יותר

מחשבון שדה ArcGIS מעביר צף מעוצב באירופה כצינורות

מחשבון שדה ArcGIS מעביר צף מעוצב באירופה כצינורות


יש לי את הבעיה שמחשבון השדות של ArcGIS אינו קורא מספר צף כאשר הוא נכלל בפייתון על ידי התייחסות לשדה שמכיל אותו, באופן זה:

def giveResult (floatValue): אם floatValue> 0: a = (1000,5000,10000,15000,20000) עבור i בטווח (len (a)): אם [i] / 1000> floatValue: להחזיר [i] הפסקה אחרת: להחזיר 3 אחר: להחזיר 0

קוד זה מחזיר רק את הערכים 3 ו -0 מכיוון שהקו

אם [i] / 1000> floatValue:

לא עובד כמו שצריך. נראה שהבעיה היא הגדרות הלוקליזציה האירופיות של חלונות Windows שלי, שם עשרוניות מוצגות עם פסיקים במקום נקודות. הגדרות אלה מוחלות על שדות צפים ב- ArcGIS. נראה כי מחשבון שדה מפרש את הצפים האלה כצינורות בגלל הפסיק.

כיצד ניתן לטפל בנתונים אלו?


סוף סוף יש לי את זה, בצורה כזו: לבדוק איזה סוג משתנה בכל מקרה, ורק אם הסוג כפול, אנו תופסים את החלק הראשון (זה מספיק כדי לבנות את הפונקציה); לא אכפת לנו אם המשתנה אינו כפול (לא צריך לתפוס את המצב הזה).

רק החלק הזה של הקוד יהיה:

עבור i בטווח (len (a)): אם סוג (OFEhu) == tuple: OFEhu = OFEhu [0] if (a [i] / 1000)> OFEhu: להחזיר [i]

אוקי, ברור שמדובר בבאג של ArcGIS (כפי שהסקנו בתגובות לתשובת @ ian). הנה הניסיון שלי לעקיפת הבעיה, שמניחה שיכולה להיות אפס או פסיק אחד במספר (ולכן, כתוצאה מהבאג, אתה מעביר את הפונקציה למעשה מספר שלם יחיד או כפול של שני מספרים שלמים):

def giveResult (* args): floatValue = float ('.'. join ((str (arg) for arg in args))) אם floatValue> 0: a = (1000, 5000, 10000, 15000, 20000) עבור n in a: אם n / 1000> floatValue: להחזיר n הפסקה אחרת: להחזיר 3 אחר: להחזיר 0

דרך לעקיפת הבעיה קצת, אבל אתה יכול להקליד str ולהשתמש ב- string.replace (",", ".") ואז להחזיר לצוף. אשמח להגיב על התשובה האחרת לעקיפת הבעיה במקום זאת, עדיין צריך שתי נקודות נוספות ...

def giveResult (floatValue): אם floatValue> 0: a = (1000,5000,10000,15000,20000) עבור i בטווח (len (a)): product = str (a [i] / 1000) if float (product .replace (",", "."))> floatValue: להחזיר [i] הפסקה אחרת: להחזיר 3 אחר: להחזיר 0

צור מטא נתונים של INSPIRE

האיחוד האירופי דורש ליצור מטא נתונים עבור מערכי נתונים מרחביים ושירותים הקשורים לנושאים שונים של נתונים מרחביים. ההנחיה הטכנית ליישום מטא נתונים של INSPIRE נתונים ושירותים המבוססים על ISO / TS 19139: 2007, המכונה כאן הנחיות המטא נתונים של INSPIRE, מתארת ​​כיצד ניתן לעמוד בדרישות תוך יצירת מטא נתונים העומדים גם בתקני ISO 19115 ו- ISO 19139. תקני מטא נתונים. מדריך זה מתאר את תהליכי העבודה לעריכת מטא-נתונים ב- ArcGIS Pro כדי לייצר תוכן העומד בהנחיות המטא-נתונים של INSPIRE.


קידוד גיאוגרפי של כתובות רחוב ורמות גבולות מנהליות

היסודות של דגמי מיפוי וקטוריים מודרניים, קידוד מפות עצמאי כפול (DIME), נוצרו בניו הייבן, CT בשנת 1967 על ידי צוות של בוגרי ייל וסטודנטים בראשותו של דונלד קוק (ייל, 67 ') למפקד ניו הייבן. השתמש במחקר. המודל שיצרו כתובות מקודדות נע לקבצי רשת רחוב שאיפשרו להשתמש באלגוריתם הקידוד הגיאוגרפי "אחוז לאורך" שעדיין נמצא בשימוש, כיום, על ידי פלטפורמות מפות כמו מפות גוגל ומפה קווסט. ניו הייבן, ניו יורק, הייתה העיר הראשונה על פני כדור הארץ עם מאגר רשתות משולב טופולוגית, ניתנת לקידום גיאוגרפי.

שיחה קצרה זו של דון קוק מתארת ​​את ההיסטוריה של קבצי DIME ופיתוח מאוחר יותר של קבצי קו TIGER עבור לשכת המפקד האמריקאית.


מחשבון שדה ArcGIS מעביר צפים מעוצבים באירופה כצינורות - מערכות מידע גיאוגרפיות

Количество зарегистрированных учащихся: 31 тыс.

Участвовать бесплатно

בקורס זה, השני בהתמחות מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), תוכלו להעמיק עם סוגי נתונים נפוצים (כגון נתוני רסטר וקטור), מבנים, איכות ואחסון במהלך ארבעה מודולים של שבוע: שבוע 1: למד אודות מודלים ופורמטים של נתונים, כולל הבנה מלאה של נתונים וקטוריים ומושגי רסטר. תוכלו ללמוד גם על ההשלכות של סולם הנתונים וכיצד לטעון שכבות משירותי רשת. שבוע 2: צור מודל נתוני וקטור באמצעות טבלאות תכונות וקטוריות, כתיבת מחרוזות שאילתה, הגדרת שאילתות והוספה וחישוב שדות. תלמד גם כיצד ליצור נתונים חדשים בתהליך הדיגיטציה ותשתמש בכלי העורך המובנים ב- ArcGIS. שבוע 3: למד אודות מנגנוני אחסון נתונים נפוצים בתוך GIS, כולל מאגרי מידע גישוניים וצורות. למד כיצד לבחור ביניהם לפרויקטים שלך וכיצד לייעל אותם למהירות ולגודל. אתה גם עובד עם ראסטרים בפעם הראשונה, תוך שימוש במודלים של גובה דיגיטלי ויצירת מוצרי ניתוח שיפועים ומרחקים. שבוע 4: חקור מערכי נתונים והעריך אותם באיכות ובאי וודאות. כמו כן תלמד כיצד להביא את המפות והנתונים שלך לאינטרנט וליצור מפות אינטרנט במהירות באמצעות ArcGIS Online. קח תבניות נתונים, עיצוב ואיכות GIS כקורס עצמאי או כחלק מהתמחות מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS). יהיה לך ניסיון שווה ערך להשלמת הקורס הראשון בהתמחות זו, יסודות GIS, לפני שתעבור לקורס זה. על ידי השלמת השיעור השני בהתמחות תוכלו לרכוש את הכישורים הדרושים להצלחה בתכנית המלאה.

Получаемые навыки

ניתוח מרחבי, אנליטיקה, זרימת עבודה, ניהול נתונים

Рецензии

ניק, אתה והצוות שלך עשית עבודה טובה בכדי להפוך את הקורס למהנה, הבעיה היחידה שהתמודדתי איתה הייתה מתקשה להוריד את נתוני ההקצאה של הדרכה 2. ובכל זאת זו הייתה חוויה טובה מאוד.

קורס טוב, מובנה היטב בכדי לספק את הכישורים שלא יסולא בפז, החל מניהול נתונים וכלה בתפוקה הסופית לאחר העיבוד. חשיפה טובה לארגז הכלים, מצפה ליותר במהלך הבא.

סקירה כללית של הקורס ומודלים ותבניות נתונים

מודול ראשון זה מכסה מושגים עיקריים במודלים של נתוני וקטור ורסטר, קנה מידה, עיצוב טבלאות נתונים, שימוש בטבלאות תכונות וקטוריות, והפרדה והצטרפות של נתונים על מנת להשתמש בהם בצורה יעילה יותר במסד נתונים יחסי.

Преподаватели

ניק סנטוס

חוקר יישומים גיאו-מרחביים

Текст видео

[MUSIC] שלום לכולם, ברוך הבא. בסרטון זה נדון בסוגי נתוני מאפיינים. בסוף הסרטון הזה תוכלו לבחור סוגי נתוני מאפיינים מתאימים לטבלאות הנתונים והרשימות שלכם. יהיה לך גם ידע בסיסי לשימוש בסוגי נתוני מאפיינים בשאילתות. לבסוף, תוכל לפתור בעיות הקשורות לסוגי נתונים שגויים. אז ראשית, למה אני מתכוון בסוגי נתונים? סוגי נתונים עוזרים לנו לקבץ, לאחסן ולהגדיר יכולות למידע. ראשית, אתה יכול לחשוב על כמה סוגים שונים של נתונים, באופן כללי. יש לנו מספרים, מחרוזות טקסט, תאריכים ושעות, וכמה אחרים, אלה הסוגים האנושיים שלעתים קרובות אנו חושבים עליהם. זוכר איך אמרתי שסוגי הנתונים מגדירים יכולות? תחשוב על זה ככה, אנחנו יכולים להכפיל שני מספרים, אבל אנחנו לא יכולים להכפיל שתי חלקי טקסט. התוצאה אינה מוגדרת, ולכן הידיעה שערך הוא מספר מול טקסט חשובה למחשב מכיוון שהיא עוזרת להבין את סוגי הפעולות שאנו יכולים לבצע בו. סוגי נתונים אלה חשובים בכל מקום, החל מטבלאות תכונות וקטוריות ועד לסוג הנתונים בסגל, ויש להם השלכות לשימוש במחשבון השדה, באילו כלים נוכל להשתמש, אלגברה למפות, שאילתות הגדרה, תכנות ועוד. זכור גם כי כל הנתונים במחשבים חוזרים למידע בינארי. בינארי כלומר אחד משני ערכים, ובמקרה של מחשבים, זה & # x27 בדרך כלל מיוצג כ- 0 ו- 1. המשמעות של אותם 0s ו- 1 נועדה לפרשנות אנושית, ולכן אנו מעלים את הכללים או סוגי הנתונים שעוזרים לנו לציין את משמעותם במקרי שימוש מסוימים. אם ברצוננו לייצג את המספר 84 בבינארי, נוכל לכתוב אותו כ -1010100, אותו ערך בינארי המתפרש כטקסט מייצג את האות T. לכן, חשוב איזה סוג נתונים אנו רואים במידע זה, או אחרת אנו טועים נתונים, 84 לעומת T. ראוי להזכיר שמערכות אחסון מסדי נתונים יכולות לפעול במהירות וביעילות רבה יותר כאשר הם יודעים לאיזה סוג נתונים לצפות. הם יכולים לייעל את כמות שטח האחסון הנדרש ואת האלגוריתמים המשמשים בעיבוד הנתונים. למחשבים, סוגי נתונים מתפרקים עוד יותר. כשאמרתי מספרים, התכוונתי באמת לקבוצה שלמה של סוגי נתונים. בואו נחשוב על ימינו בבית הספר, נזכור את ההבדל בין מספרים שלמים, או מספרים שלמים, ומספרים אמיתיים? המספרים השלמים אינם חלקיים, בכך שהם מייצגים את המספר 0, 1, 2, 3, 4 וכו ', אך שום דבר בין לבין. כמספר שלם איננו יכולים לייצג 2.340. מחשבים לא עוקבים אחר דיוק המספר בצורה כזו ולא יכולים לייצג ערכים בין המספר השלם כמספרים שלמים. אם אכן רצית לייצג את הערך של 2.340, במקום זאת תוכל להשתמש במספר אמיתי או עשרוני, שיש בו מקום עשרוני, כך שנוכל לייצג שברים או ערכים שאינם שלמים. למספרים האמיתיים יש את הדיוק הנדרש כדי לעקוב אחר ערכים חלקיים אלה. אנו עדיין מחלקים את סוגי המספרים אפילו קצת יותר רחוק, אך בעיקר לצורך יעילות האחסון והחישוב. לא שיעמתי אותך עם כל הפרטים, אבל יודע שלמחשבים יש כמה סוגי נתונים שלמים שונים להתמודדות עם מספרים שלמים. זה כמעט זהה בכל חלקי מחשבים גדולים, אך הוא משתנה, לכן בואו לדבר על ArcGIS. לפורמטים של נתונים ב- ArcGIS מספרים שלמים קצרים ומספרים שלמים ארוכים. מספרים שלמים קצרים יכולים להכיל ערכים שלמים בין -32,768 ל- +32,767. אתה תתרגל למספרים האלה, למרות שהם כנראה נראים לך ספציפיים באופן מוזר כרגע. זה מגיע מכמה ביטים בינאריים שאנחנו משתמשים כדי לאחסן את המספר. טווח מספרים זה מאפשר 65,535 ערכים אפשריים ודורש 16 סיביות בינאריות לאחסון מדויק של כל מספר בטווח זה, ללא קשר למספר שאתה שומר. לעומת זאת, מספר שלם ארוך משתמש ב -32 ביטים בינאריים, כך שהוא כפול, אך הוא יכול לאחסן ערכים שבין -2 מיליארד לערך ל -2 מיליארד בערך. ההבדל בבחירה מסתכם לחלוטין בנתונים שאתה צריך לאחסן. איננו צריכים להשתמש בכל החלל של מספר שלם ארוך אם אנו מאחנים רק שיפוע מעלות, שיהיה ערכים 0 עד 90. אנו יכולים להשתמש במספר שלם קצר לשם כך, מספר שלם ארוך לא יזיק לנו, אך זה ישתמש יותר שטח דיסק. בנוסף למספרים השלמים שלנו, יש לנו את המספרים העשרוניים או הנקודות הצפות. שוב יש לנו כאן את שני סוגי המספרים, מספרים נקודתיים צפים דיוק מסורתיים או מספרי נקודה בוהקים כפולים. מספרים מדויקים כפולים הם בדיוק איך שהם נשמעים, הם יכולים לאחסן מספרים עשרוניים גדולים יותר ומדויקים יותר ממספרי נקודה צפה, אך הם משתמשים בשטח האחסון כפול. מספרים אלה נקראים לרוב צפים ומכפילים יחד. רק כדי לעזור לך לזכור את המילה צף, אני אגיד לך שהמונח נקודה צפה מתייחס לעובדה שהנקודה העשרונית יכולה לצוף באופן מטפורי לכל נקודה שהיא צריכה במספר בהתבסס על דיוק המידע שאנחנו רוצים לאחסן . זה אולי נראה מובן מאליו שהוא יכול לעבור לכל נקודה שהיא צריכה להיות בה, אבל זה חשוב מאוד כאשר מייצגים ערכים חלקיים בבינארי כפי שעושים מחשבים. צפים וזוגות הם יקרים יותר מבחינה חישובית מאשר מספרים שלמים, כך שאתה משתמש בהם רק כשצריך. צף דיוק יחיד משתמש באותה כמות שטח כמו מספר שלם ארוך אך יכול לאחסן ערכים גדולים להפליא בהשוואה למספר שלם ארוך, בין אם אתה משתמש במקום העשרוני ובין אם לא. זה יכול לאחסן ערכים בין -10 לכוח ה -38 לבין +10 לחזק ה -38. מספר דיוק כפול עדיין גדול יותר, ומאחסן ערכים גדולים במיוחד בין -10 לחזקת 308 ו- +10 לעוצמה 308. אלה סוגי הנתונים שבהם ברצונך להשתמש אם אתה צריך לאחסן מספרים גדולים מאוד. בואו & # x27s לעשות רק ביקורת מהירה באמת. אנו יכולים לייצג מספרים קטנים שלמים כמספרים שלמים קצרים ומספרים שלמים גדולים כמספרים שלמים ארוכים. אנו יכולים גם לייצג מספרים אמיתיים או עשרוניים כערכי שבר, כמספרים צפים או דיוק כפול, בין אם אנו זקוקים לערכים העשרוניים ובין אם לא. אם עלינו לאחסן מספרים גדולים להפליא, נוכל להשתמש בנקודות צפות ובערכים עשרוניים. אוקיי, אבל מה אם נצטרך לאחסן טקסט? אנו משתמשים במיתרים לשם כך. המונח מחרוזת יכול להתרגל, אבל אני תמיד אוהב לדמיין שבמחרוזת טקסט, האותיות קשורות כל אחת בנפרד לאות הבאה על ידי מחרוזת. אם הייתי מרים אותו ביד אחת, כל האותיות היו משתלשלות כאן על חוט. למערכות שונות דרכים שונות לאחסון מחרוזות ומגבלות שונות עליהן, אך ב- ArcGIS בדרך כלל זה פשוט נקרא טקסט. במסדי נתונים של קבצים גיאוגרפיים אין לך באמת מגבלות כמו במספרים שבהם אתה צריך לתכנן מראש את סוג הנתונים שאתה שומר. במערכות אחרות, לפעמים אתה צריך לציין רק את אורך הטקסט שברצונך לאחסן כדי שמאגר המידע יוכל להפריש את כמות השטח המתאימה. עכשיו, חלק מכם חושבים, מה אם אני אחסן מספר כחלק מהטקסט שלי? ובכן, זה בסדר, ייצוג הטקסט של המספר הזה נשמר ולא הייצוג המספרי. זו גרסה שאתה לא מתכוון לעשות בה מתמטיקה, אך היא עדיין תופיע למשתמש כמספר שאתה רוצה לראות אותו כמו בתוך הטקסט האחר שלך. לפעמים, המספרים נשמרים כטקסט, כאשר המספרים מייצגים קטגוריות, ולא ערכים מספריים מובחנים. יש לנו עוד כמה דברים לדבר כאשר אנו מדברים על סוגי נתונים וטבלאות נתונים. הראשון שבהם הוא מושג הערך האפס, ערכי האפס הם רק ריקים, פירושם שערך אינו מוגדר. זה לא אותו דבר כמו אפס, לא משנה כמה אנחנו רוצים לעתים קרובות להפוך אותו לאפס. אפס פירושו שאנחנו לא באמת יודעים כמה משהו יש. אין לנו את הנתונים, ואילו אפס אומר שאנחנו יודעים כמה ממשהו יש, והוא אפס. ערכים אפסים מופיעים לעיתים קרובות בטבלאות נתונים שכבר יש בהן רשומות כאשר אנו מוסיפים שדה חדש אך עדיין לא אכלס את הערכים שלנו. מסד הנתונים מוסיף את השדה החדש עם ערכי null המייצגים כי עדיין אין ערך לשדה זה. ערכים אפסיים יכולים להיות משהו שיש להיזהר ממנו מכיוון שהם יכולים לשבור דברים. ביצוע מתמטיקה ברשומה עם ערך null יכול לגרום לערכי null ולא לאפסים, ואז ניתן לדרוש ניקוי נתונים. הדבר האחרון שעליו אני רוצה לדבר כשאנחנו מדברים על שדות הוא איך לקרוא להם שם. בוא עם תכנית עקבית שתשתמש בה שעוזרת לך באמצעות שמות ניבוי ועוזרת לך להבין אותם בקלות כשתראה אותם. היה תיאורי משהו והכי חשוב היה עקבי. אתה גם לא צריך להשתמש ברווחים בשמות שלך מכיוון שרוב מסדי הנתונים אינם תומכים בהם בשמות שדות מכיוון שזה יכול לעשות דברים מעורפלים בעת הפעלת פקודות. אני אוהב להשתמש בעצמי בקו תחתון בין מילים, אך יש אנשים שאוהבים להשתמש בשיטה הנקראת מקרה גמלים, שם האות הראשונה של כל מילה באותיות רישיות, אך עדיין אין רווחים ביניהם. זה מקבל את שם מארז הגמלים מכיוון שמכיוון שהאות הראשונה באותיות רישיות, אתה מקבל את הגיבנות האלה במילים כמו גיבנות על גמל וחזרה. אוקיי, זה השיעור הזה. בשיעור זה למדת את סוגי נתוני השדה והרסטר השונים ואילו סוגי ערכים הם יכולים לאחסן. למדת כיצד להפריד בין סוגי המספרים השונים ועל מחרוזות טקסט. למדת גם על מושג הערך האפס וכי הם יכולים ליצור מצבים מסובכים. ולבסוף, למדת איך לתת שם לשדות. בשיעור הבא נבצע חלק מזה בפועל ונעמיק יותר כיצד להשתמש בטבלאות תכונות ב- ArcGIS. נתראה.


מחשבון שדה ArcGIS מעביר צפים מעוצבים באירופה כצינורות - מערכות מידע גיאוגרפיות

Количество зарегистрированных учащихся: 31 тыс.

Участвовать бесплатно

בקורס זה, השני בהתמחות מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), תוכלו להעמיק עם סוגי נתונים נפוצים (כגון נתוני רסטר וקטור), מבנים, איכות ואחסון במהלך ארבעה מודולים של שבוע: שבוע 1: למד אודות מודלים ופורמטים של נתונים, כולל הבנה מלאה של נתונים וקטוריים ומושגי רסטר. תוכלו ללמוד גם על ההשלכות של סולם הנתונים וכיצד לטעון שכבות משירותי רשת. שבוע 2: צור מודל נתוני וקטור באמצעות טבלאות תכונות וקטוריות, כתיבת מחרוזות שאילתה, הגדרת שאילתות והוספה וחישוב שדות. תלמד גם כיצד ליצור נתונים חדשים בתהליך הדיגיטציה ותשתמש בכלי העורך המובנים ב- ArcGIS. שבוע 3: למד אודות מנגנוני אחסון נתונים נפוצים בתוך GIS, כולל מאגרי מידע גישוניים וצורות. למד כיצד לבחור ביניהם לפרויקטים שלך וכיצד לייעל אותם למהירות ולגודל. אתה גם עובד עם ראסטרים בפעם הראשונה, תוך שימוש במודלים של גובה דיגיטלי ויצירת מוצרי ניתוח שיפועים ומרחקים. שבוע 4: חקור מערכי נתונים והעריך אותם באיכות ובאי וודאות. כמו כן תלמד כיצד להביא את המפות והנתונים שלך לאינטרנט וליצור מפות אינטרנט במהירות באמצעות ArcGIS Online. קח תבניות נתונים, עיצוב ואיכות GIS כקורס עצמאי או כחלק מהתמחות מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS). יהיה לך ניסיון שווה ערך להשלמת הקורס הראשון בהתמחות זו, יסודות GIS, לפני שתעבור לקורס זה. על ידי השלמת השיעור השני בהתמחות תוכלו לרכוש את הכישורים הדרושים להצלחה בתכנית המלאה.

Получаемые навыки

ניתוח מרחבי, אנליטיקה, זרימת עבודה, ניהול נתונים

Рецензии

ניק, אתה והצוות שלך עשית עבודה טובה בכדי להפוך את הקורס למהנה, הבעיה היחידה שהתמודדתי איתה הייתה מתקשה להוריד את נתוני ההקצאה של הדרכה 2. ובכל זאת זו הייתה חוויה טובה מאוד.

קורס טוב, מובנה היטב בכדי לספק את הכישורים שלא יסולא בפז, החל מניהול נתונים וכלה בתפוקה הסופית לאחר העיבוד. חשיפה טובה לארגז הכלים, מצפה ליותר במהלך הבא.

יצירה ועבודה עם נתונים וקטוריים

מודול זה מתייחס לעבודה עם נתונים וקטוריים. אנו נבדוק את עיבוד הגיאוגרפי ונציג את הכלי המצטלב. מודול זה מכסה גם כתיבת מחרוזות שאילתה להגדרת תת נתונים, הוספה וחישוב שדות, קביעת תצורה של בחירות, עריכה ויצירת שיעורי תכונות וכל מה שצריך לדעת על דיגיטציה של נתונים.

Преподаватели

ניק סנטוס

חוקר יישומים גיאו-מרחביים

Текст видео

[MUSIC] שלום לכולם, ברוך הבא. בשיעור זה נעבור כיצד להשתמש במחשבון השדה ב- ArcGIS. זה משהו שהשתמשת בו קצת בהרצאות הקודמות ובמטלות שלך. אך לא פירטנו הרבה מה הוא עושה ואיך זה עובד. אז ראשית יש לי כאן כמה נתוני חבילות, ובטבלת התכונות יש לי מספר מדדים שחולצו לחבילות האלה. מרחק למישור השיטפון, מדדי גובה שונים, מדדי שיפוע, דבר כזה. ובואו לומר שבידיעה שהיחידות הללו נמצאות במטרים, מכל סיבה שהיא הייתי צריך את הגובה הממוצע של כל חבילה ברגליים במקום זאת, כך שניתן להשתמש בה בקלות במחשבון שדה. לפני שעשיתי זאת, שמתי לב כאשר העליתי את הנתונים כי כל הכתובות הללו באותיות רישיות, ואני מתקשה מאוד לקרוא אותן ולכן אני רוצה לתקן אותן. אני רוצה לעשות זאת הרבה יותר מהפורמט שבו היינו רואים כתובות. היכן שהאות הראשונה של כל מילה עשויה להיות באותיות רישיות, אך שארה איננה באותיות רישיות. אז אני יכול להשתמש במחשבון שדה כדי לערוך שדה במקום באמצעות מידע זה & # x27s. אז אם אני לוחץ לחיצה ימנית על כותרת השדה הזה ועובר למחשבון שדה. אני מקבל את דיאלוג מחשבון השדה. וייתכן שתקבל אזהרה לפני שתופיע התיבה שאתה עושה את זה מחוץ לפגישת עריכה. זה & # x27 בסדר, אתה יכול להמשיך בזה אם אתה רוצה. רק דע שזה אומר שאתה לא יכול לבטל את מה שאנחנו הולכים לעשות כרגע. לכן, אם אנו עושים טעות אין לבטל אותה. אתה הולך ללמוד על הפעלות עריכה בשיעור ד 'בשיעור זה ותוכל להשתמש בזה כדי לאפשר לך לבטל את העבודה הזו. ואני הולך לעבור אותו למצב פיתון. כי כברירת מחדל הוא משתמש בניתוח ישן יותר. כמו כן, פשוט עשה מצב פייתון ואני הולך להחליף את הסוג בצד ימין למחרוזת מכיוון שאנחנו עובדים עם מידע על מחרוזת או טקסט. זכור כי, ובתיבה כאן שבה כתוב כתובת האתר שווה, עלי להכניס את הערך החדש עבור כל שדה. מכיוון שמה שמחשבון שדה עושה זה לעבור על כל רשומה בטבלת התכונות, ומעריך את הביטוי שאנו כותבים, דומה, אך שונה לבחירתנו לפי ביטויים מסוג תכונות. אך הוא מעריך כל ביטוי שאנו כותבים ומאכלס את השדה בתוצאה של אותו ביטוי, כך שאם אני רק רוצה לשמור על הכל אותו דבר, אוכל לעשות את כתובת האתר שווה לכתובת האתר אם אני לוחץ פעמיים על זה. כעת, כאשר אני & # x27 מ 'במצב פיתון, הוא מקיף אותם בסימני קריאה כמפריד שדה, ואומר שזה ערך מטבלת התכונות. אז אם פשוט לחצתי על זה בסדר עכשיו והפעלתי את זה, זה יעלה בדיוק אותו דבר, אבל זה ביטוי תקף. אז בואו ונחזור למחשבון השדה ולהפוך אותו לאותיות קטנות כמו שאמרתי קודם, אם אני רוצה להעריך כל רשומה איפה שהיא אומרת בסדר. עבור הרשומה הראשונה הזו, תן לי את הערך של כתובת הצד בשדה, בסדר. אז הערך של כתובת אתר השדה שווה לזה נכון לעכשיו, זה פשוט ישים את הערך הזה בתיבה. אבל אם אני רוצה להגדיר את זה ככותרת, אני יכול לעבור למחרוזת להקליד. ואז תלך לתחתית כאן. ואז בסוף כאן אני לוחץ על כותרת, לחץ עליו פעמיים כדי להוסיף אותו לתיבה, ומה שזה הולך לעשות זה אומר בסדר, קח את ערך המחרוזת בשדה כתובת האתר עבור הרשומה הנוכחית והפעל עליו את שיטת הכותרת, המשנה אותה למקרה הכותרת שבו האות הראשונה באותיות גדולות. הוא מחליף את הערך בכתובת אתר השדה. מכיוון שכתובת האתר שווה, אנו מקצים זאת לכך, היא מחליפה את הערך בשדה זה עבור הרשומה הזו במה שאנחנו מכניסים כאן את גרסת הכותרת של כתובת האתר ואז היא עוברת לרשומה הבאה ומתחילה מחדש. אז אם אני לוחץ על אישור עכשיו. הוא פועל ואנחנו יכולים לראות שקיבלתי את ייצוג הכותרת של הכתובת בשדה זה, ושהיא פועלת בכל רשומה, ושכל רשומה זהה לזו שהייתה בעבר, למעט מקרה הכותרת עכשיו. אוקיי, אז בואו בואו לחזור ולעשות את מה שהתכוונו לעשות בתחילה וזה לשנות את הגובה הממוצע לרגליים. עכשיו זה אני & # x27m לא אעשה במקום כי אני רוצה לשמור על גרסת המטרים המקורית של הגובה הממוצע. אבל אני רוצה להוסיף שדה חדש בעל הגובה הממוצע ברגליים. אז אני הולך לתיבת הוספה של השדה ואני אוסיף רגליים בגובה ממוצע כשם השדה. ועליך להכיר את התיבה הוסף שדה זו כעת. וחשוב לרגע איזה סוג נתונים זה. ואני יכול בבטחה לצוף כי יש לו עשרוני. אבל אני לא זקוק לאחסון עצום של מספרים עצום כאן. אז אני הולך לעשות כאן מספר נקודה צפה. ואני שומר את שאר הדברים כברירת מחדל. ואז לחץ בסדר. ומה שאני מקבל הוא שדה בסוף טבלת הנתונים שלי עם כל ערכי ה- null עכשיו. אז אני הולך לחיצה ימנית על שדה זה ונכנס למחשבון שדה עכשיו. ומחק את הביטוי הקודם שלי כאן, שקיבלנו ממקרה הכותרת. ובתיבה, אני לא צריך להשתמש באותו שדה, כי זכור, אני מקצה את כל מה שהכנסתי לכאן. התוצאה של כל ביטוי שנמצא כאן, לראייה בשטח, פירושו הרגליים בגובה עכשיו. אז יכולתי לשים כאן גובה ממוצע וזה יכניס את הגובה הממוצע למטרים באותה תיבה, אבל זה לא מה שאנחנו רוצים. אז אנחנו הולכים לעשות את ההמרה כמשמעותה גובה ברגליים. אז אני מכניס את מפעיל הזמנים את הכוכבית. ואני יכול להשתמש במרחב או לא במרחב. אבל החלל עוזר להפוך אותו לקצת יותר גלוי. וההמרה ממטר לרגל היא להכפיל בערך 3.28. זה קצת יותר ארוך מזה אם היינו רוצים שזה ממש מדויק. אבל זה קרוב מספיק להפגנה זו. בעיקרון, אני ממיר את המספר הזה מיחידה אחת לאחרת במקרה זה. וזה בסופו של דבר עם הערך בכפות רגליים וזה יקח ערך זה ויקצה אותו לשדה זה עבור כל רשומה בערכת הנתונים. ורק כדי להיות מפורשים מאוד, מה שהולך לקרות זה כשאנחנו הולכים לשורה הראשונה הזו זה הולך לתפוס את הגובה הממוצע לשורה הראשונה הזו, להכפיל אותה בביטוי זה ולהחיל אותה על השורה הראשונה הזו. אנו מגיעים לשורה השנייה והיא הולכת לקחת את הגובה הממוצע בשורה השנייה ולהכפיל אותה בביטוי זה ולקחת את התוצאה ולהחיל אותה על השדה החדש בשורה השנייה. זה הולך לשורה השלישית ולעשות את אותו הדבר. כך שבכל פעם שאנחנו שולפים ערכים משדות אלה, זה רק בהקשר של כל שורה שנמצאת כעת בהערכה. אז כל השדות האלה הם יבואו מאותה שורה ולא משנה מה. אתה לא צריך לעשות שום עבודה נוספת כדי לוודא שאתה מושך מאותה שורה בדיוק. תחשוב על זה כעל פעולת שורה אחת שבמקרה אנחנו עוברים דרך ולעשות חבורה של פעמים ברציפות. אבל תמיד יש רק שורה אחת בכל פעם. ואם אני מריץ את זה עכשיו בלחיצה בסדר. נקבל את התוצאה, ואנחנו יכולים לראות שזה נראה כאילו, כן, זה נכון. 432 בערך 131 פעמים שלוש נקודות מוזרות. אז זה עובר את מבחן הרחרח שקיבלנו את הערכים שציפינו להם. אז הוספנו את השדה אליו התכוונו ועכשיו אני רוצה ללחוץ לחיצה ימנית ואני רוצה רק להראות לך עוד דבר אחד, אנחנו לא הולכים להיכנס לעומק אלא לחזור למחשבון השדה אני רוצה ללחוץ הראה בלוק קוד ולאלו מכם שמכירים כל תכנות פייתון, מה שזה מאפשר לנו לעשות זה לכתוב פונקציות, ופונקציות הן גושי קוד שלוקחים קלטים, מבצעים פעולה כלשהי ומספקים פלט מורכב יותר, כך שאותה אפשרות כותרת שהשתמשנו בעבר, זה פונקציה, ומה שהיא עושה באופן פנימי לא באמת משנה אלא שכשאנחנו מכניסים נתונים לתוכה מה שיוצא זה מה שאנחנו מכניסים במקרה הכותרת. אנחנו יכולים לעשות דברים מסובכים יותר מכך. ואם אתה מציג את בלוק הקוד הזה אתה יכול לכתוב כאן פונקציות שעושות קצת עבודה. והם ייקחו פרמטר. רק וודא שאתה עוזר להם לקחת פרמטר. ואז כתוב את קוד הפונקציה שלך. ואז למטה אני קורא לפונקציה שלי עם אולי איזה ערך פרמטר או משהו כזה. אולי אני רוצה לספק שדה כלשהו כערך זה כאן. זה לאלו מכם שלא מכירים את פייתון, זו לא דוגמה שלמה, זה לא יעבוד כאן. אבל אני רק רוצה להצביע על כך שאתה יכול לכתוב ביטויים מסובכים הרבה יותר מאשר רק להכניס דברים לתיבה למטה. ככל שתמשיך להשתמש ב- GIS, זה יהפוך לכלי הרבה יותר שימושי בארגז הכלים שלך, מכיוון שעבודה עם Python מרחיבה את סוג הניתוח ואת סוג התכונות שאתה יכול לייצר באמצעות מחשבון השדה. אז אני הולך לבטל את זה בגלל שאני לא רוצה להפעיל את זה כי זה קוד שבור. וזה & # x27 זה להרצאה זו. בהרצאה זו הראיתי לך כיצד להשתמש במחשבון השדה כדי לשנות שדה במקום וליצור ערכים חדשים משדה המבוסס על ערכים קיימים בשדה. הראיתי לך כי יש אפשרות פוטנציאלית למידה עתידית עבורך שאין לנו זמן בשיעור זה ללמוד פייתון ולהרחיב את היכולת הזו במחשבון השדה. אוקיי, אני מקווה שזה עוזר, נתראה בפעם הבאה.


פורמטים של קבצי נתונים של raster נתמכים

ב- ArcGIS ישנן שלוש דרכים לעבוד עם נתוני רסטר: כמערך רסטר, כמוצר רסטר וכסוג רסטר. מערך ראסטר מגדיר כיצד מאוחסנים פיקסלים, כגון מספר השורות והעמודות, מספר הלהקות, ערכי הפיקסלים בפועל ופרמטרים ספציפיים אחרים לפורמט רסטר. מוצרי רסטר יופיעו בקטלוג במקום קבצי המטא-נתונים המשויכים למוצרי ספק ספציפיים מכיוון שזה המידע בקובץ המטא-נתונים המשמש להפקתם, כמו תמונות לוויין כמו Landsat 7 או QuickBird. הם נועדו לעזור לך להציג ולהשתמש בתמונות שלך במהירות ובקלות ב- ArcMap. כל מוצר סריקה מחיל שיפורים, שילובי פס ופונקציות כדי לשפר את תצוגת התמונה בהתאם להגדרות בתוכנה. סוג רסטר דומה למוצר רסטר, אך תוכנן במיוחד כדי להוסיף נתונים למערך הפסיפס.

כדי לקבוע אם הנתונים שלך נתמכים כמוצר סריקה, מערך סריקה או סוג סריקה, ראה רשימת מערך סריקה וסוג תמיכה.

בסיס הנתונים הגיאוגרפי הוא מודל הנתונים המקורי ב- ArcGIS לאחסון מידע גיאוגרפי, כולל מערכי נתונים של סריקה, מערכי נתונים של פסיפס וקטלוגים של סריקה, אולם ישנם פורמטים רבים של קבצים שתוכלו לעבוד איתם המתוחזקים מחוץ למאגר גיאוגרפי. הטבלה הבאה מציגה תיאור של פורמטי הרסטר הנתמכים (מערכי נתונים של רסטר) והסיומות שלהם ומזהים אם הם לקריאה בלבד או אם ניתן גם לכתוב אותם באמצעות ArcGIS.

אתה יכול לציין אילו מוצרים ברצונך ש- ArcGIS יזהה (התאמה אישית של & gt אפשרויות ArcMap & gt Raster & GT פורמטים של קבצים) כיבוי מוצרים שאינך משתמש בהם יכול לשפר את הביצועים. זה גם מאפשר לך לסנן נתונים בזמן טעינת הנתונים. לקבלת מידע נוסף, ראה הצגת תבניות רסטר ספציפיות.

מכ"ם צמצם סינטטי מוטס (AIRSAR) קוטביות

AIRSAR הוא מכשיר שתוכנן ומנוהל על ידי מעבדת הנעת הסילון של נאס"א (JPL). ArcGIS תומך בנתוני AIRSAR הקוטביים (POLSAR).

מספר קבצים עם L, C או P בשם הקובץ ואחריו .dat. לדוגמא: mission_l.dat (L-Band) ו- mission_c.dat (C-Band).

גרפיקה של סריקה דיגיטלית של ARC (ADRG)

הופץ על גבי תקליטור על ידי הסוכנות הלאומית למודיעין גיאו-מרחבי (NGA). התייחסות ל- ADRG מבחינה גיאוגרפית נעשית באמצעות מערכת ה- ARC (Map of Map Raster / Map Raster) השווה בה כדור הארץ מחולק ל -18 רצועות או אזורי רוחב. הנתונים מורכבים מתמונות רסטר וגרפיקה אחרת שנוצרת על ידי סריקת מסמכי מקור.


Форматы данных ГИС. Оформление и качество

בקורס זה, השני בהתמחות מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), תוכלו להעמיק בסוגי נתונים נפוצים (כגון נתוני רסטר וקטור), מבנים, איכות ואחסון במהלך ארבעה מודולים של שבוע:

שבוע 1: למד על מודלים ופורמטים של נתונים, כולל הבנה מלאה של נתונים וקטוריים ומושגי רסטר. תוכלו ללמוד גם על ההשלכות של סולם הנתונים וכיצד לטעון שכבות משירותי רשת. Week 2: Create a vector data model by using vector attribute tables, writing query strings, defining queries, and adding and calculating fields. You'll also learn how to create new data through the process of digitizing and you'll use the built-in Editor tools in ArcGIS. Week 3: Learn about common data storage mechanisms within GIS, including geodatabases and shapefiles. Learn how to choose between them for your projects and how to optimize them for speed and size. You'll also work with rasters for the first time, using digital elevation models and creating slope and distance analysis products. Week 4: Explore datasets and assess them for quality and uncertainty. You will also learn how to bring your maps and data to the Internet and create web maps quickly with ArcGIS Online. Take GIS Data Formats, Design and Quality as a standalone course or as part of the Geographic Information Systems (GIS) Specialization. You should have equivalent experience to completing the first course in this specialization, Fundamentals of GIS, before taking this course. By completing the second class in the Specialization you will gain the skills needed to succeed in the full program.


Department of Transportation

ה Highway Safety Improvement Program Procedures and Techniques (Red Book) formally documents the procedures and techniques used by NYSDOT in its ongoing Highway Safety Improvement Program (HSIP).

ה Safety Investigation Procedures Manual (Yellow Book) provides an investigative process containing recommended office and field procedures to be used when performing a highway safety investigation.

Traffic Engineering (TE) Crash Analysis Forms

ה TE-164 Safety Benefits Evaluation Form is used to quantity benefits which are realized from a reduction in accidents. It would be used to evaluate any location which has a proven accident history. The TE-164 form and the instructions can be accessed using the buttons below.

ה TE-204 Project Benefit and Cost Summary Form is used by any Main Office or Regional personnel desiring to summarize project benefits and costs and perform a benefit/cost ratio calculation for a project report or another document. The TE-204 form and the instructions can be accessed using the buttons below.

ה TE-213 Form is used in conjunction with the TE-56 Collision Diagram. When it becomes impractical to put descriptive information on the diagram, this form can be used to list the details of each accident. The TE-213 form and the instructions can be accessed using the buttons below.

ה TE-56 Collision Diagram. The TE-56 PDF and DGN file can be accessed using the buttons below.

All TE forms and the instructions can be accessed using the buttons below.

Average Accident Rates and Average Accident Costs & Severity Distribution

Years Average Accident Rates Average Accident Costs
& Severity Distribution
2018-2019 2018-2019.pdf ++ 2018-2019.pdf **
2017-2018 2017-2018.pdf ++ 2017-2018.pdf **
2016-2017 2016-2017.pdf ++ 2016-2017.pdf **
2015-2016 2015-2016.pdf ++ 2015-2016.pdf **
2014-2015 2014-2015.pdf ++ 2014-2015.pdf **
2013-2014 2013-2014.pdf ++ 2013-2014.pdf **
2012-2013 2012-2013.pdf ++ 2012-2013.pdf **
2011-2012 2011-2012.pdf ++ 2011-2012.pdf **

++ Average Accident Rates are based on both 'Reportable' and available 'Non Reportable' crashes.

**Average Accident Cost and Severity Distributions are based on both 'Reportable' and available 'Non Reportable' crashes.

-- Based primarily on just 'Reportable Accidents' from NYSDMV.

Average Accident Rates

The tables contain accident rates for State Highways, based on facility type and intersection type. Note that the first three pages show rates expressed in accidents per MVM (million vehicle miles) for linear highway sections where intersections may or may not be located within the analysis limits (be sure to use the correct portion of the table see footnotes at the bottom of the pages). The last two pages show rates expressed in accidents per MEV (million entering vehicles), and apply only to intersection/interchange accidents.

Additional information on highway statistics may be found on the NYS Department of Motor Vehicles' Web site.

Average Accident Costs & Severity Distribution

These reports contain average accident cost/severity distribution information for State highways. They include data for various state highway sections, intersections and ramps. Note that each highway classification entry shows a code to indicate whether all accidents (A), intersection accidents (I) or non-intersection accidents (L) have been included for each entry see footnotes at bottom of the pages.

Accident Reduction Factors

The table of Accident Reduction Factors are based on state highway locations where safety improvements were made in response to an identified accident pattern. This data can be used when estimating accident reduction benefits for safety improvements (in conjunction with the safety benefits methodology TE-164a). The table contains factors for capital improvements typically constructed as part of a major highway project and low cost improvements (highway signs, pavement markings, signal timing etc.) that are usually implemented through minor maintenance activities.

Providing a sufficient sample size exists, crash reduction factors are displayed for locations with AADTs greater than 5000/lane, locations with AADTs less than 5000/lane and a combined category for all AADTs. The combined factor should be used when a factor isn't available for one or both (low/high) AADT categories.

The locations typically included in the analysis have demonstrated a significant and correctable accident problem. The results are not necessarily intended to be representative of all applications of the improvements under all conditions. In addition, these factors should not be used blindly and are not intended as a substitute for a detailed engineering analysis of actual accident records at each site. A detailed accident analysis is always preferable to the use of these general CRFs.

For additional information on Crash Reduction Factors, please visit the Federal Highway Administration's website at http://safety.fhwa.dot.gov/tools/crf/

Freedom of Information Law (FOIL) Request for Records

Crash location information and crash statistics are retrieved by the Department of Transportation (DOT) using the Accident Location Information System (ALIS). The ALIS application uses crash data stored in the Safety Information Management System (SIMS) database in conjunction with location information produced by location coders at the Department of Motor vehicles (DMV). Together, these applications provide the ability to query all public roads in New York State with a few different report options and formats.

To ensure you receive accurate and appropriate results for your FOIL request for Crash Data, please use the "Crash Data FOIL Form" to provide the necessary information for your request. Please consider the following when completing the "Crash Data FOIL Form": "

  • Date Range - With the introduction of electronic reporting by police officers, crash data can be submitted to DMV and location coded much quicker than data submitted on paper. For this reason, some areas of the State have complete data within a few weeks of today's date while other parts of the State, such as New York City, are 8 to 10 months behind in terms of "complete" data. To ensure that your results include all reportable crashes for a given location, please use the latest "Date of Complete Available Data" posted here as your date range end date. If complete data is not needed for your request, we can query up to the current date minus 1 day, to retrieve all crashes that have been reported so far.
  • מקום - The ALIS application can retrieve crash data using either a data entry screen or a graphic interface (Map). Please include County and Municipality (If Available) for each location. Specific highway segments or intersections within a County/Muni can be retrieved using one of the following formats
    • "On Street/Cross Street" - Intersections. Main St at 1st Street
    • "On Street/Cross street range" - Segment. Main St, from 1st St to 3rd St
    • "On Street/Reference Marker range" - Segment. Route or Highway number, from XXX to YYY
    • "On Street/Milepost range" - Segment. Thruway name or number (i.e. "Berkshire spur or "I 90"), from milepost to milepost (I.e. 5.1 to 10.1) "

    Accident Location Information System (ALIS)

    The Accident Location Information System (ALIS) is a web-based Geographic Information Systems (GIS) application that allows users to access motor vehicle crash data through custom queries and analyze the data with a number of reporting options and formats.

    Request access to ALIS

    Only government employees can be granted access to ALIS. This includes:

    • Metropolitan Planning Organization (MPO) members
    • State and Local Police
    • City, Town and County employees

    To request access, contact Andrew Sattinger, [email protected] or (518) 457-9736, or Robert Zitowsky, [email protected] or (518) 485-8406. Include the following information in your email request: Name, Phone Number, and E-mail address.

    See ALIS documentation below to understand some of the capabilities of the system.

    Non-government individuals cannot be granted access to ALIS. Please complete a FOIL request using the "Crash Data FOIL Form" for crash data.

    Password Resets

    Please note: For NYSDOT to help in the most efficient and cost-effective manner, we ask that you DO NOT request password resets from the OITS Enterprise Help Desk


    ArcGIS Field Calculator passes European-formatted floats as tuples - Geographic Information Systems

    כל המאמרים שפורסמו על ידי MDPI זמינים באופן מיידי ברחבי העולם תחת רישיון גישה פתוחה. אין צורך באישור מיוחד לשימוש חוזר במאמר שפורסם על ידי MDPI או בחלקו, כולל דמויות וטבלאות. עבור מאמרים המתפרסמים תחת רישיון Creative Common CC BY בעל גישה פתוחה, ניתן לעשות שימוש חוזר בכל חלק במאמר ללא אישור ובלבד שהמאמר המקורי מצוטט בבירור.

    מאפייני תכונות מייצגים את המחקר המתקדם ביותר עם פוטנציאל משמעותי להשפעה גבוהה בתחום. מאמרים עלילתיים מוגשים על פי הזמנה או המלצה פרטנית של העורכים המדעיים ועוברים ביקורת עמיתים לפני הפרסום.

    נייר התכונה יכול להיות מאמר מחקר מקורי, מחקר חדשני משמעותי הכולל לעתים קרובות כמה טכניקות או גישות, או עבודת סקירה מקיפה עם עדכונים תמציתיים ומדויקים על ההתקדמות האחרונה בתחום הסוקרת באופן שיטתי את ההתקדמות המרתקת ביותר בתחום המדעי. סִפְרוּת. סוג נייר זה מספק השקפה על כיווני מחקר עתידיים או יישומים אפשריים.

    מאמרים של Editor's Choice מבוססים על המלצות העורכים המדעיים של כתבי העת MDPI מרחבי העולם. העורכים בוחרים מספר מועט של מאמרים שפורסמו לאחרונה בכתב העת שלדעתם יהיו מעניינים במיוחד עבור מחברים, או חשובים בתחום זה. המטרה היא לספק תמונת מצב של כמה מהעבודות המרגשות ביותר שפורסמו בתחומי המחקר השונים של כתב העת.


    ArcGIS Field Calculator passes European-formatted floats as tuples - Geographic Information Systems

    1. Install QGIS from www.qgis.org .
    2. Download a GIS dataset of world economic data from www.NaturalEarthData.com
      (We'll use the 1:110m Cultural data Admin-0 Countries data)
    3. Use QGIS to display world population data in choropleth maps.
    4. Use QGIS to re-project the coordinates and compute the country areas.
    5. Use QGIS to categorize and symbolize world economic data.
    6. Assess the impacts of projection, data classification, and symbolization on apparent map information.
    7. Hand-in a brief ( Add Vector Layer . (or an icon in the menu bar). In the panel dialog, you will need to navigate to a directory and specify a kind of file to show (e.g., [OGR] KML or SHAPEFILE). Tell it to load the data. You should see the data and an entry in the "TOC" to the left.

    Menu: Layer -> Properties -> Style. this is where you set symbology.

    Map CRS. You can explicitly set the projection to use for the map display. (Use File:Project Properties:Coordinate Reference System (CRS) tab to select the desired coordinate system for the map display. NB This affects the display, not the data. ("Check" the "Enable 'on the fly' CRS transformation" if QGIS will need to re-project data sets from several CRS.)

    We'll be making a choropleth map and should use an equal area projection. QGIS provides several possibilites under the Projected Coordinate Systems group. (Some work better than others with global data. Try selecting and applying several of these and see.)

    Open the attribute table for your features to explore the data that you have. (Layer:Open Attribute Table) The table should have one record (row of data) for each feature on the map. Each record has the same columns (fields or attributes). The columns of data record values of attributes of the spatial objects. You can sort the records on the values in the various fields. You can use the query facility at the bottom of the table panel to select features. You can add new coulmns to the table. You can do math (not meth) on the columns, mostly like a spread sheet.

    You can set map symbology for your data. In the "TOC" you can check layers on and off, drag layers up and down in the "TOC" so that points and lines appear "on top of" polygons, and more. The order in the TOC sets the drawing order. There is finer control for the symbology in indiviual layers, allowing considerable design flexibility.

    There are classification tools to produce range-graded graduated color symbols. (Right click the layer in the TOC, choose Properties, then Symbology.) (or use the Layers tab, and choose Properties). On the "Style" panel, you can set the Legend Type to be "Graduated Symbol" (rather than Single Symbol), select a Classification Field (the variable to map), select a classiication scheme or Mode (Equal Interval or Quantiles), select a Number of Classes (5, 6, 7, whatever). Then, press the "Classify" button.

    The "New symbology" tools, are better than the "Old symbology" tools. You can choose on the upper right of the Layer -> Properties -> Style panel. This will give you better and more control of the classification and the symbology.

    Normalizing count data by area or population. In making a choropleth map, you'll usually want to "normalize" count data, by either area or population, in order to map density. Examples include (area in farms in enumeration district)/(total area in enumeration district) and (sick people in enumeration district)/(population in enumeration district).

    Some GIS software lets you normalize data when you choose a data field to display. QGIS makes you calculate a data field that reflects the normalization, and trys to make it easy with an "area" button in the "field calculator" dialog, but the "area" is calculated in the data CRS, not the display CRS. If you want to normalize by area and have data in latitude and longitude, save the data in a re-projected equal area projection first and then use that data to calculate areas.

    Saving your maps . You can export the map as an image file (perhaps to use in a word processing document). To save a snapshot of a map from QGIS by, from the menu. File:Save as Image will let you save a .jpg (or .bmp etc.) image of the map from your screen which you could then include in a webpage or other document.

    You can use QGIS's map composition tool (Print Composer) to make a more attractive map. This is under File -> New Print Composer. Basically, you define a map compostion as a page with an orientation and size, and then build the composition by adding elements to the page. These elements can include one or more maps, text and title boxes, legend, scale bar, images, north arrow, etc. The composition can be saved/exported as an image, postscript, or svg file.


    צפו בסרטון: ARCGIS VIDEO