أكثر

كيف أقوم بإقحام سطح رأسي في ArcScene 10.1

كيف أقوم بإقحام سطح رأسي في ArcScene 10.1


لدي بيانات المقاومة الكهربائية بقيم X و Y و Z. لقد قمت باستيراد هذه البيانات إلى ArcScene وعرضها كنقاط في السطح السفلي في مستوى عمودي ، ولكل منها قيمة المقاومة الخاصة بها.

هل هناك أي طريقة يمكنني من خلالها إنشاء سطح من قيم المقاومة يكون رأسيًا؟


لا يمكنك إنشاء المستوى الرأسي والأسطح في ArcGIS ، 2.5D فقط. ومع ذلك ، يمكنك إنشاؤها في تطبيق خارجي من جهة خارجية ، وتصديرها بتنسيق DXF ثلاثي الأبعاد واستيرادها وعرضها في ArcScene.


تقاطع خط ثلاثي الأبعاد مع سطح نقطي

لقد قمت بإنشاء سطح نقطي يتكون من قيم الارتفاع (ع). لدي أيضًا نقاط ذات قيم z تقع أعلى وأسفل هذا السطح ثلاثي الأبعاد. هذه نقاط متتالية قد تكون في حالات معينة pt 1 تحت سطح خطوط المسح و pt 2 قد تكون أعلى. ما أحتاجه هو توصيل هذه النقاط (وغيرها الكثير) بخط واكتشاف أين يتقاطع هذا الخط مع السطح النقطي واستخراج هذه القيمة النقطية لتلك الخلية.

أي مساعدة سيكون محل تقدير كبير.

بواسطة EricRice

هناك طريقتان يمكنك التفكير فيهما. تحليل خط البصر (LOS) ، أو Intersect 3D Line with Multipatch tool. أعتقد أن LOS أسهل ولكنه لا يعمل بشكل جيد مع الخطوط العمودية. إذا قمت بتوصيل النقاط وكان الخط الناتج عموديًا ، ففكر في الخيار 2. تم توضيح كلا مسارَي العمل أدناه.

لوس
1. قم بتشغيل أداة Construct Sight Lines لإنشاء خطوط من النقاط الخاصة بك. ستحتاج على الأرجح إلى حقل الانضمام لضمان توصيل النقاط الصحيحة.
2. تشغيل أداة Line of Sight مع سطح نقطي وخطوط تم إنشاؤها حديثًا. تأكد من ملء المعلمة الخاصة بـ Output Obstruction Point Feature Class حيث سيكون هذا هو المكان الذي يضرب فيه الخط السطح بالفعل.
3. خذ نقاط العوائق وقم بتشغيل أداة Add Z Information باستخدام خطوط الارتفاع كسطح. ستحصل على سمة Z تحتوي على ارتفاع السطح في ذلك الموقع.

تقاطع خط ثلاثي الأبعاد مع Multipatch
1. بناء خطوط البصر الخاصة بك كما هو موضح أعلاه.
2. تحويل البيانات النقطية إلى TIN.
3. أنشئ مضلعًا كبيرًا بما يكفي لاحتواء جميع نقاطك. نأمل ألا يضطر هذا المضلع إلى تغطية النطاق الكامل للخطوط النقطية.
4. قم بتشغيل مضلع إقحام إلى Multipatch. تتطلب هذه الأداة سطح TIN (ومن هنا جاءت الخطوة 2).
5. تقاطع خطوط الرؤية الخاصة بك مع الضربة المتعددة باستخدام Intersect 3D Line مع أداة Multipatch.
6. باستخدام النقاط الناتجة ، قم بتشغيل أداة Add Z Information.

في لقطات الشاشة أدناه ، لاحظ أن ما يبدو أنه سطح نقطي أو TIN هو في الواقع فئة ميزة متعددة اللحظات التي أنشأتها. نظرًا لأنني استخدمت مثالًا صغيرًا ، فقد تمكنت من جعل سطحي بأكمله متعدد اللقطات. أوصي بتقليل المضلع الخاص بك إلى مدى النقاط فقط إذا كان لديك خطوط نقطية كبيرة من حيث مداه.


تحرير المضلعات الملفوفة

عادةً ما يتم عرض المضلعات التي تغطي مساحات كبيرة ، أو يتم تجميعها معًا لتغطية منطقة ما ، بشكل ثلاثي الأبعاد كما يتم تثبيتها على سطح الارتفاع ، مثل الصور. يحتوي كل من ArcScene و ArcGlobe على أدوات تحرير لإنشاء معالم مضلع رايات. على سبيل المثال ، يمكنك رسم منطقة مهمة مباشرةً في العرض ثلاثي الأبعاد باستخدام أدوات إنشاء تحرير المضلع.

لا يُنصح بالحفاظ على ميزات المضلع الرايات داخل عرض ثلاثي الأبعاد. يضيف تحديث الهندسة متعددة الأضلاع على السطح مستوى من التعقيد الذي من الأفضل تجنبه ، وفي ArcGlobe على وجه التحديد ، فإن تكلفة إعادة إنشاء ذاكرة التخزين المؤقت للعرض بعد كل تحرير تجعل العملية باهظة الثمن. لهذه الأسباب ، لا يدعم ArcGlobe تحديد أو تحديث المضلعات الملتفة الموجودة في جلسة التحرير.

يظل ArcMap أفضل بيئة تحرير للمضلعات ذات الطبيعة ثنائية الأبعاد فقط.


كيف أقوم بإقحام سطح رأسي في ArcScene 10.1 - أنظمة المعلومات الجغرافية

оличество зарегистрированных учащихся: 28 тыс.

Участвовать бесплатно

قم بتطبيق معرفتك بنظم المعلومات الجغرافية في هذه الدورة التدريبية على التحليل الجغرافي المكاني ، مع التركيز على أدوات التحليل والبيانات ثلاثية الأبعاد والعمل مع البيانات النقطية والإسقاطات ومتغيرات البيئة. خلال جميع الأسابيع الأربعة من هذه الدورة التدريبية ، نعمل & # x27ll من خلال مشروع معًا - وهو أمر فريد في هذه الدورة التدريبية - بدءًا من تصور المشروع ومرورًا باسترجاع البيانات وإدارة البيانات الأولية ومعالجتها ، وأخيراً وصولاً إلى منتجات التحليل الخاصة بنا. ستتعلم في هذا الفصل أساسيات التحليل الجغرافي المكاني والبيئي خلال أربع وحدات لمدة أسبوع: الأسبوع 1: جولة ArcToolbox وتعلم كيفية استخدام أدوات التحليل الجغرافي المكاني الشائعة المضمنة في ArcGIS الأسبوع 2: اكتساب فهم عملي لنماذج البيانات النقطية: ترمز وإعادة طرحها وتراكبها وتقييمها. خذ منعطفًا في نماذج البيانات ثلاثية الأبعاد ، واستيفاء الملاحظات في الأسطح ثلاثية الأبعاد والنقطية الأسبوع 3: تعمق في الإسقاطات وأنظمة الإحداثيات ، والتي تعتبر أساسية لجميع نظم المعلومات الجغرافية. تعرف على كيفية استخدام متغيرات البيئة لتقييد تحليلاتك والحصول على منتجات بيانات ذات جودة أفضل. الأسبوع 4: توسيع معرفتك بالترميز. تعرف على كيفية عرض بياناتك بشكل مرئي عن طريق تصنيفها في مجموعات منطقية ثم ترميزها على خريطتك. خذ التحليل الجغرافي المكاني والبيئي كدورة مستقلة أو كجزء من تخصص نظم المعلومات الجغرافية (GIS). يجب أن يكون لديك خبرة معادلة لإكمال الدورتين الأولى والثانية في هذا التخصص ، & quot؛ أساسيات نظم المعلومات الجغرافية & quot و & quot؛ تنسيقات بيانات GIS والتصميم والجودة & quot قبل الالتحاق بهذه الدورة. من خلال إكمال هذا الفصل الثالث في التخصص ، ستكتسب المهارات اللازمة للنجاح في البرنامج الكامل.

Рецензии

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.

في هذه الوحدة الثانية ، سنقوم بتغطية البيانات النقطية بعمق وكيفية إنشاء أسطح ثلاثية الأبعاد من البيانات النقطية. بعد الانتهاء من هذه الوحدة ، يجب أن تكون قادرًا على: وصف تنسيقات البيانات النقطية المختلفة وكيفية استخدامها ، واستخدام أدوات المقارنة والتمرير ، وإعادة تشكيل البيانات النقطية وإعادة تشكيلها ، ووصف كيفية استخدام شبكات صيد السمك ومضلعات Thiessen ، وإنشاء أرقام التعريف الضريبية ، وتحويل البيانات النقطية إلى بيانات ثلاثية الأبعاد باستخدام ArcScene. بالإضافة إلى ذلك ، ستستمر في مشروع التحليل الجغرافي المكاني الخاص بك عندما تبدأ في تخطيط منهجك.

Реподаватели

نيك سانتوس

باحث تطبيقات جغرافية مكانية

Екст видео

[موسيقى] مرحباً بالجميع ، ومرحباً بكم من جديد. في هذه المحاضرة ، سنتعرف على الأسطح النقطية وكيفية إنشائها من النقاط خلال عملية الاستيفاء. ربما سمعتني باستخدام مصطلح السطح ، أو السطح المستمر ، عند الحديث عن البيانات النقطية. بشكل عام ، عندما أقول ذلك ، أعني النقطية أو شيء مشابه يمثل متغيرًا ذا أهمية مع ملاحظات أو قيم مستمرة عبر المشهد. في هذه المحاضرة ، ستتعرف على كيفية صنعها. وأقدم & # x27ll تنسيقًا جديدًا للبيانات يتعامل معه. بينما يتم إنشاء بعض البيانات النقطية باستخدام مستشعرات ، مثل الكاميرات التي تستشعر باستمرار عبر منطقة ما ، يتم إنشاء البعض الآخر من ملاحظات منفصلة ، مثل تلك التي يتم التقاطها في نقاط GPS. إذا كان لدي عدد قليل من ملاحظات النقاط ، دعنا نقول عن الارتفاع ، لتبسيط الأمر ، فقد أكون ، كإنسان ، قادرًا على تخمين القيم التي لم ألتقطها في بياناتي. إذا كانت لدي ثلاث نقاط مرتبة تقريبًا في مثلث ، حيث سجلنا قيم الارتفاع وقيمة & # x27s هي 10 أمتار ، والأخرى 9 أمتار ، والأخرى 6 أمتار. أستطيع أن أخمن أن القيمة في منتصف المثلث تقع في مكان ما حول 7-8 م. إذا أردنا أن نكون أكثر دقة ، أو ننفذ هذه العملية بأخذ عينات أكبر من النقاط عبر منظر طبيعي ، فإننا نحتاج إلى إجراء ما يسمى & # x27s الاستيفاء. بالنسبة لأولئك منكم الذين عملوا مع التصوير الفوتوغرافي ومعالجة الصور على أجهزة الكمبيوتر من قبل ، قد يكون الاستيفاء كلمة مألوفة بالنسبة لك. إنها عملية استنتاج معلومات إضافية حيث لا يوجد لديك أي معلومات إضافية. مع الصور ، يأتي هذا إذا حاولت زيادة الدقة على صورة في البرنامج. لا توجد & # x27t أي معلومات إضافية ، ولكن يمكننا محاولة إضافة بعضها ، بناءً على ما هو موجود بالفعل. إنها ليست معلومات واقعية جديدة ، ولكنها تخمين بدلاً من ذلك. تنطبق هذه العملية أيضًا على البيانات النقطية ، نظرًا لأن الصور هي نوع من البيانات النقطية ، وإعادة التشكيل هي مجرد نوع من الاستيفاء. كما قلت من قبل ، نحن لا ننشئ بيانات جديدة حقًا. يمكنني & # x27t فقط تكوين بيانات جديدة ، مهما كانت خوارزمية جيدة لدي. لكن يمكنني عمل تنبؤات جديدة. هذا & # x27s هو ما يجيد الاستيفاء & # x27s. قد يبدو هذا مثل الدلالات ، لكنه مهم. تذكر الدروس من الدورة السابقة حول مصادر الخطأ. هذه واحدة من تلك الأوقات التي & # x27re فيها إدخال قدر غير معروف تمامًا من الخطأ في بياناتنا. ولكن لا يزال من المفيد القيام به على أي حال ، لأنه يتيح لنا إلقاء نظرة على الصورة الكاملة ، بدلاً من مجرد الأجزاء التي تمكنا من جمع البيانات عليها. في مثال الارتفاع الخاص بنا ، هو الفرق بين وجود عدد قليل من المواقع التي تم مسحها وامتلاك نموذج تضاريس قادر على محاكاة تدفق الطاقة الشمسية وتدفق المياه وملاءمة الاحتياجات البشرية والمنحدرات وغير ذلك. للإقحام ، نحتاج إلى تحديد سمة لبناء مصدر البيانات المحرف الخاص بنا عليه. يمكننا التفكير في هذا مثل قيمة Z تقريبًا. إذا كان موقع نقاطنا يحدد موقعي X و Y ، فإن هذه السمة تصبح قيمة Z أو الارتفاع الذي يجعلها ثلاثية الأبعاد. في عقلك ، يمكنك أخذ هذه النقاط وإخراجها بحيث يتطابق طولها مع القيمة. مع بيانات التضاريس ، يكون هذا منطقيًا ، نظرًا لأن هذه السمة هي حقًا قيمة ارتفاع ، ولكن يمكننا القيام بذلك باستخدام أجهزة استشعار أخرى. ربما يكون عدد الأشخاص الذين يعيشون في موقع ما ، أو كمية المواد السامة المقاسة هناك ، أو المحطات المستخدمة في مراقبة جودة الهواء. إذا تصورنا هذه القيم على أنها ارتفاعات ، فيمكننا بعد ذلك بناء السطح أو الخطوط النقطية التي تربطها. تمامًا مثل GIS ليس تقنية واحدة على الرغم من ذلك ، فإن الاستيفاء ليس أداة أو طريقة واحدة. هناك العديد من الطرق المختلفة لتطوير هذا السطح بين نقاطنا ، أو بعبارة أخرى ، لاستيفاء بياناتنا لتطوير خطوط المسح من النقاط. من السهل تصور & # x27s هو رقم التعريف الضريبي TIN ، والذي يمثل شبكة مثلثية غير منتظمة. & # x27ll نقوم بتغطية أرقام التعريف بمزيد من العمق في بقية هذا الدرس. لكن في الوقت الحالي ، فكر في رسم خط أو حافة تربط كل نقطة بجميع جيرانها. في هذه العملية ، نحصل على أسطح مثلثة بين النقاط. هذه الأسطح لها مساحة ومنحدر واتجاه مرتبط بها. يوجد أحد هذه المثلثات بين كل مجموعة من النقاط المجاورة ، حيث يأتي اسم الشبكة المثلثية غير المنتظمة. إنها شبكة ، أو مجموعة من الحواف المتصلة ، التي تشكل مثلثات ، ولكن بدون نمط محدد يحدد مكان كل مثلث ، فإنه & # x27s غير منتظم. بمجرد إنشاء تلك الشبكة وربط أسطحها ، إذا أردنا استنتاج القيمة غير المعروفة للموقع من القيم التي لدينا ، يمكننا فقط العثور على ارتفاع السطح عند إحداثيات X و Y التي نهتم بها. الآن ، رقم التعريف الضريبي (TIN) هو هيكل ثلاثي الأبعاد بطبيعته. قد يكون بعضكم على دراية بهياكل مماثلة من رسومات ثلاثية الأبعاد أو منحوتات. حسنًا ، البيانات النقطية هي نوع من سطح 2.5 بعد. يوجد في بعدين ولكن القيم في كل موقع تمثل البعد الثالث. قد نفكر في أرقام التعريف الضريبية (TINs) كنوع بيانات منفصل ، أقرب إلى البيانات النقطية والميزات ، ولكنها في الغالب ليست كذلك. غالبًا ما نستخدم TINs للعرض ثلاثي الأبعاد ، ولكن في الاستيفاء تكون في الغالب أداة تحليل نستخدمها لإنشاء البيانات النقطية. لذلك عندما ننتهي من إنشاء رقم التعريف الضريبي ، يمكننا تشغيل أداة لتحويل رقم التعريف الضريبي إلى رقم نقطي جديد. إكمال عملية الاستيفاء للانتقال من النقاط ذات القيم إلى السطح المستنتج المستمر للملاحظات التي يمكننا استخدامها لإجراء تحليل أفقي كامل لمتغير ذي أهمية. ربما في مثال محطات مراقبة جودة الهواء ، نريد أن نعرف ما هو التعرض المحتمل لكل حي للملوثات من السيارات. تتيح لنا هذه الطريقة تحويل قياسات جودة الهواء التي لا توجد في تلك الأحياء إلى مصدر بيانات يمكننا استخدامه لهذا التحليل. كما قلت من قبل ، هناك طرق أخرى للاستيفاء ولكننا & # x27ll نتمسك برقم التعريف الضريبي في الوقت الحالي حتى لا نجعل هذا الأمر أكثر إرباكًا. هذا & # x27s لهذه المحاضرة. في هذه المحاضرة ، تعلمت ما هو الاستيفاء ثم كيف يمكننا من الناحية النظرية إنشاء أرقام التعريف الضريبية (TINs) من أجل إجراء هذا الاستيفاء. في بقية هذا الدرس ، نلتقطه من هنا ونناقش آليات أرقام التعريف الضريبية. اراك هناك.


كيف أقوم بإقحام سطح رأسي في ArcScene 10.1 - أنظمة المعلومات الجغرافية

التحليل ثلاثي الأبعاد ونمذجة السطح

واحدة من أقوى مجموعات الوظائف في نظم المعلومات الجغرافية هي القدرة على إدارة وعرض وتحليل الأسطح. يحتوي تحليل البيانات النقطية على طرق لتحليل البيانات السطحية كما رأينا في المحاضرات والتمارين السابقة. ومع ذلك ، على الرغم من أن تحليل البيانات النقطية يحتوي على طرق لتحليل وعرض الأسطح ثلاثية الأبعاد ، فإن الإخراج الرسومي يقتصر عادةً على العرض القياسي. يتم توصيل قدر كبير من المعلومات باستخدام الصور ثلاثية الأبعاد.

يوفر ملحق المحلل ثلاثي الأبعاد من ArcGIS بعض الأدوات القوية والمثيرة للإعجاب لتحليل وعرض الأسطح ثلاثية الأبعاد ، بالإضافة إلى التكامل مع مصادر البيانات النقطية والمتجهة التقليدية ثنائية الأبعاد. يعد المحلل ثلاثي الأبعاد امتدادًا يضيف دعمًا للأشكال ثلاثية الأبعاد ونمذجة السطح وعرض منظور في الوقت الفعلي إلى ArcGIS. باستخدامه ، يمكنك إنشاء وتصور البيانات المكانية باستخدام بُعد ثالث لتوفير رؤية ثاقبة وكشف الاتجاهات وحل المشكلات.

فيما يلي عرض منظور ثلاثي الأبعاد نموذجي لارتفاع Pack Forest مع الجداول والطرق. المنظر به مبالغة رأسية 3x مطبقة ، مما يجعل السمات الطبوغرافية أكثر تميزًا. بالنسبة لقراء الخرائط المهرة ، من السهل تصور العلاقة بين التضاريس والطرق والجداول كنظام أفقي. ومع ذلك ، فإن قراءة خريطة طبوغرافية تتطلب معرفة وخبرة معينة لا يمتلكها الجميع. حتى بالنسبة لقارئي الخرائط ذوي الخبرة ، فإن صورة كهذه تنقل معلومات أكثر سهولة من الخريطة الورقية المسطحة.

في كثير من الأحيان ، يتم تعيين السمات الرقمية بألوان متدرجة أو رموز الحجم للتأكيد على المعالم ذات القيم العالية. حتى هذه الأنواع من الخرائط تحتاج إلى نوع من التفسير الفكري. عادةً ما يتم استخدام ArcScene لعرض أسطح الارتفاع ، ولكن يمكن استخدامه لعرض أي نوع من البيانات التي يمكن عرضها كسطح استجابة. تنشئ الأسطح النقطية أو TIN إطار عمل ثلاثي الأبعاد لعرض الطبقات النقطية أو المتجهية. يمكن تغليف مصادر البيانات النقطية لبيانات المتجه فوق الأسطح. يمكن بثق الأشكال لأعلى أو لأسفل للإشارة إلى ارتفاع الحجم أو العمق.

تعرض هاتان الصورتان نفس البيانات في نفس نمط التصنيف. ومع ذلك ، فإن استخدام البعد الثالث يضيف المزيد من التأثير البصري وقوة التواصل. في الصورة الأولى ، يتم عرض المحتوى بترميز لوني متدرج.

يتم استخدام نفس الرموز ، ولكن يتم استخدام قذف يتناسب مع كثافة السكان ، مما يُظهر متغيرين بشكل فعال في وقت واحد.

توجد قيود لعرض الخرائط التصحيحية (الملونة المتدرجة). بعد استخدام حوالي 5 فئات ، تصبح الخريطة غير قابلة للقراءة ، لأن القارئ لا يستطيع التمييز بين التغييرات الطفيفة في الظل. باستخدام الخريطة ثلاثية الأبعاد ، يمكن عرض تغييرات أكثر دقة في قذف المعالم ، والتي يمكن أن تنقل معلومات أكثر من تصنيف الألوان البسيط. باستخدام قذف الميزات ، يمكن مقارنة كل مضلع مختلف ، بينما في تصنيف الألوان البسيط ، يمكن مقارنة الفئات فقط.

يستحيل تصور بعض بيانات السمات الرقمية بدون عرض ثلاثي الأبعاد. فيما يلي خريطة تعرض المدن الأمريكية برمز لون متدرج بناءً على عدد المنازل المتنقلة داخل كل مدينة. تكمن المشكلة هنا في أن العدد الهائل للمدن المعروضة يحجب الرؤية ، وبعض النقاط ذات القيمة المنخفضة ترسم فوق نقاط ذات قيمة عالية.

تم استيفاء نفس البيانات إلى شبكة بوظيفة ترجيح المسافة العكسية. يُظهر هذا المشهد ، الذي ينظر إليه من الشمال ، أماكن داخل الولايات المتحدة القارية مع وجود أعداد كبيرة من المنازل المتنقلة معروضة بقمم ، وتلك المناطق التي بها عدد قليل من المنازل المتنقلة مسطحة نسبيًا. هذه خريطة مفيدة أكثر بكثير.

تطبيق ArcGIS جديد: ArcScene

جنبا إلى جنب مع 3D Analyst يأتي تطبيق ArcGIS جديد: ArcScene. يتم استخدام ArcScene لعرض طبقات البيانات في منظور ثلاثي الأبعاد. يشبه هذا المستند في طرق تطبيق ArcMap ، ولكن بدلاً من استخدام عرض مخطط بسيط ، فإنه يستخدم عرض منظور ، حيث يمكن لف الطبقات فوق الأسطح وإمالتها وتدويرها وإمالتها.

تمت إضافة العديد من الأدوات والأزرار الجديدة إلى ArcScene GUI. قد تحتوي هذه الأدوات والأزرار أيضًا على عناصر تحكم قائمة متطابقة.

تعمل أداة التحديد وأزرار التكبير / التصغير تمامًا كما تفعل في طريقة عرض الخريطة العادية. الأدوات الجديدة هي:

أداة

اسم

وظيفة

التنقل

التنقل (تكبير / تصغير ، تدوير ، إمالة)

طار بواسطة

تطير / من خلال مشهد

تكبير ديناميكي

للتكبير والتصغير

تحتوي نافذة تطبيق ArcGIS أيضًا على زر عارض جديد. ال مشاهدة جديدةيفتح الزر r عرضًا جديدًا للمشهد ثلاثي الأبعاد الحالي.

مصادر البيانات للعرض والتحليل ثلاثي الأبعاد

من أجل عرض الطبقات المغطاة فوق الأسطح ، فإن الشرط الأول هو وجود نموذج سطحي. النموذج السطحي هو طبقة بيانات تمثل سطحًا مستمرًا. في أي نقطة في نموذج السطح ، توجد قيمة إحداثي Z. قد تمثل هذه القيمة أي سمة رقمية. الأكثر شيوعًا ، يتم تمثيل الارتفاع ، ولكن يمكن استخدام أي قيمة رقمية لتمثيل السطح ، مثل متوسط ​​الدخل ، أو عدد الأطفال لكل أسرة ، أو عدد حالات الإصابة بفيروس نقص المناعة البشرية.

بيانات المتجه العادية ليست جيدة في تمثيل الأسطح. لا يمكن اعتبار أي من الخطوط أو النقاط متصلة مكانيًا ، لأن الفجوات المكانية موجودة دائمًا بين النقاط والخطوط. بيانات المضلع ، على الرغم من استمرارها مكانيًا بشكل متكرر ، إلا أنها ليست مستمرة بشكل عام فيما يتعلق بالسمة. أفضل مصدرين لبيانات نموذج السطح هما الشبكة والشبكة المثلثة غير المنتظمة (TIN). تمت تغطية نموذج بيانات الشبكة بمزيد من التفاصيل في الأقسام السابقة (تحليل البيانات النقطية لنموذج البيانات المكانية 1 تحليل البيانات النقطية 2).

لم تتم مناقشة نموذج بيانات TIN حتى الآن ، حيث أن أقوى مكان له هو عرض السطح والتحليل. ما هو رقم التعريف الضريبي بالضبط؟ كما نعلم من الهندسة ، يتم تحديد المستوى بثلاث نقاط. يتم تحديد الاتجاه المكاني (المنحدر والجانب) للمستوى من خلال ارتفاع كل رأس في المثلث الذي يحدد وجود الطائرة. نظرًا لوجود علاقة خطية بين أي نقطتين على المستوى ، فمن السهل تحديد ارتفاع أي نقطة في مقطع مستوٍ مثلث معين. يمكن بعد ذلك نمذجة سطح معقد باستخدام سلسلة من المثلثات المترابطة وغير المتداخلة. عندما تكون ميزات السطح أكثر تعقيدًا ، يوجد بشكل عام عدد أكبر من المثلثات الأصغر.

يوضح هذا الرسم البياني الترتيب الأساسي لمثلثين في رقم تعريف دافع الضرائب (TIN). يمثل كل مثلث قسمًا مستويًا مع ميل وجانب ثابتين. إحداثيات X و Y للرؤوس لا تكون متباعدة بانتظام. تتحكم قيمة Z السطحية لكل رأس في الاتجاه المطلق لكل مثلث. كل مثلث له ميل وجانب ثابت ، بغض النظر عن الموقع على المثلث. ومع ذلك ، ما لم يكن المثلث مسطحًا ومستويًا ، يتغير الارتفاع باستمرار عبر المثلث.

عندما تكون الأسطح أقل تعقيدًا ، هناك مثلثات أقل وأكبر. بهذه الطريقة ، من المحتمل أن يكون رقم التعريف الضريبي (TIN) نموذجًا للسطح أكثر اقتصادا ودقة من الشبكة ، لأن رقم التعريف الضريبي (TIN) يحتاج فقط إلى احتواء المزيد من البيانات حيث يكون السطح أكثر تعقيدًا. قد تقوم الشبكة بأخذ عينات من الأجزاء المعقدة من السطح وتفرط في أخذ عينات من الأجزاء البسيطة من السطح.

فيما يلي عرض تخطيطي لـ TIN تم تطويره لـ Pack Forest ، مع تظليل الارتفاع. الخطوط هي حواف مثلثة.

تتم إضافة TINs إلى إطار البيانات تمامًا كما تتم إضافة أنواع الطبقة الأخرى إلى إطارات البيانات. عند تمكين المحلل ثلاثي الأبعاد ، مصدر بيانات TIN هو خيار إضافي في أنواع مصادر البيانات قائمة منسدلة.

ملفات أشكال ثنائية الأبعاد ومجموعات بيانات نقطية

يمكن استخدام أي متجه أو مصادر بيانات نقطية مدعومة في العرض والتحليل ثلاثي الأبعاد ، طالما أنها (1) تحتوي على قيم رقمية يمكن تفسيرها وعرضها على أنها إحداثيات Z ، أو (2) معروضة بالاقتران مع نموذج السطح . يمكن تحميل طبقات المعالم التي تحتوي على سمات ارتفاع في مشاهد ثلاثية الأبعاد ووضعها في مساحة ثلاثية الأبعاد وفقًا لقيمة Z الخاصة بها. يمكن وضع ملفات الأشكال والشبكات والصور التي لا تحتوي على سمات قيمة Z على نماذج السطح الحالية من خلال الحصول على ارتفاع أساسي من نموذج السطح. يمكن أيضًا أن تنبثق أو تقابلها ثابت أو قيمة السمة.

هنا صورة تقويمية ملفوفة على شبكة DEM ، جنبًا إلى جنب مع خطوط الارتفاع والجداول. تأخذ الطبقات الثلاث ارتفاعاتها من الشبكة الأساسية.

يمكن تمييز جميع مصادر البيانات التي استخدمناها حتى الآن من خلال الجمع بين بيانات الإحداثيات الديكارتية (X و Y) وبيانات البيانات الجدولية العلائقية. في بعض الحالات ، تمثل البيانات المجدولة قيم إحداثيات Z. على سبيل المثال ، يمكن اعتبار جميع بيانات الشبكة التي استخدمناها على أنها تمثيل للسطح ، مع أخذ عينات نقطية على فترات منتظمة من X و Y. بالنسبة لبيانات DEM الشبكية ، فإن القيمة هي بالفعل إحداثي Z حقيقي. بالنسبة إلى البيانات الأخرى ، مثل بيانات الخط الشبكي أو النقطة أو المضلع ، فإن قيم الخلية لا تمثل عادةً إحداثيات مكانية صريحة. ومع ذلك ، يمكن تفسير أي قيمة رقمية لبيانات الشبكة على أنها قيمة سطحية.

إلى جانب الامتداد ثلاثي الأبعاد ، يأتي معيار الشكل الجديد لملف الأشكال ثلاثي الأبعاد. على عكس بيانات المعالم الأخرى ، حيث يتم تخزين الميزات في إحداثيات خطية (X و Y) ، يحتوي ملف الشكل ثلاثي الأبعاد فعليًا على قيم Z كجزء من بيانات الإحداثيات (ليس فقط كقيم رقمية في جدول بيانات الطبقة). يمكن عرض ملفات الأشكال ثلاثية الأبعاد في ثلاثة أبعاد دون الحاجة إلى نموذج سطح داعم.

يمكن تحويل أي ملف شكل ثنائي الأبعاد إلى ملف أشكال ثلاثي الأبعاد. يمكن أن يأتي إحداثيات Z لملف الشكل ثلاثي الأبعاد الناتج من قيمة ثابتة ، أو من سمة رقمية ، أو من مصدر بيانات نموذج سطح موجود (شبكة أو TIN). بمجرد تحويلها إلى ملف شكل ثلاثي الأبعاد ، لم تعد هذه الطبقة بحاجة إلى نموذج سطحي لتمكين العرض ثلاثي الأبعاد.

يعد تحرير الأسطورة للمشاهد ثلاثية الأبعاد مشابهًا لتحرير الأسطورة لإطارات البيانات ثنائية الأبعاد. يتم استخدام جدول المحتويات لتنشيط طبقات معينة. يمكن تغيير الأساطير للطبقات النشطة بنفس الطريقة التي يتم بها تغييرها للطبقات الأخرى.

الاستثناء من ذلك هو وسيلة الإيضاح لطبقات TIN. يمكن عرض طبقات TIN كطبقات متعددة الميزات. من الممكن عرض عقد المثلث (النقاط) ، وحواف المثلث (الخطوط) ، والوجوه المثلثة (المضلعات) في نفس الوقت. يتم تكوين خصائص الطبقة للرموز بنفس الطريقة بالنسبة إلى TINs كما هو الحال بالنسبة للطبقات الأخرى ، باستثناء أنه يمكن عرض TIN في أي مجموعة من أجهزة العرض القابلة للتحديد.

النقر فوق ملف يحرر تفتح الأزرار الخاصة بكل نوع ميزة محرر وسيلة الإيضاح لنوع الميزة هذا. هذه هي تمامًا مثل محرر Legend العام لطبقات المعالم ثنائية الأبعاد ، بما في ذلك تحرير الرموز وتصنيفها.

تصور الميزات ثنائية الأبعاد ثلاثية الأبعاد عن طريق اللف والبثق

يمكن عرض أي ميزات ، سواء كانت نقطية أو متجهة ، ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد ، في مشهد ثلاثي الأبعاد. لعرض أسطح المناظر الطبيعية (الارتفاعات) ، فإن اللف هو التأثير ثلاثي الأبعاد الأكثر شيوعًا. يتم ثني الملامح على نموذج سطحي ، مثل قطعة قماش ملفوفة فوق إطار سلكي.

من أجل ثني الميزات ، حتى إذا كانت هذه الميزات جزءًا من نموذج السطح الذي يحدد المشهد ثلاثي الأبعاد ، فمن الضروري تحديد الشكل ثلاثي الأبعاد الخصائص (ارتفاعات القاعدة و / أو البثق و / أو التقديم) لكل طبقة ملفوفة.

تتحكم خصائص الطبقة الثلاثية الأبعاد في الارتفاع الأساسي للطبقة ، إما بشكل ثابت ، أو سمة رقمية ، أو تعبير حسابي ، من نموذج سطح ، أو من إحداثيات Z المتأصلة في ملفات الأشكال ثلاثية الأبعاد. يمكن تطبيق Z- المبالغة ، والتي تضرب كل إحداثي Z بقيمة ثابتة.

يمكن إزاحة المعالم عن ارتفاع القاعدة بواسطة ثابت أو جدول بيانات رقمي أو تعبير حسابي. يمكن استخدام هذا لتعويم المعالم على السطح (مثل خطوط المرافق). في بعض الأحيان لا يتم عرض الميزات بشكل جيد على مستوى السطح ، لذا فإن الإزاحة Z الإيجابية الطفيفة يمكن أن تجعلها تبرز بصريًا.

يمكن أيضًا بثق الميزات من السطح لإنشاء أعمدة وآبار وجدران ومواد صلبة هندسية أخرى.

يمكن عرض الميزات (مظللة) لمنحها مظهرًا ثلاثي الأبعاد أكثر واقعية. أخيرًا ، يمكن جعل الطبقات لا ترسم أثناء التفاعل. إذا تم تغيير المشاهد ثلاثية الأبعاد عن طريق تغيير المنظور والتكبير / التصغير والإمالة ، فيمكن جعلها لا ترسم حتى يتم الاحتفاظ بالمشهد في نفس الموضع لفترة زمنية معينة.

معظم الصور الموصوفة في هذا القسم هي ستائر سطحية. في هذا المشهد ثلاثي الأبعاد ، لا يتم وضع مخططات CFI فوق سطح ، وبالتالي تظهر الخلفية مسطحة. تظهر مراكز مخطط CFI مرتين ، مرة واحدة كنقاط سوداء متوازنة بقيمة تتناسب مع حجم الخشب ، ومرة ​​أخرى كخطوط مقذوفة على ارتفاع يتناسب مع سمة حجم الخشب. كما يتم عرض حوامل الغابة بترميز لوني متدرج بناءً على عمر الوقوف (صغير = أحمر قديم = أخضر).

التنقل والتنقل في الوقت الفعلي

من السهل تحريك مشهد ثلاثي الأبعاد. ستكون أجهزة الكمبيوتر السريعة المزودة ببطاقات فيديو جيدة قادرة على الرسم والاستجابة بشكل أسرع للتحكم الملاحي.

أداة التنقل هي وحدة التحكم في التدوير والتحريك والتكبير / التصغير وتغيير اتجاه السطح. يؤدي استخدام هذه الأداة مع مفاتيح لوحة المفاتيح ومفاتيح الماوس المختلفة إلى التحكم في سلوكها (انظر التعليمات حول التنقل في المشهد ثلاثي الأبعاد).

عندما يكون المؤشر في منطقة العرض ، أثناء التدوير أو التحريك أو التكبير / التصغير ، فإن إيقاف حركة الماوس يوقف حركة السطح في المشهد. لاستمرار الحركة ، حرك المؤشر خارج العارض مع الاستمرار في الضغط على زر الماوس. ستؤدي حركات الماوس الصغيرة خارج العارض إلى بدء الحركة والسماح لها بالاستمرار.

يتم تغطية الكنتور في تحليل البيانات النقطية II. بالإضافة إلى إنشاء مجموعات بيانات كفاف كاملة ، باستخدام محلل ثلاثي الأبعاد ، من الممكن أيضًا إنشاء ملامح فردية كرسومات بسيطة باستخدام محيط شكل أداة.

خط الرؤية ، تحليل الرؤية ، وتنميط السطح

يتضمن ملحق التحليل المكاني بعض الوظائف لتحليل خط الرؤية والرؤية.

ال أداة خط البصر ، الذي يحلل رؤية خط مرسوم بين نقطتين. تظهر مواقع المنظر الطبيعي المرئية على طول الخط الفاصل بين المراقب والهدف باللون الأخضر ، بينما تظهر المواقع غير المرئية باللون الأحمر.

ال السطح & gt حساب مجال الرؤية يتم استخدام اختيار القائمة لتحديد أجزاء المشهد التي يمكن رؤيتها من نقطة معينة. يؤدي هذا إلى إنشاء شبكة تعرض جميع المناطق المرئية ، بدلاً من مجرد الأماكن المرئية على طول الخط الفاصل بين الهدف والمراقب. هنا ، جميع المناطق المرئية خضراء.

بالنسبة للخطوط ثلاثية الأبعاد المرسومة على إطار بيانات ، أو للمعالم المحددة من فئات معالم الخط ، فمن الممكن أيضًا إنشاء ملفات تعريف السطح استنادًا إلى بيانات السطح الأساسية باستخدام إنشاء رسم بياني للملف الشخصي أداة.

رسم خرائط التلال الملونة

يشتمل المحلل ثلاثي الأبعاد على أدوات قوية لتصور المناظر الطبيعية. واحدة من أقوى الألوان هي تظليل التلال. يعرض هذا الارتفاع في الألوان المحددة من قبل المستخدم ، مثل منحدرات اللون الأخضر والأصفر gt و gt الأحمر ، ولكنه يطبق أيضًا تظليل التلال التحليلي على العرض. يؤدي هذا إلى إنشاء نموذج مرئي للمناظر الطبيعية تظهر فيه الميزات بحجم. قارن بين المشهدين ثلاثي الأبعاد ، أحدهما بتظليل تحليلي للتلال والآخر بدون:

يتم تحديد خيار التظليل بواسطة خانة الاختيار في ملف خصائص الطبقة وتقديم gt الحوار.

شديد الانحدار

تتيح أدوات ترسيم مستجمعات المياه المستخدمة في قسم النمذجة الهيدرولوجية إنشاء مناطق مستجمعات المياه. لأي نقطة داخل مستجمعات المياه ، من المعروف مكان نقطة المخرج النهائية. ولكن أين يتدفق الماء الفعلي عبر السطح؟ مع تحميل نموذج السطح في إطار البيانات ، فإن ملف أشد مسار تصبح الأداة متاحة. عند النقر فوق نقطة على إطار البيانات ، تتم إضافة خط رسومي إلى إطار البيانات ، متتبعًا مسار الهبوط الحاد.

يمكن نسخ هذا الكائن الرسومي ولصقه في ملف شكل جديد وإضافته إلى مشهد ثلاثي الأبعاد.

المنحدر وحساب الجانب

ترتبط العديد من العمليات المادية وأهداف الإدارة بالمنحدر والجانب. يُعرَّف المنحدر بأنه (التغيير في الارتفاع / التغيير في مسافة القياس). في بعض الأحيان يتم تعريف المنحدر بقياس الدرجة ، وأحيانًا بالقياس بالنسبة المئوية. الجانب هو اتجاه البوصلة للمنحدر الذي يواجه المنحدر.

بالنسبة لنماذج سطح TIN ، يتم حساب المنحدر والعرض تلقائيًا كسمات لكل مثلث. ومع ذلك ، بالنسبة لشبكات الارتفاع ، فإن المنحدر والجانب ليسوا سمات أصلية. من السهل حساب المنحدر والسمات لشبكات الارتفاع باستخدام اشتقاق السطح و GT و المنحدر السطحي و GT خيارات القائمة.

يحسب ArcGIS الميل بالدرجات ، والذي يمكن تحويله إلى نسبة ميل من خلال ضرب ظل المنحدر (يقاس بالراديان) في 100٪.

هنا إطار بيانات يحتوي على شبكة منحدر. لاحظ أن المنحدرات شديدة الانحدار تقع في الوديان والأودية في نهري ماشل ونيسكوالي.

يتم عرض فئات الجانب هنا. لاحظ كيف يتغير المظهر فجأة في قنوات البث وخطوط التلال.


طريقتان لإنشاء فئة معلم متعدد الخطوط ثلاثي الأبعاد

هناك طريقتان رئيسيتان لإنشاء فئة معالم خطية ثلاثية الأبعاد: يمكنك إما إنشاء فئة معالم خطية جديدة تمامًا أو يمكنك تحويل بيانات الخط ثنائي الأبعاد الحالية إلى فئة معالم جديدة تحتوي على قيم z.

لإنشاء فئة معلم خط ثلاثي الأبعاد جديد:

حدد خانة الاختيار تتضمن الإحداثيات قيم Z عند تحديد هندسة فئة المعلم.

لتحويل البيانات ثنائية الأبعاد الحالية ، هناك العديد من الخيارات المتاحة لتعيين المكان الذي يمكن أن تأتي منه قيم z ، بما في ذلك:

تعيين قيم الارتفاع من سطح الارتفاع أو استخدام سمة معلم موجودة.

في حالة استخدام سمة لتعيين قيم z لإنشاء خطوط ثلاثية الأبعاد ، سيكون كل سطر "مسطحًا" بشكل فعال ، مع مشاركة جميع الرؤوس في نفس الإحداثي z.


تصميمات داخلية ثلاثية الأبعاد على شكل مضلع

أحد المفاهيم الأساسية التي يجب أن تكون على دراية بها عند العمل مع المضلعات ثلاثية الأبعاد هو أن التصميمات الداخلية يمكن أن يكون لها العديد من الحلول الهندسية الممكنة. أي أن نفس المجموعة من الرؤوس ثلاثية الأبعاد في معالم متعددة الأضلاع لن تفرض بالضرورة نفس مساحة السطح الداخلية ثلاثية الأبعاد داخل المضلع.

باستخدام نفس الرؤوس ثلاثية الأبعاد الأربعة ، يمكن حل الجزء الداخلي من المضلع ثلاثي الأبعاد بطريقتين مختلفتين.

يمكن للمستخدمين المتقدمين تصميم المضلعات ثلاثية الأبعاد بنجاح إما عن طريق إنشاء مضلعات ثلاثية النقاط فقط أو فرض عملية إنشاء ميزة تضمن إنشاء المضلعات ثلاثية الأبعاد فقط.

إذا كنت بحاجة إلى فرض الشكل الداخلي - على سبيل المثال ، الحدود الجيولوجية تحت السطحية - فإن الأسلوب الموصى به هو استخدام النوع الهندسي متعدد النقاط. تعتبر أداة Extrude Between Geeoprocessing مفيدة بشكل خاص لهذه المهمة.


بناء الجملة

فئة المعلم التي تحدد مواقع المراقب.

يمكن أن يكون الإدخال نقطة أو ميزات متعددة الخطوط.

The output above-ground-level (AGL) raster.

The AGL result is a raster where each cell value is the minimum height that must be added to an otherwise nonvisible cell to make it visible by at least one observer.

Cells that were already visible will have a value of 0 in this output raster.

The visibility analysis type.

  • FREQUENCY — The output records the number of times that each cell location in the input surface raster can be seen by the input observation locations (as points, or as vertices for polyline observer features). هذا هو الافتراضي.
  • OBSERVERS — The output identifies exactly which observer points are visible from each raster surface location.

Value assigned to non-visible cells.

  • ZERO — 0 is assigned to nonvisible cells. هذا هو الافتراضي.
  • NODATA — NoData is assigned to nonvisible cells.

Number of ground x,y units in one surface z unit.

The z-factor adjusts the units of measure for the z units when they are different from the x,y units of the input surface. The z-values of the input surface are multiplied by the z-factor when calculating the final output surface.

If the x,y units and z units are in the same units of measure, the z-factor is 1. This is the default.

If the x,y units and z units are in different units of measure, the z-factor must be set to the appropriate factor, or the results will be incorrect. For example, if your z units are feet and your x,y units are meters, you would use a z-factor of 0.3048 to convert your z units from feet to meters (1 foot = 0.3048 meter).

Allows correction for the earth's curvature.

  • FLAT_EARTH — No curvature correction will be applied. هذا هو الافتراضي.
  • CURVED_EARTH — Curvature correction will be applied.

Coefficient of the refraction of visible light in air.

This value indicates a vertical distance (in surface units) to be added to the z-value of each cell as it is considered for visibility. It should be a positive integer or floating point value.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field OFFSETB is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 0.

This value is used to define the surface elevations of the observer points or vertices.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field SPOT is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it will be estimated through bilinear interpolation with the surface elevation values in the neighboring cells of the observer location.

This value indicates a vertical distance (in surface units) to be added to observer elevation. It should be a positive integer or floating point value.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field OFFSETA is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 1.

This value defines the start distance from which visibility is determined. Cells closer than this distance are not visible in the output, but can still block visibility of the cells between inner radius and outer radius. It can be a positive or negative integer or floating point value. If it is a positive value, then it is interpreted as three-dimensional, line-of-sight distance. If it is a negative value, then it is interpreted as two-dimensional planimetric distance.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field RADIUS1 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or a constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 0.

This value defines the maximum distance from which visibility is determined. Cells beyond this distance are excluded from the analysis. It can be a positive or negative integer or floating point value. If it is a positive value, then it is interpreted as three-dimensional, line-of-sight distance. If it is a negative value, then it is interpreted as two-dimensional planimetric distance.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field RADIUS2 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to infinity.

This value defines the start angle of the horizontal scan range. The value should be specified in degrees from 0 to 360, with 0 oriented to north. The default value is 0.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field AZIMUTH1 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 0.

This value defines the end angle of the horizontal scan range. The value should be specified in degrees from 0 to 360, with 0 oriented to north. The default value is 360.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field AZIMUTH2 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 360.

This value defines the upper vertical angle limit of the scan above a horizontal plane. The value should be specified in degrees from 0 to 90, which can be integer or floating point.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field VERT1 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to 90.

This value defines the lower vertical angle limit of the scan below a horizontal plane. The value should be specified in degrees from -90 to 0, which can be integer or floating point.

It can be a field in the input observer features dataset or a numerical value. By default, a numerical field VERT2 is used if it exists in the input observer features attribute table. You may overwrite it by specifying another numerical field or constant.

If this parameter is unspecified and the default field does not exist in the input observer features attribute table, it defaults to -90.

Return Value

The output will either record the number of times that each cell location in the input surface raster can be seen by the input observation locations (the frequency analysis type), or record which observer locations are visible from each cell in the raster surface (the observers type).


1 إجابة 1

The typical way is to build a Delaunay triangulation of the sample set in the domain (a rectangle in your case), then use the triangles found as the surface.

The delaunay triangulation of a general set of points is defined as the set of triangles whose circumcircles does not contain any other point.

The trivial algorithm for computing the Delaunay triangulation (pick all triangles to see if any point is within their circumcircle) is O(n^4) .

The incremental algorithm runs in O(n log n) expected time:

  • Generate a triangulation of three points (in your case, four - the corners of the room).
  • لكل نقطة
    • add it to the triangulation.
    • for every edge opposite the new point recursively
    • if the edge is not a part of the Delaunay triangulation of the current set of points, flip it.

    The divide and conquer algorithm offers O(n log n) as well, but offers O(n log log n) for some point sets as well.

    Once you have the triangulation, you just need to find the measured value by intersecting a vertical line with the surface:


    ArcUser

    Xacto program 2D output

    2D cross section digitally edited in ArcMap

    Converted to 3D polygons and lines for ArcScene

    The process of creating geologic cross sections in ArcGIS from 2D in ArcMap to 3D in ArcScene using Xacto program output

    A GIS and graphics specialist for the Illinois State Geological Survey (ISGS) developed GIS tools that help visualize subsurface geology.

    Since William Smith's first modern geology map in 1815, geologists have portrayed 3D data on 2D maps using cross section diagrams. These diagrams show the strata of the earth's crust like a slice of layer cake viewed edgewise, giving geologists a valuable perspective of the earth's subsurface. Today, cross sectioning remains an important intermediate step in visualizing what is beneath the ground in true 3D.

    Before the widespread use of computers, creating dynamic 3D views of the ground below was practically impossible. Today, earth scientists have more information about the subsurface than ever and sophisticated software systems to analyze and manage it. This has opened up new possibilities for generating 3D perspectives of the underground world.

    The Perils of Manual Cross Sectioning

    In 2007, Jennifer Carrell, GIS and graphics specialist for ISGS, Prairie Research Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign, recognized the need for improving the process for making the cross sections shown on ISGS maps. At that time, most of the geologists still drew cross sections by hand and gave them to Carrell to digitize in ArcGIS. This hand-drawn method often included mistakes that were time-consuming to correct.

    Left: Cross sections from a published paper map. Right: Cross sections viewed in 3D in ArcScene.

    "Each inaccuracy in a cross section propagates throughout the map and can usually be traced back to some step in the manual process," said Carrell. "For example, if the location of one geological contact on a cross section is off by 50 feet, the contacts farther down the line of the section will likely also be off by at least 50 feet. The ideal solution would be to feed the data into ArcGIS and let it automatically create the framework for cross sections." Carrell saw a need for a solution that used the combined capabilities of native tools in ArcGIS to generate both 2D and 3D viewable cross sections much faster than ISGS had been producing them.

    Xacto Section

    Using Visual Basic, Carrell created a tool that generates a 2D cross section profile as a collection of polyline and point shapefiles that can be digitally edited in ArcMap and/or exported to Adobe Illustrator for finishing. "Sensor data, such as that acquired with lidar, can give us a very accurate profile of the land surface, while ground-based geophysical techniques, such as natural gamma radiation logging, can help us estimate the thickness of each layer below the surface with reasonable precision." Completed cross sections can be exported as 3D vector features for viewing and editing in ArcScene. Carrell dubbed her tool Xacto Section for its ability to virtually slice into the earth and compute a more exact profile of the subsurface.

    3D boreholes can be combined with cross sections in ArcScene.

    Carrell researched other software programs that help automate the drawing of cross sections but found them either too expensive or too cumbersome to fit into the existing map production workflow.

    Borehole Forest

    Mapping subsurface geology is akin to trying to solve a jigsaw puzzle with 90 percent of the pieces missing. A significant portion of geologic data comes from boreholes drilled for engineering purposes or for water, coal, oil, gas, or mineral exploration. With enough of a sampling, distinct geologic layers can be identified based on their composition.

    Encouraged by the results of Xacto Section, Carrell set out to create similar tools for graphically displaying borehole data that could take advantage of the 3D visualization capabilities of ArcScene. With 3D Borehole tools, geologists working in ArcScene can visualize boreholes together as a 3D "forest" of vertical cylinders or tubes, instead of boreholes being symbolized as lines on a 2D diagram.

    Boreholes and surfaces interpolated from borehole selections

    "The 3D Borehole tools in ArcGIS allow the geologist to take tabular borehole data in the x,y,z attribute form and visualize them as 3D tubes in ArcScene," said Carrell. Using 3D Borehole tools in ArcScene, geologists can easily manipulate borehole log descriptions and geophysical data, which are then classified and interpreted by the geologist as mapping units. From there, they interpolate surfaces from point data and begin constructing a working conceptual model of geologic layers in a given area.

    Initially, Carrell created the cross section tool mainly for 2D cartographic purposes. As ISGS accumulated GIS files for its cross sections, Carrell began to convert them into 3D and display them together with the 3D boreholes in ArcScene. In this way, they become not just a static cartographic product but valuable input data that can be used to map the geology of nearby areas. "Making the leap from 2D to 3D visualization has been really exciting for geologists at the ISGS because it provides a sense of depth required to understand complicated sequences of sediment," said Carrell.

    Left: Diagram of a continental glacier and some associated landforms. Right: A sidelong view of boreholes reveals sand and gravel (orange and yellow segments) of a former delta and a moraine (blue segments).

    In Use

    At ISGS, geologists use the tools to construct 3D models of subsurface geology at the county or regional scale. These models help governments and water utilities create water supply plans, especially in the fast-growing counties around Chicago. Being able to visualize the geologic materials in 3D has been invaluable to geologists in mapping the sand and gravel deposits that are potential sources of groundwater for drinking, agriculture, and industry.

    As the geologic record revealed in boreholes shows a record of climatic change in the past, visualizing that data three-dimensionally similarly benefits climate research. Carrell currently works with members of ISGS studying the glacial geology of Illinois. "Being able to view borehole data together in 3D, they can more easily discern the shapes of glacial landforms such as fans, deltas, lakes, and channels," said Carrell. "This helps them piece together a more detailed story of how glaciers advanced and retreated across the landscape over the past two million years."

    In addition to benefiting hydrology and climate research, Carrell's tools also inform civic planners and policy makers. Having more dynamic perspectives of the extent of aquifers or the location of potential house-swallowing sinkholes ultimately improves investigation and lessens risk. "Communicating our results in 3D makes a huge difference in terms of audience impact," said Carrell. "As a geological survey, anything we can do to make our scientific interpretations more precise and accessible benefits the public."

    Since posting the tools on ArcScripts, Carrell's mapping tools for ArcMap and ArcScene have been downloaded nearly two thousand times. She has received feedback from individual geologists and agencies in Italy, Germany, the Netherlands, Argentina, and Canada, just to name a few countries. "Cross sections are used in many disciplines within earth science and planning," said Carrell. "It's gratifying to see that the tools I created meet the needs of those communities."


    شاهد الفيديو: Lesson: Linear interpolation with a calculator