondentes de várias jurisdições se comuniquem em uma & quot linguagem de local & quot comum - usada durante o katrina

    é eficiente
    os locais podem ser expressos de forma rápida e clara, oralmente ou como texto
    ao contrário de lat e ling, as localizações são expressas em unidades de distância de fácil compreensão: metros

    Como palavras USNG
    1. designador de zona de grade (GZD)
    globo é dividido em zonas longas de 6 de largura e bandas lat de 8 de altura
    cada zona é identificada por um número, cada uma por uma letra
    interseção de zonas e bandas delineiam áreas com identificadores alfanuméricos GZD exclusivos, ex: 18R, 5W
    50 estados americanos: zonas 1-19, 56-60 bandas Q-W
    2. Identificação de 100.000 metros quadrados
    cada área de 6 x 8 gad é coberta por 100.000 metros quadrados
    cada 100.000 metros quadrados é identificado por um par de duas letras
    combinando um gad com 100.000 m quadrados id identificou a área de 100.000 m quadrados exclusivamente
    3. coordenadas da grade
    dentro de cada quadrado de 100.000 metros, as posições são especificadas usando o sistema de coordenadas utm leste e norte
    leste (E) primeiro, depois norte (N)
    os dígitos das coordenadas utm principais são eliminados (o gad e si os tornam desnecessários)
    igual número de dígitos usados ​​para leste e norte

    leste e norte devem sempre ter o mesmo número de dígitos

    eventos localizados ou jurisdições menores podem omitir gzd e possivelmente si para eficiência

    padrão usng: datum norte-americano de 1983 (NAD83) e sistema geodésico mundial 1984 (WG84)

    IS NOTTT: um sistema de coordenação de sarabase gis - os dados gis subjacentes ainda estão armazenados em utm, plano do estado dos EUA ou lat long coords
    um sistema de referência de mapa de resposta de emergência & quotpanacea & quot - respondedores aeronáuticos ex requerem referências lat / long

    é realmente um sistema geoespacial? (tem topologia?)
    e as línguas?
    quão dependente do acesso do smartphone / dispositivo?

    norte - dois círculos, pólo norte no meio do menor. as linhas do centro (88 graus) ao 2º círculo (84 graus) são 180, 135E, 90E, 45E, 0, 45W, 90W, 135W

    sul - igual ao norte, mas com um círculo externo indo para 80 graus

    = a melhor precisão espacial possível que pode ser derivada do mapa (não necessariamente a precisão dos mapas_)

    componentes de erro em dados geográficos.
    precisão: a extensão em que o valor dos dados estimados se aproxima de seu valor real
    precisão: nível de detalhe no qual os valores dos dados são registrados

    1. georreferenciamento - também chamado de registro de mapa / imagem, retificação de mapa / imagem - permite que as coordenadas georreferenciadas & quotreal & quot sejam & quot anexadas ao mapa

    2. digitalização - extração de características: extração / rastreamento de informações de mapas ou imagens para criar características vetoriais no banco de dados gis

    usando apenas uma & quotimagem digital & quot digitalizada georreferenciada do mapa como um 'pano de fundo' do mapeamento

    tablet - contém malha fina de fio de carga eletromagnética, resoluções de grade comuns e discos com precisões que variam de 0,05 mm a 0,25 mm

    puck- registra a posição no tablet em relação à tela de arame, registra as coordenadas da localização do tablet em & quotunidades digitalizadoras & quot (polegadas, mm)

    2. disco digitalizador colocado em cada um dos pontos de controle e coordenadas do mapa inseridas no teclado para cada ponto - o software de digitalização transforma as coordenadas de unidades digitalizadoras arbitrárias para o sistema de coordenadas do mapa

    usar como referência de coordenadas: dados vetoriais gis, outras imagens raster gis, google earth, mapas topográficos

    1. polinômio
    - normalmente polinomial de primeira ordem (transformação afim):
    x = a + bu + cv
    y = d + eu + fv
    Onde:
    x, y = mundo real, coordenadas do mapa em pontos de controle
    u, v: tabela do digitalizador de origem ou coordenadas de pixel varrido em pontos de controle
    --- esta tradução realizada, dimensionamento e rotação de coordenadas de origem para mapear o sistema de coordenadas - polinômios de ordem superior (2ª e 3ª) permitem mais "distorção" durante a transformação
    -mini três pontos de controle necessários, mas usando mais:
    diminui o efeito do erro posicional introduzido pela formiga em um ponto
    permite o cálculo do erro residual (transformação determinada usando o ajuste de mínimos quadrados, examina os resíduos de pontos de controle individuais para ver se algum é problemático, examina o erro RMS total (raiz quadrada média) para ver se o mapa tem problemas de registro)
    -fornece boa precisão & quotglobal & quot através do mapa / imagem - não honra os pontos de controle

    2. spline
    - um lençol de borracha
    - transformação polinomial em partes, diferentes equações usadas para diferentes partes do mapa / imagem
    - homenageia os pontos de controle exatamente

    3. ajustar
    -Específico de ESRI & quotcombo & quot de transformações polinomiais e spline
    - compromissos entre a precisão global e honrar os pontos de controle

    - & quottrace & quot as características do ma usando o disco de digitalização ou mouse

    - modo de digitalização de recursos para linhas / polígonos:
    modo de entrada de coordenadas: modo & quotpoint & quot v & quot modo de fluxo

    A) rastreamento de heads-up (na tela)
    assim como a digitação do tablet, exceto.
    recursos digitalizados / traçados fora da tela usando o mouse do computador em vez do tablet, menos propensos a erros do que a digitalização do tablet, fisicamente menos cansativa para o operador

    b) vetorização automática
    -software & quotsmart & quot o suficiente para detectar características de linha na imagem digitalizada, automaticamente & quotseguir & quot as e criar objetos de dados espaciais vetoriais
    -difícil fazer o software fazer isso bem, muitas áreas de problemas potenciais em mapas digitalizados, provavelmente ainda requer uma limpeza de dados depois

    problema: a vetorização automática geralmente funciona mal diretamente em imagens de mapas digitalizados - muita informação para o software danificar

    2. localizar e avaliar as fontes de dados
    - determinar fontes potenciais de dados
    -avaliar essas fontes de dados em termos de uso / adequação para as necessidades do projeto

    3 dados de captura - métodos diferentes, dependendo do tipo de fonte de dados:
    - converter mapas analógicos (papel) em digitais (digitalizá-los)
    - carregue dados digitais e converta os formatos de dados apropriados
    - adquirir e interpretar / processar dados de satélite
    -fieldwork-gps, estação total, contratando uma empresa de pesquisa

    2. área geográfica coberta
    -a área de estudo do projeto está coberta? inteiramente? parcialmente?
    (ex: imagens de satélite v área de estudo do projeto --- quantas cenas de satélite serão necessárias para abranger a área de estudo?

    3. período temporal coberto
    - os dados são atuais para o tempo em estudo no projeto? ex: um mapa dos assentamentos da era romana não ajudará muito no estudo da distribuição da população atual na Europa

    4. resolução espacial e / ou escala do mapa
    -a resolução espacial dos dados é fina o suficiente para apoiar as análises do projeto?
    -ex: mapeamento de comunidades ecológicas que ocorrem dentro de 25 metros das margens do riacho- é a digitalização de mapas topográficos 1: 100.000 adequada? Não

    5. qualidade dos dados
    -Existe uma avaliação quantitativa da precisão dos dados espaciais e / ou de atributos? os níveis de precisão são suficientes para o projeto?
    ex: que porcentagem de coordenadas geográficas estará dentro de 5,10,50 metros de sua posição real?

    6. Custo
    - o custo de desenvolver ou adquirir os dados está dentro do orçamento do projeto?
    ex: podemos enviar uma equipe de campo GPS para coletar os dados necessários? ou precisamos nos contentar com uma fonte de dados secundária mais barata?
    ex: podemos ter tempo / dinheiro para sanar e digitalizar mapas topográficos?

    compatibilidade: dois ou mais conjuntos de dados geográficos podem ser usados ​​juntos corretamente? Ex: é significativo sobrepor dados de estradas digitalizados na escala 1: 250.000 com locais de perigo de estrada digitalizados em 1: 10.000?

    Completude: um determinado conjunto de dados cobre adequadamente uma área de estudo? Existem lacunas no espaço ou no tempo? ex: a cita um banco de dados cadastral múltiplo - todos os polígonos de parcela têm informações de atributos? está faltando algum pacote?

    Consistência: as partes de um conjunto de dados geográficos são consistentes em termos de conteúdo, formato, etc?
    ex: camada de dados de cobertura do solo para uma área de estudo - diferentes subáreas produzidas a partir de duas imagens de satélite. um landsat TM & amp classificado em 10 classes v um landsat MSS e classificado em 5 classes


    Criação de uma camada de consulta

    Você usa a caixa de diálogo Nova camada de consulta no ArcMap para criar camadas de consulta. Antes de criar uma camada de consulta, você deve primeiro fazer uma conexão com um banco de dados. A lista suspensa Conexão mostra as conexões de banco de dados disponíveis.

    Depois que uma conexão com o banco de dados é estabelecida, uma lista de tabelas e visualizações encontradas nesse banco de dados preenche a janela esquerda da caixa de diálogo. Quando você seleciona uma das tabelas, as colunas dessa tabela são exibidas na janela à direita.

    Cada coluna em um banco de dados possui um tipo de dados específico. O ArcGIS pode trabalhar com a maioria dos tipos de banco de dados comuns. No entanto, alguns tipos de banco de dados menos comuns não são suportados. Se o tipo de coluna do atributo for Desconhecido, isso indica que o ArcGIS não suporta esse tipo de dados. Quando você especifica uma consulta, todas as colunas que possuem um tipo de dados desconhecido devem ser excluídas ou alteradas na consulta para um tipo de dados diferente que o ArcGIS suporta.

    Para aprender mais sobre os tipos de dados que o ArcGIS suporta, consulte Tipos de dados suportados no ArcGIS.

    Você especifica uma consulta SQL na caixa de texto Consulta.

    Ao construir uma consulta, uma tabela inteira pode ser adicionada à caixa de texto Consulta clicando duas vezes nela ou arrastando-a da janela Lista de Tabelas para a caixa de texto Consulta. Da mesma forma, você pode adicionar colunas específicas em uma tabela à consulta clicando duas vezes nelas ou arrastando-as da janela Colunas para a caixa de texto Consulta. Você também pode digitar consultas específicas ou recortar e colar uma consulta de um aplicativo externo na caixa de texto Consulta.

    A sintaxe SQL específica do banco de dados deve ser usada ao construir uma camada de consulta. Um exemplo comum seria o seguinte: SELECT * FROM Test.dbo.US_States. Isso resultaria em uma camada de consulta contendo todas as linhas da tabela US_States. No ArcMap, isso exibiria todos os Estados Unidos. Para obter mais informações sobre a construção de consultas SQL, consulte Construindo uma expressão de consulta.

    Depois que a consulta é criada, ela deve ser validada. Durante a validação, o ArcGIS tenta determinar as propriedades da camada de consulta com base na primeira linha retornada na tabela.

    As propriedades de uma camada de consulta são as seguintes:

    • Campo de identificador exclusivo - Este é um ou vários campos usados ​​pelo ArcGIS para identificar exclusivamente a camada.
    • Dimensionalidade - Isso determina se as coordenadas de uma camada incluirão valores m para armazenar dados de rota e valores z para armazenar dados 3D.
    • Tipo de geometria - determina se a camada é um ponto, multiponto, linha ou polígono.
    • Referência espacial - Este é o sistema de coordenadas e outras propriedades espaciais relacionadas para a camada.

    Você pode visualizar e modificar essas propriedades após a validação de uma camada de consulta marcando a caixa de seleção Mostrar opções avançadas e clicando em Avançar.

    As propriedades de uma camada de consulta são usadas para filtrar as linhas retornadas ao ArcGIS do banco de dados. Por exemplo, se você tiver geometrias em uma tabela que possui vários SRIDs, a propriedade SRID definida na camada de consulta será usada para evitar que quaisquer linhas na tabela de banco de dados que não correspondam a esse SRID sejam exibidas no ArcMap.

    1. Na caixa de diálogo Nova camada de consulta, especifique um nome na caixa de texto Nome para a camada de consulta que será criada. Este é o nome que aparecerá no índice do ArcMap.
    2. Insira uma consulta SQL na caixa de texto Consulta.
    3. Depois que a consulta é criada, ela deve ser validada. Clique em Validar para certificar-se de que a sintaxe da consulta está correta e retorna dados que podem ser usados ​​pelo ArcGIS. O processo de validação executa a consulta no banco de dados e verifica se o conjunto de resultados da consulta atende aos padrões de modelagem de dados impostos pelo ArcGIS. Uma camada de consulta não é adicionada ao ArcMap até que seja válida.

    As regras de validação são as seguintes:

    • The result set must have, at most, one spatial field.
    • The result set must have, at most, one spatial reference.
    • The result set must have only one shape type.
    • The result set cannot have any field types not supported by ArcGIS.

    If the validation fails for any reason, an error message is returned so you can modify the query.

    Validation is especially important when working with data in spatial databases that do not enforce the same standards as ArcGIS.

    ArcMap calculates the extent of the layer when you drag it into the map. If you are adding a table that contains a lot of features, extent calculation can take a while. If you know the extent of the data or want to use the extent of your spatial reference instead of waiting for the extent to be calculated, you can do so. Click the appropriate button on the Calculate Extent dialog box. If you click Input Extent , you must type a valid extent that includes all the features in the table.


    First Header

    This is a paragraph in the example HTML file. Keep in mind the header (defined by H1) does.

    1. First item in an ordered list.
    2. Second item in an ordered list.
      • Note that lists can be nested
      • Whitespace may be used to assist in reading the HTML source.
    3. Third item in an ordered list.

    This is an additional paragraph. Technically, end tags are not required for paragraphs, although they are allowed. You can include character highlighting in a paragraph. This sentence of the paragraph is emphasized. Note that the </P> end tag has been omitted.


    Assessment of Agricultural Drought Vulnerability in the Guanzhong Plain, China

    The Guanzhong Plain, as an important traditional agricultural area, is suffering from high frequency droughts and a trend towards more serious drought. In this paper, eight factors, precipitation, evapotranspiration, surface water availability, depth to groundwater, well yield capacity, slope, potential water storage of soil, and GDP from agriculture, are integrated into an index to represent drought vulnerability based on the overlay and index method. In this approach, according to the internal connections between factors, precipitation and evapotranspiration are integrated into the moisture index, and depth to groundwater and well yield capacity are integrated into groundwater availability. To improve the rationality and accuracy, normalization is employed to assign rating values, and the analytic hierarchy process is introduced into the weighting scheme. Two local drought monitoring datasets endorses the results of the model. The map removal sensitivity analysis indicates the vulnerability index has low sensitivity in removing each layer. The single-parameter sensitivity analysis indicates the major contribution to the vulnerability index is meteorology followed by groundwater availability and surface water availability. The vulnerability map shows the low vulnerability coincides roughly with irrigation districts on the terraces and floodplains. The northwest tableland generally has moderate vulnerability, due largely to inefficient groundwater withdrawal. The high vulnerability is concentrated at the peripheries of the plain, where agriculture is generally rain-fed without irrigation and groundwater support, and land is rugged with high slopes.

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    Results/Discussion

    Limited dispersal results in isolation-by-distance at small spatial scales

    We documented natal dispersal distances for 382 male and 290 female Florida Scrub-Jays that were born and established as breeders within the population at Archbold Biological Station between 1990–2013. Dispersal curves for both males and females were strongly leptokurtic, consistent with previous studies (Fig 1A [3, 39]). Here we considered only dispersal within the Archbold population therefore, our dispersal curves do not capture any long-distance dispersal events, which occur rarely [3]. Females disperse significantly farther than males, with a median ± SE distance of 1,149 ± 108 m and 488 ± 43 m, respectively (Wilcoxon rank sum test, p < 2.2 x 10 −16 ). Florida Scrub-Jays disperse extremely short distances compared with other bird species [39, 42]. The shorter dispersal distances in males compared with females may be due in part to differences in territory acquisition between the sexes. Florida Scrub-Jay males are able to acquire breeding territories through budding from the parental territory or inheritance of the parental territory [37], while territory budding and inheritance is extremely rare in females [39].


    Assista o vídeo: Statistikk 6B - Normalfordelingen.