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Fügen Sie dem Shapefile Punkte hinzu und zeigen Sie sie interaktiv über der Karte mit Python-Add-Ins an

Fügen Sie dem Shapefile Punkte hinzu und zeigen Sie sie interaktiv über der Karte mit Python-Add-Ins an


Ich möchte einem Shapefile interaktiv mit Pythonaddins Punkte hinzufügen und sie über die Karte anzeigen. Punkte werden dem Shapefile hinzugefügt, aber nicht angezeigt. Bitte schlagen Sie vor, wie Sie diese Diskrepanz beheben können.

class AddPoints(object): """Implementierung für points_addin.tool1 (Tool)""" def __init__(self): self.enabled = False self.shape = 3 def onMouseDownMap(self, x, y, button, shift): xy = (x,y) Cursor = arcpy.da.InsertCursor(r'C:/temp/points.shp', ("[email protected]")) cursor.insertRow([xy]) arcpy.RefreshTOC() arcpy. RefreshActiveView()

Bei Verwendung eines Einfügecursors wird das eingefügte Objekt nicht dürfen in die Feature-Class geschrieben werden, sobald Sie aufrufenZeile einfügen, Python basiert auf C und C verwendet Filestream-Objekte mit Windows-Pufferung und wird nicht geleert, bis dieOFstream::flush();heißt… das bedeutet aus Python-Sicht wenig, muss aber dennoch verstanden werden. Es ist am besten, den Cursor zu verwerfen, der den Flush in seinem Destruktor aufruft.

Dafür können zwei Methoden verwendet werden, erstens diemitMethode (siehe Python mit):

def onMouseDownMap(self, x, y, button, shift): xy = (x,y) mit arcpy.da.InsertCursor(r'C:/temp/points.shp', ("[email protected]")) als Cursor : cursor.insertRow([xy]) arcpy.RefreshTOC() arcpy.RefreshActiveView()

die ältere (für mich jedenfalls) Methode ist diedelAnweisung (siehe Python del):

def onMouseDownMap(self, x, y, button, shift): xy = (x,y) Cursor = arcpy.da.InsertCursor(r'C:/temp/points.shp', ("[email protected]")) Cursor .insertRow([xy]) des Cursors arcpy.RefreshTOC() arcpy.RefreshActiveView()

In beiden Fällen wird Ihr Punkt gezwungen, die Ausdehnung des Shapefiles anzuzeigen und zu aktualisieren.


So fügen Sie Karten in Power BI Datenbeschriftungen hinzu

Kürzlich wurde ich gefragt, ob die Werte für Karten auf der Karte angezeigt werden könnten und natürlich dachte ich als erstes daran, einfach Datenbeschriftungen einzuschalten. Nun, wenn Sie dies lesen, wissen Sie bereits, dass es derzeit keine Möglichkeit gibt, Datenlabels hinzuzufügen. Nun, ich sage derzeit, weil das Power BI-Team ständig Änderungen vornimmt und es eines Tages dort sein könnte.

Erstens war das nicht meine Idee. Als mir klar wurde, dass es keine Datenlabel-Option gab, wusste ich, dass jemand in der Community eine Lösung gefunden hätte, und ich hatte Recht!

Dank der großartigen Leute, die bei community.powerbi.com dazu beitragen, war die Antwort nur ein „Google Kungfu” suchen weg. Wenn Sie den ursprünglichen Forumsbeitrag sehen möchten, in dem Sean „Super Contributor“ einem anderen Power BI-Benutzer geholfen hat, dann sehen Sie sich die folgende URL an:

Dieser Blog befasst sich mit den folgenden drei Punkten:

  • Warum diese Problemumgehung funktioniert
  • So richten Sie dies ein und konfigurieren es
  • Bedenken und Probleme mit dieser Methode

Zuvor habe ich zweimal den Begriff verwendet Shapefile ohne weitere Erklärung, was irgendwie gemein ist und ich will kein böses Mädchen sein, also…

Shapefile-Format bedeutet Geodaten in Form von Punkten, Linien oder Polygonen, typischerweise in GIS (Geografisches Informationssystem) verwendet. Die Erweiterung für Shapefile ist .shp, aber zur Anzeige der Daten benötigt man eigentlich 3 Dateien in einem Ordner, .shp, .shx und .dbf.

Wenn Polygon eher wie ein Name für das Raumschiff klingt, das Jean-Luc Piccard fliegen musste, während seine Enterprise repariert wurde, haben Sie eine bessere Vorstellung von folgendem Beispiel. Dies ist ein Polygon für die französische Gemeinde Asnières-sur-Oise (Polygon, das dem Raumschiff am nächsten kommt, das ich nach einigen zufälligen Versuchen finden konnte).

Hier sehen wir, dass Polygone oder Geodaten aus GeoDataFrames im Allgemeinen auf die gleiche Weise wie Zeilen im klassischen Pandas DataFrame angezeigt werden können iloc-Methode. Für das Bild des Polygons müssen wir suchen Spalte mit aktiv Geometrie,wo werden Daten in Form von GPS-Koordinaten gespeichert. (Spalte mit aktiver Geometrie wird höchstwahrscheinlich Geometrie genannt.)

Spalte mit Koordinatensystem (Geometrie) unterscheidet GeoDataFrame in GeoPandas von anderen DataFrames in Pandas.

Das Lesen und Anzeigen von GeoDataFrame ist dem einfachen DataFrame sehr ähnlich (mit Ausnahme der bereits erwähnten Notwendigkeit, .shp-, .shx- und .dbf-Dateien in einem Ordner zu haben, um das Shapefile zu laden):


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Da sich die Welt derzeit in der Covid-19-Krise befindet, arbeiten viele unserer Benutzer aus der Ferne (außer: Einzelheiten zur Verwendung von EViews zu Hause finden Sie auf unserer Covid-Lizenzierungsseite) und sind bestrebt, die Daten zur Verbreitung des Virus in Teilen von . zu verfolgen die Welt. Es gibt viele Informationsquellen zu Covid-19, und wir dachten, wir würden zeigen, wie Sie einige dieser Quellen direkt in EViews abrufen und dann einige Grafiken der Daten anzeigen. (Bitte besuchen Sie unseren Folgebeitrag für ein paar weitere Diagrammbeispiele).

Inhaltsverzeichnis

Johns Hopkins-Daten

Zu Beginn rufen wir Daten aus der Covid-19 Time Series-Sammlung vom Johns Hopkins Whiting School of Engineering Center for Systems Science and Engineering ab. Diese Daten sind in drei csv-Dateien organisiert, eine mit bestätigten Fällen, mit Todesfällen und eine mit Wiederherstellungen auf Länder- und Bundesstaats-/Provinzebene. Jede Datei ist so organisiert, dass die erste Spalte den Namen des Bundesstaates/der Provinz (sofern zutreffend) enthält, die zweite Spalte den Ländernamen, die dritte und vierte Spalte die durchschnittliche Breite und Länge und die restlichen Spalten die Tageswerte.

Es gibt verschiedene Ansätze, die verwendet werden können, um diese Daten in eine EViews-Arbeitsdatei zu importieren. Wir demonstrieren einen Ansatz, bei dem die Daten in einer einzigen Panel-Arbeitsdatei gestapelt werden. Wir beginnen mit dem Importieren der Daten zu bestätigten Fällen. EViews ist in der Lage, CSV-Dateien direkt über das Web zu öffnen Datei->Öffnen->Fremde Daten als Arbeitsdatei Menüpunkt:


Abbildung 1: JH offener Pfad

Was zu folgendem Arbeitsfile führt:


Abbildung 2: JH-Arbeitsdatei

Jeder Datentag wurde in eine eigene Serie importiert, wobei der Name der Serie das Datum ist. Es gibt auch Reihen, die den Namen des Landes/der Region und den Namen der Provinz/des Bundesstaates sowie Breiten- und Längengrad enthalten.

Um ein Panel zu erstellen, möchten wir diese Datumsreihen zu einer einzigen Reihe stapeln, was wir einfach mit dem Proc->Aktuelle Seite umformen->In neuer Seite stapeln…


Abbildung 3: JH-Stack-Datendialog

Da alle Serien, die wir stapeln möchten, eine ähnliche Namensstruktur haben – sie alle mit einem “_” beginnen, können wir EViews anweisen, mit “_?” als Bezeichner zu stapeln, wo ? ist ein Platzhalter. Dies führt zu der folgenden gestapelten Arbeitsdateiseite:


Abbildung 4: JH-Stack-Daten-Workfile

Was unserem Ziel nahe kommt, müssen wir lediglich einige der Variablennamen aufräumen und EViews anweisen, die Seite als echtes Panel zu strukturieren. Die Datumsinformationen wurden in die Alpha-Serie VAR01 importiert, die wir in eine echte Datumsserie umwandeln können mit:

Die tatsächlichen Falldaten werden in der Reihe mit dem aktuellen Namen "_" gespeichert, die wir mit etwas aussagekräftigeren umbenennen können:

Und schließlich können wir die Seite als Panel strukturieren, indem wir auf . klicken Vorgang->Struktur/Größe ändern aktuelle Seite, wählen Sie Datiertes Panel als Strukturtyp und geben Sie das Datum und die Querschnitts- und Datumsinformationen ein:


Abbildung 5: JH-Workfile-Restrukturierung

Wenn wir gefragt werden, ob wir leere Werte entfernen möchten, wählen wir nein. Wir haben jetzt ein zweidimensionales Panel mit zwei Sätzen von Querschnittsbezeichnern – eine für Provinz/Staat und die andere für Land:


Abbildung 6: JH 2D-Panel

Wenn wir die Daten auf Bundesstaatsebene zusammenfassen möchten, um ein traditionelles Panel mit nur Land und Zeit zu erstellen, können wir dies tun, indem wir eine neue Panelseite basierend auf den Indizes dieser Seite erstellen. Klicken Sie auf die Neue Seite Tab am unteren Rand der Arbeitsdatei und wählen Sie Nach Identifikatorserie angeben. Im resultierenden Dialog geben wir die Länderreihe als Querschnittskennung ein, die wir behalten möchten:


Abbildung 6: JH-Seite nach ID

Was zu einem Panel führt. Wir können dann die Fallserien von unserer 2D-Panel-Seite auf die neue Panel-Seite mit Standard-Kopieren und Einfügen kopieren, aber stellen Sie sicher, dass die Kontraktionsmethode im Dialogfeld Inhalte einfügen auf Summe geändert wird:


Abbildung 7: Dialog zum Einfügen von JH


Abbildung 8: JH-Panel-Arbeitsdatei

Mit den Daten in einer Standard-Panel-Arbeitsdatei stehen jetzt alle Standard-EViews-Tools zur Verfügung. Wir können eine Grafik der Fälle nach Land anzeigen, indem Sie die Fallserie öffnen und auf klicken Ansicht->Grafik, und wählen Sie dann Individuelle Querschnitte als die Panel-Option.


Abbildung 9: JH-Diagramm aller Querschnitte

Diese Grafik ist möglicherweise etwas unhandlich, sodass wir die Anzahl der Querschnitte mit dem Befehl smpl auf beispielsweise nur Länder reduzieren können, in denen bisher mehr als 10.000 Fälle aufgetreten sind:


Abbildung 9: JH-Querschnitte mit mehr als 10000 Fällen

All dies hätte natürlich in einem EViews-Programm erfolgen können, und es könnte automatisiert werden, um alle drei Datendateien zu kombinieren, was zu einem Panel mit Fällen, Todesfällen und Wiederherstellungen führt. Der folgende EViews-Code erzeugt ein solches Panel:

Daten des Europäischen Zentrums für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten

Das zweite Repository, das wir verwenden werden, sind Daten, die von der Covid-19-Datenseite des ECDC bereitgestellt werden. Sie bieten extrem einfach zu verwendende Daten für jedes Land zusammen mit Bevölkerungsdaten. Das Importieren dieser Daten in EViews ist trivial – Sie können die XLSX-Datei direkt mit dem öffnen Datei->Fremde Daten als Arbeitsdatei öffnen Dialog und Eingabe der URL zum XLSX im Dateinamen Kasten:


Abbildung 10: Offener ECDC-Pfad

Die resultierende Arbeitsdatei sieht wie folgt aus:


Abbildung 11: ECDC-Arbeitsdatei

Alles, was wir tun müssen, ist es als Panel zu strukturieren, was wir tun können, indem wir auf . klicken Vorgang->Struktur/Größe der aktuellen Seite ändern und dann die Querschnitts- und Datumskennungen eingeben (wir entscheiden uns auch dafür, ein unausgeglichenes Panel beizubehalten, indem wir das Häkchen entfernen Balance zwischen Start und Ende Kasten).


Abbildung 12: Dialog ECDC-Struktur WF

Das Ergebnis ist eine EViews-Panel-Arbeitsdatei:


Abbildung 13: ECDC-Serie

Die vom ECDC bereitgestellten Daten enthalten die Zahl der täglich neu aufgetretenen Fälle und Todesfälle. Die meisten Covid-19-Daten wurden mit der Gesamtzahl der Fälle und Todesfälle pro Land präsentiert. Wir können die Summen mit der @cumsum Funktion, die die kumulative Summe erzeugt und am Anfang jedes Querschnitts auf Null zurückgesetzt wird.

Mit diesem Panel können wir Standardpaneldatenanalysen durchführen oder Grafiken erstellen (siehe die Johns Hopkins-Beispiele oben). Da das ECDC jedoch Standard-ISO-Ländercodes für die Länder enthalten hat, können wir die Daten auch mit einer Geokarte verknüpfen.

Wir haben online ein einfaches Shapefile der Welt gefunden und es auf unseren Computer heruntergeladen. In EViews klicken wir dann auf Objekt->Neues Objekt->GeoMap um eine neue Geokarte zu erstellen, und ziehen Sie dann die .prj Datei, die wir auf die Geomap heruntergeladen haben.

Im erscheinenden Eigenschaftsfeld verknüpfen wir die im Shapefile definierten Länder mit den Bezeichnern im Workfile. Da das Shapefile ISO-Codes verwendet und wir diese in der Länder und Gebiete series können wir diese verwenden, um die Arbeitsdatei dem Shapefile zuzuordnen:


Abbildung 14: Geomap-Eigenschaften

Was zu der folgenden globalen Geokarte führt:


Abbildung 15: Globale Geokarte

Wir können die nutzen Etikett: Dropdown-Menü, um die Länderbezeichnungen zu entfernen, um eine klarere Ansicht der Karte zu ermöglichen (beachten Sie, dass diese Funktion erst kürzlich hinzugefügt wurde. Möglicherweise müssen Sie Ihre Kopie von EViews aktualisieren, um die Keiner Möglichkeit).

Um der Karte einige Farbinformationen hinzuzufügen, klicken wir auf Eigenschaften und dann die Farbe Tab. Wir fügen zwei benutzerdefinierte Farbeinstellungen hinzu – eine Verlaufsfüllung, um Unterschiede in der Anzahl der Fälle anzuzeigen, und eine einzige Volltonfarbe für Länder mit einer großen Anzahl von Fällen:



Abbildung 3a: Farbbereich der ECDC-Geokarte Abbildung 3b: Farbschwellenwert der ECDC-Geokarte

Und dann eintreten Fälle als Farbserie. Daraus ergibt sich eine Karte:


Abbildung 17: ECDC-Geokarte

Auch dies könnte programmgesteuert mit dem folgenden Programm erfolgen (beachten Sie, dass die Farbbereiche geändert werden müssen, wenn sich der Virus weiter verbreitet):

New York Times US County-Daten

Das letzte Datenarchiv, das wir uns ansehen werden, sind die Daten der New York Times für die Vereinigten Staaten auf Kreisebene. Diese Daten sind auch trivial in EViews zu importieren, Sie können wieder nur die URL für die CSV-Datei eingeben, um sie zu öffnen. Anstatt die Schritte der Benutzeroberfläche durchzugehen, posten wir einfach die beiden Codezeilen, die zum Importieren und Strukturieren als Panel erforderlich sind:

Beachten Sie, dass die New York Times bequemerweise den FIPS-Code für jedes County bereitgestellt hat, was bedeutet, dass wir auch einige Geokarten erstellen können. Wir haben eine US-Landkarte aus dem Texas Data Repository heruntergeladen und dann verlinkt FIPS Serie in der Arbeitsdatei mit dem FIPS_BEA Attribut der Karte:


Abbildung 17: Geomap FIPS-Eigenschaften

Der vollständige Code zum Erstellen einer solchen Karte lautet:

Schleichgipfel

Eine der Funktionen, an denen unser Engineering-Team für die nächste Hauptversion von EViews gearbeitet hat, ist die Möglichkeit, animierte Grafiken und Geokarten zu erstellen (die aufmerksamen unter Ihnen haben vielleicht bemerkt, dass Animieren auf einigen unserer Screenshots). Obwohl diese Funktion noch etwas von der Veröffentlichung entfernt ist, bieten die Covid-19-Daten eine interessante Reihe von Testverfahren, und wir dachten, wir würden einige der Ergebnisse teilen.


Wie sollen die Leser die Karte verwenden?

Wird diese Karte die Story oder eine Ergänzung zu einer anderen Story? Wird es etwas sein, auf das Benutzer immer wieder zurückkommen können, oder ist es eher eine einmalige Verwendung, wenn die Leser es sehen, den Punkt verstehen und weitermachen? Kann es als eigenständige Website für sich allein stehen? Ist das sinnvoll? Wenn dies der Fall ist, muss es die Gesamtheit der Geschichte erzählen, die Sie vermitteln möchten. Das wirkt sich auf Ihre Daten und Ihr Design aus. Wenn Ihre Karte jedoch in eine andere Seite mit unterstützenden Informationen eingebettet wird, kann sie etwas schlanker sein und dennoch den Punkt vermitteln.


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Es gibt viele Ressourcen, die nicht nativ für die Arbeit mit GIS formatiert sind. Die häufigsten Beispiele sind historische Papierkarten oder Dokumente, die nicht digitalisiert oder raumbezogen sind. Die Mitarbeiter von NPGS sind Experten darin, kreative Lösungen zu finden, um gedruckte oder anderweitig nicht-räumliche Informationen zum Leben zu erwecken. Zu diesen speziellen Dienstleistungen gehören:

  • Feature-Digitalisierung – Der allgemeine Begriff für das Überführen gedruckter Informationen in ein digitales Format. Dies kann in Form des Nachzeichnens gedruckter Karten in einem Computersystem, der Übersetzung von Vermessungsnotizen in räumliche Merkmale oder der Transkription von gedrucktem Text in eine Datenbank erfolgen
  • Georeferenzierung & Amperekorrektur – Scannen historischer Papierkarten und räumliches Ausrichten der Merkmale in einem digitalen Format
  • Erstellen von Raumbezügen für nicht-räumliche Daten – Verknüpfung von Tabellendaten (Textinformationen, numerische Datensätze usw.) mit räumlichen Merkmalen mithilfe relationaler Datenbanktechniken
  • Datenreparatur – Manchmal ist GIS eher eine Kunst als eine Wissenschaft. Sprechen Sie mit unseren Experten, um Ihre Datenprobleme zu lösen

Geographisches Positionierungs System liefert Daten. GIS zieht Daten.

Geographisches Positionierungs System – kurz für Global Positioning System – ist ein Netzwerk von rund zwei Dutzend Satelliten, die die Erde umkreisen und Informationen an Geräte senden, die näher am Boden auf ihr Signal horchen. Laden Sie diese großartige Infografik mit freundlicher Genehmigung von GPS.gov herunter, um eine Veranschaulichung dieser überraschend einfachen, aber enorm leistungsstarken Technologie zu erhalten.

Auf der anderen Seite, GIS – kurz für Geographic Information System – kann man sich als Computersoftware vorstellen, die Benutzern hilft, räumliche Daten anzuzeigen. GIS kann von einem GPS-Gerät aufgezeichnete Standortinformationen aufnehmen und auf einer Karte über Luftbildern, Straßen, topografischen Informationen und allen anderen vorstellbaren Basiskartenebenen anzeigen.

Es gibt eine Reihe einzigartiger Programmierumgebungen, die zur Lösung von GIS-Problemen beitragen können.

  • Python wird stark verwendet, um Verarbeitungsworkflows zu automatisieren. Python-Skripte können schnell entwickelt werden, um eine bestimmte Aufgabe automatisch auszuführen, eine komplizierte Reihe von Prozeduren mit Logik und Schleifen auszuführen und erneut auszuführen, und alles dazwischen
  • VB.NET / C# / F# / Java werden häufig verwendet, um GIS-Softwarepakete zu erweitern. Diese können in Form einer einzelnen Schaltfläche vorliegen, die eine benutzerdefinierte Funktion ausführt, oder einer Kombination von Schaltflächen, Menüs, Formularen und anderen interaktiven Steuerelementen, die zusammenarbeiten, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Arten von Funktionen werden als Add-Ins bezeichnet.
    Java / Ziel c / C# / Qt / QML werden verwendet, um mobile Apps für Android-, iOS- und Windows-Geräte zu entwickeln
  • Javascript ist ein mächtiges Werkzeug, das in der Webentwicklung verwendet wird. Diese Sprache wird verwendet, um browser- und mobilbasierte Kartenanwendungen zu konfigurieren, um Benutzerinteraktivität bereitzustellen und um Informationen zwischen einem Browser, einer Karte und einem Benutzer zu kommunizieren
  • HTML, CSS, und eine Reihe anderer Web-Skriptsprachen unterstützen browserbasierte Mapping-Projekte
  • SQL wird verwendet, um mit Datenbanken zu kommunizieren. GIS-Daten werden fast immer in irgendeiner Form von Datenbankstruktur gespeichert. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man eine Datenbank auffordert, bestimmte Teilmengen von Informationen zu identifizieren und mit GIS-Software zu teilen
  • Visual Basic / VB-Skript / Javascript (wieder) werden verwendet, um Datenbits innerhalb von GIS-Softwarepaketen zu formatieren. Ein Benutzer kann beispielsweise ein VB-Skript verwenden, um verschiedene Teile von Attributdaten miteinander zu kombinieren, um eine hilfreichere Kartenbeschriftung zu bilden. Auf kompliziertere Weise können kurze VB-Skripte und Javascripts entwickelt werden, um kleine Datenpakete auf sehr spezifische Weise unter Verwendung von Logik und Iteration zu formatieren. Darüber hinaus können Makros geschrieben werden, um Daten mithilfe verschiedener Softwarepakete von Drittanbietern zu formatieren

Der Begriff Unternehmen wird verwendet, um einen Grad der Hardware- und Softwareintegration zu beschreiben, der in einer Organisation vorhanden ist. Eine gut aufgebaute Unternehmens-GIS-Umgebung ermöglicht es jedem Benutzer in einer Organisation, schnell auf GIS-Daten zuzugreifen, sie zu verarbeiten und zu teilen.

Ja. North Point Geographic Solutions bietet GIS-Beratung, -Support und -Entwicklung vor Ort. Viele Dienstleistungen können problemlos aus der Ferne durchgeführt und koordiniert werden, wir bieten jedoch gerne GIS-Support vor Ort, Schulungen, Hardware- und Softwareinstallation sowie kundenspezifische Anwendungsentwicklung an jedem Standort. Bitte kontaktieren Sie uns für Preise außerhalb der Region Upper Midwest.

NPGS bietet im Allgemeinen GPS-Dienste in Kartenqualität (oder „Ressourcenqualität“). Der Hauptunterschied zwischen der Erfassung von GPS-Daten in Vermessungsqualität und Kartenqualität hängt von der erforderlichen Genauigkeit des Projekts ab. GPS-Daten in Vermessungsqualität können bis zu 100-mal genauer sein als GPS-Daten in Kartenqualität. Die Qualität der von North Point Geographic Solutions gesammelten GPS-Daten beträgt eine horizontale Genauigkeit von mindestens 1 Meter, während die Vermessungsqualität eine horizontale Genauigkeit von bis zu 1 cm bietet.

Warum also GPS-Daten in Kartenqualität anstelle von Vermessungsqualität sammeln und verwenden?

  • Zeit – Die Bereitstellung von Umfragequalitätsdaten erfordert erheblich mehr Zeit für die Erfassung, Berichtigung und Korrektur. NPGS-Mitarbeiter können schnell ein Team einsetzen, um in viel kürzerer Zeit Daten zur Kartierungsqualität zu sammeln, zu korrigieren und zu melden
  • Kosten – Zeit ist Geld, daher reduziert eine schnelle Bereitstellung natürlich die Kosten eines Projekts drastisch. Darüber hinaus ist eine spezielle Vermessungsausrüstung erforderlich, um Vermessungsqualitätsdaten zu erfassen. Die Mitarbeiter von NPGS sind mit hochwertigen Trimble Juno GPS-Geräten mit wetterfesten Gehäusen ausgestattet, die robust und leicht sind und über integrierte Digitalkameras mit langlebigen Akkus verfügen. Darüber hinaus können viele Anwendungen problemlos in mobilen Anwendungen bereitgestellt werden, auf die jeder Benutzer mit einem Android-, iOS- oder Windows Mobile-Gerät zugreifen kann.
  • Anforderungen – Die meisten Mapping-Projekte erfordern nur die Genauigkeit der Mapping-Qualität. Die Mitarbeiter von NPGS können sich koordinieren, um die Anforderungen jedes Projekts zu erfüllen.

Weitere Überlegungen:

  • Höhere Genauigkeit der GIS-Datenerfassung
  • Bringen Sie GIS-Daten des Unternehmens ins Feld, um Updates zu erhalten
  • GPS-Integration mit Kameras
  • Keine Papierfeldkarten erforderlich

Die Einsatzmöglichkeiten von GIS sind vielfältig. North Point Geographic Solutions bietet alles von individuellen Lösungen bis hin zu Projektmanagement und Schulung über den gesamten Lebenszyklus, einschließlich:

  • Entwicklung von benutzerdefinierten Android- / iOS- / Webanwendungen
  • Kartografisches Design
  • GPS-Datenerfassung und Vermessung
  • Datenbankarchitektur, -verwaltung und -wartung
  • Digitalisierung und Datenerstellung
  • Projektentwicklung & Management
  • Enterprise GIS/Datenbank/Netzwerkaufbau und -management
  • Erweiterte statistische und wissenschaftliche Analyse
  • Maßgeschneidertes Training
  • Expertenberatung
  • Drucken, veröffentlichen und veredeln

Wir bieten jahrzehntelange akademische Forschung mit nachgewiesener Erfahrung im Einsatz von Geotechnologie zur Analyse und Lösung von Problemen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre Bedürfnisse zu besprechen.

Denken Sie: „Google Earth für die Wissenschaft“.

Der Begriff Geographische Informationssysteme – oder kurz GIS – bezieht sich normalerweise auf Softwarepakete, die zum Erstellen von Karten sowie zum Organisieren, Verarbeiten, Analysieren und Anzeigen von Geodaten verwendet werden.

Im weiteren Sinne ist ein geografisches Informationssystem die Infrastruktur zur Unterstützung einer Reihe von Projekten mit Geodaten. Dies kann die Computersysteme umfassen, auf denen GIS-Software ausgeführt wird, sowie Drucker, Digitalisierungsgeräte, GPS- und Vermessungsgeräte, Datenbankserver, Netzwerkinfrastruktur usw. Neben Computerelementen kann ein GIS die Methoden und Techniken umfassen, die zum Erfassen, Manipulieren, und Informationen verbreiten.

Das Gebiet der Geographischen Informationswissenschaft ist der Zweig der Geographie, der sich der Theorie der quantitativen räumlichen Datenanalyse, Fernerkundung und Kartographie widmet.

Das Ziel von GIS ist es, Fragen über die Welt zu beantworten.

Insbesondere erleichtert die GIS-Software die Integration verschiedener einzigartiger Teile – oder Schichten – von Informationen. Dies ermöglicht es Benutzern, einfache illustrative Karten zu komplexen Messungen von Interaktionen zu erstellen, die ansonsten verborgen bleiben.

Die Größenordnung eines GIS kann von einem einfachen interaktiven Daten-Mashup auf einer Webseite bis hin zu einem unternehmensweiten Netzwerk aus Servern, Verarbeitungscomputern sowie Vermessungs- und Produktionsgeräten reichen, die alle nahtlos mit hochqualifizierten Technikern funktionieren müssen. Die GIS-Software reicht von kostenlosen Open-Source-Anwendungen und -Skripten bis hin zu hochkomplexen Software-Suiten, deren vollständige Unterstützung erhebliche Investitionen in Lizenzierung, Hardware und Personal erfordert.

GIS kann große und kleine Probleme lösen. Je nachdem, wie man die Technologie einsetzt, kann leistungsstarke Arbeit in verschiedenen Größenordnungen geleistet werden. Sprechen Sie noch heute mit unserem Expertenteam von North Point Geographic Solutions, um Ihren Bedarf zu ermitteln.


Hilfe beim Zuordnen von .gdb-Dateien in Python/freier Software?

Hallo zusammen. Es macht mir verdammt viel Spaß, bei diesem GIS-Projekt Fortschritte zu machen, hauptsächlich weil ich aus einem Data Science-Programm komme, an dem niemand so viel über GIS weiß. Ich habe einiges ausprobiert und bin auf Probleme gestoßen, von denen ich nicht weiß, ob ich Zeit habe, sie zu überwinden.

Das Ziel: eine Karte zu erstellen, die die Berichtsdaten der Audubon Society zu Vögeln und zum Klimawandel zusammenfasst (https://www.sciencebase.gov/catalog/item/55897deae4b0b6d21dd61c9d). Ich möchte entweder Bereiche hervorheben, in denen sich viele Vogelreichweiten überschneiden, oder eine interaktive Karte erstellen, auf der Sie sehen können, welche Vögel Reichweiten in einem Bereich haben, auf den Sie klicken, je nachdem, wie die Dinge laufen, sobald ich mit den Dingen angefangen habe.

Was ich versucht habe: GeoPandas: Ich habe es als Beispiel geschafft, eine .gdb einer einzigen Art zu kartieren, aber es zeigt nur eine einzige Polygonausgabe, während ich mit Sicherheit weiß, dass jede Art' .gdb mehrere Ebenen enthält. Ich kann keinen Weg finden, das zu umgehen.

Mango: mangomap.com Ich habe hier nur ein Beispiel betrachtet. Es dauert sehr lange, bis etwas ausgeführt wird, und während die Ebenen zusammen zugeordnet werden, scheint es, als müsste ich manuell in jede Ebene gehen und die Farbe selbst ändern, um sie anders anzuzeigen. allzu mühsam für die 10 oder so Schichten für jede von Hunderten von Arten.

qgis: https://www.qgis.org/en/site/ Dieses hier scheint als Open-Source-ArcGIS-Alternative aufzutauchen, aber die Installation auf meinem Mac funktioniert nicht einmal. Etwas an der Tatsache, dass mein Python über Anaconda installiert wird, während qGIS nicht?

Warum also nicht ArcMap? Kostet vor allem Geld. Ich bin ein schlechter Student, mein Programm enthält keine Lizenzen und ich habe es im College verwendet, sodass ich keine weitere kostenlose Testversion starten kann.

Hat jemand versucht, etwas mit mehreren Kartenebenen in Python zu tun? Ich verwende die Anaconda-Installation und den Code in Jupyter Notebooks. Ich kann auch ein neues Programm lernen, solange es mir ermöglicht, Ebenen auf eine sinnvolle Weise anzuzeigen oder Ebenen zu aggregieren (ich denke, ich sollte erklären: Mein Ziel ist es, die Verbreitungsgebiete von Vogelarten zu kombinieren und kategorisieren Sie Gebiete danach, wie viele Arten sich dort überschneiden, um eine ungefähre Konkurrenz in diesen Gebieten zu zeigen).

Ich weiß, das ist ein langer Weg und ich frage viel, also danke im Voraus für jede Hilfe!


Methodik

Okay, jetzt, da wir aus dem figurativen Wald heraus sind, kommen wir zu den Daten selbst. Hier sind die Schritte, die ich verwendet habe, um eine Geokarte mit Metadaten für diese Saga-Ortsnamen zu erstellen.

Datenerhebung, Ortsnamen:

Der gedruckte Text wurde mit ABBYY FineReader 11.0 gescannt und digitalisiert, das eine optische Zeichenerkennung durchführt, um sicherzustellen, dass PDFs lesbar sind (oder „optionale Zeichenerkennung, wie ich gerne sage) und in eine XML-Datei konvertiert. Dann habe ich das flexible Codierungsformat von XML verwendet, um Ortsnamenerwähnungen mit dem TEI-Protokoll und einem benutzerdefinierten Schema von Hand zu codieren. In der XML-Datei wurden die Namen von OCR bereinigt und gemäß anglisierter Schreibweise standardisiert, um die Durchsuchbarkeit in den Daten zu gewährleisten, und für die Suche in Suchmaschinen wie Google erspart mir dies einen Schritt bei der Datenbereinigung, nachdem ich die Daten transformiert hatte XML in eine CSV-Datei.

Hier ist der TEI-Header des XML-Dokuments, –beachten Sie, dass es sich um verschachtelte Tags handelt, genau wie bei HTML.

Datenextraktion / -bereinigung

Um Daten zu extrahieren, wurde das XML-Dokument als CSV gespeichert. Wörtlich „Datei > „Speichern unter“. Dies ist ein großer Vorteil der Verwendung von flexiblem Markup wie XML im Gegensatz zu Annotationssoftware, aus der Daten schwer zu extrahieren sind, wie beispielsweise NVivo, über das ich hier im Blog der Columbia University Library in einer Beschreibung meiner Methodik geschrieben habe . In der ursprünglichen rohen, ungereinigten Datei repräsentierten Spalten Codierungsvariablen und Zeilen repräsentierten den codierten Text. Ich habe die Daten bereinigt, um Spaltenredundanzen und überflüssige Leerzeichen zu beseitigen sowie die folgenden Variablen zu erhalten: Ortsname, Kapitel und Saga des Ortsnamens, Art der Ortsnamenverwendung und Ortsnamenpräsenz in Gedichten, Prosa oder Sprache. Auch hier habe ich meine Rechtschreibung noch einmal überprüft & beim nächsten Mal keine Handcodierung!

Hier ist die CSV-Datei, nachdem ich sie bereinigt habe (zunächst war es ein Durcheinander!)

Ich habe einzelne CSVs gespeichert, aber auch zugehörige Informationen in einem Excel-Dokument aufbewahrt. Ein Blatt, das hier vorgestellt wird, war ein Schlüssel zu allen Variablen meiner Spalten, sodass jeder meine Daten entziffern konnte.

Resultierende Metadaten:

Nach der Extraktion habe ich Ortsnamen mit der Open-Source-Software Quantitative Geographic Information Systems (QGIS) geokodiert, die ArcGIS mit Ausnahme von FREE bemerkenswert ähnlich ist und einige der oben beschriebenen isländischen Sonderzeichen unterbringen konnte. Die resultierende Geodatendatei wird Shapefile genannt und QGIS ermöglicht es Ihnen, das Shapefile (das Ihre Geodaten enthält) mit einer CSV-Datei (die Ihre Metadaten enthält) zu verknüpfen. Diese Funktion ermöglichte es mir, meine geokodierten Punkte mit ihren entsprechenden Metadaten (der CSV-Datei, die ich zuvor erstellt hatte, die den Ortsnamen, die jeweilige Saga und all das gute Zeug hatte) mit einer eindeutigen ID-Nummer zu verknüpfen.

Datenvisualisierung oder THE BIG REVEAL

Obwohl QGIS eine leistungsstarke und sehr zugängliche Software ist, ist sie nicht die benutzerfreundlichste. Das Erlernen dauert ein wenig, und ich habe sicher nicht erwartet, dass jeder, der meine Daten sehen möchte, auch neue Software lernen möchte! Zu diesem Zweck habe ich die JavaScript-Bibliothek Leaflet verwendet, um eine interaktive Karte online zu erstellen. Sie können es sich hier ansehen–beachten Sie, dass es eine Seitenleiste gibt, mit der Sie Informationen darüber filtern können, welche Art von geografischen Merkmalen der Ortsname umfasst drei Gesetzlose-Sagas. Hier ist auch eine für Ländererwähnungen.

Klicken Sie auf dieses Bild, um zum Link zu gelangen und mit der Karte zu interagieren.


Pufferliste

Generieren Sie mehrere einzelne Puffer oder einen einzelnen vereinigten Puffer um mehrere Punkte.

Das Erstellen von Puffern ist ein Kernkonzept der GIS-Näherungsanalyse, mit dem Sie geographische Features innerhalb einer festgelegten Entfernung eines Features visualisieren und lokalisieren können. Betrachten Sie beispielsweise ein Gebiet, in dem Windturbinen vorgeschlagen werden. Es wurde festgelegt, dass jede Turbine aufgrund von Lärmschutzbestimmungen mindestens 2 km von Wohngebäuden entfernt sein sollte und daher eine Näherungsanalyse erforderlich ist. Der erste Schritt wäre die Erzeugung von 2 km langen Pufferpolygonen um alle vorgeschlagenen Turbinen. Da sich die Pufferpolygone für jede Turbine überlappen können, würde die Vereinigung des Ergebnisses ein einzelnes grafisches Ergebnis mit einer saubereren visuellen Ausgabe erzeugen. Befindet sich ein Gelände im Umkreis von 2 km um eine Turbine, würde diese Turbine gegen die Planungsvorschriften verstoßen.

Klicken/tippen Sie auf die Karte, um Punkte hinzuzufügen. Tippen Sie auf die Schaltfläche "Puffer erstellen", um Puffer um die Punkte zu zeichnen (die Größe des Puffers wird durch den vom Benutzer eingegebenen Wert bestimmt). Aktivieren Sie das Kontrollkästchen, wenn das Ergebnis die Puffer vereinigt (kombinieren) soll. Tippen Sie auf die Schaltfläche "Löschen", um von vorne zu beginnen. Der rot gestrichelte Umschlag zeigt den Bereich, in dem Sie vernünftige Ergebnisse für planare Pufferoperationen mit dem Raumbezug North Central Texas State Plane erwarten können.

  1. Verwenden Sie GeometryEngine.Buffer(points, distances, union), um ein Polygon zu erstellen. Die Parameter Punkte sind die Punkte, um die herum gepuffert werden soll, Distanzen sind die Pufferdistanzen für jeden Punkt (in Metern) und union ist ein Boolescher Wert dafür, ob die Ergebnisse vereinigt werden sollen.
  2. Fügen Sie die resultierenden Polygone (falls nicht vereinigt) oder einzelne Polygone (falls vereinigt) dem GraphicsOverlay der Karte als Graphic hinzu.

Die Eigenschaften der zugrunde liegenden Projektion bestimmen die Genauigkeit von Pufferpolygonen in einem bestimmten Bereich. Planare Puffer funktionieren gut, wenn Entfernungen um Features herum analysiert werden, die in einem relativ kleinen Bereich in einem projizierten Koordinatensystem konzentriert sind. Ungenaue Puffer können dennoch erzeugt werden, indem Punkte innerhalb der Hülle des Raumbezugs mit Abständen gepuffert werden, die ihn außerhalb der Hülle bewegen. Auf der anderen Seite berücksichtigen geodätische Puffer die gekrümmte Form der Erdoberfläche und bieten genauere Puffer-Offsets für Features, die stärker verstreut sind (d. h. mehrere UTM-Zonen, große Regionen oder sogar den gesamten Globus abdecken). Ein Beispiel für einen geodätischen Puffer finden Sie im Beispiel "Puffer".

Weitere Informationen zur Verwendung der Pufferanalyse finden Sie im Thema Funktionsweise von Puffer (Analyse) im ArcGIS Pro Dokumentation.


Die OpenTopography Tool Registry bietet ein von der Community bevölkertes Clearinghouse für Software, Dienstprogramme und Tools, die auf die Handhabung, Verarbeitung und Analyse hochauflösender Topografiedaten (z. B. mit Lidar-Technologie gesammelt) ausgerichtet sind. Die unten registrierten Tools reichen vom Quellcode bis hin zu voll ausgestatteten Softwareanwendungen. Wir freuen uns über Beiträge zur Registrierung über die Seite "Ein Tool beisteuern".

Beschreibung: GRASS ist eine kostenlose Geoinformationssystem-Software (GIS), die für Geodatenmanagement und -analyse, Bildverarbeitung, Grafik-/Kartenerstellung, räumliche Modellierung und Visualisierung verwendet wird. GRASS wird derzeit in akademischen und kommerziellen Umgebungen auf der ganzen Welt sowie von vielen Regierungsbehörden und Umweltberatungsunternehmen eingesetzt. GRASS is an official project of the Open Source Geospatial Foundation.

GRASS has a number of functions related to lidar and high-resolution DEM processing and analysis. lidar specific elements of GRASS are discussed here: http://grass.osgeo.org/wiki/LIDAR

Description: The FUSION/LDV analysis and visualization system consists of two main programs, FUSION and LDV (LIDAR data viewer), and a collection of task-specific command line programs. The primary interface, provided by FUSION, consists of a graphical display window and a control window. The FUSION display presents all project data using a 2D display typical of geographic information systems. It supports a variety of data types and formats including shapefiles, images, digital terrain models, canopy surface models, and LIDAR return data. LDV provides the 3D visualization envi ronment for the examination and measurement of spatially-explicit data subsets. Command line programs provide specific analysis and data processing capabilities designed to make FUSION suitable for processing large LIDAR acquisitions.

Command line utilities and processing programs, called the FUSION LIDAR Toolkit or FUSION-LTK, provide extensive processing capabilities including bare-earth point filtering, surface fitting, data conversion, and quality assessment for large LIDAR acquisitions. These programs are designed to run from a command prompt or using batch programs.

FUSION runs on all current versions of Windows and has been successfully used on LINUX systems using WINE. The FUSION/LDV visualization system is GUI based. The command line tools require the use of batch files to be most effective.

Description: Landlab is a Python-based modeling envi ronment that allows scientists and students to build numerical landscape models. Landlab was designed for disciplines that quantify earth surface dynamics such as geomorphology, hydrology, glaciology, and stratigraphy, but can also be used in related fields.

Landlab provides components to compute flows (such as water, sediment, glacial ice, volcanic material, or landslide debris) across a gridded terrain. With its robust, reusable components, Landlab allows scientists to quickly build landscape model experiments and compute mass balance across scales.

Description: LP360 for ArcGIS is an extension to ArcMap that allows visualizing and processing of very large point clouds (LIDAR and dense image matching) in a familiar GIS desktop envi ronment. Available in three levels of capability, LP360 provides tools from rapid visualization and derived product generation through advanced features such as automatic ground classification and building footprint extraction.

LP360 adds to the native viewing capabilities of ArcGIS 10.1 by providing the capability to work with very large projects such as county-wide aerial LIDAR data sets. From Quality Check to advanced feature extractions, LP360 is the tool of choice for LIDAR professionals throughout the world.


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