Suite

Découper des entités ponctuelles sur des polygones avec ModelBuilder/ArcPy


J'ai des caractéristiques ponctuelles pour environ 2000 arbres individuels répartis dans 50 districts d'arbres différents. Les districts d'arbres sont des polygones dans une classe d'entités surfaciques et les arbres sont des entités ponctuelles dans une classe d'entités ponctuelles.

Je voudrais créer un carnet de cartes présentant chaque district d'arbres individuel et les arbres correspondants dans chaque district. Je pourrais utiliser des pages dynamiques, mais j'ai besoin de gros plans de chaque zone arborée (polygone) retirée de ses zones environnantes.

Je pourrais accomplir cela en exécutant une requête de définition pour afficher un seul district d'arbres, couper les arbres dans ce district, puis créer une page de mapbook. Mais je devrais le faire 50 fois.

Comment puis-je utiliser ModelBuilder ou ArcPy pour effectuer le processus susmentionné ?

J'ai essayé d'utiliser Comment créer un clip par lots dans ArcGIS Desktop 10 à l'aide de Python/ArcPy ? comme guide mais cela ne correspond pas exactement à mes besoins.


C'est un excellent exemple de la façon relativement simplearcpy.mappingles scripts peuvent offrir plus de fonctionnalités que les pages dynamiques.

Tout d'abord, si vous ne l'avez pas déjà fait, exécutez une jointure spatiale avec vos arbres comme couche cible et vos districts comme couche de points en utilisant leCOUPERoption de correspondance. Il est préférable d'effectuer une jointure spatiale et d'appliquer une requête de définition plutôt que d'exécuter l'outil Découper à chaque itération. Cela est dû au fait que les opérations de géométrie sont généralement plus gourmandes en performances et plus sujettes à des problèmes que les opérations de table telles que les requêtes de définition.

Deuxièmement, modifiez l'extrait Python suivant pour qu'il corresponde à vos données. Ce code parcourt les districts, applique des requêtes de définition aux points d'arbres et aux polygones de districts, zoome le bloc de données sur le polygone de district actuel et exporte une carte JPG vers le dossier de sortie.

import arcpy, os #Input data Trees = "Trees" #Classe d'entités ponctuelles des arbres avec l'attribut district Districts = "Districts" #Classe d'entités polygonales des districts arcpy.env.workspace = r"C:Temp" #Workspace, remplacer par nécessaire. DistrictField = "District" #Nom du champ ID de district dans les classes Districts et Trees #MapDocument, DataFrame et objets Layer CurrentMXD = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT") #Current map doc CurrentDF = CurrentMXD.activeDataFrame #Current data frame Trees_lyr = arcpy.mapping.ListLayers(CurrentMXD, Trees, CurrentDF)[0] #Objet de calque Arbres Districts_lyr = arcpy.mapping.ListLayers(CurrentMXD, Districts, CurrentDF)[0] #Objet de calque Districts #Itérer à travers les districts ListOfDistricts = [Row[ 0] pour la ligne dans arcpy.da.SearchCursor(Districts, [DistrictField])] pour le district dans ListOfDistricts : #Appliquer les requêtes de définition. Suppose que le nom du district est une chaîne, supprimez les guillemets s'il ne s'agit pas d'une chaîne. Trees_lyr.definitionQuery = "%s = '%s'" % (arcpy.AddFieldDelimiters(Trees,DistrictField), District) Districts_lyr.definitionQuery = "%s = '%s'" % (arcpy.AddFieldDelimiters(Districts,DistrictField), District) #Ajuster le zoom CurrentDF.extent = Districts_lyr.getExtent(False) #Etendue des caractéristiques interrogées #Exporter la sortie jpg Output_jpg = os.path.join(arcpy.env.workspace,"District_%s.jpg">

Voici laQuartier_A.jpg">

Voici laQuartier_B.jpg">


Polygone (arcpy)

Un objet Polygon est une forme fermée définie par une séquence connectée de paires de coordonnées x,y.

ワークフローでは、座標とジオメトリの情報を使用して特定の操作を行うことだけが必要で、新しい(一時)フィーチャクラスを作成し、カーソルを使用してフィーチャクラスにデータを設定し、オブジェクトを使用できます。Géométrie、Multipoint、PointGéométrie、Polygone、または Polyligne の各クラスを使用して、ジオメトリ オブジェクトを最初から作成できます。

Les coordonnées utilisées pour créer l'objet. Le type de données peut être des objets Point ou Array.

La référence spatiale de la nouvelle géométrie.

L'état Z : True pour la géométrie si Z est activé et False si ce n'est pas le cas.

L'état M : Vrai pour la géométrie si M est activé et Faux si ce n'est pas le cas.

Renvoie une représentation JSON de la géométrie sous forme de chaîne.

La chaîne renvoyée peut être convertie en dictionnaire à l'aide de la fonction json.loads de Python.

Renvoie la représentation binaire bien connue (WKB) pour la géométrie OGC. Il fournit une représentation portable d'une valeur géométrique sous la forme d'un flux contigu d'octets.

Renvoie la représentation textuelle connue (WKT) pour la géométrie OGC. Il fournit une représentation portable d'une valeur géométrique sous forme de chaîne de texte.

L'aire d'une entité surfacique. Vide pour tous les autres types d'entités.

Le véritable centroïde s'il se trouve dans ou sur l'entité sinon, le point d'étiquette est renvoyé. Renvoie un objet point.

L'étendue de la géométrie.

Le premier point de coordonnées de la géométrie.

Une chaîne délimitée par des espaces des paires de coordonnées du rectangle à enveloppe convexe.

Vrai, si le nombre de pièces pour cette géométrie est supérieur à un.

Le point où se trouve l'étiquette. Le labelPoint est toujours situé dans ou sur une entité.

La dernière coordonnée de l'entité.

La longueur de l'entité linéaire. Zéro pour les types d'entités point et multipoint.

La longueur 3D de l'entité linéaire. Zéro pour les types d'entités point et multipoint.

Le nombre de pièces géométriques pour la fonction.

Le nombre total de points pour l'entité.

La référence spatiale de la géométrie.

Le centre de gravité d'une entité.

Le type de géométrie : polygone, polyligne, point, multipoint, multipatch, cote ou annotation.


Description : Le tableau de polygones dont les points d'étiquette doivent être calculés. La référence spatiale des polygones est spécifiée par sr . La structure de chaque polygone du tableau est la même que la structure des objets polygones JSON renvoyés par l'API REST ArcGIS .

Pour un grand nombre de géométries, vous pouvez spécifier une URL vers les géométries d'entrée stockées dans une structure JSON dans un fichier sur un serveur public. Le format attendu du contenu du fichier sera exactement le même que celui attendu si les polygones étaient directement intégrés dans la requête.

Description : l'ID bien connu de la référence spatiale ou un objet JSON de référence spatiale pour les polygones en entrée . Pour obtenir une liste des valeurs WKID valides, consultez Systèmes de coordonnées projetées et Systèmes de coordonnées géographiques.


Problème avec les ID dans ModelBuilder

Je suis nouveau dans le domaine des SIG et de la gestion des données en général, alors pardonnez-moi si cela prête à confusion.

J'ai parcouru environ 1 000 sites (chaque ID par le champ SiteID) à partir d'un fichier de formes de points dans ModelBuilder et délimité les bassins versants pour chaque site. Je souhaite ensuite connaître les caractéristiques du bassin versant du site (occupation du sol, sol, etc.).

Je vais découper un raster NLCD d'utilisation des terres avec chaque bassin versant, convertir la sortie en polygone et enfin dissoudre par code de grille, me laissant un tableau des différentes utilisations des terres et de la superficie que chacun occupe dans le bassin versant. J'utilise ces tableaux et je souhaite les fusionner afin de trouver les pourcentages de chaque catégorie d'utilisation du sol dans R. Cependant, je n'arrive pas à organiser les données car je perds l'identifiant du site lorsque je traiter chaque point dans ModelBuilder. Si je devais fusionner les tables, je ne saurais pas quelles données correspondraient à quel site. Je l'ai fait à la main auparavant, mais avec plus de 1000 sites maintenant, je veux laisser l'ordinateur faire le travail.

Voici mon ModelBuilder jusqu'à présent. J'ai essayé d'ajouter un nouveau champ de texte (comme celui-ci), puis de calculer le champ en utilisant la substitution de variable en ligne (comme celui-ci). Cependant, j'obtiens cette erreur amusante et ModelBuilder essaie de me crier dessus dans une langue différente.

Existe-t-il un moyen d'ajouter un champ d'ID de site où chaque ligne du champ porte le même nom que le champ d'ID de site dans le fichier de formes de points d'origine dans ModelBuilder ? Ou peut-être un moyen de préserver le champ SiteID tout au long du géotraitement ?

Je n'ai pas encore réussi à les parcourir tous, donc tout conseil pour que cela se passe bien serait apprécié.


Leçon 1 Exercices pratiques

Chaque leçon de ce cours comprend des exercices pratiques simples avec Python. Ceux-ci ne sont pas soumis ou notés, mais ils sont hautement recommandé si vous débutez dans la programmation ou si le projet semble initialement difficile. Les leçons 1 et 2 contiennent des exercices plus courts, tandis que les leçons 3 et 4 contiennent des exercices plus longs et plus holistiques. Chaque exercice pratique est accompagné d'une solution que vous devez étudier attentivement. Si vous souhaitez utiliser le fichier USA.gdb référencé dans certaines des solutions, vous pouvez le trouver ici.

N'oubliez pas de choisir Fichier > Nouvelle dans Spyder pour créer un nouveau script (ou cliquez sur l'icône de page vide). Vous pouvez nommer les scripts quelque chose comme Entraînement1, Entraînement2, etc. Pour exécuter un script dans Spyder, cliquez sur l'icône « lecture ».

    Dis bonjour
    Créez une variable de chaîne appelée x et attribuez-lui la valeur "Bonjour". Affichez le contenu de la variable x dans la console.

Notez que les arguments des deux paramètres de classe d'entités sont sans guillemets, tandis que l'argument du paramètre de chaîne de distance de tampon est fourni entre guillemets doubles.

Pour cet exercice, écrivez un script qui accepte une valeur de chaîne unique à l'aide de la méthode GetParameterAsText. La valeur entrée doit être un nom, et ce nom doit être concaténé avec la chaîne littérale « Salut » et affiché dans la console. Testez le script à partir de Spyder, en saisissant un nom (entre guillemets) dans la zone de texte Options de ligne de commande comme indiqué ci-dessus avant de cliquer sur le bouton Exécuter.

La page de la fonction Décrire dans l'aide répertorie les types d'objets sur lesquels la fonction peut être utilisée. Cliquer sur le lien Propriétés du jeu de données affiche une liste des propriétés disponibles lorsque vous Décrivez un jeu de données, spatialReference n'étant qu'une parmi plusieurs.

Pour cet exercice, utilisez à nouveau la fonction Décrire cette fois, pour déterminer le type de géométrie (point, polyligne ou polygone) stocké dans une classe d'entités. Je ne vais pas vous dire le nom de la propriété qui renvoie cette information. Mais je vais vous donner l'indice que les classes d'entités ont cette propriété mystère non pas parce qu'elles sont un type de jeu de données comme avec la propriété spatialReference, mais parce qu'il s'agit d'objets du type FeatureClass.

En construisant vos messages, vous voudrez probablement concaténer des chaînes de texte avec des nombres. Nous couvrirons cela plus en détail dans la leçon 2, mais cela nécessite de convertir les valeurs numériques en chaînes pour éviter une erreur de syntaxe. La fonction str() peut être utilisée pour effectuer cette conversion. Par exemple, je pourrais afficher la valeur score1 comme ceci :
print('Score 1 est ' + str(score1))


Découper des entités ponctuelles sur des polygones avec ModelBuilder/ArcPy - Systèmes d'information géographique


  1. utilisation Génération de points par lots pour créer des points de lot liés aux points désignés (points verts)
  2. Délimitation du sous-bassin versant par lots en utilisant ces points de lot

Cela a l'air génial, mais je ne peux toujours pas découper les sous-bassins existants en utilisant des points désignés pour obtenir de plus petits sous-bassins à l'intérieur.

Y a-t-il des outils dans Arc Hydro Outils ou tout autre outil comme QGIS ou alors GAZON cela peut m'aider à atteindre mon objectif?

J'ai obtenu la zone du sous-bassin de chaque segment de rivière à l'aide d'Arc Hydro Tools & # 65306

Maintenant, j'ai quelques stations d'échantillonnage (les points verts) dans le réseau fluvial, et j'aimerais les prendre comme bases de segments, donc j'obtiendrais plus de segments, et je veux diviser la ligne de drainage en fonction de ces points et calculer la zone du sous-bassin de ces nouveaux segments:

Je pense que la clé est de savoir comment faire en sorte qu'ArcGIS considère également ces points verts comme des confluents de rivières. Et tout ce que je veux, c'est comme cette photo schématique:


Analyse de collision vélo/piéton contre voiture

Janvier 2004 à avril 2016 dans le comté de Fayette, Kentucky

Au cours du semestre de printemps 2016, la classe SIG de premier cycle GEO 409 a analysé et cartographié les collisions de voitures avec des piétons et des cyclistes. Nous nous sommes concentrés sur 12 ans de données (1/2/2004 - 4/8/2016) pour le comté de Fayette, Kentucky, qui contient la ville de Lexington et une population de plus de 300 000 habitants. Le comté abrite la plus grande université du Kentucky (nous !) et offre un campus accessible à pied et à vélo avec des connexions à un centre-ville animé. Explorez ces cartes pour trouver des informations démographiques sur les cyclistes impliqués dans des collisions avec des automobiles.


Un nouveau modèle basé sur le SIG pour l'extraction automatisée de l'empiètement des dunes de sable Étude de cas : Oasis de Dakhla, désert occidental d'Égypte

Les mouvements des dunes de sable sont considérés comme une menace pour les routes, les réseaux d'irrigation, les ressources en eau, les zones urbaines, l'agriculture et les infrastructures. Les principaux objectifs de cette étude sont de développer un nouveau modèle basé sur SIG pour l'extraction automatisée de l'empiétement des dunes de sable à l'aide de données de télédétection et d'évaluer le taux de mouvement des dunes de sable. Pour surveiller et évaluer les mouvements des dunes de sable dans la zone des oasis de Dakhla, des images satellites multitemporelles et un modèle développé par SIG, utilisant le script Python dans Arc GIS, ont été utilisés. Les images satellites (images SPOT, 1995 et 2007) ont été géo-rectifiées avec Erdas Imagine. La soustraction d'images a été effectuée à l'aide d'un analyste spatial dans Arc GIS, le résultat de la soustraction d'images obtient le mouvement des dunes de sable entre les deux dates. Le raster et la forme vectorielle de la migration des dunes de sable ont été extraits automatiquement à l'aide d'outils d'analyse spatiale. Les frontières des dunes individuelles ont été mesurées à différentes dates et les taux de déplacement ont été analysés dans le SIG. Le ModelBuilder dans Arc GIS a été utilisé afin de créer un outil convivial. La fenêtre du modèle sur mesure est facile à manipuler par tout utilisateur qui souhaite adapter le modèle dans son travail. Il a été constaté que le taux de déplacement des dunes de sable variait entre 3 et 9 m par an. La majorité des dunes de sable ont une vitesse de déplacement comprise entre 0 et 6 m et très peu de dunes ont une vitesse de déplacement comprise entre 6 et 9 m. L'intégration de la télédétection et du SIG a fourni les informations nécessaires pour déterminer le minimum, le maximum, la moyenne, le taux et la superficie de migration des dunes de sable.


Nous avons trouvé au moins 10 Liste de sites Web ci-dessous lors de la recherche avec créer un polygone gis sur le moteur de recherche

Créer des entités surfaciques—ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com AD : 14 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 64

Dans le groupe Fonctionnalités, cliquez sur Créer. Dans le volet, choisissez un polygone modèle d'entité, puis cliquez sur Régulier Polygone. Pour changer le nombre de côtés de l'outil crée, cliquez sur le bouton Modèle actif, cliquez sur le bouton Régulier Polygone icône de l'outil et saisissez la valeur numérique.

Création d'un polygone simple—ArcMap Documentation

Le polygone est établi en fonction des coordonnées que vous définissez dans l'onglet Saisie de la zone Coordonnées et peut être utilisé dans le cadre d'un processus plus complexe géométrie ou pour créer un nouveau géométrie.

Créer des entités surfaciques—ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com AD : 14 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 66

  • Polygone À créer une polygone fonctionnalité, cliquez sur Polygone et cliquez sur la carte, ou faites un clic droit et spécifiez un emplacement de coordonnées pour le premier sommet
  • Cliquez avec le bouton droit de la souris et utilisez le menu contextuel pour spécifier des coordonnées ou appliquer des contraintes, et utilisez les outils de la barre d'outils de construction pour créer segments droits et courbes.

Création de polygones à partir de lignes—Aide ArcGIS for Desktop

  • Création d'un polygone entités dans une classe d'entités existante de manière interactive Avec une licence ArcGIS for Desktop Standard ou ArcGIS for Desktop Advanced, vous pouvez utiliser l'outil Construct Polygones de la barre d'outils d'édition avancée pour créer des polygones à partir de lignes dans ArcMap
  • Apprenez à utiliser le Construct Polygones commande dans ArcMap Des commentaires sur ce sujet ?

Exercice 1d : Création de nouvelles entités surfaciques—ArcMap

  • Cliquez sur l'outil Panoramique dans la barre d'outils Outils et déplacez la carte légèrement vers l'ouest pour que le polygone est centré dans l'affichage
  • Cliquez sur le modèle Tracts, puis sur l'outil Rectangle sur le Créer Fenêtre de fonctionnalités pour Fabriquer c'est l'outil de construction actif.

Construire des polygones à partir d'entités—ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com AD : 14 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 69

  • À construire des polygones, sélectionnez les entités polylignes à partir desquelles vous souhaitez créer les polygones, choisissez un modèle d'entité et cliquez sur Construire
  • Si la carte actuelle ne contient pas de polygone couche d'entités, ajoutez-la
  • Dans l'onglet Affichage, cliquez sur Volet Catalogue et développez Bases de données
  • Développez la base de données par défaut ou la base de données contenant vos données.

Comment créer des entités polygonales dans le logiciel QGIS

Gisoutlook.com AD : 18 PENNSYLVANIE: 39 Rang MOZ : 63

  • SIG des outils peuvent être utilisés pour créer données spatiales par ligne, polygone et pointe
  • Cet article traite de la création de polygone fonctionnalité utilisant SIG
  • Ouvrez QGIS en cliquant sur Démarrer puis accédez à Tous les programmes puis cliquez sur QGIS Desktop 3.8.3
  • Ouvrez la feuille topographique géoréférencée via Couche, puis cliquez sur Ajouter une couche, puis sur Ajouter une couche raster.

Comment : créer un polygone à partir d'une table de données XY

  • Utilisez la fonction pour Polygone outil pour créer une classe d'entités contenant polygones généré à partir de zones délimitées par les entités linéaires en entrée établi à l'étape 2
  • Dans ArcToolbox, accédez à Outils de gestion des données > Entités > Entité à Polygone. Dans Entités en entrée, accédez à la classe d'entités linéaires établi à l'étape 2.

Création d'un polygone basé sur l'étendue spatiale dans ArcGIS Desktop

  • Systèmes d'information géographique Stack Exchange est un site de questions-réponses pour les cartographes, géographes et SIG professionnels
  • L'inscription ne prend qu'une minute
  • et créer un rectangle polygone sur la base de ceux-ci ? arcgis-ordinateur de bureau polygone

Créer des polygones de Thiessen (analyse)—ArcGIS Pro Documentation

Pro.arcgis.com AD : 14 PENNSYLVANIE: 50 Rang MOZ : 73

Dive-in: Le contexte théorique pour création Thiessen polygones est la suivante : où S est un ensemble de points dans l'espace de coordonnées ou euclidien (x,y), pour tout point p dans cet espace, il y a un point de S le plus proche de p, sauf lorsque le point p est équidistant de deux ou plus points de S. Un seul proximal polygone (cellule de Voronoï) est définie par tous les points p les plus proches d'un seul point de S, c'est-à-dire le


Géographie 337 SIG II

Buts
L'objectif de cet exercice est d'utiliser divers outils de géotraitement raster pour créer des modèles d'aptitude à l'extraction de sable et de risque environnemental/culturel dans le comté de Trempealeau, WI. Chacun de ces outils distincts sera exécuté sur différents rasters, chacun générant des données différentes. À la fin du modèle, les rasters seront combinés pour créer un modèle raster homogène pour l'adéquation et le risque.

  1. Générer une couche de données spatiales pour répondre aux critères géologiques
  2. Générer une couche de données spatiales pour répondre aux critères d'utilisation des terres/d'occupation des terres
  3. Générer une couche de données spatiales pour répondre aux critères de distance aux chemins de fer
  4. Générer une couche de données spatiales pour répondre aux critères de pente
  5. Générer une couche de données spatiales pour répondre aux critères de profondeur de la nappe phréatique
  6. Combiner les cinq critères dans un modèle d'indice d'adéquation
  7. Exclure les types d'occupation du sol non appropriés
  8. Générer une couche de données spatiales pour mesurer l'impact sur les cours d'eau
  9. Générer une couche de données spatiales pour mesurer l'impact sur les principales terres agricoles
  10. Générer une couche de données spatiales pour mesurer l'impact sur les zones résidentielles ou peuplées
  11. Générer une couche de données spatiales pour mesurer l'impact sur les écoles
  12. Générez une couche de données spatiales pour mesurer l'impact sur une variable de votre choix
  13. Combiner les facteurs dans un modèle de risque
  14. Examiner les résultats à proximité des principales zones de loisirs

Méthodes

Modèle d'adéquation

Cette partie de l'exercice porte sur la recherche de sols dans le comté de Trempealeau qui pourraient convenir à l'extraction de sable. Cela a commencé par des données qui nous ont été fournies indiquant les deux types de sols les plus adaptés à l'extraction de sable, la Jordanie et le Wonewoc. Ces deux types de sols pouvaient être vus en or et en rouge sur une image géoréférencée de la géologie du substratum rocheux pour la partie centre-ouest du Wisconsin. Après avoir ajouté la classe d'entités géologiques du comté de Trempealeau, l'outil de balayage pourrait être utilisé pour localiser ces types de sols spécifiques sur nos données. Une fois la classe d'entités convertie en raster, à l'aide de l'outil Entité vers raster, j'ai pu exécuter le raster via un outil de reclassification pour classer les sols par désirabilité. Le Jordan (Ej) et le Wonewoc (Ew) ont reçu un rang de 3 pour hautement souhaitable, tandis que les autres formations ont reçu un rang de 0 pour indésirable. Cela produit une carte très spécifique mettant en évidence les zones où le sol pour l'extraction du sable est plus souhaitable.


Critères d'utilisation des terres/couverture des terres

L'étape suivante consiste à localiser les zones de terrain qui seraient les plus rentables à exploiter. Par exemple, les zones qui sont des terres stériles seront plus rentables qu'une zone avec une forêt dense qui devrait être abattue avant l'exploitation minière. Au début de cette section, j'avais besoin d'examiner un tableau de la couverture terrestre pour déterminer quels seraient les classements pour chaque type de sol spécifique. La décision a été de classer Open Water avec un 0, car il s'agit de terres non seulement indésirables, mais également inutilisables. Un rang de 1 a été attribué aux zones où se trouvent soit des bâtiments, soit des forêts. Ces 1 rangs incluent Développé, Espace ouvert/Développé, Faible intensité/Développé, Moyenne intensité/Développé, Haute intensité/Forêt à feuilles caduques/Persistant. Un rang de deux a été attribué aux zones qui pourraient encore être utilisées pour l'exploitation minière, mais qui avaient encore une végétation mineure qui aurait besoin d'être défrichée. Ces 2 rangs incluent les arbustes/herbacées. Enfin, il y a le rang 3, qui est le plus souhaitable de tous les types de terres. Une fois ces classements décidés, l'outil Reclassifier pourrait être exécuté sur le raster NLCD que nous avons créé pour l'utilisation des terres dans l'exercice 7. Cette reclassification a produit un raster d'adéquation à l'utilisation des terres indiquant les zones qui seraient les plus faciles et les plus rentables à exploiter pour les sociétés minières.


Distance au chemin de fer Critères

La distance entre l'emplacement d'une mine et une voie ferrée est un autre facteur important. Plus l'emplacement d'une mine est proche d'un dépôt ferroviaire, moins les coûts de transpiration seront réduits pour déplacer le sable. L'outil Distance euclidienne a été exécuté, en utilisant la classe d'entités dépôt ferroviaire comme entrée. Ensuite, les résultats de cet outil ont été reclassés à l'aide d'une échelle de 1 à 3. Le rang 1 a été attribué aux zones les plus proches du terminal, tandis que le rang 3 correspond aux zones les plus éloignées. Naturellement, les zones plus éloignées sont moins souhaitables. Le résultat est très beau car il n'y a qu'un seul dépôt ferroviaire dans la zone d'intérêt.

Une autre spécification pour les terrains miniers appropriés est que le terrain soit aussi plat que possible. C'est là qu'une classification des pentes est très utile. Il existe un outil de pente dans ArcMap qui calculera la pente pour vous. Le MNT du comté de Trempealeau a été utilisé pour l'outil Pente avec une sortie en pourcentage d'augmentation. Une fois cette opération terminée, les résultats ont été exécutés via l'outil Block Statistics pour faire la moyenne des valeurs de pente. Cela a été fait pour se débarrasser de l'effet sel et poivre qui a été produit. L'outil Block Statistics a fonctionné comme un filtre 3x3 pour le raster. L'outil Reclassifier a été exécuté sur les résultats de cette opération pour classer les pentes de 1 à 3, 1 étant les pentes faibles et 3 étant la pente la plus intense.


Critères de profondeur de la nappe phréatique

La profondeur de la nappe phréatique est un autre facteur important dans le processus d'extraction du sable. Une fois le sable extrait, il doit être lavé pour éliminer les particules fines. C'est pourquoi il est plus souhaitable d'avoir un emplacement plus proche de la nappe phréatique. Plus la nappe phréatique est proche de la surface, plus il est facile pour les sociétés minières d'accéder à l'eau. Ce facteur de coût est un thème récurrent lorsque l'on parle d'adéquation aux sites miniers.
Nous avons téléchargé une carte d'élévation de la nappe phréatique sur le site Web du Wisconsin Geological Survey. Les données ne sont disponibles que dans un format de couverture. Il existe un outil dans ArcMap qui convertira ce fichier e00 en une classe d'entités utilisable dans le cadre de cet atelier, cet outil s'appelle Importer à partir de e00. La classe d'entités produite obtient les courbes de niveau de la nappe phréatique. L'outil Topo to Raster a ensuite été exécuté pour créer un raster des lignes de contour. Ce raster montrait les élévations de la nappe phréatique pour le comté de Trempealeau. L'outil Reclassifier a ensuite été exécuté sur ce raster pour classer les différentes hauteurs d'eau. Plus l'altitude est petite, plus la nappe phréatique est proche de la surface, ce qui signifie que ces valeurs sont les plus souhaitables.


Indice d'adéquation

À ce stade de l'exercice, j'avais cinq rasters différents qui étaient tous classés en fonction de l'adéquation des terres d'extraction de sable. L'étape suivante consiste à combiner tous ces rasters à l'aide d'un calculateur de raster, puis à supprimer les utilisations des terres les moins souhaitables, ce qui donne un indice d'adéquation pour les terres minières souhaitables. Ci-dessous dans la figure 1 se trouve le modèle que j'ai créé pour produire cet index et dans la figure 2 sont les rangs pour chacun des 5 rasters produits.


Figure 1 : C'est le modèle que j'ai créé pour l'adéquation des terres minières dans le comté de Trempealeau, WI. Ce modèle a créé un raster d'indice d'adéquation pour afficher visuellement les terres les plus adaptées à l'extraction de sable.



Figure 2 : Il s'agit du tableau qui montre les rangs pour chaque facteur d'adéquation. Ce sont les paramètres qui ont été utilisés lors de l'étape de reclassification du modèle illustré ci-dessus. Pour les spécifications sur la façon dont chaque rang a été généré, veuillez consulter la section ci-dessus.

Modèle d'impact


Ruisseaux

Les mines de sable situées loin des ruisseaux et des rivières sont un aspect important à considérer lorsque l'on cherche à savoir où placer une mine. Il s'agit d'une préoccupation environnementale importante car de grandes quantités de poussière et de sable peuvent être soufflées dans les cours d'eau, perturbant l'écosystème naturel. Nous avons utilisé une classe d'entités située dans la base de données du comté de Trempealeau. Cette classe d'entités contenait toutes les voies navigables de la zone d'intérêt. La première étape consiste à interroger les voies navigables que je juge importantes pour l'exercice. Les cours d'eau pérennes étaient les plus importants d'entre eux car cela comprend les principaux cours d'eau et ruisseaux, cela exclut également les eaux de ruissellement et les fossés. Bien que ce soient encore des habitats pour certains animaux, les principaux ruisseaux et rivières du comté contiennent un plus grand nombre d'animaux, d'insectes et de créatures similaires. L'étape suivante consistait à exécuter l'outil Distance euclidienne sur les voies navigables importantes. Après sa création, l'outil Reclassifier a été utilisé pour classer les distances générées. La classification Natural Breaks a été utilisée pour ce classement.


Terres agricoles de premier ordre

Les terres agricoles sont une autre zone que vous ne voudriez pas nécessairement située à côté d'une mine de sable. le sable et la poussière soufflés sur le champ peuvent réduire la qualité du sol, retardant inévitablement la croissance des cultures. La première étape de cette section consiste à convertir l'entité Prime Farmland en un raster. Cela a été fait simplement en utilisant l'outil Entité vers raster. La prochaine et dernière étape consiste à classer les données à l'aide de l'outil Reclassifier. Les rangs étaient de 1 à 3, 3 étant les emplacements les plus souhaitables. Un rang de 1 a été attribué aux zones étiquetées comme « Terres agricoles non privilégiées ». Ces zones sont des endroits où le sol est impropre à la croissance des plantes. Un rang de 2 a été attribué aux zones qui avaient le potentiel d'être des terres agricoles de premier ordre si seulement elles étaient drainées en premier. La raison de ce classement est que les sols sont appropriés, mais pas l'emplacement. Enfin, un rang de 3 a été attribué aux zones qui étaient soit étiquetées comme « Toutes les zones sont des terres agricoles de premier ordre » ou « Terres agricoles d'importance nationale ».


Zones résidentielles ou peuplées

Pour cette section, j'ai choisi la classe d'entités Zoning Districts comme base pour les zones à forte population. C'est assez explicite pour expliquer pourquoi vous ne voudriez pas être un esprit de sable à proximité de zones peuplées, que ce soit la poussière générée ou les bruits forts des machines. La première partie de cette section traitait de l'utilisation de l'outil Entité vers raster pour convertir la classe d'entités Zoning Districts en raster. L'étape suivante consiste à exécuter le raster via l'outil Distance euclidienne. Une fois cette opération terminée, le raster a pu être classé à l'aide de l'outil Reclassifier. Un élément d'information qui a aidé à cette reclassification était le Noise Shed. Il a été calculé qu'une mine doit être à 640 mètres des zones résidentielles/peuplées. A 640 mètres une mine ne peut plus être entendue ou considérée comme perturbatrice. Les rangs étaient répertoriés de 1 à 3, 3 étant la distance la plus souhaitable. Ce rang de 3 était de 0 à 640 mètres de la mine. les rangs 1 et 2 ont été laissés à la classification des ruptures naturelles car ils ne sont pas considérés comme aussi importants que le Noise Shed.


Écoles

Les écoles sont soumises à bon nombre des mêmes critères que les zones résidentielles/peuplées. Les impacts environnementaux et le bruit sont un problème pour les masses de population. La raison pour laquelle on insiste sur ce point est que les jeunes sont soumis à des normes différentes de celles des adultes. Ce qui est sans danger pour un adulte ne l'est pas nécessairement pour un enfant. Pour les écoles, j'ai à nouveau utilisé la classe d'entités Zoning, mais cette fois, j'ai interrogé les zones institutionnelles. Ce sont les zones qui auraient des écoles situées en eux. J'ai ensuite exécuté Euclidian Distance and Reclassify sur ce nouveau raster institutionnel pour obtenir un classement des distances appropriées par rapport aux zones scolaires qu'une mine de sable peut se trouver. Le système de classement fonctionne à peu près de la même manière que la zone résidentielle/peuplée.


Faune

Les zones considérées comme des habitats fauniques ne devraient pas non plus se trouver à proximité d'exploitations minières de sable. La poussière générée par la mine peut perturber les sources de nourriture pour la faune locale et le bruit de l'exploitation peut également être gênant pour les animaux et les obliger à se déplacer. Ces facteurs peuvent perturber l'écosystème local. J'ai pris la classe d'entités Wildlife de la géodatabase du comté de Trempealeau et l'ai exécutée via l'outil Feature to Raster pour en faire un raster. J'ai ensuite exécuté la distance euclidienne sur ce raster, puis l'ai reclassé pour donner aux distances un rang, 1 étant le moins souhaitable et 3 le plus souhaitable. Les rangs étaient déterminés par les Natural Breaks.


Bassin de vision

Pour cette section, nous devions choisir une zone que nous considérions comme une zone récréative de premier ordre. J'ai choisi un rail du côté est du comté de Trempealeau comme zone de loisirs. J'ai exécuté cette entité linéaire via l'outil Champ de vision pour créer un raster des zones visibles depuis ce sentier. Cela a été rendu possible en définissant l'entrée sur un DEM du comté. L'outil Viewshed a utilisé les données d'altitude pour déterminer les terres qui peuvent être vues à partir de ce sentier spécifique. J'ai ensuite utilisé l'outil Reclassifier pour montrer visuellement les zones qui peuvent et ne peuvent pas être vues depuis ce sentier.


Indice d'impact

Il existe maintenant 6 rasters différents qui jouent un rôle dans la détermination des zones qui auront un impact environnemental si une mine de sable était située à proximité. L'étape suivante consiste à utiliser Raster Calculator pour combiner ces rasters, un peu comme ce qui a été fait dans l'indice d'adéquation précédent. Ci-dessous, dans la figure 3, se trouvera le modèle que j'ai créé pour créer ces rasters et cet index et dans la figure 4, un tableau montrera les rangs de chaque raster spécifique.


Figure 3 : C'est le modèle que j'ai créé et exécuté pour obtenir le raster pour montrer les zones qui seraient impactées sur l'environnement par l'ajout d'une mine de sable. Ce raster montrera visuellement quelles zones seraient les moins impactées par l'ajout de ladite mine.

Figure 4 : Il s'agit du tableau qui montre le système de classement pour chacun des rasters générés ci-dessus. Pour l'idéologie derrière ces classements, veuillez consulter les sections ci-dessus.

Résultats et discussion

Pertinence



Figure 5 : Il s'agit d'une carte du produit final pour la pertinence géologique du comté de Trempealeau


Figure 6 : Il s'agit d'une carte du produit final pour l'adéquation de la couverture végétale du comté de Trempealeau


Figure 7 : Il s'agit d'une carte du produit final pour l'adéquation de la distance au chemin de fer du comté de Trempealeau


Figure 8 : Il s'agit d'une carte du produit final pour la pertinence des pentes du comté de Trempealeau


Figure 9 : Ceci est une carte du produit final pour la qualité de la nappe phréatique du comté de Trempealeau

Figure 10 : Il s'agit d'une carte du produit final pour l'indice d'adéquation. Il s'agit d'une combinaison des cinq rasters au-dessus desquels chacun contenait des classements différents du terrain pour l'aptitude aux mines terrestres.

Impacter


Figure 11 : Ceci est une carte du produit final pour la distance des ruisseaux dans le comté de Trempealeau


Figure 12 : Ceci est une carte du produit final pour la distance par rapport aux terres agricoles Prime dans le comté de Trempealeau


Figure 13 : Il s'agit d'une carte du produit final pour la distance des zones peuplées dans le comté de Trempealeau


Figure 14 : Ceci est une carte du produit final pour la distance des écoles dans le comté de Trempealeau


Figure 15 : Il s'agit d'une carte du produit final pour la distance des aires fauniques dans le comté de Trempealeau


Figure 16 : Il s'agit d'une carte du produit final pour le bassin visuel d'un sentier récréatif particulier dans le comté de Trempealeau

Figure 17 : Il s'agit d'une carte du produit final pour l'indice d'impact. Il s'agit d'une carte qui affiche la combinaison de tous les rasters ci-dessus. Il montre que les zones qui auront le plus et le moins d'impact environnemental de l'ajout d'une mine de sable.

Je suis assez satisfait des résultats que j'ai générés. Les cartes finales sont à la fois agréables sur le plan visuel et informatives quant aux zones du comté de Trempealeau qui se prêtent à l'exploitation du sable ou à l'impact environnemental de l'ajout d'une mine. Il y a eu plusieurs problèmes que j'ai rencontrés avec ce laboratoire cependant.

Le premier problème que j'ai eu avec ce laboratoire était lié à la classe d'entités Prime Farmland. Je convertirais l'entité en raster, mais lorsque j'allais reclasser les classements par types de terres agricoles, ArcMap plantait. J'ai essayé plusieurs fois, à chaque fois sans succès. Mes autres camarades de classe ont également rencontré ce problème. Finalement, j'ai dû ouvrir la table attributaire et regarder ce que chaque classification des terres agricoles était donnée avec chaque valeur. So essentially I ranked the Prime Farmland with the Value tab.

The other problem that would flaw that validity of this assignment would have to simply be the different conversions that we had to do. The data that we created in Exercise 7 was all projected into feet. For this lab our professor wanted everything in meters. There is plenty of room for error with this. While the map may look visually pleasing, the data for that map could be in the completely wrong units. I guess I don't really understand the purpose behind flipping between meters and feet.

Conclusion

Figure 18: This is a map of the combination of the Suitability and Impact Indexes. This should be the final raster that will tell you what areas are appropriate for sand mining in terms of both suitability for mining while also being environmentally conscious.

The above map pretty much sums up my conclusion for this exercise. The red areas are the areas that mining should not be done while the dark green areas are locations where sand mining is both acceptable and suitable. I was able to come to this conclusion through using many different raster geoprocessing tools. This exercise also increased my ability to troubleshoot, as it seemed that there was something new I needed to figure out with every single raster. I am really glad that I was able to complete this assignment because I feel that I have a much better understanding of rasters in general and how to work with them to create data that I can use in the real world.


Voir la vidéo: Merging polygon features in ArcGIS (Octobre 2021).