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Afficher la direction du mouvement avec points2paths dans QGIS ?

Afficher la direction du mouvement avec points2paths dans QGIS ?


J'ai un ensemble de données contenant les mouvements des navires. J'ai utilisé le plugin Points2paths dans QGIS pour connecter les points avec les noms du navire en tant que facteur et l'heure à laquelle le signal a été capté en tant que valeur de tri. Maintenant, je voudrais afficher le sens du mouvement sous forme de petites flèches sur les lignes.

Vous ne savez pas si le plugin a cette fonction ou s'il existe un autre plugin que je pourrais utiliser ?


Vous pouvez modifier le style de votre calque de ligne de sortie (Propriétés de la couche > Style) et modifiez le Type de couche de symboles de "Ligne simple" à "Ligne de marqueur" pour ajouter automatiquement plus de couches de symboles :

Vous pouvez choisir les formes dont vous souhaitez que la ligne se compose (dans ce cas, des flèches) ainsi que d'autres options telles que les intervalles, les largeurs et les angles du symbole.


Afficher la direction du mouvement avec points2paths dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

Cartographie des flux est une technique pour visualiser le mouvement des objets d'intérêt entre les zones géographiques. Les utilisations typiques des cartes de flux pourraient être le volume de trafic, les balances commerciales ou la migration. Dans cet article, nous créons des cartes de flux pour visualiser les flux migratoires entre les provinces du Canada.

Dans QGIS, le FlowMapper Le plugin fournit des fonctionnalités pour le mappage de flux. Le plugin encapsule des fonctions de bas niveau à partir de modules Python tels que PyQt4 pour générer une interface et effectuer des calculs qui prendraient beaucoup de temps à la plupart d'entre nous sans un tel plugin. Comme de nombreux programmes Open Source, le plugin a été développé par quelqu'un qui a vu un besoin et a utilisé ses compétences pour créer quelque chose d'utile pour la communauté.

FlowMapper prend trois entrées :

  • Un fichier texte qui contient une matrice de flux d'un emplacement géographique à un autre
  • Un fichier texte de coordonnées qui représente le centre de chaque emplacement géographique
  • Un fichier texte de noms de lieux pour chaque emplacement géographique

Pour la matrice des flux d'immigration entre les provinces au Canada, nous utilisons le tableau fourni par Statistique Canada qui enregistre les flux de migration de 2012/2013 à 2014/2015.

Nombre annuel de migrants interprovinciaux au Canada, 2014-2015

Pour les coordonnées de chaque province, nous mettons d'abord une couche vectorielle des provinces sur une carte QGIS, puis utilisons le Centres de gravité des polygones outil pour créer une couche de centroïdes.

Ensuite, nous enregistrons les centroïdes au format CSV, en supprimant tous les attributs du CSV.

Pour les noms de lieux de chaque zone géographique, nous créons simplement un fichier texte des noms de provinces, en veillant à ce que l'ordre corresponde à celui des fichiers de matrice et de coordonnées.

Une fois nos sources de données en place, nous configurons la boîte de dialogue FlowMapper. Pour cet exemple, nous sélectionnons Rapporter comme type de flux de sortie.

FlowMapper avec type de flux NET

Nous pouvons affiner les résultats afin que seuls les flux les plus importants apparaissent. Quel modèle est apparent ? On dirait que tout le monde se dirige vers l'ouest !

Style de flèche par défaut de FlowMapper

Nous visualisons les données avec un thème prédéfini fourni par FlowMapper, mais nous pouvons faire mieux. L'experte QGIS Anita Grasser a travaillé sur des flux de thèmes comme celui-ci, et en utilisant ses techniques, nous pouvons transformer ces flèches en appliquant trois transformations :

  • Faire la largeur des flèches basé sur les données. La largeur de chaque flèche reflétera l'ampleur du flux
  • Agrandissez les pointes des flèches. Cela aide particulièrement avec les flèches qui ont des débits plus petits
  • Faites un tampon au début et à la fin des flèches, ce qui signifie que là où les flèches convergent, elles ne se heurteront pas.

Vous pouvez obtenir les détails sur la façon de faire ces transformations en vous rendant sur le blog d'Anita sur le sujet.

Le résultat raconte une histoire plus significative de la migration interne au Canada.

Flèches sur le thème de l'ampleur du débit

Bien que nous puissions toujours voir que la direction est d'est en ouest, des détails supplémentaires ressortent :

  • Il y a des flux particulièrement importants du Québec vers l'Ontario et de l'Ontario vers l'Alberta
  • Il y a un flux de l'Alberta vers la Colombie-Britannique, mais pas autant que les deux autres flux

Cette carte des flux raconte-t-elle toute l'histoire de la migration au Canada? Pas assez! Rappelons que nous avons choisi le Rapporter type de flux. L'amplitude de ce type de flux représente la différence des flux entre deux provinces. Il ne montre pas le individuel flux entre les provinces.

Pour afficher ces flux individuels, nous invoquons à nouveau le plugin FlowMapper mais cette fois, vérifiez Bidirectionnel comme type de flux.

En affinant à nouveau le résultat, nous voyons une autre histoire.

Le flux migratoire le plus important est en fait de l'Alberta vers la Colombie-Britannique, avec un flux moindre de la Colombie-Britannique vers l'Alberta. Pendant ce temps, le flux important de l'Ontario vers l'Alberta éclipse le flux dans l'autre sens.

L'Alberta en particulier est l'endroit où il faut être au cours de ces années, sans aucun doute en raison de la flambée sans fin des prix du pétrole. Cependant, ce boom a pris fin en 2015 et il sera intéressant de voir les flux migratoires au cours de ces années.

Un gros plan des flèches montre l'effet de placer des tampons à chaque extrémité des lignes, vous pouvez clairement voir où chaque ligne commence ou se termine.

Tampons aux extrémités des flèches

Le plugin FlowMapper et les ajouts d'Anita Grasser montrent le meilleur du SIG Open Source, créant des outils et partageant des améliorations à ces outils pour fournir des informations utiles sur notre monde sans frais pour le reste d'entre nous.

Programme SIG Langara CS

Le programme Langara GIS rédige une série mensuelle sur des sujets liés aux SIG Open Source pour tous, par Rick Davidson et Jim O'Leary, professeurs d'éducation permanente (CS) au Langara College à Vancouver, en Colombie-Britannique. Cette rubrique se concentrera sur QGIS et d'autres logiciels SIG gratuits et open source, en particulier dans la mesure où ils sont utilisés dans le programme de certificat CS des systèmes d'information géographique de Langara.


Zusammenfassung

Explorative Analysen von Bewegungsdaten stellen aufgrund der Heterogenität von Bewegungsdatensätzen und Analyseaufgaben eine erhebliche Herausforderung dar. Es mangelt an etablierten Tools für die explorative Analyze von Bewegungsdaten sowie an Leitfäden für die Umsetzung existierender Bewegungsdatenanalysekonzepte mithilfe allgemein verfügbarer Analysewerkzeuge. Um diese Lücke zu schließen, stellen wir drei Open-Source-Technologiepakete für die explorative Analyze von Bewegungsdaten vor und diskutieren deren Fähigkeiten und Grenzen.


Tectonique côtière et compression de l'habitat : réponse d'une lagune de marée au changement co-sismique du niveau de la mer

Nous avons étudié la réponse d'un système de lagune de marée à une situation unique de changement relatif du niveau de la mer induit par de puissants tremblements de terre (jusqu'à Mw 7.1) sur la côte est de la Nouvelle-Zélande en 2010-2011. Les impacts spatio-temporels ont été quantifiés à l'aide d'ensembles de données de détection et de télémétrie par la lumière aéroportée (LiDAR) complétés par une modélisation hydrodynamique et une évaluation des influences anthropiques. Les changements au niveau du sol comprenaient des exemples de soulèvement et d'affaissement étendu (environ 0,5 m) associés à des réductions de la zone intertidale, en particulier dans les zones supratidales. Des effets de « compression côtière » se sont produits là où des infrastructures incompatibles ont empêché le mouvement des écosystèmes des hautes terres avec une élévation relative du niveau de la mer. Malgré un recul géré à grande échelle, les effets hérités de la mise en décharge ont réduit la réversibilité des modifications humaines, compromettant la résilience du système en raison d'une mauvaise conception de l'utilisation des terres. Ailleurs, l'espace disponible dans la zone intertidale montre que le mouvement de l'environnement naturel pourrait être facilement assisté par des techniques d'ingénierie simples, bien qu'il soit remis en cause par des demandes concurrentes d'utilisation des terres. La quantification des gains et des pertes a montré que l'expansion de la lagune dans des zones précédemment défendues est en effet nécessaire pour maintenir les habitats critiques, soulignant l'importance d'une vision globale du système. Les principes identifiables de planification côtière incluent la nécessité d'évaluer les compromis entre les environnements naturels et construits dans la conception des plans de gestion des risques, nécessitant une plus grande attention au mouvement naturel des écosystèmes et des zones concernées. Traiter ces observations comme un scénario illustre les mécanismes par lesquels les effets de compression côtière peuvent se développer en cas d'élévation globale du niveau de la mer, mais notre objectif est de contribuer à les éviter en identifiant les réponses humaines appropriées. Nous soulignons la nécessité de mettre davantage l'accent sur la résilience de l'ensemble du système et l'importance des processus de reprise après sinistre pour l'adaptation au changement climatique.

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Gidahatari-Hatarilabs

QSWAT est une implémentation de l'outil d'évaluation des sols et des eaux (SWAT) dans QGIS. Le modèle a été développé pour quantifier l'impact de la gestion des terres dans les grands bassins. Il combine un modèle hydrologique avec un modèle de qualité de l'eau. Il fonctionne sur les HRU ou les unités de réponse hydrologique, une unité de calcul de superficie avec des conditions hydrologiques et une couverture terrestre homogènes. QSWAT est disponible uniquement sur la version 32 bits de QGIS 2.6 en tant que plugin QGIS.

Cours en ligne : Modélisation du transport des contaminants à l'aide de MODFLOW et MT3DMS

La simulation du transport de solutés dans les systèmes d'écoulement des eaux souterraines a évolué rapidement ces dernières années, stimulée par l'intérêt accru pour la connaissance de la pollution des aquifères. La conception de systèmes d'assainissement de la contamination des eaux souterraines nécessite une compréhension globale de la façon dont divers processus – advection, dispersion et réactions chimiques – interagissent avec le mouvement et le devenir des contaminants. Le progiciel MT3DMS, mis en œuvre par MODFLOW, fournit un outil pour synthétiser ces processus, évaluer leurs interactions et tester l'efficacité des mesures de dépollution des eaux souterraines.

Hatarilabs propose le cours virtuel Modélisation du transport des contaminants à l'aide de MODFLOW et MT3DMS pour les étudiants et les professionnels de n'importe quel pays. Vous pouvez désormais être formé à la modélisation du transport des contaminants à l'aide de MODFLOW et de Model Muse n'importe où, sans aucun programme prédéfini. Pour accéder au matériel disponible et recevoir de l'aide, il vous suffit d'effectuer un paiement. Le cours comprend une certification.

Cours en ligne : Gestion et interprétation des données sur la chimie de l'eau

L'activité environnementale actuelle et les exigences des organismes de réglementation nécessitent une surveillance intense de la quantité et de la qualité des eaux souterraines et de surface. Étant donné que les processus du cycle de l'eau sont répartis dans l'espace et dans le temps, un accent particulier est mis sur l'interprétation des données sur la chimie de l'eau de manière à fournir des "informations" sur l'état initial des ressources en eau, les variations naturelles et l'impact lié à la mise en œuvre des projets.

Hatarilabs propose le cours virtuel de gestion et d'interprétation des données de la chimie de l'eau pour les étudiants et les professionnels de n'importe quel pays. Maintenant, vous pouvez vous former à la gestion et à l'interprétation des données sur la chimie de l'eau sans aucun horaire établi où que ce soit. Pour accéder au matériel disponible et recevoir de l'aide, il vous suffit d'effectuer un paiement. Le cours comprend une certification.

Cours en ligne : Modélisation hydraulique des rivières avec Hec Ras

HEC-RAS est un logiciel conçu pour effectuer des calculs hydrauliques 1D et 2D sur des chenaux fluviaux naturels ou construits par l'homme. Il permet de modéliser les débits constants, les débits instables, le transport des sédiments et la qualité de l'eau. Il est développé par le corps d'ingénieurs de l'armée américaine, le département américain de la défense et c'est un logiciel librement disponible. L'écoulement stationnaire HEC-RAS est basé sur une équation d'énergie unidimensionnelle, tandis que pour l'écoulement instationnaire, HEC-RAS utilise une méthode implicite aux différences finies pour résoudre les équations de Saint-Venant entièrement dynamiques.

L'objectif d'HEC-RAS est de résoudre des problèmes de dynamique et d'ingénierie fluviale. Les applications sont la délimitation des zones inondables, la conception des ouvrages de digue et de protection, la restauration des cours d'eau, les plans d'urgence en cas de rupture de barrage, l'optimisation des travaux hydrauliques et l'évaluation et la gestion des risques.

Cours en ligne : Modélisation des eaux souterraines à l'aide de MODFLOW et de Model Muse

Ce cours développe les principaux outils et applications du logiciel de modélisation MODFLOW et la nouvelle interface ModelMuse. MODFLOW est le code de modélisation 3D des eaux souterraines basé sur les différences finies développé par le United States Geological Survey (USGS). ModelMuse est la plate-forme de pré et post-traitement également développée par l'USGS qui implémente MODFLOW. Cette plate-forme est très performante grâce à sa "conception par objets" qui optimise la conceptualisation des conditions aux limites et d'autres éléments du modèle, réduisant le temps nécessaire à la construction du modèle et améliorant l'interprétation des données de sortie.

Hatarilabs propose le cours virtuel de modélisation des eaux souterraines utilisant MODFLOW et Model Muse pour les étudiants et les professionnels de tous les pays. Vous pouvez désormais vous former à la modélisation des eaux souterraines à l'aide de MODFLOW et de Model Muse n'importe où, sans aucun programme prédéfini. Pour accéder au matériel disponible et recevoir de l'aide, il vous suffit d'effectuer un paiement. Le cours comprend une certification.

Cours en ligne : Système d'information géographique (SIG) en gestion des ressources en eau avec QGIS

Les Systèmes d'Information Géographique (SIG) sont une plate-forme puissante pour développer des solutions dans les ressources en eau telles que l'estimation de la qualité de l'eau, l'état des eaux souterraines et la gestion des ressources en eau à l'échelle régionale et locale. Parce que l'eau varie spatialement et temporellement tout au long du cycle de l'eau, son étude, à l'aide de Systèmes d'Information Géographique (SIG), est particulièrement pratique.

Ce cours est théorique et pratique pour connaître les différents outils du SIG et ses applications à la gestion des ressources en eau. Aucune connaissance préalable des SIG n'est requise et est basé sur des logiciels libres tels que QGIS.


FIERCE : trouver des CEntres volcaniques éruptifs par un algorithme de recherche de grille dans R

La plupart des éruptions sont alimentées par des dykes dont la distribution spatiale peut fournir des informations importantes sur les positions d'éventuels centres éruptifs anciens qui ne sont plus clairement identifiables sur le terrain. La localisation de ces centres peut à son tour avoir d'autres applications, par exemple dans l'évaluation des risques. Nous proposons un algorithme purement géométrique—implémenté en tant que script open-source R—appelé FIERCE (FINding volcano ERuptive CEnters) basé sur le nombre d'intersections de digues identifiées dans une grille de cellules rectangulaires superposées sur une région de recherche donnée. L'algorithme reconnaît les distributions radiales, les distributions tangentielles ou des combinaisons des deux. Nous avons appliqué FIERCE à des édifices volcaniques bien connus et moins étudiés, dans différents contextes tectoniques et ayant des histoires d'évolution, des âges et des compositions différents. Au volcan Summer Coon, FIERCE a démontré qu'une distribution de digue radiale indique clairement la position de l'évent central. Sur l'Etna, il a confirmé la position des centres éruptifs antiques les plus importants et nous a permis d'étudier les effets des alignements structuraux et de la topographie. Sur Stromboli, FIERCE a non seulement permis de confirmer certains emplacements publiés d'évents plus anciens, mais a également identifié des zones d'évent possibles non suggérées auparavant. Il a également mis en évidence l'influence de la tendance structurelle régionale et les cicatrices de l'effondrement. FIERCE a démontré que les digues de la Somma-Vésuve ont été mises en place avant la formation du mont. la caldeira de Somma et a indiqué un emplacement plausible pour l'ancien cratère volcanique du mont. Somma qui est compatible avec les études précédentes. Au complexe volcanique Vicuña Pampa, FIERCE met en évidence la position de deux évents différents d'un volcan hautement dégradé.

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GPS et précision

De multiples facteurs peuvent jouer un rôle dans la détermination précise de la position GPS vue par l'utilisateur à l'aide d'un appareil portable et/ou d'autres appareils GPS. Quelques brefs facteurs liés à la précision du GPS sont répertoriés ci-dessous.

Effets d'ambiance : L'ionsphère et la troposphère peuvent avoir un impact sur les signaux GPS en retardant le signal.

Effet multivoies : Il s'agit de la réflexion du signal GPS sur d'autres surfaces, telles que des bâtiments, avant d'atteindre le récepteur GPS.

GPS différentiel: Corrige la détermination de la position GPS en utilisant une série de stations de base. Le GPS différentiel est utilisé pour surmonter les erreurs GPS.

Système d'augmentation de zone étendue (WAAS) :Une augmentation supplémentaire est possible à partir de satellites pour améliorer la précision, un exemple de système d'augmentation par satellite (SBAS) est le système d'augmentation à large zone (WAAS). De Garmin, un récepteur compatible WAAS peut vous donner une précision de position supérieure à 3 m , 95 pour cent du temps.&rdquo

GNSS:fait référence au système de positionnement par satellite avec une couverture mondiale, qui est utilisé pour améliorer la précision du GPS. Des exemples de GNSS incluent le NAVSTAR des États-Unis et le GLONASS de Russie.


Afficher la direction du mouvement avec points2paths dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

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en Télédétection (2020), 12(7), 1087

Dans le contexte de crise climatique et de biodiversité à laquelle notre planète est confrontée, les forêts tropicales jouant un rôle clé dans les flux mondiaux de carbone et contenant plus de la moitié des espèces de la Terre sont importantes à préserver. [plus ▼]

Dans le contexte de la crise climatique et de la biodiversité à laquelle notre planète est confrontée, les forêts tropicales jouant un rôle clé dans les flux mondiaux de carbone et contenant plus de la moitié des espèces de la Terre sont importantes à préserver. Ils sont aujourd'hui menacés par la déforestation mais aussi par la dégradation des forêts, plus difficile à étudier. Ici, nous avons effectué une revue systématique des études sur la dégradation des forêts tropicales humides à l'aide de la télédétection et de l'ajustement d'indicateurs de la résilience des forêts aux perturbations. La répartition géographique, l'étendue spatiale et l'évolution temporelle ont été analysées. Des indicateurs de critères de composition, de structure et de régénération ont été notés ainsi que des indices de télédétection et des mesures utilisées. La dégradation des forêts tropicales humides n'est pas étudiée de manière approfondie, en particulier dans le bassin du Congo et en Asie du Sud-Est. La structure de la forêt (c'est-à-dire les trouées de la canopée, la fragmentation et la biomasse) est le critère le plus largement et le plus facilement mesurable avec la télédétection, tandis que la composition et la régénération sont plus difficiles à caractériser. Le mélange de données LiDAR/Radar et optiques montre un bon potentiel ainsi que des données satellitaires à très haute résolution. Les données attendues des satellites GEDI et BIOMASS combleront dans une large mesure le vide actuel et fourniront des informations structurelles précises. Le LiDAR et les véhicules aériens sans pilote (UAV) forment un bon pont entre les données de terrain et les données satellitaires. Alors que les performances du LiDAR ne sont plus à démontrer, une attention particulière devrait être portée au drone qui montre un grand potentiel et pourrait être plus facilement utilisé par les communautés locales et les parties prenantes. [moins ▲]

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Exercices pour apprendre à gérer les systèmes de coordonnées et de projection dans QGIS - Système d'information géographique Opensource. Cet exercice fait partie d'une série d'exercices : QGIS 01 - Introduction générale à QGIS . [plus ▼]

Exercices pour apprendre à gérer les systèmes de coordonnées et de projection dans QGIS - Système d'information géographique Opensource. Cet exercice fait partie d'une série d'exercices : QGIS 01 - Introduction générale à QGIS, QGIS 02 - Gestion et projection des systèmes de coordonnées dans QGIS, QGIS 03 - Gestion des tables dans QGIS, QGIS 04 - Gestion de la symbologie dans QGIS, QGIS 05 - Mises en page avec QGIS, QGIS 06 - Numérisation de couches vectorielles avec QGIS, QGIS 07 - Gestion et connexion GPS avec QGIS, QGIS 08 - Géoréférencement d'un fichier raster avec QGIS, QGIS 09 - Géotraitement en mode vectoriel avec QGIS, QGIS 10 - Géotraitement en mode raster avec QGIS , QGIS 11 - Utilisation des services Web dans QGIS. [moins ▲]

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Exercices de numérisation de couches vectorielles avec QGIS - Geographic Information System Opensource. Cet exercice fait partie d'une série d'exercices : QGIS 01 - Introduction générale à QGIS, QGIS 02 - Coordinate . [plus ▼]

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Exercices d'introduction au logiciel QGIS - Système d'information géographique Opensource


2. Cartographier les ressources

Les éléments cartographiques (formes, chemins et symboles) sont enregistrés sous ressources cartographiques, qui sont l'un des types de fichiers que vous pouvez trouver dans le Explorer fenêtre dans Dundas BI. Les visualisations cartographiques peuvent rechercher et charger automatiquement une ressource cartographique qui correspond à vos données, ou vous pouvez en choisir une vous-même en la faisant glisser sur votre carte.

Lorsque des symboles sont affichés à des coordonnées provenant directement de votre source de données, les ressources cartographiques sont toujours affichées en arrière-plan en tant que contexte, par défaut.

2.1. Cartes intégrées

Le projet global dans Dundas BI comprend un ensemble de ressources cartographiques intégrées que vous pouvez parcourir ou rechercher dans le Explorer la fenêtre. Vous pouvez les trouver dans le partagé sous-dossier sous le Plans dossier.

Les cartes intégrées sont classées dans différents dossiers tels que Villes, Continents, Pays, États et Provinces. Si vos données correspondent à des éléments cartographiques dans cet ensemble de cartes, une correspondance sera chargée automatiquement. Vous pouvez également faire glisser des ressources cartographiques sur votre carte que vous préférez utiliser avec vos données ou comme détails supplémentaires à afficher.

En plus des ressources cartographiques individuelles, les visualisations cartographiques ont des couches affichés en arrière-plan en tant que contexte, qui changent automatiquement lorsque vous effectuez un zoom avant. D'autres ressources cartographiques sont affichées en haut. Vous pouvez afficher un tableau de bord contenant une visualisation de carte vierge sans données pour voir ces couches : vous êtes initialement présenté avec le Continents couche, qui se transforme en Des pays calque lorsque vous effectuez un zoom avant, puis pour États/provinces.

Vos données peuvent correspondre directement à ces couches, par exemple si vos données contiennent des noms de pays. Vous pouvez utiliser le comportement de zoom décrit ci-dessus avec vos données si elles contiennent une hiérarchie à plusieurs niveaux qui correspond à deux ou plusieurs de ces couches, et le Haut niveau est configuré pour sélectionner plusieurs niveaux à la fois : par exemple, vous pouvez effectuer un zoom avant lors de la visualisation pour passer des données du continent aux données des pays, puis aux États et aux provinces. (Voir Outils d'analyse d'ensemble de métriques pour plus d'informations sur la sélection de plusieurs niveaux.)

2.2. Fichiers de formes ESRI

Vous pouvez également importer des fichiers de formes contenant des éléments cartographiques en plus de ceux inclus dans Dundas BI. Une fois importés, ils peuvent être chargés automatiquement s'ils correspondent à vos données, ou vous pouvez les faire glisser sur votre carte.

Le format de fichier de forme ESRI (Environmental Systems Research Institute) est un format de fichier populaire pour stocker des données cartographiques et est utilisé par de nombreuses ressources cartographiques du domaine public que vous pouvez acquérir via Internet.

Un seul fichier de formes ESRI est en fait composé de trois ou quatre fichiers distincts : un fichier principal (.SHP) contenant des données géographiques, un fichier d'index (.SHX) contenant des informations d'enregistrement et un fichier de base de données contenant des données associées aux éléments géométriques stockés dans le fichier SHP. A fourth file (.PRJ) may be included with a description of the projection being used, to allow Dundas BI to successfully convert a shapefile into standard WGS-84 coordinates.

For example, a map of the United States might be represented by the following files:

  • usa.shp &ndash Main shapefile which contains definitions for one layer of geometry elements (either polygons, polylines, or points).
  • usa.shx &ndash Index file containing information about how to read the shape data from the SHP file.
  • usa.dbf &ndash DBF (dBASE) file which defines a database table of attribute values. Contains one record (or row) per geometry element.
  • usa.prj &ndash (Optional) A Well-known Text (WKT) description of the projection being used.

If you downloaded shapefile data in the form of a ZIP file, you'll need to extract the contents to an actual folder first.

Drag the set of three or four files from Windows Explorer or Finder and drop it over the Explorer window in Dundas BI.

To start using it in a map right away, drop it directly onto your dashboard or other view while editing instead of onto the Explore window.

Either way, the shapefile is imported into Dundas BI. You and others can find it under the Plans folder of your project in the Explore window.

You can also right-click or long-tap the Maps folder, choose Upload File, then select the files to upload rather than dragging them.


Voir la vidéo: How to Install QGIS On Windows, macOS, Linux and Android.