أكثر

كيفية ترميز القيم الخالية في ArcGIS باستخدام ترميز الكميات؟

كيفية ترميز القيم الخالية في ArcGIS باستخدام ترميز الكميات؟


يتضمن أحد الحقول الرقمية في بياناتي قيمًا خالية (بيانات مفقودة). عندما أحددها ككميات في الترميز ، اتضح أن المضلعات المرتبطة بالقيم الفارغة مأخوذة من الخريطة. كيف يمكنني تمثيل هذه القيم (أي مضلعاتها) على الخريطة؟ لقد قرأت بعض الأماكن التي يمكنني فيها تحويل القيم الفارغة إلى 0 ، لكن القيام بذلك أمر مضلل لأن هذه الإدخالات مفقودة ، وليس 0.

لقد دخلت في هذا الموقف بعد ضم ملف الشكل بجدول السمات ، لكنني أعتقد أنه يحدث مع أي بيانات تتضمن بيانات مفقودة. هل هذا صحيح ، أم أنه فريد فقط في إجراء الانضمام؟


نعم ، سيحدث ذلك مع أي بيانات. الكميات هي قيمة عددية والقيمة الخالية تعني عدم وجود بيانات أو لا القيمة ، وبالتالي لن يتم عرضها (بافتراض عدم وجود بيانات / خالية بالفعل لهذه الميزة ومن المفترض أن تكون بهذه الطريقة). باستخدام الفئات ، يمكنك إظهار القيمة الفارغة كقيمة ، ولكن ليس باستخدام علم تكوين قائم على الأرقام. اعتمادا علي الذي طريقة الكميات التي تستخدمها ، هناك بعض الحلول.

يمكنك تغيير القيم الفارغة إلى قيمة مشفرة تعني خالية (مثل -999 أو شيء ما) ؛ شيء لا يمكن اعتباره خطأ كقيمة صالحة في مجموعة البيانات وليس صفراً (لأنه كما قلت ، هذا مضلل). يجب أن تتأكد في تصنيفك أن القيمة لها صنفها الخاص دون أي قيم أخرى (يمكن القيام بذلك في علامة تبويب الرموز). في وسيلة الإيضاح ، إذا كان لديك واحد ، فما عليك سوى تغيير التسمية لتلك القيمة إلى لا توجد بيانات أو شيء مشابه.

يمكنك أيضًا إضافة الطبقة مرة أخرى ، والترميز في نفس الحقل ولكن كميزات (بحيث يتم عرض جميع المعالم بنفس الطريقة). انتقل إلى علامة تبويب استعلام التعريف لخصائص الطبقة وأدخل التعبير"الحقل" فارغ. يجب أن يظهر هذا فقط الميزات ذات القيم الخالية في تلك الطبقة ، ويمكنك ترميزها كيفما تشاء.

لاحظ أن ملفات الأشكال لا تدعم القيم الخالية الحقيقية - يتم تخزينها كأصفار إذا كانت رقمية. لهذا السبب ، قد لا تتمكن من التمييز بين الأصفار الحقيقية في البيانات والقيم الخالية. ستحتاج إلى استيراد ملفات الأشكال الخاصة بك إلى فئات معالم قاعدة البيانات الجغرافية التي تدعم القيم الخالية الحقيقية ، أو استخدام قيمة مشفرة على النحو الوارد أعلاه.


فهم تجاوزات التمثيل

تعرض تمثيلات فئة المعلم ميزات بياناتك وفقًا للخصائص المحددة في قواعد التمثيل. قد تكون هناك أوقات يصبح فيها من الضروري إجراء استثناءات لهذه القواعد لتصوير التنوع الكامل لبياناتك ، أو لحل الازدحام المرئي ، أو لتسليط الضوء على ميزات خاصة. هذه الاستثناءات ، أو يتجاوز، يمكن إجراؤها لتمثيلات السمات الفردية أثناء جلسة التحرير دون الإخلال ببنية قاعدة التمثيل. يجب استخدام التجاوزات بشكل مقتصد للحفاظ على نموذجك بسيطًا وفعالًا العديد من التجاوزات على الخريطة ، وهذا مؤشر على أن مجموعة القواعد الحالية الخاصة بك غير كافية ويجب إعادة تقييمها.

بالإضافة إلى تجاوز خصائص العرض لقواعد التمثيل ، يمكنك تجاوز هندسة تمثيلات المعالم دون التأثير على التكامل المكاني لفئة الميزة الداعمة. يسمح الإعداد البديل بأن تنعكس عمليات التحرير الهندسية مباشرةً في حقل الشكل الخاص بفئة المعالم الداعمة. هذا الخيار أقل شيوعًا ، ويعمل فقط في المواقف التي تكون فيها قاعدة البيانات مخصصة لإخراج الخرائط بمقياس واحد ، حيث تريد أن تظهر التعديلات في كل تمثيل تم إنشاؤه من تلك البيانات.

في بعض الحالات ، سيصبح من الضروري الحصول على تحكم كامل في عرض الميزة وفك ارتباطها بقاعدة التمثيل تمامًا. والنتيجة هي أ تمثيل مجاني، حيث يمكنك تغيير البنية الكاملة للقاعدة وحتى إضافة عناصر هندسية جديدة.


طبقات الخريطة

عند إضافة مجموعة بيانات إلى ArcMap ، يتم إنشاء طبقة. تُستخدم كل طبقة خريطة لعرض مجموعة بيانات GIS محددة والعمل معها. تمثل الطبقة البيانات الجغرافية في ArcMap مثل سمة معينة من البيانات. تتضمن طبقات الخريطة النموذجية التدفقات والبحيرات والتضاريس والطرق والحدود السياسية والطرود وآثار أقدام المباني وخطوط المرافق وصور تقويم العظام.

تشير الطبقة إلى البيانات المخزنة في قواعد البيانات الجغرافية ، والتغطيات ، وملفات الأشكال ، والنقطية ، وما إلى ذلك ، بدلاً من تخزين البيانات الجغرافية فعليًا. وبالتالي ، تعكس الطبقة دائمًا أحدث المعلومات في قاعدة البيانات الخاصة بك. لن يتم رسم الطبقة على خريطتك إلا إذا كان لديك أيضًا وصول إلى مصدر البيانات الذي تستند إليه الطبقة.

تحتوي الطبقات على عدد من الخصائص التي يمكنك العمل معها وتعيينها. يمكنك النقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة في جدول المحتويات والنقر فوق خصائص لعرض مربع الحوار "خصائص الطبقة" ، حيث يمكنك تعيين الترميز والتسمية وقواعد الرسم والخيارات الأخرى. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد أن التدفقات يتم رسمها بكل الخطوط الزرقاء ، ويتم رسم الطرود بناءً على كود استخدام الأراضي ، ويتم رسم المتنزهات باستخدام تعبئة نمط أخضر ويتم تسميتها باسم المتنزه ، ويتم تصوير الارتفاع الرقمي على أنه إغاثة مظللة ، وما إلى ذلك وهلم جرا. بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن الخصائص الأخرى تحديد المقاييس التي يمكنهم الرسم بها ، والميزات التي يمكن رسمها من مصدر البيانات ، ومكان وجود تلك البيانات في قاعدة البيانات ، وخصائص السمات ، والصلات ، والارتباط بالعمل مع المعلومات الجدولية.

يمكن حفظ الطبقات في ملف على القرص (.lyr) بحيث يمكن مشاركتها وإعادة استخدامها دون مشاركة الخريطة بأكملها. عندما تحفظ طبقة على قرص ، فإنك تحفظ كل شيء عن الطبقة ، مثل الترميز والتسمية. عند إضافة ملف طبقة إلى خريطة أخرى ، سيتم رسمه تمامًا كما تم حفظه. يمكن للآخرين إسقاط هذه الطبقات على خرائطهم دون الحاجة إلى معرفة كيفية الوصول إلى قاعدة البيانات أو تصنيف البيانات التي يمكن أن يكون ذلك مفيدًا عند مشاركة البيانات المخزنة في قاعدة بيانات جغرافية متعددة المستخدمين مع موظفين غير تقنيين. يمكنك مشاركة الطبقات عبر الشبكة بالإضافة إلى طبقات البريد الإلكتروني ، جنبًا إلى جنب مع البيانات ، للأشخاص أو إحاطة الطبقة ببيانات تعريف البيانات.


ترميز البيانات في طبقة

عند إضافة مجموعة بيانات إلى إطار بيانات في خريطتك ، يقوم ArcMap افتراضيًا برسم جميع المعالم باستخدام نفس الرمز واللون. إذا قمت بفتح خصائص الطبقة والنقر فوق علامة التبويب Symbology ، يمكنك تغيير طريقة رسم تلك المعلومات. اعتمادًا على نوع الطبقة التي تم إنشاؤها ، ستجد طرقًا مختلفة لترميز البيانات الموجودة داخل الطبقة. في أغلب الأحيان ، يتم استخدام المعلومات الموجودة في مجموعة البيانات نفسها لتحديد كيفية ترميز البيانات.

في بعض الأحيان يتم رسم جميع الميزات في مجموعة البيانات باستخدام رمز أو لون شائع. على سبيل المثال ، يتم رسم جميع التدفقات باستخدام خطوط زرقاء وتم تسميتها بنفس الخط والحجم.

ومع ذلك ، من المحتمل أنك تريد غالبًا أن تكون بعض شاشات عرض الطبقات أكثر تعقيدًا وستريد تعيين رموز بناءً على قيم البيانات الجدولية. على سبيل المثال ، يتم تصنيف رموز الدائرة التي تمثل المدن في الخريطة أدناه إلى أحجام بناءً على عدد السكان.

يتم رسم البيانات الفئوية مثل هذه باستخدام رموز فريدة لكل فئة. يمكنك العمل مع حقول البيانات الرقمية المستمرة باستخدام أدوات التصنيف لإنشاء سلسلة من نطاقات الفئات. بعد ذلك ، يمكنك تعيين رموز لرسم كل فئة أو استخدام التدرج اللوني لتعيين قيم اللون لكل فئة.

يحتوي ArcMap على العديد من الطرق البديلة لتصوير وعرض رموز وعروض الخريطة. يعد التعرف على البدائل المختلفة لعرض وتصوير الطبقة أمرًا مهمًا للاستخدام الفعال لـ ArcMap.

فيما يلي أمثلة لثلاث طرق شائعة الاستخدام لترميز الطبقات.

عرض الكميات بنظام التصنيف

يمكن أن تعكس العديد من قيم البيانات الجدولية العددية نطاقًا من القياسات & # 8212 على سبيل المثال ، كثافة السكان والنسب المئوية ومقاييس هطول الأمطار وما إلى ذلك. يمكن تصنيف هذه القيم إلى نطاقات من القيم ، ويمكن تخصيص رمز خريطة لكل فئة لأغراض العرض. يمكنك اختيار ترميز الكميات بألوان أو رموز متدرجة أو رموز متناسبة أو نقاط. عندما تحدد قيمة السمة المراد استخدامها ، يتم تعيين تصنيف افتراضي. يمكنك تعديل نظام التصنيف وعدد النطاقات وفواصل الفئة.

بمجرد تصنيف بياناتك ، يمكنك استخدام طرق عرض مختلفة لتصوير الفئات في خريطتك. يوضح المثال أدناه خريطة تصحيحية للكثافة السكانية (النسبة المئوية للسكان دون سن الخامسة ، حسب مقاطعة الولايات المتحدة) ، مرسومة باستخدام ألوان متدرجة. بمجرد اختيار العارض ، يمكنك اختيار منحدر لوني من القائمة المنسدلة أو تحديد لون فئة فردية عن طريق النقر المزدوج عليه لعرض مربع الحوار Symbol Selector.

عرض البيانات الفئوية باستخدام رموز فريدة

يمكن أن يعتمد تعيين رموز فريدة لكل فئة على قيمة سمة الفئة. يمكن تعيين قيمة من سلسلة من الفئات أو الفئات لكل معلم. على سبيل المثال ، يمكن رسم الطرق أو قطع الأراضي بناءً على قيمة الفئة المخصصة لها (الفئة).

يتم تعيين رمز فريد لكل فئة & # 8212 يتم رسم الميزات ذات قيمة الفئة المطابقة باستخدام رمز معين. على سبيل المثال ، يمكن استخدام نظام ألوان لتعيين لون فريد لكل فئة سمة كما هو موضح أدناه. يوضح هذا المثال حدود قارات العالم ، كل منها مرسوم بلون مختلف.

الجمع بين الكميات والفئات باستخدام رسم الخرائط

يعد ترميز كل ميزة باستخدام مخطط طريقة لعرض الفئات والكميات في وقت واحد. تقوم بشكل أساسي بإنشاء فئات من الحقول ذات الصلة التي تحتوي على كميات. على سبيل المثال ، قد تحتوي مجموعة بيانات المقاطعات على حقول للفئات العمرية & # 8212 تحت 21 ، و 22 إلى 29 ، و 30 إلى 39 ، و 40 إلى 49 ، وهكذا & # 8212 التي تحتوي على عدد الأشخاص في كل مجموعة. يمكنك استخدام هذه الحقول كفئات لإنشاء مخططات تعرض العدد النسبي للأشخاص في كل فئة عمرية لكل مقاطعة.


إنشاء نص من طبقات

تُستخدم الطبقات لإنشاء تسميات الخريطة باستخدام قيم البيانات الجدولية. يمكنك تحديد حقل يمكن استخدامه كمصدر لنص التسمية وتحديد سلسلة من قواعد الرسم للتسميات. في هذه الحالة ، سيتم تسمية الحدود الإدارية باستخدام اسمها المأخوذ من حقل الاسم.


طبقات في جدول المحتويات

يتيح لك جدول المحتويات تحديد الطبقات التي يتم عرضها على الخريطة (عن طريق تشغيلها وإيقاف تشغيلها). بالإضافة إلى ذلك ، يحدد ترتيب الطبقات في جدول المحتويات ترتيب رسم الطبقات على الخريطة & # 8212 الطبقات الأعلى في جدول المحتويات يتم رسمها فوق الطبقات الأقل. لتغيير الترتيب ، انقر فوق علامة تبويب عرض جدول المحتويات ، وانقر مع الاستمرار فوق اسم الطبقة ، واسحبه لأعلى أو لأسفل في جدول المحتويات إلى موضع جديد.

عادةً ما يتم رسم الطبقات ذات التغطية الكاملة للمساحة ، مثل المضلعات المعبأة أو النقطية ، أسفل طبقات الخريطة الأخرى.


العمل مع سمات الطبقة

يمكنك العمل مع جداول البيانات الجدولية لمجموعات البيانات المشار إليها بواسطة كل طبقة خريطة. انقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة في جدول المحتويات لفتح جدول البيانات الخاص بها. في نافذة الجدول ، يمكنك إجراء استعلامات وتحديد التحديدات والتكبير / التصغير والتحريك إلى المعالم الموجودة على الخريطة وما إلى ذلك. انقر على قائمة خيارات نافذة الجدول لإنشاء الرسوم البيانية والتقارير ، وتغيير خط الجدول ، وطباعة الجدول ، وتنفيذ عمليات أخرى متنوعة. عند تحديد عنصر في جدول أو رسم بياني ، يتم أيضًا تحديد الميزة على الخريطة (والعكس صحيح).

قبل أن تبدأ في العمل باستخدام جدول بيانات الطبقة ، يمكنك أولاً تعيين خصائص عرض متنوعة للجداول. يمكنك القيام بذلك عن طريق النقر فوق علامة التبويب "الحقول" في مربع الحوار "خصائص الطبقة" لتحديد الحقول التي ستظهر عند فتح جدول الطبقة ، وما هي الحقول التي سيتم تسميتها (باستخدام الأسماء المستعارة) ، وكيف سيتم تنسيق الحقول الرقمية. يمكنك أيضًا تحديد هذه الخيارات لحقل فردي عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن فوق عنوان حقل في نافذة الجدول والنقر فوق خصائص.


ينضم ويربط بين الطبقات وجداول البيانات الجدولية

غالبًا ما يتم جمع البيانات ذات الصلة وتخزينها في طبقات وجداول متعددة. تتضمن بعض الأمثلة على البيانات ذات الصلة المخزنة في طبقات وجداول مختلفة

  • طبقة الطرد وجدول المالك الذي يحتوي على معلومات حول مالكي الطرود.
  • طبقة الولايات وطبقة المقاطعة التي تحتوي على بيانات التعداد حسب المقاطعة لكل ولاية.
  • طبقة القطب المساعدة وطبقة المحولات التي تسرد جميع المحولات المركبة على كل عمود مرافق.

على الرغم من تخزين البيانات في طبقات وجداول مختلفة ، ستحتاج غالبًا إلى تحديد البيانات ذات الصلة لإجراء الاستعلامات وتحرير البيانات ذات الصلة. يوفر ArcMap ثلاث طرق لربط البيانات ذات الصلة: الارتباطات والصلات والصلات المكانية.

    الصلة: تحدد العلاقة العلاقة بين جدولي سمات باستخدام مفتاح مشترك لكلا الجدولين. تسمح لك الروابط بالوصول إلى البيانات ذات الصلة عندما تعمل مع سمات الطبقة. الارتباط مشابه لفئة العلاقة البسيطة إلا أنه يمكن أن يتضمن بيانات من مساحات عمل مختلفة (على سبيل المثال ، يمكن أن يرتبط جدول dBASE بتغطية) ويتم تخزينه في ملف طبقة أو مستند ArcMap.
    تعرف على المزيد حول الارتباطات


أنواع مختلفة من الطبقات

هناك أنواع مختلفة من الطبقات. تمثل بعض الطبقات نوعًا معينًا من المعالم الجغرافية ، بينما تمثل الطبقات الأخرى نوعًا معينًا من البيانات. لكل نوع طبقة آليات مختلفة لعرض محتوياتها وترميزها ، وعمليات محددة ستنفذها ضدها. تحتوي العديد من الطبقات على مجموعات خاصة من الأدوات للعمل مع الطبقة ومحتوياتها. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام شريط أدوات المحرر لمعالجة طبقات المعالم ، وشريط أدوات الهيكل للعمل مع محتويات طبقة الهيكل ، وشريط أدوات التعليقات التوضيحية لإنشاء طبقات التعليقات التوضيحية (النص) وتحريرها.

فيما يلي بعض أنواع الطبقات الشائعة:

  • طبقة المعالم: الطبقة التي تشير إلى مجموعة من بيانات المعالم (المتجه) التي تمثل الكيانات الجغرافية كنقاط وخطوط ومضلعات. يمكن تخزين مصدر بيانات طبقة المعلم في قواعد البيانات الجغرافية وملفات الأشكال وتغطية ArcInfo وملفات CAD وما إلى ذلك.
  • طبقة نقطية: طبقة تشير إلى نقطية أو صورة كمصدر بياناتها.
  • طبقة الرسومات: طبقة تُستخدم لعرض الرسومات والنصوص والتعليقات التوضيحية & # 8212 نمطياً فوق طبقات الخريطة الأخرى.
  • طبقة الخدمة: طبقة تُستخدم لعرض ArcIMS و ArcGIS Server وخدمات WMS وخدمات الويب الأخرى.
  • طبقة المعالجة الجغرافية: Alayer الذي يعرض إخراج أداة المعالجة الجغرافية.

طبقات التجميع

يمكن وضع الطبقات في مجموعات لدمج طبقات متعددة غالبًا ما يتم عرضها أو إدارتها معًا. يمكن أن تساعد طبقات التجميع في تنظيم الطبقات ذات الصلة في الخريطة ويمكن استخدامها لتحديد خيارات ترتيب الرسم المتقدمة. على سبيل المثال ، افترض أن لديك طبقتان على خريطة تمثلان خطوط السكك الحديدية والطرق السريعة. قد تختار تجميع هذه الطبقات معًا وتسمية شبكات نقل الطبقة الناتجة (المميزة في الرسم أدناه). عند إلغاء تحديد شبكات النقل في جدول المحتويات ، يتم أيضًا إيقاف تشغيل الطبقات الفرعية للطرق السريعة والسكك الحديدية.


كيفية ترميز القيم الخالية في ArcGIS باستخدام ترميز الكميات؟ - نظم المعلومات الجغرافية

معلومات مفيدة حول التحليل المكاني والنقطية وأنظمة الإحداثيات. n n وجولة إرشادية حول الاقتراب من مشروع شخصي. n n الدروس منظمة بشكل جيد ويسهل على المعلم متابعتها.

لقد استمتعت بهذا الجزء من الدورات الثلاث في تخصص نظم المعلومات الجغرافية التي حصلت عليها. شكراً للدكتور نيك سانتوس لتدريسه التفاعلي ومهامه ومشاريعه.

العمل من خلال المشروع

في الوحدة النهائية من هذه الدورة ، سنخصص بعض الوقت لمناقشة الرموز. تحدثنا & # x27ve عن استخدام الرموز قليلاً في بعض الدورات التدريبية الأخرى للتخصص ، ولكن هذه الوحدة توفر نظرة أكثر تعمقًا على استخدام الرموز في ArcGIS. بعد مشاهدة مقاطع الفيديو في هذه الوحدة ، ستتمكن & # x27ll من تصميم منحدرات لونية لبياناتك ، أو تخزين بياناتك أو تصنيفها بشكل مناسب ، وتمديد حدود البيانات النقطية ، ونسخ الرموز وإعادة استخدامها على طبقات متعددة. أخيرًا ، نقوم & # x27ll بإنهاء مشروع التحليل الجغرافي المكاني قبل أن تبدأ العمل في المهمة النهائية (مراجعة الأقران) لهذه الدورة.

Реподаватели

نيك سانتوس

باحث تطبيقات جغرافية مكانية

Екст видео

[موسيقى] أهلا مرة أخرى ومرحبا بكم من جديد. في هذه المحاضرة ، سأعرض عليك بعض الأدوات المختلفة التي يمكنك استخدامها لإدارة رموز بياناتك في [غير مسموع]. سأوضح لك & # x27ll كيفية استيراد الرموز ، وحفظ الرموز الخاصة بك ، حتى تتمكن من إعادة استخدامها ، ثم كيفية نسخها بين الطبقات. كمثال ، أود هذه الطبقات بالأسفل هنا ، لتقليد الألوان والتصميم ، في الطبقات الموجودة على هذه الخريطة هنا. إنهم & # x27 هم نفس الطبقات الجغرافية ، لكن ربما قمت & # x27 بإضافة البيانات إلى مستند خريطة جديد ، وفقدت الرموز الأصلية من مستند الخريطة ، وأريد إحضارها من مصدر خارجي لدي. لذا ، سأوضح لك كيفية القيام بذلك ، وبعد ذلك يمكنني أيضًا نسخ الرموز من هذه الطبقات إلى الطبقات الموجودة هنا. في ملاحظة عملية ، لقد قدمت & # x27v في حزمة الخريطة ليس فقط مستند الخريطة والطبقات ، ولكن حزمة الخريطة ستستخرج ملفات الطبقة فيها ، ولكنها & # x27s ستستخرج الملفات التي سأستخدمها في الموقع في مجلد المستخدم الخاص بك. لذلك في حالتي ، مستخدمو الشرطة المائلة العكسية & # x27s c ، قم بقطع هذا الاسم هنا. في حالتك ، غالبًا ما يضع Windows مجلد المستخدم الخاص بك في الوصول السريع. & # x27ll يكون اسمك أو شيء من هذا القبيل. ويقوم arc j s بتخزين الملفات في مجلد المستندات الخاص بك. ثم في Arc GIS ، ثم يقوم باستخراج حزم الخريطة إلى مجلد الحزم. لذلك تذهب إلى هناك وترى جميع حزم الخرائط التي استخدمتها & # x27ve. ثم في المجلد لهذا الملف ، وهو نسخة AV 1021 L9.5 وتوفير ، يمكنك فتح ذلك ، وتحت البيانات الشائعة ، تحت بيانات المستخدم ، المدفونة على طول الطريق هنا ، جميع ملفات الطبقات نحن & # x27re ذاهب لاستخدام. لذلك عندما تعمل معه على جهازك الخاص ، فإن ذلك & # x27s حيث يمكنك استخدام البيانات لتكرار ما أفعله على الشاشة. حسنًا ، دع & # x27s يُعيد هذا ملء الشاشة احتياطيًا هنا. وللبدء ، سأقوم بتحميل الرموز التي سأستخدمها لهذه الطبقة. يمكنني ضبطه بالطريقة التي نتبعها دائمًا ، باستخدام جزء الرموز. لكن يمكنني أيضًا الانتقال إلى ممتلكاتنا ، وبموجب الرموز يمكنني الانتقال للاستيراد هنا بدلاً من تعيينه مباشرةً. ويمكنني تركه على أنه تعريف استيراد من طبقة أخرى في الخريطة أو من ملف طبقة ، ويمكنني الانتقال للتصفح وأقوم باللصق في هذا المسار. لكن انتقل إلى المجلد الذي يحتوي على كل تلك الرموز فيه أو كل ملفات الطبقات التي عرضتها لك للتو ، لذلك في مجلد حزم حزم GIS في مستنداتك. لذلك سأضغط على Enter ، وفي هذه الحالة يكون هذا موجودًا. لذلك قمت بحفظ خريطة النطاق المتوسط ​​& # x27s ملف الطبقة الموجودة. وهي & # x27s ليست حزمة طبقات ، إنها & # x27s ملف طبقة ، وملفات الطبقة في الحقيقة لها تعريف الترميز. لذلك إذا قمت بالنقر فوق إضافة هنا ، فمن المحتمل أن تكون الطبقات موجودة. انقر فوق موافق ، فإنه يضبط الرمز على هذا اللون البرتقالي. يمكنني النقر فوق تطبيق. انقر فوق موافق. وهناك & # x27s ليس الكثير منها هناك ، ولكن دع & # x27s للتكبير. ويبدو أنه & # x27s يتم التستر عليه ، ربما. لذا إذا قمت بإيقاف ذلك؟ نعم ، إنه & # x27s التستر. لذا دع & # x27s يستورد ذلك بعد ذلك. لذلك نذهب إلى العقارات ، الاستيراد. & # x27ll أعود إلى التصفح هنا ، ولا أزال في هذا المجلد & # x27m ، لذلك أذهب إلى "التاريخية" ، وهو ما أريده لهذا الملف فقط دعه يفعل بسرعة تاريخية ، وأنا & # x27ll انقر فوق إضافة ثم حسنًا ثم حسنًا وسأحصل على هذا التظليل المتقاطع الذي كان في الخريطة ، وسأفعل الشيء نفسه لبقية هذين الاثنين. لذا فزت & # x27t في سرد ​​نفس القدر ، لكن الطبقة المرصودة ، والاستيراد ، والملاحظة. اضبط هذه المضلعات على نوع من اللون البرتقالي ذي اللون الأحمر الآن. ثم لدي هاتين الطبقتين المنقولة. حتى خصائصهم ، استيراد هذا يتم ملاحظتها. لذلك أختار ذلك & # x27ll. انقر فوق موافق مرة أخرى. إنه & # x27s الكثير من العمل اليدوي ، لكنه أسرع بكثير من محاولة تكرار هذا النمط مباشرة من شيء آخر. لا داعي للقلق بشأن الحصول على الألوان بشكل صحيح تمامًا من خلال الانتقال إلى لوحة الألوان أو شيء من هذا القبيل. ومن ثم فإن هذا الأخير هو الخبير المترجم. لذلك انقر فوق إضافة ، ثم موافق ، ثم موافق. والآن لدي شيء قريب من تلك الخريطة أو بالأحرى تلك الخريطة المعينة التي قمت بتصديرها. لدي ترميز مشابه لذلك. واحد هنا في هذه الخريطة الآن. تمام. حسنًا ، ماذا لو كنت أرغب في نسخ هذا الترميز إلى هذه الطبقات الأخرى ، وربما كنت موجودًا في نفس مستند الخريطة ، لكن لم يعد لدي ملف طبقة بعد الآن؟ حسنًا ، يمكنني فعل الشيء نفسه داخل مستند خريطة واحد. لذا أذهب إلى الخصائص بدلاً من الانتقال إلى ملف الطبقة ، يمكنني الانتقال إلى الاستيراد ، ويمكنني فقط من هذه القائمة المنسدلة للطبقة ، تحديد المكان الذي أريد الاستيراد منه. لذلك ، أريد الاستيراد من طبقة الخبراء التاريخية هنا ، إلى طبقة الخبراء التاريخية الأخرى التي أنظر إليها. & # x27ll انقر فوق "موافق". وهذا يغير ترميز إحدى الطبقات هنا ، دع & # x27s يوسع هذا حتى يمكنك رؤيته. لذلك ، يمكننا استيراد الرموز من ملفات الطبقات ، ومن ثم يمكننا استيرادها من طبقات أخرى في مستند الخريطة أيضًا. لذلك ، سأفعل ذلك مرة أخرى ، قم بالاستيراد من الطبقة الأخرى في مستند الخريطة. أريد الاستيراد من الشيء الذي تمت ملاحظته هنا ، لذلك لوحظ استيراد & # x27m. انقر فوق تطبيق ، موافق ، وبعد ذلك & # x27 سأفعل ذلك مرة أخرى لـ [غير مسموع] هنا. حسنًا ، لقد قمت فقط بنسخ الرموز من مجموعة طبقات إلى أخرى دون الانتقال إلى ملفات الطبقة. حسنًا ، آخر شيء يمكنني فعله هو أنني أستطيع تعديل أحد أنماط الطبقة & # x27s. يمكنني تعديل الترميز. ثم أقوم & # x27ll بحفظ ملف طبقة جديد ، حتى أتمكن من إعادة استخدامه في مستند خريطة آخر. لذا سأذهب & # x27m لتعديل الرمز. ربما أريد تغيير الفصل بين هذه السطور. لقد تعاملنا في الغالب مع المخططات والتعبئة فقط ، ولكن هناك محرر خاصية رمز ضخم بالكامل في IJJS. يمكنني إضافة طبقة أخرى هنا. ربما يمكنني تغيير الطبقة ، أو الفاصل بين خطوط الفتحات المتقاطعة ، أو ربما أقوم & # x27ll بتغيير الزاوية عليها إلى 35 درجة ، وأقوم بتغييرها إلى 9 درجات ، أو 9 نقاط فاصلة. ويمكننا أيضًا إضافة واحد آخر. لنفعل & # x27s سالب 35 درجة ، وأتركها على أنها ليست خطوطًا سميكة للغاية و 5 فواصل. لقد نقرت على ما يرام ، وحصلنا على نوع مختلف من التظليل المتقاطع على ذلك ، ومن الصعب بعض الشيء رؤيته ، لذا ربما نقوم بتنظيفه أكثر من ذلك بقليل. وتغيير الفصل بينهما إلى شيء أكبر بكثير. دعونا نجرب ذلك. إنه أفضل قليلاً. لا يزال الأمر صعبًا ، لكن يمكننا القول أنه & # x27s جيد بما يكفي للعرض التوضيحي. وما أقوم به & # x27ll في هذه المرحلة هو أنني & # x27ll حفظ كملفات طبقة. لذلك هناك & # x27s إنشاء حزمة طبقة وحفظها كملف طبقة. وقمت & # x27ll بحفظه كملف طبقة إلى نفس المجلد الذي كنا فيه من قبل. وقمت بتعديل السجل التاريخي ، لذلك فقط من أجل حفظ السجلات الخاصة بي. لا يتعين علي & # x27t تسمية أي شيء معين ، ولكني & # x27ll أفعل & # x27ll أسميها فتحة متقاطعة ، لذلك & # x27s تعديل الفتحة المتقاطعة للخطوط التاريخية الأصلية هنا. وبهذه الطريقة يمكنني حفظه ، ولدي نسخة بنفسي يمكنني بعدها الانتقال إلى مستند خريطة آخر إذا أردت. وإذا ألقيت نظرة على هذا المجلد الذي يحتوي على ملفات الطبقات ، فإنها & # x27 أصغر بكثير مما أتوقعه & # x27d من حزمة طبقة. هذا & # x27s أحدهما الآخر هو أنني لن & # x27t أتوقع أنه يمكنني الحصول على كل هذه البيانات الجغرافية إلى 10 كيلوبايت ، بدلاً من ذلك & # x27s في الحقيقة مجرد مجموعة من المعلومات ، وإذا كنت سأحصل على البيانات ، فمن المحتمل أن يكون بضع ميغا بايت ، لأنه يحتوي على جميع معلومات الميزة ، وجميع الرؤوس ، وجميع الحواف ، وجميع السمات. بحيث & # x27s تذكير واحد بأن ملفات الطبقة ليست حزم طبقات. إنهم وحوش مختلفة جدًا تؤدي وظائف مختلفة. الشيء الآخر الذي يجب النظر إليه هو ، الذي قمنا بتصديره للتو ، أكبر بكثير من الآخرين. وأتخيل أنه نظرًا لتعقيد الترميز ، فإن الأمر ليس فقط ، هنا & # x27s لونًا ، ثم هنا & # x27s مخططًا مع لون مخطط تفصيلي. إنه & # x27s تباعد الأسطر ، وزاويته ، وألوانه ، وكل تلك الأشياء التي تشكل رمز التظليل المتقاطع المعقد مثل هذا. تمامًا مثلما يمكنني مشاركة حزم الطبقات ، يمكنني مشاركة ملفات الطبقة مع الأشخاص أيضًا. لذا يمكنني إرسال ملفات الطبقات ، ويمكن للناس استخدامها كرموز لهم. لا يجب تطبيق & # x27t على هذه البيانات بالذات. يمكنني إنشاء فئة معالم جديدة وطبقة مضلع جديدة واستيراد هذا الترميز مباشرة إلى ذلك أيضًا. القيد الوحيد هو أنه يجب أن يكون من نفس نوع البيانات. لذلك إذا قمت بتصدير ترميز النقاط كملف طبقة ، يمكنني الاستيراد إلى النقاط. إذا قمت بتصدير ترميز الخط إلى ملف طبقة ، فيمكنني استيراده إلى أي فئة ميزات خط أخرى. ونفس الشيء مع ملف طبقة المضلع. إذا قمت بتصدير رمز المضلع ، فيمكنني استيراده إلى أي طبقة مضلع أخرى أيضًا. شيء واحد يجب ملاحظته هو أنه إذا كنت أرمز إلى سمة هنا ، لذلك انتقلنا إلى الخصائص ، فربما نجعل & # x27s نغير الرموز الخاصة بنا إلى شيء مثل الكميات هنا. وأنا & # x27ll يرمز لها بالحجم هنا ، وأنا & # x27ll أستخدم هذا الإعداد الافتراضي الذي نستخدمه & # x27ve لسلالم الدخل ، إذا جاز التعبير أننا & # x27ve استخدمنا لهؤلاء الآخرين كسمة للترميز عليها. حسنًا ، إذا كنت أرغب في نسخها إلى فئة ميزة أخرى هنا ، إذا انتقلت إلى الاستيراد ، ثم قمت باستيرادها من الخبير التاريخي الذي قمت بتعديله للتو ، هذا هنا. & # x27s سيطلب مني أي واحد هو نفس حقل القيمة. حتى لو كان له نفس الاسم ، فإنه & # x27s سيؤكد معي أن الحقل الذي أريد استخدامه هو نفس الاسم. أو إذا كان له اسم مختلف ، فسيطلب مني & # x27s اختيار الحقل في فئة الميزة الذي يحتوي على القيم التي تستند إليها الرموز على فئة الميزة التي & # x27re نستورد منها. لذا ، حدد فدانًا ، انقر فوق "موافق" ، ثم انقر فوق "تطبيق" ، ويتم تحديث ذلك أيضًا. إذا قمت بإيقاف هذا ، يمكنني أن أرى. حسنًا ، هذا & # x27s هو لهذه المحاضرة. في هذه المحاضرة ، أوضحت لك كيف يمكننا إدارة بيانات الرموز الخاصة بنا عن طريق تصدير الرموز الخاصة بنا إلى ملفات الطبقات ، والاستيراد من ملفات الطبقات ، والنسخ بين الطبقات في نفس مستند الخريطة. واختيار السمة التي نرمز إليها & # x27re عندما & # x27re الاستيراد من طبقة أخرى أو ملف طبقة. يختتم هذا أيضًا الجزء الخاص بنا من الرموز. كان بإمكاننا فعل المزيد في مجال رسم الخرائط وعلم الرموز ، وكان تحديد ما يجب إظهاره لك أمرًا صعبًا للغاية هنا. أردنا في الأصل إجراء فصل دراسي كامل حول هذا الموضوع ، وربما سنقوم يومًا ما في المستقبل ، ولكن في الوقت الحالي ، يتعلق الأمر بتصميم الخريطة الذي سنعرضه لك. أنا أشجعك على البحث والعثور على المزيد. هناك & # x27s كل أنواع الأشياء التي يمكنك القيام بها هنا. خاصة إذا ألقيت نظرة على محرر الرموز الذي كنت أعرضه لك. إذا انتقلنا إلى الميزات وانقر هنا وانتقلنا لتحرير الرمز ، فهناك & # x27s الكثير يمكنك القيام به إذا حددت أنواعًا مختلفة من الرموز وبدأت في إضافة طبقات والمزيد. إن أكثر رسامي الخرائط تقدمًا يجيدون استخدام لوحة الرموز هذه. حسنًا ، أراك في المرة القادمة.


كيفية ترميز القيم الخالية في ArcGIS باستخدام ترميز الكميات؟ - نظم المعلومات الجغرافية

عرض المجال: الموقع

نوع الهندسة: esriGeometryPoint

وصف: تحتوي مجموعة البيانات هذه على ميزات النقاط لاستخدامها في أنظمة المعلومات الجغرافية التي تمثل البنية التحتية الداعمة التي تستخدمها صناعة السكك الحديدية لإجراء عمليات السكك الحديدية المستمرة. وتشمل هذه المناطق المخصصة لتجميع مخزون السكك الحديدية ، ومرافق الشحن ، واللافتات والإشارات التنظيمية ، والمرافق الأخرى اللازمة للتشغيل الآمن والفعال لصناعة السكك الحديدية.

تعبير التعريف: غير متاح

نص حقوق النشر: قسم النقل بالسكك الحديدية بولاية نورث كارولينا ، مهندسو موفات ونيكول ، سيمبسون إنجنيرز وشركاه

الرؤية الافتراضية: صحيح

تنسيقات الاستعلام المعتمدة: JSON و AMF و geoJSON

يدعم الاستعلامات المتقدمة: حقيقية

يدعم الإحصائيات: حقيقية

يمكن تعديل الطبقة: حقيقية

يمكن قياس الرموز: خاطئة

استخدام الاستعلامات الموحدة: حقيقية

يدعم تحويل الإسناد: حقيقية

    XMin: 940963.2113414705
    YMin: 156278.28999988735
    إكس ماكس: 2695193.6605507135
    YMax: 987418.6287001371
    الإسناد المكاني: 102719 (2264)

    العارض:
      عارض القيمة الفريدة:
      الحقل 1: نوع FacType
      حقل 2: باطل
      الحقل 3: باطل
      محدد المجال: ,
      الرمز الافتراضي:
        غير متاح
      • قيمة: حديقة منزل
        ملصق: ساحة السكك الحديدية الرئيسية
        وصف:
        رمز:
      • قيمة: متعدد الوسائط
        ملصق: النقل المتعدد الوسائط
        وصف:
        رمز:
      • قيمة: ينقل
        ملصق: النقل المتعدد الوسائط
        وصف:
        رمز:
      • قيمة: محطة
        ملصق: محطة
        وصف:
        رمز:
      • قيمة: المحطة | امتراك باص
        ملصق: محطة - امتراك باص
        وصف:
        رمز:
        يدعم الإحصاء: صحيح
        يدعم OrderBy: صحيح
        يدعم مميز: صحيح
        يدعم ترقيم الصفحات: صحيح
        يدعم TrueCurve: صحيح
        يدعم إرجاع مدى الاستعلام: صحيح
        يدعم الاستعلام مع المسافة: صحيح
        يدعم تعبير SQL: صحيح
        يدعم الاستعلام مع نوع النتيجة: خطأ

      بها مرفقات: خاطئة

      نوع HTML المنبثق: esriServerHTMLPopupTypeAsHTMLText

      • معرف الكائن (النوع: esriFieldTypeOID ، الاسم المستعار: OBJECTID)
      • طريق السكك الحديدية (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: Railroad ، الطول: 50)
      • تاريخ (النوع: esriFieldTypeDate ، الاسم المستعار: التاريخ ، الطول: 8)
      • يكتب (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: النوع ، الطول: 10)
      • مصدر (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: المصدر ، الطول: 200)
      • الموقع (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: LocationNa ، الطول: 50)
      • نوع FacType (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: FacType ، الطول: 25)
      • السكة الحديد_ (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: Railroad_L ، الطول: 50)
      • شكل (النوع: esriFieldTypeGeometry ، الاسم المستعار: الشكل)

      طبقة: معابر السكك الحديدية (1)

      اسم: معابر السكك الحديدية

      عرض المجال: CrossingId

      نوع الهندسة: esriGeometryPoint

      وصف: تتضمن مجموعة البيانات المقدمة بيانات النقاط للاستخدام في GIS الذي يمثل المعابر العامة في ولاية كارولينا الشمالية. يتم تضمين المعابر المفتوحة وغير النشطة فقط ، وقد تم حذف المعابر المغلقة. تتضمن سمات كل معبر رقم تعريف FRA الخاص بالمعبر وخط العرض وخط الطول للمعبر. تم التحقق من موقع العبور وحالته من خلال الإحالة المرجعية إلى قاعدة بيانات المعبر العام لإدارة السكك الحديدية الفيدرالية مع قاعدة بيانات عبور قسم النقل بالسكك الحديدية في ولاية كارولينا الشمالية ، ومخططات مسار شركة السكك الحديدية والصور الجوية. في حالة الشك ، تم التحقيق في حالة العبور عن طريق الاتصال بشركة السكك الحديدية أو مالك الأرض أو البلدية التي يقع المعبر ضمن اختصاصها. يتم اشتقاق السمات مباشرة من قاعدة بيانات NCDOT الرسمية للسكك الحديدية والطرق السريعة (SARAH).

      تعبير التعريف: غير متاح

      نص حقوق النشر: قسم النقل بالسكك الحديدية بولاية نورث كارولينا ، ومهندسي موفات ونيكول ومهندسو سيمبسون وشركاؤهم

      الرؤية الافتراضية: صحيح

      تنسيقات الاستعلام المعتمدة: JSON و AMF و geoJSON

      يدعم الاستعلامات المتقدمة: حقيقية

      يدعم الإحصائيات: حقيقية

      يمكن تعديل الطبقة: حقيقية

      يمكن قياس الرموز: خاطئة

      استخدام الاستعلامات الموحدة: حقيقية

      يدعم تحويل الإسناد: حقيقية

        XMin: 493586.7904793024
        YMin: 72807.77387039363
        اكس ماكس: 2854613.8354761302
        واي ماكس: 1027329.7824734747
        الإسناد المكاني: 102719 (2264)

        العارض:
          العارض البسيط:
          رمز:ملصق:
          وصف:
          يدعم الإحصاء: صحيح
          يدعم OrderBy: صحيح
          يدعم مميز: صحيح
          يدعم ترقيم الصفحات: صحيح
          يدعم TrueCurve: صحيح
          يدعم إرجاع مدى الاستعلام: صحيح
          يدعم الاستعلام مع المسافة: صحيح
          يدعم تعبير SQL: صحيح
          يدعم الاستعلام مع نوع النتيجة: خطأ

        بها مرفقات: خاطئة

        نوع HTML المنبثق: esriServerHTMLPopupTypeAsHTMLText

        • معرف الكائن (النوع: esriFieldTypeOID ، الاسم المستعار: OBJECTID)
        • CrossingId (النوع: esriFieldTypeString ، الاسم المستعار: CrossingId ، الطول: 100)
        • Railroad ( type: esriFieldTypeString , alias: Railroad , length: 100 )
        • PrfxMilePost ( type: esriFieldTypeString , alias: PrfxMilePost , length: 100 )
        • MilePost ( type: esriFieldTypeDouble , alias: MilePost )
        • XPurpose ( type: esriFieldTypeString , alias: XPurpose , length: 100 )
        • PosXing ( type: esriFieldTypeString , alias: PosXing , length: 100 )
        • Street ( type: esriFieldTypeString , alias: Street , length: 255 )
        • Nearest ( type: esriFieldTypeString , alias: Nearest , length: 25 )
        • CityCD ( type: esriFieldTypeString , alias: CityCD , length: 255 )
        • CntyCD ( type: esriFieldTypeString , alias: CntyCD , length: 50 )
        • PolCont ( type: esriFieldTypeString , alias: PolCont , length: 100 )
        • Photo_N ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_N , length: 200 )
        • Photo_S ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_S , length: 200 )
        • Photo_E ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_E , length: 200 )
        • Photo_W ( type: esriFieldTypeString , alias: Photo_W , length: 200 )
        • Shape ( type: esriFieldTypeGeometry , alias: Shape )
        • خط العرض ( type: esriFieldTypeDouble , alias: Latitude )
        • خط الطول ( type: esriFieldTypeDouble , alias: Longitude )
        • SfxMilePost ( type: esriFieldTypeString , alias: SfxMilePost , length: 10 )
        • Highway ( type: esriFieldTypeString , alias: Highway , length: 15 )

        Layer: Rail Track (2)

        Display Field: OPERATOR

        Geometry Type: esriGeometryPolyline

        Description: The dataset provided includes line data for use in geographic information systems that represents all of the standard gauge freight and passenger railroad track in North Carolina, and contains the following information: owner, operator, track type, branch, beginning milepost, ending milepost, in service status, and out of service date (where applicable). The linework was digitized based on the most recent statewide aerial photography provided by the State of North Carolina. Select areas of inactive track have been added to the dataset to aid in preserved and future corridor analysis.

        Definition Expression: N/A

        Copyright Text: North Carolina Department of Transportation Rail Division, Moffatt & Nichol Engineers, Simpson Engineers and Associates

        Default Visibility: true

        Supported Query Formats: JSON, AMF, geoJSON

        Supports Advanced Queries: حقيقية

        Supports Statistics: حقيقية

        Can Modify Layer: حقيقية

        Can Scale Symbols: خاطئة

        Use Standardized Queries: حقيقية

        Supports Datum Transformation: حقيقية

          XMin: 493457.6516299695
          YMin: 70271.39672531188
          XMax: 2854678.049914643
          YMax: 1039996.54683806
          Spatial Reference: 102719 (2264)


        Examples of normalization:

        The two choropleth maps of population above reveal two distinctly different patterns of population distribution for Eastern Massachusetts. The map of the raw count statistic: Persons Per Census Tract reveals the fact that many larger tracts in the suburbs have more people than most of the urban tracts, which are smaller in area. The map on the right shows population normalized by land area: Persons per Hectare. The normalized map reveals that, once the size of the tract is factored out, the smaller tracts are more densely populated.

        The viewer of the map interprets the darkness of each color shade as representing intensity. The darker areas appear heavier and draw attention. The map on the left promotes the idea that, with respect to population, there are large, intense areas in the suburbs, which is false.


        How to symbolize null values in ArcGIS using Quantities symbology? - نظم المعلومات الجغرافية

        Display Field: ACREAGE

        Geometry Type: esriGeometryPolygon

        Description: <DIV STYLE="text-align:Left"><DIV><DIV><P><SPAN>Official Digital Zoning layer for Anne Arundel County, MD. Last updated 2/11/2021.</SPAN></P></DIV></DIV></DIV>

        Service Item Id: f4de7d0fe2a548f4a49cbfe92f6726d4

        Copyright Text: Anne Arundel County Office of Planning & Zoning GIS (Geographic Information Systems)

        Default Visibility: false

        Supported Query Formats: JSON, geoJSON, PBF

        Supports Advanced Queries: حقيقية

        Supports Statistics: حقيقية

        Can Scale Symbols: خاطئة

        Use Standardized Queries: حقيقية

        Supports ValidateSQL: حقيقية

        Supports Calculate: حقيقية

        Supports Datum Transformation: حقيقية

          XMin: 1357656.4989415556
          YMin: 381270.2498509735
          XMax: 1484421.0055826306
          YMax: 572245.2950654775
          Spatial Reference: 2893 (2893)


        Libraries, Domains, and Subtypes

        Subtypes and domains should not be used with One-Way recordsets or field syncs. Domains and Subtypes' primary function is to make data entry easier in ArcGIS. Editing of data for One-Way recordsets or fields should only be done in Cartegraph. If a domain or sub-type is used in a One-Way integration, the same normalization process and outcome is expected as a Two-Way integration as detailed below. It is recommended to use string fields on in the ArcGIS feature class instead of Domains and subtypes when doing a One-Way integration.

        The geodatabase may use subtypes and domains to store data efficiently and to ensure data is entered consistently. A subtype or domain is associated with a Cartegraph library. Though subtypes can provide default values in the geodatabase, this functionality cannot be used in the Cartegraph data structure, if associated. Domains and subtypes are managed in ArcCatalog. Consult Esri&rsquos documentation for detailed information.

        Domains and subtypes contain the values allowed for input into a field. This ensures data entry consistency. Similarly, Cartegraph contains libraries which also contain values allowed for input into lookup fields.

        When libraries are associated with domains or subtypes:

        • The values in the library must match what is stored in the domain or subtype:
          • Values that are not in the library are added to the library during the initial sync of the association.
          • Values that exist in the library that are not in the domain or subtype are removed from the Cartegraph library. If the values are being referenced in Cartegraph, they are not removed and the sync fails.

          A coded domain stores an integer or text value in the geodatabase, but displays a longer text value to the user, which is what must exist in the Cartegraph library if a coded domain is being associated.

          To edit to the list of permitted values when a domain or subtype is associated to a library:

          1. Add or remove the new value in ArcCatalog.
          2. Republish connected ArcGIS service.
          3. Sync the database connection in Cartegraph GIS Integration.

          When a coded domain value is associated with a field with its source in a library, the Description is stored in the Cartegraph library. When you change data in Cartegraph, the Description is passed from Cartegraph into the geodatabase. The geodatabase converts the value to the appropriate code, which is stored in the geodatabase.

          A domain or subtype can only be associated with a single Cartegraph library. If the geo domain contains type values that relate to manholes, meters, and pumps, it can be associated to a single library&mdashPump Types&mdashbut not to Pump Types, Water Meter Types, and Manhole Types.

          A Cartegraph library can be used by multiple recordsets (Cities). A single domain (City_Code) can be associated to the Sewer Manholes City field and the Sewer Mains City field since they both get their data from the Cities library. You cannot associate the City_Code domain to both the Cities and Counties libraries.

          Normalize Data

          Before you integrate the geodatabase and Cartegraph data, remember that all domains and subtypes associated with libraries must have matching values. The rule for creating associations is the geodata values always win, so during the initial sync of the association the values from the domain or subtype are added to the library and any values in the library not in the domain or subtype are removed from the library.

          • Normalization is not required when using a domain to populate an empty library. When the association is made and synched, all the domain values will be added to the library.
          • Users must ensure that the domain contains no duplicate values in the description field if it is associated with a Cartegraph unique field.
          • If desirable values exist in the Cartegraph library, these need to exist in the domain or subtype before associating them. If they do not exist, manually add them to the geo side before making the association.
          • If Cartegraph does not have an appropriate field or library, this structure can be added during the association. During the creation of the GIS Integration, Cartegraph allows selecting <New Field> and <New Library>. If these options are used, a new lookup field and library are created in the Cartegraph database formatted with the same properties as the geodatabase field and domain, and the library contains the values from the domain.

          Examples of domains associated with libraries:

          Coded Domain (City_Code) associated with the Cartegraph library, Cities.

          The integer value stored in geodatabase is displayed in the Code column, while the Text value seen by the Esri user is the Description column:


          Story 5: Showing Distribution

          Showing distribution is about explaining how variables are spread out. For example in maps we see distribution across locations histograms show the distribution of frequencies or counts, continuous data, and ranges box plots show distribution and variance together.

          Choropleth Maps: Distribution

          Choropleth Maps provide an easy way to visualize data variances across geographic units for example by country, state, region, divisions, or counties. 9 In choropleth maps, the colors displayed are proportional with values. These types of visualizations are good when geography is central to your story, such as informing decisions on:

          • Allows visualization on information trends by location, usually by geographic unit
          • Color scales allow you to categorize, organize, and visualize your data into ranges
          • Great for when your data is not precisely geolocated – i.e., you only have states, regions, counties, etc.
          • Location disaggregation limited by the geographic admin unit selected (i.e., you cannot visualize variances within the administrative unit)
          • You can only show one variable at a time, unless you add symbols
          • Requires a geolocation (admin unit) for each unit of data
          • If your audience is not as familiar with the geography of this particular place, the meaning can get lost
          • Consider pitfalls like whether your map is emphasizing raw values when per capita would be more appropriate be aware when your data is really just showing population density and not concentrations of trends

          Maps can be created with software like ArcGIS, Google Maps. Analytical software can also help calculate things like minimum distance between two points of interest.

          Heat Maps: Concentrations

          A heat map, also known as an isopleth map, is a graphical representation of data where data are mapped to their precise location and represented as a range of colors. Heat maps allow you to visualize frequencies and concentrations across administrative units. It is useful when you anticipate differences across geographic areas (e.g., urban vs. rural settings) usually related to population concentrations. 10

          • Allows you to view frequencies/concentrations and distributions of data where it actually occurs
          • Not limited to administrative unit
          • Can only show one variable at a time
          • Requires precise geolocation (coordinates)
          • Some other geographic details may get lost – e.g., bodies of water, cities, borders
          • If your audience is not as familiar with the geography of this particular place, the meaning can get lost
          • Consider pitfalls like whether your map is emphasizing raw values when per capita would be more appropriate be aware when your data is really just showing population density and not concentrations of trends

          Key difference between heat maps and choropleth maps is that the visualization of your data is not limited to the administrative unit. But choropleth maps are only useful if distribution or concentration is important – you need some significant variances in your data (such as population concentration) across locations in order for the story to emerge (otherwise it is all strange colors).

          Histograms: Frequencies

          Histograms allow you to view frequencies, or the distribution of your data, by grouping data into ranges or intervals. Histograms are good for when you’re observing frequencies across a known or continuous distribution of intervals, like age, test scores, or probability. They are also great for displaying data that usually follow a “bell curve” distribution by showing the precise value within the range indicated by the x-axis.

          Usually with histograms, the values along the x-axis are usually the intervals/ranges across a known distribution, and the y-axis is the frequency (or the number of times data values occur within the given range). For example, it’s clear that the majority of farmers reported a 100-300% increase in yield after the intervention. As with bar graphs, the y-axis should always start at zero for all histograms.

          At first glance, this may look like a bar graph. The key difference between histograms and bar graphs is that you cannot reorder the x or y-axis without losing meaning.

          For example – how could you rearrange the ranges on the x-axis? (hint: you can’t – it wouldn’t make sense)

          • Good for visualizing whether your data are skewed in one direction or another
          • Understand where values fall along a series of ranges
          • Sometimes, vertical axis as frequencies is not as intuitive
          • Generalizes your data according to ranges
          • Only works when frequencies or distribution are important

          In the first example – it’s pretty clear that most farmers reported a positive increase in yield – which is pretty good! However, a significant number of farmers reported a decrease in yield – i.e., the results are not as positively skewed as we would hope.

          Double Histograms and/or violin plots can also be useful for displaying multiple distributions at once, such as population age distribution by gender. 11

          Great for when you want to display range and variance across categories. The “box” in box plots captures where 75% of your data values fall, while the lines coming out of the box show the range of outliers in the remaining 25% of your values. For example, fertilizer type B recorded the highest instance of growth, but also has a very wide range of effects on growth overall. 12 In fact, sometimes growth was less compared to the control group.

          This chart also shows that you can bet on more predictable increases in yield values with fertilizer types A and C than you might with B.

          Box plots are created by plotting values of descriptive Statistics (aka “central tendencies”):

          • The line starts at the minimum value
          • The top line of the box represents the first/upper quartile = halfway between median and minimum
          • The line in the middle of the box represents the median = the “middle value” of your data (if you laid out your data across a number line)
          • The bottom line of the box represents the third/lower quartile = halfway between median and maximum
          • The line ends at the maximum value
          • Clearly displays descriptive statistics that summarize how your data varies across categories – median, upper quartile, lower quartile, and outliers
          • “Box” clearly shows the range of values where 75% of your data fall
          • It is not the most intuitive visualization, especially for audiences that are unfamiliar with descriptive statistics
          • Requires calculation of mean, Q1, and Q3

          How do columns with excessive NULL values hurt database performance?

          I have a legacy system that store comments in the database. I created a new system to replace the legacy system, that also stores comments in the database. For reasons that it would take too long to explain here, I must store the comments that come from the new system in another column, not in the same column where the comments from the legacy system are stored. I am trying to think if it would be healthier for the performance of my database to store the comments that come from the new system, in another table, instead of creating a new column in the same table because this would mean to have too many NULL values. It would mean that by design, every row would have a NULL value for sure. See the table below to better understand what I mean:

          As I mentioned, with the new system, the column "Comments legacy system" will have NULL values from 2019 and on. I am trying to decide whether or not I should have the "Comments new system" column in the same table, which still forces to always have NULL values, or put "Comments new system" in a separate column.

          I am trying not to hurt performance by having too many NULL values in columns that by the nature of the design, will always have NULL values. Those columns are not indices by the way, so that will not be a problem, but still I am concerned about hurting performance by having an excessive number of NULL values in my columns. Avoiding those excessive NULL values is one of the benefits of a normalized database by the way, so I assume excessive NULL values in columns are generally a bad idea and bad design. شكرا لك.

          Notice in the table, how if in 2019 I have 10 million rows, the "Comments legacy system" will be a column with 10 million NULL values in that column. This means that the table will have an excessive number of NULL values, by design. Similarly, if in 2018 or earlier I have 200 million rows, "Comments new system" will have 200 million rows with NULL values. Again, this will be a table with an excessive number of NULL values, by design. That is what I am concerned about and what makes me think if redesigning this, maybe with a new table to store both legacy and new system comments, to avoid columns with excessive NULL values.