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Sélectionnez le sommet le plus éloigné du centroïde du polygone à l'aide d'ArcPy


J'ai un polygone et le centroïde du polygone. Je veux sélectionner le sommet le plus éloigné du centroïde (image : point A). J'ai utilisé arcpy.FeatureVerticesToPoints_management pour créer une classe d'entités contenant des points générés à partir d'un polygone, mais je ne sais pas quoi faire ensuite. Pourriez-vous m'aider?

Je souhaite également trouver le point d'intersection (point B) du contour du polygone et de la ligne créé par le centroïde et le point le plus éloigné (ligne OA).

je serais très reconnaissant pour toute aide.


Voici une version allégée de la réponse de @crmackey. La couche de polygones s'appelle "POLY1" et devrait être la seule chose que vous devez modifier pour obtenir un fichier de points de sortie des sommets les plus éloignés - elle crée des centroïdes à la volée :

>>> points = [] >>> avec arcpy.da.SearchCursor("POLY1",['[email protected]']) comme curseur :… pour la ligne dans le curseur :… centroid = row[0].centroid… dist = 0 … pour partie dans la ligne[0]:… pour pnt en partie:… cent_vert_dist = arcpy.PointGeometry(pnt).distanceTo(centroid)… if cent_vert_dist > dist:… dist = cent_vert_dist… far_point = arcpy.PointGeometry(pnt)… points .append(far_point)… >>> arcpy.CopyFeatures_management(points,'in_memorypoints')

Le retour en arrière jusqu'au point d'intersection opposé au sommet le plus éloigné est possible, mais nécessitera une trigonométrie supplémentaire dans laquelle je ne suis pas prêt à entrer, atm.


Cela a fonctionné pour moi. Le script créera une classe d'entités ponctuelles en sortie qui renvoie le point le plus éloigné du centroïde pour tous les polygones :

import arcpy import os import sys import traceback import math from datetime import datetime as d arcpy.env.overwriteOutput = True def Message(msg): print str(msg) arcpy.AddMessage(msg) def findDistance(a,b): x = abs(a[0] - b[0]) y = abs(a[1] - b[1]) return math.sqrt((x*x) + (y*y)) def iter_geom(g): pour i in xrange(g.partCount): yield i, g.getPart(i) def polyPoints(in_polys, out_points): """ fonction pour trouver la distance minimale ou maximale entre les points Obligatoire: in_polys -- source points pour une analyse proche out_points -- affiche le point le plus proche ou le plus éloigné du centroïde """ startTime = d.now() # récupère les coordonnées xy point_dict, cent_dict = {}, {} avec arcpy.da.SearchCursor(in_polys, ['[email protected]','[email protected] ']) en tant que lignes : pour la ligne dans les lignes : points = [] pour i, partie dans iter_geom(row[1]): pour pt dans iter(lambda : part.next(), None) : points.append((pt .X, pt.Y)) point_dict[row[0]] = points cent_dict[row[0]] = (row[1].centroid.X, row[1].centroid.Y) # saisir les attributs desc = arcpy .Describe(in_polys) champs = [f.name pour f dans desc.fields sinon f.required] avec arcpy.da.SearchCursor(in_polys, ['[email protected]'] + champs) en lignes : att_dict = {r[0]: r[1:] pour r en lignes } # créer un dictionnaire pour trouver le sommet le plus proche ou le plus éloigné du centre de gravité newpt_dict = {} pour oid, points dans point_dict.iteritems() : c = cent_dict[oid] dist_dict = {coords : findDistance(c,coords) pour les coordonnées en points} query_pt = max(dist_dict.values()) pour k,v dans dist_dict.iteritems(): if v == query_pt: newpt_dict[oid] = (k, v) # crée le chemin de la table de sortie, name = os.path.split( out_points) si arcpy.Exists(out_points): arcpy.Delete_management(out_points) sr = desc.spatialReference arcpy.CreateFeatureclass_management(chemin, nom, 'POINT', in_polys, 'DISABLED', 'DISABLED', sr) arcpy.management.AddField (out_points, 'POLY_ID', 'LONG') arcpy.management.AddField(out_points,'POINT_DIST','DOUBLE') add_fields = ['POLY_ID', 'POINT_DIST'] ifields = ['[email protected]'] + champs + add_fields avec arcpy.da.InsertCursor(out_points, ifields) comme irows : pour oid, pt_dist dans newpt_ dict.iteritems() : all_atts = (pt_dist[0],) + att_dict[oid] + (oid, pt_dist[1]) irows.insertRow(all_atts) Message('Créé : %s' %os.path.basename( out_points)) Message('(Elapsed time: %s)' %(str(d.now() - startTime)[:-3])) return out_points if __name__ == '__main__': ## # stand alone polys = r'C:TEMPUtilityUtilities.gdbParcels_small' out = polys + '_farPoints' polyPoints(polys, out)

Cet outil produit une classe d'entités en sortie avec les champs utilisés dans l'analyse plus un nouveau champ entier nommé SS_GROUP . Le rendu par défaut est basé sur le champ SS_GROUP et vous montre dans quel groupe appartient chaque entité. Si vous indiquez que vous voulez 3 groupes, par exemple, chaque enregistrement contiendra un 1, 2 ou 3 pour le champ SS_GROUP. Lorsque NO_SPATIAL_CONSTRAINT est sélectionné pour le paramètre Contraintes spatiales, la classe d'entités en sortie contiendra également un nouveau champ binaire appelé SS_SEED . Le champ SS_SEED indique quelles caractéristiques ont été utilisées comme points de départ pour développer des groupes. Le nombre de valeurs différentes de zéro dans le champ SS_SEED correspondra à la valeur que vous avez saisie pour le paramètre Nombre de groupes.

Cet outil crée éventuellement un fichier de rapport PDF lorsque vous spécifiez un chemin pour le paramètre Output Report File. Ce rapport contient divers tableaux et graphiques pour vous aider à comprendre les caractéristiques des groupes identifiés. Le fichier de rapport PDF est accessible via la fenêtre Résultats.

La création du fichier de rapport peut ajouter un temps de traitement substantiel. Par conséquent, alors que l'analyse de regroupement créera la classe d'entités en sortie indiquant l'appartenance au groupe, le fichier de rapport PDF ne sera pas créé si vous spécifiez plus de 15 groupes ou plus de 15 variables.

Lorsque la classe d'entités en entrée n'est pas projetée (c'est-à-dire lorsque les coordonnées sont données en degrés, minutes et secondes) ou lorsque le système de coordonnées en sortie est défini sur un système de coordonnées géographiques, les distances sont calculées à l'aide de mesures de corde. Les mesures de distance à la corde sont utilisées car elles peuvent être calculées rapidement et fournissent de très bonnes estimations des vraies distances géodésiques, au moins pour des points situés à environ trente degrés les uns des autres. Les distances de corde sont basées sur un sphéroïde aplati. Étant donné deux points quelconques à la surface de la Terre, la distance à la corde qui les sépare est la longueur d'une ligne passant par la Terre en trois dimensions pour relier ces deux points. Les distances en cordes sont indiquées en mètres.

Avertir:

Assurez-vous de projeter vos données si votre zone d'étude s'étend au-delà de 30 degrés. Les distances à la corde ne sont pas une bonne estimation des distances géodésiques au-delà de 30 degrés.

Le champ ID unique vous permet de lier des enregistrements de la classe d'entités en sortie aux données de la classe d'entités en entrée d'origine. Par conséquent, les valeurs du champ d'ID unique doivent être uniques pour chaque entité et doivent généralement être un champ permanent qui reste avec la classe d'entités. Si vous n'avez pas de champ d'ID unique dans votre jeu de données, vous pouvez facilement en créer un en ajoutant un nouveau champ d'entier à votre table de classe d'entités et en calculant les valeurs de champ pour qu'elles soient égales au champ FID/OID. Vous ne pouvez pas utiliser le champ FID/OID directement pour le paramètre Champ d'ID unique.

Les champs d'analyse doivent être numériques et contenir une variété de valeurs. Les champs sans variation (c'est-à-dire la même valeur pour chaque enregistrement) seront supprimés de l'analyse mais seront inclus dans la classe d'entités en sortie . Les champs catégoriels peuvent être utilisés avec l'outil d'analyse de regroupement s'ils sont représentés sous forme de variables fictives (une valeur de un pour toutes les entités d'une catégorie et des zéros pour toutes les autres entités).

L'outil d'analyse de regroupement construira des groupes avec ou sans contraintes d'espace ou de temps. Pour certaines applications, vous pouvez ne pas vouloir imposer de contiguïté ou d'autres exigences de proximité aux groupes créés. Dans ces cas, vous définirez le paramètre Contraintes spatiales sur NO_SPATIAL_CONSTRAINT .

Pour certaines analyses, vous souhaiterez que les groupes soient spatialement contigus. Les options de contiguïté sont activées pour les classes d'entités surfaciques et indiquent que les entités ne peuvent faire partie du même groupe que si elles partagent une arête ( CONTIGUITY_EDGES_ONLY ) ou si elles partagent une arête ou un sommet ( CONTIGUITY_EDGES_CORNERS ) avec un autre membre du groupe.

Les options DELAUNAY_TRIANGULATION et K_NEAREST_NEIGHBORS sont appropriées pour les entités ponctuelles ou surfaciques lorsque vous voulez vous assurer que tous les membres du groupe sont proximaux. Ces options indiquent qu'une entité ne sera incluse dans un groupe que si au moins une autre entité est un voisin naturel (triangulation de Delaunay) ou un voisin K le plus proche. K est le nombre de voisins à prendre en compte et est spécifié à l'aide du paramètre Nombre de voisins.

Afin de créer des groupes avec des contraintes d'espace et de temps, utilisez l'outil Générer une matrice de pondérations spatiales pour créer d'abord un fichier de matrice de pondérations spatiales ( .swm ) définissant les relations spatio-temporelles entre vos entités. Ensuite, exécutez Grouping Analysis en définissant le paramètre Spatial Constraints sur GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE et le paramètre Spatial Weights Matrix File sur le fichier SWM que vous avez créé.

Des contraintes spatiales supplémentaires, telles qu'une distance fixe, peuvent être imposées en utilisant l'outil Générer une matrice de pondérations spatiales pour créer d'abord un fichier SWM, puis en fournissant le chemin d'accès à ce fichier pour le paramètre Fichier de matrice de pondérations spatiales.

Même si vous pouvez créer un fichier de matrice de pondération spatiale (SWM) pour définir des contraintes spatiales, aucune pondération réelle n'est appliquée. Le SWM définit quelles caractéristiques sont contiguës ou proximales. L'imposition d'une contrainte spatiale détermine qui peut et ne peut pas être membre du même groupe. Si vous sélectionnez CONTIGUITY_EDGES_ONLY , par exemple, toutes les entités d'un même groupe auront au moins une arête en commun avec une autre entité du groupe. Cela maintient les groupes résultants spatialement contigus.

La définition d'une contrainte spatiale garantit des groupes compacts, contigus ou proximaux. L'inclusion de variables spatiales dans votre liste de champs d'analyse peut également encourager ces attributs de groupe. Des exemples de variables spatiales seraient la distance aux bretelles d'autoroute, l'accessibilité aux offres d'emploi, la proximité des possibilités de shopping, les mesures de connectivité et même les coordonnées (X, Y). L'inclusion de variables représentant l'heure, le jour de la semaine ou la distance temporelle peut encourager la compacité temporelle parmi les membres du groupe.

Lorsqu'il existe un modèle spatial distinct pour vos entités (par exemple, trois clusters séparés et spatialement distincts), cela peut compliquer l'algorithme de regroupement spatialement contraint. Par conséquent, l'algorithme de regroupement détermine d'abord s'il existe des groupes déconnectés. Si le nombre de groupes déconnectés est supérieur au nombre de groupes spécifié, l'outil ne peut pas résoudre et échouera avec un message d'erreur approprié. Si le nombre de groupes déconnectés est exactement le même que le nombre de groupes spécifié, la configuration spatiale des entités détermine à elle seule les résultats des groupes, comme indiqué dans (A) ci-dessous. Si le nombre de groupes spécifié est supérieur au nombre de groupes déconnectés, le regroupement commence avec les groupes déconnectés déjà déterminés. Par exemple, s'il y a trois groupes déconnectés et que le nombre de groupes spécifié est 4 , l'un des trois groupes sera divisé pour créer un quatrième groupe, comme indiqué dans (B) ci-dessous.

Dans certains cas, l'outil d'analyse de regroupement ne sera pas en mesure de respecter les contraintes spatiales imposées et certaines entités ne seront incluses dans aucun groupe (la valeur SS_GROUP sera de -9999 avec un rendu creux). Cela se produit s'il y a des entités sans voisins. Pour éviter cela, utilisez K_NEAREST_NEIGHBORS qui garantit que toutes les entités ont des voisins. L'augmentation du paramètre Nombre de voisins aidera à résoudre les problèmes avec les groupes déconnectés.

Bien qu'il y ait une tendance à vouloir inclure autant de champs d'analyse que possible, pour cet outil, il est préférable de commencer avec une seule variable et de construire. Les résultats sont beaucoup plus faciles à interpréter avec moins de champs d'analyse. Il est également plus facile de déterminer quelles variables sont les meilleurs discriminateurs lorsqu'il y a moins de champs.

Lorsque vous sélectionnez NO_SPATIAL_CONSTRAINT pour le paramètre Contraintes spatiales, vous disposez de trois options pour la méthode d'initialisation : FIND_SEED_LOCATIONS , GET_SEEDS_FROM_FIELD et USE_RANDOM_SEEDS . Les graines sont les caractéristiques utilisées pour développer des groupes individuels. Si, par exemple, vous entrez un 3 pour le paramètre Nombre de groupes, l'analyse commencera avec trois caractéristiques de départ. L'option par défaut, FIND_SEED_LOCATIONS , sélectionne au hasard la première graine et s'assure que les graines suivantes sélectionnées représentent des entités éloignées les unes des autres dans l'espace de données. La sélection de valeurs initiales qui capturent différentes zones de l'espace de données améliore les performances. Parfois, vous savez que des caractéristiques spécifiques reflètent des caractéristiques distinctes que vous souhaitez représenter par différents groupes. Dans ce cas, créez un champ de départ pour identifier ces caractéristiques distinctives. Le champ d'origine que vous créez doit avoir des zéros pour toutes les entités d'origine initiales, mais les entités d'origine initiales doivent avoir la valeur 1 . Vous sélectionnerez ensuite GET_SEEDS_FROM_FIELD pour le paramètre Méthode d'initialisation. Si vous souhaitez effectuer une sorte d'analyse de sensibilité pour voir quelles entités se trouvent toujours dans le même groupe, vous pouvez sélectionner l'option USE_RANDOM_SEEDS pour le paramètre Méthode d'initialisation. Pour cette option, toutes les caractéristiques d'origine sont sélectionnées au hasard.

Toute valeur de 1 dans le champ d'initialisation sera interprétée comme une valeur de départ. S'il y a plus d'entités d'origine que le nombre de groupes, les entités d'origine seront sélectionnées au hasard parmi celles identifiées par le champ d'initialisation. S'il y a moins d'entités d'origine que spécifié par Nombre de groupes , les entités d'origine supplémentaires seront sélectionnées de manière à être éloignées (dans l'espace de données) de celles identifiées par le champ d'initialisation .

Parfois, vous connaissez le nombre de groupes le plus approprié pour vos données. Dans le cas contraire, cependant, vous devrez peut-être essayer différents nombres de groupes, en notant quelles valeurs offrent la meilleure différenciation de groupe. Lorsque vous cochez le paramètre Évaluer le nombre optimal de groupes, une pseudo-statistique F sera calculée pour regrouper les solutions avec 2 à 15 groupes. Si aucun autre critère ne guide votre choix pour Nombre de groupes , utilisez un nombre associé à l'une des plus grandes valeurs de pseudo-statistique F. Les plus grandes valeurs de la statistique F indiquent les solutions les plus performantes pour maximiser à la fois les similitudes au sein du groupe et les différences entre les groupes. Lorsque vous spécifiez un fichier de rapport de sortie facultatif, ce rapport PDF inclura un graphique montrant les valeurs de la statistique F pour les solutions avec 2 à 15 groupes.

Quel que soit le nombre de groupes que vous spécifiez, l'outil s'arrêtera si la division en groupes supplémentaires devient arbitraire. Supposons, par exemple, que vos données se composent de trois polygones regroupés dans l'espace et d'un seul champ d'analyse. Si toutes les entités d'un cluster ont la même valeur de champ d'analyse, la façon dont l'un des clusters individuels est divisé devient arbitraire après la création de trois groupes. Si vous spécifiez plus de trois groupes dans cette situation, l'outil ne créera toujours que trois groupes. Tant qu'au moins un des champs d'analyse d'un groupe présente une certaine variation de valeurs, la division en groupes supplémentaires peut continuer. Les groupes ne seront pas divisés davantage s'il n'y a pas de variation dans les valeurs du champ d'analyse

Lorsque vous incluez une contrainte spatiale ou spatio-temporelle dans votre analyse, les pseudo-statistiques F sont comparables (tant que les entités en entrée et les champs d'analyse ne changent pas). Par conséquent, vous pouvez utiliser les valeurs de la statistique F pour déterminer non seulement le nombre optimal de groupes , mais également pour vous aider à faire des choix concernant l'option de contraintes spatiales la plus efficace, la méthode de distance et le nombre de voisins .

L'algorithme K-Means utilisé pour partitionner les entités en groupes lorsque NO_SPATIAL_CONSTRAINT est sélectionné pour le paramètre Spatial Constraints et FIND_SEED_LOCATIONS ou USE_RANDOM_SEEDS est sélectionné pour la méthode d'initialisation intègre des heuristiques et peut renvoyer un résultat différent à chaque fois que vous exécutez l'outil (même en utilisant les mêmes données et les mêmes paramètres d'outil). C'est parce qu'il y a un composant aléatoire pour trouver les caractéristiques de départ initiales utilisées pour développer les groupes.

Lorsqu'une contrainte spatiale est imposée, il n'y a pas de composante aléatoire dans l'algorithme, donc une seule pseudo-statistique F peut être calculée pour les groupes 2 à 15, et les valeurs de statistique F les plus élevées peuvent être utilisées pour déterminer le nombre optimal de groupes pour votre analyse. Cependant, étant donné que l'option NO_SPATIAL_CONSTRAINT est une solution heuristique, la détermination du nombre optimal de groupes est plus complexe. La statistique F peut être différente à chaque exécution de l'outil, en raison de caractéristiques initiales différentes. Cependant, lorsqu'un modèle distinct existe dans vos données, les solutions d'une exécution à l'autre seront plus cohérentes. Par conséquent, pour aider à déterminer le nombre optimal de groupes lorsque l'option NO_SPATIAL_CONSTRAINT est sélectionnée, l'outil résout l'analyse de regroupement 10 fois pour 2, 3, 4 et jusqu'à 15 groupes. Les informations sur la distribution de ces 10 solutions sont ensuite rapportées (min, max, moyenne et médiane) pour vous aider à déterminer un nombre optimal de groupes pour votre analyse.

L'outil d'analyse de regroupement renvoie trois valeurs de sortie dérivées pour une utilisation potentielle dans des modèles et des scripts personnalisés. Il s'agit de la pseudo-statistique F pour le nombre de groupes ( Output_FStat ), de la pseudo-statistique F la plus grande pour les groupes 2 à 15 ( Max_FStat ) et du nombre de groupes associés à la plus grande valeur pseudo F-Statistic ( Max_FStat_Group ). Lorsque vous choisissez de ne pas évaluer le nombre optimal de groupes , toutes les variables de sortie dérivées sont définies sur Aucun.

Le numéro de groupe attribué à un ensemble de fonctionnalités peut changer d'une exécution à l'autre. Par exemple, supposons que vous partitionnez les entités en deux groupes en fonction d'une variable de revenu. La première fois que vous exécutez l'analyse, vous pouvez voir les caractéristiques à revenu élevé étiquetées comme groupe 2 et les caractéristiques à faible revenu étiquetées comme groupe 1 la deuxième fois que vous exécutez la même analyse, les caractéristiques à revenu élevé peuvent être étiquetées comme groupe 1. Vous pouvez également constatez que certaines fonctionnalités de revenu moyen changent d'appartenance au groupe d'une exécution à une autre lorsque NO_SPATIAL_CONSTRAINT est spécifié.

Bien que vous puissiez choisir de créer un très grand nombre de groupes différents, dans la plupart des scénarios, vous partitionnerez probablement les fonctionnalités en quelques groupes. Étant donné que les graphiques et les cartes deviennent difficiles à interpréter avec de nombreux groupes, aucun rapport n'est créé lorsque vous entrez une valeur supérieure à 15 pour le paramètre Nombre de groupes ou sélectionnez plus de 15 champs d'analyse . Vous pouvez toutefois augmenter cette limitation sur le nombre maximum de groupes.

Plonger:

Étant donné que vous disposez du code source Python pour l'outil d'analyse de regroupement, vous pouvez remplacer la limitation du rapport 15 variables/15 groupes, si vous le souhaitez. Cette limite supérieure est définie par deux variables à la fois dans le fichier de script Partition.py et dans le code de validation de l'outil dans la boîte à outils Spatial Statistics :

Cet outil créera éventuellement un rapport PDF résumant les résultats. Les fichiers PDF n'apparaissent pas automatiquement dans la fenêtre Catalogue. Si vous souhaitez que les fichiers PDF s'affichent dans le catalogue, ouvrez l'application ArcCatalog, sélectionnez l'option de menu Personnaliser, cliquez sur Options ArcCatalog et sélectionnez l'onglet Types de fichiers. Cliquez sur le bouton Nouveau type et spécifiez PDF , comme indiqué ci-dessous, pour l'extension de fichier .

Sur les machines configurées avec les packages de langue ArcGIS pour le chinois ou le japonais, vous remarquerez peut-être des problèmes de texte manquant ou de mise en forme dans le fichier de rapport de sortie PDF . Ces problèmes peuvent être corrigés en modifiant les paramètres de police.

Pour plus d'informations sur le fichier de rapport de sortie , consultez En savoir plus sur le fonctionnement de l'analyse de regroupement.


Fondamentalement, vous voulez rechercher la distance entre le polygone A et l'amp B

Voici les étapes que je vais suivre :

  1. Vérifiez si le Polygone B est le voisin du Polygone A, Si c'est = Terminer, Sinon allez au point 2.
  2. Calculer le centre de gravité des coordonnées (le point central) de tous les polygones voisins et le polygone B
  3. Comptez la distance entre le centre de gravité voisin et le centre de gravité du polygone B, sélectionnez le polygone avec la distance la plus proche (polygone C)
  4. Distance = Distance + 1, Vérifiez si le Polygone B est le voisin du Polygone C, Si c'est = Terminer, Sinon, Polygone A = Polygone C, allez au Point 2

À la fin, vous obtiendrez la distance.

Je trouve un moyen de mettre en œuvre ce calcul en utilisant un logiciel existant.

Tout d'abord, importez le fichier shp dans PostgreSQL à l'aide du plugin PostGIS.

Deuxièmement, utilisez la fonction ST_Touches pour calculer les polygones voisins de chaque polygone.

Troisièmement, prenez chaque polygone comme point et construisez un nouveau réseau.

Enfin, calculez le chemin le plus court entre chaque deux points à l'aide de l'algorithme de Dijkstra.


4 réponses 4

Lorsque les angles sont de 90 degrés.

Assurez-vous que la coordonnée en bas à gauche est $(0,0)$.

Ensuite, vous avez $(x,0)$ et $(0,y)$ pour former un triangle.

Lorsque vous avez des points arbitraires du triangle, disons

$ (x_0,y_0), quad (x_1,x_1), quad (x_2,y_2) $

Les côtés du rectangle forment deux angles différents avec les côtés du carré (l'étendue est un carré). Ils totalisent 90$ degrés. Nous devons calculer les deux.

Fixons notre attention sur les deux sommets du rectangle les plus proches du coin inférieur gauche. Soit $(x_1,y_1)$ les coordonnées du sommet du côté vertical, et $(x_2,y_2)$ la même chose pour le côté horizontal.

L'un des angles est $alpha=arctanleft(fracdroit)$

Et l'autre est de 90$^circ-alpha$.

Les centroïdes sont les mêmes pour le rectangle vert et le rectangle violet, étant donné que le dernier est l'étendue du premier.

Si vous n'avez que des informations du violet, votre réponse est : c'est compliqué. Essayez de visualiser que lorsque le vert est tourné de pi/4 rad, il y a Des possibilités infinies pour les rectangles verts dans le même étendue rectangle violet. Et comment identifier si un rectangle vert est tourné de pi/2 rad ou pas du tout tourné (0 rad) ?

Maintenant, si vous avez des informations du violet ET de l'un des points du vert, vous pouvez facilement identifier d'autres points en utilisant ce point vert avec le centroïde violet. De cette façon, j'espère que vous serez en mesure de suivre l'ensemble du processus.

S'il vous plaît, notez que j'ai échangé "polygone" par "rectangle". Le violet sera toujours un rectangle en raison de sa nature "d'étendue". Maintenant, si vous vouliez vraiment dire un "polygone" générique pour l'intérieur (vert) au lieu d'un rectangle, un point supplémentaire à connaître ne suffira pas. Désolé si je n'ai pas pu vous amener plus loin.


Sélectionnez le sommet le plus éloigné du centroïde du polygone à l'aide d'ArcPy - Systèmes d'information géographique


Construire un cartographie de zone contiguë à l'aide d'ArcView Avenue

Contrairement aux cartes choroplèthes typiques qui utilisent des symboles graphiques pour représenter des attributs quantitatifs pour des régions définies, les cartogrammes déforment intentionnellement les limites des régions de sorte que la taille des régions déformées est proportionnelle à leur attribut. Bien qu'un script Avenue pour faire des cartogrammes soit publié, il a été rarement utilisé car il comporte de nombreuses restrictions et prend du temps. La génération d'un cartogramme pour une carte pas si complexe peut nécessiter des heures de calcul, et le cartogramme résultant peut ne pas être satisfaisant. Cet article décrit un algorithme amélioré pour créer des cartogrammes plus efficacement. Le nouvel algorithme a été implémenté dans un script Avenue.

Un cartogramme est une carte thématique volontairement déformée qui met l'accent sur la distribution d'une variable en modifiant la superficie (ou la longueur) des objets sur la carte. A l'aide de cartogrammes, les régularités dans la distribution spatiale des phénomènes et les interactions entre eux peuvent être observées plus facilement. Les cartogrammes sont utilisés dans les enquêtes géographiques, en particulier à des fins de votes électoraux ou de dénombrement de la population. Les cartogrammes peuvent être classés en deux catégories, linéaires et aréolaires. Les cartogrammes de zone utilisent des distorsions bidimensionnelles pour représenter des informations thématiques, tandis que les cartogrammes linéaires expriment des quantités unidimensionnelles en modifiant la composante de distance des cartes. Les cartogrammes de zone peuvent être contigus ou non contigus. Les cartogrammes de zones contiguës déforment les cartes planimétriques ou produisent un ensemble de zones souhaité tout en préservant la topologie de la carte d'origine (Dougenik, 1985). Les cartogrammes non contigus sont plus faciles à produire que les cartogrammes contigus car les limites partagées n'affectent pas la transformation des coordonnées (Cook 1977). Cet article se concentre sur le cartogramme de zone contiguë et utilise le cartogramme en abrégé.

Traditionnellement, les cartogrammes ont été étudiés d'un point de vue académique et leur utilisation est restreinte car ils sont théoriquement difficiles à construire. Aucun logiciel commercial, y compris ArcView, le progiciel SIG le plus utilisé, ne fournit d'outils pour construire un cartogramme. Bien qu'un script Avenue pour faire des cartogrammes soit publié, il a rarement été utilisé en partie parce que la procédure prend du temps. La génération d'un cartogramme pour une carte montrant les 50 états des États-Unis peut nécessiter des heures de calcul. De plus, il ne peut pas gérer les régions divisées en plusieurs polygones. Cet article décrit une méthode améliorée pour créer des cartogrammes plus efficacement et fournit un programme Avenue mis en œuvre.

Comprendre l'algorithme

Notre programme Avenue utilise l'algorithme présenté par Dougenik, Chrisman et Niemeyer (1985). Cet algorithme utilise un modèle de forces exercées à partir de chaque centroïde de polygone, agissant sur chaque coordonnée de frontière en proportion inverse de la distance. Il peut atteindre le résultat de manière itérative avec une grande précision. Le concept du modèle de force peut être expliqué dans la formule :

F ij = ( P j - q j) pj / d ij (1)

Où : F ij = force exercée par le polygone j sur le sommet i
P j = racine carrée (aire réelle)/racine carrée ( p )
q j = racine carrée (surface souhaitée)/racine carrée ( p )
d ij = distance du centre de gravité de j au sommet i

Chaque polygone exerce une force (F ij ) de son centre de gravité aux sommets/nœuds sur toutes les limites du polygone, y compris les sommets/nœuds sur le même polygone, qui exerce la force. La valeur positive de la force éloigne le sommet du centre de gravité tandis qu'une force négative le tire vers le centre de gravité. Pour chaque nœud de frontière, la force résumée sous forme de résultat vectoriel de tous les polygones déplace finalement le sommet vers un nouvel emplacement. À partir de l'algorithme, la force de la force exercée par chaque polygone est déterminée par la variable sélectionnée et il est proposé qu'elle soit proportionnelle à la différence entre la zone de polygone actuelle et souhaitée. La zone actuelle est la zone réelle du polygone, tandis que la zone souhaitée est la zone déformée sur le cartogramme final en fonction de la variable thématique sélectionnée. Par exemple, en construisant un cartogramme pour les États américains basé sur la population, l'État du Delaware devrait exercer une forte force car son poids de population est plus grand que son poids de zone. Pour l'État du Montana, la situation est inverse.

À chaque itération, la somme des forces de tous les polygones exercées sur chaque sommet de la carte est calculée pour déplacer le sommet. A la fin de chaque itération, l'aire de chaque polygone est recalculée et comparée à leur "surface désirée". Lorsque la différence entre les deux zones est inférieure à un seuil spécifié, le programme s'arrête.

Afin de maintenir une bonne précision, l'algorithme adopte le concept de décroissance de la distance. Lorsqu'un sommet est proche d'un centre de gravité de polygone, la force exercée à partir de ce centre de gravité est forte. De plus, il diminue. Par exemple, le centroïde de l'Ohio exerce une force beaucoup plus importante sur les sommets/nœuds limites du Kentucky que sur ceux de l'Oregon, qui est plus éloigné de l'Ohio. La fonction de décroissance de la distance dans l'algorithme est livrée avec un ajustement, qui évite de produire une force énorme lorsqu'un nœud est très proche d'un centre de gravité de polygone. Lorsque la distance atteint zéro, le réglage produit une valeur nulle.

Bien qu'un certain nombre d'articles consacrés à la construction de cartogrammes aient été publiés depuis 1973, l'algorithme de Dougenik est plus pratique à implémenter dans l'environnement ArcView. L'algorithme utilise exclusivement des informations de coordonnées et ne dépend pas des informations topologiques inhérentes pour projeter les données de "l'espace normal" dans "l'espace déformé". ArcView correspond idéalement à l'exigence car la structure du fichier de formes ne permet aucune inhérence topologique. Les fichiers de formes sont des formats simples et non topologiques pour stocker l'emplacement géométrique et les informations attributaires des entités géographiques (Esri, 1994b). De plus, le langage de programmation orienté objet d'ArcView Avenue fournit une fonction puissante pour faciliter la personnalisation de l'interface utilisateur graphique (GUI), qui permet à l'utilisateur de construire des cartogrammes en suivant simplement les instructions conviviales.

Mise en œuvre de la programmation Avenue

Solutions sur la procédure fastidieuse

Comme la plupart des algorithmes publiés pour la construction de cartogramme, l'algorithme de Dougenik nécessite un grand nombre d'itérations. Lorsqu'il est appliqué à une carte avec des polygones contenant un grand nombre de sommets/nœuds, il peut être extrêmement lent (de quelques heures à plusieurs jours). Par exemple, le shapefile des États-Unis (à partir des données Esri) se compose de plus de 13 000 sommets/nœuds. Il faut plus de 15 minutes pour effectuer une étape itérative, même en utilisant un ordinateur doté d'un processeur haute vitesse.

Étant donné que le fichier de formes d'ArcView ne stocke pas de topologie explicite, les sommets sur les limites partagées sont stockés deux fois. Par conséquent, tous les sommets/nœuds sur les limites partagées sont calculés deux fois à chaque itération. Cela ralentit considérablement la procédure de construction.

Il existe deux options pour éviter les calculs redondants. La première consiste à vérifier la relation topologique de tous les polygones afin que les sommets/nœuds sur les limites partagées ne soient calculés qu'une seule fois. Lors de la construction d'un cartogramme modérément complexe, cette méthode permet de gagner environ un tiers du temps. Cependant, comme chaque itération déforme la carte différemment, il est nécessaire de vérifier la relation topologique avant chaque itération.

Figure 1 : Cartogramme des États-Unis basé sur la population de 1990

Figure 2 : Cartogramme des comtés de l'Ohio basé sur la population de 1997

Notre solution consiste à diviser topologiquement tous les polygones en polylignes et à les mettre dans une liste de polylignes. Étant donné que chaque polyligne de la liste est unique, le calcul des sommets/nœuds à partir de la polyligne n'entraînera pas un travail répété. De plus, cette méthode permet de vérifier la relation topologique une seule fois, ce qui est fait avant de diviser les polygones. Par rapport à la première option, 20 % de temps supplémentaires peuvent être économisés. Dans Avenue, la clé est de créer un index précis entre les polylignes séparées et les polygones d'origine. Un tel index devrait garantir la récupération des polylignes aux polygones sans aucune erreur lorsque tous les calculs sont terminés.

Comme indiqué ci-dessus, chaque polygone et ses polylignes composantes sont enregistrés en utilisant une liste d'index unique. Par exemple, selon le numéro d'index dans la liste Polygon1_Index, il est possible de trouver toutes les lignes de délimitation de polygon1 à partir de PolylineList.

Gestion des polygones multi-anneaux

Les scripts Charles Jackel's Avenue (1997) pour la carte cartographique nécessitent l'hypothèse que tous les polygones consistent en un seul anneau. Ce n'est évidemment pas le cas. 19 des 51 États américains sont représentés par des polygones composés de plusieurs anneaux, par exemple, Rhode Island a 3 anneaux et l'Alaska a 32 anneaux. Il a suggéré de modifier le fichier de formes avant de le convertir en un cartogramme en distribuant la valeur d'attribut proportionnellement à chaque anneau en fonction de sa zone respective. De toute évidence, l'hypothèse sur la relation proportionnelle de l'attribut à la surface est discutable. Furthermore, redistributing attributes into multi-rings is not a trivial task.

Instead of asking the user to redistribute the attributes to multi-rings, we developed a routine for identifying a centroid for each multi-ring polygon. The first step is to find out the centroid for each ring part using Avenue function "ReturnCentroid". Creating a list containing all rings and using a "for-next" loop can easily get the results. Secondly, average the coordinates of these centroids based on their respective area. Figure 3 shows the final centroid of Michigan State.

Figure 3: Centroid of Michigan State

Controlling Iteration and Precision

The precision of a cartogram can be described in terms of total SizeError mean. SizeError is calculated as the ratio of the polygon’s final area over its "desired" area. In general, a total SizeError mean of less than 10 percent is acceptable for most users. Fewer iterative steps result in larger total SizeError mean. The more iterations, the less total SizeError mean and the more precise cartogram.

The number of iteration needed to produce a satisfied cartogram varies with conditions of the data and polygon being distorted. For example, 24 iterations are required to construct a cartogram for a US map based on population with total size error mean less than 10 percent, while producing a similar map for Ohio counties need only 10 iterations. It should be noted that the user does not know how much iteration they really need. For some instance, user may not be satisfied with the result even after a large number of iterations. They may want to continue with some extra iterations. Therefore, keeping the current result and allowing the program to continue without restarting from the very beginning is of great importance. In the Avenue scripts, an "if " statement provides such option. If the user wants to obtain a more accurate map, the calculation will continue for extra iterations based on the user’s input. By default, the script stops when the total SizeError mean is less than 10%, even if the number of iterations executed is less than what the user specified. This percentage is adjustable.

Figure 4: Iteration number control interface

Generalizing Polygons to Improve Performance

Generalizing polygons before constructing them into cartogram can considerably speed up the calculation. There is an Avenue script for generalizing polygon boundaries. However, it destroys the original structure of the shapefile, and causes the cartogram algorithm to produce sliver polygons.

In our Avenue program, since polygons have been split into unique polylines with corespondent index list based on their topologic relationship, it is feasible to do generalization without corrupting the polygons.

Figure 5: Option for generalizing polygon

For maps with panhandle polygon, like the shape of State Oklahoma, it is possible to produce crossing borders due to one weakness of the algorithm. However, by inserting one (or more) vertex along the polyline, the program can effectively avoid crossing.

To obtain more correct and precise cartogram, it is the users’ responsibility to ensure their map has proper projection and map units. Non-projection data can not be accepted because the result is not accurate if longitude and latitude is used to calculate polygon area or distance.

Constructing a cartogram has been a formidable task. With the improvement on performance, polygon generalization and others, our script can create cartograms for complex maps in ArcView shapefile format. The eight page long script is not included due to page limits of this publication.

Dougenik, J. A, N. R. Chrisman, and D. R. Niemeyer. 1985. An algorithm to construct continuous cartograms. Professional Geographer 37:75-81

Charles B. Jackel. 1997. Using ArcView to create contiguous and noncontiguous area cartograms. Cartography and Geographic Information System 24: 101-109

Sabir M. Gusein-Zade and Vladimir S. Tikunov. 1993. A new technique for constructing continuous cartograms. Cartography and Geographic Information System 20: 167-173

Cook, G. D. 1977. The presentation of two algorithms for the construction of value-by-area cartograms. M.Sc. thesis, University of Washington, Seattle, Wa.

Esri (Environmental Systems Research Institute, Inc.) 1997, Introducing ArcView. Esri, Redlands, Ca.


Syntaxe

La classe d'entités ou la couche d'entités pour laquelle vous souhaitez créer des groupes.

Un champ entier contenant une valeur différente pour chaque entité du jeu de données Entités en entrée.

La nouvelle classe d'entités en sortie créée contenant toutes les entités, les champs d'analyse spécifiés et un champ indiquant à quel groupe appartient chaque entité.

Le nombre de groupes à créer. Le paramètre Rapport de sortie sera désactivé pour plus de 15 groupes.

Une liste de champs que vous souhaitez utiliser pour distinguer un groupe d'un autre. Le paramètre Rapport de sortie sera désactivé pour plus de 15 champs.

Spécifie si et comment les relations spatiales entre les entités doivent contraindre les groupes créés.

  • CONTIGUITY_EDGES_ONLY — Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones qui partagent une arête peuvent faire partie du même groupe.
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERS — Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones qui partagent une arête ou un sommet peuvent faire partie du même groupe.
  • DELAUNAY_TRIANGULATION — Les entités du même groupe auront au moins un voisin naturel en commun avec une autre entité du groupe. Les relations de voisinage naturel sont basées sur la triangulation de Delaunay. Conceptuellement, la triangulation de Delaunay crée un maillage de triangles sans chevauchement à partir des centroïdes des caractéristiques. Chaque entité est un nœud triangulaire et les nœuds qui partagent des bords sont considérés comme des voisins.
  • K_NEAREST_NEIGHBORS — Les entités du même groupe seront proches les unes des autres, chaque entité sera voisine d'au moins une autre entité du groupe. Les relations de voisinage sont basées sur les entités K les plus proches pour lesquelles vous spécifiez une valeur entière, K, pour le paramètre Nombre de voisins.
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE — Les relations spatiales et éventuellement temporelles sont définies par un fichier de pondérations spatiales (.swm). Créez le fichier de matrice de pondérations spatiales à l'aide de l'outil Générer la matrice de pondérations spatiales.
  • NO_SPATIAL_CONSTRAINT — Les entités seront regroupées en utilisant uniquement la proximité de l'espace de données. Les entités n'ont pas besoin d'être proches les unes des autres dans l'espace ou dans le temps pour faire partie du même groupe.

Spécifie comment les distances sont calculées entre chaque entité et les entités voisines.

  • EUCLIDEAN — La distance en ligne droite entre deux points (à vol d'oiseau)
  • MANHATTAN — La distance entre deux points mesurés le long des axes à angle droit (pâté de maisons) calculée en additionnant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y

Ce paramètre est activé chaque fois que le paramètre Spatial Constraints est K_NEAREST_NEIGHBORS ou l'une des méthodes CONTIGUITY. Le nombre de voisins par défaut est 8. Pour K_NEAREST_NEIGHBORS , cette valeur entière reflète le nombre exact de candidats voisins les plus proches à prendre en compte lors de la création de groupes. Une entité ne sera pas incluse dans un groupe à moins que l'une des autres entités de ce groupe ne soit un K voisin le plus proche. Pour les méthodes CONTIGUITY, cette valeur reflète le nombre exact de voisins candidats à prendre en compte pour les polygones d'île uniquement. Étant donné que les polygones d'île n'ont pas de voisins contigus, ils se verront attribuer des voisins non contigus mais proches.

Chemin d'accès à un fichier contenant des pondérations spatiales qui définissent les relations spatiales entre les entités.

Spécifie comment les valeurs initiales sont obtenues lorsque le paramètre de contrainte spatiale sélectionné est NO_SPATIAL_CONSTRAINT. Les graines sont utilisées pour faire pousser des groupes. Si vous indiquez que vous voulez 3 groupes, par exemple, l'analyse commencera avec trois graines.

  • FIND_SEED_LOCATIONS — Les fonctionnalités de départ seront sélectionnées pour optimiser les performances.
  • GET_SEEDS_FROM_FIELD — Les entrées différentes de zéro dans le champ d'initialisation seront utilisées comme points de départ pour développer les groupes.
  • USE_RANDOM_SEEDS — Les entités de départ initiales seront sélectionnées au hasard.

Le champ numérique identifiant les caractéristiques de départ. Les fonctionnalités avec une valeur de 1 pour ce champ seront utilisées pour développer les groupes.

Le chemin complet du fichier de rapport .pdf à créer résumant les caractéristiques du groupe. Ce rapport fournit un certain nombre de graphiques pour vous aider à comparer les caractéristiques de chaque groupe. La création du fichier de rapport peut ajouter un temps de traitement substantiel.

  • ÉVALUER — Les groupes de 2 à 15 seront évalués.
  • DO_NOT_EVALUATE — Aucune évaluation du nombre de groupes ne sera effectuée. C'est la valeur par défaut.

Calculate geometry arcgis

The instructions provided describe how to calculate geometry in ArcGIS Pro. Access the Calculate Geometry Attributes tool by opening the attribute table and right-clicking the field to bring up the context menu. There is an option to 'Calculate Geometry' Use the following steps to calculate geometry: Expand the dataset for which you will calculate feature size. Click the location field button. Click Select unit and choose a unit from the menu ArcGIS geoprocessing tool that adds information to a feature's attribute fields representing the spatial or geometric characteristics and location of each feature, such as length or area and x-, y-, z-, and m-coordinates. Back to Top. Calculate Geometry Attributes (Data Management) In this topic. Résumé Utilisation Syntaxe Exemple de code Environnements Informations de licence Résumé. Adds. ArcGIS geoprocessing tool that adds information to a feature's attribute fields representing the spatial or geometric characteristics and location of each feature, such as length or area and x-, y-, z-, and m-coordinates

ArcGIS-Geoverarbeitungswerkzeug zum Hinzufügen von Informationen zu den Attributfeldern eines Features, die den räumlichen oder geometrischen Eigenschaften und der Position des Features entsprechen, darunter Länge, Fläche oder die X-, Y-, Z- und M-Koordinaten CalculateGeometryAttributes example (Python window) The following Python window script demonstrates how to use the CalculateGeometryAttributes tool. import arcpy arcpy.env.workspace = rC:\data\City.gdb arcpy.CalculateGeometryAttributes_management (roads, [ [ Length_mi, LENGTH ], [ Stops, POINT_COUNT ]], MILES_US Mit dem Werkzeug Geometrie berechnen können Sie auf die Geometrie der Features in einem Layer zugreifen. Das Werkzeug kann je nach der Geometrie des Eingabe-Layers Koordinatenwerte, Längen und Flächen berechnen. In projizierten Koordinatensystemen können Sie nur die Fläche, die Länge und den Umfang von Features berechnen

How To: Calculate geometry in ArcGIS Pr

Calculations can be performed using either Python or VBScript. Python is the recommended scripting language for ArcGIS. Use Python if you want access to geoprocessing functionality, including feature geometry. The adoption of Python as the scripting language for ArcGIS provides many opportunities for performing calculations Use the following procedure to create a new field and perform Calculate Geometry: Start ArcMap, and right-click the desired feature class > Open Attribute Table. Click Table Options > Add Field. Under Type, select Double as the data type to allow possible decimal points arcgis-pro-2.4 We need the ability to calculate the selected records and the ability to choose the geometry property based on the selected projection, not the coordinate system of the underlying data.. Update: Per post by Kory Kramer, geoprocessing tools do selected records by default so scratch that part, already does it The two Arcade Geometry Functions that can be used to calculate area are: Area - this function performs a planar measurement and the output depends on the Projected Coordinate System of the feature service. AreaGeodetic - this function can be more accurate as it takes earth's curvature into account when calculating Two geometries touch when the intersection of the geometries is not empty, but the intersection of their interiors is empty. Par exemple, un point touche une polyligne uniquement si le point coïncide avec l'un des points d'extrémité de la polyligne. Only True relationships are shown in this illustration. union (other) Constructs the geometry that is the set-theoretic union of the input geometries. The two.

Calculate geometry—ArcGIS Insights Documentatio

Right-click the field header, and select Calculate Geometry. In the Calculate Geometry dialog box, select the option Use coordinate system of the data frame, and select the desired units as the requirement. The value calculated is shown in the attribute table. ArcGIS Help: Calculating area, length, and other geometric propertie Calculate Area Disabled [SOLVED] , Calculate Geometry Tool is Disabled, Field Greyed, ArcMap ArcGIS field in my attribute table but I cannot calculate the ar.. On my attribute table, I can calculate a field but I don't see the handy Calculate Geometry that I found in 10.2.2. Do I need to go back to a script to add a Latitude and Longitude field in my attribute table? I am using a File Geodatabase table in ArcGIS Pro 1.0 (Prerelease 2, Build 169

Calculate Geometry Attributes (Data Management)—ArcGIS Pro

  • ArcGIS
  • I then created a DOUBLE type field and used Calculate Geometry set to Square Miles. The result was the same as yours for the small features - 0. As expected, the large feature had a calculated value. I also calculated Hectares (10000 Sq. Meters) and Acres (4046.86 Sq. Meters) and did get a result albeit very small numbers
  • Upon running the Calculate Geometry function on a numerical field in an attribute table in ArcMap, the returned results only store whole numbers and not decimal values. Cause. This issue occurs when running the Calculate Geometry function on a long or short integer type attribute field. Long and short integers do not store decimal values. Solution or Workaround. Create a new float or double.

If offsetDistance > 0, then the offset geometry is constructed to the right of the input geometry, if offsetDistance = 0, then there is no change in the geometries, otherwise it is constructed to the left. Pour un polygone simple, l'orientation des anneaux extérieurs est dans le sens des aiguilles d'une montre et pour les anneaux intérieurs, elle est dans le sens inverse des aiguilles d'une montre. So the right side of a simple polygon is always its inside Look at the ArcGIS Desktop Help under 'Calculate Field Examples', towards to the bottom it shows how to calculate geometry. For example Area: !Shape.Area! Length: !Shape.Length! X/Y/Z/M for first point in a line !Shape.firstPoint.X! If you are looking to convert units (e.g. KM to Miles) you can even do that within the expression. So drag in the 'Calculate Field' tool to Modelbuilder, and then. Calculateur Geometry dans ArcGIS Pro. Question asked by jborgion on Mar 23, 2018 Latest reply on Mar 26, 2018 by jborgion. Like • Show 1 Like 1 Comment • 7 In a file geodatabase feature class, I've added two new fields, SqMiles and Acres. It appears that the good ol' days of ArcMap and using the calculer géométrie tool are gone, and little different work flow is required. See Add Geometry. ARCGIS : How to calculate area, length, and other geometric properties? - Duration: 2:09. geomatika 11,890 views. 2:09. Reclassify & Convert Raster to Shapefile ( Polygon) & Calculate Area Using.

Calculate Geometry Attributes—Help ArcGIS Deskto

I've worked with customers where there has been a need to calculate geometry from two fields. While many inputs provide the option to do this for you, in some cases you will need to use the Field Calculator to do this. For example, a customer has Calls For Service (CFS) being added to a database table. The latitude and longitude values are stored in a text field where there is no formatting. Calculating the geometry of an entity is a fundamental geoprocess that must be known when starting with ArcGIS. To calculate the area or surface, perimeter or length of an entity is required to know the geometry of each layer. It is also recommended that each layer has an assigned coordinate system. In the following process you can apply to calculate the area and perimeter in a layer of. Calculation rules are used to automatically populate attribute configurations on a feature. They can be created as immediate calculation rules or batch calculation rules, depending on when the rule needs to be evaluated as follows: Immediate calculation rules—Rule evaluation occurs immediately during edit operations. The type of triggering event specified during rule creation allows rule.

Geometry Service Geometry Service To support calculate with versioned data, the feature service must be published from ArcGIS Pro referencing a registered data source. Ni le champ Forme ni les champs système ne peuvent être mis à jour à l'aide de calculate. Les champs système incluent ObjectId et GlobalId. See Calculate a field for more information on supported expressions. Request parameters. Parameter. Calculating geometry area in ArcGIS for Desktop using ArcPy? 1. CalculateField with variables. 4. Using UNC pathname with Calculate Field tool in ArcPy? 1. Calculate text field using python script and keeping preceding zeroes. 3. Calculez la surface du polygone dans QGIS 2.18. 2. Using Python Script tool in ModelBuilder to check if field exists, if not, create one? 1. Stand alone Calculate Field script. . To learn more about Python expressions, see Calculate Field Python examples.. To learn more about Arcade expressions, see the ArcGIS Arcade guide.. To learn more about SQL expressions, see Calculate field values.. When used with a selected set of features, such as those created from a query in Make Feature Layer or Select Layer By Attribute, this tool will only update the selected records The goal is to calculate a theoretical crop yield based on soil quality, but there is no way to measure the amount of soil in each parcel because ArcGIS Pro will not make the measurement because the data is not versioned. I cannot publish it as a web layer since selections are forbidden to export. I am not interesting in publishing my unfinished work either. If there is a way to go into the.

Geometry Service - Calculate geometry. Explore in the sandbox Open in CodePen View live sample Download as a zip file Description. This example shows how you can use an ArcGIS Server geometry service to measure polygon areas and perimeter lengths in your Web application. When you draw a polygon with the mouse, the Draw toolbar captures the polygon's geometry. This sample passes the geometry to. Often, one needs to calculate area, perimeter, or length for features in ArcGIS. This can be accomplished using the Calculate Geometryfunction in an attribute table. Please note that you can also calculate the X and Y coordinates of a polygon or line centroid using this function arcgis.geometry module calculation of the input geometries. The type can be one of the following values: planar - Planar measurements use 2D. Euclidean distance to calculate area and length. Th- should only be used if the area or length needs to be calculated in the given spatial reference. Otherwise, use preserveShape. geodesic - Use this type if you want to. calculate an area or length. Calculating geometry in ArcGIS allows you to find the area and perimeter of your polygons. Here are the steps for calculating the area of a polygon using ArcGIS. These steps can also be replicated for calculating the perimeter of a polygon or the length of a line file. You can use these steps to find out the acreage of a polygon by loading in a GIS dataset that uses a map projection that uses.

Geometrieattribute berechnen—Hilfe ArcGIS Deskto

Calculate geometry not working in ArcGIS Pro? Ask Question Asked 2 years ago. Active 2 years ago. Viewed 1k times 2. I have a set of points whose x and y coordinates I would like to add to the attribute table. The points are stored as a feature class in a geodatabase and I have ensured that they have the proper co-ordinate system (World Mercator). I have tried using both Calculate Geometry. Calculating geometry area in ArcGIS for Desktop using ArcPy? 1. Everything but 'property' greyed out in calculate geometry. 2. Calculate geometry with Python? 3. Calculez la surface du polygone dans QGIS 2.18. 0. Calculate Geometry for Area is 0 in Arcmap. 4. How to Get QGIS to calculate Area in Layer's Units? 3. How to calculate area of polygon using ArcGIS system tools? Hot Network Questions First. As the SQL calculation interface in ArcGIS Online does not support this, use Arcade for these types of calculations. Caution: Calculations are immediately saved to the feature layer. If you overwrite an existing value in error, you'll need to calculate again to change the value back. Arcade example. This example uses the Replace function to change the British spelling (colour) to the American. However, when calculating line length (but not area), ArcGIS can calculate the geodesic distance, which should result in an even more accurate result. So instead of using the Calculate geometry tool, use Field calculator, select the Python parser, and enter the following expression

Geometrieattribute berechnen (Data Management)—ArcGIS Pro

In Ergänzung zum ArcMap-Oberflächen-Werkzeug Calculate Geometry bietet das Toolbox-Werkzeug Add Geometry Attributes eine Menge weiterer berechenbare Geometrie-Eigenschaften. Neben den weiteren Eigenschaften kann nun das Werkzeug zur besseren Automatisierung von Arbeitsprozessen im ModelBuilder und in Python-Skripten verwendet werden Is there another use for Calculate Geometry aside from calculating area, length and points? I already read the help section ArcGIS Help (10.2, 10.2.1, and 10.2.2) and it's very informative.. However I was told today that you can use calculate geometry to check that the coordinates of a feature are correct The select by attributes tool, and the calculate geometry tool. In this lecture I showed you how to create selections using the select by attributes tool, but with exact parameters and also by using partial matches. I also showed you how to add new fields and calculate geometry into them. In the next lecture we're going to continue right where we left of here and we're going to use the Select.

Berechnen von Fläche, Länge und anderen - ArcGIS Deskto

  1. Create an X field and Y field on your attribute table. Make sure the field type is able to hold decimal places, here we are using double as a field type. 2. Right Click the X field and click the Calculate Geometry
  2. Geometry calculations in ArcGIS are planimetric—in other words, take place in projected space, not spherical or geodesic space. You can only calculate the area, length, or perimeter of features if the coordinate system being used is a projected coordinate system
  3. geometry (Required) A geometry that defines the area of interest. The location can be an envelope or a polygon. The structure of the geometry is the same as the structure of the JSON geometry objects. geometryType (Required) The type of geometry specified by the geometry parameter. The geometry type can be an envelope or a polygon
  4. Calculate Field Dissolve Boundaries Filter by Expression Filter by Time Range Filter by Geometry Map Fields Merge Layers Overlay Layers Project Select Fields. Summarize data Aggregate Points Join Features Reconstruct Tracks Summarize Attributes Summarize Within. Use proximity Create Buffers Calculate Distance Snap to Network. Schedule recurring analysis Schedule recurring big data analysis.
  5. Geometry B 45° Bearing Calculator or. Tracking & Asset Recovery Real-Time Analytics Design. Range Fan Calculator • Use a Range Fan Calculator when you need to:-Construct a polygon foreword of an event's point geometry-Represent the visual or contextual range of an event record • Requires a range, bearing, and arc angle value as constants, or from existing fields to calculate TrackID.
  6. At ArcGIS Desktop 9.2, a new tool in ArcMap lets you perform calculations on the feature geometry in the attribute tables of feature layers. The Calculate Geometry tool calculates lengths areas and x,y coordinates. In previous releases, these operations were carried out by writing custom Visual Basic for Applications (VBA) code. Now these fields can be generated through a simple menu choice.

Calculate Field examples—Help ArcGIS Deskto

  • The Field Calculator (Regular Expression) Processor can be used to leverage the power of regular expressions to identify a pattern within a target field and extract the substrings from received events. The extracted substrings are either written back to the target field, replacing the field's original value, or written to a new field. The processor does not support the general mathematic.
  • This video shows you how to calculate latitude and longitude coordinates using Esri's ArcGIS Pro desktop software. Coordinates can be calculated in a layer's..
  • Geometry objects can be used instead for both input and output to make geoprocessing simpler. Geometry objects can be created from scratch using Geometry, Multipoint, PointGeometry, Polygon, or Polyline classes. Syntax . Geometry (geometry, inputs, , , ) Parameter: Explanation: Data Type: geometry. The geometry type: point, polygon, polyline, or multipoint.
  • Reclassify & Convert Raster to Shapefile ( Polygon) & Calculate Area Using ArcGIS - Duration: 10:01. Terra Spatial 37,897 views. 10:01. The first 20 hours -- how to learn anything.

Problem: The Calculate Geometry tool is disabled on

Field Calculator in ArcGIS Pro. The ArcGIS field calculator can save a person time and allow for fairly quick data cleanup IF you can remember how to use it. I don't know about you, but for me the layout of the field calculator, the separation of the formula field and the code block area and the minor changes from standard Python formatting are enough to send me straight to the Google search. Calculate Geometry i ArcGIS 10. datastrukturer, arcgis. Genom verktyget Calculate Geometry är det möjligt att få fram geometriska värden för objekt i ett kartlager, och de erhållna värdena förs in i lagrets attributdata. Ett villkor är dock att kartlagret använder ett projicerat koordinatsystem. (Sweref 99 är exempelvis ett projicerat kooordinatsystem). Via Calculate Geometry ges.

The geometry service helps applications do geometric calculations such as buffering, simplifying, calculating areas and lengths, and projecting. Additionally, the ArcGIS Web APIs use the geometry service to create and modify feature geometries during web editing. The geometry service provides an alternative to doing these calculations using fine-grained ArcObjects or a geoprocessing service Kegunaan Calculate Geometry ini saya buat karena teringat awal-awal menggunakan software ArcGIS. Saya kebingungan mencari luasan area tanpa pikir panjang ya sudahlah saya hanya menggunakan tool Measure dengan cara digitasi batas luarnya saja, hasilnya ya cukup jelek karena diperlukan presisi yang baik ketika digitasi batas luarnya If the geometries intersect, the minimum distance is 0. Both geometries must have the same projection. equals (second_geometry) Indicates if the base and comparison geometries are of the same shape type and define the same set of points in the plane. This is a 2D comparison only M and Z values are ignored. Only True relationships are shown in this illustration. getArea (type) Returns the area. 3. Longitude 필드를 우클릭 하고 Calculate Geometry를 선택하세요. 4. Calculate Geometry 대화 상자에서, Property 메뉴에 들어가서 'X Coordinate of Centroid' 를 선택하고 OK를 클릭 하세요. 5. Latitude 필드를 우클릭 하고 Calculate Geometry를 선택하세요. 6. Calculate Geometry 대화 상자에서.

ArcGIS Pro Calculate Geometry Fixes GeoNet, The Esri

  1. To calculate geometry with the standard ArcGIS tools, the field for calculated data entry must be created in the attribute table in advance. At that, only layer or data frame coordinate system can be used for calculation, and only one geometry parameter can be calculated per one operation
  2. Geometry calculations in ArcGIS are planimetric—in other words, they take place in projected space, not spherical or geodesic space. You can only calculate the area, length, or perimeter of features if the coordinate system being used is a projected coordinate system. If the data source uses a geographic coordinate system, such as WGS 1984, and is therefore unprojected, you can use the.
  3. Use geometry-based functions (ex: Population Density, buffer, how many things are within a distance of me) Data cleanup (ex: fixing incorrect values or mis-typed field values) How to Calculate New Fields with Arcade in ArcGIS Online: 1) To start, choose to add a new field, or choose the field you want to calculate values for. This can be done.

Understanding Geometric Processing in ArcGIS intersecting line segments by calculating their intersection point, moving that intersection to a grid point, then updating the set of four new segments to be coincident on it. A segment can also be cracked by a nearby endpoint, called a projection crack point. Nearby : in figure 7(b) means that segment B is less than : 2. times the cluster. Then right click on this column and select calculate geometry tool. when you select this tool a window will appear that say which geometry you want to calculate. you should choose Perimeter and.

About making field calculations. Note: This topic was updated for 9.3.1. Performing calculations on feature geometry. If you're working with an attribute table of a feature layer, you can easily calculate the area, perimeter, length, coordinates of the centroid, coordinates of a point, or coordinates of a start or end point using the Calculate Geometry dialog box ArcGIS API for Silverlight - Library Reference: Length(Polyline) Method : See Also Send comments on this topic: ESRI.ArcGIS.Client.Geometry Namespace > Geodesic Class > Length Method: Length(Polyline) Method: Visual Basic (Declaration) C# polyline The polyline to calculate the length for. Calculates the length of a polyline using WGS84-ellipsoid great circles between each vertex. Syntax. For the Calculate Geometry window, enter the following parameters: For Property, choose Area. For Area Unit, choose Acres. For Coordinate System, choose Current Map [Map]. Click OK. The Acres field in the attribute table fills with values. Now you know the acreage of each stand. Fermez la table attributaire. Find the acreage of aspen stands. Next, you'll create a bar chart to find out how many. Calculateur Geometry and Drainage Density (ArcGIS 10.3.x) Prior to beginning the process of calculating drainage density for a basin or sub-basin, it is important to ensure that you have all of the necessary data to perform the analyses. This includes the lengths for all channels (rivers, streams, etc.) that fall within the basin boundaries, as well as the value for the total area of the basin. ArcGIS REST Services Directory Login | Get Token: Home > services > Geometry (GeometryServer) Help | API Reference: JSON | SOAP: Geometry (GeometryServer) Service Description: The Geometry service is used by application developers to perform geometric calculations and web editing Supported Operations: Areas and Lengths Auto Complete Buffer Convex Hull Cut Densify Difference Distance Generalize.

If TypeOf (theGeometry) Is ESRI.ArcGIS.Client.Geometry.Polygon Then ' Cast the generic Geometry of the Graphic to a Polygon. Dim thePolygon As ESRI.ArcGIS.Client.Geometry.Polygon = CType (theGeometry, ESRI.ArcGIS.Client.Geometry.Polygon) ' Calculate the Geodesic.Area of the Polygon

Stack Overflow Public questions and answers Teams Private questions and answers for your team Enterprise Private self-hosted questions and answers for your enterprise Jobs Programming and related technical career opportunities Talent Hire technical talent Advertising Reach developers worldwid How can I identify and calculate horizontal curve based on ArcGIS map? I am trying to find out an approach to effectively and accurately identify and extract various horizontal curves (e.g. One of the most common tools for data management is the famous ArcGIS Field Calculator. When you are on a tabular view, by right- clicking on the field name (column), you find the option Field Calculator which opens the famous calculator: Similarly ArcGis Pro performs the same operation and opens the field calculator window: At first glance it looks like it's the same thing, with a.

ArcGIS geoprocessing tool used to perform field calculations. Calculate Field (Data Management) Summary Python expressions can use the geometry area and length properties with an areal or linear unit to convert the value to a different unit of measure (e.g. [email protected]!). If the data is stored in a geographic coordinate system and a linear unit (for example, miles) is supplied. ArcGIS ensures Chick-fil-A can get the right information to the right people across the organization. For example, Chick-fil-A real estate analysts use ArcGIS to access internal data such as new store locations, sales, and customer survey information Calculating field values in Calculate Field. Learn more about expressions in Calculate Field. The GeoAnalytics Tools that use expressions have different purposes, as well as limitations on which expressions can be applied. At 10.6, all expressions used in GeoAnalytics Server support Arcade. Learn more about Arcade Functions. Expressions in.

accomplished using the Calculate Geometry function in an attribute table. Note you can also calculate the X and Y coordinates of a polygon or line centroid using this function. See ArcGIS 10.2.2 help for detailed information. Under the help tab, select ArcGIS Resources, click desktop and search for Calculating area, length, and other geometric properties. Important note: You can only. Open ArcGIS Desktop, open your attribute table and right click on a field, underneath the option for Field Calculator you will see the geometry option. If, as above, you are using a geodesic coordinate system, it will tell you a lot of the tools are disabled but don't go re-projecting any datainstead, change your data frame to a projected coordinate system (applying correct. The Calculate Geometry geoprocessing tool calculates values into the desired field based on spatial values. The Calculate Geometry geoprocessing tool calculates values into the desired field based on spatial values. This website uses cookies and other tracking technology to analyse traffic, personalise ads and learn how we can improve the experience for our visitors and customers. We may also. How to calculate area or geometry in ArcGIS Posted by Salauddin at Sunday, July 10, 2016. Email This BlogThis! Share to Twitter Share to Facebook Share to Pinterest. No comments: Post a Comment. Newer Post Older Post Home. Subscribe to: Post Comments (Atom) Blog Archive 2011 (9) November (6) December (3) 2012 (5) January (3) March (1) November (1) 2013 (38) February (5) April (8) May (5) July.

Geometry Service - Calculate geometry. Explore in the sandbox View live sample Download as a zip file Description. This example shows how you can use an ArcGIS Server geometry service to measure polygon areas and perimeter lengths in your Web application. When you draw a polygon with the mouse, the Draw toolbar captures the polygon's geometry. This sample passes the geometry to the. ArcGIS en ligne. The mapping platform for your organizations. ArcGIS for Desktop. Un SIG professionnel complet. ArcGIS for Server. GIS in your enterprise. ArcGIS pour les développeurs. Tools to build location-aware apps. Solutions ArcGIS. Cartes modèles et applications gratuites pour votre secteur. ArcGIS Marketplace. Apps and data for your organizatio Does anyone within the r/gis community have a solution or work around for calculating a new geometry field? input: arcpy.CalculateGeometryAttributes_management(dblock_prj, [M2, AREA], 'Square meters'

Calculate feature length or area. View live sample Download as a zip file Explore in the sandbox Description. This example shows how you can use an ArcGIS Server geometry service to measure polygon areas and perimeter lengths in your Web application. When you draw a polygon with the mouse, the Draw toolbar captures the polygon's geometry. This sample passes the geometry to the GeometryService. Usage. Calculating statistics allows ArcGIS applications to properly stretch and symbolize raster data for display.. A skip factor controls the portion of the raster dataset that is used when calculating the statistics. The input value indicates the horizontal or vertical skip factor, where a value of 1 will use each pixel and a value of 2 will use every second pixel When Calculate Field evaluates your expression, it looks for null values and if any are found, the expression is not evaluated. This prevents divide-by-zero errors and other undefined operations. If your field contains null values, you need to turn it into a string (using str()) in the expression, even if it's already a string field. For example, if the VEGTYPE field in the example above. Introduction to ArcGIS Desktop and its Functionality: Calculate Shapefile Geometry in ArcGIS. This website uses cookies and other tracking technology to analyse traffic, personalise ads and learn how we can improve the experience for our visitors and customers


The convex_hull function is performed on a geometry service resource. It returns the convex hull of the input geometry. The input geometry can be a point, multipoint, polyline, or polygon. The convex hull is typically a polygon but can also be a polyline or point in degenerate cases.

geometries - The geometries whose convex hull is to be created. spatial_ref - The well-known ID or a spatial reference JSON object for

The cut function is performed on a geometry service resource. This function splits the target polyline or polygon where it’s crossed by the cutter polyline. At 10.1 and later, this function calls simplify on the input cutter and target geometries.

Inputs: cutter - The polyline that will be used to divide the target into pieces where it crosses the target.The spatial reference of the polylines is specified by spatial_ref. The structure of the polyline is the same as the structure of the JSON polyline objects returned by the ArcGIS REST API. target - The array of polylines/polygons to be cut. La structure de la géométrie est la même que la structure des objets de géométrie JSON renvoyés par l'API REST ArcGIS. The spatial reference of the target geometry array is specified by spatial_ref. spatial_ref - The well-known ID or a spatial reference JSON object for the output geometry.


Vous pouvez utiliser le Decimate modifier: here's the documentation.

It has three different ways of operation: S'effondrer, Un-Subdivide et Planar. Choose the one the most suits your needs and change the parameters until you reach the right compromise between smoothness of the surface and face count (which is updated live in the modifier box).

Click "Apply" when you are happy with the result. Please note that, if you are using UV maps, you should use the Planar mode and select Delimit: UV.


Voir la vidéo: TOP 10 DES MONTAGNES LES PLUS HAUTES (Octobre 2021).