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Compter les côtés ou les arêtes d'un polygone à l'aide d'un SIG open source ?

Compter les côtés ou les arêtes d'un polygone à l'aide d'un SIG open source ?


Je me demandais s'il était possible de déterminer le nombre de côtés/arêtes (pas de sommets) qu'a un polygone. Imaginez le cas suivant. Il existe un fichier de formes avec 10 polygones.

Existe-t-il un moyen de déterminer pour chaque polygone combien de côtés il y a, puis de les écrire dans la table attributaire ?

Je serais heureux pour toute solution utilisant des outils open source.

De plus, je vise à l'utiliser pour décrire les polyons de voronoi.


Dans QGIS si vos polygones n'ont pas de trous ou de multi-parties :

l = iface.activeLayer() pour f dans l.getFeatures() : print f['NAME'] print 'no. arêtes : %d' %(len(f.geometry().asPolygon()[0])-1)

remplacez 'NAME' par un identifiant dans votre table attributaire de couche.

Concernant l'écriture dans la table attributaire, vérifiez les instructions dans le PyQGIS Cookbook - Modifying Vector Layers.


Avec Python et Fiona, les Polygones et les MutiPolygones (multi-parties) sont de géométries différentes :

1) géométries en plusieurs parties

import fiona shape = fiona.open("polygons.shp") # shapefile schema print c.schema {'geometry': 'Polygon', 'properties': OrderedDict([(u'id', 'int:10')] )} # première caractéristique d'abord = shape.next() print first (format GeoJSON) {'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(244697.45179524383, 1000369.2307574936), (244827.15493968062, 1000373.0455558595), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244930.15449555693, 1000147.9724522779), (244697.45179524383, 1000159.4168473752), (244697.45179524383, 1000369.2307574936)]:','Feature':' properties': OrderedDict([(u'id', 1)])} multi = fiona.open("multipolygons.shp") print c.schema {'geometry': 'Polygon', 'properties': OrderedDict([( u'id', 'int:10')])} # first feature first = shape.next() print first {'geometry': {'type': 'MultiPolygon', 'coordinates': [[[(244697.45179524383, 1000369.2307574936), (244827.15493968062, 1000373.0455558595), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244 933,96929392271, 1.000.353,9715640305), (244930,15449555693, 1.000.147,9724522779), (244697,45179524383, 1.000.159,4168473752), (244697,45179524383, 1.000.369,2307574936)]], [[(246082,22360202507, 1000453,1563215409), (246139,44557751188, 1.000.460,7859182726), (246189,03795626713, 1.000.403,5639427857), (246189,03795626713, 1000403,5639427857) , (246086.03840039085, 1000132.7132588148), (245990.66844124615, 1000205.1944277647), (246082.22360202507, 1000453.1563215409)]]]}, 'type': 'Feature', 'id': '0', 'properties': OrderedDict([(u'id ', 1)])}

2) Avec des polygones simples, les coordonnées sont

coord = first['géométrie']['coordonnées'] [[(244697.45179524383, 1000369.2307574936), (244827.15493968062, 1000373.0455558595), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244930.9715640154.5243.933.96929392271, 1000353.9715640305), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244930. , (244697.45179524383, 1000369.2307574936)] print len(coord) 1 # -> un polygone

Et les coordonnées LinearRing équivalentes :

linearR = coor[0] # ou coord = first['geometry']['coordinates'][0] print linearR [(244697.45179524383, 1000369.2307574936), (244827.15493968062, 1000373.0455558595), (244933.96929392271, 1000353.9715640305), (244933.9693.29392271) , (244930.15449555693, 1000147.9724522779), (244697.45179524383, 1000159.4168473752), (244697.45179524383, 1000369.2307574936)]

Alors

nb_vertices = len(lineaR) #(x,y) points print nb_vertices 7 nb_edges = nb_vertices -1 print nb_edges 6

3) Avec MultiPolygons, utilisez une boucle for

4) Si les polygones ont des trous, utilisez Shapely avec Fiona

trous = fiona.open("poly_holes.shp") à partir de shapely.geometry import shape # First feature first =holes.next() print first['geometry']['coordinates'] # conversion en shapely geometry shape = first[' géométrie'] [[(1.0, 1.0), (1.0, 7.0), (7.0, 7.0), (7.0, 1.0), (1.0, 1.0)], [(2.0, 3.0), (4.0, 3.0), ( 4,0, 5,0), (2,0, 5,0), (2,0, 3,0)], [(5,0, 5,0), (6,0, 5,0), (6,0, 6,0), (5,0, 6,0), (5,0, 5,0)]] # coordonnées extérieures print list(shape.exterior.coords) # = LinearRing [(1.0, 1.0), (1.0, 7.0), (7.0, 7.0), (7.0, 1.0), (1.0, 1.0)] edge_ext= len( list(shape.exterior.coords)) print edge_ext 5

Idem avec les coordonnées intérieures (regardez le manuel Shapely)


J'ai enfin trouvé aussi une solution R pour mon problème. Legéosforfait offre laget.ptsfonction qui permet d'extraire le nombre de sommets. Comme nous l'avons appris des premiers commentaires, le nombre d'arêtes est égal au nombre de sommets - 1. Programmer une solution pour ma tâche dans R semble maintenant beaucoup plus facile.


Si je me souviens bien, l'algorithme consiste à tracer une ligne horizontale à travers votre point de test. Comptez le nombre de lignes du polygone que vous croisez pour atteindre votre point.

Si la réponse est étrange, vous êtes à l'intérieur. Si la réponse est paire, vous êtes dehors.

Classe d'emplacement

Après avoir recherché sur le Web et essayé diverses implémentations et les avoir portés de C++ à C#, j'ai finalement obtenu mon code directement :

La fonction isLeft me posait des problèmes d'arrondi et j'ai passé des heures sans me rendre compte que je faisais mal la conversion, alors pardonnez-moi pour le boiteux if block à la fin de cette fonction.

De loin, la meilleure explication et la meilleure mise en œuvre peuvent être trouvées à Point In Polygon Winding Number Inclusion

Il y a même une implémentation C++ à la fin de l'article bien expliqué. Ce site contient également d'excellents algorithmes/solutions pour d'autres problèmes basés sur la géométrie.

J'ai modifié et utilisé l'implémentation C++ et j'ai également créé une implémentation C#. Vous voulez certainement utiliser l'algorithme Winding Number car il est plus précis que l'algorithme de croisement de bords et il est très rapide.

Je pense qu'il existe une solution plus simple et plus efficace.

Voici le code en C++. Je devrais être simple pour le convertir en C#.

La solution complète dans asp.Net C #, vous pouvez voir le détail complet ici, vous pouvez voir comment trouver un point (lat, lon) qu'il soit à l'intérieur ou à l'extérieur du polygone en utilisant la latitude et les longitudes ? Lien de référence d'article

private static bool checkPointExistsInGeofencePolygon(string latlnglist, string lat, string lng) <

Juste un avertissement (en utilisant la réponse car je ne peux pas commenter), si vous souhaitez utiliser un point dans un polygone pour la clôture géographique, vous devez modifier votre algorithme pour qu'il fonctionne avec des coordonnées sphériques. -180 longitude est identique à 180 longitude et le point dans le polygone se brisera dans une telle situation.

En ce qui concerne la réponse de kobers, je l'ai travaillé avec un code propre plus lisible et j'ai modifié les longitudes qui traversent la frontière de date :

J'ajoute un détail pour aider les gens qui vivent dans le. au sud de la terre !! Si vous êtes au Brésil (c'est mon cas), nos coordonnées GPS sont toutes négatives. Et tous ces algorithmes donnent des résultats erronés.

Le moyen le plus simple est d'utiliser les valeurs absolues de Lat et Long de tous les points. Et dans ce cas, l'algo de Jan Kobersky est parfait.

Vérifiez si un point est à l'intérieur d'un polygone ou non -

Considérons le polygone qui a des sommets a1,a2,a3,a4,a5. L'ensemble d'étapes suivant devrait aider à déterminer si le point P se trouve à l'intérieur du polygone ou à l'extérieur.

Calculer l'aire vectorielle du triangle formé par l'arête a1->a2 et les vecteurs reliant a2 à P et P à a1. De même, calculez l'aire vectorielle de chacun des triangles possibles ayant un côté comme côté du polygone et les deux autres reliant P à ce côté.

Pour qu'un point soit à l'intérieur d'un polygone, chacun des triangles doit avoir une aire positive. Même si l'un des triangles a une aire négative, le point P sort du polygone.

Pour calculer l'aire d'un triangle à partir de vecteurs représentant ses 3 arêtes, reportez-vous à http://www.jtaylor1142001.net/calcjat/Solutions/VCrossProduct/VCPATriangle.htm

Le problème est plus facile si votre polygone est convexe. Si c'est le cas, vous pouvez faire un test simple pour chaque ligne pour voir si le point est à l'intérieur ou à l'extérieur de cette ligne (s'étendant à l'infini dans les deux sens). Sinon, pour les polygones concaves, tracez un rayon imaginaire de votre point vers l'infini (dans n'importe quelle direction). Comptez combien de fois il franchit une ligne frontière. Impair signifie que le point est à l'intérieur, même signifie que le point est à l'extérieur.

Ce dernier algorithme est plus délicat qu'il n'y paraît. Vous devrez faire très attention à ce qui se passe lorsque votre rayon imaginaire frappe exactement l'un des sommets du polygone.

Si votre rayon imaginaire va dans la direction -x, vous pouvez choisir de ne compter que les lignes qui incluent au moins un point dont la coordonnée y est strictement inférieure à la coordonnée y de votre point. C'est ainsi que la plupart des cas extrêmes étranges fonctionnent correctement.

Si vous avez un polygone simple (aucune des lignes ne se croise) et que vous n'avez pas de trous, vous pouvez également trianguler le polygone, ce que vous allez probablement faire de toute façon dans une application SIG pour dessiner un TIN, puis tester les points dans chaque Triangle. Si vous avez un petit nombre d'arêtes sur le polygone mais un grand nombre de points, c'est rapide.

Pour un point intéressant dans le triangle, voir le texte du lien

Sinon, utilisez certainement la règle d'enroulement plutôt que le croisement de bords, le croisement de bords a de réels problèmes avec les points sur les bords, qui si vos données sont générées à partir d'un GPS avec une précision limitée est très probable.


Résumé en langage clair

Le logiciel de globe virtuel GPlates offre la possibilité de reconstruire les géodonnées attachées aux plaques tectoniques pour développer et modifier des modèles qui décrivent comment les plaques et leurs limites ont évolué au fil du temps. Il permet aux utilisateurs de déformer les plaques et de visualiser la tectonique de surface dans le contexte de la structure et de l'évolution du manteau convectif en important des modèles de tomographie sismique ou des sorties de modèles géodynamiques. Les applications des Gplates incluent la tectonique, la géodynamique, l'évolution des bassins, l'orogenèse, l'exploration des ressources terrestres en profondeur, la paléobiologie, la paléoocéanographie et le paléoclimat. Le logiciel permet aux utilisateurs finaux des universités, des organisations gouvernementales, de l'industrie et des écoles d'explorer l'évolution de la planète Terre sur leur ordinateur de bureau.


Couper¶

Une autre opération géospatiale typique consiste à voir si une géométrie se croise ou en touche une autre. La différence entre ces deux est que :

  • si des objets se croisent, la frontière et l'intérieur d'un objet doivent se croiser de quelque manière que ce soit avec ceux de l'autre.
  • Si un objet touche l'autre, il suffit d'avoir (au moins) un seul point de leurs limites en commun mais leurs intérieurs ne doivent PAS se croiser.

En effet, ils le font et nous pouvons le voir en traçant les caractéristiques ensemble

Ainsi, la ligne_b continue à partir du même nœud ( (1,1) ) où se termine la ligne_a.

Cependant, si les lignes se chevauchent complètement, elles ne se touchent pas en raison de la règle de relation spatiale, comme nous pouvons le voir :


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AGRC a récemment terminé les mises à jour de la classe d'entités SGID Roads. Veuillez visiter notre page de données sur les routes et le système autoroutier où vous trouverez des informations sur th.

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Vous en avez marre de vous battre avec des codes FIPS municipaux ésotériques ? Avez-vous déjà essayé de les utiliser? Ce n'est pas facile et ce n'est certainement pas intuitif. Intégr. à cinq chiffres.

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Au cours des derniers mois, le nouveau Utah Geospatial Resource Center (UGRC) a travaillé dur pour préparer l'État à sa transition vers Next-G.

La coordination, le transfert de compétences techniques et le partage de données sont essentiels pour générer des résultats efficaces de l'investissement de l'Utah dans les SIG. La coordination est payante en tirant parti des efforts, des talents et du succès au sein de la communauté SIG.

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Compter les côtés ou les arêtes d'un polygone à l'aide d'un SIG open source ? - Systèmes d'information géographique

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SIG COLORADO ET GESTION DES DONNÉES

La bibliothèque de données du Bureau of Land Management Colorado permet aux utilisateurs d'accéder à des ensembles de données géospatiales sous forme de fichier de formes téléchargeable, de géodatabase de fichiers Esri, de fichiers kmz et/ou via les services Web. Ces ensembles de données sont mis à jour au besoin, mais généralement sur une base trimestrielle. Les utilisateurs des données doivent se référer aux métadonnées s'ils ont des questions spécifiques. Aucune garantie n'est faite par le BLM pour l'utilisation des données à des fins non prévues par le BLM.

Veuillez noter que cette liste ne représente pas l'intégralité des données géospatiales de BLM Colorado. Davantage d'ensembles de données seront mis à disposition pour une distribution externe au fur et à mesure qu'ils passeront les tests BLM QA/QC internes.

Unités administratives

Cette catégorie comprend des thèmes liés aux unités d'administration, comme les limites des bureaux extérieurs.

Limites administratives de l'unité administrative BLM Colorado (ADMU) - Limites des bureaux extérieurs

Limite de l'État du Colorado - créé à l'aide du système d'arpentage public (PLSS)

Cadastral

Cette catégorie comprend des thèmes tels que le Public Land Survey System et les Plats.

Système d'arpentage public BLM Colorado (PLSS)

  • Toutes les classes d'entités PLSS : (Géodatabase) (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées) Ce jeu de données comprend :
    • Points PLSS (Coins)
    • PLSS canton
    • PLSS Première Division (Sections)
    • PLSS Deuxième Division - (Aliquotes)
    • PLSS intersecté (grille d'enquête)
    • Enquête spéciale PLSS
    • Eau sinueuse PLSS

    Plats Colorado BLM - Une Master Title Plat (MTP) est une illustration graphique de l'état des terres et des minéraux dans un canton. La base du MTP est basée sur les informations d'enquête les plus récentes. Les MTP sont continuellement mis à jour au fur et à mesure que les informations d'état ou d'enquête changent. S'il y a beaucoup de détails dans une petite zone, une plaque supplémentaire est créée (en agrandissant les détails pour faciliter la rédaction et la lecture). Une plate-forme d'utilisation est créée pour certaines utilisations, telles que la location de pétrole et de gaz, la location de charbon et d'autres minéraux.

    • Plaques de titre de maître (service d'image)
    • Suppléments de plaque de titre de maître (service d'image)
    • Plaques d'utilisation du charbon (service d'imagerie)
    • Suppléments à la plaque d'utilisation du charbon (service d'images)
    • Plates-formes d'utilisation géothermique (Service d'imagerie)
    • Plaques d'utilisation de roche dure (service d'imagerie)
    • Plates-formes d'utilisation du pétrole et du gaz (service d'imagerie)
    • Suppléments de plate-forme d'utilisation du pétrole et du gaz (service d'images)
    • Plaques d'utilisation de schiste bitumineux (service d'imagerie)
    • Plaques d'utilisation de sodium, de potasse et de phosphate (service d'imagerie)
    • Townsite Plats (Service Image)

    Énergie

    Cette catégorie comprend des données relatives à l'énergie comme le pétrole et le gaz, le charbon et les baux solaires.

    BLM Colorado Baux de charbon - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS.

    BLM Colorado Baux géothermiques - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS.

    BLM Colorado Pétrole et gaz - tous les ensembles de données sont des caractéristiques généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS.

    • Fonctionnalités du polygone de communication pétrolière et gazière : (Shapefile), (KMZ), (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)
    • Caractéristiques du polygone géophysique pétrolier et gazier : (Shapefile), (KMZ), (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)
    • Caractéristiques du polygone de location de pétrole et de gaz : (Shapefile), (KMZ), (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)
    • Caractéristiques du polygone de l'accord de stockage de pétrole et de gaz : (fichier de forme), (KMZ), (service Web) (résultat de recherche/métadonnées)
    • Fonctionnalités du polygone de l'unité pétrolière et gazière : (Shapefile), (KMZ), (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)

    BLM Colorado Baux de schiste bitumineux - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS.

    Zones de crédit-bail désignées BLM Colorado Solar - superficies approximatives disponibles pour le développement de l'énergie solaire de qualité utilitaire dans le cadre de l'alternative de la zone d'énergie solaire de l'énoncé d'impact environnemental du programme de développement de l'énergie solaire (PEIS)

    Incendie et aviation

    Cette catégorie comprend des thèmes liés à l'incendie et à l'aviation comme les périmètres incendie.

    Terres

    Cette catégorie comprend des thèmes tels que l'agence de gestion de surface (propriété foncière), le domaine minier fédéral (sous-sol) et les zones de préoccupation environnementale critique (ACEC).

    Zones de préoccupation environnementale critique de BLM Colorado (ACEC)

    Sélections de l'indemnisation de l'État du Colorado BLM

    • Sélections d'indemnités d'État - Minéraux uniquement : (Shapefile) (KMZ) (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)
    • Sélections d'indemnités d'État - Surface et minéraux : (Shapefile) (KMZ) (Web Service) (Résultat de recherche/Métadonnées)

    Agence de gestion de surface BLM Colorado (SMA)

    BLM Colorado Federal Mineral Estate (sous-sol)

    Minéraux

    Cette catégorie comprend des thèmes tels que les concessions minières, les minéraux solides locatifs non énergétiques et les sites d'élimination des matières minérales. (Veuillez consulter la catégorie ÉNERGIE pour le charbon, le pétrole et le gaz et la catégorie TERRES pour le domaine minier fédéral - Propriété souterraine.)

    Sites d'élimination des matières minérales de BLM Colorado - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS.

    BLM Colorado Réclamations minières - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS. Un rapport d'erreur est généré pour les enregistrements qui ne correspondent pas. Plusieurs claims miniers peuvent être situés dans la même zone. (La couche de densité est utilisée pour illustrer cela.)

    Minéraux locatifs solides non énergétiques BLM Colorado - fonctionnalités généralisées créées à l'aide d'enregistrements extraits de la base de données d'enregistrements de cas LR2000 de BLM et correspondant à PLSS. Les critères de sélection des dossiers précisaient les permis de prospection autorisés et en attente, les baux de droits préférentiels, les baux d'exploration, les baux concurrentiels, les baux non concurrentiels et les permis d'utilisation pour les produits suivants : (1) Phosphate (pho) (2) Sodium (gazon) (3) Potassium ( pot) (4) Soufre (sul) (5) Gilsonite (gil) (6) Minéraux de roche dure (hdr).

    Terres de conservation nationales

    Cette catégorie comprend des thèmes qui relèvent des terres de conservation nationales de BLM et comprend des données spatiales pour les monuments nationaux, les zones de conservation nationales, les rivières sauvages et pittoresques, et autres.

    BLM Colorado Monuments nationaux et aires de conservation nationales

    BLM Colorado Sentiers panoramiques et historiques nationaux

    BLM Colorado Rivières sauvages et pittoresques

    Zones de nature sauvage du Colorado BLM

    Zones d'étude de la nature sauvage du Colorado BLM

    BLM Colorado Lands avec des caractéristiques de nature sauvage

    Planification

    Cette catégorie comprend des thèmes liés aux données de planification et de gestion des terres, y compris les limites d'aménagement du territoire et les activités de planification spécifiques aux bureaux ou aux zones.

    Varier

    Cette catégorie comprend des thèmes liés au pâturage du bétail et aux utilisations des parcours, y compris les limites des attributions et les zones de chevaux sauvages et de burros.

    BLM Colorado pâturage - Un pâturage est simplement un sous-ensemble d'une parcelle de pâturage, où le bétail fait paître. Un lotissement a un ou plusieurs pâturages, ou un lotissement peut n'avoir aucun pâturage du tout. L'ensemble de données des allotissements vacants est un sous-ensemble de l'ensemble de données Grazing Allotment. Ces attributions ont été retirées du BLM Rangeland Administration System (RAS) comme vacantes. La vérification de la vacance doit être effectuée auprès du bureau extérieur concerné.

    • Caractéristiques du polygone d'allotissement de pâturage : (fichier de forme), (KMZ), (service Web), (résultat de recherche/métadonnées)
    • Fonctionnalités du polygone d'allotissement de pâturage vacant : (fichier de forme), (KMZ), (service Web), (résultat de recherche/métadonnées)
    • Fonctionnalités du polygone de pâturage de pâturage : (fichier de formes), (KMZ), (service Web), (résultat de recherche/métadonnées)

    BLM Colorado Wild Horse et Burro - Les zones de gestion des troupeaux sont des zones de terres désignées par le Congrès auxquelles des lois et des règlements spécifiques relatifs à la gestion des chevaux sauvages et des ânes sont appliqués. Grâce à la planification de l'utilisation des terres, BLM évalue chaque zone de troupeau pour déterminer si elle dispose de nourriture, d'eau, d'un couvert et d'un espace adéquats pour maintenir des populations de chevaux et de burros sauvages saines et diversifiées à long terme. Les zones qui répondent à ces critères sont alors désignées comme zones de gestion du troupeau.

    Des loisirs

    Cette catégorie comprend des thèmes tels que les terrains de camping et les sentiers.

    BLM Colorado Loisirs - Les emplacements des points comprennent les sites d'information, les sites aquatiques, le camping, les sites d'utilisation diurne, les toilettes, l'accès à l'eau, l'accès récréatif, les aires de stationnement, les pistes d'atterrissage d'avion et d'autres emplacements. Les caractéristiques du polygone comprennent les terrains de camping, les zones désignées OHV, les zones de gestion des loisirs, les zones naturelles/en danger et d'autres limites.

    Transport

    Cette catégorie contient des thèmes liés au transport, y compris les routes et les sentiers.

    Caractéristiques linéaires de transport terrestre BLM Colorado - Route et sentiers sur les terrains BLM.

    Végétation

    Cette catégorie comprend des thèmes tels que les traitements de la végétation, la foresterie, la botanique et les mauvaises herbes.


    Importation de données dans MapInfo

    Importez les données criminelles dans MapInfo et cartographiez les points

    La feuille de calcul des incidents criminels contient les coordonnées de longitude et de latitude. MapInfo peut les utiliser pour créer des points.

    MapInfo peut importer des fichiers .csv et Excel. Un fichier .csv est un fichier de valeurs séparées par des virgules. Les données des colonnes sont séparées par des colonnes. Ce format est couramment utilisé pour échanger des données entre différents programmes.

    La seule option pour la vue préférée sera une fenêtre de navigateur car cette table est actuellement en texte uniquement et ne contient aucune géométrie.

    L'écran suivant contient quelques options pour importer des fichiers .csv. La première ligne contient des titres de colonnes, j'ai donc coché cette option.

    Importez les limites des quartiers et convertissez-les à partir d'un autre format SIG

    Les limites des quartiers sont fournies au format .shp (shapefile) utilisé par ArcGIS d'Esri. J'utiliserai le FME Quick Translator de MapInfo pour les convertir au format .tab de MapInfo.

    FME Translator était auparavant connu sous le nom de Universal Translator. Il peut être ouvert à l'aide des commandes de menu suivantes :

    Outils > Traducteur universel.

    Ajout de fichiers MapInfo .tab à une carte

    Maintenant, je vais ajouter le fichier .tab que je viens de créer. Cette table a une géométrie (elle contient des polygones) donc elle peut être affichée dans une fenêtre de carte. MapInfo donne aux utilisateurs le choix d'ajouter une couche à une fenêtre de carte existante ou de l'ouvrir dans une nouvelle fenêtre de carte ou de navigateur. Il s'agit d'un raccourci qui permet de gagner du temps car il évite de créer une nouvelle fenêtre de carte puis d'y ajouter des données.

    Une nouvelle fenêtre de carte s'ouvre pour les polygones de limite de quartier :

    Le tableau précédent des incidents criminels est actuellement en format de données seulement. Cependant, il contient des informations de longitude et de latitude. C'est en coordonnées WGS84 mais MapInfo peut les superposer.

    • Multipliez les coordonnées X/Y. MapInfo utilise des références de grille à six chiffres pour British National Grid. Cependant, les données peuvent être fournies avec des références à sept chiffres, auquel cas multiplier les coordonnées par 0,1. Vous pouvez également multiplier par 100 si une référence de grille à quatre chiffres est utilisée. Cette fonction peut également être utilisée pour les conversions impériales/métriques.
    • Écraser les points existants. Ceci est utile si une table doit être réimportée, par exemple pour corriger des erreurs ou si les données sont modifiées.

    C'est une bonne idée de vérifier que les couches sont au bon emplacement, d'autant plus qu'il s'agit de nouvelles données provenant de différentes sources et systèmes de coordonnées.

    • Les points et les polygones se superposent.
    • Ajoutez un arrière-plan Bing et vérifiez que les données sont au bon emplacement.
    • Cliquez sur le bouton d'état de la carte dans le coin inférieur gauche, sélectionnez les coordonnées de la carte et vérifiez que les coordonnées correspondent à ce que vous attendez de l'emplacement.

    La capture d'écran ci-dessous montre que toutes les fonctionnalités sont au bon endroit et se superposent correctement.


    Définir une gamme de couleurs en fonction des données

    Un moyen efficace d'analyser les données pour graduer les couleurs sur une carte basée sur les données d'un terrain. Le nom technique de ce type de carte est choroplèthe mais il est souvent appelé carte thermique ou carte de données. Ce type de coloration est appliqué aux calques individuels dans le panneau Propriétés du calque.

    Modifier les propriétés du calque

    Assurez-vous que le calque avec les données jointes est sélectionné dans le panneau Calques, accédez à la Couche menu et sélectionnez Propriétés. Une nouvelle fenêtre apparaîtra. Symbologie doit être sélectionné par défaut.

    Changer la Render pulldown menu to Diplômé.

    Changer la Colonne à TOTAL_HOUS.

    Changer la Des classes à 5.

    • This sets the number of steps in the data. Five is a good starting point.
    • Try fewer steps when possible. It makes the map easier to read.
    • Seven classes should be your max. More steps may highlight important data but can make the rest of the map hard to read.

    Changer la Color ramp à bleu.

    Met le Mode à Equal Interval.

    • This describes how the data is broken down to create classes
    • Modes also get their own section below.

    Clique le Classer bouton.

    • This should create five symbols with ranges and labels
    • You can double-click to edit them

    Your Layer Properties should look something like this:

    Clique le Appliquer bouton. The map colors change and the classes are added to your layer.

    Modes

    QGIS includes five modes for breaking data into classes. The first four are good for statistical exploration, the fifth is better for readers. Ils sont:

    Equal Interval: Divides your data into equally spaced groups. For example, data with a top value of 10 could be divided into five classes of 0 to 2, 2.1 to 4, 4.1 to 6, 6.1 to 8 and 8.1 to 10.

    Quantile: Uses an equation to divide values into equal-sized subsets. For example, if you have 15 records and five classes, each class will have 3 records.

    Natural Breaks (Jenks): Designed to create a map that is an absolutely accurate representation of data’s spatial attributes. It arranges records into different classes based on their values. It tries minimize the differences dans classes while simultaneously maximizing the difference entre Des classes.

    Standard Deviation: Illustrates how values deviate from the average. Low deviation indicates values are close to the average. High deviation indicates they are far away from the average.

    Pretty Breaks: Breaks the values into classes that are easily understood by non-statisticians. Example classes could look like this: 14 to 100, 100 to 200, 200 to 300, 300 to 378.

    Use all of them. They will help you explore your data and find trends and outliers. And don’t be afraid to edit the classes directly. This can also lead to interesting and informative results.

    Changes in Version 1.7: The Equal Interval mode does not work in QGIS 1.7 due to a bug. Some people have reported a workaround by right-clicking on the joined layer and selecting Enregistrer sous. Saving the shp file with a specified coordinate system should fuse the data permanently and allow Equal Interval to work. However, this has failed on some occasions.

    Color ramps

    Poor color choices make many, many maps completely unreadable. Since we don’t have time for a lesson in color theory, I’m going to show you a short cut.

    Cynthia Brewer, a professor of geography at Penn State, developed a tool called ColorBrewer that creates map colors that are easy to read. I strongly recommend that you spend some time on the site to learn how it works. Make sure to click on the “Learn More…” links. She does a good job of explaining map colors. Here’s an abbreviated look at the three types graduate colors used in maps.

    • Sequential: Use with data that goes from low to high. Low numbers should be lighter and high numbers should be darker.
    • Diverging: Use to emphasize the change from a critical mid-range value and extremes at both ends of the data range. The critical class is a light color and low and high extremes are dark colors with contrasting hues.
    • Qualitative: Use to show differences between different categories of data. Do not use this for sequential data because they do not imply differences between legend classes. This is the hardest type for normal readers to understand so use sparingly.

    QGIS has integrated ColorBewer into the Color ramp menu. Here’s how to use it.

    Clique sur le Color ramp menus and select New color ramp… from the menu.

    Dans le Color Ramp Type pop-up box select ColorBrewer from the pulldown menu and click OK

    This opens the ColorBrewer Ramp menu. Le Schème name has 35 presets to choose from. Sélectionner Oranges.

    Changer la Couleurs menu to match the number of classes you have and click OK.

    QGIS will ask you to give the new ramp a name. I use is pretty simple naming convention for my color ramps and would name this “Oranges – 5.” If I was using four colors it would be named “Oranges – 4”

    Cliquez sur Appliquer and the new colors will be reflected in the map. Once you have color ramps that are easy to use, stick with them. It makes it easier for you to spot interesting trends in your data.


    If you don’t have a computer available, you can use a map of a bus or railway network and discuss the spatial relationships and topology with your learners.

    Chang, Kang-Tsung (2006). Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. Colline McGraw. ISBN: 0070658986

    DeMers, Michael N. (2005). Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. ISBN: 9814126195

    The QGIS User Guide also has more detailed information on topological editing provided in QGIS.


    Voir la vidéo: Géométrie facile: Construction dun polygone régulier par la méthode approchée.