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Comment convertir les données d'un .gdb en un fichier de formes sans ArcMap ?


J'ai un dossier .gdb avec des fichiers LOCK, des fichiers FREELIST, des fichiers ATX, des fichiers GDBINDEXES, des fichiers GDBTABLE, des fichiers GDBTABLEX et des fichiers SPX.

Je souhaite convertir les données de parcelle de ce dossier en un fichier de formes afin de pouvoir le charger en ligne dans Arc GIS. Si j'avais toujours ma version de bureau ArcGIS, ce serait une tâche simple, mais je n'ai plus accès à cette version du logiciel.

Avez-vous des idées sur la façon d'obtenir ces données de parcelle dans un fichier de formes ? Je n'ai pas encore essayé de télécharger QGIS, donc je ne sais pas si ce logiciel aurait cette capacité comme ArcGIS 10.1 l'a fait


Une option qui peut être un peu plus rapide (moins de clics) ou que vous pouvez appeler à partir d'un script serait d'utiliser la commande ogr2ogr (en utilisant OSGeo4wShell (qui est fourni avec l'installation de QGIS)).

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" C:/Temp/Shps C:/Temp/test.gdb

Si vous souhaitez exporter un sous-ensemble, vous pouvez utiliser la même commande ci-dessus, mais à la fin, répertoriez le(s) nom(s) de la table (par exemple parcel et citybnd).

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" C:/Temp/Shps C:/Temp/test.gdb parcel citybnd

Fichier de géodatabase dans QGIS 2.4

Remarque : Utilisez Annuaire plutôt que Fichier

Une fois le fichier géodatbase chargé, enregistrez le fichier de formes


Vous pouvez utiliser ogr2ogr pour convertir un fichier de formes en GML (ou de nombreux autres formats), puis utiliser GeomFromGML de SQL Server pour importer. Vous devrez appeler GeomFromGML pour chaque entité de votre fichier de formes, mais c'est un programme relativement facile à écrire.

J'ai écrit du code dans arcbjects pour effectuer cette tâche. Si vous avez une licence arcview ou un moteur, vous pouvez créer une application console en c# et utiliser ce code : voir https://gis.stackexchange.com/questions/33917/how-to-import-shapefiles-into-ms-sql-2008 -et-puis-voir-que-données-utilisant-qgis?lq=1

METTRE À JOUR: J'ai décidé de diriger les gens vers le référentiel officiel Github à la place : https://github.com/zer0infinity/OGR2GUI

Cet outil [ogr2ogr fork] tentera d'analyser le contenu du fichier d'entrée (dans mon cas, c'était un fichier de formes) et l'afficher sous différents formats (dans mon cas, j'en avais besoin comme CSV, mais vous pouvez même exporter votre fichier en tant que SQLite déposer). Malheureusement, il ne fait pas directement du SQL, mais vous pouvez faire un vidage à partir d'un visualiseur SQLite tel que SQLite Browser et l'importer sur MS SQL. J'ai remarqué quelques inefficacités lors de la conversion en SQLite (j'ai perdu certains attributs/tables). j'ai aussi essayé MobileMapper Office (MMO) (avec plus de chance) pour exporter au format CSV et cela préservait une grande partie des données, mais vous auriez alors besoin d'écrire un script pour importer les données vers SQL. Si vous optez pour cette voie, faites-le moi savoir, j'écris actuellement un script VBA pour traiter les données exportées de MMO.


Conversion de fichiers gdb en shp pour la recherche. S'il vous plaît aider

Je fais actuellement des recherches sur le terrain et un collègue m'a donné un fichier gdb à télécharger dans Arcmap (10.2). Malheureusement, il n'est pas reconnu dans Arc.

Ces données sont très importantes et je suis curieux de savoir s'il existe une solution sur la façon de télécharger ce fichier gdb. Je pensais que le convertir en fichier shp fonctionnerait, mais je n'ai tout simplement aucune idée de la façon de le faire.

Toute aide serait grandement appréciée.

Hmm, c'est très étrange, Arc devrait reconnaître le .gdb sans problème. Avez-vous essayé de naviguer vers le .gdb via ArcCatalog ?

Qu'entendez-vous par "non reconnu" ? Une géodatabase est un ensemble de jeux de données, et non des données elles-mêmes. Lis ça.

L'article d'aide lié ci-dessus est un bon début. Pourriez-vous également expliquer ce que vous entendez par "télécharger dans ArcMap" ? Peut-être juste une étape par étape de ce que vous avez essayé de faire pour afficher les données.

De mémoire, je vois que c'est l'un des trois problèmes suivants :

Vous essayez de charger les données de manière incorrecte. L'article d'aide ci-dessus devrait aider à résoudre ce problème.

La base de données a été créée dans une version plus récente d'ArcGIS (10.3) et ne s'ouvrira donc pas dans votre ancienne version (10.2). Vous ne pouvez rien faire ici, mais demandez à la personne de l'enregistrer dans une version pour vous.

La personne qui vous a envoyé la base de données l'a envoyée de manière incorrecte, et Arc est donc incapable de la reconnaître. Vous n'indiquez pas quel type de GDB a été envoyé (fichier ou personnel), mais j'ai même souvent des utilisateurs avertis en SIG qui m'envoient des fichiers GDB de manière incorrecte, ce qui les rend illisibles. Les géodatabases personnelles sont des fichiers Microsoft Access (un seul fichier), mais les géodatabases fichier ne sont qu'un "dossier" lorsqu'elles sont affichées à partir de l'Explorateur Windows, donc parfois les gens envoient simplement le contenu du dossier et l'appellent bon, mais cela ne fonctionne pas.


AutoCAD DWG. à ArcGIS 9.3.1 - NEWBIE

Je cherche actuellement à convertir un fichier dwg à utiliser dans mon ArcMap. J'ai élaboré un système de grille en CAO (Juste des lignes standard) et j'essaie de les importer dans ArcGIS 9.3.1. Lorsque je semble l'ajouter, rien ne s'affiche à l'écran ?

J'ai également essayé de convertir le fichier dwg en fichier shp dans ArcCatalog, mais je n'ai toujours pas eu de chance de le faire.

Toute aide serait très appréciée

Veuillez essayer les étapes ci-dessous :

Utilisation de l'outil de script Classe d'entités vers Shapefile pour convertir plusieurs fichiers à la fois :
1. Ouvrez une nouvelle carte vierge dans ArcMap
2. Ouvrez ArcToolbox > Outils de conversion > vers Shapefile > Classe d'entités vers Shapefile (multiple)
3. Sélectionnez le navigateur de fichiers d'entités en entrée et accédez au fichier DWG souhaité.
4. Choisissez les classes d'entités CAO que vous souhaitez convertir en shapefile > Ajouter
6. Sélectionnez le navigateur de fichiers du dossier de sortie et accédez au dossier dans lequel vous souhaitez stocker les fichiers de formes de sortie > Ajouter > OK

Exportation d'une seule classe d'entités DAO vers un fichier de formes dans ArcMap :
1. Ouvrez une nouvelle carte vierge dans ArcMap
2. Sélectionnez le bouton Ajouter des données et accédez au fichier DWG souhaité
3. Choisissez la classe d'entités CAO que vous souhaitez convertir en fichier de formes > Ajouter
4. Cliquez avec le bouton droit sur la couche CAO dans votre table des matières > Données > Exporter les données
5. Choisissez le navigateur de fichiers de classe d'entités en sortie et accédez à l'emplacement du dossier dans lequel vous souhaitez stocker le fichier de formes en sortie.
6. Nommez la sortie et choisissez l'option Shapefile dans la liste déroulante Enregistrer en tant que type > Enregistrer > OK > Oui

J'espère que vous avez déjà résolu ce problème, mais de toute façon.

Quelle est la version de votre fichier dwg ?
Il doit être ACAD2007 ou antérieur, pour être compatible avec ArcGis 9.3.1 !!

Nous rencontrons fréquemment votre problème avec 9.3.1 et " vers de nouveaux " fichiers dwg !!

Si vous souhaitez convertir des données DAO au format ArcGIS, la meilleure pratique consiste à charger les entités dans une géodatabase. Les classes d'entités de géodatabase prennent en charge les vraies courbes, contrairement aux fichiers de formes.

Si vous avez Autocad Map3d, je suis d'accord, utilisez l'outil d'export de carte. C'est dans le menu déroulant sous Map Drafting, ou dans la ligne de commande, tapez _mapexport.

Exportez chaque couche dans un fichier de forme. Surtout si vous utilisez des données d'objets, je pense que c'est le seul moyen d'incorporer ultérieurement ces données dans un champ de votre géodatabase. Exportez chaque couche sous forme de fichier de forme, incluez toutes les données que vous pensez être nécessaires dans votre carte ArcGis. Créez ensuite une nouvelle géodatabase à partir d'arccatalog. Dans la nouvelle géodatabase, créez une nouvelle classe d'entités (par exemple, pour ma carte des systèmes d'eau, j'ai appelé la géodatabase « utilitaires » et la classe d'entités dans la géodatabase « eau »). Ensuite, dans cette nouvelle classe d'entités, cliquez avec le bouton droit et appuyez sur importer la classe d'entités (Célibataire). Ajoutez chaque fichier de forme avec un nom sans espace. (par exemple, j'ai découvert à la dure ne nommez pas votre nouvelle classe d'entités "conduite d'eau", cela ne fonctionnera pas, cela devrait être "conduite_eau")
Importez chaque fichier de forme dans votre nouvelle géodatabase et vous êtes prêt à partir. Il m'a fallu une tonne de recherches sur Internet, des appels téléphoniques, etc. pour comprendre cela. C'est assez facile une fois que vous l'avez fait une fois.


Que peuvent faire les utilisateurs SIG avec BIM DATA ?

Avec cette nouvelle capacité de réaction, les utilisateurs de SIG pourront effectuer deux tâches. Premièrement, ils peuvent visualiser les informations BIM dans ArcGIS Pro, via des classes d'entités, peuvent conserver des informations structurées sémantiquement à partir de Revit, qui est une collection d'entités cartographiques dans SIG. Cela leur permet d'utiliser les fonctionnalités qu'ils souhaitent du modèle de données à d'autres fins, telles que la gestion des actifs.

Deuxièmement, tout un modèle BIM peut maintenant être vu dans un contexte géographique. Cette capacité visuelle apportera plus de clarté aux utilisateurs de SIG à l'intérieur d'un modèle BIM. Tout aussi important que ce ne soit à l'intérieur d'un modèle BIM, par exemple, les pièces et les espaces - les deux SIG sont des corps géométriques familiers au monde et utilisés pour l'analyse, mais pas pour les architectes. Étant donné que Revit fournit un nombre limité de catégories, elles sont toutes mappées à une classe d'objets qui permet d'accéder à tous les attributs et informations paramétriques associés. IFC, en comparaison, utilise beaucoup plus de catégories, qui sont moins faciles à gérer dans le SIG.

Ceci est similaire aux données CAO qui traitent les données Revit dans ArcGIS, ce qui signifie qu'elles éliminent les données et les interprètent comme un jeu de données SIG. ArcGIS peut exporter des classes d'entités au format .dwg accessibles dans AutoCAD à l'aide du plug-in appelé ArcGIS for AutoCAD. La capacité de lecture de Revit est la première étape du même processus pour les données BIM.


Construction d'une bordure et de nœuds internes. pour le film de savon plus lisse

1 Construction d'une bordure et de nœuds internes pour le lisseur de film de savon Johanna Fall 28 août Considérons une espèce marine répartie dans une région qui contient une frontière physique, telle qu'une île. La densité des espèces est naturellement nulle sur terre, et on peut imaginer une situation où la densité d'un côté de l'île est très différente de celle de l'autre côté. Lorsque vous utilisez des splines de lissage conventionnelles, telles que les splines de régression à plaque mince par défaut dans GAM (Wood 23), les fonctions de lissage sont ajustées sur l'ensemble de l'espace x-y défini par la plage de nos emplacements d'échantillonnage. Étant donné que le modèle ne sait pas que cet espace contient une île, il y a un risque qu'il ajuste une densité non nulle sur la surface terrestre, et le modèle est également susceptible de s'adapter à des densités très similaires de tous les côtés de l'île puisque les fonctions lisses doit changer progressivement avec la distance euclidienne (Miller et Wood 24). Ces problèmes peuvent entraîner des erreurs de prédiction. Une façon de tenir compte des limites géographiques dans le GAM est d'utiliser le lisseur de film de savon (Wood et al. 28, voir aussi Miller et Wood 24 pour une approche alternative). L'idée est de restreindre la fonction de lissage en l'insérant dans une certaine limite, un peu comme la forme d'une bulle de savon est déterminée par la baguette à bulles. Dans notre cas, nous avons utilisé le littoral de la Norvège et de la Russie, ainsi que les contours des principaux groupes d'îles de la mer de Barents (Svalbard, Franz Josef Land et Novaya Zemlya) comme frontière. Deux choses doivent être spécifiées afin de construire un film de savon plus lisse :. La limite dans laquelle s'adapter la fonction de lissage, qui peut inclure des trous pour les îles. 2. Un certain nombre de nœuds avec un espacement de grille delta, à l'intérieur de cette zone limite. Ces nœuds ne sont pas les mêmes que ceux spécifiés avec l'argument k dans le GAM, ces nœuds déterminent le nombre de fonctions de base qui seront résolues lors de l'ajustement d'un terme lisse, tandis que les nœuds intérieurs déterminent la précision de ces fonctions. Pour vérifier ça. et 2. ont été configurés correctement, cette fonction est utile [Miller 25, dill/soap_checker]. Le code suivant est basé sur celui proposé par Simpson (2 [ 2/3/2/soap-film-smoothers/#fn9]), voir aussi Augustin et al. 23), étendu pour inclure la construction

2 d'une frontière complexe d'un shapefile de la mer de Barents. Les bibliothèques requises sont : raster, rgdal, sp, rgeos, rmapshaper, broom, dplyr et mgcv. Tout d'abord, nous construisons la limite, ou la baguette de bulle de savon : #Ceci est un fichier de formes qui contient le littoral et les îles d'intérêt #La fonction readogr convertit le fichier de formes en polygones SpatialPolygonsDataFrame <-readogr(dsn = 'C:/JF Library/ WP2/WP2 analyses/shapefiles BS/5m', layer = 'land_bs') Source de données OGR avec driver : ESRI Shapefile Source : "C:JF LibraryWP2WP2 analysesshapefiles BS5m", layer : "land_bs" avec 5 fonctionnalités Il a 2 champs #Ce fichier de formes décrit l'isobathe de 5 m. Ce sera une partie de la frontière extérieure comme moyen de zone d'étude restreinte vers le plateau de la mer de Barents. iso5 <- readogr(dsn = 'C:/JF Library/WP2/WP2 analyses/shapefiles BS', layer = 'Kontur5_2') Source de données OGR avec pilote : ESRI Shapefile Source : "C:JF LibraryWP2WP2 analyses shapefiles BS", couche : "Kontur5_2" avec 423 entités Il a des champs par(mar=c(. )) plot(polygones, col = "blue") plot(iso5, add = T) 2

3 Les contours doivent être simplifiés car ils sont trop compliqués à manipuler pour le savon doux et les données d'isobathe s'étendent en dehors de la zone d'étude. Le niveau de complexité qui peut être utilisé dans le GAM est une question d'essais et d'erreurs. Ici, je me contente de garder % des données d'origine pour les îles et la côte, et % pour l'isobathe 5 m, qui contenait beaucoup de données. De cette façon, quelques petites îles et détails de contours fins sont perdus, mais nous gardons les caractéristiques les plus importantes. #Simplifier le contour des masses continentales ocean.simp <- ms_simplify(polygons, keep =., keep_shapes = FALSE, explosive = TRUE) iso.simp <- ms_simplify(iso5, keep =., keep_shapes = FALSE, exploser = TRUE) par(mfrow = c(2,2), mar=c(. )) plot(polygones, col = "blue", main = "Original") plot(ocean.simp, col = "blue", main = " %") plot(iso5, col = "blue", main = "Original") plot(iso.simp, col = "blue", main = " %") 3

4 Original % Original % null device Je convertis ensuite les coordonnées en projection stéréographique, centrée approximativement au milieu de notre zone d'étude. Ce système de coordonnées tient bien compte de la courbure de la terre aux hautes latitudes. #Projet dans le système de coordonnées stéréographiques polaires land <- sptransform(ocean.simp, "+proj=stere +lat_=5 +lon_=35 +datum=wgs84 +units=m") isobath <- sptransform(iso.simp, "+proj =stere +lat_=5 +lon_=35 +datum=wgs84 +units=m") Étant donné que les données isobathes qui décrivent le contour de 5 m de profondeur sont au format SpatialLines et non des polygones, un certain traitement est nécessaire pour que tout soit prêt pour le découpage les îles de l'océan. #Ce fichier contient une limite simple encerclant l'isobathe, #à partir de laquelle nous allons découper les contours de la limite de l'isobathe <-read.table("c:/jf Library/WP2/WP2 analyses/soap smooths/boundary clipping polygon autumn.txt 4

5 header = TRUE) #Convertissez-le en polygone p <- Polygon(boundary) ps <- Polygons(list(p),) sps <- SpatialPolygons(list(ps)) proj4string(sps) <- CRS("+proj =stere +lat_=5 +lon_=35 +datum=wgs84 +units=m") par(mar=c(. )) plot(isobath) plot(sps, add = TRUE) #Découpez l'isobathe du polygone de limite : # coupe la ligne avec le polygone lpi <- gintersection(sp, isobath) # crée un tampon polygonal très fin de la ligne intersectée blpi <- gbuffer(lpi, width =.) # divise en utilisant gdifference dpi <- gdifference(sp, blpi ) # convertir le polygone en bloc de données dpi.df <- tidy(dpi) # sélectionner la pièce d'intérêt dpi.df <- dpi.df[dpi.df$piece ==, ] 5

6 #Créer un nouveau polygone à partir de la bordure fixe dpi.list <-list(x = dpi.df$long, y = dpi.df$lat) p <- Polygon(dpi.list) ps <- Polygons(list(p) ,) sps <- SpatialPolygons(list(ps)) proj4string(sps) <- CRS("+proj=stere +lat_=5 +lon_=35 +datum=wgs84 +units=m") plot(land, col = "green") plot(sps, add = TRUE) #Simplifier un peu plus la bordure extérieure sps.simp <- ms_simplify(sps, keep =.3, keep_shapes = TRUE, exploser = TRUE) #Ajouter un tampon et découper les masses terrestres du couche océanique tst <- gbuffer(sps, byid=true, width=) tst2 <- gbuffer(land, byid=true, width=) ocean.aut <-effacer(tst, tst2) #Vérifiez donc la géométrie de ce nouveau polygone est valide, et tracez-le rgeos::gisvalid(ocean.aut) [] TRUE

7 plot(ocean.aut, col = "blue") #Convertir l'objet spatial en un bloc de données ocean.xy.aut <-tidy(ocean.aut) #exprimer les coordonnées en miles nautiques au lieu de mètres pour correspondre aux données ocean.xy. aut$long <- ocean.xy.aut$long/852 ocean.xy.aut$lat <- ocean.xy.aut$lat/852 ocean.xy.aut <- ocean.xy.aut %>% rename(x = long, y = lat) Il s'agit de nos polygones de frontière qui contiennent la zone dans laquelle nous voulons ajuster le film de savon. Ensuite, nous définissons les nœuds intérieurs. En suivant la méthode de Simpson (2), j'utilise l'étendue des données pour définir une grille régulière sur la zone d'étude. Selon Wood (28), l'espacement des nœuds intérieurs devrait généralement être plus petit que la distance entre les observations. Cependant, comme notre zone d'étude est si grande, cela nous donne un très grand nombre de nœuds qui ralentit considérablement la fonction gam. Une résolution aussi fine conduit également à ce que le terme spatial capture des modèles auparavant robustes des autres covariables, suggérant que nous surajustons le modèle. Par conséquent, je choisis d'utiliser un espacement de nœuds de 4 nm, légèrement plus grand que le

Distance interstation de 35 nm des données d'automne. #Charger les données autdat <- read.table("c:/jf Library/WP2/WP2 analyses/eco/eco chalut coupé pour soap.txt", header = TRUE)

8 #Faire des nœuds à partir de l'étendue géographique des observations N <-floor((abs((max(autdat$x)-min(autdat$x)))/4)) gx <- seq(min(autdat$x) , max(autdat$x), length.out = N) gy <- seq(min(autdat$y), max(autdat$y), length.out = N) gp <- expand.grid(gx, gy) names(gp) <- c("x","y") plot(gp$x, gp$y) gp$y gp$x #Le GAM a besoin des coordonnées de la bordure sous forme de liste de listes, #où chaque liste décrit un segment de bordure ou island: oceancoords <- ocean.xy.aut %>% dplyr::select(x,y,piece) names(oceancoords) <- c("x", "y", "piece") borderlist <- split(oceancoords, oceancoords$piece) noms (borderlist) [] "" "2" "3" "4" "5" "" "" "8" "9" "" "" "2" "3" border.aut <- lapply(borderlist, `[`, c(,2)) nr,3) <- seq

9 border.aut <- lapply(nr, function(n) as.list.data.frame(border.aut[[n]])) #Nous pouvons maintenant utiliser la fonction inside de mgcv pour sélectionner les nœuds qui sont à l'intérieur de la bordure noeuds <- gp[with(gp, inside(bnd = border.aut, x, y)), ] names(noeuds) <- c("x", "y") #Et puis vérifiez que la bordure et les noeuds sont en ordre avec le source de la fonction soap_check("c:/jf Library/WP2/WP2 analyses/soap smooths/soap_check.r") par(mar=c(. )) soap_check(bnd = border.aut, knots = knots) Le rouge indique la surface du film de savon [] TRUE Cela semble être dans l'ordre, mais malheureusement l'algorithme que GAM utilise pour vérifier si les nœuds sont à l'intérieur de la limite n'est pas le même que celui utilisé par la fonction InSide. Il est donc souvent nécessaire de régler manuellement l'emplacement de certains nœuds. #Charger une table de nœuds ajustés knots.aut <- read.table("c:/jf Library/WP2/WP2 analyses/soap smooths/nœuds automne 4 nm.txt", 9

10 header = T) Enfin, nous devons nous assurer que toutes les données que nous voulons analyser se trouvent à l'intérieur de la zone limite. #Assurez-vous qu'il n'y a pas de données en dehors de la limite définie par le polygone océanique #Convertir les données en autdat.sp spatial <- autdat autdat.sp$x <- autdat.sp$x*852 #convertir de nmi en m autdat.sp $y <- autdat.sp$y*852 autdat.sp <- SpatialPointsDataFrame(autdat.sp[,c(,5)], autdat.sp, proj4string = CRS("+proj=stere +lat_=5 +lon_= 35 +datum=wgs84 +units=m")) #Coupez les données pour qu'elles correspondent au polygone océanique - cela supprime quelques observations d'une année #lorsque les conditions de glace permettaient d'échantillonner au nord-est de Franz Josef Land. data.clipped <- crop(autdat.sp, ocean.aut) par(mar=c(. )) plot(data.clipped) plot(ocean.aut,add=t) autdat <- data.frame(data.clipped ) autdat$x <- autdat$x/852 #reconvertir en nmi autdat$y <- autdat$y/852

11 Nous sommes maintenant prêts à installer un GAM avec des lissages de film de savon. J'illustrerai cela avec un modèle qui décrit la densité de morue immature en automne en fonction d'un terme spatial ajusté à la base de savon, en plus des termes lisses conventionnels de profondeur du fond, de température du fond, de hauteur du soleil et de jour de relevé pour corriger pour moment de l'échantillonnage. Ce modèle prend un peu plus de temps à exécuter qu'un modèle avec une base de lissage conventionnelle, mais nous pouvons contrôler cela dans une certaine mesure en réduisant le nombre de nœuds internes fournis dans l'argument knots = knots.aut (comme construit ci-dessus). La base soap est spécifiée dans l'argument bs = so et la liste des coordonnées de bordure dans l'argument xt = list(bnd = border). Nous avons également mis une contrainte de 2 sur la dimension de base ( k ) du lissage spatial pour réduire le temps d'exécution et éviter de surajuster le champ spatial. imm.aut.soap <- gam(cod.imm

s(bio_cod, k = 5) + s(x, y, k = 2, bs = "so", xt = list(bnd = border.aut)) + s(sunheight, k = 5) + s(s.day, k = 5) + s(b_depth, k = 5) + s(b_temp, k = 5), data = autdat, family = tw(), method = "REML", knots = knots.aut) summary(imm.aut.soap ) Famille : Tweedie(p=.28) Fonction de lien : log Formule : cod.imm

s(bio_cod, k = 5) + s(x, y, k = 2, bs = "so", xt = list(bnd = border.aut)) + s(sunheight, k = 5) + s(s.day, k = 5) + s(b_depth, k = 5) + s(b_temp, k = 5) Coefficients paramétriques : Estimer Std. Erreur t valeur Pr(> t ) (Interception) <2e- *** --- Signif. codes: '***'. '**'. '*'.5 '.'. ' ' Signification approximative des termes lisses : edf Ref.df F p-value

12 s(bio_cod) < 2e- *** s(x,y) < 2e- *** s(sunheight) < 2e- *** s(s.day) ** s(b_depth) < 2e- ** * s(b_temp) e-2 *** --- Signif. codes: '***'. '**'. '*'.5 '.'. ' ' R-sq.(adj) =.44 Déviance expliquée = 49.2% -REML = 342 Estimation de l'échelle = n = 444 par(mar=c(. )) plot(imm.aut.soap, select = 2) s (x,y,.95) Comparons ce modèle avec un modèle équipé de la base de lissage tp habituelle. Ici, nous n'imposons aucune contrainte sur le terme s(x,y) pour laisser la fonction gam trouver le meilleur ajustement de ce terme, c'est-à-dire le meilleur modèle possible avec la base tp. imm.aut.tp <- gam(cod.imm

s(bio_cod, k = 5) + s(x, y) + s(sunheight, k = 5) + s(s.day, k = 5) + s(b_depth, k = 5) + s(b_temp, k = 5), data = autdat, family = tw(), method = "REML") 2

13 sommaire(imm.aut.tp) Famille : Tweedie(p=.53) Fonction de lien : log Formule : cod.imm

s(bio_cod, k = 5) + s(x, y) + s(sunheight, k = 5) + s(s.day, k = 5) + s(b_depth, k = 5) + s(b_temp, k = 5) Coefficients paramétriques : Estimation Std. Erreur valeur t Pr(> t ) (Interception) <2e- *** --- Signif. codes: '***'. '**'. '*'.5 '.'. ' ' Signification approximative des termes lisses : edf Ref.df F valeur p s(bio_cod) < 2e- *** s(x,y) < 2e- *** s(sunheight) < 2e- *** s( s.day) ** s(b_depth) < 2e- *** s(b_temp) < 2e- *** --- Signif. codes: '***'. '**'. '*'.5 '.'. ' ' R-sq.(adj) =.88 Déviance expliquée = 38.% -REML = 3944 Estimation de l'échelle = 22.5 n = 444 par(mfrow = c(,2), mar=c(. )) vis.gam (imm.aut.soap, view = c("x", "y"), plot.type = "contour") vis.gam(imm.aut.tp, view = c("x", "y"), plot.type = "contour") 3

14 prédicteur linéaire prédicteur linéaire Il apparaît immédiatement que le modèle tp prédit des densités élevées dans une zone terrestre du sud-est, puisque nous y avons échantillonné des densités élevées de morue près de la côte. Bien qu'il soit plus complexe, le modèle de savon a un pouvoir explicatif plus élevé que le modèle tp et un AIC inférieur. df AIC imm.aut.soap imm.aut.tp Choisir le nombre de nœuds internes Comme mentionné ci-dessus, le choix du nombre et de l'emplacement des nœuds internes peut être délicat et chronophage. Il est également crucial pour l'ajustement du modèle, car ces nœuds déterminent la résolution spatiale de la ou des fonctions de lissage. Cela distingue le film de savon plus lisse des autres fonctions de base où il suffit souvent de les spécifier directement dans l'appel à gam sans préparation préalable. Il est donc important d'explorer l'effet de la modification du nombre et de l'emplacement des nœuds afin de trouver un compromis raisonnable entre la résolution et le temps de calcul, ce dernier étant particulièrement crucial pour les modèles très complexes. Pour cette analyse, nous obtenions un modèle général de distribution similaire si nous supprimions jusqu'à 2% des nœuds que nous avions décidé d'utiliser, mais les caractéristiques plus fines pertinentes étaient perdues. Ainsi, lorsque vous utilisez le lisseur de film de savon, tenez compte de la pertinence des caractéristiques fines par rapport aux objectifs de votre étude et de la manière dont cela affectera la durée d'exécution de vos modèles. 4

15 Références Augustin, N. H., Trenkel, V. M., Wood, S. N., & Lorance, P. (23). Modélisation spatio-temporelle de la lingue bleue pour la gestion des stocks halieutiques. Environmetrics, 24(2), 9-9. doi:.2/env.29 Miller, D. L., et Wood, S. N. 24. Lissage de zone finie avec des splines de distance généralisées. Statistiques environnementales et écologiques, 2: 5-3. doi:./s Miller, D. L. 25, 5 août. Vérifiez si une frontière et des nœuds plus lisses avec un film de savon ont du sens.github.com. Récupéré le 29 août 2, de Simpson, G. 2, 2 mars. Lisseurs de film de savon et bathymétries du lac. fromthebottomoftheheap.net. Récupéré le 29 août, 2, de # fn9 Wood, S. N., Bravington, M. V., & Hedley, S. L. (28). Lissage de film de savon. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), (5), doi:./j x Voir aussi: [ 5

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