Suite

Changer la valeur de l'attribut de la couche CSV du texte en nombre dans QGIS ?


J'ai lu dans un fichier CSV pour un lien vers un fichier .shp.

Toutes les variables qui ne sont que des nombres sont entrées sous forme de texte.

Comment changer les variables de texte en numérique dans QGIS ?


J'ai eu une fois la même question. La réponse est que vous placez un fichier dans le même dossier avec la fin csvt. Par exemple votre nom de fichier est xyzdata.csv vous ajoutez le fichier xyzdata.csvt

Celui-ci, vous pouvez l'éditer avec l'éditeur par exemple. Et vous y définissez le type de données comme ceci. "Entier", "Chaîne", "Entier", "Entier", "Chaîne", "Réel"

L'entier est maintenant la variable pour la première colonne, la chaîne pour la seconde et ainsi de suite… Assurez-vous que les fichiers portent le même nom.

Edit : Voir ici aussi si nécessaire : http://underdark.wordpress.com/2011/03/07/how-to-specify-data-types-of-csv-columns-for-use-in-qgis/


Plutôt que de jouer avec le fichier d'entrée, en essayant d'obtenir une image parfaite, utilisez simplement la calculatrice de champ pour convertir le texte en nombre / réel. Voir les exemples ci-dessous :


Au lieu de charger le fichier .csv en utilisant Ajouter un calque vectoriel, utilisez l'outil de calque de texte délimité. Il essaiera de détecter le type de données le plus approprié pour chaque colonne.

Pour plus de détails, consultez le guide de l'utilisateur de QGIS.


MMQGis a causé ce problème et, en fin de compte, il peut le résoudre.

Une fois que vous avez joint vos données Shapefile et CSV, utilisez l'outil Modifier > Texte en flottant de MMQGis.

Comme d'habitude, il laisse une traînée de fichiers de formes intermédiaires indésirables, mais quoi d'autre de nouveau


Dans QGIS 3.x une source d'erreur courante est de choisir le mauvais séparateur décimal. Cochez ou décochez la case "Le séparateur décimal est une virgule" avant de charger votre CSV dans QGIS :


Autre alternative en cas de gros jeux de données à gérer et évidemment chronophages de procéder avec le calculateur de champ (sans bouclage) ou au sein d'un éditeur de texte : - enregistrez vos données au format CSV + XY + variable pour le joint avec notre shapefile polugone - upload votre CSV avec le plug-in (importer csv) puis enregistrez en tant que shapefile (point) - puis fermez q gis - revenez au dossier avec le point du fichier de formes, dupliquez la table dbf correspondante / renommez - ouvrez Qgis - téléchargez le nouveau dbf et joignez-vous à shapefile (entités polygonales)

Une pierre, deux pigeons : vous avez potentiellement 1) un point shapefile avec toutes les données et toutes les possibilités de représentation 2) et shapefile indépendant avec table dbf jointe (éditable !) liée au polygone pour la cartographie thématique

C'est un peu grossier, mais assez simple…

bs_epidemio


Examinez votre source de données tabulaire. Pour importer ces données dans QGIS, vous devrez les enregistrer sous forme de fichier texte et avoir besoin d'au moins 2 colonnes contenant les coordonnées X et Y. Si vous avez une feuille de calcul, utilisez la fonction Enregistrer sous de votre programme pour l'enregistrer en tant que fichier délimité par des tabulations ou fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Une fois que vous avez exporté les données de cette manière, vous pouvez les ouvrir dans un éditeur de texte tel que le Bloc-notes pour afficher le contenu. Dans le cas de la base de données sur les séismes significatifs, les données sont déjà fournies sous forme de fichier texte contenant la latitude et la longitude des centres sismiques ainsi que d'autres attributs connexes. Vous verrez que chaque champ est séparé par un TAB.

Ouvrez QGIS. Cliquez sur Calques ‣ Ajouter un calque de texte délimité .

Dans la boîte de dialogue Créer un calque à partir d'un fichier texte délimité, cliquez sur Parcourir et spécifiez le chemin d'accès au fichier texte que vous avez téléchargé. Dans la section Format de fichier, sélectionnez Délimiteurs personnalisés et cochez Tab . La section Définition de la géométrie sera remplie automatiquement si elle trouve des champs de coordonnées X et Y appropriés. Dans notre cas, ils sont LONGITUDE et LATITUDE. Vous pouvez le modifier si l'importation sélectionne les mauvais champs. Cliquez sur OK .

Il est facile de confondre les coordonnées X et Y. La latitude spécifie la position nord-sud d'un point et c'est donc un Oui coordonner. De même, la longitude spécifie la position est-ouest d'un point et c'est un X coordonner.

Vous pouvez voir des erreurs s'afficher dans la boîte de dialogue suivante. Les erreurs dans ce fichier sont principalement dues à des champs X ou Y manquants. Vous pouvez examiner ces erreurs et résoudre les problèmes dans votre fichier source. Pour ce tutoriel, vous pouvez ignorer ces erreurs.

Ensuite, un sélecteur de système de référence de coordonnées vous demandera de sélectionner un système de référence de coordonnées. Étant donné que les coordonnées du tremblement de terre sont en latitudes et longitudes, vous devez sélectionner WGS 84 . Cliquez sur OK .

Vous verrez maintenant que les données seront importées et affichées dans le canevas QGIS.

© Copyright 2019, Ujaval Gandhi.
Dernière mise à jour le 18 juin 2021.
Créé à l'aide de Sphinx 4.0.1.


Localisez le fichier ne_10m_populated_places_simple.zip dans le navigateur QGIS et développez-le. Sélectionnez le fichier ne_10m_populated_places_simple.shp et faites-le glisser vers le canevas.

Une nouvelle couche ne_10m_populated_places_simple va maintenant être chargée dans QGIS et vous verrez de nombreux points représentant les endroits peuplés du monde. La vue par défaut dans le canevas QGIS montre la géométrie de la couche SIG. Chaque point a également des attributs associés. Regardons-les. Localisez la barre d'outils Attributs . Cette barre d'outils contient de nombreux outils utiles pour inspecter, afficher, sélectionner et modifier les attributs d'une couche.

Si vous ne voyez pas la barre d'outils, vous pouvez l'activer à partir de Affichage ‣ Barres d'outils ‣ Barre d'outils Attributs .

Cliquez sur le bouton Identifier dans la barre d'outils Attributs . Une fois l'outil sélectionné, cliquez sur n'importe quel point du canevas. Les attributs associés de ce point seront affichés dans un nouveau panneau Identifier les résultats. Une fois que vous avez terminé d'explorer les attributs des différents points, vous pouvez cliquer sur le bouton Fermer.

Plutôt que d'afficher l'attribut une caractéristique à la fois, nous pouvons les afficher tous ensemble sous forme de tableau. Cliquez sur le bouton Ouvrir la table attributaire dans la barre d'outils Attributs . Vous pouvez également cliquer avec le bouton droit sur la couche ne_10m_populated_places_simple et sélectionner Ouvrir la table attributaire .

Vous pouvez faire défiler horizontalement et localiser le pop_max colonne. Ce champ contient la population du lieu associé. Vous pouvez cliquer deux fois sur l'en-tête du champ pour trier la colonne par ordre décroissant.

Nous sommes maintenant prêts à effectuer notre requête sur ces attributs. QGIS utilise des expressions de type SQL pour effectuer des requêtes. Cliquez sur Sélectionner des entités à l'aide d'un bouton d'expression.

Dans la fenêtre Sélectionner par expression, développez la section Champs et valeurs et double-cliquez sur l'étiquette pop_max. Vous remarquerez qu'il est ajouté à la section d'expression en bas. Si vous n'êtes pas sûr des valeurs de champ, vous pouvez cliquer sur le bouton Tous uniques pour voir quelles sont les valeurs d'attribut présentes dans l'ensemble de données. Pour cet exercice, nous cherchons à trouver toutes les entités qui ont une population supérieure à 1 million. Complétez donc l'expression comme ci-dessous et cliquez sur Sélectionner des fonctionnalités, puis sur Fermer .

Dans le moteur d'expression QGIS, le texte avec des guillemets doubles fait référence à un champ et le texte avec des guillemets simples fait référence à une valeur de chaîne.

Vous remarquerez que certaines lignes de la table attributaire sont maintenant sélectionnées. La fenêtre d'étiquette change également et affiche le nombre d'entités sélectionnées.

Fermez la fenêtre de la table attributaire et revenez à la fenêtre principale de QGIS. Vous remarquerez qu'un sous-ensemble de points est maintenant rendu en jaune. C'est le résultat de notre requête et les points sélectionnés sont ceux ayant une valeur d'attribut pop_max supérieure à 1000000 .

Mettons à jour notre requête pour inclure une condition selon laquelle le lieu devrait également être une capitale en plus d'avoir une population supérieure à 1 million. Pour accéder rapidement à l'éditeur d'expressions, vous pouvez utiliser le bouton Sélectionner des entités par expression dans la barre d'outils Attributs .

Le champ contenant les données sur les majuscules est adm0cap. La valeur 1 indique que le lieu est une capitale. Nous pouvons ajouter ce critère à notre expression précédente en utilisant le et opérateur. Entrez l'expression comme ci-dessous et cliquez sur Sélectionner des fonctionnalités, puis sur Fermer .

Revenez à la fenêtre principale de QGIS. Vous verrez maintenant un sous-ensemble plus petit des points sélectionnés. Ceci est le résultat de la deuxième requête et affiche tous les lieux de l'ensemble de données qui sont des capitales de pays et qui ont une population supérieure à 1 million.

Nous allons maintenant exporter les entités sélectionnées en tant que nouvelle couche. Cliquez avec le bouton droit sur la couche ne_10m_populated_places_simple et accédez à Exporter ‣ Enregistrer les entités sélectionnées sous…

Vous pouvez choisir n'importe quel format de votre choix comme Format . Pour cet exercice, nous choisirons GeoJSON . GeoJSON est un format texte largement utilisé dans la cartographie Web. Cliquez sur le bouton … à côté de Nom de fichier et entrez filled_capitals.geojson comme fichier de sortie.

Les données d'entrée ont de nombreuses colonnes. Vous ne pouvez choisir qu'un sous-ensemble des colonnes d'origine pour l'exportation. Développez la section Sélectionner les champs à exporter et leur section d'options d'exportation. Cliquez sur Tout désélectionner et vérifiez le nom et les colonnes pop_max. Cliquez sur OK .

Une nouvelle couche peuplée_capitales sera chargée dans QGIS. Vous pouvez décocher la couche ne_10m_populated_places_simple pour la masquer et afficher les points de la couche nouvellement exportée.

© Copyright 2019, Ujaval Gandhi.
Dernière mise à jour le 18 juin 2021.
Créé à l'aide de Sphinx 4.0.1.


Données vectorielles¶

De nombreuses fonctionnalités disponibles dans QGIS fonctionnent de la même manière, quelle que soit la source de données vectorielles. Cependant, en raison des différences dans les spécifications des formats (formats de fichiers ESRI Shapefile, MapInfo et MicroStation, bases de données AutoCAD DXF, PostGIS, SpatiaLite, DB2, Oracle Spatial et MSSQL Spatial, et bien d'autres), QGIS peut gérer différemment certaines de leurs propriétés. Cette section décrit comment travailler avec ces spécificités.

QGIS prend en charge les types d'entités (multi)point, (multi)ligne, (multi)polygone, CircularString, CompoundCurve, CurvePolygon, MultiCurve, MultiSurface, tous éventuellement avec des valeurs Z et/ou M.

Vous devez également noter que certains pilotes ne prennent pas en charge certains de ces types de fonctionnalités, comme CircularString, CompoundCurve, CurvePolygon, MultiCurve, MultiSurface. QGIS les convertira.

GeoPackage¶

Le format GeoPackage (GPKG) est indépendant de la plate-forme et est implémenté en tant que conteneur de base de données SQLite et peut être utilisé pour stocker à la fois des données vectorielles et raster. Le format a été défini par l'Open Geospatial Consortium (OGC) et a été publié en 2014.

GeoPackage peut être utilisé pour stocker les éléments suivants dans une base de données SQLite :

vecteur fonctionnalités

ensembles d'images matriciels et raster Plans

attributs (données non spatiales)

ESRI Shapefile¶

ESRI Shapefile est toujours l'un des formats de fichiers vectoriels les plus utilisés dans QGIS. Cependant, ce format de fichier a certaines limitations que certains autres formats de fichier n'ont pas (comme GeoPackage, SpatiaLite). Le support est fourni par la bibliothèque de fonctionnalités simples OGR.

Un jeu de données au format Shapefile se compose de plusieurs fichiers. Les trois suivants sont obligatoires :

Fichier .shp contenant les géométries des entités

fichier .dbf contenant les attributs au format dBase

Un jeu de données au format Shapefile peut également inclure un fichier avec un suffixe .prj, qui contient les informations de projection. S'il est très utile d'avoir un fichier de projection, ce n'est pas obligatoire. Un jeu de données au format Shapefile peut contenir des fichiers supplémentaires. Pour plus de détails, consultez les spécifications techniques d'ESRI à l'adresse https://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf.

Amélioration des performances des ensembles de données au format Shapefile

Pour améliorer les performances de dessin d'un jeu de données au format Shapefile, vous pouvez créer un index spatial. Un index spatial améliorera la vitesse du zoom et du panoramique. Les index spatiaux utilisés par QGIS ont une extension .qix.

Utilisez ces étapes pour créer l'index :

Chargez un ensemble de données au format Shapefile (voir Le panneau du navigateur ).

Ouvrez la boîte de dialogue Propriétés de la couche en double-cliquant sur le nom de la couche dans la légende ou en cliquant avec le bouton droit et en choisissant Propriétés… dans le menu contextuel.

Dans l'onglet Source, cliquez sur le bouton Créer un index spatial.

Problème de chargement d'un fichier .prj

Si vous chargez un jeu de données au format Shapefile avec un fichier .prj et que QGIS n'est pas en mesure de lire le système de référence de coordonnées à partir de ce fichier, vous devrez définir la projection appropriée manuellement dans l'onglet Propriétés de la couche ‣ Source de la couche en cliquant sur le bouton Sélectionner bouton SCR. Cela est dû au fait que les fichiers .prj ne fournissent souvent pas les paramètres de projection complets utilisés dans QGIS et répertoriés dans la boîte de dialogue CRS.

Pour la même raison, si vous créez un nouveau jeu de données au format Shapefile avec QGIS, deux fichiers de projection différents sont créés : un fichier .prj avec des paramètres de projection limités, compatible avec le logiciel ESRI, et un fichier .qpj, fournissant les paramètres complets du SRC. Chaque fois que QGIS trouve un fichier .qpj, il sera utilisé à la place du fichier .prj .

Fichiers texte délimités¶

Le fichier texte délimité est un format très courant et largement utilisé en raison de sa simplicité et de sa lisibilité – les données peuvent être visualisées et modifiées même dans un éditeur de texte brut. Un fichier texte délimité est une donnée tabulaire avec chaque colonne séparée par un caractère défini et chaque ligne séparée par un saut de ligne. La première ligne contient généralement les noms de colonnes. Un type courant de fichier texte délimité est un fichier CSV (valeurs séparées par des virgules), chaque colonne étant séparée par une virgule. De tels fichiers de données peuvent également contenir des informations de position (voir Stockage des informations de géométrie dans un fichier texte délimité ).

QGIS vous permet de charger un fichier texte délimité en tant que couche ou table ordinale (voir Le panneau du navigateur ou Importer un fichier texte délimité ). Mais vérifiez d'abord que le fichier répond aux exigences suivantes :

Le fichier doit avoir une ligne d'en-tête délimitée de noms de champs. Ce doit être la première ligne des données (idéalement la première ligne du fichier texte).

Si la géométrie doit être activée, la ligne d'en-tête doit contenir des champs avec une définition de géométrie. Ces champs peuvent avoir n'importe quel nom.

Les champs de coordonnées X et Y (si la géométrie est définie par des coordonnées) doivent être spécifiés sous forme de nombres. Le système de coordonnées n'est pas important.

Si vous avez des données qui ne sont pas une chaîne (texte) et que le fichier est un fichier CSV, vous devez avoir un fichier CSVT (voir la section Utilisation d'un fichier CSVT pour contrôler le formatage des champs ).

À titre d'exemple de fichier texte valide, nous importons le fichier de données de point d'altitude elevp.csv fourni avec l'exemple de jeu de données QGIS (voir la section Télécharger des exemples de données ) :

Quelques éléments à noter sur le fichier texte :

L'exemple de fichier texte utilise (point-virgule) comme délimiteur. N'importe quel caractère peut être utilisé pour délimiter les champs.

La première ligne est la ligne d'en-tête. Il contient les champs X , Y et ELEV .

Aucun guillemet ( " ) n'est utilisé pour délimiter les champs de texte.

Les coordonnées X sont contenues dans le champ X.

Les coordonnées Y sont contenues dans le champ Y.

Stockage des informations géométriques dans un fichier texte délimité¶

Les fichiers texte délimités peuvent contenir des informations géométriques sous deux formes principales :

En tant que coordonnées dans des colonnes séparées (par exemple Xcol , Ycol …), compatibles avec les données de géométrie de point

En tant que représentation textuelle bien connue (WKT) de la géométrie dans une seule colonne, pour tout type de géométrie.

Les entités avec des géométries courbes (CircularString, CurvePolygon et CompoundCurve) sont prises en charge. Voici quelques exemples de ces types de géométrie sous forme de texte délimité avec des géométries WKT :

Le texte délimité prend également en charge les coordonnées Z et M dans les géométries :

Utilisation du fichier CSVT pour contrôler le formatage des champs field

Lors du chargement de fichiers CSV, le pilote OGR suppose que tous les champs sont des chaînes (c'est-à-dire du texte) sauf indication contraire. Vous pouvez créer un fichier CSVT pour indiquer à OGR (et QGIS) le type de données des différentes colonnes :

DateHeure (AAAA-MM-JJ HH:MM:SS+nn)

Le fichier CSVT est un Une ligne fichier texte brut avec les types de données entre guillemets et séparés par des virgules, par exemple :

Vous pouvez même spécifier la largeur et la précision de chaque colonne, par exemple :

Ce fichier est enregistré dans le même dossier que le fichier .csv, avec le même nom, mais .csvt comme extension.

Vous pouvez trouver plus d'informations sur Pilote GDAL CSV.

Couches PostGIS¶

Les couches PostGIS sont stockées dans une base de données PostgreSQL. Les avantages de PostGIS sont ses capacités d'indexation spatiale, de filtrage et d'interrogation qu'il offre. En utilisant PostGIS, les fonctions vectorielles telles que la sélection et l'identification fonctionnent plus précisément qu'avec les couches OGR dans QGIS.

Couches PostGIS

Normalement, une couche PostGIS est définie par une entrée dans la table geometry_columns. QGIS peut charger des couches qui n'ont pas d'entrée dans la table geometry_columns. Cela inclut à la fois les tables et les vues. La définition d'une vue spatiale fournit un moyen puissant de visualiser vos données. Reportez-vous à votre manuel PostgreSQL pour plus d'informations sur la création de vues.

Cette section contient quelques détails sur la façon dont QGIS accède aux couches PostgreSQL. La plupart du temps, QGIS devrait simplement vous fournir une liste de tables de bases de données qui peuvent être chargées, et il les chargera sur demande. Cependant, si vous rencontrez des difficultés pour charger une table PostgreSQL dans QGIS, les informations ci-dessous peuvent vous aider à comprendre les messages QGIS et vous indiquer comment modifier la définition de la table ou de la vue PostgreSQL pour permettre à QGIS de la charger.

Clé primaire¶

QGIS exige que les couches PostgreSQL contiennent une colonne pouvant être utilisée comme clé unique pour la couche. Pour les tables, cela signifie généralement que la table a besoin d'une clé primaire ou d'une colonne avec une contrainte unique. Dans QGIS, cette colonne doit être de type int4 (un entier de taille 4 octets). Alternativement, la colonne ctid peut être utilisée comme clé primaire. Si une table manque de ces éléments, la colonne oid sera utilisée à la place. Les performances seront améliorées si la colonne est indexée (notez que les clés primaires sont automatiquement indexées dans PostgreSQL).

QGIS propose une case à cocher Sélectionnez à l'identifiant qui est activé par défaut. Cette option obtient les identifiants sans les attributs, ce qui est plus rapide dans la plupart des cas.

Si la couche PostgreSQL est une vue, la même exigence existe, mais les vues n'ont pas toujours des clés primaires ou des colonnes avec des contraintes uniques sur elles. Vous devez définir un champ de clé primaire (doit être un entier) dans la boîte de dialogue QGIS avant de pouvoir charger la vue. Si une colonne appropriée n'existe pas dans la vue, QGIS ne chargera pas la couche. Si cela se produit, la solution consiste à modifier la vue afin qu'elle inclue une colonne appropriée (un type d'entier et soit une clé primaire soit avec une contrainte unique, de préférence indexée).

Quant au tableau, une case à cocher Sélectionnez à l'identifiant est activé par défaut (voir ci-dessus pour la signification de la case à cocher). Il peut être judicieux de désactiver cette option lorsque vous utilisez des vues coûteuses.

Table QGIS layer_style et sauvegarde de la base de données¶

Si vous souhaitez effectuer une sauvegarde de votre base de données PostGIS à l'aide des commandes pg_dump et pg_restore et que les styles de couche par défaut enregistrés par QGIS ne parviennent pas à être restaurés par la suite, vous devez définir l'option XML sur DOCUMENT avant la commande de restauration :

Filtrer côté base de données¶

QGIS permet de filtrer les fonctionnalités déjà côté serveur. Cochez la case Paramètres ‣ Options ‣ Sources de données ‣ Exécuter les expressions côté serveur postgres si possible pour le faire. Seules les expressions prises en charge seront envoyées à la base de données. Les expressions utilisant des opérateurs ou des fonctions non pris en charge se replieront gracieusement sur l'évaluation locale.

Prise en charge des types de données PostgreSQL¶

La plupart des types de données courants sont pris en charge par le fournisseur PostgreSQL : entier, flottant, varchar, géométrie, horodatage, tableau et hstore.

Importer des données dans PostgreSQL¶

Les données peuvent être importées dans PostgreSQL/PostGIS à l'aide de plusieurs outils, notamment le plug-in DB Manager et les outils de ligne de commande shp2pgsql et ogr2ogr.

Gestionnaire de base de données¶

QGIS est livré avec un plugin de base nommé DB Manager . Il peut être utilisé pour charger des données et inclut la prise en charge des schémas. Voir la section DB Manager Plugin pour plus d'informations.

Shp2pgsql¶

PostGIS inclut un utilitaire appelé shp2pgsql qui peut être utilisé pour importer des jeux de données au format Shapefile dans une base de données compatible PostGIS. Par exemple, pour importer un ensemble de données au format Shapefile nommé lakes.shp dans une base de données PostgreSQL nommée gis_data , utilisez la commande suivante :

Cela crée une nouvelle couche nommée lakes_new dans la base de données gis_data. La nouvelle couche aura un identifiant de référence spatiale (SRID) de 2964. Voir la section Travailler avec des projections pour plus d'informations sur les systèmes de référence spatiale et les projections.

Exporter des jeux de données depuis PostGIS

Comme l'outil d'importation shp2pgsql, il existe également un outil pour exporter des jeux de données PostGIS au format Shapefile : pgsql2shp. Ceci est expédié dans votre distribution PostGIS.

Ogr2ogr¶

outre shp2pgsql et Gestionnaire de bases de données, il existe un autre outil pour alimenter les géodonnées dans PostGIS : ogr2ogr. Cela fait partie de votre installation GDAL.

Pour importer un jeu de données au format Shapefile dans PostGIS, procédez comme suit :

Cela importera le jeu de données au format Shapefile alaska.shp dans la base de données PostGIS postgis en utilisant l'utilisateur postgres avec le mot de passe Top secret sur le serveur hôte myhost.de.

Notez qu'OGR doit être construit avec PostgreSQL pour prendre en charge PostGIS. Vous pouvez le vérifier en tapant (dans )

Si vous préférez utiliser PostgreSQL COPIE commande au lieu de la valeur par défaut INSÉRER DANS méthode, vous pouvez exporter la variable d'environnement suivante (au moins disponible sur et ):

ogr2ogr ne crée pas d'index spatiaux comme shp2pgsl Est-ce que. Vous devez les créer manuellement, en utilisant la commande SQL normale CRÉER UN INDEX ensuite comme étape supplémentaire (comme décrit dans la section suivante Améliorer les performances ).

Améliorer les performances¶

La récupération des fonctionnalités d'une base de données PostgreSQL peut prendre beaucoup de temps, en particulier sur un réseau. Vous pouvez améliorer les performances de dessin des couches PostgreSQL en vous assurant qu'un index spatial PostGIS existe sur chaque couche de la base de données. PostGIS prend en charge la création d'un index GiST (Generalized Search Tree) pour accélérer les recherches spatiales des données (les informations de l'index GiST sont extraites de la documentation PostGIS disponible sur https://postgis.net).

Vous pouvez utiliser le DBManager pour créer un index sur votre couche. Vous devez d'abord sélectionner la couche et cliquer sur Table ‣ Editer la table, aller dans l'onglet Indexes et cliquer sur Add Spatial Index.

La syntaxe pour créer un index GiST est :

Notez que pour les grandes tables, la création de l'index peut prendre beaucoup de temps. Une fois l'index créé, vous devez effectuer un VACUUM ANALYZE . Consultez la documentation PostGIS (POSTGIS-PROJECT Literature and Web References ) pour plus d'informations.

Voici un exemple de création d'un index GiST :

Couches vectorielles traversant 180° de longitude¶

De nombreux packages SIG n'enveloppent pas les cartes vectorielles avec un système de référence géographique (lat/lon) traversant la ligne de longitude 180 degrés (http://postgis.refractions.net/documentation/manual-2.0/ST_Shift_Longitude.html). En conséquence, si nous ouvrons une telle carte dans QGIS, nous verrons deux emplacements éloignés et distincts, qui devraient apparaître l'un près de l'autre. Dans Figure_vector_crossing, le petit point à l'extrême gauche du canevas de la carte (Îles Chatham) doit se trouver dans la grille, à droite des îles principales de Nouvelle-Zélande.

Carte en lat/lon traversant la ligne de longitude 180° ¶

Une solution de contournement consiste à transformer les valeurs de longitude à l'aide de PostGIS et du ST_Shift_Longitude une fonction. Cette fonction lit chaque point/sommet dans chaque composant de chaque entité d'une géométrie, et si la coordonnée de longitude est < 0°, elle y ajoute 360°. Le résultat est une version 0° - 360° des données à tracer sur une carte centrée à 180°.

Traversée de 180° de longitude en appliquant la ST_Shift_Longitude une fonction ¶

Usage¶

Importez des données dans PostGIS ( Importing Data into PostgreSQL ) en utilisant, par exemple, le plugin DB Manager.

Utilisez l'interface de ligne de commande PostGIS pour exécuter la commande suivante (dans cet exemple, « TABLE » est le nom réel de votre table PostGIS) : gis_data=# update TABLE set the_geom=ST_Shift_Longitude(the_geom)

Si tout s'est bien passé, vous devriez recevoir une confirmation du nombre de fonctionnalités mises à jour. Ensuite, vous pourrez charger la carte et voir la différence (Figure_vector_crossing_map).

Couches SpatiaLite¶

Si vous souhaitez enregistrer une couche vectorielle au format SpatiaLite, vous pouvez le faire en cliquant avec le bouton droit sur la couche dans la légende. Ensuite, cliquez sur Enregistrer sous… , définissez le nom du fichier de sortie et sélectionnez 'SpatiaLite' comme format et le CRS. En outre, vous pouvez sélectionner 'SQLite' comme format, puis ajouter SPATIALITE=YES dans le champ d'option de création de source de données OGR. Cela indique à OGR de créer une base de données SpatiaLite. Voir aussi https://www.gdal.org/ogr/drv_sqlite.html.

QGIS prend également en charge les vues modifiables dans SpatiaLite.

Si vous souhaitez créer une nouvelle couche SpatiaLite, veuillez vous référer à la section Créer une nouvelle couche SpatiaLite .

Plugins de gestion de données SpatiaLite

Pour la gestion des données SpatiaLite, vous pouvez également utiliser plusieurs plugins Python : QSpatiaLite, SpatiaLite Manager ou DB Manager (plugin core, recommandé). Si nécessaire, ils peuvent être téléchargés et installés avec le Plugin Installer.

Paramètres spécifiques GeoJSON¶

Lors de l'exportation de couches vers GeoJSON, ce format propose des options de couche spécifiques. Ces options proviennent en fait de GDAL qui se charge de l'écriture du fichier :

COORDINATE_PRECISION le nombre maximum de chiffres après le séparateur décimal à écrire en coordonnées. La valeur par défaut est 15 (remarque : pour les coordonnées Lat Lon, 6 est considéré comme suffisant). La troncature se produira pour supprimer les zéros à droite.

WRITE_BBOX défini sur YES pour écrire une propriété bbox avec le cadre de délimitation des géométries au niveau de l'entité et de la collection d'entités

Couches spatiales DB2¶

Les produits IBM DB2 pour Linux, Unix et Windows (DB2 LUW), IBM DB2 pour z/OS (mainframe) et IBM DashDB permettent aux utilisateurs de stocker et d'analyser des données spatiales dans des colonnes de table relationnelle. Le fournisseur DB2 pour QGIS prend en charge la gamme complète de visualisation, d'analyse et de manipulation des données spatiales dans ces bases de données.

La documentation utilisateur sur ces fonctionnalités est disponible sur le centre de connaissances DB2 z/OS, le centre de connaissances DB2 LUW et le centre de connaissances DB2 DashDB.

Pour plus d'informations sur l'utilisation des fonctionnalités spatiales DB2, consultez le didacticiel DB2 Spatial sur IBM DeveloperWorks.

Le fournisseur DB2 ne prend actuellement en charge que l'environnement Windows via le pilote ODBC Windows.

Le client exécutant QGIS doit avoir l'un des éléments suivants installé :

Package de pilotes de serveur de données IBM

Pour ouvrir une donnée DB2 dans QGIS, vous pouvez vous référer à la section Panneau du navigateur ou Chargement d'une couche de base de données.

Si vous accédez à une base de données DB2 LUW sur la même machine ou si vous utilisez DB2 LUW en tant que client, les exécutables DB2 et les fichiers de prise en charge doivent être inclus dans le chemin Windows. Cela peut être fait en créant un fichier batch comme le suivant avec le nom db2.bat et l'inclure dans le répertoire %OSGEO4W_ROOT%/etc/ini.


Nous allons joindre les données fournies par un fichier de formes avec les données fournies par un fichier csv.

De quoi avez-vous besoin

Effort de temps

Étape 1 – importer le shapefile

QGIS propose trois options pour ajouter des données à votre table de couches.

  1. Si vous connaissez les fichiers de formes et les types de fichiers correspondants dans un explorateur, vous pouvez simplement faire glisser le fichier shp vers la table des couches et c'est tout.
  2. La deuxième façon possible est d'utiliser l'interface : Couche >> Ajouter une couche vectorielle.
  3. La troisième façon consiste à utiliser le bouton “Ajouter une couche vectorielle” /> “Ajouter une couche vectorielle” dans QGIS

Choisissez maintenant l'encodage correct des valeurs d'attribut du fichier de formes qui. Normalement, vous êtes bon dans le choix de l'UTF-8.
boîte de dialogue ouverte pour les couches vectorielles
La dernière étape consiste à choisir le fichier nécessaire :
choisir le bon fichier *.shp dans la boîte de dialogue
Le résultat devrait ressembler à ceci :
zones locales en Allemagne importées dans QGIS

Étape 2 – ajouter les informations textuelles

Maintenant, il y a un malentendu crucial dans la définition de l'ajout de fichiers *.txt ou *.csv. Pour ajouter une table simple à un projet QGIS, vous l'ajouterez en tant que “couche vectorielle”. S'il vous plaît, ne demandez pas pourquoi
ajouter les informations textuelles à votre projet QGIS
Il sera disponible dans votre espace de travail par la suite. En général, vous devez vous assurer qu'il existe un attribut dans votre fichier de formes comme “ID” qui fonctionne comme un pont vers l'autre fournisseur de données. Donc, vous avez besoin d'un champ correspondant comme “KEY” qui a la même valeur. Ainsi, vous pouvez définir “ID” == “KEY” et la connexion d'une caractéristique du fichier de formes à l'entrée/ligne correspondante dans le fichier *.csv. Dans notre cas il s'agit du champ “AGS” dans le fichier *.shp et “ID” dans le fichier *.csv

Étape 2 – établir la connexion

L'établissement d'une connexion est assez simple. Ouvrez les propriétés du calque et choisissez l'onglet “Joints”. Après cela, appuyez sur le bouton d'ajout et choisissez la table et les champs de jointure souhaités :
définir une jointure dans QGIS à l'aide d'une table et d'un fichier shp
Vous pourrez désormais voir les attributs du fichier *.csv dans la table attributaire du fichier *.shp. Veuillez garder à l'esprit que tous les champs ajoutés sont menacés en tant que valeurs de chaîne. Mais dans la vidéo suivante, vous verrez non seulement les étapes décrites ci-dessus, mais aussi comment transformer des valeurs de chaîne en chiffres clés / nombres réels :


Modifier un modèle¶

Vous pouvez modifier le modèle que vous êtes en train de créer, en redéfinissant le flux de travail et les relations entre les algorithmes et les entrées qui définissent le modèle lui-même.

Si vous faites un clic droit sur un algorithme dans le canevas représentant le modèle, vous verrez un menu contextuel comme celui illustré ci-dessous :

Traitement des chiffres 22 :

Sélection du Supprimer L'option entraînera la suppression de l'algorithme sélectionné. Un algorithme ne peut être supprimé que s'il n'y a pas d'autres algorithmes qui en dépendent. C'est-à-dire, si aucune sortie de l'algorithme n'est utilisée dans un autre comme entrée. Si vous essayez de supprimer un algorithme dont d'autres dépendent, un message d'avertissement comme celui que vous pouvez voir ci-dessous s'affichera :

Traitement des chiffres 23 :

Sélection du Éditer option ou simplement en double-cliquant sur l'icône de l'algorithme affichera la boîte de dialogue des paramètres de l'algorithme, vous pouvez donc modifier les entrées et les valeurs des paramètres. Tous les éléments d'entrée disponibles dans le modèle n'apparaîtront pas dans ce cas comme entrées disponibles. Les couches ou les valeurs générées à une étape plus avancée du workflow défini par le modèle ne seront pas disponibles si elles provoquent des dépendances circulaires.

Sélectionnez les nouvelles valeurs puis cliquez sur le [D'ACCORD] bouton comme d'habitude. Les connexions entre les éléments du modèle changeront en conséquence dans le canevas du modeleur.


Ouvrez le calque ‣ Ajouter un calque de texte délimité et accédez au fichier signif.txt téléchargé.

Puisqu'il s'agit d'un fichier délimité par des tabulations, choisissez Tab comme format de fichier . Le champ X et le champ Y seraient remplis automatiquement. Cliquez sur OK .

Vous pouvez voir des messages d'erreur lorsque QGIS essaie d'importer le fichier. Ce sont des erreurs valides et certaines lignes du fichier ne seront pas importées. Vous pouvez ignorer les erreurs dans le cadre de ce didacticiel.

Comme le jeu de données sismiques a des coordonnées de latitude/longitude, choisissez WGS 84 EPSG:436 comme CRS dans la boîte de dialogue Sélecteur de système de référence de coordonnées.

La couche de points de tremblement de terre serait maintenant chargée et affichée dans QGIS. Ouvrons également la couche Pays. Allez dans Calque ‣ Ajouter un calque vectoriel . Accédez au fichier ne_10m_admin_0_countries.zip téléchargé et cliquez sur Ouvrir . Sélectionnez ne_10m_admin_0_countries.shp comme couche dans la boîte de dialogue Sélectionner les couches à ajouter….

Cliquez sur Vecteur ‣ Outils d'analyse ‣ Point dans le polygone

Dans la fenêtre contextuelle, sélectionnez respectivement la couche de polygones et la couche de points. Nommez la couche en sortie tremblement de terre_per_coutry.shp et cliquez sur OK .

Soyez patient après avoir cliqué sur OK, QGIS peut prendre jusqu'à 10 minutes pour calculer les résultats.

Lorsqu'il vous est demandé si vous souhaitez ajouter la couche à la table des matières, cliquez sur Oui .

Vous verrez qu'une nouvelle couche est ajoutée à la table des matières. Ouvrez la table attributaire en cliquant avec le bouton droit sur la couche et en sélectionnant Ouvrir la table attributaire .

Dans la table attributaire, vous remarquerez un nouveau champ nommé PNTCNT . Il s'agit du nombre de points de la couche des tremblements de terre qui se trouvent dans chaque polygone.

Pour obtenir notre réponse, nous pouvons simplement trier le tableau par champ PNTCNT et le pays avec le nombre le plus élevé sera notre réponse. Cliquez 2 fois sur la colonne PNTCNT pour la trier par ordre décroissant. Cliquez sur la première ligne pour la sélectionner et fermer la table attributaire.

De retour dans la fenêtre principale de QGIS, vous verrez une entité surlignée en jaune. Il s'agit de l'entité liée à la ligne sélectionnée dans la table attributaire qui avait le plus grand nombre de points. Sélectionnez l'outil Identifier et cliquez sur ce polygone. Vous pouvez voir que le pays avec le plus grand nombre de séismes significatifs est Chine.

Nous avons déterminé à partir de la simple analyse de 2 ensembles de données que la Chine a connu le plus grand nombre de tremblements de terre majeurs. Vous pouvez affiner davantage cette analyse en prenant en considération la population ainsi que la taille du pays et déterminer quel est le pays le plus touché par les tremblements de terre majeurs.

© Copyright 2019, Ujaval Gandhi.
Dernière mise à jour le 18 juin 2021.
Créé à l'aide de Sphinx 4.0.1.


Proportions

Annulons notre camembert en allant dans « Propriétés et diagrammes » et en décochant la case à côté de « Afficher les diagrammes pour cette couche ». Pour les données de population, il peut être préférable de normaliser les données en utilisant un rapport ou un pourcentage, plutôt que de visualiser des dénombrements bruts. Les ratios aident à garder nos données proportionnelles. Par example:

pourcentage de locuteurs hindis = population de locuteurs hindis / population totale * 100.

Accédez à « Propriétés et style » et modifiez le type de visualisation d'un symbole unique à une carte graduée. À côté de Colonne, au lieu d'utiliser le menu déroulant, nous entrerons une expression. Cliquez sur le symbole epsilon et saisissez l'expression suivante. 2

"ACS_15_5YR_B16001_Estimate Total : - Hindi :" / "ACS_15_5YR_B16001_Estimate Total :" * 100

Choisissez le mode Intervalle égal. Cette méthode définit les plages de valeurs dans chaque catégorie de taille égale. Cliquez sur « Classer » et « OK ».


Outils SIG

De nombreux centres d'archives actives distribuées (DAAC) de la NASA fournissent également des outils à partir desquels les données peuvent être visualisées, sous-ensembles et téléchargées dans différents formats de fichiers qui sont prêts pour l'analyse du système d'information géographique (SIG). Le tableau ci-dessous contient une liste d'outils avec les ensembles de données disponibles via l'outil. Des informations sur la résolution spatiale et temporelle des ensembles de données sont également incluses. Pour plus d'informations sur les résolutions, lisez Qu'est-ce que la télédétection ? Une fois que vous connaissez l'ensemble de données qui vous intéresse, vous trouverez ci-dessous des liens vers les outils et un bref tutoriel sur l'utilisation de l'outil.

Caché La discipline Des mesures Outil
01 Cryosphère, Terre, Biosphère, Hydrosphère Snow Cover, Surface Reflectance, Land Surface Temperature, Global Digital Elevation Model, Evapotranspiration, Normalized Difference Vegetation Index/ Enhanced Vegetation Index, Leaf Area Index, Evapotranspiration, Gross Primary Productivity/ Net Primary Productivity, Fraction of Photosynthetically Active Radiation, Evaporative Stress Index, Carbon Net Ecosystem Exchange, Water Use Efficiency, Freeze/Thaw, Soil Moisture Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples (AppEEARS)
02 Atmosphere, Hydrosphere, Human Dimensions Air Temperature, Relative Humidity, Cloud Fraction, Cloud Top Temperature/ Pressure, Total Column Water Vapor and Ozone, Mole Fraction in Air of CO2, CO, CH4, O3, Wind Speed, Volumetric Soil Moisture, Sea Surface Salinity Giovanni
03 Biosphere, Land Vegetation Indices, Thermal Anomalies and Fire, Surface Reflectance, Net Primary Productivity, Evapotranspiration, Leaf Area Index, Land Surface temperature, Gross Primary Productivity, Burned Area, Albedo Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) / Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Subset Tool
04 Cryosphere, Land Glacial extent, Brightness temperature, glaciers, ice sheets, permafrost, sea ice, soil moisture, snow National Snow and Ice Data Center DAAC (NSIDC DAAC) and Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS)
05 Atmosphere, Hydrosphere, Human Dimensions Air Quality, Agriculture (Global Agricultural Lands: Croplands/ Pastures, Crop Climate, Nitrogen Fertilizer, Nitrogen in Manure, Phosphorus Fertilizer, Phosphorus in Manure), Anthropogenic Biomes, Environmental Performance Index (2010, 2014, 2016 and 2018), Population, Disaster-related, GRACE Freshwater Availability Trends Socioeconomic Data
06 Atmosphere Solar insolation / radiation, wind speed, temperature, specific/relative humidity, precipitation, cooling/heating degree days, thermal zones Prediction Of Worldwide Energy Resources (POWER)
07 Atmosphere, Biosphere, Hydrosphere, Land Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Thaw Depth, Burn Severity, Aboveground Biomass, Fractional Open Water, Land Cover, Surface Water Extent, 30 year mean monthly climatology, 10 year mean monthly climatology, monthly precipitation, atmospheric nitrogen deposition, aboveground biomass, ecosystem functional type, tree canopy cover, carbon dioxide emissions, leaf area index, soil properties, Wetland extent, forest cover, land cover, digital elevation model, vegetation and soils, SAR wetland masks, soil properties, hydrologic maps Spatial Data Access Tool (SDAT)
08 Hydrosphere Total water storage anomaly, ocean color chlorophyll-A, ocean surface current speed and vectors, ocean surface wind speed and vectors, sea ice concentration, sea surface height, sea surface salinity, sea surface temperature, soil moisture, surface precipitation rate State of the Ocean (SOTO)
09 Biosphere, Cryosphere, Hydrosphere, Land Synthetic Aperture Radar (SAR) Vertex/SAR Toolbox
10 Hydrosphere River, lake/reservoir Surface Water and Ocean Topography (SWOT)—Coming Soon

AppEEARS

AppEEARS, from NASA's Land Processes DAAC (LP DAAC), offers a simple and efficient way to access and transform geospatial data from a variety of federal data archives. AppEEARS enables users to subset geospatial datasets using spatial, temporal, and band/layer parameters. Two types of sample requests are available: point samples for geographic coordinates and area samples for spatial areas via vector polygons.

Performing Area Extractions

After choosing to request an area extraction, you will be taken to the Extract Area Sample page where you will specify a series of parameters that are used to extract data for your area(s) of interest.

Spatial Subsetting

You can define your region of interest in three ways:

  • Upload a vector polygon file in shapefile format (you can upload a single file with multiple features or multipart single features). The .shp, .shx, .dbf, or .prj files must be zipped into a file folder to upload.
  • Upload a vector polygon file in Geographic JavaScript Object Notation (GeoJSON) format (can upload a single file with multiple features or multipart single features).
  • Draw a polygon on the map by clicking on the Bounding box or Polygon icons (single feature only).

Select the date range for your time period of interest.

Specify the range of dates for which you wish to extract data by entering a start and end date (MM-DD-YYYY) or by clicking on the Calendar icon and selecting dates a start and end date in the calendar.

Adding Data Layers

Enter the product short name (e.g., MOD09A1, WELDUSMO), keywords from the product long name, a spatial resolution, a temporal extent, or a temporal resolution into the search bar. A list of available products matching your query will be generated. Select the layer(s) of interest to add to the Selected layers list. Layers from multiple products can be added to a single request. Be sure to read the list of available products available through AppEEARS.

Selecting Output Options

Two output file formats are available:

If GeoTIFF is selected, one GeoTIFF will be created for each feature in the input vector polygon file for each layer by observation. If NetCDF-4 is selected, outputs will be grouped into .nc files by product and by feature.

Interacting with Results

Once your request is completed, from the Explore Requests page, click the View icon in order to view and interact with your results. This will take you to the View Area Sample page.

The Layer Stats plot provides time series boxplots for all of the sample data for a given feature, data layer, and observation. Each input feature is renamed with a unique AppEEARS ID (aid). If your feature contains attribute table information, you can view the feature attribute table data by clicking on the Information icon to the right of the Feature dropdown. To view statistics from different features or layers, select a different aid from the Feature dropdown and/or a different layer of interest from the Layer dropdown.

Be sure to check out the AppEEARS documentation to learn more about downloading the output GeoTIFF or NetCDF-4 files. Once downloaded, GeoTIFF and NetCDF datasets can be opened in a GIS by adding a raster layer. An example of doing this in QGIS is below.


Giovanni

NASA's Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) Giovanni is an online environment for the display and analysis of geophysical parameters. There are many options for analysis. The following are several more popular ones:

  • Time-averaged maps are a simple way to observe the variability of data values over a region of interest.
  • Map animations are a means to observe spatial patterns and detect unusual events over time.
  • Area-averaged time series are used to display the value of a data variable that has been averaged from all the data values acquired for a selected region for each time step.
  • Histogram plots are used to display the distribution of values of a data variable in a selected region and time interval.

For each of these options, the data can be downloaded as a GeoTIFF or KMZ files.

GeoTIFF files can be added to a GIS program by adding a raster layer.

For more detailed tutorials:

MODIS/VIIRS Subsetting Tools Suite

ORNL DAAC also has several MODIS and VIIRS Subset Tools for subsetting data.

  • With the Global Subset Tool, you can request a subset for any location on earth, provided as GeoTIFF and in text format, including interactive time-series plots and more. Users specify a site by entering the site's geographic coordinates and the area surrounding that site, from one pixel up to 201 x 201 km. From the available datasets, you can specify a date and then select from MODIS Sinusoidal Projection or Geographic Lat/long. You will need an Earthdata Login to request data. Once downloaded, GeoTIFF files can be added to a GIS program by adding a raster layer. See an example of doing this in QGIS in the section Adding a Raster Layer to a GIS.
  • With the Fixed Subsets Tool, you can download pre-processed subsets for 2000+ field and flux tower sites for validation of models and remote sensing products. The goal of the Fixed Sites Subsets Tool is to prepare summaries of selected data products for the community to characterize field sites. Data are provided as CSV and JSON file formats. CSV files can be added to a GIS program by adding a raster layer. See an example of doing this in QGIS in the section Adding a Delimited Text Layer to a GIS.

Top image: The Global Subsets Tool enables users to download available products for any location on Earth. Bottom image: The Fixed Sites Subsets Tool provides spatial subsets for established field sites for site characterization and validation of models and remote sensing products.

NSIDC DAAC and GLIMS

The Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) Initiative has repeatedly surveyed the world's estimated 200,000 glaciers. GLIMS uses data collected by the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) instrument aboard the Terra satellite and the Landsat series of satellites, along with historical observations. Each polygon within the Glacier Outlines layer represents the extent of a particular glacier at a specific time, as well as other possible features of the glacier such as the extent of debris cover or the location of supra-glacial and pro-glacial lakes.

The GLIMS Glacier outlines can be downloaded as Esri Shapefiles, MapInfo tables, Geographic Mark-up Language (GML) files, Keyhole Mark-up Language (KML, Google Earth), and the Generic Mapping Tools (GMT) multi-segment format. Shapefiles and GML files can be opened as a vector layer.

NSIDC DAAC has many datasets available in GIS-ready formats (shapefiles, GeoTIFF, ASCII, etc.). WIthin “Data Sets for Research,” you can search on a specific topic, including brightness temperature, glaciers, ice sheets, permafrost, sea ice, soil moisture, and snow. Selecting one of those will then allow you to further filter by format.

Socioeconomic and Data Applications Center (SEDAC) Tools

NASA's Socioeconomic and Data Applications Center (SEDAC) has a mission to synthesize Earth science and socioeconomic data and information in ways useful to a wide range of decision-makers and other applied users. Most of the datasets can be downloaded as GeoTIFF, ASCII, or NetCDF format. These datasets can be opened in a GIS by adding a raster layer. See examples of doing these in QGIS in the sections Adding a Raster Layer to a GIS or if CSV, Adding a Delimited Text Layer to a GIS. In addition, much of the SEDAC data are displayed as Vector features so they can be more easily ingested into GIS tools (not as Raster type).

Prediction Of Worldwide Energy Resources (POWER)

The POWER data portal provides direct access to NASA's solar insolation and meteorological data parameters customized for application to the Sustainable Buildings (SB), Agroclimatology (AG), and Renewable Energy (SSE) communities. Within each community, parameters can be accessed with a temporal averaging period of Daily, Interannual, or Climatological. The daily time period can be used to download the time series of the daily averaged values of the selected parameters over the selected time period. The interannual time period can be used to download a time series of the monthly averaged value of the selected parameter for each year in a selectable time period. The climatological time period gives the monthly climatological average for each selected parameter over a climatological time period (currently set by default to July 1983 – June 2005).

You can access the data regionally, globally, or even by a single latitude/longitude. For regional or global access:

  1. Select community (SSE, AG, SB)
  2. Choose a temporal average
  3. Enter a region of interest and the time extent
  4. Output formats available are ASCII, CSV, GeoJSON, and NetCDF
  5. Select Parameters and Submit.

Files can be opened either as a delimited text layer or as a raster layer (depending on type). See examples of doing these in QGIS in the sections Adding a Raster Layer to a GIS and Adding a Delimited Text Layer to a GIS.

  1. Select community (SSE, AG, SB)
  2. Choose a temporal average
  3. Enter a region of interest and the time extent
  4. Output formats available are ASCII, CSV, GeoJSON, and NetCDF
  5. Select Parameters and Submit.

Files can be opened either as a delimited text layer or as a raster layer (depending on type).

Spatial Data Access Tool (SDAT)

ORNL DAAC's SDAT is an Open Geospatial Consortium standards-based web application to visualize and download spatial data in various user-selected spatial/temporal extents, file formats, and projections. Several datasets including land cover, biophysical properties, elevation, and selected ORNL DAAC archived data are available through SDAT. KMZ files are also provided for data visualization in Google Earth.

Within SDAT, select a dataset of interest. Upon selection, the map will open displaying the various measurements, with the associated granule, and a visualization of the selected granule.

Canopy Height, Kalimantan Forests, Indonesia, 2014 from the Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center Spatial Data Access Tool.

You can then select your spatial extent, projection and output format for downloading.

Canopy Height, Kalimantan Forests, Indonesia, 2014 from the Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center Spatial Data Access Tool with various output options.

File formats available are ArcInfo ASCII Grid, GeoTIFF, and NetCDF, all of which can be opened as a raster layer in the GIS program.

Some of the inventory-based datasets are available for download as shapefiles, GeoJSON, and KML, all of which can be added as a vector layer in the GIS program. They also are available as CSV, which can be added as a delimited text file you will just need to specify the number of header lines, if any, to disregard and specify the appropriate latitude and longitude columns as x and y fields.

State of the Ocean (SOTO)

SOTO is an interactive web-based tool, created by NASA's Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC) to generate informative maps, animations, and plots that communicate and prove the discovery and analysis of the state of the oceans.

The suite of tools provide access to a broad range of satellite-derived products and key parameters of interest to the oceanographic community.

VERTEX / SAR Toolbox

Vertex is a data search tool, created by NASA's Alaska Satellite Facility DAAC (ASF DAAC), that provides access to a wide array of SAR data. Once downloaded, ASF DAAC has developed an ArcGIS Desktop SAR Toolbox for use with either ArcGIS Desktop or ArcGIS Pro, containing tools that perform geoprocessing tasks useful for working with SAR data. The tools were designed to be used with Radiometric Terrain Corrected (RTC) SAR datasets, but several of the tools have the potential to be used with a variety of rasters, including non-SAR datasets.


Aggregating point data

Last session you saw how to join county accident data to your shapefile. But what if you don't have that county-by-county accident data? Never fear! We can create that data right in QGIS using Points in Polygon .

Let's check out two different takes on aggregating this accident data.

Take 1: Crash-Level Aggregation

Click Vector > Analysis Tools > Points in Polygon

  • Input polygon vector layer = our Florida counties
  • Input point vector layer = our Florida accidents
  • We don't want to change Input point vector layer attributes to aggregate ou alors Statistical method for attribute aggregation right now.
  • Output count fieled name - the column name of the new column we'll be creating with this option.
  • Output Shapefile > Browse - this allows you to set the path and filename for the shapefile we're creating.

Once you have all that set, click OK.

A new shapefile should have been added to our map. If we open up its attribute table we should see our new column (PNTCNT) at the end. The value in this column corresponds to the number of accidents in each county.

Take 2: Fatality-Level Aggregation

The above analysis is good if we want to see our data in terms of accidents, but what if we want to visualize it in terms of deaths?

Let's go back into that Vector > Analysis Tools > Points in Polygon section.

  • Input polygon vector layer = our Florida counties
  • Input point vector layer = our Florida accidents
  • Input point vector layer attributes to aggregate - check FATALS
  • Statistical method for attribute aggregation = sum
  • Output count fieled name - the column name of the new column we'll be creating with this option.
  • Output Shapefile > Browse - this allows you to set the path and filename for the shapefile we're creating.

Once you have all that set, click OK.

Open the newly added shapefile attribute table. You'll see we've now got two additional columns: PNTCNT et FATALS_sum.

  • PNTCNT tells us how many accidents happened in the county and
  • FATALS_sum tells us how many fatalities happened in the county.

Using the data

OS provide an excellent Getting Started Guide which explains in detail the process of getting BHA data in to GIS for subsequent analysis. The main steps are described below but please refer to the Getting Started Guide for full details.

The data is supplied as CSV files. Each record in the file has a unique TOID which can be used to join the data to building features in OS MasterMap Topography Layer.

Getting started
  1. Download OS MasterMap Topography Layer data for your area of interest from Digimap using the OS Data Download application. Select the ‘File Geodatabase’ format for your data as this is a native ArcGIS format and doesn’t require any conversion.
  2. Download BHA data for your area of interest from Digimap using the OS Data Download application (BHA data is found in the ‘OS MasterMap’ group), selecting CSV format.
  3. Open the OS MasterMap Topography Layer data in ArcGIS.
Preparing BHA data for use

If your downloaded BHA data is made up of more than one CSV file we recommend merging them all together in to a single CSV file first to make subsequent processing easier and quicker. Use a text editor such as Notepad or TextPad rather than Excel, as Excel can change the formatting of numbers which contain leading zeros.

Each object in MasterMap Topography Layer have a unique identifier called a Topographic Identifier, or TOID for short. TOIDs supplied by Ordnance Survey take the format of a 13 or 16 digit number prefixed with ‘osgb’ e.g. ‘osgb1000039581300′ or ‘osgb1000002489201973′. ArcGIS automatically strips off the ‘osgb’ prefix and adds three leading zeros to any TOID that has only 13 digits to make them all 16 characters long. In order to make it easier to join BHA data to building features in MasterMap Topography Layer the BHA files supplied by EDINA have two TOID values:

  • os_topo_toid_digimap is the TOID formatted to match TOIDs in ArcGIS
  • os_topo_toid is the original TOID as supplied by Ordnance Survey (this should be used in other GIS packages such as QGIS which do not modify the TOIDs in MasterMap Topography Layer)

Before BHA data can be loaded in to ArcGIS it is necessary to create a small text file (called schema.ini) that specifies the data type of each field so that ArcGIS handles it correctly. Specifically the schema.ini file is used to ensure that ArcGIS treats the two TOIDÂ values as text rather than numbers. The steps required are detailed below:

  1. Create a new file called schema.ini in the same folder as the BHA csv file you wish to import.
  2. Open the file in a text editor such as Notepad or Text pad.
  3. Copy and paste the following text in to the file:
  4. The first section of code, in square brackets shown in red above, refers to the name of the csv file you wish to import. You should modify this filename so that it references your BHA csv file.
  5. Save your changes to the file. Ensure it is called schema.ini and is saved in the same folder as the csv file you with to import.
  6. Add your BHA csv file to ArcGIS through the Add Data function this will add the data as a table in the map document.
Creating a heighted buildings dataset

In order to create a new heighted buildings dataset from the building features in OS MasterMap Topography Layer and the BHA data we use the GIS ‘join’ function. A join links these two datasets together through a common unique identifier (the TOID) resulting in a set of buildings with height values stored as additional attributes.

  1. Right click on the Topographic Area layer in the table of contents > Joins and Relates > Join. This will bring up the Join Data window which can be completed as shown. Remember to join to the TOID in the csv file that is formatted to match the TOIDs displayed in ArcGIS (os_topo_toid_digimap).
    Conseil: to create a dataset which just includes the heighted buildings select ‘Keep only matching records’.
  2. Having joined the datasets together we can then export the result as a new Feature Class in our File Geodatabase for subsequent use and analysis. This is done by right clicking on the Topographic Area layer in the table of contents > Data > Export Data… give your new dataset a suitable name and select your existing File Geodatabase as the destination.
Visualising the result in ArcGlobe

So far we have downloaded data from OS MasterMap Topography Layer and BHA data for the same area and joined the two together to create a new dataset containing just the building features which now include the various height attributes published by OS. Now the fun begins!

We can easily visualise the heighted buildings dataset in 3D using ArcGlobe or ArcScene. The following steps describe how to import the data in to ArcGlobe.

  1. Download the OS Terrain 50 DTM for your area of interest from Digimap using the OS Data Download application. This will be used as the base (ground) heights for the area to provide a more accurate terrain model than is available by default in ArcGlobe.
  2. Open ArcGlobe and add in the DTM. You will be asked if you wish to use the DTM as and ‘image source’ or an ‘elevation source’. You should select the ‘elevation source’ option:

  1. The Geographic Coordinate Systems Warning dialog will appear as OS MasterMap Topography Layer data is in a different coordinate system (British National Grid) from that used by ArcGlobe (WGS 84):

  1. You should specify the transformation used to ensure that the data is accurately positioned on the globe. Using the Transformations… button you should specify the ‘OSGB_1936_To_WGS_1984_Petroleum’ transformation:

  1. Adding your heighted building dataset from your File Geodatabase is achieved through the Add Data button. Once added you may need to zoom to the layer to view it: right click on the layer in the table of contents > Zoom To Layer.
  2. By default the data is not extruded vertically so appears flat on the earth’s surface. To visualise the buildings in 3D right click on the layer in the table of contents and select Properties and then click on the Globe Extrusion tab.
  3. Select the ‘Extrude features in layer’ checkbox and then in the ‘extrusion value or expression’ box enter the following:

This will extrude the buildings using the RelH2 attribute with a vertical exaggeration of 1.5 times (i.e. buildings will be shown 1.5 times their actual height). We found using RelH2 (the relative height from ground level to base of the roof) provides a more useful visualisation over RelHMax (the relative height from ground level to the highest part of the roof) which can lead to some overly tall looking buildings where they include towers that extend significantly beyond the height of the rest of the roof.


Voir la vidéo: Pince ampèremétrique. wattmétrique. multimètre Expériences. démonstration dusages (Octobre 2021).