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Agregue puntos al shapefile y muéstrelos sobre el mapa de manera interactiva usando complementos de Python

Agregue puntos al shapefile y muéstrelos sobre el mapa de manera interactiva usando complementos de Python


Quiero agregar puntos a un shapefile de forma interactiva usando pythonaddins y mostrarlos en el mapa. Los puntos se agregan al shapefile pero no se muestran. Sugiera cómo solucionar esta discrepancia.

class AddPoints (objeto): "" "Implementación para points_addin.tool1 (Herramienta)" "" def __init __ (self): self.enabled = False self.shape = 3 def onMouseDownMap (self, x, y, button, shift): xy = (x, y) cursor = arcpy.da.InsertCursor (r'C: /temp/points.shp ', ("SHAPE @ XY")) cursor.insertRow ([xy]) arcpy.RefreshTOC () arcpy. RefreshActiveView ()

Cuando se usa un cursor de inserción, el objeto insertado podría no ser escrito en la clase de entidad tan pronto como llameinsertar fila, Python se basa en C y C usa objetos de flujo de archivos con almacenamiento en búfer de Windows y no se vacían hasta que elOFstream :: flush ();se llama ... esto significa poco desde el punto de vista de Python, pero aún necesita ser entendido. Es mejor descartar el cursor, que llamará al flush en su destructor.

Se pueden utilizar dos métodos para esto, primero elconmétodo (ver Python con):

def onMouseDownMap (self, x, y, button, shift): xy = (x, y) con arcpy.da.InsertCursor (r'C: /temp/points.shp ', ("SHAPE @ XY")) como cursor : cursor.insertRow ([xy]) arcpy.RefreshTOC () arcpy.RefreshActiveView ()

el método más antiguo (para mí de todos modos) es eldeldeclaración (ver Python del):

def onMouseDownMap (self, x, y, button, shift): xy = (x, y) cursor = arcpy.da.InsertCursor (r'C: /temp/points.shp ', ("SHAPE @ XY")) cursor .insertRow ([xy]) del cursor arcpy.RefreshTOC () arcpy.RefreshActiveView ()

De cualquier manera forzará a su punto a mostrar y actualizar la extensión del shapefile.


Cómo agregar etiquetas de datos a mapas en Power BI

Recientemente, me preguntaron si los valores de los mapas se podían mostrar en el mapa y, por supuesto, lo primero que pensé fue activar las etiquetas de datos. Bueno, si está leyendo esto, entonces ya sabe que actualmente no hay una forma de agregar etiquetas de datos. Ahora, digo actualmente porque el equipo de Power BI siempre está haciendo cambios y algún día podría estar allí.

Primero, esta no fue mi idea. Cuando me di cuenta de que no había una opción de etiqueta de datos, supe que alguien de la comunidad habría encontrado una solución alternativa, ¡y tenía razón!

Gracias a la gente increíble que contribuye en community.powerbi.com, la respuesta fue solo un "google kungfu " buscar lejos. Si desea ver la publicación original del foro en la que Sean "Super Colaborador" ayudó a otro usuario de Power BI, consulte la siguiente URL:

Este blog va a echar un vistazo a los siguientes tres elementos:

  • Por qué funciona esta solución
  • Cómo configurar esto y configurarlo
  • Preocupaciones y problemas con este método

Anteriormente, usé dos términos shapefile sin más explicaciones, lo cual es un poco malo y no quiero ser mala chica, así que ...

El formato Shapefile significa datos geoespaciales en forma de puntos, líneas o polígonos, normalmente utilizado en SIG (Sistema de Información Geográfica). La extensión para shapefile es .shp, pero para la visualización de datos, necesita en realidad 3 archivos en una carpeta, .shp, .shx y .dbf.

Si polígono suena más como un nombre para la nave espacial que Jean-Luc Piccard tuvo que volar, mientras se reparaba su Enterprise, tendrá una mejor idea con el siguiente ejemplo. Este es el polígono de la comuna francesa Asnières-sur-Oise (polígono el más cercano a la nave espacial que pude encontrar después de algunas pruebas aleatorias).

Aquí, podemos ver que los polígonos o datos geoespaciales de GeoDataFrames en general se pueden mostrar de la misma manera que las filas en el clásico Pandas DataFrame, usando método iloc. Para la imagen del polígono debemos buscar columna con activo geometría,donde se almacenan los datos en forma de coordenadas GPS. (La columna con geometría activa probablemente se llamará geometría).

La columna con sistema de coordenadas (geometría) es lo que distingue a GeoDataFrame en GeoPandas de otros DataFrames en Pandas.

Leer y ver GeoDataFrame es muy similar a un simple DataFrame (excepto por la necesidad ya mencionada de tener archivos .shp, .shx y .dbf en una carpeta para cargar shapefile):


Agregue puntos al shapefile y muéstrelos sobre el mapa de manera interactiva usando complementos de Python - Sistemas de información geográfica

Con el mundo experimentando actualmente la crisis de Covid-19, muchos de nuestros usuarios están trabajando de forma remota (aparte: para obtener detalles sobre cómo usar EViews en casa, visite nuestra página de licencias de Covid) ansiosos por seguir los datos sobre cómo se está propagando el virus en partes de el mundo. Hay muchas fuentes de información sobre Covid-19, y pensamos que podríamos demostrar cómo obtener algunas de estas fuentes directamente en EViews y luego mostrar algunos gráficos de los datos. (Visite nuestra publicación de seguimiento para ver algunos ejemplos de gráficos más).

Tabla de contenido

Datos de Johns Hopkins

Para comenzar, recuperaremos datos de la colección Covid-19 Time Series del Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Escuela de Ingeniería Whiting de Johns Hopkins. Estos datos están organizados en tres archivos csv, uno que contiene los casos confirmados, que contiene las muertes y otro que se recupera tanto a nivel de país como de estado / provincia. Cada archivo está organizado de tal manera que la primera columna contiene el nombre del estado / provincia (donde corresponda), la segunda columna el nombre del país, la tercera y cuarta contienen la latitud y longitud promedio, y luego las columnas restantes contienen valores diarios.

Hay varios enfoques diferentes que podrían usarse para importar estos datos a un archivo de trabajo de EViews. Demostraremos un enfoque que apilará los datos en un archivo de trabajo de un solo panel. Comenzaremos con la importación de los datos de los casos confirmados. EViews puede abrir archivos CSV directamente a través de la web utilizando el Archivo-> Abrir-> Datos externos como archivo de trabajo opción del menú:


Figura 1: Camino abierto JH

Lo que da como resultado el siguiente archivo de trabajo:


Figura 2: archivo de trabajo JH

Cada día de datos se ha importado a su propia serie, siendo el nombre de la serie la fecha. También hay series que contienen el nombre del país / región y el nombre de la provincia / estado, así como la latitud y la longitud.

Para crear un panel, queremos apilar estas series de fechas en una sola serie, lo que podemos hacer simplemente con el Proc-> Reformar página actual-> Apilar en página nueva & # 8230


Figura 3: Diálogo de datos de pila JH

Dado que todas las series que deseamos apilar tienen una estructura de nomenclatura similar & # 8211 todas comienzan con un & # 8220 _ & # 8221, podemos indicarle a EViews que apile utilizando & # 8220 _? & # 8221 como identificador, ¿dónde? es un comodín. Esto da como resultado la siguiente página de archivo de trabajo apilado:


Figura 4: archivo de trabajo de datos de pila JH

Lo que está cerca de lo que queremos, simplemente necesitamos ordenar algunos de los nombres de las variables e indicarle a EViews que estructura la página como un verdadero panel. La información de la fecha se ha importado a la serie alfa VAR01, que podemos convertir en una verdadera serie de fechas con:

Los datos de los casos reales se almacenan en la serie actualmente denominada "_", que podemos cambiar de nombre a algo más significativo con:

Y finalmente podemos estructurar la página como un panel haciendo clic en Proc-> Estructura / Cambiar tamaño página actual, seleccionando Panel con fecha como el tipo de estructura y completando la fecha y completando la sección transversal y la información de la fecha:


Figura 5: Reestructuración del archivo de trabajo de JH

Cuando se nos pregunta si deseamos eliminar los valores en blanco, seleccionamos no. Ahora tenemos un panel bidimensional, con dos conjuntos de identificadores transversales: uno para la provincia / estado y el otro para el país:


Figura 6: Panel JH 2D

Si queremos resumir los datos a nivel estatal para crear un panel tradicional con solo el país y la hora, podemos hacerlo creando una nueva página de panel basada en los índices de esta página. Haga clic en el Nueva pagina pestaña en la parte inferior del archivo de trabajo y seleccione Especificar por serie de identificador. En el cuadro de diálogo resultante ingresamos la serie de países como el identificador de sección transversal que deseamos mantener:


Figura 6: Página de JH por ID

Lo que da como resultado un panel. Luego podemos copiar la serie de casos de nuestra página de panel 2D a la nueva página de panel con copiar y pegar estándar, pero asegurándonos de cambiar el método de Contracción a Suma en el cuadro de diálogo Pegado especial:


Figura 7: Diálogo de pegar JH


Figura 8: Archivo de trabajo del panel JH

Con los datos en un archivo de trabajo de panel estándar, ahora están disponibles todas las herramientas estándar de EViews. Podemos visualizar un gráfico de los casos por país abriendo la serie de casos, haciendo clic en Ver-> Gráficoy luego seleccionando Secciones transversales individuales como el Opción de panel.


Figura 9: Gráfico JH de todas las secciones transversales

Este gráfico puede ser un poco difícil de manejar, por lo que podemos reducir el número de secciones transversales a, digamos, solo los países que, hasta ahora, han experimentado más de 10,000 casos usando el comando smpl:


Figura 9: Secciones transversales de JH con más de 10000 casos

Por supuesto, todo esto podría haberse hecho en un programa EViews, y podría automatizarse para combinar los tres archivos de datos, terminando con un panel que contiene casos, muertes y recuperaciones. El siguiente código de EViews produce un panel de este tipo:

Datos del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades

El segundo repositorio que usaremos son los datos proporcionados por el sitio de datos Covid-19 del ECDC. Proporcionan datos extremadamente fáciles de usar para cada país, junto con datos de población. Importar estos datos en EViews es trivial & # 8211 puede abrir el archivo XLSX directamente usando el Archivo-> Datos externos abiertos como archivo de trabajo cuadro de diálogo e ingresando la URL al XLSX en el Nombre del archivo caja:


Figura 10: Ruta abierta del ECDC

El archivo de trabajo resultante se verá así:


Figura 11: archivo de trabajo ECDC

Todo lo que tenemos que hacer es estructurarlo como un panel, lo que podemos hacer haciendo clic en Proc-> Estructura / Cambiar tamaño de página actual y luego ingresando la sección transversal y los identificadores de fecha (también elegimos mantener un panel desbalanceado desmarcando la Equilibrio entre comienzos y finales caja).


Figura 12: Cuadro de diálogo ECDC strcture WF

El resultado es un archivo de trabajo del panel EViews:


Figura 13: Serie ECDC

Los datos proporcionados por el ECDC contienen el número de casos nuevos y muertes cada día. La mayor parte de la presentación de los datos de Covid-19 se ha realizado con el número total de casos y muertes por país. Podemos crear los totales con el @cumsum función que producirá la suma acumulada, reiniciando a cero como inicio de cada sección transversal.

Con este panel podemos realizar análisis de datos de panel estándar o producir gráficos (consulte los ejemplos de Johns Hopkins anteriores). Sin embargo, dado que el ECDC ha incluido códigos de país ISO estándar para los países, también podemos vincular los datos a un mapa geográfico.

Encontramos un archivo shapefile simple del mundo en línea y lo descargamos a nuestra computadora. En EViews hacemos clic en Objeto-> Nuevo objeto-> GeoMap para crear un nuevo mapa geográfico y, a continuación, arrastre el .prj archivo que descargamos en el geomap.

En el cuadro de propiedades que aparece, vinculamos los países definidos en el shapefile a los identificadores en el archivo de trabajo. Dado que el shapefile usa códigos ISO, y los tenemos en el paises y territorios series, podemos usarlas para mapear el archivo de trabajo al shapefile:


Figura 14: Propiedades de Geomap

Lo que da como resultado el siguiente mapa geográfico global:


Figura 15: Geomapa global

Podemos usar el Etiqueta: menú desplegable para eliminar las etiquetas de los países y brindar una vista más clara del mapa (tenga en cuenta que esta función es una adición reciente, es posible que deba actualizar su copia de EViews para ver el Ninguno opción).

Para agregar información de color al mapa, hacemos clic en Propiedades y luego el Color pestaña. Agregaremos dos configuraciones de color personalizadas y # 8211 un relleno degradado para mostrar las diferencias en el número de casos y un solo color sólido para países con un gran número de casos:



Figura 3a: Gama de colores del geomapa ECDC Figura 3b: Umbral de color del geomapa del ECDC

Y luego entrando casos como la serie para colorear. Esto da como resultado un mapa:


Figura 17: mapa geográfico del ECDC

Nuevamente, todo esto podría hacerse mediante programación con el siguiente programa (tenga en cuenta que los rangos para colorear deberán cambiarse a medida que el virus se propague más):

Datos del condado de EE. UU. Del New York Times

El repositorio de datos final que veremos son los datos del New York Times para los Estados Unidos a nivel de condado. Estos datos también son triviales para importar a EViews, puede ingresar nuevamente la URL del archivo CSV para abrirlo. En lugar de seguir los pasos de la interfaz de usuario, simplemente publicaremos las dos líneas de código necesarias para importar y estructurar como un panel:

Tenga en cuenta que el New York Times ha proporcionado convenientemente el código FIPS para cada condado, lo que significa que también podemos producir algunos mapas geográficos. Hemos descargado un mapa del condado de EE. UU. Del repositorio de datos de Texas y luego vinculamos el FIPS serie en el archivo de trabajo con el FIPS_BEA atributo del mapa:


Figura 17: Propiedades de FIPS de Geomap

El código completo para producir un mapa de este tipo es:

Picos furtivos

Una de las características en las que nuestro equipo de ingenieros ha estado trabajando para la próxima versión importante de EViews es la capacidad de producir gráficos animados y geomapas Animar en algunas de nuestras capturas de pantalla). Si bien esta función está un poco lejos de su lanzamiento, los datos de Covid-19 brindan un conjunto interesante de procedimientos de prueba, y pensamos que compartiríamos algunos de los resultados.


¿Cómo desea que los lectores utilicen el mapa?

¿Este mapa será la historia o será un complemento de otra historia? ¿Será algo a lo que los usuarios puedan volver una y otra vez o es más un uso único, cuando los lectores lo verán, entenderán el punto y seguirán adelante? ¿Puede mantenerse por sí solo como un sitio web independiente? ¿Tiene sentido? Si es así, deberá contar la historia completa que está tratando de transmitir. Eso afectará sus datos y diseño. Sin embargo, si su mapa se incrustará en otra página con información de apoyo, puede ser un poco más sencillo y aun así transmitir el mensaje.


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Hay muchos recursos que no están formateados de forma nativa para trabajar con SIG. Los ejemplos más comunes son mapas de papel históricos o documentos que no han sido digitalizados o referenciados espacialmente. El personal de NPGS es experto en encontrar soluciones creativas para dar vida a la información impresa o no espacial. Estos servicios especializados incluyen:

  • Digitalización de funciones - Término general para convertir la información impresa en formato digital. Esto puede tomar la forma de rastrear mapas impresos en un sistema informático, traducir las notas de la encuesta en características espaciales o transcribir texto impreso a una base de datos.
  • Georreferenciación y rectificación de amplificadores - Escaneo de mapas históricos en papel y alineación espacial de las características en un formato digital
  • Construyendo referencias espaciales para datos no espaciales - Vinculación de datos tabulares (información de texto, registros numéricos, etc.) a características espaciales utilizando técnicas de bases de datos relacionales
  • Reparación de datos - A veces, GIS es más un arte que una ciencia. Hable con nuestros expertos para ayudarlo a resolver sus dilemas de datos

GPS proporciona datos. SIG extrae datos.

GPS - abreviatura de Global Positioning System - es una red de alrededor de dos docenas de satélites que orbitan la Tierra y envían información a dispositivos que escuchan su señal más cerca del suelo. Descargue esta excelente infografía, cortesía de GPS.gov, para obtener una ilustración de esta tecnología sorprendentemente simple pero enormemente poderosa.

Por otro lado, SIG - abreviatura de Geographic Information System - se puede considerar como un software de computadora que ayuda a los usuarios a mostrar datos espaciales. GIS puede tomar información de ubicación registrada desde un dispositivo GPS y mostrarla en un mapa sobre imágenes aéreas, carreteras, información topográfica y cualquier otra capa de mapa base que uno pueda imaginar.

Hay una serie de entornos de programación únicos que pueden contribuir a resolver problemas con SIG.

  • Pitón se utiliza mucho para automatizar los flujos de trabajo de procesamiento. Los scripts de Python se pueden desarrollar rápidamente para realizar automáticamente una tarea específica, para ejecutar y volver a ejecutar una serie complicada de procedimientos que involucran lógica y bucle, y todo lo demás.
  • VB.NET / C# / F# / Java se utilizan comúnmente para ampliar los paquetes de software SIG. Estos pueden ser en forma de un solo botón que realiza una función personalizada, o una combinación de botones, menús, formularios y otros controles interactivos que trabajan juntos para automatizar los flujos de trabajo. Estos tipos de funciones se conocen como complementos.
    Java / C objetivo / C# / Qt / QML se utilizan para desarrollar aplicaciones móviles para dispositivos Android, iOS y Windows
  • Javascript es una poderosa herramienta utilizada en el desarrollo web. Este idioma se utiliza para configurar aplicaciones de mapeo basadas en navegadores y dispositivos móviles, para proporcionar interactividad al usuario y para comunicar información entre un navegador, un mapa y un usuario.
  • HTML, CSSy una gran cantidad de otros lenguajes de secuencias de comandos web admiten proyectos de mapeo basados ​​en navegador
  • SQL se utiliza para comunicarse con bases de datos. Los datos SIG casi siempre se almacenan en alguna forma de estructura de base de datos, por lo que es importante saber cómo pedirle a una base de datos que identifique y comparta subconjuntos específicos de información con el software SIG.
  • Visual Basic / Script de VB / Javascript (nuevamente) se utilizan para formatear bits de datos dentro de los paquetes de software GIS. Por ejemplo, un usuario puede usar un script VB para combinar varios datos de atributos para formar una etiqueta de mapa más útil. De una manera más complicada, se pueden desarrollar scripts VB cortos y javascripts para formatear pequeños paquetes de datos de formas muy específicas utilizando la lógica y la iteración. Además, se pueden escribir macros para ayudar a formatear los datos utilizando varios paquetes de software de terceros.

El término Empresa se utiliza para describir un nivel de integración de hardware y software que existe en toda una organización. Un entorno SIG empresarial bien construido permite que cualquier usuario de una organización acceda, procese y comparta rápidamente datos SIG.

Si. North Point Geographic Solutions proporciona consultoría, soporte y desarrollo de SIG en el sitio. Muchos servicios se pueden realizar y coordinar de forma remota fácilmente; sin embargo, nos complace brindar soporte SIG en el sitio, capacitación, instalación de hardware y software y desarrollo de aplicaciones personalizadas en cualquier ubicación. Comuníquese con nosotros para conocer las tarifas fuera de la región del Medio Oeste Superior.

NPGS generalmente proporciona servicios GPS de calidad cartográfica (o "grado de recursos"). La principal distinción entre la recopilación de datos GPS de calidad topográfica y cartográfica depende del nivel de precisión requerido por el proyecto. Los datos GPS de grado topográfico pueden ser hasta 100 veces más precisos que los datos GPS de calidad cartográfica. La calidad de los datos GPS que recopila North Point Geographic Solutions es de al menos 1 metro de precisión horizontal, mientras que la calidad del levantamiento proporciona hasta 1 cm de precisión horizontal.

Entonces, ¿por qué recopilar y utilizar datos GPS de calidad cartográfica en lugar de la calidad de la encuesta?

  • Tiempo - Proporcionar datos de calidad de la encuesta requiere mucho más tiempo para capturar, rectificar y corregir. El personal de NPGS puede desplegar rápidamente un equipo para recopilar, corregir y comenzar a reportar datos de calidad de mapeo en mucho menos tiempo.
  • Costo - El tiempo es dinero, por lo que, naturalmente, una implementación rápida reducirá drásticamente el costo de un proyecto. Además, se requiere equipo de encuesta dedicado para capturar datos de calidad de la encuesta. El personal de NPGS está equipado con unidades GPS Trimble Juno de alta calidad con carcasas resistentes a la intemperie que son resistentes, livianas y tienen cámaras digitales integradas con paquetes de baterías de larga duración. Además, muchas aplicaciones se pueden implementar fácilmente en aplicaciones móviles a las que puede acceder cualquier usuario con un dispositivo Android, iOS o Windows Mobile.
  • Requisitos - La mayoría de los proyectos de mapeo solo requieren precisión de calidad de mapeo. El personal de NPGS puede coordinarse para satisfacer las necesidades de cualquier proyecto.

Consideraciones adicionales:

  • Mayor precisión en la recopilación de datos GIS
  • Lleve los datos de SIG de la empresa al campo para actualizarlos
  • Integración de GPS con cámaras
  • No se necesitan mapas de campo en papel

Hay una amplia variedad de usos para SIG. North Point Geographic Solutions ofrece de todo, desde soluciones individuales hasta formación y gestión de proyectos de ciclo de vida completo, que incluyen:

  • Desarrollo personalizado de aplicaciones Android / iOS / Web
  • Diseño cartográfico
  • Recopilación de datos GPS y levantamiento de amplificadores
  • Arquitectura, administración y mantenimiento de bases de datos
  • Digitalización y creación de datos
  • Desarrollo de proyectos y gestión de amplificadores
  • SIG empresarial / base de datos / construcción y gestión de redes
  • Análisis estadístico y científico avanzado
  • Entrenamiento personalizado
  • Consultoría experta
  • Impresión, publicación y acabado

Ofrecemos décadas de investigación académica con probada experiencia en el aprovechamiento de la tecnología geoespacial para analizar y resolver cualquier problema. Contáctenos para discutir sus necesidades hoy.

Piense: "Google Earth para la ciencia".

El término Sistemas de información geográfica & # 8211 o GIS para abreviar & # 8211 generalmente se refiere a paquetes de software que se utilizan para hacer mapas, así como para organizar, procesar, analizar y mostrar datos espaciales.

En términos más generales, un sistema de información geográfica es la infraestructura construida para respaldar una variedad de proyectos que involucran datos espaciales. Esto puede incluir los sistemas informáticos que ejecutan software SIG, así como impresoras, equipos de digitalización, GPS y equipos de topografía, servidores de bases de datos, infraestructura de redes, etc. Más allá de los elementos informáticos, un SIG puede incluir los métodos y técnicas elegidos para recopilar, manipular, y difundir información.

El campo de las Ciencias de la Información Geográfica es la rama de la geografía dedicada a la teoría del análisis cuantitativo de datos espaciales, la teledetección y la cartografía.

El objetivo de GIS es ayudar a responder preguntas sobre el mundo.

Específicamente, el software GIS facilita la integración de varias piezas únicas, o capas, de información. Esto permite a los usuarios producir mapas ilustrativos simples para mediciones complejas de interacciones que de otro modo estarían ocultas a la vista.

La escala de un SIG puede variar desde una simple combinación de datos interactivos en una página web hasta una red empresarial de servidores, computadoras de procesamiento y equipos de topografía y producción, todo lo cual debe funcionar a la perfección con técnicos altamente capacitados. El software GIS abarca desde aplicaciones y scripts de código abierto gratuitos hasta paquetes de software altamente complejos que requieren una inversión significativa en licencias, hardware y personal para ser totalmente compatibles.

Los SIG pueden resolver problemas grandes y pequeños. Dependiendo de cómo se aproveche la tecnología, se puede realizar un trabajo poderoso en una variedad de escalas. Hable con nuestro equipo de expertos en North Point Geographic Solutions para identificar sus necesidades hoy.


¿Ayuda con el mapeo de archivos .gdb en Python / software gratuito?

Oigan todos. Me está costando mucho progresar en este proyecto GIS, en gran parte porque vengo de un programa de ciencia de datos en el que ninguno de los involucrados sabe mucho sobre GIS. He probado algunas cosas y me he encontrado con el tipo de problemas que no sé si tengo tiempo de superarlos.

el objetivo: hacer un mapa que agregue los datos del informe de Audubon Society & # x27s Birds and Climate Change (https://www.sciencebase.gov/catalog/item/55897deae4b0b6d21dd61c9d). Quiero resaltar áreas donde se superponen muchas aves & # x27 rangos, o hacer un mapa interactivo que te permita ver qué aves tienen rangos en un espacio en el que haces clic, dependiendo de cómo vayan las cosas una vez que realmente pueda comenzar.

lo que he probado: GeoPandas: Me las arreglé para mapear un .gdb de una especie como ejemplo, pero solo muestra una salida de un solo polígono, aunque sé con certeza que cada especie & # x27 .gdb contiene múltiples capas. No puedo encontrar una forma de evitar esto.

Mango: mangomap.com Solo usé esto para ver un ejemplo. Se necesita mucho tiempo para que se ejecute cualquier cosa, y aunque mapea las capas juntas, parece que tendría que ir manualmente a cada capa y cambiar el color yo mismo para mostrarlas de manera diferente. demasiado laborioso para las 10 o más capas de cada una de las cientos de especies.

qgis: https://www.qgis.org/en/site/ este parece surgir como una alternativa de ArcGIS de código abierto, pero instalarlo en mi Mac ni siquiera funciona. ¿Algo sobre el hecho de que mi Python se instala a través de Anaconda, mientras que qGIS no?

Entonces, ¿por qué no ArcMap? Cuesta dinero, principalmente. Soy un estudiante pobre, mi programa no incluye licencias y lo usé en la universidad, así que no puedo obtener otra prueba gratuita.

¿Alguien más ha intentado hacer algo con múltiples capas de mapas en Python? Utilizo la instalación y el código de Anaconda en Jupyter Notebooks. Estaría bien aprendiendo un nuevo programa también, siempre que me permita mostrar capas de una manera que tenga sentido, o me permita agregar capas (supongo que debería explicar: mi objetivo es combinar las especies de aves & # x27 rangos y categorizar áreas en función de cuántas especies & # x27 se superponen allí, para mostrar una competencia aproximada en esas áreas).

Sé que esto es una posibilidad remota y estoy pidiendo mucho, ¡así que gracias de antemano por cualquier ayuda!


Metodología

Muy bien, ahora que estamos fuera del bosque figurativo, a los datos en sí. Estos son los pasos que utilicé para crear un mapa geoespacial con metadatos para estos nombres de lugares de la saga.

Recopilación de datos, nombres de lugares:

El texto impreso se escaneó y digitalizó con ABBYY FineReader 11.0, que realiza el reconocimiento óptico de caracteres para garantizar que los archivos PDF sean legibles (o “reconocimiento de caracteres opcional, como me gusta decir) y se conviertan en un archivo XML. Luego utilicé el formato de codificación flexible del XML para codificar manualmente las menciones de nombres de lugares utilizando el protocolo TEI y un esquema personalizado. En el archivo XML, los nombres se limpiaron de OCR y se estandarizaron de acuerdo con la ortografía anglicanizada para garantizar la capacidad de búsqueda en los datos, y para la búsqueda en motores de búsqueda como Google & # 8211, esto ahorró un paso en la limpieza de datos una vez que transformé el XML en un CSV.

Aquí & # 8217s el encabezado TEI del documento XML & # 8211 & # 8211 tenga en cuenta que & # 8217s anida las etiquetas, al igual que HTML.

Extracción / limpieza de datos

Para extraer datos, el documento XML se guardó como CSV. Literalmente, "Archivo & gt" Guardar como ". Este es un gran beneficio de usar marcado flexible como XML, en contraposición al software de anotación del que puede ser difícil extraer datos, como NVivo, sobre el cual escribí aquí en el blog de la Biblioteca de la Universidad de Columbia y # 8217s en una descripción de mi metodología. . En el archivo original sin limpiar, las columnas representaban las variables de codificación y las filas representaban el texto codificado. Limpié los datos para eliminar redundancias de columnas y espacios en blanco superfluos, así como para preservar las siguientes variables: nombre del lugar, capítulo y saga del nombre del lugar, tipo de uso del nombre del lugar y presencia del nombre del lugar en la poesía, la prosa o el habla. También volví a revisar mi ortografía aquí & # 8211 la próxima vez, ¡sin codificación manual!

Aquí & # 8217s el archivo CSV después de que lo limpié (¡fue un desastre al principio!)

Guardé CSV individuales, pero también guardé información relacionada en un documento de Excel. Una hoja, presentada aquí, era la clave para todas las variables de mis columnas, para que cualquiera pudiera descifrar mis datos.

Metadatos resultantes:

Una vez extraído, geocodifiqué nombres de lugares usando el software de código abierto Quantitative Geographic Information Systems (QGIS), que es notablemente similar a ArcGIS excepto FREE, y fue capaz de acomodar algunos de esos caracteres islandeses especiales que discutí anteriormente. El archivo geoespacial resultante se llama shapefile, y QGIS le permite vincular el shapefile (que contiene sus datos geoespaciales) con un CSV (que contiene sus metadatos). Esta función me permitió vincular mis puntos geocodificados a sus metadatos correspondientes (el archivo CSV que había creado anteriormente, que tenía el nombre del lugar, su saga respectiva, todas esas cosas buenas) con un número de identificación único.

Visualización de datos o LA GRAN REVELACIÓN

Si bien QGIS es un software poderoso y muy accesible, no es el más fácil de usar. Se necesita un poco de tiempo para aprender, y ciertamente no esperaba que todos los que quisieran ver mis datos también quisieran aprender un nuevo software. Con ese fin, utilicé el folleto de la biblioteca de JavaScript para crear un mapa interactivo en línea. Puede verlo aquí & # 8211 observe que hay una barra lateral que le permite filtrar información sobre qué tipo de característica geográfica comprende el nombre del lugar, y aparecen ventanas emergentes cuando hace clic en el nombre de un lugar para que pueda ver cuántas veces ocurre dentro del tres sagas de forajidos. Aquí también hay uno para menciones de países.

Haga clic en esta imagen para acceder al enlace e interactuar con el mapa.


Lista de búfer

Genere múltiples búferes individuales o un solo búfer unido alrededor de múltiples puntos.

La creación de zonas de influencia es un concepto central en el análisis de proximidad GIS que le permite visualizar y ubicar características geográficas contenidas dentro de una distancia establecida de una característica. Por ejemplo, considere un área donde se proponen turbinas eólicas. Se ha determinado que cada turbina debe estar ubicada al menos a 2 km de las instalaciones residenciales debido a las regulaciones de contaminación acústica, por lo que se requiere un análisis de proximidad. El primer paso sería generar polígonos de amortiguación de 2 km alrededor de todas las turbinas propuestas. Como los polígonos de búfer pueden superponerse para cada turbina, la unión del resultado produciría un resultado gráfico único con una salida visual más ordenada. Si alguna de las instalaciones se encuentra a menos de 2 km de una turbina, esa turbina infringiría las normas de planificación.

Haga clic / toque en el mapa para agregar puntos. Toque el botón "Crear búfer (s)" para dibujar búfer (s) alrededor de los puntos (el tamaño del búfer está determinado por el valor ingresado por el usuario). Marque la casilla de verificación si desea que el resultado combine (combine) los búferes. Toque el botón "Borrar" para empezar de nuevo. El sobre rojo punteado muestra el área donde se pueden esperar resultados razonables para las operaciones de zona de influencia planar con la referencia espacial North Central Texas State Plane.

  1. Utilice GeometryEngine.Buffer (puntos, distancias, unión) para crear un polígono. Los puntos de parámetro son los puntos alrededor de los que se va a almacenar en búfer, las distancias son las distancias de búfer para cada punto (en metros) y union es un valor booleano para determinar si los resultados deben unirse.
  2. Agregue los polígonos resultantes (si no están unidos) o el polígono único (si están unidos) a GraphicsOverlay como gráfico del mapa.

Las propiedades de la proyección subyacente determinan la precisión de los polígonos de zona de influencia en un área determinada. Las zonas de influencia planas funcionan bien al analizar distancias alrededor de entidades que se concentran en un área relativamente pequeña en un sistema de coordenadas proyectadas. Aún así, se podrían crear búferes inexactos almacenando puntos dentro del sobre de la referencia espacial con distancias que lo muevan fuera del sobre. Por otro lado, las zonas de influencia geodésicas consideran la forma curva de la superficie de la Tierra y proporcionan compensaciones de zona de influencia más precisas para las características que están más dispersas (es decir, cubren múltiples zonas UTM, grandes regiones o incluso todo el mundo). Consulte el ejemplo de "Zona de influencia" para ver un ejemplo de zona de influencia geodésica.

Para obtener más información sobre el uso del análisis de búfer, consulte el tema Cómo funciona el búfer (análisis) en el ArcGIS Pro documentación.


El Registro de herramientas de OpenTopografía proporciona una cámara de compensación poblada por la comunidad de software, utilidades y herramientas orientadas al manejo, procesamiento y análisis de datos topográficos de alta resolución (por ejemplo, recopilados con tecnología lidar). Las herramientas registradas a continuación van desde el código fuente hasta las aplicaciones de software con todas las funciones. Damos la bienvenida a las contribuciones al registro a través de la página Contribute a Tool.

Descripción: GRASS es un software gratuito del Sistema de Información Geográfica (GIS) que se utiliza para la gestión y el análisis de datos geoespaciales, el procesamiento de imágenes, la producción de gráficos / mapas, el modelado espacial y la visualización. GRASS se utiliza actualmente en entornos académicos y comerciales de todo el mundo, así como por muchas agencias gubernamentales y empresas de consultoría medioambiental. GRASS es un proyecto oficial de la Open Source Geospatial Foundation.

GRASS tiene una serie de funciones relacionadas con lidar y procesamiento y análisis DEM de alta resolución. Los elementos específicos de LIDAR de GRASS se discuten aquí: http://grass.osgeo.org/wiki/LIDAR

Descripción: El sistema de análisis y visualización FUSION / LDV consta de dos programas principales, FUSION y LDV (visor de datos LIDAR), y una colección de programas de línea de comandos específicos de la tarea. La interfaz principal, proporcionada por FUSION, consta de una ventana de visualización gráfica y una ventana de control. La pantalla FUSION presenta todos los datos del proyecto utilizando una pantalla 2D típica de los sistemas de información geográfica. Admite una variedad de tipos y formatos de datos, incluidos shapefiles, imágenes, modelos digitales de terreno, modelos de superficie de dosel y datos de retorno LIDAR. LDV proporciona el entorno de visualización 3D para el examen y la medición de subconjuntos de datos espacialmente explícitos. Los programas de línea de comando proporcionan capacidades específicas de análisis y procesamiento de datos diseñadas para hacer que FUSION sea adecuado para procesar grandes adquisiciones LIDAR.

Las utilidades de línea de comando y los programas de procesamiento, denominados FUSION LIDAR Toolkit o FUSION-LTK, brindan amplias capacidades de procesamiento que incluyen filtrado de puntos desnudos, ajuste de superficies, conversión de datos y evaluación de calidad para grandes adquisiciones LIDAR. Estos programas están diseñados para ejecutarse desde un símbolo del sistema o mediante programas por lotes.

FUSION se ejecuta en todas las versiones actuales de Windows y se ha utilizado con éxito en sistemas LINUX que utilizan WINE. El sistema de visualización FUSION / LDV está basado en GUI. Las herramientas de línea de comando requieren el uso de archivos por lotes para ser más efectivas.

Descripción: Landlab es un entorno de modelado basado en Python que permite a científicos y estudiantes construir modelos de paisaje numéricos. Landlab fue diseñado para disciplinas que cuantifican la dinámica de la superficie terrestre como geomorfología, hidrología, glaciología y estratigrafía, pero también se puede utilizar en campos relacionados.

Landlab proporciona componentes para calcular flujos (como agua, sedimentos, hielo glacial, material volcánico o escombros de deslizamientos de tierra) a través de un terreno cuadriculado. Con sus componentes robustos y reutilizables, Landlab permite a los científicos construir rápidamente experimentos de modelos de paisaje y calcular el balance de masa en todas las escalas.

Descripción: LP360 para ArcGIS es una extensión de ArcMap que permite visualizar y procesar nubes de puntos muy grandes (LIDAR y coincidencia de imágenes densas) en un entorno de escritorio SIG familiar. Disponible en tres niveles de capacidad, LP360 proporciona herramientas que van desde la visualización rápida y la generación de productos derivados a través de funciones avanzadas como la clasificación automática del suelo y la extracción de huellas de edificios.

LP360 se suma a las capacidades de visualización nativas de ArcGIS 10.1 al proporcionar la capacidad de trabajar con proyectos muy grandes, como conjuntos de datos LIDAR aéreos de todo el condado. Desde Quality Check hasta extracciones de funciones avanzadas, LP360 es la herramienta elegida por los profesionales de LIDAR en todo el mundo.


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