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Existe uma ferramenta de geoprocessamento que eu possa usar para encontrar a estrada mais próxima a um ponto no mapa?

Existe uma ferramenta de geoprocessamento que eu possa usar para encontrar a estrada mais próxima a um ponto no mapa?


Eu tenho uma camada de conjunto de dados de rede que uso para realizar o roteamento. Mesmo se um ponto inicial ou final não estiver próximo a uma estrada na camada do conjunto de dados da rede, ainda quero executar o roteamento usando esses pontos. Existe uma maneira de fazer com que a rota comece no local mais próximo no ND, até o ponto de partida, ou termine na rota no local mais próximo perto do ponto final?


O ArcMap deve fazer isso para você automaticamente (encaixar pontos fora da rede no ponto mais próximo na rede) quando você carrega locais em sua camada de análise usando a barra de ferramentas do Network Analyst. Se precisar de mais controle sobre quais classes obtêm locais ajustados a elas, você pode fazer isso na janela "Propriedades da camada" de sua camada de análise de rede. Consulte "Tolerância de pesquisa e ambiente de ajuste" nesta página:

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//00470000003n000000


Se entendi bem a sua pergunta, você tem a extensão Network Analyst e deve ser capaz de transferir seus pontos de origem / destino para a rede automaticamente. Se você olhar nas Opções do analista de rede, existem Opções de snap ao local. Há mais informações nesta página de ajuda: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00470000003n000000

Espero que ajude, David


Consegui resolver isso alterando a Tolerância de pesquisa da ferramenta Adicionar paradas para um número maior.


CostConnectivity (Regions, Cost_Ras, Cost_Connect) As duas entradas (regiões e dados de custo) são mostradas no lado esquerdo da imagem e o lado direito da imagem mostra a rede de menor custo de saída exibida nas regiões.

As regiões de entrada podem ser dados raster ou de feições.

Em uma varredura, uma região é um grupo de células com o mesmo valor contíguas umas às outras (adjacentes). Quando suas regiões de entrada são identificadas por um raster, se quaisquer zonas (células com o mesmo valor) são compostas de várias regiões, primeiro execute a ferramenta Region Group como uma etapa de pré-processamento para atribuir valores exclusivos a cada região. Use o raster resultante como as regiões de entrada para a ferramenta Cost Connectivity.

Quando as regiões de entrada são identificadas por polígono, linha ou dados de ponto, elas são convertidas para raster usando o ID do recurso para garantir que as regiões resultantes tenham valores exclusivos. Portanto, polígonos de várias partes não podem ser inseridos. Quando dados multiponto são inseridos, o Cost Connectivity seleciona aleatoriamente um dos pontos no local como o valor da região.

Você pode controlar a resolução das regiões do recurso de entrada rasterizada com o ambiente Tamanho da célula. Por padrão, a resolução será definida para a resolução do raster de custo de entrada.

Ao usar dados de feições de polígonos para os dados da região de entrada, deve-se tomar cuidado com a forma como o tamanho da célula de saída é tratado quando é grosso, em relação ao detalhe presente na entrada. O processo de rasterização interna emprega o mesmo método padrão de tipo de atribuição de Célula que a ferramenta Polígono para Raster, que é o centro da Célula. Isso significa que os dados não localizados no centro da célula não serão incluídos na região rasterizada intermediária e, portanto, não serão representados nos cálculos de distância. Por exemplo, se suas regiões são uma série de polígonos pequenos, como pegadas de construção que são pequenas em relação ao tamanho da célula de saída, é possível que apenas alguns deles caiam sob os centros das células raster de saída, aparentemente causando a maioria dos outros se perder na análise.

Para evitar essa situação, como uma etapa intermediária, você pode rasterizar os recursos de entrada diretamente com a ferramenta Polígono para Raster, definir um campo Prioridade e usar a saída resultante como entrada para a ferramenta Conectividade de custo. Como alternativa, você pode selecionar um tamanho de célula pequeno o suficiente para capturar a quantidade apropriada de detalhes dos recursos de entrada.

Quando a entrada de região é um recurso, o campo ObjectID (por exemplo, OID ou FID, dependendo do tipo de entrada do recurso) será usado como o identificador de região.

Se as regiões de entrada forem rasterizadas e o intervalo dos IDs de linha for muito grande (mesmo se houver apenas algumas regiões), o desempenho da ferramenta pode ser afetado negativamente.

As localizações das células com NoData no raster de custo de entrada atuam como barreiras.

A extensão de processamento padrão é a mesma do raster de custo de entrada.

O raster de custo não pode conter valores de zero, pois o algoritmo é um processo multiplicativo. Se seu raster de custo contiver valores de zero e esses valores representarem áreas de custo mais baixo, altere os valores de zero para um pequeno valor positivo (como 0,01) antes de executar o Cost Connectivity, executando primeiro a ferramenta Con. Se as áreas com valor zero representam áreas que devem ser excluídas da análise, esses valores devem ser transformados em NoData antes de executar o Cost Connectivity, executando primeiro a ferramenta Set Null.

Para a classe de recurso de saída de conexões vizinhas, os vizinhos não são identificados pela distância euclidiana, mas, em vez disso, são identificados pela distância de custo. Portanto, o vizinho mais próximo de uma região é o mais barato para viajar, não o que está mais próximo em distância. Uma operação de alocação de custos é realizada para identificar quais regiões são vizinhas umas das outras.

A rede de saída ideal é criada a partir dos caminhos produzidos na saída de conexões vizinhas opcionais. Os caminhos na saída de conexões vizinhas opcionais são convertidos para a teoria dos grafos. As regiões são os vértices, os caminhos são as arestas e os custos acumulativos são os pesos das arestas. A árvore de abrangência mínima é calculada a partir da representação gráfica dos caminhos para determinar a rede de caminhos de menor custo necessária para viajar entre as regiões.

Cada caminho de menor custo atinge primeiro o limite externo do polígono ou região multicelular. A partir do perímetro da região, a ferramenta continua os caminhos com segmentos de linha adicionais, permitindo pontos de entrada e saída entre as regiões e movimento dentro delas. Não há custo adicional de movimento ao longo desses segmentos de linha.

As ferramentas Distância de custo e Caminho de custo podem ser usadas para conectar regiões que não estão diretamente conectadas na árvore de abrangência mínima com base em informações a priori. Por exemplo, uma determinada região pode precisar de uma rota de fuga alternativa para os bombeiros evacuarem da região. Uma vez que os caminhos resultantes do caminho de custo alcançam apenas a borda de uma região, se você quiser usar esses caminhos adicionais na rede integrada para realizar análises de rede subsequentes, você precisará estender esses caminhos dentro da região para conectá-los aos caminhos em a rede de spanning tree mínima.

A saída opcional de conexões vizinhas pode ser usada como uma rede alternativa para a rede de spanning tree mínima. Essa saída conecta cada região às regiões de custo vizinhas, produzindo assim uma rede mais complexa com muitos caminhos. A classe de recursos pode ser usada no estado em que se encontra ou como base para criar sua própria rede desejada. Para fazer isso, você pode selecionar os caminhos específicos que deseja na rede usando o botão Selecionar por atributos ou o grupo Selecionar na guia Mapa ou a ferramenta Selecionar geoprocessamento. A decisão de quais caminhos selecionar pode ser baseada no conhecimento da área e nas estatísticas associadas aos caminhos na tabela de atributos resultante.

A rede resultante, seja da árvore de abrangência mínima ou das conexões vizinhas opcionais, pode ser convertida em uma rede do Analista de Rede para realizar análises de rede adicionais.

Consulte Ambientes de análise e Analista espacial para obter detalhes adicionais sobre os ambientes de geoprocessamento que se aplicam a esta ferramenta.


Serviços de mapeamento da web

Para analisar os dados de mineração de carvão em comparação com seus próprios dados, você precisará usar um software de sistemas de informações geográficas (GIS).

Os conjuntos de dados disponíveis são todas imagens raster sem detalhes de recursos individuais, consulte os dados disponíveis da Coal Authority se você tiver necessidades mais específicas.

Digite o endereço do conjunto de dados que deseja em seu cliente do Web Mapping Service (dica: clique com o botão direito e copie o atalho).

  • Áreas de relatórios de mineração de carvão - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_coal_mining_reporting_areas/MapServer/WMSServer - as áreas nas quais a Coal Authority recomenda um relatório de mineração.
  • Entradas na mina - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_mine_entries/MapServer/WMSServer - o ponto central das entradas na mina derivadas dos planos mantidos pela Coal Authority.
  • Risco de desenvolvimento e áreas de recursos de carvão - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_planning_policy_constraints/MapServer/WMSServer - uma combinação de camadas de dados relevantes para planejadores, responsáveis ​​pela política de planejamento e gerentes de ativos.
  • Risco específico - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_specific_risk/MapServer/WMSServer - informações mais detalhadas que, juntas, compõem os dados da Área de Risco de Desenvolvimento.
  • Catálogo de minas abandonadas - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_abandoned_mines/MapServer/WMSServer - um catálogo geográfico dos planos de minas abandonadas mantidas pela Coal Authority.
  • Dados compatíveis com INSPIRE - https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_inspire/MapServer/WMSServer - conjunto de dados compreendendo pontos de monitoramento da Coal Authority e áreas de licença.

Assinatura, parâmetros e documentação da ferramenta¶

A função para invocar a ferramenta de geoprocessamento inclui documentação sobre essa ferramenta. Este documento aparece usando o intellisense do seu IDE e também pode ser acessado usando a função de ajuda do Python:

Conforme mostrado no exemplo acima, as funções da ferramenta são anotadas usando dicas de tipo para ajudar a indicar a entrada que aceitam e a saída que produzem. A assinatura da função inclui valores padrão para os parâmetros de entrada, portanto, o chamador não precisa especificá-los, a menos que seja necessário. A documentação do parâmetro inclui uma descrição de cada parâmetro, seu tipo esperado e se é obrigatório ou opcional. Se o parâmetro aceita de uma lista de valores de entrada, essa lista é incluída com a documentação como uma 'Lista de escolha'. A documentação inclui o tipo e a descrição do valor de retorno das funções.

A seguir, vá para o tópico Usando ferramentas de geoprocessamento para ver como essas ferramentas podem ser usadas em scripts Python.


Aula de mapeamento: técnicas de georreferenciamento, parte um e # 8211, os princípios básicos, com Hans van der Maarel

Bem-vindo de volta a outra edição empolgante do Mapping Class, uma nova série de videoblog em que organizamos tutoriais e fluxos de trabalho criados por cartógrafos especializados e usuários avançados do Avenza de todo o mundo. Para este artigo, temos o prazer de apresentar Hans van der Maarel, proprietário da Red Geographics e cartógrafo especialista. Se juntando a nós da Holanda, Hans montou um tutorial em vídeo apresentando dicas e truques para lidar com o georreferenciamento em uma variedade de diferentes cenários de mapeamento. Nesta primeira parte, Hans aborda os fundamentos do georreferenciamento no MAPublisher, usando um mapa da cidade de Zevenbergen. Em breve, sintonize a Parte Dois, que revelará como Hans aborda tarefas de georreferenciamento mais desafiadoras, incluindo lidar com informações de projeção desconhecidas e trabalhar com mapas históricos.

Hans produziu um pequeno vídeo passo a passo detalhando a primeira parte de seu processo de georreferenciamento. A equipe do Avenza produziu notas em vídeo (abaixo) para ajudá-lo a acompanhar.

Técnicas de georreferenciamento - parte um: o básico
por Hans van der Maarel (notas de vídeo da equipe Avenza)

Georreferenciamento é o processo de obter imagens ou dados de mapas que não possuem informações de localização geográfica e associá-los a coordenadas específicas na Terra. O georreferenciamento é uma etapa muito comum, mas às vezes desafiadora, necessária para a produção de produtos cartográficos precisos e significativos. Ao georreferenciar os dados do mapa, os cartógrafos podem garantir que os recursos em seus mapas sejam localizados corretamente e de uma forma que represente com precisão o mundo real. O georreferenciamento também torna mais fácil adicionar e atualizar mapas com novas camadas de dados, pois as informações de localização armazenadas nas novas camadas de mapas serão sobrepostas com precisão na posição correta em projetos de mapas mais antigos. O processo para mapas de georreferenciamento pode ser complicado, mas Hans delineou algumas etapas fáceis de seguir para executar e validar tarefas simples de georreferenciamento com dados de mapas vetoriais.

Em geral, o georreferenciamento eficaz precisa incluir no mínimo três pontos de controle conhecidos. Neste exemplo, Hans incluiu um quarto ponto de controle adicional para fornecer precisão adicional.

Ao localizar pontos de controle, é uma boa ideia escolher pontos que se aproximem aproximadamente dos quatro cantos (quadrantes) da área do mapa. Isso pode garantir que o resultado do georreferenciamento seja preciso para toda a cobertura da área do mapa e minimiza os efeitos de distorção / cisalhamento conforme as camadas do mapa são combinadas com o sistema de coordenadas final. Os cartógrafos devem levar algum tempo para garantir que os pontos de controle escolhidos sejam os mais precisos possível, pois os erros no posicionamento dos pontos de controle se propagam por todos os locais no mapa. A má colocação do ponto de controle pode levar a uma baixa precisão geral do georreferenciamento.

Usando a ferramenta de localização da Página MAP, coloque quatro pontos de controle em locais conhecidos e facilmente identificáveis. Hans recomenda colocar pontos de controle em características de mapa reconhecíveis que podem ser facilmente vistas nas imagens de referência. Para este exemplo, Hans escolheu usar os cantos e bordas de estruturas principais (ou seja, edifícios / reservatórios maiores) ou os centros de interseções de estradas principais bem conhecidas. Ao usar recursos de estrada como pontos de controle de referência, Hans recomenda usar o centro do recurso em vez da borda. Isso pode compensar a variação no posicionamento da borda da estrada que pode ocorrer quando a camada de linha do vetor não corresponde completamente à largura real da estrada / faixa nas imagens.

A seguir, abra a ferramenta de Georreferenciamento e selecione a opção “Adicionar Locais do Mundo”. A partir daqui, use o mapa da web integrado para calcular as coordenadas de latitude / longitude para cada um de seus pontos de controle conhecidos. Usar a visualização de imagens de satélite pode tornar esse processo mais fácil, especialmente ao lidar com características físicas no mapa (por exemplo, cantos de edifícios). Repita isso para cada um dos quatro pontos de controle.

A tabela resultante mostrará uma lista de coordenadas definidas para cada um desses pontos de controle. A partir daqui, se você já conhece a projeção em que os dados do mapa já estão, você pode definir este sistema de coordenadas neste estágio. Se você não tiver certeza, a ferramenta georreferenciadora fornecerá automaticamente uma lista sugerida de sistemas de coordenadas que correspondem aos pontos de controle que você definiu. Essas “melhores” correspondências são fornecidas com base na medição do erro entre as coordenadas definidas pelo usuário e as localizações do mundo real no mapa da web. Idealmente, você deseja o menor valor de erro combinado. Em geral, os sistemas de coordenadas sugeridos no topo da lista costumam ser a melhor escolha.

Depois de selecionar o sistema de coordenadas desejado, a ferramenta criará automaticamente uma nova visualização de mapa onde você pode hospedar seus dados de mapa georreferenciados recentemente. Você notará que os locais da página MAP que você criou anteriormente serão exibidos ao lado dos novos pontos de controle de georreferência. Esta é uma ótima maneira de ajudar a validar seu georreferenciamento, pois você poderá observar a precisão (ou imprecisão) de seus pontos de controle colocados.

Finalmente, é uma boa ideia usar a ferramenta Find Places para validar seus resultados de georreferenciamento. Tente pesquisar por pontos de referência identificáveis ​​ou características principais em seu mapa (por exemplo, estações de trem). Basta pesquisar um local usando a ferramenta Encontrar lugares e comparar com os locais georreferenciados em seu mapa.

Isso conclui a Parte Um de & # 8220Técnicas de georreferenciamento com Hans van der Maarel& # 8220. Agora que você cobriu os fundamentos do Georreferenciamento no MAPublisher, sintonize a parte dois na próxima edição do Mapping Class. Lá você verá como Hans lida com projetos de georreferenciamento mais complexos, incluindo o que fazer quando você tem mapas em pequena escala provenientes de imagens digitalizadas ou impressas, ou quando a projeção ou as informações de referência não estão disponíveis. Hans usará um belo mapa histórico do noroeste da África para demonstrar esse problema. Procure no Avenza Resources Blog no próximo mês.


Como usar o mapa do crime interativo ADT

Comece digitando a cidade, CEP ou estado desejado na parte superior do mapa interativo. Depois de fazer isso, o guia irá gerar sua área, destacando cada categoria de crime.

Ao clicar no mapa, você terá ainda mais informações sobre a área e detalhes específicos de cada categoria de crime.


Registro e tratamento de erros¶

Ferramentas de geoprocessamento registram mensagens informativas, de aviso e de erro usando o recurso de registro em Python. Essas mensagens incluem as seguintes informações:

  • Quando a operação começou e terminou
  • Os valores dos parâmetros usados
  • Informações gerais sobre o andamento da operação (mensagem informativa)
  • Avisos de problemas potenciais (mensagem de aviso)
  • Erros que fazem com que a ferramenta pare a execução (mensagem de erro)

Toda a comunicação entre as ferramentas e os usuários é feita com essas mensagens de log. As mensagens são categorizadas por gravidade e registradas em diferentes níveis:

Uma mensagem informativa é uma informação sobre a execução de uma ferramenta. Nunca é usado para indicar problemas. Apenas informações gerais, como o progresso de uma ferramenta, a que horas uma ferramenta foi iniciada ou concluída, características de dados de saída ou resultados da ferramenta, são encontradas em mensagens informativas.

Mensagens de aviso são geradas quando uma ferramenta passa por uma situação que pode causar um problema durante sua execução ou quando o resultado pode não ser o que você espera. Por exemplo, definir um sistema de coordenadas para um conjunto de dados que já possui um sistema de coordenadas definido gera um aviso. Você pode agir quando um aviso retornar, como cancelar a execução da ferramenta ou fazer outra escolha de parâmetro.

As mensagens de erro indicam um evento crítico que impediu a execução de uma ferramenta. Os erros são gerados quando um ou mais parâmetros têm valores inválidos ou quando um processo ou rotina de execução crítica falhou.


5. OptimoRoute

Preço: Começa com US $ 17,10 por motorista (avaliação gratuita de 30 dias)
Disponível em: iOS, Android
Mais útil para: Empresas, forças de trabalho móveis

OptimoRoute descreve sua missão como “Organizar a força de trabalho móvel”. É um planejador de rotas eficiente que atende a muitos setores, desde a logística de saída para frotas de entrega de pequeno a grande porte, passando por vendas em campo e coleta de lixo. Seu site lista muitos outros setores que poderiam se beneficiar de seus serviços.

Como outros planejadores de rotas com várias paradas nesta lista, a função principal do OptimoRoute é planejar e otimizar rotas via software, acessível via smartphone, tablet e computador.

Recursos

O site da OptimoRoute possui mais de 50 recursos em um aplicativo.

Eles oferecem rastreamento e HEC de entregas calculando o andamento das conclusões e o tráfego local. Você também pode enviar aos clientes mensagens pessoais em relação aos prazos de entrega para mantê-los atualizados.

As rotas podem ser mudou na hora e atualizado automaticamente para contabilizar as entregas de última hora, entregas canceladas e motoristas doentes.

OptimoRoute permite que os usuários planejem rotas para vários dias, semanas de antecedência. Isso é particularmente importante para motoristas de longo curso que cobrem distâncias enormes, que desejam acordar e recomeçar de onde pararam.

Otimização de rota contabiliza as horas de trabalho permitidas dos motoristas para evitar horas extras e custos desnecessários.

Especificações do veículo rastreia a capacidade dos veículos e recursos, como refrigeração e onramps, para garantir o caminhão certo para a entrega certa.

A gerência irá apreciar dados gravados automaticamente do campo. Ele permite que os líderes identifiquem membros de alto e baixo desempenho e façam os ajustes necessários.

Migalhas de pão compara as rotas planejadas com as rotas reais conduzidas. Os líderes de equipe podem descobrir desvios que podem precisar ser tratados para problemas de desempenho.

Exclusivo para OptimoRoute é um recurso chamado Equilíbrio da carga de trabalho. Ele analisa as horas de trabalho existentes dos motoristas, ou carga de trabalho, e distribui os novos pedidos de acordo. O Workload Balance também pode distribuir pedidos com base unicamente no número de motoristas necessários ou por distribuição igual em toda a frota.

Resultados

Os clientes da OptimoRoute relatam grandes reduções na quilometragem e aumento da capacidade de entrega. Outros afirmam diminuir o tempo de planejamento, com melhorias na eficiência e no crescimento dos negócios.

Os recursos do OptimoRoute são certamente específicos para os motoristas de entrega e os depoimentos de seus clientes são inteiramente dos setores de logística e serviços de campo. Portanto, se você está procurando um planejador de rotas de entrega com várias paradas para sua frota, a OptimoRoute pode ter o foco específico da indústria que você está procurando.


Localização de um parque por meio de análise de adequação

Análise e projeto do parque: localizando um parque por meio da análise de adequação (parte 2)

Em minha postagem anterior no blog, analisei a acessibilidade do parque na cidade de Redlands e descobri várias áreas da cidade que estavam a mais de uma milha de um parque existente ao longo da rede de ruas para caminhar. Agora, quero determinar onde localizar melhor um novo parque dentro das áreas que identifiquei como sendo mal servidas pelos parques atuais.

Para responder a esta pergunta, irei conduzir uma análise de adequação para encontrar os terrenos mais apropriados para um novo parque.

Existem dois tipos principais de análise de adequação: binária e ponderada. A análise de adequação binária envolve uma resposta final binária - 1 ou 0, ou em nosso caso, adequada e inadequada. Uma análise de adequação ponderada permite uma gama de respostas finais, de 1 a 10, por exemplo, e permite que certas camadas tenham mais influência (peso) no resultado do modelo. Para este exemplo, vou criar um modelo de análise de adequação binário.

Tal como acontece com a nossa análise de acessibilidade do parque, começarei com vários conjuntos de dados da cidade de Redlands, incluindo parques, escolas, estradas, trilhas (off-road e on), ciclovias existentes e propostas e terrenos baldios. Antes de construir um modelo, devo saber a que distância o novo parque deve estar de certos recursos. Na maioria dos casos, procuro estar perto de certos recursos, mas, em outros casos, quero ter certeza de que estou longe o suficiente, como rodovias e parques existentes.

Lembre-se de que qualquer um desses valores pode ser alterado para se adequar a qualquer critério. O ModelBuilder permite que um fluxo de trabalho seja criado, executado e, em seguida, modificado para se adequar a diferentes ideias de quão longe cada recurso deve estar de um novo parque.

Criação de um fluxo de trabalho de processamento de dados
Minha análise deve ser lida como um fluxograma: proteger as escolas, trilhas e ciclovias para fazer as áreas "boas". Proteja os parques e rodovias existentes para tornar as áreas "ruins". Em seguida, remova as áreas ruins das áreas boas e encontre as áreas que são comuns aos terrenos baldios.

Desenvolvendo um modelo de adequação
Para usar os dados e ferramentas encontrados no ArcGIS para realizar análises de adequação, vou desenvolver um modelo usando o ModelBuilder. O ModelBuilder atua como um fluxograma vivo, com elementos de dados conectando-se a ferramentas criando saídas exatamente como o diagrama de processamento de fluxo. Um modelo serve não apenas como uma ferramenta organizacional para fazer o processamento de dados, mas os elementos do modelo armazenam valores de parâmetro e caminhos de dados que podem ser alterados, e o próprio modelo pode ser compartilhado e executado em dados diferentes. Por exemplo, outros usuários podem alterar os conjuntos de dados de entrada para seus próprios parques e rede de ruas para obter a mesma análise.

Por definição, as ferramentas de geoprocessamento pegam uma ou mais partes dos dados geográficos, executam um processo com base nos parâmetros que eu defino e criam uma nova parte dos dados como resultado. Esse primeiro resultado pode ser alimentado em outra ferramenta que resulta em mais um dado. Uma vez que os novos dados foram criados, o resultado antigo pode ser descartado. Esses dados são chamados de dados intermediários. Cada parte dos dados intermediários deve ser gravada em um espaço de trabalho temporário, que é definido nas configurações de ambiente do mapa ou modelo. Manter dados intermediários em um espaço de trabalho temporário é uma ótima maneira de garantir que eu não acabe com conjuntos de dados aleatórios em todo o meu computador.

Ferramentas para modelos podem ser encontradas na janela Pesquisar. A janela Pesquisar me permite digitar o nome de uma ferramenta, conjunto de dados ou script e mostrar os resultados em todos os tipos de dados. Para adicionar uma ferramenta a um modelo, arraste a ferramenta pelo nome e solte-a na tela do modelo. Os elementos do modelo podem ser conectados usando a ferramenta Conectar na janela do modelo. Clicar duas vezes em uma ferramenta ou elemento abrirá uma caixa de diálogo que me permite garantir que as configurações estejam corretas antes de executar o modelo. O ModelBuilder também verificará se as entradas são válidas antes de executar, e posso verificar todas manualmente clicando na ferramenta Validar Modelo Inteiro na barra de ferramentas ModelBuilder. Posso salvar o modelo em uma caixa de ferramentas, que pode ser armazenada em qualquer lugar no disco ou em um geodatabase, como estou fazendo.

Quando o modelo é executado, uma caixa de diálogo mostra o andamento, notificação de que foi concluído e quaisquer mensagens, avisos ou erros que possam ter ocorrido. A janela Resultados é o local para rastrear o status de um modelo ou outra operação de geoprocessamento.

Reutilizando modelos como ferramentas
Outro recurso interessante dos modelos é que eles podem ser usados ​​em outros modelos como ferramentas. Como já provei a eficácia da medição de distâncias ao longo da rede rodoviária em comparação com amortecedores em linha reta, posso pegue o método que desenvolvi e use-o como uma ferramenta no meu modelo de adequação de parque. Vou chamar a ferramenta Buffer Along Roads e usá-la para escolas e parques existentes, que são os únicos conjuntos de dados que exigem que a viagem seja medida ao longo da rede rodoviária.

Minha ferramenta de modelo funcionará como qualquer outra ferramenta: ela requer um conjunto de dados de ponto de entrada e criará um conjunto de dados de polígono contendo buffers ao longo das estradas usando as distâncias expostas no esquema de reclassificação. Depois de criar esses polígonos de distância, eu escolho aqueles que atendem aos meus critérios - neste caso, aqueles que estão a ½ milha dos parques existentes e a ½ milha das escolas. A partir daí, o resto da minha análise pode continuar usando buffers em linha reta de ciclovias, trilhas e rodovias.

Determinando a localização final
Quando a maquete está pronta, vejo que há mais de um local adequado para um novo parque. Em seguida, tenho que fazer algum trabalho para descobrir o pacote ou localização final. Por exemplo, talvez eu esteja procurando a área mais próxima do centro da cidade. Usando minha análise de acesso ao parque como exemplo, converter os polígonos adequados finais em pontos e executá-los por meio de uma ferramenta de distância de custo seria um método a ser usado.

No entanto, quero permitir que os cidadãos contribuam. Na próxima entrada desta série, usarei o ArcGIS Server para coletar informações geográficas voluntárias, coletivas ou conteúdo gerado pelo usuário para permitir que os usuários votem em seu local favorito para um novo parque. Esse conceito agora está sendo denominado “planejamento participativo”.

Acessando os dados e modelos
Os dados e modelos para esta postagem do blog podem ser encontrados aqui
O restante dos dados e ferramentas para esta série de blog podem ser encontrados no grupo Park Analysis and Design aqui (certifique-se de filtrar por Mostrar: Todo o Conteúdo no topo da página)


Ferramentas gratuitas para mostrar rapidamente dados de código postal em um mapa

Em minha função de analista de desempenho do Digital Marketplace, geralmente preciso mostrar a localização de fornecedores e compradores.

Nesta postagem, quero compartilhar algumas ferramentas gratuitas que uso para converter dados de código postal em mapas úteis. Meu exemplo mostra dados de amostra de estádios de futebol na Grã-Bretanha.

Planilhas de mapeamento

Este complemento do Google Sheets me permite traçar códigos postais em um mapa do Google. Quando coloco os dados em uma planilha do Google e seleciono as colunas relevantes, posso criar um mapa com alfinetes para mostrar a localização dos estádios de futebol.

Estas são as colunas selecionadas para os dados de amostra:

Construindo o mapa a partir de uma Planilha Google

A partir disso, posso gerar este mapa:

Mapa do Google com todos os locais plotados

A capacidade de filtrar os dados e clicar nos pinos para abrir mais informações é um recurso útil.

Mapa filtrado do Google

Mapsdata

Eu usei Mapsdata quando quero mostrar concentrações de locais e tem menos de 1.000 códigos postais. Os dados precisam ser carregados como uma planilha do Excel.

Este é um exemplo do recurso de armazenamento em cluster. As marcas mostram quantos estádios existem na área. Os controles à esquerda permitem que as distâncias geográficas sejam ajustadas.

Recurso de clustering Mapsdata

Quando tenho um grande número de códigos postais, acho o recurso de mapeamento de calor Mapsdata realmente útil. Isso mostra os mesmos dados de um mapa de calor.

Recurso de mapa de calor Mapsdata

Mapsdata também tinha um recurso que me permite mostrar bolhas com base nos valores de uma coluna específica. Aqui eu configurei a ferramenta para mostrar o tamanho da bolha como a capacidade de cada um dos estádios.

Recurso de bolha Mapsdata

Mapsdata também forneceu várias ferramentas úteis para converter dados, como códigos postais em longitudes e latitudes. Infelizmente, o serviço Mapsdata não está mais disponível (em 18 de outubro).

Com você

Continuaremos experimentando diferentes ferramentas e continuaremos compartilhando nossas experiências. Se você usar qualquer ferramenta gratuita para mapear códigos postais, adoraríamos saber mais sobre isso na seção de comentários.


Assista o vídeo: Ferramenta de geoprocessamento Interseção no QGIS