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Différence entre arcpy.analysis.Buffer et arcpy.Buffer_analysis ?


J'exécute Arc 10.2 for Desktop avec Python 2.7 installé sur C:Python27ArcGIS10.2 (j'ai aussi Py Ver 3).

Quelqu'un peut-il m'éclairer en quelques mots sur la différence entre, disons,arcpy.analysis.Bufferetarcpy.Buffer_analysiset où résident les scripts applicables et comment ils fonctionnent.

J'ai trouvé le script analysis.py dans Program FilesArcGISDesktop10.2arcpyarcpyGeoprocessing qui contient la classe Buffer dans le script et cela fonctionnerait. Je suppose que cela se trouve essentiellement derrière l'outil ArcToolboxAnalysisProximityBuffer.

Cependant, Buffer_analysis apparaît également en option lorsque je tape mais que je ne trouve pas où cela se trouve. Je sais que parfois différentes versions des programmes ont des changements.


Vous pouvez appeler les outils GP de deux manières :

arcpy.%toolbox%.%toolname%

ou alors

arcpy.%toolname%_%toolbox%

Les deux appellent la même fonction, il n'y a donc aucune différence. C'est une question de goût; J'appelle toujours des fonctions dans learcpy.Buffer_analysisformat parce que je semble lire le nom de l'outil plus rapidement de cette manière (je vois d'abord le nom de l'outil, et souvent voir la boîte à outils n'est pas pertinent).

Je pense que cette convention de dénomination était nécessaire à introduire car il existe quelques outils GP qui portent le même nom, mais qui se trouvent dans des boîtes à outils différentes (l'exemple classique est Clip (Analyse) et Clip (Gestion des données).

Trouvez la convention que vous préférez, puis restez cohérent tout au long de votre code en utilisant un seul format de nommage.


Comme vous le soupçonnez, arcpy.analysis.Buffer et arcpy.Buffer_analysis sont deux manières équivalentes d'exécuter le même outil.


Le mode de débogage PyCharm génère de fausses erreurs mais s'exécute normalement lorsqu'il n'est pas en débogage

ÉDITER: J'ai annulé les versions de PyCharm et cela fonctionne à nouveau. CLAIREMENT un problème d'IDE, pas un problème de script maintenant. PyCharm version 2017.2.4 est ce à quoi je suis revenu.

J'ai donc un script qui fonctionne très bien pour moi, jusqu'à aujourd'hui. Pour une raison quelconque, le script fonctionnera correctement sans aucune erreur, tant que je n'utilise pas PyCharm (Community Edition 2017.3.3) en mode débogage. J'ai besoin d'utiliser un débogueur, donc quand il génère des erreurs sans raison et arrête le script, cela en fait un IDE inutile.

La raison pour laquelle je sais qu'il s'agit d'un problème PyCharm est que j'ai copié l'intégralité du script dans un autre IDE (Wing), défini sur le même interpréteur python, et je l'ai parcouru en mode débogage là-bas et cela a bien fonctionné, pas d'erreurs.

J'ai effectué des tests d'erreur approfondis pour m'assurer que les erreurs ne sont pas réellement présentes dans mon script, elles ne le sont pas. Le script doit fonctionner tel qu'il est écrit. Il n'arrête pas de dire que les ensembles de données n'existent pas ou que les entités d'entrée pour les outils arcpy (un programme spatial qui se connecte à python via une bibliothèque appelée "arcpy") n'ont pas de valeurs quand elles le font. Ce n'est pas un problème de script, c'est un problème d'IDE.

Quelqu'un a-t-il rencontré cela et sait comment y remédier ?

Je n'ai pas de paramètres d'environnement spécifiques, je viens d'insérer un interpréteur python ArcGIS pour le projet afin que je puisse avoir accès à la bibliothèque arcpy et c'est tout. Il est à noter que cet interpréteur est python 2.7 car ArcGIS n'est pas encore compatible avec python 3+. Je doute que cela ait quelque chose à voir avec ça, mais on ne sait jamais.

Il s'agit d'un morceau de script à l'origine des problèmes (si vous ne savez pas comment utiliser ArcGIS, ne vous embêtez pas à l'exécuter, cela ne fonctionnera pas pour vous). Ce que je veux souligner, c'est que si je mets un point d'arrêt sur la ligne qh_buffer, il se brisera après avoir essayé d'exécuter cette ligne avec un message d'erreur arcpy indiquant des entrées/paramètres invalides (ils ne sont pas invalides, c'est écrit exactement comme cela devrait be et j'ai vérifié que qhPolys est en cours de création et existe). ALORS, si je déplace le point d'arrêt sur la ligne crop_intersect et que je l'exécute dans le débogage, il parcourt l'intégralité du code, Y COMPRIS l'instruction buffer, mais génère ensuite une erreur avec l'erreur 000732 "Fonctionnalités d'entrée : l'ensemble de données #1 #2 n'existe pas ou est non pris en charge" (ils existent tous les deux, car je les ai déjà codés en dur dans un répertoire de sortie et ils sont bien créés).

Cela n'a pas de sens que cela puisse provoquer une erreur au niveau de la ligne de tampon si je place un point d'arrêt à proximité, mais si je déplace le point d'arrêt plus bas, cette ligne fonctionnera correctement et s'arrêtera au prochain point d'arrêt. explique pourquoi cela fonctionne lorsque vous appuyez simplement sur "Exécuter" au lieu de passer en mode débogage. Pas de points d'arrêt !


Jeudi 12 décembre 2013

Modélisation de l'adéquation de la mine de sable du Frac et modélisation raster

Buts et objectifs

Partie 1

Méthodes

Figure 1 - Flux de travail pour la partie 1
Il était nécessaire d'utiliser de nombreux outils et ensembles de données différents pour compiler les informations nécessaires pour trouver des zones minières appropriées. L'exercice a été divisé en deux parties : pertinence et risque. Pour la première partie, nous avons dû trouver des zones propices à l'exploitation minière en utilisant la pente de la colline, la géologie, la profondeur de la nappe phréatique, les types de couverture terrestre et la proximité des dépôts ferroviaires. Nous avons trouvé ces zones appropriées séparément, puis utilisé l'outil « calculateur raster » pour les combiner en une seule carte d'adéquation. La figure 1 montre le flux de travail pour cette partie du laboratoire.





Figure 2 - Géologie appropriée pour l'extraction de sable de fracturation


Pour chaque carte, nous avons classé l'adéquation de 1 à 3, 3 étant la plus élevée et 1 la plus faible (ou 0 étant inutilisable) en reclassant les données raster. Par souci de cohérence, j'ai utilisé le vert pour le rang 3, le jaune pour le rang 2 et le rouge pour le rang 1 sur toutes les cartes.

 Lorsqu'il s'agit de décider quelles zones sont appropriées et quelles zones ne le sont pas, cela peut varier d'une personne à l'autre. La géologie, cependant, ne le fait pas. Les formations de grès de Wonewoc et de Jordan conviennent, je n'ai donc fait qu'un seul classement pour cette carte (figure 2).




Figure 3 - Sites d'occupation du sol appropriés

Pour la couverture terrestre, j'ai classé les types appropriés en fonction des zones les plus faciles à défricher avant que l'exploitation minière ne puisse commencer. Cela signifie que le rang 3 comprenait les terres arides, arbustives et herbeuses, le rang 2 était les pâturages et les terres cultivées et le rang 1 était tout type de terres forestières. J'ai exclu entièrement les zones aménagées et les zones humides. La figure 3 montre le résultat.


Figure 4 - Distance appropriée des dépôts ferroviaires

Toute mine de sable aura besoin d'un moyen de transporter le produit, nous avons donc fait une carte indiquant la distance appropriée des dépôts ferroviaires. Les emplacements de rang 3 étaient toutes les zones à moins de 3 miles d'un dépôt, le rang 2 était entre 3 et 10 miles de distance, et tout ce qui était plus loin était le rang 1. Les unités de la carte étaient en mètres, j'ai donc utilisé l'équivalent en mètres de ces distances en miles. Pour ce faire, j'ai exécuté l'outil 'distance euclidienne'. La plupart des cartes que j'ai faites ne concernaient que des données qui relevaient de notre zone d'étude. Cependant, je pense que les mines de fracturation dans le comté de Trempeleau seraient toujours en mesure d'utiliser les dépôts ferroviaires dans les comtés voisins, alors je les ai inclus lorsque j'ai utilisé l'outil. Ce n'est qu'après avoir obtenu le résultat que j'ai utilisé l'outil « Extraire par masque » pour afficher uniquement les zones appropriées dans notre zone d'étude. J'avais un masque défini dans le menu Environnements, mais il semblait ne fonctionner que de manière sélective, je devais donc encore exécuter l'outil de temps en temps. La figure 4 montre le résultat.

Figure 5 - Pentes adaptées
La pente de la colline est importante pour décider d'une zone à exploiter. Le rang 3, les zones en vert, sont les zones les plus adaptées avec la pente la plus faible. Les zones les plus pentues de la zone d'étude sont en rouge. À l'aide d'un DEM mosaïqué d'un laboratoire précédent, j'ai exécuté l'outil de pente et l'ai reclassé pour obtenir le résultat de la figure 5.

Une fois le sable extrait, il doit être lavé pour éliminer les particules indésirables. Pour cette raison, il est préférable de construire une mine où la nappe phréatique est proche de la surface. La figure 6 montre où la nappe phréatique est la plus proche de la surface en vert.


Figure 6 - Profondeur appropriée de la nappe phréatique

Figure 7 - Zones appropriées de la partie 1

Résultats

Une fois les cinq cartes d'aptitude distinctes créées, il était temps de les combiner pour créer une carte d'aptitude globale. Pour ce faire, j'ai utilisé l'outil 'calculatrice raster' pour additionner les valeurs de toutes les couches. Étant donné que nous avons utilisé une échelle d'adéquation constante (0-3), le raster a pu être additionné pour donner une plage d'adéquation. La figure 7 montre les zones les plus appropriées pour l'extraction de sable de fracturation dans le comté de Trempeleau, en tenant compte de la pente de la colline, de la profondeur de la nappe phréatique, de la géologie, de la distance des dépôts ferroviaires et du type de couverture terrestre. Comme vous pouvez le voir sur la figure 7, la partie nord-ouest de la zone d'étude contient les zones les plus propices à l'exploitation minière.

Partie 2

Méthodes

Figure 8 - Flux de travail pour la partie 2
La deuxième partie consistait à trouver des zones où l'exploitation minière aurait le plus d'impact, donc le plus de risques. Cela comprenait la proximité des cours d'eau, des terres agricoles de choix, la proximité des zones résidentielles et la proximité des écoles. J'ai réalisé après avoir créé la carte des risques finale que je les ai classés à l'envers. L'exercice consistait à classer les zones à risque le plus élevé à 3 et à risque le plus faible à 1. J'ai fait toutes les cartes de cette section avec les zones à faible risque au rang 3 (pensant qu'un risque faible serait une zone plus appropriée). Même avec cette erreur, le risque est clairement visible sur les cartes suivantes. La figure 8 montre le flux de travail de Model Builder que j'ai utilisé.




Figure 9 - Distance appropriée des principaux cours d'eau
Il existe de nombreux cours d'eau dans la zone d'étude, et les inclure tous dans cette analyse signifierait qu'il n'y a pas de zone appropriée. J'ai choisi uniquement les cours d'eau primaires pérennes, car le risque pour ces cours d'eau aurait un effet plus important sur la région. J'ai à nouveau utilisé l'outil « distance euclidienne » pour créer une distance de classement de raster à partir des flux, puis l'ai reclassée pour n'avoir que trois classes. La figure 9 est la carte terminée. Comme vous pouvez le constater, le comté de Trempaleau compte beaucoup de rivières, ce qui rend difficile la recherche de zones appropriées.



Figure 10 - Indice de risque pour les écoles de la région
Parce que certaines personnes peuvent ne pas vouloir une mine de sable à proximité des écoles pour diverses raisons, la figure 10 montre le modèle de risque pour les écoles dans la zone d'étude. À juste titre, les écoles sont réparties uniformément dans tout le comté, donc dans ce cas, il n'y a pas de région spécifique qui se démarque comme plus ou moins appropriée. Il y a plus qu'assez d'espace entre les écoles (indiquées en vert), cependant, pour l'exploitation minière. Nous voulions également réduire au minimum les risques pour les terres agricoles de première qualité. La figure 11 présente cette carte des risques.

Figure 11 - Risque pour les terres agricoles de première qualité provenant de l'extraction de sable de fracturation.

Résultats

Figure 12 - Zones à risque élevé à faible pour l'exploitation minière. rouge
représente les zones à haut risque, le vert est à faible risque.
La figure 12 est le produit final de la deuxième partie. Encore une fois, le classement est à l'envers par rapport à ce que nous étions censés utiliser, mais la carte montre toujours les zones où l'extraction de sable mettrait les zones locales en danger. Cette carte a été réalisée en utilisant à nouveau l'outil « calculatrice raster » pour combiner les cartes de risques que j'avais créées en ajoutant les valeurs de pixels.


Nous avons également été chargés d'utiliser l'outil « vue » pour déterminer si les emplacements miniers appropriés seraient visibles depuis les zones de notre choix. J'ai utilisé la classe d'entités de camping pour exécuter l'outil. Dans la figure 13, le violet indique ce qui est visible de ces terrains de camping. Ceci est superposé sur la carte d'adéquation finale réalisée en combinant les produits des parties un et deux. La figure 14 est le produit fini.



Figure 13 - Bassin visuel des terrains de camping du comté de Trempeleau






Figure 14 - Cette carte est la carte d'adéquation finale pour
Comté de Trempeleau incluant les parties 1 et 2

Conclusion


Relation entre la température du cours d'eau et les caractéristiques du paysage à l'aide de mesures pondérées par la distance

Les écosystèmes des cours d'eau ont subi des impacts négatifs importants de l'utilisation des terres, de l'exploitation des ressources et du développement urbain. Les modèles statistiques permettent aux chercheurs d'explorer les relations entre ces variables du paysage et les conditions des cours d'eau. La pondération des variables pertinentes du paysage sur la base de distances définies hydrologiquement offre une méthode potentielle pour augmenter la capacité prédictive des modèles statistiques. À l'aide des observations de trois bassins hydrographiques groupés dans la région métropolitaine de Portland-Vancouver (m = 66), nous avons exploré l'utilisation de trois schémas de pondération différents par rapport à la méthode standard de moyenne surfacique pondérée. Ces quatre groupes de modèles différents ont été appliqués à quatre mesures de la température du cours d'eau : moyenne mobile de la température quotidienne maximale moyenne sur sept jours (Mean7dTmax), nombre de jours dépassant 17,8 °C (Tmax7d >17,8), plage quotidienne moyenne de la température du cours d'eau (Mean_DTR), et le coefficient de variation de la température quotidienne maximale (CV_Tmax) pour chaque mois de la saison sèche 2011. Les résultats démontrent une efficacité mitigée des schémas de pondération, dépendant à la fois de la métrique de température du cours d'eau prédite ainsi que de l'échelle de temps à l'étude. Les modèles pour Mean7dTmax n'ont montré aucun avantage de l'inclusion de métriques pondérées en fonction de la distance, tandis que les modèles pour Mean_DTR se sont constamment améliorés en utilisant des variables explicatives pondérées en fonction de la distance. Les tendances des modèles pour Tmax7d > 17,8 et CV_Tmax variaient en fonction de l'échelle temporelle. De plus, tous les groupes de modèles ont démontré une plus grande puissance explicative au début de l'été qu'à la fin de l'été.

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Voir la vidéo: ArcGIS Pro: Editing - Merge, Split and Clip (Octobre 2021).