Viac

Reverzná farebná rampa v ArcMap?

Reverzná farebná rampa v ArcMap?


Chcem zvrátiť farebnú rampu v ArcMap 10.2. V príklade nižšie chcem, aby bola červená farba spojená s nižšími hodnotami a zelená farba s vyššími hodnotami.

Máte nejaký nápad, ako to urobiť?


Ak chcete obrátiť farebnú rampu použitú na symboly prvkov:

Pravým tlačidlom myši kliknite na stĺpec so symbolmi a potom z kontextu vyberte „Flip Symbols“. Upozorňujeme, že všetky konkrétne zmeny vykonané na konkrétnom symbole budú touto akciou prepísané.


Mutivariantná vizualizácia údajov

Vizualizácia údajov s rôznymi premennými zahŕňa vizualizáciu viac ako jednej údajovej hodnoty v jednom vykresľovači. Robí sa to z mnohých dôvodov, napríklad z týchto dôvodov:

  1. Prezrite si vzťah medzi dvoma alebo viacerými premennými
  2. Porovnajte alebo porovnajte rozdiel medzi dvoma premennými
  3. Prezrite si priestorové vzory, ktoré nemusia súvisieť medzi niekoľkými premennými naraz.

Ako fungujú viacrozmerné vizualizácie údajov

Multivariačné vizualizácie je možné vykonať pridaním viac ako jednej vizuálnej premennej do jednoduchého vykresľovača. Bežné kombinácie zahŕňajú:

Viacrozmerné vizualizácie môžete vytvárať aj pomocou mnohých ďalších kombinácií vizuálnych premenných vrátane nepriehľadnosti.

Farba a veľkosť sa zvyčajne používajú na zobrazenie vzťahu medzi dvoma premennými alebo na zobrazenie rýchlosti s farebnou premennou a veľkosti premennej pomocou premennej veľkosti.

Nasledujúci príklad vizualizuje, ako vlhkosť ovplyvňuje tepelný index alebo teplotu „pripodobňuje sa“ pomocou farby a veľkosti.


Displej

Príklady symbolov značiek šípok sú zobrazené na nasledujúcom obrázku:
Príklady symbolov značiek znakov sú zobrazené na nasledujúcom obrázku:
Príklady symbolov obrázkových značiek sú zobrazené na nasledujúcom obrázku:
Príklady viacvrstvových značiek markerov sú zobrazené na nasledujúcom obrázku:


Šírka čiary je v bodoch tlačiarne - asi 1/72 palca. Príklad šírky symbolu riadku je uvedený na nasledujúcom obrázku:

Reverzná farebná rampa v ArcMap? - Geografické informačné systémy

Количество зарегистрированных учащихся: 9,7 тыс.

Участвовать бесплатно

V tomto vrcholovom kurze uplatníte všetko, čo ste sa naučili pri navrhovaní a následnom dokončení svojho vlastného projektu GIS. Naplánujete si projekt tak, že napíšete krátky návrh, ktorý vysvetlí, čo plánujete urobiť a prečo. Potom nájdete údaje o téme a umiestnení podľa vášho výberu, vykonáte analýzu a vytvoríte mapy, ktoré vám umožnia vyskúšať rôzne nástroje a súbory údajov. Výsledky vašej práce budú zhromaždené do mapy príbehu Esri, čo je webová stránka s mapami, obrázkami, textom a videom. Cieľom je, aby ste mali hotový produkt, ktorý môžete zdieľať a ktorý ukazuje, čo ste sa naučili. Poznámka: Softvér sa pre tento kurz neposkytuje.

Получаемые навыки

Geografický informačný systém (GIS), kartografia, Esri, mapovanie, priestorová analýza

Рецензии

Všetky témy sú vysvetlené dobre a podrobne. Každý, kto sa chce dozvedieť viac o GIS a diaľkovom snímaní, môže tento kurz absolvovať bez váhania.

Don Boyes je vynikajúci inštruktor. Z jeho kurzov som mal skutočne prospech. Prial by som si, aby ma mohol osobne trénovať.

Преподаватели

Don Boyes

Profesor, učiteľský prúd

Текст видео

Rád by som vám ukázal, ako vytvoriť choroplethovú mapu v ArcMap pomocou rôznych metód klasifikácie a nastavenia farebnej schémy a práce s normalizáciou. Takže poďme začať. Tu mám nejaké údaje o sčítaní ľudu pre Toronto. Stačí kliknúť pravým tlačidlom myši na triedu prvkov, prejsť na vlastnosti a karta symbolika je už vybratá. Prvá vec, ktorú by ste si mali všimnúť, je, že môžete mať iba jeden symbol, ktorý mám teraz. Inými slovami, aj keď tu mám celú sériu rôznych polygónov, používam pre všetky rovnaké farebné schémy. Takže so všetkými zaobchádzam, akoby boli to isté, predstavujú jeden jediný symbol a ja som jednoducho použil béžovú farebnú schému. Tu si môžem vybrať čokoľvek, čo chcem, môžem zmeniť farbu výplne na inú. Ako, povedz dobre. Takže by to bolo iba zaobchádzanie s tým, akoby to bolo všetko v jednej farebnej schéme. Teraz sa vrátime k symbolike. Nechajme & # x27s urobiť niečo trochu zaujímavejšie. Ideme na množstvá a odstupňované farby a to, čo ArcGIS označuje ako choroplethové mapovanie. Myslím, že & kartografický výraz pre tento výraz je choropleth, ale v softvéri ho označujú ako odstupňované farby. Môžete teda existovať dvoma rôznymi spôsobmi, ako vytvoriť choroplethickú mapu a softvér. Jedným z nich je, že môžete brať také hodnoty, ako je populácia, a potom skutočne pre choroplety musíte normalizovať údaje alebo ich nejakým spôsobom štandardizovať. V tomto prípade by sme to teda normalizovali pomocou plochy v štvorcových kilometroch. To, čo robí, je to, že softvér, ktorý som mu povedal, chce v podstate hustotu obyvateľstva mapy. Aby to však bolo možné, vezme pole populácie a pole oblasti a rozdelí populáciu podľa oblasti za behu, ako hovoríme. Vypočíta tých, bez toho, aby som im to musel povedať, aby vykonali výpočet, a potom zistí, aké triedy by som mal použiť, aká by mala byť farebná schéma a potom ju vložíme na mapu. Takže ak to urobíme, uvidíte, že v predvolenom nastavení vybrala päť tried v rámci farebnej schémy prírodných zlomov známej tiež ako Jenks. Takže ak sa do toho pustíme, môžeme to trochu preskúmať, tu máme k dispozícii rôzne možnosti. Pozrime sa teraz na niekoľko rôznych vecí v tomto dialógovom okne, čo sa týka niekoľkých rôznych vecí. Dobre. Takže tu hore je metóda. Takže máme prirodzené zlomy, päť tried, nebudem vylučovať žiadne údaje, mohli by ste, keby ste chceli vylúčiť niečo ako odľahlú hodnotu, akú máme tu dole, tu sú hodnoty zlomov. Tieto čísla teda zodpovedajú týmto číslam tu, teda 4340, 4340. Takže tá modrá čiara, ktorá je tu, zodpovedá prvému záznamu v tabuľke tried, druhá modrá čiara je druhá v tabuľke tried, tretia modrá čiara, tretia jedna tabuľka a tak ďalej. Môžeme si ich vyrobiť, čo len chceme. Takže by som ich mohol presunúť ručne. Takže si myslím, že tam chcem jednu z hraníc triedy, myslím si, že tam jednu chcem. Takže môžete pretiahnuť modré čiary. Takže toto sú hranice tried, ktoré budeme priraďovať, aby sme vytvorili triedy, o ktoré sa zaujímame. Mohol by som ich urobiť aj takto, mohol by som napísať iba hodnotu a povedať, že chcem, aby to bolo 10 000 a potom 15 000, nech chcem, aby to bolo čokoľvek. Existuje teda niekoľko spôsobov, ako ich môžete manuálne nastaviť, ak chcete. Takže si všimnete, že tu v hornej časti sa automaticky prepne na manuálnu metódu, pretože som sa s nimi začal motať ručne. Ale ak sa vrátim sem, uvidíte, že sú k dispozícii rôzne metódy. Existuje teda rovnaký interval, definovaný interval, kvantil, prirodzené zlomy, geometrický interval a štandardná odchýlka. Všetky som neprešiel, ale len vám ukážem, ako fungujú niektoré z najbežnejších. Napríklad rovnaký interval, ako naznačuje názov pre päť tried, zaberá rozsah hodnôt. Nech je teda spodná a najvyššia hodnota akákoľvek, trvá to celý rozsah a potom, pretože som povedal päť tried, bude to rozdelené až na päť rovnakých intervalov. Takže tu sú všetky rovnako veľké. Dobre? Ak som povedal štyri intervaly, rozdelili sme sa do štyroch tried a tak ďalej. Mohli ste si vybrať, čo chcete, a žiadne magické číslo neexistuje. Päť je bežný, ale môže to byť 34567, čokoľvek menej ako tri zvyčajne nie je veľmi užitočné, čokoľvek viac ako povedať sedem je pre ľudí ťažšie interpretovateľné. Takže len hovorím, že by ste to nikdy nepoužili, ale zvyčajne niečo také v rozmedzí päť alebo tri a sedem niečo také funguje dobre. Poďme sa teda pozrieť, čo sa tu deje. Jedna vec, ktorú si všimnete, je, že tu vidíte tieto sivé pruhy a potom tu dole iba zopár z nich. Toto je histogram hodnôt hustoty obyvateľstva, ktoré boli vypočítané pre všetky sčítania ľudu v mojom súbore údajov pre Toronto. Toto sa nemá používať na zobrazenie v prehľade, nepáči sa to skutočne podrobnému histogramu. Je to naozaj len na to, aby ste si trochu predstavili celkovú distribúciu množiny údajov. Robí to dobre, ale pri tejto si všimnete hlavne to, že takmer jedna, prevažná väčšina všetkých hodnôt, je všetkých v tejto jednej triede. To, čo potom urobíme, je, pamätajte, že pomocou choroplethovej mapy každej z tried priradíme farbu alebo odtieň alebo nejaký gradient. Všetky teda budú mať na našej mape rovnakú farbu. Potom budeme mať inú farbu pre túto a túto a túto. Takže si tu hore v tomto nič prakticky nevšimnete, tam hore bude len tento druh odľahlosti. Poďme sa teda pozrieť na to, ako to nakoniec vyzerá na našej mape. Takže ak poviem iba dobre a budem používať tento predvolený druh fialovej farebnej schémy, povedzte dobre. Takže výsledná mapa, ktorú získate, bude mať nakoniec tieto veľké oblasti, ktoré vyzerajú rovnako. Pretože všetky tieto stopy sčítania majú hodnoty, ktoré skončili v rovnakej triede, boli v tomto histograme všetky sústredené. Ak sa to stane, všetky majú rovnakú farbu a vaša mapa tak vyzerá akosi jednotvárne. Odporúčam vám, aby ste sa vždy zamerali na geografické a štatistické rozloženie svojich údajov. Takže, pozrite sa na histogram, ako to vyzerá? Keď potom na svoju mapu použijete konkrétnu klasifikačnú schému, ako to vyzerá? Povzbudzujem vás, aby ste vždy mysleli na to, či ste schopní vidieť alebo ukázať podobnosti, rozdiely, vzťahy, zhluky, prechody? Ide z výšky na minimum alebo podobne. Ak vaša mapa vyzerá ako táto, kde všetko vyzerá akosi rovnako, to je to, čo vaša mapa komunikuje. Dohodol som sa s tým, čo pravdepodobne chcete naraziť. Chceli ste mať trochu väčšiu rozmanitosť a mať niečo, čo je pre čitateľa mapy zaujímavejšie a užitočnejšie. Dobre. Poďme teda & # x27s späť na rysovaciu dosku, znova otvoríme naše vlastnosti, vrátime sa k našej symbolike a vyskúšame inú klasifikačnú schému. Namiesto rovnakého intervalu môžeme vyskúšať kvantily. Teraz s kvantilmi sa pozerá na celkový počet hodnôt a potom ich zoradí od najnižšej po najvyššiu a potom povie, že dobre, ak mám, povedzme & # x27s, že som mal 100 hodnôt s piatimi kvantilmi, čo znamená, že tam budú 20 hodnôt v najnižšom kvintile. Ďalších 20 hodnôt v nasledujúcom najvyššom kvantile atď. V tomto prípade teda zdôrazňujete relatívne rozdiely namiesto toho, aby ste používali niečo ako rovnaký interval. Všimnite si, že keď to urobíme, skončíme tu s rôznymi veľkosťami hraníc tried. Takže sme tu dostali jednu skutočne veľkú triedu, pretože sme dostali týchto pár odľahlých hodnôt, ak ich chcete spočítať. Máme tu teda skutočne veľkú triedu, pretože tá má rovnaký počet hodnôt ako táto ďalšia, ktorá má viac podobných hodnôt. Takže nakoniec sú v histograme bližšie pri sebe a tak ďalej so zvyškom z nich. Takže ak to urobíme a povieme: „Dobre, ako to vyzerá na našej mape? Pokiaľ pôjdeme s týmito „rovnakými údajmi, ale s touto klasifikačnou schémou sa prejaví dramaticky odlišný vzorec. Tvrdím, že toto je užitočnejšia mapa, aby bolo možné zobraziť hustotu obyvateľstva v celom meste Toronto. Môžeme sa vrátiť späť a vyskúšať metódu prirodzených zlomov, ktorá je predvolená. Dôvod, prečo je predvolený, je ten, že väčšinu času funguje celkom dobre. Algoritmus, ktorý sa používa, je trochu komplikovaný, ale v podstate to, čo robí, je to, že sa pokúša nájsť, zlomí sa v množine údajov, v histograme sú zhluky údajov, ktoré sú si navzájom podobné, iné ktoré sú rôzne. Takže s týmto histogramom tu by som nepovedal, že je to ospravedlniteľné, ale predpokladám, že to, čo tu bude nájdené, je, že tam bude & # x27s prestávka, prirodzená prestávka, tam & # x27s bude prestávka, takže tam & # x27s zhluk dát, existuje hromada hodnôt, ktoré sú si tam podobné, je tu zhluk údajov. Možno to nie je najintuitívnejšia vec, pretože niekedy môže byť skutočne pekné, nech už hovoríte o akejkoľvek bimodálnej distribúcii, & quot; je to naozaj zrejmé. & Quot; To je prestávka a dá sa do dvoch tried, ale často nie je to také zrejmé. Ak to však vyskúšate, často to bude fungovať dobre. Možno budete musieť trochu experimentovať s počtom tried, ale nechajme & # x27s vidieť, čo sa stane, keď pôjdeme s, tu metóda prirodzených zlomov rozdeľuje päť tried. Takže potom dostaneme opäť iný vzor. Ťažko povedať, ktorý z nich tu skutočne funguje najlepšie, musím povedať, že si myslím, že kvantil vyzeral celkom dobre, ale musíte s ním pracovať bez experimentu. Ideou však je, že keď nad tým premyslíte, experimentujete, pozriete sa, čo zobrazuje vaša mapa, to je to, čo som chcel ukázať ?, bude to niekto interpretovať tak, ako som zamýšľal, aby to interpretoval ?, Budú údaje hovoriť dobre? Inými slovami, budeme schopní vidieť, čo do nich dáta naozaj dostali, na rozdiel od toho, aby sa niečo skrylo, nehovoriac o tom, že to budete robiť zámerne, ale niekedy môžete zamaskovať trendy alebo vzory alebo zoskupenia nechtiac iba výberom nesprávnej klasifikačnej schémy. Ako som už povedal, s týmto musíte naozaj trochu experimentovať a zistiť, čo bude & # x27 fungovať najlepšie. Jedna ďalšia vec, na ktorú som chcel poukázať, a to je vec, z ktorej ľudia niekedy mátajú, je to, že nemusíte používať tento rozbaľovací zoznam normalizácie. Ak ste už vypočítali niečo ako hodnotu hustoty, ak ste už normalizovali údaje v tabuľke atribútov, nemusíte použiť rozbaľovací zoznam normalizácie. Takže ak pôjdem až sem, všimnete si, že už vlastne mám pole hustoty obyvateľstva, a ak je to tak, potom sa nemusím znova normalizovať, pretože som už tento výpočet urobil, ja x27ve už v tomto poli rozdelené obyvateľstvo podľa oblasti. Takže ho nemusíte znova používať. Ľudia majú niekedy pocit, že „musím to normalizovať, pretože sa to stane choroplétom“, „iba ak ste to neurobili vo výpočte, ktorý je už v teréne. Takže ak to urobím a použijem to, všimnete si, že mapa vyzerá rovnako. Nezáleží teda na tom, či to zvládnete za behu pomocou normalizovanej rozbaľovacej ponuky alebo či si to vypočítate sami pomocou poľnej kalkulačky. Mali by ste skončiť s rovnakými hodnotami. Ak použijete rovnakú klasifikačnú schému, vaša mapa bude vyzerať rovnako. Skutočne ide o to, že stĺpec, ktorý chcete mapovať, napríklad hustota obyvateľstva, je niečo, čo je pre vás užitočné mať uložené v súbore údajov. Takže vojdete a pridáte stĺpec, urobíte výpočet poľa a vypočítate hustotu, alebo je to niečo, čo vás rád urobí za chodu, keď to potrebujete. Skutočne neexistuje žiadny rozdiel, je úplne na vás ako na používateľovi, čo vám bude vyhovovať a kedy budete chcieť použiť jeden proti druhému, pokiaľ však výpočet robíte správne. Upozorním, že existujú rôzne farebné schémy, ktoré sú k dispozícii. Bez ohľadu na to, akú metódu klasifikácie používate a koľko máte tried, pravdepodobne budete chcieť použiť farebnú rampu, akú máme tu. Dobre? Myšlienka je taká, že chcete čitateľovi máp jasne vysvetliť, že máte nízke hodnoty s prechodom alebo gradáciu s vysokými hodnotami. Existuje trend, za predpokladu, že údaje sú vhodné pre choroplety, ako tu máme. Máme teda túto svetlo fialovú s nízkymi hodnotami a tmavo fialovú pre vysoké hodnoty. K dispozícii je veľa rôznych farebných rámp, niektoré z nich sú pre mapovanie choroplethov užitočnejšie ako iné. Obyčajným maznáčikom kartografov je, že veľa ľudí rád používa niečo ako dúhovú metódu. Skončíte teda s touto skutočne jasnou farebnou schémou a pre jedného, ​​aj keby ste to nikdy nepoužili, je to to, pravdepodobne by som to obrátil tak, aby studená farba bola dole a teplá farba byť v hornej časti a len malý tip, pretože môžete kliknúť pravým tlačidlom myši a povedať flipové symboly. Takže to len vezme farebnú rampu a otočí ju okolo. Poďme sa na to pozrieť. Nejde teda o farebnú schému, ktorú skutočne chcete použiť. S tým je všetko zle, príliš veľa kontrastov, príliš veľa jasných farieb. Pre čitateľa mapy je príliš ťažké zistiť, na čo sa pozerá. Existujú všetky veci súvisiace s kognitívnym vnímaním, ako váš mozog spracováva tieto farby a čo interpretuje ako vyššiu hodnotu v porovnaní s nižšou. Takže aj keď pred rokmi boli tieto veľmi populárne, priznávam, že som ich zvykla používať už dávno, keď som začínala. Pretože je úplne zrejmé, akú farbu, farby sa navzájom líšia, nejde o niečo, čo by som pre tieto údaje odporučil. Jedinýkrát, a aj potom by som pravdepodobne šiel s jeho ľahšou verziou a znova to otočil. Ak by ste skutočne ukazovali hodnoty teploty od chladnej po teplú, potom by to bolo, povedzme, že išlo o rôzne teploty v Toronte, niečo spoločné s mestským tepelným ostrovom alebo niečo podobné, potom by bolo užitočné a vhodné urobte to, ale nie pre svoju typickú choroplethovú mapu. Odporúča sa použiť jednu farbu, ktorá môže byť od minima, môže to byť škála šedej, takže by sme to znova otočili, takže ak to urobíme, nechajme & # x27s pozrieť sa na to, ako to vyzerá. Áno, vyzerá to dobre. Takže najtmavšie oblasti majú najvyššie hodnoty, najsvetlejšie oblasti majú najnižšie hodnoty. Takže aj niečo ako šedá škála môže fungovať dobre, najmä ak na ňu chcete položiť niečo iné, povedzme cestnú sieť alebo tranzitnú linku, niečo podobné. Môžete teda použiť veľa rôznych. Všetky som samozrejme neprešiel, ale len sa uistite, že používate také, ktoré majú jednu takúto farebnú schému. Nepoužívajte také, ktoré by sme označili ako odlišnú farebnú schému. Sú to užitočné, ak sa pokúšate zobraziť hodnoty, ktoré sú nad alebo pod priemerom, niečo také, sú nad a pod nulou alebo čokoľvek iné. Ale pre choroplety, ktoré idú z nízkej hodnoty na vysokú, nechcete používať farebnú schému, z ktorej vyplýva, že existuje nejaká stredná neutrálna hodnota. Takže odporúčam držať sa takých, ako sú tieto, napríklad červená je bežná, veľmi obľúbená kombinácia tam. Možno to nevyzerá tak vzrušujúco, ale myšlienka je taká, že je to pre ľudí veľmi jednoduché a zrejmé, že sú schopní tlmočiť.


Geokódovanie v GIS: ArcGIS, QGIS, leták

Uveďme to: Veľmi základný doplnok s obmedzenou funkčnosťou. Môžete geokódovať naraz jednu adresu a výsledok sa umiestni ako jednobodová vrstva do QGIS a obrátiť geokódovanie bodu z mapy pomocou Nominatim alebo GoogleMaps (nezabudnite na EULA geokódovania GoogleMaps & # 8230).
Vyhľadávanie vo Washingtone DC Geokódovanie
Ak existuje viac ako jedno umiestnenie, doplnok vás o tom bude informovať a umožní vám zvoliť správny záznam. K reverznému geokódovaniu je možné pristupovať prostredníctvom doplnkov-> GeoCode-> reverzného geokódu.
výsledok reverzného geokódovania
Potom kliknete na miesto na svojej mape a adresa sa zobrazí vo vyskakovacom okne. Bohužiaľ to nefunguje v každom súradnicovom referenčnom systéme (CRS), ako som to skúšal s EPSG: 31467.

MMQGIS

S MMQGIS sme schopní geokódovať niekoľko adries naraz. Potrebujeme jednoducho súbor CSV obsahujúci naše adresy. Môžeme to vytvoriť v editore:
adresy na geokódovanie pomocou MMQGIS
Tento súbor slúži ako vstup pre transakciu MMQGIS-> Geokód-> Geokód CSV s Google / OpenStreetMap:
Výber súboru v MMQGIS
Ako kódovanie nezabudnite použiť UTF8. Výsledok sa uloží ako tvarový súbor a ihneď sa naimportuje do QGIS:
Výsledky geokódov MMQIS

Geokódovanie v ArcGIS

Najskôr importujte súbor txt pomocou súboru Pridať údaje transakcia. Keď budete mať túto tabuľku, jednoducho kliknite pravým tlačidlom myši na tabuľku v & # 8220Obsah & # 8221 a vyberte Adresy geokódov & # 8230 & # 8221 :
Vyberte geokodér
Teraz musíte zvoliť službu geokódovania a definovať polia na geokódovanie:
Definujte vlastnosti súboru na geokódovanie
Po niekoľkých sekundách získate na mape výsledok a peknú bodovú vrstvu:
B & # 038B hostely v Nemecku geokódované pomocou ArcGIS

Výsledkom geokódovania je ArcGIS
Pre túto akciu budete potrebovať online účet ArcGIS a cena je 40 kreditov za 1 & # 8217000 geokódov. Tiež som napísal návod, ako zadarmo získať súradnice adries pomocou Pythonu.


Zdieľam mapu, ktorú som nedávno vytvoril, s QGIS a Inkscape. Hľadám návrhy, čo môžem vylepšiť.

Obráťte legendu, ale najvyššia nadmorská výška na vrchole a najnižšia nadol. Nadmorské výšky sú tiež 0 - 150 m, 150 - 500 m, 500 - 900 m atď.

Posuniem lištu mierky doľava v súlade s vložkou legendy a mapy. Názov by mohol vyzerať lepšie vycentrovaný v hornej časti mapy. Možno poučíte veľkosť severnej šípky, je to trochu rušivé. Zistite, či môžete mapu posúvať tak, aby bola lepšie zarámovaná. Je možné, že legenda a vložená mapa budú skôr nad oceánom ako s prekrývaním oceánu a pevniny.

Je tiež možné pridať oveľa viac severných šípok pridaním typov písma ESRI North do adresára písem.

Zdá sa, že sú voľným dielom. Možno niekto vie niečo iné?

Ďakujem. Vyskúšam tieto možnosti.

Komentár týkajúci sa rozsahov nadmorských výšok, ktorý zahrnujete vy aj ostatní, je technicky nesprávny. Táto farba predstavuje konkrétnu nadmorskú výšku, nie rozsah - nejde o choropleth a dáta nie sú klasifikované, sú spojité. A to je skutočný problém, legenda zobrazuje farbu iba pre päť konkrétnych nadmorských výšok, hoci na zobrazenie súvislých údajov používa rampu. Čo by / u / Mr_M00 malo skutočne urobiť, je my, rampa pre legendu, nie iba jednofarebné štvorce. Označenie je v poriadku, problémom je spôsob, akým je symbolika zobrazená vedľa týchto štítkov. (Edit: a myslím, že celá tá vec s prechodom už bola zakrytá, hoci nikto skutočne nešiel jasne do toho, prečo imho.)

Pokiaľ ide o debatu medzi / u / NecroSky a / u / cadifor, základným pravidlom je rozsah prekrytia don & # x27t. Jedno z vašich riešení funguje, pretože ak je 0 - 149 a 150 - 500, desatiny nie sú zobrazené, takže zaokrúhľovanie platí 149. Čokoľvek je menej ako 150. Technicky je to prestávka v triede, ktorá to nastaví. Väčšina softvérov nevytvorí jednu vrstvu s hodnotou v dvoch triedach, vytvorí definitívny zlom triedy (z tohto dôvodu budú predvolené štítky tiež 0 - 150, 150,1 - 500 alebo niečo podobné, s počtom desatinných miest súvisiacich s definícia poľa atribútu). Môže byť celkom bežné vidieť triedu končiacu na jednom čísle, zatiaľ čo ďalšia začína na rovnakom čísle, ale je to nesprávny / zlý postup, pretože ako už bolo uvedené, jedna hodnota spadá do dvoch tried. Funguje aj druhý prístup & # x27less ako & # x27.


Reverzná farebná rampa v ArcMap? - Geografické informačné systémy

  • naučiť sa používať výber tém na tému
  • naučiť sa používať priestorové spojenia
  • naučiť sa používať tabuľkové odkazy

Vykonajte zámenu disku

Vykonaním substitúcie disku vytvorte virtuálne disky Ľ a M.

    Otvorte ArcMap a nastavte pracovný adresár na svoju jednotku M (Geoprocessing & gt Environments):

Vytvorte vrstvu udalosti z mnohouholníkových centroidov

Zaujíma nás, ktoré strediská pozemkov so súvislou inventarizáciou lesov (CFI) sú blízko tokov a aká je táto vzdialenosť. Môže existovať vzťah medzi množstvom dreva, druhovým zložením atď. A vzdialenosťou k potokom

Pre toto cvičenie však máme iba polygónovú vrstvu CFI. Pretože máme grafy uložené ako polygóny, musíme ich prevádzať na body. Tento proces nám umožní vytvoriť bodový súbor údajov z polygónov.

    Exportujte CFI vrstva do M: NETID.gdb cfi. Upozorňujeme, že teraz budete mať na mape 2 polygónové vrstvy CFI, jednu uloženú na disku CD a druhú na jednotke USB. Uistite sa, že viete určiť, ktorá vrstva je ktorá.

Teraz sa exportovaná tabuľka pridá na mapu (pozri Zdroj záložka).

V dialógovom okne sa automaticky zobrazia predvolené polia X a Y.

Kliknite Ok pridať body na mapu

Práve ste vytvorili kópiu údajov mnohouholníka CFR, do tabuľky ste pridali súradnice X a Y, vytvorili ste bodové udalosti z týchto súradníc a nakoniec ste vytvorili novú množinu bodových údajov z bodových udalostí.

Výber bodov v blízkosti priamky (2 metódy)

    Z Výber menu, zvoľte Vyberte podľa miesta.

Vyberte funkcie z cfi_centroid_points že sú vo vzdialenosti od funkcie v Prúdy so vzdialenosťou vyrovnávacej pamäte výberu 50 nohy, ako je to znázornené:

Aj keď táto metóda umožňuje ľahký výber prvkov, ktoré sú v stanovenej vzdialenosti od prvkov v inej vrstve, nehovorí vám presne, ako ďaleko sú jednotlivé prvky od zdroja.

Metóda 2 (komplikovanejšia, ale výkonnejšia)

    Pravým tlačidlom myši kliknite na ikonu cfi_centroid_points vrstvu a vyberte Spája sa a spája & gt Pripojte sa.

    V prvej rozbaľovacej ponuke vyberte možnosť Pripojte údaje z inej vrstvy na základe priestorového umiestnenia.

Tmavšie stredy vykreslenia sú ďalej od prúdov a svetlejšie stredy vykreslenia sú bližšie k prúdom. Myslíte si, že blízkosť tokov môže mať vplyv na druhové zloženie týchto plôch? Ako by si to zistil

Aj keď je výber prvkov v obidvoch metódach identický, pomocou spojeného poľa vzdialenosti sa dostanete nielen k výberu prvkov, ktoré sa nachádzajú v určenej vzdialenosti, ale tiež môžete porozumieť rozloženiu vzdialeností.

Práve ste vykonali niekoľko akcií. Najskôr ste polygónovú vrstvu konvertovali na bodovú vrstvu pomocou súradníc X, Y polygónových centroidov. To môže byť užitočné, ak chcete reprezentovať alebo analyzovať údaje o mnohouholníku ako rad bodov a nie ako mnohouholníky. Po druhé, spojili ste tabuľku atribútov bodov a tabuľku atribútov čiary a vytvorili ste novú bodovú vrstvu. Toto je špeciálny typ spojenia, ktorý vždy spája atribúty párov najbližších objektov a tiež automaticky počíta vzdialenosť medzi každou dvojicou objektov. Priestorové spojenie point-to-line využíva výhody priestorového vzťahu blízkosti medzi znakmi samostatných vrstiev.

Vyberajú sa susedné polygóny

V tomto procese sa vyberú iba tie porasty, ktoré susedia so 70 - 80-ročnými porastmi (okrem 70 - 80-ročných).

    Otvor Stojany tabuľka atribútov. Pravým tlačidlom myši kliknite na ikonu AGE_CLASS_2003 pole a vyberte Zhrňte.

Takto sa vytvorí tabuľka s jedinečnou hodnotou pre každú 10-ročnú vekovú triedu, ktorá obsahuje ďalší atribút pre celkovú oblasť v rámci každej vekovej triedy.

Teraz zahŕňa váš výber tie stojany vo vekovej triede 71 - 80 rokov.

Podať žiadosť a Zavrieť dialóg.

Práve ste vykonali výber skupiny priestorových objektov na základe ich blízkosti k inej množine objektov. To môže byť užitočné pri analýze javov, ktoré sú ovplyvnené blízkosťou alebo susednosťou. Napríklad, ak sa patogén rozšíri z jednej oblasti do susednej oblasti, môžete pomocou nej vyhľadať možné miesta šírenia patogénov.

Výber čiary na mnohouholníku

Ktoré toky DNR typu 4 a ampéry 5 prechádzajú cez porasty mladého až stredného veku?

    Vyberte porasty mladého až stredného veku (vek <40 rokov v roku 2004). ESTAB_YEAR je rokom založenia každého stánku. Bude potrebné zadať hodnotu roku 1964, namiesto výberu zo zoznamu hodnôt, pretože v roku 1964 neexistujú žiadne porasty.

Podať žiadosť a Zavrieť.

Práve ste vybrali množinu lineárnych prvkov, ktoré prechádzajú sadou polygonálnych prvkov. To je užitočné pri analýze vzťahu medzi lineárnymi znakmi a ich polygónmi. Napríklad závisí kvalita povrchu vozovky od mediánu príjmu domácnosti na sčítací trakt? Alebo je prítomnosť lososa v prúde potoka ovplyvnená bazálnou plochou na aker v zóne riadenia brehu?

Polygónový výber

Po ktorých porastoch vedú tretie cesty?

    Vyberte všetky terciárne cesty s dotazom na Cesty vrstva. Uistite sa, že používate Vytvorte nový výber metóda.

Tento typ analýzy je opakom predchádzajúcej analýzy. V tomto prípade nás zaujíma, na aké polygóny môžu mať lineárne prvky vplyv. Napríklad v ktorých obciach prechádza navrhovaný regionálny ľahký železničný trať alebo na ktoré lesné porasty môže mať vplyv únik nafty vo veľkom prúde?

Výber bodového mnohouholníka

Ktoré strediská vykreslenia CFI sa nachádzajú v pôdach so stredným až vysokým potenciálom prevrátenia?

    Vytvorte nový dátový rámec s názvom Údaje o pôde.

Práve ste vytvorili výber bodov, ktoré sú v rámci danej množiny polygónov. Tento typ analýzy je cenný pri určovaní, či sú bodové merania ovplyvnené polygónmi, v ktorých ležia. Je napríklad vypočítaná hustota zo série vzorových bodov zásob ovplyvnená typom pôdy, z ktorej boli vykonané merania?

Výber mnohouholníka na bode

Ktoré lesné porasty sa prekrývajú s vybranou sadou stredných a vysokých potencionálnych centier útvaru CFI sprisahania?

    Skontrolujte, či sú vybraté sady pre cfi_centroid_points sú nastavené na funkcie so stredným až vysokým potenciálom prevrátenia z predchádzajúcej časti.

Práve ste vybrali sériu mnohouholníkov, ktoré sa prekrývajú s inou vybranou sadou bodov z inej vrstvy. To je užitočné pri určovaní, či existuje vzťah medzi bodom a mnohouholníkovými vrstvami. Napríklad nejako súvisí druhové zloženie lesných porastov s vybranou triedou aspektu alebo typom pôdy?

Výber mnohouholníka na mnohouholníku

Ďalším spôsobom, ako pristupovať k predchádzajúcemu problému, je výber lesných porastov, ktoré sa prekrývajú so strednými a vysokými prevrátenými pôdnymi typmi. Výbery mnohouholníkov na polygónoch sa vykonávajú rovnakým spôsobom ako ostatné výbery medzi vrstvami.

Tu je príklad výberov z mnohouholníka na mnohouholníku. Pokúste sa o každú z nich. Použité vrstvy sú Pôdy (s výberom stredne veľkých až vysokých polygónov prevrátenia) a Stojany. Typ vzťahu je uvedený tučným písmom. Upozorňujeme, že aby ste ich mohli reprodukovať, budete musieť zmeniť výberový symbol, ako je uvedené nižšie (na vyplnenie diagonálnej čiary).

Stojí to
pretínajú sa
vybrané pôdne polygóny,

To pravdepodobne nadhodnocuje počet stojísk.


Stojí to
sú úplne vo vnútri
vybrané pôdne polygóny,

To pravdepodobne podceňuje počet stojísk.


Stojí to
úplne obsahovať
vybrané pôdy mnohouholníky


Stojí to
mať svoje centrá v
vybrané pôdy mnohouholníky

Čo z toho najviac predstavuje „realitu?“ „To je skutočne otázka na špecialistu na zdroje. GIS môže poskytnúť množstvo rôznych scenárov, ale konečné rozhodnutie musí urobiť osoba, ktorá tento zdroj pozná.

Priestorové spojenie: zadržanie (vo vnútri)

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

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

Add the new table to the map document.

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

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

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

Spatial join: proximity (nearest)

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

    Add the Streams layer to the current data frame.

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

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


What is All This Buzz About ArcGIS Hub?

by EmilyKnish-Ande rson

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


Noob Question: joining tables

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

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

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

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

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

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

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

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


ArcGIS

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

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

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


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

Referencie

Implementation

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

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


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


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

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

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

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

Exercise

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

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

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

4. To create your choropleth map double click census2000tract, or highlight it- right click and choose Properties. Once the properties window opens choose the Symbolika tab.

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

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

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

8. When you click the paper the layout view pops up. First thing you want to do is format the page. Do this by right clicking anywhere off the paper and enter Page and Print Setup, you can also do this through the toolbars File-Page and Print Setup. Choose the Landscape option and click Ok. The next thing to do is to click on the Omaha Census tracts. This will activate that box. Once activated right click and choose Properties. Vyberte si Frame a vyberte No Color v Farba box. This gets rid of the border. Size and position the Omaha map however you choose. Once this is done you can begin to insert your Názov, názov, Legenda, and North Arrow . Don't insert a Scale Bar, because the Map is not georeferenced.

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

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

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