Comment délimiter les distances des points dans ArcGIS for Desktop par polygone de Thiessen - Suite\nJ'ai 2 fichiers de formes. Le premier ensemble contient les coordonnées x,y pour 1100 emplacements d'hôpitaux. La deuxième paire contient les coordonnées x,y d'environ 7 000 villages desservis par les hôpitaux. Cela signifie que chaque hôpital dessert des villages définis par des polygones de Thiessen. Je dois calculer la distance entre chaque hôpital et les villages correspondants dans un polygone de Thiessen spécifique. Je peux calculer cela à partir de la distance des points dans ArcGIS, mais comment vais-je obtenir les distances par Thiessen ?\nC'est un problème assez facile à résoudre si vous le forcez simplement et ne nécessite aucune automatisation. La question est essentiellement un doublon de Calcul de toutes les distances de points uniques à plusieurs polygones\nL'information clé dont vous avez besoin est un attribut dans les villages qui définit à quel hôpital ils appartiennent. Puisque vous avez déjà généré des polygones de Thiessen pour les hôpitaux*, tout ce que vous avez à faire est de croiser ces polygones avec les points du village et vous devriez avoir un ID d'hôpital comme attribut des points.\nEnsuite, vous pouvez exécuter l'outil Générer une table proche avec les hôpitaux et les villages comme entrées. Le tableau résultant indiquera la distance entre chaque hôpital et chaque village. Étant donné que vous ne voulez que des hôpitaux spécifiques dans des villages spécifiques, vous effectuerez ensuite une sélection par attribut où l'attribut d'ID de fonction de l'hôpital correspond à l'attribut d'ID d'hôpital dans le fichier de village et exporterez ces enregistrements vers une nouvelle table.\n*Cette méthode a des problèmes. Vous avez 1100 hôpitaux et seulement 7000 villages. Thiessen crée des polygones qui ne se chevauchent pas pour chaque point, ce qui signifie que vous avez 4000 hôpitaux qui ne desservent aucun village, et cela n'a pas vraiment de sens. D'après votre question, il n'est pas clair pourquoi l'association entre l'hôpital et le village pourrait être basée sur autre chose que la distance (à moins que la population ne soit un facteur que vous n'avez pas mentionné et que Thiessen ne prendrait pas en compte). Si vous souhaitez associer un hôpital à un village, vous pouvez utiliser une jointure spatiale avec une méthode "à distance de" pour obtenir un attribut d'identification/correspondance.\nOn ne sait pas non plus exactement quel est votre objectif. Si vous voulez trouver a) les hôpitaux les plus proches ou b) les x les plus proches d'un village donné, exécutez simplement les deux fichiers originaux a) Jointure spatiale comme le suggère FelixIP ou l'outil Near, ou b) l'outil Generate Near Table qui permet vous de spécifier return x matches.\nTable XY au point ArcGIS\n# XYTableToPoint.py # Description : Crée une classe d'entités ponctuelles à partir de la table en entrée # Importer les modules système import arcpy # Définir les paramètres d'environnement arcpy.env.workspace = rc:\_output.gdb # Définir les variables locales in_table = rc:\_data& #92tree.csv out_feature_class = tree_points x_coords = longitude y_coords = latitude z_coords = élévation # Créer la couche d'événement XY. arcpy.management.XYTableToPoint(in_table, out_feature_class, x_coords, y_coords, z_coords, arcpy.SpatialReference(4759. Exécution du script XY Table To Point. Échec de la table XY du script vers le point. Traceback (appel le plus récent en dernier) : fichier c :\_program files\_arcgis\_pro\_Resources\_ArcToolbox\_Scripts\_XYTableToPoint.py, ligne 183, dans &ltmodule> xy_table_to_points (in_table, output_fc, x_field, y_field, z_field, coordinate_system) Fichier c:\_programme. Pour ajouter les données du fichier.dbf,.csv,.txt ou.prn à ArcMap, accédez à Outils > Ajouter des données XY et sélectionnez le fichier. Dans la version 10.0, cliquez sur le bouton Ajouter des données. Cliquez avec le bouton droit sur le nom de la table et sélectionnez Afficher les données XY. Avertissement : Dans la version 10.0, ArcMap applique le système de coordonnées du bloc de données aux données XY Ajouter des coordonnées XY dans l'outil de géotraitement ArcGIS qui ajoute jusqu'à quatre champs à la table attributaire des entités ponctuelles et calcule leurs valeurs. Arc Map Arc C..\nPour calculer les coordonnées XY dans la table attributaire d'une couche de points, vous pouvez le faire avec l'outil Ajouter des coordonnées XY d'ArcToolbox. Les étapes pour compléter le calcul des coordonnées sont : Avant de commencer, vous devez avoir défini le système de référence respectif. Dans ArcToolbox, accédez à Outils de gestion des données> Fonctionnalités> Ajouter des coordonnées XY Cliquez sur Fichier > Ajouter des données > Ajouter des données XY. Sélectionnez la table qui contient les données de coordonnées x,y. Identifiez les colonnes qui contiennent les coordonnées x et y (et, éventuellement, la coordonnée z). Spécifiez le système de coordonnées Pour importer la table de données XY dans ArcMap 10 et convertir les données en un fichier de formes, procédez comme suit : Copiez la table de données de cet exemple et enregistrez-la dans un fichier .xls Excel 97-2003 (peut également être enregistré sous forme de tab- texte délimité * .txt ou CSV). Ouvrez ArcMap (fonctionne également sur les versions d'ArcGIS 8.x et 9.x) Bonne réponse. OK voici comment c'est fait. J'ai des indices sur les deux réponses, merci. Utilisez Créer une couche d'événements XY qui n'est qu'un fichier temporaire, puis utilisez la sortie temporaire de la couche d'événements XY comme entrée pour l'entité à pointer pour créer mon entité. Merci pour vos réponses rapides et votre aide Voici également une photo de mon tableau attributaire : j'ai essayé plusieurs fois de le supprimer, de redémarrer ArcMap et cela se produit toujours. Auparavant, il affichait tous mes points de longitude à 0, mais depuis lors, j'ai essayé de peaufiner ma feuille Excel. Cela n'est jamais arrivé auparavant. Cela pourrait-il avoir quelque chose à voir avec le fait qu'ArcMap ne puisse pas lire les emplacements décimaux car ils ne sont pas parfaitement alignés\nL'outil utilisé dans ArcGIS pour ajouter des valeurs de coordonnées s'appelle Ajouter des coordonnées XY et se trouve dans ArcToolbox. Comment ajouter des coordonnées XY aux attributs d'un jeu de données SIG Tout d'abord, chargez une instance d'ArcMap ou d'ArcCatalog. Dans la barre d'outils, sélectionnez l'icône ArcToolbox pour afficher la fenêtre ArcToolbox Comment importer un fichier dans une géodatabase et afficher une table d'emplacements XY sur une carte dans ArcGIS Pro. Pour une introduction à la technologie géospatiale en ligne sur Foothill Col. Pour une introduction à la technologie géospatiale.\nAjoutez la table avec les données de coordonnées X/Y à votre carte. Une fois la table ajoutée à votre projet de carte, faites un clic droit sur son titre. Dans le menu contextuel, choisissez Afficher les données XY. La boîte de dialogue Afficher les données XY apparaîtra. Cliquez avec le bouton droit sur le nom du nouveau champ X_text et cliquez sur Calculer les valeurs (ou Calculer la géométrie dans ArcGIS 10). Dans la boîte de dialogue, calculez des valeurs égales au champ qui contient les coordonnées X d'origine des données. Répétez ce processus pour le champ Y_text. Dans la table attributaire, sélectionnez Exporter. Exportez la table dans un fichier TXT. Les champs de texte contiennent les valeurs complètes des coordonnées X et Y ArcGIS Maps for Office vous permet d'ajouter des colonnes d'emplacement à votre feuille de calcul ou de remplacer les colonnes existantes par les nouvelles informations d'emplacement. L'option Insérer les coordonnées XY s'applique uniquement aux couches qui contiennent des géométries de points, elle n'est pas disponible pour les couches de lignes ou de polygones http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//018s0000000m000000 Cliquez avec le bouton droit sur la géodatabase et importez votre table de données. Une fois la table convertie, ajoutez la table de la géodatabase à votre carte. Ajoutez à nouveau les données XY/exportez le fichier et enregistrez le fichier de formes dans la géodatabase. Si votre fichier est volumineux\nDans ArcMap, il était possible d'utiliser l'outil Afficher les données XY pour générer une couche d'événements ponctuels temporaire indiquant les emplacements de vos coordonnées. Un outil similaire dans ArcCatalog, Créer une classe d'entités à partir de XY, génère une classe d'entités ponctuelles des emplacements des coordonnées en entrée\n# MakeXYLayer.py # Description : Crée un XY couche et l'exporte vers un fichier de couche # import system modules import arcpy # Définir les paramètres d'environnement arcpy. env. workspace = C:/data try: # Définir les variables locales in_Table = firestations.dbf x_coords = POINT_X y_coords = POINT_Y z_coords = POINT_Z out_Layer = firestations_layer protected_Layer = rc:\_output\_firestations.lyr # Définir la référence spatiale spRef = rCoordinate #92Systèmes de coordonnées projetées\_Utm\_Nad 1983\_NAD 1983 UTM.\nes comment les valeurs seront obtenues à partir du raster. L'option par défaut consiste à utiliser la valeur au centre de la cellule échantillonnée. L'option d'interpolation utilisera l'interpolation bilinéaire pour interpoler une valeur pour le centre de la cellule\nComment calculer les coordonnées XY des points dans ArcGIS Avant de commencer, vous devez avoir défini le système de référence respectif. Dans ArcToolbox, accédez à Outils de gestion des données> Fonctionnalités> Ajouter des coordonnées XY. Dans la fenêtre contextuelle, sélectionnez la couche de points (shapefile), puis acceptez. Ouvrir la table attributaire de la couche de points pour afficher les champs calculés\nTable XY à point (gestion des données)—Documentation ArcGIS Pro\nDans cette leçon, vous allez charger les données dans une géodatabase en tant qu'ensemble d'entités ponctuelles et utiliser ArcGIS Pro comme station de travail de science des données. Le tableau est ouvert dans le projet, sous le volet de la carte. Vous pouvez voir les noms des champs de la table et certaines des valeurs. Dans l'onglet Analyse, cliquez sur Outils, et dans le volet Géotraitement, dans la zone Rechercher, saisissez la table XY à pointer. Dans les résultats de la recherche d'outils, cliquez sur XY.\nLes points ont une valeur XY mais ils ne s'affichent pas où ils devraient sur la carte. J'ai lu Ajouter un nouvel enregistrement avec des coordonnées spécifiques dans un fichier de formes à l'aide d'ArcGIS for Desktop ? donc je comprends pourquoi ça ne marche pas. Et je sais que je peux exporter le FC dans une table, afficher les données XY et enregistrer dans un fichier de formes. Ma question est, tout cela peut-il être automatisé dans un script python et si oui, que se passe-t-il à la fin.\nIl est important de prendre en compte que cette couche de points utilisera le système de référence déjà défini dans notre bloc de données. Une fois que nous avons suivi ces étapes, les points seront créés en tant que couche temporaire nommée d'après la table, suivie du mot Événements. Cette caractéristique temporaire n'est utile que pour la visualisation des données, car ce n'est pas le cas. ArcGIS vous permet d'utiliser une table d'informations pour afficher des points sur la carte. Pour ce faire, chaque enregistrement (ou ligne) du tableau doit contenir des informations pour un emplacement spécifique (par exemple, une coordonnée X et Y). Ce type de table de données peut provenir d'un récepteur GPS ou d'autres sources. Ces points X-Y peuvent être ensuite exportés vers un fichier de formes ou une géodatabase pour les convertir en une couche de données SIG réelle. ArcGIS créera un point à l'emplacement de chaque adresse. Des données propres sont essentielles. Présentation rapide du géocodage Vous pouvez également ouvrir le tableau avec les coordonnées XY, puis cliquer dessus avec le bouton droit dans le volet Contenu afin d'ouvrir l'outil Créer une couche d'événements XY. SYSTÈME DE COORDONNÉES (TRÈS IMPORTANT) : dans la boîte de dialogue Ajouter XY, examinez le système de coordonnées dans lequel ArcGIS suppose que vos données se trouvent. Importer des tables de données XY dans ArcGIS le 1er décembre, 2015 par franzpc Il est important d'avoir des outils pour ajouter les données de coordonnées UTM de l'utilisateur GPS enregistrées manuellement cela nécessite d'avoir les champs X, Y et / ou Z insérés différents dans un tableau, ou un onglet séparé lorsque vous travaillez avec un fichier texte champs Une fois la feuille de données est chargée dans ArcMap, nous pourrons accéder à l'option Afficher les données XY en cliquant avec le bouton droit sur le tableau dans le menu Table des matières de gauche. Nous sélectionnerons les champs correspondants, les coordonnées X dans la première position, et les coordonnées Y dans la seconde. Une fois w\nArcGIS Maps for Office vous permet d'ajouter des colonnes d'emplacement à votre feuille de calcul ou de remplacer des colonnes existantes par les nouvelles informations d'emplacement. L'option Insérer les coordonnées XY s'applique uniquement aux couches contenant des géométries de points. Elle n'est pas disponible pour les couches de lignes ou de polygones. Dans ArcMap, il était possible d'utiliser l'outil Afficher les données XY pour générer une couche d'événements ponctuels temporaire indiquant les emplacements de vos coordonnées. Un outil similaire dans ArcCatalog, Créer une classe d'entités à partir de XY, génère une classe d'entités ponctuelles des emplacements des coordonnées en entrée. Cependant, pour les données dans un système de référence de coordonnées géographiques (c'est-à-dire la latitude et la longitude), ces outils fonctionnaient mieux lorsque les coordonnées d'entrée étaient en degrés décimaux, ce qui n'est souvent pas le cas Profitez des vidéos et de la musique que vous aimez, téléchargez du contenu original et partagez tout cela avec vos amis, votre famille et le monde sur YouTube Accédez à ArcToolbox > Gestion des données > Fonctionnalités > Ajoutez des coordonnées XY. Spécifiez la couche projetée (MySurvey_DD). OK Lorsque l'outil a terminé, ouvrez la table attributaire de la couche projetée (MySurvey_DD). Il contient désormais les champs Point_X et Point_Y en degrés décimaux sur WGS1984. Exporter vers d'autres logiciels (MS Excel, SPSS, etc.) : Dans le tableau cliquez. Cliquez sur Fichier > Ajouter des données > Ajouter XY Données. Sélectionnez le tableau cela contient x, y coordonner les données. Identifiez les colonnes qui contiennent les coordonnées x et y (et, éventuellement, la coordonnée z). Spécifiez le système de coordonnées. Aussi, comment trouvez-vous XY coordonnées dans ArcGIS? Comment calculer XY coordonnées de la points dans ArcGIS\nComment créer une classe d'entités XY à partir d'un fichier CSV sur ArcGIS. Ouvrez ArcMap, puis cliquez avec le bouton droit sur le fichier CSV, puis choisissez Créer une classe d'entités >> à partir de la table XY. Dans la fenêtre Créer une classe d'entités, spécifiez le champ X, le champ Y ainsi que le champ Z (facultatif) Dans l'onglet Analyse, cliquez sur Outils, et dans le volet Géotraitement, dans la zone Rechercher, saisissez la table XY à pointer. Dans les résultats de la recherche d'outils, cliquez sur Table XY vers point . Pour l'option Table d'entrée, choisissez le fichier kc_house_data.csv et cliquez sur OK . De plus, vous apprendrez également :• Afficher les données XY• Sélectionner le système de coordonnées dans Arcm. Cela vous permettra de modifier les attributs de la couche dans la fenêtre du tableau, y compris la modification manuelle des champs de coordonnées x, y et z pour modifier l'emplacement des points dans la couche. Effectuez toutes les modifications interactives, telles que sélectionner des points dans une session de modification et les déplacer, les supprimer et ajouter de nouveaux points, sur n'importe quelle couche d'événements x,y. Ceci est vrai que la table sur laquelle elle est basée ait ou non un champ ObjectID\n5) Cliquez avec le bouton droit sur votre nouvelle couche et choisissez Afficher les données XY Assurez-vous que les champs X et Y ont été sélectionnés correctement par ArcMap - ils devraient être corrects si vous avez choisi des noms qui reflètent les positions des coordonnées (nord et est ou x et y). Cliquez sur le bouton Modifier, puis sur Sélectionner pour sélectionner le système de coordonnées de vos points, Ajouter et OK (3x). Le système de coordonnées correct à utiliser peut être obtenu à partir de votre unité GPS (sous configuration de carte ou unités) à partir des informations marginales sur votre. Abonnez-vous à ce blog. Densité de points de la table XY dans ArcGIS Pro.\nVous pouvez ouvrir le tableau avec les coordonnées XY, puis cliquer dessus avec le bouton droit dans le volet Contenu afin d'ouvrir l'outil Créer une couche d'événements XY. SYSTÈME DE COORDONNÉES (TRÈS IMPORTANT) : dans la boîte de dialogue Ajouter XY, examinez le système de coordonnées dans lequel ArcGIS suppose que vos données se trouvent avant de cliquer pour créer vos points Adresses et coordonnées (données géocode XY) polygone, ligne ou point). Vous devez avoir une variable d'emplacement dans vos propres données et une dans la couche SIG cible qui ont des valeurs correspondantes afin que le programme puisse faire correspondre les lignes correctement (par exemple, faire correspondre un nom de comté à un nom de comté). Aide en ligne : présentation de l'adhésion. Méthode du clic droit : effectuez une jointure en cliquant avec le bouton droit dans le tableau des. Si certains points ne sont pas mis en évidence, c'est peut-être parce qu'ils ont des abscisses et des ordonnées incorrectes. Examinez les problèmes d'intégrité des données XY lors de la résolution de problèmes 1.1.1 Vérifiez votre table attributaire pour voir que toutes les données ont été transmises comme elles auraient dû. Il est possible que parfois ArcGIS ne reconnaisse pas correctement un champ. Regardez quelques-uns des. NORMAL_SECTION — Un type de ligne géodésique qui représente un chemin entre deux points quelconques sur la surface d'un sphéroïde défini par l'intersection de la surface sphéroïde et d'un plan qui passe par les deux points et est normal (perpendiculaire) à la surface sphéroïde à la point de départ des deux points. Par conséquent, la ligne de coupe normale du point A au point B est différente de celle du point B au point A\nTable XY dans Punkt (gestion des données)—ArcGIS Pro\nRenvoie l'angle arithmétique d'une ligne entre deux points en degrés (0 - 360). L'angle est mesuré dans le sens inverse des aiguilles d'une montre par rapport à l'est. Par exemple, un angle de 90 degrés pointe vers le nord. Seul le plan x-y est pris en compte pour la mesure. Toutes les coordonnées z sont ignorées. Les entités ponctuelles peuvent être utilisées à la place d'une ou des deux géométries de point. Si les points sont identiques, alors un. Dans la zone de recherche, tapez XY Table to Point et appuyez sur Entrée. Dans la liste des résultats, cliquez sur Table XY à pointer. Les paramètres de l'outil s'ouvrent. Pour Table d'entrée, cliquez sur le bouton Parcourir. Recherchez et choisissez tremblements de terre_2017.csv. Pour Classe d'entités en sortie, remplacez le nom en sortie par tremblements de terre_2017. Laissez les autres paramètres inchangés et cliquez sur Exécuter. Une nouvelle couche de points nommée tremblements de terre_2017 est ajoutée. Ces deux champs doivent être numériques. Si vos données sont dans Excel, consultez les informations supplémentaires sur Comment passer d'Excel à ArcGIS. Dans ArcMap : sélectionnez Ajouter des données XY dans le menu Outils. Dans la fenêtre Ajouter des données XY : Choisissez une table Accédez à votre fichier de données XY X Field = &ltLongitude field> (quel que soit le nom de votre champ EW Make XY Event Layer Table To Ellipse XY To Line Bearing Distance To Line For Table To Point, Table To Polyline , et Table To Polygon, voir la section ci-dessous, Utilisation des outils de géotraitement et de ModelBuilder. Utilisation des outils d'analyse de terrain. Création de modèles de géotraitement à l'aide des outils de l'extension ArcGIS Spatial Analyst et ArcGIS 3D Analyst.\nVidéo : Résolu : la table xy à pointer ne fonctionne pas - Esri Communit\nTRÈS IMPORTANT : dans la boîte de dialogue Ajouter XY, examinez le système de coordonnées dans lequel ArcGIS suppose que vos données se trouvent avant de cliquer pour créer vos points. La valeur par défaut sera celle dans laquelle se trouve votre bloc de données. Par exemple, si votre bloc de données utilise NAD83 State Plane North Carolina Feet, alors ArcGIS suppose que vos coordonnées tabulaires sont en pieds et non en degrés. S'il s'agit vraiment de longitude (X. Comment créer des points à partir d'un fichier CSV à l'aide d'ArcGIS Créer un ensemble de points au format shapefile à l'aide du logiciel ArcGIS d'ESRI est aussi simple que d'exécuter deux outils à partir d'ArcToolbox. 1er : vérifiez votre fichier CSV.• Les espaces, les tirets et les points ne sont pas autorisés pour les noms de champ dans la ligne d'en-tête. • Assurez-vous qu'il existe des colonnes distinctes pour les valeurs de latitude et de longitude. • Vérifiez que les valeurs de longitude pour l'ouest. En géocodant l'ensemble récapitulatif, en joignant les coordonnées de longitude et de latitude à la table d'incident parent, et en créant et en enregistrant un ensemble de données de réponse XY, de nombreux points peuvent être cartographiés en géocodant beaucoup moins d'enregistrements. Comme toujours, la clé du succès implique des affectations d'adresses propres et standardisées Données (données XY) dans ArcGIS Créé par Barbara Parmenter et mis à jour le 15/02/2018 Si vous disposez d'une table de données avec longitude et latitude, ou coordonnées XY, vous pouvez afficher ces données sous forme de points sur une carte dans ArcMap. Les exemples peuvent être les emplacements des écoles, les données d'un récepteur GPS ou un tableau de conflits violents. Pour obtenir des instructions détaillées sur l'ajout de données XY tabulaires à ArcMap 10.5.1, consultez ArcGIS.\nLes sources de données d'événements XY sont couramment utilisées pour dessiner des données ponctuelles provenant d'une source de données qui n'est pas activée spatialement. À cet égard, les sources de données d'événements XY sont un moyen puissant d'intégrer des données ponctuelles simples dans votre carte. Cependant, la simplicité de cette intégration a un coût dans la mesure où les sources d'événements XY ne peuvent pas tirer parti de l'indexation spatiale qui rend les sources de données spatiales performantes. . La classe XYEventSource génère une classe d'entités dynamique à partir d'une table d'événements XY. Un point, basé sur les coordonnées dans les champs spécifiés par XYEvent2FieldsProperties, est créé pour chaque ligne de la table d'événements XY\nDonnées (données XY) dans ArcGIS Créé par Barbara Parmenter et révisé pour 10.7.1 par Nick Pittman le 31/07/2019 points sur une carte dans ArcMap. Les exemples peuvent être les emplacements des écoles, les données d'un récepteur GPS ou un tableau de conflits violents. Pour obtenir des instructions détaillées sur l'ajout de données XY tabulaires à. Importez des données dans ArcGIS Pro et affichez-les sur une carte (Ajouter des données, outil Table XY à point, outil Géocoder des adresses) Préparer les données pour l'analyse, y compris Convertir le texte contenant des champs de dates Convertir la notation des coordonnées Créer de nouveaux champs pour les parties de date Ajouter des données à une couche de points d'une couche de polygones qu'elle croise Afficher les données XY. 15. Dans l'outil de géotraitement Table XY vers point, mettez à jour les paramètres suivants : Pour Table en entrée, sélectionnez Roche$. Pour Classe d'entités en sortie, saisissez RockSampleLocations. Pour le champ X, choisissez UTM83Z11_E. Pour le champ Y, choisissez UTM83Z11_N. Pour le système de coordonnées, spécifiez NAD_1983_UTM_Zone_11N Étape 1. Ouvrez la table dans QGIS. Afin de créer des points à partir d'une table, assurez-vous que la table contient les informations X et Y. Par exemple, j'ai des données cartographiques topographiques avec des informations d'abscisse, d'ordonnée et d'élévation. La source de la table peut provenir de n'importe où, comme PostgreSQL, MySQL ou même d'un fichier CSV. Alors d'abord, ouvrons la table dans QGIS Jeu de données de réponse XY, de nombreux points peuvent être cartographiés en géocodant beaucoup moins d'enregistrements. Comme toujours, la clé du succès réside dans la propreté. Ce dont vous aurez besoin : • Un compte ArcGIS Online pour les organisations • Des attributions d'adresses standardisées ArcGIS Pro. Esri propose plusieurs moyens de géocoder des adresses avec des services en ligne. Depuis plusieurs années, ArcGIS Online inclut un service de géocodage mondial ArcGIS.\nTabelle dans Ellipse XY dans Linie Peilungsentfernung dans Linie Zu Table To Point, Table To Polyline et Table To Polygon finden Sie weitere Informationen weiter unten im Thema Verwenden von Geoverarbeitungswerkzeugen und ModelBuilder. Arbeiten mit Werkzeugen zur Terrain-Analyse. Geoverarbeitungsmodelle mit den Werkzeugen der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst und der Erweiterung ArcGIS.\n&ltB Table XY au point Paramètres EB Environnements jlnput Table TDumas2 o 6S ·1 liii\nature Classe Dumas1_0-6 Ir. Champ X\ntitude ·I Z Champ C ·I I Coordonnée S\nDas Military Analyst-Werkzeug Tabelle in Polylinie erstellt Linien aus einer Tabelle mit Stützpunkten und anderen Attributen. Sie können dasselbe Ergebnis in ArcGIS erzeugen, indem Sie folgende Abfolge von Werkzeugen verwenden: XY-Ereignis-Layer erstellen, dann Feature zu Punkt, gefolgt von Punkte in Linie. Die Optionen für ein Linienfeld und Sortierfeld ermöglichen die Gruppierung der Stützpunkte in Separaten Linien und die Organisation der Stützpunkte in einer anderen Reihenfolge. Ajout d'événements ponctuels par emplacement de coordonnées. Les événements ponctuels tels que les accidents et les sites de comptage de trafic peuvent être représentés comme un événement ponctuel unique avec des informations de mesure le long de l'itinéraire. Le widget Ajouter des événements ponctuels vous permet de créer des événements ponctuels en saisissant ou en sélectionnant leurs coordonnées x et y\nAjouter des coordonnées XY dans ArcGIS - YouTub\nTable¶ classe arcgis.features.Table (url, gis = None, container = None, dynamic_layer = None) ¶ Les tables représentent des classes d'entités avec des propriétés uniformes. En plus de travailler avec des entités avec l'emplacement en tant qu'entités, le SIG peut également travailler avec des entités non spatiales sous forme de lignes dans des tableaux. L'utilisation de tables est similaire à l'utilisation de couches d'entités, à l'exception des lignes (entités) d'une table.\nAda kalanya, polygone butuh untuk dilihat sebagai point pada sebuah peta.Ini terjadi jika polygone yang ada kurang memenuhi syarat untuk menjadi sebuah area.Misalnya, ketika polygone berukuran kurang dari 20 mil 2.Itulah mengapa ada menu. Ketika polygone diubah ke point, maka atribut yang ada pada polygone akan ditransferkan sebagai atribut point yang dibuat\nFeature To Point + Add XY Coordinates in ArcGIS Ensuite, utilisez globdist. Approche 1 : Systèmes de coordonnées géographiques (suite) Distance aux polylignes Obtenez le point le plus proche sur la polyligne par : L'outil Près d'ArcGIS L'outil Près calcule également la distance Approche 2 : Projections UTM (UTM = Universal Transverse Mercator) Projetez la surface terrestre sur le cylindre qui est tangente au méridien standard. Père loin de.\ng recherche d'adresse ou de lieu unique. Dans de nombreux cas, le crédit-consu\nComment calculer les coordonnées XY des points dans ArcGIS\nL'emplacement du point sera renseigné avec les informations d'emplacement disponibles à partir de l'appareil au moment où le levé est ouvert. Ce comportement s'applique même si l'enquête comporte des répétitions qui contiennent des questions de carte, mais n'inclut pas de question de carte en dehors des répétitions. Seuil de précision de localisation. Par défaut, Survey123 ne vérifie pas l'exactitude des valeurs de position qu'il collecte. Si poste.\nTable XY à point (gestion des données) Dans cette rubrique. Résumé Utilisation Syntaxe Exemple de code Environnements Informations de licence Résumé. Crée une nouvelle classe d'entités points basée sur les coordonnées x, y et z d'une table. Usage. Le délimiteur standard pour les fichiers texte tabulaires avec les extensions .csv ou .txt est une virgule, et pour les fichiers avec une extension .tab, une tabulation. Pour utiliser une table d'entrée avec un non standard\nutes/secondes) dans MS Excel • Calculer DD.\nAjouter des coordonnées XY dans l'outil de géotraitement ArcGIS qui ajoute jusqu'à quatre champs à la table attributaire des entités ponctuelles et calcule leurs valeurs.Arc Map Arc C.. Une autre option consiste à convertir vos données Excel en données x/y dans ArcMap, en projection géographique en utilisant la latitude comme Y et la longitude comme X. Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez reprojeter les données dans UTM à l'aide de l'outil Project, et.\nL'outil XY vers ligne peut résoudre ce problème dans ArcGIS 10.X : créez une table qui contient ces champs (à tout le moins) : ID unique : il peut s'agir d'un champ concaténé basé sur les ID de vos deux points. Si votre table contient les ID des deux points ainsi qu'un champ ID concaténé, vous pouvez joindre les données à la fin. Coordonnée X de.\nOutil Créer des points aléatoires Outil Extraire des valeurs en points Outil Ajouter des coordonnées XY Modifier et trier la table attributaire Exporter les données de la table attributaire Convertir le fichier de formes en .kmz . Catégories Vidéos uniquement. Comment calculer les coordonnées XY des points dans ArcGIS. 12 mars 2018 9 décembre 2015 par franzpc. Pour calculer les coordonnées XY dans la table attributaire d'une couche de points, vous pouvez le faire avec le .\nÀ partir de ce moment, le processus est le même que pour une numérisation ordinaire dans ArcGIS. Pour obtenir de l'aide, voir ARCHIVÉ : Notions de base de la numérisation dans ArcGIS. Lorsque vous avez terminé, dans la barre d'outils de l'éditeur, sélectionnez Enregistrer les modifications. Pour terminer la session d'édition, sélectionnez Arrêter l'édition. Pour ajouter des points GPS sous forme de graphique dans votre carte, utilisez l'outil Aller à XY dans les outils.\nLa première étape consiste à créer des données ponctuelles (fichier SHP) à partir de la table, via l'outil Ajouter des données XY. Interpolez les valeurs de direction et de vitesse du vent pour générer son raster respectif à l'aide de l'outil Spatial Analyst (avec IDW, Krigeage, Spline). pas de champ d'ID d'objet. Lorsque j'ouvre le tableau dans arcmap, mes 3 en-têtes Excel sont dans les champs 1-3. Mais ils ne sont pas l'en-tête de la table attributaire, ils font plutôt partie du champw. Je joins quelques captures d'écran si quelqu'un veut y jeter un œil. Je n'ai trouvé aucune mention d'un. Les couches d'état et de comté d'ArcGIS Living Atlas of the World incluent des données de population et peuvent être utilisées pour agréger vos données de tornade. Notes d'utilisation Agréger des points est conçu pour collecter et résumer des entités ponctuelles dans un ensemble de limites. Les paramètres d'entrée doivent inclure les points à agréger et les zones d'agrégation. Vous pouvez fournir la couche de zone à utiliser pour l'analyse, ou vous pouvez générer des groupes. Cet outil est utilisé pour créer un fichier de configuration pour les tables contenant les coordonnées xy et les valeurs de paramètres requises par l'outil Importer des enregistrements. Usage. Cet outil doit être exécuté pour écraser ou créer un nouveau fichier de configuration (.ini) chaque fois qu'il y a eu une mise à jour du schéma de la table source. Cet outil s'attend à ce qu'une classe d'entités ou une couche Web existe où se trouvent les enregistrements de la table source.\nImporter des tables de données XY vers ArcGIS - GIS Crac\nLorsque Collector for ArcGIS est utilisé pour capturer vos GCP, Drone2Map vous permet d'importer vos pièces jointes de photos avec les entités GCP lors de l'importation à partir d'une géodatabase ou d'une couche d'entités hébergée. Pendant le processus d'importation, lorsque vous sélectionnez une classe d'entités ponctuelles ou une couche d'entités hébergée qui a des pièces jointes, Utiliser les pièces jointes d'entités est coché par défaut. La vidéo montre les étapes à suivre pour ajouter des coordonnées XY à un champ dans l'attribut tableau. L'outil utilisé dans ArcGIS pour ajouter des valeurs de coordonnées s'appelle Ajouter une coordonnée XY.\nTable xy aux points GeoNet, The Esri Community GIS et\nJ'ai besoin d'aide pour ouvrir un fichier à partir d'un site particulier et malheureusement, je ne sais pas par où commencer, alors j'ai pensé vous demander. Serait vraiment XY Data to Points Bienvenue dans la série Essential ArcGIS Task Sheet. Cette série complète la série de cours abrégés du programme de formation en technologie géospatiale SIG de l'Iowa State University, Essential ArcGIS Tutorial Series. Les fiches de tâches sont conçues pour fournir des instructions rapides et faciles pour effectuer des tâches spécifiques dans le SIG. Les données XY enregistrées dans plusieurs formats différents peuvent être importées dans le fichier.\n. Des outils gratuits sont également disponibles sur le site d'assistance d'ESRI. Les deux premiers sont des outils avec une démo pour l'ensemble des fonctionnalités, mais les fonctionnalités répertoriées restent gratuites et actives même après l'expiration de la démo : XTools Pro. Transférer/Convertir Fonctionnalités Convertir. Si vous disposez d'une table de données comportant une longitude et une latitude, ou d'autres coordonnées xy, vous pouvez afficher ces données sous forme de points sur une carte dans ArcMap 10.1. Des exemples peuvent être des emplacements de puits, des données d'un récepteur GPS ou un tableau des élévations de hauteur ponctuelle. Pour obtenir des instructions détaillées sur l'ajout de données xy tabulaires à ArcMap 10, consultez l'aide d'ArcGIS Desktop pour . Ajout de données de coordonnées XY en tant que couche. Il y a.\nIntroduction au DataFrame¶ Spatialement activé. Le Spatially Enabled DataFrame (SEDF) crée un objet simple et intuitif qui peut facilement manipuler des données géométriques et attributaires. Nouveau dans la version 1.5, le Spatially Enabled DataFrame est une évolution de l'objet SpatialDataFrame que vous connaissez peut-être. Alors que l'objet SDF est toujours disponible pour une utilisation, l'équipe a cessé d'être active. Dans le champ Table XY, accédez à l'emplacement de vos entrées. Dans ce cas, nos tables sont stockées dans une base de données Microsoft Access, nous allons donc parcourir cet emplacement et sélectionner la première table de la liste (L0403) comme entrée. Vous pouvez également stocker vos tableaux sous forme de fichiers texte dans un dossier. Dans ce cas, vous recherchez le dossier contenant vos fichiers et sélectionnez le premier fichier dans le fichier. Les points sont utilisés pour marquer des emplacements XY spécifiques, tels que des points de repère et d'autres points d'intérêt. Les polylignes sont composées de 2 sommets XY ou plus et peuvent être utilisées pour marquer des routes, des trajectoires de vol ou des limites. Les polygones sont constitués de 3 sommets XY ou plus et peuvent être utilisés pour représenter un lac, un pays ou un parc. Les géométries peuvent être stockées en tant qu'entités dans une base de données, affichées sous forme de graphiques dans une carte ou utilisées. Une table contenant des paires de coordonnées XY doit être chargée dans ArcMap afin d'utiliser cet outil. Sélectionnez le tableau que vous souhaitez traiter dans la liste déroulante. L'outil répertorie les champs numériques du tableau dans les cinq zones de liste déroulante à partir desquelles l'utilisateur doit identifier les champs FROM X, FROM Y, TO X et TO Y, et éventuellement le champ ID unique. L'outil créera une fonctionnalité par enregistrement dans. . Créez un fichier de formes de point Centroid à partir d'un fichier de formes de polygones - reportez-vous à cet article de blog. 2. Joignez les codes postaux du fichier de formes de points à la table de géodatabase en fonction du code postal. 3. Nettoyer les joints si.\nLorsque la fenêtre Créer une classe d'entités à partir de la table XY s'affiche, la longitude devrait automatiquement apparaître comme champ X et la latitude devrait apparaître comme champ Y (Figure 2.22). Si ces champs n'apparaissent pas, vous devriez pouvoir utiliser le menu déroulant et les sélectionner. Dans ArcGIS, vous pouvez utiliser les données collectées à partir d'un appareil GPS pour créer un fichier de formes contenant des points, des lignes ou des entités surfaciques. Pour en savoir plus sur les fichiers de formes, voir Shapefile dans Wikipedia. Remarque : avec la plupart des fonctions et outils ArcGIS, plusieurs méthodes peuvent accomplir la même tâche\nJe sais comment ajouter de manière programmée une couche de points XY à ArcGIS à l'aide de VBA, en lisant un fichier (texte ou XL) en ajoutant le fichier à ArcGIS en tant que table, puis en créant des points à partir de la table. Ce que je veux faire, c'est créer le point XY directement sur une couche nouvelle et/ou existante à partir des deux variables. J'ajouterai un point à la fois. ArcGIS a utilisé ces coordonnées pour créer les points dans votre couche, vous n'avez donc plus besoin de conserver les champs X et Y. Cliquez sur l'onglet Données pour afficher le tableau des champs et des attributs de cette couche. Cliquez sur l'en-tête de la colonne X et choisissez Supprimer Ajouter des coordonnées XY ajoutera également les champs POINT_Z et POINT_M lorsque l'entité en entrée est activée pour z et m. Si une couche dans ArcMap est sélectionnée comme classe d'entités en entrée, les coordonnées XY seront basées sur le système de coordonnées de l'entrée, et non sur le système de coordonnées du bloc de données (s'ils sont différents). bouton sur le ruban de la carte. Formats de données. Utiliser des tableaux Excel : dans la plupart des cas, en particulier si vous envisagez d'enrichir vos données, il est recommandé de formater vos données sous forme de tableau Excel avant de les ajouter à la carte. L'utilisation d'un tableau Excel permet à ArcGIS Maps for Office d'ajouter des colonnes contenant de nouvelles informations au jeu de données. Pour plus d'informations, voir.\nLa modélisation du potentiel de croissance est utile car elle donne un aperçu des établissements d'une région susceptibles de connaître une croissance et des zones susceptibles de décliner. Cependant, la modélisation du potentiel de croissance est un problème mal structuré car il n'existe pas d'ensemble de critères (paramètres) universellement acceptés pouvant être combinés d'une manière particulière (règles) pour fournir une mesure définitive du potentiel de croissance (solution). Dans cet article, nous abordons le problème mal structuré de la modélisation du potentiel de croissance en combinant la prise de décision multicritères (MCDM), les systèmes d'information géographique (SIG) et les systèmes d'aide à la planification (PPS) pour générer un certain nombre de scénarios de croissance pour les établissements du Cap occidental. province d'Afrique du Sud. Un nouveau cadre et une nouvelle méthodologie de sélection, de structuration et d'analyse de multiples critères de potentiel de croissance sont proposés. Le cadre, basé sur les principes du potentiel d'innovation et des conditions préalables de croissance, a été appliqué pour démontrer comment il peut être utilisé pour identifier une série de critères candidats relatifs au potentiel de croissance des établissements. Les critères ont été soumis à un processus MCDM impliquant la sélection, la pondération et la normalisation des critères. Deux ensembles de critères, des schémas de pondération et des méthodes de normalisation ont été considérés. Deux techniques de classification différentes ont également été évaluées. Au total, 16 scénarios ont été générés à l'aide d'un PPS de potentiel de croissance nouvellement développé (GPPSS). L'article montre comment le GPPSS peut être utilisé pour évaluer quantitativement et qualitativement les différents scénarios et pour sélectionner la solution la plus appropriée.\nPrésentation de la contrainte de surface couplée par étapes et de la distance de Mahalanobis : un modèle probabiliste prometteur basé sur MCDM pour la sélection de sites d'enfouissement\nCette étude se propose de proposer un nouvel ensemble de modélisation spatiale probabiliste et de prise de décision multicritères composé d'algorithmes de contrainte de surface par étapes et de distance de Mahalanobis afin d'évaluer l'aptitude à la mise en décharge. Le bassin versant de l'Ardak a été choisi comme zone d'étude en raison de la rencontre de plusieurs cas de décharges à ciel ouvert et de décharges non contrôlées qui sont l'une des principales sources de pollution des eaux fluviales en amont du barrage d'Ardak. Les résultats ont révélé que l'algorithme proposé aide avec succès à la modélisation probabiliste, indépendamment de l'inventaire, de l'emplacement des décharges, qui est principalement due au rôle de la contrainte spatiale dans la fourniture d'échantillons de formation et de validation pour le modèle de distance de Mahalanobis. Ce dernier a également montré des résultats de reconnaissance de formes robustes à partir desquels une différenciation discernable de la zone a été atteinte tandis que les dépendances spatiales entre les facteurs environnementaux ont été prises en compte. La distance de Mahalanobis a également donné une performance exceptionnelle en termes de qualité d'ajustement (zone sous le taux de réussite 89,367) et de puissance de prédiction (zone sous le taux de réussite 89,252). Sur la base d'une échelle de classification à cinq points, environ 2,7 % et 2,6 % de la zone d'étude, respectivement, présentent une aptitude élevée et très élevée à la mise en décharge, tandis que la zone restante est partagée entre des classes d'aptitude très faibles à modérées. Selon la littérature actuelle concernant la sélection des sites d'enfouissement qui repose principalement sur un simple filtrage par zone, un modèle probabiliste donnerait des inférences inestimables concernant le modèle d'adéquation/susceptibilité de la zone d'intérêt et le rôle causal des facteurs influents.\nLes résultats de nos analyses génétiques phylogéographiques et paysagères révèlent comment les facteurs environnementaux et géographiques historiques et contemporains ont tous contribué aux modèles actuellement observés de divergence génétique dans E. henryi. À grande échelle, les résultats de notre phylogéographie cpDNA et ITS montrent que la variation génétique est, en grande partie, géographiquement structurée. Dans la phylogéographie cpDNA, nous avons trouvé deux lignées majeures correspondant aux populations du Nord et du Sud (avec des exceptions mineures). La frontière entre ces lignées est située dans la région du fleuve Yangtze et à côté de la région des Trois Gorges (TGMR Figs 1, 2, 3). Nous avons trouvé des preuves d'un mélange d'haplotypes d'ADNcp de la lignée Nord dans la lignée Sud (S16, S17, S18), ce qui s'explique très probablement à la fois par l'introgression suite à un contact secondaire pendant les périodes glaciaires et par un tri de lignée incomplet en raison d'une divergence postglaciaire récente. Les données sur les ribotypes ITS nucléaires n'ont pas montré une division aussi distincte entre les populations du Nord et du Sud, mais ont néanmoins indiqué des différences de fréquence de ribotypes géographiquement structurées entre ces ensembles de populations et la présence de ribotypes trouvés uniquement dans les lignées du Nord et du Sud. En fait, sur les neuf ribotypes que nous avons détectés, un seul était partagé entre les lignées (R1), qui a été trouvé dans de nombreuses populations, y compris celles autour du plateau de Yungui (Fig. 2). Plusieurs ribotypes et chlorotypes sont également uniques aux populations du sud-est, où le climat est le plus chaud et le plus humide, ou aux populations les plus septentrionales, où le climat est le plus frais et le plus sec. On ne sait toujours pas si ces haplotypes et populations partageant des fréquences d'haplotypes similaires sont regroupés dans ces zones parce qu'ils sont écologiquement différents du climat intermédiaire du centre de la Chine, où se trouve la plus grande diversité d'haplotypes, ou en raison des restrictions géographiques imposées aux chaînes de montagnes dans ces régions. . Néanmoins, il semble que les grandes régions géographiques abritent une structure phylogéographique, mais que les distances géographiques et les barrières géographiques majeures (comme le fleuve Yangtze) ne sont pas toujours des barrières majeures à l'introgression génétique. Par exemple, il existe des preuves d'ADNcp suggérant que deux populations de la lignée nord (N6 et N15 dans les monts Qinling) ont été façonnées par des événements de dispersion d'une population du sud (S12 dans le centre de la Chine), en tant que chlorotype (H1) unique à cette dernière population diffère de son haplotype dérivé (H26) dans les monts Qinling. par une seule étape (Fig. 1A,C Tableau S1). Ces populations sont séparées de plusieurs centaines de kilomètres, ce qui suggère qu'une dispersion sur de très longues distances est possible chez cette espèce, que ces populations ont des ancêtres communs, ou qu'elles ont pu être plus répandues et être entrées en contact dans le passé, peut-être pendant le LGM quand il y avait beaucoup plus d'habitats convenables disponibles pour E. henryi (Fig. 4). Par conséquent, les modèles phylogéographiques observés peuvent également refléter des facteurs historiques, en particulier liés à l'expansion de l'habitat convenable pendant le LGM à partir d'un habitat fortement fragmenté pendant le LIG, suivi par la restriction, encore une fois, de l'habitat convenable conduisant à la distribution montagnarde disjointe actuelle de E. henryi populations (Fig. 4).\nNotre analyse ENM à travers le temps a suggéré que E. henryi les populations ont probablement connu des cycles d'expansion et de rétraction dans et hors des refuges locaux et les fluctuations climatiques quaternaires peuvent avoir joué un rôle dans la génération de la structure phylogéographique ainsi 26,41,42. En fait, les premiers événements de diversification en E. henryi sont associés à des événements géologiques et climatiques majeurs. Le temps estimé de divergence entre les deux grandes lignées (Nord et Sud) de E. henryi, approximativement à la limite Mio-/Pliocène [c. 5,06 Ma (1,68–8,91) Ma voir nœud 2 sur la Fig. 1B], coïncide avec le refroidissement du climat mondial pendant la fin du Miocène/début du Pliocène 43,44. Ce refroidissement est supposé avoir été un déclencheur clé de l'aridification en Asie de l'Est avec des circulations de mousson plus fortes en hiver et/ou en été plus faibles 45,46. Parallèlement, le soulèvement brutal du milieu du Pliocène du plateau tibétain oriental (c. 3,4 Ma) 46,47 ont induit des changements géomorphologiques spectaculaires dans le sud-ouest de la Chine. Ces changements climatiques et géologiques peuvent avoir déclenché une diversification précoce des lignées dans E. henryi par la fragmentation de l'habitat et la formation de barrières physiques au flux de gènes 46, que nous voyons reflétées dans les premiers événements de ramification au sein de chacune des principales lignées du Nord et du Sud commençant vers 3,64 à 3,42 Ma (voir les nœuds 3 et 4 sur la figure 1B). Une telle vicariance tectonique/induite par le climat a également été invoquée pour expliquer des schémas similaires de différenciation nord-sud chez d'autres espèces d'arbres forestiers de la Chine subtropicale (par ex. Taxus wallichiana 48 , Cercidiphyllum japonicum 39 , Kalopanax septemlobus 49 ). Expansion de l'habitat convenable potentiel de E. henryi au cours des dernières glaciations, en effet, est soutenu par notre analyse ENM, qui indique des plages de distribution plus larges de cette lignée au LGM par rapport à la fois au LIG et au présent (Fig. 4A-C).\nEn plus de l'interaction entre les facteurs géographiques et climatiques, la démographie de la population et l'histoire de la colonisation ont également probablement contribué au modèle observé de la structure phylogéographique. Par exemple, nos analyses phylogéographiques et ENM sont cohérentes avec l'expansion relativement récente de E. henryi dans les régions les plus septentrionales (groupes nord-ouest et nord-est) de son aire de répartition. Ces groupes (en particulier le groupe du Nord-Est N1-6) abritent une diversité génétique plus faible (Fig. S3) et les haplotypes les plus dérivés trouvés dans notre E. henryi la phylogénie (Fig. 1B) et les réseaux tcs (Fig. 1C), qui suggèrent tous deux des populations fondées après l'expansion de l'aire de répartition. De plus, le MDA a indiqué une expansion spatiale (et démographique) au sein des groupes du Nord-Ouest et du Nord-Est à c. 0,19 Ma (IC à 95 % : 0,111–0,314 Ma) et c. 0,26 Ma (IC à 95 % : 0,133–0,376 Ma Tableau 2), respectivement, coïncidant peut-être avec l'avant-dernier (Riss) glaciaire (c. 0,12-0,35 Ma), bien qu'en raison des larges intervalles de confiance, cette interprétation nécessite une certaine prudence. En fait, l'espèce ne devrait pas être présente dans le nord du bassin du Sichuan et les monts Daba/Qinling. pendant la LIG (Fig. 4B), c'est-à-dire lorsque les températures étaient d'au moins 5 °C supérieures à ce qu'elles sont actuellement 47 . En conséquence, nous émettons l'hypothèse que le climat pourrait s'être suffisamment réchauffé pendant le LIG pour extirper E. henryi des régions ci-dessus, suivie d'une recolonisation via l'expansion vers le nord pendant le LGM (Fig. 4C). Notamment, un impact aussi important du LIG a également été détecté pour d'autres plantes et animaux en Chine subtropicale (par ex. Pinus kwangtungensis 50 , Aegithalos concinnus 51 , Parus monticolus 52 ).\nLe groupe du sud-est peut également porter des signatures d'expansion - ces populations ont également une diversité d'haplotypes réduite (Fig. S3A) et un taux de Tajima significativement négatif. ré et Fu FS statistiques (tableau 2). Cela fournit des preuves solides d'une expansion spatiale (et démographique) relativement récente dans les monts Tianmu et Wuyi. situé au sud-ouest de la région du delta du Yangtze (YDR). Bien que la plage de nos estimations temporelles pour cette expansion, encore une fois, soit large (environ 0-0,81 Ma Tableau 2), l'estimation ponctuelle respective (c. 0,23 Ma) coïncide à nouveau avec l'avant-dernier glaciaire (Riss) (voir ci-dessus). En plus des analyses ENM et MDA (Figs 4B, C et S3A), ce scénario d'expansion est en outre soutenu par des reconstructions de la végétation basées sur des données de pollen fossile, qui indiquent que le YDR soutenait encore des parcelles de forêt WTD périphérique nord dans les zones de plaine de L'Est de la Chine pendant le LGM 53 . Ainsi, nous trouvons à nouveau des preuves que les oscillations climatiques du Quaternaire à travers les régions géographiques de la Chine ont probablement contribué aux modèles phylogéographiques de cette espèce.\nClairement, à de larges échelles phylogéographiques, nos résultats démontrent une structure génétique géographique distincte à travers la gamme de E. henryi. À des échelles spatiales et évolutives plus fines, notre analyse génétique du paysage des données de génotype AFLP a également révélé que l'isolement géographique jouait un rôle prédominant dans la divergence génétique des E. henryi populations. Cependant, nous avons également constaté que la variation environnementale/climatique contribuait également de manière significative à expliquer la structure génétique de la population (SEM : IBD ≈ 36,0 vs IBE ≈ 18,1 % MMRR : IBD ≈ 30,72 vs IBE ≈ 24,67 %). Ainsi, nous avons trouvé des preuves à la fois d'isolement par distance (IBD) 21 et d'isolement par environnement (IBE) 5 dans notre ensemble de données génétiques de la population. L'IBD pourrait s'expliquer par la distance géographique, la restriction et la fragmentation étendues des forêts WTD 54 , les barrières physiques au flux génétique (comme le fleuve Yangtze) ou la fragmentation croissante due à d'autres utilisations des terres en Chine subtropicale (telles que la forêt, l'agriculture et l'habitat), tous dont sont généralement des barrières au flux de gènes dans les plantes 3 . Les modèles d'IBE résultent souvent d'une sélection divergente entre différents environnements, cependant, les facteurs environnementaux peuvent également façonner le flux de gènes par le biais d'autres processus (par exemple, les différences environnementales affectant les différences phénologiques entre les populations) 55 . Ainsi, le BIE n'est peut-être pas dû uniquement à la sélection mais pourrait également s'expliquer par d'autres mécanismes divers associés à des facteurs environnementaux 5 . Par conséquent, de multiples processus, associés à des variables géographiques et environnementales, auraient tous pu perturber efficacement le flux de gènes entre E. henryi les populations et les facteurs géographiques et climatiques à grande échelle semblent avoir façonné la distribution spatiale de la variation génétique de cette espèce à des échelles de temps évolutives plus profondes et écologiques plus récentes.\nPour examiner le mécanisme potentiel à l'origine du modèle de l'IBE, nous avons testé les loci sous sélection, dans notre ensemble de données AFLP et leurs associations avec les variables environnementales/climatiques. En identifiant les loci AFLP aberrants, nous avons cherché à déterminer comment la sélection pourrait jouer un rôle dans la formation de la différenciation génétique des neuf groupes baps de E. henryi le long des clines environnementales. Les quatre loci identifiés à la fois par fdist et bayescan comme subissant une sélection de diversification putative (Fig. 5) étaient associés à des prédicteurs environnementaux à travers les gradients environnementaux (tableau S7), suggérant que ces régions du génome divergent et que le climat peut jouer un rôle. Comme prévu, la température et les précipitations ont été estimées comme les principaux facteurs influençant les fréquences alléliques aux loci aberrants, conformément à d'autres études examinant les facteurs de divergence génétique adaptative chez les plantes 56 . Ces variables ont également été identifiées comme des facteurs importants de divergence génétique neutre par notre analyse SEM (en particulier bio 5, température maximale du mois le plus chaud et bio15, saisonnalité des précipitations). Dans l'ensemble, ces résultats sont cohérents avec la divergence génétique des populations sous sélection naturelle dans des environnements divergents, suggérant que cela pourrait avoir été le processus générant l'IBE dans ce système.\nEn conclusion, en utilisant ensemble l'analyse de modélisation de niche phylogéographique, génétique du paysage et écologique, nous avons pu identifier les nombreux facteurs, à la fois historiques et contemporains, qui ont façonné la structure génétique spatiale de cette espèce relique du Tertiaire. À diverses échelles spatiales et évolutives, nous avons constaté que les facteurs géographiques et environnementaux/climatiques contribuent aux modèles de structure génétique. La géographie a joué un rôle prédominant à tous les niveaux - les clades phylogéographiques sont largement structurés géographiquement, les niveaux de divergence les plus profonds sont associés à des événements climatiques géologiques ou pré-quaternaires majeurs et l'IBD explique principalement la structure génétique de la population. Cependant, les facteurs environnementaux sont clairement également importants - les fluctuations climatiques puisque le LIG ont probablement contribué à la structure phylogéographique et la structure génétique de la population (dans notre ensemble de données AFLP) a été en partie expliquée par l'IBE, qui peut avoir résulté de la sélection naturelle dans des environnements avec des climats divergents. Ainsi, la géographie historique et contemporaine et les environnements historiques et contemporains ont tous façonné des modèles de structure génétique dans E. henryi, et, en fait, les changements dans le paysage au fil du temps ont également été des facteurs critiques.\nSi vous appliquez une symbologie sur votre couche (comme 'classé') chaque point individuel apparaîtra dans la "table des matières". Mais je crains, selon la taille de votre jeu de données, qu'il ne soit pas très « ergonomique ».\n(Au cas où vous utiliseriez symbologie/catégorie vous devez choisir un des attributs de votre point pour être considéré comme identifiant unique (temps ?))\nJe travaille sur un projet d'irrigation où je plante en indiquant où se trouve chaque tête d'arrosage. Je prévois d'ajouter des attributs liés à la distance de pulvérisation, à la zone et au motif de pulvérisation. Je regrouperais chaque arroseur par zone, puis créerais individuellement des tampons pour avoir une représentation précise de la couverture. Je vais essayer de le catégoriser.\n Étant donné que le système climatique présente une interaction non linéaire de sous-domaines, chacun caractérisé par des propriétés physiques complexes [ Lucarini, 2002 ], la définition de stratégies pour l'amélioration des modèles climatiques numériques est un enjeu critique dans la communauté des climatologues. Cela a été récemment mis en évidence par le Project for Climate Model Diagnostics and Intercomparison (PCMDI : http://www-pcmdi.llnl.gov), qui a rassemblé les résultats des modèles climatiques mondiaux produits dans le monde entier pour le 4e rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental. sur le changement climatique (IPCC-4AR) dans un serveur unique et a sollicité la fourniture de métriques scalaires simples des performances des modèles [ Lucarini et al., 2007 ].\n L'audit d'un ensemble de modèles climatiques se compose de deux procédures liées, quoique distinctes. La première procédure est l'intercomparaison, qui vise à évaluer la cohérence des modèles dans la simulation de certains phénomènes physiques sur une certaine échelle de temps. La seconde procédure est la vérification, dont le but est de comparer les diagnostics des modèles à certaines grandeurs observées (ou quasi-observées) correspondantes.\n Le principe derrière la modélisation du climat régional est que, étant donné une représentation détaillée des processus naturels et une haute résolution spatiale qui résout la topographie complexe, le contraste terre-mer et l'utilisation des terres, un modèle climatique régional (MCR) à zone limitée peut générer des informations climatiques. Ces informations sont en principe cohérentes avec les conditions aux limites fournies par les schémas de circulation à grande échelle tels que décrits soit par les données de réanalyses globales, soit par le modèle de circulation générale (GCM) [ Christensen et al., 1997 Taklé et al., 1999 ], dans lequel le MCR est dit emboîté [ Chen et Miyakoda, 1974 ]. Nous faisons ici référence à l'imbrication unidirectionnelle, alors que dans les grilles imbriquées interactives bidirectionnelles, les champs générés par le RCM sont à leur tour renvoyés dans le GCM. Par conséquent, un RCM est censé permettre la représentation d'entités à petite échelle qui ne pourraient pas être représentées avec une résolution plus grossière [ Déqué, 2000 Denis et al., 2002 ].\n La modélisation du climat régional, en plus des problèmes communs et des défauts associés également à la modélisation du climat mondial et liés aux procédures de discrétisation et de paramétrage, fait face à la complication mathématique sérieuse d'être une représentation d'un problème avec des conditions aux limites variables dans le temps [ Denis et al., 2003 ]. Le modèle moteur a tendance à asservir le RCM sur des échelles de temps dépendant de la taille du domaine limité, et cela devient critique lorsque le domaine est trop petit [ Seth et Giorgi, 1998 ], et en principe contraint à tout instant les bilans globaux évalués sur l'ensemble du domaine du MCR. Cela implique que les reconstructions climatiques passées et présentes et les projections climatiques futures réalisées avec les MCR peuvent dépendre de manière critique du modèle mondial moteur. D'autres problèmes non triviaux découlent du processus délicat de mise en correspondance des conditions aux limites à l'interface entre les modèles de résolution grossière et fine, où des grilles spatiales et temporelles assez différentes doivent être amenées à un terrain d'entente au sein d'une zone tampon [ Liang et al., 2001 Marbaix et al., 2003 B. Wang et H. Yang, Hydrological issues in regional climate modelling of the east Asian summer mousson, soumis à Dynamique climatique, 2007, ci-après dénommé Wang et Yang, manuscrit soumis, 2007]. Notez qu'aujourd'hui, certains modèles, comme ARPEGE, contournent partiellement certains de ces problèmes en permettant une transition en douceur entre une faible résolution globale et une haute résolution régionale en incluant une grille non uniforme, dont la résolution augmente progressivement à mesure que nous nous rapprochons de la zone. d'intérêt principal [ Courtisan et Geleyn, 1988 ]. Pour plus d'informations sur les RCM, voir Giorgi et al.  .\n L'évaluation de la fiabilité des MRC actuelles dans la représentation des propriétés statistiques du bilan hydrologique des bassins hydrographiques est cruciale, en raison de la pertinence de l'eau comme ressource et comme source de risques aux niveaux social, économique et niveau environnemental [ Anderson et al., 2003 Becker et Grünewald, 2003 ]. En raison du processus de dégagement de chaleur latente, les biais dans la représentation du bilan hydrologique peuvent à leur tour affecter fortement les processus météorologiques à l'échelle méso et synoptique : l'eau est également une composante active, au sens dynamique, du système climatique.\n Dans cette étude, nous auditons la représentation du bilan hydrologique des 12 RCM du bassin du Danube et le modèle de circulation atmosphérique globale (AGCM) participant à la prédiction des scénarios et des incertitudes régionaux pour la définition des risques et effets climatiques européens ( PRUDENCE) (http://prudence.dmi.dk), et, pour référence, la réanalyse ERA-40 publiée par le Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (ECMWF) [ Simmons et Gibson, 2000 ] et la réanalyse des National Centers for Environmental Prediction (NCEP)-National Center for Atmospheric Research (NCAR) produite par le National Center for Environmental Prediction, en collaboration avec le National Center for Atmospheric Research [ Kistler et al., 2001 ].Outre sa pertinence première pour l'histoire, l'économie, la politique, la démographie, le patrimoine culturel et environnemental de l'Europe, le bassin du Danube est très intéressant d'un point de vue climatique car il se situe bien au sein de l'Europe continentale tout en ayant au moins une double pertinence directe pour le La région méditerranéenne. Premièrement, le ruissellement du Danube apporte une contribution pertinente au flux d'eau douce vers la mer Méditerranée (en moyenne, plus du double de la contribution du Nil). Deuxièmement, le Danube dépend principalement d'eaux précipitées d'origine méditerranéenne, en raison de la position géographique (sous le vent des vents d'ouest dominants) et de l'orographie complexe du bassin [ Speranza, 2002 ]. Si l'on considère les inondations très intenses et catastrophiques en Europe centrale à l'intérieur et à proximité du bassin du Danube [ Becker et Grünewald, 2003 Stohl et James, 2004 ], il est bien reconnu la pertinence des Alpes et des eaux méditerranéennes dans la modification et le renforcement des tempêtes d'origine atlantique [ Speranza et al., 1985 Tibaldi et al., 1990 ].\n La taille est un paramètre critique dans le choix d'un bassin faisant l'objet d'une étude d'audit des MRC en termes de bilan hydrique. Si le bassin est si petit que seuls quelques points de grille sont contenus, nous pouvons nous attendre à faire face à des données bruyantes, car la résolution réelle de tout modèle atmosphérique est plus grande que la résolution nominale, par exemple, deux fois la distance des points de grille voisins [ Koshyk et Hamilton, 2001 Chèruy et al., 2004 ]. En revanche, si la taille du bassin est si grande qu'elle représente une portion très pertinente de l'ensemble du domaine des MCR, on peut s'attendre à ce que tous les diagnostics soient en principe fortement contraints par le comportement du modèle moteur, de sorte que seuls des biais purement numériques de mise à l'échelle liés à la zone tampon peuvent être détectés. En ce sens, le bassin du Danube n'est ni trop petit, ni trop grand.\n Le bassin du Danube se situe dans la partie orientale des domaines des MRC considérées. Comme le temps vient de l'ouest, la position géographique du bassin du Danube permet une juste comparaison des processus internes des différentes MRC, avec une influence relativement faible des apports imposés. D'autre part, la proximité (relative) de la limite latérale est du domaine limité des MRC peut être un peu problématique car il est bien connu que (pour une discussion, voir, par exemple, Marbaix et al.  ) la région d'écoulement est l'endroit où les modèles à aire limitée ont tendance à présenter un comportement parasite en raison de l'appariement délicat des conditions aux limites avec le modèle d'imbrication.\n Le processus d'audit des MCR peut en principe souligner des caractéristiques ou des défauts, d'une part, du transport de vapeur d'eau à grande échelle, et, d'autre part, de la représentation par modèle de certains processus fortement paramétrés se produisant dans le l'atmosphère (par exemple, la formation d'hydrométéores et les précipitations), à l'interface surface-atmosphère (par exemple, l'évaporation) et à l'intérieur du sol (par exemple, le transport de l'eau). Dans la nature, les champs bidimensionnels (2-D)+1-D (espace et temps) d'intérêt principal pour l'évaluation du bilan hydrologique sont caractérisés par des propriétés statistiques complexes, puisque les précipitations présentent une intermittence temporelle et une nature spatiale multifractale [ Deidda, 1999 , 2000 ], l'évaporation et le ruissellement dépendent très délicatement des conditions locales. Par conséquent, des quantités moyennes convenablement grossières peuvent être plus robustes pour définir la procédure d'audit à la fois en termes d'intercomparaison et de vérification, car les comparaisons à la valeur nominale du modèle par rapport au modèle et, en particulier, du modèle par rapport à l'observation peuvent être problématiques, comme le montre, par exemple, par Accadia et al.  . Néanmoins, la procédure de vérification, par opposition à l'intercomparaison de modèles, se heurte à de sérieux problèmes si l'on considère les observations réelles des précipitations, de l'évaporation et du ruissellement. Les moyennes spatiales du bilan hydrique pour la zone d'intérêt ne peuvent pas être déterminées avec fiabilité à partir des mesures de séries chronologiques dispersées des caractéristiques de surface. Des remappages en grilles de la climatologie des précipitations, permettant le calcul de valeurs intégrées, n'ont été proposés que pour les précipitations [ Mitchell et Jones, 2005 Efthymiadis et al., 2006 ]. Par conséquent, la vérification de la climatologie peut se faire plus naturellement à l'aide d'une variable d'intérêt hydrologique plus strict et d'accès expérimental beaucoup plus aisé, comme le débit du Danube à son delta. Ceci est possible car, lorsque l'on considère des moyennes sur des échelles de temps suffisamment longues, la conservation de la masse d'eau implique que la valeur intégrée du bassin de la différence entre les précipitations et l'évaporation doit être égale à la valeur intégrée du bassin du ruissellement superficiel et souterrain (en dehors de les infiltrations relativement faibles dans les aquifères), et les deux doivent être égaux au débit de la rivière à la fin de son cours. Cette quantité est également égale à la convergence de la vapeur d'eau dans l'atmosphère sur le bassin, qui est fortement contrainte par les processus météorologiques à grande échelle. Cela souligne la nécessité de cadrer le cycle hydrologique en termes météorologiques plutôt qu'en termes purement géographiques.\n Plusieurs études axées sur l'intercomparaison et la vérification des caractéristiques hydrométéorologiques et du cycle hydrologique sur des bassins spécifiques et à différentes échelles de temps à l'aide de MCG, de MCR et de réanalyses ont été récemment proposées. On peut citer, certains de faire une liste incomplète, les articles de Routes et al.  , Lau et al.  , Gutowski et al.  , Betts et al. [1998 , 1999] , Routes et paris  , Hagemann et al. [2004 , 2005] , et Hirschi et al.  . Dans ces analyses, une combinaison de techniques telles que l'évaluation des valeurs intégrées de la convergence de la vapeur d'eau atmosphérique, des précipitations moins l'évaporation, du ruissellement, de la variation de l'eau terrestre ont été employées pour des bassins à grande échelle. En particulier, l'article remarquable et encyclopédique de Hirschi et al.  fournit une analyse assez complète de la climatologie moyenne du bilan hydrique en diagnostiquant 37 (!) grands bassins fluviaux mondiaux, y compris le Danube, et en fournissant un ensemble de données sur le bilan hydrique à l'échelle du bassin, téléchargeable sur Internet. .\n Nous pensons que cet article, qui présente certains des résultats du projet 2006-2007 de l'Union européenne (UE) INTERREG IIIB-Central, Adriatic, Danubian, and Southeastern European Space (CADSES) Hydrological Cycle of the CADSES Region (HYDROCARE ) (http://www.hydrocare-cadses.net), peut apporter une contribution inédite en présentant une analyse plus détaillée des performances spécifiques d'un assez grand nombre de modèles dans leur représentation des propriétés statistiques des données de bilan hydrique sur le bassin du Danube. En dehors de l'évaluation habituelle du cycle saisonnier du bilan hydrique, pour tous les jeux de données nous calculons de deux manières indépendantes ses moyennes à long terme et l'intervalle de confiance à 95% de la moyenne annuelle nous analysons statistiquement la rétroaction précipitation-évaporation nous évaluons la l'impact de l'oscillation nord-atlantique (NAO) et de la variabilité d'El Niño–oscillation australe (ENSO), et nous évaluons quantitativement la relation statistique entre le bilan hydrique de toutes les MRC et ce qui est prédit par l'AGCM qui les motive, afin d'estimer l'amélioration (le cas échéant) des informations obtenues au moyen de la procédure d'imbrication.\n Le document est structuré comme suit. Dans la section 2, des informations de base sur le bassin du Danube, les données prises en compte dans cette étude et les concepts sous-jacents aux outils de diagnostic utilisés dans l'audit sont présentés. Dans les sections 3 et 4, nous présentons et discutons les principaux résultats sur l'intercomparaison et la vérification des modèles, respectivement concernant la climatologie annuelle et mensuelle des précipitations, de l'évaporation, du bilan hydrique et du ruissellement. Dans la section 5, nous tirons nos conclusions.\nImplications des SIG dans la société\nSIG dans l'éducation\nLes SIG semblent apporter de nombreux avantages dans l'enseignement de la géographie car ils permettent des analyses basées sur des données géographiques réelles et aident également à soulever de nombreuses questions de recherche des enseignants et des élèves dans les salles de classe, ainsi qu'ils contribuent à l'amélioration des apprentissages en développant la pensée spatiale et géographique et, dans de nombreux cas, la motivation des étudiants.  : 38\nSIG dans le gouvernement local\nLes services de développement économique utilisent des outils de cartographie SIG interactifs, agrégés avec d'autres données (démographie, main-d'œuvre, entreprise, industrie, talents) ainsi qu'une base de données des sites et bâtiments commerciaux disponibles afin d'attirer les investissements et de soutenir les entreprises existantes. Les entreprises qui prennent des décisions d'emplacement peuvent utiliser les outils pour choisir les communautés et les sites qui correspondent le mieux à leurs critères de réussite. Le logiciel ZoomProspector Enterprise an Intelligence Components de GIS Planning est le leader du secteur, desservant plus de 60 % de la population américaine, plus de 30 % des Canadiens et des sites au Royaume-Uni et en Suisse. Vous pouvez voir un exemple de ces outils ici sur le site Web du ministère du Développement communautaire et économique de l'État de Pennsylvanie, PASiteSearch.com.\nPartie I : Mon histoire Le processus d'évaluation des données\nModule 1 : Autorité des eaux de l'arrondissement du State College\nA. Téléchargez les données de la leçon\nLa State College Borough Water Authority (SCBWA) dessert environ 65 000 clients dans sept municipalités et dispose d'environ 220 miles de conduites. L'Administration n'utilise pas encore le SIG, mais est consciente des avantages et des coûts d'une conversion au SIG. Ils ont parlé à des consultants et commencent quelques petits projets impliquant des SIG. L'Autorité a une histoire assez commune à raconter. Ils ont des données CAO et des cartes papier. Certains employés qui travaillent pour l'Autorité depuis 25 ans n'ont même pas besoin de se référer aux cartes papier pour répondre à un appel. À l'heure actuelle, repartir de zéro et géolocaliser toutes les caractéristiques, comme l'a suggéré une entreprise, n'est pas une option pour l'Administration, le coût est trop élevé. Cependant, ils se rendent compte qu'il existe de nombreuses données de fond de carte disponibles gratuitement aux niveaux des autorités locales et du comté, de sorte qu'ils ne partiraient pas de zéro.\nActuellement, les cartes de l'Autorité ne montrent que les emplacements des vannes et les dimensions des conduites. Les mises à jour sont envoyées à un ingénieur situé dans une ville voisine. Les mises à jour ne sont effectuées qu'une fois tous les deux ans. L'Autorité obtient environ 300 à 350 "localisations" par mois, dans lesquelles Pennsylvania One-Call leur demande de localiser une ligne. Ils doivent également sortir et travailler sur une ligne environ 100 fois par mois. La phase de conception d'un nouveau projet de développement peut prendre jusqu'à un mois car ils doivent attendre que d'autres services publics marquent leurs lignes. Par conséquent, le fait d'avoir uniquement le système d'eau dans un SIG ne rendrait pas tous les emplois beaucoup plus efficaces. L'autorité des égouts a son système dans le SIG, donc l'autorité de l'eau peut les considérer comme un exemple de ce que pourraient être les coûts et les avantages.\nL'Autorité a établi une liste de couches cartographiques qui leur seraient bénéfiques :\nRues (partie du fond de carte du comté)\nLimites de propriété (partie du fond de carte du comté)\nEmpreintes de maison (partie du fond de carte du comté)\nLignes de contour d'élévation (partie du fond de carte du comté)\nChamps de puits\nConduites d'eau avec vannes (y compris la taille de la conduite, la date d'installation, la longueur du tuyau, la date des réparations, etc.)\nBornes d'incendie (y compris le numéro de la borne d'incendie, les données de débit avec la date, le fabricant et le numéro de modèle, etc.)\nUne évaluation des besoins des utilisateurs est une méthodologie d'identification des emplois courante dans les technologies de l'information et des bases de données. La tâche d'une évaluation est d'identifier les produits finaux dont l'utilisateur a besoin pour effectuer les tâches. La méthodologie n'a pas besoin d'être identique tant que toutes les tâches requises peuvent être effectuées. Souvent, il a tenté d'accélérer toutes les tâches grâce à une certaine forme d'automatisation. Vous pouvez voir comment le SIG remplit ce rôle. Si cela peut être fait, tout va bien, cependant, il y a souvent un compromis et les tâches courantes peuvent être accélérées au prix d'une tâche plus inhabituelle. Formellement, une évaluation des besoins des utilisateurs commence par l'identification de toutes les procédures et données requises pour effectuer toutes les tâches telles qu'elles sont effectuées actuellement. Ensuite, l'automatisation des tâches les plus courantes est recherchée. Cela peut être fait grâce à la technologie, à une meilleure utilisation des informations grâce à de meilleures structures de données, à un stockage et à une récupération de données. Fréquemment, ces améliorations prennent la forme d'une recherche automatique de données, par exemple, le renvoi des coordonnées de localisation d'un GPS et d'une adresse en cliquant sur un point. De cette façon, les formulaires peuvent être remplis avec un minimum de saisie de l'utilisateur final. Ensuite, les tâches les plus rares sont examinées et hiérarchisées en fonction de leur durée et de leur fréquence d'exécution. Enfin, toute mise à niveau de sécurité ou de procédure fait l'objet d'une enquête. Il est souvent préférable de les présenter plus tard car cela réduit la composante de recyclage et le ressentiment du personnel. Cependant, si elles doivent être différées, les structures de données doivent être en place pour faciliter les futures mises à niveau. Lorsque vous démarrez votre propre problème, pensez aux résultats finaux dont les utilisateurs auront besoin. (Dans la vraie vie, ceux-ci sont très complexes, mais cela vous donnera une idée de la façon dont ils sont construits.)\nEmplacements et tailles de ligne.\nDonnées : position de l'infrastructure, canalisations et vannes sous forme de lignes et de points, attributs : taille, type de canalisation, date d'installation, longueur de canalisation, date de réparation, etc., projection, référence.\nL'Autorité obtient environ 300 à 350 "localisations" par mois, pour Pennsylvania One-Call.\nDonnées : positions d'infrastructure, lignes de propriété, lignes de construction et empreintes sous forme de lignes et de polygones, projection, référence.\nTravail en ligne environ 100 fois par mois.\nDonnées : emplacement de l'infrastructure, informations sur la propriété, numéro de commande de travail. Travaux requis, équipement et pièces requis, projection, référence.\nÉvitement des menaces\nL'autorité des égouts a son système dans le SIG, donc l'autorité de l'eau peut l'utiliser pour identifier les problèmes de contamination.\nDonnées : réservoirs de stockage, station de pompage, champs de captage, données de la société de traitement des eaux usées, projection, référence, distance à l'égout depuis la tête du puits, distance entre la conduite d'égout et la jonction de la conduite, en montée ou en descente, etc.\nAssurez-vous que les bâtiments sont adéquatement couverts par des bouches d'incendie.\nDonnées : lignes et empreintes des maisons, emplacement et attributs des bornes d'incendie (y compris le numéro de la borne d'incendie, les données de débit avec la date, le fabricant et le numéro de modèle, etc.), nombre de maisons dans le rayon de service des bornes d'incendie, débit requis, projection, référence.\nJ'ai contacté l'ingénieur qui met à jour et maintient les données de l'Autorité et demandé une partie de la zone de service. Il est généralement plus facile de convaincre quelqu'un de partager des données lorsque l'utilisation est uniquement à des fins éducatives. Accepter de partager des données signifie inévitablement que vous acceptez de répondre à des questions sur ces données auxquelles vous pouvez ou non connaître la réponse. Les données que j'ai acquises à l'origine de l'entreprise étaient des données CAO. Après une conversation avec l'ingénieur sur les raisons pour lesquelles je voulais les données, il a indiqué qu'il avait les mêmes données converties en fichiers de formes. Il convertit les données de CAO en SIG à des fins de cartographie. Dans cette activité, nous examinerons les données CAO fournies.\nJ'ai également acquis des données de fond de carte du comté de Center. Ces données sont disponibles pour un usage public. J'ai rencontré le directeur du comté et il m'a fourni un CD des données. Nous examinerons quelques-unes des couches du comté, qui ont été coupées jusqu'à l'étendue de la zone de service SCBWA Pine Grove Mills.\nLes étudiants inscrits téléchargent depuis ANGEL les données de la leçon 1 (lesson1files.zip) dans un nouveau dossier (par exemple, C:MGISGEOG488Lesson1).\nLes données de cet exercice sont utilisées avec l'autorisation de la State College Borough Water Authority et du directeur SIG du comté de Center, Pennsylvanie. Je tiens à remercier le directeur SIG du comté de Centre, Steve Albright de la Water Authority, et Jeff Sergeant de Gwin, Dobson & Foreman Inc.\nB. Afficher les données dans Safe Data Inspector ou ArcCatalog et ArcMap\nÀ partir de la description ci-dessus, rédigez une brève déclaration d'évaluation des besoins de l'utilisateur, par ex. Localisation, identification, etc.\nDécompressez les fichiers de la leçon 1.\nVous avez besoin de FME pour cette leçon. Si vous ne l'avez pas déjà obtenu, obtenez-le maintenant. Voir leçon d'orientation pour les instructions. Sinon, vous pouvez utiliser ArcCatalogue et ArcMap.\nDémarrez Universal Viewer, ArcMap et ArcCatalog.\nDémarrez FME Universal Viewer pour afficher les données SCBWA (State College Borough Water Authority) dans le menu fichier, utilisez l'ensemble de données ouvert. Le support pour Safe Software FME est assuré par l'instructeur du cours et non par Safe Software ou World Campus.\nDéfinissez Format sur Autocad Drawing dans la galerie de formats et prenez le temps de faire défiler la liste vers le haut et vers le bas pour vous rendre compte à quel point le changement de format est intimidant dans le SIG. Il existe des centaines de types de données dans cette liste.\nAccédez au dessin Autocad sur votre ordinateur.\nUtilisez le bouton d'information avec un "I" dessus pour regarder certains des détails. Voici un exemple : Dessin Autocad dans Universal Viewer Figure 1.Vous pouvez utiliser le bouton avec trois points pour naviguer Figure 2.\nOuvrez maintenant les données Center data Street de la même manière. N'oubliez pas de définir le type de données sur le fichier de forme Esri dans la galerie de formats. Voici un exemple, Shapefile dans Universal Viewer Figure 2.\nDans ArcCatalog, affichez les données SCBWA (State College Borough Water Authority). Vous remarquerez que les données sont représentées de deux manières : en tant que fichier de dessin CAO et en tant que jeu de données d'entité CAO. Le fichier de dessin doit être utilisé pour l'affichage uniquement et le jeu de données d'entités doit être utilisé pour l'affichage et l'analyse géographique. Regardez maintenant dans Safe Universal Viewer.\nPrévisualisez chaque représentation. Vous verrez que le fichier de dessin utilise la symbologie telle que définie dans le fichier CAO (les éléments sont représentés avec des couleurs différentes.)\nAjoutez à la fois le fichier de dessin et le jeu de classes d'entités à ArcMap.\nVérifiez les propriétés du bloc de données des données. Jetez un œil au système de coordonnées. Les données ne sont pas projetées.\nJetez maintenant un œil à la table attributaire de l'un des jeux de classes d'entités. Sans être très familier avec cet ensemble de données ou avoir un dictionnaire de données étendu, les champs et les enregistrements sont assez cryptiques. Après avoir parlé à l'ingénieur de l'Autorité, j'ai pu créer une table de recherche pour les lignes.\nAjoutez la table de recherche layer_descrip à votre document ArcMap et joignez-la au jeu de classes d'entités polyligne. Ces informations supplémentaires peuvent faciliter un peu la symbolisation de la couche.\nImaginez que vous vouliez modifier ces données. Vous pouvez sélectionner certaines entités et créer des fichiers de formes ou des géodatabases personnelles à partir de celles-ci. Créons un fichier de formes de routes. Sélectionnez toutes les entités qui répondent à ces critères : "Layer" = 'ROAD_CL' OU "Layer" = 'PADOT_CL'\nExportez ces entités vers un fichier de formes appelé « routes ».\nAjoutez un nouveau bloc de données et ajoutez les données Center County.\nSi vous regardez la couche street_cl, vous pouvez voir où les deux jeux de données se réuniraient, même si le fichier de formes des routes créé à partir des données CAO comporte des lacunes.\nC. Enregistrez votre document cartographique\nClique le sauver dans la barre d'outils Standard ou cliquez sur le bouton Fichier menu et choisissez sauver.\nC'est tout pour la partie I !\nVous venez de terminer la partie I de ce module, qui consistait à examiner certaines données fournies par une autorité de l'eau. Dans la partie II, vous commencerez une évaluation SIG pour votre région.\nEnquêtes en la obra civileRecherches en génie civil\nTodos estos programas utilizan como entrada gráfica plansos, ya sea con formatsos típicos dxf, dwg, svg.\nTous ces programmes utilisent comme plans d'entrée graphiques avec des formats typiques dxf, dwg, svg.\nEste es el programas más renombrado dentro del entrono SIG. Produit par l'entreprise ESRI. ArcView (véase figura 2.4.1.a), se peut entendre el contexto geográfico de los datos, lo que le permite ver las relaciones e identificar patrones en formas nuevas. Avec ArcView se pueden generar mapas de autor e interactuar con sus datos mediante la generación de informes y gráficos y de impresión e incrustación de sus mapas en otros documentos y aplicaciones.\nTiene mapas de plantillas para crear un estilo cohérentee en los mapas, proceso de construir modelos, scripts, y flujos de trabajo para visualizar y analizar los datos. Lee, importa y gestiona plus de 70 diferentes tipos de datos y formatos, incluyendo datos demográficos, instalaciones, dibujos CAD, imágenes, servicios Web, multimedia y metadatos. Utiliza herramientas como buscar, identificar, medir, y hipervínculo para descubrir información no available cuando se trabaja con mapas de papel estático.\nIl s'agit des programmes les plus renommés d'entrono GIS. Réalisé par la société ESRI. ArcView (Figure 2.4.1.a), vous pouvez comprendre le contexte géographique des données, ce qui vous permet de voir les relations et d'identifier les modèles de nouvelles manières. Avec ArcView, vous pouvez générer des cartes de l'auteur et interagir avec vos données en générant des rapports et des graphiques et en imprimant et en intégrant vos cartes dans d'autres documents et applications.\nIl mappe des modèles pour créer un style cohérent sur les cartes, des modèles de processus, des scripts et des flux de travail pour visualiser et analyser les données. Lee importe et gère plus de 70 types et formats de données différents, notamment des données démographiques, des installations, des dessins CAO, des images, des services Web, du multimédia et des métadonnées. Utilisez des outils tels que rechercher, identifier, mesurer et hyperlien pour découvrir des informations non disponibles lorsque vous travaillez avec des cartes papier statiques.\nCarte AutoDesk :\nLa cartographie AutoCAD ® Map 3D (Figure 2.4.1.b) permet d'accéder aux données nécessaires aux activités de planification, de conception et de gestion de l'infrastructure. Utile pour les projets de logistique, d'aménagement du territoire, d'eau et d'énergie. Vous pouvez prendre en charge les utilitaires d'images cadastrales, topographiques, environnementales, LIDAR.\nCette année a commencé la mise en œuvre des services-Server Maps.\ngvSIG est un projet de desarrollo de SIG en logiciel libre, qui inclut principalement les applications gvSIG Desktop et gvSIG Mobile.\ngvSIG Desktop est un programme informatif pour le manuel d'information géographique avec une précision cartographique qui se distribue sous la licence GNU GPL v2.\nPermite accéder à une information vectorielle et rasterizada así como a servidores de mapas que cumplan la especificaciones del OGC. Esta es una de las principales características de gvSIG respecto a otros SIG aparte de importante implementación de servicios OGC: WMS (Web Map Service), WFS (Web Feature Service), WCS (Web Coverage Service), Servicio de Catálogo y Servicio de Nomenclátor.\nEstá desarrollado en lenguaje de programación Java, funcionando con los sistemas operativos Microsoft Windows, Linux y Mac OS X, y utiliza bibliotecas estándar de GIS reconocidas, como Geotools o Java Topology Suite (JTS). Asimismo, gvSIG posee un lenguaje de scripting basado en Jython y también se pueden crear extensionses en Java utilizando las classes de gvSIG.\nEntre les formats graphiques de fichero les plus habituels entre autres avec accès à des formats vectoriels GML, SHP, DXF, DWG, DGN, KML et des formats d'image rasterizada como MrSID, GeoTIFF, ENVI ou ECW.\nIniciado en el año 2004, es un proyecto de desarrollo informático impulsado inicialmente por la Conselleria de Infraestructuras y Transportes de la Generalidad Valenciana y la Unión Europea mediante el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Actualmente est impulsado por un conjunto de entidades (empresas, administraciones, universidades) englobadas bajo la Asociación gvSIG (Iver, Prodevelop, Software Colaborativo, Creativa, Conselleria de Infraestructuras y Transportes).\ngvSIG est un projet de développement de SIG en logiciel libre, qui comprend principalement les applications gvSIG gvSIG Desktop et Mobile.\ngvSIG Desktop est un logiciel de gestion d'informations géographiques avec une précision cartographique est distribué sous GNU GPL v2.\nDonne accès à des données vectorielles et raster ainsi qu'à des cartes interactives répondant aux spécifications de l'OGC. C'est l'une des principales fonctionnalités de gvSIG par rapport aux autres SIG en dehors de la mise en œuvre de services importants OGC : WMS (Web Map Service), WFS (Web Feature Service), WCS (Web Coverage Service), Service Catalog et Service List.\nIl est développé en langage de programmation Java, fonctionnant sur les systèmes d'exploitation Microsoft Windows, Linux et Mac OS X, et utilise des bibliothèques SIG standard reconnues, comme Geotools ou Java Topology Suite (JTS). GvSIG dispose également d'un langage de script basé sur Jython et peut également être créé à l'aide d'extensions dans les classes Java gvSIG.\nParmi les formats de fichiers graphiques les plus courants, on compte entre autres l'accès aux formats vectoriels GML, SHP, DXF, DWG, DGN, KML et aux formats d'images raster comme MrSID, GeoTIFF, ENVI ou ECW.\nIl a commencé en 2004, est un projet de développement de logiciels initialement conduit par le Département des infrastructures et des transports de la Generalitat Valenciana et l'Union européenne à travers le Fonds européen de développement régional (FEDER). Il est actuellement porté par un ensemble d'entités (entreprises, administrations, universités) regroupées au sein de l'association gvSIG (Iver, Prodevelop, Collaborative Software, Creative, Department of Infrastructure and Transport).\nFonctionnalités du bureau gvSIG\nAccès aux formats vectoriels : SHP, GML, KML, DXF, DWG, DGN.\nAcceso a formatos raster: BMP, GIF, TIF, TIFF, JPG, JPEG, PNG, VRT, DAT de ENVI, ERDAS (LAN, GIS, IMG), PCI Geomatics (PIX, AUX), ADF de ESRI, ILWIS (MPR, MPL), MAP de PC Raster, ASC, PGM, PPM, RST de IDRISI, RMF, NOS, KAP, HDR, RAW.\nAcceso a bases de datas y tablas: PostGIS, MySQL, ArcSDE, Oracle, JDBC, CSV.\nBúsqueda : por atributo, por coordenadas.\nGeoprocesos: área de influence, recortar, dissolver, juntar, envolvente convexa, intersección, diferencia, unión, enlace espacial, translación 2D, proyección (sólo vectorial), geoprocesos Sextante.\nEdición gráfica: añadir capa de eventos, snapping, rejilla, flatness, pila de comandos, deshacer/rehacer, copiar, simetría, rotar, escalar, desplazar, editar vértice, polígono interno, matriz, explotar, unir, partir, autocompletar, insertar punto, multipunto, línea, arco, polilínea, polígono, rectángulo, cuadrado, círculo, elipse.\nEdición alfanumérica : modificar estructura tabla, editar registros, calculadora de campos.\nReprésentation vectorielle : símbolo único, cantidades (densidad de puntos, intervalos, símbolos graduados, símbolos proporcionales), categorías (expresiones, valores únicos), múltiples atributos, guardar/rebiberar lesiombolos, editor de nivellos.\nEtiquetado : etiquetado estático, etiquetado avanzado, etiquetado individuel.\nTableaux : estadísticas, filtros, orden ascendente/descendente, enlazar, unir, mover selección, exportar, importar campos, codificación, normalización.\nConstructor de mapas: composición de página, inserción de elementos cartográficos (Vista, leyenda, escala, símbolo de norte, cajetín, imagen, texto, gráfico), herramientas de maquetación (alinear, agrupar/desagrupar, ordenar) enmarcar, , grille, plantilles.\nRaster y teledetección: estadísticas, filtrado, histograma, rango de escalas, realce, salvar a raster, vectorización, regiones de interés, componentes generales, georreferenciación, geolocalización, clasificación supervisada, cálculo de bandas, perfilers de principales imagen, deáción , bonnet à glands, fusión de imágenes, diagramas de dispersión, mosaicos.\nPublication : WMS, WFS, WCS de MapServer, WFS de Geoserver.\nTopología: construcción topológica, edición topológica, generalizar, suavizar, invertir sentido de líneas, convertir capa de líneas/polígonos a puntos, convertir capa de polígonos a líneas, triangulación de Delaunay/Poligonación de Thiessenación de Thiessen, build, en clean .\nAutres: gestion des systèmes de référence, exportation/importation WMC, scénarisation, gestion des traductions.\ngvSIG Mobile es un Sistema de Información Geográfica (SIG) orientado a dispositivos móviles, ideal para proyectos de captura y actualización de datos in campo. Se caracteriza por disponer de una interfaz amigable, siendo capaz de acceder a los formatos más comunes y cuenta con un amplio número de herramientas SIG y GPS ideales para trabajar con información de naturaleza geográfica. gvSIG Mobile tiene como objetivo ampliar las plateformas de ejecución de gvSIG Desktop a una gama de dispositivos móviles, para dar respuesta a las necesidades de usuarios de soluciones móviles que desean hacer uso de un SIG en este tipo de dispo. gvSIG Mobile es tanto un Sistema de Información Geográfica como un cliente de Infraestructuras de Datos Espaciales para dispositivos móviles. Es, además, el primer cliente de estas características licenciado como software libre.\nLas Funcionalidades gvSIG Mobile sons similares a las de escritorio (figura 2.4.1.e).\nAccès aux formats raster : BMP, GIF, TIF, TIFF, JPG, JPEG, PNG, VRT, DAT ENVI, ERDAS (LAN, GIS, IMG), PCI Geomatics (PIX, AUX), ESRI ADF, ILWIS (MPR, MPL) , MAP PC Raster, ASC, PGM, PPM, IDRISI RST, RMF, NOS, KAP, HDR, RAW.\nAccès aux bases de données et tables : PostGIS, MySQL, ArcSDE, Oracle, JDBC, CSV.\nNavigation : zoom, défilement, gestion des cadres, localisateur.\nVoir : informations, mesurer des distances, mesurer des zones, lien hypertexte.\nSélection : par point, rectangle, base polygonale par couche, par attribut, sélection inversée, suppression de la sélection.\nRecherche par attribut, coordonnées.\nGéoprocessus : zone d'influence, coupe, dissolution, jointure, enveloppe convexe, intersection, différence, union, jointure spatiale, translation 2D, projection (vecteur uniquement), géoprocessus Sextant.\nÉdition graphique : ajout d'une couche d'événements, accrochage, grille, planéité, pile de commandes, annuler/rétablir, copier, symétrie, faire pivoter, mettre à l'échelle, déplacer, modifier le sommet, polygone interne, matrice, exploser, joindre, diviser, polygone automatique, insérer un point, multipoint, ligne, arc, polyligne, polygone, rectangle, carré, cercle, ellipse.\nEdition alphanumérique : modifier la structure de la table, éditer les enregistrements, calculateur de champs.\nCatalogue de services et index géographique.\nReprésentation vectorielle : symbole unique, quantités (densité de points, intervalles, symboles gradués, symboles proportionnels), catégories (expressions, valeurs uniques), attributs multiples, légende de sauvegarde/rappel, éditeur de symboles, niveaux de symbolisme, bibliothèques de symboles.\nReprésentation raster : luminosité, contraste, amélioration, transparence par pixel, opacité, tables de couleurs, dégradés.\nTagged : étiquetage statique, étiquetage avancé, étiqueté individuellement.\nTableaux : statistiques, filtres, ordre croissant/décroissant, lien, fusion, déplacement de sélection, exportation, importation de champs, normes de codage.\nUne carte : mise en page, insérer des éléments cartographiques (Vista, légende, échelle, symbole nord, encadré, image, texte, graphique), outils de mise en page (aligner, regrouper/dissocier, trier, cadrage, taille et position), modèles de grille.\nImpression : impression, export au format PDF, un PostScript, format image.\nRéseau : le gestionnaire de topologie de réseau arrête les coûts de rotation, le chemin le plus court, la connectivité, l'arbre couvrant minimum, la matrice origine-destination, l'événement le plus proche, la zone de service.\nRaster et télédétection : statistiques, filtrage, histogramme, gamme d'échelles, enrichissement, sauvegarde, vectorisation raster, régions d'intérêt, composantes générales, géo, géolocalisation, classification supervisée, calcul de bande, profils d'images, arbres de décision, composantes principales, calotte à panicule, fusion d'images, nuages de points, mosaïques.\nPublié : WMS, WFS, WCS MapServer, GeoServer WFS.\n3D et animation : vue 3D plane et sphérique, calques 3D, symboles 3D, extrusion, édition d'objets 3D, cadres 3D, animation 2D et 3D, affichage stéréo (anaglyphe, fractionnement horizontal).\nTopologie : construction topologique, édition topologique, généraliser, adoucir, lignes de direction inversées, conversion de lignes de couche / polygones en points, conversion de lignes de couche de polygone, triangulation de Delaunay / traversée Thiessen, construction, nettoyage, corrections topologiques en mode Batch.\nAutre : Coordinates Systems Management Reference, export/import WMC, scénarisation, gestion des traductions.\ngvSIG Mobile est un système d'information géographique (SIG) destiné aux appareils mobiles, idéal pour les projets de capture et de mise à jour des données de terrain. Il se caractérise par une interface conviviale, la possibilité d'accéder aux formats les plus courants et dispose d'un grand nombre d'outils SIG et GPS idéaux pour travailler avec des données géographiques. gvSIG Mobile vise à étendre les plates-formes d'exécution gvSIG Desktop à une gamme d'appareils mobiles, afin de répondre aux besoins des utilisateurs de solutions mobiles qui souhaitent utiliser le SIG dans ces appareils. gvSIG Mobile est à la fois un système d'information géographique et un client d'infrastructures de données spatiales pour appareils mobiles. Il est également le premier client de ces fonctionnalités sous licence en tant que logiciel libre.\nLes fonctionnalités mobiles de gvSIG sont similaires à celles du bureau (Figure 2.4.1.e).\nEstos sistemas siempre parten de la premisa de que el punto de partida es la definición del espacio por planos. Esto obliga a utilizar algún trabajo añadido de edición de planos. En el caso de querer realizar un SIG de un espacio 2D cuadrado o rectangulaire este paso es el primero y único. En el caso de tratarse de una obra lineal la exagerada diferencia entre la longitud de la via y el ancho desproporciona el estándar para el que fue ideado.\nDans la figure 2.4.1.d se muestra una comparativa de tendencias ArcView, Autodesk-Maps et gvSIG.\nCes systèmes partent toujours du principe que le point de départ est la définition des avions spatiaux. Cela nécessite l'utilisation de plans d'édition de travail supplémentaires. Si vous souhaitez créer un SIG d'un espace 2D carré ou rectangulaire, cette étape est la première et la seule. Dans le cas d'un couloir, différence exagérée entre longueur et largeur disproportionnée via la norme pour laquelle il a été conçu.\nDans la figure 2.4.1.d une comparaison des tendances ArcView, Autodesk-Maps et gvSIG montré\nFigure 2.4.1.d : Comparativa de tendencias entre SIG (Fuente : Google-Tends)\nArcView , AutodeskMaps , gvSig\nDespués del vistazo de los SIG típicos a continuación se detallan ejemlos de SIG que referencian los datos geográficos de otra manera, no basándose en un plano.\nAprès le SIG, ci-dessous des exemples de données géographiques SIG typiques référencées par ailleurs détaillées, non basées sur un avion.\nRéseau SIG : est appelé réseau SIG au départ de ceux basés sur un réseau topologique, les données et relations intégrées dans leurs nodules (Figure 2.4.2.a).\nVoir la vidéo: How to add Point Data and to create Thiessen Polygon in ArcGIS\nComment délimiter les distances des points dans ArcGIS for Desktop par polygone de Thiessen...