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Interpolation mit Z-Werten aus einer verwandten Tabelle

Interpolation mit Z-Werten aus einer verwandten Tabelle


Dies ist eine Folgefrage zum Organisieren der Attributtabelle: mehrere Variablensätze pro Punkt.

Ich arbeite mit ArcGIS 10.1, erweiterte Lizenz. Mein Ziel war es, einen Punkte-Layer zu erstellen, wobei jeder Punkt eine Wetterstation im Untersuchungsgebiet ist. Für jede Wetterstation waren einige Daten verfügbar, die aus Windgeschwindigkeit, durchschnittlicher Richtung, Lufttemperatur und dergleichen bestanden.

Ich habe zwei verwandte Tabellen erstellt: eine mit den tatsächlichen Stationspunkten, die andere mit den Daten (d. h. Variablen), die pro Monat organisiert sind.

Nun möchte ich eine Art Interpolation beispielsweise der Windgeschwindigkeit unter Verwendung von z. B. IDW durchführen. Ich muss das Feature-Dataset und das Z-Wert-Feld in die arcgis-Funktion einspeisen. Das Problem besteht darin, dass letztere in der zugehörigen Tabelle gespeichert wird, die sich von der der Feature-Class (d. h. Stationspunkte) unterscheidet.

Wie soll ich das angehen?


Es ist wichtig, den Unterschied zwischen einem Relate und einem Join zu verstehen, und mir ist die aktuelle Konfiguration Ihrer Daten ("nach Monat organisiert") etwas unklar. Wie - als Zeilen oder Spalten?).

Wenn Ihre Wetterdaten für jeden Monat in separaten Tabellen enthalten sind oder alle Monate sind in derselben Tabelle mit einer Zeile für jeden Monat, mit Feldern namens speed, temp, etc. dann müssten Sie ein Relate verwenden. Dies liegt daran, dass für jede Station in Ihren Punkten viele Werte (Datensätze) für dieselbe Punkt-ID in der anderen Tabelle vorhanden sind.

Dies ist eine 1:n-Beziehung, die ArcGIS in einem Join nicht gut handhabt - sie gibt den ersten gefundenen übereinstimmenden Datensatz zurück und ignoriert den Rest. Aus diesem Grund kann ein Relate nicht über einen Join 'permanent' gemacht werden, und warum es sich um zwei separate Tools/Prozesse handelt. Eine Eins-zu-Viele wird in der Regel mit einer Query Table angesprochen, die im Grunde eine neue Tabelle mit einem Datensatz für jede mögliche Kombination aus den beiden Quellen erstellt. Wenn Sie beispielsweise einen Stationspunkt haben und dieser Punkt sechs Datensätze in der anderen Tabelle enthält, enthält Ihre neue Tabelle am Ende sechs verschiedene Punkte an derselben Stelle (je nach Werkzeugoptionen).

Wenn sich Ihre Wetterdaten in einer einzigen Tabelle befinden und Ihre Felder eher wie Jun12_temp, Jun12_speed usw. sind, würde ein Join funktionieren, da Ihre Tabelle einen Datensatz für jede Station enthält, der jedem Stationspunkt entspricht, eine Eins-zu-Eins-Beziehung . All die verschiedenen Messwerte zu den unterschiedlichen Zeiten wären Attribute eines einzelnen Punktes. Wenn Sie diese Tabelle also über die Stations-ID mit den Punkten verbinden, erhalten Sie einen verwendbaren Datensatz für die Interpolation - Sie würden einfach auf das gewünschte Feld für Ihre Z-Werte zeigen .

Soweit ich weiß, können Geoverarbeitungswerkzeuge nicht über ein Relate auf Daten zugreifen - es ist eher eine Funktion zum Nachschlagen/Zugreifen/Auswählen als eine Verwendung/Analyse. Um eine Interpolation für bestimmte Werte auszuführen, müssen Sie Ihre Daten vorverarbeiten, um entweder mehrere separate Point-Feature-Classes zu erstellen oder alle Lesedaten in einer einzigen Tabelle mit eindeutigen Feldnamen zu kombinieren.


Mein Verständnis ist, dass Sie die Beziehung über einen Join dauerhaft machen müssen, bevor Sie die Interpolation ausführen können. Fügen Sie also die Zusatzdaten hinzu. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf das Shapefile, um es in ein neues zu exportieren, und führen Sie die Interpolation für die neue Datei aus. Ein Schmerz, aber so mache ich es.


Nachschlagwerk

In der Informatik, u Nachschlagwerk ist ein Array, das die Laufzeitberechnung durch eine einfachere Array-Indizierungsoperation ersetzt. Die Einsparungen bei der Verarbeitungszeit können erheblich sein, da das Abrufen eines Werts aus dem Speicher oft schneller ist als das Ausführen einer "teuren" Berechnung oder Eingabe/Ausgabe-Operation. [1] Die Tabellen können vorberechnet und im statischen Programmspeicher gespeichert, als Teil der Initialisierungsphase eines Programms (Memoisierung) berechnet (oder "vorabgeholt") oder sogar in anwendungsspezifischen Plattformen in Hardware gespeichert werden. Nachschlagetabellen werden auch ausgiebig verwendet, um Eingabewerte durch Abgleich mit einer Liste gültiger (oder ungültiger) Elemente in einem Array zu validieren und können in einigen Programmiersprachen Zeigerfunktionen (oder Offsets zu Labels) enthalten, um die übereinstimmende Eingabe zu verarbeiten. FPGAs machen auch ausgiebigen Gebrauch von rekonfigurierbaren, hardwareimplementierten Lookup-Tabellen, um programmierbare Hardwarefunktionen bereitzustellen.


Umgebungseinstellungen

Umgebungseinstellungen können als zusätzliche Parameter betrachtet werden, die ein Werkzeug verwenden kann, um seine Ergebnisse zu beeinflussen. Sie unterscheiden sich von normalen Parametern dadurch, dass sie nicht im Dialog eines Werkzeugs erscheinen (mit bestimmten Ausnahmen). Es handelt sich vielmehr um Werte, die Sie einmal in einem separaten Dialogfeld festlegen und die dann von Tools verwendet werden, wenn sie ausgeführt werden. Es gibt über dreißig Umgebungseinstellungen, die in die sechs Kategorien Allgemein, Kartografie, Abdeckung, Geodatabase, Rasteranalyse und Rasterspeicherung unterteilt sind.

Es gibt vier Ebenen der Umgebungseinstellungen Anwendung, Werkzeug, Modell und Modellprozess. Diese vier Umgebungsebenen bilden eine Art Hierarchie, wobei Umgebungen auf Anwendungsebene die höchste Ebene bilden. Eine gute Möglichkeit, sich diese Hierarchie vorzustellen, besteht darin, dass Umgebungseinstellungen an die nächste Ebene weitergegeben werden: Anwendungsumgebungseinstellungen werden an Tools weitergegeben, Toolumgebungseinstellungen werden an Modelle weitergegeben und Modellumgebungseinstellungen werden an Modellprozesse weitergegeben. Auf jeder Ebene können die weitergegebenen Umgebungen überschrieben werden.

Hilfe zu Umgebungen erhalten

Die folgenden Abschnitte enthalten Tabellen, die jede Umgebungseinstellung definieren. Die Informationen in diesen Tabellen dienen als schnelle Referenz. In jedem dieser Abschnitte gibt es einen Link zu einem anderen Abschnitt, der einen allgemeinen Überblick über die Einstellungen in einer bestimmten Kategorie bietet.
Zu jeder Umgebung gibt es ausführliche Hilfeseiten, die Anwendungstipps sowie Befehlszeilen- und Skriptsyntax enthalten. In den folgenden Abschnitten ist jede Umgebungseinstellung mit der ausführlichen Hilfeseite verknüpft. Eine Übersicht über Geoverarbeitungsumgebungen zeigt Ihnen, wie Sie von einem Werkzeugdialog zu diesen Seiten navigieren.

Die hier enthaltenen Einstellungen gelten für die meisten Ausgabedatentypen.

  • Gleich wie Eingabe—Wenn Eingabe-Features über ein Koordinatensystem verfügen, haben die Ausgabe-Features dasselbe Koordinatensystem. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Wie unten angegeben—Wählen Sie ein neues Koordinatensystem für Ausgabe-Features. Sie können einen Koordinatensystemnamen eingeben oder das Dialogfeld Raumbezugseigenschaften verwenden.
  • Wie Eingabe—Wenn Eingabe-Features Z-Werte haben, kann das Ausgabe-Feature-Dataset Z-Werte enthalten. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Aktiviert—Das Ausgabe-Feature-Dataset enthält Z-Werte.
  • Deaktiviert—Kein Ausgabe-Feature-Dataset enthält Z-Werte.
  • Wie Eingabe—Wenn die Eingabe-Features M-Werte (Messwerte) enthalten, enthält das Ausgabe-Feature-Dataset auch M-Werte. Wenn die Eingabe-Features keine M-Werte enthalten, enthält das Ausgabe-Feature-Dataset keine M-Werte. Dies ist der Standardwert.
  • Deaktiviert—Kein Ausgabe-Feature-Dataset enthält M-Werte.
  • Aktiviert—Das Ausgabe-Feature-Dataset enthält M-Werte.
  • Schnittpunkt der Eingaben—Die minimale Fläche, die allen Eingaben gemeinsam ist. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Union of Inputs—Die maximale Ausdehnung aller Eingaben.
  • Wie Ebene—Die Ausdehnung der ausgewählten Ebene.
  • Wie unten angegeben—Gibt die minimalen und maximalen Ausdehnungswerte oder ein Fang-Raster an.
    • Left—XMin-Wert
    • Rechts—XMax-Wert
    • Unten—YMin-Wert
    • Top—YMax-Wert

    HINWEIS: In ArcGIS 9.2 wurde der Begriff xy-Toleranz eingeführt. Dieser Begriff ist synonym mit Clustertoleranz. In bestimmten Zusammenhängen wurde der Begriff Cluster-Toleranz durch den Begriff XY-Toleranz ersetzt.

    M-Auflösung Bestimmt die Auflösung von M-Werten beim Erstellen von Feature-Classes.
    Der Standardwert entspricht der xy-Auflösung von 0,0001 Metern oder dem entsprechenden Wert in Karteneinheiten.

    HINWEIS: Diese Umgebung ist nur mit ArcGIS 9.2 oder höher anwendbar.

    M-Toleranz Toleranzwert zum Anpassen von M-Werten während der Cluster-Verarbeitung.
    Der Standardwert ist 10 * die M-Auflösung.

    HINWEIS: Diese Umgebung ist nur mit ArcGIS 9.2 oder höher anwendbar.

    XY-Auflösung Die Anzahl der Dezimalstellen oder signifikanten Stellen, die zum Speichern von Express-Feature-Koordinaten verwendet werden (sowohl in X als auch in Y).
    Die Standardauflösung für Feature-Classes, die in ArcGIS 9.2 und höheren Versionen erstellt wurden, beträgt 0,0001 Meter oder das Äquivalent in Karteneinheiten.

    HINWEIS: Diese Umgebung ist nur mit ArcGIS 9.2 oder höher anwendbar.

    XY-Toleranz Der Mindestabstand zwischen allen Feature-Koordinaten (Knoten und Stützpunkte) sowie der Abstand, um den sich eine Koordinate in X oder Y (oder beidem) bewegen kann.
    Sie können den Wert für Daten mit geringerer Koordinatengenauigkeit höher und für Datensätze mit extrem hoher Genauigkeit niedriger einstellen.
    Die Standard-XY-Toleranz ist auf 0,001 Meter oder das Äquivalent in Karteneinheiten eingestellt.

    HINWEIS: In ArcGIS 9.2 wurde der Begriff xy-Toleranz eingeführt. Dieser Begriff ist synonym mit Clustertoleranz. In bestimmten Zusammenhängen wurde der Begriff Cluster-Toleranz durch den Begriff XY-Toleranz ersetzt.

    Z-Auflösung Die Auflösung von Z-Werten beim Erstellen von Feature-Classes.
    Der Standardwert entspricht der XY-Auflösung von 0,0001 Metern oder dem entsprechenden Wert in Z-Einheiten.

    HINWEIS: Diese Umgebung ist nur mit ArcGIS 9.2 oder höher anwendbar.

    Z-Toleranz Die Toleranz für die Anpassung von Z-Werten während der Clusterverarbeitung.
    Der Standardwert ist 10 * die Z-Auflösung.

    HINWEIS: Diese Umgebung ist nur mit ArcGIS 9.2 oder höher anwendbar.

    Zufallszahlengenerator Bestimmt den Zufallszahlengeneratortyp und den Startwert, der zum Erstellen von Zufallszahlen verwendet wird. Qualifizierte Feldnamen Geben Sie an, ob die Feldnamen der Ausgabetabellen mit dem Namen der Tabelle qualifiziert werden. Geografische Transformationen Geben Sie Transformationsmethoden an, die verwendet werden können, um Daten im laufenden Betrieb zu projizieren.

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten nur für Kartografiewerkzeuge.

    die Einstellungen Erklärungen
    Kartographisches Koordinatensystem Geben Sie das Koordinatensystem an, das beim Ableiten von Darstellungen für eine Zielkarte verwendet werden soll.
    Referenzskala Der Maßstab, in dem Symbole in ihrer wahren Größe auf der Seite erscheinen, angegeben in Seiteneinheiten.

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten nur für Abdeckungen.

    • SINGLE—Neue Coverages werden mit einfacher Genauigkeit erstellt. Dies ist die Standardeinstellung.
    • DOUBLE—Neue Coverages werden mit doppelter Genauigkeit erstellt.
    • KEINE—Jede Kombination von Projektionsinformationen führt zu einer Übereinstimmung. Dies ist die Standardeinstellung.
    • PARTIAL—Mindestens eine Projektionsdatei muss definiert sein, die anderen können UNBEKANNT sein und führen zu einer Übereinstimmung.
    • FULL—Alle Projektionsinformationen müssen in der Projektionsdatei jedes Eingabe-Coverages angegeben und identisch sein.

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten für Ergebnisse, die in einer Geodatabase platziert wurden.

    die Einstellungen Erläuterung
    Schlüsselwort CONFIG ausgeben Das Schlüsselwort configuration gibt die Standardspeicherparameter (Konfiguration) für Geodatabases in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) an. Diese Einstellung gilt nur bei Verwendung von ArcSDE.
    Konfigurationsschlüsselwörter werden nur mit File-Geodatabases oder ArcSDE Enterprise Edition-Geodadatabases verwendet.
    Ausgabe räumliches Raster 1, 2, 3 Das zweidimensionale Gittersystem, das sich über einen Layer erstreckt, wie ein Locator-Gitter, das Sie möglicherweise auf einer gewöhnlichen Straßenkarte finden. Die erste oder unterste Rasterebene hat die kleinste Zellengröße.
    Für einen ArcSDE-Layer werden ein bis drei 2D-Raster (auch als Rasterebenen bezeichnet) mit jeweils unterschiedlicher Zellengröße erstellt. Setzen Sie die Zellengrößen der anderen Raster auf 0, wenn Sie nur eines wünschen, andernfalls legen Sie jede Ebene mindestens dreimal so groß wie die vorherige Ebene fest.
    Personal- und File-Geodatabases erfordern maximal ein räumliches Raster.
    X,Y-Domäne Zulässiger Koordinatenbereich für XY-Koordinaten.
    M-Domäne Zulässiger Koordinatenbereich für m-(Mess-)Werte.
    Z-Domäne Zulässiger Koordinatenbereich für Z-Werte.


    Einstellungen für die geostatistische Analyse

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten für Ergebnisse, die in einer Geodatabase platziert wurden.

    die Einstellungen Erläuterung
    Zufällige Punkte Diese Umgebung gibt an, wie koinzidente Daten behandelt werden sollen.

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten für die Arbeit mit Werkzeugen, die ein Raster eingeben oder ausgeben, entweder dateibasiert oder in einer Personal- oder ArcSDE-Geodatabase.

    • Maximum of Inputs—Die größte Zellengröße aller Eingabe-Datasets. Dies ist die Standardeinstellung.
    • Minimum an Eingaben—Die kleinste Zellengröße aller Eingabe-Datasets.
    • Wie unten angegeben—Geben Sie den genauen Wert für die Zellengröße an.
    • Wie Layer—Geben Sie einen Eingabe-Raster-Layer an, auf dem die Zellengröße basieren soll.

    Die hier enthaltenen Einstellungen gelten für Raster-Ergebnisse, die in einer Geodatabase platziert werden.


    Modellierung von Managementstrategien für die räumliche Bewertung der Vulnerabilität von Erdbebenkatastrophen in Bangladesch

    Dieses Papier untersucht nachhaltige Managementstrategien zur Eindämmung destruktiver geologischer Katastrophen die räumliche Anfälligkeit für Erdbeben in Bangladesch, befindet sich in der südlichen Piemont-Ebene des Himalaya-Gebirges in Südasien. In der heutigen Zeit gilt Erdbeben aufgrund seiner verheerenden Auswirkungen auf die physische Umwelt, die sozioökonomische Infrastruktur, das Leben der Menschen, den Lebensunterhalt und die biologische Vielfalt der Welt als die zerstörerischste geologische Katastrophe. In Bangladesch ist die Verwundbarkeit der Erdbebenzerstörung das Ergebnis zweier natürlicher Faktoren (geologische Formation, plattentektonischer Rahmen, Plattenrand, geografische Lage, Lage der Verwerfung und Falte) und menschlicher Eingriffe (enormer Bevölkerungszuwachs, Bau eines mehrstöckigen Betongebäudes) im städtischen Umfeld, schnelles Wachstum der Urbanisierung und Industrialisierung). Sowohl physische als auch vom Menschen verursachte Faktoren beschleunigten die extreme Erdbebenkatastrophe, die sich auf den nachhaltigen Lebensstil und die Lebensgrundlagen der armen Bevölkerung als Entwicklungsland Bangladeschs der Welt auswirkt. Um nachhaltige Managementstrategien der räumlichen Erdbebenanfälligkeit sicherzustellen, wurde das Ziel dieses Papiers ausgewählt, die Erdbebenanfälligkeit unter Verwendung geostatistischer Modellierung zu erfassen, um detaillierte Risiken zu erstellen, um den Ansatz zur Minderung von Erdbeben in der Gegenwart und Zukunft in Bangladesch zu unterstützen. Für diese Studie werden fast 94 Erdbebenproben von Google Earth während des Zeitraums (1961–2018) im Landesinneren von Bangladesch gesammelt. In dieser Studie wurde eine räumliche Anfälligkeitskarte durch Anwendung geostatistischer Modelle mit GIS-Ansatz entwickelt, die auf Erdbebenmagnitude (Richter-Skala) und Fokustiefe (km) basiert. Eine prädiktive räumliche Erdbebenanfälligkeitskarte und ein Verfahren zur Risikoabschätzung helfen Geologen, Geomorphologen, Umweltingenieuren, Stadtplanern, Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen bei der Bewertung der Verwundbarkeit, einschließlich struktureller (Siedlungsplanung, Baumaterialien und Bauordnungsentwicklung) und nichtstruktureller Minderung (Ansatz zur Katastrophenvorsorge) : vor der Katastrophe, während der Katastrophe und nach der Katastrophe), räumliche Risikoabschätzung, Katastrophen- und Konfliktminderung, Verteilung der Hilfsgüter auf nationaler und globaler Ebene.

    Dies ist eine Vorschau von Abonnementinhalten, auf die Sie über Ihre Institution zugreifen können.


    GEOG 390-Prüfung 1

    Adjazenz – 2 räumliche Datenentitäten "nebeneinander"
    Containment- polygonale (Flächen-) räumliche Einheit "umgibt" eine andere Einheit
    Konnektivität – eine Leitungsentität ist mit einer anderen "verknüpft"
    und mehr (dazwischen, Zufall)

    Berücksichtigen Sie die Mechanik des Raster-Datenmodells – regelmäßig beabstandetes Array in zwei Dimensionen, ermöglicht eine einfache Bestimmung der Nachbarschaft und Nähe von Zelle zu Zelle

    ordinal – Daten nach Reihenfolge unterscheiden, aber ohne messbare Unterschiede zwischen Datenwerten z. B.: politische Orientierung

    *Intervall- Unterscheiden Sie zwischen geordneten Datenwerten mit messbaren Unterschieden zwischen ihnen, aber mit einem willkürlichen Ursprung
    Beispiel: Hektar

    *Verhältnis – Unterscheiden Sie zwischen geordneten Datenwerten mit messbaren Unterschieden zwischen ihnen und einem nicht willkürlichen Ursprung
    Beispiel: Temperatur

    short integer (short)- numerische Werte ohne Bruchzahlen, codierte Werte -32.768 bis 32.767

    long integer (long) – numerische Werte ohne Bruchwerte -2.147.483.648 bis 2.147.483, 647

    Singer-Präzision Gleitkommazahl (float)- numerische Werte mit Bruchwerten ca. -3.4E38 bis 1.2E38

    Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit (double)- numerische Werte mit Bruchwerten ca. -2,2E308 bis 1,8E308

    Text (Zeichenfolge/Zeichen) – alphanumerische Zeichen

    Verknüpfungen zwischen Tabellen basierend auf gemeinsamen Feldern, Verknüpfungen zu anderen Tabellen mit Fremdschlüsseln

    räumliche + Attributverknüpfung in ArcGIS basierend auf FID/OID/ObjectID-Primärschlüssel

    Ziel: Tabellenstruktur optimieren
    - Doppelte Informationen beseitigen/minimieren = normalisiert

    Winkeleinheiten: Längengrad - oder Meridiane - (Winkel Ost-West vom Nullmeridian -180 bis 180) und Längengrad - Parallelen - (Winkel ungefähr Nord-Süd vom Äquator -90 bis 90)

    * Vorzeichen (pos v neg) ist entscheidend

    die Kugel ist genau genug für kleine Karten großer Teile der Erde (sehr kleinskalige Karten)

    Hauptachse, Äquator- Halbachse: große Halbachse (a)

    Nebenachse, Nullmeridian- Halbachse: kleine Halbachse (b)

    Elliptizität (oder Abflachung)= Betragsunterschied zwischen zwei Achsen (f=0 am Nord- und Südpol, f=1 am Äquator)

    ausgedrückt als:
    Bruch (1/f)
    dezimal (Bereich = 0-1)
    Erdelliptizität (Abflachung): f=1/298 (0.003357)

    "die Oberfläche, auf der die Schwerkraft überall gleich ihrer Stärke auf mittlerem Meeresspiegel ist - eine Äquipotentialfläche auf Meereshöhe"

    Wird von Hochpräzisionsvermessern bei der Vermessung horizontaler und vertikaler Positionen verwendet

    horizontale Positionen - "wo" werden fast immer vom Geoid zu einem Ellipsoid für die Verwendung bei der Kartierung angepasst (bc das Ellipsoid ist das, wofür Lat/Länge definiert sind)

    Beispiel für ein horizontales Datum: NAD 1927 (Ellipsoid, verwendet für alte US-Staats- und Kreiskarten)

    geodätisches Kontrollnetz – Verbindungen vom Ursprung des Datums zu anderen Punkten – Erstellen eines Netzwerks dieser Punkte an vermessenen Orten (Benchmarks) = geodätisches Kontrollnetz (auch bekannt als terrestrischer Referenzrahmen)

    Strichplatte ist das Gittermuster - zylindrisch, konisch, planar (auch bekannt als azimutal)

    regelmäßig, schräg, quer (Zylinder)

    polar, schräg, äquatorial (Ebene)

    XY-Koordinaten (Ost- und Nordwert) - sind lineare Einheiten - Meter, Fuß

    x Ursprungsset 500.000 m östlich des Mittelmeridians

    N Ursprung - Äquator
    S-Ursprung - 10.000.000 m südlich des Äquators

    vereinigt Staaten: UTM-Zonen 1N-19N

    ausgedrückt als repräsentativer Anteil (RF): 1: ______

    Maßstab variiert aufgrund von Verzerrungen, die durch die Kartenprojektion verursacht werden, also Maßstabsfaktor = quantitative Messung der Maßstabsverzerrung

    Skalierungsfaktor an einem Punkt = tatsächlicher Maßstab/Nenner von RF

    Großmaßstab 1:250- 1:25000 Bsp: Daten von Städten, Städten

    Zwischenmaßstab 1:25000- 1:1250000 Bsp.: nationale Kartierungsdaten

    kleiner Maßstab 1:250000- . Beispiel: kartierte Informationen in einem Atlas at

    Zonengrenzen folgen normalerweise Ländergrenzen

    Die verwendete Kartenprojektion hängt von der Form der Zone ab E-W (Lambert-konforme Kegelprojektion) oder N-S (transverse Mercator-Projektion)

    Mittelmeridian mit großem Ostwert, typischerweise:
    n-s-Zonen 500.000 ft
    e-w-Zonen 2.000.000 ft
    x Ursprung – westlich der Zone
    y Ursprung – südlich der Zone

    Konvertieren von DMS in DD
    1. Berechnen Sie die Gesamtzahl der Sekunden
    2. dividiere die Gesamtzahl der Sekunden durch 3600, um einen Bruchteil von Grad zu erhalten
    3. Addiere die Fraktionsgrade zu ganzen Graden, um das Endergebnis zu erhalten
    4. westliche Längenkoordinate-> negative Koord

    1 Grad lang = 111 km x Kosinus (lat)

    Zehnerstelle gibt Position zu ungefähr 1.000 Kilometern an, gibt Rückschluss auf welchen Kontinent oder Ozean auf ocean

    4. Dezimalstelle hat einen Wert von bis zu 11 Metern - kann ein Grundstück identifizieren - Genauigkeit eines unkorrigierten GPS ohne Störungen

    Der geodätische Pufferalgorithmus wird verwendet, wenn die Puffereingabe in einem geografischen Koordinatensystem (nicht projiziert) erfolgt und Sie einen Pufferabstand in linearen Einheiten (Meter, Fuß usw.) angeben, im Gegensatz zu Winkeleinheiten wie Grad)

    Standorte werden mit einer Kombination aus utm-Rasterzonen und Rechts- und Hochwerten in Metern angegeben

    funktional äquivalent zum Military Grid Reference System (MGRS)

    Standard, der vom Bundesausschuss für geografische Daten entwickelt wurde – Ziel ist es, eine interoperablere Umgebung zu schaffen

    wichtig für das Notfallmanagement
    ermöglicht Respondern aus mehreren Gerichtsbarkeiten, in einer gemeinsamen "Location-Sprache" zu kommunizieren - verwendet während katrina

    ist effizient
    Orte können schnell und klar mündlich oder als Text ausgedrückt werden
    Im Gegensatz zu Lat und Ling werden Standorte in leicht verständlichen Entfernungseinheiten ausgedrückt: Meter

    Wie USNG-Wörter
    1. Netzzonenkennung (GZD)
    Globus ist in lange Zonen mit 6 Breiten und Lat-Bändern 8 hoch unterteilt
    jede Zone ist durch eine Nummer gekennzeichnet, jede durch einen Buchstaben
    Kreuzung von Zonen und Bändern grenzen Bereiche mit eindeutigen alphanumerischen GZD-Kennungen ab, z. B.: 18R, 5W
    50 US-Staaten: Zonen 1-19, 56-60 Bänder Q-W
    2. 100.000-Meter-Quadrat-Identifikation
    jede 6 x 8 Gad-Fläche wird von 100.000 Quadratmetern bedeckt
    jedes 100.000-Meter-Quadrat wird durch ein Paar von zwei Buchstaben identifiziert
    Durch die Kombination eines Gad mit einer 100.000 m² großen ID wurde die 100.000 m² große Fläche eindeutig identifiziert
    3. Gitterkoordinaten
    Innerhalb jedes 100.000-Meter-Quadrats werden die Positionen mit dem utm-Koordinatensystem Rechts- und Hochwert angegeben
    Rechtswert (E) zuerst, dann Hochwert (N)
    führende utm-Koordinatenziffern werden weggelassen (gad und si machen sie überflüssig)
    gleiche Anzahl von Stellen für Rechts- und Hochwert verwendet

    Rechts- und Hochwert müssen immer die gleiche Stellenzahl haben

    lokalisierte Ereignisse oder kleinere Jurisdiktionen können gzd und möglicherweise si aus Effizienzgründen weglassen

    usng-Standard: nordamerikanisches Datum 1983 (NAD83) und World Geodetic System 1984 (WG84)

    IS NOTTT: ein Gis-Sarabase-Koordinatensystem - zugrunde liegende Gis-Daten werden immer noch in UTM, US State Plane oder Lat Long Coords gespeichert stored
    ein Notrufkarten-Referenzsystem "Paacea" - ehemalige aeronautische Responder benötigen Lat/Long-Referenzen

    Ist es wirklich ein Geodatensystem? (Hat es eine Topologie?)
    was ist mit Sprachen?
    wie abhängig vom Smartphone-/Gerätezugriff?

    Nord-zwei Kreise, Nordpol in der Mitte kleiner. Linien von der Mitte (88 Grad) zum 2. Kreis (84 Grad) sind 180, 135E, 90E, 45E, 0, 45W, 90W, 135W

    Süden – wie Norden, aber mit einem äußeren Kreis von 80 Grad 80

    =die bestmögliche räumliche Genauigkeit, die aus der Karte abgeleitet werden kann (nicht unbedingt die Kartengenauigkeit_)

    Fehlerkomponenten in geografischen Daten.
    Genauigkeit: Ausmaß, in dem sich ein geschätzter Datenwert seinem wahren Wert nähert
    Präzision: Detailgrad, mit dem Datenwerte aufgezeichnet werden

    1. Georeferenzierung – auch Karten-/Bildregistrierung, Karten-/Bildentzerrung genannt – ermöglicht das "echte" georeferenzierte Koordinatenanhängen an die Karte

    2. Digitalisierung – Merkmalsextraktion: Extrahieren/Verfolgen von Informationen aus Karten oder Bildern, um Vektormerkmale in der Gis-Datenbank zu erstellen

    Verwenden Sie einfach ein georeferenziertes, gescanntes "digitales Bild" der Karte als Kartenhintergrund

    Tablet- enthält feine Maschen aus elektromagnetisch aufgeladenen Drähten, gängigen Rasterauflösungen und Pucks mit Genauigkeiten von .05 mm bis .25 mm

    Puck – registriert die Position auf dem Tablett relativ zum Drahtgitter, zeichnet die Koordinaten des Standorts des Tabletts in "Digitizer-Einheiten" (Zoll, mm) auf.

    2. Digitizer-Puck auf jedem der Kontrollpunkte platziert und Kartenkoordinaten, die über die Tastatur für jeden Punkt eingegeben werden – Digitalisierungssoftware transformiert Koordinaten von beliebigen Digitizer-Einheiten in das Kartenkoordinatensystem

    als Koordinatenreferenz verwenden: Vektor-Gis-Daten, andere Raster-Gis-Bilder, Google Earth, Topo-Karten

    1. Polynom
    -normalerweise Polynom erster Ordnung (affine Transformation):
    x= a +bu+cv
    y= d+eu+fv
    wo:
    x,y = reale Welt, Kartenkoordinaten an Kontrollpunkten
    u,v: Quelldigitalisierertabelle oder gescannte Pixelkoordinaten an Kontrollpunkten
    --- diese vollendete Übersetzung, Skalierung und Drehung der Quellkoordinaten zum Kartenkoordinatensystem - Polynome höherer Ordnung (2. und 3.) ermöglichen mehr "Verzerrung" während der Transformation
    -Mini drei Kontrollpunkte benötigt, aber mehr verwendet:
    verringert den Effekt des Positionsfehlers, der durch einen Punkt der Ameise eingeführt wird
    ermöglicht die Berechnung des Restfehlers (Transformation bestimmt durch Least-Square-Fitting, untersucht Residuen einzelner Kontrollpunkte, um zu sehen, ob irgendwelche problematisch sind, untersucht den gesamten RMS-Fehler (Root Mean Square), um zu sehen, dass die Karte Registrierungsprobleme hat)
    -bietet eine gute "globale" Genauigkeit durch Karte/Bild - berücksichtigt keine Kontrollpunkte

    2. Spline
    -aka Gummifolie
    -stückweise polynomische Transformation, verschiedene Gleichungen werden für verschiedene Teile der Karte/des Bildes verwendet
    -ehrt Kontrollpunkte genau

    3. anpassen
    -ESRI-spezifische "combo" von Polynom- und Spline-Transformationen
    -Kompromisse zwischen globaler Genauigkeit und der Einhaltung von Kontrollpunkten

    - "trace" die Features von der Ma mit dem Digitalisierungspuck oder der Maus

    -Funktion Digitalisierungsmodus für Linien/Polygone:
    Koordinateneingabemodus: "point" mode v "stream mode

    A) Heads-up (auf dem Bildschirm) Tracing
    genau wie Tablet-Digitalisierung, außer.
    Funktionen, die über den Bildschirm mit der Computermaus anstelle des Tablets digitalisiert/nachgezeichnet werden, weniger fehleranfällig als die Tablet-Digitalisierung, weniger körperlich ermüdend für den Bediener

    b) automatische Vektorisierung
    -Software "smart" genug, um Linienmerkmale im gescannten Bild zu erkennen, ihnen automatisch zu "folgen" und vektorielle räumliche Datenobjekte zu erstellen
    -Schwierig, die Software dazu zu bringen, dies gut zu machen, viele potenzielle Problembereiche in gescannten Karten, wahrscheinlich ist danach noch eine Datenbereinigung erforderlich

    Problem: Die automatische Vektorisierung funktioniert direkt auf gescannten Kartenbildern oft besonders schlecht - zu viele Informationen, als dass die Software sie auslesen könnte

    2. Datenquellen lokalisieren und auswerten
    -potenzielle Datenquellen ermitteln
    -evaluieren Sie diese Datenquellen im Hinblick auf die Verwendung/Angemessenheit für den Projektbedarf

    3 Daten erfassen – unterschiedliche Methoden je nach Datenquellentyp:
    -analoge (Papier-)Karten in digitale umwandeln (digitalisieren)
    -Digitale Daten laden und entsprechende Datenformate konvertieren
    -Erfassen und interpretieren/verarbeiten von Satellitendaten
    -Feldarbeit-GPS, Totalstation, Beauftragung eines Vermessungsunternehmens

    2. abgedecktes geografisches Gebiet
    -Ist das Studiengebiet des Projekts abgedeckt? vollständig? teilweise?
    (Beispiel: Satellitenbilder vs. Projektstudiengebiet --- Wie viele Satellitenszenen werden benötigt, um das Studiengebiet abzudecken?

    3. abgedeckter Zeitraum
    -sind die Daten für die Studienzeit im Projekt aktuell? Bsp.: Eine Karte der Siedlungen aus der Römerzeit wird wenig nützen, um die aktuelle Bevölkerungsverteilung in Europa zu untersuchen

    4. räumliche Auflösung und/oder Kartenmaßstab
    -ist die räumliche Auflösung der Daten fein genug, um Projektanalysen zu unterstützen?
    -Beispiel: Kartierung ökologischer Gemeinschaften, die innerhalb von 25 Metern von Bachrändern vorkommen- Ist die Digitalisierung von 1:100.000 Topo-Karten ausreichend? Nein

    5. Datenqualität
    -Gibt es eine quantitative Bewertung der Genauigkeit von räumlichen und/oder attributiven Daten? Sind die Genauigkeitsstufen für das Projekt ausreichend?
    Bsp.: Wie viel Prozent der geografischen Koordinaten befinden sich innerhalb von 5,10, 50 Metern von ihrer wahren Position?

    6. Kosten
    - Sind die Kosten für die Entwicklung oder den Erwerb der Daten innerhalb des Projektbudgets?
    Beispiel: Können wir es uns leisten, ein GPS-Außendienstteam zu entsenden, um die erforderlichen Daten zu sammeln? oder müssen wir uns mit einer günstigeren, sekundären datenquelle begnügen?
    Beispiel: Können wir uns die Zeit/das Geld leisten, um Topo-Karten zu sanieren und zu digitalisieren?

    Kompatibilität: Können zwei oder mehr Geodatensätze richtig zusammen verwendet werden? Beispiel: Ist es sinnvoll, im Maßstab 1:250.000 digitalisierte Straßendaten mit im Maßstab 1:10.000 digitalisierten Gefahrenstellen zu überlagern?

    Vollständigkeit: Deckt ein bestimmter Datensatz ein Untersuchungsgebiet ausreichend ab? Waren da Lücken in Raum oder Zeit? Bsp.: eine zitierte Maniple-Katastraldatenbank - haben alle Parzellenpolygone Attributinformationen? fehlen Pakete?

    Konsistenz: Sind Teile eines geografischen Datensatzes in Bezug auf Inhalt, Format usw. konsistent?
    Bsp.: Datenschicht zur Landbedeckung für ein Untersuchungsgebiet – verschiedene Teilgebiete, die aus zwei Satellitenszenen erstellt wurden. ein Landsat TM & in 10 Klassen eingeteilt gegen ein Landsat MSS und in 5 Klassen eingeteilt


    Erstellen eines Abfrage-Layers

    Sie verwenden das Dialogfeld Neuer Abfrage-Layer in ArcMap, um Abfrage-Layer zu erstellen. Bevor Sie einen Abfrage-Layer erstellen können, müssen Sie zunächst eine Verbindung zu einer Datenbank herstellen. Die Dropdown-Liste Verbindung zeigt verfügbare Datenbankverbindungen an.

    Nachdem eine Verbindung zur Datenbank hergestellt wurde, wird das linke Fenster des Dialogfelds mit einer Liste der in dieser Datenbank gefundenen Tabellen und Ansichten gefüllt. Wenn Sie eine der Tabellen auswählen, werden die Spalten für diese Tabelle im rechten Fenster angezeigt.

    Jede Spalte in einer Datenbank hat einen bestimmten Datentyp. ArcGIS kann mit den meisten gängigen Datenbanktypen arbeiten. Einige weniger verbreitete Datenbanktypen werden jedoch nicht unterstützt. Wenn der Attributspaltentyp Unbekannt ist, bedeutet dies, dass ArcGIS diesen Datentyp nicht unterstützt. Wenn Sie eine Abfrage angeben, müssen alle Spalten mit unbekanntem Datentyp entweder ausgeschlossen oder in der Abfrage in einen anderen von ArcGIS unterstützten Datentyp geändert werden.

    Weitere Informationen zu den von ArcGIS unterstützten Datentypen finden Sie unter In ArcGIS unterstützte Datentypen.

    Sie geben eine SQL-Abfrage im Textfeld Abfrage an.

    Beim Erstellen einer Abfrage kann dem Abfragetextfeld eine ganze Tabelle hinzugefügt werden, indem Sie entweder darauf doppelklicken oder sie aus dem Fenster Liste der Tabellen in das Abfragetextfeld ziehen. Ebenso können Sie der Abfrage bestimmte Spalten in einer Tabelle hinzufügen, indem Sie darauf doppelklicken oder sie aus dem Fenster Spalten in das Textfeld Abfrage ziehen. Sie können auch bestimmte Abfragen eingeben oder eine Abfrage aus einer externen Anwendung ausschneiden und in das Abfragetextfeld einfügen.

    Beim Erstellen einer Abfrageschicht sollte die datenbankspezifische SQL-Syntax verwendet werden. Ein gängiges Beispiel wäre wie folgt: SELECT * FROM Test.dbo.US_States . Dies würde zu einem Abfrage-Layer führen, der alle Zeilen aus der Tabelle US_States enthält. In ArcMap würde dies alle Vereinigten Staaten anzeigen. Weitere Informationen zum Erstellen von SQL-Abfragen finden Sie unter Erstellen eines Abfrageausdrucks.

    Nachdem die Abfrage erstellt wurde, muss sie validiert werden. Während der Validierung versucht ArcGIS, die Eigenschaften des Abfrage-Layers basierend auf der ersten in der Tabelle zurückgegebenen Zeile zu bestimmen.

    Die Eigenschaften eines Abfrage-Layers sind die folgenden:

    • Eindeutiges Bezeichnerfeld: Dies sind ein oder mehrere Felder, die von ArcGIS verwendet werden, um den Layer eindeutig zu identifizieren.
    • Dimensionalität – Legt fest, ob die Koordinaten eines Layers M-Werte zum Speichern von Routendaten und Z-Werte zum Speichern von 3D-Daten enthalten.
    • Geometrietyp – Dies bestimmt, ob der Layer ein Punkt, ein Multipoint, eine Linie oder ein Polygon ist.
    • Raumbezug – Dies ist das Koordinatensystem und andere zugehörige Raumeigenschaften für den Layer.

    Sie können diese Eigenschaften anzeigen und ändern, nachdem ein Abfrage-Layer validiert wurde, indem Sie das Kontrollkästchen Erweiterte Optionen anzeigen aktivieren und auf Weiter klicken.

    Die Eigenschaften eines Abfrage-Layers werden verwendet, um die aus der Datenbank an ArcGIS zurückgegebenen Zeilen zu filtern. Wenn Sie beispielsweise über Geometrien in einer Tabelle mit mehreren SRIDs verfügen, wird der SRID-Eigenschaftssatz für den Abfrage-Layer verwendet, um zu verhindern, dass Zeilen in der Datenbanktabelle, die nicht mit dieser SRID übereinstimmen, in ArcMap angezeigt werden.

    1. Geben Sie im Dialogfeld Neuer Abfrage-Layer im Textfeld Name einen Namen für den zu erstellenden Abfrage-Layer an. Dies ist der Name, der im ArcMap-Inhaltsverzeichnis angezeigt wird.
    2. Geben Sie eine SQL-Abfrage in das Textfeld Abfrage ein.
    3. Nachdem die Abfrage erstellt wurde, muss sie validiert werden. Klicken Sie auf Validieren, um sicherzustellen, dass die Abfragesyntax korrekt ist und Daten zurückgibt, die von ArcGIS verwendet werden können. Der Validierungsprozess führt die Abfrage in der Datenbank aus und überprüft, ob die Ergebnismenge der Abfrage die von ArcGIS erzwungenen Datenmodellierungsstandards erfüllt. Ein Abfrage-Layer wird ArcMap erst hinzugefügt, wenn er gültig ist.

    Für die Validierung gelten folgende Regeln:

    • Die Ergebnismenge darf höchstens ein räumliches Feld haben.
    • Die Ergebnismenge darf höchstens einen Raumbezug haben.
    • The result set must have only one shape type.
    • The result set cannot have any field types not supported by ArcGIS.

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

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

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


    First Header

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

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

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


    Assessment of Agricultural Drought Vulnerability in the Guanzhong Plain, China

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

    Dies ist eine Vorschau von Abonnementinhalten, auf die Sie über Ihre Institution zugreifen können.


    Results/Discussion

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

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


    Schau das Video: MS Access 2. Kreiranje tablica