Suite

Comment utiliser l'outil « Polygone vers raster » avec arcpy lorsque le polygone est une ligne d'un fichier de formes ?


J'ai essayé d'itérer sur les lignes d'un Shapefile avec le curseur de recherche. Chaque ligne est un polygone et je souhaite créer un raster à partir de ce polygone, j'ai donc essayé avec arcpy.PolygonToRaster_conversion. Mais ça ne fonctionne pas. Qu'est-ce que j'ai mal? Voilà ce que j'ai pour l'instant :

import os import arcpy arcpy.env.workspace = r"C:Julirds_bearBOTW.gdb" #chemin vers l'espace de travail arcpy.env.overwriteOutput= True inputshp = r"C:Julirds_bearBOTW.gdbkleiner100 " outraster= r"C:Julirds_bearBOTW.gdb" rows = arcpy.SearchCursor(inputshp) count= 0 pour la ligne dans les lignes : print row valField = "VALUE" outraster = os.path.join(outraster, " outRaster" + str(count)) arcpy.PolygonToRaster_conversion(row, valField, outraster,"","","0,0833333") count = count + 1

Le shapefile a 16.400 lignes. À la fin, je dois additionner le raster qui se chevauche, j'espère que cela fonctionnera pour 16400 rasters, voir ma question d'origine ici . Je peux travailler avec 10.0 et 10.2.


Votre curseur renvoie un objet de ligne. Si vous regardez la section syntaxe du fichier d'aide de l'outil Polygone vers raster, que voyez-vous comme type de données d'entrée ? Vous devez fournir la géométrie réelle (le polygone). Vous utilisez l'ancien curseur SLOWER. Pensez à modifier votre code pour utiliser le curseur de ladamodule. Il y a plein d'exemples dans l'aide et sur internet.

Plus je regardais ce code, plus je réalisais qu'il était défectueux lorsque vous répondiezétrangeren soi, ce qui créerait un nom de fichier absurde.

Vous trouverez ci-dessous le code de travail, mais pour certaines données factices que j'ai, vous devez donc modifier les paramètres en conséquence.

import os import arcpy arcpy.env.overwriteOutput= True inputshp = "sites_Buffer" outFolder = "C:/scratch/" rows = arcpy.SearchCursor(inputshp) count = 0 for row in rows: # Obtenir l'ID et extraire un seul polygone vers in_memory workspace fid = row.getValue("id") query = '"id" = ' + str(fid) arcpy.Select_analysis(inputshp,"in_memory/temp",query) # Créer un nom de sortie outRaster = os.path.join (outFolder, "out" + str(count)) print outRaster # Exporter vers le raster arcpy.FeatureToRaster_conversion("in_memory/temp","id", outRaster,10) count = count + 1

Shapefile avec des polygones qui se chevauchent : calculez les valeurs moyennes

J'ai un très gros fichier de formes de polygones avec des centaines d'entités, se chevauchant souvent. Chacune de ces entités a une valeur stockée dans la table attributaire. J'ai simplement besoin de calculer les valeurs moyennes dans les zones où elles se chevauchent. Je peux imaginer que cette tâche nécessite plusieurs étapes complexes : je me demandais s'il existait une méthodologie simple. Je suis ouvert à toutes sortes de suggestions, je peux utiliser ArcMap, QGis, arcpy scripts, PostGis, GDAL… J'ai juste besoin d'idées. Merci!


Informations de référence spatiale manquantes dans le fichier raster

Veuillez patienter avec moi, je réapprend ArcMap après avoir utilisé mapinfo exclusivement au cours des deux dernières années.

J'essaie de travailler avec un ensemble de données raster (joint dans un fichier zip) provenant de l'USGS et j'ai des problèmes avec celui-ci car il manque ses informations de référence spatiale. Les métadonnées du raster incluent les informations suivantes :

  • Nom de la projection cartographique : Lambert Azimutal Equal Area
    • longitude du centre de projection : -100.000000
    • latitude du centre de projection : 45 000 000
    • fausse abscisse : 0,000000
    • fausse ordonnée : 0,000000
    • représentation des coordonnées :
      • résolution en abscisse : 100 000 000
      • résolution ordonnée : 100 000 000
      • nom de référence horizontale : D Shpere ARC INFO
      • nom de l'ellipsoïde : Sphere ARC INFO
      • demi grand axe : 6370997.00000
      • dénominateur de la ration flatteuse : l'infini

      J'ai essayé de saisir manuellement les centres de projection lors de la définition de la référence spatiale raster, mais je ne vois aucun changement lors de son exécution. J'ai également essayé de trouver une projection complémentaire car Arc n'a qu'une aire égale azimutale polaire de Lambert qui ne fonctionne pas dans cette circonstance.

      J'ai également essayé de télécharger une couche vectorielle (couche des États américains de base, WGS 1984) avec une référence spatiale connue avant de télécharger le raster. Cela n'a pas non plus d'effet sur le raster.

      Quelqu'un a-t-il des idées ou pourrait-il m'aider?

      par Melita Kennedy

      Vous devrez définir un système de coordonnées projetées personnalisé dans ArcGIS, mais c'est certainement faisable. La zone égale azimutale de Lambert a toujours pris en charge les cas non polaires dans ArcGIS for Desktop, et l'a également fait dans Workstation.

      Quoi qu'il en soit, voici la chaîne de texte bien connue pour la définition :

      Copiez-le en une seule ligne dans un fichier texte, remplacez l'extension du fichier texte par .prj, puis vous pouvez l'importer via la page de propriétés du raster dans ArcCatalog ou l'outil Définir une projection.

      Votre prochaine question peut être sur quelle transformation géographique/de référence doit être utilisée pour convertir en système de coordonnées basé sur NAD83 ou WGS84 (ou pour le superposer avec ce type de données). Il n'y a pas de transformations prédéfinies entre un GCS basé sur une sphère et un GCS géodésique (AKA basé sur un véritable système géodésique). Essayez simplement d'ajouter le raster avec vos autres données, ignorez les avertissements de transformation. Cela semble-t-il se superposer ? Alors vous êtes prêt à partir. S'il semble être décalé nord-sud, essayez d'ajouter une transformation géographique personnalisée (il y a un outil) entre son GCS et NAD83 ou WGS84, quel que soit ce que vous utilisez. Définissez la méthode sur Geocentric Translation et laissez les valeurs de paramètre définies sur zéros.


      Découper des rasters à une étendue et à une taille de cellule précises

      J'ai quatre couches raster (DEM, Pente, Aspect, Sols) toutes dans le même GCS (WGS_1984) stockées dans une géodatabase.

      Je souhaite découper les quatre rasters de manière à ce que la sortie ait le même nombre de lignes/colonnes, la même taille de cellule X&Y et la même étendue. J'ai eu beaucoup de succès dans le découpage du DEM, de la pente et de l'aspect afin que tout corresponde. Le problème concerne le raster SOILS, qui, que j'utilise l'extraction par masque, le découpage ou l'extraction de données, le raster en sortie différera en nombre de colonnes/lignes, en taille de cellule X&Y ou en étendue. Lors de l'extraction par masque, j'utilise le DEM, la pente ou l'aspect comme masque.

      Il est impératif que les quatre rasters correspondent précisément en termes d'étendue, de taille de cellule et de colonnes/lignes afin que j'utilise les données avec MaxEnt.

      J'ai joint une capture d'écran d'un fichier Excel montrant les lignes/colonnes, la taille des cellules (x et y) et l'étendue des différentes couches de données.

      Je pense avoir enfin avancé dans la résolution de ce problème. Je ne sais pas si toutes ces étapes sont nécessaires, mais cela semble fonctionner pour couper avec précision les couches de données raster. Je m'assure d'abord que tout est dans le même système de coordonnées géographiques (WGS_1984). J'ai ensuite coupé les données source (ce qui est plus important que nécessaire) dans une plus petite mesure qui est toujours plus grande que nécessaire. Si nécessaire, je rééchantillonne toutes ces couches de données plus petites avec la taille de cellule appropriée (celle du raster DEM). J'ai ensuite coupé les couches de données rééchantillonnées en utilisant "extraire par masque" en utilisant la couche raster DEM comme masque, et sous Environnement | Étendue du traitement | Accrocher au raster = raster DEM. Cela produit une sortie raster qui a exactement la même étendue et la même taille de cellule.

      par ChrisDonohue__G FAI

      Une chose à essayer serait de définir un raster de capture dans les paramètres d'environnement lors de l'exécution d'un outil de géotraitement raster :

      Les outils qui respectent l'environnement Snap Raster ajustent l'étendue des rasters en sortie afin qu'ils correspondent à l'alignement des cellules du raster de capture spécifié.

      Un raster instantané est généralement utilisé lorsque les entrées vers les outils :

      • Avoir des alignements cellulaires différents
      • Avoir des résolutions de cellules différentes
      • Avoir des systèmes de coordonnées différents
      • Sont des fonctionnalités

      Merci pour les conseils Chris,

      Je viens d'essayer d'utiliser Extraire par masque et d'utiliser Snap Raster sous Paramètres d'environnement. J'ai utilisé le raster DEM comme raster instantané et comme masque d'extraction. Le raster en sortie est SOILSTEST5 (voir la dernière ligne de l'image). La taille de la cellule (Y) et l'étendue (en haut et à droite) diffèrent du raster DEM même lorsque vous utilisez le raster de capture défini sur le raster DEM.

      Les valeurs sont assez proches entre SOILSTEST5 et DEM raster, mais pas précises. Si les données étaient destinées à une carte ou à une analyse liée à ArcGIS, je serais satisfait des données telles quelles. Malheureusement, le destin de ces données est d'être converti au format ASC, puis utilisé avec la modélisation MaxEnt, ce qui nécessite absolument que les données de chaque raster soient alignées avec précision.

      par ChrisDonohue__G FAI

      Je ne sais pas s'il est en ce moment, mais je parie que Dan_Patterson pourrait avoir des idées.

      par DanPatterson_Re fatigué

      a un ensemble de règles très détaillées

      Le point important à prendre en compte pour le traitement en premier lieu est le coin inférieur gauche et la taille de la cellule doit correspondre. ils sont indépendants de l'étendue générale de l'analyse.

      Dans cette veine, il serait préférable d'établir d'abord cela, puis de couper toutes les lignes et colonnes supplémentaires du haut et de la gauche une fois que tous les rasters s'alignent en bas à gauche et ont tous la même taille de cellule. Ce que je pense, c'est que les fichiers erronés essaient d'être compressés/étirés (quel que soit) dans une certaine mesure en même temps que le coin inférieur gauche et la taille de la cellule sont alignés. Essayez de sauter l'étendue. définir le raster d'accrochage. vérifiez l'alignement en bas à gauche et la taille de la cellule et élaguez tout au minimum des entrées. Soyez prudent avec cela car vous travaillez malheureusement avec des coordonnées géographiques et la 8ème décimale dans un GCS n'est malheureusement pas la même précision que la même représentation en coordonnées projetées. mais vous devez avoir besoin d'utiliser un GCS, juste un avertissement pour les autres en général

      Merci pour la perspicacité Dan.

      J'ai remarqué que la plupart des outils qui vous permettent de spécifier la taille de cellule appliquent la taille de cellule fournie à X et Y, et que X et Y de la plupart de mes données raster diffèrent entre X et Y. Le fait qu'il y ait une différence entre la taille de la cellule X et la taille de la cellule Y causent mes symptômes ?

      J'ai remarqué (comme vous l'avez mentionné) qu'il y a une précision limitée avec les étendues GCS vs PCS, car les valeurs d'étendue saisies ont tendance à être arrondies et non conservées telles qu'elles sont définies.

      Compte tenu des données telles que je les ai maintenant, quelles seraient les meilleures étapes pour ajuster la taille de la cellule SOLS afin qu'elle corresponde à l'étendue DEM et à la taille de la cellule ? Est-il nécessaire pour moi de projeter à la fois les rasters DEM et SOILS sur un PCS, puis de couper SOILS avec un accrochage au raster, suivi d'un projet de retour sur GCS (WGS_1984) ? Je crains que les trois classes SIG que j'ai eues ne se soient pas concentrées sur la gestion des données raster.

      par DanPatterson_Re fatigué

      Avant que vous fassiez quoi que ce soit, je les mettrais au carré. Vous devrez vérifier quels outils prennent en charge les cellules non carrées pour vous assurer de les utiliser avec prudence ou en prêtant attention à ce fait. Je ne ferais aucune projection jusqu'à ce qu'ils soient au moins identiques en bas à gauche et que la taille des cellules dans les directions X et Y soit la même. Vous devez également vous assurer qu'il n'y a pas de changements fondamentaux dans les données au cours de ce processus. comme la promotion de données d'entier à flottant ou tout mouvement substantiel de frontières entre les classes.

      J'ai décidé de recouper toutes mes couches de données dans l'espoir que certains des problèmes que je rencontrais disparaissent.

      J'ai commencé avec toutes mes données (DEM, Aspect, Slope, Land Use/Land Cover) dans GCS (WGS_1984) à une étendue beaucoup plus grande que ce dont j'aurai besoin pour la sortie. Je me suis également assuré que la taille des cellules (X et Y) était carrée et identique pour toutes les couches raster. J'ai ensuite coupé chaque raster à l'aide du fichier de formes de limites du Kentucky (polygone) qui se trouvait également dans GCS WGS_1984. Chaque raster a été coupé après avoir sélectionné l'option Snap Raster sous Environnement | Étendue du traitement. Chacune des sorties rasters partageait une étendue, des lignes/colonnes et une taille de cellule identiques, ce qui était souhaitable.

      J'ai ensuite converti mon fichier de forme USGS/NCRS Soils (contenant

      25 000 polygones) à un raster en utilisant la taille de cellule des autres fichiers raster (pente, dem et aspect). J'ai ensuite utilisé le fichier de forme des limites du Kentucky pour couper le raster Sols précédemment créé, à l'aide de Snap To Raster sous Environment | Étendue du traitement. Malheureusement, le raster en sortie Sols ne correspondait pas à l'étendue des autres rasters. mais la taille de la cellule était correcte. J'ai essayé à la fois d'avoir Check in Utiliser les fonctionnalités d'entrée pour le découpage de la géométrie et décochées. J'ai aussi essayé avec Environment | Étendue du traitement | Étendue définie sur l'un de mes autres bons rasters tels que Aspect ou laissée par défaut.

      Voici un excel montrant les détails de chaque raster. Idéalement, je souhaite que le raster SOILS corresponde à toutes les valeurs d'Aspect, DEM, Slope ou LULC. Les cellules vertes sont celles qui correspondent à la valeur souhaitée, les oranges sont les valeurs qui ne correspondent pas à Aspect, DEM ou LULC.


      Syntaxe

      Le raster en entrée représentant une surface continue.

      Dénivelé maximum entre un évier et son point d'écoulement à remplir.

      Si la différence de valeurs z entre un puits et son point d'écoulement est supérieure à z_limit, ce puits ne sera pas rempli.

      La valeur de z-limit doit être supérieure à zéro.

      À moins qu'une valeur ne soit spécifiée pour ce paramètre, tous les puits seront remplis, quelle que soit la profondeur.

      Valeur de retour

      Le raster de surface en sortie une fois les cuvettes remplies.

      Si le raster de surface est un entier, le raster rempli en sortie sera de type entier. Si l'entrée est à virgule flottante, le raster en sortie sera à virgule flottante.


      Le premier morceau de code a montré comment résoudre le problème, mais il y a des choses à ajouter pour le rendre plus à l'épreuve des balles. Si je les ajoutais en premier lieu, le code serait trop long et difficile à comprendre.

      Une hypothèse importante dans le code initial est que toutes les classes d'entités de la géodatabase ont les mêmes colonnes. Sinon, pourquoi voudriez-vous les rejoindre tous en un seul résultat ? Je soupçonne que Joseph voit l'erreur parce que le script a rencontré une classe d'entités qui ne correspond pas à cette hypothèse.

      En ce qui concerne les classes d'entités vides, c'est-à-dire les classes d'entités sans lignes, le code de la boucle `for row in rows` ne devrait pas lever d'exception tant que fc a toutes les colonnes attendues. L'instruction `del row` suivante peut cependant déclencher une exception. Vous pouvez commenter l'instruction `del row`.

      Une façon de gérer ces cas étranges consiste à ajouter des instructions try-except et à gérer les classes d'entités défaillantes d'une autre manière. Je vous laisse cela.


      Ensembles de données

      • Ensembles de données transportables sont des entités, des rasters, des tables et des fichiers. Les paramètres contenant des ensembles de données transportables prennent en charge le mode de saisie Valeur définie par l'utilisateur.
      • Ensembles de données non transportables sont autre chose que des entités, des rasters, des tables et des fichiers. Il existe deux catégories de jeux de données non transportables.
        • Ensembles de données complexes sont des jeux de données tels que des réseaux géométriques, des jeux de données réseau, des topologies, des TIN, etc. Ces types de données sont appelés jeux de données complexes car ils modélisent des relations complexes entre des entités simples.
        • Ensembles de données de conteneurs sont des éléments tels que des dossiers, des géodatabases fichier et personnelles et des cartes ( .mxd ). Ces types de données contiennent une collection mixte d'autres ensembles de données, d'où leur nom, conteneurs.

        Détermination du type de données d'un paramètre d'outil

        • Dans la page de référence d'un outil, la section syntaxe comporte un tableau décrivant chaque paramètre. La dernière colonne de ce tableau contient le type de données du paramètre.
        • Dans ModelBuilder, cliquez avec le bouton droit sur une variable, cliquez sur Propriétés , puis sur l'onglet Type de données. Le type de données est répertorié en haut de la boîte de dialogue.
        • Pour un outil de script, dans la fenêtre Catalogue, cliquez avec le bouton droit sur l'outil de script et choisissez Propriétés . Dans la boîte de dialogue des propriétés, cliquez sur l'onglet Paramètres. Le type de données de chaque paramètre est répertorié dans le tableau des paramètres.

        Listes de choix et jeux de données non transportables

        Si une valeur de paramètre d'entrée est une couche qui fait référence à un jeu de données non transportable, vous pouvez choisir Liste de choix comme option de mode d'entrée. Par exemple, le paramètre de réseau Mode de transport peut être utilisé dans une tâche qui recherche le meilleur itinéraire pour le mode de transport de l'utilisateur : voiture, vélo ou marche.

        Le type de données de ce paramètre est Network Dataset Layer. Les ensembles de données réseau sont des ensembles de données complexes qui ne peuvent pas être transportés sur le Web. La valeur définie par l'utilisateur n'est donc pas disponible pour ce paramètre. Cependant, vous pouvez utiliser une liste de choix pour spécifier une liste de choix de noms de calques à utiliser. Le client sélectionnera l'un des noms de couche dans la liste de choix et votre tâche utilisera la couche choisie par le client, accédant à l'ensemble de données réseau référencé par la couche et stocké sur le serveur.

        La plupart des jeux de données complexes ont une représentation de couche correspondante. L'exemple ci-dessus a montré les couches de jeu de données réseau. Les autres jeux de données complexes incluent les couches TIN, les couches géostatistiques, les couches Parcel Fabric et les couches de jeux de données LAS. Chaque fois que vous avez un jeu de données non transportable, vous pouvez utiliser sa représentation de couche comme valeur d'entrée. L'exemple de tâche ci-dessus a été créé en exécutant un modèle et en fournissant la couche de réseau Street en entrée. Si le modèle a été exécuté en fournissant le chemin d'accès à un jeu de données réseau sur le disque au lieu d'un nom de couche, le mode d'entrée sera défini sur Valeur constante . Vous devez exécuter l'outil en utilisant une couche en entrée pour que l'option Liste de choix apparaisse.

        • Les clients peuvent envoyer et recevoir (transporter) des entités simples, des rasters, des tables et des fichiers sur Internet.
        • Les jeux de données complexes, tels que les jeux de données réseau, les TIN et les ateliers parcellaires ne sont pas transportables. Les jeux de données conteneurs, tels que les dossiers, les géodatabases et les cartes ne sont pas non plus transportables. C'est-à-dire qu'il n'y a aucun moyen pour un client de créer ces ensembles de données ou conteneurs complexes et de les transporter sur Internet. Cela est vrai même pour les clients complets, tels qu'ArcMap .
        • La plupart des jeux de données complexes ont une représentation en couche, c'est-à-dire que vous pouvez ajouter le jeu de données à ArcMap et qu'une couche est créée dans la table des matières.
          • Vous pouvez créer une liste de choix de noms de calques, et le client choisira un ou plusieurs de ces noms de calques en entrée de votre tâche. Votre tâche utilisera alors le jeu de données référencé par la couche.
          • Pour créer une liste de choix de noms de calques, vous devez exécuter votre outil en utilisant un calque en entrée. Dans l' éditeur de services , la liste de choix sera renseignée à partir des couches applicables de la table des matières.
          • Si vous exécutez votre outil en utilisant le chemin d'accès à un jeu de données sur disque, l'option Liste de choix ne sera pas disponible, même si vous avez des couches du type correct dans la table des matières.

          Lorsque vous publiez une liste de choix de noms de couches, les données référencées par les couches deviennent des données de projet et seront copiées sur le serveur SIG à moins qu'elles ne soient trouvées dans le magasin de données du serveur.

          Valeur constante et ensembles de données complexes

          Si une entrée de votre tâche est un chemin d'accès à un ensemble de données complexe (par exemple, D:mydatachicago.gdb ransportationstreetnetwork , un ensemble de données réseau), le mode d'entrée sera fixé sur Constant value . Si vous publiez avec le mode d'entrée défini sur Constant value , l'ensemble de données sera copié sur le serveur (sauf s'il se trouve dans le magasin de données du serveur) et votre tâche utilisera l'ensemble de données copié.

          Si vous pouvez ajouter le jeu de données à ArcMap pour créer une couche, vous pouvez réexécuter votre outil en utilisant la couche comme entrée. Cela créera un nouveau résultat que vous pourrez partager et l'éditeur de services prendra en charge la liste de choix comme mode de saisie.

          Les couches ne peuvent pas être créées pour les réseaux géométriques. Les paramètres contenant des réseaux géométriques auront toujours leur mode de saisie défini sur Valeur constante .

          Ensembles de données à valeur constante et de conteneur

          Les conteneurs sont des éléments tels que des dossiers, des géodatabases fichier et personnelles et des cartes ( .mxd ). Ces types de données contiennent une collection mixte d'autres ensembles de données, d'où leur nom, conteneurs. Les conteneurs ne sont pas transportables et la règle générale est que le conteneur et tout son contenu seront copiés sur le serveur (sauf si le conteneur se trouve dans le magasin de données du serveur). et votre tâche publiée utilisera le conteneur copié. Certains conteneurs courants sont décrits ci-dessous.

          Dossiers

          Si l'entrée de votre tâche est un dossier, le mode d'entrée sera fixé sur Valeur constante . Si vous publiez avec le mode d'entrée défini sur Valeur constante , le dossier et son contenu (voir note ci-dessous) seront copiés sur le serveur (sauf s'il se trouve dans le magasin de données du serveur) et votre tâche utilisera le dossier copié.

          Lorsque des dossiers sont copiés sur le serveur dans le cadre du processus de publication, seuls les fichiers et les jeux de données géographiques sont copiés, aucun sous-dossier du dossier n'est copié. Certains jeux de géodonnées, tels que les géodatabases fichier, les rasters et les TINS ​​sont techniquement des dossiers, mais ils seront copiés sur le serveur s'ils se trouvent dans le dossier à copier.

          Documents cartographiques ( .mxd )

          Si l'entrée de votre tâche est un document ArcMap, le Mode d'entrée sera fixé sur Valeur constante . Si vous publiez avec le mode d'entrée défini sur Valeur constante , la carte, toutes ses couches et tous les jeux de données référencés par les couches seront copiés sur le serveur, sauf si la carte se trouve dans le magasin de données du serveur. Si l'un des ensembles de données référencés est introuvable dans le magasin de données du serveur, ils seront également copiés sur le serveur. Essentiellement, le document cartographique est compressé, envoyé au serveur, puis décompressé sur le serveur.

          Géodatabases

          Si l'entrée de votre tâche est une géodatabase, le Mode d'entrée sera fixé sur Valeur constante . Si vous publiez avec le mode d'entrée défini sur Valeur constante , la géodatabase et son contenu seront copiés sur le serveur (sauf s'il se trouve dans le magasin de données du serveur) et votre tâche utilisera la géodatabase copiée.

          Les géodatabases personnelles ( .mdb ) ne sont pas prises en charge sur les plates-formes serveur (systèmes d'exploitation 64 bits) et seront converties en géodatabases fichier lors de leur copie sur le serveur. Les géodatabases d'entreprise seront également converties en géodatabases fichier lors de leur copie sur le serveur.

          Sortie non transportable

          Si la sortie de votre outil est un ensemble de données complexe ou un ensemble de données de conteneur, il ne peut pas être renvoyé vers le client. Dans l' éditeur de services , le paramètre de sortie affichera un type de données de chaîne . Dans l'illustration ci-dessous, la valeur renvoyée par la tâche sera le nom du jeu de données TIN créé, et non le jeu de données lui-même.

          • Utilisez un service de carte des résultats pour envoyer au client le résultat sous forme de carte. Aucun jeu de données n'est transporté vers le client, seulement une carte des données.
          • Convertissez l'ensemble de données en un ensemble de données transportable. Par exemple, vous pouvez utiliser l'outil TIN vers raster pour convertir un TIN (non transportable) en jeu de données raster (transportable).
          • Créez un paquetage de couches ( .lpk ) du jeu de données à l'aide de l'un des outils du jeu d'outils Couches et vues tabulaires, puis utilisez l'outil Paquetage de couches pour créer le paquetage de couches. Un package de couches est un fichier et les fichiers sont transportables sur Internet. Le client devra déballer le colis.
          • Utilisez l'utilitaire ZIP pour créer un fichier de l'ensemble de données ou du dossier de résultats et transporter le fichier .zip vers le client. Le client est responsable de la décompression du fichier. L'exemple de service de découpe et d'expédition découpe des couches d'une zone d'étude dans une géodatabase fichier (et d'autres formats), puis crée un fichier .zip à transporter vers le client. Si vous souhaitez utiliser cette technique, référez-vous aux liens ci-dessous :
              prend un dossier d'entrée et un nom de fichier de sortie et crée un fichier .zip compressé. prend un fichier .zip d'entrée et un dossier de sortie et écrit le contenu dans le dossier.

          • Comment accéder aux informations de géoréférencement

            La transformation image-monde est accessible chaque fois qu'une image est affichée, par exemple, lorsque vous effectuez un panoramique ou un zoom. La transformation est calculée à partir de l'une des sources suivantes, classées par ordre de priorité :

            • Le fichier d'en-tête (si le type d'image en supporte un)
            • Le fichier monde (il sera utilisé en premier si la case Utiliser le fichier monde pour définir les coordonnées du raster est cochée dans la boîte de dialogue Options.)
            • Les informations de ligne/colonne de l'image (une transformation d'identité)

            Analyse géospatiale et environnementale

            Appliquez vos connaissances SIG dans ce cours sur l'analyse géospatiale, en vous concentrant sur les outils d'analyse, les données 3D, l'utilisation de rasters, de projections et de variables d'environnement. Tout au long des quatre semaines de ce cours, nous travaillerons ensemble sur un projet - quelque chose d'unique à ce cours - de la conception du projet à la récupération des données, à la gestion et au traitement initiaux des données et enfin à nos produits d'analyse. Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'analyse géospatiale et environnementale au cours de quatre modules d'une semaine : Semaine 1 : Visitez ArcToolbox et apprenez à utiliser les outils d'analyse géospatiale courants intégrés à ArcGIS Semaine 2 : Acquérir une compréhension pratique des modèles de données raster : symboliser , reprojetez, superposez et évaluez les rasters. Faites un détour par les modèles de données 3D et l'interpolation des observations en surfaces et rasters 3D Semaine 3 : Approfondissez les projections et les systèmes de coordonnées, qui sont à la base de tous les SIG. Apprenez à utiliser les variables d'environnement pour contraindre vos analyses et obtenir des produits de données de meilleure qualité. Semaine 4 : Développez vos connaissances en symbologie. Apprenez à afficher visuellement vos données en les classant dans des regroupements logiques, puis en les symbolisant sur votre carte. Suivez l'analyse géospatiale et environnementale en tant que cours autonome ou dans le cadre de la spécialisation en systèmes d'information géographique (SIG). Vous devez avoir une expérience équivalente à celle des premier et deuxième cours de cette spécialisation, "Fundamentals of GIS" et "GIS Data Formats, Design, and Quality", avant de suivre ce cours. En complétant ce troisième cours de spécialisation, vous acquerrez les compétences nécessaires pour réussir le programme complet.

            Ецензии

            Des informations utiles sur l'analyse spatiale, les rasters, les systèmes de coordonnées. Et une visite guidée sur l'approche d'un projet personnel. Les cours sont bien structurés et le professeur facile à suivre.

            J'ai apprécié cette partie la plupart des trois cours de spécialisation SIG pour lesquels j'ai obtenu des certificats. Merci au Dr Nick Santos pour son enseignement interactif, ses devoirs et ses projets.

            Dans ce deuxième module, nous allons couvrir les données raster en profondeur et comment créer des surfaces en 3 dimensions à partir de nos rasters. Après avoir terminé ce module, vous devriez être capable de : décrire différents formats de données raster et comment ils sont utilisés, utiliser des outils de comparaison et de balayage, rééchantillonner et rétrojecter des rasters, décrire comment les filets de pêche et les polygones de Thiessen sont utilisés, créer des TIN et convertir vos rasters en Données 3D à l'aide d'ArcScene. De plus, vous continuerez votre projet d'analyse géospatiale au fur et à mesure que vous commencerez à planifier votre approche.

            Реподаватели

            Nick Santos

            Екст идео

            [MUSIQUE] Re-bonjour et bienvenue à nouveau. Dans cette leçon, je vais vous montrer un exemple de rééchantillonnage par reprojection de rasters. Maintenant, comme je l'ai déjà dit, la reprojection de rasters est un peu différente de la projection de données vectorielles, car les rasters sont différents des vecteurs. Avec les données vectorielles, nous pouvons reprojeter les formes sans modifier les attributs. Mais avec les données raster, les formes sont fixées en tant que cellules raster. Ainsi, changer la forme par reprojection force un changement dans l'emplacement de nos attributs de la même manière qu'un vecteur ne le fait pas. Et c'est quelque chose que nous devons prendre en considération. Cela se produit à travers le processus de rééchantillonnage que je vous ai montré la dernière fois, où lorsque nous avons essentiellement réaligné les cellules, nos données sont transférées vers un nouvel emplacement, ou parfois elles récupèrent des données différentes en fonction de la façon dont nous rééchantillonnons le raster. Cela ressort donc beaucoup dans les rasters reprojetés. La raison pour laquelle il s'agit d'un problème lors de la reprojection des rasters est que les projections peuvent afficher nos données dans différentes orientations par rapport à la verticale et à l'horizontale lorsque nous passons d'une projection à l'autre. La réorientation force un rééchantillonnage du raster comme je l'ai mentionné précédemment, même si la taille de la cellule ne change pas dans ce cas. Il lui reste donc à déterminer quelles valeurs sont attribuées à de nouvelles valeurs en raison de ce changement d'orientation de la façon dont chaque projection cartographie le monde à sa propre grille cartésienne. C'est un processus destructeur qui doit être évité dans la plupart des cas, sauf lorsque cela est nécessaire. Donc, tout d'abord, ce raster que nous avons utilisé dans la dernière conférence est également projeté dans une projection conique d'Albers optimisée pour tous les États-Unis. Maintenant, c'est tout à fait correct, mais voyons ce qui se passe lorsque nous déplaçons sa projection vers autre chose. Et un moyen rapide d'obtenir une visibilité simple à ce sujet consiste simplement à changer la projection du bloc de données en quelque chose d'autre, car cela reprojettera nos données dans notre bloc de données à la volée en arrière-plan vers la nouvelle projection. Voyons donc ce qui se passe lorsque j'échange la projection sur le bloc de données vers le système de coordonnées géographiques NAD 83. Alors quand je fais ça, tout d'un coup, ma projection est déformée et prend un angle différent. Maintenant, il pourrait sembler qu'il ne fait que tout faire pivoter pour correspondre à la projection, ce qui serait bien car cela ne remapperait pas vraiment les cellules, n'est-ce pas ? Si tout tourne parfaitement dans le raster et que les cellules restent les mêmes et tournent, tout va bien. Mais si nous regardons les bords ici, nous pouvons voir, eh bien, dans la reprojection, il est tourné. Dans le bloc de données, il semble que tout soit joli et tourné. Mais ce n'est pas parfait. Et voici comment je peux vous le montrer. Si je vais dans les propriétés du calque et que je choisis de n'afficher aucune donnée en tant que couleur comme le noir et que je clique sur OK, je peux voir qu'en fait, il ne le fait pas vraiment pivoter, il crée ici un nouveau raster rectangulaire qui convient le rectangle de délimitation minimum autour de cela. Nous obtenons donc les coins touchant le haut ici et les côtés ici, et nous n'avons aucune valeur de données ici. Et il semble, de la façon dont il le reprojette, vraiment fluide, mais lorsque nous créons un nouveau raster, lorsque nous faisons une reprojection complète, nous verrons qu'il y a de petites marches d'escalier ici. Pourtant, nous obtenons un alignement de cellules différent ici lorsque nous obtenons cette rotation, et je vais le rendre évident dans un instant. Alors, désactivons à nouveau notre affichage sans données. Et redéfinissons notre bloc de données tel qu'il était en choisissant la couche, la projection conique à surface égale d'Albers à partir de la couche. Alors maintenant, notre raster's revient à son rectangle normal. Mais reprojetons le raster. Ainsi, dans le jeu d'outils Outils de gestion des données > Projections et transformations > Jeu d'outils Raster, il existe un outil Project Raster. Et sélectionnons notre raster d'entrée ici. Et nous sélectionnerons le même système de coordonnées de sortie que nous utilisions juste, le système de coordonnées géographiques NAD 1983. Maintenant, notez en bas ici que l'outil Project Raster comprend qu'il modifie vos données, il vous offre donc les mêmes options de technique de rééchantillonnage que nous avons vues auparavant. Nous le laisserons à nouveau au voisin le plus proche car c'est une option appropriée pour des choses telles que la classification de l'utilisation des terres, comme il est mentionné ici. Il a également calculé une taille de cellule qui me convient en fonction de la traduction en unités. Donc, le courant est en mètres, et il se traduit en degrés décimaux puisqu'il s'agit d'un système de coordonnées géographiques, il a donc calculé la traduction de ces valeurs pour moi. Alors, assurons-nous qu'il reste sur le voisin le plus proche. Et voyons ce qui se passe lorsque je lance cette reprojection maintenant. Au départ, cela ne ressemble pas à grand-chose, mais il y a un petit décalage de données si je désactive et réactive cette option. Et activons les valeurs sans données sur notre nouvelle couche ici, afin que nous puissions voir qu'en fait, elle a une plus grande zone ici. And this is due to the fact that it's reprojected and then also that it's being reprojected again into this current data frame. So we reproject it to NAD 83, which forced that original bounding box around it and then it's being reprojected back to this, which fills it back into a rectangle. But we can confirm that it's larger and has those no data values because it has more rows and columns, so this has 830 columns and 482 rows. But the original one has 743 columns and 538 rows. So there are some changes going on to the data there. And then if I zoom in, let's zoom in up here. I can see this difference in orientation in the raster cells due to the reprojection. And I can also see that stair stepping I promised you, where at the top, it's not as smooth. And so I could see that this raster data actually has to slightly rotate and reorient. It's not just rotating the raster nicely, and we keep the top edge and everything's in line. We're actually creating a new raster that's fully stair stepped based upon our old data. And if I do a swipe now, like before, I can see some changes in the data, where I'm getting a whole different cell alignments over here. Like take a look at these yellow and green ones that were next to each other or next to each other, and the new one, but weren't before. And we're getting lots and lots of changes to our data if we look back between these two. Let's go down here a little more, where those are going on and do the same thing. There are lots and lots of little changes to the data if you look around, places where one cell becomes three or four, or three or four cells become one. And this is due to our resampling technique. And nearest neighbor is probably the best choice for this data, but we still have lots of changes. That's the destructiveness of reprojecting rasters. And that's why we want to be so careful about it, to only do it when we really need to. Now choosing not to reproject a raster, but then working with rasters in different projections isn't actually choosing not to reproject a raster. Because remember, a geoprocessing tool has to change data to the same projection in order to use it anyway. So it's going to reproject it in the background, and you're actually losing out on that choice by not reprojecting it. If you have data in different projections, it is smart to project it into one, so that you choose and get to validate that data. You choose the choices that go into that reprojection, and make sure that it's satisfactory to your analysis. Okay, there's just one last thing I want to show you about reprojecting rasters. And that's this, one more thing about the stair stepping, which is, if we take this raster that is in the NAD 83 projection, and we put it in a data frame that is in the same projection, so it's not being reprojected on the fly again. We'll see, okay, it's aligned north to south, which is what weɽ expect, right? It's aligned north to south in its own projection, in its own coordinate system. But if I zoom out, that stair stepping at the top makes a lot more sense because what it's doing is it fit that other raster to this grid, and if we imagine that other raster's top edge running across here, it's running nearest neighbor and ends up assigning cells and then having to drop down a row and assigning more cells. And that's why we get the stair stepping when it's projected back into the other as well, is because it is taking this raster and rotating it to fit the other data frame, but it still isn't a perfect rectangle on the edges anymore. It is conceptually because it has no data values, but the data itself isn't a perfect rectangle anymore. Okay, that's it for this lecture. In this lecture, we applied resampling to the process of reprojecting rasters and saw that it is destructive to our data. It changes our data as we store it on our disk. And we have to take that into account when deciding when and how to reproject our rasters and what method we want to use to resample our data. This is a pretty important and fundamental concept, and you'll learn a lot more about projections and coordinate systems later on in this class. But for now, just remember that projections of rasters are destructive, and come back to this if you want to get a little more out of it after you take the section on projections and coordinate systems. Okay, see you next time.


            Graph temperatures across latitude

            The hottest temperatures you encountered were all close to the equator. It's generally expected that mean annual temperatures are highest in equatorial regions and decrease toward the poles. To verify this assumption about climate, you'll graph the north-to-south geographic distribution of temperature values on a scatter plot.

            To ensure all the data is included in the scatter plot, you'll clear the selected data points.

            The Chart Properties and Mean Annual Temperature XY Layer Scatter Plot 1 panes appear.

            You'll set the parameters for the x-axis and y-axis. Because you're graphing the distribution of temperatures across latitude (north to south), you'll choose the appropriate fields.

            The scatter plot is created. Before you examine it more closely, you'll remove the linear trend line, which isn't useful for the question you want to answer.

            You'll also change the chart title and axis labels. The current title and labels use the exact names of the variables, which aren't easy to read.

            The chart updates. Depending on your window size, it may have different proportions than the example image. It may also have different colored points.

            As expected, the warmest values are centered around the equator (0 degrees latitude). Antarctica, which corresponds to the most negative latitude values, is much colder than the north pole. By selecting features in the chart, you can see where they appear on the map.

            The points in the box are selected in both the chart and the map.

            As predicted, latitude seems to have a significant effect on temperature.


            How to append qgis processing output to a new row in the output table

            I'm working with the raster surface volume tool in QGIS to calculate the volume of water in a lake and tracking the change in volume as depth decreases by 1cm at a time. Right now my code just outputs whatever the last value in the for loop was. Is there a way to append each output to the next row so I can open it and see all the volumes calculated in one csv? I have to do this a few hundred times so batch processing isn't really reasonable.