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Comment créer une sortie de ligne à partir d'un tampon au lieu d'un polygone ?

Comment créer une sortie de ligne à partir d'un tampon au lieu d'un polygone ?


Je cherche à créer un tampon de ligne gradué comme dans l'image ci-jointe. Je me demandais s'il y avait un outil direct pour le faire? Je peux le faire en quelques étapes, mais cela peut prendre trop de temps.

J'ai également essayé d'utiliser la copie parallèle, mais cela ne fonctionne pas car les lignes sont déformées et ne vont pas sur toute la longueur de la ligne rouge à la ligne rouge.

Il y a peut-être un outil en analyste spatial que je ne connais pas.


Essayez d'utiliser une combinaison de l'outil Tampon à anneaux multiples, puis de l'outil Polygone à ligne, cela devrait vous donner ce que vous recherchez.


vous pouvez également utiliser l'outil de trace avec un décalage (si vous êtes dans une session d'édition). Pour le décalage, appuyez sur "o" lorsque vous dessinez.


Décalages créés autour de l'entité linéaire en entrée

Buffer dérivé des décalages


Option A : Utiliser les outils Buffer et Minimum Bounding Geometry

1. Lancez ArcMap et ajoutez la classe d'entités ponctuelles ou le fichier de formes à la carte.

2. Pour créer des limites autour de points à une distance spécifiée, accédez à ArcToolbox > Outils d'analyse > Proximité > Tampon, ou accédez à Géotraitement > Tampon.

3. Dans la fenêtre Buffer, remplissez les champs. Pour exécuter l'outil, cliquez sur OK.

4. Pour créer des polygones carrés pour les zones tampons de polygones créées ci-dessus, accédez à ArcToolbox > Outils de gestion des données > Entités > Géométrie de délimitation minimale.

5. Dans la fenêtre Minimum Bounding Geometry, remplissez les champs comme suit :
Entités en entrée : les polygones tampons créés à l'étape 4
Classe d'entités en sortie : l'emplacement de sortie souhaité pour les polygones carrés
Type de géométrie : ENVELOPPE
Options de groupe : AUCUN

6. Pour exécuter l'outil, cliquez sur OK.

1. Effectuez les étapes 1 à 3 répertoriées dans l'option A.

2. Pour créer des polygones carrés pour les tampons de polygones créés ci-dessus, accédez à ArcToolbox > Outils de gestion des données > Entités > Enveloppe d'entités vers polygone.

3. Dans la fenêtre Enveloppe de fonction vers polygone, remplissez les champs comme suit :
Entités en entrée : les polygones tampons créés à l'étape 2
Classe d'entités en sortie : l'emplacement de sortie souhaité pour les polygones carrés

4. Cliquez sur OK. Il y a une zone tampon carrée autour de l'entité ponctuelle.


Créer des entités à partir d'un fichier texte

Cet outil créera une classe d'entités basée sur les coordonnées fournies dans un fichier texte. Les fichiers texte peuvent être la sortie de l'outil Écrire des entités dans un fichier texte ou des fichiers que vous avez créés.

Les fichiers texte doivent être délimités par des espaces et auront des formats différents, selon le type de géométrie.

Il n'est pas nécessaire de fournir des valeurs z et m aux coordonnées du point. Les valeurs de 1.#QNAN sont attribuées aux valeurs z et m non fournies.

Si vous utilisez un séparateur de milliers, le script ne fonctionnera pas correctement. Au lieu d'utiliser 1 023,5, utilisez 1023,5.

Le script est capable de gérer divers séparateurs décimaux. Par exemple, les données des États-Unis seront souvent au format 1234,5, tandis que les données d'Europe peuvent être au format 1234,5. Spécifiez le séparateur décimal qui correspond à vos données. Si vous n'avez que des nombres entiers, vous pouvez spécifier n'importe quel séparateur que vous voulez.

Le paramètre de référence spatiale est facultatif. Si vous connaissez la référence spatiale des coordonnées du texte d'entrée, vous pouvez cependant la spécifier, ce n'est pas obligatoire. Si spécifié, la classe d'entités en sortie aura la référence spatiale que vous avez sélectionnée.

Les fichiers texte qui représentent des points doivent être au format suivant : La première ligne doit contenir le mot Point pour indiquer le type de géométrie et les lignes suivantes doivent avoir les coordonnées id et x,y,z,m des points délimitées par un espace. La dernière ligne doit contenir le mot END. En général, cela ressemblera à ceci :

Les fichiers texte qui représentent des multipoints doivent être au format suivant : La première ligne doit contenir le mot Multipoint pour indiquer le type de géométrie et la structure continue avec le numéro d'identification du premier groupe de points (id x y z m), suivi d'un zéro. Les points eux-mêmes suivent. La dernière ligne doit contenir le mot END. En général, cela ressemblera à ceci :

Les fichiers texte qui représentent les lignes doivent être au format suivant : La première ligne doit contenir le mot Polyline pour indiquer le type de géométrie et la structure continue avec le numéro d'identification de la première ligne, suivi du numéro de pièce (dans le cas où il s'agit d'un multipart ligne). Les coordonnées du point suivent. La dernière ligne doit contenir le mot END. En général, cela ressemblera à ceci :

L'exemple ci-dessous représente une classe d'entités linéaires avec deux entités. La caractéristique zéro contient deux parties.

Les fichiers texte qui représentent des polygones doivent être au format suivant : La première ligne doit contenir le mot Polygone pour indiquer le type de géométrie et la structure continue avec le numéro d'identification de la première ligne, suivi du numéro de pièce (dans le cas où il s'agit d'un multipart polygone). Les coordonnées des points pour la pièce et la fonction respectives suivent. Dans le cas d'un anneau intérieur, le mot InteriorRing (pas d'espace) est écrit avant le groupe de coordonnées. Les polygones doivent être fermés, c'est-à-dire que le premier et le dernier point doivent être identiques. La dernière ligne doit contenir le mot END. En général, cela ressemblera à ceci :

Dans l'exemple ci-dessous, il y a deux polygones. Le polygone zéro a deux parties. La deuxième partie a un anneau intérieur. Le polygone un est un polygone normal.

Tous les exemples ci-dessus fonctionneront. Transmettez-les dans un fichier texte, enregistrez le fichier texte et utilisez-le comme entrée dans l'outil.


Méthodes

Les mesures PLANAR reflètent la projection de données géographiques sur la surface 2D (en d'autres termes, elles ne prendront pas en compte la courbure de la terre). Les types de mesure GEODESIC , GREAT_ELLIPTIC , LOXODROME et PRESERVE_SHAPE peuvent être choisis comme alternative, si vous le souhaitez.

  • GÉODÉSIQUE —La ligne la plus courte entre deux points quelconques de la surface terrestre sur un sphéroïde (ellipsoïde). Une ligne géodésique est utilisée lorsque vous souhaitez déterminer la distance la plus courte entre deux villes pour la trajectoire de vol d'un avion. Ceci est également connu comme une grande ligne circulaire si elle est basée sur une sphère plutôt que sur un ellipsoïde.
  • GREAT_ELLIPTIC —La ligne sur un sphéroïde (ellipsoïde) définie par l'intersection à la surface d'un plan passant par le centre du sphéroïde et les points de départ et d'extrémité d'un segment. Ceci est également connu comme un grand cercle lorsqu'une sphère est utilisée.
  • LOXODROME —Un loxodrome n'est pas la distance la plus courte entre deux points, mais définit plutôt la ligne de relèvement constant, ou azimut. Les grands itinéraires circulaires sont souvent divisés en une série de loxodromes, ce qui simplifie la navigation. Ceci est également connu comme une ligne de rhumb.
  • PLANAR —Les mesures planaires utilisent les mathématiques cartésiennes 2D pour calculer les longueurs et les surfaces. Cette option n'est disponible que lors de la mesure dans un système de coordonnées projetées et le plan 2D de ce système de coordonnées sera utilisé comme base pour les mesures.
  • PRESERVE_SHAPE —Ce type calcule l'aire ou la longueur de la géométrie à la surface de l'ellipsoïde terrestre, pour la géométrie définie dans un système de coordonnées projetées ou géographiques. Cette option préserve la forme de la géométrie dans son système de coordonnées.

(La valeur par défaut est GÉODÉSIQUE)

Valeur de retour

Renvoie un tuple d'angle (en degrés) et de distance (en mètres) à un autre point.

Valeur de retour

La limite d'un polygone est une polyligne. La limite d'une polyligne est un multipoint, correspondant aux extrémités de la ligne. La limite d'un point ou d'un multipoint est un point ou un multipoint vide.

La distance de tampon est dans les mêmes unités que la géométrie qui est tamponnée.

Une distance négative ne peut être spécifiée que par rapport à une géométrie polygonale.

Valeur de retour

La géométrie du polygone tamponné.

Objet d'étendue utilisé pour définir l'étendue du découpage.

Valeur de retour

Une géométrie en sortie découpée à l'étendue spécifiée.

Valeur de retour

Une valeur booléenne de retour True indique que cette géométrie contient la deuxième géométrie.

Valeur de retour

La géométrie résultante. L'enveloppe convexe d'un seul point est le point lui-même.

Valeur de retour

Une valeur booléenne de retour True indique que les deux géométries se coupent dans une géométrie d'un type de forme inférieur.

La géométrie de la polyligne de coupe.

Valeur de retour

Le type de densification, DISTANCE , ANGLE ou GEODESIC .

  • DISTANCE —Crée une nouvelle entité qui est une approximation linéaire par morceaux de l'entrée.
  • ANGLE —Crée une nouvelle entité qui est une approximation linéaire par morceaux de l'entrée. Les sommets sont introduits aux points où l'angle entre les tangentes à ces points est l'angle fourni.
  • GEODESIC —Densifie et remodèle les segments entre les sommets en entrée de sorte que les segments en sortie suivent le chemin au sol le plus court reliant les sommets en entrée.

La distance maximale entre les sommets. La distance réelle entre les sommets sera généralement inférieure à la distance maximale car les nouveaux sommets seront uniformément répartis le long du segment d'origine.

Si vous utilisez un type DISTANCE ou ANGLE , la distance est mesurée dans les unités de la référence spatiale de la géométrie. Si vous utilisez un type de GEODESIC , la distance est mesurée en mètres.

Densifier utilise des lignes droites pour approximer les courbes. Vous utilisez la déviation pour contrôler la précision de cette approximation. L'écart est la distance maximale entre le nouveau segment et la courbe d'origine. Plus sa valeur est petite, plus il faudra de segments pour approximer la courbe.

Si vous utilisez un type DISTANCE , l'écart est mesuré dans les unités de la référence spatiale de la géométrie. Si vous utilisez un type d'ANGLE , l'écart est mesuré en radians. Si vous utilisez un type de GEODESIC , la déviation n'est pas utilisée.


5 réponses 5

Pour utiliser le framebuffer comme console, vous avez besoin du module fbdev. Vous devrez peut-être recompiler votre noyau.

Vous pouvez également être intéressé par le projet DirectFB, qui est une bibliothèque qui facilite l'utilisation du framebuffer. Il existe également des applications et des environnements GUI déjà écrits pour cela.

Plusieurs personnes ont répondu aux parties de votre question traitant du noyau et mettant images (plutôt que du texte) sur le framebuffer, mais jusqu'à présent, le reste reste sans adresse. Oui, vous pouvez utiliser le sous-système de terminal virtuel du noyau pour créer un soi-disant console de tampon d'images. Mais il existe plusieurs outils qui vous permettent d'utiliser le périphérique framebuffer pour faire terminaux virtuels de l'espace utilisateur. Ceux-ci inclus:

    (Debian) &mdash un terminal virtuel en espace utilisateur conçu pour gérer les E/S CJK bien mieux que le sous-système du noyau. Sa force particulière réside dans la gestion des codages ISO 2022 non UTF, sa faiblesse particulière réside dans les codages UTF. (Debian) &mdash un terminal virtuel en espace utilisateur qui a engendré plusieurs forks dont jfbterm. Il a un tas de plug-ins de méthode d'entrée CJK.
  • bogl-bterm (Debian) &mdash un terminal virtuel en espace utilisateur qui a engendré des forks tels que niterm.
  • Le fbpad &mdash d'Ali Gholami Rudi est un terminal virtuel en espace utilisateur minimaliste qui ne dépend pas des bibliothèques X.
  • Les outils console-terminal-emulator et console-fb-realizer dans nosh &mdash, un terminal virtuel en espace utilisateur destiné à répliquer les terminaux virtuels du noyau Linux et FreeBSD/PC-BSD. Il n'a pas non plus de dépendances sur les bibliothèques X. &mdash un terminal virtuel en espace utilisateur qui est étroitement lié au serveur logind dans systemd et à ses notions de "sièges".

Ali Gholami Rudi en particulier a produit plus qu'un simple émulateur de terminal pour le travail de framebuffer. Il a également écrit une visionneuse PDF directe à framebuffer, une visionneuse VNC, un lecteur multimédia et un lecteur de Coran.

Une comparaison côte à côte complète dépasse le cadre de cette réponse, mais voici quelques points pertinents pour la question :

  • Comme indiqué, plusieurs programmes de terminal virtuel de l'espace utilisateur utilisent des bibliothèques X pour la gestion des polices, le mappage du clavier, les méthodes de saisie CJK, etc. Ce ne sont pas des clients X, mais ils ont des dépendances des bibliothèques X. fbpad et les outils nosh par conception n'utilisent aucune bibliothèque X.
  • Les programmes qui utilisent les bibliothèques X pour la gestion des polices utilisent bien sûr des polices X. Les autres prennent d'autres dispositions.
    • bogl-bterm et fbpad ont tous deux leurs propres formats de polices idiosyncratiques. L'un convertit les polices BDF en polices BOGL avec l'outil bdftobogl et l'autre convertit les polices TTF en polices "tinyfont" utilisées par fbpad avec l'outil ft2tf (Arch).
    • L'outil nosh console-fb-realizer utilise les mêmes polices "vt" que le nouveau sous-système de terminal virtuel du noyau FreeBSD 10.1, et partage donc l'outil de manipulation de polices FreeBSD vtfontcvt pour convertir les polices BDF.
    • Les outils nosh ont leur propre format de carte de clavier idiosyncratique, destiné à fournir un clavier complet compatible ISO 9995-3 avec le groupe ISO "commun" 2. On convertit les fichiers BSD kbdmap dans ce format avec l'outil console-convert-kbdmap. Encore une fois, ces fichiers kbdmap sont ceux utilisés avec le sous-système vt FreeBSD/PC-BSD.
    • fbpad ne fait pas du tout son propre mappage de clavier et s'appuie sur la présence du sous-système de terminal virtuel du noyau et de son mécanisme de mappage de clavier pour cela.
    • zhcon, fbterm, bogl-bterm, fbpad et kmscon fonctionnent sur la base que l'émulateur de terminal génère le programme shell/login sur le terminal, directement, en tant que processus enfant. Ils ont besoin de privilèges de superutilisateur pour générer une connexion .
    • Les outils nosh ont été conçus pour s'intégrer à un /etc/ttys (BSD), /etc/inittab (Linux system 5 init ) ou à un autre système existant, auquel ils laissent le travail de générer getty/login/shell. console-fb-realizer n'a besoin que de suffisamment de privilèges pour ouvrir le framebuffer et les périphériques d'événement d'entrée, qui n'ont pas besoin d'être des privilèges de superutilisateur, et pour accéder aux FIFO et aux fichiers ordinaires maintenus par console-terminal-emulator , qui à son tour n'a pas besoin de privilèges du tout.

    Tout cela est émulateurs de terminaux bien sûr. Si vous souhaitez supprimer l'émulation de terminal et mettre du texte sur le framebuffer plus directement, vous avez le choix :

    • bogl-bterm est bien sûr basé sur celui de Ben Pfaff La bibliothèque graphique de Ben une bibliothèque d'E/S framebuffer conçue pour être utilisée dans les environnements de configuration/sauvetage du système (et "pour les interfaces graphiques dans les PDA"). Vous pouvez bien sûr écrire des programmes qui l'utilisent directement.
    • Pour une maison à mi-chemin entre l'écriture d'un programme qui utilise une bibliothèque de tampons d'images pour faire son propre rendu et un programme qui crache des séquences d'échappement vers ce qu'il pense être un terminal : le terminal virtuel de l'espace utilisateur nosh est modulaire et se divise en pièces constitutives. On ne peut tout simplement pas utiliser console-terminal-emulator .

    console-fb-realizer utilise un fichier d'affichage avec un tableau de cellules de caractères, comme /dev/vcsa* mais un fichier ordinaire (pas un fichier de périphérique spécial de caractères) et avec des points de code Unicode, des attributs ECMA-48 et une couleur RVB 24 bits . On peut donc l'exécuter et simplement écrire caractère+attribut+couleur directement dans le fichier de tableau de cellules de caractères, laissant console-fb-realizer faire le rendu de la police dans le framebuffer.


    L'opération de tampon est une partie essentielle de la fonctionnalité SIG depuis les progiciels SIG intégrés d'origine de la fin des années 70 et du début des années 80, tels que ARC/INFO, Odyssey et MOSS. Bien qu'il ait été l'une des opérations SIG les plus largement utilisées au cours des années suivantes, dans une grande variété d'applications, il y a eu peu de recherches publiées sur l'outil lui-même, à l'exception du développement occasionnel d'un algorithme plus efficace. [3]

    La méthode fondamentale pour créer une zone tampon autour d'une entité géographique stockée dans un modèle de données vectorielles, avec un rayon donné r est le suivant : [4]

    • Point unique: Créez un cercle autour du point avec un rayon r.
    • Polyligne, qui consiste en une liste ordonnée de points (sommets) reliés par des lignes droites. Ceci est également utilisé pour la limite d'un polygone.
    1. Créer un tampon circulaire autour de chaque sommet
    2. Créez un rectangle le long de chaque segment de ligne en créant un segment de ligne en double en décalant la distance r perpendiculaire à chaque côté.
    3. Fusionnez ou dissolvez les rectangles et les cercles en un seul polygone.

    Les implémentations logicielles de l'opération de tampon utilisent généralement des modifications de cette stratégie pour traiter plus efficacement et avec plus de précision.

    Distance planaire vs distance géodésique Modifier

    Les implémentations traditionnelles supposaient que le tampon était créé sur un espace de coordonnées cartésiennes plan (c'est-à-dire créé par une projection cartographique) en utilisant la géométrie euclidienne, car les mathématiques et les calculs impliqués sont relativement simples, ce qui était important compte tenu de la puissance de calcul disponible à la fin des années 1970. En raison des distorsions inhérentes causées par les projections cartographiques, le tampon calculé de cette manière ne sera pas identique à celui tracé à la surface de la Terre à une échelle locale, la différence est négligeable, mais à des échelles plus petites, l'erreur peut être importante.

    Certains logiciels actuels, tels qu'Esri ArcGIS Pro et turf, offrent la possibilité de calculer les tampons à l'aide de distance géodésique, en utilisant un algorithme similaire mais calculé en utilisant la trigonométrie sphérique, y compris la représentation des lignes entre les sommets sous forme de grands cercles. [4] D'autres implémentations utilisent une solution de contournement en reprojetant d'abord la caractéristique sur une projection qui minimise la distorsion à cet endroit, puis en calculant le tampon planaire. [5]

    Options Modifier

    Le logiciel SIG peut offrir des variantes de l'algorithme de base, qui peuvent être utiles dans différentes applications : [1]

    • Embouts à la fin des tampons linéaires sont arrondis par défaut, mais peuvent être équarris ou un bout à bout (tronqué au sommet final)
    • Côté préférence peut être important, comme avoir besoin du tampon sur un seul côté d'une ligne, ou sur un polygone, en sélectionnant uniquement le tampon externe ou le tampon interne (parfois appelé un revers).
    • Largeur variable, dans lequel les entités d'une couche peuvent être tamponnées à l'aide de rayons différents, généralement donnés par un attribut.
    • Tampons communs, dans lequel les zones tampons de chaque entité d'une couche sont dissoutes en un seul polygone. Ceci est le plus souvent utilisé lorsque l'on ne se soucie pas de savoir quelle entité est proche de chaque point dans l'espace, mais seulement qu'un point est à proximité d'une entité (anonyme).
      (Implémentation PostGIS) dans turfjs dans JTS, la bibliothèque à la base de nombreuses commandes d'implémentations SIG open source dans l'outil GRASS dans Esri ArcGIS Pro
    1. ^ uneb de Smith, Michael J. Goodchild, Michael F. Longley, Paul A. (2018). "4.4.5 Mise en mémoire tampon". Analyse géospatiale : un guide complet des principes, des techniques et des outils logiciels (6e éd.).
    2. ^ Wade, T. et Smmer, S. eds. SIG de A à Z
    3. ^
    4. Bhatia, Sumeet Vira, Viral Choksi, Deepak Venkatachalam, P. (2012). « Un algorithme pour générer des tampons géométriques pour les couches d'entités vectorielles ». Sciences de l'information géospatiale. 16 (2) : 130-138. doi: 10.1080/10095020.2012.747643 .
    5. ^ uneb
    6. "Comment fonctionne le tampon (analyse)". Documentation ArcGIS Pro. Esri. Récupéré le 16 mars 2021.
    7. ^
    8. "ST_Tampon". Documentation PostGIS.

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    Comment créer une sortie de ligne à partir d'un tampon au lieu d'un polygone ? - Systèmes d'information géographique

    • apprendre à utiliser les sélections thématiques
    • apprendre à utiliser les jointures spatiales
    • apprendre à utiliser les relations tabulaires

    Effectuer une substitution de lecteur

    Effectuer une substitution de lecteur pour créer les lecteurs virtuels L et M.

      Ouvrez ArcMap et définissez le répertoire de travail sur votre lecteur M (Geoprocessing > Environments) :

    Créer une couche d'événements à partir des centres de gravité des polygones

    Nous nous intéressons à quels centres de parcelles d'inventaire forestier continu (CFI) sont proches des cours d'eau, et quelle est cette distance. Il peut y avoir une relation entre la quantité de bois, la composition des espèces, etc. et la distance aux cours d'eau

    Cependant, pour cet exercice, nous n'avons qu'une couche de polygones CFI. Parce que nous avons les tracés stockés sous forme de polygones, nous devons les convertir en points. Ce processus nous permettra de créer un jeu de données ponctuelles à partir des polygones.

      Exporter le FCI couche à M:NETID.gdbcfi. Notez que vous aurez maintenant 2 couches de polygones CFI dans la carte, l'une stockée sur le CD et l'autre sur votre clé USB. Assurez-vous que vous pouvez identifier quelle couche est laquelle.

    Maintenant, la table exportée est ajoutée à la carte (voir le La source languette).

    La boîte de dialogue affichera automatiquement les champs X et Y par défaut.

    Cliquez sur d'accord pour ajouter les points à la carte

    Vous venez de faire une copie des données de polygone CFR, d'ajouter les coordonnées X et Y à sa table, de créer des événements ponctuels à partir de ces coordonnées et enfin de créer un nouvel ensemble de données ponctuelles à partir des événements ponctuels.

    Sélection de points à proximité d'une ligne (2 méthodes)

      Du Sélection menu, choisissez Sélectionner par emplacement.

    Sélectionnez les fonctionnalités de cfi_centroid_points ce sont à une distance de fonctionnalités dans Ruisseaux avec une distance tampon de sélection de 50 pieds, comme indiqué :

    Bien que cette méthode vous permette de sélectionner facilement des entités qui se trouvent à une distance spécifiée d'entités dans une autre couche, elle ne vous indique pas exactement à quelle distance chaque entité se trouve de la source.

    Méthode 2 (plus compliquée, mais plus puissante)

      Cliquez avec le bouton droit sur le cfi_centroid_points calque et sélectionnez Jointures et relations > Jointure.

      Dans la première liste déroulante, sélectionnez Joindre les données d'une autre couche en fonction de l'emplacement spatial.

    Les centres des parcelles les plus sombres sont plus éloignés des ruisseaux et les centres des parcelles les plus clairs sont plus proches des ruisseaux. Pensez-vous que la proximité des cours d'eau peut affecter la composition en espèces de ces parcelles ? Comment le découvririez-vous ?

    Bien que la sélection d'entités soit identique dans les deux méthodes, en utilisant le champ de distance joint, non seulement vous pouvez sélectionner des entités qui se trouvent à une distance spécifiée, mais il est également possible de comprendre la distribution des distances.

    Vous venez d'effectuer plusieurs actions. Tout d'abord, vous avez converti une couche de polygones en une couche de points en utilisant les coordonnées X,Y des centroïdes des polygones. Cela peut être utile lorsque vous souhaitez représenter ou analyser des données surfaciques comme une série de points plutôt que comme des polygones. Deuxièmement, vous avez joint une table attributaire de points et une table attributaire de lignes, créant ainsi une nouvelle couche de points. Il s'agit d'un type spécial de jointure qui joint toujours les attributs des paires d'entités les plus proches et qui calcule également automatiquement la distance entre chaque paire d'entités. Une jointure spatiale point à ligne tire parti de la relation spatiale de proximité entre les entités de couches distinctes.

    Sélection de polygones adjacents

    Ce processus sélectionnera uniquement les peuplements adjacents à des peuplements âgés de 70 à 80 ans (sans compter les peuplements âgés de 70 à 80 ans).

      Ouvrez le Des stands table attributaire. Cliquez avec le bouton droit sur le AGE_CLASS_2003 champ et sélectionnez Résumer.

    Cela crée un tableau avec une valeur unique pour chaque classe d'âge de 10 ans, contenant un attribut supplémentaire pour la superficie totale au sein de chaque classe d'âge.

    Maintenant, votre sélection comprend ces stands dans la classe d'âge 71-80 ans.

    Appliquer et Fermer le dialogue.

    Vous venez d'effectuer une sélection d'un groupe d'entités spatiales en fonction de leur proximité avec un ensemble d'entités différent. Cela peut être utile lors de l'analyse de phénomènes qui sont affectés par la proximité ou l'adjacence. Par exemple, si un agent pathogène se propage d'une zone à une zone adjacente, vous pouvez l'utiliser pour trouver les emplacements possibles de propagation de l'agent pathogène.

    Sélection ligne sur polygone

    Quels ruisseaux DNR Type 4 & 5 traversent des peuplements jeunes à d'âge moyen ?

      Sélectionnez des peuplements jeunes à d'âge moyen (âge < 40 en 2004). ESTAB_YEAR est l'année d'implantation de chaque stand. Vous devrez saisir la valeur de l'année 1964, plutôt que de sélectionner dans la liste des valeurs, puisqu'il n'y a pas de peuplements établis en 1964.

    Appliquer et Fermer.

    Vous venez de sélectionner un ensemble d'entités linéaires qui traversent un ensemble d'entités polygonales. Ceci est utile lors de l'analyse de la relation entre les entités linéaires et leurs polygones sous-jacents. Par exemple, la qualité du revêtement routier dépend-elle du revenu médian des ménages par secteur de recensement? Ou la présence de saumon dans un tronçon de cours d'eau est-elle affectée par la surface terrière par acre dans une zone de gestion riveraine?

    Sélection polygonale en ligne

    Quelles tribunes sont traversées par des routes tertiaires ?

      Sélectionnez toutes les routes tertiaires avec une requête sur le Routes couche. Assurez-vous d'utiliser le Créer une nouvelle sélection méthode.

    Ce type d'analyse est l'inverse de l'analyse précédente. Dans ce cas, nous nous intéressons aux polygones susceptibles d'être affectés par les entités linéaires. Par exemple, quelles municipalités un projet régional de train léger sur rail traverse-t-il, ou quels peuplements forestiers pourraient être touchés par un déversement de carburant diesel dans un grand cours d'eau?

    Sélection de point dans un polygone

    Quels centres de parcelles CFI se trouvent dans des sols présentant un potentiel de chablis modéré à élevé ?

      Créez un nouveau bloc de données appelé Données de sol.

    Vous venez de faire une sélection de points qui se trouvent dans un ensemble donné de polygones. Ce type d'analyse est utile pour déterminer si les mesures ponctuelles sont affectées par les polygones dans lesquels elles se trouvent. Par exemple, la densité calculée à partir d'une série de points d'échantillonnage d'inventaire est-elle affectée par le type de sol à partir duquel les mesures ont été prises ?

    Sélection polygone sur point

    Quels peuplements forestiers chevauchent l'ensemble sélectionné de centres de parcelles CFI à potentiel de chablis modéré à élevé ?

      Assurez-vous que vos ensembles sélectionnés pour cfi_centroid_points sont définis sur des caractéristiques avec un potentiel de chablis modéré à élevé de la section précédente.

    Vous venez de sélectionner une série de polygones qui se chevauchent avec un autre ensemble de points sélectionné d'une autre couche. Ceci est utile pour déterminer s'il existe une relation entre un point et une couche de polygone. Par exemple, la composition en espèces des peuplements forestiers est-elle liée de quelque manière que ce soit à la classe d'aspect échantillonnée ou au type de sol ?

    Sélection polygone sur polygone

    Une autre façon d'aborder le problème précédent consiste à sélectionner des peuplements forestiers qui chevauchent des types de sol à chablis modéré à élevé. Les sélections polygone sur polygone sont effectuées de la même manière que les autres sélections couche sur couche.

    Voici une série de sélections polygone sur polygone à titre d'exemples. Essayez chacun d'eux. Les couches utilisées sont Sols (avec une sélection de polygones de chablis modérés à élevés) et le Des stands. Le type de relation est indiqué en gras. Notez que pour les reproduire, vous devrez modifier le symbole de sélection comme indiqué ci-dessous (en un remplissage de ligne diagonale).

    Stands qui
    couper
    polygones de sols sélectionnés,

    Cela surestime probablement le nombre de stands.


    Stands qui
    sont complètement à l'intérieur
    polygones de sols sélectionnés,

    Cela sous-estime probablement le nombre de stands.


    Stands qui
    contenir complètement
    polygones de sols sélectionnés


    Stands qui
    ont leurs centres dans
    polygones de sols sélectionnés

    Lequel de ceux-ci représente le plus étroitement la « réalité ? » C'est vraiment une question pour le spécialiste des ressources. Le SIG peut fournir un certain nombre de scénarios différents, mais la décision finale doit être prise par une personne qui connaît la ressource.

    Jointure spatiale : confinement (à l'intérieur)

    L'exemple d'analyse de parcelles CFI basées sur le type de sol sous-jacent à l'aide de sélections couche sur couche fonctionne bien pour une seule requête. Cependant, cela devient fastidieux si vous voulez savoir quelles parcelles se situent dans plusieurs types de sols différents. Ce type de problème est mieux résolu avec la jointure spatiale. Dans ce cas, la jointure spatiale se fera entre une couche de points et une couche de polygones, plutôt qu'une couche de points et de lignes dans l'une des sections précédentes.

      Effacer toutes les sélections (dans le menu, choisissez Sélection > Effacer les fonctionnalités sélectionnées). Cela efface toutes les sélections de n'importe quelle couche dans le bloc de données, alors qu'en cliquant avec le bouton droit sur une couche dans la table des matières et en choisissant Sélection > Effacer les fonctionnalités sélectionnées efface uniquement la sélection pour ce calque.

    Ajoutez la nouvelle table au document ArcMap.

    Ce tableau est un résumé qui a été fait à partir d'un champ joint. Il peut y avoir une tendance : les parcelles avec un potentiel de chablis plus faible semblent avoir une surface terrière plus élevée. Si les sols ont un plus grand potentiel de chablis, alors plus d'arbres devraient être renversés, donc la surface terrière sera plus faible.

    Après avoir sélectionné la ligne pour CD = 0 Cliquez sur Option en bas à droite de l'interface graphique du tableau, puis sélectionnez Tableaux associés > chablis::sols. Après cela, vous devriez voir les points avec CD = 0 également sélectionnés dans l'affichage de la carte.

    Vous venez d'utiliser la technique consistant à effectuer une jointure spatiale d'une table attributaire de polygones sur une table attributaire de points. Cela s'ajoute aux attributs de la table attributaire de points pour les polygones sous-jacents. Ceci est utilisé pour des tâches telles que la détermination du type de sol pour une série d'échantillons de parcelles de végétation.

    Jointure spatiale : proximité (la plus proche)

    Faire parcelles plus près des ruisseaux ont un volume de feuillus plus élevé que les parcelles plus éloignées des ruisseaux? Répondre à cela peut nécessiter une jointure de table délicate.

      Ajouter le Ruisseaux couche au bloc de données actuel.

    Chaque centre de parcelle est codé avec les attributs du polygone de peuplement sous-jacent. Nous connaissons maintenant le type de forêt pour chaque centre de parcelle.

    Cette technique est utilisée pour déterminer si l'emplacement spatial (dans ce cas, la distance aux cours d'eau) semble avoir une relation avec les propriétés physiques de l'emplacement. Vous pouvez l'utiliser pour aider à répondre quantitativement à la question : pour un groupe de nids de guillemots marbrés, quel type de végétation sous-jacente est le plus proche des cours d'eau ou le plus éloigné des routes ?


    Comment créer une sortie de ligne à partir d'un tampon au lieu d'un polygone ? - Systèmes d'information géographique

    Ajoutez un service de carte ArcGIS REST personnalisé à la carte.

    Charger les calques de la session précédente ?

    Calques Géomètre-Général

    Couches de démarcation

    Couches de ressources

    Calques personnalisés

    Cliquez sur la carte pour obtenir des informations sur l'emplacement.

    Afficher la fenêtre d'informations sur la carte

    />

    Cliquez sur un bouton pour activer l'outil de dessin.
    Maintenez la touche CTRL enfoncée pour activer la capture.

    Utilisez les options ci-dessous pour définir l'étendue et la disposition de la carte en sortie.

    Titre de la carte Mise en page
    Paysage Portrait

    Taille de la page
    A4 A3 A2 A1

    Rotation de la page (-180° - 180°)

    Format d'exportation
    JPEG PDF

    Le degré
    Échelle actuelle
    Étendue actuelle
    Cape de Western
    Tous les graphiques
    À l'échelle
    Exporter la carte

    Type de match
    Contient exact

    Sélectionnez la base de données de recherche
    L'arpenteur général des fermes
    Arpenteur-général Erven
    Adresse ou lieu

    Sélectionner un ensemble de fonctionnalités
    Caractéristiques de dessin (0)
    Caractéristiques du cadastre SG (0)

    Importez un fichier GPX, KML, KMZ ou Shapefile (zippé) en tant qu'éléments graphiques.

    • Dessiner un graphique sur la carte
    • Spécifiez la distance tampon et les unités
    • Activer le Sélection de tampon bouton
    • Cliquez sur un graphique pour sélectionner l'entité à tamponner
    • Attendez que le graphique de la zone tampon soit ajouté à la carte en tant que graphique

    Convertir une coordonnée entre différents systèmes de coordonnées. Les options disponibles sont pertinentes pour l'Afrique du Sud.

    X:
    Y :
    Taper:
    Données:
    Méridien central : (17-33)

    Système de coordonnées en sortie

    Taper:
    Données:
    Méridien central : (17-33)
    Résultat X :
    Résultat Y :

    Convertir le point de tracé des coordonnées en entrée
    Remarque : La projection Transverse Mercator (LO) utilise un facteur d'échelle de +1,0, qui est un format orienté sud du format de projection d'arpentage standard avec des valeurs négatives pour les coordonnées X et Y.

    • Dessiner un graphique linéaire sur la carte
    • Activer le Sélection de la ligne de profil bouton
    • Cliquez sur un graphique linéaire pour sélectionner l'intersection du profil
    • Attendez que le graphique de profil d'altitude interactif soit généré dans le conteneur sous la carte
    • Dessiner un graphique linéaire sur la carte
    • Spécifiez la distance et les unités du segment
    • Activer le Sélection de segment bouton
    • Cliquez sur un graphique pour sélectionner la fonctionnalité
    • Des points de marqueur de segment seront ajoutés à la carte sous forme de graphiques
    • Créer un polygone en dessinant ou en convertissant un graphique d'entité
    • Sélectionnez le Période NDVI pour le graphique
    • Activer le Sélection de zone NDVI bouton
    • Cliquez sur un graphique polygonal à utiliser comme zone de statistiques
    • Le graphique NDVI sera affiché dans la boîte de dialogue.
    • Créer un polygone en dessinant ou en convertissant un graphique d'entité
    • Sélectionnez une couche de jeu de données statistiques
    • Activer le Sélection de la zone de statistiques bouton
    • Cliquez sur un graphique polygonal pour sélectionner la zone pour les statistiques.
    • Les résultats seront affichés dans la boîte de dialogue et ajoutés à la liste des résultats sous le bouton.

    Couches:

    Sélection de la zone de statistiques OFF

    Couches

    Ajoutez un service de carte ArcGIS REST personnalisé à la carte.

    Informations sur la couche

    Nouveau signet

    Supprimer le signet

    CapFermeMapper

    CapeFarmMapper est un produit du ministère de l'Agriculture du Cap occidental. Cet outil de cartographie en ligne est conçu pour aider aux requêtes d'informations spatiales et à la prise de décision dans les domaines de l'agriculture et de la gestion de l'environnement.

    L'application fournit des fonctionnalités pour :

    • visualiser et interroger les couches spatiales de la base de données spatiale WCDoA,
    • rechercher la ferme Western Cape Surveyor-General et la base de données du cadastre erven,
    • dessiner et mesurer des entités sur la carte,
    • importer et exporter des données géographiques
    • composer et exporter des cartes numériques

    Les données présentées sur ce site proviennent de diverses sources et dépositaires et leur exactitude ne peut être garantie. Les limites sont souvent incorrectes ou obsolètes. Vous devez recouper les diagrammes d'arpentage et les informations sur les actes pour les travaux importants. Any person using this information will be doing so at own risk and the said organisation or any other party will under no circumstances be responsible for any loss suffered by any person/organisation using the information contained in this application.

    The user manual provides instructions and definitions for using the application. Please download the document here.

    Chrome Users: To allow viewing of NGI layers and downloading of SG diagrams, please follow the instructions in the document (link below).

    For assistance or queries regarding the application, please contact the Spatial Information & Mapping Services unit at the Western Cape Department of Agriculture.


    Remote Sensing Techniques and GIS Notes Unit-5

    Download Remote Sensing Techniques and GIS notes for Civil Engineering Sixth Semester Regulation 2013. Here you can download the notes for RS & GIS with good quality image explanation system with no watermark.

    &ldquoIt is a very rare Anna University notes exclusively first time in AUHIPPO&rdquo

    Remote sensing is the art and science of making measurements of the earth using sensors on aeroplanes or satellites. These sensors collect data in the form of images and provide specialised capabilities for manipulating, analysing, and visualising those images. Remote sensed imagery is integrated within a GIS.

    A geographic information system (GIS) is a computer-based tool for mapping and analysing feature events on earth.

    UNIT V DATA ENTRY, STORAGE AND ANALYSIS

    Data models &ndash vector and raster data &ndash data compression &ndash data input by digitization and scanning &ndash attribute data analysis &ndash integrated data analysis &ndash Modeling in GIS Highway alignment studies &ndash Land Information System.

    DATA MODEL AND STRUCTURE

    The data model represents a set of guidelines to convert the real world (called entity) to the digitally and logically represented spatial objects consisting of the attributes and geometry. The attributes are managed by thematic or semantic structure while the geometry is represented by geometric-topological structure.

    There are two major types of geometric data model

    Vector Data Model: [data models] A representation of the world using points, lines, and polygons. Vector models are useful for storing data that has discrete boundaries, such as country borders, land parcels, and streets.

    Raster Data Model: [data models] A representation of the world as a surface divided into a regular grid of cells. Raster models are useful for storing data that varies continuously, as in an aerial photograph, a satellite image, a surface of chemical concentrations, or an elevation surface.

    Example &ndash Raster Data and Vector Data

    A) Vector Data

    Vector data is not made up of a grid of pixels. Instead, vector graphics are comprised of vertices and paths.

    The three basic symbol types for vector data are

    • Points
    • Lines And
    • Polygons (areas).

    Since the dawn of time, maps have been using symbols to represent real-world features. In GIS terminology, real-world features are called spatial entities.

    The cartographer decides how much data needs to be generalized in a map. This depends on scale and how much detail will be displayed in the map. The decision to choose vector points, lines or polygons is governed by the cartographer and scale of the map.

    Point Vector Data Type: Simple XY Coordinates

    Vector points are simply XY coordinates. When features are too small to be represented as polygons, points are used.

    For Example: At a regional scale, city extents can be displayed as polygons because this amount of detail can be seen when zoomed in. But at a global scale, cities can be represented as points because the detail of city boundaries cannot be seen.

    Vector data are stored as pairs of XY coordinates (latitude and longitude) represented as a point. Complementary information like street name or date of construction could accompany it in a table for its current use.

    Vector Data Type Line: Connect the dots and it becomes a line feature. Vector lines connect vertices with paths. If you were to connect the dots in a particular order, you would end up with a vector line feature.

    Lines usually represent features that are linear in nature. Cartographers can use a different thickness of line to show size of the feature. Pour Exemple, 500 meter wide river may be thicker than a 50 meter wide river. They can exist in the real-world such as roads or rivers. Or they can also be artificial divisions such as regional borders or administrative boundaries.

    Points are simply pairs of XY coordinates (latitude and longitude). When you connect each point or vertex with a line in a particular order, they become a vector line feature. Networks are line data sets but they are often considered to be different. This is because linear networks are topologically connected elements. They consist of junctions and turns with connectivity. If you were to find an optimal route using a traffic line network, it would follow one-way streets and turn restrictions to solve an analysis. Networks are just that smart.

    Vector Data Type Polygon: Connect the dots and enclose. It becomes a polygon feature

    When a set of vertices are joined in a particular order and closed, they becomes a vector Polygon feature. In order to create a polygon, the first and last coordinate pair are the same and all other pairs must be unique. Polygons represent features that have a two-dimensional area.

    Examples of polygons are buildings, agricultural fields and discrete administrative areas. Cartographers use polygons when the map scale is large enough to be represented as polygons.

    VECTOR AND RASTER &ndash ADVANTAGES AND DISADVANTAGES

    There are several advantages and disadvantages for using either the vector or raster data model to store spatial data. These are summarized below.

    Vector Data:

    Graphic output is usually more aesthetically pleasing (traditional cartographic representation)

    Since most data, e.g. hard copy maps, is in vector form no data conversion is required.

    Accurate geographic location of data is maintained.

    Allows for efficient encoding of topology, and as a result more efficient operations that require topological information, e.g. proximity, network analysis.

    For effective analysis, vector data must be converted into a topological structure. This is often processing intensive and usually requires extensive data cleaning. As well, topology is static, and any updating or editing of the vector data requires re-building of the topology.

    Algorithms for manipulative and analysis functions are complex and may be processing intensive. Often, this inherently limits the functionality for large data sets, e.g. a large number of features.

    Continuous data, such as elevation data, is not effectively represented in vector form. Usually substantial data generalization or interpolation is required for these data layers.

    Spatial analysis and filtering within polygons is impossible

    Raster Data

    The geographic location of each cell is implied by its position in the cell matrix. Accordingly, other than an origin point, e.g. bottom left corner, no geographic coordinates are stored.

    Due to the nature of the data storage technique data analysis is usually easy to program and quick to perform.

    The inherent nature of raster maps, e.g. one attribute maps, is ideally suited for mathematical modeling and quantitative analysis.

    Grid-cell systems are very compatible with raster-based output devices, e.g. electrostatic plotters, graphic terminals.

    The cell size determines the resolution at which the data is represented.

    It is especially difficult to adequately represent linear features depending on the cell resolution. Accordingly, network linkages are difficult to establish.

    Processing of associated attribute data may be cumbersome if large amounts of data exists. Raster maps inherently reflect only one attribute or characteristic for an area.

    Since most input data is in vector form, data must undergo vector-to-raster conversion. Besides increased processing requirements this may introduce data integrity concerns due to generalization and choice of inappropriate cell size.

    Most output maps from grid-cell systems do not conform to high-quality cartographic needs.


    RASTER DATA COMPRESSION

    THE QUADTREE REPRESENTATION

    DATA INPUT (GEOSPATIAL DATA)

    Digitization: Digitizing is the process of interpreting and converting paper map or image data to vector digital data.

    Heads down digitization

    Digitizers are used to capture data from hardcopy maps. Heads down digitization is done on a digitizing table using a magnetic pen known as Puck. The position of a cursor or puck is detected when passed over a table inlaid with a fine mesh of wires. The function of a digitizer is to input correctly the coordinates of the points and the lines. Digitization can be done in two modes:

    Figure 3: Heads down digitization

    1. Point mode: In this mode, digitization is started by placing a point that marks the beginning of the feature to be digitized and after that more points are added to trace the particular feature (line or a polygon). The number of points to be added to trace the feature and the space interval between two consecutive points are decided by the operator.
    2. Stream mode: In stream digitizing, the cursor is placed at the beginning of the feature, a command is then sent to the computer to place the points at either equal or unequal intervals as per the position of the cursor moving over the image of the feature.

    Heads-up digitization

    This method uses scanned copy of the map or image and digitization is done on the screen of the computer monitor. The scanned map lays vertical which can be viewed without bending the head down and therefore is called as heads up digitization. Semi-automatic and automatic methods of digitizing requires post processing but saves lot of time and resources compared to manual method and is described in the following section.

    Figure 4: Screenshot of On-screen/Heads up digitization

    Digitizers for Vector Data Input

    Tablet digitizers with a free cursor connected with a personal computer are the most common device for digitizing spatial features with the planimetric coordinates from analog maps. The analog map is placed on the surface of the digitizing tablet as shown in Figure 3.2. The size of digitizer usually ranges from A3 to A0 size.

    The digitizing operation is as follows.
    Step 1 : a map is affixed to a digitizing table.
    Step 2 : control points or tics at four corners of this map sheet should be digitized by the digitizer and input to PC together with the map coordinates of the four corners.
    Step 3 : map contents are digitized according to the map layers and map code system in either point mode or stream mode at short time interval.
    Step 4 : editing errors such as small gaps at line junctions, overshoots, duplicates etc. should be made for a clean dataset without errors.
    Step 5 : conversion from digitizer coordinates to map coordinates to store in a spatial database.

    Major problems of Map Digitization are :
    &ndash the map will stretch or shrink day by day which makes the newly digitized points slightly off from the previous points.
    &ndash the map itself has errors
    &ndash discrepancies across neighboring map sheets will produce dis-connectivity.

    -operators will make a lot of errors and mistakes while digitizing as shown in Figure 3.3.

    SCANNERS FOR RASTER DATA INPUT

    Scanner are used to convert from analog maps or photographs to digital image data in raster format. Digital image data are usually integer-based with one byte gray scale (256 gray tones from 0 to 255) for black and white image and a set of three gray scales of red (R), green (G) and blue(B) for color image.

    The following four types of scanner are commonly used in GIS and remote sensing.

    une. Mechanical Scanner

    It is called drum scanner since a map or an image placed on a drum is digitized mechanically with rotation of the drum and shift of the sensor as shown in Figure 3.4(a). It is accurate but slow

    b. Video Camera

    Video camera with CRT (cathode ray tube) is often used to digitize a small part of map of firm. This is not very accurate but cheap. (see Figure 3.4(b))

    c. CCD Camera

    Area CCD camera (called digital still camera) instead of video camera will be also convenient to acquire digital image data (see Figure 3.4 (c)). It is more stable and accurate than video camera.

    ré. CCD Scanner

    Flat bed type or roll feed type scanner with linear CCD (charge coupled device) is now commonly used to digitize analog maps in raster format, either in mono-tone or color mode. It is accurate but expensive.

    Table 3.2 shows the performance of major scanners.

    Scanned data:

    A scanner is used to convert analog source map or document into digital images by scanning successive lines across a map or document and recording the amount of light reflected from the data source. Documents such as building plans, CAD drawings, images and maps are scanned prior to vectorization. Scanning helps in reducing wear and tear improves access and provides integrated storage.

    There are three different types of scanner that are widely used:

    TYPES OF SCANNER

    Flat bed scanner is a PC peripheral which is small and comparatively inaccurate. The rotating drum scanners are accurate but they tend to be slow and expensive. Large format feed scanner are the most suitable type for inputting GIS data as they are cheap, quick and accurate.

    SPATIAL DATA ANALYSIS:

    Query is a logical question which is performed on the database to retrieve specific data. Queries are useful for checking the quality of the data and the results obtained. There are two types of queries that can be performed in GIS:

    • Aspatial or attribute queries: questions about the attributes of the feature. These do not include any spatial information. &ldquoWho owns the Star coffee shop?&rdquo is a simple query that does not involve analysis of any spatial component. Such queries could be performed by database software alone.
    • Spatial queries: It involves selection of features based on location or other spatial information.

    Where do the coffee shops with the same name lie in the city? Since the question asks for the location of coffee shops, the GIS software is able to show their locations on the digital map of the city.

    Two or more queries can be combined together to identify features of interest. Boolean operators such as AND, OR, NOT, and XOR are used to combine queries. The spatial operations can differ depending on the data model used. The spatial operations pertaining to the vector and raster models are described below

    Vector Operations and Analysis- Single Theme

    Nodepoint: Creates a new point theme from the nodes of arcs

    Imagine a road theme as shown in Figure (a) having road feature- a line theme where nodes are present at locations where two or more roads meet. At these intersections lie the traffic light poles. Now if one only wants to see the location of traffic lights in the area, he/she can use the Nodepoint to extract the point theme from the nodes of the line theme to represent the location of traffic light poles as shown in Figure (b).

    A buffer is a zone with a width created around a spatial feature and is measured in units of distance from the feature. The generated buffer takes the shape of the feature. In case of a point the buffer is a circle with a radius equal to the buffer distance. In case of a line, it is a band and for a polygon it is a belt of a specific buffer distance from the edge of polygon, surrounding the polygon. The inward buffer for a polygon is called setback (refer Figure (c), the polygon on the right hand side).

    Buffering is used for neighborhood analysis which aims to evaluate the characteristics of the area surrounding the spatial feature. Common examples of buffering include the identification of properties within a certain distance of an object, delineation of areas around natural features where human activities are restricted, determination of areas affected by location etc.

    Agrafe is used to subset a point, line or a polygon theme using another polygon theme as the boundary of the area of interest.

    In the illustration above, the input, point feature shows the location of drinking water wells in three villages. To know how many wells fall in village 1, the input feature class is clipped using the boundary of the village 1. The output feature class shows that five wells are present in village 1.

    Diviser causes the input features to form subset of multiple output feature classes. The split field&rsquos unique values form the names of the output feature classes.

    In the illustration above, a point theme of wells is split using the polygon theme of watershed boundaries. The output of this operation contains multiple feature classes which are named on the unique value of watershed boundaries (in this case, the unique value is the watershed number WS1, WS2 etc.). Each output class represents the number of wells present in a particular watershed i.e. WS1 or watershed 1 has three wells. Similarly, WS2, WS3 and WS4 have 3, 2, and 2 wells respectively.

    3. OVERLAY ANALYSIS

    syndicat creates a new theme by overlaying two polygon themes. It is same as &lsquoor&rsquo Boolean operator. The output theme contains the combined polygons and attributes of both themes. Only polygon themes can be combined using union.

    Let&rsquos say we are interested in knowing no potential zone for urban development. It is clear that no construction can be done on a water body or land covered by agriculture or forest. So, we can say union of areas under water, agriculture and forest would present us the area having no potential for urban development.

    Intersect creates a new theme by overlaying a point, line or polygon theme with an intersecting polygon theme. It is same as &lsquoand&rsquo Boolean operator. The output theme contains only the feature inside the intersecting polygons.

    From the same example given above, if we try to know the area having potential for urban development we need to intersect the polygon themes to get a common area which is not under water, agriculture or forest.

    From the same example given above, if we try to know the area having potential for urban development we need to intersect the polygon themes to get a common area which is not under water, agriculture or forest.

    4. NETWORK ANALYSIS

    It is a type of line analysis which involves set of interconnected lines. Railways, highways, transportation routes, rivers etc are examples of networks. Network analysis is used to find the shortest alternated routes between origins to destination Network Analyst provides network based spatial analysis tools for solving complex routing problems.

    Modeling in GIS Highway alignment studies:

    A. Highway Alignment: The position or the layout of the centre line of the highway on the ground is called the alignment. The Horizontal Alignment includes the straight path, the horizontal deviations and curves. Changes in gradient curves are covered under vertical alignment of roads.

    A new road should be aligned very carefully as improper alignment would result in one or more of the following disadvantages:

    1) Increase in construction cost

    2) Increase in maintenance cost

    3) Increase in vehicles operation cost

    4) Increase in accident rate.

    The basic requirements of an ideal alignment between two terminal stations are that it should be:

    1) Short 2) Easy 3) Safe 4) Economical

    B. Factor affecting Highway Alignment:

    The various factors which control the highway alignment in general may be listed as:

    1) Obligatory points 2) Traffic

    3) Geometric design 4) Economics

    5) Other considerations In hill roads additional care has to be given for: Stability- Drainage

    C. Stages of New Highway Project:

    1) Selection of route, finalization of highway alignment and geometric design details.

    2) Collection of materials and testing of subgrade soil and other construction material, mix design of pavement materials and design details of pavement layer.

    3) Construction stages including quality control.

    D. Steps Involved in a New Highway Project:

    1) Map study 2) Reconnaissance Survey 3) Preliminary survey

    4) Location of Final Alignment 5) Detailed survey 6) Material survey

    7) Design 8) Earth work 9) Pavement Construction

    E. Need of Study: The conventional method of highway alignment is a tedious and time consuming process

    &ndash The conventional highway alignment needs a lot of manual work and expensive

    &ndash Remote sensing and Geographical information system makes the highway alignment easier. It needs less man power,

    &ndash less time consuming and economic.

    F. Objectives of study: The objectives of the present study are as follows,

    &ndash To identify the factors that influence on highway alignment studies

    &ndash To prepare the thematic layers based on the identified factors

    &ndash To analyses the traffic volume and future expansion.

    &ndash To identify the favourable route for highway alignment.

    METHODOLOGY:

    The base (study area) map, Drainage, Slope and Contour maps were prepared with the help of SOI Toposheet (on 1:50,000 scale). IRS LISS III satellite data was used and by using Digital Image Processing techniques the following thematic maps such as geomorphology, Land use/ Land Cover were generated. The DEM is used in order to understand the terrain condition, environmental factors and social economic status in this study area. The factors considered are mainly related to the land use, geology, land value and soil. The weights and ranks are assigned to each of the above themes, according to expert opinions, for GIS analysis. After assigning weights and ranks these themes are overlaid to get an overlaid map. Finally, possible/feasible route was identified based on various physical and cultural parameters and their inherent properties. The cost reduction analysis was also done for substantiating the formation of highway. Finally, possible/feasible route was identified based on various physical and cultural parameters and their inherent properties. The cost reduction analysis was also done for substantiating the formation of highway.

    The main purpose of traffic survey are traffic monitoring, traffic control and management, traffic enforcement, traffic forecasting, model calibration and validating etc&hellip The purpose of caring out traffic volume count are designing, improving traffic system, planning, management. The traffic volume count study is carried out to get following useful information. Magnitudes, classifications and the time and directional split of vehicular flows- Proportion of vehicles in traffic stream- Hourly, daily, yearly and seasonal variation of vehicular flows- Flow fluctuation on different approaches at a junction or different parts of a road network system.

    Network analysis is used to find the shortest alternated routes between origins to destination Network Analyst provides network-based spatial analysis tools for solving complex routing problems.

    The purpose of this study was to develop a tool to locate a suitable less time consuming, Shortest route between two points. The GIS approach using ground parameters and spatial analysis provided to achieve this goal. Raster based map analysis provide a wealth of capabilities for incorporating terrain information surrounding linear infrastructure. Costs resulting from terrain, geomorphology, land use, drainage and elevation resulting the shortest routes for the study area. Results indicate that the route which was designed applying GIS method is avoid traffic problems ,less time consuming more environmentally effective, and cheaper. This proposed shortest route provides traffic free, pollution free, risk free, operating for movement of vehicle passing from chettikullam to kottar. Time and consumption of fuel will also be reduced considerably. GIS method can also be used for route determination for irrigation, drainage channels, power lines and railways.

    LAND INFORMATION SYSTEM (LIS)

    UNE Land Information System (LIS) is a geographic information system for cadastral (A cadastre utilisant un cadastral survey ou alors cadastral map, is a comprehensive register of the real estate of a country) and land-use mapping, typically used by local governments. [1]

    Land Information System (LIS) consists of an accurate, current and reliable land record cadastre and its associated attribute and spatial data that represent the legal boundaries of land occupancy and provides a very important base layer capable of integration into other geographic systems or as a separate solution that allows data to retrieve, create, update, store, view, analyze and publish land information.

    Cadastral surveys document the boundaries of land ownership, by the production of documents, diagrams, sketches, plans, charts, and maps. They were originally used to ensure reliable facts for land valuation and taxation.


    Voir la vidéo: MAB2: Kolmion kulmien summa