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Extraction d'entités routières et de construction à partir de données raster à l'aide d'ArcGIS Desktop ?

Extraction d'entités routières et de construction à partir de données raster à l'aide d'ArcGIS Desktop ?


Je travaille avec des données raster et ma tâche est de numériser une grande image. Cela prend beaucoup de temps rien que pour numériser les routes et les bâtiments !

Je recherche des outils pour simplifier le travail sur les données raster afin de numériser des entités, telles que l'extraction automatique de routes, des entités fluides, etc. Pour des exemples, consultez ces vidéos : RoadTracker & Overwatch.

J'ai ArcGIS 9.3 et 10 mais d'autres suggestions sont également les bienvenues.


Votre question est un peu similaire à celle que j'ai posée auparavant au sujet de l'extraction de la couverture terrestre. La solution qui m'a été donnée était d'utiliser le logiciel SIG open source appelé GRASS (voir ma question/réponse ci-dessous).

Extraction d'entités de couverture terrestre à partir d'images satellites


Il y a toute une liste de logiciels Raster to Vector ici

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_raster_to_vector_conversion_software

Potrace est gratuit et assez bon.

"Potrace(TM) est un utilitaire permettant de tracer un bitmap, ce qui signifie transformer un bitmap en une image fluide et évolutive. L'entrée est un bitmap (format PBM, PGM, PPM ou BMP) et la sortie par défaut est un fichier encapsulé Fichier PostScript (EPS). Une utilisation typique consiste à créer des fichiers EPS à partir de données numérisées, telles que des logos d'entreprise ou d'université, des notes manuscrites, etc. L'image résultante n'est pas « irrégulière » comme un bitmap, mais lisse. Elle peut ensuite être rendue à n'importe quelle résolution. Potrace peut actuellement produire les formats de sortie suivants : EPS, PostScript, PDF, SVG (graphiques vectoriels évolutifs), DXF, PGM (pour faciliter l'anticrénelage des images basées sur des pixels), Gimppath et XFig. Des backends supplémentaires pourraient être ajoutés à l'avenir. "

http://potrace.sourceforge.net/

(mais vous devrez géoréférencer vos données vectorielles (DXF) par la suite) puis les convertir en fichier de formes ou en géodatabase.

Ont eu un succès mitigé avec ArcScan - en fonction de la qualité d'origine de l'analyse raster et du bruit.


Inspiration pour des applications étonnantes

Le Sommet des développeurs Esri 2020 (DevSummit) est devenu virtuel cette année, attirant une audience en ligne de plus de 6 000 téléspectateurs via le livestream sur esri.com et la page Facebook Esri. L'événement a eu lieu en ligne en raison des inquiétudes suscitées par la pandémie mondiale de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).

Les développeurs d'applications et les autres personnes qui ont diffusé l'événement en direct ont entendu parler des dernières innovations d'ArcGIS grâce à une équipe de plus de deux douzaines de développeurs, d'ingénieurs produit et de chefs de produit Esri. Au cours de la dernière année, l'équipe de développement a ajouté des fonctionnalités nouvelles ou améliorées à ArcGIS dans des domaines tels que la cartographie et la visualisation, l'analyse spatiale et la science des données, l'apprentissage en profondeur et la cartographie 3D, le développement d'applications Web personnalisées et le traitement du langage naturel. Un nouveau projet d'intégration d'ArcGIS avec les capacités des moteurs de jeu Unity et Unreal Engine est également en cours.

Selon Euan Cameron, directeur de la technologie pour la technologie des développeurs chez Esri, les moteurs de jeux apportent aux développeurs un moteur physique, des animations et des systèmes de particules dans l'environnement de développement d'applications. En tant que développeur lui-même, Cameron a déclaré qu'il était enthousiasmé par ce que ces capacités peuvent faire. « [Ces] vous permettent de créer des expériences qui prennent vie », a-t-il déclaré.

Jim McKinney, directeur de la technologie d'ArcGIS Desktop, a ouvert la session plénière du DevSummit en remerciant la communauté des développeurs et en leur souhaitant la bienvenue à l'événement, qui en est maintenant à sa 15 e année.

"Notre objectif est de partager avec vous une nouvelle technologie, avec laquelle vous pouvez faire des choses incroyables, une technologie qui rendra votre [travail] plus efficace", a déclaré McKinney dans son introduction à l'événement de trois heures.

Le président d'Esri, Jack Dangermond, a félicité les développeurs pour ce qu'ils font pour aider les organisations à créer ce qu'il a appelé « une transformation numérique à l'aide de la science géographique ».

Dangermond a déclaré que la transformation numérique, avec le soutien des développeurs d'applications géospatiales, entraîne des progrès dans l'agriculture de précision, la conservation, la sécurité publique, la santé publique, la foresterie et la gestion des ressources en eau.

“Cela n'arrive pas par hasard. Ce n'est pas prêt à l'emploi, a déclaré Dangermond. “Cela nécessite la créativité de vous qui êtes ici et en ligne dans le monde entier, de l'ingénierie et de la réflexion.”

Ce que la plate-forme ArcGIS peut faire pour les développeurs

Le directeur du développement logiciel d'Esri, Sud Menon, a donné un aperçu de haut niveau de la plate-forme Esri ArcGIS, qui intègre de nombreux types de données, notamment des images, des caractéristiques vectorielles, en temps réel, multidimensionnelles, non structurées, tabulaires, 3D, lidar et CAO/modélisation des informations du bâtiment. (BIM) et d'autres types de données.

"Il extrait toutes ces données en couches pour créer un langage commun de cartes, de scènes, de modèles et d'outils pouvant être utilisés par les créateurs et les analystes ainsi que pour alimenter les applications", a déclaré Menon.

Il a souligné les capacités d'ArcGIS Online, une solution de cartographie et d'analyse basée sur le cloud, pour fournir des informations importantes à un public. "ArcGIS Online est une plate-forme qui vous permet de créer et de partager des applications de cartographie qui communiquent des informations importantes à grande échelle", a déclaré Menon. « Une seule application de cartographie des tendances, telle que le tableau de bord en direct des coronavirus de Johns Hopkins [Université], peut recevoir plusieurs milliers de demandes par seconde et avoir des millions d'utilisateurs simultanés.

Le tableau de bord COVID-19 de l'Université Johns Hopkins, conservé au Center for Systems Science and Engineering de la Whiting School of Engineering, a été créé à l'aide des tableaux de bord ArcGIS d'Esri.

Visualiser les informations d'une nouvelle manière

Les présentations de produits ont débuté en mettant l'accent sur la cartographie, le fondement de la technologie SIG et l'API ArcGIS pour JavaScript, qui alimente les capacités de cartographie Web pour les visualisations 2D et 3D.

« La cartographie est au cœur de nos activités », a déclaré Jeremy Bartley, responsable du développement de groupe pour ArcGIS Online et ArcGIS API for JavaScript. “Nous voulons permettre à chacun de créer des cartes étonnantes grâce à un style dynamique et basé sur les données.”

Jennifer Bell, ingénieur produit senior de l'équipe ArcGIS Living Atlas of the World, a ensuite démontré comment les fonctionnalités de la nouvelle visionneuse de cartes d'ArcGIS Online, notamment un filtrage rapide, un étiquetage amélioré et un outil de densité de points, facilitent la création d'utiles et de beaux Plans.

Dans son scénario, les bénévoles qui visitent les écoles de la région de Los Angeles pour encourager les hispanophones difficiles à atteindre à participer au recensement américain pourraient utiliser Map Viewer dans ArcGIS Online pour mieux concentrer leurs efforts. Ils pourraient créer une carte pour localiser où les enfants hispanophones âgés de 5 à 17 ans fréquentent l'école.

Bell a montré comment créer une telle carte à l'aide d'outils tels que le filtrage, la densité de points et ArcGIS Arcade, en la personnalisant pour trouver exactement quelles écoles de la région de Los Angeles comptent au moins 1 500 élèves hispanophones.

"Ces nouvelles mises à jour [d'ArcGIS Online] visent toutes à explorer et à comprendre vos données si rapidement que vous avez le temps d'expérimenter, d'être créatif et de poser des questions plus approfondies", a-t-elle déclaré.

Pour voir la présentation de Bartley et Bell dans son intégralité, regardez cette vidéo.

Tirez le meilleur parti de vos données

Partout dans le monde, les organisations utilisent de plus en plus des tableaux de bord pour communiquer clairement un large éventail d'informations, notamment des données sur la criminalité, la santé publique, les élections et l'environnement.

« Les tableaux de bord déverrouillent les informations cachées dans vos données et leur permettent d'atteindre leur plein potentiel », a déclaré David Nyenhuis, ingénieur produit au sein de l'équipe ArcGIS Dashboards. “Ils sont interactifs et engageants. Les graphiques, les indicateurs et les jauges résument des ensembles de données complexes et aident à inspirer des décisions plus intelligentes.”

Dans sa présentation, Nyenhuis a déclaré que les utilisateurs peuvent créer des expressions dans ArcGIS Arcade pour modifier la façon dont les données sont affichées dans ArcGIS Dashboards. Arcade est un langage de script permettant de créer des visualisations et des étiquettes personnalisées.

Il a fait la démonstration d'un tableau de bord créé pour un chef de service d'incendie surveillant les appels de service en temps réel. Le tableau de bord comprend des informations telles que le volume d'appels, un flux d'incidents avec une brève description du problème et un horodatage, une carte affichant les emplacements des incidents et le temps d'envoi, de participation et de réponse moyen sur 30 jours.

Nyenhuis a ensuite montré comment, directement dans ArcGIS Dashboards, un éditeur ArcGIS Arcade peut être utilisé pour écrire une expression simple pour transmettre et afficher combien de temps un incident a été ouvert et quand il a été résolu. « [Avec une expression ArcGIS Arcade], nous pouvons même révéler si un incident respecte ou dépasse les directives du département en matière de temps de réponse », a-t-il déclaré.

Pour regarder la présentation complète de Nyenhuis, visionnez cette vidéo.

Nouveaux développements

Bien que la prise en charge d'ArcObjects pour la création de solutions SIG personnalisées se poursuive pendant des années, McKinney a encouragé la communauté des développeurs à changer d'orientation.

"Si vous effectuez de nouveaux travaux de développement, nous vous encourageons vivement à utiliser nos dernières technologies de développement pour ArcGIS Enterprise et ArcGIS Pro et à créer des applications autonomes à l'aide d'ArcGIS Runtime", a-t-il déclaré.

ArcGIS Pro SDK pour Microsoft .NET Framework, qui utilise désormais Visual Studio 2017/2019, prend en charge la personnalisation pour ArcGIS Pro.

McKinney a déclaré que vous pouvez étendre ArcGIS Pro à l'aide du SDK ArcGIS Pro pour .NET de trois manières : en utilisant des compléments, des configurations de solution et des sources de données de plug-in. Dans cette présentation, Wolfgang Kaiser, ingénieur de projet senior au sein de l'équipe ArcGIS Desktop, montre comment il a créé une solution personnalisée avec le complément ArcGIS Pro SDK for .NET et son API StreamLayer pour créer un complément permettant de diffuser des données de localisation en direct à partir de visiter des hélicoptères à Hawaï, puis les visualiser dans un environnement 3D.

Nouveau dans ArcPy

McKinney a également fortement encouragé le public à commencer à utiliser ArcPy et ses modules Python pour effectuer des tâches de géotraitement dans ArcGIS, telles que la réalisation d'analyses géospatiales.

Outre l'ajout de nouveaux outils de géotraitement dans ArcPy, Esri simplifie l'utilisation des outils. “[Cela se traduit] par moins de lignes de code que vous devez écrire pour faire votre travail,” a déclaré McKinney. Dans cette vidéo, vous pouvez regarder Rachel Applebaum, ingénieur produit de l'équipe ArcGIS Network Analyst, utiliser ArcPy.nax, un nouveau module ArcGIS Network Analyst ArcPy, pour accéder rapidement et plus facilement à la fonctionnalité d'analyse de réseau.

Les applications Web personnalisées reçoivent un coup de pouce

Les améliorations majeures apportées à ArcGIS API for JavaScript entraînent de grands changements dans le développement d'applications Web personnalisées. Exemple concret : les développeurs peuvent désormais créer des applications Web hautement interactives pour la visualisation et l'analyse de grands ensembles de données.

Kristian Ekenes, ingénieur produit senior de l'équipe ArcGIS API for JavaScript, a présenté une application Web personnalisée appelée One Ocean, développée avec ArcGIS API for JavaScript, qui utilise une couche globale qui inclut des attributs sur la température, la salinité, la vitesse et la direction de l'océan. des courants océaniques à différents niveaux de profondeur. Ces données ont été dérivées de l'ensemble de données Ecological Marine Unit d'Esri.

« J'ai configuré cette application pour que l'utilisateur passe la souris sur un point [sur la carte], qu'elle exécute une requête pour l'attribut de salinité à tous les niveaux de profondeur de l'océan disponibles sur le client », dit Ekenes. Les chiffres de salinité apparaissent rapidement dans un nuage de points à gauche de la carte.

"J'obtiens ces performances rapides parce que je profite du moteur de requête côté client très rapide de l'API JavaScript", a-t-il déclaré. Regardez la présentation d'Ekenes dans son intégralité.

ArcGIS : une plate-forme d'analyse spatiale et de science des données

Jay Theodore, directeur technique d'ArcGIS Enterprise chez Esri, a expliqué au public comment ArcGIS prend en charge un processus de flux de travail complet : préparation/ingénierie des données, visualisation et exploration, analyse spatiale, intégration de l'intelligence artificielle et analyse des mégadonnées à l'aide de la modélisation et de la programmation.

Le personnel d'Esri a souligné le travail effectué l'année dernière avec des données raster multidimensionnelles collectées par des satellites, ainsi que des avancées dans la cartographie et l'analyse des données non structurées, du lidar et de la vidéo en mouvement. Regardez cette vidéo pour voir la présentation de Theodore, ainsi qu'une démonstration qui utilise l'API ArcGIS pour Python et ArcPy dans ArcGIS Notebooks.

Le public de DevSummit a également pu voir une démonstration intéressante de la façon dont ArcGIS peut être utilisé dans le processus d'extraction de données géospatiales à partir de texte non structuré, puis de cartographie de ces informations.

Lauren Bennett, ingénieur produit en chef pour l'analyse spatiale chez Esri, a montré comment elle utilisait le module arcgis.learn de l'API ArcGIS pour Python pour extraire et cartographier les données de 1 500 fichiers texte de rapports sur la criminalité.

"Chacun de ces rapports est un texte non structuré qui contient une description du crime, y compris des éléments tels que l'adresse, la date et l'heure et d'autres détails", a déclaré Bennett. “Traditionnellement, transformer ce type de texte non structuré en données utiles prendrait beaucoup de temps.”

Bennett a créé des données de formation pour l'apprentissage en profondeur (DL) en étiquetant certains aspects des rapports, y compris le type de crime, l'arme qui aurait été utilisée, l'adresse, la date et l'heure du crime et le nom du responsable du signalement.

Elle a ensuite utilisé les données d'entraînement et le traitement du langage naturel intégré au module arcgis.learn de l'API ArcGIS pour Python pour entraîner un modèle EntityRecognizer. Après s'être assuré que le modèle pouvait identifier des entités, telles que le crime et la date, l'heure et l'adresse des incidents, elle l'a utilisé pour extraire les informations de chacun des fichiers texte. Maintenant que les données étaient structurées, Bennett a utilisé l'API ArcGIS pour Python pour géocoder les emplacements et créer une couche d'entités ponctuelles. Un lieu de crime était représenté par chaque point.

Affichez cette carte Web que Bennett a ensuite créée des crimes à Madison, Wisconsin. Vous pouvez voir sa présentation dans son intégralité en visionnant cette vidéo.

Options de création d'applications avec peu ou pas de code

Le personnel d'Esri a montré comment mettre facilement les applications entre les mains des utilisateurs avec AppStudio for ArcGIS et le nouveau ArcGIS Experience Builder.

Par exemple, Chris LeSueur, chef de produit pour AppStudio for ArcGIS, a guidé le public à travers un workflow pour le partage d'applications mobiles natives. Les applications créées avec des modèles AppStudio peuvent être partagées avec une organisation ArcGIS Online et mises en groupes avec des utilisateurs nommés, puis partagées avec ces utilisateurs via AppStudio Player for ArcGIS, une application qui peut être téléchargée à partir des magasins d'applications.

LeSueur a également présenté une application de cartographie 3D hors ligne qui affiche le magnifique terrain de la forêt nationale d'Angeles en Californie. Il a développé cette application sophistiquée avec AppStudio, qui repose sur ArcGIS Runtime SDK pour Qt.

Esri vient également de présenter une nouvelle façon de créer des applications Web. Appelé ArcGIS Experience Builder, il donne aux utilisateurs la possibilité de créer des expériences Web à l'aide de l'un des modèles fournis avec des widgets. Regardez cette démonstration du fonctionnement d'Experience Builder, y compris sur les applications mobiles, avec Jianxia Song, chef de produit pour ArcGIS Experience Builder et Web AppBuilder for ArcGIS.

Cameron, directeur de la technologie pour la technologie des développeurs chez Esri, a annoncé qu'un effort était en cours pour intégrer ArcGIS avec Unity et Unreal Engine, deux moteurs de jeu populaires.

Selon Cameron, les moteurs de jeu sont un excellent environnement de développement car ils offrent une expérience de rendu premium et une prise en charge matérielle multiplateforme. Il est également possible de nouer des liens avec les développeurs de moteurs de jeu.

"Il existe une communauté de développeurs extrêmement importante et nous avons entendu de cette communauté de développeurs qu'ils souhaitent intégrer du contenu ArcGIS dans leurs moteurs de jeu pour améliorer les applications qu'ils créent", a déclaré Cameron.

Esri créera des plug-ins pour Unity et Unreal Engine qui fourniront les éléments suivants :

  • API pour accéder aux services ArcGIS et aux données locales
  • Capacité d'afficher et d'honorer l'espace de coordonnées du monde réel/géographique
  • Intégration avec l'expérience de développement du moteur de jeu
  • Ressources du kit de développement de logiciels telles que des exemples et des démonstrations

"En termes de fonctionnalité ArcGIS, vous pourrez travailler avec des tuiles raster, des images, des altitudes, des couches de scènes avec des objets 3D, ainsi que des maillages et des nuages ​​de points intégrés", a-t-il déclaré. “Les couches d'entités seront prises en charge avec des points, des lignes et des polygones, et vous pourrez accéder à certains des autres services disponibles à partir d'ArcGIS, tels que le géocodage et la mise en réseau.”

Pour voir comment les applications SIG peuvent être créées à l'aide d'ArcGIS avec Unity et Unreal Engine, regardez cette démonstration vidéo.

Une autre occasion de se rencontrer et des ressources supplémentaires

McKinney a déclaré que bien que DevSummit soit virtuel, il y aura une autre occasion de se réunir cette année en personne. Le Sommet européen des développeurs Esri est actuellement prévu pour novembre 2020 à Berlin, en Allemagne, mais continuez de consulter le site Web pour tout changement de calendrier.

"Au cours des dernières années, nous avons essayé de maintenir DevSummit tout au long de l'année avec nos webinaires GeoDev", a déclaré McKinney lors de la clôture de la session plénière. “Chaque mois, nous organisons un atelier technique de style DevSummit sous forme de webinaire comprenant une [session] de questions-réponses en direct. Si vous ne vous êtes pas connecté à l'un d'entre eux, vérifiez-le. Ils sont vraiment précieux et amusants.

Toutes les présentations DevSummit sont disponibles sur la chaîne YouTube d'Esri. De plus, restez à l'affût des sessions techniques, qui s'ajouteront dans les prochaines semaines.

Pour approfondir encore plus certaines des présentations de la session plénière DevSummit, lisez les articles de blog suivants :


Ce que la plate-forme ArcGIS peut faire pour les développeurs

Le directeur du développement logiciel d'Esri, Sud Menon, a donné un aperçu de haut niveau de la plate-forme ArcGIS, qui intègre de nombreux types de données, notamment l'imagerie, le vecteur, le temps réel, le multidimensionnel, le non structuré, le tabulaire, la 3D, le lidar, la CAO et la modélisation des informations du bâtiment (BIM ).

« Il extrait toutes ces données en couches pour créer un langage commun de cartes, de scènes, de modèles et d'outils pouvant être utilisés par les créateurs et les analystes, ainsi que pour alimenter des applications », a déclaré Menon.

Il a souligné comment ArcGIS Online peut être utilisé pour fournir des informations importantes à un public. « ArcGIS Online est une plate-forme qui vous permet de créer et de partager des applications cartographiques qui communiquent des informations importantes à grande échelle », a déclaré Menon. « Une seule application de cartographie des tendances, telle que le tableau de bord en direct des coronavirus de Johns Hopkins [University], peut recevoir plusieurs milliers de demandes par seconde et avoir des millions d'utilisateurs simultanés. »

Le tableau de bord COVID-19 de Johns Hopkins, qui est maintenu par le Center for Systems Science and Engineering de la Whiting School of Engineering, a été créé à l'aide des tableaux de bord ArcGIS.


Extraction d'entités routières et de construction à partir de données raster à l'aide d'ArcGIS Desktop ? - Systèmes d'information géographique

Extraire des données et construire des outils innovants ne sert à rien s'il n'existe aucun moyen efficace de diffuser ces solutions. Le résultat final du travail d'un département SIG n'a de valeur que lorsqu'il est mis entre les mains de ceux qui en ont le plus besoin, en particulier les travailleurs de l'entreprise et le public. ArcGIS Server est l'élément essentiel qui permet un flux efficace d'informations géographiques vers l'utilisateur final. En mettant en œuvre ArcGIS Server, les services SIG peuvent maintenir une gestion centralisée des données et des processus SIG tout en permettant à leurs constituants d'obtenir et de partager les données géographiques et les outils dont ils ont besoin pour faire leur travail.

ArcGIS Server a donné naissance au paradigme « créer, servir, utiliser ». Les professionnels du SIG créent du contenu et des fonctionnalités SIG à l'aide d'ArcGIS Desktop et les publient sur ArcGIS Server. À partir d'ArcGIS Server, le contenu créé est diffusé à ceux qui en ont besoin. L'utilisateur final peut utiliser ces services créés dans des applications de bureau, des navigateurs ou des appareils mobiles. De plus, ArcGIS Server donne aux utilisateurs la possibilité de modifier les données, qui peuvent, à leur tour, être partagées avec d'autres utilisateurs finaux, créant ainsi une image d'exploitation commune. Grâce à ce flux d'informations bidirectionnel, tout le monde a accès aux données les plus récentes en temps quasi réel.

ArcGIS Server est une technologie ouverte, flexible et évolutive qui s'exécute sur une infrastructure informatique standard et prend en charge les initiatives d'architecture orientée services (SOA) géospatiales. Le logiciel ArcGIS Desktop complète ArcGIS Server en agissant comme un moyen de création, de configuration et de maintenance des données, des modèles et des applications. Avec l'ajout d'une plate-forme d'intégration, les services SIG, tels que la cartographie, le géocodage, le géotraitement et la gestion des données, peuvent être fusionnés avec d'autres services partagés de systèmes d'entreprise complémentaires (par exemple, la gestion de la relation client [CRM] ou la planification des ressources d'entreprise [ERP] ).

Trois fonctionnalités principales

Ce qui fait d'ArcGIS Server une solution unique et prête à l'emploi, ce sont ses trois fonctionnalités principales : une gestion complète des informations géographiques, une visualisation puissante et une analyse spatiale d'entreprise :

  • Gestion des informations géographiques—ArcGIS Server organise et gère les informations géographiques pour prendre en charge des applications de visualisation et d'analyse rapides et efficaces, quelle que soit la quantité de données détenues au sein d'une organisation. Les informations spatiales peuvent être stockées en toute sécurité et l'intégrité et la cohérence des données peuvent être maintenues. À l'aide d'ArcGIS Server, une organisation peut propager les modifications de données entre plusieurs sources de données et intégrer le suivi en temps réel des entités et des événements. ArcGIS Server prend en charge la réplication et les transactions longues. Tout cela permet aux utilisateurs d'exploiter pleinement leurs données spatiales et de maintenir une base de données cohérente et précise.
  • Visualisation—ArcGIS Server propose des services de cartographie Web qui prennent en charge les cartes 2D dynamiques et mises en cache, ainsi que les globes 3D. Les clients 2D et 3D pris en charge fournissent un environnement interactif pour diffuser des connaissances et découvrir et identifier des modèles et des tendances. La variété des clients pris en charge (ordinateur de bureau, mobile, Web) permet aux services SIG de fournir des informations où et quand elles sont nécessaires aux analystes, aux décideurs et aux forces déployées.
  • Analyse spatiale—ArcGIS Server propose une analyse et un géotraitement basés sur un serveur. Cela inclut des modèles d'analyse vectorielle, raster, 3D et réseau, des scripts et des outils de création de bureau et de traitement synchrone. Tout modèle ou outil créé dans ArcGIS Desktop peut être partagé avec un large public via ArcGIS Server, permettant à plus de personnes de découvrir et de caractériser des modèles géographiques, de prédire des résultats potentiels sur la base de modèles historiques et d'automatiser les flux de travail avec la modélisation visuelle.

Plus d'information

Pour plus d'informations sur la manière dont ArcGIS Server améliore les workflows, lisez les articles et l'affiche suivants.


Extraction d'entités routières et de construction à partir de données raster à l'aide d'ArcGIS Desktop ? - Systèmes d'information géographique

Le thème de la conférence des utilisateurs de l'année dernière était « SIG et géographie en action ». Cette conférence a à la fois présenté et reconnu le travail et les progrès incroyables des utilisateurs de SIG à travers le monde. Leurs efforts créatifs et innovants témoignent de la valeur croissante des SIG dans presque tous les domaines de l'activité humaine.

Ces efforts s'inscrivent dans une longue histoire de la géographie en action. Il y a plus de 200 ans, le géographe Alexander von Humboldt a introduit pour la première fois l'idée de géographie en tant que science intégrative. La vision holistique de Von Humboldt considérait le monde comme une série de processus géographiques interdépendants qui pourraient être décrits et utilisés pour prédire l'avenir. Ses écrits décrivent les relations entre la coupe des forêts et l'érosion des sols, ainsi que le climat et les sols et leur relation avec la productivité agricole.

Les études de Von Humboldt ont été suivies d'un âge de spécialisation scientifique (par exemple, la géologie, la biologie, la climatologie). Bien que cela ait entraîné d'énormes progrès dans les connaissances, cela a également entraîné une diminution de l'accent mis sur une vision holistique ou globale de la nature.

À la fin du XIXe siècle, l'horticulteur et premier architecte paysagiste Warren Manning utilisait des superpositions de cartes comme moyen de combiner divers facteurs géographiques physiques et culturels pour la planification du site et du territoire. Ses premiers efforts ont tenté d'intégrer des données géographiques pour aider à prendre des décisions sur les plans d'utilisation des terres.

Ian McHarg, également architecte paysagiste et urbaniste écologique, a ensuite popularisé cette approche d'intégration dans son livre Concevoir avec la nature. Il a préconisé l'utilisation de superpositions géographiques comme cadre pour l'aménagement du territoire basé sur l'écologie, et grâce à ses enseignements, ses écrits et sa pratique professionnelle, il a développé un public important parmi les professionnels et la société en général.

Plus tard encore, Waldo Tobler, le premier scientifique de l'information géographique, a utilisé des méthodes quantitatives, des algorithmes et des outils logiciels pour modéliser analytiquement les processus géographiques. Ses travaux ont fait progresser le cadre théorique de la géographie et ont ouvert la porte à la compréhension de la façon dont nous pourrions utiliser les ordinateurs pour modéliser notre monde. Dans les années 1960, Roger Tomlinson a conçu et construit le premier système d'information géographique au Canada. Ses idées n'ont pas seulement été à l'origine de ce que nous appelons maintenant un SIG, il a également démontré la faisabilité de ces idées en construisant le premier système entièrement fonctionnel. À peu près à la même époque, Carl Steinitz, urbaniste à l'Université Harvard, est à l'origine de plusieurs des premières idées sur l'application des SIG pour l'analyse du paysage et la planification urbaine.

Tous ces pionniers avaient quelque chose en commun : ils utilisaient la géographie pour mieux comprendre notre monde et résoudre des problèmes géographiques. Aujourd'hui, les professionnels du SIG accélèrent la création et l'utilisation de connaissances géographiques et leur application à presque tous les problèmes auxquels la société est confrontée.

SIG dans un monde en évolution rapide

Actuellement, la croissance démographique et les actions humaines ont un impact significatif sur notre monde naturel. Nous modifions rapidement notre climat, la biodiversité de la planète et les écosystèmes qui soutiennent la vie humaine. Ces changements affectent à leur tour nos économies et notre sécurité et remettent en cause la durabilité pour nous tous.

Dans le même temps, les progrès techniques et l'adoption des SIG s'accélèrent. Ces tendances changent tout. Le SIG offre une nouvelle façon d'abstraire notre monde : la connaissance géographique numérique. Ces connaissances sont organisées avec des données géographiques et des modèles de données, des modèles mathématiques qui décrivent des processus géographiques, des cartes numériques et des globes qui visualisent notre monde et des flux de travail géospatiaux qui gèrent notre travail. Les métadonnées sont de plus en plus utilisées pour décrire chacune de ces abstractions de manière à ce que nous puissions cataloguer et en savoir plus sur ce qui est connu.

Le SIG organise systématiquement les connaissances géographiques en informations facilement partageables. Ce partage des connaissances change la façon dont nous communiquons et collaborons. Aujourd'hui, les équipes intégrées et les approches basées sur le lieu deviennent la norme pour la résolution de problèmes complexes.

Le SIG change notre façon de penser et de raisonner sur notre monde. Cela nous permet de mieux étudier les relations, les modèles et les processus, ainsi que leur signification. Ces capacités ont abouti à une réflexion plus intégrée dans l'espace.

Enfin, le SIG change notre façon de travailler. Il fournit une approche scientifique, reliant la mesure géospatiale et la collecte de données à l'analyse spatiale de la gestion des données et à la modélisation de la conception et de la planification de la visualisation géospatiale, à la prise de décision et, finalement, à l'action humaine. Les avantages de cette approche sont qu'elle est systématique, holistique, analytique, quantitative et visuelle. En tant que tel, il parle aux gens à travers un nouveau média. Cette approche peut gérer de gros volumes de données, prendre en charge la complexité et être transparente, reproductible, collaborative et transversale, incarnant ainsi de nombreux attributs de ce dont nous avons désespérément besoin aujourd'hui pour mieux gérer notre monde.

Le SIG et le travail des professionnels du SIG sont importants. Ils permettent d'économiser des ressources, de rendre les organisations plus efficaces et d'appuyer une meilleure prise de décision. Cela signifie une action plus durable - un objectif émergent d'une importance croissante pour nous tous.

SIG aujourd'hui et demain

Aujourd'hui, les implémentations SIG suivent trois modèles courants : les systèmes de bureau, les serveurs et les systèmes fédérés. Les systèmes fédérés combinent des serveurs et des services pour la collaboration entre les organisations. Ces trois modèles créent la base d'un nouveau modèle émergent & SIG Web.

Le SIG Web implique la création de connaissances géographiques, notamment des données, des modèles, des flux de travail et des cartes, puis la diffusion de ces ressources à d'autres utilisateurs. Le SIG Web exploite la puissance et la portée du Web et intègre les riches ressources de connaissances des bases de données SIG, des modèles et de l'analyse spatiale faisant autorité. Le SIG Web va bien au-delà de la simple visualisation et cartographie et permet à chacun d'accéder à une connaissance géographique complète. Au fil du temps, le SIG Web deviendra un élément essentiel de l'infrastructure de la société.

Le rôle des professionnels du SIG

Les professionnels du SIG joueront un rôle important dans la mise en œuvre de cette infrastructure SIG Web en créant et en fournissant des connaissances géographiques. Des cartes et une visualisation de haute qualité en feront partie, mais ce n'est qu'un début. L'analyse, les modèles et le géotraitement seront intégrés. Un contenu faisant autorité et de puissantes applications Web seront fournis. Les professionnels du SIG construiront de grandes bibliothèques de services et prendront en charge ces services avec une architecture et une infrastructure distribuées auxquelles beaucoup auront accès, y compris les citoyens et les consommateurs, les travailleurs du savoir, les utilisateurs mobiles et d'autres utilisateurs de SIG à l'intérieur et à l'extérieur d'une organisation. Aussi, les services de Web GIS seront de plus en plus intégrés dans les systèmes d'information des entreprises.

Cette plate-forme Web tirera considérablement parti du travail des professionnels du SIG et améliorera considérablement nos connaissances collectives.

À l'avenir, les SIG deviendront une partie omniprésente de toute action humaine

Aujourd'hui, il existe des centaines d'applications SIG fonctionnant dans des centaines de milliers d'organisations avec des millions d'utilisateurs à travers le monde. Ces applications sont appliquées dans toutes les industries, telles que le gouvernement, les entreprises, l'éducation, les organisations non gouvernementales et les services publics. Ce n'est que le commencement. Avec l'évolution des technologies habilitantes, les connaissances géographiques seront accessibles à tous et affecteront toutes les activités humaines.

Développement de logiciels Esri

Chez Esri, notre stratégie est de construire une plateforme logicielle SIG complète et intégrée (plateforme logicielle ArcGIS). Bien que notre vision de cette technologie soit principalement axée sur la fourniture d'outils utiles pour des applications spécifiques, il s'agit également d'une plate-forme pour réaliser la vision intégrative de la géographie telle qu'elle est exprimée ci-dessus. ArcGIS se compose d'une série de quatre composants qui sont utilisés pour implémenter les divers modèles SIG décrits précédemment. Ces composants fournissent des blocs de construction pour prendre en charge des implémentations d'entreprise complètes.

    La géodatabase—Bien que ce ne soit pas nouveau, il est important de souligner que la base d'ArcGIS est la géodatabase (GDB). La géodatabase est un modèle d'information et un conteneur physique pour l'organisation et la gestion des données géospatiales. L'environnement de la géodatabase est simple, hautement préformaté et évolutif. Les modèles de géodatabase prennent en charge pratiquement tous les types de données géographiques, y compris les données d'image et de raster, les entités vectorielles et leurs attributs, les terrains, les adresses, les objets 3D, les relevés et les cartes. The storage environment of the geodatabase can be in files or in a DBMS.

Serveur ArcGIS

ArcGIS Server is Esri's strategic product for Web and enterprise GIS. At 9.3, we have made enormous progress in providing an open, scalable system that serves geographic knowledge to virtually any client. We have also made the server environment simple. ArcGIS Server is being implemented in a series of patterns within the user community. These patterns include using ArcGIS Server as a mapping server, to support mobile applications, to align geoservices and business systems in an enterprise, as part of the spatial data infrastructure where multiple departments replicate data into an enterprise warehouse, as a fusion center, and to support mashups. All these patterns represent various ArcGIS Server implementations, and while useful to distinguish separately, they can also be thought of as integrated capabilities of a Web GIS.

Fusion Centers—The fusion center pattern is a new type of GIS that is increasingly being implemented to provide situational awareness for organizations. In a fusion center, many GIS databases, as well as dynamic services, are brought together and integrated into a single environment that supports applications where real-time visualization of geospatial data is important (emergency response, utility operations, etc.). The fusion center pattern allows communities to interact in real time with data and services that have been encapsulated and made available for use.

Mashups—At 9.3, Esri released a new REST API that supports JavaScript mashups. This means developers are able to easily combine various types of Web services using simple scripting. This process can combine multiple map overlays in lightweight applications that are easily created by anyone.

GIS professionals are increasingly providing access to their content as geoservices that can be shared with other users via the Web. These services, combined with the capability to easily create JavaScript applications that link multiple services dynamically, will create a whole new community of less technical users that will benefit enormously. Harnessing the power of the Web in this way will put the vast knowledge of GIS into the hands of everyone, and the result will be dramatic leveraging of the investments that have been made in geospatial databases.

Applications mobiles

GIS is rapidly extending into the mobile environment. Esri supports three kinds of mobile applications: those based on ArcGIS Desktop and ArcGIS Engine, ArcPad, and ArcGIS Mobile. At 9.3, we released an ArcGIS Mobile application that is fully integrated with ArcGIS Server. This new application supports a server pattern that allows geoservices to be extended into the field in a rich "sometimes connected" environment. ArcGIS Mobile allows real-time data exchange that makes field-workers more efficient and connects their work in a near real-time environment, enabling more coordinated decision making.

Imagery Is Becoming an Integral Part of GIS

At 9.3, imagery has been integrated as a core part of ArcGIS. This includes technology enhancements that support multiple workflows associated with collection, management, production, and exploitation of imagery. Specifically, ArcGIS Server now fully integrates server-side image processing and serving. This complements a rich capability for image management and dissemination. High-performance image services support not only Esri's various clients but also virtually any image analysis and feature extraction technology. This integration means that image processing and GIS are coming together through common data management and services that support multiple environments.

Geobrowser Technology Is Expanding GIS for Everyone

ArcGIS Explorer is a downloadable "geobrowser" that makes GIS available to everyone. This free software client provides access to advanced visualization and map services, as well as advanced spatial analysis capabilities supported by ArcGIS Server. ArcGIS Explorer has been continuously improving with rapid development cycles that deliver new features quickly. Some of the recent improvements include the ability to e-mail a result (maps or visualizations), easily print results, and hyperlink to any number of multimedia services. Esri is committed to evolving this powerful technology. In the next few months, Esri will release a new version of ArcGIS Explorer that offers integrated 2D/3D viewing and a host of new usability enhancements.

GIS and Online Web Services—ArcGIS Online

Esri is investing heavily in a new program of online geoservices. While content has always been part of ArcGIS, ArcGIS Online provides much of this content in the form of services that are free to desktop and server users. There is also a growing library of commercial content services that users can subscribe to. This spring, Esri will release a new and powerful extension to ArcGIS Online that will allow users to share their data and maps through the rapidly growing computing environment.

GIS Professionals Are Contributing

Our User Conference is perhaps the best place to grasp the magnitude of how GIS professionals are affecting the world. Their work is directly saving resources, helping plan more livable communities, creating sustainable economic development, improving human health, and mitigating conflict. In short, GIS practitioners are making a difference and helping manage our world.

We at Esri appreciate the opportunity to support the GIS community. We take our commitment to advance GIS methods and technology very seriously and look forward as we fulfill our mission to create systems that help our users in various ways.


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Reviews with images

Meilleurs avis aux États-Unis

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I really like what this book has to offer, but I am disappointed with what it actually delivers.

I ordered it with the CD ROM and expected to be able to utilize all of the features that are advertised. I was disappointed to learn that the data files on the CD are only useful when viewed with the ARCGIS software, as that is the only way to get the meta data from each image. The book purchase comes with a 180 trial for use of this software. Unfortunately the web-site no longer hosts the correct version of the software. Now (Nov 2016, 3 years after publication) you can only get a 60 day trial. The software is literally thousands of dollars to subscribe to. The book by itself, without the image files and meta data, is useless.

I would only recommend this book to people who already have access to ARCGIS or those who know that they will be using that software in future coursework or in their career.

I had intended to use this book to coach Science Olympiad students in the Remote Sensing event. I will need to strategically plan my 60 day window of opportunity to use this text.

Meilleures critiques d'autres pays

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm


Practical Deep Learning in GIS

It was a first of its kind opportunity for the students to learn about the concepts, methodologies, real-world applications and use-cases, and, most importantly, gain a hands-on practical experience of using Deep Learning tools with raw geospatial data to come to insights, extract knowledge, and produce valuable information products.

As part of the class, students were provided with access to powerful Azure Cloud virtual machines, equipped with NVDIA Quadro GP100 GPUs, to learn and complete the full-cycle training of a Single Shot MultiBox Detector (SSD) model to detect palm trees and houses in aerial imagery.

In this exercise, students created their own training set using ArcGIS Pro 2.3.2 desktop application, then exported the set into the Pascal VOC format supported by most of the machine learning frameworks. Next, with the help of ArcGIS API for Python 1.6.1, students trained their own SSD convolutional neural network models to detect and classify objects in the input imagery.

Students learned about the SSD network architecture, experimented through multiple iterations with the SSD constructor in search for best detection and classification accuracy, figured out an optimal learning rate value, and monitored the training for signs of overfitting.

After the SSD model was successfully trained, students were asked to apply it to a much larger geographic area using the built-in “Detect Objects Using Deep Learning” geoprocessing tool, which allows for efficient tiling and batch inferencing of extremely large rasters.

Students experimented with Non-maximum Suppression post-processing on top of raw detections and were asked to reason about further steps to improve the detection accuracy.

The resulting feature layers with palm tree and house detections were published to ArcGIS Online as hosted feature services, and submitted this way for grading . The students’ Jupyter Notebooks with the Single Shot Detector training and validation code were submitted for evaluation via Gradescope.

On average, every student spent about 5–6 hours of GPU time while experimenting, training, and running inference with various Single Shot Detector models.

As a result, we received a strong and positive feedback from the students and faculty, a few solid internship applications, and a request to repeat and extend these practical exercises in the oncoming class offerings.


Parallel Processing

Lidar for Minnesota amasses 940Gb of data (compressed as .laz files). Calculating solar capacity for every square meter of the state would take about 1,000 days on an average desktop computer running a sequential process. Using Python and a PostGIS database for storing metadata and tracking progress we wrote software that:

  • Uses fishnets to divide the state into manageably sized tiles that function as a job queue
  • Efficiently generates DSMs by spatially querying only the necessary .laz files for each tile
  • Avoids edge artifacts by buffering input and constraining output to coincident boundaries
  • Creates a mosaic dataset of DSM rasters from which Area Solar Radiation input is extracted
  • Runs effectively on Minnesota Super Computing’s “Itasca” High-performance cluster using ArcGIS Server for Linux

Breaking this project into manageable jobs required creating a database system that divides the work, and an aggregation process that produces a seamless output. PostgreSQL with PostGIS extension were used to manage the individual analysis jobs and track the progress and processing time for each job. The processing size chosen was 1 square kilometer, which resulted in a total of 220,165 individual jobs for the state of Minnesota.

The below animation is symbolized based on the time stamp of a tiles completion.


Data tiling structure with DSM processing extents (red) and Solar Analysis processing extents (black).

Solar radiation modeling is computationally demanding and complicated to implement. Our database control structure comibined with the "embarrassingly parallel" nature of our model, much of the analysis to be quickly computed using Minnesota Supercomputing Institute's High Performance Computing resources as well as virtual machines and entire labs of desktop computers.

To learn more about processing methods and tool parameters used in our analysis, visit the Github project site where all of the scripts utilized can be accessed in full.

ABOVE: All machines in a Blegen Hall lab processing Solar data during Spring Break.

BELOW: We ran as many processes as possible on each machine.


New Solutions for More and Complex Geospatial Data

Whatever problems we face, whether at the local, regional, national, or even global scale, if they involve a “where” component, geospatial solutions can probably be brought to bear to improve the result. It may be unclear at the onset of tackling a geospatial analytics challenge, however, which solution would be best. For many tasks, the data is not truly “big,” and in fact mainstream solutions and commodity hardware may prove sufficient to address them. For others, Big Data techniques are required.

For a long while the mainstay of GIS data systems has been the ArcGIS product line at Esri. Visit just about any municipal, state, or federal agency tracking geotagged items, and you’ll find a number of ArcGIS subscriptions—which tends to make Esri seem like the proverbial 800-pound gorilla in the room. Historically much of that industry dominance involves compatibility with proprietary desktop software (Microsoft Windows) and relatively modest dataset sizes, perhaps in the megabyte or gigabyte range.

Whether using ArcGIS or other tools, geospatial work requires atypical data types (e.g., points, shapefiles, map projections), potentially many layers of detail to process and visualize, and specialized algorithms—not your typical ETL (extract, transform, load) or reporting work. A sample of the complexities in many geospatial analyses might include the following:

At their foundation, most geospatial applications require some kind of map. Tiling provides rectangles for a selected level of detail, generally raster graphics.

Analytics overlays, such as vector graphics, can be layered atop the tiling.

Data sources may be relatively sparse and require statistical smoothing or interpolation (e.g., kriging to convert discrete data points into heatmaps, choropleths, and so on that are more useful to visualize data as geospatial overlays).

Some data sources (e.g., satellite images) have inherent needle-in-a-haystack problems that require sophisticated algorithms to identify points of interest, or locations that change dramatically over time (e.g., a building under construction).

Other data sources—for example, business addresses—provide metadata for maps but may have conflicting information to resolve (e.g., multiple addresses for a business).

Data sources come in a bewildering number of formats. This is a hard problem. If you thought that JSON versus Thrift versus Avro versus Parquet versus ORCFile was complex, brace yourself for the complexities of geodata! You can see many examples by perusing the list of OGR vector formats or reading through documentation for libraries such as GDAL (the Geospatial Data Abstraction Library), which supports many raster and vector formats to abstract away format-related complexities for you.

Meanwhile, map tiles, data sources, analytics, and the like may bring in a variety of licensing issues and conflicts.

Once you have the tiles, the data sources, the metadata, and the analytics, you need an interactive platform for zooming, selecting points, selecting optional layers, and more.

Then comes the part that requires real expertise: design, data visualization, interpretation, and storytelling.

We will discuss these complexities in more detail in the next chapter.

As a result of all of this complexity, geospatial analytics has historically not been amenable to SQL, because, for example, it often requires range queries to determine whether two regions intersect. Those can be quite expensive at scale.

As the amount of geospatial data requiring analysis has increased beyond what could be reasonably managed in flat files, purpose-built tools such as PostGIS have been created to provide a more scalable backend. Many geospatial tools, including ArcGIS, can tie into PostGIS storage. PostGIS and similar storage systems have enabled people to prototype and build systems with geospatial datasets up into the terabyte range, but at some point as data size increases (say, into the tens of terabytes and beyond), even they begin to meet scaling problems. Enter geospatial Big Data solutions.

Initially, SQL built for Big Data tended to omit GIS support. For example, Hive added GIS support in 2013, but as a “bolt-on” feature rather than one core to the design. In general, the data independence required for data parallel systems (e.g., Hadoop MapReduce) didn’t fit well with geospatial workloads. However, that environment has been evolving. Esri appears to be the early thought leader here, investing currently in “Team Apache” (Spark, Kafka, and open source libraries on GitHub for working with geospatial data at scale).


Aperçu

The analytical power in any GIS system lies in its ability to integrate, transform, analyze, and model data using simple to complex mathematical functions and operations. In the lesson this week, we will look at the fundamentals of surface analysis and how a flexible map algebra raster analysis environment can be used for the analysis of field data.

Résultats d'apprentissage

At the successful completion of Lesson 7, you should be able to:

  • describe data models for field data: regular grid, triangulated irregular network, closed form mathematical function, control points and discuss how the choice of model may affect subsequent analysis
  • explain the map algebra concept and describe focal operations, local operations, and between-map operations
  • understand the idea of slope and aspect as a vector field
  • explain how slope or gradient can be determined from a grid of height values
  • describe how surface aspect may be derived from a grid of height values
  • re-express these operations as local operations in map algebra
  • describe how map algebra operations can be combined to develop complex functionality.

Checklist

Lesson 7 is one week in length. (See the Calendar in Canvas for specific due dates.) The following items must be completed by the end of the week. You may find it useful to print this page out first so that you can follow along with the directions.

  • Chapter 10: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005
  • Chapter 11: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005

REMARQUE: This reading is available through Penn State's Library portal. You must be logged into your PSU account to access this online text. Once there, navigate to this link. Next, click on the "Check out digital copy through HathiTrust" link. Then, choose the "Check Out" link.

The required course text does not cover all the material we need, so there is some information in the commentaries for this lesson that is not covered at all in the textbook reading assignments. In particular, read carefully the online information for this lesson on "Map Algebra" and "Terrain Analysis."

After you've completed the reading, get back online and supplement your reading from the commentary material, then test your knowledge with the self-test quiz.

  1. Complete the self-test quiz satisfactorily (you have an unlimited number of attempts and must score 90% or more).
  2. Complete Project 7, where you will apply surface analysis methods, including more complex map algebra operations, to the problem of choosing a suitable location for a new high school.

Des questions?

Please use the 'Discussion - Week 7' forum to ask for clarification on any of these concepts and ideas. Hopefully, some of your classmates will be able to help with answering your questions, and I will also provide further commentary there where appropriate.


Voir la vidéo: Concevoir un projet SIG Episode 5-Traitement des données RASTER