Daha çox

ArcGIS masaüstündə sıfır dəyərlər daxil olmaqla iki raster eynidirmi?


Coğrafi cəhətdən ən yaxın drenaj nöqtəsi deyil, ən yaxın drenajın üstündəki hündürlüyü hesablamaq üçün bir tapşırıq üzərində işləyirəm - yəni bir drenaj üzərində olan axın yolu boyunca ən yaxın nöqtənin hündürlüyü. Bir axın istiqaməti rasterinə əsaslanaraq dəyərin növbəti aşağı axın nöqtəsinin yüksəkliyi olduğu bir raster yaratdım. Nəticə rasterimi (daha yaxşı bir şey başa düşə bilməyincə) yerləşdirməyi planlaşdırıram:

Bütün axın hüceyrələrinə drenajdan 0 yüksəklik təyin olunduğu və hər şeyin boş olduğu bir raster ilə başlayın. Hər hüceyrənin enmə hüceyrəsi üçün drenajdan yuxarı hündürlüyü tapmaq üçün fokus statistikasından istifadə edin (əvvəlcə yalnız axın boyunca olan dəyərlər) və sonra hər bir hüceyrə üçün ƏL hesablayın:

HAND = hüceyrə yüksəlişi - enmə hüceyrəsinin yüksəlməsi + enmə hüceyrəsi HAND

Bu, HAND aşağı enmə hüceyrəsinin sıfır olmadığı (yəni əvvəlcə axının bitişik olduğu) hüceyrələri dolduracaqdır. Sonra bu hüceyrələri HAND rasterinə əlavə edəcəyəm və ərazidəki bütün hüceyrələri hesablayana qədər təkrarlayacağam.

Yenidən təkrarladığımı necə başa düşə bilərəm?

İndiki düşüncəm ya hər təkrarlamadan əvvəl HAND rasterinin bir nüsxəsini çıxarmaq və bütün hüceyrələrin eyni dəyərə sahib olub olmadığını yoxlamaq və ya hər hansı bir hüceyrənin köhnə rasterin null olduğu bir qiymətə sahib olduğunu görmək və ya saymaqdır. hər bir rasterdəki sıfır olmayan hüceyrələrin sayı və sayı eyni olduqda dayanır. Ya necə edəcəyimi ya da daha yaxşı bir yolun olduğunu bilmirəm.


Bu kodun bir az çirkin olmasına baxmayaraq problemi həll etdiyinə inanıram. HAND rasterimdəki hər sıfır hücrə üçün 1 dəyəri olan ikili raster yaradır. Daha sonra ikili raster cədvəli üçün sayma sahəsini almaq üçün bir kursordan istifadə etdim və bunu bir müddət döngəsində əvvəlki təkrarlamadan sayma ilə müqayisə etdim. Sayım dəyişməyi dayandırdıqda döngə başa çatır (ola bilər ki, prosesin sonunda hələ də sıfır dəyərlər var, mən saymanın 0-a getməsinə icazə verə bilmərəm). HAND raster daxili For döngəsində fokus statistikası ilə yenidən hesablanır. Kursordan ikili rasterin sayını almaq üçün istifadə etmək üçün, deyəsən onu saxlamalısınız - yalnız dəyişən addan istifadə edə bilməzsiniz. Rasterləri və cızıqlı coğrafi məlumat bazamı qırılmış vəziyyətlərdə tərk etməklə qəza etməkdə bir az çətinlik çəkdim, buna görə kod üzərində edilə biləcək bir təmizlik var. Bir çox çap hesabatında qaldım və maksimum təkrarlamaları məhdudlaşdırıram. Nədənsə prosesi yenidən başlatarkən HAND rasterini yeni bir adla saxlamalıyam, əks halda çökər. Yardım üçün təşəkkür edirik və əlavə şərhləriniz açıqdır. Ümid edirəm bu başqasına kömək edir.

arcpy-dən arcpy idxal arcpy.sa-dan import env import * arcpy.CheckOutExtension ("Spatial") env.workspace = "C: / Data / GIS_Data / DEM" outHandRaster = Raster ("HAND_250") # təkrarlamaları yenidən başlatmaq üçün #outHandRaster = Raster ("hand20") inElDiffRaster = Raster ("floweldiff") inFDirRaster = Raster ("fdir20m") lstDirection = [1,2,4,8,16,32,64,128] nullOutRaster = Con (IsNull (outHandRaster), 1) nullOutRaster .save ("HandNull") cursor = arcpy.da.SearchCursor ("HandNull", "Count") nullCount = cursor.next () [0] # OutHandRaster çapında boş hüceyrələrin sayı "nullCount =", nullCount nullDif = 1 # şeydən başqa 0 maxIter = 50 i = 0 # iterasiya sayğacı, test üçün döngələrin sayını məhdudlaşdırır nullDif! = 0: idH üçün lHDRection: outHandRaster.save ("hand20baka"): focalMaskFile = "C: / Data / GIS_Data / DEM / FocalStatNeighbor / "+" DirCode "+ str (idx) +" .txt "outHandRaster = Con (inFDirRaster == idx, inElDiffRaster + FocalStatistics (outHandRaster, NbrIrregular (focalMaskFile)," MAXIMUM "), outHandRaster.a nd20 ") # təkrarlamaları yenidən başlatsanız yeni ad dəyişdirin nullOutRaster = Con (IsNull (outHandRaster), 1) nullOutRaster.save (" HandNull ") cursor = arcpy.da.SearchCursor (" HandNull "," Count ") newCount = imleci. next () [0] print "nullcount =", nullCount, "newCount =", newCount nullDif = nullCount - newCount nullCount = newCount print "nullDif =", nullDif cursor.reset () print (str (i + 1) + " təkrarlamalar tamamlanır ") i + = 1 əgər i> = maxIter: break

Bu sualınızın cavabı deyil, probleminiz üçün ola bilər. Mən axın rasterini doldururdum, axınlardakı hər nöqtə (hücrə) üçün su hövzəsi məskunlaşırdı. Yaşlı su hövzələri içərisində bütün nöqtələri təkrarlayın və HAND kimi bir şey hesablayın: cell_value - min (watershad).


İstifadəsi

GWR, hər bir hədəf xüsusiyyətinin bant genişliyinə düşən xüsusiyyətlərin asılı və izahlı dəyişənlərini özündə cəmləşdirən verilənlər bazasındakı hər bir xüsusiyyət üçün ayrı bir tənlik qurur. Bant genişliyinin forması və dərəcəsi bir məhdudlaşdırma ilə Kernel tipi, Bant genişliyi metodu, məsafə və qonşuların parametrləri üçün istifadəçi girişinə bağlıdır: qonşu xüsusiyyətlərin sayı 1000-dən çox olduqda, yalnız ən yaxın 1000 hər bir lokal daxil edilir tənlik.

GWR ən yaxşı nəticə əldə etmək üçün bir neçə yüz xüsusiyyətə malik məlumat dəstlərinə tətbiq olunmalıdır. Kiçik məlumat dəstləri üçün uyğun bir metod deyil. Alət çox nöqtəli məlumatlarla işləmir.

GWR aləti müxtəlif çeşidli məhsullar istehsal edir. Nəticələr pəncərəsindəki Mesajlar girişinə sağ vurun və seçin Bax bir GWR alətinin icrası xülasəsi hesabatını göstərəcəkdir.

_Supp faylı, bir xüsusiyyət verilənlər dəsti daxilində çıxış xüsusiyyət sinfi yaradılmadığı təqdirdə hər zaman Çıxış xüsusiyyət sinfi ilə eyni yerdə yaradılır. Çıxış xüsusiyyət sinfi bir xüsusiyyət verilənlər bazasının içində olduqda, xüsusiyyət dəsti olan geodatabase-də _supp cədvəli yaradılır.

Proqnozlaşdırılan məlumatların istifadəsi həmişə tövsiyə olunur, məsafə analizin tərkib hissəsi olduqda vacibdir, çünki seçdiyiniz zaman GWR üçün olduğu kimi SABİT kernel tipi üçün. Verilərinizin Proqnozlaşdırılan Koordinat Sistemi (Coğrafi Koordinat Sistemi deyil) istifadə edilərək proqnozlaşdırılması qətiyyətlə tövsiyə olunur.

GWR aləti tərəfindən həyata keçirilmiş hesablamalardan bəziləri performansı artırmaq üçün çoxsaylı CPU-lardan faydalanır və işləmə üçün avtomatik olaraq 8-ə qədər iplik / CPU istifadə edəcəkdir.

Hər zaman Ordinary_Least_Squares (OLS) regresiyası ilə regresiya analizinə başlamalısınız. Əvvəlcə düzgün bir şəkildə müəyyən edilmiş bir OLS modelini tapın, sonra GWR-i çalıştırmaq üçün eyni izahlı dəyişənlərdən istifadə edin (fərqli məkan rejimlərini təmsil edən "saxta" izahlı dəyişənlər istisna olmaqla).

Asılı və izahlı dəyişənlər müxtəlif dəyərləri ehtiva edən ədədi sahələr olmalıdır. GWR kimi xətti reqressiya metodları ikili nəticələrin proqnozlaşdırılması üçün uyğun deyildir (məsələn, asılı dəyişən üçün bütün dəyərlər ya 1, ya da 0).

Adi Least Squares Regression (OLS) kimi qlobal reqressiya modellərində, iki və ya daha çox dəyişənin multikollinearlıq göstərməsi (iki və ya daha çox dəyişən lazımsız olduqda və ya birlikdə eyni "hekayə" izah etdikdə) nəticələr etibarsızdır. GWR, verilənlər bazasındakı hər bir xüsusiyyət üçün yerli bir regresiya tənliyi qurur. Müəyyən bir izahlı dəyişən klaster üçün dəyərlər məkan şəklində olduqda, çox güman ki, lokal multikollinearlıq ilə problemləriniz olacaq. The şərt nömrəsi Çıxış xüsusiyyəti sinifində, lokal çox xəttliliyə görə nəticələrin qeyri-sabit olduğunu göstərir. Bir qayda olaraq, şərt sayı 30-dan çox, Null-a bərabər olan xüsusiyyətlərə və ya shapefiles üçün -1.7976931348623158e + 308-ə bərabər nəticələrə etibar etməyin.

GWR modelinə nominal / kategorik məlumatlar daxil edilərkən ehtiyatla istifadə olunmalıdır. Kategoriyaların məkan şəklində yığışdırıldığı yerlərdə, yerli çox xəttli problemlərlə qarşılaşma riski yüksəkdir. GWR çıxışına daxil olan şərt nömrəsi, yerli əlaqənin problemli olduğunu göstərir (şərt sayı sıfırdan az, 30-dan çox və ya Null olaraq təyin edilmişdir). Yerli multikollinearlığın mövcud olduğu nəticələr qeyri-sabitdir.

GWR modelində fərqli məkan rejimlərini təmsil etmək üçün "saxta" izahlı dəyişənlərdən istifadə etməyin (məs., Şəhər nüvəsindən kənarda olan siyahıyaalma yollarına 1, digərlərinə isə 0 dəyər verilir). GWR izahlı dəyişkən əmsalların dəyişməsinə icazə verdiyindən, bu məkan rejimi izahlı dəyişənlər lazımsızdır və əlavə edildiyi təqdirdə lokal multikollinearlıqda problemlər yaradacaqdır.

İzahedici dəyişənlərinizin əmsalları arasındakı regional dəyişikliyi daha yaxşı anlamaq üçün GWR tərəfindən yaradılan isteğe bağlı raster əmsalı səthlərini araşdırın. Bu raster səthlər, birini təyin etsəniz, əmsalı raster iş yerində yaradılır. Çoxbucaqlı məlumatlar üçün, iş yerinizdəki dəyişiklikləri araşdırmaq üçün Çıxış xüsusiyyət sinifindəki hər bir əmsal sahəsindəki dərəcə rəngli və ya soyuqdan isti göstəricilərindən istifadə edə bilərsiniz.

Bir proqnoz yerləri xüsusiyyət sinfi (tez-tez bu xüsusiyyət sinfi Giriş xüsusiyyət sinfi ilə eynidir), Proqnoz izahlı dəyişənlər və bir Çıxış proqnozlaşdırma xüsusiyyət sinfi təqdim edərək proqnoz üçün GWR istifadə edə bilərsiniz. Reqressiya modelinin kalibrlənməsi üçün istifadə olunan sahələr (İzahatlı dəyişənlər sahəsi üçün daxil edilmiş dəyərlər) ilə proqnozlaşdırma üçün istifadə olunan sahələr (Proqnozlaşdırma izahlı dəyişənlər sahəsi üçün daxil edilmiş dəyərlər) arasında birdən birə uyğunluq olmalıdır. Bu dəyişənlərin sırası eyni olmalıdır. Məsələn, yol qəzalarını sürət hədləri, yol şəraiti, zolaq sayı və avtomobil sayından asılı olaraq modelləşdirirsiniz. Dəyişiklik edilmiş sürət hədləri və yol şərtləri ilə yeni dəyişənlər yaratmaqla sürət hədlərinin dəyişdirilməsinin və ya yolların yaxşılaşdırılmasının yol qəzalarına təsirini proqnozlaşdırmaq olar. Mövcud dəyişənlər regresiya modelinin kalibrlənməsi üçün istifadə ediləcək və izahlı dəyişənlər parametri üçün istifadə ediləcəkdir. Dəyişdirilən dəyişənlər proqnozlar üçün istifadə ediləcək və Proqnozlaşdırma izahlı dəyişənləriniz kimi daxil ediləcəkdir.

Bir proqnoz yerləri xüsusiyyət sinfi təmin edilsə də, heç bir proqnoz izahlı dəyişən göstərilməyibsə, Çıxış proqnozlaşdırma xüsusiyyət sinfi yalnız hər bir yer üçün hesablanmış əmsallarla yaradılır (heç bir proqnoz yoxdur).

Reqressiya modeli, əsas izahedici dəyişəni itirdikdə səhv göstərilmişdir. Reqressiya qalıqlarının və / və ya bir və ya bir neçə izahlı dəyişənin əmsalı arasındakı gözlənilməz məkan dəyişməsinin statistik cəhətdən əhəmiyyətli məkan əlaqəsi, modelinizin səhv göstərildiyini göstərir. Bu əsas itkin dəyişənlərin modelə daxil ola bilməsi üçün nə olduğunu tapmaq üçün hər cür səy göstərməlisiniz (məsələn, OLS qalıq analizi və GWR əmsalı dəyişmə analizi vasitəsilə).

İzahedici dəyişkənliyin qeyri-sabit olmasının mənalı olub-olmadığını daima soruşun. Məsələn, müəyyən bir bitki növünün sıxlığını ASPECT daxil olmaqla bir neçə dəyişənin funksiyası kimi modelləşdirdiyinizi düşünək. ASPECT dəyişkənliyi üçün əmsalın tədqiqat sahəsi üzrə dəyişdiyini görsəniz, ehtimal ki, əsas itkin izahlı dəyişənə dair dəlillər görürsünüz (məsələn, rəqabətli bitki örtüyünün yayılması). Bütün əsas izahedici dəyişənləri regresiya modelinizə daxil etmək üçün hər cür səy göstərməlisiniz.

Shapefiles istifadə etdikdə, null dəyərləri saxlaya bilməyəcəklərini unutmayın. Formasız daxilolmalardan shapefiles yaradan alətlər və ya digər prosedurlar, nəticədə sıfır dəyərləri sıfır və ya çox kiçik bir mənfi rəqəm olaraq saxlaya bilər (-DBL_MAX = -1.7976931348623158e + 308). Bu, gözlənilməz nəticələrə səbəb ola bilər. Buna da baxın: Geoprocessing_considerations_for_shapefile_output.

Hesablamanın nəticəsi sonsuz olduqda və ya təyin olunmadığı zaman, şəkillər olmayan fayllar üçün nəticə sıfır, şəkillər üçün nəticələr -DBL_MAX = -1.7976931348623158e + 308 olacaqdır.

AICc və ya CV bant genişliyi metodunu seçdiyiniz zaman, GWR optimal məsafəni (SABİT kernel üçün) və ya optimal qonşu sayını (ADAPTIVE kernel üçün) tapacaqdır. Bununla birlikdə, yerli multikollinearlıq problemləri həm AICc, həm də CV Bant genişliyi metodlarının optimal məsafəni / qonşu sayını həll etməsinə mane olacaqdır. Göstərən bir səhv varsa ciddi model dizaynı problemlər, müəyyən bir məsafəni və ya qonşu sayını göstərməyə çalışın, sonra çıxış xüsusiyyətləri sinifindəki şərt nömrələrini araşdıraraq hansı xüsusiyyətlərin yerli kollinearlıq problemləri ilə əlaqəli olduğunu araşdırın.

Yerli əlaqəli problemlər həm AICc, həm də CV Bant genişliyi metodlarının qonşuların məsafəsini / sayını optimal şəkildə həll etməsinə mane olacaqdır. Ciddi model dizaynı problemlərini göstərən bir səhv çıxarsanız, müəyyən bir məsafəni və ya qonşu sayını göstərməyə çalışın, sonra hansı xüsusiyyətlərin lokal multikollinear problemlərlə əlaqəli olduğunu görmək üçün Çıxış xüsusiyyət sinifindəki şərt nömrələrini araşdırın.

Ciddi model dizaynı səhvlər və ya yerli tənlikləri göstərən səhvlər kifayət qədər qonşu daxil deyil, ümumiyyətlə qlobal və ya lokal multikollinearlıq problemini göstərir. Problemin harada olduğunu müəyyənləşdirmək üçün, OLS istifadə edərək modelinizi işə salın və hər izahlı dəyişən üçün VIF dəyərini araşdırın. VIF dəyərlərindən bəziləri böyükdürsə (məsələn, 7.5-dən yuxarı), qlobal multikollinearlıq GWR-nin həllinə mane olur. Ancaq daha çox ehtimal ki, lokal multikollinearlıq problemdir. Hər izahlı dəyişən üçün tematik xəritə yaratmağa çalışın. Xəritədə eyni dəyərlərin məkan qruplaşması aşkar olunursa, dəyər dəyişkənliyini artırmaq üçün bu dəyişənlərin modeldən çıxarılmasını və ya bu dəyişənlərin digər izahlı dəyişənlərlə birləşdirilməsini nəzərdən keçirin. Məsələn, ev dəyərlərini modelləşdirirsinizsə və həm yataq otağı, həm də vanna otağı üçün dəyişənlərə sahibsinizsə, bunları dəyər dəyişməsini artırmaq və ya onları vanna otağı / yataq otağı kvadrat görüntüləri kimi göstərmək üçün birləşdirmək istəyə bilərsiniz. GWR modelləri qurarkən məkan rejimi dummy dəyişkənlərindən, kategorik / nominal dəyişənlərdən və ya çox az mümkün dəyərlərə malik dəyişənlərdən məkan qruplaşdırmaqdan çəkinin.

GWR, OLS ilə eyni tələblərə tabe olan xətti bir modeldir. Reqressiya Analizinin Əsasları sənədindəki "Reqressiya Modelləri necə pisləşir" başlıqlı bölməni GWR modelinizin düzgün şəkildə göstərildiyini yoxlamaq üçün nəzərdən keçirin.


GEOG 2470

GIS I-yə giriş

Düşmək2011

2:05pm- 4:4Saat 00

Əlaqə məlumatı

Ofis: əlavə fakültə otağı bldg. 3000

İş saatları: Çərşənbə axşamı: 16: 40-dan 17: 10-dək

Mr. Craig Eissler, Texas, Austin-də yerləşən Geo-Tech Visual Power'ın Sahibi / Məsləhətçisidir. Layihə idarəedilməsi, təbii təhlükə təhlili, risk qiymətləndirmələri, təlim və tədris proqramının hazırlanması üzrə ixtisaslaşmış Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS) mütəxəssisidir. İndiki Texas Coğrafi Cəmiyyətinin (TXGS) podratçısı olaraq 2003-cü ildə Texas Hazard Azaltma Paketi (THMP www.thmp.info) üçün istifadəçi əlaqələndiricisi və ortaq proje meneceri olaraq başladı. THMP, tarixi təhlükələri və risk sahələrini müəyyənləşdirmək, əhali və mülkiyyət dəyərlərinə nisbi zəiflikləri qiymətləndirmək üçün bir GIS məlumat paylama vasitəsi və xəritə görüntüləyicisidir, ayrıca təsirləri azaltma planları üçün GIS istifadə edərək risk qiymətləndirmələrini aparmaq üçün yerli və regional hökumətlərlə müstəqil olaraq müqavilə bağlayır.

Mr. Eissler & rsquos sonrakı layihə işlərinə, FEMA tərəfindən hazırlanmış təbii təhlükə itkisi qiymətləndirmə vasitəsi olan THMP və HAZUS-MH istifadə təlim proqramlarının hazırlanması daxildir. Texas istifadəçiləri üçün xüsusi HAZUS tədris proqramı hazırladı və daşqın və qasırğa modellərində ixtisaslaşmış bir FEMA tərəfindən səlahiyyətli bir təlimçi olaraq əyalət daxilində aktiv bir təqdimat və təlim cədvəlini davam etdirdi. Bu və əvvəlki iş təcrübəsi sayəsində ArcGIS ilə kifayət qədər təcrübə qazandı.

Əvvəllər cənab Eissler yüksək texnoloji sənayedə müxtəlif marketinq vəzifələrində çalışmışdı. O illərin dördü o vaxt GIS proqram inkişafında dünya lideri olan və indi ESRI-yə məxsus olan Strateji Xəritəçəkmə, Inc ilə birlikdə idi. Craig, karyerasına bir neçə hava araşdırması / fotogrammetrik şirkətində 20 ildən artıq bir müddətdə uzanan müvafiq peşə təcrübəsinə aparan bir xəritəçəkmə mütəxəssisi olaraq başladı.

Cənab Eissler, ITT Texniki İnstitutu və Austin İcma Kollecində kollec səviyyəsində CİS və digər kurslarda dərs demişdir.

Cənab Eissler M.S. Penn Dövlət Universitetinin Coğrafi İnformasiya Sistemlərində və B.A. Texas Dövlət Universitetindən Coğrafiya və Planlaşdırma ixtisası (əvvəllər Cənubi-Qərb Texas Dövlət Universiteti).

Kursun təsviri

CİS (Coğrafi İnformasiya Sistemləri) məkan (coğrafi) məlumatlarını real dünya problemlərini təhlil etmək və həll etmək üçün istifadə edən kompüter əsaslı bir vasitədir. Bu kurs tələbəni CİS-in əsas prinsipləri və texnikaları ilə tanış etmək üçün hazırlanmışdır. Laboratoriya materialında ArcGIS istifadə edərək CBS məlumatlarının toplanması, daxil edilməsi, saxlanması, təhlili və çıxışı vurğulanacaqdır.

Tələb olunan mətnlər / materiallar

ArcGIS 10 üçün ikinci nəşr

Qeyd: Bu, bu dərs üçün Laboratoriya kitabdır

Bu kurs üçün rəsmi Dərslik yoxdur və yalnız yuxarıdakı Laboratoriya kitabı mövcuddur.

Təlimatçı ayrıca, bəzi hallarda əlavə məlumat olaraq vərəqələr təqdim edəcəkdir.

ACC & rsquos Blackboard da uyğun olduqda istifadə ediləcəkdir. Təlimatçı yeni material yerləşdirildiyi zaman sizə xəbər verəcəkdir. Ancaq mütəmadi olaraq yoxlamağa vərdiş etməlisiniz.

Xarici bir USB flash və ya ən azı 2 GB yaddaşa sahib sabit disk tələb olunur. 4GB daha yaxşıdır. CİS-ə gəldikdə, nə qədər çox yer varsa, bir o qədər yaxşıdır.

Rabitə

Bütün tələbələrin ACC identifikasiyası olmalıdır. Bu, ACCeID olaraq bilinir. Bu nömrə bu kurs üçün tələb olunan əksər mənbələrə daxil olmaq üçün istifadə olunmalıdır. ACCeID yoxsa, dərhal mənə xəbər verin. Dərs xaricində təlimatçı ilə əsas əlaqə forması ACC elektron poçt hesabınızla olacaqdır. Təlimatçıya zəng edə bilərsiniz, baxmayaraq ki, bu metod yalnız elektron poçt cəhdləri uğursuz olduqda istifadə olunmalıdır. Və nəhayət, təlimatçı və rsquos iş saatları üz-üzə ziyarət üçün bu tədris planında yerləşdirilib.

Təlimat metodikası

Kurs Mühazirə və qism Laboratoriya olacaq. Müasir tədris metodları tez-tez bu hissələrin birləşdirildiyi və mütləq fərqləndirilmədiyi yerlərdə istifadə ediləcəkdir. Mühazirələrin aktual olması və konseptual məlumat verməsi və strateji xarakter daşıması nəzərdə tutulur. Laboratoriyalar konsepsiyaların taktiki səviyyədə tətbiqində bacarıq inkişafını təmin etmək məqsədi daşıyır.

ArcGIS 10 (ESRI-dən) GIS proqram paketi bu kurs boyunca istifadə olunacaq. Şagirdlərə evdə istifadə edə biləcəkləri bir Təhsil lisenziyası veriləcək. ACC ayrıca bu dərs üçün dərs saatları xaricində istifadə etməsi üçün lazım olan bütün lazımi proqram və məlumatları olan açıq bir laboratoriya otağı təmin edir

Kursun əsaslandırılması

CİS-ə giriş, şagirdlərə GİS bilik və bacarıqlarını gündəlik həyatda və seçdikləri karyerada tətbiq etməyə imkan verəcək məkan təhlili metodları və nəzəriyyələri haqqında məlumat vermək, kursu Austin İcma Kollecində dosent və rsquos dərəcəsinə tətbiq etmək üçün hazırlanmışdır. və onları digər qurumlarda GIS-də yuxarı bölmə kurslarında müvəffəq olmaq üçün hazırlamaq.

Ümumi məqsədlər

Tələbələr vizual ünsiyyətin dəyərini vurğulayarkən coğrafi məkanların necə tərtib ediləcəyini, təhlil ediləcəyini və təqdim olunacağını öyrənəcəklər. Şagirdlər, ilk növbədə ESRI & rsquos ArcGIS proqramı ilə işləyərkən və digər CİS məhsullarını araşdırarkən bu əsas yerleşim anlayışlarını öyrənəcəklər.

Bu kursun sonunda tələbə:

  • coğrafiyanın, CİS-in və məkan təhlilinin nə olduğunu başa düşmək
  • Xəritəçəkmə əsaslarını başa düşmək: miqyas və koordinat sistemləri
  • xəritə göstərilməsinin əsaslarını tətbiq edin: simbologiya və kartoqrafiya
  • vektor və raster məlumat strukturlarını və bunların hər birinin uyğun istifadəsini başa düşmək
  • məlumat yaratma əsaslarını tətbiq edin: verilənlər bazasında toplama, tərtib və redaktə
  • sorğuların yerinə yetirilməsi və jeoprosessinq üsulları daxil olmaqla CİS-də araşdırmaq və təhlil etmək
  • digər CİS və məlumat mənbələrini araşdırmaq və istifadə etmək
  • & hellipand daha çox

Kurs qiymətləri

Qiymətləndirmə komponentləri dərsdəki fəal iştiraka, strukturlaşdırılmış laboratoriya təlimlərinin (bəzən digər sinif çalışmaları da daxil olmaqla) uğurlu və vaxtında başa çatdırılmasına, testlərə və sinif layihəsinə əsaslanır.

(aşağıda sinif iştirakına baxın)

Vacib: Makiyaj Testləri YOXdur. Test günlərində iştirak etmək üçün mümkün olan hər şeyi etməlisiniz. Bir sınaq günü yoxsan, əvəz layihəsi təyin ediləcək. Bu uzun və çətin bir məşqdir və kömək edə bilsəniz arzu oluna bilməz. İkinci buraxılmış bir test & ldquo0 & rdquo ilə nəticələnəcəkdir

4 çox seçimli stil testi var. Testlər kursun hər bölməsindən sonra aparılacaqdır. Hər bir test (və ya ekvivalenti) 10 faiz baldır.

Laboratoriya Məşqləri & amp; Dərsə davamiyyət / iştirak

Dərslərdə iştirak qiymətinizə çox əhəmiyyətli bir töhfədir. & ldquoA və rdquo qiymətləri YALNIZDA iştirak etmək və təyin olunduğu gün Laboratoriya Məşq işini etməklə əldə edilir. Başqa sözlə, hazır olmaq və nümunə olmasa da qənaətbəxş bir iş görmək üçün lazımi səy göstərmək, & ldquoA & rdquo ilə nəticələnəcəkdir. Siz yoxsanız, lakin Labor Exercise işinizin nəticələrini eyni gün elektron şəkildə təqdim etsəniz, & ldquoB & rdquo notu alacaqsınız. Əgər yoxsanız və növbəti məşğələ günü Laboratoriya Təlimi işinizin nəticələrini təqdim etsəniz, & ldquoC & rdquo qiyməti alacaqsınız. Bundan sonra heç bir iş qəbul edilmir və siz & ldquo0 & rdquo notu alacaqsınız.

Kurs boyu çox sayda Laboratoriya Təlimi (gündə təxminən 1) olacağından, Laboratoriya Təlimlərini əhatə edən 3 kurs bölməsinin hər biri üçün orta qiymət alacaqsınız. Buna görə, hər bir Laboratoriya İşinin sinif bölməsinə görə qiyməti 10 faiz baldır.

Sinif Layihə

3 mərhələyə bölünmüş bir semestrlik final layihəsi olacaqdır. Hər bir layihə mərhələsi bir iş qəzası quruluşunu (yəni tapşırıqların siyahısı) və mühazirədə və laboratoriyada əhatə olunan material üzərində qurulacaq son nəticənin təsvirini əhatə edəcəkdir. İlk iki layihə mərhələsində addım-addım təlimatlarla dəstəklənən tapşırıqların siyahısı veriləcəkdir. Finalprojectphase, daha ümumi təlimatlar tərəfindən dəstəklənən tapşırıqların siyahısını ehtiva edəcəkdir. Hər layihə fazası 10 faiz baldır. Gec qurulmuş hər hansı bir layihə cəzalandırılacaqdır. Layihələr CİS istifadə edərək real dünya tətbiqetmələrini tamamlamaq üçün tələb olunan bacarıq və inamı artırmaq üçün hazırlanmışdır.

Kurs qaydaları

Zəhmət olmasa davamiyyət, geri çəkilmə, natamamlıq, məktəbli vicdansızlıq, əlil tələbələr və akademik azadlıq ilə əlaqədar aşağıdakı kurs qaydalarına baxın. Daha ətraflı məlumat üçün Tələbə Kitabçası da daxil olmaqla ACC rəsmi sənədlərinə müraciət edin.

Tələbələr mühazirələrdə və laboratoriya işində fəal iştirak etməlidirlər. Heç bir makiyaj işinə icazə verilmir. Laboratoriya Təlimi dərəcəsi ilə bağlı yuxarıdakı Sinif iştirakına baxın. O gün sinifdə olmasanız da, sinifdə edilən hər bir elandan cavabdehsiniz.

Müəyyən edilmiş son tarixdən əvvəl kursdan çəkilmək tələbə və rsquos-un məsuliyyətidir. Ən azı bir dərsdə iştirak etmisinizsə, təlimatçı sizi sinifdən geri çəkməyəcəkdir. Təlimatçı yalnız dərsə heç getməmiş tələbələri geri çağıracaq.

Bu kursda natamam qiymət və ya & ldquoI & rdquo nadir hallarda təyin olunur. Həqiqi bir fövqəladə vəziyyət (məsələn, xəstəxanaya yerləşdirmə) tələbənin son testi keçirməsinə mane olarsa, müəllimin qərarına əsasən & ldquoI & rdquo qiyməti verilə bilər. Tamamlanmamışlar ACC Kollec Təqvimində dərc olunmuş tarixə qədər tərtib edilməlidir, əks halda & ldquoI & rdquo avtomatik olaraq & ldquoF & rdquo-ya çevriləcəkdir.

İntizamın tətbiq oluna biləcəyi kollec tərəfindən qadağan edilən hərəkətlərə, imtahan və ya viktorinada xəyanət, plagiat və xaricdə iş hazırlamaqda başqası ilə icazəsiz işbirliyi daxil olmaqla bunlarla məhdudlaşmayan skolastik vicdansızlıq daxildir. Tələbələr tərəfindən təqdim olunan akademik iş, düşüncələrinin, araşdırmalarının və ya özünü ifadə etmələrinin nəticəsidir. Akademik iş elektron qaydada və ya kağız layihələrində, fərdi və ya qrup sinif təqdimatları və ev tapşırığı kimi testlər, testlər ilə məhdudlaşmır.

Əlil Tələbələr

Hər ACC kampusu sənədləşdirilmiş fiziki və ya psixoloji qüsurlu tələbələr üçün dəstək xidmətləri təklif edir. Əlil şagirdlər, dərslərinin çox hissəsini alacaqlarını gözlədikləri şəhərcikdəki Əlillər Tələbələri İdarəsi vasitəsi ilə məqbul yerlər tələb etməlidirlər. Tələbələr semestrin başlamasından üç həftə əvvəl bunu etmələri tövsiyə olunur.

Hər bir şagirdin sinif müzakirələrində iştirak etməsi şiddətlə tövsiyə olunur. Müzakirə və tənqidi düşüncəni ehtiva edən hər hansı bir sinif vəziyyətində fərqli fikirlərin olması şübhəsizdir. Tələbələr yalnız bəzən bir-birləri ilə fikir ayrılıqlarına düşə bilməzlər, həm də tələbələr və təlimatçı eyni zamanda həssas və dəyişkən mövzularda fərqli fikirlərə sahib olduqlarını görə bilər. Ümid edirəm ki, bu fərqlər sinif müzakirələrini genişləndirəcək və tələbələrin və təlimatçıların düşünməyə və öyrənməyə təşviq ediləcəyi bir atmosfer yaradacaqdır. Buna görə də əmin olun ki, siniflərinizdə və ya tapşırıqlarda ifadə olunan inanc və fikirlərdən qiymətləriniz mənfi təsirlənməyəcəkdir. Daha doğrusu, sinif müzakirələrində ifadə edilərkən hamımızın fikirlərinə hörmətlə yanaşacağıq.

Xahiş edirəm müəllimə və bütün tələbələrə hər zaman hörmət göstərin. Dərs saatlarında heç vaxt diqqətinizi qeyri-akademik əşyalara yönəltməməlisiniz. Bura mobil telefonunuzdan istifadə / mesajlaşma, e-poçtunuzun yoxlanılması, video oyunlar oynama və ya digər diqqəti cəlb edən şeylər daxildir.

Kursun xülasəsi / Təqvimr

Vacib: Təlimatçı mövzuları və ya tarixləri istənilən vaxt dəyişdirmək hüququnu özündə saxlayır. Bununla birlikdə, təlimatçı kursun planını mümkün qədər yaxından izləməyə çalışacaq və dəyişikliklər olduqda mümkün qədər əvvəlcədən xəbərdarlıq edəcəkdir. Aşağıdakı kontur / təqvim yalnız bir rəhbər olmaq üçündür.


Arcgis.gis.Item¶

CİS-dəki bir maddə (məzmun vahidi). Hər bir maddənin bənzərsiz bir identifikatoru və elementə sahib olan istifadəçidən asılı olmayan yaxşı bilinən bir URL-i var. Bir maddə, maddə məlumat mənbəyi vasitəsi ilə əlaqəli ikili və ya mətn məlumatlarına sahib ola bilər. Məsələn, Map Package tipli bir maddə, maddə məlumat mənbəyi vasitəsi ilə xəritə paketinə uyğun olan faktiki bitləri qaytarır.

əlavə_sahibə ( rel_item, rel_type ) ¶

Bu elementdən rel_item-ə bir əlaqə əlavə edir. Münasibətlər bir maddəyə bağlı deyil. Bunlar mənşə elementindən təyinat elementinə istiqamətləndirici əlaqələrdir və bir növü var. Növ, etibarlı mənşə və təyinat növü ilə yanaşı bəzi qaydaları da müəyyənləşdirir. Daha çox məlumat üçün REST API yardımındakı əlaqələr növlərinə baxın. İstifadəçilər əlaqələr növünün qaydaları ilə belə müəyyənləşdirilmədikdə əlaqələndirdikləri əşyalara sahib olmaq məcburiyyətində deyillər. İstifadəçilər yalnız yaratdıqları münasibətləri silə bilərlər. İki elementdən biri silinsə, əlaqələr avtomatik olaraq silinir.

rel_item, əlaqəli maddədir rel_type [& # 8216Map2Service & # 8217, & # 8216WMA2Code & # 8217, & # 8216Map2FeatureCollection & # 8217, & # 8216MobileApp2Code & # 8217, & # 8216Service2Data & # 8217, & # 8217, & Bu parametr haqqında daha çox məlumat üçün REST API-də əlaqələr növlərinə baxın, əlaqələr əlavə olunduqda True Returns

Qayıdır:müvəffəqiyyəti göstərən bir boolean
silin_xasiyyət ( rel_item, rel_type ) ¶

Bu maddə ilə rel_item arasındakı əlaqəni silir. rel_item, əlaqəli maddədir rel_type [& # 8216Map2Service & # 8217, & # 8216WMA2Code & # 8217, & # 8216Map2FeatureCollection & # 8217, & # 8216MobileApp2Code & # 8217, & # 8216Service2Data & # 8217 & # 8217, & # 8217, & # 8217 əlaqələr silindi

Maddələri və URL'ləri qaytarır və s. Bu maddədən asılıdır.

Bu elementlərin asılı olduğu əşyaları və urlləri geri qaytarır

yüklə ( xilasetmə yolu ) ¶ yükləmə_metadata ( save_folder = Yoxdur ) ¶

Müəyyən edilmiş maddə id üçün maddə meta məlumatlarını yükləyir, fayl yolunu qaytarır. Maddənin meta məlumatı yoxdursa, Yoxdur. Metadatalı maddələr, açar sözlər növündə & # 8216Metadata & # 8217 var

Bu maddə üçün element kiçikini yükləyir, fayl yolunu qaytarır.

Maddə üçün məlumatları qaytarır. Verilər bir dosyadırsa, yüklənmiş və yüklənmiş fayla gedən yol qaytarılmışdır. Başqa bir halda try_json doğrudursa, metod onu Python diktəsinə çevirməyə çalışır və qaytarır. Json.dumps (data) istifadə edərək bu dikti sətrə çevirmək. Başqa bir halda, data.decode (& # 8216utf-8 & # 8217) istifadə edərək sətrə çevrilə bilən məlumatları bayt massivi kimi qaytarır.

Müəyyən edilmiş maddə üçün maddə meta məlumatlarını qaytarır. Maddənin meta məlumatı yoxdursa, Yoxdur. Metadatalı maddələr, açar sözlər növündə & # 8216Metadata & # 8217 var

Bu element üçün kiçik şəkil verən baytları qaytarır.

Mübahisələr yoxdur. Maddəni təmsil edən baytları qaytarır.

Kiçik şəkil üçün URL

Bu elementi verilmiş ad ilə qovluğa köçürün.

Mübahisə Təsvir
qovluq tələb olunan sətir, elementi köçürmək üçün qovluğun adı. Kök qovluq üçün & # 8216 / & # 8217 istifadə edin. Digər qovluqlar üçün qovluq adından bir sətir və ya qovluq xüsusiyyətindən alınan dikt kimi & # 8216id & # 8217 qovluğunu ehtiva edən bir sətir kimi daxil edin.
Qayıdır:aşağıdakı kimi bir json obyekti: <

Maddə silmə qorumasını aktivləşdirin və ya söndürün

Mübahisə Təsvir
imkan verir isteğe bağlı boolean, silmənin qorunmasını təmin etmək üçün True, onu silmək üçün False
Qayıdır:aşağıdakı kimi bir json obyekti: <

İdarəediciyə tək bir elementi bir istifadəçidən digərinə təyin etmək imkanı verir.

Bir istifadəçinin hamısını (və qruplarını) başqa bir istifadəçiyə köçürmək istəyirsinizsə, user.reassign_to () metodundan istifadə edin. Bu metod hər dəfə yalnız bir maddəni hərəkət etdirir.

Mübahisə Təsvir
item_id tələb olunan simli, element üçün unikal identifikator
target_owner tələb olunan simli, əşyanın istənilən sahibi
hədəf_ qovluq isteğe bağlı sətir, elementi köçürmək üçün qovluq.
Qayıdır:müvəffəqiyyəti göstərən bir boolean
əlaqəli_bəndlər ( rel_type, İstiqamət = 'irəli' ) ¶

Bu maddəyə aid elementləri qaytarır. Əlaqələr, müvafiq olaraq item.add_relationship () və item.delete_relationship () istifadə edərək əlavə və silinə bilər. rel_type, [& # 8216Map2Service & # 8217, & # 8216WMA2Code & # 8217, & # 8216Map2FeatureCollection & # 8217, & # 8216MobileApp2Code & # 8217, & # 8216Service2Data & # 8217, & # 8216Service &Service & # 8216 8217, & # 8216reverse & # 8217]

Göstərilən qruplar siyahısı ilə bir maddə paylaşır

Mübahisə Təsvir
hər kəs isteğe bağlı boolean, hamı ilə paylaşın
org isteğe bağlı boolean, təşkilatla paylaşın
qruplar isteğe bağlı sətir, maddənin paylaşılacağı qrup kimliklərinin vergüllə ayrılmış siyahısı.
Qayıdır:öğe paylaşıla bilmədiyi bir sıra qrupları olan & # 8220notSharedWith & # 8221 açarı ilə dict.
paylaşma ( qruplar ) ¶

Maddəni göstərilən qrup siyahısı ilə paylaşmağı dayandırır

Mübahisə Təsvir
qruplar isteğe bağlı sətir, elementin bölüşdürüləcəyi qrup kimliklərinin vergüllə ayrılmış siyahısı.
Qayıdır:elementin bölüşdürülə bilmədiyi bir sıra qrupları olan & # 8220notUnsharedFrom & # 8221 açarı ilə dict.
yeniləmə ( item_properties = Yoxdur, məlumat = Yoxdur, kiçik = Yoxdur, metadata = Yoxdur ) ¶

Portaldakı bir elementi yeniləyir.

Bu məzmun bir fayl ola bilər (bir qat paketi, geoprosessinq paketi, xəritə paketi kimi) və ya bir URL (bir ArcGIS Server xidmətinə, WMS xidmətinə və ya bir tətbiqə) ola bilər.

Bir paket və ya başqa bir fayl yükləyirsinizsə, məlumat mübahisəsindəki fayla bir yol və ya URL verin.

Yalnız yeniləmək istədiyiniz xüsusiyyətlərə dair arqumentlərdən keçin. Bütün digər əmlaklar olduğu kimi qalacaq. Təsviri yeniləmək istəyirsinizsə, yalnız item_properties-də təsvir arqumentini verin.

Qayıdır:bir müvəffəq, bu müvəffəqiyyəti göstərir.


Ümumi məlumat

Aşağıdakı məlumatlar, ArcGIS-də düzəldilmiş, təkmilləşdirilmiş və idxal olunan bütün FGDC metadata məzmunu üçün tətbiq olunur.

Tarixlər və vaxtlar

ArcGIS metadatında bütün tarixlər bir il, bir ay və bir gündən ibarət olan etibarlı tarixlər olmalıdır. To enter this information in the Description tab , click the calendar control and click the appropriate date. Times in ArcGIS metadata must be valid, and must include hours, minutes, and seconds. To enter this information, click the portion of the time you want to change and type in the appropriate value. The up and down arrows can only be used to change the hour. For more details about using the calendar and time controls, see the Time Period Information section.

If an item's existing FGDC metadata contains a date that is only a year, when this metadata is upgraded or imported into ArcGIS the date is converted to the first of January in that year. If the original date consists of a year and a month, this date is converted to the first day of that month in the specified year when the metadata is imported or upgraded. If the original value provided is a string, such as Spring 2003 , this information can't be converted to a date the value won't be imported or upgraded. Similarly, if the original date is invalid, for example, because the date didn't adhere to the FGDC yyyymmdd format, the date won't be imported or upgraded.

When describing an item's time period, provide a date range that runs from the first day to the last day of the appropriate year or month instead of providing a partial date. Instead of specifying spring in a given year, specify a range of months during which the data was collected or the map was created.

If the original metadata includes only a partial time, zero seconds, minutes, or hours will be added as appropriate. If the original time provided is a string, such as 2 a.m. , this information can't be converted to a time the value won't be imported or upgraded. Times can't be provided in ArcGIS metadata without an accompanying date.

In FGDC metadata, some elements that typically require dates or times may allow text, such as unknown , unpublished material , or now . This information will be upgraded or imported to ArcGIS metadata. However, at present, imprecise dates and times such as these can't be edited in the Description tab . If more detailed dates and times are specified in the item's ArcGIS metadata, they will be used in place of the imprecise values when ArcGIS metadata is exported. Otherwise, the original imprecise dates and times will be exported to the FGDC format.

Specifying None for mandatory elements

In FGDC metadata, it is common practice to include the text None in mandatory elements where the information associated with that element is either unknown or inapplicable. For example, whenever keywords are provided, a thesaurus must be specified even if one wasn't used. The same practice is used if there are no access and use constraints associated with the item, because these metadata elements are mandatory.

When an item's existing FGDC metadata is upgraded or imported to ArcGIS, the value None isn't included in the item's ArcGIS metadata. Do not add any thesaurus citation information in ArcGIS metadata if a set of keywords wasn't selected from a thesaurus. Do not add any constraint information if there are no constraints to report. When metadata is exported to an FGDC-formatted XML file, the exporter will automatically add in these elements with the value None .

Values are handled as coded lists

In FGDC metadata, many elements have a domain where the value can be one of a specified set of values or any other text. As a result, people often write different phrases that express the same meaning in the same metadata element. The equivalent metadata elements in the ISO metadata standards are typically associated with codelists. A codelist is a set of codes that communicate a specific concept unambiguously free text is not supported. The ISO metadata standards include codes that articulate many of the same concepts that are defined in the FGDC CSDGM standart. In some cases, the North American Profile added codes to these codelists to include FGDC CSDGM concepts that were missing in the base standard.

The associated ArcGIS metadata elements use codelists. When an item's existing FGDC metadata is upgraded or imported to ArcGIS, the word or phrase provided in the FGDC metadata element is converted to a coded value. The phrases defined in the FGDC CSDGM standard and some well-known variations of them will be successfully matched to the appropriate code. North American Profile codes are used in cases where the base ISO metadata standard codes are insufficient.

If one of the phrases suggested in the FGDC CSDGM standard is misspelled, or if an alternate phrase was used, the upgrade process is unlikely to recognize it even though it has the same meaning. In this case, ArcGIS will be unable to assign the appropriate code that corresponds to the original value. Be sure to check an item's upgraded or imported metadata. If any values were not successfully matched, pick the appropriate code from the codelist and save your changes.

Reordering of repeating elements

An element is said to be repeating if many of those elements occur in the item's metadata. For example, many keywords are allowed. Each keyword is stored in a separate keyword element—the element repeats once for each keyword that has been provided. From an XML perspective, repeating elements are not required to be maintained in a specific order.

XML elements can be processed in different ways. Some of them maintain document order that is, elements are always handled sequentially. If XML elements are always handled in document order it can appear as if the order of repeating elements is being maintained even if this is not technically true. Other processing methods handle XML elements in random order.

When an item's existing FGDC metadata is upgraded or imported, metadata elements are processed randomly. As a result, you may find that after upgrading or importing FGDC metadata to ArcGIS, repeating elements such as keywords may not occur in the same order as in the original FGDC-formatted metadata document. This is a one-time change that may occur during the import or upgrade process. While this change might be visually disconcerting, the metadata is not invalid just because the XML elements were rearranged.


If you are asking for T-SQL then lets look at fundamentals first. There are three types of joins here each with its own set of logical processing phases as:

  1. A cross join is simplest of all. It implements only one logical query processing phase, a Cartesian Product . This phase operates on the two tables provided as inputs to the join and produces a Cartesian product of the two. That is, each row from one input is matched with all rows from the other. So if you have m rows in one table and n rows in the other, you get m×n rows in the result.
  2. Then are Inner joins : They apply two logical query processing phases: A Cartesian product between the two input tables as in a cross join, and then it filters rows based on a predicate that you specify in ON clause (also known as Join condition ).

Next comes the third type of joins, Outer Joins :

In an outer join , you mark a table as a preserved table by using the keywords LEFT OUTER JOIN , RIGHT OUTER JOIN , or FULL OUTER JOIN between the table names. The OUTER keyword is optional . The LEFT keyword means that the rows of the left table are preserved the RIGHT keyword means that the rows in the right table are preserved and the FULL keyword means that the rows in both the left and right tables are preserved.

The third logical query processing phase of an outer join identifies the rows from the preserved table that did not find matches in the other table based on the ON predicate. This phase adds those rows to the result table produced by the first two phases of the join, and uses NULL marks as placeholders for the attributes from the nonpreserved side of the join in those outer rows.

Now if we look at the question: To return records from the left table which are not found in the right table use Left outer join and filter out the rows with NULL values for the attributes from the right side of the join.


1 Cavab 1

I've been given an answer by Esri for this and list it here in case anyone ever stumbles across the same problem.

ArcGIS Pro takes a sample from the data in order to find its min-max values. This sample by default is set to 10000.

If a user changes that sample size through the overflow (hamburger) menu on the Symbology tab to a higher number, it will read the min-max values correctly. In my case I had to set the sample size to 163000 because so few rows out of the whole were higher than 661.

The reason it works in QGIS without this is apparently because QGIS does not use a sample size it just calculates the min-max of the data from the entire data frame by default.

Very interesting. I wasn't aware that ArcGIS Pro is using a sample of the data to calculate min-max values for symbology.


Mücərrəd

Remotely sensed data provide many opportunities for enhancing our understanding of the built and natural environment. Representations of the urban landscape from light detection and ranging (LiDAR) sensors and digital orthophotography from unmanned aerial systems (UAS) are quickly becoming essential for examining and maintaining infrastructure systems, estimating risk from extreme events, and improving urban sustainability. This includes community efforts toward energy resilience and the development of alternative energy systems, such as solar and wind. While LiDAR provides the means to model key characteristics of the urban landscape for solar energy planning, including slope, aspect and elevation, issues of spatial uncertainty and error persist in LiDAR data and have the potential to reduce the fidelity of solar energy assessments. In this paper, we use extremely high-resolution UAS data to improve solar energy audits and mitigate uncertainties associated with LiDAR data. The results suggest improvements in aggregate irradiation estimates by as much as 36 % when using digital orthophotos from a UAS when compared to LiDAR. This paper concludes with a detailed discussion of potential strategies for improving solar energy estimates for both researchers and practitioners.


More efficiently overlay polygon or extract() raster data from spatial lines

I have an enormous dataset of 1.5 billion spatial lines that I've created using all combinations of 37,000 points. For each spatial line, I would like to extract the maximum value of the polygon (or raster - whatever's faster) that the line touches. Essentially this is a very large "spatial join" in Arc lingo. If overlaying lines on the polygon layer, output would be the maximum value of the spatial line at all attribute fields - each representing one month of one year. I've included a raster dataset as well, which was created from only January 1990 of the polygon file at

30m resolution - the raster represents an alternative approach that I thought might save time. The polygon & raster layers represent a large spatial area: roughly 30km x 10km. Data are available here. The spatial lines dataset I've included in the .zip has only 9900 lines, sampled at random from the whole dataset of 1.5 billion lines.

To make the line data more manageable, take sample of 50 lines

Plot all three layers together

First I tried an overlay, but at current rate, the entire dataset of 1.5 billion would take about 844 days to run on my machine

Next I converted the polygons to a raster (one month only - Jan 1990), and I ran an extract() with the spatial lines, but this took even more time.

My attempts to convert all the "0" cells to "NA" did not appear to save time. Is there another way to do this monstrous overlay or extract() more efficiently? Note that these data are currently binned as "1" or "0", but eventually I would like to run this code for a continuous variable that runs 0:300.


First declare your list properly, separated by commas. You can get the unique values by converting the list to a set.

If you use it further as a list, you should convert it back to a list by doing:

Another possibility, probably faster would be to use a set from the beginning, instead of a list. Then your code should be:

As it has been pointed out, sets do not maintain the original order. If you need that, you should look for an ordered set implementation (see this question for more).

To be consistent with the type I would use:

If we need to keep the elements order, how about this:

And one more solution using reduce and without the temporary used var.

UPDATE - Dec, 2020 - Maybe the best approach!

Starting from python 3.7, the standard dict preserves insertion order.

Changed in version 3.7: Dictionary order is guaranteed to be insertion order. This behavior was an implementation detail of CPython from 3.6.

So this gives us the ability to use dict.from_keys for de-duplication!

NOTE: Credits goes to @rlat for giving us this approach in the comments!

In terms of speed - for me its fast enough and readable enough to become my new favorite approach!

UPDATE - March, 2019

And a 3rd solution, which is a neat one, but kind of slow since .index is O(n).

UPDATE - Oct, 2016

Another solution with reduce , but this time without .append which makes it more human readable and easier to understand.

QEYD: Have in mind that more human-readable we get, more unperformant the script is. Except only for the dict.from_keys approach which is python 3.7+ specific.

ANSWERING COMMENTS

Çünki @monica asked a good question about "how is this working?". For everyone having problems figuring it out. I will try to give a more deep explanation about how this works and what sorcery is happening here )

I try to understand why unique = [used.append(x) for x in mylist if x not in used] is not working.

Well it's actually working

The problem is that we are just not getting the desired results inside the unique variable, but only inside the used variable. This is because during the list comprehension .append modifies the used variable and returns None .

So in order to get the results into the unique variable, and still use the same logic with .append(x) if x not in used , we need to move this .append call on the right side of the list comprehension and just return x on the left side.

But if we are too naive and just go with:

We will get nothing in return.

Again, this is because the .append method returns None , and it this gives on our logical expression the following look:

This will basically always:

And in both cases ( False / None ), this will be treated as falsy value and we will get an empty list as a result.

But why this evaluates to None when x is not in used ? Someone may ask.

Well it's because this is how Python's short-circuit operators works.

The expression x and y first evaluates x if x is false, its value is returned otherwise, y is evaluated and the resulting value is returned.

So when x is not in used (i.e. when its True ) the next part or the expression will be evaluated ( used.append(x) ) and its value ( None ) will be returned.

But that's what we want in order to get the unique elements from a list with duplicates, we want to .append them into a new list only when we they came across for a fist time.

So we really want to evaluate used.append(x) only when x is not in used , maybe if there is a way to turn this None value into a truthy one we will be fine, right?

Well, yes and here is where the 2nd type of short-circuit operators come to play.

The expression x or y first evaluates x if x is true, its value is returned otherwise, y is evaluated and the resulting value is returned.

We know that .append(x) will always be falsy , so if we just add one or next to him, we will always get the next part. That's why we write:


Videoya baxın: ArcGIS Desktop And Web Services Part I (Oktyabr 2021).