أكثر

كيفية إنشاء خريطة ملونة بالمسافة لأقرب نقطة في R

كيفية إنشاء خريطة ملونة بالمسافة لأقرب نقطة في R


أنا جديد على GIS و R - آمل أن يكون هذا السؤال منطقيًا.

لدي إطار بيانات (geo07) يحتوي على متغيرين يسجلان قيم الطول / العرض لحوالي 6000 نقطة (mat_long & mat_lat). تتوافق هذه النقاط مع جميع المراكز الصحية من نوع معين في الولايات المتحدة. يمكنني رسم النقاط على الولايات المتحدة من خلال:

map ("worldHires"، "usa"، xlim = c (-125، -60)، ylim = c (25،52)، col = "gray95"، fill = TRUE) نقاط (x = geo07 $ mat_lon، y = geo07 $ mat_lat، pch = 19، col = "red"، cex = 0.5)

لكن ما أريده حقًا هو تلوين خريطة الولايات المتحدة بأكملها بناءً على المسافة إلى أقرب مركز صحي. من الناحية المفاهيمية ، أحتاج إلى تقسيم الولايات المتحدة إلى نقاط / مناطق صغيرة وتلوينها بناءً على بعدهم عن أقرب مركز صحي. هل هذه خريطة حرارية؟ هل وظائف R الخاصة بهم للقيام بذلك؟


هناكdistmap ()تعمل فيها spatstatالحزمة التي تنشئ صورة بكسل للمسافة إلى النقاط. ستجد في الرابط المقدم تعليميًا رائعًا لهذه الحزمة (بما في ذلكdistmap ()مثال).


كيفية إنشاء مخطط خريطة جغرافية في Microsoft Excel

ساندي وراتنهاوس

المخططات مفيدة للعروض المرئية لبياناتك. يمكنهم تسهيل عرض البيانات وتحليلها ، خاصة لجمهورك. إذن بالنسبة للبيانات الجغرافية ، لماذا لا تستخدم نوع مخطط الخريطة في Microsoft Excel؟

سواء كنت ترغب في عرض مجموعات سكانية في عدة بلدان لفريق مبيعاتك أو اختصارات للولايات المتحدة لفصل مدرستك الابتدائية ، يمكنك إنشاء مخطط خريطة بسهولة في Microsoft Excel. يمكنك بعد ذلك تنسيقه باستخدام تسميات ووسيلة إيضاح ونظام ألوان مناسب.


تحويل البيانات المكانية إلى data.frame

عندما تقوم بالتخطيط باستخدام الرسم الأساسي () ، يمكنك رسم كائنات sp المكانية أو النقطية مباشرةً دون تحويلها. ومع ذلك ، فإن ggplot () يتطلب data.frame. وبالتالي سوف تحتاج إلى تحويل البيانات الخاصة بك. يمكنك تحويل البيانات باستخدام وظيفة tidy () من حزمة مكنسة في R.

نصيحة البيانات: كانت وظيفة الترتيب هي وظيفة التحصين! رمز الدالة tidy () هو بالضبط نفس كود fortify ().

أدناه تقوم بتحويل البيانات عن طريق:

  1. استدعاء دالة tidy () على الكائن المكاني sjer_roads.
  2. إضافة حقل معرف إلى إطار بيانات الكائن المكاني والذي يمثل كل معلم فريد (كل خط طريق) في البيانات.
  3. ربط الجدول من الكائن المكاني بإخراج data.frame لوظيفة tidy ().

دعنا نحول الكائن المكاني إلى data.frame.

بمجرد القيام بذلك ، تكون جاهزًا للتخطيط باستخدام ggplot (). لاحظ ما يلي عند التخطيط.

  1. قيمتي x و y طويلة وخط عرضي. هذه هي الأعمدة التي تنشئها الدالة tidy () من كائن مكاني.
  2. تسمح وظيفة المجموعة لـ R بمعرفة القمم أدناه لأي ميزة. لذلك في هذه الحالة ، أنت ترسم خطوطًا - يتكون كل منها من رأسين أو أكثر متصلين.

يمكنك تلوين كل سطر حسب النوع أيضًا عن طريق إضافة السمة التي ترغب في استخدامها للفئات أو الأنواع إلى color = وسيطة.

أدناه تقوم بتعيين الألوان على اللون = عامل (RTTYP). لاحظ أنك تقوم بإجبار السمة RTTYP على عامل. يمكنك التفكير في هذا على أنه تجميع البيانات مؤقتًا حسب فئة RTTYP لأغراض التخطيط فقط. أنت لا تعدل البيانات التي تخبرها فقط لـ ggplot أن البيانات فئوية مع مجموعات صريحة.

يمكنك تخصيص الألوان على خريطتك أيضًا. أدناه تقوم ببعض الأشياء:

  1. اكتشف عدد أنواع الطرق الفريدة لديك.
  2. حدد الألوان التي تريد تطبيقها على كل نوع طريق.
  3. أخيرًا ، ستقوم برسم البيانات - ستستخدم scale_colour_manual (القيم = c ("rdType1" = "color1"، "rdType2" = "color2"، "rdType3" = "color3"، "rdType4" = "color4")) حدد الألوان التي تريد استخدامها لقيمة السمة.

دعنا نرسم بيانات الطرق الخاصة بك عن طريق خاصية RTTYP ونطبق ألوانًا فريدة.

لاحظ أنه تم تطبيق الألوان أعلاه على كل فئة (C و M و S و Unknown) بالترتيب. في هذه الحالة يكون الترتيب أبجديًا.

إزالة علامات محور ggplot

أخيرًا يمكنك إزالة علامات وتسميات المحور باستخدام عنصر سمة (). تُستخدم السمات في ggplot () لتخصيص مظهر قطعة الأرض. يمكنك تخصيص أي عنصر في الحبكة بما في ذلك الخطوط والألوان والمزيد!

أدناه تقوم بما يلي:

  1. قم بإزالة علامتي تحديد المحور س وص والتسمية باستخدام وسيطة السمة.
  2. قم بإزالة تسميات x و y باستخدام الوسيطتين x = و y = في دالة labs ().
  3. تخصيص عنوان وسيلة الإيضاح باستخدام المختبرات (اللون =).

أخيرًا يمكنك استخدام Coord_quickmap () لقياس المحور x و y بالتساوي بقيم الطول والعرض.

نصيحة البيانات: هناك العديد من الطرق المختلفة للتأكد من أن ggplot () يرسم البيانات باستخدام مسافات المحور x و y التي تمثل البيانات بشكل صحيح. يمكن استخدام Coord_fixed () لتحديد مقياس محوري x و y موحد. يقوم Coord_quickmap () بضبط مقاييس المحور x و y بسرعة باستخدام القيمة المقدرة للنظام المرجعي للإحداثيات التي توجد بها البيانات الخاصة بك. يمكن استخدام خريطة التنسيق للتعامل مع الإسقاطات المناسبة التي تحددها كوسيطات داخل دالة format_map ().

ضبط عرض الخط

يمكنك ضبط عرض الخطوط على قطعة الأرض الخاصة بك باستخدام الحجم =. إذا كنت تستخدم size = 4 بقيمة عددية (على سبيل المثال 4) ، فإنك تقوم بتعيين جميع ميزات الخطوط في بياناتك على نفس الحجم.

ضبط عرض الخط بالسمة

إذا كنت تريد عرض خط فريدًا لكل مستوى عامل أو فئة سمة في الكائن المكاني ، يمكنك استخدام بناء جملة مشابه لتلك التي استخدمتها للألوان. هنا يمكنك استخدام scale_size_manual () لتعيين عرض الخط لكل فئة في سمة RTTYP. على غرار الألوان المحددة أعلاه ، سيطبق ggplot () عرض الخط بترتيب مستويات العوامل في البيانات. هذا افتراضيًا أبجديًا.

scale_size_manual (القيم = ج (.5 ، 1 ، 1 ، .5))

ومع ذلك ، فمن الأفضل أن تكون صريحًا وتعيين قيمة السمة التي يجب ربطها بعرض كل سطر. مثله:

scale_size_manual (القيم = c ("C" = .5 ، "M" = 1 ، "S" = 1 ، "غير معروف" = .5))

لاحظ أنه على غرار الألوان ، قمت بضبط الخطوط باستخدام خطوتين

  1. لقد قمت بتعيين الحجم إلى عامل (RTTYP).
  2. لقد قمت بتعيين الحجم باستخدام وظيفة size_scale_manual ().

دمج الأساطير

تبدو الخريطة أعلاه جيدة ولكن لديك العديد من الأساطير عندما تريد حقًا وسيلة إيضاح واحدة لكل من اللون والحجم. يمكنك دمج وسيلة الإيضاح باستخدام الدالة guides (). هنا تحدد كل عنصر وسيلة إيضاح ترغب في دمجه معًا على النحو التالي:

guides (color = guide_legend ("عنوان Legend هنا")، size = guide_legend ("نفس عنوان وسيلة الإيضاح هنا"))

لكن هذا قبيح ، أليس كذلك؟ لنجعل عرض الخط أرق قليلاً لتنظيف الأشياء.


Ggmap

حزمة ggmap هي أداة رسم الخرائط الأكثر إثارة منذ وقت طويل! قد تكون قادرًا على الحصول على خرائط ذات مظهر أفضل في بعض الدقة باستخدام ملفات الأشكال والنقطية من naturalearthdata.com ولكن ggmap ستوفر لك 95٪ من الطريق مع 5٪ فقط من العمل!

ثلاثة أمثلة

  • سأعرض ثلاثة أمثلة. العمل من النطاق المكاني الصغير إلى النطاق المكاني الأكبر.
    1. نقاط "أخذ العينات" المسماة على نهر سيسكوك من "مغامرة Sisquoctober"
    2. مسار GPS من رحلة قصيرة بالدراجة في Wilder Ranch.
    3. مواقع أخذ عينات الأسماك من قاعدة بيانات وسم الأسلاك المشفرة.

كيف يعمل ggmap

  • يبسط ggmap عملية تنزيل الخرائط الأساسية من Google أو Open Street Maps أو Stamen Maps لاستخدامها في خلفية مؤامراتك.
  • كما أنه يحدد مقاييس المحور ، وما إلى ذلك ، بطريقة لطيفة.
  • بمجرد حصولك على خرائطك ، يمكنك إجراء مكالمة باستخدام ggmap () كما تفعل مع ggplot ()
  • دعونا نفعل بالقدوة.

سيسكواكتوبر

فيما يلي إطار بيانات صغير للنقاط من نهر Sisquoc.

عادةً ما يطلب منك ggmap مستوى تكبير / تصغير ، ولكن يمكننا محاولة استخدام وظيفة make_bbox في ggmap:

الآن ، عندما نحصل على خريطة ggmap ، سنحاول ملاءمتها في هذا المربع المحيط. لنجرب:

لا! كان هذا فاشلاً ، لكننا تلقينا تحذيرًا بشأنه أيضًا. (في الواقع هو أفضل قليلاً من ذي قبل لأنني اخترقت ggmap قليلاً ...) دعنا نحاول استخدام مستوى التكبير / التصغير. تبدأ مستويات التكبير من 3 (مقياس عالمي إلى 20 (مقياس منزلي)).

هذا لائق. ماذا لو استخدمنا نوع "التضاريس" للخريطة:

هذا رائع ، لكنني سأبحث عن لون أفضل للحروف ...

ماذا عن ركوب الدراجة؟

يمكننا رسم الطريق على النحو التالي:

لم تعمل وظيفة make_bbox من أجلي مطلقًا.

مواقع أخذ عينات الأسماك

لهذا ، قمت بتقليص بعض الأشياء في قاعدة بيانات علامة الأسلاك المشفرة إلى المواقع البحرية التي تم تحديدها جغرافيًا في كولومبيا البريطانية حيث تم استرداد واحد على الأقل من سلمون شينوك بين عامي 2000 و 2012 ضمناً. لترى كيف فعلت كل ما يمكنك التحقق من هذا

دعونا نلقي نظرة على البيانات:

إذن ، لدينا 1113 نقطة للعب بها.

ماذا نأمل أن نتعلم؟

هذه المواقع في كولومبيا البريطانية منظمة بشكل هرمي. أنا مهتم بشكل أساسي بمدى قرب المواقع في نفس "المنطقة" أو "المنطقة" أو "القطاع" ، وأتساءل عما إذا كان من المقبول تجميع عمليات استرداد الأسماك عند مستوى معين لأغراض الحصول على تقدير إجمالي أفضل نسبة الأسماك من المفرخات المختلفة في هذه المناطق.

دعنا نعد الأشياء أولاً باستخدام dplyr:

يبدو ذلك جيدًا. يبدو أنه يمكننا على الأرجح تلوين الكود على المنطقة بأكملها وصولاً إلى المنطقة ، ثم وصولاً إلى منطقة داخل المناطق الفرعية.

صنع خريطة.

  • رائع! كان ذلك سهلاً قدر الإمكان. يقع الشمال في الشمال والجنوب في الجنوب ، ومن الواضح أن النقاط الثلاث المحمرّة شاذة عند مصبات الأنهار.

تلوينها حسب المنطقة

  • يجب أن نكون قادرين على تلوين كل هذه الأشياء حسب المنطقة إلى حد ما (قد يكون الأمر ساحقًا) ، ولكن دعونا نجربها.
  • لاحظ أن أسماء المناطق فريدة بشكل عام (ليس فقط داخل N أو S) لذا يمكننا فقط التلوين حسب اسم المنطقة.

  • مرة أخرى ، كان الأمر سهلاً ، على الرغم من أنه بهذا المقياس مع جميع المناطق المختلفة ، من الصعب حل جميع الألوان.

تكبير كل منطقة والتلوين حسب المنطقة

  • لقد حان الوقت لوضع هذا الشيء حقًا في خطواته. (مع الأخذ في الاعتبار أن make_bbox () قد يفشل ...)
  • أريد عمل سلسلة من الخرائط. واحد لكل منطقة ، حيث يتم تلوين المناطق في تلك المنطقة بشكل مختلف.
  • كيف؟ دعونا نصنع وظيفة: تمرر المنطقة وتقوم بعمل المؤامرة.
  • ضع في اعتبارك أنه لا توجد عوامل في إطار البيانات هذا ، لذلك لا داعي للقلق بشأن انخفاض المستويات ، وما إلى ذلك.

لذلك ، مع هذه الوظيفة ، نحتاج فقط إلى الدوران حول المناطق وعمل كل تلك المؤامرات.

لاحظ أنني أقوم بحفظها في ملفات PDF لأنه ليس من الممتع إنشاء صفحة ويب بها كل هؤلاء الموجودين هناك.


3 إجابات 3

يمكنك استخدام rworldmap إذا كنت تريد رمزًا أقل وخريطة دقة أكثر دقة.

يمكن تغيير التصنيف الافتراضي والألوان ومفاتيح الرسم البياني ، راجع ورقة RJournal هذه.

سيكون أسرع باستخدام رموز البلدان بدلاً من الأسماء.

تعريف "بطيء". يوفر ggplot إحدى أكثر الطرق مرونة لتقديم البيانات على الخرائط بتكلفة بضع ثوانٍ إضافية.

يُنتج كود ggplot الخريطة التالية:

تختلف التوقيتات في كل مرة ، لكنني لم أراهم يفترقون أكثر من دقيقة كاملة (يبدو أن متوسط ​​0.6 متر على نظامي ، لكنني لم أكن على وشك إجراء قياس شامل).

مع استمرار استغراق متطلباتك ، يمكنك استبدال المقياس المنفصل بمقياس مستمر بسهولة إلى حد ما.

ولكن ، يبدو أنه يجب عليك على الأرجح الالتزام بخريطة @ Andy rworldmap نظرًا لأنها تجرد التعقيد.


موصى به لك

يحتوي هذا القسم على أفضل موارد علوم البيانات والتطوير الذاتي لمساعدتك في مسارك.

كورسيرا - الدورات والتخصصات عبر الإنترنت

علم البيانات

    بقلم ستانفورد من جامعة جونز هوبكنز بواسطة جامعة ميشيغان بواسطة كورسيرا بواسطة جامعة واشنطن بواسطة جامعة ديوك بواسطة جامعة جونز هوبكنز بواسطة جامعة جونز هوبكنز

الدورات الشعبية التي انطلقت في 2020

الدورات التدريبية الشائعة

    بواسطة جامعة ييل بواسطة Google بواسطة جامعة ميشيغان بواسطة IBM بواسطة جامعة بنسلفانيا بواسطة جامعة Yale بواسطة جامعة Macquarie بواسطة جامعة Johns Hopkins بواسطة Cal Arts

أمازون FBA

آلة بيع مذهلة

كتب - علم البيانات

كتبنا

    بواسطة A. Kassambara (Datanovia) بواسطة A. Kassambara (Datanovia) بواسطة A. Kassambara (Datanovia) بواسطة A. Kassambara (Datanovia) بواسطة A. Kassambara (Datanovia) بواسطة A. A. Kassambara (Datanovia)

آحرون

    بقلم هادلي ويكهام وأمبير جاريت جرولموند لأوريلين جيرون بقلم بيتر بروس وأندرو بروس بقلم غاريت جرولموند وأمبير هادلي ويكهام بقلم غاريث جيمس وآخرون. بقلم فرانسوا شوليت وأمبير ج. Allaire بواسطة فرانسوا شوليت

التعليقات (6)

أهلا! فقط المنشور الذي كنت أبحث عنه ، شكرا! ما هو الفرق بين geom_polygon () و geom_map () عند عمل الخريطة؟

أتساءل كيف أغير لون البلاد إلى الأبيض بدلاً من ذلك؟

في دالة geom_polygon () وخارج وظيفة aes () ، استخدم
إذا قمت بتعيين التعبئة أو اللون أو الحجم أو الشكل خارج وظيفة aes () ، فلن تكون قيمتها مرتبطة بأي متغير وستظل ثابتة لجميع المضلعات التي ترسمها (المضلعات أو النقاط أو الخطوط أو أيًا كان ما ترسمه.
كمثال: الرسم الأخير لبيانات American Assault ، يتم تعيين التعبئة المتغيرة إلى Assault ، وبالتالي فإن لون تعبئة المضلعات يمثل تلك القيمة المتغيرة. يتم تعريف متغير اللون ليكون & # 8220 white & # 8221 ويستخدم خارج aes () ، هنا يرمز اللون إلى لون الحدود (حدود الخريطة). يمكن تعريف معلمة اللون هذه على أنها ألوان أخرى ، أو الإعلان عنها داخل aes () لربط لون الحدود بمتغير آخر. يمكن العثور على قائمة بالألوان التي يمكن استخدامها في R من خلال googling a litte (R colors ggplot) ، بالإضافة إلى جميع المعلومات للعمل بألوان مخصصة باستخدام مقاييس RGB والأشياء المتماثلة


كيفية إنشاء خريطة ملونة بالمسافة لأقرب نقطة في R - Geographic Information Systems

ملاحظة: هذا التمرين عبارة عن تعديل للمادة التي تم تطويرها في الأصل بواسطة كريستينا شنايدر والدكتور ديفيد ر. ميدمينت لـ CE 394K: GIS in Water Resources في جامعة تكساس في أوستن. يمكن استخدام هذه المواد للدراسة والبحث والتعليم. يرجى اعتماد المؤلفين.

يمكن العثور على صفحة أسئلة من هذا المختبر في مجلد Lab_2_data.

الجزء 1 - خريطة الإسقاطات وأنظمة الإحداثيات

  • 2.1 الأهداف
  • 2.2 مقدمة وملخص
  • 2.3 البيانات
  • 2.41 توقعات العالم
    • 2.410 العالم في إحداثيات جغرافية
      • 2.4101 تحميل البيانات
      • 2.4102 الترميز والتوسيم
      • 2.4103 عرض الإحداثيات
      • 2.4111 تكوين إطار بيانات جديد وإضافة بيانات
      • 2.4112 إعداد نظام الإحداثيات لإطار البيانات
      • 2.4113 قم بتكوين الخريطة الخاصة بك ومخطط العديد من إطارات البيانات
      • 2.421 الولايات المتحدة في الإحداثيات الجغرافية
      • 2.422 الولايات المتحدة في إسقاط منطقة متساوية ألبرز
      • 2.431 تكساس في الإحداثيات الجغرافية - عرض مجموعة فرعية
      • 2.432 تكساس في لامبرت Conformal Conic Projection
      • 2.433 Texas in the Texas Centric Mapping System - إعداد إسقاط مخصص
      • 2.434 Texas in Universal Transverse Mercator (UTM) Projection
      • 2.441 أوستن في الإحداثيات الجغرافية - تكبير الطبقة ، التحديد حسب الموقع ، التصدير إلى ملف الشكل
      • 2.442 Austin in State Plane-1927 Projection - Layer Files
      • 2.451 معالج المشروع
      • 2.461 تحديد مرجع مكاني لصورة فوتوغرافية جوية أو صورة في ArcCatalog
      • 2.462 تحديد مرجع مكاني لملف شكل في ArcCatalog
      • 2.463 تحديد مرجع مكاني لملف الشكل في ArcToolbox
      • اكتسب خبرة في ArcMap باستخدام الإسقاط السريع للعديد من الإسقاطات المشتركة
      • تعرف على كيفية تحديد الإسقاط في ArcCatalog و ArcToolbox
      • تعرف على كيفية عرض بيانات المتجه باستخدام ArcToolbox

      تذكر من المحاضرة أن الخرائط هي ، في جوهرها ، رسوم بيانية وأن إنشاء الخرائط باستخدام الكمبيوتر يشبه رسم النقاط والخطوط على ورق الرسم البياني. لكي يُظهر البرنامج الموقع الجغرافي للميزات ، يجب تخزين الميزات بإحداثيات x و y مرتبطة بأصل معين (أي X = 0 ، Y = 0 a & quotCoordinate System & quot) ومرجع. يحدد المرجع أبعاد نموذج للأرض بطول المحاور الصغيرة والرئيسية للأرض الإهليلجية أو نصف قطر جسم كروي (انظر ملاحظات المحاضرة). معا، يشتمل نظام الإسناد والإحداثيات على ما يسمى & quotالإسناد المكاني& مثل من مجموعة البيانات.

      في لغة ESRI ، تتكون المراجع المكانية من نوعين:

        نظام الإحداثيات المتوقعة (& quotأجهزة الكمبيوتر& quot) ، يتكون من بيانات (مثل WGS84) ومعلمات نظام الإحداثيات (على سبيل المثال ، موقع المنشأ والتوازي القياسي (الموازي) في خطوط العرض والطول ، ونوع السطح القابل للتطوير ، والتوجه الخاطئ والشمال ، وما إلى ذلك ، انظر ملاحظات المحاضرة) خاص ب إسقاط الخريطة. يتم تخزين إحداثيات ميزات PCS بالأمتار أو الأقدام نسبة إلى أصل PCS.

      تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية التقليدية لبرامج نظم المعلومات الجغرافية في القدرة على تحويل البيانات المخزنة في مرجع مكاني إلى مرجع مكاني آخر. هذه إسقاط الخريطة قد تتضمن العملية تحويل الإحداثيات من GCS إلى GCS آخر ، أو من GSC إلى PCS ، أو من PCS إلى PCS آخر. يمكن أن تحتوي شاشة الكمبيوتر أو الخريطة الورقية على أصل واحد للمرجع المكاني ومجموعة واحدة من المحاور للرسم البياني. وبالتالي ، تعد القدرة على تحويل الإحداثيات من إسناد مكاني إلى آخر جانبًا رئيسيًا إذا رغب المرء في عرض مجموعات البيانات التي لها مراجع مكانية مختلفة في نفس الوقت.

      في ArcGIS ، يحتوي ArcToolbox على أدوات للقيام بهذه التحويلات. وبذلك ، يمكنك إنشاء دائم ملف بيانات يحتوي على إحداثيات في الإسناد المكاني الجديد. بدلا من ذلك، مؤقت(& مثلأثناء التنقل& quot) التحويل إلى مرجع مكاني مختلف يتم تلقائيًا عند إضافة البيانات في ArcMap. يسمح هذا التحويل الفوري بعرض مجموعات البيانات التي تحتوي على مراجع مكانية مختلفة دون الحاجة أولاً إلى إنشاء ملف (ملفات) جديد للإحداثيات المحولة باستخدام أداة ArcToolbox.

      لكي تعمل أي من هذه العمليات ، يجب أن يعرف البرنامج أولاً المرجع المكاني لمجموعة (مجموعات) البيانات. إذا كانت هذه المعلومات مفقودة من مجموعة البيانات ، فإن ArcToolbox و ArcCatalog لديهما أدوات لإنشائها ، وهي خطوة أولى ضرورية (تسمى & quotتحديد المرجع المكاني& quot أو & quotتحديد الإسقاط& quot) قبل أن يكون التحويل الدائم أو الفوري ناجحًا. تفتقد العديد من مجموعات البيانات القديمة إلى معلومات الإسناد المكاني ويمكن أن تنتج مشاكل إذا تم تجاهل هذه & amp ؛ qudefining & quot الخطوة. الأسوأ من ذلك هو أن مجموعات البيانات ذات تعريف الإسناد المكاني الخاطئ! سوف نتعلم كيف نتعرف على مجموعات البيانات مع هذه النواقص وتطبيق الإصلاحات المناسبة.

      توجد ملفات هذا التمرين في مجلد Lab_2_data الموجود في المجلد & quot2017_Labs & quot. لاستخدام الملفات ، انسخ مجلد Lab_2_data بأكمله إلى مساحة تخزين الشبكة الخاصة بك.

      بعض البيانات موجودة داخل قاعدة بيانات جغرافية ، تسمى Mapproj.mdb ، تحتوي على أربع مجموعات بيانات للميزات:

      • العالم: يحتوي على فئات الميزات cntry94 و world30 - البلدان و 30 درجة من خطوط الطول والمتوازيات للأرض
      • الولايات المتحدة الأمريكية: تحتوي على فئات الميزات الولايات والبلديات ولاتلونج - ولايات ومقاطعات الولايات المتحدة وشبكة من 5 درجات من خطوط الطول والمتوازيات
      • تكساس: تحتوي على Quad75 و Onedegtx - تغطية تكساس تعرض شبكة 1 درجة و 7.5 'نطاقات خريطة رباعية
      • أوستن: تحتوي على Juris ، البحيرات ، الطرق - الحدود الإدارية للسلطة القضائية والبحيرات والطرق في أوستن ، تكساس.

      تحتوي كل مجموعات البيانات هذه على إحداثيات GCS NAD83.

      توجد بيانات أخرى في ثلاثة ملفات أشكال في المجلد Shapefiles:

      • cenart.shp - خطوط مركزية لشوارع الشرايين في منطقة أوستن
      • بولي ليكس. shp - بحيرات في منطقة أوستن
      • الجداول - الجداول في منطقة أوستن

      تحتوي كل ملفات الأشكال هذه أيضًا على إحداثيات GCS NAD83 ، لكن الأخيرين يفتقدان إلى معلومات الإسناد المكاني.

      أخيرًا ، هناك صورة تقويمية ملونة بالأشعة تحت الحمراء لجزء من أوستن موجودة في مجلد منفصل يسمى Austin_E_DOQ_SW. هذا هو تنسيق السيد SID ، صورة بدقة 1 متر لربع SW من رباعي الزوايا الطبوغرافية في أوستن إيست 7.5 'تم الحصول عليها من TNRIS. المرجع المكاني لهذا الملف هو UTM zone 14 ، NAD83 ، ولكن ، مثل اثنين من ملفات الأشكال ، هذه المعلومات غير موجودة في شكل يمكن للبرنامج قراءته.

      • انسخ مجلد Lab_2_data إلى مساحة تخزين الشبكة الخاصة بك لهذه الفئة.
      • قم بإنشاء ارتباط إلى هذا المجلد في ArcCatalog (راجع التمرين 1 إذا نسيت الطريقة).

      2.41 توقعات العالم

      2.410 العالم في إحداثيات جغرافية

      • ابدأ ArcMap ، واختر & # 8220 New Maps & gtBlank Map & # 8221 وقم بتعيين قاعدة البيانات الجغرافية الافتراضية للمشروع على Mapproj.mdb. بمجرد فتح ArcMap ، سيكون هناك إطار بيانات واحد يسمى & quotLayers & quot في جدول المحتويات (TOC).
      • انقر بزر الماوس الأيمن على & quotLayers & quot واختر خصائص. حدد علامة التبويب عام ، وقم بتغيير اسم إطار البيانات إلى & # 8220Geographic الإحداثيات & # 8221. انقر فوق موافق.
      • انقر فوق الزر إضافة بيانات ، وانتقل إلى ملف Mapproj.mdb قاعدة البيانات الجغرافية وإضافة جميع فئات معالم مجموعة بيانات المعالم العالمية.
      • إذا لزم الأمر ، اسحب جنة 94 في الاعلى العالم 30 في جدول المحتويات.

      2.412 الترميز والتوسيم

      تريد أن تجعل 30 مستطيلاً من طبقات العالم يظهر فقط الخطوط العريضة ، لذلك إذا لزم الأمر ، يمكنك إظهار خطوط الطول والمتوازيات أعلى البلدان. قد ترغب أيضًا في تسمية عدد قليل من البلدان.

      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة world30 في جدول المحتويات وحدد خصائص. انتقل إلى علامة التبويب Symbology وانقر على المستطيل في خلية الرمز للحصول على نافذة Symbol Selector. حدد لون أجوف واضغط على موافق. يجب أن ترى العالم في الإحداثيات الجغرافية.
      • لتسمية بعض الميزات فقط ، انقر أولاً بزر الماوس الأيمن على طبقة cntry94 في جدول المحتويات وقم بإلغاء تحديد ميزات التسمية (إذا كانت قيد التشغيل). على شريط أدوات الرسم (عادةً في الجزء السفلي من النافذة) ، يوجد زر تسمية يسمح لك بتسمية الميزات الفردية. تم العثور عليها تحت الكبير رمز في شريط أدوات الرسم. إذا لم & # 8217t ترى شريط أدوات الرسم ، فانتقل إلى القائمة & quotCustomize & quot ، وانقر فوق Toolbars & gtDraw لجعله مرئيًا.
      • انقر فوق زر التسمية
      • احتفظ بالاختيارات التي اختارها الكمبيوتر في نافذة Labeling Options. أغلق نافذة Labeling Options ، وانقر على البلدان على الخريطة التي ترغب في تصنيفها.

      ملاحظة: عند وضع العلامات بهذه الطريقة ، يفترض البرنامج أنك تريد تسمية الميزات في الطبقة العليا من جدول المحتويات. تأكد من أن تكون فئة المعلم cntry94 هي الطبقة العلوية في جدول المحتويات أو ستحصل على أرقام من مربعات world30 عند النقر فوق البلدان لتسميتها.

      من أين يحصل زر التسمية على أسماء البلدان؟ للإجابة على هذا السؤال:

      تحتوي علامة التبويب التسمية على قائمة منسدلة تسمى & quotLabel & quot الحقل والتي تحتوي على جميع أسماء الحقول في جدول السمات cntry94 - وقد تم تعيينها على NAME. يحتوي جدول السمات لـ cntry94 على حقل يسمى & quotNAME & quot يحتوي على أسماء البلدان.

      هذا هو المكان الذي يبحث فيه زر التسمية عن نص الملصقات (كما تفعل جميع أدوات وضع العلامات التلقائية الأخرى). لاحظ أنه من علامة التبويب هذه ، يمكنك أيضًا التحكم في خط التسمية ، وموضعها ، والمقياس الذي يتم عرضها به ، والاختيار من بين بعض الأنماط المحددة مسبقًا.

      • حرك المؤشر على الخريطة وسترى زوجًا من الأرقام في أسفل اليمين يتغير أثناء تحريك المؤشر. هذه تعطي موقع المؤشر ، ومن القيم المعروضة يمكنك أن ترى أن هذه البيانات هي خطوط الطول والعرض معروضة بالدرجات العشرية.

      إذا وجدت أن الوحدات المعروضة موضحة على أنها & # 8220Unknown Units & # 8221 ، فيمكنك إعادة تعيين & # 8220Unknown Units & # 8221 إلى & # 8220Degrees Minutes Seconds & # 8221 (أو أي وحدات أخرى) بالنقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم إطار البيانات في جدول المحتويات ، والنقر فوق علامة التبويب عام ، وتغيير القائمة المنسدلة للعرض إلى & # 8220 درجة دقيقة ثانية & # 8221. هناك عدد من خيارات الوحدة الأخرى ، على سبيل المثال أمتار ، كيلومترات ، أقدام ، وما إلى ذلك يمكن الوصول إليها هنا أيضًا ، لكن الكثير منها لن يكون منطقيًا بالنسبة للإسناد المكاني المعروض. تذكر أن هذه تستند إلى أصل نظام إحداثيات خاص بالإسقاط. بالنسبة للبيانات غير المتوقعة ، ليس من المنطقي طلب عرض قدم أو أمتار!

      • وبالمثل ، يمكنك التغيير من & # 8220Degrees Minutes Seconds & # 8221 إلى & quot درجات عشرية & quot باستخدام نفس الإجراء. القيام بذلك.
      • الآن ، احفظ خريطتك كـ World.mxd (سيتم إضافة امتداد mxd تلقائيًا).

      2.411 العالم في إسقاط روبنسون

      حتى الآن ، قمنا بفحص العالم باعتباره & # 8220 بيانات غير متوقعة & # 8221 (أي في الإحداثيات الجغرافية). الآن سنعرض الطبقات cntry94 و world30 كبيانات متوقعة. الإسقاط المشترك للعالم هو إسقاط روبنسون.

      2.4111 تكوين إطار بيانات جديد وإضافة بيانات

      • قم بإنشاء إطار بيانات جديد باستخدام Insert- & gtData Frame.
      • من القائمة عرض ، حدد خصائص إطار البيانات. حدد علامة التبويب عام ، وقم بتسمية إطار البيانات روبنسون.
      • انقر بزر الماوس الأيمن على فئة معالم العالم 30 في إطار بيانات الإحداثيات الجغرافية ، وحدد نسخ ، ثم انقر بزر الماوس الأيمن على إطار بيانات روبنسون وحدد لصق الطبقة. & # 8217 ستشاهد فئة ميزات world30 تظهر في إطار بيانات Robinson.
      • افعل الشيء نفسه بالنسبة لفئة ميزة cntry94. ضع world30 في أعلى cntry94 للمقارنة المرئية لخطوط الطول والمتوازيات.
      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق إطار بيانات Robinson وحدد تنشيط لعرض البيانات في هذا الإطار. بدون هذه الخطوة الأخيرة الحاسمة ، لن تتمكن من فعل أي شيء باستخدام إطار البيانات الجديد هذا.

      لنسخ فئتي الميزات كمجموعة ، يمكن أن يكون لديك:

      • النقر بزر الماوس الأيمن على إطار البيانات الأصلي في جدول المحتويات (مع تنشيط علامة تبويب العرض) وإنشاء "طبقة مجموعة" جديدة
      • يتم سحب وإسقاط الطبقات الفردية على طبقة المجموعة الجديدة
      • نسخ ولصق طبقة المجموعة بأكملها في إطار البيانات الجديد.

      يمكن أن تكون هذه الطريقة البديلة مفيدة جدًا عند التعامل مع عدد كبير من الطبقات.

      2.4112 إعداد نظام الإحداثيات لإطار البيانات

      ArcMap لديه القدرة على أخذ البيانات الموجودة إما في إحداثيات جغرافية أو في أي عدد من أنظمة الإحداثيات المتوقعة وعرضها على نظام إحداثيات جديد داخل إطار البيانات (& quoton-the-fly & quot العرض). لتعيين نظام إحداثيات إطار البيانات (في هذه الحالة لإسقاط روبنسون):

      • انقر بزر الماوس الأيمن على إطار بيانات Robinson الجديد وحدد خصائص.
      • في علامة التبويب نظام الإحداثيات ، ضمن مربع تحديد نظام الإحداثيات. ثم حدد Projected Coordinate Systems & gtWorld & gtRobinson (كما هو موضح أدناه). انقر فوق موافق.
      • قد يظهر تحذير ، ولكن يمكننا تجاهله لأغراضنا (فقط انقر فوق "نعم"). تجاهل هذه الرسالة في كل مرة تظهر فيها خلال هذا التمرين (في ظروف أخرى قد تحتاج إلى التعامل مع هذه المشكلة سنغطيها في محاضرة).

      سترى خريطة العالم تظهر في إسقاط روبنسون. بقعة جميلة! كما ترون ، تبدو كتل اليابسة أقل تشوهًا في هذا الإسقاط. من المهم هنا ملاحظة أن الملفات نفسها لم يتم عرضها بشكل دائم & # 8212 يتم عرضها فقط في الإسقاط الجديد. يسمى هذا & # 8220on-the-fly & # 8221 الإسقاط في ArcMap ، والذي يختلف عن إنشاء ملفات بيانات جديدة في إسقاطات مختلفة ، يشار إليها أحيانًا باسم "الإسقاط الثابت" ، باستخدام ArcToolbox.

      • للتمييز بين وجهتي النظر للعالم بشكل أفضل ، قم بتغيير لون cntry94 في إطار بيانات Robinson

      يُعد إسقاط روبنسون بمثابة إسقاط جديد نسبيًا لخريطة الأرض مصمم لتقديم الأرض بأكملها بأقل قدر من التشويه في أي مكان. إذا قمت بتحريك المؤشر فوق هذه المساحة ، فسترى أن الإحداثيات هي إحداثيات مسقطة الآن (أي الاتجاهات الشمالية والشرقية) تم الإبلاغ عنها بالأمتار.

      2.4113 قم بتكوين الخريطة الخاصة بك والمخطط العام للعديد من إطارات البيانات

      • قم بإنشاء إطار بيانات آخر ، وانسخ / الصق الطبقات من & quot الإحداثيات الجغرافية & quot في إطار البيانات الجديد. تأكد من وضع world30 على رأس cntry94 للمقارنة المرئية لخطوط الطول والمتوازيات.
      • في إطار البيانات الجديد ، العب بالإسقاطات المختلفة المتاحة في علامة تبويب نظام الإحداثيات في خصائص إطار البيانات ، واستكشف الأشكال المختلفة التي يمكن أن يتخذها العالم.
      • لاحظ أنه إذا كنت تريد عرض إطار بيانات مختلف ، فانقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم إطار البيانات ، واختر تنشيط.
      • بعد قيامك & # 8217 بتجربة الإسقاطات المختلفة ، حدد واحدًا للتخطيط الذي ستقوم بتشغيله.
      • يمكنك إنشاء تخطيط يحتوي على العديد من إطارات البيانات المختلفة. قم بالتبديل إلى طريقة العرض "تخطيط" ، وسترى & # 8217 "إطارات البيانات الثلاثة" معروضة. بشكل افتراضي ، تكون إطارات البيانات فوق بعضها البعض.
      • قم بتغيير حجم هذه الإطارات وتغيير موضعها لإنشاء تخطيط خريطة أكثر جاذبية.
      • تأكد من إضافة جميع العناصر الضرورية إلى التصميم الخاص بك (العنوان والاسم والتاريخ وما إلى ذلك. شريط مقياس ليست هناك حاجة لخريطة العالم!). راجع إرشادات التخطيط للمساعدة. تأكد أيضًا من أنه من الواضح أي إطار بيانات يتوافق مع أي إسقاط - أعط كل تعليق تعليق أو عنوان.
      • احفظ ملف الخريطة.

      ليتم تسليمه: تخطيط ألوان يوضح العالم في إحداثيات جغرافية ، في إسقاط روبنسون ، وإسقاط من اختيارك. قبل الانتهاء من التخطيط ، اسحب شبكات خطوط الطول أسفل البلدان لتحسين إمكانية قراءة الخريطة. عنوان التخطيط & quot الخريطة 1: خرائط العالم المتوقعة وغير المتوقعة & quot.

      2.42 توقعات الولايات المتحدة

      2.421 الولايات المتحدة في الإحداثيات الجغرافية

      سنقوم الآن بفحص إسقاطات الخرائط المستخدمة في الولايات المتحدة القارية. يمكننا الاستمرار في إضافة إطارات البيانات إلى ملف الخريطة السابق ، ولكن لتبسيط الأمور ، دع & # 8217 s إنشاء ملف خريطة جديد.

      • استخدم File & gtNew & gtBlank Map لإنشاء ملف خريطة جديد.
      • إعادة تسمية إطار البيانات & # 8220Geographic الإحداثيات & # 8221 وتعيين وحدات العرض إلى درجات عشرية.
      • احفظ ملف الخريطة كملف USA.mxd.
      • أضف حالات وفئات ميزات latlong من مجموعة بيانات ميزة الولايات المتحدة الأمريكية لـ mapproj.mdb.
      • انقل الحالات الموجودة أسفل خط الطول في جدول المحتويات ، إذا لزم الأمر.
      • استخدم أداة Zoom In وقم بالتكبير لعرض الولايات المتحدة القارية فقط (باستثناء ألاسكا وهاواي). استخدم أداة Pan لتحريك الولايات المتحدة إلى وسط نافذة العرض إذا لزم الأمر.

      أسئلة:
      2.1.1 ما هو المدى الجغرافي للولايات المتحدة؟ أعط الحدود الشرقية والغربية لخط الطول والحدود الشمالية والجنوبية لخط العرض للولايات المتحدة القارية (باستثناء ألاسكا أو هاواي) إلى أقرب درجة.

      2.1.2 أي خط مواز يحدد الكثير من الحدود بين الولايات المتحدة وكندا؟

      2.1.3 إذا أزلنا إسفينًا من الأرض مقطوعًا على طول خطوط الطول التي تحدد أكثر النقاط الشرقية والغربية في الولايات المتحدة القارية ، فما مقدار الكرة الأرضية الذي سنقطعه؟ أعط إجابتك كنسبة مئوية من الحجم الكلي للأرض (افترض أن الأرض هي كرة لهذه المشكلة).

      يحتوي إسقاط Albers Equal Area على خاصية أن المنطقة التي يحدها أي زوج من المتوازيات وخطوط الطول يتم إعادة إنتاجها تمامًا بين المتوازيات وخطوط الطول في المجال المتوقع. أي أن الإسقاط يحافظ على المنطقة الصحيحة من الأرض. على سبيل المثال ، جزيرة بمساحة 100 كيلومتر مربع ستعرض مساحة 100 كيلومتر مربع في إسقاط Albers Equal Area. عيب هذا الإسقاط هو أنه يشوه الاتجاه والمسافة والشكل إلى حد ما.

      • قم بإنشاء إطار بيانات جديد وانسخه والصقه في الطبقات الطويلة والحالات من الإطار السابق.
      • تأكد من أن الحالات أقل من خط الطول لتعزيز المقارنة البصرية لخطوط الطول والمتوازيات.
      • إعادة تسمية إطار البيانات Albers Equal Area.
      • أظهر علامة تبويب نظام تنسيق إطار البيانات. حدد نظام الإحداثيات نظام الإحداثيات المتوقعة & gtContinental & gtNorth America & gtUSA Contiguous Albers Equal Area Conic. تكبير الصورة في الولايات المتحدة القارية.

      • قارن الولايات المتحدة في الإحداثيات الجغرافية وفي إسقاط ألبرز. يجب عليك تغيير لون إحدى الطبقات لتمييزها بشكل أكبر.

      سترى أنه في الإحداثيات الجغرافية ، تبدو الولايات المتحدة أوسع وأكثر انبساطًا مما هي عليه في إسقاط ألبرز للمساحة المتساوية. هذا لا يحدث لأن كندا تجلس على الولايات المتحدة وتسحقنا! يحدث هذا التأثير لأنك عندما تتجه شمالًا ، تتقارب خطوط الطول تجاه بعضها البعض بينما تظل المتوازيات المتعاقبة موازية لبعضها البعض. When you reach the North Pole, the meridians converge at a point. In an unprojected view, the meridians are drawn as parallel lines instead of converging lines. Drawing the meridians in this manner distorts the regions between them. As you approach the poles, the meridians have to be drawn farther and farther apart in order to make them parallel. For this reason, distortion of the regions between parallels increases as you move toward the poles. A more precise geometric explanation is provided below.

      If you take a 5 degree box of latitude and longitude, such as one of those shown in your ArcMap file, the ratio of the East-West distance between meridians to the North-South distance between parallels is Cos (latitude): 1. For example, at 30 N, Cos(30 ) = 0.866, so the ratio is 0.866 : 1, at 45 N, Cos(45 ) = 0.707, so the ratio is 0.707 : 1. In the projected Albers Equal Area frame the result is that square boxes of latitude and longitude appear as elongated quadrilaterals with a bottom edge longer than their top edge. In geographic coordinates, the effect of the real convergence of the meridians is lost because the latitude and longitude grid form a set of perpendicular lines, which is what makes the United States seem wider and flatter in geographic coordinates.

      To be turned in: A layout showing the United States in geographic coordinates and in the Albers Equal Area projection. Before finalizing your layout, drag the lat/long grids below the countries to enhance map legibility. Title the map "Map 2: Projected And Unprojected Maps of the Conterminous United States".

      Note: A summary and commentary on common Texas projections can be downloaded here

      2.431 Texas in geographic coordinates - displaying a subset

      • Create a new map document, Texas.mxd. Name the Data Frame "Geographic Coordinates".
      • Add in the feature classes counties and latlong (latlong on top) from the USA feature dataset of the mapproj.mdb geodatabase. The feature class counties contains counties of the United States, including Alaska and Hawaii. Make sure latlong is on top of counties in the table of contents.
      • To make it easier to determine the counties in Texas, right-click counties, select Properties, and go to the Symbology tab. Choose to display the counties by Categories>Unique values, and select STATE_NAME from the Value Field drop-down menu. Press the Add Values… button (don't choose Add All Values!), select Texas, and press OK (you may first have to click the button "Complete List" if Texas is not displayed in the list). Deselect the check mark for <all other values>, which will leave only counties with the STATE_NAME as Texas to be shown. انقر فوق موافق.

      The latitude/longitude grid displayed is in intervals of 5-degrees. You can determine what latitude or longitude a particular line represents by moving the cursor to any line and reading the numbers displayed at the bottom right below the map view window.

      أسئلة:
      3.1.1 What is the geographic extent of Texas to the nearest degree in North, South, East and West?
      3.1.2 What meridian runs down the East side of the Texas Panhandle? (The Panhandle is the northernmost part of Texas bounded by three lines meeting at right angles.)

      2.432 Texas in Lambert Conformal Conic Projection

      The Lambert Conformal Conic projection is a standard projection for maps of areas whose East-West extent is large compared with their North-South extent. This projection is "conformal" in the sense that lines of latitude and longitude, which are perpendicular to one another on the earth's surface, are also perpendicular to one another in the projected domain. Angles remain undistorted in this and all conformal projections.

      • Create a new Data Frame, copy and paste Latlong and Counties to it from the previous Data Frame. In the Properties for the new Data Frame, rename the Frame Lambert Conformal Conic, move to the Coordinate System tab and select Projected Coordinate System>Continental>North America>USA Contiguous Lambert Conformal Conic projection.
      • انقر فوق موافق.

      Notice how the meridians now fan out from the north pole (a consequence of using a conic projection centered on the axis of rotation of the earth). The display shown is that produced by cutting the cone and unfolding it so that it lays flat.

      Notice that Texas appears to be slightly tilted to the right. This occurs because the Central Meridian of the projection is 96 W, which would appear as a vertical line in the display if it were shown. Regions to the West of this meridian (most of Texas) appear tilted to the right while those to the East appear tilted to the left.

      2.433 Texas in the Texas Centric Mapping System - setting a custom projection

      In order to present a pleasing map of Texas, and to minimize distortion of distance in state-wide maps, the Texas State GIS Committee has approved a standard projection of Texas called the Texas Centric Mapping System. There are two variations on this projection, one is a Lambert Conformal Conic projection, the other is an Albers Equal Area. We'll use the Albers Equal Area Conic. The definition of this projection is:

      Datum: North American Datum of 1983 (NAD83)
      Ellipsoid: Geodetic Reference System of 1980 (GRS80)
      Map units: meters
      Central Meridian: 100 W (-100.0000)
      Latitude of Origin: 31 15' N (31.25 we will use 18.0 for the exercise below)
      Standard Parallel 1: 27 30 N (27.5000)
      Standard Parallel 2: 35 N (35.0000)
      False Easting: 1,500,000
      False Northing: 6,000,000

      This means that the standard parallels (where the cone penetrates earth's surface) are located at about 1/6 of the distance from the top and bottom of the state, respectively, and that the origin of the coordinate system (at the intersection of the central meridian and the reference latitude) is south of Texas in the Gulf of Mexico, to which the coordinates (x, y) = (1500000, 6000000) meters is assigned so that the coordinates of all locations in the state will be positive.

      • Create a new Data Frame, and copy/paste Latlong and Counties to it from either of the previous Data Frames.
      • Double-click on the Data Frame name, select the General Tab and rename the Data Frame "Texas Centric 35.0".
      • انقر فوق علامة التبويب نظام الإحداثيات.
      • Click on the Add Coordinate System (globe with yellow asterisks icon), then New, to create a new Projected Coordinate System. Fill out the parameters with the values given above and shown in the picture below. Note that the Latitude of Origin parameter should be 18, and that no commas appear in the False Easting and Northings.
      • You also have to select a Geographic Coordinate System to specify the datum. Select North American>North American Datum 1983.

      • Click both OKs in the two dialog box and you'll see the map of Texas transformed to a nice upright appearance, the Texas Centric Mapping System. Zoom in to Texas.
      • احفظ عملك.

      2.434 Texas in Universal Transverse Mercator (UTM) Projection

      The Universal Transverse Mercator projection is actually a family of projections, each having in common the fact that they are Transverse Mercator projections produced by wrapping a horizontal cylinder around the earth. The term transverse arises from the axis of the cylinder being perpendicular or transverse to earth's rotation axis. In the Universal Transverse Mercator coordinate system, the earth is divided into 60 zones, each 6 of longitude in width, and the Transverse Mercator projection is applied to each zone.

      • As before, create a new Data Frame and copy/paste Latlong and Counties to it from any of the previous Frames.
      • Double-click on the new Data Frame, and follow previous steps to rename it UTM Zone 14N. Click on the Coordinate System tab and select Projected Coordinate System>Utm>NAD 1983>NAD 1983 UTM Zone 14N projection.

      The parameters in the "Current coordinate system" box mean that the Central Meridian of Zone 14 is at 99 W so that it covers from 96 W to 102 W the Reference Latitude is 0.0000 (the equator, which is 0 N) the origin of the coordinate system is at the intersection of the Central Meridian with the Reference Latitude and thus is at (0 N, 99 W), where the coordinates are (x, y) = (500000, 0) m. The False easting of 500,000m ensures that all points in the zone have positive x coordinates. The y-coordinates are always positive in the northern hemisphere because 0 is at the equator. In the southern hemisphere, a false northing of 10,000,000m is applied to the equator to ensure that the y-coordinate is always positive.

      The Scale Factor of 0.9996 means that along the Central Meridian, the scale of the map is slightly reduced (distorted). True (undistorted) scale is only achieved at two lines of secancy, which are 1.5 degrees to either side of the central meridian (see lecture notes). The scale factor 0.9996 describes the maximum distortion within the zone scale distortion away from the central meridian is less than this (more closely approximating a scale factor of 1, which exists only along lines 1.5 degrees away from the central meridian).

      • Click OK to see the projection applied. The pattern of meridians and parallels looks very different from those of the other projections we’ve looked at. Note how the meridians converge at both the North and South Poles.

      أسئلة:
      3.4.1 How many UTM zones are there in Texas? Note that the meridians in the graphic above are not UTM zone boundaries. You may wish to consult your notes.
      3.4.2 Which zone covers West Texas? Central Texas? East Texas?
      3.4.3 In the lab procedure, you referenced the UTM coordinates for Texas to Zone 14. Why was this zone chosen instead of the others?
      3.4.4. Recall that UTM zones use a false easting for the central meridian to avoid negative numbers. Place the cursor over the westernmost tip of Texas in the UTM Zone 14N data frame, and read the coordinates from the lower right part of the window. Why is the first number negative?

      • To be turned in: A color layout showing Texas in Geographic, Lambert Conformal Conic, Texas Centric and UTM projections. Before finalizing your layout, drag the latlong grids below the countries to enhance map legibility. Be sure to save your map document after you complete the layout. Title the layout "Map 3: Projected And Unprojected Maps Of Texas".

      2.44 Projections of Austin

      2.441 Austin in Geographic Coordinates - Zoom to Layer, Select by Location, Export to Shapefile

      You have viewed the effect of different projections on different scales. from the world to country and state levels. In the next few steps, you will take a look at the City of Austin and the effect of two map projections upon a map of the city.

      • Create a new map document, Austin.mxd, and add in the layers Juris , Lakes , Roads from the Austin feature dataset, and Quad75 , and onedegtx from the Texas feature dataset in the Mapproj.mdb geodatabase.

      The feature class Juris is a coverage of the legal jurisdictions of the City of Austin. The classes Lakes and Roads show the lakes and main roads of the Austin area respectively. The feature class Quad75 is a mesh of 7.5 minute quadrangles for Texas with map sheet names for each quad, and onedegtx is a line file of a 1 x 1 degree grid of meridians and parallels. All of these data are stored in geographic coordinates relative to the NAD83 datum.

      • Double-click on the Data Frame name and rename it Geographic Coordinates.
      • Right-Click on the Juris layer and select Zoom to Layer.
      • Rearrange the layers in the TOC in the following descending order: onedegtx, Quad75, Lakes, الطرق, Juris. Make the symbol for Quad75 hollow (See instructions in Step 1). Symbolize onedegtx using the Highway symbol (Red, size 3). Use a shade of blue for Lakes.
      • You can get a better picture of Austin by using the Symbology tab for the الطرق layer to classify the roads by size (Size = 1 is the largest road for IH-35 and the Mopac expressway), and on the Juris layer by Name. The names correspond to surrounding cities and 2 mile and 5 mile buffer zones around the Austin city limits, called Extra Territorial Jurisdictions, or ETJ's.
      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف الطرق layer and select Properties, navigate to Symbology. Select to represent the layer with a Unique value with SIZE in the Value Field. Use an appropriate color scheme.
      • To make the roads thicker, double-click on the "All other values" line, to bring up the Symbol Selector window. Set the Width to 2.00, and then re-click on the Add All Values button in the Layer Properties window to resize all of the lines to size 2. Make sure the all other values box is NOT checked.

      • انقر فوق موافق
      • Repeat this process with the Juris layer, placing Name in the Value field. Change the Color Schemes to Pastels.

      • The Quad75 layer shows 7.5 minute quadrangle map outlines within Texas. انقر بزر الماوس الأيمن فوق Quad75 and select Zoom to Layer so that you see all of Texas displayed in 7.5 min quadrangle sheets.
      • Resize the Onedegtx lines to size 1 so that they are not too dominant in the map. Return to your previous extent by clicking the blue, left-pointing arrow on the Tools toolbar.

      At this point, we would like to produce a new file that contains a subset of the 7.5 quad outlines and names for quad maps that cover the Austin area. So far, in order to focus on particular features in a layer, we have simply hidden them from display by not including them when we've symbolized. We would like instead to now extract these quads from the Quad75 layer and save them as a new file. The steps are to first select (highlight) the ones we want, then "export" them to a new file, a shapefile in this case. To select the 7.5 minute map sheets that encompass Austin, you will use one of the many selection tools available in ArcMap.

      • From the Selection menu at the top of the ArcMap window choose Selection>Select by Location and fill in the resulting window as below. This will select features from Quad75 that intersect (see the Preview graphic at the bottom of the dialog box that shows polygons that intersect polygons) Juris .
        • Select feature from Quad75 that intersect Juris .

        You'll see a subset of the quadrangles selected on the map after you click Apply, as shown below (but not labeled).

        To export the selection to a new file:

        • Right click on Quad75 in the TOC, and select Data>Export Data. ensure that "Selected Features" appears in the "Export:" drop-down menu and that the "Save as type:" reads "shapefile".
        • Name the resulting file AustinMaps.shp, Browse to the location where you want to save it (Lab_2_data folder on your y: drive, perhaps in a new folder), then click OK and answer yes to add it to the display. Go to Selection>Clear Selected Features to deselect the quads you previously selected or simply use the clear selection tool على شريط الأدوات.
        • حذف Quad75 from the TOC.
        • Right click on the new AustinMaps layer in the TOC and select Label features to show the map names. You can open the attribute table of this file, called AustinMaps.dbf, in Excel and copy the list of map names to paste into a Word document. If you do so, be careful not to overwrite the original dbf file.
        • SAVE your Austin.mxd file.

        أسئلة:
        4.1.1 How many 7.5' quadrangle sheets are there in a 1 degree by 1 degree box?
        4.1.2 How many 7.5' quadrangle sheets are needed to cover Austin? Hint: Open the Attribute table for the AustinMaps layer and examine the bottom of the window. The number of records (there is one record for each quad) in this file is given.
        4.1.3 Just Southwest of Austin there is an intersection of a 1 parallel and a 1 meridian. What is the latitude and longitude of this location?
        4.1.4 By opening the AustinMaps.dbf in Excel, make a list of the names of the 1:24,000 scale map sheets (7.5' quads) that are needed to cover Austin. Cut and paste this list into your answer sheet.

        2.442 Austin in State Plane-1927 Projection - Layer Files

        The Texas State Plane - 1927 projection is really a family of projections for Texas, which has five State Plane zones (see lecture notes). Each zone is projected using the Lambert Conformal Conic projection, with different projection parameters depending on the zone. Austin is in the Texas Central Zone. 1927 refers to the North American Datum (NAD) 27 datum. Unlike 1983 Texas State Plane projections, 1927 State Plane units are survey feet (see class notes).

        • Create a new Data Frame name it State Plane – 1927. Add Juris , Lake , Road , Quad75 , and onedegtx from the geodatabase, as in the previous Frame. This is easiest by selecting all of the dataset in the TOC (hold the Ctrl key down as you click on the layer names), right-click "Copy", click the new Data Frame, and right-click "Paste layer(s)".
        • Click the Coordinate System tab in the frame's Properties window and select Projected Coordinate System>State Plane>NAD 1927>NAD 1927 Stateplane Texas Central FIPS 4203 projection. انقر فوق موافق.
        • Right-click on Juris and select "Zoom to Layer". Play with the Symbology until it looks similar to that in the Geographic Coordinates Frame. (It may already look identical - v. 10 seems to have added this feature. Assume for the sake of the discussion below that the symbology of the Juris layer in each Data Frame is different).

        There are, in fact, two better way to make the Juris layer symbology match that of the earlier Data Frame. You could either copy and paste the Juris layer in from the the previous Data Frame or, to preserve this symbology for future use, you could create a "Layer File". A Layer file contains no actual spatial data, only a description of a layer's symbology. Once created, it can be applied to the same spatial data in other data frames or in other map documents. This can be very useful when sharing previously symbolized data with others. Symbology is only preserved within a map document and is otherwise not attached to a data file unless it is saved separately as a layer file. Without a layer file, a complicated color scheme for a geologic map with many colors and patterns representing rocks types, for example, would have to be recreated each time the file was added to a map document. Thinking back to Lab 1, the reason you could see the colors and patterns I had created for the geologic map of Texas was because the map unit polygon file was accompanied by a layer file.

        • Activate the Geographic Coordinates Data Frame (right click, Activate)
        • Highlight the Juris layer in the TOC
        • Right-click on the Juris title in the TOC, choose "Save as Layer file. ", and save the layer with the default name to a location on your y: drive.

        To apply a layer file's symbology:

        • Activate the State Plane Data 1927 Data Frame
        • Bring up the Symbology tab for the juris layer Properties, click the Import button in the upper right, select "import symbology definition from another layer in the map or from a layer file" and browse to your saved layer file before clicking OK.

        To be turned in: A Layout showing Austin in geographic coordinates and in State Plane coordinates. Before finalizing your layout, drag the latlong grid below the countries to improve map legibility. Title you map "Map 4: Projected And Unprojected Maps Of Austin, Texas".

        2.45 Projection in ArcToolbox

        Up until now we have changed the projection of the Data Frame ("on-the-fly projection") but not the actual projections of the feature classes. Within the ArcToolbox module, ArcGIS offers a set of tools to project data files and save them as a new file in a new coordinate system. There are also a set of tools for assigning projection information to data that are already projected, but for which such information is lacking. This latter process is referred to as defining a projection or defining a spatial reference , and should not be confused with the process of actually producing and saving new coordinates for a data file through projection. We begin first with the projection tool, "Project Wizard", to project a feature class.

        Before we do, a simple question: If on-the-fly projection works so well, why bother projecting data to new coordinate systems? Two reasons: 1) On-the-fly projections is not as rigorously as actual "hard" projection of data to new coordinates, so that for exacting work slight mismatches that result from on-the-fly projection of data in different coordinate systems are often unacceptable 2) Certain geoprocessing tools that compare different data layers only work if the layers are in the same coordinate system - one or more layers might have to be converted to a different projection to use the tool.

        • If you have not already done so, SAVE your map document, always a good practice before using any tools in ArcToolbox.
        • Open ArcToolbox from within ArcMap. New in version 10, you do not need to close ArcMap before using ArcToolbox tools on files that are open in an ArcMap document لو you activate ArcToolbox from within ArcMap. The same is not true, however, if ArcToolbox is opened from outside of ArcMap, or sometimes if ArcCatalog is open within ArcMap. Remember, If a toolbox operation fails, the first thing you should try is to close ArcCatalog and ArcMap and try again with stand-alone ArcToolbox.
        • Open ArcCatalog from within ArcMap.
        • In ArcToolbox, navigate to "Projections and Transformations", located in Data Management Tools. The picture below shows the tools available for projection in ArcGIS 10.3/ArcInfo (some of these tools may not be available with an ArcView or ArcEditor license) that permit projection and projection definition of "Features" and "Rasters" (more on these data types later in class).

        We are going to project the entire contents of the Austin feature dataset from Geographic coordinates to State Plane coordinates.

        • Expand the Projection and Transformation toolbox by clicking on the + sign next to it, then double click on "Project" tool.
        • Click on the browse folder button in the "Input Dataset or Feature Class" form field, and navigate to the Austin feature dataset (notice that we are projecting all of the feature classes within the dataset in one operation) in the Mapproj.mdb geodatabase on your Y: drive. The "Input Dataset. " and "Output Dataset. " fields should now appear similar to that shown in the picture below.

        • Press the Select Coordinate System button , press the Select… button. This button will allow you to select a predefined coordinate system. Navigate through to: Projected Coordinate System>State Plane>NAD 1983 (US Feet)>NAD State Plane Texas Central FIPS 4203 (Feet) and click Add, then click Apply.
        • Press OK. The window now displays the Output Coordinate System.
        • The optional "Geographic Transformation" field allows us to convert the data to another datum. Because our new files will use the same datum (NAD83) as the old files, we do not need to enter anything here.
        • Press OK. The new feature classes are created in a new Feature Dataset called Austin_Project and automatically added to the active Data Frame in ArcMap.
        • Delete these new files from the ArcMap TOC they are simply a copy of what you already have, but in a different coordinate system. They don't look offset from the other data because they are being projected on-the-fly to the Coordinate system of the active Data Frame.

        With just a few clicks, you've projected all of the feature classes in the Austin feature dataset to State Plane coordinates!! This process would have taken many more steps and a lot more time in earlier GIS software. You have the power! And you’re not afraid to wield it!!

        • Within the ArcCatalog tree, browse to the Maproj.mdb geodatabase and you'll see that you've got a new feature dataset with copies of the three feature classes in the Austin feature dataset with a "_1" added to the name of each:

        • Open a new ArcMap document.
        • Add the contents of the Austin_Project feature dataset.
        • Open the Properties of the Data Frame and change the name to Projected. Then go to the Coordinate System tab and notice the projection is NAD_83_StatePlane_Texas_Central_FIPS_4203 (feet), as required. Pretty cool!!

        • Notice the numbers in the lower right hand corner are not latitude and longitude any more. They are in Texas central zone State Plane coordinates of feet.
        • Right click Juris , and select Open Attribute Table. Navigate to the right-hand end of the table. You’ll see that two new fields have been created, Shape_Length and Shape_Area, which refer to the length (ft) of the perimeter and the area (ft 2 ) of the polygon, for each feature in the Juris layer.

        If you want, you can project the 7.5 quadrangle map and the 1 degree grid similarly and add them to the new data frame. Verify that it looks the same as the Austin in State Plane data frame in your earlier map file.

        Question :
        5.1.1 The area where the City of Austin has "Full Purpose" jurisdiction is the area in the center of this map. The areas around it are areas is where the City has limited jurisdiction, or that are within surrounding cities. Over what percent of the area shown in the Juris polygons does the City of Austin have "Full Purpose" jurisdiction? Briefly explain how you got the answer, and show any calculations you use.

        To project data on-the-fly or with a "Project" tool, ArcMap must know the coordinate system (also called the Spatial Reference) من البيانات. Depending on the data type (e.g. shapefile, feature class, coverage, images more on this later), this spatial reference information is either stored internally (geodatabase, coverage, some rasters) or within a separate file. When spatial reference information is lacking, ArcMap cannot successfully project data with different coordinate systems. This is a common problem for lots of GIS data, such as shapefiles created with, or for older versions of, ArcView, many aerial photographs, and maps you might yourself scan for use in a GIS.

        Tools are available in ArcToolbox to create spatial reference information files. Spatial references can also be defined in ArcCatalog. ArcToolbox contains a "Define Projection" tool for this procedure in ArcCatalog we can define or alter a file's XY Coordinate System. Both techniques are examined below.

        • Open a new map document in ArcMap.
        • أضف ال cenart.shp shapefile from the Shapefiles folder. This file shows major Austin streets. As before, the Data Frame adopts the coordinate system of the first file added, in this case, decimal degrees relative to NAD83 (verify this by examining the Data Frame Properties).
        • Click the Add data button and browse to the Austin_E_DOQ_SW folder of the Lab_2_data folder in your y: drive and add 3097433a.sid, a digital orthophoto of the SW quarter of the Austin East quadrangle (which includes the UT campus). Note that this photo is composed of three bands to add all of them at once DO NOT double-click on the name, rather, click once and then click the Add button in the dialog box.
        • Where is the photo? Even though it was added, it's not visible in ArcMap. To view it, right-click on the photo name in the TOC and "Zoom to Layer". Where did the streets go?
        • Note the coordinates in the lower right corner of the map view window when the cursor moves over the photo - they are in the range of 100's of thousands and millions of decimal degrees! Clearly nonsensical. ماذا يحدث هنا؟
        • Hit the full extent tool on the Tools toolbar. The map view again goes white - nothing is visible. The "full extent" of this map covers hundreds of thousands of degrees in East-West extent and over a million degrees in North-South extent. The R.F. scale on the menu bar at the top of the window now reads in the trillions! - the layers are so small at this scale that they are literally invisible!
        • The problem is that ArcMap has interpreted the coordinates of the photo as decimal degrees. It has done so because the photo does not have a spatial reference file, and the Data Frame coordinates are decimal degrees. You were warned of this by a message box, seen below, when the photo was added. Without spatial referencing information, ArcMap will always assume that the data are in the same coordinate system as the Data Frame, in this case GCS NAD83.

        • From within ArcMap, open Arc Catalog, browse to the 3097433a.sid file, right-click on the file name and select "Properties" to bring up the Raster Dataset Properties window shown below.
        • Scroll down in the window to be able to see the "Extent" and "Spatial Reference" properties, as displayed below. The Extent defines the area of the air photo (top, left, right and bottom edges) in coordinates that are clearly not decimal degrees. ما هم؟ Austin lies at roughly 3.3 million meters north of the equator perhaps they are UTM zone 14 meters. They could equally well be State Plane Coordinates it's hard to guess from these data alone. ArcMap treated them as if they were in decimal degrees, thus the problem.

        As shown above, the Spatial Reference for this file is <Undefined> - ArcMap thus had to assume a default, which it chose as the coordinates of the Data Frame. It's meters, not decimal degrees, so it chose wrong. To fix the problem we need to explicitly Define the spatial reference for this air photo.

        To define the spatial reference:

        • In the Raster Dataset Properties dialog box, Click the Edit. button in the Spatial Reference line, then Select. then navigate to Projected Coordinate System>Utm>NAD 1983>NAD 1983 UTM Zone 14N.prj and click Add and OK twice.
        • To check your result, examine the dialog box. The spatial reference for the photo is now defined, as shown below.

        Open a new map document in ArcMap, add the cenart.shp shapefile first and then add the 3097433a.sid photo. Because you added cenart.shp first, the Data Frame has an unprojected, decimal degree coordinate system (the coordinate system of first file added, remember?).

        Zoom to the area of the UT campus and note the close correspondence of the cenart layer with the roads on the photo, like in the area near the Erwin Center, below.

        ArcMap has placed the photo, which is stored in UTM coordinates of meters, on-the-fly, into the decimal degree coordinate system of the Data Frame! رائعة حقا!

        Through these steps you have created a .prj file, a file that was originally lacking for this dataset. The file has the same name as the shapefile, but with a .prj extension, and is stored in the same location. ArcMap now has what it needs to properly project this file on-the-fly.

        سؤال:
        6.2.1 Give two plausible reasons why the shores of Town Lake on the photo do not exactly coincide with the Town Lake outline of the shapefile.

        A Spatial Reference can also be defined in ArcToolbox. You might use ArcToolbox for this procedure instead of ArcCatalog if you had a lot of files to define. ArcToolbox will allow you to do this in "Batch" mode, permitting definition of a spatial reference for many files in a single pass. We will do it for just a single file, which could be done just as easily within ArcCatalog using the procedure you just completed.

        Open the Define Projection tool, click the yellow folder button, browse to your copy of creeks.shp and double-click on the file name to complete the first step of the wizard, yielding a dialog box similar to that below (the path to the file will be different).

        Press the Select Coordinate System button , then press the Select… button. This button will allow you to select a predefined coordinate system.

        Navigate through to: Geographic Coordinate System>North America>North American Datum 1983.prj, then click "Add", "OK", and "OK".

        As with the similar procedure in ArcCatalog, these steps make a .prj file that ArcMap can use to properly align data during on-the-fly projection.


        Campus Maps and Directions

        Directions Advisory: For construction updates visit building.gmu.edu.

        To download a campus map for one of Mason’s locations, click an option below.

        Campus Maps should be printed through Print Services for groups, faculty, staff and students, as well as academic and administrative departments who have bulk orders (more than 5 maps). University Information makes the printed maps available primarily for guests and visitors at all Information Desks in the Johnson Center, Student Union Building I, The Hub, Merten Hall, Arlington Information Desk, and Science and Technology Information Desk.

        All Mason Locations Map

        All Mason Locations Map (8 1/2 x 11) – PDF (updated March 2019)

        Arlington Campus Map

        Arlington Campus Map (8 1/2 x 11) – PDF (updated July 2020)

        Fairfax Campus Maps

        Fairfax Campus Map – Color (11 x 17) – PDF (updated March 2021)
        Fairfax Campus Accessibility Map (11 x 17) – PDF (updated August 2019)
        Fairfax Campus Parking Map (11 x 17) – PDF (updated July 2019)


        Option 2: Create a territory from a geographic field

        You can also create territories by creating groups in the Data pane.

        In the Data pane, right-click a geographic field (such as City or State) and select Create > Group .

        In the Create Group dialog box, select the locations you want in your first territory and click Group . Each group you create represents a territory.

        Repeat step 2 until you've created all of your territories, and then click OK .

        The new group field is added to the Data pane.

        From the Data pane, drag the newly created group field to Detail on the Marks card.

        You can also drag the field to Color or Label on the Marks card to help differentiate between each territory.

        Change locations in your territory groups

        If you want to change the locations in your territory groups at any time, right-click the group field in the Data pane and select Edit group .


        7 إجابات 7

        Tal, this is a quick way to overlap text over an heatmap. Note that this relies on image rather than heatmap as the latter offsets the plot, making it more difficult to put text in the correct position.

        To be honest, I think this graph shows too much information, making it a bit difficult to read. you may want to write only specific values.

        also, the other quicker option is to save your graph as pdf, import it in Inkscape (or similar software) and manually add the text where needed.

        أ Voronoi Diagram (a plot of a Voronoi Decomposition) is one way to visually represent a Distance Matrix (DM).

        They are also simple to create and plot using R--you can do both in a single line of R code.

        If you're not famililar with this aspect of computational geometry, the relationship between the two (VD & DM) is straightforward, though a brief summary might be helpful.

        Distance Matrices--i.e., a 2D matrix showing the distance between a point and every other point, are an intermediate output during kNN computation (i.e., k-nearest neighbor, a machine learning algorithm which predicts the value of a given data point based on the weighted average value of its 'k' closest neighbors, distance-wise, where 'k' is some integer, usually between 3 and 5.)

        kNN is conceptually very simple--each data point in your training set is in essence a 'position' in some n-dimension space, so the next step is to calculate the distance between each point and every other point using some distance metric (e.g., Euclidean, Manhattan, etc.). While the training step--i.e., construcing the distance matrix--is straightforward, using it to predict the value of new data points is practically encumbered by the data retrieval--finding the closest 3 or 4 points from among several thousand or several million scattered in n-dimensional space.

        Two data structures are commonly used to address that problem: kd-trees and Voroni decompositions (aka "Dirichlet tesselation").

        A Voronoi decomposition (VD) is uniquely determined by a distance matrix--i.e., there's a 1:1 map so indeed it is a visual representation of the distance matrix, although again, that's not their purpose--their primary purpose is the efficient storage of the data used for kNN-based prediction.

        Beyond that, whether it's a good idea to represent a distance matrix this way probably depends most of all on your audience. To most, the relationship between a VD and the antecedent distance matrix will not be intuitive. But that doesn't make it incorrect--if someone without any statistics training wanted to know if two populations had similar probability distributions and you showed them a Q-Q plot, they would probably think you haven't engaged their question. So for those who know what they are looking at, a VD is a compact, complete, and accurate representation of a DM.

        A Voronoi decomp is constructed by selecting (usually at random) a subset of points from within the training set (this number varies by circumstances, but if we had 1,000,000 points, then 100 is a reasonable number for this subset). These 100 data points are the Voronoi centers ("VC").

        The basic idea behind a Voronoi decomp is that rather than having to sift through the 1,000,000 data points to find the nearest neighbors, you only have to look at these 100, then once you find the closest VC, your search for the actual nearest neighbors is restricted to just the points within that Voronoi cell. Next, for each data point in the training set, calculate the VC it is closest to. Finally, for each VC and its associated points, calculate the convex hull--conceptually, just the outer boundary formed by that VC's assigned points that are farthest from the VC. This convex hull around the Voronoi center forms a "Voronoi cell." A complete VD is the result from applying those three steps to each VC in your training set. This will give you a perfect tesselation of the surface (See the diagram below).


        شاهد الفيديو: مزايا رهيبة أغلبنا ما يعرف عنها في خرائط جوجل