Mer

Sette opprettelse av funksjonsdatasett som forutsetning for iterativ prosess ved hjelp av ArcGIS ModelBuilder?


Når du bruker ArcGIS ModelBuilder, hvordan setter du opprettelsen av et funksjonsdatasett som en forutsetning for en iterativ prosess, og ikke at det skal gjenopprette funksjonsdatasettet hver gang?

Dette er modellen jeg bruker:

Jeg trenger modellen for først å lage funksjonsdatasettet Test_FD og deretter fylle den ut med funksjonsklasser i TestGDB. Imidlertid oppretter modellen funksjonsdatasettet hver gang gjennom iterasjonen. Hvordan kan jeg få det til å bare lage funksjonsdatasettet en gang, og deretter kjøre den iterative prosessen?


Jeg ville prøve å hekke den itererte delen i en delmodell - som foreslått i dette tidligere spørsmålet: Hvordan forhindre at en del av en modell kjøres når iterator brukes?


Dette verktøyet er beregnet for bruk i ModelBuilder, ikke i Python -skripting.

Datatypeparameteren brukes i ModelBuilder for å hjelpe til med å kjede utdataene fra verktøyet Beregn verdi med andre verktøy. Hvis du for eksempel bruker verktøyet Beregn verdi til å beregne en avstand for bruk som input til bufferdistanseparameteren i bufferverktøyet, angir du Lineær enhet for datatypeparameteren.

Variabler som er opprettet i ModelBuilder kan brukes av dette verktøyet, men variabler som ønskes brukt i uttrykksparameteren kan ikke kobles til verktøyet Beregn verdi. For å bruke dem i uttrykket, legg til variabelnavnet i prosenttegn ( %). For eksempel, hvis du vil dele en variabel som heter 'Input' med 100, vil uttrykket ditt være %Input %/100.

Merk: i det forrige uttrykket, hvis Input = 123, vil uttrykket returnere 1. For å få desimaler, legg til desimaler i verdiene i uttrykket. For eksempel: %Inndata %/100,00 gir 1,23. Illustrasjonen nedenfor viser et annet eksempel på bruk av variabler i uttrykket.

Forsiktighet:

Inline variabel av typen streng bør være omsluttet av anførselstegn ("%string variable%") i et uttrykk. Inline variabler av typetall (dobbel, lang) krever ikke anførselstegn ( % dobbelt %).

Uttrykk kan bare opprettes i et standard Python -format. Andre skriptspråk støttes ikke.

Verktøyet Beregn verdi kan evaluere enkle matematiske uttrykk. For eksempel:

Verktøyet Beregn verdi tillater bruk av Python -matemodulen for å utføre mer komplekse matematiske operasjoner. Du får tilgang til matemodulen ved å gå foran ønsket funksjon med matte. For eksempel:

Konstanter støttes også gjennom matematikkmodulen. For eksempel:

  • Beregn et tilfeldig heltall mellom 0 og 10: random.randint (0, 10)
  • Beregn en tilfeldig verdi avledet fra en normalfordeling med et gjennomsnitt på 10 og standardavviket på 3: tilfeldig. Normalvariasjon (10, 3)
Legacy:

arcgis.rand () støttes ikke lenger fra ArcGIS Pro 2.0. Sammenlignbare funksjoner som bruker Pythons tilfeldige modul bør brukes i stedet. Hvis du vil bruke den tilfeldige modulen vellykket, kan du legge den til som en import i kodeblokk -parameteren.

Vanligvis skriver du uttrykkene i uttrykksparameteren. Mer kompliserte uttrykk, for eksempel beregninger med flere linjer eller logiske operasjoner (hvis da), vil kreve bruk av parameteren Code Block. Kodeblokk -parameteren kan ikke brukes alene, den må brukes i forbindelse med parameteren Uttrykk.

Variabler definert i kodeblokk -parameteren kan refereres fra uttrykket.

Funksjoner kan defineres i parameteren Code Block og kalles fra uttrykket. I eksemplet nedenfor returnerer funksjonen en vindretningstreng basert på en tilfeldig inngangsverdi. I Python defineres funksjoner ved hjelp av def -nøkkelordet etterfulgt av navnet på funksjonen og funksjonens inngangsparametere. I dette tilfellet er funksjonen getWind og har en parameter, vind. Verdier returneres fra en funksjon ved bruk av returordet.

Du kan passere variabelen gjennom uttrykksparameteren og bruke if-else-logikk med innebygde variabler i kodeblokken som vist nedenfor. Kodeblokken sjekker om variabelen Input Cell Size er tom, og returnerer deretter en verdi basert på tilstanden.

Python -metoder kan brukes direkte i Expression -parameteren til verktøyet. For eksempel, hvis du har en inndataværdi med en desimal (feltverdien for inndatatabellen i dette tilfellet) og vil bruke verdien i utdatanavnet til et annet verktøy gjennom inline variabel substitusjon, kan desimalen erstattes ved hjelp av Python metode erstatte i uttrykket Beregn verdi.

Python -moduler kan kalles og metoder som erstatning kombineres eller stables i kodeblokkparameteren. I eksemplet nedenfor blir tidsmodulen importert i kodeblokken som returnerer gjeldende dato og klokkeslett, for eksempel fre. 19 mars 2010 09:42:39. Denne returnerte verdien brukes som navn i verktøyet Opprett mappe for å navngi mappen. Siden navnet på mappen ikke kan inneholde mellomrom eller skilletegn, brukes erstatningsmetoden i Python ved å stable metoden for hvert element som må byttes ut. Det resulterende navnet på mappen i dette eksemplet er FriMar192010094239.

  • returner den lineære enheten i kodeblokken sammen med avstandsverdien,
  • endre datatypen for de returnerte verdiene som vist nedenfor, og
  • sett datatypeparameteren til lineær enhet slik at resultatet av uttrykket blir konvertert til en lineær enhetsverdi.

Du kan bruke utdataene fra Beregn verdi -verktøyet direkte i alle romlige analytikerverktøy som godtar en raster eller en konstant verdi som Pluss, Greater Than og Less Than (disse verktøyene finnes i Spatial Analyst verktøykasse/Math -verktøysett). Hvis du vil bruke utdataene fra Beregn verdi, endrer du utdatatypen til Formulated Raster. Dette formatet for utdatatype er en rasteroverflate hvis celleverdier er representert med en formel eller konstant.

I Python er en del av syntaksen riktig innrykk. Innrykknivå (to mellomrom eller fire mellomrom) spiller ingen rolle så lenge det er konsistent gjennom kodeblokken.

Du har ikke tilgang til modellvariabler fra kodeblokken. Slike variabler må sendes til kodeblokken fra uttrykket. Dette kan oppnås ved å opprette en definisjon i kodeblokken og referere til definisjonen i uttrykk -boksen.

Når du skriver Python -skript, bruker du standard Python -setninger i stedet for verktøyet Beregn verdi.


Bli med oss ​​praktisk talt på Esri UC 2020!

av BruceHarold

Esri -brukerkonferansen i 2020 har mange økter på ArcGIS Open Platform. Vi ønsker å gjøre det enkelt for deg å jobbe vellykket i et heterogent miljø. For å lage et åpent og interoperabelt system, har Esri tatt i bruk en mangefasettert tilnærming, inkludert støtte for: standarder direkte integrasjoner med ikke-GIS-teknologi direkte lesing og skriving av hundrevis av dataformater åpne utvikleres verktøy ETL-verktøy metadata åpen kildekode datadeling og SDI .

Åpen plattform: Esri Expo -område med standarder og interoperabilitet

Koblinger vil kreve konferanseregistrering til de blir offentliggjort. Ikke registrert? Klikk her for å registrere deg for Esri UC 2020, 13. – 16. Juli 2020 | Verdens største, virtuelle GIS -arrangement.

Sjekk ut disse øktene på Virtual UC:

Demo teaterpresentasjoner

For å lære mer om Esri's Open Platform -tilnærming og vårt neste generasjons SDI -arbeidsbesøk:

Hold kontakten på GeoNet

Andre ressurser

Spørsmål og svar om Esri UC 2020

Esri UC 2020 Q & ampA er kritt fullt av det du vil vite. For å lære mer informasjon om vår Open Platform -tilnærming, start med ‘Components of ArcGIS - Open/Standards/Interoperability/Metadata’.

Komponenter i ArcGIS - ArcGIS Pro

Komponenter i ArcGIS - ArcGIS Enterprise

Komponenter i ArcGIS - ArcGIS for Developers

Muligheter for ArcGIS - romlig analyse og datavitenskap

Muligheter for ArcGIS - Imagery og Remote Sensing

Muligheter for ArcGIS - 3D -visualisering og analyse

Muligheter for ArcGIS - Data Management

Evner til ArcGIS - AEC og kapitalforvaltning?

Utarbeidet med hjelp av mine kolleger jfoust-esristaff og jsaligoe-esristaff‌


Sette opprettelse av funksjonsdatasett som forutsetning for iterativ prosess ved hjelp av ArcGIS ModelBuilder? - Geografiske informasjonssystemer

EN Visuelt programmeringsspråk (VPL) er et programmeringsspråk som bruker grafiske symboler og grafiske kontakter for utforming av algoritmer. Når det gjelder GIS, er algoritmene rettet mot behandling av romlige data. Det motsatte av visuelle programmeringsspråk er tekstlige programmeringsspråk. Både visuelle og tekstspråk har syntaks og semantikk. Tekstlig programmeringsspråk bruke sekvenser av tegn. Sekvensene er lovlige og ulovlige strenger. De syntaktisk gyldige programmene er konstruert av konkrete tegn eller tegnstrenger, for eksempel nøkkelord som definere, hvis, for eller klasse. Søkeord er ord som er "forbeholdt bruk" i et programmeringsspråk. Søkeordet kan ikke brukes som en identifikator, for eksempel navnet på en variabel, funksjon eller etikett. Tegnsekvensene for identifikatorer er brukerforslag som bare tilhører noen konvensjoner eller begrensninger. Nye brukere må huske en liste over søkeord på tekstspråk og tilegne seg syntaksreglene for skriving av et program.

  • Visuelt språk (eller visuell notasjon, grafisk notasjon, diagrammerende notasjon): et sett med grafiske symboler (visuelt ordforråd) og tilhørende visuell syntaks og semantikk.
  • Visuellordforråd: et sett grafiske symboler (elementer og kontakter). Elementer er noder i et diagram og kontakter kobler nodene.
  • Visuell semantikk: et sett med definisjoner av betydningen av hvert grafisk symbol.
  • Visuell syntaks (visuell grammatikk): definerer programmets formelle struktur. Det er et sett med komposisjonsregler for hvordan du danner og forbinder symboler fra visuelt ordforråd.
  • Grafiske symboler brukes til å symbolisere (representere visuelt) semantiske konstruksjoner, vanligvis definert av en metamodell. Betydningen av grafiske symboler defineres ved å kartlegge dem til konstruksjonene de representerer. Eksempler på semantiske konstruksjoner er "punktdata" eller "romlig operasjonsbuffer", og begge har sine grafiske fremstillinger.
  • Et gyldig uttrykk i visuell notasjon kalles a visuell setning eller diagram. Diagrammer består av symbolforekomster (tokens), ordnet i henhold til reglene for visuell grammatikk. GIS- og RS -programvare bruker følgende termer for en visuell setning: GeoprosesseringModell, Diagram, og Arbeidsflyt. Disse tre begrepene kan antas å være synonymer i sammenheng med VPL -er for GIS.

VPL gir protokollene ikke bare for utformingen av algoritmen som en sekvens av operasjoner, men lar også brukeren samhandle med selve systemet og dermed til slutt representere separate kjørbare modeller.

Fordelene med den grafiske formen inkluderer enkel design (veldig ofte gjennom dra og slipp -funksjonalitet), lesbarhet, forståelse og gjenbruk. Den grafiske formen hjelper brukerne med å tydelig se for seg en algoritme på samme måte som CASE -verktøy gjør for den grafiske utformingen av databasestrukturer. Visuelle programmeringsspråk automatiserer kjedelige og repeterende oppgaver og lar brukeren kjøre lange arbeidsflyter raskere i stedet for å kjøre isolerte operasjoner manuelt. Arbeidsflyten kan bli en batchprosess. Videre kan et skjermbilde av diagrammet brukes til å dokumentere og arkivere trinnene i arbeidsflyten. Visuell programmering har en høy egenrapportert evne, noe som betyr at andre kommentarer eller tekster kanskje ikke er nødvendige for å forklare trinnene i en arbeidsflyt: Noen ganger er bildet av arbeidsflyten nok.

I følge Hexagon Geospatial (2015) inkluderer fordelene med visuelle programmeringsspråk:

  • Eksperter oppretter prosessen en gang, og andre kan bruke den på nytt.
  • Arbeidsflyter kan distribueres til ikke-eksperter.
  • De forberedte arbeidsflytene sparer tid, penger og ressurser.
  • Behandling av data med de samme arbeidsflytene introduserer standardisering og konsistens.

De viktigste fordelene med VPL i sammenligning med tekstprogrammering er:

  • VPL er mer intuitivt enn tekstprogrammering.
  • VPL er lettere å lære enn tekstprogrammering.
  • VPL som utgangspunkt for avansert tekstprogrammering.

Sett fra læringsprosessen kan visuell programmering være et verdifullt foreløpig skritt for å begynne å lære tekstprogrammering. Det er mulig å konvertere de fleste eksisterende arbeidsflytdiagrammer til et funksjonelt tekstprogram som Python (tilgjengelig i ArcGIS ModelBuilder, QGIS Processing Modeler og GRASS GIS Graphical Modeler).

En oversikt over visuelle programmeringsspråk er gitt nedenfor (tabell 1). Tabellen inneholder grunnleggende informasjon om visuelle ordforråd (symboler og kontakter), funksjoner og tilgjengelige programmeringskonstruksjoner. Parametrering har å gjøre med statusen til data. På noen språk er det bare mulig å designe arbeidsflyt for eksisterende, spesifikke data (lagret på disken). Arbeidsflyten er alltid knyttet til konkrete data. Det er ingen mulighet til å endre inngangsdata i forskjellige bruksområder. Når parametrering av arbeidsflyt er mulig (angitt for noen innganger - data eller variabler), trenger innganger ikke å bli tilordnet spesifikke data før øyeblikket en arbeidsflyt kjøres. Når arbeidsflyten startes, kan inndataene fritt velges. Parametriseringen og parametrene er avbildet i forskjellige former i VPL -er. QGIS Processing Model er den beste, fra det perspektivet, da modellen er designet som en parametrisk arbeidsflyt fra starten i alle tilfeller. Så QGIS trenger ingen beskrivelse av hva som er en parameter. Ellers lar ArcGIS ModelBuilder brukere bytte mellom parametriske og ikke-parametriske innganger, noe som er avbildet med bokstaven P nær symbolet i ModelBuilder-grensesnittet.

Den faktiske formen på kontakter er relevant fordi tolkningen av buede kontakter noen ganger blir vanskeligere på grunn av overlappinger og kryssinger, spesielt når ingen automatisk justeringsfunksjon er tilgjengelig. Denne oversikten er først og fremst basert på dokumentasjon og på praktisk erfaring fra forfatteren i design av arbeidsflyter. Flere detaljer om disse VPL -ene så vel som andre er gitt nedenfor i avsnitt 4.

Tabell 1. Oversikt over visuelle programmeringsspråk som brukes med GIS
Programvare Navn på VPL Symbolform Symbol Farge Parameterisering Koblinger Foretrukket orientering Sette inn undermodeller Sløyfer og betingelser Deaktiver drift fra en strøm
ArcGIS Modellbygger forskjellige former forskjellige farger Y lineær H (V) Y Iterator If-Then-Else (ArcGIS Pro) N
ArcGIS 10.x ArcGIS Pro
IDRISI Makro Modeller rektangel og rombe forskjellige farger N lineær H N N N
ERDAS IMAGINE Model Maker forskjellige former s/hv N lineær V N N N
Romlig modellredaktør rektangel 4 forskjellige farger, stort indre ikon Y buet H Y Y N
ENVI ENVI Modeler rektangel forskjellige farger Y lineær, buet H Y Iterator N
AutoCAD MAP 3D Workflow Designer sammensatte rektangelsymboler grå, grønn START, rød SLUTT Y lineær bare V Y Y Y
QGIS Behandlingsmodeller rektangel 3 farger Y standard buet D (H/V) Y N Y
versjon 2 versjon 3
GRASS GIS Grafisk modell forskjellige former forskjellige farger Y lineær V/H Y Y N

Merknader: Y = Ja N = Nei V = Vertikal (topp til ned) H = Horisontal (venstre til høyre) D = Diagonal.

Til tross for fordelene må ulempene med VPL -er erkjennes. VPL -er har begrensninger, for eksempel implementering av sløyfer. Noen konstruksjoner er ikke fullt implementert i VPLer som syklus FOR, tilstand WHILE, eller bytt SELECT CASE. De er vanligvis ikke tilgjengelige i VPL-er og vises bare i de nyeste versjonene av noen (f.eks. ModelBuilder i ArcGIS Pro 2.x har et nytt If-Then-Else-verktøy). Sykluskontroller som Iterator er delvis implementert i ModelBuilder og ENVI Modeler, men ikke som en ren syklus for gjentagelse av et sett med kommandoer. Og det er ytterligere begrensninger. I ModelBuilder er bare én iterator per modell tillatt. Noen operasjoner er bare tilgjengelige som programmeringsmetoder i tekstprogrammering. I ModelBuilder er det for eksempel vanskelig å uttrykke rekkefølgen på prosesser i VPL, så konstruksjonen Forutsetning er tilgjengelig. Fra et tekstmessig imperativt programmeringsperspektiv er det en merkelig konstruksjon.

Noen positive trekk ved VPL -er har blitt omstridte ved store diagrammer og kompleks behandling (god lesbarhet, modulariseringer - deling til biter som prosedyrer, gruppering). Noen ganger er det vanskelig å finne starten og slutten på arbeidsflytdiagrammet. Bare AutoCAD Map Workflow Designer har symboler for START og END.

VPL -er har begrensninger, og noen oppgaver krever bytte til et tekstspråk som det nødvendige neste trinnet. Feilsøkingsverktøy og lisensbehandling (for noen funksjoner) er vanligvis ikke tilgjengelige via VPL -er. I disse brukstilfellene er det generelt nødvendig å bytte til tekstlig programmering som Python -skripting. Erfarne brukere ender opp med å bare bruke tekstprogrammering i praksis, i tilfelle hyppig etterspørsel etter ulike batchbehandling av romlige data. Ytterligere diskusjon om egnetheten til visuell og tekstuell programmering for forskjellige typer brukstilfeller er et interessant tema, men utenfor omfanget av denne oppføringen.

Denne korte kronologiske oversikten presenterer historien til VPL -er fra den første utgivelsen av en VPL til de siste implementeringene innen GIS og RS (men den nåværende situasjonen utvikler seg raskt). ERDAS IMAGINE var en av de første kommersielle programvarepakkene som tilbyr et grafisk geospatial data- og arbeidsflytmodelleringsverktøy: Model Maker ble introdusert i 1993 som et grafisk flytskjema for modellbygging (ERDAS 1993). Deretter dukket Macro Modeler -redaktøren opp i IDRISI 32 Release 2 -programvaren fra Clark Labs i 2001, for å lage arbeidsflytdiagrammer. ESRI fulgte og ga ut ModelBuilder -komponenten i 2004 for programvaren ArcGIS, versjon 9. Workflow Designer dukket opp i 2009 i AutoCAD Map 3D, produsert av Autodesk (Dobesova 2014). ERDAS IMAGINE v. 2013 har en ny komponent for VPL som heter Spatial Model Editor. Begge redaktørene (Model Maker og Spatial Model Editor) er til stede samtidig i grensesnittet, og det er mulig å bruke enten etter brukerens ønske. Det er mulig å konvertere eksisterende modeller fra den eldre til den nyere redaktøren.

I 2013 ble to nye grafikkredaktører utgitt: Processing Modeler for QGIS (2.0 Dufour) og Graphical Modeler for GRASS GIS, disse er begge åpen kildekode -GIS -programmer. QGIS Processing Modeler ble omgjort og forbedret i versjon 3.0 i 2018. Programvare for fjernsensering ENVI, av Harris Geospatial Solutions, introduserte en ny VPL, ENVI Modeler, i versjon 5.5 i 2018.

Andre VPLer finnes i form av plugins for Rhino3D Grasshopper 3D (Bison, Groundhog, Docofossor). Innen ETL -prosesser (Extract, Transform, Load) for behandling av data i lagre er programvare FME og GeoKattle tilgjengelig.

Vær oppmerksom på at VPL også finnes for mange andre formål enn GIS og RS.Søknadsområder er særlig utdanning, multimedia, videospill, simuleringer, datavarehus, business intelligence, data mining, anlegg, robotikk etc. En dynamisk liste over nesten hundre VPL -applikasjoner finnes på https://en.wikipedia.org/ wiki/Visual_programming_language.

Del 4 beskriver hver VPL i detalj for å presentere de visuelle språkene og deres respektive ordforråd, inkludert hvordan ordforrådet er forskjellig i ikke bare former og farger på grunnleggende symboler (semantikk), men også betydelig i syntaks og mengde funksjonalitet. Hoveddifferensieringen i syntaks er sammenfletting (eller ingen sammenfletting) av geoprosesserende symboler med datasymboler. ModelBuilder er den typiske syntaksrepresentasjonen av prosesser og datasymboler. Ellers representerer QGISs Processing Modeler grupper av prosesser som er koblet direkte. Bare de endelige dataene kan ha et symbol i en arbeidsflyt. Når det gjelder AutoCAD Map Workflow Designer, tillater syntaksen bare tilkobling av operasjoner.

Oversikten starter med kommersiell programvare etterfulgt av programvare med åpen kildekode. Programvaren kan også deles inn i GIS- og RS -grupper. Men i noen tilfeller tilbyr en programvarepakke å bruke geoalgoritmer både for vektor- og rasterdata i det visuelle språket. For eksempel er ERDAS IMAGINE RS -programvare, men det er mulig å bruke vektoroperasjoner adoptert fra Geomedia i sin romlige modellredigerer. QGIS Processing Modeler tilbyr også et stort antall algoritmer for både rasterbehandling (fra SAGA, GRASS GIS) og vektorbehandling (fra QGIS og GRASS GIS).

4.1 ModelBuilder for ArcGIS Desktop

ModelBuilder og geoprosesseringsmodeller brukes veldig ofte av GIS -utøvere. ModelBuilder er en typisk VPL og kan være den mest kjente VPL-implementeringen i GIS. Figur 1 nedenfor viser grensesnittet til ModelBuilder og et modelleksempel i ArcMap v. 10.x. Det grafiske vokabularet består av de blå ovalene for inndata og grønn oval for avledede/resultatdata. Prosesser (verktøy) er representert med gule rektangler. I tillegg representerer det grafiske symbolet Iterator (oransje sekskant) repetisjon eller sykluser (Dobesova 2013b). Hovedkontaktene er svarte linjer med piler som representerer dataflyten. Det finnes flere kontakter (f.eks. Forutsetning, miljø og tilbakemelding). Brukere kan endre symboletikettene. Videre er det mulig å angi inndata eller variabler som parametere for modellen. En parameter uttrykkes med bokstaven P nær det ovale symbolet. Det lar brukeren endre inngangsdataene og bruke modellen på nytt på forskjellige data. Modeller lagres i navngitt tilpasset verktøykasse, *. Tbx -filer, som enkelt kan kopieres for andre å bruke. Det er også mulig å sette inn en nestet modell - en annen eksisterende modell i hovedmodellen (som en underprogram). Videre kan Python -skript også settes inn i en modell.

Figur 1. Eksempel på modellen i ModelBuilder for ArcGIS v. 10.x. Kilde: forfatter.

ModelBuilder er også tilgjengelig i ArcGIS Pro v. 2.x. Grafiske symboler har litt forskjellige (lysere) farger (figur 2). En ny funksjonalitet er muligheten til å gruppere symboler som et delsett. Nye logiske IF -verktøy er også introdusert. Ti forskjellige IF -forhold tester eksistensen av data, attributtdatatype osv. Symbolet for det logiske elementet IF er en gul rombe. Begge ModelBuilder -versjonene lar deg automatisk konvertere modeller til Python -skript.

Figur 2. Eksempel på en modell i ModelBuilder for ArcGIS Pro v. 2.x (samme modell som i figur 1). Kilde: forfatter.

4.2 Makromodeller for IDRISI

Det grafiske ordforrådet i Clark Labs IDRISI Macro Modeler består av enkle skarpe rektangler for data og rombe for operasjoner. Romben har en rosa fargefyll. Fargefyllingen av rektangler varierer med typen data: fiolett er en raster, grønn er en vektor, gul er et attributt (figur 3). I tillegg er det rektangler for dynamiske grupper (røde etiketter) og gruppefiler (ikke vist i figur 4). Elementstørrelsen er den samme for alle symboler, men tekstetikettene er forskjellige i tykkelse. Etiketter for operasjoner er fet skrift, mens andre har et normalt ansikt. Bakgrunnen til modellen er gul.

Koblingslinjene er rette eller rettvinklede mørkeblå linjer med en pil på enden. En uvanlig funksjonalitet er muligheten til å konstruere prosesser med tilbakemelding i denne modelleren. Tilbakemeldingslinjer er røde. Retningen på flyt er variabel i editoren, men venstre mot høyre er å foretrekke. Det er mulig å sette inn en undermodell. Modeller lagres i *.imm -filer. TerrSet, som den siste versjonen av IDRISI, har innarbeidet Spatial Decision Modeler som et grafisk modelleringsverktøy for multikriterier og flerobjektiv beslutningsstøtte.

Figur 3. Eksempel på en modell i Macro Modeler for IDRISI. Kilde: forfatter.

4.3 Model Maker og Spatial Model Editor for ERDAS IMAGINE

Både den eldre redaktøren Model Maker og den nyere redaktøren, Spatial Model Editor, er for øyeblikket tilgjengelig i Erdas Imagine. Model Maker bruker bare svart -hvitt grafiske symboler. Formene på symboler uttrykker forskjellige typer data effektivt ved å foreslå deres betydning. Formen for rasterdata ligner et sett med bånd, symbolet for tabeller og matriser er et rektangel med en eller flere kolonner og rader. Funksjoner uttrykkes med en sirkel (Dobesova 2014), det universelle symbolet for funksjoner. Koblinger er solide rette piler (figur 4). Flytorientering er variabel: brukere kan konstruere en modell som er ovenfra og ned, en venstre-høyre-orientert modell eller en blanding av begge. Automatisk justering er ikke tilgjengelig. Symboletiketter har en fast posisjon og kan ikke endres. Modellen lagres i en strukturert tekstfil med en .gmd -forlengelse.

Figur 4. Eksempel på en modell i Model Maker for Erdas Imagine. Kilde: forfatter.

Romlig modellredaktør har en helt annen notasjon. Symboler har farger og et stort indre ikon. Alle symbolene er avrundede rektangler med fargefyll (figur 5). Den rosa fargen er for data (input/output raster, skalar, tabell, vektor osv.) Den lysegrønne fyllingen er for operatører og operasjoner. Hvert rektangel har porter, små piler der linjer kobles sammen. Fargefyllingen av pilene avhenger av innstillingsstatus: rød fylling for en uinnstilt verdi, grå for en angitt verdi, gul for utgang/avledede verdier. Hvert avrundet rektangel har et indre fargeikon som uttrykker type data eller type operasjon (f.eks. Ikon π betyr skalar). Ikonene er visuelt meningsfulle (stemningsfulle) og hjelper til med å forklare diagrammet. Hvert symbol har en indre etikett som legges til automatisk - f.eks. navnet på operasjonen. Brukere kan gi nytt navn til etikettene for bedre å uttrykke spesifikke verdier eller operasjoner. Størrelsen på rektangler varierer og avhenger av antall porter (de kan legges til) eller lengden på de indre tekstetikettene (Dobesova 2014). Delmodeller kan innlemmes i hovedmodellen. Det brune undermodelsymbolet kan dobbeltklikkes for å åpne det direkte fra hovedmodellen. Med forhåndsvisningssymbolet kan du umiddelbart se resultatdataene på slutten av en kjede. Modeller lagres i en XML -fil med en .gmdx -forlengelse.

Gamle modeller fra Model Maker kan konverteres automatisk til det nye Spatial Model Editor -formatet.

Figur 5. Eksempel på en modell i Spatial Model Editor for Erdas Imagine. Kilde: forfatter.

4.4 ENVI Modeler

ENVI, et program for behandling av fjernmålingsdata, har også en grafisk editor som heter ENVI Modeler. Alle grafiske symboler (noder) er avrundede rektangler. Symbolene er preget av farge. Operasjoner uttrykkes med gule rektangler. Koblingene er rette eller buede linjer (figur 6). ENVI 5.5.2 -versjonen har et nytt oransje grafisk element, Filter Iterator, som bare utfører en operasjon når en spesifisert betingelse er oppfylt. Denne operasjonen gjentar seg gjennom en samling av data, samtidig som den angir betingelsen. Flere Aggregator -noder kan kombineres, for eksempel ved å bruke en Aggregator -node for å lukke en sløyfe introdusert av en Iterator -node, og bruke en annen Aggregator -node til å samle elementer i en matrise. De resulterende dataene kan vises i en modell ved å koble dem til en View -node.

Figur 6. To eksempler på modeller fra ENVI Modeler. Kilde: L3HARRIS.

4.5 Workflow Designer for AutoCAD Map 3D

Workflow Designer er basert på teknologi fra Microsoft Windows Workflow Foundation. De grafiske symbolene er store grå rektangler. Det er ingen distinkte symboler for operasjoner og data, i motsetning til de grafiske ordbøkene til tidligere beskrevne VPL -er. Workflow designer bruker sammensatte grafiske symboler. Det grå rektangelet uttrykker operasjoner med innstillinger, inndata, parametere og utdata. Koblinger er veldig korte svarte linjer som legges til automatisk i diagrammet. Diagramets orientering er fast ovenfra og ned, men det er mulig å zoome inn/ut av diagrammet for å se detaljer. Diagrammet starter med et grønt pilsymbol og slutter med et rødt stoppsymbol (figur 7).

Teksten i rektanglet formidler et sett med informasjon. Den første fete linjen er navnet på operasjonen. De neste linjene er navnene og verdiene til de angitte parameterne. Den første linjen inneholder også et lite farget ikon i øvre venstre hjørne som angir typen operasjon. For analyse- og overleggsoperasjoner illustreres hele prosessen med en graf nederst i rektanglet (Figur 7 - siste operasjon Utfør overlegg). Operasjoner angis i detalj gjennom funksjonelle ikoner som dukker opp på høyre side av rektangelet. De funksjonelle ikonene er synlige i figur 7 for Opprett buffer -operasjonen, som er valgt og vises i et blått rektangel. De funksjonelle ikonene på høyre side er bare synlige etter valg.

Individuelle operasjoner kan utelukkes fra behandling. Rektangelsymbolet dekkes deretter av et lysegrønt rektangel og trenger ikke slettes fra diagrammet.

Arbeidsflyten lagres i en strukturert tekstfil med utvidelsen * .xoml.

Figur 7. Arbeidsflytdiagram i AutoCAD Map 3D. Kilde: forfatter.

4.6 Processing Modeler (grafisk modellerer) i QGIS

Det er to implementeringer av VPL i Open Source GIS. Den første er Processing Modeler for QGIS, også kalt den grafiske modellereren, og forfattet av Victor Olaya, og den andre er Graphical Modeler for GRASS GIS. Processing Modeler i QGIS bruker bare tre grafiske symboler - alle rektangler med samme dimensjoner. Rektanglene varierer etter fargefyll. Fyllet for inndata er blått. Prosessen har en hvit fylling og utdata en lyseblå (turkis) fylling (figur 8). Fargene har endret seg i den nye versjonen 3.x: inndata er gule og utdata grønne (figur 9). Driften forblir i hvitt. Processing Modeler tilbyr operasjoner fra annen programvare og bibliotek. En blanding av dem kan brukes i samme modell. Symbolet for operasjoner inneholder et lite ikon på venstre side som angir hvilket bibliotek verktøyet kommer fra (QGIS, GDA / ORGL, SAGA, Orfeo, GRASS, etc.). Processing Modeler fungerer dermed som en felles VPL for en rekke åpen kildekode GIS -programvare. I høyre del av inndatasymbolet og symbolet som representerer operasjonen, finner du ikonene for sletting (kryss) og redigering (blyant eller prikker i v 3.x). Utdata -rektangelet har ikke disse to ikonene, fordi sletting eller endring av operasjonen automatisk sletter det blå symbolet for utdata. I versjon 3.x lar et ikon angi utdata som midlertidige.

Koblingene er buede linjer i alle versjoner av Processing Modeler. Koblinger starter og slutter på punkter merket Out / In.

"Pluss" -ikonet over operasjonssymboler brukes til å utvide listen over operasjonsparametere. Parameterverdiene vises imidlertid ikke, bare navnene deres. En enkel liste over parameternavn er ikke særlig gunstig for brukerne. De faktiske parameterverdiene ville være mer nyttige.

I motsetning til tidligere presentert visuell syntaks (ModelBuilder, Macro Modeler, Spatial Model Editor), er operasjoner ikke forbundet med mellomliggende datasymboler, men hvite operasjonsrektangler er koblet direkte. Det er mulig å bygge inn en eksisterende modell som delmodell. Python -skript kan også inkluderes i modellen. Midlertidig deaktivering av operasjoner i en modell er mulig (som i AutoCAD -arbeidsflytdiagrammet).

Modellen lagres i en strukturert tekstfil med utvidelsen * .model.

Det viktige trekket ved Processing Modeler (i motsetning til ModelBuilder og andre) er at en modell ikke er designet for eksisterende konkrete data. Inngangene skal være parametriske - brukerne må legge inn data for å kjøre modellen. Processing Modeler i QGIS v. 3.x tilbyr flere inputdatatyper og flere geoalgoritmer enn eldre versjoner 2.x. Det er synlige forbedringer i funksjonaliteten til Processing Modeler.

Figur 8. Modell i Processing Modeler i QGIS, versjon 2.x. Kilde: forfatter.

Figur 9. Eksempel på en modell fra QGIS's Processing Modeler, versjon 3. Kilde: forfatter.

4.7 Grafisk modellerer i GRASS GIS

GRASS GIS har en grafisk modell (Landa n.d.). Det grafiske ordforrådet ble inspirert av ArcGIS ModelBuilder. Et ovalt symbol brukes til data (vektor - rosa, raster - lilla, 3D raster - grønn oval). Data kan settes som midlertidige, dvs. data mellom operasjoner, og vil ikke bli lagret permanent. Midlertidige data vil ha en stiplet kant. Operasjonssymbolet er et grønt rektangel. I tillegg er det mulig å definere sløyfer (gule rektangler med avrundede hjørner) og If-Then-Else forgrening (hvit diamant). Kommentarer kan skrives innenfor operasjonsrektangler eller som separate rektangulære symboler med oransje fyll og stiplet kontur. Operasjoner har et tall i parentes før operasjonsnavnet, som angir rekkefølgen for utførelsen. Kommentarer er også nummerert (figur 10).

Modellen kan parametriseres, noe som betyr at inndata, operasjonsargumenter og utdatanavn kan angis i begynnelsen av utførelsen. Dette er markert med en fet kontur rundt operasjonsrektangelet og de tilsvarende ovalene av input/output data. Dette kan observeres i den første operasjonen, (1) v.surf.rst, i figur 10. Operasjoner kan være midlertidig deaktivert i modellen: fargefyllingen endres til grå, og grensen til en stiplet linje. Koblinger er rette svarte linjer med endepiler. Koblinger vender automatisk 90 ° om nødvendig, og for representasjon av sløyfer. Symbolene i modellen må justeres manuelt, siden automatisk justering av symboler ikke er tilgjengelig.

Figur 10. GRASS GIS -modell i grafisk modell. Kilde: forfatter.

4.8 Andre VPL -er for GIS -applikasjoner

Andre VPL -er i GIS finnes. Men forfatteren av denne artikkelen har ingen praktisk erfaring med dem for å beskrive dem fullt ut og dokumentere det grafiske ordforrådet, syntaksen og funksjonaliteten i denne teksten. En interessant er Rhino3D Grasshopper 3D. Det er veldig populært og mye brukt i designfelt. Den er også ganske moden, siden den ble lansert i 2007. Grasshopper bruker plugins som Docofossor for terrengmodellering, Bison for terrengnett, og Groundhog for terreng, flyt og modellering av planter. Hurkxkens og Bernhard (2019) gir et godt eksempel på bruk av Docofossor.

Figur 11. Gresshoppedokumentasjon som viser hvordan du bruker strømnings- og nedslagsanalysen for overflate- og maskeform. Kilde: Groundhog.

Firm Safe Software lager FME -programvaren (Feature Manipulation Engine). FME er en omfattende programvarepakke designet for å hjelpe til med å administrere et stort utvalg romlige databaser og konvertere dem til et filformat som letter behandling i andre tredjepartsverktøy. For eksempel tilbyr ArcGIS FME og dets grafiske editor under utvidelsen Data Interoperability. FME inneholder over 450+ datakonvertere. Blant formatene som kan konverteres, er databaser som PostgreSQL, Geodatabase, ArcSDE, Oracle, JSON, SQL, Shapefile samt ikke-native GIS-applikasjoner, som MapInfo eller Smallworld, Excel-regneark, CAD-design, rasterbilder, LiDAR og Autodesk datasettformater. Konverteringsdetaljene er designet grafisk av en VPL der buede linjer forbinder kilde- og måldatasettene og i detalj tilsvarende attributter for transformasjon (figur 12).

Figur 12. Visuell utforming av transformasjon av FME. Kilde: Softpedia.

For å sammenligne og evaluere VPL -er kan vi liste opp funksjoner eller sammenligne utseendet på grafisk ordforråd. Funksjonaliteter avhenger ofte av antall romlige geoprosesseringsfunksjoner og bildebehandlingsfunksjoner implementert i en konkret GIS -applikasjon.

Fra den nåværende oversikten over VPL -er i GIS -applikasjoner er det tydelig at de er forskjellige i grafisk ordforråd. I tillegg er syntaksen (regler for tilkobling av elementer) og semantikk også forskjellige. I tillegg til utseende, kan evalueringen konsentreres om antall funksjoner i en grafisk editor, for eksempel zoome inn/ut av diagrammet, deaktivere valgte funksjoner etc. Noen VPL -er har gode funksjoner, som automatisk justering, tilpassede etiketter eller elementstørrelser (Dobesova 2013a Dobesova og Dobes 2014). Disse funksjonene gjør VPL -er mer brukbare for brukere, spesielt for nybegynnere innen programmering (Dobesova 2012).

Moody's “Physics of Notations” -metode kan brukes for en systematisk evaluering av VPL (Moody 2009a Moody 2009b Moody 2010). Den er egnet for alle diagrammer og derfor for VPL -er i GIS -applikasjoner. Målet med evalueringen er å samle informasjon om hvordan en grafisk notasjon fremmer "effektiv kognisjon". Metoden “Physics of Notations” evaluerer grafiske notasjoner gjennom ni prinsipper. For eksempel anbefaler prinsippet om "perseptuell diskriminering" å bruke forskjellige former og farger for symboler, som i ModelBuilder hvor oransje for iterator, gul for prosess og blå/grønn oval for data brukes (Figur 13) (Dobesova 2013a).

Figur 13. Eksempel på symboler i ModelBuilder for å vise forskjeller i former og farger. Kilde: forfatter.

Den romlige modellredaktøren i ERDAS IMAGINE skårer veldig høyt på prinsippene om "Semiotisk klarhet" og "Semantisk gjennomsiktighet." De store indre ikonene hjelper til med å skille mellom symboler og hjelpe til med å forstå deres betydning (figur 14).

Figur 14. Eksempel på noen grunnleggende grafiske elementer i Spatial Model Editor med høy semantisk gjennomsiktighet. Kilde: forfatter.

En viktig funksjon er evnen til å hekke delmodeller. Viktig er også muligheten til å dele et veldig stort diagram i grupper, som hva modulærisering i AutoCAD Map 3D Workflow Designer (sekvensaktivitet og parallell aktivitet) eller gruppering i ArcGIS Pro ModelBuilder gjør. Disse funksjonene følger prinsippet om "håndterbar kompleksitet."

Den vitenskapelige gruppen ved Palacky University, Olomouc, Tsjekkia (Institutt for geoinformatikk) gjennomførte en systematisk evaluering av "Effektiv kognisjon" av seks VPL -er i GIS i henhold til Physics of Notations. I tillegg ble oppfatningen og kognisjonen til forskjellige arbeidsflytdiagrammer (modeller) evaluert gjennom blikkmålinger ved hjelp av en eye-tracker. Noen resultater presenteres i artikler om måling i øyesporingslaboratoriene (Dobesova 2016 Dobesova 2017). Sammenligningen av påvirkning av formen på kontakter på diagramlesbarhet er spesielt interessant, så vel som fargenes innflytelse på diskriminering av symboler.Lesemønstre og diagramorientering påvirker også kognisjon (Dobesova 2016). I figur 15 nedenfor uttrykker tykkelsen på fiolette linjer antall lesere. Noen lesere hopper mellom strømningslinjer, og det er tydelig underlesning av høyre side av diagrammet. Denne forvrengningen av lesing er også typisk for tekstlinjer.

Figur 15. Samling av lesernes blikk hvor linjetykkelse uttrykker antall blikk. Kilde: forfatter.

Den siste anbefalingen for fremtidige brukere av VPL -er i GIS: "Ikke nøl med å bruke visuelle programmeringsspråk for å automatisere enkle hverdagslige oppgaver."

Dobesova, Z. (2012). Visuell programmering for nybegynnere i geoinformatikk. I Proceedings of 12th International Multidisciplinary Scientific GeoConference, Albena, Bulgaria, 17.-23. Juni 2012, s. 433-440, DOI: 10.5593/SGEM2012/S11.V3012.

Dobesova, Z. (2013a). Styrker og svakheter i dataflytdiagrammer i GIS. I Proceedings of Computer Sciences and Applications (CSA), 2013 International Conference Wuhan, Kina s. 803-807. DOI: 10.1109/CSA.2013.192.

Dobesova, Z. (2013b). Bruke fysikk av notasjoner til å analysere ModelBuilder -diagrammer. I Proceedings of 13th International Multidisciplinary Scientific GeoConference, Albena, Bulgaria s. 595-602. DOI: 10.5593/SGEM2013/BB2.V1/S08.039.

Dobesova, Z. (2014). Datastrømningsdiagrammer i geografiske informasjonssystemer: en undersøkelse. I Proceedings of 14. SGEM GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing, Albena, Bulgaria, 19.-25. Juni 2014, s. 705-712 DOI: 10.5593/SGEM2014/B21/S8.069.

Dobesova, Z. (2016). Elevlesestrategier for GIS -arbeidsflytdiagrammer. Journal of Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 70: 319-325. DOI: 10.2991/ichssr-16.2016.68

Dobesova Z. (2017). Empirisk testing av bøyninger i arbeidsflytdiagrammer etter øyesporingsmetode. I: Silhavy R., Silhavy P., Prokopova Z., Senkerik R., Kominkova Oplatkova Z. (red.) Software Engineering Trends and Techniques in Intelligent Systems. CSOC 2017. Fremskritt i intelligente systemer og databehandling, vol 575. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-57141-6_17

Dobesova, Z. & amp Dobes, P. (2014). Forskjeller i visuell programmering for GIS. Applied Mechanics and Materials, 519–520, 355–358. DOI: scientific.net/AMM.519-520.355.

ERDAS IMAGINE (1993). PE & ampRS Journal. Bethesda, MD: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS), mai, s. 568.

Hexagon Geospatial. (2015). Automatisere fjernkontrollerte arbeidsflyter med romlig modell. Tilgjengelig online: https://p.widencdn.net/im6mzj (åpnet 20. februar 2020).

Hurkxkens, I. og Bernhard, M. (2019). Beregningsmessig terrengmodellering med avstandsfunksjoner for landskapsdesign i stor skala. Journal of Digital Landscape Architecture. GJØR JEG: 10.14627/537663024.

Landa, M. (ingen dato). wxGUI grafisk modell. Tilgjengelig online på https://grass.osgeo.org/grass77/manuals/wxGUI.gmodeler.html (åpnet 20. februar 2020).

Moody, D. (2009a). Teoriutvikling i visuell språkforskning: Utover de kognitive dimensjonene til notasjoner. I Proceedings of Visual Languages ​​and Human-Centric Computing, 2009. VL/HCC 2009. IEEE Symposium 2009 s. 151-154, DOI: 10.1109/VLHCC.2009.5295275


Last ned og åpne prosjektpakken

Først vil du laste ned og åpne en prosjektpakke i ArcGIS Pro. Du vil bruke denne prosjektpakken og dataene den inneholder som utgangspunkt for din analyse av potensielle fjellløvekorridorer.

Avhengig av nettleseren din, kan du ha blitt bedt om å velge filens plassering før du begynte nedlastingen. De fleste nettlesere laster ned til datamaskinens nedlastingsmappe som standard.

Avhengig av operativsystem og filleser kan utseendet til filene i mappen din avvike fra eksempelbildet.

Mappen inneholder startdataene for prosjektet. De fleste dataene er lagret inne i geodatabaser (.gdb) og verktøykasser (.tbx) og kan ikke nås i et brukbart format utenfor ArcGIS -programvaren. Mappen inneholder også en ArcGIS Pro -prosjektfil (.aprx). Du åpner filen i ArcGIS Pro for å få tilgang til resten av dataene.

Hvis du ikke har ArcGIS Pro eller en ArcGIS -konto, kan du registrere deg for en gratis ArcGIS -prøveperiode.

Når du åpner ArcGIS Pro, får du muligheten til å opprette et nytt prosjekt eller åpne et som allerede eksisterer. Avhengig av om du har opprettet et prosjekt i ArcGIS Pro før, varierer alternativene litt.

I ArcGIS Pro kan du tilpasse utseendet til brukergrensesnittet med enten et lyst eller et mørkt tema. I disse leksjonene vil eksempelbildene bruke det mørke temaet, men du kan bruke temaet du foretrekker. Hvis du vil endre temaet, klikker du Innstillinger på startskjermen og deretter Alternativer. Alternativt kan du klikke på kategorien Prosjekt fra et åpent prosjekt og deretter klikke Alternativer. Klikk på kategorien Generelt i vinduet Alternativer. Under Programtema, endre temaet ved å bruke rullegardinmenyen. Du må starte ArcGIS Pro på nytt for at endringene skal tre i kraft.

Vinduet Åpne prosjekt åpnes. Her kan du bla til prosjekter på datamaskinen din eller prosjekter på portalen din (for de fleste brukere er standardportalen ArcGIS Online).

Hvis du har brukt ArcGIS Pro før og tilpasset standardoppsettet, kan grensesnittet se annerledes ut enn eksempelbildene og forklarende tekst.

Prosjektet inneholder et kart over hovedstadsområdet Los Angeles, som omfatter fem fylker: Ventura, Los Angeles, Orange, San Bernardino og Riverside. Fjelløver finnes i alle disse fylkene (så vel som i store deler av det vestlige USA), selv om fokusområdet for analysen din vil være i Los Angeles og Ventura fylker, der hyppige møter mellom fjell løver har blitt rapportert. [1]

Over kartet er båndet, som inneholder flere faner med forskjellige verktøy og alternativer for å navigere eller arbeide med kartet. Til venstre på kartet er innholdsruten, som inneholder en liste over alle elementene på kartet. For øyeblikket har kartet tre lag: ett for fylkene i Los Angeles -området ett for hav, landformer, terreng og vannforekomster som gir geografisk sammenheng for fylkene og ett som kalles World Boundaries and Places som er slått av for øyeblikket. Hvis et lag er slått av (markert med avmerkingsboksen ved siden av lagnavnet), er det ikke synlig på kartet.

Nasjonale og statlige grenser vises på kartet, så vel som betydelige byer.

Den ekstra geografiske konteksten indikerer at hovedstadsområdet Los Angeles ligger i Sør-California, nær grensen mellom USA og Mexico. Fordelingen av byer demonstrerer grovt sett det mest befolkede stedet: den lavtliggende kystregionen i sørvest for storbyområdet.

Dette kartet inneholder noen av de dataene du lastet ned, men ikke alt. Til høyre for kartvisningen er katalogruten, som viser alle kart, data og mapper som er knyttet til prosjektet.

Mountain_Lion_Corridors -mappen som vises i denne ruten, er den samme som du lastet ned og hentet ut. Mappen inneholder de samme geodatabasene og verktøykassene du så i filutforskeren, men nå kan du bruke dataene i ArcGIS Pro. Resultatgeodatabasen inneholder eksempler på alle dataene du vil opprette i løpet av disse timene. Hvis du gjør en feil, blir sittende fast eller bare vil hoppe over et eller to trinn, kan du bruke dataene i denne geodatabasen til å hjelpe deg. På samme måte inneholder Resultater -verktøykassen eksempler på kopier av geoprosesseringsmodellene du vil lage i løpet av disse timene.

Verktøykassen Mountain_Lion_Corridors er for øyeblikket tom, men det er her du vil lagre modellene du lager. Mountain_Lion_Corridors geodatabase inneholder alle startdataene for prosjektet.

Geodatabasen inneholder åtte elementer. Hver av disse elementene kan legges til et kart som et lag. Fra titlene på lagene kan du få en ganske god ide om hva hvert lag viser. Los Angeles Counties -laget er lagret i geodatabasen, men det er ikke grunnlagskartlagene. Verden grenser og steder og verdens fysiske kartlag ligger på ArcGIS Online, noe som betyr at du kan vise dem på kartet ditt uten å måtte lagre dem på datamaskinen.


Anatomi av en overleggsanalyse

GIS -analyse kan brukes til å svare på spørsmål som: Hvor er det mest passende stedet for en boligutvikling? En håndfull tilsynelatende ikke -relaterte faktorer og mdashland -dekning, relativ skråning, avstand til eksisterende veier og bekker, og jordsammensetning og mdash kan hver modelleres som lag, og deretter analyseres sammen ved hjelp av vektet overlegg, en teknikk som ofte blir kreditert landskapsarkitekt Ian McHarg.


Identifiser egnethetskriterier og data

En av de pågående utfordringene ved viltbiologi er å bestemme hvilke habitatvariabler som er viktigst for en gitt art. Det er nesten ingen grense for de forskjellige modellene du potensielt kan lage og teste. I dette tilfellet vil du fokusere på de to hovedutfordringene som urbane fjellløver står overfor: å finne byttedyr og unngå kontakt med mennesker [4]. Du vil bruke følgende kriterier:

  • Robust terreng - Robust terreng tjener et dobbelt formål med å hjelpe fjellløver med å forfølge byttedyret og motvirke menneskelig utvikling.
  • Tett landdekke - Dette gir også dekning for forfølgelse av byttedyr.
  • Beskyttede områder - Selv om fjellløver selv ikke vet om et område er beskyttet, sikrer dette at byutvikling ikke vil ødelegge habitatet i fremtiden.
  • Avstand fra veier - Veier er ikke bare farlige for fjellløver, men de fungerer også som en fullmektig for menneskelig utvikling.

Du vil bruke disse fire kriteriene for å avgjøre hvilke områder som kan bli passende fjellløvekorridorer. For å representere disse kriteriene trenger du de riktige dataene. Når du lastet ned prosjektet, lastet du også ned flere datalag som kan brukes til å modellere disse kriteriene. Du vil utforske disse datalagene og finne ut hvordan du best kan bruke dem i analysen din.

Dette kartet inneholder de fleste dataene du lastet ned med prosjektet. For øyeblikket er de fleste datalagene slått av.

Det andre laget som er slått på på dette kartet er høyde -laget, som du lastet ned med prosjektet. I motsetning til de fleste lagene du har sett, som viser definerte former, viser høydelaget et rutenett med piksler, med hver piksel en unik verdi (derfor er laget symbolisert med en rekke nyanser mellom hvitt og svart, i motsetning til til en enkelt farge). Denne typen lag kalles et rasterlag. For høydelaget representerer hver piksel høyde over havet, hvor områder med lysere farger har høyere høyde. Høydeinformasjon er avgjørende for å beregne terrengets robusthet, men det hjelper deg ikke å visualisere terrengets utseende.

Hillshade lag er avledet fra et høyde lag og skildrer endringer i høyden på en måte som ligner på faktiske fjellrike landformer. Laget indikerer at mye av dette området er dramatisk, ulendt terreng, selv om det er flere lavtliggende dalområder mellom kjernehabitatene. I likhet med World Physical Map -laget du så på Greater Los Angeles -kartet, ble ikke hillshade -laget lastet ned på maskinen din. I stedet er det vert på ArcGIS Online som en del av ArcGIS Living Atlas of the World, en kuratert samling av geografiske data og informasjon.

Hvis du noen gang er usikker på hvor et lag på kartet ditt er vert, kan du sjekke dets egenskaper. I innholdsruten dobbeltklikker du på lagnavnet for å åpne vinduet Lagegenskaper. Klikk på kategorien Kilde og utvid gruppen Datakilde. Plasseringsparameteren gir nettadressen eller filbanen der laget er lagret.

Deretter vil du sammenligne høyde- og bakkeskjermlagene direkte ved å sveipe mellom dem.

Når du velger et lag, blir kontekstuelle faner tilgjengelige på båndet, med alternativer tilpasset typen data du valgte.

Når du peker på kartet, endres markøren.

Sammenligningen indikerer at lysere områder i høydelaget tilsvarer mer robuste utseende områder i åsskyggen. Denne sammenligningen indikerer også at disse lagene er basert på lignende data, bare presentert på en annen måte. Disse lagene vil hjelpe deg med å bestemme terrengets robusthet, men du må utføre en analyse av dem før de kan brukes til det formålet. Deretter vil du utforske data som kan være nyttige for å bestemme hvilke områder som det tette landdekket fjellløver bruker til å jakte.

Land Cover er et annet rasterlag, selv om det ikke har en enkel svart-hvitt fargegradient som høyde- og bakkeskjermlagene gjør. For å forstå hva dette laget viser, vil du undersøke dets symbologi.

Hver pikselfarge tilsvarer en bestemt type landdekke. De røde fargene er utviklet urbane områder, mens de grønne fargene pleier å svare til skog eller gressletter. De brune områdene er busk- eller urteaktige områder. Skog og busk gir ideell beskyttelse for fjellløver og byttedyr. I tillegg vil sultne fjellløver vandre inn i jordbruks- og åpne områder på jakt etter mat. Derimot vil de unngå områder med høy grad av menneskelig aktivitet.

Når du zoomer inn, blir landdekkingslaget mer pikselert. Piksler i et rasterlag har en angitt størrelse, som tilsvarer det virkelige området hver piksel dekker. Pikselstørrelsen til et bilde kalles også oppløsningen. Oppløsningen til dette laget er 30 meter, noe som betyr at hver piksel representerer et virkelig område på 30 kvadratmeter.

For å kontrollere oppløsningen til et rasterlag, åpner du vinduet Lagegenskaper ved å dobbeltklikke på navnet i innholdsruten. Klikk på Kilde og utvid Rasterinformasjon. Cellestørrelsesparametrene gir oppløsningen til laget. De fleste rasterlagene i det første datasettet ditt har en oppløsning på 30 meter, selv om lagene som er plassert på Living Atlas har mer detaljerte oppløsninger.

Hver piksel i dette laget er symbolisert i en av fem røde nyanser, som tilsvarer beskyttelsesstatusen for området. (Som med landdekkdataene kan du sjekke symbolet til dette laget i innholdsruten). En beskyttet status på 0, 1 eller 2 (de lyseste røde fargene) tilsvarer den sterkeste beskyttelsesstatusen, noe som begrenser menneskelig forstyrrelse og aktivitet. En beskyttet status på 3 indikerer et visst nivå av beskyttelse mot utvikling. En beskyttet status på 4 (den mørkeste røde) indikerer ikke noe kjent mandat for beskyttelse.

I likhet med symbolet for Land Cover -laget, er symbologien for Protected Status -laget enkelt når du er kjent med det. Mer beskyttelse er mer egnet for puma. Til slutt vil du undersøke noen data knyttet til det siste kriteriet du identifiserte: avstand fra veier.

Veier -laget er ikke et rasterlag, det er et vektorsjikt, noe som betyr at det inneholder forskjellige funksjoner. For dette laget har funksjonene form av linjer, men andre vektorsjikt kan ha punkter eller polygoner. (Core Mountain Lion Habitats -laget er for eksempel et vektorsjikt med polygoner).

Hver linje representerer en vei. Selv om det er forskjellige veier, alt fra små fjellstier til store motorveier, vil veielaget stort sett bli brukt til å beskrive og forstå fordelingen av menneskelig aktivitet. Basert på det du allerede har lært, er veier farlige for fjellløver, og fjellløver pleier generelt å unngå mennesker. Områder som ligger lenger borte fra mennesker vil dermed være mer egnet.

I motsetning til mange av de andre lagene du har sett på så langt, vil du ikke bruke dette laget i analysen av passende fjellløvekorridorer. I stedet vil den gi kontekstuell informasjon som vil hjelpe deg å bedre forstå hvor fjellløver befinner seg. Grønne områder indikerer nåværende løvefordeling. Vanligvis finnes ikke fjellløver i områder med tett veidekning, da det ofte er områder med høy menneskelig bolig. Senere vil du gjøre vegfunksjonene om til et rasterlag som kan brukes sammen med de andre rasterlagene i analysen din.

Din utforskning av kildedata og studieområde har gjort det klart at fjellløven i Los Angeles -området er truet av tett utvikling. Samtidig gjenstår mange områder som kan fungere som egnet fjellløvehabitat. For å sikre artens overlevelse må tiltak iverksettes snart. Du har etablert fire viktige kriterier for å vurdere egnetheten til et område for fjellløvebolig: terrengets robusthet, tett landdekke, beskyttet status og avstand fra veier. Deretter vil du forberede dataene dine for analyse og konvertere noen av de første lagene til mer brukbare datasett.


Modellering av skredfølsomhet over store områder med uklart overlegg

Skredfølsomhetskartlegging er mest effektiv hvis detaljert informasjon om overflate og undergrunn kan kombineres med autoritative skredkataloger eller en dyp forståelse av lokale forhold. Imidlertid er denne typen homogene inndata og kataloger ofte ikke tilgjengelig over store områder. I denne studien modellerer vi følsomhet for skred i Mellom -Amerika og de karibiske øyer ved å kombinere tre globalt tilgjengelige datasett og ett regionalt datasett med uklar overlegg. Denne først og fremst heuristiske modellen gir fleksibilitet til å teste en rekke forskjellige variabler som bidrar og evnen til å sammenligne skredbeholdninger innenfor modellrammen som varierer sterkt i størrelse, romtidsmessig omfang og innsamlingsmetoder. Vi lager et regionalt følsomhetskart og evaluerer ytelsen ved å bruke mottakerens driftskarakteristikker for både kontinuerlige og innvendige følsomhetsverdier. Dette følsomhetskartet danner grunnlaget for et nærliggende sanntids skredfarevurderingssystem som kobler følsomhet med nedbør og jordfuktighet utløser å estimere potensiell skredaktivitet i regional skala. Anvendelsen av denne følsomhetsmodellen på regional skala gir grunnlag for å overføre metodikken til andre geografiske områder.

Dette er en forhåndsvisning av abonnementsinnhold, tilgang via institusjonen din.


Abstrakt

Den effektive datautvinning av sosiale medier har blitt stadig mer anerkjent for sin verdi i å informere beslutningstakere om offentlig velferd. Imidlertid utnytter eksisterende studier ikke den underliggende verdien av store data fullt ut. I denne studien utvikler vi et datadrevet rammeverk som integrerer maskinlæring med romlig statistikk, og deretter bruker den på Xiamen Island, Kina for å avgrense dynamiske mønstre i urbane befolkninger basert på timebasert Baidu-varmekartdata samlet inn fra 25. august til 3. september 2017 Resultatene viste at varme nett hovedsakelig er gruppert langs hovedgaten gjennom sentrum i løpet av arbeidsdager, mens kalde rutenett ofte observeres i utkanten av byen i løpet av helgen. Blandet bruk (av kommersielle tjenester og livstjenester, restauranter og snackbarer, kontorer, fritidsområder og idrettskomplekser) er den viktigste årsaken. Et nytt kaldt rutenett dukket opp i nærheten av konferanselokaler før toppmøtet i Brasil, Russland, India, Kina og Sør -Afrika, og avslørte de sterke effektene av forskrifter på befolkningsdynamikken og dets utviklende mønstre.Denne studien viser at det foreslåtte datadrevne rammeverket kan tilby ny innsikt i byens befolkningsdynamikk og dens drivmekanisme til støtte for bærekraftig byutvikling.


Geospatial Analysis Project

I dette prosjektbaserte kurset vil du designe og utføre en komplett GIS-basert analyse-fra å identifisere et konsept, spørsmål eller problem du ønsker å utvikle, helt til sluttdataprodukter og kart som du kan legge til i porteføljen din. Det ferdige prosjektet ditt vil demonstrere din mestring av innholdet i GIS -spesialiseringen og er delt inn i fire faser: Milepæl 1: Prosjektforslag - Konseptualisere og designe prosjektet ditt abstrakt, og skrive et kort forslag som inkluderer prosjektbeskrivelse, forventede data behov, tidslinje og hvordan du forventer å fullføre den. Milepæl 2: Arbeidsflytdesign - Utvikle analysearbeidsflyten for prosjektet ditt, som vanligvis vil innebære å lage minst én kjernealgoritme for behandling av dataene dine. Modellen trenger ikke være kompleks eller komplisert, men den skal tillate deg å analysere romlige data for en ny utgang eller lage et nytt analytisk kart av en eller annen type. Milepæl 3: Dataanalyse - Skaff og forhåndsbehandler data, kjør dem gjennom modellene dine eller andre arbeidsflyter for å få grove dataprodukter, og begynn å lage dine endelige kartprodukter og/eller analyse. Milepæl 4: Opprettelse av web- og utskriftskart - Fullfør prosjektet ditt ved å sende brukbare og attraktive kart og data og algoritme for fagfellevurdering og tilbakemelding.

Получаемые навыки

Geografisk informasjonssystem (GIS), dataanalyse, prosjekt, kartanalyse, prosjektledelse

Рецензии

Utmerket kurs, jeg likte virkelig å forfølge prosjektet etter eget valg og møte og rive alle utfordringene jeg møtte på veien til prosjektet.

Flott klasse, hjelpsom professor og admin! N n Definitivt riper kjernen i arcGIS, og vil gjøre mer analyse i fremtiden!

I denne milepælen har du uke 3 til å trene din algoritmiske utvikling. I den forrige milepælen stilte du et spørsmål du vil svare på - nå utvikler du en plan, din algoritme, for hvordan du svarer på det spørsmålet med GIS. I praksis betyr dette at du vil utvikle en ModelBuilder -modell som viser den planlagte analysearbeidsflyten din, eller en del av den. For de av dere som utfører en analyse som ikke bidrar til å lage en modell, kan du skrive ut trinnene dine i stedet. Uansett, på slutten av denne modulen, vil du ha en plan for hvordan du skal produsere resultatene dine.


ModelBuilder Tools og Iterators

1 ModelBuilder Tools og Iterators Modeller i ArcGIS -miljøet brukes til å automatisere geoprosessering av arbeidsflyter, og brukes ofte til å utføre repetitive oppgaver. Modeller kan lagres i en verktøykasse for gjenbruk, og kan utføres etter behov. Denne veiledningen gir et generisk eksempel på hvordan du bruker ModelBuilder til å lage funksjonsklasser for å hjelpe nybegynnere med å navigere i ModelBuilder -vinduet. Dette eksemplet inkluderer også bruk av en iterator og innebygde variabler for å demonstrere konseptene med verktøy som bare er modell og variabel substitusjon. Merk: Tekstfilene som brukes i dette eksemplet, finnes som vedlegg 1 og 2 i dette dokumentet. Hvis du ønsker å følge med ved hjelp av eksempelfilene, kan du bare kopiere/lime inn hver fil i Notisblokk eller et lignende tekstredigeringsprogram og lagre tekstfilene i en mappe på din lokale maskin, og sikre at det ikke er mellomrom i banen og filnavnene. Trinn 1 Konfigurer arbeidsmiljøet 1. Åpne ArcMap til et nytt dokument og start ArcCatalog fra hovedmenyen. ArcMap har en egenskap som kalles standard geodatabase, som markerer stedet der utdata fra verktøy og modeller skal lagres. Standard geodatabase (Default.gdb) opprettes automatisk når en bruker installerer ArcGIS -programvare, og er vanligvis plassert i mappen Mine dokumenter og gt ArcGIS på Windows -maskiner. Denne egenskapen kan endres til hvilken som helst stasjon eller katalog du vil bruke. Det anbefales at du konfigurerer en standard geodatabase for modellen din. Dette er spesielt nyttig når du kjører en iterativ modell med mange utganger. Standard geodatabase vil holde utgangene dine organisert, og å ha denne standardbanen satt på forhånd vil spare tid og sikre at du vet nøyaktig hvor resultatene er lagret. 2. Bla deg til arbeidsområdet der du vil lagre dataene i ArcCatalog -vinduet. Hvis du ikke kan se stasjonen eller mappen i katalogtreet, bruker du Koble til mappe -knappen for å opprette en forbindelse med arbeidsområdet. Høyreklikk på arbeidsområdet og velg New & gt File Geodatabase. Skriv inn et beskrivende navn og klikk OK for å opprette databasen. Høyreklikk deretter på den nye geodatabasen og velg Lag standard geodatabase. Merk: Du må ha full tillatelse (lese, skrive, etc.) i mappen der du oppretter filens geodatabase. Hvis du ikke har skrivetilgang til denne mappen, kan ikke geoprosesseringsverktøyene lagre utdataene til dette stedet, og verktøyene mislykkes. 3. Lagre kartdokumentet. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

2 Trinn 2 Legg til verktøy og parametere i ModelBuilder Launch ArcToolbox og ModelBuilder fra hovedmenyen i ArcMap. Modellvinduet åpnes for en ny, tom modell. I dette eksemplet vil vi bygge en arbeidsflyt for å lage punktfunksjonsklasser fra koordinatverdier som er lagret i tekstfiler. Vi vil lage en iterativ prosess, noe som betyr at vi vil strukturere modellen for å gjenta arbeidsflyten for hver fil som er lagret i den tilhørende katalogen. Med andre ord vil modellen iterere gjennom filene i en mappe og utføre geoprosesseringsoppgavene for hver enkelt i den rekkefølgen de oppstår. I ArcToolbox, blar du til verktøykassen Data Management Tools & gt Layers and Table Views. Velg verktøyet Make XY Event Layer, hold nede museknappen og dra verktøyet inn i modellvinduet. Verktøyet vil vises som et hvitt rektangel som er koblet til utgangen. Merk: Du kan endre størrelsen på modellvinduet ved å bruke nedre høyre hjørne av dialogboksen. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

3 Dobbeltklikk på verktøyet Make XY Event Layer i modellvinduet og fyll ut den tilknyttede parameteren som følger. 1. Sett XY -tabellen til filen eller tabellen som inneholder koordinatdataene. 2. Sett X -feltet til kolonnen som inneholder lengdegrader (Field8 i eksempelfilene). 3. Sett Y -feltet til kolonnen som inneholder breddegrader (felt 7 i eksempelfilene). 4. Angi Z -feltet til kolonnen som inneholder høydeverdier, hvis det er aktuelt. 5. Sett den romlige referansen til koordinatsystemet som brukes til å samle koordinatverdiene, hvis det er kjent. Klikk OK for å lukke verktøydialogen og gå tilbake til modellvinduet. Merk: ModelBuilder bruker farger for å indikere statusen til verktøy og variabler. En hvit form indikerer at verktøyet fortsatt krever informasjon fra brukeren før det kan utføres. Vær oppmerksom på at Make XY -hendelseslagverktøyet nå er farget etter at du har fylt ut verktøyparameterne, noe som betyr at verktøyet kan lanseres når som helst. Blått representerer innganger, gult representerer verktøy, og grønt representerer utdata. Trinn 3 Iterasjon Som nevnt vil denne modellen være en iterativ arbeidsflyt. Det er flere iterasjonsmetoder tilgjengelig i ModelBuilder, som alle kan nås via Sett inn -menyen i modellvinduet. Beskrivelser og hjelpedokumentasjon for hver iterator er tilgjengelig her. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

4 Det er ofte mer enn én metode for å utføre en oppgave i ArcGIS. I dette eksemplet lagres dataene våre som tekstfiler i en mappe og inneholder koordinatinformasjon som vi ønsker å konvertere til et romlig lag. Det er to separate metoder som lar oss oppnå resultatene våre ved hjelp av iterator-tabellen iterator, eller ved hjelp av den innebygde Python-listelogikken. Begge disse prosessene er grundig forklart i resten av denne veiledningen. 3a. Python List Logic Sett først verktøyets inngang som en liste. Dette forteller programvaren at det vil være flere innganger til verktøyet. Høyreklikk på den blå input -ovalen og velg Egenskaper fra den skjulte menyen. Under Generelt, kontroller at alternativet En liste med verdier er merket og klikk deretter OK. Inndata og utgang vil nå vises som flere stablete former. Dobbeltklikk på den blå inngangen for å åpne batchbehandlingsnettet. Dette rutenettet viser en oppføring for hvert listeelement du vil behandle. I utgangspunktet vil du bare se den første inngangen. Dobbeltklikk på radnummeret for å se dets egenskaper. Klikk på + -tegnet for å legge til et annet element i listen og bla til katalogen der filene dine er lagret. Velg den andre filen i listen for å legge den til rutenettet. Gjenta dette trinnet for hvert bord du ønsker å behandle. I vårt eksempel bruker vi bare to filer, noe som gjør batchbehandlingsnettverket til en rask og enkel iterasjonsmetode. Imidlertid, hvis du prøver å kjøre modellen på et relativt stort antall filer, kan denne metoden raskt bli tidkrevende. I dette tilfellet kan det være et bedre alternativ å bruke en av de innebygde iteratorene. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

5 3b. Iterere tabeller Gå til menyen Sett inn & gt Iteratorer, og velg alternativet Iteratabeller for å legge til prosessen i modellvinduet. Dobbeltklikk på prosessen Iterate Tables og angi parameterne som følger. 1. Sett arbeidsområdet til katalogen der filene som skal behandles lagres. 2. Angi Wildcard -parameteren hvis du ønsker å begrense modellen til å gjenta gjennom filer som har et bestemt ord eller tegn. Hvis dette er tomt, blir alle filene i katalogen behandlet. 3. Angi tabelltype -parameteren hvis du ønsker å begrense modellen til å gjenta gjennom bestemte filtyper. For eksempel vil å skrive inn DBF her sikre at modellen bare behandler DBF -filer. Hvis denne parameteren er tom, vil verktøyet prøve å behandle alle gyldige filtyper i katalogen. På dette tidspunktet kan du fortsette og slette inngangen til Make XY Event Layer-verktøyet som vi opprettet i trinn 2. Dobbeltklikk i stedet på Make XY Event Layer-verktøyet for å åpne parameterne og klikk på rullegardinpilen ved siden av XY Tabellparameter og velg den iterative listen over tabeller som innspill. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

6 Iteratoren og verktøyet skal nå være tilkoblet, med iteratorens utdatafil som inngang for Make XY Event Layer -verktøyet. Trinn 4 Legg til prosesser Den første iterative prosessen i modellen vår er nå fullført og klar til å utføres. Vårt endelige mål med denne modellen er imidlertid å lage funksjonsklasser fra koordinatinformasjonen som er lagret i tekstfilene våre. Verktøyet Make XY Event Layer lager et midlertidig hendelseslag for våre punktdata. For senere å lage en permanent funksjonsklasse, bruker vi verktøyet Kopieringsfunksjoner. I ArcToolbox, blar du til Datahåndteringsverktøy og gt -funksjoner og drar verktøyet Kopieringsfunksjoner til modellvinduet. Dobbeltklikk på verktøyet Kopieringsfunksjoner for å åpne dialogboksen og angi parameterne som følger. 1. Sett Input -funksjonene til utdataene fra Make XY Event Layer -prosessen. 2. Angi utgangsfunksjonsklassen til banen der du vil lagre de siste utgangene. Merk: Dette eksemplet bruker inline variabel substitusjon for å gi et navn for utdatafunksjonsklassen. Som det sees i modelleksemplene, opprettes navnvariabelen via Iterate Tables -verktøyet. Hver gang verktøyet beveger seg gjennom en iterasjon, fylles variabelen med navnet på filen som behandles. Bruk av inline variabel substitusjon i dette tilfellet sikrer at hver fil har et unikt navn som lar oss identifisere utdataene senere. I vårt eksempel, første gang modellen gjentar seg, fylles variabelnavnet med filnavnet. Dermed vil den endelige utgangen være CF_0403. Den andre iterasjonen behandler en fil som heter 0406.txt, slik at vår neste utgang blir CF_0406, etc. Mer informasjon finner du her. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

7 Trinn 5 Angi parametere Modellparametere er de som skal angis av brukeren under kjøretid. Det vil si at siden modeller er designet for gjenbruk, vil du sannsynligvis inkludere innganger som må angis av brukeren hver gang modellen kjøres. For eksempel vil vi i modellen vår be brukeren om å angi arbeidsområdet for input for verktøyet Iterate Tables. For å angi en modellparameter, høyreklikker du bare på inngangene som blir bedt om fra brukeren og velger Modellparameter fra den skjulte menyen. En P vil vises ved siden av den valgte inngangen, som indikerer at den er blitt angitt som en modellparameter. Modellen vil nå be brukeren om denne parameteren før kjøring. Trinn 6 Lagre og kjør modellen For å lagre modellen, klikk på Lagre -knappen i modellvinduet og bla enten til en eksisterende verktøykasse eller bruk verktøyene i dialogboksen Lagre for å opprette en ny verktøykasse. Merk: Modeller må lagres i en verktøykasse. Du kan velge å lagre modellen i en eksisterende verktøykasse, eller alternativt er det et standard arbeidsområde for Mine verktøykasser tilgjengelig i katalogtreet. Du kan også velge å opprette en ny verktøykasse i et valgfritt arbeidsområde (høyreklikk & gt Ny & gt verktøykasse). Du må ha full tillatelse (spesielt skrivetilgang) til katalogen der verktøykassene og modellene dine er lagret. For å kjøre modellen, klikk på Kjør -knappen i modellvinduet. Hvis du prøver å redigere eller kjøre modellen etter at den er lukket, blar du bare til verktøykassen i ArcCatalog, høyreklikker modellen og velger Rediger eller Kjør. En dråpe skygge vil vises bak verktøyene og innganger/utganger som er fullført, som vist nedenfor. Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

8 Eksempelmodellen vår går gjennom to tekstfiler i det angitte arbeidsområdet og oppretter deretter to funksjonsklasser i katalogen vi har valgt for utgangene våre. Den innebygde variabelen substitusjon sikrer at hver fil er navngitt unikt i henhold til de originale tabellene, som vist nedenfor. Selv om den på ingen måte er en uttømmende håndbok, prøver denne guiden å illustrere noen av de grunnleggende konseptene som brukes når du bruker ModelBuilder til å lage gjenbrukbare, iterative arbeidsflyter. Forkortede versjoner av tekstfilene som ble brukt til å lage og teste denne modellen, er gitt som vedlegg til dette dokumentet. Bare kopier teksten for hver fil til Notisblokk eller et lignende tekstredigeringsprogram og lagre filene på din lokale stasjon. Deretter bygger du modellen som beskrevet, og erstatter banene og variablene med de lokale katalogbanene og filnavnene tilsvarende. For ytterligere hjelp med denne veiledningen eller andre emner relatert til geospatiale og/eller statistiske data og programvare, vennligst kontakt oss på Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

9 Vedlegg A: Fil 0403.txt Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS

10 Vedlegg B: Fil 0406.txt Trent University Library Maps, Data & amp Government Information Center (MaDGIC) Revidert juli 2015 Programvare: ArcGIS