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Dynamisches Zeichnen eines Polygons um ein anderes Shapefile, ArcGIS 10.2

Dynamisches Zeichnen eines Polygons um ein anderes Shapefile, ArcGIS 10.2


Nehmen wir an, ich habe ein Vegetationsraster, das die Walddichte auf der ganzen Welt anzeigt. Ich habe auch ein Shapefile, das die Admin-Grenzen jedes Landes der Welt enthält. Der einfache Teil besteht darin, sicherzustellen, dass sich die Gitterzellen innerhalb der Landesgrenze befinden, aber danach möchte ich eine separate Polygongrenze erstellen, die die fragliche Region umgibt. Es ist am besten, dies dynamisch basierend auf einem bestimmten Dichteschwellenwert zu tun, der von Land zu Land variieren kann. Ich habe noch nicht genau herausgefunden, wie ich damit umgehen soll, aber wie würde ich diese Daten in ein Polygon einschließen, das als ein anderes Shapefile gespeichert werden kann, wenn ich es getan habe. Ich habe ein Bild angehängt, wie das Ergebnis aussehen soll.

Nachdem ein Schwellenwert festgelegt wurde, wird ein Polygon um den Bereich so nah wie möglich an der Grenze gezeichnet, entschuldigen Sie die obige Freihand und geben Sie es dann als neues Shapefile aus. Ist das möglich und habt ihr eine Idee, wie es gemacht werden kann? Wäre die Verwendung von Model Builder machbar, um ein Werkzeug zu erstellen, das das Dichte-Shapefile, das Begrenzungs-Shapefile und den Schwellenwert als Eingaben verwendet, um ein Polygon zu erstellen?


Ist es möglich, Raster in Polygon zu konvertieren und dann die Polygone in einem der Werkzeuge zu verwenden, auf die in Brancos Kommentar verwiesen wird?

Funktionsumrissmasken

Minimale Begrenzungsgeometrie


Verfahren

Es ist erforderlich, dass jedem Punkt- und Polygon-Feature eine eindeutige Kennung zugewiesen wird. Wenn es sich um eine Objekt-ID (OID) handelt, erstellen Sie ein neues Feld, um die darin enthaltenen OID-Werte zu berechnen, da sich die OID bei diesen Prozessen ändern kann.

  1. Öffnen Sie ArcMap. Fügen Sie ArcMap die Punkt- und Polygon-Shapefiles oder Feature-Classes hinzu.
  2. Öffne das Puffer (Analyse) Geoverarbeitungswerkzeug von ArcToolbox, Analysetools > Nähe > Puffer. Stellen Sie die Eingabefunktionen zum Punkt-Shapefile. Benennen Sie die Ausgabe (BufferA in diesem Beispiel). Stellen Sie die Lineareinheit und den Pufferabstand ein. Klicken OK.
  3. Wenn sich die Daten in einem projizierten Koordinatensystem befinden, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort. Wenn nicht, fahren Sie fort. Klicken Sie in ArcMap auf Anzeigen von > Datenrahmeneigenschaften > Koordinatensystem Tab. Im Wählen Sie ein Koordinatensystem Dialogfeld, wählen Sie Vordefinierte > Projizierte Koordinatensysteme > Kontinental > Nordamerika > USA Angrenzende Albers flächengleicher Kegelschnitt. Klicken OK.
  4. Klicken Sie im ArcMap-Inhaltsverzeichnis mit der rechten Maustaste auf das Polygon-Shapefile > Attributtabelle öffnen. Klicken Optionen > Feld hinzufügen. Benennen Sie das Feld 'TotArea', setzen Sie den Typ auf Doppelt. Klicken OK.
  5. Klicken Sie in der Attributtabelle des Polygon-Shapefiles mit der rechten Maustaste auf das Feld TotArea > Geometrie berechnen. Stellen Sie die Eigentum zu Bereich. Stellen Sie die Koordinatensystem zu einem projizierten Koordinatensystem. Stellen Sie die Lineareinheit ein und notieren Sie sie für einen späteren Schritt. Klicken OK und schließen Sie die Attributtabelle.
  6. Öffne das Schnittmenge (Analyse) Geoverarbeitungswerkzeug von ArcToolbox, Analysetools > Überlagerung > Schnittmenge. Legen Sie die Eingabe für das Polygon-Shapefile und das BufferA-Shapefile (Ergebnis aus dem Puffer) fest. Legen Sie den Ausgabeort und den Namen fest (in diesem Beispiel 'IntersectA'). Klicken OK.
  7. Klicken Sie im ArcMap-Inhaltsverzeichnis mit der rechten Maustaste auf das Shapefile IntersectA (Ergebnis des Werkzeugs Intersect) > Attributtabelle öffnen. Klicken Optionen > Feld hinzufügen. Nennen Sie es 'Area', setzen Sie den Typ auf Doppelt. Klicken OK.
  8. Klicken Sie in der Attributtabelle des IntersectA-Shapefiles mit der rechten Maustaste auf das Feld Fläche > Geometrie berechnen. Legen Sie die Eigenschaft fest zu Bereich. Stellen Sie die Koordinatensystem zu einem projizierten Koordinatensystem. Stellen Sie die linearen Einheiten so ein, wie sie in Schritt 5 verwendet wurden, um TotArea zu berechnen. Klicken OK.
  9. Klicken Sie in der Attributtabelle IntersectA auf Optionen > Feld hinzufügen. Nennen Sie es 'Prozent', setzen Sie den Typ auf Doppelt. Klicken OK.
  10. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Prozent Feld und klicken Sie auf Feldrechner. Geben Sie ein: [Area]/[TotArea] und klicken Sie auf OK.
  1. Fügen Sie für jedes Feld im Polygon-Shapefile oder in der Feature-Class, das proportional aufgeteilt werden muss, ein neues Feld hinzu.
  1. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eines der gerade erstellten Felder und klicken Sie auf Feldrechner. Geben Sie den Feldnamen des Quellfelds (d. h. des Bevölkerungsfeldes) ein und multiplizieren Sie ihn mit dem Prozent Feld. Beispielsweise:

Wiederholen Sie diesen Schritt für jedes der im vorherigen Schritt erstellten Felder. Schließen Sie die Attributtabelle.


4.4 Brownsche Brückenbewegungsmodelle (BBMM)

Das BBMM erfordert (1) sequentielle Ortsdaten, (2) den Ortsdaten zugeordnete geschätzte Fehler und (3) der Ausgabenutzungsverteilung zugewiesene Gitterzellengröße. Das BBMM basiert auf zwei Annahmen: (1) Standortfehler entsprechen einer bivariaten Normalverteilung und (2) die Bewegung zwischen aufeinanderfolgenden Standorten ist zufällig abhängig vom Start- und Endstandort (Horne et al. 2007). Normalverteilte Fehler sind bei GPS-Daten üblich, und eine Stunde zwischen Standorten stellte wahrscheinlich sicher, dass die Bewegung zwischen aufeinanderfolgenden Standorten zufällig war (Horne et al. 2007). Die Annahme einer bedingten zufälligen Bewegung zwischen gepaarten Standorten wird jedoch mit zunehmendem Zeitintervall weniger realistisch (Horne et al. 2007).

  1. Übung 4.4 – Laden Sie den Zip-Ordner herunter und extrahieren Sie ihn an Ihren bevorzugten Speicherort
  2. Setzen Sie das Arbeitsverzeichnis auf den extrahierten Ordner in R unter Datei - Verzeichnis ändern.

Zuerst müssen wir die für die Übung benötigten Pakete laden
erfordern (überleben)
Bibliothek (Kartentools)
erfordern (sp)
erfordern (gpclib)
verlangen (ausländisch)
benötigen (Gitter)
erfordern (BBMM)

Öffnen Sie nun das Skript "BBMMscript.R" und führen Sie Code direkt aus dem Skript aus
panther<-read.csv("pantherjitter.csv",header=T)
Str (Panther)
panther$CatID <- as.factor(panther$CatID)#mache CatID zu einem Faktor

Zuerst müssen wir Datum und Uhrzeit in das richtige Format für R bringen, da Time in
DateTimeET2 ist für einige Stunden einstellig
panther$NewTime <- str_pad(panther$TIMEET2,4, pad= "0")
panther$NewDate <- einfügen(panther$DateET2,panther$NewTime)
#Wird verwendet, um Daten im Code unten für alle Hirsche zu sortieren
panther$DT <- as.POSIXct(strptime(panther$NewDate, format='%Y %m %d %H%M'))
#Daten sortieren
panther <- panther[order(panther$CatID, panther$DT),]

timediff <-diff(panther$DT)*60
# ersten Eintrag ohne Unterschied entfernen
panther <- panther[-1,]
panther$timelag <-as.numeric(abs(timediff))
#Untermenge für nur einen Panther
cat143<-subset(panther, panther$CatID == "143")
cat143 <- cat143[-1,] #Entferne den ersten Datensatz mit falscher Zeitverzögerung
cat143$CatID <- Faktor(cat143$CatID)

Abbildung 4.2: Beispiel eines 95 % BBMM-Heimbereichs für einen Florida Panther.

BBMM = brownian.bridge(x=cat143$X, y=cat143$Y, time.lag=cat143$timelag,
location.error=34, cell.size=100)
bbmm.zusammenfassung(BBMM)
#Plot-Ergebnisse für alle Konturen
Konturen = bbmm.contour(BBMM, Ebenen=c(seq(50, 90, by=10), 95, 99),
location=cat143, plot=TRUE)
# Ergebnis drucken
Drucken (Konturen)
HINWEIS:
(a) Zeitverzögerung bezieht sich auf die verstrichene Zeit zwischen aufeinanderfolgenden GPS-Standorten
das wurde in Abschnitt 2.3 vorgestellt
(b) Der GPS-Halsbandfehler kann von einem Fehler herrühren, der vom Hersteller des GPS gemeldet wurde
Halsband oder aus einem Fehlertest, der am Studienort durchgeführt wurde
(c) Die Zellengröße bezieht sich auf die Gittergröße, die wir schätzen möchten BBMM

Abbildung 4.3: Beispiel eines 95 % KDE-Heimbereichs mit hplug-in für einen Florida Panther.

Abbildung 4.4: Beispiel eines 95 % KDE-Heimbereichs mit href für einen Florida Panther.

bbmm.95 = bbmm.95[bbmm.95$wahrscheinlichkeit <= Konturen$Z[4],]

bbmm.contour = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit = BBMM$Wahrscheinlichkeit)
# Wählen Sie eine Kontur für den Export als Ascii

bbmm.50 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit =
BBMM$-Wahrscheinlichkeit)
bbmm.50 = bbmm.50[bbmm.50$wahrscheinlichkeit >= Konturen$Z[1],]
# ASCII-Datei für Zellen innerhalb der angegebenen Kontur ausgeben.
m = SpatialPixelsDataFrame(Punkte = bbmm.50[c("x", "y")], data=bbmm.50)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "50ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.50))
# Druckergebnis für 80 Prozent BBMM
Drucken (Konturen)
# Wählen Sie eine Kontur für den Export als Ascii
bbmm.80 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit =
BBMM$-Wahrscheinlichkeit)
bbmm.80 = bbmm.80[bbmm.80$Wahrscheinlichkeit >= Konturen$Z[4],]
# ASCII-Datei für Zellen innerhalb der angegebenen Kontur ausgeben.
m = SpatialPixelsDataFrame(Punkte = bbmm.80[c("x", "y")], data=bbmm.80)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "80ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.80))
# Druckergebnis für 95 Prozent BBMM
Drucken (Konturen)
# Wählen Sie eine Kontur für den Export als Ascii
bbmm.95 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit =
BBMM$-Wahrscheinlichkeit)
bbmm.95 = bbmm.95[bbmm.95$wahrscheinlichkeit >= Konturen$Z[4],]
# ASCII-Datei für Zellen innerhalb der angegebenen Kontur ausgeben.
m = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.95[c("x", "y")], data=bbmm.95)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "95ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.95))
# Druckergebnis für 99 Prozent BBMM
Drucken (Konturen)
87
# Wählen Sie eine Kontur für den Export als Ascii
bbmm.99 = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit =
BBMM$-Wahrscheinlichkeit)
bbmm.99 = bbmm.99[bbmm.99$Wahrscheinlichkeit >= Konturen$Z[7],]
# ASCII-Datei für Zellen innerhalb der angegebenen Kontur ausgeben.
m = SpatialPixelsDataFrame(Punkte = bbmm.99[c("x", "y")], data=bbmm.99)
m = as(m, "SpatialGridDataFrame")
writeAsciiGrid(m, "99ContourInOut.asc", attr=ncol(bbmm.99))

Abbildung 4.5: Diese Abbildung zeigt, wie Sie die Größe des Heimatbereichs in ArcMap zusammenfassen.

Jetzt können wir Shapefiles von Konturen aus ASCII-Dateien in ArcMap erstellen
(a) Konvertieren Sie ASCII-Dateien in Raster mit der Conversion Toolbox
Toolbox>Konvertierungstools>To Raster>ASCII in Raster
Eingabe-ASCII-Rasterdatei: 50ContourInOut.asc
Ausgabe-Raster: AsciiToRast
Ausgangsdatentyp (optional): INTEGER
(b) Konvertieren Sie No Data-Werte in den Wert 1 und solche, die nicht in den Wert 0 sind, durch:
Toolbox>Spatial Analyst Tools>Mathe>Logik>Ist Null
Eingabe-Raster: tv53_99contr
Ausgabe-Raster: IsNull_bv53_3
(c) Konvertieren Sie die Rasterwahrscheinlichkeitsoberfläche in ein Shapefile, indem Sie die Shapefile-Tabelle öffnen.
Markieren Sie alle Rasterzellen mit einem Wert = 1 und öffnen Sie dann die entsprechende Toolbox wie folgt:
Toolbox>Konvertierungstools>Von Raster>Raster zu Polygon
Eingabe-Raster: IsNull_bv53_3
Feld (optional): Wert
Ausgabepolygonfunktionen: RasterT_IsNull_2.shp
Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen "Polygone vereinfachen (optional)", um die richtigen Ergebnisse zu erhalten. Wählen Sie OK.
Das Tool konvertiert alle Zellen mit Wert = 1 in ein Shapefile mit mehreren Polygonen.
(d) Berechnen Sie die Fläche des neuen Shapefiles mit dem entsprechenden Werkzeug (d. h. Xtools) Öffnen Sie die Tabelle, um die Fläche des Polygons anzuzeigen und zusammenzufassen, um die Gesamtgröße des Home-Bereichs zu erhalten (Abb. 4.5)
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spaltenüberschrift "Hektar"
Wählen Sie Statistik und Summe wird die Gesamtfläche der Hektar im Heimatgebiet sein

#Zuerst eine alternative Möglichkeit, die ASCII-Dateien zu erstellen, nachdem Sie "Konturen" #aus Schritt 5 oben erstellt haben.

# Data.frame erstellen, das Zellen innerhalb der gewünschten Kontur anzeigt und als Ascii Grid exportieren
bbmm.contour = data.frame(x = BBMM$x, y = BBMM$y, Wahrscheinlichkeit = BBMM$Wahrscheinlichkeit)

str(contours) #Sehen Sie sich die Kontur- oder Isoplethenstufen 1 bis 7 an (50%-99%)
#$Liste von 2
#$ Kontur: chr [1:7] "50%" "60%" "70%" "80%" .
#$ Z : num [1:7] 7,35e-05 5,66e-05 4,22e-05 2,81e-05 1,44e-05 .


Welches Produkt verwendest du? Desktop ArcGIS, ArcEngine, ArcGIS-Server oder was?

Nicht, dass es wirklich wichtig wäre. Anstatt hier zu fragen, ist es meiner Meinung nach besser, den ArcGIS-Online-Support zu durchsuchen oder die Frage in einem ArcGIS-Forum zu stellen. Zum Beispiel gibt es die Leistungstipps von ESRI für Desktop-ArcGIS. Soweit ich weiß, gibt es hier nicht viele ArcGIS-Experten.

Entschuldigung Stack Overflow - ich liebe dich!

Die Geschwindigkeit des dynamischen Kartenrenderns wird normalerweise von zwei Faktoren dominiert: Datenzugriff und Beschriftungslayout. Die Koordinatenprojektion und das typische 2D-Rendering erfolgen ungefähr so ​​schnell, wie Daten von einer externen Quelle gelesen werden können, z. Shapefile oder Datenbank. Der Trick ist, wie viele Daten Sie laden, um eine Karte zu zeichnen. Und wie lange dauert es, es zu bekommen? Komplizierte DB-Abfragen können ineffiziente Abfragen verursachen. Das Abfragen von Daten, die nicht indiziert sind, führt zu Verlangsamungen. Auch wenn Sie Daten schnell finden, müssen Sie wissen, wie viel Sie laden. Enthalten Ihre Daten ein sehr detailliertes einzelnes mehrteiliges Polygon für alle kanadischen Inseln mit hoher Detailgenauigkeit, aber Sie rendern nur die Grenze zwischen den USA und Kanada in Wyoming?

Wenn Sie die ArcGIS-Foren besucht haben, haben Sie wahrscheinlich eine Antwort gefunden, aber ich melde mich hier, falls andere auf die Frage stoßen.

Der Hauptgrund für die Geschwindigkeit von Diensten wie Google Maps ist, dass sie die Daten vorrendern und zwischenspeichern. Sie machen das Rendering für eine Vielzahl von Auflösungen und speichern, damit ein Raster der Daten schnell geliefert werden kann, wenn ein Benutzer die Daten anfordert.

ArcMap bietet eine Option zum Verwenden von Karten-Caching, um die Vorgänge bei wiederholten Aufrufen von Ansichten zu beschleunigen. Es gibt eine Symbolleiste zum Karten-Caching, die aktiviert werden kann. Die ESRI-Hilfe ist im Allgemeinen ziemlich gut für den Einstieg, also suchen Sie einfach nach dem Karten-Cache.


Was ist GIS

Hunderttausende von Unternehmen in praktisch allen Bereichen verwenden GIS, um Karten zu erstellen, die kommunizieren, Analysen durchführen, Informationen austauschen und komplexe Probleme auf der ganzen Welt lösen. Dies verändert die Art und Weise, wie die Welt funktioniert.

Probleme erkennen

Verwenden Sie GIS, um Probleme zu beleuchten, die von der Geografie getrieben werden. Diese Karte der Opioid-Verschreibungsansprüche zeigt die geografischen Muster, die entstehen, wenn die Daten gut kartiert sind.

Änderung überwachen

Wenn ein Bild tausend Worte sagt, sagt eine Karte tausend Bilder. Diese Karte zeigt deutlich das Ausmaß des Gletscherrückgangs auf der Südhalbkugel.

Verwalten und reagieren auf Ereignisse

GIS liefert Situationsbewusstsein in Echtzeit. Diese Hurrikan- und Zyklonkarte zeigt mögliche Auswirkungen auf Menschen und Unternehmen sowie die wahrscheinliche Spur von Stürmen und Sturmfluten.

Prognose durchführen

Verwenden Sie GIS, um den Verkehr vorherzusagen. Diese Karte hebt die Herausforderungen an einer Kreuzung in Fort Mitchell, Kentucky, hervor, wo Prognosen zeigen, dass sich der Verkehr aufgrund von Landnutzungsänderungen voraussichtlich verschlechtern wird.

Prioritäten setzen

GIS hilft dabei, Prioritäten basierend auf der räumlichen Analyse zu setzen. Durch die Analyse von Kriminalitätsmustern können Beamte der öffentlichen Sicherheit Zielbereiche identifizieren und Beamte in diesen Bereichen zuweisen.

Trends verstehen

GIS hilft Ihnen, Einblicke in Daten zu gewinnen, die in einer Tabellenkalkulation möglicherweise übersehen werden. Diese Karte misst das Wachstum oder den Verlust von Arbeitsplätzen in verschiedenen Branchen und quantifiziert den lokalen Wettbewerbsvorteil.


Erstellen Sie eine zweiachsige Karte aus räumlichen Daten

Wenn Sie eine räumliche Datei entweder mit einer anderen räumlichen Datei oder einem anderen Dateityp verbinden, können Sie mit den geografischen Daten dieser Dateien eine zweiachsige Karte erstellen. Auf diese Weise können Sie mehr als einen Layer Ihrer Daten auf einer Karte erstellen.

Im Folgenden sehen Sie beispielsweise eine zweiachsige Kartenansicht, die mit zwei räumlichen Dateien erstellt wurde. Es enthält zwei Karten, eine Karte zeigt die Bezirke von New York City als Polygone und die andere zeigt Datenpunkte für U-Bahn-Einfahrten in der Stadt. Die U-Bahn-Zugangsdaten werden über die Polygone der Stadtbezirke gelegt.

Öffnen Sie in Tableau Desktop ein neues Arbeitsblatt.

Verbinden Sie sich mit Ihren Datenquellen.

Erstellen Sie die erste Kartenansicht.

Unter Erstellen einer Kartenansicht aus räumlichen Daten oben erfahren Sie, wie Sie eine Kartenansicht aus räumlichen Dateien erstellen.

Ziehen Sie im Container Spalten bei gedrückter Strg-Taste (Befehlstaste auf einem Mac) das Längengrad-Feld, um es zu kopieren, und platzieren Sie es rechts neben dem ersten Längengrad-Feld.

Wichtig : In diesem Beispiel werden die Felder Breitengrad (generiert) und Längengrad (generiert) verwendet, die Tableau erstellt, wenn Sie eine Verbindung zu räumlichen Daten herstellen. Wenn Ihre Datenquelle eigene Felder für Breitengrad und Längengrad enthält, können Sie diese anstelle der von Tableau generierten Felder oder in Kombination mit den von Tableau generierten Feldern verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von zweiachsigen (geschichteten) Karten in Tableau.

Sie haben jetzt zwei identische Kartenansichten. Auf der Karte "Markierungen" gibt es jetzt drei Registerkarten: eine für jede Kartenansicht und eine für beide Ansichten (Alle). Sie können diese verwenden, um die visuellen Details der Kartenansichten zu steuern. Die obere Registerkarte "Längengrad" entspricht der Karte links in der Ansicht, und die untere Registerkarte "Längengrad" entspricht der Karte rechts in der Ansicht.

Klicken Sie auf der Karte Markierungen auf eine der Registerkarten für Längengrad, und entfernen Sie dann alle Felder auf dieser Registerkarte.

Eine Ihrer Kartenansichten ist jetzt leer.

Erstellen Sie die zweite Kartenansicht, indem Sie die entsprechenden Felder aus dem Datenbereich auf die leere Registerkarte „Längengrad“ auf der Karte „Markierungen“ ziehen.

Wenn Ihre beiden Kartenansichten fertig sind, klicken Sie im Container Spalten mit der rechten Maustaste auf das Feld Längengrad und wählen Sie Dual Axis .

Ihre Kartendaten werden jetzt in einer Kartenansicht überlagert.

Um zu ändern, welche Daten oben angezeigt werden, ziehen Sie im Container "Spalten" das Feld "Längengrad" nach rechts, und platzieren Sie es vor dem Feld "Längengrad" links.


Versorgungsbezirk des Weißen Hauses

Unser Engineering-Team schätzt die direkten Einsparungen insgesamt auf 1 Million US-Dollar pro Jahr durch die Implementierung der Wasserverlustlösungen von Esri, wovon mehr als 200.000 US-Dollar aus der frühzeitigen Leckerkennung stammen.

Versorgungsbezirk des Weißen Hauses

Stadt Durham HDR Inc. Stadt Arlington Versorgungsbezirk des Weißen Hauses Tal U-Bahn Stadt Fort Lauderdale />21:9 Seitenverhältnis --> />

Mitglieder zu einer Organisation hinzufügen

Wenn ich Mitglieder einlade, kann ich ihre Rolle nicht auf Administrator oder eine der benutzerdefinierten Rollen meiner Organisation festlegen.

Sie können während des Einladungsprozesses keinen Administrator oder eine benutzerdefinierte Rolle mit Administratorrechten auswählen. Sie können die Rolle ändern, nachdem das Mitglied der Organisation beigetreten ist.

Ich kann keine Mitglieder aus einer ASCII-codierten CSV-Datei mit nicht-englischen Zeichen einladen oder hinzufügen.

Wenn Ihre CSV-Datei nicht-englische Zeichen enthält, z. B. spezifische Zeichen des französischen, russischen, griechischen, japanischen oder arabischen Alphabets, muss die Datei als Unicode oder UTF-8 und nicht als ASCII codiert sein. Sie können Ihre Datei als UTF-8 oder Unicode in Microsoft Windows speichern. Öffnen Sie die Datei in einem Texteditor wie Notepad, klicken Sie auf Datei > Speichern unter und wählen Sie UTF-8 oder Unicode aus der Dropdown-Liste Kodierung, die unten im Dialogfeld Speichern unter angezeigt wird.


Anwendungsentwicklung

Als Projektmanager stellen Sie möglicherweise fest, dass dem von Ihrer Arbeitsgruppe verwendeten GIS-Softwarepaket einige grundlegende Funktionen fehlen, die die Produktivität Ihres Teams erheblich steigern würden. In diesen Fällen kann es sich lohnen, eigene GIS-Anwendungen zu erstellen. GIS-Anwendungen sind entweder eigenständige GIS-Softwarepakete oder Anpassungen eines bereits vorhandenen GIS-Softwarepakets, die auf bestimmte Projektanforderungen zugeschnitten sind. Diese Anwendungen können von einfach (z. B. Anwenden eines Standardsymbol-/Farbsatzes und Textrichtlinien auf kartierte Features) bis hin zu komplexen (z. B. Sortieren von Layern, Auswählen von Features basierend auf einem vordefinierten Regelsatz, Durchführen einer räumlichen Analyse und Ausgabe eines Hard -Karte kopieren).

Einige der einfacheren Anwendungen können mithilfe der vordefinierten Toolsets und Funktionen der GIS-Software erstellt werden. Das ArcGIS-Softwarepaket von ESRI enthält beispielsweise eine Makrosprache namens Model Builder, mit der Benutzer ohne Programmiersprachenkenntnisse eine Reihe von automatisierten Aufgaben erstellen können, auch Workflows genannt, die miteinander verkettet und mehrmals ausgeführt werden können, um die mit vielen verbundene Redundanz zu reduzieren Arten von GIS-Analysen. Die komplexeren Anwendungen erfordern höchstwahrscheinlich die Verwendung der nativen Makrosprache der GIS-Software oder das Schreiben von Originalcode mit einer kompatiblen Programmiersprache. Um zum Beispiel der ESRI-Produkte zurückzukehren: ArcGIS bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Programme, sogenannte Skripte, zu entwickeln und in eine Standardplattform einzubinden. Diese Skripte können in den Programmiersprachen Python, VBScript, JScript und Perl geschrieben werden.

Auch wenn Sie vielleicht von Grund auf eine GIS-Anwendung erstellen möchten, um Ihre Projektanforderungen zu erfüllen, gibt es viele, die bereits entwickelt wurden. Diese vorgefertigten Anwendungen, von denen viele Open Source sind, können von Ihrem Projektteam verwendet werden, um Zeit, Geld und Kopfschmerzen zu reduzieren, die mit einem solchen Aufwand verbunden sind. Eine Auswahl der Open-Source-GIS-Anwendungen, die für die C-Familie von Programmiersprachen geschrieben wurden, sind wie folgt (Ramsey 2007): Ramsey, P. 2007. „The State of Open Source GIS“. Refraktionsforschung. http://www.refractions.net/expertise/whitepapers/opensourcesurvey/survey-open-source-2007-12.pdf.

  1. MapGuide Open Source (http://mapguide.osgeo.org) – Eine webbasierte Anwendung, die entwickelt wurde, um eine vollständige Suite von Analyse- und Anzeigetools plattformübergreifend bereitzustellen
  2. OSSIM (http://www.ossim.org) – „Open Source Software Image Map“ ist eine Anwendung, die entwickelt wurde, um sehr große Rasterbilder effizient zu verarbeiten
  3. GRASS (http://grass.itc.it) – GRASS, das älteste Open-Source-GIS-Produkt, wurde von der US-Armee für komplexe Datenanalysen und -modellierungen entwickelt
  4. MapServer (http://mapserver.gis.umn.edu) – Ein beliebter Internet-Kartenserver, der GIS-Daten in kartografische Kartenprodukte rendert
  5. QGIS (http://www.qgis.org) – Eine GIS-Anzeigeumgebung für das Linux-Betriebssystem
  6. PostGIS (http://postgis.refractions.net) – Eine Anwendung, die dem PostgreSQL-Datenbankprogramm Funktionen zur Analyse und Manipulation räumlicher Daten hinzufügt
  7. GMT (http://gmt.soest.hawaii.edu) – „Generic Mapping Tools“ bietet eine Suite von Datenmanipulations- und Grafikgenerierungstools, die miteinander verkettet werden können, um komplexe Datenanalyseabläufe zu erstellen

GIS-Anwendungen werden jedoch nicht immer von Grund auf neu erstellt. Viele von ihnen enthalten gemeinsam genutzte Open-Source-Bibliotheken, die Funktionen wie Formatunterstützung, Geoverarbeitung und Neuprojektion von Koordinatensystemen ausführen. Eine Auswahl dieser Bibliotheken ist wie folgt:


Abschnitt 4: Auswählen von Daten in ArcMap – Grundlagen zum Treffen von Auswahlen

Die wahrscheinlich häufigste Aufgabe in GIS ist das Auffinden und Isolieren von Features (Formen zur Darstellung von Features der realen Welt und die dazugehörigen Attribute), die einem bestimmten Suchkriterium entsprechen, um uns bei der Beantwortung räumlicher Fragen zu helfen. In GIS haben wir oft Vektordaten mit Attributtabellen, die mehr Attribute oder Features enthalten, als wir gleichzeitig benötigen. Um nur die Funktionen auszuwählen, die uns gerade interessieren, verwenden wir drei separate, aber verwandte Auswahlverfahren: Nach Attribut auswählen die die Werte verwendet, oder Attribute, von Features, um eine Auswahl in der Attributtabelle (oder einer anderen nicht-räumlichen Datentabelle) zu treffen, Nach Standort auswählen die räumliche Beziehungen und Interaktionen verwendet, um eine Auswahl zu treffen, unabhängig von Attributen, und Interaktive Auswahl, wo wir ein Werkzeug in ArcGIS verwenden, um auf Features in der Karte zu klicken, was zu einer Auswahl führt.

Wir sagen Auswahl oder Daten auswählen in Bezug sowohl auf die Merkmale, die wir in der Karte sehen, als auch auf die Zeilen in der Attributtabelle, denn das ist, was wir tun: Attribute in der Tabelle oder Merkmale in der Karte auswählen, was zu den Zeilen in der Tabelle führt und die Merkmale in der Karte werden hervorgehoben oder ausgewählt . Beachten Sie, dass wir "Attribute auswählen" und "hervorgehobene Zeilen hervorbringen" gesagt haben, was sich auf die Tatsache bezieht, dass wir an den Attributen - den beschreibenden Wörtern - interessiert sind und die resultierende Aktion in der Struktur der Tabelle ist, dass die gesamte Zeile hervorgehoben wird. Es gibt einen deutlichen Unterschied zwischen diesen Elementen – die Attribute erzählen eine Geschichte des Features, während die Zeile in einer Tabelle Teil der Struktur ist.

Wie oben erwähnt, haben wir oft zu viele Daten, um mit ihnen gleichzeitig zu arbeiten, oder wir möchten die Attribute eines einzelnen Features untersuchen oder die Attribute einiger Features in einem Layer vergleichen, wenn sie verglichen werden zu Features in einem anderen räumlichen Layer. Das Ausführen dieser Auswahlen – Hervorheben der Daten in der Tabelle und in der Karte – ist der erste Schritt, um die Anzahl der untersuchten Features (Karte) und Datensätze (Tabelle) zu reduzieren und zusätzliche räumliche Analysen durchzuführen. Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um das Bild in Abbildung 5.6 zu untersuchen. Beachten Sie, dass bei Auswahl einer Zeile in der Attributtabelle das gepaarte Ergebnis die Auswahl des entsprechenden Features in der Karte ist.

Abbildung 5.6: Ausgewählte Merkmale in der Attributtabelle und auf der Karte
In diesem Screenshot sehen wir einen ausgewählten Datensatz (Zeile), wie durch (1 von 52 ausgewählt) unten in der Attributtabelle angegeben, und das entsprechende Feature, Wyoming, auf der Karte ausgewählt. Sowohl das Feature in der Karte (das Polygon-Rechteck, das Wyoming repräsentiert) als auch die Zeile in der Tabelle werden in Cyan hervorgehoben. In diesem Fall ist das interessierende Attribut der Name "Wyoming" und die markierte Zeile ist zufällig mit einer ObjectID (OID) von "1" nummeriert. Als gepaartes Ergebnis der Abfrage der Tabelle (mit einer formatierten Frage, um die Tabelle aufzufordern, Werte zurückzugeben oder auszuwählen) für das Attribut "Wyoming" wurde das Feature in der Karte hervorgehoben. Ein anderer Fall, in dem dies das Ergebnis wäre, ist, wenn die Form für Wyoming vom Benutzer ausgewählt wurde, der mit der Karte interagiert. Die Absicht wäre, die Form von Wyoming hervorzuheben (auszuwählen), und das gepaarte Ergebnis würde die entsprechende Zeile in der Attributtabelle hervorheben (auswählen).

Auf den folgenden Seiten werden wir die Methoden untersuchen, die verwendet werden, um Features aus einem Layer basierend auf den Attributen, räumlichen Positionen oder visuellen Auswählen und Auswählen von Features, die wir auf der Karte sehen, auszuwählen, aber zuerst schauen wir uns die vierte und letzte „Liste“ an von. ” im Inhaltsverzeichnis - Liste nach Auswahl (wir haben uns die ersten drei angesehen, Liste nach Zeichnungsreihenfolge, Liste nach Quelle und Liste nach Sichtbarkeit in Abschnitt 4.4.2: Ansichten und Bereiche von ArcMap).

5.4.2: ArcMap-Inhaltsverzeichnisansicht - Nach Auswahl auflisten

Liste nach Auswahl unterteilt das Inhaltsverzeichnis für diese spezielle Ansicht in drei Teile:

Ausgewählt - Layer(s), auf denen mindestens ein Feature ausgewählt wurde

    • In diesem Beispiel sehen wir, dass für den US_States-Layer ein Feature ausgewählt ist, sodass ein Feature auf der Karte und eine entsprechende Zeile in der Tabelle hervorgehoben sind.

    Wählbar - Layer (s) verfügbar, um Features ausgewählt zu haben (aber keine sind)

      • US_Cities befindet sich in einem aktiven Zustand, in dem Features durch Interaktion mit der Karte oder durch Interaktion mit der Tabelle ausgewählt werden können

      Nicht auswählbar - Layer(s), die für die Auswahl von Features nicht verfügbar sind

        • US_Counties ist ein inaktiver Zustand, in dem keine Auswahl getroffen werden kann. Wir verwenden dies, um die Auswahl von Features während der Interaktion mit der Karte zu verhindern, wenn ein Layer aktiviert ist (in der Karte sichtbar), nur als Kontext-Layer.

        Ausgewählte Funktionen löschen : Die Möglichkeit, Features auszuwählen, ist, wie bereits erwähnt, für viele Aufgaben in ArcGIS sehr wichtig, aber ebenso wichtig ist es zu wissen, wie man die Auswahl dieser Features aufhebt (abwählt). Wir werden im Labor herausfinden, dass es einige Möglichkeiten gibt, ausgewählte Features zu löschen, eine, die alle Features in allen Layern mit einem einzigen Klick auf eine Schaltfläche löscht, und zwei, die ausgewählte Features nur in bestimmten Layern löscht, während Features in anderen Layern ausgewählt bleiben . Beide Aufgaben sind bei der Arbeit mit Daten in ArcGIS zu unterschiedlichen Zeiten wichtig.

        5.4.3: Untersuchung des Begriffs „Schicht“

        Wie wir bereits gesehen haben, verwenden wir manchmal ein Wort in GIS, um zwei Dinge zu bedeuten, wie z. wird anstelle von "Koordinatensystem" verwendet, um sowohl geographische als auch projizierte Koordinatensysteme zu beschreiben. Layer ist ein weiteres dieser Wörter. Verzeihung.

        Traditionell bedeutete das Wort Schicht in der Papierkartenanalyse wörtlich Schicht, da Straßen auf einem größtenteils transparenten Blatt, Flüsse auf einem anderen und Höhenlinien auf einem dritten gezeichnet wurden. Die Blätter wurden überlagert oder geschichtet, um eine visuelle Analyse der sich überschneidenden Features zu erstellen. Dies hat dazu geführt, dass das Wort "Layer" jede zum Inhaltsverzeichnis hinzugefügte räumliche Datei bezeichnet, die mit anderen überlagert (Liste nach Zeichnungsreihenfolge) ist - Raster, Vektor, Feature-Class, Shapefile oder eine spezielle Art von räumlichen Daten, die als Layer bezeichnet werden .

        Wenn ArcMap eine Polygonvektordatei hinzugefügt wird, wählt die Software im Allgemeinen eine zufällige Farbe für die Anzeige aus, zusammen mit einem Umriss, der dunkelgrau und 0,7 pt 1 breit ist. Punkte werden als quadratischer, zufällig ausgewählter farbiger Kreis mit schwarzem Umriss angezeigt, während Polylinien als 0,7 pt breite Linie einer zufälligen Farbe angezeigt werden. Die Software versucht, um den Farbkreis herum zu springen und wählt möglicherweise einen grünen für eine Ebene und einen roten für die nächste. Kurz gesagt, es ist ein Schrott, mit welcher Farbe die Vektordatei angezeigt wird.

        In ArcMap ist eine Esri-Layer-Datei (.lyr) eine spezielle Art von räumlichen Datendatei, die verwendet wird, um Vektordaten auf benutzerdefinierte Weise in ArcMap anzuzeigen. Eine andere Möglichkeit, eine Esri-Layer-Datei (.lyr) zu betrachten, besteht darin, sie als eine Liste von Regeln zu beschreiben, die zum Anzeigen einer bestimmten Vektordatei verwendet werden. Wenn der Software im Allgemeinen nicht-Esri Layer (.lyr) Vektordateien als zufällige Farbe hinzugefügt werden, können Sie mit einer Esri Layer (.lyr) Datei die Farben, Beschriftungen und Funktionen auswählen und speichern, die beim Laden angezeigt werden . Wenn Sie beispielsweise möchten, dass ein Benutzer einen US_States-Layer nicht mit einer zufällig ausgewählten Farbe in ArcMap lädt, sondern stattdessen mit Lindgrün ausgefüllt ist, verwenden Sie für jeden Bundesstaat einen 3pt breiten fuchsiafarbenen Umriss, zeigen Sie jeden Bundesstaat mit einer Beschriftung an, und Texas aus der Ansicht ausblenden, würden Sie eine Esri-Layer-Datei (.lyr) erstellen und sie mit diesen spezifischen Anzeigeregeln speichern. Wenn der Benutzer dann die Esri-Layer-Datei (.lyr) lädt, ist die Anzeige genau so, wie Sie sie eingestellt haben, mit den gewünschten Farben, Beschriftungen und sichtbaren Merkmalen.

        Das Wichtigste bei Esri Layer-Dateien (.lyr) ist, dass die Regel Nummer eins in der Regelliste die Tatsache ist, dass die Regelliste auf eine Vektordatei verweist. ALLE Esri Layer-Dateien (.lyr) müssen mit einer Vektordatei gepaart werden, für die die Regeln erstellt werden. Wenn Sie möchten, dass die Ebene US_States mit einem fuchsiafarbenen Umriss, einer lindgrünen Füllung, den eingeschalteten Beschriftungen und ausgeblendeten Texas angezeigt wird, können Sie dies tun, solange die erste Regel in der Liste lautet, dass die Liste der Regeln lautet beschreibt, wie ein bestimmtes Vektor-Shapefile aussehen soll.

        In Bezug auf diese Klasse/diesen Text wird das Wort Layer im traditionellen Sinne verwendet, dh jede räumliche Datei, die mit anderen überlagert ist. Wenn das Wort Layer verwendet wird, um auf eine Esri-Layer-Datei (.lyr) zu verweisen, wird es als "Layer (.lyr)" oder "Esri Layer (.lyr)"-Datei geschrieben.


        Schau das Video: How to calculate area in ArcGIS from attribute table