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Intersection/union de deux couches de polygones différentes pour produire un troisième type de polygone

Intersection/union de deux couches de polygones différentes pour produire un troisième type de polygone


Quelqu'un peut-il m'indiquer la bonne façon d'union/intersection de deux couches différentes contenant des polygones afin qu'une troisième couche soit créée contenant les attributs des régions qui ne se chevauchent pas de chaque couche d'origine et une nouvelle "classe" ou entité pour toutes les régions qui le font chevauchement? J'utilise ArcMap 10.2.2

Par exemple, voir dans l'image ci-dessous :

Je veux que les zones qui se chevauchent entre les polygones violets et verts soient considérées comme un nouveau jeu de données. Je sais que l'outil "Intersect" d'ArcMap produirait ce jeu de données "chevauchement", mais seulement après avoir supprimé tout le reste, n'est-ce pas ? D'autre part "Union" produit ce que nous voyons ci-dessous. Y a-t-il de toute façon à faire exactement ce dont je parle? Ou dois-je faire une intersection, générant un calque de "chevauchement" isolé, puis croiser ce calque de "chevauchement" avec les deux autres (un à la fois) pour finalement aboutir à trois calques différents séparés dans les informations que je veux - après quoi je les fusionnerais à nouveau.


Après avoir exécuté votre Union, ouvrez la table attributaire résultante et je pense que vous verrez que tous les polygones de chevauchement ont des ID des deux classes d'entités en entrée qui sont >= 1 alors que là où il n'y a pas de chevauchement, l'un ou l'autre ID sera 0.

  1. Utilisez l'outil Sélectionner (Analyse) pour sélectionner les polygones avec les deux identifiants >= 1 dans une nouvelle classe d'entités et vous devriez avoir le chevauchement classe d'entités que vous recherchez.
  2. Utilisez l'outil Sélectionner (Analyse) pour sélectionner les polygones avec ID1 = 0 dans une nouvelle classe d'entités et vous devriez avoir le premier non-chevauchement classe d'entités que vous recherchez.
  3. Utilisez l'outil Sélectionner (Analyse) pour sélectionner les polygones avec ID2 = 0 dans une nouvelle classe d'entités et vous devriez avoir le deuxième non-chevauchement classe d'entités que vous recherchez.

8.1 : Géotraitement de base avec des rasters

Comme les outils de géotraitement disponibles pour une utilisation sur des jeux de données vectorielles (Section 8.1 "Géotraitement de base avec rasters"), les données raster peuvent subir des opérations spatiales similaires. Bien que le calcul réel de ces opérations soit significativement différent de leurs homologues vectoriels, leur fondement conceptuel est similaire. Les techniques de géotraitement couvertes ici incluent à la fois des opérations à couche unique (Section 8.1.1 "Analyse à couche unique") et à plusieurs couches (Section 8.1.2 "Analyse à plusieurs couches").


Intersection/union de deux couches de polygones différentes pour produire un troisième type de polygone - Systèmes d'information géographique

La construction et l'exploitation d'un SIG seraient beaucoup plus simples si toutes les données du monde étaient collectées et rapportées en utilisant les mêmes blocs de construction spatiaux (par exemple, les comtés, les États ou les pays) et que ces frontières étaient persistantes dans le temps. À tout le moins, il serait pratique que les unités de rapport spatial des différentes couches s'emboîtent simplement les unes dans les autres sans zones de chevauchement. Ce n'est certainement pas le cas, cependant. Très souvent, nous devons superposer des couches qui ont des géographies sous-jacentes complètement différentes. Cela est particulièrement vrai lorsque l'on travaille avec des ensembles de données environnementales, où, par exemple, la végétation, les eaux souterraines et les polygones d'utilisation des terres ont des géographies complètement différentes avec peu ou pas de limites communes, et où les subdivisions administratives telles que les villes ou les secteurs de recensement ajoutent encore plus de complexité à le puzzle. Comment comparer des polygones aussi dissemblables ? La réponse réside dans un groupe de concepts connexes connus sous le nom de superpositions spatiales.

Dans cette activité, vous superposerez une carte des risques d'inondation sur une carte des limites de la ville du comté d'Orange pour tenter d'identifier les zones dans les villes qui présentent des risques d'inondation élevés et modérés. Veuillez cependant noter qu'il s'agit d'un ensemble de données factices avec des limites simplifiées conçues pour vous aider à comprendre les superpositions de polygones. Ce n'est pas une carte réelle des risques d'inondation dans le comté d'Orange (cette carte est beaucoup plus effrayante).

Installer

  • Copiez les fichiers du projet 4 dans le répertoire approprié.
  • Démarrez ArcMap et ouvrez la carte proj4.mxd

Selon la documentation d'ArcGIS, le géotraitement est "le traitement de l'information géographique". Le géotraitement englobe une variété de tâches et de manipulations liées aux données spatiales et est, en effet, l'un des composants les plus puissants d'un SIG. Les tâches qui relèvent du géotraitement incluent la conversion de données d'un format à un autre, la création de zones tampons (hé, vous faisiez du géotraitement et vous ne le saviez même pas) et l'exécution de superpositions spatiales. Il existe en fait des centaines d'outils de géotraitement inclus dans ArcGIS.

Dans ArcGIS, les superpositions de polygones sont effectuées à l'aide d'un ensemble de procédures et de fonctions appelées "Outils de géotraitement". Sans surprise, nous utiliserons la fenêtre ArcToolbox pour accéder à ces outils. La fenêtre ArcToolbox vous permet d'afficher, de gérer et d'utiliser divers outils et boîtes à outils dans ArcGIS. Pour accéder à ArcToolbox :

    Cliquez sur Géotraitement - ArcToolbox

La fenêtre ArcToolbox peut être déplacée vers n'importe quel emplacement pratique sur l'écran. Il est également dockable ! Essaie.

Découper un calque de polygone avec un autre

Lorsque vous superposez un calque de découpage sur un deuxième calque de polygone, toute zone du deuxième calque située en dehors de la zone du calque de découpage sera exclue. Remarquez sur la carte comment la couche de risque d'inondation s'étend vers l'est au-delà des frontières du comté d'Orange. Si vous souhaitez rogner la couche de risque d'inondation de sorte que seule la partie du comté d'Orange soit incluse dans votre analyse, vous utilisez les outils ArcToolbox pour "délimiter" la partie non désirée.

  • Dans ArcToolbox, cliquez sur le + en regard des outils d'analyse pour développer l'arborescence du répertoire.
  • Cliquez sur le + à côté du jeu d'outils d'extraction pour développer davantage l'arborescence.
  • Double-cliquez sur l'outil Découper pour ouvrir la boîte de dialogue Découper.

Notez qu'il y a &ldquohelp&rdquo disponible sur le côté droit de la boîte de dialogue décrivant ce que fait l'outil. Si vous ne voyez aucune aide sur la droite, cliquez sur le bouton &ldquoAfficher l'aide&rdquo en bas à droite et elle devrait apparaître. Prenez une minute et lisez l'aide de Clip sur la droite pour mieux comprendre son fonctionnement, puis procédez comme suit :

  • Cliquez sur la flèche vers le bas à droite de la zone Entités en entrée et sélectionnez Floodhaz (ce sont les entités qui seront coupées)
  • Cliquez sur la flèche vers le bas à droite de la zone Entités de découpage et sélectionnez Comté (il s'agit de la couche qui effectue le découpage)
  • Indiquez "c: empocfloodhaz.shp" comme classe d'entités en sortie
  • Appuyez sur le bouton OK et patientez pendant le processus. Cela peut prendre plusieurs secondes.
  • Une fois le traitement terminé, une coche verte devrait apparaître en bas à droite et votre nouvelle couche d'ocfloodhaz devrait être ajoutée automatiquement à la table des matières.
  • Fermez ArcToolbox.

Activez et désactivez la couche Ocfloodhaz.shp et comparez son étendue spatiale avec la couche Floodhaz. Notez qu'il s'arrête au bord du comté d'Orange. Vous avez créé de nouveaux polygones composés des points de polygone Floodhaz à l'intérieur des limites du comté et de nouveaux points où le polygone Floodhaz a croisé le polygone du comté. Les couches d'origine, Floodhaz et County, restent inchangées.

Comparez maintenant les tables d'attributs pour Ocfloodhaz.shp, Floodhaz.shp et County comme suit :

  • Ouvrez d'abord la table attributaire Ocfloodhaz (et laissez-la ouverte)
  • Ouvrez ensuite la table attributaire Floodhaz. Notez qu'il y a maintenant deux onglets en bas de la fenêtre du tableau, un pour chaque couche.
  • Cliquez sur le bouton Options du tableau et dans Organiser le tableau, choisissez Nouveau groupe d'onglets horizontaux. Vous pouvez maintenant voir les deux tableaux. Nous en ajoutons un de plus, puis comparons.
  • Ouvrez la table Comté (notez que son onglet apparaît maintenant en bas de la fenêtre de la table)
  • Cliquez à nouveau sur le bouton Options du tableau et dans Organiser le tableau, choisissez Nouveau groupe d'onglets horizontaux. Vous pouvez maintenant voir les trois tableaux.

Les attributs de Floodhaz ont été transmis à Ocfloodhaz.shp, mais aucune information d'attribut de County n'a été transmise à la nouvelle couche. C'est un point important à retenir concernant l'écrêtage - aucune information d'attribut n'est transmise de la couche d'écrêtage à la couche de sortie.

Noter: Dans les cours magistraux, nous avons insisté sur l'importance de choisir judicieusement la technique appropriée pour le problème à résoudre. Le découpage est un exemple d'outil souvent mal utilisé dans la trousse à outils SIG. Dans l'exemple ci-dessus, il est raisonnable de découper la plaine inondable à la limite du comté. Peu importe, aux fins de notre analyse, où la plaine inondable s'étend à l'extérieur du comté d'Orange, il est donc raisonnable de l'éliminer de la couche de plaine inondable. Cependant, si l'on coupait la couche de la ville à l'aide de la couche de plaine inondable, des portions importantes de certaines villes seraient éliminées, créant une vue plutôt déroutante, voire trompeuse, du comté. Une autre technique peut être plus appropriée dans ce cas.

  • Avant de passer à l'étape suivante, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
  • Fermez les trois tables ouvertes afin que la fenêtre Table disparaisse.
  • Désactivez le calque Floodhaz d'origine (décochez-le dans la table des matières)
  • Resymboliser la couche Ocfloodhaz. Essayez la technique qui vous a été montrée en classe ou choisissez autre chose.
  • Il est toujours bon de sauvegarder votre travail.

Union de deux couches de polygones

Souvent, vous souhaiterez combiner les attributs de deux couches d'entrée dans une troisième couche de sortie. Dans le présent projet, par exemple, vous souhaitez superposer (et combiner) la nouvelle couche Ocfloodhaz.shp et la couche Cities d'une manière qui vous permettra d'identifier à la fois le nom de la ville et le risque d'inondation dans la même couche. Pour ce faire, vous utiliseriez un type de superposition de polygones appelé "union". Union préserve toutes les zones (ou géométries de polygone) des deux couches en entrée et transmet tous les attributs des deux couches à la couche en sortie. Voyons exactement ce que cela signifie :

  • Ouvrez à nouveau l'ArcToolbox
  • Vous devrez peut-être développer les outils d'analyse
  • Cliquez sur le + à côté de l'ensemble d'outils Overlay pour développer l'arborescence des répertoires
  • Double-cliquez sur l'outil Union

Prenez un moment pour lire l'aide de l'Union à droite pour mieux comprendre son fonctionnement.

  • Cliquez sur la flèche déroulante à droite de la zone Entités en entrée et sélectionnez Ocfloodhaz
  • Encore une fois, cliquez sur la flèche déroulante à droite de la zone Entités en entrée. Cette fois, sélectionnez Villes
  • Les deux couches devraient maintenant apparaître dans la fenêtre de liste des fonctionnalités.
  • Indiquez "c: empcityfloodhaz.shp" comme classe d'entités en sortie
  • Cliquez sur OK
  • Attendez que le traitement soit terminé et que la nouvelle couche soit ajoutée à la table des matières.

Notez que la couche de sortie Cityfloodhaz couvre la zone combinée des couches Cities et Ocfloodhaz. En fait, il peut être un peu difficile de dire exactement ce qui s'est passé car la couche de sortie ressemble énormément aux couches d'entrée. Il comprend les zones des villes qui se trouvent en dehors de la zone inondable et les zones de la zone inondable qui se trouvent dans les terres du comté non constituées en société en dehors des limites de la ville.

Comparez maintenant les tableaux. Ouvrez et organisez les tableaux comme vous l'avez fait après la superposition de clips ci-dessus. Notez que les informations Cityname ont été avancées à partir de la couche Cities et que les informations Fld_haz ont été avancées à partir de la couche Ocfloodhaz. Les polygones et les attributs ont été "unioned" ensemble.

Enfin, triez la table Cityfloodhaz.shp sur le champ Cityname. Notez comment Anaheim, par exemple, est maintenant divisé en cinq polygones (notez que seuls 4 enregistrements apparaissent dans la table attributaire, mais un représente en réalité 2 polygones dans le bloc de données. Avez-vous une idée de la raison pour laquelle cela s'est produit ?), un avec un risque d'inondation élevé, deux à risque d'inondation modéré et deux situés en dehors de la zone d'aléa d'inondation connu. Si vous triez sur le champ Fld_haz, vous obtiendrez un résultat similaire. Le seul grand polygone avec un risque d'inondation élevé est maintenant divisé en de nombreux petits polygones, chacun occupant une partie d'une ville ou d'un comté.

En quoi cela peut-il être utile ?

À ce stade, vous vous demandez peut-être pourquoi quelqu'un voudrait diviser les villes et les zones inondables de cette manière. Voici une application possible. Supposons que les gestionnaires d'urgence aient besoin de savoir quelles villes ont le pourcentage le plus élevé de leur superficie totale dans les zones inondables afin qu'ils puissent tenter d'allouer les ressources le plus efficacement possible. Maintenant que vous avez effectué l'opération de superposition "union" sur les couches FloodHaz et Cities, vous avez créé des polygones individuels en fonction de l'étendue géographique des deux couches initiales. Il vous suffit de calculer les surfaces des nouveaux polygones pour calculer les pourcentages dans les zones inondables. Essayons.

Utilisation de Python pour remplir le champ de zone

Malheureusement, les fichiers de formes ne sont pas le format de stockage de données &ldquosmartest&rdquo disponible. Dans ce cas, les fichiers de formes ne sont pas fournis en standard avec un Surface champ, et même si vous en ajoutez un manuellement, vous devez continuer à le recalculer manuellement chaque fois que la taille de vos polygones est modifiée. Ci-dessous, nous ajouterons un Surface champ et le calculer manuellement à l'aide du langage de script Python. Plus tard dans le semestre, nous utiliserons le format de stockage de données de géodatabase qui est beaucoup plus &ldquosmart&rdquo que les fichiers de formes et recalculera automatiquement son Surface champ chaque fois qu'il y a des changements dans la taille des polygones.

L'un des aspects extrêmement puissants d'ArcGIS est qu'il facilite la personnalisation de l'application par l'utilisateur. Une méthode de personnalisation consiste à utiliser le langage de programmation Python. Nous en apprendrons davantage sur la personnalisation d'ArcGIS dans Project 10. Pour l'instant, procédez comme suit :

  • Ouvrez la table d'attributs Cityfloodhaz.shp
  • Ajoutez un nouveau champ avec les paramètres suivants Nom = Type de zone = Double.
  • Utilisez les valeurs par défaut pour les autres champs et cliquez sur OK
  • Cliquez avec le bouton droit sur le nom du champ Zone et cliquez sur Calculatrice de champ et cliquez sur Oui à n'importe quelle boîte d'avertissement
  • Sélectionnez Python dans la zone Analyseur
  • Dans la fenêtre d'expression sous "Area =" tapez !shape.area!
  • Cliquez sur OK

Le champ Aire doit être renseigné avec des valeurs d'aire pour chaque polygone, mais quelles sont les unités ? Astuce : les unités de la carte au carré.

Essayez à nouveau, mais cette fois, tapez [email protected] !

Le champ Superficie doit être recalculé avec les valeurs de superficie en miles carrés. Pouvez-vous calculer le pourcentage d'Anaheim qui se trouve dans la catégorie "high" Fld_haz ? Bien sûr, vous pouvez, mais vous aurez besoin de la superficie totale d'Anaheim. Voici une façon de le calculer :

  • Cliquez avec le bouton droit sur l'en-tête du champ CITYNAME, puis cliquez sur Résumer
  • Laissez l'élément 1 défini sur CITYNAME
  • Dans Item #2, cliquez sur le + à côté de Area, puis cochez la case à côté de Sum
  • Dans l'élément #3, définissez la table de sortie sur C: empcity_area_sum.dbf (assurez-vous que le type de sauvegarde est une table dBASE)
  • Cliquez sur OK, puis sur Oui pour &ldquodo vous souhaitez ajouter la table dans la carte&rdquo
  • Dans la table des matières, cliquez avec le bouton droit sur la table city_area_sum, puis cliquez sur Ouvrir
  • Trier par ordre croissant le champ CITYNAME

Le champ Count_CITYNAME affiche le nombre d'enregistrements de polygones qui ont été résumés et le champ Sum_Area répertorie la superficie totale de chaque ville.

Noter: Si pour une raison quelconque (projets individuels) vous devez calculer des surfaces de polygone, c'est une façon de le faire (il y en a d'autres en fonction de votre base de données). Vous pouvez également avoir calculé la géométrie du polygone à l'aide des outils Calculer la géométrie.

Effectuez une analyse similaire à l'approche "Union", mais cette fois, sélectionnez la méthode de superposition "Intersect".

Créez une mise en page contenant :

  • Cartes montrant les couches résultantes des superpositions "Union" et "Intersect".
  • Rédigez une (1) page de description de la différence entre les superpositions Union et Intersection. Traiter spécifiquement les modifications apportées aux données spatiales et aux données d'attributs.

Noter: Lors de la création de vos cartes, rappelez-vous que le but de cette mise en page est de illustrer les différences entre les opérations Union et Intersect. Ainsi, des cartes cartographiques satisfaisantes permettront au lecteur de cartes de comprendre comment les résultats d'Union et d'Intersect affectent les données spatiales.


Exercice de laboratoire 6 : Analyse spatiale vectorielle

Dans cet exercice, vous utiliserez quelques-uns des analyse spatiale capacités d'ArcGIS pour :

  • Examinez les modèles d'emplacement des magasins de Cambridge en utilisant le 'jointure spatiale' des outils pour baliser les données de localisation des magasins (librairies, glaciers, disquaires) avec les caractéristiques démographiques de leur quartier. (Il s'agit d'une opération "point dans un polygone".)
  • Créer un 1 kilomètre amortir autour de la rue Ames.
  • Estimez le nombre de jeunes enfants vivant près de la rue Ames en :
    • Sécante le tampon Ames St. avec les données du groupe de blocs Cambridge
    • Répartition les enfants de chaque groupe de blocs divisé par le tampon proportionnellement à la zone du groupe de blocs qui se trouve dans le tampon
    • Les notes incluent une discussion sur les scripts VBA de mercredi dernier où nous avons identifié quels groupes de blocs appartenaient à quelle ville.

    Préliminaires

    Lancez ArcMap et ajoutez les couches suivantes depuis le casier de données de classe dans le répertoire M : data .

    M:datalanduse85.shp

    Utilisation des terres à Cambridge en 1999 par MassGIS

    M:datacambbgrp.shp (utilisez le shapefile, pas la couverture)

    Groupes de blocs du recensement américain de 1990 pour Cambridge

    M:datacambtigr (les 'arcs' de cette couverture)

    Fichier TIGER du recensement américain de 1990 pour Cambridge

    M:datacambridge_ice_cream.shp

    Magasins de crème glacée à Cambridge

    M:datacambridge_bookstores.shp

    Librairies à Cambridge

    M:datacambridge_record_stores.shp

    Magasins de disques/CD/cassettes à Cambridge

    La source des couches cambridge_ice_cream.shp , cambridge_bookstores.shp et cambridge_record_stores.shp est le site Web http://www.bigyellow.com/ du 1er novembre 1999. Les emplacements ont été téléchargés à partir de la page Web, puis géocodés dans ArcMap . Nous explorerons le géocodage des adresses plus tard dans le semestre. (Aujourd'hui, 'bigyellow' vous amène à 'superpages.com' et il y a peu de librairies et encore moins de magasins de disques/CD/cassettes à Cambridge - ou ailleurs !)

    Définissez les unités de la carte et les unités d'affichage de manière appropriée : étant donné que les jeux de données que nous utiliserons sont en coordonnées Mass State Plane, sélectionnez View > Data Frame Properties dans la barre de menu et définissez les unités de la carte en mètres et les unités d'affichage en miles . Si vous le souhaitez, vous pouvez également changer le nom en quelque chose de plus informatif que "Calques".

    Partie 1 : Point dans les analyses de jointure spatiale et de cluster de polygones

    ArcMap peut effectuer une opération de superposition « polygones vers point » à l'aide d'une jointure spatiale. Cette fois, nous allons explicitement configurer une jointure spatiale entre cambridge_bookstores.shp et cambbgrp.shp afin que les attributs de groupe de blocs puissent être ajoutés à la table de librairie.

    Jointure spatiale

    • Cliquez avec le bouton droit sur la couche cambridge_bookstores dans le bloc de données et sélectionnez jointures et relations > jointure . La fenêtre Join Data apparaîtra.
    • Sélectionnez "Rejoindre les données d'une autre couche en fonction de l'emplacement spatial" pour l'option " Que voulez-vous joindre à cette couche ".
    • Choisissez cambbgrp.shp pour la couche à joindre à la couche cambridge_bookstores.
    • Cochez l'option « ça tombe à l'intérieur » (notez que les options de la fenêtre « rejoindre les données » dépendent des types d'entités que vous essayez de joindre spatialement).
    • Spécifiez le nom ( bookstore_bgrp.shp ) du nouveau fichier et l'emplacement ( votre répertoire de travail ) où il est stocké.
    • Cliquez sur OK"

    Le nouveau fichier de forme que vous venez de créer ( bookstore_bgrp.shp ) sera ajouté dans votre bloc de données. Si vous examinez la table attributaire de bookstore_bgrp.shp, vous devriez maintenant voir les attributs de cambridge_bookstores et cambbgrp.shp . Les colonnes "Shape" ne sont pas de véritables attributs, elles servent d'espaces réservés liés à la géométrie des entités dans la couche de données afin de nous permettre d'effectuer les jointures spatiales requises.

    • Pour la définition du code d'utilisation des terres, veuillez consulter la définition d'utilisation des terres Massgis (Massachusetts Geographic Information Systems) à l'adresse
      http://www.state.ma.us/mgis/lus.htm

    Regardez de près le modèle des librairies. Est-ce que quelque chose vous semble intéressant ? Écrivez vos observations comme demandé dans la question 1 du devoir. Préparez une « mise en page » PDF de votre carte et soumettez-la comme réponse à la question 2.

    Pour crédit supplémentaire, ou juste pour le plaisir, refaites la jointure spatiale, en liant cette fois les groupes de blocs aux magasins de crème glacée et aux magasins de disques (cela nécessite une jointure spatiale pour chacune des couches de magasin) et affichez-les également sur la carte. Les emplacements de magasin supplémentaires vous aident-ils à voir un modèle ?

    Partie 2 : Analyse des tampons

    Dans cette partie du laboratoire, vous analyserez la démographie du quartier autour du centre de recherche biologique du MIT sur Ames Street. Vous vous appuierez sur ce que vous avez appris dans la partie « Mise en mémoire tampon simple » du laboratoire 3 pour effectuer une analyse plus élaborée. En particulier, lorsque la limite de la zone tampon traverse un groupe de blocs, vous répartirez les attributs de ce groupe de blocs en fonction de la fraction de la zone de ce groupe de blocs qui se trouve à l'intérieur de la zone tampon. Vous utiliserez ArcMap pour calculer le nombre d'enfants âgés de 5 ans ou moins qui vivent à moins de 1 km de l'installation.

    Pour commencer, tracez une zone tampon d'un kilomètre autour de la rue Ames. Vous allez d'abord sélectionner Ames Street dans la couverture cambtigr, puis tracer une zone tampon uniquement autour de cette rue. Pour ce faire, sélectionnez la couche cambtigr, puis utilisez la sélection > Sélectionner par attributs. élément de menu pour sélectionner les arcs où le champ "FNAME" est "Ames" et le champ "FTYPE" est "St" . Vous pouvez avoir du mal à repérer les arcs que vous venez de sélectionner, utilisez l'élément de menu Afficher > Zoomer les données > Zoomer sur les entités sélectionnées pour vous aider à les trouver. Vous devriez vous retrouver avec trois arcs sélectionnés.

    Dessinons maintenant une zone tampon d'un kilomètre autour de la rue Ames. Utilisez le Outils d'analyse > Proximity > buffer (voir la figure ci-dessous) dans la boîte à outils pour démarrer l'outil de tampon. Dans la première étape, assurez-vous de ne mettre en mémoire tampon que les fonctionnalités sélectionnées de cambtigr . Dans la deuxième étape, spécifiez une distance d'un kilomètre. Dans la troisième étape, dites-lui de dissoudre les barrières entre les tampons en sélectionnant "ALL" et enregistrez les résultats dans une nouvelle couche appelée amesbuf dans votre répertoire de travail. Une nouvelle couche de données appelée amesbuf apparaîtra dans votre cadre de données. Déplacez maintenant le calque amesbuf vers le bas pour que cambtigr et les calques de points s'affichent au-dessus du tampon. Vous devriez pouvoir voir clairement les arcs sélectionnés dans cambtigr au centre du tampon.

    Nombre d'enfants à moins d'un kilomètre de la rue Ames

    Puisque vous êtes intéressé à trouver le nombre d'enfants qui vivent dans la zone tampon, votre base de données doit inclure les variables d'âge pertinentes. Jetez un œil à la table attributaire de cambbgrp.shp dans ArcMap et notez qu'il existe plusieurs variables liées à l'âge qui contiennent des nombres numériques :
    Champs d'âge dans la table attributaire de cambbgrp.shp
    Domaine La description
    Age_lt_1 Nombre d'enfants de moins de 1 an
    Âge_1_2 Nombre d'enfants de 1 ou 2 ans
    Âge_3_4 Nombre d'enfants de 3 ou 4 ans
    Age_5 Nombre d'enfants de 5 ans
    Age_6 Nombre d'enfants de 6 ans

    Jetons un coup d'œil au tampon relatif aux groupes de blocs. Ajustez les propriétés d'affichage du calque cambbgrp.shp de sorte que seule une épaisse bordure de groupe de blocs noirs noirs soit affichée : définissez la couleur de premier plan sur transparent et la largeur du contour sur 2. Affichez le calque au-dessus de cambtigr et d'amesbuf . Vous pouvez voir qu'une partie de nombreux groupes de blocs se trouve dans la zone tampon. Nous ne voulons pas ignorer ces groupes de blocs fractionnés, ni inclure tous leurs enfants dans notre décompte. Estimons la proportion de chaque groupe de blocs qui tombe dans le tampon ? Les opérations d'union et d'intersection sont de bons outils pour cette analyse.

    Avant d'utiliser l'une de ces commandes, examinons les attributs de couverture amesbuf créés par la commande buffer. Lorsque vous ouvrez la table attributaire du tampon, vous devriez voir que la commande tampon a créé un tableau avec une ligne (puisque nous n'avons produit qu'un seul polygone tampon) et trois colonnes : le numéro d'identification de l'entité (fid), le type de forme (polygone) et une colonne intitulée « ld » qui a une valeur de zéro (0). (Dans ce cas par défaut, l'opération de mise en mémoire tampon ne pas générer un champ, BufferDis , qui contient la distance de tampon que nous avons spécifiée lorsque nous avons créé le tampon).

    Les opérations d'union et d'intersection peuvent être utilisées pour « superposer » la couche de groupe de blocs avec la couche tampon de sorte que la couche combinée balise chaque entité (polygone) avec des attributs qui indiquent le groupe de blocs d'origine et si le polygone est à l'intérieur ou à l'extérieur du région tampon.

    Voyons maintenant en quoi les opérations d'union et d'intersection diffèrent. Nous utiliserons les deux opérations, union et intersect, pour combiner toutes les informations attachées à la couche cambbgrp.shp avec celles attachées à la couverture amesbuf. L'opération d'union calcule l'intersection géométrique de deux couvertures de polygones. Tous les polygones des deux couvertures seront divisés à leurs intersections et conservés dans la couverture en sortie. L'opération d'intersection, en revanche, ne conserve que les caractéristiques de la zone commune aux deux couvertures dans le fichier de sortie. Visuellement, la différence entre ces deux commandes est :

    Notez que dans l'outil tampon, la "couche d'entrée" est la couche intitulée "Couverture de polygone 1" dans le diagramme ci-dessus, et "Couverture de polygone 2" est appelée la "couche de superposition".

    Superposition de polygones : intersection

    Dans l'Arctoolbox, trouvez le couper outil (voir la figure suivante). Nous utiliserons cette option d'intersection pour créer un nouveau calque, amesbgbuf_i , qui combine les deux calques. Voici la procédure :

    • Démarrez la fenêtre d'intersection avec Toolbox>Analysis Tool>Intersect. élément du menu
    • Sélectionnez « Caractéristiques d'entrée »
    • Localisez cambbgrp.shp pour les « Caractéristiques d'entrée : »
    • Localisez amesbuf pour les « caractéristiques d'entrée : » (après cette étape, vous verrez les deux couches ci-dessus dans la partie "caractéristiques" de l'outil)
    • Spécifiez le fichier de sortie [votre répertoire de travail]/amesbgbuf_i.shp
    • Cliquez sur Terminer
    • Sélectionnez Calculer les valeurs.
    • Assurez-vous de cliquer sur le Avancée case pour permettre l'édition d'un script VBA
    • Coupez et collez l'instruction VBA suivante dans la zone de texte Script VBA

    Dim dblArea comme double
    Dim pArea comme IArea
    Définir pZone = [forme]
    dblArea = pArea.area

    Nous sommes maintenant prêts à calculer la fraction de chaque blockgroup qui tombe dans la zone tampon de Ames St. et à utiliser cette fraction pour estimer le nombre d'enfants vivant dans la zone tampon. En supposant que la population est répartie uniformément dans chaque polygone de groupe d'îlots à Cambridge, nous pouvons estimer le nombre d'enfants vivant dans la zone tampon en multipliant le nombre d'enfants de chaque groupe de blocs par la fraction calculée [Newarea / Area]. (Si nous soupçonnons que les enfants sont très inégalement répartis dans un groupe de blocs, cette hypothèse de « distribution uniforme » peut ne pas être souhaitable.)

    Tout d'abord, nous allons calculer le rapport entre l'ancienne et la nouvelle superficie. Cliquez sur l'en-tête « Arearatio » et utilisez l'outil Calculer les valeurs. élément de menu à nouveau pour définir

    Superposition de polygones : Union

    • Dans les outils d'analyse, choisissez "Union" plutôt que "Intersection".
    • Faites le nom de la couche de sortie amesbgbuf_u.shp au lieu de amesbgbuf_i.shp.
    • Avant de calculer les statistiques sur amesbgbuf_u.shp , sélectionnez uniquement les groupes de blocs qui se trouvent dans le tampon. Vous pouvez les identifier car le champ "FID_amesbu" (transféré de la table attributaire du tampon) contient une valeur "0" pour ces cas. (Les parties des groupes de blocs qui se trouvent en dehors du tampon ont une valeur '-1'.) Lorsque vous réunissez les couches, tous les attributs des deux couches sont transférés dans la nouvelle couche. Logiquement, si un polygone se trouve à l'extérieur de la zone tampon, il n'est alors pas possible d'affecter des champs de la couche tampon à ce polygone. Pour compenser, ArcMap remplira ces champs dans ces enregistrements avec des zéros (pour les champs numériques). Vous devrez utiliser l'élément de menu Sélectionner par attribut pour restreindre les lignes à celles du tampon avant d'effectuer le calcul des statistiques. Si vous ne le faites pas, votre réponse sera très différente de celle de la partie « intersection » de l'exercice.

    Reportez-vous aux informations de la zone "À propos de l'Union" pour vous aider à déterminer les couches d'entrée et de superposition. Vous devriez obtenir les mêmes résultats numériques pour le nombre d'enfants avec l'opération d'union ou d'intersection. La géographie, cependant, sera considérablement différente. Pour que vos calculs fonctionnent, cependant, vous devrez garder une trace des polygones de la couche amesbgbuf_u.shp qui se trouvaient à l'origine à l'intérieur du tampon, ce seront les polygones qui ont une valeur nulle dans le champ "FID_amesbu". Pourquoi n'est-ce pas un problème avec le calque que vous avez créé avec l'opération d'intersection ? Pensez à comment syndicat est différent de couper même si vous pouvez utiliser l'un ou l'autre comme un pas vers la même fin. Écrivez vos commentaires dans la section Question 5 du devoir.

    Partie 3 : autres outils de préparation à l'analyse spatiale (facultatif)

    - Dissoudre les caractéristiques et les calques de découpage

    Les exercices ci-dessus ne font qu'effleurer la surface des outils d'analyse spatiale dans ArcGIS. Nous n'avons pas le temps pour les exercices plus nécessaires. Cet exercice optionnel se concentre sur deux opérations courantes :

    1. DISSOLUTION - supposons que nous ayons une carte de groupe d'îlots de recensement et que nous souhaitions créer une carte de secteur de recensement. Nous pouvons utiliser l'outil « dissoudre » pour éliminer les limites des groupes d'îlots qui se trouvent à l'intérieur d'un secteur de recensement.
    2. CLIP - cette commande agit comme un emporte-pièce.

    Pour ces deux outils, la gestion appropriée des attributs d'entité est la partie délicate.

    Plutôt que de construire un nouvel exercice, nous vous renvoyons aux exercices de fondu et de découpage du manuel « Se familiariser avec ArcGIS » qui est en réserve pour la classe. Nous avons copié les données de ces exercices dans M:datachapter11 dans le casier de classe.

    Veuillez copier et coller tous les fichiers et répertoires sous M:datachapter11 dans votre espace de travail personnel. Dans le sous-répertoire chapitre11, vous trouverez deux fichiers de documents cartographiques ArcGIS, ex11a.mxd et ex11c.mxd. Ouvrez chaque fichier de document à l'aide d'ArcMap et faites les exercices comme indiqué dans le manuel « Mise en forme d'ArcGIS » page 270 (ex11a) et page 282 (ex11c). Vous n'avez pas à rendre vos sorties de la partie 3.

    Mission


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    Créé par Raj Singh. Modifié pour 1999-2009 par Thomas H. Grayson, Joseph Ferreira, Jeeseong Chung, Jinhua Zhao, Xiongjiu Liao et Diao Mi, Yang Chen et Yi Zhu.
    Dernière modification le 16 octobre 2010 par Joe Ferreira


    Module 1 : Introduction à l'analyse spatiale

    Bienvenue, chers étudiants, nous en sommes maintenant à la 7e conférence. Et, nous allons parler de l'analyse des données vectorielles. Donc, nous sommes arrivés au module 2, mais je dois encore vous parler de la partie statistique spatiale donc, que nous aborderons dans une prochaine conférence. Alors, passons en revue les diapositives, les différentes conférences, je veux dire les différents aspects que nous allons couvrir aujourd'hui.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 00:37)
    Donc, la première chose que nous allons aborder est la mise en mémoire tampon, le concept de mise en mémoire tampon dans les SIG, nous allons nous pencher sur les opérations de superposition et nous allons nous pencher sur la partie mesure de distance. Maintenant, cette présentation particulière sur votre analyse vectorielle a été divisée en deux cours, le cours 7 et le cours 8. Ainsi, dans le cours 8, nous allons couvrir l'analyse des motifs de points, nous allons couvrir la partie gestion des caractéristiques.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 01:10)
    Donc, je veux dire parler de l'analyse de données vectorielles, nous avons vu que le modèle de données vectorielles utilise des points, les coordonnées des points, des lignes et des polygones. Et, ceux-ci sont utilisés comme entrée lorsque nous allons faire toute sorte de modélisation ou nous quand nous allons faire toute sorte d'analyse en utilisant ces caractéristiques vectorielles. Ainsi, l'exactitude des données que nous numérisons ou que nous avons, je veux dire agrégées à partir de différentes sources, doit être exacte, car sinon ces erreurs se poursuivraient dans l'étape d'analyse.
    Ainsi, la précision de localisation, la précision en termes de forme et les relations topologiques doivent être prises en compte, ce sont des choses très importantes. Maintenant, en parlant des différents types d'analyse de données, l'analyse de base utiliserait les opérations d'union et d'intersection, c'est similaire aux opérations d'union et d'intersection dans votre algèbre booléenne que nous faisons en mathématiques. Ainsi, l'outil de superposition fonctionne à la fois avec les caractéristiques géométriques et attributaires chaque fois que nous effectuons ces opérations d'union et d'intersection via les modules de superposition.
    Ensuite, il utiliserait à la fois les caractéristiques, je veux dire la caractéristique de la géométrie et l'attribut. La balise d'attribut que vous avez avec les données SIG comme le point, le polygone ou vos données de ligne, vous auriez des attributs. Ainsi, les deux sont utilisés chaque fois que nous utilisons les opérations d'union et d'intersection comme outils de superposition. Ensuite, cette opération d'union et d'intersection est également possible dans Imean, vous pouvez l'incorporer dans les outils d'édition aux outils d'édition, mais lorsque vous utilisez les algorithmes d'union ou d'interception via l'outil d'édition, vous devez garder à l'esprit qu'il ne fonctionne qu'avec le caractéristiques géométriques et cela ne fonctionne pas avec les caractéristiques attributaires.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 03:19)
    Voyons donc l'idée de la mise en mémoire tampon. Donc, nous pouvons voir que le tampon, je veux dire, il y a trois exemples ici que nous avons le tampon de points et nous avons des cercles autour du tampon. Dans ce cas, les tampons ont été dissous, les frontières entre ces tampons différentiels ont été dissoutes.
    Ainsi, de la même manière, nous pouvons voir le tampon à partir d'une ligne de votre couverture, puis nous avons un tampon de zone, je veux dire, si vous avez un thème en tant que zone et que nous essayons de créer un tampon de polygone. Donc, voici comment l'opération serait l'opération de fin de la mise en mémoire tampon. Maintenant, dans ce cas, nous pouvons voir que la fin du tampon de ligne est une entité circulaire, mais cela peut aussi être, je veux dire, terminé par une ligne en tant que tampon plat.
    Nous allons donc y jeter un coup d'œil pendant que nous discutons de la mise en mémoire tampon. Ainsi, comme nous avons vu que les points auraient un tampon circulaire dans l'exemple, nous avons vu que les points par défaut le
    les lieux du tampon seraient un cercle, les lignes auraient des tampons allongés, des zones tampons et le polygone serait la zone tampon s'étendrait vers l'extérieur. Or, la mise en mémoire tampon crée deux zones qui reposent sur le concept de proximité. Donc, je veux dire qu'une zone est à une distance spécifiée, qui est la zone tampon et la zone au-delà de la zone tampon est une autre entité.
    Donc, nous aurons deux polygones, l'un est l'entité de la zone tampon comme, si vous avez ce polygone qui est un tampon, il aura une entité polygone et il y aura une entité polygone créée pour vos étendues géographiques et le polygone qui est en dehors de ce polygone tampon.
    Donc, vous avez deux polygones, vous auriez deux polygones. L'un est à l'intérieur de la distance spécifiée de la zone sélectionnée et l'autre est au-delà de la zone tampon, que nous venons de voir je veux dire dans le cas d'un tampon ponctuel. Maintenant, comme je parlais plus tôt, la fin des zones tampons pouvait être arrondie ou plate en fonction de votre application. Donc, supposons que vous vouliez prendre une zone tampon d'une autoroute, vous voulez découvrir certains effets de la pollution, je veux dire, à quelle distance je veux dire un impact le long des côtés de l'autoroute. Ainsi, vous pouvez créer des zones tampons qui pourraient être arrondies ou plates, je veux dire des tampons plats.
    Désormais, le SIG créerait des identifiants différents pour séparer le tampon et l'au-delà de la zone au-delà de la zone tampon. Nous avons dit que la mise en mémoire tampon créerait deux caractéristiques deux, je veux dire. Ainsi, l'un se trouve dans la zone tampon et l'autre au-delà de la zone tampon. Donc, cela aurait deux identifiants différents, il aurait deux identifiants distincts pour la zone qui se trouve à l'intérieur de la zone tampon et pour la zone, qui est au-delà de la zone tampon. Maintenant, je veux dire que nous sommes désignés pour désigner la zone tampon, mais au-delà de cela, aucun autre attribut ne sera ajouté ou combiné, lorsque nous créons les zones tampons.
    C'est je veux dire ici que vous pouvez voir que, nous n'avons qu'un seul anneau possible autour du point où nous avons spécifié une distance tampon singulière et cette entité polygonale est créée autour de l'entité de point d'entrée du point. Ainsi, il nous est également possible de créer plusieurs buffers. Donc, si vous voulez voir les prix le long de l'autoroute, si vous avez une ligne, je veux dire une entité et que vous créez un tampon que vous aimeriez voir, alors le nombre de maisons dans cette distance particulière.
    Et nous aimerions compter les nombres, vous pouvez donc créer une zone tampon à moins de 500 mètres, disons un kilomètre, à moins de deux kilomètres et nous pouvons savoir combien de maisons ou quelle est la population résidant le long de cette largeur particulière de l'autoroute.
    Un autre exemple, pourrait être votre je veux dire la distance, la distance tampon par rapport aux lignes côtières qui vous donneront la zone côtière. Ainsi, vous pouvez créer une zone tampon à partir de la ligne d'altitude la plus élevée, le long de la côte et vous pouvez créer les zones tampons, je veux dire, dans lesquelles vous pouvez proposer différentes suggestions telles que des zones de conservation ou des zones de loisirs actives. Voici donc quelques exemples de zones tampons que nous utilisons dans le cadre de l'urbanisme. Maintenant, nous pouvons également faire ces requêtes, je veux dire comme je disais combien de maisons il y a, quelle est la population résidant dans une distance tampon.
    Ainsi, nous pouvons faire des requêtes pour une certaine distance pour des installations ou des entités situées à une certaine distance, mais ne pouvons pas créer les zones tampons hm.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 08:47)
    Donc, il y a des variations dans le tampon. Donc, je veux dire que vous pouvez créer différentes distances pour la taille du tampon et cela peut être variable, comme lorsque nous créons des tampons polycentriques, je veux dire que vous avez plusieurs zones tampon. Ainsi, vous pouvez avoir différentes distances lorsque vous spécifiez la distance du point ou la caractéristique spécifique, je veux dire, vous pouvez spécifier différentes tailles de tampon pour les différents anneaux ou les différentes zones. Ainsi, ces tailles pourraient être variables.
    La deuxième chose est que chaque fois que nous dessinons un tampon ou que nous créons un tampon le long d'une ligne, ce tampon n'a pas besoin d'être équilibré des deux côtés. Elle n'a pas besoin d'être égale des deux côtés, elle peut être soit du côté gauche, soit du côté droit de l'entité linéaire. Ainsi, nous pouvons choisir si je veux dire que nous voulons créer le tampon en prenant la route comme caractéristique centrale ou si nous voulons déplacer le tampon vers la droite ou la gauche. Maintenant, parce que vous pouvez avoir certaines questions chaque fois que vous faites de la planification urbaine, vous pouvez avoir certaines questions que vous
    voulez découvrir certaines caractéristiques à une distance particulière à droite ou à gauche des segments de route ou, par exemple, des canaux ou des lignes de chemin de fer. Donc, s'il s'agit d'une caractéristique linéaire.
    Ensuite, je veux dire, vous ne pouvez avoir le tampon que d'un côté et non des deux côtés.Ainsi, les zones tampons le long du polygone peuvent s'étendre vers l'extérieur ou vers l'intérieur, donc si vous avez un polygone, vous pouvez créer des zones tampons à l'extérieur ou à l'intérieur comme vous le souhaitez. Et, chaque zone tampon serait un polygone distinct et peut le sous-ensemble ou l'enregistrer en tant qu'entité différente et l'utiliser pour une analyse plus approfondie. Donc, je veux dire que nous pouvons également dissoudre les limites comme nous l'avions vu plus tôt dans ce tampon de profil circulaire de la couverture de points dans laquelle les limites avaient été dissoutes
    Dans ce cas particulier, nous avions vu que les limites ont été dissoutes entre les zones tampons. Je veux dire vos mesures de distance tampon à partir d'entités sélectionnées, je veux dire que nous pouvons créer les zones tampons, je veux dire utiliser en utilisant des mesures de distance et ces mesures de distance auraient les mêmes unités que celles de l'unité de l'entité par entité d'entrée. Si c'est en mètres, la distance du tampon que nous spécifions sera par défaut en mètres, s'il s'agit d'inkilomètres ou de degrés décimaux ou de pieds et de pouces, je veux dire que le tampon du tampon de sortie aurait des unités similaires.
    Donc, je veux dire que vous devez faire attention pendant que vous êtes, je veux dire créer les tampons et vous devez regarder dans l'unité des entités. Maintenant, la précision de position de la caractéristique spatiale déterminerait, je veux dire, comme nous l'avons dit plus tôt, que la précision de position des caractéristiques d'entrée permettrait également d'identifier la précision des éléments tampons.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 12 : 01)
    Maintenant, les zones tampons, je veux dire comment l'appliquerions-nous en termes de planification. Ainsi, nous pouvons l'utiliser comme zone de protection ou à des fins de planification ou de réglementation. Ainsi, en conservation chaque fois qu'on a des monuments historiques, on a généralement une zone tampon ou une zone de régulation autour du monument. Donc, on peut créer des tampons et on peut préciser l'usage urbain en cela en particulier dans cette zone particulière.
    Maintenant, les zones tampons peuvent également avoir des zones d'inclusion, cela peut représenter comme nous parlons des zones de zone d'exclusion, il pourrait également y avoir des zones d'inclusion qui pourraient être représentées par le tampon. Maintenant, il pourrait également être utilisé comme indicateur de la précision de position du point et la caractéristique de ligne et les tampons multiples de tampon peuvent être utilisés comme méthode d'échantillonnage. Donc, supposons que vous vouliez faire un échantillonnage, un échantillonnage aléatoire ou un échantillonnage aléatoire stratifié de certains points de données. Ainsi, vous pouvez utiliser la mise en mémoire tampon pour créer des partitions pour différentes zones à partir d'un
    fonctionnalité et faire des échantillons. Je veux dire que vous pouvez, vous pouvez prendre des échantillons. Donc, je veux dire que le tampon peut être utilisé à cette fin.
    Donc, je veux dire qu'il peut être appliqué à des bandes incrémentielles aux études sur les changements d'utilisation des terres, autour des zones urbaines. Donc, chaque fois que vous parlez de croissance périurbaine ou d'étalement urbain, vous pouvez créer des bandes ou des zones tampons pour voir quel est l'état de la croissance dans les différentes bandes ? Je veux dire quelle est la nature de la croissance et quel est l'état de la croissance dans les différentes bandes de tampons. Donc, nous parlons des tampons non dissous et voici à quoi ressemblerait un tampon dissous.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 14:09)
    Maintenant, en parlant de l'opération de superposition, l'opération de superposition combinerait la géométrie et les attributs et créerait la sortie. Maintenant, chaque fois que vous avez cette combinaison d'attributs de la couche d'entrée et que chaque caractéristique diffère, je veux dire qu'elle aurait son
    combinaison d'attributs, il aurait une liste d'attributs multiples attributs et il serait différent des attributs voisins.
    Donc, je veux dire que ce doit être les couches que vous superposez les unes sur les autres, chaque fois que vous avez plusieurs couches que vous superposez, elles doivent être co-enregistrées spatialement. Je veux dire qu'il devrait y avoir une ligne l'une sur l'autre. Ainsi, nous avions parlé plus tôt des différents types de systèmes de coordonnées et des systèmes de projection.
    Il faut donc se rabattre sur le géo-référencement de ces thèmes spatiaux et voir qu'ils se superposent, pour que cette opération de superposition se produise. Maintenant, vous pouvez voir cette superposition d'opération, dans laquelle vous avez deux entrées d'entrée. Il y a deux couvertures de polygones dans lesquelles vous avez ce polygone, qui est de nature horizontale ayant les identifiants un et deux et ce polygone a deux entités A et B. Et, lorsque vous effectuez une opération de superposition, vous pouvez voir que la géométrie et l'attribut sont tous deux modifiés. Ainsi, vous avez 1A, 1B, 2A et 2B dans la sortie et vous avez 4 cases dans la région de superposition de la région d'intersection.
    Ces opérations de superposition peuvent prendre des polygones, des lignes ou une couche de points en entrée et la sortie serait, je veux dire, un type d'entité de dimension inférieure. Donc, je veux dire si vous voulez dire prendre un point, une ligne ou une couche de polygone en entrée, la superposition est une couche de polygone. Ainsi, votre sortie serait un polygone disséqué par une ligne ou une entité. Donc, cela aurait pour résultat des polygones. Maintenant, il existe trois opérations de superposition courantes, car nous avions dit que cela signifie que la couche d'entrée pourrait être une ligne de points ou un polygone. Ainsi, il pourrait y avoir trois types d'opérations qui peuvent être effectuées. La première est la méthode du point dans le polygone, la deuxième est la méthode de la ligne dans le polygone et la troisième est la méthode du polygone du polygone.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 16:45)
    Donc, en parlant du premier, la méthode du point dans le polygone, nous voyons qu'il y a deux points ici, le point un et le point deux. Et, il y a deux polygones, le polygone a l'entité A et l'entité B. Ainsi, ce polygone lorsque vous le superposez est affiché en pointillé. Donc, en fait, dans cette couche, vous n'avez que le point 1 et le point 2. Étant donné qu'ils sont référencés géométriquement par la superposition, les dépenses du deuxième thème, c'est-à-dire le polygone superposé, sont représentés en pointillés dans ce diagramme particulier.
    Ainsi, dans la sortie, vous pouvez voir que cette entité ponctuelle est très supérieure aux valeurs de l'entité ponctuelle ainsi que du polygone. Et, vous n'auriez aucune entité de polygone dans le résultat. Ainsi, vous aurez deux entités ponctuelles ayant des attributs à la fois du point et du polygone. Ainsi, nous voyons ici que les mêmes entités ponctuelles que la couche en entrée sont incluses dans la sortie, mais chaque point est affecté à l'attribut du polygone. Maintenant, la deuxième opération qui est la ligne dans
    méthode polygone, nous pouvons donc voir que la sortie contient les mêmes entités linéaires que l'entrée, mais chaque entité dissèque la limite du polygone sur la couche de superposition.
    Donc, vous pouvez voir ici qu'il y a une entité linéaire qui est codée comme une, puis vous avez une entité polygonale, qui a deux entités polygonales A et B et lorsque nous superposons ces deux polygones, ce qui se passe, c'est que vous obtiendriez deux polygones dans la sortie et vous auriez, vous auriez une entité de ligne et cette entité de ligne serait divisée en deux segments ayant les attributs de l'entité d'entrée et du polygone d'entrée. Donc, vous avez que la ligne segmentée en deux parties 1A et 1B. C'est l'idée de la ligne qui est une et cette partie du polygone était A donc, lorsque vous l'intersectez, ce segment de ligne jusqu'à ce point devient 1A et le reste du segment de ligne devient 1B.
    Ainsi, nous voyons que dans la sortie, il combine les attributs des couches d'entrée et du polygone sous-jacent. Maintenant, le troisième qui est le polygone sur polygone superpose la sortie lorsque nous avons deux couches de polygones en entrée, une couche en entrée et une couche de superposition, la sortie combinerait la limite du polygone de l'entrée et les superpositions pour créer un nouvel ensemble de polygones. Ainsi, contrairement à votre opération de point ou à votre opération de ligne dans laquelle le résultat n'est que des points ou des lignes, lorsque vous croisez des polygones, nous voyons que le résultat deviendrait des polygones et qu'il prendrait les attributs des deux polygones, je veux dire le polygone d'entrée ainsi que le polygone de superposition.
    Donc, si nous considérons cela comme le polygone de superposition ayant deux entités de polygones A et B, et le polygone d'entrée a deux entités de polygones un et deux, la sortie de 4 entités de polygones 1A, 1B, 2A et 2B lorsque nous effectuons l'opération de superposition.
    (Reportez-vous à l'heure de la diapositive : 20:05)
    Maintenant, ces opérations de superposition sont basées sur les connecteurs booléens comme AND, OR et XOR. Ainsi, l'intersection utilise le connecteur AND. Union utiliserait le connecteur OU et la différence ou différence symétrique utilise le connecteur XOR. Désormais, l'identité ou moins utilise la couche d'entrée d'expression et la couche d'identité ou la couche d'entrée.
    C'est ainsi que nous aurions le logiciel qui fonctionnerait en arrière-plan chaque fois que vous voudriez créer une couche d'identité ou que vous vouliez créer une différence symétrique, que vous vouliez créer une opération d'union ou d'intersection. Donc en gros, il est basé sur les fonctions de superposition ou les opérateurs booléens.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 20:49)
    Maintenant, lorsque nous utilisons l'entité d'union, il préserve toutes les entités de l'entrée. Et, l'étendue de la zone de la sortie, il combinera l'étendue de la zone des entités en entrée. Donc, supposons que nous ayons deux entités de polygone chaque fois que nous avons la superposition, vous pouvez voir que l'étendue des limites serait ces deux particuliers ces 4 coins pour ce rectangle particulier, pour cette entité polygonale particulière du polygone. Et, pour cela, ce serait une étendue verticale, mais dans la sortie, vous voyez cette étendue se déplacer ici, ce point-ci à droite, celui-ci en bas à droite et celui-ci en bas à gauche.
    Ainsi, il combine les étendues de zone à la fois de la couche d'entrée et de la couche de sortie. Maintenant, pour un opérateur d'intersection, il préserve les caractéristiques qui se situent dans l'étendue de la zone et qui sont communes aux deux entrées. Donc, nous verrons cela comme une image et ce qui se passe réellement lorsque nous utilisons l'opérateur d'intersection. C'est donc une méthode généralement préférée lorsque nous effectuons une superposition, car si une entité est présente sur sa sortie, ses données d'attributs seront obtenues à la fois du
    contributions. Ainsi, au cas où vous feriez une intersection, nous utiliserions la méthode de superposition car elle obtiendrait votre caractéristique attributaire des deux couches en entrée.
    L'entrée de cette intersection est essentiellement une relation spatiale et elle peut être utilisée au cas où vous voudriez effectuer une opération de jointure pour une jointure spatiale. Ainsi, vous pouvez utiliser la commande d'intersection. Ainsi, vous pouvez voir que chaque fois que vous vous croisez, vous renvoyez simplement les limites communes présentes dans l'entrée de vos deux couches d'entrée. Maintenant, en parlant de la distance symétrique, disons la différence, cela préserverait les caractéristiques qui tombent dans l'étendue de la zone qui est commune à une seule des entrées.
    La différence symétrique est en quelque sorte opposée à l'intersection, je veux dire intersection, nous avons vu que vous ne retournez que la zone, qui est commune aux deux zones. Ainsi, la différence symétrique est juste à l'opposé du mode d'intersection. Donc, et en termes de sortie une étendue de zone, je veux dire dans l'opération d'intersection, vous pouvez voir que l'étendue de la zone de sortie n'est limitée qu'à la zone d'intersection, mais dans leur différence symétrique, cette étendue de sortie, je veux dire qu'elle incorpore les étendues de sortie des étendues d'entrée de les deux couches d'entrée essentiellement.
    Ainsi, en parlant de l'identité, cela préserverait les caractéristiques qui relèvent de l'étendue de la couche définie comme couche d'entrée. Et, l'autre couche est appelée la couche d'identité. Ainsi, dans cette couche, la couche d'entrée de cette entité est préservée, cette zone est préservée et je veux dire que vous obtiendrez l'intersection uniquement dans cette zone particulière de l'entrée dans laquelle l'autre partie est rejetée, vous pouvez voir que l'autre partie est rejetée.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 24:23)
    Donc, en parlant de la partie mesure de la distance, la mesure, je veux dire, nous utilisons généralement la distance euclidienne et cette distance est largement utilisée dans les approches de modélisation. Donc, supposons que vous vouliez faire une modélisation de la pollution dans une zone urbaine, donc vous avez une cheminée et vous voulez voir quel est l'effet de la pollution sur une distance particulière. Ainsi, vous devrez effectuer la mesure de distance le long de la ligne droite et elle peut être utilisée directement pour l'analyse des données, cette mesure de distance, quelles que soient les valeurs que vous obtenez du SIG, est directement utilisée dans l'analyse des données et est stockée dans un champ attributaire.
    Ainsi, vous pouvez effectuer la mesure de distance entre les points d'une couche et les points d'une autre couche ou cela peut également être fait pour chaque point d'une couche jusqu'au point ou à la ligne la plus proche d'une autre couche. Maintenant, nous pouvons utiliser cette mesure de distance lorsque nous réalisons un modèle d'interaction spatiale comme un modèle de gravité lorsque nous essayons deux modèles l'interaction entre différents
    zones en zone urbaine. Donc, supposons qu'il y ait peu de gens qui sont partis de la maison et qui sont allés travailler.
    Ainsi, nous pouvons modéliser ce type d'interactions et cela est généralement utilisé dans la modélisation des transports et (Temps de référence : 25:55) la modélisation des transports. Ainsi, ce type d'interactions peut être modélisé dans le SIG en utilisant la mesure de distance entre les points ou les centroïdes comme caractéristiques d'entrée. Désormais, l'analyse de modèle utilise également la mesure de distance comme entrée.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 26:14)
    Maintenant, en parlant d'analyse de motifs, nous étudions dans l'analyse de motifs l'agencement spatial d'entités ponctuelles ou de l'une ou l'autre des entités linéaires dans un espace à deux dimensions. Donc, ceci est largement utilisé dans les analyses où nous voulons savoir quelle est la nature de la dispersion ? Donc, qu'il soit aléatoire, qu'il soit dispersé ou qu'il soit groupé. Donc, je veux dire que nous pouvons l'identifier à partir de l'analyse des motifs, du motif de points ou de l'analyse des motifs de polygones. Ainsi, il utilise la distance de comme entrées et
    les statistiques qui sont des statistiques spatiales pour décrire le motif de points ou la distribution du motif de points.
    Donc, je veux dire quand nous avons un motif aléatoire, cela montre que la présence d'un point ou d'un emplacement inhibe l'occurrence de vos points voisins. Donc, fondamentalement, il n'y a pas de tendance dans le point, comment ils sont situés. Donc, ils peuvent ne pas être un cluster. Ainsi, il en résulterait un point aléatoire qui peut être expliqué par les statistiques spatiales dans les données. Désormais, le caractère aléatoire spatial sépare le motif aléatoire du motif dispersé ou groupé. Ainsi, un caractère aléatoire séparerait un motif dispersé aléatoire d'un motif aléatoire groupé.
    Donc, je veux dire que nous parlions des statistiques spatiales par lesquelles nous pouvons différencier ces types de modèles. Au niveau local, l'analyse des modèles peut également être effectuée, je veux dire lorsque nous parlons du caractère aléatoire spatial, nous parlons de l'ensemble du paysage opérationnel, mais au niveau local, vous pouvez également effectuer une analyse des modèles d'analyse spatiale. Et, les distributions contiendraient des clusters locaux, il pourrait s'agir de clusters de grande valeur ou de clusters de faible valeur.
    (Reportez-vous à la durée de la diapositive : 28:18)
    Vous pouvez avoir des points ponctuels ayant différents types de représentation de différents types d'entités et ceux-ci pourraient avoir des valeurs différentes, je veux dire des valeurs élevées ou des valeurs faibles. Donc, cela vous donnerait le caractère aléatoire ou non aléatoire en termes de modèles de regroupement. Maintenant, pour analyser les motifs aléatoires et non aléatoires, nous utilisons la distance entre chaque point et le point voisin le plus proche dans une couche donnée.
    Donc, je veux dire identifier si le modèle est aléatoire, qu'il soit régulier ou qu'il soit en cluster. Maintenant, en parlant d'analyse de motif de points, nous pouvons faire une statistique du voisin le plus proche. Ainsi, cette statistique est représentée par le rapport I signifie agrégé en R capital R, c'est la distance moyenne observée entre les voisins les plus proches à la moyenne attendue de la distribution aléatoire hypothétique. Donc, le je veux dire qui est représenté comme d prévu.
    Donc, nous calculons cette valeur R qui est le rapport des distances observées à la distance attendue aléatoire de la distribution aléatoire et si ce motif se trouve être à ce rapport R se trouve inférieur à 1. Ensuite, nous disons que le motif de points a est plus groupé et par rapport à si le rapport est supérieur à 1, ce qui indiquerait que le motif de points est plus ou moins dispersé dans la nature qu'aléatoire. Donc, cela produirait également un score Z, nous parlons de statistiques spatiales.
    Ainsi, dans cette analyse, il produit également un score Z qui donne la probabilité que ce modèle soit le résultat, je veux dire, que ce soit le résultat d'un hasard ou d'un événement, ce qui a été fait systématiquement. Ainsi, cette analyse de modèle de point est appliquée pour l'analyse de point chaud qui est un outil standard pour cartographier et analyser, par exemple, des données de santé ou des données sur la criminalité dans un contexte urbain. Nous pouvons donc créer ce type d'analyse de point chaud en fonction de la distribution du modèle. . Ainsi, nous pouvons utiliser la statistique du voisin le plus proche et découvrir quelle est la valeur R pour savoir si le point est groupé ou s'il est disposé, si vous utilisez l'analyse de motif de point.
    Alors, merci et nous attendons avec impatience la prochaine conférence, qui est la suite de cette conférence particulière.
    Encore merci.

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    Une nouvelle méthode de superposition géospatiale pour l'analyse et la visualisation des modèles de changement spatial à l'aide de concepts de modélisation de données orientés objet.

    De nombreuses approches d'analyse du changement sont documentées dans la littérature - voir par exemple, les articles de synthèse de Coppin et al. (2004), Lu et al. (2004), Singh (1989) et Chen et al. (2012). Certaines de ces recherches portent sur les méthodes de post-classification, souvent appelées comparaison post-classification (PCC). Cet article se concentre sur les PCC basés sur les résultats de classification à partir d'images de télédétection de différents horodatages, mais, en principe, il traite des comparaisons de changement de tout ensemble de données de classification géospatiale. Pour de telles comparaisons, des comparaisons pixel par pixel ou objet par objet sont généralement effectuées. Les routines de superposition ou d'intersection des systèmes d'information géographique (SIG) traditionnels induisent des matrices de changement complètes (et complexes), ce qui entraîne des défis spécifiques tels que la génération d'images de changement binaires sans reconnaissance des changements majeurs et mineurs du paysage, ou un classement complexe par classe. évaluation en classe (Ahlqvist 2008). De nombreuses étapes de traitement doivent être effectuées pour atteindre des résultats de changements agrégés et, ce qui est souvent nécessaire, de plus haut niveau. Même si ces étapes sont établies comme des modèles ou des protocoles reproductibles, l'analyse est limitée par la restriction des modèles de données relationnelles dans la plupart des SIG (cf. De Smith et al. 2007 Longley et al. 2005).

    Dans cette étude, j'utilise une autre approche qui est théoriquement formulée mais non disponible dans les SIG conventionnels (cf. Chen, Wang et Chen 2013) : Egenhofer et Frank (1992) ont présenté dans un article d'enquête les concepts de la modélisation orientée objet appliquée aux données géographiques. Sur la base des travaux originaux de Brodie (1984), ils ont décrit comment un modèle de données orienté objet est construit sur les quatre concepts de base de l'abstraction, à savoir la classification, la généralisation, l'association et l'agrégation. Sur la base de ces concepts, une comparaison de différents ensembles de données (c. Les concepts sélectionnés suivants de modélisation de données orientée objet sont tirés d'Egenhofer et Frank (1992) et sont examinés pour leur potentiel à améliorer le traitement de superposition dans les PCC :

    * Notion de généralisation : La généralisation en modélisation orientée objet ne doit pas être confondue avec le même terme utilisé en cartographie.Dans le premier, il exprime l'idée de regrouper plusieurs classes d'objets avec des propriétés ou des opérations communes en une superclasse plus générale. Pour un PCC, une telle super-classe pourrait représenter une « classe de changement » qui a englobé certains changements d'intérêt (par exemple, si les classes d'occupation du sol forêt ou broussailles se transforment en sol nu ou en prairie, le concept de généralisation peut aider à définir des super-classes telles que « dégradation », « l'étalement urbain » ou similaire). Un tel concept de généralisation doit être flexible, c'est-à-dire que la subsumation des classes à une superclasse doit être facilement modifiée si nécessaire.

    * Notion d'association : Relations entre objets, aussi appelées regroupement ou partitionnement. Selon Egenhofer et Frank (1992), un exemple d'association dans le domaine SIG est le voisinage (par exemple, il peut y avoir une relation entre une parcelle de terrain et un lot de maison adjacent). Dans le cas présenté de PCC, il pourrait également s'agir d'une relation entre des objets dans le temps, par exemple, un objet de couverture végétale homogène est divisé sur le deuxième horodatage en plusieurs objets (différentes classes) mais les objets sont toujours liés et peuvent être consultés (par exemple, via une requête).

    * Concept d'agrégation : Similaire à l'association, l'agrégation est la combinaison d'objets pour former un objet de niveau supérieur (au sens sémantique). Egenhofer et Frank (1992) ont qualifié cet objet de niveau supérieur d'objet agrégé ou composite, les parties agrégées conservant leur propre fonctionnalité. Un exemple serait l'agrégation de modifications à un objet d'information de niveau supérieur. Un tel objet pourrait être une unité artificielle (par exemple, une couche quadrillée ou hexagonale régulière), ainsi qu'une unité administrative où les changements temporels des objets agrégés sont "rapportés".

    Dans le chapitre suivant, je présente une méthodologie qui intègre les concepts mentionnés de modélisation de données orientée objet pour améliorer et simplifier les processus de superposition.

    Superposition géospatiale orientée objet

    Le modèle de données multi-échelles topologiquement activé proposé dans cet article intègre les concepts de modélisation de données orientée objet présentés précédemment afin d'automatiser la comparaison des couches de polygones (ou raster). Le modèle de données est implémenté dans un progiciel appelé eCognition (Trimble Geospatial Imaging), généralement utilisé dans les applications de télédétection pour l'analyse d'images à base d'objets (OBIA, voir, par exemple, Blaschke 2010).

    Le modèle de données implémenté est basé sur des objets vectoriels (généralement construits à partir de segmentation d'images) et intégrés dans une hiérarchie. La hiérarchie dans ce contexte signifie que les couches d'échelles différentes (si des segmentations à plusieurs échelles sont effectuées) sont triées dans un ordre croissant (échelle) de bas en haut. Il s'agit d'un objet de hiérarchie stricte (polygone) les frontières à une échelle supérieure seront généralement présentes à des échelles inférieures. Cela conduit à une intersection complète des objets à l'échelle la plus basse si, par exemple, différentes couches de classification sont importées (cf. Figure 1). Ce modèle de données vient du domaine de l'analyse d'images, l'idée sous-jacente, en bref, est d'imiter la perception humaine des images en regardant et en analysant des images à différentes échelles (de segmentation) (c'est-à-dire différentes "fenêtres de perception" Marceau 1999).

    Le modèle objet implémenté impose le calcul d'une topologie complète lors du calcul de chaque niveau ou, dans ce cas, lors de l'import de couches SIG disponibles en externe. La topologie englobe non seulement une topologie horizontale (entre les objets d'un même niveau) mais également une topologie verticale entre les objets de la hiérarchie. Pour chaque objet, l'ensemble des niveaux et la hiérarchie, appelés "caractéristiques" sont calculés. Le terme « entités » provient de l'arrière-plan de l'analyse d'images du logiciel, mais il peut également être traduit en langage SIG : les entités sont les propriétés de chaque polygone et incluent, entre autres, des entités centrées sur des polygones telles que la taille, des descripteurs de forme, et des statistiques basées sur la classification ainsi que des calculs topologiques tels que la relation aux objets voisins (à proximité, mais aussi à une certaine distance), le partage relationnel et absolu des frontières avec les voisins, etc. Ces caractéristiques topologiques horizontales sont complétées par des caractéristiques verticales décrivant l'objet dans la hiérarchie (échelle ou temporelle), qui est un concept non disponible, à la connaissance de l'auteur, dans aucun logiciel SIG ou modèle de données SIG dans cette cohérence. Les caractéristiques topologiques verticales englobent des éléments tels que le nombre d'objets de niveaux inférieurs couvrant les objets de niveau supérieur, les relations spatiales entre les objets de différents niveaux et les classifications de niveaux inférieurs chevauchant des classifications de niveau supérieur et vice versa. Bon nombre de ces fonctionnalités sont calculées automatiquement lors de la mise en œuvre de la hiérarchie. Des relations supplémentaires entre les objets peuvent être calculées, selon les besoins. Ces caractéristiques/relations topologiques sont enregistrées dans le modèle de données et sont disponibles pour des calculs ultérieurs.

    De plus, le modèle de données prend en charge les classes et les hiérarchies de classes, y compris un concept d'héritage et une fonctionnalité de regroupement. La figure 1 montre un aperçu schématique du concept et comment les différents éléments correspondent à certains des concepts de modélisation de données orientés objet présentés par Egenhofer et Frank (1992). Une description plus détaillée suit dans la section « Mise en œuvre ».

    La hiérarchie des objets est utilisée dans cette recherche pour contenir des couches SIG représentant des classifications de différents horodatages, et non des niveaux d'échelles différentes extraits de couches d'images. Au lieu d'images de télédétection, le modèle de données est utilisé pour importer des couches de polygones SIG (un raster serait également possible) et effectuer des analyses de comparaison des changements (superposition géospatiale) en utilisant les avantages décrits.

    La mise en œuvre de la méthode est démontrée en utilisant les ensembles de données CORINE Land Cover (CLC) existants de 2000 et 2006 comme données d'entrée pour le PCC et les données de changement CLC déjà existantes, basées sur des interprétations d'experts, sont utilisées pour l'évaluation. La nomenclature CLC standard comprend 44 classes d'occupation du sol (voir Buttner et Kosztra 2007). Ceux-ci sont regroupés dans une hiérarchie à trois niveaux. Les cinq catégories principales (niveau un) sont : 1. les surfaces artificielles, 2. les zones agricoles, 3. les forêts et les zones semi-naturelles, 4. les zones humides et 5. les plans d'eau. La deuxième hiérarchie comprend 15 sous-classes pour les catégories de niveau un. La figure 2 montre les sous-classes de niveau deux pour l'Autriche (13 des 15 classes disponibles sont présentes). La catégorie à l'échelle la plus fine, le niveau trois, subdivise davantage les catégories de niveau deux en 44 classes de couverture terrestre à plus petite échelle mentionnées.

    Les classifications CLC sont basées sur l'interprétation visuelle assistée par ordinateur d'images satellites avec une échelle cible de 1:100.000 et une unité cartographique minimale de 25 ha (Heymann et al. 1994)

    En utilisant les possibilités de modélisation de données orientées objet présentées, il sera montré comment une comparaison des changements des différentes couches peut être améliorée, en particulier lors de la prise en compte des changements entre les sous-classes et les superclasses et l'agrégation des modifications apportées aux objets composites dans un cadre intégré.

    Dans cette étude, les données CLC pour l'Autriche de 2000 et 2006 ont été analysées comme preuve de concept (cf. Figure 2). Parce que la nomenclature du CLC est cohérente pour presque toute l'Europe, l'approche est entièrement transférable à d'autres ensembles de données CLC.

    Les données CLC de 2000 et 2006 ont été obtenues sous forme de fichiers de formes (de l'Agence européenne pour l'environnement, EEA http://www.eea.europa.eu), avec la géométrie reflétant la catégorie de niveau trois la plus fine, et la classification des différents niveaux accessibles via les tables attributaires.

    Un cadre de comparaison des changements objet par objet a été mis en place dans eCognition. Cela a été accompli à l'aide d'un langage de programmation modulaire (langage de réseau cognitif (CNL)) qui contrôle le processus des routines d'importation et des étapes analytiques et peut également gérer des requêtes spécifiques à un objet. Un ensemble de règles est créé qui peut être sauvegardé (comme un protocole, voir Figure 3), et une fois configuré et paramétré, les étapes de calcul sont toutes automatisées et transférables. Les couches de données existantes ont été importées dans ce cadre et une hiérarchie de classes initiale a été automatiquement créée, en fonction des attributs de classification CLC. La figure 3 montre (en bas à droite) un sous-ensemble de la hiérarchie des classes où le système de classification hiérarchique du CLC peut être réalisé (y compris l'héritage). Ce regroupement de classes est comparable au concept de généralisation de la modélisation de données orientée objet, et l'avantage est que non seulement des hiérarchies inhérentes aux données peuvent être mises en place, mais également de nouveaux regroupements, par exemple, concernant certaines classes de changement, sont réalisables avec un simple glisser-déposer (cf. Figure 1). De plus, l'application du concept de généralisation orienté objet améliore la comparaison des changements de données si, par exemple, différentes nomenclatures d'occupation du sol sont utilisées pour différentes tranches de temps, ce qui pose souvent des problèmes dans les PCC (cf. Ahlqvist 2008 Robbins et Maddock 2000). En conséquence, différentes nomenclatures peuvent être regroupées dans des classes communes pour une comparaison de changement sans changer les noms de classe d'origine.

    La comparaison des changements est effectuée à différents niveaux hiérarchiques : le niveau le plus élevé est défini comme une couche d'unité de rapport (couche de détection de changement), les deux tranches de temps CLC (ici : 2000 et 2006), et le niveau le plus bas est une intersection complète (similaire à une opération de superposition dans un SIG, voir aussi la Figure 1). La géométrie de la couche d'unité de rapport est flexible en fonction de la question de recherche spécifique, qui aborde le concept de modélisation de données orientée objet d'agrégation. Différentes géométries pour les unités déclarantes sont illustrées dans les figures 4 et 6, y compris des unités géométriques régulières telles que des grilles ou des hexagones ainsi que des unités administratives.

    Les unités de rapport fournissent des informations sur les changements dans la hiérarchie sous-jacente. Le modèle-objet étant topologique (dans le sens horizontal entre objets d'une même couche) et aussi vertical entre les différentes couches, les relations entre les couches CLC 2000 et 2006 peuvent être interrogées sur les unités déclarantes. La figure 4 montre la zone relative de changement entre les différentes couches de données de catégories CLC étudiées théoriquement, une pléthore d'informations supplémentaires pourrait être traitée ici. La figure 5 (a) montre, par exemple, le changement de la classe de niveau trois « 335 glaciers et neige perpétuelle » en une autre classe (ici : agrégées en unités hexagonales). Cette flexibilité dans les relations de reporting entre les objets reflète le troisième concept de modélisation de données orientée objet, le concept d'association. De plus, les relations topologiques peuvent être utilisées pour effectuer certaines routines de « nettoyage ». Par exemple, des polygones de ruban peuvent être fusionnés avec le plus grand voisin, ou le voisin avec la bordure la plus longue, ou le voisin avec la classe la plus similaire de la même sous-catégorie, etc.

    Trois classes d'évolution agrégées ont été définies et calculées, reflétant les évolutions entre les classes de la nomenclature CORINE à trois niveaux : (1) évolutions entre les classes de niveau un CLC (5 classes principales), (2) évolutions entre les classes de niveau deux CLC au sein de niveau un les super-classes (15 sous-classes) et (3) les changements de niveau trois du CLC au sein des super-classes de niveau deux (44 classes à ce niveau le plus détaillé). Ces classes agrégées ont ensuite été calculées automatiquement en programmant des mles spécifiques qui analysent et attribuent les numéros de classe CLC à trois chiffres aux classes de changement pertinentes. Étant donné que la légende de classe est une hiérarchie comprenant l'héritage, les classes ont été affectées en tant que classes enfants aux classes de changement de parent. Cela permet à l'utilisateur de modifier facilement des allocations spécifiques, si nécessaire, par une simple approche glisser-déposer. Les modifications étaient automatiquement reflétées dans la couche d'agrégation des modifications. La figure 4 montre les résultats pour la région de l'Autriche, avec différents changements de niveau de classe CLC. Les changements ont été agrégés à une couche quadrillée régulière (10 x 10 km), ce qui a donné un bon aperçu des modèles de changement spatial, qui pourraient être examinés plus en détail. Par exemple, les changements marqués entre les classes de niveau un s'appliquaient principalement aux régions urbaines/densément peuplées, tandis que les changements de niveau trois (au sein des superclasses de niveau deux) ont été principalement observés dans les régions alpines supérieures (principalement des changements de la classe « Glaciers et neige perpétuelle", voir également la figure 6(a)).

    La couche d'agrégation des changements calculée à partir de la comparaison des changements du CLC 2000/2006 et des polygones de changement officiels du CLC (agrégés sur la même grille, voir la figure 4) pour les changements de niveau un a révélé une concordance presque parfaite. Cela était attendu, car la comparaison des changements est basée sur les mêmes données et la comparaison dans cet exemple est strictement déterministe. Néanmoins, il y avait quelques petites différences. La raison en est que les polygones de changement CLC officiels sont dérivés manuellement d'une interprétation d'experts, en comparant les données d'images 2000 et 2006 dans lesquelles également une révision des erreurs - potentiellement présentes dans les données CLC 2000/2006 - a été effectuée. De plus, l'interprétation experte des changements pourrait conduire à des écarts « par rapport aux codes apparaissant sur la carte CLC2000 et/ou dans la carte CLC2006 finale en raison de la généralisation appliquée dans la production de CLC2000 et CLC2006 » (cf. Buttner et al. 2012 Feranec et al . 2007). La figure 5 montre un exemple de changements non reflétés dans les couches CLC d'origine mais introduits dans l'interprétation experte des changements.

    L'ensemble de règles CNL mis en œuvre est entièrement transférable à chaque ensemble de données CLC 2000/2006 en Europe, il est automatiquement applicable si une analyse des mêmes classes de changement est demandée. La taille et la forme des grilles (unités de rapport) peuvent être modifiées facilement, de même que les classes de changement cibles et les informations hiérarchiques du cadre de comparaison des changements par unité de grille : la figure 6(a) montre les résultats d'une analyse des changements de niveau -trois classe "335 Glaciers et neige perpétuelle" dans une autre classe agrégée en unités hexagonales. La figure 6(b) montre les changements de niveau un comme le montre la figure 4 mais agrégés en unités NUTS, une norme de géocodage pour référencer les divisions administratives des pays à des fins statistiques (les 35 unités du niveau NUTS trois sont constituées de municipalités fusionnées).

    Il a été démontré que des concepts sélectionnés de modélisation de données orientée objet améliorent l'analyse PCC en termes de flexibilité, de transférabilité et de facilité d'utilisation. Étant donné que les concepts de généralisation, d'association et d'agrégation ne sont pas disponibles dans le G1S conventionnel, cette recherche a étudié une méthodologie d'utilisation des techniques OBIA dans les opérations G1S. L'approche est programmée dans un ensemble de règles reproductibles, permettant l'analyse de toute comparaison de couche CLC en Europe. Mais l'approche n'est pas limitée aux couches CLC avec des modifications mineures, toute comparaison de changement de différentes couches de polygones ou de raster est possible. Même la comparaison de plus de deux horodatages est possible, car la hiérarchie des objets n'est pas limitée à un certain nombre de couches.

    En raison de l'objectif initial du logiciel eCognition d'analyser l'imagerie, le modèle de données présente certaines limites : d'abord, seules les données vectorielles polygonales ou raster sont prises en charge. Deuxièmement, la hiérarchie multi-échelle activée topologiquement s'appuie sur les pixels en tant qu'unités les plus petites. Ceci n'est pas seulement dû à l'objectif initial du logiciel, mais aussi à une concession en ce qui concerne la puissance de calcul nécessaire. Même avec la possibilité de réduire la taille des pixels à un minimum, les données vectorielles importées sont toujours converties en données vectorielles "rasterisées", ce qui doit être pris en compte pour une utilisation productive de la méthodologie présentée. Le but de l'utilisation de la méthodologie proposée serait vaincu si, par exemple, une géométrie de sortie de haute précision était nécessaire à la suite de la comparaison des changements. Mais si la comparaison des changements doit aboutir à des comparaisons de changements flexibles, transférables et très complexes qui peuvent être visualisées ou calculées et agrégées à des objets composites de niveau supérieur (unités déclarantes), alors l'approche proposée ici offre une nouvelle voie pour aborder ces tâches par rapport à SIG conventionnel.

    La recherche menant à ces résultats a reçu un financement du septième programme-cadre de l'Union européenne (FP7/2007-2013) au titre de la convention de subvention n° 312703, G-SEXTANT (Services géospatiaux à l'appui de l'action extérieure de l'UE). La publication des résultats est soutenue par le Fonds autrichien pour la science (FWF) par le biais du Collège doctoral GIScience (DK W 1237-N23).

    Ahlqvist, O. 2008. "Étendre la détection des changements post-classification à l'aide de métriques de similarité sémantique pour surmonter l'élétérogénéité des classes : une étude sur les modifications apportées à la base de données nationale sur la couverture terrestre des États-Unis en 1992 et 2001." Télédétection de l'environnement 112 (3) : 1226-1241. doi : 10.1016/j. rse.2007.08.012.

    Blaschke, T. 2010. "Analyse d'images basée sur des objets pour la télédétection." Journal ISPRS de photogrammétrie et de télédétection 65 (1) : 2-16. doi : 10.1016/j. isprsjprs.2009.06.004.

    Brodie, M. L. 1984. "Sur le développement de modèles de données." Dans On Conceptual Modelling: Perspectives from Artificial Intelligence, Databases, and Programming Languages, édité par M. L. Brodie, J. Mylopoulos et J. W. Schmidt, 19-47. New York : Springer.

    Buttner, G. et B. Kosztra. 2007. "Directives techniques CLC2006." Agence européenne pour l'environnement, Rapport technique.

    Buttner, G., B. Kosztra, G. Maucha et R. Pataki. 2012. "Mise en œuvre et réalisations de CLC2006." Agence européenne pour l'environnement, rapport technique version finale révisée : 65.

    Chen, G., G.J. Hay, L.M.T. Carvalho et M.A. Wulder. 2012. "Détection de changement basée sur les objets." Internationale ! Journal de télédétection 33 (14) : 4434-4457. doi: 10.1080/01431161.2011.648285.

    Chen, Y., Z. Wang et Z. Chen. 2013. "Implémentation du modèle de données SIG orienté objet avec des relations topologiques entre les objets spatiaux." International Journal of Advanced Computer Science 2 (9) (20 mars): 87685N-87685N-7.

    Coppin, P, I. Jonckheere, K. Nackaerts, B. Muys et E. Lambin. 2004. « Revoir l'article Méthodes de détection des changements numériques dans la surveillance des écosystèmes : un examen. » Journal international de télédétection 25 (9) : 1565-1596. doi: 10.1080/0143116031000101675.

    De Smith, M. John, M.F. Goodchild et P.A. Longley. 2007. Analyse géospatiale : Un guide complet des principes, des techniques et des outils logiciels. Leicester : Éditions Troubador.

    Egenhofer, M.J. et A.U. Frank. 1992. "Modélisation orientée objet pour SIG." Journal de l'Association des systèmes d'information urbains et régionaux 4 (2) : 3-19.

    Feranec, J., G. Hazeu, S. Christensen et G. Jaffrain. 2007. "Corine Land Cover Change Detection in Europe (études de cas des Pays-Bas et de la Slovaquie)." Politique d'utilisation des terres 24 (1) : 234-247. doi:10.1016/j.landusepol.2006.02.002.

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    Longley, P.A., M.F. Goodchild, D.J. Maguire et D.W. Rhind. 2005. Systèmes d'information géographique et science. 2e éd. New York : Wiley.

    Lu, D., P. Mausel, E. Brondizio et E. Moran. 2004. "Modifier les techniques de détection." Journal international de télédétection 25 : 2365-2401. doi: 10.1080/0143116031000139863.

    Marceau, D. J. 1999. "La question d'échelle en sciences sociales et naturelles." Journal canadien de télédétection 25 : 347-356.

    Robbins, P. et T. Maddock. 2000. « Interroger les catégories d'occupation du sol : métaphore et méthode en télédétection. Cartographie et science de l'information géographique 27 (4) : 295-309. doi: 10.1559/152304000783547740.

    Singh, A. 1989. "Revoir l'article Techniques de détection de changement numérique à l'aide de données télédétectées." Journal international de télédétection 10 (6) : 989-1003. doi: 10.1080/01431168908903939.

    Département de géoinformatique--ZGIS, Université de Salzbourg, Schillerstr. 30, 5020 Salzbourg, Autriche


    Évaluation des connaissances locales pour une pêche artisanale à l'aide de systèmes d'information géographique

    Cet article utilise un protocole récent pour la collecte des connaissances locales des pêcheurs dans une pêcherie à petite échelle et l'applique aux pêcheries de langouste et de lambi dans les îles Turques et Caïques. Le protocole est utilisé pour identifier les lieux de récolte en mer à l'aide de la cartographie sur papier et des systèmes d'information géographique (SIG) comme supports de référence. Les zones de pêche sont transférées d'une copie papier à une forme numérique et saisies dans une base de données SIG multi-récolteurs et multicouches, qui est utilisée pour produire une surface de probabilité de pêche. Cette surface est ensuite utilisée pour identifier les zones de récolte à haute pression pour la langouste. Le document examine les implications de cette approche pour la cogestion des espèces, où les connaissances scientifiques dérivées de la collecte et de l'analyse de données sur les pêches traditionnelles et les connaissances locales, telles que reflétées par les activités des pêcheurs et d'autres données dérivées des pêcheurs sur les pêches, sont combinées. La collaboration entre les agents gouvernementaux, les scientifiques halieutiques et les pêcheurs locaux est considérée comme la voie la plus fructueuse pour la gestion des espèces grâce à la construction et à la mise en œuvre d'un plan de gestion auquel toutes les parties ont contribué et qu'elles comprennent.


    1 réponse 1

    Il y a peut-être quelque chose qui me manque, mais cela ressemble à un problème classique de recherche du sommet d'articulation d'un graphe. Essentiellement, vous essayez de trouver le point le plus faible d'un graphique de telle sorte que lorsque vous coupez le graphique à ce point, vous vous retrouvez avec deux graphiques distincts. Donc, dans votre exemple, si vous coupez le polygone à ce sommet, vous vous retrouvez avec plusieurs polygones. Vous pouvez représenter vos polygones assez facilement sous forme de graphique, chaque sommet représentant un sommet de graphique et les bords de polygone sous forme de bords de graphique.

    Si je devais résoudre le problème, c'est l'approche que je prendrais. Vous pouvez consulter les ressources suivantes :

      - C'est votre meilleur pari. Il explique l'algorithme en termes simples et vous donne également du code C que vous pouvez facilement traduire en JavaScript. Si je devais commencer à écrire un algorithme, c'est par là que je commencerais. (rechercher "articulation")

    Je vais essayer de vous donner un bref aperçu du problème et de la solution pour vous orienter dans la bonne direction. Une implémentation de cet algorithme à l'aide de graphes ira nécessairement dans les terminologies d'algorithmes de graphes, donc si vous n'êtes pas familier avec les graphes, vous voudrez peut-être vous renseigner sur eux.

    L'approche par force brute dans votre cas serait de parcourir le graphique, de supprimer temporairement chaque vetex, puis de voir si le graphique est connecté lors d'une traversée DFS/BFS sur le graphique modifié. Ce n'est pas très efficace et fonctionnera en temps quadratique O(n(m + n)) . Mais il existe un algorithme en temps linéaire basé sur la classification des bords de l'arbre DFS résultant qui est formé à partir d'une traversée DFS.

    Dans un arbre DFS qui ne contient pas de bords arrière (les bords reliant un nœud "inférieur" à un nœud "supérieur" dans l'arbre [en supposant que les nœuds "supérieurs" sont ceux plus proches de la racine]) les nœuds feuilles ne sont pas des nœuds d'articulation , car la suppression de l'un d'entre eux laissera toujours le graphique connecté. Cependant, la suppression de l'un des nœuds internes déconnectera tous les nœuds qui le suivent de la racine.

    La suppression de la racine de l'arbre dépend du fait qu'il a un ou plusieurs enfants. S'il n'a qu'un seul enfant, il s'agit plus ou moins d'une feuille et sa suppression n'aura donc aucun effet. Cependant, la suppression d'un nœud racine qui a plus d'un enfant déconnectera le graphique.

    Mais dans un graphique général, vous pouvez avoir des bords arrière et donc la suppression de l'un des nœuds entre les deux ne déconnectera pas le graphique. Ainsi, déterminer les sommets d'articulation revient à déterminer quelles sections de l'arbre sont liées aux nœuds ancêtres par des bords arrière (c'est-à-dire, déterminer l'"ancêtre accessible" d'un sommet).

    Dans la page à laquelle j'ai lié du manuel de conception d'algorithmes, Skiena décrit trois cas où un sommet peut être un sommet d'articulation (racine, pont et nœuds de coupe parent). En utilisant l'algorithme qu'il décrit, vous pouvez déterminer si le sommet que vous traitez remplit l'une de ces conditions. Si c'est le cas, il s'agit d'un nœud d'articulation.


    1. Définir le problème

    Définir le problème est l'un des aspects les plus difficiles du processus de modélisation. L'objectif global doit être identifié. Tous les aspects des étapes restantes du processus de modélisation de superposition doivent contribuer à cet objectif global.

    Les composantes relatives à l'objectif doivent être définies. Certains des composants peuvent être complémentaires et d'autres compétitifs. Cependant, une définition claire de chaque composant et de la façon dont ils interagissent doit être établie.

    Non seulement il est important d'identifier quel est le problème, mais une compréhension claire doit être développée pour définir quand le problème est résolu, ou quand le phénomène est satisfait. Dans la définition du problème, des mesures spécifiques doivent être établies pour identifier le succès du résultat du modèle.

    Par exemple, lors de l'identification du meilleur emplacement pour une station de ski, l'objectif global peut être de gagner de l'argent. Tous les facteurs identifiés dans le modèle doivent contribuer à la rentabilité du domaine skiable.


    Intersection/union de deux couches de polygones différentes pour produire un troisième type de polygone - Systèmes d'information géographique

    HEC-PREPRO est un préprocesseur SIG pour le système de modélisation hydrologique (HEC-HMS) du Centre d'ingénierie hydrologique (HEC). HMS est actuellement développé par HEC dans le cadre du programme de recherche NexGen. Le but de HEC-PREPRO est de résumer les données d'un système SIG afin qu'elles puissent être utilisées comme entrée dans HEC-HMS. HEC-PREPRO prend des couches de données de cours d'eau, de sous-bassin et d'altitude comme données d'entrée. Les données de sortie se composent d'un fichier HEC-HMS Basin et d'une couche « hydrologique » et d'une couche de données symboliques. Le système est écrit dans le langage de programmation Avenue d'ArcView.

    La construction d'un modèle hydrologique à paramètres groupés comprend deux étapes. Premièrement, une description du bassin versant avec une structure de données géographiques est construite. Cette étape consiste en la compilation et le développement des données nécessaires pour soutenir les calculs hydrologiques. Deuxièmement, des parties du bassin versant sont combinées en éléments hydrologiques. Selon le type d'élément hydrologique et la ou les méthodes de modélisation à utiliser, chaque élément hydrologique se voit attribuer les propriétés hydrologiques correspondantes. Cette étape comprend également l'établissement de la connectivité des éléments hydrologiques. Dans les calculs hydrologiques, les éléments hydrologiques sont traités comme des boîtes noires qui reçoivent des entrées et produisent des sorties qui sont transmises comme entrées à l'élément hydrologique suivant en aval. Une description plus détaillée des deux étapes est présentée ci-dessous.

    La construction d'un modèle hydrologique à paramètres groupés commence par la construction d'une description du bassin versant avec une structure de données géographiques. Pour plusieurs données, un choix d'ensembles de données existants peut exister ou d'autres ensembles de données peuvent être disponibles pour développer les données. Les sous-bassins, par exemple, peuvent être définis de plusieurs manières différentes :

    • Utilisez une délimitation produite par une autre partie, comme les codes d'unité hydrologique (HUC).
    • Délimitez les sous-bassins à partir des jonctions de cours d'eau à l'aide de données d'altitude.
    • Délimiter les sous-bassins à partir des stations de jaugeage des cours d'eau à l'aide de données d'altitude.
    • Délimitez les sous-bassins en fonction de la variation des propriétés de surface, comme la pente ou l'utilisation des terres à l'aide de données d'altitude.
    • Délimitez des sous-bassins en fonction d'un seuil de surface à l'aide de données d'altitude.
    • Utilisez n'importe quelle combinaison de ce qui précède.

    Si ces données sont présentées sur une carte ou dans un SIG, le bassin versant est dit décrit avec une structure de données géographiques. La figure 1.1 illustre une telle description de données.

    Graphique 1.1. Exemple de bassin hydrographique décrit avec la structure des données géographiques.

    Notez qu'il existe plusieurs données, comme la pente du cours d'eau ou les hydrogrammes observés, qui ne sont pas facilement présentées sur une carte. Ces données peuvent généralement être connectées à leurs caractéristiques géographiques correspondantes en tant qu'attributs. Si cela est fait, ces données sont également décrites avec une structure de données géographiques.

    La deuxième étape de la procédure consiste à convertir les données du bassin versant en un formulaire qui est utilisé comme entrée dans le logiciel de modélisation. Un modèle hydrologique à paramètres groupés fonctionne sur des données de bassin versant décrites avec une structure de données hydrologiques. La structure des données hydrologiques se compose d'éléments hydrologiques, y compris les propriétés nécessaires pour prendre en charge les méthodes de modélisation hydrologique et la connectivité entre ces éléments hydrologiques.

    Tout d'abord, le type ou la classe d'éléments hydrologiques de chaque ensemble de caractéristiques géographiques doit être établi. Cela dicte les méthodes de modélisation disponibles pour convertir les flux entrants en flux sortants. Un sous-bassin, par exemple, a un ensemble de méthodes de modélisation différent de celui d'un bief. Ensuite, les propriétés ou attributs nécessaires pour prendre en charge la méthode de modélisation doivent être connectés à l'élément hydrologique. Selon la méthode de modélisation, un ensemble différent de propriétés est nécessaire. Le routage d'un écoulement à travers une rivière peut, par exemple, nécessiter la valeur n de Manning alors que pour déterminer le débit d'eau d'un sous-bassin, la surface est une propriété importante. Une fois que les éléments hydrologiques ont été définis, la connectivité des éléments hydrologiques doit être établie. Cela dicte la séquence des calculs dans le modèle hydrologique.

    Une fois les éléments hydrologiques définis et leur connectivité établie, les données du bassin versant sont décrites avec une structure de données hydrologiques. Cette structure de données peut être présentée sous forme de diagramme en bâtons comme le montre la figure 1.2 ou sous la forme d'un fichier d'entrée ASCII pour un modèle hydrologique.

    Graphique 1.2. Exemple de bassin versant décrit avec la structure des données hydrologiques.

    Ce manuel est écrit pour servir de guide de l'utilisateur et de manuel de référence. Il fournit la documentation nécessaire pour utiliser le système, y compris une description détaillée de la méthodologie au chapitre 2, les données d'entrée au chapitre 3, une description détaillée des données de sortie au chapitre 4 et des informations sur la façon d'utiliser le système au chapitre 5. Ces chapitres sont conçus pour être lus par l'utilisateur avant d'utiliser le système.

    Pour modifier le système, l'étendre ou le reproduire dans un autre environnement de programmation, la procédure est décrite en détail au chapitre 6. Le chapitre n'est pas conçu pour être lu par « l'utilisateur ordinaire », mais plutôt pour servir de référence technique afin que le système peut être modifié ultérieurement si nécessaire.

    Les programmes Avenue sont énumérés à l'annexe A et des exemples de résultats sont présentés à l'annexe B.

    Ce chapitre décrit la méthodologie générale de conversion des données de bassin versant d'une structure de données géographiques à une structure de données hydrologiques. Tout d'abord, les deux structures de données sont définies, suivies d'un aperçu étape par étape de la procédure de conversion. La méthodologie est présentée à un niveau de détail suffisamment détaillé pour être mis en œuvre dans un système SIG, mais pas trop détaillé pour limiter la mise en œuvre à un système SIG spécifique. Les exigences détaillées en matière de données d'entrée et les méthodes de calcul sont présentées dans les chapitres suivants.

    Cette section définit la structure des données géographiques en termes généraux. Une définition plus détaillée est fournie au chapitre 3. La description des données de bassin versant avec une structure de données géographiques n'est pas unique. En d'autres termes, un bassin versant peut être décrit avec une structure de données géographiques de plusieurs manières différentes. Considérons par exemple la description des flux. Plusieurs manières différentes de définir les flux sont présentées ci-dessous.

    • Une seule ligne. Les cours d'eau sont décrits par une seule polyligne le long de la ligne médiane du cours d'eau. Une polyligne est un ensemble de lignes droites définies par une liste de points. L'ordre des points dans la liste définit la direction de la polyligne. Ce format est utilisé dans le River Reach File 1 (RF1) de l'EPA pour les cours d'eau intérieurs. C'est aussi le format sur lequel se base HEC-PREPRO.
    • Double ligne. Les cours d'eau sont décrits par une double polyligne le long des rives du cours d'eau. Ce format est utilisé par le fichier USGS® Digital Line Graph (DLG) pour les flux plus importants.
    • Plusieurs lignes. Plusieurs lignes le long du rivage représentant différentes élévations de la surface de l'eau. Ce format est utilisé par le fichier USGS DLG pour les zones où le littoral est très variable selon la période de l'année.
    • Cellules de grille. Une séquence de cellules de grille valorisées suivant le chemin général du flux. Un ensemble de données de ce type peut être obtenu à partir d'une grille d'élévation de différentes tailles de cellules. Un seuil de zone de drainage doit être défini pour déterminer l'emplacement de la première cellule dans cette séquence.

    Si les données sont décrites d'une manière qui n'est pas souhaitable, elles peuvent généralement être converties à l'aide des capacités du SIG. Par exemple : Pour convertir la représentation de cellule de grille d'une ligne de cours d'eau en une représentation à une seule ligne, le système SIG ARC/INFO propose la fonction STREAMLINE.

    La description géographique du bassin versant doit être exempte d'erreurs hydrologiques. Une erreur hydrologique est différente d'une erreur géographique telle que décrite ci-dessous.

    • Erreur géographique. L'emplacement ou la forme d'une entité géographique est déformé. Un flux qui est déplacé de son emplacement réel est un exemple d'erreur géographique.
    • Erreur hydrologique. Les caractéristiques géographiques du bassin versant sont présentées d'une manière qui est erronée d'un point de vue hydrologique. Un cours d'eau qui zigzague à travers une limite de sous-bassin est un exemple d'erreur hydrologique.

    Dans la structure de données géographiques utilisée par les sous-bassins HEC-PREPRO, les cours d'eau, les réservoirs et les altitudes sont décrits comme suit.

    • Sous-bassins. Décrit avec une couche de polygones. Le bassin hydrographique englobant est complètement subdivisé en sous-bassins non chevauchants.
    • Ruisseaux. Décrit avec une couche de polyligne. Une seule polyligne longe la ligne médiane du cours d'eau vers l'aval.
    • Réservoirs. Décrit avec les flux dans la couche de flux. Un polygone dans la couche du cours d'eau est considéré comme un réservoir.
    • Élévations. Décrit avec une grille d'élévation.

    Ainsi, trois couches de données sont nécessaires pour HEC-PREPRO : une couverture linéaire des cours d'eau et des réservoirs, une couverture polygonale des sous-bassins et une grille d'élévation pour décrire le relief terrestre.

    Cette section définit la structure des données hydrologiques utilisée par la procédure HEC-PREPRO. Comme pour la structure de données géographiques, la définition d'une structure de données hydrologiques n'est pas unique. Différents programmes logiciels de modélisation hydrologique à paramètres regroupés peuvent utiliser une structure de données différente. Considérons par exemple les sous-bassins et les cours d'eau. Dans HEC-HMS, ils constituent deux éléments hydrologiques différents. Dans le modèle TR-55, les sous-bassins et leurs biefs en aval sont combinés en un seul élément formant un élément hydrologique en forme de ballon.

    La structure de données utilisée dans cette étude est identique à celle utilisée par le modèle HEC-HMS et est définie par HEC (1996) comme suit :

    Sous-bassin. Un sous-bassin est conceptuellement un élément qui produit un hydrogramme de débit à sa sortie. Ses propriétés comprennent la surface et le pourcentage d'imperméabilité. L'hydrogramme de débit est basé sur la soustraction des « pertes » des précipitations d'entrée, la transformation de l'excès de précipitations résultant en ruissellement direct à la sortie et l'ajout du débit de base. Si la transformation modClark est utilisée (avec des précipitations maillées), il est également nécessaire d'accéder, au moyen du fichier de paramètres de cellule, aux caractéristiques des mailles du sous-bassin.

    Portée de la rivière. Un tronçon de rivière est conceptuellement un élément linéaire pour lequel il existe un hydrogramme de débit « connu » à son extrémité amont, et qui produit un hydrogramme de débit à son extrémité aval. Les exigences en matière de données varient d'un paramètre unique pour la méthode de routage la plus simple à la spécification d'une section efficace représentative et des propriétés de canal pour les méthodes plus complexes.

    Jonction. Une jonction est un endroit où deux ou plusieurs hydrogrammes entrants sont additionnés pour produire un hydrogramme sortant.

    Réservoir. Un réservoir est similaire à un tronçon de routage en ce sens qu'il existe un hydrogramme de décharge « connu » qui décrit l'afflux vers le réservoir, et l'élément de réservoir produit un hydrogramme de sortie. Dans la version actuelle de HEC-HMS, la capacité n'existe que pour le routage à travers un réservoir non contrôlé, pour lequel il existe une relation croissante monotone entre le stockage du réservoir et l'écoulement.

    Dérivation. Une dérivation est un élément pour lequel une partie de l'afflux vers l'élément est détournée, et le reste passe à travers. La dérivation est basée sur une relation spécifiée par l'utilisateur entre le flux entrant et le flux détourné. L'écoulement détourné peut être ramené dans le réseau du bassin à un élément hydrologique qui est conceptuellement en aval du point de détournement.

    La source. Une source est un élément avec lequel un hydrogramme de débit est importé dans le réseau de bassin. L'élément peut être utilisé pour importer un hydrogramme observé ou un hydrogramme généré dans une simulation précédente.

    Évier. Un puits est un élément pour lequel il y a une entrée mais pas de sortie.

    La procédure étape par étape pour convertir les données de bassin versant d'une structure de données géographiques à une structure de données hydrologiques est présentée dans cette section. La procédure est générale et indépendante du système SIG utilisé. Les détails de la procédure sont présentés au chapitre 6.

    La procédure est présentée à l'aide d'un échantillon de données. Les données sont une version modifiée du bassin versant du réservoir Tenkiller situé dans le nord-est de l'Oklahoma et le nord-ouest de l'Arkansas. Certaines caractéristiques artificielles ont été ajoutées aux caractéristiques naturelles de ce bassin versant afin que les sept éléments hydrologiques soient présents dans cet exemple.

    La procédure commence par un cours d'eau et une couche de sous-bassin représentés respectivement par des lignes pleines et en pointillés sur la figure 2.1. Le bassin versant est divisé en quatre sous-bassins. Un cours d'eau dans le sous-bassin supérieur droit a été prolongé au-delà de la limite du bassin versant pour simuler un élément source. Un lac, comprenant un ruisseau supplémentaire entrant et sortant du lac, a été ajouté au sous-bassin supérieur gauche. Enfin, une dérivation a été ajoutée dans le sous-bassin inférieur.

    Graphique 2.1. Couches de flux d'entrée et de sous-bassin.

    La couche du cours d'eau est intersectée avec la couche du sous-bassin pour produire une nouvelle couche contenant uniquement les cours d'eau dans le bassin versant, comme le montre la figure 2.2. Ce processus supprime les cours d'eau à l'extérieur du bassin hydrographique et identifie l'intersection des cours d'eau et des limites du sous-bassin. Les intersections représentent les emplacements des sources, des exutoires de sous-bassin ou des puits. Les intersections sont marquées par des triangles pleins sur la figure 2.2.

    Graphique 2.2. Résultat de l'intersection des couches de cours d'eau et de sous-bassin.

    Les lignes de cours d'eau sont classées en trois types : (1) les lignes qui font partie du système de canaux transportant l'eau des éléments en amont, (2) les lignes qui sont des affluents de ce système de canaux et (3) les lignes qui font partie d'un réservoir défini par connexions à double ligne entre deux nœuds de canal.

    Les lignes formant le système de canaux sont celles en aval des éléments hydrologiques.Il y a toujours une source ou un exutoire de sous-bassin à l'extrémité la plus en amont d'un système de canaux, ce qui signifie que le système de canaux peut également être défini en étant en aval des sources et des exutoires de sous-bassins. Les lignes formant le système de canaux sont identifiées en traçant en aval des emplacements de sortie de source, de puits et de sous-bassin identifiés à l'étape précédente.

    Une connexion à double ligne entre deux emplacements sur le cours d'eau définit une zone ou un polygone qui est couramment utilisé pour représenter les réservoirs alors que les cours d'eau sont généralement représentés par des lignes. Les lignes de réservoir sont identifiées en faisant partie de polygones fermés dans la couverture du cours d'eau.

    Les lignes de cours d'eau du canal (lignes pleines épaisses), les lignes de cours d'eau hors canal (lignes pleines claires) et le contour du réservoir (lignes pointillées épaisses) sont illustrés à la figure 2.3.

    Graphique 2.3. Résultats de la classification des lignes de cours d'eau.

    Tous les éléments sur le canal peuvent être identifiés en fonction de leur relation avec les lignes de connexion. Par exemple : un nœud ayant plusieurs lignes amont est défini comme une jonction un nœud ayant plusieurs lignes aval est défini comme une dérivation. D'autres fonctions qu'un nœud peut assumer pour un flux sont d'être la partie la plus en amont ou en aval ou d'être un (pseudo) nœud intérieur. L'incorporation de lacs et de réservoirs ajoute cinq autres possibilités à l'ensemble des fonctions qu'un nœud peut assumer. Un nœud situé sur un réservoir peut être au plus en amont ou en aval du réservoir, constituer un nœud intérieur ou une jonction ou dérivation hors du réservoir. Il y a un total de 10 fonctions qu'un nœud peut assumer, comme le montre la Figure 2.4. Cette topologie nœud-ligne fournit une description du comportement hydrologique de chaque nœud par rapport à son environnement immédiat ou à une micro-échelle.

    Graphique 2.4. Illustration du type de nœud.

    A noter que cette topologie nœud-ligne peut être calculée en prenant en compte toutes les lignes de courant ou uniquement les lignes appartenant au système de canaux. Il y a donc deux « types » qu'un nœud peut assumer. Considérons, par exemple, le sous-bassin dans le coin supérieur droit de la figure 2.3. Lorsqu'on prend en compte toutes les lignes, il y a quatre « jonctions » alors que lorsqu'on ne prend en compte que les lignes du système de canaux, il n'y a que des nœuds « intérieurs ». Notez également que cela suppose que les cours d'eau définis par des lignes simples et les réservoirs par des lignes doubles.

    Avec cette topologie nœud-ligne, les informations peuvent être encore réduites pour identifier le fonctionnement de chaque nœud dans le réseau de flux global à l'aide des critères indiqués dans le tableau 2.1.

    Tableau 2.1. Description du type de nœud.

    Les dérivations (cercles creux), les jonctions (cercles pleins), les réservoirs (triangles creux), les puits (triangles pleins à l'envers), les sources (triangles creux à l'envers) et les exutoires de sous-bassin (triangles pleins) sont illustrés à la figure 2.5.

    Graphique 2.5. Résultats de l'identification des éléments de canal.

    Les éléments du sous-bassin sont définis par le centroïde des polygones dans la couverture du sous-bassin. Pour établir la connectivité entre les éléments du sous-bassin et les exutoires du sous-bassin, la ligne de cours d'eau en amont de l'exutoire du sous-bassin est examinée pour identifier dans quel polygone ils se trouvent. Les éléments de sous-bassin reçoivent un identifiant unique.

    La connectivité entre les éléments de canal est établie en se déplaçant le long des flux de canal d'un élément à l'autre. Au cours de ce processus, plusieurs lignes de cours d'eau sont combinées en un seul tronçon, c'est-à-dire que les lignes qui composent un tronçon particulier se voient toutes attribuer le même numéro d'identification. Voir la figure 2.6.

    Graphique 2.6. Résultats du calcul de connectivité.

    Une fois tous les éléments du canal établis et la connectivité identifiée, une couche symbolique est générée montrant le modèle schématique du réseau d'écoulement, comme le montre la figure 2.7. Les lignes de la couche représentent les connexions entre les éléments hydrologiques. Un raccordement peut se faire via un bief (lignes lourdes) ou un lien (lignes légères) d'un sous-bassin à sa sortie. Les nœuds de la couverture représentent les connexions entre les éléments de canal. Les éléments du canal peuvent être des dérivations (cercles creux), des jonctions (cercles pleins), des réservoirs (triangles creux), des puits (triangles pleins à l'envers), des sources (triangles creux à l'envers) et des sous-bassins (rectangles). Notez que les éléments précédemment classés comme exutoires de sous-bassin sont maintenant combinés avec des jonctions, car dans la structure des données hydrologiques, ils servent tous deux de points de sommation des débits.

    Les numéros d'identification des éléments hydrologiques sont écrits dans les tables attributaires des couches d'entrée pour permettre la relation avec les données géographiques. L'objectif principal de la couche symbolique est que l'utilisateur vérifie les résultats du système. Le modèle de données schématique est écrit dans un fichier de bassin lisible par HEC-HMS. La figure 2.8 montre une partie d'un fichier de bassin HEC-HMS.

    Graphique 2.8. Parties d'un fichier de bassin HEC-HMS.

    Ce chapitre décrit en détail les exigences relatives aux données d'entrée. Comme données d'entrée, une couche de cours d'eau et une couche de sous-bassin sont nécessaires. Une grille d'élévation peut être utilisée pour déterminer l'emplacement de la sortie du sous-bassin pour les sous-bassins avec plusieurs sorties. Une couche de localisation de cours d'eau peut être utilisée pour fournir des valeurs d'attribut d'entrée pour les éléments de jonction, de dérivation, de réservoir, de source et de puits. Les données d'entrée doivent être exemptes d'erreurs. Les sections suivantes décrivent les exigences spécifiques en matière de données d'entrée pour chacun des quatre ensembles de données.

    • La couche de flux doit être un fichier de forme de ligne ou une couverture de ligne ARC/INFO.
    • La couche de flux n'a pas à contenir une topologie de nœud, de ligne ou de polygone. Le système lui-même définit la topologie nécessaire à l'analyse.
    • La table attributaire (en ligne) de la couche stream ne peut pas contenir de champs nommés « hectype », « hecid », « lhp », « fphp », « tphp », car ils sont créés et utilisés par HEC-PREPRO.
    • Voir la discussion sur la « distance de tolérance » à la section 5.5 si la couche du cours d'eau a des erreurs à petite échelle près des intersections des cours d'eau avec les limites du sous-bassin. C'est le plus souvent le résultat de la délimitation des cours d'eau et/ou des limites des sous-bassins à l'aide de routines de quadrillage.
    • Toutes les lignes doivent pointer vers l'aval. Cela signifie que le premier point est en amont du dernier point dans la liste des points de ligne. La direction des lignes pointant vers l'amont peut être inversée avec la commande ArcEdit FLIP.
    • Les flux sont représentés par des lignes simples. Les connexions à double ligne entre deux emplacements de cours d'eau seront interprétées comme des réservoirs, comme décrit ci-dessous.
    • Les réservoirs sont représentés par des connexions à double ligne entre deux emplacements de cours d'eau. Il n'y a qu'une seule sortie principale vers le réservoir qui est définie par l'intersection qui a deux lignes faisant partie du réservoir pointant vers elle.
    • La couche de sous-bassin doit être un fichier de forme de polygone ou une couverture de ligne ARC/INFO avec une topologie de polygone.
    • La couche de sous-bassin n'a pas à contenir une topologie de nœud, de ligne ou de polygone. Le système lui-même définit la topologie nécessaire à l'analyse.
    • Chaque polygone de la couche définit un sous-bassin.
    • Chaque sous-bassin doit contenir au moins une partie d'une caractéristique de la couche de cours d'eau. En d'autres termes, chaque sous-bassin doit contenir un cours d'eau.
    • La grille d'élévation doit être une grille ARC/INFO.
    • L'étendue de la grille et les cellules valorisées doivent couvrir celle du cours d'eau et du sous-bassin
    • La couche d'emplacement du flux doit être un fichier de forme de point ou une couverture de ligne ARC/INFO avec une topologie de nœud ou une couverture de point ARC/INFO.

    Ce chapitre décrit les données de sortie en détail. Les données de sortie se composent d'un fichier de bassin HEC-HMS et d'un fichier « hydrologique » et d'un fichier de forme symbolique.

    Voir la section 2.4.7 pour une description du fichier de bassin HEC-HMS. Au minimum, le fichier HEC-HMS Basin contient des informations pour définir les éléments hydrologiques, leur emplacement et leur connectivité entre eux. Le tableau 4.1 liste les champs toujours contenus dans le fichier HEC-HMS Basin. Le fichier contient également des attributs tels que spécifiés dans les tables de transfert d'attributs. Voir la section 5.4 pour une description des capacités de transfert d'attributs.

    Tableau 4.1. Données minimales écrites dans le fichier de bassin HEC-HMS.

    Un fichier de forme de ligne hydrologique (hydro) est créé. Le fichier est le résultat de l'intersection de la couche de ligne de cours d'eau et de la couche de polygone de sous-bassin. Plusieurs champs de travail sont ajoutés à la table attributaire. Les champs attributaires de la couche de lignes de cours d'eau se trouvent également dans la table attributaire des lignes hydroélectriques. Les valeurs attributaires des lignes de cours d'eau sont écrites dans les champs attributaires correspondants des lignes hydroélectriques. Le tableau 4.2 répertorie les champs d'attribut.

    Tableau 4.2. Champs du thème de la ligne hydroélectrique.

    Un fichier de forme de point hydrologique (hydro) est créé. Le fichier a des points situés à l'intersection des lignes du fichier de forme de la ligne hydroélectrique. Dans la terminologie ARC/INFO, les points du fichier de formes de points hydroélectriques sont les nœuds des lignes du fichier de formes de lignes hydroélectriques. Plusieurs champs de travail sont ajoutés à la table attributaire. De plus, si un thème d'emplacement de cours d'eau a été sélectionné comme données d'entrée, les valeurs d'attribut de tout point du thème d'emplacement de cours d'eau qui se trouvent dans la tolérance d'un point du thème de point hydro sont écrites dans les champs attributaires du point dans le thème de point hydro . Voir la section 5.4 pour une discussion détaillée de la méthodologie de transfert d'attributs. Le tableau 4.3 répertorie les champs d'attribut.

    Tableau 4.3. Champs de thème Hydro Point.

    Un fichier de forme de ligne symbolique (sym) est créé. Les lignes représentent des éléments de portée ou des liens. Plusieurs éléments de travail sont ajoutés à la table attributaire du fichier de forme. Les champs d'attributs tels que spécifiés dans les tables de transfert d'attributs sont également ajoutés à la table d'attributs du fichier de forme. Les valeurs d'attribut des lignes de cours d'eau correspondantes dans le fichier de forme de ligne hydroélectrique sont transférées aux champs d'attribut des lignes dans le fichier de forme de ligne sym. Il existe plusieurs options disponibles pour le transfert d'attributs, comme décrit dans la section 5.4. Le tableau 4.4 répertorie les champs d'attribut.

    Tableau 4.4. Champs de thème de ligne Sym.

    Un fichier de forme de point symbolique (sym) est créé. Les lignes représentent des éléments de sous-bassin, de jonction, de dérivation, de réservoir, de source ou de puits. Plusieurs éléments de travail sont ajoutés à la table attributaire du fichier de forme. Les champs d'attributs tels que spécifiés dans les tables de transfert d'attributs sont également ajoutés à la table d'attributs du fichier de forme. Les valeurs d'attribut du polygone de sous-bassin correspondant, si elles sont fournies en tant que données d'entrée, du point d'emplacement de cours d'eau correspondant sont transférées aux champs d'attribut des points dans le fichier de forme de point sym. Voir la section 5.4 pour une discussion détaillée de la méthodologie de transfert d'attributs. Le tableau 4.5 répertorie les champs d'attribut.

    Tableau 4.5. Champs de thème Sym Point.

    Le système se compose de programmes Avenue qui s'exécutent dans ArcView. L'analyste spatial est facultatif. Le système comprend les deux programmes Avenue suivants :

    Les programmes peuvent être téléchargés via ftp anonyme à partir de :

    Tableau 5.1. Informations de téléchargement du système.

    Pour installer le système, les scripts doivent être chargés dans des éditeurs de scripts et compilés. Les scripts hecprepr.ave et heclegen.ave doivent être nommés respectivement « HECPREPRO » et « HECLEGEND ». Les scripts peuvent être liés à des boutons sur la barre de boutons d'affichage, pour rendre leur exécution plus conviviale. Alternativement, le projet prepro.apr peut être téléchargé et ouvert directement dans ArcView. Dans le projet prepro.apr, les scripts sont déjà compilés et liés aux boutons de la barre de boutons d'affichage.

    Le système est démarré en exécutant le script HECPREPRO soit depuis l'éditeur de script, soit un bouton dans la barre de boutons de la vue. Lors de l'exécution du script, les thèmes d'entrée doivent être actifs. Cela se fait en cliquant sur le thème dans la légende tout en maintenant la touche « Maj » enfoncée. Le système examinera les thèmes d'entrée et identifiera quel thème représente quelle fonctionnalité. Voir le chapitre 3 pour une description détaillée des exigences de données d'entrée. Le tableau 5.2 répertorie les thèmes d'entrée et les critères d'identification.

    Le système invite alors l'utilisateur à fournir les paramètres de contrôle d'exécution. Les paramètres de contrôle d'exécution sont répertoriés dans le tableau 5.3.

    Tableau 5.3. Exécutez les paramètres de contrôle.

    Les attributs, comme le numéro de courbe SCS pour les sous-bassins ou les pentes pour les tronçons, peuvent être transférés des données d'entrée au fichier HEC-HMS Basin. Pour cela, chaque type d'élément hydrologique est associé à une table de transfert d'attributs. Des exemples de tables de transfert d'attributs peuvent être téléchargés à partir du même emplacement que les fichiers de programme, comme décrit à la section 5.1 (voir le tableau 5.5 pour les noms). La table de transfert d'attributs précise le nom du champ dans les données d'entrée, le nom du champ dans les données de sortie et le mode de transfert à utiliser. Les modes de transfert d'attributs sont répertoriés dans le Tableau 5.4.

    Tableau 5.4. Modes de transfert d'attributs.

    Les tables sont identifiées en fonction de leurs noms, comme indiqué dans le tableau 5.5.

    Tableau 5.5. Noms des tables de transfert d'attributs.

    La structure des tables de transfert d'attributs est identique. Chaque tableau doit être structuré comme indiqué dans le tableau 5.6.

    Tableau 5.6. Structure de la table de transfert d'attributs.

    Les attributs du polygone de sous-bassin dans les données d'entrée peuvent être transférés au point de sous-bassin dans le thème de point symbolique et à l'élément de sous-bassin dans le fichier de bassin HEC-HMS. Le nom de champ du thème d'entrée est utilisé dans le thème du point sym. Le nom du champ pour le fichier HEC-HMS Basin est spécifié dans la table de transfert d'attributs de sous-bassin. Le tableau 5.7 répertorie un exemple de table de transfert d'attributs de sous-bassin.

    Tableau 5.7. Exemple de table de transfert d'attributs de sous-bassin.

    Les attributs des lignes de cours d'eau dans les données d'entrée peuvent être transférés à la ligne de portée dans le thème de ligne sym et à l'élément de portée dans le fichier de bassin HMS. Le nom de champ du thème d'entrée est utilisé dans le thème de la ligne sym. Le nom de champ du fichier HMS Basin est spécifié dans la table de transfert d'attributs de portée. Le tableau 5.8 répertorie un exemple de table de transfert d'attributs de portée et la figure 5.1 illustre la méthodologie.

    Tableau 5.8. Exemple de table de transfert d'attributs de portée.

    Graphique 5.1. Atteindre la méthodologie de transfert d'attributs.

    Pour les attributs qui sont transférés avec l'option de moyenne pondérée de la longueur, la longueur des lignes de courant est déterminée à partir de la liste des coordonnées de la ligne.

    Si un thème d'emplacement de vapeur a été spécifié, les attributs du point/nœud dans les données d'entrée peuvent être transférés au point d'élément dans le thème du point sym et à l'élément dans le fichier de bassin HEC-HMS. Le nom de champ du thème d'entrée est utilisé dans le thème du point sym. Le nom du champ pour le fichier HEC-HMS Basin est spécifié dans la table de transfert d'attribut d'élément. Le tableau 5.9 répertorie un exemple de table de transfert d'attributs de jonction.

    Tableau 5.9. Exemple de table de transfert d'attributs de jonction.

    La tolérance spécifie la précision spatiale de l'analyse. La tolérance est une distance en unités de carte qui doit être supérieure à la précision des données d'entrée. Les points dont la distance est inférieure à la tolérance l'un de l'autre sont considérés comme connectés. Ceci est illustré à la figure 5.2.

    Graphique 5.2. Illustration de la tolérance.

    Les lignes qui sont plus petites que (la moitié) de la distance de tolérance sont également négligées dans l'analyse. Cela peut servir d'alternative à l'option « accrochage aux nœuds » dans l'implémentation ARC/INFO. La figure 5.3 illustre ce concept.

    Graphique 5.3. Utilisation de la tolérance comme alternative à l'accrochage des nœuds.

    Le niveau d'observation de l'utilisateur contrôle la quantité d'informations communiquées à l'utilisateur pendant l'exécution du programme. Plus le niveau d'observation de l'utilisateur est élevé, plus d'informations sont affichées et plus le programme s'exécute lentement. Le tableau 5.10 répertorie les niveaux d'observation des utilisateurs.

    Tableau 5.10. Description du niveau d'observation de l'utilisateur.

    Le fichier HEC-HMS Basin est au format ASCII et peut être visualisé avec n'importe quel éditeur de texte ou traitement de texte.

    Les fichiers de formes hydrologiques et symboliques des lignes et des points sont automatiquement ajoutés à la vue contenant les données d'entrée. Le programme HECLEGEND permet de modifier la légende des thèmes. Ce programme est également appelé depuis HECPREPRO à des niveaux d'observation utilisateur de 2 ou plus lors de l'exécution du programme. Le Tableau 5.11 répertorie les couleurs attribuées à chaque type d'élément hydrologique.

    Tableau 5.11. Couleurs attribuées aux types d'éléments hydrologiques par HECLEGEND.

    Ce chapitre décrit en détail la procédure du système. Pour cette discussion, une convention de type comme indiqué dans le tableau 6.1. est utilisé.

    Notez que pour augmenter la lisibilité, la plupart des objets du code sont nommés avec le nom de la classe dans le nom. Le thème de la ligne d'entrée, par exemple, est nommé « iltheme ». Le tableau 6.2 répertorie la convention de dénomination des données utilisée pour les différents ensembles de données.

    Tableau 6.2. Convention de nommage des données.

    Le traitement est effectué dans un programme Avenue appelé prepro.ave. Un utilitaire de légende est également disponible. Les programmes Avenue sont énumérés à l'annexe A. Le système de numérotation des sections utilisé dans cette discussion est conforme à celui du code du programme. Pour plus de clarté, plusieurs parties de la procédure du système sont omises dans cette discussion. Ils sont:

    • Déclarations à la barre d'état. Cela se fait avec les requêtes application.showmsg et application.showstatus.
    • Mise à jour de l'affichage dans la fenêtre de visualisation. Cela se fait avec la requête view.draw.
    • Mise à jour de la légende. Cela se fait en exécutant le programme HECLEGEND (script). Le programme est exécuté avec la requête application.run.
    • Le niveau d'observation de l'utilisateur s'interrompt. Cela se fait avec la requête msgbox.info.
    • Vérification et suivi des erreurs. La variable d'erreurs (nombre) stocke le nombre d'erreurs rencontrées lors de l'exécution du programme.

    Pour garder la portée de la discussion gérable, plusieurs méthodes répétées sont également omises dans la discussion. Ils sont:

    • Affectation de valeurs et détermination de valeurs à partir de tables d'attributs. L'affectation des valeurs se fait avec la requête ftab.setvalue et la détermination des valeurs se fait avec la requête ftab.returnvalue.
    • Attribution de valeurs et détermination de valeurs à partir de listes et de dictionnaires. L'affectation des valeurs se fait avec les requêtes list.add ou list.set et la détermination des valeurs se fait avec la requête list.get. Une syntaxe similaire est utilisée pour les dictionnaires.
    • Traitement répété sous forme de boucles. La plupart des boucles sont étroitement liées à des listes, des dictionnaires ou des tableaux et sont donc gérées avec la construction pour chaque x (objet) dans y (liste, dictionnaire ou ftab) .

    La première étape de la procédure consiste à effectuer une configuration générale. Cela consiste à obtenir les données d'entrée et les paramètres de contrôle d'exécution, à configurer les données d'entrée pour un traitement ultérieur et à lire les tables de transfert d'attributs dans la mémoire.

    La vue ( theview , view) est obtenue en envoyant la requête application.getactivedoc à l'objet av (application). Notez que cela suppose que la vue contenant les données d'entrée est active lorsque le script est exécuté.

    Une liste de thèmes actifs ( theactivethemes , list) est obtenue en envoyant le view.getactivethemes à theview (view). Notez que cela suppose que les thèmes d'entrée sont actifs dans la vue. Ensuite, les thèmes actifs (liste) sont recherchés pour les thèmes d'entrée individuels. Voir le chapitre 3 pour une description détaillée des données d'entrée. Le tableau 6.3 répertorie les thèmes d'entrée et les critères pour les trouver.

    *données d'entrée facultatives.
    Tableau 6.3. Détermination du thème d'entrée.

    L'utilisateur est invité à fournir les paramètres de contrôle d'exécution avec la requête msgbox.multiinput. Le Tableau 6.4 répertorie les paramètres de contrôle d'exécution. Voir chapitre 5 pour une description détaillée de chacun des paramètres.

    Tableau 6.4. Exécutez les paramètres de contrôle.

    Le dictionnaire des types d'éléments hydrologiques ( hedict , dictionnaire) répertorie les numéros et les noms des types d'éléments hydrologiques.Ce dictionnaire sera utilisé dans les calculs ultérieurs. Le tableau 6.5 répertorie la structure du dictionnaire et le tableau 6.6 répertorie les valeurs.

    Tableau 6.5. Structure du dictionnaire des types d'éléments hydrologiques.

    Tableau 6.6. Valeurs du dictionnaire des types d'éléments hydrologiques.

    La configuration des thèmes d'entrée consiste à récupérer la table attributaire de chaque thème de fonctionnalité en lui envoyant la requête fteme.getftab. Les champs shape et attribut sont obtenus en envoyant la requête ftab.getfields à chacune des tables attributaires. Voir le tableau 6.2 au début de ce chapitre pour les noms d'objet.

    Cela n'est fait que si les attributs sont transférés comme spécifié dans la variable attrib (booléenne). Les informations de transfert d'attributs sont stockées dans les tables de transfert d'attributs. Chaque type d'élément hydrologique a sa propre table de transfert d'attributs. Voir la section 5.4 pour une description détaillée de la méthodologie de transfert d'attributs.

    Les informations de transfert ou de mappage d'attributs sont lues dans le dictionnaire de transfert d'attributs ( mapdict , dictionnaire). Le tableau 6.7 répertorie la structure mapdict (dictionnaire).

    Tableau 6.7. Structure du dictionnaire de transfert d'attributs.

    Tableau 6.8. Structure de la liste des champs de transfert d'attributs.

    Tout d'abord, une liste de toutes les tables du projet ( thetables , list) est obtenue en vérifiant la classe de tous les documents ( thedocs , doc) du projet. Cela se fait avec les requêtes project.getdocs , doc.getclass et class.getclassname . Ensuite, le nom de chaque table est vérifié par rapport à la liste de noms (Table 5.5, Section 5.4) à l'aide de la requête object.getname. Ensuite, chaque table est traitée et mapdict (dictionnaire) est renseigné.

    La couche de lignes de cours d'eau ( iltheme ) est intersectée avec la couche de polygones de sous-bassin ( iptheme ). Notez que la procédure de cette section est basée sur un script appelé « View.IntersectThemes » écrit par ESRI. Le script prend en charge la sélection et les projections de fonctionnalités. La prise en charge de la sélection de fonctionnalités signifie que si le thème d'entrée comporte plusieurs fonctionnalités sélectionnées, le code ne fonctionnera que sur ces fonctionnalités. La prise en charge des projections signifie que le code opérera sur les entités de la projection définie dans la vue. Ces propriétés du code ont été conservées dans cette partie du système. Le reste du système ne les supporte cependant pas.

    Le résultat de l'intersection est le thème de la ligne hydroélectrique ( hltheme , ftheme). Le nom de fichier pour le thème de la ligne hydro ( hlfilename , filename) est attribué avec la requête project.makefilename, qui vérifie si le nom existe déjà et ajoute un numéro au nom s'il existe. Si, par exemple, un fichier de forme nommé "hydrol7.shp" existe, le projet.makefilename crée un nom de fichier appelé "hydrol8.shp". Notez que de cette façon, les données des exécutions précédentes ne seront pas écrasées. La table attributaire de la ligne hydro ( hlftab , ftab) est créée avec la requête ftab.makenew. Les champs de travail sont créés à l'aide de la requête field.make et ajoutés à hlftab (ftab) à l'aide de la requête ftab.addfields. Le tableau 6.9 répertorie les champs de travail.

    Tableau 6.9. Champs de travail sur le thème de la ligne hydroélectrique.

    Si des attributs sont transférés ( attrib , booléen), les champs de la table d'attributs de ligne de flux d'entrée ( ilftab , ftab) sont également ajoutés à hlftab (ftab). Le champ "shape" ( hlshapef , champ) dans la table attributaire est obtenu avec la requête ftab.findfield. Enfin, la table attributaire de la ligne hydro (hlftab, ftab) est rendue modifiable à l'aide de la requête ftab.seteditable.

    Tout d'abord, les entités sélectionnées dans les thèmes de flux et de sous-bassin sont affectées à des objets de travail ( theme1 , theme2 , fthemes). Ceci est fait pour prendre en charge la sélection des fonctionnalités. Le code ne fonctionne que sur des fonctionnalités sélectionnées.

    Chaque polygone du thème temporaire du sous-bassin ( theme2 , ftheme) est traité. Notez la syntaxe pour prendre en charge les projections. Toutes les lignes du thème de flux temporaire ( theme1 , ftheme) qui sont entièrement ou partiellement dans le polygone sont sélectionnées à l'aide de la requête ftab.selectbyshapes.

    Ensuite, chacune des lignes sélectionnées dans le thème de flux temporaire ( theme1 , ftheme) est vérifiée pour voir si elle est entièrement contenue à l'intérieur du polygone à l'aide de la requête shape.iscontainedin. Si la ligne est entièrement contenue dans le polygone, elle est ajoutée au thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme). Si elle n'est pas entièrement contenue dans le polygone, la partie de la ligne qui se trouve à l'intérieur du polygone est coupée de la ligne à l'aide de la requête shape.lineintersection et cette ligne est ensuite ajoutée au thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme). L'ajout d'une ligne se fait en créant un nouvel enregistrement avec la requête ftab.addrecord et en écrivant la forme de la ligne dans le champ « shape » à l'aide de la requête ftab.setvalue. Les valeurs d'attribut de la ligne dans le thème de la ligne de courant ( iltheme , ftheme) sont écrites dans les champs d'attribut de la ligne dans le thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme).

    Le thème hydro point ( hptheme , ftheme ) est un fichier de forme de point avec des points à l'intersection des lignes dans le thème hydro line ( hltheme , ftheme). En d'autres termes, les points du thème hydro point ( hptheme , ftheme) sont des nœuds pour le thème hydro line ( hltheme , ftheme).

    Semblable à la configuration du thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme), cela inclut la spécification du nom de fichier, la création de ftab et l'ajout de champs de travail. Les champs de travail sont répertoriés dans le tableau 6.10.

    Tableau 6.10. Domaines de travail du thème Hydro Point.

    Les champs attributaires de la table attributaire de l'emplacement du cours d'eau ( inftab , ftab ) sont ajoutés à la table attributaire du point hydro ( hpftab , ftab ) si un tel thème a été fourni en tant que données d'entrée ( infound , boolean). Enfin, la table attributaire des points hydro ( hpftab , ftab) est rendue éditable à l'aide de la requête ftab.seteditable.

    Chaque ligne du thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme) est traitée. La forme de la ligne est convertie en une liste de points à l'aide des requêtes polyline.asmultipoint et multipoint.aslist. Pour les points de début et de fin de la ligne ( hlfp , hltp , points) les points existants dans le thème hydro point ( hptheme , ftheme) sont vérifiés. Si aucun point n'existe dans la tolérance ( tol , nombre), un point est ajouté à cet emplacement. Similaire à l'ajout d'une ligne, l'ajout d'un point se fait avec les requêtes ftab.addrecord et ftab.setvalue. Le numéro d'enregistrement du nouveau point est écrit dans le champ fphp ou le champ tphp de la ligne dans le thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme).

    Si un thème d'emplacement de flux ( intheme , ftheme) a été spécifié comme données d'entrée ( infound , boolean), les points de ce thème sont également vérifiés. Si un point existe dans la distance de tolérance ( tol , nombre) du nouveau point, les valeurs attributaires du point dans le thème de localisation du cours d'eau ( intheme , ftheme ) sont écrites dans les champs attributaires du point dans le thème hydro point ( hptheme , fthème).

    Les points situés sur la ligne de délimitation d'un sous-bassin représentent l'emplacement des éléments de source, de sortie de sous-bassin ou de puits. Chaque point du thème hydro point (hptheme, ftheme) est traité. Pour chaque point, tous les polygones du thème du sous-bassin (iptheme, ftheme) sont vérifiés. La forme du polygone (polyshape, polygon) est convertie en une forme (poly)line (polylshape, polyline) avec la requête polygon.aspolyline. La distance entre le point (hpshape, point) et la (poly)ligne (polylshape, polyline) est vérifiée. S'il est inférieur à la tolérance (tol, nombre) alors le champ "hectype" dans la table attributaire des points hydro (hpftab, ftab) est défini sur "1".

    Le système de canaux se compose des lignes de cours d'eau en aval des éléments hydrologiques. Ceci est obtenu en traçant en aval les emplacements de la source, de la sortie du sous-bassin et du puits établis à l'étape précédente.

    Le dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire) se compose de toutes les lignes de flux qui sont plus longues que la moitié de la tolérance ( tol , tolérance). Voir la section 5.5 pour une discussion détaillée sur la tolérance. Le dictionnaire est structuré comme indiqué dans le tableau 6.11.

    Tableau 6.11. Structure du dictionnaire de flux.

    Pour créer le dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire) chaque enregistrement dans le thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme) est traité. La longueur de la ligne ( hllength , nombre) est calculée à partir de la liste des points composant la ligne. Si la longueur est supérieure à la moitié de la tolérance ( tol , nombre) le numéro d'enregistrement de la ligne est ajouté au dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire).

    Le dictionnaire de canaux ( channeldict , dictionnaire) se compose de toutes les lignes de flux dans le dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire) qui font partie du système de canaux. Il a une structure identique à streamdict (dictionnaire) comme indiqué dans le tableau 6.11.

    Chaque point du thème hydro point ( hptheme , ftheme) est traité. Si le point est une source, un exutoire de sous-bassin ou un puits (hectype = 1) l'analyse se poursuit sinon le point suivant est traité.

    Chaque ligne du dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire) est traitée. Si la distance du point de départ de la ligne au point est inférieure à la tolérance ( tol , nombre) la ligne est en aval d'une source, d'un exutoire de sous-bassin ou d'un point de puits et fait donc partie du système de canaux. Le numéro d'enregistrement hlftab (ftab) de la ligne est ajouté au dictionnaire du canal ( channeldict , dictionnaire) et à la liste des lignes amont ( uplist , liste) qui servira au traçage (décrit dans le paragraphe suivant). Ensuite, le numéro d'enregistrement hlftab (ftab) de toutes les lignes du dictionnaire de canal ( channeldict , dictionnaire) est supprimé du dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire). Ceci est fait pour diminuer le nombre de lignes traitées pour le point suivant. La figure 6.1 répertorie le code Avenue pertinent.

    Graphique 6.1. Code de l'avenue d'identification de la ligne en amont du système de canaux.

    Le paragraphe précédent décrivait comment le numéro d'enregistrement de toutes les lignes en aval des éléments source, sortie de sous-bassin ou puits est écrit dans le dictionnaire du canal ( channeldict , dictionnaire) et la liste des lignes en amont ( uplist , liste). Pour identifier le système de canaux complet, ces lignes sont tracées en aval. La procédure de traçage est la suivante.

    Chaque ligne de la liste des lignes amont ( uplist , list) est traitée. Le point de fin de la ligne est comparé au point de début de toutes les lignes du dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire). Si la distance entre elles est inférieure à la tolérance ( tol , nombre) la ligne dans streamdict (dictionnaire) est en aval de la ligne dans uplist (list) et son numéro d'enregistrement hlftab (ftab) est ajouté à la liste de lignes en aval ( dnlist , list) ainsi que le dictionnaire des canaux ( channeldict , dictionary). Ensuite, toutes les lignes du dictionnaire de canal ( channeldict , dictionnaire) sont supprimées du dictionnaire de flux ( streamdict , dictionnaire) pour réduire le temps de traitement de la ligne suivante. Si aucune ligne en aval n'est trouvée, le processus est terminé, sinon la liste de lignes en aval ( dnlist , list) devient la nouvelle liste de lignes en amont ( uplist , list) et la procédure est répétée. La figure 6.2 montre le code Avenue pertinent.

    Graphique 6.2. Code d'avenue de traçage du système de canaux.

    Chaque ligne du dictionnaire des canaux (dictionnaire channeldict) est traitée. Les lignes correspondantes dans le thème de la ligne hydroélectrique ( hltheme , ftheme) se voient attribuer des numéros de type d'élément hydrologique pour les tronçons (hectype = 4).

    Les lacs sont définis par des polygones dans la couche de lignes de cours d'eau ( iltheme , ftheme). Étant donné que ce programme n'utilise aucune topologie préexistante et que les fonctions de construction de topologie ne sont pas directement disponibles dans ArcView, les lacs sont identifiés à partir des lignes du thème de la ligne hydro (hltheme, ftheme).

    En bref, la procédure consiste à rechercher une déviation dans les lignes de courant. Si une déviation est trouvée, chaque chemin aval est tracé. Si les deux chemins se rencontrent quelque part en aval dans une jonction, un lac est présent. Les lignes constituant le lac sont identifiées en traçant chaque chemin amont depuis la jonction jusqu'à la dérivation. La figure 6.3 illustre la méthodologie.

    Graphique 6.3. Méthodologie d'identification des lacs.

    Chaque point du thème hydro point ( hptheme , ftheme ) est traité. Pour chaque point, toutes les lignes du thème de ligne hydro ( hltheme , ftheme) sont traitées (si elles sont plus longues que la moitié de la distance de tolérance, voir Section 5.5). Les numéros d'enregistrement hpftab (ftab) des points situés aux points de début et de fin ont été écrits dans les champs fphp et tphp de la table attributaire de la ligne hydro (hlftab, ftab) à l'étape précédente. Ces valeurs sont comparées au numéro d'enregistrement du point. Si la ligne est en amont ou en aval du point un compteur correspondant ( uplines , dnlines , numéros) est augmenté de 1. A la fin de la boucle les compteurs indiquent le nombre de lignes en amont et en aval du point.

    Si le nombre de lignes en amont et en aval du point est un et deux respectivement, le point est une dérivation et éventuellement une extrémité amont d'un lac. Si tel est le cas, les numéros d'enregistrement hlftab (ftab) des deux lignes en aval sont ajoutés à une liste de trace ( tracelist , list) qui est utilisée pour stocker les numéros d'enregistrement hlftab (ftab) des lignes tracées. S'il s'avère plus tard que nous avons affaire à un polygone, cette liste contiendra tous les numéros d'enregistrement hlftab (ftab) des lignes appartenant au polygone.

    Le traçage se produit simultanément le long des deux rives (possibles) du lac ainsi que d'autres dérivations rencontrées en cours de route. Le numéro d'enregistrement hlftab (ftab) des lignes courantes est stocké dans la liste des lignes en amont ( uplist , list). Ensuite, chaque ligne du thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme) est traitée. Si le numéro de point hydro de son extrémité amont correspond au numéro de point hydro de l'extrémité aval de la ligne de la uplist (liste), il est ajouté à une liste de lignes en aval ( dnlist , list). Une fois que toutes les lignes ont été traitées, dnlist (liste) devient la nouvelle liste ascendante (liste) et le processus se poursuit jusqu'à ce qu'aucune autre ligne en aval ne soit trouvée. Au cours de ce processus, toutes les lignes tracées sont également ajoutées à la tracelist (liste). La figure 6.4 montre le code essentiel de l'avenue de traçage du lac en aval.

    Graphique 6.4. Code de l'avenue de traçage en aval du lac.

    Ensuite, une copie de la tracelist ( tracelistb , list) est effectuée et la requête list.removedupplicates est utilisée pour supprimer tous les doublons de la liste. Tous les enregistrements de tracelist (liste) sont comparés aux enregistrements de tracelistb (liste). Si les enregistrements ne correspondent pas, une ligne a été traversée deux fois, indiquant une jonction dans le système. Si cela se produit, il est établi que nous avons affaire à un lac. Le numéro d'enregistrement hlftab (ftab) de la ligne qui a été traitée deux fois est mémorisé comme dnline (numéro).

    Si un lac est trouvé comme décrit ci-dessus, tous les enregistrements de la tracelist (liste) sont tracés en amont du point de jonction, qui est le point en amont de dnline (nombre). La procédure de traçage est essentiellement la même que la procédure de traçage en aval vue d'en haut. Les lignes qui font partie du lac sont stockées dans tracelistc (liste).

    Tous les enregistrements de tracelistc (liste) sont traités. L'hectype de la ligne est multiplié par un facteur 10. Les lignes faisant partie du réservoir ont donc un hectype de 20 ou 40 selon qu'elles font ou non partie du système de canaux. De plus, le numéro d'enregistrement hpftab (ftab) du point en aval du lac est écrit dans le champ « lhp » de chacune des lignes.

    Les dictionnaires sym sont créés pour stocker les données de bassin versant dans la structure de données hydrologiques avant qu'elles ne soient écrites dans les thèmes de lignes et de points sym et dans le fichier HEC-HMS Basin. La structure des dictionnaires est décrite dans les tableaux 6.12 à 6.15.

    Tableau 6.12. Structure du dictionnaire de la ligne Sym.

    Tableau 6.13. Structure du dictionnaire Sym Point.

    Tableau 6.14. Structure de dictionnaire d'identifiants en amont.

    Tableau 6.15. Structure de dictionnaire d'ID en aval.

    La variable hecid (nombre) est initiée en la fixant à 1 .

    Chaque point du thème hydro point ( hptheme , ftheme) est traité. Pour chaque point, chaque ligne du thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme) est traitée. La longueur de la ligne ( hllength , nombre) est calculée. Si la longueur de la ligne ( hllength , nombre) est supérieure à la moitié de la tolérance ( tol , nombre), la relation spatiale de la ligne au point est examinée. Une connexion entre le point de début ou de fin de la ligne et le point se produit si la distance entre eux est inférieure à la distance de tolérance. Le type de ligne (système de canaux, réservoir, etc.) est vérifié et les compteurs correspondants sont incrémentés. Les compteurs et leurs champs correspondants dans le thème hydro point ( hptheme , ftheme) sont répertoriés dans le tableau 6.16. Une description plus détaillée des compteurs peut être trouvée dans le Tableau 6.10.

    Tableau 6.16. Compteurs d'hydrotopologie.

    Les types de nœuds sont calculés et écrits dans la table attributaire des points hydro ( hpftab , ftab) avec les valeurs des compteurs. Voir la section 2.4 pour une description plus détaillée des types de nœuds.

    Le point est vérifié par rapport aux critères d'identification des types d'éléments hydrologiques. Voir le tableau 3.1 de la section 2.4 pour une liste des critères d'identification des éléments hydrologiques. Si le point est un élément hydrologique, l'hecid et le numéro d'hectype correspondant sont écrits dans la table attributaire du point hydro ( hpftab , ftab ) et dans le dictionnaire de points sym ( spdict , dictionary). Les coordonnées du point sont également écrites dans le dictionnaire de points sym ( spdict , dictionnaire). Un enregistrement est ajouté aux dictionnaires d'ID amont et aval (upiddict, dniddict, dictionnaires). Enfin, le compteur hecid ( hecid , nombre) est incrémenté de 1 .

    En général, la connectivité des tronçons et des éléments du chenal est établie en choisissant une ligne dans le dictionnaire du chenal ( channeldict , dictionnaire) qui n'appartient pas à un lac et en traçant en amont et en aval jusqu'à ce qu'un élément de chenal ou un réservoir soit trouvé. Toutes les lignes ainsi tracées sont réunies en un seul bief en leur attribuant le même hecid (numéro).

    Tout d'abord, un dictionnaire de lignes à traiter ( processdict , dictionnaire) est créé en tant que copie du dictionnaire de canal ( channeldict , dictionnaire). Ensuite, un dictionnaire de tous les points de départ possibles ( startdict , dictionnaire) pour la procédure est créé en copiant channeldict (dictionnaire) et en supprimant toutes les lignes appartenant à un lac. Les lignes faisant partie d'un lac sont identifiées par une valeur non nulle dans le champ "lhp" de la table attributaire des lignes hydroélectriques ( hlftab , ftab).

    Tant qu'il y a des enregistrements dans startdict (dictionnaire), la procédure suivante est exécutée. Une liste de portée (reachlist, list) est créée. Le premier enregistrement de startdict (dictionnaire) est ajouté à reachlist (liste). Ensuite, le système de canaux est tracé en amont. La procédure de traçage est similaire à celle utilisée pour les lacs.

    Un numéro de ligne en aval ( dnline , number) est créé et la valeur de la ligne de startdict (dictionnaire) est affectée. L'hectype du point amont de la ligne est vérifié par rapport aux valeurs possibles d'hectype de l'extrémité amont de la portée. Le point amont d'un bief peut avoir un hectype de 1 (exutoire du sous-bassin), 3 (jonction), 7 (source), 8 (dérivation) ou 10 (réservoir). Si le point amont de la ligne ne répond pas aux critères d'extrémité amont d'un bief, la procédure de traçage suivante est effectuée jusqu'à ce qu'un point amont d'un bief ou d'un réservoir soit trouvé.

    Chaque ligne de processdict (dictionnaire) est traitée.Le numéro d'enregistrement hpftab (ftab) du point de fin de la ligne est comparé au numéro d'enregistrement hpftab (ftab) du point de départ de la dnline (numéro). Si les numéros correspondent et que la ligne ne fait pas partie d'un réservoir, la ligne est ajoutée à reachlist (liste). L'hectype de l'extrémité amont de la ligne est vérifié pour voir s'il est possible l'extrémité amont d'un bief (hectype 1, 3, 7, 8 ou 10). Si l'extrémité amont de la ligne est une extrémité amont possible d'un bief, la boucle est terminée, sinon continuée.

    Pour les extrémités amont non lac, la valeur hecid ainsi que la forme et les coordonnées de l'extrémité amont sont écrites en mémoire. Pour les extrémités amont du lac, le point de réservoir se trouve à partir de la valeur « lhp » de la ligne. Les lignes de reachlist (liste) sont supprimées de processdict (dictionnaire) et startdict (dictionnaire). La figure 6.5 illustre le code Avenue pertinent.

    Graphique 6.5. Atteignez le code de l'avenue de traçage.

    La même procédure est suivie dans le sens aval. Ensuite, les lignes de reachlist (list) se voient attribuer des valeurs hecid identiques dans la table attributaire de la ligne hydro ( hlftab , ftab). Les valeurs hecid , hecupid , hecdnid , hecupx , hecupy , hecdnx et hecdny (nombres) sont écrites dans le dictionnaire de la ligne sym ( symdict , dictionnaire). Les enregistrements spdict (dictionnaire) des éléments en amont et en aval sont mis à jour. L'hecid (nombre) est incrémenté de 1 . Le nombre de lignes dans startdict (dictionnaire) est vérifié avec la requête Dictionary.count. S'il n'y a plus de lignes de départ possibles, la boucle se termine.

    Les éléments de sous-bassin doivent être connectés aux éléments de sortie de sous-bassin correspondants. Chaque sous-bassin du thème de sous-bassin ( iptheme , ftheme) est traité. Pour chaque sous-bassin, chaque point du thème hydro point ( hptheme , ftheme) est traité. Si la distance du point à la limite du sous-bassin est inférieure à la tolérance ( tol , nombre) le point est situé sur la limite du sous-bassin. Si tel est le cas, l'analyse se poursuit sinon le point suivant est traité.

    Chaque ligne du thème de la ligne hydro ( hltheme , ftheme) est traitée. Si le point d'arrivée de la ligne est dans la tolérance ( tol , nombre) du point et que la ligne est entièrement contenue dans le polygone, le point est un exutoire du sous-bassin. La requête shape.iscontainedin est utilisée pour vérifier si la ligne est complètement contenue dans le polygone. Le numéro d'enregistrement hpftab (ftab) du point est ajouté à la liste des points de sortie ( outletlist , list). S'il n'y a qu'un seul enregistrement dans la liste des points de sortie ( liste des sorties , liste ) ce point est choisi pour être la sortie du sous-bassin. S'il existe plusieurs points de sortie vers le sous-bassin, le premier point est choisi pour être la sortie du sous-bassin, à moins qu'une grille d'élévation n'ait été spécifiée comme données d'entrée ( igfound , booléen). Si une grille d'élévation a été fournie, la sortie du sous-bassin est déterminée comme décrit dans le paragraphe suivant.

    Pour les sous-bassins à sorties multiples, il faut choisir quelle sortie est la sortie du sous-bassin. L'altitude du point est utilisée comme critère. La sortie avec la plus faible élévation est choisie pour être la sortie du sous-bassin. L'altitude du point est extraite de la grille d'altitude ( igtheme , gtheme) avec la requête gteme.returncellvalue.

    Le nom de fichier pour le thème de la ligne sym ( sltheme , ftheme) est créé avec la requête project.makefilename et le ftab est créé à l'aide de la requête ftab.makenew. Le champ de forme ( slshapef , field) est obtenu avec la requête ftab.findfield. Un certain nombre de champs de travail sont ajoutés à la table attributaire de la ligne sym ( slftab , ftab ) comme indiqué dans le tableau 6.17.

    Tableau 6.17. Champs de travail du thème de la ligne Sym.

    Si les attributs sont transférés comme indiqué par attrib (booléen), les champs d'attribut spécifiés dans la table de transfert d'attribut de portée sont également ajoutés à la table d'attribut de ligne sym ( slftab , ftab). Le type, la longueur et la précision du champ sont copiés à partir de la table attributaire de la ligne de courant ( ilftab , ftab).

    Des lignes sont ajoutées au thème de la ligne sym ( sltheme , ftheme) en fonction du dictionnaire de la ligne sym ( sldict , dictionnaire). Les requêtes ftab.addrecord et ftab.setvalue sont utilisées pour ajouter une ligne. Les valeurs d'attribut des lignes de la table attributaire de ligne de flux ( ilftab , ftab ) sont transférées vers les champs d'attribut de la table attributaire de ligne sym ( slftab , ftab ) sur la base de la table de transfert d'attribut de portée. Voir la discussion dans la section 5.4 pour une description détaillée de la méthodologie de transfert d'attribut de portée.

    Le nom de fichier du thème du point sym ( sptheme , ftheme) est créé avec la requête project.makefilename et le ftab est créé à l'aide de la requête ftab.makenew. Le champ de forme ( spshapef , field) est obtenu avec la requête ftab.findfield. Un certain nombre de champs de travail sont ajoutés à la table attributaire du point sym ( spftab , ftab) comme indiqué dans le tableau 6.18.

    Tableau 6.18. Champs de travail du thème Sym Point.

    Si les attributs sont transférés comme indiqué par attrib (booléen), les champs d'attributs spécifiés dans la table de transfert d'attributs de sous-bassin, jonction, dérivation, réservoir, source et puits sont également ajoutés à la table d'attributs de ligne sym ( slftab , ftab). Le type, la longueur et la précision du champ sont copiés à partir des tables attributaires d'entrée.

    Des points sont ajoutés au thème de point sym ( sptheme , ftheme) en fonction du dictionnaire de points sym ( spdict , dictionnaire). Les requêtes ftab.addrecord et ftab.setvalue sont utilisées pour ajouter un point. Les valeurs attributaires des polygones de la table attributaire des polygones du sous-bassin ( ipftab , ftab ) et de la table attributaire des points d'emplacement du cours d'eau ( inftab , ftab ), le cas échéant, sont transférées vers les champs attributaires de la table attributaire des points sym ( spftab , ftab ) en fonction sur la table de transfert d'attribut d'élément. Voir la discussion dans la section 5.4 pour une description détaillée de la méthodologie de transfert d'attribut de portée.

    Les tables d'attributs des thèmes de ligne et de point sym ( sltheme , sptheme , fthemes) sont liées aux tables d'attributs des thèmes de ligne et de point hydro ( hltheme , hptheme , fthemes), respectivement. Le lien est basé sur « hecid » et établi à l'aide de la requête ftab.link.

    Fichier de configuration : si la variable de contrôle d'exécution hmsmode (chaîne) est définie sur « d », le nom de fichier du fichier HEC-HMS Basin ( hmsfilename , filename) est créé avec la requête project.makefilename, sinon la valeur de hmsmode (string ) est utilisé pour créer le hmsfilename (nom de fichier) avec la demande string.asfilename. Le fichier HEC-HMS Basin ( hmsfile , file) est créé à l'aide de la requête linefile.make.

    Écrire l'en-tête : L'en-tête du fichier est écrit. La date et l'heure sont obtenues à partir du système à l'aide de la demande date.now. Le système d'unités est défini comme « inconnu ». Les données sont écrites dans le fichier une ligne à la fois à l'aide de la requête file.writeelt

    Écrire les données d'élément : les données d'élément sont écrites dans le fichier HEC-HMS Basin en fonction des thèmes de ligne et de point sym ( sltheme , sptheme , fthemes). Voir la discussion dans la section 5.4 pour une description détaillée de la méthodologie de transfert d'attribut.

    Close File : Le fichier HEC-HMS Basin ( hmsfile , file) est fermé en lui envoyant la requête file.close.

    Les tables d'attributs des thèmes de lignes et de points hydro et sym ( hlftab , hpftab , slftab , spftab , ftabs) sont fermées ou rendues non modifiables à l'aide de la requête ftab.seteditable.

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    Voir la vidéo: Tutorial N9: Fusionner polygones ArcGis. How to Merge different Shapefiles