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L'ajout de données de PostgreSQL à la couche de requête d'ArcGIS for Desktop avertit que les références de coordonnées données sont incompatibles ?

L'ajout de données de PostgreSQL à la couche de requête d'ArcGIS for Desktop avertit que les références de coordonnées données sont incompatibles ?


Lors de l'ajout de données de PostgreSQL dans une couche de requête, je reçois l'avertissement :

Les références de coordonnées données sont incompatibles

J'ai ajouté de nombreuses autres couches avec les mêmes propriétés sans problème, mais j'ai 3 couches problématiques qui déclenchent cette erreur (bien sûr, ce sont les 3 couches les plus importantes que je veux). Ils ont tous le même SRID. La seule chose que j'ai trouvée à partir de la recherche est le problème de «haute précision basse précision», mais je n'ai aucune idée de leur précision ou de la façon de le découvrir. Cela ne me permettra pas non plus de passer aux options avancées.

J'ai peu ou pas de connaissance de PostgreSQL, alors expliquez-moi en termes très simples.

Vous trouverez ci-dessous un échantillon des données :

Il n'y a pas d'entrées NULL, le SRID semble être le même d'après ce que je peux voir.

Quelqu'un peut-il aider avec cela?


La carte Guy(de)

Cette version finale de quoi que ce soit de ma part pour 2020 corrige notre code de nettoyage de contenu KML pour ne plus supprimer les styles d'icônes KML. OpenLayers ne prenait pas correctement en charge les icônes KML lors de la création de cette extension, ce qui nécessitait de supprimer ledit contenu lors de la prévisualisation des fichiers KML afin que au moins quelque chose sera rendu dans l'aperçu au lieu de rien.

Ce n'est plus le cas, les styles d'icônes KML sont désormais conservés lors de la prévisualisation. Exemple ci-dessous, nous obtenons maintenant des icônes de couverts au lieu du marqueur d'épingle standard.

Une petite mise en garde doit être observée : en raison des restrictions de sécurité du contenu sur le code HTML généré par cette extension, les URL des icônes KML doit être https sinon rien ne sera rendu.

Cette version met également à jour OpenLayers vers 6.5.0 et ol-layerswitcher vers 3.8.3


Avant la suite ArcGIS, Esri avait concentré son développement logiciel sur le programme de poste de travail Arc/INFO en ligne de commande et plusieurs produits basés sur une interface utilisateur graphique, tels que le programme de bureau ArcView GIS 3.x. Les autres produits Esri comprenaient MapObjects, une bibliothèque de programmation pour les développeurs, et ArcSDE en tant que système de gestion de base de données relationnelle. Les divers produits s'étaient ramifiés en plusieurs arborescences de sources et ne s'intégraient pas bien les uns aux autres. En janvier 1997, Esri a décidé de réorganiser sa plate-forme logicielle SIG en créant une architecture logicielle intégrée unique.

ArcMap 8.0

Fin 1999, Esri a publié ArcMap 8.0, qui s'exécutait sur le système d'exploitation Microsoft Windows. ArcGIS a combiné l'aspect de l'interface utilisateur visuelle de l'interface ArcView GIS 3.x avec une partie de la puissance du poste de travail Arc/INFO version 7.2. Ce jumelage a abouti à une nouvelle suite logicielle appelée ArcGIS comprenant le poste de travail en ligne de commande ArcInfo (v8.0) et une nouvelle application d'interface utilisateur graphique appelée ArcMap (v8.0). Cet ArcMAP intègre certaines des fonctionnalités d'ArcInfo avec une interface plus intuitive, ainsi qu'une application de gestion de fichiers appelée ArcCatalog (v8.0). La sortie d'ArcMap a constitué un changement majeur dans les offres logicielles d'Esri, alignant tous leurs produits clients et serveurs sous une architecture logicielle connue sous le nom d'ArcGIS, développée à l'aide des normes Microsoft Windows COM. Bien que l'interface et les noms d'ArcMap 8.0 soient similaires aux versions ultérieures d'ArcGIS Desktop, il s'agit de produits différents. ArcGIS 8.1 a remplacé ArcMap 8.0 dans la gamme de produits mais n'en était pas une mise à jour.

ArcGIS Desktop 8.1 à 8.3

ArcGIS 8.1 a été dévoilé lors de la conférence internationale des utilisateurs d'Esri en 2000. ArcGIS 8.1 a été officiellement publié le 24 avril 2001. Cette nouvelle application comprenait trois extensions : 3D Analyst, Spatial Analyst et GeoStatistical Analyst. Ces trois extensions étaient devenues très puissantes et populaires dans la gamme de produits ArcView GIS 3.x. ArcGIS 8.1 a également ajouté la possibilité d'accéder aux données en ligne, directement à partir du site Geography Network ou d'autres services cartographiques ArcIMS. ArcGIS 8.3 a été introduit en 2002, ajoutant une topologie aux géodatabases, une fonctionnalité initialement disponible uniquement avec les couvertures ArcInfo.

Une différence majeure réside dans les langages de programmation (scripts) disponibles pour personnaliser ou étendre le logiciel en fonction des besoins particuliers des utilisateurs. Lors de la transition vers ArcGIS, Esri a abandonné la prise en charge de ses langages de script spécifiques aux applications, Avenue et ARC Macro Language (AML), au profit des scripts Visual Basic pour Applications et de l'accès ouvert aux composants ArcGIS utilisant les normes Microsoft COM. ArcGIS est conçu pour stocker des données dans un format RDBMS propriétaire, appelé géodatabase. ArcGIS 8.x a introduit d'autres nouvelles fonctionnalités, notamment des projections cartographiques à la volée et des annotations dans la base de données.

ArcGIS 9.x

ArcGIS 9 a été publié en mai 2004, qui comprenait ArcGIS Server et ArcGIS Engine pour les développeurs. La version ArcGIS 9 comprend un géotraitement environnement qui permet l'exécution d'outils de traitement SIG traditionnels (tels que le découpage, la superposition et l'analyse spatiale) de manière interactive ou à partir de tout langage de script prenant en charge les normes COM. Bien que le plus populaire d'entre eux soit Python, d'autres ont été utilisés, notamment Perl et VBScript. ArcGIS 9 comprend un environnement de programmation visuel, similaire à Model Maker d'ERDAS IMAGINE (publié en 1994, v8.0.2). La version Esri s'appelle ModelBuilder et, comme la version ERDAS IMAGINE, permet aux utilisateurs de lier graphiquement des outils de géotraitement à de nouveaux outils appelés des modèles. Ces modèles peuvent être exécutés directement ou exportés vers des langages de script qui peuvent ensuite s'exécuter en mode batch (lancé à partir d'une ligne de commande), ou ils peuvent subir d'autres modifications pour ajouter des branchements ou des boucles.

Le 26 juin 2008, Esri a publié ArcGIS 9.3. La nouvelle version d'ArcGIS Desktop dispose de nouveaux outils de modélisation et de fonctionnalités de suivi des erreurs géostatistiques, tandis qu'ArcGIS Server a amélioré les performances et la prise en charge de la sécurité basée sur les rôles. Il existe également de nouvelles API JavaScript qui peuvent être utilisées pour créer des mashups et intégrées à Google Maps ou à Microsoft Virtual Earth.

Lors du Sommet des développeurs Esri 2008, ArcIMS n'a guère été mis en avant, à l'exception d'une session sur la transition d'ArcIMS vers des applications basées sur ArcGIS Server, indiquant un changement d'orientation pour Esri avec ArcGIS 9.3 pour les applications cartographiques Web.

En mai 2009, Esri a publié ArcGIS 9.3.1, qui a amélioré les performances de la publication de cartes dynamiques et introduit un meilleur partage des informations géographiques.

ArcGIS 10.x

En 2010, Esri a annoncé que la future version 9.4 deviendrait la version 10 et serait livrée au deuxième trimestre 2010.

En juin 2012, Esri a publié ArcGIS 10.1.

En juillet 2013, Esri a publié ArcGIS 10.2.

En décembre 2014, Esri a publié ArcGIS 10.3. La version comprenait ArcGIS Pro 1.0, qui est devenu disponible en janvier 2015.

En février 2016, Esri a publié ArcGIS 10.4.

En décembre 2016, Esri a publié ArcGIS 10.5.

En janvier 2018, Esri a publié ArcGIS 10.6.


Navigation dans SceneView

La vue peut être parcourue par programmation via goTo() et les propriétés de la vue ou de manière interactive avec la souris, le clavier ou les entrées tactiles. La navigation par défaut de SceneView inclut les interactions de la souris, du clavier et du toucher, comme décrit dans le tableau ci-dessous. Les interactions tactiles fonctionnent sur n'importe quel moniteur ou écran d'ordinateur portable tactile.

actionComportement de SceneView
GlisserPoêle
Double-cliquezZoomer sur le curseur
Faire défiler vers l'avantZoomer sur le curseur
Faire défiler vers l'arrièreZoom arrière au centre de la vue
Clic droit+glisserRotation 3D autour du centre de la vue
Touches directionnellesDéplacez la vue vers la gauche, la droite, le haut ou le bas (uniquement pris en charge dans la scène globale)
B + clic gauche+glisserRotation 3D autour de la position de la caméra
PDéplacez la caméra pour regarder perpendiculairement aux données affichées dans la vue
NAjustez la vue de la scène pour qu'elle pointe vers le nord
JDescendre, plus près de la vue (uniquement pris en charge dans la scène globale)
UMonter, plus haut depuis la vue (uniquement pris en charge dans la scène globale)
Faites glisser avec un ou plusieurs doigtsPoêle
Appuyez deux fois avec un doigtZoom à la position du doigt
Pincement à deux doigtsZoom arrière/avant
Déplacez deux doigts dans le sens horaire ou antihoraireTourner
Faites glisser deux doigts vers le haut ou le bas de l'écranIncliner la scène


Programmation d'ArcGIS avec Python Cookbook Plus de 85 recettes pratiques pour vous apprendre à automatiser vos tâches de géotraitement ArcGIS for Desktop à l'aide de Python 2nd Edition pdf pdf

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Première publication : février 2013

Référence de fabrication : 1230715

Publié par Packt Publishing Ltd. Livery Place

A propos de l'auteur

Eric Pimpler

(http://geospatialtraining.com/) et a plus de 20 ans d'expérience dans la mise en œuvre et l'enseignement de solutions SIG à l'aide d'Esri, de Google Earth/Maps, de la technologie open source. Actuellement, Eric se concentre sur les scripts ArcGIS avec Python et le développement d'applications Web et mobiles ArcGIS Server personnalisées à l'aide de JavaScript. Eric est l'auteur de Programmation d'ArcGIS avec Livre de recettes Python et création de sites Web et Applications mobiles ArcGIS Server avec JavaScript, à la fois par Publication de paquets.

À propos des évaluateurs

Mohammed Alhessi

Il a travaillé à l'Université de Stuttgart en tant que développeur SIG, où il a programmé des outils de géotraitement en utilisant Java et Python. Il est impliqué dans de nombreux projets SIG locaux, fournissant des conseils à la communauté locale. Il est actuellement maître de conférences à l'Université islamique de Gaza, Palestine. Il est également titulaire de cours au Collège universitaire des sciences appliquées de Gaza.

Mohammed est titulaire d'une maîtrise en ingénierie géomatique de l'Université de Stuttgart. Il est également titulaire d'une licence en génie civil de l'Université islamique de Gaza.

Matthieu Bernardo

Rahul Bhosle

Kristofer Lasko

Il est actuellement doctorant à l'Université du Maryland, où il étudie les sciences géographiques. Il a précédemment travaillé au Goddard Space Flight Center de la NASA et au Jet Propulsion Lab de la NASA. Il a également travaillé comme analyste SIG et télédétection à l'Université du Maryland. Ses recherches actuelles portent sur le brûlage des résidus de récolte au Vietnam.

Son site Web peut être consulté à l'adresse http://terpconnect.umd.edu/

Ann Stark

https://gisstudio.wordpress.com/. Elle est copropriétaire d'une entreprise de conseil en SIG, Salish Coast Sciences, qui fournit des services de planification stratégique, d'automatisation des processus et de développement de SIG.

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Table des matières

Préface v

Chapitre 1 : Principes fondamentaux du langage Python pour ArcGIS

Utilisation d'IDLE pour le développement de scripts Python 2

Utilisation de la fenêtre Python d'ArcGIS 6

Principes fondamentaux du langage Python 9

Chapitre 2 : Gestion des cartes et des couches

Référencement de la carte actuelle 32

Référencer des documents cartographiques sur un disque 34

Obtention d'une liste de couches dans un document ArcMap 35

Restreindre la liste des couches 37

Zoom sur les entités sélectionnées 39

Modification de l'étendue de la carte 42

Ajout de couches à un document ArcMap 44

Insertion de couches dans une carte 46

Mise à jour de la symbologie des couches 49

Mise à jour des propriétés du calque 52

Utilisation de couches temporelles dans un bloc de données 57

Chapitre 3 : Recherche et correction des liens de données rompus

Introduction 65 Recherche de sources de données rompues dans votre carte et vos fichiers de couche 66 Réparer les sources de données rompues avec MapDocument.

Chapitre 4 : Automatisation de la production et de l'impression de cartes

Créer une liste d'éléments de mise en page 84

Attribuer un nom unique aux éléments de mise en page 86 Restreindre les éléments de mise en page renvoyés par ListLayoutElements() 90 Mettre à jour les propriétés des éléments de mise en page 91

Obtenir une liste des imprimantes disponibles 94

Imprimer des cartes avec PrintMap() 95

Exporter une carte vers un fichier PDF 96

Exporter une carte vers un fichier image 98

Création d'un atlas avec les pages dynamiques et la cartographie ArcPy 109 Publication d'une carte sur un service ArcGIS Server 109

Chapitre 5 : Exécution d'outils de géotraitement à partir de scripts

Recherche d'outils de géotraitement 118

Récupérer un alias de boîte à outils 122

Exécution d'outils de géotraitement à partir d'un script 125 Utilisation de la sortie d'un outil comme entrée d'un autre outil 128

Chapitre 6 : Création d'outils de géotraitement personnalisés

Création d'un outil de géotraitement personnalisé 131

Créer une boîte à outils Python 149

Chapitre 7 : Interrogation et sélection de données

Introduction 161 Construire une syntaxe de requête d'attribut appropriée 162

Création de couches d'entités et de vues tabulaires 167

Sélection d'entités et de lignes avec l'outil Sélectionner une couche par attribut 171 Sélection d'entités avec l'outil Sélectionner par emplacement 179 Combinaison d'une requête spatiale et attributaire avec l'outil Sélectionner par emplacement 178

Chapitre 8 : Utilisation du module d'accès aux données ArcPy avec fonctionnalité

Cours et tableaux

Introduction 182 Récupération d'entités à partir d'une classe d'entités avec SearchCursor 184

Filtrage des enregistrements avec une clause where 187

Amélioration des performances du curseur avec les jetons de géométrie 188

Insertion de lignes avec InsertCursor 192

Suppression de lignes avec UpdateCursor 201 Insertion et mise à jour de lignes dans une session de mise à jour 203 Lecture de la géométrie à partir d'une classe d'entités 207 Utilisation de Walk() pour naviguer dans les répertoires 209

Chapitre 9 : Lister et décrire les données SIG

Utilisation des fonctions de liste ArcPy 214

Obtention d'une liste de champs dans une classe d'entités ou une table 217 Utilisation de la fonction Describe() pour renvoyer des informations descriptives sur

Utilisation de la fonction Describe() pour renvoyer des informations descriptives sur

Chapitre 10 :

Personnalisation de l'interface ArcGIS avec des compléments

Installation et test d'un complément 239

Création d'un complément d'outil 245

Chapitre 11 : Gestion des erreurs et dépannage

Introduction 251 Exploration du message d'erreur Python par défaut 252 Ajout de structures de gestion des exceptions Python (try/except/else) 253 Récupération des messages de l'outil avec GetMessages() 255 Filtrage des messages de l'outil par niveau de gravité 257 Test et réponse à des messages d'erreur spécifiques 258

Chapitre 12 : Utilisation de Python pour ArcGIS avancé

Prise en main de l'API REST ArcGIS 262

Faire des requêtes HTTP et analyser la réponse avec Python 268 Obtenir des informations sur les couches avec l'API REST ArcGIS et Python 271 Exporter une carte avec l'API REST ArcGIS et Python 274 Interroger un service de carte avec l'API REST ArcGIS et Python 278 Géocoder avec Esri World Geocoding Services 282

Utilisation de FieldMap et FieldMappings 284

Utilisation d'un ValueTable pour fournir une entrée à valeurs multiples à un outil 291

Installation de Python pour ArcGIS Pro 298

Conversion du code Python d'ArcGIS for Desktop en ArcGIS Pro 298

Annexe A:

Automatisation des scripts Python

Exécution de scripts Python à partir de la ligne de commande 302 Utilisation de sys.argv[ ] pour capturer l'entrée de la ligne de commande 308 Ajout de scripts Python aux fichiers batch 310 Planification des fichiers batch pour qu'ils s'exécutent à des heures prescrites 311

Annexe B : Cinq recettes Python que tout programmeur SIG devrait connaître 319

Récupérer des fichiers à partir d'un serveur FTP 327

Préface

ArcGIS est un système d'information géographique standard d'Esri.

Ce livre vous montrera comment utiliser le langage de programmation Python pour créer des scripts de géotraitement, des outils et des raccourcis pour l'environnement ArcGIS for Desktop.

Il fera de vous un professionnel SIG plus efficace et efficient en vous montrant comment utiliser le langage de programmation Python avec ArcGIS for Desktop pour automatiser les tâches de géotraitement, gérer les cartes et les couches, rechercher et réparer les liens de données rompus, modifier les données dans les classes d'entités et les tables. , et beaucoup plus.

Programmation d'ArcGIS avec Python Cookbook Second Edition, commence par couvrir les concepts fondamentaux de la programmation Python dans un contexte ArcGIS for Desktop. À l'aide d'un style d'instruction pratique, vous apprendrez ensuite à utiliser Python pour automatiser ArcGIS important commun

Dans ce livre, vous aborderez également des sujets spécifiques sur les scripts ArcGIS qui vous permettront d'économiser du temps et des efforts lorsque vous travaillerez avec ArcGIS. Les sujets incluent la gestion des fichiers de carte, l'automatisation de la production et de l'impression de cartes, la recherche et la réparation de sources de données cassées, la création d'outils de géotraitement personnalisés et l'utilisation de classes d'entités et de tables, entre autres.

Ce que couvre ce livre

Chapitre 1, Principes de base du langage Python pour ArcGIS, couvrira de nombreuses constructions de langage de base trouvées dans Python. Dans un premier temps, vous apprendrez à créer de nouveaux scripts Python ou à modifier des scripts existants. À partir de là, vous accéderez aux fonctionnalités du langage, telles que l'ajout de commentaires à votre code, à vos variables et aux systèmes de typage intégrés qui rendent le codage avec Python simple et compact. De plus, nous examinerons les différents types de données intégrés proposés par Python, tels que les chaînes, les nombres, les listes et les dictionnaires. En plus de cela, nous couvrirons les instructions, y compris l'aide à la décision et les structures de bouclage pour prendre des décisions dans votre code, et/ou parcourir un bloc de code plusieurs fois.

Chapitre 2, Gestion des cartes et des couches, utilisera le module de cartographie ArcPy pour gérer les fichiers de carte et de couche. Vous apprendrez à ajouter et à supprimer des couches géographiques des fichiers de carte, à insérer des couches dans des blocs de données et à déplacer des couches dans la carte. Vous apprendrez également à mettre à jour les propriétés et la symbologie des couches.

chapitre 3, Trouver et réparer les liens de données brisés, vous apprendra à générer une liste de sources de données rompues dans un fichier de carte et à appliquer diverses fonctions de cartographie ArcPy pour corriger ces sources de données. Vous apprendrez à automatiser le processus de correction des sources de données sur de nombreux documents cartographiques.

Chapitre 4, Automatisation de la production et de l'impression de cartes, vous apprendra comment automatiser le processus de création de cartes de qualité de production. Ces cartes peuvent ensuite être imprimées, exportées vers des formats de fichier image ou exportées vers des fichiers PDF pour être incluses dans des atlas.

Chapitre 5, Exécution d'outils de géotraitement à partir de scripts, vous apprendra à écrire des scripts qui accèdent aux outils de géotraitement fournis par ArcGIS et les exécutent.

Chapitre 6, Création d'outils de géotraitement personnalisés, vous apprendra à créer des outils de géotraitement personnalisés qui peuvent être ajoutés à ArcGIS et partagés avec d'autres utilisateurs. Les outils de géotraitement personnalisés sont associés à un script Python qui traite ou analyse les données géographiques d'une manière ou d'une autre.

Chapitre 7, Interrogation et sélection de données, vous apprendra à exécuter les outils de géotraitement Sélectionner par attribut et Sélectionner par emplacement à partir d'un script pour sélectionner des entités et des enregistrements. Vous apprendrez à créer des requêtes qui fournissent une clause where facultative pour l'outil Sélectionner par attribut. L'utilisation de couches d'entités et de vues tabulaires en tant que jeux de données temporaires sera également abordée.

Chapitre 9, Lister et décrire les données SIG, vous apprendra comment obtenir des informations descriptives sur les jeux de données géographiques à l'aide de la fonction ArcPy Describe. En tant que première étape d'un processus en plusieurs étapes, les scripts de géotraitement nécessitent fréquemment la génération d'une liste de données géographiques, suivie de diverses opérations de géotraitement pouvant être exécutées sur ces jeux de données.

Chapitre 10, Personnalisation de l'interface ArcGIS avec des compléments, vous apprendra à personnaliser l'interface ArcGIS via la création de compléments Python. Les compléments permettent d'ajouter des éléments d'interface utilisateur à ArcGIS for Desktop via une base de code modulaire conçue pour effectuer des actions spécifiques. Les composants d'interface peuvent inclure des boutons, des outils, des barres d'outils, des menus, des zones de liste déroulante, des palettes d'outils et des extensions d'application. Les compléments sont créés à l'aide de scripts Python et d'un fichier XML qui définissent l'apparence de l'interface utilisateur.

Chapitre 11, Gestion des erreurs et dépannage, vous apprendra à gérer correctement les erreurs et les exceptions lorsqu'elles se produisent lors de l'exécution d'un script de géotraitement. Les erreurs ArcPy et Python peuvent être piégées avec la structure Python try/except et gérées en conséquence.

Chapitre 12, Utilisation de Python pour ArcGIS avancé, couvre l'utilisation de l'API REST ArcGIS avec Python pour accéder aux services exposés par ArcGIS Server et ArcGIS Online. Vous apprendrez à faire des requêtes HTTP et à analyser les réponses, à exporter des cartes, à interroger des services de carte, à effectuer un géocodage, etc. Ce chapitre traite également de divers sujets liés à ArcPy FieldMap et FieldMappings, ainsi qu'à l'utilisation de ValueTables.

Chapitre 13, Utilisation de Python avec ArcGIS Pro, couvre certaines distinctions entre le nouvel environnement ArcGIS Pro et ArcGIS for Desktop liés à Python et, en particulier, la fenêtre Python pour l'écriture et l'exécution de code.

Annexe A, Automatisation des scripts Python, vous apprendra à planifier l'exécution de scripts de géotraitement à une heure précise. De nombreux scripts de géotraitement prennent beaucoup de temps à s'exécuter complètement et doivent être programmés pour s'exécuter régulièrement pendant les heures non ouvrées. Vous apprendrez à créer des fichiers batch contenant des scripts de géotraitement et à les exécuter à une heure précise.

Appendice B, Cinq recettes Python que tout programmeur SIG devrait connaître, vous apprendra à écrire des scripts qui effectuent diverses tâches générales avec Python. Les tâches, telles que la lecture et l'écriture de fichiers texte délimités, l'envoi d'e-mails, l'interaction avec les serveurs FTP, la création de fichiers ZIP et la lecture et l'écriture de fichiers JSON et XML, sont courantes. Chaque programmeur SIG doit savoir comment écrire des scripts Python qui intègrent ces fonctionnalités.

Ce dont vous avez besoin pour ce livre

A qui s'adresse ce livre

Programmation d'ArcGIS avec Python Cookbook, deuxième édition, est écrit pour les professionnels SIG qui souhaitent révolutionner leur workflow ArcGIS avec Python. Que vous soyez novice dans ArcGIS ou un professionnel chevronné, vous passez presque certainement du temps chaque jour à effectuer diverses tâches de géotraitement. Ce livre vous apprendra à utiliser le langage de programmation Python pour automatiser ces tâches de géotraitement et faire de vous un professionnel SIG plus efficace et plus efficace.

Sections

Dans ce livre, vous trouverez plusieurs rubriques qui apparaissent fréquemment (Préparer, Comment faire, Comment ça marche, Il y a plus, et Voir aussi).

Pour donner des instructions claires sur la façon de compléter une recette, nous utilisons ces sections comme suit :

Se préparer

Cette section vous indique à quoi vous attendre dans la recette et décrit comment configurer tout logiciel ou tout paramètre préliminaire requis pour la recette.

Comment faire…

Cette section contient les étapes nécessaires pour suivre la recette.

Comment ça fonctionne…

Cette section consiste généralement en une explication détaillée de ce qui s'est passé dans la section précédente.

Il y a plus…

Cette section contient des informations supplémentaires sur la recette afin de permettre au lecteur de mieux connaître la recette.

Voir également

Conventions

Dans ce livre, vous trouverez un certain nombre de styles de texte qui distinguent les différents types d'informations. Voici quelques exemples de ces styles et une explication de leur signification.

Les mots de code dans le texte sont affichés comme suit : "nous avons chargé le ListFeatureClasses.py

Un bloc de code est défini comme suit :

# Récupérez chaque entité à partir du curseur et examinez l'étendue # les propriétés et la référence spatiale

pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(fc, [&#[email protected]"]): # obtenir l'étendue de la limite du comté

# affiche les coordonnées de délimitation et la référence spatiale print("XMin : " + ext.XMin)

print("XMax: " + ext.XMax) print("YMin: " + ext.YMin) print("YMax: " + ext.YMax)

print("Référence spatiale : " + ext.spatialReference.name)

Lorsque nous souhaitons attirer votre attention sur une partie particulière d'un bloc de code, les lignes ou rubriques concernées sont mises en gras :

# Pour chaque ligne, imprimez le champ ID de l'objet et utilisez le jeton [email protected] # pour accéder aux propriétés de la géométrie

avec arcpy.da.SearchCursor(fc, (&#[email protected]", &#[email protected]")) comme curseur :

print("Feature <0>a une zone de <1>".format(row[0], row[1]))

Toute entrée ou sortie de ligne de commande est écrite comme suit :

[<map layer u'City of Austin Bldg Permits'>, <map couche u'Hôpitaux'>, <map couche u'Écoles'>, <map couche u'Streams'>, <map couche u'Streets'>,

Les nouveaux termes et les mots importants sont indiqués en gras. Les mots que vous voyez à l'écran, dans les menus ou les boîtes de dialogue par exemple, apparaissent dans le texte comme ceci : "aller à Démarrer | Tous les programmes |

Des avertissements ou des notes importantes apparaissent dans un encadré comme celui-ci.

Les trucs et astuces apparaissent comme ceci.

Commentaires des lecteurs

Les commentaires de nos lecteurs sont toujours les bienvenus. Dites-nous ce que vous pensez de ce livre, ce que vous avez aimé ou pas. Les commentaires des lecteurs sont importants pour nous car ils nous aident à développer des titres dont vous tirerez le meilleur parti.

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Pour afficher les errata soumis précédemment, accédez à https://www.packtpub.com/books/content/support et saisissez le nom du livre dans le champ de recherche. Le nécessaire

l'information apparaîtra sous la section Errata.

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Jeudi 29 juin 2017

Vous comprenez la différence entre le système de coordonnées et la projection ?

Quelqu'un peut-il expliquer quelle est la différence entre le système de coordonnées (WGS 84 par exemple) et une projection (Universal Transverse Mercator par exemple) ?

Quelle est la différence entre un système de coordonnées projetées et CRS projeté

Les deux exemples sont des systèmes de coordonnées. La différence est que WGS 84 est un système de coordonnées géographiques et UTM est un système de coordonnées projetées. Les systèmes de coordonnées géographiques sont basés sur un sphéroïde et utilisent des unités angulaires (degrés). Les systèmes de coordonnées projetés sont basés sur un plan (le sphéroïde projeté sur une surface 2D) et utilisent des unités linéaires (pieds, mètres, etc.).

Pour répondre à votre deuxième question, un système de coordonnées (qu'il soit géographique ou projeté) et un système de coordonnées de référence font référence à la même chose.

Raster - Comment débruiter un DSM ?

J'ai créé un DEM, un DSM et un nDSM à partir d'un nuage de points LiDAR à l'aide de SAGA-GIS. J'ai extrait les retours appropriés du nuage de points, puis converti en grille, puis j'ai fermé les espaces pour remplir toutes les régions sans données.

Je trouve que mes rasters résultants sont toujours assez bruyants. Par exemple, une région de pixels dans le DSM qui est manifestement un arbre ou un groupe d'arbres a plusieurs pixels avec une valeur très similaire à la masse au lieu des pixels environnants de valeur supérieure.

J'ai essayé de faire un filtre majoritaire sur le DSM, mais cela n'a pas aidé.

Avez-vous des suggestions pour d'autres filtres qui pourraient aider à créer des régions de pixels plus contiguës ?

Géodésie - Aller de l'avant : loxodromie, grand cercle ou aucun

Je pense que je comprends toute la loxodromie et l'idée du grand cercle, mais je n'arrive pas à trouver de réponse à cette question. Supposons que je conduise une voiture (je n'utilise pas de bateau parce que je ne veux pas mettre sur la table l'idée du relèvement constant de la boussole) et que je puisse me déplacer sur une assez longue distance sur terre (à travers la Russie par exemple) sans aucun obstacles. Si je garde la direction fixe de manière à ce que la voiture avance droit devant je vais suivre une ligne de rhumb, un grand cercle ou rien de tout cela.

J'ai trouvé ça sur wikipédia :


Si vous deviez conduire une voiture le long d'un grand cercle, vous maintiendriez le volant fixe, mais pour suivre une loxodromie, vous devriez tourner le volant, en le tournant plus brusquement à mesure que les pôles se rapprochent.

mais tout ce que j'ai trouvé semble contredire cela. Et pourtant, je ne sais pas si garder la direction fixe signifie fixe droit devant ou fixe tourné à 30 degrés vers la gauche par exemple.

EDIT Après une demande de donner quelques exemples d'informations contradictoires trouvées sur internet, j'édite ma question pour citer un exemple :


Le problème pour la navigation est que naviguer sur un véritable grand cercle nécessiterait des changements constants dans le cap


Je comprends maintenant que ce à quoi l'auteur de ce texte fait probablement référence en écrivant cours dirigé maintient l'indication de la boussole inchangée. Mais cette façon de le formuler est (du moins pour un anglophone comme moi) très déroutant. Dans mon esprit "la navigation sur un véritable grand cercle nécessiterait des changements constants dans le cap suivi" signifie que je dois constamment tourner le volant du navire pour atteindre ma destination.

J'avais trouvé des exemples similaires que je ne peux plus retrouver maintenant. Mais le plus gros problème était que je n'ai pu trouver aucune autre source indiquant clairement qu'aller de l'avant équivaut à suivre un grand cercle.

Cependant, affirmer que "tout d'autre que j'ai trouvé semble contredire cela" était un peu exagéré et je m'en excuse.

Si les roues pointent droit devant vous, vous prenez le chemin le plus court vers un certain point directement devant vous et suivez ainsi un grand cercle (ou géodésique).

Si vous souhaitez traverser chaque méridien exactement au même azimut à chaque fois (et ainsi suivre un ligne de rhumb), vous devrez progressivement vous diriger un peu plus vers le méridien au fur et à mesure de votre progression. En général, les loxodromies qui se dirigent entre 0 & 90 & 176 spiralent vers un pôle. Les parallèles de latitude sont des cas particuliers, l'azimut restant à 90° ou 270°.

Des cas plus particuliers à ce qui précède sont si vous conduisez tout droit le long d'un méridien ou de l'équateur, qui sont tous deux des grands cercles et lignes de rhumb.

Impossible de trouver une erreur de couche avec Exécuter SQL dans QGIS Graphical Modeler

J'essaie de trier un fichier de formes par l'un de ses attributs à l'aide de "Execute SQL", dans QGIS Graphical Modeler.

L'utilisation d'un vecteur en entrée fonctionne bien, mais lorsque j'utilise une couche générée par un algorithme, j'ai ce message d'erreur : "virtual: Cannot find layer OUTPUT_shp20180419141642572".

Quelqu'un peut il m'aider avec ça ?

Arcpy - Utilisation de l'outil Vector Ruggedness Measure (VRM) d'ArcScripts dans la dernière version d'ArcGIS for Desktop ?

Je dois utiliser l'outil de mesure de robustesse vectorielle (VRM) disponible sur http://arcscripts.esri.com/details.asp?dbid=15423. Cependant, j'utilise ArcGIS 10.2 for Desktop et ces outils sont conçus pour 9.0, 9.1 et 9.3 uniquement. J'ai quand même essayé d'exécuter cet outil et j'ai obtenu l'erreur :


Traceback (appel le plus récent en dernier) : Fichier "C:Usersjc221340DocumentsprojectProcessed dataMy_toolsDownloaded uggedness.py", ligne 20, dans gp.AddToolbox("C:/Program Files/ArcGIS/ ArcToolbox/Toolboxes/Spatial Analyst Tools.tbx") RuntimeError : Objet : Toolbox C:/Program Files/ArcGIS/ArcToolbox/Toolboxes/Spatial Analyst Tools.tbx n'existe pas


Échec de l'exécution (Ruggedness(VRM)).

Javascript - Pourquoi l'icône ne peut pas s'afficher avec mes données JSON sur Leaflet

J'ai essayé plusieurs fois, mais l'icône n'apparaissait pas sur la carte. Je veux savoir quel est le problème sur mon code.

L'entité dessinée est ajoutée à la couche nommée vector . Voir les constructeurs d'interactions de dessin.

QGIS : ESRI shapefile .shp n'apparaît plus dans la liste des types de fichiers sous Ajouter une couche vectorielle

J'ai récemment installé QGIS 2.18.4 après avoir utilisé ArcMap pendant de nombreuses années. Je souhaite ajouter plusieurs fichiers de formes ESRI (.shp) existants créés dans Arc à un projet QGIS. Pour ajouter une nouvelle couche dans QGIS, je sélectionne le bouton "Ajouter une couche vectorielle" puis clique sur "Parcourir" pour aller chercher la couche. Ensuite, je navigue jusqu'au bon dossier. Pourtant, le menu déroulant en bas à droite de la fenêtre "Ouvrir une couche vectorielle prise en charge par OGR" n'inclut pas ESRI Shapefile sur la liste. Le premier sur la liste est GeoJSON. Tout après "G" semble être correct (jusqu'à "X-Plane/Flightgear") mais tous les formats de fichiers de A à F ont été supprimés de la liste. Comme "ESRI" commence par "E", il n'apparaît pas dans la liste. Strange thing is when I first installed QGIS, ESRI Shapefile appeared on this list. So I must have accidently done something to change how that list is populated and I want to know how to change it back.

If I type in the name of the ESRI shapefile that I know is in the folder, it and all other files starting with those letters appears in the prompt window that appears. And QGIS will correctly load the Shapefile. However, I want to be able to see all those ESRI Shapefiles without having to know and type in the first letter so it will appear in the prompt. I want it to appear in the file type drop down (or drop up?) menu.

Georeferencing - Converting longitude and latitude coordinates to Indian Grid system?

How to convert lat/long coordinates to Indian Grid system?

I've googled for a couple of days but didnt find the exact algorithm for this.

but i didnt get a picture how the zones(there are 9 zones) are divided among india and how to convert the coordinates?

Geoserver - Is there a way to check and repair a GeoPackage GPkg file?

I have downloaded imagery in GeoPackage format from My DigitalGlobe EV which is used offline on a non-internet connected system. However the GPkg seems to be non-standard.

I'm trying to load the GPkg with GeoServer with the GeoPackage extension. However, when I add a GPkg data store I get a Java exception, which I've filed a bug on.

I've tried using GDAL_translate to convert it to a GeoTIFF, and even convert it from GPkg to a new GPkg, but both cause gdal_translate to hang with 100% CPU usage. GDAL also complains about an invalid 'application_id' in the GPkg file.

Is there a script to repair or rebuild a raster GeoPackage file? Before I contact DigitalGlobe, is there anything else I can try?

Pyqgis - Selecting and updating attribute values using Python console in QGIS?

I am working with Landusefc and Class columns (ref table).

What I want is: Selecting all water from "Class" and giving a value say '8' in the "Landusefc" column for these selected features.

I have tried the following code, it works till the selection part but doesn't seem to change the attribute value using the ChangeAttributeValue .


Introduction

As The Fourth Paradigm puts it [51], “The speed at which any given scientific discipline advances will depend on how researchers collaborate with one another, and with technologists, in areas of eScience such as databases”. This reflects the insight that a meaningful structuring of data, together with suitable access methods, is instrumental for any data analysis done in any domain, including business, science, and engineering.

Since the advent of databases with high-level, declarative access interfaces [34], tabular data organization has prevailed, supported by the relational data model and query standard, SQL [57]. Long this was considered adequate for managing employees in enterprises and metadata about measurements in science, until further use cases—such as Computer Aided Design and Manufacturing (CAD/CAM) data management [28] and Computer Graphics [52] with their need for hierarchies—provoked thoughts about how to support these through data structures and query operators, too. In response, hierarchical data models were proposed. In a similar way, new requirements also triggered the need for general graph support in large-scale databases main drivers here have been ontologies requiring comparatively small, heterogeneous graphs [49] and social networks with their large, homogeneous graphs [105]. A further relevant data structure is comprised by multi-dimensional arrays. First conceptualized in OLAP they also appear practically everywhere in science and engineering. These four data structuring principles—sets, hierarchies, graphs, and arrays (Fig. 1)—all are fundamentally different and, hence, call for dedicated database modeling and querying support, following Michael Stonebraker’s observation of “ no one size fits all” [108].

Sets, hierarchies, graphs, and arrays as principal data structures in databases

In database research, arrays have been treated systematically in the context of OLAP however, these statistical “datacubes” are very sparse, while the majority of arrays in science and engineering, such as satellite images and weather forecasts, are dense. General array support in databases, while started early [14, 18], has become a general field of study only relatively recently [4, 13, 30, 32, 33, 36, 39, 43, 58, 61, 98, 104, 107, 109, 112, 122, 126], with a view on the multitude of hitherto unsupported domains.

The significant increase in scientific data that occurred in the past decade—such as NASA’s archive growth from some hundred Terabytes in 2000 [46] to 32 Petabytes of climate observation data [119], as well as ECMWF’s climate archive of over 220 Petabytes [19]—marked a change in the workflow of researchers and programmers. Early approaches consisted mainly of retrieving a number of files from an FTP server, followed by manual filtering and extracting, and then either running a batch of computation processes on the user’s local workstation, or tediously writing and optimizing sophisticated single-use-case software designed to run on expensive supercomputing infrastructures. This is not feasible any more when dealing with Petabytes of data which need to be stored, filtered and processed beforehand. When data providers discovered this they started providing custom tools themselves, often leading to silo solutions which turn out to erode over time and make maintenance and evolution hard if not impossible. An alternative finding attention only recently are database-centric approaches, as these have shown significant potential meantime, we find both small institutions [80] and large datacenters [19] using modern database architectures for massive spatio-temporal data sets.

Arrays—also called “raster data” or “gridded data” or, more recently, “datacubes” [21]—constitute an abstraction that appears in virtually all areas of science and engineering and beyond:

Earth sciences: 1-D sensor data, 2-D satellite imagery, 3-D x/y/t image timeseries and x/y/z subsurface voxel data, 4-D x/y/z/t atmospheric and ocean data etc.

Life sciences: microarray data, image modalities like X-ray, sonography, PET, and fMRI deliver 2-D up to 4-D data about human and non-human brains and further organs gene expression data come as 2-D through 4-D etc.

Space sciences: optical and radio telescope data 4-D x/y/z/t cosmological simulateion output planetary surface and subsurface data etc.

Statistics: “Datacubes” are known since long in the context of Data Warehousing and OLAP [25] where, instead of spatial, abstract axes are defined, usually together with a time axis. A main difference to the above data is that statistical datacubes are rather sparse (say, 3–5% of the data space is occupied by values) whereas Earth, Space, and Life science and engineering data tend to be rather dense, often completely dense (i.e., most or all cell positions in the grid hold some non-null value).

Figure 2 gives a visual impression of the variety of different observed data specifically in Ocean science. Generally, arrays typically represent sensor, image, simulation, and statistics data of spatio-temporal or “abstract” dimensions.

Basic structure of a multi-dimensional array and its cells, with extent spanned by axes x/y/z (left) sample array data from Earth, Space, and Life Sciences as well as Engineering (right)

Faced with these recent developments in theory, architecture, application, and standardization in of Array Databases it is not easy to get and maintain overview. To the best of our knowledge there is no comprehensive system overview on the state of the art in this field. Benchmarks have been conducted earlier, but they typically compare only two systems [33, 35, 66, 90], as opposed to 19 in this review, and mostly without a scientifically justified benchmark design underneath (e.g., Planthaber [90]), as opposed to the benchmark design in this review which has been justified by Baumann et al. in [20].

With this technology survey this gap is to be closed. First, the approach is motivated by inspecting relevant array service standards. Also, it is motivated that availability as open-source code was not a criterion—open-source software is a business model, not a capability of the software.

As core contribution, a total of 19 relevant tools is inspected, from the fields of Array DBMSs, array command line tools and libraries, and array extensions to MapReduce-type systems. These are classified from various perspectives: functionality, standards support, and architecture.

Additionally, four Array DBMs are subject to a performance benchmark. This benchmark, which is publicly available, inspects both array data access and analysis functions applied to array data. The benchmark is designed in a way that a system cannot be tuned unilaterally for example, cutouts walk over the array and cutouts are produced along various dimensions, always based on the same object, with one given data tiling on disk. Further, a clear distinction is made between implementation of functionality by the system itself, or implementation through User-Defined Functions (UDFs), i.e., code the service operator must provide and which obviously would not be testable. In addition to these comparisons of expressive power of the model, down-to-earth aspects have been considered, too, including array import and export capabilities, client APIs, and support for standards. Overall, more than 30 functional criteria are assessed.

Next, tuning capabilities of the systems have been inspected. Database sstems have a long tradition of providing both administrator-accessible tuning and automatic self-tuning (“optimization”). In the comparatively young field of Array DBMSs this is not always common yet and, therefore, worth investigating. Eight criteria have been inspected, considering both storage and processing optimization.

Architectural features investigated were the overall architectural paradigm, storage organization details, processing, and the parallelization approach adopted.

Necessarily, the criteria had to be adapted to the three categories of Array DBMSs, command line tools and libraries, and Hadoop-style systems, although emphasis was put on keeping criteria comparable as much as ever possible. In particular, we concentrate on array-supporting systems for example, we investigate SciHadoop specifically, but do not look at Hadoop in general as it does not support arrays, and even less so we inspect underlying technology such as virtualization paradigms (e.g., Virtual Machines and Docker containers) nor processing models (such as CPU vs. GPU vs. quantum computing).

This investigation—consisting of agreement on the comparison criteria, collecting and analyzing 19 systems and benchmarking four systems – has been carried out produced by over a timeframe of 2 years by the survey authors in the context and with the help of the Research Data Alliance (RDA) Array Database Assessment Working Group (ADA:WG) from which the original report is available [16]. In summary, the main contributions of this article are the following:

A general presentation of an array model, generic enough to form a basis for a comparison of heterogeneous array systems.

An overview on Array DBMSs and further systems offering arrays as a service, with a detailed feature comparison for 19 such systems.

A systematic benchmark with explicit design rationales, applied to four different Array DBMSs.

An overview on standards for array services.

The remainder of this technology review is organized as follows. In the next Section we discuss the need for database support for massive arrays, introducing the concepts of array querying. An overview on Array (database) standards is given in Sect. "Array standards", followed by an overview of technology currently available in Sect. "Array technology" and a collection of publicly accessible array (database) services in Sect. "Array systems assessment". In Sect. "Case study" we provide a technical comparison of the various technologies, including a performance benchmark. Section "Conclusion" concludes the plot.


C_TPLM40_65 SAP Certified Application Associate – Quality Management with SAP ERP 6.0 EHP5 Exam


La description
The certification test SAP Certified Application Associate – Quality Management with SAP ERP 6.0 EhP5 verifies the basic knowledge in the area of the SAP Quality Management. This certificate proves that the candidate has a basic overall understanding within this consultant profile of the QM solutions, and can implement this knowledge practically in projects under guidance of an experienced consultant. It is recommended as an entry-level qualification to allow consultants to get acquainted with the fundamentals of SAP Quality Management.

Remarques
To ensure success, SAP recommends combining education courses and hands-on experience to prepare for your certification exam as questions will test your ability to apply the knowledge you have gained in training.
You are not allowed to use any reference materials during the certification test (no access to online documentation or to any SAP system).

Topic Areas
Please see below the list of topics that may be covered within this certification and the courses that cover them. Its accuracy does not constitute a legitimate claim SAP reserves the right to update the exam content (topics, items, weighting) at any time.
Implement QM in Discrete Manufacturing > 12%

Describe the unique processes for implementing QM in Discrete Manufacturing
PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

Implement & Configure Quality Control > 12%

Explain the configuration requirements of Quality Control

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

Implement & Configure Quality Planning 8% – 12%

Explain the configuration requirements of Quality Planning

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

Implement & Configure Quality Inspection 8% – 12%

Explain the configuration requirements of Quality Inspection

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

QM in Process Industries < 8%

Describe the QM business processes used in Process Industries

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

Integration of QM with S&D and Service < 8%

Describe how QM integrates with Sales and Service

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)

Integration of QM and MM < 8%
Configuration and Organization < 8%

Configure Organizational elements used in QM

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

Describe the process of Audit Management

Describe the purpose and features of Quality Notifications

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)

Describe the purpose and features of Quality Certificates

Describe the purpose and features of Sample Management.

PLM400 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM412 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM415 (EHP7 FOR ERP 6.0)
PLM420

IMPORTANT: All SAP consultant certifications are now available as Cloud Certifications in the Certification Hub and can be booked with product code CER006. With CER006 – SAP Certification in the Cloud, you can take up to six exams attempts of your choice in one year – from wherever and whenever it suits you! Test dates can be chosen and booked individually.Those of you who prefer to get certified on-site at an SAP training center instead can still do so. Official dates for the certification tests are listed on the right.

Each specific certification comes with its own set of preparation tactics. We define them as “Topic Areas” and they can be found on each exam description. You can find the number of questions, the duration of the exam, what areas you will be tested on, and recommended course work and content you can reference.

Certification exams might contain unscored items that are being tested for upcoming releases of the exam. These unscored items are randomly distributed across the certification topics and are not counted towards the final score. The total number of items of an examination as advertised in the Training Shop is never exceeded when unscored items are used.

Please be aware that the professional- level certification also requires several years of practical on-the-job experience and addresses real-life scenarios.

For more information refer to our FAQs.

• SAP Global Certification FAQ – Overview

• SAP Global Certification FAQ – Exam Process

• SAP Global Certification FAQ – Post-Exam Process

Safeguarding the Value of Certification

SAP Education has worked hard together with the Certification & Enablement Influence Council to enhance the value of certification and improve the exams. An increasing number of customers and partners are now looking towards certification as a reliable benchmark to safeguard their investments. Unfortunately, the increased demand for certification has brought with it a growing number of people who to try and attain SAP certification through unfair means. This ongoing issue has prompted SAP Education to place a new focus on test security. Please take a look at our post to understand what you can do to help to protect the credibility of your certification status.

Our Certification Test Security Guidelines will help you as test taker to understand the testing experience.

QUESTION 1
In the quality management view in the material master you can maintain the specifications for procurement for
the following using the QM control key:

A. Release required
B. Block inactive
C. Technical Delivery Terms
D. Quality Assurance Agreement
E. Certificate Requirement

Answer: C
Section: (none)
Explication
Explanation/Reference:

QUESTION 2
You can record inspection results for an inspection lot, using defect data or characteristic results

Réponse : Un
Section: (none)
Explication
Explanation/Reference:

QUESTION 3
Which of the following statements accurately describe a client in an SAP system? (More than one answer is
true.)

A. A client has its own database.
B. A client may represent an entire company.
C. A client represents a completely independent business entity.
D. A client corresponds to a customer.

Answer: B,C,D
Section: (none)
Explication
Explanation/Reference:

QUESTION 4
The “Post to Inspection Stock” indicator triggers automatic posting in the inspection stock.

Réponse : Un
Section: (none)
Explication
Explanation/Reference:

QUESTION 5
An inspection characteristic describes the inspection criteria.

Answer: B
Section: (none)
Explication
Explanation/Reference:


Adding Basemaps to QGIS With Web Mapping Services

For this final post of 2020, I was looking back through recent projects for something interesting yet brief I’ve been writing some encyclopedia-length posts lately and wanted to keep this one on the lighter side. In that vein, I’ve decided to share a short list of free web mapping services that I use as basemaps in QGIS (they’ll work in ArcGIS too). This has been on my mind as I’ve recently stumbled upon the OpenTopoMap, which is an alternate stylized version of the OpenStreetMap that looks pretty sharp.

See this earlier post for details, but in short, to connect to these services in QGIS:

  1. Select the appropriate web map service type in the browser panel (usually WMS / WMTS or XYZ Tiles), right click, and add new connection.
  2. Give it a meaningful name, paste the appropriate URL into the URL box, click OK.
  3. In the browser panel drill down to see the service, and for WMS / WMTS layers you can drill down further to see specific layers you can add.
  4. Select the layer and drag it into the window, or select, right click, and add the layer to the project.
  5. If the resolution looks off, right click on a blank area of the toolbar and check the Tile Scale Panel. Use this to adjust the zoom for the web map. If the scale bar is greyed out you’ll need to set the map window to the same CRS as the map service: select the layer in the panel, right click, and choose set CRS – set project CRS from layer.
  6. Some web layers may render slowly if you’re zoomed out to the full extent, or even not at all if they contain many features or are super detailed. Conversely, some layers may not render if you’re zoomed too far in, as tiles may not be available at that resolution. Experiment!

If you’re an ArcGIS user see these concise instructions for adding various tile layers. This isn’t something that I’ve ever done, as ArcGIS already has a number of accessible basemaps that you can add.

In the list below, links for the service Nom take you to either the website version of the service, or to a list of additional layers that you can connect to. Le URLs that follow are the actual connections to the service that you’ll use within your GIS package. If you use OSM, OTP, or Stamen in your maps, make sure to cite them (they use Creative Commons Licenses – follow links to their websites for details). The government sources are public domain, but you should still cite them anyway. Happy mapping, and happy holidays!

OpenStreetMap XYZ Tile (global)

OpenTopoMap XYZ Tile (global)

Stamen XYZ Tile (global) see their website for examples the image topping this post is from watercolor

US Census Bureau TIGERweb WMS (US only) see their website for older vintages


Friday, 29 June 2018

QGIS MySql database queries over 4000

When i open file of QGIS 2.6.1 with 32 layers whose tables all come from the same database, i see that by just opening the file, QGIS already sends 4100+ "SELECT. "-questions to the database, and around 2000 "DESCRIBE. "-questions.

The interaction with QGIS becomes very slow this way. Any idea which settings might cause this or is this by defaut?

I have pasted the SERVERLOGS on pastebin and what i see is a lot of queries like:

SELECT srid FROM geometry_columns WHERE f_table_name = 'vegetation'

I do not have any of these columns, no "srid", no "geometry_columns", no "f_table_name" defined in my database. Should these be in database? (the qgis-database works, but very slow)

How to toggle Fusion Tables layer on/off based on map scale?

In the Google Maps API v3 I'm displaying points derived from a Fusion Table by specifying a FusionTablesLayer

Is it possible to set a minimum/maximum scale on this layer, so it turns off when zooming out?

EDIT: I'm presuming that I'll need to listen to the map's zoom_changed event, and handle the visibility manually. But how can I change the visibility of a Fusion Tables layer?

UNE marker has the boolean property Visible and the method SetVisible() but I can't see an equivalent for a layer.

Une recouvrir can have show/hide methods - do I need to build my Fusion Tables layer as an overlay? (I'm a Google Maps novice so I don't know much about overlays vs layers)

This seems to work - it doesn't seem to be a problem to call setMap if it's already set:

Thanks to Chris Broadfoot from the GM team for this tip.

Qgis - Improving Georeferencing results?

Contexte This is my second question related to georeferencing naked raster maps in order to re-visualize them on different coordinate systems and in conjunction with other data layers. The previous question is at Convert an arbitrary meta-data-free map image into QGIS project

Problème My goal is to georeference this map:

This does not appear to be Plate-Carrée. So in QGIS, I created several reasonable control points, which for completeness I have attached at the bottom [ref:1]. I provide QGIS Georeferencer the same target SRS as my project file, EPSG:4326. I get exceptionally poor results with Helmert and the polynomial transforms but get a reasonable image with thin plate spline (which makes the resulting geoestimate go through my control points). However, even this result is poor, e.g., at higher latitudes (see the Russian coast north of Japan). This is a screenshot of my QGIS screen using a Natural Earth background.

Alternative path I tried a similar exercise with the much easier-to-use tool at MapWarper: see the result and control points at http://mapwarper.net/maps/758#Preview_Map_tab where I get poorer results (probably due to the fact that I added fewer control points).

Questions in nutshell


  1. Are there are any tricks I'm missing to getting a good georeference?
  2. Is this projection instantly recognizable?

I'd like to get an understanding of either this algorithm or of georeferencing so I can automate the process---I run into this issue all the time, and until content creators stop treating their maps as one-off creations never to be integrated with other content, I don't expect to stop.

Analysis of van der Grinten I wrote a Python tool to fit GCPs to any projection that Proj4 supports (via Pyproj) and applied it to the couple of projections suggested in the answers. The source code (somewhat sloppy, I apologize in advance) as well as updated GCPs are available at https://github.com/fasiha/steppe-map

The van der Grinten has only 1 parameter to tune, and here's the resulting image (using the latest image from Britannica, many thanks to them for giving such a high-res and updated map (though it still lacks projection data)).

Van der Grinten has a relative error of 0.035 between the GCPs and best-fit points, which is the worst of the bunch I tried, and the coastline overlay bears that out qualitatively.

(It may help if you open this image in its own tab, it's quite high-res. You'll also see green arrows indicating the georeferenced points (they should match significant landmarks on the image) as well as red arrows indicating where those points are fitted to (they should match the same landmarks on the coastline overlay)---the deviation between the two can help the eye see the differences between the image and the fit.)

Analysis of Albers equal-area Trying the same thing with the Albers equal-area projection (which is the same as "Albers conformal Conic"? sorry for my ignorance). This fit, involving a 4-dimensional parameter fit, is better, with a relative error of 0.025, but looks pretty poor nonetheless.

Analysis of Robinson and Eckert V projections I fit a number of pseudocylindrical projections supported by Pyproj (all that I could find that had one free parameter) and found that the Robinson and the Eckert V projections did the "best" in terms of relative error between the GCPs and the fitted points, both with relative errors of 0.015.

Note the deviations of the fitted coastline from the image's coastline. I think with this I can conclude that the map is none of the above?

After sequentially trying every projection in this Proj manual from 1990 (updated 2003) ftp://ftp.remotesensing.org/proj/OF90-284.pdf I finally came to the Winkel tripel projection. This produces the lowest quantitative errors (0.011) and the coastline is uniformly quite good (or equivalently, uniformly slightly bad). I read that this is the projection of the National Geographic Society, which means it's famous, and this adds weight to the candidacy of this projection for Britannica's map. The fitted SRS: +units=m +lon_0=47.0257707403 +proj=wintri .

(Apologies for changing the coastline color to gray. If this offends anyone, I can produce a blue version.)


Voir la vidéo: Synchronisation deux bases de données postgresql