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Das Erstellen von Thiessen-Polygonen gibt ArcGIS ERROR 000537-Fehler beim Konvertieren von Punkten in Voronoi-Polygone?

Das Erstellen von Thiessen-Polygonen gibt ArcGIS ERROR 000537-Fehler beim Konvertieren von Punkten in Voronoi-Polygone?


Ich habe ein Problem beim Erstellen von Thiessen-Polygonen für eine Reihe von Punkten. Ich erstelle sie mit dem Werkzeug Thiessen-Polygone erstellen in ArcGIS 10.1). Ich kann sie in wenigen Schritten erstellen (für Teile der Daten), aber ich möchte sie sofort erstellen.
Der Fehler, den ich erhalte, ist:

FEHLER 000537 Fehler beim Konvertieren von Punkten in Voronoi-Polygone

Es sagt nicht viel aus, als ich auf den Fehler in der Arcgis-Hilfe klickte, fand ich diese Meldung:

Beschreibung Eine TIN-Oberfläche wird aus Eingabepunkten erstellt und zum Generieren der Thiessen (Voronoi)-Ausgabepolygone verwendet.

Lösung Überprüfen Sie die Eingabe-Punkt-Features, und stellen Sie sicher, dass Features in dieser bestimmten Feature-Class vorhanden sind. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Eingabepunkt-Features nicht außerhalb ihres Koordinatenbereichs liegen, wenn die Ausdehnungsumgebung festgelegt ist.

Aber wenn es "teilweise" funktioniert, wo kann das Problem liegen?


Mehrere Kommentare enthalten gute Vorschläge, um nach übereinander gestapelten doppelten Punkten und Punkten ohne oder mit schlechter Geometrie zu suchen. Die Aussage in der Frage, dass das Tool teilweise funktioniert, hat mich jedoch dazu veranlasst, einen Blick auf die Hilfedatei zu werfen, in der mir Folgendes aufgefallen ist:

Dieses Werkzeug kann bei Daten in einem geografischen Koordinatensystem zu unerwarteten Ergebnissen führen, da die vom Werkzeug verwendete Delaunay-Triangulationsmethode am besten mit Daten in einem projizierten Koordinatensystem funktioniert.

Darauf aufbauend habe ich gefragt, in welchem ​​Koordinatensystem Sie arbeiten. Bei Ihren Recherchen haben Sie anscheinend festgestellt, dass Ihre Punkte nicht projiziert wurden überhaupt was wahrscheinlich zu einem ähnlichen Verhalten führen würde. Anscheinend wurde das Problem mit dem Tool gelöst, wenn die Punkte in eine richtige Projektion gebracht wurden.


Ich möchte nur zur Verdeutlichung auf einige Dinge in Bezug auf Projektionen in ArcGIS hinweisen:

  • Ihren Kommentaren zufolge waren die ursprünglichen Punkte im Shapefile-Format. Unter den Dateien, aus denen das Shapefile besteht, sollte sich eine .prj-Datei befinden. Wenn es fehlt oder beschädigt ist, führt dies zu dem Problem und der Warnung, die Sie erhalten haben, als Sie versucht haben, sie zu einer Karte hinzuzufügen.
  • Der Datenrahmen (mit dem Standardnamen Layer) kann in seinen Eigenschaften einen Projektionssatz haben. Dies kann sich von der Projektion der einzelnen zum Datenrahmen hinzugefügten Datensätze unterscheiden. ArcGIS projiziert diese einzelnen Layer/Datasets im laufenden Betrieb in die Projektion, die der Dataframe verwendet wenn es kann. Es kann nicht, wenn es nicht von vornherein definiert ist - es weiß, was zu projizieren ist zu aufgrund der Einstellung des Datenrahmens, aber er weiß nicht, was er projizieren soll aus weil die Daten nicht sagen. Es ist, als würde man sagen: "Können Sie mir 532 in Metern geben?" 532 was?
  • Projektionen beinhalten auch Bezüge, und ArcGIS verarbeitet sie in separaten Schritten. Wenn das Datum zwischen zwei Projektionen nicht übereinstimmt, müssen Sie eine geeignete Transformation angeben, die beim Konvertieren zwischen ihnen verwendet wird, oder Ihre Punkte können an der völlig falschen Stelle landen. Sie können nicht einfach die gewünschte Projektion auswählen, Sie müssen beide angeben (obwohl sie sich im selben Dialogfeld befinden).
  • Geodatenbanken sich, egal ob Datei oder persönlich, haben keine Projektionen/Koordinatensysteme. Es sind die einzelnen Feature-Classes (oder Feature-Datasets) Innerhalb die Geodatabase, die dies tut, und Sie kann haben mehrere Feature-Classes mit unterschiedlich Projektionen/Koordinatensysteme in derselben Geodatabase.
  • Sie sollten vorsichtig sein, wenn Sie nur den CRS eines unbekannten Datensatzes "definieren" (was Sie beim Export im Wesentlichen getan haben). Wenn Sie nicht wissen, was es wirklich war, müssen Sie überprüfen, ob es "nah genug" an der Stelle ist, an der es wirklich auf anderen bekannten Referenzdaten basieren sollte. Sie haben ihm jetzt eine Projektion gegeben, aber es ist möglicherweise nicht die richtige (nur die, die Sie verwenden möchten). Der Unterschied kann Bruchteile eines Meters oder Hunderte von Kilometern betragen. Für Ihre Zwecke spielt es möglicherweise keine Rolle, wo sich die Punkte befinden, außer relativ zueinander, oder Ihre Genauigkeitsanforderungen können die Projektion, die Sie verwendet haben, als „nah genug“ erachten.

Präsentationstranskript

GIS und die Ebenen der Wissenschaft Beschreibung: Verwenden von GIS, um beschreibende Modelle der Welt zu erstellen – Darstellungen der Realität, wie sie existiert. Analyse: Verwenden von GIS, um eine Frage zu beantworten oder eine Hypothese zu testen. Beinhaltet häufig das Erstellen einer neuen konzeptionellen Ausgabeschicht (oder Tabelle oder eines Diagramms), deren Werte eine Transformation der Werte in der beschreibenden Eingabeschicht sind. --z.B. Puffer- oder Neigungs- oder Aspektschichten Vorhersage: Verwendung von GIS-Funktionen zur Erstellung eines Vorhersagemodells eines realen Prozesses, dh eines Modells, das in der Lage ist, Prozesse zu reproduzieren und/oder Vorhersagen oder Projektionen darüber zu treffen, wie die Welt aussehen könnte. --z.B. Überschwemmungsmodelle, Brandausbreitungsmodelle, Stadtwachstumsmodelle

Die Analyse-Herausforderung • Erkennen, welche generischen GIS-Analysefunktionen (oder Kombinationen) zur Lösung Ihres Problems eingesetzt werden können: • einen betrieblichen Bedarf erfüllen • eine Frage Ihres Chefs oder Ihres Vorstands beantworten • ein wissenschaftliches Problem ansprechen und/oder eine Hypothese testen Mailings an Eigentum senden Eigentümer, die möglicherweise von einer geplanten Änderung der Zoneneinteilung betroffen sind Ermittlung, ob eine Straftat in der „drogenfreien Zone“ einer Schule stattgefunden hat von magmatischen Extrusionen bedeckt Treten Erdbeben der Stärke 4 oder größer unter dem Ozean näher an der Pazifikküste Südamerikas auf als an der nordamerikanischen Küste? Sind Tankstellen oder Fastfood-Restaurants näher an Autobahnen?

Verfügbarkeit von Funktionen in GIS-Software • Deskriptiver Fokus: Grundlegende Desktop-GIS-Pakete • Datenbearbeitung, Beschreibung und grundlegende Analyse • ArcView • Mapinfo • Geomedia • Analytischer Fokus: Erweiterte professionelle GIS-Systeme • Anspruchsvollere Datenbearbeitung plus erweiterte Analyse • ARC/INFO, MapInfo Pro usw. Bereitgestellt durch zusätzliche Kosten Erweiterungen oder professionelle Versionen von Desktop-Paketen • Vorhersage: Spezialisierte Modellierung und Simulation • über Skripte/Programmierung in GIS • VB und ArcObjects in ArcGIS • Avenue-Skripte in ArcView 3.2 • AMLs in Workstation ARC/INFO (v. 7) Schreiben Sie Ihre besitzen oder von der ESRI-Website herunterladen • über spezielle Pakete und/oder GIS • Pakete für wissenschaftliche 3D-Visualisierung • Transportplanungspakete zB TransCAD • ERDAS, ER Mapper oder ähnliche Pakete für Rasterfunktionen Die Fähigkeiten entwickeln sich im Laufe der Zeit „nach unten“. In GIS-Systemen früherer Generationen erforderte die Verwendung fortgeschrittener Anwendungen oft das Erlernen eines anderen Pakets mit einer anderen Benutzeroberfläche und einem anderen Betriebssystem (normalerweise UNIX).

Räumliche Operationen Räumliche Vektormessung Zentrografische Statistik Pufferanalyse Räumliche Aggregation Umverteilung der Regionalisierungsklassifizierung Räumliche Überlagerungen und Verknüpfungen Raster-Nachbarschaftsanalyse/räumliche Filterung Rastermodellierung Attributoperationen Datensatzauswahl tabellarisch über SQL 'Informationsklick' mit Cursor Variablenrekodierung Datensatzaggregation allgemeine statistische Analyse Tabellenbezüge und Verknüpfungen Beschreibung und Basisanalyse(Inhaltsverzeichnis)

Räumliche Messungen: Abstand misst zwischen Punkten von Punkt oder Raster zu Polygon oder Zonengrenze zwischen Polygonschwerpunkten Polygonfläche Polygonumfang Polygonform Volumenberechnung z.B. für Erdbewegungen, Speicherrichtungsbestimmung z.B. für Rauchfahnen Bemerkungen: Kartesischer Abstand über Pythagorus Wird für projizierte Daten von ArcMap-Messwerkzeugen verwendet Kugelabstand über Kugelkoordinaten Cos d = (sin a sin b) + (cos a cos b cos P) wobei: d = Bogenabstand a = Breite von A b = Breitengrad von BP = Längengrad. A bis B Wird für nicht projizierte Daten von ArcMap-Messwerkzeugen verwendet Mögliche Entfernungsmetriken: gerade Linie/Fluglinien-Stadtblock/Manhattan-Metrik Distanz durch das Netzwerk Zeit/Reibung durch die Netzwerkform häufig gemessen durch: Die Projektion beeinflusst die Werte. Umfang = 1,0 für Kreis = 1,13 für Quadrat Groß für komplexe Formfläche x 3,54 Räumliche Operationen: Räumliche Messung ArcGIS-Geodatabases enthalten automatische Variablen: shape.length: Linienlänge oder Polygonumfang shape.area: Polygonfläche Wird nach der Bearbeitung automatisch aktualisiert. Bei Shapefiles müssen diese z.B. durch Öffnen der Attributtabelle und Anwenden von Geometrie berechnen auf eine Spalte (AV 9.2) Entfernungen hängen von der Projektion ab. Das Verhältnis von Umfang zu Fläche unterscheidet sich

Räumliche Operationen: Räumliche Messung Flächen- und Umfangsmaße werden automatisch in der Attributtabelle für eine Geodatabase oder ein Coverage verwaltet. Für ein Shapefile müssen Sie Geometrie berechnen auf eine entsprechende Spalte in der Attributtabelle anwenden (oder in eine Geodatabase konvertieren). Der Formindex kann aus den Flächen- und Umfangsmessungen berechnet werden. (Hinweis: Shapefile und Shape-Index stehen in keinem Zusammenhang)

10 Fläche=(2 x 4)/2=4 Fläche=(3 x 4)=12 4,7 10 7,7 5 7,3 2,3 5 0 0 0 0 10 10 10 10 5 5 5 5 Fläche=( 5 x 1)/2=2.5 6,2 0 0 5 5 Räumliche Messung: Berechnung der Fläche eines Polygons - ABC = - = 10 Der tatsächlich verwendete Algorithmus ermittelt die Fläche von A durch Berechnung der Flächen von B und C, und dann subtrahieren. Die tatsächlich verwendeten Formeln sind wie folgt: Die Fläche des obigen Polygons beträgt 18,5, basierend auf der Aufteilung in Rechtecke und Dreiecke. Dies ist jedoch für ein komplexes Polygon nicht praktikabel. Fläche des Dreiecks = (Basis x Höhe)/2 Seine Implementierung in Excel wird unten gezeigt. 0

Räumliche Operationen:Zentrographische Statistik • Basisdeskriptoren für räumliche Punktverteilungen • Zweidimensionale (räumliche) Äquivalente der deskriptiven Standardstatistik (Mittelwert, Standardabweichung) für eine Einzelvariable-Verteilung Zentralitätsmaße (äquivalent zum Mittelwert) • Mittlere Zentrums- und Schwerpunktmaße der Streuung (äquivalent zu Standard .) Abweichung oder Varianz) • Standardentfernung • Standardabweichungsellipse • Kann auf Polygone angewendet werden, indem zuerst der Schwerpunkt jedes Polygons ermittelt wird • Am besten in einem vergleichenden Kontext verwendet, um eine Verteilung (z. B. 1990 oder für Männer) mit einer anderen (z. B. in .) zu vergleichen 2000, oder für Frauen)

Schwerpunkt außen Polygon Centroid und Mean Center • Ausgleichspunkt für eine räumliche Verteilung • analog zum Mittelwert • Einzelpunktdarstellung für ein Polygon (Centroid) • Einzelpunktzusammenfassung für eine Punktverteilung (mean center) • kann an jedem Punkt mit 'Magnitude' gewichtet werden (analog zum gewichteten Mittel) • minimiert quadratische Distanzen zu anderen Punkten, daher haben 'entfernte' Punkte einen größeren Einfluss als nahe Punkte (Oregon-Geburten haben mehr Einfluss als Kansas-Geburten!) Minimieren Abstände (nicht ihr Quadrat) und können nur durch Näherung identifiziert werden. • nützlich zum • Zusammenfassen von Veränderungen in einer Verteilung über die Zeit (z. B. US-Pop.-Schwerpunkt alle 10 Jahre) • Platzieren von Beschriftungen für Polygone • bei seltsam geformten Polygonen liegt der Schwerpunkt möglicherweise nicht innerhalb des Polygons Hinweis: Viele ArcView-Anwendungen berechnen nur ein „Psuedo“ Schwerpunkt: die Koordinaten des Begrenzungsrahmens (der Ausdehnung) des Polygons Kann implementiert werden über: ArcToolbox>Spatial Statistics Tools>Measuring Geographic Distributions>Mean Center

4,7 7,7 10 10 4,7 7,7 7,3 2,3 5 5 6,2 0 0 10 10 5 5 7,3 2,3 6,2 0 0 Berechnung des Schwerpunkts eines Polygons oder des mittleren Mittelpunkts von eine Reihe von Punkten. (gleiche Beispieldaten wie für die Polygonfläche) Berechnung des gewichteten Mittelwerts. Beachten Sie, wie es in Richtung des hohen Gewichtspunkts gezogen wird.

Mittleres Zentrum: Schnittpunkt einer Nord/Süd- und einer Ost/West-Linie, so dass die Hälfte der Bevölkerung oberhalb und die Hälfte unterhalb der e/w-Linie lebt und die Hälfte links und rechts von der n/s-Linie lebt. Genauso wie „Punkt der minimalen Gesamtreise“ der Ort, der die Reiseentfernung minimieren würde, wenn wir alle US-Bürger direkt an einen Ort bringen würden. Mittlerer Mittelpunkt: Ausgleichspunkt einer schwerelosen Karte, wenn am Zähltag am Wohnort jeder Person gleiche Gewichte darauf gelegt werden. Hinweis: minimiert quadratische Abstände. Der Punkt liegt aufgrund des Einflusses der „quadratischen Entfernung“ auf „entfernte“ Populationen an der Westküste beträchtlich westlich des Medianzentrums. Aboufadel & D. Austin, Eine neue Methode zur Berechnung des mittleren Zentrums des Bevölkerungszentrums des US Professional Geographer, Februar 2006, S. 65-69 Quelle: US Statistical Abstract 2003

StandardabstandsabweichungenEinzelmaßeinheit der Streuung oder Streuung einer Verteilung. • Ist das räumliche Äquivalent der Standardabweichung für eine einzelne Variable • Äquivalent zur Standardabweichung der Entfernung jedes Punktes vom mittleren Mittelpunkt • Gegeben durch: was nach Pythagorasreduziert auf: ---die Quadratwurzel des durchschnittlichen quadrierten Abstands -- -im Wesentlichen die durchschnittliche Entfernung von Punkten vom Zentrum Wir können auch jeden Punkt gewichten und gewichtete Standardentfernung berechnen (analog zum gewichteten mittleren Zentrum).

4,7 7,7 10 7,3 2,3 5 6,2 0 10 5 0 Beispiel für Standardabstandsabweichung Kreis mit Radien=SDD=2.9

Standardabweichungsellipse: Konzept • Die Standardentfernungsabweichung ist ein gutes Einzelmaß für die Streuung der Ereignisse um das mittlere Zentrum, erfasst jedoch keine Richtungsabweichungen • erfasst nicht die Form der Verteilung. • Die Standardabweichungsellipse gibt die Streuung in zwei Dimensionen • Definiert durch 3 Parameter • Drehwinkel • Streuung entlang der Hauptachse • Streuung entlang der Nebenachse Die Hauptachse definiert die Richtung der maximalen Streuung der Verteilung Die Nebenachse steht senkrecht dazu und definiert das Minimum Verbreitung

Standardabweichungsellipse: Beispiel Es scheint keinen großen Unterschied zwischen dem Standort der Software- und Telekommunikationsindustrie in Nordtexas zu geben. Formeln für seine Berechnung siehe Lee und Wong Statistical Analysis with ArcView GIS S. 48-49 (1. Aufl.), S. 203-205 (2. Aufl.)

Region innerhalb von ‚x‘ Entfernungseinheiten Beliebiges Objekt puffern: Punkt, Linie oder Polygon mehrere Puffer in zunehmend größeren Abständen verwenden, um Abstufungen anzuzeigen kann einen "Reibungs-" oder "Kosten"-Layer definieren, damit die Streuung nicht linear mit der Entfernung ist Implementieren in Arcview 3.2 mit Thema/Puffer erstellen in ArcGIS 8 mit ArcToolbox>Analysis Tools>Buffer Beispiele 200-Fuß-Puffer um Grundstück herum, bei dem eine Änderung der Zoneneinteilung erforderlich war, 100-Fuß-Puffer von der Strommittellinie, die die Entwicklung einschränkt 3-Meilen-Zone jenseits der Stadtgrenze, die ETJ (extra territoriale Jurisdiktion) anzeigt, um Bereiche als Optionen zu definieren (oder auszuschließen) (z. B. für Einzelhandelsstandorte) ) oder zur weiteren Analyse in Verbindung mit 'Reibungsschicht', Brandausbreitung simulieren Spatial Operations: Pufferzonen Polygonpuffer Punktpuffer Linienpuffer Hinweis: Es ist nur eine Schicht beteiligt, aber der Puffer kann als neue Schicht ausgegeben werden

Kriterien können sein: formal (basierend auf in-situ-Eigenschaften)z.B. Stadtquartiere funktional (basierend auf Flüssen oder Verbindungen): z.B. Pendlerzonen Gruppierungen können sein: zusammenhängende nicht zusammenhängende Grenzen für ursprüngliche Polygone: können erhalten bleiben können entfernt werden (auflösen genannt) Beispiele: Grundschulzonen zu High School-Besuchszonen (funktionale Bezirke) Wahlbezirke (oder Stadtblöcke) in Legislativbezirke ( formelle Distriktierung) Polizeireviere erstellen (Funct. Reg.) Stadtviertelplan erstellen (form. reg.) Volkszählungsgebiete in Marktsegmente gruppieren – Yuppies, Nerds usw. (Klasse) Erstellung von Böden oder Zonenplan (Klasse) Gruppieren zusammenhängender Polygone in Bezirke ursprüngliche Polygone erhalten Regionalisierung (oder Auflösen) Gruppieren von Polygonen in zusammenhängende Gebiete ursprüngliche Polygongrenzen aufgelöst Klassifizierung Gruppieren von Polygonen in nicht zusammenhängende Gebiete ursprüngliche Grenzen normalerweise aufgelöst normalerweise „formale“ Gruppierungen Gruppieren/Kombinieren von Polygonen – wird auf eine Polygonebene angewendet nur. Räumliche Operationen: Räumliche Aggregation Implementieren in ArcView 9 über ArcToolbox>Generalization>Dissolve

Distriktierung: Volksschulbesuchszonen gruppiert zu bilden Junior High-Zonen. Regionalisierung: nach Stadtteilen gruppierte Volkszählungsgebiete Klassifikation: Städte, die als Innenstadt oder Vororte kategorisiert sind, Böden, die als magmatisch, sedimentär, metamorph klassifiziert sind

Kombinieren Sie zwei (oder mehr) Schichten, um: Auswählen von Features in einem Layer, &/oder Erstellen eines neuen Layers zum Integrieren von Daten mit unterschiedlichen räumlichen Eigenschaften (Punkt vs. Polygon) oder unterschiedlichen Grenzen (z. B. Postleitzahlen und Zählbezirke) können Polygone überlagern auf: Punkten (Punkt in Polygon) Linien (Linie auf Polygon) andere Polygone (Polygon auf Polygon) viele verschiedene Boolesche Verknüpfungen möglich Vereinigung (A oder B) Schnittpunkt (A und B) A und nicht B nicht (A und B) können Punkte überlagern auf: Punkten, die & berechnet die Entfernung zum nächsten Punkt in einem anderen Thema Linien, berechnet die Entfernung zur nächsten Linie Linien) Volkszählungsdaten blockweise mit Verkaufsdaten nach Postleitzahl integrieren (Polygon auf Polygon) US-Straßenabdeckung abschneiden, um nur Texas abzudecken (Polygon auf Linie) Hauptstadt-Ebene mit allen Städte-Ebenen verbinden, um die Entfernung zur nächsten Landeshauptstadt zu berechnen tal(Punkt auf Punkt) Räumliche Operationen:Räumlicher Abgleich:Räumliche Verknüpfungen und Überlagerungen

Beispiel: Räumliche Zuordnung: Clipping and Erasing (manchmal auch als räumliche Extraktion bezeichnet) ERASE - Löscht die Eingabe-Coverage-Features, die sich mit den Erase-Coverage-Polygonen überlappen. • CLIP – extrahiert die Features aus einem Eingabe-Coverage, die sich mit einem Clip-Coverage überlappen. Dies ist der am häufigsten verwendete Polygon-Overlay-Befehl, um einen Teil eines Coverages zu extrahieren, um ein neues Coverage zu erstellen.

C. Landnutzung u. B. Die beiden Schichten (Landnutzung und Einzugsgebiete) haben keine gemeinsamen Grenzen. GIS erstellt kombinierte Layer mit allen möglichen Kombinationen, die die Berechnung der Landnutzung nach Einzugsgebiet ermöglichen. Drainage Basins Atlantic A. G. cA Gulf bG cG bA aA aG GIS Union Set Theory Union Beispiel: Räumlicher Abgleich über Polygon-on-Polygon Overlay: Union Kombinierter Layer Hinweis: Die Definition von Union in GIS unterscheidet sich ein wenig von der in der mathematischen Mengenlehre. In der Mengentheorie enthält die Vereinigung alles, was zu einer Eingabemenge gehört, aber die ursprüngliche Mengenzugehörigkeit geht verloren. In einer GIS-Vereinigung werden alle ursprünglichen Satzmitgliedschaften explizit beibehalten. Aus mengentheoretischer Sicht wäre das Ergebnis des Obigen einfach: Ein weiteres Beispiel 1 2 3

Implementieren des räumlichen Abgleichs in ArcGIS 9 An drei Stellen verfügbar • über Auswahl/Nach Standort auswählen • dies wählt Features eines oder mehrerer Layer aus, die sich in einer bestimmten räumlichen Weise auf die Features in einem anderen Layer beziehen • Wenn gewünscht, können ausgewählte Features später über Daten in einem neuen Thema gespeichert werden /Daten exportieren • Einzelne Features werden selbst nicht geändert • über Spatial Join (Rechtsklick auf Layer in T von C, Wählen Sie Join/Joins and Relates, klicken Sie dann auf den Abwärtspfeil in der ersten Zeile des Join Data Fensters --- siehe Joining Data in der Hilfe für Details) • Verwendung für: Punkte in Polygonlinien in Polygonen Punkte auf Linien (um den Abstand zur nächsten Linie zu berechnen) Punkte auf Punkten (um den Abstand zum „nächsten Nachbar“-Punkt zu berechnen) • mit Tabellen arbeiten und normalerweise eine neue Tabelle mit zusätzlichen Variablen erstellen , ändert jedoch keine räumlichen Features selbst • über ArcToolbox • Im Allgemeinen ändern diese Werkzeuge geografische Features, sodass sie einen neuen Layer erstellen (z. B. Shape-Datei) • Werkzeuge sind in mehreren Kategorien organisiert ArcToolbox-Beispiele • Features auflösen basierend auf einem Attribut • Kombinieren Sie zusammenhängende Polygone und entfernen Sie den gemeinsamen Rahmen • ArcToolbox>Generalization>Dissolve • Beschneiden Sie einen Layer basierend auf einem anderen • ArcToolbox>Analysis Tools>Extract>Clip • Verwenden Sie ein Design, um Features in einem anderen Design einzuschränken (z. Beschränken eines Straßenthemas in Texas nur auf Dallas County) • Überschneiden von zwei Layern (Ausdehnung beschränkt auf gemeinsamen Bereich) • ArcToolbox>Analysis Tools>Overlay>Intersect • Für Polygon auf Polygon-Overlay verwenden • Zwei Layer vereinen (deckt die volle Ausdehnung beider Layer ab) • ArcToolbox>Analysis Tools>Overlay>Intersect • Für Polygon verwenden auf Polygon-Overlay

räumliche Faltung oder Filter angewendet auf einen Raster-Layer-Wert jeder Zelle, der durch eine Funktion der Werte von sich selbst und den sie umgebenden Zellen (oder Polygonen) ersetzt wird, kann 'Nachbarschaft' oder 'Fenster' beliebiger Größe verwenden 3x3 Zellen (8-verbunden) 5x5, 7x7, usw. die Zellen unterschiedlich gewichten, um verschiedene Effektkerne für 3x3-Mittelwertfilter zu erzeugen: 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 Niederfrequenz-(Tiefpass-)Filter : Mittelwertfilterzelle ersetzt durch den Mittelwert für Nachbarschaft äquivalent zur Gewichtung (Vervielfachung) jede Zelle mit 1/9 = .11 (im 3x3-Fall) glättet die Daten größeres Fenster für größere Glättung verwenden Medianfilter Medianwert (Mittelwert) anstelle der Mittelwertglättung verwenden , insbesondere wenn Daten Extremwert-Ausreißer aufweisen Räumliche Operationen: Nachbarschaftsanalyse/räumliche Filtergewichte müssen sich auf 1,0 summieren

Hochfrequenz (Hochpass) Filter negativer Gewichtungsfilter übertreibt eher als glättet lokale Details verwendet für Kantenerkennung Standardabweichungsfilter (Texturtransformation) berechnet Standardabweichung von Nachbarschafts-Rasterwerten hoch SD=hohe Textur/Variabilität niedrig SD=niedrige Textur/Variabilität wird wieder für Kantenerkennung verwendet Nachbarschaften überspannende Grenze haben großer SD-Kos der Variabilität Räumliche Operationen:räumliche Filterung -- Hochpassfilter-Zellenwerte (vi ) auf jeder Seite der kantengefilterten Werte für hervorgehobenes Pixel 2 5 1(5)(9)+5(5)(-1)+ 3(2)(-1) = 14 1(2)(9)+5(2)(-1)+3(5)(-1) = -7 • Kernel zum Beispiel (wi) • -1 -1 -1 • -1 9 -1 • -1 -1 -1 1(2)(9)+8(2)(-1) = 2 1(5)(9)+8(5)(-1) = 5 fi.vi.wi

Mehrere Raster verknüpfen Prozesse können sein: Lokal: nur eine Zelle Nachbarschaft: Zellen, die auf definierte Weise miteinander verbunden sind Zonale: Zellen in einem bestimmten Abschnitt Global: alle Zellen ArcGIS-Implementierung: Alle Raster-Analysen erfordern entweder die Erweiterungen Spatial Analyst oder 3D Analyst Base ArcView kann nur einen Bild-(Raster-)Datensatz anzeigen Eignungsmodellierung Diffusionsmodellierung Konnektivitätsmodellierung Räumliche Operationen:rasterbasierte Modellierung 0 0 1 0 Standortoptionen 0 1 zu verkaufen 2 0 Bodenneigung 1 0 1 1 1 1 3 2 System bei Zeit t+1 Inzidenzmatrix Wahrscheinlichkeitsmaske Anfangszustand Konnektivitätsmatrix Resultierender Zustand

Nach Attribut auswählen (tabellarisch) Unabhängige Auswahl durch Anklicken von Tabellenzeilen: Attributtabelle öffnen & auf graues Auswahlfeld am Zeilenanfang klicken (Strg für mehrere Zeilen gedrückt halten) SQL-Abfrage erstellen useSelection/Select by Attribute use table Relates /Joins um bestimmte Daten auszuwählen Select by Graphic Manually, one Punkt für Punkt Verwenden Sie das Werkzeug Features auswählen innerhalb eines Rechtecks ​​oder unregelmäßigen Polygons Verwenden Sie Auswahl/Auswahl nach Grafik innerhalb eines Radius (Kreis) um einen oder mehrere Punkte Verwenden Sie Auswahl/Auswählen nach Position (innerhalb der Entfernung) Auswahl/Auswahl nach Standort verwenden (wie zuvor besprochene räumliche Zuordnung) Hot-Link Klicken Sie auf die Karte, um einen Hot-Link zu Bildern, Grafiken oder anderen Karten zu erstellen. oder Kartenebenen Beispiele Verwenden Sie eine SQL-Abfrage, um alle Postleitzahlen mit einem Medianeinkommen über 50.000 USD auszuwählen (tabellarisch). zum Verkauf stehende Häuser auf der Karte anzeigen und anklicken, um Bilder und zusätzliche Daten zu einem ausgewählten Haus zu erhalten (Hot-Link) Attributoperationen: Datensatzauswahl oder Extraktion - auf der Karte ausgewählte Merkmale werden in der Tabelle identifiziert (und umgekehrt)

Attributoperationen: Statistische Analyse von einem oder mehreren Spalten in der Tabelle • univariat (eine Variable oder Spalte) • zentrale Tendenz: Mittelwert, Median, Modus • Streuung: Standardabweichung, min, max • Um diese Statistiken in ArcGIS zu erhalten: • Klicken Sie mit der rechten Maustaste in T von C und wählen Sie Attributtabelle öffnen • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spaltenüberschrift und wählen Sie Statistik • bivariat (bezieht sich auf zwei Variablen oder Spalten) • Intervall- und nominale Skalenvariablen: Summe oder Mittelwert nach Kategorie • Durchschnittlicher Ernteertrag nach Schluff-Sand-Ton-Bodenarten • Um in ArcGIS zu implementieren, gehen Sie wie oben beschrieben vor aber verwenden Sie Summarize • zwei intervallskalierte Variablen: Korrelationskoeffizienten • Einkommen nach Bildung • ArcScripts sind dafür auf der ESRI-Website verfügbar (oder verwenden Sie Excel!) • multivariat (mehr als zwei Variablen) • erfordert normalerweise ein externes Statistikpaket wie SAS, SPSS , STATA oder S-PLUS

(unterstellt eine Normalverteilung) 25 % 25 % 23 % 23 % 14 % 34 % 34 % 14 % -2 -1 0 1 2 -.68 .68 0 Attributoperationen: Variablenrecodierung • Festlegung/Änderung der Klassenanzahl und/oder ihrer Grenzen für kontinuierliche Variable. Optionen für ArcGIS • natürliche Brüche (Standard) (findet inhärente inhärente Gruppen über die Jenks-Optimierung, die die Varianzen innerhalb jeder der Klassen minimiert). • Quantil (Klassen enthalten die gleiche Anzahl von Datensätzen – oder die gleiche Fläche unter der Häufigkeitsverteilung) • Gleiches Intervall (Benutzer wählt # von Klassen) (Gleiche Breitenklassen für Variable) • Definiertes Intervall (Benutzer wählt Breitenklassen) (Gleiche Breitenklassen auf Variable) • Standardabweichung (Kategorien basierend auf 1,2 usw., SDs über/unter dem Mittelwert) • Manuell (benutzerdefiniert) • Ganzzahlen (zB 2.000) • Bedeutung für Phänomene (zB Null, 32o) • Aggregieren von Kategorien auf a nominal (oder ordinal) variabel • Kiefer und Tanne in immergrün Keine Änderung der Anzahl der Datensätze (Beobachtungen). Implementieren in ArcGIS über: Klicken Sie mit der rechten Maustaste in T von C, wählen Sie Eigenschaften, dann Registerkarte Symbologie Flächengleichheit % Gleiches Intervall % Standardabweichung Gleiche Intervallbewertung Gleiche Flächenbewertung

Kombinieren von zwei oder mehr Datensätzen zu einem, basierend auf gemeinsamen Werte für eine Schlüsselvariable das Attribut Äquivalent der Regionalisierung oder Klassifikation Äquivalent von PROC ZUSAMMENFASSUNG in SAS-Intervallskalenvariablen können mit Mittelwert, Summe, Max, Min, Standardabweichung usw. aggregiert werden Daten zu Bundesstaaten oder Landkreis zu CMSA Datensatzanzahl sinkt (zB von 12 auf 2) Attributoperationen: Datensatzaggregation neu berechnen. Summe Summenzähler Durchschnitt der Mediane! Art der Verarbeitung:

Attributoperationen: Tabellen verknüpfen und verknüpfen räumlicher Layer mit nicht-räumlicher Tabelle Join: eins-zu-eins- oder eins-zu-viele-Beziehung fügt Attribute an Zuordnung der Tabelle der Landeshauptstädte zu Länderlayer: nur eine Hauptstadt für jedes Land (eins zu eins) Zuordnung des Länderlayers zum Regierungstyp: eins reg. Typ, der vielen Ländern zugewiesen ist – aber jedes Land hat nur eine Regierung. Typ (einer zu vielen)

Häufigster Einzelfehler in der GIS-Analyse --Beabsichtigen einer Eins-zu-Eins-Verknüpfung des Attributs mit der räumlichen Tabelle --Erzielen einer Eins-zu-Viele-Verknüpfung von Attributen mit der räumlichen Tabelle Räumlich Nach dem Verbinden des Attributs mit den räumlichen Daten

Attributoperationen: Tabellen verknüpfen und verknüpfen räumlicher Layer mit nicht-räumlicher Tabelle (Forts.) Relation: Viele-zu-Eins-Beziehung, Attribute nicht angehängt Assoziieren Sie den Länder-Layer mit seinen mehreren Städten (viele zu eins) Hinweis: Wenn wir diese Tabellen umdrehen, können wir eine Verknüpfung herstellen, da es nur eine gibt Land für jede Stadt (eins zu vielen) Sowohl für Joins als auch für Relates: • Assoziation existiert nur im Kartendokument • zugrunde liegende Dateien werden nicht geändert, es sei denn, Daten exportieren Wenn beispielsweise Paris mit Frankreich verbunden ist, verlieren wir Lyon und Marseille, daher verwenden Sie relation

Fortschrittlich Proximity/Point Pattern Analysis Nearest Neighbour Layer Distanzmatrix Layer Oberflächenanalyse Querschnittserstellung Sichtbarkeit/Sichtfeld Netzwerkanalyse Routing kürzester Weg (2 Punkte) Handelsreisender (n Punkte) Zeitverteilung Zuordnung Konvexe Hülle Thiessen Polygonerstellung Spezialisierte Fernerkundung Bildverarbeitung und Klassifikationsraster Modellierung 3D-Oberflächenmodellierung räumliche Statistik/statistische Modellierung funktional spezialisierte Verkehrsmodellierung Landnutzungsmodellierung hydrologische Modellierung etc. Analyseoptionen: Advanced & Specialized (Inhaltsverzeichnis)

Unmittelbarer Nachbar Lage (Entfernung) relativ zum nächsten Nachbarn ( Punkte oder Polygonschwerpunkte) Lage (Entfernung) relativ zu nächsten Objekten ausgewählter anderer Typen (z. B. zu Linie oder Punkt in einer anderen Ebene oder Polygongrenze) Erfordert nur eine Ausgabespalte, obwohl sie auf kth . verallgemeinert werden kann nächster Nachbar RandomClusteredDispersed Erweiterte Anwendungen: Näherungsanalyse • Punktmusteranalyse • Ist-Muster? • Erfordert die Anwendung von Spatial Statistics wie • Nächster-Nachbar-Statistik • Moran's I • basierend auf der Nähe von Punkten zueinander • ArcToolbox>Spatial Statistics Tools • Vollständige Matrix • Messen der Position jedes Objekts relativ zu jedem anderen Objekt • erfordert eine Ausgabematrix mit so viele Spalten wie Zeilen in der Eingabetabelle

Routing kürzester Weg zwischen zwei Punkten Richtungsanweisungen (Hotel vom Flughafen lokalisieren) Handelsvertreter: kürzester Verbindungsweg n Punkte Busrouten, Lieferfahrer Netzwerkbasiert Distriktierung vom Standort entlang des Netzwerks erweitern, bis Kriterien (Zeit, Entfernung, Kosten, Objektanzahl) dann erreicht sind Gebiet dem Bezirk zuordnen Marktgebiete, Anwesenheitszonen usw. zuweisen im Wesentlichen netzwerkbasierte Pufferung Netzwerkbasierte Zuweisung Standorte dem nächstgelegenen Zentrum basierend auf der Reise durch das Netzwerk zuweisen Kunden Pizzaliefergeschäften zuweisen Grenzen ziehen (Äquidistanzlinien zwischen 2 Zentren) basierend auf die obige netzbasierte Marktgebietsabgrenzung Im Wesentlichen netzbasierte Polygon-Tesselation Fortgeschrittene Anwendungen:Netzanalyse In allen Fällen kann „Entfernung“ in Meilen, Zeit, Kosten oder anderer „Reibung“ gemessen werden (z. B. Rohrdurchmesser für Wasser, Abwasser, etc.). Bogen- oder Knotenattribute (z. B. Einbahnstraßen, kein Linksabbiegen) können ebenfalls kritisch sein.

Neigungstransformation Passen Sie eine Ebene an die 3-mal-3-Nachbarschaft um jede Zelle an oder verwenden Sie einen TIN-Ausgabe-Layer ist die Neigung (erste Ableitung) der Ebene für jede Zelle Aspekt-Transformationsrichtungs-Neigungsflächen: (EW-orientierter Grat hat Neigungen mit nördlicher und südlicher Ausrichtung) Aspekt normalerweise in acht 45-Grad-Kategorien eingeteilt als horizontale Komponente des Vektors senkrecht zur Oberfläche berechnet , schwieriger für Vektoren, insbesondere wenn Höhenlinien verwendet werden Sichtfeld/Sichtbarkeit Gelände, das von einem bestimmten Punkt aus sichtbar ist Anwendungen visuelle Auswirkungen neuer Konstruktionen szenische Aussichtspunkte auswählen Militärische Konturlinien, die Punkte gleichen (vertikalen) Wertes verbinden Aus Raster-, Massepunkt- oder Bruchkantendaten Erweiterte Anwendungen :Oberflächenanalyse

Nein! Fortgeschrittene Anwendungen: Konvexer Rumpf • Formal: das kleinste konvexe Polygon (keine konkaven Winkel), das eine Menge von Punkten enthalten kann • Informell: ein Gummiband, das um eine Menge von Punkten gewickelt ist • So wie ein Schwerpunkt eine Punktdarstellung für ein Polygon ist, ist die konvexe Hülle ist die Polygondarstellung für eine Menge von Punkten • Besuchen Sie die folgende Website für eine übersichtliche Anwendung, die zeigt, wie sich die konvexe Hülle ändert, wenn Sie Punkte verschieben • http://www.cs.princeton.edu/

Polygone, die aus einer Punktebene generiert wurden, sodass jede Position within a polygon is closer to the enclosed point than to a point within any other polygon they divide the space between the points as ‘evenly’ as possible used for market area delimitation, rain gauge area assignment, contouring via Delaunay triangles (DTs), etc. elevation, slope and aspect of triangle calculated from heights of its three corners DTs are as near equiangular as possible and longest side is as short as possible, thus minimizes distances for interpolation A A Advanced Applications:Thiessen (Dirichlet, Voronoi) Polgonsand Delaunay Triangles Thiessen Polygons (or proximal regions or proximity polygons) Delaunay Triangles Thiessen neighbors of point A share a common boundary. Delauney triangles are formed by joining point to its Thiessen neighbors.

Remote Sensing/Digital Image Processing reflectance value (usually 8 bit 256 values) collected for each bands (wavelength area) in the electro-magnetic spectrum 1 band for grey scale (Black & white) 3 for color up to 200 or so for ‘hyperspectral’ permits creation of image ‘spectral signature’: set of reflectance values/ranges over available bands typifying a specific phenomena provides basis for identification of phenomena Location Science/Network Modeling Network based models for optimum location decisions for (e.g.) police beats School attendance zones Bus routes Hazardous material routing Fire station location Raster Modeling: 2-D use of direction and friction surfaces to develop models for: spread of pollution dispersion of forest fires Surface Modeling: 3-D flood potential ground water/reservoir studies Viewshed/visibility analysis Spatial Statistics/Econometrics analyses on spatial data which explicitly incorporates relative location or proximity property of observations Global (applies to entire study area) spatial autocorrelation Regressions adjusted for spatial autocorrelation Local (separately calculated for local areas) LISA (local indicators of spatial autocorrelation) Geographically weighted regression Specialized Applications We offer one or more courses on each!

Implementation of Advanced and Specialized Applications in ArcGIS 8/9 Extensions support many of the Advanced and some Specialized Applications • Spatial Analyst extension provides 2-D modeling of GRID (raster) data (AV 3.2 and 8/9) • 3-D Analyst extension provides 3-D modeling (AV 3.2 and 8/9) • Geostatistical Analyst extensionprovides interpolation (ArcGis 8/9 only) • Network Analyst extension (3.2 only) and ArcLogistics Route (standalone) for routing and network analysis • Image Analyst extension for remote sensing applications in AV 3.2 • Leica Image Analysis and Stereo Analyst for ArcGIS 8 (9 version not yet released-Fall ’04) • Spatial Statistics Tools in ArcToolbox provide spatial statistics (centroid, etc..) ArcScripts support other Advanced Applications and Specialized Applications • ArcScripts (in Visual Basic, C++, etc.) are used to customize ArcGIS 8 • A variety of scripts available at http://support.esri.com/ >downloads • Note: ArcScripts written in Avenue work only in ArcView 3 and will not work in ArcGIS 8/9 • Many functions previously requiring Avenue scripts for AV 3.2 are built into ArcGIS 8/9 Specialized Software Packages • Remote Sensing packages such as Leica GeoSystems Imagine (formerly ERDAS Imagine) • For links to some of these packages go to: http://www.utdallas.edu/

Appendix Implementing Spatial Analysis in ArcView 3.2/3.3


Creating Thiessen polygons gives ArcGIS ERROR 000537 error in converting points to Voronoi Polygons? - Geografisches Informationssystem

4368 hours, the difference is large in different regions. The smaller values lie in shady slope of the mountain. The bigger values lie in sunny slope of the mountain. The values of PS over RT in the Guiyang city are 154

322 hours in January. The values of PS over RT in Guiyang city are 411

20 cm) samples were collected in Tianjin City, North of China. Three methodologies of the reflectance spectra of topsoil samples were employed: derivative reflectance spectra (FDR), inverse-log spectra (log (1/R)) and band depth (Depth). According to the root mean square error of prediction (RMSEP), the best model was picked up. The optimal experiential model (R=0.73, RMSEP=1.33) was achieved by PLSR method with parameter- log (1/R). Based on these credible results, space distribution map of soil potassium concentration of Tianjin was drawn by ETM+ image. The coefficient showed that the first and second bands of ETM were important for soil potassium concentration prediction. The potassium concentration of seaboard is higher than that of inland area. Good prediction performance indicates that VNIR spectra are potentially useful for rapid estimation of potassium concentration in topsoil, and inverse-log spectra (log (1/R)) are the best parameter for prediction. Even the image data can be used for soil potassium concentration extraction and the influences of the atmosphere and proper pre-processing are very important to prediction precision.


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