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¿Extraer características de carreteras y edificios a partir de datos ráster con ArcGIS Desktop?


Trabajo con datos ráster y mi tarea es digitalizar una imagen grande. ¡Esto consume mucho tiempo solo para digitalizar carreteras y edificios!

Estoy buscando herramientas para simplificar el trabajo con datos ráster para digitalizar características, como la extracción automatizada de carreteras, características suaves, etc. Para ver ejemplos, consulte estos videos: RoadTracker y Overwatch.

Tengo ArcGIS 9.3 y 10, pero también se aceptan otras sugerencias.


Su pregunta es similar a la que le hice antes sobre la extracción de cobertura terrestre. La solución que me dieron fue usar el software GIS de código abierto llamado GRASS (vea mi pregunta / respuesta a continuación).

Extracción de características de cobertura terrestre a partir de imágenes de satélite


Hay una lista completa de software Raster to Vector aquí

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

Potrace es gratis y bastante bueno.

"Potrace (TM) es una utilidad para rastrear un mapa de bits, es decir, transformar un mapa de bits en una imagen suave y escalable. La entrada es un mapa de bits (formato PBM, PGM, PPM o BMP) y la salida predeterminada es un Archivo PostScript (EPS). Un uso típico es crear archivos EPS a partir de datos escaneados, como logotipos de empresas o universidades, notas escritas a mano, etc. La imagen resultante no es "irregular" como un mapa de bits, sino uniforme. Luego se puede renderizar en cualquier resolución. Potrace puede producir actualmente los siguientes formatos de salida: EPS, PostScript, PDF, SVG (gráficos vectoriales escalables), DXF, PGM (para suavizar fácilmente las imágenes basadas en píxeles), Gimppath y XFig. Es posible que se agreguen backends adicionales en el futuro. "

http://potrace.sourceforge.net/

(pero luego tendrá que georreferenciar sus datos vectoriales (DXF)) y luego convertirlos a shapefile o geodatabase.

Han tenido un éxito desigual con ArcScan, dependiendo de la calidad original del escaneo ráster y el ruido.


Inspiración para aplicaciones asombrosas

La Cumbre de desarrolladores de Esri 2020 (DevSummit) se volvió virtual este año, atrayendo a una audiencia en línea de más de 6.000 espectadores a través de la transmisión en vivo en esri.com y la página de Facebook de Esri. El evento se llevó a cabo en línea debido a las preocupaciones sobre la pandemia de la enfermedad mundial del coronavirus 2019 (COVID-19).

Los desarrolladores de aplicaciones y otras personas que transmitieron en vivo el evento se enteraron de las últimas innovaciones en ArcGIS de un equipo de más de dos docenas de desarrolladores, ingenieros de producto y gerentes de producto de Esri. Durante el año pasado, el equipo de desarrollo agregó capacidades nuevas o mejoradas a ArcGIS en áreas como mapeo y visualización, análisis espacial y ciencia de datos, aprendizaje profundo y mapeo 3D, desarrollo de aplicaciones web personalizadas y procesamiento de lenguaje natural. También está en marcha un nuevo proyecto para integrar ArcGIS con las capacidades de los motores de juegos Unity y Unreal Engine.

Según Euan Cameron, director de tecnología para la tecnología de desarrolladores de Esri, los motores de juegos llevan a los desarrolladores un motor de física, animación y sistemas de partículas al entorno de desarrollo de aplicaciones. Como desarrollador, Cameron dijo que estaba entusiasmado con lo que pueden hacer estas capacidades. “[Estos] te permiten construir experiencias que cobran vida”, dijo.

Jim McKinney, director de tecnología de ArcGIS Desktop, abrió la sesión plenaria de DevSummit agradeciendo a la comunidad de desarrolladores y dándoles la bienvenida al evento, ahora en su decimoquinto año.

& # 8220Nuestro objetivo es compartir con ustedes nueva tecnología, con la que pueden hacer cosas asombrosas, tecnología que hará que su [trabajo] sea más efectivo & # 8221, dijo McKinney en su introducción al evento de tres horas.

El presidente de Esri, Jack Dangermond, elogió a los desarrolladores por lo que hacen para ayudar a las organizaciones a crear lo que él llamó & # 8220a transformación digital utilizando la ciencia geográfica & # 8221.

Dangermond dijo que la transformación digital, con el apoyo de los desarrolladores de aplicaciones geoespaciales, está impulsando avances en la agricultura de precisión, la conservación, la seguridad pública, la salud pública y la gestión forestal y de los recursos hídricos.

& # 8220 Esto no & # 8217t sucede por casualidad. "No está listo para usar", dijo Dangermond. & # 8220Requiere la creatividad de ustedes que están aquí y en línea en todo el mundo, la ingeniería y el pensamiento. & # 8221

Qué puede hacer la plataforma ArcGIS por los desarrolladores

El director de desarrollo de software de Esri, Sud Menon, brindó una descripción general de alto nivel de la plataforma Esri ArcGIS, que integra muchos tipos de datos, incluidas imágenes, características vectoriales, modelado en tiempo real, multidimensional, no estructurado, tabular, 3D, lidar y CAD / de información de construcción. (BIM) y otros tipos de datos.

& # 8220Extrae todos estos datos en capas para crear un lenguaje común de mapas, escenas, modelos y herramientas que pueden ser utilizados por creadores y analistas, así como para impulsar aplicaciones, & # 8221 Menon.

Destacó las capacidades de ArcGIS Online, una solución de análisis y mapeo basada en la nube, para entregar información importante a una audiencia. & # 8220ArcGIS Online es una plataforma que le permite crear y compartir aplicaciones de mapeo que comunican información importante a escala & # 8221, dijo Menon. & # 8220 Una única aplicación de mapeo de tendencias, como el panel de control de coronavirus en vivo de la [Universidad] Johns Hopkins, puede recibir miles de solicitudes por segundo y tener millones de usuarios simultáneos. & # 8221

El panel de COVID-19 de la Universidad Johns Hopkins, mantenido en el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de Whiting, se creó utilizando paneles de ArcGIS de Esri.

Visualización de la información de una manera nueva

Las presentaciones de productos comenzaron con un enfoque en el mapeo, la base de la tecnología GIS y ArcGIS API para JavaScript, que potencia las capacidades de mapeo web para visualizaciones 2D y 3D.

& # 8220Mapeo está en el corazón de lo que hacemos, & # 8221 dijo Jeremy Bartley, líder de desarrollo de grupo para ArcGIS Online y ArcGIS API for JavaScript. & # 8220 Queremos que todo el mundo pueda crear mapas increíbles mediante un estilo dinámico y basado en datos. & # 8221

Jennifer Bell, ingeniera de producto senior del equipo ArcGIS Living Atlas of the World, luego demostró cómo las capacidades del nuevo Visor de mapas en ArcGIS Online, incluido el filtrado rápido, el etiquetado mejorado y una herramienta de densidad de puntos, facilitan la creación de contenido útil y atractivo. mapas.

En su escenario, los voluntarios que visitan las escuelas del área de Los Ángeles para alentar a los hispanohablantes de difícil acceso a participar en el censo de EE. UU. Podrían usar el Visor de mapas en ArcGIS Online para enfocar mejor sus esfuerzos. Podrían crear un mapa para ubicar dónde asisten a la escuela los niños de habla hispana de entre 5 y 17 años.

Bell mostró cómo crear un mapa de este tipo utilizando herramientas como el filtrado, la densidad de puntos y ArcGIS Arcade, personalizándolo para encontrar exactamente qué escuelas en el área de Los Ángeles tienen 1,500 o más estudiantes hispanohablantes.

& # 8220Estas nuevas actualizaciones [de ArcGIS Online] tienen que ver con explorar y comprender sus datos tan rápidamente que tiene tiempo para experimentar, ser creativo y hacer preguntas más profundas & # 8221, dijo.

Para ver la presentación de Bartley y Bell en su totalidad, vea este video.

Aproveche al máximo sus datos

En todo el mundo, las organizaciones utilizan cada vez más paneles para comunicar una amplia gama de información de forma clara, incluidos datos sobre delitos, salud pública, elecciones y medio ambiente.

& # 8220Dashboards desbloquea información oculta en sus datos y le permite alcanzar su máximo potencial, & # 8221, dijo David Nyenhuis, ingeniero de producto en el equipo de ArcGIS Dashboards. & # 8220 Son interactivos y atractivos. Los gráficos, indicadores y medidores resumen conjuntos de datos complejos y ayudan a inspirar decisiones más inteligentes. & # 8221

En su presentación, Nyenhuis dijo que los usuarios pueden crear expresiones en ArcGIS Arcade para modificar cómo se muestran los datos en ArcGIS Dashboards. Arcade es un lenguaje de secuencias de comandos para crear visualizaciones y etiquetado personalizados.

Demostró un tablero creado para que un jefe del departamento de bomberos monitoreara las llamadas de servicio en tiempo real. El tablero incluye información como el volumen de llamadas, una fuente de incidentes con una breve descripción del problema y una marca de tiempo, un mapa que muestra las ubicaciones de los incidentes y el tiempo promedio de respuesta, asistencia y despacho de 30 días.

Luego, Nyenhuis mostró cómo, directamente dentro de ArcGIS Dashboards, se puede usar un editor de ArcGIS Arcade para escribir una expresión simple para transmitir y mostrar cuánto tiempo se ha abierto un incidente y cuándo se borró. & # 8220 [Con una expresión de ArcGIS Arcade], incluso podemos revelar si un incidente cumple o excede las pautas del departamento para el tiempo de respuesta, & # 8221, dijo.

Para ver la presentación completa de Nyenhuis, vea este video.

Nuevos desarrollos

Aunque la compatibilidad con ArcObjects para la creación de soluciones GIS personalizadas continuará durante años, McKinney alentó a la comunidad de desarrolladores a cambiar su enfoque.

& # 8220Si está realizando un nuevo trabajo de desarrollo, le recomendamos encarecidamente que utilice nuestras últimas tecnologías de desarrollo para ArcGIS Enterprise y ArcGIS Pro y que cree aplicaciones independientes utilizando ArcGIS Runtime, & # 8221, dijo.

ArcGIS Pro SDK para Microsoft .NET Framework, que ahora usa Visual Studio 2017/2019, admite la personalización para ArcGIS Pro.

McKinney dijo que puede extender ArcGIS Pro usando ArcGIS Pro SDK para .NET de tres maneras: usando complementos, configuraciones de soluciones y fuentes de datos de complementos. En esta presentación, Wolfgang Kaiser, ingeniero senior de proyectos del equipo de ArcGIS Desktop, muestra cómo creó una solución personalizada con el complemento ArcGIS Pro SDK para .NET y su API StreamLayer para crear un complemento para transmitir datos de ubicación en vivo desde recorra helicópteros en Hawái y luego visualícelos en un entorno 3D.

Nuevo en ArcPy

McKinney también alentó encarecidamente a la audiencia a comenzar a usar ArcPy y sus módulos de Python para realizar tareas de geoprocesamiento en ArcGIS, como realizar análisis geoespaciales.

Además de agregar nuevas herramientas de geoprocesamiento en ArcPy, Esri está simplificando el uso de las herramientas. & # 8220 [Esto da como resultado] en menos líneas de código que tienes que escribir para hacer tu trabajo, & # 8221, dijo McKinney. En este video, puede ver a Rachel Applebaum, ingeniera de producto del equipo ArcGIS Network Analyst, utilizando ArcPy.nax, un nuevo módulo ArcGIS Network Analyst ArcPy, para acceder rápida y fácilmente a la funcionalidad de análisis de red.

Las aplicaciones web personalizadas obtienen un impulso

Las principales mejoras de ArcGIS API for JavaScript están impulsando grandes cambios en el desarrollo de aplicaciones web personalizadas. Caso en cuestión: los desarrolladores ahora pueden crear aplicaciones web altamente interactivas para la visualización y el análisis de grandes conjuntos de datos.

Kristian Ekenes, ingeniero de producto senior del equipo de ArcGIS API for JavaScript, demostró una aplicación web personalizada llamada One Ocean, desarrollada con ArcGIS API for JavaScript, que utiliza una capa global que incluye atributos sobre la temperatura del océano, la salinidad y la velocidad y dirección. de las corrientes oceánicas a varios niveles de profundidad. Estos datos se derivaron del conjunto de datos de la Unidad Marina Ecológica de Esri.

& # 8220I & # 8217 he configurado esta aplicación para que cuando el usuario pase el mouse sobre un punto [en el mapa], ejecute una consulta para el atributo de salinidad en todos los niveles de profundidad en todo el océano disponibles en el cliente, & # 8221 Dijo Ekenes. Los números de salinidad aparecen rápidamente en un diagrama de dispersión a la izquierda del mapa.

& # 8220Tengo ese rendimiento rápido porque & # 8217 estoy aprovechando el motor de consulta del lado del cliente muy rápido de la API de JavaScript & # 8221, dijo. Vea la presentación de Ekenes & # 8217 en su totalidad.

ArcGIS: una plataforma de ciencia de datos y análisis espacial

Jay Theodore, director técnico de ArcGIS Enterprise en Esri, explicó a la audiencia cómo ArcGIS admite un proceso de flujo de trabajo completo: preparación / ingeniería de datos, visualización y exploración, análisis espacial, integración de inteligencia artificial y análisis de big data mediante modelado y secuencias de comandos.

El personal de Esri destacó el trabajo realizado el año pasado con datos ráster multidimensionales recopilados por satélites, junto con avances en mapeo y análisis de datos no estructurados, LIDAR y video de movimiento completo. Mire este video para ver la presentación de Theodore & # 8217, junto con una demostración que usa ArcGIS API para Python y ArcPy en ArcGIS Notebooks.

La audiencia de DevSummit también pudo ver una demostración interesante de cómo se puede usar ArcGIS en el proceso de extraer datos geoespaciales de texto no estructurado y luego mapear esa información.

Lauren Bennett, ingeniera de producto principal para análisis espacial en Esri, mostró cómo usó el módulo arcgis.learn en ArcGIS API para Python para ayudar a extraer y mapear datos de 1.500 archivos de texto de informes de delitos.

& # 8220Cada uno de estos informes es un texto no estructurado que tiene una descripción del crimen, incluyendo cosas como la dirección, la fecha y hora, y otros detalles & # 8221 Bennett. & # 8220 Tradicionalmente, convertir este tipo de texto no estructurado en datos útiles llevaría mucho tiempo. & # 8221

Bennett creó datos de entrenamiento para el aprendizaje profundo (DL) al etiquetar ciertos aspectos de los informes, incluido el tipo de delito, el arma supuestamente utilizada, la dirección, la fecha y la hora del delito y el nombre del oficial informante.

Luego usó los datos de entrenamiento y el procesamiento de lenguaje natural integrado en el módulo arcgis.learn de la API de ArcGIS para Python para entrenar un modelo EntityRecognizer. Después de asegurarse de que el modelo pudiera identificar entidades, como el delito y la fecha, hora y dirección de los incidentes, lo utilizó para extraer la información de cada uno de los archivos de texto. Ahora que los datos estaban estructurados, Bennett usó ArcGIS API for Python para geocodificar las ubicaciones y crear una capa de entidades puntuales. Cada punto representaba un lugar del crimen.

Vea este mapa web que Bennett luego creó de los crímenes en Madison, Wisconsin. Puedes ver su presentación en su totalidad viendo este video.

Opciones de creación de aplicaciones con poco o ningún código

El personal de Esri demostró cómo poner las aplicaciones en manos de los usuarios fácilmente con AppStudio for ArcGIS y el nuevo ArcGIS Experience Builder.

Por ejemplo, Chris LeSueur, gerente de producto de AppStudio for ArcGIS, guió a la audiencia a través de un flujo de trabajo para compartir aplicaciones móviles nativas. Las aplicaciones creadas con plantillas de AppStudio se pueden compartir con una organización de ArcGIS Online y se pueden poner en grupos con usuarios nombrados y luego compartir con esos usuarios a través de AppStudio Player for ArcGIS, una aplicación que se puede descargar de las tiendas de aplicaciones.

LeSueur también demostró una aplicación de mapeo 3D fuera de línea que muestra el hermoso terreno del Bosque Nacional Ángeles en California. Desarrolló esta sofisticada aplicación con AppStudio, que se basa en ArcGIS Runtime SDK para Qt.

Esri también acaba de presentar una nueva forma de crear aplicaciones web. Llamado ArcGIS Experience Builder, brinda a las personas la capacidad de crear experiencias web utilizando una de una serie de plantillas, que vienen con widgets. Vea esta demostración de cómo funciona Experience Builder, incluso en aplicaciones móviles, con Jianxia Song, gerente de producto de ArcGIS Experience Builder y Web AppBuilder para ArcGIS.

Cameron, director de tecnología para la tecnología de desarrolladores de Esri, anunció que se está realizando un esfuerzo para integrar ArcGIS con Unity y Unreal Engine, dos populares motores de juegos.

Según Cameron, los motores de juegos son un excelente entorno de desarrollo porque brindan una experiencia de renderizado premium y soporte de hardware multiplataforma. También existe la oportunidad de establecer conexiones con los desarrolladores de motores de juegos.

"Existe una comunidad de desarrolladores extremadamente grande y hemos escuchado de esa comunidad de desarrolladores que quieren incluir contenido de ArcGIS en sus motores de juego para mejorar las aplicaciones que están construyendo", dijo Cameron.

Esri creará complementos para Unity y Unreal Engine que proporcionarán lo siguiente:

  • API para acceder a los servicios y datos locales de ArcGIS
  • Capacidad para mostrar y respetar el espacio de coordenadas geográficas / del mundo real
  • Integración con la experiencia del desarrollador de motores de juegos
  • Recursos del kit para desarrolladores de software, como muestras y demostraciones

& # 8220En términos de la funcionalidad de ArcGIS, podrá trabajar con mosaicos ráster, imágenes, elevación, capas de escena con objetos 3D y mallas integradas y nubes de puntos, & # 8221, dijo. & # 8220Las capas de características serán compatibles con puntos, líneas y polígonos, y podrá acceder a algunos de los otros servicios que están disponibles en ArcGIS, como geocodificación y redes. & # 8221

Para ver cómo se pueden crear aplicaciones GIS usando ArcGIS con Unity y Unreal Engine, vea esta demostración en video.

Otra oportunidad para reunirse y recursos adicionales

McKinney dijo que aunque DevSummit era virtual, habrá otra oportunidad de reunirse este año en persona. La Cumbre de desarrolladores europeos de Esri está programada actualmente para noviembre de 2020 en Berlín, Alemania, pero continúe consultando el sitio web para ver si hay cambios en la programación.

& # 8220 Durante los últimos años, & # 8217 hemos intentado mantener DevSummit durante todo el año con nuestros webinars GeoDev, & # 8221 McKinney dijo durante el cierre de la sesión plenaria. & # 8220Cada mes, organizamos un taller técnico de estilo DevSummit como un seminario web que incluye una sesión de preguntas y respuestas en vivo. Si no ha sintonizado ninguno de estos, compruébelo. Son muy valiosos y divertidos. & # 8221

Todas las presentaciones de DevSummit están disponibles en el canal de YouTube de Esri. Además, esté atento a las sesiones técnicas, que se agregarán en las próximas semanas.

Para profundizar aún más en algunas de las presentaciones de la sesión plenaria de DevSummit, lea las siguientes publicaciones del blog:


Qué puede hacer la plataforma ArcGIS por los desarrolladores

El director de desarrollo de software de Esri, Sud Menon, brindó una descripción general de alto nivel de la plataforma ArcGIS, que integra muchos tipos de datos que incluyen imágenes, vectores, en tiempo real, multidimensionales, no estructurados, tabulares, 3D, lidar, CAD y modelado de información de construcción (BIM ).

“Extrae todos estos datos en capas para crear un lenguaje común de mapas, escenas, modelos y herramientas que pueden ser utilizados por creadores y analistas, así como para impulsar aplicaciones”, dijo Menon.

Destacó cómo ArcGIS Online se puede utilizar para entregar información importante a una audiencia. “ArcGIS Online es una plataforma que le permite crear y compartir aplicaciones de mapeo que comunican información importante a escala”, dijo Menon. "Una sola aplicación de mapeo de tendencias, como el panel de control de coronavirus en vivo de la [Universidad] Johns Hopkins, puede recibir miles de solicitudes por segundo y tener millones de usuarios simultáneos".

El panel de COVID-19 de Johns Hopkins, que es mantenido por el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Escuela de Ingeniería de Whiting, se creó utilizando paneles de ArcGIS.


¿Extraer características de carreteras y edificios a partir de datos ráster con ArcGIS Desktop? - Sistemas de Información Geográfica

La extracción de datos y la creación de herramientas innovadoras no sirven de nada si no existen medios eficientes para distribuir estas soluciones. El resultado final del trabajo de un departamento de SIG solo tiene valor cuando se pone en manos de quienes más lo necesitan, específicamente, los trabajadores de la empresa y el público. ArcGIS Server es la pieza fundamental que hace posible el flujo eficiente de información geográfica hacia el usuario final. Al implementar ArcGIS Server, los departamentos de GIS pueden mantener una administración centralizada de los datos y procesos de GIS y, al mismo tiempo, empoderar a sus integrantes para que obtengan y compartan los datos y las herramientas geográficas que necesitan para hacer su trabajo.

ArcGIS Server ha dado lugar al paradigma "autor, servir, utilizar". Los profesionales de SIG crean contenido y capacidades de SIG utilizando ArcGIS Desktop y los publican en ArcGIS Server. Desde ArcGIS Server, el contenido creado se entrega a quienes lo necesitan. El usuario final puede utilizar estos servicios creados en aplicaciones de escritorio, navegadores o dispositivos móviles. Además, ArcGIS Server brinda a los usuarios la capacidad de editar los datos, que a su vez, pueden compartirse con otros usuarios finales, creando así una imagen operativa común. Con este flujo de información bidireccional, todos tienen acceso a los datos más actuales casi en tiempo real.

ArcGIS Server es una tecnología abierta, flexible y escalable que se ejecuta en una infraestructura de TI estándar de la industria y admite iniciativas de arquitectura orientada a servicios geoespaciales (SOA). El software ArcGIS Desktop complementa ArcGIS Server al actuar como un medio para crear, configurar y mantener datos, modelos y aplicaciones. Con la incorporación de una plataforma de integración, los servicios SIG, como la cartografía, la codificación geográfica, el geoprocesamiento y la gestión de datos, se pueden fusionar con otros servicios compartidos de sistemas empresariales complementarios (p. Ej., Gestión de relaciones con el cliente [CRM] o planificación de recursos empresariales [ERP] ).

Tres características principales

Lo que hace que ArcGIS Server sea una solución única y lista para usar son sus tres características principales: administración integral de información geográfica, visualización poderosa y análisis espacial empresarial:

  • Manejo de información geográfica & # 151ArcGIS Server organiza y administra la información geográfica para admitir aplicaciones de análisis y visualización rápidas y eficientes, independientemente de la cantidad de datos almacenados dentro de una organización. La información espacial se puede almacenar de forma segura y se puede mantener la integridad y consistencia de los datos. Con ArcGIS Server, una organización puede propagar cambios de datos entre múltiples fuentes de datos e integrar el seguimiento en tiempo real de características y eventos. ArcGIS Server admite la replicación y las transacciones largas. Todo esto permite a los usuarios aprovechar sus datos espaciales en todo su potencial y mantener una base de datos precisa y coherente.
  • Visualización & # 151ArcGIS Server ofrece servicios de cartografía web que admiten mapas 2D dinámicos y en caché, así como globos 3D. Los clientes 2D y 3D compatibles proporcionan un entorno interactivo para difundir conocimientos y descubrir e identificar patrones y tendencias. La variedad de clientes admitidos (escritorio, móvil, Web) permite a los departamentos de GIS entregar información donde y cuando se necesita a analistas, tomadores de decisiones y fuerzas desplegadas.
  • Análisis espacial & # 151ArcGIS Server ofrece análisis y geoprocesamiento basados ​​en servidor. Esto incluye modelos de análisis vectoriales, rasterizados, 3D y de redes, scripts y herramientas de creación de escritorio y procesamiento sincrónico. Cualquier modelo o herramienta creado en ArcGIS Desktop se puede compartir con una amplia audiencia a través de ArcGIS Server, lo que permite a más personas descubrir y caracterizar patrones geográficos, predecir resultados potenciales basados ​​en patrones históricos y automatizar flujos de trabajo con modelos visuales.

Más información

Para obtener más información sobre cómo ArcGIS Server mejora los flujos de trabajo, lea los siguientes artículos y póster.


¿Extraer características de carreteras y edificios a partir de datos ráster con ArcGIS Desktop? - Sistemas de Información Geográfica

El tema de la Conferencia de Usuarios del año pasado fue "GIS & # 151Geography in Action". Esta conferencia mostró y reconoció el increíble trabajo y el progreso de los usuarios de SIG en todo el mundo. Sus esfuerzos creativos e innovadores proporcionan evidencia del valor creciente de SIG en casi todos los campos de la actividad humana.

Estos esfuerzos son parte de una larga historia de geografía en acción. Hace más de 200 años, el geógrafo Alexander von Humboldt introdujo por primera vez la idea de la geografía como ciencia integradora. La visión holística de Von Humboldt consideraba el mundo como una serie de procesos geográficos interrelacionados que podrían describirse y usarse para predecir el futuro. Sus escritos describieron las relaciones entre la tala de bosques y la erosión del suelo, así como el clima y los suelos y su relación con la productividad agrícola.

Los estudios de Von Humboldt fueron seguidos por una era de especialización científica (por ejemplo, geología, biología, climatología). Si bien esto resultó en un enorme avance en el conocimiento, también resultó en un menor enfoque en una visión holística o general de la naturaleza.

A finales del siglo XIX, el horticultor y arquitecto paisajista Warren Manning utilizó superposiciones de mapas como una forma de combinar varios factores geográficos físicos y culturales para la planificación regional y del sitio. Sus primeros esfuerzos intentaron integrar datos geográficos para ayudar a tomar decisiones sobre los planes de uso de la tierra.

Ian McHarg, también arquitecto paisajista y planificador ecológico, popularizó este enfoque de integración en su libro Diseño con la naturaleza. Abogó por el uso de superposiciones geográficas como marco para la planificación del uso de la tierra basada en la ecología y, a través de sus enseñanzas, escritura y práctica profesional, desarrolló un seguimiento significativo tanto entre los profesionales como entre la sociedad en general.

Más tarde, Waldo Tobler, el primer científico de información geográfica, utilizó métodos cuantitativos, algoritmos y herramientas de software para modelar analíticamente procesos geográficos. Su trabajo avanzó el marco teórico de la geografía y abrió la puerta para comprender cómo podríamos usar las computadoras para modelar nuestro mundo. En la década de 1960, Roger Tomlinson concibió y construyó el primer sistema de información geográfica en Canadá. Sus ideas no solo fueron pioneras en lo que ahora llamamos un SIG, sino que también demostraron la viabilidad de estas ideas al construir el primer sistema en pleno funcionamiento. Aproximadamente al mismo tiempo, Carl Steinitz, un planificador urbano de la Universidad de Harvard, originó muchas de las primeras ideas sobre la aplicación de SIG para el análisis del paisaje y la planificación urbana.

Todos estos pioneros tenían algo en común: estaban usando la geografía para crear una mejor comprensión de nuestro mundo y resolver problemas geográficos. Hoy en día, los profesionales de SIG están acelerando la creación y el uso de conocimiento geográfico y su aplicación a casi todos los problemas que enfrenta la sociedad.

SIG en un mundo que cambia rápidamente

Actualmente, el crecimiento de la población y las acciones humanas están impactando significativamente nuestro mundo natural. Estamos cambiando rápidamente nuestro clima, la biodiversidad del planeta y los ecosistemas que sustentan la vida humana. Estos cambios, a su vez, están afectando nuestras economías y nuestra seguridad y desafiando la sostenibilidad para todos nosotros.

Al mismo tiempo, el avance técnico y la adopción de SIG se están acelerando. Estas tendencias lo están cambiando todo. GIS está proporcionando una nueva forma de abstraer nuestro mundo: el conocimiento geográfico digital. Este conocimiento se está organizando con datos geográficos y modelos de datos, modelos matemáticos que describen procesos geográficos, mapas digitales y globos que visualizan nuestro mundo y flujos de trabajo geoespaciales que gestionan nuestro trabajo. Los metadatos se utilizan cada vez más para describir cada una de estas abstracciones de tal manera que podamos catalogar y descubrir más sobre lo que se conoce.

SIG está organizando sistemáticamente el conocimiento geográfico en información fácilmente compartible. Este intercambio de conocimientos está cambiando la forma en que nos comunicamos y colaboramos. Hoy en día, los equipos integrados y los enfoques basados ​​en el lugar se están convirtiendo en el estándar para la resolución de problemas complejos.

GIS está cambiando la forma en que pensamos y razonamos sobre nuestro mundo. Nos permite estudiar mejor las relaciones, los patrones y los procesos, así como su significado. Estas capacidades han dado como resultado un pensamiento más integrado espacialmente.

Finalmente, GIS está cambiando nuestra forma de trabajar. Proporciona un enfoque basado en la ciencia, que conecta la medición geoespacial y la recopilación de datos con la gestión de datos, el análisis espacial y el modelado, el diseño de visualización geoespacial y la planificación de la toma de decisiones y, en última instancia, la acción humana. Los beneficios de este enfoque son que es sistemático, holístico, analítico, cuantitativo y visual. Como tal, le habla a la gente a través de un nuevo medio. Este enfoque puede manejar grandes volúmenes de complejidad de soporte de datos y ser transparente, repetible, colaborativo y transversal, incorporando así muchos de los atributos de lo que necesitamos desesperadamente hoy para administrar mejor nuestro mundo.

Los SIG y el trabajo de los profesionales de SIG son importantes. Resultan en el ahorro de recursos, hacen que las organizaciones sean más eficientes y respaldan una mejor toma de decisiones. Esto significa una acción más sostenible, un objetivo emergente de creciente importancia para todos nosotros.

GIS hoy y en el futuro

Hoy en día, las implementaciones de SIG siguen tres patrones comunes: escritorio, servidor y sistemas federados. Los sistemas federados combinan servidores y servicios para la colaboración entre organizaciones. Estos tres patrones crean la base para un patrón nuevo y emergente & # 151Web GIS.

Web GIS implica la creación de conocimientos geográficos, incluidos datos, modelos, flujos de trabajo y mapas, y luego entregar esos recursos a otros usuarios. Web GIS aprovecha el poder y el alcance de la Web e integra los ricos recursos de conocimiento de las bases de datos, los modelos y el análisis espacial autorizados de GIS. Web GIS va mucho más allá de la simple visualización y el mapeo y brinda acceso a un conocimiento geográfico completo para todos. Con el tiempo, Web GIS se convertirá en una parte esencial de la infraestructura de la sociedad.

El papel de los profesionales de SIG

Los profesionales de SIG desempeñarán un papel importante en la implementación de esta infraestructura de SIG web mediante la creación y el servicio del conocimiento geográfico. Los mapas y la visualización de alta calidad serán parte de él, pero solo el comienzo. Se integrarán análisis, modelos y geoprocesamiento. Se entregará contenido autorizado y potentes aplicaciones web. Los profesionales de SIG construirán grandes bibliotecas de servicios y respaldarán estos servicios con una arquitectura e infraestructura distribuidas a las que accederán muchos, incluidos ciudadanos y consumidores, trabajadores del conocimiento, usuarios móviles y otros usuarios de SIG dentro y fuera de una organización. Además, los servicios de Web GIS se integrarán cada vez más en los sistemas de TI empresariales.

Esta plataforma web aprovechará drásticamente el trabajo de los profesionales de SIG y mejorará significativamente nuestro conocimiento colectivo.

En el futuro, los SIG se convertirán en una parte omnipresente de toda la acción humana

En la actualidad, existen cientos de aplicaciones GIS que operan en cientos de miles de organizaciones con millones de usuarios en todo el mundo. Estas aplicaciones se están aplicando en todos los sectores, como el gobierno, las empresas, la educación, las organizaciones no gubernamentales y los servicios públicos. Este es sólo el comienzo. Con la evolución de las tecnologías habilitadoras, el conocimiento geográfico estará disponible para todos y afectará a todas las actividades humanas.

Desarrollo de software de Esri

En Esri, nuestra estrategia es construir una plataforma de software GIS completa e integrada (plataforma de software ArcGIS). Si bien nuestra visión de esta tecnología se centra principalmente en proporcionar herramientas útiles para aplicaciones específicas, también es una plataforma para realizar la visión integradora de la geografía como se expresó anteriormente. ArcGIS consta de una serie de cuatro componentes que se utilizan para implementar los distintos patrones de SIG descritos anteriormente. Estos componentes proporcionan bloques de construcción para admitir implementaciones empresariales completas.

    La geodatabase & # 151Si bien no es nuevo, es importante enfatizar que la base de ArcGIS es la geodatabase (GDB). La geodatabase es un modelo de información y un contenedor físico para organizar y administrar datos geoespaciales. El entorno de la geodatabase es simple, altamente preformateado y escalable. Los modelos de geodatabase admiten prácticamente cualquier tipo de datos geográficos, incluidos datos de imágenes y ráster, características vectoriales y sus atributos, terrenos, direcciones, objetos 3D, levantamientos y mapas. The storage environment of the geodatabase can be in files or in a DBMS.

ArcGIS Server

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

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

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

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

Aplicaciones móviles

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

Imagery Is Becoming an Integral Part of GIS

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

Geobrowser Technology Is Expanding GIS for Everyone

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

GIS and Online Web Services—ArcGIS Online

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

GIS Professionals Are Contributing

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

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


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Reviews with images

Principales reseñas de los Estados Unidos

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

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

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

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

Principales reseñas de otros países

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

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

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

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


Practical Deep Learning in GIS

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

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

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

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

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

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

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

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

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


Parallel Processing

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

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

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

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


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

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

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

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

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


New Solutions for More and Complex Geospatial Data

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


Visión general

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

Los resultados del aprendizaje

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

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

Checklist

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

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

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

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

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

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

Questions?

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


Ver el vídeo: ArcGIS Raster Calculator (Octubre 2021).