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Calcul/mesure d'aire et de distance inattendu après la projection ?

Calcul/mesure d'aire et de distance inattendu après la projection ?


J'ai converti un fichier de formes SIG du Botswana du système de coordonnées géographiques GCS_WGS_1984 au système de coordonnées projetées Africa_Albers_Equal_Area_Conic pour pouvoir calculer la superficie des polygones du fichier de formes (et plus tard pour calculer les tampons, etc.). Mais l'échelle du fichier de formes projeté est complètement fausse, ce qui fausse le calcul de la zone (et de la distance). Par exemple, lorsque j'utilise la règle pour calculer la distance entre deux points, une distance d'environ 113 km en réalité est mesurée comme une distance de 0,001087 km sur la trame de données, donc environ 100 000 fois trop petite…

Mais lorsque je fais la même mesure de distance avec la règle lorsque le fichier de formes est sous le système de coordonnées géographiques GCS_WGS_1984, il n'y a pas de problème.

Quelqu'un a-t-il une idée de la façon de résoudre ce problème et d'obtenir une échelle correcte lorsque j'utilise le système de coordonnées projeté ?


juste pour essayer de deviner - le fichier de formes a-t-il été projeté dans le nouveau système de coordonnées ou redéfini en tant que nouveau système de coordonnées ? (je suppose qu'ArcGIS a été utilisé)

cela ressemble presque à l'utilisation de la projection définie, ce qui ne modifiera pas réellement la géométrie des polygones - cela indique simplement au SIG que les polygones se trouvent dans une projection donnée. Ainsi, si un poly s'étend de 15 à 30 degrés de longitude - et qu'il est redéfini pour être une projection albers avec des unités de mètres - GIS pensera simplement que le polygone s'étend sur 15 à 30 mètres (ce qui rendrait toutes les mesures du poly très petites).

à la place, la fonction de projet doit être utilisée, ce qui créera un tout nouveau fichier de formes avec le système de coordonnées correct. Remarque - vous devrez rétablir le fichier de formes dans son système d'origine (GCS) avant d'utiliser le projet.


Une comparaison de cinq inventaires d'émissions de dioxyde de carbone à haute résolution spatialement explicites, de combustibles fossiles et de dioxyde de carbone pour les États-Unis

La quantification des émissions de dioxyde de carbone dans l'atmosphère liées aux combustibles fossiles est nécessaire pour représenter avec précision les flux du cycle du carbone et pour comprendre et projeter les détails du cycle mondial du carbone. En outre, la surveillance, la déclaration et la vérification (MRV) des émissions de dioxyde de carbone sont nécessaires au succès des accords internationaux visant à réduire les émissions. Cependant, le dioxyde de carbone fossile existant (FFCO2) les inventaires d'émissions varient en termes de données et de méthodes utilisées pour estimer et répartir les FFCO2. Cet article compare comment les approches utilisées pour créer des FFCO spatialement explicites2 les inventaires d'émissions affectent la distribution spatiale des estimations d'émissions et l'ampleur des estimations d'émissions dans des localités spécifiques. Cinq FFCO spatialement explicites2 les inventaires d'émissions ont été comparés : Carbon Dioxide Information and Analysis Center (CDIAC), Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR), Fossil Fuel Data Assimilation System (FFDAS), Open-source Data Inventory for Anthropogenic CO2 (ODIAC) et Vulcain. Les effets de l'utilisation de données et d'approches spécifiques dans la création de FFCO spatialement explicites2 les inventaires d'émissions et l'effet de la résolution sur la représentation des données sont analysés à l'aide d'approches graphiques, numériques et cartographiques. Nous avons examiné l'effet de l'utilisation d'approches descendantes par rapport à des approches ascendantes, de veilleuses par rapport à des proxys de population et de l'inclusion de grandes sources ponctuelles. Les résultats indiquent que l'approche utilisée pour répartir les émissions dans l'espace crée des modèles distincts dans la répartition des estimations d'émissions et donc dans les estimations d'émissions dans des emplacements spécifiques. Les différents ensembles de données servent à des fins différentes mais montrent collectivement le rôle clé des grandes sources ponctuelles et des centres urbains et la forte relation entre l'échelle et l'incertitude.

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L'effet du changement climatique sur les modèles d'occupation des sols ruraux dans le centre des États-Unis

Cette étude projette les probabilités de couverture terrestre sous le changement climatique pour le maïs (maïs), le soja, le blé de printemps et d'hiver, la double culture blé d'hiver-soja, le coton, les prairies et les forêts dans 16 États du centre des États-Unis à une résolution spatiale élevée (voir https:// doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.859593?format=html), tout en prenant également en compte l'influence des caractéristiques du sol et de la topographie. Les scénarios couvrent trois modèles climatiques couplés, trois voies de concentration représentatives (RCP) et trois périodes (2040, 2070, 2100). À mesure que le changement climatique s'intensifie, la zone appropriée pour les six cultures affiche d'importants déplacements vers le nord. La superficie totale convenable dans la zone d'étude pour le blé de printemps, suivi du maïs et du soja, diminue. Les zones propices au blé d'hiver et à la double culture blé d'hiver-soja s'étendent vers le nord, tandis que l'aptitude au coton migre vers de nouveaux emplacements, plus au nord. Les prairies s'intensifient dans l'ouest des Grandes Plaines à mesure que l'aptitude des cultures diminue l'aptitude à la forêt s'intensifie dans le sud tout en cédant aux cultures dans le nord. Pour maintenir les grands schémas géographiques actuels d'utilisation des terres, de grands changements dans la réponse thermique de cultures telles que le maïs seraient nécessaires. Une transition des rotations maïs-soja à la double culture blé-soja d'hiver est une alternative d'adaptation.

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Annexe A: α Formes

Le α les formes (ou coques concaves) sont définies dans Edelsbrunner et al. (1983). Nous décrivons brièvement l'algorithme utilisé dans notre application. Laissez dans la figure A1 désignent un ensemble concave qui est approximé par l'ensemble fini V de sommets discrets vje=(Xje,ouije)∈V. Le but est de trouver la limite Ω. Le problème de trouver une coque concave autour d'un ensemble fini de sommets n'a pas de solution unique. Par exemple dans la figure A1 en incluant l'arête qui relie les deux sommets v4 et v5 à Ω, une forme de coque différente est obtenue.

Une triangulation de Delaunay est réalisée sur V générer un ensemble de triangles T. Chaque triangle tT est un triplet de sommets t = (vje,vj,vk), comme illustré par des lignes pointillées sur la figure A1. La frontière de l'union de tous les triangles T est l'enveloppe convexe autour du domaine Ω. Laisser sje désigne le cercle circonscrit au triangle tje, et laissez rje désigne son rayon. Laisser être le sous-ensemble des triangles avec rje<ρ, où ρ≥0 est un seuil pour exclure les grands triangles. La frontière de l'union des triangles Tρ définit une coque concave correspondant au paramètre ρ.

Clairement, T0= et , le dernier définissant l'enveloppe concave maximale, qui est également une enveloppe convexe. Avec un réglage de ρ, une coque concave souhaitée peut être obtenue. Si l'ensemble des sommets est structuré sur une grille rectangulaire avec des pas de grilleX etoui, le plus petit significatif ρ Pour qui Tρ est la moitié de l'hypoténuse du plus petit triangle avec . Pratiquement, un multiple de ρmin produit une coque concave souhaitable pour nos applications.

La principale partie informatique de la recherche d'une coque concave consiste à obtenir la triangulation de Delaunay. L'algorithme diviser pour régner est une implémentation efficace de la triangulation de Delaunay avec la complexité de calcul de pour m sommets sur un plan à deux dimensions.

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