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¿Existe una herramienta de geoprocesamiento que pueda utilizar para encontrar la carretera más cercana a un punto en un mapa?


Tengo una capa de conjunto de datos de red que utilizo para realizar el enrutamiento. Incluso si un punto inicial o final no está cerca de una carretera en la capa Network Dataset, aún quiero realizar el enrutamiento utilizando esos puntos. ¿Hay alguna manera de que la ruta comience en el lugar más cercano en el ND, hasta el punto de partida o termine en la ruta en el lugar más cercano cerca del punto final?


ArcMap debería hacer esto automáticamente (ajustar puntos fuera de la red al punto más cercano en la red) cuando carga ubicaciones en su capa de análisis usando la barra de herramientas de Network Analyst. Si necesita más control sobre qué clases obtienen ubicaciones ajustadas a ellas, puede hacerlo en la ventana "Propiedades de capa" de su capa de análisis de red. Consulte "Tolerancia de búsqueda y entorno de ajuste" en esta página:

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//00470000003n000000


Si entiendo bien su pregunta, tiene la extensión Network Analyst, debería poder conectar sus puntos de origen / destino a la red automáticamente. Si busca en las Opciones de Network Analyst, hay Opciones de ajuste de ubicación. Hay más información en esta página de ayuda: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00470000003n000000

Espero que eso ayude, David


Pude resolver esto cambiando la Tolerancia de búsqueda de la herramienta Agregar paradas a un número más alto.


CostConnectivity (Regiones, Cost_Ras, Cost_Connect) Las dos entradas (regiones y datos de costos) se muestran en el lado izquierdo de la imagen, y el lado derecho de la imagen muestra la red de menor costo de salida que se muestra en las regiones.

Las regiones de entrada pueden ser datos rasterizados o de entidades.

En un ráster, una región es un grupo de celdas con el mismo valor que son contiguas entre sí (adyacentes). Cuando las regiones de entrada se identifican mediante un ráster, si alguna zona (celdas con el mismo valor) está compuesta por varias regiones, primero ejecute la herramienta Grupo de regiones como un paso de preprocesamiento para asignar valores únicos a cada región. Utilice el ráster resultante como regiones de entrada para la herramienta Costo de conectividad.

Cuando las regiones de entrada se identifican por datos de polígono, línea o punto, se convierten a ráster utilizando el ID de entidad para garantizar que las regiones resultantes tengan valores únicos. Por lo tanto, no se pueden ingresar polígonos de varias partes. Cuando se ingresan datos multipunto, Cost Connectivity selecciona aleatoriamente uno de los puntos en la ubicación como el valor de la región.

Puede controlar la resolución de las regiones de entidades de entrada rasterizadas con el entorno de Tamaño de celda. De forma predeterminada, la resolución se establecerá en la resolución del ráster de costo de entrada.

Cuando se utilizan datos de entidades poligonales para los datos de la región de entrada, se debe tener cuidado con la forma en que se maneja el tamaño de la celda de salida cuando es grueso, en relación con el detalle presente en la entrada. El proceso de rasterización interna emplea el mismo método de tipo de asignación de celda predeterminado que la herramienta Polígono a ráster, que es Centro de celda. Esto significa que los datos que no se encuentren en el centro de la celda no se incluirán en la región rasterizada intermedia y, por lo tanto, no se representarán en los cálculos de distancia. Por ejemplo, si sus regiones son una serie de polígonos pequeños, como huellas de edificios que son pequeñas en relación con el tamaño de la celda de salida, es posible que solo algunas de ellas caigan debajo de los centros de las celdas ráster de salida, aparentemente causando la mayoría de los demás para perderse en el análisis.

Para evitar esta situación, como paso intermedio, puede rasterizar las entidades de entrada directamente con la herramienta Polígono a ráster, establecer un campo Prioridad y usar la salida resultante como entrada para la herramienta Conectividad de costos. Alternativamente, puede seleccionar un tamaño de celda lo suficientemente pequeño para capturar la cantidad adecuada de detalles de las características de entrada.

Cuando la entrada de la región es una característica, el campo ObjectID (por ejemplo, OID o FID, según el tipo de entrada de la característica) se utilizará como identificador de la región.

Si las regiones de entrada son ráster y el rango de los ID de fila es muy grande (incluso si solo hay unas pocas regiones), el rendimiento de la herramienta puede verse afectado negativamente.

Las ubicaciones de celda con NoData en el ráster de costo de entrada actúan como barreras.

La extensión de procesamiento predeterminada es la misma que la del ráster de costo de entrada.

El ráster de costo no puede contener valores de cero ya que el algoritmo es un proceso multiplicativo. Si su ráster de costo contiene valores de cero, y estos valores representan áreas de menor costo, cambie los valores de cero a un valor positivo pequeño (como 0.01) antes de ejecutar Cost Connectivity, ejecutando primero la herramienta Con. Si las áreas con un valor de cero representan áreas que deben excluirse del análisis, estos valores deben cambiarse a NoData antes de ejecutar Cost Connectivity, ejecutando primero la herramienta Establecer nulos.

Para la clase de entidad de salida de conexiones vecinas, los vecinos no se identifican por la distancia euclidiana, sino por la distancia de costo. Por lo tanto, el vecino más cercano de una región es el más barato para viajar, no el más cercano en distancia. Se realiza una operación de asignación de costos para identificar qué regiones son vecinas entre sí.

La red de salida óptima se crea a partir de las rutas producidas en la salida de conexiones vecinas opcionales. Las rutas en la salida de conexiones vecinas opcionales se convierten a teoría de grafos. Las regiones son los vértices, las rutas son los bordes y los costos acumulativos son los pesos de los bordes. El árbol de expansión mínimo se calcula a partir de la representación gráfica de las rutas para determinar la red de rutas de menor costo necesaria para viajar entre las regiones.

Cada ruta de menor costo alcanza primero el límite exterior del polígono o región multicelda. Desde el perímetro de la región, la herramienta continúa las rutas con segmentos de línea adicionales, lo que permite puntos de entrada y salida entre regiones y el movimiento dentro de ellas. No hay ningún costo adicional de movimiento a lo largo de estos segmentos de línea.

Las herramientas Coste de distancia y Ruta de coste se pueden utilizar para conectar regiones que no están conectadas directamente en el árbol de expansión mínimo según información a priori. Por ejemplo, una región en particular puede necesitar una ruta de escape alternativa para que los bomberos puedan evacuar de la región. Dado que las rutas resultantes de la ruta de costo solo llegan al borde de una región, si desea utilizar estas rutas adicionales en la red integrada para realizar un análisis de red posterior, deberá extender estas rutas dentro de la región para conectarlas a las rutas en la red de árbol de expansión mínima.

La salida de conexiones vecinas opcional se puede utilizar como una red alternativa a la red de árbol de expansión mínima. Esta salida conecta cada región con sus regiones de costo vecinas, produciendo así una red más compleja con muchas rutas. La clase de entidad se puede utilizar tal cual o como base desde la cual crear su propia red deseada. Para hacer eso, puede seleccionar las rutas específicas que desea dentro de la red usando el botón Seleccionar por atributos o el grupo Seleccionar en la pestaña Mapa, o la herramienta Seleccionar geoprocesamiento. La decisión de qué rutas seleccionar puede basarse en el conocimiento del área y las estadísticas asociadas con las rutas en la tabla de atributos resultante.

La red resultante, ya sea del árbol de expansión mínimo o de las conexiones vecinas opcionales, se puede convertir en una red de Network Analyst para realizar análisis de red adicionales.

Consulte Entornos de análisis y Spatial Analyst para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento que se aplican a esta herramienta.


Servicios de cartografía web

Para analizar los datos de la minería del carbón contra sus propios datos, deberá utilizar un software de sistemas de información geográfica (GIS).

Los conjuntos de datos disponibles son todas imágenes ráster sin detalles de características individuales; consulte los datos disponibles de Coal Authority si tiene necesidades más específicas.

Ingrese la dirección del conjunto de datos que desea en su cliente del Servicio de cartografía web (consejo: haga clic con el botón derecho y copie el acceso directo).

  • Áreas de informes de minería de carbón: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_coal_mining_reporting_areas/MapServer/WMSServer: las áreas en las que la Autoridad del Carbón recomienda un informe de minería.
  • Entradas de la mina: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_mine_entries/MapServer/WMSServer: el punto central de las entradas de la mina según se deriva de los planes de la Autoridad del Carbón.
  • Áreas de riesgo de desarrollo y recursos de carbón: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_planning_policy_constraints/MapServer/WMSServer: una combinación de capas de datos relevantes para planificadores, funcionarios de políticas de planificación y administradores de activos.
  • Riesgo específico: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_specific_risk/MapServer/WMSServer: información más detallada que, en conjunto, componen los datos del Área de riesgo de desarrollo.
  • Catálogo de minas abandonadas: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_abandoned_mines/MapServer/WMSServer: un catálogo geográfico de los planos de minas abandonadas en poder de la Autoridad del Carbón.
  • Datos que cumplen con INSPIRE: https://map.bgs.ac.uk/arcgis/services/CoalAuthority/coalauthority_inspire/MapServer/WMSServer: conjunto de datos que comprende puntos de monitoreo de Coal Authority y áreas de licencia.

Firma, parámetros y documentación de la herramienta¶

La función para invocar la herramienta de geoprocesamiento incluye documentación sobre esa herramienta. Este documento aparece usando el intellisense de su IDE y también se puede acceder usando la función de ayuda de Python:

Como se muestra en el ejemplo anterior, las funciones de la herramienta se anotan usando sugerencias de tipo para ayudar a indicar la entrada que aceptan y la salida que producen. La firma de la función incluye valores predeterminados para los parámetros de entrada, por lo que la persona que llama no tiene que especificarlos a menos que sea necesario. La documentación de parámetros incluye una descripción de cada parámetro, su tipo esperado y si es obligatorio u opcional. Si el parámetro acepta de una lista de valores de entrada, esa lista se incluye con la documentación como una 'Lista de opciones'. La documentación incluye el tipo y descripción del valor de retorno de las funciones.

A continuación, diríjase al tema Uso de herramientas de geoprocesamiento para ver cómo se pueden usar estas herramientas en scripts de Python.


Clase de cartografía: Técnicas de georreferenciación Parte uno y # 8211 Conceptos básicos, con Hans van der Maarel

Bienvenido de nuevo a otra emocionante edición de Mapping Class, una nueva serie de blogs de videos donde seleccionamos tutoriales y flujos de trabajo creados por cartógrafos expertos y usuarios avanzados de Avenza de todo el mundo. Para este artículo, nos complace presentar a Hans van der Maarel, propietario de Red Geographics y cartógrafo experto. Hans se unió a nosotros desde los Países Bajos y preparó un video tutorial que muestra consejos y trucos para abordar la georreferenciación en una variedad de escenarios de mapeo diferentes. En esta primera parte, Hans repasa los conceptos básicos de la georreferenciación en MAPublisher, utilizando un mapa de la ciudad de Zevenbergen. Sintonice la segunda parte, próximamente, que revelará cómo Hans aborda las tareas de georreferenciación más desafiantes, incluido el manejo de información de proyección desconocida y el trabajo con mapas históricos.

Hans ha producido un breve recorrido en video que detalla la primera parte de su proceso de georreferenciación. El equipo de Avenza ha producido notas en video (a continuación) para ayudarlo a seguir el curso.

Técnicas de georreferenciación Parte uno: Conceptos básicos
por Hans van der Maarel (notas en video del equipo Avenza)

La georreferenciación es el proceso de tomar imágenes o datos de mapas que carecen de información de ubicación geográfica y asociarlos con coordenadas específicas en la Tierra. La georreferenciación es un paso muy común, pero a veces desafiante, que es necesario para producir productos cartográficos precisos y significativos. Al georreferenciar los datos de los mapas, los cartógrafos pueden asegurarse de que las características en sus mapas estén ubicadas correctamente y de una manera que represente con precisión el mundo real. La georreferenciación también facilita la adición y actualización de mapas con nuevas capas de datos, ya que la información de ubicación almacenada dentro de las nuevas capas de mapas se superpondrá con precisión en la posición correcta en proyectos de mapas más antiguos. El proceso de georreferenciación de mapas puede ser complicado, pero Hans ha descrito algunos pasos fáciles de seguir para realizar y validar rápidamente tareas simples de georreferenciación con datos de mapas vectoriales.

En general, la georreferenciación eficaz debe incluir al menos tres puntos de control conocidos. En este ejemplo, Hans ha incluido un cuarto punto de control adicional para proporcionar precisión adicional.

Al ubicar puntos de control, es una buena idea elegir puntos que se aproximen aproximadamente a las cuatro esquinas (cuadrantes) del área de su mapa. Si lo hace, puede garantizar que el resultado de la georreferenciación sea preciso para toda la cobertura del área del mapa y minimice los efectos de distorsión / corte a medida que las capas del mapa coinciden con el sistema de coordenadas final. Los cartógrafos deben tomarse el tiempo para asegurarse de que los puntos de control elegidos sean lo más precisos posible, ya que los errores en la ubicación de los puntos de control se propagarán por todas las ubicaciones del mapa. La ubicación deficiente de los puntos de control puede conducir a una precisión de georreferenciación deficiente en general.

Con la herramienta de ubicación de la página MAP, coloque cuatro puntos de control en ubicaciones conocidas y fácilmente identificables. Hans recomienda colocar puntos de control en las características del mapa reconocibles que se pueden ver fácilmente en las imágenes de referencia. Para este ejemplo, Hans eligió usar las esquinas y los bordes de las estructuras principales (es decir, los edificios / depósitos más grandes) o los centros de las principales intersecciones de carreteras conocidas. Al usar las características de la carretera como puntos de control de referencia, Hans recomienda usar el centro de la característica en lugar del borde. Esto puede compensar la variación en la ubicación del borde de la carretera que puede ocurrir cuando la capa de línea vectorial no coincide completamente con el ancho real de la carretera / carril en las imágenes.

A continuación, abra la herramienta Georreferenciación y seleccione la opción "Agregar ubicaciones mundiales". Desde aquí, use el mapa web integrado para calcular las coordenadas de latitud / longitud para cada uno de sus puntos de control conocidos. El uso de la vista de imágenes satelitales puede facilitar este proceso, especialmente cuando se trata de características físicas en el mapa (es decir, construir esquinas). Repita esto para cada uno de los cuatro puntos de control.

La tabla resultante mostrará una lista de coordenadas establecidas para cada uno de estos puntos de control. A partir de aquí, si ya conoce la proyección en la que ya se encuentran los datos del mapa, puede configurar este sistema de coordenadas en esta etapa. Si no está seguro, la herramienta de georreferenciación proporcionará automáticamente una lista sugerida de sistemas de coordenadas que coinciden con los puntos de control que ha establecido. Estas "mejores" coincidencias se proporcionan en función de la medición del error entre las coordenadas establecidas por el usuario y las ubicaciones del mundo real en el mapa web. Idealmente, desea el valor de error combinado más bajo. En general, los sistemas de coordenadas sugeridos en la parte superior de la lista suelen ser la mejor opción.

Una vez que seleccione el sistema de coordenadas deseado, la herramienta creará automáticamente una nueva Vista de MAPA donde puede albergar sus datos de mapas recién georreferenciados. Notará que las ubicaciones de la página MAP que creó anteriormente se mostrarán junto con los nuevos puntos de control de georreferenciación. Esta es una excelente manera de ayudar a validar su georreferenciación, ya que podrá observar la precisión (o inexactitud) de los puntos de control colocados.

Por último, es una buena idea utilizar la herramienta Buscar lugares para validar los resultados de la georreferenciación. Intente buscar puntos de referencia identificables o características principales en su mapa (es decir, estaciones de tren). Simplemente busque una ubicación con la herramienta Buscar lugares y compárela con las ubicaciones georreferenciadas en su mapa.

Con esto concluye la primera parte de & # 8220Técnicas de georreferenciación con Hans van der Maarel& # 8220. Ahora que ha cubierto los conceptos básicos de la georreferenciación en MAPublisher, sintonice la segunda parte en la próxima edición de Mapping Class. Allí verá cómo Hans aborda proyectos de georreferenciación más complejos, incluido qué hacer cuando tiene mapas a pequeña escala que provienen de imágenes escaneadas o impresas, o donde la información de proyección o referencia no está disponible. Hans utilizará un hermoso mapa histórico del noroeste de África para demostrar este problema. Búscalo en el blog de recursos de Avenza el próximo mes.


Cómo utilizar el mapa interactivo de delitos de ADT

Comience escribiendo la ciudad, el código postal o el estado que desee en la parte superior del mapa interactivo. Una vez que haga eso, la guía generará su área, destacando cada categoría de crimen.

Al hacer clic en el mapa, obtendrá aún más información sobre el área y detalles específicos sobre cada categoría de crimen.


Registro y manejo de errores¶

Las herramientas de geoprocesamiento registran mensajes informativos, de advertencia y de error utilizando la función de registro para Python. Estos mensajes incluyen información como la siguiente:

  • Cuando la operación comenzó y terminó
  • Los valores de los parámetros utilizados
  • Información general sobre el progreso de la operación (mensaje de información)
  • Advertencias de posibles problemas (mensaje de advertencia)
  • Errores que hacen que la herramienta detenga la ejecución (mensaje de error)

Toda la comunicación entre herramientas y usuarios se realiza con estos mensajes de registro. Los mensajes se clasifican por gravedad y se registran en estos diferentes niveles:

Un mensaje informativo es información sobre la ejecución de una herramienta. Nunca se usa para indicar problemas. En los mensajes informativos solo se encuentra información general, como el progreso de una herramienta, a qué hora se inició o finalizó una herramienta, las características de los datos de salida o los resultados de la herramienta.

Los mensajes de advertencia se generan cuando una herramienta experimenta una situación que puede causar un problema durante su ejecución o cuando el resultado puede no ser el esperado. Por ejemplo, definir un sistema de coordenadas para un conjunto de datos que ya tiene un sistema de coordenadas definido genera una advertencia. Puede tomar medidas cuando regrese una advertencia, como cancelar la ejecución de la herramienta o hacer otra elección de parámetro.

Los mensajes de error indican un evento crítico que impidió la ejecución de una herramienta. Los errores se generan cuando uno o más parámetros tienen valores no válidos, o cuando falla un proceso de ejecución crítico o una rutina.


5. OptimoRoute

Precio: A partir de $ 17,10 por conductor (prueba gratuita de 30 días)
Disponible en: iOS, Android
Más útil para: Empresas, mano de obra móvil

OptimoRoute describe su misión como "Organizar la fuerza laboral móvil". Es un planificador de rutas eficiente que presta servicios a muchas industrias, desde la logística de salida para flotas de entrega pequeñas y grandes, hasta las ventas en el campo y la recolección de desechos. Su sitio web enumera muchas otras industrias que podrían beneficiarse de su servicio.

Al igual que otros planificadores de rutas de varias paradas en esta lista, la función principal de OptimoRoute es planificar y optimizar rutas a través de software, accesible a través de teléfonos inteligentes, tabletas y computadoras.

Características

El sitio web de OptimoRoute cuenta con más de 50 funciones en una aplicación.

Ellos ofrecen seguimiento y ETA de entregas calculando el avance de las terminaciones y el tráfico local. También puede enviar clientes mensajes personales respecto a los tiempos de entrega para mantenerlos actualizados.

Las rutas pueden ser cambiado sobre la marcha y se actualiza automáticamente para tener en cuenta las entregas de última hora, las entregas canceladas y los conductores enfermos.

OptimoRoute permite a los usuarios planificar rutas por varios días, semanas antes. Esto es particularmente importante para los conductores de larga distancia que cubren grandes distancias, que quieren despertarse y continuar donde lo dejaron.

Optimización de ruta cuenta las horas de trabajo permitidas por los conductores para evitar horas extraordinarias y costos innecesarios.

Especificaciones del vehículo realiza un seguimiento de la capacidad y las características de un vehículo, como refrigeración y rampas de entrada, para garantizar el camión adecuado para la entrega correcta.

La gerencia lo agradecerá datos registrados automáticamente del campo. Permite a los líderes identificar a los miembros de alto y bajo rendimiento y hacer los ajustes necesarios.

Migas de pan compara las rutas planificadas con las rutas reales conducidas. Los líderes de equipo pueden descubrir desviaciones que es posible que deban abordarse por problemas de rendimiento.

Exclusivo de OptimoRoute es una función llamada Equilibrio de la carga de trabajo. Analiza las horas de trabajo existentes de los conductores o la carga de trabajo y distribuye los nuevos pedidos en consecuencia. Workload Balance también puede distribuir pedidos basándose únicamente en la cantidad de conductores necesarios, o mediante una distribución equitativa en toda la flota.

Resultados

Los clientes de OptimoRoute informan grandes reducciones en el kilometraje y una mayor capacidad de entrega. Otros afirman reducciones en el tiempo de planificación, con mejoras tanto en la eficiencia como en el crecimiento empresarial.

Las características de OptimoRoute son ciertamente específicas para los conductores de entrega y los testimonios de sus clientes provienen íntegramente de las industrias de logística y servicios de campo. Entonces, si está buscando un planificador de rutas de entrega de múltiples paradas para su flota, OptimoRoute puede tener el enfoque específico de la industria que está buscando.


Localización de un parque mediante análisis de idoneidad

Análisis y diseño de parques: localización de un parque mediante análisis de idoneidad (parte 2)

En mi publicación de blog anterior, analicé la accesibilidad de los parques en la ciudad de Redlands y descubrí varias áreas de la ciudad que estaban a más de una milla de un parque existente a lo largo de la red de calles transitables. Ahora, quiero determinar dónde ubicar mejor un nuevo parque dentro de las áreas que identifiqué como desatendidas por los parques actuales.

Para responder a esta pregunta, realizaré un análisis de idoneidad para encontrar las parcelas más apropiadas para un nuevo parque.

Hay dos tipos principales de análisis de idoneidad: binario y ponderado. El análisis de idoneidad binario implica una respuesta final binaria: 1 o 0, o en nuestro caso, adecuada e inadecuada. Un análisis de idoneidad ponderado permite un rango de respuestas finales, de 1 a 10, por ejemplo, y permite que ciertas capas tengan más influencia (peso) en el resultado del modelo. Para este ejemplo, voy a crear un modelo de análisis de idoneidad binario.

Al igual que con nuestro análisis de accesibilidad de parques, comenzaré con varios conjuntos de datos de la ciudad de Redlands, incluidos parques, escuelas, carreteras, senderos (fuera de la carretera y dentro), carriles para bicicletas existentes y propuestos y parcelas vacías. Antes de construir un modelo, debo saber las distancias que debe tener el nuevo parque de ciertas características. En la mayoría de los casos, busco estar cerca de ciertas características, pero en otros casos, quiero asegurarme de estar lo suficientemente lejos, como en las autopistas y los parques existentes.

Recuerde que cualquiera de estos valores se puede cambiar para adaptarse a cualquier criterio. ModelBuilder permite crear, ejecutar y luego modificar un flujo de trabajo para adaptarse a diferentes ideas de qué tan lejos debe estar cada característica de un nuevo parque.

Crear un flujo de trabajo de procesamiento de datos
Mi análisis debería leerse como un diagrama de flujo: proteger las escuelas, los senderos y los carriles para bicicletas para hacer las áreas "buenas". Proteja los parques y carreteras existentes para hacer las áreas "malas". Luego elimine las áreas malas de las buenas y busque las áreas que son comunes a las parcelas vacías.

Desarrollar un modelo de idoneidad
Para utilizar los datos y las herramientas que se encuentran en ArcGIS para realizar análisis de idoneidad, desarrollaré un modelo con ModelBuilder. ModelBuilder actúa de manera muy similar a un diagrama de flujo vivo, con elementos de datos que se conectan a herramientas y crean resultados como el diagrama de procesamiento de flujo. Un modelo sirve no solo como una herramienta organizativa para realizar el procesamiento de datos, sino que los elementos del modelo almacenan valores de parámetros y rutas de datos que se pueden cambiar, y el modelo en sí se puede compartir y ejecutar en diferentes datos. Por ejemplo, otros usuarios pueden cambiar los conjuntos de datos de entrada a sus propios parques y red de calles para lograr el mismo análisis.

Por definición, las herramientas de geoprocesamiento toman una o más piezas de datos geográficos, ejecutan un proceso basado en los parámetros que defino y crean una nueva pieza de datos como resultado. Ese primer resultado se puede introducir en otra herramienta que da como resultado otro dato más. Una vez que se han creado los nuevos datos, se puede descartar el resultado anterior. Estos datos se denominan datos intermedios. Cada pieza de datos intermedios debe escribirse en un espacio de trabajo temporal, que se define en la configuración del entorno del mapa o modelo. Mantener los datos intermedios en un espacio de trabajo temporal es una excelente manera de garantizar que no termine con conjuntos de datos aleatorios en toda mi computadora.

Las herramientas para modelos se pueden encontrar usando la ventana de búsqueda. La ventana de búsqueda me permitirá escribir el nombre de una herramienta, conjunto de datos o secuencia de comandos y mostrar resultados en todos los tipos de datos. Para agregar una herramienta a un modelo, arrastre la herramienta por su nombre y suéltela en el lienzo del modelo. Los elementos del modelo se pueden conectar usando la herramienta Conectar desde la ventana del modelo. Al hacer doble clic en una herramienta o elemento, se abrirá un cuadro de diálogo que me permite asegurarme de que la configuración sea correcta antes de ejecutar el modelo. ModelBuilder también verificará que las entradas sean válidas antes de ejecutarse, y puedo verificarlas todas manualmente haciendo clic en la herramienta Validar todo el modelo de la barra de herramientas de ModelBuilder. Puedo guardar el modelo en una caja de herramientas, que se puede almacenar en cualquier lugar del disco o en una geodatabase, como estoy haciendo.

Cuando se ejecuta el modelo, un cuadro de diálogo me muestra el progreso, la notificación de que ha finalizado y cualquier mensaje, advertencia o error que pueda haber ocurrido. La ventana Resultados es la ubicación para rastrear el estado de un modelo u otra operación de geoprocesamiento.

Reutilizar modelos como herramientas
Otra característica interesante de los modelos es que se pueden utilizar en otros modelos como herramientas. Como ya probé la eficacia de medir distancias a lo largo de la red de carreteras frente a zonas de amortiguamiento en línea recta, puedo tomar el método que desarrollé y usarlo como una herramienta en mi modelo de idoneidad de parque. Llamaré a la herramienta Buffer Along Roads y la utilizaré para las escuelas y los parques existentes, que son los únicos conjuntos de datos que requieren que se mida el recorrido a lo largo de la red de carreteras.

Mi herramienta de modelo funcionará como cualquier otra herramienta: requiere un conjunto de datos de puntos de entrada y creará un conjunto de datos poligonal que contiene zonas de influencia a lo largo de las carreteras utilizando las distancias expuestas en el esquema de reclasificación. Una vez que he creado estos polígonos de distancia, elijo los que cumplen con mis criterios, en este caso, los que están a ½ milla de los parques existentes y a ½ milla de las escuelas. A partir de ahí, el resto de mi análisis puede continuar utilizando zonas de amortiguamiento en línea recta de carriles para bicicletas, senderos y carreteras.

Determinando la ubicación final
Cuando el modelo está terminado, veo que hay más de una ubicación adecuada para un nuevo parque. Luego tengo algo de trabajo que hacer para averiguar el paquete o la ubicación final. Por ejemplo, quizás esté buscando el área más cercana al centro de la ciudad. Usando mi análisis de acceso al parque como ejemplo, convertir los polígonos finales adecuados en puntos y ejecutarlos a través de una herramienta de costo de distancia sería un método a utilizar.

Sin embargo, quiero permitir que los ciudadanos aporten sus opiniones. En la próxima entrada de esta serie, usaré ArcGIS Server para recopilar información geográfica voluntaria, contenido de fuentes colectivas o contenido generado por el usuario para permitir que los usuarios voten por su ubicación favorita para un nuevo parque. Este concepto ahora se denomina "planificación participativa".

Accediendo a los datos y modelos
Los datos y modelos de esta publicación de blog se pueden encontrar aquí.
El resto de los datos y herramientas de esta serie de blogs se pueden encontrar en el grupo de Análisis y diseño de parques aquí (asegúrese de filtrar por Mostrar: Todo el contenido en la parte superior de la página)


Herramientas gratuitas para mostrar rápidamente datos de códigos postales en un mapa

En mi función de analista de rendimiento para el mercado digital, a menudo necesito mostrar las ubicaciones de proveedores y compradores.

En esta publicación, quiero compartir algunas herramientas gratuitas que utilizo para convertir datos de códigos postales en mapas útiles. Mi ejemplo muestra datos de muestra de estadios de fútbol en Gran Bretaña.

Hojas de mapeo

Este complemento de Google Sheets me permite trazar códigos postales en un mapa de Google. Cuando pongo los datos en una hoja de Google y selecciono las columnas relevantes, puedo crear un mapa con chinchetas para mostrar la ubicación de los estadios de fútbol.

Estas son las columnas seleccionadas para los datos de muestra:

Construyendo el mapa a partir de una hoja de Google

A partir de esto, puedo generar este mapa:

Mapa de Google con todas las ubicaciones trazadas

La capacidad de filtrar los datos y hacer clic en los pines para abrir más información es una característica útil.

Mapa de Google filtrado

Mapsdata

Usé Mapsdata cuando quiero mostrar concentraciones de ubicaciones y tengo menos de 1,000 códigos postales. Los datos deben cargarse como una hoja de cálculo de Excel.

Este es un ejemplo de la función de agrupación en clústeres. Las marcas muestran cuántos estadios hay en el área. Los controles de la izquierda permiten ajustar las distancias geográficas.

Función de agrupación en clústeres de Mapsdata

Cuando tengo una gran cantidad de códigos postales, la función de mapas de calor de Mapsdata me resulta realmente útil. Esto muestra los mismos datos que un mapa de calor.

Función de mapa de calor de Mapsdata

Mapsdata también tenía una función que me permite mostrar burbujas según los valores de una columna en particular. Aquí configuré la herramienta para mostrar el tamaño de la burbuja como la capacidad de cada uno de los estadios.

Función de burbuja de Mapsdata

Mapsdata también proporcionó varias herramientas útiles para convertir datos como códigos postales a longitudes y latitudes. Lamentablemente, el servicio Mapsdata ya no está disponible (a partir del 18 de octubre).

A ti

Seguiremos experimentando con diferentes herramientas y continuaremos compartiendo nuestras experiencias. Si usa alguna herramienta gratuita para mapear códigos postales, nos encantaría saberlo en la sección de comentarios.


Ver el vídeo: 413-I EUCLIDEAN DISTANCE and RECLASSIFY (Octubre 2021).