Suite

Couches intersectées séparées (sous forme de points)

Couches intersectées séparées (sous forme de points)


J'essaie d'établir les sorties de bassin versant en tant que points avec deux fichiers de forme dont je dispose; i.Les polygones des bassins versants ii. Le réseau fluvial

Comme je l'ai dit plus haut, j'essaie de définir les exutoires mais pour des raisons de géométrie du réseau fluvial (qui touche les limites du bassin versant) en conséquence, je prends les photos suivantes.

Vous pouvez voir que les véritables exutoires peuvent être définis, mais en raison de problèmes de géométrie, ils ne peuvent pas être séparés en tant que points uniques avec une relation 1-1 avec les bassins versants. J'ai essayé les boîtes à outils de polygones lisses et de polylignes et cela semble plutôt bien fonctionner.

Un autre problème est que lorsque j'essaie de sélectionner uniquement les bassins versants pour l'expérimentation, il sélectionne tous les points en amont avec les multiples attributs également dans la table partagée sous forme d'enregistrements multiples. Ce problème partiellement résolu par la boîte à outils "Multipart to Singlepart" et maintenant j'explore les impacts dans les tables attributaires ou comment résoudre tout double ou multi - les enregistrements restent toujours


J'avais un problème similaire. Je suis venu à une solution probablement étrange pour sélectionner les points de vente.

J'ai pris la polyligne de la rivière et je l'ai convertie en raster. Toutes les cellules de rivière ont obtenu la valeur 1. Ensuite, j'ai effectué une analyse Coût-Distance à partir de l'embouchure de la rivière avec le raster de la rivière comme surface de coût. Ainsi, chaque point du raster résultant représente la distance de la cellule à l'embouchure de la rivière.

Enfin, j'ai extrait les valeurs de distance aux points et sélectionné les points avec la plus petite valeur de distance pour chaque bassin versant.

J'espère que c'est plus utile que déroutant :-).


Exercice de laboratoire 6 : Analyse spatiale vectorielle

Dans cet exercice, vous utiliserez quelques-uns des analyse spatiale capacités d'ArcGIS pour :

  • Examinez les modèles d'emplacement des magasins de Cambridge en utilisant le 'jointure spatiale' des outils pour baliser les données de localisation des magasins (librairies, glaciers, disquaires) avec les caractéristiques démographiques de leur quartier. (Il s'agit d'une opération "point dans un polygone".)
  • Créer un 1 kilomètre amortir autour de la rue Ames.
  • Estimez le nombre de jeunes enfants vivant près de la rue Ames en :
    • Sécante le tampon Ames St. avec les données du groupe de blocs Cambridge
    • Répartition les enfants de chaque groupe de blocs divisé par le tampon proportionnellement à la zone du groupe de blocs qui se trouve dans le tampon
    • Les notes incluent une discussion sur les scripts VBA de mercredi dernier où nous avons identifié quels groupes de blocs appartenaient à quelle ville.

    Préliminaires

    Lancez ArcMap et ajoutez les couches suivantes depuis le casier de données de classe dans le répertoire M : data .

    M:datalanduse85.shp

    Utilisation des terres à Cambridge en 1999 par MassGIS

    M:datacambbgrp.shp (utilisez le shapefile, pas la couverture)

    Groupes de blocs du recensement américain de 1990 pour Cambridge

    M:datacambtigr (les 'arcs' de cette couverture)

    Fichier TIGER du recensement américain de 1990 pour Cambridge

    M:datacambridge_ice_cream.shp

    Magasins de crème glacée à Cambridge

    M:datacambridge_bookstores.shp

    Librairies à Cambridge

    M:datacambridge_record_stores.shp

    Magasins de disques/CD/cassettes à Cambridge

    La source des couches cambridge_ice_cream.shp , cambridge_bookstores.shp et cambridge_record_stores.shp est le site Web http://www.bigyellow.com/ du 1er novembre 1999. Les emplacements ont été téléchargés à partir de la page Web, puis géocodés dans ArcMap . Nous explorerons le géocodage des adresses plus tard dans le semestre. (Aujourd'hui, 'bigyellow' vous amène à 'superpages.com' et il y a peu de librairies et encore moins de magasins de disques/CD/cassettes à Cambridge - ou ailleurs !)

    Définissez les unités de la carte et les unités d'affichage de manière appropriée : étant donné que les jeux de données que nous utiliserons sont en coordonnées Mass State Plane, sélectionnez View > Data Frame Properties dans la barre de menu et définissez les unités de la carte en mètres et les unités d'affichage en miles . Si vous le souhaitez, vous pouvez également changer le nom en quelque chose de plus informatif que "Calques".

    Partie 1 : Point dans les analyses de jointure spatiale et de cluster de polygones

    ArcMap peut effectuer une opération de superposition « polygones vers point » à l'aide d'une jointure spatiale. Cette fois, nous allons explicitement configurer une jointure spatiale entre cambridge_bookstores.shp et cambbgrp.shp afin que les attributs de groupe de blocs puissent être ajoutés à la table de librairie.

    Jointure spatiale

    • Cliquez avec le bouton droit de la souris sur la couche cambridge_bookstores dans le bloc de données et sélectionnez joins and related > join . La fenêtre Join Data apparaîtra.
    • Sélectionnez "Rejoindre les données d'une autre couche en fonction de l'emplacement spatial" pour l'option " Que voulez-vous joindre à cette couche ".
    • Choisissez cambbgrp.shp pour la couche à joindre à la couche cambridge_bookstores.
    • Cochez l'option « ça tombe à l'intérieur » (notez que les options de la fenêtre « rejoindre les données » dépendent des types d'entités que vous essayez de joindre spatialement).
    • Spécifiez le nom ( bookstore_bgrp.shp ) du nouveau fichier et l'emplacement ( votre répertoire de travail ) où il est stocké.
    • Cliquez sur OK"

    Le nouveau fichier de forme que vous venez de créer ( bookstore_bgrp.shp ) sera ajouté dans votre bloc de données. Si vous examinez la table attributaire de bookstore_bgrp.shp, vous devriez maintenant voir les attributs de cambridge_bookstores et cambbgrp.shp . Les colonnes "Shape" ne sont pas de véritables attributs, elles servent d'espaces réservés liés à la géométrie des entités dans la couche de données afin de nous permettre d'effectuer les jointures spatiales requises.

    • Pour la définition du code d'utilisation des terres, veuillez consulter la définition d'utilisation des terres Massgis (Massachusetts Geographic Information Systems) à l'adresse
      http://www.state.ma.us/mgis/lus.htm

    Regardez de près le modèle des librairies. Est-ce que quelque chose a l'air intéressant ? Écrivez vos observations comme demandé dans la question 1 du devoir. Préparez une « mise en page » PDF de votre carte et soumettez-la comme réponse à la question 2.

    Pour crédit supplémentaire, ou juste pour le plaisir, refaites la jointure spatiale, en liant cette fois les groupes de blocs aux magasins de crème glacée et aux magasins de disques (cela nécessite une jointure spatiale pour chacune des couches de magasin) et affichez-les également sur la carte. Les emplacements de magasin supplémentaires vous aident-ils à voir un modèle ?

    Partie 2 : Analyse des tampons

    Dans cette partie du laboratoire, vous analyserez la démographie du quartier autour du centre de recherche biologique du MIT sur Ames Street. Vous vous appuierez sur ce que vous avez appris dans la partie « Mise en mémoire tampon simple » du laboratoire 3 pour effectuer une analyse plus élaborée. En particulier, lorsque la limite de la zone tampon traverse un groupe de blocs, vous répartirez les attributs de ce groupe de blocs en fonction de la fraction de la zone de ce groupe de blocs qui se trouve à l'intérieur de la zone tampon. Vous utiliserez ArcMap pour calculer le nombre d'enfants âgés de 5 ans ou moins qui vivent à moins de 1 km de l'installation.

    Pour commencer, tracez une zone tampon d'un kilomètre autour de la rue Ames. Vous allez d'abord sélectionner Ames Street dans la couverture cambtigr, puis tracer une zone tampon uniquement autour de cette rue. Pour ce faire, sélectionnez la couche cambtigr, puis utilisez la sélection > Sélectionner par attributs. élément de menu pour sélectionner les arcs où le champ "FNAME" est "Ames" et le champ "FTYPE" est "St" . Vous pouvez avoir du mal à repérer les arcs que vous venez de sélectionner, utilisez l'élément de menu Afficher > Zoomer les données > Zoomer sur les entités sélectionnées pour vous aider à les trouver. Vous devriez vous retrouver avec trois arcs sélectionnés.

    Dessinons maintenant une zone tampon d'un kilomètre autour de la rue Ames. Utilisez le Outils d'analyse > Proximity > buffer (voir la figure ci-dessous) dans la boîte à outils pour démarrer l'outil de tampon. Dans la première étape, assurez-vous de ne mettre en mémoire tampon que les fonctionnalités sélectionnées de cambtigr . Dans la deuxième étape, spécifiez une distance d'un kilomètre. Dans la troisième étape, dites-lui de dissoudre les barrières entre les tampons en sélectionnant "ALL" et enregistrez les résultats dans une nouvelle couche appelée amesbuf dans votre répertoire de travail. Une nouvelle couche de données appelée amesbuf apparaîtra dans votre cadre de données. Déplacez maintenant le calque amesbuf vers le bas pour que cambtigr et les calques de points s'affichent au-dessus du tampon. Vous devriez pouvoir voir clairement les arcs sélectionnés dans cambtigr au centre du tampon.

    Nombre d'enfants à moins d'un kilomètre de la rue Ames

    Puisque vous êtes intéressé à trouver le nombre d'enfants qui vivent dans la zone tampon, votre base de données doit inclure les variables d'âge pertinentes. Jetez un œil à la table attributaire de cambbgrp.shp dans ArcMap et notez qu'il existe plusieurs variables liées à l'âge qui contiennent des nombres numériques :
    Champs d'âge dans la table attributaire de cambbgrp.shp
    Domaine La description
    Age_lt_1 Nombre d'enfants de moins de 1 an
    Âge_1_2 Nombre d'enfants de 1 ou 2 ans
    Âge_3_4 Nombre d'enfants de 3 ou 4 ans
    Age_5 Nombre d'enfants de 5 ans
    Age_6 Nombre d'enfants de 6 ans

    Jetons un coup d'œil au tampon relatif aux groupes de blocs. Ajustez les propriétés d'affichage du calque cambbgrp.shp de sorte que seule une épaisse bordure de groupe de blocs noirs noirs soit affichée : définissez la couleur de premier plan sur transparent et la largeur du contour sur 2. Affichez le calque au-dessus de cambtigr et d'amesbuf . Vous pouvez voir qu'une partie de nombreux groupes de blocs se trouve dans la zone tampon. Nous ne voulons pas ignorer ces groupes de blocs fractionnés, ni inclure tous leurs enfants dans notre décompte. Estimons la proportion de chaque groupe de blocs qui tombe dans le tampon ? Les opérations d'union et d'intersection sont de bons outils pour cette analyse.

    Avant d'utiliser l'une de ces commandes, examinons les attributs de couverture amesbuf créés par la commande buffer. Lorsque vous ouvrez la table attributaire du tampon, vous devriez voir que la commande tampon a créé un tableau avec une ligne (puisque nous n'avons produit qu'un seul polygone tampon) et trois colonnes : le numéro d'identification de l'entité (fid), le type de forme (polygone) et une colonne intitulée 'ld' qui a une valeur de zéro (0). (Dans ce cas par défaut, l'opération de mise en mémoire tampon ne pas générer un champ, BufferDis , qui contient la distance de tampon que nous avons spécifiée lorsque nous avons créé le tampon).

    Les opérations d'union et d'intersection peuvent être utilisées pour « superposer » la couche de groupe de blocs avec la couche tampon de sorte que la couche combinée balise chaque entité (polygone) avec des attributs qui indiquent le groupe de blocs d'origine et si le polygone est à l'intérieur ou à l'extérieur du région tampon.

    Voyons maintenant en quoi les opérations d'union et d'intersection diffèrent. Nous utiliserons les deux opérations, union et intersect, pour combiner toutes les informations attachées à la couche cambbgrp.shp avec celles attachées à la couverture amesbuf. L'opération d'union calcule l'intersection géométrique de deux couvertures de polygones. Tous les polygones des deux couvertures seront divisés à leurs intersections et conservés dans la couverture en sortie. L'opération d'intersection, en revanche, ne conserve que les caractéristiques de la zone commune aux deux couvertures dans le fichier de sortie. Visuellement, la différence entre ces deux commandes est :

    Notez que dans l'outil tampon, la "couche d'entrée" est la couche intitulée "Couverture de polygone 1" dans le diagramme ci-dessus, et "Couverture de polygone 2" est appelée la "couche de superposition".

    Superposition de polygones : intersection

    Dans l'Arctoolbox, trouvez le couper outil (voir la figure suivante). Nous utiliserons cette option d'intersection pour créer un nouveau calque, amesbgbuf_i , qui combine les deux calques. Voici la procédure :

    • Démarrez la fenêtre d'intersection avec Toolbox>Analysis Tool>Intersect. élément du menu
    • Sélectionnez « Caractéristiques d'entrée »
    • Localisez cambbgrp.shp pour les « Caractéristiques d'entrée : »
    • Localisez amesbuf pour les « caractéristiques d'entrée : » (après cette étape, vous verrez les deux couches ci-dessus dans la partie "caractéristiques" de l'outil)
    • Spécifiez le fichier de sortie [votre répertoire de travail]/amesbgbuf_i.shp
    • Cliquez sur Terminer
    • Sélectionnez Calculer les valeurs.
    • Assurez-vous de cliquer sur le Avancée case pour permettre l'édition d'un script VBA
    • Coupez et collez l'instruction VBA suivante dans la zone de texte Script VBA

    Dim dblArea comme double
    Dim pArea comme IArea
    Définir pZone = [forme]
    dblArea = pArea.area

    Nous sommes maintenant prêts à calculer la fraction de chaque blockgroup qui tombe dans la zone tampon de la rue Ames et à utiliser cette fraction pour estimer le nombre d'enfants vivant dans la zone tampon. En supposant que la population est répartie uniformément dans chaque polygone de groupe d'îlots à Cambridge, nous pouvons estimer le nombre d'enfants vivant dans la zone tampon en multipliant le nombre d'enfants de chaque blockgroup par la fraction calculée [Newarea / Area]. (Si nous soupçonnons que les enfants sont très inégalement répartis dans un groupe de blocs, cette hypothèse de « distribution uniforme » peut ne pas être souhaitable.)

    Tout d'abord, nous allons calculer le rapport entre l'ancienne et la nouvelle superficie. Cliquez sur l'en-tête « Arearatio » et utilisez l'outil Calculer les valeurs. élément de menu à nouveau pour définir

    Superposition de polygones : Union

    • Dans les outils d'analyse, choisissez "Union" plutôt que "Intersection".
    • Faites le nom de la couche de sortie amesbgbuf_u.shp au lieu de amesbgbuf_i.shp.
    • Avant de calculer les statistiques sur amesbgbuf_u.shp , sélectionnez uniquement les groupes de blocs qui se trouvent dans le tampon. Vous pouvez les identifier car le champ "FID_amesbu" (transféré de la table attributaire du tampon) contient une valeur "0" pour ces cas. (Les parties des groupes de blocs qui se trouvent en dehors du tampon ont une valeur « -1 ».) Lorsque vous réunissez les couches, tous les attributs des deux couches sont transférés dans la nouvelle couche. Logiquement, si un polygone se trouve à l'extérieur de la zone tampon, il n'est alors pas possible d'affecter des champs de la couche tampon à ce polygone. Pour compenser, ArcMap remplira ces champs dans ces enregistrements avec des zéros (pour les champs numériques). Vous devrez utiliser l'élément de menu Sélectionner par attribut pour restreindre les lignes à celles du tampon avant d'effectuer le calcul des statistiques. Si vous ne le faites pas, votre réponse sera très différente de celle de la partie « intersection » de l'exercice.

    Reportez-vous aux informations de la zone "À propos de l'Union" pour vous aider à déterminer les couches d'entrée et de superposition. Vous devriez obtenir les mêmes résultats numériques pour le nombre d'enfants avec l'opération d'union ou d'intersection. La géographie, cependant, sera considérablement différente. Pour que vos calculs fonctionnent, cependant, vous devrez garder une trace des polygones de la couche amesbgbuf_u.shp qui se trouvaient à l'origine à l'intérieur du tampon, ce seront les polygones qui ont une valeur nulle dans le champ "FID_amesbu". Pourquoi n'est-ce pas un problème avec le calque que vous avez créé avec l'opération d'intersection ? Pensez à comment syndicat est différent de couper même si vous pouvez utiliser l'un ou l'autre comme un pas vers la même fin. Écrivez vos commentaires dans la section Question 5 du devoir.

    Partie 3 : autres outils de préparation à l'analyse spatiale (facultatif)

    - Dissoudre les caractéristiques et les calques de découpage

    Les exercices ci-dessus ne font qu'effleurer la surface des outils d'analyse spatiale dans ArcGIS. Nous n'avons pas le temps pour les exercices plus nécessaires. Cet exercice optionnel se concentre sur deux opérations courantes :

    1. DISSOLUTION - supposons que nous ayons une carte de groupe d'îlots de recensement et que nous souhaitions créer une carte de secteur de recensement. Nous pouvons utiliser l'outil « dissoudre » pour éliminer les limites des groupes d'îlots qui se trouvent à l'intérieur d'un secteur de recensement.
    2. CLIP - cette commande agit comme un emporte-pièce.

    Pour ces deux outils, la gestion appropriée des attributs d'entité est la partie délicate.

    Plutôt que de construire un nouvel exercice, nous vous renvoyons aux exercices de fondu et de découpage du manuel « Se familiariser avec ArcGIS » qui est en réserve pour la classe. Nous avons copié les données de ces exercices dans M:datachapter11 dans le casier de classe.

    Veuillez copier et coller tous les fichiers et répertoires sous M:datachapter11 dans votre espace de travail personnel. Dans le sous-répertoire chapitre11, vous trouverez deux fichiers de documents cartographiques ArcGIS, ex11a.mxd et ex11c.mxd. Ouvrez chaque fichier de document à l'aide d'ArcMap et faites les exercices comme indiqué dans le manuel « Mise en forme d'ArcGIS » page 270 (ex11a) et page 282 (ex11c). Vous n'avez pas à rendre vos sorties de la partie 3.

    Mission


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    Créé par Raj Singh. Modifié pour 1999-2009 par Thomas H. Grayson, Joseph Ferreira, Jeeseong Chung, Jinhua Zhao, Xiongjiu Liao et Diao Mi, Yang Chen et Yi Zhu.
    Dernière modification le 16 octobre 2010 par Joe Ferreira


    Structure de données de grille

    Les grilles sont mises en œuvre à l'aide d'une structure de données raster en mosaïque dans laquelle l'unité de base de stockage de données est un bloc rectangulaire de cellules. Les blocs sont stockés sur le disque sous forme compressée dans une structure de fichier de longueur variable appelée tuile. Chaque bloc est stocké sous la forme d'un enregistrement de longueur variable.

    La taille de la tuile d'une grille est basée sur le nombre de lignes et de colonnes de la grille au moment de la création. La limite supérieure de la taille d'une tuile est définie par l'application et est très grande (actuellement fixée à 4 000 000 x 4 000 000 de cellules). En conséquence, la plupart des grilles utilisées pour les applications SIG sont automatiquement stockées dans une seule tuile. Les données spatiales d'une grille sont automatiquement réparties sur plusieurs tuiles si la taille de la grille au moment de la création est supérieure à la limite supérieure de la taille d'une tuile.

    L'organisation du stockage bloqué pour les grilles prend en charge l'accès spatial séquentiel et aléatoire aux grands ensembles de données raster. La structure de blocage n'impose aucune restriction sur l'analyse conjointe des maillages. Les tuiles et les blocs de différentes grilles n'ont pas non plus besoin de coïncider dans l'espace de la carte pour l'analyse conjointe. La structure de tuiles et de blocs d'une grille est complètement cachée à l'utilisateur, qui crée et manipule toujours une grille comme s'il s'agissait d'un raster homogène de cellules uniformément carrées.

    Les grilles utilisent un schéma de compression raster de longueur d'exécution qui s'adapte au niveau du bloc. Chaque bloc est testé pour déterminer la profondeur (bits par cellule) à utiliser pour le bloc et pour déterminer quelle technique de stockage (cellule par cellule ou longueur de séquence codée) est la plus efficace. Le bloc est stocké dans le format qui nécessite moins d'espace disque. Le schéma de compression adaptative est le choix optimal en raison de sa capacité à représenter efficacement à la fois des données catégorielles homogènes et des données continues hétérogènes tout en prenant en charge une analyse conjointe utilisant les deux types de données. Les opérations à couche unique par cellule, telles que la reclassification des données, fonctionnent directement sur des séries de données sans décompression. Les opérations multicouches par cellule sur les couches d'entrée compressées croisent des séquences de données provenant des différentes couches et opèrent sur les séquences intersectées. Les opérations monocouche par quartier et les opérations multicouches par cellule qui mélangent des données compressées et non compressées étendent les exécutions dans les cellules et effectuent le traitement traditionnel cellule par cellule de manière transparente.

    La structure en pavés d'une grille est également transparente pour tous les programmes d'application qui accèdent aux données spatiales d'une grille. Les programmes qui manipulent les grilles accèdent aux données spatiales en définissant une fenêtre rectangulaire définie en coordonnées cartographiques.


    Couches intersectées séparées (sous forme de points) - Systèmes d'information géographique

    Bloc d'alimentation GEOG488
    Projet final
    Todd Spangler
    16 décembre 2008


    Acquisition et intégration de données spatiales pour le Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT)

    Un sentier linéaire de 16 miles appelé Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT) a récemment ouvert ses portes dans le comté de King George, en Virginie. Ce sentier d'utilisation récréative suit le chemin de fer abandonné de Dahlgren qui a fonctionné pendant la Seconde Guerre mondiale pour apporter des munitions et d'autres fournitures de Fredericksburg, en Virginie, à une base navale à Dahlgren, en Virginie. Le sentier est actuellement une propriété privée et a rencontré de nombreux obstacles jusqu'à sa cérémonie d'ouverture officielle en juillet 2008. Certains résidents locaux qui s'opposent au sentier ont exprimé leur inquiétude face à l'augmentation du bruit, des déchets et même des activités criminelles. D'autres soulignent que le sentier empiète sur un cimetière noir historique et certains ont soulevé des problèmes de sécurité concernant les sentiers à proximité d'un champ de tir extérieur. Un autre problème majeur est le manque de stationnement adéquat le long de la majeure partie du sentier, ce qui limite considérablement l'accès en toute sécurité pour les utilisateurs du sentier. Ces questions, ainsi que de nombreuses autres, sont actuellement traitées par la DRHT.

    Ce projet vise à montrer à la DRHT comment l'utilisation des données spatiales et de la technologie du système d'information géographique (SIG) peut l'aider à résoudre de nombreux problèmes auxquels elle est confrontée, notamment les préoccupations concernant la perception du public, la sécurité et les problèmes de stationnement. Une meilleure compréhension de la relation spatiale du sentier avec la zone environnante fournirait la perspicacité et la sensibilisation nécessaires pour trouver des solutions à ces défis. Le projet démontrera une approche systématique pour définir le(s) problème(s) de l'organisation, identifier et acquérir des données et intégrer ces données dans un SIG. L'utilisation de cette approche donnera à la DRHT les outils et les données nécessaires pour commencer à relever certains de leurs défis. Avec les bonnes données et les bons outils, DRHT sera capable d'effectuer des analyses, de prendre des décisions éclairées et de présenter ses conclusions grâce à une visualisation ou une cartographie efficace.

    Analyse des besoins des utilisateurs

    La liste suivante fournit à la DRHT quelques exemples de la manière dont les données spatiales pourraient être utilisées au profit de leur organisation.

    • Affaires publiques/Relations communautaires
      • Créez des cartes précises du sentier
        • Identifier les points d'accès aux sentiers
        • Identifier les aires de stationnement
        • Afficher la longueur du sentier divisé en plusieurs sections
        • Identifier les points de repère et autres points d'intérêt
        • Identifier les dangers potentiels
        • Interactif via Internet
        • Téléchargeable via internet
        • Cartes imprimées
        • Identification des zones de préservation et de conservation
        • Impact sur les sites historiques ou autres zones sensibles (ex : cimetière de l'église)
        • Proximité des zones humides
        • Proximité d'espèces menacées (c.-à-d. nids d'aigle)
        • Déterminez s'il existe une couverture de téléphonie cellulaire adéquate sur toutes les parties du sentier pour les besoins d'urgence.
        • Identifiez tous les dangers potentiels sur ou à proximité du sentier, à la fois naturels et/ou artificiels (par exemple, un champ de tir extérieur).
        • Installez des panneaux ou des balises le long du sentier pour permettre aux utilisateurs du sentier d'identifier leur emplacement précis en cas d'urgence.
        • Catalogue/état des sentiers d'inventaire pour surveiller si l'entretien est nécessaire ou a été récemment terminé (c.-à-d. emplacement des arbres tombés, des mauvaises herbes envahissantes ou des plantes).
        • Enregistrer les données collectées sur le terrain à partir d'enquêtes/inventaires (c'est-à-dire GPS)

        Évaluation des besoins en données

        Une analyse des besoins en données a été effectuée pour déterminer quels types de données spatiales seraient nécessaires pour atteindre les divers objectifs définis dans la phase d'analyse des besoins des utilisateurs. Les thèmes de haut niveau suivants ont été identifiés, puis une recherche approfondie a été effectuée pour trouver des sources pour les couches de données au sein de chaque thème.

        • Limites
        • Réseaux de transport (route, rail, vélo, sentiers)
        • Cartes d'occupation des sols et de zonage
        • Cartes parcellaires
        • Élément d'eau (linéaire et polygonal)
        • Données de terrain (DEM, Contours, LIDAR)
        • Emplacements des tours de téléphonie cellulaire/zones de couverture
        • Services publics et servitudes
        • Risques (d'origine humaine ou naturelle)
        • Points d'accès

        La feuille de calcul ci-dessous (Figure 1) montre une partie de la liste utilisée pour identifier les données pertinentes pour la zone d'étude et suivre l'état de l'acquisition des données. Cette feuille de calcul s'est avérée être un outil inestimable pour cataloguer et trier la grande quantité de données disponibles provenant de nombreuses sources. Dans certains cas, plusieurs ensembles de données ont été identifiés pour un seul type de données (c'est-à-dire les routes). Il était important de garder une trace de ces couches par nom, source, type de format, etc., afin qu'elles puissent être évaluées pour déterminer quelle couche répondrait le mieux aux besoins du projet.


        Figure 1 : Tableur des besoins en données et état de l'acquisition

        Vous trouverez ci-dessous une liste de contacts créée pour l'étude DRHT.

        Sentier du patrimoine ferroviaire de Dahlgren (DRHT)
        B.P. Encadré 53
        Dahlgren, Virginie, 22448
        [email protected]
        email envoyé à cette adresse le 23/10/08 , sans réponse au 30/10/08

        M. David Brickley
        Directeur, Dahlgren Railroad Heritage Trail, Inc.
        4310, promenade Ridgewood Centre
        Woodbridge, Virginie 22192
        Demande d'autorisation d'utilisation envoyée par courrier à l'adresse ci-dessus le 29/10/08. Le sentier est actuellement considéré comme un sentier privé & ldquopermit requis & rdquo. L'utilisateur du sentier accepte fondamentalement tous les risques liés à l'utilisation du sentier. Permis approuvé reçu le 05/11/08 permettant l'accès au sentier pendant un an.

        M. Kyle Conboy
        Coordinateur SIG du comté de King George
        10459, promenade Palais de justice
        King George, Virginie 22485
        (540) 775-8558
        [email protected]
        A demandé de nombreuses couches de données au département SIG par e-mail à M. Conboy. J'ai récupéré un cd-rom de couches disponibles dans le comté le 15 novembre 2008. J'ai rencontré M. Conboy en personne et j'ai eu une bonne conversation sur ce projet et le département SIG du comté.

        La recherche de données comprenait la recherche de sources au sein de nombreuses agences fédérales, étatiques et locales en plus des centres d'échange de données SIG. Les données ont été acquises à partir de nombreuses sources. L'un des problèmes les plus difficiles était de gérer les couches de données de manière organisée afin qu'elles puissent être récupérées en cas de besoin. L'utilisation d'une convention de dénomination logique et compréhensible pour les fichiers et les dossiers est une leçon importante apprise lors de l'assemblage de grandes quantités de données. Quelques-unes des sources de données pour ce projet ainsi que certains centres d'échange sont énumérés ci-dessous.

        Département SIG du comté de King George http://www.king-george.va.us

        Création de métadonnées (données sur les données)

        Des métadonnées ont été créées pour les couches de données assemblées pour ce projet. Les métadonnées ont fourni des détails supplémentaires sur les données, telles que l'identification de la source, la description de la couche, la déclaration de précision, les restrictions de distribution, etc. L'exemple de métadonnées suivant provient d'une couche de polygone de parcelle fournie par le département SIG du comté de King George. Cette couche comprenait des informations de métadonnées très détaillées, mais il peut y avoir des couches de données avec une description de métadonnées incomplète ou aucune métadonnée du tout. Parfois, il peut être nécessaire de créer un enregistrement de métadonnées totalement nouveau pour une couche ou d'améliorer les métadonnées existantes pour fournir plus de détails.

        Intégration/assemblage de données

        L'intégration de ces ensembles de données disparates provenant de plusieurs sources dans un seul environnement peut s'avérer difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de divers formats de fichiers. Plusieurs formats de fichiers différents ont été identifiés dans les données DRHT. D'autres problèmes tels que les références, l'échelle, la projection peuvent créer des problèmes d'intégration. Bon nombre de ces problèmes peuvent être traités efficacement à l'aide d'ESRI ArcGIS ou d'un produit comme FME 2008 de SAFE SOFTWARE.

        Cartes montrant certaines des données acquises

        La carte ci-dessous (Figure 2) montre le tracé du Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT). Puisqu'une couche pour le sentier n'existait pas auparavant, elle a été créée pour ce projet en utilisant la couche ferroviaire du comté. Même si la voie ferrée a été abandonnée, la couche ferroviaire du comté avait toujours la géométrie du rail qui pouvait être utilisée pour créer cette nouvelle couche représentant le sentier. Deux départs de sentiers sont identifiés sur la carte ainsi que les routes principales et secondaires du comté. L'orthophotographie numérique d'un mètre utilisée comme arrière-plan sur la carte fait partie du programme USDA NAIP et a été téléchargée à partir du Virginia Geographic Information Network (VGIN).

        Figure 2 : Carte montrant le Dahlgren Railroad Heritage Trail dans le comté de King George, en Virginie

        La carte ci-dessous (Figure 3) montre 10 points d'accès où le Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT) croise des routes dans le comté de King George. Comme cette couche de données n'existait pas avant le projet, elle a été créée en visitant chaque emplacement et en utilisant un système de positionnement global (GPS) pour collecter les coordonnées. Environ 10 à 15 paires de coordonnées ont été recueillies à chacun des dix emplacements. Les points à chaque emplacement ont ensuite été moyennés à l'aide de la fonction Mean Center dans ArcMap ArcToolbox. Sur chaque site, il a été déterminé si un stationnement adéquat était disponible ou non. Comme l'indique la carte, seuls trois des dix points d'accès disposaient d'un type de stationnement. Chacun des trois sites disposant d'un parking ne pouvait accueillir que quelques véhicules. La carte révèle que toute la partie nord-est du sentier ne permet pas de stationner aux points d'accès au sentier.

        Figure 3 : Carte montrant les points d'accès au Dahlgren Railroad Heritage Trail aux intersections des routes

        La carte ci-dessous (Figure 4) montre la section nord-est du sentier dans laquelle aucun stationnement n'est disponible. Une requête a été exécutée pour sélectionner les parcelles de terrain qui ont été coupées par le sentier. Les parcelles de couleur cyan sur la carte sont celles identifiées par la requête comme étant coupées par le sentier. La DRHT peut envisager de contacter les propriétaires fonciers de ces parcelles pour voir si l'un d'entre eux envisagerait d'autoriser l'utilisation de leur terrain pour le stationnement par ceux qui accèdent au sentier.

        Figure 4 : Carte montrant les parcelles traversées par le Dahlgren Railroad Heritage Trail


        Identifier les meilleures cellules de diversité des oiseaux pour chaque pays

        Ensuite, vous filtrerez la couche de biodiversité pour afficher uniquement les cellules présentant la plus grande rareté d'oiseaux. La localisation de ces zones vous aidera à comprendre où se trouvent les zones à forte biodiversité. Pour filtrer la couche, vous allez créer une expression logique qui indique le type d'entités à afficher en fonction des informations attributaires. Ensuite, vous utiliserez l'outil Overlay pour supprimer les données de rareté pour les pays qui ne sont pas sur le continent africain.

        1. Dans la fenêtre Contenu, décochez toutes les couches à l'exception de la couche Global Species Rarity Patterns for Birds pour les désactiver.
        2. Pointez sur la couche Global Species Rarity Patterns for Birds et cliquez sur le bouton Filtrer.

        La fenêtre Filtre apparaît. Il existe déjà un filtre pour exclure les zones sans rareté. Vous allez modifier cette requête pour créer la vôtre.

        L'onglet Modifier ouvre le générateur de requêtes.

        L'expression terminée indique Rarity - Birds is 9. Cette expression n'affichera que les cellules qui se trouvent au premier rang de la rareté des oiseaux. Maintenant, vous allez ajouter une deuxième requête pour sélectionner des oiseaux avec un classement de 8.

        Les données sur la carte sont filtrées. Seules les cellules aux premiers rangs de la rareté des oiseaux sont affichées. Vous avez sélectionné les deux catégories de quantiles supérieures. Les bacs quantiles sont une division des données en portions égales, le nombre de cellules dans chaque quantile est le même.

        La gauche: Un exemple de jeu de données est affiché. Centre: les données sont triées dans des bacs. Droite: Les données sont affectées à un bac.

        Les données sur la rareté des oiseaux ont été triées en neuf quantiles, de sorte que chacun représente 1/9, ou 11,1 pour cent, des données. Bien qu'il puisse y avoir beaucoup moins d'espèces de mammifères que d'oiseaux, vous pouvez toujours comparer une biodiversité faible et élevée pour chaque groupe en utilisant ces bacs.

        Le volet Effectuer une analyse s'affiche.

        L'outil Superposer les calques combine deux calques en un seul.

        En choisissant l'intersection, les entités de l'entrée qui se chevauchent avec les entités superposées sont conservées.

        L'exécution de l'outil peut prendre quelques minutes. Une fois terminé, la couche intersectée est ajoutée à la carte. La couche montre les cellules de rareté des oiseaux, ainsi que des informations sur le pays dans lequel elles se chevauchent. Dans les cas où les cellules traversent les frontières des pays, les cellules sont divisées.


        Couches intersectées séparées (sous forme de points) - Systèmes d'information géographique

        Flux NJDEP dans les données numériques vectorielles ENSP Highlands Extended Boundary Version 3.0

        New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program (ENSP)

        Le but de la couche high_streams est de fournir aux utilisateurs des données sur la faune examinées par des pairs et scientifiquement solides, facilement accessibles et pouvant être intégrées aux programmes de planification, de protection et de gestion des terres à tous les niveaux de gouvernement (État, comté, municipal) ainsi que non gouvernemental. les organismes de conservation et les propriétaires fonciers privés.

        Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS Specialist adresse postale et adresse postale PO Box 400 Trenton NJ

        États-Unis 609-292-1231 609-984-1414 Pete[email protected] 9-5 Courriel

        http://www.state.nj.us/dep/gis/digidownload/images/landscape/highlands_streams.gif
        image
        GIF Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.2.2.1350 Jenkins, C. D., M. Valent, P. Winkler, P. Woerner

        New Jersey's Landscape Project (Version 3.0 Highlands) : Une approche par patch basée sur les espèces pour la cartographie des habitats fauniques rares et en péril pour l'aménagement du territoire communautaire et la conservation des espèces Carte version 3.0

        New Jersey Department of Environmental Protection, Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        http://www.njfishandwildlife.com/ensp/landscape New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        NJDEP 2002 Land use/Land cover Update FINAL vector digital data

        Based on NJDEP 2002 Land Use/Land Cover. NMAS at 1:12000 n/a

        NJDEP 2002 Land use/Land cover Update vector digital data

        http://www.nj.gov/dep/gis/lulc02shp.html 12000 online 2002 ground condition 2002 Land Use/ Land Cover Used as base layer to apply species models New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        Threatened and Endangered Species Models vector digital data

        New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        12000 vector digital data unknown ground condition species models This species data is overlaid with LULC to rank patches based on conservation status.

        An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands region were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species.

        1Tempxml6E1.tmp 20080415 14434200

        USA 609-292-1231 609-984-1414 [email protected] 9-5 email Live Data and Maps See "Use Constraints" SDE Feature Class 9x none 24.852 http://www.njfishandwildlife.com/ensp/landscape/ http://www.state.nj.us/dep/gis/landscape.html CD-ROM ISO 9660 none none 20080206 Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS specialist mailing and physical address PO Box 400 Trenton NJ

        609-292-1231 609-984-1414 [email protected] 9-5 email REQUIRED: The person responsible for the metadata information. REQUIRED: The organization responsible for the metadata information. FGDC Content Standards for Digital Geospatial Metadata FGDC-STD-001-1998 local time Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        [email protected] 9-5 email 20080206 ArcGIS Metadata 1.0 Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS Specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        Version 3.0 New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program (ENSP) New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program (ENSP) Trenton, NJ

        Version 1 was released in 2001. Version 2 was released in February 2004. Version 2.1 and 3.0 were released to the public in April 2008. This data set is a product of the Landscape Project, a pro-active, ecosystem-level approach to the long-term protection of imperiled and priority species and their important habitats in New Jersey. An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this current version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands extended boundary were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species. The purpose of the high_streams layer is to provide users with peer reviewed, scientifically sound wildlife data that is easily accessible and can be integrated with planning, protection and land management programs at every level of government (state, county, municipal) as well as nongovernmental conservation organizations and private land owners.

        Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS Specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        US [email protected] 9-5 Email http://www.state.nj.us/dep/gis/digidownload/images/landscape/highlands_streams.gif image GIF

        eaux intérieures Catégorie de sujet ISO 19115 threatened habitat mussels endangered Streams threatened habitat mussels New Jersey inlandWaters Highlands endangered Streams See "Use Constraints" This data set is a product of the Landscape Project, a pro-active, ecosystem-level approach to the long-term protection of imperiled and priority species and their important habitats in New Jersey. New Jersey Department of Environmental Protection Data Distribution Agreement I. Description of Data to be Provided. The data provided herein are distributed subject to the following conditions and restrictions: SUBJECT DATA LAYERS For all data contained herein, NJDEP makes no representations of any kind, including, but not limited to, the warranties of merchantability or fitness for a particular use, nor are any such warranties to be implied with respect to the digital data layers furnished hereunder. NJDEP n'assume aucune responsabilité de les maintenir de quelque manière que ce soit. II. Terms of Agreement 1. Digital data received from the NJDEP are to be used solely for internal purposes in the conduct of daily affairs. 2. The data are provided, as is, without warranty of any kind and the user is responsible for understanding the accuracy limitations of all digital data layers provided herein, as documented in the accompanying cross-reference files (see Section 1.14 CROSS-REFERENCE). Toute reproduction ou manipulation des données ci-dessus doit garantir que le système de référence de coordonnées reste intact. 3. Les données numériques reçues du NJDEP ne peuvent être reproduites ou redistribuées pour être utilisées par quiconque sans avoir obtenu au préalable l'autorisation écrite du NJDEP. Cette clause n'est pas destinée à restreindre la distribution des informations cartographiques imprimées produites à partir des données numériques. 4. Any maps, publications, reports, or other documents produced as a result of this project that utilize NJDEP digital data will credit the NJDEP's Geographic Information System (GIS) and Site Remediation Program as the source of the data with the following credit/disclaimer: "This (map/publication/report) was developed using New Jersey Department of Environmental Protection Geographic Information System digital data, but this secondary product has not been verified by NJDEP and is not state-authorized." 5. Les utilisateurs doivent exiger de tout entrepreneur indépendant, engagé pour entreprendre des travaux qui utiliseront les données numériques obtenues du NJDEP, d'accepter de ne pas utiliser, reproduire ou redistribuer les données SIG du NJDEP à des fins autres que le travail contractuel spécifié. Toutes les copies des données SIG du NJDEP utilisées par un entrepreneur indépendant devront être retournées à l'utilisateur d'origine à la fin de ces travaux contractuels. Users hereby agree to abide by the use and reproduction conditions specified above and agree to hold any independent contractor to the same terms. By using data provided herein, the user acknowledges that terms and conditions have been read and that the user is bound by these criteria. NJDEP 2002 Land use/Land cover Update

        FINAL NJDEP Trenton, NJ New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        Version 3.0 New Jersey Department of Environmental Protection, Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program Trenton, NJ Jenkins, C. D., M. Valent, P. Winkler, P. Woerner

        An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands region were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species. 2006-10-02

        Used as base layer to apply species models 12000 NJDEP 2002 Land use/Land cover Update 2002 Land Use/ Land Cover

        NJDEP Trenton, NJ New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program Trenton, NJ


        Métadonnées :

        Native_Data_Set_Environment : ArcGIS 9.x running on an IBM server with Windows XP operating system. Données_Qualité_Informations : Attribut_Précision : Attribute_Accuracy_Report : Repeated usage and inspection of the data have produced results (attributes) that are assessed to be highly accurate.
        Logical_Consistency_Report : Features are stored in high precision, using ESRI ARCGIS 9.2 software with an SDE geodatabase. This GIS dataset does not have topology rules in effect. Completeness_Report : This feature class locates and describes all intersections involving roads, railroads and hydrography in Cook County, Illinois as of 2010. Précision_positionnelle : Précision_horizontale_positionnelle : Horizontal_Positional_Accuracy_Report : The Cook County Street Midline, Railroad and Hydrography Feature Classes serve as the principal source of geometric data used to derive this feature class. The accuracy of this feature class is consistent with the accuracy of the Street Midline, Railroad and Hydrography Feature Classes, therefore the horizontal positional accuracy of those layers is presented here:
        "This data set was created in part using digital orthoimagery as a base, which meets National Map Accuracy Standards for 1"=100' data products, and has an absolute horizontal positional accuracy of 2.5 feet (0.7625 meters).
        Additionally, this data set was subjected to numerous vendor automatic and manual quality control checks to ensure the positional accuracy of the data set throughout the processing."

        Quantitative_Horizontal_Positional_Accuracy_Assessment : Horizontal_Positional_Accuracy_Value: 0.7625 Horizontal_Positional_Accuracy_Explanation: National Map Accuracy Standards (NMAS)
        Lignée: Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Cook County Board of Commissioners Date de publication: 200712 Titre: Cook County Board of Commissioners, Illinois 1:1200-Scale 1998 Street Midlines, Version 1.0, December 2007 Édition: 1.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: données numériques vectorielles Publication_Informations : Publication_Lieu : Chicago, Illinois Éditeur: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator : 1200 Type_of_Source_Media : Cook County Network Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_dates/heures : Date de début: 199804 Fin: 200712 Source_Currentness_Reference : Ground condition Source_Citation_Abbreviation : Cook County Street Midlines Source_Contribution : Reference layer used in the determination of political township highway jurisdictional authority. Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Cook County Board of Commissioners Date de publication: 200611 Titre: Cook County, Illinois 1:1200-Scale 1998 Hydrography Midlines, Version 1.0, March 2002 Édition: 2.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: carte Publication_Informations : Publication_Lieu : Chicago, Illinois Éditeur: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator : 1200 Type_of_Source_Media : Cook County network Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Multiple_Dates/Times: Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030426 Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030427 Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030429 Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030502 Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030503 Date/Heure unique : Date_Calendrier : 20030513 Source_Currentness_Reference : Ground condition Source_Citation_Abbreviation : Cook County Hydrography Midlines Source_Contribution : Used as a reference layer to interpret the boundary of a State Legislative District. Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Cook County Board of Commissioners Date de publication: 200206 Titre: Cook County Railroad Lines and Features Édition: 1.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: données numériques vectorielles Publication_Informations : Publication_Lieu : Chicago, Illinois Éditeur: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator : 1200 Type_of_Source_Media : Cook County network Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Date/Heure unique : Date_Calendrier : 199804 Source_Currentness_Reference : Date de publication Source_Citation_Abbreviation : Cook County Railroad Lines and Features Source_Contribution : Used as a reference layer to interpret the boundary of a State Legislative District. Marche à suivre: Description du processus: A GIS technician used automated scripts to facilitate the process of deriving points from the intersections between various GIS feature classes.
        The automated scripts computed a geometric intersection of the input GIS features. Features or portions of features which overlapped in all layers were written to an output feature class that would become the final GIS dataset.
        The automated scripts utilized the intersect tool to calculate the geometric intersection of three feature classes. The feature classes used for this process include the following:
        1. Cook County Hydrography Midlines 2. Cook County Street Midlines 3. Cook County Railroad Lines and Features
        During the intersect process, the system determines the spatial reference for processing. Once this is established, this same spatial reference was then applied to the output feature class.
        The system discovers geometric relationships (intersections) between features from among the three feature classes and these intersections were written to the output feature class as a new point feature class. Source_Used_Citation_Abbreviation : Cook County Street Midlines, Cook County Hydrography Midlines, Cook County Railroad Lines and Features
        Date de traitement: 2010 Source_Produced_Citation_Abbreviation : Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010. Processus_Contact : Coordonnées: Contact_Organization_Primary : Contact_Organisation : Cook County Bureau of Technology Personne de contact: Alan Hobscheid Contact_Position : GIS Manager, Department of Geographic Information Systems Adresse de contact: Type d'adresse: adresse postale et physique Adresse: 69 W. Washington Street Adresse: Room 2700 Ville: Chicago État ou province: Illinois Code postal: 60602 De campagne: USA Contact_Voice_Telephone : 312-603-1399 Contact_Fac-similé_Téléphone : 312-603-9713 Contact_Electronic_Mail_Address : [email protected] Heures_de_service : 09:00 - 17:00, Central Time Zone, Monday - Friday, except holidays Contact_Instructions : Please contact during normal business hours. Cloud_Cover: 0 Spatial_Data_Organization_Information : Indirect_Spatial_Reference: Cook County, Illinois Direct_Spatial_Reference_Method : vecteur Point_and_Vector_Object_Information : SDTS_Terms_Description : SDTS_Point_and_Vector_Object_Type : Point d'entité Point_and_Vector_Object_Count : 152054 Informations_de_référence_spatiale : Définition_du_système_de_coordonnées_horizontales : Planaire : Map_Projection : Map_Projection_Name : Mercator transverse Transverse_Mercator : Scale_Factor_at_Central_Meridian : 0.999975 Longitude_of_Central_Meridian : -88.333333 Latitude_of_Projection_Origin : 36.666667 False_Easting : 984250.000000 False_Northing : 0.000000 Planar_Coordinate_Information : Planar_Coordinate_Encoding_Method : paire de coordonnées Coordinate_Representation : Abscisse_Résolution : 0.000250 Résolution_ordonnée : 0.000250 Planar_Distance_Units : survey feet Geodetic_Model : Horizontal_Datum_Name : Système de référence nord-américain de 1983 Ellipsoïde_Name : Système de référence géodésique 80 Demi-grand axe: 6378137.000000 Denominator_of_Flattening_Ratio : 298.257222 Entity_and_Attribute_Information : Présentation_Description : Entity_and_Attribute_Overview : This dataset contains a point feature class that represents intersections in Cook County, Illinois. In addition to automatically generated fields and associated attributes, notable attribution of the feature class includes:
        The name of each intersecting road, railroad, and hydrographic feature.
        The data dictionary in the Entity_and_Attribute_Detail_Citation section of this metadata report should be consulted for a comprehensive description. Entity_and_Attribute_Detail_Citation : Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010.
        Informations_de_distribution : Distributeur: Coordonnées: Contact_Organization_Primary : Contact_Organisation : Cook County Bureau of Technology Personne de contact: Alan Hobscheid Contact_Position : GIS Manager, Department of Geographic Information Systems Adresse de contact: Type d'adresse: adresse postale et physique Adresse: 69 W. Washington Street Adresse: Room 2700 Ville: Chicago État ou province: Illinois Code postal: 60602 De campagne: USA Contact_Voice_Telephone : 312-603-1399 Contact_Fac-similé_Téléphone : 312-603-9713 Contact_Electronic_Mail_Address : [email protected] Heures_de_service : 09:00 - 17:00, Central Time Zone, Monday - Friday, except holidays Contact_Instructions : Please contact during normal business hours. Ressource_Description : Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010.
        Distribution_Liability: Cook County Government Department of Geographic Information Systems GIS Maps/Data Disclaimer:
        All Cook County Government (Cook County) geospatial data and maps are copyrighted. By providing you with a copy of Cook County generated maps and geospatial data, via hardcopy, electronic media or online access, you are not entitled to repackage, resell or distribute this information without the written permission of the Cook County Board of Commissioners. While efforts have been made to be as accurate as possible, Cook County provides the data for your personal use "as is". The data is not guaranteed to be accurate, correct, or complete. Information provided should not be used as a substitute for legal, business, tax, or other professional advice. The viewer should contact appropriate regulating agencies to determine accuracy or suitability of the data for a particular use. Cook County, nor its staff, assume no liability whatsoever for any losses that might occur from the use, misuse, or inability to use its geospatial data, metadata, maps or websites. By making this information available, Cook County assumes no obligation to assist the user in interpreting, browsing or using the data, metadata, maps or any application. All material appearing on the web site, any form of electronic transmission and printed hardcopy is provided and transmitted without warranty of any kind and are subject to the terms on this disclaimer. Standard_Order_Process: Digital_Form: Digital_Transfer_Information: Format_Name: ArcGIS
        Format_Version_Number: 9.2

        Format_Specification: ESRI Point Feature Class
        Format_Information_Content: This dataset contains one (1) feature class.
        File_Decompression_Technique: No compression applied


        Creating a dynamic drop-down list based on an array expression

        Would it be possible in a QGIS form to create a list of values with the array() function in the expression builder? This array would change, depending on different conditions.

        The Value Relation widget is close to what I need, but it has to have one connected table, and the values in the list are only from this table. I’d like to add multiple conditions and values modifications.

        • équipement the layer i’ll have to edit, where l’ll choose the type of équipement to install, I would need an array of possible object to install depending on the intersected taper et Taille. Id like the array to be used as a scrolling menu in the form when creating or editing a point. Depending on the intersecting lines, a filtered list of possible choices would appear.
        geometry "equipment"
        indiquer ‘big pole’
        ‘large pole’
        ‘high pole’
        ‘small pole’
        ‘thin pole’
        ‘low pole’
        ‘big chambre’
        ‘large chamber’
        ‘deep chamber’
        ‘small chamber’
        ‘thin chamber’
        ‘shallow chamber’

        For exemple, for big et souterrain cables, an array of possible big chambers, and for petit et aerial cables, an array of possible small telecom poles.

        This Expression would produce the array of possible équipement on a the équipement layer when opening an form.


        Seperate Intersected layers (as points) - Geographic Information Systems

        Morton, Robert, and Miller, Tara, 2004, Transect-Shoreline Intersection Points for Mississippi Generated to Calculate Shoreline Change Rates: Open-File Report 2004-1089, U.S. Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program, U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies, St. Petersburg, FL.

        Online Links:

        Morton, Robert, Miller, Tara, and Moore, Laura, 2004, National Assessment of Shoreline Change: Part 1, Historical Shoreline Changes and Associated Coastal Land Loss Along the U.S. Gulf of Mexico: Open-File Report 2004-1043, U.S. Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program, U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies.

        Online Links:

        West_Bounding_Coordinate: -89.093601 East_Bounding_Coordinate: -88.404437 North_Bounding_Coordinate : 30.248945 South_Bounding_Coordinate: 30.196703

        Calendar_Date: 2003 Currentness_Reference: date de publication

        Geospatial_Data_Presentation_Form: données numériques vectorielles

        Horizontal positions are specified in geographic coordinates, that is, latitude and longitude. Latitudes are given to the nearest 0.000001. Longitudes are given to the nearest 0.000001. Latitude and longitude values are specified in Decimal degrees.

        Le système de référence horizontal utilisé est le système de référence nord-américain de 1983.
        L'ellipsoïde utilisé est le système de référence géodésique 80.
        The semi-major axis of the ellipsoid used is 6378137.000000.
        L'aplatissement de l'ellipsoïde utilisé est de 1/298,257222.

        FID Internal feature number. (Source: ESRI)

        Sequential unique whole numbers that are automatically generated.

        Façonner Géométrie de l'entité. (Source: ESRI)

        Coordonnées définissant les caractéristiques.

        SHOREID Identifies the shoreline segment with which the transect and intersection points are associated. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:0
        Maximum:1819

        TRANSECTID Identifies transect with which the intersection points are associated. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:1
        Maximum:329

        TIMESTMP Date and time the rate calculation was generated. (Source: DSAS)

        A date and time stamp that is automatically generated by DSAS.

        X X position of the intersection point in UTM meters. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:298472
        Maximum:364810

        Oui Y position of the intersection point in UTM meters. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:3341445
        Maximum:3348143

        Who produced the data set?

          (may include formal authors, digital compilers, and editors)

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        Heures_de_service : Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

        Why was the data set created?

        How was the data set created?

        (process 1 of 1) A baseline was manually constructed seaward of, and parallel to, the trend of shorelines representing four general time periods (1800s, 1920s-1930s, 1970s, and 1998-2002). Using DSAS, transects were generated with a spacing of 50m and transect-shoreline intersection points were saved to a separate layer. Transects were manually eliminated to prevent calculation of rates in areas where less than four shorelines were intersected.

        Long-term rates of shoreline change, in units of m/yr, were calculated at each transect using linear regression applied to all four shoreline positions from the earliest (1800s) to the most recent (derived from lidar). Linear regression was selected because it has been shown to be the most statistically robust quantitative method when a limited number of shorelines are available and it is the most commonly applied statistical technique for expressing shoreline movement and estimating rates of change. Uncertainties for the long-term rates are also reported in units of m/yr and represent a 90% confidence interval for the slope of the regression line. This means with 90% statistical confidence that the true rate of shoreline change falls within the range defined by the reported value plus or minus the error value. The variability around the trend reflects both measurement and sampling errors. Short-term rates of shoreline change, in units of m/yr, were calculated using the endpoint method comparing the 1970s and most recent shoreline positions.

        Person who carried out this activity:

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        Heures_de_service : Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

        How reliable are the data what problems remain in the data set?

        How can someone get a copy of the data set?

        Are there legal restrictions on access or use of the data?

        Access_Constraints: Rien Use_Constraints: Public domain data from the U.S. government are freely redistributable with proper metadata and source attribution. Veuillez reconnaître le U.S. Geological Survey (USGS) comme la source de ces informations.

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        Heures_de_service : Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

        USGS Open-File Report 2004-1089

        Bien que ces données aient été utilisées par le U.S. Geological Survey, U.S. Department of the Interior, ces données et informations sont fournies étant entendu qu'elles ne sont pas garanties d'être utilisables, opportunes, exactes ou complètes. Les utilisateurs sont priés d'examiner attentivement la nature provisoire de ces données et informations avant de les utiliser pour des décisions concernant la sécurité personnelle ou publique ou la conduite des affaires qui impliquent des conséquences monétaires ou opérationnelles substantielles. Les conclusions tirées ou les actions entreprises sur la base de ces données et informations relèvent de la seule responsabilité de l'utilisateur.

        Ni le gouvernement des États-Unis ni aucune de ses agences, ni aucun de leurs employés, entrepreneurs ou sous-traitants, n'offrent de garantie, expresse ou implicite, ni n'assument aucune responsabilité légale quant à l'exactitude, l'exhaustivité ou l'utilité de toute donnée, logiciel, information , appareil, produit ou procédé divulgués, ni déclarer que son utilisation n'enfreindrait pas les droits de propriété privée.

        Les noms commerciaux, d'entreprise ou de produit et d'autres références à des produits et services non USGS sont fournis à titre d'information uniquement et ne constituent pas une approbation ou une garantie, expresse ou implicite, par l'USGS, l'USDOI ou le gouvernement des États-Unis, quant à leur pertinence, leur contenu , l'utilité, le fonctionnement, l'exhaustivité ou l'exactitude.

          Availability in digital form:

        Format des données : ESRI Shapefile Seven files comprise the ArcView shapefile: <filename>.dbf, <filename>.shp, <filename>.shx, <filename>.prj, <filename>.avl, <filename>.sbx, <filename>.sbn Size: 0.395

        Who wrote the metadata?

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        c/o Tara Miller
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        [email protected]
        Heures_de_service : Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

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        GIS-Based Slope Stability Analysis, Chuquicamata Open Pit Copper Mine, Chile

        The risk of slope failure in the Chuquicamata open-pit mine was analyzed using Geographic Information System (GIS) software and modeling techniques. Models incorporated various component layers at a relatively large map scale (1:5000): alteration, geotechnical unit, proximity to major faults (VIF), GSI (geological strength index), slope (from digital elevation model), proximity to watertable (difference grid between topography and modeled watertable), and composite structural density grid (VIF, smaller faults, and fracture frequency) not all layers were used in all models. Three modeling techniques were used: fuzzy logic, in which parameters in each component layer were ranked by mine geotechnical experts according to their influence in promoting slope failure, and two data-driven techniques, weights-of-evidence and logistic regression, in which statistical correlation of training points (known failures) with parameters were used to derive a relative probability of failure. Because most slope failures are controlled by structure, VIF and smaller faults were divided by orientation into subsets with dip direction parallel, opposite, and normal to slope aspect these orientations promote circular and planar, toppling, and wedge-type failures, respectively. Density grids of these subsets show high-risk areas for individual failure types.

        The models demonstrate sensitivity of the analysis to (1) selection of component layers, (2) selection of training points, (3) classification and ranking of categorical parameters, and (4) data problems in certain layers. Predicted high-risk zones in the final models show a high degree of correspondence with recent, post-model failures. Such models can be used to anticipate future pit design concerns. The results presented here illustrate how vast amounts of data, in multiple geo-referenced layers, can be analyzed and modeled using GIS techniques for predictive studies at relatively large map scales. Such modeling techniques could provide a powerful tool for predictive modeling in a vast array of large-map-scale applications requiring similar data integration and evaluation.

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        Voir la vidéo: Les règles de Remplissage: La Configuration électronique dun atome Atomistique