Suite

Les niveaux de symboles ArcMap se mélangent dans des représentations à plusieurs échelles


J'ai créé plusieurs représentations d'un réseau routier à différentes échelles. Comme la plupart des routes sont affichées sous forme de lignes de casse, j'utilise des niveaux de symboles pour contrôler l'ordre de dessin. J'ai ensuite tout enregistré dans des fichiers de calques à importer ou à traiter avec d'autres outils (passage, etc.)

J'ai créé un modèle de document avec plusieurs calques pour les différentes échelles. Ils s'affichent/ne s'affichent pas en fonction de l'échelle définie, c'est-à-dire

  • Échelle 1 visible au 1:3 000 000 --> Représentation 1
  • Echelle 2 visible à 1:1 000 000 --> Représentation 2…

Une représentation a des règles différentes et je les trie dans la fenêtre niveau symbole correspondant à la hiérarchie de la route et des attributs comme les ponts et tunnels, par exemple :

Représentation 1 :

  • Autoroutes (Ponts)
  • Routes principales (ponts)
  • Routes tertiaires
  • Piéton (Tunnel)

etc.

Ces règles et leur ordre sont correctement enregistrés dans les fichiers de calque et s'affichent parfaitement lorsque je charge un seul fichier dans un document ou le modèle. Cependant, en chargeant plus de mes couches multi-échelles, elles commencent à se mélanger. Jetez un œil ici sur le premier chargement de l'échelle 1:500 000 :

Maintenant, si j'ajoute un autre fichier de calque, par exemple 1:50 000, ces entrées se mélangent totalement et perturbent consécutivement le dessin et l'exportation :

C'est certainement de la foutaise, car je ne veux pas les trier à nouveau à chaque fois (ils sont mis à jour une fois par semaine) et en outre, ils ne seront pas sauvegardés correctement après l'ajout d'un tiers de la quatrième couche.

J'ai essayé un document vierge et toutes les autres astuces que je connaissais, mais je ne peux pas résoudre ce problème. Certaines balances conserveront leur ordre d'origine, d'autres non. Mais je ne peux pas essayer toutes les combinaisons de 7 échelles et différentes représentations pour les routes, les voies ferrées, etc.

Je serais reconnaissant pour tout indice ou aide sur la façon de contourner le problème (car je suis presque sûr que cela est causé par le bogue d'ArcMap lui-même).


Swasti Shah

Une part importante de l'urbanisme se préoccupe du maintien et de la valorisation du caractère des quartiers. Les quartiers forment l'environnement physique et social dans lequel les gens mènent leurs activités quotidiennes et, par conséquent, la qualité du quartier a un impact direct et significatif sur la qualité de vie de ses résidents. Même si la « planification de quartier » occupe une place élevée dans la pratique générale de la planification, il existe une confusion et des divergences d'opinion considérables concernant la définition et la fonction d'un quartier (Hunter, 1979). Les urbanistes se sont tournés vers les résidents pour mieux comprendre ce que leur environnement local signifie pour eux et ce qui, à leur avis, constitue leur quartier. Ce processus consistant à générer une contribution significative du public à la planification de l'aide n'a cependant souvent connu qu'un succès limité en raison du manque d'outils efficaces à cette fin (Al-Kodmany, 1998). Le potentiel analytique et l'explicitation spatiale des systèmes d'information géographique (SIG) peuvent être un outil puissant pour combler le fossé entre la compréhension des résidents et l'expression de leurs quartiers et donc contribuer grandement à rendre la planification de quartier plus contextuelle et utile.

Cette recherche est un effort pour renforcer le lien entre le SIG et la participation du public en prenant le SIG au-delà de son rôle conventionnel dans la planification pour développer un « SIG de quartier ». Un SIG de quartier est une base de données pour la communauté qui peut aider les résidents à visualiser, décrire et évaluer leur environnement local et donc aider à le planifier. Un SIG de quartier a été développé pour la ville d'Urbana, dans l'Illinois, en tant que prototype. Le SIG existant de la ville a été utilisé comme base et plusieurs couches d'informations ont été ajoutées pour présenter une image multidimensionnelle de la communauté. Plusieurs résidents d'Urbana ont été interrogés à l'aide du SIG du quartier pour tester son efficacité en tant qu'outil participatif. Au cours de l'enquête, les participants ont été encouragés à interagir avec le SIG dans la mesure où ils se sentaient à l'aise (avec l'aide d'un facilitateur SIG), puis à répondre à plusieurs questions sur leur quartier et la ville.

Avantages de l'utilisation du SIG par rapport aux techniques traditionnelles

Les méthodes actuelles d'expression des perceptions/préférences individuelles et de groupe comprennent des techniques telles que des questionnaires d'enquête (ouverts ou non), des cartes de balisage, des charrettes de conception et des classements à l'échelle de Likert (Talen, 2000b). Bien que ces techniques aient leur propre pertinence, les SIG offrent une gamme de nouvelles possibilités en introduisant une complexité spatiale et une interactivité. Il est largement reconnu que ces dimensions supplémentaires peuvent être très utiles pour garantir une participation significative des résidents au processus de planification (Howard, 1998 Kim, 1998 Elwood et Leitner, 1998 Shiffer, 1998 Harris et Weiner, 1998 Al-Kodmany, 1998, 2000 Martin et Myers, 1994 Couclelis et Monmonier, 1995 Hoefer et al., 1994 Florence et al., 1996 Craig et Elwood, 1998 Parker, 1998 Bosworth et Donovan, 1998 et Talen, 2000b).

Complexité spatiale

Le SIG peut être utilisé pour afficher la plupart des données spécifiques à un emplacement dans un format visuel, facile à comprendre et à manipuler. S'il est vrai que même les cartes et modèles papier traditionnels peuvent représenter des données spatialement, ils ne sont pas très bons pour gérer la complexité spatiale. Par exemple, comme l'a découvert la ville de Rockford, dans l'Illinois, il est très difficile de visualiser simultanément l'impact de la pauvreté, du chômage et de l'éducation sur les taux de criminalité dans une zone à l'aide de cartes papier (Hoefer et al., 1994). La ville a dû créer plusieurs cartes pour représenter chaque variable d'intérêt sur des feuilles de papier transparentes qui ont été superposées pour voir comment les différentes variables étaient corrélées. Ce processus fastidieux est rendu très facile dans le SIG - un utilisateur peut superposer n'importe quelle combinaison de variables sur une seule carte pour analyser des situations ou exprimer des préférences à l'aide d'opérations très basiques. En outre, des variables telles que la qualité visuelle, traditionnellement considérées comme « intangibles », peuvent être assez bien représentées à l'aide d'outils multimédias tels que le « hotlinking » au sein du système SIG. Des problèmes tels que les forces et les faiblesses d'une zone ou les définitions personnelles de ce qui constitue son quartier peuvent être convertis à partir de listes non référencées spatialement et donnés un contexte spatial significatif à l'aide du SIG (Talen, 2000b). Par exemple, le « sens du lieu » pourrait trouver une définition en termes d'éléments spatiaux comme la nature des espaces publics, les rues, l'architecture et l'état physique des bâtiments, le caractère visuel, la répartition des personnes et leurs activités (Al-Kodmany, 1998). Le SIG peut ainsi doter les habitants d'un vocabulaire spatial plus complexe que de simples cartes papier et ainsi enrichir la richesse de leur expression.

Flexibilité et interactivité

Les résidents peuvent manipuler et interagir avec les données SIG pour rechercher les informations dont ils ont besoin pour mieux comprendre et décrire leur quartier. Il s'agit d'une immense amélioration par rapport aux cartes papier ou aux diapositives illustrées, qui sont des représentations statiques. Les informations véhiculées dans les cartes papier sont limitées à ce qui est dessiné sur la carte. Les utilisateurs ne peuvent pas dériver d'autres informations d'attribut concernant les données cartographiées ni modifier le contenu ou le style d'affichage de la carte. De plus, les cartes papier ne peuvent pas être redessinées assez rapidement pour suivre l'évolution du processus de pensée d'un individu ou une discussion de groupe dynamique pouvant impliquer plusieurs variables et scénarios alternatifs. Cela peut entraver la discussion et l'expression Al-Kodmany (1998) parle de la frustration d'utiliser des diapositives illustrées et des cartes papier dans le cadre d'une réunion communautaire dans un quartier de Chicago. La capacité interactive du SIG surmonte ces limitations dans une large mesure. Des opérations allant du simple zoom, panoramique et copie, collage de thèmes entre les vues aux requêtes spatiales telles que les calculs de surface, l'emplacement/le nombre d'occurrences d'une entité, les attributs d'une entité, le chemin le plus court, etc. peuvent être facilement effectuées par les résidents avec l'aide d'un facilitateur SIG.

Couplées aux avantages techniques que les SIG ont à offrir, la disponibilité croissante de données SIG bon marché et le développement de logiciels conviviaux, présentent de solides arguments en faveur du développement de son potentiel en tant qu'outil de participation communautaire à la planification (Ammerman, 1997).

Exemples d'applications SIG au niveau communautaire

Bien que les efforts de SIG communautaire ne soient pas encore courants, il existe des exemples très encourageants où les résidents, avec l'aide de facilitateurs, ont utilisé le SIG pour visualiser et planifier leurs communautés plus efficacement qu'ils ne l'avaient jamais fait auparavant. Cette recherche s'appuie sur ces efforts et vise à les faire progresser.

Des étudiants diplômés de l'Université du Wisconsin-Milwaukee ont construit une base de données SIG pour le quartier Metcalfe Park dans le centre de Milwaukee et formé des groupes de résidents à son utilisation. Ils ont rassemblé des informations détaillées au niveau des parcelles dont les résidents avaient besoin mais qui, jusqu'à présent, ne pouvaient obtenir que par un processus très lourd. Les résidents peuvent désormais accéder à des informations vitales dans un format lucide et peuvent les utiliser pour résoudre certains des problèmes complexes de leur quartier (Myers et Martin, 1994).

Des étudiants de l'Université de l'Illinois à Chicago, sous la direction du professeur Kheir Al-Kodmany, ont entrepris un projet similaire pour le quartier minoritaire de Pilsen à Chicago. En utilisant le SIG en conjonction avec le multimédia, la modélisation en trois dimensions et des outils traditionnels comme le croquis, ils ont créé une base de données communautaire qui a « autonomisé les résidents à visualiser, évaluer et participer à la revitalisation de leurs quartiers » (Al-Kodmany, 2000).

La « carte du quartier vivant » développée à l'aide d'un SIG pour la communauté de South of Market à San Francisco par une organisation locale à but non lucratif (SOMF) s'est avérée être un outil puissant entre les mains de la communauté pour lutter contre la gentrification et renforcer son économie locale ( Parker, 1998).

Le gouvernement régional de la région métropolitaine de Portland n'utilise pas seulement le SIG pour impliquer les citoyens dans les questions de planification telles que la gestion de la croissance et les transports, il travaille également à la création de couches de données de « valeur » pour la région. Ces couches seront basées sur ce que les résidents pensent et apprécient à propos de leurs quartiers ou de la région dans son ensemble pour obtenir une image holistique de la région qui va au-delà de la géographie physique (Bosworth et Donovan, 1998).

Le développement de stratégies d'apaisement de la circulation à Honolulu, Hawaï (Kim, 1998) et les efforts de planification de parc à Amherst, New York (Howard, 1998) sont d'autres exemples où le SIG a été utilisé pour résoudre des problèmes avec la participation de la communauté. Le projet NCGIA Varenius sur la participation du public GIS ou PPGIS a rassemblé des recherches approfondies sur les possibilités et les limites des PPGIS (voir http://www.ncgia.ucsb.edu/varenius/ppgis).

Prototype de SIG de quartier pour la ville d'Urbana

À propos d'Urbana

Urbana est une petite ville universitaire du Midwest (40 000 habitants) et est la partie la plus ancienne et la plus petite de la région de la ville jumelle de Champaign-Urbana. Urbana a plusieurs utilisations mixtes, des zones résidentielles de conception traditionnelle et un petit centre-ville. Les centres commerciaux florissants de la région, dont un grand centre commercial régional, sont situés à Champaign, qui dispose donc d'une base économique plus solide. La majeure partie de la croissance dans la région, y compris les nouvelles subdivisions à faible densité, se produit à Champaign, tandis qu'Urbana fait face à une assiette fiscale en baisse. Le campus phare de l'Université de l'Illinois (l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign) est géographiquement situé entre les deux villes.

Construire le SIG

La première étape de la construction du SIG du quartier consistait à collecter les données pertinentes. Une préoccupation majeure était que les données devaient être à une échelle que les résidents pourraient utiliser efficacement pour résoudre les problèmes au niveau du quartier. De nombreuses données SIG sur la topographie naturelle, les frontières administratives, les infrastructures et les caractéristiques démographiques telles que l'ethnicité et la densité de population sont disponibles gratuitement ou moyennant des frais nominaux via le US Census (http://www.census.gov), le US Geological Survey (http: //www.usgs.gov) et Esri, un distributeur commercial principal de logiciels et de données SIG (http://www.Esri.com). Cependant, la plupart de ces données sont disponibles au niveau du groupe d'îlots, ce qui n'est pas assez précis pour une analyse au niveau du quartier. Les données des fournisseurs commerciaux de SIG sont souvent plus détaillées, mais elles sont coûteuses et orientées vers la prise de décision sur l'emplacement des entreprises plutôt que vers la planification du quartier. Bien que les données à plus grande échelle soient utiles, les données à l'échelle du quartier sont essentielles et les agences de planification du gouvernement local sont généralement la meilleure source pour cela.

L'une des raisons pour lesquelles Urbana a été choisie comme ville prototype était la disponibilité des couches de données de base du service d'urbanisme. Le réseau routier, les limites des îlots et les parcelles de terrain avec des attributs associés comme l'utilisation des terres ont été obtenus de la ville. Des informations supplémentaires ont été recueillies auprès d'autres sources locales telles que le district scolaire, le district du parc, le service de police et complétées par des enquêtes sur le terrain. Des images numériques de bâtiments, de rues et de paysages urbains ont également été prises et liées aux cartes pour fournir une représentation réaliste et en 3D du tissu urbain. L'effort était d'aller au-delà du SIG conventionnel pour incorporer des variables que les résidents apprécieraient, pour présenter les informations dans un format lucide et, pour construire une image aussi complète que possible dans les contraintes de temps et de disponibilité des données. Arc View 3.2 a été choisi comme logiciel pour construire le projet SIG en raison de son degré élevé de convivialité ainsi que de capacités améliorées grâce à des extensions. Différents aspects de la communauté ont été présentés en combinant diverses couches de données ou « thèmes » pour former des cartes ou des « vues » dans le projet Arc View. Chaque vue était affichée dans une « fenêtre » distincte sur l'écran de l'ordinateur. Aux fins des enquêtes auprès des résidents, dix vues différentes de ce type ont été construites. C'étaient

1. La région Champaign-Urbana, avec la répartition de la population par îlots de recensement, l'emplacement et les limites des villes et de l'université, les routes principales et les points de repère de la région. La carte de base des blocs du comté de Champaign a été obtenue auprès de l'Illinois State Geological Survey (ISGS).

2. Utilisation du sol (Figure 1), affichant les parcelles de terrain le long du réseau routier avec des utilisations du sol représentées dans différentes couches représentant des catégorisations telles que résidentielle, commerciale et institutionnelle. La séparation des utilisations du sol par catégories en thèmes distincts a facilité l'examen d'un utilisations du sol isolément ou en comparaison avec une autre utilisation. Chaque couche contenait plusieurs sous-catégories d'utilisations plus fines - le résidentiel a été divisé en zones à faible densité, moyenne densité et haute densité commerciale a été divisé en commerce de détail de quartier et commerce de détail régional. Les parcelles vacantes étaient également indiquées sur la carte.

Figure 1 : Utilisation des terres

3. Repères (Figure 2), mettant en évidence les espaces publics et les bâtiments importants dans la ville et au niveau du quartier. Le palais de justice du comté, le bureau de poste, le bâtiment de la ville et les églises étaient quelques-uns des éléments situés sur le plan de base des rues en tant que points de repère dans un thème ponctuel. Les points de repère ont été « liés à chaud » à des images pour aider les résidents à établir un lien entre leur monde réel et la carte à l'écran. Ces images ont également contribué à rendre plus spécifique et significative toute discussion sur l'esthétique et la structure physique de la ville. La plupart des emplacements des points de repère ont été déterminés à l'aide de la fonction de géocodage des adresses dans Arc View, tandis que d'autres ont été numérisés après une enquête sur le terrain de leur emplacement.

Figure 2 : Points de repère

  1. Commodités de quartier (figure 3), affichant l'emplacement et la répartition des commodités que la plupart des résidents utiliseraient fréquemment dans leur vie quotidienne, comme les écoles, les parcs, les magasins, les églises et les soins de santé. La carte a aidé à estimer l'accessibilité aux services de base et comment elle variait dans les quartiers de la ville. L'effet de l'emplacement des commodités sur d'autres variables comme la valeur du logement dans le quartier pourrait être estimé en intégrant la couche de la valeur du logement sur cette vue.

Figure 3 : Commodités du quartier

5. Accessibilité aux écoles (Figure 4), montrant les quartiers qui sont à distance de marche des écoles. La zone résidentielle à partir de laquelle on pouvait rejoindre une école en parcourant un demi-mille le long du réseau routier existant a été cartographiée. Cette zone représentait une marche maximale de dix minutes jusqu'à l'école en supposant que la vitesse moyenne de marche est d'un demi-mile en dix minutes. L'extension Network Analyst a été utilisée pour calculer une zone de service d'un demi-mile le long du réseau routier pour chaque école de la ville en utilisant la distance comme champ de coût.

Figure 4 : Accessibilité aux écoles

6. Les habitudes de navettage pour se rendre au travail (figure 5), ont capturé deux aspects des habitudes de « déplacement pour se rendre au travail » des résidents d'Urbana, le mode de transport (auto personnelle, transport en commun, marche/vélo) et le temps de trajet pour se rendre au travail. La cartographie de ces données a permis de différencier certaines zones de la ville comme « moins dépendantes de l'automobile » que les autres. Ces données ont été présentées pour l'ensemble de la région Champaign-Urbana car la plupart des résidents font la navette entre les deux villes. De plus, les données ont été présentées au niveau du groupe d'îlots de recensement, qui est la plus petite unité géographique pour laquelle les données sont disponibles.

Figure 5 : Modèles de navettage pour se rendre au travail

7. Logement (figure 6), illustrant la densité des logements, la valeur moyenne des logements occupés par leur propriétaire et la répartition des logements occupés par leur propriétaire et locatifs dans la ville. Cette carte a fait ressortir le différentiel de revenu dans la ville représenté par la fourchette de valeurs des logements occupés par leur propriétaire. En utilisant cette carte comme superposition avec d'autres thèmes comme la répartition de la population par race, les résidents pourraient obtenir des informations supplémentaires sur leur communauté. Les données sur le logement ont été obtenues à partir du CD-ROM de données au niveau des blocs de recensement de 1990 (CD-ROM de statistiques sur le recensement de la population et du logement de 1990) distribué par le Bureau du recensement des États-Unis. Les données relatives aux blocs d'Urbana ont été extraites du CD de recensement et liées à la carte de base des blocs dans Arc View en utilisant l'identifiant de bloc unique comme champ de liaison. Les attributs pertinents ont ensuite été affichés sous forme de thèmes différents.

8. Démographie (Figure 7), affichant la densité de population et la répartition des personnes par race et par âge. Cette carte, lorsqu'elle est vue en conjonction avec d'autres variables comme le logement ou la criminalité, s'est avérée utile pour analyser plusieurs problèmes et préoccupations. Les données démographiques ont également été obtenues à partir du CD-ROM de données au niveau des blocs de recensement de 1990 distribué par le U.S. Census Bureau.

9. Problèmes sociaux (Figure 8), affichant la distribution de variables telles que la pauvreté, le chômage et les niveaux d'éducation dans la ville par groupes d'îlots de recensement.

10. Carte de la criminalité (Figure 9), montrant le nombre total de crimes commis dans la ville au cours d'une année.Une ventilation du type de crime en crimes violents, vol/cambriolage, liés à la drogue et liés au sexe a également été cartographiée pour obtenir une image plus claire de la nature et de la gravité des infractions et de leur répartition spatiale relative dans la ville. Les données sur la criminalité ont été obtenues auprès du service de police d'Urbana. Le service de police enregistre tous les incidents criminels signalés dans la ville par lieu de l'événement. La ville est divisée en plusieurs zones appelées « géo-codes » à cet effet. Le nombre de crimes commis par type de crime dans chaque géocode de la ville entre le 1er janvier 1999 et le 1er janvier 2000 a été obtenu auprès du service de police sous forme de feuille de calcul. Les géocodes ont été numérisés dans la base de données à partir d'une carte papier et la feuille de calcul des données sur la criminalité a été liée aux géocodes en utilisant le numéro de géocode unique comme champ de liaison.

Sondage auprès des résidents

Plusieurs résidents de la ville ont été interrogés pour tester l'efficacité du SIG du quartier dans la collecte des commentaires des citoyens. L'entretien a été mené sous la forme d'une session approfondie et structurée où le facilitateur SIG aurait suffisamment de temps pour expliquer les différents points de vue du projet SIG, démontrer les opérations SIG de base et aider la personne interrogée à naviguer à travers les couches de données pour répondre à l'enquête et, finalement, construire sa propre carte de perceptions personnelles.

En raison de ces contraintes, l'échantillon de cette enquête était limité à 18 personnes. Afin de rendre cet échantillon représentatif de l'ensemble de la ville, des entretiens ont été menés dans deux lieux publics : la bibliothèque publique et le centre commercial du centre-ville. Un ordinateur portable a été installé dans une zone à trafic relativement intense à ces endroits, ainsi qu'un panneau invitant les résidents à participer à un « projet de cartographie de quartier ». Onze enquêtes ont ainsi été menées. Une deuxième approche a été utilisée pour obtenir des réponses d'une population ciblée : des membres d'organisations de quartier, des agents de l'urbanisme et des conseillers municipaux ont été contactés et invités à participer à l'enquête, et 7 entretiens ont ainsi été menés . La plupart des participants étaient des professionnels, 13 occupaient des emplois de cols blancs, trois étaient des cols bleus et les deux autres étaient des femmes au foyer. Tous les répondants étaient blancs, bien que l'âge des répondants variait de la fin de la vingtaine à la cinquantaine. Une majorité des résidents (10 sur 18) vivaient dans leurs quartiers d'Urbana depuis plus de dix ans, 5 d'entre eux y vivaient depuis plus de quatre ans et les trois autres depuis environ deux ans.

La plupart des entretiens menés étaient intensifs, d'une durée variant de 30 minutes à 3 heures selon le degré d'implication du participant. Il a été supposé que le participant n'avait aucune expérience préalable avec le SIG. Par conséquent, chaque entretien a commencé par quelques étapes de base pour se familiariser avec le projet et les fonctionnalités de base du SIG avant de passer à l'évaluation des perceptions. Le processus de familiarisation comportait deux étapes. Tout d'abord, le résident a été initié aux vues dans le SIG et à la manière dont les différentes variables sont représentées, par exemple, les parcelles sous forme de polygones avec la couleur indiquant l'utilisation des terres, les bâtiments sous forme de symboles ponctuels, variant le niveau de criminalité par gradation de couleurs. La deuxième étape consistait à expliquer l'utilisation de certains outils SIG de base. Il a été expliqué comment une carte pouvait être visualisée à différentes échelles en « zoomant » et « dézoomer » ou déplacée dans n'importe quelle direction par « déplacement », comment les distances et les zones pouvaient être calculées, comment les informations sur les attributs pouvaient être obtenues en cliquant sur n'importe quel et comment différentes images peuvent être créées en activant et en désactivant les calques et en copiant et collant des calques à partir d'autres cartes.

Cette orientation a été suivie par l'enquête, qui reposait sur les trois questions fondamentales suivantes

  1. Les résidents ont été invités à définir les limites de leur « quartier » et les éléments qu'ils considéraient comme significatifs dans leur quartier. Pour encourager des réponses naturelles plutôt que conditionnées, au lieu d'utiliser le terme « quartier », des termes plus descriptifs comme « l'espace dans lequel vous vous sentez à l'aise, un sentiment d'appartenance, qui, selon vous, fonctionne comme votre quartier » ont été utilisés. Les réponses ont été enregistrées en dessinant soit sur des cartes existantes soit sur une nouvelle carte réalisée par l'habitant et en annotant des éléments, des zones avec des commentaires. Une attention particulière a également été portée aux éléments ou variables mentionnés par les habitants qui n'étaient pas représentés dans le SIG.
  2. Les habitants ont ensuite été invités à décrire leur « zone d'activité » au sein de la ville, les lieux qu'ils fréquentaient souvent, les itinéraires qu'ils empruntaient, les zones qu'ils évitaient. Leurs réponses ont à nouveau été marquées sur les cartes qu'ils considéraient comme les plus appropriées et complétées par des commentaires dans des encadrés de texte.
  3. Enfin, on leur a demandé d'identifier ce qu'ils aimaient ou n'aimaient pas dans leur région. Il leur a été demandé d'identifier les éléments qu'ils percevaient comme des forces et des faiblesses dans leur quartier ou dans tout autre quartier général de la ville qui les affectait, et toute installation qui manquait à leur quartier ou à leur ville. Chaque fois que cela était approprié, les réponses ont été marquées sur des cartes, sinon elles ont été enregistrées sous forme de texte.

Résultats du sondage

Bien que tous les entretiens aient suivi la structure générale décrite ci-dessus, ils étaient assez ouverts dans le sens où les participants étaient libres d'interagir avec le SIG autant qu'ils le voulaient et aussi de s'exprimer de la manière qu'ils jugeaient appropriée - en construisant de nouveaux cartes, en s'appuyant sur des cartes existantes, par des descriptions verbales ou toute combinaison de celles-ci. La plupart des participants ont montré un grand degré d'implication - la durée des séances d'entretien variait de 35 minutes à 3 heures avec une moyenne proche d'une heure.

Compte tenu de la nature des questions de recherche et de la méthodologie ouverte, intensive et sélective adoptée pour l'enquête, une approche qualitative a été choisie pour résumer les réponses des résidents. Alors que les méthodes d'analyse quantitatives reposent sur des réponses non ambiguës pour analyser un ensemble défini de variables, les méthodes qualitatives permettent l'inclusion de réponses ouvertes et permettent des modifications contextuelles dans le nombre et le type de variables à considérer. Les méthodes qualitatives mettent l'accent sur « le rôle central de la perception subjective et de la construction de significations personnelles en tant que déterminants de la façon dont les gens vivent la réalité » (Banyard et Miller, 1998) et sont donc extrêmement utiles lorsque quelques participants sont impliqués et que les questions sont formulées de manière à susciter de vastes réponses (Patton, 1990 Denzin et Lincoln, 1994 dans Suchan et Brewer, 2000). Toutes les réponses individuelles de l'enquête ont été étudiées et analysées en détail puis regroupées pour présenter une image collective de perceptions et d'opinions représentative de l'ensemble du groupe. Certaines des réponses individuelles ont également été présentées séparément sous forme de cartes (Figure nos 10 -13) pour donner une image de la nature des réponses qui peuvent être attendues en utilisant le SIG. Les résultats de l'enquête ont été résumés sous différentes sous-sections pour refléter les perceptions des résidents sur différents aspects de leurs quartiers.

Limites du quartier

Comme les chercheurs sur les problèmes de quartier l'ont noté plus tôt, la plupart des gens ont tendance à avoir des perceptions uniques de ce qui constitue leur quartier. Chaque participant avait le sentiment de vivre dans un quartier et tous, sauf un, pouvaient définir une zone physique spécifique comme leur quartier (figure 10 et figure 11). La seule personne qui ne pouvait pas sentir que son quartier n'était pas délimité par des frontières physiques, il s'étendait partout où il y avait des amis dans la ville. Cette définition n'est pas sans rappeler les quartiers « détachés du territoire » décrits par McClenahan et Sweetzer (Olson, 1982). Dans les autres cas, la taille de la zone définie variait énormément de 10 acres à environ 400 acres - alors que certaines personnes n'incluaient qu'une partie d'un ou deux blocs comme quartier, pour d'autres, elle s'étendait très loin pour inclure une grande partie de la ville. Les éléments utilisés par eux pour définir les limites variaient de caractéristiques physiques comme le modèle de rue, les relations sociales de type logement allant d'amitiés fortes à des liens lâches construits sur un niveau social et un mode de vie similaires, des modèles d'activités individuelles comme une zone de marche, des sentiments d'attachement au lieu et des caractéristiques inhérentes au lieu. comme l'histoire commune. Ces perceptions variables reflètent la complexité des quartiers et soulignent à nouveau la conception de Bardo (1984) selon laquelle un quartier peut remplir plusieurs fonctions pour différentes personnes et donc avoir plusieurs significations. Les personnes les mieux informées sur les problèmes de planification dans la communauté, c'est-à-dire les urbanistes, les responsables municipaux et les chefs de quartier, ont montré une plus grande propension à utiliser les caractéristiques du lieu (physiques et sociales) comme les rues ou le type de personnes pour déterminer les limites du quartier. Ces personnes travaillent avec des zones physiques formellement délimitées en tant que quartiers/quartiers différents et leur penchant pour les éléments physiques est probablement le reflet de cette influence. La figure 11 est représentative d'une telle réponse. Les autres résidents avaient tendance à avoir des définitions personnalisées basées sur des éléments ou des activités qui les impliquaient plus directement, par exemple, l'emplacement des amis, le degré de familiarité avec la région ainsi que les personnes qui y vivent et la gamme d'une activité quotidienne/fréquente comme la marche (figure 10).

La base de données SIG contenait des données physiques explicites et était donc particulièrement utile pour les personnes qui utilisaient des caractéristiques physiques pour définir les limites du quartier. Pour les autres, cela avait de la valeur dans le fait qu'ils pouvaient traduire leurs relations sociales et leurs activités dans une zone physique cartographiée en détail avec beaucoup plus de facilité, sans avoir à se fier à la mémoire. Si l'aménagement physique de base est déjà présent, il est généralement plus facile de se concentrer sur d'autres aspects qualitatifs de la zone (Shiffer, 1998).

Figure 10 : Carte de réponse 1 : limites du quartier

Figure 11 : Carte de réponse 2 : limites des quartiers

Éléments du quartier

Les résidents ont également été invités à identifier les éléments les plus importants pour eux dans la description du caractère de leur quartier. Les résidents ont été invités à choisir parmi les différentes couches SIG et encouragés à penser au-delà de la représentation existante pour identifier les éléments significatifs mais non représentés.

L'élément le plus important qui s'est reproduit sous une forme ou une autre dans chaque réponse était l'emplacement du quartier par rapport aux autres usages de la ville. Le type de développement autour du quartier et l'effet correspondant sur les habitudes de déplacement semblaient être une caractéristique importante, que la personne interrogée soit directement impliquée dans la planification du quartier. L'importance relative de la proximité des différents usages variait cependant selon les individus. Pour la plupart des gens (13 des 18 personnes interrogées), la répartition des commodités du quartier comme les écoles, les parcs, les magasins et les institutions religieuses était importante. De manière significative, bien que les répondants n'aient pas défini les limites de leur quartier en fonction de l'emplacement des installations, leur présence ou leur absence a eu une incidence sur leur évaluation du caractère du quartier. Par conséquent, même si les résidents peuvent ne pas conceptualiser leurs quartiers comme « unité de quartier » de Perry (1929), ce qui est extrêmement populaire parmi les urbanistes, ils apprécient son concept sous-jacent d'accessibilité aux services de base. D'autres éléments importants qui ont aidé les résidents dans la description du quartier étaient les caractéristiques de la population comme la répartition raciale, l'éducation et le niveau de revenu des personnes caractéristiques du logement comme le type et l'âge des maisons et les niveaux de criminalité.

La plupart de ces éléments étaient bien représentés dans le SIG et les habitants ont trouvé facile de se faire une image de leur quartier en combinant les différents thèmes. L'esthétique du quartier était une autre caractéristique appréciée - le style architectural des maisons, les avenues bordées d'arbres, le pavé de briques dans les rues, les couleurs et les textures étaient très importantes pour les résidents. Cet aspect était cependant assez insuffisamment représenté dans le SIG de quartier actuel et appelle à une meilleure intégration avec les techniques multimédias comme les visualisations 3D ou même les techniques traditionnelles comme le croquis (voir Al-Kodmany, 1998 2000 pour plus d'informations sur cette intégration).

Zones d'activités locales

Les répondants ont été invités à indiquer les endroits ou les quartiers de la ville qu'ils visitaient ou traversaient fréquemment (au moins une fois par semaine) dans le cadre de leurs activités régulières. Ils pourraient décrire leur schéma d'activité de plusieurs manières : en tant qu'emplacements de destinations (points), en tant que zone générale dans laquelle la plupart de leurs activités ont eu lieu (polygone), en tant qu'itinéraires qu'ils ont parcourus (lignes) ou toute combinaison de ceux-ci. Les habitants ont également indiqué ce qu'ils aimaient et n'aimaient pas dans ces lieux et parcours (figure 12 et figure 13).

Une majorité de répondants (15 répondants sur 18) ont défini leurs schémas d'activité en termes de destinations définies plutôt que de zone générale. Dans tous les cas, très peu de ces destinations se situent réellement dans la zone définie comme le quartier. Les résidents se sont rendus dans différentes parties de la ville et souvent dans la ville voisine de Champaign pour travailler, pour faire du shopping et pour des activités récréatives comme manger au restaurant. Les écoles et les parcs se trouvaient cependant souvent dans le quartier ou très près de celui-ci. Même lorsque le modèle d'activité était défini comme une zone générale, il était beaucoup plus vaste que la zone définie comme le quartier. Par conséquent, la définition du quartier ne correspondait pas au concept qui les visualise comme des zones soutenant la plupart des activités quotidiennes de base. Les gens ont également tendance à avoir des préférences d'itinéraire précises - la plupart des gens ont dit qu'ils aimaient éviter les artères très fréquentées non seulement en marchant et en faisant du vélo, mais même lorsqu'ils se déplaçaient en voiture pour atteindre différents endroits de la ville. Ils feraient des détours plus longs en conduisant pour emprunter le chemin le moins fréquenté et éviter la circulation dense. En marchant ou en faisant du vélo, les gens étaient plus susceptibles d'emprunter les routes du quartier qui étaient considérées comme agréables en raison des arbres ombragés, des bons trottoirs, des belles maisons avec des cours bien entretenues et de la présence de personnes (figure 12).

Les couches de données SIG les plus utiles pour évaluer les zones d'activité étaient celles montrant le réseau routier, les utilisations détaillées du sol et les emplacements des points d'intérêt et des points de repère. Les images avec liens dynamiques se sont avérées très utiles - les images de bâtiments, d'intersections de rues et de paysages de rue ont aidé les répondants à s'orienter dans différentes vues SIG et à décrire spécifiquement leurs itinéraires. Les répondants ont également identifié des données manquantes qui, selon eux, auraient été utiles pour évaluer les zones d'activité en particulier, les décomptes de circulation sur certaines routes principales et les cartes montrant les pistes cyclables et les voies de transport en commun.

Figure 12 : Carte de réponse 3 : zone d'activité

Figure 13 : Carte de réponse 4 : zone d'activité

Les résidents aiment et n'aiment pas

Pour développer une bonne compréhension de ce que les quartiers signifient pour les résidents, il est non seulement important de savoir comment ils le définissent mais aussi les éléments et les enjeux qu'ils considèrent comme positifs ou négatifs dans leur quartier. Les résidents ont été interrogés sur ce qu'ils aimaient ou n'aimaient pas et sur ce qu'ils percevaient comme des forces ou des faiblesses et sur la manière dont ces facteurs contribuent à leur sentiment de satisfaction à l'égard de leur lieu de résidence.

Il y avait un niveau élevé de satisfaction dans l'échantillon de l'enquête concernant les zones de résidence actuelles. La plupart des répondants (14 sur 18) ont estimé que leur quartier actuel était le meilleur endroit de la ville pour eux. Leur proximité avec le centre-ville ou le campus universitaire à l'est et les écoles et les parcs étaient très importantes pour les résidents. Ils ont également apprécié l'apparence physique de leur quartier – la présence de vieilles maisons à l'architecture unique, des arbres ombragés, des rues calmes avec des trottoirs et le caractère piétonnier que ces éléments ont produit. Deux répondants qui vivaient à quelques pâtés de maisons dans des développements comparativement plus récents ont estimé que les quartiers plus anciens étaient de meilleurs endroits où vivre pour ces mêmes raisons. des maisons plus grandes et plus d'espace ouvert. La composition démographique du quartier était un autre élément important contribuant à la satisfaction du quartier. Les répondants des anciens quartiers proches du campus de l'Université ont vu la présence d'un grand nombre de professeurs de l'Université dans leurs quartiers comme un grand élément positif. Un autre répondant de l'un des quartiers les plus racialement diversifiés d'Urbana, qui compte une population majoritairement blanche, a estimé que la diversité était l'aspect le plus fort et le plus attrayant du quartier.

Dans l'ensemble, il semblait y avoir une forte appréciation du charme historique de la ville et de ses quartiers. Les résidents voient Urbana comme une belle ville qui a conservé son histoire et son « caractère de petite ville » et pour eux, c'est le plus grand atout de la ville. Ils aiment vivre dans ses quartiers mais en même temps, ils s'inquiètent de plusieurs problèmes allant de ceux intrinsèques à leur quartier à ceux qui touchent toute la ville.

Dans quelques cas, il y avait une certaine insatisfaction résultant du comportement des voisins. Dans d'autres cas, l'apparence physique des quartiers et de la ville était une préoccupation majeure - l'abattage d'arbres par les entreprises de services publics, l'augmentation de la conception des rues axée sur l'automobile, les parkings trop grands et les bâtiments vacants étaient considérés comme des préjudices au caractère de la ville . Le problème le plus important qui s'est reproduit dans presque toutes les réponses sous une forme ou une autre était le manque d'entreprises diversifiées dans la ville et la baisse de l'assiette fiscale qui en a résulté. Les gens estimaient qu'il fallait attirer des entreprises non seulement pour mieux répondre aux besoins actuels de la communauté, mais aussi pour renforcer sa base économique.

Dans ce cas, les couches SIG existantes semblaient quelque peu inadéquates pour représenter les expressions résidentes. Cela était principalement dû au fait que l'évaluation des goûts et des aversions avait tendance à être basée sur des éléments très « larges » et non spécifiques à l'emplacement, qui sont difficiles à représenter à l'aide d'un SIG. Cependant, ces expressions et évaluations peuvent être regroupées et incluses en tant que nouvelles « couches basées sur les valeurs » dans le SIG de quartier. Cela permettrait d'aller au-delà d'une base de données contenant des informations factuelles en une base de données contenant des informations dynamiques sur le caractère de la ville.

Limites du SIG comme outil de participation communautaire

De toute évidence, le SIG offre plusieurs avancées pour susciter la participation de la communauté à la planification. Cependant, l'exercice Urbana a également mis en évidence certaines limites et domaines nécessitant des recherches et des améliorations supplémentaires.

Disponibilité des données

Comme mentionné précédemment, trouver des données appropriées est probablement la partie la plus difficile de la construction du SIG de quartier.Bien qu'il soit vrai que l'utilisation du SIG augmente dans les villes américaines et que beaucoup d'entre elles disposent de données au niveau des parcelles, il est généralement orienté vers des fins conventionnelles de gestion des services publics et des terres et n'est donc pas très utile pour les projets de participation communautaire. Souvent, même si les données existent, elles ne sont pas facilement disponibles ou ne sont disponibles qu'à un coût élevé. De plus, il est très rare que toutes les données pertinentes soient disponibles à partir d'une seule source pour obtenir un ensemble complet de variables, il se peut que l'on doive dépendre de plusieurs agences ou sources. Cela pose ses propres problèmes sous forme de compatibilité des données - si de bonnes métadonnées ne sont pas disponibles, il pourrait ne pas être possible d'utiliser les données SIG de différentes sources dans une seule image. Dans plusieurs situations, la seule option pour une communauté pourrait être de créer sa propre base de données ou de faire une cartographie approfondie pour s'appuyer sur le SIG existant pour le rendre pertinent pour son objectif. Cependant, ce processus pourrait être coûteux et difficile à payer pour plusieurs communautés, en particulier celles dont les ressources financières sont limitées.

Construire et gérer le SIG

La création et la gestion d'une base de données SIG nécessitent des compétences et des équipements spécialisés. Même si des couches de données SIG de base sont disponibles dans la ville, il faut beaucoup de travail pour collecter d'autres données pour augmenter les couches de base et la manipulation dans le SIG pour présenter les données dans un format facilement utilisable. Outre les compétences du personnel, un matériel informatique et des logiciels appropriés sont également nécessaires pour construire le SIG et l'utiliser. L'acquisition de tout cela à nouveau implique des dépenses considérables, qui pourraient être inabordables pour certaines collectivités.

Une fois la base de données SIG en place, sa gestion efficace présente également des défis pratiques. Une base de données pour une ville ou même une partie de celle-ci sera très volumineuse et complexe, donc le stockage est un problème à considérer. Étant donné que la convivialité du SIG de quartier sera liée aux ordinateurs dans lesquels la base de données est stockée, il est important qu'elle soit stockée dans des ordinateurs accessibles par toutes les parties concernées. Les membres de la communauté auraient également besoin d'être formés pour pouvoir utiliser efficacement le SIG du quartier et en fin de compte s'en approprier. Cela nécessiterait des sessions de formation structurées pour les résidents et une motivation suffisante de leur part pour acquérir les compétences nécessaires.

Possibilité de marginaliser des sections de la communauté

Alors que le SIG peut être un outil puissant entre les mains de la communauté en leur donnant une nouvelle capacité à s'exprimer et à participer activement au processus de planification, on craint qu'il puisse également marginaliser certaines sections de la communauté (Clark, 1998 Harris et Weiner , 1998). Pour pouvoir utiliser le SIG ou même participer efficacement à une session SIG de groupe, les résidents ont besoin d'une formation formelle sur sa fonctionnalité. Même si les logiciels SIG deviennent de plus en plus conviviaux, ils ne sont pas très conviviaux pour les personnes qui n'ont peut-être jamais utilisé d'ordinateurs auparavant. Rien que l'aura de « nouvelle technologie » qui entoure le SIG peut être intimidante pour plusieurs personnes dans la communauté. L'utilisation du SIG nécessite donc une sensibilité supplémentaire envers ces groupes dans la communauté pour les aider à surmonter leurs hésitations à utiliser le SIG et être un participant actif. Cependant, comme le soulignent Leitner et al. (1998) ce n'est pas très facile à réaliser. Il existe de nombreux cas où l'adoption d'une nouvelle technologie ou d'une nouvelle expertise a créé des failles dans l'organisation. La réunion de spécialistes de la NCGIA sur « l'autonomisation, la marginalisation et les SIG », tenue à Santa Barbara en octobre 1998, a réuni les recherches de plusieurs chercheurs sur différentes dimensions de cette question (voir http://www.ncgia.ucsb.edu/varenius/ppgis/ papiers).

Conclusion

La réponse positive des résidents qui ont participé à l'exercice SIG de quartier à Urbana, et l'enthousiasme des responsables de la ville, suggèrent que le SIG peut effectivement être utilisé pour renforcer la participation de la communauté dans le processus de planification.

Plusieurs avantages de l'utilisation du SIG sont ressortis de cet exercice à Urbana, ce qui renforce les arguments en faveur du développement du SIG en tant qu'outil de participation communautaire

  • La plupart des problèmes de voisinage peuvent être bien représentés à l'aide du SIG, surtout s'il est couplé à des outils multimédias comme l'imagerie numérique.
  • Le SIG a permis une articulation très riche et complexe des perceptions des résidents des problèmes de quartier. Les participants ont estimé qu'ils pouvaient voir une image de leur communauté plus complète qu'ils ne l'avaient jamais fait auparavant et rechercher des éléments d'information importants qui seraient autrement obscurs ou trop encombrants à obtenir. De mauvaises compétences en dessin n'étaient plus non plus une limitation de l'expression. La facilité et la profondeur d'expression ainsi offertes étaient significatives.
  • Une plus grande complexité dans l'articulation a également fait ressortir des problèmes qui auraient pu être autrement perdus. La présence d'une structure physique et sociale de base a permis aux habitants d'approfondir leurs perceptions sans gaspiller leur énergie à bien dresser la carte de base. Les perceptions individuelles peuvent ensuite être synthétisées de diverses manières pour créer des vues composites « basées sur des valeurs » des quartiers et de la ville. Ce type d'informations liées spatialement et présentées explicitement est inestimable dans le processus de planification du quartier.
  • Le SIG du quartier a permis aux résidents d'accéder à une mine d'informations. Les résidents ont estimé qu'ils connaissaient mieux leur communauté en examinant les différentes variables représentées dans la base de données et qu'ils étaient mieux informés. Les membres de l'organisation de quartier ont estimé qu'ils pourraient ainsi mieux représenter les intérêts de leur quartier. Cet accès amélioré à l'information peut donc être une source d'empowerment pour la communauté.

Il est vrai qu'il existe encore des limites à l'utilisation du SIG en tant qu'outil de participation communautaire, mais à mesure que la technologie évolue pour devenir plus conviviale et que les données SIG deviennent moins chères et plus facilement disponibles, ces limites deviendront moins importantes et nous espérons voir de plus en plus de communautés bénéficier de son utilisation.

Reconnaissance

Dr Emily Talen, professeure adjointe, Département de planification urbaine et régionale, Université de l'Illinois à Urbana-Champaign pour avoir guidé cette recherche.

Bibliographie

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Le modèle NMBGMR

Lorsque nous avons décidé que nous avions besoin d'un meilleur modèle de données, nous avons d'abord examiné les modèles de données géologiques existants. À l'époque, nous avons constaté que les modèles existants étaient soit trop complexes pour être pratiques, soit ne correspondaient pas à nos besoins. Nous avons donc choisi de créer notre propre modèle à partir de zéro, en empruntant des idées utiles à d'autres modèles. Étant donné que la cartographie sur le terrain et la numérisation des cartes sont déjà assez laborieuses, nous ne voulions pas ajouter une complexité inutile au processus de production des cartes. Cependant, nous voulions avoir la possibilité de créer une carte géologique entièrement attribuée dans un SIG. Les liens dans la bannière ci-dessus décrivent les classes d'entités et les attributs de notre modèle. Un schéma XML de notre modèle est disponible en téléchargement.

Nos buts:

  • Construisez un modèle suffisamment complet pour enregistrer toutes les données pertinentes à la création de cartes géologiques au sein de la grande diversité des caractéristiques géologiques cartographiées au Nouveau-Mexique (et au-delà). Le fait qu'une carte particulière soit attribuée dans toute la mesure du possible dépendra de l'utilisation prévue de la carte et de l'intérêt et du temps disponibles pour le faire.
  • Tenter de rendre possible la séparation des observations des interprétations et des données géologiques du style de présentation de la même manière que les normes Web séparent le style et le contenu.
  • Assurez-vous que toutes les données d'entité présentées à l'aide d'améliorations cartographiques des cartes sont réellement codées dans la géodatabase de sorte que si la carte devait être recréée uniquement à partir de la géodatabase, aucune information critique ne serait perdue. Nous avons décidé d'utiliser des classes d'entités pour stocker la symbologie où la position du symbole transmet des informations géologiques. Cette décision est antérieure aux représentations cartographiques de l'ESRI qui constituent une autre approche raisonnable de cette question (mais voir le point suivant).
  • Construisez le modèle de manière à ce qu'il fonctionne bien avec le logiciel ArcGIS, en particulier en ce qui concerne la façon dont la symbologie est gérée (c'est-à-dire essayez d'utiliser trois champs ou moins comme base pour la symbologie et le maximum actuel dans ArcGIS sans requête de définition supplémentaire). Une autre alternative serait d'utiliser des représentations cartographiques. Cependant, les représentations cartographiques exigent que toute la symbologie soit extraite d'un code de "règle" entier et exigent également que l'orientation des symboles soit attribuée à l'opposé des conventions d'azimut sur les cartes géologiques.
  • Essayez de rendre le modèle compréhensible pour les géologues de terrain, les cartographes et les utilisateurs finaux.
  • Permettez au modèle d'être suffisamment simple pour qu'un géologue puisse toujours produire une carte en utilisant des conventions établies de longue date à partir de projets de cartographie pré-SIG ou puisse créer des produits SIG en numérisant des cartes papier publiées.
  • Rendez le modèle suffisamment flexible pour s'adapter au large éventail de styles de cartographie et d'intérêts de nos géologues de terrain.
  • Rendez le modèle suffisamment granulaire pour que des fonctionnalités, telles que des failles ou des chantiers miniers, puissent être facilement activées ou désactivées sans avoir recours à des requêtes de définition.
  • Rendez le modèle modulaire de sorte que les classes d'entités ou les tables généralement inutilisées (par exemple, les isogrades métamorphiques) puissent être ignorées ou supprimées de la géodatabase si elles ne s'appliquent pas à une carte donnée.
  • Faites en sorte que les avantages d'un nouveau modèle soient suffisamment clairs pour que l'effort nécessaire pour l'utiliser soit apparent. Les géologues sur le terrain doivent savoir ce qui peut être codé dans le modèle et enregistrer leurs observations en conséquence. Idéalement, il devrait y avoir soit une feuille de triche d'attributs, soit un appareil numérique portable pour afficher les attributs du modèle et/ou enregistrer les données de terrain.
  • Assurez-vous que le modèle et la symbolisation utilisés représentent les cartes géologiques telles qu'elles ont été conçues par l'auteur.
  • Évitez généralement d'utiliser des codes numériques pour les attributs en faveur des termes anglais, même au détriment de la vitesse de calcul, de sorte que les utilisateurs moins compétents techniquement ou ceux qui utilisent des versions de fichiers de formes des données SIG auront moins de difficultés à comprendre les attributs.
  • Essayez de faire en sorte que les tables attributaires soient autonomes lorsque Tableaux associés pour eux sont cassés (même au détriment de l'efficacité et du stockage de données quelque peu redondant - c'est-à-dire n'insistez pas sur une base de données "normalisée").
  • Utilisez des noms de champ et des noms de table pouvant être exportés vers des couvertures ArcInfo et/ou des formats de fichiers de formes (les noms de table doivent comporter 13 caractères ou moins et les noms de champ doivent comporter 10 caractères ou moins - évitez les caractères inhabituels). Fournissez des alias si nécessaire pour rendre ces noms plus faciles à déchiffrer.
  • Tentez de rendre les tables attributaires extensibles afin que de nouvelles fonctionnalités puissent être ajoutées au modèle sans repenser en profondeur la structure de la table.
  • Le modèle sera principalement concerné par l'enregistrement des données pertinentes pour une carte géologique. D'autres types de données peuvent être enregistrés dans le modèle à un degré limité (c'est-à-dire des données géochronologiques ou des données géophysiques). Cependant, ces ensembles de données devraient avoir des modèles de données distincts (existants ou à construire) qui peuvent être liés au modèle de données de la carte géologique.
  • Nous espérons créer des outils d'interface graphique qui accéléreront le processus de numérisation et d'attribution des fonctionnalités, tout en garantissant une saisie de données précise.

Schéma

Le modèle de données cartographiques géologiques NMBGMR devrait évoluer au fur et à mesure de la mise en œuvre de diverses parties de celui-ci.

  • Ces pages Web qui décrivent le modèle de données géologiques NMBGMR actuel et sont disponibles en téléchargement sous forme d'archive zip.
  • Un schéma XML (4 Mo, cliquez avec le bouton droit et enregistrez le fichier XML) de la version actuelle de notre modèle de données peut être importé dans ArcGIS à l'aide d'ArcCatalog. Ce schéma a été créé avec ArcGIS Diagrammer. Ce schéma est activement mis à jour selon les besoins. Veuillez noter le numéro de version en haut de cette page.
  • Il y aura inévitablement de nombreuses classes d'entités et tables inutilisées. Un script VB peut supprimer des couches et des tables vides d'ArcMap (elles ne seront pas supprimées de la géodatabase).

Journal des modifications (à partir de la version 1.0):

V.1.0.1

  • Table 'Sources' modifiée -- ajout de plusieurs attributs.
  • Table de « lithologie » modifiée - ajout de plusieurs attributs et ajout de valeurs aux domaines de valeurs codées connexes.
  • Ajout d'un champ booléen " ShowMarker " à Fault_line et Fold_line pour permettre le basculement de la décoration de ligne automatisée (par exemple, les dents de poussée, les flèches de syncline).

V. 1.0.2

  • Classe d'entités Fold_Symbol modifiée -- champ FoldLineType ajouté
  • '_AA' ajouté aux noms des classes d'entités en coupe. Cela permettra des noms de classes d'entités uniques lorsqu'il existe plusieurs coupes transversales.
  • Champ 'Section' modifié dans Well_point en 'Sectn' (l'alias est Section) en raison du mot réservé de la géodatabase personnelle.
  • Alias ​​fixe pour Lith_poly et Lith_poly_label.
  • Ajout de la classe d'entités Metamorphic_pt pour stocker les données d'assemblage métamorphique enregistrées en un point.

V.1.0.3

  • Révisions approfondies des tables attributaires liées à Well_point et ajout de plusieurs classes d'entités bien liées.
  • Champ 'URL' modifié en SourceURL dans le tableau 'Sources' (citations bibliographiques) pour éviter les problèmes de mots-clés sur un formulaire de saisie de données Web.
  • Suppression des domaines de valeurs codées pour les codes FGCD pour faciliter l'importation des données.
  • Rendu nullable la plupart des champs qui ne l'étaient pas auparavant pour faciliter l'importation des données.
  • La structure est désormais une géodatabase version 10 et ne fonctionnera plus sur les systèmes Arc 9.x.
  • Séparez le schéma NMWells de ce schéma de carte géologique et créez une table Well_spot simplifiée adaptée au stockage de l'emplacement, du nom, de la symbologie et du TD d'un puits qui apparaîtra sur une carte géologique.

Les questions non résolues:

  • Basé sur le quadrilatère : Notre utilisation principale du modèle de données concerne les cartes géologiques à l'échelle 1:24 000 des quadrangles USGS de 7,5 minutes.Nous pensons que chaque carte doit avoir une géodatabase distincte plutôt que d'utiliser une seule géodatabase à l'échelle de l'État qui contient chaque quadrilatère mappé. Les avantages d'une base de données unique à l'échelle de l'État incluent un ensemble de données transparent et la simplicité de la gestion des fichiers. Les avantages d'une géodatabase distincte pour chaque quadrilatère incluent la portabilité, la facilité de distribution, la facilité de personnalisation et l'adaptabilité à différentes approches de la stratigraphie et de la cartographie. Espérons que cette approche ne nous posera pas de problèmes plus tard.
  • GéoSciML : Nous ne savons pas dans quelle mesure notre modèle sera compatible avec le nouveau standard Geoscience XML (GeoSciML) ou si l'exportation des données vers ce standard sera difficile. Les propriétés des « matériaux terrestres » qui semblent être beaucoup plus granulaires dans GeoSciML sont particulièrement préoccupantes. Nous avons choisi d'utiliser une approche générale plus souple qui nous semble plus adaptée à la réalisation de cartes géologiques. Les « matériaux terrestres » sont un sujet tellement vaste que cela pourrait peut-être être un modèle de données en soi. Cependant, il serait simple d'intégrer l'approche GeoSciML aux « matériaux terrestres » de la même manière que le modèle NCGMP09. Un autre problème est Énuméré « GeologicEvents », qui est un autre vaste sujet. Actuellement, les événements liés aux structures géologiques sont confinés aux attributs de texte libre pour Ascendance, Dernier Actif, et commentaires et dans les rapports traditionnels. Il semble peu probable que même ces champs soient systématiquement attribués, nous allons donc laisser de côté les GeologicEvents entièrement relationnels pour le moment. Encore une fois, cela serait facile à intégrer dans notre modèle, mais peut-être difficile à utiliser réellement.
  • Normalisation de la base de données : Le modèle peut permettre des incohérences de données. Par exemple, une faille (ligne) pourrait avoir un attribut 'SlipBasis' défini comme "[map] pattern " mais un point sur cette faille pourrait avoir un attribut 'SlipBasis' défini comme "marqueur de décalage". De telles incohérences surgiront au cours d'un projet de cartographie, même avec un seul auteur, mais cela peut en fait être un avantage pour le modèle. La répétition des attributs pour les caractéristiques linéaires cartographiées comme les failles et les observations particulières prises sur les failles semble nécessaire pour tenir compte de la manière dont les cartes géologiques sont réellement construites sur le terrain et de la variation naturelle de la plupart des caractéristiques géologiques.

Numéro spécial "Modèles spatio-temporels et géo-technologies"

Au cours des dernières années, plusieurs modèles théoriques spatio-temporels ont été successivement proposés pour une meilleure représentation des phénomènes géographiques. À partir des premières approches de modélisation SIG, une série d'extensions a été suggérée pour intégrer le temps dans les représentations basées sur les objets, sur le terrain et duales des données géographiques, tandis qu'une série d'approches qualitatives formelles ont également contribué à des cadres plus fondamentaux qui soutiennent le raisonnement spatial avancé. capacités. Parallèlement, de nombreuses études de recherche SIG environnementales et urbaines réussies ont démontré que la dimension temporelle peut être implicitement intégrée par différents cadres de représentation et d'analyse. Ce numéro spécial appelle à des travaux innovants qui intègrent les dimensions spatiales et temporelles dans des solutions SIG théoriques, formelles et pratiques ainsi que des applications urbaines et environnementales qui démontrent une bonne intégration des dimensions spatiales et temporelles. Les sujets d'intérêt comprennent, sans s'y limiter :

- Raisonnement spatio-temporel formel

- Ontologies et standards spatio-temporels

- Approches de modélisation spatio-temporelle

- Représentations graphiques des phénomènes spatiaux et temporels

- Raisonnement spatial et temporel qualitatif

- Combinaison d'approches qualitatives et quantitatives

- Langages de requête spatio-temporels au sein des SIG

- Interfaces SIG spatio-temporelles

- Web temporel et SIG sans fil

- SIG urbain et environnemental spatio-temporels

- Web sémantique spatio-temporel

- L'exploration de données spatio-temporelles.

Dr Géacuteraldine Del Mondo
Dr Peng Peng
Prof. Dr Feng Lu
Prof. Dr. Jérôme Gensel
Éditeurs invités

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Les manuscrits soumis ne doivent pas avoir été publiés auparavant, ni être à l'étude pour publication ailleurs (à l'exception des actes de conférence). Tous les manuscrits sont soumis à une évaluation approfondie par le biais d'un processus d'examen par les pairs en simple aveugle. Un guide pour les auteurs et d'autres informations pertinentes pour la soumission de manuscrits sont disponibles sur la page Instructions pour les auteurs. ISPRS Journal International de Géo-Information est une revue mensuelle internationale à comité de lecture en libre accès publiée par MDPI.

Veuillez visiter la page Instructions pour les auteurs avant de soumettre un manuscrit. Les frais de traitement des articles (APC) pour la publication dans cette revue en libre accès sont de 1400 CHF (francs suisses). Les articles soumis doivent être bien formatés et utiliser un bon anglais. Les auteurs peuvent utiliser le service d'édition en anglais de MDPI avant la publication ou pendant les révisions d'auteur.


Cette étude a été soutenue par la National Oceanic and Atmospheric Administration (numéro de subvention NA17NOS4730142), l'Agence de protection de l'environnement des États-Unis (numéro de subvention CD-96347001-0), la National Science Foundation (numéro de subvention 1600131) et le Chesapeake Bay National Estuarine Research Bourse Rouse-Bottom de la Réserve. Cet article a une contribution n° 3870 du Virginia Institute of Marine Science, William & Mary.

Certaines simulations utilisées dans cet article ont été réalisées à l'aide des installations de calcul suivantes : (1) le SciCclone de William & Mary, qui a été fourni avec l'aide de la National Science Foundation, de la Virginia Port Authority, du Commonwealth Technology Research Fund de Virginie et de l'Office of Naval Recherche (2) l'Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE Grant TG-OCE130032), qui est soutenu par la National Science Foundation numéro de subvention OCI-1053575 et (3) le NASA High-End Computing (HEC) Program par le NASA Advanced Supercomputing (NAS) au centre de recherche Ames.


Numéro spécial "Articles sélectionnés de la 10e Conférence internationale sur la science de l'information géographique"

La dixième conférence internationale sur la science de l'information géographique s'est tenue à Melbourne, en Australie, du 28 au 31 août 2018. Hébergée à l'Université RMIT en collaboration avec l'Université de Melbourne, GIScience 2018, la conférence phare dans le domaine de la science de l'information géographique continue série de conférences, qui a débuté en 2000. La conférence rassemble régulièrement plus de 200 participants internationaux du monde universitaire, de l'industrie et du gouvernement pour discuter et faire progresser l'état de l'art en science de l'information géographique. La série de conférences GIScience a toujours été axée sur des thèmes et des questions de recherche fondamentale. Les articles font généralement progresser le domaine sur le plan méthodologique ou théorique.

GIScience 2018 a soigneusement sélectionné 105 articles pour présentation : 17 articles complets, 56 articles courts et 32 ​​résumés détaillés. Les articles complets et les articles courts sont publiés dans les actes, qui sont disponibles en libre accès sur LIPics (www.dagstuhl.de/lipics), Volume 114. De plus, un certain nombre d'ateliers internationaux ont été organisés conjointement avec GIScience 2018. Les auteurs sont maintenant invité à contribuer à ce numéro spécial de la revue par des articles qui n'ont pas encore été publiés (issus des résumés étendus), ou qui sont des extensions considérables des travaux déjà publiés présentés à la conférence (issus d'articles courts ou d'articles complets) . Dans ce dernier cas, l'extension doit justifier une autre publication et doit être expliquée dans la lettre de soumission.

Les contributions, conformément à la conférence, couvriront un large éventail de disciplines liées aux sciences de l'information géographique, notamment :

  • La géographie
  • Sciences cognitives
  • L'informatique
  • Ingénierie
  • Science de l'information
  • Linguistique
  • Mathématiques
  • Philosophie
  • Psychologie
  • Science sociale
  • (Géo)Statistiques
  • Science des données

En outre, GIScience 2018 a accueilli des articles couvrant des sujets émergents, tels que :

  • GIScience de l'Internet des Objets
  • Web géosémantique
  • GIScience en mobilité, y compris les véhicules autonomes
  • Avancées de la géosimulation
  • GIScience et confidentialité de la localisation
  • Big Data spatiales
  • Apprentissage automatique (profond)

Certains de ces sujets sont abordés dans les ateliers de la conférence. Ce numéro spécial invite également les communications des ateliers GIScience 2018.

Prof. Dr. Monika Sester
Prof. Dr. Stephan Winter
Dr Amy Griffin
Éditeurs invités

Informations sur la soumission du manuscrit

Les manuscrits doivent être soumis en ligne sur www.mdpi.com en s'inscrivant et en se connectant à ce site Web. Une fois inscrit, cliquez ici pour accéder au formulaire de soumission. Les manuscrits peuvent être soumis jusqu'à la date limite. Tous les articles seront évalués par des pairs. Les articles acceptés seront publiés en continu dans la revue (dès leur acceptation) et seront répertoriés ensemble sur le site Web du numéro spécial. Des articles de recherche, des articles de synthèse ainsi que de courtes communications sont invités. Pour les articles prévus, un titre et un court résumé (environ 100 mots) peuvent être envoyés au bureau éditorial pour annonce sur ce site.

Les manuscrits soumis ne doivent pas avoir été publiés auparavant, ni être à l'étude pour publication ailleurs (à l'exception des actes de conférence). Tous les manuscrits sont soumis à une évaluation approfondie par le biais d'un processus d'examen par les pairs en simple aveugle. Un guide pour les auteurs et d'autres informations pertinentes pour la soumission de manuscrits sont disponibles sur la page Instructions pour les auteurs. ISPRS Journal International de Géo-Information est une revue mensuelle internationale à comité de lecture en libre accès publiée par MDPI.

Veuillez visiter la page Instructions pour les auteurs avant de soumettre un manuscrit. Les frais de traitement des articles (APC) pour la publication dans cette revue en libre accès sont de 1400 CHF (francs suisses). Les articles soumis doivent être bien formatés et utiliser un bon anglais. Les auteurs peuvent utiliser le service d'édition en anglais de MDPI avant la publication ou pendant les révisions d'auteur.


Comment créer des cartes de base en ligne

Les fonds de carte SIG fournissent un cadre de visualisation pour toutes les applications ArcGIS Server. Dans la plupart des cartes Web, vous utiliserez une carte de base sur laquelle vous pourrez superposer vos couches SIG opérationnelles. Les couches opérationnelles font référence aux couches cartographiques avec lesquelles vos utilisateurs finaux travailleront, telles que les couches que vous modifiez ou sur lesquelles vous prenez des notes, les couches qui représentent les observations et les lectures des capteurs, les couches qui résultent de modèles analytiques et les résultats des requêtes cartographiques.

Les cartes de base sont très importantes. Des cartes de base fiables et à jour pour votre zone d'intérêt fournissent un contexte et un cadre importants pour visualiser et utiliser vos informations opérationnelles.

Voici un guide des sujets de cette section d'aide

Si vous voulez des informations sur . . . Voir ce sujet
Options pour choisir votre fond de carte SIG Voir Alternatives de carte de base dans la rubrique suivante ci-dessous.

Une liste de contrôle utile pour la conception de fond de carte Voir une liste de contrôle de conception de carte de base

Extension d'ArcGIS Online en tant que cadre pour votre fond de carte SIG Voir les fonds de carte SIG basés sur les services ArcGIS Online

Création de fonds de carte pour ArcGIS Server Voir Création de fonds de carte pour ArcGIS Server

Utilisation de cartes Web grand public telles que Microsoft Virtual Earth et Google Earth™ comme carte de base Voir les cartes de base SIG à l'aide de Microsoft Virtual Earth et de Google Maps"
Voir les cartes de base SIG à l'aide de Google Earth™

Vous disposez d'un certain nombre d'alternatives lorsque vous créez des fonds de carte à utiliser dans vos applications cartographiques SIG :

  • Créez une application cartographique SIG qui contient un certain nombre de couches cartographiques indépendantes.

  • Utilisez un fond de carte ArcGIS Server publié par une autre organisation, comme les fonds de carte publiés sur ArcGIS Online.

  • Construisez et servez vos propres cartes de base SIG

  • Exploitez une carte Web existante de Google Maps™ ou Virtual Earth™ sur laquelle vous superposez vos couches SIG opérationnelles

  • Tirez parti de la carte du monde 3D de Google Earth™.

Cette section décrit chacune de ces alternatives et les implications de leur utilisation.

Création d'une application cartographique SIG qui contient un certain nombre de couches cartographiques indépendantes

Dans de nombreuses applications SIG traditionnelles, les cartes en ligne sont implémentées sous la forme d'une série de couches cartographiques indépendantes, où chaque couche cartographique fait référence à une source de données et peut être activée ou désactivée dans l'affichage de la carte. Par exemple, la carte ci-dessous pourrait être composée d'une série de superpositions de cartes indépendantes.

Cette approche est considérée comme flexible car chaque service de couche cartographique pourrait potentiellement être utilisé à plusieurs fins.

C'est ainsi que de nombreuses applications cartographiques ArcIMS sont implémentées. Vous disposez d'une certaine flexibilité car vous traitez chaque couche de carte indépendamment et vous pouvez combiner n'importe quelle série de couches de manière ad hoc.

Cette approche a été fréquemment utilisée au cours de la dernière décennie. Cependant, cela n'est pas recommandé dans les cartes SIG Web modernes car les performances ralentissent et elles sont plus difficiles à utiliser. Ces applications ont tendance à manquer de concentration, nécessitent des connaissances en SIG et ne répondent plus aux attentes de la plupart des utilisateurs finaux.

Utilisation d'un fond de carte ArcGIS Server publié par une autre organisation

De nombreuses organisations SIG publient des services de carte de base pour une utilisation ouverte sur le Web. Par exemple, un certain nombre d'agences cartographiques nationales, de SIG d'État et d'organisations SIG des gouvernements locaux créent, gèrent et publient des ensembles de données cartographiques fondamentales telles que des cartes nationales à plusieurs échelles (cartes topographiques), des cartes de transport, des cartes démographiques, des cartes parcellaires, l'hydrologie cartes, et ainsi de suite.

Ces cartes sont souvent destinées à fournir une expérience de carte de base faisant autorité, précise et à jour pour de nombreux types d'applications. Ils fournissent un service de cartographie SIG très important que de nombreuses autres organisations peuvent exploiter avec grand avantage.

Un nombre croissant d'utilisateurs publient des services de carte de base à utiliser dans l'ensemble de la communauté SIG.

Ajout de votre contenu aux fonds de carte ArcGIS Online

Les cartes de base d'ArcGIS Online sont conçues pour que les utilisateurs puissent s'étendre en ajoutant leur propre contenu riche, en particulier à des échelles de carte agrandies et agrandies. Cela permet aux organisations SIG d'exploiter leur contenu principal et de créer des services cartographiques pour leurs domaines d'intérêt ciblés qui prennent le relais là où les cartes générales ArcGIS Online s'arrêtent.

Construire et servir vos propres cartes de base SIG

Dans de nombreux cas, vous devrez créer et diffuser vos propres fonds de carte à utiliser dans vos applications. C'est souvent le cas lorsque votre organisation est le fournisseur de SIG pour un domaine d'intérêt particulier et dans lequel vos applications et cadres nécessitent des thèmes d'information spécifiques (par exemple, parcelles, ingénierie, gestion des installations, hydrologie, services publics, géologie, population et démographie, planification , et bien d'autres applications).

Dans ces cas, vous êtes généralement déjà en train de compiler des informations de base fondamentales faisant autorité pour une ou plusieurs applications. Cette approche tire parti du contenu que votre organisation crée et maintient. De plus, cela concentre l'assistance sur vos utilisateurs en fournissant un cadre ou une carte de base qui est fondamental pour vos opérations quotidiennes.

Exploitation d'une carte Web existante de Google Maps™ ou de Microsoft Virtual Earth™ sur laquelle vous superposez vos couches SIG opérationnelles

Ceci est très utile dans de nombreuses situations. La plupart des utilisateurs finaux connaîtront et auront l'expérience de l'utilisation de l'une de ces applications de cartographie Web existantes. Ils connaissent et sont à l'aise avec l'expérience de l'utilisateur final.

Certaines organisations SIG fournissent du contenu aux citoyens et à d'autres utilisateurs occasionnels dans ce cadre, mais appliquent des applications cartographiques plus riches et plus sophistiquées pour leur travail opérationnel.

Il est important de noter que ces cartes de base de consommateurs ne prendront pas en charge tous les cas d'utilisation. De nombreuses applications nécessitent des informations de base plus ciblées pour fournir un contexte. Par exemple, les applications cadastrales nécessitent un cadre parcellaire. De nombreuses applications de cartographie de la population nécessitent des cartes de frontières administratives ou politiques, l'hydrologie nécessite des représentations hydrologiques fortes, etc.

De plus, pour utiliser ces cartes Web grand public, vous devez diffuser vos données dans le même système de coordonnées et le même schéma de tuile de carte que ceux utilisés par Google Maps et Microsoft Virtual Earth.

Vous devrez peser la facilité d'utilisation de l'application de ces cartes de base des consommateurs par rapport à l'exigence que de nombreux utilisateurs sont confrontés à travailler avec un contenu faisant autorité, à jour, compilé localement et souvent sensible pour répondre à leurs flux de travail et missions.

Dans les situations où vous utilisez des cartes Google Maps™ ou Microsoft Virtual Earth™, il est important de noter que vous pouvez être limité dans votre utilisation de ces informations au sein de votre organisation. Vous aurez besoin d'une licence d'utilisation de carte appropriée.

Utiliser Google Earth comme carte de base sur laquelle vous superposez vos informations opérationnelles

La plupart des problèmes évoqués ci-dessus pour Google Maps™ et Microsoft Virtual Earth™ s'appliquent à l'utilisation de Google Earth™.

Malgré cela, de nombreux praticiens SIG aimeraient écraser leur contenu SIG pour leurs utilisateurs finaux à l'aide de Google Earth™, et cela se fait facilement à l'aide de la prise en charge d'ArcGIS pour KML. Par défaut, chaque service de carte que vous publiez à l'aide d'ArcGIS Server sera disponible en tant que service de carte et en tant que lien réseau KML.


Une liste de contrôle de conception pour la publication de cartes avec ArcGIS Server

Voici une liste de contrôle utile qui peut vous guider dans la conception et la création de fonds de carte à utiliser dans les applications ArcGIS Server.

    Conception pour l'application cartographique SIG cible. Le choix des symboles cartographiques et des propriétés d'affichage sera très différent pour une carte destinée à être affichée sur un écran d'ordinateur et une carte destinée à être imprimée sur papier. Et, il y a presque autant de différences entre certaines des applications que vous fournirez à vos utilisateurs finaux.

    Il est important de concevoir vos cartes Web pour l'ensemble d'applications Web ciblées. Par exemple, certains fonds de carte sont conçus pour fonctionner sur des appareils mobiles avec des écrans et des résolutions assez petits. Les cartes mobiles doivent fonctionner dans les conditions de lumière naturelle que l'on trouve sur le terrain. D'autres cartes Web sont des cartes 2D traditionnelles destinées à être utilisées dans un navigateur Web, tandis que d'autres sont destinées à fonctionner dans une application d'exploration 3D.

Tenez compte de la hiérarchie graphique et de l'organisation de votre fond de carte lorsqu'il est associé à des informations opérationnelles. Réduisez son affichage audacieux afin que vos couches opérationnelles deviennent l'objectif principal. Assurez-vous que votre fond de carte fournit un contexte et un cadre géographiques solides dans lesquels vos informations opérationnelles doivent être visualisées et utilisées.

Dans ce cas, vous allez concevoir et créer une « carte » pour chaque échelle de carte qui doit être incluse dans votre carte de base. Au fur et à mesure que vous créez chaque "carte", vous organiserez toutes ses couches cartographiques correspondantes en un groupe de couches dans votre table des matières ArcMap.Vous nommerez le groupe de couches pour l'échelle de carte qu'il prend en charge et définirez les propriétés de dessin dépendant de l'échelle pour le groupe de couches.

Chacun de ces groupes de couches contient toutes les couches de carte thématique (ainsi que leurs propriétés de dessin, de symbole et d'étiquette) pour afficher la carte à chaque échelle de carte. Voici un exemple de table des matières dans ArcMap pour une conception de carte à plusieurs échelles :

Voici un moyen simple de réfléchir et de définir votre conception de carte à plusieurs échelles. Supposons que vous souhaitiez générer une carte à plusieurs échelles qui s'affiche à plusieurs échelles de carte :

Échelle des cartes utilisée pour la conception et la création de cartes Paramètres de plage d'échelle visible dans ArcMap
1:100,000 1:75 000 à 1:250 000
1:50,000 1:40 000 à 1:75 000
1:25,000 1:15 000 à 1:40 000
1:12,000 1:5 000 à 1:15 000
Etc. Etc.

Tout d'abord, créez une carte pour chacune de ces échelles de carte. Ensuite, organisez la collection de couches de carte pour chaque échelle de carte dans un groupe de couches pour cette échelle de carte.

De combien d'échelles de carte aurez-vous besoin ? Dans la plupart des cas, vous aurez probablement besoin d'environ 8 à 12 échelles de carte. ESRI partage un certain nombre de modèles de cartes que vous pouvez utiliser pour créer vos cartes. Ces modèles fournissent des exemples utiles qui peuvent vous aider à démarrer cette activité. Consultez la galerie de modèles de carte ArcGIS en ligne pour plus d'informations.

Essayez de garder vos cartes à petite échelle et à l'échelle de la zone simples. Concentrez votre énergie et votre créativité sur les échelles cartographiques plus détaillées de votre fond de carte multi-résolution.

D'autres superpositions de fond de carte sont souvent activées et désactivées dans l'application de l'utilisateur final, par exemple :

  • Noms de lieux
  • Transport (par exemple, ces superpositions sont souvent affichées sur des cartes de base d'images)
  • Limites et noms de lieux, qui sont également souvent affichés sur des cartes de base d'images
  • Relief ombré

  • Votre application doit être facile à utiliser pour vos utilisateurs finaux. Assurez-vous qu'il n'y a pas trop de couches de carte à activer ou désactiver.
  • Les performances peuvent se dégrader car vous devez effectuer trop de demandes de carte à partir de services de carte supplémentaires.
  • Maintenir le nombre de services de carte et les maintenir à jour peut représenter plus de travail. Que faire si les services tombent en panne ou sont supprimés, etc.
  • Vos applications serveur peuvent ne pas s'adapter aussi bien pour prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs.

Lorsque les utilisateurs accèdent à un cache de carte à l'aide d'ArcGIS Server, les tuiles sont renvoyées pour le niveau de détail approprié au lieu que le serveur calcule la vue cartographique à chaque fois. Cela augmentera considérablement les performances et l'évolutivité.

Il s'agit du principal mécanisme utilisé par Google Earth™, Google Maps™ et Microsoft Virtual Earth™ pour obtenir des performances et une évolutivité élevées. Vous pouvez utiliser un mécanisme similaire à l'aide des services de carte mis en cache dans ArcGIS Server. En substance, publier vos fonds de carte revient à publier vos propres Google Maps™ ou Microsoft Virtual Earths™.

L'aide d'ArcGIS Server contient des informations et des conseils utiles sur la création de caches de carte. Voir Création d'un cache de carte pour plus d'informations.


Création de fonds de carte pour ArcGIS Server

Les fonds de carte en ligne sont des documents cartographiques à plusieurs échelles qui fournissent un cadre visuel sur lequel vous superposerez vos informations opérationnelles, vos observations et vos résultats. Lorsque vous créez des fonds de carte à utiliser avec ArcGIS Server, il est probable que vous souhaitiez créer une carte utilisée à plusieurs échelles de carte.

Créer une carte en ligne avec laquelle vous pouvez interagir et dessiner à plusieurs échelles est relativement simple. Vous créez essentiellement plusieurs cartes - une pour chaque échelle de carte prise en charge.

Pour comprendre cela, essayez n'importe quel service de carte en ligne tel que Google Maps™ ou ArcGIS Online. Vous verrez un contrôle qui peut être utilisé pour zoomer et dézoomer sur la carte. Les tics le long de ce contrôle ont une carte associée pour chaque échelle de carte progressive.

Vous pouvez implémenter ce même comportement dans ArcGIS. En tant qu'auteur de la carte, vous concevrez et créerez des cartes dans ArcMap pour chaque échelle de carte que vous souhaitez inclure dans votre carte en ligne. Vous organiserez également la collection de cartes pour chaque échelle dans un seul document ArcMap et publierez cette carte en tant que service de carte à l'aide d'ArcGIS Server.

Le plus souvent, vous souhaiterez probablement créer un cache de carte de cette carte pour pré-calculer la carte, ce qui améliorera considérablement ses performances et son évolutivité. Vous le ferez en deux étapes :

  • Tout d'abord, concevez et créez la carte pour prendre en charge plusieurs échelles de carte dans ArcMap. Vous pouvez en savoir plus sur le flux de travail pour cette tâche ci-dessous.
  • Ensuite, créez et déployez-le en tant que service de carte mis en cache dans ArcGIS Server. Voir Création de caches de carte 2D dans l'aide d'ArcGIS Server pour plus d'informations sur la création de caches de carte

Pas

    Identifiez la gamme d'échelles de carte que vous souhaitez inclure dans votre carte en ligne. Ce tableau répertorie certaines plages d'échelles cartographiques typiques qui peuvent servir de guide. Mais, utilisez ce tableau comme un guide uniquement pour les idées, pas comme une seule approche faisant autorité. Le tableau répertorie certains types courants de fonds de carte et les plages d'échelle approximatives dans lesquelles chaque fond de carte est utilisé.

    Une carte de base en ligne typique aura d'environ quatre à six échelles de carte pour les cartes de zones locales, quelque part entre 6 à 12 échelles de carte pour les cartes de base continentales, et jusqu'à 15 ou plus pour les cartes mondiales qui zoomeront à grande échelle. niveau de la rue.

Un bon endroit pour passer en revue certaines des conceptions de cache de carte est la galerie de modèles de carte ArcGIS.

Une fois que vous avez déterminé la plage d'échelles de carte que vous souhaitez prendre en charge, vous allez créer la série de vues cartographiques qui seront utilisées pour afficher la carte pour chaque échelle de carte. Cela implique de choisir des échelles de carte auxquelles créer chaque vue de carte. Voici comment vous pouvez déterminer les vues de carte pour chaque plage d'échelle.

  • Dans la table des matières, cliquez avec le bouton droit sur le bloc de données et cliquez sur Nouveau groupe de couches.
  • Nommez le nouveau groupe de couches qui apparaît dans la table des matières pour l'échelle de carte que vous représentez.
  • Faites glisser et déposez toutes les couches dans ce groupe de couches pour cette échelle de carte. Assurez-vous de conserver le même ordre de dessin pour chaque couche.
  • Déterminez si vous devez modifier l'affichage des couches à cette échelle de carte. Si vous devez apporter des modifications, vous créerez un autre groupe de couches pour cette échelle de carte.

  • Si vous souhaitez utiliser le même affichage de couche de carte, il n'est pas nécessaire de créer un nouveau groupe de couches. Au lieu de cela, vous devrez modifier la plage d'échelles de carte pour le groupe de couches existant afin d'inclure cette plage d'échelles plus large.

  • Si vous constatez que vous devez créer une nouvelle représentation de carte à cette nouvelle échelle de carte, créez un nouveau groupe de couches, nommez-le pour cette échelle de carte et ajoutez des couches de carte pour représenter la carte à cette nouvelle échelle de carte.

Création de couches de carte dans votre carte de base que vous pouvez activer et désactiver

Si vous souhaitez activer et désactiver des couches de carte dans votre carte de base, vous devez créer des couches de carte distinctes dans ArcMap pour celles-ci. Vous pouvez adopter deux approches :

  • Publiez ces couches de carte en tant que services de carte distincts, indépendants de votre service de carte de base. Par exemple, vous pouvez inclure un service de carte pour les noms de lieux et les limites que vous pouvez activer et désactiver dans votre application SIG. Cela nécessitera que vous créiez deux cartes et les services cartographiques correspondants dans votre application cartographique SIG. Par exemple, lorsque vous utilisez ArcGIS Explorer, vous ajouteriez les deux services de carte en tant que couches à votre carte Explorer (fichier .nmf).

  • Publiez votre fond de carte en tant que cache de carte multicouche. Cela vous permet d'activer et de désactiver certaines couches de carte dans votre cache de carte. Reportez-vous à la section « Options avancées (type de cache) » dans la rubrique Choix des propriétés du cache de l'aide d'ArcGIS Server pour plus d'informations.

Remarques sur la structure de tuilage du cache de carte

  • Vous pouvez créer votre propre structure de tuile ou en utiliser une à partir d'un service de carte mis en cache existant tel qu'ArcGIS Online, Google Maps™, Microsoft Virtual Earth™, les caches d'autres utilisateurs d'ArcGIS Server ou d'autres services mis en cache au sein de votre organisation. Quel que soit le schéma de tuile, il est préférable de définir le bloc de données de votre ArcMap sur le même système de coordonnées que le schéma de tuile de l'autre carte.

  • L'utilisation d'une structure de tuilage d'ArcGIS Online, Google Maps™ ou Microsoft Virtual Earth™ vous permet de superposer facilement vos tuiles de cache avec ces services de cartographie en ligne. Si vous importez une structure de tuile depuis ArcGIS Online, Google Maps™ ou Microsoft Virtual Earth™, examinez la plage d'échelles de carte qui fera partie de votre carte. Si nécessaire, ajoutez de nouvelles échelles de carte ou supprimez toutes les échelles qui ne seraient pas utilisées pour afficher vos propres services de carte.

  • Le processus de calcul du cache peut prendre du temps pour de très grandes zones géographiques (par exemple, pour créer un cache complet à de très grandes échelles cartographiques pour les grands États, provinces, nations, le monde, etc.). La mise en cache de vastes zones à de très grandes échelles de carte peut prendre beaucoup de temps et d'espace de stockage sur disque. Par exemple, la plus grande échelle pour la structure de tuile Google Maps™/Microsoft Virtual Earth™ est d'environ 1:2 500. La mise en cache de l'ensemble des États-Unis continentaux à cette échelle peut prendre des semaines et nécessiter des centaines de gigaoctets de stockage.

    La bonne nouvelle est que seuls quelques utilisateurs SIG ont besoin de créer des caches aussi volumineux avec toutes les tuiles calculées pour toutes les échelles de carte. De plus, une fois le cache créé, seules les tuiles mises à jour devaient être recalculées.

Voir Stratégies de mise en cache des cartes dans l'aide d'ArcGIS Server pour plus d'informations.

Implications de la conception de la carte lors de la création de votre cache de carte

L'étape suivante, après avoir créé une carte à plusieurs échelles dans ArcMap, consiste à démarrer le processus de mise en cache de la carte. Commencez par lire certains des concepts et procédures clés sur la création de caches de carte à Qu'est-ce que la mise en cache de carte ? dans l'aide d'ArcGIS Server.

Une note importante est que le choix des niveaux d'échelle de carte dans le cache de carte est lié à la façon dont vous concevez et créez les échelles de carte dans vos documents ArcMap. Cependant, il s'agit d'une relation lâche. Dans la plupart des cas, vous aurez moins d'échelles de carte construites en tant que couches de groupe dans votre document ArcMap que le nombre d'échelles de carte dans votre structure de tuile de cache de carte. Il est souvent utile lors de la planification et de la conception de vos documents ArcMap de planifier l'ensemble spécifique de couches de groupe basées sur l'échelle pour chaque niveau de cache de carte.

Il est important d'expérimenter en créant des prototypes pour des zones plus petites afin d'affiner les éléments de conception clés et les échelles de carte qui conviendront à votre situation.

Considérations informatiques pour la création et la maintenance de votre cache de carte

La création d'un cache de carte sera importante. Mais réfléchir à la manière dont vous allez maintenir et mettre à jour ces services de carte critiques est tout aussi essentiel. Voici quelques considérations utiles pour la création et la maintenance de votre cache de carte.

  • Automatisez le traitement de vos données pour la création et la mise à jour du cache à l'aide du géotraitement. ArcGIS comprend un ensemble d'outils de génération et de mise à jour de cache de carte qui peuvent vous aider à créer et à maintenir votre cache de carte. Composez des modèles et/ou des scripts Python afin d'automatiser ce travail, de documenter ces aspects de vos workflows, et de vous assurer que vos procédures sont répétables.

  • Comprenez combien de stockage sur disque et de temps de calcul seront nécessaires. Pour avoir une idée de la façon d'estimer le stockage sur disque, le nombre de fichiers de tuiles et le temps de calcul, consultez Stratégies de mise en cache dans l'aide d'ArcGIS Server pour plus d'informations.

  • Suivez les zones où des mises à jour de données ont été effectuées et votre cache doit être régénéré. À l'aide des outils d'ArcGIS, vous pouvez mettre à jour votre cache de carte uniquement dans les zones dans lesquelles des modifications ont eu lieu au lieu de reconstruire l'intégralité du cache de carte. Cela sera utile si vous avez un très gros cache à gérer.

Voir Mise à jour d'un cache de carte dans l'aide d'ArcGIS Server pour plus d'informations.

Vos couches cartographiques opérationnelles doivent être dans le même système de coordonnées que votre service de carte de base publié avec ArcGIS Server.

Une fois que vous avez généré votre cadre de carte de base, toutes les couches de carte de base supplémentaires doivent se trouver dans le même système de coordonnées et partager le même schéma de cache de carte, y compris vos couches opérationnelles. Voir Création de couches cartographiques opérationnelles pour plus d'informations.


Création de cartes de base SIG qui incluent les services ArcGIS Online

Vous pouvez utiliser des fonds de carte d'ArcGIS Online, puis ajouter votre propre contenu plus ciblé et pertinent pour votre travail. L'extensibilité est l'un des objectifs d'ArcGIS Online. Voici un exemple d'un cache de carte multi-échelle existant, affiché en vert, et comment vous pouvez envisager d'ajouter votre propre cache de carte pour le travail de votre organisation, affiché en bleu. Il y a une échelle de carte qui se chevauche, mais essentiellement, vos cartes prennent le relais à des échelles de carte plus grandes.


  • Vos cartes doivent utiliser le même système de coordonnées que le service de carte ArcGIS Online. Le bloc de données qui pour votre document ArcMap doit être dans le même système de coordonnées que la carte ArcGIS Online.

  • Vos cartes doivent utiliser la même structure de tuile de cache que le service de carte ArcGIS Online. Votre cache de carte doit tenir sur le cache de carte ArcGIS Online. Votre cache de carte doit :

    • Être dans le même système de coordonnées.
    • Utilisez la même origine de tuile de cache de carte.
    • Utilisez la même largeur et la même hauteur de tuile de cache de carte.
    • Utilisez des échelles de carte communes lorsque vos tuiles chevauchent les tuiles d'ArcGIS Online.

    Vous avez la liberté d'étendre la structure de tuile ArcGIS en ajoutant plus d'échelles de carte (par exemple, des échelles de carte plus grandes pour votre zone d'intérêt locale)

    Le gestionnaire ArcGIS Server offre une option pour charger une structure de tuile existante à partir d'une autre source lorsque vous créez votre cache de carte. Par exemple, vous pouvez charger la structure de tuile ArcGIS Online, la structure de tuile Google Maps™, la structure de tuile Microsoft Virtual Earth™ ou toute structure de tuile existante pour un cache de carte ArcGIS Server auquel vous pouvez accéder.

    Reportez-vous à la section Choix des propriétés du cache dans l'aide d'ArcGIS Server.


    Utiliser Google Earth(TM) comme fond de carte SIG

    L'utilisation de Google Earth comme carte de base consiste principalement à utiliser KML pour partager vos données SIG, vos cartes et vos résultats d'analyse. La prise en charge de l'accès à l'aide de KML avec ArcGIS est relativement simple car les services ArcGIS KML prennent automatiquement en charge la transformation du système de coordonnées que vous utilisez pour publier vos cartes, couches, services de carte et services d'imagerie. Vous n'avez pas besoin de les republier dans le système de coordonnées de Google Earth (ou de tout autre service).

    ArcGIS vous permet de partager vos cartes et données au format KML de plusieurs manières :

    • Vous pouvez partager vos informations SIG sous la forme d'un ensemble de fichiers KMZ que vous créez à l'aide d'ArcGIS Desktop

    • Vous pouvez créer vos propres liens réseau KML en publiant des services de carte et d'imagerie à l'aide d'ArcGIS Server

    • Tous les services de carte et d'imagerie publiés à l'aide d'ArcGIS Server exposent un lien réseau KML via REST

    • Lorsque vous interrogez une couche de carte ou effectuez un géotraitement, vous pouvez obtenir les résultats sous forme de lien réseau KML via REST

    Si vous souhaitez simplement générer des documents KML statiques que vous pouvez envoyer par courrier électronique ou placer sur un serveur de fichiers, vous pouvez utiliser les outils Map To KML et Layer To KML d'ArcGIS Desktop. Tous les services de carte ArcGIS Server peuvent être publiés en tant que KML généré dynamiquement, ce qui signifie que les utilisateurs verront toujours les dernières cartes et données de votre serveur.

    Configuration des services de carte et d'imagerie pour renvoyer le KML

    Pour partager vos cartes et images au format KML dynamique, il vous suffit de les publier en tant que services. Les services de carte et les services d'imagerie peuvent renvoyer du KML. Le gestionnaire ArcGIS Server dispose d'outils que vous pouvez utiliser pour publier rapidement les services.

    Avant de publier les services, vous devrez effectuer un travail préparatoire. Les services de carte nécessitent que vous prépariez d'abord une carte contenant les couches que vous souhaitez rendre disponibles au format KML. Si vous souhaitez que des entités 3D soient extrudées ou que des informations attributaires soient associées, telles que du texte et des images, vous devez les configurer dans la carte.

    Les rubriques d'aide situées dans Utilisation de KML avec ArcGIS fournissent des informations complètes sur la préparation et la publication de votre contenu SIG à l'aide de KML.

    Comme les services de carte publiés à l'aide d'ArcGIS Server, chaque service d'imagerie prend également automatiquement en charge les liens réseau KML. Pour plus d'informations, voir Affichage des services au format KML à partir d'ArcGIS Server.

    Accéder à KML via REST

    Tous les services de carte et d'image exposent un lien réseau KML via REST. En termes simples, REST est un moyen d'exposer des informations sur vos services via une série d'URL navigables. Vous pouvez découvrir l'URL du lien réseau à l'aide d'ArcGIS Services Directory, une application conçue pour vous aider à parcourir les points de terminaison REST sur votre serveur. L'URL pointe vers un fichier .kmz que vous pouvez ajouter à Google Earth ou à tout autre client prenant en charge les liens réseau KML.

    Consultez Affichage des services en tant que KML pour en savoir plus sur REST, les liens réseau KML et le fonctionnement d'ArcGIS Server avec les deux.


    Prise en charge du GPS ArcMap

    Le téléchargement gratuit ajoute la prise en charge de l'affichage en temps réel dans ArcMap de l'entrée du récepteur GPS.

    Introduction

    Le Global Positioning System (GPS) est un ensemble de satellites et de stations au sol. Un appareil GPS calcule sa position à l'aide des signaux reçus des satellites. Financé et soutenu par le gouvernement des États-Unis, le GPS est largement utilisé pour des applications militaires et civiles.

    Avec la prise en charge GPS ajoutée, l'entrée d'un récepteur GPS peut être affichée en tant qu'emplacement en temps réel dans ArcMap. Les emplacements des récepteurs GPS peuvent également être stockés dans des fichiers journaux à des fins d'archivage ou de numérisation en temps réel. La fonctionnalité GPS est accessible via une barre d'outils dans ArcMap ou en écrivant des applications personnalisées à l'aide d'ArcObjects.

    L'emplacement actuel est affiché sous la forme d'un symbole de marqueur défini par l'utilisateur. L'angle du symbole marqueur peut refléter la direction du mouvement (relèvement), la taille basée sur la vitesse de déplacement actuelle et la couleur basée sur l'altitude. Les emplacements précédents peuvent être affichés sous forme de piste de marqueurs ou de ligne personnalisable. La trace des positions précédentes peut refléter des changements de relèvement, de vitesse et d'altitude.

    Les utilisateurs peuvent afficher l'emplacement en faisant un panoramique ou en activant les paramètres pour garder l'emplacement actuel centré sur l'écran. Pour les applications de système de navigation et de routage embarquées, l'emplacement peut être aligné sur des caractéristiques spécifiées, comme l'axe d'une rue. Les fichiers journaux permettent de stocker les emplacements soit en mode streaming (à un taux ou à une distance spécifiés) ou un à la fois. Les fichiers journaux peuvent être personnalisés pour permettre à l'utilisateur de spécifier les colonnes à ajouter à la classe d'entités en sortie.

    Configuration requise

    Plate-forme: PC-Intel
    Système opérateur: Windows NT 4 sp 6a, Windows 2000 Professionnel, Windows XP Professionnel ou Windows XP Édition familiale
    Logiciel ArcGIS : ArcGIS 8.3 Final (service packs disponibles en option)

    Fichiers installés

    L'installation de la prise en charge d'ArcMap GPS nécessite ArcGIS 8.3. Les fichiers suivants sont ajoutés à l'emplacement d'installation d'ArcGIS 8.3.

    • esriGPSExt.olb
    • esrigps.dll
    • GPS.chm
    • Gps_wt.hlp
    • Modèle d'objet de support GPS ArcMap.pdf
    • esriGpsExt.chm
    • esriGpsExtVC.chm

    Installation de la prise en charge d'ArcMap GPS

    • Assurez-vous que vous disposez d'un accès en écriture à votre emplacement d'installation ArcGIS et que personne n'utilise aucun des produits logiciels ArcGIS au moment de l'installation.
    • Connectez-vous en tant qu'utilisateur avec des privilèges administratifs.
    • Fermez toutes les applications en cours d'exécution sur votre ordinateur.
    • Téléchargez le fichier GPS_Support.exe (3,5 Mo, format .exe auto-extractible) vers un emplacement autre que votre emplacement d'installation d'ArcGIS Desktop.
    1. Localisez le fichier setup.exe dans le dossier où le contenu GPS_Support.exe a été extrait.
    2. Double-cliquez sur setup.exe pour démarrer l'installation de GPS Support for ArcGIS.
    3. Suivez les instructions à l'écran pour terminer l'installation du logiciel.

    Problèmes connus

    • Les symboles peuvent laisser des artefacts sur l'écran.
      L'utilisation de pistes linéaires peut entraîner la persistance de fragments de position sur l'écran.La solution consiste à actualiser l'affichage.
    • Les positions GPS ne correspondent pas aux données affichées.
      Si le datum (système de coordonnées géographiques) de l'unité GPS est défini sur WGS84, le système de coordonnées géographiques approprié doit être défini sur la page de propriétés Configuration de la connexion GPS. Vérifiez également que les transformations géographiques correctes sont définies, ouvrez les propriétés du bloc de données -> sélectionnez l'onglet Systèmes de coordonnées -> cliquez sur Transformations et définissez la transformation. Il est recommandé que l'unité GPS soit définie sur WGS84 et qu'ArcMap soit utilisé pour effectuer une transformation à la volée.
    • Impossible de simuler une connexion GPS avec des couvertures ou des classes d'entités ArcSDE.
      Le navigateur de données de connexion GPS affichera les couvertures et les classes d'entités ArcSDE. Toutefois, si des données sont ajoutées, le message suivant s'affiche : « La classe d'entités n'existe pas. Impossible d'ouvrir la classe d'entités ». Utilisez des fichiers de formes ou des classes d'entités de géodatabase personnelle.
    • Le symbole de position actuelle ne tourne pas pour indiquer la direction actuelle du déplacement.
      Le symbole de position actuelle par défaut n'est pas symétrique et semble pointer vers l'est. Les solutions de contournement possibles incluent le passage à un symbole symétrique ou la définition d'une destination et l'activation de l'option « afficher le relèvement vers la destination ».

    Obtenir de l'aide

    Pour les sites nationaux, veuillez contacter l'assistance technique d'ESRI au 909.793.3774, si vous rencontrez des difficultés lors de l'installation. Sites internationaux, veuillez contacter votre distributeur local de logiciels ESRI.

    Pour obtenir des informations sur la prise en charge d'ArcMap GPS, reportez-vous aux rubriques d'aide de la prise en charge GPS dans l'aide d'ArcGIS Desktop.

    Un diagramme de modèle d'objet et des rubriques d'aide sur le composant de prise en charge GPS d'ArcMap dans l'aide aux développeurs d'ArcObjects sont fournis aux développeurs.


    Humus

    Entrée encyclopédique. L'humus est une matière organique sombre qui se forme dans le sol lorsque les matières végétales et animales se décomposent. Lorsque les plantes laissent tomber des feuilles, des brindilles et d'autres matières au sol, elles s'accumulent.

    Chimie, Sciences de la Terre, Géologie, Géographie, Géographie physique

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    L'humus est une matière organique sombre qui se forme dans le sol lorsque les matières végétales et animales se décomposent.

    Lorsque les plantes laissent tomber des feuilles, des brindilles et d'autres matières au sol, elles s'accumulent. Ce matériau est appelé litière de feuilles. Lorsque les animaux meurent, leurs restes s'ajoutent à la litière. Au fil du temps, toute cette litière se décompose. Cela signifie qu'il se désintègre ou se décompose en ses éléments chimiques les plus élémentaires. Bon nombre de ces produits chimiques sont des nutriments importants pour le sol et les organismes qui dépendent du sol pour la vie, comme les plantes.

    L'épaisse substance brune ou noire qui reste après la décomposition de la majeure partie de la litière organique s'appelle l'humus. Les vers de terre aident souvent à mélanger l'humus avec les minéraux du sol.

    L'humus contient de nombreux nutriments utiles pour un sol sain. L'un des plus importants est l'azote. L'azote est un nutriment essentiel pour la plupart des plantes. L'agriculture dépend de l'azote et d'autres nutriments présents dans l'humus.

    Certains experts pensent que l'humus rend le sol plus fertile. D'autres disent que l'humus aide à prévenir les maladies des plantes et des cultures vivrières.

    Lorsque l'humus est dans le sol, le sol s'effrite. L'air et l'eau se déplacent facilement dans le sol meuble et l'oxygène peut atteindre les racines des plantes.

    L'humus peut être produit naturellement ou par un processus appelé compostage. Lorsque les gens compostent, ils collectent des matières organiques en décomposition, telles que des restes de nourriture et de jardin, qui seront transformés en terre.

    Compost et Humus
    Le compost, comme l'humus, est composé de matières organiques décomposées. Le compost fait généralement référence à des matières créées par des personnes à partir de restes de nourriture et de déchets de jardin. L'humus fait généralement référence à la décomposition naturelle de matériaux tels que les feuilles dans la couche supérieure du sol.

    l'art et la science de cultiver la terre pour faire pousser des cultures (agriculture) ou élever du bétail (ranching).


    4.2 Échelles de mesure des attributs

    Le chapitre 2 s'est concentré sur les échelles de mesure des données spatiales, y compris l'échelle de la carte (exprimée sous forme de fraction représentative), les grilles de coordonnées et les projections cartographiques (méthodes de transformation des échelles de mesure tridimensionnelles en deux dimensions). Vous savez peut-être que le mètre, la norme de longueur établie pour le système métrique international, était à l'origine défini comme un dix-millionième de la distance entre l'équateur et le pôle Nord. Dans pratiquement tous les pays, à l'exception des États-Unis, le système métrique a profité à la science et au commerce en remplaçant les fractions par des décimales et en introduisant une norme de mesure basée sur la Terre.

    Des échelles normalisées sont nécessaires pour mesurer les attributs non spatiaux ainsi que les caractéristiques spatiales. Contrairement aux positions et aux distances, cependant, les attributs des emplacements à la surface de la Terre ne se prêtent souvent pas à une mesure absolue. Dans un article de 1946 dans Science, un psychologue nommé S. S. Stevens a décrit un système de quatre niveaux de mesure destiné à permettre aux spécialistes des sciences sociales de mesurer et d'analyser systématiquement des phénomènes qui ne peuvent pas simplement être comptés. (En 1997, le géographe Nicholas Chrisman a souligné qu'un total de neuf niveaux de mesure sont nécessaires pour tenir compte de la variété des données géographiques.) Les niveaux sont importants pour les spécialistes de l'information géographique car ils fournissent des conseils sur l'utilisation appropriée de différentes statistiques, opérations analytiques et cartographiques. Dans ce qui suit, nous considérons des exemples des quatre niveaux de mesure originaux de Stevens : nominal, ordinal, intervalle et rapport.

    4.2.1 Niveau nominal

    Le terme nominal signifie simplement se rapporter au mot "nom". En termes simples, les données de niveau nominal sont des données qui sont désignées par différents noms (par exemple, forêt, eau, culture, zones humides) ou catégories. Les données produites en classant les observations dans des catégories non classées sont nominal mesures de niveau. Par rapport à la terminologie utilisée au chapitre 1, les données nominales sont un type de catégorique (qualitatif) Les données. Plus précisément, les données de niveau nominal peuvent être différenciées et regroupées en catégories par « genre », mais ne sont pas classées de haut en bas. Par exemple, on peut classer la couverture terrestre à un certain endroit en bois, broussailles, verger, vignoble ou mangrove. Il n'y a aucune implication dans cette distinction, cependant, qu'un endroit classé comme « bois » est deux fois plus végétalisé qu'un autre endroit classé « broussailles ».

    Bien que les données du recensement proviennent de dénombrements individuels, une grande partie de ce qui est compté est l'appartenance des individus à des catégories nominales. La race, l'origine ethnique, l'état matrimonial, le mode de transport pour se rendre au travail (voiture, bus, métro, chemin de fer. ) et le type de combustible de chauffage (gaz, mazout, charbon, électricité. ) sont mesurés en nombre d'observations attribuées à des catégories non classées. Par exemple, la carte ci-dessous, qui apparaît dans le premier atlas du Census Bureau du recensement de 2000, met en évidence les groupes minoritaires avec le plus grand pourcentage de population dans chaque État américain. Les couleurs ont été choisies pour différencier les groupes grâce à un schéma de couleurs qualitatif afin de montrer les différences entre les classes, mais sans impliquer un quelconque ordre quantitatif. Ainsi, bien que des données numériques aient été utilisées pour déterminer dans quelle catégorie se trouve chaque État, la carte décrit les catégories nominales résultantes plutôt que les données numériques sous-jacentes.

    4.2.2 Niveau ordinal

    Comme le niveau nominal de mesure, ordinal la mise à l'échelle attribue les observations à des catégories discrètes. Les catégories ordinales, cependant, sont classées ou ordonnées – comme leur nom l'indique. Il a été dit dans la section précédente que les catégories nominales telles que « bois » et « mangrove » ne prennent pas le pas les unes sur les autres, à moins qu'un ensemble de priorités ne leur soit imposé. Cet acte de hiérarchisation des catégories nominales transforme les mesures de niveau nominal au niveau ordinal. Parce que les catégories ne sont pas basées sur une valeur numérique (juste une indication d'un ordre ou d'une importance), les données ordinales sont également considérées comme catégorielles (ou qualitatives).

    Des exemples de données ordinales souvent vues sur les cartes de référence incluent les frontières politiques classées hiérarchiquement (nationale, état, comté, etc.) et les voies de transport (autoroute principale, autoroute secondaire, route légère, route non améliorée). Les données ordinales mesurées par le Census Bureau incluent la façon dont les individus parlent anglais (très bien, bien, pas bien, pas du tout) et le niveau de scolarité (diplômé du secondaire, certains collèges sans diplôme, etc.). Les enquêtes sociales sur les préférences et les perceptions sont également généralement échelonnées de manière ordinale.

    Les observations individuelles mesurées au niveau ordinal ne sont pas numériques et ne doivent donc pas être additionnées, soustraites, multipliées ou divisées. Par exemple, supposons que deux cellules de grille de 600 acres dans votre comté soient évaluées comme sites potentiels pour une décharge de déchets dangereux. Supposons que les deux domaines soient évalués sur trois critères d'adéquation, chacun classé sur une échelle ordinale de 0 à 3, de sorte que 0 = totalement inapproprié, 1 = marginalement inapproprié, 2 = marginalement adapté et 3 = approprié. Disons maintenant que la zone A est classée 0, 3 et 3 sur les trois critères, tandis que la zone B est classée 2, 2 et 2. Si la commission de sélection devait simplement ajouter les trois critères, les deux zones sembleraient également appropriées (0 + 3 + 3 = 6 = 2 + 2 + 2), même si un classement de 0 sur un critère devrait disqualifier la zone A.

    4.2.3 Niveau d'intervalle

    Contrairement aux données de niveau nominal et ordinal, qui sont de nature catégorielle (qualitative), les données de niveau d'intervalle sont numériques (quantitatif). Des exemples de données de niveau d'intervalle incluent la température et l'année. Avec des données de niveau d'intervalle, le point zéro est arbitraire sur l'échelle de mesure. Par exemple, zéro degré Fahrenheit et zéro degré Celsius sont des températures différentes.

    4.2.4 Niveau de ratio

    Semblable aux données de niveau d'intervalle, les données de niveau de ratio sont également numériques (quantitatives). Des exemples de données de niveau de rapport incluent la distance et la superficie (par exemple, la superficie). Contrairement à l'échelle de mesure du niveau d'intervalle, le zéro est pas arbitraire pour les données de niveau de rapport. Par exemple, zéro mètre et zéro pied signifient exactement la même chose, contrairement à zéro degré Fahrenheit et zéro degré Celsius (les deux températures). Les données de niveau de rapport diffèrent également des données de niveau d'intervalle dans les opérations mathématiques qui peuvent être effectuées avec les données. Une implication de cette différence est qu'une quantité de 20 mesurée à l'échelle du rapport est le double de la valeur de 10 (20 mètres est le double de la distance de 10 mètres), une relation qui n'est pas vraie pour les quantités mesurées au niveau de l'intervalle (20 degrés n'est pas deux fois plus chaud que 10 degrés).

    4.2.5 Données de niveau d'intervalle et de rapport

    Les échelles pour les données de niveau d'intervalle et de rapport sont similaires dans la mesure où unités de mesure sont arbitraires (Celsius contre Fahrenheit et anglais contre unités métriques). Ces unités de mesure sont réparties uniformément pour chaque valeur successive (par exemple, 1 mètre, 2 mètres (ajouter 1 mètre), 3 mètres (ajouter 1 mètre), 4 mètres (ajouter 1 mètre). Parce que les données de niveau d'intervalle et de rapport représentent des positions le long de droites numériques continues, plutôt que des membres de catégories discrètes, ils se prêtent également à une analyse à l'aide de techniques statistiques.

    Essayez ceci : surfez sur Internet et trouvez une carte intéressante, visualisant les données de deux des différentes échelles de mesure d'attributs : nominale, ordinale, intervalle et rapport. Fournissez une citation écrite pour la source de chaque carte ainsi qu'une phrase décrivant comment chaque carte utilise des données nominales, ordinales, d'intervalle ou de rapport.

    4.2.6 Opérations de niveau de mesure d'attribut

    L'une des raisons pour lesquelles il est important de reconnaître les niveaux de mesure est que différentes opérations analytiques sont possibles avec des données à différents niveaux de mesure (Chrisman 2002). Certaines des opérations les plus courantes comprennent :

    • Grouper: Catégories de nominal et ordinal les données peuvent être regroupées en moins de catégories. Par exemple, le regroupement peut être utilisé pour réduire le nombre de classes d'utilisation des terres/d'occupation des sols de, par exemple, quatre (résidentiel, commercial, industriel, parcs) à un (urbain).
    • Isoler: Une ou plusieurs catégories de nominal, ordinal, intervalle, ou alors rapport les données peuvent être sélectionnées et d'autres mises de côté. Par exemple, considérons une plage de lectures de température prises sur une grande surface. Seul un sous-ensemble de ces températures convient à la survie des moustiques, et les responsables de la santé peuvent sélectionner et isoler des zones en fonction d'une plage de températures spécifique susceptible de prendre des mesures afin de réduire la menace d'une épidémie de virus du Nil occidental ou de fièvre dengue. les moustiques.

    • Différence: La différence de deux observations au niveau de l'intervalle (comme deux années civiles) peut entraîner une rapport niveau d'observation (comme un âge). Par exemple, en 2012 (une année est une valeur de niveau d'intervalle), une personne née en 2000 (également un niveau d'intervalle, bien sûr) a 12 ans (l'âge est un niveau de rapport puisqu'il a un zéro défini).
    • Autres opérations arithmétiques: Deux ensembles compatibles ou plus de intervalle ou alors rapport les données de niveau peuvent être ajoutées ou soustraites. Seules les données de niveau de ratio peuvent être multipliées ou divisées. Par exemple, le revenu par habitant (moyen) d'une zone peut être calculé en divisant la somme du revenu (niveau de ratio) de chaque individu dans cette zone (niveau de ratio), par le nombre de personnes (niveau de ratio) résidant dans cette zone. zone (une deuxième variable de niveau de rapport).

    • Classification: Données numériques (à intervalle et rapport level) peuvent être triées en classes, généralement définies comme des plages de données numériques ne se chevauchant pas, comme indiqué au chapitre 3.2.6. Ces classes sont fréquemment traitées comme des catégories de niveau ordinal pour la cartographie thématique avec la symbolisation sur les cartes choroplèthes, par exemple, mettant l'accent sur l'ordre de classement sans tenter de représenter les magnitudes réelles.

    Quiz d'entraînement

    Les étudiants inscrits à Penn State devraient revenir maintenant pour répondre au questionnaire d'auto-évaluation Caractéristiques et attributs.

    Vous pouvez faire des tests pratiques autant de fois que vous le souhaitez. Ils ne sont pas notés et n'affectent en rien votre note.


    Voir la vidéo: Jukka Kuoppamäki - Kultaa tai kunniaa 1973 (Octobre 2021).