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Wie lege ich den maximalen Kartenmaßstab für einen Layer fest?

Wie lege ich den maximalen Kartenmaßstab für einen Layer fest?


Wie kann ich den maximalen Maßstab für einen Layer festlegen? Manchmal ist der Layer nicht sichtbar (er verschwindet), wenn der Kartenmaßstab >= 1:250000 ist. Ich möchte es auf max 1:125000 einstellen.

Dieser Code funktioniert nicht:

Map.Layers["LB"].MaximumResolution = 125000.0;

Ich entwickle in Visual Studio mit C# (WPF)


Maximale Auflösung ist keine Eigenschaft von irgendein Objekt in ArcObjects, haben Sie sich das gerade ausgedacht?

Wenn Sie den maximalen Anzeigemaßstab eines Layers festlegen möchten, müssen Sie MaximumScale der ILayer-Schnittstelle verwenden.


Tutorial: Erstellen eines zwischengespeicherten Kartenservices

Der beste Weg, um schnelle Kartendienste zu erstellen, besteht darin, sie zwischenzuspeichern. Wenn Sie einen Karten-Service zwischenspeichern, zeichnet der Server die Karte in einer Reihe von Maßstabsebenen, die Sie definieren, und speichert die Bilder. Wenn der Server eine Anfrage für eine Karte erhält, ist es viel schneller, eines dieser zwischengespeicherten Bilder zurückzugeben, als die Karte erneut zu zeichnen.

Caching ist für Grundkarten und Karten geeignet, die sich nicht oft ändern. Für Karten, die sich nur gelegentlich ändern, stehen Tools zum Aktualisieren des Caches zur Verfügung. Um eine optimale Leistung zu erzielen, sollten Sie so viele Ebenen wie möglich zwischenspeichern. Es kann hilfreich sein, zwei Karten zu erstellen und die Layer, die für das Caching geeignet sind, von den Layern zu trennen, die nicht zwischengespeichert werden könnten. Sie können beispielsweise einen zwischengespeicherten Karten-Service aus den Grundkarten-Layern und einen nicht zwischengespeicherten Karten-Service aus Layern erstellen, die in Echtzeit aktualisiert werden, oder Layern, die sich als Ergebnis einer Analyse oder Modellierung ändern.

Das Erstellen eines effektiven Karten-Cache erfordert einige sorgfältige Design- und Authoring-Arbeiten, bevor Sie den Cache erstellen. Dieses Tutorial führt Sie durch den Planungs- und Erstellungsprozess einer Karte, die mit dem Kachelschema von ArcGIS Online/Bing Maps/Google Maps zwischengespeichert wird. Anschließend veröffentlichen Sie einen Kartenservice und geben an, dass der Cache sofort nach der Veröffentlichung erstellt werden soll. Schließlich testen Sie den Cache in einer Clientanwendung.

Dieses Tutorial ist als Übung gedacht, damit Sie sich auf zukünftige Caching-Aufträge in Ihrer Organisation vorbereiten können. Es hat drei Hauptabschnitte:


Parameter konfigurieren

Kartendienste verfügen über eine Reihe von konfigurierbaren Parametern. Parametereinstellungen gelten für den Kartendienst und alle zusätzlichen Dienste, die durch das Aktivieren von Funktionen erstellt werden.

  1. Klicken Sie im Bereich Kartendienst veröffentlichen auf der Registerkarte Konfiguration auf die Registerkarte Parameter konfigurieren .
  2. Geben Sie unter Eigenschaften einen Wert für Maximale vom Server zurückgegebene Datensätze an.

Diese Einstellung legt fest, wie viele Datensätze in einer einzelnen Anforderung an einen Client zurückgegeben werden können, z. B. an eine ArcGIS-Web-API. Die Angabe einer großen Anzahl von Datensätzen kann die Leistung von Clients, die Ihren Service sowie Ihren GIS-Server nutzen, verlangsamen. Der Standardwert ist 2.000.

  • Geben Sie in das Feld Max. Anzahl codierter Domänen einen Wert ein, um die maximale Anzahl von Domänencodes anzugeben, die von Feldern, Subtypen, Layern und Tabellen im Karten-Service zurückgegeben werden. Der Standardwert ist 25.000.
  • Geben Sie Werte in den Feldern Max. Bildhöhe und Max. Bildbreite an. Diese Werte stellen die maximale Höhe und Breite in Pixeln von Bildern dar, die der Kartenservice exportieren kann. Der Standardwert für beide Werte ist 4.096.
  • Geben Sie einen Wert in das Feld Max. Stichprobengröße ein, um die maximale Anzahl von Datensätzen anzugeben, die bei der Berechnung eines Class Breaks-Renderers erfasst werden. Der Standardwert ist 100.000.
  • Deaktivieren Sie optional das Kontrollkästchen Schemasperrung aktivieren, um die Schemasperrung zu deaktivieren. Standardmäßig verwendet der Karten-Service die Schemasperre, um Änderungen am Quell-Dataset-Schema zu verhindern, während der Service ausgeführt wird.
  • Aktivieren Sie optional das Kontrollkästchen Identifizierungsbeziehungen deaktivieren. Wenn das Kontrollkästchen nicht aktiviert ist (Standard), werden Informationen aus verknüpften Tabellen zurückgegeben, wenn ein Feature identifiziert wird. Wenn das Kontrollkästchen aktiviert ist, werden keine Informationen aus verknüpften Tabellen zurückgegeben.

Durch die Angabe der Zeitzone können Datums- und Uhrzeitwerte korrekt konvertiert werden, wenn Benutzer mit dem Dienst interagieren. Wenn Sie eine andere Zeitzone als UTC (koordinierte Weltzeit) wählen und die Zeitzone die Sommerzeit berücksichtigen soll, aktivieren Sie das Kontrollkästchen An Sommerzeit anpassen.

Sie müssen nur dann eine Zeitzone auswählen, wenn Ihre Karte Layer mit Datumsfeldern enthält. Wählen Sie die Zeitzone aus, in der die Daten gespeichert werden. Wenn Sie keine Zeitzone angeben, wird davon ausgegangen, dass die Datumsangaben in UTC gespeichert sind.


Methodenübersicht

Sucht und ersetzt den Arbeitsbereichspfad einer Ebene durch einen neuen Arbeitsbereichspfad.

Gibt die geometrische oder symbolisierte Ausdehnung eines Layers zurück.

Gibt die geometrische oder symbolisierte Ausdehnung eines Layers für ausgewählte Features zurück.

Gibt die Auswahl eines Layers als Python-Satz von Objekt-IDs zurück.

Ersetzt eine Datenquelle für einen Layer in einer Kartendokument- ( .mxd ) oder Layer- ( .lyr ) Datei. Es bietet auch die Möglichkeit, Workspace-Typen zu wechseln (z. B. eine File-Geodatabase-Datenquelle durch eine SDE-Datenquelle zu ersetzen).

Speichert eine Layer-Datei (.lyr) unter einem anderen Dateinamen und optional in einer früheren Version.

Legt die Auswahl eines Layers mithilfe eines Python-Satzes von Objekt-IDs fest.

Nicht alle Layer unterstützen die gleichen Eigenschaften. Die Eigenschaft supports kann verwendet werden, um zu testen, welche Eigenschaften ein Layer unterstützt.

Aktualisiert einen Layer aus einem JSON-String.


Stileigenschaften

Die Stileigenschaften eines Diagramms steuern die Gesamtdarstellung und das Erscheinungsbild des Diagramms.

Geo-Karte

Diese Eigenschaften steuern die Darstellung der Diagrammelemente.

Max. Farbwert Legt die Farbe für den höchsten Wert im Datenbereich fest. Normalerweise sollte dies der dunkelste Farbton im Diagramm sein.
Mittlerer Farbwert Legt die Farbe für den Medianwert im Datenbereich fest. Normalerweise sollte dies ein mittlerer Farbton sein.
Min. Farbwert Legt die Farbe für den niedrigsten Wert im Datenbereich fest. Normalerweise sollte dies der hellste Farbton im Diagramm sein.
Legende anzeigen Blendet die Metriklegende ein oder aus.

Hintergrund und Rahmen

Diese Optionen steuern die Darstellung des Diagrammhintergrundcontainers.

Hintergrund Legt die Hintergrundfarbe des Diagramms fest.
Randradius Fügt dem Diagrammhintergrund abgerundete Ränder hinzu. Wenn der Radius 0 ist, hat die Hintergrundform 90°-Ecken. Ein Randradius von 100° erzeugt eine Kreisform.
Opazität Legt die Deckkraft des Diagramms fest. 100 % Deckkraft blendet Objekte hinter dem Diagramm vollständig aus. 0% Deckkraft macht das Diagramm unsichtbar.
Randfarbe Legt die Rahmenfarbe des Diagramms fest.
Grenzgewicht Legt die Stärke der Diagrammrandlinie fest.
Rahmenstil Legt den Linienstil für den Diagrammrahmen fest.
Randschatten hinzufügen Fügt dem unteren und rechten Rand des Diagramms einen Schatten hinzu.

Diagrammkopf

Mit der Diagrammkopfzeile können Betrachter verschiedene Aktionen im Diagramm ausführen, z. Die Optionen für die Diagrammkopfzeile sind:

Bei Mauszeiger anzeigen (Standard) Wenn Sie mit der Maus über die Kopfzeile des Diagramms fahren, erscheinen drei vertikale Punkte. Klicken Sie auf diese, um auf die Kopfzeilenoptionen zuzugreifen.
Immer anzeigen Die Kopfzeilenoptionen werden immer angezeigt.
Zeig nicht Die Kopfzeilenoptionen werden nie angezeigt. Beachten Sie, dass Berichtsbetrachter jederzeit auf die Optionen zugreifen können, indem Sie mit der rechten Maustaste auf das Diagramm klicken.
Farbe Legen Sie die Farbe der Diagrammkopfzeilenoptionen fest.


Zusammenstellung / Installation¶

Der WMS-Verbindungstyp wird durch die –mit-wmsclient Schalter konfigurieren. Es erfordert PROJ, GDAL und libcurl Version 7.10.1 oder neuer. Windows-Benutzer, die MapServer nicht kompilieren möchten, sollten MS4W verwenden (das für die Verwendung von WMS/WFS-Clients und -Servern vorbereitet ist) oder prüfen, ob andere Windows-Binärdateien mit WMS-Unterstützung verfügbar sind.

Informationen zur PROJ- und GDAL-Installation finden Sie im MapServer Compilation HowTo ( Compiling on Unix / Compiling on Win32 )

Stellen Sie für libcurl sicher, dass auf Ihrem System Version 7.10.1 oder neuer installiert ist. Sie können Ihre libcurl-Version herausfinden mit curl-config –Version. (Wenn auf Ihrem System eine ältere Version von libcurl vorinstalliert war, MÜSSEN Sie diese vor der Installation der neuen Version deinstallieren)

Nachdem die erforderlichen Bibliotheken installiert sind, konfigurieren Sie MapServer mit dem –mit-wmsclient switch (plus alle anderen Schalter, die Sie verwendet haben) und neu kompilieren. Dadurch erhalten Sie einen neuen Satz ausführbarer Dateien (und möglicherweise php_mapscript.so, wenn Sie dies angefordert haben). Weitere Informationen zur Installation finden Sie im HowTo zur MapServer-Kompilierung (Links oben).

Überprüfen Sie Ihre ausführbare MapServer-Datei¶

Um zu überprüfen, ob Ihre ausführbare mapserv-Datei WMS-Unterstützung bietet, verwenden Sie den Befehlszeilenschalter „-v“ und suchen Sie nach „SUPPORTS=WMS_CLIENT“.

Beispiel 1. Mapserv-Versionsinfo unter Unix:

Beispiel 2. Mapserv-Versionsinfo unter Windows:


Koordinatensystem

Auf der Registerkarte Koordinatensysteme definieren die folgenden Optionen das horizontale und vertikale Koordinatensystem für Ihre Bilder und das Projekt.

  • Bildkoordinatensystem – Definiert den Raumbezug für Ihre Bilder.
    • Horizontales Koordinatensystem – Definiert das horizontale Koordinatensystem für Ihre Bilder. Das standardmäßige horizontale Koordinatensystem für Bilder ist WGS84. Um das horizontale Koordinatensystem des Bildes zu aktualisieren, klicken Sie auf die Globus-Schaltfläche neben dem Horizontalen Koordinatensystem , wählen Sie das entsprechende Koordinatensystem aus und klicken Sie auf OK .
    • Vertikale Referenz – Definiert die vertikale Referenz für Ihre Bilder. Die standardmäßige vertikale Referenz ist EGM96 für Bilder. Die meisten Bildhöhen beziehen sich auf das EGM96-Geoid und sind entweder im Exif-Header des Bildes eingebettet oder in einer separaten Datei enthalten. Die meisten GPS-Empfänger konvertieren die ellipsoiden WGS84-Höhen, die von globalen Navigationssatelliten bereitgestellt werden, in EGM96-Höhen. Wenn Sie sich also nicht sicher sind, akzeptieren Sie die Standardeinstellung von EGM96. Siehe Vertikale Referenz für die Auswahl einer geeigneten vertikalen Referenz.

    Das Projektkoordinatensystem und die vertikale Referenz können nur geändert werden, wenn keine Passpunkte im Projekt enthalten sind. Wenn Sie Passpunkte haben, werden das Projektkoordinatensystem und die vertikale Referenz von Drone2Map durch das Koordinatensystem und die vertikale Referenz der Passpunkte bestimmt.

    Wenn Sie keine Kontrollpunkte haben, werden das Koordinatensystem und das vertikale Referenzmodell, das bei der Erstellung von Drone2Map verwendet wird, durch das Koordinatensystem und die vertikale Referenz der Bilder selbst bestimmt. Wenn die Bilder ein geografisches Koordinatensystem haben, generiert Drone2Map Produkte unter Verwendung der lokalen WGS84-UTM-Zone.

    • Horizontales Koordinatensystem – Definiert das horizontale Ausgabekoordinatensystem. Um das Projektkoordinatensystem zu aktualisieren, klicken Sie auf die Globus-Schaltfläche neben dem Horizontalen Koordinatensystem , wählen Sie das entsprechende projizierte Koordinatensystem aus und klicken Sie auf OK . Wenn Sie ein geografisches Koordinatensystem auswählen, generiert Drone2Map Produkte unter Verwendung der lokalen WGS84-UTM-Zone.
    • Vertikale Referenz – Definiert das vertikale Ausgabereferenzsystem für Ihre Drone2Map-Produkte. Dies ist relevant, wenn Ihre Eingabebilder ellipsoide Höhen enthalten und Sie planen, ein 3D-Netz als Szenen-Layer zu veröffentlichen, da ArcGIS Online und ArcGIS Pro beide das orthometrische Geoid-Höhenmodell EGM96 verwenden. EGM96 ist die Standardeinstellung. Siehe Vertikale Referenz für die Auswahl einer geeigneten vertikalen Referenz.

    Wie lege ich den maximalen Kartenmaßstab für einen Layer fest? - Geografisches Informationssystem

    Dieses Projekt führt das Konzept der thematischen Kartierung unter Verwendung kontinuierlicher Daten ein, die aus der Attributdatenbank gelesen werden. Im Gegensatz zur Geologiekarte, bei der Sie Muster für diskrete Datenkategorien festlegen, erfordert eine Karte mit kontinuierlichen Daten die Verwendung von Datenbereichen. Diese Bereiche bieten eine verallgemeinerte Ansicht der zugrunde liegenden Variablen, wobei ähnliche Werte in eine kleine Anzahl von Kategorien zusammengefasst werden. Wenn Sie mit klassifizierten Daten arbeiten, tauschen Sie die Details der Originalwerte gegen eine "große Bildansicht" der Daten aus. Wie Sie Muster destillieren, stellt eine Form der Analyse dar, die wichtige räumliche Muster entweder beleuchten oder verbergen kann.

    Im GIS ist die Beziehung zwischen Kartographie und Analyse eng. In vielen Fällen können Sie Daten analysieren, indem Sie Ihre Karte vereinfachen oder in eine kleine Anzahl von Kategorien einteilen, damit räumliche Muster deutlicher werden. Wenn der GIS-Analyst/Kartograph (das sind Sie!) nicht aufpasst, können die resultierenden Karten möglicherweise nicht effektiv kommunizieren oder, schlimmer noch, eine irreführende Interpretation der Daten bieten. Dieses Projekt stellt vor alternative Techniken zur Klassifizierung kontinuierlicher Daten, die jeweils unterschiedliche Informationen an den Kartenbenutzer übermitteln. In der Übung erstellen Sie unterschiedliche Ansichten von Bevölkerungsdichtedaten aus den USA. Sie werden feststellen, dass es keine “richtige”-Ansicht gibt. Verschiedene Ansätze sind nützlich, um verschiedene Aspekte der Datenverteilung zu vermitteln.

    Installieren

    • Anweisungen sorgfältig lesen
    • Laden Sie die Datei Proj2.zip von der Canvas-Site der Klasse herunter und extrahieren Sie alle Dateien an den entsprechenden Speicherort
    • Führen Sie ArcMap aus und öffnen Sie die Kartendokumentdatei proj2.mxd.

    Erstellen einer Karte einer kontinuierlichen Variablen

    Es gibt drei grundlegende Schritte, um eine kontinuierliche Variable abzubilden: 1) die abzubildende Variable identifizieren, 2) die Datenklassifizierungsbereiche einrichten und 3) den einzelnen Klassen Symbologie zuweisen.

    • Klicken Sie im Inhaltsverzeichnis (TOC) mit der rechten Maustaste auf den Status-Layer und klicken Sie auf Eigenschaften.
    • Klicken Sie im Dialogfeld Layer-Eigenschaften auf die Registerkarte Symbologie.
    • Wählen Sie im Feld Anzeigen die Option Mengen aus und stellen Sie sicher, dass abgestufte Farben ausgewählt sind
    • Geben Sie Pop2010 als Wert für die Zuordnung an

    Die Standardklassifizierung basiert auf 'Natural Breaks' mit 5 Klassen. Bei diesen bleiben wir vorerst.

    Achten Sie beim Zuweisen von Farben und Schattierungen zu kontinuierlichen Daten darauf, den Intensitätsgradienten von niedrigen Werten zu hohen Werten beizubehalten.

    • Drücken Sie auf den Dropdown-Pfeil rechts neben dem Eintrag "Color Ramp"
    • Wählen Sie unten in der Liste Gelb bis Orange bis Rot und drücken Sie Übernehmen

    Es gibt viele Standardeinstellungen in ArcMap und die meisten sind ausreichend. Möglicherweise möchten Sie diese Einstellungen jedoch ändern. Während der Übungen in diesem Kurs werden Sie angewiesen, verschiedene Einstellungen zu ändern, die Ihnen vielleicht gut erschienen. Der Zweck besteht darin, Ihnen die verwirrende Auswahl an verfügbaren Optionen vorzustellen. Das Folgende ist ein solches Beispiel.

    Das Symbole verwendet, um Ihre Daten anzuzeigen haben bestimmte Eigenschaften, von denen zwei die Kontur und die Füllung sind. Diese Eigenschaften können für jede Kategorie einzeln oder global, also alle auf einmal, geändert werden. Wir werden einen globalen Wandel versuchen. Die Standardumrissfarbe für jede Kategorie ist grau. Machen wir sie alle schwarz.

    Wenn das Dialogfeld Layer-Eigenschaften noch geöffnet ist:

    FEHLERWARNUNG: Es gab einen Fehler in Version 10.4, der seinen Weg in die aktuelle Version gefunden zu haben scheint.

    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eines der Symbole
    • Klicken Sie auf Eigenschaften für alle Symbole, um das Dialogfeld Symbolauswahl zu öffnen
    • Klicken Sie auf das obere Symbol
    • Halten Sie die Umschalttaste gedrückt und klicken Sie auf das untere Symbol, damit alle Symbole ausgewählt sind
    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eines der Symbole und wählen Sie Eigenschaften für ausgewählte(s) Symbol(e).

    Der Dialog Symbolauswahl sieht gleich aus, wenn Sie nur ein Symbol ändern, aber in diesem Fall wird die Änderung auf alle Symbole im Layer angewendet.

    • Klicken Sie in das Feld Umrissfarbe und ändern Sie die Farbe in Schwarz. Sie können auch die Konturbreite ändern, wenn Sie möchten.
    • OK klicken
    • Klicken Sie auf Anwenden - beachten Sie, dass sich die Umrisse in schwarz ändern &ndash Verschieben-Dialogfelder bei Bedarf

    Wenn Sie fertig sind, schließen Sie das Dialogfeld Eigenschaften und zeigen Sie die Karte an. Die Ergebnisse sind schwer zu interpretieren, da Sie nicht für die verschiedenen Bereiche der einzelnen Bundesstaaten kontrolliert haben. Sie werden diesen Mangel beheben, indem Sie eine Karte der Bevölkerungsdichte erstellen.

    Ein neues Feld zur Datenbank hinzufügen

    Der erste Schritt besteht darin, der Datenbank ein neues Popden-Feld hinzuzufügen.

    Definieren Sie nun das neue Feld und fügen Sie es hinzu:

    • Klicken Sie oben links im Tabellenfenster auf die Schaltfläche Tabellenoptionen.
    • Klicken Sie auf Feld hinzufügen, um ein neues Feld mit der folgenden Definition hinzuzufügen:
    • Name: Popden
    • Typ: Schwimmer
    • Präzisions- oder Skalenwerte nicht ändern
    • Drücken Sie OK, um die Datenbank neu zu strukturieren und Ihre Änderungen zu speichern

    Beachten Sie in der Tabelle das neue Feld, das rechts neben den vorhandenen Feldern hinzugefügt wurde. Die nächste Operation besteht darin, Daten in das neue Feld zu berechnen.

    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Feldnamen Popden und klicken Sie auf Feldrechner
    • Klicken Sie auf Ja, um die Warnung zur Berechnung außerhalb einer Bearbeitungssitzung anzuzeigen.

    Hinweis: Ein Teil des Ausdrucks ist bereits für Sie bereitgestellt: Popden = Den Rest des Ausdrucks stellen Sie bereit, indem Sie auf die entsprechenden Felder und Operatoren klicken:

    • Doppelklicken Sie auf das Pop2010-Feld (beachten Sie, dass es dem leeren unteren Fenster hinzugefügt wird)
    • Klicken Sie auf den Divisionsoperator "/"
    • Doppelklicken Sie auf das Sqmiles-Feld

    Sie haben jetzt eine Formel zum Ausfüllen des Felds Bevölkerungsdichte erstellt

    Wenn die neuen Daten fehlen oder unvollständig sind, versuchen Sie herauszufinden, was Sie falsch gemacht haben, und führen Sie den Vorgang erneut aus. Da Sie das Feld nicht "rückgängig machen" können, müssen Sie das Feld löschen.

    Hinweis: Einige von Ihnen mit früheren GIS-Erfahrungen wissen, dass Sie die Dichte auch kartieren können, indem Sie Ihre Daten "normalisieren". Während Ihre Karte gleich aussieht, können Sie durch das Erstellen eines neuen Felds in der Datenbank in diesem neuen Feld suchen und sortieren und verschiedene Analysen durchführen. Manchmal benötigen Sie diese zusätzliche Funktion, manchmal nicht.

    Erstellen einer Karte mit gleichen Intervallen der Bevölkerungsdichte

    Für Ihre erste Karte zur Bevölkerungsdichte verwenden Sie eine Klassifikationsmethode mit gleichen Intervallen. Das Verfahren mit gleichen Intervallen bietet eine Ansicht der Daten, die versucht, die ursprünglichen Datenverhältnisse beizubehalten. Betrachten Sie die folgenden neun Datenwerte:

    Der Unterschied zwischen einem hohen Wert wie 45 und einem niedrigen wie 5 (40 Einheiten) ist viermal so groß wie der Unterschied zwischen einem mäßig niedrigen Wert wie 15 und einem kleinen wie 5 (10 Einheiten). Gruppieren Sie sie nun in fünf Klassen: 0 - 9, 10 - 19, 20 - 29, 30 - 39, 40 - 49. Die ursprünglichen Werte 4, 5 und 6 werden nun zu Klasse Eins zusammengefasst, 14, 15 und 16 werden zusammengefasst in Class Two 44, 45 und 46 werden in Class Five zusammengefasst. Tatsächlich werden die drei niedrigsten Originalwerte nun alle so behandelt, als hätten sie den Wert Eins, die drei mäßig niedrigen Originalwerte werden alle so behandelt, als hätten sie den Wert 2 und die drei höchsten Originalwerte werden alle so behandelt, als hätten sie der Wert 5. Der Abstand von 4 Klassen zwischen der höchsten (Klasse 5) und der niedrigsten (Klasse 1) ist immer noch viermal so groß wie der Abstand von 1 Klasse zwischen der mäßig niedrigen (Klasse 2) und der niedrigsten (Klasse 1). Die mäßig niedrigen Werte der ursprünglichen Verteilung liegen noch näher am unteren Ende der neuen Skala als am oberen Ende. Deshalb, gleiches Intervall Klassifikationen werden als der am wenigsten "voreingenommene" Ansatz zur Gruppierung von Werten angesehen.

    Was durch die Neuklassifizierung eliminiert wird, ist unsere Fähigkeit, geringfügige Unterschiede zwischen ähnlichen Werten in der Nähe zu unterscheiden. Die ursprünglichen Werte 4, 5 und 6 sind jetzt alle "Einer" 14, 15 und 16 sind jetzt alle "Zweien" usw. Wir sind bereit, diese kleinen Unterschiede im Austausch für einen klareren Blick auf das "große Bild" aufzugeben. Die ursprüngliche Verteilung hatte eine gleiche Anzahl von niedrigen Werten (3), mäßig niedrigen Werten (3) und hohen Werten (3). Es hatte keine mittleren Werte und keine mäßig hohen Werte. Die Neuklassifizierung verdeutlicht diesen Zusammenhang und ermöglicht es uns, Muster in der Datenverteilung zu erkennen, die andernfalls verborgen gewesen wären.

    Sie können eine Karte mit gleichen Intervallen wie folgt erstellen:

    • Klicken Sie im Inhaltsverzeichnis mit der rechten Maustaste auf den Layer "States", um das Dialogfeld "Layer-Eigenschaften" zu öffnen, und klicken Sie auf die Registerkarte "Symbologie".
    • Wählen Sie im Feld Anzeigen unter Mengen die Option "Abgestufte Farben".
    • Geben Sie Popden als das zuzuordnende Feld an (Ihr Wertfeld)
    • Drücken Sie die Schaltfläche Klassifizieren und wählen Sie die Methode Equal Interval mit 5 Klassen
    • Klicken Sie auf OK (keine Sorge, wir werden in Kürze zurückkommen und das Histogramm untersuchen)
    • Drücken Sie auf Übernehmen

    Schließen Sie das Dialogfeld Layer-Eigenschaften und notieren Sie sich die resultierende Karte: Sie scheint durchgehend gelb zu sein. Die ursprüngliche Verteilung der Datenwerte muss stark verzerrt sein, um diese Ansicht zu erzeugen. Lass uns mal sehen. Anzeigen der Verteilung der Bevölkerungsdichtewerte

    So wie eine "Datenansicht" ein Mittel zum Anzeigen von geografischen Informationen in ArcMap bietet, bietet eine "Tabellenansicht" den Mechanismus zum Anzeigen von tabellarischen Attributinformationen. Sie können die tatsächliche Verteilung der Datenwerte sehen, indem Sie die Tabelle eines Layers öffnen und die Werte vom niedrigsten zum höchsten sortieren.

    • Klicken Sie einmal mit der rechten Maustaste auf den Status-Layer und klicken Sie auf Attributtabelle öffnen
    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Namen des Popden-Felds und klicken Sie auf Aufsteigend sortieren, um die Daten vom niedrigsten zum höchsten anzuordnen

    Scrollen Sie nach unten, während Sie die Dichtewerte notieren. Der niedrigste Wert beträgt ungefähr 6, während der höchste (District of Columbia) über 9.100 liegt. Sind die verbleibenden Werte gleichmäßig auf diese Werte verteilt? Fallen sie eher nach unten oder nach oben? Sind sie in der Mitte geclustert?

    Das Konzept von "Quantile" bietet ein alternatives Verfahren zum Klassifizieren von Daten. Anstatt die Daten basierend auf gleichen Datenintervallen in Klassen zu unterteilen, teilt der Quantilen-Ansatz die Daten basierend auf einer gleichen Anzahl von Beobachtungen in Klassen ein. Wenn Sie 100 Beobachtungen in vier Quantile unterteilen möchten, enthält die erste Klasse die 25 niedrigsten Werte, die zweite Klasse die nächsten 25 niedrigsten Werte usw sind geclustert und groß, wenn Datenwerte verteilt sind. Dadurch wird ein Teil der lokalen Variation zwischen benachbarten Klassen beibehalten, obwohl es auch ein unzuverlässiges Bild der Variation über den gesamten Datenbereich hinweg darstellt.

    So erstellen Sie eine Fünf-Klassen-Quantil-Map:

    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Layer "States", um das Dialogfeld "Layer-Eigenschaften" zu öffnen, und klicken Sie auf die Registerkarte "Symbologie".
    • Drücken Sie den Klassifizieren-Button

    Sehen wir uns einige der anderen Elemente im Dialogfeld "Klassifizierung" an. Im Feld Klassifizierungsstatistik oben rechts sehen Sie die Anzahl der Beobachtungen (Anzahl), den Bereich (min, max) und andere Informationen. Das Histogramm ist besonders nützlich. Wie Sie sehen können, befinden sich mit Ausnahme von Washington, D.C. alle Bundesstaaten in der niedrigsten Kategorie.

    • Ändern Sie die Klassifizierungsmethode auf Quantil - 5 und beobachten Sie die Änderungen am Histogramm, insbesondere die Klassenunterbrechungen
    • Klicken Sie auf OK, um den Klassifizierungsdialog zu schließen
    • Drücken Sie Übernehmen und beobachten Sie die Änderungen an der Karte

    Quantilklassifikationen werden oft als erste Näherung für Systeme verwendet, die auf zunehmenden (oder abnehmenden) Intervallen basieren. Um eine besser lesbare Karte zu erstellen, können Sie die Bereichsgrenzen bearbeiten, sodass Klassenumbrüche bei runden Zahlen auftreten. Durch diese "manuelle" Klassifizierung werden die Kategorien einiger Bundesstaaten geändert, die Karten- und Datenbereiche können jedoch möglicherweise leichter interpretiert werden.

    Ändern der Quantilklassifizierung mit dem Handbuch Methode

    In diesem Abschnitt werden Sie die Bereichsgrenzen manuell ändern, um leichter lesbare Kategorien zu erstellen. Beachten Sie, dass Ihr Klassifikationsschema danach nicht mehr quantil oder gleichintervallig ist. Es wird, wie sie sagen, benutzerdefiniert sein.

    Markieren Sie die entsprechende Klassenzelle (Bereich) in den Layereigenschaften und geben Sie die folgenden Bereichsgrenzen ein (Hinweis: Sie können den niedrigsten Wert im Datensatz nicht ändern. Es ist am einfachsten, die obere Grenze des niedrigsten Bereichs einzustellen und der Reihe nach zum höchsten zu gehen, wobei jedes Mal die obere Grenze eingestellt wird. Die Software legt automatisch die untere Bereichsgrenze basierend auf der oberen Grenze der vorherigen Kategorie fest:

    • Klasse 1 Datenbereich: 5.762860 - 30
    • Klasse 2 Datenbereich: 30 - 60
    • Klasse 3 Datenbereich: 60 - 120
    • Datenbereich der Klasse 4: 120 - 240
    • Datenbereich der Klasse 5: 240 - 9500
    • Drücken Sie auf Übernehmen
    • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eines der Symbole und klicken Sie auf Beschriftungen formatieren
    • Ändern Sie die Anzahl der Dezimalstellen auf 0 (Null).
    • drücke OK

    Beachten Sie, dass nur die in der Legende angegebenen Beschriftungen gerundet wurden. Die tatsächlichen Werte, die die Kategorien teilen, bleiben unverändert.

    Beachten Sie, wie unterschiedlich die Karte aussieht. In der Version mit gleichen Intervallen schienen fast alle Bundesstaaten relativ niedrige Werte zu haben, verglichen mit dem extrem hohen Wert für den District of Columbia. In der Quantil-Version wird die Einzigartigkeit des District of Columbia geopfert, damit man die Unterschiede zwischen den verbleibenden 48 Bundesstaaten besser erkennen kann. In dieser dritten, manuellen Klassifikation haben wir in sauberen Rundenintervallen willkürliche Klassenumbrüche erzeugt. Verwenden eines logischen Filters zum Neudefinieren einer Ebene

    Ein Grund, warum der District of Columbia den Datenbereich verzerrt hat, ist, dass Washington DC kein "Staat" ist, während die anderen 48 Polygone Staaten sind. Da der District of Columbia wirklich kein "Bundesstaat" ist, ist es angebracht, ihn von der weiteren Betrachtung auszuschließen, indem Sie einen logischen Filter auf Ihre Daten anwenden. Der Filter verhält sich wie ein True-False-Test: Nur die Beobachtungen, die als True bewertet werden, werden in nachfolgende Mapping-Operationen einbezogen. Sobald der District of Columbia aus der Analyse entfernt wurde, sollten Sie einen klareren Überblick über die Bevölkerungsdichte der tatsächlichen "Bundesstaaten" erhalten.

    • Klicken Sie im Inhaltsverzeichnis mit der rechten Maustaste auf die Statusebene, um das Dialogfeld „Ebeneneigenschaften“ zu öffnen
    • Wählen Sie die Registerkarte "Definitionsabfrage".
    • Drücken Sie die Schaltfläche Query Builder
    • Verwenden Sie den Abfrage-Generator, um den Ausdruck "Govt_Unit" = 'State' zu bilden (Doppelklicken Sie auf "Govt_Unit", klicken Sie einmal auf Gleichheitszeichen, drücken Sie die Schaltfläche "Get Unique Values", um das Fenster Unique Values ​​zu füllen, doppelklicken Sie auf 'State')
    • Drücken Sie 'OK', um den Filter anzuwenden
    • Wahrscheinlich müssen Sie das Dialogfeld Layer-Eigenschaften schließen und dann erneut öffnen.
    • Wählen Sie nun die Registerkarte Symbologie und erneut bewerben die Equal-Intervall-Klassifizierung. Dadurch werden natürlich Datenbereichswerte neu zugewiesen.
    • Beachten Sie das Histogramm
    • Schließen Sie das Dialogfeld Layer-Eigenschaften

    Die überarbeitete Ansicht (ohne den District of Columbia) liefert ein viertes gültiges Bild der Dichte von “Staaten”, das den Cluster höherer Dichten im Nordosten zeigt, während die Dichteverhältnisse zwischen den 48 Staaten erhalten bleiben.

    Es gibt keine "richtige" oder "falsche" Klassifizierungsmethode. Ihr Ziel ist es, genaue, unvoreingenommene Informationen über die Verteilung von Datenwerten zu übermitteln. Der Equal-Interval-Ansatz behält die numerischen Beziehungen zwischen allen Werten bei. Ein Quantil-Ansatz funktioniert jedoch gut in Situationen, in denen die Wirkung einer kleinen Anzahl ungewöhnlicher Werte darin besteht, wichtige Abweichungen zwischen den meisten Beobachtungen zu verbergen. Und bei beiden Methoden müssen Sie sicher sein, dass Sie die richtige Zielgruppe der Beobachtungen ausgewählt haben. Es liegt an Sie um Ihre Daten zu verstehen und eine geeignete Klassifizierungsmethode basierend auf dem Zweck Ihrer Karte auszuwählen.

    Bitte zeigen Sie auf einer (1) "gedruckten" Seite auf kartographisch ansprechende Weise sowohl eine Karte mit gleichen Intervallen als auch eine Quantilkarte der 48 zusammenhängenden Staaten an. Dieser Vorgang kann anfangs etwas verwirrend sein, also folgen Sie sorgfältig. Wenn Sie ein Kartenlayout erstellen, fügen Sie einer Seite Kartenelemente hinzu. Ein Element ist der Datenrahmen. Es stellt sich heraus, dass Sie so viele Datenrahmen hinzufügen können, wie Sie möchten. Lass es uns versuchen:

    Beachten Sie, dass Ihre Karte leer erscheint und dem Inhaltsverzeichnis ein neuer Datenrahmen namens "Neuer Datenrahmen" hinzugefügt wurde. Ihre Karte wird leer angezeigt, da der Datenrahmen keine Daten-Layer enthält. noch.

    Sie können zwischen Datenrahmen umschalten, indem Sie sie "aktiv" machen

    Der Name des aktiven Datenrahmens erscheint in Fett gedruckt im TOC. Wenn Sie mit der rechten Maustaste auf den Namen des Datenrahmens klicken, können Sie den Namen des Datenrahmens auch in einen aussagekräftigeren Namen ändern.

    Hinweis: Sie können auch Datenrahmen in der Layoutansicht hinzufügen. In vielen Fällen finde ich das einfacher. Sie können auch Datenrahmen kopieren/einfügen. Ich finde diese Technik in vielen Situationen besonders hilfreich.

    Konfigurieren Sie Ihre Karten so, dass sie die folgenden Kriterien erfüllen:

    • Beide Karten müssen die korrigierten Versionen sein, wobei Washington, DC herausgefiltert wurde.
    • Jede Karte muss eine eigene Legende enthalten, wobei die Bereichsklassen auf ganze Zahlen gerundet sind.
    • Jede Karte sollte entsprechend beschriftet und die Gesamtdarstellung mit einem Titel versehen werden.
    • Ihr Name sollte irgendwo auftauchen, damit Punkte vergeben werden können.

    Wechseln Sie zur Layoutansicht, indem Sie auf die Schaltfläche für die Layoutansicht klicken, falls Sie dies noch nicht getan haben. Beachten Sie, dass Ihr Layout diesmal zwei Datenrahmen enthält. Durch die Auswahl eines Datenrahmens in der Layoutansicht wird dieser Datenrahmen auch im Inhaltsverzeichnis aktiviert. Wenn Sie Legenden hinzufügen, muss der entsprechende Datenrahmen aktiv sein.

    Schließlich "drucken" Sie Ihr Layout in Adobe PDF und senden Sie es dann über den entsprechenden Link auf Canvas

    Wenn Sie Lust auf "extra" haben, versuchen Sie, die im Verzeichnis "Extra" enthaltenen Volkszählungsdaten für Fullerton zuzuordnen. <optional>


    Was passiert, wenn ich den Schwellenwertabstand niedriger als den Standardwert einstelle?

    Der Standard-Entfernungsschwellenwert stellt sicher, dass jede Beobachtung mindestens einen Nachbarn hat. Wenn Sie den Schwellenwertabstand auf einen kleineren als den Standardmindestwert einstellen, erstellt GeoDa eine Gewichtungsmatrix basierend auf Ihrem Schwellenwert, nicht dem Standardwert, d. h. sie enthält "Insel"-Beobachtungen ohne Nachbarn. Sie können dies leicht überprüfen, indem Sie sich die Gewichtseigenschaften in GeoDa ansehen und die Gewichtsmatrix in einem Texteditor öffnen.

    Wenn Sie sich für den Unterschied zwischen der Matrix mit dem standardmäßigen Mindestschwellenwert und Ihrer interessieren, erstellen Sie beide Matrizen und vergleichen Sie sie, indem Sie sich ihre Gewichtungsmerkmale ansehen (das ist ein Histogramm der Anzahl der Nachbarn für alle Beobachtungen). Sie werden sehen, dass die Minimalschwellenwertmatrix keine Beobachtungen mit null Nachbarn hat, während Ihre Beobachtungen mit null Nachbarn hat.


    Visualisieren Sie Ihre Daten in 3D-Karten

    Nachdem Sie Ihre geografischen Daten in 3D-Karten geplottet haben, können Sie die Ebenenfenster um das Aussehen und Verhalten Ihrer Daten auf der Karte zu ändern. Standardmäßig zeigt 3D-Karten ein Säulendiagramm an, Sie können jedoch stattdessen ein Blasendiagramm, ein Regionsdiagramm oder eine Heatmap anzeigen.

    Hier ist ein Beispiel für ein Regionsdiagramm, das die Wahlpräferenzen nach Landkreisen für die großen politischen Parteien in den Vereinigten Staaten zeigt. Je tiefer die Farbe Rot oder Blau, desto höher ist der Prozentsatz, mit dem eine bestimmte Partei bei einer Wahl führt.

    So ändern Sie die Art und Weise, wie Ihre Daten visualisiert werden:

    Wenn Sie das nicht sehen Ebenenfenster, klicken Heim > Ebenenfenster.

    Für den Layer, auf dem Sie zusätzliche Daten anzeigen möchten, im Feld hinzufügen Dropdown-Liste unter Ort, klicken Sie auf den Datentyp, den Sie anzeigen möchten.

    (Sie können mehr als einen Datentyp hinzufügen.)

    Trinkgeld: Die in dieser Liste angezeigten Felder variieren je nach den verfügbaren Daten.

    Um den angezeigten Diagrammtyp zu ändern, klicken Sie auf einen der verfügbaren Typen: Gestapelte Spalte, Gruppierte Spalte, Blase, Wärmekarte, oder Region.

    Wenn Sie eine Heatmap anwenden, wird die Höhe oder Größe Box ändert sich zu a Wert Kasten. Sie können die Art und Weise ändern, wie Wertfelder aggregiert werden, indem Sie auf den Pfeil im klicken Wert Kästchen und wählen Sie die gewünschte Funktion aus. Typischerweise Summe wird standardmäßig angewendet, aber Sie können auswählen Durchschnitt, Zählen, Max, Mindest, oder Keiner. Sie können auch ein Wertfeld aus dem entfernen Wert Kasten.

    Wenn Sie ein Feld auf die ziehen Kategorie Box und lass die Höhe Feld leer, 3D-Karten fügt dieses Feld automatisch dem Höhe box und zeichnet ein Visual, das die Anzahl jeder Kategorie darstellt.

    Anstatt Felder in die Höhe und Kategorie Kästchen, können Sie einfach die Feldkästchen ankreuzen. 3D Maps fügt diese Felder in das entsprechende Feld ein.


    Schau das Video: Měřítko mapy