أكثر

التعامل مع قيم NoData في Arcgis

التعامل مع قيم NoData في Arcgis


لدي مجموعة من البيانات النقطية التي أريد حساب متوسطها ، فهذه البيانات النقطية بها بعضتاريخالقيم ، لدي طريقتان أولاً باستخدام هذا الرمز في الآلة الحاسبة النقطية أقوم بإقحامها

Con (IsNull ("نقطية") ، FocalStatistics ("نقطية" ، NbrRectangle (5،5 ، "CELL") ، "MEAN") ، "نقطية")

على أي حال ، يجب أن يعمل هذا ، ولكن عندما أقوم بتشغيله لا يحدث أي تغيير ، حتى عن طريق تغيير حجم النافذة إلى 20 بكسل ، لا شيء يتغير.

طريقة أخرى هي تعيين قيم nodata إلى 0 ولكنها ستؤثر على متوسط ​​النتائج. هناك أمر آخر أعتقد أنه يمكنني القيام به وهو تجاهل قيم NoData أثناء التجاهل ، ولكن على سبيل المثال عندما يكون لدي 4 خطوط نقطية وواحد منهم لديه NoData لذا يجب أن ينقسم إلى 3 وليس 4.

على أي حال ، أيهما أفضل؟ لماذا لا يمكنني جعل النهج الأول يعمل؟


استخدم إحصائيات المنطقة كجدول. قم بإنشاء خطوط المسح (مع جميع القيم == 0) أو ميزة المضلع إما إلى حد البيانات النقطية التي ترغب في حساب الإحصائيات الخاصة بها.

ثم قم بتطبيق إحصائيات المنطقة كجدول باستخدام "القناع" الجديد كطبقة المناطق ، والنقطية كطبقة القيمة ، وتعيين ALL كنوع الإحصائيات. يمكنك استخدام معالجة الدُفعات لتعمل مرة واحدة لجميع البيانات النقطية.

مثال أدناه ، كان القناع عبارة عن قناع نقطي ، وتأتي القيم من DEM.


لا يغير خيارك الأول أي شيء لأنه إذا كانت أي خلية هي NoData في العمليات البؤرية ، فإن النتيجة هي أيضًا NoData. انظر الوثائق. إذا كان هذا هو النهج المفضل لديك (وستعرف أفضل ما هو مناسب بناءً على طبيعة بياناتك) ، فيمكنك تعيينتجاهل NoDataاختيار. سيؤدي هذا إلى تجاهل جميع خلايا NoData في الحي ، ولكن أيضًا ، إذا كانت الخلية نفسها هي NoData ، فسيتم تعيينها على متوسط ​​الحي كما هو مطلوب وتجنب مشكلة تحريف النتائج باستخدام الأصفار.

من المحتمل أن أفعل هذا في خطوتين حتى أتمكن من فحص ناتج عملية الوسط البؤري أولاً ، وإذا كان ذلك منطقيًا ، فقم بإجراء العملية الشرطية على بياناتي الأصلية وإخراج الوسط البؤري (إلا إذا كان يجب عليك أتمتة العملية) .


إنشاء مجموعات بيانات الفسيفساء

بالنسبة لمعظم تطبيقات الارتفاع ، فإن البيانات الأساسية هي نموذج ارتفاع رقمي (DEM). في هذه الحالة ، ستقوم (1) بإنشاء مجموعة بيانات فسيفساء مصدر لكل مجموعة بيانات ارتفاع ، (2) إنشاء مجموعة بيانات فسيفساء مشتقة لإدارة المجموعة الكاملة ، وربما (3) إنشاء مجموعات بيانات فسيفساء مرجعية للمستخدمين النهائيين حسب الحاجة . ستركز قضايا إدارة البيانات على دمج المناطق الجغرافية المختلفة والقرارات.

ومع ذلك ، هناك تطبيقات قد تحتاج إلى تحديد نماذج سطحية متعددة. تشمل الأمثلة ما يلي:

  • نموذج سطح رقمي (DSM) يُظهر مظلات الأشجار والمباني وما إلى ذلك
  • DEM المطبق هيدرولوجيًا
  • ارتفاع البيضاوي
  • قياس الأعماق تحت السطحية في المحيطات والبحار الرئيسية

إذا كانت هناك حاجة إلى نماذج أسطح متعددة ، فقم بتبسيط إدارة البيانات عن طريق إنشاء مجموعات بيانات فسيفساء مشتقة منفصلة لكل منها. في معظم الحالات ، سيتم استخدام نفس مجموعات البيانات الفسيفسائية المصدر ، ولكن سيتم تحديد وظائف وخصائص مختلفة لإنشاء مجموعات بيانات فسيفساء مشتقة محددة لكل نوع سطح.

راجع "ماذا أفعل إذا كان لدي أسطح ارتفاع متعددة؟" أدناه لمزيد من المعلومات.


سبب الحظر: تم تقييد الوصول من منطقتك مؤقتًا لأسباب أمنية.
زمن: الاثنين 28 يونيو 2021 19:02:28 بتوقيت جرينتش

حول Wordfence

Wordfence هو مكون إضافي للأمان مثبت على أكثر من 3 ملايين موقع WordPress. يستخدم مالك هذا الموقع Wordfence لإدارة الوصول إلى موقعه.

يمكنك أيضًا قراءة الوثائق للتعرف على أدوات حظر Wordfence & # 039s ، أو زيارة wordfence.com لمعرفة المزيد حول Wordfence.

تم إنشاؤه بواسطة Wordfence في الاثنين ، 28 يونيو 2021 19:02:28 GMT.
وقت الكمبيوتر & # 039 s:.


التعامل مع قيم NoData في Arcgis - نظم المعلومات الجغرافية

LAB 5.3: ملاءمة الطاقة الشمسية العالمية (التضاريس العالمية والكثافة السكانية لأمبير) [ 5.1, 5.2, 5.3 , 5.4 ]

ستتم معالجة الجغرافيا المادية التي تتعلق بمشكلة تحديد المواقع المناسبة لتوليد الطاقة الشمسية باستخدام مجموعة بيانات نموذج الارتفاع الرقمي (DEM) على نطاق عالمي تسمى GTOPO30. تم اشتقاق مجموعة البيانات هذه من مصادر متعددة تم تجميعها بشكل أساسي بواسطة Chris Verden في مركز بيانات EROS (EDC) في Sioux Falls ، SD. تتوفر مجموعة البيانات هذه ، بالإضافة إلى منتجات بيانات NASA / USGS الأخرى ، من مركز الأرشيف النشط الموزع لعمليات الأرض (LP DAAC في EROS). إذا وجدت نفسك تبحث عن بيانات جغرافية مكانية ، فعادة ما يكون EROS هو أفضل مكان للبدء.

تم إنشاء مجموعة البيانات السكانية الشبكية للعالم الذي سنستخدمه باستخدام خوارزمية الاستيفاء pycnophylactic الخاصة بـ Waldo Tobler ، ويمكن العثور على المزيد حول مجموعة البيانات السكانية الشبكية في المركز الوطني للمعلومات والتحليل الجغرافي (NCGIA ، جامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا). يتم توفير مجموعة بيانات السكان الشبكية ، بالإضافة إلى العديد من بيانات النطاق العالمي الأخرى ، من خلال البيانات الاجتماعية والاقتصادية ومركز التطبيقات (SEDAC) في جامعة كولومبيا.

GTOPO30 مقسم إلى 33 بلاطة. يبلغ حجم كل بلاطة حوالي 20 ميغا بايت مضغوطة ، ويبلغ حجم كل بلاطة غير مضغوطة حوالي 80 ميغا بايت. ما هو حجم المجلد إذا قمنا بتنزيل كل قطعة تقبل الـ 6 التي تغطي القارة القطبية الجنوبية؟ (انظر كتابة المعمل 5.3).

هنا رابط لصفحة الويب GTOPO30 الرئيسية إذا كنت مهتمًا برؤية شكل كل المربعات المجمعة. يمكنك تنزيل المربعات الفردية من هذا الموقع.

باستخدام Windows Explorer ، انتقل إلى مجلد lab5 وأنشئ مجلدًا جديدًا يسمى "gtopo30".

فيما يلي رابط لمجموعة البيانات بأكملها التي تمت إعادة تشكيلها وضغطها بتنسيق Arc Interchange ، ثم WinZip (حجمه مضغوط بحوالي 2 ميغابايت). انقر بزر الماوس الأيمن ، قم بحفظ الهدف باسم. احفظه في مجلد gtopo30 الذي أنشأته للتو.

بعد حفظه ، قم بفك ضغط الملف الذي يحتوي عليه (gtopo30res.e00) في نفس المجلد. بمجرد استخراج ملف .e00 ، أغلق WinZip.

يتكون تنسيق بيانات GRID النقطية فعليًا من مجلد به ملفات مترابطة ومجلد آخر يسمى info. ولكن هل تعلم. إذا أردت في أي وقت نقل شبكة فردية ، فأنت بحاجة إلى تصديرها إلى نوع خاص من الملفات يحافظ على بنية الملف (مجلد ملفات الشبكة ، ومجلد المعلومات بملفاته). للقيام بذلك ، يمكنك استخدام تنسيق Arc Interchange (.e00). هذا التنسيق يجعل الملفات والمجلدات في ملف واحد ، ثم استخدم WinZip لضغط .e00. (انظر كتابة المعمل 5.3)

لاستيراد الشبكة من ملف .e00 ، تحتاج إلى بدء Toolbox والانتقال إلى Coverage Tools - & gt Conversion - & gt To Coverage - & gt Import from Interchange File.

في مربع الحوار استيراد من ملف التبادل ، اضبط نوع الميزة على GRID باستخدام القائمة المنسدلة ، واضبط ملف تبادل الإدخال على الملف الذي قمت بفك ضغطه للتو (gtopo30res.e00) ، وستتحول مجموعة بيانات الإخراج إلى موقع ملف e00. (هذا ما تريده). انقر فوق "موافق" لاستيراد الشبكة.

إذا تمت كتابة الشبكة في مجلد gtopo30 ، فستظهر نافذة تسألك عما إذا كنت تريد إنشاء طبقات هرمية. انقر فوق "نعم". إذا لم يطلب منك ArcMap بناء طبقات هرمية ، فهذه ليست مشكلة ، سيتم فتح الشبكة بدونها. أيضًا ، يمكن حذف ملف الطبقة الهرمية (.rrd) وإعادة إنشائه إذا لزم الأمر.

الطبقة الهرمية عبارة عن ملف يحتوي على إحصائيات للصورة (تسمى gtopo30res.rrd في هذه الحالة) تخبر ArcMap بمدى تدهور الدقة عند عرض البيانات بمقياس معين ، لذلك عند التكبير والتصغير ، يمكن إعادة قياس الدقة بناءً على حول مقدار التفاصيل (كم عدد البكسل) التي يمكنك رؤيتها.

انقر بزر الماوس الأيمن فوق الطبقة في ArcMap وانتقل إلى الخصائص ، وانقر فوق علامة التبويب عام وابحث عن الأبعاد المكانية للشبكة (الصفوف والأعمدة وحجم الخلية). (انظر كتابة المعمل 5.3)

لماذا أطرح عليك هذه الأسئلة؟ لأنك تحتاج إلى فكرة عن حجم البيانات التي تعمل بها (من حيث المساحة ومن حيث أحجام الملفات). هذا مهم عند تنفيذ مشروع كما أنت الآن لأنه في بعض الحالات يمكن أن تصبح مجموعات البيانات كبيرة جدًا. لا يمثل التخزين مشكلة حقًا ، ولكن قد تكون قوة الكمبيوتر في بعض الأحيان بمثابة عنق زجاجة لأن الملفات تصبح أكبر من أن يتم تحميلها بكفاءة. أيضًا ، هناك قيود مع نظام التشغيل Windows كما سترى.

الخطوة 1.2 - إصلاح أخطاء الشبكة باستخدام القناع

بعد استيراد شبكة gtopo30res وطبقات الهرم المبنية ، سيتم فتحها في ArcMap

عند عرض الشبكة ، يجب أن تظهر لك بعض المشكلات. أولاً ، المحيطات كلها رمادية وهناك بقع بيضاء ، هذه أخطاء يجب إصلاحها. استخدم أداة التعريف للنقر فوق عدد قليل من هذه المشكلات ومعرفة منطقة قيم البيانات الخاطئة. هناك مشاكل أكثر من مجرد الالتقاء بالعين ، ولكن استخدام أداة Identify سيعطيك فكرة عن حجم (حجم) قيم البيانات السيئة التي تحتاج إلى إصلاحها.

ناقشنا NoData في المعمل الأخير ، سنصلح الأخطاء باستخدام تقنية مختلفة هذه المرة. تعد إعادة التصنيف فعالة للشبكات التي تحتوي على عدد صغير من قيمة (قيم) البيانات. تقوم "إعادة التصنيف" بتعديل قيم خلايا الشبكة ولكن مع وجود الشبكات كان الاختلاف فقط ، وليس الحجم المطلق للاختلاف ، هل الاستيراد مناسبًا. هذا هو الحال بالنسبة للغيوم كنسبة مئوية ، ولكن هذا ليس هو الحال مع الارتفاع.

الخطوة 1.2.1 - انظر إلى جدول السمات الخاص بـ gtopo30res

تُقاس بيانات الارتفاع بالنسبة إلى مستوى سطح البحر ، ويُعد الحجم المطلق للفرق بين الارتفاع عند نقاط مختلفة خاصية مهمة يجب الحفاظ عليها. إعادة التصنيف ليست مناسبة لبيانات الارتفاع لهذا السبب ، لا سيما بالنظر إلى وجود الملايين من خلايا الشبكة.

ستكشف نظرة سريعة على جدول السمات لشبكة gtopo30res عن مشكلة شبكة gtopo30res. تظهر هذه المشكلة بشكل مرئي عندما تنظر إلى ArcMap ، أين الارتفاع؟ البيانات موجودة ، لكن الامتداد الافتراضي لقيم البيانات التي يطبقها ArcMap يجعل كل التباين غير واضح.

انقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة gtopo30res ، واختر Open Attribute Table. قم بالتمرير لأسفل حتى ترى عددًا كبيرًا أسفل عمود العد (انظر أدناه).

القيمة في شبكة gtopo30res هي الارتفاع ، والارتفاع بالأمتار. 7308 متر ارتفاع معقول ، أعلى بكثير من ذلك ليس كذلك. انظر أيضًا إلى العدد المجاور لقيمة الارتفاع الخاطئة بوضوح وهي 55537 ، وهذا مؤشر جيد على أن هذه البكسلات تحتاج إلى تعيين NoData. ما الذي يمكن أن تغطيه 1.7 مليون بكسل في مجموعة البيانات هذه؟ سيكون المحيط رهانًا جيدًا. تغطي مجموعة البيانات هذه العالم بأسره ، ويشتمل العالم على حوالي 70٪ من المحيطات. بديهي. لكن كل هذه البكسلات ، بالإضافة إلى العديد من البكسلات الأخرى ، لها قيمة أكبر من 7308. (انظر Lab 5.3 الكتابة)

يجب تعيين جميع وحدات البكسل التي تزيد قيمتها عن 7308 على NoData في شبكة gtopo30res. للقيام بذلك ، سنقوم بإنشاء شبكة منفصلة من هذه القيم الخاطئة فقط. هذه التقنية تسمى التقنيع.

الخطوة 1.2.2 - استخدم حاسبة البيانات النقطية لعمل قناع ثنائي

يمكن لملحق محلل مكاني أن يفعل الكثير ، حاسبة البيانات النقطية على وجه الخصوص هي أداة فعالة لتوليد وتعديل الشبكات.

انتقل إلى القائمة المنسدلة للمحلل المكاني ، وابدأ حاسبة البيانات النقطية. في Raster Calculator ، أنشئ شبكة جديدة تتكون من جميع قيم البيانات التي نريد الاحتفاظ بها. اكتب اسمًا لشبكة جديدة ("mask_grid" في المثال الموضح أدناه) ، وقم بعمل تعبير يقول ، "أنشئ شبكة جديدة بجميع وحدات البكسل التي لها قيمة أقل من أو تساوي 7308 في gtopo30res وجميع وحدات البكسل بقيمة أكبر من 0 ".

يُطلق على تعبير الآلة الحاسبة النقطية مثل "map algebra" ، في الأساس التعبير الذي تم إدخاله أعلاه هو عملية منطقية تُترجم على النحو التالي: "IF & lt = 7380 AND & gt 0 ، ثم TRUE ، IF NOT & lt = 7380 AND & gt 0 then FALSE" ، صحيح = 1 و False = 0. سيتم اختبار كل بكسل في gtopo30res بهذا التعبير ، وسيكون كل بكسل في الشبكة الجديدة إما TRUE (1) أو خطأ (0).

بعد النقر فوق تقييم ، ستتم إضافة الشبكة الجديدة تلقائيًا إلى تخطيط ArcMap الخاص بك.

هذا هو ما يشار إليه باسم "القناع الثنائي". جميع وحدات البكسل 0 (أرجوانية في لقطة الشاشة أدناه) هي وحدات البكسل التي لاحظناها في جدول السمات لـ gtopo30res والتي كانت بحاجة إلى التغيير إلى NoData (وهذا يعادل إخبار ArcGIS بتجاهل هذه البكسلات). لم تُرضِ البيكسلات الأرجوانية (0 ثانية) تعبير جبر الخريطة الذي قمت بإنشائه (كانت & gt 7308 ، أو & lt 1). البيكسلات الخضراء هي جميع البيكسلات الجيدة التي نريد استخدامها في تحليلنا. نعم ، سيكون من الممكن وضع مرافق توليد الطاقة الشمسية في المياه ولكن هذا ليس اعتبارًا عمليًا. (انظر كتابة المعمل 5.3)

استخدم Identify للنقر باللون الأرجواني في مكان ما ، كل هذه البكسلات (جميعها 1717169 عليها!) هي الآن 0.

بعد ذلك ، سنقوم بإعادة تعيين جميع 0s في القناع الثنائي إلى NoData.

الخطوة 1.2.3 - استخدم إعادة التصنيف لإعادة تعيين قناع 0s إلى NoData

في الخطوة التي تلي هذه الخطوة ، سنقوم بضرب شبكة gtopo30res في شبكة mask_grid الثنائية. ستصبح جميع وحدات البكسل التي يتم ضربها بـ 0 بكسل في شبكة القناع NoData في شبكة gtopo30res الجديدة (NoData x any Value = NoData) ، وستحتفظ جميع وحدات البكسل التي يتم ضربها بـ 1 ثانية في شبكة القناع بقيمتها نفسها (1 x أي قيمة = نفس القيمة). إحدى الحيل التي يمكننا استخدامها في هذه المرحلة هي تحويل جميع وحدات البكسل 0 الموجودة في mask_grid إلى بكسل NoData ، وهذا سيحافظ على قيم الارتفاع الأصلية التي نريد الاحتفاظ بها بالإضافة إلى جعل جميع وحدات البكسل التي لا نهتم بها في NoData.

الذهاب محلل مكاني - & GT إعادة التصنيف. في مربع الحوار "إعادة التصنيف" ، قم بتعيين البيانات النقطية للإدخال ليكون mask_grid ، ضمن عمود القيم الجديدة على يمين القيمة القديمة 0 اكتب في NoData. إلى يمين القيم القديمة 1 ، اكتب 1 ضمن عمود القيم الجديدة. انقر فوق موافق.

بعد النقر فوق "موافق" ، ستتم إضافة mask_grid المعاد تصنيفها إلى ArcMap تلقائيًا ، وستسمى "إعادة تصنيف mask_grid". قم بإلغاء تحديد كل طبقات البيانات الموجودة أسفلها ، اترك الخيار Reclass of mask_grid محددًا فقط. احصل على أداة تحديد الهوية وانقر فوق المساحة الفارغة في مكان ما. ما هي القيمة التي تحصل عليها؟ لا شيء ، هذا هو المقصود بـ NoData (لم يعد هناك 0 في الشبكة ، إنها خلية فارغة تحتوي على NoData بداخلها). (انظر كتابة المعمل 5.3)

تحتوي شبكة القناع الآن على 1 ثانية في جميع وحدات البكسل التي نريد الاحتفاظ بها ولا شيء (NoData) في جميع وحدات البكسل التي لا نريد الاحتفاظ بها.

الخطوة 1.2.4 - ضع القناع على gtopo30res

ابدأ الحاسبة النقطية مرة أخرى. هذه المرة نريد إنشاء تعبير جبر الخريطة لإعادة تعيين جميع وحدات البكسل بقيم بيانات خاطئة وجميع وحدات البكسل ذات القيم 0 في شبكة gtopo30res إلى NoData. سيساعد هذا في التحليل عن طريق إخبار ArcGIS بالبكسل في هذه الطبقة غير ذي الصلة (NoData) ويسمح لنا باستخدام تصنيف ترميز مناسب استنادًا إلى قيم الارتفاع الفعلية. من خلال القيام بذلك ، حافظنا على الحجم المطلق للاختلافات بين وحدات البكسل.

تذكر أن البيكسلات التي تحتوي على قيم بيانات خاطئة في شبكة القناع كلها NoData الآن ، والبكسلات التي تحتوي على قيم بيانات جيدة احتفظنا بها (كانت هذه البكسلات 1 في mask_grid ، لذلك عندما قمنا بضرب gtopo30res في mask_grid لم تتغير هذه القيم) .

اكتب التعبير الموضح أدناه وانقر فوق "تقييم".

انقر فوق تقييم وستتم إضافة الشبكة الجديدة ("gtopo30res2" في المثال أعلاه) تلقائيًا إلى ArcMap. انقر فوق Ocean pixel أو أحد وحدات البكسل في بحيرات داخلية كبيرة باستخدام أداة Identify ، يجب ألا تكون قيمة البكسل الذي تنقر عليه NoData (وهي ليست قيمة في الحقيقة ، NoData ، لا شيء).

يعد الإجراء الذي قمت به للتو ، والاستعلام عن شبكة لإنشاء قناع ثم تطبيق القناع على مجموعة بيانات نقطية لتعيين قيم NoData مهمًا لسببين. أولاً ، سيسمح لـ ArcGIS بقياس قيم البيانات بشكل صحيح ، لذلك عند عرضها يمكنك رؤية النطاق الكامل للقيم (كما هو مقترح عند تحميل الشبكة لأول مرة بعد استيرادها وكانت جميعها باللون الأسود والأبيض والرمادي). ثانيًا ، من خلال تعديل mask_grid لتعيين NoData لجميع وحدات البكسل التي لها قيمة 0 ، قمنا بتقليل عدد وحدات البكسل التي سيتعين على ArcGIS تحليلها (سيتجاهل NoData تلقائيًا). على الرغم من أن المدخرات الحسابية ليست كبيرة بالنسبة إلى تعبير جبر الخريطة الذي سنستخدمه لتقييم ملاءمة الطاقة الشمسية ، بدقة أعلى (أعمدة صفوف أكثر) أو مع طبقات بيانات أكثر (إذا قمنا بتضمين استخدام الأراضي ، والمسافات من المدن الرئيسية ، إلخ) سيكون إجراء "تقليل البيانات" هذا مهمًا.

الخطوة 1.3 - اضبط نظام الإحداثيات وقم بتصدير مجموعة بيانات الارتفاع النهائية

في نافذة ArcMap ، انتقل إلى عرض - & gt خصائص إطار البيانات ، وتأكد من ضبط نظام الإحداثيات الجغرافية على WGS 1984.

انقر بزر الماوس الأيمن على طبقة "إعادة تصنيف gtopo30res2" وافعل البيانات - & gt تصدير البيانات.

في مربع الحوار تصدير البيانات النقطية ، اضبط المرجع المكاني لإطار البيانات (الحالي) ، اضبط حقل الموقع على lab5_data (انقر فوق زر المجلد واحصل عليه حتى تتمكن من رؤية مجلد lab5_data ، وقم بتمييزه وانقر فوق إضافة). اضبط اسم شبكة الإخراج على "ارتفاع" (انظر أدناه).

انقر فوق "لا" عند سؤالك عما إذا كنت تريد إضافته إلى تخطيط ArcMap ، سنقوم بإنشاء خريطة جديدة لمجموعة البيانات هذه باستخدام أحد المجموعات الأخرى كقالب.

الخطوة 1.4 - ارسم خريطة للتضاريس العالمية

كما هو الحال مع طبقات البيانات الأخرى (TOA و Cloudiness) ، أود أن تقوم بعمل خريطة باستخدام شبكة الارتفاع التي أنشأتها للتو. أسهل طريقة للقيام بذلك هي كما فعلت من قبل. افتح أحد تخطيطات الخريطة المكتملة ، toa_map.mdx أو cloud_mean_map.mdx ، وافعل File - & gt Save As وقم بتسميته "height _map". احذف وسيلة الإيضاح القديمة ، وأضف شبكة الارتفاع التي أنشأتها للتو.

يختلف الارتفاع عن طبقتي البيانات الأخريين اللتين أنشأناهما حتى الآن. الارتفاع ، على الرغم من أنه من الناحية الفنية "مستمر" ، إلا أننا في الواقع لا نفكر فيه على هذا النحو. عندما ترى الطبوغرافيا على الخريطة ، فأنت معتاد على أن تكون قادرًا على تصور الأبعاد بطريقة ما. هناك عدد من تقنيات رسم الخرائط لتمثيل الطبوغرافيا ، وسنعالج ذلك في معمل 6. بالنسبة لهذه الخريطة ، أريدك ببساطة أن تجرب تمثيلات مرئية مختلفة لمجموعة بيانات الارتفاع باستخدام خيارات الترميز في ArcMap.

انقر بزر الماوس الأيمن على مجموعة بيانات الارتفاع في تخطيط الخريطة الذي أنشأته للتو ، وانتقل إلى الخصائص - & gt Symbology. جرب التصنيف والتمدد. سوف تتعلم المزيد عن Classify لاحقًا عندما نغطي تصنيف البيانات ، في الوقت الحالي فقط اصنع شيئًا يبدو لطيفًا بالنسبة لك وتعتقد أنه يمثل التضاريس العالمية جيدًا.

الخطوة 2 - شبكة السكان

تعد البيئة المادية (الإشعاع الوارد والغطاء السحابي والتضاريس) مكونًا واحدًا ، ولكن من أجل إنشاء خريطة لمدى ملاءمة الطاقة الشمسية ، نحتاج إلى تضمين العنصر البشري بطريقة ما. العنصر البشري الأساسي لهذه المشكلة هو السكان ، حيث يعيش الناس.يمكننا تضمين مؤشرات اجتماعية واقتصادية أخرى لدول / دول / مناطق مختلفة ، ولكن من أجل دراستنا على المستوى العالمي ، كل ما نريد تحقيقه هو تحديد المجالات لدراسات ملاءمة أكثر تفصيلاً.

يعد موقع SEDAC الإلكتروني مصدرًا رائعًا للبيانات الاجتماعية والاقتصادية. كما أنها توفر بيانات الكثافة السكانية العالمية الشبكية (Gridded Population of the World GPW v3: Future Estimates، 2015). لقد قمت بتنزيل البيانات بالفعل لأن نص جافا الذي تشغله هذه الصفحة في بعض الأحيان لا يعمل بشكل صحيح ويمكن أن يسبب مشاكل في إعدادات أمان Internet Explorer (ولكنه يعمل بشكل جيد مع Mozilla Firefox).

الخطوة 2.1 - تنزيل بيانات السكان العالمية

باستخدام Windows Explorer ، انتقل إلى مجلد lab5 وأنشئ مجلدًا جديدًا يسمى "pop"

انقر بزر الماوس الأيمن هنا [ gl_gpwv3_pdens_15_bil_25.zip ] واختر حفظ الهدف باسم. احفظ هذا الملف المضغوط في مجلد البوب ​​الذي قمت بإنشائه.

قم بفك ضغط الملفات الأربعة التي يحتوي عليها (glds15ag_beta1.bil و glds15ag_beta1.hdr و glds15ag_beta1.blw و glds15ag_beta1.stx) إلى المجلد pop الذي أنشأته للتو. سيستغرق هذا بعض الوقت ، إنه ملف كبير. كن صبورا.

بمجرد الانتهاء من الملفات ، يتم استخراج إغلاق WinZip وإلقاء نظرة على الملفات الموجودة في مجلد pop. (انظر كتابة المعمل 5.3)

الخطوة 2.1.1 - انظر إلى ملف البيانات ورأسه

مجموعة البيانات النقطية هذه قريبة من حد ما يمكن لـ ArcGIS التعامل معه وما يمكن لنظام التشغيل Windows التعامل معه بكفاءة. أيضًا ، هذه البيانات 32 بت. هذا يعني أن كلاً من نطاق القيم الممكنة وحجم ملف البيانات ضخم. ليست هناك حاجة على الإطلاق لتمثيل بيانات الكثافة السكانية بقيم 32 بت ، ولكن هذا ما لدينا.

لقد أنشأت ملف الرأس من أجلك حتى لا تضطر إلى الخوض في الفوضى التي تسمى "البيانات الوصفية القياسية لـ FGDC" للعثور على جميع المعلمات ، وقد أضفت أيضًا ملفًا يسمى "ملف الإحصائيات" يحتوي على .stx وملف آخر يلخص معلمات رسم الشبكة. يتم استخدام هذين الملفين بواسطة ArcGIS لقراءة ملف البيانات بشكل أكثر كفاءة ، وهما يحتويان على الحد الأدنى / الحد الأقصى وإحصائيات التلخيص الأخرى. يعد ملف .stx ضروريًا لتحميل الشبكات الكبيرة بشكل صحيح ، مع شبكات أصغر حجمًا (مثل السحابة الشهرية) يمكن لـ ArcGIS حساب هذه القيم بكفاءة.

أريدك أن تنظر في دقة مجموعة البيانات هذه (كل من المدى وحجم البكسل) ، بالإضافة إلى حجم الملف. افتح ملف الرأس (glds15ag_beta1.hdr) الذي تم فك ضغطه باستخدام ملف .bil.

الوحدات المكانية لمجموعة البيانات هذه عبارة عن درجات عشرية ، فما حجم البكسل (بالدرجات) إذا كان 0.0417 × 0.0417 درجة عشرية؟ كم عدد وحدات البكسل الموجودة في مجموعة البيانات هذه؟ (انظر كتابة المعمل 5.3)

الخطوة 2.1.2 - قم بتحميل ملف bil وقم بتعيين الإسقاط

أضف glds15ag_beta1.bil إلى تخطيط ArcMap فارغ ، يمكنك القيام بذلك باستخدام زر إضافة بيانات أو سحبها إلى ArcMap من مستكشف Windows.

إذا طالبك ArcMap باستخدام Pyramid Layers ، فانقر فوق لا. انتقل إلى عرض - & gt Data Frame Properties وقم بتعيينه على WGS 1984.

يصعب اكتشاف الأخطاء في مجموعات البيانات مثل هذه. مثل قيم بيانات GTOPO30 ، تحتوي هذه البيانات على قيم يمكننا التفكير فيها من حيث القيمة الحقيقية (نوعًا ما). يعد الارتفاع أكثر سهولة من الكثافة السكانية بالتأكيد ، لكن لا يزال بإمكاننا التفكير فيه من منظور واقعي.

الخطوة 2.2 - انظر إلى قيم البيانات باستخدام أداة التعريف

قيم البيانات في glds15ag_beta1.bil هي الكثافة السكانية (الأشخاص لكل كيلومتر مربع). هل يمكن أن يكون هناك أكثر من 100000 شخص يعيشون في الكيلومتر المربع الواحد؟ لا ، ليس حقًا ، ولكن مجموعة البيانات هذه هي نتيجة تقنية النمذجة الإحصائية المعقدة (الاستيفاء pycnophylactic) وتستند إلى الاستقراء من معدلات النمو السابقة.

في ArcMap ، قم بالتكبير حتى تظهر القاهرة ، مصر في نافذة الخريطة. استخدم أداة Identify للنقر والحصول على فكرة عن نطاق قيم البيانات. في لقطة الشاشة أدناه ، حددت بكسلًا يُتوقع أن يكون له كثافة سكانية تزيد عن 100000 شخص لكل كيلومتر مربع بحلول عام 2015. صحيح أن القاهرة هي أكثر المدن كثافة سكانية في العالم ، ولكن هذه القيمة بعيدة جدًا عن التناسب بالنسبة للمناطق الحضرية الأخرى المكتظة بالسكان (ربما بسبب الطريقة التي تم بها استقراء معدلات النمو).

كمرجع هنا توجد صور الأقمار الصناعية MODIS لهذه المنطقة. تم الحصول على هذه الصورة بواسطة أحد قمر مراقبة الأرض التابع لناسا (EOS) المسمى Terra في 2/2/2003.

عندما تقوم بالنقر في جميع أنحاء القاهرة ، وتحاول التفكير في مدى سوء وجودها خلال عقد من الزمان ، قم بإخفاء ملف .bil إلى GRID. (انظر كتابة المعمل 5.3)

الخطوة 2.3 - تحويل bil إلى GRID

لتحويل ملف .bil إلى GRID ، ابدأ Toolbox وانتقل إلى أدوات التحويل - & gt To Raster - & gt Raster To Other Format (متعددة).

في مربع الحوار النقطي إلى تنسيق آخر (متعدد) ، قم بتعيين أجهزة توجيه الإدخال إلى ملف .bil ، وقم بتعيين مساحة عمل الإخراج لتكون المجلد المنبثق ، وتنسيق البيانات النقطية كـ GRID. انقر فوق موافق.

أضف شبكة pop2015 إلى ArcMap وتخلص من ملف .bil (انقر بزر الماوس الأيمن على glds15ag_beta1.bil في ArcMap واختر إزالة).

الخطوة 2.4 - استخرج وحدات البكسل التي تغطي أكثر المناطق كثافة سكانية في العالم

يسمح تنسيق البيانات النقطية بمعالجة سريعة ("النقطية أسرع") ، لذا فإن البحث من خلال 3432 × 8640 بكسل هو إجراء سريع نسبيًا.

انتقل إلى Spatial Analyst - & gt Raster Calculator لتكوين تعبير جبر للخريطة يقول ، "أنشئ شبكة بها جميع وحدات البكسل في pop2015 بقيمة أقل من 5000" (انظر أدناه).

سينشئ هذا التعبير شبكة جديدة بحيث تكون جميع وحدات البكسل إما 0 (خطأ) و 1 (صواب). ستختبر حاسبة البيانات النقطية قيمة كل بكسل وتحدد ما إذا كانت إما أقل من 5000 ، وفي هذه الحالة تكون صحيحة (1) ، أو إذا كانت أكبر من أو تساوي 5000 ، وفي هذه الحالة تكون خطأ (0).

ستتم إضافة الشبكة الجديدة (mask_gr5k) تلقائيًا إلى ArcMap ، لكنها تكتب في مجلد Windows المؤقت (C: Documents and Settings user Local Settings Temp). لعمل نسخة من هذه الشبكة ، انتقل إلى Data - & gt Export data. أضف الشبكة التي تم تصديرها حديثًا إلى ArcMap ، وقم بإزالة الشبكة القديمة. (انظر كتابة المعمل 5.3)

انقر بزر الماوس الأيمن على الشبكة (mask_gr5k) واختر خصائص ، وانتقل إلى علامة التبويب Symbology وقم بتغيير الأصفار إلى اللون الأحمر (البكسلات ذات القيمة أو تساوي 5000) واضبط 1s على أجوف حتى تتمكن من رؤية الطبقة تحته. يجب أن تكون وحدات البكسل الحمراء mask_gr5k الآن أعلى pop2015.

الخطوة 2.4.1 - فحص الكثافة السكانية العالمية "النقاط الساخنة"

تُظهر لقطة الشاشة أدناه بعض التجمعات الحضرية الضخمة مع وجود مربعات حمراء حولها. يجب أن تكون بعض هذه المناطق مألوفة لك من خلال دراساتك المكثفة لجغرافيا العالم. على الأقل يجب أن تكون على دراية بنصف الكرة الغربي (واشنطن - بالتيمور ، ولوس أنجلوس ، وسافونج ، ومكسيكو سيتي) ، فهناك أيضًا مستطيل أحمر حول الصين. إذا لم تكن على دراية بالمدن العظيمة في العالم ، فأضف ملف أشكال المدن. يمكن العثور على ملف الشكل هذا ، بالإضافة إلى العديد من الملفات الأخرى ، في المجلد حيث يخزن ArcGIS مجموعات البيانات التي يستخدمها لقوالب خريطة العالم (C: Program Files ArcGIS Bin TemplateData World). لقد قمت أيضًا بتضمينه مع lab5_data.zip في حالة عدم تمكنك من الوصول إلى هذا المجلد.

لا يوجد سوى حوالي 4600 بكسل من مجموعة البيانات بأكملها التي تلبي معيار & gt = 5000 ، ومعظمها في الصين. على الرغم من أن مجموعة البيانات هذه عبارة عن تنبؤ بنموذج إحصائي لعقد من الآن ، إلا أنه من الصعب بالفعل فهم الكثافة السكانية في الصين وفقًا لمستويات المعيشة لدينا.

الآن بعد أن تعرفت على مجموعة البيانات قليلاً ، سنقوم بتبسيطها قليلاً عن طريق إزالة هذه القيم المتطرفة.

الخطوة 2.4.2 - إخفاء وحدات البكسل الخارجية

من أجل "إصلاح" قيم البكسل في مجموعة البيانات هذه ، سنقوم بإنشاء سلسلة من الأقنعة الثنائية من وحدات البكسل بقيمة 0 & lt & lt 5000.

ابدأ حاسبة البيانات النقطية مرة أخرى ، وقم بعمل تعبير يقول ، "قم بإنشاء شبكة جديدة بها جميع وحدات البكسل في pop2015 التي تقل عن 5000 وأكبر من 0".

بعد النقر فوق تقييم الشبكة الجديدة ، ستتم إضافتها تلقائيًا إلى ArcMap وكما كان من قبل أن تتم كتابتها في مجلد Windows temp ، للاحتفاظ بنسخة ، انقر بزر الماوس الأيمن وافعل البيانات - & gt تصدير البيانات ثم قم بإزالة القديم. حرك mask_gr5k فوق الجزء العلوي من mask_grid وقم بالتكبير إلى القاهرة حيث لاحظنا مجموعة البكسل عالية القيمة بشكل لا يصدق من قبل.

إذا قمت بتحديد وإلغاء تحديد شبكة mask_gr5k داخل وخارج الشبكة ، فسترى أن هذه البكسلات هي الآن 0 في mask_grid. احصل على أداة التعريف وانقر على رقعة البكسل التي قمنا بإخفائها باستخدام تعبير جبر الخريطة ، واضبط حقل الطبقة في مربع الحوار تحديد ليكون mask_grid. قيمة كل هذه البكسلات في mask_grid (تظهر باللون الأحمر في لقطة الشاشة أدناه) هي الآن 0.

الخطوة 2.4.3 - قم بتطبيق mask_grid على pop2015

انتقل إلى Spatial Analyst - & gt Raster Calculator وقم بعمل تعبير سينشئ شبكة جديدة بضرب شبكة pop2015 الأصلية في mask_grid. ستغير جميع وحدات البكسل التي لها قيمة 0 جميع وحدات البكسل نفسها في pop2015 إلى 0.

ستتم إضافة الشبكة الجديدة ، "pop2015_new" في المثال أعلاه إلى ArcMap تلقائيًا.

الخطوة 2.5 - انظر إلى الشبكة المقنعة

لنلقي نظرة على مكان آخر أقرب إلى المنزل مأهول بالسكان. قم بالتكبير إلى أقصى حد وتكبير منطقة واشنطن بالتيمور (كما هو موضح في المستطيل الأحمر أدناه).

الصورة أدناه توضح هذه المنطقة من الفضاء. تم الحصول عليها ليلاً من محطة الفضاء الدولية في يناير 2003. المنظر مائل يشير إلى الغرب ، ويظهر المنطقة الحضرية الممتدة من الجدار إلى الجدار وهي نيويورك ولونغ آيلاند.

لدينا مشكلة الآن ، وإن كانت مشكلة من صنع الذات. حرك طبقة mask_gr5k لأعلى بحيث تكون أعلى pop2015_new. احصل على أداة التعريف وقم بتعيين حقل الطبقات على pop2015_new. انقر فوق تلك النقطة الحمراء الكبيرة التي هي New York، Long Is (كما هو موضح في لقطة الشاشة أدناه). وحدات البكسل في هذه المنطقة لها الآن قيمة 0 ، فلنصلح ذلك.

الخطوة 2.5.1 - املأ وحدات البكسل المقنعة

تحتوي شبكة mask_gr5k على جميع وحدات البكسل من شبكة كثافة السكان الأصلية المعينة على 0 والتي لم تكن 5000 على الأقل ، وجميع وحدات البكسل ذات القيمة الأكبر من 5000 مضبوطة على 1.

سنقوم الآن بإضافة القيم من mask_gr5k مرة أخرى لملء جميع وحدات البكسل التي قمنا بتعيينها إلى 0 من قبل ، لكننا سنجعلها جميعًا 5000. للقيام بذلك أولاً ، سنقوم بإعادة التصنيف على mask_gr5k ونجعل كل وحدات البكسل مع 0 ثانية في البكسل بقيمة 5000.

انتقل إلى Spatial Analyst - & gt Reclassify ، واضبط Input raster على mask_gr5k ، وقم بتغيير القيمة الجديدة إلى اليمين من 0 إلى 5000 وقم بتغيير القيمة الجديدة إلى يمين 1 إلى 0. انقر فوق موافق ، ستتم إضافة النتائج إلى ArcMap تلقائيًا ويسمى "إعادة تصنيف mask_gr5k"

انتقل إلى محلل مكاني - & gt Raster Calculator. قم بعمل تعبير جبر للخريطة يقول ، "أنشئ شبكة جديدة تسمى pop2015_fix عن طريق إضافة جميع قيم وحدات البكسل في Reclass of mask_gr5k إلى تلك الموجودة في pop2015_new"

يجب إضافة الشبكة الجديدة ، "pop2015_fix" ، إلى ArcMap تلقائيًا. تحقق للتأكد من أنه يعمل عن طريق النقر باستخدام أداة تحديد الهوية على blob نيويورك ، لونغ آيلاند. يجب أن ترجع الآن 5000.

أوشكت على الانتهاء ، هذه الخطوة الأخيرة هي صنع قناع يعيد تعيين جميع وحدات البكسل 0 إلى NoData.

الخطوة 2.6 - إخفاء 0s باستخدام NoData

انتقل إلى Spatial Analyst - & gt Raster Calculator ، وقم بعمل تعبير جبر للخريطة يقول ، "أنشئ شبكة جديدة تسمى mask_0s مع جميع وحدات البكسل التي تقل عن 1 (0) في pop2015_new".

قم بتسمية القناع الجديد "mask_0s" واستخدم شبكة الإدخال "pop2015_يصلح، & lt 1 للحصول على 0.

استخدم محلل مكاني - & gt إعادة التصنيف لتعديل قيمة mask_0s بكسل. ضع 1 في عمود القيم الجديدة على يمين 0 في عمود القيم القديمة ، واكتب NoData بجوار الرقم 1 في عمود القيم القديمة. انقر فوق "موافق" وستتم إضافة الشبكة المعاد تصنيفها ("إعادة تصنيف mask_0s") إلى ArcMap تلقائيًا.

محلل مكاني - & حاسبة المسح النقطي. قم بعمل تعبير جبر للخريطة يقول ، "أنشئ شبكة جديدة تسمى pop2015_final بضرب pop2015_fix في Reclass of mask_0s"

انقر بزر الماوس الأيمن فوق إعادة تصنيف pop2015_final وقم بالبيانات - & gt Export Data.

في مربع الحوار تصدير البيانات النقطية ، اضبطه لاستخدام الإسقاط الحالي ، قم بتعيين مجلد الإخراج ليكون lab5_data، وتسمية الشبكة النهائية "pop2015". انقر فوق حفظ ، وانقر فوق لا عند سؤالك عما إذا كنت تريد إضافته إلى الخريطة. سنقوم بعمل خريطة أخرى باستخدام مجموعة البيانات هذه التي أنشأتها للتو.

بمجرد تصدير شبكة الكثافة السكانية العالمية إلى مجلد البيانات الرئيسي (lab5_data). أغلق ArcMap ونظف الفوضى.

الخطوة 2.8 - ارسم خريطة للكثافة السكانية العالمية

شبكة الكثافة السكانية العالمية التي أنشأتها للتو هي مجموعة البيانات النقطية الأكثر تعقيدًا والتي سيكون لدينا فرصة للعمل مع هذا الربع. قيم البيانات هي النسبة (الناس / المنطقة) وتم اشتقاقها باستخدام معدلات النمو المستقرأة وتم تقديرها على مساحة باستخدام تقنية الاستيفاء المعقدة. في الأساس ، يجب أن تعكس هذه الخريطة العمل الذي تم القيام به فيها.

كما فعلت من قبل ، افتح أحد تخطيطات الخرائط الأخرى وقم بحفظ باسم. احفظ تخطيط الخريطة الجديد. هذا سيجعل جميع خرائطك الأربع النهائية متسقة: نفس الخط ، سهم الشمال ، projeciton ، graticule ، موضع الأسطورة وما إلى ذلك. إذا كانت جميع خرائطك مختلفة ، أريدك أن تغير هذا ، اختر تنسيق تخطيط واحدًا تريده (نمط خريطة "التوقيع" الخاص بك) والتزم به لجميع معهم. سيكون Lab 5.4 هو المكان الذي نقوم فيه بإجراء التحليل باستخدام البيانات التي أنشأناها وننتج خرائطنا النهائية ، وسنقوم أيضًا بإنشاء صفحة ويب تصف كل طبقة بيانات استخدمناها ، ومعالجات البيانات الأساسية ونتائجنا النهائية. من المهم أن تكون متسقًا بين كل خريطة.

بالنسبة لخريطة الكثافة السكانية العالمية ، أضف ملف أشكال المقاطعة في الخلفية ، وكل الأشكال pop2015 أعلىها. استخدم مصنف لإضافة رمز اللون. بالنسبة للخريطة أدناه ، استخدمت Quantiles مع 8 فئات (لكنني حذفت اللون الأول لأنه كان قريبًا جدًا من الناحية البصرية للتمييز عن التالي). هذه هي فرصتك لكسب "رخصة رسم السيارة".

في مستكشف Windows ، انتقل إلى C: Documents and Settings user Local Settings Temp. يجب عليك تغيير إعدادات مستكشف Windows للسماح لك برؤية هذا المجلد ، وأحيانًا يكون "مجلدًا مخفيًا". لماذا لا اعرف. لتتمكن من رؤيتها ، انتقل إلى Tools - & gt Folder Options ، وانقر فوق علامة التبويب عرض ، ثم انقر فوق بجوار "إظهار الملفات والمجلدات المخفية" ، ثم انقر فوق تطبيق (تجاهل أي رسائل تحذير ، إن وجدت). ثم انقر فوق الزر "تطبيق على كافة المجلدات" ، وانقر فوق "موافق".

انتقل الآن إلى C: Documents and Settings user Local Settings Temp

سترى في هذا المجلد جميع أنواع فضلات ArcGIS. يمكنك حذف كل هذه الملفات ، في بعض الأحيان يمكن أن تتسبب هذه الملفات في حدوث صداع عندما تعمل بشكل متبادل من خلال مشكلة لأنها تختلط مع ملفات أخرى. من الأفضل أن تحافظ على سفينة نظيفة.

في مستكشف Windows ، انتقل إلى C: Workspace lab5 pop ، في هذا المجلد تخلص من ملف glds15ag_beta1.bil الأصلي وجميع الملفات المرتبطة به. هذا ما يجب عليك فعله ، ملف bil هذا كبير جدًا ولا قيمة له. لدينا ما نحتاجه في lab5_data. بعد حذف ملف .bil ، اصعد مستوى واحدًا حتى تتمكن من رؤية مجلد pop ، انقر بزر الماوس الأيمن فوقه واختر Add to Zip. وضغط المجلد بالكامل ، أطلق عليه اسم "lab5.3archive.zip"

بعد عمل نسخة احتياطية من مجلد pop باستخدام WinZip ، احذف مجلد pop. كل ما تبقى هو مجلد البيانات الرئيسي وأربعة ملفات مضغوطة.

التسليمات للمختبر 5.3 (التضاريس العالمية ، الكثافة السكانية)

خريطة التضاريس. سنقوم بعمل خريطة للكثافة السكانية بعد أن نناقش تصنيف البيانات الأسبوع المقبل في محاضرة.


التعامل مع قيم NoData في Arcgis - نظم المعلومات الجغرافية

تطوير رموز ArcMap المخصصة باستخدام طبقات المجموعة وملفات الأنماط تطوير رموز ArcMap المخصصة باستخدام طبقات المجموعة وملفات الأنماط

جيفري بالدوين ، مارك دوديتش

الملخص: ميزة قوية جدًا لـ ArcMap هي القدرة على الحفاظ على معايير رسم الخرائط من خلال تطوير الرموز المخصصة. يجلب ظهور ArcGIS 8.x إمكانات جديدة لتعيين الإنتاج من خلال تقديم الميزات التي يحتاجها كل مستخدم للتعرف عليها: طبقات المجموعة وملفات الأنماط. تناقش هذه الورقة كيفية استخدام ملفات طبقة المجموعة لإنشاء رموز خريطة مخصصة بحيث يتم عرض الخرائط بأي مقياس تلقائيًا بترميز المعالم المناسب. تتناول هذه الورقة أيضًا كيفية إنشاء ملفات الأنماط وتنفيذها. سيتم وصف منهجية إنتاج الخرائط الجديدة من AAA's TourBook لتوضيح كيفية تنفيذ هذه التقنيات بنجاح.

قدمت AAA (جمعية السيارات الأمريكية) خدمات عالية الجودة متعلقة بالسفر ، وتعليمًا للسلامة على الطرق ، وخدمات مالية ، ومجموعة متنوعة من المنتجات للجمهور المتنقل لأكثر من مائة عام. تخدم AAA اليوم أكثر من خمسة وأربعين مليون عضو في 1123 مكتبًا في جميع أنحاء الولايات المتحدة وكندا. في صميم الخدمات المتعلقة بالسفر في AAA ، توجد مجموعة متنوعة من منشورات الخرائط التي تتراوح في نطاق واسع من خرائط المدينة شديدة التفصيل إلى الخرائط الإقليمية المستخدمة لتخطيط السفر. بالإضافة إلى ذلك ، تنتج AAA 24 دليلًا من كتاب الرحلات السياحية التي تحتوي على أكثر من 600 خريطة توفر معلومات مفصلة عن مناطق الجذب السياحي وأماكن الإقامة والمطاعم في جميع أنحاء أمريكا الشمالية. بالنسبة لطبعة عام 2001 ، نشرت AAA أكثر من 28 مليون دليل TourBook.

يصف محور هذه الورقة انتقال خرائط "كتاب الرحلات" إلى نظام المعلومات الجغرافية. كما تتناول ، بشكل أكثر تحديدًا ، كيف طورت AAA طرقًا فعالة لإنتاج رسم الخرائط وتنفيذ ترميز سلسلة الخرائط باستخدام ArcGIS 8.x.

قاعدة بيانات GIS الخاصة بـ AAA والانتقال إلى ArcGIS

تم تطوير نظام المعلومات الجغرافية الخاص بـ AAA في البداية على منصة Unix ArcInfo 7.x باستخدام SDE لـ Informix. كان الهدف هو بناء نظام GIS ذكي على مستوى المؤسسة باستخدام قاعدة بيانات رئيسية سلسة على مستوى الدولة. ستدعم قاعدة البيانات هذه إنتاج الخرائط الورقية والمنتجات الإلكترونية المتعلقة بالسفر.

حاليًا ، تدير AAA قاعدة بيانات GIS الرئيسية الخاصة بها باستخدام ArcSDE 8.x من Esri الخاص بـ Oracle. بالإضافة إلى قاعدة البيانات الرئيسية ، يتم أيضًا تخزين "طبقات المنتج" الفردية لرسم الخرائط في ArcSDE. باستخدام ArcSDE ، يمكننا إما إجراء تسلسل لتغييرات العالم الحقيقي من قاعدة البيانات الرئيسية مباشرةً إلى أي طبقة منتج ، أو إجراء تغييرات على رسم الخرائط للمنتج فقط لتلائم طلبات العملاء المحددة. على الرغم من أن منصة UNIX ArcInfo 7.x قد سمحت لنا بترحيل خطوط إنتاج خرائط المدينة والجوار والولاية الخاصة بنا بنجاح إلى بيئة نظم المعلومات الجغرافية ، إلا أن AAA تبحث باستمرار عن كيفية استخدام نظم المعلومات الجغرافية لتحسين الكفاءة في تطوير قاعدة البيانات وإنتاج الخرائط.

عندما طورت Esri لأول مرة تقنية ArcGIS ، رحبت AAA بفرصة أن تصبح موقعًا تجريبيًا لـ Esri. كان الهدف هو فحص التطبيقات الجديدة ومعرفة كيف يمكنها تعزيز عملية إنتاج خرائط AAA. لم تكن بعض جهودنا المبكرة ناجحة جدًا حيث كان البرنامج في المراحل الأولى من التطوير.سمح الإصدار 8.1 من ArcGIS لـ AAA بالمضي قدمًا في اختبار ترحيل نظام إنتاج الخرائط TourBook إلى هذا النظام الأساسي. كانت مزايا هذا النهج:

TourBook - إنتاج الخرائط باستخدام ArcGIS

كانت إحدى القضايا الرئيسية التي كان علينا معالجتها هي التعميم ، أو الحاجة إلى استخراج ميزات الخريطة المختلفة من قاعدة البيانات الرئيسية لخرائط TourBook بمقاييس مختلفة. قررنا تعديل كود استخراج AML الذي كان موجودًا بالفعل لمنتجات الخرائط الورقية. على الرغم من إدراكنا لقدرة ArcMap على تقييد رؤية المعالم من خلال استخدام تعبيرات SQL ، فقد تم اتخاذ قرار العمل باستخدام طريقة مثبتة ومؤكدة لاستخراج البيانات الأولية. لمزيد من المعلومات حول تقنيات التعميم الخاصة بـ AAA ، يرجى الرجوع إلى قسم المرجع في هذه الورقة.

كنظرة عامة ، فيما يلي الخطوات المطلوبة لتطوير نظام إنتاج الخرائط "TourBook" في ArcGIS 8.x:

طبقات المجموعة وكتاب الرحلات - مواصفات الخريطة

في ArcGIS ، تُعرض المعلومات الجغرافية في ArcMap على هيئة طبقات. تمثل كل طبقة فئة من المعالم مثل الطرق السريعة أو الصرف الصحي أو نقاط الاهتمام وتتضمن الترميز والعرض والتسمية ومعلومات الاستعلام. طبقات المجموعة هي مجموعة من الطبقات التي يتم تمثيلها كإدخال فردي في جدول المحتويات في ArcMap.

قبل أن تبدأ عملية بناء طبقات المجموعة ، يجب تطوير مواصفات الخريطة بعناية. تتمثل إحدى المهام الأولى في إنشاء مواصفات الخريطة في TourBook في تحديد المتطلبات من خلال التقييم الدقيق لأنواع الخرائط المختلفة. يوجد أدناه مجموعة من الرسوم البيانية التي تمثل عينة صغيرة من الخرائط المختلفة المعروضة في AAA TourBook

الشكل 1.1 - 1.6: أمثلة على TourBook - الخرائط

الشكل 1.1: بوسطن - جولة مشي على الأقدام في درب الحرية

الشكل 1.2: خريطة معلم الجذب سالم

الشكل 1.3: خريطة حديقة جيتيسبيرغ الوطنية العسكرية

الشكل 1.4: وسط مدينة بيتسبرغ الإكتشاف الخريطة

الشكل 1.5: خريطة اتجاه نيو جيرسي

الشكل 1.6: ماين نيو هامبشاير وفيرمونت خريطة مسافة القيادة

توضح هذه المخططات مجموعة متنوعة من الميزات التي يجب أخذها في الاعتبار لكل نوع خريطة. تتميز الخرائط واسعة النطاق مثل خريطة Boston-Freedom Trail Walking Tour في الشكل 1.1 وخريطة وسط مدينة بيتسبرغ الإكتشاف في الشكل 1.4 ببصمات المباني التفصيلية والطرق المغطاة. تتميز الخرائط صغيرة الحجم مثل خريطة اتجاه نيوجيرسي في الشكل 1.5 بشبكة طرق شديدة العمومية. بالنسبة لخريطة مسافة القيادة في الشكل 1.6 ، تشير الخطوط المستقيمة بين المدن بوضوح إلى أن الغرض من الخريطة يركز على تخطيط الرحلة.

إن عملية تقييم نطاقات المقاييس ليست فقط عاملاً رئيسياً في كيفية بناء المواصفات ، ولكنها توفر أيضًا أساسًا متينًا لإنشاء منطق الاستخراج. يوضح الشكل 2 العلاقة بين أنواع خرائط TourBook الموضحة في الأشكال 1.1-1.6 وبين 14 نطاقًا مختلفًا للمقياس قمنا بتطويرها لـ AAA GIS. يشار إلى المقاييس بأرقام تتراوح من أكبر مقياس (1) إلى أصغر مقياس (14). على سبيل المثال ، يمثل مقياس المستوى 1 أي خريطة بمقياس أكبر من 1: 15000 مقياس المستوى 4 هو أي خريطة بين 1: 50000 و 1: 125000 ، ومستوى المقياس 14 هو أي خريطة بمقياس أصغر من 1: 7600000.

الشكل 2: TourBook - الخرائط ونطاقات المقياس

يعد فهم العلاقة بين نوع الخريطة والمقياس هو العامل الأكثر أهمية في بناء مواصفات الخريطة وفي النهاية تحديد كيفية تنظيم طبقات المجموعة في ArcMap. بينما تختلف خرائط TourBook بشكل كبير في المحتوى ، فقد قررنا أن أفضل نهج هو تقييم مواصفاتنا وفقًا للمقياس. يعتبر تصنيف الطريق مثالًا ممتازًا على هذا المفهوم.

في AAA GIS ، يتم تصنيف الطرق بناءً على السمة "FEAT_CODE". يعد FEAT_CODE خاصية مادية ووظيفية لعنصر طريق. يحتوي الشكل 3 أدناه على FEAT_CODES 33-39 ، والتي تم تصنيفها كطرق ممهدة غير مقسمة. تشتمل FEAT_CODES 33-35 بشكل عام على وظائف شريانية أساسية وتمثل الطرق التي تربط المدن أو الطرق التي تسمح بعدد كبير من حركة المرور. تشتمل FEAT_CODES 36-39 بشكل عام على وظائف شريانية ثانوية وعلى الأرجح ستكون طرقًا تصل بين الأحياء ، مما يسمح بأحجام معتدلة من حركة المرور.

كما ترى في الشكل 3 ، كلما أصبح مقياس الخريطة أصغر ، تصبح معايير الطريق للوصول إلى المستوى الثانوي أو الأساسي أكثر صرامة. الشكل 3: المقطع العرضي لنظام تصنيف الطرق - FEAT_CODES 33-39

بالنسبة لخرائط المقياس الأكبر ، يتم تمثيل جميع الطرق بما في ذلك الطرق غير المقسمة على أنها ميزات طريق مزدوجة الخطوط أو مغطاة.

بعد مراجعة شاملة لمواصفات الخريطة الموجودة في TourBook ، وجدنا أن العديد من ميزات المنطقة والخط والنقاط مثل الحدائق والبحيرات والسكك الحديدية ونقاط الاهتمام لها نفس الرموز على الرغم من الاختلافات الكبيرة في الحجم. ومع ذلك ، عندما نظرنا في ترميز الطريق ، أصبح من الواضح أن أهمية الميزة (الأحمر للأساسي ، والأسود للثانوي ، والرمادي للمحلي) كانت تعتمد على مقياس الخريطة ، وبالتالي ، ستحدد عدد ملفات طبقة المجموعة التي كان لابد من البناء.

في قسم بعنوان إنشاء الرموز وتطبيق طبقات المجموعة ، سيكون هناك المزيد من التفاصيل حول كيفية تخزين طبقات المجموعة لخصائص العرض وكيف يمكن استخدامها بشكل فعال في ArcMap لرسم خرائط الإنتاج.

ملفات النمط وكتاب الرحلات - مواصفات الخريطة

في ArcMap ، يمكن تخزين معلومات محددة حول خصائص وخصائص النص والرموز وعناصر الخريطة الأخرى في ملف النمط. في بيئة الإنتاج TourBook ، استخدمنا بنجاح أسلوبًا مخصصًا لإبلاغ فريق الإنتاج بالعناصر الرسومية المتاحة وكيفية تطبيقها.

باستخدام Style Manager في ArcMap ، تم إنشاء ملف نمط AAA TourBook الذي يحتوي على جميع العلامات والخطوط والتعبئة والنص التي يتم تطبيقها كرسومات و / أو تعليقات توضيحية على خرائط TourBook الخاصة بنا. من خلال استخدام مربع الحوار Style Manager ، وجدنا أن الرموز وعناصر الخريطة تم إنشاؤها وتعديلها بسهولة. تم تنفيذ كل هذا العمل بدون أي تخصيص لـ ArcMap ، وعلى عكس أوامر تحرير العلامة في ArcInfo 7.x ، كان من السهل جدًا وضعه وتحديثه.

الشكل 4: أمثلة على الرموز التي تم إنشاؤها لخرائط AAA TourBook

يشتمل الإصدار الأخير من ArcGIS 8.2 على أداة تحويل رموز ArcInfo 7.x. بينما لم يكن لدينا الوقت لاختبار البرنامج بالكامل ، وجدنا بعض القيود بعد بعض الجهود الأولية. تنص Esri في الوثائق عبر الإنترنت "البرنامج غير مخصص للاستخدام مع مجموعات الرموز التي تستخدم أنماطًا من خطوط IGL أو Intellifont أو Postscript". نظرًا لأن جميع مجموعات علامات UNIX ArcInfo 7.x هي IGL وقد تم تطوير جميع خطوط النص الخاصة بنا باستخدام Intellifont ، يبدو أن برنامج تحويل الرموز هذا لن يلبي معظم احتياجاتنا. نظرًا لوجود خيارات قليلة في ArcInfo 7.x ، معظم عملاء Esri الذين يستخدمون IGL لمجموعات العلامات أو Intellifont لتطوير خطوط النص سيكتشفون نفس القيد. لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع ، راجع المرجعي في نهاية هذه الورقة.

Fontographer: برنامج إنشاء الخطوط من جهة خارجية

كما تقترح Esri في وثائق ArcGIS ، يمكن إنشاء خطوط TrueType الدقيقة باستخدام برنامج إنشاء خطوط تابع لجهة خارجية. بعد تقييم البرامج المختلفة قررنا ذلك مصمم خطوط ماكروميديا أفضل ما يناسب احتياجاتنا. يسمح البرنامج للمستخدم بإنشاء خطوط تحتوي بسهولة على أحرف يمكن استخدامها في طبقة مجموعة ArcGIS أو ملف نمط. بالإضافة إلى ذلك ، وجدنا أنه يمكن إعادة إنشاء العديد من رموز ArcInfo 7.x الموجودة مسبقًا بسهولة عن طريق إحضارها إلى Fontographer كخلفية ، ثم إعادة ترقيمها كأحرف خط جديدة.

الشكل 5 هو مثال للعملية المستخدمة لاستيراد درع طريق سريع بالولايات المتحدة من مجموعة علامات UNIX ArcInfo 7.x وإعادة إنشائه كحرف TrueType لاستخدامه داخل ملف نمط.

الشكل 5: عملية إنشاء أحرف TrueType في Fontographer

على الرغم من أن دروع الطرق السريعة متاحة بسهولة في مجموعة رموز Esri ، فقد أردنا من منظور رسم الخرائط الاحتفاظ "بالشكل والمظهر" الذي اعتاد عليه أعضاؤنا. يوضح الشكل 6 مثالين للاختلاف بين رموز Esri الافتراضية وما تم إنشاؤه لنظام الإنتاج AAA TourBook باستخدام Fontographer:

الشكل 6: مقارنة رموز Esri مع الرموز المخصصة التي تم إنشاؤها باستخدام Fontographer

إنشاء الترميز وتطبيق طبقات المجموعة

هناك العديد من الطرق لإنشاء رموز مخصصة في ArcMap. تتمثل إحدى الطرق الفعالة في إحضار طبقات بيانات العينة إلى ArcMap بحيث يمكن تقييم الرموز الجديدة بالمقياس المناسب. للبدء ، تتم إضافة دليل في ArcCatalog ويتم نسخ جميع طبقات البيانات التي تتطلب ترميزًا مخصصًا في الدليل. في هذا المثال ، ستتم إضافة طبقة طريق من بيانات العينة في ArcMap. ترسم طبقة الطريق مبدئيًا باستخدام ترميز ArcMap أحادي الخط بمقياس محدد. من خلال فتح خصائص طبقة الطريق ، يمكن تغيير رموز الرسم من الافتراضي إلى الرموز الفريدة بناءً على القيم الموجودة في عمود جدول البيانات الجدولية. في هذه الحالة ، سيتم رسم طبقة طريق AAA TourBook - استنادًا إلى خاصية FEAT_CODE.

الشكل 7: استخدام مربع الحوار Layer Properties لضبط رموز الرسم على سمة

من خلال تحديد كل رمز على حدة ، يمكن تخصيص الخصائص. على سبيل المثال ، بالنقر المزدوج على الخط الأخضر الفاتح بجوار FEAT_CODE 33 أعلاه ، فإن ملف محدد الرمز يفتح مربع الحوار. من خلال النقر على خصائص داخل محدد الرمز مربع ، و محرر خصائص الرمز مفتوح والرمز جاهز للتحرير. الرمز الذي سننشئه باستخدام FEAT_CODE 33 هو طريق مقسم أساسي يتم تمثيله كغلافين باللون الأحمر مع تعبئة بيضاء في المنتصف. يوضح الشكل 8.1- 8.3 الخطوات المطلوبة لإنشاء هذا الرمز.

الشكل 8.1: الخطوات الأولية المتضمنة لإنشاء رموز مخصصة

يجب إضافة جميع طبقات الخريطة إلى طبقة المجموعة وحفظها في ملف طبقة المجموعة. بعد أن يتم تخصيص جميع الطبقات ، فإن الخطوة الأخيرة هي حذف بيانات العينة أو نقلها إلى دليل مختلف. من خلال القيام بذلك ، يتم قطع الارتباط بين ملفات طبقة المجموعة التي تم إنشاؤها في الخطوة 8 والبيانات. هذه خطوة ضرورية لأن ملف طبقة المجموعة الجديد يجب ألا يرتبط بأي مجموعة بيانات مفردة قبل إحضارها إلى ArcMap لإنشاء خريطة جديدة.

تطبيق طبقات المجموعة

في مربع حوار تعليمات ArcGIS ، يقدم Esri مثالاً على سبب فائدة طبقات المجموعة في ArcMap: افترض أن لديك طبقتان على خريطة تمثلان خطوط السكك الحديدية والطرق السريعة. قد تختار تجميع هذه الطبقات معًا وتسمية الطبقة الناتجة وشبكات النقل & quot. اخترنا التفكير في طبقات المجموعة بشكل مختلف حيث تعلمنا المزيد حول كيفية تطبيقها. لقد كان من المتصور أن كل طبقة مجموعة في TourBook ستحتوي على جميع الطبقات الفردية اللازمة لإنشاء خريطة كاملة. الميزة في استخدام هذه الطريقة هي أنه يمكن بسهولة تطبيق رموز المعالم الحديثة على الخريطة في شكل طبقة مجموعة واحدة جديدة.

بناءً على بعض المبادئ التي تم وضعها في طبقات المجموعة وكتاب الرحلات - مواصفات الخريطة في القسم ، تم إنشاء طبقات المجموعة لنظام إنتاج TourBook على أساس المقياس. فيما يلي طبقات المجموعة الخمس الفريدة التي قمنا بتطويرها لترمز إلى بيانات TourBook:

لتطبيق طبقة مجموعة في ArcMap ، تتم إضافة ملف الطبقة باستخدام نفس الإجراء مثل أي مجموعة بيانات أخرى. في هذا المثال ، سنرمز إلى TourBook - بيانات لخريطة وسط مدينة فيلادلفيا. نظرًا لأن مقياس الخريطة أكبر من 1: 25000 ، فقد اخترنا إحضار طبقة Final_1-2:

الشكل 9.1: إضافة طبقة المجموعة إلى مستند الخريطة الفارغ في ArcMap

الشكل 9.3: رسم بيانات الخريطة وفقًا للمعايير المحددة بواسطة خصائص طبقة المجموعة

الشكل 10.3 تتطلب مجموعة مختلفة من الميزات أمر سحب أقل شبكة الطرق

الشكل 10.4 إنشاء استعلام تعريف يحدد الميزات التي تنتمي إلى المجموعة الفرعية

الشكل 10.6 إنشاء استعلام يحدد خصائص التسمية لمجموعة فرعية من الميزات

وصفت هذه الورقة كيف تم إنتاج خرائط TourBook الخاصة بـ AAA بنجاح باستخدام تقنية ArcGIS. وبشكل أكثر تحديدًا ، تناولت كيفية استخدام ملفات طبقات المجموعة لعرض معالم الخريطة تلقائيًا بترميزها المقابل. وصفت الورقة أيضًا كيفية إنشاء ملف نمط واستخدامه ليكون بمثابة مستودع لأنماط التعليقات التوضيحية والرموز.

أثبت الاختبار الذي يتضمن ترحيل خرائط TourBook إلى منصة ArcGIS نجاحًا كبيرًا. على الرغم من أن AAA استثمرت قدرًا كبيرًا من الوقت في إعداد طبقات المجموعة وملفات الأنماط ، إلا أن الجهد يؤتي ثماره حيث اكتسبنا كفاءات كبيرة في إنتاج الخرائط. يستمر إنتاج TourBook في المضي قدمًا مع ArcGIS 8.2 حيث سيتم ترحيل ما يقرب من نصف خرائط TourBook الحالية البالغ عددها 600 إلى بيئة ArcGIS هذا العام.

ومع ذلك ، لا يزال هناك العديد من العقبات للتغلب عليها. على سبيل المثال ، هناك بعض العمليات التي لا تزال تعتمد على نظام Unix ArcInfo 7.x (أي التحديد المسبق للميزات). علاوة على ذلك ، فإن بعض وظائف ArcMap الأصلية تفاعلية للغاية. هناك جهود جارية حاليًا في AAA لزيادة تحسين نظام إنتاج TourBook. أول هذه الجهود هو أتمتة الإجراءات التفاعلية من خلال ArcObjects و Visual Basic. الجهد الثاني هو الترحيل إلى نموذج بيانات قاعدة البيانات الجغرافية للمؤسسة. سيسمح ذلك بنشر مجموعة مخصصة من الأدوات التي ستضمن معالجة عملية إنتاج TourBook داخل بيئة ArcGIS ، من استخراج البيانات الأولية إلى المخرجات النهائية.

من خلال المعرفة المكتسبة من خلال تطوير نظام إنتاج TourBook المستند إلى ArcGIS ، تم تحقيق الإمكانات الهائلة للبرنامج. تأمل AAA في مواصلة العمل عن كثب مع Esri للمساعدة في تحسين تطبيق رسم الخرائط ArcGIS. يتمثل الهدف طويل المدى في ترحيل إنتاج جميع منتجات خرائط AAA إلى نظام ArcGIS الأساسي في النهاية.

لمزيد من المعلومات حول كيفية تعامل AAA مع التعميم ، راجع الكتاب الأبيض الذي تم تقديمه خلال مؤتمر Esri لعام 2001 بواسطة Miguel Garriga بعنوان "تعميم الخرائط متعددة المقاييس من قاعدة بيانات رئيسية واحدة".

للحصول على معلومات حول تحويل مجموعات رموز ArcInfo 7.x إلى ArcGIS باستخدام محول الرموز ArcInfo 7.x ، إليك الرابط إلى صفحة ArcObjects Online:
http://arconline.Esri.com/arcobjectsonline/samples/arcmap/symbology/symbols/ai 7x تحويل الرمز / رمزconverter.htm

يود المؤلفون أن يشكروا زملاء AAA باولو دوارتي وميغيل جاريجا على الدعم الأساسي الذي قدموه لمساعدتنا في هذه الورقة.


يتعامل محللو نظم المعلومات الجغرافية (GIS) بشكل روتيني مع مجموعات كبيرة من البيانات لمعالجتها وتحليلها في شاشات تركز على المستخدم ، مثل الرسومات والخرائط والمخططات. يتطلب هذا العمل معرفة وخبرة واسعة في تقنيات وتقنيات ومبادئ نظم المعلومات الجغرافية ، بالإضافة إلى إتقان قوي مع أجهزة الكمبيوتر ، بما في ذلك برامج ArcGis و Python و HTML و Microsoft Office.

يتطلب هذا العمل وقتًا طويلاً في نظام الكمبيوتر لتحليل البيانات ورسم الخرائط ، لذا من الراحة… اقرأ المزيد


التعامل مع قيم NoData في Arcgis - نظم المعلومات الجغرافية

أدوات تحليل هوث لـ ArcGIS

مقدر كثافة النواة الثابتة دفعة
إدخال: طبقة نقطية ، تحتوي على حقل عدد صحيح يمثل معرفًا فريدًا ، وتحتوي اختياريًا على حقل رقمي في جدول البيانات يمثل أوزانًا لكل نقطة من النقاط
انتاج: نقطية لتقدير كثافة النواة لكل معرّف فريد ، واختيارياً مجموعة من حدود الحجم المئوية
سمات:

  • تحسب هذه الأداة تقديرًا ثابتًا لكثافة النواة باستخدام التقريب الرباعي لدالة نواة جاوس الحقيقية
  • يتم إنتاج طبقة نقطية واحدة لكل معرّف فريد
  • تستخدم هذه الأداة أحد اصطلاحي التسمية التلقائيين للمخرجات النقطية (راجع قسم التعليمات)
  • يمكن للمستخدم تحديد حقلاً اختياريًا يخصص أوزانًا لنقاط الإدخال في تقدير الكثافة
  • يمكن للمستخدم اختيارياً إنشاء خطوط كفاف تمثل x٪ من حجم كفاف (على سبيل المثال 95٪ من حجم كفاف)
  • هذه عملية معالجة مكثفة ، لذلك يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً للتشغيل للطبقات التي تحتوي على العديد من ميزات النقاط
  • راجع أيضًا أداة Fixed Kernel Density Estimator
  • لا تتطلب هذه الأداة سوى ترخيص ملحق ESRI 3D أو Spatial Analyst إذا كنت تقوم بإنشاء حدود حجم النسبة المئوية الاختيارية.
  • يجب أن تكون الطبقة النقطية في نظام إحداثيات مُسقط (لن تنتج هذه الأداة نتائج منطقية إذا تم استخدام نظام إحداثيات جغرافي)
  • إذا تم تحديد حقل وزن ، فلا ينبغي تحت أي ظرف من الظروف استخدام أرقام سالبة لتمثيل NoData في هذا الحقل إذا تعذر تعيين وزن إلى نقطة ، يجب على المستخدم إما عدم منحها أي وزن على الإطلاق (الوزن = 1) ، أو حذفها من التحليل
  • تم تصميم هذه الأداة للعمل مع ملفات الأشكال ، ولم يتم اختبار تنسيقات المتجهات الأخرى


الأشكال من أ إلى د. في هذا المثال ، نستخدم مجموعة من النقاط التي تمثل بيانات القياس عن بعد للحيوانات من أربعة حيوانات مختلفة (يمثل كل لون في الشكل أ مجموعة من النقاط برقم معرف فريد مختلف). يتم حساب النواة باستخدام خيار المدى الكامل في B (لذلك يمكنك فقط رؤية النواة من أحد المعرفات الفريدة لأن الآخرين مغطاة). في C ، يتم استخدام خيار المدى الأصغر وتم تخصيص أنظمة ألوان مختلفة للنواة الأربعة. أخيرًا ، في D ، يتم عرض 50٪ (أحمر) و 95٪ (أزرق) حسب حدود الحجم لثلاثة من المعرفات الأربعة الفريدة (تم حذف مجموعة واحدة من الخطوط من أجل الوضوح).

البدء وأرقام التعريف الفريدة يجب تحميل طبقة نقطية في ArcMap لاستخدام هذه الأداة. يجب أن يحتوي جدول سمة النقطة على حقل عدد صحيح يمثل أرقام معرف فريد لمجموعات النقاط. يشكل هذا الرقم الأساس لمعالجة الدُفعات. على سبيل المثال ، إذا كانت نقاطك تمثل مواقع القياس عن بُعد ، فإن رقم المعرف الفريد سيمثل حيوانات مختلفة ، أو حيوانات مختلفة في مواسم مختلفة (حسب الطريقة التي تريد بها تقسيم بياناتك) يتم حساب كل نواة باستخدام النقاط المقابلة لرقم المعرف الفريد هذا فقط. يمكن حساب Kernels بنقطة واحدة فقط ، لذلك لا داعي للقلق من أن حجم العينة المنخفض سيؤدي إلى فشل هذه الأداة. إذا كنت ترغب في استخدام أوزان النقاط في تقدير كثافة النواة ، فتأكد من أن جدول البيانات يحتوي على حقل رقمي بوزن لكل نقطة.لاحظ أن الوزن 1 محايد ، والوزن 0 يلغي بشكل فعال النقطة من مجموعة البيانات (لا تساهم النقطة في تقدير الكثافة). ستؤدي الأوزان السلبية إلى نتائج غير منطقية أو أخطاء أثناء المعالجة.

  • المدى الكامل: جميع البيانات النقطية لها نطاقات متطابقة ويتم حساب المدى على النحو التالي: مدى جميع بيانات النقاط + عامل التنعيم. يعد هذا الخيار مفيدًا جدًا إذا كنت ترغب في دمج البيانات النقطية لاحقًا (لأنه إذا لم تتداخل النطاقات ، فإن ناتج تعبيرات حاسبة البيانات النقطية يقتصر على منطقة التداخل لجميع طبقات الإدخال ، وتتلقى جميع الخلايا الأخرى قيمة NoData في الإخراج).
  • المدى الأصغر: في هذه الحالة ، يتم تصغير نطاق الناتج النقطي لكل معرف فريد باستخدام هذا الحساب: مدى النقاط لهذا المعرف الفريد فقط + عامل التنعيم. تكمن فائدة هذا الخيار في وجود إمكانية لإنشاء ملفات إخراج أصغر بكثير.

مجلد الإخراج نظرًا لأن هذه الأداة يمكنها إنشاء العديد من طبقات الإخراج المختلفة ، يُطلب من المستخدم تحديد مجلد إخراج (ويفضل أن يكون مجلدًا جديدًا فارغًا). سيضمن المجلد الفارغ أن البرنامج لا يواجه تعارضًا في التسمية مع طبقات البيانات الموجودة مسبقًا.

اصطلاح التسمية اصطلاح التسمية الأول والمفضل الذي ستحاول هذه الأداة تنفيذه هو: البادئة التي تحددها + المعرف الفريد. إذا كان طول هذا الاسم أكبر من 14 حرفًا ، أو إذا كانت هناك خطوط نقطية بهذا الاسم موجودة بالفعل (لأي من البيانات النقطية للإخراج) ، فإن الأداة تتحول إلى اصطلاح تسمية آلي: البادئة التي تحددها + رقم عشوائي ينتج عنه اسم ملف فريد. يبدأ هذا الرقم التعسفي بالرقم 1 ، ويزداد حتى ينتج عن اسم ملف فريد. نظرًا لأنه سيكون من الصعب إقران ملف نقطي مُسمى عشوائيًا بالمعرف الفريد المقابل ، تقوم الأداة أيضًا بإنشاء ملف نصي يسمى rasternames.txt في مجلد الإخراج الذي يقوم بتعيين كل اسم نقطي عشوائي إلى ملف بيانات الإدخال ورقم المعرف الفريد . هذا هو نظام تسمية أقل ملاءمة للعمل معه ، لذلك يوصى بشدة بتحديد اسم بادئة قصيرة واستخدام أرقام هوية فريدة يقل طولها عن 6 أرقام. سيؤدي ذلك إلى تمكين أول اصطلاح تسمية أكثر سهولة في الاستخدام.

عامل التنعيم عامل التنعيم (يشار إليه أيضًا باسم النطاق الترددي أو إحصاء h) هو ما يتحكم في مدى سلاسة تقدير كثافة النواة. هناك عدد من الطرق لتحديد ما يجب أن يكون عليه عامل التنعيم. نهجان موضوعيان يشملان تقدير href ، والتحقق من صحة المربعات الصغرى (LSCV). تعتمد ملاءمة هذه التقديرات إلى حد كبير على طبيعة بياناتك. هناك بعض الأدلة على أن أيا من هذه التقديرات لا يعمل بشكل جيد. في معظم التطبيقات التي أتعامل معها ، غالبًا ما يكون تقدير عامل التنعيم بناءً على المعرفة البيولوجية الخبيرة والتفتيش الدقيق لتقدير كثافة النواة الناتج هو أفضل نهج.

عامل التحجيم غالبًا ما تنتج تقديرات كثافة النواة أعدادًا صغيرة جدًا ، على سبيل المثال 0.000000147. يضاعف عامل القياس هذه القيم الصغيرة بثابت (مثل 1000000). عادة ما يكون من الحكمة استخدام عامل تحجيم ، خاصة لأن الشبكات تسمح فقط بتخزين أرقام الفاصلة العائمة ذات الدقة الواحدة. إذا لم تستخدم عامل تحجيم ، فمن المحتمل أن تفقد قدرًا كبيرًا من الدقة في تقدير كثافة النواة نتيجة اقتطاع قيم الكثافة. الشيء المهم الذي يجب ملاحظته حول عامل القياس هو أن القيم النسبية في خلايا الإخراج هي نفسها ، إنها ببساطة وحدات تقدير الكثافة التي تغيرت. لذلك لا يوجد جانب سلبي لاستخدام عامل القياس ويوصى بشدة أن تفعل ذلك. (لن يؤثر عامل التحجيم على حدود الحجم المئوية أيضًا).

ملامح حجم النسبة المئوية لاحظ أن كفاف النسبة المئوية للحجم يختلف عن الخطوط البسيطة التي يتم إنتاجها عادةً في أدوات مثل Spatial Analyst. يمثل كفاف حجم النسبة المئوية حدود المنطقة التي تحتوي على x٪ من حجم توزيع الكثافة الاحتمالية. يمثل المحيط البسيط (مثل الذي تم إنتاجه في المحلل المكاني) فقط حدود قيمة معينة لبيانات خطوط المسح ، ولا يرتبط بأي شكل من الأشكال بالاحتمالات. بالنسبة للتطبيقات مثل تحديد النطاق المنزلي للحيوانات ، فإن كفاف النسبة المئوية هو المطلوب. لذلك فإن كفاف الحجم 95٪ يحتوي في المتوسط ​​على 95٪ من النقاط التي تم استخدامها لتوليد تقدير كثافة النواة.


مقدمة الدروس

تفترض هذه البرامج التعليمية أن لديك حق الوصول إلى ArcGIS إما في معمل الكمبيوتر الخاص بنا أو مثبتًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، لذلك لن تكون هناك أية إرشادات حول كيفية التثبيت. لقد تمت كتابتها لشخص لديه معرفة أساسية بواجهة ArcGIS & # 39s ، والذي يريد شرحًا تفصيليًا لكيفية استخدام هذه الأداة لمساعدتهم على طرح أسئلة البحث المكاني والإجابة عليها.

بالنسبة إلى البرامج التعليمية التي تبدأ من مستوى المبتدئين ، أوصي باستخدامها موقع ESRI & # 39s أو إذا كان لديك بطاقة New York Public Library ، فلديهم العديد من البرامج التعليمية الرائعة للقادمين الجدد إلى ArcGIS على بوابة Lynda.com.

تأتي البيانات التي أستخدمها في هذه الدروس من إحصائيات القبض على المخدرات حسب المقاطعة التي حصلت عليها من قسم خدمات العدالة الجنائية بولاية نيويورك ، والبيانات المكانية من بوابة نظم المعلومات الجغرافية بولاية نيويورك وبيانات من مكتب دعم تطبيق القانون في وكالة الدفاع اللوجستية فيما يتعلق ببرنامج 1033. باختصار ، يتيح برنامج 1033 لوكالات إنفاذ القانون المحلية طلب معدات عسكرية تم إيقاف تشغيلها تتراوح من أثاث المكاتب ، إلى الرؤية الليلية ، إلى الأسلحة إلى المركبات المضادة للكمائن المقاومة للألغام (MRAPs).

في حين أن البيانات التي أستخدمها حقيقية من مشروع قمت به ، فلن يتم تحديثها لذا يرجى الرجوع إلى المصادر الأصلية المذكورة إذا كنت ترغب في استكشافها بشكل أكبر. لقد اخترت مجموعات البيانات هذه لأنها كانت في متناول اليد وهي كبيرة ومعقدة بما يكفي لإظهار كيفية العمل مع أنواع مختلفة من البيانات ولكنها ليست معقدة للغاية بحيث تعيق شرح العملية. الخرائط التي تم إجراؤها في هذه الأمثلة ليست بالضرورة صارمة علميًا ولكن نأمل أن تجعلك عملية إعدادها على دراية كافية بـ ArcGIS بحيث عند تعيين بياناتك الخاصة ، سيكون لديك المزيد من الوقت للصرامة الأكاديمية!

أهداف التعلم

عند عرض بيانات النقطة ، يمكنك الحصول على معلومات موقع عرض العلامة & # 39s ، ويمكنك الحصول على معلومات نوعية أو كمية لعرض الألوان وقد ترغب في السماح لحجم العلامة بنقل مزيد من المعلومات الكمية. إذا قمت برسم خرائط لمدارس المنطقة ، فقد يعني اللون ما إذا كانت مدارس عامة أو خاصة ، ويمكن عرض نسبة الطالب إلى المدرس من خلال حجم النقطة التي تعرض موقع المدرسة كبيرة أو صغيرة. يمكنك القيام بذلك باستخدام الرموز المتدرجة التي تتغير بناءً على الكميات العددية المرتبطة بنقطة ، مثلما أظهرت الألوان المتغيرة للمقاطعات في التمرين السابق الاختلافات في معدلات الحجز بين المقاطعات.

سيناريو آخر سيتم استكشافه في هذا التمرين هو الموقف الذي لا يوجد فيه بالضرورة نسبة واحد إلى واحد بين النقطة التي لديك في ملف الشكل والمعلومات الإضافية التي تريد إضافتها من جدول السمات. على سبيل المثال ، قد يكون لديك ملف أشكال بنقاط مختلفة تمثل العناوين ، ثم في جدول البيانات الجدولية سطر مختلف لهذا العنوان لكل شخص عاش هناك وجدته من سجلات التعداد. في هذه الحالة ، تريد & # 39d تلخيص جدول السمات الخاص بك للحصول على العدد الإجمالي للأشخاص في هذا العنوان.

ستتعلم كيفية استخدام الرموز المتدرجة ووظيفة التلخيص في جداول البيانات في هذا التمرين باستخدام البيانات التي قمت بتنزيلها بخصوص وكالات إنفاذ القانون الفردية والشحنات المرسلة إليهم عبر برنامج 1033.

أدناه أنا & # 39ll تشمل خريطة قاعدة ولاية نيويورك. mxd التي أنشأتها في تمرين سابق و 1033 Data + PoliceStations.csv. يحتوي الجدول الموجود في ملف csv على معلومات حول المعدات التي تلقتها وكالات تطبيق القانون من خلال برنامج 1033. ترتبط كل وكالة من وكالات إنفاذ القانون بخط عرض وخط طول لأحد مراكز الشرطة في تلك الوكالة نظرًا لأن سجلات البرنامج لا تحتوي على عنوان شحن محدد. ستستخدم هذه البيانات لتعيين الكميات المختلفة التي يتلقاها كل مركز شرطة

بيانات

ابدء

  • يفتح خريطة قاعدة ولاية نيويورك. mxd وثيقة. سيؤدي هذا إلى وضع خريطة لمقاطعات ومدن وبلدات وقرى نيويورك و # 39 على قماشك.
  • يحفظ 1033 Data + PoliceStations.csv إلى مكان ما في جهاز الكمبيوتر الخاص بك يمكن الوصول إليه داخل فهرس نافذة في ArcMap. إذا كنت & # 39 قد وضعته بالفعل في مجلد ، فأنت تربطه بعمل الخريطة ، ولا يمكن الوصول إليه بعد في فهرس، انقر على اليمين اتصالات المجلد في الخاص بك فهرس نافذة ، اختر المجلد الذي & # 39 وضعت عملك فيه وانقر حسنا.
  • يجر 1033 Data + PoliceStations.csv من فهرس على القماش. لك جدول المحتويات سوف ينتقل إلى سرد حسب المصدر عرض وعرض أن ملف csv موجود ، لكن عرض الخريطة لن يتغير & # 39t لأن هذه قائمة سمات ، وليست ملف شكل. ومع ذلك ، نظرًا لأنه يحتوي على بيانات خطوط الطول والعرض ، يمكنك تعيينها.

عرض خط الطول وخط العرض كبيانات س ص

  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 1033 Data + PoliceStations.csv و اختار الجدول مفتوح. قم بالتمرير عبر الحقول ولاحظ أنه يتم استدعاء الحقول التي تحتوي على خط العرض وخط الطول خط العرض و خط الطول.
  • لاحظ أن كل قسم شرطة لديه مجموعة إحداثيات خاصة به مرتبطة به وأن لكل شحنة منفصلة سطرًا (أو سجلًا) مختلفًا. يوضح كل سجل ما تم شحنه ومتى تم شحنه ، وكم عدد العناصر التي تم شحنها ، وقيمة اكتساب هذا العنصر. القيمة نظرية ، لم يتم تغيير أي نقود باستثناء تكاليف الشحن التي لم يتم تضمينها في الورقة ، ولكن هذا إجراء جيد.

مع وجود الورقة كما هي الآن ، كل ما يمكنك فعله هو وضع نقطة فوق كل مركز شرطة. يمكنك جعل النقطة أكبر نسبيًا في كل مرة لقيمة العنصر المستلم أو كمية العناصر المستلمة في الشحنة ، ولكن إذا كان هناك العديد من الشحنات لواحد ، فستحتاج إلى استخدام تحديد من أجل الحصول على مزيد من المعلومات حول ما تم استلامه. ومع ذلك ، بمجرد إنشاء طبقة بها هذه النقاط ، سيكون لديك المزيد من الخيارات حول كيفية تحريرها.

  • قبل أن تقوم برسم نقاط البيانات الأصلية ، عليك & # 39 أن تعرف نظام الإحداثيات الجغرافية المستخدم في إطار البيانات الخاص بك ، وهو قماش الرسم الذي تقوم بتعيينه. إذا كنت تستخدم طريقة مختلفة للنقاط التي & # 39 إعادة تعيينها عن الطريقة المستخدمة في الخريطة الأساسية الخاصة بك ، فلن يتم محاذاة النقاط فوق الموقع الصحيح.
  • انتقل إلى رمز إطار البيانات أعلى ملف جدول المحتويات نافذة ، هو زوج من المستطيلات المتشابكة بعنوان طبقات. انقر بزر الماوس الأيمن فوقه واختر ملكيات.
  • اذهب إلى نظام الإحداثيات علامة التبويب وانتقل في النافذة التي تحمل العنوان نظام الإحداثيات الحالي: حتى ترى الخط المسمى & quot نظام الإحداثيات الجغرافية: & quot، لاحظ ما هو مكتوب بجانبه. في هذه الحالة هو & # 39s GCS_North_American_1983. & # 39 ستستخدم هذا في خطوتك التالية.

  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 1033 Data + PoliceStations.csv و اختار عرض بيانات XY.
  • في ال عرض مربع بيانات XY ، اترك الافتراضي خط الطول إلى عن على X فيلد و خط العرض إلى عن على Y المجال.
  • في المربع أدناه الذي تم وضع علامة عليه تنسيق نظام إحداثيات الإدخال، والذي يعرض افتراضيًا نظام الإحداثيات المتوقعة والجغرافية ، انقر فوق يحرر.
  • ابحث عن نظام الإحداثيات الجغرافي الذي كتبته سابقًا ، & # 39GCS_North_American_1983 & # 39 باستخدام الخط في الأعلى مع العدسة المكبرة عليه. عندما تجده ، قم بتمييزه وانقر حسنا.
  • عند الانتهاء ، يجب أن يكون العنصر الوحيد المدرج في تلك النافذة. سبب قيامك بذلك هو أن وحدة قياس نظام الإحداثيات المسقطة هي بالأمتار. إذا تركته كنظام إحداثيات لإحداثيات الإدخال الخاصة بك ، فسوف يفترض أن خط العرض وخط الطول هما الأمتار من خط الاستواء ، وليس الدرجات ولن تتوافق خريطتك مع المكان المناسب على الكرة الأرضية. لك عرض بيانات XY يجب أن يبدو المربع كما يلي ، وعندما يظهر ، انقر فوق حسنا.

  • ستحصل على تحذير بأن بياناتك لا تحتوي على معرف كائن ولكن تجاهل هذا. عند النقر فوق حسنا على ذلك ، سترسم نقاطك ، وعلى غرار التمرين الأخير ، سترى إحداثيات كل مركز من مراكز الشرطة هذه على الخريطة وتتم إضافة طبقة جديدة - 1033Data + PoliceStations.csv أحداث.
  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق هذا واختر إعادة تسمية لتغييره إلى 1033 البيانات

هناك سجلات متعددة لكل من وكالات إنفاذ القانون ، واحد لكل شحنة من المعدات ولكن نظرًا لأن كل ذلك يتم تصوره حاليًا في الترميز علامة التبويب هي الموقع ، سيتم عرض رمز واحد فقط.

  • قم بالتبديل إلى ملف تحديد أداة (انقر فوق i في دائرة زرقاء في الجزء العلوي من الخريطة) وانقر على إحدى النقاط. سترى أنه على الرغم من عرض نقطة واحدة فقط في موقع ما ، إلا أن هناك سجلات متعددة تحتها.

البيانات الإضافية متاحة على الطبقة ، ستحتاج فقط إلى تغيير ما ترتبط به الرموز من أجل القيام بذلك. أولاً ، قبل أن تنسى ، أضف البيانات الوصفية إلى الطبقة الخاصة بك حتى يتمكن العارض من التحقق من الوصف ومعرفة مصدر بياناتك الخاصة برموزك.

إضافة البيانات الوصفية إلى الطبقة الخاصة بك

قد تكون تعمل في مشاريع ذات طبقات عديدة ، وتريد معرفة مصدر المعلومات الموجودة في تلك الطبقات. إن إضافة وصف وائتمانات إلى الطبقة الخاصة بك أول شيء هو عادة جيدة جدًا للدخول فيها بحيث عندما تستشهد بالمصادر على خريطتك ، ستتمكن فقط من الحصول على تلك المعلومات في وصف الطبقة ، بدلاً من البحث مرة أخرى. جهاز الكمبيوتر الخاص بك للعثور على المصدر الذي حصلت على معلوماتك منه. إذا قمت بتحميل خريطتك عبر الإنترنت ، فمن الأفضل ذكر مصدر معلوماتك أيضًا حتى يعرف المشاهدون من أين حصلت عليها

نظرًا لأنك & # 39 أضفت طبقة معلومات ، فأنت & # 39 سترغب في إضافة البيانات الوصفية إلى هذه الطبقة لتوضيح من أين حصلت على هذه المعلومات وما هي.

  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 1033 البيانات و اختار ملكيات.
  • في ال عام علامة التبويب الخاصة بك ملكيات نافذة ، سترى أن الحقل ملحوظ وصف فارغ.
  • يضيف:

معلومات عن 1033 شحنة إلى وكالات إنفاذ القانون مجاملة من وكالة الدفاع اللوجستية ، مكتب دعم إنفاذ القانون من مجموعة بيانات 2017 & quot ؛ تم نقل ملكية LESO إلى الوكالات المشاركة & الاقتباس من: http://www.dla.mil/DispositionServices/Offers/Reutilization/LawEnforcement.aspx .

هذا هو المكان الذي حصلت فيه على المعلومات التي قمت بتضمينها 1033 Data + PoliceStations.csv التي استخدمتها لرسم خريطة لمراكز الشرطة.

وكالة لوجستيات الدفاع ، مكتب دعم تطبيق القانون

تغيير الرموز

  • انقر نقرًا مزدوجًا فوق 1033 البيانات طبقة في جدول المحتويات لفتح ملف ملكيات. انقر فوق الترميز التبويب.
  • الخيار في تبين: القائمة للاختيار هي الرموز المتدرجة. تمامًا كما حدث في التمرين السابق مع المقاطعات ، ألوان متدرجة إنشاء مقياس ألوان لتطبيقه على الرموز حيث تمثل الألوان الأقرب إلى اللون الأزرق قيمة أقل في الاعتقالات والألوان الأقرب إلى اللون الأحمر تمثل قيمًا أعلى ، الرموز المتدرجة يجعل حجم الرمز مرتبطًا برقم أعلى أو أقل في الحقل الذي تريد ترميزه.
  • بالنسبة إلى الحقول: القيمة ، تحديد اقتناء_قيمة.
  • من الطبقات اختر القائمة المنسدلة 7 فئات نظرًا لوجود مجموعة كبيرة جدًا من عناصر الاستحواذ ، من تلك التي لا قيمة لها ، إلى المركبات الكبيرة التي تم تقييمها بما يقرب من مليون دولار.
  • انقر فوق ملصق في قائمة الرموز واختر تسميات التنسيق. في ال تنسيق الأرقام النافذة التي تظهر ، حدد عملة من القائمة الموجودة على يسار الصفحة. نظرًا لأن هذه مبالغ نقدية ، فسيكون من الأفضل للمشاهد عرضها كعملة.
  • عندما تبدو نافذتك أدناه ، انقر فوق حسنا

  • ستبدو خريطتك كما هو موضح أدناه ، وهي خريطة أساسية جدًا لمقدار قيمة الإيصالات المختلفة للمعدات العسكرية السابقة التي تلقتها الشرطة المنتشرة في جميع أنحاء ولاية نيويورك. سيكون هذا أكثر فائدة للخريطة التفاعلية التي يتم تحميلها على حساب ArcGIS عبر الإنترنت. لكي يتلقى المشاهد معلومات إضافية حول ماهية الشحنة ، عليه & # 39d النقر فوق الرمز باستخدام تحديد أداة.

لإجمالي مبلغ العناصر المستلمة إجمالاً ، أو إجمالي قيمة الاستحواذ لجميع العناصر ، ستحتاج إلى تغيير الورقة باستخدام لخص. ومع ذلك ، من أجل القيام بذلك ، عليك & # 39 أولاً تصدير الخريطة التي قمت بإنشائها كطبقة جديدة.

  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 1033 البيانات، انتقل إلى بيانات واختر تصدير البيانات.
  • انقر فوق أيقونة المجلد وحدد المكان الذي تريد حفظ هذه الطبقة فيه وما تريد تسميته. سميته & # 39 1033 البيانات

  • انقر حسنا. عند الانتهاء من التصدير ، ستظهر لك نافذة منبثقة تسألك عما إذا كنت تريد إضافة البيانات المصدرة إلى الخريطة كطبقة. يختار نعم فعلا.
  • انقر وتحوم على ملفك الأصلي 1033 البيانات طبقة وعندما يتغير المؤشر لتمييز النص ، قم بتغيير الاسم إلى 1033 البيانات_أصلي

ستلاحظ & # 39ll بشكل افتراضي 1033 البيانات سيعود إلى مجرد عرض نقطة صغيرة لكل مركز شرطة. يمكنك تغييره مرة أخرى لعرض الرموز المتدرجة ، أو أولاً ، يمكنك تحرير واستخدام جدول البيانات من أجل الخروج بإجماليات لكل وكالة إنفاذ قانون لكل من كمية العناصر وقيمة الاستحواذ.

تلخيص البيانات من جدول البيانات الجدولية

لتوضيح الأمر ، يمكنك أيضًا إنشاء هذه الإجماليات في ملف csv أو ملف Excel قبل تحميل هذا الملف إلى ArcGIS ، ولكن من الجيد معرفة كيفية استخدام لخص وظيفة. يمكنك أخذ أي حقل في جدول البيانات وتلخيص أو حساب أو متوسط ​​القيم المرتبطة بالسجلات التي تحتوي على هذا الحقل. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لك إذا كان لديك سجلات متعددة مرتبطة بمكان واحد ، وبعض الحقول الموجودة في جدول البيانات الخاصة بك رقمية.

ربما تقوم بتعيين 311 شكوى من الشقق باستخدام جدول حيث تكون كل شكوى هي صفها الخاص. لديك حقول تحتوي على معلومات بما في ذلك عدد المقيمين في الشقة الذين يقدمون شكوى والغرامة المحتملة للمالك بسبب هذا الانتهاك. بدلاً من مجرد وضع نقطة واحدة فوق مبنى حتى يضطر المشاهد إلى استخدام تنسيق أناعرّف لمشاهدة قائمة الانتهاكات المرتبطة بهذا المبنى ، يمكنك استخدام لخص وظيفة في جدول السمات إلى

  • حساب عدد الشكاوى الإجمالية المرتبطة بهذا العنوان
  • إجمالي عدد السكان المتضررين أو إجمالي مبلغ الغرامات المحتملة
  • الحصول على متوسط ​​أو أدنى أو أقصى عدد من المقيمين في الشقق المتضررة ، أو متوسط ​​الحد الأدنى أو الحد الأقصى للغرامات المحتملة المرتبطة بالشكاوى إلى ذلك العنوان

يمكن بعد ذلك ترميز هذه الكميات الجديدة بحيث يمكن للرموز الموجودة على خريطتك تقديم معلومات إضافية لمن ينظر إلى خريطتك بخلاف تلك المباني التي تحمل الرمز قد تم تقديم 311 شكوى ضدها على الأقل.

في هذا السيناريو ، تتطلع إلى الحصول على إجمالي كمية العناصر ، وقيمة الاستحواذ وعدد الشحنات المرتبطة بكل وكالة إنفاذ قانون ، وسأوضح لك كيفية الاستخدام لخص لفعل هذا.

  • انقر بزر الماوس الأيمن على ملف 1033 البيانات طبقة واختيار يفتحجدول السمات
  • يتم استدعاء الحقل الذي يحتوي على اسم مركز الشرطة المرتبط بوكالة إنفاذ القانون محطة_نا. عندما تم تصدير بياناتك كطبقة ، جاء ذلك مع قيود معينة على مقدار الأحرف المسموح بها في اسم الحقل ، لذلك سيتم تغيير بعض أسماء الحقول الأخرى مما رأيته في الجدول الأصلي. انقر فوق العنوان الموجود أعلى هذا الحقل لتمييزه.
  • انقر بزر الماوس الأيمن فوق هذا العنوان واختر لخص.
  • في ال لخص نافذة ، اترك Station_Na كإجابة للسؤال 1 ، الحقل الذي تريد تلخيصه
  • للسؤال 2 ، طلب الإحصائيات التي تريدها في جدول الإخراج الخاص بك ، انتقل إلى كمية و اكتساب قم بتوسيعها بعلامة + وضع علامة اختيار في المربع المجاور لـ مجموع.
    سيبدو هذا مثل ما يلي.

  • بالنسبة للخيار الثالث ، عليك & # 39ll اختيار المجلد الذي تريد حفظه فيه (أوصي بأي مجلد قمت بحفظ ملف csv الأصلي فيه) ، وأنك تقوم بحفظه كملف جدول المعلومات وما الاسم الذي تختاره. احفظه باسم Sum_ByStation. انقر حسنا
  • Sum_ByStation ستظهر الآن في ملف جدول المحتويات عندما يكون لديك في سرد حسب المصدر عرض. انقر بزر الماوس الأيمن فوقه واختر الجدول مفتوح.
  • سوف تحتوي
    • ال عدد لعدد السجلات المرتبطة بذلك Station_Na المجال - كم عدد الشحنات التي تم إرسالها إلى وكالة إنفاذ القانون تلك
    • ال مجموع مجموع كل من كمية الحقول للسجلات مع ذلك Station_Na الحقل - الكمية الإجمالية للعناصر المرسلة إلى وكالة إنفاذ القانون تلك
    • ال مجموع مجموع كل من اكتساب الحقول للسجلات مع ذلك Station_Na الحقل- إجمالي قيمة الاقتناء لجميع العناصر المرسلة إلى وكالة إنفاذ القانون تلك

    .

    كما لاحظت أنه لا يوجد خط عرض وخط طول مرتبطان بهذا الجدول ، لذا من أجل رسم هذا الرسم البياني ، ستحتاج إلى ضم هذا الجدول إلى الطبقة التي تحتوي على بيانات الموقع لمراكز الشرطة.

    ربط الجداول بالطبقات

    عندما يكون لديك بيانات جغرافية في طبقة واحدة ، وبيانات بيانات جدولية إضافية للنقاط والمدن والمناطق وما إلى ذلك في جدول مستقل ، يمكنك ضم الجدول إلى الطبقة ، وبالتالي عرض تلك البيانات على خريطتك.

    • انقر بزر الماوس الأيمن فوق مجموع_ByStation و اختار انضم.
    • في ال الانضمام إلى البيانات نافذة ، تأكد من أنك قد اخترت ما تريد ربط السمات من الجدول.
    • أنت تعرف ذلك بالفعل Station_Na هو الحقل الموجود في كل جدول الذي يحتوي على اسم المحطة. بالنسبة للسؤال الأول ، اختر ما تريد أن تبني الصلة عليه Station_Na.
    • اختر تلك الطبقة التي تريد الانضمام إليها 1033 البيانات
    • الحقل الموجود على هذا الجدول الذي تريد تأسيس الصلة عليه هو Station_Na.
    • انقر فوق تحقق من صحة الانضمام للتأكد من عدم وجود أخطاء ، وعندما يعود ذلك جيدًا ، انقر فوق حسنا.
    • انقر بزر الماوس الأيمن فوق Sum_ByStation في جدول المحتويات واختر يفتح. قم بالتمرير إلى اليمين ولاحظ أنه بعد الحقول الأصلية في هذا الجدول ، توجد الآن واحدة من الشحنات لكل من Station_Na المدرجة. هذا ليس مفيدًا لك إذا كنت تريد تعيين بياناتك الكاملة على الشحنات لكن سيكون مفيدًا لك إذا كنت تريد تعيين المجاميع أو الأعداد حسب المحطة نظرًا لأن الحقول المضمنة موجودة خط العرض و خط الطول.

    ​عرض جدول الملخص الخاص بك على شكل بيانات س ص

    باستخدام بيانات تنسيق البيانات الجديدة المرفقة بجدولك ، يمكنك الآن تحديد نقطة لكل مركز شرطة يعرض البيانات حول الإجماليات المرتبطة به.

    • انقر بزر الماوس الأيمن فوق Sum_ByStation في ال جدول المحتويات و اختار عرض بيانات XY
    • اتبع نفس الإجراء الذي اتبعته سابقًا في التمرين. X فيلد يتوافق مع 1033 البيانات الحقل في الجدول الذي انضممت إليه & # 39 ، و Y المجال يتوافق مع 1033 البيانات حقل. انقر فوق يحرر وتأكد من تغيير تنسيق نظام إحداثيات الإدخال أن تكون فقط نظام الإحداثيات الجغرافية: الاسم: GCS_North_American_1983 بحيث يطابق النظام الإحداثي لإطار البيانات.
    • انقر حسنا
    • ستظهر لك رسالة خطأ حول عبارة SQL غير القانونية ، ولكن هذا الأمر لن يهم ، فهو لا يزال يرسم نقاطك في طبقة جديدة أحداث Sum_ByStation_1033
    • أقفل ال جدول السمات نافذة او شباك

    إضافة الترميز إلى طبقة الإجماليات الخاصة بك

    الآن مع هذه الملخصات لإجمالي قيمة الاستحواذ والكمية الإجمالية المستلمة المضافة إلى بيانات الموقع الخاصة بوكالة إنفاذ القانون التي تتلقاها ، يمكنك تصور المبلغ المستلم من قبل كل مركز شرطة ، ليس كمعاملات فردية ولكن كمجموع.

    • انقر وتحوم فوق أحداث Sum_ByStation_1033 حتى يظهر النص مميزًا حتى تتمكن من تحريره. قم بتغيير الاسم إلى إجماليات LEA - القيمة
    • انقر نقرًا مزدوجًا فوق إجماليات LEA- قيمة واختيار الترميز التبويب. يختار الرموز المتدرجة تحت تبين: . اضبط القيمة المطلوب رسمها كـ SumByStation.Sum_Acquisitio. في ال الطبقات القائمة المنسدلة ، حدد 7 كعدد الفصول الدراسية.
    • انقر فوق ملصق وفي تلك القائمة ، حدد تسميات التنسيق. في ال تنسيق الأرقام القائمة ، اختر عملة كفئة وانقر حسنا.
    • انقر نقرًا مزدوجًا على النقطة أدناه نموذج لتعديل لون الرمز & # 39s لجعله يظهر بشكل جيد مقابل اللون الأخضر للخريطة. لقد اخترت متوسط ​​ضوء المرجان ، ولكن إذا كنت تريد أن تجعله رمزًا آخر أو لونًا آخر يظهر جيدًا ، فابدأ.

    عندما تضغط على "موافق" ، ستبدو خريطتك على هذا النحو.

    إضافة طبقة منفصلة منسوخة من طبقة سابقة

    عندما يكون لديك الكثير من حقول البيانات في جدول البيانات لطبقة ما ، يكون لديك الكثير من الخيارات لما يمكنك تصوره وكيفية ترميزه. على الرغم من ذلك ، بالنسبة لأي طبقة معينة ، يمكنك فقط اختيار نظام رمز واحد. هذا هو السبب في أنه من السهل أن يسمح لك ArcGIS بنسخ طبقة ولصقها مرة أخرى في جدول المحتويات مع جميع البيانات المرتبطة بها سليمة.

    • انقر بزر الماوس الأيمن فوق إجماليات LEA - القيمة و اختار ينسخ.
    • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف طبقات dataframe في الجزء العلوي من الخاص بك جدول المحتويات واختر طبقة (طبقات) لصق
    • انقر نقرًا مزدوجًا فوق الطبقة الجديدة التي قمت بلصقها للوصول إليها ملكيات نافذة ، وانتقل إلى عام علامة التبويب لتغيير اسمه إلى إجماليات LEA - الكمية
    • اذهب إلى الترميز علامة التبويب وتغيير المجال الذي يتخيله المجموع.
    • انقر نقرًا مزدوجًا فوق نموذج لتغيير اللون من اللون المستخدم لتصور عمليات الاستحواذ ، اخترت حجر الدم.
    • يمكنك الآن النقر فوق المربعات المجاورة لكل طبقة ، لترى كيف تبدو الرموز مختلفة بناءً على ما تتخيله. تتمتع بعض الأماكن التي تحتوي على كمية كبيرة بقيمة اقتناء أقل نظرًا لأنها تطلب عناصر ذات قيمة نقدية أقل. تحتوي بعض الأماكن على رقم مرتفع لكليهما ، وبعضها يحتوي على رقم صغير للكمية ولكن كمية كبيرة لقيمة الاستحواذ منذ استلامهم عنصرًا أو عنصرين عاليين القيمة.

    يمكنك أيضًا استخدام وظيفة التلخيص في الجدول الأصلي لإنشاء جدول جديد بمعلومات مثل متوسط ​​قيمة الاكتساب لكل عملية شراء. مع وجود كمية كبيرة من البيانات المتنوعة ، هناك الكثير من الأشياء التي يمكنك فعلها بها.

    لقد أرفقت & # 39 مستند الخريطة النهائي أدناه إذا كنت تريد أن ترى كيف قمت بإنشائه. سيكون هذا مفيدًا لك أيضًا في التمرين التالي.

    أهداف التعلم

    لمعرفة عدد نقاط البيانات التي تقع داخل بلدة أو مقاطعة أو وحدة جغرافية أخرى ، يمكنك ضم طبقتين من الخريطة لا تستندان إلى البيانات الموجودة في جداولهما ، ولكن بناءً على ما إذا كانت تتقاطع مع منطقة على الخريطة أم لا. وهذا ما يسمى ب الانضمام عن طريق الموقع.

    تتضمن السيناريوهات التي يكون هذا مفيدًا فيها تلك التي يكون لديك فيها نقاط بيانات مرتبطة بمكان أو حدث معين تريد توفير سياق إضافي له استنادًا إلى البيانات المتاحة حول البلدات أو المدن أو المقاطعات أو الولايات أو المناطق الأخرى المحيطة بها. ربما تقوم بالتحقيق في تفشي مرض سابق وتريد أخذ نقاط البيانات التي تمثل الحالات الموثقة وربطها بالرموز البريدية بحيث يمكنك بدلاً من النظر إلى كل نقطة معينة ومحاولة استخلاص نتيجة ، تصور الرموز البريدية التي بها معظم الحالات. ربما تقوم بإجراء دراسة عن الزراعة الحضرية وترغب في تصور مجموعات التعداد التي تحتوي على معظم المزارع. ربما في كلتا الحالتين لديك بيانات أساسية حول تلك الرموز البريدية أو الكتل التي تريد استخدامها كسياق لفهم سبب وجود المزيد من المرضى أو المزارع الحضرية في تلك الأماكن ، مثل متوسط ​​الدخل أو الكثافة السكانية. هذه هي الحالات التي يكون فيها الانضمام المكاني لنقاط البيانات في طبقة واحدة إلى المعالم الجغرافية في الطبقة الأخرى مفيدًا.

    في هذه الحالة ، لديك نقاط بيانات فردية على الخريطة تتعلق بإيصالات بعض وكالات إنفاذ القانون لمعدات عسكرية سابقة عبر برنامج 1033. لديك بيانات حول معدلات القبض على المخدرات في جناية ولكن فقط على مستوى المقاطعة. من أجل طرح السؤال عما إذا كانت وكالات إنفاذ القانون في المقاطعات ذات معدلات الاعتقال المرتفعة للمخدرات تطلب قيمًا أكبر من المعدات ، فأنت & # 39d بحاجة إلى تحديد المقاطعات التي تقع فيها هذه الوكالات. نظرًا لأن لديك حدود هذه المقاطعات مرسومة بالفعل على خريطتك ، باستخدام امتداد الانضمام عن طريق الموقع يمكنك إضافة طبقة جديدة تقوم بتجميع جميع البيانات للنقاط الواقعة داخل كل مقاطعة.

    في هذا التمرين ، ستستخدم الخريطة التي أنشأناها في التمرين الأخير ، ولكن إذا لم تفعل ذلك ، فستجد الخريطة أدناه.

    بيانات

    ابدء

    • يفتح رموز التخرج + 1033 بيانات في ArcMap ، وقم بتحديد وإلغاء تحديد المربعات المرتبطة بكل طبقة من الطبقات في ملف جدول المحتويات نافذة للتعرف على البيانات الموجودة عليها.
      • إجماليات LEA - الكمية يحتوي على رموز متدرجة حول الكمية الإجمالية للعناصر التي تتلقاها كل وكالة إنفاذ قانون
      • إجماليات LEA - القيمة يحتوي على رموز متدرجة حول قيمة الاستحواذ الإجمالية للعناصر التي تتلقاها كل وكالة إنفاذ قانون
      • 1033 البيانات_الأصلية - لديها قيم الاستحواذ لكل شحنة فردية مكدسة فوق بعضها البعض لكل وكالة إنفاذ القانون

      بالنسبة للخريطة التي تريد أن تنتهي بها والتي تصور إجمالي قيمة الاستحواذ لجميع العناصر التي حصلت عليها وكالات إنفاذ القانون داخل المقاطعة 103 البيانات_الأصلي هي الطبقة التي تريد & # 39ll الانضمام إليها المقاطعات طبقة في خريطة الأساس الخاصة بك. نظرًا لعدم وجود حقل منفصل في هذا الجدول يحتوي على بيانات حول المقاطعة التي تقع فيها وكالة إنفاذ القانون هذه ، عليك & # 39 أن تفعل ذلك بناءً على نقطة البيانات هذه والموقع المكاني.

      ربط الجدول بطبقة بناءً على الموقع المكاني

      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف المقاطعات طبقة في خريطة أساسية من NY.GOV و اختار انضم.
      • في ال الانضمام إلى البيانات نافذة تغيير القائمة المنسدلة الأولى من الانضمام من جدول السمات & # 39 ل ضم البيانات من طبقة أخرى بناءً على الموقع المكاني.
      • اختر الطبقة 1033 البيانات_الأصلي نظرًا لأن ذلك يحتوي على موقع كل مركز شرطة وكل سجل لشحنة مرتبط به.
      • يوجد خياران أدناه للطريقة التي تريد بها تنفيذ هذه الصلة. حدد الخيار الأول: سيتم إعطاء كل مضلع ملخصًا للسمات المرتبطة بالنقاط التي تقع بداخله. يؤدي هذا إلى إنشاء صلة حيث سيكون لفئة المعالم الناتجة ملخص للقيم المرتبطة بنقاط البيانات التي تقع داخل تلك المقاطعة.
      • يختار مجموع كالخاصية التي تريدها. بالنسبة لأنواع الدراسات الأخرى ، قد ترغب في استخدام أحد الخيارات الأخرى. ربما إذا قمت & # 39 بإدخال بيانات الأسعار لإنتاج العناصر في الأسواق الموجودة في كتل في مدينة نيويورك ، فستكون مهتمًا أكثر بمتوسط ​​سعر عنصر المنتج داخل تلك الكتلة.
      • في العنصر الأخير على الانضمام إلى البيانات نافذة ، استخدم رمز المجلد للانتقال إلى المكان الذي تريد حفظ هذا الملف فيه واختيار اسم له. لقد اخترت TotalsByCounty.shp كاسم ملفي. انقر حسنا.

      الجديد الإجماليات ستتم إضافة ملف الشكل تلقائيًا كطبقة إلى خريطتك ، ولكنه سيظهر في الأصل كرمز مسطح. يجب عليك & # 39 الدخول وتغيير رموز الطبقة لجعلها تعرض إجمالي قيمة المعدات التي تم الحصول عليها في كل مقاطعة.

      إضافة الرموز إلى طبقة المضلع

      • قم بإلغاء تحديد كل طبقاتك الأخرى باستثناء طبقات خريطة أساسية من NY.GOV طبقة المجموعة لجعلها غير مرئية
      • انقر نقرًا مزدوجًا فوق ملف الإجماليات طبقة لفتح خصائص الطبقة النافذة وحدد ملف الترميز التبويب
      • اذهب إلى الرموز المتدرجة في ال تبين قائمة. يختار Sum_Acquis كقيمة للعرض. هذا هو الحقل الذي قمت بإنشائه في التمرين السابق الذي يحتوي على إجمالي قيمة اكتساب العناصر لجميع نقاط البيانات التي تقع داخل تلك المقاطعة. استخدم Cبنات القائمة المنسدلة لمنحها 7 فئات.
      • انقر فوق ملصق، وخارج تلك القائمة انقر فوق تسميات التنسيق. اضبط الفئة على عملة وانقر حسنا
      • انقر فوق النقطة الموجودة تحتها نموذج وتغيير اللون ل المريخ الأحمر.
      • انقر فوق التصحيح أدناه خلفية، وقم بتبديل الرمز إلى أجوف، لأنك تريد وضع طبقة أخرى من المعلومات أسفل هذه الخريطة.

      عند الانتهاء ، ستبدو خريطتك على هذا النحو

      يتمثل أحد أسباب جعل الخلفية أسفل الخلايا المتدرجة شفافة في أنه يمكنك بعد ذلك وضع بيانات أخرى على مستوى المقاطعة تحتها ، مثل البيانات السكانية أو الاقتصادية أو الديموغرافية ، أو في حالة جدول البيانات المرتبط بملف أشكال المقاطعة في هذه الوثيقة ، الاعتقالات لكل فرد من المخدرات.

      تصور طبقة المقاطعة

      • انقر نقرًا مزدوجًا فوق المقاطعات في ال خريطة أساسية من NY.GOV طبقة لفتح خصائص الطبقة نافذة او شباك.
      • اختر ال الترميز علامة التبويب وانتقل إلى الكميات و gt الألوان المتدرجة.
      • بالنسبة إلى قيمة تحديد الاعتقالات، نظرًا لأن هذا الحقل يحتوي على عدد الاعتقالات لكل فرد لكل مقاطعة في عام 2012. للحصول على خريطة كاملة ، تريد & # 39d التأكد من مطابقة البيانات مع نطاق السنة للدراسة ، ولكن فقط لهذا العرض التوضيحي سنستخدمه الرقم الذي ربطناه بالفعل بالورقة.
      • في ال الطبقات حدد القائمة المنسدلة لإنشاء 7 فصول. انقر فوق ملصق في الجزء العلوي وحدد تسميات التنسيق. في ال التقريب استخدم الزرين لأعلى ولأسفل لجعله يتم عرض منزلتين عشريتين فقط. انقر حسنا.
      • عندما يكون لديك خصائص الطبقة نافذة تبدو أدناه ، انقر فوق حسنا

      ستحصل على خريطة تشبه ما يلي ، والتي تتيح لك عرض نوعين من البيانات في نفس الوقت ، ولكن نظرًا لأنها تستخدم طرقًا مختلفة للتخيل ، فلا يزال من الواضح جدًا قراءتها. يمكنك أن تعرف من خلال النظر إلى المقاطعة كم تم تقييم العناصر التي تلقتها ومستوى اعتقالات المخدرات لكل فرد فيها.

      ومع ذلك ، انظر عن كثب إلى مقياس الرموز. لم تنتهِ تمامًا بعد. لاحظ كيف يتم تعيين النهاية المنخفضة للمقياس الأول على 0. هل هذا لأنهم لم يتلقوا & # 39t أي أو لأنهم حصلوا على معدات ليس لها قيمة اقتناء؟ حاليًا ، أنت لا تعرف ، ومع ذلك ، هناك طريقة لتصحيح ذلك فقط العناصر التي تم استلامها أي تظهر المعدات من برنامج 1033 على هذه الخريطة وذلك باستخدام ملف استعلام تعريف على طبقتك.

      استخدام استعلام التعريف

      أ استعلام تعريف يتيح لك تحديد أجزاء البيانات التي سيتم عرضها على الخريطة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لك عندما تعمل من مجموعة بيانات كبيرة حيث تكون مجموعة فرعية فقط من البيانات الموجودة فيها ذات أهمية لمشروعك. في هذه الحالة ، تريد فقط عرض النقاط في المقاطعات التي تلقت فيها على الأقل بعض المعدات من برنامج 1033. كان من الممكن معالجة هذا الأمر عن طريق إنشاء رمز غير مرئي لاستخدامه في فئة قيمة الاستحواذ ، ومع ذلك ، فمن الممكن أن بعض المقاطعات لم تستلم سوى المعدات التي لم يكن لها قيمة اكتساب مخصصة لها ، وستترك بعض المناطق ذات صلة بدراستك. ما تحتاجه هو العثور على العمود الذي سيخبرك إذا كان أي من إجماليات LEA موجودًا على الإطلاق داخل تلك المقاطعة ، واستخدم ذلك لإنشاء استعلام.

      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق الإجماليات واختر افتح جدول السمات
      • قم بتدوين محتويات كل عمود. يبدو عدد_ هو الشخص الذي تحتاجه ، ولكن قم بالتمرير لأسفل ، هل كانت هناك أي مناسبات عدد_ تم تقييمه عند 0 واحتوى أي من الأعمدة الأخرى على معلومات. عندما تصل إلى القاع ، سترى أن الإجابة هي لا. إذا كان عدد_ قيمة الحقل 0 ، وهذا يعني عدم وجود نقاط بيانات داخل تلك المقاطعة ، لذا فهذه هي المقاطعات التي تريد تركها خارج خريطتك.
      • انقر نقرًا مزدوجًا فوق الإجماليات وفي خصائص الطبقة انتقل إلى النافذة استعلام تعريف. انقر فوق الزر منشئ الاستعلام
      • انتقل لأسفل إلى & quotCount_ & quot وانقر نقرًا مزدوجًا لإضافته إلى استعلامك. تذكر أنك تريد فقط العناصر التي يكون فيها ملف عدد_ أكبر من 0 لأن هذا يعني وجود نقطة بيانات واحدة على الأقل داخل تلك المقاطعة. اضغط على & GT زر لإضافة هذه الوظيفة إلى الاستعلام الخاص بك. يستخدم احصل على قيم فريدة لمعرفة التدابير في هذا المجال.ليس لديهم علامات اقتباس حولهم مما يعني أن ArcGIS يتعرف عليهم كأرقام. انقر نقرًا مزدوجًا فوق 0 لإضافته إلى استفسارك.
      • يجب أن يكون الاستعلام الخاص بك & quotCount_ & quot & gt 0
      • انقر فوق يؤكد وإذا أخبرك أنه تم التحقق من التعبير ، فانقر فوق حسنا
      • في ال استعلام التعريف علامة التبويب ، سيكون تعبيرك الآن داخل النافذة الفارغة سابقًا. انقر تطبيق
      • إذا تركت جدول السمات الخاص بك ، فافتحه & # 39ll ، ستلاحظ أنه لا توجد عناصر حيث عدد_ يتبقى 0.
      • انقر مرة أخرى إلى ملف الترميز علامة التبويب وانقر حيث تقول صنف. سيتعين عليك & # 39 إعادة تكوين كيفية تصنيفها لأن السابق كان يعتمد على التعريف الأقدم للبيانات ، لذا قم بتغييره من فواصل طبيعية إلى شيء آخر ، ثم العودة مرة أخرى والنقر حسنا.
      • انقر حسنا في ال الترميز علامة التبويب وعند الخروج ، لاحظ أنه توجد الآن بعض المقاطعات على الخريطة بدون نقطة. هذا يعني أنه وفقًا لبياناتك ، لم يتلقوا أبدًا مواد من برنامج 1033.

      احفظ خريطتك الآن. تذكر ، كن دائمًا على اطلاع على التناقضات في خريطتك. هل تغادر مكانًا ما لا ينطبق على سؤال البحث الخاص بك؟ هل تترك شيئًا بالخارج يفعل ذلك؟

      يمكنك رؤية الخريطة حيث قمت بتكوينها وحفظها أدناه.

      أهداف التعلم

      عندما & # 39ve قمت بتحميل ورقة تحتوي على حقول متعددة ، فقد يكون الأمر شاقًا بعض الشيء لمعرفة ما تريد أن تتخيله حول الأماكن التي تهمك. إذا كان لديك جدول قمت بتنزيله من التعداد الذي يحتوي على معلومات سكانية واقتصادية وديموغرافية لمنطقة عبر مدى خمس سنوات ، فقد تكون مهتمًا فقط بسنوات معينة أو إجراءات معينة أو مقاطعات معينة. يمكنك اتخاذ قرارات سريعة في ArcGIS حول الخرائط ذات الصلة بسؤال البحث الخاص بك ، دون تحرير هذه البيانات في برنامج منفصل قبل تحميلها.

      ستتعلم في هذا التمرين & # 39 ؛ كيفية تحديد فئات معينة فقط من المعلومات ، وتصدير هذه التحديدات كطبقة خاصة بها ، وباستخدام إطارات البيانات ، ستكون قادرًا على التبديل بين الخرائط المختلفة التي تم إنشاؤها عن طريق التحديدات من جدول واحد.

      كما هو مذكور في التمرين السابق ، فإن معدلات توقيف المخدرات حسب المقاطعة التي تصورتها على خريطة المقاطعة الخاصة بي تعود إلى عام 2012 ، لكن البيانات التي لدي حول ما حصلت عليه وكالات إنفاذ القانون من برنامج 1033 تأتي من سنوات مختلفة. ماذا لو أردت فقط تصور القيمة الإجمالية للعناصر التي حصلت عليها المقاطعات المختلفة في عامي 2012 و 2013؟ بدلاً من إنشاء أوراق جديدة في Excel باستخدام البيانات فقط لتلك السنوات ، في ArcGIS ستستخدم & # 39 حدد حسب السمات لإلقاء نظرة على الشحنات التي تم إجراؤها فقط في تلك السنوات وتصدير طبقة جديدة مع تلك المجموعة الفرعية فقط من بياناتك. بعد ذلك ، من خلال وضع كلٍّ منها في إطار البيانات الخاص به ، ستنشئ العمل الأساسي لإنشاء تخطيط بمقارنة جنبًا إلى جنب في التمرين التالي.

      ابدأ من هذا التحديد المعدل للبيانات التي تم إنشاؤها مسبقًا أدناه

      بيانات

      ابدء

      • يفتح تصدير NewLayersAnd1033Data.mxd في ArcMap. سترى أنه يحتوي على سلسلة من النقاط الخضراء الداكنة التي تمثل الشحنات التي تذهب إلى وكالات إنفاذ القانون من برنامج 1033 وطبقة المجموعة الموجودة أسفلها هي الخريطة الأساسية مع الخطوط العريضة للمقاطعات والقرى والمدن والبلدات.
      • اضغط على تحديد ثم انقر فوق إحدى النقاط الخضراء. سترى أن النقطة الخضراء الواحدة تمثل العديد من الشحنات ويمكنك أن ترى أن هناك معلومات إضافية عن كل من هذه الشحنات بما في ذلك السنة التي تم شحنها فيها
      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 1033 البيانات و اختار افتح جدول السمات. هذا هو المكان الذي يمكنك فيه معرفة كيفية إعداد الجدول ، لاحظ أنه لكل محطة شحنات متعددة وأن البيانات الخاصة بالسنة التي تم فيها إرسال الشحنة محفوظة في حقل يسمى Ship_Year.

      نظرًا لأن البيانات الموجودة في مقاطعاتنا في خريطة الأساس تحتوي على معدلات القبض على جرائم المخدرات لعام 2012 ، فإن البيانات المفيدة لمعرفة ما إذا كانت هناك أي علاقة بين معدل توقيف المخدرات المرتفع في ولاية نيويورك والمعدات الأكثر تكلفة التي يتم إرسالها إلى تلك المقاطعة سيكون إلقاء نظرة على الشحنات المرسلة في 2012 و 2013. نريد سحب البيانات لهذه السنوات فقط واستخدامها لإنشاء طبقات منفصلة للخريطة.

      الاختيار حسب السمات

      • انقر فوق عنصر القائمة اختيار و اختار حدد حسب السمات. هذا يفتح لك نافذة تمنحك الفرصة لوضع استعلام SQL لتحديد جزء من بياناتك. لا تعرف ما هي SQL؟ لا توجد مشكلة ، فالأزرار الموجودة على الجانب ستسهل عليك إجراء استعلام SQL.
      • أنت تبحث لإنشاء تحديد جديد داخل 1033 البيانات طبقة ، لذلك اترك تلك الطبقة محددة ، واترك الطريقة الافتراضية لـ قم بإنشاء تحديد جديد
      • تريد شحن العناصر في 2012 أو 2013 ، فهذه هي القيم التي تريدها في ملف Ship_Year حقل. قم بالتمرير لأسفل في قائمة أسماء الحقول وانقر نقرًا مزدوجًا فوق العلامة & quotShip_Year& مثل. هذا يضع هذا الحقل في استفسارك.
      • انقر فوق الزر الذي يقول & # 39 احصل على قيم فريدة& # 39 من أجل وضع قائمة سهلة الاستخدام في النافذة على يمين جميع القيم المتاحة في هذا الحقل

      • لذلك بما أن ما تريده هو العناصر ذات 2012 أو 2013 في Ship_Year، يمكنك إما عن طريق كتابته أو النقر على الأزرار المقابلة للدخول في نافذة استعلام التحديد

      & quotShip_Year & quot = 2012 OR & quotShip_Year & quot = 2013

      • انقر يؤكد للتأكد من صحة المعادلة. عندما تقول النافذة المنبثقة إنها كذلك ، انقر فوق حسنا

      في هذه الحالة ، أنت تبحث عن معلومات رقمية ولكن هذا لا يجب أن يكون هو الحال دائمًا. إذا أردت بدلاً من ذلك فقط تحديد عناصر ذات قيمة نصية معينة في الحقل ، فيمكنك القيام بذلك بدلاً من ذلك ، مثل إذا كنت تريد فقط العناصر المشفرة للسيارات والدورات والمقطورات في FederalSup المجال ، كان يمكن أن تقوم بهذا الاختيار. لا يلزم أيضًا أن تكون مطابقة كاملة إذا كانت معلومات رقمية ، يمكنك فقط تحديد العناصر التي تزيد عن قيمة اكتساب معينة. يمكنك تجميع طلبات متعددة في نفس الاستعلام ، والجمع بين العديد من هذه الطلبات معًا للبحث فقط عن المركبات التي تزيد قيمتها على مبلغ معين يتم شحنها خلال نطاق سنة معينة.

      حدد حسب السمات هي أداة مفيدة للغاية بالنسبة لك لتخصيص خريطتك لإظهار المعلومات ذات الصلة بسؤال البحث الخاص بك فقط. استعلام التعريف يؤدي وظيفة مماثلة ، ولكن عندما حدد حسب السمة ، المعلومات غير الموجودة في التحديد لا تزال مرئية على الخريطة ، لم يتم تمييزها فقط. لكن بالعودة إلى هذا الاستعلام -

      • بعد النقر فوق حسنا، ستلاحظ أن بعض النقاط مظللة الآن باللون الأزرق الفاتح على الخريطة وبعضها ليس كذلك. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تمييز بعض الخطوط باللون الأزرق الساطع على الطاولة ، وبعضها غير & # 39t. إذا تم تمييز عنصر باللون الأزرق الفاتح ، فهذا يعني أنه قد تم تحديده لأنه يطابق معلمات الاستعلام الخاص بك.

      نظرًا لأن هذه هي العناصر التي تريدها في الطبقة الجديدة ، فهذه هي التحديدات التي & # 39ll تقوم بتصديرها.

      تصدير التحديد كطبقة

      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف 1033 البيانات طبقة ، اختر البيانات & GT تصدير البيانات.
      • تأكد من أن يصدر تم تعيين القائمة المنسدلة على الميزات المختارة. قم بتغيير اسم فئة ميزة الإخراج إلى 1033_for_2012_2013 حتى تتمكن من معرفة ما هو عليه لاحقًا. قم بتغيير المجلد الذي تريد حفظه فيه إذا كنت لا تحب الخيار الافتراضي
      • بعد أن يتم تصديره ، سيسألك عما إذا كنت تريد إضافة الطبقة الجديدة إلى الخريطة ، انقر فوق نعم. لمعرفة الفرق بين الاثنين ، قم بإلغاء تحديد المربع الخاص بـ 1033 البيانات. سترى بعض النقاط تختفي. أغلق جدول السمات لـ 1033 البيانات إذا لم تكن قد & # 39t بالفعل.

      الآن بعد أن أصبح لديك بيانات عامي 2012 و 2013 فقط على الخريطة ، ستتمكن & # 39 من إنشاء خريطة تحتوي فقط على تلك السنوات ذات الصلة.

      ترميز الكميات داخل الفئات

      • انقر نقرًا مزدوجًا فوق 1033_for_2012_2013 لفتح ملف خصائص الطبقة نافذة ، وانتقل إلى الترميز التبويب.
      • إذا كنت ترغب في إنشاء رموز تخبر المشاهد بلمحة واحدة بالعام الذي تم فيه إرسال الشحنة إلى وكالة إنفاذ القانون والمبلغ المالي الذي تم تقييم المعدات المشحونة به ، فأنت تريد الاختيار سمات متعددة ، الكمية حسب الفئة. انقر للذهاب إلى تلك القائمة
      • التقسيم الذي تريده هو بين 2012 و 2013 ، لذا فإن حقل القيمة أنت & # 39ll تريد أن تختار هو Ship_Year. انقر أضف كافة القيم، سترى هذين العامين و & ltall القيم الأخرى & GT. قم بإلغاء تحديد المربع المجاور لـ & ltall القيم الأخرى & GT.
      • انقر نقرًا مزدوجًا على الرمز المجاور لكل عام واجعلها فاتحة ومتباينة الألوان. نظرًا لأن هذه الرموز سيتم تكديسها فوق بعضها البعض ، وستكون في النهاية أعلى خريطة تحتوي على طيف من الأزرق إلى الأحمر ، فأنت تريد إنشاء ألوان تبرز فوق ذلك أيضًا. لقد اخترت تفاح متوسط لعام 2012 و حجر الدم لعام 2013. يؤدي هذا إلى تعديل اللون الذي سيكون عليه الرمز
      • يمكن أن تجعل الكمية المرتبطة بكل رمز أكبر أو أصغر أو تغير لونه على نطاق. نظرًا لأنك تريد تغيير حجم الرمز بحيث يسهل تمييزه في لمح البصر ، يمكنك النقر على حجم الرمز تحت تفاوت.
      • في مربع الحوار الذي يفتح ، أختار & # 39ll اكتساب كحقل أريد استخدام قيمة له ، وسأحدد الطبقات إلى 7 في القائمة المنسدلة. & # 39ll أترك الافتراضي حجم الرمز في أن تتراوح من 4 إلى 18 نقطة. انقر فوق ملصق واختر تسميات التنسيق. حدد أن ملف فئة هي العملة وانقر فوق حسنا. حدد المربع لـ إظهار نطاقات الفئات باستخدام قيم الميزة وانقر حسنا للخروج من حجم الرمز قائمة.
      • انقر حسنا في قائمة "خصائص الطبقة" وتصوَّر قيمة الاستحواذ لكل من شحنات السنوات.

      يجب أن تبدو خريطتك شيئًا من هذا القبيل إذا اخترت نفس الخيارات التي قمت بها ، ولكن يمكنك بالتأكيد تغيير المقاييس أو الألوان التي تستخدمها أو ما إذا كنت & # 39d تفضل عرض كمية العناصر المستلمة.

      عرض بيانات الكميات لطبقة المضلع

      إذا قمت & # 39 بإجراء التمارين السابقة ، فقد قمت بالفعل بتغيير الرموز في ملف المقاطعات لاحقًا ، افعل الشيء نفسه الذي فعلته في المرة الأخيرة التي تخيلت فيها اعتقالات لكل 100،000 بيانات المقاطعات طبقة ، ولكن إن لم يكن انظر أدناه.

      • نقرتين متتاليتين المقاطعات في خريطة أساسية من NY.GOV لفتح ملف خصائص الطبقة القائمة ، وحدد ملف الترميز التبويب.
      • أختر الكميات و gt الألوان المتدرجة في القائمة لما تريد تبين.
      • يختار الاعتقالات مثل قيمة تريد رسمها. اختر 7 عددًا من الفصول الدراسية التي تريدها في القائمة المنسدلة.
      • انقر فوق ملصق و اختار تسميات التنسيق. استخدم السهمين لأعلى ولأسفل لتحديد أنك تريد أن يكون عدد المنازل العشرية 2 ثم انقر حسنا

      لديك الآن خريطة تشبه ما يلي ، حيث يمكن للمشاهد أن يخبرك بلمحة عن قيمة الاستحواذ على الشحنات لوكالات إنفاذ القانون في مقاطعة ما في عامي 2012 و 2013 بالإضافة إلى معدلات القبض على المخدرات لكل فرد. في تلك المقاطعة في عام 2012.

      يرجى ملاحظة أنه بدون التلخيص ، سيحتاج العارض الخاص بك إلى النقر فوق الرموز الموجودة على الخريطة لمعرفة إجمالي العناصر المستلمة عبر الشحنات ، لذلك إذا كنت تريد تصور إجمالي قيمة الاستحواذ لجميع الشحنات الخاصة بوكالة إنفاذ القانون ، فأنت & # 39d بحاجة إلى استخدام لخص الوظيفة الموضحة في الوحدة الأولى لهذا البرنامج التعليمي. إذا كنت ترغب في تصور إجمالي قيمة الاستحواذ لجميع العناصر المستلمة في المقاطعة ، فستحتاج إلى القيام بـ الانضمام عن طريق الموقع الوظيفة الموضحة في الوحدة السابقة.

      بالنظر إلى هذه الخريطة ، يصعب أحيانًا معرفة ما إذا كانت إحدى النقاط الأكبر من إحدى السنوات تحجب نقطة أصغر من عام مختلف. لتكون قادرًا على النظر إلى بياناتك بشكل أكثر وضوحًا ، فأنت & # 39 د تريد فصلها في طبقة لعام 2012 وأخرى لعام 2013. لكي تتمكن في النهاية من عرض مقارنة جنبًا إلى جنب بين الاثنين ، عليك & # 39ll تريد أيضًا وضع كل منها في إطار البيانات الخاص بها.

      إنشاء إطار بيانات آخر

      • اذهب إلى إدراج واختر إطار البيانات. اسم الإطار الجديد 2013 البيانات. سيظهر فارغًا في ملف جدول المحتويات نافذة او شباك.
      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق إطار البيانات الأصلي طبقات و اختار ملكيات. في ال عام علامة التبويب ، قم بتغيير الاسم إلى 2012 البيانات.
      • انقر لتمييز كل طبقة في 2012 البيانات، انقر بزر الماوس الأيمن واختر ينسخ
      • انقر بزر الماوس الأيمن فوق إطار البيانات 2013 البيانات و اختار طبقة (طبقات) لصق

      الآن بعد أن أنشأت & # 39 إطارًا بيانات لكل عام ترغب في استكشافه ببياناتك ، فإنك & # 39 ستغير الطبقات في كل منها بحيث فقط تعكس 2012 لواحد و 2013 للآخر.

      استخدام استعلام التعريف لتضييق البيانات المعروضة.

      أ استعلام التعريف تُستخدم على طبقة لتحديد البيانات التي سيتم عرضها بين البيانات المتاحة لها لعرضها. مشابه ل حدد حسب السمة، يمكنك التحديد بناءً على القيم الموجودة في الحقل ، إما من قائمة القيم المقبولة ، أو إذا كانت القيم أرقامًا ، أو تلك الموجودة أعلى أو أقل من حد معين. يمكنك إيقاف تشغيله أو تشغيله في أي وقت ولكن أثناء تشغيله ، لن تعرض خريطتك سوى مجموعة مختارة من بياناتك.

      • للتأكد من مسح الطبقة التي تقوم بتحريرها ، قم بتغيير ملف 1033_for_2012_2013 طبقة أعلى كل إطار من إطارات البيانات لقراءتها 2012 Data_Acquistion للواحد في الجزء العلوي من 2012 البيانات إطار البيانات و 2013 Data_Acquistion للواحد في الجزء العلوي من 2013 البيانات إطار البيانات
      • انقر نقرًا مزدوجًا فوق 2012 البيانات_اكتساب لفتح ملف خصائص الطبقة النافذة وانتقل إلى ملف استعلام تعريف التبويب. انقر فوق منشئ الاستعلام أسفل المربع الفارغ في علامة التبويب تلك
      • ال منشئ الاستعلام ربما يبدو مربع الحوار مألوفًا لأنه يعمل على نفس لغة استعلام SQL المستخدمة في حدد حسب السمات الوظيفة المستخدمة في بداية هذا الدرس. نظرًا لأنك تريد تضييق هذا الأمر إلى فقط قم بتضمين السجلات مع & # 392012 & # 39 في Ship_Year في الحقل ، يمكنك & # 39ll التمرير لأسفل إلى & quotShip_Year & quot في النافذة الموجودة أعلى هذا المربع ، ثم انقر نقرًا مزدوجًا فوقه لإضافته إلى الاستعلام. اضغط على = زر. استخدم ال احصل على قيم فريدة لتعبئة المربع بالقيم المتوفرة في هذا الحقل ، ثم انقر نقرًا مزدوجًا فوق 2012 لإضافته إلى الاستعلام.
      • الآن يجب أن يبدو استعلامك كما يلي: & quotShip_Year & quot = 2012
      • انقر يؤكد. إذا تم التحقق من صحة التعبير ، انقر فوق حسنا في ال منشئ الاستعلام مربع ، وبعد ذلك تطبيق ل خصائص الطبقة.
      • اذهب إلى الترميز علامة التبويب وانقر فوق أضف كافة القيم.2013 يجب أن تختفي من الرموز.
      • انقر فوق حجم الرمز القائمة ، وتبديل التصنيف من فواصل طبيعية إلى أحد الخيارات الأخرى ، ثم العودة مرة أخرى لإعادة معايرته. يجب أن تحتوي خريطتك الآن فقط على النقاط الخضراء التي تمثل عام 2012 ولا يسرد المقياس نطاقًا واسعًا كما كان في السابق.
        • إذا لم يظهر هذا & # 39t ، فتحقق مما إذا كان ملف 2013 البيانات إطار البيانات بخط عريض على الخاص بك جدول المحتويات. إذا كان الأمر كذلك ، فهذا يعني أن هذا هو إطار البيانات النشط ، وسيتعين عليك & # 39 التبديل إلى ملف 2012 البيانات إطار البيانات من أجل رؤية التغييرات. انقر بزر الماوس الأيمن فوق 2012 البيانات واختر تفعيل.

        الآن يمكنك النقر بزر الماوس الأيمن وتحديد تفعيل للتبديل بين طريقتي العرض ، بحيث يتوقف الاثنان عن التداخل. سيتم توضيح الفوائد الأخرى لإطارات البيانات في التمرين التالي ، ويمكن استخدامها لإنشاء تخطيطات جديدة بخرائط متعددة عليها.

        إذا كنت تريد أن ترى كيف قمت ببناء هذا ، فإن مستند الخريطة موجود أدناه.

        أهداف التعلم

        بينما تقوم في بعض المناسبات & # 39 بتقديم خريطة واحدة فقط قمت بإنشائها باستخدام بياناتك ، في حالات أخرى ، على سبيل المثال لجلسات الملصقات ، قد تضيف خرائط متعددة تمثل بياناتك. بدلاً من التقاط لقطات شاشة للخرائط الفردية ، باستخدام عرض تخطيط وإطارات البيانات المتعددة تتيح لك تقديم خرائطك بطريقة موحدة بينما تظل قادرًا على تخصيص الجوانب الجغرافية لخرائطك وضبطها.

        في برنامج تعليمي في الوحدة النمطية الأولى ، تصور البيانات على الخريطة ، تعلمت كيفية إنشاء خريطة عندما يكون لديك إطار بيانات واحد فقط. بعد الانتهاء من هذا ، ستتعلم كيفية إنشاء مخطط بأطر بيانات متعددة ، مما يتيح لك إنشاء تخطيط يحتوي على خرائط متعددة. ستضيف عناصر خريطة فردية لكل إطار بيانات وتأكد من أن المقياس متسق قدر الإمكان عبر كلا الإطارين بحيث تقوم بإنشاء صورة موحدة لما يقدمه كل إطار من معلومات.

        سنستخدم مستند الخريطة المرفق للبدء به وهو نسخة معدلة من الخرائط التي تم إنشاؤها في التمرين الأخير

        بيانات

        ابدء

        • يفتح ForLayout_2DataFrames.mxd
        • ألق نظرة على جدول المحتويات نافذة او شباك. بدلاً من وجود إطار بيانات واحد فقط - طبقات مع كل الطبقات لإطار البيانات هذا تحتها ، هناك طبقتان ، واحدة تسمى 2012 البيانات ودعا واحد 2013 البيانات. هذا لأنه نظرًا لأن البيانات تتعلق بنفس النقاط ، فإن وجودها على نفس الخريطة يعني أن بعض البيانات ستكون محجوبة. لذلك في التمرين الأخير ، أنشأنا إطارين للبيانات بحيث يمكنك التبديل ذهابًا وإيابًا أثناء العمل على النتائج الخاصة بك لهذا المشروع. يتيح لك هذا التكوين لإطارات البيانات المتعددة أيضًا إنشاء مخطط حيث تظهر الخريطتان جنبًا إلى جنب ، مما يتيح للمشاهدين إجراء مقارنات.

        البدء في عرض التخطيط

        في البداية سترى الخريطتين متداخلتين في شيء كهذا.

        • اصعد إلى ملف و اختار إعداد الصفحة والطباعة. يتغيرون اتجاه ل المناظر الطبيعيه. انقر حسنا
        • باستخدام هذا التكوين الجديد ، & # 39ll تريد إضافة بعض الأدلة داخل التخطيط الخاص بك للتأكد من أنك تنشئ تكوينًا متوازنًا. الدليل هو خط أزرق مستقيم يمتد عبر تخطيطك أفقيًا أو رأسيًا على أي مسافة من الحافة التي تريدها. لن تظهر عند طباعة خريطتك ، فهي موجودة فقط لتوجيهك الخاص. اصعد إلى رأي وتأكد من وجود مخطط بجانب الخيار خطوط إرشاد للدلالة على أنه قيد التشغيل. تأكد من أن الحكام قيد التشغيل أيضًا.
        • يمكنك إضافة دليل إلى التخطيط الخاص بك عن طريق النقر فوق النقطة الموجودة على المسطرة حيث تريد رسم خط عبر تخطيطك. يمكنك النقر على السهم الذي يظهر في بداية السطر بالمسطرة وسحبه إذا كنت تريد إعادة ضبط مكان ظهوره.
          • انقر لإنشاء دليل بأعلى المسطرة بقياس 5.5 بوصات ، بحيث تحصل كل خريطة على نصف الشاشة.
          • قم بإنشاء دليل على بعد حوالي 0.75 بوصة من أعلى الصفحة على المسطرة على اليسار لترك مساحة للعنوان ، وحوالي 0.5 بوصة من الأسفل لترك مساحة لمصادرك.
          • أضف دليلًا آخر على بعد حوالي 3.5 بوصات من الأسفل بحيث يكون لديك مساحة لإضافة الأساطير.

          عندما تنتهي من ذلك ، سيبدو مثل هذا

          إضافة عناصر نصية إلى التخطيط الخاص بك

            سيخبر العنوان القارئ بما ينظر إليه. اذهب إلى إدراج في شريط القائمة واختر لقب. ستظهر نافذة منبثقة تسألك عن العنوان الذي تريده واكتبه 2012 و 2013 إيصالات 1033 من قبل وكالات إنفاذ القانون ومعدلات القبض على جرائم المخدرات ، 2012

          انقر واسحب المربع الناتج إلى منتصف هذا القسم في الجزء العلوي الذي قمت بتخصيصه جانبًا للعنوان. استخدم شريط أدوات النص في الأعلى لتغيير حجم الخط ولونه لجعله أكبر ويبرز. لقد غيرت حجم الخط إلى 17 وغيرت اللون إلى البحرية الداكنة.

          ستحتاج أيضًا إلى إضافة نص لإعلام المشاهد من أين حصلت على معلوماتك. يتيح هذا للناس معرفة ما إذا كنت تستخدم مصادر موثوقة ، ويسمح للعلماء الآخرين بالتفاعل مع عملك والقيام بعمل يبني عليك. ربما يعملون في منطقة مماثلة وعندما يرون أن لديك إحصاءات عن معدلات القبض على المخدرات أو الاستحواذ على معدات عسكرية تم إيقاف تشغيلها من قبل أقسام الشرطة ، فإنهم يريدون معرفة أين يمكنهم العثور على معلومات مماثلة لمنطقتهم الجغرافية أو وقتهم الفترة التي يهتمون بها. يمكنك نقل هذه المعلومات عن طريق إضافة نص المصدر

          • اصعد إلى إدراج في شريط القائمة وحدد نص. سيضع مربعًا صغيرًا في مكان ما في منتصف العرض الخاص بك والذي يقول فقط & # 39Text & # 39.
          • اسحب هذا المربع لأسفل إلى المساحة الموجودة في الأسفل والتي خصصتها لها جانبًا.
          • انقر نقرًا مزدوجًا فوق ملف نص مربع ، وسيفتح نافذة خصائص تتيح لك تعديل النص.
          • عند العمل في مشروعك الخاص ، ستحتاج & # 39 ؛ للذهاب إلى الاعتمادات قسم من طبقاتك المختلفة للعثور على المصادر المستخدمة لإنشاء خريطتك. هذا إذا استخدمت أفضل الممارسات وتتبعت بياناتك الوصفية باستمرار.
          • إذا كنت ألصق من قسم الاعتمادات ، يمكنني فقط الكتابة
            & quotSources: NYS Office of Information Technology Services GIS Program Office (GPO) Division of Criminal Justice Services، New York New York New York Department of HealthDefense Logistics Agency، Law Enforcement Support Support Office. & quot
          • لاحظ ، مع ذلك ، أن النص لن يتم تغليفه ، لذلك ستحتاج إلى الضغط على مفتاح الإدخال في المنتصف ، وقم بالتجربة لمعرفة مدى ملاءمته. انقر فوق زر المحاذاة الأيسر للتأكد من أنه & # 39 s محاذاة إلى اليسار. انقر نعم، ويجب أن يظهر نص "المصادر" في الجزء السفلي من الخريطة.
          • أنت & # 39ll تريد التأكد من منح نفسك رصيدًا أيضًا بالطبع. لذا ضع اسمك كمؤلف. اضغط على إدراج عنصر القائمة واختيار نص
          • انقر واسحبه فوق المربعين اللذين يحتويان على إطار البيانات الخاص بك ، وقم بتوسيطه عبرهما. انقر نقرًا مزدوجًا لفتح النافذة المصدر واكتب & quot خريطة بواسطة & quot وإسمك.
          • استخدم القائمة المنسدلة للخط في أعلى الخريطة لزيادة حجم الخط وإعادة وضعه إذا لزم الأمر

          خلق الأساطير

          إن الطريقة التي يفهم بها الناس ما تعنيه الرموز المختلفة هي إدراج وسيلة إيضاح تشرح ما تمثله الرموز في كل طبقة. ومع ذلك ، فإن معلومات الأسطورة ستأتي من المقياس والعناوين والعناوين التي لديك لطبقاتك في جدول المحتويات. للحصول على نص توضيحي واضح في وسيلة الإيضاح الخاصة بك ، انقر فوق العناوين والعناوين الموجودة في كل طبقة من الطبقات المرئية في ملفك جدول المحتويات، وتغيير اللغة لتوضيح ما تمثله الرموز فيه

          & # 39ll الآن إنشاء وسيلة إيضاح منفصلة لـ إجمالي قيمة العناصر التي يتم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ، 2012 للذهاب أسفل إطار الخريطة هذا على اليسار ، من أجل معدلات القبض على المخدرات الجناية حسب المقاطعة ، 2012 للانتقال بين الاثنين نظرًا لأن نفس المقياس موجود على كلتا الخريطتين ، وآخر وسيلة إيضاح لـ إجمالي قيمة العناصر التي تم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ، 2013.

          • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 2012 البيانات و اختار تفعيل.أيًا كان إطار البيانات الذي قمت بتنشيطه هو إطار أسطورةساحر مع ما يمكن تضمينه في أسطورة.
          • اصعد إلى إدراج و اختار أسطورة.
          • نظرًا لأنك تريد فقط أن تحتوي وسيلة الإيضاح هذه على بيانات قيمة اكتساب LEA ، قم بتمييزها معدلات القبض على المخدرات الجناية. في النافذة اليسرى حيث توجد عناصر Legend الخاصة بك وانقر فوق السهم الذي يشير إلى اليسار لتحريكه من القائمة. اضبط عدد الأعمدة على 2. إذا قمت بالنقر فوق معاينة الزر أولاً ، & # 39ll وضع نسخة معاينة من وسيلة الإيضاح على التخطيط الخاص بك حتى تتمكن من رؤية كيف تغير التغييرات التي تجريها وسيلة الإيضاح الخاصة بك. انقر ينهي.
          • انقر نقرًا مزدوجًا فوق وسيلة الإيضاح في الورقة لفتح ملف خصائص الأسطورة نافذة او شباك. في ال جنرال لواء علامة التبويب ، احذف وسيلة الإيضاح من حقل العنوان ، فأنت لا تحتاج إلى هذا العنوان
          • في علامة التبويب التالية العناصر، انقر نقرًا مزدوجًا فوق ملف إجمالي قيمة العناصر. في تلك القائمة الأولى لفتحها خصائص عنصر وسيلة الإيضاح. في ال جنرال لواء علامة التبويب ، قم بإلغاء تحديد المربع الخاص بـ إظهار العنوان. يشير اسم الطبقة بالفعل إلى أنه يمثل القيمة الإجمالية للعناصر ، ولا تحتاج إلى أن تقول تحتها قيمة اكتسابها. انقر نعم
          • انقر فوق علامة التبويب تخطيط وحدد المربع بجوار تسميات التفاف. انقر تطبيق. عنوان الطبقة الخاص بك طويل جدًا ، لذا إذا كان بإمكانه الالتفاف ، فستكون قادرًا على احتواء أسطورتك في مربع أصغر.
          • انقر ل إطار واستخدام القائمة المنسدلة أسفل حدود تغيير الحد ليكون 0.5 نقطة. انقر نعم في الجزء السفلي من خصائص الأسطورة صندوق.
          • الآن يجب أن يكون لديك مربع في الأسفل يحتوي على وسيلة الإيضاح لتلك الطبقة. انقر وأعد تغيير الحجم وتحرك إذا كنت تريد ذلك. لاحظ أن أحجام الخطوط ستتغير لتلائم الحجم الجديد لمفتاح الرسم البياني أثناء قيامك بذلك
          • انقر بزر الماوس الأيمن فوق 2013 البيانات و اختار تفعيل. اتبع نفس الإجراء أعلاه لإنشاء وسيلة إيضاح لـ إجمالي قيمة العناصر التي تم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ، 2013
          • حرك هذه الأسطورة لتكون أسفل الخريطة اليمنى.
          • اتبع نفس الإجراء لإنشاء وسيلة إيضاح لـ الاعتقالات الجناية المخدرات حسب المقاطعة. ومع ذلك ، هناك استثناء واحد ، لا تقم بإلغاء تحديد المربع الخاص بـ إظهار العنوان.
          • انقل هذه الأسطورة لتتمحور بين الاثنين الآخرين. انقر للتعديل

          تعديل الأساطير

          لا تحتوي مربعات وسيلة الإيضاح التي تقوم بإنشائها على معلومات الطبقة في حد ذاتها. إنها ديناميكية. إذا قمت بتغيير الرموز أو قمت بإيقاف تشغيل طبقة أو تشغيلها باستخدام جدول المحتويات في طريقة العرض ، ستتغير التسميات والعناوين والرموز في وسيلة الإيضاح وفقًا لذلك. يكون هذا مفيدًا لأنه في بعض الأحيان حتى ترى كل الأساطير معًا على خريطتك ، فزت & # 39t تدرك أن شيئًا ما عنها يحتاج إلى التغيير.

          من إلقاء نظرة خاطفة على الخريطة بالمقاييس كما هي ، يبدو أنه كان هناك الكثير من المعدات القيمة التي تم شحنها في عام 2012 مقارنة بعام 2013. بالتأكيد ، المزيد من الرموز الموجودة على الخريطة اليمنى أكبر وليس أصغر ولكنها & # لم يعجبهم 39 عامًا في المقارنة.

          افحص موازين الرموز الخاصة بـ القيمة الإجمالية لـ العناصر التي تم شحنها لعامي 2012 و 2013 ، على وجه التحديد عند الحد الأقصى والحد الأدنى لكل مقياس. هل لاحظت أي شيء؟

          في عام 2012 ، كانت أقل قيمة لإجمالي المعدات التي تم إرسالها إلى وكالات إنفاذ القانون في مقاطعة هي 300.28 وتوقفت هذه الفئة عند 3808. في عام 2013 ، كانت أقل قيمة من إجمالي المعدات التي تم إرسالها إلى وكالات إنفاذ القانون في مقاطعة هي 10000 ، وتوجت هذه الفئة بـ 1871247. نفس الحجم على كل خريطة يمثل الحد الأدنى للرقم جدا كميات مختلفة من حيث قيمة المعدات. يمثل أكبر رمز على الخريطة في عام 2012 فئة بحد أقصى 360،084.96 دولارًا. أكبر رمز على الخريطة في عام 2013 يمثل فئة بحد أقصى 1449307. على الرغم من أن هذين الرمزين لهما نفس الحجم ، نظرًا لأنهما مخصصان للمقاييس الموضوعة للتنوع بين المبالغ الإجمالية داخل خرائطهم الخاصة ، إلا أنهما لا يمكن قياسهما بين بعضهما البعض وقد يؤدي ذلك إلى صورة مضللة.

          دعونا نغير تصنيفات 2013 بحيث تكون مقارنة أكثر دقة بأرقام 2012.

          لجعل الأمور أسهل على أنفسنا ، دعونا & # 39 s فقط تغيير تصنيفات 2013. لكننا نحتاج أولاً إلى إلقاء نظرة على الأحجام المعطاة للرموز الموجودة في إجمالي قيمة العناصر التي يتم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ، 2012 طبقة.

          • انقر نقرًا مزدوجًا فوق إجمالي قيمة العناصر التي تم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ، 2012 وانتقل إلى الترميز التبويب.
          • انقر نقرًا مزدوجًا فوق كل رمز لفتح قائمة التحرير الخاصة به ومعرفة الحجم الذي تم ضبطه عليه وكتابته. & # 39 سوف تقوم بضبط مقياس الرموز في طبقة 2013 وفقًا لذلك. انقر نعم للخروج من هذه النافذة.
          • انقر نقرًا مزدوجًا فوق إجمالي قيمة العناصر التي يتم شحنها إلى هيئات التعليم المحلية حسب المقاطعة ،2013 وانتقل إلى الترميز التبويب.
          • تريد & # 39ll تغيير التصنيفات بحيث تكون أقرب إلى حدود الفصل المستخدمة في خريطة 2012 ، وتغيير أحجام الرموز ، نظرًا لأنك في منتصف الطريق خلال مقياس 2013 لديك بالفعل قيمة إجمالية أعلى من الحد الأقصى لعام 2013.
          • قم بتغيير الحد الأقصى على حجم الرمز من 25 إلى 33 لمنح نفسك بعض المساحة للعمل نظرًا لأنك تعلم بالفعل أن رمز الحد الأقصى للحجم في عام 2013 يجب أن يكون أكبر من الرمز في عام 2012
          • نظرًا لأن الدرجة الثانية على مقياس 2012 (19300-41.061) أقرب إلى الحد الأدنى للفصل على مقياس 2013 (10000-18712) ، قم بزيادة الحد الأدنى على المقياس إلى 9 لوضع الحجم في مكان ما بين الفئتين الأولى والثانية.
          • ستحتاج إلى إجراء المزيد من ضبط الأحجام ، لذا انقر فوق صنف. يمكنك ضبط قيم الفاصل عن طريق كتابتها يدويًا كسر القيم أو تحريك الأشرطة في نافذة الرسم البياني في المنتصف.
          • لقد قمت بتعديل الفصول للحصول على الحد الأقصى على النحو التالي. يمكنك اختيار طريقة أخرى إذا كنت تريد ، ثم النقر فوق نعم بالعودة إلى رموز قائمة.
            • الدرجة الأولى - دون تغيير
            • الدرجة الثانية - 177.628
            • الدرجة الثالثة - 480.000
            • الدرجة الرابعة - 688894
            • الدرجة الخامسة - 1281993
            • الدرجة السادسة - 1449307
            • الدرجة الأولى - 9
            • الدرجة الثانية - 18
            • الدرجة الثالثة - 25.5
            • الدرجة الرابعة - 28
            • الدرجة الخامسة - 30
            • الدرجة السادسة - 33

            يمكنك تجربة حدود الفصل المختلفة وأحجام الرموز لإنشاء صورتك الخاصة.

            مضيفا الميزان والسهام الشمالية

            تعتبر أدوات الملاحة الأساسية هذه أقل أهمية في الخرائط الموضوعية مثل تلك التي لن يتم استخدامها للملاحة. ومع ذلك ، قد لا يزال القارئ يرغب في معرفة المسافة بين المقاطعات المختلفة وما إذا كانت الخريطة في التكوين النموذجي مع كون الشمال مستقيمًا لذا من المفيد إضافة هذه.

            • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف 2012 البيانات إطار البيانات والاختيار تفعيل. اذهب إلى إدراج القائمة وحدد مقياس بار تفعيلها
            • هذا يفتح محدد شريط المقياس ويمكنك التمرير عبر الخيارات الموجودة عليه. أنا & # 39ll اختيار شريط مقياس بالتناوب 2 ولكن إذا كنت ترغب في اختيار واحد مختلف ، فلا بأس بذلك. إذا كنت ترغب في تخصيصه بشكل أكبر ، فانقر فوق الخصائص. في تلك النافذة ، يمكنك تحديد ما إذا كان المقياس هو أميال أو كيلومترات ، واختيار عدد الأقسام التي تريدها ومكانها على الخط ، إلى جانب خيارات أخرى. & # 39ll استخدام الإعدادات الافتراضية.
            • عندما تتم إضافة شريط القياس إلى التخطيط ، اسحبه إلى الزاوية اليسرى السفلية من خريطة عام 2012 ، وقم بتغيير حجمه ليلائم. الشيء الجميل هو أنه سيقلل تلقائيًا مقدار الأميال التي يعرضها ليظل دقيقًا.
            • بالنسبة لسهم الشمال ، اصعد إلى إدراج القائمة وحدد سهم الشمال. سوف تفتح ملف محدد سهم الشمال. هناك الكثير من الخيارات للتمرير خلالها ولكني أحب الخيار N مع السهم في الدائرة ، ESRI الشمال 55، لذلك سأختار ذلك. انقر فوق "موافق" وعندما يظهر في التخطيط الخاص بك ، اسحبه إلى الزاوية اليسرى السفلية من خريطة عام 2012. تمامًا كما هو الحال مع المقياس ، يكون سهم الشمال ديناميكيًا ، لذلك إذا قمت بتغيير الاتجاه الذي تشير إليه خريطتك ، فسيتغير سهم الشمال أيضًا.
            • انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف 2013 البيانات إطار البيانات في ملف جدول المحتويات و اختار تفعيل. سيضمن هذا أن المقياس وسهم الشمال اللذين توشك على إضافتهما مناسبان الذي - التي إطار البيانات وليس 2012 البيانات واحد. ليست مشكلة كبيرة بالنسبة لهذا المشروع ، ولكن سيكون الأمر مهمًا إذا كنت تعمل في مشروع حيث يكون لإطارات البيانات الخاصة بك مقاييس أو اتجاهات مختلفة.
            • كرر الإجراء لإدراج مقياس وسهم شمال لخريطة 2013 أيضًا. قد ترغب في إضافة أدلة للتأكد من محاذاتها عبر الخرائط
            • عندما تحصل على & # 39ve جميع العناصر الخاصة بك تتماشى مع رغبتك ، امسح جميع الأدلة في مشروعك بالنقر فوق أحد الأسهم على كل مسطرة (أعلى ويسار) والاختيار مسح كافة الأدلة.

            لقد أنشأت الآن تخطيطًا مناسبًا لمشروعك ، يجب أن يبدو كما يلي.

            تم إرفاق الطريقة التي قمت بإنشائها أدناه ، ولكن يرجى استكشاف طرق مختلفة لتكوين الرموز والأساطير والعناوين والمساعدات على التنقل لإنشاء الخريطة بطريقة مختلفة إذا كنت تفضل مظهرًا مختلفًا.


            تقدير قيمة المناطق الحضرية الخضراء: تحليل تسعير المتعة لسوق إسكان الأسرة الواحدة في لوس أنجلوس ، كاليفورنيا

            قمنا بتحليل 20،660 صفقة لمنازل منفصلة لعائلة واحدة تم بيعها في عامي 2003 و 2004 في مدينة لوس أنجلوس ، كاليفورنيا ، لتقدير قيمة الأشجار الحضرية والعشب المروي والمناطق العشبية غير المروية. للتعامل مع الارتباط التلقائي المكاني وخصائص الجوار غير المرصودة ، فإننا نقارن بين نموذجين: نموذج الانحدار الموزون جغرافيًا ، ونموذج Cliff-Ord مع التأخر المكاني في المتغير التابع ، والمتغيرات الخارجية ، والاضطرابات وكذلك التأثيرات الثابتة الفرعية و مجموعة واسعة من المتغيرات المشتركة. وجدنا أن أنجيلينو تحب المروج: أكثر من 88٪ من العقارات التي تم فحصها ستكتسب قيمة مع إضافة العشب المروي على قطعهم ، بل وأكثر (89٪) في المنطقة المجاورة لهم. على الرغم من أن المزيد من العشب غير المروى / التربة العارية على الطرود تضر عادةً بقيم الممتلكات ، إلا أنها غالبًا ما يكون لها تأثير معاكس على مستوى الحي. علاوة على ذلك ، فإن أشجار القطع الإضافية ستقلل من قيمة ما يقرب من 40٪ من العقارات التي تم فحصها وسيكون لها تأثير إيجابي ضئيل على معظم العقارات الأخرى. على النقيض من ذلك ، ستزيد أشجار الأحياء الإضافية بشكل طفيف من قيمة أكثر من 97٪ من الخصائص التي تم تحليلها. يشير هذا إلى أنه بينما قد يرغب سكان لوس أنجلوس في الحصول على أشجار إضافية ، إلا أنهم غير مستعدين لدفع ثمنها. هذه النتائج لها آثار على برامج غرس الأشجار في المناطق الحضرية التي تعتمد في المقام الأول على أصحاب الممتلكات الخاصة.

            يسلط الضوء

            ► قد يرغب Angelenos في الحصول على أشجار حضرية إضافية لكنهم غير مستعدين لدفع ثمنها. قد تؤدي الأشجار المقطوعة الإضافية إلى تقليل قيمة 39٪ من الممتلكات التي تم فحصها. ► من شأن المزيد من أشجار الأحياء أن يزيد من قيمة 97٪ من العقارات في عينتنا. ► Angelenos مثل المروج في كل من ممتلكاتهم وفي جوارهم. يعطي نموذج Cliff – Ord الخاص بنا ونماذج الانحدار الموزونة جغرافيًا نتائج مماثلة.


            أساليب

            في هذه المقالة ، درسنا آثار الضعف الاجتماعي وعوامل الخطر الصحية على التوزيع المكاني للوفيات المرتبطة بـ COVID-19. حصلنا على بيانات الوفيات الناجمة عن فيروس كورونا COVID-19 من أرشيف حالة الفاحصين الطبيين في مقاطعة كوك (مكتب الفاحص الطبي في مقاطعة كوك ، بدون تاريخ). ثم قمنا بترميز معلومات موقع الحادث جغرافيًا باستخدام ArcGIS ، برنامج نظم المعلومات الجغرافية (GIS).

            هناك ما يزيد قليلاً عن 800 منطقة تعداد في مدينة شيكاغو ، وترتبط مناطق التعداد السكاني بـ 77 منطقة مجتمعية في شيكاغو (CCA) ، وهي حدود جغرافية محددة جيدًا. في البداية تم اقتراح 76 منطقة مجتمعية من قبل لجنة أبحاث العلوم الاجتماعية في جامعة شيكاغو في عشرينيات القرن الماضي. تمت إضافة مطار أوهير في الخمسينيات من القرن الماضي وفي الثمانينيات ، تم فصل إدجووتر عن أبتاون ، مما جعل إجمالي 77 منطقة مجتمعية (سيليجمان ، مكتبة جامعة شيكاغو ، بدون تاريخ). تم توثيق الفصل العنصري / الإثني السكني من قبل CCAs جيدًا (Burgess & amp Park ، 1984 Margellos et al. ، 2004 Orsi et al. ، 2010 Sampson ، 2012). حاليًا ، هناك 17 من 77 منطقة CCA بها أكثر من 90٪ من المقيمين الأمريكيين من أصل أفريقي ، وتقع على الجانبين الجنوبي والغربي للمدينة.

            أنشأنا مؤشر الضعف الاجتماعي (SVI) باستخدام الخصائص الاجتماعية الديموغرافية لـ 77 CCA في المدينة ، لتحديد مستوى الضعف الاجتماعي. استرجعنا متغيرات المؤشر من تقديرات مسح المجتمع الأمريكي للتعداد السكاني الأمريكي (ACS) لمدة 5 سنوات بين عامي 2014 و 2018 ، بما في ذلك النسبة المئوية للفقر ، ونسبة أقل من التعليم الثانوي ، والنسبة المئوية للأسر التي تعولها نساء ولديها أطفال ، ومتوسط ​​الأسرة. نسبة الدخل والعمالة (مكتب الإحصاء الأمريكي ، nd-a). ثم أجرينا تحليل المكون الرئيسي (PCA) لاشتقاق درجة مركبة لـ SVI. بينما غالبًا ما يتم تضمين التكوين العرقي في SVIs ، قمنا بفحص النسبة المئوية للأمريكيين الأفارقة ، والنسبة المئوية للبيض ، والنسبة المئوية لللاتينكس بشكل منفصل لتقدير التأثيرات المستقلة للعرق / الإثنية.

            تم إنشاء درجة عامل الخطر الصحي باستخدام العديد من الأمراض المصاحبة من بيانات أطلس شيكاغو الصحي على مستوى CCA (Chicago Health Atlas ، بدون تاريخ). تضمنت درجة المخاطر الصحية معدلات الوفيات المرتبطة بالقلب ، والوفيات الناجمة عن السكتة الدماغية ، والربو ، وارتفاع ضغط الدم ، والسكري ، والسمنة ، والتدخين (CDC COVID-19 Response Team، 2020). على غرار SVI ، أجرينا PCA لإنشاء درجة مخاطر باستخدام معدلات هذه الأمراض المصاحبة.

            استخدمنا ArcGIS لإجراء تحليل النقاط الفعالة على مستوى CCA لتحديد مجموعات المناطق وحساب الارتباطات الذاتية المحلية ثنائية المتغير. الارتباط ثنائي المتغير (Moran’s أنا) من −1 إلى 1 ، حيث يشير 0 إلى عدم وجود ارتباط ، بينما يشير +1 إلى ارتباط إيجابي مثالي و −1 يشير إلى ارتباط سلبي مثالي. أخيرًا ، لفحص التأثيرات الإجمالية لـ SVI ودرجة المخاطر والنسبة المئوية للمقيمين الأمريكيين من أصل أفريقي ، قمنا بتشغيل نموذج معادلة بنيوية يعكس فهمنا المفاهيمي للعلاقات بين العرق والضعف الاجتماعي والمخاطر الصحية. نقدم التأثيرات الإجمالية لـ SVI ، ودرجة المخاطر ، والنسبة المئوية للأمريكيين الأفارقة على الوفيات المرتبطة بـ COVID.


            شاهد الفيديو: 13 انشاء feature class و feature class types في ARCGIS