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Algorithme pour mettre l'étiquette des limites (couche de limites) à l'intérieur des polygones (couche de polygones)

Algorithme pour mettre l'étiquette des limites (couche de limites) à l'intérieur des polygones (couche de polygones)


J'espère mettre des étiquettes de limites à l'intérieur du polygone en intersection avec comme vous pouvez le voir sur l'image ci-dessous.

J'ai vérifié plusieurs solutions en tant que topologie ou Maplex mais cela ne crée pas la relation entre les étiquettes de la couche de points et une autre couche de polygones…

Donc je pense que je dois passer par une programmation.

J'ai pensé à faire cet algorithme :

  • Convertir l'étiquette en annotation
  • Calculer XY de chaque annotation
  • forcer chaque annotation à entrer dans le coin le plus proche du polygone en intersection avec

Je ne suis pas désireux de suivre cet algorithme, je recherche toute autre suggestion.

J'utilise ArcGIS 10.1, arcpy, ArcObjects


Il s'agit d'une solution de contournement sans programmation, mais cela a semblé fonctionner pour moi avec l'exemple que vous avez donné. Je ne peux pas garantir que cela fonctionnera pour chaque forme de polygone.

Une option serait de créer une couche de polygones qui est exactement l'inverse de votre couche de polygones en utilisant le Effacer outil ou similaire. Il devrait s'étendre au-delà de votre couche de polygones. Le mien ressemble à ça :

Ensuite, activez Maplex et dans l'onglet de résolution des conflits de la couche de polygone inversé, définissez le poids de l'entité intérieure et le poids de l'entité limite sur 1000. Cela empêchera les étiquettes d'être placées sur le polygone inversé.

Étiquetez maintenant vos points :

Dans mon cas, j'ai dû modifier certains des paramètres d'étiquette du calque de points. En particulier le paramètre de décalage maximum dans le décalage d'étiquette :

Vous devrez conserver ce calque, mais vous pouvez définir le remplissage et le contour sur aucune couleur et vous obtiendrez votre résultat :


Apprendre à prédire des instances de texte plus précises pour la détection de texte de scène

À l'heure actuelle, les méthodes de détection de texte multi-orientées basées sur un réseau de neurones profonds ont obtenu des performances prometteuses sur divers benchmarks. Néanmoins, il existe encore quelques difficultés pour la détection de texte de forme arbitraire, en particulier pour une représentation simple et correcte d'instances de texte de forme arbitraire. Dans cet article, un détecteur de texte basé sur des pixels est proposé pour faciliter la représentation et la prédiction d'instances de texte avec des formes arbitraires de manière simple. Premièrement, pour atténuer l'influence du tri par sommet cible et réaliser la régression directe d'instances de texte de forme arbitraire, la perte de régression des coordonnées indépendante du point de départ est proposée. De plus, pour prédire des instances de texte plus précises, la perte de précision d'instance de texte est proposée en tant que tâche d'assistant pour affiner les coordonnées prédites sous la direction de l'IoU. Pour évaluer l'efficacité de notre détecteur, des expériences approfondies ont été menées sur des références publiques qui contiennent des instances de texte de forme arbitraire et des instances de texte multi-orientées. Nous obtenons 84,8% de F-mesure sur le benchmark Total-Text. Les résultats montrent que notre méthode peut atteindre des performances de pointe.


2.1 Utqiaġvik

Le premier groupe de sites d'étude (Figs. S2–S3) est situé à moins de 10 km de la côte de la mer de Beaufort dans l'observatoire environnemental de Barrow, exploité par le National Environmental Observatory Network (NEON). L'altitude moyenne est inférieure à 5 m au-dessus du niveau de la mer et la végétation se compose d'herbes et de carex uniformément bas. La topographie à mésoéchelle est principalement plate mais marquée par des dépressions jusqu'à 2 m de profondeur associées à des tirages et à des lits de lacs asséchés. Dans la carte d'occupation du sol de Lara et al. (2018), la zone est caractérisée par une vaste couverture à la fois de LCP et de HCP, avec des lacs occasionnels et des parcelles de prairie non polygonale. La microtopographie sur les sites reflète le développement d'un coin de glace presque omniprésent, qui devient occlus dans certaines des dépressions. Les polygones de coins de glace sont de géométrie complexe et de superficie très variable, allant de ∼10 à >2000 m 2 . Un levé lidar aéroporté a été effectué en août 2012 dans le cadre du programme Next Generation Ecosystems Experiment-Arctic du département américain de l'Énergie ( https://ngee-arctic.ornl.gov/ , dernier accès : 18 janvier 2019). Le nuage de points résultant a été traité dans un MNT de résolution horizontale de 25 cm avec une précision verticale estimée à 0,145 m (Wilson et al., 2013). Dans la présente étude, pour comparer les performances de l'algorithme sur des données de résolution spatiale variable, le DEM de 25 cm a été rééchantillonné à une résolution de 50 et 100 cm. Deux sites de 1 km 2 , appelés ici Utqiaġvik-1 et Utqiaġvik-2, ont été extraits des DEM et traités à l'aide de notre workflow.


Garder des terrains polyédriques

Nous montrons que ⌊ n 2 ⌋ les vertex guards sont toujours suffisants et parfois nécessaires pour garder la surface d'un m-terrain polyédrique des sommets. Nous montrons également que ⌊ (4n − 4) 13 edge guards sont parfois nécessaires pour protéger la surface d'un m-terrain polyédrique des sommets. La limite supérieure du nombre de protecteurs de bord est ⌊ n 3 ⌋ (Everett et Rivera-Campo, 1994). Étant donné que les deux limites supérieures sont basées sur le théorème des quatre couleurs, aucun algorithme de temps polynomial pratique atteignant ces limites ne semble exister, mais nous présentons un algorithme de temps linéaire pour placer des gardes vertex ⌊ 3n 5 ⌋ pour couvrir un terrain polyédrique et un algorithme de temps linéaire pour placer ⌊ 2n 5 ⌋ protecteurs de bord.


Remarques sur les svg

Avec ces outils, vous êtes équipé pour commencer à écrire votre plugin svg. Le frapper la fonction doit être implémentée pour courbe vers, courbe lisse vers, courbe de Bézier quadratique, courbe de Bézier quadratique lisse vers et arc elliptique et le script python doit convertir tous les types de chemin svg. Il n'est en fait pas si difficile de calculer d'autres intersections, mais l'analyse du svg va demander beaucoup de travail.

L'objectif final est d'écrire un script python, qui analyse un svg (avec l'analyseur XML de python) et le convertit en un script de shader osl. Les points et les courbes seraient codés en dur dans le shader.
Malheureusement, nous devons d'abord implémenter la détection de collision la plus basique pour Béziers (voir le lien précédent), car la plupart des svgs les utiliseront, et éventuellement pour tous les autres éléments svg (voir les 2 liens précédents).

Une option consiste à importer votre SVG à l'aide du module complémentaire d'importation SVG. Nous utiliserons cette image de test. Sélectionnez Fichier> Importer> Graphique vectoriel évolutif

Dans mon cas, peu de choses semblent avoir changé, mais j'ai maintenant quelques courbes dans le contour.

Si je fais un zoom avant, je peux voir l'image que j'ai importée, mais il y a quelques problèmes. Notez que Blender a automatiquement créé un ensemble de matériaux diffus de base (appelés "SVGMat.001.") pour chaque couleur de l'image. Les modifier peut être utilisé pour changer l'apparence du résultat final.

Je vais commencer par augmenter l'échelle de toutes les courbes de 100, puis appliquer cette échelle avec ctrl + a .

À l'heure actuelle, toutes les courbes se coupent, car elles ont toutes la même position Z. Je vais parcourir chaque courbe et la déplacer vers le haut ou vers le bas de 0,001 environ, pour les empêcher de s'écrêter. Dans mon cas, tous les calques ont été importés dans l'ordre, il était donc assez facile de savoir lequel devait être en haut, car il apparaissait en dernier dans le contour.

Pour garder toutes ces courbes ensemble, je vais d'abord ajouter un vide, puis parent toutes les courbes à ce vide.

Il reste encore un problème majeur à résoudre : les yeux et la bouche de Cartman ne sont pas remplis. C'est parce que Blender a automatiquement rempli ses pieds, mais pas les autres formes sur le même calque. Nous pouvons résoudre ce problème en entrant en mode édition et en ajoutant des polyfaces pour chaque forme qui n'est pas remplie. appuyez sur tab pour entrer en mode édition avec le calque yeux/bouche/pieds sélectionné.

Appuyez sur ctrl + L pour sélectionner tous les sommets sur la même courbe.

Appuyez ensuite sur F pour remplir la forme. Répétez l'opération pour toutes les formes du calque.

Cela nous donne maintenant une image finale qui peut être déplacée et mise à l'échelle normalement par le vide, sans alias de pixel. Vous remarquerez peut-être que certaines des courbes plus grandes (comme le visage de Cartman) semblent un peu basse résolution. Pour ces courbes, nous pouvons ajuster la résolution de la courbe pour rendre les courbes et les arcs de Bézier plus fluides.

Pour ce faire, sélectionnez la courbe que vous souhaitez modifier et augmentez la valeur de résolution (lorsque la résolution de rendu U est de 0, elle est copiée à partir de la résolution d'aperçu U, j'ai donc modifié cette valeur, mais choisissez celle que vous voulez).

Une dernière note : les lignes sur le menton et la veste de Cartman Ne fera pas apparaissent dans un rendu sans plus de réglage, ou en utilisant le rendu libre. C'est parce qu'il ne s'agit pas réellement de faces, mais simplement de lignes, qui n'ont pas d'épaisseur et n'apparaissent donc pas lors du rendu.


Unités¶

Pour l'unité de distance de la carte, ajoutez unité pour le degré d'arc, m pour la minute d'arc, et s pour la seconde d'arc, ou e pour le compteur [Par défaut], F pour pied, k pour km, M pour mille terrestre, m pour mille marin, et vous pour pied d'arpentage américain. Par défaut, nous calculons ces distances en utilisant une approximation sphérique avec de grands cercles (-jg) à l'aide du rayon authalique (voir PROJ_MEAN_RADIUS ). Vous pouvez utiliser -jf pour effectuer des calculs « Terre plate » (plus rapide mais moins précis) ou -je pour effectuer des calculs géodésiques exacts (plus lents mais plus précis voir PROJ_GEODESIC pour la méthode utilisée).


GEO 580

Dans ce laboratoire, nous utiliserons des images de télédétection. J'espère que vous avez été exposé aux bases si vous êtes complètement nouveau sur le sujet, vous voudrez peut-être consulter certaines des pages Web répertoriées dans la section Brève introduction à Landsat-7.

Un mot sur les rasters, les images et les grilles

Dans le contexte d'ArcInfo, les mots raster et grille sont souvent utilisés de manière interchangeable. Dans certains contextes, tels que ArcToolbox, "grille" fait référence à un raster au format ArcInfo (il existe des dizaines de méthodes et de formats pour stocker des données raster).

Les images numériques sont toujours des rasters. Cependant, tous les rasters ne sont pas des images, comme nous le verrons lorsque nous examinerons les données d'altitude dans Lab 6. ArcInfo8 peut prendre en charge et afficher de nombreux formats d'image différents, mais souvent, certains outils ne fonctionneront que sur le format raster natif d'ArcInfo, la grille. Cependant, ArcToolbox peut convertir de nombreux formats d'image différents au format de grille. L'imagerie numérique peut être dérivée de photos numérisées ou de capteurs électroniques aéroportés ou spatiaux. Nous utiliserons les données du nouveau satellite Landsat-7 ETM.

Le premier satellite Landsat a été lancé en 1972. Les cinq premiers satellites Landsat transportaient le scanner multispectral (MSS), qui enregistrait la lumière réfléchie par la surface de la Terre dans 4 bandes du spectre électromagnétique. La résolution était

80 mètres. Landsat 4 et 5 embarquaient également le capteur Thematic Mapper, avec une résolution de

30 m pour 7 bandes. Landsat 5 a été lancé en 1984 et fonctionne toujours étonnamment. Landsat 6 a été perdu après son lancement en 1993. Landsat 7 a été lancé le 15 avril 1999 avec le capteur Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+). En raison de cette combinaison de prévoyance et de chance, le produit du programme Landsat est un enregistrement inestimable de 25 ans de la surface de la Terre avec une résolution spatiale et temporelle élevée. Cet enregistrement est utilisé pour étudier les changements d'utilisation des terres/d'occupation des sols (et d'autres sujets) dans le monde entier. La politique de données libéralisée pour Landsat 7 encouragera sans aucun doute davantage cette recherche.

Exemple : moitié nord d'une scène Landsat 7 montrant Le Cap et le Cap de Bonne-Espérance, en Afrique du Sud. Depuis la page d'accueil Landsat 7.

Caractéristiques de base de MSS et TM :

Chaque pixel d'une image raster Landsat contient une valeur de luminosité pour chaque bande de longueur d'onde. La valeur de luminosité, ou nombre numérique ( DN ), est un nombre compris entre 0 et 255 qui est proportionnel au nombre de photons détectés par le capteur. Cela inclut la lumière réfléchie par la surface ainsi que la lumière diffusée par la brume atmosphérique et la lumière diffusée par l'atmosphère elle-même (le ciel est bleu car la lumière bleue est diffusée par l'atmosphère, une partie de cette diffusion bleue est également détectée par le satellite). Il est important de se rappeler que les DN ne sont pas seulement des nombres abstraits, ils représentent des mesures physiques réelles de la lumière atteignant le capteur Landsat : la lumière du soleil qui a été réfléchie par la surface de la Terre et l'atmosphère au-dessus.

Différents matériaux réfléchissent et absorbent différentes longueurs d'onde de lumière différemment. Par exemple, la chlorophylle des plantes absorbe la lumière rouge et bleue mais réfléchit le vert, donc les plantes sont vertes. Les feuilles des plantes se reflètent très fortement dans le proche infrarouge (NIR) - si vous pouviez voir dans le NIR, les feuilles des plantes apparaîtraient probablement d'un blanc éclatant. Cette forte réflectance est exploitée en télédétection pour différencier la végétation et surveiller les changements saisonniers et interannuels de la végétation. Les sols ont tendance à réfléchir plus fortement dans l'infrarouge moyen. Les surfaces rugueuses auront tendance à être plus sombres que les surfaces lisses en raison de l'augmentation de l'ombrage.

Les bandes de longueurs d'onde détectées par Landsat sont listées ci-dessous (source : AGI GIS Dictionary) :

Le capteur ETM+ est similaire au TM (Thematic Mapper), sauf qu'il ajoute une deuxième bande infrarouge thermique (bande 6b) et une bande panchromatique (longueur d'onde 520-900 nm) avec une résolution de 15 m. Il présente également des améliorations dans d'autres domaines tels que la géolocalisation.

La ou les bandes thermiques - bande 6 dans TM, bandes 6a et 6b dans ETM - sont généralement exclues des projets de cartographie de la couverture terrestre. Comme vous pouvez le voir, la longueur d'onde de la bande 6 est beaucoup plus longue que pour les autres bandes ETM cette région du spectre électromagnétique est très sensible aux conditions atmosphériques comme la vapeur d'eau également, la résolution de la bande 6 est beaucoup plus grossière (

120 mètres). Pour ces raisons, la bande 6 n'est donc généralement pas très utile pour la cartographie de l'occupation du sol. Pour plus de confusion, cependant, la bande 7 est souvent appelée bande 6, car il s'agit de la sixième bande lorsque les bandes thermiques sont exclues.

Le satellite Landsat fonctionne en orbite héliosynchrone, ce qui lui permet de traverser l'équateur à environ 10 heures du matin tous les jours. Il répète un survol d'un endroit donné tous les 16 jours. Ainsi, la même région peut être imagée à plusieurs reprises dans des conditions d'éclairage similaires et à haute résolution (

30 m pour Landsat TM et ETM+, et

La correction des photos brutes demande beaucoup de calculs, mais une orthophoto bien corrigée et géoréférencée peut être très utile comme fond de carte. GDT, par exemple, utilise des orthophotos pour vérifier et corriger l'emplacement de leurs rues.

Le programme national de photographie aérienne (NAPP) du gouvernement fédéral supervise la collection de photos aériennes normalisées couvrant l'ensemble des 48 États, plus Hawaï, depuis les années 1980. Celles-ci servent de sources de données pour la mise à jour des quadmaps de l'USGS ainsi que pour le National Digital Orthophoto Program (NDOP).

Les orthophotos de l'USGS sont généralement appelées DOQ (Digital Orthophoto Quadrangles, ou Digital Orthoquads en abrégé) ou DOQQ (Digital Orthophoto Quarter-Quadrangles). On pourrait penser que « DOQQ » ferait référence à l'orthophoto individuelle prise d'un seul quart de quadrangle, tandis que DOQ ferait référence à l'aire d'un quadrangle entier. Cependant, la page de métadonnées au niveau de l'ensemble de données USGS DOQ utilise les termes de manière interchangeable.

Les métadonnées sont des données sur des données. Vous avez probablement tous eu l'expérience de parcourir une liste de fichiers sur un disque un par un parce que vous ne vous souvenez pas du nom du fichier que vous voulez. Vous avez peut-être eu une expérience similaire de travail avec des fichiers géographiques après la conversion, le traitement, la fusion et la modification de vos données, il est difficile de se souvenir des modifications que vous avez apportées et de la version de votre fichier que vous souhaitez utiliser. Maintenant que les données géographiques sont mises à disposition sur Internet à grande échelle, les métadonnées sont devenues la clé que les professionnels du SIG et le public utiliseront pour trouver les données dont ils ont besoin.

De plus, les professionnels du SIG publient souvent leurs jeux de données et leurs cartes, pour la vente par une entreprise ou pour la distribution au public. La publication des métadonnées avec les données, dans un format standardisé accessible aux moteurs de recherche en ligne, sera cruciale pour aider d'autres personnes à trouver vos données, à comprendre exactement ce qu'elles contiennent et à connaître le but pour lequel l'ensemble de données a été créé.


Normes de métadonnées dans ArcInfo8

Le Federal Geographic Data Committee, dont l'objectif est de promouvoir « l'utilisation, le partage et la diffusion coordonnés des données géospatiales à l'échelle nationale », a publié une norme de métadonnées appelée Content Standard for Digital Geospatial Metadata, ou CSDGM. ESRI a également une norme de métadonnées qui est interconvertible avec CSDGM.

  • sbetm.tif -- Une partie d'une scène Landsat-7 ETM du sud du comté de Santa Barbara à partir de septembre 1999. Bandes 1-5 et 7. Ces bandes ont été acquises par l'instrument Landsat 7 ETM (Enhanced Thematic Mapper) le 11 septembre 1999 .
  • sbetm-pan.tif -- La bande panchromatique de résolution 15 m de la même partie de la scène Landsat 7 couverte par sbetm.tif .
  • gdtroads -- Une couche de couverture Dynamap/2000 du comté de Santa Barbara de GDT, et les notes de version associées.
  • sblandcov -- Une carte de végétation CA-GAP du laboratoire de biogéographie de l'UCSB et les métadonnées HTML associées (métadonnées en ligne).
    • landcov.cnddbnames -- Noms des polygones sblandcov

    Copiez les données du lab 4 dans votre répertoire de travail. Nous allons d'abord explorer l'image Landsat. S'il s'agit de votre première exposition à des images satellites, ne vous inquiétez pas car aucune des tâches ne sera particulièrement difficile. Cependant, vous devez vous assurer de bien comprendre l'introduction ci-dessus et n'ayez pas peur de poser des questions à votre assistant personnel ou à d'autres étudiants qui ont suivi des cours de télédétection.

    • Démarrez ArcCatalog et accédez à votre répertoire lab4. Notez les données disponibles.
    • Affichez les bandes ETM individuelles 1 à 6 et la bande panchromatique dans l'aperçu ArcCatalog.
    • Remarque : si les images sont trop sombres, suivez les étapes suivantes, puis explorez les images.
    • Affichez maintenant sbetm.tif dans l'aperçu ArcCatalog.
      • Affichez les propriétés de l'image. Jetez également un œil aux attributs de métadonnées.
      • Démarrez ArcMap. Faites glisser sbetm.tif de l'arborescence ArcCatalog vers ArcMap. Notez comment le sbetm.tif est représenté dans ArcMap sur la légende de la carte (la fenêtre de gauche d'ArcMap).
      • Double-cliquez sur sbetm.tif dans la légende pour accéder à Propriétés-->Symbologie et modifiez le type d'étirement en Écarts standard :
      • Maintenant que vos images sont étirées, effectuez un zoom avant sur la zone UCSB/Isla Vista. Notez quelles caractéristiques semblent être sombres et lesquelles semblent être claires dans chaque bande. Pendant que vous faites cela, vous souhaiterez peut-être afficher les propriétés de chaque bande TM - pour ce faire, ajoutez les bandes individuellement à votre projet ArcMap. Dans ArcMap, vous pouvez afficher les tables attributaires. Faites attention aux statistiques lorsque vous comparez les bandes.
      • Dans ArcMap, accédez à l'onglet Propriétés-->Affichage et remplacez "Rééchantillonner pendant l'affichage à l'aide de :" par Voisin le plus proche. Vous devrez probablement zoomer pour voir les différences. Faites attention à la façon dont l'image change d'apparence. Essayez toutes les options de rééchantillonnage plusieurs fois pour avoir une idée de ce qu'elles font.

      B) Changez la méthode d'affichage en RGB Composite. Quelles bandes sont initialement représentées par quelle couleur ? Quels objets/caractéristiques apparaissent en rouge, vert, bleu ? Pourquoi? Quels objets apparaissent en noir, blanc, gris ? Pourquoi?

      • Cliquez avec le bouton droit sur le sbetm.tif et affichez à nouveau la fenêtre Propriétés.
      • Accédez à l'onglet Symbologie et modifiez le type d'étirement de « Déviations standard » à « Égalisation de l'histogramme ». Voir les résultats.
      • Changez le type d'étirement en 'Min-Max'. Encore une fois, faites attention à la façon dont les différentes méthodes d'étirement affectent l'apparence de l'image.
      • Accédez à nouveau à Propriétés --> Symbologie et appuyez sur le bouton Histogrammes. Affichez les histogrammes des trois bandes du composite RVB.
      • Définissez le type d'étirement sur « Ecarts standard ».
      • Accédez à nouveau à Propriétés -- > Symbologie et modifiez la combinaison de bandes en :
        • Rouge = 3, Vert = 2, Bleu = 1
          (appelé RVB : 321, ou 321 en abrégé)

        4.4.2 Création de thèmes de lignes et de polygones à partir d'une image de MT

        • Si vous rencontrez des problèmes lors de la création et de la numérisation dans une géodatabase, veuillez utiliser les autres instructions ci-dessous.
        • Mettez en surbrillance votre dossier lab4 dans l'arborescence ArcCatalog. Allez dans Fichier --> Nouveau --> Géodatabase personnelle . Donnez à la base de données un nom simple (par exemple, njmgeodbase ).
          • Cliquez avec le bouton droit sur la nouvelle géodatabase dans l'arborescence et accédez à Nouveau jeu de données d'entité --> . Nommez votre jeu de données (exemple : vecteurs).
          • Pour affecter une projection au jeu de données, cliquez sur .
          • Dans la fenêtre Propriétés de référence spatiale, cliquez sur .
            • Choisissez l'une des couvertures existantes, telles que les groupes de blocs . Cela affectera la même projection à notre nouvel ensemble de données. Lors de la numérisation, il est important que le nouvel ensemble de données et la couverture (ou la grille) utilisée pour la numérisation aient la même étendue spatiale. S'ils n'ont pas la même étendue, vous aurez des difficultés dues à l'impossibilité de numériser « hors limites ».
              • Notez que la projection, le système de coordonnées et la référence sont maintenant affichés.
              • La zone de détails affiche la référence spatiale :
              • Cliquez sur OK, puis à nouveau sur OK si la fenêtre Feature Dataset affiche les informations de projection correctes.
              • Cliquez avec le bouton droit sur vos nouveaux vecteurs de jeu de données et accédez à Nouvelle classe d'entités --> .
                • Donnez un nom (par exemple, lacs ). Conservez le 'Type' par défaut (fonctionnalités simples). Appuyez deux fois sur Suivant.
                • Votre fenêtre Nouvelle classe d'entités devrait vous montrer un tableau avec des colonnes intitulées « Nom du champ » et « Type de données ».
                  • Cliquez sur Géométrie (dans la colonne 'Data Type' et le champ/ligne SHAPE). Dans les « Propriétés du champ » ci-dessous, assurez-vous que le type de géométrie est défini sur Polygone.
                  • Votre fenêtre devrait ressembler à ceci :
                    • Ajoutons un nouveau champ. Cliquez et tapez dans la colonne Nom du champ, dans la ligne sous "FORME". Appelez-le " lake_name ".
                    • Laissez le type de données comme "texte" et ci-dessous, définissez les propriétés du champ --> Longueur sur 30 (il s'agit du nombre maximum de caractères pouvant être stockés).
                    • Presse .
                    • Dans ArcMap, désactivez toutes les couches sauf sbetm.tif . Faites glisser le nouveau jeu de données d'entité lacs d'ArcCatalog vers ArcMap. Notez que rien de nouveau n'apparaît car aucune fonctionnalité n'existe encore !
                    • Modifiez l'apparence du symbole de ligne afin qu'il soit facilement visible au-dessus de l'image de la MT.
                      • (Indice : jaune, la largeur 2.0 fonctionne bien)
                      • Dans la barre d'outils de l'éditeur, sélectionnez Démarrer l'édition :
                      • Encore une fois, dans la barre d'outils de l'éditeur, sélectionnez Capture. Cochez les cases pour le sommet, l'arête et la fin. Fermez la fenêtre Capture.
                      • Une fois de plus, dans la barre d'outils de l'éditeur, sélectionnez Options. définissez la tolérance d'accrochage sur 3 pixels de carte.

                      Instruction alternative si la géodatabase ne peut pas être utilisée en raison d'erreurs

                      • Accédez à la barre d'outils de l'éditeur (pas au bouton Editeur) et cliquez sur le menu « Tâche ». Sélectionnez « Modifier la fonctionnalité » :
                      • À l'aide de l'outil Modifier, cliquez sur l'entité de votre lac. Les sommets de votre polygone seront maintenant affichés. Vous pouvez cliquer dessus et les faire glisser pour les déplacer.

                      Donner à vos attributs de nom de fonction numérisés

                      • Cliquez avec le bouton droit de la souris sur le thème de vos lacs dans la légende ArcMap et sélectionnez Ouvrir la table attributaire . Le polygone sélectionné apparaît en bleu sur la carte, alors qu'il est également mis en évidence dans la table attributaire.
                      • Cliquez sur la cellule vide lake_name. Tapez le nom (ex : Campus Lagoon).
                        • Appuyez sur Retour ou cliquez sur la ligne suivante pour terminer la saisie du nom.
                        • Vous pouvez sélectionner le prochain polygone à attribuer dans le tableau en cliquant à gauche de la ligne.
                        • Vous pouvez également sélectionner le polygone que vous souhaitez attribuer sur la carte à l'aide de l'outil Editeur d'entités, .
                          • AVERTISSEMENT : cet outil peut être utilisé pour déplacer des entités. Assurez-vous de ne pas déplacer l'entité après l'avoir sélectionnée.

                          Lorsque vous avez terminé de créer et de modifier votre entité, sélectionnez Éditeur --> Enregistrer les modifications et Éditeur --> Arrêter la modification.

                          4.4.3 L'effet de la résolution sur la numérisation

                          • Désactivez les autres couches d'images dans ArcMap et introduisez la bande panchromatique ( sbetm-pan.tif ).
                            • Affichez-le dans ArcMap avec le jeu de couleurs en niveaux de gris par défaut.
                            • Assurez-vous que le rééchantillonnage est défini sur Voisin le plus proche.
                            • Répétez la numérisation de la lagune (créez simplement une autre entité dans votre classe d'entités lacs, en numérisant au-dessus de votre première entité lagon).

                            B) L'image d'une résolution de 15 m contient-elle des pixels mixtes ? Vous attendriez-vous à des pixels mixtes dans le DOQ haute résolution ? Pourquoi ou pourquoi pas? Est-il possible d'avoir une image raster sans qu'elle contienne de pixels mixtes ?

                            Remarque : Pour répondre à la partie B, il peut être utile d'examiner un plus large éventail de résolutions. Pour voir à quoi ressemble la région campus-lagune à différentes résolutions, couleurs composites, etc., consultez les différentes parties de la page UCSB Geography 115B lab #1.

                            Maintenant, numérisez les autoroutes 101 et 217 sur l'ensemble de l'image ETM. Utilisez des bandes de 30 m avec un arrangement de couleurs utile, ou la bande panchromatique, selon votre préférence. Assurez-vous que les arcs sont capturés là où ces routes se rencontrent. Ajoutez toutes les autres routes que vous souhaitez tant que vous pouvez bien les identifier dans l'image. Numérisez-les sous forme de lignes, dans une nouvelle classe d'entités nommée quelque chose comme etmroads. Remarque : vous devrez peut-être enregistrer et fermer votre fichier ArcMap afin de créer la nouvelle classe d'entités.

                            Numérisation de votre thème d'autoroute

                            • Lorsque vous avez terminé d'ajouter les noms de route, accédez à Éditeur --> Arrêter la modification. Enregistrez vos modifications (sauf si vous vous êtes trompé).
                            • Affichez la couverture de gdtstreets avec votre thème etmroads, sans la scène ETM en arrière-plan.
                            • Si cela ne fonctionne pas, vous devrez peut-être utiliser une couverture au lieu d'une géodatabase, voir les instructions ci-dessus (dans cette même couleur). N'oubliez pas de créer une couverture avec les arcs de classe d'entités au lieu de polygones comme ci-dessus.

                            Réponse à la question n° 5 : A) Comment les deux jeux de données de routes (Couvertures ou jeux de données d'entités de la géodatabase) se comparent-ils (celui que vous venez de créer, par rapport à celui fourni avec le laboratoire) ? Lequel a des lignes plus douces ? Quelles sont les sources des différences entre ces deux ensembles de données ? B) Quels autres attributs voudriez-vous ajouter à votre thème routes ?
                            • Cliquez avec le bouton droit sur votre thème de routes dans la légende ArcMap et sélectionnez Ouvrir la table attributaire . L'arc sélectionné apparaît en bleu sur la carte, alors qu'il est surligné en jaune dans la table attributaire.
                            • Cliquez sur la cellule road_name vide. Tapez le nom (exemple : Highway 101).
                              • Vous pouvez sélectionner le prochain arc à attribuer dans le tableau en cliquant à gauche de la ligne.
                              • Vous pouvez également sélectionner l'arc que vous souhaitez attribuer sur la carte à l'aide de l'outil Editeur d'entités, .
                                • AVERTISSEMENT : cet outil peut être utilisé pour déplacer des entités. Assurez-vous de ne pas déplacer l'entité après l'avoir sélectionnée.

                                4.4.4 Création de thèmes de polygone d'utilisation des terres/couverture des terres

                                Nous allons maintenant créer une carte choroplèthe montrant les grandes catégories d'utilisation des terres/couverture des terres pour notre image ETM. Nous le ferons par inspection visuelle. Cependant, la méthode la plus courante de classification d'une image consiste à utiliser un algorithme de classification qui classe les pixels en fonction de la similitude de leurs spectres avec les spectres des pixels du site d'entraînement.

                                En utilisant la version 8.1, "polygone à saisie semi-automatique" fonctionnera UNIQUEMENT si votre thème de polygone est ajouté avant votre image de MT. On ne sait pas si cela est également vrai dans les versions précédentes d'ArcInfo.

                                • Vous devez maintenant être familiarisé avec les étapes de création d'une nouvelle classe d'entités. En utilisant le même jeu de données d'entités que celui que nous avons utilisé, créez une classe d'entités surfaciques nommée etm_lulc . Assurez-vous de lui donner également un champ « nom ».
                                  • Mettez etm_lulc dans ArcMap et double-cliquez dessus. Faites en sorte que le symbole du polygone soit « creux » avec une couleur et une largeur de contour qui s'afficheront bien sur la scène de la MT.
                                  • Une fois le thème etm_lulc sélectionné, lancez l'édition. Définissez la capture et les options comme vous l'avez fait pour le thème du lagon, sauf que vous pouvez définir la tolérance sur un nombre plus grand (disons, six pixels) pour faciliter la numérisation lors d'un zoom arrière.
                                  • Nous voulons numériser des polygones qui représentent diverses utilisations des terres ou couvertures terrestres. Souvent, ceux-ci sont ambigus, alors restez relativement simple. (Ces classes d'utilisation des terres/couverture des terres seraient appropriées : océan, chaparral, agriculture, développement urbain, UCSB, espace ouvert/prairies).
                                  • Le thème étant exhaustif, le premier polygone à numériser sera un polygone « englobant ». Ce polygone aura un sommet à chaque coin de l'image TM. Effectuez un zoom avant pour placer chaque sommet avec précision.
                                  • Dans la barre d'outils de l'éditeur, définissez la « tâche » sur Auto Complete Polygon. Nous allons maintenant numériser le littoral. Le logiciel créera les polygones automatiquement. Cependant, cela fonctionnera UNIQUEMENT SI les deux sommets d'extrémité sont alignés sur le polygone "limitant" existant. Assurez-vous donc de commencer le nouvel arc à pas plus de 3 pixels de la "limite". Effectuez un zoom avant pour vous assurer qu'il s'accroche. Pouvez-vous voir le cercle s'accrocher à l'entité ?
                                  • Lorsque vous avez numérisé le dernier sommet, assurez-vous qu'il s'est à nouveau accroché à la "limite". Pour terminer le polygone, double-cliquez sur le dernier sommet. (Ou faites un clic droit et sélectionnez l'option 'Terminer l'esquisse'). Si les deux extrémités ne sont pas cassées, la ligne disparaîtra et vous devrez recommencer. Le zoom avant est le meilleur moyen de s'assurer que vous ne perdez pas votre ligne lorsque vous double-cliquez.

                                  4.4.5 Création d'une carte superposant les thèmes LU/LC sur l'image

                                  Maintenant, vous allez créer et imprimer une carte montrant les thèmes que vous avez créés au-dessus de l'image ETM. Lors de la conception de votre carte, gardez à l'esprit vos objectifs : vous voulez donner une idée de la topographie et montrer clairement vos classes LU/LC, ainsi que votre thème de route.

                                  Affichage des thèmes au-dessus de l'image satellite

                                  • Allez dans Propriétés --> Symbologie --> Catégories --> Valeurs uniques --> Nombreuses. Faites du nom de la fonction le champ de valeur. Cliquez ensuite sur Ajouter toutes les valeurs.
                                    • Modifiez la couleur de chaque polygone unique dans la légende. Utilisez des couleurs intuitives telles que le vert pour la végétation, le bleu foncé pour l'océan, etc.
                                    • Réglez le contour sur aucun pour un effet cartographique.
                                    • Ajoutez votre nouveau thème de routes à la carte. Modifiez les symboles de ligne à l'aide de Symbologie --> Catégories --> Valeurs uniques. Étiquetez les routes.

                                    Votre carte pour Lab 4 : Terminez la carte à l'aide de l'environnement de mise en page d'ArcMap. Ajoutez un titre, une flèche nord, une légende, une barre d'échelle, un cartographe de la carte (ce serait vous, l'auteur), une date et une brève description textuelle (une phrase ou deux) des sources de données (revoyez l'introduction).

                                    *** Bien que vous imprimerez la carte sur une imprimante en niveaux de gris, concentrez-vous sur la création d'une bonne carte en couleurs. La couleur est un outil extrêmement efficace, en particulier lorsque vous travaillez avec des données riches telles que Landsat TM et plusieurs thèmes.***

                                    4.4.6 Affichage et édition des métadonnées dans ArcInfo8

                                    ArcCatalog contient un éditeur de métadonnées qui permet à l'utilisateur d'afficher facilement les métadonnées sur le contenu, les attributs et le référencement spatial d'un jeu de données. L'éditeur permet également la saisie de métadonnées, la conversion de métadonnées entre les formats et l'attachement de fichiers supplémentaires à un fichier de métadonnées. Un certain nombre de paramètres facultatifs permettent à l'utilisateur de décider si les normes de métadonnées seront appliquées (c'est-à-dire, tous les champs obligatoires doivent-ils être remplis avant que les données ne soient utilisées (??) , les modifications apportées aux données seront enregistrées, créant un historique pour l'ensemble de données.

                                    Langage de balisage étendu

                                    ArcInfo8 stocke les métadonnées au format XML. XML signifie eXtensible Markup Language, qui est similaire au HTML (Hypertext Markup Language) utilisé pour les pages Web. Il s'agit d'un langage standardisé et ouvert conçu pour l'échange de documents structurés sur le Web. http://www.xml-zone.com/ définit ainsi la différence entre XML et HTML :

                                    Pour vous familiariser avec le contenu et la mise en page des métadonnées, examinez les métadonnées de la couche LANDCOV trouvées sur la page Web du California Gap Analysis Project (hébergée par le laboratoire de biogéographie de l'UCSB). Vous n'avez pas besoin de télécharger les données du site Web, car nous les avons déjà coupées et mises sur le réseau pour vous. Cependant, vous irez sur la page Web pour consulter les métadonnées. Nous utiliserons un sous-ensemble de cette couche de données pour une partie du laboratoire 6. Répondez à ces questions :

                                    Réponse à la question n° 7 : A) Quels éléments supplémentaires en plus des sept éléments standard sont répertoriés dans les métadonnées LANDCOV ?

                                    B) Décrivez brièvement (1 phrase) la couche LANDCOV.

                                    C) Quelle est la MMU (unité cartographique minimale) pour l'ensemble de données ?

                                    D) Quelle était la principale source de données sur laquelle étaient basées les limites des polygones ?

                                    E) Dans quelle projection et dans quel sphéroïde se trouvent les données ?

                                    ArcCatalog Metadata Editor
                                    You are already familiar with viewing metadata in ArcCatalog. You will now learn how to create metadata, convert metadata between display styles and formats, attach metadata files, and attach additional metadata.

                                    Creating Metadata Using the ArcCatalog Metadata Editor

                                    • This is the Metadata Tool Bar: .
                                    • To edit your metadata, Click .
                                      • This brings up the Metadata Editor:
                                      • Fill in the all of the REQUIRED metadata fields for all of the headings and tabs.
                                        • Put unknown or not applicable (N/A) if necessary for some fields.
                                        • Save your changes and return to view your metadata.

                                        Viewing Metadata via Stylesheets

                                        • Change the Stylesheet to see the XML code. The tags you see identify the text blocks as specifying particular kinds of information. Whereas in HTML, a tag modifies the display of the text (e.g., <B> starts boldface type), in XML the tag says what the text refers to (e.g., <descript> denotes the beginning of the data description).
                                        • View the metadata with the FAQ stylesheet.
                                        • View the metadata with the FGDC stylesheet. This format should look familiar to you from the California Gap Analysis page.
                                        • Click to import metadata. This might save you a lot of typing when using a new dataset sometime in the future. Note the formats that you can export metadata to.
                                        • Click to export metadata. Note the formats that you can export to.
                                        • Click , then go to the Options tab to change your metadata properties for this layer. The only option is a toggle to turn off automatic metadata update. Don't change this.

                                        B) What formats can you import metadata from? What formats can you export metadata to?


                                        Print out your metadata in the FGDC stylesheet and attach it to your lab.

                                        In this lab, you have been learned how to digitize features on-screen. Often digitizing is also done directly off of paper maps, but that procedure is better covered in a cartography class. You have also been exposed to some of the most common imagery used for digitizing and land-use/land-cover. You now know how to alter raster display to improve digitizing and to gather more information from your image.

                                        You have learned how to view, read, create, convert, and search metadata. While metadata creation is often considered tedious and expensive, remember that metadata is the key that allows you, as a data producer, to make your data available to the world GIS community. It also gives you, as a GIS user, the ability to find useful spatial data in the free-for-all of the World Wide Web.

                                        • The question sheet, with typed answers (Word document | HTML format)
                                        • A one page map as described above
                                        • The metadata you created for your LU/LC theme
                                        • The evaluation sheet for lab 4.

                                        Lab originally created by Nicholas Matzke and Sarah Battersby
                                        UC Santa Barbara, Department of Geography
                                        2000, Regents of the University of California redistributed by permission


                                        Improving label placement quality by considering basemap detail with a raster-based approach

                                        Topographic maps are arguably one of the most information-dense, yet intuitively usable, graphical artifacts produced by mankind. Cartography as science and practice has developed and collected a wealth of design principles and techniques to cope with the problems of high graphical density, especially for the case of label placement. Many of the more sophisticated techniques that take into account figure-ground relationships for lettering have not been fully operationalized until now. We present a novel generic quality evaluation model that allows full automation of refined techniques for improving map feature overlap, visual contrast and layer hierarchy. We present the objective function as a set of metrics corresponding to the design principles and provide exemplary parameterization via the set of experiments on global real-world datasets. The approach designed for labeling of point-like objects and can potentially be applied to linear and areal features. It has a low computational and memory requirement. Furthermore, it is conceivably applicable to annotate any kind of visualization beyond maps. The results of the conducted tests and comparison with a commercial labeling package illustrate the ability to produce highly legible and readable map lettering with our approach. Presented method heeds more cartographic design principles and is computationally less costly compared to commercially available methods.

                                        Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


                                        Exemples

                                        Create Surface Plot

                                        Create three matrices of the same size. Then plot them as a surface. The surface plot uses Z for both height and color.

                                        Specify Colormap Colors for Surface Plot

                                        Specify the colors for a surface plot by including a fourth matrix input, C . The surface plot uses Z for height and C for color. Specify the colors using a colormap , which uses single numbers to stand for colors on a spectrum. When you use a colormap, C is the same size as Z . Add a color bar to the graph to show how the data values in C correspond to the colors in the colormap.

                                        Specify True Colors for Surface Plot

                                        Specify the colors for a surface plot by including a fourth matrix input, CO . The surface plot uses Z for height and CO for color. Specify the colors using truecolor , which uses triplets of numbers to stand for all possible colors. When you use truecolor, if Z is m -by- n , then CO is m -by- n -by-3. The first page of the array indicates the red component for each color, the second page indicates the green component, and the third page indicates the blue component.

                                        Modify Surface Plot Appearance

                                        Create a semitransparent surface by specifying the FaceAlpha name-value pair with 0.5 as the value. To allow further modifications, assign the surface object to the variable s .

                                        Use s to access and modify properties of the surface object after it is created. For example, hide the edges by setting the EdgeColor property.


                                        Abstrait

                                        A new method of identifying anomalous oceanic temperature and salinity (T/S) data from Argo profiling floats is proposed. The proposed method uses World Ocean Database 2013 climatology to classify good against anomalous data by using convex hulls. An n-sided polygon (convex hull) with least area encompassing all the climatological points is constructed using Jarvis March algorithm. Subsequently Points In Polygon (PIP) principle implemented using ray casting algorithm is used to classify the T/S data as within or without acceptable bounds. It is observed that various types of anomalies associated with the oceanographic data viz., spikes, bias, sensor drifts etc can be identified using this method. Though demonstrated for Argo data it can be applied to any oceanographic data.

                                        The patterns of variation of the parameter (temperature or salinity) corresponding to a particular depth, along the longitude or latitude can be used to build convex hulls.

                                        This method can be effectively used for quality control by building Convex hulls for various observed depths corresponding to biogeochemical data which are sparsely observed.

                                        This method has the advantage of treating the bulk of oceanographic in situ data in a single iteration which filters out anomalous data.


                                        Voir la vidéo: Spatial Transformer Network