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Inverser la rampe de couleurs dans ArcMap ?

Inverser la rampe de couleurs dans ArcMap ?


Je souhaite inverser le dégradé de couleurs dans ArcMap 10.2. Dans l'exemple ci-dessous, je souhaite que la couleur rouge soit associée aux valeurs inférieures et la couleur verte aux valeurs supérieures.

Une idée de comment faire cela ?


Pour inverser le dégradé de couleurs appliqué aux symboles d'entité :

Cliquez avec le bouton droit de la souris sur la colonne des symboles, puis à partir du symbole contextuel, sélectionnez « Retourner les symboles ». Notez que toute modification spécifique apportée à un symbole particulier sera écrasée par cette action.


Visualisation de données multivariées

La visualisation de données variables multivariées implique la visualisation de plusieurs valeurs de données dans un seul moteur de rendu. Ceci est fait pour de nombreuses raisons, notamment pour :

  1. Afficher la relation entre deux ou plusieurs variables
  2. Comparer ou contraster la différence entre deux variables
  3. Affichez les modèles spatiaux qui peuvent ne pas être liés entre plusieurs variables à la fois.

Comment fonctionnent les visualisations de données multivariées

Les visualisations multivariées peuvent être réalisées en ajoutant plusieurs variables visuelles à un moteur de rendu simple. Les combinaisons courantes sont les suivantes :

Vous pouvez également créer des visualisations multivariées à l'aide de nombreuses autres combinaisons de variables visuelles, notamment l'opacité.

La couleur et la taille sont généralement utilisées pour montrer la relation entre deux variables ou pour afficher un taux avec une variable de couleur et l'ampleur d'une variable à l'aide d'une variable de taille.

L'exemple suivant visualise l'influence de l'humidité sur l'indice de chaleur ou sur la température « semblable » à l'aide de la couleur et de la taille.


Affichage

Des exemples de symboles de marqueur de flèche sont présentés dans l'illustration suivante :
Des exemples de symboles de marqueur de caractère sont présentés dans l'illustration suivante :
Des exemples de symboles de marqueur d'image sont présentés dans l'illustration suivante :
Des exemples de symboles ponctuels multicouches sont présentés dans l'illustration suivante :


La largeur d'un symbole de ligne est exprimée en points d'impression - environ 1/72 de pouce. Un exemple de largeur de symbole de ligne est présenté dans l'illustration suivante :

Inverser la rampe de couleurs dans ArcMap ? - Systèmes d'information géographique

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Аствовать есплатно

Dans ce cours de synthèse, vous appliquerez tout ce que vous avez appris en concevant puis en réalisant votre propre projet SIG. Vous planifierez votre projet en rédigeant une brève proposition qui explique ce que vous prévoyez de faire et pourquoi. Vous trouverez ensuite des données pour un sujet et un emplacement de votre choix, et effectuerez une analyse et créerez des cartes qui vous permettront d'essayer différents outils et ensembles de données. Les résultats de votre travail seront rassemblés dans une Story Map Esri, qui est un site Web contenant des cartes, des images, du texte et des vidéos. L'objectif est que vous ayez un produit fini que vous pouvez partager et qui démontre ce que vous avez appris. Remarque : aucun logiciel n'est fourni pour ce cours.

Олучаемые навыки

Système d'Information Géographique (SIG), Cartographie, Esri, Cartographie, Analyse Spatiale

Ецензии

Tous les sujets sont bien expliqués et en détail. Toute personne souhaitant en savoir plus sur les SIG et la télédétection peut suivre ce cours sans aucune hésitation.

Don Boyes est un excellent instructeur. J'ai vraiment bénéficié de ses cours. Je souhaite que je pourrais être formé par lui en personne.

Реподаватели

Don Boyes

Professeur, filière enseignement

Екст идео

J'aimerais vous montrer comment créer une carte choroplèthe dans ArcMap, en utilisant différentes méthodes de classification, en définissant le schéma de couleurs et en travaillant avec la normalisation. Alors, commençons. Ici, j'ai des données de recensement pour Toronto. Je vais faire un clic droit sur la classe d'entités, aller dans les propriétés et l'onglet de symbologie est déjà sélectionné. Ensuite, la première chose que vous devriez remarquer est que vous ne pouvez avoir qu'un seul symbole, c'est ce que j'ai maintenant. Donc, en d'autres termes, même si j'ai toute une série de polygones différents ici, j'utilise le même schéma de couleurs pour chacun d'eux. Donc, je les traite tous comme s'ils étaient la même chose, ils sont un seul symbole et j'ai juste utilisé un schéma de couleurs beige assez simple. Je peux choisir tout ce que je veux ici, je peux changer la couleur de remplissage en autre chose. Genre, dis d'accord. Donc, ce serait simplement le traiter comme s'il s'agissait d'un seul jeu de couleurs. Maintenant, revenons à la symbologie. Cependant, faisons quelque chose d'un peu plus intéressant que cela. Nous allons aux quantités et aux couleurs graduées et c'est ce qu'ArcGIS appelle la cartographie choroplèthe. Je veux dire, c'est le terme cartographique car c'est un choroplèthe mais dans le logiciel, ils l'appellent couleurs graduées. Donc, vous pouvez, il y a deux manières différentes de créer une carte choroplèthe et le logiciel. L'une est que vous pouvez prendre des valeurs telles que la population, puis vraiment pour un choroplèthe, vous devez normalement normaliser les données ou les normaliser d'une manière ou d'une autre. Donc, dans ce cas, nous le normaliserions en utilisant la superficie en kilomètres carrés. Donc, ce que cela fait, c'est que le logiciel que je lui ai dit, je veux essentiellement une carte de densité de population. Mais pour ce faire, il va prendre le champ de population et le champ de zone et diviser la population par zone à la volée comme nous le disons. Il les calculera sans que j'aie à lui dire de faire le calcul, puis il déterminera quelles classes je dois utiliser, quel devrait être le schéma de couleurs, puis nous le mettrons sur la carte. Donc, si nous faisons cela, vous verrez que par défaut, il a choisi cinq classes dans le schéma de couleurs des ruptures naturelles, également connu sous le nom de Jenks. Donc, si nous approfondissons cela, nous pouvons simplement explorer cela un peu, différentes options s'offrent à nous ici. Regardons simplement quelques choses différentes dans cette boîte de dialogue, qui sont différentes choses qui se passent. D'accord. Voici donc la méthode. Donc, nous avons des cassures naturelles, cinq classes, je ne vais exclure aucune donnée, vous pourriez si vous vouliez exclure quelque chose comme une valeur aberrante comme celle que nous avons ici, voici les valeurs de cassure. Donc, ces nombres correspondent à ces nombres ici, donc 4340, 4340. Donc, cette ligne bleue là, celle-ci ici, correspond à cette première entrée dans la table de classe, la deuxième ligne bleue est la deuxième dans la table de classe, troisième ligne bleue, troisième table et ainsi de suite. Nous pouvons en faire ce que nous voulons. Donc, je pourrais simplement les déplacer manuellement. Donc, je pense que je veux une limite de classe là-bas, je pense que j'en veux une là-bas. Ainsi, vous pouvez faire glisser les lignes bleues. Donc, ce sont les limites de classe que nous allons attribuer pour créer les classes qui nous intéressent. Je pourrais aussi les faire de cette façon, je pourrais simplement taper une valeur et dire que je veux qu'elle soit 10 000 et ensuite 15 000, ce que je veux que ce soit. Ainsi, il existe différentes manières de les définir manuellement si vous le souhaitez. Donc, vous remarquerez qu'en haut, ici, il est automatiquement basculé sur une méthode manuelle, car j'ai commencé à jouer avec eux manuellement. Mais si je reviens ici, vous verrez qu'il existe différentes méthodes disponibles. Ainsi, il existe un intervalle égal, un intervalle défini, un quantile, des ruptures naturelles, un intervalle géométrique et un écart type. Je ne les passerai pas en revue tous, mais je vais juste vous donner une idée du fonctionnement de certains des plus courants. Ainsi, à intervalle égal, par exemple, comme son nom l'indique avec cinq classes, il prend la plage de valeurs. Donc, quelle que soit la valeur inférieure et la valeur supérieure, cela prend toute cette plage, puis parce que j'ai dit cinq classes, cela va la diviser en cinq intervalles égaux. Donc, il y en a tous de taille égale ici. D'accord? Si je dis quatre intervalles, on se répartit en quatre classes et ainsi de suite. Vous pouvez choisir ce que vous voulez, il n'y a pas de nombre magique. Cinq est courant, mais cela pourrait être 34567, moins de trois n'est généralement pas très utile, plus que sept est plus difficile à interpréter pour les gens. Donc, je dirai simplement que vous ne l'utiliseriez jamais, mais généralement quelque chose entre cinq ou trois et sept quelque chose comme ça fonctionne bien. Alors, voyons ce qui se passe ici. Donc, une chose que vous remarquez, c'est que vous voyez ces barres grises ici, puis il n'y en a que quelques-unes ici en bas. Il s'agit d'un histogramme des valeurs de densité de population qui ont été calculées pour tous les secteurs de recensement de mon ensemble de données pour Toronto. Ceci n'est pas destiné à être utilisé pour afficher dans un rapport, ce n'est pas comme un histogramme vraiment détaillé. C'est juste pour vous de visualiser en quelque sorte la distribution globale de l'ensemble de données. Il le fait bien, mais la principale chose que vous remarquez avec celui-ci, c'est que presque une, la grande majorité de toutes les valeurs sont toutes dans cette seule classe. Ce que cela va faire alors, rappelez-vous qu'avec une carte choroplèthe, nous attribuons une couleur ou une teinte ou un dégradé quelconque à chacune des classes. Donc, tout cela va se retrouver avec la même couleur sur notre carte. Ensuite, nous aurons une couleur différente pour celui-ci et celui-ci et celui-ci. Donc, vous remarquerez qu'il n'y a pratiquement rien dans celui-ci ici, il n'y a que ce genre de valeur aberrante. Voyons donc comment cela finira par apparaître sur notre carte. Donc, si je dis juste d'accord et que j'utilise ce type de schéma de couleurs violet par défaut, dites d'accord. Ainsi, la carte résultante que vous obtenez finit par avoir ces grandes zones qui se ressemblent toutes. Étant donné que toutes ces pistes de recensement ont des valeurs qui se sont retrouvées dans la même classe, elles sont toutes regroupées dans cet histogramme. Lorsque cela se produit, ils finissent tous par avoir la même couleur et votre carte finit donc par avoir l'air un peu monotone. Je vous encourage à toujours regarder la répartition géographique et la répartition statistique de vos données. Alors, regardez l'histogramme, à quoi cela ressemble-t-il ? Ensuite, lorsque vous appliquez un schéma de classification particulier à votre carte, à quoi cela ressemble-t-il ? Je vous encourage à toujours penser à, êtes-vous capable de voir ou de montrer des similitudes, des différences, des relations, des clusters, des gradients ? Va de haut en bas ou quelque chose comme ça. Si votre carte ressemble à celle-ci, où tout se ressemble, c'est vraiment ce que votre carte communique. J'ai traité c'est ce que vous voulez probablement faire passer. Vous vouliez avoir un peu plus de variété et quelque chose de plus intéressant et utile pour le lecteur de carte. D'accord. Donc, revenons à la planche à dessin, ouvrirons à nouveau nos propriétés, revenons à notre symbologie et essayons un schéma de classification différent. Au lieu d'intervalle égal, nous pouvons essayer des quantiles. Maintenant, avec les quantiles, il examine le nombre total de valeurs, puis les trie du plus bas au plus élevé, puis dit d'accord, si j'ai, disons que j'ai eu 100 valeurs avec cinq quantiles, cela signifie qu'il y aura 20 valeurs dans le quintile inférieur. 20 autres valeurs dans le prochain quantile le plus élevé et ainsi de suite. Donc, dans ce cas, vous mettez l'accent sur les différences relatives au lieu d'utiliser quelque chose comme un intervalle égal. Vous remarquerez que lorsque nous faisons cela, nous nous retrouvons ici avec des limites de classe de tailles différentes. Donc, nous avons une très grande classe ici, parce que nous avons quelques valeurs aberrantes si vous voulez compter celle-là. Donc, nous avons une très grande classe ici, car elle a le même nombre de valeurs que la suivante, qui a plus de valeurs similaires les unes aux autres. Donc, ils finissent par être plus proches dans l'histogramme, et ainsi de suite avec le reste d'entre eux. Donc, si nous faisons cela et que nous disons : « D'accord, à quoi cela ressemble-t-il sur notre carte ? Si nous allons avec cela, " mêmes données, mais un modèle radicalement différent étant montré avec ce schéma de classification. Donc, je dirais que c'est une carte plus utile pour pouvoir montrer la densité de population à travers la ville de Toronto. Nous pouvons revenir en arrière et essayer une méthode de pauses naturelles qui est la méthode par défaut. La raison pour laquelle c'est la valeur par défaut, c'est que cela fonctionne assez bien la plupart du temps pour la plupart des ensembles de données. L'algorithme utilisé est un peu compliqué, mais essentiellement, il essaie de trouver des ruptures dans l'ensemble de données, il y a des amas de données dans l'histogramme, qui sont similaires les uns aux autres, d'autres qui sont différents. Donc, avec cet histogramme ici, je ne dirais pas que c'est d'une évidence aveuglante, mais je suppose que ce qu'il trouve ici, c'est qu'il y a une pause là, une pause naturelle, il y a une pause là, donc il y a un bloc de données là-bas, il y a un tas de valeurs similaires là-bas, il y a un bloc de données ici. Ce n'est peut-être pas la chose la plus intuitive, parce que parfois, il y aura une très belle distribution bimodale, quelle que soit la distribution bimodale que vous dites, "C'est vraiment évident". C'est la rupture ici, et cela la mettra en deux classes, mais souvent ce n'est pas aussi évident. Mais, si vous essayez, cela fonctionnera souvent bien. Vous devrez peut-être expérimenter un peu le nombre de classes, mais voyons simplement ce qui se passe si nous utilisons la méthode des cinq classes naturelles ici. Ainsi, nous obtenons à nouveau un modèle différent. Il est difficile de dire lequel fonctionne le mieux ici, je dois dire que je pense que le quantile avait l'air plutôt bon, mais vous devrez travailler sans l'expérimenter. Mais l'idée est que, réfléchissez-y, expérimentez, regardez ce que montre votre carte, est-ce ce que je voulais montrer ?, est-ce que quelqu'un interprétera cela de la façon dont je l'ai voulu qu'il l'interprète ?, Est-ce que les données parleront bien? En d'autres termes, nous serons en mesure de voir ce que les données contiennent réellement au lieu de cacher quelque chose, pour ne pas dire que vous le ferez intentionnellement, mais parfois vous pouvez masquer des tendances, des modèles ou des clusters involontairement simplement. en choisissant le mauvais système de classification. Donc, comme je l'ai dit, vous devez vraiment expérimenter cela un peu et voir ce qui fonctionnera le mieux. Une autre chose que je voulais souligner, et c'est quelque chose avec laquelle les gens sont parfois confus, c'est que vous n'avez pas toujours besoin d'utiliser cette liste déroulante de normalisation. Si vous avez déjà calculé quelque chose comme une valeur de densité, si vous avez déjà normalisé les données dans la table attributaire, vous n'avez pas besoin d'utiliser la liste déroulante de normalisation. Donc, si je monte jusqu'ici, vous remarquerez que j'ai déjà un champ de densité de population, et si c'est le cas, alors je n'ai pas besoin de normaliser à nouveau parce que j'ai déjà fait ce calcul, je x27ve déjà dans ce domaine divisé la population par zone. Ainsi, vous n'avez pas à l'utiliser à nouveau. Parfois, les gens ont l'impression, "Oh, je dois le normaliser parce que c'est un choroplèthe", seulement si vous ne l'avez pas fait dans le calcul déjà à l'intérieur du champ. Donc, si je fais cela et applique cela, vous remarquerez que la carte est identique. Ainsi, peu importe que vous le fassiez à la volée en utilisant la normalisation déroulante, ou que vous le calculiez vous-même à l'aide du calculateur de champ. Vous devriez vous retrouver avec les mêmes valeurs, et si vous utilisez le même schéma de classification, votre carte finira par se ressembler. En réalité, il s'agit de cette colonne que vous souhaitez cartographier, telle que la densité de population, est-ce qu'il vous est utile de stocker quelque chose dans votre ensemble de données. Donc, vous entrez et ajoutez une colonne, faites le calcul sur le terrain et calculez la densité, ou est-ce quelque chose que vous êtes heureux de le faire faire à la volée quand vous en avez besoin. Il n'y a vraiment aucune différence, c'est à vous, en tant qu'utilisateur, de décider ce qui vous convient, et quand vous voudrez peut-être utiliser l'un par rapport à l'autre, du moment que vous faites le calcul correctement. Je soulignerai qu'il existe différents schémas de couleurs disponibles. Quelle que soit la méthode de classification que vous utilisez et le nombre de classes que vous avez, vous finirez probablement par vouloir utiliser une palette de couleurs, comme nous l'avons ici. D'accord? L'idée est que vous voulez indiquer clairement au lecteur de carte que vous avez des valeurs faibles avec un dégradé, ou une gradation allant vers des valeurs élevées. Qu'il y ait une tendance là-bas, en supposant que les données sont appropriées pour les choroplèthes comme nous l'avons ici. Nous avons donc ce violet clair avec des valeurs faibles et un violet foncé pour des valeurs élevées. Il existe de nombreuses rampes de couleurs différentes, certaines d'entre elles sont plus utiles que d'autres pour la cartographie choroplèthe. Une bête noire commune des cartographes est que, beaucoup de gens aiment utiliser quelque chose comme une méthode arc-en-ciel. Donc, vous vous retrouvez avec cette palette de couleurs vraiment vives, et d'une part, même si vous n'utiliserez jamais cela, je l'inverserais probablement pour que la couleur froide soit en bas et la couleur chaude être en haut, et juste un petit conseil là-bas, car vous pouvez faire un clic droit et dire retourner les symboles. Donc, cela prend juste la rampe de couleurs et la retourne. Jetons un coup d'œil à ceci. Donc, ce n'est pas un schéma de couleurs que vous voulez vraiment utiliser. Il y a toutes sortes de problèmes avec cela, il y a trop de contraste, il y a trop de couleurs vives. Il est trop difficile pour un lecteur de carte de comprendre ce qu'il regarde. Il y a toutes les choses liées à la perception cognitive quant à la façon dont votre cerveau traite ces couleurs, et ce qu'il interprète comme étant une valeur plus élevée par rapport à une valeur plus faible. Donc, même si, il y a des années, ils étaient assez populaires, j'avoue que je les utilisais il y a longtemps quand je débutais. Parce que la couleur est vraiment évidente, les couleurs sont différentes les unes des autres, ce n'est pas quelque chose que je recommanderais pour ces données. La seule fois, et même alors, j'irais probablement avec une version plus légère de cela, et je la retournerais à nouveau. Si vous montriez en fait des valeurs de température allant de frais à chaud, alors ce serait, disons qu'il s'agit de températures différentes à travers Toronto, quelque chose à voir avec l'îlot de chaleur urbain, ou quelque chose comme ça, alors il serait utile et approprié de faites-le, mais pas pour votre carte choroplèthe typique. Ce qui est recommandé, c'est d'utiliser une seule couleur, et cela peut être bas, cela peut être une échelle de gris, donc encore une fois, nous retournerions cela, donc si nous faisons cela, voyons à quoi cela ressemble. Oui, ça a l'air bien. Ainsi, les zones les plus sombres ont les valeurs les plus élevées, les zones les plus claires sont les valeurs les plus basses. Ainsi, même quelque chose comme une échelle de gris peut bien fonctionner, surtout si vous voulez y ajouter autre chose, disons un réseau routier ou une ligne de transport en commun, quelque chose comme ça. Donc, il y en a beaucoup de différents que vous pouvez utiliser. Je ne les passerai pas tous en revue, bien sûr, mais assurez-vous simplement que vous utilisez ceux qui sont un jeu de couleurs comme celui-ci. N'utilisez pas ceux que nous appellerions un jeu de couleurs divergent. Ceux-ci sont utiles si vous essayez d'afficher des valeurs supérieures ou inférieures à une moyenne, quelque chose comme ça, supérieures et inférieures à zéro, ou autre. Mais pour un choroplèthe, il passe d'une valeur faible à une valeur élevée, vous ne voulez pas utiliser un schéma de couleurs qui implique qu'il existe une valeur neutre moyenne. Donc, je recommande de s'en tenir à ceux-ci, par exemple, le rouge est courant, une combinaison très populaire là-bas. Donc, cela peut ne pas sembler aussi excitant, mais l'idée est qu'il est très simple et évident pour les gens de pouvoir interpréter.


Géocodage en SIG : ArcGIS, QGIS, Leaflet

Disons-le : un plugin très basique avec des fonctionnalités limitées. Vous pouvez géocoder une adresse à la fois et le résultat est placé sous la forme d'une couche à un point dans QGIS et inverser le géocodage d'un point de la carte à l'aide de Nominatim ou de GoogleMaps (n'oubliez pas le CLUF du géocodage GoogleMaps…).
Rechercher dans Washington DC Géocodage
S'il y a plus d'un emplacement, le plugin vous en informera et vous laissera choisir l'entrée appropriée. Le géocodage inversé est accessible via Plugins->GeoCode->Reverse GeoCode.
résultat du géocodage inversé
Ensuite, vous cliquez sur un emplacement sur votre carte et l'adresse s'affichera dans une fenêtre contextuelle. Malheureusement, cela ne fonctionne pas dans tous les systèmes de référence de coordonnées (CRS) car je l'essayais avec EPSG:31467.

MMQGIS

Avec MMQGIS, nous sommes capables de géocoder plusieurs adresses à la fois. Nous avons simplement besoin d'un fichier csv contenant nos adresses. Nous pouvons créer ceci dans un éditeur :
adresses pour le géocodage avec MMQGIS
Ce fichier sert d'entrée pour la transaction MMQGIS->Geocode->Geocode CSV avec Google / OpenStreetMap :
Sélection de fichiers dans MMQGIS
Assurez-vous d'utiliser UTF8 comme encodage. Le résultat est enregistré sous forme de fichier de formes et est immédiatement importé dans QGIS :
Résultats du géocodage MMQIS

Géocodage dans ArcGIS

Importez d'abord le fichier txt en utilisant le Ajouter des données transaction. Une fois que vous avez ce tableau, faites simplement un clic droit sur le tableau dans la “Table des matières” et choisissez Géocoder les adresses…” :
Choisissez un géocodeur
Vous devez maintenant choisir le service de géocodage et définir les champs à géocoder :
Définir les propriétés de votre fichier pour le géocodage
Après quelques secondes vous obtiendrez le résultat et une jolie couche de points sur votre carte :
B&B Auberges de jeunesse en Allemagne géocodées avec ArcGIS

Résultats du géocodage dans ArcGIS
Vous aurez besoin d'un compte en ligne ArcGIS pour cette action et le prix est de 40 crédits par 1� géocodes. J'ai également écrit un tutoriel sur la façon d'obtenir gratuitement les coordonnées des adresses avec Python.


Partage d'une carte que j'ai composée récemment avec QGIS et Inkscape. À la recherche de suggestions sur ce que je peux améliorer.

Inversez la légende, mais la plus haute altitude en haut et la plus basse en bas. En outre, les altitudes sont 0-150m, 150-500m, 500-900m etc.

Je déplace la barre d'échelle vers la gauche, conformément à la légende et à l'encart de la carte. Le titre peut sembler mieux centré en haut de la carte. Éduquez peut-être la taille de la flèche nord, c'est un peu gênant. Voyez si vous pouvez déplacer la carte afin que la carte soit mieux cadrée, il serait possible que la légende et la carte en médaillon soient au-dessus de l'océan plutôt que de chevaucher l'océan et la terre.

Il est également possible d'ajouter beaucoup plus de flèches nord en ajoutant les polices ESRI North à votre répertoire de polices.

Ils semblent appartenir au domaine public. Peut-être que quelqu'un sait le contraire ?

Merci. Je vais les essayer.

Le commentaire concernant les plages d'altitude que vous et d'autres incluez est techniquement incorrect. Cette couleur représente une altitude spécifique, pas une plage - ce n'est pas un choroplèthe et les données ne sont pas classées, elles sont continues. Et c'est le vrai problème, la légende n'affiche la couleur que pour cinq altitudes spécifiques, bien qu'elle utilise une rampe pour afficher des données continues. Ce que /u/Mr_M00 devrait vraiment faire, c'est nous la rampe pour la légende plutôt que de simples carrés de couleur. L'étiquetage est bon tel quel, le problème est la façon dont la symbologie est représentée à côté de ces étiquettes. (Edit: et je suppose que tout le truc du dégradé a déjà été couvert, bien que personne ne soit vraiment entré clairement dans le pourquoi à mon humble avis.)

En ce qui concerne le débat entre /u/NecroSky et /u/cadifor, la règle de base est de ne pas chevaucher les plages. L'une ou l'autre de vos solutions fonctionne, car si 0-149 et 150-500, les dixièmes ne sont pas affichés, l'arrondi s'applique donc à 149. tout est inférieur à 150. Techniquement, la rupture de classe est ce qui le définira. La plupart des logiciels ne rendront pas une seule couche avec une valeur dans deux classes, cela créera une rupture de classe définitive (c'est pourquoi les étiquettes par défaut seront également 0-150, 150.1 - 500 ou quelque chose, avec le nombre de décimales liées à la définition du champ d'attribut). Il peut être assez courant de voir une classe se terminer à un numéro tandis que la suivante commence au même numéro, mais c'est une pratique incorrecte/mauvaise car, comme indiqué, une valeur tombe dans deux classes. L'autre approche de 'moins que' fonctionne également.


Inverser la rampe de couleurs dans ArcMap ? - Systèmes d'information géographique

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

Effectuer une substitution de lecteur

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Du Sélection menu, choisissez Sélectionner par emplacement.

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

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

Méthode 2 (plus compliquée, mais plus puissante)

    Faites un clic droit sur le cfi_centroid_points calque et sélectionnez Jointures et relations > Jointure.

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

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

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

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

Sélection de polygones adjacents

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

    Ouvrez le Des stands table attributaire. Faites un clic droit sur le AGE_CLASS_2003 champ et sélectionnez Résumer.

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

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

Appliquer et Fermer le dialogue.

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

Sélection ligne sur polygone

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

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

Appliquer et Fermer.

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

Sélection polygonale en ligne

Quelles tribunes sont traversées par des routes tertiaires ?

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

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

Sélection de point dans un polygone

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

    Créez un nouveau bloc de données appelé Données de sol.

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

Sélection polygone sur point

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

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

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

Sélection polygone sur polygone

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

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

Stands qui
couper
polygones de sols sélectionnés,

Cela surestime probablement le nombre de stands.


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

Cela sous-estime probablement le nombre de stands.


Stands qui
contenir complètement
polygones de sols sélectionnés


Stands qui
ont leurs centres dans
polygones de sols sélectionnés

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

Jointure spatiale : confinement (à l'intérieur)

The example of analyzing CFI plots based on the underlying soil type using layer-on-layer selections works well for a single query. However, this becomes tedious if you want to know which plots lie in several different soil types. This type of problem is better solved with the spatial join. In this case the spatial join will be between a point and a polygon layer, rather than a point and line layer in one of the previous sections.

    Clear all selections (from the menu, choose Selection > Clear Selected Features). This clears all selections from any layer in the data frame, whereas right-clicking on a layer in the table of contents and choosing Selection > Clear Selected Features only clears the selection for that layer.

Add the new table to the map document.

This table is a summary that was made from a joined field. There may be a pattern: plots with lower windthrow potential seem to have higher basal area. If soils have greater potential for windthrow, then more trees should get blown over, thus the basal area will be lower.

After you select the row for CD = 0 click Option at the lower right of the table GUI and then select Related Tables > windthrow::soils. After this, you should see the points with CD = 0 also selected in the map display.

You have just used the technique of performing a spatial join of a polygon attribute table onto a point attribute table. This adds to the point attribute table attributes for the underlying polygons. This is used for tasks such as determining the soil type for a series of vegetation plot samples.

Spatial join: proximity (nearest)

Do plots closer to streams have a higher hardwood volume than plots farther from streams? Answering this may require some tricky table joining.

    Add the Ruisseaux layer to the current data frame.

Each plot center is coded with the attributes for the underlying stand polygon. We now know the forest type for each plot center.

This technique is used to determine if spatial location (in this case, distance to streams) seems to have any relationship to the physical properties of the location. You could use this to help quantitatively answer the question: for a group of marbled murrelet nests, what underlying vegetation type is closer to streams or farthest from roads?


What is All This Buzz About ArcGIS Hub?

by EmilyKnish-Ande rson

ArcGIS Hub is gaining a lot of attention, especially with the COVID-19 GIS Hub site trending in popularity. Hub helps to assist communication and collaboration across many different use cases and audiences. Using the COVID-19 GIS Hub as an example, it looks similar to any modern web page we interact with on a daily basis. Information is clear and organized, there are even datasets that can be downloaded from the site directly. Applications, such as Dashboards for ArcGIS, can be embedded into the site pages as well. The COVID-19 GIS Hub includes many different application examples that are ready for users to interact with, along with Tweets updated in real-time about current health and risk topics. There is a lot of information on this Hub site! The Hub software gives you the ability to properly organize this data though, so it is not overwhelming for the end user. Anyone from a seasoned GIS professional to someone who knows absolutely nothing about GIS (like maybe your internet savvy Grandma) can obtain actionable information from this site.

There are two versions of ArcGIS Hub, Hub Basic is included with your ArcGIS Online subscription. It is also worth mentioning that Hub Basic is similar to Enterprise Sites (in ArcGIS Enterprise). Hub Premium offers additional capabilities such as initiative management, event management, and Hub site performance tracking dashboards. You can view the complete breakdown here of the features included at each level.

Initiatives in Hub can be created around many different use cases, this can be like the example above, sharing information and data from a central page about the COVID-19 event. Initiatives can also be about outreach campaigns within communities, or a specific project a department is working on (like a project around data collection after a recent natural disaster, or important stuff like if the office should have donut Fridays). Survey 123 forms can be embedded into the Hub site to collect feedback. ArcGIS Hub also includes the ability to manage events (like an annual GIS Day event), this is a great tool to further increase collaboration among users of the site.

Still not totally clear on ArcGIS Hub? Still not sure how you could use it or why it matters? Well, luckily there are plenty of marvelous examples to hit this point home. The main ArcGIS Hub Gallery has a wealth of examples. A couple of my favorites include The Northern Tornadoes Project and the Earth Challenge 2020 Hub sites.

Some other examples that do a wonderful job showcasing Hub’s many capabilities are below:

Irelands’ Sustainable Development Goals Data Hub - Notice the great use of individual interactive cards for each sustainability goal.

Esri Australia’s Hub site built around content related to Bushfire activity - There are links to data and ready to use applications for users to be able to easily find and use.

The CUSEC Shaken Fury Hub – This is a unique example. The Shaken Fury Exercise simulates the response and recovery to a 7.7 magnitude earthquake scenario near Memphis, Tennessee. This hub site shows the coordination efforts shared from many different sources around this exercise.

The City of Los Angeles GeoHub – Is a great example of using a Hub site to share open data. The “Unlock the City’s Geodata” section is very well done.

I hope this helps to clarify how valuable a Hub site can be, and to get the creative ideas flowing around how you could start building one today! If you have built a Hub site that you are super proud of and can share, please share that with us! It is always fantastic to see the amazing content you all build, and it would be great to see examples from our Business community!


Noob Question: joining tables

I haven't used ArcMap in years. I decided to jump back in to keep my skills fresh and wow, I'm rusty.

All I want to do is take state data in a csv and append one column in that csv to a states shapefile. I've been at it for 2 hours. Can't make the join work.

I assume you have imported the csv into your arcmap project? Make sure the field types of the 2 columns you are trying to join are the same. If they are different (for example one is text and one is long), add a new column so the field types are the same and populate it using the field calculator.

I assume you have imported the csv into your arcmap project?

I have, and there are two columns: FID and population, but for some reason when I view the table in ArcMap, it only shows the FID field.

You can just use the Join Field tool, it is available at all license level and that will allow you to select the common field. It is very important to insure that common joining fields are of the same data type, you might need to convert a text to a double. Esri posts a handy reference page on doing that.

This may sound daft, but I've found ArcMap occasionally won't cooperate with a join to a shp, unless both csv and shp are in the same file geodatabase. Then again my CSV had 181,000 records.. Other times with smaller files, I've had to save the mxd, close and reopen it and then it just works (?!) ArcMap is pretty fickle.

So long as you have a common field in both the table and the shp, the join & field calculator option will work.


ArcGIS

ArcGIS is a family of software mapping tools from ESRI (Environmental Systems Research Institute). Spawned from ESRI's ArcView and flagship product, ArcInfo , ArcGIS provides a complete, integrated GIS for any level of organization.

The scalability of ArcGIS provides users with the ability to deploy the software in a variety of ways, from desktop mapping to enterprise GIS.

The ArcGIS Desktop products include ArcView, ArcEditor , and ArcInfo . ESRI licenses the software according to the level of use the user chooses as the best fit for their organization. Each level of software offers additional functionality.


ArcGIS Desktop consists of three core applications - ArcMap , ArcCatalog, and ArcToolbox . ArcMap is used for all mapping and editing tasks, as well as map-based analysis. ArcCatalog is the application for managing spatial data holdings, for managing database designs, and for recording and viewing metadata. ArcToolbox simplifies many common GIS data conversion and geoprocessing tasks.

Les références

Implementation

The three ArcGIS Desktop components ArcMap , ArcCatalog, and ArcToolbox , offer a broad array of capabilities.

ArcMap is a tool for creating, viewing, querying, editing , composing, and publishing maps. ArcMap looks similar to ESRI's ArcView software, but offers richer features and tools for map creation. Maps are created in two windows - the View and the Layout. As data is added to the Table of Contents (located on the left side of the application), it is displayed in the view window on the right. A variety of pull-down menus, toolbars, and extensions allow the user to manipulate and process the data. From the View window, the user can toggle back and forth between the Layout windows. The Layout window is where the map is prepared for presentation, either in print or digital format. The Layout window also offers unique tools for designing professional cartographic products.


ArcCatalog
is a tool for browsing, organizing, distributing, and documenting spatial data. ArcCatalog acts very similarly to Microsoft's Windows Explorer file management tool. ArcCatalog allows users to browse for specific spatial data formats, connect to external data servers and Internet GIS services, and create and edit the metadata behind this spatial information. The application includes a Preview tab for viewing thumbnail or full-size images of the data.


ArcToolbox is a collection of tools for processing and analyzing data. ArcToolbox includes tools for geoprocessing, data conversion, map sheet management, overlay analysis, map projection, and more.

ArcGIS works with a variety of data, including raster and vector-based formats.

The three primary vector-based formats used in ArcGIS are shapefile, coverage, and geodatabase . Fichiers de formes consist of simple point, line, or polygon objects accompanied by attribute tables. Coverages are more complex than shapefiles. Coverages represent geographic data as feature classes. Each feature class stores points, lines, polygons, or annotation. Coverages also contain topologie, or a relationship between the various features. The third data type is the geodatabase . Geodatabases are essentially relational databases that store geographic information. Similar to the coverage data model, geodatabases store data in feature classes. However, geodatabases extend the coverage model with support for complex networks, relationships among feature classes, and other object-oriented features.

Popular raster formats used in ArcGIS include ESRI Grids, TINs (triangulated irregular networks), image files ( MrSID , ERDAS Imagine), and various graphics formats (.gif, .bmp, etc.).

Exercise

1. Open ArcMap Start-Programs-ArcGIS- ArcMap . When ArcMap opens select UNE new empty map, which is the default. A blank screen will appear. Take a few moments to familiarize yourself with the interface. On the left is the Table On Contents (TOC). This is where you will see the data you add. On top are the various toolbars. Mousing over the icons will bring up a brief description of a particular tool. Once you are comfortable with the layout you can add data.

2. You will be using data from this link, Omaha folder. Click on the link and save to your disk. This is a zipped file so you will have to unzip it before you can use any of the information contained in the folder. There are many ways to do this. You can double click the folder which will bring up Enzip, once it is open choose the folder that says Extract. Another, and simpler, way, is to Right Click on the folder and choose Extract To: Omaha. Once it is unzipped a normal looking yellow folder named Omaha will appear. This is the folder that contains all the data we will use.

3. Now we want to add this data to arcmap. There are many ways to do this though the easiest way is to click the add data button on the toolbar. A window will open and you will need to navigate to where the folder is stored. Once the folder is open you will have two choices, choose census2000tract.shp and click Add. An error message might pop up. Just click OK. A map will appear on the screen. This is the map we will use to create a choropleth (thematic) map.

4. To create your choropleth map double click census2000tract, or highlight it- right click and choose Propriétés. Once the properties window opens choose the Symbology languette.

5. Once the Symbology tab is selected the symbology screen appears. From this screen choose Quantities. The default is Couleurs graduées and this is what you will use. From this screen you can choose your color ramp and your variables. You will need to set your value and normalize it in order to correctly make the map. le Valeur you want is BL and you will Normalize by POP2.

6. When you choose your variables they will appear below. You will notice they are not a percentage and the lowest number is on top. To change this, right click on any of the colored bars and choose Reverse Sorting to switch the lowest number to the bottom and repeat choosing Flip Symbols to match the lightest color to the lowest number. Go through the same process but choose Format Labels. A new screen will appear. You will notice numerous choices on the left side of this screen, choose Percentage, and then choose the second button to adjust the number to a percentage. Before you click Ok, you need to click Numeric Options , this will allow you to set the number of decimal places you want. Choose however many you want. Cliquez sur OK twice and you will notice the numbers are now in decimal form. Cliquez sur Apply ou alors OK and the appropriate changes will be made to your map. Now it is time to turn out a finished product.

7. At the bottom of the view window you will notice three little tabs, a globe, sheet of paper, and circular arrows. The globe is the Data View and is where you work with all your data, it is also the default at start. The piece of paper is the Layout View and the Arrows are to refresh the screen. Choose the Layout View (paper).

8. When you click the paper the layout view pops up. First thing you want to do is format the page. Do this by right clicking anywhere off the paper and enter Page and Print Setup, you can also do this through the toolbars File-Page and Print Setup. Choisir la Paysage option and click OK. The next thing to do is to click on the Omaha Census tracts. This will activate that box. Once activated right click and choose Propriétés. Choisir Frame et sélectionnez No Color in the Color box. This gets rid of the border. Size and position the Omaha map however you choose. Once this is done you can begin to insert your Titre, Nom, Légende, and North Arrow . Don't insert a Scale Bar, because the Map is not georeferenced.

9. To add these items choose Insert and then the appropriate item. ArcMap will then walk you through the rest. When adding a neatline just ensure you choose the button Place inside margins. Everything else is either automatic or has a wizard that will guide you through your choices. When finished and everything is positioned appropriately you are ready to save and export.

10. To save choose File-Save, and navigate to MyDocuments. Name it something that is obvious so when you look at it you know right what it is (e.g., OmahaCensus.mxd).

11. To export choose File-Export Map. ArcMap allows you to export as a . pdf so just choose the . pdf and name your file accordingly.


Voir la vidéo: comment inverser les couleur de l iphone