יותר

קיבוץ ערכים לאחר סיווג סימבוולוגיה ייחודי ב- ArcGIS לשולחן העבודה?


יש לי שכבה שאני משתמשת בערכים הייחודיים, קטגוריית סימבולוגיה של שדות רבים עבורם אבל יש לי שני ערכים שונים שהייתי רוצה להציג עם אותו סמל ותווית עבור אותו סמל באגדה.

אם לא הייתה לי אגדה הייתי פשוט מקצה לשניהם את אותו סמל ולא דואג לגביו, אבל עם האגדה זה יהיה בסופו של דבר אותו דבר פעמיים.

האם יש דרך לגרום לערך במצב זה להיות משהו כמו -1,* כאשר כל עוד שדה הערך הראשון הוא -1 זה לא משנה מה השני?


כפי שהציע @Martin בהערה, הדרך לעשות זאת היא באמצעות ערכים קבוצתיים. כאן בחרתי שלושה ערכים (באמצעות מקש Ctrl לבחירה מרובה) ואז, לאחר לחיצה ימנית, אני בוחר לגרום להם להופיע באמצעות סמל יחיד.

עכשיו אני יכול להקליד כל תווית שאני רוצה לערך המקובץ הזה.


שימוש בצבעים מדורגים

מעבד הצבעים המדורג הוא אחד מסוגי העיבוד הנפוצים המשמשים לייצוג מידע כמותי - במיוחד עבור שיעורי תכונות מצולעים. באמצעות עיבוד צבעים מדורגים, הערכים הכמותיים של שדה מקובצים למחלקות מסודרות. בתוך מחלקה, כל התכונות מצוירות באותו צבע. לכל כיתה מוקצה צבע מדורג מהקטן לגדול.

אחוז האוכלוסייה ההיספנית והאמריקאית הלטינית למחוזות טקסס. אחוזים גבוהים יותר מיוצגים באמצעות ירקות עמוקים יותר.

שימוש בצבעים מדורגים מועיל לעתים קרובות להצגת מחלקות ערך וכמה רחוק הן עשויות להיות ערוכות משני צדי הערך הממוצע או החציוני. בדוגמה למטה, רמפה בשני צבעים מסייעת להדגיש ערכים מעל הממוצע (מוצג בכחול) וערכים מתחת לממוצע (מוצג באדום).

היבט עיצובי מרכזי בשימוש בצבעים מדורגים לשכבה עוסק בסיווג נתונים מספריים. ראה סיווג שדות מספריים לסימבוולוגיה בוגרת לקבלת סקירה טובה על שיטות הסיווג הקיימות ב- ArcGIS.

  1. לחץ לחיצה ימנית על השכבה שברצונך לצייר באמצעות צבעים מדורגים בתוכן העניינים ולחץ על מאפיינים.
  2. לחץ על הכרטיסייה סימבולוגיה בתיבת הדו -שיח מאפייני שכבה.
  3. לחץ על כמויות ולאחר מכן לחץ על צבעים מדורגים.
  4. בחר בשדה המספרי המכיל את הנתונים הכמותיים שברצונך למפות.
  5. לחלופין, בחר שדה נורמליזציה כדי לנרמל את הנתונים. הערכים בשדה זה ישמשו לחלוקת השדה Value ליצירת יחסים.

יחסי נורמליזציה מועילים כאשר גורמים אחרים משפיעים על הערכים המספריים שאתה מסווג ומציג. לדוגמה, ספירות של מספר האמריקאים ההיספנים והלטינים יכולים להיות מושפעים מגודל כל מחוז. אתה יכול לחלק את המספר הזה לאוכלוסייה הכוללת כדי לנרמל את הערכים כפרופורציות.


להתחיל

כללי

  • חיפוש הפקודות עוזר לך למצוא כלים ופקודות להשלמת משימה מחלון היישומים ArcGIS Pro. עיין בחיפוש פקודות בקטע הבהרה.
  • הפקודה האחרונה שאתה לוחץ עליה בתפריט ההקשר נבחרת כברירת מחדל בפעם הבאה שתפתח את התפריט. זה חוסך זמן כאשר זרימות העבודה שלך כוללות משימות שחוזרות על עצמן. באפשרותך לשנות הגדרה זו באפשרויות ממשק המשתמש.
  • הדרכה חדשה להפעלה מהירה, שיתוף כלי אינטרנט, מראה לך כיצד לשתף כלי עיבוד גיאוגרפי לפורטל ArcGIS Enterprise. של ArcGIS Pro דורשים את הפרמטר החדש ACCEPTEULA = yes כדי לאשר את קבלת הסכם הרישיון של משתמשי הקצה.

GIS לפליטים, על ידי פליטים

עם סכסוך העימות בסוריה זו השנה השישית, יותר מ -659,000 סורים נמלטו לירדן השכנה לחפש מקלט החל ממאי 2017, על פי נתוני נציבות האו"ם לפליטים (UNHCR). מבין הסורים בירדן, UNHCR אומר כי יותר מ -79,000 חיים במחנה הפליטים זעתרי, מה שהופך אותו לאחד ממחנות הפליטים הגדולים בעולם מבחינת האוכלוסייה.

זעתרי הוא מחנה ייחודי בכך שהוא בעצם עיר קטנה, הדורש את אותם שירותי GIS שכל משרד מתכנן ערים יזדקק לו לניהול תשתיות, כגון רשתות חשמל ומים, ותמיכה בשירותים קהילתיים. אך עד לא מזמן, זעתארי לא קיימה שירותי GIS, כך שהיה קשה למישהו לקבל החלטות מושכלות.

מה עוד, תושבי זעתרי לא רק מתמודדים עם אתגרי חיים בסיסיים, כמו מחסור במזון ומים וטיפול רפואי לא מספיק, אלא שהם גם מתמודדים עם בעיה מערכתית הרבה יותר: חוסר גישה לפרנסה ולחינוך.

כדי להקל על שתי סוגיות נבדלות אך קשורות אלה, UNHCR, יחד עם המכון הטכנולוגי של רוצ'סטר (RIT) וסיוע ופיתוח בינלאומי (IRD), יצרו את Refugee GIS, או RefuGIS, פרויקט חדשני המאפשר לפליטים החיים בזעתרי ללמוד ולבנות שירותי GIS הדרושים לחיזוק הקהילה ההולכת וגדלה של המחנה.

מעורב לחלוטין בקבלת החלטות

על אף שיושמו מספר יוזמות לבניית יכולות לפליטים ברחבי העולם, RefuGIS-שממומן על ידי מענק מקרן החדשנות של UNHCR-הוא הפרויקט הראשון שבו הפליטים מעורבים באופן מלא בתהליכי קבלת החלטות קהילתיות, מתכנון חירום. לסיווג תשתיות. על ידי שימוש בכישורי ה- GIS החדשים שלהם, משתתפי RefuGIS יכולים ליצור את המפות התומכות בדיונים על ניהול מחנות ומעורבות קהילתית.

"אנו רואים ב- GIS הזדמנות חינוכית חשובה מאוד לפליטים", אמרה אירן אומונדי, קצינת שירותי הקהילה של UNHCR בזעתרי. “ המיומנויות שהפליטים לומדים באמצעות פרויקט RefuGIS מיושמות בדרכים חשובות לשרת את המחנה, כמו למשל הצעת מוצרי מידע ייחודיים לטיפול בבעיות קהילתיות. ”

בתחילת הפרויקט יצרו רכזים קשר עם אנשים שהגישו מועמדות לטכנאי טכנולוגיית מידע (IT) כדי לאמוד את העניין שלהם להשתתף ב- RefuGIS. UNHCR, בשיתוף עם RIT, ניהל לאחר מכן מבחן כישורי חשיבה מרחבית וערך ראיונות עם המבקשים כדי לברר למי יש רצון עז ללמוד GIS ומיומנויות IT קשורות. מהמועמדים, קבוצת ליבה של 12 תושבי זעתרי נבחרה להשיק RefuGIS - ולאף אחד מהם לא היה רקע ב- GIS.

לאחר בחירת קבוצת הליבה, UNHCR השתמשה בכספי החדשנות לרכישת משאבי החינוך, יחד עם התוכנה והחומרה, הדרושים להפעלת הפרויקט. IRD השתמשה בכספי חדשנות נוספים לרכישת 12 רישיונות ArcGIS Desktop באמצעות תוכנית הארגון ללא מטרות רווח של Esri. השותפים רכשו גם 12 מחשבים אישיים ו -12 טאבלטים של Android כך שמשתתפי הפרויקט יוכלו להשתמש ב- ArcGIS Online ו- Collector עבור ArcGIS לאיסוף, אחסון והפצת נתונים בשטח. טכנולוגיית Esri נמצאת במרכז RefuGIS.

עם כל החומרים ביד, RefuGIS הקימה מעבדת מחשבים ייעודית של GIS, הפתוחה מדי יום למשתתפי התכנים, כדי להקל על הכשרה שוטפת ועבודה מתמשכת בפרויקטים. מדובר במעבדת המחשבים הראשונה של GIS בזעתרי או בכל מחנה פליטים אחר בעולם.

לימוד היסודות

ד"ר בריאן טומשאבסקי מ- RIT אימן את 12 משתתפי RefuGIS הליבה ב- GIS ומיומנויות IT קשורות. המתאמנים משתמשים בעיקר ב- ArcGIS Desktop כדי ללמוד על מושגי מיפוי, כגון מערכות קואורדינטות ומיפוי נושאי, כמו גם נושאים ספציפיים לתוכנה, כמו עבודה עם מערכי נתונים דיגיטליים, שכבות מפות וקרטוגרפיה ב- ArcGIS. הם גם מתוודעים לתוכניות קשורות, כגון Microsoft Excel ו- Access, Open Data Kit ו- Adobe Creative Suite.

בנוסף, פרופסורים מאוניברסיטאות ירדניות מקומיות לימדו את המשתתפים את העקרונות הבסיסיים של עיצוב גרפי ואת היסודות של ניהול מסדי נתונים.

אנו שמחים מאוד לקבל את ההזדמנות לספק חינוך והכשרה לאחינו ואחיותנו הסורים, "אמר ד"ר ניג'אד אל-נג'אדווי מהאוניברסיטה היישומית אל-בלקה בירדן.

כולנו מחויבים מבחינה מוסרית לעזור לשכנים הסורים שלנו בצורה כזו או אחרת, והוסיפה ד"ר שרה טדמורי מאוניברסיטת הנסיכה סומאיה לטכנולוגיה בירדן. אני רואה את זה כ [א] הזדמנות לתרום תרומה ייחודית לסיוע לפליטים באמצעות חינוך והכשרה, מה שבסופו של דבר יאפשר להם גישה לקבלת החלטות. ”

אפקט כפול

ההשפעה של RefuGIS עד כה הייתה כפולה: לא רק שבני 12 המשתתפים העיקריים בנו GIS המאפשר להם ולחבריהם תושבי זעתרי לקבל החלטות מושכלות, אלא שהם גם חוו צמיחה אישית.

בתוך ארבעה חודשים בלבד, צוות RefuGIS ביצע מספר פרויקטים מוצלחים של GIS בזעתרי. לדוגמה, הצוות השתמש באספן כדי לאסוף מידע על התשתית של המחנה. המשתתפים העסיקו גם את ArcGIS Desktop ו- ArcGIS Online ליצירת מפות עזר של המתקנים סביב זעתרי, כגון מרכזים קהילתיים, משרדי בריאות, בתי ספר, מגרשי משחקים ומחסנים. UNHCR ושותפיו ליישום, כמו גם כל תושבי המחנה, יכולים להשתמש במפות אלה.

למרות שפרויקטים אלה בהחלט חשובים, הצמיחה האישית שלמשתתפי RefuGIS אומרים שחוו היא ההיבט המתגמל ביותר של הפרויקט.

כשהתחלתי לעבוד על RefuGIS, כבר לא הרגשתי כמו פליט, ” אמר מרוואן טייב אלזובי, פליט סורי המתגורר בזעתרי כבר יותר מארבע שנים והוא חלק מצוות הליבה שהשיק את RefuGIS.

ישנן משרות אחרות זמינות במחנה זעתרי, אבל ויתרתי עליהן כדי שאוכל להיות חלק מ- RefuGIS, ו#8221 הוסיף את איברהים אלחאמד, חבר נוסף בצוות הליבה שהגיע מסוריה ומתגורר בזעתארי כבר שלושה שנים. אני רואה ב- GIS כלי חשוב לפליטים ולעתיד שלי. ”

באופן אידיאלי, הפליטים שמשתתפים ב- RefuGIS יוכלו לתרגם את כישורי ה- GIS החדשים שלהם להזדמנויות עבודה נוספות הן בתוך המחנה והן מחוצה לו-בירדן סוריה, אם הם מסוגלים לחזור ובמקומות אחרים-מאחר ולמשרות הקשורות ל- GIS יש ביקוש רב .

הארכת ההטבות

ל- RefuGIS יש גם תוכנית חינוך פנימית, שבה מדריכים מ- RIT ושותפים לפרויקט אחרים מאמנים את צוות הליבה ללמד GIS לפליטים אחרים. בתחילה, מאמני RefuGIS לימדו את יסודות ה- GIS וכיצד להשתמש ב- ArcGIS לאחרים שהצטרפו לפרויקט. אבל לא לקח הרבה זמן עד שההכשרה נמשכה מעבר ל- RefuGIS, כשהמאמנים החדשים לימדו פליטים אחרים, כמו גם UNHCR ושותפי היישום שלה, כיצד לבצע מיפוי שדות. תוכנית ההכשרה נועדה, בין השאר, לקיים את RefuGIS לטווח הארוך. אך הוא נועד גם להרחיב את הזדמנויות הצמיחה האישיות שמציע GIS לכמה שיותר פליטים.

פליטים בכל רחבי העולם מעוניינים מאוד בבניית כישורים שיכולים לספק להם פרנסה במדינות המארחות שלהם. למרות שמלכ"רים וחברות הטכנולוגיה מספקות לעיתים קרובות לפליטים הכשרה במיומנויות IT, כגון תכנות ופיתוח אתרים, GIS לא הודגש. RefuGIS מתייחסת לפער הזה על ידי היותו פרויקט ה- GIS הראשון בעולם לפליטים, על ידי פליטים.

המטרה היא שעם הזמן משתתפי RefuGIS יוכלו לנהל את המידע של זעאתרי בעצמם ולטפל בנושאים קהילתיים על ידי קבלת החלטות מבוססות מרחבית משלהם. המטרה הסופית, עם זאת, היא להגדיל את הפרויקט ברחבי העולם, מכיוון שלכל הפליטים מצבים מרחביים ייחודיים והם יכולים להפיק תועלת מההזדמנויות החינוכיות והכלכליות ש- GIS יכול לספק.


פרויקט ניתוח גיאו -מרחבי

בקורס המבוסס על פרויקטים, תוכלו לעצב ולבצע ניתוח מבוסס GIS מלא-החל מזיהוי מושג, שאלה או סוגיה שברצונכם לפתח, וכלה במוצרי נתונים סופיים ומפות שתוכלו להוסיף לתיק העבודות שלכם. הפרויקט שהושלם שלך יפגין את השליטה שלך בתכנים בהתמחות ה- GIS והוא מחולק לארבעה שלבים: אבן דרך 1: הצעת פרויקט - הרעיון ועיצוב הפרויקט שלך בתקציר, וכתב הצעה קצרה הכוללת את תיאור הפרויקט, נתונים צפויים צרכים, ציר זמן, וכיצד אתה מצפה להשלים אותו. אבן דרך 2: עיצוב זרימת עבודה - פיתחו את זרימת העבודה של הניתוח עבור הפרויקט שלכם, שבדרך כלל יכלול יצירת אלגוריתם ליבה אחד לפחות לעיבוד הנתונים שלכם. המודל לא צריך להיות מורכב או מסובך, אך הוא אמור לאפשר לך לנתח נתונים מרחביים עבור פלט חדש או ליצור מפה אנליטית חדשה מסוג כלשהו. אבן דרך 3: ניתוח נתונים - השג ועיבד נתונים מראש, הפעל אותם דרך המודלים שלך או זרימות עבודה אחרות על מנת להשיג את מוצרי הנתונים הגסים שלך, והתחל ביצירת מוצרי המפה הסופיים ו/או הניתוח שלך. ציון דרך 4: יצירת מפות אינטרנט והדפסה - השלם את הפרויקט שלך על ידי שליחת מפות שימושיות ומושכות והנתונים והאלגוריתם שלך לבדיקת עמיתים ומשוב.

Получаемые навыки

מערכת מידע גיאוגרפי (GIS), ניתוח נתונים, פרוייקטים, ניתוח מפות, ניהול פרויקטים

Рецензии

קורס מצוין, מאוד אהבתי להמשיך את הפרויקט שבחרתי ולהתמודד ולהרוס את כל האתגרים שהתמודדתי בדרך להשלמת הפרויקט.

שיעור מצוין, פרופסור ואדמין מועיל! N n בהחלט גירד את ליבת arcGIS, ויבצע ניתוח נוסף בעתיד!

במודול זה יהיו לך שבועות 7 ו -8 לחדד את כישורי הכנת המפות שלך, ולבנות לפחות שתי מפות המפרשות ויזואלית את תוצאות הניתוח שלך. בעת יצירת מפת אינטרנט ומפת פריסת הדפסה, כמו גם באמצעות חומרי תרגול נוספים, תוכל לשכלל טכניקות קרטוגרפיות שלמדת בעבר וכן חדשות כדי לסייע לך להציג מידע טוב יותר בצורה של מפה. אם תבחר בכך, תוכל גם לבנות אתר קטן לפרויקט שלך עד שתסיים מודול זה.

Преподаватели

ניק סנטוס

Текст видео

[MUSIC] ברוך שובך. בסרטון זה אני אראה לך כיצד לשנות סימבולוגיה וייצוג לשכבות שלך. ראשית, אני מתכוון להתקרב לשכבת המחוז שלי. לאחר מכן, אני הולך להוסיף סימניה כדי לשמור את המקום שלי. אינך צריך לעשות זאת, אך זה שימושי למקרה שתתחיל להסתובב תמיד תוכל לחזור למקום המדויק הזה. כעת אנו מוכנים לשנות סימבולוגיה. לחץ על סמל הסגנון שמתחת לשם השכבה. השלב הראשון הוא לבחור את התכונה שברצוננו להציג, במקרה זה אנו רוצים שם. שנית, אנו בוחרים את סגנון הציור שלנו. בואו לראות איך נראה סגנון הסמל הייחודי. אז עכשיו, אנו רואים את כל תכונות השם, ואנחנו מוכנים להקצות להם סמל ייחודי. שימו לב איך יש רק 10 מחוזות שיש להם סמל, אם אנחנו רק רוצים להדגיש כמה מחוזות, נוכל לגרור את אלה שאנחנו לא רוצים לקטגוריה האחרת כך. עם זאת, אם ברצוננו להדגיש את כל המחוזות, עלינו ללחוץ על ביטול קיבוץ, וזה ייתן את הסמלים לכל המחוזות. כדי לשנות את לוח הצבעים שלנו, לחץ על הסמלים בפינה השמאלית העליונה. מכאן, אנו יכולים לבחור מתוך אפשרויות רבות ומגוונות. כאשר אתה בוחר את זה שאתה אוהב, הקפד ללחוץ על אישור כדי לשמור את השינויים שלך. אנו יכולים גם לשנות את השקיפות הכוללת של השכבה. תראה מה קורה כשאני משתמש במחוון למטה. בסדר, בואו נבדוק את האפשרות השנייה. הקפד ללחוץ על אישור כדי לשמור את כל השינויים שלך, זה חשוב מאוד. אם תלחץ על ביטול או חזרה, הוא לא ישמור את כל השינויים שכבר ביצעת. בואו נסתכל על הסימבולוגיה היחידה. באמצעות שיטה זו, אנו יכולים לעצב את הנתונים שלנו באותו אופן. אני עומד לעשות גבול מחוז. אני הולך לעשות את זה עם סרט שקוף, קווי מתאר בהירים, אפשר לצבע אדום, ונוכל לשנות את התבנית לקו מנוקד. אני אוהב את האחד הזה. דבר אחד שהייתי רוצה להדגיש הוא שלא רק אתה יכול לשנות את השקיפות הכוללת של השכבה, אתה יכול גם לשנות את השקיפות של המרכיב הבודד של אותה שכבה, כגון מתאר המילוי. לדוגמה, אם אני בוחר את המילוי הלבן, אני יכול לשנות את השקיפות ל -50% מבלי להשפיע על קו הגבול. לעומת זאת, אם אשנה כאן שקיפות, אפילו הגבול היה נעלם כמו גם המילוי. זכור ללחוץ על אישור כדי לשמור את השינויים שלך. כעת, לאחר שעברנו שני סגנונות ייצוג סימבוליים שונים, הבה נראה מה קורה כאשר אנו בוחרים תכונה עם נתונים המשויכים אליה. אני הולך לבחור את תכונת המים. שימו לב כיצד כאשר שינינו תכונות, יש לנו אפשרות סגנון חדשה. זאת מכיוון שלשכבה יש נתונים מספריים שניתן להציג אותם. תנו לנו לעצב את המפה הזו בצבע כדי לראות באילו מחוזות יש הכי הרבה שטח מים שתראו עכשיו כשיש לנו יותר אפשרויות לתצוגה שלנו. התפריט הנפתח מחולק לפי אופציונלי, אך כאן נוכל לבחור תכונות אחרות להשוואת ערכים כאחוזים וכאלה. לעת עתה, אנו נשמור על זה כעל אף אחד. התפריט הנפתח של העיצוב נותן לנו אפשרויות שיפוע שונות להדגיש את מה שאנו רוצים להציג נתונים. עבור מפה זו, אנו עומדים להישאר עם הנושא הגבוה עד הנמוך. הגרפיקה הזו מציגה את התפלגות ערכי המתמטיקה, כשהמקסימום נמצא למעלה, המינימום בתחתית והממוצע שבו נמצא סרגל X. אנו יכולים לשנות את הערכים המינימליים והמקסימליים באמצעות המחוונים בצד שמאל. אנו יכולים גם להגדיל את המחוון כדי להגדיל את הערכים ולכוון את הטווח שלנו. בואו לשנות את הצבעים שלנו על ידי לחיצה על סמלים. אני הולך לבחור רמפה בצבע כחול, כי זה הגיוני למים. וודא שהערכים של רמפות הצבעים הגיוניות, כאשר הערך הכהה ביותר הוא הגבוה ביותר והערכים הבהירים הם הנמוכים ביותר. אתה יכול גם להפוך את רמפת הצבעים, אם זה לא המצב במסך שלך. לחץ על אישור כדי לשמור את השינויים שלך. לאחר מכן, אפשר לסווג את הנתונים שלנו כדי להקל על ההבנה על ידי לחיצה על תיבת הסימון נתונים מסווגים. אני הולך להתאים את השקיפות שלי כדי שאוכל לראות את השכבה טוב יותר. בסדר, אז כאן ניתנות לנו מספר שיטות סיווג שונות, כגון הפסקות טבעיות, מרווח שווה, כימות והפסקות ידניות. ובשביל המפה הזו, אני בוחר לבחור כמותיים. אתה יכול להגדיל את מספר השיעורים, או להקטין, בהתאם לאופן שבו אתה רוצה להציג את הנתונים שלך. לעת עתה, אני בוחר חמישה. ואתה יכול גם לבחור לעגל את השיעורים שלך לעשירית הקרובה, אבל אני אעזוב אותו בדיוק כפי שהוא ולשמור על ערכיו המדויקים. תן ללחוץ על אישור כדי לשמור את השינויים שלנו. אז עכשיו יש לנו את המפה שלנו של קליפורניה, עם גבולות המחוזות שלנו ואזור שיפוע הצבע שלנו במים. אבל מה כל זה אומר? אז בואו נוסיף כמה תוויות למחוזות שלנו. הקפד ללחוץ על בוצע כאן בתחתית כדי לשמור את כל השינויים שלך. עכשיו חזרנו לחלונית התוכן. תן לבחירת אפשרויות נוספות ובחר צור תוויות. כאן נוכל לשנות את סוג הטקסט שברצוננו להציג, במקרה זה אנו רוצים את השם. תוכל גם להוסיף מזהים שונים הממוקמים כאן. תנו לנו להקטין מעט את הגודל כך שיתאים יותר. ובאזורים הכהים יותר, זה קצת קשה לראות, אז בואו להוסיף הילה. אני אוהב את זה. תן ללחוץ על אישור כדי לשמור. כאשר נלחץ על כרטיסיית מקרא זו, נוכל למצוא את כל ערכי הטווח שלנו התואמים את הצבעים. בסדר, וזה מסיים את השיעור הזה. בואו לסקור את מה שלמדנו בסרטון הזה. ראשית, למדנו כיצד לעצב תכונת מיקום באמצעות סמלים ייחודיים, או אותו סמל. לאחר מכן למדנו כיצד לשנות את השקיפות הכוללת של שכבה, כמו גם את מרכיב המילוי והמתאר האינדיבידואליים של אותה שכבה. למדנו גם כיצד לעצב תכונה מספרית באמצעות סגנון הצבע. לא עברנו על סגנון הגודל, אבל הוא בעצם משתמש באותה גישה כמו סגנון הצבע. ואז, סוף סוף, למדנו כיצד להוסיף תוויות למפה שלנו. בסרטון הבא שלי, אראה לך כיצד להוסיף הערות מפה למפה שלך כדי להדגיש תכונות מסוימות.


דרושה עזרה עם סימבולוגיה של שדות מרובים

אני צריך עזרה לסמל שכבה המבוססת על שלושה שדות ב- ArcGIS Pro.

השדה הראשון הוא סוג ויש לו שני שדות טקסט קטגוריים המסומנים כעיגולים או משולשים

השדה השני הוא ספירה הנעת בין 0-4000. זה צריך להיות מחולק לקבוצות כמו & lt100, & lt500, & lt 1000, & lt2000, & lt4000 ולסמל כסמלים פרופורציונליים

השדה הסופי הוא שדה % שצריך להכניס אותו לקבוצות כמו & lt-25, & lt0, & lt25, & lt50, & lt100 ולסמלו כרמפת צבעים.

השתמשתי בסימבולוגיה & quotvary by attribute & quot שכאילו עושה את העבודה, אך לא הצלחתי להבין כיצד יש שליטה על הקיבוצים. אני מאמין שאני צריך לכתוב ביטוי מותאם אישית, אבל הקבוצות מורכבות מדי בשבילי. יש לכם רעיונות איך להתמודד עם זה בצורה הטובה ביותר? TIA

הייתי יוצר 2 שדות שקובעים לאיזה טווח הערכים שלך נכנסים, ואז תוכל להשתמש בהם כדי לסמל הרבה יותר קל.

השתמש בשאילתות הגדרות כדי לבודד כל קבוצה.

סוגיה אחת שאתה נתקל בה היא שאתה מנסה לערבב סוגי סימבולוגיה. סמלים פרופורציונליים היא כמותית, אין שימוש בשיעורים או פחים, שיהיו סמלים בוגרים ואיכותיים. ותשתנה לפי התכונה עובד רק כמותית, כך שאתה יכול 't לשלוט בקבוצות כי אין כאלה. לכן הבחירה הראשונה שלך היא אם אתה באמת רוצה סימבולוגיה בוגרת או באמת פרופורציונלית.

אם אתה רוצה פרופורציונאלי, אז הדבר הקל ביותר הוא להגדיר סימבולוגיה פרופורציונלית בשדה הספירה שלך, עם סימבולוגיה משתנה לפי תכונה המוגדרת בשדה האחוזים. לאחר שקיבלת את כל הנקודות שנראות כמו שאתה רוצה על סמך שני השדות האלה, העתק את השכבה וזרק שאילתת הגדרה על כל אחת עם קבוצה אחת למשולש והעיגול השני, לפי השיטה המוצעת של רמבלר.

אם אתה באמת רוצה את הסימבוולוגיה המתקדמת, לפחות אחד משני השדות הכמותיים שלך, אם לא, יצטרך להמיר לשדה איכותי לכל שיטה שמוצעת למחוק. תוכל להשתמש בסימבוולוגיה המתקדמת כדי ליצור שיעורים לאחד מהשניים, אך מכיוון שאתה לא יכול לעשות זאת עבור Vary by Attribute, יהיה עליך לסווג את השני. כשהיא מסווגת מראש בערכים עוקבים, אז משתנה לפי תכונה על קבוצה הרבה יותר מוגבלת אמור לייצר מספיק צבעים ברורים כדי להיראות כאילו הם מסווגים למרות שזה לא (כמו בכיתות של מחלקות אם אתה עוקב). למעשה השיטה הפשוטה ביותר במסלול זה תהיה כנראה לעשות סמלים ייחודיים המבוססים על עיגול או משולש, ואז לשנות את הצבע והגודל לפי התכונה. ערכי סיווג הגודל שלך ירצו להיות ערך ה- pt עבור גודל הסמל, אך הצבע לא משנה. חיסרון משתנה לפי תכונה, האגדה שלך תהיה רמפה/טווח ולא קופסאות נפרדות, כך שתצטרך להיות בעל עותק מוסתר של השכבה בדיוק עם סימבולוגיה של השדה כדי לקבל את התיבות.

אחרת עליך להשתמש בערכים ייחודיים, שדות רבים ולהגדיר לעצמך את הסימבוולוגיה של כל אחד מ -50 השילובים האפשריים שלך לכאורה.

עכשיו אולי אפשר להשתמש ב- Arcade Expression כדי לעשות את כל זה, אבל לא ראיתי דוגמא שהופכת את זה למורכב. למעשה, ראיתי שאלה אחת של GeoNet שמנסה להשתמש בהיגיון בסימבולוגיה וזה לא עבד עד שהם קידדו את השילובים. מצד שני, בפוסט הזה בבלוג למפת הפופ של הכלא איכשהו הם קיבלו סמל שמוצג בשלושה צבעים עבור יכולת מתחת/מעל/מעל, בתוספת גודל מדורג עד כמה רחוק, כולם משתמשים במה שנראה כשכבה אחת . לרוע המזל הם מראים רק את החלק של הביטוי השולט תחת/ב/מעל ואני לא בטוח איך זה מתאים לשאר זה. צריך לאתר את שכבת המפה הזו ולראות אם אתה יכול לפתוח אותה ולהתעמק בסימבוליה ולראות איך היא מתחברת.


אישור טכני ESRI ArcGIS Desktop

תיבת הדו -שיח Create Class Class From XY Table נפתחת. שים לב כי ArcMap הקצה אוטומטית את ערכי האורך לשדה X ואת ערכי הרוחב לשדה Y.
נקודות נתונים אלה נלקחו ממקורות המשתמשים ב- WGS 1984.
לחץ על מערכת תיאום של קואורדינטות קלט.

בתיבת הדו -שיח מאפייני הפניה מרחבית, נווט והוסף את מערכת הקואורדינטות WGS 1984. (משתמשי ArcGIS 10.0: לחץ על בחר כדי לנווט.)

תחת פלט, לחץ על הלחצן עיון והגדר את מחלקת תכונות הפלט כ .. Student CoordWorking10_0 Assign_GCS Assign_GCS.gdb XYafrica_cities ולאחר מכן לחץ על אישור.

בחלון הקטלוג, בסיס הנתונים הגיאוגרפי של Assign_GCS מכיל כעת את מחלקת התכונות החדשה שלך. המידע בקובץ .csv נמצא כעת בפורמט בו ArcGIS יכול להשתמש.
גרור את מחלקת התכונות XYafrica_cities אל המפה.

חמש הנקודות המייצגות ערים מוצגות על המפה.
בתפריט סימניות, בחר באפריקה.


סיווג ואשכולות מתבלבלים לעתים קרובות זה עם זה, או משתמשים בהם לסירוגין. אשכולות וסיווג נבדלים אם מספר וסוג המחלקות ידועים מראש (סיווג), או אם הם נלמדים מהנתונים (אשכולות). מטרת העל של סיווג ואשכולות היא למקם תצפיות לקבוצות החולקות מאפיינים דומים תוך הגדלת ההפרדה בין הקבוצות השונות זו מזו. אשכולות נמצאים ביישומים סביבתיים וחברתיים, וסיווג הוא דרך נפוצה לארגון מידע. שניהם משמשים בתחומים רבים של GIS כולל זיהוי מקבצים מרחביים, סיווג חישה מרחוק, קרטוגרפיה וניתוח מרחבי. שיטות סיווג קרטוגרפיות מציגות דרך פשוטה לבחון כמה שיטות סיווג ואשכולות, ואלו ייבחנו לעומק יותר בעזרת יישומים לדוגמה.

למב, ד. (2020). סיווג ואשכולות. מדע המידע הגיאוגרפי וטכנולוגיית גוף הידע (מהדורת הרבעון הראשון 2020), ג'ון פ. וילסון (עורך). DOI: 10.22224/gistbok/2020.1.11.

ערך זה פורסם ב- 20 במרץ 2020.

ניתן למצוא גרסה קודמת גם בכתובת:

DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A. T., Plewe, B., and Wentz, E. (2006). ניתוח אשכול מרחבי. מדע המידע הגיאוגרפי וטכנולוגיית גוף הידע. וושינגטון הבירה: איגוד הגאוגרפים האמריקאים. (רבעון שני 2016, דיגיטל ראשון).

אשכולות: שיטות המבקשות לזהות קבוצות או להכניס נתונים לקבוצות.

מִיוּן: שיטות המבקשות להכניס נתונים לקבוצות או לקטגוריות ידועות.

תַצְפִּית: תצפיות הן נקודות הנתונים הבודדות במערך נתונים גדול יותר. ב- GIS & ampT, תצפית עשויה להיות שורה בטבלת תכונות.

מִשְׁתַנֶה: משתנה הוא מאפיין או מאפיין שנמדד בערך תצפית אחת או יותר. ב- GIS & ampT ניתן לכנות אותם תכונות או עמודות בטבלת תכונות.

חד משתני / רב משתני: Univariate מתייחס למשתנה או לתכונה אחת, ורב משתנים מתייחס ליותר ממשתנה אחד.

בלעדי הדדי: בלעדי הדדי הוא מונח בהסתברות שמשמעותו שני אירועים לא יכולים להתרחש בו זמנית. עם הטלת מטבע, שני האירועים הם ראש וזנב. הטלת מטבע אינה יכולה להיות גם ראש וגם זנב בו זמנית.

ממוצע או ממוצע: הממוצע מחושב כסכום הערכים למשתנה, מחולק במספר התצפיות. זוהי דרך אחת לייצג את מרכז הנתונים.

סיווג ואשכולות מתבלבלים לעתים קרובות זה עם זה, או משתמשים בהם לסירוגין. ההגדרות שלהם משתנות מעט בהתאם למשמעת או תת-תחום. בכל מקרה, המטרה היא להכליל מידע מפורט הכלול בתכונות למספר קטן יותר של שיעורים (קטגוריות או קבוצות). אם תצפית היא חלק מקטגוריה, אומרים שהיא חברה בקבוצה זו. חברות בקטגוריה פירושה שתצפית לא יכולה להיות חברה בקטגוריה אחרת, או שאומרים שהקטגוריות אינן נוגדות זו את זו. כלומר, אין חפיפה בין גבולות כל כיתה.

אשכולות וסיווג נבדלים אם מספר וסוג המחלקות ידועים מראש (סיווג), או אם הם נלמדים מהנתונים (אשכולות). לעיתים זה מובחן כלמידה בפיקוח (סיווג) ולמידה ללא פיקוח (אשכולות). ניתן לשלב מיקום גיאוגרפי בשתי הגישות או לא.

דוגמה לקטגוריות מוגדרות מראש המשמשות בסיווג חישה מרחוק הן שיעורי כיסוי קרקעות, כגון מים או קרקע עקרה. יש מספר קטגוריות קיים לכיסוי קרקע (פוטנציאל כמה מאות קטגוריות שונות). לכל אחת משיעורי כיסוי הקרקע הללו יש מאפיינים מסוימים הקשורים אליהם (צבע, השתקפות וכו '...). ניתן להשתמש במידע זה כדי להכניס תצפיות חדשות למחלקות אלה. רבות משיטות הסיווג הללו לִלמוֹד להבדיל בין שיעורים בהתבסס על מערך אימונים שבו מוגדרות החברות והתכונה של תצפית. שיטות סיווג רבות הן בעלות אופי הסתברותי, כלומר הן מעריכות את ההסתברות להיות חבר בקבוצה מסוימת.

אשכולות ניסיונות ליצור קטגוריות המבוססות על קווי הדמיון בין התכונות של תצפיות יותר תצפיות דומות יותר ממוקמות באותה קבוצה יחד. לפעמים שיטות אשכולות ינסו לקבוע את מספר הקבוצות, ופעמים אחרות האנליטיקאי או החוקר יצטרכו לספק מידע זה. אשכולות מרחביים בוחנים את התפלגות התכונות המרחביות, ואשכולות לא-מרחביים מסתמכים על מאפיינים של תצפיות כדי לקבץ אותם. ניתן לשלב מרחבית ולא מרחבית בשיטות שונות.

כפי שניתן לראות בטבלה 1, גישות סיווג ואשכולות נוגעות בתחומים רבים ושונים של GIS & ampT. מכיוון שלנושא יש היקף כה גדול, פרק זה יתמקד בסיווג קרטוגרפי חד -משתני. זה יספק סקירה כללית של אופן הצבת הנתונים לקטגוריות שונות שעשויות להישלח ליישומים מורכבים יותר. לפני שעוברים לאותן דוגמאות, יש לדון ברעיון הדמיון הבסיסי.

סיווג בפיקוח: רגרסיה לוגיסטית, מכונות וקטוריות תומכות או מסווג יער אקראי

סיווג ללא פיקוח: K- פירושו אשכולות

למידה בפיקוח: רגרסיה לוגיסטית, תמיכה במכונות וקטוריות או מסווג יער אקראי.

למידה ללא פיקוח: אמצעי K, קיבוץ היררכי או מבוסס צפיפות (למשל, DBSCAN)

2.1 יישומי אשכולות וסיווג

זה אולי מפתה לזהות אשכולות ויזואלית, אבל זה יכול להטעות. שקול איור 1 המציג את אותם נתוני הנקודות בקני מידה שונים. עם איור 1 א (משמאל) התפלגות הנקודות עשויה להיחשב מקובצת, אך כאשר הסולם משתנה באיור 1 ב (מימין), ההתפלגות עשויה להיחשב כמפוזרת, או אפילו אקראית. האופן שבו הגדר של אזור מחקר יכול להשפיע על האופן שבו מוגדרים אשכולות מרחביים, וזה נקרא אפקטים של קצה. השיטות המתוארות בטבלה 1 משתמשות בהליכים סטטיסטיים למדידת מידת האשכולות בסוגים רבים ושונים של נתונים. זה נמנע מבעיית ההסתמכות על פרשנות ויזואלית.

איורים 1a ו- 1b. נראה כי אותה התפלגות הנקודות הנצפות בקנה מידה שונה (A) מקובצת, ו (B) מתפזרת.. מקור: מחבר.

כמה אשכולות מרחביים מסתמכים על קואורדינטות x ו- y של נקודות כדי לקבוע אם קיים אשכולות, או היכן נמצאים האשכולות. הנתונים עשויים להיות מסוגלים להשתמש בקואורדינטות x ו- y של הנקודות והמרחק ביניהן כדי לזהות את האשכולות. גילוי אשכול מורכב יותר דורש הבנה של מערכות היחסים המרחביות בין תכונות או תופעות, בדרך כלל עם מצולעים. בדרך כלל מערכת יחסים זו מתוארת באמצעות גרף או מטריצה ​​שכונתית שתגיד לשיטת האשכול אילו תכונות הן שכנות או לא. ניתן להשוות יחסים ומרחקים אלה להתפלגות אקראית תיאורטית כדי לספר את מידת האשכולות (למשל התפלגות פויסון), או סוג אחר של מדד (ציון צללית).

אשכולות מרחביים עשויים לכלול תכונות או משתנים לא-מרחביים. Non-spatial clustering will rely entirely on attributes of the observed data, but use ideas already familiar to GIS users such as Euclidean distances (see below). Clustering is seen in many real-world phenomena. The concept of Agglomeration in geography is the idea that similar businesses will be located near one another in order to share resources or customers (e.g. car dealerships). Another example, Similar types of crimes tend to be located near each other. Epidemiologists may be interested in where there are groups of infected individuals that are near each other in space and time that are not normal. These clusters may point to a source of exposure, or some unknown reason for their illness.

Similarly, classification methods might be used to predict if someone has a particular disease. Different diseases are treated as separate classes, and many variables (e.g. height, weight, age, career, etc…) are used to predict which class a person would be in. Classification is used in GIS and Cartography to develop thematic maps the group similar types of data together and color coded (explored in more depth below). Finally, both classification and clustering are used in remote sensing applications to group similar raster cells into homogeneous areas as in land cover analysis, creating categories like Deciduous Forests, Water, or Barren Land.

2.2 Similarity and Distance

The overarching goal of classification and clustering is to place observations into groups that share similar characteristics while maximizing the separation of the groups that are dissimilar to each other. This naturally leads to the question: how are two observations similar (or dissimilar)? One approach is to use a distance metric that can be interpreted as a measure of similarity between pairs of observations. The shorter the distance the more similar the two will be. There are many ways to calculate the distance, but one often used in GIS&T is Euclidean distance. Given the location of two different observations or points each with a coordinate pair איקסאני,yאני , the distance can be calculated as in equation 1.

If we expand the view of what a location is, it can incorporate not just a physical geographic location, but any a place in any numeric variable. In this view, Euclidean distance is calculated between any number of variables. Another common distance metric is Manhattan distance, shown in equation 2, and there are many others.

There are other common approaches that may or may not use distance as a measure of similarity or proximity. A comparison of some of the major spatial clustering and classification algorithms is presented in Table 2.

Table 2. Common Clustering and Classification Techniques and Their Approaches
Example Algorithm or Method להשתמש Approach
Quadrat Analysis Measurement of spatial clustering of points Segments the study area into a grid, then counts the number of points in each cell
K-Function Presence of spatial clustering of points Multiple lags or distances are used from each point (imagine ripples in a pond from a handful of pebbles thrown in at once), and points are counted within eac ring. This is compared to a simulation of random points within the same area (Monte Carlo simulation).
Moran's I Combines spatial information with an attribute Similar to more traditional statistical methods and hypothesis testing.
K-Means Spatial or non-spatial clustering Relies on a measure of similarity to detect which data belong to which cluster. Explored in more depth below in this entry.
DBSCAN Non-spatial clustering (but could use if for spatial) Similar to a k-function, it looks for points within a distance. It also tries to find “noise” or random points that do not fall within clusters. It requires setting parameters like the minimum number of points to be considered for a cluster. These parameters can be difficult to set, and will change the outcome.
Random Forest מִיוּן A popular artificial intelligence classification technique. Uses decision trees to identify the most important variables that sort data into different classes.

Cartographic classification methods present a simplified way to examine some classification and clustering methods. Within cartography, classification is a process of simplifying or aggregating information into groups to be displayed on a map. Table 3 presents some of the most common approaches used in cartography. To distinguish these classes, every member of a group is assigned the same map symbol to their geographic information. As an example, for this type of mapping, univariate values are taken from a polygonal geographic unit like the United States (U.S.) Census Tract, and a color is assigned to each category (choropleth mapping). The cartographer selects the number of categories for the map. Then, the classification method selected will determine the boundaries of the classes (Figure 2). The boundaries define the lower/starting and upper/ending values for each group, sometimes these values are called ‘breaks’ (Brewer & Pickle, 2002). For additional information, see Statistical Mapping (Enumeration, Normalization, Classification).

Table 3. Common Classification Methods Used in Cartography and Choropleth Mapping
Type of Classification תיאור
Unique values Each value is its own class or group, and each group is assigned a color. Typically reserved for categorical data (e.g. nominal level data).
Manual Classification The cartographer designates the bounds of each class as mutually exclusive groups.
Equal Interval Uses the range from the variable and divides this by the number of classes, creating an interval.
Defined Interval With this method the interval is selected first, and the number of classes derived from how many intervals are needed to cover the range.
Quantile or Percentile Uses the percentage of values that fall in particular ranges, based on the number of classes selected. The same number of observations will exist in each category.
Natural Breaks / Jenks An algorithmic approach to identify “natural” break points in the data (Jenks & Caspall, 1971). It is similar to the K-means clustering approach.
סטיית תקן A statistical approach using the mean of the data, and the standard deviation. Often used to show extreme values or deviations from the mean (a diverging pattern in the symbology).
Equal Area This approach uses the area of the polygons to determine the class breaks so that each group contains an equal proportion of the overall area (Brewer & Pickle, 2002 Lloyd & Steinke, 1977). An alternative to normalizing the variable by the polygon’s area.
Head/tail Breaks Relatively new technique that is designed for variables with a skewed distribution (heavy tailed) (Jiang, 2013).

Figures 2A - 2D. Data classification methods for grouping data using (A) manual classification, (B) equal interval classification, (C) defined interval, and applied to median age data (D). מקור: מחבר.

The most basic case is the unique value approach where each value is assigned a unique symbol, creating a class or category for each value. While it is possible to do this for numeric data, it is usually reserved for categorical (nominal level) data, otherwise there could be many different unique classes. Manual classification allows the cartographer to define the upper and lower limits of the boundaries, or the break points. Figure 2A presents two “breaks” at 50 and 60, creating three classes. Because these upper and lower limits are mutually exclusive, the first class runs from 18 to 50, the second class runs from 51 (or possibly 50.000001) to 60, and the third group runs from 61 (or possibly 60.0000001) to 86. Each group is assigned a color value, and in the case of sequential data, the colors progress from light to dark.

Equal Interval and Defined Interval present a simple classification scenario based on the characteristics of the data. Equal Interval sets the number of classes and the data range is divided by this number (e.g. (86-18)/5=17), creating an interval of 17. The values are placed in these known classes, as shown in Figure 2B. In the Defined Interval approach the cartographer selects the interval then the software determines the number of classes that will fit. In Figure 2C, the interval is 34 creating two classes.

Other approaches rely on the distribution of the variable. Frequency distributions are visualized as a histogram. Histograms divided the data into bins of equal widths (e.g. between 40 and 45), and count the number of values that fall inside each bin. This count is reflected in the bar height. Figure 3 shows a histogram for the median age variable. Percentiles are the percentage of the data that falls below the corresponding value. To define class breaks using percentile the number of classes is selected, then the range 0 to 100% is divided by this number. In Figure 3A, 3 classes result in percentiles at 25%, 50%, and 75%. These correspond to values of 33, 38, and 44 respectively. This means that 25% of the observations fall to the left of 33 on the histogram, 50% fall to the left of 38, and 75% fall to the left of 44. Keep in mind the height of the bar indicates the actual total number of observations. At 86, 100% of the observations fall to the left of the histogram. Figures 2B presents percentiles for 5 classes, but the idea remains the same.

Figures 3a - 3c. Frequency distribution of median age data and the breaks associated with (A) 3 class percentiles, (B) 5 class percentiles, and (C) 5 class Jenks’ Natural Breaks method. מקור: מחבר.

Finally, Jenks’ method is an iterative algorithmic approach that identifies ‘natural’ break points in the data (Jenks & Caspall, 1971). This method is closer to the idea of identifying clusters (groups) in the data, resulting in uneven intervals. The result of Jenks’ method applied to the median age variable are shown in Figure 3C. The algorithm is complex, but a there is a similar approach called K-means clustering that can be demonstrated. K-means is also widely used in other areas. The k refers to the number of classes. There are approaches to help choose k, but these are not widely available in GIS packages (silhouette scores, or elbow plots).

Beginning with a smaller dataset, Figure 4 shows 20 observations along a number line. K-means clustering begins by selecting k, and three is used in this example. The algorithm begins the first iteration by generating three random values that fall within the variable’s range. In Figure 5, there are three random values generated (a light blue, yellow, and dark grey point). These will serve as the center of each of the groups for a first iteration. Next, the algorithm calculates the distance from the original observation to each of the cluster centers. Figure 6 presents this distance as an arrow from the first observation on the left to each of the centers.

Figure 4. Twenty observations along a number line to demonstrate K-means algorithm. מקור: מחבר.

Figure 5. Twenty observations with three randomly generated cluster centers along the number line. This demonstrates the first step in the K-means algorithm. מקור: מחבר.

Figure 6. Calculation of the distance from the first observation on the left of the number line to each random cluster center. מקור: מחבר.

Next, the algorithm assigns each observation to the nearest cluster center based on the distance (Figure 7A). These create the first set of clusters, and the algorithm calculates the mean within each cluster (the vertical lines in Figure 7B represent the mean of each cluster). Now, the mean becomes the center of each cluster, and the distance is recalculated from each observation to these new centers. Again, observations are moved to different groups based on the distance. The mean for each of the clusters is calculated again, and the distance again, and so on. This process repeats until there are no changes to which cluster an observation belongs to. The algorithm begins a new iteration, creating random values for each cluster center. After many iterations, it will return the ‘best’ fitting clusters. It may turn out the first iteration was the best, but it will repeat the process as many times as the analyst will specify.

Figure 7a - 7b. During the K-means algorithm observations are assigned to their closest cluster center, (A) the leftmost observation is assigned to the closest cluster center (A), and (B) all observations are assigned to their closest cluster center and the mean of each group is calculated. מקור: מחבר.

At each iteration, the algorithm calculates a measure to determine how well those clusters fit the data. To do this, the algorithm uses the variance of each cluster and the total variance. The variance measures the distance of each group member to the mean of the cluster. The variance is a measure of the spread of the data. Figure 8 shows this spread as arrows, and each group has a different width. The total variance is the sum of the group variances, and the iteration that had the smallest total variance is returned as the best option. The result is class bounds that can have different interval widths, and unusual beginning and end points.

Figure 8. The K-means algorithm uses the variance of the different clusters (as demonstrated by the arrows) to determine the performance of these groupings. מקור: מחבר.

Which method should you use? Which method chosen and how many classes selected will have consequences on the map’s final appearance and potentially the way the data are interpreted. This can be considered from both ethical and practical considerations (Harley, 1991 Monmonier, 1991). For comparison, Figure 9 presents the median age data for Hillsborough County, Florida using U.S. Census Tracts. Each tract is placed in a class depending on the median age for that tract. The class bounds change depending on the method, and the results can create very different interpretations of the underlying data. For example, Figure 9B shows class breaks using the Equal Interval method for 5 classes. This map creates the impression that most of the county falls in the 27 to 41 median age group. Whereas, the Natural Breaks method (Figure 9A) has varying class intervals (40 to 47 is small, compared to 62 to 86), and results in a more diverse county.

It can be difficult to choose which method to apply. Slocum et al. (2009, p. 68) provide some guidelines for mapping. Sometimes the shape of the frequency distribution (e.g. a normal distribution is appropriate for the percentile), or other characteristics of the data, might help. Monmonier (1991) suggests presenting the reader with a “dynamic sequence” of maps that show the extreme views of the data (Monmonier, 1991, p. 4).

Regardless of the method, one should take care to balance the interpretability of the classes, while letting the data speak for itself. In the case of the median age variable, using manually selected classes that reflect life stages (e.g. voting age in the United States is 18, or retirement age is 66) is logical and easily understood by the map reader. This implies some artistic license that is not always available or appropriate in other areas of classification and clustering.

Figure 9A-9D. Comparison of cartographic classification methods using (A) Jenks’ Natural Breaks, (B) Equal Interval, (C) Manual, and (D) Percentile / Quantile. מקור: מחבר.

Many classification and clustering methods are applied to multivariate data. The K-means approach can be expanded to include many attributes, and the algorithm remains the same. It still seeks the center of each cluster. Figure 10 shows clusters of observations from three variables in three-dimensions. The cluster that is shaded blue with a triangle shape overlaps with the green dot cluster along the first variable, but has very different results for the third variable (z-axis). It is the combination of characteristics that can create mutually exclusive clusters when dealing with multivariate data.

Figure 10. Multivariate clustering and classification attempts to separate groups based on more than one variable.​​​​​​ Source: author.

Alexiou, A., & Singleton, A. D. (2015). Geodemographic Analysis. In C. Brundson & A. D. Singleton (Eds.), Geocomputation. A Practical Primer (pp. 137–151). לונדון: סייג '.

Bailey, T. C., & Gatrell, A. C. (1995). Interactive spatial data analysis: Longman Scientific & Technical Essex.

Brewer, C. A., & Pickle, L. (2002). Evaluation of Methods for Classifying Epidemiological Data on Choropleth Maps in Series. Annals of the Association of American Geographers, 92(4), 662–681.

Harley, J. B. (1991). Can there be a cartographic ethics? Cartographic Perspectives. (10), 9–16.

Jenks, G. F., & Caspall, F. C. (1971). Error on Choroplethic Maps: Definition, Measurement, Reduction. Annals of the Association of American Geographers, 61(2), 217–244.

Jiang, B. (2013). Head/Tail Breaks: A New Classification Scheme for Data with a Heavy-Tailed Distribution. The Professional Geographer, 65(3), 482–494.

Lloyd, R., & Steinke, T. (1977). Visual and Statistical Comparison of Chropleth Maps. Annals of the Association of American Geographers, 67(3), 429–436.

Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823–870.

Miller, H., & Han, J. (2009). Geographic Data Mining and Knowledge Discovery (Second): CRC Press.

Monmonier, M. (1991). Ethics and Map Design: Six Strategies for Confronting the Traditional One-Map Solution. Cartographic Perspectives. (10), 3–8.

O'Sullivan, D., & Unwin, D. (2010). Geographic information analysis (Second). הובוקן, ניו ג'רזי: ג'ון ווילי ובניו.

Slocum, T. A., McMaster, R. M., Kessler, F. C., Howard, H. H., & McMaster, R. B. (2009). Thematic cartography and geographic visualization (3rd). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice hall.

Smith, M. J. de, Goodchild, M. F., & Longley, P. (2007). Geospatial analysis: a comprehensive guide to principles, techniques and software tools: Troubador Publishing Ltd.


מערכות מידע גיאוגרפיות

GIS is a computer system capable of capturing, storing, analyzing and displaying geographically referenced information that is data identified according to its location.

GIS at the City of Burnaby

The GIS Department at the City of Burnaby builds and maintains a central GIS data repository that integrates municipal information, publishes interactive web maps, provide mapping and analysis services and other GIS support for multiple departments within the City. GIS promotes collaboration, communication and analysis to assist with day-to-day decision making at the City of Burnaby.

Key Responsibilities Include:

  • Maintaining the City’s legal parcel, underground utilities network, addresses, zoning, heritage landmarks, traffic infrastructure, parks, waterways and other spatial information
  • Develop and maintain BurnabyMap, the City’s public and internal online mapping application
  • Develop and maintain Burnaby's Open Data Portal for public online access to the City's information sources
  • Provide GIS data and services to City Departments
  • Maintain, synchronize and integrate the City’s Asset Management System with the central GIS data repository
  • Perform spatial analysis and 3D modelling
  • Develop custom desktop GIS tools and applications

Figure 1: GIS at the City of Burnaby

This figure outlines some of the components and workflow that constitutes the City’s GIS: data tables, feature layers, computer hardware, software and GIS staff.

Geographic and attribute data are entered, collected and maintained by GIS staff.
Data is organized by themes and are visualized as different layers (eg. streets, parcels, water mains, etc).
Select layers and attribute data are made available to the public through BurnabyMap.

Burnaby's Online Mapping Application

BurnabyMap is the City’s online mapping application that provides access to the City of Burnaby’s geographic and attribute data using an internet browser.

There are over thirty map layers (themes) of data that can be turned on and off with a click of a button. These layers include:

  • Property and address information
  • Parks and recreation facilities
  • בתי ספר ציבוריים
  • ספריות ציבוריות
  • Other public places including fire halls, shopping complexes and policing service
  • Road maps
  • Engineering data such as sewer and water mains
  • High resolution aerial photographs
  • Property Assessment Data

Open Data Portal

The City of Burnaby maintains a wide range of data. As part of our commitment to engagement, transparency and accountability, we want to share our data with you. Please explore our Open Data Portal and use Burnaby’s data to analyze information, build apps, combine open datasets using maps, develop new web and mobile applications, and to meet your specific data needs. For data not available via the Open Data Portal, please call 604-294-7460 for more information.


תמלול מצגת

Creating Map Symbology Module 2 ESRI Virtual Campus Learning ArcGIS Desktop Training Course ESRI ArcGIS

Creating Map Symbology • Have you ever noticed that some maps are easier to understand than others? • Difference can be due to mapmaker's choice and arrangement of symbols and text. • A map is most effective when symbols are easy to distinguish and their meaning is intuitive. • Your choice of symbols and labels will be influenced by the type of map you are making.

Creating Map Symbology • Maps can be divided into two main categories: • Reference maps • Also called general maps • Show the location of features • Useful for multiple purposes • Examples - atlas maps and topographic maps • Thematic maps • Show the structure and distribution of one or more phenomena • Examples -maps of world population, today's weather, and rice production in the Philippines

מטרות למידה • Choose symbols for point, line, and polygon features. • Modify symbol properties such as color, size, and outline. • Label map features using an attribute and by adding text. • Symbolize features to show type, rank, or amount. • Group features into classes and apply symbols to each class. • Compare different methods of grouping features into classes. • Correct visual distortion caused by differences in area. • Show proportional amounts on a map by normalizing data. • Symbolize features to show density.

Working with Map Symbols and Labels • When a layer is added to a map a default symbol is used to represent the layer's features. • It may not be the one you want, so you need to know how to change it • Effective symbols take advantage of common associations that people make, • such as blue for water and green for vegetation. • People also make associations based on symbol size • street drawn with a thick line is easily understood to be busier or more important than one drawn with a thinner line • Text may be used to provide a feature's name or other attribute, or to draw attention to a feature or an area of interest.

Working with Map Symbols and Labels • On a map, symbols are used to show feature locations. • Using pictoral symbols can provide more information • i.e. a car symbol indicates a parking lot. • Adding text such as a feature's name or function provides even more information.

Types of Symbols • Symbol properties can be changed to suit a particular map. • i.e. can change the size or angle of a marker symbol used to represent a point feature • Can change the width of a polygon symbol's outline

Types of Symbols • When a map document is saved • Layer symbology is saved with it. • Layer file • To easily reuse a layer's symbology in other map documents • A good way to ensure that everyone in an organization uses the same symbology • Can be especially important if organization or industry employs standard symbols • Can also save time --- don't have to create the symbology over again each time a particular layer is used

Choosing Symbols • ArcGIS has thousands of symbols for common map features • Organized into more than 25 symbol sets • Can also import additional symbol sets or create your own • General-purpose symbol sets • Like the ESRI symbol set • Specialized symbol sets • Reflect the needs or standards of different industries

Choosing Symbols • A few of the point (marker) symbols that come with ArcMap. • From ESRI, Crime Analysis, Utilities, and Forestry symbol sets • Clockwise from upper left

Labeling Map Features • Text on a map can serve many purposes • One of most important functions of map text is to describe, or label, features. • Most common labels are names • i.e. street names, place names, and names of landforms or water bodies • In ArcMap, label text comes from a field in a layer's attribute table.

Labeling Map Features • The source of the labels in this map is the CNTRYNAME field in the Countries attribute table.

Labeling Map Features • Labels can be added in two ways • Dynamically • Generated on the fly for all the features in a layer at once • Can specify label properties such as • font, size • Color • position in relation to the feature being labeled (such as top left, bottom center, top right • Interactively • Created by clicking individual features in the map • May use same label properties specified for the layer, or can set different ones

Labeling Map Features • What if you want to label something that isn't actually represented in a layer? • i.e. a layer of mountain peaks and you want to label the whole mountain range. • You can do this by manually adding the desired text to the map.

Labeling Map Features • Annotation • Text added manually • Each piece of annotation has its own properties that are stored either in a map document or in a database • Always stays at the position where you place it, but you can reposition it as desired • Dynamic label • Location is determined by ArcMap and is based on the current map extent and the number of features being displayed in that extent. • As the map is zoomed in and out, the position will change as ArcMap determines the best placement for them. • May move, appear, or disappear as the available space on the map changes. • An easy way to label many features at once. • Can convert dynamic to annotation if you need to edit the appearance or placement of individual labels.

תרגיל • Display and label map features

Symbolizing Features Based on Attributes • Features can also be symbolized based on an attribute • Thematic map • Features have been symbolized based on an attribute • Often communicate more information. • i.e. vegetation polygons symbolized by a type attribute to indicate different areas such as forest, grassland, or marsh. • Individual tree locations could be symbolized by a diameter attribute to show the distribution of trees by size.

Symbolizing Features Based on Attributes • Pine trees have been symbolized based on their diameter • Vegetation polygons have been symbolized based on their type. • Now you can see that the largest trees occur in just one cluster. • You can also see that pine trees are not found in marsh areas.

Symbolizing Features Based on Attributes • Type of symbology used to create a thematic map depends on whether an attribute's values are • categories (e.g., type) or • quantities (e.g., diameter)

Drawing Features to Show Categories • Category attributes are • Names • Types • Ranks • Each unique attribute value represents a different category. • The values can be • Text • Numbers

Drawing Features to Show Categories • When a layer is symbolized based on a category attribute • Features in different categories are represented with a different symbol. • Exactly how the symbols differ from one another depends on is being mapped • i.e. if symbolizing roads according to the number of lanes • use line symbols with different widths to represent the different lane categories • If mapping roads according to surface type • show paved roads with a solid line and gravel roads with a dashed line

Drawing Features to Show Categories • Two ways to symbolize a hurricane path by categories • Left • different colors are used to symbolize the paths by name • Right • different line widths are used to symbolize the paths by hurricane strength

Drawing Features to Show Quantities • Quantity attributes are always numeric. • Numbers represent • Counts • Amounts • Rates • Measures

Drawing Features to Show Quantities • Feature quantities typically represented by • Creating groups of features with similar values (classes) • And assigning a different symbol to each class. • Even though symbols are different • usually change gradually from one class to another • forming a series. • Graduated size and graduated color are two most common ways to symbolize quantities

Drawing Features to Show Quantities • Drawing features using symbols in a graduated series permits map readers to visualize geographic distribution patterns in quantity data. • i.e. if a map is drawn with colors ranging from yellow to orange to red • red areas can quickly be interpreted to represent greater values than yellow ones • Likewise, smaller symbols represent smaller quantities than larger symbols.

Drawing Features to Show Quantities • The countries in this map are displayed with graduated shades of green. • The darker the shade, the greater the country's population.

Drawing Features to Show Quantities • When choosing graduated colors, it is important to be aware of common color associations that people make. • People will easily understand a temperature map drawn with • blue symbols for cold • orange symbols for warm • The opposite way would be frequently confused.

תרגיל • Display features with categories and features

Classifying Data • What process is used to create the classes? • What determines whether a particular attribute value falls into one class or another? • When symbolizing features based on quantities - three things must be decided: • How many classes to have • What method to use for placing the values into classes • What kind of symbology to use • e.g., graduated colors or graduated symbols

Classifying Data • This graduated color map was created by classifying population values into four classes.

Grouping Attribute Values Into Classes • In ArcMap, can classify features using one of several standard classification methods • Can also define own classes.

Grouping Attribute Values Into Classes • Classification methods include: • Natural breaks • Identifies groupings of values that are inherent in your data. • Is the default method because it is appropriate for most data. • Equal interval • This method is like a ruler: the interval between each class is the same. • i.e. you might have classes with intervals of 10 percent (1-10%, 11-20%, 21-30%, etc.)

Grouping Attribute Values Into Classes • Quantile • each class contains an equal number of values (features) • i.e. you might have 15 provinces grouped into three classes • Each class would contain five provinces regardless of the attribute values. • Manual • each class has the range you specify • This method is useful when you want the classes to reflect specific criteria or data. • i.e. if you have temperature data, you might want to specify a break between classes at 32 degrees Fahrenheit (freezing point).

Grouping Attribute Values Into Classes • Natural Breaks • uses a statistical formula to find breaks that are inherent in the data. • In this example, there is a clear natural break between 19 and 29 (a difference of 10), but not between 29 and 30 (a difference of 1)

Grouping Attribute Values Into Classes • Equal Interval • Evenly divides the entire value range into the number of classes you choose.

Grouping Attribute Values Into Classes • Quantile • Places an equal number of values into each class.

Grouping Attribute Values Into Classes • Manual • Uses class breaks that you define.

Deciding Which Classification Scheme to Use • When mapping quantities, you may ask yourself: • Which classification method should I choose? • How many classes should I have? • There are no "correct" answers. • The best classification scheme for a given map layer depends on • Purpose of the map • Characteristics of the data • Cartographic considerations • such as how easily the resulting map can be understood

Deciding Which Classification Scheme to Use • One approach let the data inform your decision. • When looking for patterns in data • try different classification methods and visually analyze the resulting maps • then select the method that seems best. • To evaluate classification schemes before mapping them • use a histogram

Deciding Which Classification Scheme to Use • The classification histogram charts the number of attributes (features) for each attribute value. • Bottom axis shows attribute values • Side axis shows frequency of values • Height of gray bar indicates number of times a given value occurs in the table (frequency) • When deciding on the number of classes, there is one rule of thumb you can use: • Fewer is generally better • Three to seven classes is usually best.

Deciding Which Classification Scheme to Use • A classification histogram helps visualize how attribute values are distributed across the overall range of values • Blue lines show current class breaks • Highest attribute value in each class • Data in this histogram is grouped into three classes.

Deciding Which Classification Scheme to Use • Another approach • choose a classification scheme first • And let the attribute values fall where they may. • There may be a scientific or statistical reason for using a particular classification method with particular data. • Or, you might have predetermined standards or criteria that dictate the method or number of classes.

Deciding Which Classification Scheme to Use • General guidelines for choosing an appropriate classification scheme.

תרגיל • Explore methods of classifying data

Mapping Density and Proportion • Sometimes mapping an attribute with graduated colors or symbols can be misleading. • i.e. when polygon features vary greatly in area. • Patterns may be perceived in a graduated color map and assumed to represent variation in the attribute being mapped, when in fact they reflect the variation in the area of the features. • You can avoid such misperceptions by mapping density—the quantity per unit of area.

Mapping Density and Proportion • Example • Each polygon represents a pasture in a goat farm. The small pastures are each 1 hectare and the large one is 4 hectares in area. This map shows the goat pastures This map seems to show that goats are concentrated in the north half of the farm. There are actually more goats in the south half of the farm. Mapping density results in a map that is likely to be perceived correctly.

Mapping Density and Proportion • Another situation is when mapping the proportion of one quantity to another is more important than mapping them individually. • In the goat farm example, the proportion of female to male goats in each pasture might be more important than the total number of goats.

Mapping Density Using Attribute Values • One way to map density is data normalization • Divide the attribute values by the area of each polygon feature • ArcMap calculates the density values • Choose a value field and an area field • You still must choose a classification method for grouping the density values and symbolizing them with graduated colors or graduated symbols


צפו בסרטון: GIS Tools: ArcMapArcGIS Tool for connecting points (אוֹקְטוֹבֶּר 2021).