Več

Izvlečenje cestnih in stavbnih lastnosti iz rastrskih podatkov z uporabo ArcGIS Desktop?

Izvlečenje cestnih in stavbnih lastnosti iz rastrskih podatkov z uporabo ArcGIS Desktop?


Delam z rastrskimi podatki in moja naloga je digitalizirati veliko sliko. To porabi veliko časa samo za digitalizacijo cest in zgradb!

Iščem orodja za poenostavitev dela na rastrskih podatkih za digitalizacijo funkcij, kot so avtomatizacija pridobivanja cest, gladke funkcije itd. Za primere si oglejte te videoposnetke: RoadTracker & Overwatch.

Imam ArcGIS 9.3 in 10, vendar so dobrodošli tudi drugi predlogi.


Vaše vprašanje je nekako podobno vprašanju, ki sem ga že postavil glede pridobivanja zemljišč. Rešitev, ki sem jo dobil, je bila uporaba odprtokodne programske opreme GIS, imenovane GRASS (glej moje vprašanje/odgovor spodaj).

Izvleček značilnosti zemljiškega pokrova iz satelitskih posnetkov


Tu je celoten seznam programske opreme Raster to Vector

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_raster_to_vector_conversion_software

Potrace je brezplačen in precej dober.

"Potrace (TM) je pripomoček za sledenje bitne slike, kar pomeni pretvorbo bitne slike v gladko, prilagodljivo sliko. Vhod je bitna slika (format PBM, PGM, PPM ali BMP), privzeti izhod pa je inkapsuliran Datoteka PostScript (EPS). Običajna uporaba je ustvarjanje datotek EPS iz skeniranih podatkov, kot so logotipi podjetij ali univerz, ročno napisani zapiski itd. Nastala slika ni "nagnjena" kot bitna slika, ampak gladka. Nato jo lahko upodobite Potrace lahko trenutno proizvaja naslednje izhodne formate: EPS, PostScript, PDF, SVG (prilagodljiva vektorska grafika), DXF, PGM (za enostavno uravnavanje slik na podlagi slikovnih pik), Gimppath in XFig. Morda bodo dodani dodatni podpori v prihodnosti. "

http://potrace.sourceforge.net/

(vendar boste morali nato vektorske podatke (DXF) georeferencirati) in nato pretvoriti v datoteko oblike ali bazo podatkovnih baz podatkov.

Z ArcScanom so imeli mešane uspehe - odvisno od prvotne kakovosti skeniranja rastrja in šuma.


Navdih za neverjetne aplikacije

Vrh razvijalcev Esri 2020 (DevSummit) je letos postal virtualni in je prek spletnega občinstva na spletnem mestu esri.com in Facebook strani Esri privabil spletno občinstvo več kot 6.000 gledalcev. Dogodek je potekal na spletu zaradi skrbi glede svetovne pandemije koronavirusa 2019 (COVID-19).

Razvijalci aplikacij in drugi, ki so v živo prenašali dogodek, so o najnovejših novostih v ArcGIS -u slišali od ekipe več kot dveh ducatov razvijalcev Esri, inženirjev izdelkov in vodje izdelkov. V zadnjem letu je razvojna ekipa ArcGIS -u dodala nove ali izboljšane zmogljivosti na področjih, kot so kartiranje in vizualizacija, prostorska analiza in znanost o podatkih, poglobljeno učenje in 3D preslikava, razvoj spletnih aplikacij po meri in obdelava naravnega jezika. V teku je tudi nov projekt za integracijo ArcGIS z zmogljivostmi igralnih motorjev Unity in Unreal Engine.

Po besedah ​​Euana Camerona, glavnega tehnološkega direktorja za tehnologijo razvijalcev v Esriju, igralni mehanizmi razvijalcem prinašajo fizikalni mehanizem, animacijo in sisteme delcev v razvojno okolje aplikacij. Kot razvijalec je Cameron dejal, da je navdušen nad tem, kaj lahko te zmogljivosti naredijo. "[Ti] vam omogočajo, da ustvarite izkušnje, ki oživijo," je dejal.

Jim McKinney, glavni tehnološki direktor za ArcGIS Desktop, je odprl plenarno zasedanje DevSummit, ki se je zahvalil skupnosti razvijalcev in jih pozdravil na dogodku, ki je zdaj že 15. leto.

“Naš cilj je z vami deliti novo tehnologijo, s katero lahko naredite neverjetne stvari-tehnologijo, ki bo vaše [delo] naredila učinkovitejše, "je v uvodu v triurni dogodek dejal McKinney.

Predsednik Esrija Jack Dangermond je pohvalil razvijalce za to, kar pomagajo organizacijam ustvariti tisto, kar je imenoval “a digitalna preobrazba z uporabo geografske znanosti. ”

Dangermond je dejal, da digitalna preobrazba s podporo razvijalcev geoprostorskih aplikacij spodbuja napredek na področju natančnega kmetijstva, ohranjanja, javne varnosti, javnega zdravja ter gozdarstva in upravljanja vodnih virov.

“To se ’ne zgodi slučajno. To ni izven škatle, "je dejal Dangermond. “To zahteva ustvarjalnost vas, ki ste tukaj in na spletu po vsem svetu, inženiring in razmišljanje. ”

Kaj lahko platforma ArcGIS naredi za razvijalce

Direktor za razvoj programske opreme Esri Sud Menon je na visoki ravni predstavil platformo Esri ArcGIS, ki združuje številne vrste podatkov, vključno s slikami, vektorskimi funkcijami, v realnem času, večdimenzionalno, nestrukturirano, tabelarno, 3D, lidar in modeliranje informacij o CAD/zgradbah. (BIM) in druge vrste podatkov.

“ Vse te podatke izvleče v plasti, da ustvari skupen jezik zemljevidov, prizorov, modelov in orodij, ki jih lahko uporabljajo ustvarjalci in analitiki ter za napajanje aplikacij, "je dejala Menon.

Poudaril je zmožnosti ArcGIS Onlinea, rešitve za preslikavo in analizo v oblaku, ki občinstvu posreduje pomembne informacije. “ArcGIS Online je platforma, ki vam omogoča ustvarjanje in skupno rabo aplikacij za kartiranje, ki sporočajo pomembne informacije v velikem obsegu, "je dejala Menon. “ Ena enotna aplikacija za kartiranje trendov, kot je nadzorna plošča za koronavirus v živo z univerze Johns Hopkins [Univerza], lahko prejme na tisoče zahtev na sekundo in ima na milijone hkrati uporabnikov. ”

Nadzorna plošča COVID-19 z univerze Johns Hopkins, ki se vzdržuje v Centru za sistemsko znanost in inženiring na inženirski šoli Whiting, je bila zgrajena z uporabo ArcGIS Dashboards iz Esrija.

Vizualizacija informacij na nov način

Predstavitve izdelkov so se začele s poudarkom na preslikavah, temeljih GIS tehnologije in ArcGIS API za JavaScript, ki poganja zmogljivosti spletnega kartiranja za 2D in 3D vizualizacije.

“ Kartiranje je v središču našega dela, "#je dejal Jeremy Bartley, vodja skupine za ArcGIS Online in ArcGIS API za JavaScript. “Želimo vsem omogočiti izdelavo neverjetnih zemljevidov po dinamičnem in podatkovnem slogu. ”

Jennifer Bell, višja inženirka izdelkov iz ekipe ArcGIS Living Atlas of the World, je nato pokazala, kako zmogljivosti v novem pregledovalniku zemljevidov v ArcGIS Online, vključno s hitrim filtriranjem, izboljšanim označevanjem in orodjem za gostoto pik, olajšajo ustvarjanje uporabnega in lepega zemljevidi.

Po njenem scenariju bi lahko prostovoljci, ki obiščejo šole na območju Los Angelesa in spodbujajo težko dostopne govorce španščine k sodelovanju v popisu ZDA, uporabili Pregledovalnik zemljevidov v ArcGIS Online, da bi bolje usmerili svoja prizadevanja. Lahko bi ustvarili zemljevid za iskanje, kjer se šolajo špansko govoreči otroci, stari od 5 do 17 let.

Bell je pokazal, kako lahko ustvarite tak zemljevid z orodji, kot so filtriranje, gostota pik in ArcGIS Arcade, pri čemer ga prilagodite tako, da natančno ugotovi, katere šole na območju Los Angelesa imajo 1500 ali več učencev, ki govorijo špansko.

“Te nove posodobitve [ArcGIS Online] so namenjene tako hitremu raziskovanju in razumevanju vaših podatkov, da imate čas za eksperimentiranje, ustvarjalnost in postavljanje globljih vprašanj, «je dejala.

Če si želite ogledati predstavitev Bartleyja in Bella v celoti, si oglejte ta video.

Izkoristite svoje podatke kar najbolje

Po vsem svetu organizacije vse pogosteje uporabljajo nadzorne plošče za jasno sporočanje številnih informacij, vključno s podatki o kriminalu, javnem zdravju, volitvah in okolju.

“Nadzorne plošče odklenejo informacije, skrite v vaših podatkih, in jim omogočijo, da v celoti izkoristijo svoj potencial, "je povedal David Nyenhuis, inženir izdelka v skupini ArcGIS Dashboards. “ So interaktivni in privlačni. Karte, kazalniki in merilniki povzemajo zapletene nabore podatkov in pomagajo navdihniti pametnejše odločitve. ”

V svoji predstavitvi je Nyenhuis dejal, da lahko uporabniki v ArcGIS Arcade ustvarijo izraze, da spremenijo prikaz podatkov na nadzornih ploščah ArcGIS. Arcade je skriptni jezik za ustvarjanje vizualizacij po meri in označevanje.

Predstavil je armaturno ploščo, ustvarjeno za vodjo gasilske službe, ki v realnem času spremlja klice na servis. Nadzorna plošča vsebuje informacije, kot so obseg klica, vir dogodkov s kratkim opisom težave in časovni žig, zemljevid, ki prikazuje lokacije incidentov ter 30-dnevni povprečni odpošiljanje, udeležba in odzivni čas.

Nyenhuis je nato pokazal, kako se lahko v ArcGIS Armaturnih ploščah z urejevalnikom ArcGIS Arcade napiše preprost izraz za prenos in prikaz, kako dolgo je bil incident odprt in kdaj je bil odstranjen. “ [Z izrazom ArcGIS Arcade] lahko celo razkrijemo, ali incident ustreza odzivnemu času ali presega smernice oddelka, ” je dejal.

Če si želite ogledati celotno predstavitev Nyenhuisa, si oglejte ta video.

Novi razvoj

Čeprav bo podpora za ArcObjects za gradnjo prilagojenih GIS rešitev trajala več let, je McKinney spodbudil skupnost razvijalcev, da preusmeri svojo pozornost.

“ Če delate na novem razvojnem delu, vam toplo priporočamo, da uporabite naše najnovejše tehnologije za razvijalce za ArcGIS Enterprise in ArcGIS Pro ter zgradite samostojne aplikacije z uporabo ArcGIS Runtime, ” je dejal.

ArcGIS Pro SDK za Microsoft .NET Framework, ki zdaj uporablja Visual Studio 2017/2019, podpira prilagajanje za ArcGIS Pro.

McKinney je dejal, da lahko razširite ArcGIS Pro z uporabo ArcGIS Pro SDK za .NET na tri načine: z dodatki, konfiguracijami rešitev in vtičnimi viri podatkov. Wolfgang Kaiser, višji projektni inženir v skupini ArcGIS Desktop, v tej predstavitvi prikazuje, kako je z dodatkom ArcGIS Pro SDK za dodatek .NET in njegovim API-jem StreamLayer ustvaril rešitev po meri za ustvarjanje dodatka za pretakanje podatkov o lokaciji v živo iz ogled helikopterjev na Havajih in jih nato vizualizirajte v 3D okolju.

Novo v ArcPyju

McKinney je tudi močno spodbudil občinstvo, da začne uporabljati ArcPy in njegove module Python za opravljanje nalog geoprocesiranja v ArcGIS, kot je izvajanje geoprostorske analize.

Poleg dodajanja novih orodij za geoprocesiranje v ArcPy, Esri poenostavlja uporabo orodij. “ [Rezultat tega je manj vrstic kode, ki jih morate napisati, da opravite svoje delo, «je dejal McKinney. V tem videoposnetku si lahko ogledate Rachel Applebaum, inženirko izdelkov v skupini ArcGIS Network Analyst, ki uporablja ArcPy.nax, nov modul ArcGIS Network Analyst ArcPy, za hiter in enostaven dostop do funkcionalnosti analize omrežja.

Spletne aplikacije po meri Okrepite

Velike izboljšave ArcGIS API za JavaScript povzročajo nekatere velike spremembe pri razvoju spletnih aplikacij po meri. Primer: Razvijalci lahko zdaj ustvarijo zelo interaktivne spletne aplikacije za vizualizacijo in analizo velikih naborov podatkov.

Kristian Ekenes, višji inženir izdelka v skupini ArcGIS API za JavaScript, je predstavil spletno aplikacijo po meri One Ocean, razvito z ArcGIS API za JavaScript, ki uporablja globalno plast, ki vključuje atribute o temperaturi oceana, slanosti ter hitrosti in smeri oceanskih tokov na različnih globinah. Ti podatki so bili pridobljeni iz nabora podatkov o ekološki morski enoti iz Esrija.

“I ’ve je to aplikacijo konfiguriral tako, da uporabnik premakne miško nad točko [na zemljevidu], izvede poizvedbo za atribut slanosti na vseh ravneh globine po oceanu, ki so na voljo odjemalcu, ” Je rekel Ekenes. Številke slanosti se hitro prikažejo v razpršilu na levi strani zemljevida.

“To hitro delovanje dobim, ker izkoristim zelo hiter iskalni mehanizem na strani odjemalca JavaScript API, "je dejal. Oglejte si predstavitev Ekenes ’s v celoti.

ArcGIS: Platforma za prostorsko analizo in podatkovno znanost

Jay Theodore, glavni tehnični direktor podjetja ArcGIS Enterprise v Esri, je predstavil, kako ArcGIS podpira celoten proces poteka dela: pripravo/inženiring podatkov, vizualizacijo in raziskovanje, prostorsko analizo, integracijo umetne inteligence in analizo velikih podatkov z modeliranjem in skriptiranjem.

Osebje podjetja Esri je poudarilo delo, opravljeno v preteklem letu, z večdimenzionalnimi rastrskimi podatki, ki jih zbirajo sateliti, skupaj z napredkom pri kartiranju in analiziranju nestrukturiranih podatkov, lidarjev in videoposnetkov s polnim gibanjem. Oglejte si ta videoposnetek in si oglejte predstavitev Theodore ’s skupaj s predstavitvijo, ki uporablja ArcGIS API za Python in ArcPy v prenosnikih ArcGIS.

Občinstvo DevSummit si je ogledalo tudi zanimivo predstavitev, kako se ArcGIS lahko uporablja v procesu pridobivanja geoprostorskih podatkov iz nestrukturiranega besedila in nato preslikavo teh informacij.

Lauren Bennett, vodilni inženir produkta za prostorsko analizo v Esriju, je pokazala, kako je z modulom arcgis.learn v API -ju ArcGIS za Python pomagala izvleči in preslikati podatke iz 1500 besedilnih datotek poročil o kaznivih dejanjih.

“ Vsako od teh poročil je nestrukturirano besedilo, ki vsebuje opis zločina, vključno z zadevami, kot so naslov, datum in ura ter druge podrobnosti, "je dejal Bennett. “ Tradicionalno bi bilo spreminjanje tovrstnega nestrukturiranega besedila v uporabne podatke res dolgotrajno. ”

Bennett je ustvaril podatke o usposabljanju za poglobljeno učenje (DL) z označevanjem nekaterih vidikov poročil, vključno z vrsto kaznivega dejanja, orožjem, ki naj bi se uporabljalo, naslovom, datumom in časom kaznivega dejanja ter imenom poročevalca.

Nato je uporabila podatke o usposabljanju in obdelavo naravnega jezika, vgrajeno v modul arcgis.learn API -ja ArcGIS za Python, za usposabljanje modela EntityRecognizer. Potem ko se je prepričala, da model lahko identificira entitete, na primer kaznivo dejanje ter datum, čas in naslov incidentov, ga je uporabila za pridobivanje podatkov iz vsake od besedilnih datotek. Zdaj, ko so bili podatki strukturirani, je Bennett uporabil ArcGIS API za Python za geokodiranje lokacij in ustvarjanje sloja točkovne funkcije. Vsaka točka je predstavljala mesto zločina.

Oglejte si ta spletni zemljevid, ki ga je Bennett nato ustvaril za zločine v Madisonu v Wisconsinu. Njeno predstavitev si lahko v celoti ogledate tako, da si ogledate ta video.

Možnosti gradnje aplikacij z malo ali brez kode

Osebje podjetja Esri je pokazalo, kako z aplikacijo AppStudio za ArcGIS in novim ArcGIS Experience Builderjem enostavno priti do aplikacij uporabnikom.

Na primer, Chris LeSueur, vodja izdelkov za AppStudio za ArcGIS, je občinstvo predstavil skozi potek dela za skupno rabo domačih mobilnih aplikacij. Aplikacije, izdelane s predlogami AppStudio, je mogoče dati v skupno rabo z organizacijo ArcGIS Online in jih razdeliti v skupine z imenovanimi uporabniki, nato pa jih dati v skupno rabo s temi uporabniki prek aplikacije AppStudio Player za ArcGIS, aplikacijo, ki jo je mogoče prenesti iz trgovin z aplikacijami.

LeSueur je predstavil tudi aplikacijo za kartiranje 3D brez povezave, ki prikazuje čudovit teren nacionalnega gozda Angeles v Kaliforniji. To prefinjeno aplikacijo je razvil z AppStudio, ki je zgrajena na vrhu ArcGIS Runtime SDK za Qt.

Esri je prav tako predstavil nov način izdelave spletnih aplikacij. Imenuje se ArcGIS Experience Builder in ljudem omogoča ustvarjanje spletnih izkušenj z eno od nizov predlog, ki so priložene pripomočkom. Oglejte si to predstavitev delovanja programa Builder Builder, vključno z mobilnimi aplikacijami, z Jianxio Song, vodjo izdelkov za ArcGIS Experience Builder in spletno aplikacijsko zbirko za ArcGIS.

Cameron, glavni tehnološki direktor za razvojno tehnologijo pri Esri, je napovedal, da si prizadevajo za integracijo ArcGIS z Unity in Unreal Engine, dvema priljubljenima igralnima motorjema.

Po Cameronovih besedah ​​so igralni motorji odlično razvojno okolje, saj zagotavljajo vrhunsko izkušnjo upodabljanja in strojno podporo za več platform. Obstaja tudi priložnost za vzpostavitev povezav z razvijalci igralnih mehanizmov.

"Obstaja izjemno velika skupnost razvijalcev in od te skupnosti razvijalcev smo slišali, da želijo vsebino ArcGIS vključiti v svoje igralne stroje, da bi izboljšali aplikacije, ki jih gradijo," je dejal Cameron.

Esri bo izdelal vtičnike za Unity in Unreal Engine, ki bodo zagotavljali naslednje:

  • API -ji za dostop do storitev ArcGIS in lokalnih podatkov
  • Sposobnost prikaza in spoštovanja realnega/geografskega koordinatnega prostora
  • Integracija z izkušnjami razvijalca igralnega mehanizma
  • Viri kompleta za razvijalce programske opreme, kot so vzorci in predstavitve

“ Kar zadeva funkcionalnost ArcGIS, boste lahko delali z rastrskimi ploščicami, posnetki, nadmorskimi višinami, sloji prizora s 3D predmeti in integriranimi očesi in oblaki točk, "je dejal. “Slojni elementi bodo podprti s točkami, črtami in poligoni, dostopali pa boste lahko do nekaterih drugih storitev, ki so na voljo v ArcGIS -u, kot sta geokodiranje in mreženje. ”

Če si želite ogledati, kako lahko ustvarite aplikacije GIS z uporabo ArcGIS z Unity in Unreal Engine, si oglejte ta video predstavitev.

Še ena priložnost za srečanje in dodatni viri

McKinney je dejal, da čeprav bo DevSummit virtualni, bo letos še ena priložnost za osebno zbiranje. Evropski vrh za razvijalce Esri je trenutno predviden za november 2020 v Berlinu v Nemčiji, vendar še naprej preverjamo morebitne spremembe v urniku.

“V zadnjih nekaj letih smo s svojimi webinarji GeoDev poskušali ohraniti DevSummit vse leto, "je dejal#8221 McKinney ob zaključku plenarnega zasedanja. “Vsak mesec gostiva tehnično delavnico v slogu DevSummit kot spletni seminar, ki vključuje Q in A [sejo] v živo. Če niste izbrali enega od teh, preverite. Resnično so dragoceni in zabavni. ”

Vse predstavitve DevSummit so na voljo na YouTube kanalu Esri. Prav tako bodite pozorni na tehnične seje, ki bodo dodane v prihodnjih tednih.

Če se želite poglobiti v nekatere predstavitve plenarnega zasedanja DevSummit, preberite naslednje objave na spletnem dnevniku:


Kaj lahko platforma ArcGIS naredi za razvijalce

Direktor za razvoj programske opreme Esri Sud Menon je na visoki ravni predstavil platformo ArcGIS, ki združuje številne vrste podatkov, vključno s slikami, vektorskimi, v realnem času, večdimenzionalnimi, nestrukturiranimi, tabelarnimi, 3D, lidar, CAD in modeliranjem informacij o stavbah (BIM ).

"Vse te podatke ekstrahira v plasti, da ustvari skupni jezik zemljevidov, prizorov, modelov in orodij, ki jih lahko uporabljajo ustvarjalci in analitiki, pa tudi za napajanje aplikacij," je dejal Menon.

Poudaril je, kako je mogoče ArcGIS Online uporabiti za posredovanje pomembnih informacij občinstvu. "ArcGIS Online je platforma, ki vam omogoča ustvarjanje in skupno rabo aplikacij za kartiranje, ki sporočajo pomembne informacije v velikem obsegu," je dejal Menon. "Ena sama aplikacija za kartiranje trendov, kot je nadzorna plošča v živo za koronavirus z Univerze Johns Hopkins, lahko prejme več tisoč zahtev na sekundo in ima na milijone hkrati uporabnikov."

Nadzorna plošča COVID-19 podjetja Johns Hopkins, ki jo vzdržuje Center za sistemsko znanost in inženiring na Whiting School of Engineering, je bila zgrajena z uporabo ArcGIS Dashboards.


Izvlečenje cestnih in stavbnih lastnosti iz rastrskih podatkov z uporabo ArcGIS Desktop? - Geografski informacijski sistemi

Pridobivanje podatkov in izdelava inovativnih orodij ne pomagata, če ne obstajajo učinkoviti načini distribucije teh rešitev. Končni rezultat dela oddelka GIS ima vrednost le, če je v rokah tistih, ki ga najbolj potrebujejo, zlasti delavcev v celotnem podjetju in javnosti. ArcGIS Server je ključni del, ki omogoča učinkovit pretok geografskih informacij do končnega uporabnika. Z implementacijo strežnika ArcGIS lahko oddelki GIS vzdržujejo centralizirano upravljanje podatkov in procesov GIS, hkrati pa pooblaščajo svoje volivce, da pridobijo in delijo geografske podatke in orodja, ki jih potrebujejo za svoje delo.

ArcGIS Server je povzročil paradigmo "avtor, služi, uporabi". Strokovnjaki GIS ustvarjajo vsebino in zmogljivosti GIS z uporabo ArcGIS Desktop in jih objavljajo na strežniku ArcGIS. S strežnika ArcGIS strežejo avtorske vsebine tistim, ki jih potrebujejo. Končni uporabnik lahko te avtorske storitve uporablja v namiznih aplikacijah, brskalnikih ali mobilnih napravah. Poleg tega strežnik ArcGIS omogoča uporabnikom urejanje podatkov, ki jih lahko nato delite z drugimi končnimi uporabniki in tako ustvarite skupno sliko delovanja. S tem dvosmernim tokom informacij imajo vsi dostop do najnovejših podatkov v skoraj realnem času.

ArcGIS Server je odprta, prilagodljiva in prilagodljiva tehnologija, ki deluje na industrijsko standardni IT infrastrukturi in podpira pobude geoprostorske storitveno usmerjene arhitekture (SOA). Programska oprema ArcGIS Desktop dopolnjuje ArcGIS Server tako, da deluje kot sredstvo za avtoring, konfiguracijo in vzdrževanje podatkov, modelov in aplikacij. Z dodajanjem integracijske platforme se lahko storitve GIS, kot so kartiranje, geokodiranje, geoprocesiranje in upravljanje podatkov, združijo z drugimi skupnimi storitvami dopolnilnih sistemov podjetij (npr. Upravljanje odnosov s strankami [CRM] ali načrtovanje virov podjetja [ERP] ).

Tri osnovne lastnosti

Zaradi česar je ArcGIS Server edinstvena in pripravljena rešitev, so njegove tri osnovne značilnosti: celovito upravljanje geografskih informacij, zmogljiva vizualizacija in prostorska analiza podjetja:

  • Upravljanje geografskih informacij —ArcGIS Server organizira in upravlja geografske podatke za podporo hitrih in učinkovitih aplikacij za vizualizacijo in analizo, ne glede na količino podatkov, ki jih hrani organizacija. Prostorske informacije je mogoče varno shraniti, celovitost in doslednost podatkov pa ohraniti. Z uporabo strežnika ArcGIS lahko organizacija razširi spremembe podatkov med več viri podatkov in integrira sledenje funkcij in dogodkov v realnem času. ArcGIS Server podpira podvajanje in dolge transakcije. Vse to uporabnikom omogoča, da v celoti izkoristijo svoje prostorske podatke in vzdržujejo dosledno in natančno bazo podatkov.
  • Vizualizacija —ArcGIS Server ponuja storitve spletnega kartiranja, ki podpirajo 2D dinamične in predpomnjene zemljevide ter 3D globus. Podprti odjemalci 2D in 3D ponujajo interaktivno okolje za širjenje znanja ter odkrivanje in prepoznavanje vzorcev in trendov. Raznolikost podprtih odjemalcev (namiznih, mobilnih, spletnih) oddelkom GIS omogoča, da analitikom, odločevalcem in napotenim silam posredujejo informacije, kjer in kadar so potrebne.
  • Analiza prostora —ArcGIS Server ponuja strežniško analizo in geoprocesiranje. To vključuje vektorske, rastrske, 3D in modele analitike omrežja, skripte in orodja za namizno ustvarjanje in sinhrono obdelavo. Vsak model ali orodje, napisano v ArcGIS Desktop, lahko prek strežnika ArcGIS delite s širokim občinstvom, kar omogoča več ljudem, da odkrijejo in označijo geografske vzorce, napovedujejo možne rezultate na podlagi zgodovinskih vzorcev in avtomatizirajo delovne tokove z vizualnim modeliranjem.

Več informacij

Za več informacij o tem, kako ArcGIS Server izboljšuje delovne tokove, preberite naslednje članke in plakat.


Izvlečenje cestnih in stavbnih lastnosti iz rastrskih podatkov z uporabo ArcGIS Desktop? - Geografski informacijski sistemi

Tema lanske konference uporabnikov je bila "GIS —Geography in Action". Ta konferenca je predstavila in priznala neverjetno delo in napredek uporabnikov GIS po vsem svetu. Njihova ustvarjalna in inovativna prizadevanja dokazujejo naraščajočo vrednost GIS na skoraj vseh področjih človeških prizadevanj.

Ta prizadevanja so del dolge zgodovine geografije v akciji. Pred več kot 200 leti je geograf Alexander von Humboldt prvič predstavil idejo geografije kot integrativne znanosti. Von Humboldtov celostni pogled je svet obravnaval kot vrsto medsebojno povezanih geografskih procesov, ki jih je mogoče opisati in uporabiti za napovedovanje prihodnosti. Njegovi spisi opisujejo razmerja med sečnjo gozdov in erozijo tal ter podnebjem in tlemi ter njihov odnos do kmetijske produktivnosti.

Von Humboldtovemu študiju je sledila doba znanstvene specializacije (npr. Geologija, biologija, klimatologija). Čeprav je to privedlo do velikega napredka v znanju, je privedlo tudi do manjše osredotočenosti na celostno ali splošno vizijo narave.

V poznem 19. Njegova prva prizadevanja so poskušala vključiti geografske podatke, da bi lažje odločali o načrtih rabe zemljišč.

Ian McHarg, tudi krajinski arhitekt in ekološki načrtovalec, je v svoji knjigi populariziral ta pristop integracije Oblikovanje z naravo. Zavzemal se je za uporabo geografskih prekrivanj kot okvir za ekološko načrtovanje rabe zemljišč, s svojimi nauki, pisanjem in strokovno prakso pa je razvil znane privržence tako med strokovnjaki kot v družbi nasploh.

Še pozneje je Waldo Tobler, prvi znanstvenik za geografske informacije, uporabil kvantitativne metode, algoritme in programska orodja za analitično modeliranje geografskih procesov. Njegovo delo je izboljšalo teoretski okvir geografije in odprlo vrata razumevanju, kako lahko z računalniki oblikujemo svoj svet. V šestdesetih letih je Roger Tomlinson zasnoval in zgradil prvi geografski informacijski sistem v Kanadi. Njegove ideje niso bile le pionir tega, kar danes imenujemo GIS, temveč je tudi dokazal izvedljivost teh idej z izgradnjo prvega popolnoma delujočega sistema. Približno ob istem času je Carl Steinitz, urbanist na univerzi Harvard, izviral številne zgodnje zamisli o uporabi GIS za krajinsko analizo in urbanistično načrtovanje.

Vsi ti pionirji so imeli nekaj skupnega in z geografijo so bolje razumeli naš svet in rešili geografske težave. Danes strokovnjaki za GIS pospešujejo ustvarjanje in uporabo geografskega znanja ter njegovo uporabo pri skoraj vseh težavah, s katerimi se sooča družba.

GIS v svetu, ki se hitro spreminja

Trenutno rast prebivalstva in človeška dejanja močno vplivajo na naš naravni svet. Hitro spreminjamo naše podnebje, biotsko raznovrstnost planeta in ekosisteme, ki podpirajo človeško življenje. Te spremembe pa vplivajo na naša gospodarstva in našo varnost ter izzivajo trajnost za vse nas.

Hkrati se tehnični napredek in sprejetje GIS pospešujeta. Ti trendi vse spreminjajo. GIS ponuja nov način abstrahiranja našega sveta: digitalno geografsko znanje. To znanje je organizirano z geografskimi podatki in podatkovnimi modeli, matematičnimi modeli, ki opisujejo geografske procese, digitalnimi zemljevidi in globusi, ki vizualizirajo naš svet, ter geoprostorskimi poteki dela, ki upravljajo naše delo. Metapodatki se vse pogosteje uporabljajo za opisovanje vsake od teh abstrakcij na način, da lahko katalogiziramo in odkrijemo več o znanem.

GIS sistematično organizira geografsko znanje v informacije, ki jih je mogoče preprosto deliti. Ta izmenjava znanja spreminja način našega komuniciranja in sodelovanja. Danes integrirane ekipe in pristopi, ki temeljijo na kraju, postajajo standard za kompleksno reševanje problemov.

GIS spreminja naše razmišljanje in razmišljanje o našem svetu. Omogoča nam boljše preučevanje odnosov, vzorcev in procesov ter njihovega pomena. Te sposobnosti so privedle do bolj prostorsko integriranega razmišljanja.

Nazadnje GIS spreminja naše delovanje. Zagotavlja znanstveno utemeljen pristop, ki povezuje geoprostorske meritve in zbiranje podatkov z analizo prostorskega upravljanja podatkov in modeliranjem oblikovanja geoprostorske vizualizacije ter odločanjem o načrtovanju in nazadnje človeškim delovanjem. Prednosti tega pristopa so, da je sistematičen, celosten, analitičen, kvantitativen in vizualen. Kot tak se z novim medijem pogovarja z ljudmi. Ta pristop lahko obvlada velike količine kompleksnosti podatkovne podpore in je pregleden, ponovljiv, sodelovalni in medsebojen ter tako uteleša številne lastnosti tistega, kar danes obupno potrebujemo za boljše upravljanje našega sveta.

GIS in delo strokovnjakov za GIS sta pomembna. Posledica so prihranki sredstev, učinkovitejše organizacije in boljše odločanje. To pomeni trajnejše ukrepanje in nastajajoči cilj, ki je za vse nas vse pomembnejši.

GIS danes in v prihodnosti

Danes implementacije GIS sledijo trem skupnim vzorcem: namiznim, strežniškim in zveznim sistemom. Zvezni sistemi združujejo strežnike in storitve za sodelovanje med organizacijami. Ti trije vzorci ustvarjajo temelje za nov in nastajajoč vzorec —Web GIS.

Spletni GIS vključuje ustvarjanje geografskega znanja, vključno s podatki, modeli, poteki dela in zemljevidi, nato pa te vire posreduje drugim uporabnikom. Spletni GIS izkorišča moč in doseg spleta ter združuje bogate vire znanja GIS -ov, #autonomitetnih baz podatkov, modelov in prostorskih analiz. Spletni GIS presega preprosto vizualizacijo in preslikavo ter vsem omogoča dostop do popolnega geografskega znanja. Sčasoma bo spletni GIS postal bistveni del družbene infrastrukture.

Vloga GIS strokovnjakov

Strokovnjaki GIS bodo imeli pomembno vlogo pri izvajanju te spletne GIS infrastrukture z ustvarjanjem in postrežbo geografskega znanja. Kakovostni zemljevidi in vizualizacija bodo del tega, a le začetek. Vključeni bodo analitika, modeli in geoprocesiranje. Na voljo bodo verodostojna vsebina in zmogljive spletne aplikacije. Strokovnjaki GIS bodo zgradili velike knjižnice storitev in podpirale te storitve z porazdeljeno arhitekturo in infrastrukturo, do katere bodo dostopali mnogi, vključno z državljani in potrošniki, delavci znanja, mobilnimi uporabniki in drugimi uporabniki GIS znotraj in zunaj organizacije. Prav tako bodo storitve spletnega GIS vse bolj vključene v sisteme IT podjetja.

Ta spletna platforma bo dramatično povečala delo strokovnjakov za GIS in znatno povečala naše kolektivno znanje.

V prihodnosti bo GIS postal razširjen del vsega človeškega delovanja

Danes na stotine GIS aplikacij deluje v več sto tisoč organizacijah z milijoni uporabnikov po vsem svetu. Te aplikacije se uporabljajo v vseh panogah, kot so vlada, podjetja, izobraževanje, nevladne organizacije in gospodarske javne službe. To je šele začetek. Z razvojem omogočljivih tehnologij bo geografsko znanje na voljo vsem in bo vplivalo na vse človekove dejavnosti.

Razvoj programske opreme Esri

Naša strategija v podjetju Esri je izgradnja celovite in integrirane programske platforme GIS (programska platforma ArcGIS). Čeprav je naša vizija te tehnologije osredotočena predvsem na zagotavljanje uporabnih orodij za posebne aplikacije, je tudi platforma za uresničevanje integrativne vizije geografije, kot je izraženo zgoraj. ArcGIS je sestavljen iz vrste štirih komponent, ki se uporabljajo za izvajanje različnih predhodno opisanih vzorcev GIS. Te komponente predstavljajo gradnike za podporo celotnih izvedb podjetja.

    Baza podatkovnih zbirk —Čeprav ni novo, je treba poudariti, da je temelj za ArcGIS baza geopodatkov (GDB). Podatkovna baza je informacijski model in fizični vsebnik za organiziranje in upravljanje geoprostorskih podatkov. Okolje baze podatkovnih baz je preprosto, zelo vnaprej oblikovano in prilagodljivo. Modeli baz podatkovnih baz podpirajo skoraj vse vrste geografskih podatkov, vključno s slikovnimi in rastrskimi podatki, vektorskimi značilnostmi in njihovimi atributi, tereni, naslovi, 3D predmeti, raziskavami in zemljevidi. The storage environment of the geodatabase can be in files or in a DBMS.

Strežnik ArcGIS

ArcGIS Server is Esri's strategic product for Web and enterprise GIS. At 9.3, we have made enormous progress in providing an open, scalable system that serves geographic knowledge to virtually any client. We have also made the server environment simple. ArcGIS Server is being implemented in a series of patterns within the user community. These patterns include using ArcGIS Server as a mapping server, to support mobile applications, to align geoservices and business systems in an enterprise, as part of the spatial data infrastructure where multiple departments replicate data into an enterprise warehouse, as a fusion center, and to support mashups. All these patterns represent various ArcGIS Server implementations, and while useful to distinguish separately, they can also be thought of as integrated capabilities of a Web GIS.

Fusion Centers—The fusion center pattern is a new type of GIS that is increasingly being implemented to provide situational awareness for organizations. In a fusion center, many GIS databases, as well as dynamic services, are brought together and integrated into a single environment that supports applications where real-time visualization of geospatial data is important (emergency response, utility operations, etc.). The fusion center pattern allows communities to interact in real time with data and services that have been encapsulated and made available for use.

Mashups—At 9.3, Esri released a new REST API that supports JavaScript mashups. This means developers are able to easily combine various types of Web services using simple scripting. This process can combine multiple map overlays in lightweight applications that are easily created by anyone.

GIS professionals are increasingly providing access to their content as geoservices that can be shared with other users via the Web. These services, combined with the capability to easily create JavaScript applications that link multiple services dynamically, will create a whole new community of less technical users that will benefit enormously. Harnessing the power of the Web in this way will put the vast knowledge of GIS into the hands of everyone, and the result will be dramatic leveraging of the investments that have been made in geospatial databases.

Mobilne aplikacije

GIS is rapidly extending into the mobile environment. Esri supports three kinds of mobile applications: those based on ArcGIS Desktop and ArcGIS Engine, ArcPad, and ArcGIS Mobile. At 9.3, we released an ArcGIS Mobile application that is fully integrated with ArcGIS Server. This new application supports a server pattern that allows geoservices to be extended into the field in a rich "sometimes connected" environment. ArcGIS Mobile allows real-time data exchange that makes field-workers more efficient and connects their work in a near real-time environment, enabling more coordinated decision making.

Imagery Is Becoming an Integral Part of GIS

At 9.3, imagery has been integrated as a core part of ArcGIS. This includes technology enhancements that support multiple workflows associated with collection, management, production, and exploitation of imagery. Specifically, ArcGIS Server now fully integrates server-side image processing and serving. This complements a rich capability for image management and dissemination. High-performance image services support not only Esri's various clients but also virtually any image analysis and feature extraction technology. This integration means that image processing and GIS are coming together through common data management and services that support multiple environments.

Geobrowser Technology Is Expanding GIS for Everyone

ArcGIS Explorer is a downloadable "geobrowser" that makes GIS available to everyone. This free software client provides access to advanced visualization and map services, as well as advanced spatial analysis capabilities supported by ArcGIS Server. ArcGIS Explorer has been continuously improving with rapid development cycles that deliver new features quickly. Some of the recent improvements include the ability to e-mail a result (maps or visualizations), easily print results, and hyperlink to any number of multimedia services. Esri is committed to evolving this powerful technology. In the next few months, Esri will release a new version of ArcGIS Explorer that offers integrated 2D/3D viewing and a host of new usability enhancements.

GIS and Online Web Services—ArcGIS Online

Esri is investing heavily in a new program of online geoservices. While content has always been part of ArcGIS, ArcGIS Online provides much of this content in the form of services that are free to desktop and server users. There is also a growing library of commercial content services that users can subscribe to. This spring, Esri will release a new and powerful extension to ArcGIS Online that will allow users to share their data and maps through the rapidly growing computing environment.

GIS Professionals Are Contributing

Our User Conference is perhaps the best place to grasp the magnitude of how GIS professionals are affecting the world. Their work is directly saving resources, helping plan more livable communities, creating sustainable economic development, improving human health, and mitigating conflict. In short, GIS practitioners are making a difference and helping manage our world.

We at Esri appreciate the opportunity to support the GIS community. We take our commitment to advance GIS methods and technology very seriously and look forward as we fulfill our mission to create systems that help our users in various ways.


Kupci so kupili tudi stranke

Reviews with images

Najboljše ocene iz Združenih držav

Pri filtriranju mnenj je prišlo do težave. Prosim poskusite kasneje.

I really like what this book has to offer, but I am disappointed with what it actually delivers.

I ordered it with the CD ROM and expected to be able to utilize all of the features that are advertised. I was disappointed to learn that the data files on the CD are only useful when viewed with the ARCGIS software, as that is the only way to get the meta data from each image. The book purchase comes with a 180 trial for use of this software. Unfortunately the web-site no longer hosts the correct version of the software. Now (Nov 2016, 3 years after publication) you can only get a 60 day trial. The software is literally thousands of dollars to subscribe to. The book by itself, without the image files and meta data, is useless.

I would only recommend this book to people who already have access to ARCGIS or those who know that they will be using that software in future coursework or in their career.

I had intended to use this book to coach Science Olympiad students in the Remote Sensing event. I will need to strategically plan my 60 day window of opportunity to use this text.

Najboljše ocene iz drugih držav

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm


Practical Deep Learning in GIS

It was a first of its kind opportunity for the students to learn about the concepts, methodologies, real-world applications and use-cases, and, most importantly, gain a hands-on practical experience of using Deep Learning tools with raw geospatial data to come to insights, extract knowledge, and produce valuable information products.

As part of the class, students were provided with access to powerful Azure Cloud virtual machines, equipped with NVDIA Quadro GP100 GPUs, to learn and complete the full-cycle training of a Single Shot MultiBox Detector (SSD) model to detect palm trees and houses in aerial imagery.

In this exercise, students created their own training set using ArcGIS Pro 2.3.2 desktop application, then exported the set into the Pascal VOC format supported by most of the machine learning frameworks. Next, with the help of ArcGIS API for Python 1.6.1, students trained their own SSD convolutional neural network models to detect and classify objects in the input imagery.

Students learned about the SSD network architecture, experimented through multiple iterations with the SSD constructor in search for best detection and classification accuracy, figured out an optimal learning rate value, and monitored the training for signs of overfitting.

After the SSD model was successfully trained, students were asked to apply it to a much larger geographic area using the built-in “Detect Objects Using Deep Learning” geoprocessing tool, which allows for efficient tiling and batch inferencing of extremely large rasters.

Students experimented with Non-maximum Suppression post-processing on top of raw detections and were asked to reason about further steps to improve the detection accuracy.

The resulting feature layers with palm tree and house detections were published to ArcGIS Online as hosted feature services, and submitted this way for grading . The students’ Jupyter Notebooks with the Single Shot Detector training and validation code were submitted for evaluation via Gradescope.

On average, every student spent about 5–6 hours of GPU time while experimenting, training, and running inference with various Single Shot Detector models.

As a result, we received a strong and positive feedback from the students and faculty, a few solid internship applications, and a request to repeat and extend these practical exercises in the oncoming class offerings.


Parallel Processing

Lidar for Minnesota amasses 940Gb of data (compressed as .laz files). Calculating solar capacity for every square meter of the state would take about 1,000 days on an average desktop computer running a sequential process. Using Python and a PostGIS database for storing metadata and tracking progress we wrote software that:

  • Uses fishnets to divide the state into manageably sized tiles that function as a job queue
  • Efficiently generates DSMs by spatially querying only the necessary .laz files for each tile
  • Avoids edge artifacts by buffering input and constraining output to coincident boundaries
  • Creates a mosaic dataset of DSM rasters from which Area Solar Radiation input is extracted
  • Runs effectively on Minnesota Super Computing’s “Itasca” High-performance cluster using ArcGIS Server for Linux

Breaking this project into manageable jobs required creating a database system that divides the work, and an aggregation process that produces a seamless output. PostgreSQL with PostGIS extension were used to manage the individual analysis jobs and track the progress and processing time for each job. The processing size chosen was 1 square kilometer, which resulted in a total of 220,165 individual jobs for the state of Minnesota.

The below animation is symbolized based on the time stamp of a tiles completion.


Data tiling structure with DSM processing extents (red) and Solar Analysis processing extents (black).

Solar radiation modeling is computationally demanding and complicated to implement. Our database control structure comibined with the "embarrassingly parallel" nature of our model, much of the analysis to be quickly computed using Minnesota Supercomputing Institute's High Performance Computing resources as well as virtual machines and entire labs of desktop computers.

To learn more about processing methods and tool parameters used in our analysis, visit the Github project site where all of the scripts utilized can be accessed in full.

ABOVE: All machines in a Blegen Hall lab processing Solar data during Spring Break.

BELOW: We ran as many processes as possible on each machine.


New Solutions for More and Complex Geospatial Data

Whatever problems we face, whether at the local, regional, national, or even global scale, if they involve a “where” component, geospatial solutions can probably be brought to bear to improve the result. It may be unclear at the onset of tackling a geospatial analytics challenge, however, which solution would be best. For many tasks, the data is not truly “big,” and in fact mainstream solutions and commodity hardware may prove sufficient to address them. For others, Big Data techniques are required.

For a long while the mainstay of GIS data systems has been the ArcGIS product line at Esri. Visit just about any municipal, state, or federal agency tracking geotagged items, and you’ll find a number of ArcGIS subscriptions—which tends to make Esri seem like the proverbial 800-pound gorilla in the room. Historically much of that industry dominance involves compatibility with proprietary desktop software (Microsoft Windows) and relatively modest dataset sizes, perhaps in the megabyte or gigabyte range.

Whether using ArcGIS or other tools, geospatial work requires atypical data types (e.g., points, shapefiles, map projections), potentially many layers of detail to process and visualize, and specialized algorithms—not your typical ETL (extract, transform, load) or reporting work. A sample of the complexities in many geospatial analyses might include the following:

At their foundation, most geospatial applications require some kind of map. Tiling provides rectangles for a selected level of detail, generally raster graphics.

Analytics overlays, such as vector graphics, can be layered atop the tiling.

Data sources may be relatively sparse and require statistical smoothing or interpolation (e.g., kriging to convert discrete data points into heatmaps, choropleths, and so on that are more useful to visualize data as geospatial overlays).

Some data sources (e.g., satellite images) have inherent needle-in-a-haystack problems that require sophisticated algorithms to identify points of interest, or locations that change dramatically over time (e.g., a building under construction).

Other data sources—for example, business addresses—provide metadata for maps but may have conflicting information to resolve (e.g., multiple addresses for a business).

Data sources come in a bewildering number of formats. This is a hard problem. If you thought that JSON versus Thrift versus Avro versus Parquet versus ORCFile was complex, brace yourself for the complexities of geodata! You can see many examples by perusing the list of OGR vector formats or reading through documentation for libraries such as GDAL (the Geospatial Data Abstraction Library), which supports many raster and vector formats to abstract away format-related complexities for you.

Meanwhile, map tiles, data sources, analytics, and the like may bring in a variety of licensing issues and conflicts.

Once you have the tiles, the data sources, the metadata, and the analytics, you need an interactive platform for zooming, selecting points, selecting optional layers, and more.

Then comes the part that requires real expertise: design, data visualization, interpretation, and storytelling.

We will discuss these complexities in more detail in the next chapter.

As a result of all of this complexity, geospatial analytics has historically not been amenable to SQL, because, for example, it often requires range queries to determine whether two regions intersect. Those can be quite expensive at scale.

As the amount of geospatial data requiring analysis has increased beyond what could be reasonably managed in flat files, purpose-built tools such as PostGIS have been created to provide a more scalable backend. Many geospatial tools, including ArcGIS, can tie into PostGIS storage. PostGIS and similar storage systems have enabled people to prototype and build systems with geospatial datasets up into the terabyte range, but at some point as data size increases (say, into the tens of terabytes and beyond), even they begin to meet scaling problems. Enter geospatial Big Data solutions.

Initially, SQL built for Big Data tended to omit GIS support. For example, Hive added GIS support in 2013, but as a “bolt-on” feature rather than one core to the design. In general, the data independence required for data parallel systems (e.g., Hadoop MapReduce) didn’t fit well with geospatial workloads. However, that environment has been evolving. Esri appears to be the early thought leader here, investing currently in “Team Apache” (Spark, Kafka, and open source libraries on GitHub for working with geospatial data at scale).


Pregled

The analytical power in any GIS system lies in its ability to integrate, transform, analyze, and model data using simple to complex mathematical functions and operations. In the lesson this week, we will look at the fundamentals of surface analysis and how a flexible map algebra raster analysis environment can be used for the analysis of field data.

Učni izidi

At the successful completion of Lesson 7, you should be able to:

  • describe data models for field data: regular grid, triangulated irregular network, closed form mathematical function, control points and discuss how the choice of model may affect subsequent analysis
  • explain the map algebra concept and describe focal operations, local operations, and between-map operations
  • understand the idea of slope and aspect as a vector field
  • explain how slope or gradient can be determined from a grid of height values
  • describe how surface aspect may be derived from a grid of height values
  • re-express these operations as local operations in map algebra
  • describe how map algebra operations can be combined to develop complex functionality.

Checklist

Lesson 7 is one week in length. (See the Calendar in Canvas for specific due dates.) The following items must be completed by the end of the week. You may find it useful to print this page out first so that you can follow along with the directions.

  • Chapter 10: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005
  • Chapter 11: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005

OPOMBA: This reading is available through Penn State's Library portal. You must be logged into your PSU account to access this online text. Once there, navigate to this link. Next, click on the "Check out digital copy through HathiTrust" link. Then, choose the "Check Out" link.

The required course text does not cover all the material we need, so there is some information in the commentaries for this lesson that is not covered at all in the textbook reading assignments. In particular, read carefully the online information for this lesson on "Map Algebra" and "Terrain Analysis."

After you've completed the reading, get back online and supplement your reading from the commentary material, then test your knowledge with the self-test quiz.

  1. Complete the self-test quiz satisfactorily (you have an unlimited number of attempts and must score 90% or more).
  2. Complete Project 7, where you will apply surface analysis methods, including more complex map algebra operations, to the problem of choosing a suitable location for a new high school.

Vprašanja?

Please use the 'Discussion - Week 7' forum to ask for clarification on any of these concepts and ideas. Hopefully, some of your classmates will be able to help with answering your questions, and I will also provide further commentary there where appropriate.


Poglej si posnetek: الفرق بين ArcMap u0026 ArcCatalog in ArcGIS