Daha çox

Xüsusi bir çox poliqonu minimum poliqonlara necə çevirmək olar

Xüsusi bir çox poliqonu minimum poliqonlara necə çevirmək olar


İçimdə bir çox poliqon olan bu kml sənədim var.

Fayl üçün bir link burada

multipolygon.zip

Məqsədim, yalnız xarici haşiyəsi və bəzi çuxurları və ya adası olan çoxbucaqlıların minimum sayı ilə çoxpoliqon əldə etməkdir. Gis proqramlarında profi deyiləm, son üç gündə qgis-də bir çox vasitə sınadım, amma heç bir uğur qazana bilmədim. Hər dəfə bütün bu kiçik sərhədləri olan tək bir çoxbucaqlı alıram. Hədəfə çatmağımda kim kömək edə bilər?


Baxacağım bir yanaşma budur: Əvvəlcə çox poliqonu bir sıra vahid xüsusiyyətlər sırasına daxil edin. (Vector-> Geometry Tools-> Single part to Multipart altındakı QGIS-də) Sonra çoxbucaqları Spatialite kimi məkan bazasına daxil edin və başqalarına toxunmayan çoxbucaqları axtaran bir sorğu keçirin. Ümumiyyətlə, çoxbucaqlı cədvəli özünə qarşı müqayisə edən bir sorğu yazacaqsınız:

P1.id-dən P1-lərdən SEÇİN, p1-lər P2 haradadır p1.id <> p2.id VƏ ST_Touches (p1.geometry, p2.geometry) = 0;

Rəqəmsal Formatların Davamlılığı: Konqres Kitabxanası Kolleksiyalarının Planlaşdırılması

Bu format təsviri, bir qrup şəxs tərəfindən 2008-ci ilin yanvarında yayımlanan və özünü GeoJSON, Version 1.0 kimi xarakterizə edən GeoSON-un ilk versiyası üçündür. GeoJSON davamlı olaraq qəbul edildi və tətbiq edildi və qısa müddətdə bir çox məkan verilənlər bazası məhsullarında, veb API-lərdə və açıq məlumat platformalarında mühüm rol oynadı. İcraçılar spesifikasiyada rəsmi standartlaşdırma və təkmilləşdirmələr tələb etdilər. 2015-ci ildə IETF (Internet Engineering Task Force) İşçi Qrupu daha dəqiq formatı müəyyənləşdirmək və tətbiqçilər üçün daha yaxşı bələdçi olmaq üçün nizamnamə qəbul edildi. IETF Geographic JSON İşçi Qrupu Nizamnaməsinə baxın. İşçi qrupu RFC 7946-nı 2016-cı ilin avqust ayında IETF Təklif olunan Standart olaraq nəşr etdirdi. Eyni zamanda, 2008 GeoJSON spesifikasiyası köhnəlmiş elan edildi. Bu veb saytda hələ açıqlanmayan RFC 7946-da müəyyən edilmiş format, 2008 versiyasına yaxındır, lakin daha etibarlı qarşılıqlı fəaliyyətə yönəlmiş bir neçə dəyişiklik var. Bu təsvirdə, yalnız 2008 versiyasına aid olan hər hansı bir açıqlama, bunu açıqlamaq üçün GeoJSON_2008 adını istifadə edəcəkdir.

GeoJSON, JavaScript Nesne Qeydinə (JSON) əsaslanan yerleşim məlumat mübadiləsi formatıdır. GeoJSON, müxtəlif coğrafi məlumat strukturlarını təmsil etmək üçün bir formatdır. GeoJSON obyekti həndəsəni (məkan bölgəsini), xüsusiyyəti (məkanla məhdudlaşmış və ya yerləşən varlıq) və ya xüsusiyyətlər toplusunu təmsil edə bilər. GeoJSON, obyekt növləri kimi aşağıda sadalanan həndəsə növlərini dəstəkləyir. GeoJSON xüsusiyyəti bir həndəsə obyekti və bir xüsusiyyət kolleksiyası xüsusiyyətlərin siyahısını əks etdirən əlavə xüsusiyyətlər ehtiva edir.

Tam bir GeoJSON məlumat quruluşu hər zaman üzv olaraq bilinən ad / dəyər cütləri toplusundan ibarət tək bir JSON obyektidir. GeoJSON spesifikasiyası bir GeoJSON obyektini təyin etmək üçün əlavə məhdudiyyətlər tətbiq edir:

  • GeoJSON obyektində "tip" adlı bir üzv olmalıdır. Tip üzvünün dəyəri aşağıdakılardan biri olmalıdır: Nöqtə, MultiPoint, LineString, MultiLineString, Çoxbucaqlı, MultiPolygon, HəndəsəCollection, Xüsusiyyət, və ya XüsusiyyətCollection.
  • GeoJSON_2008 obyektinin dəyəri bir koordinat istinad sistemi obyekti olması lazım olan "crs" üzvü ola bilər.
  • GeoJSON obyektinin dəyəri "haşiyə" üzvü ola bilər, dəyəri bir məhdudlaşdırıcı qutu massivi olmalıdır

Yerli istifadə

LC təcrübəsi və ya mövcud fondlar
LC üstünlükləri Konqres Kitabxanasının Tövsiyə Edilən Formatları Bəyannaməsi (RFS) GeoJSON-u Coğrafi İnformasiya Sistemi (GIS) - Vektor şəkilləri üçün məqbul bir format olaraq ehtiva edir.

Davamlılıq amilləri

  • Geojson.org saytında (2008-ci ildən) The GeoJSON Formatının 1.0 versiyası üçün spesifikasiya.
  • GeoGSON Formatı - draft-butler-geojson-00 (yanvar 2014-cü ildən) IETF-ə təqdim edildi.

GeoJSON formatı, Xəritəçəkmə ilə əlaqəli veb tətbiqetmələr üçün sürətlə qəbul edildi. GeoJSON wiki-də GeoJSON istifadəçilərinin siyahısı olan bir səhifə var idi (sonuncu dəfə 2013-cü ildə yeniləndi). Burada övladlığa götürmənin qalan müzakirəsi 2014-cü ilə aiddir. Bu mənbənin tərtibçiləri GeoJSON-un fərqli versiyalarının nisbi qəbul edilməsini müəyyənləşdirməyə çalışmadılar. Şərhlər xoş gəlmisiniz.

GeoJSON, iOS 7 ilə başlayan (sentyabr 2013-cü ildə) Apple-ın MapKit-dən istifadə edən tətbiqlərin coğrafi əhatə dairəsini təyin etmək üçün istifadə edilmişdir. OS X v10.9 və iOS 7.0-da İstiqamətlərin Verilməsi üçün təlimatlara baxın. GeoJSON_2008 formatı, xəritələr tətbiqi və App Store tərəfindən, App Store-da hədəf bölgədə istiqamət verməyə qadir olan tətbiqləri axtarmaq üçün istifadə edilmişdir. İstiqamətlər üçün Dəstəklənən Coğrafi Əhatənin elan edilməsinə baxın.

ESRI, GeoServices REST Spesifikasiyasında daha mürəkkəb bir JSON əsaslı formatı dəstəkləsə də, ESRI-nin layihələri daxil olmaqla müxtəlif açıq mənbəli layihələr dönüşüm vasitələri inkişaf etdirir. Aşağıdakı Faydalı İstinadlara baxın.

GeoJSON, UNICODE istifadə edərək mətnə ​​əsaslanır və çox sadə bir quruluşdan istifadə edir. Spesifikasiyada müəyyən edilmiş obyekt növləri üçün istifadə olunan adlar ümumi ingilis sözləridir. GeoJSON, insanların oxuması və yazması, maşınların təhlil etməsi və yaratması üçün asandır. UTF-8 ən çox istifadə olunur, lakin UTF-16 və UTF-32-yə də icazə verilir.

Keyfiyyət və funksionallıq amilləri

GeoJSON JSON-a əsaslanır və eyni məhdudiyyətləri miras alır.

JSON məlumat mübadiləsi üçün nəzərdə tutulmuşdur və nömrələr üçün güclü məlumat yazma tətbiq etmir və ya tarixlər üçün açıq dəstəyə sahib deyil. Bütün məlumatlar mətn şəklində təmsil olunur, rəqəmlər baza 10-da rəqəm ardıcıllığı şəklindədir (çox kiçik və ya çox böyük rəqəmləri ifadə etmək üçün ümumi göstərici işarəsi daxil olmaqla). JSON, ikili məlumat tələb edən tətbiqlər üçün uyğun deyil. Mantiq dəyərlər doğruyalan dəyərlər kimi icazə verilir. İstifadə edərək itkin məlumatların kodlaşdırılması üçün minimal dəstək mövcuddur sıfır dəyər.

GeoJSON-un məqsədi yerleşim mövqeləri və mövqelərdən qurulmuş həndəsə obyektləri vasitəsi ilə xüsusiyyətlərə dair georeferans məlumatları təqdim edərək xəritə yaratmağı dəstəkləməkdir. Pozisyonlar ondalık rəqəmlər olaraq uzunluq, enlik və isteğe bağlı olaraq yüksəklikdə təmsil olunur. Varsayılan (ciddi şəkildə tövsiyə olunur, lakin GeoJSON_2008-də tələb olunmur) Koordinat Referans Sistemi WGS84-dür, lakin alternativ sistemlər göstərilə bilər. CRS sistemləri üçün tövsiyə olunan nomenklatura OGC (Açıq Yerleşim Konsorsiumu) URN-lərindən istifadə etməkdir, məsələn urn: ogc: def: crs: OGC :: CRS84 (WGS84 üçün). Əslən Avropa Neft Araşdırması Qrupundan olan və hazırda Beynəlxalq Neft və Qaz İstehsalçıları Birliyi (OGP) tərəfindən saxlanılan EPSG identifikatorları da istifadə edilə bilər. Alternativ olaraq, bir CRS üçün parametrlər URL ilə əlaqələndirilə bilər.


Xüsusi bir çox poliqonu minimum poliqonlara necə çevirmək olar - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Əlavə məlumat: Bu məlumat dəstinin əldə edildiyi sahə fəaliyyətləri haqqında əlavə məlumat & lthttp: //walrus.wr.usgs.gov/nearshorehab/>

Ticarət, məhsul və ya firma adlarından hər hansı bir istifadə yalnız təsviri məqsədlər üçün istifadə olunur və ABŞ Höküməti tərəfindən təsdiqlənməsini nəzərdə tutmur.

Bu Federal Coğrafi Məlumat Komitəsinə uyğun metadata faylı, məlumat setini ArcInfo formatında olduğu kimi, qeyri-pul şəklində sənədləşdirmək üçün nəzərdə tutulsa da, bu metadata faylı bəzi ArcInfo-ya məxsus terminologiyanı özündə cəmləşdirə bilər.

Cochrane, Guy R., Harney, Jodi, Dartnell, Pete, Golden, Nadine və Chezar, Hank, 2005, Glacier Bay Habitat poliqonları:.

Onlayn bağlantılar:

Cochrane, Guy R., Harney, Jodi, Dartnell, Pete, Golden, Nadine and Chezar, Hank, 2005, Glacier Bay, cənub-şərq Alaska Edition: 1.0: Open-File Report USGS OFR 2006-1081, ABŞ Geoloji Araşdırması, Sahil və Dəniz Geologiyası Proqramı, Qərbi Sahil və Dəniz Geologiyası, Santa Cruz, CA.

Onlayn bağlantılar:

Qərb_Bağlayıcı_Kordinat: -136.402813 Şərq_Bağlayıcı_Kordinat: -135.911540 Şimal_Bağlama_Kordinat: 58.757356 Cənubi_Bağlayıcı_Kordinat: 58.349164

Başlanğıc Tarixi: 01-Mart-1999 Bitmə Tarixi: 18-Tem-2000 Currentness_Reference: Zəmin vəziyyəti

İstifadə olunan xəritə proyeksiyası NAD_1983_UTM_Zone_8N-dir.

Proyeksiya parametrləri: Düz-Şaquli_Dənlik_Poldan: -135 Standart_Parallel: 0.999600 False_Easting: 500000.000 False_Northing: 0.000

Planar koordinatlar koordinat cütündən istifadə edərək kodlanır
Abscissae (x koordinatları) 0.000064 dəqiqliyinə qədər müəyyən edilir
Təzyiqlər (y koordinatları) 0.000064 dəqiqliyinə qədər müəyyən edilmişdir
Planar koordinatlar metrlərlə göstərilmişdir

İstifadə olunan yatay məlumat 1983-cü il Şimali Amerika Datumdur.
İstifadə olunan elipsoid Geodezik ReferenceSystem 80-dir.
İstifadə olunan elipsoidin yarı əsas oxu 6378137-dir.
İstifadə olunan elipsoidin düzlənməsi 1 / 298.2572222-dir.

FID ləqəbləri: Forma Veri növü: Həndəsə Genişlik: 0 Dəqiqlik: 0 Ölçək: 0 Tərif: Xüsusiyyət həndəsi. Tərif Mənbə: ESRI

FID Takma adları: FID Məlumat növü: Sayı Genişliyi: 6 Tərif: Daxili xüsusiyyət nömrəsi. Tərif Mənbə: ESRI

GRIDCODE takma adı: GRIDCODE Məlumat növü: Sayı Genişliyi: 10

MEGA_ID Takma ad: MEGA_ID Məlumat növü: Simli Genişlik: 10

BOTTOM_ID takma adı: BOTTOM_ID Məlumat növü: Simli genişlik: 10

MSO_MCR_ID takma adı: MSO_MCR_ID Məlumat növü: Simli genişlik: 10

MDFIR_ID Takma ad: MDFIR_ID Məlumat növü: Simli Genişlik: 10

SLOPE_ID takma adı: SLOPE_ID Məlumat növü: Simli genişlik: 10

COMPLEX_ID Takma ad: COMPLEX_ID Məlumat növü: Simli Genişlik: 10

Sahə Takma Adı: Sahə Məlumat növü: Simli Genişlik: 200

ŞƏRH Ləqəbi: ŞƏRH Veri növü: Simli Genişlik: 25

bathyclass ləqəbi: bathyclass məlumat növü: simli eni: 50

MEGA Takma adları: MEGA Məlumat növü: Şamandıra Genişliyi: 19 Onluq sayı: 11

BOTTOM ləqəbi: BOTTOM Məlumat növü: String

MSO_MCR Taxma adı: MSO_MCR Məlumat növü: Simli Genişlik: 50

MDFR takma adı: MDFR Məlumat növü: Simli Genişlik: 50

HAB_TYPE Takma ad: HAB_TYPE Məlumat növü: Simli Genişlik: 50

SLOPE Takma adlar: SLOPE Məlumat növü: Simli Genişlik: 50

COMPLEXITY Takma ad: COMPLEXITY Məlumat növü: Simli Genişlik: 50

Bentik yaşayış sahəsi təsnifatı xüsusiyyətləri: megahabitat, alt indurasiya, mezo-makrohabitat və Yaşıl və digərlərindən dəyişdiricilər, 1999. KOD, yaşayış xüsusiyyətlərinin birləşməsidir. MEGA_ID, Dəniz dənizləri, fiyordlar üçündür. BOTTOM_ID, sərt dibi üçün h, qarışıq sərt və yumşaq dibi üçün m, ya da yumşaq çöküntü dibi üçün MSO_MRC_ID, Greene və başqaları 1999-da təsvir olunan makro yaşayış yerləridir. MDFR_ID, toxuma və ya təsvir etmək üçün dəyişdiricilərdir. dəniz dibinin litologiyası və alt xəttdən əvvəlki kodda görünür (_). Bimodal (_b), interfeys (_i), dalğalanmalar (_r), ağır bioturbated (_t), yaxın sahil banyosu & gt-75m (_x) və yaxın sahil banyosu & lt = -75m və & gt-200m (_y).

Entity_and_Attribute_Detail_Citation: Yaşayış yeri atribut növləri Greene, GH, Yoklavich, MM, Starr, RM, O'Connell, VM, Wakefield, WW, Sullivan, DE, McRea, JE və Cailliet, GM, 1999-dan sonra dəyişdirilmişdir. Dərin dəniz yaşayış yerləri üçün bir təsnifat sxemi . Oceanologica Acta, 22, 663-678.

Məlumat dəstini kim istehsal edib?

  • Uşaq R. Cochrane
  • Jodi Harney
  • Pete Dartnell
  • Nadine Golden
  • Hank Chezar

(831) 427-4754 (səs)
(831) 427-4748 (FAX)
[email protected]

Məlumat dəsti niyə yaradıldı?

Məlumat dəsti necə yaradıldı?

Tarix: 01-Mart-2006 (proses 1/2) ----------------------------- Pete Dartnell burada başladı ---- ------------------------------------- Pete Dartnell ERDAS image fourclass.img hazırladı

Geomorfik Təsnifat Metodları: Buzlaq Körfəzi çoxbucaqlı məlumatlar əvvəlcə iyerarxik bir qərar ağacı təsnifatı prosesi istifadə edilərək analiz edilmişdir. Təsnifat dörd şəkildən, orijinal tərs intensivlikli görüntüdən, dənizin yamacından və orijinal batimetriyadan hesablanan iki türevli raster şəkildən və 3x3 süzülmüş batimetriya-varyans görüntüsündən və 3x3-dən süzülmüş tərs-varyans şəklindən istifadə edilmişdir. Varyans, bir nüvədə batimetriyanın və ya tərsliyin dəyişkənliyi kimi hesablanmışdır. Daşlı bir yer kimi geniş bir batimetrik relyefə sahib bir sahə böyük bir batimetriya dispersiyasına sahib olardı. Hamar bir sahə aşağı batimetriya dispersiyasına sahib olardı. Backscatter bənzər bir şəkildə yüksək çırpınan dəyişkənliyi olan bir sahəyə ayrıldı, məsələn çöküntü cibləri olan (aşağı BS) çöp (yüksək BS) böyük bir tərs dispersiyaya sahib olardı, düz, eyni dərəcədə çökmüş dəniz dibi də aşağı tərs varyansa sahib olardı. . Varians şəkilləri, iki orta görüntü, maksimum və minimum şəkil yaratmaqla hesablanmışdır. Maksimum görüntü, bir ləpədəki maksimum dəyəri mərkəzi hüceyrəyə qaytaran bir süzgəc (3x3 xana) işləyərək hesablanmışdır. Minimum görüntü, bir nüvədəki minimum dəyəri mərkəzi hüceyrəyə qaytaran bir filtr işə salınaraq hesablandı. Varyans şəkilləri maksimum və minimum şəkillər arasındakı fərqdən yaradıldı. Nəzarət olunmayan təsnifatlar, iki varyans şəklində, orijinal tərs intensivlikli görüntüdə və dənizin altındakı yamac şəklində pikselləri birdən beşə qədər olan beş qrupa saldı, biri çox aşağı bir fərq / intensivliyi / yamacını, 2-si aşağı hissəni təmsil etdi. varyans / intensivlik / yamac, 3 orta varyans / intensivlik / yamac, 4 yüksək dispersiya / intensivlik / yamac və 5 çox yüksək variasiya / intensivlik / yamac təmsil edən.

Dörd nəzarətsiz təsnif edilmiş görüntü daha sonra ERDAS Imagine 8.4 proqram paketinin (ERDAS, 1999) bir hissəsi olan hiyerarşik bir qərar ağacı təsnifatı istifadə edərək analiz edildi. Təsnifat, daxil olan məlumatları bir sıra siniflərə ayırmaq üçün şərtlər iyerarxiyasından istifadə edən qaydalara əsaslanan bir yanaşmadır. Qərar ağacı çərçivəsi empirik olaraq təyin olunmuş doku qaydalarından, dəyişənlərdən və fərziyyələrdən hazırlanmışdır. Hipoteza, incə dənəli homogen palçıq kimi bir çıxış-geomorfik sinifdir, dəyişən, əldə edilən dəyərlərin (yəni batimetriya dispersiyası) rastrlı bir görüntüdür və bir qayda dəyişənin piksel (məlumat) dəyərləri haqqında şərti bir bəyanatdır fərziyyəni təsvir edir. Dörd nəzarətsiz təsnif edilmiş şəkil bir-biri ilə birlikdə qeydiyyata alındığından, nəticədə yeni dəniz dəniz geomorfik görüntüsünü təsnif edəcək şəkillər içərisində və ya arasında piksel dəyərlərini əlaqələndirən qaydalar müəyyən edilə bilər. Birdən çox qayda və fərziyyə birlikdə fərziyyəni təsvir edən bir iyerarxiya ilə əlaqələndirilə bilər.

Qərar ağacının təsnifatı prosesi qaydaları dənizdəki video müşahidələrə əsaslanırdı. Dəniz döşəməsini kamera transeksiyası üzərində düzgün təsnif etmək üçün qaydalar hazırlanmışdır. Əvvəllər bilinməyən sahələr eyni qaydalara əsasən oxşar şəkildə təsnif edilmişdir.

Nəticələr: Hiyerarşik qərar ağacındakı fərziyyələr, qaydalar və dəyişənlərin birləşməsi Glacier Bay geomorfik vilayətlərinin xəritəsini hazırladı. İghYüksək mürəkkəblik / yüksək yamac / qırıntı və ya daş-daş as kimi təsnif edilən sahələr çox aşağı - yüksək tərslik intensivliyi (Cədvəl 1), aşağıdan çox yüksək və əksinə yüksək batimetriya dispersiyası ilə əlaqəlidir. İghYüksək mürəkkəblik / alçaq yamac / qaya və ya daş-döşək Are sahələri çox aşağı - çox yüksək tərs intensivliyi, aşağı - çox yüksək tərs dispersiyası, orta - yüksək batimetriya dispersiyası və çox aşağı yamac ilə əlaqəlidir. "İncə dənəli homojen palçıq" sahələri orta ilə çox aşağı geri çəkmə intensivliyi, orta ilə çox aşağı və aşağı batimetriya dispersiyası ilə çox yüksəkdir. Nəhayət, çeşidlənməmiş, konsolidasiya olunmamış çöküntü sahələri, qumdan qaya qədər buzlaq əkin sahələrinə qədər çox aşağı - çox yüksək tərslik şiddəti, çox aşağı - çox yüksək bateriya dispersiyası və aşağı - çox batimetriya dispersiyası ilə əlaqəlidir.

İstinadlar: ERDAS Field Guide, 1999, ERDAS Inc, Atlanta Georgia. 672s.

Tarix: 2005 (proses 2/2) ----------------------------- Nadine Golden burada başladı -------- --------------------------------- // trim grid məkan analitikindən istifadə edərək dördclass_grid kəsilmiş & maska ​​ilə quottrim & quot aləti. Multibeam məlumatlarının dərəcəsini ölçü maskası kimi istifadə etdi.

// nibble grid 1) Yenidən təsnif edilmiş məlumat dəyərləri: 0 - & gt NoData 1 - & gt 3 (hard) 2 - & gt 4 (hard) 3 - & gt 2 (mix) 4 - & gt 1 (soft)

// süzülmüş ızgara İstifadə olunmuş məkan analizatoru aləti & quotfiltri & quot; birdəfəlik aşağı. Məkan analitiki ilə yenidən təsnif edilmiş və ızgara aralığının dəyərlərini 1-dən 4-ə geri təyin etmək üçün alət & quot yenidən təsnifləşdirmək & quot; Təyin edilmiş filtr dəyərləri ızgara xəritəsi: .5 - -1.5 = 1 1.5 - 2.5 = 2 2.5 - 3.3 = 3 3.3 - 4.5 = 4

// ızgaranı poliya çevirdi ızgaranı çoxbucaqlı şəkillərə çevirmək üçün istifadə olunan məkan analitiki alət & quotraster.

// 3 kontur dəyərində küvet çoxbucağı yaratdı: 75 metr, 200 metr, 400 metr. Xüsusiyyət & quot aləti üçün məkan analitiki & quotraster istifadə edərək batimetriya şəbəkəsindən poliqon faylı yaradıldı. 75 metr, 200 metr, 400 metr konturlar üçün seçilmişdir. Seçilmiş məlumatları yeni poliqonlu formaya köçürdü.

// dörd sinifli poli və kontur poli birləşdirildi Dörd sinif çoxbucaqlı və 3 dəyər kontur çoxbucağını birləşdirmək üçün istifadə olunan məkan analitiki & quotunion & quot aləti. Qeyd: birləşmə giriş gid_2 (kontur çoxbucağı) kəsişdiyi hər yerdə giriş şəbəkəsinin_1 (dörd sinif) çoxbucaqlılarını kəsir.

// əl ilə düzəliş və təmiz çoxbucaqlılar & quotHawth Tools - & gt Intersect Point Tool istifadə edərək yeni, birləşdirilmiş dörd sinif çoxbucaqlıya batimetriya sütunu əlavə etdi. & quot; Bütün Yaşayış yaşayış kodu (1999) ID və tərif sütunlarını çoxbucaqlara əlavə etdi. Yaşıl yaşayış sahəsi kod xüsusiyyətlərini soruşmaq və təyin etmək üçün atribut, yer və əl alətlərinə görə seçilir.

// filtrdən qalan sərhəd çoxbucaqlıları 10 kvadrat metrdən az və ya bərabər olan seçilmiş çoxbucaqlılar (qeyd: & lt = 1, & lt = 2, və s. sahəni & lt = 10-a qədər seçdim və hər seçim dəsti üçün aradan qaldırma alətini işlədim ). & QuotData İdarəetmə Vasitələrindən & quotEliminate & quot alətindən istifadə edildi & quot; & gt & quotGeneralation & quot - & gt & quotEliminate. & Quot Qeyd: Ləğv etmə vasitəsi seçilmiş poliqonları ən böyük sahəsi olan qonşu poliqonlarla birləşdirir.

Amerika Birləşmiş Ştatları Geoloji Araşdırması, Sahil və Dəniz Geologiyası (CMG), 2005, USGS CMG Glacier Bay, Alyaska Habitat Metadata.

Onlayn bağlantılar:

Amerika Birləşmiş Ştatları Geoloji Araşdırması, Sahil və Dəniz Geologiyası (CMG), 2005, USGS CMG InfoBank.

Onlayn bağlantılar:

Məlumat dəstində hansı problemlərin qaldığı məlumat nə qədər etibarlıdır?

ArcGIS 9.1-də georefereced sidecan sonar mozaika tiffindən əmələ gələn yaşayış poliqonları.

1144 nümunə üçün% çınqıl, qum, lil və% incə taxıl

Kimsə məlumat dəstinin bir nüsxəsini necə əldə edə bilər?

(831) 427-4754 (səs)
(831) 427-4748 (FAX)
[email protected]

Xahiş edirəm ABŞ Geoloji Xidmətini (USGS) bu məlumatın mənbəyi kimi tanıyın.

Bu məlumatlar ABŞ Daxili İşlər Nazirliyi tərəfindən ABŞ Geoloji Xidməti tərəfindən istifadə olunsa da, ABŞ Geoloji Xidməti tərəfindən məlumatların dəqiqliyinə dair heç bir ifadə və ya zəmanət verilmir.

Dağıtım aktı belə bir zəmanət təşkil etmir və bu məlumatların, proqram təminatının və ya əlaqədar materialların istifadəsində ABŞ Geoloji Xidməti tərəfindən heç bir məsuliyyət daşımır.

Metadatanı kim yazdı?

(831) 427-4754 (səs)
(831) 427-4748 (FAX)
[email protected]

Tərəfindən yaradılıb mp versiya 2.8.6, 07 dekabr çərşənbə günü 16:05:33 2005


16.2. OpenGIS Həndəsə Modeli

OGC-lər tərəfindən təklif olunan həndəsə növlərinin toplusu Həndəsə növləri ilə SQL ətraf mühitə əsaslanır OpenGIS Həndəsə Modeli . Bu modeldə hər bir həndəsi obyekt aşağıdakı ümumi xüsusiyyətlərə malikdir:

Obyektin təyin olunduğu koordinat məkanını təsvir edən bir Məkan İstinad Sistemi ilə əlaqələndirilir.

Bəzi həndəsə sinfinə aiddir.

16.2.1. Həndəsə Sınıfı Hiyerarşisi

Həndəsə dərsləri bir iyerarxiyanı aşağıdakı kimi müəyyənləşdirir:

Əsaslandırılmayan siniflərdə obyekt yaratmaq mümkün deyil. İnanılmaz siniflərdə obyektlər yaratmaq mümkündür. Bütün siniflərin xüsusiyyətləri var və əsaslandırılmayan siniflərin də iddiaları ola bilər (etibarlı sinif nümunələrini təyin edən qaydalar).

Həndəsə əsas sinifdir. Bu mücərrəd bir sinifdir. Həndəsənin ağlasığmaz alt sinifləri iki ölçülü koordinat məkanında mövcud olan sıfır, bir və iki ölçülü həndəsi cisimlərlə məhdudlaşır. Bütün əsaslandırılmış həndəsə sinifləri elə müəyyənləşdirilmişdir ki, həndəsə sinfinin etibarlı nümunələri topoloji cəhətdən qapalıdır (yəni bütün müəyyən həndəsələr öz sərhədlərini əhatə edir).

Əsas Həndəsə sinfində Nöqtə, Əyri, Səth və HəndəsəCollection üçün alt siniflər var:

Point sıfır ölçülü obyektləri təmsil edir.

Curve bir ölçülü obyektləri təmsil edir və Line və LinearRing alt alt sinifləri ilə LineString alt sinifinə malikdir.

Səth iki ölçülü obyektlər üçün nəzərdə tutulmuşdur və alt sinif çoxbucaqlıdır.

GeometryCollection, sırasıyla Points, LineStrings və Polygons kolleksiyalarına uyğun həndəsələrin modelləşdirilməsi üçün MultiPoint, MultiLineString və MultiPolygon adlı xüsusi sıfır, bir və iki ölçülü toplama siniflərinə malikdir. MultiCurve və MultiSurface əyrilər və səthləri idarə etmək üçün toplama interfeyslərini ümumiləşdirən mücərrəd super siniflər kimi təqdim olunur.

Həndəsə, Döngə, Səth, MultiCurve və MultiSurface misilsiz siniflər olaraq təyin edilir. Alt sinifləri üçün ortaq metodlar dəsti təyin edirlər və genişlənmə üçün daxil edilirlər.

Point, LineString, Polygon, GeometryCollection, MultiPoint, MultiLineString və MultiPolygon misilsiz siniflərdir.

16.2.2. Sinif Həndəsəsi

Həndəsə hiyerarşinin kök sinifidir. Anlaşılmaz bir sinifdir, lakin Həndəsə alt siniflərindən hər hansı birindən yaradılan bütün həndəsə dəyərləri üçün ortaq olan bir sıra xüsusiyyətlərə malikdir. Bu xüsusiyyətlər aşağıdakı siyahıda təsvir edilmişdir. Xüsusi alt siniflər, daha sonra təsvir olunan öz spesifik xüsusiyyətlərinə malikdirlər.

Həndəsə xüsusiyyətləri

Həndəsə dəyəri aşağıdakı xüsusiyyətlərə malikdir:

Onun növü . Hər bir həndəsə iyerarxiyadakı ağlasığmaz siniflərdən birinə aiddir.

Onun SRID və ya Məkan İstinad Tanıtıcısı. Bu dəyər, həndəsə obyektinin təyin olunduğu koordinat məkanını təsvir edən həndəsənin əlaqəli Məkan İstinad Sistemini təyin edir.

MySQL-də SRID dəyəri həndəsə dəyəri ilə əlaqəli yalnız bir tamdır. Bütün hesablamalar Öklid (düz) həndəsə götürülərək aparılır.

Onun koordinatlar ikiqat dəqiqliklə (səkkiz baytlı) rəqəmlərlə təmsil olunan Məkan İstinad Sistemində. Bütün boş olmayan həndəsələrə ən azı bir cüt (X, Y) koordinat daxildir. Boş həndəsələrdə koordinat yoxdur.

Koordinatlar SRID ilə əlaqədardır. Məsələn, müxtəlif koordinat sistemlərində, cisimlər eyni koordinatlarda olduqda belə, iki cism arasındakı məsafə fərqlənə bilər, çünki planar koordinat sistemi və məsafəsi coosentrik sistem (Yer səthindəki koordinatlar) fərqli şeylərdir.

Onun daxili , sərhədxarici .

Hər həndəsə fəzada müəyyən bir mövqe tutur. Həndəsənin xarici görünüşü həndəsə tərəfindən tutulmayan bütün boşluqdur. İnteryer həndəsənin işğal etdiyi məkandır. Sərhəd həndəsənin daxili və xarici görünüşü arasındakı interfeysdir.

Onun MBR (Minimum Sərhəd Dikdörtgeni) və ya Zərf. Bu, minimum və maksimum (X, Y) koordinatları ilə əmələ gələn həndəsədir:

Dəyərin olub-olmaması sadə və ya sadə deyil . Tiplərin həndəsə dəyərləri (LineString, MultiPoint, MultiLineString) ya sadə, ya da qeyri-sadədir. Hər növ sadə və ya qeyri-sadə olmaq üçün öz iddialarını müəyyənləşdirir.

Dəyərin olub-olmaması Bağlı və ya bağlı deyil . Tiplərin həndəsə dəyərləri (LineString, MultiString) ya bağlıdır, ya da bağlanmır. Hər bir növ qapalı və ya bağlanmamaq üçün öz iddialarını müəyyənləşdirir.

Dəyərin olub-olmaması boş və ya boş deyil Heç bir nöqtəsi yoxdursa həndəsə boşdur. Boş bir həndəsənin xarici, daxili və sərhədləri müəyyən edilmir (yəni NULL dəyəri ilə təmsil olunur). Boş bir həndəsə həmişə sadə olduğu və sahəsi 0 olduğu təyin edilmişdir.

Onun ölçü . Həndəsə –1, 0, 1 və ya 2 ölçüsündə ola bilər:

Uzunluğu və sahəsi olmayan bir həndəsə üçün 0.

Sıfır olmayan uzunluq və sıfır sahəsi olan bir həndəsə üçün 1.

Sıfır olmayan sahəsi olan bir həndəsə üçün 2.

Nöqtə obyektlərin sıfır ölçüsü var. LineString obyektlərinin ölçüsü 1-dir. Çoxbucaqlı obyektlərin ölçüsü 2-dir. MultiPoint, MultiLineString və MultiPolygon obyektlərinin ölçüləri, ibarət olduqları elementlərin ölçüləri ilə eynidir.

16.2.3. Dərs nöqtəsi

Nöqtə, koordinat məkanında tək bir yeri təmsil edən bir həndəsədir.

Nümunələr

Bir çox şəhəri olan genişmiqyaslı dünya xəritəsini təsəvvür edin. Bir Point obyekti hər şəhəri təmsil edə bilər.

Bir şəhər xəritəsində bir Point obyekti bir avtobus dayanacağını təmsil edə bilər.

Nöqtə xüsusiyyətləri

Nöqtə sıfır ölçülü həndəsə kimi təyin olunur.

Bir nöqtənin sərhədi boş çoxluqdur.

16.2.4. Sinif əyrisi

Döngə, ümumiyyətlə nöqtələr ardıcıllığı ilə təmsil olunan bir ölçülü həndəsədir. Döngənin xüsusi alt sinifləri nöqtələr arasındakı interpolasiya növünü təyin edir. Döngə ağlasığmaz bir sinifdir.

Döngə xüsusiyyətləri

Döngə nöqtələrinin koordinatlarına malikdir.

Döngə bir ölçülü həndəsə kimi təyin olunur.

Bir döngə eyni nöqtədən iki dəfə keçməsə sadədir.

Bir əyri başlanğıc nöqtəsi son nöqtəsinə bərabərdirsə bağlanır.

Qapalı bir əyrinin sərhədi boşdur.

Qapalı olmayan əyrinin sərhəddi onun iki son nöqtəsindən ibarətdir.

Sadə və qapalı bir əyri bir LineerRingdir.

16.2.5. Class LineString

LineString, nöqtələr arasında xətti interpolasiyaya sahib bir əyridir.

LineString Nümunələr

Dünya xəritəsində LineString obyektləri çayları təmsil edə bilər.

Bir şəhər xəritəsində LineString obyektləri küçələri təmsil edə bilər.

LineString Xüsusiyyətləri

LineString hər ardıcıl nöqtə cütü ilə təyin olunan seqmentlərin koordinatlarına malikdir.

LineString, tam iki nöqtədən ibarətdirsə, bir Xəttdir.

Bir LineString həm qapalı, həm də sadədirsə bir LineerRingdir.

16.2.6. Sinif səthi

Səth iki ölçülü həndəsədir. Anlaşılmaz bir sinifdir. Yalnız ağlasığmaz alt sinif çoxbucaqlıdır.

Səth xüsusiyyətləri

Səth iki ölçülü həndəsə olaraq təyin olunur.

OpenGIS spesifikasiyası sadə bir Səthi, tək bir xarici sərhəd və sıfır və ya daha çox daxili sərhəd ilə əlaqəli olan bir "yamaq" dan ibarət bir həndəsə olaraq təyin edir.

Sadə bir Səthin sərhədi, xarici və daxili sərhədlərinə uyğun qapalı döngələrin çoxluğudur.

16.2.7. Sinif çoxbucaqlı

Çoxbucaqlı, çox tərəfli bir həndəsəni təmsil edən düzənlikli bir Səthdir. Tək bir xarici sərhəd və sıfır və ya daha çox daxili sərhəd ilə müəyyən edilir, burada hər daxili sərhəd çoxbucaqlı bir çuxur təyin edir.

Çoxbucaqlı Nümunələr

Bölgə xəritəsində çoxbucaqlı obyektlər meşələri, bölgələri və s. Təmsil edə bilər.

Çoxbucaqlı İddialar

Bir çoxbucaqlının hüdudu xarici və daxili sərhədlərini təşkil edən LinearRing cisimlərindən (yəni həm sadə, həm də qapalı olan LineString cisimlərindən) ibarətdir.

Bir çoxbucaqlının çarpaz halqaları yoxdur. Bir çoxbucaqlının sərhədindəki halqalar bir nöqtədə kəsişə bilər, ancaq bir toxunma şəklində.

Bir çoxbucaqlının xətləri, tırmanışları və deşikləri yoxdur.

Çoxbucaqlı bir nöqtə dəsti olan bir daxili var.

Bir çoxbucaqlı çuxur ola bilər. Çuxurlu bir çoxbucağın xarici hissəsi bir-birinə bağlı deyil. Hər bir çuxur xarici hissənin əlaqəli bir hissəsini təyin edir.

Əvvəlki iddialar bir çoxbucağı sadə bir həndəsə edir.

16.2.8. Sinif HəndəsəsiCollection

GeometryCollection hər hansı bir sinifin bir və ya daha çox həndəsəsinin toplusu olan bir həndəsədir.

GeometryCollectiondakı bütün elementlər eyni Məkan İstinad Sistemində (yəni eyni koordinat sistemində) olmalıdır. Aşağıdakı hissələrdə təsvir olunan GeometryCollection alt sinifləri üzvlüyü məhdudlaşdıra bilsə də, bir GeometryCollection elementində başqa bir məhdudiyyət yoxdur. Məhdudiyyətlər aşağıdakılara əsaslana bilər:

Element növü (məsələn, MultiPoint yalnız Point elementlərindən ibarət ola bilər)

Elementlər arasındakı məkan üst-üstə düşmə dərəcəsindəki məhdudiyyətlər

16.2.9. Çox nöqtəli sinif

MultiPoint, Point elementlərindən ibarət bir həndəsə kolleksiyasıdır. Xallar heç bir şəkildə bağlanmır və ya sifariş verilmir.

MultiPoint Nümunələr

Bir dünya xəritəsində bir MultiPoint kiçik adalar zəncirini təmsil edə bilər.

Bir şəhər xəritəsində, bir MultiPoint bir bilet kassasının satış nöqtələrini təmsil edə bilər.

MultiPoint Xüsusiyyətləri

MultiPoint sıfır ölçülü bir həndəsədir.

MultiPoint, nöqtə dəyərlərindən ikisi bərabər olmadıqda (eyni koordinat dəyərlərinə sahib olduqda) sadədir.

MultiPoint-in sərhədi boş çoxluqdur.

16.2.10. Sınıf MultiCurve

MultiCurve, Curve elementlərindən ibarət bir həndəsə kolleksiyasıdır. MultiCurve qeyri-adi bir sinifdir.

MultiCurve Xüsusiyyətləri

MultiCurve bir ölçülü həndəsədir.

MultiCurve sadədir, əgər bütün elementləri sadədirsə, hər iki element arasındakı yeganə kəsişmə hər iki elementin hüdudlarında olan nöqtələrdə meydana gəlir.

MultiCurve sərhədi “mod 2 birləşmə qaydası” tətbiq olunmaqla əldə edilir (“tək-cüt qayda” da adlanır): Bir nöqtə MultiCurve elementlərinin tək sayının sərhədlərindəki bir MultiCurve sərhədindədir.

MultiCurve, bütün elementləri bağlıdırsa bağlanır.

Qapalı MultiCurve-in sərhədi həmişə boşdur.

16.2.11. Sinif MultiLineString

MultiLineString, LineString elementlərindən ibarət olan MultiCurve həndəsə kolleksiyasıdır.

MultiLineString Nümunələr

Bölgə xəritəsində MultiLineString bir çay sistemini və ya bir magistral sistemini təmsil edə bilər.

16.2.12. MultiSurface sinfi

MultiSurface, səth elementlərindən ibarət bir həndəsə kolleksiyasıdır. MultiSurface qeyri-adi bir sinifdir. Yalnız ağlasığmaz alt sinif MultiPolygon'dur.

MultiSurface İddiaları

İki MultiSurface səthinin kəsişən daxili hissələri yoxdur.

İki MultiSurface elementinin ən çox son nöqtə ilə kəsişən sərhədləri var.

16.2.13. MultiPolygon sinfi

MultiPolygon, çoxbucaqlı elementlərdən ibarət olan MultiSurface obyektidir.

MultiPolygon Nümunələr

Bölgə xəritəsində MultiPolygon göllər sistemini təmsil edə bilər.

MultiPolygon İddiaları

MultiPolygonda içəri kəsişən iki çoxbucaqlı element yoxdur.

MultiPolygonda kəsişən (keçid əvvəlki iddia ilə də qadağandır) və ya sonsuz sayda nöqtəyə toxunan iki çoxbucaqlı element yoxdur.

MultiPolygonda kəsilmiş xəttlər, tırmanıştır və deşilmələr ola bilməz. MultiPolygon müntəzəm, qapalı bir nöqtədir.

Birdən çox poliqon olan bir MultiPolygon, bir-birinə bağlı olmayan bir daxili var. MultiPolygonun içərisindəki əlaqəli komponentlərin sayı MultiPolygon'dakı Çoxbucaqlı dəyərlərin sayına bərabərdir.

MultiPolygon Xüsusiyyətləri

MultiPolygon iki ölçülü həndəsədir.

MultiPolygon hüdudu, çoxbucaqlı elementlərinin sərhədlərinə uyğun olan qapalı döngələrin (LineString dəyərləri) çoxluğudur.

MultiPolygon sərhədindəki hər əyri tam bir çoxbucaqlı elementin sərhədindədir.

Bir çoxbucaqlı elementin sərhədindəki hər əyri MultiPolygon sərhədindədir.


Appalachian Trail-in bir hissəsini gəzməzdən əvvəl özümü merak etdim: müəyyən bir ərazidəki ağaclardan hansının ən unikal / fərqli olduğunu?

Dendrologiya, formalı sənədlər və choropletlər arasındakı gözəl bir səyahətdən sonra nəticə:

Bu layihənin məqsədi ABŞ-da ağac növlərinin paylanmasını araşdırmaq və araşdırmaq üçün bir məlumat vizualizasiyası yaratmaq idi.

Vizualizasiyanı başladın və ya nəticələrin araşdırılmasını oxuyun. Bu README-nin qalan hissəsi görselleştirmeyi necə qurduğumu, istifadə etdiyim məlumat formatlarını və kitabxanaları (shapefiles, geoJSON, Shapely for Python, Leaflet) və bu müddət ərzində analiz və dizayn seçimlərini izah edir.

Ağac növləri arasında mənbələr axtarmağım məni (USDA Meşə Xidmətinin qəribə başlıqlı "Baş Dendroloqu" vəzifəsində) müxtəlif sahə tədqiqatlarından məlumatları toplayan botanikçi Elbert Littlein ağac xəritələrinə apardı. Şimali Amerikanın 678 ağac növü üçün bir sıra ağac xəritələri hazırlayın. Bu xəritələr USGS tərəfindən rəqəmsallaşdırılmışdır və burada PDF və shapefile formatında mövcuddur. Balzam küknarının bir sıra xəritəsinə nümunədir.

Ağac məlumatlarının formatı və quruluşu

Little's tree ranges are represented by shapefiles, a common format in the well-developed field of Geographic Information Systems (GIS). After downloading and examining the shapefiles, and after some research and deliberation, I decided to convert the shapefiles to the GeoJSON format, for a few reasons:

  • it is a lighter format, and I only needed the basic outlines of the tree ranges
  • it is a JSON format, easily used in Javascript and the most popular mapping libraries
  • it is easier to parse as a human reader

For the conversion I used ogr2ogr, an open-source library for processing geospatial data. There are various conversion details related to the projection between different coordinate systems - this article was useful in guiding me through the process.

The converted GeoJSON files looked like this, excluding some extraneous fields:

Each tree range was represented by a list of features (map regions), each of which had properties including area, perimeter, and code, and each of whose geometry was a Polygon with a list of (longitude, latitude) coordinate pairs describing its outline. Note that the coordinates are actually a list of list of coordinate pairs - this is because sometimes the feature is of type MultiPolygon rather than Polygon, and multiple polygons are described.

Github has a convenient built-in GeoJSON renderer, so you can see the balsam fir tree's range and compare with the same data in GeoJSON format.

Format and structure of location data

The US Census Bureau maintains boundary files for various geographic areas of the country and at various resolution levels. I wanted a range of area sizes - states, counties, and towns. I couldn't locate a national data source for townships, but this article led me to township data for various Northeast states.

After converting to GeoJSON, the data looked similar to the tree range data except with several additional fields such as county or state name or postal code. I took an appropriate combination of these additional fields to get a unique name for each location.

Plan out rest of project and code architecture

I now had enough information to plan out the rest of the project. After downloading and converting the tree range and geographic location data to GeoJSON, I would intersect the two data sets, either through some polygon intersection calculation or a suitable simplification. The results of the intersection would list which tree species were present at which locations, and which locations were spanned by each species. Next, I would explore the data to identify which metrics were most informative in showing the tree distributions. Finally, I would design the visualization to show these metrics and actually build it.

Data Acquisition and Parsing

This step involved downloading all 678 tree range shapefiles and the thousands of location shapefiles, converting them to GeoJSON format, and checking a few visually to make sure the converted GeoJSON regions were sensible.

I included in this repository the converted location GeoJSON files for states and counties, and for towns in 7 northeast states. I also included the raw data for only the first 10 tree species alphabetically due to file size. All of these can be found in the data folder.

Research, think on how to perform range calculation

For every tree and location, I was interested in the answer to the question: does the tree region (a set of non-overlapping polygons) cover or in some way intersect the location region (a different set of polygons)? My first thought was to run an exhaustive polygon intersection algorithm, but the resolution of the tree range data set (roughly 1MB each) and some research on algorithms prompted me to look for a simplification.

My next thought was to simplify one region to one point or a set of points and calculate whether those points were located within the other region's polygons. There appeared to be a literature on the subject and some implementations that fit my requirements. Because geographic locations were more regularly shaped than tree ranges, I decided to calculate the centroid of each region and calculate whether the centroid existed in at least one polygon for a given tree range. I kept in mind that my results would be less accurate for larger regions (such as states) because I was only sampling the center of the region.

Select, install, test library for PolygonContainsPoint and PolygonCenter calculations

Most of the fastest implementations used customized databases that handled GIS data or were written in C/C++, but these two articles led me to the Shapely library for Python. I tested the algorithm with a test tree range and some sample points and it seemed to work correctly. It was also reasonably fast, capable of processing all of the polygons for a tree range in less than a second on my 2.8GHz MacBook Pro..

Write code for intersection calculations, run for all data

I wrote code to load and calculate the centroid of geographic locations, to calculate intersections between the centroids and tree range regions, and to store the results. For the entire set of northeast townships, the largest data set, the calculations took about 2.5 hours.

The important code is located in the scripts folder and contains the following files:

Fayl adı Təsvir
locations.py loads, parses geoJSON files representing geographic areas (states, counties, townships)
treeranges.py loads, parses geoJSON files representing ranges of trees
intersections.py calculates intersections between tree ranges and geographic areas
stats.py calculates statistics on intersection data, such as coverage fractions
map_settings.py default map parameters for various visualizations
geojson.py methods for preparing and writing .geojson files (and associated .js files)

Examine data and think on visualization metrics

For the 678 tree species, 50 states,

3500 northeast towns, I had a list of all tree species contained in each region and all regions covered by each species. The next step was to consider how to best represent and visualize the information.

Starting from the tree data, it would be somewhat interesting to see how many regions and what total area each tree covered, although this information was already given directly in the tree range maps. I couldn't think of many fruitful comparisons to be made between trees besides size of coverage area, since metrics like shape, directionality, or region of coverage were probably better examined per-location than per-tree. For interest, here are the trees with largest and smallest reported ranges:

Rank Largest Range Smallest Range
1 common juniper (Juniperus communis) black calabash (Amphitecna latifolia)
2 quaking aspen (Populus tremuloides) Florida cupania (Cupania glabra)
3 black spruce (Picea mariana) rough strongbark (Bourreria radula)
4 white spruce (Picea glauca) balsam torchwood (Amyris balsamifera)
5 paper birch (Betula papyrifera) long spine acacia (Acacia macracantha)
6 red osier dogwood (Cornus stolonifera) bitterbush (Picramnia pentandra)
7 Bebb willow (Salix bebbiana) buccaneer palm (Pseudophoenix sargentii)
8 balsam poplar (Populus balsamifera) cinnecord (Acacia choriophylla)
9 tamarack (Larix laricina) West Indies satinwood (Zanthoxylum flavum)
10 coyote willow (Salix exigua) Florida clusia (Clusia rosea)

More interesting was to start from the location data, which could show metrics as layers on top of the geographical data. I also thought some measure of how unique the location's species were might be interesting, especially relative to nearby regions. Could we correlate the country's geophysical regions and boundaries to features of the tree range data?

Lastly, for a more in-depth look at the universe of tree types, I could overlay additional data such as broader taxonomic classifications or specific features - e.g. deciduous versus evergreen. This would require additional data sources, such as scraping some public tree database.

I decided to play around with some basic visualizations to explore the data and decide what metrics might be most useful to display.

Find map library for interactive visualization

There are lots of mapping libraries out there. Because I wanted to avoid a commercial API and needed something relatively simple, I choose Leaflet which had some examples that seemed to be similar to my intended result.

Build basic visualization, experiment with various metrics

I calculated various metrics of interest in each region (number of trees, distribution of trees, uniqueness of trees) and started looking at different regions of the country with states and counties colored by each metric. It was immediately clear that state-level location data was too coarse for informative results California, for example, registered very few tree species only because its centroid was in the arboreally-sparse Central Valley. County-level data was more interesting, although looking at the full country was overwhelming. I focused on counties in different regions, such as the northeast states whose geography I had a better intuition for.

The most interesting metric I created tried to measure how unique each county's tree population was. I calculated a "coverage" metric for each tree species defined as the fraction of total locations in the sample for which the tree was present. Then, I calculated the "average coverage" for each location across all the trees it contained. Başqa sözlə:

coverage = (# of regions covered by the tree range) / (# of total regions)

average coverage = mean coverage of all trees contained by the region

This gave interesting results, in which I could see the geographical uniqueness of the Adirondack and Acadian regions and the southern coastal regions of Connecticut and New York City. However, results were skewed for regions with fewer trees, such as Nevada whose two tree species were relatively rare and gave the state a strong uniqueness score.

I wanted to see my average coverage somewhow normalized by number of tree species, so I assigned each map region a hue (color) based on its average coverage and a saturation (lightness/darkness) based on its number of species. The resulting visualization produced the set of graphics described in this analysis.


Errors when using QGIS Topology Checker with must not overlap rule

I use the Topology Checker Plugin in QGIS 3 with the rule "must not overlap" for a single PostGIS multipolygon layer.

Can somebody explain the meaning of errors (colored in red) when the Plugin colors a whole polygon as a red area?

Bir cavab

When the topology checker highlights a feature in red, it means that feature violates one of the rules.

Since your only rule is "must not overlap," when a polygon is red it means that polygon overlaps with another polygon.

It's up to you to find the exact place where it overlaps. I suggest using the Clip tool (from the Vector menu > Geoprocessing tools) to find any overlaps. The clip tool will create a new layer that is just the areas where the polygons overlap. You can zoom to each individual area from the attribute table (select one feature, click the "zoom to selection" button). Then fix the overlaps in the original layer.


Mündəricat

  • Georeferencing is crucial to making aerial and satellite imagery, usually raster images, useful for mapping as it explains how other data, such as the above GPS points, relate to the imagery.
  • Very essential information may be contained in data or images that were produced at a different point of time. It may be desired either to combine or compare this data with that currently available. The latter can be used to analyze the changes in the features under study over a period of time.
  • Different maps may use different projection systems. Georeferencing tools contain methods to combine and overlay these maps with minimum distortion.
  • Using georeferencing methods, data obtained from surveying tools like total stations may be given a point of reference from topographic maps already available.
  • It may be required to establish the relationship between social survey results which have been coded with postal codes or street addresses and other geographic areas such as census zones or other areas used in public administration or service planning.

How to process GRIB2 weather data for solar panel applications (GeoJSON)

Written by
Elliott Wobler
Technical Solutions Engineer

This tutorial covers how to work with Spire Weather’s global forecast data in GRIB2 format using Python.

This tutorial uses GeoJSON input.

Baxış

This tutorial covers how to work with Spire Weather’s global forecast data in GRIB2 format using Python.

If you have never worked with GRIB2 data before, it’s recommended to start with the getting started tutorial, since this current one will address slightly more advanced topics.

Specifically, this tutorial demonstrates how to retrieve incoming shortwave solar radiation within the bounds of a complex polygon (e.g. a nation’s border).

By the end of this tutorial, you will know how to:

  1. Load files containing GRIB2 messages into a Python program
  2. Inspect the GRIB2 data to understand which weather variables are included
  3. Filter the GRIB2 data to an accumulated weather variable of interest (i.e. incoming shortwave radiation)
  4. Create smaller data accumulations (e.g. hourly) from the forecast-total accumulated value by differencing
    the totals from adjacent lead times (see here for more detail)
  5. Crop the GRIB2 data to the area defined by a GeoJSON file input
  6. Convert the transformed GRIB2 data into a CSV output file for further analysis and visualization

Downloading the Data

The first step is downloading data from Spire Weather’s File API.

This tutorial expects the GRIB2 messages to contain NWP data from Spire’s Renewable Energy data bundle.

For information on using Spire Weather’s File API endpoints, please see the API documentation and FAQ.

The FAQ also contains detailed examples covering how to download multiple forecast files at once using cURL.

For the purposes of this tutorial, it is assumed that the GRIB2 data has already been successfully downloaded, if not get a sample here.

Understanding filenames

Files downloaded from Spire Weather’s API products all share the same file naming convention.

Just from looking at the filename, we can determine:

  • the date and time that the forecast was issued
  • the date and time that the forecasted data is valid for
  • the horizontal resolution of the global forecast data
  • the weather data variables that are included in the file (see the full list of Spire Weather’s commercial data bundles)

For more detailed information on the above, please refer to our FAQ.

Python Requirements

The following Python packages are required for this tutorial.

Although using conda is not strictly required, it is the officially recommended method for installing PyNIO (see link below).

Once a conda environment has been created and activated, the following commands can be run directly:

Inspecting the Data

After downloading the data and setting up a Python environment with the required packages, the next step is inspecting the data contents in order to determine which weather variables are available to access. Data inspection can be done purely with PyNIO, but in this tutorial we will instead use PyNIO as the engine for xarray and load the data into an xarray dataset for transformation. Note that an explicit import of PyNIO is not required, so long as it’s installed properly in the active Python environment.

First, import the xarray package:

Next, open the GRIB2 data with xarray using PyNIO as its engine (note that the GRIB2 data should be from Spire’s Renewable Energy data bundle):

ds = xr.open_dataset("path_to_renewable_energy_file.grib2", engine="pynio")

Finally, for each of the variables, print the lookup key, human-readable name, and units of measurement:

The output of the above should look something like this, giving a clear overview of the available data fields:

This tutorial covers how to work with Downward short-wave radiation flux . Notice that the variable name DSWRF_P8_L1_GLL0_acc has a suffix of _acc while the other variables do not. This suffix indicates that incoming shortwave radiation values accumulate over the course of the forecast. You can read more about accumulated data fields in our FAQ, and we’ll cover how to handle them later on in this tutorial.

Processing the Data

Now that we know which weather variables and vertical levels are included in the GRIB2 data, we can start processing our xarray dataset.

Filtering the xarray data to a specific variable

With xarray , filtering the dataset’s contents to a single variable of interest is very straightforward:

It’s recommended to perform this step before converting the xarray dataset into a pandas DataFrame (rather than filtering the DataFrame later), since it minimizes the size of the data being converted and therefore reduces the overall runtime.

Converting the xarray data into a pandas.DataFrame

To convert the filtered xarray dataset into a pandas DataFrame, simply run the following:

Loading a GeoJSON file with the GDAL Python package

Although the package we installed with conda was named gdal , we import it into Python as osgeo . This is an abbreviation of the Open Source Geospatial Foundation, which GDAL/OGR (a Free and Open Source Software) is licensed through.

To load GeoJSON data into GDAL, we just use GDAL’s CreateGeometryFromJSON function:

The GeoJSON format is a common standard in the world of geographic information systems. Many pre-existing GeoJSON regions can be downloaded for free online (e.g. national borders, exclusive economic zones, etc.) and custom shapes can also be created in a variety of free software tools, such as geojson.io or geoman.io. For this tutorial we use the country of Italy as our complex polygon, but this could just as easily be the extent of a farm or some other subregional area.

When loading GeoJSON data into GDAL, only the geometry section of the Feature is needed. Here is a simple example of what the GeoJSON input file could contain:

The GeoJSON file can be loaded into Python using the standard json package, and should then be converted into a Python string:

Once we have loaded our GeoJSON definition into a Python string, we can create a GDAL geometry object like this:

Getting the bounding box that contains a GeoJSON area

Eventually we will crop the data to the precise area defined by the GeoJSON file, but this is a computationally expensive process so it’s best to limit the data size first. In theory we could skip the step of cropping to a simple box altogether, but in practice it’s worth doing so to reduce the overall runtime.

GDAL makes it easy to calculate the coarse bounding box that contains a complex GeoJSON area:

Coordinate values can then be accessed individually from the resulting array:

The order of geospatial coordinates is a common source of confusion, so take care to note that GDAL’s GetEnvelope function returns an array where the longitude values come before the latitude values.

Cropping the pandas.DataFrame to a geospatial bounding box

Now that the filtered data is converted into a pandas DataFrame and we have the bounds containing our area of interest, we can crop the data to a simple box.

The first step in this process is unpacking the latitude and longitude values from the DataFrame’s index , which can be accessed through the index names of lat_0 and lon_0 :

Although latitude values are already in the standard range of -90 degress to +90 degrees, longitude values are in the range of 0 üçün +360.

To make the data easier to work with, we convert longitude values into the standard range of -180 degrees to +180 degrees:

With latitude and longitude data now in the desired value ranges, we can store them as new columns in our existing DataFrame:

Then, we use the bounding box values from the previous section (the components of the bbox array) to construct the DataFrame filter expressions:

Finally, we apply the filters to our existing DataFrame:

The resulting DataFrame has been cropped to the bounds of the box that contains the complex GeoJSON area.

Cropping the pandas.DataFrame to the precise bounds of a GeoJSON area

In order to crop the DataFrame to the precise bounds of the complex GeoJSON area, we will need to check every coordinate pair in our data. Similar to the previous section where we remapped every longitude value, we will perform this action with a map expression.

To pass each coordinate pair into the map function, we create a new DataFrame column called point where each value is a tuple containing both latitude and longitude:

We can then pass each coordinate pair tuple value into the map function, along with the previously loaded GeoJSON area , and process them in a function called check_point_in_area which we will define below. The check_point_in_area function will return either True or False to indicate whether the provided coordinate pair is inside of the area or not. As a result, we will end up with a new DataFrame column of boolean values called inArea :

Once the inArea column is populated, we perform a simple filter to remove rows where the inArea value is False . This effectively removes data for all point locations that are not within the GeoJSON area:

Of course, the success of the above is dependent upon the logic inside of the check_point_in_area function, which we have not yet implemented. Since the GeoJSON area was loaded with GDAL, we can leverage a GDAL geometry method called Contains to quickly check if the area contains a specific point. In order to do this, the coordinate pair must first be converted into a wkbPoint geometry in GDAL:

Once we have our wkbPoint geometry, we simply pass it into the area.Contains method to check if the area contains the point:

Putting the pieces together, here is what we get for our final check_point_in_area function:

As you can see, the only variable returned by the check_point_in_area function is a boolean value indicating whether the specified point is in the area or not. These boolean values then populate the new inArea DataFrame column. This allows us to apply the filter from above and end up with the precisely cropped data we want:

Parsing the forecast time from the filename

Each individual file contains global weather forecast data for the same point in time.

Using our knowledge from the Understanding Filenames section of this tutorial, and assuming that the filename argument is in the expected format, we can write a function to parse the valid forecast time from the filename:

Then, we can create a new DataFrame column for time which stores this value as a string in every row:

Although it may seem unnecessary to store the same exact timestamp value in every row, this is an important step if we want to eventually concatenate our DataFrame with forecast data for other times (demonstrated below in Processing Multiple Data Files).

Filtering the final DataFrame

Perform a final filter on our DataFrame to select only the columns that we want in our output, where variable is a string like "DSWRF_P8_L1_GLL0_acc" :

Processing accumulated data fields

At this stage, the data for one forecast lead time has been cropped to an area of interest and filtered to only the relevant fields, thereby reducing the total size of our DataFrame. We can now find the difference between it and the previous lead time’s data values — effectively changing from a forecast-total accumulated value to smaller (e.g. hourly or 6-hourly) data accumulations. Before doing that though, we duplicate the accumulated DataFrame because we’ll need a copy to take the difference from the next forecast lead time.

Once we have a copy of the accumulated data, we can subtract the previous lead time’s accumulated data from the current lead time’s accumulated data:

If the GRIB2 data we’re processing is in hourly lead time intervals (from Spire’s short-range forecast), then the new df DataFrame now contains accumulated values for just a 1-hour interval, rather than the whole forecast up until that time. Likewise, if the GRIB2 data we’re processing is in 6-hourly lead time intervals (from Spire’s medium-range forecast), then the df DataFrame now contains accumulated values for just a 6-hour interval. To better understand what this looks like from a data perspective, we recommended checking out the simple visualizations in our FAQ.

As a final step, it’s important to set previous_df to the current lead time’s accumulated data, so that we can repeat the process above for the next lead time in the forecast:

When all of the pieces are put together into an operational Python script, this process should take place inside of a loop that iterates through every forecast lead time of interest. The complete code at the bottom of this tutorial is implemented in such a way, and the relevant loop is at the end of the file.

Saving the data to a CSV output file

Save the processed DataFrame to an output CSV file:

Setting the index = False parameter ensures that the DataFrame index columns are not included in the output. This way, we exclude the lat_0 and lon_0 values since we already have columns for latitude and remapped longitude .

Please note that converting from GRIB2 to CSV can result in very large file sizes, especially if the data is not significantly cropped or filtered.

Processing Multiple Data Files

It is often desirable to process multiple data files at once, in order to combine the results into a single unified CSV output file.

For example, let’s say that we have just used the Spire Weather API to download a full forecast’s worth of GRIB2 data into a local directory called forecast_data/ . We can then read those filenames into a list and sort them alphabetically for good measure:

From here, we can iterate through the filenames and pass each one into a function that performs the steps outlined in the Processing the Data section of this tutorial.

Once all of our final DataFrames are ready, we can use pandas to concatenate them together like so (where final_dataframes is a list of DataFrames):

We end up with a combined DataFrame called output_df which we can save to an output CSV file like we did before:

Complete Code

Below is an operational Python script which uses the techniques described in this tutorial and also includes explanatory in-line comments.

The script takes three arguments:

The accumulated NWP data variable of interest

The local directory where the GRIB2 data is stored

For example, the script can be run like this:

Here is the complete code:

Final Notes

Using the CSV data output from our final script, we can now easily visualize the processed data in a free tool such as kepler.gl. We can also set thresholds for alerts, generate statistics, or fuse with other datasets.

Spire Weather also offers pre-created visualizations through the Web Map Service (WMS) API which you can read more about here.

For additional code samples, check out Spire Weather’s public GitHub repository.

Would you like to book a consultation?

Learn more about our Weather APIs and how Spire Weather can help you enable the data advantage.


How to convert a specific multipolygon to minimum polygons - Geographic Information Systems

This section describes functions for converting between GeoJSON documents and spatial values. GeoJSON is an open standard for encoding geometric/geographical features. For more information, see http://geojson.org. The functions discussed here follow GeoJSON specification revision 1.0.

GeoJSON supports the same geometric/geographic data types that MySQL supports. Feature and FeatureCollection objects are not supported, except that geometry objects are extracted from them. CRS support is limited to values that identify an SRID.

MySQL also supports a native JSON data type and a set of SQL functions to enable operations on JSON values. For more information, see Section 11.5, “The JSON Data Type”, and Section 12.18, “JSON Functions”.

Generates a GeoJSON object from the geometry g . The object string has the connection character set and collation.

If any argument is NULL , the return value is NULL . If any non- NULL argument is invalid, an error occurs.

max_dec_digits , if specified, limits the number of decimal digits for coordinates and causes rounding of output. If not specified, this argument defaults to its maximum value of 2 32 − 1. The minimum is 0.

seçimlər , if specified, is a bitmask. The following table shows the permitted flag values. If the geometry argument has an SRID of 0, no CRS object is produced even for those flag values that request one.

Flag Value Meaning
0 No options. This is the default if seçimlər is not specified.
1 Add a bounding box to the output.
2 Add a short-format CRS URN to the output. The default format is a short format ( EPSG: srid ).
4 Add a long-format CRS URN ( urn:ogc:def:crs:EPSG:: srid ). This flag overrides flag 2. For example, option values of 5 and 7 mean the same (add a bounding box and a long-format CRS URN).

Parses a string str representing a GeoJSON object and returns a geometry.

If any argument is NULL , the return value is NULL . If any non- NULL argument is invalid, an error occurs.

seçimlər , if given, describes how to handle GeoJSON documents that contain geometries with coordinate dimensions higher than 2. The following table shows the permitted seçimlər values.

Option Value Meaning
1 Reject the document and produce an error. This is the default if seçimlər is not specified.
2, 3, 4 Accept the document and strip off the coordinates for higher coordinate dimensions.

seçimlər values of 2, 3, and 4 currently produce the same effect. If geometries with coordinate dimensions higher than 2 are supported in the future, these values can be expected to produce different effects.

The srid argument, if given, must be a 32-bit unsigned integer. If not given, the geometry return value has an SRID of 4326.

GeoJSON geometry, feature, and feature collection objects may have a crs property. The parsing function parses named CRS URNs in the urn:ogc:def:crs:EPSG:: srid and EPSG: srid namespaces, but not CRSs given as link objects. Also, urn:ogc:def:crs:OGC:1.3:CRS84 is recognized as SRID 4326. If an object has a CRS that is not understood, an error occurs, with the exception that if the optional srid argument is given, any CRS is ignored even if it is invalid.

As specified in the GeoJSON specification, parsing is case-sensitive for the type member of the GeoJSON input ( Point , LineString , and so forth). The specification is silent regarding case sensitivity for other parsing, which in MySQL is not case-sensitive.


Videoya baxın: Qərbi Kaspi Universiteti - I kurs tələbələri 2019