Masaüstü için ArcGIS kullanarak 30 x30 km aralıktaki noktalardan ilçe düzeyinde şekil dosyası mı yapıyorsunuz?

Csv biçiminde bir veri kümesi var, gibi:

latitude, longitude, value
-45, 45, 10
....

ArcGIS veya R + çimen kullanarak bu verilerden ilçe düzey araçlarını hesaplamak istiyorum.

ArcGIS USA Counties katmanım var, ancak uzamsal bir birleşmeyi başarıyla tamamlayamadım.

Bunu nasıl yapabilirim?

— Abe
kaynak

Yanıtlar:

ArcGIS'teki bir xyz veri tablosundan her bir ilçede ortalama (z) ile ilçe düzeyinde şekil dosyası oluşturmak için kullanılan bir iş akışı

bunun @ MLowry'nin önerisine dayandığını ve neredeyse adım adım talimatlar eklediğini unutmayın .

ArcCatalog'u aç

yeni kişisel coğrafi veritabanı oluşturun (örn. foo.mdb)
dosyası -> yeni -> kişisel coğrafi veritabanı
veri ekle
- map.csv -> coğrafi veritabanına dışa aktar (tekli) -> foo.mdb
- counties.lyr'e sağ tıklayın -> coğrafi veritabanına aktar (tekli) -> foo.mdb
xy tablosundan özellik sınıfı (.shp dosyaları) oluştur
- open foo.mdb
- map.csv tablosunu sağ tıklayın -> xytable'dan özellik sınıfı oluşturun
- girdi alanları x = lon, y = lat, z = verim
- girdi koordinatlarının koordinat sistemi import -> counties.lyr'den (veya, eşdeğer olarak, -> coğrafi .. -> dünya -> wgs_1984 -> açık -> tamam)
özellik sınıflarını coğrafi veritabanına aktar (çoklu)
- önceden oluşturulan shp dosyalarını seçin. adım -> ekle -> tamam

ArcMap'i aç

Veri ekle
- foo.mdb seçin -> CTL + tabloları seçin -> aç
Mekansal Katılma
- ArcToolbox -> Analiz Araçları -> Kaplama -> Uzamsal Birleştirme ->
- Hedef Özellikler: counties.lyr
- Üyelik Özellikleri: xyz table map
- Çıktı Özellik Sınıfı: dosyaadı_spatialjoin
- Katılma İşlemi: JOIN_ONE_TO_ONE
- Eşleme Seçeneği: En Yakın
- Birleştirme Özelliklerinin Alan Haritası: istenmeyen alanları kaldırın (yalnızca STATE_FIPS, CNTY_FIPS, z değerleri gereklidir
- Arama Yarıçapı: 30km
- Tıklayın OK
- Z değeri = verim; 'ortalama' (veya alternatif istatistik) seçin

— David
kaynak

@David Ayrıntılı cevap için teşekkürler ... kontrol etmek zorunda kalacak.

— Abe

@Aldığınızda düzenleme yapmaktan çekinmeyin. CW

— David LeBauer

@David Bu durumda, IDW bölgesel istatistikler için yanlış sonuçlar üretecektir: @ scw'nin cevabını izleyen tartışmaya bakın.

— whuber

@whuber. Bunu işaret ettiğiniz için teşekkürler. İşimi bitirdiğimde, asıl noktanın ilçelerle noktalarda mekansal bir birleşim yapmak olduğunu unutmuştum; sabit.

— David LeBauer

@David Teşekkürler. Ama şimdi kafam karıştı. İlk olarak, bu iş akışında, başlığınızın duyurduğu gibi, aslında bir "tarama katmanı" oluşturuyorsunuz? İkincisi, üç katman nasıl üretilir? CSV dosyası yalnızca her biri tek bir sayısal özniteliğe (z) sahip bir dizi noktayı (x, y) temsil eder.

— whuber

.Csv'yi bir olay temasına dönüştürebilir, sonra .shp'ye dışa aktarabilir, ardından yeni .shp ile ilçe katmanına ve BOOM'a uzamsal bir birleşim yapabilirsiniz, hesaplamalar için iyi bir seçimdir.

— MLowry
kaynak

Genel bir yaklaşım, düzenli aralıklı nokta verilerinizi bir raster haline getirmektir (XYZ, Arc *; v.in.xyz , GRASS'ta ), daha sonra her bir ilçedeki hücrelerin değerlerini toplamak ve istatistikleri hesaplamak için bir bölgesel istatistik operatörü gerçekleştirmektir. ortalama hesaplanan standart istatistiklerden biridir). İstatistikleri gerçekleştirmek için Arc * da Bölgesel İstatistikler veya GRASS'ta v.rast.stats kullanın .

Daha gelişmiş istatistikler yapmanız gerekiyorsa, analizi R ile yapabilirsiniz rasterve spbiraz daha zor olabilir.

— SCW
kaynak

İyi fikir, ancak nokta dizileri koordinatlarla doğru bir şekilde yönlendirilmedikçe, bir raster dönüşümde yeniden örnekleme gerçekleşecek ve yeniden örnekleme algoritmasının merhametinde olacaksınız: ortalamalar ne olursa olsun ortalamalar küçük bir olasılıkla kapalı olacak .

— whuber

Doğru, hücre boyutu kaba olarak yeniden ayarlanırsa yeniden örnekleme meydana gelebilir. Bir yaklaşım olarak, hücre boyutunu herhangi iki nokta arasındaki minimum mesafenin yarısına ayarlayabilmeli ve bu sorunu önleyebilmelisiniz. Bu yaklaşım, yeniden örnekleme ile uğraşmanın dezavantajına sahiptir, ancak puan sayısının daha büyük olduğunu (on binlerce veya daha fazla) daha iyi buldum.

— scw

@scw Yeniden örnekleme, hücre boyutu ne olursa olsun gerçekleşir (veriler ızgarayla mükemmel şekilde hizalanmadıkça). Daha ince bir hücre boyutu kullanırken , ızgara değerlerinin çoğu orijinaller arasında enterpole edildiğinden, muhtemelen daha kötü yanıtlar alırsınız . En yakın komşu enterpolasyonunu kullanmadığınız sürece, bu aşırı değerlerin yetersiz temsil edilmesine neden olur. Ortalama çok az etkilenecektir; standart sapma gibi diğer istatistikler daha fazla etkilenebilir.

— whuber

@whuber Sanırım yanlış anlaşılmamızın nereden geldiğini görüyorum - Verileri sürekli bir yüzeye dönüştürmeyi savunmuyorum, sadece nokta değerlerini (varsa) düzenli bir tarama ızgarasına yerleştirmeyi savunmuyorum. Bu nedenle ızgaranın büyük çoğunluğu NULL olarak kalacaktır ve hücre konumlarındaki nokta değerleri ile çakışan ara sıra değerler.

— scw

@scw Ah, çok iyi! Açıklama için teşekkürler. @MLowry tarafından önerilen uzamsal birleştirmenin ızgara tabanlı eşdeğerini yapıyorsunuz.

— whuber