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Capas intersectadas separadas (como puntos)

Capas intersectadas separadas (como puntos)


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Estoy tratando de establecer salidas de cuencas hidrográficas como puntos con dos archivos de formas que tengo disponibles; i. Los polígonos de las cuencas hidrográficas ii. La red fluvial

Como dije anteriormente, estoy tratando de definir las salidas, pero debido a razones de geometría de la red del río (que toca los límites de la cuenca), como resultado, tomo las siguientes imágenes.

Puede ver que las verdaderas salidas se pueden definir, pero debido a los problemas de geometría, no se pueden separar como puntos únicos con una relación de 1-1 con las cuencas. Probé las cajas de herramientas de polígono suave y polilínea y parece funcionar bastante bien.

Otro problema es que cuando intento seleccionar solo las cuencas de captación para la experimentación, selecciona todos los puntos aguas arriba con los atributos múltiples también en la tabla compartida como registros múltiples. Este problema se resolvió parcialmente con la caja de herramientas "Multipart to Singlepart" y ahora estoy explorando los impactos en las tablas de atributos o cómo resolver los registros dobles o múltiples.


Tuve un problema similar. Llegué a una solución probablemente extraña para seleccionar los puntos de venta.

Tomé la polilínea del río y la convertí en un ráster. Todas las celdas de río obtuvieron el valor 1. Luego hice un análisis de costo-distancia desde la desembocadura del río con el ráster del río como superficie de costo. Entonces, cada punto del ráster resultante representa la distancia desde la celda hasta la desembocadura del río.

Finalmente extraje los valores de distancia a los puntos y seleccioné los puntos con el valor de distancia más pequeño para cada cuenca.

Espero que sea más útil que confuso :-).


Ejercicio de laboratorio 6: Análisis espacial vectorial

En este ejercicio utilizará algunas de las análisis espacial capacidades de ArcGIS para:

  • Examine los patrones de ubicación de las tiendas de Cambridge utilizando el 'unión espacial' herramientas para etiquetar los datos de ubicación de las tiendas (librerías, heladerías, tiendas de discos) con las características demográficas de su vecindario. (Esta es una operación de 'punto en polígono').
  • Crea un kilómetro buffer alrededor de Ames St.
  • Calcule la cantidad de niños pequeños que viven cerca de Ames Street de la siguiente manera:
    • Intersección el búfer de Ames St. con los datos del grupo de bloques de Cambridge
    • Prorrateo niños en cada grupo de bloques que está dividido por el búfer en proporción al área del grupo de bloques que cae dentro del búfer
    • Las notas incluyen una discusión de los scripts de VBA del ectire del miércoles pasado, donde identificamos qué grupos de bloques se encontraban dentro de qué ciudad.

    Preliminares

    Inicie ArcMap y agregue las siguientes capas del casillero de datos de clase en el directorio M: data.

    M: data landuse85.shp

    Uso de la tierra de Cambridge en 1999 según MassGIS

    M: data cambbgrp.shp (use el shapefile, no la cobertura)

    Grupos de bloques del censo de EE. UU. De 1990 para Cambridge

    M: data cambtigr (los 'arcos' de esta cobertura)

    Archivo TIGER del censo de EE.UU. de 1990 para Cambridge

    M: data cambridge_ice_cream.shp

    Heladerías en Cambridge

    M: data cambridge_bookstores.shp

    Librerías en Cambridge

    M: data cambridge_record_stores.shp

    Tiendas de discos / CD / cintas en Cambridge

    La fuente de las capas cambridge_ice_cream.shp, cambridge_bookstores.shp y cambridge_record_stores.shp es el sitio web http://www.bigyellow.com/ el 1 de noviembre de 1999. Las ubicaciones se descargaron de la página web y luego se geocodificaron en ArcMap. . Exploraremos la codificación geográfica de direcciones más adelante en el semestre. (Hoy en día, 'bigyellow' te lleva a 'superpages.com' y hay pocas librerías e incluso menos tiendas de discos / CD / cintas en Cambridge, ¡o en otros lugares!)

    Establezca las unidades del mapa y las unidades de visualización de manera adecuada: dado que los conjuntos de datos que usaremos están en coordenadas del plano de estado masivo, seleccione Ver & gt Propiedades del marco de datos en la barra de menú y establezca las unidades del mapa en metros y las unidades de visualización en millas. Si lo desea, también puede cambiar el nombre por algo más informativo que "Capas".

    Parte 1: Análisis de conglomerados y uniones espaciales de puntos en polígonos

    ArcMap puede realizar operaciones de superposición de "polígonos a puntos" mediante una unión espacial. Esta vez, configuraremos explícitamente una unión espacial entre cambridge_bookstores.shp y cambbgrp.shp para que los atributos del grupo de bloques se puedan agregar a la tabla de la librería.

    Unión espacial

    • Haga clic con el botón derecho en la capa cambridge_bookstores en el marco de datos y seleccione combinaciones y relaciones & gt combinación. Aparecerá la ventana Unir datos.
    • Seleccione "Unir datos de otra capa según la ubicación espacial" para la opción "Qué desea unir a esta capa".
    • Elija cambbgrp.shp para que la capa se una a la capa cambridge_bookstores.
    • Marque la opción "cae dentro" (tenga en cuenta que las opciones en la ventana 'datos de unión' dependen de los tipos de entidades que está intentando unir espacialmente).
    • Especifique el nombre (bookstore_bgrp.shp) del nuevo archivo y la ubicación (su directorio de trabajo) donde está almacenado.
    • Haga clic en Aceptar"

    El nuevo archivo de forma que acaba de crear (bookstore_bgrp.shp) se agregará a su marco de datos. Si examina la tabla de atributos de bookstore_bgrp.shp, ahora debería ver los atributos de cambridge_bookstores y cambbgrp.shp. Las columnas "Forma" no son atributos verdaderos; sirven como marcadores de posición que se vinculan a la geometría de las entidades en la capa de datos para permitirnos realizar las uniones espaciales requeridas.

    • Para obtener la definición del código de uso de la tierra, consulte la definición de uso de la tierra de Massgis (Massachusetts Geographic Information Systems) en
      http://www.state.ma.us/mgis/lus.htm

    Observe de cerca el patrón de las librerías. ¿Hay algo que parezca interesante? Escriba sus observaciones como se solicita en la Pregunta 1 de la tarea. Prepare un PDF de 'diseño' de su mapa y envíelo como respuesta a la Pregunta 2.

    Para crédito adicional, o simplemente por diversión, rehaga la unión espacial, esta vez atando los grupos de bloques a las heladerías y las tiendas de discos (esto requiere una unión espacial para cada una de las capas de la tienda) y muéstrelos en el mapa también. ¿Las ubicaciones adicionales de las tiendas te ayudan a ver un patrón?

    Parte 2: Análisis de búfer

    En esta parte del laboratorio, analizará la demografía del vecindario alrededor de las instalaciones de investigación biológica del MIT en Ames Street. Se basará en lo que aprendió en la parte de "Almacenamiento en búfer simple" del Lab 3 para hacer un análisis más elaborado. En particular, cuando el límite de la zona de influencia atraviesa un grupo de bloques, distribuirá los atributos de ese grupo de bloques en función de la fracción del área de ese grupo de bloques que se encuentra dentro de la zona de influencia. Utilizará ArcMap para calcular la cantidad de niños de 5 años o menos que viven a menos de 1 km de la instalación.

    Para comenzar, dibuje un búfer de un kilómetro alrededor de Ames Street. Primero, seleccionará Ames Street de la cobertura cambtigr y luego dibujará un búfer solo alrededor de esa calle. Para hacer esto, seleccione la capa cambtigr, luego use la Selección & gt Seleccionar por atributos. elemento de menú para seleccionar los arcos donde el campo "FNAME" es "Ames" y el campo "FTYPE" es "St". Es posible que tenga problemas para detectar los arcos que acaba de seleccionar. Utilice el elemento de menú Ver & gt Zoom datos & gt Zoom a funciones seleccionadas para encontrarlos. Deberías terminar con tres arcos seleccionados.

    Ahora dibujemos una zona de influencia de un kilómetro alrededor de Ames Street. Utilizar el Herramientas de análisis & gt Proximity & gt buffer (ver la figura siguiente) en la caja de herramientas para iniciar la herramienta de búfer. En el primer paso, asegúrese de almacenar en búfer solo las características seleccionadas de cambtigr. En el segundo paso, especifique una distancia de un kilómetro. En el tercer paso, dígale que disuelva las barreras entre los búferes seleccionando & quot; TODOS & quot y guarde los resultados en una nueva capa llamada amesbuf en su directorio de trabajo. Aparecerá una nueva capa de datos llamada amesbuf en su marco de datos. Ahora mueva la capa amesbuf hacia abajo para que cambtigr y las capas de puntos se muestren sobre el búfer. Debería poder ver claramente los arcos seleccionados en cambtigr en el centro del búfer.

    Número de niños en un radio de 1 kilómetro de la calle Ames

    Dado que está interesado en encontrar la cantidad de niños que viven en el área protegida, su base de datos debe incluir las variables de edad relevantes. Eche un vistazo a la tabla de atributos de cambbgrp.shp en ArcMap y observe que hay varias variables relacionadas con la edad que contienen recuentos numéricos:
    Campos de edad en la tabla de atributos de cambbgrp.shp
    Campo Descripción
    Age_lt_1 Número de niños menores de 1 año
    Edad_1_2 Número de niños de 1 o 2 años
    Age_3_4 Número de niños de 3 o 4 años
    Edad_5 Número de niños de 5 años
    Edad_6 Número de niños de 6 años

    Echemos un vistazo al búfer relativo a los grupos de bloques. Ajuste las propiedades de visualización de la capa cambbgrp.shp para que solo se muestre un borde de grupo de bloques negro grueso: establezca el color de primer plano en transparente y el ancho del contorno en 2. Muestre la capa encima de cambtigr y amesbuf. Puede ver que una parte de muchos grupos de bloques se encuentra dentro del área de amortiguación. No queremos ignorar estos grupos de bloques divididos, ni queremos incluir a todos sus hijos en nuestro recuento. Estimemos la proporción de cada grupo de bloques que cae dentro del búfer. Las operaciones de unión e intersección son buenas herramientas para este análisis.

    Antes de usar cualquiera de estos comandos, veamos los atributos de cobertura amesbuf creados por el comando buffer. Cuando abre la tabla de atributos del búfer, debería ver que el comando búfer ha creado una tabla con una fila (ya que solo producimos un polígono de búfer) y tres columnas: el número de identificación de la entidad (fid), el tipo de forma (polígono) y una columna etiquetada como 'ld' que tiene un valor de cero (0). (En este caso predeterminado, la operación de almacenamiento en búfer no generar un campo, BufferDis, que contiene la distancia del búfer que especificamos cuando creamos el búfer).

    Las operaciones de unión e intersección se pueden utilizar para "superponer" la capa del grupo de bloques con la capa de búfer de modo que la capa combinada etiquete cada entidad (polígono) con atributos que indiquen el grupo de bloques original y si el polígono está dentro o fuera del región tampón.

    Ahora exploremos cómo difieren las operaciones de unión e intersección. Usaremos ambas operaciones, unión e intersección, para combinar toda la información adjunta a la capa cambbgrp.shp con la adjunta a la cobertura amesbuf. La operación de unión calcula la intersección geométrica de dos coberturas poligonales. Todos los polígonos de ambas coberturas se dividirán en sus intersecciones y se conservarán en la cobertura de salida. La operación de intersección, por otro lado, conserva solo aquellas características en el área común a ambas coberturas en el archivo de salida. Visualmente, la diferencia entre estos dos comandos es:

    Tenga en cuenta que en la herramienta de búfer, la & quot; capa de entrada & quot es la capa denominada "Cobertura poligonal 1" en el diagrama anterior, y la "Cobertura poligonal 2" se denomina "capa superpuesta".

    Superposición de polígono: intersección

    En Arctoolbox, busque el intersecarse herramienta (consulte la siguiente figura). Usaremos esta opción de intersección para crear una nueva capa, amesbgbuf_i, que combine ambas capas. Aquí está el procedimiento:

    • Inicie la ventana de intersección con Toolbox & gtAnalysis Tool & gtIntersect. opción del menú
    • Seleccione "Funciones de entrada"
    • Busque cambbgrp.shp para las "Funciones de entrada":
    • Busque amesbuf para las "Funciones de entrada": (después de este paso, verá las dos capas anteriores en la parte & quot; funciones & quot de la herramienta).
    • Especifique el archivo de salida [su directorio de trabajo] /amesbgbuf_i.shp
    • Haga clic en Finalizar
    • Seleccione Calcular valores.
    • Asegúrese de hacer clic en el Avanzado cuadro para permitir la edición de un script VBA
    • Corte y pegue la siguiente declaración de VBA en el cuadro de texto VBA Script

    Dim dblArea como doble
    Dim pArea como IArea
    Establecer pArea = [forma]
    dblArea = pArea.area

    Ahora estamos listos para calcular la fracción de cada grupo de bloques que cae dentro del búfer de Ames St. y usar esa fracción para estimar el número de niños que viven dentro del búfer. Suponiendo que la población se distribuye uniformemente en cada polígono de grupo de bloques en Cambridge, podemos estimar el número de niños que viven en la zona de influencia multiplicando el recuento de población infantil de cada grupo de bloques por la fracción calculada [Newarea / Area]. (Si sospechamos que los niños están distribuidos de manera muy desigual en un grupo de bloques, esta suposición de 'distribución uniforme' puede no ser deseable).

    Primero, calcularemos la relación entre el área antigua y la nueva. Haga clic en el encabezado de "Arearatio" y use Calcular valores. elemento de menú de nuevo para configurar

    Superposición de polígono: Unión

    • En las Herramientas de análisis, elija "Unión" en lugar de "Intersectar".
    • Haga que el nombre de la capa de salida sea amesbgbuf_u.shp en lugar de amesbgbuf_i.shp.
    • Antes de calcular las estadísticas en amesbgbuf_u.shp, seleccione solo los grupos de bloques que se encuentran dentro del búfer. Puede identificarlos porque el campo "FID_amesbu" (transferido de la tabla de atributos de búfer) contiene un valor "0" para estos casos. (Las porciones de los grupos de bloques que están fuera del búfer tienen un valor de '-1'). Cuando unes las capas, todos los atributos de ambas capas se transfieren a la nueva capa. Lógicamente, si un polígono está fuera de la zona de influencia, no es posible asignar ningún campo de la capa de zona de influencia a ese polígono. Para compensar, ArcMap completará estos campos en estos registros con ceros (para campos numéricos). Deberá utilizar el elemento de menú Seleccionar por atributo para restringir las filas a las del búfer antes de realizar el cálculo estadístico. Si no lo hace, su respuesta será muy diferente a la de la parte de "intersección" del ejercicio.

    Consulte la información en el cuadro "Acerca de la unión" para ayudarlo a decidir cuáles son las capas de entrada y superposición. Debe obtener los mismos resultados numéricos para el recuento secundario con la operación de unión o intersección. Sin embargo, la geografía se verá considerablemente diferente. Sin embargo, para que sus cálculos funcionen, necesitará realizar un seguimiento de qué polígonos en la capa amesbgbuf_u.shp estaban originalmente dentro del búfer. Estos serán los polígonos que tienen un valor cero en el campo "FID_amesbu". ¿Por qué esto no es un problema con la capa que creó con la operación de intersección? Piensa en como Unión es diferente de intersecarse aunque puede usar cualquiera de los dos como un paso hacia el mismo fin. Escriba sus comentarios en la sección de la Pregunta 5 de la tarea.

    Parte 3: Otras herramientas de preparación de análisis espacial (opcional)

    - Disolución de características y capas de recorte

    Los ejercicios anteriores solo arañan la superficie de las herramientas de análisis espacial en ArcGIS. No tenemos tiempo para más ejercicios obligatorios. Este ejercicio opcional se centra en dos operaciones comunes:

    1. DISOLVER - Suponga que tenemos un mapa de grupo de bloques censales y deseamos crear un mapa de tramo censal. Podemos usar la herramienta 'disolver' para eliminar los límites del grupo de bloques que se encuentran dentro de un tramo censal.
    2. CLIP: este comando actúa como un cortador de galletas.

    Para ambas herramientas, el manejo apropiado de los atributos de las características es la parte complicada.

    En lugar de construir un nuevo ejercicio, lo remitimos a los ejercicios de disolución y recorte en el libro de texto "Conociendo ArcGIS" que está reservado para la clase. Hemos copiado los datos de estos ejercicios en M: data chapter11 en el casillero de la clase.

    Copie y pegue todos los archivos y directorios en M: data chapter11 en su espacio de trabajo personal. En el subdirectorio del capítulo 11, encontrará dos archivos de documentos de mapa de ArcGIS, ex11a.mxd y ex11c.mxd. Abra cada archivo de documento usando ArcMap y haga los ejercicios como se indica en el libro de texto "Conociendo ArcGIS" página 270 (ex11a) y página 282 (ex11c). No es necesario que entregue ninguno de los resultados de la Parte 3.

    Asignación


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    Creado por Raj Singh. Modificado para 1999-2009 por Thomas H. Grayson, Joseph Ferreira, Jeeseong Chung, Jinhua Zhao, Xiongjiu Liao y Diao Mi, Yang Chen y Yi Zhu.
    Última modificación el 16 de octubre de 2010 por Joe Ferreira


    Estructura de datos de cuadrícula

    Las cuadrículas se implementan utilizando una estructura de datos ráster en mosaico en la que la unidad básica de almacenamiento de datos es un bloque rectangular de celdas. Los bloques se almacenan en el disco en forma comprimida en una estructura de archivo de longitud variable denominada mosaico. Cada bloque se almacena como un registro de longitud variable.

    El tamaño del mosaico para una cuadrícula se basa en el número de filas y columnas en la cuadrícula en el momento de la creación. El límite superior del tamaño de un mosaico lo establece la aplicación y es muy grande (actualmente establecido en 4.000.000 x 4.000.000 de celdas). Como resultado, la mayoría de las cuadrículas utilizadas para aplicaciones GIS se almacenan automáticamente en un solo mosaico. Los datos espaciales de una cuadrícula se dividen automáticamente en varios mosaicos si el tamaño de la cuadrícula en el momento de la creación es mayor que el límite superior para el tamaño de un mosaico.

    La organización de almacenamiento bloqueado para cuadrículas admite acceso espacial secuencial y aleatorio a grandes datasets ráster. La estructura de bloqueo no impone restricciones al análisis conjunto de las redes. Tampoco es necesario que los mosaicos y bloques de diferentes cuadrículas coincidan en el espacio del mapa para el análisis conjunto. La estructura de mosaicos y bloques de una cuadrícula está completamente oculta para el usuario, que siempre crea y manipula una cuadrícula como si fuera un ráster sin fisuras de celdas uniformemente cuadradas.

    Las cuadrículas utilizan un esquema de compresión ráster de longitud de ejecución que se adapta a nivel de bloque. Cada bloque se prueba para determinar la profundidad (bits por celda) que se utilizará para el bloque y para determinar qué técnica de almacenamiento (celda por celda o codificación de longitud de ejecución) es más eficiente. El bloque se almacena en el formato que requiere menos espacio en disco. El esquema de compresión adaptativa es la opción óptima debido a su capacidad para representar de manera eficiente tanto datos categóricos homogéneos como datos continuos heterogéneos al mismo tiempo que respalda el análisis conjunto utilizando ambos tipos de datos. Las operaciones de una sola capa por celda, como la reclasificación de datos, operan directamente en ejecuciones de datos sin descompresión. Las operaciones multicapa por celda en capas de entrada comprimidas intersectan las ejecuciones de datos de las diferentes capas y operan en las ejecuciones intersecadas. Las operaciones de una sola capa por vecindario y las operaciones de múltiples capas por celda que combinan datos comprimidos y no comprimidos expanden las ejecuciones en las celdas y realizan el procesamiento tradicional celda por celda de manera transparente.

    La estructura de bloques de mosaico de una cuadrícula también es transparente para cualquier programa de aplicación que acceda a los datos espaciales en una cuadrícula. Los programas que manipulan cuadrículas acceden a los datos espaciales configurando una ventana rectangular definida en las coordenadas del mapa.


    Capas intersectadas separadas (como puntos) - Sistemas de información geográfica

    PSU GEOG488
    Proyecto final
    Todd Spangler
    16 de diciembre de 2008


    Adquirir e integrar datos espaciales para Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT)

    Recientemente se abrió un sendero lineal de 16 millas llamado Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT) en el condado de King George, Virginia. Este sendero de uso recreativo sigue el ferrocarril abandonado de Dahlgren que operó durante la Segunda Guerra Mundial para llevar municiones y otros suministros desde Fredericksburg, Virginia a una base naval en Dahlgren, Virginia. El sendero es actualmente de propiedad privada y ha enfrentado muchos obstáculos antes de su ceremonia de apertura oficial en julio de 2008. Algunos residentes locales que se oponen al sendero han expresado su preocupación por el aumento del ruido, la basura e incluso la actividad delictiva. Otros señalan que el sendero invade un cementerio negro histórico y algunos han planteado preocupaciones de seguridad sobre los senderos cercanos a un campo de tiro al aire libre. Otro problema importante es la falta de estacionamiento adecuado a lo largo de la mayor parte del camino, lo que limita severamente el acceso seguro para los usuarios del camino. Este problema, junto con muchos otros, está siendo abordado actualmente por el DRHT.

    Este proyecto tiene como objetivo mostrar al DRHT cómo el uso de datos espaciales y la tecnología del Sistema de Información Geográfica (GIS) puede ayudarlos a abordar muchos de los problemas que enfrentan, incluidas las preocupaciones sobre la percepción pública, la seguridad y los problemas de estacionamiento. Tener una mejor comprensión de la relación espacial del sendero con el área circundante proporcionaría la información y la conciencia necesarias para encontrar soluciones a estos desafíos. El proyecto demostrará un enfoque sistemático para definir los problemas de la organización, identificar y adquirir datos e integrar estos datos en un SIG. El uso de este enfoque le dará al DRHT las herramientas y los datos necesarios para comenzar a abordar algunos de sus desafíos. Con los datos y las herramientas correctos, DRHT podrá realizar análisis, tomar decisiones informadas y presentar sus hallazgos a través de una visualización o mapeo efectivos.

    Análisis de las necesidades del usuario

    La siguiente lista proporciona al DRHT algunos ejemplos de cómo los datos espaciales podrían usarse para beneficiar a su organización.

    • Relaciones públicas / Relaciones con la comunidad
      • Crea mapas precisos del sendero
        • Identificar puntos de acceso a senderos
        • Identificar áreas de estacionamiento
        • Muestra la longitud del sendero dividida en varias secciones
        • Identificar puntos de referencia y otros puntos de interés.
        • Identificar peligros potenciales
        • Interactivo a través de Internet
        • Descargable a través de internet
        • Mapas impresos
        • Identificación de áreas de preservación y conservación
        • Impacto en sitios históricos u otras áreas sensibles (es decir, el cementerio de la iglesia)
        • Proximidad a humedales
        • Proximidad a especies en peligro de extinción (es decir, nidos de águilas)
        • Identifique si hay una cobertura de telefonía celular adecuada en todas las partes del sendero para necesidades de emergencia.
        • Identifique cualquier peligro potencial en o cerca del sendero, tanto natural como artificial (es decir, campo de tiro al aire libre).
        • Instale señales o marcadores a lo largo del sendero para permitir que los usuarios del sendero identifiquen su ubicación precisa en caso de una emergencia.
        • Catalogar / inventariar las condiciones del sendero para monitorear si se necesita mantenimiento o si se completó recientemente (es decir, la ubicación de árboles caídos, malezas invasoras o plantas).
        • Registre los datos recopilados en el campo de encuestas / inventarios (es decir, GPS)

        Evaluación de las necesidades de datos

        Se completó un análisis de las necesidades de datos para determinar qué tipos de datos espaciales serían necesarios para cumplir con los diversos objetivos definidos en la fase de Análisis de las necesidades del usuario. Se identificaron los siguientes temas de alto nivel y luego se realizó una búsqueda exhaustiva para encontrar fuentes de capas de datos dentro de cada tema.

        • Límites
        • Redes de transporte (carretera, ferrocarril, bicicleta, senderos)
        • Mapas de uso de suelo y zonificación
        • Mapas de parcelas
        • Característica de agua (lineal y poligonal)
        • Datos del terreno (DEM, Contours, LIDAR)
        • Ubicaciones de torres de telefonía móvil / áreas de cobertura
        • Servicios públicos y servidumbres
        • Peligros (provocados por el hombre o naturales)
        • Puntos de acceso

        La hoja de cálculo a continuación (Figura 1) muestra una parte de la lista utilizada para identificar datos relevantes para el área de estudio y rastrear el estado de la adquisición de datos. Esta hoja de cálculo resultó ser una herramienta invaluable para catalogar y clasificar la gran cantidad de datos disponibles de muchas fuentes. En algunos casos, se identificaron varios conjuntos de datos para un solo tipo de datos (es decir, carreteras). Era importante realizar un seguimiento de estas capas por nombre, fuente, tipo de formato, etc., para que pudieran evaluarse y determinar qué capa serviría mejor a las necesidades del proyecto.


        Figura 1: Hoja de cálculo de necesidades de datos y estado de adquisición

        A continuación se muestra una lista de contactos creada para el estudio DRHT.

        Sendero del patrimonio ferroviario de Dahlgren (DRHT)
        CORREOS. Recuadro 53
        Dahlgren, VA, 22448
        [email protected]
        El correo electrónico fue enviado a esta dirección el 23/10/08, sin respuesta al 30/10/08.

        Sr. David Brickley
        Director, Dahlgren Railroad Heritage Trail, Inc.
        4310 Ridgewood Center Drive
        Woodbridge, VA 22192
        Solicitud de permiso de uso enviada por correo a la dirección anterior el 29/10/08. El sendero se considera actualmente un sendero privado y con permiso requerido. El usuario del sendero básicamente acepta todos los riesgos al usar el sendero. Recibí el permiso aprobado el 5/11/08 que permite el acceso al sendero por un año.

        Sr. Kyle Conboy
        Coordinador de SIG del condado de King George
        10459 Courthouse Dr
        King George, Virginia 22485
        (540) 775-8558
        [email protected]
        Solicitó numerosas capas de datos del departamento de GIS por correo electrónico al Sr. Conboy. Recogí un CD-ROM de capas disponible en el condado el 15 de noviembre de 2008. Conocí al Sr. Conboy en persona y tuve una buena conversación sobre este proyecto y el departamento de SIG del condado.

        La búsqueda de datos incluyó la búsqueda de fuentes dentro de muchas agencias federales, estatales y locales, además de los centros de compensación de datos GIS. Los datos se obtuvieron de numerosas fuentes. Uno de los problemas más desafiantes fue administrar las capas de datos de manera organizada para que pudieran recuperarse cuando fuera necesario. El uso de una convención de nomenclatura lógica y comprensible para archivos y carpetas es una lección importante que se aprende al reunir grandes cantidades de datos. Algunas de las fuentes de datos para este proyecto junto con algunas cámaras de compensación se enumeran a continuación.

        Departamento de SIG del condado de King George http://www.king-george.va.us

        Creación de metadatos (datos sobre los datos)

        Se crearon metadatos para las capas de datos ensambladas para este proyecto. Los metadatos proporcionaron detalles adicionales sobre los datos, como la identificación de la fuente, la descripción de la capa, la declaración de precisión, las restricciones de distribución, etc. El siguiente metadata_example es de capas de un polígono de parcela proporcionadas por el Departamento de SIG del condado de King George. Esta capa incluía información de metadatos muy detallada, pero puede haber capas de datos con una descripción de metadatos incompleta o sin metadatos. A veces, puede ser necesario crear un registro de metadatos totalmente nuevo para una capa o mejorar los metadatos existentes para proporcionar más detalles.

        Integración / ensamblaje de datos

        La integración de estos conjuntos de datos dispares de múltiples fuentes en un solo entorno puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de varios formatos de archivo. Se identificaron varios formatos de archivo diferentes en los datos de DRHT. Otros problemas como los datums, la escala y la proyección pueden crear desafíos con la integración. Muchos de estos problemas pueden tratarse de forma eficaz utilizando ESRIs ArcGIS o un producto como FME 2008 de SAFE SOFTWARE.

        Mapas que muestran algunos de los datos adquiridos

        El siguiente mapa (Figura 2) muestra la ruta del Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT). Dado que anteriormente no existía una capa para el sendero, se creó para este proyecto utilizando la capa ferroviaria del condado. Aunque la línea ferroviaria se abandonó, la capa ferroviaria del condado todavía tenía la geometría ferroviaria que podría usarse para crear esta nueva capa que representa el sendero. En el mapa se identifican dos senderos junto con las carreteras principales y secundarias del condado. La ortofotografía digital de un metro utilizada como fondo en el mapa es parte del programa USDA NAIP y se descargó de la Red de Información Geográfica de Virginia (VGIN).

        Figura 2: Mapa que muestra Dahlgren Railroad Heritage Trail en el condado de King George, Virginia

        El siguiente mapa (Figura 3) muestra 10 puntos de acceso donde el Dahlgren Railroad Heritage Trail (DRHT) se cruza con las carreteras en el condado de King George. Dado que esta capa de datos no existía antes del proyecto, se creó visitando cada ubicación y utilizando un Sistema de posicionamiento global (GPS) para recopilar coordenadas. Se recolectaron aproximadamente 10-15 pares de coordenadas en cada una de las diez ubicaciones. Luego, se promediaron los puntos en cada ubicación utilizando la función Centro medio dentro de ArcMap ArcToolbox. En cada sitio, se determinó si había o no estacionamiento adecuado disponible. Como indica el mapa, solo tres de los diez puntos de acceso tenían algún tipo de estacionamiento. Cada uno de los tres sitios que tenían estacionamiento solo podía acomodar unos pocos vehículos. El mapa revela que toda la parte noreste del sendero carece de espacio para proporcionar estacionamiento en los puntos de acceso al sendero.

        Figura 3: Mapa que muestra los puntos de acceso a Dahlgren Railroad Heritage Trail en las intersecciones de carreteras

        El mapa a continuación (Figura 4) muestra la sección noreste del sendero en la que no hay estacionamiento disponible. Se ejecutó una consulta para seleccionar parcelas de tierra que fueron cruzadas por el sendero. Las parcelas de color cian en el mapa son las identificadas por la consulta como intersecadas por el sendero. El DRHT puede considerar ponerse en contacto con los propietarios de estas parcelas para ver si alguno de ellos consideraría permitir que las personas que acceden al sendero utilicen su terreno para estacionar.

        Figura 4: Mapa que muestra las parcelas cruzadas por el Dahlgren Railroad Heritage Trail


        Identificar las principales celdas de diversidad de aves de cada país.

        A continuación, filtrará la capa de biodiversidad para mostrar solo las celdas con la mayor rareza de aves. La ubicación de estas áreas le ayudará a comprender dónde se encuentran las áreas con alta biodiversidad. Para filtrar la capa, creará una expresión lógica que muestre qué tipo de entidades mostrar según la información de los atributos. Luego, utilizará la herramienta Superposición para eliminar los datos raros de países que no se encuentran en el continente africano.

        1. En el panel Contenido, desmarque todas las capas excepto la capa Global Species Rarity Patterns for Birds para desactivarlas.
        2. Señale la capa Global Species Rarity Patterns for Birds y haga clic en el botón Filtrar.

        Aparece la ventana Filtro. Ya existe un conjunto de filtros para excluir las áreas sin rareza. Editará esta consulta para crear la suya propia.

        La pestaña Editar abre el generador de consultas.

        La expresión final dice Rarity - Birds is 9. Esta expresión solo mostrará las celdas que están en el rango superior de rareza de aves. Ahora, agregará una segunda consulta para seleccionar aves con una clasificación de 8.

        Se filtran los datos del mapa. Solo se muestran las celdas en los rangos superiores de rareza de aves. Ha seleccionado los dos grupos de cuantiles superiores. Los contenedores de cuantiles son una división de los datos en porciones iguales, el número de celdas en cada cuantil es el mismo.

        Izquierda: Se muestra un conjunto de datos de ejemplo. Centrar: Los datos se clasifican en contenedores. Correcto: Los datos se asignan a un contenedor.

        Los datos de rareza de aves se han clasificado en nueve cuantiles, por lo que cada uno representa 1/9, o el 11,1 por ciento, de los datos. Si bien puede haber muchas menos especies de mamíferos que de aves, aún puede comparar la biodiversidad baja y alta para cada grupo utilizando estos contenedores.

        Aparece el panel Realizar análisis.

        La herramienta Superponer capas combina dos capas en una sola.

        Al elegir intersecar, se conservan las entidades de la entrada que se superponen con las entidades superpuestas.

        La herramienta puede tardar unos minutos en ejecutarse. Cuando termina, la capa intersecada se agrega al mapa. La capa muestra las celdas de rareza de aves, así como información sobre el país en el que se superponen. En los casos en que las células cruzan las fronteras del país, las células se dividen.


        Capas intersecadas separadas (como puntos) - Sistemas de información geográfica

        NJDEP Streams dentro de los datos digitales vectoriales de ENSP Highlands Extended Boundary Versión 3.0

        Departamento de Protección Ambiental de Nueva Jersey (NJDEP), División de Vida Silvestre de Peces, Programa de Especies en Peligro de Extinción (ENSP)

        El propósito de la capa high_streams es proporcionar a los usuarios datos de vida silvestre científicamente sólidos y revisados ​​por pares que sean fácilmente accesibles y puedan integrarse con programas de planificación, protección y gestión de la tierra en todos los niveles de gobierno (estatal, condado, municipal) y no gubernamentales. organizaciones de conservación y propietarios privados de tierras.

        Peter Winkler NJ División de Pesca y Vida Silvestre Especialista en GIS Dirección postal y física PO Box 400 Trenton NJ

        EE. UU. 609-292-1231 609-984-1414 [email protected] 9-5 Correo electrónico

        http://www.state.nj.us/dep/gis/digidownload/images/landscape/highlands_streams.gif
        imagen
        GIF Microsoft Windows XP versión 5.1 (compilación 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.2.2.1350 Jenkins, C. D., M. Valent, P. Winkler, P. Woerner

        Proyecto de paisaje de Nueva Jersey (versión 3.0 Highlands): un enfoque de parche basado en especies para el mapeo de hábitats de vida silvestre rara y en peligro para la planificación comunitaria del uso de la tierra y la conservación de especies Mapa de la versión 3.0

        New Jersey Department of Environmental Protection, Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        http://www.njfishandwildlife.com/ensp/landscape New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        NJDEP 2002 Land use/Land cover Update FINAL vector digital data

        Based on NJDEP 2002 Land Use/Land Cover. NMAS at 1:12000 n/a

        NJDEP 2002 Land use/Land cover Update vector digital data

        http://www.nj.gov/dep/gis/lulc02shp.html 12000 online 2002 ground condition 2002 Land Use/ Land Cover Used as base layer to apply species models New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        Threatened and Endangered Species Models vector digital data

        New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program

        12000 vector digital data unknown ground condition species models This species data is overlaid with LULC to rank patches based on conservation status.

        An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands region were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species.

        1Tempxml6E1.tmp 20080415 14434200

        USA 609-292-1231 609-984-1414 [email protected] 9-5 email Live Data and Maps See "Use Constraints" SDE Feature Class 9x none 24.852 http://www.njfishandwildlife.com/ensp/landscape/ http://www.state.nj.us/dep/gis/landscape.html CD-ROM ISO 9660 none none 20080206 Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS specialist mailing and physical address PO Box 400 Trenton NJ

        609-292-1231 609-984-1414 [email protected] 9-5 email REQUIRED: The person responsible for the metadata information. REQUIRED: The organization responsible for the metadata information. FGDC Content Standards for Digital Geospatial Metadata FGDC-STD-001-1998 local time Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        [email protected] 9-5 email 20080206 ArcGIS Metadata 1.0 Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS Specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        Version 3.0 New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program (ENSP) New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program (ENSP) Trenton, NJ

        Version 1 was released in 2001. Version 2 was released in February 2004. Version 2.1 and 3.0 were released to the public in April 2008. This data set is a product of the Landscape Project, a pro-active, ecosystem-level approach to the long-term protection of imperiled and priority species and their important habitats in New Jersey. An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this current version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands extended boundary were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species. The purpose of the high_streams layer is to provide users with peer reviewed, scientifically sound wildlife data that is easily accessible and can be integrated with planning, protection and land management programs at every level of government (state, county, municipal) as well as nongovernmental conservation organizations and private land owners.

        Peter Winkler NJ Division of Fish and Wildlife GIS Specialist 609-292-1231 609-984-1414 PO Box 400 Trenton NJ

        US [email protected] 9-5 Email http://www.state.nj.us/dep/gis/digidownload/images/landscape/highlands_streams.gif image GIF

        aguas continentales Categoría de tema ISO 19115 threatened habitat mussels endangered Streams threatened habitat mussels New Jersey inlandWaters Highlands endangered Streams See "Use Constraints" This data set is a product of the Landscape Project, a pro-active, ecosystem-level approach to the long-term protection of imperiled and priority species and their important habitats in New Jersey. New Jersey Department of Environmental Protection Data Distribution Agreement I. Description of Data to be Provided. The data provided herein are distributed subject to the following conditions and restrictions: SUBJECT DATA LAYERS For all data contained herein, NJDEP makes no representations of any kind, including, but not limited to, the warranties of merchantability or fitness for a particular use, nor are any such warranties to be implied with respect to the digital data layers furnished hereunder. NJDEP no asume la responsabilidad de mantenerlos de ninguna manera o forma. II. Terms of Agreement 1. Digital data received from the NJDEP are to be used solely for internal purposes in the conduct of daily affairs. 2. The data are provided, as is, without warranty of any kind and the user is responsible for understanding the accuracy limitations of all digital data layers provided herein, as documented in the accompanying cross-reference files (see Section 1.14 CROSS-REFERENCE). Cualquier reproducción o manipulación de los datos anteriores debe garantizar que el sistema de referencia de coordenadas permanezca intacto. 3. Los datos digitales recibidos del NJDEP no pueden ser reproducidos ni redistribuidos para su uso por nadie sin obtener primero un permiso por escrito del NJDEP. Esta cláusula no está destinada a restringir la distribución de información mapeada impresa producida a partir de los datos digitales. 4. Any maps, publications, reports, or other documents produced as a result of this project that utilize NJDEP digital data will credit the NJDEP's Geographic Information System (GIS) and Site Remediation Program as the source of the data with the following credit/disclaimer: "This (map/publication/report) was developed using New Jersey Department of Environmental Protection Geographic Information System digital data, but this secondary product has not been verified by NJDEP and is not state-authorized." 5. Los usuarios deberán exigir a cualquier contratista independiente, contratado para realizar un trabajo que utilizará datos digitales obtenidos del NJDEP, que acepte no usar, reproducir o redistribuir los datos GIS del NJDEP para ningún propósito que no sea el trabajo contractual especificado. Todas las copias de los datos de NJDEP GIS utilizadas por un contratista independiente deberán devolverse al usuario original al cierre de dicho trabajo contractual. Users hereby agree to abide by the use and reproduction conditions specified above and agree to hold any independent contractor to the same terms. By using data provided herein, the user acknowledges that terms and conditions have been read and that the user is bound by these criteria. NJDEP 2002 Land use/Land cover Update

        FINAL NJDEP Trenton, NJ New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        Version 3.0 New Jersey Department of Environmental Protection, Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program Trenton, NJ Jenkins, C. D., M. Valent, P. Winkler, P. Woerner

        An update to the DEP stream layer was completed with the DEP 2002 LU/LC classification and was incorporated into this version of the Landscape Project (Version 3.0) within the ENSP Highlands Extended Boundary. All stream centerlines within the Highlands region were extracted from the LU/LC stream layer. All streams were assigned a unique ID. Stream centerlines within water types "ARTIFICIAL LAKES" (LU02: 5300), "STREAMS AND CANALS" (LU02: 5100) and "NATURAL LAKES" (LU02: 5200), were assigned a second ID, so that each stream could be related back to the water body in which it occurs. Streams are valued only by mussel species. Mussel occurrences within the Highlands are represented as either polygon or point feature types. All mussel point occurrences within the Highlands Region were buffered by 50 meters. Streams intersected by a 50 meter buffer or a mussel polygon occurrence, were valued for that occurrence. All valued streams were buffered by .75 kilometers upstream and downstream. In the cases where stream buffers of separate occurrences of the same species met, either upstream or downstream, the stream segments between those occurrences were also valued for that species. 2006-10-02

        Used as base layer to apply species models 12000 NJDEP 2002 Land use/Land cover Update 2002 Land Use/ Land Cover

        NJDEP Trenton, NJ New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Office of Information Resources Management (OIRM), Bureau of Geographic Information Systems (BGIS)

        New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP), Division of Fish Wildlife, Endangered Nongame Species Program Trenton, NJ


        Metadatos:

        Native_Data_Set_Environment: ArcGIS 9.x running on an IBM server with Windows XP operating system. Información_calidad_de_datos: Attribute_Accuracy: Attribute_Accuracy_Report: Repeated usage and inspection of the data have produced results (attributes) that are assessed to be highly accurate.
        Informe_consecuencia_lógica: Features are stored in high precision, using ESRI ARCGIS 9.2 software with an SDE geodatabase. This GIS dataset does not have topology rules in effect. Completeness_Report: This feature class locates and describes all intersections involving roads, railroads and hydrography in Cook County, Illinois as of 2010. Precisión_posicional: Precisión_posicional_horizontal: Informe_de_precisión_posicional_horizontal: The Cook County Street Midline, Railroad and Hydrography Feature Classes serve as the principal source of geometric data used to derive this feature class. The accuracy of this feature class is consistent with the accuracy of the Street Midline, Railroad and Hydrography Feature Classes, therefore the horizontal positional accuracy of those layers is presented here:
        "This data set was created in part using digital orthoimagery as a base, which meets National Map Accuracy Standards for 1"=100' data products, and has an absolute horizontal positional accuracy of 2.5 feet (0.7625 meters).
        Additionally, this data set was subjected to numerous vendor automatic and manual quality control checks to ensure the positional accuracy of the data set throughout the processing."

        Evaluación_Cantitativa_Horizontal_Posicional_Accuracy_: Horizontal_Positional_Accuracy_Value: 0.7625 Horizontal_Positional_Accuracy_Explanation: National Map Accuracy Standards (NMAS)
        Linaje: Fuente_Información: Source_Citation: Información de la cita: Autor: Cook County Board of Commissioners Fecha de publicación: 200712 Título: Cook County Board of Commissioners, Illinois 1:1200-Scale 1998 Street Midlines, Version 1.0, December 2007 Edición: 1.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: vector de datos digitales Publicación_Información: Publication_Place: Chicago, Illinois Editor: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator: 1200 Type_of_Source_Media: Cook County Network Source_Time_Period_of_Content: Time_Period_Information: Rango_de_fechas / horas: Fecha de comienzo: 199804 Fecha de finalización: 200712 Source_Currentness_Reference: Ground condition Fuente_Cita_Abreviatura: Cook County Street Midlines Fuente_contribución: Reference layer used in the determination of political township highway jurisdictional authority. Fuente_Información: Source_Citation: Información de la cita: Autor: Cook County Board of Commissioners Fecha de publicación: 200611 Título: Cook County, Illinois 1:1200-Scale 1998 Hydrography Midlines, Version 1.0, March 2002 Edición: 2.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: mapa Publicación_Información: Publication_Place: Chicago, Illinois Editor: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator: 1200 Type_of_Source_Media: Cook County network Source_Time_Period_of_Content: Time_Period_Information: Multiple_Dates/Times: Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030426 Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030427 Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030429 Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030502 Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030503 Single_Date / Time: Calendar_Date: 20030513 Source_Currentness_Reference: Ground condition Fuente_Cita_Abreviatura: Cook County Hydrography Midlines Fuente_contribución: Used as a reference layer to interpret the boundary of a State Legislative District. Fuente_Información: Source_Citation: Información de la cita: Autor: Cook County Board of Commissioners Fecha de publicación: 200206 Título: Cook County Railroad Lines and Features Edición: 1.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: vector de datos digitales Publicación_Información: Publication_Place: Chicago, Illinois Editor: Cook County Board of Commissioners Source_Scale_Denominator: 1200 Type_of_Source_Media: Cook County network Source_Time_Period_of_Content: Time_Period_Information: Single_Date / Time: Calendar_Date: 199804 Source_Currentness_Reference: Fecha de publicación Fuente_Cita_Abreviatura: Cook County Railroad Lines and Features Fuente_contribución: Used as a reference layer to interpret the boundary of a State Legislative District. Paso de proceso: Descripción del proceso: A GIS technician used automated scripts to facilitate the process of deriving points from the intersections between various GIS feature classes.
        The automated scripts computed a geometric intersection of the input GIS features. Features or portions of features which overlapped in all layers were written to an output feature class that would become the final GIS dataset.
        The automated scripts utilized the intersect tool to calculate the geometric intersection of three feature classes. The feature classes used for this process include the following:
        1. Cook County Hydrography Midlines 2. Cook County Street Midlines 3. Cook County Railroad Lines and Features
        During the intersect process, the system determines the spatial reference for processing. Once this is established, this same spatial reference was then applied to the output feature class.
        The system discovers geometric relationships (intersections) between features from among the three feature classes and these intersections were written to the output feature class as a new point feature class. Fuente_Used_Citation_Abbreviation: Cook County Street Midlines, Cook County Hydrography Midlines, Cook County Railroad Lines and Features
        Fecha de procesamiento: 2010 Abreviatura_de_citación_de_fuente_producida: Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010. Proceso_Contacto: Información del contacto: Contact_Organization_Primary: Organización_contacto: Cook County Bureau of Technology Persona de contacto: Alan Hobscheid Posición de contacto: GIS Manager, Department of Geographic Information Systems Dirección de contacto: Tipo de dirección: dirección postal y física Dirección: 69 W. Washington Street Dirección: Room 2700 Ciudad: Chicago Estado o Provincia: Illinois Código postal: 60602 País: USA Contact_Voice_Telephone: 312-603-1399 Contact_Facsimile_Telephone: 312-603-9713 Contact_Electronic_Mail_Address: [email protected] Horas_de_servicio: 09:00 - 17:00, Central Time Zone, Monday - Friday, except holidays Instrucciones_contacto: Please contact during normal business hours. Cloud_Cover: 0 Información_de_organización_de_datos_espaciales: Indirect_Spatial_Reference: Cook County, Illinois Método_de_referencia_espacial_directo: vector Point_and_Vector_Object_Information: SDTS_Terms_Description: SDTS_Point_and_Vector_Object_Type: Punto de entidad Point_and_Vector_Object_Count: 152054 Información_de_referencia_espacial: Definición_del_sistema_de_coordinado_horizontal: Planar: Proyección_mapa: Map_Projection_Name: Mercator transversal Transverse_Mercator: Scale_Factor_at_Central_Meridian: 0.999975 Longitud_de_Meridiano_Central: -88.333333 Latitude_of_Projection_Origin: 36.666667 False_Easting: 984250.000000 False_Northing: 0.000000 Planar_Coordinate_Information: Planar_Coordinate_Encoding_Method: par de coordenadas Coordinate_Representation: Abscissa_Resolution: 0.000250 Ordinate_Resolution: 0.000250 Planar_Distance_Units: survey feet Modelo_geodésico: Horizontal_Datum_Name: Datum norteamericano de 1983 Nombre_elipsoide: Sistema de referencia geodésico 80 Semieje mayor: 6378137.000000 Denominador_de_Ratio_de_plano: 298.257222 Entidad_y_Atributo_Información: Descripción general: Entity_and_Attribute_Overview: This dataset contains a point feature class that represents intersections in Cook County, Illinois. In addition to automatically generated fields and associated attributes, notable attribution of the feature class includes:
        The name of each intersecting road, railroad, and hydrographic feature.
        The data dictionary in the Entity_and_Attribute_Detail_Citation section of this metadata report should be consulted for a comprehensive description. Entity_and_Attribute_Detail_Citation: Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010.
        Distribución_Información: Distribuidor: Información del contacto: Contact_Organization_Primary: Organización_contacto: Cook County Bureau of Technology Persona de contacto: Alan Hobscheid Posición de contacto: GIS Manager, Department of Geographic Information Systems Dirección de contacto: Tipo de dirección: dirección postal y física Dirección: 69 W. Washington Street Dirección: Room 2700 Ciudad: Chicago Estado o Provincia: Illinois Código postal: 60602 País: USA Contact_Voice_Telephone: 312-603-1399 Contact_Facsimile_Telephone: 312-603-9713 Contact_Electronic_Mail_Address: [email protected] Horas_de_servicio: 09:00 - 17:00, Central Time Zone, Monday - Friday, except holidays Instrucciones_contacto: Please contact during normal business hours. Resource_Description: Cook County Metadata of Various GIS Layers Project (Contract No. 09-41-326), 2010 Intersections in Cook County, Illinois. Geodatabase Vector Digital Data, Version 1.0. Published June 2010.
        Distribution_Liability: Cook County Government Department of Geographic Information Systems GIS Maps/Data Disclaimer:
        All Cook County Government (Cook County) geospatial data and maps are copyrighted. By providing you with a copy of Cook County generated maps and geospatial data, via hardcopy, electronic media or online access, you are not entitled to repackage, resell or distribute this information without the written permission of the Cook County Board of Commissioners. While efforts have been made to be as accurate as possible, Cook County provides the data for your personal use "as is". The data is not guaranteed to be accurate, correct, or complete. Information provided should not be used as a substitute for legal, business, tax, or other professional advice. The viewer should contact appropriate regulating agencies to determine accuracy or suitability of the data for a particular use. Cook County, nor its staff, assume no liability whatsoever for any losses that might occur from the use, misuse, or inability to use its geospatial data, metadata, maps or websites. By making this information available, Cook County assumes no obligation to assist the user in interpreting, browsing or using the data, metadata, maps or any application. All material appearing on the web site, any form of electronic transmission and printed hardcopy is provided and transmitted without warranty of any kind and are subject to the terms on this disclaimer. Standard_Order_Process: Digital_Form: Digital_Transfer_Information: Format_Name: ArcGIS
        Format_Version_Number: 9.2

        Format_Specification: ESRI Point Feature Class
        Format_Information_Content: This dataset contains one (1) feature class.
        File_Decompression_Technique: No compression applied


        Creating a dynamic drop-down list based on an array expression

        Would it be possible in a QGIS form to create a list of values with the array() function in the expression builder? This array would change, depending on different conditions.

        The Value Relation widget is close to what I need, but it has to have one connected table, and the values in the list are only from this table. I’d like to add multiple conditions and values modifications.

        • equipo the layer i’ll have to edit, where l’ll choose the type of equipo to install, I would need an array of possible object to install depending on the intersected escribe y Talla. Id like the array to be used as a scrolling menu in the form when creating or editing a point. Depending on the intersecting lines, a filtered list of possible choices would appear.
        geometry "equipment"
        punto ‘big pole’
        ‘large pole’
        ‘high pole’
        ‘small pole’
        ‘thin pole’
        ‘low pole’
        ‘big chambre’
        ‘large chamber’
        ‘deep chamber’
        ‘small chamber’
        ‘thin chamber’
        ‘shallow chamber’

        For exemple, for big y subterráneo cables, an array of possible big chambers, and for pequeño y aerial cables, an array of possible small telecom poles.

        This Expression would produce the array of possible equipo on a the equipo layer when opening an form.


        Seperate Intersected layers (as points) - Geographic Information Systems

        Morton, Robert, and Miller, Tara, 2004, Transect-Shoreline Intersection Points for Mississippi Generated to Calculate Shoreline Change Rates: Open-File Report 2004-1089, U.S. Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program, U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies, St. Petersburg, FL.

        Online Links:

        Morton, Robert, Miller, Tara, and Moore, Laura, 2004, National Assessment of Shoreline Change: Part 1, Historical Shoreline Changes and Associated Coastal Land Loss Along the U.S. Gulf of Mexico: Open-File Report 2004-1043, U.S. Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program, U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies.

        Online Links:

        West_Bounding_Coordinate: -89.093601 East_Bounding_Coordinate: -88.404437 North_Bounding_Coordinate: 30.248945 South_Bounding_Coordinate: 30.196703

        Calendar_Date: 2003 Currentness_Reference: fecha de publicación

        Geospatial_Data_Presentation_Form: vector de datos digitales

        Horizontal positions are specified in geographic coordinates, that is, latitude and longitude. Latitudes are given to the nearest 0.000001. Longitudes are given to the nearest 0.000001. Latitude and longitude values are specified in Decimal degrees.

        El datum horizontal utilizado es el Datum norteamericano de 1983.
        El elipsoide utilizado es el Sistema de referencia geodésico 80.
        The semi-major axis of the ellipsoid used is 6378137.000000.
        El aplanamiento del elipsoide utilizado es 1 / 298,257222.

        FID Internal feature number. (Source: ESRI)

        Sequential unique whole numbers that are automatically generated.

        Forma Geometría de características. (Source: ESRI)

        Coordenadas que definen las características.

        SHOREID Identifies the shoreline segment with which the transect and intersection points are associated. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:0
        Maximum:1819

        TRANSECTID Identifies transect with which the intersection points are associated. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:1
        Maximum:329

        TIMESTMP Date and time the rate calculation was generated. (Source: DSAS)

        A date and time stamp that is automatically generated by DSAS.

        X X position of the intersection point in UTM meters. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:298472
        Maximum:364810

        Y Y position of the intersection point in UTM meters. (Source: DSAS)

        Range of values
        Minimum:3341445
        Maximum:3348143

        Who produced the data set?

          (may include formal authors, digital compilers, and editors)

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        Horas_de_servicio: Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

        Why was the data set created?

        How was the data set created?

        (process 1 of 1) A baseline was manually constructed seaward of, and parallel to, the trend of shorelines representing four general time periods (1800s, 1920s-1930s, 1970s, and 1998-2002). Using DSAS, transects were generated with a spacing of 50m and transect-shoreline intersection points were saved to a separate layer. Transects were manually eliminated to prevent calculation of rates in areas where less than four shorelines were intersected.

        Long-term rates of shoreline change, in units of m/yr, were calculated at each transect using linear regression applied to all four shoreline positions from the earliest (1800s) to the most recent (derived from lidar). Linear regression was selected because it has been shown to be the most statistically robust quantitative method when a limited number of shorelines are available and it is the most commonly applied statistical technique for expressing shoreline movement and estimating rates of change. Uncertainties for the long-term rates are also reported in units of m/yr and represent a 90% confidence interval for the slope of the regression line. This means with 90% statistical confidence that the true rate of shoreline change falls within the range defined by the reported value plus or minus the error value. The variability around the trend reflects both measurement and sampling errors. Short-term rates of shoreline change, in units of m/yr, were calculated using the endpoint method comparing the 1970s and most recent shoreline positions.

        Person who carried out this activity:

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
        Horas_de_servicio: Monday through Friday, 8 a.m. to 5 p.m., Eastern Standard Time

        How reliable are the data what problems remain in the data set?

        How can someone get a copy of the data set?

        Are there legal restrictions on access or use of the data?

        Access_Constraints: Ninguno Use_Constraints: Public domain data from the U.S. government are freely redistributable with proper metadata and source attribution. Por favor reconozca al Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) como la fuente de esta información.

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
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        USGS Open-File Report 2004-1089

        Aunque estos datos han sido utilizados por el Servicio Geológico de EE. UU., Departamento del Interior de EE. UU., Estos datos e información se proporcionan en el entendimiento de que no se garantiza que sean utilizables, oportunos, precisos o completos. Se advierte a los usuarios que consideren cuidadosamente la naturaleza provisional de estos datos e información antes de usarlos para decisiones que se relacionen con la seguridad personal o pública o la conducción de negocios que impliquen importantes consecuencias monetarias u operativas. Las conclusiones extraídas o las acciones emprendidas sobre la base de dichos datos e información son responsabilidad exclusiva del usuario.

        Ni el gobierno de los EE. UU. Ni ninguna agencia del mismo, ni ninguno de sus empleados, contratistas o subcontratistas, ofrecen ninguna garantía, expresa o implícita, ni asumen ninguna responsabilidad legal o responsabilidad por la precisión, integridad o utilidad de cualquier dato, software o información. , aparato, producto o proceso divulgados, ni representan que su uso no infringiría los derechos de propiedad privada.

        Los nombres comerciales, de firmas o de productos y otras referencias a productos y servicios que no pertenecen al USGS se proporcionan solo con fines informativos y no constituyen un respaldo o garantía, expresa o implícita, por parte del USGS, el USDOI o el gobierno de los EE. UU., En cuanto a su idoneidad o contenido. , utilidad, funcionamiento, integridad o precisión.

          Availability in digital form:

        Formato de datos: ESRI Shapefile Seven files comprise the ArcView shapefile: <filename>.dbf, <filename>.shp, <filename>.shx, <filename>.prj, <filename>.avl, <filename>.sbx, <filename>.sbn Size: 0.395

        Who wrote the metadata?

        U.S. Geological Survey, Center for Coastal and Watershed Studies
        c/o Tara Miller
        600 4th Street South
        St. Petersburg, FL 33701
        USA

        (727) 803-8747 (voice)
        (727) 803-2032 (FAX)
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        GIS-Based Slope Stability Analysis, Chuquicamata Open Pit Copper Mine, Chile

        The risk of slope failure in the Chuquicamata open-pit mine was analyzed using Geographic Information System (GIS) software and modeling techniques. Models incorporated various component layers at a relatively large map scale (1:5000): alteration, geotechnical unit, proximity to major faults (VIF), GSI (geological strength index), slope (from digital elevation model), proximity to watertable (difference grid between topography and modeled watertable), and composite structural density grid (VIF, smaller faults, and fracture frequency) not all layers were used in all models. Three modeling techniques were used: fuzzy logic, in which parameters in each component layer were ranked by mine geotechnical experts according to their influence in promoting slope failure, and two data-driven techniques, weights-of-evidence and logistic regression, in which statistical correlation of training points (known failures) with parameters were used to derive a relative probability of failure. Because most slope failures are controlled by structure, VIF and smaller faults were divided by orientation into subsets with dip direction parallel, opposite, and normal to slope aspect these orientations promote circular and planar, toppling, and wedge-type failures, respectively. Density grids of these subsets show high-risk areas for individual failure types.

        The models demonstrate sensitivity of the analysis to (1) selection of component layers, (2) selection of training points, (3) classification and ranking of categorical parameters, and (4) data problems in certain layers. Predicted high-risk zones in the final models show a high degree of correspondence with recent, post-model failures. Such models can be used to anticipate future pit design concerns. The results presented here illustrate how vast amounts of data, in multiple geo-referenced layers, can be analyzed and modeled using GIS techniques for predictive studies at relatively large map scales. Such modeling techniques could provide a powerful tool for predictive modeling in a vast array of large-map-scale applications requiring similar data integration and evaluation.

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