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Changer différentes projections de classes d'entités dans la géodatabase en une seule projection dans la nouvelle géodatabase ?


Je souhaite créer un script qui parcourt les classes d'entités avec différentes projections dans une géodatabase et les exporte dans une nouvelle géodatabase, toutes avec les mêmes projections.

Ce que je veux, c'est créer un script dans la boîte à outils avec quatre noms d'affichage :

  1. Géodatabase en entrée :
  2. Emplacement de sortie :
  3. Convertir en système de coordonnées :
  4. Méthode de transformation :

Ce script permettra à l'utilisateur de choisir différents systèmes de coordonnées. J'ai pu reconstituer le code et voici ce que j'ai :

# Importer les modules import arcpy import os # Définir les paramètres d'environnement arcpy.env.workspace = r"F:abc… il.gdb" # Définir les variables locales. Je veux prendre ce qu'il y a dans arcpy.env.workspace et le mettre dans une # geodatabse avec de nouveaux systèmes de coordonnées outWorkspace = r"F:abc… ished.gdb" # outCS sera l'ancien système de coordonnées.

Problème 1 : ArcMap 10.1 et versions ultérieures n'ont plus # de dossier de système de coordonnées. # Les coordonnées doivent donc être enregistrées dans les favoris. Par conséquent, les systèmes de coordonnées # doivent provenir d'un dossier favori où # les coordonnées ont été ajoutées manuellement en tant que favoris dans la fenêtre Propriétés du fichier de formes.

outCS = r"C:UsersUserAppDataRoamingESRIDesktop10.1ArcMapCoordinate SystemsNAD 1983 HARN StatePlane Hawaii 3 FIPS 5103 (US Feet)" # Utilisez ListFeatureClasses pour générer une liste de fichiers de formes fcList = arcpy.ListFeatureClasses() # Copier les fichiers de formes dans une géodatabase fichier pour infc dans fcList : arcpy.CopyFeatures_management(infc, r"F:abc… ished.gdb" + os.sep + fc.strip(".shp")) # Déterminer si l'entrée a un système de coordonnées défini, ne peut pas projeter si ce n'est pas le cas, Problème 2 : Ce que je veux, c'est créer un script # dans la boîte à outils avec quatre noms d'affichage : 1) Géodatabase d'entrée : 2) Emplacement de sortie :, # 3) Convertir en système de coordonnées : , 4) Méthode de transformation : . # Je dois utiliser le curseur de recherche je pense pour trouver d'abord le système de coordonnées. desc = arcpy.Describe(arcpy.env.workspace) rows = arcpy.da.SearchCursor(arcpy.env.workspace, ["[email protected]"], spatial_reference = desc.spatialReference) # Maintenant, le problème est que je veux que l'utilisateur pouvoir choisir le système de coordonnées, # donc je peux le mettre dans outFeatureClass ci-dessous au lieu de taper "WGS 1984 UTM Zone 4N". if desc.spatialReference.Name == "Unknown": print('Système de coordonnées non défini: ' + infc) elif: # Déterminez le nouveau chemin de classe d'entités en sortie et nommez outFeatureClass = os.path.join(outWorkspace, infc.strip(" .shp") + "WGS 1984 UTM Zone 4N") # Définir la transformation. Problème 4: je veux permettre à l'utilisateur de choisir ce # dans le script sans avoir à le taper en tant que code. transform_method = "NAD_1983_To_WGS_1984_1" # Nouveau système de coord arcpy.Project_management(infc, outFeatureClass, outCS, transform_method)

Je suis nouveau en programmation.

Voilà ce que j'ai :

# Importer les modules import arcpy import os # Définir les paramètres d'environnement arcpy.env.workspace = r"F:… Rail.gdb" # Définir les variables locales. Je veux prendre ce qu'il y a dans arcpy.env.workspace et le mettre dans une géodatabse # avec de nouveaux systèmes de coordonnées inputWorkspace = arcpy.GetParameterAsText(0) outputName = arcpy.GetParameterAsText(1) outWorkspace = r"F:… Finished.gdb " # n est le numéro d'index du paramètre "Convert to Coord System" outCS = arcpy.GetParameterAsText(n) cs_dict = { "NAD 1983":r"path/to/NAD83/prj/file", "WGS 1984":r" path/to/WGS84/prj/file" } outCSprj = cs_dict[outCSchoice] # Utilisez ListFeatureClasses pour générer une liste de fichiers de formes fcList = arcpy.ListFeatureClasses() # Copiez les fichiers de formes dans une géodatabase fichier pour infc dans fcList : arcpy.CopyFeatures_management(infc , r"F:… Final_output.gdb" + os.sep + fc.strip(".shp")) # Décrire une classe d'entités fc = "D:/St_Johns/data.gdb/roads" desc = arcpy.Describe (fc) # Obtenir la référence spatiale sr = desc.spatialReference # Vérifier si la classe d'entités est dans l'espace projeté if sr.type == "Projected": arcpy.Copy_management(fc,"D:/St_Johns/data.gdb/roads_UTM ") elif: # Détermine la nouvelle sortie f chemin de classe et nom outFeatureClass = os.path.join(outWorkspace, infc.strip(".shp") + "WGS 1984 UTM Zone 4N") # Nouveau système de coord arcpy.Project_management(infc, outFeatureClass, outCS, transform_method)

Eh bien, vos questions semblent concerner principalement les entrées des utilisateurs. Je recommanderais d'utiliser un menu déroulant dans la boîte de dialogue de l'outil avec des valeurs codées, puis un dictionnaire dans le script lui-même qui lie chaque valeur codée à la chaîne de texte intégral dont vous avez besoin.

Par exemple, dans votre liste déroulante pour "Convertir en système de coordonnées" liste "NAD 1983" et "WGS 1984". Définissez cela dans les propriétés de l'outil dans l'onglet Paramètres ou en utilisant la classe ToolValidator.

Dans le script, utilisez quelque chose comme ceci :

outCSchoice = arcpy.GetParameterAsText(n) #n est le numéro d'index du paramètre "Convert to Coord System" cs_dict = { "NAD 1983":r"path/to/NAD83/prj/file", "WGS 1984":r"path /to/WGS84/prj/file" } outCSprj = cs_dict[outCSchoice]

Une stratégie similaire pourrait être utilisée pour les transformations.

En ce qui concerne la partie concernant l'obtention de la référence spatiale, n'utilisez pas de curseur de recherche, vérifiez ceci. En fait, au lieu de demander à l'utilisateur d'utiliser un menu déroulant comme je l'ai décrit ci-dessus, le paramètre peut être un jeu de données ou une classe d'entités. Ensuite, l'utilisateur trouverait simplement une classe d'entités/un fichier de formes qui se trouve dans le système de coordonnées dans lequel il souhaite que tout soit converti, et dans le script, vous extrairez simplement la référence spatiale de ce jeu de données à l'aide de la méthode desribe, puis alimenterez cet objet de référence spatiale dans l'opération du Projet.


@mr.adam couvre beaucoup de choses. Une autre suggestion ; alors que les systèmes de coordonnées ne sont plus dans les dossiers, ils n'ont plus besoin d'être de vrais fichiers maintenant.

Voir:

Systèmes de coordonnées géographiques

Systèmes de coordonnées projetées

Vous pouvez alors créer votre objet de référence spatiale en tant que tel :

Pour le NAD 83 UTM Zone 10 :

De nom:

SRbyName = arcpy.SpatialReference ("NAD 1983 UTM Zone 10N") #Remplacer les traits de soulignement dans le nom du pdf par des espaces

Par WKID :

SRbyWKID = arcpy.SpatialReference (26910)

les deux vous donneront le même résultat. Aucun fichier nécessaire.

Pour créer un menu déroulant à partir d'un script ajouté à une boîte à outils :

Lors de l'ajout (ou de la modification des propriétés de l'outil), dans l'onglet Paramètres, définissez le type de données de vos données d'entrée sur chaîne et modifiez le filtre en liste de valeurs :

Ajoutez ensuite les valeurs légales comme vous le souhaitez :


Changer différentes projections de classes d'entités dans la géodatabase en une seule projection dans la nouvelle géodatabase ? - Systèmes d'information géographique

Problème: L'une des couches de ma carte ne s'aligne pas avec les autres OU Lorsque j'ajoute un jeu de données à ArcMap, je reçois un message d'avertissement indiquant que les données n'ont pas de système de coordonnées défini.

La description: Les caractéristiques d'une surface sphérique tridimensionnelle comme la Terre sont représentées sur des surfaces bidimensionnelles comme une carte papier ou un écran d'ordinateur à l'aide de conversions mathématiques connues sous le nom de projections cartographiques. Toutes les projections cartographiques déforment d'une manière ou d'une autre les caractéristiques du monde réel. Un mnémonique souvent utilisé pour se souvenir des quatre propriétés qui pourraient être déformées par une projection cartographique est : « Les projections rendent les géographes SADD. » (Shappe, UNErea, distance, ire.)

Une fonctionnalité intéressante d'ArcMap est ce qu'on appelle la « reprojection à la volée », ce qui signifie que l'utilisateur peut ajouter des jeux de données qui se trouvent dans différentes projections et qu'ArcMap les alignera dans le même espace de coordonnées. Un élément essentiel de ce processus de re-projection à la volée est que chacune des couches a sa projection définie (c'est-à-dire que vous, l'utilisateur, dites au logiciel comment chaque couche est projetée). Certains des ensembles de données que vous rencontrez auront déjà leur projection définie. Cependant, si lors de l'ajout d'un jeu de données à ArcMap, vous recevez un message d'avertissement ou si la couche ne s'aligne pas avec les autres couches, la projection du jeu de données est soit indéfinie, soit définie de manière incorrecte. La solution consiste à définir correctement la projection à l'aide d'ArcToolbox (c'est-à-dire de dire au logiciel comment vos données sont projetées).

Remarque : les termes projection, système de coordonnées et référence spatiale sont souvent utilisés pour désigner la même chose dans les différentes boîtes de dialogue ArcGIS. Bien qu'il existe de légères différences entre ces termes, vous pouvez les traiter comme des synonymes.

Méthodologie:
La plus grande différence dans la définition de la projection d'un jeu de données entre ArcGIS 8.x et 9.x est qu'ArcToolbox est une application autonome dans 8.x et est intégrée aux applications ArcMap et ArcCatalog dans 9.x.

1) Avec ArcMap ou ArcCatalog ouvert, cliquez sur l'icône de boîte à outils rouge dans la barre d'outils Standard pour ouvrir ArcToolbox. Dans la fenêtre de l'application ArcMap, un volet contenant les outils ArcToolbox sera ajouté entre la table des matières et la zone d'affichage de la carte, comme indiqué ci-dessous. La fenêtre ArcToolbox contiendra différentes boîtes à outils en fonction des extensions ArcGIS chargées sur l'ordinateur.

La fenêtre ArcToolbox

Trois des boîtes à outils les plus couramment utilisées sont : les outils d'analyse, les outils de conversion et les outils de gestion des données.

2) Naviguez vers le Définir la projection outil sous Outils de gestion des données > Projections et transformations et double-cliquez dessus.

Accès à l'outil Définir une projection

3) Dans cet exemple, nous utiliserons un fichier de formes de secteurs de recensement de Pennsylvanie téléchargé à partir du site Web de recensement. Clique sur le Parcourir pour spécifier le jeu de données en entrée ou la classe d'entités.

Le bouton Parcourir de la boîte de dialogue Définir la projection

ArcMap vérifiera d'abord si le jeu de données a déjà sa projection définie. Si ce n'est pas le cas, le programme analysera alors les coordonnées de l'ensemble de données pour voir si elles se situent toutes dans la plage de -180 à +180. Si les coordonnées se trouvent dans cette plage, ArcMap supposera que les données sont en coordonnées de latitude/longitude (également appelées géographiques). C'est le cas dans cet exemple.

Bien que la projection supposée puisse être correcte, il est recommandé de définir explicitement la projection.

4) Clique le Propriétés bouton pour définir la projection du jeu de données.

Le bouton Propriétés de la boîte de dialogue Définir la projection

La boîte de dialogue Propriétés de référence spatiale s'ouvre et affiche les propriétés de projection du jeu de données telles qu'elles sont actuellement définies. La boîte de dialogue propose trois manières de définir la projection d'un jeu de données :
1. Sélectionner: sélectionnez dans une liste de systèmes de coordonnées couramment utilisés.
2. Importer: importez la définition du système de coordonnées à partir d'un autre jeu de données. À utiliser lorsque vous savez que votre jeu de données est dans la même projection qu'un autre jeu de données.
3. Nouvelle: Créez un nouveau système de coordonnées. En de rares occasions, vos données peuvent avoir été projetées dans un système de coordonnées propriétaire ou inhabituel. Cette option vous permet de régner complètement sur les composants de la définition du système de coordonnées.

Dans cet exemple, le Sélectionner option sera utilisée. Le système de coordonnées sera choisi pour correspondre aux informations de métadonnées fournies sur le site Web du recensement.

5) Cliquez sur Sélectionner, puis accédez au système de coordonnées via le dossier Systèmes de coordonnées géographiques ou Systèmes de coordonnées projetées. Dans cet exemple, le système de coordonnées souhaité est atteint en naviguant vers Systèmes de coordonnées géographiques > Amérique du Nord > Système de référence nord-américain 1983.prj.

Navigation vers le système de coordonnées souhaité

La plupart des systèmes de coordonnées couramment utilisés, tels que les systèmes State Plane et UTM, sont accessibles via le dossier Projected Coordinate Systems.

Après avoir sélectionné le système de coordonnées souhaité, ses propriétés détaillées devraient apparaître dans la boîte de dialogue Propriétés de référence spatiale.

6) Cliquez sur d'accord pour fermer la boîte de dialogue Propriétés de référence spatiale. Le nom du système de coordonnées sélectionné doit maintenant apparaître dans la boîte de dialogue Définir la projection.

La boîte de dialogue Définir la projection une fois le système de coordonnées sélectionné

7) Cliquez sur d'accord à nouveau pour accepter le système de coordonnées sélectionné. Une boîte de dialogue indiquera si la définition de projection a été correctement affectée au jeu de données. Cliquez sur Fermer pour fermer cette boîte de dialogue.


Entités géoscientifiques d'intérêt

En tant que précurseur de la définition de jeux de données d'entités et de classes d'entités dans une géodatabase ESRI, cette section énumère les entités géologiques d'intérêt et les relations spatiales entre elles. Le terme « quotité » est utilisé ici pour désigner des phénomènes d'intérêt observés dans le « monde réel », par opposition aux caractéristiques, qui sont les objets de base de données mis en œuvre pour représenter notre compréhension de ces phénomènes. Une entité dans l'utilisation de la géodatabase ESRI doit explicitement avoir une propriété de géométrie qui spécifie un emplacement et une forme. Cette discussion utilise la terminologie et les définitions de base du modèle NADM C1 (NADMSC, 2004).

Les géologues s'intéressent à la disposition tridimensionnelle de la matière à l'intérieur de la Terre. Les entités d'intérêt sont les corps de matière (unités géologiques) et les surfaces qui les délimitent ou les coupent (surfaces géologiques). La vue cartographique 2D qui constitue le cadre d'un SIG représente la géométrie de l'intersection de ces entités avec un horizon cartographique, généralement la surface de la Terre, mais peut-être une surface abstraite comme une surface au niveau d'une mine, une section transversale ou une surface enfouie. surface (par exemple sommet de la roche précambrienne). Les entités de base qui peuvent être implémentées dans un SIG 2 (ou 2.5)-D sont les points, les lignes et les polygones (et les entités composites agrégées à partir de ces entités simples). Les points représentent l'intersection d'une ligne avec l'horizon de la carte (par exemple un collier de forage), ou un emplacement d'observation sur l'horizon de la carte (une station). Les lignes représentent l'intersection d'une surface avec l'horizon de la carte (trace de surface), la projection d'une ligne enterrée sous l'horizon de la carte (par exemple, la coupure d'un contact à une faille, un trou de forage incliné, un axe de canal), ou une ligne définie dans l'horizon de la carte (p. ex. crête de dunes de sable, escarpement géomorphique). Les polygones représentent l'une de plusieurs situations, y compris l'intersection de corps avec l'horizon de la carte (c'est-à-dire l'affleurement d'unités géologiques), les parcelles définies sur l'horizon de la carte, la projection de parcelles sur une surface autre que l'horizon de la carte dans le plan de la carte, ou la projection de corps 3-D qui ne coupent pas l'horizon de la carte dans le plan de la carte.

La discussion suivante développe ce cadre de base pour définir les entités d'intérêt qui doivent être mappées dans des classes d'entités, des jeux de classes d'entités et des règles de topologie dans une implémentation de géodatabase ESRI.

  • Surface limite génétique. Limites des unités géologiques liées à la genèse de l'unité. Comprend les contacts de dépôt, les changements de faciès (dans les roches ignées, sédimentaires ou métamorphiques . . .) et les contacts intrusifs. Les limites génétiques sont des surfaces qui sont soit tronquées par d'autres surfaces limites génétiques plus jeunes, soit par des failles, soit par la surface de la Terre. L'identité d'une surface limite génétique est associée à l'identité d'une des unités géologiques juxtaposées à la surface, par exemple « base de calcaire d'Escabrosa », « limite de faciès à grains fins de granite Oracle », « sommet de strates cambriennes » .
  • Faute. Une surface à travers laquelle il y a eu un déplacement de cisaillement significatif à l'échelle d'observation. Les surfaces de failles sont tronquées par des surfaces limites génétiques plus jeunes, d'autres failles ou par la surface de la Terre. Les surfaces de faille peuvent également se terminer parce que le déplacement de la faille peut diminuer au point que la faille n'est plus identifiable/cartable. L'identité d'une surface de faille est définie par la continuité physique au moment où la faille est active. Les failles inactives qui sont tronquées par des failles plus jeunes peuvent avoir des segments définis par la continuité entre les failles tronquées, ceux-ci sont corrélés avec d'autres segments en fonction de l'interprétation de l'historique du mouvement (moment, direction et ampleur du déplacement). Les failles actives peuvent avoir des segments discrets, séparés par des limites reconnaissables, qui ont tendance à se rompre indépendamment. Des groupes de failles peuvent être interprétés comme fonctionnant ensemble comme un système de failles considéré comme une seule entité tectonique.
  • Plier la surface de la charnière. Une surface définie comme le lieu des points qui occupent la charnière d'une structure à pli unique, la surface elle-même n'a pas nécessairement une manifestation matérielle, mais est localisable. Les surfaces charnières des plis sont tronquées au niveau des surfaces limites génétiques plus jeunes, des failles ou de la surface de la Terre, ou peuvent se terminer là où un pli perd sa définition. L'identité est définie par la continuité physique de la surface de la charnière au moment de la formation du pli.
  • Unité géologique. Une partie identifiable de la terre sur la base de certains critères géologiques. Typiquement, un corps de matériau (roche ou non consolidé). Les critères d'identité sont variables, idéalement définis par les propriétés lithologiques, mais peuvent être définis par l'identité des surfaces limites ou des propriétés interprétées comme l'âge, l'environnement de dépôt, l'historique d'altération ou les conditions P-T. Les unités géologiques sont délimitées par des surfaces limites génétiques, par des failles ou par la surface de la Terre. Ils sont regroupés dans diverses hiérarchies partielles utilisées à différents niveaux de généralisation (par exemple, membre, formation, groupe, supergroupe).
  • Digue. Une unité géologique d'origine ignée qui est très mince par rapport à son étendue latérale. Cette définition généralisée ne tient pas compte de la relation avec la stratification de la roche hôte ou l'orientation du corps, car les digues et les seuils sont représentés de la même manière sur les cartes. En détail, une digue a deux surfaces limites génétiques (une de chaque côté) mais, en général, les digues sont considérées comme une entité semblable à une surface. L'identité d'un dyke individuel est définie par la continuité physique au moment de la formation, mais les groupes de dykes sont généralement classés comme une unité basée sur la lithologie et l'interprétation d'une seule source magmatique. Les digues sont tronquées aux limites génétiques, aux failles ou à la surface de la Terre, ou peuvent simplement se terminer là où se termine la fissure intrusive.
  • Veine. Semblable à la digue, mais les groupes de veines sont classés en unités en fonction de la lithologie et de la relation interprétée avec les événements hydrothermaux.
  • Escarpement. Changement brusque de pente (de plus doux à très raide) à la surface de la Terre (exposée ou enterrée), lié à des processus érosifs ou tectoniques. Les escarpements de faille coïncident avec une faille. Identité basée sur la continuité physique. Les escarpements sont classés en fonction de l'histoire interprétée.
  • Fissure. Une fissure à la surface de la terre, généralement avec une déformation par dilatation. Les fissures peuvent être : 1) intrabasinales dans les bassins sédimentaires actifs, liées à la dessiccation, au prélèvement d'eau souterraine ou au compactage, 2) l'effondrement de surface dû à la dissolution souterraine (évaporite ou karst), ou 3) liés à la rupture des pentes.
  • Forage. Un trou artificiel foré dans la terre pour obtenir des ressources ou des informations souterraines. A un point associé (collier) à partir duquel le trou a été foré, généralement la surface de la Terre, mais peut être un point souterrain d'une mine souterraine ou d'un autre travail. Plusieurs trous de forage peuvent être associés à un seul emplacement de collier. L'identité d'un trou de forage est définie par un seul « événement de forage ». Les forages peuvent être réintroduits pour forer plus profondément ou pour produire un nouveau forage (déviation).
  • Station. Emplacement ponctuel auquel des données ou des échantillons ont été acquis. Identité définie par l'observateur qui localise la station. Les stations ne sont pas nécessairement associées à un phénomène d'identification particulier. C'est simplement là où le géologue s'est arrêté pour mesurer la litière, enregistrer certaines observations ou peut-être prendre une photo. Une station a un emplacement 3-D qui peut être inhérent à son association avec un horizon cartographique (par exemple coordonnés X,Y sur la surface de la Terre), ou un trou de forage (emplacement signalé par la profondeur sous le col), ou explicitement enregistré comme une coordonnée XYZ (un emplacement dans une mine souterraine).

ArcMap 10.5 se bloque lors de l'enregistrement des mises à jour de la classe d'entités dans une géodatabase fichier

Je rencontre un bug très particulier dans ArcMap 10.5. J'ai un mxd que j'ai créé dans le cadre d'un grand projet, et lorsque j'essaie d'enregistrer les mises à jour d'une classe d'entités à partir de la géodatabase du fichier du projet, ArcMap se bloque à chaque fois. Au départ, je soupçonnais que mon mxd ou ma géodatabase avait été corrompu, mais je peux enregistrer avec succès les modifications apportées aux fichiers de formes à partir de différents répertoires dans le même mxd ET enregistrer les modifications apportées aux classes d'entités de la même géodatabase dans différents mxd's. Peut-être s'agit-il de la combinaison particulière de couches ajoutées à la trame de données ? Je ne sais vraiment pas. Tout est dans la même projection et je n'ai pas rencontré d'erreurs lors de l'exécution d'autres outils ou processus. Sans succès, j'ai essayé :

effacer l'historique de géotraitement et le cache d'images

compactage de la géodatabase dans ArcCatalog

exécuter MXD Doctor sur le fichier de carte

copier la géodatabase et changer la source de données en sauvegarde

copier le bloc de données du mxd d'origine vers une nouvelle carte et éditer dans cette fenêtre

mettre en liste blanche le répertoire dans lequel la géodatabase est stockée dans mon antivirus (Windows Defender)


ArcGIS Open Data - Les projections locales ne fonctionnent pas

Actuellement, avec le site Web de données ouvertes d'ArcGIS, vous pouvez publier des données et télécharger des données avec des projections locales. Pour notre site, cette fonctionnalité fonctionne "en quelque sorte". Je dis cela parce que les données téléchargées sur ArcGIS for Server sont dans une projection locale (NAD_1983_HARN_StatePlane_Florida_East_FIPS_0901_Feet) et lorsqu'elles sont téléchargées à partir de notre site de données ouvertes ArcGIS, une projection différente (NAD83_HARN_Florida_East_ftUS) est utilisée. Bien que techniquement, ils soient tous les deux Harn Florida State Plane, ils sont légèrement différents ( NAD_1983_HARN_StatePlane_Florida_East_FIPS_0901_Feet est EPSG : 85 tandis que NAD83_HARN_Florida_East_ftUS est EPSG : 2881). Il semble que la différence entre les deux projections est la précision dans la fausse abscisse ainsi que le point d'origine comme indiqué sur Home -- Spatial Reference.

Est-il possible qu'il y ait un changement de projection entre le téléchargement sur le serveur (vers web mercator ?) ou qu'ArcGIS open data ne gère pas actuellement toutes les projections locales ?

Voir l'image ci-jointe pour l'exemple de changement est des données de SDE (fabric) aux données téléchargées à partir du site de données ouvertes

Taxe Parcels Fabric = NAD_1983_HARN_StatePlane_Florida_East_FIPS_0901_Feet


Ajustement spatial

Comme le géoréférencement, l'ajustement spatial aligne le jeu de données d'origine sur des données de référence, en fonction des liens entre les points de contrôle correspondants. La principale différence entre les deux méthodes réside dans les jeux de données d'origine et l'utilisation de la méthode Le géoréférencement est utilisé pour recréer une référence spatiale manquante ou inconnue pour les données raster ou CAO, tandis que l'ajustement spatial est utilisé pour corriger l'alignement des données vectorielles modifiables.

Les données du SIG proviennent généralement de sources différentes, ce qui signifie que l'utilisateur doit effectuer un travail supplémentaire pour intégrer et utiliser les données ensemble. L'ajustement spatial est utilisé pour corriger les incohérences entre les sources de données, corriger les distorsions géométriques et aligner les entités entre elles. Il existe une variété de méthodes d'ajustement qui peuvent être utilisées pour ajuster toutes les sources de données modifiables. Une autre tâche intéressante dans l'ajustement spatial est la capacité de transférer des attributs d'une entité à une autre.

Il existe trois méthodes pour effectuer l'ajustement spatial : la transformation, l'appariement des bords et le revêtement en caoutchouc. La méthode d'appariement des bords est généralement utilisée pour connecter les extrémités des entités les unes aux autres, la feuille de caoutchouc est mieux utilisée pour aligner les ajustements géométriques mineurs cette méthode étire, rétrécit et réoriente les entités pour correspondre aux données de référence et la méthode de transformation est comme la méthode de transformation utilisée dans le géoréférencement, il déplacera, redimensionnera, fera pivoter et inclinera les données si nécessaire.

Le tableau ci-dessous montre les principales différences entre les deux méthodes ci-dessus.

Erreurs courantes dues à l'incohérence des données

Erreur lors de l'affichage d'une couche CAO non géoréférencée Erreurs affichant les classes d'entités (données vectorielles) qui ne s'alignent pas sur les données de référence

Étapes simples et rapides pour aligner correctement les données CAO/DWG

  1. Attribuez GCS (Geographic Coordinate System) au fichier CAD/DWG (WGS_1984) dans ArcCatalog, s'il n'a pas de système de coordonnées spatiales/système de coordonnées inconnu.
  2. Chargez un fond de carte à des fins de référence, il est conseillé de choisir le fond de carte du cadastre de l'Afrique du Sud disponible sur ArcGIS Online Basemap, en particulier si vous utilisez des fichiers CAD/DWG.
  3. Géoréférencez le fichier CAD/DWG, en utilisant les données de référence (données dans le bon emplacement géographique qui a la bonne référence spatiale, c'est-à-dire les parties de la ferme).
  4. Lors du géoréférencement, il est essentiel d'avoir deux emplacements distincts à la fois dans le fichier CAD/DWG et dans les données de référence, ces deux emplacements distincts seront utilisés comme points de contrôle.
  5. Exportez l'entité DAO géoréférencée vers une classe d'entités, placez-la dans une géodatabase fichier une fois géoréférencée, créez d'abord une nouvelle géodatabase fichier si nécessaire. Il est recommandé de travailler avec des classes d'entités, en particulier si vous devez ajuster spatialement les données après le géoréférencement.
  6. Ajustez la classe d'entités à l'aide de l'ajustement spatial (utilisez la méthode Affine)
  7. Utilisez l'outil Définir une projection pour définir une coordonnée pour la classe d'entités qui s'aligne parfaitement avec les données de référence.
  8. Projetez-le en conséquence et évaluez les résultats

Limitations des jeux de données CAO de géoréférencement

Le géoréférencement d'un jeu de données CAO est limité aux transformations en un et deux points à l'aide de la méthode de transformation de similarité :

  • la transformation en un point comprend un lien et déplace l'ensemble de données
  • la transformation en deux points comprend deux liens et déplace, fait pivoter et met à l'échelle le jeu de données de manière uniforme

Les deux méthodes préservent la forme et les angles du jeu de données CAO, cependant, le rapport hauteur/largeur (le rapport de la largeur à la hauteur d'une image ou d'un écran) du dessin CAO est déformé

Ajustement spatial des jeux de données CAO

La méthode d'ajustement spatial maintient le rapport hauteur/largeur du dessin CAO et empêche l'inclinaison par rapport aux axes x et y. Cependant, il convient de noter qu'il y aura une déformation inhérente du rapport d'aspect, à partir de l'étape de géoréférencement.


Introduction

La conversion des forêts à des usages développés est un agent important et omniprésent du changement global [1]. Dans le monde entier, le défrichement pour les établissements humains s'étend [2,3] et près de 20 pour cent des forêts mondiales se trouvent désormais à moins de 100 mètres d'une lisière non forestière [4]. Aux États-Unis (É.-U.), les terres aménagées sont la classe de couverture terrestre qui connaît la plus forte expansion, tandis que les terres forestières sont celles qui diminuent le plus rapidement [5]. La perte et la fragmentation des forêts sont les principales causes de la perte d'habitat et des déclins associés de la biodiversité [6,7]. En outre, la conversion des forêts en utilisations développées a des conséquences importantes en termes de fourniture de services écosystémiques, notamment : des services de régulation tels que le stockage du carbone et l'atténuation des inondations, des services d'approvisionnement tels que la production de bois et d'aliments sauvages, et des services culturels tels que les loisirs de plein air. Une meilleure compréhension des modèles, des moteurs et des tendances associés à la perte de forêts est une frontière critique dans la science de la durabilité [8,9].

Dans le nord-est des États-Unis, une tendance d'expansion forestière vieille de cent cinquante ans qui a fait passer la région d'environ 40 % à 80 % de couvert forestier s'est récemment inversée et la région perd à nouveau son couvert forestier [10–13]. Les préoccupations concernant le sort des forêts de la région et de ses infrastructures naturelles ont conduit à des appels à une protection des terres à grande échelle [par exemple, 14,15] et à des études de scénarios stimulées pour aider à comprendre et à anticiper d'autres trajectoires futures d'utilisation des terres [par exemple, 16,17 ]. Ici, nous examinons les taux et la répartition de la perte forestière dans le nord-est des États-Unis et quantifions les implications d'une poursuite potentielle de cette deuxième vague de perte forestière à l'échelle régionale.

Les modèles de changement des terres (LCM) sont des outils précieux pour développer une compréhension spécifique au paysage des changements passés et futurs potentiels des paysages, y compris la perte de forêts. Ces modèles prennent diverses formes, du processus au phénoménologique, chacune avec des avantages et des inconvénients qui dépendent de l'application (voir [18] pour une revue des LCM). Indépendamment du changement d'affectation des terres en question, une première étape courante lors de l'utilisation des LCM consiste à projeter une continuation linéaire des tendances récentes en termes de taux et de schéma spatial observés dans les transitions de changement de terres, c'est-à-dire un scénario de statu quo. De telles projections sont souvent interprétées comme des prédictions, mais étant donné la grande incertitude et le faible pouvoir prédictif des LCM [19-21], elles sont mieux utilisées comme référence ou référence pour évaluer une large gamme de scénarios de changement de terrain. À cet égard, les projections des tendances récentes peuvent servir de scénarios utiles de changements futurs des terres qui peuvent être comparés à des scénarios alternatifs.

Les LCM cellulaires sont souvent utilisés pour projeter une continuation des tendances récentes observées de changement de la couverture terrestre [18], et fonctionnent donc avec les hypothèses implicites que l'avenir sera une continuation invariable du passé. Ces modèles quantifient les relations statistiques entre les modèles observés de changement de la couverture terrestre (généralement dérivés de la télédétection) au sein d'unités spatiales discrètes (cellules) au sein d'un paysage et incluent des caractéristiques sociales et biophysiques auxiliaires. Ces relations sont ensuite utilisées pour projeter le changement dans le futur. La période de référence utilisée détermine donc les attributs des projections futures. Les LCM cellulaires sont fréquemment entraînés avec des cartes d'occupation du sol dérivées de la télédétection et la période de référence a souvent été dictée par la disponibilité de cartes d'occupation du sol adéquates [20]. Cependant, la disponibilité croissante des données de télédétection (par exemple, la gratuité des archives de données Landsat [22] ainsi que les progrès des algorithmes pour cartographier et surveiller la couverture terrestre ont abouti à des séries chronologiques continues de changement de la couverture terrestre avec des détails spatiaux relativement élevés [23,24 Cela offre une opportunité de comparer les schémas de perte et de fragmentation des forêts en utilisant plusieurs projections de tendances récentes basées sur des périodes de référence alternatives.

L'utilisation des LCM cellulaires implique implicitement que les relations entre le changement de terrain et les variables prédictives qui déterminent l'aptitude au changement sont stationnaires dans toute la zone d'étude. Ces relations sont souvent bien établies à l'échelle locale. Par exemple, les relations entre l'infrastructure et la couverture terrestre changent, y compris la distance des routes [3,25-31], la distance aux centres urbains [12,30,32] et la distance aux zones précédemment développées [28,30,33 ,34] ont été associés à la probabilité de conversion des forêts. De même, les attributs physiques tels que la pente [3,333,35] et les zones humides (qui peuvent avoir des impacts réglementaires et biophysiques sur le développement) [36], et les attributs sociaux, y compris la densité de population [30,32,37,38] et la propriété [39] ont tous été utilisés pour expliquer la variation des modèles locaux de changement des terres et pour projeter le changement dans le futur. Cependant, la prudence est de mise lors de la projection de changements sur de vastes zones où la nature de ces relations peut varier considérablement. En adaptant les modèles indépendamment aux sous-régions où des modèles similaires de changement d'utilisation des terres existent dans une zone d'étude plus vaste, les LCM cellulaires peuvent permettre la variation de la force et de la forme de ces relations [40].

Dans cette étude, nous avons utilisé Dinamica EGO, un LCM cellulaire, pour projeter les tendances récentes de la perte de forêts dans 32 sous-régions et trois périodes de référence temporelles dans le nord-est des États-Unis. Le couvert forestier de l'Angleterre (en termes de superficie forestière et de fragmentation) si les tendances récentes de déforestation se poursuivent pendant cinquante ans ? (2) What social and biophysical attributes are most strongly associated with the spatial patterns of forest loss and how do these vary across the region? (3) How sensitive are projections of forest cover loss to the reference period used to build the model—i.e. how do projections based on the period spanning 1990 to 2000 differ from 2000 to 2010, or from 1990 to 2010?


5 CONCLUDING REMARKS

Estimating the distribution of a species is a non-trivial task, as it requires a careful consideration of the biology of the species and its historical biogeography. Uncertainty is expected to be particularly high in studies modelling hundreds or thousands of species (Newbold, 2018 Thuiller et al., 2019 Visconti et al., 2016 Warren et al., ,, 2013 , 2018 ), where species-specific considerations on the geographic extent or variables to include become impracticable, and normally the same geographic extent for sampling background points or set of variables is used. These studies are powerful for communicating important messages at the level of geographic areas (e.g., biomes) and entire communities, but need to be interpreted with extreme caution, and are ill-suited for drawing inferences at the level of species.

Our study indicates that our ability to predict future species distribution is low on average, and can be low to the point of not being meaningful when conditions are far from optimal, especially when models’ predictions are binarized. Hence, SDM-based climate change forecasting studies must adhere to the highest standards, must be clearly described (Zurell et al., 2020 ), and the estimated accuracy of models should be interpreted with extreme care, as well as the results, especially in relation to the quantification of range shifts, contraction and expansion, and the identification of areas that will be lost or gained. A robust validation by spatially independent samples is needed, and is certainly more informative than the classical split-sample validation, but our results show it is not a panacea either as environmental bias can inflate accuracy estimates. These considerations are also valid (and perhaps more problematic considering the wide temporal window and static niche assumption) in the case of hind-casting to palaeoclimates, which is now common in studies focused on refugia and phylogeography (e.g., Svenning et al., 2011 ). Future research should focus on developing novel approaches to improve, synthesize and communicate SDM projections and their uncertainty accurately and transparently.


Wednesday, May 4, 2016

GIS I Lab 5

Goal and Background: The goal in this last lab is prove the capability of applying vector geoprocessing tools that we have learned throughout this semester and learn the how these tools work through scripting in python for ArcGIS. The objectives that need to be met include: map an excel file with GPS data using GPS locations of black bears to determine forest types where black bears are found in Marquette County, Michigan find bears in relation to streams habitats based on criteria getting rid areas on that map near built up or urban land create a model that shows the procedure used to find the bear habitat and work with basic geoprocessing operations using python scripting

Methods:
Part 1: Bear habitat suitability modeling

Having the data model explained, you first need to create a shapefile out of the bear_locations_geog$ data in the spreadsheet. Then you intersect the bear_locations with landcover to create the bear_cover shapefile.
After that you take the streams shapefile and create a 500 m buffer around it. Then from the landcover make a layer out of the suitable_landcover. Intersect the stream_buffer and the suitable_landcover to make the suitable_habitat for the bears.
Add the DNR_mgmt shapefile to show the areas that the DNR focuses on in the county. Clip the shapefile to only get the DNG_mgmt in the study area. Dissolve the new layer to get ride of the gird areas and just have the general areas visible.
After that Use the landcover again to create a layer with Urban or Built Up Areas. Intersect the buffer around the urban areas with the DNR_mgmt that was clipped and dissolved. Then erase new shapefile with the urban buffer to create the bear management area that is within the DNR management and is also away from the Urban areas.

Part 2: Scenario 1 - Finding suitable areas for the development of tourist resorts

When the multiple ring buffer is complete, in the symbology change the 6 names of the rings ranging from Very High to Low in distinct colors do show the 1 mile buffer zones.


Project Design

  1. Feature classes that hold digital data come in two flavors: those that reside within a geodatabase environment and those that stand-alone (e.g. shapefiles). Feature classes within geodatabases have two advantages: predefined attribute domains allow rapid entry of data either within forms in ArcPad or when editing directly within ArcMap. Below are examples of each of these approaches.
    • Geodatabases
      • Tutorials exist to help you create your own geodatabase
    • Shapefiles
      • Tutorials exist to help you create your own shapefiles
  2. Create a map project within ArcMap that contains base map layers and newly created feature classes
  • Set the 'Map Properties' for the ArcMap project to always use relative paths to locate data sources.
  • Load all base map layers and geologic feature classes into ArcMap
  • Create/download symbology (i.e. layer files) for the feature classes line data, point data , export feature classes and base layers to shapefiles and MrSid rasters with the ArcPad export toolbar in ArcMap. With an ArcMap project that uses geodatabase feature classes with defined domains, this automatically creates data entry forms like those that can be created manually with ArcPad Studio. Clipping data sets to project area boundaries can be done at this stage as well.
  • Customize toolbars (ArcPad, ArcMap)
    • A custom geologic mapping toolbar greatly simplifies the process of mapping
    • For examples: GPS, laser range finders, magnetometers, field microscopes, digital cameras


    Voir la vidéo: Tietokannat Osa 1: SQL perusteita (Octobre 2021).