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Créer un script pour ajouter une couche de texte délimité dans QGIS


J'essaie d'utiliser la fonction QgsVectorLayer() pour ajouter une couche de texte délimitée dans QGIS. J'ai donc un fichier txt (T_1999_1_2.txt) dans le chemin : "D:PATRICIADOCUMENTOSESTACOES METEOROLOGICASDADOS METEOROLOGICOST" et je veux créer un shapefile nommé : T_1999_1_2.shp. La structure du fichier txt est :

par;num;ano;mes;dia;D;btq 3;705;1999;1;2;-999,9;S;40,43885833;-8,43994167
3;619;1999;1;2;25,0;A;41 70972;-8 02699 3;718;1999;1;2;104,0;A;39 78055278;-8 82096667 3; 766;1999;1;2;28,0;A;38 76620278;-9,12749444 3;560;1999;1;2;333,0;A;40 71492778;-7,89591667 3;669; 1999;1;2;-999,9;S;39,83950000;-7,47866944 3;848;1999;1;2;-999,9;S;38,48486667;-7,47291667 3;555; 1999;1;2;8,0;A;41 70655556 ;-8 80210833

J'ai essayé d'exécuter le script mais la même erreur de fenêtre apparaît ("Erreur dans le fichier. Le fichier ne peut pas être ouvert ou les paramètres du délimiteur ne sont pas valides") Mon script est le suivant :

uri = "D:PATRICIADOCUMENTOSESTACOES METEOROLOGICASDADOS METEOROLOGICOSTT_1999_1_2.txt?delimiter=%s&xField=%s&yField=%s" % (";", "x", "y") vlayer = QgsVectorLayer (uri, "D:PATRICIAIGQGISFWITT_1999_1_2.shp", "texte délimité")

Je ne comprends pas pourquoi ça ne marche pas.


Modifier les variablesindiretextérieurselon votre besoin. Le code trouvera chaque fichier avec l'extension 'txt' dansindiret chaque sous-répertoire deindir. Si vous avez besoin d'un autre système de coordonnées que EPSG 4326, veuillez modifier le numéro EPSG à la ligne 9. Les fichiers convertis seront écrits dans le répertoireextérieur.

import os indir = 'G:/LANUV' outdir = 'G:/LANUV' pour root, dirs, files in os.walk(indir): pour file in files: if file.endswith('.txt'): fullname = os.path.join(root, file).replace('', '/') filename = os.path.splitext(os.path.basename(fullname))[0] uri = 'file:/// %s?crs=%s&delimiter=%s&xField=%s&yField=%s&decimal=%s' % (nom complet, 'EPSG:4326', ';', 'x', 'y', ',') layer = QgsVectorLayer( uri, 'my_layer', 'delimitedtext') QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(layer, outdir + '/' + filename + '.shp', 'CP1250', None, 'ESRI Shapefile')

Copiez le code et collez-le dans la console Python.

Ce fragment de code utilise le code de ce fil.


Vous devez changer plusieurs choses dans le fichier csv et le code.

Dans la première ligne de votre fichier csv, ajoutez les étiquettes de colonne x et y, car elles sont manquantes. Les autres étiquettes sont bonnes.

par;num;ano;mes;dia;D;btq;x;y

Étant donné que votre séparateur décimal n'est pas le deux-points par défaut mais une virgule, vous devez le spécifier explicitement. Le nom de fichier complet n'a pas le format d'URL requis. Il faut changer la ligne de code comme ceci :

uri = "file:///D:/PATRICIA/DOCUMENTOS/ESTACOES METEOROLOGICAS/DADOS METEOROLOGICOS/T/T_1999_1_2.txt?delimiter=%s&xField=%s&yField=%s&decimal=%s" % (";", "x" , "y", ",")

Ensuite, vous êtes prêt à créer le calque. Si vous souhaitez ajouter la couche à la carte, vous pouvez utiliser la ligne suivante :

layer = iface.addVectorLayer(uri, "my_layer", "delimitedtext")

Le deuxième argument est le nom de l'entrée créée dans la table des matières. Vous êtes invité à indiquer le système de coordonnées et la couche est ajoutée à la carte.

Sans ajouter automatiquement la couche à la carte, vous pouvez coder comme ceci :

layer = QgsVectorLayer(uri, "my_layer", "delimitedtext") QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(layer, "d:/b/my_shapes.shp", "CP1250", None, "ESRI Shapefile")

Vous serez invité à donner le système de coordonnées après la première ligne. Si vous voulez arrêter ce comportement, vous devez modifier temporairement les QSettings comme indiqué dans ce fil.

La deuxième commande écrit la couche dans un fichier shpe avec le nom de fichier donné en utilisant la page de codes 1250. Mentionnez le "/" au lieu de "". Si vous le souhaitez, vous pouvez attraper la valeur de retour. Si n'est pas égal à 0, quelque chose s'est mal passé.

Pour ajouter la couche à l'affichage de la carte :

QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(couche)

Bobdc.blog

J'ai récemment appris les données du système d'information géographique (SIG). De plus en plus de projets et d'entreprises font des choses intéressantes en associant de nouveaux types de données à des paires latitude/longitude spécifiques. Ces données peuvent concerner la qualité de l'air, les prix de l'immobilier ou la marque et le modèle de la voiture Uber la plus proche.

DBpedia contient de nombreuses données de latitude et de longitude, et les requêtes SPARQL vous permettent de les associer à d'autres données. Étant donné que vous pouvez récupérer ces résultats de requête sous forme de fichiers CSV et que de nombreux packages SIG peuvent lire les données CSV, vous pouvez effectuer vous-même de nombreuses choses intéressantes similaires.

Une requête de données DBpedia sur les astronautes américains montre que le plus âgé est né en 1918 et le plus jeune est né en 1979. Je me suis demandé si, au fil du temps, il y avait eu des tendances dans la partie du pays d'où ils venaient, et j'ai réussi pour combiner une requête DBpedia SPARQL avec un package de visualisation SIG open source pour créer la carte présentée ici.

La requête suivante demande l'année de naissance ainsi que la latitude et la longitude du lieu de naissance de chaque astronaute américain :

(La requête n'a pas de déclarations de préfixe car elle utilise celles intégrées à DBpedia. De plus, comme certains endroits ont plus d'une paire de valeurs geo:lat et geo:long, j'ai trouvé qu'il était plus simple de simplement prendre la valeur maximale de chacun pour obtenir une paire pour chaque astronaute.) Ce qui suit montre les premières lignes du résultat lorsque j'ai demandé CSV :

QGIS Desktop est un outil open source pour travailler avec des données SIG qui, entre autres, vous permet de visualiser des données. Les données peuvent provenir de fichiers disque ou de plusieurs autres sources, y compris le module complémentaire PostGIS de la base de données PostgreSQL, qui vous permet d'augmenter assez loin la quantité de données avec laquelle vous pouvez travailler.

En utilisant QGIS pour créer l'image ci-dessus, j'ai d'abord chargé le fichier de formes (en fait une collection de fichiers, y compris un fichier dBase dbf à l'ancienne) à partir du site Web du recensement américain avec les contours des États individuels des États-Unis.

La visualisation SIG consiste souvent à superposer des données telles que les limites des États, les données d'altitude et les routes pour voir les effets combinés que ces petites voitures de l'application Uber de votre téléphone aimeraient un peu si les routes et votre position actuelle n'étaient pas affichées avec elles. Pour mon expérience, le fichier de formes de recensement était ma première couche, et la fonctionnalité "Ajouter une couche de texte délimité" de QGIS Desktop m'a permis d'ajouter les résultats de ma requête SPARQL sur les données des astronautes en tant que couche supplémentaire. Un élément délicat pour nous, novices en SIG, est que ces outils vous demandent généralement de spécifier un système de référence de coordonnées pour tout ensemble de données, généralement sous forme de nombre EPSG, et il en existe de nombreux. J'ai utilisé EPSG 4269.

Au début, QGIS a ajouté dans tous les lieux de naissance des astronautes des petits cercles noirs remplis de la même nuance de vert. Il avait également défini la couleur de remplissage par défaut de la carte des États-Unis sur le vert, j'ai donc réinitialisé cela au blanc dans la boîte de dialogue pour configurer les propriétés de cette couche. Ensuite, dans les propriétés de la couche de données de l'astronaute, j'ai découvert qu'au lieu d'utiliser des symboles identiques pour représenter chaque point sur la carte, je pouvais choisir "Gradué" et spécifier une "rampe de couleurs" que QGIS utiliserait pour attribuer des valeurs de couleur en fonction des valeurs dans la propriété que j'ai sélectionnée pour cela : par , ou année de naissance, que vous reconnaîtrez à partir de la quatrième colonne de l'exemple de sortie CSV ci-dessus. QGIS a examiné les valeurs les plus basses et les plus élevées de ces valeurs et a proposé d'attribuer les couleurs suivantes aux valeurs par dans les plages indiquées, et j'ai simplement accepté la valeur par défaut :

(Alors que la requête précédente montrait quelques astronautes nés en 1978 et 1979, la plage ici ne va que jusqu'à 1977 car je vois maintenant que certaines coordonnées géographiques dans DBpedia sont spécifiées avec dbpprop:latitude et dbpprop:longitude au lieu de geo:lat et geo :long , donc si je refaisais cela, je réviserais la requête pour en tenir compte.)

Si vous cliquez sur la carte ci-dessus pour voir l'image plus grande, vous verrez que de nombreux premiers astronautes sont venus du Midwest, puis au fil du temps, ils sont progressivement venus des quatre coins du continent américain. Pourquoi tant de gens de la région de New York et aucun du Wyoming ? Y a-t-il quelque chose à New York plus propice à la production d'astronautes que les grands espaces du Wyoming ? Oui : il y a plus de monde là-bas, donc il y a de fortes chances que plus d'astronautes viendront de là. Voir cet excellent dessin animé xkcd pour en savoir plus sur ce principe.

Je n'ai fait qu'effleurer la surface de ce que QGIS peut faire. J'ai trouvé cette vidéo du Vermont Center for Geographic Info comme une excellente introduction. J'ai appris de cela et du livre PostGIS in Action qu'un ensemble important de fonctionnalités que les systèmes SIG tels que QGIS ajoutent est l'automatisation de certaines des mathématiques impliquées dans le calcul des distances et des zones, ce qui n'est pas une géométrie simple car elle se déroule sur la courbe surface de la terre. Un package comme PostGIS ajoute des types de données et des fonctions spécialisés à une base de données à usage général comme PostgreSQL pour effectuer les parties les plus difficiles des mathématiques géographiques. Cela permet à vos requêtes SQL d'effectuer des analyses de proximité et d'autres tâches SIG, ainsi que de transférer ces données à un outil de visualisation tel que QGIS. (La base de données open source GeoMesa ajoute des fonctionnalités similaires à Apache Accumulo et Google BigTable pour davantage d'applications à l'échelle Hadoop.)

La bonne nouvelle pour les utilisateurs de SPARQL est qu'une extension SIG appelée GeoSPARQL fait quelque chose de similaire. Vous pouvez l'essayer sur le site geosparql.org. Par exemple, si vous saisissez la requête suivante, tous les aéroports situés dans un rayon de 16 km de New York seront répertoriés :

(Les données utilisent une définition assez large d'« aéroport », y compris les héliports et les bases d'hydravions.) Je n'ai joué avec aucune implémentation de GeoSPARQL en dehors de geosparql.org, mais celle du Parlement mentionnée sur la page wikipédia GeoSPARQL semble intéressante. Je n'ai pas beaucoup joué avec le point de terminaison SPARQL de Linked Open Street Map, mais il convient également aux personnes intéressées par les SIG et SPARQL.

Que vous essayiez ou non GeoSPARQL, lorsque vous prenez la capacité de DBpedia à associer un si large éventail de données avec des coordonnées géographiques, et que vous combinez cela avec la capacité des outils de visualisation SIG comme QGIS à travailler avec ces données données associées (dans mon cas, le codage couleur des années de naissance des astronautes), vous disposez d'une vaste nouvelle catégorie de choses intéressantes que vous pouvez faire avec SPARQL.


1 réponse 1

Je ne vais pas répondre à tout dans la question initiale puisque le répondre vous avez posté avec les exemples de code semblaient avoir un problème réel qui devait être expliqué.

J'adopte également une approche un peu générale afin que vous puissiez utiliser ces connaissances pour rechercher d'autres choses dont vous pourriez avoir besoin.

En regardant le code que vous avez posté, vous sautez quelques points. Votre variable myParagraph pointe vers une page avec l'index 1, pas un élément de la page. En d'autres termes, vous essayez d'ajouter le style de paragraphe à la page.

Cela pourrait être un bon site de référence pour vous. Il semble avoir une fonctionnalité de recherche. Cela dit, je préfère personnellement celui-ci.

Alors pour décomposer un peu :

  • Dans cette page, vous pouvez, par exemple, voir cette méthode pages.item() "Renvoyer la page avec l'index ou le nom spécifié". et non un pageItem , comme votre code semble le supposer.
  • Donc, pour obtenir une page spécifique, nous pourrions faire : app.activeDocument.pages[0] . Notez que pages[0] est égal à pages.item(0) . La méthode item() peut être déroutante pour quelqu'un qui est nouveau dans les scripts INDD, alors j'ai décidé d'utiliser les pages plus courtes[0] .
  • Cette page est jonchée de liens verts qui mènent à l'objet page unique. C'est là qu'il faut aller pour savoir comment récupérer les éléments dans une page ↓
  • De là, nous pouvons trouver l'objet allPageItems, avec cette description : Répertorie tous les éléments de page contenus par la Page.
  • Il existe également un objet textFrames, que nous pourrions utiliser si nous avions seulement besoin de trouver des cadres de texte dans la page, mais peut-être pas cette fois puisque vous souhaitez également cibler d'autres types d'éléments.
  • Donc, pour le moment, le chemin que nous aurions probablement emprunté est quelque chose comme app.activeDocument.pages[0].allPageItems[0] .
  • Vous pouvez découvrir quel est son type : alert( app.activeDocument.pages[0].allPageItems[0].constructor.name ) . C'est assez important pour que vous puissiez savoir quoi faire ensuite.
  • Petite remarque : avec allPageItems, nous pouvons obtenir tous les éléments de page de la page, mais vous pouvez également, par exemple, parcourir tous les éléments d'un calque et vérifier la page sur laquelle ils se trouvent. Cela pourrait rendre le script un peu plus rapide si vous avez environ 3000 pages et que vous savez que la couche ne contient que 50 à 100 éléments. Dans ce cas, la différence est en boucle sur 3000 pages ou 50-100 éléments. Je ne m'en inquiéterais pas cependant.
  • Maintenant, plongez dans l'objet unique pageItem ↓
  • Bon à savoir : dans cette page en bas, sous la rubrique Objet de , nous pouvons trouver des conseils sur la façon d'être plus précis avec la pageItem .
  • Dans ce cas cependant, si nous découvrons que le pageItem est un cadre de texte en utilisant ceci : alert( app.activeDocument.pages[0].allPageItems[0].constructor.name ) . Nous pouvons commencer à déterminer comment accéder aux méthodes et propriétés spécifiques à ce type d'élément.
  • Vous pouvez rechercher sur cette page « TextFrame » et trouver un lien, mais vous pouvez également utiliser la fonctionnalité de recherche pour rechercher TextFrame . Dans tous les cas votre prochaine destination est décidée
  • Ici, nous pouvons trouver des propriétés et des méthodes spécifiques à TextFrame.
  • De là, nous pouvons trouver Texts , qui dit : Une collection d'objets texte.
  • Ok, ça a l'air d'être le bon endroit.
  • Maintenant, le code serait quelque chose comme activeDocument.pages[0].allPageItems[0].texts
  • On continue
  • Ici, il y a une méthode appelée everyItem() : Retourne chaque Text de la collection. . C'est probablement ce que nous voulons.
  • Alors plongeons dans l'objet texte unique ↓
  • Bien bien. Qu'avons-nous ici. Une méthode appelée applyParagraphStyle()
  • À ce stade, vous vous demandez peut-être comment quelqu'un pourrait-il même arriver à ce point sans l'aide de quelqu'un. Eh bien, si le point de départ est que vous souhaitez appliquer un style de paragraphe et que vous avez découvert, disons via Google ou peut-être le guide de script Indesign, qu'il existe une méthode telle que applyParagraphStyle . La méthode la plus simple consiste à utiliser la fonctionnalité de recherche du site sur applyParagraphStyle . Si vous faites cela, l'un des résultats est l'objet texte et c'est à peu près tout l'indice dont vous avez besoin.

Avec tout cela combiné, nous pouvons enfin utiliser applyParagraphStyle comme ceci :

Juste un rappel général : le guide de script Indesign contient également quelques bons exemples sur la façon de faire cela et d'autres choses.


Préparation des données BHA pour utilisation

Si vos données BHA téléchargées sont composées de plusieurs fichiers CSV, nous vous recommandons de les fusionner d'abord en un seul fichier CSV pour rendre le traitement ultérieur plus facile et plus rapide. Utilisez un éditeur de texte tel que le Bloc-notes ou TextPad plutôt qu'Excel, car Excel peut modifier la mise en forme des nombres contenant des zéros non significatifs.

Chaque objet de MasterMap Topography Layer possède un identifiant unique appelé identifiant topographique, ou TOID en abrégé. Les TOID fournis par le système d'exploitation prennent le format d'un numéro à 13 ou 16 chiffres préfixé par « osgb », par ex. ‘osgb1000039581300′ ou ‘osgb1000002489201973′. Certaines applications, y compris AutoCAD Map 3D, suppriment automatiquement le préfixe « osgb » et ajoutent trois zéros non significatifs à tout TOID ne comportant que 13 chiffres pour qu'ils soient tous longs de 16 caractères. Afin de faciliter l'association des données BHA aux entités de construction dans MasterMap® Topography Layer, les fichiers BHA fournis par EDINA ont deux valeurs TOID :

  • os_topo_toid_digimap est le TOID formaté pour correspondre aux TOID dans AutoCAD Map 3D, ArcGIS et dans le format File Geodatabase fourni par Digimap.
  • os_topo_toid est le TOID d'origine tel que fourni par Ordnance Survey

Vous devez vérifier les valeurs TOID dans vos données MasterMap et celles dans les données BHA pour vous assurer qu'il existe un champ commun que vous pouvez utiliser pour correspondre à ce que nous utiliserons. os_topo_toid_digimap car ce champ dans les données BHA correspond aux valeurs TOID dans les données MasterMap lorsqu'il est utilisé dans AutoCAD Map 3D.

Ouvrez le fichier CSV fusionné dans Excel. Pour vous assurer que les données s'affichent correctement dans Excel, vous devez importer les données comme suit :

  1. Ouvrez un document Excel vierge, puis utilisez l'option ‘From Text’ qui se trouve sur le ruban Données. Cela vous permet de spécifier le délimiteur de champ et les types de données corrects pour les colonnes TOID, en vous assurant qu'ils sont importés en tant que champs de texte, montrer l'image.
  2. Importez les données sous forme de fichier ‘délimité’, affichez l'image.
  3. Spécifiez ‘Comma’ comme délimiteur, afficher l'image.
  4. Dans la fenêtre de l'assistant d'importation de texte – Étape 3 sur 3, sélectionnez la première colonne dans la section ‘Data Preview’ et définissez le ‘Column data format’ sur ‘Text’. Répétez cette étape pour la deuxième colonne. Cela garantit qu'Excel traite les deux colonnes TOID comme du texte plutôt que des nombres afin de ne pas supprimer les zéros non significatifs de l'une des valeurs (qui sont nécessaires pour joindre les données aux fonctionnalités de construction dans MasterMap ultérieurement), afficher l'image .
  5. Appuyez sur Terminer pour terminer le processus, après quoi vos données dans Excel devraient ressembler à l'image ci-dessous avec les valeurs TOID dans la première colonne, composées de 16 caractères et incluant trois caractères zéro de début si nécessaire :
  6. AutoCAD Map 3D nécessite une "plage nommée" de cellules à laquelle se connecter. Pour créer cette mise en surbrillance/sélectionner toutes les cellules qui contiennent des données dans le classeur et à l'aide de la ‘Name Box’, donnez un nom à cette sélection de cellules. Dans la capture d'écran ci-dessous, nous avons appelé la sélection ‘BuildingHeightValues’ (notez que votre nom ne peut pas inclure d'espaces) :
  7. Enregistrez votre fichier en tant que fichier .xslx.
  8. L'étape suivante consiste à utiliser l'administrateur de source de données ODBC Windows pour créer une connexion qui pointe vers ce fichier .xlsx. Ouvrez l'administrateur de source de données ODBC, le moyen le plus simple de le faire est d'utiliser l'outil de recherche Windows pour rechercher ‘ODBC Data Source’.
  9. Dans l'onglet ‘User DSN’, appuyez sur le bouton ‘Ajouter…’ pour créer une nouvelle connexion ODBC :
  10. Sélectionnez ‘Microsoft Excel Driver’ et appuyez sur le bouton Terminer.
  11. Donnez un nom à votre connexion dans le champ ‘Data Source Name’, et en utilisant le bouton ‘Select Workbook…’, parcourez et sélectionnez le fichier .xlsx créé ci-dessus.
  12. Appuyez sur OK et le DSN utilisateur nouvellement créé sera répertorié :
  13. Appuyez sur OK pour fermer l'administrateur de source de données ODBC.

6 réponses 6

TLDR : passez à la conclusion.

Alors que plusieurs shells/outils ont des opérateurs de citation intégrés dont certains ont déjà été mentionnés dans quelques réponses, je voudrais souligner ici que beaucoup sont dangereux à utiliser selon:

  • ce qui est cité
  • contexte dans lequel la chaîne entre guillemets est utilisée.
  • les paramètres régionaux dans lesquels la sortie citée est générée
  • les paramètres régionaux dans lesquels la sortie entre guillemets générée est utilisée ultérieurement.

Plusieurs choses à considérer :

dans certains contextes, il est important que la chaîne vide soit représentée par '' ou "" . Par exemple, s'il doit être utilisé dans sh -c "cmd $quoted_output", il est important que ce qui a été cité soit transmis comme argument à cmd . Dans sh -c "var=$quoted_output . " , peu importe que la chaîne vide soit représentée comme '' , "" ou comme chaîne vide.

L'opérateur $var:q de zsh représente la chaîne vide en tant que chaîne vide, pas '' , "" ni

Changements

Tout en une seule fonction

Utiliser setInterval plutôt que setTimeout . C'est plus efficace car vous ne créez pas de minuteurs à chaque fois

Plus de drame en ajoutant un générateur de chaînes aléatoires, au lieu de simplement votre jeu de lettres d'origine. Cela ajoute plus de mystère aux lettres suivantes.

En plus du code, une police monospace serait plus dramatique. Il évite le mouvement de va-et-vient du texte de décodage.

Joseph a donné une bonne réponse, donc c'est juste pour le plaisir. Vous avez dit que vous voudriez peut-être une alternative à jQuery, alors voici un plugin. Plus de code, mais beaucoup plus flexible.

Éléments notables : Options. Vous pouvez contrôler le nombre de fois que chaque lettre doit changer avant d'être « décodée », quelles lettres doivent être utilisées pour le code, combien de temps (environ) l'animation doit s'exécuter et un nom de classe pour l'étendue qui contient le code.
L'étendue qui contient le code est créée au début de l'effet et supprimée par la suite, vous n'avez donc besoin que du "vrai" texte dans le code HTML.


Créer un script pour ajouter une couche de texte délimité dans QGIS - Geographic Information Systems

Septembre/Octobre 2011
Tome 17, numéro 9/10

Automatiser la production d'interfaces cartographiques pour les collections numériques à l'aide des API Google

Anna Neatrour
L'université de l'Utah
[email protected]

Anne Morrow
L'université de l'Utah
[email protected]

Ken Rockwell
L'université de l'Utah
[email protected]

Alan Witkowski
L'université de l'Utah
[email protected]

Abstrait

De nombreuses bibliothèques numériques souhaitent tirer parti des capacités de cartographie SIG fournies par Google Maps et Google Earth. La division Digital Ventures de la bibliothèque J. Willard Marriott de l'Université de l'Utah a achevé avec succès un processus automatisé innovant dans lequel des métadonnées descriptives sous forme de noms de lieux ont été utilisées pour déterminer les coordonnées de latitude et de longitude des éléments de la collection numérique. En améliorant les métadonnées de la collection numérique de cette manière, des centaines d'enregistrements ont été mis à jour sans saisie de données par le personnel du projet. Cet article donne un aperçu de l'utilisation de l'interface de programmation d'applications (API) de Google pour renvoyer des données de coordonnées géographiques, du processus de script avec des données de collecte numérique XML et de l'utilisation d'outils en ligne et de Microsoft Excel pour télécharger des données de collecte numérique sur Google Earth et Google. Plans. La possibilité d'automatiser les changements de métadonnées ouvre une variété de possibilités pour les administrateurs de bibliothèques numériques et les gestionnaires de collections.

Introduction

De nombreuses institutions et individus ont commencé à explorer l'utilisation des données géographiques pour fournir un autre moyen d'accéder aux collections des bibliothèques numériques. La fourniture d'interfaces de recherche supplémentaires offre aux utilisateurs de nouvelles façons d'interagir avec le contenu de la bibliothèque numérique. La compréhension des éléments de collection qui reflètent des emplacements réels est améliorée lorsque les utilisateurs ont la possibilité d'afficher des éléments regroupés par état, comté ou ville. Une valeur importante de la navigation géographique pour une bibliothèque numérique est d'aider à la découverte, en particulier avec des collections contenant de grandes quantités de contenu. Un visiteur d'une bibliothèque numérique peut facilement être dépassé par la perspective de parcourir une collection de milliers d'articles répartis sur des dizaines de fenêtres de navigateur. En conséquence, les interfaces de navigation spatiale sont devenues une solution populaire en raison de leur capacité à aider le visiteur de la bibliothèque numérique à accéder plus efficacement à de grands volumes de contenu.

À la bibliothèque J. Willard Marriott, bon nombre de nos collections numériques présentent un fort intérêt régional, et l'amélioration de la découvrabilité en permettant aux utilisateurs de rechercher visuellement des documents dans les comtés, les villes ou les États voisins constitue un moyen idéal de présenter nos collections uniques. Nous travaillons en partenariat avec diverses institutions locales pour héberger des documents régionaux. Par exemple, les collections de l'Utah State Historical Society contiennent des milliers de photos historiques de la fin du XIXe au milieu du XXe siècle et les collections de photographies de la bibliothèque du comté d'Uintah contiennent plusieurs milliers d'images historiques. Les archives multimédias de la bibliothèque J. Willard Marriott ont plus de 40 000 images. En raison du volume élevé de contenu régional dans nos collections numériques, le développement d'une procédure pour ajouter des données de coordonnées géographiques au contenu numérique a été un objectif stratégique.

Lorsque nous avons commencé à développer notre stratégie d'intégration des coordonnées géographiques, nous avons abordé le problème sous deux angles différents. Premièrement, nous avons traité les collections et le contenu entrants pendant la phase de production afin d'éviter une édition rétroactive des collections. Notre deuxième stratégie consistait à nous concentrer sur les collections et le contenu préexistants avec des métadonnées de nom de lieu solides. Pour les nouveaux contenus et collections, nous avons initialement exploré l'utilisation d'un passage pour piétons pour transférer les données de coordonnées collectées par le logiciel de capture d'images vers le système de gestion de contenu. Cette stratégie s'est avérée inefficace et chronophage, et ne s'appliquait qu'aux images provenant d'une source numérique. La plupart des documents ajoutés à nos collections numériques sont historiques, sans les données provenant de photos capturées avec des appareils photo numériques modernes. Après avoir étudié cette option, nous avons réalisé qu'il serait beaucoup plus efficace de capitaliser sur les métadonnées robustes des noms de lieux dans les collections existantes, et que la solution pourrait tout aussi bien fonctionner avec les matériaux entrants.

Nous avons exploré la possibilité de créer un processus automatisé pour rechercher et renvoyer la latitude et la longitude des noms de lieux. Nous savions déjà qu'il était possible de modifier et de réintégrer les métadonnées de notre collection de base. Dans une expérience visant à tirer pleinement parti des processus automatisés disponibles, nous avons décidé de prendre les résultats d'un script de recherche géographique et d'ajouter les données de coordonnées aux nouveaux champs de latitude et de longitude. Un programme permettant d'ajouter manuellement des données de coordonnées et d'exporter vers des programmes tiers tels que Google Earth et Google Maps était déjà bien en place au moment où nous avons exploré l'utilisation d'un script et de métadonnées de nom de lieu pour capturer les coordonnées. Une fois que nous avons vérifié l'opportunité d'utiliser un moyen automatisé de capture de coordonnées, nous avons pu connecter des flux de travail préexistants pour la réintégration, l'exportation de métadonnées et la création de cartes.

Les sources consultées pour préparer ce projet comprenaient des informations que la bibliothèque Los Gatos au Nouveau-Mexique a partagées sur l'utilisation de CONTENTdm et XML pour créer des cartes Google lors d'une réunion d'utilisateurs occidentaux de CONTENTdm. 1 La bibliothèque numérique de Mountain West a également expérimenté la création de cartes pour un accès alternatif aux collections, et nous avons utilisé des modèles créés par le MWDL comme modèles lors de la préparation de nos propres données. 2

Dans un effort pour créer des données géographiques plus robustes pour la collection, nous avons développé un processus en trois étapes :

1) Utilisez l'API Google Geocoding pour renvoyer les données de latitude et de longitude en fonction des noms de lieux existants dans les métadonnées.
2) Créez une table et un programme de script pour ajouter les nouvelles valeurs de latitude et de longitude au fichier XML de métadonnées de base dans CONTENTdm.
3) Téléchargez des liens vers les éléments de la collection numérique avec les données de latitude et de longitude nouvellement compatibles sur GoogleMaps.

Alors que la deuxième étape du processus s'applique directement aux institutions utilisant CONTENTdm comme logiciel de base pour leurs bibliothèques numériques, les étapes 1 et 3 peuvent être complétées par n'importe quelle bibliothèque numérique exécutant n'importe quel type de logiciel de bibliothèque numérique. Cet article est conçu pour fournir un aperçu détaillé de notre flux de travail et de notre processus de développement de logiciels, afin que les bibliothécaires travaillant avec des programmeurs d'applications puissent explorer la mise en œuvre d'un programme similaire avec leurs propres collections numériques. La carte générée avec ce processus est disponible sur http://westernsoundscape.org/googleMap.php.

Le groupe de travail sur le géocodage de la bibliothèque J. Willard Marriott comprenait un chef de projet, un bibliothécaire de métadonnées en charge de l'assurance qualité, un bibliothécaire des initiatives numériques qui a exploré les produits et processus SIG, et un programmeur informatique qui a développé deux programmes personnalisés pour rechercher des données géographiques. et ajoutez-le à la collection numérique.

Les métadonnées des noms de lieux et l'API Google Geocoding

Alors que la perspective de mettre à jour automatiquement plusieurs enregistrements via un programme de script offre la possibilité de gagner du temps pour le personnel, la préparation de la collection pour le processus de script représentait un investissement dans l'assurance qualité de la part du bibliothécaire de métadonnées travaillant sur le projet. Pour le premier essai de ce processus, le groupe de travail sur le géocodage a choisi le Western Soundscape Archive, une bibliothèque numérique de plus de 2 600 sons d'animaux, naturels et artificiels avec un accent régional sur l'Ouest américain 3 . La Western Soundscape Archive dispose de données fiables sur les noms de lieux, et les coordonnées dérivées de ces noms de lieux représentent la zone d'écoute approximative et non le lieu d'enregistrement réel.

La figure 1 montre une partie d'un enregistrement typique de Western Soundscape Archive avec plusieurs métadonnées de nom de lieu.


Figure 1 : Exemple de métadonnées d'éléments de Western Soundscape Archive.

Le premier programme personnalisé développé par le programmeur est un script de recherche d'API Google Geocoding. Pour automatiser la tâche de géocodage, le langage de script PHP et l'outil de ligne de commande cURL sont utilisés conjointement avec l'API de géocodage de Google 4 . Nous exportons d'abord une liste de noms de lieux uniques. Pour les bibliothèques numériques utilisant un logiciel prenant en charge l'importation et l'exportation de données de collection dans des fichiers XML, les emplacements peuvent être extraits facilement avec PHP preg_match fonction, qui est un matcheur d'expressions régulières utilisé pour rechercher la balise XML applicable, dans notre cas "covspa".

Ce qui suit est un exemple de WSA XML. "covspa" est le surnom CONTENTdm du Dublin Core Element Coverage-Spatial.

<covspa>Comté de Pima (Arizona) Désert de Sonora (Arizona) Arizona</covspa>

Le script Google Geocoding API Lookup recherche toutes les occurrences de <covspa>, lit les métadonnées et les divise en emplacements distincts basés sur des points-virgules comme séparateur. Chaque emplacement est placé dans un tableau associatif qui est ensuite généré dans un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Cette feuille de calcul est ensuite examinée manuellement pour les erreurs dans les métadonnées. La deuxième partie de notre script parcourt la liste des emplacements, en envoyant les emplacements à l'API Google Geocoding un par un. Cela se fait avec la bibliothèque cURL en PHP, qui fournit un mécanisme permettant à l'API de transmettre des données à l'aide de divers protocoles, y compris des requêtes HTTP automatisées. Google renvoie les coordonnées s'il trouve une correspondance. Les coordonnées sont enregistrées puis utilisées pour créer un tableau contenant à la fois les noms de lieux de la collection et leurs coordonnées géographiques applicables 5 .

Google Earth prend en charge diverses notations géographiques 6 . Après avoir consulté diverses normes de métadonnées géographiques 7 , nous avons choisi d'utiliser des degrés décimaux pour nos données de latitude et de longitude. Le bibliothécaire des métadonnées a classé les noms de lieux et les coordonnées, nous avons donc pu attribuer les coordonnées de latitude et de longitude les plus spécifiques aux éléments avec plusieurs noms de lieux dans leurs métadonnées. Ce système de classement est nécessaire pour que le script suivant mette à jour l'élément avec les données de coordonnées les plus locales et les plus précises. Étant donné que nous avons plusieurs noms de lieux dans les enregistrements séparés par des points-virgules, le programme de script remplit d'abord les champs de latitude et de longitude avec les informations les plus spécifiques. Ce processus ne serait pas nécessaire pour les autres collections de bibliothèques où les éléments n'ont qu'un seul nom de lieu attribué. Voir le point 1 de l'annexe pour le système de classement des coordonnées.

Utilisation des valeurs de latitude et de longitude pour mettre à jour le fichier XML principal de la collection Western Soundscape

Le deuxième script est un script de modification XML qui prend la table des paires de coordonnées et des noms de lieux de collection renvoyés par le script de recherche de l'API Google Geocoding et les insère dans le fichier de métadonnées descriptives de base de la collection. Cela se fait en chargeant la table dans un tableau associatif en PHP. Chaque entrée du tableau contient l'emplacement, la priorité et les coordonnées pour une recherche rapide pendant le processus de conversion. Étant donné qu'une seule paire de coordonnées est attribuée par enregistrement, les emplacements sont classés et choisis par le numéro de priorité le plus élevé à l'aide de la table chargée. Si deux emplacements ont la même priorité, alors le premier est choisi.

<covspa>Pima County (Ariz.) Sonoran Desert (Ariz.) Arizona</covspa>
<latitu>32.057499</latitu>
<longit>-111.6660725</longit>

We first performed the operation on a test version of the collection on a test server. See Appendix Item 2 for an outline of the process in a CONTENTdm collection. We found occasional issues with accuracy of the GoogleAPI's coordinate information, particularly in cases where the descriptive metadata listed a broad geographic area.

Uploading Revised Metadata to GoogleMaps

Once the new latitude and longitude coordinates are in the metadata for the collection, the next step is to use the updated metadata to generate a KML file 8 that can be used in GoogleMaps applications. The display mechanism for a collection populated with latitude and longitude coordinates depends on the number of coordinate points in the collection. Google MyMaps has size limits that restrict KML file rendering 9 . This general process can be repeated for digital libraries run on software that supports the export of tab delimited collection metadata. The complete set of instructions that apply to a digital library running CONTENTdm is available in Appendix Item 3.

Producing a KML file populated with objects housed in CONTENTdm begins with massaging exported item-level metadata in Excel. Basic descriptive metadata for each item, such as title, recording description, latitude, longitude, reference URL (item level link in CONTENTdm), and item number, are included in the Excel spreadsheet. We do not include the degree symbol in our geographic data in Excel, as early testing revealed that the default settings in Excel would result in errors parsing the symbol without additional edits. To comply with Google Maps requirements for objects, the latitude, longitude and description fields are edited and an icon field is added. Latitude and longitude cells are formatted up to six decimal places and the icon column is assigned the numerical code for the Google Maps icon 10 .

The most complex modifications involve object description. The original, exported description metadata field is renamed in the spreadsheet and a new description field is added in order to allow the object's description to have a broader set of features including URL, thumbnail image and additional descriptive metadata. The method for combining these elements is to use a concatenation formula in Excel 11 . Concatenation formulas allow merger and repetition of columns in a specified order.


Figure 2: Creating a concatenation formula.

To generate thumbnails we add columns of script that, with exported item identification metadata, execute a command to generate hyperlinked thumbnails. In the formula we include additional descriptive metadata (place name, recording description) and add the persistent URL for the object in CONTENTdm. A final step involves adding a blank second row with a command to allow the Description column to exceed 256 characters.

The cells that are merged by the concatenation formula return formatted HTML that can be imported into Google Maps:


Figure 3: Thumbnail generation scripting, completed concatenation formula and blank row were added.

The formatted spreadsheet is converted to a KML file in a two-step process. In the first step, Earth Point's Excel to KML tool 12 and its View in Google Earth feature are used to open the spreadsheet within the Google Earth interface. As a result of the formatting in the spreadsheet, each row is represented as an individual pinpoint, georeferenced according to coordinate data. The pinpoint content includes the elements of the concatenation formula, in our case, a hyperlinked thumbnail, selected descriptive metadata and the persistent URL. Next, the Google Earth file is saved as a KML file by using the option Save Place As in Google Earth. (Earth Point has a View File on Web Page option that is a useful quality control measure. Earth Point is available free of charge if working with 200 or fewer entries.)

For embedded maps using the Google Maps API, the KML file can be saved and imported directly into a webpage. If one wants to bypass the Google Maps API, one can import the map in "Google My Maps" and embed the HTML or post a link. Additional "Google My Maps" features are available for customizing the size and magnification. If your collection contains more than 200 geographic coordinates, you should experiment with display options using the Google Embed KML gadget, which allows you to generate custom maps based on a KML file that you upload to a server.

Conclusion

Completing this process successfully has opened up a variety of possibilities at the J. Willard Marriott Library. We are currently reviewing other digital collections with place-name metadata in order to select additional candidate collections that can be enhanced with additional geographic coordinate data. At this time there are several map projects underway at the library, including a map containing georeferenced historic images from the Utah State Historical Society and a map based on the content of the Hidden Water collection which focuses on the surface water systems of the Salt Lake Valley.

While for the time being our efforts will continue to be directed towards replicating the Google mapping process on additional collections, we also plan to continue developing geographic interfaces. What we have set our sights on next are enhancing the maps by including temporal layers aggregating content sharing spatial and temporal relationships from multiple collections in subject or theme-focused maps and exploring options for implementing search, retrieval and recommender systems designed to operate within a geographic interface.

Remerciements

We would like to thank Sandra McIntyre for sharing her expertise with georeferencing metadata. John Herbert, Kenning Arlitsch, Jeff Rice, and Ann Marie Breznay provided valuable feedback on a draft of this paper. The Western Soundscape Archive was founded by Jeff Rice and Kenning Arlitsch and was supported by a major grant from the Institute of Museum and Library Services (IMLS), with matching funds from the University of Utah.

Les références

[1] Bankhead, H (2009). "Historic Locations with Google Maps using XML from CONTENTdm," presentation at the Western CONTENTdm Users Group Meeting, University of Nevada-Reno, Reno, NV, June 5-6, 2009. http://www.contentdm.org/USC/usermeetings/Bankhead.pdf.

[2] McIntyre, S (2009). "Utah Populated Places, with Links to MWDL Resources," Google map created October 16, 2009. Available 3 June 2011. http://tinyurl.com/yfa3dp5.

[3] Arlitsch, K, et al (2008). "D-Lib Featured Collection November/December 2008: Western Soundscape Archive." http://dx.doi.org/10.1045/november2008-featured.collection.

[4] Google Geocoding API documentation. Retrieved March 2, 2011 from http://code.google.com/apis/maps/documentation/geocoding/.

[7] Cox, S, et al (2006). "DCMI Point Encoding Scheme: a point location in space, and methods for encoding this in a text string." http://dublincore.org/documents/dcmi-point/.

Appendix

Item 1: Coordinate Ranking System

1 = Very localized, such as a specific address within a city or a specific landmark (e.g., Temple Square, Delicate Arch, etc.)
2 = Locality, such as a town, city, or smallish region
3 = Larger region but within one county (or in the case of Yellowstone and Alaskan regions, no county)
4 = County
5 = Multi-county regions (e.g., National Forests, mountain ranges like the Cascades, etc.)
6 = States, Provinces
7 = Countries

Item 2: A general outline of the process in a CONTENTdm collection

1) Stop updates to collection, make it read only
2) Copy the desc.all file so conversion script can access it
3) Run conversion script
4) Replace the desc.all file in the collection
5) Run the makeoffset script
6) Run the full collection index
7) Remove read-only status from collection
8) Extract the collection metadata
9) Examine coordinates for accuracy
10) Build Google map with new coordinates

Item 3: Instructions for Converting CONTENTdm Exported Metadata to a KML file

  1. In CONTENTdm
  2. Export collection metadata as a tab-delimited txt file
  3. Open text file in Excel and save as a workbook
  4. Retain columns:
  5. Title
  6. La description
  7. Place name
  8. Latitude
  9. Longitude
  10. Reference URL
  11. CONTENTdm item number
  12. Any additional metadata fields you want included in the map
  13. Edit column labels:
  14. Title
  15. Change to Nom
  16. La description
  17. Change to CDM Description
  18. Edit column format:
  19. Latitude
  20. Highlight, click right mouse button
  21. Format cells
  22. Number tab
  23. Number
  24. Decimal spaces = 6
  25. Longitude
  26. Highlight, click right mouse button
  27. Format cells
  28. Number tab
  29. Number
  30. Decimal spaces = 6
  31. Insert columns:
  32. Icon
  33. Should be first column, before Name
  34. Enter icon number
  35. See http://www.earthpoint.us/ExcelToKml.aspx#GoogleEarthIcons
  36. copy and paste in column's rows
  37. La description
  38. Blank space
  39. Enter a space in first row
  40. Copy and paste space into remaining rows
  41. <a href fourth" value="1">Copy and paste column heading into remaining rows
  42. "> <img style="width:243px" src fourth" value="1">Copy and paste column heading into remaining rows
  43. Use the base URL for your collection on a system running CONTENTdm it would contain the collection alias for the collection you are working with NOTE: /wss=collection alias, check CONTENTdm for appropriate collection alias to use
  44. Copy and paste column heading into column's rows
  45. "> </a> <br>
  46. Copy and paste column heading into remaining rows
  47. Insert blank row underneath column heading row
  48. For this row only enter the following values:
  49. Latitude
  50. Enter 00.00000
  51. Longitude
  52. Enter 00.00000
  53. La description
  54. Enter =REPT("",256)
  55. NOTE: This prevents the truncation of information in this column at 255 characters.
  56. This row will generate a blue (default) icon in the final map which should be deleted before the map is made publicly accessible.
  57. Edit row 3 of Description:
  58. Add formula
  59. =CONCATENATE(a3,b3,c3,etc.)
  60. Cells listed in ( ) should correspond with the metadata you want included in the map (e.g., CDM description, place name, thumbnail script).
  61. Note: Name (i.e., Title) is added by default and does not need to be included in the formula.
  62. Include the blank space referenced in Step 6c in the concatenation formula as needed to create spaces between combined columns of information, for example, the place names and the reference URL.
  63. Save completed spreadsheet. Open http://www.earthpoint.us/ExcelToKml.aspx.
  64. Browse to spreadsheet. Use view on web page to see if there are errors, otherwise use "view in Google Earth".
  65. When Google Earth opens it loads the spreadsheet, which is now converted to a KML/KMZ.
  66. The blank row (Step 7) will prompt an error message in Google Earth given the 00.00000 latitude and longitude values assigned to it (this entry was necessary to avoid truncation of descriptions). The resulting pinpoint in Google Earth should be deleted.
  67. Go to File menu in Google Earth select Save and Save Place As save as a KML or KMZ to your hard drive.
  68. Two methods for adding KML/KMZ to website:
  69. Embed using Google Embed KML gadget
  70. Use Google My Maps account and create new map to import retrieved HTML for embedding

About the Authors

Anna Neatrour works in digital projects at the University of Utah J. Willard Marriott Library and previously served as project manager for the Western Soundscape Archive. She is also the executive director of the Utah Library Association. She received her MLIS from the University of Illinois Urbana-Champaign.

Anne Morrow is a Digital Initiatives Librarian at the University of Utah J. Willard Marriott Library. Anne has a background in digital libraries, institutional repositories, metadata and cataloging. Most recently she has been involved in faculty publishing initiatives and was instrumental in developing the use of QR codes to connect mobile device users with library services and programs.

Ken Rockwell is an Associate Librarian who has worked at the J. Willard Marriott Library since 1989. His expertise is in metadata, including the cataloging of maps and description and subject analysis of digital collections. He has been providing metadata for the Western Soundscape Archive from its birth online and did geospatial quality control for the mapping project described in this article.

Alan Witkowski graduated from the University of Utah in 2006 with a degree in Computer Science. He has been at the J Willard Marriott Library's application programing division for two years.

Copyright © 2011 Anna Neatrour, Anne Morrow, Ken Rockwell, and Alan Witkowski


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While it is not possible to explicitly set the cell alignment using a custom format, you can achieve the same effect using the Repeat Characters syntax in the custom format. This syntax is simply the * character followed by the character that you want to repeat, in this case presumably the space character.

For example, the simple comma-separated number format "#,##0" can be made to align left by changing the format string to "#,##0* ".

Taking the example further, you could have number entries align left and text entries align right using the custom format string "#,##0* * @".

To directly answer the question regarding text alignment by a custom formatting string, it's not possible. However, it's possible to emulate 2 out of the 6 alignment options (la gauche | center | droite | top | middle | bottom) by using custom formatting settings to insert invisible characters.

To right-align text, as mentioned in another answer here, just leave the first three fields blank and use the Repeat Characters syntax * followed by a space, then an @ where you want the text to be inserted.

This will force the text to right-align, even if alignment type "Center" is applied to the cell.

There are some situations where you need to force text to left-align. For example, a Pivot Table displayed in Tabular Form or Outline Form can automatically merge and center cells with labels. What if you'd rather only merge, but want the text to be aligned to the left instead? The custom formatting rules can be used to post-process the formatting that was applied by the Pivot Table.

To left-align text, you have to be a little creative. In the Pivot Table situation, Excel will (annoyingly) trim trailing spaces in a custom rule before applying the format, so just using @*[space] won't work. However, you can use one of the invisible Unicode characters instead, and Excel will leave your custom format unmolested.

The invisible Unicode characters are U0160 and U255 . Either will work. On Windows, hold down Alt and type the numbers, for example Alt + 2 + 5 + 5 . The invisible character will be inserted after releasing Alt .

As far as the vertical alignment options, we're stuck with either running a VBA script or using the alignment buttons in the ribbon. Custom formats can't be used to apply, say, top alignment for example.


Voir la vidéo: raster mask from shapefile in QGIS (Octobre 2021).