أكثر

مضلع بين خط كونتور

مضلع بين خط كونتور


لدي كفاف تم إنشاؤه من SRTM ،

كيفية ملء الفراغ بين هذا الكفاف بالمضلع (لكل جزء) ولكنه ينشئ حقلاً تلقائيًا في جدول السمات ، على سبيل المثال في الصورة أعلاه بين الكنتور 6 و 7 ، ثم يجب أن يحتوي المضلع الذي تم إنشاؤه على حقل مخصص "nilai" بقيمة "6-7 "في جدول السمات.

لقد جربت متعدد الخطوط إلى مضلع ولكنه لا يعمل ، يجب أن أدخل قيمة المضلع يدويًا ، هناك الكثير ليتم تحريره واحدًا تلو الآخر.

الطريقة الأولى باستخدام ترخيص محلل مكاني (يمكنك تكبير متصفحك باستخدام "ctrl و +")

  1. تم إنشاء مضلع (لكل 1 متر لمسافة 1 م - 30 م باستخدام ميزة لأداة المضلع) من كفاف تم إنشاؤه من dtm باستخدام قائمة كفاف أداة. http://i.stack.imgur.com/OdBXL.png ">
  2. هذا هو نقطي DTM http://i.stack.imgur.com/mez5C.png ">
  3. إنشاء Zonal باستخدام إحصاء المنطقة كجدول أداة http://i.stack.imgur.com/ieJlz.png ">
  4. جدول سمات النتيجة النطاقية http://i.stack.imgur.com/8w8iG.png ">
  5. انضم إلى المضلع بنتيجة المنطقة http://i.stack.imgur.com/LDhA6.png ">
  6. جدول السمات للنتيجة المنضمة http://i.stack.imgur.com/b8Ve5.png ">
  7. التحقق من النتيجة بعد أنا دائري من هذه النتيجة لا تتطابق القيمة القصوى والدنيا مع خط الكنتور http://i.stack.imgur.com/94Gdb.png ">

الطريقة الثانية باستخدام ترخيص المحلل المكاني أستخدم هذا البرنامج النصي الذي قدمه مايكل

import sys، os، arcpy InPolygons = sys.argv [1] NearContour = sys.argv [2] OutPolygons = sys.argv [3] ElevationFieldName = "contour" # قم بتغيير هذا لمطابقة اسم المجال الخاص بك InFolder = os.path.dirname (InPolygons) # المجلد الذي تم الإدخال في العمل = InFolder + " Working.gdb" WorkingContour = Working + " Contour" WorkingPoly = Working + " Poly" arcpy.CreateFileGDB_management (InFolder، "Working.gdb") # إنشاء مساحة عمل arcpy.AddMessage ("نسخ 1") arcpy.CopyFeatures_management (NearContour، WorkingContour) # تحتاج إلى القيام بذلك لتولي مسؤولية أسماء arcpy.AddMessage ("Copy 2") arcpy.CopyFeatures_management (InPolygons، WorkingPoly) # remove حواف "سيئة" ، تم وضع علامة عليها بالارتفاع = -9999 لإظهار أنها قوس حدودي .MakeFeatureLayer_management (WorkingContour، "Remove"، ElevationFieldName + "= -9999") arcpy.DeleteFeatures_management ("Remove") arcpy.Delete_management ("Remove") ) # استرخ ، إنها مجرد إزالة الطبقة ، فقط لإبقائها نظيفة # إنشاء بالقرب من طاولة arcpy.AddMessage ("بالقرب من الجدول") arcpy.Gen erateNearTable_analysis (WorkingPoly، WorkingContour، Working + " NearTable"، "0"، الأقرب = "ALL") arcpy.AddField_management (Working + " NearTable"، "Elev"، "DOUBLE") جرب: arcpy.AddIndex_management (Working + ")  NearTable "،" NEAR_FID "،" NEAR_FID ") باستثناء: arcpy.AddWarning (" غير قادر على الفهرسة ") # انضم ونسخ الارتفاعات arcpy.AddMessage (" Join & calc ") arcpy.MakeTableView_management (Working +"  NearTable ") ، "عرض") arcpy.AddJoin_management ("View"، "NEAR_FID"، WorkingContour، "OBJECTID") arcpy.CalculateField_management ("View"، "NearTable.Elev"، "! Contour." + ElevationFieldName + "!"، "PYTHON ") arcpy.Delete_management (" View ") # relax ، إنه مجرد إزالة عرض الجدول ، فقط لإبقائه نظيفًا # قم بإزالة رابط وملخص الإحصائيات arcpy.AddMessage (" Make stats ") # arcpy.RemoveJoin_management (" View ") arcpy .Statistics_analysis (Working + " NearTable"، Working + " NearStats"، [["Elev"، "MIN"]، ["Elev"، "Max"]]، "IN_FID") # نسخ الحد الأدنى والحد الأقصى ملامح العمل arcpy.AddMessage ("نسخ min / max") arcpy.AddField_management (WorkingPoly ، "MinElev"، "DOUBLE") arcpy.AddField_management (WorkingPoly، "MaxElev"، "DOUBLE") arcpy.MakeFeatureLayer_management (WorkingPoly، "Layer") arcpy.AddJoin_management ("Layer"، "OBJECTID"، Working + "،" IN_FID ") arcpy.CalculateField_management (" Layer "،" Poly.MinElev "،"! NearStats.Min_Elev! "،" PYTHON ") arcpy.CalculateField_management (" Layer "،" Poly.MaxElev "،"! NearStats. Max_Elev! "،" PYTHON ") arcpy.RemoveJoin_management (" Layer ") arcpy.Delete_management (" Layer ") # relax، it's just remove the layer، just to keep it clean # check for field arcpy.AddMessage (" Checking for field) ") الحقول = arcpy.ListFields (WorkingPoly،" nilai ") إن لم تكن الحقول: arcpy.AddMessage (" - إضافة حقل ") arcpy.AddField_management (WorkingPoly،" nilai "،" TEXT "، field_length =" 10 ") # format الحقل الذي يحتوي على الحد الأدنى والحد الأقصى ، # يمكن القيام بذلك باستخدام حساب الحقل # ولكن في هذه الحالة أريد حالة خاصة للعزلات arcpy.AddMessage ("Cursoring") مع arcpy.da.UpdateCursor (WorkingPoly، ("nilai" ، "MinElev"، "MaxElev")) مثل UpCur: لـ F أكل في UpCur: if (Feat [1] == feat [2]): # القيم هي نفسها = العزلة الفذ [0] = str (int (Feat [1])) else: feat [0] = "٪ d -٪ d "٪ (Feat [1]، feat [2]) UpCur.updateRow (Feat) arcpy.AddMessage (" Copy out ") arcpy.CopyFeatures_management (WorkingPoly، OutPolygons)

معالجة :

نتيجة http://i.imgur.com/faaESEb.png ">

أستخدم الطريقة الثانية ، تستغرق وقتًا طويلاً لكنها تعمل. شكرا.


بافتراض أنك قمت بإنشاء المضلعات عن طريق إغلاق النهايات (يتم إعطاء أسطر الإغلاق ارتفاعًا قدره -9999 بحيث يتم إزالتها ولا يتم وضعها في الحسبان في الحد الأدنى والحد الأقصى) واستخدام ميزة إلى المضلع ثم أضاف الحقل الخاص بك (نيلاي كنص):

import sys، os، arcpy InPolygons = sys.argv [1] NearContour = sys.argv [2] OutPolygons = sys.argv [3] ElevationFieldName = "Elevation" # قم بتغيير هذا لمطابقة اسم المجال الخاص بك InFolder = os.path.dirname (InPolygons) # المجلد الذي تم الإدخال في العمل = InFolder + " Working.gdb" WorkingContour = Working + " Contour" WorkingPoly = Working + " Poly" arcpy.CreateFileGDB_management (InFolder، "Working.gdb") # إنشاء مساحة عمل arcpy.AddMessage ("نسخ 1") arcpy.CopyFeatures_management (NearContour، WorkingContour) # تحتاج إلى القيام بذلك لتولي مسؤولية أسماء arcpy.AddMessage ("Copy 2") arcpy.CopyFeatures_management (InPolygons، WorkingPoly) # remove حواف "سيئة" ، تم وضع علامة عليها بالارتفاع = -9999 لإظهار أنها قوس حدودي .MakeFeatureLayer_management (WorkingContour، "Remove"، ElevationFieldName + "= -9999") arcpy.DeleteFeatures_management ("Remove") arcpy.Delete_management ("Remove") ) # استرخ ، إنها مجرد إزالة الطبقة ، فقط لإبقائها نظيفة # إنشاء بالقرب من طاولة arcpy.AddMessage ("بالقرب من الجدول") arcpy.G enerateNearTable_analysis (WorkingPoly، WorkingContour، Working + " NearTable"، "0"، الأقرب = "ALL") arcpy.AddField_management (Working + " NearTable"، "Elev"، "DOUBLE") جرب: arcpy.AddIndex_management (Working + ")  NearTable "،" NEAR_FID "،" NEAR_FID ") باستثناء: arcpy.AddWarning (" غير قادر على الفهرسة ") # انضم ونسخ الارتفاعات arcpy.AddMessage (" Join & calc ") arcpy.MakeTableView_management (Working +"  NearTable ") ، "عرض") arcpy.AddJoin_management ("View"، "NEAR_FID"، WorkingContour، "OBJECTID") arcpy.CalculateField_management ("View"، "NearTable.Elev"، "! Contour." + ElevationFieldName + "!"، "PYTHON ") arcpy.Delete_management (" View ") # relax ، إنه مجرد إزالة عرض الجدول ، فقط لإبقائه نظيفًا # قم بإزالة رابط وملخص الإحصائيات Arcpy.AddMessage (" Make Stats ") # arcpy.RemoveJoin_management (" View ") arcpy .Statistics_analysis (Working + " NearTable"، Working + " NearStats"، [["Elev"، "MIN"]، ["Elev"، "Max"]]، "IN_FID") # نسخ الحد الأدنى والحد الأقصى ملامح العمل arcpy.AddMessage ("نسخ min / max") arcpy.AddField_management (WorkingPo) ly ، "MinElev" ، "DOUBLE") arcpy.AddField_management (WorkingPoly، "MaxElev"، "DOUBLE") arcpy.MakeFeatureLayer_management (WorkingPoly، "Layer") arcpy.AddJoin_management ("Layer"، "Working +"  " NearStats "،" IN_FID ") arcpy.CalculateField_management (" Layer "،" Poly.MinElev "،"! NearStats.Min_Elev! "،" PYTHON ") arcpy.CalculateField_management (" Layer "،" Poly.MaxElev "،"! NearStats .Max_Elev! "،" PYTHON ") arcpy.RemoveJoin_management (" Layer ") arcpy.Delete_management (" Layer ") # Relax ، إنها مجرد إزالة الطبقة ، فقط لإبقائها نظيفة # تحقق من حقل arcpy. field ") الحقول = arcpy.ListFields (WorkingPoly،" nilai ") إن لم يكن الحقول: arcpy.AddMessage (" - إضافة حقل ") arcpy.AddField_management (WorkingPoly،" nilai "،" TEXT "، field_length =" 10 ") # تنسيق الحقل بالحد الأدنى والحد الأقصى ، # يمكن القيام بذلك باستخدام حساب الحقل # ولكن في هذه الحالة أريد حالة خاصة للعزلات arcpy.AddMessage ("Cursoring") مع arcpy.da.UpdateCursor (WorkingPoly، ("nilai "،" MinElev "،" MaxElev ")) مثل UpCur: for الفذ في UpCur: if (Feat [1] == feat [2]): # القيم هي نفسها = العزلة الفذ [0] = str (int (Feat [1])) else: feat [0] = "٪ d -٪ d "٪ (Feat [1]، feat [2]) UpCur.updateRow (Feat) arcpy.AddMessage (" Copy out ") arcpy.CopyFeatures_management (WorkingPoly، OutPolygons)

استخدام إنشاء جدول قريب بتفاوت 0 للعثور على الرابط بين المضلعات وخطوطها المحيطة. أضف حقلاً إلى الجدول القريب لتخزين ارتفاعات الخطوط التي يصفونها ، ثم الأمر يتعلق فقط بالحصول على إحصائيات الحد الأدنى والحد الأقصى للارتفاعات في الجدول القريب لكل إدخال فريد FID (مضلع) ثم الانضمام إلى المضلعات والتعبئة الميدان.

سيستغرق تشغيل الأداة Generate Near Table وقتًا طويلاً جدًا ، لذا حاول القيام بذلك بين عشية وضحاها ؛ لقد اختبرت هذا الرمز باستخدام 350 مضلعًا و 345 سطرًا استغرق إكمالها حوالي 10 دقائق.

ستتم تعبئة العزلات (ارتفاع واحد فقط للأدنى والأقصى) بقيمتها فقط ، وستتم تعبئة المضلعات المتوسطة بـ min - max في هذا الحقل.

طريقة بديلة (محلل مكاني) ، أسرع بكثير

إذا كان لديك ترخيص محلل مكاني وكانت الخطوط النقطية تأتي منه ، فيمكنك متابعة سير العمل في مناطق التلوين بين الخطوط العريضة (المتجهية)؟ كما تمت ترجمته لـ Esri وأداءه بشكل تفاعلي في ArcMap:

استخدم أداة Zonal Statistics as Table لإنشاء جدول باستخدام المضلعات كمناطق إدخال و FID (OBJECTID) كحقل المنطقة ، واستخدمت نوع الإحصائيات "ALL" لتجنب الالتباس لاحقًا. يمنحك هذا جدولًا به إحصائيات نقطية (الحد الأدنى والحد الأقصى) لكل مضلع - وهو سريع حقًا!

أضف الحقول إلى المضلعات للحد الأدنى والحد الأقصى للارتفاع ثم انضم إلى جدول إحصائيات المنطقة (انضم إلى ArcMap polygon FID إلى ZonalTable ObjectID_1 أو FID_1 بناءً على نوع الجدول ، وفي كلتا الحالتين يجب أن يكون الحقل الثاني في جدول إحصائيات المنطقة) مضلع واستخدم الحساب مثل هذا:

MinElev = round (! ZonalStatsObjectID.MIN!، 0) MaxElev = round (! ZonalStatsObjectID.MAX!، 0)

اسم جدول إحصائيات المنطقة في هذا المثال هو ZonalStatsObjectID ، قم بالتغيير لمطابقة اسم الجدول الخاص بك. لا تستخدمint (! ZonalStatsObjectID.MIN!)، هذا اقتطاع وسيمنحك قيمة خاطئة.

بعد التقريب ونسخ قيم الحد الأدنى والحد الأقصى ، استخدم حاسبة الحقل على الجدول لحساب حقل nilai:

def CalcNilai (Min، Max): إذا كان Min == Max: إرجاع "٪ d"٪ Min else: إرجاع "٪ d -٪ d"٪ (Min، Max)

الذي يجب أن يبدو هكذا (لقد أزلت الصلة من أجل البساطة):


ما هي خطوط الكنتور؟ | الأنواع والتطبيقات والميزات

خط الكنتور هو منحنى يربط بين نقاط متساوية القيمة. في رسم الخرائط ، تنضم خطوط الكنتور إلى نقاط الارتفاع المتساوية فوق مستوى معياري معين مثل متوسط ​​مستوى سطح البحر. الخريطة الكنتورية هي خريطة لتوضيح السمات الطبوغرافية لمنطقة ما باستخدام الخطوط الكنتورية. غالبًا ما يستخدم لإظهار ارتفاعات ومنحدرات وأعماق الوديان والتلال. يُطلق على المسافة بين خطين متتاليين من الخطوط الكنتورية في الخريطة الكنتورية اسم الفاصل الكنتوري الذي يُظهر الاختلاف في الارتفاع.

أفضل ميزة لاستخدام الخطوط الكنتورية في رسم الخرائط ، هي أنها يمكن أن تمثل السطح ثلاثي الأبعاد لأي تضاريس في مساحة ثنائية الأبعاد ، أي على خريطة محيطية. من خلال تفسير خريطة الكنتور ، يستطيع المستخدم استنتاج التدرج النسبي للسطح. سواء كان ذلك في عمق أو ارتفاع المناظر الطبيعية ، يمكن أن تساعد الخريطة الكنتورية في تمثيل تضاريس المنطقة. توفر المسافة بين سطرين والتباعد على طول الخطوط للمستخدم معلومات مهمة.

خطوط الكنتور منحنية أو مستقيمة أو مزيج من الخطين اللذين لا يتقاطعان في الخريطة. عادة ما يكون مرجع الارتفاع الذي تشير إليه الخطوط الكنتورية يعني البحر. تحدد المسافة بين خط الكنتور المتتالي تدرج السطح الذي يتم تمثيله ويطلق عليه "الفاصل". إذا كانت الخطوط الكنتورية متقاربة جدًا ، فإنها تمثل وتدل على منحدر حاد. إذا كانت الخطوط متباعدة عن بعضها البعض ، فهذا يمثل منحدرًا لطيفًا. يتم تمثيل الجداول والأنهار في الوادي بحرف "v" أو "u" في الخريطة الكنتورية.

غالبًا ما يتم تمييز خطوط الكنتور بالبادئة "iso" والتي تعني "يساوي" في اليونانية ، وفقًا لنوع المتغير الذي يتم تعيينه. يمكن استبدال البادئة "iso" بـ "isoallo" التي تحدد أن خط الكنتور يربط النقاط حيث يتغير متغير معين بنفس المعدل خلال فترة زمنية معينة. على الرغم من استخدام مصطلح خط الكنتور بشكل شائع ، إلا أنه غالبًا ما يتم استخدام أسماء محددة في الأرصاد الجوية حيث توجد إمكانية أكبر لعرض الخرائط بمتغيرات مختلفة في وقت معين. مسافات متساوية وخطوط متباعدة بشكل متساوٍ ، يشير إلى انحدار منتظم.


التضاريس وفهم الخرائط الطبوغرافية

من بين العديد من أدوات رسم الخرائط المتاحة ، فإن الخريطة الطبوغرافية هي الأكثر استخدامًا. تُعرَّف الطوبوغرافيا بأنها تضاريس (ارتفاعات نسبية) للسطح والعلاقات النسبية بين سماته الطبيعية والاصطناعية. تصور الخرائط الطبوغرافية بشكل منهجي العلاقة المكانية بين كل من السمات المادية ، مثل الخطوط الكنتورية (خطوط الارتفاع المتساوي) والرموز الهيدروغرافية ، والسمات الثقافية ، مثل الطرق والحدود الإدارية. تُعرف الخرائط الطبوغرافية أيضًا باسم "الخرائط الطبوغرافية".

تبدأ قراءة الخريطة الطبوغرافية بفهم مدى الاختزال الضروري لتمثيل منطقة معينة من سطح الأرض. يُعرف هذا التخفيض باسم مقياس ويتم تعريفه على أنه تمثيل لحجم شيء ما على رسم أو صورة أو خريطة بالنسبة إلى حجم الشيء الحقيقي.

كانت هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) مسؤولة عن إنشاء خرائط طبوغرافية للولايات المتحدة منذ إنشائها في عام 1879. تأتي هذه الخرائط في مجموعة متنوعة من المقاييس. الأكثر شيوعًا لأغراض إدارة الموارد الطبيعية هو سلسلة 1: 24000 (حيث 1 بوصة خريطة = 24000 بوصة أرضية أو 2000 قدم). تغطي الخرائط في هذا المقياس مساحة تبلغ 7.5 دقيقة من خط العرض و 7.5 دقيقة من خط الطول ، ويطلق عليها عادةً خرائط رباعية الزوايا مدتها 7.5 دقيقة ، وتُعرف أيضًا باسم "كواد" أو "أوراق رباعية". تمثل أوراق الخرائط هذه 64 ميلًا مربعًا في خطوط العرض الجنوبية للولايات المتحدة و 49 ميلًا مربعًا في خطوط العرض الشمالية ، وبالتالي ، يستغرق الأمر حوالي 57000 ورقة رباعية مدتها 7.5 دقيقة لتغطية الولايات المتحدة بأكملها وأقاليمها. تُستخدم هذه الخرائط لأغراض التخطيط والهندسة والترفيه في المنطقة المحلية. تعرض الخرائط في 1: 50000 إلى 1: 100000 تفاصيل أقل ولكنها تغطي مناطق كبيرة بما يكفي لدعم إدارة المناظر الطبيعية. لدى USGS أيضًا خرائط أصغر حجمًا في 1: 250.000 و 1: 500.000 و 1: 1.000.000 ، والتي تغطي مساحات كبيرة جدًا على الورقة وتستخدم للتخطيط الإقليمي والتخطيط على مستوى الولاية. لدى USGS صفحة ويب ممتازة مع صور بيانية لمقياس الخريطة.

قد يبدو محتوى الخرائط الطبوغرافية محيرًا للوهلة الأولى ، ومع ذلك ، هناك طريقة وراء كل النقاط الملونة والخطوط والمناطق التي تميز السمات الرئيسية. غالبًا ما يتم تمثيل الميزات الأصغر ذات المدى المحدود (مثل موقع المنازل) بالنقاط ، في حين يمكن تصوير الميزات الأكبر (مثل مخطط مبنى كبير) كمناطق. في عالم رسم الخرائط ، تُعرف هذه المناطق غالبًا باسم المضلعات.

الألوان التي تلفت الأنظار أولاً عند النظر إلى أكثر من 7.5 دقيقة رباعي الزوايا هي:

  • أخضر (نباتي)
  • ماء ازرق)
  • رمادي أو أحمر (مناطق كثيفة البناء)
  • أرجواني (تم تحديث المعلومات بالتصوير الجوي ولكن لم يتم التحقق منها ميدانيًا)

فريد مجموعات من نمط الخط واللون تشير إلى ميزات مماثلة:

  • البني لخطوط الكنتور (والتي سيتم مناقشتها في الفقرة التالية)
  • أزرق للبحيرات والجداول وخنادق الري وما إلى ذلك.
  • الأحمر للشبكات الأرضية والطرق الهامة
  • أسود للطرق والممرات الأخرى والسكك الحديدية والحدود وما إلى ذلك.
  • اللون الأرجواني للميزات المحدثة

تُستخدم سلسلة من الرموز الموحدة لتصوير ميزات مثل الينابيع وخزانات المياه والآبار والمناجم والمباني والمخيمات ونقاط التحكم في المسح.

تظهر خطوط الكنتور البني على الخرائط الطبوغرافية الارتفاع. يربط كل خط كفاف نقاط ارتفاع متساوية فوق مرجع محدد ، مثل مستوى سطح البحر. يمثل خط الكنتور ارتفاعًا واحدًا وواحدًا فقط ، وبالتالي لا ينقسم أبدًا أو يتقاطع مع خطوط الكنتور الأخرى (توقع في حالة نادرة من جرف متدلي). لاحظ أن المسافة الرأسية بين خطوط الكنتور (الفاصل الكفافي) تساوي دائمًا كلما كان الفاصل الكفافي أصغر ، كلما زادت الدقة الرأسية (أو الأكثر تفصيلاً) ، أو الحد الأدنى للفصل بين الكائنات ، للخريطة.

من ناحية أخرى ، يتم تحديد المسافة الأفقية بين الخطوط العريضة من خلال شدة انحدار المناظر الطبيعية ويمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على التضاريس. كلما اقتربت الخطوط من بعضها ، زاد انحدار الجسم. يحدد رسامو الخرائط في هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) فاصلًا محيطيًا يُظهر أفضل شكل للتضاريس لكل ورقة رباعية فردية. قد تحتاج المنطقة المسطحة في ولاية أيوا إلى فاصل محيط يبلغ 10 أقدام لالتقاط بعض الإحساس بالراحة. على النقيض من ذلك ، قد تحتوي منطقة جبلية في أريزونا على فواصل كفافية تبلغ 100 قدم أو أكثر ، أي أدق من شأنه أن يؤدي إلى خطوط متراصة بإحكام شديد بحيث لا يمكن تمييزها.

تشير الدوائر متحدة المركز للخطوط الكنتورية إلى قمة تل أو قمة جبل ، بينما تشير الدوائر متحدة المركز لخطوط الكنتور المفرغة إلى انخفاض مغلق. تشكل خطوط الكنتور نمط V يعبر التدفقات مع V يشير إلى المنبع. تشير الخطوط الكنتورية المستديرة عمومًا إلى التلال أو التلال.


أنواع القطاعات

نوع المقطع الافتراضي هو خط مستقيم بين رأسين أو نقطتين. ومع ذلك ، عندما يكون من الضروري تحديد المنحنيات أو الأشكال البارامترية ، فيمكن تحديد ثلاثة أنواع إضافية من المقاطع: الأقواس الدائرية ، والأقواس الإهليلجية ، ومنحنيات بيزير. غالبًا ما تُستخدم هذه الأشكال لتمثيل البيئات المبنية مثل حدود قطعة الأرض والطرق.

منحنى بيزيير هو خط منحني يُشتق شكله رياضياً بدلاً من سلسلة من الرؤوس المتصلة. في برامج الرسومات ، عادةً ما يحتوي منحنى بيزير على نقطتي نهاية ومقبضين يمكن تحريكهما لتغيير اتجاه وانحدار المنحنى. تم تسمية منحنيات بيزير على اسم المهندس الفرنسي بيير بيزير (1910-1999). [3]

تحتوي الأسطر عادةً على قيم x و y ، ولكن يمكن أيضًا إضافة قيم z. تُستخدم قيم Z عادةً لتمثيل الارتفاع ، ولكن يمكن استخدامها لتمثيل البيانات الأخرى.

يمكن أن تتضمن رؤوس المعالم الخطية أيضًا قيم m. تستخدم بعض تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية نظام قياس خطي يستخدم لاستيفاء المسافات على طول السمات الخطية ، مثل الطرق والجداول وخطوط الأنابيب. يمكنك تعيين قيمة m لكل رأس في الميزة.

ومن الأمثلة الشائعة الاستخدام نظام قياس معالم الطريق السريع الذي تستخدمه إدارات النقل لتسجيل ظروف الرصف وحدود السرعة ومواقع الحوادث وغيرها من الحوادث على طول الطرق السريعة. وحدتا قياس شائعة الاستخدام هما المسافة المقطوعة من موقع محدد ، مثل خط المقاطعة ، والمسافة من العلامة المرجعية. [4]


ميزة التحمل

تعد الدقة في الموقع ودعم إطار عمل إدارة البيانات عالي الدقة أمرًا بالغ الأهمية في إدارة بيانات نظم المعلومات الجغرافية. الشرط الأساسي هو القدرة على تخزين المعلومات المنسقة بدقة كافية. تصف دقة الإحداثي عدد الأرقام المستخدمة لتسجيل الموقع. يحدد هذا الدقة التي يتم من خلالها جمع البيانات المكانية وإدارتها.

نظرًا لأن قواعد البيانات الجغرافية يمكن أن تسجل إحداثيات عالية الدقة ، يمكن للمستخدمين إنشاء مجموعات بيانات بمستويات دقة عالية وبدقة أكبر حيث تتحسن أدوات التقاط البيانات وأجهزة الاستشعار بمرور الوقت (على سبيل المثال ، إدخال البيانات من المسح والهندسة المدنية ، والتقاط البيانات المساحية و COGO ، وزيادة دقة الصور ، LIDAR ، خطط البناء من CAD).

تسجل قاعدة البيانات الجغرافية إحداثياتها باستخدام أرقام صحيحة ويمكنها التعامل مع المواقع بدقة عالية جدًا. في العديد من عمليات ArcGIS ، تتم معالجة إحداثيات المعالم لقاعدة البيانات الجغرافية وإدارتها باستخدام بعض الخصائص الهندسية الرئيسية. يتم تحديد هذه الخصائص أثناء إنشاء كل فئة من فئات المعالم أو مجموعة بيانات الميزة.

تساعد الخصائص الهندسية التالية في تحديد دقة التنسيق والتفاوتات في المعالجة المستخدمة في عمليات المعالجة المكانية والعمليات الهندسية المختلفة:

    : الدقة التي يتم بها تسجيل الإحداثيات داخل فئة المعلم. : تفاوت الكتلة المستخدمة لتجميع الميزات ذات الهندسة المتطابقة. تُستخدم في الهيكل وتراكب الميزات والعمليات ذات الصلة. : خصائص التسامح والدقة لبعد الإحداثيات الرأسية في مجموعات البيانات ثلاثية الأبعاد (على سبيل المثال ، مقياس الارتفاع). : خصائص التسامح والدقة للمقاييس على طول ميزات الخط المستخدمة في مجموعات البيانات المرجعية الخطية (على سبيل المثال ، المسافة على طول الطريق بالأمتار).

المضلع بين خط الكنتور - نظم المعلومات الجغرافية

لإسقاط الغطاء النباتي في المستقبل ، تم استخدام نظام المعلومات الجغرافية بالاقتران مع نموذج الغطاء النباتي الديناميكي للتنبؤ بالتوزيعات المحتملة لأنواع الغطاء النباتي في يوسمايت للعقد 2087-2096 في ظل سيناريو مناخي محتمل باستخدام نموذج الدوران العام لـ CSIRO.

يسمح نظام المعلومات الجغرافية لموظفي المنتزه بإنشاء وتعديل وعرض وتحليل مواقع معالم من النوع النقطي أو الخطي أو المضلع. كما يسمح نظام المعلومات الجغرافية للعلماء بربط البيانات أو المعلومات بهذه الميزات ، مثل أسماء الأنواع والتواريخ والارتفاعات. يمكن تحليل جميع المعلومات المرتبطة بميزة معينة ، مثل جودة مياه البحيرة ، للعلاقات مع المعلومات الفيزيائية أو البيولوجية الأخرى مثل الزيارة أو الوجود أو الغياب أو الأسماك.

يمكن أيضًا استخدام نظام المعلومات الجغرافية للنمذجة أو التنبؤ بالأحداث أو الحالات بناءً على السيناريوهات الحالية والمستقبلية المحتملة. باستخدام البيانات الموجودة ، يمكن لنظام المعلومات الجغرافية إنشاء نموذج للمواقع المحتملة لمواقع القرى الهندية الأمريكية ، على سبيل المثال. يمكن أيضًا استخدام نظام المعلومات الجغرافية للتنبؤ بالمواقع المحتملة لمجموعات النباتات النادرة أو المهددة بالانقراض أو كيف يمكن أن يتغير الغطاء النباتي للمتنزه في ظل التغيرات المناخية المحتملة في المستقبل. من خلال فهم المكان الذي تتجذر فيه مجموعات النباتات الغازية أو الأماكن التي تحدث فيها تساقط الصخور بشكل متكرر ، يقوم العلماء بتقييم احتياجات الإدارة. يمكن أن تكشف إسقاطات تأثيرات تغير المناخ ، على سبيل المثال ، سبب تحرك الحياة البرية والنباتات أعلى في الارتفاع لاتباع الموائل المناسبة.

في الآونة الأخيرة ، تم إنتاج خريطة نباتية بمساعدة GIS - وهي أول خريطة نباتية ليوسمايت منذ الثلاثينيات - تفسيرًا مشتركًا لـ 1500 صورة جوية وبيانات من مئات المسوحات الميدانية لإنتاج تصنيفات نباتية لأكثر من 100 نوع نباتي. توفر هذه البيانات التفصيلية نظرة متعمقة على المجتمعات النباتية من حيث صلتها بالارتفاع والجيولوجيا والتضاريس والتربة. بدأ هذا المشروع المرتبط بنظم المعلومات الجغرافية في عام 1997 وانتهى بعد 10 سنوات ، وحدد أنواع الغطاء النباتي وتخصيصه لما يقرب من 85000 مضلع تغطي أكثر من 1.4 مليون فدان. تعد خريطة الغطاء النباتي معلومات مهمة لأي عالم أو مدير أرض لدمجها عند اتخاذ قرار بشأن إدارة الحرائق ، وإدارة الحياة البرية ، وإدارة فيستا ، ونمذجة مواقع النباتات النادرة ، والتنبؤ بالموقع الأثري ، على سبيل المثال.

لدراسة السهول الفيضية في Tuolumne Meadows ، قام نظام المعلومات الجغرافية بنمذجة مدى وعمق حدث الفيضان لمدة 100 عام في Tuolumne Meadows. تم استخدام بيانات ارتفاع LIDAR التي تم جمعها مؤخرًا في النموذج.

في Yosemite ، لعبت GIS دورًا أساسيًا في تقييم التأثير المحتمل لأحداث الفيضانات النادرة على البنية التحتية في منطقة Tuolumne Meadows. باستخدام بيانات LIDAR التي تم الحصول عليها مؤخرًا ، استخدم اختصاصيو هيدرولوجيا الحدائق نظام المعلومات الجغرافية لرسم خرائط للمناطق داخل المروج التي ستتأثر بالفيضانات. يمكن لنظام المعلومات الجغرافية أن يربط البناء والمسار والمواقع التفسيرية بأعماق مياه الفيضانات ، وبالتالي ، يوفر معلومات مهمة للإدارة الحالية والمستقبلية للبنية التحتية وسلامة الإنسان.

تعتبر دراسة المفاهيم الجغرافية مفتاحًا لمديري الحدائق للتخطيط واتخاذ القرارات التي لها نتائج طويلة الأجل. يستمر استخدام نظم المعلومات الجغرافية على نطاق واسع لمراقبة وإدارة الموارد الفيزيائية والبيولوجية والبشرية لمساحة 750 ألف فدان في يوسمايت.


المضلع بين خط الكنتور - نظم المعلومات الجغرافية

حدود بحيرة دارلينج (المضلع) - حافة الماء عند ارتفاع سطح البحيرة ، 656.1 قدمًا فوق NAVD 88. بيانات متجهية رقمية خريطة التحقيقات العلمية 2006-2949-A

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial؟sim06-2949A_dar_bndry S. مايك لينهارت وكريس دي لوند

خرائط كونتور الأعماق للبحيرات التي تم مسحها في ولاية أيوا في عام 2004 pdf document خريطة التحقيقات العلمية 2006-2949

تم تطوير مجموعة البيانات الرقمية ذات المرجعية الجغرافية بواسطة هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية لاستخدامها مع مشروع Lake Bathymetric ، الوحدة الميدانية الشرقية ، مدينة آيوا ، آيوا.

تم استخدام هذه التغطية لتحديد الحدود أثناء توليد السطح ثلاثي الأبعاد لقياس الأعماق. لتحديد الخط الساحلي ، تم جمع مواقع النقاط حول البحيرة باستخدام هوائي GPS مثبت على القوس عن طريق لمس قوس القارب إلى الخط الساحلي. تم إدخال نقاط البيانات في حزمة برامج نظام المعلومات الجغرافية (GIS) ، ArcInfo ، لإنشاء تغطية نقطية تمثل مواقع نقاط منفصلة. تم إنشاء تغطية المضلع التي تحدد الخط الساحلي في ArcInfo عن طريق توصيل مواقع النقاط في تغطية النقطة. تم استخدام الكواد الرقمية لتقويم العظام (DOQ's) كوسيلة مساعدة في تعديل تغطية الخط الساحلي. 2004 حالة أرضية غير معروفة

لا شيء مخطط -91.908143 -91.880041 41.203989 41.181562 المكنز USGS بحيرات قياس الأعماق المياه الداخلية الهيدرولوجيا USGS فئة الموضوع ISO 19115 علم الأرض المياه الداخلية بيئة

نظام معلومات الأسماء الجغرافية

هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية ، جريج نالي ، رئيس مشروع - وحدة الحقل الشرقية ، أخصائي الهيدرولوجيا الإشرافي ، العنوان البريدي ص. ب 1230 أيوا سيتي أيوا

الولايات المتحدة الأمريكية 319-337-4191319-358-3606 [email protected]

تم إعداد مجموعة البيانات هذه بالتعاون مع إدارة الموارد الطبيعية في ولاية أيوا. Microsoft Windows 2000 الإصدار 5.1 (النسخة 2600) Service Pack 1 ESRI ArcCatalog 8.3.0.800 طوبولوجي نظيف تحدد هذه التغطية الخط الساحلي للبحيرة لإنشاء خريطة المحيط. تم إنشاء تغطية المضلع في ArcEdit من خلال ربط النقاط في تغطية dar_edgepts. تم استخدام كواد التصوير الرقمي (DOQ) في وقت لاحق في مزيد من ضبط تغطية الخط الساحلي.

يتم اختبار الدقة من خلال المقارنة البصرية للمصدر مع البيانات الرقمية على نظام كمبيوتر تفاعلي.

Digital Orthophoto Quad (Richland) 2002 صورة الاستشعار عن بعد http://www.igsb.uiowa.edu/nrgislibx/ Aerial Photo 2002 الحالة الأرضية لا شيء تم استخدام كواد تقويم العظام الرقمية (DOQ's) في مزيد من ضبط وتنعيم تغطية حدود البحيرة . كانت التغطية متراكبة على DOQ وتم ترقيم العقد الإضافية في.

ارتفاع سطح الماء: حددت القياسات الأولية ارتفاع سطح الماء لبحيرة دارلينج المشار إليها في مرجع أمريكا الشمالية الرأسي (NAVD) لعام 1988. تم تحديد ارتفاع سطح الماء لبحيرة دارلينج بواسطة شريط لأسفل (باستخدام شريط فولاذي) من نقطة مرجعية (بارتفاع معروف) على هيكل انزلاق القارب بالقرب من منحدر القارب. تم الحصول على ارتفاع النقطة المرجعية من قسم هندسة مقاطعة واشنطن. تم الإبلاغ عن ارتفاع النقطة المرجعية (السهم المحفور) على ارتفاع 656.98 قدمًا فوق NAVD88. تم العثور على ارتفاع سطح الماء ليكون 656.06 قدمًا فوق NAVD88 في 14 أبريل 2004.


مدهنتد

هل يمكن للمعالج استخدام تعويذة Levit على هدف وإطلاق النار عليه بنوبات هجوم لا تتطلب التركيز؟

القوة: البرق السريع. هل سيؤدي تنفيذ هذا إلى فتح المكون باعتباره modalpop مباشرة؟

هل يمكننا مشاركة إبريق / دورق خلط للمطور والمثبت ووقف الحمام؟

ما هي أهمية Spider-Man: Far From Home كونه فيلم MCU Phase 3 بدلاً من فيلم Phase 4؟

لماذا تقوم المطارات بإزالة / إعادة تنظيم المدارج؟

ما هو بالضبط "المتشرد القتل"؟

لماذا يُعامل صيد الحيتان بشكل مختلف عن صيد الحيوانات الأخرى؟

بعبارات الشخص العادي ، هل يعطي Luckstone فقط +1 الخامل لجميع لفات d20 وحفظها باستثناء حفظ الموت؟

لماذا كره روبرت ف. كينيدي ليندون جونسون؟

الذي يذهب أولا؟ شخص ينزل من الحافلة أو الدراجة؟

رقم Tesco's Burger المذاق الأفضل قبل تاريخ الانتهاء

لماذا أحصل على نتائج غير متساوية عند استخدام $ RANDOM؟

ما هو أعلى مستوى من الدقة في التحكم في الحركة يمكن أن يحققه المجتمع الفيكتوري؟

كيف نقول بالروسية "ذاهب" في "هذه اللعبة ستهلك"

كيف أستعيد الأغراض الشخصية التي قدمتها للمكتب دون حرق الجسور؟

ماذا يفعل القرص المتعدد داخليًا؟

ما مدى فائدة اللوحات عند الهبوط مع الريح الخلفية؟

ما هي عواقب دولة متقدمة على عدم قبول أي لاجئ؟

نسي المستخدمون إعادة إنشاء ملف PDF قبل إرساله

كيف وضع The Time Lords "نجمة" كاملة في Tardis؟

بصفتك مشرفًا ، ما هي التغذية الراجعة التي تتوقعها من الدكتوراه التي تركت عملها؟

إمكانية تصحيح درجة الصوت من الإصدارات الرقمية للسجلات مع عدم توسيط الفتحة

رسم مضلع باستخدام أجزاء من متعدد الخطوط الموجودة في تحرير ArcGIS؟

إنشاء مخزن مؤقت متعدد الخطوط من نوع نهاية مسطحة في نموذج بدون ArcGIS متقدم مضلع بين خط الكنتور قطع المضلعات إلى أجزاء أصغر (شكل أكثر انتظامًا) إضافة قمة الرأس تلقائيًا إلى المضلع حيث يلمسها رأس مضلع آخر؟ ArcGIS المسافة بين النقاط على طول متعدد الخطوط ArcGIS for Desktop؟ وضع العلامات المكدس المتقدم في ArcMap؟ عبث ArcGIS مع هندسة المعالم في وضع التحرير رسم أطول خط متعدد داخل المضلع؟

أستخدم AcrGIS 10.2 ، وواجهت مشكلة في رسم المضلع "بشكل فعال".

يوجد خط موجود (انظر أعلاه). أريد أن أرسم مضلعًا يكون جزء من حدوده متعدد الخطوط. يمكنني التقاط كل رأس من الخط لجعل المضلع يتطابق مع متعدد الخطوط. لكن هذه الطريقة قد تصبح مستحيلة (ومتعبة) عندما يكون لهذا الخط الحالي العديد من نقاط التحول.

هل هناك طريقة مفيدة للقيام بذلك؟

أستخدم AcrGIS 10.2 ، وواجهت مشكلة في رسم المضلع "بشكل فعال".

يوجد خط موجود (انظر أعلاه). أريد أن أرسم مضلعًا يكون جزء من حدوده متعدد الخطوط. يمكنني التقاط كل رأس من الخط لجعل المضلع يتطابق مع متعدد الخطوط. لكن هذه الطريقة قد تصبح مستحيلة (ومتعبة) عندما يكون لهذا الخط الحالي العديد من نقاط التحول.

هل هناك طريقة مفيدة للقيام بذلك؟

أستخدم AcrGIS 10.2 ، وواجهت مشكلة في رسم المضلع "بشكل فعال".

يوجد خط موجود (انظر أعلاه). أريد أن أرسم مضلعًا يكون جزء من حدوده متعدد الخطوط. يمكنني التقاط كل رأس من الخط لجعل المضلع يتطابق مع متعدد الخطوط. لكن هذه الطريقة قد تصبح مستحيلة (ومتعبة) عندما يكون لهذا الخط الحالي العديد من نقاط التحول.

هل هناك طريقة مفيدة للقيام بذلك؟

أستخدم AcrGIS 10.2 ، وواجهت مشكلة في رسم المضلع "بشكل فعال".

يوجد خط موجود (انظر أعلاه). أريد أن أرسم مضلعًا يكون جزء من حدوده متعدد الخطوط. يمكنني التقاط كل رأس من الخط لجعل المضلع يتطابق مع متعدد الخطوط. لكن هذه الطريقة قد تصبح مستحيلة (ومتعبة) عندما يكون لهذا الخط الحالي العديد من نقاط التحول.

هل هناك طريقة مفيدة للقيام بذلك؟


تكرار تحديث صيانة الموارد حسب الحاجة

ArcGIS coordinate system * Type Projected * Geographic coordinate reference GCS_North_American_1983 * Projection NAD_1983_UTM_Zone_19N * Coordinate reference details Projected coordinate system Well-known identifier 26919 X origin -5120900 Y origin -9998100 XY scale 10000 Z origin 0 Z scale 1 M origin 0 M scale 1 XY tolerance 0.001 Z tolerance 0.001 M tolerance 0.001 High precision true Latest well-known identifier 26919 Well-known text PROJCS["NAD_1983_UTM_Zone_19N",GEOGCS["GCS_North_American_1983",DATUM["D_North_American_1983",SPHEROID["GRS_1980",6378137.0,298.257222101]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["False_Easting",500000.0],PARAMETER["False_Northing",0.0],PARAMETER["Central_Meridian",-69.0],PARAMETER["Scale_Factor",0.9996],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",0.0],UNIT["Meter",1.0],AUTHORITY["EPSG",26919]]
Reference system identifier * Value 26919 * Codespace EPSG * Version 7.11.2


Improving heat maps created from spatial coordinates in R

I have a data set containing a list of addresses with some geocodes that I generated from the U.S. Census Bureau's batch address uploading tool. It contains the full address, longitude/latitude, and some other geographic identifiers for a bunch of data points. I wanted to visualize this data at the census tract-level, and it seems like the easiest way to do this is by overlaying a heat map onto a shapefile of census tract borders. My code below:

I have used the following code to generate a heat map:

You can see that the heat map does not display the data points where it is more sparse beyond the city center. My question is: is there a way to visualize sparse data points on a heat map? I've had a hard time finding an answer to this question elsewhere because I'm not sure what the correct terminology would be. Is it increasing sensitivity? Changing the scale? Nothing I find seems to be capturing what I need.

I know an alternative route would be to link the actual points to the polygon to create a choropleth, however I have been struggling with joins for a few days now and this seems like the simpler option. However, if anyone is willing to help me out on that end I'm happy to provide some reproducible data and my previous coding attempts.

Note: I use R for basic cleaning and statistical analysis, rarely for geospatial visualization and analysis so I'm not particularly advanced. I appreciate layman's terms whenever possible!

is there a way to visualize sparse data points on a heat map?

One method is to use Kriging, which can help generate plausible rasters from sparse data points. It cannot work miracles and generate data where there is none, but it can help if points are not too sparse. No doubt there are ways to do Kriging in R.

"Kriging is a geostatistical process invented by Danie Krige, a South African statistician and mining engineer, that uses data from locations where good data is available to make estimates, by interpolation, for locations where data is not available.

Krige invented his method to help develop mines for gold-bearing ore bodies that were deep underground. Drilling sampling boreholes was very costly, so estimates about the shape and location of such ore bodies had to be made on the basis of a sparse number of scattered boreholes. Kriging, as his method became known, allowed Krige to make better estimates to interpolate the likely layout of ore bodies in between scattered boreholes.

The generalization of the technique allows interpolation of values from values at scattered, known locations. For example, to create a raster surface from scattered point values or contour lines we do not know exactly what the terrain may be in between contour lines or in between specific, scattered point locations, but Kriging provides a rational way of generating a likely range of pixel heights for locations in between known values. Kriging has thus become a very useful technique for creating raster surfaces from vector drawings. "


شاهد الفيديو: كونتور وهايلايت الوجه: تكبير ونفخ الخدود تصغير ونحت الخدود. أنت وهي مع نجلا @Najla Massaad - نجلا