Daha çox

Desktop for ArcGIS-də çoxbucaqlı kənarda ən yaxın kəsişmələr?

Desktop for ArcGIS-də çoxbucaqlı kənarda ən yaxın kəsişmələr?


İki qatım var, bir küçə şəbəkəsi və bir çoxbucaqlı və çoxbucaqlı sərhədin kənarında ən yaxın küçə kəsişmə nöqtələrini tapmaq istəyirəm. Məsələn, bəzi ərazilər polis tərəfindən bağlanıb və trafiği yönləndirməli olduqları bütün kəsişmələri tapmaq istəyirəm.

Xahiş edirəm ArcGIS 10.2-də asan bir həll varmı?

Nəticə çoxbucaqlının xaricindəki ən yaxın kəsişmələrin nöqtə təbəqəsi olmalıdır.


  1. Yerə görə bütün küçə xətlərini seçin sərhədi keçmək çoxbucağınızın.
  2. BOTH_ENDS seçimi ilə seçilmiş sətirlərdə Xüsusiyyət Diqqətlərini Nöqtələrə (Ətraflı lisenziya tələb olunur) istifadə edin. Xətt istiqamətinin çoxbucaqlı sərhədinizi keçməyinizə zəmanət verilmədiyindən, küçə xəttinin hər iki ucuna ehtiyacınız var.
  3. Çoxbucaqlı sərhəddə kəsişən / yaranan bütün yaradılan nöqtələri məkana görə seçin və silin. Qalan nöqtələr axtardığınız çoxbucaqlı sərhədin kənarındakı kəsişmələr olmalıdır.

Diqqət yetirin ki, bu həll yolunuzun hər (keçərli) kəsişmədə seqmentlərə ayrıldığını düşünür. Əks təqdirdə, pillə pillələrinə doğru olan zirvələr düzgün işləməyəcəkdir. Qabaqcıl bir lisenziyanız yoxdursa, ET Geotools kimi bunu edə bilən bir neçə üçüncü tərəf uzantısı ilə birlikdə axtarırsınızsa, burada digər suallarda müzakirə olunan məqamları yaratmaq üçün başqa üsullar var.


Desktop for ArcGIS-də çoxbucaqlı kənarda ən yaxın kəsişmələr? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

ArcGIS 9, ArcGIS sisteminin növbəti böyük versiyasıdır. ArcGIS 9, mövcud platformanı geniş geosessil, 3D vizuallaşdırma və inkişaf etdirici alətlər sahəsindəki böyük yeni imkanlarla genişləndirəcəkdir. ArcGIS Engine və ArcGIS Server adlı iki yeni məhsul da istifadəyə veriləcək.

Uyumluluk, keyfiyyət və yeniləmə asanlığı

ArcGIS 9-un əsas məqsədi mövcud ArcGIS 8.x funksionallığı və məlumat modelləri ilə tam uyğunluqdur və son istifadəçilər və inkişaf etdiricilər üçün sistemlərini yeniləməyi asanlaşdırır. Proqramın keyfiyyəti, testi və performansı, coğrafi verilənlər bazası ölçeklenebilirliğinde və raster işində davamlı əhəmiyyətə sahib olan bir çox səy göstərilməkdədir.

Qabaqcıl Geoprosessinq

ArcGIS 9, geosessil (məkan təhlili) üçün yeni yeni imkanlar təqdim edir. Xəritəçəkmə və məlumatların idarəedilməsi ilə yanaşı, geo-prosessinq CİS proqramının əsas imkanlarından biridir. Geoprosessinq istifadəçilərə inkişaf etmiş məkan təhlili aparmağa və sayt uyğunluğu analizi və məlumat dəstlərinin birləşməsi kimi tez-tez yerinə yetirilən tapşırıqları avtomatlaşdırmağa imkan verir. Ənənəvi olaraq bu kimi vəzifələri yerinə yetirmək üçün ArcInfo Workstation və ARC Makro Language (AML) istifadə edilmişdir.

ArcGIS 9-un sərbəst buraxılması ilə bütün əsas iş yeri geoprosessinq funksiyaları və daha çox şey ArcGIS Desktop-da mövcud olacaq və geodatabase xüsusiyyət sinifləri daxil olmaqla bütün dəstəklənən məlumat formatları ilə işləyəcəkdir. ArcGIS 9 geoprosessinq iki hissədən ibarətdir: yerləşdirmə funksiyaları, modellər, istifadəçi interfeysi alətləri və informasiya qutuları və skriptlər və geniş alətlər toplusu.

ArcGIS 9-dakı geoprosessinq alətləri müxtəlif yollarla istifadə edilə bilər. İstifadəçilər bir dialoqdan alətləri işə sala bilər, interaktiv olaraq vizual modellər yarada bilər və bir aləti icra etmək üçün ağıllı bir əmr sətirindən istifadə edə bilər və ya bir çox işdən istifadə edərək geosessil tapşırıqlarını avtomatlaşdırmaq üçün ssenarilər yaza bilər:

  • Dialoqlar & # 151Geoprosessinqdən istifadənin ən sadə yolu alət dialoqlarıdır. Dialoqlar, istifadəçilərə bir geosessil tapşırığını yerinə yetirmə prosesi boyunca rəhbərlik edir və lazımi parametrlər və əməliyyatlarda kömək edir.
  • Vizual Modellər və # 151Geoprosessinq alətləri, məlumat dəstlərini, prosesləri, parametrləri və fərziyyələri izləyən vizual bir modeldə birləşdirilə bilər. Geoprosessinq modelləri fərqli giriş məlumatları və funksiya parametrlərindən istifadə etməklə yaradıla bilər, saxlanıla bilər və yenidən istifadə edilə bilər, bu da istifadəçilərə alternativ ssenariləri asanlıqla araşdırmağa imkan verir.
  • Komanda Xətti & # 151Bütün geoprosessinq alətləri ağıllı bir komanda xətti ilə əldə edilə bilər. Komanda xətti əmrlər üçün avtomatik tamamlama və satır içi kömək təklif edir.
  • Skriptlər və # 151Skriptlər toplu proseslər yaratmaq, məlumatları çevirmək və hər hansı bir geoprosessinq alətindən istifadə etmək üçün asan bir yoldur. Bundan əlavə, modellər skript kimi qeyd oluna bilər və proqramçılar üçün xüsusi alətlər yaratması üçün yaxşı bir başlanğıc nöqtəsi təmin edir. Güclü, lakin istifadəsi asan, Python skript dili də daxil olmaqla bir çox standart skript dili dəstəklənir.

ArcGIS 9-da ArcToolbox, ArcMap, ArcCatalog, ArcScene və ArcGlobe daxilində yerləşdirilə bilən bir pəncərə halına gəlir. Ölçeklenebilir ArcGIS Masaüstü dizaynına uyğun olaraq, ArcToolbox geosərfləmə çərçivəsi ArcView, ArcEditor və ArcInfo arasında yaygındır. Məhsullar arasında dəyişən alətlərin sayıdır: ArcView və ArcEditor'da təxminən 30 vasitə, ArcInfo'da isə təxminən 200 alət var. ArcGIS 3D Analyst və ArcGIS Spatial Analyst kimi ArcGIS uzantıları alət qutusunu genişləndirir və 200-dən çox əlavə vasitə təmin edir.

Alətlərə nümunələr daxildir

  • Yerləşdirmə Alətləri və # 151Birləşmə, Kəsişmə, Silmək
  • Proximity Tools & # 151Buffer, Near, Point məsafəsi
  • Veri İdarəetmə Vasitələri & # 151 Xüsusiyyət Sınıfı Yaradın, Domen əlavə edin, Sahəni Silin
  • Səth Analizi Alətləri & # 151Aspect, Hillshade, Yamaç
  • Məlumat Dönüştürmə Vasitələri & # 151Faydalanma, Əhatə dairəsi, Rəqəmsal Yüksək Model və Geodatabana CAD

ArcGlobe: İnqilabçı 3D CIS

ArcGIS 9 3D Analyst ilk dəfə bütün dünya 3D görselləşdirməsini CBS-ə təqdim edir. Bu imkanlar ArcGlobe adlı yeni bir 3D masa üstü tətbiqi ilə əhatə olunur.

ArcGlobe artıq bir 3D dünyadakı georeferenced məlumat qatları kimi mövcud coğrafi məlumatlarla problemsiz şəkildə qarşılıqlı əlaqə qurma qabiliyyətinə malikdir. ArcGlobe, istifadəçiləri məlumatları bütün dünyaya bağlayaraq coğrafi məlumatları görselləşdirməyə imkan verir. ArcGlobe son dərəcə səmərəli və yüksək dərəcədə optimallaşdırılmış məlumat alma və görüntüləmə texnikalarından istifadə edərək, demək olar ki, məhdud olmayan coğrafi məlumatlara çıxış təmin edə bilər. Bu irəliləyiş qabiliyyətləri, ArcGlobe-un lokaldan qlobal miqyasda məlumatları təmsil edən raster, vektor və ərazi məlumat dəstlərini asanlıqla və ağıllı şəkildə idarə edə biləcəyini və ənənəvi 2D Xəritəçəkməsini aşdığını göstərir.

Tanıdılmış interaktiv xəritəçəkmə vasitələrindən istifadəçilər qlobal miqyasda məlumatları sındırmaq, soruşmaq və təhlil edə bilər və ya öz ərazilərini yaxınlaşdıra və öz qonşuluqlarının çox yüksək qətnamə hava fotoqrafiyasına baxa bilərlər. Bu, yeni, inkişaf etmiş bir indeksləmə və çoxhəlli bir məlumat əldə etmə üsulu istifadə edilərək əldə edilir. İstifadəçilər yalnız yaddaş cihazlarının ölçüsü və məlumatların əlçatanlığı ilə məhdudlaşacaqdır.

ArcGIS 9 3D Analyst, elmi vizualizasiyanı və real dünya simulyasiyasını artırmaq üçün həqiqi 3D simbologiyasına dəstək də əlavə edir.

Standartlara və Birlikdə İşləyə bilməyə Əsas Töhfə: Açıq Geodatabase Formatı

Esri'nin praktik qarşılıqlı fəaliyyətə davamlı bağlılığının bir hissəsi olaraq, ArcGIS 9, geodatabases üçün standart, açıq bir formatın nəşrini təqdim edəcəkdir. Bu, bütün verilənlər bazası növlərinə (məsələn, vektor, raster, sorğu ölçmələri və topoloji) giriş təmin edən bir XML şeması şəklində olacaqdır. Bu "GML profili" istifadəçilərə məlumat modellərini dərc etməyə və geodatabase məlumat dəstlərini tamamilə açıq və qarşılıqlı fəaliyyət şəraitində paylaşmağa imkan verəcəkdir. Bu, çərçivə və digər əsas məlumat dəstlərinin paylaşılmasını xeyli asanlaşdıracaqdır. Esri bunun 1990-cı illərdəki shapefile spesifikasiyasının yayımlanması ilə CİS cəmiyyəti ilə eyni təsir göstərəcəyini və bunun da sürətlə coğrafi məlumat oxumaq və yazmaq üçün bir sənaye standartına çevriləcəyini nəzərdə tutur.

Ətraflı Raster Dəstəyi

ArcGIS 9, raster saxlama, idarəetmə, sorğu və vizuallaşdırma üçün əhəmiyyətli inkişafları ehtiva edir. Bu təkmilləşdirmələr çox böyük raster geodatabazaları olan (yüzlərlə gigabayt-terabayt) istifadəçilər üçün xüsusilə nəzərə çarpacaqdır. Rasterləri idarə etmək, araşdırmaq və yaratmaq üçün yeni bir istifadəçi interfeysi təqdim ediləcəkdir. ArcGIS 9 ayrıca raster atributu və məkan əsaslı sorğu və seçim əlavə edəcəkdir. Rasters, ArcGIS 9-da geodatabanın tam xüsusiyyətli bir hissəsinə çevrilərək, raster masalarında versiya yaratmağa imkan verir və rasterləri və vektorları birləşdirir və saxlayır.

Yaradıcılar üçün yeni: ArcGIS Mühərriki

ArcGIS sisteminin son beş ildə CİS-in inkişafına verdiyi böyük töhfələrdən biri də geliştirici alətləri və özəlləşdirmə asanlığı üçün qurduğu standartdır. ArcGIS 9 bu təməl üzərində qurulur və ArcGIS Engine adlı yeni inkişafa yönəlmiş məhsul əlavə edir.

ArcGIS Engine, ArcGIS həllərinin yaradılması və yerləşdirilməsi üçün bir geliştirici məhsuludur. ArcGIS Mühərriki ArcObjects, çapraz platforma, ArcGIS qurmaq üçün istifadə olunan C ++ komponent texnologiya çərçivəsindən hazırlanmışdır. ArcGIS Engine ilə inkişaf etdiricilər, ArcGIS Desktop tətbiqetmələrinin (ArcMap, ArcCatalog) eyni maşın üzərində olmasını tələb etmədən həll yolları qurub müştərilərə təqdim edə biləcəklər.

ArcGIS Engine .NET, Component Object Model (COM), Java və C ++ daxil olmaqla bütün standart inkişaf mühitlərini və bütün əsas əməliyyat sistemlərini dəstəkləyir. Bundan əlavə, inkişaf etdiricilər ArcGIS uzantılarında mövcud olan bəzi funksiyaları yerləşdirə biləcəklər.

Yeni Server Mərkəzli GIS: ArcGIS Server

ArcGIS 9-da tətbiq ediləcək ən əhəmiyyətli memarlıq dəyişikliyi ArcGIS Serverdir. ArcGIS 9-a qədər inkişaf etmiş CBS funksionallığı yalnız masa üstü kompüterlər üçün mövcud idi. Müştəri / Server hesablama bir verilənlər bazasında ümumi məlumatlara ortaq giriş təmin edir və İnternet hesablama məlumatların veb giriş üçün yayımlanmasına imkan verir, lakin mərkəzləşdirilmiş şəkildə idarə olunan, şəbəkə mərkəzli, server əsaslı CBS-i tam CİS imkanları ilə yaratmaq mümkün olmamışdır . Bu, ArcGIS Server-in vizyonudur. ArcGIS 9-un inkişafı əsnasında Esri, bütün ümumi inkişaf mühitlərini (.NET, Java, COM, C ++) dəstəkləmək üçün bütün əsas server platformalarında işləmək üçün server kompüterlərində yerləşdiriləcək əsas ArcGIS platformasını yenidən qurdu və bütün güclü Xəritəçəkmələri daxil etdi. hal-hazırda ArcGIS Desktop məhsullarında mövcud olan sorğu, təhlil və geo-işləmə imkanları.

ArcGIS Server 9, əsasən müştəri / server və ya Veb xidmətləri mühitində server CIS tətbiqetmələri yaratmaq istəyən müəssisə məlumat sistemi inkişaf etdiriciləri / inteqratorları üçün nəzərdə tutulmuşdur. Esri'nin digər iki müəssisə tətbiqi serverini tamamlayır: Ticarət verilənlər bazası idarəetmə sistemindəki (DBMS) məkan məlumatlarına daxil olmaq üçün istifadə olunan ArcSDE və yüksək həcmli İnternet geopublishing üçün istifadə olunan ArcIMS.


2 Cavab 2

Aşağıda göstərilən nəticələr bağlamanın yola yaxın olduğu ehtimalına əsasən göstərilmişdir:

Yaratmaqla buna nail olmaq olar görmə xətləri yolda çox nöqtədən. Bu xətlərin yolda yalnız bir nöqtə üçün göstərildiyini unutmayın:


  • yolunuzu sıxlaşdırın və xüsusiyyət zirvələrini nöqtələrə çevirin. Bu, qırmızı ilə göstərilən nöqtələr yaradacaqdır.
  • Həndəsə atributlarını nöqtələrə və bufer nöqtələrini 100 m əlavə edin. Xüsusiyyət zirvələrini nöqtələrə çevirin (qırmızı nöqtələrdən çıxan şüalar üçün son nöqtələr olacaq). Sahə kalkulyatorundan istifadə edərək istənilən sahəni, lakin XY sahələrini unikal adla doldurun.
  • Hər bir şüa üçün başlanğıc nöqtələri yaratmaq üçün bufer nöqtələrində X və Y sahələrini istifadə edin (XY hadisə qatını düzəldin). Tədbir qatını CLONES adlanan nöqtələrə çevirin.
  • Tamponda KLONLARI və nöqtələri birləşdirin və hər qırmızı nöqtədən çıxan 72 şüa şəbəkəsi yaratmaq üçün nöqtələri və unikal identifikatoru istifadə edin. (Nəticələri yaxşılaşdırmaq üçün təpələrini çıxarmadan əvvəl tamponlarda sıxlaşmağı düşünün, əks halda 5 dərəcə şüalar yola bağlı dar bağlamanı əldən verə bilər)
  • İndi qalan şey şüaları bağlama ilə silməkdir. Ancaq silmək çox yavaş və etibarlı bir vasitədir, buna görə də bağlamaların xaricində forma (çəhrayı) yaratdım və şüaları kəsmək üçün istifadə etdim. (Bu çoxbucağı əldə etmək üçün bağlamaların bağlamaları ilə bağlamadan istifadə edin).
  • Silinmiş şüaları potensial olaraq çox hissədən tək hissə xüsusiyyətlərinə çevirin. Yollarla kəsişməyənləri silin. Yerləri bağlamaları seçmək üçün qalan şüalardan istifadə edin.

Bu addımlar @Richardın təklif etdiyi kimi bir növ Görmə Xətti əməliyyatını həyata keçirir.


XY Koordinatlarını əlavə edin, çox nöqtəyə Point_X, Point_Y əlavə edin.
---- Və ya Point_X, Point_Y centroid dəyərlərini doldurmaq üçün Həndəsəni Hesablayın.

Qırmızı Xəttə qədər olan Çox Poliqonlar yaxınlığında, YER daxildir.
---- Lots FC-ə Near_X, Near_Y əlavə edir

XYToLine_manage, Point_X, Point_Y, Near_X, Near_Y, XYLine_fc olaraq çıxdı.

---- Lot centroids-dən Qırmızı Xəttin ən yaxın nöqtəsinə qədər yaradılan Xəttlər

SpatialJoin, Giriş XYLine_fc, Çox. SPjoin_fc olaraq çıxış.

---- Sahə xəritəsi pəncərəsində IDS adlı yeni bir sahə əlavə edin

---- ID.-yə Lot.objectid və ya Lot.fid əlavə edin

---- Birləşdirmə qaydasını Qoşulun, vergül olaraq ayırıcı kimi təyin edin

---- (Birdən çox lotu kəsişən sətirlərin IDS-də 2,3,4-dən çox ID-si olacaq)


Select_by_Attribute, ID-lərin '%,%' kimi olmadığı SPjoin_fc qeydlərini seçin.


GeoScaler proqramı ilə geoloji xəritələrin ümumiləşdirilməsi: Case study yanaşması

Xəritələrin ümumiləşdirilməsi sürətlə səthi və əsas geologiyada mühüm bir vəzifə halına gəlir, çünki daha geniş ərazi və sərhədlərarası tərtiblər əvvəlcə daha spesifik sahələri təsvir edən xəritələrdən hazırlanır. Bununla birlikdə, bütün proses hələ kifayət qədər ətraflı şəkildə müəyyənləşdirilməyib və nisbətən az sayda avtomatlaşdırılmış vasitə mövcuddur. Bundan əlavə, mövcud alətlər ilk növbədə topoqrafik xəritələrin ümumiləşdirilməsi üçün hazırlanmışdır və geologiyaya xas olan ehtiyacları qarşılamır. Burada sırasıyla səthi və əsas geologiya xəritələrinin ümumiləşdirilməsinə yanaşmamızı təsvir edən iki nümunə işi təqdim edirik. Tapşırığı yerinə yetirmək üçün Kanada Geoloji Tədqiqat Kvebek şöbəsinin Laboratoire de cartographie numérique et de photogrammétrie (LCNP) -də hazırlanmış GeoScaler proqramını işə saldıq (Versiya 2009). Proqram İnternet üzərindən pulsuzdur, lakin ArcGIS (ArcInfo) lisenziyası tələb olunur. 1: 100.000 miqyaslı 14 xəritədən 1: 250.000 miqyaslı dörd səthi geologiya xəritəsi hazırlandı, altı əsas daş xəritənin tək bir tərtibatı 1: 125000 - 1: 500.000 miqyasda ümumiləşdirildi. Hər hansı bir ümumiləşdirmə məşqinə, tətbiq olunan proqram təminatına, məqsədlərə, giriş məlumatlarına, əsas ümumiləşdirmə addımlarına və son nəticələrə yaxınlaşmaq üçün lazım olan ümumi mülahizələri təsvir edirik. Bütün ümumiləşdirilmiş xəritələr geoloji xəritələşdirmə üzrə mütəxəssislər tərəfindən müsbət qiymətləndirilmiş və səthi xəritələr dərc edilmişdir.

Əsas məqamlar

► Səthi və əsas geologiya xəritələrinin ümumiləşdirilməsinə yanaşmamızı təsvir edirik. ► Təsvirdə nümunə olaraq iki xüsusi vəziyyət araşdırması istifadə edilmişdir. ► GeoScaler, metodologiyamızı saran və avtomatlaşdıran bir proqram vasitəsi təqdim olunur. ► Təqdim olunan ümumiləşdirmə metodologiyası yüksək keyfiyyətli xəritə məhsulları ilə nəticələnir. ► Təsvir edilmiş yanaşmadan istifadə edərək hazırlanan dörd xəritə artıq dərc edilmişdir.


Dərs 4- Sahə öncəsi Masaüstü Məlumat

Bu dərs, özünüz nümunə götürməyə hazır olduqdan sonra tarlaya çıxmazdan əvvəl hədəf bataqlığınız barədə məlumatların toplanmasını əhatə edir (sahə təlimi üçün seçilmiş sulu ərazilər haqqında məlumat veriləcək). Bu məlumatların toplanması (1) əvvəllər müəyyən edilmiş mövcud bataqlıq məkan sənədləri ilə son peyk görüntüləri arasındakı uyğunsuzluqları müəyyən etmək, (2) landşaft vəziyyəti ilə bağlı sualları cavablandırmaq, (3) sahədəki şərh üçün xəritələr və qeydlər hazırlamaq və ( 4) bəlkə də bir dəfə daha çox araşdırmaq istədiyiniz stresləri müəyyənləşdirin.

İstifadəçilər müxtəlif onlayn xəritəçəkmə vasitələrini gəzmək və əsas məkan sorğularını qurmaqla bir qədər tanış olmalıdırlar. Yoldaş sənədlərinə baxın: Bataqlıq ərazilərin sağlamlığının qiymətləndirilməsinə dair protokol (Fletcher və digərləri, 2020 bundan sonra & ldquothe Protocol & rdquo adlandırılacaq) və FREP sulak ərazilərinin texniki rəhbər sənədində addım-addım yönəldilməklə birlikdə toplanacaq ofis əsaslı məlumatların hamısı haqqında daha ətraflı məlumat üçün mövcuddur (Mövcud: Meşə və ərazi Qiymətləndirmə Proqramı Balığı / Riparian Monitorinq - British Columbia Əyaləti (gov.bc.ca).

Bataqlıq ID: Sulak ərazi kimliyini qeyd edəcəksiniz ki, dosyanızı nəzərdən keçirən başqaları nümunə götürdüyünüz eyni sulağı tapsın və şərhinizi izah edən çoxbucaqlı məlumatlara baxsın. Sənədləşdiyiniz bataqlıq ərazilərindən gələ biləcəyi fərqli mənbələr ola bilər.

Bio-geoklimatik təsnifat: Biyogeoklimatik təsnifat, bataqlıq bitkiləri birliyini təsnifləşdirməyinizə, sulak sahil kənar sahilinizi (W1 - W5) və əlaqəli sahil idarəetmə zonalarını təyin etməyinizə və 2 kilometr məsafədəki yetkin və yaşlı böyümə meşəsinin miqdarına dair bir hədəfi müəyyənləşdirməyinizə kömək etmək üçün sənədləşdirilmişdir. Bu məlumatları iMapBC-dən necə əldə etmək barədə addım-addım təlimatlar üçün WMREE texniki rəhbər sənədini nəzərdən keçirin.

Təbii narahatlıq növü: Təbii Narahatlıq növləri, yanğın kimi narahatlıqlar səbəbindən meşə sahələrinin nə qədər təbii şəkildə bərpa olunduğunu izah edən geniş kateqoriyalardır. Təbii narahatlıq növü, bataqlıq ərazinizdən 2 km məsafədə hədəf yetkin və yaşlı böyüyən meşəni təyin etmək üçün sənədləşdirilmişdir. Təbii Narahatlıq Növü iMapBC-də də tapıla bilər.

Hidrogeomorfik sistem: Mənzərədəki mövqeyinə əsasən suyun ərazini necə tutduğunu ən yaxşı izah edən hidrogeomorfik vəziyyəti təyin edəcəksiniz.

Dəniz sistemlər gelgitdən təsirlənir və sahil boyunca meydana gəlir.

Estuari sistemlər şirin su flüvial və dəniz mühitlərinin qovuşduğu yerdədir.

Flüvial sistemlər şirin su axınları və ya daşqın hadisələrindən təsirlənən və eroziya, çökmə və çökmə proseslərindən təsirlənə bilən çaylarla əlaqələndirilir.

Su zavodu bataqlıqlar böyük şirin su hövzələri (məsələn, göllər) ilə əlaqələndirilir, çökmə, daşqın və dalğa hərəkətlərindən də təsirlənə bilər.

Palustrin sistemlər göllərdən və ya flüvial proseslərdən təsirlənmir və bir neçə alt kateqoriya var: Hövzələr & amp Hollows Ponds & amp Çuxurlar və Sızma Yamacları. Hövzələr və ampullər topoqrafik aşağı nöqtələrdə baş verir, suyun yaxınlığında və ya səthində su əsasən yeraltı və yağış suyundan alır. Hovuzlar & amp; Çuxurlar ümumiyyətlə kiçik su hövzələrinin yanındadır. Sızma yamacları yeraltı suların yaxınlığında və ya səthində olduğu meylli ərazilərdə baş verir.

Şəkil: Hidrogeomorfik sistem tiplərinə nümunələr.

Birinci Millətlər tez-tez ənənəvi ərazilərində baş verən fəaliyyətlər, o cümlədən sulak ərazilərin sağlamlığını qiymətləndirməklə maraqlanırlar. Birinci Birinci Millətlər cəmiyyəti mənəvi, mədəni və balıq, vəhşi təbiət və bitkilərin yığımı kimi istifadə üçün sulak ərazilərlə sıx əlaqələrə malikdir. Yerli Birinci Millətlərin qiymətləndirmə prosesinə cəlb edilməsi və iştirak etmək imkanlarının təmin edilməsi vacibdir. Hansı Birinci Millətlə əlaqə qurulacağını müəyyən etmək üçün, http://maps.gov.bc.ca/ess/hm/cadb/ ünvanındakı Xəritəçəkmə vasitəsini istifadə edin. Bunun necə ediləcəyi barədə addım-addım təlimatlar FREP sulak ərazilərinin texniki rəhbər sənədində tapıla bilər.

Bataqlıq ölçüsünü kvadrat metrlə hesablayacaqsınız. Əgər Təzə Su Atlası bataqlıq təbəqəsi kimi rəqəmsallaşdırılmış bir təbəqə sizi qane edirsə, ümumiyyətlə həmin təbəqənin atribut məlumatları daxilində ərazini tapa bilərsiniz (iMapBC daxilində görünür). Bununla birlikdə, bataqlıq ərazilər eramızdan əvvəl çox zəif bir şəkildə xəritələnmişdir, buna görə hər hansı bir məkan xəttini görüntü və / və ya meşə şirkəti tərəfindən hazırlanmış Sahə Planı ilə müqayisə etmək yaxşıdır. Mövcud məkan təbəqələrində təsvir olunan bataqlıq poliqonunun düzgün olmadığından şübhələnirsinizsə, bataqlıq ərazinizin sərhədlərini rəqəmləşdirməlisiniz. FREPmap istifadəçiləri üçün (yalnız hökumət), çəkmə alətindən istifadə edərək bataqlığınızın ölçüsünü ölçə bilərsiniz.

Qiymətləndirmə çoxbucağı, bataqlıq ətrafındakı 10 metrlik bir buferi əhatə edəcək və bu da ArcMap və ya FREPmap alətlərindən istifadə edərək çəkilə və hesablana bilər. Qiymətləndirilən ümumi poliqon: Qiymətləndirilən ümumi poliqon (m 2) = [Sulak ərazi + 10 m dağlıq sahil tamponu qiymətləndirildi].

Bataqlıq Riparian Sınıfı: Ripar sinifləri sulak ərazinin ölçüsünə və biogeosiqlim zonasına əsaslanır. Qeyd: Su-bataqlıq kompleksi (W5) sahildəki idarəetmə sahələri üst-üstə düşən iki və ya daha çox fərdi sulu ərazidən və 5 ha və ya daha çox sulu ərazinin birləşdirilməlidir. Qiymətləndirilən bataqlığın hansı bataqlıq sahilində yerləşdiyini müəyyənləşdirmək üçün aşağıdakı düyməni istifadə edin.

Riparian İdarəetmə Sahəsi (RMA): RMA, sahil idarəsinin spesifik ağac kəsmə reseptlərinə münasibətdə tətbiq olunduğu bir sahil sahəsinin və ya bataqlığın yanında meşəlik ərazidir. RMA Riparian Sınıflandırması ilə təyin edilir və Riparian Management Zone (RMZ) və Riparian Reserve Zone (RRZ).

Riparian Reserve Zone (RRZ): RRZ RMA-da yerləşir və RMA sahəsinin bir hissəsini təşkil edir. RRZ-də meşəçilik əməliyyatları aparılmayacaq. RRZ-nin genişliyi Bataqlıq Riparian Təsnifatından asılı olacaqdır.

Riparian İdarəetmə Zonası (RMZ): RMZ RMA daxilindədir və müəyyən edilmiş yığım və meşə təsərrüfatı fəaliyyətlərinin hələ də davam edə biləcəyi yerlərdə. Ümumiyyətlə, bu sahədə kəsik blokunun qalan hissəsi ilə müqayisədə daha yüngül bir narahatlıq izi gözlənilir. Müxtəlif idarəetmə üsulları ayaq izini yüngülləşdirməyə kömək edə bilər, məsələn qismən biçmə, satıla bilməyən taxta və digər örtük təbəqələrinin saxlanması və RRZ-yə və ya meşəlik sulak sahəyə külək atmağı azaltmaq üçün satılan ağacın lələk / stubing.


& # x27Mənbə qatının xüsusiyyətləri daxilində x% olan xüsusiyyətləri seçin & # x27?

Salam, ArcMap'daki & # x27select by location & # x27 funksiyası mənə mənbə təbəqəsi xüsusiyyətindəki xüsusiyyətləri & # x27 seçmə və ya tamamilə mənbə təbəqəsi xüsusiyyətlərinə daxil olan xüsusiyyətləri & # x27 seçmə imkanı verir.

Mənbə xüsusiyyəti daxilində, demək olar ki, 80% və ya daha çox olan xüsusiyyətləri seçmək də mümkündürmü? Bunu Qgisdə etmək imkanı da açıqdır. Əvvəlcədən təşəkkür edirəm

Bəlkə əvvəlcə Birlik edin ki, kəsişən çoxbucaqların üst-üstə birləşməsi olan yeni xüsusiyyətlərə sahib ola biləsiniz (çoxbucaqlılardan danışdığınızı düşünsək). Yeni xüsusiyyətlər kəsişmə şəklinə sahib olacaq, ancaq orada kəsişənlərin şəxsiyyət vəsiqələri olacaqdır. Sonra yeni çoxbucaqlıların sahəsini hesablaya və orijinal maraq poliqonlarına nisbətən faiz əldə edə bilərsiniz. İndi birləşməsi orijinal sahənin müəyyən bir faizi olan orijinal çoxbucaqlıların şəxsiyyət vəsiqələrini əldə edə bilərsiniz. Ola bilər. Telefonda.


Ən yaxın təsis təhlili dərsləri

Ən yaxın təsis analizi təbəqəsi altı şəbəkə təhlili sinifindən ibarətdir.

Hər sinifin ümumi xülasəsi və xüsusiyyətlərinin təsviri aşağıdakı hissələrdə verilmişdir.

Obyektlər sinfi

Bu şəbəkə təhlili sinfi, ən yaxın təsis analizlərində başlanğıc və ya bitmə nöqtəsi kimi istifadə olunan şəbəkə yerlərini saxlayır.

Ən yaxın yeni bir obyekt təhlili qatı yaradıldıqda, Obyektlər sinfi boşdur. Yalnız şəbəkə yerləri əlavə edildikdə doldurulur. Təhlili həll etmək üçün minimum bir obyekt və bir hadisə lazımdır.

Müəssisə xüsusiyyətləri

Sistem tərəfindən idarə olunan şəxsiyyət sahəsi.

Şəbəkə analiz obyektinin coğrafi yerini göstərən həndəsə sahəsi.

Şəbəkə analiz obyektinin adı.

(məsələn, Dəqiqələrin şəbəkə üçün empedans olduğu Attr_Minutes)

Bu xüsusiyyət, şəbəkə yeri üçün empedans dəyərini saxlayır.

DriveTime'ı empedans olaraq istifadə edərək yanğın hadisəsinə ən yaxın üç yanğın stansiyasını tapmaqdan nümunə götürün. Attr_DriveTime, tesis üçün seçmə müddətini saxlaya bilər. İşə çıxma müddəti, bir ekipajın müvafiq qoruyucu cihazları bağlamaq və yanğın stansiyasından çıxması üçün nə qədər vaxt lazımdır.

(məsələn, DriveTime-in şəbəkə üçün empedans olduğu Cutoff_DriveTime)

Bir müəssisədən ən yaxın hadisəni axtararkən, ArcGIS Şəbəkə Analisti empedans üçün kəsmə dəyərindən istifadə edə bilər. Kəsmə dəyərindən kənar hər hansı bir hadisə axtarılmayacaq.

Bir obyekt üçün Cutoff_ [Empedance] qurulmayıbsa, ən yaxın tesis analizi Layer Properties informasiya qutusundakı analiz parametrlərində göstərdiyiniz Default Cutoff Value istifadə edəcəkdir. Varsayılan Kəsmə Dəyəri & ltNone & gt olaraq ayarlanırsa, nə qədər olacağından asılı olmayaraq ən yaxın hadisə tapılacaqdır.

Bu dörd xüsusiyyət birlikdə, obyektin yerləşdiyi şəbəkədəki nöqtəni təsvir edir.

Bu əmlak, nəqliyyat vasitəsi gəldikdə və ya çıxdıqda vasitənin hansı tərəfində olmasını istədiyinizi müəyyənləşdirməyə imkan verir. Nəqliyyat vasitəsinin yalnız bir tərəfdən bir obyektə gəlməsini / çıxmasını tələb edən hər hansı bir analiz üçün nəqliyyat vasitəsinin sağ tərəfini (1) və ya nəqliyyat vasitəsinin sol tərəfini (2) dəyərlərindən istifadə edə bilərsiniz. Bir nəqliyyat vasitəsinin hər iki tərəfindən gəliş / getməyə icazə verilirsə, standart dəyəri istifadə edin: Nəqliyyat vasitəsinin hər iki tərəfi (0).

Ən yaxın təsis analizləri üçün, Dönmə qadağandır (3) dəyəri avtomobilin hər iki tərəfi ilə eyni funksiyanı yerinə yetirir.

  • tamam (0) - Şəbəkə yeri etibarlıdır.
  • Yerləşməyib (1) - Şəbəkədəki yer müəyyən edilə bilməz.
  • Şəbəkə elementi yerləşmir (2) —Şəbəkə məkanının olması lazım olduğu şəbəkə elementi tapıla bilməz. Bu, bir şəbəkə kənarı silindikdə və şəbəkə yeri yenidən hesablanmadıqda baş verə bilər.
  • tamam (0) - Şəbəkə yeri uğurla qiymətləndirildi.
  • Element keçilə bilməz (3) —Şəbəkə yerinin yerləşdiyi şəbəkə elementi keçilə bilməz. Bu, şəbəkə elementi bir məhdudlaşdırma atributu ilə məhdudlaşdıqda baş verə bilər.
  • Yanlış sahə dəyərləri (4) —Şəbəkə yerinin sahə dəyərləri analiz qatının kodlanmış və ya aralıq sahələrinin xaricinə düşür. Məsələn, mənfi rəqəm müsbət rəqəmlərin tələb olunduğu yerdə mövcud ola bilər.
  • Çatmadı (5) - Şəbəkə məkanına həll edən şəxs gələ bilməz.

Hadisələr sinfi

Bu şəbəkə təhlili sinfi, ən yaxın obyekt analizlərində başlanğıc və ya bitmə nöqtəsi kimi istifadə olunan şəbəkə yerlərini saxlayır. İstər başlanğıc, istərsə də bitmə nöqtələri, hadisələr hər zaman bağlı obyektdən marşrutun əks tərəfində olur.

Ən yaxın yeni bir obyekt təhlili təbəqəsi yaradıldıqda, hadisələr sinfi boşdur. Yalnız şəbəkə yerləri əlavə edildikdə doldurulur. Təhlili həll etmək üçün minimum bir obyekt və bir hadisə lazımdır.

Hadisə xüsusiyyətləri

Sistem tərəfindən idarə olunan şəxsiyyət sahəsi.

Şəbəkə analiz obyektinin coğrafi yerini göstərən həndəsə sahəsi.

Şəbəkə analiz obyektinin adı.

Bu əmlak hadisə üçün tapılması lazım olan obyektlərin sayını saxlayır.

Bu xassə & ltNull & gt xaricində bir dəyərə qoyulursa, analiz qatı üçün tapılacaq obyektlərin sayı ləğv edilir. Əvvəlcədən ləğv etdiyi analiz təbəqəsi xüsusiyyəti, Layer Properties informasiya qutusunun Analiz Ayarları nişanında Tapılan İmkanlardır.

(məsələn, Dəqiqələrin şəbəkə üçün empedans olduğu Attr_Minutes)

Bu xüsusiyyət, şəbəkə yeri üçün empedans dəyərini saxlayır.

Məsələn, DriveTime'ı empedans olaraq istifadə edən yanğın hadisəsindən ən yaxın üç yanğın stansiyasını tapırsınızsa, Attr_DriveTime mülkü yanğın hadisəsində sərf olunan vaxtı saxlaya bilər. Yanğınsöndürənlərin avadanlıqlarını bağlayıb yanğınla söndürməyə başlamaları üçün bu vaxt ola bilər.

(məsələn, DriveTime-in şəbəkə üçün empedans olduğu Cutoff_DriveTime)

Bir müəssisədən ən yaxın hadisəni axtararkən bir empedans dəyəri daxil edə bilərsiniz. Kəsmə dəyərindən kənar hər hansı bir hadisə axtarılmayacaq və nəticələrə daxil edilməyəcəkdir.

Bir obyekt üçün Cutoff_ [Empedance] təyin edilməyibsə, ən yaxın təsis analizi Layer Properties informasiya qutusunun Analiz Ayarları nişanında quraşdırılmış default limit dəyərindən istifadə edəcəkdir. Varsayılan kəsmə dəyəri də təyin edilmirsə, nə qədər olacağından asılı olmayaraq ən yaxın hadisə tapılacaqdır.

Bu dörd xüsusiyyət birlikdə, obyektin yerləşdiyi şəbəkədəki nöqtəni təsvir edir.

Bu əmlak, vasitə gəldikdə və ya çıxdıqda hadisənin nəqliyyat vasitəsinin hansı tərəfində olmasını istədiyinizi təyin etməyə imkan verir. Avtomobilin yalnız bir tərəfdən bir hadisənin gəlməsini / yola getməsini tələb edən hər hansı bir analiz üçün nəqliyyat vasitəsinin sağ tərəfini (1) və ya nəqliyyat vasitəsinin sol tərəfini (2) dəyərlərindən istifadə edə bilərsiniz. Bir nəqliyyat vasitəsinin hər iki tərəfindən gəliş / getməyə icazə verilirsə, standart dəyəri istifadə edin: Nəqliyyat vasitəsinin hər iki tərəfi (0).

Ən yaxın təsis analizləri üçün, Dönmə qadağandır (3) dəyəri avtomobilin hər iki tərəfi ilə eyni funksiyanı yerinə yetirir.

  • tamam (0) - Şəbəkə yeri etibarlıdır.
  • Yerləşməyib (1) - Şəbəkədəki yer müəyyən edilə bilməz.
  • Şəbəkə elementi yerləşmir (2) —Şəbəkə məkanının olması lazım olduğu şəbəkə elementi tapıla bilməz. Bu, bir şəbəkə kənarı silindikdə və şəbəkə yeri yenidən hesablanmadıqda baş verə bilər.
  • tamam (0) - Şəbəkə yeri uğurla qiymətləndirildi.
  • Element keçilə bilməz (3) —Şəbəkə yerinin yerləşdiyi şəbəkə elementi keçilə bilməz. Bu, şəbəkə elementi bir məhdudlaşdırma atributu ilə məhdudlaşdıqda baş verə bilər.
  • Yanlış sahə dəyərləri (4) —Şəbəkə yerinin sahə dəyərləri analiz qatının kodlanmış və ya aralıq sahələrinin xaricinə düşür. Məsələn, mənfi rəqəm müsbət rəqəmlərin tələb olunduğu yerdə mövcud ola bilər.
  • Çatmadı (5) - Şəbəkə məkanına həll edən şəxs gələ bilməz.

Marşrutlar sinfi

Route sinfi analizin nəticələnən marşrutunu və ya marşrutlarını saxlayır. Digər xüsusiyyət qatlarında olduğu kimi, simbologiyasına Layer Properties informasiya qutusundan daxil olmaq və dəyişdirmək olar.

Route sinfi, analiz tamamlanana qədər boş olan yalnız bir çıxış sinfidir. Ən yaxın obyektlər tapıldıqdan sonra marşrutlar Şəbəkə Analisti pəncərəsində göstərilir.

Marşrut xüsusiyyətləri

Sistem tərəfindən idarə olunan şəxsiyyət sahəsi.

Şəbəkə analiz obyektinin coğrafi yerini göstərən həndəsə sahəsi.

Ən yaxın müəssisə marşrutunun adı əlaqəli obyektin və hadisənin adlarına əsaslanır.

Müəssisənin adı ilk olaraq hadisəyə təsis seçilmiş səyahətdən təhlil qat ayarıdırsa. Məsələn, Müəssisə 5 - Hadisə 3, Müəssisə 5-dən Hadisə 3-ə gedən marşrutu göstərir.

Müəssisədəki hadisə seçilirsə, hadisə adı əvvəlcə, Hadisə 3 - Müəssisə 5-dir.

Marşrutun ziyarət etdiyi obyektin unikal şəxsiyyət vəsiqəsi.

Əlaqədar hadisə üçün tapılan bütün obyektlər arasındakı obyektin dərəcəsi, ən yaxın obyektin 1 dərəcəsinə sahibdir.

Hadisəyə çatarkən və ya çıxarkən hadisənin nəqliyyat vasitəsinin tərəfini təsvir edir. 1 dəyəri vasitənin sağ tərəfini, 2 dəyəri sol tərəfini göstərir.

Müəssisəyə gələrkən və ya ondan çıxarkən, nəqliyyat vasitəsinin yan tərəfini təsvir edir. 1 dəyəri nəqliyyat vasitəsinin 2 sağ tərəfi sol tərəfi göstərir deməkdir.

Marşrutun ziyarət etdiyi hadisənin unikal şəxsiyyəti.

(məsələn, Dəqiqələrin şəbəkə üçün empedans olduğu Total_Minutes)

Müəssisə ilə hadisə arasındakı marşrutun məcmu dəyəri. Bu sahə empedans atributu və istənilən yığılma atributları üçün yaradılır.

Nöqtə, xətt və çoxbucaqlı maneələr

Maneələr, şəbəkənin bəzi hissələrini müvəqqəti məhdudlaşdırmağa, empedans əlavə etməyə və empedansı genişləndirməyə xidmət edir. Yeni bir şəbəkə təhlili təbəqəsi yaradıldıqda, maneə sinifləri boş olur. Bunlar yalnız obyektləri əlavə etdiyiniz zaman doldurulur, lakin maneələr əlavə etmək lazım deyil.

Baryerlər bütün şəbəkə analiz qatlarında mövcuddur, buna görə ayrı bir mövzuda təsvir olunurlar.


Data Management alət qutusu

Alət dəsti dəyişir

  • Qrafik alət dəsti: bu yeni alət dəsti qrafik yaratmaq və saxlamaq üçün alətlərdən ibarətdir.
  • Paket alət dəsti: bu yeni alətlər dəsti və xəritələri qablaşdırmaq və birləşdirmək üçün alətlər ehtiva edir.
  • Raster toolset: new toolsets have been added inside the raster toolset. Many new tools can be found within those toolsets. Also existing tools that used to be in the Raster toolset have been moved down into the new toolsets. The new toolsets are Mosaic Dataset, Raster Catalog, Raster Dataset, Raster Processing and Raster Properties

Improved tools

A new parameter has been added to define the area to replicate based on geometry. Using this parameter, you can define boundary of the replica based on a non-rectangular shape such as a country or state border.

Another new parameter has been added to can be used where creating a 1 way replica. Another new parameter has been added to specify if archiving will be used instead of versions to determine the changes to send when synchronizing.

A parameter has been added to control if the output will be polygon or polylines.

The point type parameter has a new DANGLES option. This new option means only vertices at end of dangling line segments will be written to the output feature class.

A new parameter was added control if the output will have unique lines at coindicent boundaries and left-right neighborhood attributes OR if the output lines will simply be individual polygon feature's boundaries with all attributes.

A new parameter was added specify a Z field from the input table which will be assigned as Z coordinates to the output points.

Two new spatial relationships have been added: INTERSECT_3D and WITHIN_A_DISTANCE_3D. Also the algorithm has been improved to process much larger data and complete these operations in shorter amount of time.

A new parameter has been added to control if the lyr file will store a relative path or absolute path to the source dataset.

A new parameter has been added to convert the colormap to a RGB on the output dataset.

Can now use a CLR (colormap) or ACT (Adobe color table) file to specify the colormap.

A new parameter controls which version of geodatabase will be created, either the current or a geodatabase from a previous version such at 9.3 or 9.2.

New tools

Registers feature classes, tables, and raster layers that were created outside of the geodatabase with the geodatabase in order for them to fully participate in geodatabase functionality.

Upgrades a geodatabase to the latest release to take advantage of new functionality available in the latest release of ArcGIS. Valid input is a personal or file geodatabase or an sde connection file or connection information for an ArcSDE geodatabase.

This tool converts a table to two-point lines based on an x-coordinate field, y-coordinate field, bearing field, and distance field.

Splits extremely long lines or large polygons into smaller, more manageable features.

Creates a the minimum rectangle, circle, convex hull that will cover the input feature (or group of input features).

Creates line features from points.

Splits line features based on intersection or proximity to point features.

Converts a table containing coordinate and other required fields to elliptical polygons

Merges lines that have coincident endpoints and, optionally, common attribute values.

Creates a new feature class containing geodetic two-point polyline features from a table of start and end points.

Calculates the end time of features based on the time values stored in another field.

Converts time values stored in a string or numeric field to a date field.

Converts time values recorded in a date field from one time zone to another time zone.

Shifts data entered in fields or columns into rows in a table or feature class.

Deletes records in a feature class or table which have identical values in a list of fields. If the field 'Shape' is selected, feature geometries are compared.

Reports any records in a feature class or table that have identical values in a list of fields, and generates a table listing these identical records. If the field 'Shape' is selected, feature geometries are compared.

This tool reorders, in ascending or descending order, records in a feature class or table based on field values. The reordered result is copied to a new dataset.

Creates a new output feature class containing the features from the input polygons with some parts or holes of a specified size deleted.

Creates a graph as a visual output using a graph template or an existing graph.

Saves a graph to an image, vector, or graph file.

Creates a temporary mosaic layer from an mosaic dataset or layer file. The layer that is created by the tool is temporary and will not persist after the session ends unless the layer is saved to disk or the map document is saved.

Consolidates one or more layers by copying all data and referenced data sources into a single folder.

Consolidates a map document and all referenced data sources to a specified output folder.

Extracts the contents of a layer or map package to a specified folder. The contents of the output folder is updated with the contents of the input package.

Packages one or more layers and all referenced data sources to create a single compressed .lpk file.

Packages a map document and all referenced data sources to create a single compressed .mpk file.

Shares a layer or map package by publishing to ArcGIS online.

Converts a table containing point coordinate fields to a point feature class. The input table's coordinate fields can be in a variety of notations, such as GARS, UTM, and MGRS. The output point feature class also contains point coordinate fields in a coordinate notation of your choosing.

Adds raster datasets to a mosaic dataset from many sources, including a file, folder, raster catalog, table, or Web service.

Generates the boundary polygon for a mosaic dataset. By default, the boundary merges all the footprint polygons to create a single boundary representing the extent of the valid pixels.

Computes the footprints for each raster dataset in a mosaic dataset.

Defines and generates overviews for a mosaic dataset.

Automatically generates seamlines for your mosaic dataset.

Computes the minimum and maximum cell sizes for the rasters in a mosaic dataset.

Color balances a mosaic dataset so that the tiles appear seamless.

Identifies an area within a mosaic dataset that has changed since a specified point in time.

Makes an empty mosaic dataset in a geodatabase.

Creates a new mosaic dataset from an existing raster catalog, a selection set from a raster catalog, or a mosaic dataset.

Allows you to specify one or more NoData values for a mosaic dataset.

Allows you to set the exclude area, based on color mask or histogram percentage. The output of this tool can then be used within the Color Balance Mosaic Dataset tool.

Modifies the feature geometry for footprints, the boundary, or seamlines in a mosaic dataset to match those in a polygon feature class.

Removes rasters from a mosaic dataset.

Rebuilds the raster item and updates affected fields in the mosaic dataset using the raster type and options that were used when it was originally added.

Splits a raster dataset into files based on the DTED tiling structure.

Creates a tiled output from an input raster dataset.

Traverses a folder structure, building pyramids and calculating statistics for all the raster datasets it contains. It can also build pyramids and calculate statistics for all the items in a raster catalog or mosaic dataset.

Changes the version that an input feature layer or table view is connected to. This tool only changes the version for the input layer or table view - other layers or table views are not affected. The tool has no effect on the version you are connected to if using feature classes or tables.

Creates an ArcSDE connection file for use in connecting to ArcSDE geodatabases.


4.1 Fracture trace segments

We manually and automatically traced fractures in five different domains of 140 m 2 each (Fig. 1b). To make both datasets comparable, the manual traces were split into segments between nodes to resemble the automatically extracted trace segments. This step is necessary because the automated extraction results in traces segmented at the fracture intersection nodes. The number of overall trace segments in automatically traced networks is, therefore, greater than the number of fracture traces as would be described by an interpreter mapping complete fractures that consist of several segments along a path from fracture tip to tip, which makes a direct comparison of both methods difficult.

Figure 5Cumulative length distribution, log-normal standard deviation, and histogram distributions of the manually mapped and segmented fracture traces (branches) in the five domains.

Cədvəl 1Statistics and results of the P mənj analyses of the automatically and manually traced fracture networks.

The number of automatically extracted segments is greater than the number of manually traced ones in all domains (Table 1), whereas the difference of traced segments within the domains is smaller in the NE domains and larger within the SW domains. The cumulative length distribution of segments and associated plots of log-normal standard deviations for automatically extracted traces (Fig. 4) and manually traced segments (Fig. 5) for each domain are similar to each other when the methods are compared qualitatively, despite the aforementioned difference in the number of segments. For both methods, the cumulative length distribution and log-normal standard deviation plots in Figs. 4 and 5 show that fracture traces of all domains resemble the characteristic negative power law associated with fracture traces. A qualitative comparison of the histogram distributions, within both the automatically extracted segments (Fig. 4) and the manually traced segments (Fig. 5), shows a greater similarity within the groups of spatially close domains in the SW or the NE than a comparison between SW and NE. While the overall histogram distributions of automatically extracted segments (Fig. 4) and manually traced segments (Fig. 5) appear similar and the plots have peaks at comparable segment lengths and mean segment lengths (Table 1) when compared to each other, the distributions show that the automatic extraction results in a relatively higher number of smaller segments.

The calculated mean lengths of the automatically traced segments are similar to each other in the SW and range from 16 to 17 cm in the three domains, while the difference from 15 to 21 cm is greater in the NE domains. The variation of the mean lengths between the SW and NE domains for the manually traced segments is similar to the automatically extracted ones, and the mean lengths of manually traced segments are consistently greater by a difference of 1 to 4 cm (Table 1). Both methods show that the longest segments are in NE2 as compared to the other domains, which is consistent with the greater values for the NE2 25th, 50th, and 75th percentiles (Table 1).

The cutoff length for image sampling for all windows is 1 cm therefore, values smaller than 1 cm are not significant. The maximum lengths of the segments may be censored by the sampling windows. Apparent maximum lengths of the segments are largest in SW2 and shortest in NE1, which is consistent with both tracing methods, even though manual maximum segment lengths may be up to 16 cm larger than their automatically traced counterparts (Table 1). The covariance is positive and similar in all domains and both methods, ranging from the lowest in NE1 to the highest in SW1. The kurtosis in all domains and for both methods is positive and largest in SW1 and overall larger in the SW domains than in the NE domains, which suggests that length–frequency distributions are closest to that of a half-normal distribution (kurtosis = 3) in SW1 with a decreasing trend towards the NE, which suggests that segment lengths towards the NE have fewer outliers in the form of longer segments. This characteristic of the length–frequency distribution is shown further by the positive skewness in all domains and both methods with a decreasing trend towards the E as well, which further indicates that the branch distribution in the NE domains is more symmetric, while the distributions in the W are more asymmetric with a tail towards the right. This characteristic of the distribution suggests that the SW domains tend to have more segments that are longer than most of the segments traced or extracted in the respective domain as compared to the domains in the NE.

To compare the resulting networks of both methods and all domains spatially, we calculate fracture trace segment density and fracture trace segment intensity. Therefore, we use the P mənj system (Dershowitz and Herda, 1992) as denotation. In the P mənj system, mən gives the dimension of the sample, which is 2 for two-dimensional maps of fracture traces. The second index j gives the dimension of the measurement, which is 0 for a fracture density that quantifies the number of fractures per unit dimension or 1 for a fracture intensity that measures the total fracture persistence per unit dimension (Dershowitz and Herda, 1992). In the case of our results for both P 20 and P 21 , it must be noted that these do not represent actual fracture density and fracture intensity in the domains but density and intensity of the fracture segments.

Figure 6Comparison of the P 20 fracture segment density between manually and automatically traced fracture segments for SW3. Absolute and relative differences are shown in the bottom row. Unit of the axes is meter (m), and unit of the color bar is reciprocal square meter (m −2 ).

4.1.1 Fracture trace segment densities

To provide examples and a direct comparison of the manually and automatically extracted traces, we selected the P 20 plots of the domains SW3 (Fig. 6) and NE2 (Fig. 7) that show the density of fracture segments windows of 0.5 m×0.5 m within the domains and the network of traces in the background. Therefore, these figures allow us to make a direct comparison of the number of segments traced in a certain part of the domain between the two methods. Plots of P 20 and P 20 absolute and relative differences for all domains are provided in the Supplement (Figs. S2 and S3).

Figure 7Comparison of the P 20 fracture segment density between manually and automatically traced fracture segments for NE2. Absolute and relative differences are shown in the bottom row. Unit of the axes is meter (m), and unit of the color bar is reciprocal square meter (m −2 ).

In domain SW3 (Fig. 6), qualitative comparisons of the manual and automatic traces show an overall similar spatial distribution of areas with relatively higher and lower P 20 values, except for an area between 4 and 6 m in the x direction and 3–4 m in the y direction. Plots of the P 20 absolute and relative difference at the bottom (Fig. 6) show that the automatic trace extraction resulted in a higher P 20 value in this area, which can be verified visually by the greater number of automatically extracted short segments of the underlying fracture trace network, which are not represented in the manually traced segments. Overall, P 20 is higher (58.9 m −2 ) for the automatically extracted segments than for the manually traced segments (49.8 m −2 ) (Table 1).

A similar comparison made for domain NE2 (Fig. 7) shows fewer differences in the segment density for both methods when compared to SW3 (Fig. 6). Again, the plots of the P 20 absolute and relative difference at the bottom of Fig. 7 show that the automatic method extracted small segments that are not represented in the manually traced network, mostly at areas at 4 and 8 m along the x axis and 0.5 m along the y axis and 16 m along the x axis and 5 m along the y axis. The greater similarity of P 20 for both methods in this domain is also evidenced by the overall P 20 values of 30.9 m −2 for the manually traced network and 34.5 m −2 for the automatically extracted network (Table 1).

4.1.2 Fracture trace segment intensities

The P 20 plots presented in the preceding section allow us to compare the spatial distribution of the number of segments per unit area and further enable us to isolate areas where the resulting number of trace segments differs between methods. However, the resulting networks derived from the two methods require another comparison than just P 20 , because arguably a single fracture trace can be mapped as a path consisting of a different number of traces by different methods, while the overall path geometry of the fracture from tip to tip along the segments may be the same. Therefore, P 21 allows us to compare the lengths of segments per unit area for both methods, where the similarity between methods suggests that the same fracture traces were recognized and extracted or traced with similar lengths regardless of the number of segments that represents the fracture trace.

Figure 8P 21 fracture intensity plots of the mapped fractures within the five subareas for the manual and automatic interpretations. Unit of the axes is meter (m), and unit of the color bar reciprocal meter (m −1 ), where lighter is more dense.

The trace maps are depicted as an overlay on a P 21 fracture intensity plot (Dershowitz and Herda, 1992) for both methods and all domains in Fig. 8. To provide a good comparability to the P 20 plots in Figs. 6 and 7, the same cell size of 0.5 m × 0.5 m was chosen. A qualitative comparison between the resulting P 21 plots of automatic segment trace extraction and manually traced segments shows a high similarity in all domains, because the distribution of cells with relatively higher or lower segment intensity within the respective domains is the same for both methods. However, smaller areas within the domains can be identified in which P 21 is higher for the automatically extracted traces (Fig. 8). An example of higher P 21 can be observed in SW3 between 4 and 6 m in the x direction and 3–4 m in the y direction (Fig. 8), where P 20 was also higher and overall smaller fracture traces were extracted automatically than traced manually (Fig. 6.). To better isolate and quantify areas in which the two methods give different P 21 results, the difference between the manual and automatic interpretations is depicted as a spatial map of P 21 fracture intensity difference in Fig. 9. A qualitative comparison of the two methods between the domains again shows that the differences are minor and not larger than ca. 4 m −1 per cell. Examples of areas with highest differences are in SW3 between 6 and 8 m along the x axis and 7 m in the y direction (Fig. 9), which are again caused by an overall larger number of traces extracted automatically than manually (see also Fig. 8). In NE2 several neighboring cells at 14 m in the x direction and between 0 and 2 m along the y axis show the opposite case (Fig. 9), where the manual interpreter traced two parallel fractures which were extracted as one automatically.

Figure 9Differences in the P 21 fracture segment intensity between manually and automatically traced fracture segments for all five domains. Absolute differences are shown in the left column and relative differences in the right column. Unit of the axes is meter (m), and unit of the color bar is reciprocal meter (m −1 ).

Overall, resulting P 21 values for all domains are very similar for both methods with a minimum difference of 0.01 m −1 between the methods in SW2 and NE2 and a maximum difference of 0.25 m −1 m in NE1 (Table 1). Unlike the results of P 20 , which are greater for the automatically extracted trace segments than the for the manually traced segments for all domains, the resulting P 21 values might be greater or smaller for either method when compared to the other, varying in between the domains (Table 1).

Analyses of the P 21 fracturing intensity for both methods shows that P 21 is overall greater in the SW domains compared to the NE domains and greatest in SW2 and smallest in NE2 (Table 1).

Figure 10SW fracture networks, automatically traced and plotted as branches and nodes.

Table 2Nodes generated from the automatically traced fracture networks.


Fun with GIS 288: A Generalist

Some people just know early in life their future path and never deviate others seem always exploring new dimensions. Similarly among fans of GIS, some love how its fractal nature lets one zoom in and focus ever more deeply in a single realm, while others look outward to the expanding universe of related content. The first is a specialist, the second a generalist both are good, valuable, and remarkable. Bakker is a generalist, with an insatiable capacity for personal discovery.

"Tenth grade biology with Hans was my favorite class. We were out on a field trip, collecting minnows. Hans talked with me later and had noticed that I was the only girl not splashing and screaming and falling down, and thought I might be interested in this club. I've always been outdoorsy but when he introduced me to caves, that became a passion that just grew. He taught us about cleaning and preserving and monitoring. It was like going through a door I didn't even know was there. I didn't know these beautiful places were being destroyed. And, I could also expand my biology skills … it was a very multi-faceted experience."

But caves are not uniform spaces. "The mapping was an intricate process, very step-by-step, drawing and surveying. And then when you come out you see the big picture. We all did some GIS for the club. I liked it and got into it, but it just takes me longer to learn the technical side. Ernie just picked it up really fast, he's just a wizard. I haven't been able to do any GIS after high school, but I really want to, especially with what I'm doing now -- health."

Bakker's path after high school was unusual. "I have to work hard to get good grades. I was always perfectionistic (which, I've learned, isn't always that great). In college, I still needed to work hard to get good grades, but it has been easier to have that passion when going for something you love. I'm a first generation college student, and so made mistakes, but that's ok, you just keep moving forward."

When a first step toward college didn't work, "I returned home and did some underwater logging. Then I worked on railroads as a conductor for three years, earning for college, and picked up a holistic health coach cert while on the railroad. The health field took me by surprise. I always loved exploring, and biology, and learning basic systems. I started college in Colorado because there was this mountain rescue team I wanted to work on. I loved caving and hiking and exploring, so, that's where I'll go! But then I was thinking 'Here's this elaborate system to get people off the mountain, but I don't know how to treat them.' So I got my Emergency Medical Technician cert. And worked on a ranch. I came back home and volunteered for fire and EMS. And became a personal trainer for a couple years, to understand about nutrition and fitness as part of medicine. And got my Certified Nursing Assistant certificate, before becoming a mobile phlebotomist for Red Cross, finishing my degree while working. And now I'm heading toward a Physician's Assistant."

For students who love exploring, much of the allure of GIS is in seeing how disparate information links up. Others revel in the patterns and relationships at ever more fine grain down a single channel. Across this spectrum of learning from generalist to specialist, those who engage GIS and learn consciously to view things from multiple perspectives build essential habits of mind that will influence them for decades.

The Bigfork Cave Club still works at bringing caves to light, mapping the extraordinarily complex 3-D spaces, to help preserve these fragile environments. And, for a second time, Bigfork Cave Club members have earned the President's Environmental Youth Award for US EPA Region 8 … first for 2009 , awarded in 2010, and again for 2019 , awarded in 2020.

And across the globe, schools and youth clubs can engage K12 students with GIS, for free, from specialists to generalists.


Geometric modeling: Background for processing the 3d objects

Processing the 3D objects is a research field of computer graphics that can be applied in 3D simulation, 3D image processing, game industry, etc. This is one of the mathematics-based research fields where geometrical knowledge is the background of existing methods. Geometric modeling is a branch of this research field based on the applied mathematics and computational geometry. It studies methods and solutions for the mathematical description of shapes or realistic objects in computer science or computer aided design. The rapid development of advanced techniques, like 3D scanners, can be used to support obtaining scanned data of any type of the real objects with different methods and solutions. This article investigates the studies based on the background of geometric modeling for processing the 3D Objects. Our contribution is focused on presentation of a completed method that is an integrated approach consisting of our previously proposed methods to reconstruct the 3D object from a 3D point cloud dataset. The method consists of four main steps, as follows: (1) Obtaining data describing the 3D objects in the real world (2) Processing and simplifying the obtained data (3) Reconstructing the 3D objects by filling the holes on the surface and (4) Meshing and visualizing the 3D objects in the application. The comparison and discussion between the methods have shown the advantages of the proposed method and its application in practice.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


Videoya baxın: 0304 Calculate slope