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Comment créer un nouveau champ avec une combinaison basée sur un autre champ avec arcpy ?

Comment créer un nouveau champ avec une combinaison basée sur un autre champ avec arcpy ?


J'aime créer un nouveau txt qui a deux colonnes : Id et GRIDCODE. Voici le tableau d'origine :

La colonne Id du nouveau txt ne doit avoir que des valeurs uniques. Je suis capable de le faire avec le code suivant. Mais la colonne GRIDCODE du nouveau txt doit avoir les combinaisons possibles d'un Id égal, par exemple : Le nouveau champ Id 47973 doit avoir le nouveau champ GRIDCODE 7, 10 ou le nouveau champ Id 47990 doit avoir le nouveau champ GRIDCODE 4, 7.

Pour clarifier la question, je construis un exemple de tableau avec Excel, cela devrait être le résultat que j'aime écrire dans le nouveau txt. Dois-je travailler avec un curseur de mise à jour et si, sinon ? Qu'en est-il de la virgule, comment est-il possible de les utiliser sans avoir une nouvelle colonne mais la combinaison dans une colonne ?

Je serais très reconnaissant d'avoir un conseil sur la façon dont je peux continuer avec mon code.

import arcpy from arcpy import env env.overwriteOutput = True env.workspace = r"D:Usersjulerscities_UA
esultfolder" inputshp = r"D:Usersjulerscities_UA
esultfolderat003l_linz_result.shp " outputfile = r"D:Usersjulerscities_UA
esultfolderlinz_test.txt" f = open (outputfile, 'w') f.write ("ID,Gridcode,
") f.close () f = open (outputfile, 'a') ID=[row[0] pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(inputshp, ["Id"])] uniqueID = set(ID) pour l'ID dans uniqueID : print ID f. write((str(ID)) + "," + "
") f.close() #working Grindcode = [row[0] pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(inputshp, ["GRIDCODE"])] ???

Désolé, mais je pense que je ne suis pas capable d'écrire le code, qu'est-ce qui ne va pas.

import arcpy import os from arcpy import env env.overwriteOutput = True env.workspace = r"D:Usersjuliaerste_aufgcities_UA
esultfolder" DataDict = {} inputshp = r"D:Usersjuliaerste_aufgcities_UA 
esultfolderinnsbruckauswahl.shp" outputfile = r"D:Usersjuliaerste_aufgcities_UA
esultfolderinns_test.txt" f = open (outputfile, 'w') f.write ("ID,Gridcode,
" ) f.close () #f = open (outputfile, 'a') ID=[row[0] pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(inputshp, ["Id"])] GRIDCODE = [row[0] pour ligne dans arcpy.da.SearchCursor(inputshp, ["GRIDCODE"])] uniqueID = set(ID) GRIDCODE = set(GRIDCODE) pour l'ID dans uniqueID : imprimer l'ID si l'ID dans DataDict : DataDict[ID].append(GRIDCODE) sinon : DataDict[ID] = [GRIDCODE] imprimer DataDict

Ca ressemble à ça en ce moment :


Pourquoi ne pas utiliser un dictionnaire lors de la lecture de vos données d'entrée. La clé est l'ID, les valeurs sont les GRIDCODE. Quelque chose comme :

DataDict = {} # curseur ouvert, etc. if ID dans DataDict : DataDict[ID].append(GRIDCODE) else : DataDict[ID] = [GRIDCODE]

Ensuite, pour chaque ID, vous pouvez traiter la liste associée de GRIDCODE en utilisant set() comme vous l'avez fait.


Désolé Nora d'avoir répondu si tard… Au lieu de faire les 2 compréhensions de liste séparément, vous devez associer chaque ID à sa liste de GRIDCODES. Alors

pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(inputshp, ["ID", "GRIDCODE"]): ID = ligne[0] GC = ligne[1] si ID dans DataDict : DataDict[ID].append(GC) sinon : DataDict[ID] = [GC] # puis parcourez à nouveau le dictionnaire pour rendre chaque liste de codes de grille unique pour k, v dans DataDict.iteritems() : GCUnique = list(set(v)) # réinitialiser le dictionnaire DataDict[k] = GCUnique

La zone dans laquelle des points aléatoires seront générés peut être définie soit en contraignant des entités surfaciques, ponctuelles ou linéaires, soit par une fenêtre d'étendue contraignante.

Le paramètre Nombre de points peut être spécifié sous forme de nombre ou de champ numérique dans la classe d'entités contraignantes contenant des valeurs pour le nombre de points aléatoires à placer dans chaque entité. L'option de champ n'est valide que pour les entités de contrainte surfacique ou linéaire. Si le nombre de points est fourni sous forme de nombre, chaque entité de la classe d'entités contraignante aura ce nombre de points aléatoires générés à l'intérieur ou le long de celle-ci.

Si vous utilisez une classe d'entités contraignante qui a plus d'une entité et que vous souhaitez spécifier le nombre total de points aléatoires à générer (par opposition au nombre de points aléatoires à placer à l'intérieur de chaque entité), utilisez d'abord le Dissolve afin que la classe d'entités contraignante ne contienne qu'une seule entité, puis utilisez cette classe d'entités dissoute comme classe d'entités contraignante.

  • Contraindre la classe d'entités si une est spécifiée
  • Bloc de données cartographiques si une étendue contraignante est spécifiée dans la carte à l'aide d'une couche de la carte ou du chemin d'accès à une classe d'entités
  • Classe d'entités si une étendue contraignante est spécifiée dans Python en utilisant le chemin d'accès à un environnement de géotraitement de classe d'entités s'il est défini (et remplace tous les autres comportements détaillés ci-dessus)
  • Inconnu si aucune des situations ci-dessus ne s'applique

Pour attribuer des valeurs aléatoires à des points placés de manière aléatoire, commencez par générer des points aléatoires à l'aide de cet outil. Deuxièmement, utilisez l'outil Ajouter un champ pour créer un nouveau champ numérique dans la classe d'entités points aléatoires. Les types de champs suggérés sont les entiers longs ou les flottants. Troisièmement, utilisez l'outil Calculer le champ pour affecter des valeurs aléatoires au champ vide dans la classe d'entités points aléatoires. Pour générer un entier aléatoire entre a et b (inclus), utilisez l'expression Python random.randint(a,b) . Pour générer un nombre flottant aléatoire entre a et b (exclusivement), utilisez l'expression Python random.uniform(a,b) . Dans le bloc de code, importez le module random en utilisant l'expression import random .

Le paramètre Limiter l'étendue peut être entré sous la forme d'un ensemble de coordonnées x et y minimales et maximales ou égal à l'étendue d'une couche d'entités ou d'une classe d'entités.

Si à la fois une classe d'entités de contrainte et une étendue de contrainte sont spécifiées, la valeur de classe d'entités de contrainte sera utilisée et la valeur d'étendue de contrainte sera ignorée.

Lorsqu'il est impossible de placer plus de points aléatoires dans une zone de contrainte sans dépasser la distance minimale autorisée spécifiée, le nombre de points aléatoires dans la zone de contrainte sera réduit au maximum possible sous la distance minimale autorisée.

Le paramètre Distance minimale autorisée peut être spécifié sous forme d'unité linéaire ou de champ à partir des entités de contrainte contenant des valeurs numériques. Cette valeur déterminera la distance minimale autorisée entre des points aléatoires au sein de chaque entité en entrée. L'option de champ n'est valide que pour les entités de contrainte surfacique ou linéaire. Les points aléatoires peuvent se trouver à l'intérieur de la distance minimale autorisée s'ils ont été générés à l'intérieur ou le long de différentes parties d'entités contraignantes.

L'utilisation d'entités ponctuelles comme classe d'entités contraignantes crée un sous-ensemble aléatoire des entités ponctuelles contraignantes. Aucun nouvel emplacement de point n'est généré.

Les valeurs positives non entières (entières) pour les paramètres Nombre de points et Distance minimale autorisée seront arrondies au nombre entier le plus proche. Les valeurs non numériques et négatives sont définies sur 0.


Syntaxe

Les attributs des entités cibles et les attributs des entités jointes sont transférés vers la classe d'entités en sortie. Cependant, un sous-ensemble d'attributs peut être défini dans le paramètre de mappage de champ.

Les attributs des entités jointes sont joints aux attributs des entités cibles. Voir l'explication du paramètre join_operation pour plus de détails sur la façon dont l'agrégation des attributs joints est affectée par le type d'opération de jointure.

Une nouvelle classe d'entités contenant les attributs des entités cible et jointe. Par défaut, tous les attributs des entités cibles et les attributs des entités jointes sont écrits dans la sortie. Cependant, l'ensemble d'attributs à transférer peut être contrôlé par le paramètre de mappage de champ.

Détermine comment les jointures entre les entités cibles et les entités jointes seront gérées dans la classe d'entités en sortie si plusieurs entités jointes sont trouvées qui ont la même relation spatiale avec une seule entité cible.

  • JOIN_ONE_TO_ONE —Si plusieurs entités de jointure ont la même relation spatiale avec une seule entité cible, les attributs des multiples entités de jointure seront agrégés à l'aide d'une règle de fusion de carte de champ. Par exemple, si une entité cible ponctuelle est trouvée dans deux entités de jointure polygonales distinctes, les attributs des deux polygones seront agrégés avant d'être transférés vers la classe d'entités ponctuelles en sortie. Si un polygone a une valeur attributaire de 3 et l'autre a une valeur de 7 et qu'une règle de fusion Sum est spécifiée, la valeur agrégée dans la classe d'entités en sortie sera 10. Il s'agit de la valeur par défaut.
  • JOIN_ONE_TO_MANY —Si plusieurs entités jointes ont la même relation spatiale avec une seule entité cible, la classe d'entités en sortie contiendra plusieurs copies (enregistrements) de l'entité cible. Par exemple, si une seule entité cible est trouvée dans deux entités de jointure de polygone distinctes, la classe d'entités en sortie contiendra deux copies de l'entité cible : un enregistrement avec les attributs d'un polygone et un autre enregistrement avec les attributs de l'autre polygone .

Détermine si toutes les entités cibles seront conservées dans la classe d'entités en sortie (appelée jointure externe) ou uniquement celles qui ont la relation spatiale spécifiée avec les entités jointes (jointure interne).

  • KEEP_ALL —Toutes les entités cibles seront conservées dans la sortie (jointure externe). C'est la valeur par défaut.
  • KEEP_COMMON — Seules les entités cibles qui ont la relation spatiale spécifiée avec les entités jointes seront conservées dans la classe d'entités en sortie (jointure interne). Par exemple, si une classe d'entités ponctuelles est spécifiée pour les entités cibles et qu'une classe d'entités surfaciques est spécifiée pour les entités jointes, avec match_option = "WITHIN" , la classe d'entités en sortie ne contiendra que les entités cibles qui se trouvent dans une jointure polygonale feature toutes les entités cibles ne faisant pas partie d'une entité de jointure seront exclues de la sortie.

Contrôle les champs attributaires qui seront dans la classe d'entités en sortie. La liste initiale contient tous les champs des entités cibles et des entités jointes. Les champs peuvent être ajoutés, supprimés, renommés ou leurs propriétés modifiées. Les champs sélectionnés des entités cibles sont transférés tels quels, mais les champs sélectionnés des entités de jointure peuvent être agrégés par une règle de fusion. Pour plus de détails sur le mappage des champs, consultez Utilisation du contrôle de mappage des champs et Mappage des champs d'entrée aux champs de sortie. Plusieurs champs et combinaisons de statistiques peuvent être spécifiés.

Définit les critères utilisés pour faire correspondre les lignes. Les options de correspondance sont :

  • INTERSECT —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles croisent une entité cible. C'est la valeur par défaut. Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • INTERSECT_3D — Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles coupent une entité cible dans un espace tridimensionnel (x, y et z). Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • WITHIN_A_DISTANCE —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles se trouvent à une distance spécifiée d'une entité cible. Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • WITHIN_A_DISTANCE_GEODESIC —Identique à WITHIN_A_DISTANCE, sauf que la distance géodésique est utilisée plutôt que la distance planaire. Choisissez cette option si vos données couvrent une grande étendue géographique ou si le système de coordonnées des entrées ne convient pas aux calculs de distance.
  • WITHIN_A_DISTANCE_3D —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles se trouvent à une distance spécifiée d'une entité cible dans un espace tridimensionnel. Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • CONTIENT —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si une entité cible les contient. Les entités cibles doivent être des polygones ou des polylignes. Pour cette option, les entités cibles ne peuvent pas être des points et les entités jointes ne peuvent être des polygones que lorsque les entités cibles sont également des polygones.
  • COMPLETELY_CONTAINS —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si une entité cible les contient complètement. Le polygone peut complètement contenir n'importe quelle entité. Le point ne peut pas contenir complètement une entité, pas même un point. La polyligne ne peut contenir complètement que la polyligne et le point.
  • CONTAINS_CLEMENTINI —Cette relation spatiale donne les mêmes résultats que COMPLETELY_CONTAINS à l'exception du fait que si l'entité jointe se trouve entièrement sur la limite de l'entité cible (aucune partie n'est correctement à l'intérieur ou à l'extérieur), l'entité ne sera pas mise en correspondance. Clementini définit le polygone frontière comme la ligne séparant l'intérieur et l'extérieur, la frontière d'une ligne est définie comme ses points d'extrémité et la frontière d'un point est toujours vide.
  • WITHIN —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si une entité cible s'y trouve. Il est opposé à CONTIENT . Pour cette option, les entités cibles ne peuvent être des polygones que lorsque les entités jointes sont également des polygones. Le point ne peut être une fonction de jointure que si le point est la cible.
  • COMPLETELY_WITHIN —Les entités dans les entités jointes seront mises en correspondance si une entité cible est complètement à l'intérieur d'elles. Ceci est opposé à COMPLETELY_CONTAINS .
  • WITHIN_CLEMENTINI —Le résultat sera identique à WITHIN, sauf si l'intégralité de l'entité dans les entités jointes se trouve sur la limite de l'entité cible, l'entité ne sera pas mise en correspondance. Clementini définit le polygone frontière comme la ligne séparant l'intérieur et l'extérieur, la frontière d'une ligne est définie comme ses points d'extrémité et la frontière d'un point est toujours vide.
  • ARE_IDENTICAL_TO —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles sont identiques à une entité cible. L'entité jointe et l'entité cible doivent être du même type de forme : point à point, ligne à ligne et polygone à polygone.
  • BOUNDARY_TOUCHES —Les entités dans les entités jointes seront mises en correspondance si elles ont une limite qui touche une entité cible. Lorsque les entités cible et jointe sont des lignes ou des polygones, la limite de l'entité jointe ne peut toucher que la limite de l'entité cible et aucune partie de l'entité jointe ne peut traverser la limite de l'entité cible.
  • SHARE_A_LINE_SEGMENT_WITH —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si elles partagent un segment de ligne avec une entité cible. Les entités jointes et cibles doivent être des lignes ou des polygones.
  • CROSSED_BY_THE_OUTLINE_OF —Les entités des entités jointes seront mises en correspondance si une entité cible est traversée par leur contour. Les entités jointes et cibles doivent être des lignes ou des polygones. Si des polygones sont utilisés pour les entités jointes ou cibles, la limite (ligne) du polygone sera utilisée. Les lignes qui se croisent en un point seront mises en correspondance, pas les lignes qui partagent un segment de ligne.
  • HAVE_THEIR_CENTER_IN —Les entités dans les entités jointes seront mises en correspondance si le centre d'une entité cible se trouve à l'intérieur d'elles. Le centre de l'entité est calculé comme suit : pour les polygones et les multipoints, le centre de gravité de la géométrie est utilisé et pour l'entrée de ligne, le milieu de la géométrie est utilisé. Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • CLOSEST —L'entité des entités de jointure la plus proche d'une entité cible est mise en correspondance. Voir le conseil d'utilisation pour plus d'informations. Spécifiez une distance dans le paramètre search_radius.
  • CLOSEST_GEODESIC —Identique à CLOSEST, sauf que la distance géodésique est utilisée plutôt que la distance planaire. Choisissez cette option si vos données couvrent une grande étendue géographique ou si le système de coordonnées des entrées ne convient pas aux calculs de distance

Les entités de jointure situées à cette distance d'une entité cible seront prises en compte pour la jointure spatiale. Un rayon de recherche n'est valide que lorsque la relation spatiale ( Option de correspondance ) INTERSECT , WITHIN_A_DISTANCE , WITHIN_A_DISTANCE_GEODESIC , HAVE_THEIR_CENTER_IN , CLOSEST ou CLOSEST_GEODESIC est spécifiée. L'utilisation d'un rayon de recherche de 100 mètres avec la relation spatiale WITHIN_A_DISTANCE rejoindra l'entité à moins de 100 mètres d'une entité cible. Pour les trois relations WITHIN_A_DISTANCE, si aucune valeur n'est spécifiée pour le rayon de recherche, une distance de 0 est utilisée.

Nom d'un champ à ajouter à la classe d'entités en sortie, qui contient la distance entre l'entité cible et l'entité de jointure la plus proche. Cette option n'est valide que lorsque la relation spatiale (Match Option) CLOSEST ou CLOSEST_GEODESIC est spécifiée. La valeur de ce champ est -1 si aucune entité n'est trouvée dans un rayon de recherche. Si aucun nom de champ n'est spécifié, le champ ne sera pas ajouté à la classe d'entités en sortie.


Types de champs et types de données de champ

Le tableau suivant contient des informations sur les types de champs disponibles.

Type de champ La description Type de données de champ disponible
Champ simple Contient des données qui ne sont pas basées sur une formule. Une seule ligne de texte, Ensemble d'options, Deux options, Image, Nombre entier, Nombre à virgule flottante, Nombre décimal, Devise, Plusieurs lignes de texte, Date et l'heure, Chercher
Champ calculé Contient des calculs qui utilisent des champs de l'entité actuelle ou des entités parentes associées. Une seule ligne de texte, Ensemble d'options, Deux options, Nombre entier, Nombre décimal, Devise, Date et l'heure
Champ de cumul Contient une valeur agrégée calculée à partir des enregistrements liés à un enregistrement, ou une valeur calculée sur une hiérarchie. Nombre entier, Nombre décimal, Devise, Date et l'heure

Le tableau suivant contient des informations sur les types de données de champ.

Ensemble d'options à sélection multiple

Vous pouvez personnaliser les formulaires (principaux, création rapide et affichage rapide) et les modèles d'e-mails en ajoutant des champs à sélection multiple. Lorsque vous ajoutez un champ Ensemble d'options à sélection multiple, vous pouvez spécifier plusieurs valeurs que les utilisateurs pourront sélectionner. Lorsque les utilisateurs remplissent le formulaire, ils peuvent sélectionner une, plusieurs ou toutes les valeurs affichées dans une liste déroulante.

Par exemple, si une organisation opère dans plusieurs zones ou pays, vous pouvez inclure plusieurs emplacements ou pays dans un champ "Zone d'opération". Un utilisateur peut alors sélectionner un ou plusieurs emplacements dans la liste des valeurs disponibles.

Les ensembles d'options à sélection multiple peuvent être utilisés avec des grilles en lecture seule, des grilles modifiables et la plupart des formulaires. Les ensembles d'options à sélection multiple ne peuvent pas être utilisés avec :

  • Workflows, flux de processus métier, actions, boîtes de dialogue, règles métier, graphiques, champs de cumul ou champs calculés.
  • Rapports, SLA ou règles de routage.

Les champs à sélection multiple sont pris en charge dans les types de formulaires suivants :

Type de formulaire Disponibilité
Forme turbo Oui
Actualiser le formulaire Lecture seule (le champ sera disponible mais ne peut pas être modifié)
Formulaire hérité Non
Formulaire de modification en masse Non

Vous pouvez utiliser des groupes d'options globaux définis dans votre organisation pour configurer les valeurs des groupes d'options à sélection multiple. Pour Utiliser le jeu d'options existant, sélectionnez Oui, puis choisissez un jeu d'options dans la liste déroulante Jeu d'options. Vous pouvez également effectuer l'action suivante sur le jeu d'options global sans quitter la boîte de dialogue de création de champ :

Sélectionnez Modifier pour modifier le jeu d'options global.

Vous ne pouvez modifier un jeu d'options global que si Personnalisable est défini sur True.

Sélectionnez Nouveau pour créer un jeu d'options global.

Champ client

Dans les versions précédentes de Dynamics 365 Customer Engagement (on-premises), plusieurs entités prêtes à l'emploi telles que les entités Requête, Prospect et Opportunité, incluaient un type spécial de champ de recherche qui représentait un client. En utilisant ce champ de recherche, vous pouvez choisir entre deux entités : Compte ou Contact. Avec cette nouvelle fonctionnalité, vous pouvez ajouter le champ Client à n'importe quel système ou entité personnalisée. Vous pouvez utiliser le champ Client dans plusieurs entités pour suivre les informations du client de la même manière que vous avez utilisé le champ Client dans les entités Requête, Prospect et Opportunité.

Regardons le scénario commercial suivant. Votre entreprise est un assureur. Vous utilisez Dynamics 365 Customer Engagement (on-premises) pour gérer vos interactions avec les clients et normaliser les processus métier. Il est important que vous sachiez si le destinataire des polices ou des réclamations est un particulier ou une entreprise. Pour répondre à cette exigence commerciale, vous pouvez créer deux entités personnalisées : Politiques et Revendications. Pour obtenir et suivre les informations client souhaitées, ajoutez le champ de recherche Client à l'entité Politiques et à l'entité Réclamations, en utilisant la nouvelle capacité de champ Client.

Options de format de texte sur une seule ligne

Le tableau suivant fournit des informations sur les options de format pour les champs de texte à une seule ligne.

Pour Dynamics 365 pour tablettes, Skype est le seul fournisseur de téléphonie disponible.

Options de format de nombre entier

Le tableau suivant fournit des informations sur les options de format pour les champs de nombre entier.

La durée doit être saisie au format suivant : « x minutes », « x heures » ou « x jours ». Les heures et les jours peuvent également être saisis à l'aide de décimales, par exemple « x.x heures » ou « x.x jours ».

Utiliser le bon type de numéro

Lors du choix du bon type de champ numérique à utiliser, le choix d'utiliser un Nombre entier ou alors Devise le type devrait être assez simple. Le choix entre utiliser Point flottant ou alors Décimal les chiffres demandent plus de réflexion.

Les nombres décimaux sont stockés dans la base de données exactement comme spécifié. Les nombres à virgule flottante stockent une approximation extrêmement proche de la valeur. Pourquoi choisir une approximation extrêmement proche quand on peut avoir la valeur exacte ? La réponse est que vous obtenez des performances système différentes.

Utilisez des décimales lorsque vous devez fournir des rapports qui nécessitent des calculs très précis, ou si vous utilisez généralement des requêtes qui recherchent des valeurs égales ou non à une autre valeur.

Utilisez des nombres à virgule flottante lorsque vous stockez des données qui représentent des fractions ou des valeurs que vous interrogerez généralement en les comparant à une autre valeur à l'aide d'opérateurs supérieur ou inférieur à. Dans la plupart des cas, la différence entre décimal et flottant n'est pas perceptible. À moins que vous n'ayez besoin des calculs les plus précis possibles, les nombres à virgule flottante devraient fonctionner pour vous.

Utilisation des champs de devise

Les champs de devise permettent à une organisation de configurer plusieurs devises pouvant être utilisées pour les enregistrements de l'organisation. Lorsque les organisations ont plusieurs devises, elles souhaitent généralement pouvoir effectuer des calculs pour fournir des valeurs à l'aide de leur devise de base. Lorsque vous ajoutez un champ de devise à une entité qui n'a pas d'autres champs de devise, deux champs supplémentaires sont ajoutés :

Un champ de recherche appelé Devise que vous pouvez définir sur n'importe quelle devise active configurée pour votre organisation. Vous pouvez configurer plusieurs devises actives pour votre organisation dans Paramètres > Gestion d'entreprise > Devises. Vous pouvez y spécifier la devise et un taux de change avec la devise de base définie pour votre organisation. Si vous avez plusieurs devises actives, vous pouvez ajouter le champ de devise au formulaire et permettre aux utilisateurs de spécifier quelle devise doit être appliquée aux valeurs monétaires pour cet enregistrement. Cela changera le symbole de devise qui est affiché pour les champs de devise dans le formulaire.

Les individus peuvent également modifier leurs options personnelles pour sélectionner une devise par défaut pour les enregistrements qu'ils créent.

Un champ décimal appelé Taux de change qui fournit le taux de change pour une devise sélectionnée associée à l'entité par rapport à la devise de base. Si ce champ est ajouté au formulaire, les utilisateurs peuvent voir la valeur, mais ils ne peuvent pas la modifier. Le taux de change est enregistré avec la devise.

Pour chaque champ de devise que vous ajoutez, un autre champ de devise est ajouté avec le préfixe « _Base » sur le nom. Ce champ stocke le calcul de la valeur du champ de devise que vous avez ajouté et la devise de base. Encore une fois, si ce champ est ajouté au formulaire, il ne peut pas être modifié.

Lorsque vous configurez un champ de devise, vous pouvez choisir la valeur de précision. Il existe essentiellement trois options, comme indiqué dans le tableau suivant.

Dans Unified Interface, le format de devise pour une valeur négative est défini par les paramètres utilisateur et n'utilise pas le paramètre système.

Option La description
Précision décimale Il s'agit d'une précision d'organisation unique à utiliser pour les prix trouvés dans Paramètres > Administration > Les paramètres du système > Onglet Général.
Précision de la devise Cette option applique la précision définie pour la devise dans l'enregistrement.
Valeurs de précision spécifiques 0 – 4 Ces paramètres permettent de définir une précision de jeu spécifique.

Différents types de recherches

Lorsque vous créez un nouveau champ de recherche, vous créez une nouvelle relation d'entité plusieurs-à-un (N:1) entre l'entité avec laquelle vous travaillez et le Type d'enregistrement cible défini pour la recherche. Il existe des options de configuration supplémentaires pour cette relation qui sont décrites dans Création et modification de relations d'entité. Mais toutes les recherches personnalisées ne peuvent autoriser une référence à un seul enregistrement que pour un seul type d'enregistrement cible.

Cependant, vous devez savoir que toutes les recherches ne se comportent pas de cette façon. Il existe plusieurs types de recherches système, comme indiqué ici.

Type de recherche La description
Simple Permet une référence unique à une entité spécifique. Toutes les recherches personnalisées sont de ce type.
Client Permet une référence unique à un compte ou à un enregistrement de contact. Ces recherches sont disponibles pour les entités Opportunité, Cas, Devis, Commande et Facture. Ces entités ont également des recherches de compte et de contact distinctes que vous pouvez utiliser si vos clients sont toujours du même type. Ou vous pouvez inclure les deux au lieu d'utiliser la recherche Client.
Propriétaire Permet une référence unique à une équipe ou à un enregistrement d'utilisateur. Toutes les entités appartenant à une équipe ou à un utilisateur en ont un.
PartyListe Permet plusieurs références à plusieurs entités. Ces recherches se trouvent sur l'entité Email À et Cc des champs. Ils sont également utilisés dans les entités Téléphone et Rendez-vous.
Concernant Permet une référence unique à plusieurs entités. Ces recherches se trouvent dans le champ concernant utilisé dans les activités.

Champs d'images

Utilisez des champs d'image pour afficher une seule image par enregistrement dans l'application. Chaque entité peut avoir un champ d'image. Vous pouvez ajouter un champ d'image aux entités personnalisées mais pas aux entités système. Les entités système suivantes ont un champ d'image. Ceux marqués d'un astérisque sont activés par défaut.

Compte * Article Campagne
Cas Concurrent * Connexion
Contact * Contracter Devise
Profil du serveur de messagerie But Facture d'achat
Mener * Boites aux lettres Produit d'opportunité
Ordre Organisation Produit *
Éditeur * File d'attente Ressource *
Documentation commerciale Territoire Utilisateur*

Même si une entité possède un champ image, l'affichage de cette image dans l'application nécessite une étape supplémentaire. Dans la définition de l'entité, le Image principale les valeurs de champ sont soit [Rien] ou alors Image de l'entité. Sélectionner Image de l'entité pour afficher l'image dans l'application. Plus d'informations : Création et modification d'entités

Lorsque l'affichage d'image est activé pour une entité, tous les enregistrements qui n'ont pas d'image afficheront une image d'espace réservé. Par exemple, l'entité Lead :

Les gens peuvent choisir l'image par défaut pour télécharger une image depuis leur ordinateur. Les images doivent faire moins de 5 120 Ko et l'un des formats suivants :

Lorsque l'image est téléchargée, elle sera convertie au format .jpg et toutes les images téléchargées utiliseront également ce format. Si un .gif animé est téléchargé, seule la première image est enregistrée.

Lorsqu'une image est téléchargée, elle sera redimensionnée à une taille maximale de 144 pixels sur 144 pixels. Les utilisateurs doivent redimensionner ou recadrer les images avant de les télécharger afin qu'elles s'affichent correctement avec cette taille. Toutes les images sont recadrées pour être carrées. Si les deux côtés d'une image sont inférieurs à 144 pixels, l'image sera recadrée pour être un carré avec les dimensions du plus petit côté.


Syntaxe

Les ensembles de données d'entrée qui seront fusionnés dans un nouvel ensemble de données de sortie. Les jeux de données en entrée peuvent être des classes d'entités ponctuelles, linéaires ou surfaciques ou des tables. Les ensembles de données d'entrée doivent tous être du même type.

L'ensemble de données de sortie qui contiendra tous les ensembles de données d'entrée combinés.

Contrôle la manière dont les champs attributaires des ensembles de données d'entrée sont mappés et transférés vers l'ensemble de données de sortie.

Vous pouvez ajouter, renommer ou supprimer des champs de sortie ainsi que définir des propriétés, telles que le type de données et la règle de fusion.

  • First—Utilisez la première valeur des champs de saisie.
  • Dernier : utilise la dernière valeur des champs de saisie.
  • Join : concaténer (joindre) les valeurs des champs d'entrée.
  • Somme—Calculez le total des valeurs des champs d'entrée.
  • Moyenne : calculez la moyenne (moyenne) des valeurs des champs d'entrée.
  • Médiane : calculez la médiane (milieu) des valeurs des champs d'entrée.
  • Mode—Utilisez la valeur avec la fréquence la plus élevée.
  • Min : utilise la valeur minimale des valeurs de tous les champs de saisie.
  • Max—Utilisez la valeur maximale des valeurs de tous les champs de saisie.
  • Écart type : utilisez la méthode de classification de l'écart type sur les valeurs de tous les champs d'entrée.
  • Nombre—Trouve le nombre d'enregistrements inclus dans le calcul.

Vous pouvez utiliser la classe ArcPy FieldMappings pour définir ce paramètre.


Détails du programme

Durée du programme

Les cours du programme à temps partiel sont généralement offerts le soir, le samedi ou sous forme d'ateliers s'étalant sur quelques jours. Le programme est également maintenant disponible en ligne. La plupart des étudiants terminent le programme à temps partiel en 2 à 4 ans en fonction de leur formation et du nombre de cours suivis chaque trimestre. Le programme SIG pour études à temps partiel doit être terminé dans les 5 ans suivant le début des études.

Emplacement du programme

Campus de Burnaby
3700, avenue Willingdon
Burnaby, C.-B.

Des cours sont également offerts à distance et en ligne.

Structure du programme

Crédits
Cours de technologie SIG 45.0
Cours de gestion 5.0
Cours de projet/pratique 16.0
Total 66.0


Syntaxe

Jeu de données qui définit les zones.

Les zones peuvent être définies par un raster d'entiers ou une couche d'entités.

Champ qui contient les valeurs qui définissent chaque zone.

Il peut s'agir d'un nombre entier ou d'un champ de chaîne de l'ensemble de données de zone.

Raster qui contient les valeurs sur lesquelles calculer une statistique.

Type de statistique à calculer.

  • MEAN — Calcule la moyenne de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • MAJORITE — Détermine la valeur qui apparaît le plus souvent parmi toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • MAXIMUM — Détermine la plus grande valeur de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • MEDIAN — Détermine la valeur médiane de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • MINIMUM — Détermine la plus petite valeur de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • MINORITÉ — Détermine la valeur qui se produit le moins souvent de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • PLAGE — Calcule la différence entre la valeur la plus grande et la plus petite de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • STD — Calcule l'écart type de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • SUM — Calcule la valeur totale de toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.
  • VARIETY — Calcule le nombre de valeurs uniques pour toutes les cellules du raster de valeurs qui appartiennent à la même zone que la cellule en sortie.

Indique si les valeurs NoData dans l'entrée Value influenceront les résultats de la zone dans laquelle elles se trouvent.

  • DONNÉES — Dans une zone particulière, seules les cellules qui ont une valeur dans le raster Valeur en entrée seront utilisées pour déterminer la valeur en sortie de cette zone. Les cellules NoData dans le raster de valeur seront ignorées dans le calcul des statistiques. C'est la valeur par défaut.
  • NODATA — Dans une zone particulière, s'il existe des cellules NoData dans le raster Value, il est considéré qu'il n'y a pas suffisamment d'informations pour effectuer des calculs statistiques pour toutes les cellules de cette zone. Par conséquent, la zone entière recevra la valeur NoData sur le raster en sortie. .

Valeur de retour

Raster de statistiques zonales en sortie.


Lorsque vous utilisez l'Assistant de recherche pour créer un champ de recherche, les propriétés du champ de recherche sont définies pour vous. Pour modifier la conception du champ à plusieurs valeurs, définissez-le sur Chercher Propriétés.

Ouvrir une table dans Vue Conception.

Cliquez sur le nom du champ à plusieurs valeurs dans le Nom de domaine colonne.

Sous Propriétés du champ, clique le Chercher languette.

Met le Contrôle d'affichage propriété à Boîte combo pour voir toutes les propriétés disponibles. Pour plus d'informations, consultez Propriétés du champ de recherche.


Division personnalisée

Vous pouvez utiliser l'option de division personnalisée pour spécifier un séparateur commun pour la division. Comme l'option de fractionnement, un fractionnement personnalisé peut séparer les valeurs d'un champ dans jusqu'à dix nouveaux champs. De plus, vous pouvez choisir de diviser les valeurs aux n premières occurrences du séparateur, aux n dernières occurrences du séparateur ou à toutes les occurrences du séparateur. Le type de données des nouveaux champs générés par le fractionnement personnalisé se traduit toujours par un type de données de chaîne.

Pour utiliser une division personnalisée

Sur la page Source de données, dans la grille, cliquez sur la flèche déroulante en regard du nom du champ.

Noter: Vous pouvez également accéder à l'option de fractionnement personnalisé à partir du volet Données. Dans le volet Données, cliquez avec le bouton droit sur le champ que vous souhaitez fractionner, puis sélectionnez Transformer > Fractionnement personnalisé .

Si vous n'aimez pas les résultats du fractionnement, vous pouvez accéder au volet Données et modifier les champs calculés créés par le fractionnement. Vous pouvez également cliquer sur Annuler dans la barre d'outils ou supprimer le fractionnement.

Pour supprimer des champs créés par un fractionnement personnalisé

Sur la page Source de données, dans la grille, cliquez sur la flèche déroulante en regard du nom du fichier.

Répétez les étapes 1 et 2 pour supprimer tous les champs créés par le fractionnement personnalisé.


Logiciel SIG

L'information géographique peut être consultée, transférée, transformée, superposée, traitée et affichée à l'aide de nombreuses applications logicielles. Au sein de l'industrie, les offres commerciales d'entreprises telles qu'Autodesk, Bentley Systems, ESRI, Intergraph, Caliper Corporation, Manifold System, MapInfo et Smallworld dominent, offrant une suite complète d'outils. Government and military departments often use custom software, open source products such as Quantum GIS, GRASS, uDig, or more specialized products that meet a well defined need. Although free tools exist to view GIS datasets, public access to geographic information is dominated by online resources such as Google Earth and interactive web mapping.

Contexte

Originally up to the late 1990s, when GIS data was mostly based on large computers and used to maintain internal records, software was a stand-alone product. However with increased access to the internet and networks and demand for distributed geographic data grew, GIS software gradually changed its entire outlook to the delivery of data over a network. GIS software is now usually marketed as combination of various interoperable applications and APIs. It helps to automate many complex processes without worrying about underlying algorithms and processing steps in conventional GIS software.

Les technologies SIG modernes utilisent des informations numériques, pour lesquelles diverses méthodes de création de données numérisées sont utilisées. The most common method of data creation is digitization, where a hard copy map or survey plan is transferred into a digital medium through the use of a computer-aided design (CAD) program, and geo-referencing capabilities. With the wide availability of ortho-rectified imagery (both from satellite and aerial sources), heads-up digitizing is becoming the main avenue through which geographic data is extracted. La numérisation tête haute implique le traçage des données géographiques directement au-dessus de l'imagerie aérienne au lieu de suivre la méthode traditionnelle de traçage de la forme géographique sur une tablette de numérisation séparée (numérisation tête en bas).

Relating information from different sources

You might be able to tell which wetlands dry up at certain times of the year. Using information from many different sources in many different forms, GIS can help with such analysis. The primary requirement for the source data consists of knowing the locations for the variables. Location may be annotated by x, y, and z coordinates of longitude, latitude, and elevation, or by other geocode systems like ZIP Codes or by highway mile markers. Any variable that can be located spatially can be fed into a GIS. Several computer databases that can be directly entered into a GIS are being produced by government agencies and non-government organizations [citation requise] . Different kinds of data in map form can be entered into a GIS.

A GIS can also convert existing digital information, which may not yet be in map form, into forms it can recognize and use. For example, digital satellite images generated through remote sensing can be analyzed to produce a map-like layer of digital information about vegetative covers. Another fairly recently developed resource for naming GIS objects is the Getty Thesaurus of Geographic Names (GTGN), which is a structured vocabulary containing around 1,000,000 names and other information about places. [9]

Likewise, census or hydrological tabular data can be converted to map-like form, serving as layers of thematic information in a GIS.

Data representation

GIS data represents real world objects (roads, land use, elevation) with digital data. Real world objects can be divided into two abstractions: discrete objects (a house) and continuous fields (rain fall amount or elevation). There are two broad methods used to store data in a GIS for both abstractions: Raster and Vector.

Raster

A raster data type is, in essence, any type of digital image represented in grids. Anyone who is familiar with digital photography will recognize the pixel as the smallest individual unit of an image. A combination of these pixels will create an image, distinct from the commonly used scalable vector graphics which are the basis of the vector model. While a digital image is concerned with the output as representation of reality, in a photograph or art transferred to computer, the raster data type will reflect an abstraction of reality. Aerial photos are one commonly used form of raster data, with only one purpose, to display a detailed image on a map or for the purposes of digitization. Other raster data sets will contain information regarding elevation, a DEM, or reflectance of a particular wavelength of light, LANDSAT.

Le type de données raster se compose de lignes et de colonnes de cellules, chaque cellule stockant une valeur unique. Les données raster peuvent être des images (images raster) avec chaque pixel (ou cellule) contenant une valeur de couleur. Additional values recorded for each cell may be a discrete value, such as land use, a continuous value, such as temperature, or a null value if no data is available. While a raster cell stores a single value, it can be extended by using raster bands to represent RGB (red, green, blue) colors, colormaps (a mapping between a thematic code and RGB value), or an extended attribute table with one row for each unique cell value. The resolution of the raster data set is its cell width in ground units.

Raster data is stored in various formats from a standard file-based structure of TIF, JPEG, etc. to binary large object (BLOB) data stored directly in a relational database management system (RDBMS) similar to other vector-based feature classes. Database storage, when properly indexed, typically allows for quicker retrieval of the raster data but can require storage of millions of significantly-sized records.

Vecteur

In a GIS, geographical features are often expressed as vectors, by considering those features as geometrical shapes. Different geographical features are expressed by different types of geometry:

Each of these geometries is linked to a row in a database that describes their attributes. For example, a database that describes lakes may contain a lake's depth, water quality, pollution level. This information can be used to make a map to describe a particular attribute of the dataset. For example, lakes could be coloured depending on level of pollution. Different geometries can also be compared. For example, the GIS could be used to identify all wells (point geometry) that are within 1-mile (1.6 km) of a lake (polygon geometry) that has a high level of pollution.

Vector features can be made to respect spatial integrity through the application of topology rules such as 'polygons must not overlap'. Vector data can also be used to represent continuously varying phenomena. Contour lines and triangulated irregular networks (TIN) are used to represent elevation or other continuously changing values. TINs record values at point locations, which are connected by lines to form an irregular mesh of triangles. The face of the triangles represent the terrain surface.

Advantages and disadvantages

There are advantages and disadvantages to using a raster or vector data model to represent reality. Raster datasets record a value for all points in the area covered which may require more storage space than representing data in a vector format that can store data only where needed. Raster data also allows easy implementation of overlay operations, which are more difficult with vector data. Vector data can be displayed as vector graphics used on traditional maps, whereas raster data will appear as an image that, depending on the resolution of the raster file, may have a blocky appearance for object boundaries. Vector data can be easier to register, scale, and re-project. This can simplify combining vector layers from different sources. Vector data is more compatible with relational database environments. They can be part of a relational table as a normal column and processed using a multitude of operators.

The file size for vector data is usually much smaller for storage and sharing than raster data. Image or raster data can be 10 to 100 times larger than vector data depending on the resolution. Another advantage of vector data is that it is easy to update and maintain. For example, a new highway is added. The raster image will have to be completely reproduced, but the vector data, "roads," can be easily updated by adding the missing road segment. In addition, vector data allows much more analysis capability, especially for "networks" such as roads, power, rail, telecommunications, etc. For example, with vector data attributed with the characteristics of roads, ports, and airfields, allows the analyst to query for the best route or method of transportation. In the vector data, the analyst can query the data for the largest port with an airfield within 60 miles and a connecting road that is at least two lane highway. Raster data will not have all the characteristics of the features it displays.

Non-spatial data

Additional non-spatial data can also be stored along with the spatial data represented by the coordinates of a vector geometry or the position of a raster cell. In vector data, the additional data contains attributes of the feature. For example, a forest inventory polygon may also have an identifier value and information about tree species. In raster data the cell value can store attribute information, but it can also be used as an identifier that can relate to records in another table.

There is also software being developed to support spatial and non-spatial decision-making. In this software, the solutions to spatial problems are integrated with solutions to non-spatial problems. The end result it is hoped with these Flexible Spatial Decision-Making Support Systems (FSDSS) [10] will be that non experts can use GIS and spatial criteria with their other non spatial criteria to view solutions to multi-criteria problems that will support decision making.

Data capture

La saisie des données, c'est-à-dire la saisie des informations dans le système, prend une grande partie du temps des praticiens du SIG. Il existe une variété de méthodes utilisées pour entrer des données dans un SIG où elles sont stockées dans un format numérique.

Les données existantes imprimées sur des cartes papier ou sur film PET peuvent être numérisées ou numérisées pour produire des données numériques. Un numériseur produit des données vectorielles lorsqu'un opérateur trace des points, des lignes et des limites de polygones à partir d'une carte. La numérisation d'une carte génère des données raster qui pourraient être traitées ultérieurement pour produire des données vectorielles.

Survey data can be directly entered into a GIS from digital data collection systems on survey instruments using a technique called Coordinate Geometry (COGO). Positions from a Global Navigation Satellite System (GNSS) like Global Positioning System (GPS), another survey tool, can also be directly entered into a GIS.

Les données de télédétection jouent également un rôle important dans la collecte de données et consistent en des capteurs attachés à une plate-forme. Sensors include cameras, digital scanners and LIDAR, while platforms usually consist of aircraft and satellites.

La majorité des données numériques proviennent actuellement de la photo-interprétation de photographies aériennes. Soft copy workstations are used to digitize features directly from stereo pairs of digital photographs. Ces systèmes permettent de capturer des données en deux et trois dimensions, avec des altitudes mesurées directement à partir d'une paire stéréo en utilisant les principes de la photogrammétrie. Currently, analog aerial photos are scanned before being entered into a soft copy system, but as high quality digital cameras become cheaper this step will be skipped.

La télédétection par satellite fournit une autre source importante de données spatiales. Ici, les satellites utilisent différents ensembles de capteurs pour mesurer passivement la réflectance de parties du spectre électromagnétique ou d'ondes radio qui ont été envoyées par un capteur actif tel qu'un radar. La télédétection collecte des données raster qui peuvent être traitées ultérieurement à l'aide de différentes bandes pour identifier des objets et des classes d'intérêt, telles que la couverture terrestre.

Lorsque les données sont capturées, l'utilisateur doit déterminer si les données doivent être capturées avec une précision relative ou une précision absolue, car cela pourrait non seulement influencer la façon dont les informations seront interprétées, mais également le coût de la capture des données.

In addition to collecting and entering spatial data, attribute data is also entered into a GIS. For vector data, this includes additional information about the objects represented in the system.

Après la saisie des données dans un SIG, les données nécessitent généralement une édition, pour supprimer les erreurs ou un traitement ultérieur. Pour les données vectorielles, elles doivent être rendues "topologiquement correctes" avant de pouvoir être utilisées pour une analyse avancée. Par exemple, dans un réseau routier, les lignes doivent se connecter à des nœuds à une intersection. Les erreurs telles que les dépassements et les dépassements doivent également être supprimées. Pour les cartes numérisées, les défauts sur la carte source peuvent devoir être supprimés du raster résultant. Par exemple, une tache de saleté peut relier deux lignes qui ne devraient pas être connectées.

Raster-to-vector translation

La restructuration des données peut être effectuée par un SIG pour convertir les données dans différents formats. Par exemple, un SIG peut être utilisé pour convertir une carte d'image satellite en une structure vectorielle en générant des lignes autour de toutes les cellules avec la même classification, tout en déterminant les relations spatiales des cellules, telles que la contiguïté ou l'inclusion.

More advanced data processing can occur with image processing, a technique developed in the late 1960s by NASA and the private sector to provide contrast enhancement, false colour rendering and a variety of other techniques including use of two dimensional Fourier transforms.

Étant donné que les données numériques sont collectées et stockées de diverses manières, les deux sources de données peuvent ne pas être entièrement compatibles. Un SIG doit donc être capable de convertir des données géographiques d'une structure à une autre.

Projections, coordinate systems and registration

A property ownership map and a soils map might show data at different scales. Map information in a GIS must be manipulated so that it registers, or fits, with information gathered from other maps. Before the digital data can be analyzed, they may have to undergo other manipulations—projection and coordinate conversions, for example—that integrate them into a GIS.

La Terre peut être représentée par divers modèles, dont chacun peut fournir un ensemble différent de coordonnées (par exemple, latitude, longitude, altitude) pour un point donné sur la surface de la Terre. Le modèle le plus simple consiste à supposer que la Terre est une sphère parfaite. Au fur et à mesure que de plus en plus de mesures de la Terre se sont accumulées, les modèles de la Terre sont devenus plus sophistiqués et plus précis. In fact, there are models that apply to different areas of the earth to provide increased accuracy (e.g., North American Datum, 1927 - NAD27 - works well in North America, but not in Europe). See datum (geodesy) for more information.

Projection is a fundamental component of map making. A projection is a mathematical means of transferring information from a model of the Earth, which represents a three-dimensional curved surface, to a two-dimensional medium—paper or a computer screen. Different projections are used for different types of maps because each projection particularly suits certain uses. For example, a projection that accurately represents the shapes of the continents will distort their relative sizes. See Map projection for more information.

Since much of the information in a GIS comes from existing maps, a GIS uses the processing power of the computer to transform digital information, gathered from sources with different projections and/or different coordinate systems, to a common projection and coordinate system. For images, this process is called rectification.

Today, even laypeople are aware of GPS used for locating in terms of latitude, longitude and height. Many people are aware of Google Earth and even GIS. In this scenario, however, majority of us misunderstands latitude and longitude. Authalic coordinates are what generally conceived as latitude and longitude, in which the Earth is assumed as spherical in shape. In day-to-day life, the coordinates we see on maps such as those from GPS are geodetic latitude and longitude. It is also imperative to know the datum of the map in use and if the datum is changed, any selected location can have different geodetic coordinates.

Spatial analysis with GIS

Given the vast range of spatial analysis techniques that have been developed over the past half century, any summary or review can only cover the subject to a limited depth. This is a rapidly changing field, and GIS packages are increasingly including analytical tools as standard built-in facilities or as optional toolsets, add-ins or 'analysts'. In many instances such facilities are provided by the original software suppliers (commercial vendors or collaborative non commercial development teams), whilst in other cases facilities have been developed and are provided by third parties. Furthermore, many products offer software development kits (SDKs), programming languages and language support, scripting facilities and/or special interfaces for developing one’s own analytical tools or variants. The website Geospatial Analysis and associated book/ebook attempt to provide a reasonably comprehensive guide to the subject. [11] The impact of these myriad paths to perform spatial analysis create a new dimension to business intelligence termed "spatial intelligence" which, when delivered via intranet, democratizes access to operational sorts not usually privy to this type of information.

La modélisation des données

Il est difficile de relier les cartes des zones humides aux quantités de précipitations enregistrées à différents points tels que les aéroports, les stations de télévision et les lycées. Un SIG, cependant, peut être utilisé pour décrire les caractéristiques bidimensionnelles et tridimensionnelles de la surface, du sous-sol et de l'atmosphère de la Terre à partir de points d'information. Par exemple, un SIG peut générer rapidement une carte avec des isoplèthes ou des courbes de niveau qui indiquent différentes quantités de précipitations.

Une telle carte peut être considérée comme une carte de contour des précipitations. De nombreuses méthodes sophistiquées peuvent estimer les caractéristiques des surfaces à partir d'un nombre limité de mesures ponctuelles. Une carte de contour bidimensionnelle créée à partir de la modélisation de surface de mesures ponctuelles de précipitations peut être superposée et analysée avec n'importe quelle autre carte dans un SIG couvrant la même zone.

De plus, à partir d'une série de points tridimensionnels ou d'un modèle d'élévation numérique, des lignes isoplèthes représentant les contours d'élévation peuvent être générées, ainsi qu'une analyse de pente, un relief ombré et d'autres produits d'élévation. Les bassins versants peuvent être facilement définis pour un tronçon donné, en calculant toutes les zones contiguës et en amont de tout point d'intérêt donné. De même, un thalweg prévu de l'endroit où l'eau de surface voudrait se déplacer dans les cours d'eau intermittents et permanents peut être calculé à partir des données d'altitude dans le SIG.

Topological modeling

Un SIG peut reconnaître et analyser les relations spatiales qui existent dans les données spatiales stockées numériquement. Ces relations topologiques permettent d'effectuer une modélisation et une analyse spatiales complexes. Les relations topologiques entre les entités géométriques incluent traditionnellement l'adjacence (ce qui rejoint quoi), le confinement (ce qui entoure quoi) et la proximité (à quel point quelque chose est proche de quelque chose d'autre).

Networks

If all the factories near a wetland were accidentally to release chemicals into the river at the same time, how long would it take for a damaging amount of pollutant to enter the wetland reserve? A GIS can simulate the routing of materials along a linear network. Values such as slope, speed limit, or pipe diameter can be incorporated into network modeling in order to represent the flow of the phenomenon more accurately. Network modeling is commonly employed in transportation planning, hydrology modeling, and infrastructure modeling.

Cartographic modeling

The term "cartographic modeling" was (probably) coined by Dana Tomlin in his PhD dissertation and later in his book which has the term in the title. Cartographic modeling refers to a process where several thematic layers of the same area are produced, processed, and analyzed. Tomlin a utilisé des couches raster, mais la méthode de superposition (voir ci-dessous) peut être utilisée plus généralement. Les opérations sur les couches cartographiques peuvent être combinées dans des algorithmes, et éventuellement dans des modèles de simulation ou d'optimisation.

Map overlay

The combination of several spatial datasets (points, lines or polygons) creates a new output vector dataset, visually similar to stacking several maps of the same region. Ces superpositions sont similaires aux superpositions mathématiques du diagramme de Venn. Une superposition d'union combine les caractéristiques géographiques et les tables attributaires des deux entrées en une seule nouvelle sortie. Une superposition d'intersection définit la zone où les deux entrées se chevauchent et conserve un ensemble de champs attributaires pour chacune. Une superposition de différence symétrique définit une zone de sortie qui comprend la zone totale des deux entrées, à l'exception de la zone de chevauchement.

L'extraction de données est un processus SIG similaire à la superposition vectorielle, bien qu'il puisse être utilisé dans l'analyse de données vectorielles ou raster. Plutôt que de combiner les propriétés et les caractéristiques des deux ensembles de données, l'extraction de données implique l'utilisation d'un « clip » ou d'un « masque » pour extraire les caractéristiques d'un ensemble de données qui se trouvent dans l'étendue spatiale d'un autre ensemble de données.

In raster data analysis, the overlay of datasets is accomplished through a process known as "local operation on multiple rasters" or "map algebra," through a function that combines the values of each raster's matrix. Cette fonction peut peser certaines entrées plus que d'autres grâce à l'utilisation d'un « modèle d'indice » qui reflète l'influence de divers facteurs sur un phénomène géographique.

Cartographie automatisée

Digital cartography and GIS both encode spatial relationships in structured formal representations. GIS is used in digital cartography modeling as a (semi)automated process of making maps, so called Automated Cartography. In practice, it can be a subset of a GIS, within which it is equivalent to the stage of visualization, since in most cases not all of the GIS functionality is used. Cartographic products can be either in a digital or in a hardcopy format. Powerful analysis techniques with different data representation can produce high-quality maps within a short time period. The main problem in Automated Cartography is to use a single set of data to produce multiple products at a variety of scales, a technique known as Generalization.

Geostatistics

statistics is a point-pattern analysis that produces field predictions from data points. It is a way of looking at the statistical properties of those special data. It is different from general applications of statistics because it employs the use of graph theory and matrix algebra to reduce the number of parameters in the data. Only the second-order properties of the GIS data are analyzed.

Lorsque des phénomènes sont mesurés, les méthodes d'observation dictent la précision de toute analyse ultérieure. En raison de la nature des données (par exemple, les modèles de trafic dans un environnement urbain, les modèles météorologiques au-dessus de l'océan Pacifique), un degré de précision constant ou dynamique est toujours perdu dans la mesure. Cette perte de précision est déterminée à partir de l'échelle et de la distribution de la collecte de données.

Pour déterminer la pertinence statistique de l'analyse, une moyenne est déterminée afin que des points (gradients) en dehors de toute mesure immédiate puissent être inclus pour déterminer leur comportement prévu. This is due to the limitations of the applied statistic and data collection methods, and interpolation is required in order to predict the behavior of particles, points, and locations that are not directly measurable.

Interpolation is a justified measurement because of a Spatial Autocorrelation Principle that recognizes that data collected at any position will have a great similarity to, or influence of those locations within its immediate vicinity.

Digital elevation models (DEM), triangulated irregular networks (TIN), Edge finding algorithms, Theissen Polygons, Fourier analysis, Weighted moving averages, Inverse Distance Weighted, Moving averages, Kriging, Spline, and Trend surface analysis are all mathematical methods to produce interpolative data.

Address Geocoding

Le géocodage consiste à interpoler les emplacements spatiaux (coordonnées X, Y) à partir des adresses postales ou de toute autre donnée référencée dans l'espace, telles que les codes postaux, les lots de parcelles et les emplacements des adresses. Un thème de référence est requis pour géocoder des adresses individuelles, comme un fichier d'axe de route avec des plages d'adresses. Les emplacements d'adresses individuelles ont été historiquement interpolés, ou estimés, en examinant des plages d'adresses le long d'un segment de route. Ceux-ci sont généralement fournis sous la forme d'une table ou d'une base de données. The GIS will then place a dot approximately where that address belongs along the segment of centerline. For example, an address point of 500 will be at the midpoint of a line segment that starts with address 1 and ends with address 1000. Geocoding can also be applied against actual parcel data, typically from municipal tax maps. Dans ce cas, le résultat du géocodage sera un espace réellement positionné par opposition à un point interpolé. Cette approche est de plus en plus utilisée pour fournir des informations de localisation plus précises.

It should be noted that there are several (potentially dangerous) caveats that are often overlooked when using interpolation. See the full entry for Geocoding for more information.

Various algorithms are used to help with address matching when the spellings of addresses differ. Address information that a particular entity or organization has data on, such as the post office, may not entirely match the reference theme. There could be variations in street name spelling, community name, etc. Consequently, the user generally has the ability to make matching criteria more stringent, or to relax those parameters so that more addresses will be mapped. Care must be taken to review the results so as not to map addresses incorrectly due to overzealous matching parameters.

Reverse geocoding

Le géocodage inversé est le processus consistant à renvoyer un numéro d'adresse postale estimé en rapport avec une coordonnée donnée. Par exemple, un utilisateur peut cliquer sur un thème d'axe de route (fournissant ainsi une coordonnée) et obtenir des informations renvoyées qui reflètent le numéro de maison estimé. Ce numéro de maison est interpolé à partir d'une plage attribuée à ce segment de route. Si l'utilisateur clique au milieu d'un segment qui commence par l'adresse 1 et se termine par 100, la valeur renvoyée sera quelque part proche de 50. Notez que le géocodage inversé ne renvoie pas les adresses réelles, seulement des estimations de ce qui devrait être là sur la base du prédéterminé gamme.

Data output and cartography

La cartographie est la conception et la production de cartes ou de représentations visuelles de données spatiales. The vast majority of modern cartography is done with the help of computers, usually using a GIS but production quality cartography is also achieved by importing layers into a design program to refine it. La plupart des logiciels SIG donnent à l'utilisateur un contrôle substantiel sur l'apparence des données.

Le travail cartographique remplit deux fonctions principales :

Premièrement, il produit des graphiques à l'écran ou sur papier qui transmettent les résultats de l'analyse aux personnes qui prennent les décisions concernant les ressources. Des cartes murales et d'autres graphiques peuvent être générés, permettant au spectateur de visualiser et donc de comprendre les résultats d'analyses ou de simulations d'événements potentiels. Web Map Servers facilitate distribution of generated maps through web browsers using various implementations of web-based application programming interfaces (AJAX, Java, Flash, etc).

Deuxièmement, d'autres informations de base de données peuvent être générées pour une analyse ou une utilisation ultérieure. An example would be a list of all addresses within one mile (1.6 km) of a toxic spill.

Graphic display techniques

Les cartes traditionnelles sont des abstractions du monde réel, un échantillon d'éléments importants représentés sur une feuille de papier avec des symboles pour représenter des objets physiques. Les personnes qui utilisent des cartes doivent interpréter ces symboles. Les cartes topographiques montrent la forme de la surface terrestre avec des courbes de niveau ou avec un relief ombré.

Aujourd'hui, les techniques d'affichage graphique telles que l'ombrage basé sur l'altitude dans un SIG peuvent rendre visibles les relations entre les éléments de la carte, augmentant ainsi la capacité d'une personne à extraire et à analyser des informations. Par exemple, deux types de données ont été combinés dans un SIG pour produire une vue en perspective d'une partie du comté de San Mateo, en Californie.

  • Le modèle numérique d'élévation, composé d'élévations de surface enregistrées sur une grille horizontale de 30 mètres, montre les élévations élevées en blanc et les élévations basses en noir.
  • L'image Landsat Thematic Mapper qui l'accompagne montre une image infrarouge en fausses couleurs regardant la même zone en pixels de 30 mètres, ou éléments d'image, pour les mêmes points de coordonnées, pixel par pixel, que les informations d'altitude.

Un SIG a été utilisé pour enregistrer et combiner les deux images pour restituer la vue en perspective tridimensionnelle regardant la faille de San Andreas, en utilisant les pixels de l'image Thematic Mapper, mais ombrée en utilisant l'élévation des reliefs. L'affichage SIG dépend du point de vue de l'observateur et de l'heure de la journée de l'affichage, pour rendre correctement les ombres créées par les rayons du soleil à cette latitude, longitude et heure de la journée.

Un archéochrome est une nouvelle façon d'afficher des données spatiales. C'est une thématique sur une carte 3D qui est appliquée à un bâtiment spécifique ou à une partie d'un bâtiment. It is suited to the visual display of heat loss data.

Spatial ETL

Spatial ETL tools provide the data processing functionality of traditional Extract, Transform, Load (ETL) software, but with a primary focus on the ability to manage spatial data. They provide GIS users with the ability to translate data between different standards and proprietary formats, whilst geometrically transforming the data en-route.

Avenir

Many disciplines can benefit from GIS technology. An active GIS market has resulted in lower costs and continual improvements in the hardware and software components of GIS. These developments will, in turn, result in a much wider use of the technology [recherche originale ?] throughout science, government, business, and industry, with applications including real estate, public health, crime mapping, national defense, sustainable development, natural resources, landscape architecture, archaeology, regional and community planning, transportation and logistics. GIS is also diverging into location-based services (LBS). LBS allows GPS enabled mobile devices to display their location in relation to fixed assets (nearest restaurant, gas station, fire hydrant), mobile assets (friends, children, police car) or to relay their position back to a central server for display or other processing. These services continue to develop with the increased integration of GPS functionality with increasingly powerful mobile electronics (cell phones, PDAs, laptops).

OGC standards

The Open Geospatial Consortium (OGC) is an international industry consortium of 334 companies, government agencies and universities participating in a consensus process to develop publicly available geoprocessing specifications. Les interfaces ouvertes et les protocoles définis par les spécifications OpenGIS prennent en charge des solutions interopérables qui « géo-activent » le Web, les services sans fil et basés sur la localisation, et l'informatique générale, et permettent aux développeurs de technologies de rendre les informations et services spatiaux complexes accessibles et utiles avec toutes sortes d'applications . Open Geospatial Consortium (OGC) protocols include Web Map Service (WMS) and Web Feature Service (WFS).

Les produits SIG sont répartis par l'OGC en deux catégories, en fonction de la manière dont le logiciel respecte complètement et précisément les spécifications de l'OGC.

Produits conformes sont des produits logiciels conformes aux spécifications OpenGIS de l'OGC. Lorsqu'un produit a été testé et certifié conforme via le programme de test OGC, le produit est automatiquement enregistré comme « conforme » sur ce site.

Mise en œuvre des produits sont des produits logiciels qui implémentent les spécifications OpenGIS mais n'ont pas encore réussi un test de conformité. Les tests de conformité ne sont pas disponibles pour toutes les spécifications. Les développeurs peuvent enregistrer leurs produits comme appliquant des spécifications provisoires ou approuvées, bien que l'OGC se réserve le droit d'examiner et de vérifier chaque entrée.

Cartographie Web

In recent years there has been an explosion of mapping applications on the web such as Google Maps and Live Maps. These websites give the public access to huge amounts of geographic data.

Some of them, like Google Maps and OpenLayers, expose an API that enable users to create custom applications. Ces boîtes à outils offrent généralement des cartes des rues, des images aériennes/satellites, du géocodage, des recherches et des fonctionnalités de routage.

Some proprietary applications for publishing geographic information on the web include MapInfo's MapXtreme or PlanAcess[1] or Stratus Connect, Cadcorp's GeognoSIS, Intergraph's GeoMedia WebMap (TM), ESRI's ArcIMS, ArcGIS Server, Autodesk's Mapguide, and SeaTrails' AtlasAlive.

Some open source applications for publishing geographic information on the web include MapServer, GeoServer[2], Mapnik [3] and Mapguide Open Source[4].

In recent years web mapping services have begun to adopt features more common in GIS. Services such as Google Maps and Live Maps allow users to annotate maps and share the maps with others.

Global change, climate history program and prediction of its impact

Maps have traditionally been used to explore the Earth and to exploit its resources. GIS technology, as an expansion of cartographic science, has enhanced the efficiency and analytic power of traditional mapping. Now, as the scientific community recognizes the environmental consequences of human activity, GIS technology is becoming an essential tool in the effort to understand the process of global change. Various map and satellite information sources can combine in modes that simulate the interactions of complex natural systems.

Through a function known as visualization, a GIS can be used to produce images - not just maps, but drawings, animations, and other cartographic products. These images allow researchers to view their subjects in ways that literally never have been seen before. The images are often invaluable for conveying the technical concepts of GIS study subjects to non-scientists.

Prediction of the impact of climate change inherently involves many uncertainties stemming from data and models. [éclaircissements nécessaires] GIS incorporated with uncertainty theory has been used to model the coastal impact of climate change, including inundation due to sea-level rise and storm erosion. [citation requise]

Adding the dimension of time

L'état de la surface, de l'atmosphère et du sous-sol de la Terre peut être examiné en introduisant des données satellitaires dans un SIG. La technologie SIG donne aux chercheurs la possibilité d'examiner les variations des processus terrestres au fil des jours, des mois et des années.

À titre d'exemple, les changements de vigueur de la végétation au cours d'une saison de croissance peuvent être animés pour déterminer le moment où la sécheresse a été la plus étendue dans une région particulière. The resulting graphic, known as a normalized vegetation index, represents a rough measure of plant health. Travailler avec deux variables au fil du temps permettrait alors aux chercheurs de détecter des différences régionales dans le décalage entre une baisse des précipitations et son effet sur la végétation.

La technologie SIG et la disponibilité de données numériques à l'échelle régionale et mondiale permettent de telles analyses. The satellite sensor output used to generate a vegetation graphic is produced for example by the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Ce système de capteurs détecte les quantités d'énergie réfléchies par la surface de la Terre à travers diverses bandes du spectre pour des surfaces d'environ 1 kilomètre carré. Le capteur satellite produit des images d'un endroit particulier sur la Terre deux fois par jour. AVHRR and more recently the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are only two of many sensor systems used for Earth surface analysis. More sensors will follow, generating ever greater amounts of data.

GIS and related technology will help greatly in the management and analysis of these large volumes of data, allowing for better understanding of terrestrial processes and better management of human activities to maintain world economic vitality and environmental quality.

En plus de l'intégration du temps dans les études environnementales, le SIG est également exploré pour sa capacité à suivre et à modéliser les progrès des humains tout au long de leurs routines quotidiennes. A concrete example of progress in this area is the recent release of time-specific population data by the US Census. Dans cet ensemble de données, les populations des villes sont présentées pour les heures diurnes et nocturnes, mettant en évidence le modèle de concentration et de dispersion généré par les modèles de navettage en Amérique du Nord. La manipulation et la génération de données requises pour produire ces données n'auraient pas été possibles sans le SIG.

Using models to project the data held by a GIS forward in time have enabled planners to test policy decisions. These systems are known as Spatial Decision Support Systems.


Gestion des formulaires

Puis-je déplacer mes fichiers d'enquête vers un autre emplacement sur ma machine ?

Le déplacement de vos fichiers d'enquête sur votre ordinateur empêchera Survey123 Connect de les trouver et renverra des erreurs ou ne montrera aucune preuve de l'enquête, selon la quantité d'informations déplacée.

Puis-je déplacer les éléments de mon enquête vers un autre emplacement dans mon organisation ArcGIS ?

Le déplacement des éléments de votre enquête dans votre organisation ArcGIS après la publication de l'enquête peut empêcher Survey123 Connect et le site Web Survey123 de les trouver, ce qui peut entraîner un comportement inattendu.

Puis-je transférer mes fichiers d'enquête sur une autre machine ?

Oui. Après avoir publié un sondage, vous pouvez utiliser Survey123 Connect pour télécharger vos fichiers. Connectez-vous avec votre compte d'organisation ArcGIS et cliquez sur la vignette de l'enquête qui semble être téléchargée.

Alternativement, pour transférer des fichiers avant la publication, Survey123 Connect affichera et ouvrira n'importe quelle enquête dans le dossier My Survey Designs, à condition que tous les fichiers soient présents dans un dossier et partagent le même nom de fichier. Sur toutes les plateformes, ce dossier se trouve dans UsernameArcGISMy Survey Designs .

Assurez-vous d'utiliser le dossier My Survey Designs, plutôt que le dossier My Surveys qui peut être présent. Mes sondages est le dossier que l'application de terrain Survey123 utilise pour ses sondages téléchargés.

Comment puis-je renommer une enquête existante ?

Dans Survey123 Connect , le nom d'un sondage tel qu'il apparaît dans la galerie peut être modifié dans l'onglet Détails. Pour mettre à jour le titre qui s'affiche en haut de votre formulaire d'enquête, modifiez le form_title dans la feuille de paramètres du XLSForm de votre enquête.

Pour modifier le nom de l'enquête tel qu'il apparaît sur la page Mes enquêtes du site Web Survey123, cliquez sur le bouton Modifier les informations sur l'enquête dans le menu de l'enquête et modifiez le paramètre Nom. Pour mettre à jour le titre qui s'affiche en haut de votre formulaire d'enquête, accédez à la page Conception et modifiez l'en-tête de l'enquête.

Comment puis-je supprimer une enquête existante ?

Sur la page Mes conceptions d'enquête dans Survey123 Connect ou la page Mes enquêtes sur le site Web Survey123, choisissez Supprimer dans le menu de la vignette de l'enquête. Sur le site Web Survey123, vous pouvez également cliquer sur le bouton Supprimer situé au bas de la page Aperçu.

Une fois qu'une enquête a été supprimée, elle ne peut pas être récupérée.

Puis-je modifier une enquête existante ?

Avant de publier une enquête, vous pouvez modifier l'enquête, par exemple en changeant le libellé de la question, en ajoutant des questions, en réorganisant les questions ou en supprimant des questions.

Une fois qu'une enquête est publiée, vous pouvez y apporter des modifications limitées. Les modifications qui ne nécessitent pas de modifier le schéma de la couche d'entités peuvent être effectuées sans problème. Pour plus d'informations, voir Publier votre sondage.

Pourquoi ne puis-je plus ignorer les erreurs SSL ?

L'option permettant d'ignorer les erreurs SSL a été désactivée pour résoudre les problèmes de sécurité.

Pourquoi l'aperçu du schéma de mon enquête affiche-t-il la longueur du champ pour une question sélectionnée comme 255, alors que la longueur du champ pour la question dans la couche d'entités existante est inférieure à 255 ?

La longueur de champ par défaut pour les questions sélectionnées est de 255. Cela permet d'ajouter des choix plus longs à une question sélectionnée dans une enquête qui a déjà été publiée. Pour les enquêtes précédemment publiées ou créées à l'aide de couches d'entités existantes, l'aperçu du schéma affichera toujours 255, quelle que soit la longueur du champ dans la couche d'entités. Lors de la nouvelle publication de l'enquête, la longueur du champ dans la couche d'entités sera respectée et un avertissement s'affichera si les modifications apportées à la liste de choix dépassent la longueur actuelle du champ.