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Fusionner diverses données routières en une seule couche à l'aide d'ArcGIS for Desktop ?


Mon entreprise a deux couches routières différentes :

1) Routes départementales 2) Anciennes routes CAD

Chacun avec ses propres avantages et inconvénients. J'essaie de les fusionner en une seule couche de route qui sera maintenue.

Le comté a de très bonnes données routières en ce qui concerne l'emplacement. Il est également compatible M pour le routage, ce qui est agréable. Mais il manque des noms de routes.

Nos routes CAD sont datées et n'ont pas été mises à jour depuis longtemps, mais toutes les routes ont des noms.

Mon plan est d'utiliser les routes du comté comme couche de base et d'essayer d'y joindre les noms de routes CAD. Mais je dois d'abord les aligner correctement.

Je pense que l'outil d'intégration fonctionnera, mais je ne l'ai pas encore utilisé.

Mais ensuite, je dois joindre les noms de route CAD aux routes départementales et garder la sortie M-enabled.

Des conseils ?


Essayez : Conversion de la couche DAO en une entité ponctuelle (tout en conservant les attributs) Jointure spatiale, avec l'entité linéaire County Roads comme cible et la nouvelle entité ponctuelle de DAO comme entité de jointure. Selon le fichier d'aide, un point de jointure sera associé à la ligne cible la plus proche dans le rayon de recherche.

ArcGIS 10.1 - Jointures spatiales par type d'entité


Killin’ It Like A GIS Pro…Landscape Architecture Style.

Depuis plus de mille ans, nous créons des cartes. En tant qu'enfants, nous sommes fascinés par les cartes de pirates où ‘X’ marque toujours l'endroit, les cartes de parcs à thème qui nous emmènent dans nos manèges préférés, les cartes des étoiles, les cartes routières dépliantes à l'ancienne pour les vacances en famille et les applications nos courses. Des Babyloniens et Magellan à Ian McHarg et Jack & Laura Dangermond, l'histoire de la carte et de la création de cartes évolue de manière dynamique.

Mais comment les architectes paysagistes utilisent-ils les cartes et comment les applications de cartographie d'ESRI s'intègrent-elles dans cette image ? Voici l'historique et la progression de la cartographie, ESRI, l'utilisation de la cartographie par les architectes paysagistes, et quelques conseils pour vous équiper de la suite d'outils d'ESRI afin que vous puissiez aller là-bas et le tuer comme un pro.

HISTOIRE DE LA CARTOGRAPHIE ET ​​DE L'ARCHITECTURE DE PAYSAGE

La cartographie et la cartographie existent depuis plus d'un siècle. Pourtant, les architectes paysagistes ne l'utilisent pas comme un outil depuis le début de notre profession, du moins pas comme on le pense normalement. À proprement parler, la cartographie a le potentiel d'être définie comme une science très spécifique basée sur la géométrie et la géographie. On peut cependant soutenir que cela ne doit pas nécessairement l'être, du moins pas entièrement.

Les concepteurs de jardins, les concepteurs de parcs, les urbanistes et les ingénieurs/scientifiques paysagistes ont chacun créé leurs propres formes de cartes. Si l'on considère les cartes comme une simple représentation graphique de la façon dont nous voyons et communiquons des éléments d'une réalité actuelle ou potentielle, alors nous pouvons dire que ces professionnels utilisent depuis un certain temps la cartographie comme outil de leur métier.

De nombreux exemples de communication via la cartographie peuvent être trouvés dans les travaux de Gertrude Jekyll, Piet Oudolf, Ian McHarg, Carl Steinitz, Roger Tomlinson, Robert Moses, Fredrick Law Olmsted et des designers modernes tels que James Corner, Anuradha Mathur, Charles Waldheim, Luis Callejas, Bradley Cantrell et le cabinet Lateral Office. L'éventail des cartographies que l'on trouve dans l'ensemble de notre profession et des professions connexes est, à tout le moins, énorme.

Mais les temps changent et le sont depuis un certain temps. Depuis l'aube des ordinateurs et des données électroniques, notre capacité à créer, consommer, analyser et produire rapidement des cartes a considérablement augmenté.

Cela n'a jamais été aussi évident qu'au cours des dernières décennies avec le développement des SIG (Systèmes d'Information Géographique). Ce terme et ce commerce ont commencé à se développer dans les années 60 et ont continué à se développer tout au long des années 70 et 80. L'ESRI (Environmental Systems Research Institute) est probablement le développeur de logiciels le plus connu au monde, et certainement au sein de la profession de design, qui a été fondé par Jack et Laura Dangermond en 1969 et compte actuellement plus de quarante et un bureaux dans le monde. (Regarder : Geodesign et la plate-forme SIG émergente – Jack Dangermond).

L'application principale d'ESRI est son programme Flagstaff ArcGis for Desktop, qui est actuellement dans la version 10.3. Des programmes tels qu'ArcGis pour ordinateur de bureau et d'autres logiciels de gestion de données étendent les capacités des utilisateurs quotidiens et des utilisateurs spécifiques à l'industrie tels que les architectes paysagistes. ArcGis for Desktop, dans sa forme la plus simpliste, est un programme d'hébergement pour divers types de données qui peuvent être superposés les uns aux autres pour gérer les données, produire des cartes, analyser les relations, visualiser des informations et diverses autres fonctions basées sur les données. Leurs programmes sont utilisés dans une variété d'industries (commerciales, gouvernementales, ressources naturelles, services publics, etc.) et au moins « 75 % des entreprises Fortune 500 s'appuient sur le logiciel ESRI » (ESRI). Convaincus que « la géographie peut rendre le monde meilleur », ils fournissent à des centaines de milliers de personnes les outils et les informations nécessaires pour créer et apporter des changements dans leurs communautés.

Mais qu'est-ce que cela signifie pour les architectes paysagistes ? Allons-nous réellement créer quelque chose de différent, de nouveau, de pertinent ou de controversé ? Comment nos cartes introduiront-elles l'éducation et le changement ? Jetons un coup d'œil à quelques utilisations du SIG qui pourraient profiter à la profession d'architecte de paysage. Nous y voilà!

Avec le projet d'anthropocène en cours, nous trouvons nos villes et nos environnements naturels dans un état de flux en constante évolution. Comprendre ces changements actuels, prévoir les changements futurs et faire la chronique de notre histoire n'a jamais été aussi important. Les architectes paysagistes sont désormais tenus de travailler plus étroitement avec des disciplines extérieures. Le SIG nous fournit un vocabulaire commun qui comble le fossé entre les langues professionnelles. Nous continuons également à travailler aux côtés des planificateurs, des développeurs, des services de santé et des services sociaux, des scientifiques, des ingénieurs, des gouvernements, des entreprises et des institutions qui utilisent tous les SIG pour éclairer leurs décisions.

Armés de cet outil et de ce langage communs, nous intégrons ces connaissances dans nos conceptions et nos recherches. Ceci est important car de nombreux clients veulent prouver un retour sur investissement (ROI). Mais cela peut être difficile à promettre en se basant uniquement sur les résultats du SIG. Comme dans de nombreux domaines du monde professionnel, certains supposent que puisque nous utilisons des données pour dériver un résultat ou un plan, le produit logique est un résultat scientifique absolu et reproductible. Ce n'est pas toujours le cas. Parfois, vous pouvez mettre des données concrètes dans un ordinateur et obtenir des déchets complets de l'autre côté, surtout si vous ne savez pas ce que vous faites (par exemple, si vous utilisez la mauvaise projection). Mais cela n'a jamais arrêté le progrès auparavant, n'est-ce pas ?

Un changement en cours concerne la façon dont nous partageons et rendons disponibles les informations. Bien que certains ne soient pas à bord, beaucoup contribuent et récoltent les avantages du « Big Data ». Le Big Data, selon une recherche rapide sur Google (une entreprise de big data), révèle le « Big Data » comme « des ensembles de données extrêmement volumineux qui peuvent être analysés par ordinateur pour révéler des modèles, des tendances et des associations, en particulier en ce qui concerne le comportement humain et les interactions ». <Google> Cette citation est un exemple de la façon dont le Big Data change notre culture et la qualité de notre travail. La prévalence de diverses sources d'information sur le Web augmente le risque d'informations incorrectes ou d'utilisation abusive et de mauvaise compréhension de ce que sont les « bonnes » données. Nous acceptons simplement les sources de données comme faisant autorité et exactes. C'est l'un des nombreux arguments contre le big data.

Mais cela annule-t-il la valeur des mégadonnées ? Pas entièrement. Au cours des décennies passées, nos cultures ont abordé l'information comme une marchandise capitaliste. Celui qui a le plus de connaissances a le pouvoir. Mais cela aussi est en train de changer. Dans la profession de design, nous conservons nos informations et beaucoup renoncent à partager leurs connaissances et leur expérience avec la conviction que notre lieu d'expérience sera la seule chose qui élèvera notre statut ou sécurise notre prochain projet. Les données ouvertes changent complètement cela.

Les données ouvertes sont un concept de base selon lequel les données sont librement partagées avec le public. Un parfait exemple de ceci est l'émergence rapide des sites Web de « données ouvertes » parmi les comtés, les villes, les États, les nations, les entreprises… la liste est longue. Nous trouvons des données faisant autorité qui sont libres d'utiliser dans nos projets. Besoin d'une ligne médiane de rue en tant que fichier de formes ? J'ai compris! Besoin de diffuser une antenne WMS en cache de l'état ? Boom! Qu'en est-il de la météo actuelle, de la démographie ou des statistiques sur la criminalité ? Disponible! Vous pouvez même extraire des données ouvertes de plusieurs sources pour trouver où les gens font le plus de jogging, ce que les gens taguent sur leurs photos et d'où. Supposons donc que vous redessiniez un tronçon de quatre milles le long de la rivière Anacostia et que vous souhaitiez utiliser les médias sociaux comme collectionneur. Que regardent les gens ? C'est peut-être votre objectif de conception. D'où? Cela pourrait être l'espace public prioritaire à améliorer. Alors, quels programmes devriez-vous apprendre et en quoi vont-ils vous être bénéfiques ?

RÉSUMÉ RAPIDE DES PROGRAMMES À L'USAGE DES ARCHITECTES DU PAYSAGE

Il existe actuellement des dizaines d'applications ESRI. La plupart d'entre eux sont excellents, beaucoup d'entre eux ne sont pas pertinents pour les architectes paysagistes. La plupart des écoles ont même des licences gratuites pour les étudiants, et les individus peuvent obtenir une seule licence ou plusieurs. Nous n'en nommerons que quelques-uns ici.

  • ArcMap | ArcGis for Desktop - Considérez cela comme votre base d'où vous pouvez configurer à peu près tout le reste. – En termes simples, le collecteur est l'un des outils les plus précieux que vous puissiez obtenir si vous collectez un inventaire et une analyse.

Étude du tracé de la voie verte du ruisseau Clark de la branche sud de Stewart Inc. –

  • ArcGis Explorer - Affichez des cartes, choisissez des cartes de base, ajoutez des données locales.
  • ArcGis Earth – Pensez que Google Earth intègre désormais votre cartographie et votre conception dans des atmosphères 3D du monde réel.
  • ESRI - Story Maps – Racontez une histoire avec une plate-forme interactive destinée au public qui intègre vos cartes en direct. (Cliquez ici pour un exemple de Stewart Inc. pour l'étude sur les connexions aux sentiers urbains d'Uptown ; 8217.)

    – Analyse complète des terres, collecte d'images, etc. C'est énorme compte tenu des nouvelles décisions de la FAA ! – Streamez votre flux de travail, restez connecté à votre équipe et faites tout avec la cartographie intelligente. - Il n'y a pas mieux que ça pour les designers. Intégration avec Adobe !

Ne laissez pas notre liste vous empêcher d'explorer. Vous pouvez trouver encore plus d'applications sur le site Web d'ESRI. Assurez-vous de rechercher sur le Web divers exemples de cartes. Voici une collection pinterest que je garde à portée de main pour référence cartographique. Si vous souhaitez en savoir plus à ce sujet, consultez les liens associés de cet article et dites-nous comment vous utilisez le SIG. Gardez un œil sur les futurs articles couvrant les logiciels SIG de manière plus approfondie. Pour l'instant, sortez et cartographiez !


Cameron R. Rodman Associé ASLA, est un paysagiste chez Stewart Inc., une entreprise de design multidisciplinaire à Charlotte, NC. Cameron est également actuellement écrivain pour Land8.com et écrit sur une variété de sujets, notamment la couverture d'événements, la sensibilisation aux SIG, les critiques de livres et les conceptions actuelles d'architecture de paysage. Cameron a récemment terminé un an en tant que représentant national des étudiants au conseil d'administration de l'ASLA, où il a amélioré les communications sur les réseaux sociaux, la formation des présidents de section et l'engagement étudiant-professionnel. Le travail actuel de Cameron comprend une variété de projets allant de l'échelle du site et des exigences de programmation. Chez Stewart Inc., Cameron aide à diriger le développement et la mise en œuvre d'outils SIG comme moyen d'analyse de site, de conception de site, de narration et d'engagement du public. .


Abstrait

Des prévisions précises de la température de surface de la route (RST) et des conditions routières permettent d'entretenir efficacement les routes d'hiver. La prochaine application « big data » connue sous le nom de « floating car data » (FCD) offre la possibilité d'améliorer les prévisions météorologiques routières avec des mesures de la température de l'air Tune des capteurs embarqués. Jusqu'à présent, les recherches concernant la cartographie thermique se sont principalement concentrées sur les nuits claires et calmes, qui se produisent rarement et pendant une faible intensité de trafic. On s'attend à ce que plus de 99% des FCD soient collectés dans des conditions autres que les nuits claires et calmes. Utilisant 32 séries de cartographie thermique et contrôlées Tune enquêtes réalisées sur des routes majoritairement fréquentées sur une saison hivernale, il a été possible de simuler l'utilisation de Tune et des paramètres géographiques pour refléter la variation de la RST. Les résultats montrent que l'itinéraire examiné présentait plusieurs empreintes thermiques reproductibles pendant des périodes d'intensité de trafic relativement élevée et avec des conditions météorologiques différentes. Le temps de mesure, le modèle météorologique en temps réel et les modèles météorologiques antérieurs ont influencé le modèle spatial des empreintes thermiques. L'influence de la densité urbaine et de l'altitude sur la RST peut être en partie vue dans leur relation avec Tune, alors que l'influence de l'ombrage et du facteur de vue du ciel n'a été observée que pour RST. Les modèles de régression avec Tune inclus explique jusqu'à 82 % de la distribution RST et surpasse jusqu'à 30 % les modèles basés uniquement sur les paramètres géographiques. La performance des modèles dénote l'utilité possible de Tune du FCD, mais une enquête plus approfondie est nécessaire avant de passer du contrôle Tune mesures à Tune de FCD.

© 2019 Société météorologique américaine. Pour plus d'informations sur la réutilisation de ce contenu et des informations générales sur les droits d'auteur, consultez la politique de droits d'auteur d'AMS (www.ametsoc.org/PUBSReuseLicenses).


Fusionner diverses données routières en une seule couche à l'aide d'ArcGIS for Desktop ? - Systèmes d'information géographique

Géodatabase des jeux de données de surface supérieure et inférieure disponibles qui représentent les aquifères de remplissage du bassin et de la chaîne, Arizona, Californie, Idaho, Nevada, Nouveau-Mexique, Oregon et Utah

Ces données ont été combinées dans des bases de données géographiques pour faire partie des ensembles de données du programme d'évaluation des eaux souterraines salines, collectées sous les auspices de l'Office of Groundwater pour être utilisées pour étudier les emplacements des eaux souterraines saumâtres et salines intérieures utilisables à travers les États-Unis. Le projet national d'évaluation de la qualité de l'eau (NAWQA) a également apporté son soutien, ce qui a permis de publier les données dans les archives du nœud de l'infrastructure nationale de données spatiales (NSDI) de l'USGS, et donc disponibles pour une utilisation par le public.

Cette géodatabase fichier contient le jeu de données d'entités, les classes d'entités, les images et les rasters d'altitude de surface de l'aquifère suivants : Arizona), de l'AZGS DGM-52. 2. ds01BSNRGB_extents : jeu de données d'entités contenant des étendues surfaciques de classe d'entités surfaciques pour l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne - a. ds01BSNRGB_erev : étendue de l'ensemble de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de l'aire de répartition, USGS HA 730 B et C, disponible sous forme de données numériques sur http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.htm, "basranaa.zip" . b. ds01BSNRGB_erev_w_Subunits_Subareas étendue de l'ensemble de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne avec les limites de la sous-zone délimitées par source. 3. Rasters de surface construits à partir de matériaux sources dans des jeux de données raster de sous-zone : a. ds01BSNRGB_sa1_bot raster de surface du fond de la sous-zone 1 USGS SIR 2010-5193, sommet de l'unité aquifère carbonatée inférieure poussée (TLCAU), qui est le fond de l'unité volcanique (VU) b. ds01BSNRGB_sa1_thk raster de surface de l'épaisseur de la sous-zone 1, en soustrayant le sommet de l'unité de remplissage de bassin la plus basse (TLCAU) du sommet de l'unité aquifère de remplissage de bassin supérieur (UBFAU), USGS 2010-5193. c. ds01BSNRGB_sa1_top raster de surface du bas de la sous-zone 1, de l'USGS SIR 2010-5193, haut de l'UBFAU. Lorsque UBFAU n'est pas présent, la valeur raster est le sommet de l'unité aquifère inférieure de remplissage du bassin (LBFAU) si LBFAU n'est pas présent, la valeur raster est le sommet de l'unité volcanique (VU) si VU n'est pas présent, le raster la valeur est le haut de l'unité inférieure suivante, comme décrit dans l'USGS SIR 2010-5193. ré. ds01BSNRGB_sa3_d_from_lsd raster de surface de la profondeur jusqu'au substratum rocheux de la sous-zone 3 La zone de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne qui a fait l'objet de l'USGS GP-1012 et ne fait pas partie de la sous-zone 1. L'USGS GP-1012 a utilisé des données gravimétriques pour cartographier la profondeur jusqu'à la base des sédiments de remplissage du bassin. Étant donné que les méthodes gravimétriques peuvent ne pas être en mesure de distinguer de manière fiable les roches volcaniques du remplissage du bassin, la base de l'USGS GP-1012 est considérée comme la base du remplissage du bassin et des roches volcaniques. 4. Les jeux de données raster de surface corrigés en altitude du sommet de chaque sous-unité aquifère et les jeux de données raster de surface corrigés en altitude de l'altitude du bas de chaque sous-unité aquifère. Les valeurs d'altitude sont en pieds par rapport au système de référence vertical NAVD88. une. 01BSNRGB_a1_top_a Altitude de la couche supérieure des aquifères de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne b. 01BSNRGB_a1_bot_a Altitude de la couche inférieure des aquifères de remplissage du bassin du Bassin et du Range 2015 Date de publication

Aucun prévu -121.29270439 -108.102439435 44.111356302 30.021792453 Thésaurus de l'USGS eaux intérieures Le degré eaux souterraines aquifère système aquifère Bassin et Gamme remplissage du bassin aquifère de remplissage de bassin aquifère volcanique

Système d'information sur les noms géographiques (GNIS)

U.S. Geological Survey, région du Midwest Jennifer S. Stanton Adresse postale de l'hydrologue 5231 South 19th Street Lincoln NE

États-Unis 402-261-0458 402-331-9062 [email protected]

Une inspection informelle des ensembles de données a été effectuée. Étendue et contours : Les polygones ont été inspectés visuellement pour un positionnement horizontal correct par superposition SIG. L'ensemble de données de lignes de contour a été vérifié visuellement pour s'assurer que les contours étaient alignés avec le dessin au trait d'origine et que les valeurs correspondaient à la carte publiée. Étendues, contours et rasters de surface : vérifié la cohérence des systèmes de coordonnées géographiques et projetées, s'assurer que les données correspondent à ce qui a été publié dans la publication associée, vérifier visuellement l'exactitude du géoréférencement des figures, vérifier d'autres erreurs diverses, comparer les fichiers numérisés à l'original publié Les données. Une inspection informelle des ensembles de données a été effectuée. Contours : contours de vérification d'altitude dérivés des rasters de surface en accord avec le dessin au trait d'origine. Rasters de surface : les altitudes supérieures et inférieures concordaient. Vérifié si verticalement logique avec d'autres unités dans le système aquifère Vérifié pour la cohérence avec les ensembles de données vectorielles correspondants.

Liste de référence du code national des aquifères Ressources numériques

http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.html Ressources numériques et/ou papier 1995 Date de publication Liste de référence du code national des aquifères La source a fourni le polygone d'étendue de l'aquifère pour l'aquifère le plus superficiel, dans un fichier zip nommé « basranaa. zip" Heilweil, VM, Brooks, LE (éditeurs)

Modèle conceptuel du carbonate du Grand Bassin et du système aquifère alluvial Raster Data Set

https://pubs.usgs.gov/sir/2010/5193/ Digital and/or Hardcopy Resources 2010 Date de publication USGS SIR 2010-5193 Fourniture de jeux de données raster de surface pour le développement de la sous-zone 1 Saltus, R.W., Jachens, R.C.

Cartes de gravité et de profondeur du bassin de la province du bassin et de l'aire de répartition, jeu de données numériques raster de l'ouest des États-Unis

https://pubs.er.usgs.gov/publication/gp1012 Ressources numériques et/ou papier 1995 Date de publication USGS GP-1012 Jeu de données raster de surface fourni pour le développement de la sous-zone 3 Planert, M., Williams, J.S.

Atlas des eaux souterraines des États-Unis, de la Californie et du Nevada Ressources numériques et/ou papier

https://pubs.usgs.gov/ha/ha730/ch_b/B-text2.html Ressources numériques et/ou papier 1995 Date de publication USGS HA 730 B Référence pour l'étendue de l'aquifère Reilly, TE, Dennehy, KF, Alley, WM, et Cunningham, WL

Disponibilité des eaux souterraines aux États-Unis Circulaire de l'U.S. Geological Survey 1323 Ressources numériques et/ou papier

https://pubs.usgs.gov/circ/1323/ Ressources numériques et/ou papier 2008 Date de publication USGS Circular 1323 Référence pour l'attribut National Aquifer Code Number dans l'étendue du jeu de données de polygones U.S. Geological Survey

Élévation de résolution de 100 mètres des ressources numériques et/ou papier contiguës des États-Unis

http://nationalmap.gov/small_scale/mld/elev100.html Ressources numériques et/ou papier 2012 Date de publication NED, 100 mètres d'altitude de la surface terrestre utilisée pour déterminer la profondeur des unités aquifères ou l'altitude du fond de l'unité aquifère, et comme raster d'accrochage pour l'enregistrement spatial. Robson, S.G., Banta, E.R.

Atlas des eaux souterraines des États-Unis, de l'Arizona, du Colorado, du Nouveau-Mexique et de l'Utah Ressources numériques et/ou papier

https://pubs.usgs.gov/ha/ha730/ch_c/C-text3.html Ressources numériques et/ou papier 1995 Date de publication USGS HA 730 C Référence pour l'étendue de l'aquifère S.M Richard, T.C Shipman, L.C. Greene et R.C. Harris

Profondeur estimée jusqu'au substratum rocheux en Arizona, V 1.0 Ressources numériques et/ou papier

http://www.azgs.az.gov/publist_2.shtml#dgm Digital and/or Hardcopy Resources 2007 Date de publication AZGS DGM-52 Contours for bottom of Basin and Range bassin-fill aquifer in Subarea 4, Arizona Esri

ArcGIS Desktop : version 10.2 du logiciel

Institut de recherche sur les systèmes environnementaux

http://www.esri.com Ressources numériques et/ou papier 2014 Date de publication ArcGIS, logiciel SIG ArcMap utilisé dans le développement des jeux de données à partir des données citées ci-dessus. Esri

ArcGIS Desktop : version 10.2 du logiciel et des données numériques

Institut de recherche sur les systèmes environnementaux

http://www.esri.com Ressources numériques et/ou papier date de publication 2014 ArcGIS, logiciel SIG ArcMap utilisé dans le développement des ensembles de données à partir des données citées ci-dessus.

Etendue(s) : 1. Collection d'ensembles de données spatiales de l'étendue à partir de la source d'entrée. Ensemble de données numériques sur l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin et de l'aire de répartition à partir du lien de la page Web du National Aqufer Code (http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.html, basranaa.zip 2. Re-projection du polygone numérisé dans le système de coordonnées et projection d'analyse (USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version)

Préparation des rasters de surface : 1. Compilation des données numériques pour chaque sous-zone : Sous-zone 1 : Fichiers raster de surface d'altitude des sommets des sous-unités aquifères du rapport USGS SIR 2010-5193, figure B-2, décrit ici en utilisant la terminologie du rapport : Bassin- aquifères de remplissage (UBFAU - unité aquifère supérieure de remplissage du bassin, et LBFAU - unité aquifère inférieure de remplissage du bassin), Aquifère volcanique (VU - unité volcanique), Aquifères carbonatés (TLCAU - unité aquifère inférieure carbonatée poussée, UCAU - unité supérieure carbonatée, LCAU - unité de carbonate inférieur) Les sous-unités ne sont pas définies dans les aquifères de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne car elles ne sont délimitées que dans la sous-zone 1. Sous-zone 2 : Pas de raster de surface, comme la zone de l'aquifère volcanique du sud du Nevada, définie sur null Sous-zone 3 : Rasters de surface de profondeur de la sous-zone. Cette sous-zone de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne fait l'objet de l'USGS GP-1012 et ne fait pas partie de la sous-zone 1 (USGS SIR 2010-5193). L'USGS GP-1012 a utilisé des données gravimétriques pour cartographier la profondeur jusqu'à la base des sédiments de remplissage du bassin. Étant donné que les méthodes gravimétriques peuvent ne pas être en mesure de distinguer avec fiabilité les roches volcaniques du remplissage du bassin, la base de la sous-zone 3 est considérée comme la base du remplissage du bassin et des roches volcaniques. Sous-zone 4 : Un ensemble de données des contours de la profondeur estimée jusqu'au substratum rocheux en Arizona a été collecté auprès de l'Arizona Geological Survey pour être utilisé pour générer les rasters de surface de la sous-zone 4. Sous-zone 5 : Cette zone est n'importe quelle zone dans le polygone d'étendue du bassin et Aquifère de remplissage du bassin qui n'est pas décrit dans l'USGS SIR 2010-5193, l'USGS GP-1012 ou l'AZGS DGM-52, et est attribué comme "pas de données" 2. Fichier tiff de la surface terrestre d'une élévation de résolution de 100 mètres à partir de la carte nationale 3. Les rasters de surface et les jeux de données de contour ont été re-projetés dans le système de coordonnées et la projection de l'analyse (USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version) 4. Le fichier tiff de surface terrestre converti d'une résolution de 100 mètres d'altitude des États-Unis contigus en format raster compatible avec le logiciel d'analyse. 5. Conversion des valeurs d'élévation de la surface terrestre de mètres en pieds.

Création de rasters de surface : 1. Chaque source a fourni un raster de surface sous une forme qui nécessitait des procédures différentes pour créer les rasters de surface d'altitude supérieure et inférieure souhaités : Sous-zone 1 : Les six sous-unités aquifères ont été traitées comme suit : unités de remplissage de bassin UBFAU et FBFAU (Voir USGS SIR 2010-5193) b) Dans le reste de la zone de remplissage de bassin, le sommet de l'aquifère est considéré comme le sommet de l'unité UBFAU et le fond est le fond de la Unité VU (sommet de TLCAU) c) Le raster de surface supérieure résultant était à la surface terrestre, mais de légères différences dans les valeurs de surface terrestre plaçaient certaines cellules du raster de surface supérieure au-dessus de la surface terrestre. Attribué toutes les cellules avec une altitude supérieure à la surface terrestre à la valeur à la surface terrestre. Le raster est inclus dans la géodatabase en tant que ds01BSNRGB_sa1_top. Le raster de surface inférieure, inclus dans cette géodatabase en tant que ds01BSNRGB_sa1_bot, a été utilisé pour générer un raster d'épaisseur en soustrayant la valeur du raster de surface inférieure de la valeur du raster de surface supérieure coïncident. Le raster d'épaisseur est ds01BSNRGB_sa1_thk d) Conversion de la grille d'origine en un fichier de formes et sélection des polgyons du fichier de formes avec GRID-CODE = 1 comme étendue de la sous-zone de l'aquifère. GRID-CODE = -9999 représente les zones où l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne n'est pas présent. Découpage des rasters de surface supérieure et inférieure avec les polygones avec GRID-CODE = 1. e) Rasters de surface supérieure et inférieure rééchantillonnés à une taille de cellule de 1 000 mètres. Sous-zone 2 : La zone de l'aquifère volcanique du sud du Nevada (57SRNVDV) a été définie comme nulle pour l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne (01BSNRGB). Aucun travail supplémentaire n'a été nécessaire. Sous-zone 3 : Le raster de surface de profondeur est un jeu de données raster publié, projection Lambert, les unités sont des mètres, le datum horizontal NAD27, la taille de cellule 2000 m, les valeurs de profondeur en kilomètres. Le raster a été traité pour : a) Définir la valeur de la cellule sur null si la profondeur du bassin est < 0,003 km (9,84 ft) -- Définir la valeur de la cellule sur null dans la zone avec top/bot déjà défini par USGS SIR 2010-5193 (Sous-zone 1) -- Définissez la valeur de la cellule sur null en Arizona (sous-zone 4) b) Définissez la valeur de la cellule sur null en dehors de la zone extérieure du polygone d'étendue c) Convertissez la valeur de la cellule de profondeur de mètres en pieds d) Raster de profondeur renommé ds01BSNRGB_sa3_d_from_lsd inclus dans cette géodatabase e) Le raster de surface d'altitude supérieure est la surface terrestre découpée à l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne Le raster de surface d'altitude inférieure est le raster de surface supérieure moins le raster de profondeur, découpé à l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne Sous-zone 4 : Le jeu de données de contours de profondeur est un ensemble de données publié. a) Les contours ont été traités pour créer un raster d'épaisseur. b) Le raster de surface d'altitude supérieure est la surface terrestre coupée à l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne. c) Le raster de surface d'altitude inférieure est le raster de surface terrestre MOINS le raster de profondeur coupé à l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin et de la chaîne en Arizona. Dans tous les cas où les valeurs de cellule du raster des altitudes supérieures dépassaient les valeurs de cellule de la surface terrestre, les altitudes supérieures étaient définies égales à la valeur de la surface terrestre. Sous-zone 5 : Il existe quelques petites zones de bassins définies par l'USGS HA 730 et non couvertes dans les sous-zones 1-4. La profondeur du bassin dans ces zones n'est actuellement pas définie. a) La sous-zone 5 a été coupée de l'étendue de l'aquifère de remplissage du bassin du bassin et de la chaîne en effaçant les étendues des sous-zones 1, 3 et 4 ainsi que la zone de l'AZGS GDM-52 au Nouveau-Mexique de l'étendue globale (la sous-zone 4 a déjà été supprimée de le polygone d'étendue). b) Création d'un raster constant dans l'étendue de la sous-zone 5, définissez la valeur constante sur 1 définie comme Aucune donnée à l'aide de la fonction SETNULL sur la valeur 1. 2. La référence verticale a été convertie en référence verticale (NAVD 1988) si nécessaire. 3. Mosaïque de tous les rasters de surface d'altitude supérieure de sous-zone en un seul raster, r01BSNRGB_top_a, et de tous les rasters d'altitude inférieure de sous-zone en un seul raster, r01BSNRGB_bot_a.

Vérifications de l'assurance qualité et du contrôle qualité des rasters de surface : 1. Les contours de contrôle créés pour la sous-zone 4 ont été comparés aux contours d'origine utilisés pour créer le raster de surface. 2. Pour trouver les zones où une surface sous-jacente dépassait l'altitude de la surface sus-jacente des derniers rasters de surface d'altitude supérieure et inférieure, l'altitude du fond de la couche aquifère a été soustraite de l'altitude du sommet de la couche aquifère pour chaque sous-unité. 3. L'altitude de la surface supérieure a été comparée à l'altitude de la surface terrestre. Toutes les cellules qui dépassaient l'altitude de la surface terrestre ont été modifiées pour être égales à l'altitude de la surface terrestre. 4. L'altitude de la surface inférieure a été comparée à l'altitude de la surface supérieure corrigée. Toutes les cellules qui dépassaient l'altitude de la surface supérieure ont été modifiées pour être égales à l'altitude de la surface supérieure.

Création de métadonnées pour la géodatabase : 1. Utilisation du polygone d'étendue ds01BSNRGB_erev_eogw pour les informations sur l'organisation des données spatiales et les informations de référence spatiale 2. Utilisation des valeurs de fichier pdf de métaforme obtenues auprès des auteurs comme entrée dans l'assistant de métadonnées 3. Ajout des exigences du nœud NSDI via Notepad ++

Version USGS Contiguous Albers Equal Area Conic USGS (nom complet ESRI : USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version) 29,5 45,5 -96,0 23,0 0,0 0,0


Compétences et capacités SIG clés

Nous avons suivi les capacités SIG identifiées comme étant les plus pertinentes par les participants formés à ce jour. Ces capacités ont été regroupées en 3 domaines de compétences SIG et fournissent la structure et l'orientation des 3 modules de formation qu'ils sont affichés en ligne (www.cdc.gov/DHDSP/maps/GISX/training/index.html) :

SIG I : Principes d'organisation et affichage des données

Les compétences et concepts clés inclus dans ce domaine sont des compétences logicielles de base telles que la navigation dans l'interface utilisateur d'ArcGIS 10x, l'ouverture et l'enregistrement d'un projet, la connexion à des dossiers, l'ajout de données, l'affichage de métadonnées et l'exportation de la sortie. Ce domaine comprend également une connaissance des données géographiques, des stratégies d'organisation, de la logique des données de localisation, de la reconnaissance des formats et des structures courants, du traitement de base (par exemple, des jointures de tables et des projections) et de la création de mises en page cartographiques.

SIG II : Gestion des données

Les compétences clés incluses dans ce domaine concernent la gestion et l'organisation des données. Ces compétences soutiennent les concepts SIG fondamentaux qui permettent aux utilisateurs novices d'évaluer et d'organiser les données spatiales. Grâce aux connaissances développées au cours du module GIS II, les utilisateurs peuvent effectuer des opérations de base sur des ensembles de données tabulaires et spatiales. Ce domaine met également l'accent sur les problèmes particuliers de protection de la vie privée et de confidentialité créés par le travail avec des données spatiales et propose des stratégies de conformité.

SIG III : Analyse des données

Les concepts et compétences clés inclus dans ce domaine se rapportent à l'analyse exploratoire des données spatiales. Les stagiaires apprennent à effectuer des analyses basées sur la proximité (par exemple, le calcul des zones de service) et à superposer des analyses qui utilisent des jointures spatiales. Les équipes des services de santé appliquent ensuite ces compétences dans des analyses spatiales fondées sur les priorités programmatiques, les données disponibles et les capacités du personnel. Des concepts de traitement de données plus avancés liés aux techniques de masquage pour les données ponctuelles sont également couverts.


Solution de réfractions

Depuis 1999, Refractions Research a fourni des services techniques à BMGS pour la maintenance, la gestion et le développement du DRA. DRA data underlie emergency dispatch and management operations, support electoral and census work, and facilitate asset management and maintenance operations in the transportation and natural resource sectors. DRA deliveries have recently been made to the Canadian National Road Network (NRN) and the provincial Office of the Fire Commissioner (OFC).

Where the DRA supports these high-profile, critical services, it must be timely and dependable &ndash there is no tolerance for error in the data or the supporting system. The DRA data, software and related files are protected from loss and error through on-site RAID storage and nightly back-ups to off-site media. In the event of natural disaster, hardware failure or gross human error, the DRA can be restored to full-functionality with minimal downtime. These measures ensure seamless business continuity to DRA clients.

New and updated features are incorporated into the DRA through conflation. Where data incoming from different sources might lack a unique key by which to reliably &ldquodifference&rdquo them into the system, conflation tools are used to determine where features are logically identical or entirely new. Conflation software considers candidates by network as much as by feature, and allows tightly controlled adjustments that enforce consistent topology between the current DRA holdings and incoming road segments.

The central storage and management environment for DRA data is a PostGIS spatial database. PostGIS is an open source extension that spatially enables a PostgreSQL database, allowing geographic objects to be stored alongside attributes of standard data types.

PostgreSQL/PostGIS provide a highly effective system for managing DRA's volume of several million road features. Deliveries of DRA data are performed using standard transformation scripts in the Feature Manipulation Engine (FME by Safe Software) that render the data compatible with a wide-range of end-user applications.

Refractions frequently runs database queries and validation scripts against input and export data to ensure a consistent set of attributes and geometries in both the DRA's active and historical data. These routines ensure a high level of confidence in the data model and in the products delivered to DRA clients.


Data validation

We’ve seen enough data here at Safe to have developed strong feelings about data quality. (Ok, we have strong feelings about a lot of tech-related things, but data quality is a big one.) We even developed a data validation checklist to help you ensure your data is complete, correct, consistent, and compliant. The Spatial ETL tool makes it easy to check off all items in this list using a couple of transformers and the Data Inspector.


Refractions' Solution

After analyzing the details of the business and researching various optimization strategies, Refractions determined that this problem could most effectively be solved by treating it as an instance of the classic Travelling Salesman Problem (TSP). Solving the Traveling Salesman Problem produces an optimal a route which visits every meter once and has a shorter length than any other possible path.

The first step in the analysis was to transform the raw meter location and address data supplied by the client into the distance-weighted network required by the TSP algorithm. This required geocoding point locations onto the linear street network, and then computing the network distance between pairs of locations. To accomplish this, the data was processed using two open-source tools, PostGIS and JUMP. PostGIS is an extension to the PostgreSQL database engine that allows storage and manipulation of spatial data. JUMP is a desktop GIS application for visualizing and processing geospatial data. Refractions maintains or contributes to both of these projects.

The powerful spatial processing capabilities of PostGIS made it possible to do all the data transformations that were needed. To compute network distances, the PGRouting package for PostgreSQL was used.

JUMP was used primarily for visualizing the datasets that existed in the PostGIS environment. It also provided the ability to compute topology from a set of line strings.


The calculated routes being visualized in the JUMP package.

To solve the core TSP problem, Refractions developed a custom solver using Genetic Algorithm technology. The solver takes as input an abstract graph representing the meters and the paths between them. Possible paths between pairs of meters are included as edges in the graph, with each edge having a weight proportional to the network distance between the meters it links. The solver finds a path through the graph that visits every meter at least once, and which has a near-minimum total path distance. To aid in tuning the application, additional tools were developed to show the results graphically and allow focusing on the most favorable solutions.


4 Discussion

This work presents a data-driven application in which we use BNs to model the statistical dependencies between environmental parameters, air pollution variables, and health outcomes. The input data are highly heterogeneous both in space and time. Although the outcome variable is associated to the English regions, we decided not to aggregate the environmental data at regional level because this would have caused a loss of information. We used, instead, the air quality monitoring stations as location of interest and extracted the weather, geography, and health data at these locations. This is based on the assumption that the dependence structure should be able to show different behaviors from one region to another, even though data are collated for a limited number of points.

As the air pollution data set was not complete, an expectation-maximization algorithm was used to make use of partial observations with missing values as part of the bnlearn implementation which generated the DAG. The process iterated eight times under an imposed time limit and was deemed to have effectively converged on the basis of the definition in Hand et al. ( 2001 ) which bases convergence on the lack of “appreciable difference between the final few iterations” of the process, and as Table 2 demonstrates, the number of different arcs in the final few iterations is less than two. The successful application of an EM algorithm is of great potential to this type of environmental health analysis as the availability of input data, particularly, on air pollution is often sparse. Therefore, with the aid of an EM algorithm, BN can be used to predict health outcomes with a degree of confidence despite the lack of total coverage for air pollution and other data. The ability of a BN model to make public health predictions with incomplete data is a major advantage yet it should be noted that there is scope for further enhancement by either increased in situ air pollution measurements (e.g., using low-cost sensor technology) or by using satellite measurements of air quality and, therefore, improving the predictive power of the BN model.

A comparison between the DAG structure and known interrelations in atmospheric chemistry, meteorology, and health is a logical means of probing how well the BN model represents the real-world data it describes. The key outcome to be predicted is CVD60, and this is shown to be influenced by air pollution and meteorological variables as is well established in the literature (World Health Organization, 2006 ). However, the effect on CVD60 by air pollutants (O3, NO2, SO2, PM10, PM2.5, et CO) and weather variables (WS, SSR, BLH, T2M, W, et TP) appears to be mediated by the variables Year, Region, and Month. This is understandable as the pollution and weather variables naturally exhibit temporal and spatial variations. Nonetheless, it would be interesting to investigate the strength of direct arcs linking CVD60 and the pollution and weather variables by removing the intermediate variables in future work.

The model represents known processes in atmospheric chemistry with a good degree of accuracy. The arcs in the DAG connecting NO2 (Nitrogen Dioxide), O3 (Ozone), and SSR (surface solar radiation) indicate that the model captures the importance of photochemistry of Nitrogen Dioxide for the production of Ozone at ground level (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ).

The direct arcs in the DAG from the variable CO (Carbon Monoxide) to SO2 (Sulfur Dioxide) and NO2 (Nitrogen Dioxide) are as expected for these primary pollutants that result directly from combustion (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ). It would be interesting to explore whether the almost 95% reduction in sulfur emissions from coal burning during the period covered by the data set (NAEI, undated) would weaken the strength of that arc between CO et SO2.

Although the DAG does not show any direct arcs from PM10 (Particulate Matter under 10 μm) and PM2.5 (Particulate Matter under 2.5 μm) to CO, this relationship is mediated by NO2 suggesting that the model may be showing primary aerosol production mediated by NO2 as well as capturing secondary aerosol production (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ) (e.g., in the form of ammonium nitrate aerosols), in addition to the influence of Nitrogen Dioxide on secondary organic aerosol production (Kroll et al., 2006 ). While these shortcomings do not have bearing on the predictive power of the model for health outcomes, which was assessed by an analysis of the differences between RMSE in the training and testing sets, they would benefit from further examination in future work to assess the overall predictive capacity of the model.

We also note that the time-related variables could have been encoded in more useable form. Year was mistakenly encoded as a categorical variable, thus introducing a limitation on the production of temporal trends. Furthermore, the mistaken treatment of Day, Month, and Hour as individual, categorical variables may have hampered the exploration of the results when in fact, it would have been more informative to encode all the time variables as a single variable using the Coordinated Universal Time format.

Results show that for pollution and weather variables the model tests well in sample (using the training set) but also has good predictive power when tested out of sample (using the testing set). The errors arising from the test data sets are, as expected, higher than errors arising from train data. As the difference is often substantial, the issue is probably due to overfitting. This could be addressed in future works by splitting the data so that 70% is used for training the model and the remaining 30% for testing.

To the best knowledge of the authors, a statistical analysis of the variety and volume of information taken into account has not been previously attempted, at least for the English regions, and constitutes the main novelty of this work. The closest attempt to investigate the effect of air pollution on mortality rates was made in a recent data science competition (Kaggle inClass competition on “Predict impact of air quality on mortality rates”: https://www.kaggle.com/c/predict-impact-of-air-quality-on-death-rates), but the data set consisted of fewer features and spanned a shorter time range (2007–2014), also the air quality information was generated by averaging gridded data from the Copernicus Atmosphere Monitoring Service rather than looking at point-based information from the UK-Air Information Resource, as done in this study. The winning modeling approach was based on the eXtreme Gradient Boosting algorithm and resulted into an RMSE of 0.29 on the testing data set which is only slightly worse than the 0.27 scored by the BN in this work. We think, however, that the BN approach is more flexible (using a mixture of point-based and gridded data) and has the potential to further improve if fed by more detailed mortality rates. This model is also a valuable scenario exploration tool that can be used to support decision and policy makers. It can be used, for instance, to assess changes in mortality due to more extreme weather condition, concentration of pollutants, or a combination of the two by simulating the conditions the model would expect to observe in those adverse scenarios.


Our postcode data is available in the form of a variety of products (including Post Locator-the superior replacement for the now defunct Postzon) or as product combinations (listed below). You can purchase the data for the whole U.K. or just your area of interest.

Products are sold as: Digital & tabular file formats

  • Postcode Address File (PAF®)
  • Post Locator File
  • PAF® & Post Locator File
  • Post Locator GIS Format
  • PAF® & Post Locator GIS Format
  • XYZ Postcode Area map data
  • XYZ Postcode District & Area map data
  • XYZ Postcode Sector, District, & Area map data

Maps in hard copy or as imagery


VIOLA : a Multi-Purpose and Web-Based Visualization Tool for Neuronal-Network Simulation Output

Neuronal network models and corresponding computer simulations are invaluable tools to aid the interpretation of the relationship between neuron properties, connectivity, and measured activity in cortical tissue. Spatiotemporal patterns of activity propagating across the cortical surface as observed experimentally can for example be described by neuronal network models with layered geometry and distance-dependent connectivity. In order to cover the surface area captured by today’s experimental techniques and to achieve sufficient self-consistency, such models contain millions of nerve cells. The interpretation of the resulting stream of multi-modal and multi-dimensional simulation data calls for integrating interactive visualization steps into existing simulation-analysis workflows. Here, we present a set of interactive visualization concepts called views for the visual analysis of activity data in topological network models, and a corresponding reference implementation VIOLA (VIsualization Of Layer Activity). The software is a lightweight, open-source, web-based, and platform-independent application combining and adapting modern interactive visualization paradigms, such as coordinated multiple views, for massively parallel neurophysiological data. For a use-case demonstration we consider spiking activity data of a two-population, layered point-neuron network model incorporating distance-dependent connectivity subject to a spatially confined excitation originating from an external population. With the multiple coordinated views, an explorative and qualitative assessment of the spatiotemporal features of neuronal activity can be performed upfront of a detailed quantitative data analysis of speci?c aspects of the data. Interactive multi-view analysis therefore assists existing data Analysis workflows. Furthermore,ongoingeffortsincludingtheEuropeanHumanBrainProjectaim at providing online user portals for integrated model development, simulation, analysis, and provenance tracking, wherein interactive visual analysis tools are one component. Browser-compatible, web-technology based solutions are therefore required. Within this scope, with VIOLA we provide a first prototype.


Voir la vidéo: Tutorial N9: Fusionner polygones ArcGis. How to Merge different Shapefiles (Octobre 2021).