Viac

Rozdeliť dva rastre s rôznymi veľkosťami buniek pomocou ArcGIS pre počítač?


Mám dva rastre s úplne rovnakým umiestnením (takže každý pixel v jednom rastri je ekvivalentný pixelom v druhom rastri).

Raster A má rozlíšenie 6m na pixel. Raster B má rozlíšenie 12m na pixel.

Chcem rozdeliť raster A na raster B a získať výstup 6 metrov na pixel (ako raster A). Snažím sa to robiť cez ArcMap a nemohol som nájsť spôsob, ako to urobiť. Každá metóda mi dáva výstupné rozlíšenie 12m.

Máte nejaké nápady alebo inú odporúčanú metódu?


Ak chcete, aby rozdelenie fungovalo, musíte znova vzorkovať svoj 12m raster na 6m. Základným spôsobom je použitie nástroja Resample v knižnici Data Management.


môžete tiež upraviť nastavenia prostredia (spodná časť vášho nástroja) vášho nástroja a nastaviť veľkosť pixelov (karta analýzy rastra) na 6 m alebo zvoliť „minimum vstupu“ (predvolená hodnota je maximum vstupu). Týmto spôsobom nemusíte vytvárať nový raster. Výhodou vzorkovania sami je samozrejme to, že máte úplnú kontrolu nad metódou vzorkovania (v rámci nastavení prostredia to bude najbližší sused).


Modul arcgis.raster.functions¶

Rastrové funkcie vám umožňujú definovať operácie spracovania, ktoré sa použijú na jeden alebo viac rastrov. Tieto funkcie sa aplikujú na rastrové údaje za behu, keď sa k nim pristupuje a prezerajú si ich, takže sa dajú rýchlo aplikovať bez toho, aby ste museli vydržať čas, ktorý by inak trvalo, kým by sa vytvoril spracovaný produkt na disku, pre ktorý sú potrebné rastrové analytické nástroje ako arcgis. Môže byť použitý .raster.analytics.generate_raster.

Funkcie je možné použiť na rôzne rastre (alebo obrázky), vrátane nasledujúcich:

Rastry vo vrstvách snímok

Argumenty pre túto funkciu sú nasledujúce:

rastre - pole rastrov. Ak je pre operáciu potrebný skalár, môže byť skalár dvojitý alebo reťazcový

typ_rozsahu - jeden z typov „FirstOf“, „IntersectionOf“, „UnionOf“, „LastOf“

cellize_type - jeden z „FirstOf“, „MinOf“, „MaxOf,„ MeanOf “,„ LastOf “

astype Typ výstupného pixelu -

Argumenty pre túto funkciu sú nasledujúce:

rastre - pole rastrov. Ak je pre operáciu potrebný skalár, môže byť skalár dvojitý alebo reťazcový

typ_rozsahu - jeden z typov „FirstOf“, „IntersectionOf“, „UnionOf“, „LastOf“

cellize_type - jeden z „FirstOf“, „MinOf“, „MaxOf,„ MeanOf “,„ LastOf “

astype Typ výstupného pixelu -


Aplikuje šablónu rastrovej funkcie na strane servera definovanú vrstvou snímok (služba obrázkov) Názov šablóny funkcie rastra je k dispozícii vo vlastnostiach vrstvy snímok.rasterFunctionInfos.

Argumenty funkcií sú voliteľné názvy argumentov a predvolené hodnoty vytvára autor šablóny rastrovej funkcie a nie sú známe prostredníctvom rozhrania API. Klient môže jednoducho uviesť iba názov šablóny rastrovej funkcie alebo voliteľne poskytnúť argumenty na prepísanie predvolených hodnôt. Viac informácií o vytváraní šablón rastrových funkcií na strane servera nájdete na serveri & lta href = ”http://server.arcgis.com/en/server/latest/publish-services/windows/server-side-raster-functions.htm” & gtServer - bočné rastrové funkcie & lt / a & gt.

raster - vstupný raster alebo obrazová vrstva

fn_name - názov šablóny rastrovej funkcie na strane servera, pozrite si vlastnosti vrstvy snímok.rasterFunctionInfos

kwargs - argumenty kľúčových slov na prepísanie predvolených hodnôt šablóny rastrových funkcií, vrátane astype


R - Ako presne funguje vzorkovanie s & interdoláciou interdolácie & rdquo s rôznymi veľkosťami buniek?

Berie pri použití rastrového balíka bilineárna interpolácia resample alebo projectRaster vždy štyri najbližšie centroidy, alebo zohľadňuje rozdiely vo veľkostiach buniek?

Vo vysvetlení pre bilineárnu interpoláciu pri prevzorkovaní nájdete na adrese http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/extensions/spatial-analyst/performing-analysis/cell-size-and-resampling-in-analysis.htm, hovorí, že sa používajú štyri najbližšie centroidy. V tomto príklade sú veľkosti buniek podobné. Toto vysvetlenie nie je priamo pre rastrový balík v R, ale javilo sa ako najdostupnejšie vysvetlenie toho, ako by v týchto prípadoch mohla fungovať bilineárna interpolácia.

Používajú sa rôzne množstvá centroidov, keď sa veľkosť buniek líši o viac ako dvojnásobok v jednej (alebo oboch) dimenziách?

Napríklad tu je raster s vyšším rozlíšením, než na aké bude prevzorkované:

Vytvoril sa tu raster, do ktorého má byť projectRaster, a potom R1 po projectRaster, aby zodpovedal novému rastru:

Ktoré bunky z rastra s vysokým rozlíšením sa berú do úvahy, keď sa projektRaster používa na vytvorenie menšieho počtu väčších buniek? Pretože bunky v rastri s vysokým rozlíšením sú viac ako štyrikrát menšie ako bunky v bunke s nízkym rozlíšením, ak by bilineárna interpolácia práve použila štyri najbližšie centroidy, nemusí to byť tak presne reprezentatívne, ako by to mohlo byť, keby bolo odobraných viac buniek do úvahy.


Typy dátových štruktúr GIS

ArcGIS ukladá a spravuje geografické údaje v mnohých formátoch. Tri základné dátové modely, ktoré používa ArcGIS, sú vektor, raster a TIN. Môžete tiež importovať tabuľkové údaje do ArcGIS.

Vektorové dátové modely predstavujú geografické javy s bodmi, čiarami a mnohouholníkmi.

Body sú páry súradníc x, y, čiary sú množiny súradnicových párov, ktoré definujú tvar, a polygóny sú množiny súradnicových párov, ktoré definujú hranice ohraničujúce oblasti.

Súradnice sú zvyčajne páry (x, y) alebo trojice (x, y, z, kde z predstavuje hodnotu ako je nadmorská výška). Hodnoty súradníc závisia od geografického súradnicového systému, v ktorom sú údaje uložené.

ArcGIS ukladá vektorové údaje do tried prvkov a zbierok topologicky príbuzných tried prvkov. Atribúty spojené s funkciami sú uložené v údajových tabuľkách.

ArcGIS používa na reprezentáciu údajov funkcií tri rôzne implementácie vektorového modelu: obaly, obrazce a geodatabázy.

Vektorové dátové modely sú užitočné na reprezentovanie a ukladanie samostatných prvkov, ako sú budovy, potrubia alebo hranice pozemkov.

Rastrový model, inak známy ako rastrový údajový súbor (obrázok), je vo svojej najjednoduchšej forme maticou (mriežkou) buniek.

Veľkosť bunky

Každá bunka má šírku a výšku a je časťou celej oblasti predstavovanej rastrom. Rozmer buniek môže byť taký veľký alebo malý, aký je nevyhnutný na vyjadrenie oblasti a prvkov v oblasti, ako je kilometer štvorcový, meter štvorcový alebo dokonca centimeter štvorcový. Veľkosť bunky určuje, ako hrubé alebo jemné vzory alebo prvky vo vašom rozsahu budú vyzerať. Čím menšia je veľkosť bunky, tým podrobnejšia bude oblasť. Čím väčší je však počet buniek, tým dlhšie bude trvať spracovanie a bude vyžadovať viac úložného priestoru. Ak je veľkosť bunky príliš veľká, môžu sa stratiť informácie alebo zakryť jemné vzory.

Nie vždy je výber vhodnej veľkosti bunky jednoduchý. Potreby rozlíšenia vašej aplikácie musíte vyvážiť praktickými požiadavkami na rýchle zobrazenie, čas spracovania a ukladanie. V zásade budú v GIS vaše výsledky iba také presné ako váš najmenej presný súbor údajov. Ak používate utajovaný súbor údajov odvodený zo snímok Landsat s 30 metrovým rozlíšením, nemusí byť potrebné vytvárať digitálny výškový model (DEM) alebo iné pomocné údaje s vyšším rozlíšením, napríklad 10 metrov. Ďalej uvádzame príklad rovnakej priestorovej oblasti predstavovanej dvoma rôznymi veľkosťami buniek.

Rozlíšenie vs. mierka
Rozlíšenie rastrovej množiny údajov sa vzťahuje na veľkosť alebo plochu bunky pokrytú na zemi a predstavovanú jednou bunkou. Preto ak je plocha pokrytá bunkou 5 x 5 metrov, rozlíšenie je 5 metrov. Čím vyššie je rozlíšenie, tým menšia je veľkosť bunky a tým väčšie sú detaily. Pri mierke je to opačne.

Umiestnenie bunky

Umiestnenie každej bunky je definované jej riadkom alebo stĺpcom v rámci rastrovej matice. Matica je v podstate reprezentovaná karteziánskym súradnicovým systémom, kde riadky matice sú rovnobežné s osou x a stĺpce s osou y karteziánskej roviny. Súradnice x, y najmenej jedného rohu rastrovej množiny údajov musia byť známe, aby ich bolo možné umiestniť v geografickom priestore.

Georeferencovanie priradí súradnice zo známeho referenčného systému, ako je zemepisná šírka / dĺžka, Universal Transverse Mercator (UTM) alebo State Plane, súradniciam stránky rastra (obrázka) alebo rovinnej mapy. Georeferencovanie rastrových údajov umožňuje ich prezeranie, dopytovanie a analýzu s ďalšími geografickými údajmi.

Hodnota bunky

Každá bunka má svoju hodnotu. Táto hodnota predstavuje jav zobrazený rastrovou množinou údajov, ako je napríklad kategória, veľkosť, vzdialenosť alebo spektrálna hodnota. Táto kategória môže odkazovať na triedu využívania pôdy, napríklad na pasienky alebo na mestské pozemky. Veľkosť by mohla predstavovať gravitáciu, hlukové znečistenie alebo percento zrážok. Vzdialenosť by mohla predstavovať nadmorskú výšku, ktorú je možné previesť na sklon alebo použiť na vykonanie priamky alebo analýzy povodia. Spektrálne hodnoty alebo hodnoty predstavujúce farbu existujú v snímkach a fotografiách, ako sú hodnoty získané pomocou satelitného snímania, leteckej fotografie alebo vreckového digitálneho fotoaparátu.

Hodnoty buniek môžu byť kladné alebo záporné, celé číslo alebo s pohyblivou rádovou čiarkou, alebo dokonca môžu mať hodnotu NODATA, ktorá predstavuje absenciu údajov.
Nižšie je uvedený príklad obrázka rastrovej množiny údajov (spektrálny pohľad na Washington, D.C. s vysokým rozlíšením).

Výhody rastrového modelu

  • Jednoduchá dátová štruktúra & # 8212a matica buniek s hodnotami, predstavujúcimi súradnicu a niekedy prepojenými s tabuľkou atribútov.
  • Výkonný formát pre intenzívnu štatistickú a priestorovú analýzu.
  • Schopnosť reprezentovať spojité povrchy a vykonávať povrchovú analýzu.
  • Schopnosť jednotne ukladať body, čiary, polygóny a povrchy.
  • Schopnosť vykonávať rýchlejšie prekrytia (ako vektorové súbory údajov) s komplexnými údajmi.
  • Rovnaká štruktúra založená na bunkách sa používa na predstavenie všetkých typov znakov, takže ku všetkým typom znakov možno pristupovať rovnako. Táto jednotná štruktúra umožňuje kombinovať rôzne geografické prvky v jednej operácii geografického spracovania (napríklad dotaz, prekrytie alebo výraz). V tej istej analýze môžete kombinovať povrchové (výškové) s plošnými prvkami (lesné hospodárstvo), lineárnymi prvkami (rieky a cesty) a bodovými prvkami (studne).
  • Schopnosť komprimovať súbory údajov pomocou stratovej alebo bezstratovej kompresie.

Nevýhody rastrového modelu

  • Vrodené priestorové nepresnosti v dôsledku znázornenia funkcií založených na bunkách.
  • Množiny údajov môžu byť veľmi veľké.

ArcGIS dokáže rozpoznať a používať rastrové dátové súbory v mnohých rôznych formátoch. Rastrové súbory údajov môžete do mapy pridať rovnako, ako by ste ich označili ako objekty, a môžete ich prehliadať a organizovať pomocou ArcCatalogu.

V modeli triangulovanej nepravidelnej siete (TIN) je svet reprezentovaný ako sieť prepojených trojuholníkov nakreslených medzi nepravidelne rozmiestnenými bodmi s hodnotami x, yaz. DIČ sú efektívnym spôsobom ukladania a analýzy povrchov.

Heterogénne povrchy, ktoré sa v niektorých oblastiach prudko líšia a v iných menej, je možné modelovať presnejšie, pri danom objeme údajov, s trojuholníkovým povrchom ako s rastrom. Je to preto, že veľa bodov je možné umiestniť tam, kde je povrch veľmi variabilný, a menej bodov je možné umiestniť v prípade, že je povrch menej variabilný. Pri použití iba potrebných bodov poskytujú TIN tiež efektívnejšiu metódu na ukladanie údajov. ArcGIS ukladá triangulované povrchy ako súbory údajov TIN. Rovnako ako v prípade rastrov, aj v ArcMap môžete do mapy pridať datové sady TIN a spravovať ich pomocou ArcCatalogu.

GIS si môžete predstaviť ako databázu, ktorá rozumie geometrii. Rovnako ako iné databázy, aj ArcGIS vám umožňuje prepojiť tabuľky údajov. K existujúcej triede prvkov alebo rastrovým súborom údajov, ak zdieľajú atribút, je možné pripojiť takmer každú tabuľku údajov. Napríklad môžete mať tvarový súbor sčítania traktov s poľom číslo traktu a tabuľkový súbor ďalších údajov zo sčítania ľudu, ktorý obsahuje aj pole čísla traktu. Údaje zo sčítania môžete prepojiť s tabuľkou atribútov shapefile & # 8217s a namapovať ďalšie údaje.

Geokódovanie je ďalším prostriedkom na získanie tabuľkových údajov na mape. Asi najjednoduchším príkladom geokódovania je vykreslenie bodov na základe tabuliek geografických súradníc. Môžete napríklad vykresliť polohy pôdnych vzoriek na základe hodnôt zemepisnej šírky a dĺžky získaných z prijímača globálneho pozičného systému (GPS). Body môžete tiež vykresliť geokódovaním tabuliek adries v existujúcej uličnej sieti.


Rozdeliť dva rastre s rôznymi veľkosťami buniek pomocou ArcGIS pre počítač? - Geografické informačné systémy

Národná hydrologická poloha viacerých objednávok (MOHP - vysoké rozlíšenie) Predikčné údaje pre modelovanie kvality podzemných a podzemných vôd 1.0 rastrové digitálne údaje

https://doi.org/10.5066/P9ST73KV Kenneth Belitz Richard Moore Terri L. Arnold Jennifer B. Sharpe Jeffrey J. Starn

Hydrologická poloha viacerých objednávok v susedných Spojených štátoch: Súbor metrík na podporu mapovania podzemných vôd v regionálnej a národnej mierke, publikácia Water Resources Research Volume 53, Issue 12, pp. 11188-11207

Americká geofyzikálna únia (AGU)

Tieto údaje sú k dispozícii na testovanie ako štatistické prediktory v regionálnych a národných modeloch prietoku a kvality podzemnej vody. DSD a LP je možné testovať jednotlivo ako prediktory alebo vo vzájomnej kombinácii. Dôvodom na uskutočnenie týchto opatrení je to, že dlhšie cesty prúdenia podzemnej vody poskytujú napríklad väčšiu príležitosť na rozpustenie minerálov alebo na uskutočnenie geochemických reakcií. Týmto spôsobom sa očakáva, že DSD a LP, ktoré sa líšia podľa umiestnenia a poradia prúdov, budú užitočné ako potenciálne prediktory kvality podzemnej vody a povrchov podzemnej vody.

Podľa potreby -127,857240873 -65,3748244399 51,5120922457 23,2443912389 USGS Tezaurus vnútrozemské vody Podzemná voda Hydrologická poloha Národné rastre Štatistické prediktory Kvalita vody NAWQA 3. cyklus Kategória témy ISO 19115 geovedné informácie vnútrozemské vody prostredie

Informačný systém o geografických názvoch (GNIS)

Richard B. Moore U.S. Geological Survey Research Hydrologist poštová adresa 331 Commerce Way Pembroke NH

USA 603-226-7825 603-226-7894 [email protected]

https://water.usgs.gov/GIS/browse/MOHP_figure.jpg
Obrázok domény modelu a aktívna oblasť modelu
jpg Finančné prostriedky poskytnuté v rámci projektu Národné hodnotenie kvality vody (NAWQA). neklasifikované verejné žiadne DSD a LP rastre, ako aj údaje o triedach prvkov (Thiessenove delenia plus vstupné toky a vodné plochy) sú uložené v geodatabázach ArcGIS verzie 10.4. Časy sťahovania môžu byť veľmi dlhé kvôli veľkým veľkostiam súborov. Veľkosti súborov sa pohybujú od 57 GB pre objednávku 1 až 7,8 GB pre objednávku 9. U.S. Geological Survey

Národná predpovedná hydrologická pozícia viacerých objednávok (MOHP) pre súbor údajov o modelovaní podzemnej vody a kvality podzemnej vody Archív katalógu ScienceBase https://www.sciencebase.gov/catalog/item/5b4e34dfe4b06a6dd180272e

Formálne hodnotenie presnosti horizontálnych pozičných informácií v súbore údajov nebolo vykonané. Formálne hodnotenie presnosti informácií o vertikálnej polohe v súbore údajov buď nebolo vykonané, alebo nie je použiteľné.

Dodávka živín do jazera Winnipeg z povodia rieky Red-Assiniboine - binárna aplikácia modelovej publikácie SPARROW Canadian Water Resources Journal, zväzok 41, číslo 3 Navrhovaná citácia: Benoy, GA, Jenkinson, RW, Robertson, DM a Saad, DA, 2016, Dodávka živín do jazera Winnipeg z povodia rieky Red-Assiniboine - binárna aplikácia modelu SPARROW: Canadian Water Resources Journal, roč. 41, číslo 3, s. 429-447, https://doi.org/10.1080/07011784.2016.1178601. https://doi.org/10.1080/07011784.2016.1178601 Dátum vydania digitálnej alebo tlačenej verzie 2016 IJC SPARROW Canada dosahuje doplnkové prúdové trasy v Kanade (pozri krok procesu 2). Vláda Kanady Prírodné zdroje Kanada Sektor vied o Zemi

Jazerá a rieky v Kanade - CanVec - Hydro Features vektorové digitálne údaje https://open.canada.ca/data/en/dataset?organization=nrcan-rncan Digitálna a / alebo tlačená verzia 2017 Dátum vydania Atlas of Canada Hydro Features Dodatočné prúdové trate v Kanada (pozri krok procesu 2). Arthur N. Strahler

Kvantitatívna analýza publikácie geomorfológie povodia Eos, Transaction American Geophysical Union, zväzok 38, číslo 6

Americká geofyzikálna únia

Navrhovaná citácia: Strahler, A.N., 1957, Kvantitatívna analýza geomorfológie povodia: Eos, Transaction American Geophysical Union, roč. 38, č. 6, https://doi.org/10.1029/TR038i006p00913. https://doi.org/10.1029/TR038i006p00913 Digitálna a / alebo tlačená verzia 195712, dátum vydania Strahler Stream Order Na definovanie veľkosti toku bola použitá modifikácia poradového čísla toku Strahlera (Strahler, 1957), uvedená v súbore sieťových dátových tokov NHDPlusV2. (pozri Procesný krok 2). Alfred H. Thiessen J. Cecil Alter

Klimatologické údaje za júl 1911: Okres č. 10, publikácia Great Basin, Mesačný prehľad počasia, zväzok 39

Americká meteorologická spoločnosť

Navrhovaná citácia: Thiessen, AH a JC Alter, 1911, klimatologické údaje za júl 1911: okres č. 10, veľká panva: mesačný prehľad počasia, júl 1082–1089, https://doi.org/10.1175/1520- 0493 (1911) 39% 3C1082a: DNGB% 3E2.0.CO2. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1911)39%3C1082a:DNGB%3E2.0.CO2 Digitálna a / alebo tlačená verzia 191107 dátum vydania Thiessenove polygóny Konštrukcia modifikovaných Thiessenových polygónov (pozri krok procesu 4). Americká agentúra na ochranu životného prostredia (USEPA) Americká geologická služba (USGS)

NHDPlus (National Hydrography Dataset Plus) V2 tabuľkové digitálne údaje https://www.epa.gov/waterdata/nhdplus-national-hydrography-dataset-plus 100000 Dátum vydania digitálnej alebo tlačenej verzie 2012 NHDPlus Dataset Funkcia NHDPlus BurnLineEvent (udalosti popisujúce časti funkcií NHDFlowline používané na hydro-vynucovanie súboru údajov o elevácii NHD) boli základom pre cesty toku.

MOHP pre susedné USA sa vyvíjal v troch fázach: 1) definovanie prúdových sietí 2) vymedzenie thiessenských povodí a 3) výpočet LP a DSD. Na spracovanie MOHP údajov pre každú z týchto troch fáz boli použité Python, ArcGIS 10.4 a arcpy. Sieťové dáta vstupného toku - Pôvodné vstupné údaje zdroja pochádzajú z média National Hydrography Dataset Plus verzie 2 (NHDPlus V2) so stredným rozlíšením (v mierke 100 000). Od 28. augusta 2019 bol tento súbor údajov k dispozícii na stránke http://www.horizonsystems.com/NHDPlus/V2NationalData.php. Tento súbor údajov bude k dispozícii v budúcnosti.Údaje NHDPlus však postupujú k jemnejšiemu rozlíšeniu, ktoré bude mať rovnaké kľúčové atribúty bez ohľadu na rozsah. Výrobný proces MOHP má teda potenciál pracovať pomocou NHDPlus High Resolution (NHDPlus HR) (Moore a ďalší, 2019). Stupnica môže ovplyvniť poradie prúdov a NHDPlus HR bude vykazovať väčšiu hustotu prúdov. A s väčšou hustotou toku bude niektorým dosahom priradené vyššie poradie toku. Krok 1a - Zhromažďovanie vstupných údajov NHDPlusV2 Flowlines, ktoré zahŕňajú kontinentálnu časť 48 susediacich Spojených štátov, boli vybrané z triedy funkcií BurnLineEvent, ktorá je súčasťou NHDPlusV2 v mierke 1: 100 000. Prietoková čiara je segment toku medzi sútokmi alebo medzi zmenami typu znaku (napríklad zmenou medzi umelou cestou v rámci úseku rieky a tou v rybníku v rámci tej istej cesty). Termín „flowline“ je podobný hydrologickému termínu „reach“. Sledujeme tu však terminológiu súborov údajov NHD a NHDPlus, kde dosah môže obsahovať viac prúdových línií (vymedzenie dosahu v NHD a NHDPlus nerozpoznáva niektoré z jemnejších rozdielov medzi prúdovými líniami a všeobecne ide od sútoku k sútoku). Pojem „sieťové“ prúdové čiary sa vzťahuje na prúdové čiary, v ktorých je smer toku definovaný v údajoch NHDPlusV2. Jedným zo spôsobov identifikácie sieťových tokov je, ak je atribút „Flowdir“ = „s digitalizovaným“. Tieto sieťové prúdnice tvoria funkčný základ NHDPlus, kde sú vzťahy prúdenia medzi prúdnicami identifikované v prúdovej tabuľke NHDPlus (PlusFlow) a každému atómu v sieti sa počíta a priraďuje množstvo atribútov, ako napríklad Stream Order. Upravenú formu sieťových tokov možno nájsť v triede funkcií NHDPlusV2 BurnLineEvent. V triede prvkov BurnLineEvent boli prietoky horného toku orezané späť z pôvodného uzla horného toku v NHDFlowline (zvyčajne 90 metrov, ale niekedy aj viac), aby sa predišlo konfliktom s rozdeleniami (súbor údajov o povodí hranice HU-12). Súbor údajov HU-12 sa považuje za údaj, ktorý predstavuje konečné miesto rozdelenia, a prítokové toky horného toku by zvyčajne nemali tieto rozdelenia prekročiť. Z tohto dôvodu bola pre použitie pri spracovaní MOHP vybraná verzia BurnLineEvent sieťových tokov. V BurnLineEvent existuje 2 676 996 prúdových potrubí, ktoré sa nachádzajú v kontinentálnej časti 48 susediacich Spojených štátov. Patria sem 23 324 prúdových tokov predstavujúcich pobrežie Atlantického alebo Tichého oceánu alebo Veľkých jazier. Z tejto zbierky prietokových potrubí je 104 vylúčených zo vstupu do procesu MOHP, pretože predstavujú vodovody (FCODE = 33601, vodovod / priekopový akvadukt 42801 alebo 42816, vodovod alebo 55800, ktoré nie sú definované v NHDPlus, ale autori vedia, že sú súčasťou kalifornský akvadukt). Zvyšných 2 676 892 prúdov sa skombinovalo s 110 779 nesieťovými prúdovými vedeniami s atribútom NHDPlus FYPE = „StreamRiver“ a použili sa ako vstup do spracovania MOHP pre objednávku prúdu 1. 110 779 nesieťových tokov bolo neznámeho poradia prúdov a zvyčajne sa izolovali. Boli teda zahrnuté iba ako súčasť vstupu pre objednávky spracovania MOHP objednávky 1 (ktorá zahŕňa postupnosť všetkých objednávok toku). Kanadské (http://www.geobase.ca/) a mexické oblasti vrátane pobrežných línií (digitalizované pre tento projekt), ktoré majú potenciál ovplyvniť hodnoty MOHP v USA pre každú danú objednávku, boli pridané k funkcii „Stream“ príslušnej objednávky triedy, ktorá je zahrnutá ako súčasť vydania údajov. Údaje pre Kanadu boli získané z publikovaných zdrojov (Benoy et al., 2016 Government of Canada, 2017). Digitálna hydrografia pre Kanadu obsahuje ekvivalent prúdových línií a poradia prúdov. Teda pre akýkoľvek daný hydrologický poriadok boli príslušné toky v Kanade zlúčené so sieťou potokov v USA na účely výpočtu delení povodia Thiessen. Pre Mexiko poskytuje NHDPlusV2 digitálne znázornenie niekoľkých prúdov prechádzajúcich do Mexika v blízkosti hraníc, ale pre Mexiko zväčša nebola digitálna hydrografia ľahko dostupná. Takto boli prúdové alebo pobrežné prúdové vedenia pre Mexiko digitalizované špeciálne na účely výpočtu údajov MOHP. V tomto procese boli rozpoznané nasledujúce zjednodušujúce faktory: 1. Tam, kde je medzinárodná hranica vymedzená potokom alebo riekou, ako je napríklad rieka Rio Grande, je možné definovať Thiessenove rozdelenie v USA bez bližšieho určenia umiestnenia tokov v Mexiku. 2. Prúdy, ktoré pretekajú ďalej, ale nedefinujú medzinárodnú hranicu, sú tiež zastúpené v databáze NHDPlusV2 a považuje sa za podmienku 1 uvedenú vyššie. 3. Ak dva prúdy prekročia medzinárodnú hranicu kolmo, potom je rozdelenie medzi nimi ovplyvnené rozšírením týchto prúdov na druhej strane medzinárodnej hranice len mierne, a preto bolo predĺženie do Mexika ignorované. Vzhľadom na postup vytvárania Thiessenových delení však bolo potrebné digitalizovať hlavné hydrografické prvky v Mexiku, medzi ktoré patria: Tichý oceán, Kalifornský záliv a pobrežie Mexického zálivu a rieka Colorado. Tieto doplnky sú obzvlášť dôležité pre výpočet dát MOHP vyššieho rádu. Ako vstup do procesu výroby údajov MOHP boli z databázy NHDPlusV2 načítané aj triedy funkcií NHDWaterbody a NHDArea a z oboch tried funkcií boli extrahované prvky v kontinentálnej časti 48 susediacich Spojených štátov. Tri súbory údajov, ktoré zahŕňajú vybrané prúdenia (ako sú opísané v predchádzajúcich odsekoch), polygóny vodných útvarov (NHDWaterbody) a riečne oblasti (NHDArea) boli premietnuté do projekcie USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version. Jednotná trieda jazier, rybníkov, vodných nádrží a hlavne širokých úsekov riek (z NHDPlusV2) bola vytvorená: prvým výberom FTYPE = jazero / rybník z NHDWaterbody (poznámka: v NHDPlusV2 sem patria aj nádrže pozdĺž riek) a ich zápisom do samostatná dočasná trieda objektov, ktorá obsahuje 123 017 vybraných objektov, druhý výber riečnych oblastí z NHDArea, kde je priemerná šírka rieky väčšia alebo rovná 600 metrov a zápis do druhej triedy objektov, ktorá obsahuje týchto 39 vybraných objektov, a následné zlúčenie dve dočasné triedy prvkov do jednej triedy prvkov s 123 056 polygónovými prvkami, ktoré sa použijú ako vstup do spracovania MOHP pre všetky objednávky. Program vyberie potrebné polygóny, ktoré sa majú použiť pri spracovaní pre každú danú objednávku. Trieda vlastností mnohouholníka má v tomto vydaní údajov názov „Lakes“ pre každú objednávku toku. Krok 1b - Ďalšia príprava vstupných údajov pre 9 rôznych rádov MOHP Z triedy funkcií prietokovej toku vyvinutej v kroku 1 je vytvorených deväť sád prietokových tokov, ktoré predstavujú prúdy (alebo umelé cesty vodnými plochami) rovnaké alebo vyššie ako dané poradie prúdov. (1-9). Výber prietokových línií bol založený na špecifickej modifikácii Strahlerovho poradia prúdov (Strahler, 1957), poskytnutej v poli NHDPlus „StreamCalc“. Toto pole sa nachádza medzi atribútmi „NHDFlowline_Network“ v rámci verzie NHDPlusV2 národnej bezšvovej geodatabázy a je možné ho pripojiť k atribútom „BurnLineEvent“. Pozadie - Strahlerov systém objednávok je hierarchická klasifikácia, v ktorej sú toky horných tokov (tj toky bez prítokov) klasifikované ako rád 1, pričom všetky nasledujúce prúdy n-tého rádu sú umiestnené pod sútokom dvoch (n - 1) -tého rádu potoky. Tento originálny Strahlerov algoritmus poradia prúdov však nezohľadňuje rozdelenie toku v sieti. V prírode sa však na mnohých miestach vyskytujú divergentné cesty a v NHDPlusV2 sa v 48 susediacich Spojených štátoch vyskytuje definovaná vedľajšia cesta pri divergencii (DIVERGENCE = 2) 65 296-krát. Prietokovým tokom predstavujúcim tieto sekundárne cesty (stále používané vo výpočtoch poradia 1 MOHP) sa priradí hodnota StreamCalc vynulovaná na „0“, zatiaľ čo hlavná cesta odovzdáva hodnotu poradia prúdu. StreamCalc je atribút, ktorý sa používa na výber prúdov (alebo umelých ciest cez vodné telá), ktoré sú rovnaké alebo vyššie ako dané poradie prúdov (hodnoty StreamCalc 1 - 9). LevelPathID je ďalším kritickým atribútom NHDPlusV2, tiež z atribútov „NHDFlowline_Network“, ktorý sa používa pri vytváraní údajov MOHP. Hlavnému kmeňu každého streamu je priradený jedinečný identifikátor ako atribút s pridanou hodnotou s názvom „LevelPathI“, čo znamená Identifikátor cesty na úrovni. Počas výroby NHDPlus bol LevelPathI nastavený na rovnakú hodnotu ako HydroSeq v smere toku najviac po tejto rieke. Týmto spôsobom slúži LevelPathI ako jedinečné číslo pre každý prúd alebo rieku. (poznámka: HydroSeq je národne jedinečné poradové číslo, ktoré umiestňuje prietokové čiary do hydrologickej postupnosti, v NHDPlusV2 smerujúcej od dolného toku (nízke čísla HydroSeq) k proti prúdu po (vysoké čísla HydroSeq)). Pobrežné prietoky (23 324 prietokov) predstavujúce pobrežie Atlantického a Tichého oceánu a Veľkých jazier sú tiež zahrnuté vo všetkých vstupných súboroch údajov prúdenia MOHP.

Benoy, G.A., Jenkinson, R.W., Robertson, D.M. a Saad, D.A., 2016, Delivery Nutrient to Lake Winnipeg from the Red-Assiniboine River Basin - A binational application of the SPARROW: Canadian Water Resources Journal, Vol. 41, číslo 3, s. 429-447, https://doi.org/10.1080/07011784.2016.1178601. Vláda Kanady Prírodné zdroje Kanadský sektor vied o Zemi, 2017, Jazerá a rieky v Kanade - CanVec - Hydro Features, https://open.canada.ca/data/en/dataset?organization=nrcan-rncan. McKay, L., Bondelid, T., Dewald, T., Johnston, J., Moore, R. a Rea, A., „NHDPlus verzia 2: Používateľská príručka“, 2012, https: //www.epa. gov / waterdata / basic-information Moore, Richard B. a Thomas G. Dewald, 2016. The Road to NHDPlus - Advancements in Digital Stream Networks and Associated Catchments. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 52 (4): 890–900. DOI: 10.1111 / 1752-1688.12389 Moore, RB, McKay, LD, Rea, AH, Bondelid, TR, Price, CV, Dewald, TG a Johnston, CM, 2019, Príručka používateľa pre National Hydrology Dataset Plus - Vysoké rozlíšenie: Správa o otvorenom súbore geologického prieskumu USA 2018 – XXXX, x s., Https://doi.org/x Strahler, Arthur N, 1957. Kvantitatívna analýza geomorfológie povodia. Transaction of the American Geophysical Union 38: 913-920.

Program python bol spustený osobitne pre každú objednávku toku pre kroky 2 a 3. Prostredie na spracovanie programu bolo Python 2.7, s ArcGIS 10.4 a arcpy. Vstupné údaje do tohto programu zahŕňajú: 1) jedinečnú sadu prietokových potrubí pripravených v krokoch 1a a 1b vyššie pre každú objednávku (objednávky 1 až 9) 2) jednu triedu jazier, rybníkov, vodných nádrží a širokých úsekov riek (od NHDPlusV2) používa sa pre všetky objednávky toku a 3) jediný raster masky (veľkosť bunky 30 metrov) definujúci oblasť Spojených štátov (súvislých 48 štátov), ​​ktorý sa používa na orezanie výsledkov. Krok 2 - Prvý hlavný krok programu odhaduje rozdelenie súvisiaceho povodia Thiessen pre poradie prúdov, ktoré sa vykonávajú. Na odhad rozdelenia podzemnej vody sa používa Thiessenov polygónový prístup. Názov „Thiessen“ označuje prácu Thiessena a Altera (1911), ktorá definovala oblasti (mnohouholníky) okolo dažďových meračov, ktorých hranice boli vypočítané ako polovica cesty medzi najbližším dažďovým meradlom. Thiessenove polygóny sú v našej aplikácii konštruované pomocou rastrového alebo mriežkového prístupu, aby sa pre každú objednávku vytvorili hraničné čiary na polceste medzi prúdovými líniami (vrátane pobrežných línií). Toto je dosiahnuté pri 30-metrovom rozlíšení veľkosti bunky nasledovne: pre každý hydrologický poriadok a pre každý pixel bola pomocou príkazu „pathdistance“ arcpy určená horizontálna vzdialenosť k najbližšiemu prúdu. Výsledný raster sa použije na vytvorenie rastra smerového toku, ktorý je vyplnený číslom predstavujúcim smerník, ktorý ukazuje na susednú bunku s najnižšou hodnotou, ktorá tiež musí byť nižšia ako hodnota samotnej bunky. Tento smer približne smeruje k najbližšej čiare toku. Program tiež vytvára vrstvu vodného tela, ktorá je špecifická pre spracovávanú objednávku MOHP. Používajú sa iba vodné telá z tých, ktoré sa pripravili v kroku 1 a ktoré pretínajú množinu prietokových potrubí pre dané poradie prúdov. Plochy vodných útvarov sa rastrujú a pridajú do „semena“ (ktoré sa používa v príkaze arcpy Watershed) na vytváranie povodí Thiessen a priradí sa im číslo na základe ID cesty úrovne ich výstupných prúdov. Semeno je raster predstavujúci prietokové čiary aj vodné plochy. Level Path Id (LevelPathI), jedinečné číslo použité v leu z názvu streamu, sa prevedie na zhustenú množinu čísel, ktoré sa stanú počiatočnými hodnotami, ktoré vypĺňajú počiatočný raster používaný príkazom povodia. Rastrový smer toku a počiatočný raster sa potom použijú ako vstup do príkazu arcpy Watershed, ktorý sleduje zo semien a identifikuje Thiessenove povodia, ktoré sú identifikované pre každú prúdovú čiaru. Rastrové zóny vyplývajúce z príkazu povodia sa prevedú na mnohouholníky a hranicami týchto mnohouholníkov sú Thiessenove delenia.

Thiessen, Alfred H. a Alter, J. Cecil, 1911: Priemery zrážok pre veľké oblasti. Mesačný prehľad počasia, júl 1911, ročník 39, 1082–1089, ftp://ftp.library.noaa.gov/docs.lib/htdocs/rescue/mwr/039/mwr-039-07-1082b.pdf

Krok 3 - Po vytvorení Thiessenových rozdelení sa vypočítajú metriky MOHP. Vytvoria sa dva dočasné rastre, jeden obsahujúci hodnoty pre najkratšiu vzdialenosť od vodných plôch a vytekajúci do každej 30-metrovej rastrovej bunky v povodí (Distance_Out) a druhý z rozdeľovačov smerom dovnútra ku každej rastrovej bunke (Distance_In). Pri výpočte Distance_In sa uplatňuje obmedzenie, keď bunka a príslušné rozdelenie musia byť na tej istej strane toku alebo rieky. Pre každú bunku sa metrika MOHP „Vzdialenosť od prúdu k rozdeleniu“ (DSD) v metroch vypočíta ako celočíselná hodnota takto: DSD = INT (Distance_Out + Distance_In). Pre každú bunku sa tiež počíta metrika MOHP „Lateral Position“ (LP). Vypočíta sa percentuálna vzdialenosť pre každú bunku pozdĺž dráhy toku a potom sa vynásobí číslom 100 a uloží sa ako celé číslo. Toto sa deje s cieľom ušetriť úložný priestor počítača pri zachovaní významných číslic. LP = INT ((((Distance_Out / DSD) * 100) * 100). Na záver, aby sa ušetrilo miesto v počítači a čas prenosu cez internet, verzia LP a DSD rastrov sa počíta s 90-metrovým rozlíšením veľkosti bunky. To sa dosiahlo agregáciou 30 m buniek a priradením hodnoty pre centrálnu 30 m bunku k 90 m bunke.


PREČO sa nevrátil žiadny výsledok pri použití projektového rastrového geoprocesora v ArcEngine?

Môžem použiť Project Raster v arctoolbox na správne premietnutie rastrových údajov a jeden výsledný súbor rastrového obrázka bol vrátený. Súvisiace parametre zobrazuje nasledujúci obrázok.

ALE, programujem C # vo VS2008 pomocou rovnakých parametrov ako vyššie. A skúste to spustiť. Neexistujú žiadne informácie o chybe a ani sa nevrátil žiadny výsledok! Som zmätený! Podrobnosti sú nasledujúce


Ďakujem pekne, John. Nakoniec nájdem problém v mojich kódoch.

parameter out_coor_system je potrebné nastaviť s parametrami podrobnej projekcie.

Táto metóda môže implementovať prevod medzi na súradnicový systém s použitím rovnakého nulového bodu. Niekedy majú dva súradnicové systémy použité v konverzioíne rôzne základné údaje. Geografické transformácie vopred definované v AreGIS však nestačia. Niekedy musíme vytvoriť geografickú transformáciu, ktorá sa použije v našich aplikáciách. Mohli by ste mi teda dať vedieť, ako definovať jednu prispôsobenú geografickú transformáciu? Vďaka.


Technológia geopriestorových a bezpilotných leteckých systémov

Aké typy údajov sú potrebné na vykonanie volumetrickej analýzy?
Pri vykonávaní volumetrickej analýzy musíte mať DSM, DTM, DEM atď., Ktoré sú geolokalizované pomocou GCP, aby sa zabezpečila konzistencia údajov medzi rôznymi dátumami.

Ako vykonať volumetrickú analýzu pomocou Pix4D:
Predtým, ako bude možné vykonať volumetrickú analýzu pomocou Pix4D, je potrebné mať už spracovaný súbor údajov s Pix4D. Ak si nie ste istí, ako to urobiť, postupujte podľa pokynov v mojich predchádzajúcich dvoch príspevkoch a naučte sa, ako spracovať údaje v aplikácii Pix4D s GCP.

Krok 1:
Po dokončení spracovania údajov kliknite na RayCloudna bočnom paneli a začiarknite políčko Mraky bodov (pozri obrázok 2). * Upozorňujeme, že Pix4D môže zobraziť chybové hlásenie, potvrďte ho kliknutím Ok a umožniť mu spracovať tento krok.

Obrázok 2: Aktivácia mračien bodov v Pix4D

Krok 2:
Po dokončení zrušte začiarknutie Fotoaparátya Body viazaniaako je znázornené na obrázku 3, aby bolo možné lepšie vidieť oblak bodov.
Obrázok 10: Nájdenie nástroja Hillshade

Krok 3:
Presuňte mapu na záujmovú oblasť kliknutím a potiahnutím alebo zväčšením pomocou rolovacieho kolieska myši, aby ste ju dostali do rámčeka. V našom prípade záujmovou oblasťou, znázornenou na obrázku 4, bolo niekoľko zásob nachádzajúcich sa v severnom rohu mračna bodov.
Obrázok 4: Umiestnenie zásob

Akonáhle ste tam, prezrite si oblasť podržaním rolovacieho kolieska, aby ste obiehali oblasť, aby ste dobre pochopili, čo sa bude analyzovať pomocou volumetrickej analýzy.

Krok 4:
Pre výpočet objemu konkrétnej oblasti záujmu kliknite na Zväzkyna bočnom paneli a kliknite na ikonu Nový zväzoknástroj potom kliknite po obvode záujmovej oblasti a uistite sa, že chyba presahuje hranu, aby mohol merací nástroj získať presné základné meranie, s ktorým bude pracovať, a presne určiť objem nad touto základnou rovinou. * Poznámka: Po kliknutí použite rolovacie koliesko na krúženie okolo záujmovej oblasti, aby ste určili, čo by do nej malo byť zahrnuté.

Po uzavretí oblasti záujmu kliknite pravým tlačidlom myši na zatvorenie mnohouholníka a potom kliknite na ikonu Vypočítaťtlačidlo, ako je to znázornené na obrázku 5.

Obrázok 5: Výpočet objemu záujmovej oblasti

Potom, čo Pix4D spočíta objem, by sa mali hodnoty zobraziť tam, kde Vypočítať bolo umiestnené tlačidlo.

* Poznámka: Oblasť záujmu je možné premenovať kliknutím na & # 8216Objem 1 & # 8217 a zadaním požadovaného názvu.

Krok 5:
Po vypočítaní zväzku je možné zobrazené informácie skopírovať do schránky a podľa potreby vložiť kliknutím na ikonu zvýraznenú nižšie na obrázku 6.

/>
Obrázok 6: Kopírovanie do schránky

Ako vykonať volumetrickú analýzu pomocou ArcMap:

Krok 1:
Otvorte ArcMap a kliknite na ikonu Katalógna pravom bočnom paneli, ako je to znázornené na obrázku 7, a potom kliknite na ikonu pripojenia k priečinku .
Obrázok 7: Vyhľadávacie a katalógové nástroje umiestnené na pravom bočnom paneli

Krok 2:

Pripojte sa k priečinku, kde budú uložené údaje z projektu, a kliknite na ikonu Ok(pozri obrázok 8).
Obrázok 8: Vytvorenie pripojenia k priečinku

Krok 3:
Ďalším krokom v procese je vytvorenie geodatabázy pre projekt.Geodatabáza je inteligentný priečinok obsahujúci všetky prepojené geografické informácie, atribúty, tabuľky, rastrové množiny údajov a triedy prvkov vytvorené počas práce na projekte. Geodatabázy majú špeciálny informačný model, ktorý im umožňuje spájať tieto rôzne informácie dohromady, aby ich bolo možné efektívne využiť v softvéri ESRI ArcGIS.

Ak chcete vytvoriť geodatabázu, kliknite na ikonu Katalógna pravom bočnom paneli obrazovky, kliknite pravým tlačidlom myši na priečinok vytvorený v kroku 2, kliknite na ikonu Novýpotom kliknite File Geodatabase. Obrázok 9 je obrázok, ktorý ukazuje, ako vytvoriť geodatabázu.

Obrázok 9: Vytvorenie geodatabázy

Krok 4:
Kliknite na ikonu Pridať údaje ikona umiestnený v prvom rade ikon v hornej časti obrazovky a pridajte DSM, na ktorom si želáte vykonať volumetrickú analýzu.

Krok 5:
Ďalším krokom v tomto procese je vykonanie operácie zalomenia svahu, ktorá používateľovi umožní ľahšie vidieť zmeny v topografii systému DSM.
Ak chcete vykonať operáciu zastierania svahu, kliknite na ikonu Vyhľadávaniekartu na pravom bočnom paneli, ako je to znázornené na obrázku 7. Ďalej kliknite na Náradie, zadajte do vyhľadávacieho panela & # 8220hillshade & # 8221 a vyberte prvý nástroj v zozname. Obrázok 10 ukazuje, ako nájsť správny nástroj na zatienenie kopca.

Obrázok 10: Nájdenie nástroja Hillshade

Po výbere sa zobrazí okno označené # 8220tienidlo do kopca& # 8221 by sa malo objaviť. V tomto okne v priečinku Vstupný raster políčko, vyberte šípku nadol a vyberte DSM. Ďalej kliknite na ikonu súboru vedľa Výstupný raster políčko, dvakrát kliknite na Pripojenie priečinkov, vyhľadajte priečinok, kde sa nachádza geodatabáza, kliknutím na ňu ho zvýraznite, v dolnej časti pridajte názov, ktorý má menej ako 13 znakov, a kliknite na Uložiť. Obrázok 11 zobrazuje kroky uvedené vyššie v poradí od 1 do 5 a kam uložiť Výstupný raster akonáhle je vygenerovaný.
Obrázok 11: Umiestnenie výstupného rastra

Teraz, keď je postarané o vstupný a výstupný raster, kliknite na ikonu Okv spodnej časti okna v tieni kopca, aby sa zahájilo spracovanie.

Krok 6:
Po dokončení vytvorte a Trieda funkcií otvorením Katalóg Kliknite pravým tlačidlom myši na geodatabázu vytvorenú v kroku 3, kliknite na novú a potom kliknite na ikonu Trieda funkcií. Trieda prvkov je podobná tvarovému súboru v tom, že obsahuje prvky aj údaje o atribútoch, avšak trieda prvkov umožňuje používateľovi vykonávať pokročilejšie operácie, ako by umožňoval tvarový súbor. Na obrázku 12 nižšie nájdete vizuálne znázornenie spôsobu vyhľadania súboru Trieda funkcií.

Obrázok 12: Ako pridať triedu prvkov

Raz Trieda funkcií klikne, malo by sa objaviť okno označené Nová trieda funkcií. Pomenujte triedu funkcií a kliknite na ikonu Ďalšiev spodnej časti okna.

Na nasledujúcej stránke kliknite na šípku nadol vedľa ikony zemegule potom kliknite Import . Nové okno by sa malo zobraziť označené Vyhľadajte množiny údajov alebo súradnicové systémy . Toto okno, ako už názov napovedá, nastavuje súradnicový systém pre triedu prvkov tak, aby zodpovedal systémom v systéme DSM. Použite na to znak & # 8216 Pozrieť sa do & # 8217 rozbaľte vyhľadajte vhodný systém DSM a kliknite na ikonu Pridať ako je znázornené na obrázku 13.

Obrázok 13: Nastavenie dátového súradnicového systému

Po pridaní kliknite na tlačidlo Ďalej v dolnej časti okna Nová trieda funkcií trikrát, kým sa nezobrazí nasledujúce okno (pozri obrázok 14).
/>
Obrázok 14: Pridanie polí atribútov

Vyššie uvedené okno je tabuľkou atribútov, ktorá umožňuje viazať dôležité informácie na oblasť, v tomto prípade na sklad, takže pri neskoršom prezeraní údajov budú informácie o nej prepojené a ľahko prístupné.

Ak chcete do tejto tabuľky zadať informácie o atribútoch, kliknite na prvé dostupné medzery pod stĺpcom Názov poľa a potom pridajte nasledujúce údaje o atribútoch: Pile_ID, Volume_m ^ 3 a Base_Pile_Elevation. * Poznámka: Podľa potreby môžete pridať ďalšie polia, ktoré vám pomôžu opísať rôzne atribúty oblasti záujmu.

Raz Názvy polí boli pridané v Dátový typ Stĺpec, pomocou rozbaľovacieho zoznamu vyberte vhodný typ údajov pre každý z nich Názvy polí. Existuje niekoľko možností na výber, pre náš súbor údajov však nastavte Dátový typ ako je znázornené nižšie na obrázku 15.

Obrázok 15: Nastavenie typu údajov
Raz Dátový typ je nastavené, kliknite Skončiťv spodnej časti Nová trieda funkcií okno.

Krok 7:
Klikni na Panel s nástrojmi editora umiestnený v hornej časti obrazovky v prvom riadku ikon, potom kliknite na ikonu Editor rozbaľovacej ponuky, ako je to znázornené na obrázku 16, a kliknite na ikonu Spustiť úpravy .

Obrázok 16: Spustenie úprav

Raz Spustiť úpravy sa aktivuje a nástroje v Panel s nástrojmi editora už nie sú sivé, kliknite na ikonu Vytvorte funkcieikona. keď sa ponuka zobrazí na pravej strane obrazovky, kliknite na zobrazenú funkciu. Po výbere sa zvolí a Stavebné náradie malo by sa zobraziť menu. Kliknite na Polygón potom kliknite okolo spodnej časti objektu, nezabudnite ponechať priestor okolo spodnej časti, aby volumetrický nástroj mohol presne určiť hlasitosť. Po dokončení trasovania okolo oblasti dvojitým kliknutím vytvorte posledný bod, zatvorte mnohouholník a potom kliknite Zastaviť úpravy . Obrázok 17 nižšie zobrazuje proces vytvárania mnohouholníka.

Obrázok 17: Vytvorenie mnohouholníka

Krok 8:
Ďalším krokom v procese je použitie nástroja s názvom Extrakt maskou. Tento nástroj zaberá základný raster a pomocou masky vyrezáva oblasť záujmu, aby bolo možné vykonať analýzu iba v tejto vyrezanej časti. Obrázok 18 z webovej stránky ESRI & # 8217s ArcGIS pre desktop ukazuje proces používania servera Extrakt maskou vlastnosť vykonať špecifickú lokalizovanú analýzu.
Obrázok 18: Aplikácia funkcie Extrahovať podľa masky

Vykonať Extrakt maskou, klikni na Vyhľadávaniekartu, zadajte & # 8220extrahovať maskou& # 8221 a vyberte Extrakt podľa masky (Spatial Analyst). Malo by sa zobraziť okno s príslušným nástrojom. V Vstupný raster políčko, vyberte šípku nadol a vyberte DSM. Ďalej kliknite na ikonu Zadajte údaje rastra alebo masky funkciea vyberte súbor mnohouholníka vytvorený v predchádzajúcom kroku. Pre Výstupný raster políčko, dvakrát kliknite na Pripojenie priečinkov, vyhľadajte priečinok, kde sa nachádza geodatabáza, kliknutím ho zvýraznite, v dolnej časti pridajte názov, ktorý má menej ako 13 znakov, kliknite na Uložiťpotom kliknite Okna vytvorenie ťažby. Obrázok 19 zobrazuje kroky uvedené vyššie, ako vykonať Extrakt maskou.
Obrázok 19: Vykonanie extraktu pomocou masky

Krok 9:
Ďalším krokom je vykonať orezanú extrakciu a použiť Objem povrchu (3D analytik) na výpočet objemu záujmového územia.
Pred použitím tohto nástroja je potrebné poznať základnú nadmorskú výšku záujmovej oblasti. Kliknite na informačný nástroj a potom na ikonu Identifikovať vyskočí okno, nastavte Identifikovať z rozbaľte na extrakciu vytvorenú v kroku 8. Ďalej kliknite okolo základne oblasti záujmu a zaznamenajte základné hodnoty.

Ďalej kliknite na ikonu Vyhľadávaniekartu, zadajte & # 8220povrchový objem & # 8221 a vyberte Objem povrchu (3D analytik). Po otvorení okna kliknite na šípku nadol a vyberte extrakciu vytvorenú v kroku 8 pre Vstupná plocha. Nastaviť Výstupný textový súborpomocou ikony súboru do priečinka, kde je uložená geodatabáza projektu, a pomenujte súbor. Ďalej nastavte Referenčná rovina do Hore, nastaviť Výška roviny na hodnotu zhromaždenú nástrojom na identifikáciu skôr a kliknite na OK. * Upozorňujeme, že ak niekto vykonáva analýzu s konkávnym povrchom, nastavte Výška roviny dolu tak, aby odoberala objem skôr pod rovinou ako hore. Obrázok 20 je obrazom spôsobu nastavenia Objem povrchu nástroj.

Obrázok 20: Používanie nástroja Surface Volume (3d Analyst)
Ako správne porovnávať dočasné množiny údajov pomocou ArcMap pomocou prevzorkovania:
Aby bolo možné vykonať analýzu porovnávajúcu viac súborov údajov o danom mieste v priebehu času, je potrebné znovu vzorkovať údaje tak, aby boli veľkosti pixelov v súboroch údajov rovnaké. Ak to chcete urobiť pomocou ArcMap, najskôr postupujte podľa všetkých vyššie uvedených krokov týkajúcich sa ArcMap až po krok 9.

Pred použitím Objem povrchu kliknite na ikonu Vyhľadávaniekartu a zadajte & # 8220vzorok & # 8221 a kliknite na ikonu Prevzorkovanie (správa údajov)nástroj. Keď Prevzorkovanie okno sa otvorí, použite rozbaľovaciu ponuku pod Vstupný raster vyberte extrakciu z Extrakt maskou krok. Pre Výstupná rastrová množina údajov, pomocou ikony priečinka ho uložte do geodatabázy. * Poznámka: Nasledujúci riadok, Veľkosť výstupnej bunky možno použiť, ak si želáte nastaviť jednu množinu údajov tak, aby sa presne zhodovala s druhou. V tomto prípade sa to nepoužije, pretože je lepšie vzorkovať na štandardnú veľkosť bunky.

Rovno pod Veľkosť výstupnej bunky, existujú dve políčka, v ktorých je možné nastaviť konkrétnu veľkosť bunky pre každý pixel. Dátové súbory, s ktorými sa pri tomto zadaní pracovalo, boli nastavené na veľkosť buniek 0,1 x 0,1 (10 cm x 10 cm).

The Technika prevzorkovania políčko umožňuje používateľovi definovať, ktorú techniku ​​má použiť na kombinovanie buniek, a správna, ktorá sa má použiť, závisí od typu zhromažďovaných údajov. Na účely tohto zadania NAJBLIŽŠIE bol vybraný. * Poznámka: Ak niekto klikne na Zobraziť pomoc & gt & gtv dolnej časti okna si môžete prečítať o rôznych možnostiach a o tom, ktorá možnosť by bola najlepšia pre vzorkovanie údajov.

V dolnej časti Prevzorkovanie okne kliknite na ikonu Ok. Obrázok 21 zobrazuje okno vzorkovania s jeho možnosťami, ako je opísané vyššie.

Obrázok 21: Okno prevzorkovania v ArcMap

Po dokončení vzorkovania je možné vykonať analýzu povrchového objemu, ako je uvedené v kroku 9 vyššie uvedeného tutoriálu Volumetrická analýza.

Použitím vyššie uvedených metód sa objemové analyzovali dva súbory údajov pomocou programov Pix4D a ArcMap. Dva použité súbory údajov boli Wolfpaving a Litchfield. Datová sada Wolfpaving z ťažobnej operácie sa použila na výpočet a porovnanie objemu troch rôznych zásob (hromada A, B a C) pomocou Pix4D verzus pomocou ArcMap. Druhý súbor údajov o bagrovacej operácii Litchfield sa použil na porovnanie objemu jednej hromady v čase.

Používanie Pix4D Versus ArcMap na volumetrickú analýzu:
Pri vykonávaní volumetrie pomocou Pix4D na Wolfpaving boli nasledujúce kroky veľmi jednoduché a po dokončení výpočtov bolo možné údaje skopírovať do schránky a prilepiť do iných programov. Obrázok 22 nižšie zobrazuje hromady A, B a C vo vzájomnom vzťahu a tabuľka 1 nižšie, ktorá zobrazuje výsledky výpočtov Pix4D & # 8217s na týchto hromadách.

Obrázok 22: Pile & # 8217s A, B a C relatívna veľkosť a relatívne umiestnenie
Tabuľka 1: Objemové výsledky Pix4D pre hromadu A, B a C.

Keď sa volumetria pre Wolfpaving vypočítali pomocou Pix4D, znova sa vypočítali pomocou ArcMap a vyššie uvedených krokov. Kroky pri použití ArcMap boli oveľa dlhšie a komplikovanejšie ako výsledky Pix4D a po ich výpočte sa skopírovali do tabuľky a vytvorila sa mapa. Ďalej je uvedená tabuľka 2 a obrázok 23, ktoré ukazujú výsledky objemových výpočtov pomocou ArcMap.

Tabuľka 2: Objemové výsledky ArcMap pre hromadu A, B a C.
Obrázok 23: Mapa objemových výsledkov ArcMap Wolfpaving

Porovnanie výsledkov z Pix4D aj ArcMap pomocou tabuliek ukazuje, že sa medzi programami veľmi líšia. Tieto rozdiely medzi týmito dvoma programami by mohli byť spôsobené metódou výpočtu, rozdielmi vo výbere obvodu (Terénna oblasť) okolo záujmovej oblasti alebo z iných dôvodov.

Pix4D vyplýva z Terénna oblasť v porovnaní s Celkový objem výsledky sa zdajú byť menšie, ako by sa malo uvažovať Terénna oblasť je mierka dvojrozmernej oblasti a Celkový objem je mierka trojrozmerného objemu hromád. Dalo by sa očakávať, že objem bude výrazne väčší ako plocha, ako ukazujú výpočty ArcMap.

Používanie ArcMap na časovú objemovú analýzu:
Po porovnaní rozdielu medzi použitím ArcMap a Pix4D na volumetrickú analýzu bol použitý ArcMap na porovnanie objemu Litchfieldovej zásoby v čase. Tento typ, ak je analýza známa ako časová analýza, je dôležitý, ak je potrebné sledovať postup ťažby alebo bagrovania v priebehu času.

Pri vykonávaní časovej analýzy je dôležité mať medzi súbormi údajov konzistenciu. To sa dá dosiahnuť letom s rovnakým senzorom v rovnakom dennom čase, v rovnakej nadmorskej výške atď. Medzi súbormi údajov, aby sa minimalizovalo toľko iných premenných, ako je oblasť záujmu.

Zásoba Litchfield, zobrazená na obrázkoch nižšie, bola preletela viackrát a zásoby boli extrahované, opätovne vzorkované na 10 cm GSD a boli vykonané analýzy povrchového objemu na porovnanie objemov cez dátumy uvedené na obrázkoch nižšie. Obrázky 24 - 26 sú mapy zásob Litchfielda od 22. júla do 30. augusta 2017.

Obrázok 24: Let z 22. júla o objemovej mape zásob Litchfield Stockpile
Obrázok 25: Let z 27. augusta o objemovej mape zásob Litchfield Stockpile

Obrázok 26: Let 30. augusta z volumetrickej mapy zásob Litchfield Stockpile
Akonáhle sa na Litchfieldovej zásobe vykonala volumetria, bola vytvorená tabuľka (tabuľka 3) obsahujúca výšku roviny, nad ktorou sa meral povrchový objem, plochu hromady v tejto rovine a celkový objem hromady v rôznych dátumoch.

* Poznámka: Pri pohľade na vyššie uvedenú tabuľku 3 je zrejmé, že najväčší objem materiálu na sklade bol okolo 27. augusta.

Volumetrics je nástroj, ktorý sa mnohým môže hodiť v určitých aplikáciách, ako sú ťažba a bagrovanie. Používanie systémov UAV na zhromažďovanie týchto údajov môže byť prospešné, pretože systém UAV je schopný zhromažďovať súbory údajov s vyšším rozlíšením, pomocou ktorých môže vykonávať tieto volumetrické analýzy. Vďaka týmto systémom a analytickým metódam môže spoločnostiam umožniť presné určenie množstva materiálu, a tak môžu určiť celkové náklady a zisky.

Záverečná poznámka:
Pri porovnaní medzi dvoma metódami výpočtu volumetrie a metódou, ktorú treba použiť, by som odporučil použiť ArcMap, pretože profesor Hupy pomocou svojej volumetrie vypočítal objem hromádok pri banskej činnosti a namerané hodnoty v porovnaní s vypočítanými hodnotami boli v rozmedzí 0,01% navzájom.


Oblúkové GIS príspevky 2 / 19-2 / 26 Ch. 1-20

- So správnymi údajmi môžete vidieť vlastnosti krajiny, nadmorskú výšku, poveternostné a klimatické pásma, lesy, politické hranice, hustotu obyvateľstva, príjem na obyvateľa, využitie pôdy, spotrebu energie, zdroje nerastných surovín a tisíc ďalších vecí.

-GIS mapa obsahuje vrstvy alebo zbierky geografických objektov, ktoré sú podobné a definované vizuálnym symbolom.

- Vrstvy môžu obsahovať prvky alebo povrchy. Každý geografický objekt vo vrstve s každým stavom, jazerom, prenosovým vedením alebo uhoľnou panvou je vlastnosťou.

- Nie všetky vrstvy obsahujú funkcie. Oceánska vrstva nie je súborom geografických objektov tak, ako sú ostatné vrstvy, považuje sa za jednu súvislú rozľahlú oblasť, ktorá sa mení z jedného miesta na druhé podľa hĺbky vody. Toto sa nazýva povrch.

-Funkcie majú tvar a veľkosť, ktoré možno reprezentovať ako jednu z troch geografických foriem - mnohouholník, čiara alebo bod.

-Povrchy majú skôr číselné hodnoty ako tvary, ktoré sú merateľnými hodnotami pre akékoľvek miesto na zemskom povrchu.

-Najbežnejším povrchom je raster, matica štvorcových buniek s rovnakou veľkosťou. Každá bunka predstavuje jednotku povrchu.

- Funkcie majú umiestnenia, GIS používa mriežku (mriežku) známu ako súradnicový systém na umiestnenie prvkov na správne miesto na mape. Umiestnenie bodu na mape je definované dvojicou súradníc.

- Funkcie je možné zobraziť v rôznych veľkostiach priblížením, aby ste videli objekty v bližšom rozsahu, v akom je mierka zmien mapy.

-Funkcie sú spojené s informáciami, ktoré sú uložené v tabuľke, kde je každý riadok známy ako záznam a každý stĺpec ako pole pre vybranú vrstvu.

- Funkcie majú priestorové vzťahy, súradnice prvkov sa v GIS používajú na porovnanie ich umiestnenia.

-Nové prvky je možné vytvoriť z oblastí prekrývania pomocou GIS na vytvorenie nových prvkov z existujúcich.

Kapitola 2 Predstavujeme ArcGIS

- Pomocou aplikácie ArcReader (zadarmo online) môžete prezerať a tlačiť digitálne mapy vytvorené inými používateľmi, prechádzať do rôznych častí mapy a zväčšovať rôzne úrovne podrobností.

-ArcGIS pre Desktop Basic, môžete dopytovať údaje, ktoré analyzujú priestorové vzťahy, ako napríklad vzdialenosť, priesečník a obmedzení medzi prvkami mapy a vrstvami prekrytia, a zistiť, ako rôzne typy údajov na konkrétnom mieste vzájomne súvisia.

-ArcGIS pre Desktop Standard, poskytuje úplnú funkčnosť jazyka Basic a má ďalšie metódy na vytváranie údajov, ako aj ďalšie nástroje na úpravy a funkcie geoprocesingu. Medzi ďalšie funkcie patrí správa verzií, ktorá umožňuje viacerým používateľom upravovať údaje súčasne

-ArcGIS pre stolné počítače Advanced vám poskytuje kompletnú funkčnosť štandardu plus celú sadu nástrojov priestorovej analýzy na vykonávanie pokročilej analýzy a modelovania údajov GIS. Poskytuje špičkové kartografické nástroje a pokročilé funkcie na preklad dát, vytváranie a konverziu širokej škály formátov priestorových súborov.

-dáta sú usporiadané do obrazových dlaždíc a môžu byť uložené (uložené v pamäti) do systémovej pamäte pre rýchle zobrazenie a navigáciu.

-Mobilný GIS sa používa pre ľudí, ktorí zaznamenávajú a používajú geografické údaje v teréne, rozšírenie ArcPad pre ArcGI pre server je mobilný systém mapovania polí.

-Server GIS sa používa na vytváranie webových služieb, ktoré poskytujú mapy, aplikácie a informácie. Je tiež navrhnutý pre cloud computing (technológia, ktorá vám umožňuje používať výpočtovú infraštruktúru poskytovateľa cloudu namiesto vašich vlastných)

-Online GIS môžete vytvárať knižnice prístupu k mapám máp, ukladať a spravovať mapy, údaje a ďalší geopriestorový obsah.

Kapitola 3 Interakcie s mapami

-ArcMap je najčastejšie používanou súčasťou systému ArcGIS.

- Cvičenia v tejto kapitole využívajú nasledujúce množiny údajov uložené v geodatabáze s názvom World.gdb:

-Pozadie- mriežka mnohouholníkov použitá na zobrazenie jednofarebného pozadia za pozemnými prvkami.

-Cities- bodové prvky predstavujúce veľké mestá sveta s populáciou viac ako 1 milión.

-Krajiny - Funkcia mnohouholníka predstavujúca krajiny sveta vrátane demografických údajov a odhadov znečistenia ovzdušia.

-Latlong- Lineárne funkcie predstavujúce zemepisnú šírku a dĺžku.

Cvičenie 3a Zobrazenie mapových údajov

-V ArcMap10.1 otvorte vrstvu (súbor priestorových údajov znázornený na mape GIS). Môžete zapínať a vypínať vrstvy, môžete organizovať vrstvy, prezerať vlastnosti vrstiev, meniť názov vrstvy, meniť názov legendy, rozširovať alebo minimalizovať legendu.

-Identifikačný nástroj, identifikuje geografické prvky kliknutím na ne alebo pretiahnutím políčka okolo nich a otvorením okna Identifikácia, ktoré obsahuje atribúty (informácie)

- Informácie o zdroji údajov môžete preskúmať na karte zdroja vo vlastnostiach vrstvy.

Cvičenie 3b Navigácia v mape

-V ArcMap 10.1 otvoril požadovaný súbor. Potom pomocou nástroja na zväčšenie na paneli s nástrojmi v nástrojoch môžete vybrať oblasť, na ktorú chcete zväčšiť, ak sa chcete vrátiť späť a stlačiť tlačidlo v celom rozsahu alebo tlačidlo vrátiť späť. Ak nechcete zväčšovať, použite nástroj Vybrať prvky, aby ste sa vyhli náhodnému zväčšeniu.

Cvičenie 3c Používanie základných nástrojov

-V ArcMap 10.1 ste otvorili súbor, ak chcete vidieť názvy miest, keď držíte kurzor nad miestom, choďte na vlastnosti vrstvy → Zobraziť a zvoľte „zobraziť mapové tipy pomocou výrazu na displeji“ Pole pre výraz na displeji musí byť nastavené na mesto_meno.

-Ak chcete, aby boli štítky vždy viditeľné, choďte na vlastnosti → štítky a vyberte funkcie štítkov v tejto vrstve. Nastavte rozsah mierky tak, aby iba štítky boli viditeľné iba v mierke väčšej ako 1: 80 000 000.

- Vytvorenie okna prehliadača vám umožní preskúmať rôzne časti mapy bez zmeny zobrazenia.

-Pomocou nástroja na vyhľadanie, záložiek, nástroja na posúvanie a nástroja na meranie môžete vypočítať najkratšiu vzdialenosť medzi dvoma miestami (v km, m, míľach, yardoch atď.). Po vytvorení záložky pre jedno z miest stlačte ikonu merania, potom vyberte druhý meraný bod, prejdite priamo na záložku a vyberte prvý bod, keď ho uvidíte, dvakrát naň kliknite.

Cvičenie 3d Pohľad na atribúty funkcií

- V čakanom súbore Arcmap a potom sa zobrazila jedna z tabuliek atribútov pre vrstvu. Môžete meniť veľkosti stĺpcov (polí) a riadkov (záznamov). Celý stĺpec vyberiete kliknutím na hlavičku. Celý riadok vyberiete kliknutím na sivú záložku naľavo od prvého záznamu

Kapitola 4 Interakcia s údajmi

-Geodatabase je kontajner, v ktorom sa ukladajú údaje o triedach prvkov a súbory tvarov.

Cvičenie 4a Prechádzanie mapovými údajmi

-Metadata sú informácie o vašich údajoch, napríklad kedy a ako boli vytvorené.

-Otvorte ArcCatalog, môžete prispôsobiť a zobraziť možnosti ArcCatalogu, aby ste skryli prípony súborov.

Cvičenie 4b Pridávanie údajov do mapy

-Open ArcMap and ArcCatalog and you can drag features over. Ak chcete vyhľadať mapy, údaje a nástroje, použite vyhľadávací nástroj a zrušte ukotvenie vyhľadávacieho okna tak, aby sa vznášalo alebo usporiadalo podľa vašich preferencií. V možnostiach vyhľadávania môžete kliknúť na položku Indexovať nové položky a zobraziť predchádzajúci obsah indexovaný.

Cvičenie 4c Práca s vrstvami mapy

- Mapu môžete zobraziť v zobrazení údajov alebo v rozložení (s vrstvami mapy môžete stále pracovať, ale toto zobrazenie sa najlepšie používa na vytváranie statických prezentačných máp.)

Kapitola 5 Preskúmanie online zdrojov

-ArcGIS online je webový portál na prácu s mapami a inými typmi geografických informácií. Môžete použiť základné mapy alebo sa pripojiť k skupinám na spoluprácu, diskusiu a zdieľanie svojej práce s ostatnými členmi.

Cvičenie 5a Vytvorenie webovej mapy

- Začnite vrstvou základnej mapy a pomocou operačných vrstiev môžete na mapu pridať ďalšie údaje. Tento proces sa nazýva „mashup“, pretože kombinujete vrstvy informácií.

Cvičenie 5b Prechádzanie skupinami

-Môžete prechádzať online skupiny ArcGiIS, pridať základnú mapu, pridať dátovú vrstvu a zobraziť jej atribúty.

Cvičenie 5c Zlúčenie online a miestnych vrstiev

-AcrMap má schopnosť načítať základné mapy priamo z ArcGIS online. Na prihlásenie musíte mať účet, aby ste mohli načítať svoje vlastné mapy a údaje, pristupovať ku skupinám alebo zdieľať vrstvy.

Kapitola 6 Práca so súradnicovými systémami a projekciami

-Je dôležité pochopiť súradnicové systémy a projekcie. Zemepisná šírka a dĺžka je meranie uhlov, nie vzdialenosti. Ich hodnoty sú vyjadrené v stupňoch-minútach-sekundách tiež známych ako desatinné stupne. Sú základom pre geografický súradnicový systém. Súradnicové systémy sú založené na definovanom sféroide (matematický model, ktorý aproximuje nepravidelný tvar Zeme pomocou dvoch osí). Datum popisuje, ako model fistuje do reality.

Cvičenie 6a Preskúmanie súradnicových systémov

-V ArcCatalog si môžete prezrieť vlastnosti tvarového súboru a zobraziť súradnicový systém xy. Informácie o súradnicovom systéme je možné zobraziť vo vlastnostiach dátového súboru, nie však v príslušnom súbore vrstiev.

-Môžete použiť tlačidlo pridať súradnicový systém a kliknúť na import pre ďalší tvarový súbor, aby ste prevzali súradnicový systém iného. To znamená, že keď sa tvarový súbor pridá do ArcMap, bude rozpoznaný a nebude mať problémy so zarovnaním alebo bude potrebné ďalšiu geografickú projekciu.

-To vám umožňuje zobraziť súbor tvaru v troch údajových rámcoch s iným projektovaným súradnicovým systémom pre každý údajový rámec.

Cvičenie 6c Definovanie projekcie mapy

-Pred použitím nástroja Definovať projekciu musíte poznať správny súradnicový systém súboru údajov. Tento nástroj prepíše všetky existujúce informácie o súradnicovom systéme (projekcia mapy a nulový bod), ktoré sú uložené a mali by sa použiť iba v prípade, že sú informácie o súradnicovom systéme neznáme alebo nesprávne.

Kapitola 7 Symbolizujúce funkcie

-Symbolizácia funkcií znamená priradenie farieb, značiek, veľkostí, šírok, uhlov, vzorov, priehľadnosti a ďalších vlastností, vďaka ktorým budú na mape rozpoznateľné. Často vyzerajú ako objekt, ktorý predstavujú.

Cvičenie 7a Tvorba vlastnej symboliky

- Po zadaní všetkých vrstiev musíte prispôsobiť farby symbolov. Kvôli prehľadnosti zmeňte názvy vrstiev. Môžete určiť výplň, šírku obrysu a farbu obrysu.

Cvičenie 7b Symbolizujúce vlastnosti podľa kategorických atribútov

-Môžete zmeniť tvar prvkov a vo vlastnostiach vrstvy bude mať symbolika jedinečnú hodnotu.

Cvičenie 7c Používanie štýlov a vytváranie súborov vrstiev

-Štýl je zbierka preddefinovaných symbolov, farieb a ďalších prvkov mapy, ako sú štítky, severné šípky, pruhy mierky a ohraničenia.

-Súbor vrstvy ukladá symbolické informácie pre konkrétny súbor priestorových údajov.

Cvičenie 7d Symbolizujúce rastre

-Keď symbolizujete raster, priradíte farby hodnotám buniek alebo rozsahom hodnôt buniek. Rastrové hodnoty ležia na spojitej škále, napríklad na škále celých čísel alebo reálnych čísel, a sú symbolizované farebnými rampami.

Kapitola 8 Klasifikácia funkcií

-Odstupňovaná farebná mapa používa na vyjadrenie klasifikácie údajov zmenu farby. Rampa s jednou farbou (monochromatická) je vhodná pre dáta, ktoré sa pohybujú od malých k veľkým hodnotám.

- Absolvovaná mapa symbolov používa symbol, ktorý sa líši svojou veľkosťou, aby predstavoval hodnoty číselných atribútov

- Mapa proporcionálnych symbolov je podobná mape stupňovitých symbolov, až na to, že symboly sú nakreslené proporcionálne podľa veľkosti.

- Mapa hustoty bodov - predstavuje veličiny pomocou náhodne umiestnených bodov na vytvorenie vzoru hustoty vo vnútri mnohouholníka.

-Mapa používa grafy na reprezentáciu viacerých hodnôt atribútov pre jednu funkciu. Arcmap môže vytvárať koláčové, pruhové a skladané grafy, ktoré môžu mať podobnú veľkosť alebo sa môžu líšiť v závislosti od proporcionality.

Cvičenie 8a Klasifikácia funkcií štandardnými metódami

-ArcGIS má sedem klasifikačných metód: manuálna klasifikácia, rovnaký interval, definovaný interval, kvantil, prirodzené zlomy, geometrický interval a štandardná odchýlka.

Cvičenie 8b Hustota mapovania

-Delenie jedného atribútu druhým na zistenie pomeru sa nazýva normalizácia.

Cvičenie 8c Používanie odstupňovaných symbolov a symbolov grafu

-Tento typ mapy vám umožňuje vizualizovať klasifikácie pomocou rôzne veľkých symbolov a vytvárať tak efektívny vizuálny nástroj. Grafy sú tiež účinným nástrojom vizuálnej komunikácie.

Kapitola 9 Funkcie označovania

-Štítok je akýkoľvek text, ktorý pomenúva alebo popisuje objekt na mape, vrátane vlastných mien, všeobecných mien, popisov alebo čísel. V ArcMap štítky konkrétne predstavujú hodnoty v tabuľke atribútov vrstiev.

-Alternatívou k dynamickým štítkom je anotácia. Anotácia je statický text alebo grafika, ktoré môžete jednotlivo vybrať, umiestniť a upraviť.

Cvičenie 9a Používanie dynamických štítkov

- S dynamickými štítkami sa dá ľahko pracovať, pretože sa správajú ako skupina.

Cvičenie 9b Stanovenie pravidiel pre umiestnenie štítku

-Štítky, ktoré môžu obsahovať ľubovoľné z ôsmich pozícií okolo objektu, nad, pod, nad pravým, pod pravým atď. Tieto pozície môžete zoradiť a určité zakázať podľa želania.

Cvičenie 9c Tvorba grafických štítkov

-Môžete použiť panel s nástrojmi Draw, väčšina nástrojov je na vytváranie samostatného textu, ale existuje aj nástroj na označovanie, ktorý vám umožňuje zvoliť štítok, ktorý je prepojený s atribútmi objektu. Táto technika je určená pre prípady, keď chcete označiť iba niekoľko funkcií, alebo ak chcete označiť základné vrstvy, ktoré nemajú atribúty.

Cvičenie 9d Prevod dynamických štítkov na anotácie

-Ak chcete určiť presnú pozíciu alebo jednotlivo symbolizovať umiestnené štítky, musíte štítky previesť na anotáciu. Po prevedení na anotáciu si štítky zachovajú rovnakú veľkosť a umiestnenie vzhľadom na okolitý objekt.

Zoznámenie sa s ArcGIS Ch. 10-15

Kapitola 10 Tvorba máp na prezentáciu

-Mapa nie je úplná bez niekoľkých dôležitých funkcií a dobre zostaveného rozloženia stránky. Medzi bežné prvky mapy, ktoré je možné usporiadať v rozložení, patria dátové rámce (obsahujúce vrstvy mapy), legenda, mierka, šípka severu, nadpis mapy, popisný text a ďalšia grafika. Dobré usporiadanie musí sprostredkovať informácie, ktoré sú schopné komunikovať s čitateľom.

Cvičenie 10a Vytvorenie rozloženia

- Vyberte orientáciu, ktorá bude najlepšie vyhovovať faktorom, ako je veľkosť dátového rámca, mierka mapy, veľkosť textu a ďalšie prvky mapy.

Cvičenie 10b Pridávanie názvov a dodatočného textu

- všetky mapy majú názvy a mnohé majú aj titulky. Na lište ponuky môžete zvoliť názov.

Cvičenie 10c Pridávanie štandardných prvkov mapy

-Šípka sever poskytuje informáciu o skutočnom severe. Zobraziť mierku alebo vzdialenosť pomocou váhy. V legende sú uvedené symboly použité na mape a to, čo symbolizujú. Urobíte to tak, že prejdete na položku Vložiť na paneli s ponukami.

Cvičenie 10d Pridávanie posledných úprav a nastavenie možností tlače

-Pred tlačou by ste mali skontrolovať možnosti nastavenia stránky a zobraziť náhľad mapy v ArcMap. Skontrolujte zarovnanie dátových rámcov a prvkov mapy a pravopis svojich titulov a štítkov.

Kapitola 11 Budovanie geodatabáz

Cvičenie 11a Vytvorenie geodatabázy

-Toto sa deje pomocou ArcCatalogu

Cvičenie 11b Vytváranie tried funkcií

-Pri vytváraní novej triedy prvkov musíte sami definovať vlastnosti, ako napríklad geometriu triedy prvkov - bod, čiaru alebo mnohouholník - a priestorový odkaz.

Cvičenie 11c Pridávanie polí a domén

-Pole je definované názvom, dátovým typom a vlastnosťami, ktoré sa líšia podľa typu údajov aj formátu priestorových údajov.

Kapitola 12 Vytváranie funkcií

-Digitácia údajov zahŕňa umiestnenie mapy alebo fotografie na digitalizačný tablet a sledovanie funkcií pomocou puku, čo je zariadenie podobné myši.

Cvičenie 12a Funkcie kreslenia

-V ArcMap technika nazývaná prichytávanie na automatické pripojenie funkcií umiestnených v určitej vzdialenosti od seba.

Cvičenie 12b Používanie nástrojov na konštrukciu funkcií

-ArcMap môže nastaviť dĺžky a uhly úprav hrán náčrtu podľa presných špecifikácií.

Kapitola 13 Úpravy funkcií a atribútov

- Funkcie je možné upravovať, často je tiež potrebné aktualizovať ich atribúty.

Cvičenie 13a Vymazávanie a úprava funkcií

- Vytvorením topológie mapy v relácii úprav môžete nechať prvky so zhodnou geometriou správať sa, akoby boli spojené.

Cvičenie 13b Rozdelenie a zlúčenie funkcií

-Ak chcete rozdeliť mnohouholník alebo čiaru, digitalizujete čiaru cez objekt, kde ho chcete rozdeliť. Môžete rozdeliť niekoľko funkcií naraz.

Cvičenie 13c Úpravy hodnôt atribútov funkcií

-Môžete upravovať hodnoty atribútov, pridávať a mazať záznamy alebo pridávať nové polia do tabuľky a definovať vlastnosti týchto polí.

Kapitola 14 Geokódovacie adresy

- Proces vytvárania prvkov mapy z adries, názvov miest a podobných informácií sa nazýva geokódovanie.

Cvičenie 14a Vytvorenie vyhľadávača adries

- Vyhľadávače adries majú rôzne štýly, v závislosti od atribútov referenčných údajov.

Cvičenie 14b Priraďovanie adries

-To vám umožní porovnať tabuľku adries s referenčnými atribútmi údajov a hľadať zhody.

Cvičenie 14c Prepojenie adries

-Neodporúčané adresy môžu byť opätovne odoslané automaticky alebo interaktívne.

Kapitola 15 Dopytovanie údajov

- Atribúty, obrázky, textové dokumenty a webové stránky je možné k funkciám priradiť pomocou hypertextového odkazu.

Cvičenie 15a Získanie informácií o funkciách

-Hyperlinks link features to things that cannot be stored as attribute values.

Cvičenie 15b Výber funkcií podľa atribútov

- Dotazový výraz sa skladá z atribútu, hodnoty a vzťahu medzi nimi.

-Vzťahové podmienky a súvisiace podmienky sa nazývajú operátory.

Cvičenie 15c Vytváranie správ

- Správy vám umožňujú organizovať, formátovať a tlačiť informácie obsiahnuté v tabuľke atribútov.

Zoznámenie sa s ArcGIS Ch. 16-20

Kapitola 16 Pripojenie a súvisiace údaje

-Tabuľky atribútov vrstvy obsahujú charakteristiky geografických prvkov, ako sú názvy, kódy a štatistiky. Môžete pripojiť tabuľky atribútov, ak zdieľajú spoločné pole.

Cvičenie 16a Spájanie údajov podľa atribútov

- Po pripojení tabuliek môžete na symbolizáciu použiť pripojené atribúty priestorovej tabuľky.

Cvičenie 16b Súvisiace údaje

-Tabuľky by mali byť spojené spojením namiesto spojenia, keď záznamy v tabuľke atribútov vrstiev môžu mať v zhodnej tabuľke veľa zhôd.

Cvičenie 16c Spájanie údajov podľa polohy

- Priraďte súbory údajov podľa spoločného umiestnenia.

Kapitola 17 Výber funkcií podľa umiestnenia

- Štyri typy priestorových vzťahov, ktoré je možné použiť, sú vzdialenosť, zadržiavanie, priesečník a susednosť

Cvičenie 17a Používanie dotazov na polohu

-Vyberte dve vrstvy a zadajte priestorový vzťah

Cvičenie 17b Kombinácia atribútu a umiestnenia

-To sa dá urobiť na vyriešenie problému

Kapitola 18 Príprava údajov na analýzu

-Keď vykonáte operáciu na priestorových dátach, ktorá vytvorí novú množinu údajov, urobíte geoprocesné spracovanie údajov.

Cvičenie 18a Rozpúšťanie funkcií

-Rozpustiť vytvorí novú vrstvu, v ktorej sú všetky prvky vo vstupnej vrstve, ktoré majú rovnakú hodnotu pre zadaný atribút, rozpustené do jediných prvkov.

Cvičenie 18b Orezávanie vrstiev

-Operácia klipu je typ funkcie extrakcie dát. Orezáva prvky v jednej vrstve pomocou hraníc mnohouholníkových prvkov z inej vrstvy, ktorá sa nazýva vrstva klipu.

Cvičenie 18c Export údajov

- Vykonajte výber na vrstve a exportujte vybrané prvky.

Cvičenie 18d Spustenie nástrojov v modeli

-ModelBuilder je grafické užívateľské rozhranie pre diagramové riešenie problémov priestorovej analýzy. Schémy, ktoré vytvoríte, sa nazývajú modely a majú veľa výhod.

Kapitola 19 Analýza priestorových údajov

Cvičenie 19a Funkcie ukladania do vyrovnávacej pamäte

- Nárazníky môžu byť nakreslené okolo prvkov, čiar a oblastí.

Cvičenie 19b Základné údaje

Cvičenie 19c Výpočet hodnôt atribútov

-Môžete napísať výraz na výpočet hodnôt atribútov pre všetky záznamy v tabuľke alebo iba pre vybrané záznamy.

Cvičenie 19d Tvorba grafov

- Patria sem stĺpcové, koláčové, plošné a bodové grafy.

Kapitola 20 Analýza rastrových údajov

- Povrchom môžu byť diskrétne údaje, čo znamená, že na mape zobrazuje zreteľné a zreteľné oblasti, ako sú typy pôdy alebo krajinná pokrývka, alebo to môžu byť nepretržité údaje, čo znamená, že existujú plynulé prechody medzi variáciami v rozsahu údajov.

-Mapová algebra - jazyk, ktorý kombinuje vrstvy GIS.

Cvičenie 20a Tvorba rastrových plôch

Cvičenie 20b Kombinácia rastrových plôch

-Reklasifikácia vám umožní jednoduchšie logické porovnanie vstupov.


Ytdjtkui

Aký je názov pre osobu, ktorej úlohou je umiestňovať výrobky na police v obchodoch?

Stojí vám elektrické ústredné kúrenie za použitie solárnych panelov?

Namiesto policajného oddelenia žalovať policajta

Papierový záznam je to, čo brzdím

Musím chrániť porty SFP a optiku pred prachom / kontaminantmi? Ak áno, ako?

PIC matematické operácie divný problém

Dokážete sa postaviť pred tým, aby ste boli náchylní používať Skirmisher mimo svojho ťahu?

Aké skóre schopností používa pakt Hexblade pre útok a poškodenie, keď je ovládaný inou postavou?

Je 5W UHF / VHF vreckový počítač považovaný za QRP?

Rýchlejší spôsob výpočtu najväčšieho hlavného faktora

Moja banka bola vyplatená, budem teraz musieť začať podávať daňové priznania v inom štáte?

Dôkaz o rozpore pre nerovnosť P a NP?

Ako medzinárodný inštruktor by som mal otvorene hovoriť o svojom prízvuku?

Ako používať metódu základnej triedy @AuraEnabled v komponente Lightning?

Odkiaľ mala Arya tieto jazvy?

Uvádzanie Ant-Mana do domáceho väzenia

Môže Neutrino technicky predstavovať vedľajší efekt, stimulovať centralizáciu bitcoinovej siete?

Moje prijatie je odvolané po prijatí ponuky prijatia

Viacero krbov v bytovom dome?

Ako dlho po poslednom odlete musí zostať letisko otvorené pre núdzový návrat?

Ako nehladovať gigantické zvieratá

Aký je najlepší spôsob boja proti NPC-NPC?

Odôvodnenie opustenia novej pozície po krátkom čase

Umenie zhrnúť dôkaz. Existujú známe pravidlá alebo je to vec čisto zdravého rozumu?

Pochopili ste rozdiel medzi výpočtom plochy pri použití nástroja na zónovú štatistiku a identifikačného tlačidla?

Oznamuje príchod oceneného spolupracovníka č. 679: Cesar Manara Ako tabuľka pre prekrývajúce sa polygóny v ArcPy? Celý zoznam objektov, ktoré sa nezobrazia po použití nástroja Zonal Statistics ako tabuľka? Polygóny sú príliš malé pre zonálnu štatistiku Chýbajúce 0 hodnôt Rasterlayeru bránia správnemu výpočtu pomocou nástroja Zonal Statistics v QgisZonal Statistics alebo Tabulate Area by Multiple, Kaskádové zóny Spustenie štatistík zón ako tabuľka 2 Nástroj pre štatistiku zón okrem niektorých funkcií v ArcMap?

Pracujem v ArcGIS Desktop 10.5 a som začiatočník.

Mám veľmi základné, neprekrývajúce sa polygóny nad rastrom, ktorý predstavuje údaje batymetrie. Potrebujem zistiť rôzne štatistické údaje o každom mnohouholníku (napríklad rozsah), tak som si povedal, že použijem nástroj Zonal Statistics. Potreboval som aj oblasť funkcií. Tak som urobil toto a všetko bolo v poriadku.

Ale potom som si náhodou všimol, že oblasti, ktoré som získal pre svoje polygóny, sa líšili od výpočtov „Shape_area“, ktoré vidím, keď použijem nástroj „identifikácia“ (ten v modrom poli s „i“) a kliknutie na mnohouholníku.

Ktorá oblasť je správna? Vyskytol sa problém s mojimi projekciami?

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“.Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.

A možno si prečítate viac ako 3 riadky v pomocníkovi nástroja.

Pracujem v ArcGIS Desktop 10.5 a som začiatočník.

Mám veľmi základné, neprekrývajúce sa polygóny nad rastrom, ktorý predstavuje údaje batymetrie. Potrebujem zistiť rôzne štatistické údaje o každom mnohouholníku (napríklad rozsah), tak som si povedal, že použijem nástroj Zonal Statistics. Potreboval som aj oblasť funkcií. Tak som urobil toto a všetko bolo v poriadku.

Ale potom som si náhodou všimol, že oblasti, ktoré som získal pre svoje polygóny, sa líšili od výpočtov „Shape_area“, ktoré vidím, keď použijem nástroj „identifikácia“ (ten v modrom poli s „i“) a kliknutie na mnohouholníku.

Ktorá oblasť je správna? Vyskytol sa problém s mojimi projekciami?

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“. Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.

A možno si prečítate viac ako 3 riadky v pomocníkovi nástroja.

Pracujem v ArcGIS Desktop 10.5 a som začiatočník.

Mám veľmi základné, neprekrývajúce sa polygóny nad rastrom, ktorý predstavuje údaje batymetrie. Potrebujem zistiť rôzne štatistické údaje o každom mnohouholníku (napríklad rozsah), tak som si povedal, že použijem nástroj Zonal Statistics. Potreboval som aj oblasť funkcií. Tak som urobil toto a všetko bolo v poriadku.

Ale potom som si náhodou všimol, že oblasti, ktoré som získal pre svoje polygóny, sa líšili od výpočtov „Shape_area“, ktoré vidím, keď použijem nástroj „identifikácia“ (ten v modrom poli s „i“) a kliknutie na mnohouholníku.

Ktorá oblasť je správna? Vyskytol sa problém s mojimi projekciami?

Pracujem v ArcGIS Desktop 10.5 a som začiatočník.

Mám veľmi základné, neprekrývajúce sa polygóny nad rastrom, ktorý predstavuje údaje batymetrie. Potrebujem zistiť rôzne štatistické údaje o každom mnohouholníku (napríklad rozsah), tak som si povedal, že použijem nástroj Zonal Statistics. Potreboval som aj oblasť funkcií. Tak som urobil toto a všetko bolo v poriadku.

Ale potom som si náhodou všimol, že oblasti, ktoré som získal pre svoje polygóny, sa líšili od výpočtov „Shape_area“, ktoré vidím, keď použijem nástroj „identifikácia“ (ten v modrom poli s „i“) a kliknutie na mnohouholníku.

Ktorá oblasť je správna? Vyskytol sa problém s mojimi projekciami?

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“. Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.

A možno si prečítate viac ako 3 riadky v pomocníkovi nástroja.

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“. Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.

A možno si prečítate viac ako 3 riadky v pomocníkovi nástroja.

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Zonálne štatistiky prevádzajú polygóny na rastrové. Ak chcete zmenšiť rozdiel medzi skutočnou plochou (mnohouholník) a výstupom zonálnej štatistiky, použite menšiu veľkosť bunky.

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“. Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Nehovorí sa, že to robí. Hovorí sa, že zónová štatistika počíta štatistiku o hodnotách rastra v zónach iného súboru údajov. Z toho, čo viem, neexistuje žiadna „konverzia“. Ako by som vôbec urobil to, čo navrhuješ (používať menšie veľkosti buniek)? Čo je správne, oblasť „shape_area“, ktorú som vypočítal pomocou nástroja na identifikáciu, alebo to, čo získam zo zonálnej štatistickej hodnoty? Môžem dôverovať iným zonálnym štatistikám, ktoré sú poskytované (ako priemer)?

& # 8211 & # 160 David Weinstein
Pred 12 hodinami

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.

Použite identifikačný nástroj. Ak chcete túto veľkosť zmenšiť, pozrite si nastavenia prostredia, veľkosť rastrových buniek.