Más

Los niveles de símbolo de ArcMap se mezclan en representaciones multiescala

Los niveles de símbolo de ArcMap se mezclan en representaciones multiescala


He creado varias representaciones para una red de carreteras a diferentes escalas. Como muchas de las carreteras se muestran como líneas en caja, utilizo niveles de símbolo para controlar el orden de dibujo. Luego guardé todo en archivos de capa para importar o procesar con más herramientas (paso elevado, etc.)

Creé un documento de plantilla con múltiples capas para las diferentes escalas. Se muestran / no se muestran dependiendo de la escala establecida, es decir

  • Escala 1 visible a 1: 3.000.000 -> Representación 1
  • Escala 2 visible a 1: 1.000.000 -> Representación 2…

Una representación tiene diferentes reglas y las ordeno en la ventana de nivel de símbolo correspondiente a la jerarquía de la carretera y atributos como puentes y túneles, por ejemplo:

Representación 1:

  • Autopistas (puentes)
  • Carreteras primarias (puentes)
  • Carreteras terciarias
  • Peatón (Túnel)

etcétera.

Estas reglas y su orden se guardan correctamente en los archivos de capa y se muestran bien cuando cargo un solo archivo en un documento o en la plantilla. Sin embargo, al cargar más de mis capas multiescala, comienzan a confundirse. Eche un vistazo aquí a la primera carga de la escala de 1: 500.000:

Ahora, si agrego otro archivo de capa, por ejemplo 1: 50,000, estas entradas se mezclan por completo y estropean consecutivamente el dibujo y la exportación:

Eso es ciertamente una completa basura, ya que no quiero volver a ordenarlos cada vez (se actualizan una vez a la semana) y, además, no se guardarán correctamente después de agregar un tercio de la cuarta capa.

Probé un documento limpio y todos los demás trucos que conocía, pero no puedo resolver este problema. Algunas básculas mantendrán su orden original, otras no. Pero no puedo probar todas las combinaciones de 7 escalas y diferentes representaciones para carreteras, ferrocarriles, etc.

Agradecería cualquier sugerencia o ayuda sobre cómo solucionarlo (ya que estoy bastante seguro de que es causado por el propio ArcMap con errores).


Swasti Shah

Una parte importante de la planificación urbana se ocupa de mantener y mejorar el carácter de los vecindarios. Los barrios forman el entorno físico y social en el que las personas realizan sus actividades diarias y, por tanto, la calidad del barrio tiene un impacto directo y significativo en la calidad de vida de sus residentes. A pesar de que la `` planificación del vecindario '' disfruta de una posición elevada en la práctica de la planificación general, existe una considerable confusión y diferencia de opinión con respecto a la definición y función de un vecindario (Hunter, 1979). Los planificadores se han dirigido a los residentes para comprender mejor lo que significa su entorno local para ellos y lo que, en su opinión, constituye su vecindario. Sin embargo, este proceso de generar aportaciones públicas significativas a la planificación de la ayuda a menudo ha tenido un éxito limitado debido a la falta de herramientas eficaces para tal fin (Al-Kodmany, 1998). El potencial analítico y la explicitación espacial de los sistemas de información geográfica (SIG) pueden ser una herramienta poderosa para cerrar la brecha entre la comprensión de los residentes y la expresión de sus vecindarios y, por lo tanto, contribuir en gran medida a que la planificación de vecindarios sea más contextual y útil.

Esta investigación es un esfuerzo por fortalecer el vínculo entre el SIG y la participación pública al llevar el SIG más allá de su función convencional en la planificación del desarrollo de un `` SIG de barrio ''. Un SIG de vecindario es una base de datos para la comunidad que puede ayudar a los residentes a visualizar, describir y evaluar su entorno local y, por lo tanto, ayudar a planificarlo. Se desarrolló un SIG de vecindario para la ciudad de Urbana, Illinois, como prototipo. Se utilizó el SIG existente en la ciudad como base y se agregaron varias capas de información para presentar una imagen multidimensional de la comunidad. Se encuestó a varios residentes de Urbana utilizando el SIG del vecindario para probar su efectividad como herramienta participativa. Durante la encuesta, se animó a los participantes a interactuar con el SIG en la medida en que se sintieran cómodos (con la ayuda de un facilitador de SIG) y luego responder a varias preguntas sobre su vecindario y la ciudad.

Ventajas de utilizar GIS sobre las técnicas tradicionales

Los métodos actuales para expresar las percepciones / preferencias individuales y grupales incluyen técnicas como cuestionarios de encuesta (abiertos o no), marcar mapas, diseñar charrettes y clasificaciones en escala Likert (Talen, 2000b). Aunque estas técnicas tienen su propia relevancia, los SIG ofrecen una gama de nuevas posibilidades al introducir complejidad espacial e interactividad. Se reconoce ampliamente que estas dimensiones adicionales pueden ser muy valiosas para asegurar la participación significativa de los residentes en el proceso de planificación (Howard, 1998 Kim, 1998 Elwood y Leitner, 1998 Shiffer, 1998 Harris y Weiner, 1998 Al-Kodmany, 1998, 2000 Martin y Myers, 1994 Couclelis y Monmonier, 1995 Hoefer et al., 1994 Florence et al., 1996 Craig y Elwood, 1998 Parker, 1998 Bosworth y Donovan, 1998 y Talen, 2000b).

Complejidad espacial

El SIG se puede utilizar para mostrar la mayoría de los datos específicos de la ubicación en un formato visual, que es fácil de entender y manipular. Si bien es cierto que incluso los mapas y modelos de papel tradicionales pueden representar datos espacialmente, no son muy buenos para manejar la complejidad espacial. Por ejemplo, como descubrió la ciudad de Rockford, IL, es muy difícil visualizar simultáneamente el impacto de la pobreza, el desempleo y la educación en las tasas de criminalidad en un área usando mapas de papel (Hoefer et al., 1994). La ciudad tuvo que crear varios mapas para representar cada variable de interés en hojas de papel transparentes que se superpusieron para ver cómo se correlacionaban las diferentes variables. Este engorroso proceso se hace muy fácil en SIG: un usuario puede superponer cualquier combinación de variables en un solo mapa para analizar situaciones o expresar preferencias utilizando operaciones muy básicas. Además, variables como la calidad visual, tradicionalmente consideradas como `` intangibles '', se pueden representar bastante bien utilizando herramientas multimedia como `` hotlinking '' dentro del sistema GIS. Temas como las fortalezas y debilidades de un área o las definiciones personales de lo que constituye el vecindario de uno se pueden convertir a partir de listas no referenciadas espacialmente y se les puede dar un contexto espacial significativo usando SIG (Talen, 2000b). Por ejemplo, el `` sentido del lugar '' puede encontrar una definición en términos de algunos elementos espaciales como la naturaleza de los espacios públicos, las calles, la arquitectura y la condición física de los edificios, el carácter visual, la distribución de las personas y sus actividades (Al-Kodmany, 1998). Por lo tanto, los SIG pueden equipar a los residentes con un vocabulario espacial más complejo que los simples mapas de papel y, por lo tanto, mejorar la riqueza de su expresión.

Flexibilidad e interactividad

Los residentes pueden manipular e interactuar con los datos GIS para consultar la información que necesitan para comprender y describir mejor su vecindario. Esta es una mejora inmensa con respecto a los mapas de papel o las diapositivas de imágenes, que son representaciones estáticas. La información transmitida en los mapas de papel se limita a lo que se dibuja en el mapa. Los usuarios no pueden derivar ninguna información de atributos adicional relacionada con los datos mapeados ni pueden cambiar el contenido o el estilo de visualización del mapa. Además, los mapas en papel no se pueden volver a dibujar lo suficientemente rápido para seguir el ritmo del proceso de pensamiento en evolución de un individuo o una discusión grupal dinámica que podría involucrar múltiples variables y escenarios alternativos. Esto puede impedir la discusión y la expresión Al-Kodmany (1998) habla sobre la frustración de usar diapositivas con imágenes y mapas de papel en una reunión comunitaria en un vecindario de Chicago. La capacidad interactiva de GIS supera estas limitaciones en gran medida. Con la ayuda, los residentes pueden realizar fácilmente operaciones que van desde el simple zoom, panorámica y copia, pegar temas entre vistas hasta consultas espaciales como cálculos de área, ubicación / número de ocurrencias de una entidad, atributos de una entidad, ruta más corta, etc. de un facilitador de SIG.

Junto con las ventajas técnicas que ofrece el SIG, la creciente disponibilidad de datos SIG económicos y el desarrollo de software fácil de usar, presentan sólidos argumentos a favor de desarrollar su potencial como herramienta para la participación comunitaria en la planificación (Ammerman, 1997).

Ejemplos de aplicaciones de SIG a nivel comunitario

Aunque los esfuerzos comunitarios de SIG aún no son comunes, hay algunos ejemplos muy alentadores en los que los residentes, con la ayuda de facilitadores, han utilizado SIG para visualizar y planificar sus comunidades de manera más efectiva que nunca. Esta investigación se basa en estos esfuerzos y tiene como objetivo promoverlos.

Los estudiantes de posgrado de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee crearon una base de datos GIS para el vecindario de Metcalfe Park en el centro de Milwaukee y capacitaron a grupos de residentes en su uso. Reunieron una amplia información a nivel de parcela que los residentes necesitaban, pero que hasta ahora solo podían obtener mediante un proceso muy engorroso. Los residentes ahora pueden acceder a información vital en un formato lúcido y pueden usarla para resolver algunos de los problemas complejos en su vecindario (Myers y Martin, 1994).

Los estudiantes de la Universidad de Illinois en Chicago, bajo la dirección del profesor Kheir Al-Kodmany, han emprendido un proyecto similar para el barrio minoritario de Pilsen en Chicago. Usando SIG en conjunto con multimedia, modelado tridimensional y herramientas tradicionales como dibujar, crearon una base de datos comunitaria que ha `` empoderado a los residentes para visualizar, evaluar y participar en la revitalización de sus vecindarios '' (Al-Kodmany, 2000).

El `` mapa del vecindario vivo '' desarrollado usando SIG para la comunidad de South of Market en San Francisco por una organización local sin fines de lucro (SOMF) ha demostrado ser una herramienta poderosa en manos de la comunidad para combatir la gentrificación y fortalecer su economía local ( Parker, 1998).

El gobierno regional para el área metropolitana de Portland no solo está utilizando SIG para involucrar a los ciudadanos en cuestiones de planificación como la gestión del crecimiento y el transporte, sino que también está trabajando en la creación de capas de datos de `` valor '' para la región. Estas capas se basarán en lo que los residentes crean y valoran sobre sus vecindarios o la región en su conjunto para obtener una imagen holística de la región que va más allá de la geografía física (Bosworth y Donovan, 1998).

El desarrollo de estrategias para calmar el tráfico en Honolulu, Hawaii (Kim, 1998) y los esfuerzos de planificación de parques en Amherst, Nueva York (Howard, 1998) son algunos otros ejemplos en los que se utilizó SIG para resolver problemas con la participación de la comunidad. El proyecto NCGIA Varenius sobre participación pública GIS o PPGIS ha reunido una extensa investigación sobre las posibilidades y limitaciones de PPGIS (ver http://www.ncgia.ucsb.edu/varenius/ppgis).

Prototipo de SIG de Barrio para la Ciudad de Urbana

Sobre Urbana

Urbana es una pequeña ciudad universitaria del medio oeste (población 40.000), y es la parte más antigua y más pequeña de la región de ciudades gemelas de Champaign-Urbana. Urbana tiene varias áreas residenciales de uso mixto, de diseño tradicional y un pequeño centro de la ciudad. Los prósperos centros comerciales de la región, incluido un gran centro comercial regional, se encuentran en Champaign, que por lo tanto tiene una base económica más sólida. La mayor parte del crecimiento en la región, incluidas las nuevas subdivisiones de baja densidad, se produce en Champaign, mientras que Urbana enfrenta una base imponible en declive. El campus insignia de la Universidad de Illinois (la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign) está situado geográficamente entre las dos ciudades.

Construyendo el SIG

El primer paso para construir el SIG del vecindario fue recopilar los datos relevantes. Una de las principales preocupaciones era que los datos tenían que estar a una escala que los residentes pudieran utilizar de manera eficaz para abordar los problemas a nivel de vecindario. Hay abundantes datos GIS sobre topografía natural, límites administrativos, infraestructura y características demográficas como el origen étnico y la densidad de población disponibles de forma gratuita o con un cargo nominal a través del Censo de EE. UU. (Http://www.census.gov), el Servicio Geológico de EE. UU. (Http: //www.usgs.gov) y Esri, un distribuidor comercial principal de software y datos GIS (http://www.Esri.com). Sin embargo, la mayoría de estos datos están disponibles a nivel de grupo de bloques, que no es lo suficientemente específico para el análisis a nivel de vecindario. Los datos de los proveedores comerciales de SIG suelen ser más detallados, pero son costosos y están orientados a la toma de decisiones sobre la ubicación de las empresas en lugar de a la planificación del vecindario. Aunque los datos a mayor escala son útiles, los datos a escala de vecindario son fundamentales y las agencias de planificación del gobierno local suelen ser la mejor fuente para ello.

Una de las razones por las que se eligió Urbana como ciudad prototipo fue la disponibilidad de capas de datos básicos del departamento de planificación de la ciudad. La red de calles, los límites de los bloques y las parcelas de tierra con atributos asociados como el uso de la tierra se obtuvieron de la ciudad. Se recopiló información adicional de otras fuentes locales como el distrito escolar, el distrito de parques, el departamento de policía y se complementó con encuestas de campo. También se tomaron imágenes digitales de edificios, paisajes urbanos y paisajes urbanos y se vincularon a los mapas para proporcionar una representación realista y tridimensional del tejido urbano. El esfuerzo fue ir más allá de los SIG convencionales para incorporar variables que los residentes valorarían, presentar información en un formato lúcido y construir una imagen lo más completa posible dentro de las limitaciones de tiempo y disponibilidad de datos. Arc View 3.2 fue elegido como el software para construir el proyecto GIS debido a su alto grado de facilidad de uso junto con capacidades mejoradas a través de extensiones. Se presentaron diferentes aspectos de la comunidad mediante la combinación de varias capas de datos o `` temas '' para formar mapas o `` vistas '' en el proyecto Arc View. Cada vista se mostró en una `` ventana '' separada en la pantalla de la computadora. A los efectos de las encuestas a residentes, se construyeron diez puntos de vista diferentes. Estos fueron

1. La región Champaign-Urbana, con distribución de la población por bloques censales, la ubicación y límites de ambas ciudades y la universidad, carreteras principales y puntos de referencia de la región. El mapa base de los bloques del condado de Champaign se obtuvo del Servicio Geológico del Estado de Illinois (ISGS).

2. Uso de la tierra (Figura 1), que muestra las parcelas de tierra a lo largo de la red de calles con los usos de la tierra representados en diferentes capas que representan categorizaciones como residencial, comercial e institucional La separación de los usos de la tierra por categorías en temas separados facilitó la observación de un usos de la tierra de forma aislada o en comparación con otro uso. Cada capa contenía varias subcategorías más finas de usos: el residencial se dividió en áreas de baja densidad, densidad media y alta densidad comercial se dividió en minoristas de vecindario y minoristas regionales. Las parcelas de tierra desocupadas también se indicaron en el mapa.

Figura 1: Uso de la tierra

3. Hitos (Figura 2), destacando importantes espacios públicos y edificios en la ciudad y a nivel de barrio. El palacio de justicia del condado, la oficina de correos, el edificio de la ciudad y las iglesias fueron algunas de las características ubicadas en el mapa base de calles como puntos de referencia en un tema de puntos. Los puntos de referencia se `` vincularon con imágenes '' para ayudar a los residentes a relacionar el mundo real que los rodea con el mapa en la pantalla. Estas imágenes también ayudaron a hacer más específica y significativa cualquier discusión sobre la estética y la estructura física de la ciudad. La mayoría de las ubicaciones de los puntos de referencia se determinaron utilizando la función de codificación geográfica de direcciones en Arc View, mientras que otras se digitalizaron después de un estudio de campo de su ubicación.

Figura 2: Puntos de referencia

  1. Servicios del vecindario (Figura 3), que muestra la ubicación y distribución de los servicios que la mayoría de los residentes usarían con frecuencia en su vida diaria, como escuelas, parques, tiendas, iglesias y atención médica. El mapa ayudó a estimar la accesibilidad a los servicios básicos y cómo variaba en los vecindarios de la ciudad. El efecto de la ubicación de los servicios sobre otras variables como el valor de la vivienda en el vecindario podría estimarse incorporando la capa de valor de la vivienda en esta vista.

Figura 3: Servicios del vecindario

5. Accesibilidad a las escuelas (Figura 4), que muestra los vecindarios que se encuentran a poca distancia de las escuelas. Se trazó el área residencial desde la cual se podía llegar a una escuela viajando media milla a lo largo de la red de carreteras existente. Esta área representó una caminata máxima de diez minutos hasta la escuela, asumiendo que la velocidad promedio de caminata es de media milla en diez minutos. La extensión Network Analyst se utilizó para calcular un área de servicio de media milla a lo largo de la red de carreteras para cada escuela de la ciudad utilizando la distancia como campo de costo.

Figura 4: Accesibilidad a las escuelas

6. Patrones de viaje al trabajo (Figura 5), ​​capturaron dos aspectos del patrón de viajar al trabajo de los residentes de Urbana modo de transporte (auto personal, tránsito, caminar / bicicleta) y tiempo de viaje al trabajo. El mapeo de estos datos ayudó a diferenciar ciertas áreas de la ciudad como `` menos autosuficientes '' que otras. Estos datos se presentaron para toda la región de Champaign-Urbana porque la mayoría de los residentes viajan diariamente entre las dos ciudades. Además, los datos se mostraron a nivel de grupo de bloques censales, que es la unidad geográfica más pequeña para la que están disponibles los datos.

Figura 5: Patrones de viaje al trabajo

7. Vivienda (Figura 6), que muestra la densidad de viviendas, el valor medio de las viviendas ocupadas por el propietario y la distribución de las unidades de vivienda ocupadas y de alquiler en la ciudad. Este mapa puso de manifiesto el diferencial de ingresos en la ciudad representado por el rango de valores para las viviendas ocupadas por sus propietarios. Usando este mapa como una superposición con otros temas como la distribución de la población por raza, los residentes podrían obtener información adicional sobre su comunidad. Los datos de vivienda se obtuvieron del CD-ROM de datos a nivel de bloque del Censo de 1990 (CD-ROM de Estadísticas de Bloque de Vivienda y Censo de Población de 1990) distribuido por la Oficina del Censo de EE. UU. Los datos pertenecientes a los bloques en Urbana se extrajeron del CD del censo y se vincularon al mapa base de los bloques en Arc View utilizando la identificación de bloque única como campo de enlace. Luego, los atributos relevantes se mostraron como diferentes temas.

8. Demografía (Figura 7), que muestra la densidad de población y la distribución de personas por raza y edad. Este mapa, cuando se ve junto con algunas otras variables como la vivienda o el crimen, resultó ser útil para analizar varios problemas e inquietudes. Los datos demográficos también se obtuvieron del CD-ROM de datos a nivel de bloque del Censo de 1990 distribuido por la Oficina del Censo de EE. UU.

9. Temas sociales (Figura 8), que muestra la distribución de variables como pobreza, desempleo y niveles de educación en la ciudad por grupos de bloques censales.

10. Mapa de delitos (Figura 9), que muestra el número total de delitos cometidos en la ciudad durante un año.También se trazó un desglose del tipo de delito en delitos violentos, de hurto / robo, relacionados con las drogas y relacionados con el sexo para obtener una imagen más clara de la naturaleza y la gravedad de los delitos y su distribución espacial relativa en la ciudad. Los datos sobre delitos se obtuvieron del Departamento de Policía de Urbana. El departamento de policía registra todos los incidentes delictivos denunciados en la ciudad por el lugar del hecho. La ciudad se divide en varias áreas llamadas `` geo-códigos '' para este propósito. El número de delitos cometidos por tipo de delito en cada código geográfico en la ciudad entre el 1 de enero de 1999 y el 1 de enero de 2000 se obtuvo del departamento de policía como una hoja de cálculo. Los códigos geográficos se digitalizaron en la base de datos a partir de un mapa de papel y la hoja de cálculo de datos del crimen se vinculó a los códigos geográficos utilizando el número de código geográfico único como campo de enlace.

Encuesta para residentes

Se entrevistó a varios residentes de la ciudad para probar la eficacia del SIG del vecindario en la recopilación de opiniones de los ciudadanos. La entrevista se llevó a cabo como una sesión estructurada y en profundidad en la que el facilitador de SIG tendría tiempo suficiente para explicar las diferentes opiniones en el proyecto de SIG, demostrar las operaciones básicas de SIG y ayudar al entrevistado a navegar a través de las capas de datos para responder a la encuesta y, en última instancia, construir su propio mapa de percepciones personales.

Debido a estas limitaciones, la muestra para esta encuesta se limitó a 18 personas. En un esfuerzo por hacer que esta muestra sea representativa de toda la ciudad, se realizaron entrevistas en dos lugares públicos: la biblioteca pública y el centro comercial del centro. Se instaló una computadora portátil en un área de tráfico relativamente alto en estos lugares junto con un letrero que invitaba a los residentes a participar en un `` Proyecto de mapeo de vecindarios ''. Se realizaron once encuestas de esta manera. Se utilizó un segundo enfoque para obtener respuestas de una población objetivo: se contactó e invitó a participar en la encuesta a miembros de organizaciones vecinales, personal de planificación de la ciudad y miembros del consejo de la ciudad, y se llevaron a cabo 7 entrevistas de esta manera. La mayoría de los participantes eran profesionales. 13 tenían trabajos administrativos, tres eran obreros y los dos restantes eran amas de casa. Todos los encuestados eran blancos, aunque las edades de los encuestados variaban desde finales de los veinte hasta los cincuenta. La mayoría de los residentes (10 de 18) había vivido en sus barrios Urbana durante más de diez años, 5 de ellos habían vivido allí durante más de cuatro años y los tres restantes durante aproximadamente dos años.

La mayoría de las entrevistas realizadas fueron intensivas y variaron en duración de 30 minutos a 3 horas, dependiendo del grado en que el participante quisiera involucrarse. Se asumió que el participante no tenía ninguna experiencia previa con SIG, por lo tanto, cada entrevista comenzó con algunos pasos básicos para familiarizarse con el proyecto y la funcionalidad básica de SIG antes de pasar a la evaluación de percepciones. El proceso de familiarización constaba de dos pasos. Primero, el residente conoció las vistas en el SIG y la forma en que se representan las diferentes variables, por ejemplo, parcelas como polígonos con el color que indica el uso de la tierra, edificios como símbolos de puntos, variando el nivel de delincuencia a través de la gradación de color. El segundo paso consistió en explicar el uso de algunas herramientas básicas de SIG. Se explicó cómo se puede ver un mapa a diferentes escalas mediante el `` acercamiento '' y el `` alejamiento '' o se puede mover en cualquier dirección mediante el `` barrido '', cómo se pueden calcular las distancias y áreas, cómo se puede obtener la información de atributos haciendo clic en cualquier característica y cómo se pueden crear diferentes imágenes activando y desactivando capas y copiando y pegando capas de otros mapas.

Esta orientación fue seguida por la encuesta, que se basó en las siguientes tres preguntas básicas

  1. Se pidió a los residentes que definieran los límites de su `` vecindario '' y los elementos que consideraban significativos en su vecindario. Para fomentar respuestas naturales en lugar de condicionadas, en lugar de usar el término `` vecindario '', se usaron términos más descriptivos como `` el área en la que te sientes cómodo, un sentido de pertenencia, que sientes que funciona como tu vecindario ''. Las respuestas se registraron dibujando en mapas existentes o en un mapa nuevo elaborado por el residente y anotando características, áreas con comentarios. También se tomó nota de los elementos o variables mencionados por los residentes que no estaban representados en el SIG.
  2. Luego se pidió a los residentes que describieran su `` área de actividad '' dentro de la ciudad, los lugares que visitaban con frecuencia, las rutas que viajaban, las áreas que evitaban. Sus respuestas fueron nuevamente marcadas en los mapas que consideraron más adecuados y complementadas con comentarios en cuadros de texto.
  3. Finalmente, se les pidió que identificaran lo que les gustaba o no les gustaba de su área local. Se les pidió que identificaran los elementos que percibían como fortalezas y debilidades en su vecindario o en cualquier otra área general de la ciudad que los afectara, y cualquier instalación que le faltara a su vecindario o ciudad. Siempre que fue apropiado, las respuestas se marcaron en mapas; de lo contrario, se registraron como texto.

Resultados de la encuesta

Aunque todas las entrevistas siguieron la estructura general descrita anteriormente, fueron bastante abiertas en el sentido de que los participantes eran libres de interactuar con el SIG tanto como quisieran y también de expresarse de la forma que consideraran adecuada, mediante la construcción de nuevos mapas, dibujando en mapas existentes, mediante descripciones verbales o cualquier combinación de estos. La mayoría de los participantes mostró un alto grado de participación: la duración de las sesiones de entrevista varió de 35 minutos a 3 horas, con un promedio cercano a una hora.

Teniendo en cuenta la naturaleza de las preguntas de investigación y la metodología abierta, intensiva y selectiva adoptada para la encuesta, se eligió un enfoque cualitativo para resumir las respuestas de los residentes. Mientras que los métodos cuantitativos de análisis se basan en respuestas inequívocas para analizar un conjunto definido de variables, los métodos cualitativos permiten la inclusión de respuestas abiertas y permiten que se consideren modificaciones contextuales en el número y tipo de variables. Los métodos cualitativos enfatizan `` el papel central de la percepción subjetiva y la construcción de significados personales como determinantes de cómo las personas experimentan la realidad '' (Banyard y Miller, 1998) y, por lo tanto, son extremadamente útiles cuando se involucran unos pocos participantes y las preguntas se enmarcan para obtener información amplia. respuestas (Patton, 1990 Denzin y Lincoln, 1994 en Suchan y Brewer, 2000). Todas las respuestas individuales de la encuesta se estudiaron y analizaron en detalle y luego se agruparon para presentar una imagen colectiva de percepciones y opiniones representativas del grupo en su conjunto. Algunas de las respuestas individuales también se han presentado por separado como mapas (Figuras 10-13) para dar una imagen de la naturaleza de las respuestas que se pueden esperar usando SIG. Los hallazgos de la encuesta se han resumido en diferentes subsecciones para reflejar las percepciones de los residentes sobre diferentes aspectos de sus vecindarios.

Límites del vecindario

Como han señalado anteriormente los investigadores sobre cuestiones de vecindario, la mayoría de las personas tienden a tener percepciones únicas de lo que constituye su vecindario. Cada participante sintió que vivía en un barrio y todos, excepto uno, podían definir un área física específica como su barrio (figura 10 y figura 11). La única persona que no pudo, sintió que su vecindario no estaba limitado por límites físicos, se extendía a cualquier lugar donde hubiera amigos en la ciudad. Esta definición recuerda a los vecindarios `` separados territorialmente '' descritos por McClenahan y Sweetzer (Olson, 1982). En los otros casos, el tamaño del área definida varió enormemente de 10 acres a aproximadamente 400 acres, mientras que algunas personas incluyeron solo una parte de una o dos cuadras como su vecindario, para otras se extendió mucho para incluir una gran sección de la zona. ciudad. Los elementos utilizados por ellos para definir los límites variaron desde características físicas como el patrón de la calle, relaciones sociales de tipo de vivienda que van desde amistades fuertes hasta lazos sueltos construidos en un nivel social similar y patrones de actividad individual de estilo de vida como área para caminar, sentimientos de apego al lugar y características inherentes al lugar como historia común. Estas percepciones variables reflejan la complejidad de los vecindarios y vuelven a enfatizar la concepción de Bardo (1984) de que un vecindario puede cumplir múltiples funciones para diferentes personas y, por lo tanto, tener múltiples significados. Las personas más conocedoras de los problemas de planificación en la comunidad, es decir, los planificadores de la ciudad, los funcionarios de la ciudad y los líderes de los vecindarios, mostraron una mayor propensión a utilizar las características del lugar (tanto físicas como sociales) como las calles o el tipo de personas para determinar los límites del vecindario. Estas personas trabajan con áreas físicas formalmente demarcadas como diferentes barrios / barrios y su inclinación hacia los elementos físicos es probablemente un reflejo de esa influencia. La figura 11 es representativa de tal respuesta. Los otros residentes, tendían a tener definiciones personalizadas basadas en elementos o actividades que los involucraban más directamente, por ejemplo, ubicación de amigos, grado de familiaridad con el área, así como con las personas que viven allí y el alcance de una actividad diaria / frecuente como caminar. (figura 10).

La base de datos GIS tenía datos físicos explícitos y, por lo tanto, fue particularmente útil para las personas que usaban características físicas para definir los límites del vecindario. Para los demás, tenía valor el hecho de que pudieran trasladar sus relaciones y actividades sociales a un área física mapeada en detalle con mucha más facilidad, sin tener que depender de la memoria. Si el diseño físico básico ya está presente, generalmente es más fácil concentrarse en otros aspectos cualitativos del área (Shiffer, 1998).

Figura 10: Mapa de respuesta 1: límites del vecindario

Figura 11: Mapa de respuesta 2: límites del vecindario

Elementos del vecindario

También se pidió a los residentes que identificaran los elementos que eran más importantes para ellos al describir el carácter de sus vecindarios. Se pidió a los residentes que eligieran entre las distintas capas de SIG y se les animó a pensar más allá de la representación existente para identificar los elementos que son significativos pero que no estaban representados.

El elemento más importante que se repitió de alguna forma en cada respuesta fue la ubicación del barrio con respecto a otros usos de la ciudad. El tipo de desarrollo en el vecindario y el efecto correspondiente en los patrones de viaje parecían ser una característica importante independientemente de si el entrevistado estaba involucrado directamente en la planificación del vecindario. Sin embargo, la importancia relativa de la proximidad a los diferentes usos variaba entre los individuos. Para la mayoría de las personas (13 de los 18 entrevistados), la distribución de los servicios del vecindario como escuelas, parques, tiendas e instituciones religiosas fue importante. Significativamente, aunque los encuestados no definieron los límites de su vecindario en función de la ubicación de las instalaciones, su presencia o ausencia afectó su evaluación del carácter del vecindario. Por lo tanto, aunque los residentes pueden no conceptualizar sus vecindarios como la `` unidad de vecindario '' de Perry (1929), que es extremadamente popular entre los planificadores, sí valoran su concepto subyacente de accesibilidad a los servicios básicos. Otros elementos importantes que ayudaron a los residentes en la descripción del vecindario fueron las características de la población como la distribución racial, la educación y el nivel de ingresos de las personas, las características de las viviendas como el tipo y la edad de las casas y los niveles de delincuencia.

La mayoría de estos elementos estaban bien representados en el SIG y los residentes encontraron fácil construir una imagen de su vecindario combinando los diferentes temas. La estética del barrio fue otra característica valorada: el estilo arquitectónico de las casas, las avenidas arboladas, el pavimento de ladrillos en las calles, los colores y las texturas fueron muy importantes para los residentes. Sin embargo, este aspecto fue retratado de manera bastante inadecuada en el SIG actual del vecindario y requiere una mejor integración con técnicas multimedia como visualizaciones en 3-D o incluso técnicas tradicionales como dibujar (ver Al-Kodmany, 1998 2000 para más información sobre esta integración).

Áreas de actividad local

Se pidió a los encuestados que indicaran los lugares o las áreas de la ciudad que visitaban o por los que viajaban con frecuencia (al menos una vez a la semana) como parte de sus actividades habituales. Podrían describir su patrón de actividad de varias maneras: como ubicaciones de destinos (puntos), como un área general dentro de la cual se llevaron a cabo la mayoría de sus actividades (polígono), como rutas que viajaron (líneas) o cualquier combinación de estas. Los vecinos también indicaron lo que les gustaba y lo que no les gustaba de estos lugares y rutas (figura 12 y figura 13).

La mayoría de los encuestados (15 de 18 encuestados) definieron sus patrones de actividad en términos de destinos definidos en lugar de un área general. En todos los casos, muy pocos de estos destinos se encuentran realmente dentro del área definida como vecindario. Los residentes viajaron a diferentes partes de la ciudad y, a menudo, a la ciudad vecina de Champaign para trabajar, para ir de compras y para actividades recreativas como salir a comer. Sin embargo, las escuelas y los parques se encontraban a menudo dentro del vecindario o muy cerca de él. Incluso cuando el patrón de actividad se definió como un área general, era mucho más grande que el área definida como vecindario. Por tanto, la definición de barrio no se correspondía con el concepto que los visualiza como áreas que sustentan la mayoría de las actividades básicas del día a día. Las personas también tienden a tener preferencias de ruta definidas: la mayoría de las personas dijeron que les gustaba evitar las concurridas carreteras arteriales no solo mientras caminaban y andaban en bicicleta, sino incluso cuando viajaban en automóvil para llegar a diferentes lugares dentro de la ciudad. Tomarían desvíos más largos mientras conducían para usar el camino menos transitado y evitar el tráfico pesado. Al caminar o andar en bicicleta, era más probable que las personas tomaran los caminos del vecindario que se consideraban agradables debido a la sombra de los árboles, las buenas aceras, las casas bonitas con patios bien mantenidos y la presencia de personas (figura 12).

Las capas de datos GIS que resultaron más útiles para evaluar las áreas de actividad fueron las que mostraban la red de calles, los usos detallados de la tierra y la ubicación de puntos de servicios y puntos de referencia. Se descubrió que las imágenes de enlaces directos eran muy útiles: las imágenes de edificios, intersecciones de calles y paisajes urbanos ayudaron a los encuestados a orientarse en diferentes vistas de SIG y a describir sus rutas específicamente. Los encuestados también identificaron datos faltantes que creían que habrían sido útiles para evaluar áreas de actividad específicamente, recuentos de tráfico en algunas carreteras principales y mapas que muestran carriles para bicicletas y rutas de tránsito.

Figura 12: Mapa de respuesta 3: área de actividad

Figura 13: Mapa de respuesta 4: área de actividad

Gustos y disgustos de los residentes

Para desarrollar una buena comprensión de lo que significan los vecindarios para los residentes, no solo es importante saber cómo lo definen, sino también los elementos y los problemas que consideran positivos o negativos en sus áreas locales. A los residentes se les preguntó sobre lo que les gustaba o no les gustaba y lo que percibían como fortalezas o debilidades y cómo estos factores contribuyen a su sensación de satisfacción con su lugar de residencia.

Hubo un alto nivel de satisfacción en la muestra de la encuesta con respecto a las áreas de residencia actuales. La mayoría de los encuestados (14 de 18) sintieron que su vecindario actual era el mejor lugar de la ciudad para vivir. Su proximidad al centro de la ciudad o al campus de la Universidad en el este y las escuelas y parques eran muy importantes para los residentes. También valoraron la apariencia física de su barrio: presencia de casas antiguas con arquitectura única, árboles sombreados, calles tranquilas con aceras y la transitabilidad que estos elementos producían. Dos encuestados que vivían a pocas cuadras de distancia en desarrollos comparativamente más nuevos sintieron que los vecindarios más antiguos eran mejores lugares para vivir por las mismas razones.Por otro lado, dos residentes indicaron una preferencia por subdivisiones más nuevas en las afueras de la ciudad donde podían pagar casas más grandes y más espacios abiertos. La composición demográfica del vecindario fue otro componente importante que contribuyó a la satisfacción del vecindario. Los encuestados de los barrios antiguos cercanos al campus de la Universidad, vieron la presencia de un gran número de profesores universitarios en sus barrios como un gran positivo. Otro encuestado de uno de los vecindarios con mayor diversidad racial en Urbana, que tiene una población predominantemente blanca, consideró que la diversidad era el aspecto más fuerte y atractivo del vecindario.

En general, parecía haber un gran aprecio por el encanto histórico de la ciudad y sus vecindarios. Los residentes ven a Urbana como una ciudad hermosa que ha conservado su historia y su `` carácter de pueblo pequeño '' y para ellos este es el mayor activo de la ciudad. Les gusta vivir en sus barrios pero, al mismo tiempo, expresaron su preocupación por varios temas que van desde los intrínsecos a su barrio hasta los que afectan a toda la ciudad.

En algunos casos, hubo cierta insatisfacción como resultado del comportamiento de los vecinos. En otros casos, la apariencia física de los vecindarios y la ciudad fue una preocupación importante: la tala de árboles por parte de las empresas de servicios públicos, el aumento del diseño de calles orientado a los automóviles, los estacionamientos excesivamente grandes y los edificios vacíos se consideraron perjudiciales para el carácter de la ciudad. . El problema más importante que se repitió en casi todas las respuestas de alguna forma fue la falta de negocios diversos en la ciudad y la base impositiva en declive resultante. La gente sintió que era necesario atraer empresas no solo para atender mejor las necesidades actuales de la comunidad, sino también para fortalecer su base económica.

En este caso, las capas de SIG existentes parecían algo inadecuadas para representar expresiones residentes. Esto se debió principalmente al hecho de que la evaluación de agrado / disgusto tendía a basarse en elementos muy `` amplios '' y no específicos de la ubicación, que son difíciles de representar utilizando SIG. Sin embargo, estas expresiones y evaluaciones pueden colapsarse juntas e incluirse como nuevas `` capas basadas en valores '' en el SIG de vecindario. Esto lo llevaría más allá de una base de datos que contiene información objetiva a una base de datos que contiene información dinámica sobre el carácter de la ciudad.

Limitaciones de GIS como herramienta de participación comunitaria

Claramente, GIS ofrece varios avances para lograr la participación de la comunidad en la planificación. Sin embargo, el ejercicio de Urbana también presentó algunas limitaciones y áreas para una mayor investigación y mejora.

Disponibilidad de datos

Como se mencionó anteriormente, encontrar datos apropiados es probablemente la parte más difícil de construir el SIG del vecindario.Si bien es cierto que el uso de SIG está aumentando en las ciudades de EE. UU. Y muchas de ellas tienen datos a nivel de parcela, generalmente está orientado a fines de administración de tierras y servicios públicos convencionales y, por lo tanto, no es muy útil para proyectos de participación comunitaria. A menudo, incluso si los datos existen, no están fácilmente disponibles o solo están disponibles a un alto costo. Además, es muy raro que todos los datos relevantes estén disponibles de una fuente para obtener un conjunto completo de variables, uno podría tener que depender de varias agencias o fuentes. Esto trae sus propios problemas en forma de compatibilidad de datos: si no se dispone de buenos metadatos, es posible que no sea posible utilizar los datos SIG de diferentes fuentes en una imagen. En varias situaciones, la única opción para una comunidad podría ser realmente salir y construir su propia base de datos o hacer un mapeo extenso para construir sobre el SIG existente para que sea relevante para su propósito. Sin embargo, este proceso podría ser costoso y difícil de costear para varias comunidades, especialmente las que tienen recursos económicos limitados.

Construyendo y gestionando el SIG

La creación y gestión de una base de datos GIS requiere habilidades y equipos especializados. Incluso si las capas básicas de datos GIS están disponibles en la ciudad, se requiere una cantidad considerable de trabajo para recopilar otros datos para aumentar las capas básicas y la manipulación en GIS para presentar los datos en un formato fácilmente utilizable. Además de las habilidades del personal, también se requieren equipos y programas informáticos adecuados para construir el SIG y utilizarlo. Volver a adquirir todo esto implica un gasto considerable, que puede resultar inasequible para algunas comunidades.

Una vez que la base de datos GIS está en su lugar, su gestión eficiente también presenta algunos desafíos prácticos. Una base de datos para una ciudad o incluso una parte de ella será muy grande y compleja, por lo que el almacenamiento es un tema a considerar. Dado que la usabilidad del SIG del vecindario estará ligada a las computadoras en las que se almacena la base de datos, es importante que se almacene en computadoras a las que puedan acceder todas las partes involucradas. Los miembros de la comunidad también deberían recibir capacitación para que puedan usar el SIG del vecindario de manera eficiente y, en última instancia, tomar posesión de él. Esto requeriría sesiones de formación estructuradas para los residentes y suficiente motivación de su parte para adquirir las habilidades necesarias.

Posibilidad de marginar a sectores de la comunidad.

Si bien los SIG pueden ser una herramienta poderosa en manos de la comunidad dándoles una nueva capacidad para expresarse y participar activamente en el proceso de planificación, existe el temor de que también pueda marginar a algunos sectores de la comunidad (Clark, 1998 Harris y Weiner , 1998). Para poder usar GIS o incluso participar de manera efectiva en una sesión grupal de GIS, los residentes requieren cierta capacitación formal en su funcionalidad. Aunque el software SIG se está volviendo cada vez más fácil de usar, no es muy amigable para las personas que quizás nunca antes hayan usado computadoras. Solo el aura de `` nueva tecnología '' que rodea a los SIG puede resultar abrumador para varias personas de la comunidad. Por lo tanto, el uso de SIG requiere una sensibilidad adicional hacia estos grupos en la comunidad para ayudarlos a superar sus dudas sobre el uso de SIG y ser un participante activo. Sin embargo, como señalan Leitner et al. (1998) esto no es muy fácil de lograr. Existen numerosos casos en los que la adopción de una nueva tecnología o experiencia ha creado fisuras en la organización. La reunión de especialistas del NCGIA sobre `` Empoderamiento, marginación y SIG '', celebrada en Santa Bárbara en octubre de 1998, reunió la investigación de varios académicos sobre diferentes dimensiones de este tema (ver http://www.ncgia.ucsb.edu/varenius/ppgis/ documentos).

Conclusión

La respuesta positiva de los residentes que participaron en el ejercicio de SIG del vecindario en Urbana, y el entusiasmo de los funcionarios de la ciudad, sugieren que el SIG puede usarse efectivamente para mejorar la participación de la comunidad en el proceso de planificación.

Varias ventajas del uso de SIG han surgido a través de este ejercicio en Urbana, lo que fortalece el caso del desarrollo de SIG como una herramienta de participación comunitaria

  • La mayoría de los problemas del vecindario se pueden representar bien utilizando SIG, especialmente si se combina con herramientas multimedia como imágenes digitales.
  • El SIG permitió una articulación muy rica y compleja de las percepciones de los residentes sobre los problemas del vecindario. Los participantes sintieron que podían ver una imagen de su comunidad más completa que nunca y consultar información importante que, de otro modo, sería oscura o demasiado engorrosa de obtener. Las malas habilidades para dibujar tampoco eran una limitación en la expresión. La facilidad y profundidad de expresión que así se ofrecía era significativa.
  • Una mayor complejidad en la articulación también sacó a relucir cuestiones que de otro modo podrían haberse perdido. La presencia de una estructura física y social básica permitió a los residentes entrar en más detalles sobre sus percepciones sin desperdiciar su energía en obtener el mapa básico correcto. Las percepciones individuales se pueden sintetizar de diversas formas para crear vistas compuestas `` basadas en valores '' de los vecindarios y la ciudad. Este tipo de información relacionada espacialmente y presentada explícitamente es invaluable en el proceso de planificación del vecindario.
  • El SIG del vecindario proporcionó a los residentes acceso a una gran cantidad de información. Los residentes sintieron que conocían mejor a su comunidad al observar las diversas variables representadas en la base de datos y estaban mejor informados. Los miembros de la organización vecinal sintieron que así podrían representar mejor los intereses de su vecindario. Por tanto, este acceso mejorado a la información puede ser una fuente de empoderamiento para la comunidad.

Es cierto que todavía existen limitaciones para trabajar con SIG como una herramienta de participación comunitaria, pero a medida que la tecnología evolucione más para ser más fácil de usar y los datos SIG se vuelvan más baratos y estén disponibles con mayor facilidad, estas limitaciones serán menos significativas y, con suerte, lo haremos. ver que más y más comunidades se benefician de su uso.

Reconocimiento

La Dra. Emily Talen, Profesora Asistente, Departamento de Planificación Urbana y Regional, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, por guiar esta investigación.

Bibliografía

Al-Kodmany, Kheir. (1998). GIS y el artista: Dando forma a la imagen de un barrio en el diseño ambiental participativo. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Al-Kodmany, Kheir. (2000). Ampliación de los sistemas de información geográfica para satisfacer las necesidades de planificación de vecindarios: el caso de tres comunidades de Chicago. URISA Journal 12, 3: 19-37.

Ammerman, Peggy. (1997). Compartir la riqueza: llevar los datos GIS al público. Ciudad y condado de Estados Unidos, octubre de 1997.

Banyard, Victoria L. y Miller, Kenneth E. (1998). El poderoso potencial de la investigación cualitativa para la psicología comunitaria. Revista Estadounidense de Psicología Comunitaria 26, 4: 485-505.

Bardo, John W. (1984). Un reexamen del barrio como esquema socioespacial. Investigación Sociológica 54, 3: 346-358.

Bosworth, Mark y Donovan John. (1998). El sueño de un cartógrafo: uso de aplicaciones de participación pública de SIG. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: & lthttp: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers>.

Clark, M. J. (1998). SIG: ¿democracia o engaño? Medio ambiente y planificación A 30, 2: 303-316.

Couclelis, Helen y Monmonier, Mark. (1995). Uso de SUSS para resolver NIMBY: cómo los sistemas de apoyo a la comprensión espacial pueden ayudar con el síndrome de `` No en mi patio trasero ''. Sistemas geográficos, 2: 83-101.

Craig, William J. y Elwood, Sarah A. (1998). Cómo y por qué los grupos comunitarios usan mapas e información geográfica. Cartografía y sistemas de información geográfica 25, 2: 95-104.

Elwood, Sarah y Leitner, Helga. (1998). SIG y planificación comunitaria: exploración de la diversidad de perspectivas y necesidades del vecindario. Cartografía y sistemas de información geográfica 25, 2: 77-88.

Florence, John, Hornsby, Kathleen y Egenhofer, Max J. (1996). El tablero GIS: interacciones con información espacial en pantallas a gran escala [en línea]. Disponible: Centro Nacional de Análisis e Información Geográfica, Universidad de Maine, http://www.spatial.maine.edu/

Harris, Trevor y Weiner, David. (1998). SIG integrado por la comunidad para la reforma agraria en la provincia de Mpumalanga, Sudáfrica. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Hoefer, Richard A., Hoefer, Regina M. y Tobias, Ruth A. (1994). Sistemas de información geográfica y servicios humanos. Revista de práctica comunitaria 1, 13: 113-127.

Howard, Daniel. (1998). Tecnologías de la información geográfica y planificación comunitaria: empoderamiento espacial y participación ciudadana. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Hunter, Albert. (1979). El barrio urbano: sus contextos analíticos y sociales. Urban Affairs Quarterly 14, 3: 267-288.

Kim, Karl. (1998). Uso de tecnologías GIS para empoderar a las organizaciones comunitarias en Hawái. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Leitner, Helga, McMaster, Robert, Elwood, Sarah, McMaster, Susanna y Sheppard, Eric. Modelos para poner los SIG a disposición de las organizaciones comunitarias: dimensiones de diferencia y adecuación. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Myers, Jim y Martin, Michael. (1994). Proyecto GIS de vivienda de la asociación de residentes de vecindarios del parque Metcalfe: Aplicación de sistemas de información geográfica a la planificación de vecindarios. 1994 Procedimientos de URISA: 875-886.

Olson, Philip. (mil novecientos ochenta y dos). Investigación de barrios urbanos: su desarrollo y enfoque actual. Urban Affairs Quarterly 17, 4: 491-518.

Parker, Cheryl. (1998). Mapas de vecindarios vivos: la próxima ola de desarrollo comunitario local. Documento de posición presentado en la reunión de especialistas del Proyecto Varenius: SIG de empoderamiento, marginación y participación pública, Santa Bárbara, CA [en línea]. Disponible: http: //www.ncgia.ucsb/varenius/ppgis/papers

Perry, Clarence A. (1929). 1974. La unidad de barrio. En planificación de vecindarios y comunidades, América metropolitana. Reimpresión, Nueva York: Arno.

Shiffer, Michael J. (1998). SIG multimedia para el apoyo a la planificación y el discurso público. Cartografía y sistemas de información geográfica 25, 2: 89-94.

Suchan, Trudy A. y Brewer, Cynthia A. (2000). Métodos cualitativos para la investigación sobre cartografía y uso de mapas. Geógrafo profesional 52, 1: 145-154.

Talen, Emily. (1999). Sentido de comunidad y forma de barrio: una valoración de la doctrina social del Nuevo Urbanismo. Estudios urbanos 36, 8: 1361-1379.

Talen, Emily. (2000). El problema de la comunidad en la planificación. Revista de literatura de planificación 15, 2: 171-183.

Talen, Emily. (2000b). SIG de abajo hacia arriba: una nueva herramienta para la expresión individual y grupal en la planificación participativa. Revista de la Asociación Estadounidense de Planificación 66, 3: 279-294.


El modelo NMBGMR

Cuando decidimos que necesitábamos un mejor modelo de datos, primero miramos los modelos de datos geológicos existentes. En ese momento, descubrimos que los modelos existentes eran demasiado complejos para ser prácticos o no se ajustaban a nuestras necesidades. Entonces, decidimos crear nuestro propio modelo desde cero, tomando prestadas ideas útiles de otros modelos. Dado que tanto el mapeo de campo como la digitalización de mapas ya son bastante laboriosos, no queríamos agregar una complejidad innecesaria al proceso de producción de mapas. Sin embargo, queríamos tener la capacidad de crear un mapa geológico totalmente atribuido en un SIG. Los enlaces en el banner de arriba describen las clases de entidad y los atributos de nuestro modelo. Un esquema XML de nuestro modelo está disponible para descargar.

Nuestras metas:

  • Construya un modelo que sea lo suficientemente completo como para registrar todos los datos relevantes para la creación de mapas geológicos dentro de la vasta diversidad de características geológicas mapeadas en Nuevo México (y más allá). Si un mapa en particular se atribuye en la mayor medida posible, dependerá del uso previsto del mapa y del interés y el tiempo disponible para hacerlo.
  • Intente hacer posible separar las observaciones de las interpretaciones y los datos geológicos del estilo de presentación de la misma manera que los estándares web separan el estilo y el contenido.
  • Asegúrese de que todos los datos de entidades presentados mediante mejoras cartográficas en los mapas estén realmente codificados en la geodatabase de modo que si el mapa se volviera a crear únicamente a partir de la geodatabase, no se perdería información crítica. Decidimos usar clases de entidad para almacenar simbología donde la posición del símbolo transmite información geológica. Esta decisión es anterior a las representaciones cartográficas de ESRI, que son otro enfoque razonable para este problema (pero consulte el siguiente punto).
  • Construya el modelo de manera que funcione bien con el software ArcGIS, particularmente con respecto a cómo se maneja la simbología (es decir, intente usar tres o menos campos como base para la simbología & # 8212 el máximo actual en ArcGIS sin una consulta de definición adicional). Otra alternativa sería utilizar representaciones cartográficas. Sin embargo, las representaciones cartográficas requieren que toda la simbología se abstraiga de un código de 'regla' entero y también requieren que la orientación de los símbolos se atribuya en oposición a las convenciones de azimut en mapas geológicos.
  • Intente que el modelo sea comprensible para los geólogos de campo, cartógrafos y usuarios finales.
  • Permita que el modelo sea lo suficientemente simple como para que un geólogo aún pueda producir un mapa utilizando convenciones establecidas desde hace mucho tiempo de proyectos de mapeo pre-GIS o puede crear productos GIS digitalizando mapas en papel publicados.
  • Haga que el modelo sea lo suficientemente flexible para adaptarse a la amplia gama de estilos e intereses de mapeo de nuestros geólogos de campo.
  • Haga que el modelo sea lo suficientemente granular como para que las características, como fallas o el funcionamiento de la mina, se puedan activar o desactivar fácilmente sin tener que recurrir a consultas de definición.
  • Haga que el modelo sea modular para que las clases de entidad o tablas que normalmente no se utilizan (p. Ej., Isogrados metamórficos) se puedan ignorar o eliminar de la geodatabase si no se aplican a un mapa determinado.
  • Deje los beneficios de un nuevo modelo lo suficientemente claros como para que el esfuerzo necesario para usarlo sea evidente. Los geólogos en el campo deben estar al tanto de lo que se puede codificar en el modelo y registrar sus observaciones en consecuencia. Idealmente, debería haber una hoja de referencia de atributos o algún dispositivo digital portátil para mostrar los atributos del modelo y / o registrar datos de campo.
  • Asegúrese de que el modelo y la simbolización utilizados representen los mapas geológicos como los diseñó el autor.
  • En general, evite el uso de códigos numéricos para atributos en favor de términos en inglés, incluso a expensas de la velocidad de cálculo, de modo que los usuarios con menos conocimientos técnicos o aquellos que usan versiones de shapefile de los datos GIS tendrán menos dificultades para comprender los atributos.
  • Intente hacer que las tablas de atributos puedan ser independientes cuando Tablas relacionadas a ellos están rotos (incluso a expensas de la eficiencia y el almacenamiento de datos algo redundante, es decir, no insista en una base de datos "normalizada").
  • Utilice nombres de campo y nombres de tabla que se puedan exportar a coberturas de ArcInfo y / o formatos de archivo shape (los nombres de tabla deben tener 13 caracteres o menos y los nombres de campo deben tener 10 caracteres o menos; evite los caracteres inusuales). Proporcione alias cuando sea necesario para que estos nombres sean más fáciles de descifrar.
  • Intente hacer que las tablas de atributos sean extensibles para que se puedan agregar nuevas características al modelo sin un rediseño extenso de la estructura de la tabla.
  • El modelo se ocupará principalmente de registrar datos relevantes para un mapa geológico. Se pueden registrar otros tipos de datos en el modelo en un grado limitado (es decir, datos geocronológicos o datos geofísicos). Sin embargo, estos conjuntos de datos deben tener modelos de datos separados (existentes o por construir) que pueden estar vinculados al modelo de datos del mapa geológico.
  • Esperamos crear herramientas de GUI que aceleren el proceso de digitalización y atribución de funciones, así como garantizar una entrada de datos precisa.

Esquema

Se espera que el modelo de datos de mapas geológicos NMBGMR evolucione a medida que se implementen varias partes del mismo.

  • Estas páginas web que describen el modelo de datos geológicos actual de NMBGMR y están disponibles para descargar como un archivo zip.
  • Un esquema XML (4 MB, haga clic con el botón derecho y guarde el archivo XML) de la versión actual de nuestro modelo de datos se puede importar a ArcGIS usando ArcCatalog. Este esquema se creó con ArcGIS Diagrammer. Este esquema se actualiza activamente según sea necesario. Tenga en cuenta el número de versión en la parte superior de esta página.
  • Inevitablemente, habrá muchas clases de entidades y tablas que no se utilicen. Un script de VB puede eliminar capas y tablas vacías de ArcMap (no se eliminarán de la geodatabase).

Cambio de registro (a partir de la versión 1.0):

V. 1.0.1

  • Tabla de 'Fuentes' modificada: se agregaron varios atributos.
  • Tabla de 'Litología' modificada: se agregaron varios atributos y valores agregados a los dominios de valor codificado relacionados.
  • Se agregó un campo booleano 'ShowMarker' a Fault_line y Fold_line para permitir alternar la decoración de línea automatizada (por ejemplo, dientes de empuje, flechas de sincronización).

V. 1.0.2

  • Clase de entidad Fold_Symbol modificada: se agregó el campo FoldLineType
  • Se agregó '_AA' a los nombres de clases de entidad de sección transversal. Esto permitirá nombres de clase de entidad únicos cuando haya varias secciones transversales.
  • Se cambió el campo 'Sección' en Well_point a 'Sectn' (el alias es Sección) debido a la palabra reservada de la geodatabase personal.
  • Alias ​​fijo para Lith_poly y Lith_poly_label.
  • Se agregó la clase de entidad Metamorphic_pt para almacenar datos de ensamblaje metamórfico registrados en un punto.

V. 1.0.3

  • Extensas revisiones a las tablas de atributos relacionadas con Well_point y la adición de varias clases de entidades bien relacionadas.
  • Se cambió el campo 'URL' a SourceURL en la tabla 'Fuentes' (citas bibliográficas) para evitar problemas de palabras clave en un formulario de entrada de datos basado en la web.
  • Se eliminaron los dominios de valores codificados para los códigos FGCD para facilitar la importación de datos.
  • Hizo que la mayoría de los campos aceptaran nulos que antes no eran nulos para facilitar la importación de datos.
  • El esquema ahora es una geodatabase versión 10 y ya no funcionará en los sistemas Arc 9.x.
  • Dividir el esquema NMWells de este esquema de mapa geológico y crear una tabla Well_spot simplificada adecuada para almacenar la ubicación, nombre, simbología y TD de un pozo que aparecerá en un mapa geológico.

Cuestiones no resueltas:

  • Basado en cuadrángulos: Nuestro uso principal del modelo de datos es para mapas geológicos a escala 1: 24.000 de cuadrángulos de 7,5 minutos del USGS.Creemos que cada mapa debería tener una geodatabase separada en lugar de utilizar una única geodatabase estatal que contenga cada cuadrángulo mapeado. Las ventajas de una sola base de datos en todo el estado incluyen un conjunto de datos transparente y la simplicidad de la administración de archivos. Las ventajas de una geodatabase separada para cada cuadrilátero incluyen portabilidad, facilidad de distribución, facilidad de personalización y adaptabilidad a diferentes enfoques de estratigrafía y enfoque de mapeo. Con suerte, este enfoque no nos causará problemas más adelante.
  • GeoSciML: No sabemos qué tan compatible será nuestro modelo con el estándar XML de geociencia emergente (GeoSciML) o si la exportación de datos a este estándar será difícil. De particular preocupación son las propiedades de los 'materiales terrestres' que parecen ser mucho más granulares en GeoSciML. Elegimos utilizar un enfoque general más flexible que creemos que es más adecuado para hacer mapas geológicos. Los 'materiales terrestres' es un tema tan amplio que tal vez podría ser un modelo de datos en sí mismo. Sin embargo, sería sencillo incorporar el enfoque GeoSciML a los 'materiales terrestres' de la misma manera que lo hace el modelo NCGMP09. Otro tema son los 'Eventos Geológicos' enumerados, que es otro tema amplio. Actualmente, los eventos relacionados con las estructuras geológicas se limitan a los atributos de texto libre para Ascendencia, Último Activo, y Comentarios y en informes tradicionales. Parece poco probable que incluso estos campos se atribuyan de forma rutinaria, por lo que dejaremos fuera los Eventos Geológicos completamente relacionales por ahora. Nuevamente, esto sería fácil de incorporar a nuestro modelo, pero quizás difícil de usar.
  • Normalización de la base de datos: El modelo puede permitir inconsistencias en los datos. Por ejemplo, una falla (línea) podría tener un atributo 'SlipBasis' establecido como & quot [mapa] patrón & quot, pero un punto en esa falla podría tener el atributo 'SlipBasis' establecido como & quot; marcador de compensación & quot. Tales inconsistencias surgirán en el curso de un proyecto de mapeo, incluso con un solo autor, pero esto en realidad puede ser un beneficio para el modelo. La repetición de atributos para las características lineales mapeadas como fallas y las observaciones particulares tomadas en las fallas parece necesaria para acomodar la forma en que los mapas geológicos se construyen realmente en el campo y la variación natural de la mayoría de las características geológicas.

Número especial "Modelos espacio-temporales y geo-tecnologías"

En los últimos años se han propuesto sucesivamente varios modelos teóricos espacio-temporales para una mejor representación de los fenómenos geográficos. Desde los primeros enfoques de modelado de SIG, se ha sugerido una serie de extensiones para integrar el tiempo dentro de las representaciones de datos geográficos basadas en objetos, en el campo y duales, mientras que una serie de enfoques cualitativos formales también han contribuido a marcos más fundamentales que apoyan el razonamiento espacial avanzado. capacidades. Mientras tanto, muchos estudios de investigación SIG ambientales y urbanos exitosos han demostrado que la dimensión temporal puede integrarse implícitamente mediante diferentes marcos de representación y análisis. Este número especial convoca trabajos innovadores que integren las dimensiones espacial y temporal dentro de soluciones SIG teóricas, formales y prácticas, así como aplicaciones urbanas y ambientales que demuestren una sólida integración de las dimensiones espacial y temporal. Los temas de interés incluyen, entre otros:

- Razonamiento espacio-temporal formal

- Ontologías y estándares espacio-temporales

- Enfoques de modelado espacio-temporal

- Representaciones basadas en gráficos de fenómenos espaciales y temporales.

- Razonamiento cualitativo espacial y temporal

- Combinación de enfoques cualitativos y cuantitativos

- Lenguajes de consulta espacio-temporal dentro de SIG

- Interfaces GIS espaciotemporales

- Web temporal y GIS inalámbrico

- SIG espacio-temporal urbano y ambiental

- Web semántica espacio-temporal

- Minería de datos espacio-temporal.

Dr. G & eacuteraldine Del Mondo
Dr. Peng Peng
Prof. Dr. Feng Lu
Prof.Dr. J & eacuter & ocircme Gensel
Editores invitados

Información de envío de manuscritos

Los manuscritos deben enviarse en línea en www.mdpi.com registrándose e iniciando sesión en este sitio web. Una vez que esté registrado, haga clic aquí para ir al formulario de envío. Los manuscritos se pueden enviar hasta la fecha límite. Todos los artículos serán revisados ​​por pares. Los artículos aceptados se publicarán continuamente en la revista (tan pronto como se acepten) y se enumerarán juntos en el sitio web del número especial. Se invita a artículos de investigación, artículos de revisión y comunicaciones breves. Para los trabajos planificados, se puede enviar un título y un breve resumen (alrededor de 100 palabras) a la Oficina Editorial para su publicación en este sitio web.

Los manuscritos enviados no deben haber sido publicados previamente, ni estar en consideración para su publicación en otro lugar (excepto los artículos de actas de congresos). Todos los manuscritos son revisados ​​minuciosamente a través de un proceso de revisión por pares simple ciego. Una guía para autores y otra información relevante para el envío de manuscritos está disponible en la página de Instrucciones para Autores. Revista internacional de información geográfica ISPRS es una revista mensual internacional de acceso abierto revisada por pares publicada por MDPI.

Visite la página de Instrucciones para los autores antes de enviar un manuscrito. El cargo por procesamiento de artículos (APC) para la publicación en esta revista de acceso abierto es de 1400 CHF (francos suizos). Los trabajos enviados deben estar bien formateados y utilizar un buen inglés. Los autores pueden utilizar el servicio de edición en inglés de MDPI antes de la publicación o durante las revisiones de los autores.


Este estudio fue apoyado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (número de concesión NA17NOS4730142), la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (número de concesión CD-96347001-0), la Fundación Nacional de Ciencias (número de concesión 1600131) y la Investigación Estuarina Nacional de la Bahía de Chesapeake. Beca Rouse-Bottom de Reserve. Este artículo tiene una contribución n. ° 3870 del Instituto de Ciencias Marinas de Virginia, William & amp Mary.

Algunas simulaciones utilizadas en este documento se llevaron a cabo utilizando las siguientes instalaciones computacionales: (1) el SciCclone en William & amp Mary, que se proporcionó con la asistencia de la National Science Foundation, la Virginia Port Authority, el Commonwealth Technology Research Fund de Virginia y la Office of Naval Investigue (2) el entorno de descubrimiento de ciencias e ingeniería extremas (Subvención XSEDE TG-OCE130032), que cuenta con el apoyo de la subvención número OCI-1053575 de la Fundación Nacional de Ciencias y (3) el Programa de Computación de Alto Nivel de la NASA (HEC) a través de la Supercomputación Avanzada de la NASA (NAS) División en Ames Research Center.


Número especial "Artículos seleccionados de la X Conferencia Internacional sobre Ciencias de la Información Geográfica"

La Décima Conferencia Internacional sobre Ciencias de la Información Geográfica se celebró en Melbourne, Australia, del 28 al 31 de agosto de 2018. Con sede en la Universidad RMIT en colaboración con la Universidad de Melbourne, GIScience 2018, la conferencia insignia en el campo de la ciencia de la información geográfica continúa siendo un éxito serie de conferencias, que comenzó en 2000. La conferencia reúne regularmente a más de 200 participantes internacionales de la academia, la industria y el gobierno para discutir y promover el estado del arte en la ciencia de la información geográfica. La serie de conferencias GIScience siempre se ha centrado en temas y preguntas fundamentales de investigación. Los artículos típicamente están avanzando en el campo metodológica o teóricamente.

GIScience 2018 seleccionó cuidadosamente 105 artículos para su presentación: 17 artículos completos, 56 artículos cortos y 32 resúmenes extendidos. Los artículos completos y breves se publican en las actas, que están disponibles en acceso abierto en LIPIcs (www.dagstuhl.de/lipics), Volumen 114. Además, se llevaron a cabo una serie de talleres internacionales junto con GIScience 2018. Los autores son ahora invitados a contribuir a este número especial de la revista por artículos que aún no han sido publicados (que salen de los resúmenes extendidos), o que son extensiones considerables del trabajo ya publicado presentado en la conferencia (que provienen de artículos cortos o artículos completos) . En este último caso, la extensión debe justificar otra publicación y debe explicarse en la carta de presentación.

Las contribuciones, en línea con la conferencia, cubrirán una amplia gama de disciplinas relacionadas con la ciencia de la información geográfica, que incluyen:

  • Geografía
  • Ciencia cognitiva
  • Ciencias de la Computación
  • Ingeniería
  • Ciencias de la Información
  • Lingüística
  • Matemáticas
  • Filosofía
  • Psicología
  • Ciencias Sociales
  • (Geo) Estadísticas
  • Ciencia de los datos

Además, GIScience 2018 dio la bienvenida a artículos que cubran temas emergentes, tales como:

  • GISciencia del Internet de las cosas
  • Web geosemántica
  • GIScience en movilidad, incluidos los vehículos autónomos
  • Avances en geosimulación
  • GIScience y privacidad de la ubicación
  • Big Data espacial
  • Aprendizaje automático (profundo)

Algunos de estos temas se tratan en los talleres de la conferencia. Este número especial también invita a los trabajos de los talleres de GIScience 2018.

Prof. Dra. Monika Sester
Prof. Dr. Stephan Winter
Dra. Amy Griffin
Editores invitados

Información de envío de manuscritos

Los manuscritos deben enviarse en línea en www.mdpi.com registrándose e iniciando sesión en este sitio web. Una vez que esté registrado, haga clic aquí para ir al formulario de envío. Los manuscritos se pueden enviar hasta la fecha límite. Todos los artículos serán revisados ​​por pares. Los artículos aceptados se publicarán continuamente en la revista (tan pronto como se acepten) y se enumerarán juntos en el sitio web del número especial. Se invita a artículos de investigación, artículos de revisión y comunicaciones breves. Para los trabajos planificados, se puede enviar un título y un breve resumen (alrededor de 100 palabras) a la Oficina Editorial para su publicación en este sitio web.

Los manuscritos enviados no deben haber sido publicados previamente, ni estar en consideración para su publicación en otro lugar (excepto los artículos de actas de congresos). Todos los manuscritos son revisados ​​minuciosamente a través de un proceso de revisión por pares simple ciego. Una guía para autores y otra información relevante para el envío de manuscritos está disponible en la página de Instrucciones para Autores. Revista internacional de información geográfica ISPRS es una revista mensual internacional de acceso abierto revisada por pares publicada por MDPI.

Visite la página de Instrucciones para los autores antes de enviar un manuscrito. El cargo por procesamiento de artículos (APC) para la publicación en esta revista de acceso abierto es de 1400 CHF (francos suizos). Los trabajos enviados deben tener un buen formato y utilizar un buen inglés. Los autores pueden utilizar el servicio de edición en inglés de MDPI antes de la publicación o durante las revisiones de los autores.


Cómo construir mapas base en línea

Los mapas base GIS proporcionan un marco de visualización para todas las aplicaciones de ArcGIS Server. En la mayoría de los mapas web, utilizará un mapa base sobre el cual puede colocar capas en sus capas operativas de SIG. Las capas operativas se refieren a las capas del mapa con las que trabajarán los usuarios finales, como las capas en las que edita o toma notas, las capas que representan observaciones y lecturas de sensores, las capas que resultan de modelos analíticos y los resultados de consultas de mapas.

Los mapas base son muy importantes. Los mapas base autorizados y actualizados para su área de interés brindan un contexto y un entorno importantes para ver y trabajar con su información operativa.

Aquí hay una guía de los temas de esta sección de ayuda.

Si quieres información sobre. . . Ver este tema
Opciones sobre cómo elegir su mapa base GIS Consulte Alternativas de mapa base en el siguiente tema a continuación.

Una lista de verificación útil para el diseño de mapas base Ver una lista de verificación de diseño de mapa base

Ampliación de ArcGIS Online como marco para su mapa base GIS Ver mapas base de GIS basados ​​en los servicios de ArcGIS Online

Crear mapas base para ArcGIS Server Ver Crear mapas base para ArcGIS Server

Uso de mapas web de consumidores como Microsoft Virtual Earth y Google Earth & # 8482 como mapa base Ver mapas base de GIS con Microsoft Virtual Earth y Google Maps "
Ver mapas base GIS con Google Earth & # 8482

Tiene varias alternativas cuando crea mapas base para usar en sus aplicaciones de mapas GIS:

  • Cree una aplicación de mapas GIS que contenga varias capas de mapas independientes.

  • Utilice un mapa base de ArcGIS Server publicado por otra organización, como los mapas base publicados en ArcGIS Online.

  • Cree y proporcione sus propios mapas base GIS

  • Aproveche un mapa web existente de Google Maps & # 8482 o Virtual Earth & # 8482 en el que coloque sus capas operativas de GIS

  • Aprovecha el mapa del mundo 3D de Google Earth y # 8482.

Esta sección describe cada una de estas alternativas y las implicaciones de usar cada una.

Crear una aplicación de mapas GIS que contenga varias capas de mapas independientes

En muchas aplicaciones tradicionales de SIG, los mapas en línea se implementan como una serie de capas de mapas independientes, donde cada capa de mapa hace referencia a una fuente de datos y se puede activar y desactivar en la visualización del mapa. Por ejemplo, el siguiente mapa podría estar compuesto por una serie de superposiciones de mapas independientes.

Este enfoque se considera flexible porque cada servicio de capa de mapa podría potencialmente usarse para varios propósitos.

Esta es la cantidad de aplicaciones de mapas de ArcIMS que se implementan. Tiene cierta flexibilidad porque trata cada capa de mapa de forma independiente y puede combinar cualquier serie de capas de forma ad hoc.

Este enfoque se utilizó con frecuencia en la última década. Sin embargo, no se recomienda en mapas GIS web modernos porque el rendimiento se ralentiza y son más difíciles de usar. Estas aplicaciones tienden a carecer de enfoque, requieren conocimientos de SIG y ya no cumplen con las expectativas de la mayoría de los usuarios finales.

Usar un mapa base de ArcGIS Server publicado por otra organización

Muchas organizaciones de SIG publican servicios de mapas base para uso abierto en la Web. Por ejemplo, una serie de agencias cartográficas nacionales, SIG estatales y organizaciones SIG del gobierno local crean, gestionan y publican conjuntos de datos de mapas básicos fundamentales, como mapas nacionales de múltiples escalas (mapas topográficos), mapas de transporte, mapas demográficos, mapas de parcelas, hidrología mapas, etc.

Estos mapas a menudo están destinados a proporcionar una experiencia de mapas base autorizada, precisa y actualizada para muchos tipos de aplicaciones. Proporcionan un servicio de mapas GIS habilitador muy importante que muchas otras organizaciones pueden explotar para obtener grandes beneficios.

Un número creciente de usuarios está publicando servicios de mapas base para su uso en toda la comunidad SIG.

Agregar su contenido a mapas base de ArcGIS Online

Los mapas base en ArcGIS Online están diseñados para que los usuarios los amplíen agregando su propio contenido enriquecido, especialmente en escalas de mapa más grandes y ampliadas. Esto permite a las organizaciones de SIG aprovechar su contenido principal y crear servicios de mapas para sus áreas de interés específicas que toman el relevo donde terminan los mapas generales de ArcGIS Online.

Construyendo y sirviendo sus propios mapas base GIS

En muchos casos, necesitará crear y entregar sus propios mapas base para usarlos en sus aplicaciones. Este suele ser el caso cuando su organización es el proveedor de SIG para un área de interés particular y en el que sus aplicaciones y marcos requieren temas de información específicos (por ejemplo, parcelas, ingeniería, administración de instalaciones, hidrología, servicios públicos, geología, población y demografía, planificación). y muchas otras aplicaciones).

En estos casos, normalmente ya está compilando información básica fundamental y autorizada para una o más aplicaciones. Este enfoque aprovecha el contenido que crea y mantiene su organización. Además, esto enfoca el soporte en sus usuarios al proporcionar un marco o mapa base que es fundamental para sus operaciones diarias.

Aprovechando un mapa web existente de Google Maps & # 8482 o Microsoft Virtual Earth & # 8482 en el que coloque sus capas operativas de GIS

Esto es muy útil en muchas situaciones. La mayoría de los usuarios finales conocerán y tendrán experiencia en el uso de una de estas aplicaciones de mapas web existentes. Conocen y se sienten cómodos con la experiencia del usuario final.

Algunas organizaciones de SIG ofrecen contenido a los ciudadanos y otros usuarios ocasionales en este marco, pero aplican aplicaciones de mapas más ricas y sofisticadas para su trabajo operativo.

Es importante tener en cuenta que estos mapas base de consumidores no admitirán todos los casos de uso. Muchas aplicaciones requieren un trasfondo de información más enfocado para proporcionar contexto. Por ejemplo, las aplicaciones catastrales requieren un marco de parcela. Muchas aplicaciones de cartografía de población requieren mapas de límites administrativos o políticos, la hidrología requiere representaciones hidrológicas sólidas, etc.

Además, para poder utilizar estos mapas web de consumidores, deberá entregar sus datos en el mismo sistema de coordenadas y esquema de ordenamiento en teselas de mapas que utilizan Google Maps y Microsoft Virtual Earth.

Deberá sopesar la facilidad de uso de aplicar estos mapas base del consumidor con el requisito de que muchos usuarios se enfrenten a trabajar con contenido autorizado, actualizado, compilado localmente y, a menudo, confidencial para abordar sus flujos de trabajo y misiones.

En situaciones en las que utiliza mapas de Google Maps & # 8482 o Microsoft Virtual Earth & # 8482, es importante tener en cuenta que puede estar restringido en el uso de esta información dentro de su organización. Deberá tener una licencia de uso de mapas adecuada.

Aprovechar Google Earth como mapa base sobre el que colocar su información operativa

Muchos de los mismos problemas discutidos anteriormente para Google Maps & # 8482 y Microsoft Virtual Earth & # 8482 se aplican al uso de Google Earth & # 8482.

Aun así, a muchos profesionales de GIS les gustaría combinar su contenido GIS para sus usuarios finales usando Google Earth & # 8482, y esto se hace fácilmente usando el soporte de ArcGIS para KML. De forma predeterminada, cada servicio de mapas que publique con ArcGIS Server estará disponible como servicio de mapas y como enlace de red KML.


Una lista de verificación de diseño para la publicación de mapas con ArcGIS Server

A continuación, se incluye una lista de verificación útil que puede guiarlo en el diseño y la creación de mapas base para su uso en aplicaciones de ArcGIS Server.

    Diseño para la aplicación de mapas GIS de destino. La elección de los símbolos del mapa y las propiedades de visualización será bastante diferente para un mapa que está diseñado para mostrarse en una pantalla de computadora y uno que está diseñado para imprimir en papel. Y existen casi tantas diferencias entre algunas de las aplicaciones que proporcionará a sus usuarios finales.

    Es importante diseñar sus mapas web para el conjunto de aplicaciones web específicas. Por ejemplo, algunos mapas base están diseñados para funcionar en dispositivos móviles con pantallas y resoluciones bastante pequeñas. Los mapas móviles deben funcionar en las condiciones de luz natural que se encuentran en el campo. Otros mapas web son mapas 2D tradicionales diseñados para su uso en un navegador web, mientras que otros están diseñados para funcionar en una aplicación de explorador 3D.

Tenga en cuenta la jerarquía gráfica y la organización de su mapa base cuando se combina con información operativa. Reduzca su pantalla audaz para que sus capas operativas se conviertan en el foco principal. Asegúrese de que su mapa base proporcione un marco y un contexto geográfico sólido en el que se visualizará y utilizará su información operativa.

En este caso, diseñará y creará un "mapa" para cada escala de mapa que se incluirá en su mapa base. A medida que construye cada "mapa", organizará todas sus capas de mapa correspondientes en una capa de grupo en su tabla de contenido de ArcMap.Dará un nombre a la capa de grupo para la escala de mapa que admite y establecerá propiedades de dibujo dependientes de la escala para la capa de grupo.

Cada una de estas capas de grupo contiene todas las capas de mapas temáticos (junto con sus propiedades de dibujo, símbolo y etiqueta) para mostrar el mapa en cada escala de mapa. A continuación, se muestra una tabla de contenido de ejemplo en ArcMap para un diseño de mapa de varias escalas:

Esta es una forma sencilla de pensar y definir el diseño de su mapa de múltiples escalas. Suponga que desea generar un mapa de varias escalas que se muestra en varias escalas de mapa:

Escala de mapas utilizada para el diseño y la creación de mapas Configuración de rango de escala visible en ArcMap
1:100,000 1: 75.000 a 1: 250.000
1:50,000 1: 40.000 a 1: 75.000
1:25,000 1: 15.000 a 1: 40.000
1:12,000 1: 5.000 a 1: 15.000
Etc. Etc.

Primero, cree un mapa para cada una de estas escalas de mapa. Luego, organice la colección de capas de mapa para cada escala de mapa en una capa de grupo para esa escala de mapa.

¿Cuántas escalas de mapa necesitará? En la mayoría de los casos, probablemente necesitará entre 8 y 12 escalas de mapa. ESRI comparte una serie de plantillas de mapas que puede utilizar para crear sus mapas. Estas plantillas brindan ejemplos útiles que pueden ayudarlo a comenzar con esta actividad. Consulte la Galería de plantillas de mapas de ArcGIS en línea para obtener más información.

Trate de que sus mapas de área a pequeña escala sean simples. Concentre su energía y creatividad en las escalas de mapa más detalladas de su mapa base de múltiples resoluciones.

Otras superposiciones de mapas base a menudo se activan y desactivan en la aplicación del usuario final, por ejemplo:

  • Poner nombres
  • Transporte (por ejemplo, estas superposiciones a menudo se muestran sobre mapas base de imágenes)
  • Límites y nombres de lugares, que a menudo también se muestran sobre mapas base de imágenes
  • Relieve sombreado

  • Su aplicación debe ser fácil de usar para sus usuarios finales. Asegúrese de que no haya demasiadas capas de mapa para activar y desactivar.
  • El rendimiento puede degradarse porque tiene que realizar demasiadas solicitudes de mapas desde servicios de mapas adicionales.
  • Mantener la cantidad de servicios de mapas y mantenerlos actualizados puede suponer más trabajo. ¿Qué pasa si los servicios caen o se eliminan, etc.?
  • Es posible que las aplicaciones de su servidor no se escalen tan bien para admitir una gran cantidad de usuarios.

Cuando los usuarios acceden a una caché de mapa mediante ArcGIS Server, los mosaicos se devuelven para el nivel de detalle apropiado en lugar de que el servidor calcule la vista del mapa cada vez. Esto aumentará significativamente el rendimiento y la escalabilidad.

Este es el mecanismo principal utilizado por Google Earth & # 8482, Google Maps & # 8482 y Microsoft Virtual Earth & # 8482 para lograr un alto rendimiento y escalabilidad. Puede utilizar un mecanismo similar mediante los servicios de mapas almacenados en caché en ArcGIS Server. En esencia, publicar sus mapas base es similar a publicar sus propios mapas de Google & # 8482 o Microsoft Virtual Earths & # 8482.

La ayuda de ArcGIS Server contiene información útil y orientación sobre la creación de cachés de mapas. Consulte Creación de una caché de mapa para obtener más información.


Crear mapas base para ArcGIS Server

Los mapas base en línea son documentos de mapas de múltiples escalas que brindan un marco visual sobre el cual superpondrá su información operativa, observaciones y resultados. Cuando crea mapas base para utilizarlos con ArcGIS Server, es probable que desee crear un mapa que se utilice en varias escalas de mapa.

Crear un mapa en línea con el que pueda interactuar y dibujar a múltiples escalas es relativamente sencillo. Básicamente, crea varios mapas, uno para cada escala de mapa compatible.

Para comprender esto, pruebe cualquier servicio de mapas en línea como Google Maps & # 8482 o ArcGIS Online. Verá un control que se puede usar para acercar y alejar el mapa. Los tics a lo largo de este control tienen un mapa asociado para cada escala de mapa progresiva.

Puede implementar este mismo comportamiento en ArcGIS. Como autor del mapa, diseñará y creará mapas en ArcMap para cada escala de mapa que desee en su mapa en línea. También organizará la colección de mapas para cada escala en un solo documento de ArcMap y publicará ese documento de mapa como un servicio de mapas usando ArcGIS Server.

La mayoría de las veces, probablemente desee crear una caché de mapa de este mapa para precalcular el mapa, lo que mejorará significativamente su rendimiento y escalabilidad. Harás esto en dos etapas:

  • Primero, diseñe y cree el documento de mapa para que admita múltiples escalas de mapa en ArcMap. Puede leer más sobre el flujo de trabajo para esta tarea a continuación.
  • A continuación, compile e implemente esto como un servicio de mapas en caché en ArcGIS Server. Consulte Crear cachés de mapas 2D en la ayuda de ArcGIS Server para obtener más información sobre cómo crear cachés de mapas.

Pasos

    Identifique el rango de escalas de mapa que desea incluir en su mapa en línea. Esta tabla enumera algunos rangos de escala de mapas típicos que pueden servir como guía. Pero utilice esta tabla como guía solo para las ideas, no como un único enfoque autorizado. La tabla enumera algunos tipos comunes de mapas base y los rangos de escala aproximada en los que se utiliza cada mapa base.

    Un mapa base en línea típico tendrá entre cuatro y seis escalas de mapa para mapas de área local, entre 6 y 12 escalas de mapa para mapas base continentales y hasta 15 o más para mapas globales que se acercarán a gran escala. nivel de la calle.

Un buen lugar para revisar algunos de los diseños de caché de mapas es la Galería de plantillas de mapas de ArcGIS.

Una vez que haya determinado el rango de escalas de mapa que desea admitir, creará la serie de vistas de mapa que se utilizarán para mostrar el mapa para cada escala de mapa. Esto implica elegir algunas escalas de mapa en las que crear cada vista de mapa. A continuación, le mostramos cómo puede determinar las vistas del mapa para cada rango de escala.

  • En la tabla de contenido, haga clic con el botón derecho en el marco de datos y haga clic en Nueva capa de grupo.
  • Nombra la nueva capa de grupo que aparece en la tabla de contenido para la escala del mapa que estás representando.
  • Arrastre y suelte todas las capas en esta capa de grupo para esta escala de mapa. Asegúrese de mantener el mismo orden de dibujo para cada capa.
  • Determine si necesita cambiar la visualización de la capa en esta escala de mapa. Si necesita hacer cambios, creará otra capa de grupo para esta escala de mapa.

  • Si descubre que desea utilizar la misma visualización de capa de mapa, no es necesario crear una nueva capa de grupo. En su lugar, deberá cambiar el rango de escalas de mapa para la capa de grupo existente para incluir este rango de escala más amplio.

  • Si encuentra que necesita crear una nueva representación de mapa en esta nueva escala de mapa, cree una nueva capa de grupo, asígnele un nombre para esta escala de mapa y agregue capas de mapa para representar el mapa en esta nueva escala de mapa.

Creación de capas de mapa en su mapa base que puede activar y desactivar

Si tiene capas de mapa que desea poder activar y desactivar en su mapa base, debe crear capas de mapa separadas en ArcMap para estas. Hay dos enfoques que puede tomar:

  • Publique estas capas de mapas como servicios de mapas independientes que sean independientes de su servicio de mapas base. Por ejemplo, es posible que desee incluir un servicio de mapas para nombres de lugares y límites que pueda activar y desactivar en su aplicación GIS. Esto requerirá que cree dos mapas y los servicios de mapas correspondientes en su aplicación de mapas GIS. Por ejemplo, al usar ArcGIS Explorer, agregaría ambos servicios de mapas como capas a su documento de mapa de Explorer (archivo .nmf).

  • Publique su mapa base como una caché de mapa de varias capas. Esto le permite activar y desactivar ciertas capas de mapa en su caché de mapa. Consulte "Opciones avanzadas (tipo de caché)" en el tema Elegir propiedades de caché de la ayuda de ArcGIS Server para obtener más información.

Notas sobre el esquema de ordenamiento en teselas de la caché de mapas

  • Puede crear su propio esquema de ordenamiento en teselas o utilizar uno de un servicio de mapas en caché existente como ArcGIS Online, Google Maps & # 8482, Microsoft Virtual Earth & # 8482, cachés de otros usuarios de ArcGIS Server u otros servicios almacenados en caché dentro de su organización. Independientemente del esquema de ordenamiento en teselas, es mejor configurar el marco de datos de ArcMap en el mismo sistema de coordenadas que el esquema de ordenamiento en teselas del otro mapa.

  • El uso de un esquema de ordenamiento en teselas de ArcGIS Online, Google Maps & # 8482, o Microsoft Virtual Earth & # 8482 le permite superponer fácilmente sus teselas de caché con estos servicios de mapeo en línea. Si importa un esquema de ordenamiento en teselas de ArcGIS Online, Google Maps & # 8482 o Microsoft Virtual Earth & # 8482, examine el rango de escalas de mapa que formarán parte de su mapa. Si es necesario, agregue nuevas escalas de mapa o elimine cualquiera de las escalas que no se utilizarían para mostrar sus propios servicios de mapas.

  • El proceso de cálculo de la caché puede llevar tiempo para geografías muy grandes (por ejemplo, para crear una caché completa a escalas de mapas muy grandes para grandes estados, provincias, naciones, el mundo, etc.). El almacenamiento en caché de grandes áreas a escalas de mapa muy grandes puede requerir mucho tiempo y espacio de almacenamiento en disco. Por ejemplo, la escala más grande para el esquema de ordenamiento en teselas de Google Maps & # 8482 / Microsoft Virtual Earth & # 8482 es aproximadamente 1: 2500. El almacenamiento en caché de todo el territorio continental de los Estados Unidos a esta escala puede llevar semanas y requerir cientos de gigabytes de almacenamiento.

    La buena noticia es que solo unos pocos usuarios de SIG necesitan crear cachés tan grandes con todos los mosaicos calculados para todas las escalas de mapas. Además, una vez que se crea una caché, solo es necesario volver a calcular los mosaicos actualizados.

Consulte Estrategias de almacenamiento en caché de mapas en la ayuda de ArcGIS Server para obtener más información.

Implicaciones del diseño de mapas al crear su caché de mapas

El siguiente paso, después de haber creado un documento de mapa de múltiples escalas en ArcMap, es iniciar el proceso de almacenamiento en caché del mapa. Empiece por leer algunos de los conceptos y procedimientos clave sobre la creación de cachés de mapas en ¿Qué es el almacenamiento en caché de mapas? en la ayuda de ArcGIS Server.

Una nota importante es que la elección de los niveles de escala del mapa en la caché del mapa está relacionada con la forma en que diseña y construye las escalas del mapa en sus documentos de ArcMap. Sin embargo, esta es una relación laxa. En la mayoría de los casos, tendrá menos escalas de mapa creadas como capas de grupo en su documento de ArcMap que la cantidad de escalas de mapa en su esquema de ordenamiento en teselas de caché de mapa. A menudo, es útil al planificar y diseñar sus documentos de mapa planificar el conjunto específico de capas de grupo basadas en escalas para cada nivel de caché de mapa.

Es importante experimentar mediante la creación de prototipos para áreas más pequeñas para reducir los elementos de diseño clave y las escalas de mapas que funcionarán para su situación.

Consideraciones informáticas para crear y mantener su caché de mapas

Será importante crear una caché de mapas. Pero pensar en cómo mantendrá y actualizará estos servicios de mapas críticos es igualmente crítico. Aquí hay algunas consideraciones útiles para crear y mantener su caché de mapas.

  • Automatice su procesamiento de datos para la creación y actualización de caché mediante geoprocesamiento. ArcGIS incluye un conjunto de herramientas de actualización y generación de caché de mapas que pueden ayudarlo a crear y mantener su caché de mapas. Redacte modelos y / o scripts de Python para automatizar este trabajo, documentar estos aspectos de sus flujos de trabajo y asegurarse de que sus procedimientos sean repetibles.

  • Comprenda cuánto tiempo de cálculo y almacenamiento en disco se necesitará. Para tener una idea de cómo calcular el almacenamiento en disco, la cantidad de archivos de mosaico y el tiempo de cálculo, consulte Estrategias de almacenamiento en caché en la ayuda de ArcGIS Server para obtener más información.

  • Realice un seguimiento de las áreas donde se han realizado actualizaciones de datos y su caché debe volver a generarse. Con las herramientas de ArcGIS, puede actualizar su caché de mapa solo en las áreas en las que se han producido cambios en lugar de reconstruir la caché de mapa completa. Esto será útil si tiene un caché muy grande para administrar.

Consulte Actualizar una caché de mapa en la ayuda de ArcGIS Server para obtener más información.

Sus capas de mapas operativos deben estar en el mismo sistema de coordenadas que su servicio de mapas base publicado con ArcGIS Server.

Una vez que genere su marco de mapa base, cualquier capa de mapa base adicional debe estar en el mismo sistema de coordenadas y compartir el mismo esquema de caché de mapa, incluidas sus capas operativas. Consulte Creación de capas de mapas operativos para obtener más información.


Crear mapas base GIS que incluyan servicios de ArcGIS Online

Puede utilizar mapas base de ArcGIS Online y luego agregar su propio contenido más específico que sea relevante para su trabajo. La extensibilidad es uno de los objetivos de ArcGIS Online. A continuación, se muestra un ejemplo de una caché de mapas de múltiples escalas existente, que se muestra en verde, y cómo puede pensar en agregar su propia caché de mapas para el trabajo de su organización, que se muestra en azul. Hay una escala de mapa superpuesta, pero esencialmente, sus mapas toman el control a escalas de mapa más grandes.


  • Sus mapas deben utilizar el mismo sistema de coordenadas que el servicio de mapas de ArcGIS Online. El marco de datos que para su documento de ArcMap debe estar en el mismo sistema de coordenadas que el mapa de ArcGIS Online.

  • Sus mapas deben usar el mismo esquema de ordenamiento en teselas de caché que el servicio de mapas de ArcGIS Online. Su caché de mapas debe caber en la caché de mapas de ArcGIS Online. Su caché de mapas debe:

    • Estar en el mismo sistema de coordenadas.
    • Utilice el mismo origen de tesela de caché de mapa.
    • Utilice el mismo ancho y alto de tesela de caché de mapa.
    • Utilice escalas de mapa comunes cuando sus mosaicos se superponen con los mosaicos de ArcGIS Online.

    Tiene la libertad de ampliar el esquema de ordenamiento en teselas de ArcGIS agregando más escalas de mapa (por ejemplo, escalas de mapa más grandes para su área de interés local)

    ArcGIS Server Manager ofrece una opción para cargar un esquema de ordenamiento en teselas existente desde otra fuente cuando crea su caché de mapa. Por ejemplo, puede cargar el esquema de ordenamiento en teselas de ArcGIS Online, el esquema de ordenamiento en teselas de Google Maps & # 8482, el esquema de ordenamiento en teselas de Microsoft Virtual Earth & # 8482 o cualquier esquema de ordenamiento en teselas existente para un caché de mapas de ArcGIS Server al que pueda acceder.

    Consulte Elegir propiedades de caché en la Ayuda de ArcGIS Server.


    Uso de Google Earth (TM) como mapa base de GIS

    El uso de Google Earth como mapa base se trata principalmente de usar KML para compartir sus datos, mapas y resultados de análisis SIG. Admitir el acceso mediante KML con ArcGIS es relativamente fácil porque los servicios de ArcGIS KML admiten automáticamente la transformación del sistema de coordenadas que utiliza para publicar sus mapas, capas, servicios de mapas y servicios de imágenes. No es necesario volver a publicarlos en el sistema de coordenadas de Google Earth (o de cualquier otro servicio).

    ArcGIS le permite compartir sus mapas y datos como KML de varias formas:

    • Puede compartir su información SIG como un conjunto de archivos KMZ que crea con ArcGIS Desktop

    • Puede crear sus propios vínculos de red KML publicando servicios de imágenes y mapas con ArcGIS Server

    • Todos los servicios de mapas e imágenes publicados con ArcGIS Server exponen un vínculo de red KML a través de REST

    • Cuando consulta una capa de mapa o realiza un geoprocesamiento, puede obtener los resultados como un enlace de red KML a través de REST

    Si solo desea generar documentos KML estáticos que puede enviar por correo electrónico o colocar en un servidor de archivos, puede utilizar las herramientas Map To KML y Layer To KML de ArcGIS Desktop. Todos los servicios de mapas de ArcGIS Server se pueden publicar como KML generado dinámicamente, lo que significa que los usuarios siempre verán los últimos mapas y datos de su servidor.

    Configuración de servicios de imágenes y mapas para devolver KML

    Para compartir sus mapas e imágenes como KML dinámico, todo lo que tiene que hacer es publicarlos como servicios. Tanto los servicios de mapas como los de imágenes pueden devolver KML. ArcGIS Server Manager tiene herramientas que puede utilizar para publicar rápidamente los servicios.

    Antes de publicar los servicios, deberá realizar algunos trabajos preparatorios. Los servicios de mapas requieren que primero prepare un documento de mapa que contenga las capas que desea que estén disponibles como KML. Si desea extruir entidades 3D o tener información de atributos asociada, como texto e imágenes, debe configurar esto en el documento de mapa.

    Los temas de ayuda ubicados en Uso de KML con ArcGIS brindan información completa sobre cómo preparar y publicar su contenido SIG usando KML.

    Al igual que los servicios de mapas que se publican con ArcGIS Server, cada servicio de imágenes también admite automáticamente vínculos de red KML. Para obtener más información, consulte Ver servicios como KML desde ArcGIS Server.

    Accediendo a KML a través de REST

    Todos los servicios de mapas e imágenes exponen un enlace de red KML a través de REST. En pocas palabras, REST es una forma de exponer información sobre sus servicios a través de una serie de URL navegables. Puede descubrir la URL del enlace de red utilizando ArcGIS Services Directory, que es una aplicación diseñada para ayudarlo a navegar por los puntos finales REST en su servidor. La URL apunta a un archivo .kmz que puede agregar a Google Earth o cualquier otro cliente que admita enlaces de red KML.

    Consulte Ver servicios como KML para obtener más información sobre REST, vínculos de red KML y cómo funciona ArcGIS Server con ambos.


    Soporte GPS ArcMap

    La descarga gratuita agrega soporte para visualización en tiempo real en ArcMap de la entrada del receptor GPS.

    Introducción

    El Sistema de Posicionamiento Global (GPS) es un conjunto de satélites y estaciones terrestres. Un dispositivo GPS calcula su ubicación utilizando señales recibidas de los satélites. El GPS, financiado y respaldado por el gobierno de los Estados Unidos, tiene un uso generalizado tanto para aplicaciones militares como civiles.

    Con el soporte GPS adicional, la entrada de un receptor GPS se puede mostrar como una ubicación en tiempo real en ArcMap. Las ubicaciones de los receptores GPS también se pueden almacenar en archivos de registro para fines de archivo o digitalización en tiempo real. Se accede a la funcionalidad GPS a través de una barra de herramientas en ArcMap o escribiendo aplicaciones personalizadas usando ArcObjects.

    La ubicación actual se muestra como un símbolo de marcador definido por el usuario. El ángulo del símbolo del marcador puede reflejar la dirección del movimiento (rumbo), el tamaño según la velocidad actual de viaje y el color según la altitud. Las ubicaciones anteriores se pueden mostrar como un rastro de marcadores o como una línea personalizable. El rastro de posiciones anteriores puede reflejar cambios en el rumbo, la velocidad y la altitud.

    Los usuarios pueden ver la ubicación desplazándose o habilitando la configuración para mantener la ubicación actual centrada en la pantalla. Para las aplicaciones del sistema de enrutamiento y navegación en el automóvil, la ubicación se puede ajustar a características específicas, como la línea central de una calle. Los archivos de registro permiten que las ubicaciones se almacenen en modo de transmisión (a una velocidad o distancia específicas) o de una en una. Los archivos de registro se pueden personalizar para permitir al usuario especificar qué columnas se agregan a la clase de entidad de salida.

    Requisitos del sistema

    Plataforma: PC-Intel
    Sistema operativo: Windows NT 4 sp 6a, Windows 2000 Professional, Windows XP Professional o Windows XP Home Edition
    Software ArcGIS: ArcGIS 8.3 Final (paquetes de servicios disponibles opcionales)

    Archivos instalados

    La instalación de ArcMap GPS Support requiere ArcGIS 8.3. Los siguientes archivos se agregan a la ubicación de instalación de ArcGIS 8.3.

    • esriGPSExt.olb
    • esrigps.dll
    • GPS.chm
    • Gps_wt.hlp
    • ArcMap GPS Support Object Model.pdf
    • esriGpsExt.chm
    • esriGpsExtVC.chm

    Instalación de la compatibilidad con GPS de ArcMap

    • Asegúrese de tener acceso de escritura a la ubicación de instalación de ArcGIS y de que nadie esté usando ninguno de los productos de software de ArcGIS en el momento de la instalación.
    • Inicie sesión como usuario con privilegios administrativos.
    • Cierre todas las aplicaciones que se estén ejecutando en su computadora.
    • Descargue el archivo GPS_Support.exe (3,5 MB, formato .exe autoextraíble) en una ubicación que no sea la ubicación de instalación de ArcGIS Desktop.
    1. Busque el archivo setup.exe en la carpeta donde se extrajo el contenido de GPS_Support.exe.
    2. Haga doble clic en setup.exe para iniciar la instalación de GPS Support for ArcGIS.
    3. Siga las instrucciones en pantalla para completar la instalación del software.

    Problemas conocidos

    • Los símbolos pueden dejar artefactos en la pantalla.
      El uso de estelas lineales puede hacer que los fragmentos de posición permanezcan en la pantalla.La solución alternativa es actualizar la pantalla.
    • Las posiciones GPS no se alinean con los datos mostrados.
      Si el datum (sistema de coordenadas geográficas) de la unidad GPS se establece en WGS84, el sistema de coordenadas geográficas adecuado debe establecerse en la página de propiedades Configuración de la conexión GPS. También confirme que se establecieron las transformaciones geográficas correctas, abra las propiedades del marco de datos -> seleccione la pestaña Sistemas de coordenadas - & gt haga clic en Transformaciones y establezca la transformación. Se recomienda que la unidad GPS esté configurada en WGS84 y que ArcMap se utilice para realizar una transformación sobre la marcha.
    • No se puede simular una conexión GPS con coberturas o clases de entidad de ArcSDE.
      El navegador de datos de conexión GPS mostrará coberturas y clases de entidad de ArcSDE; sin embargo, si se agregan datos, se muestra el siguiente mensaje, "La clase de entidad no existe. No se puede abrir la clase de entidad". Utilice shapefiles o clases de entidades de geodatabase personales.
    • El símbolo de posición actual no gira para mostrar la dirección actual de viaje.
      El símbolo de posición actual predeterminado no es simétrico y parece apuntar al este. Las posibles soluciones incluyen cambiar a un símbolo simétrico o establecer un destino y habilitar la opción "mostrar rumbo al destino".

    Obteniendo ayuda

    Sitios nacionales, comuníquese con el Soporte técnico de ESRI al 909.793.3774, si tiene alguna dificultad para instalar. Sitios internacionales, póngase en contacto con su distribuidor de software ESRI local.

    Para obtener información de soporte de GPS de ArcMap, consulte los temas de ayuda de soporte de GPS en la Ayuda de ArcGIS Desktop.

    Se proporcionan a los desarrolladores un diagrama de modelo de objeto y temas de ayuda del Componente de soporte GPS de ArcMap en la Ayuda para desarrolladores de ArcObjects.


    Humus

    Entrada enciclopédica. El humus es un material orgánico oscuro que se forma en el suelo cuando la materia vegetal y animal se descompone. Cuando las plantas arrojan hojas, ramitas y otros materiales al suelo, se amontonan.

    Química, Ciencias de la Tierra, Geología, Geografía, Geografía física

    Aquí se enumeran los logotipos de los programas o socios de NG Education que han proporcionado o contribuido con el contenido de esta página. Energizado por

    El humus es un material orgánico oscuro que se forma en el suelo cuando la materia vegetal y animal se descompone.

    Cuando las plantas arrojan hojas, ramitas y otros materiales al suelo, se amontonan. Este material se llama hojarasca. Cuando los animales mueren, sus restos se agregan a la basura. Con el tiempo, toda esta basura se descompone. Esto significa que se descompone o se descompone en sus elementos químicos más básicos. Muchos de estos productos químicos son nutrientes importantes para el suelo y los organismos que dependen del suelo para la vida, como las plantas.

    La sustancia espesa de color marrón o negro que queda después de que la mayor parte de la basura orgánica se ha descompuesto se llama humus. Las lombrices de tierra a menudo ayudan a mezclar humus con minerales en el suelo.

    El humus contiene muchos nutrientes útiles para un suelo saludable. Uno de los más importantes es el nitrógeno. El nitrógeno es un nutriente clave para la mayoría de las plantas. La agricultura depende del nitrógeno y otros nutrientes que se encuentran en el humus.

    Algunos expertos creen que el humus hace que el suelo sea más fértil. Otros dicen que el humus ayuda a prevenir enfermedades en plantas y cultivos alimentarios.

    Cuando el humus está en el suelo, el suelo se desmorona. El aire y el agua se mueven fácilmente a través del suelo suelto y el oxígeno puede llegar a las raíces de las plantas.

    El humus se puede producir de forma natural o mediante un proceso llamado compostaje. Cuando las personas hacen abono, recolectan material orgánico en descomposición, como comida y restos de jardín, que se convertirán en tierra.

    Compost y Humus
    El compost, como el humus, está hecho de material orgánico descompuesto. El abono generalmente se refiere al material creado por personas a partir de alimentos sobrantes y desechos del jardín. El humus generalmente se refiere a la descomposición natural de material como las hojas en la capa superior del suelo.

    el arte y la ciencia de cultivar la tierra para cultivar (agricultura) o criar ganado (ganadería).


    4.2 Escalas de medición de atributos

    El Capítulo 2 se centró en las escalas de medición para datos espaciales, incluida la escala del mapa (expresada como una fracción representativa), cuadrículas de coordenadas y proyecciones de mapas (métodos para transformar escalas de medición tridimensionales en bidimensionales). Es posible que sepa que el metro, el estándar de longitud establecido para el sistema métrico internacional, se definió originalmente como una diezmillonésima parte de la distancia desde el ecuador hasta el Polo Norte. Prácticamente en todos los países, excepto en Estados Unidos, el sistema métrico ha beneficiado a la ciencia y el comercio al reemplazar fracciones con decimales y al introducir un estándar de medición basado en la Tierra.

    Se necesitan escalas estandarizadas para medir atributos no espaciales, así como características espaciales. Sin embargo, a diferencia de las posiciones y distancias, atributos de las ubicaciones en la superficie de la Tierra a menudo no son susceptibles de medición absoluta. En un artículo de 1946 en Ciencia, un psicólogo llamado S. S. Stevens describió un sistema de cuatro niveles de medida destinado a permitir a los científicos sociales medir y analizar sistemáticamente fenómenos que no pueden simplemente contarse. (En 1997, el geógrafo Nicholas Chrisman señaló que se necesita un total de nueve niveles de medición para tener en cuenta la variedad de datos geográficos). Los niveles son importantes para los especialistas en información geográfica porque brindan orientación sobre el uso adecuado de diferentes estadísticas, operaciones analíticas y cartográficas. A continuación, consideramos ejemplos de los cuatro niveles de medición originales de Stevens: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

    4.2.1 Nivel nominal

    El termino nominal simplemente significa relacionarse con la palabra "nombre". En pocas palabras, los datos a nivel nominal son datos que se indican con diferentes nombres (por ejemplo, bosque, agua, cultivos, humedales) o categorías. Los datos producidos al asignar observaciones en categorías no clasificadas son nominal mediciones de nivel. En relación con la terminología utilizada en el Capítulo 1, los datos nominales son un tipo de categórico (cualitativo) datos. Específicamente, los datos de nivel nominal se pueden diferenciar y agrupar en categorías por "tipo", pero no se clasifican de mayor a menor. Por ejemplo, se puede clasificar la cobertura del suelo en un lugar determinado como bosques, matorrales, huertos, viñedos o manglares. Sin embargo, esta distinción no implica que una ubicación clasificada como "bosque" tenga el doble de vegetación que otra ubicación clasificada como "matorral".

    Aunque los datos del censo se originan como recuentos individuales, gran parte de lo que se cuenta es la membresía de los individuos en categorías nominales. La raza, el origen étnico, el estado civil, el modo de transporte al trabajo (automóvil, autobús, metro, ferrocarril) y el tipo de combustible para calefacción (gas, fueloil, carbón, electricidad) se miden como el número de observaciones asignadas a categorías no clasificadas. Por ejemplo, el mapa a continuación, que aparece en el primer atlas del censo de 2000 de la Oficina del Censo, destaca los grupos minoritarios con el mayor porcentaje de población en cada estado de EE. UU. Los colores se eligieron para diferenciar los grupos a través de un esquema de color cualitativo para mostrar las diferencias entre las clases, pero sin implicar ningún orden cuantitativo. Por lo tanto, aunque se utilizaron datos numéricos para determinar en qué categoría se encuentra cada estado, el mapa representa las categorías nominales resultantes en lugar de los datos numéricos subyacentes.

    4.2.2 Nivel ordinal

    Como el nivel nominal de medición, ordinal la escala asigna observaciones a categorías discretas. Las categorías ordinales, sin embargo, están clasificadas u ordenadas, como su nombre lo indica. En la sección anterior se indicó que las categorías nominales como "bosques" y "manglares" no tienen precedencia entre sí, a menos que se les imponga un conjunto de prioridades. Este acto de priorizar categorías nominales transforma las mediciones de nivel nominal al nivel ordinal. Debido a que las categorías no se basan en un valor numérico (solo una indicación de un orden o importancia), los datos ordinales también se consideran categóricos (o cualitativos).

    Entre los ejemplos de datos ordinales que se ven a menudo en los mapas de referencia se incluyen los límites políticos que se clasifican jerárquicamente (nacional, estatal, del condado, etc.) y las rutas de transporte (carretera primaria, carretera secundaria, carretera de servicio ligero, carretera no mejorada). Los datos ordinales medidos por la Oficina del Censo incluyen qué tan bien las personas hablan inglés (muy bien, bien, no bien, nada) y el nivel de logro educativo (graduados de la escuela secundaria, algunos universitarios sin título, etc.). Las encuestas sociales de preferencias y percepciones también se suelen escalar de forma ordinal.

    Las observaciones individuales medidas a nivel ordinal no son numéricas, por lo que no se deben sumar, restar, multiplicar ni dividir. Por ejemplo, suponga que dos celdas de rejilla de 600 acres dentro de su condado están siendo evaluadas como sitios potenciales para un vertedero de desechos peligrosos. Digamos que las dos áreas se evalúan según tres criterios de idoneidad, cada uno clasificado en una escala ordinal de 0 a 3, de modo que 0 = completamente inadecuado, 1 = marginalmente inadecuado, 2 = marginalmente adecuado y 3 = adecuado. Ahora digamos que el Área A está clasificada como 0, 3 y 3 en los tres criterios, mientras que el Área B está clasificada como 2, 2 y 2. Si la Comisión de Ubicación simplemente agregara los tres criterios, las dos áreas parecerían igualmente adecuadas (0 + 3 + 3 = 6 = 2 + 2 + 2), aunque una clasificación de 0 en un criterio debería descalificar al Área A.

    4.2.3 Nivel de intervalo

    A diferencia de los datos de nivel nominal y ordinal, que son de naturaleza categórica (cualitativa), los datos de nivel de intervalo son numéricos (cuantitativo). Los ejemplos de datos de nivel de intervalo incluyen la temperatura y el año. Con datos de nivel de intervalo, el punto cero es arbitrario en la escala de medición. Por ejemplo, cero grados Fahrenheit y cero grados Celsius son temperaturas diferentes.

    4.2.4 Nivel de relación

    Similar a los datos de nivel de intervalo, Los datos del nivel de razón también son numéricos (cuantitativos). Los ejemplos de datos de nivel de relación incluyen la distancia y el área (por ejemplo, superficie). A diferencia de la escala de medición de nivel de intervalo, el cero es no arbitrario para datos de nivel de relación. Por ejemplo, cero metros y cero pies significan exactamente lo mismo, a diferencia de cero grados Fahrenheit y cero grados Celsius (ambas temperaturas). Los datos de nivel de razón también difieren de los datos de nivel de intervalo en las operaciones matemáticas que se pueden realizar con los datos. Una implicación de esta diferencia es que una cantidad de 20 medida en la escala de razón es el doble del valor de 10 (20 metros es el doble de la distancia de 10 metros), una relación que no es válida para las cantidades medidas en el nivel de intervalo (20 grados no es dos veces más caliente que 10 grados).

    4.2.5 Datos de nivel de intervalo y relación

    Las escalas para los datos a nivel de intervalo y de razón son similares en la medida en que unidades de medida son arbitrarios (Celsius versus Fahrenheit e ingleses versus unidades métricas). Estas unidades de medida se dividen uniformemente para cada valor sucesivo (por ejemplo, 1 metro, 2 metros (agregar 1 metro), 3 metros (agregar 1 metro), 4 metros (añadir 1 metro). Porque Los datos de intervalo y nivel de razón representan posiciones a lo largo de líneas numéricas continuas, en lugar de miembros de categorías discretas., también son susceptibles de análisis mediante técnicas estadísticas.

    Intente esto: navegue por Internet y encuentre un mapa interesante, visualizando datos de dos de las diferentes escalas de medición de atributos: nominal, ordinal, intervalo y relación. Proporcione una cita escrita para la fuente de cada mapa, así como una oración que describa cómo cada mapa usa datos de nivel nominal, ordinal, de intervalo o de razón.

    4.2.6 Operaciones de nivel de medición de atributos

    Una razón por la que es importante reconocer los niveles de medición es que son posibles diferentes operaciones analíticas con datos en diferentes niveles de medición (Chrisman 2002). Algunas de las operaciones más comunes incluyen:

    • Grupo: Categorías de nominal y ordinal los datos se pueden agrupar en menos categorías. Por ejemplo, la agrupación se puede utilizar para reducir el número de clases de uso del suelo / cobertura del suelo de, por ejemplo, cuatro (residencial, comercial, industrial, parques) a uno (urbano).
    • Aislar: Una o más categorías de nominal, ordinal, intervalo, o proporción se pueden seleccionar datos y dejar de lado otros. Por ejemplo, considere un rango de lecturas de temperatura tomadas en un área grande. Solo un subconjunto de esas temperaturas es adecuado para la supervivencia de los mosquitos, y los funcionarios de salud pueden seleccionar y aislar áreas en función de un rango de temperatura específico que probablemente tomará medidas para reducir la amenaza de un brote del virus del Nilo occidental o de la fiebre del dengue a partir de estos. mosquitos.

    • Diferencia: La diferencia de dos observaciones a nivel de intervalo (como dos años calendario) puede resultar en una proporción observación de nivel (como una edad). Por ejemplo, en 2012 (un año es un valor de nivel de intervalo), alguien nacido en 2000 (también nivel de intervalo, por supuesto) tiene 12 años (la edad es el nivel de proporción ya que tiene un cero definido).
    • Otras operaciones aritméticas: Dos o más conjuntos compatibles de intervalo o proporción los datos de nivel se pueden sumar o restar. Solo se pueden multiplicar o dividir los datos de nivel de razón. Por ejemplo, el ingreso per cápita (promedio) de un área se puede calcular dividiendo la suma del ingreso (nivel de razón) de cada individuo en esa área (nivel de razón), por el número de personas (nivel de razón) que residen en esa área. área (una segunda variable de nivel de relación).

    • Clasificación: Datos numéricos (en intervalo y proporción level) pueden clasificarse en clases, normalmente definidas como rangos de datos numéricos que no se superponen, como se explica en el Capítulo 3.2.6. Estas clases se tratan con frecuencia como categorías de nivel ordinal para el mapeo temático con la simbolización en mapas de coropletas, por ejemplo, enfatizando el orden de rango sin intentar representar las magnitudes reales.

    Prueba de práctica

    Los estudiantes registrados de Penn State deben regresar ahora y tomar el cuestionario de autoevaluación. Características y atributos.

    Puede realizar pruebas de práctica tantas veces como desee. No se califican y no afectan su calificación de ninguna manera.


    Ver el vídeo: Flood Hazard Mapping in GIS-Flood Risk Mapping in ArcGIS