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Dividir un polígono según la densidad de puntos en ArcGIS 10.1

Dividir un polígono según la densidad de puntos en ArcGIS 10.1


Tengo dos capas:

  1. Capa de polígono que representa los límites administrativos

  2. Capa de polígono que representa la topografía (es decir, un mapa)

En algunas de las áreas administrativas, los edificios (que se muestran en el mapa) están agrupados en un área mientras que el resto del área es otra. Me gustaría dividir el área administrativa en dos, uno con todos los edificios y otro sin edificios. Ver diagrama.

Creé una unión entre mis dos capas y luego la disolví para crear una tercera capa que identificaba el "edificio / no edificio" para cada área administrativa, esto está cerca de lo que quiero, excepto que no crea un solo corte, sino que crea una forma compleja que envuelve cada edificio y recorre carreteras, etc.

Tengo algunos miles de polígonos como este, por lo que me gustaría poder cortarlos automáticamente.


Lo que resolví fue:

  1. Cree una función de varias partes formada por todos los edificios de cada área.
  2. Proteja estas características y disuélvalas para crear manchas alrededor de los edificios.
  3. Unión con los límites originales
  4. cada blob ahora tiene dos valores de identificación de límite (su área de origen y su ubicación)
  5. Eliminar blobs donde los valores de ID de límite no son iguales

Este método fue aproximadamente un 90% efectivo


Métodos de creación de datos

Digitalización de datos

La digitalización, el proceso de convertir características a un formato digital, es una forma de crear datos. Hay varias formas de digitalizar nuevas funciones. Estos incluyen la digitalización en pantalla o sobre una imagen, la digitalización de una copia impresa de un mapa en una pizarra digitalizadora o el uso de la digitalización automatizada.

La digitalización interactiva o "heads-up" es uno de los métodos más comunes. En este método, muestra una fotografía aérea, una imagen de satélite o una ortofotografía en la pantalla como mapa base y luego dibuja entidades, como carreteras, edificios o parcelas, encima.

En la digitalización impresa, utiliza una mesa de digitalización conectada a una computadora que convierte las posiciones en la superficie de la mesa en coordenadas x, y digitales a medida que las traza con un disco de mano (un bolígrafo o dispositivo similar a un mouse).

La digitalización automática es otro método para digitalizar características. La extensión ArcScan for ArcGIS le permite realizar una conversión de datos ráster a vector automática o interactiva con alta precisión y poca o ninguna intervención del operador durante la etapa de captura de datos.

Recopilación de datos en el campo

Algunos datos GIS se capturan directamente en el campo utilizando un dispositivo de Sistema de Posicionamiento Global (GPS). Las unidades GPS calculan su posición utilizando señales de satélites (y algunas veces estaciones base). Varían en capacidad y precisión, así que asegúrese de utilizar un GPS que sea tan preciso como los datos con los que se utilizará. Las unidades GPS se pueden conectar a computadoras de mano, portátiles o Tablet PC para registrar datos en el campo.


Parámetros

La capa de entidades con un campo que se actualizará con cálculos de geometría.

Especifica los campos en los que se calcularán las propiedades de geometría seleccionadas.

  • Los atributos de recuento se escriben en campos de números enteros largos.
  • Los atributos de área, longitud y coordenadas x, y, zy m se escriben en campos dobles.
  • Las notaciones de coordenadas como grados, minutos, segundos o MGRS se escriben en campos de texto.
  • AREA: el área de cada entidad poligonal.
  • AREA_GEODESIC: el área geodésica que conserva la forma de cada entidad poligonal.
  • CENTROID_X: la coordenada x del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_Y: la coordenada y del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_Z: la coordenada z del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_M: la coordenada m del centroide de cada entidad.
  • INSIDE_X: la coordenada x de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_Y: la coordenada y de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_Z: la coordenada z de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_M: la coordenada m de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • CURVE_COUNT: el número de curvas en cada función. Las curvas incluyen arcos elípticos, arcos circulares y curvas de Bézier.
  • HOLE_COUNT: el número de huecos interiores dentro de cada entidad poligonal.
  • EXTENT_MIN_X: la coordenada x mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MIN_Y: la coordenada y mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MIN_Z: la coordenada z mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_X: la coordenada x máxima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_Y: la coordenada y máxima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_Z: la coordenada z máxima de la extensión de cada entidad.
  • LONGITUD: la longitud de cada entidad de línea.
  • LENGTH_GEODESIC: la longitud geodésica que conserva la forma de cada entidad de línea.
  • LENGTH_3D: la longitud 3D de cada entidad de línea.
  • LINE_BEARING: el rumbo de principio a fin de cada entidad de línea. Los valores oscilan entre 0 y 360, donde 0 significa norte, 90 este, 180 sur, 270 oeste, etc.
  • LINE_START_X: la coordenada x del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_START_Y: la coordenada y del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_START_Z: la coordenada z del punto inicial de cada entidad de línea.
  • LINE_START_M: la coordenada m del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_END_X: la coordenada x del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_Y: la coordenada y del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_Z: la coordenada z del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_M: la coordenada m del punto final de cada entidad de línea.
  • PART_COUNT: el número de partes que componen cada función.
  • PERIMETER_LENGTH: la longitud del perímetro o borde de cada entidad poligonal.
  • PERIMETER_LENGTH_GEODESIC: la longitud geodésica que conserva la forma del perímetro o borde de cada entidad poligonal.
  • POINT_COUNT: el número de puntos o vértices que componen cada entidad.
  • POINT_X: la coordenada x de cada entidad de punto.
  • POINT_Y: la coordenada y de cada entidad de punto.
  • POINT_Z: la coordenada z de cada entidad de punto.
  • POINT_M: la coordenada m de cada entidad de punto.
  • POINT_COORD_NOTATION: las coordenadas xey de cada entidad de punto formateada como una notación de coordenadas especificada.

Especifica la unidad que se utilizará para calcular la longitud.

  • Pies (Estados Unidos): la unidad de longitud será pies (Estados Unidos).
  • Metros: la unidad de longitud será metros.
  • Kilómetros: la unidad de longitud será kilómetros.
  • Millas (Estados Unidos): la unidad de longitud será millas (Estados Unidos).
  • Millas náuticas (Estados Unidos): la unidad de longitud será millas náuticas (Estados Unidos).
  • Yardas (Estados Unidos): la unidad de longitud será yardas (Estados Unidos).

Especifica la unidad que se utilizará para calcular el área.

  • Acres: la unidad de área será acres.
  • Hectáreas: la unidad de área será hectáreas.
  • Millas cuadradas (Estados Unidos): la unidad de área será millas cuadradas (Estados Unidos).
  • Kilómetros cuadrados: la unidad de área será kilómetros cuadrados.
  • Metros cuadrados: la unidad de área será metros cuadrados.
  • Pies cuadrados (Estados Unidos): la unidad de área será pies cuadrados (Estados Unidos).
  • Yardas cuadradas (Estados Unidos): la unidad de área será yardas cuadradas (Estados Unidos).
  • Millas náuticas cuadradas (Estados Unidos): la unidad de área será millas náuticas cuadradas (Estados Unidos).

El sistema de coordenadas en el que se calcularán las coordenadas, la longitud y el área. El sistema de coordenadas de las entidades de entrada se utiliza de forma predeterminada.

Para las propiedades de geometría basadas en coordenadas, el sistema de coordenadas solo se aplicará cuando el formato de coordenadas sea el mismo que el de entrada; de lo contrario, se utilizará el sistema de coordenadas geográficas WGS84.

Especifica el formato de coordenadas en el que se calcularán las coordenadas xey. El formato de coordenadas que coincide con las unidades de referencia espacial de las entidades de entrada se utiliza de forma predeterminada.

  • Igual que la entrada: las unidades de referencia espacial de las entidades de entrada se utilizarán para el formato de coordenadas. Este es el predeterminado.
  • Grados decimales: grados decimales.
  • Grados Minutos Segundos (DDD ° MM 'SSS.ss "& ltN | S | E | W & gt) - Grados Minutos Segundos con componente de dirección cardinal al final (DDD ° MM' SSS.ss" & ltN | S | E | W & gt).
  • Grados Minutos Segundos (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM 'SSS.ss ") —Grados Minutos Segundos con componente de dirección cardinal al principio (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM' SSS.ss").
  • Grados Minutos Segundos (& lt + | - & gt DDD ° MM 'SSS.ss ") - Grados Minutos Segundos con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD ° MM' SSS.ss").
  • Grados Minutos Segundos (& lt + | - & gt DDD.MMSSSss): Grados Minutos Segundos agrupados en un solo valor con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD.MMSSSss).
  • Grados Decimales Minutos (DDD ° MM.mmm '& ltN | S | E | W & gt) - Grados Decimales Minutos con componente de dirección cardinal al final (DDD ° MM.mmm' & ltN | S | E | W & gt).
  • Grados Decimales Minutos (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM.mmm '): Grados Decimales Minutos con componente de dirección cardinal al principio (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM.mmm').
  • Grados Decimales Minutos (& lt + | - & gt DDD ° MM.mmm '): Grados Decimales Minutos con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD ° MM.mmm').
  • GARS (Sistema de referencia de área global): el Sistema de referencia de área global se basa en la latitud y la longitud, dividiendo y subdividiendo el mundo en celdas.
  • GEOREF (Sistema de referencia geográfica mundial): el Sistema de referencia geográfica mundial se basa en el sistema geográfico de latitud y longitud, pero utiliza una notación más simple y flexible.
  • MGRS (Sistema de referencia de cuadrícula militar) —Sistema de referencia de cuadrícula militar.
  • USNG (Cuadrícula nacional de los Estados Unidos): Cuadrícula nacional de los Estados Unidos.
  • UTM (Universal Transverse Mercator) —Universal Transverse Mercator.
  • UTM sin espacios: Mercator transversal universal sin espacios.

Salida derivada

Las funciones de entrada actualizadas.

La capa de entidades con un campo que se actualizará con cálculos de geometría.

Especifica los campos en los que se calcularán las propiedades de geometría seleccionadas.

  • Los atributos de recuento se escriben en campos de números enteros largos.
  • Los atributos de área, longitud y coordenadas x, y, zy m se escriben en campos dobles.
  • Las notaciones de coordenadas como grados, minutos, segundos o MGRS se escriben en los campos de texto.
  • AREA: el área de cada entidad poligonal.
  • AREA_GEODESIC: el área geodésica que conserva la forma de cada entidad poligonal.
  • CENTROID_X: la coordenada x del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_Y: la coordenada y del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_Z: la coordenada z del centroide de cada entidad.
  • CENTROID_M: la coordenada m del centroide de cada entidad.
  • INSIDE_X: la coordenada x de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_Y: la coordenada y de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_Z: la coordenada z de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • INSIDE_M: la coordenada m de un punto central dentro o en cada entidad. Este punto es el mismo que el centroide si el centroide está dentro de la entidad; de lo contrario, es un punto de etiqueta interior.
  • CURVE_COUNT: el número de curvas en cada función. Las curvas incluyen arcos elípticos, arcos circulares y curvas de Bézier.
  • HOLE_COUNT: el número de huecos interiores dentro de cada entidad poligonal.
  • EXTENT_MIN_X: la coordenada x mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MIN_Y: la coordenada y mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MIN_Z: la coordenada z mínima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_X: la coordenada x máxima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_Y: la coordenada y máxima de la extensión de cada entidad.
  • EXTENT_MAX_Z: la coordenada z máxima de la extensión de cada entidad.
  • LONGITUD: la longitud de cada entidad de línea.
  • LENGTH_GEODESIC: la longitud geodésica que conserva la forma de cada entidad de línea.
  • LENGTH_3D: la longitud 3D de cada entidad de línea.
  • LINE_BEARING: el rumbo de principio a fin de cada entidad de línea. Los valores oscilan entre 0 y 360, donde 0 significa norte, 90 este, 180 sur, 270 oeste, etc.
  • LINE_START_X: la coordenada x del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_START_Y: la coordenada y del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_START_Z: la coordenada z del punto inicial de cada entidad de línea.
  • LINE_START_M: la coordenada m del punto de inicio de cada entidad de línea.
  • LINE_END_X: la coordenada x del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_Y: la coordenada y del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_Z: la coordenada z del punto final de cada entidad de línea.
  • LINE_END_M: la coordenada m del punto final de cada entidad de línea.
  • PART_COUNT: el número de partes que componen cada función.
  • PERIMETER_LENGTH: la longitud del perímetro o borde de cada entidad poligonal.
  • PERIMETER_LENGTH_GEODESIC: la longitud geodésica que conserva la forma del perímetro o borde de cada entidad poligonal.
  • POINT_COUNT: el número de puntos o vértices que componen cada entidad.
  • POINT_X: la coordenada x de cada entidad de punto.
  • POINT_Y: la coordenada y de cada entidad de punto.
  • POINT_Z: la coordenada z de cada entidad de punto.
  • POINT_M: la coordenada m de cada entidad de punto.
  • POINT_COORD_NOTATION: las coordenadas xey de cada entidad de punto formateada como una notación de coordenadas especificada.

Especifica la unidad que se utilizará para calcular la longitud.

  • FEET_US: la unidad de longitud será pies (Estados Unidos).
  • METROS: la unidad de longitud será metros.
  • KILÓMETROS: la unidad de longitud será kilómetros.
  • MILES_US: la unidad de longitud será millas (Estados Unidos).
  • NAUTICAL_MILES: la unidad de longitud será millas náuticas (Estados Unidos).
  • YARDS: la unidad de longitud será yardas (Estados Unidos).

Especifica la unidad que se utilizará para calcular el área.

  • ACRES: la unidad de área será acres.
  • HECTÁREAS - La unidad de área será hectáreas.
  • SQUARE_MILES_US: la unidad de área será millas cuadradas (Estados Unidos).
  • SQUARE_KILOMETERS: la unidad de área será kilómetros cuadrados.
  • SQUARE_METERS: la unidad de área será metros cuadrados.
  • SQUARE_FEET_US: la unidad de área será pies cuadrados (Estados Unidos).
  • SQUARE_YARDS: la unidad de área será yardas cuadradas (Estados Unidos).
  • SQUARE_NAUTICAL_MILES: la unidad de área será millas náuticas cuadradas (Estados Unidos).

El sistema de coordenadas en el que se calcularán las coordenadas, la longitud y el área. El sistema de coordenadas de las entidades de entrada se utiliza de forma predeterminada.

Para las propiedades de geometría basadas en coordenadas, el sistema de coordenadas solo se aplicará cuando el formato de coordenadas sea el mismo que el de entrada; de lo contrario, se utilizará el sistema de coordenadas geográficas WGS84.

Especifica el formato de coordenadas en el que se calcularán las coordenadas xey. El formato de coordenadas que coincide con las unidades de referencia espacial de las entidades de entrada se utiliza de forma predeterminada.

Varios formatos de coordenadas, incluidos grados, minutos, segundos, grados, decimales, minutos y otros, requieren que el cálculo se realice en un campo de texto.

  • SAME_AS_INPUT: las unidades de referencia espacial de las entidades de entrada se utilizarán para el formato de coordenadas. Este es el predeterminado.
  • DD: grados decimales.
  • DMS_DIR_LAST - Grados Minutos Segundos con componente de dirección cardinal al final (DDD ° MM 'SSS.ss "& ltN | S | E | W & gt).
  • DMS_DIR_FIRST - Grados Minutos Segundos con componente de dirección cardinal al principio (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM 'SSS.ss ").
  • DMS_POS_NEG - Grados Minutos Segundos con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD ° MM 'SSS.ss ").
  • DMS_PACKED - Grados Minutos Segundos empaquetados en un solo valor con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD.MMSSSss).
  • DDM_DIR_LAST - Minutos decimales de grados con componente de dirección cardinal al final (DDD ° MM.mmm '& ltN | S | E | W & gt).
  • DDM_DIR_FIRST - Grados Decimales Minutos con componente de dirección cardinal al principio (& ltN | S | E | W & gt DDD ° MM.mmm ').
  • DDM_POS_NEG - Minutos decimales de grados con componente de dirección positiva o negativa al principio (& lt + | - & gt DDD ° MM.mmm ').
  • GARS: el sistema de referencia de área global se basa en la latitud y la longitud, dividiendo y subdividiendo el mundo en celdas.
  • GEOREF - El Sistema de Referencia Geográfica Mundial se basa en el sistema geográfico de latitud y longitud, pero utilizando una notación más simple y flexible.
  • MGRS - Sistema de referencia de cuadrícula militar.
  • USNG - Red nacional de Estados Unidos.
  • UTM - Mercator transversal universal.
  • UTMNS - Universal Transverse Mercator sin espacios.

Salida derivada

Las funciones de entrada actualizadas.

Muestra de código

La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python demuestra cómo utilizar la función CalculateGeometryAttributes.


Una descripción general del conjunto de herramientas Raster Dataset

Un dataset ráster es el modelo de datos básico para rásteres. Un dataset ráster es una matriz organizada de píxeles, que puede tener una sola banda o muchas bandas. Este conjunto de herramientas proporciona las herramientas para copiar, crear o adjuntar datasets ráster.

La siguiente tabla enumera las herramientas disponibles en el conjunto de herramientas Raster Dataset y proporciona una breve descripción de cada una. El resultado de todas estas herramientas es un dataset ráster.

Hace una copia de un dataset ráster, carga dataset ráster en un catálogo de ráster o convierte un dataset de mosaico en un dataset ráster.

Crea un dataset ráster aleatorio basado en una distribución y extensión especificadas por el usuario.

Crea un dataset ráster como un archivo o en una geodatabase.

Le permite descargar los archivos de origen de los rásteres seleccionados desde un servicio de imágenes o dataset de mosaico.

Crea un mosaico de varios rásteres de entrada en un dataset ráster existente.

Crea un mosaico de varios datasets ráster en un nuevo dataset ráster.

Crea un mosaico del contenido de un catálogo de ráster en un nuevo dataset ráster.

Crea un mosaico de todos los datasets ráster almacenados dentro del espacio de trabajo especificado en un dataset ráster.


Tarea 3: Agregar elementos de geodatabase para facilitar la edición de datos y administrar la integridad de los datos.

La geodatabase incluye algunas capacidades de modelado de datos opcionales que agregan reglas de integridad y comportamiento de edición a su SIG. Estas capacidades lo ayudan a automatizar gran parte de su trabajo de administración de datos y verificaciones de integridad.

    ¿Quiere gestionar la integridad de los valores de los atributos? Puede utilizar dominios que son reglas para asignar valores válidos en un campo de atributo.

Las clases de entidad que participan en cualquier topología deben organizarse en el mismo dataset de entidades. Consulte Topologías para obtener más información sobre cómo puede usarlas dentro de conjuntos de datos de entidades para organizar y administrar la integridad de las relaciones topológicas durante las operaciones de edición y actualización.


Modelos de semivariograma

La herramienta Kriging proporciona las siguientes funciones entre las que elegir para modelar el semivariograma empírico:

El modelo seleccionado influye en la predicción de los valores desconocidos, particularmente cuando la forma de la curva cerca del origen difiere significativamente. Cuanto más pronunciada sea la curva cerca del origen, más influencia tendrán los vecinos más cercanos en la predicción. Como resultado, la superficie de salida será menos lisa. Cada modelo está diseñado para adaptarse a diferentes tipos de fenómenos con mayor precisión.

Los siguientes diagramas muestran dos modelos comunes e identifican en qué se diferencian las funciones:

Un ejemplo de modelo esférico

Este modelo muestra una disminución progresiva de la autocorrelación espacial (equivalente, un aumento de la semivarianza) hasta cierta distancia, más allá de la cual la autocorrelación es cero. El modelo esférico es uno de los modelos más utilizados.

Un ejemplo de modelo exponencial

Este modelo se aplica cuando la autocorrelación espacial disminuye exponencialmente al aumentar la distancia. Aquí, la autocorrelación desaparece por completo solo a una distancia infinita. El modelo exponencial también es un modelo de uso común. La elección del modelo a utilizar se basa en la autocorrelación espacial de los datos y en el conocimiento previo del fenómeno.

Ejemplo de modelo exponencial

A continuación se ilustran más modelos matemáticos.


Información general

La siguiente información se aplica a todo el contenido de metadatos de FGDC que se edita, actualiza e importa en ArcGIS.

Fechas y horas

En los metadatos de ArcGIS, todas las fechas deben ser fechas válidas que constan de un año, un mes y un día. Para ingresar esta información en la pestaña Descripción, haga clic en el control de calendario y haga clic en la fecha correspondiente. Los tiempos en los metadatos de ArcGIS deben ser válidos y deben incluir horas, minutos y segundos. Para ingresar esta información, haga clic en la parte del tiempo que desea cambiar y escriba el valor apropiado. Las flechas hacia arriba y hacia abajo solo se pueden usar para cambiar la hora. Para obtener más detalles sobre el uso del calendario y los controles de tiempo, consulte la sección Información del período de tiempo.

Si los metadatos FGDC existentes de un elemento contienen una fecha que es solo un año, cuando estos metadatos se actualizan o importan a ArcGIS, la fecha se convierte al primero de enero de ese año. Si la fecha original consta de un año y un mes, esta fecha se convierte al primer día de ese mes en el año especificado cuando se importan o actualizan los metadatos. Si el valor original proporcionado es una cadena, como Spring 2003, esta información no se puede convertir a una fecha en la que el valor no se importará ni actualizará. Del mismo modo, si la fecha original no es válida, por ejemplo, porque la fecha no se adhirió al formato FGDC aaaammdd, la fecha no se importará ni actualizará.

Al describir el período de tiempo de un elemento, proporcione un intervalo de fechas que vaya desde el primer día hasta el último día del año o mes correspondiente en lugar de proporcionar una fecha parcial. En lugar de especificar la primavera en un año determinado, especifique un rango de meses durante los cuales se recopilaron los datos o se creó el mapa.

Si los metadatos originales incluyen solo un tiempo parcial, se agregarán cero segundos, minutos u horas según corresponda. Si la hora original proporcionada es una cadena, como las 2 a.m., esta información no se puede convertir a una hora en la que el valor no se importará ni actualizará. Las horas no se pueden proporcionar en los metadatos de ArcGIS sin una fecha adjunta.

En los metadatos de FGDC, algunos elementos que normalmente requieren fechas u horas pueden permitir texto, como material desconocido, no publicado o ahora. Esta información se actualizará o se importará a los metadatos de ArcGIS. Sin embargo, en la actualidad, fechas y horas imprecisas como estas no se pueden editar en la pestaña Descripción. Si se especifican fechas y horas más detalladas en los metadatos de ArcGIS del elemento, se utilizarán en lugar de los valores imprecisos cuando se exporten los metadatos de ArcGIS. De lo contrario, las fechas y horas originales imprecisas se exportarán al formato FGDC.

Especificar Ninguno para elementos obligatorios

En los metadatos de FGDC, es una práctica común incluir el texto Ninguno en elementos obligatorios cuando la información asociada con ese elemento es desconocida o inaplicable. Por ejemplo, siempre que se proporcionen palabras clave, se debe especificar un diccionario de sinónimos incluso si no se utilizó uno. Se utiliza la misma práctica si no hay restricciones de acceso y uso asociadas con el elemento, porque estos elementos de metadatos son obligatorios.

Cuando los metadatos de FGDC existentes de un elemento se actualizan o se importan a ArcGIS, el valor Ninguno no se incluye en los metadatos de ArcGIS del elemento. No agregue información de citas de tesauro en los metadatos de ArcGIS si no se seleccionó un conjunto de palabras clave de un tesauro. No agregue ninguna información de restricción si no hay restricciones para informar. Cuando los metadatos se exportan a un archivo XML con formato FGDC, el exportador agregará automáticamente estos elementos con el valor Ninguno.

Los valores se manejan como listas codificadas

En los metadatos de FGDC, muchos elementos tienen un dominio donde el valor puede ser uno de un conjunto específico de valores o cualquier otro texto. Como resultado, las personas suelen escribir frases diferentes que expresan el mismo significado en el mismo elemento de metadatos. Los elementos de metadatos equivalentes en los estándares de metadatos ISO suelen estar asociados con listas de códigos. Una lista de códigos es un conjunto de códigos que comunican un concepto específico de forma inequívoca y no se admite texto libre. Los estándares de metadatos ISO incluyen códigos que articulan muchos de los mismos conceptos que se definen en el FGDC CSDGM estándar. En algunos casos, North American Profile agregó códigos a estas listas de códigos para incluir FGDC CSDGM conceptos que faltaban en el estándar básico.

Los elementos de metadatos de ArcGIS asociados utilizan listas de códigos. Cuando los metadatos de FGDC existentes de un elemento se actualizan o importan a ArcGIS, la palabra o frase proporcionada en el elemento de metadatos de FGDC se convierte en un valor codificado. Las frases definidas en el FGDC CSDGM estándar y algunas variaciones bien conocidas de ellos se combinarán con éxito con el código apropiado. Los códigos de perfil de América del Norte se utilizan en los casos en que los códigos estándar de metadatos ISO básicos son insuficientes.

Si alguna de las frases sugeridas en el FGDC CSDGM estándar está mal escrito, o si se utilizó una frase alternativa, es poco probable que el proceso de actualización la reconozca aunque tenga el mismo significado. En este caso, ArcGIS no podrá asignar el código apropiado que corresponda al valor original. Asegúrese de verificar los metadatos actualizados o importados de un elemento. Si alguno de los valores no coincidió correctamente, elija el código apropiado de la lista de códigos y guarde los cambios.

Reordenamiento de elementos repetidos

Se dice que un elemento se repite si muchos de esos elementos se encuentran en los metadatos del elemento. Por ejemplo, se permiten muchas palabras clave. Cada palabra clave se almacena en un elemento de palabra clave independiente; el elemento se repite una vez para cada palabra clave que se ha proporcionado. Desde una perspectiva XML, no es necesario que los elementos repetidos se mantengan en un orden específico.

Los elementos XML se pueden procesar de diferentes formas. Algunos de ellos mantienen el orden de los documentos, es decir, los elementos siempre se manejan secuencialmente. Si los elementos XML siempre se manejan en el orden del documento, puede parecer que el orden de los elementos repetidos se mantiene incluso si esto no es técnicamente cierto. Otros métodos de procesamiento manejan elementos XML en orden aleatorio.

Cuando los metadatos de FGDC existentes de un elemento se actualizan o importan, los elementos de metadatos se procesan de forma aleatoria. Como resultado, es posible que después de actualizar o importar metadatos FGDC a ArcGIS, los elementos repetidos, como las palabras clave, no ocurran en el mismo orden que en el documento de metadatos original con formato FGDC. Este es un cambio único que puede ocurrir durante el proceso de importación o actualización. Si bien este cambio puede ser visualmente desconcertante, los metadatos no son inválidos solo porque los elementos XML se reorganizaron.


Solicitar parámetros

Matriz de puntos, multipuntos, polilíneas o polígonos. La estructura de cada geometría de la matriz es la misma que la estructura de los objetos de geometría JSON devueltos por la API REST de ArcGIS.

Una única geometría de cualquier tipo con una dimensión igual o mayor que los elementos de las geometrías. La estructura de la geometría es la misma que la estructura de los objetos de geometría JSON devueltos por la API REST de ArcGIS. No se admite el uso de sintaxis simple.

El ID conocido o un objeto JSON de referencia espacial para las geometrías de entrada. Para obtener una lista de valores WKID válidos, consulte Sistemas de coordenadas proyectadas y Sistemas de coordenadas geográficas.


Fondo

Existe una gran preocupación sobre cómo construir un sistema de información sanitaria interoperable de salud pública y tecnología de la información sanitaria dentro del desarrollo de un programa de información pública y vigilancia de la salud. Técnicamente, todavía quedan algunos problemas importantes en el sector de la salud relacionados con la visualización de datos de salud, el procesamiento espacial de los datos de salud, la difusión de información de salud, el intercambio de datos y el acceso de las comunidades locales a la información de salud (Boulos 2011 Highfield et al. 2011). Pfeiffer y Robinson (2008). El conocimiento del patrón de distribución permite a los profesionales de la salud comprender el mecanismo subyacente del desarrollo de las enfermedades a lo largo del tiempo y los factores que impulsan esos cambios. Por lo tanto, la identificación y medición de patrones es un paso importante en el análisis de la información geográfica (Graham et al. 2004 Elliott 2001 Pfeiffer y Robinson 2008).

En un análisis exhaustivo, un patrón conocido de distribución de enfermedades podría revelar los procesos subyacentes a las distribuciones espaciales de los casos de enfermedades, mediante un análisis más detallado de las condiciones físicas, ambientales y sociales de las áreas de estudio (Kienberger y Hagenlocher 2014 Odongo-Aginya et al. 2005). Los patrones espaciales se pueden clasificar como regulares, aleatorios o agrupados. Mientras tanto, los métodos de análisis se agrupan en "análisis no específico o de agrupamiento" y "análisis de detección de grupo o específico" (Elliott 2001 Wakefield y Kelsall 2000). McLafferty (2015) Pfeiffer y Robinson (2008) resumieron el análisis de datos espaciales en epidemiología en sus trabajos. Gruebner y col. (2015) utilizaron métodos de estadísticas espaciales para estudiar la variabilidad geográfica y revelar patrones de vulnerabilidad psicológica y factores de resiliencia después de desastres. Goovaerts y Jacquez (2005) detectaron cambios temporales de las tasas de cáncer utilizando análisis de estadísticas espaciales. (Lin y Zhang 2004) Lin (2004) desarrolló un método para la prueba de agrupamiento espacial de enfermedades raras.

Principalmente, en las prácticas epidemiológicas, los datos de salud se procesan utilizando métodos de análisis espacial (Auchincloss et al. 2012 Graham et al. 2004). En la mayoría de los casos, se utilizan datos georreferenciados, en combinación con datos de atributos que describen las características de las ubicaciones de las enfermedades. En base a eso, se pueden realizar visualización, exploración y modelado para ayudar en la toma de decisiones (Fig. 1). A pesar de reconocer la importancia de los procesos espacialmente explícitos para determinar el riesgo de enfermedad, el uso de información espacial más allá del registro de la ubicación espacial y el mapeo del riesgo de enfermedad es poco común (Jacquez 2000). Sin embargo, el uso de información espacial se vuelve popular con la integración de SIG y paquete de estadísticas en el procesamiento de datos de salud (Delmelle et al. 2010) y en la apertura de datos vinculados a servicios de salud (Shoultz 2015). De hecho, el aspecto técnico no es un obstáculo para los usos generalizados de las aplicaciones de salud basadas en SIG, pero los aspectos no técnicos siguen siendo un cuello de botella importante (Carroll et al. 2014) que requiere una estrategia integral para los servicios de salud habilitados espacialmente.

Adaptado de (Pfeiffer y Robinson 2008)

Análisis de datos conceptuales de epidemiología

Difusión de información basada en la web

El rápido desarrollo de Internet y los servicios basados ​​en la Web ayuda a los profesionales de la salud y las comunidades a compartir información de salud de manera eficaz y eficiente y a difundir los riesgos de enfermedades (Highfield et al. 2011), aunque los servicios eran limitados en tareas simples de visualización y consulta (Longley 2005). ). Recientemente, se han hecho grandes esfuerzos para desarrollar sistemas más activos y dinámicos y para hacer que los SIG basados ​​en la Web sean más interactivos para los usuarios finales, tales como paquetes estadísticos en el procesamiento de datos de salud y diseminación de información de salud. Técnicamente, la geotecnología ha permitido el intercambio y el análisis de datos de salud, pero socialmente, resulta en un desafío importante para proteger la geo-privacidad del paciente al tiempo que permite el análisis de datos espaciales (Hampton y Fitch 2010). Cuanto mayor sea el número de conjuntos de datos que se hagan públicos, más información sobre salud estará expuesta a las comunidades. Recientemente, la apertura de datos de salud conduce al desarrollo de técnicas de filtrado para enmascarar las ubicaciones de la información de ubicación del paciente para preservar la confianza. Aunque se han realizado enormes esfuerzos, la inculcación de la sensibilidad a la geo-privacidad y el riesgo de divulgación no ha tenido éxito (Kounadi y Leitner 2014), particularmente en la era de Internet.

Existe una demanda significativa para explotar las infraestructuras de información geoespacial actuales en aplicaciones de salud (Granell et al. 2014). Las investigaciones se han centrado en el área de la información de salud basada en la web y más investigadores (académicos y no académicos) están utilizando la web para compartir datos, investigar y con fines de planificación (Lee 2010). Gao (2009) también enfatizó la importancia de una representación integral de la información de salud para los usuarios. Highfield y col. (2011) trabajó en un mapeo interactivo basado en la web que proporciona datos de salud fácilmente accesibles para una amplia variedad de audiencias de investigación. Los autores instaron a que el sistema debe ser lo más interactivo posible, permitiendo a los usuarios definir dinámicamente sus parámetros de investigación en lugar de verse obligados a aceptar consultas preestablecidas. Boulos (2011) señaló la aplicación de servicios de mapas abiertos como Google, Openstreetmap para recolectar datos de las comunidades (crowdsourcing) y discutió los beneficios de involucrar a las comunidades locales en la vigilancia de la salud. Delmelle y Zhu (2014) mencionaron recientemente las aplicaciones web de última generación en epidemiología y produjeron un módulo analítico para mapear los brotes de dengue en Colombia, utilizando la Estimación acelerada de la densidad kernel. Casi todas las investigaciones mencionadas evaluaron el paquete web disponible para la difusión de información sanitaria, pero existen restricciones en las capacidades analíticas espaciales (Delmelle y Zhu 2014) y la falta de una herramienta de mapeo de patrones basada en la web, lo que fomenta la participación multinivel para apoyar la identificación de enfermedades. agrupamiento. Aunque muchas aplicaciones de salud basadas en la web generan dinámicamente mapas de solo lectura o mapas interactivos (Gao 2009) y permiten a los usuarios estudiar las distribuciones espacio-temporales y la evolución de los pacientes (Hammond y Barzyk 2008). Sin embargo, las herramientas de detección de patrones de salud basadas en la web se limitaron a algunas investigaciones especializadas, utilizando herramientas especializadas en particular un sistema basado en la web (Mills 2008).

Este documento se centra en la creación de una herramienta de procesamiento espacial basada en la web que se puede utilizar para medir los patrones espaciales de la incidencia sobre los datos de salud en Vietnam (en este caso, se utilizaron muestras de malaria). Desarrollamos tres herramientas, a saber, análisis de vecino más cercano, función K, autocorrelación espacial para probar los significados del agrupamiento de la distribución de puntos. Todos los puntos se tratan en la distribución como si fueran todos iguales; no distinguen los puntos por sus atributos en las dos primeras herramientas. El tercero utiliza datos agregados y tiene en cuenta tanto la ubicación como las características de ubicación. Estas herramientas de detección de patrones pueden proporcionar una descripción general preliminar sobre cómo se puede encontrar la magnitud de la agrupación de enfermedades y serán útiles para los profesionales de la salud.


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Ver el vídeo: Calculating Area of Polygons using ArcGIS