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Shapefiles de múltiples geometrías

Shapefiles de múltiples geometrías


Dado que un shapefile solo puede contener un único tipo de geometría (por ejemplo, punto, polígono, etc.), ¿cómo podría conservar ambos?

Si debo crear un shapefile para cada tipo de geometría, ¿cómo puedo pasarlo a un colega para que lo cargue? En kml puedo simplemente pasar el kml único para cargar. ¿Hay un manifiesto de shapefile equivalente al que me falta?


En realidad, shapefile es una especificación abierta ahora. También "puede" admitir varios tipos de geometría en uno (aunque nunca es solo 1 archivo, sino un grupo de archivos que hacen un shapefile, que de todos modos necesitaría comprimir o pasar más de 1 archivo).

Wiki muestra la mayor parte de la información necesaria sobre lo que desea hacer. PERO no lo recomiendo. Solo el software de código abierto que tendría muchos errores puede manejar ese tipo de archivos.
Cualquier software que haya visto que maneje shapefiles con cualquier integridad solo maneja tipos de shapefile de geometría única. NOTA: ¡No recomiendo usar shapefile de múltiples geometrías para ningún tipo de uso!

extracto de Wiki:

Mezcla de tipos de formas

Dado que el tipo de forma precede a cada registro de geometría, un archivo de forma es físicamente capaz de almacenar una mezcla de diferentes tipos de formas. Sin embargo, la especificación establece que "todas las formas no nulas de un archivo de formas deben ser del mismo tipo de forma". Por lo tanto, esta capacidad de mezclar tipos de formas debe limitarse a intercalar formas nulas con el tipo de forma única declarado en el encabezado del archivo. Un shapefile no debe contener datos de polilínea y polígono, por ejemplo, y las descripciones de un pozo (punto), un río (polilínea) y un lago (polígono) se almacenarían en tres conjuntos de datos separados.

Como nota: he visto cierto movimiento hacia la utilización del shapefile "comprimido" como una única entidad de tipo arrastrar y soltar en algunos sitios web de mapeo / procesamiento [fme]. (Todavía no lo he visto usado en ningún software de escritorio).
ArcGIS.com admite la función de arrastrar y soltar archivos csv y txt dentro de un archivo zip.


Geomedia de Intergraph ha admitido capas de multigeometría durante una década, nunca he entendido por qué ESRI ha apoyado esta división arbitraria de datos en tipos de formas. Además, lo que es más frustrante, ¿por qué el límite de 10 caracteres para los nombres de campo?

¡ESRI ya actualiza su estándar / especificación! ya no son los 90, las computadoras ahora pueden manejar 20, tal vez incluso 30 caracteres si se tiene mucho cuidado. Sin embargo, los nombres de campo de 50 caracteres pueden hacer estallar la computadora de alguien.


Para fines documentales añadidos en 2019 (!): Ahora hay opciones de intercambio que pueden contener todo tipo de información espacial (y no espacial). Los geopaquetes parecen prometedores.

@todos: siéntase libre de agregar otras opciones. Esta es una wiki de la comunidad ahora.


Datos de CHP: ver el archivo de datos de la Oficina Hidrográfica del Reino Unido (UKHO)

Datos de CHP: ver en Google Earth

  • más accesible, sin necesidad de software y sistemas complicados
  • más fácil de entender y visualizar

Estos levantamientos multihaz se dividen en:

Las nuevas encuestas y capas (y algunos de los conjuntos de datos heredados, cuando se procesan), se agregarán a este panel cuando se completen.

Instale Google Earth en su computadora antes de iniciar Bathy Atlas. Tenga en cuenta: la descarga de los resultados de la encuesta por primera vez puede demorar unos minutos.

Guía para utilizar el atlas de batidos de CHP

Es posible que este archivo no sea adecuado para usuarios de tecnología de asistencia.

Solicite un formato accesible.


Clase de geometría

La geometría es la clase base para geometrías bidimensionales (x, y) o tridimensionales (x, y, z). Los objetos que heredan de la clase Geometry también pueden incluir una medida (valor m) para cada vértice. La clase Geometry proporciona una funcionalidad común a todos los tipos de geometría. MapPoint, Multipunto, Polilínea, Polígono y Envolvente heredan de Geometry y representan diferentes tipos de formas.

La geometría representa objetos del mundo real mediante la definición de una forma en una ubicación geográfica específica. Se utiliza en toda la API para representar las formas de las características y los gráficos, la extensión de las capas, los puntos de vista y las ubicaciones de GPS. También se utiliza, por ejemplo, para definir entradas y salidas para análisis espacial y operaciones de geoprocesamiento y para medir distancias y áreas.

  • tienen una SpatialReference que indica el sistema de coordenadas utilizado por sus coordenadas.
  • pueden estar vacías, lo que indica que no tienen una ubicación o forma específicas.
  • puede tener valores z y / o valores m para definir la elevación y las medidas respectivamente.
  • se puede convertir ay desde JSON para ser persistente o para intercambiarse directamente con servicios REST.

La mayoría de las geometrías se crean y no se modifican durante su vida útil. Los ejemplos incluyen entidades creadas para ser almacenadas en una geodatabase o leídas desde una capa no editable y entidades devueltas de tareas como una consulta espacial, operación de geocodificación, rastreo de red o tarea de geoprocesamiento. Las geometrías inmutables (geometrías que no se pueden cambiar) ofrecen algunos beneficios importantes para su aplicación. Son inherentemente seguros para subprocesos, ayudan a prevenir cambios involuntarios y permiten ciertas optimizaciones de rendimiento.

En la superficie, la inmutabilidad puede parecer un problema al intentar editar geometrías existentes. La creación y actualización, sin embargo, es manejada por los diversos tipos de GeometryBuilder T, que están diseñados para representar el estado de una geometría en construcción mientras permiten modificaciones, lo que permite editar flujos de trabajo.

Además, GeometryEngine ofrece una gama de operaciones topológicas y relacionales y transformaciones espaciales que leen el contenido de las geometrías existentes y crean nuevas geometrías, por ejemplo, proyectar, mover, escalar, rotar, amortiguar, unir, etc. GeometryEngine, proporciona una amplia gama de métodos que leen el contenido de geometrías y modifican ese contenido para crear nuevas geometrías. Hay métodos para Proyectar (Geometría, SpatialReference), MoveGeodetic (IEnumerable MapPoint, Double, LinearUnit, Double, AngularUnit, GeodeticCurveType), Cortar (Geometría, Polilínea), Densificar (Geometría, Doble) y Generalizar (Geometría, Doble, Booleano) geometrías.

Las coordenadas que definen una geometría solo son significativas en el contexto de SpatialReference de la geometría. Los vértices y la referencia espacial juntos permiten que su aplicación traduzca un objeto del mundo real desde su ubicación en la Tierra a su ubicación en su mapa o escena.

En algunos casos, es posible que no se establezca la referencia espacial de una geometría. Un gráfico que no tiene una referencia espacial se dibuja utilizando la misma referencia espacial que la vista geográfica a la que se agregó. Al usar GeometryBuilder T para crear una polilínea o un polígono a partir de una colección de MapPoint, no es necesario establecer la referencia espacial de cada punto antes de agregarlo al constructor, ya que se le asignará la referencia espacial del constructor en sí. En la mayoría de los otros casos, como cuando se usa una geometría en operaciones de geometría o cuando se edita una tabla de entidades, se debe establecer SpatialReference.

Proyección y referencia espacial

Cambiar las coordenadas de una geometría para tener la misma forma y ubicación representadas usando una SpatialReference diferente se conoce como "proyección" o, a veces, como "reproyección". Debido a que las geometrías son inmutables, no tienen ningún método miembro que proyecte, transforme o modifique su contenido.


Agregación

Agregación de mapas diarios a estacionales
Finalmente, agregamos nuestra serie de tiempo diaria "precipitación diaria" en la precipitación acumulada estacionalmente con t.rast.aggregate.ds usando method = sum.

Datos Agregación
El resumen estadístico de datos por elemento de datos. En un SIG, los datos agregación ocurre cuando los valores de los datos se resumen por área geográfica.

Glosario:Agregación
Una técnica de modelado dimensional que presume también hechos detallados, una función de transformación de datos en estadísticas. Agregación Por lo general, implica una selección de datos basada en el tiempo, un filtrado adicional que se basa en una combinación específica de atributos y el cálculo en sí.

Agregado: un solo valor de campo [resumen], basado en los resultados calculados a partir de los valores encontrados en campos similares en un conjunto completo o subconjunto de registros, por lo general, recuentos, sumas, promedios, primero, último, mínimo y máximo.
Ver también: Campo, función Resumen.

Suma de los valores para todos o una parte de los elementos de la superficie (integral) Los ejemplos de usos incluyen cálculos de desmonte / terraplén en la construcción de carreteras y estimaciones de rendimiento total en la gestión específica del sitio.
Coeficiente de variación

variación localizada que rodea a cada elemento de la superficie (rugosidad).

, o agrupamiento, se produce automáticamente cuando se elige un campo de fecha para el eje x. Varias opciones controlan el tamaño del intervalo y la configuración relacionada que se aplica al agrupamiento.
Tamaño del intervalo.

/ problema de escala [editar]
Los datos socioeconómicos pueden estar disponibles en una variedad de escalas, por ejemplo: municipios, distritos regionales, secciones censales, distritos de empadronamiento oa nivel provincial / estatal.

El proceso de recopilar un conjunto de polígonos similares, generalmente adyacentes (con sus atributos asociados) para formar una entidad única y más grande.
AIRE .

sistema en MapImport / Export. Lo que sucede es que durante un MapImport, si encuentra ciertos tipos de características de múltiples geometrías que no se pueden representar dentro de un DWG, divide la característica en múltiples entidades DWG y las etiqueta con XData.

de eventos o enfermedades relativamente poco comunes en el espacio y / o el tiempo en cantidades que se cree o se percibe que son mayores de lo que podría esperarse por casualidad. Obtenga más información sobre los grupos de cáncer.

Experimente con las opciones del cuadro de selección Seleccionar región (s) y el

Lista de opciones de opciones.
Para su información: para descargar una versión de Excel (.xls) o archivo de texto (.csv) de los datos, busque el enlace respectivo en la página de Resultados: "Excel" o "CSV".

DLCW
Departamento de Conservación de Tierras y Aguas (NSW).

Floculación Procesos químicos donde la sal causa la

de diminutas partículas de arcilla en masas más grandes que son demasiado pesadas para permanecer suspendidas en agua.

flujo de trabajo
Reagrupar datos poligonales (por ejemplo, reducir los recuentos de población) es un proceso de dos pasos.

- nivel de grupo (fusión de polígonos de propiedades idénticas o similares)
Tipificación - nivel de grupo (reduciendo la complejidad del grupo de polígonos eliminando, desplazando, agregando y agrandando objetos individuales)
Desplazamiento: nivel de polígono o grupo (moviendo el polígono sin distorsión de la forma).

. Sankhya B, 37: 398-417, 1975.
R. A. Fisher, H. G. Thornton y W. A. ​​Mackenzie. La precisión del método de enchapado para estimar la densidad de poblaciones bacterianas. Annals of Applied Biology, 9: 325-359, 1922.
M. Lloyd. Hacinamiento medio. Revista de Ecología Animal, 36: 1-30, 1967.
M. Morista.

Si estuviéramos trabajando exclusivamente con tablas dentro de un proyecto de Manifold, podríamos tener reglas de transferencia asignadas para decir cómo "muchos a uno"

debería tener lugar, pero no existen reglas de transferencia dentro de archivos de texto ordinarios como aquel del que obtuvimos los datos, o dentro de un archivo simple,.

y muchas más funciones geoespaciales
indexación espacial y mosaico adaptable para un acceso rápido a los datos
paralelización y "transmisión de mosaicos" para una escalabilidad ilimitada desde la computadora portátil hasta el clúster y la nube.

La lista de operaciones de manipulación y análisis de datos son, (i) reclasificación y

, (ii) Operaciones geométricas: como rotación, traslación y escalado, rectificación y registro, (iii) Determinación controlada, (iv) Conversión de estructura de datos,.

El propósito principal del modelo de datos es proporcionar una estructura en SIG para respaldar la

de crear información de CAD, BIM y LIDAR en una única fuente de datos integrada a escala de la instalación.

La funcionalidad de ArcView incluye la creación y edición de características y atributos espaciales, coincidencia de direcciones y geocodificación, características cartográficas recientemente mejoradas que incluyen opciones de clasificación de datos ampliadas y una amplia gama de técnicas de análisis espacial, que incluyen búferes, disoluciones,

buscan restar importancia a las características, la exageración pone mayor énfasis en la característica. Si es importante para el propósito de su mapa, amplíe la función.
Desplazar características.

Los mapas de puntos también se llenan demasiado si se resumen períodos de tiempo prolongados para categorías de delitos más frecuentes. Por lo tanto, aunque tenga información de ubicación razonablemente precisa,

por áreas en forma de mapa de coropletas puede producir un mapa más legible que la presentación de cada punto individual.


Mdhntd

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Soy muy nueva en fiona y estoy bien formada, y trato de hacer algo que no parece estar diseñado: tengo una lista de puntos y un MultiPolygon bien formado (polígonos de Voronoi de la lista anterior de puntos), y me gustaría escriba un solo archivo geojson que contenga ambos. Pero por lo que vi, fiona.open usa un solo esquema, con un tipo de geometría definido.

Entonces, ¿es posible lograr eso, usando fiona y bien formada?

Nota : Me las arreglé para que funcionara usando shapely y el paquete geojson, pero el alcance de mi pregunta se centra en shapely & # 38 fiona. Si ayuda a alguien, así es como lo hice:

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.

Soy muy nueva en fiona y estoy bien formada, y trato de hacer algo que no parece estar diseñado: tengo una lista de puntos y un MultiPolygon bien formado (polígonos de Voronoi de la lista anterior de puntos), y me gustaría escriba un único archivo geojson que contenga ambos. Pero por lo que vi, fiona.open usa un solo esquema, con un tipo de geometría definido.

Entonces, ¿es posible lograr eso, usando fiona y bien formada?

Nota : Me las arreglé para que funcionara usando shapely y el paquete geojson, pero el alcance de mi pregunta se centra en shapely & # 38 fiona. Si ayuda a alguien, así es como lo hice:

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.

Soy muy nueva en fiona y estoy bien formada, y trato de hacer algo que no parece estar diseñado: tengo una lista de puntos y un MultiPolygon bien formado (polígonos de Voronoi de la lista anterior de puntos), y me gustaría escriba un solo archivo geojson que contenga ambos. Pero por lo que vi, fiona.open usa un solo esquema, con un tipo de geometría definido.

Entonces, ¿es posible lograr eso, usando fiona y bien formada?

Nota : Me las arreglé para que funcionara usando shapely y el paquete geojson, pero el alcance de mi pregunta se centra en shapely & # 38 fiona. Si ayuda a alguien, así es como lo hice:

Soy muy nueva en fiona y estoy bien formada, y trato de hacer algo que no parece estar diseñado: tengo una lista de puntos y un MultiPolygon bien formado (polígonos de Voronoi de la lista anterior de puntos), y me gustaría escriba un solo archivo geojson que contenga ambos. Pero por lo que vi, fiona.open usa un solo esquema, con un tipo de geometría definido.

Entonces, ¿es posible lograr eso, usando fiona y bien formada?

Nota : Me las arreglé para que funcionara usando shapely y el paquete geojson, pero el alcance de mi pregunta se centra en shapely & # 38 fiona. Si ayuda a alguien, así es como lo hice:

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.

No lo hice con Fiona, pero parece funcionar con una estructura de datos similar a un geojson. Luego puede usar el módulo json para volcar los datos de fiona en un archivo.


Característica espacial

Publicar comentarios sobre comparar SQL Server 2008 R2, Oracle 11G R2, PostgreSQL / PostGIS 1.5 Característica espacials
Comparación general entre las ofertas de código abierto y comerciales más.
minhnv.

Característica espacial puede ser discreto (objetos) o continuo (campos). Las características discretas son aquellas que no existen entre las observaciones, las que forman entidades separadas y se pueden distinguir individualmente. Carreteras, edificios, masas de agua, etc. son ejemplos de características continuas.

Característica espacialSe pueden crear s a partir de archivos de datos que contienen campos con valores de coordenadas x, y. Las coordenadas deben separarse en dos campos separados: uno para la coordenada x y otro para la coordenada y.

que recibe una ubicación precisa que puede describirse mediante una serie de pares de coordenadas. En teoría, una línea no tiene longitud ni anchura.

Ver característica geográfica. indexación espacial Un medio para acelerar el dibujo de cobertura, la selección espacial y la identificación de características generando índices basados ​​en características para una o más clases de características de una cobertura.

s que no se pueden representar mediante geometría simple, p. ej. la costa de los Estados Unidos.
.

Se necesitan escalas estandarizadas para medir atributos no espaciales, así como

s. Sin embargo, a diferencia de las posiciones y distancias, los atributos de las ubicaciones en la superficie de la Tierra a menudo no son susceptibles de medición absoluta. En un artículo de 1946 en Science, un psicólogo llamado S. S.

Un campo numérico, de texto o de imagen en una tabla de base de datos relacional que describe un

como un punto, línea, área o celda.
Característica de una característica geográfica descrita por números o caracteres, normalmente almacenada en formato tabular y vinculada a la característica por un identificador.

Una colección de personas (una agencia gubernamental o grupo de agencias, una profesión, un grupo de investigadores en la misma disciplina, socios corporativos que cooperan en un proyecto, etc.) que, al menos parte del tiempo, comparten una información geográfica digital común. lenguaje y comun

El proceso de digitalización convierte la

s (puntos, líneas, áreas) de un mapa (un modelo físico de la realidad) en formato digital (es decir, en una serie de coordenadas x, y). Esto se hace rastreando manualmente las características del mapa usando un cursor o mouse.

De acuerdo con este concepto, diferentes ramas de profesionales deben estandarizar la

Los s utilizados por cada grupo y después de esto, se pueden desarrollar productos de software para mapear las características de un grupo al otro.

MySQL también implementa algunos

s. Oracle Spatial, Microsoft SQL Server (con las extensiones espaciales) e IBM DB2 son las alternativas comerciales. La especificación "Características simples" del Open Geospacial Consortium (OGC) es un modelo de datos de geometría estándar y un conjunto de operadores para bases de datos espaciales.

Además de representar los atributos de las entidades de coordenadas, las tablas pueden existir en ArcMap como objetos separados de

s, pero sin un marco de ubicación explícitamente.

2 "Simbología" analizó las variables visuales específicas de la

s, cada uno de los cuales contribuye enormemente a la interpretabilidad y el flujo del mapa general.

El Capítulo 9 "Principios cartográficos", el Capítulo 9, Sección 1 "Color" y el Capítulo 9, Sección 2 "Simbología" discutieron las variables visuales específicas de la

y creación y edición de atributos, coincidencia de direcciones y geocodificación, características cartográficas mejoradas recientemente que incluyen opciones de clasificación de datos ampliadas y una amplia gama de técnicas de análisis espacial, que incluyen zonas de influencia, disolución, agregación e intersección / proximidad.

Es muy importante conocer la escala de una fuente de datos espaciales dada como el grado de simplificación y reducción involucrada en la representación de

s tiende a aumentar a medida que la escala disminuye.

Elemento único de datos no gráficos asignado a un

ya sea como un elemento de datos incrustado dentro de la base de datos espacial o ubicado en un registro de base de datos vinculado.
Características descriptivas de una característica, sitio o fenómeno.
Conjunto o recopilación de datos que describen las características de las condiciones del mundo real.

Tablas: una tabla es una colección de datos de atributos, normalmente vinculada a

s en un tema.
Gráficos: un gráfico es una representación gráfica de los datos de atributos en una tabla. Un gráfico se puede vincular dinámicamente tanto a una vista como a una tabla.

Consulta: un resultado de especificación de búsqueda lógica

s con registros vinculados que contienen atributos geográficos y / o no gráficos coincidentes. Una vez seleccionados, se pueden realizar operaciones adicionales, como dibujarlos, enumerar sus atributos o resumir los valores de los atributos.

Cuando agrega notas de mapa, se vuelven individuales

s en un mapa, por lo que permanecen posicionados en relación con otros datos del mapa, independientemente del sistema de coordenadas. Las notas de mapa se proporcionan en una variedad de colecciones de colores para que sean visibles sobre una variedad de fondos de mapa.

Utilizará el entorno de edición en ArcMap para crear y modificar

s para representar varios fenómenos naturales y provocados por el hombre en el parque.

Un shapefile almacena la geometría no topológica y la información de atributos para el

s en un conjunto de datos. La geometría de una característica se almacena como una forma que comprende un conjunto de coordenadas vectoriales.
Se definen los siguientes objetos vectoriales:
Punto
MultiPoint: un conjunto de puntos.

Un modelo de datos geográficos que representa tanto

sy sus datos descriptivos relacionados. Las tablas RDBMS almacenan datos descriptivos, que están asociados o relacionados con las características por el ID de característica.

modelo geográfico: un modelo del mundo real que reconoce una familia integrada de

s. [Categoría = geoespacial]
Glosario de calidad de datos. Un recurso gratuito de GRC Data Intelligence. Para comentarios, preguntas o comentarios: [email protected]
Alojado por .

Una medida del grado en el que un conjunto de

sy sus valores de datos asociados tienden a agruparse en el espacio (autocorrelación espacial positiva) o dispersos (autocorrelación espacial negativa).
marcador espacial.

Caracteres o números que describen alguna característica de un

.
Celda
El elemento básico en un formato basado en ráster (cuadrículas). Las celdas de la cuadrícula siempre son cuadradas.

El tema 1 proporciona las estructuras de datos de geometría para

s. Este estándar temático fue adoptado por ISO / TC 12 y se conoció como ISO 19107.

s se extraen de las imágenes de Ariel utilizando métodos de fotogrametría.
Creación de infraestructura de servicios públicos Captura de datos GIS para líneas de agua, red de carreteras, pavimentos, red de alcantarillado y otras características relacionadas.

Cómo agregar o editar campos en SHP o SDF
¿El tipo de datos "Fecha" en SQL Server es compatible con AutoCAD Map?
servidor SQL

La clase se muestra inesperadamente como multi-geometría
Foro de AutoCAD Map 3D.

Los topógrafos suelen utilizar las funciones de geometría coordinada (COGO) para introducir poligonales alrededor

s tales como parcelas, para calcular ubicaciones precisas y límites, distancias y rumbos desde puntos de referencia, y para definir curvas usando una ubicación de punto, radio, longitud de arco, etc.

Registro: [estructura de datos] Un registro en una fila de la tabla de atributos que especifica una instancia de una entidad. Representa un

- Un DBMS que puede admitir tipos de datos binarios, como MySQL, Informix, SQL Server 2005, DB2 (que no requiere Spatial Extender de IBM), Oracle (usado como un DBMS regular exclusivo del incorporado

s) o PostgreSQL (sin extensiones espaciales).

Active el tema Estaciones de arrastre en la vista y haga clic en el botón Abrir tabla temática para acceder a más información sobre las estaciones de arrastre desde la tabla de atributos del tema. Observará que hay doce registros en la tabla de atributos del tema, cada uno representado por un

Otros métodos que se pueden usar para clasificar los datos son el intervalo igual (que usa clases de igual ancho) y el cuantil (que divide los datos en clases que tienen el mismo número de valores de datos). Ambas clasificaciones se muestran a continuación y esencialmente muestran el mismo

(2) El resumen de áreas por una o más zonas geográficamente definidas (es decir, tramo censal, precinto, etc.) de manera que las áreas comunes entre sí y aquellas que tienen áreas poligonales superpuestas se distinguen y resumen.
(3) La manipulación de datos espaciales organizados en capas para crear combinaciones

(3) La manipulación de datos espaciales organizados en capas para crear combinaciones

s de acuerdo con las condiciones lógicas especificadas en el álgebra de Boole. mapas de parcelas Los dibujos básicos (mapas) del catastro de tierras (límites de propiedad) para todas las tierras públicas y privadas.


Shapefiles multi-geometría - Sistemas de información geográfica

Mostrando 2 archivos modificados con 267 adiciones y 0 eliminaciones.

@@ -0,0 +1,266 @@
# LayerMapping: una utilidad de mapeo de capas de modelo Django / OGR
& quot & quot & quot
La clase LayerMapping proporciona una forma de mapear el contenido de OGR
archivos vectoriales (por ejemplo, archivos SHP) a modelos Django habilitados geográficamente.
Esto surgió de mis necesidades personales, específicamente la repetición del código.
que se utilizaron para extraer geometrías y campos de una capa OGR,
convertir a otro sistema de coordenadas (por ejemplo, WGS84), y luego insertar
en un modelo geográfico de Django.
Esta utilidad aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, por lo que su uso
está sujeto a cambios; informe cualquier error.
TODO: Pruebas unitarias y documentación.
Requisitos: Se requiere la biblioteca OGR C (de GDAL).
Uso:
lm = LayerMapping (modelo, archivo_origen, mapeo) donde,
modelo: modelo de GeoDjango (no una instancia)
source_file: archivo de origen de datos compatible con OGR (por ejemplo, un shapefile)
mapeo: un diccionario de Python, las claves son cadenas correspondientes
al campo del modelo GeoDjango, y los valores corresponden a
nombres de campo de cadena para la función OGR, o si el campo del modelo
es un geográfico entonces debería corresponder a la OGR
tipo de geometría, p. ej. & # 39POINT & # 39, & # 39LINESTRING & # 39, & # 39POLYGON & # 39.
Ejemplo:
1. Necesita una fuente de datos compatible con GDAL, como un shapefile.
Supongamos que estamos usando el archivo SHP test_poly:
& gt & gt & gt de django.contrib.gis.gdal importar DataSource
& gt & gt & gt ds = Fuente de datos (& # 39test_poly.shp & # 39)
& gt & gt & gt layer = ds [0]
& gt & gt & gt print layer.fields # Explorando los campos en la capa, solo queremos el campo & # 39str & # 39.
[& # 39float & # 39, & # 39int & # 39, & # 39str & # 39]
& gt & gt & gt print len ​​(layer) # obteniendo el número de entidades en la capa (debería ser 3)
3
& gt & gt & gt print layer.geom_type # Debe ser 3 (un polígono)
3
& gt & gt & gt print layer.srs # WGS84
GEOGCS [& quotGCS_WGS_1984 & quot,
DATUM [& quotWGS_1984 & quot,
SPHEROID [& quotWGS_1984 & quot, 6378137,298.257223563]],
PRIMEM [& quotGreenwich & quot, 0],
UNIDAD [& quotDegree & quot, 0.017453292519943295]]
2. Ahora definimos nuestro modelo Django correspondiente (asegúrese de usar syncdb):
de los modelos de importación django.contrib.gis.db
clase TestGeo (modelos.Modelo, modelos.GeoMixin):
name = models.CharField (maxlength = 25) # corresponde al campo & # 39str & # 39
poly = models.PolygonField (srid = 4269) # queremos nuestro modelo en un SRID diferente
objetos = modelos.GeoManager ()
def __str __ (yo):
return & # 39Name:% s & # 39% self.name
3. Utilice LayerMapping para extraer todas las características y colocarlas en la base de datos:
& gt & gt & gt de django.contrib.gis.utils importar LayerMapping
& gt & gt & gt de geoapp.models import TestGeo
& gt & gt & gt mapping = <& # 39name & # 39: & # 39str & # 39, # El campo del modelo & # 39name & # 39 se asigna al campo de capa & # 39str & # 39.
& # 39poly & # 39: & # 39POLYGON & # 39, # Para campos de geometría, use el nombre OGC.
> # El mapeo es un diccionario
& gt & gt & gt lm = LayerMapping (TestGeo, & # 39test_poly.shp & # 39, mapeo)
& gt & gt & gt lm.save (verbose = True) # Guarda el mapa de capas, importa los datos.
& gt & gt & gt lm.save (verbose = True)
Guardado: Nombre: 1
Guardado: Nombre: 2
Guardado: Nombre: 3
LayerMapping acaba de transformar las tres geometrías del archivo SHP de su
sistema de referencia espacial de origen (WGS84) al sistema de referencia espacial de
el modelo GeoDjango (NAD83). Además, los datos se importan de forma selectiva
lo dado
& quot & quot & quot
de tipos import StringType, TupleType
desde fecha y hora importar fecha y hora
de django. contrib. gis. importación gdal
OGRGeometry, OGRGeomType, SpatialReference, CoordTransform,
Fuente de datos, capa, característica, OGRException
de django. contrib. gis. gdal. Importación de campo Campo, OFTInteger, OFTReal, OFTString, OFTDateTime
de django. contrib. gis. modelos importan GeometryColumns, SpatialRefSys

# Un mapeo de tipos de geometría dados a su tipo de entero OGR.
ogc_types = <& # 39POINT & # 39: OGRGeomType (& # 39Point & # 39),
& # 39LINESTRING & # 39: OGRGeomType (& # 39LineString & # 39),
& # 39POLYGON & # 39: OGRGeomType (& # 39Polygon & # 39),
& # 39MULTIPOINT & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiPoint & # 39),
& # 39MULTILINESTRING & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiLineString & # 39),
& # 39MULTIPOLYGON & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiPolygon & # 39),
& # 39GEOMETRYCOLLECTION & # 39: OGRGeomType (& # 39GeometryCollection & # 39),
>

# Los tipos de modelo django.contrib.gis.
gis_fields = <& # 39PointField & # 39: & # 39POINT & # 39,
& # 39LineStringField & # 39: & # 39LINESTRING & # 39,
& # 39PolygonField & # 39: & # 39POLYGON & # 39,
& # 39MultiPointField & # 39: & # 39MULTIPOINT & # 39,
& # 39MultiLineStringField & # 39: & # 39MULTILINESTRING & # 39,
& # 39MultiPolygonField & # 39: & # 39MULTIPOLYGON & # 39,
>

# Tipos & # 39base & # 39 aceptables para un tipo de geometría múltiple.
multi_types = <& # 39POINT & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiPoint & # 39),
& # 39LINESTRING & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiLineString & # 39),
& # 39POLYGON & # 39: OGRGeomType (& # 39MultiPolygon & # 39),
>

# Los tipos de campo de Django aceptables que se asignan a los campos de OGR.
field_types = <& # 39IntegerField & # 39: OFTInteger,
& # 39FloatField & # 39: OFTReal,
& # 39DateTimeField & # 39: OFTDateTime,
& # 39DecimalField & # 39: OFTReal,
& # 39CharField & # 39: OFTString,
& # 39SmallIntegerField & # 39: OFTInteger,
& # 39PositiveSmallIntegerField & # 39: OFTInteger,
>

def make_multi (nombre_geom, tipo_de_modelo):
& quotDetermina si la geometría debe convertirse en una colección de geometrías & quot.
if (geom_name en multi_types) y (model_type. startswith (& # 39Multi & # 39)):
volver verdadero
demás :
falso retorno

def check_feature (hazaña, model_fields, mapeo):
& quotComprueba la función de capa OGR & quot.

HAS_GEO = Falso

# Incremento a través de cada model_field & amp ogr_field en el mapeo dado.
para model_field, ogr_field en el mapeo. elementos ():

# Asegurarse de que el campo del modelo de mapeo dado esté en los campos del modelo dados.
si no model_field en model_fields:
plantear Excepción, & # 39Campo de mapeo dado & quot% s & quot no en campos de Modelo dados & # 39% model_field
demás :
model_type = model_fields [model_field]

## Manejo si obtenemos una geometría en el Campo ###
si ogr_field en ogc_types:
# En este momento, no más de un campo geográfico por modelo = (
si HAS_GEO:
plantear Excepción, & # 39Más de un campo geográfico en el mapeo no permitido (todavía). & # 39
demás :
HAS_GEO = ogr_field

# Asegurarse de que este tipo de campo de geometría sea un campo Django GIS válido.
si no model_type en gis_fields:
elevar Excepción, & # 39Tipo de campo Django GIS desconocido & quot% s & quot & # 39% model_type

# Obteniendo la OGRGeometry, escribe (un número entero) y su nombre (una cadena)
geom = hazaña. geom
gtype = geom. geom_type
gname = geom. geom_name

if make_multi (gname, model_type):
# ¿Tenemos que & # 39upuestrear & # 39 en una colección de geometría?
pasar
elif gtype == ogc_types [gis_fields [model_type]]:
# De lo contrario, se esperaba el tipo de geometría
pasar
demás :
plantear Excepción, & # 39¡Geometría de mapeo no válida! & # 39

## Manejo de otros campos
demás :
# Making sure the model field is
if not model_type in field_types :
raise Exception , 'Django field type "%s" has no OGR mapping (yet).' % model_type

# Otherwise, we've got an OGR Field. Making sure that an
# index exists for the mapping OGR field.
intentar :
fi = feat . index ( ogr_field )
excepto:
raise Exception , 'Given mapping OGR field "%s" not in given OGR layer feature!' % ogr_field

def check_layer ( layer , fields , mapping ):
"Checks the OGR layer by incrementing through and checking each feature."
# Incrementing through each feature in the layer.
for feat in layer :
check_feature ( feat , fields , mapping )

class LayerMapping :
"A class that maps OGR Layers to Django Models."

def __init__ ( self , model , ogr_file , mapping , layer = 0 ):
"Takes the Django model, the mapping (dictionary), and the SHP file."

# Getting the field names and types from the model
fields = dict (( f . name , f . __class__ . __name__ ) for f in model . _meta . fields )

# Getting the DataSource and its Layer
uno mismo . ds = DataSource ( ogr_file )
uno mismo . layer = self . ds [ layer ]

# Checking the layer -- intitialization of the object will fail if
# things don't check out before hand.
check_layer ( self . layer , fields , mapping )

# Since the layer checked out, setting the fields and the mapping.
uno mismo . fields = fields
uno mismo . mapping = mapping
uno mismo . model = model

def save ( self , verbose = False ):
"Runs the layer mapping on the given SHP file, and saves to the database."

# Getting the GeometryColumn object.
intentar :
geo_col = GeometryColumns . objects . get ( f_table_name = self . model . _meta . db_table )
excepto:
raise Exception , 'Geometry column "%s" does not exist. (did you run syncdb?)'

# Getting the coordinate system needed for transformation (with CoordTransform)
intentar :
source_srs = self . layer . srs
target_srs = SpatialRefSys . objects . get ( srid = geo_col . srid ). srs
ct = CoordTransform ( source_srs , target_srs )
excepto:
raise Exception , 'Could not translate between the data source and model geometry.'

for feat in self . layer :
# The keyword arguments for model construction
kwargs = <>

# Incrementing through each model field and the OGR field in the mapping
for model_field , ogr_field in self . mapeo. items ():
model_type = self . fields [ model_field ]

if ogr_field in ogc_types :
## Getting the OGR geometry from the field
geom = feat . geom

if make_multi ( geom . geom_name , model_type ):
# Constructing a multi-geometry type to contain the single geometry
multi_type = multi_types [ gname ]
g = OGRGeometry ( multi_type )
g. add ( geom )
demás :
g = geom

# Transforming the geometry with our Coordinate Transformation object.
g. transform ( ct )

# Updating the keyword args with the WKT of the transformed model.
kwargs [ model_field ] = g . wkt
demás :
## Otherwise, this is an OGR field type
fi = feat . index ( ogr_field )
val = feat [ fi ]. valor
kwargs [ model_field ] = val

# Constructing the model using the constructed keyword args
m = self . model ( ** kwargs )

# Saving the model
m . save ()
if verbose : print 'Saved: %s' % str ( m )

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Lesson 1:Introduction to GIS modeling and Python
1.1.1 La necesidad de automatización GIS
1.2.1 Exploring the toolbox
1.2.2 Environments for accessing tools
1.2.3 Running a tool from its GUI
1.2.4 Modeling with tools
1.3.1 Why learn ModelBuilder?
1.3.2 Opening and exploring ModelBuilder
1.3.3 Model parameters
1.3.4 Advanced geoprocessing and ModelBuilder concepts
1.4.1 Introducing Python using the Python window in ArcGIS
1.4.2 What is Python?
1.4.3 Installing Python and PythonWin
1.4.4 Exploring PythonWin
1.5.1 Working with variables
1.5.2 Objects and object-oriented programming
1.5.3 Classes
1.5.4 Inheritance
1.5.5 Python syntax
1.6.1 Introductory Python examples
1.6.2 Example: Printing the spatial reference of a feature class
1.6.3 Example: Performing map algebra on a raster
1.6.4 Example: Creating buffers
1.7.1 Making a script tool
Lesson 1 Practice Exercises
Project 1, Part I: Modeling precipitation zones in Nebraska
Project 1, Part II: Creating contours for the Fox Lake DEM

Lesson 2: Python and programming basics
2.1 More Python fundamentals
2.1.1 Lists
2.1.2 Loops
2.1.3 Decision structures
2.1.4 String manipulation
2.1.5 Putting it all together
2.2 Troubleshooting and getting help
2.2.1 Potential problems and quick diagnosis
2.2.2 Using the PythonWin debugger
2.2.3 Printing messages from the Esri geoprocessing framework
2.2.4 Other sources of help
Lesson 2 Practice Exercises
Project 2: Batch reprojection tool for vector datasets

Lesson 3: GIS data access and manipulation with Python
3.1 Data storage and retrieval in ArcGIS
3.2 Reading vector attribute data
3.2.1 Accessing data fields
3.2.2 Reading through records
3.2.3 Retrieving records using an attribute query
3.2.4 Retrieving records using a spatial query
3.3 Writing vector attribute data
3.3.1 Updating existing records
3.3.2 Inserting new records
3.4 Working with rasters
Lesson 3 Practice Exercises Introduction
Lesson 3 Practice Exercise A
Lesson 3 Practice Exercise A Solution
Lesson 3 Practice Exercise B
Lesson 3 Practice Exercise B Solution
Project 3: Aggregating graffiti incidents

Lesson 4: Practical Python for the GIS analyst
4.1 Functions and modules
4.2 Reading and parsing text
4.3 Writing geometries
4.4 Automation with batch files and scheduled tasks
4.5 Running any tool in the box
4.6 Working with map documents
4.7 Limitations of Python scripting with ArcGIS
Lesson 4 Practice Exercises Introduction
Lesson 4 Practice Exercise A
Lesson 4 Practice Exercise A Solution
Lesson 4 Practice Exercise B
Lesson 4 Practice Exercise B Solution
Lesson 4 Practice Exercise C
Lesson 4 Practice Exercise C Solution
Project 4: Parsing rhinoceros sightings


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1.1.1 La necesidad de automatización GIS
1.2.1 Exploring the toolbox
1.2.2 Environments for accessing tools
1.2.3 Running a tool from its GUI
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1.3.1 Why learn ModelBuilder?
1.3.2 Opening and exploring ModelBuilder
1.3.3 Model parameters
1.3.4 Advanced geoprocessing and ModelBuilder concepts
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1.4.2 What is Python?
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1.4.4 Exploring PythonWin
1.5.1 Working with variables
1.5.2 Objects and object-oriented programming
1.5.3 Classes
1.5.4 Inheritance
1.5.5 Python syntax
1.6.1 Introductory Python examples
1.6.2 Example: Printing the spatial reference of a feature class
1.6.3 Example: Performing map algebra on a raster
1.6.4 Example: Creating buffers
1.7.1 Making a script tool
Lesson 1 Practice Exercises
Project 1, Part I: Modeling precipitation zones in Nebraska
Project 1, Part II: Creating contours for the Fox Lake DEM

Lesson 2: Python and programming basics
2.1 More Python fundamentals
2.1.1 Lists
2.1.2 Loops
2.1.3 Decision structures
2.1.4 String manipulation
2.1.5 Putting it all together
2.2 Troubleshooting and getting help
2.2.1 Potential problems and quick diagnosis
2.2.2 Using the PythonWin debugger
2.2.3 Printing messages from the Esri geoprocessing framework
2.2.4 Other sources of help
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Lesson 3: GIS data access and manipulation with Python
3.1 Data storage and retrieval in ArcGIS
3.2 Reading vector attribute data
3.2.1 Accessing data fields
3.2.2 Reading through records
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3.2.4 Retrieving records using a spatial query
3.3 Writing vector attribute data
3.3.1 Updating existing records
3.3.2 Inserting new records
3.4 Working with rasters
Lesson 3 Practice Exercises Introduction
Lesson 3 Practice Exercise A
Lesson 3 Practice Exercise A Solution
Lesson 3 Practice Exercise B
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Detalles

When converting a GEOMETRYCOLLECTION to COMPOUNDCURVE, MULTISURFACE or CURVEPOLYGON, the user is responsible for the validity of the resulting object: no checks are being carried out by the software.

the st_cast method for sf objects can only split geometries, e.g. cast MULTIPOINT into multiple POINT features. In case of splitting, attributes are repeated and a warning is issued when non-constant attributes are assigned to sub-geometries. To merge feature geometries and attribute values, use aggregate or summarise.


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