יותר

הוסף את Rasters למערך נתונים חדש של GDB / Mosaic ב- ArcGIS ModelBuilder


אני מנסה להוסיף רסטרים למערך פסיפס חדש במאגר גיאוגרפי חדש, כולם באותו המודל. עם זאת, הכלי Add Rasters To Mosaic Dataset אינו מכיר את NewMosaicDataset או את NewGDB.gdb מכיוון שהם עדיין לא נוצרו. בפעם הראשונה בה מופעל המודל, נוצרים מערך הנתונים הגיאוגרפי ופסיפס, אך לא מוסיפים ראסטרים, אך הכלי הוסף רסטרים מזהה אז מערך נתונים גיאוגרפי ופסיפס קיים. הפעם השנייה בהפעלת המודל אינה מצליחה מכיוון שמאגר המידע הגיאוגרפי כבר קיים והוא לא יחליף אותו.

זו השגיאה שנוצרה כשאני פותח את הכלי Add Rasters To Mosaic Dataset.
(התעלם מהספרה 1 אחרי NewGDB בהודעת השגיאה, פשוט הזנתי שם פלט חדש בכדי לצלם צילום מסך של הודעת השגיאה שאני מקבל)

ניסיתי להגדיר את מערך פסיפס הפלט כתנאי מוקדם וכן לייצא את המודל לתסריט Python ולהתאים שמות משתנים, אך שני הניסיונות לא צלחו מאותן הסיבות שתוארו לעיל.

רוצה לדעת לעשות את כל זה במודל אחד.


תיצור את מערך הפסיפס הראשי, אליו יתייחסו מערכי הנתונים האחרים לפסיפס.

פעולה זו פותחת את תיבת הדו-שיח 'כלי ערכת נתונים של פסיפס'.

מערך הפסיפס של DEM נוצר בבסיס הגיאוגרפי ומתווסף לתוכן העניינים של ArcMap. זהו מערך פסיפס ריק. תוסיף לזה מערכי נתונים של סריקה בשלבים הבאים.

כאשר מערך הפסיפס מתווסף לתוכן העניינים, הוא מתווסף כשכבת פסיפס, שהיא למעשה שכבה קבוצתית מיוחדת. לרמה העליונה יש שם הפסיפס DEM. יש גם שכבות גבולות ריקות, טביעת רגל ותמונה.


את מאפייני מערך הפסיפס הנוכחיים ניתן למצוא בכרטיסיית ברירות המחדל בתיבת הדו-שיח מאפייני מערך הנתונים של פסיפס.

מערך הפסיפס עם המאפיינים שיש להגדיר.

המספר המרבי של שורות עבור התמונה הפסיפס שנוצר על ידי מערך הפסיפס עבור כל בקשה. זה יכול לעזור לשלוט כמה עבודה השרת צריך לעשות כאשר הלקוחות רואים את התמונות. מספר גבוה יותר ייצור תמונה גדולה יותר אך גם יגדיל את משך הזמן לעיבוד מערך הפסיפס. ניתן להגדיר את הערך קטן מדי, ובמקרה זה ייתכן שהתמונה לא תוצג.

המספר המרבי של עמודות עבור התמונה הפסיפס, שנוצר על ידי מערך הפסיפס עבור כל בקשה. זה יכול לעזור לשלוט כמה עבודה השרת צריך לעשות כאשר הלקוחות רואים את התמונות. מספר גבוה יותר ייצור תמונה גדולה יותר אך גם יגדיל את משך הזמן לעיבוד מערך הפסיפס. ניתן להגדיר את הערך קטן מדי, ובמקרה זה ייתכן שהתמונה לא תוצג.

מציין את שיטות הדחיסה שישמשו להעברת התמונה הפסיפס מהמחשב לתצוגה (או מהשרת ללקוח).

  • אף אחד - לא ישמש דחיסה.
  • JPEG - ישתמש בדחיסה עד 8: 1, המתאימה לתפאורות.
  • LZ77 - ישמש דחיסה של בערך 2: 1, המתאימה לניתוח.
  • LERC - נעשה שימוש בדחיסה בין 10: 1 ל -20: 1, המהיר ומתאים להגשת תמונות גולמיות עם עומק סיביות גבוה (12 סיביות עד 32 סיביות).

מציין את סוג הדחיסה המוגדר כברירת מחדל. דחיסת ברירת המחדל חייבת להיות ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר דחיסת שידור מותר או להיות מוגדרת במאפיין שיטות הדחיסה המותרות של מערך הפסיפס.

  • אף אחד - לא ישמש דחיסה.
  • JPEG - ישתמש בדחיסה עד 8: 1, המתאימה לתפאורות.
  • LZ77 - נעשה שימוש בדחיסה של בערך 2: 1, המתאימה לניתוח.
  • LERC - נעשה שימוש בדחיסה בין 10: 1 ל -20: 1, המהיר ומתאים להגשת תמונות גולמיות עם עומק סיביות גבוה (12 סיביות עד 32 סיביות).
  • אף אחד - לא ישמש דחיסה.
  • JPEG - ישתמש בדחיסה עד 8: 1, המתאימה לתפאורות.
  • LZ77 - נעשה שימוש בדחיסה של בערך 2: 1, המתאימה לניתוח.
  • LERC - נעשה שימוש בדחיסה בין 10: 1 ל -20: 1, המהיר ומתאים להגשת תמונות גולמיות עם עומק סיביות גבוה (12 סיביות עד 32 סיביות).

איכות הדחיסה בעת שימוש ב- JPEG. איכות הדחיסה נעה בין 1 ל 100. מספר גבוה יותר פירושו איכות תמונה טובה יותר אך פחות דחיסה.

השגיאה המרבית לכל פיקסל בעת שימוש בדחיסת LERC. ערך זה מצוין ביחידות מערך הפסיפס. לדוגמא, אם השגיאה היא 10 ס"מ ומערך הפסיפס נמצא במטר, הזן 0.1.

מציין כיצד יחושבו ערכי פיקסל כאשר מערך הנתונים מוצג בקנה מידה קטן. בחר טכניקה מתאימה על פי סוג הנתונים.

  • הקרוב ביותר - הערך של כל פיקסל יהיה מהפיקסל המקביל הקרוב ביותר. טכניקה זו מתאימה לנתונים נפרדים, כגון כיסוי קרקעות. זוהי טכניקת הדגימה המהירה ביותר. זה ממזער את השינויים בערכי הפיקסלים מכיוון שהוא משתמש בערך מהפיקסל הקרוב ביותר.
  • דו-קווי - הערך של כל פיקסל יחושב על ידי ממוצע הערכים של ארבעת הפיקסלים שמסביב (בהתבסס על מרחק). טכניקה זו מתאימה לנתונים רציפים.
  • מעוקב - הערך של כל פיקסל יחושב על ידי התאמת עקומה חלקה על בסיס 16 הפיקסלים שמסביב. טכניקה זו מייצרת את התמונה החלקה ביותר אך יכולה ליצור ערכים מחוץ לטווח בנתוני המקור. זה מתאים לנתונים רציפים.
  • רוב - הערך של כל פיקסל מבוסס על הערך הפופולרי ביותר בחלון 3 על 3. טכניקה זו מתאימה לנתונים נפרדים.

מציין אם ראסטרים יצטמדו לטביעת הרגל. לעתים קרובות למערך הרסטר וטביעת הרגל שלו אותה מידה. אם הם נבדלים, ניתן לגזז את מערך הרסטר לטביעת הרגל.

  • לא מסומן - הסורגים לא ייחתכו לטביעת הרגל. זו ברירת המחדל.
  • מסומן - הראסטרים יצטמדו לטביעת הרגל.

מציין אם יוצגו פיקסלים עם ערכי NoData.

  • מסומן - פיקסלים עם ערכי NoData יוצגו.
  • לא מסומן - פיקסלים עם ערכי NoData לא יוצגו. יתכן שתבחין בשיפור בביצועים אולם אם התמונות שלך כוללות ערכי NoData, הם יופיעו כחורים במערך הפסיפס.

מציין אם התמונה בפסיפס תודפס לגבול. לרוב למערך הפסיפס ולגבול שלו אותה מידה. אם הם שונים זה מזה, ניתן לגזוז את מערך הפסיפס לגבול.

  • מסומן - התמונה הפסיפס תודפס עד הגבול. זו ברירת המחדל.
  • לא מסומן - התמונה הפסיפסית לא תיחתך לגבול.

מציין אם ישמש תיקון צבע במערך הפסיפס.

  • לא מסומן - לא ישמש בתיקון צבעים. זו ברירת המחדל.
  • מסומן - ישמש בתיקון הצבעים שהוגדר עבור מערך הפסיפס.

מציין את המדידות שבוצעו במערך הפסיפס. היכולת לבצע מדידות אנכיות תלויה בתמונות ועשויה לדרוש DEM.

  • אף אחד - לא יבוצעו יכולות מתנה.
  • בסיסי - יבוצעו מדידות שטח כגון חישובי מרחק, נקודה, צנטרואיד ושטח.
  • בסיס תכונות לראש התכונה - יבוצעו מדידות מהבסיס לחלק העליון של התכונות. יש להטמיע בתמונות מקדמי פולינום רציונליים.
  • בסיס תכונות לראש הצל - יבוצעו מדידות מבסיס תכונה לראש צל שלה. נדרש מידע על אזימוט השמש וגובה השמש.
  • החלק העליון של התכונה לראש הצל - יבוצעו מדידות מהחלק העליון של התכונה ועד לראש הצל שלה. נדרשים אזימוט שמש, גובה שמש ומקדמי פולינום רציונליים.
  • מדוד בתלת מימד - מדידות בתלת מימד יבוצעו אם DEM זמין.

מציין את יכולת התצוגה המוגדרת כברירת מחדל עבור מערך הפסיפס. יש להגדיר את ערך הגידול המוגדר כברירת מחדל ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר יכולות הגידול המותר או להיות מוגדר במאפיין יכולות הגישה של מערכת הפסיפס.

  • אף אחד - לא יבוצעו יכולות מתנה.
  • בסיסי - יבוצעו מדידות קרקע כגון חישובי מרחק, נקודה, צנטרואיד ושטח.
  • בסיס תכונות לראש התכונה - יבוצעו מדידות מהבסיס לחלק העליון של התכונות. יש להטמיע בתמונות מקדמי פולינום רציונליים.
  • בסיס תכונות לראש הצל - יבוצעו מדידות מבסיס תכונה לראש צל שלה. נדרש מידע על אזימוט השמש וגובה השמש.
  • החלק העליון של התכונה לראש הצל - יבוצעו מדידות מהחלק העליון של התכונה ועד לראש הצל שלה. נדרשים אזימוט שמש, גובה שמש ומקדמי פולינום רציונליים.
  • מדוד בתלת מימד - מדידות בתלת מימד יבוצעו אם DEM זמין.
  • אף אחד - לא יבוצעו יכולות מתנה.
  • בסיסי - יבוצעו מדידות קרקע כגון חישובי מרחק, נקודה, צנטרואיד ושטח.
  • בסיס תכונות לראש התכונה - יבוצעו מדידות מהבסיס לחלק העליון של התכונות. יש לשלב בתמונות מקדמי פולינום רציונליים.
  • בסיס תכונות לראש הצל - יבוצעו מדידות מבסיס תכונה לראש צל שלה. נדרש מידע על אזימוט השמש וגובה השמש.
  • למעלה מהתכונה לראש הצל - יבוצעו מדידות מהחלק העליון של התכונה ועד לראש הצל שלה. נדרשים אזימוט שמש, גובה השמש ומקדמי פולינום רציונליים.
  • מדוד בתלת מימד - מדידות בתלת מימד יבוצעו אם DEM זמין.

מציין את הכללים להצגת תמונות חופפות.

  • אף אחד - סדרים של רייסטרים יוסדרו על סמך שדה ObjectID בטבלת המאפיינים של מערך הפסיפס.
  • מרכז - תוצג תמונה הקרובה ביותר למרכז המסך.
  • צפון מערב - תמונות שנמצאות הכי קרוב לפינה הצפון-מערבית של גבול מערך הפסיפס תוצג.
  • נעילת סריקה - ערכות נתונים של סריקה נבחרות יוצגו.
  • לפי מאפיין - תמונות יוצגו ותעדיפותן בהתאם לשדה בטבלת המאפיינים.
  • נדיר - רשימות עם זוויות צפייה הקרובות לאפס יוצגו.
  • נקודת מבט - תמונות שהכי קרובות לזווית הצפייה שנבחרה תוצג.
  • קו התפר - מעברים בין תמונות יוחלקו באמצעות קווי תפר.

מציין את שיטת הפסיפס שתשמש לתצוגות. יש להגדיר את שיטת הפסיפס המוגדרת כברירת מחדל ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר שיטות הפסיפס המותרות או להיות מוגדרת במאפיין שיטות הפסיפס המותרות של מערך הפסיפס.

  • אף אחד - סדרים של סדרנים יסודרו על בסיס השדה ObjectID בטבלת המאפיינים של מערך הפסיפס.
  • מרכז - תוצג תמונה הקרובה ביותר למרכז המסך.
  • צפון מערב - תמונות שנמצאות הכי קרוב לפינה הצפון-מערבית של גבול מערך הפסיפס תוצג.
  • נעילת סריקה - ערכות נתונים של סריקה נבחרות יוצגו.
  • לפי מאפיין - תמונות יוצגו ותעדיפותן בהתאם לשדה בטבלת המאפיינים.
  • נדיר - רשימות עם זוויות צפייה הקרובות לאפס יוצגו.
  • נקודת מבט - תמונות שהכי קרובות לזווית הצפייה שנבחרה תוצג.
  • קו התפר - המעברים בין תמונות יוחלקו באמצעות קווי התפר.
  • אף אחד - סדרים של רייסטרים יוסדרו על סמך שדה ObjectID בטבלת המאפיינים של מערך הפסיפס.
  • מרכז - תוצג תמונה הקרובה ביותר למרכז המסך.
  • צפון מערב - תמונות שנמצאות הכי קרוב לפינה הצפון-מערבית של גבול מערך הפסיפס תוצג.
  • נעילת סריקה - ערכות נתונים של סריקה נבחרות יוצגו.
  • לפי מאפיין - תמונות יוצגו ותעדיפותן בהתאם לשדה בטבלת המאפיינים.
  • נדיר - רשימות עם זוויות צפייה הקרובות לאפס יוצגו.
  • נקודת מבט - תמונות שהכי קרובות לזווית הצפייה שנבחרה תוצג.
  • קו התפר - מעברים בין תמונות יוחלקו באמצעות קווי תפר.
  • MinPS
  • MaxPS
  • LowPS
  • HighPS
  • CenterX
  • CenterY
  • הזמנה
  • צורה_אורך
  • צורה_שטח

אם השדה הוא שדה מספרי או תאריך, יש להגדיר את הפרמטר Base Order.

אין צורך בפרמטר זה אם ערך התכונה By אינו חלק מרשימת שיטות הפסיפס המותרות.

ממיין את ה- rasters בהתבסס על ההבדל שלהם מערך זה בשדה שנבחר בפרמטר שדה Order.

  • YYYY / MM / DD HH: mm: ss.s
  • YYYY / MM / DD HH: mm: ss
  • YYYY / MM / DD HH: mm
  • YYYY / MM / DD HH
  • YYYY / MM / DD
  • YYYY / MM
  • YYYY

פרמטר זה נדרש רק אם ערך המאפיין By מוגדר עבור הפרמטר שיטות הפסיפס המותרות.

מציין אם הרסטרים ימוינו בסדר עולה או יורד.

  • מסומן - Rasters ימוינו בסדר עולה. זו ברירת המחדל.
  • לא מסומן - Rasters ימוינו בסדר יורד.

פרמטר זה נדרש רק אם ערך המאפיין By מוגדר עבור הפרמטר שיטות הפסיפס המותרות.

מציין את הכללים לפתרון פיקסלים חופפים.

  • ראשית - התמונה הראשונה בטבלת התכונות תוצג.
  • אחרון - התמונה האחרונה בטבלת התכונות תוצג.
  • מינימום - ערכי הפיקסלים הנמוכים ביותר יוצגו.
  • מקסימום - ערכי הפיקסלים הגבוהים ביותר יוצגו.
  • ממוצע - הממוצע האריתמטי ישמש לממוצע פיקסלים חופפים.
  • תערובת - אלגוריתם משוקלל מרחק ישמש לממוצע של פיקסלים חופפים.
  • סכום - כל ערכי הפיקסלים החופפים יתווספו יחד.

מספר הפיקסלים שעליהם יוחל ערך ה- Blend של הפרמטר Mosaic Operator.

ערך מספרי שישמש לשינוי אופקי של מרכז התמונה. היחידות זהות למערכת הייחוס המרחבית.

פרמטר זה חל רק אם הפרמטר שיטות הפסיפס המותרות מוגדר כנקודת מבט.

ערך מספרי שישמש לשינוי אנכי של מרכז התמונה. היחידות זהות למערכת הייחוס המרחבית.

פרמטר זה חל רק אם הפרמטר שיטות הפסיפס המותרות מוגדר כנקודת מבט.

המספר המרבי של מערכי נתונים של סריקה שיוצגו בזמן נתון במערך פסיפס.

ההבדל המרבי בגודל הפיקסלים שמותר לפני שהתמונות נחשבות לבעלות פיקסל תא שונה.

זה מאפשר לתמונות ברזולוציות מרחביות דומות להיחשב כבעלות אותה רזולוציה סמלית. לדוגמא, עם גורם של 0.1, כל התמונות עם גודל התאים בטווח של 10 אחוז אחת מהשנייה יקובצו לכלים ופעולות המשתמשים בגדלי תאים.

גודל התא של מערך הפסיפס באמצעות מערך סריקה קיים או רוחב (x) וגובה (y) שצוינו.

מציין את רמת המטא-נתונים שייחשפו מהשרת ללקוח בעת פרסום מערך הפסיפס.

  • מטא-נתונים מלאים - מטא-נתונים לגבי העיבוד המיושם ברמת מערך הפסיפס וכן מטא-נתונים הקשורים למערכי הנתונים של הרסטר היחידים ייחשפו.
  • אין מטא נתונים - אף מטא נתונים לא ייחשפו ללקוח.
  • מטא נתונים בסיסיים - מטא נתונים הקשורים למערכי נתונים של רסטר בודדים, כגון מספר העמודות והשורות, גודל התא ומידע התייחסות מרחבי ייחשפו.
  • שֵׁם
  • MinPS
  • MaxPS
  • LowPS
  • HighPS
  • תָג
  • שם קבוצה
  • שם מוצר
  • CenterX
  • CenterY
  • הזמנה
  • צורה_אורך
  • צורה_שטח

מציין אם מערך הפסיפס יהיה מודע לזמן. אם הזמן מופעל, יש לציין את שדות ההתחלה והסיום ואת פורמט הזמן.

  • לא מסומן - מערך הפסיפס לא יהיה מודע לזמן. זו ברירת המחדל.
  • מסומן - מערך הפסיפס יהיה מודע לזמן. זה מאפשר ללקוח להשתמש במחוון הזמן.

השדה מטבלת התכונות המציגה את שעת ההתחלה.

השדה מטבלת התכונות המציגה את שעת הסיום.

מציין את פורמט הזמן עבור מערך הפסיפס עבור פרמטרים כגון שדה זמן התחלה ושדה סיום זמן.

  • YYYY (שנה) —שנה
  • YYYYMM (שנה וחודש) —שנה וחודש
  • YYYY / MM (שנה וחודש) —שנה וחודש
  • YYYY-MM (שנה וחודש) —שנה וחודש
  • YYYYMMDD (שנה, חודש ויום) - שנה, חודש ויום
  • YYYY / MM / DD (שנה, חודש ויום) - שנה, חודש ויום
  • YYYY-MM-DD (שנה, חודש ויום) - שנה, חודש ויום
  • YYYYMMDDhhmmss (שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYY / MM / DD hh: mm: ss (שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYY-MM-DD hh: mm: ss (שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYYMMDDhhmmss.s (שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות
  • YYYY / MM / DD hh: mm: ss.s (שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות
  • YYYY-MM-DD hh: mm: ss.s (שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות) - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות

התמורות הגאוגרפיות הקשורות למערך הפסיפס.

המספר המרבי של מערכי נתונים של סריקה שניתן להוריד לפי בקשה.

המספר המרבי של רשומות שניתן להוריד בכל בקשה.

מציין את סוג התמונות במערך הפסיפס.

  • כללי - מערך הפסיפס אינו מכיל סוג נתונים מוגדר.
  • נושא - מערך הפסיפס מכיל נתונים נושאיים עם ערכים נפרדים, כגון כיסוי קרקע.
  • עיבוד - מערך הפסיפס הותאם לצבע.
  • גובה - מערך הפסיפס מכיל נתוני גובה.
  • מדעי - מערך הפסיפס מכיל נתונים מדעיים.
  • שני וקטור משתנה - למערך הפסיפס שני משתנים.
  • גודל וכיוון - למערך הפסיפס יש גודל וכיוון.

המספר המינימלי של פיקסלים הנדרש לפריט מערך פסיפס כדי להיחשב משמעותי מספיק בכדי לשמש אותו במערך הפסיפס.בגלל תמונות חופפות, פריט שעשוי להציג רק רסיס קטן מהתמונה הכוללת שלו. דילוג על פריטי מערך פסיפס אלה ישפר את הביצועים של מערך הפסיפס.

שרשראות הפונקציות שישמשו לעיבוד מערך פסיפס או פריטי מערך הפסיפס בזמן אמת. באפשרותך להוסיף, להסיר או לסדר מחדש את שרשראות הפונקציות.

כל שמות התבניות שנוספו חייבים להיות ייחודיים.

למידע על אופן העבודה עם שרשראות הפונקציות, ראה תבנית פונקציית Raster.

שרשרת הפונקציות המוגדרת כברירת מחדל. שרשרת הפונקציות המוגדרת כברירת מחדל תוחל כאשר ניגשים למערך הפסיפס.

משך כל מרווח צעד. מרווח שלב הזמן מגדיר את פירוט הנתונים הזמניים. יחידת הזמן מוגדרת בפרמטר יחידות זמן מרווח.

מציין את יחידות מרווח הזמן.

  • אין - אין יחידות זמן או שהן לא ידועות.
  • אלפיות השנייה - יחידות הזמן הן באלפיות השנייה.
  • שניות - יחידות הזמן הן בשניות.
  • דקות - יחידות הזמן הן בדקות.
  • שעות - יחידות הזמן הן בשעות.
  • ימים - יחידות הזמן הן בימים.
  • שבועות - יחידות הזמן הן בשבועות.
  • חודשים - יחידות הזמן הן בחודשים.
  • שנים - יחידות הזמן הן בשנים.
  • עשרות שנים - יחידות הזמן הן בעשרות שנים.
  • מאות שנים - יחידות הזמן הן במאות שנים.

מציין תבנית שהיא ספציפית לסוג התמונות איתם אתה עובד או כללית. האפשרויות הגנריות כוללות את סוגי חיישני הרסטר הסטנדרטיים הנתמכים כדלקמן:

  • ללא - לא צוין סדר סדרת הפס עבור מערך הפסיפס. זו ברירת המחדל.
  • צבע טבעי - צור מערך פסיפס בעל 3 פס, עם טווחי אורך גל אדום, ירוק וכחול. זה מיועד לתמונות צבע טבעיות.
  • צבע טבעי ואינפרא אדום - צור מערך פסיפס בעל 4 פס, עם טווחי גל אינפרא אדום באדום, ירוק, כחול וקרוב.
  • U ו- V - צור מערך פסיפס המציג שני משתנים.
  • גודל וכיוון - צור מערך פסיפס המציג גודל וכיוון.
  • אינפרא אדום צבעוני - צור מערך פסיפס בעל 3 פס, עם טווחי אורך גל אינפרא אדום, ירוק וירוק.
  • DMCii — צור מערך פסיפס עם 3 פסים באמצעות טווחי הגל DMCii.
  • Deimos-2 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל Deimos-2.
  • DubaiSat-2 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של DubaiSat-2.
  • FORMOSAT-2 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל FORMOSAT-2.
  • GeoEye-1 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל GeoEye-1.
  • GF-1 Panchromatic / Multispectral (PMS) - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן רב-ספקטרלי של Gaofen-1.
  • שדה ראייה רחב GF-1 (WFV) - צור מערך פסיפס בעל 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן שדה ראייה רחב של Gaofen-1.
  • GF-2 Panchromatic / Multispectral (PMS) - צור מערך פסיפס בן 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן רב-ספקטרלי של Gaofen-2.
  • GF-4 תמונות פנכרומטיות / רב-ספקטרליות (PMI) - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל הפאנקרומטיים והרב-ספקטרליים של Gaofen-4.
  • HJ 1A / 1B רב-ספקטרלי / היפרספקטראלי - צרו ערכת פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן ג'ואנג -1 CCD.
  • IKONOS — צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של IKONOS.
  • Jilin-1 - צור מערך פסיפס עם 3 פסים באמצעות טווחי הגל Jilin-1.
  • KOMPSAT-2 — צור מערך פסיפס עם 4 פסים בעזרת טווחי הגל של KOMPSAT-2.
  • KOMPSAT-3 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של KOMPSAT-3.
  • Landsat TM ו- ETM + - צור מערך פסיפס עם 6 פסים באמצעות טווחי הגל Landsat 5 ו- 7 מחיישני TM ו- ETM +.
  • Landsat OLI - צור מערך פסיפס של 8 פס באמצעות טווחי הגל LANDSAT 8.
  • Landsat MSS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של Landsat מחיישן MSS.
  • PlanetScope - צור מערך פסיפס באמצעות טווחי הגל של PlanetScope.
  • פליאדות 1 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל PLEIADES-1.
  • QuickBird - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של QuickBird.
  • RapidEye - צור מערך פסיפס של 5 פס באמצעות טווחי הגל של RapidEye.
  • Sentinel 2 MSI - צור מערך פסיפס של 13 פס באמצעות טווחי אורך הגל של Sentinel 2.
  • SkySat-C - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של SkySat-C.
  • נקודה 5 - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי אורך הגל SPOT-5.
  • נקודה 6 - צור מערך פסיפס בעל 4 פס באמצעות טווחי הגל SPOT-6.
  • נקודה 7 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל SPOT-7.
  • TH-01 - צור מערך פסיפס עם 4 פסים בטווחי אורך הגל Tian Hui-1.
  • WorldView 2 - צור מערך פסיפס של 8 פס באמצעות טווחי הגל של WorldView-2.
  • WorldView 3 - צור מערך פסיפס עם 8 פס עם טווחי הגל WorldView-3.
  • WorldView 4 - צור מערך פסיפס בעל 4 פס באמצעות טווחי הגל WorldView-4.
  • ZY-1 Panchromatic / Multispectral - צור מערך פסיפס עם 3 פסים בעזרת טווחי הגל הפנכרומטיים / רב-ספקטרליים של ZiYuan-1.
  • ZY-3 CRESDA - צור מערך פסיפס בעל 4 פסים באמצעות טווחי הגל ZiYuan-3 CRESDA.
  • ZY3 SASMAC - צור מערך פסיפס עם 4 פסים בעזרת טווחי הגל ZiYuan-3 SASMAC.
  • מותאם אישית - הגדר את מספר הלהקות ואת אורך הגל הממוצע עבור כל להקה.

טווחי הגל, מספר הלהקות והגדרות סדר הלהקה. כדי לערוך את מספר הלהקות, השתמש בפקדים הוסף עוד והסר. כדי לסדר מחדש את סדר הלהקה, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על הגדרת הלהקה והזז את הלהקה למעלה או למטה ברשימה.

תפוקה נגזרת

מערך הפסיפס המעודכן.

מערך הפסיפס עם המאפיינים שיש להגדיר.

המספר המרבי של שורות עבור התמונה הפסיפס שנוצר על ידי מערך הפסיפס עבור כל בקשה. זה יכול לעזור לשלוט כמה עבודה השרת צריך לעשות כאשר הלקוחות רואים את התמונות. מספר גבוה יותר ייצור תמונה גדולה יותר אך גם יגדיל את משך הזמן לעיבוד מערך הפסיפס. ניתן להגדיר את הערך קטן מדי, ובמקרה זה ייתכן שהתמונה לא תוצג.

המספר המרבי של עמודות עבור התמונה הפסיפס, שנוצר על ידי מערך הפסיפס עבור כל בקשה. זה יכול לעזור לשלוט כמה עבודה השרת צריך לעשות כאשר הלקוחות רואים את התמונות. מספר גבוה יותר ייצור תמונה גדולה יותר אך גם יגדיל את משך הזמן לעיבוד מערך הפסיפס. ניתן להגדיר את הערך קטן מדי, ובמקרה זה ייתכן שהתמונה לא תוצג.

מציין את שיטות הדחיסה בהן ישמשו להעברת התמונה הפסיפס מהמחשב לתצוגה (או מהשרת ללקוח).

  • אין - לא ישמש דחיסה.
  • JPEG - ישתמש בדחיסה עד 8: 1, המתאימה לתפאורות.
  • LZ77 - נעשה שימוש בדחיסה של בערך 2: 1, המתאימה לניתוח.
  • LERC - ישתמש בדחיסה בין 10: 1 ל -20: 1, המהירה ומתאימה להגשת תמונות גולמיות עם עומק סיביות גבוה (12 סיביות עד 32 סיביות).

מציין את סוג הדחיסה המוגדר כברירת מחדל. דחיסת ברירת המחדל חייבת להיות ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר allow_compressions או להיות מוגדרת במאפיין שיטות הדחיסה המותרות של מערך הפסיפס.

  • אין - לא ישמש דחיסה.
  • JPEG - ישתמש בדחיסה עד 8: 1, המתאימה לתפאורות.
  • LZ77 - נעשה שימוש בדחיסה של בערך 2: 1, המתאימה לניתוח.
  • LERC - ישתמש בדחיסה בין 10: 1 ל -20: 1, המהירה ומתאימה להגשת תמונות גולמיות עם עומק סיביות גבוה (12 סיביות עד 32 סיביות).

איכות הדחיסה בעת שימוש ב- JPEG. איכות הדחיסה נעה בין 1 ל 100. מספר גבוה יותר פירושו איכות תמונה טובה יותר אך פחות דחיסה.

השגיאה המרבית לכל פיקסל בעת שימוש בדחיסת LERC. ערך זה מצוין ביחידות מערך הפסיפס. לדוגמא, אם השגיאה היא 10 ס"מ ומערך הפסיפס נמצא במטר, הזן 0.1.

מציין כיצד יחושבו ערכי פיקסל כאשר מערך הנתונים מוצג בקנה מידה קטן. בחר טכניקה מתאימה על סמך סוג הנתונים.

  • הכי קרוב - הערך של כל פיקסל יהיה מהפיקסל המקביל הקרוב ביותר. טכניקה זו מתאימה לנתונים נפרדים, כגון כיסוי קרקעות. זוהי טכניקת הדגימה המהירה ביותר. זה ממזער את השינויים בערכי הפיקסלים מכיוון שהוא משתמש בערך מהפיקסל הקרוב ביותר.
  • BILINEAR - הערך של כל פיקסל יחושב על ידי ממוצע הערכים של ארבעת הפיקסלים שמסביב (בהתבסס על מרחק). טכניקה זו מתאימה לנתונים רציפים.
  • CUBIC - הערך של כל פיקסל יחושב על ידי התאמת עקומה חלקה על בסיס 16 הפיקסלים שמסביב. טכניקה זו מייצרת את התמונה החלקה ביותר אך יכולה ליצור ערכים מחוץ לטווח בנתוני המקור. זה מתאים לנתונים רציפים.
  • עיקריות - הערך של כל פיקסל מבוסס על הערך הפופולרי ביותר בחלון 3 על 3. טכניקה זו מתאימה לנתונים נפרדים.

מציין אם ראסטרים יצטמדו לטביעת הרגל. לעתים קרובות למערך הרסטר וטביעת הרגל שלו אותה מידה. אם הם נבדלים, ניתן לגזוז את מערך הנתונים של הרסטר לטביעת הרגל.

  • NOT_CLIP - הרסטרים לא ייחתכו לטביעת הרגל. זו ברירת המחדל.
  • CLIP - הרסטרים יצטמדו לטביעת הרגל.

מציין אם יוצגו פיקסלים עם ערכי NoData.

  • FOOTPRINTS_MAY_CONTAIN_NODATA - יוצגו פיקסלים עם ערכי NoData. זו ברירת המחדל.
  • FOOTPRINTS_DO_NOT_CONTAIN_NODATA - פיקסלים עם ערכי NoData לא יוצגו. יתכן שתבחין בשיפור בביצועים אולם אם בתמונות שלך יש ערכי NoData, הם יופיעו כחורים במערך הפסיפס שלך.

מציין אם התמונה בפסיפס תיחתך לגבול. לרוב למערך הפסיפס ולגבול שלו אותה מידה. אם הם שונים זה מזה, ניתן לגזוז את מערך הפסיפס לגבול.

  • CLIP - התמונה בפסיפס תודפס עד הגבול. זו ברירת המחדל.
  • NOT_CLIP - התמונה הפסיפסית לא תיחתך לגבול.

מציין אם ישמש תיקון צבע במערך הפסיפס.

  • NOT_APPLY - לא ישמש בתיקון צבעים. זו ברירת המחדל.
  • החל - ישמש בתיקון הצבעים שהוגדר עבור מערך הפסיפס.

מציין את המדידות שבוצעו במערך הפסיפס. היכולת לבצע מדידות אנכיות תלויה בתמונות ועשויה לדרוש DEM.

  • אף אחד - לא יבוצעו יכולות מתון.
  • בסיסי - יבוצעו מדידות קרקע כגון חישובי מרחק, נקודה, צנטרואיד ושטח.
  • גובה בסיס עליון - יבוצעו מדידות מהבסיס לחלק העליון של התכונות. יש לשלב בתמונות מקדמי פולינום רציונליים.
  • גובה צל צל בסיס-עליון - יבוצעו מדידות מבסיס תכונה לראש צל שלה. נדרש מידע על אזימוט השמש וגובה השמש.
  • גובה צל צל עליון - יבוצעו מדידות מהחלק העליון של הפיצ'ר ועד לראש הצל שלו. נדרשים אזימוט שמש, גובה שמש ומקדמי פולינום רציונליים.
  • תלת מימד - מדידות בתלת מימד יבוצעו אם DEM זמין.

מציין את יכולת התצוגה המוגדרת כברירת מחדל עבור מערך הפסיפס. יש להגדיר את ערך המדידה המוגדר כברירת מחדל ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר allow_mensuration_capabilities או להיות מוגדר במאפיין Mensuration Capabilities של מערך הפסיפס.

  • אף אחד - לא יבוצעו יכולות מתון.
  • בסיסי - יבוצעו מדידות קרקע כגון חישובי מרחק, נקודה, צנטרואיד ושטח.
  • גובה בסיס עליון - יבוצעו מדידות מהבסיס לחלק העליון של התכונות. יש לשלב בתמונות מקדמי פולינום רציונליים.
  • גובה צל צל בסיס-עליון - יבוצעו מדידות מבסיס תכונה לראש צל שלה. נדרש מידע על אזימוט השמש וגובה השמש.
  • גובה צל צל עליון - יבוצעו מדידות מהחלק העליון של הפיצ'ר ועד לראש הצל שלו. נדרשים אזימוט שמש, גובה שמש ומקדמי פולינום רציונליים.
  • תלת מימד - מדידות בתלת מימד יבוצעו אם DEM זמין.

מציין את הכללים להצגת תמונות חופפות.

  • ללא - Rasters יוזמנו על בסיס שדה ObjectID בטבלת המאפיינים של מערך הפסיפס.
  • מרכז - יוצגו תמונות הקרובות ביותר למרכז המסך.
  • NorthWest - תמונות המוצגות הכי קרוב לפינה הצפונית-מערבית של גבול מערך הפסיפס.
  • LockRaster - קבוצות נתונים של סריקה נבחרות יוצגו.
  • תכונה ByAttribute - תמונות יוצגו ותוגדרו לפי עדיפות על סמך שדה בטבלת התכונות.
  • נדיר - ראסרים עם זוויות צפייה הקרובות לאפס יוצגו.
  • נקודת מבט - תמונות שהכי קרובות לזווית הצפייה שנבחרה תוצג.
  • קו התפר - מעברים בין תמונות יוחלקו באמצעות קווי תפר.

מציין את שיטת הפסיפס המוגדרת כברירת מחדל שתשמש למערך הפסיפס. יש להגדיר את שיטת הפסיפס המוגדרת כברירת מחדל ברשימת הערכים המשמשים לפרמטר allow_mosaic_methods או להגדיר אותה במאפיין שיטות הפסיפס המותרות של מערך הפסיפס.

  • ללא - Rasters יוזמנו על בסיס שדה ObjectID בטבלת המאפיינים של מערך הפסיפס.
  • מרכז - יוצגו תמונות הקרובות ביותר למרכז המסך.
  • NorthWest - תמונות המוצגות הכי קרוב לפינה הצפונית-מערבית של גבול מערך הפסיפס.
  • LockRaster - קבוצות נתונים של סריקה נבחרות יוצגו.
  • תכונה ByAttribute - תמונות יוצגו ותוגדרו לפי עדיפות על סמך שדה בטבלת התכונות.
  • נדיר - ראסרים עם זוויות צפייה הקרובות לאפס יוצגו.
  • נקודת מבט - תמונות שהכי קרובות לזווית הצפייה שנבחרה תוצג.
  • קו התפר - מעברים בין תמונות יוחלקו באמצעות קווי תפר.
  • MinPS
  • MaxPS
  • LowPS
  • HighPS
  • CenterX
  • CenterY
  • הזמנה
  • צורה_אורך
  • צורה_שטח

אם השדה הוא שדה מספרי או תאריך, יש להגדיר את הפרמטר order_base.

אין צורך בפרמטר זה אם הערך ByAttribute אינו נמצא ברשימה allow_mosaic_methods.

ממיין את ה- rasters בהתבסס על ההבדל שלהם מערך זה בשדה שנבחר בפרמטר order_field

  • YYYY / MM / DD HH: mm: ss.s
  • YYYY / MM / DD HH: mm: ss
  • YYYY / MM / DD HH: mm
  • YYYY / MM / DD HH
  • YYYY / MM / DD
  • YYYY / MM
  • YYYY

פרמטר זה נדרש רק אם מוגדר ערך ByAttribute עבור הפרמטר allow_mosaic_method.

מציין שהסוגים הראסטיים ימוינו בסדר עולה או יורד.

  • עולה - ראסטרים ימוינו בסדר עולה. זו ברירת המחדל.
  • יורד - ראסטרים ימוינו בסדר יורד.

פרמטר זה נדרש רק אם מוגדר ערך ByAttribute עבור הפרמטר allow_mosaic_method.

מציין את הכללים לפתרון פיקסלים חופפים.

  • FIRST - התמונה הראשונה בטבלת התכונות תוצג.
  • LAST - התמונה האחרונה בטבלת התכונות תוצג.
  • MIN - ערכי הפיקסלים הנמוכים ביותר יוצגו.
  • MAX - ערכי הפיקסלים הגבוהים ביותר יוצגו.
  • משמעות - הממוצע האריתמטי ישמש לממוצע של פיקסלים חופפים.
  • BLEND - אלגוריתם משוקלל מרחק ישמש לממוצע פיקסלים חופפים.
  • SUM - כל ערכי הפיקסלים החופפים יתווספו יחד.

מספר הפיקסלים שעליהם יוחל ערך ה- BLEND של הפרמטר mosaic_operator.

ערך מספרי שישמש לשינוי אופקי של מרכז התמונה. היחידות זהות למערכת הייחוס המרחבית.

פרמטר זה ישים רק אם הפרמטר allow_mosaic_methods מוגדר כנקודת מבט.

ערך מספרי שישמש לשינוי אנכי של מרכז התמונה. היחידות זהות למערכת הייחוס המרחבית.

פרמטר זה ישים רק אם הפרמטר allow_mosaic_methods מוגדר כנקודת מבט.

המספר המרבי של מערכי נתונים של סריקה שיוצגו בזמן נתון במערך פסיפס.

ההבדל המרבי בגודל הפיקסלים שמותר לפני שהתמונות נחשבות לבעלות פיקסל תא שונה.

זה מאפשר לתמונות של רזולוציות מרחביות דומות להיחשב כבעלות אותה רזולוציה סמלית. לדוגמא, עם גורם של 0.1, כל התמונות עם גודל התאים בטווח של 10 אחוז אחת מהשנייה יקובצו לכלים ופעולות המשתמשים בגדלי תאים.

גודל התא של מערך הפסיפס באמצעות מערך סריקה קיים או רוחב (x) וגובה (y) שצוינו. אם תציין את גודל התא, תוכל להשתמש בערך יחיד עבור גודל תא מרובע, או בערכי x ו- y עבור גודל תא מלבני.

מציין את רמת המטא-נתונים שייחשפו מהשרת ללקוח בעת פרסום מערך הפסיפס.

  • FULL - מטא-נתונים בנוגע לעיבוד המיושם ברמת מערך הפסיפס וכן מטא-נתונים הקשורים למערכי הנתונים של הרסטר היחידים ייחשפו.
  • ללא - שום מטא נתונים לא ייחשפו ללקוח.
  • BASIC - מטא-נתונים הקשורים למערכי נתונים של רסטר בודדים, כגון מספר העמודות והשורות, גודל התא ומידע התייחסות מרחבי ייחשפו.
  • שֵׁם
  • MinPS
  • MaxPS
  • LowPS
  • HighPS
  • תָג
  • שם קבוצה
  • שם מוצר
  • CenterX
  • CenterY
  • הזמנה
  • צורה_אורך
  • צורה_שטח

מציין אם מערך הפסיפס יהיה מודע לזמן. אם הזמן מופעל, יש לציין את שדות ההתחלה והסיום ואת פורמט הזמן.

  • מושבת - מערך הפסיפס לא יהיה מודע לזמן. זו ברירת המחדל.
  • מופעל - מערך הפסיפס יהיה מודע לזמן. זה מאפשר ללקוח להשתמש במחוון הזמן.

השדה מטבלת התכונות המציגה את שעת ההתחלה.

השדה מטבלת התכונות המציגה את שעת הסיום.

מציין את פורמט הזמן עבור מערך הפסיפס עבור פרמטרים כגון start_time_field ו- end_time_field.

  • YYYY - שנה
  • YYYYMM - שנה וחודש
  • YYYY / MM - שנה וחודש
  • YYYY-MM - שנה וחודש
  • YYYYMMDD - שנה, חודש ויום
  • YYYY / MM / DD - שנה, חודש ויום
  • YYYY-MM-DD - שנה, חודש ויום
  • YYYYMMDDhhmmss - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYY / MM / DD hh: mm: ss - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYY-MM-DD hh: mm: ss - שנה, חודש, יום, שעה, דקה ושניות
  • YYYYMMDDhhmmss.s - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות
  • YYYY / MM / DD hh: mm: ss.s - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות
  • YYYY-MM-DD hh: mm: ss.s - שנה, חודש, יום, שעה, דקה, שניות ושבריר שניות

התמורות הגאוגרפיות הקשורות למערך הפסיפס.

המספר המרבי של מערכי נתונים של סריקה שניתן להוריד לפי בקשה.

המספר המרבי של רשומות שניתן להוריד בכל בקשה.

מציין את סוג התמונות במערך הפסיפס.

  • GENERIC - מערך הפסיפס אינו מכיל סוג נתונים מוגדר.
  • נושא - מערך הפסיפס מכיל נתונים נושאיים עם ערכים נפרדים, כגון כיסוי קרקע.
  • עיבוד - מערך הפסיפס הותאם לצבע.
  • ELEVATION - מערך הפסיפס מכיל נתוני גובה.
  • SCIENTIFIC - מערך הפסיפס מכיל נתונים מדעיים.
  • VECTOR_UV - למערך הפסיפס שני משתנים.
  • VECTOR_MAGDIR - למערך הפסיפס יש גודל וכיוון.

המספר המינימלי של פיקסלים הנדרש לפריט מערך פסיפס כדי להיחשב משמעותי מספיק בכדי לשמש אותו במערך הפסיפס. בגלל תמונות חופפות, פריט שעשוי להציג רק רסיס קטן מהתמונה הכוללת שלו. דילוג על פריטי מערך פסיפס אלה ישפר את הביצועים של מערך הפסיפס.

שרשראות הפונקציות שישמשו לעיבוד מערך פסיפס או פריטי מערך הפסיפס בזמן אמת. באפשרותך להוסיף, להסיר או לסדר מחדש את שרשראות הפונקציות.

כל שמות התבניות שנוספו חייבים להיות ייחודיים.

למידע על אופן העבודה עם שרשראות הפונקציות, ראה תבנית פונקציית Raster.

שרשרת הפונקציות המוגדרת כברירת מחדל. שרשרת הפונקציות המוגדרת כברירת מחדל תוחל כאשר ניגשים למערך הפסיפס.

משך כל מרווח צעד. מרווח שלב הזמן מגדיר את פירוט הנתונים הזמניים. יחידת הזמן מוגדרת בפרמטר time_interval_units.

מציין את יחידות מרווח הזמן.

  • אין - אין יחידות זמן או שהן לא ידועות.
  • אלפיות השנייה - יחידות הזמן הן באלפיות השנייה.
  • שניות - יחידות הזמן הן בשניות.
  • דקות - יחידות הזמן הן בדקות.
  • שעות - יחידות הזמן הן בשעות.
  • ימים - יחידות הזמן הן בימים.
  • שבועות - יחידות הזמן הן בשבועות.
  • חודשים - יחידות הזמן הן בחודשים.
  • שנים - יחידות הזמן הן בשנים.
  • עשרות שנים - יחידות הזמן הן בעשורים.
  • מאות שנים - יחידות הזמן הן במאות שנים.

מציין תבנית שהיא ספציפית לסוג התמונות איתם אתה עובד או כללית. האפשרויות הגנריות כוללות את סוגי חיישני הרסטר הסטנדרטיים הנתמכים כדלקמן:

  • NONE - לא צוין הזמנת פס עבור מערך הפסיפס. זו ברירת המחדל.
  • NATURAL_COLOR_RGB - צור מערך פסיפס בעל 3 פס, עם טווחי אורך גל אדום, ירוק וכחול. זה מיועד לתמונות צבע טבעיות.
  • NATURAL_COLOR_RGBI - צור מערך פסיפס עם 4 פס, עם טווחי גל אינפרא אדום באדום, ירוק, כחול וקרוב.
  • VECTOR_FIELD_UV - צור מערך פסיפס המציג שני משתנים.
  • VECTOR_FIELD_MAGNITUDE_DIRECTION - צור מערך פסיפס המציג גודל וכיוון.
  • FALSE_COLOR_IRG - צור מערך פסיפס בעל 3 פס, עם טווחי אורך גל כמעט אינפרא אדום, אדום וירוק.
  • DMCII_3BANDS - צור מערך פסיפס בעל 3 פס באמצעות טווחי הגל DMCii.
  • DEIMOS2_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל Deimos-2.
  • DUBAISAT-2_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של DubaiSat-2.
  • FORMOSAT-2_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל FORMOSAT-2.
  • GEOEYE-1_4BANDS - צור מערך פסיפס בעל 4 פסים באמצעות טווחי הגל GeoEye-1.
  • GF-1 PMS_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן רב-ספקטרלי של Gaofen-1.
  • GF-1 WFV_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווח אורכי הגל של חיישן שדה ראייה רחב של Gaofen-1.
  • GF-2 PMS_4BANDS - צור מערך פסיפס בעל 4 פס באמצעות טווחי אורך הגל של חיישן רב-ספקטרלי של Gaofen-2.
  • GF-4 PMI_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל הפאנקרומטיים והרב-ספקטרליים של Gaofen-4.
  • HJ 1A / 1B CCD_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של Huan Jing-1 CCD Multispectral או Hyperspectral.
  • IKONOS_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי הגל של IKONOS.
  • JILIN-1_3BANDS - צור מערך פסיפס בעל 3 פס עם טווחי הגל Jilin-1.
  • KOMPSAT-2_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של KOMPSAT-2.
  • KOMPSAT-3_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של KOMPSAT-3.
  • LANDSAT_6BANDS - צור מערך פסיפס עם 6 פסים באמצעות טווחי הגל Landsat 5 ו- 7 מחיישני TM ו- ETM +.
  • LANDSAT_8BANDS - צור מערך פסיפס של 8 פס באמצעות טווחי הגל LANDSAT 8.
  • LANDSAT_MSS_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי הגל של Landsat מחיישן MSS.
  • PlanetScope - צור מערך פסיפס באמצעות טווחי אורך הגל של PlanetScope.
  • PLEIADES-1_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי הגל PLEIADES-1.
  • QUICKBIRD_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל של QuickBird.
  • RAPIDEYE_5BANDS - צור מערך פסיפס עם 5 פסים באמצעות טווחי הגל של RapidEye.
  • SENTINEL2_13BANDS - צור מערך פסיפס בן 13 פס באמצעות טווחי אורך הגל של Sentinel 2.
  • SKYSAT_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי אורך הגל של SkySat-C.
  • SPOT-5_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל SPOT-5.
  • SPOT-6_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל SPOT-6.
  • SPOT-7_4BANDS - צור מערך פסיפס עם 4 פסים באמצעות טווחי הגל SPOT-7.
  • TH-01_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פסים באמצעות טווחי הגל של טיאן הוי -1.
  • WORLDVIEW-2_8BANDS - צור מערך פסיפס בעל 8 פס באמצעות טווחי הגל WorldView-2.
  • WORLDVIEW-3_8BANDS - צור מערך פסיפס בעל 8 פס באמצעות טווחי הגל WorldView-3.
  • WORLDVIEW-4_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי הגל WorldView-4.
  • ZY1-02C PMS_3BANDS - צור מערך פסיפס בעל 3 פס באמצעות טווח הגל הפנכרומטי / רב-ספקטרלי של ZiYuan-1.
  • ZY3-CRESDA_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי אורך הגל ZiYuan-3 CRESDA.
  • ZY3-SASMAC_4BANDS - צור מערך פסיפס בן 4 פס באמצעות טווחי הגל ZiYuan-3 SASMAC.
  • CUSTOM - הגדר את מספר הלהקות ואת אורך הגל הממוצע עבור כל הלהקה.

טווחי הגל, מספר הלהקות והגדרות סדר הלהקה. ערוך את ערכי הגדרת המוצר והוסף רצועות חדשות באמצעות הגדרת המוצר CUSTOM.

תפוקה נגזרת

מערך הפסיפס המעודכן.

דוגמת קוד

זהו מדגם פיתון עבור הפונקציה SetMosaicDatasetProperties.

זהו מדגם סקריפט של פייתון עבור הפונקציה SetMosaicDatasetProperties.


מלא שדות מטא נתונים

תאכלס את השדות שהוספת בתחילת זרימת העבודה עבור כל מערך פסיפס של מקור.

  1. הוסף את מערך פסיפס המקור לטבלת התוכן של ArcMap.
  2. לחץ לחיצה ימנית על טביעת הרגל ולחץ על פתח טבלת תכונות.
  3. אם הערכים שתזין חלים רק על כמה שורות בטבלה, בחר תחילה שורות אלה. אם כל הערכים שלך חלים על כל שורה, וודא שלא נבחרות שורות.
  4. לחץ לחיצה ימנית על כותרת העמודה עבור השדה אותו תערוך ולחץ על מחשבון שדה.
  5. הזן את הערכים המתאימים לשדה שלך.
  • עבור הערכים Horiz_CE90_m ו- Vert_LE90_m, תזין ערכים מספריים. לדוגמא, ל- SRTM יכול להיות דיוק אופקי = 20 מטר ודיוק אנכי של 16 מטר. ל- GTOPO דיוק אנכי שנע בין 30 ל -500 מטר.
  • עבור ערך המקור, הזן את הערך במרכאות, כגון "GTOPO" או "NED30".
  • לערך הטוב ביותר, אתה יכול להזין [LowPS] כדי להעתיק את הערכים משדה LowPS לשדה Best, אחרת, הזן ערכים שחישבת.

יצירת אובייקט הרסטר וטעינת נתוני הרסטר

כאשר אינך מאחסן רק מערכי נתונים של סריקה מרובים, עצמאיים, מומלץ ליצור קטלוג הראסטרים או מערך הראסטרים שיכיל את מערכי הנתונים של הראסטרים שאתה טוען. עם זאת, בכל המצבים, עליכם להיות מודעים למאפייני מערך הרסטר שאתם טוענים ולמאפיינים שיהיו להם לאחר טעינתם.

יכול להיות שקבעת מאפיינים אלה כשאתה מעריך את דרישות גודל האחסון או כאשר הקצית את שטח האחסון. יתכן וערכת את ה- dbtune כדי ליצור מילת מפתח המציינת את כל פרמטרי האחסון. אם לא, עליך לקבוע מאפיינים אלה בשלב זה.

ישנן ארבע הגדרות גיאוגרפיה בסיסיות שיש לקחת בחשבון: פירמידות, סטטיסטיקה של סריקה, דחיסה וגודל אריחים.

פירמידה משפיעה על ביצועי התצוגה.

ניתן לבנות פירמידות על מערך סריקה כאשר נתוני הרסטר מועברים בפסיפס למערך הרסטר, או שהם יכולים להיבנות עם סיום הטעינה. בניית הפירמידות לאחר השלמת הפסיפס היא השיטה המהירה ביותר. ArcGIS מאפשרת בניית פירמידה חלקית, שבונה מחדש רק את חלק הפירמידה שחופף על ידי נתוני המקור במהלך פעולת פסיפס. זה עוזר בעת עדכון מערך סריקה עם פסיפס, מכיוון שאם מתווסף מערך סריקה חדש, מערך הרסטר כולו לא צריך לבנות מחדש פירמידות. עם זאת, אם אתה מעדכן את הנתונים במקור מערך הרסטר (נקודת הפניה לפירמידה), יש לבנות מחדש את הפירמידה עבור כל מערך הרסטר.

מקור מערך הראסטר הוא הקואורדינטה העליונה השמאלית העליונה של מערך הרסטר. בניית הפירמידה מתחילה בקואורדינטה זו וממשיכה ימינה ומטה. נתוני פסיפס משמאלו או מעל מקורו של מערך הרסטר מחייבים את ArcSDE להזיז נקודה זו כך שהיא תישאר הקואורדינטה העליונה משמאל. העברת מקור הנתונים של הרסטר הקיים מחייבת את ArcSDE לבנות מחדש את הפירמידה. בנייה מחדש של הפירמידה יכולה להיות פעולה יקרה, במיוחד אם מערך הראסטר גדל עקב מספר קבצי מקור של ערכות ראסטרים (או מערכי נתונים של סריקה אחרים) שכבר הועברו אליו בפסיפס.

מכיוון שבנייה מחדש של הפירמידה הינה פעולה גוזלת זמן, עליכם לזהות את תיאום הרסטר השמאלי העליון של מערך הרסטר באמצעות ניתוח נתוני המקור ולהזין אותם בעת יצירת מערך הרסטר. ArcSDE מאפשר לך להגדיר נקודת התייחסות לפירמידה כאשר נוצר אובייקט הרסטר במקום להשתמש בקואורדינטות השמאליות העליונות של מערך הרסטר הראשון שמוכנס. לכן, ניתן להימנע מהעתקת מוצא מערך הרסטר על ידי הגדרת נקודת התייחסות לפירמידה בעת יצירת מערך הרסטר.

סטטיסטיקה נדרשת כדי שמערכת נתונים של רסטר תבצע פעולות עיבוד גיאוגרפי כלשהו או משימות מסוימות ב- ArcMap או ArcCatalog, כגון החלת מתיחת ניגודיות או סיווג נתונים.

הדחיסה נקבעת על פי סוג נתוני הרסטר יחד עם השימוש המתוכנן.

ArcSDE מחלק את מערכי הנתונים של הרסטר לאריח אחד או יותר לאחסון. כל אריח מאוחסן כנתונים בינאריים בטבלת אחסון הרסטר. אם מערך ראסטר הוא רב-פס, פיקסלים מגושי ראסטר מקבילים ברצועות שונות מאוחסנים בשורות משלהם בטבלה.

ריצוף מערכי נתונים של רסטר משפר ביצועים. לדוגמא, אם אתה מתקרב לאזור קטן שמכיל ארבעה אריחים בלבד, ArcSDE צריך רק להביא ארבע מהשורות בטבלת חסימות הרסטר. מבלי לחלק את הרסטר לאריחים, ArcSDE יצטרך להביא את מערך הנתונים של הרסטר.

גודל האריחים הוא מבחינת מספר השורות והעמודות שמהן נוצר כל אריח. לדוגמא, גודל אריח של 128 על 128 הוא למעשה 128 פיקסלים על 128 פיקסלים. אריחים גדולים גורמים לשדות BLOB גדולים אך פחות שורות בטבלה, ואילו אריחים קטנים יותר גורמים לשדות BLOB קטנים אך לשורות רבות בטבלה. גודל האריח מוגדר כברירת מחדל ל 128 על 128 פיקסלים. אם הנתונים הנטענים אינם תמונות צבעוניות בשלושה פס, ייתכן ששינוי גודל האריח עשוי להפחית את דרישות שטח האחסון על ידי התאמת אריחים בבלוקי מסד נתונים ביעילות. כדי לקבוע את הגודל הטוב ביותר האפשרי, נדרש ביצוע ביצוע ביצועים של ביצוע ביצועי ביצוע ביצועים עם ביצועי ביצוע ביצועים. באופן כללי, גדלי אריחים גדולים יותר מייצרים יחסי דחיסה גבוהים יותר וכתוצאה מכך מאוחסנים אריחים קטנים יותר במסד הנתונים.

ניתן ליצור אובייקטים של סריקה באמצעות כלי גיאו-עיבוד (לדוגמא ב- ArcCatalog), sderaster או ArcObjects. אובייקטים רסטריים שנוצרו על ידי כלי הגיאו-עיבוד ריקים. יש להם מאפיינים אך אינם מכילים נתוני פיקסל, והם מודעים לבסיס גיאוגרפי. ליצירת מערך סריקה, ראה יצירת מערך סריקה בבסיס הגיאוגרפי של ArcSDE. ליצירת קטלוג סריקה, ראה יצירת קטלוג סריקה במאגר גיאוגרפי של ArcSDE.

אובייקטים של רסטר שנוצרו על ידי sderaster מכילים תמיד נתוני פיקסלים. הם אינם מודעים למאגר גיאוגרפי שהם חסרים את עמודת טביעת הרגל ובשביל פעולת הפסיפס, על קבצי העולם להתאים בצורה מושלמת. למידע על יצירת רסטרים עם ArcObjects, עיין ברשת Esri Developer עבור דוגמאות מ- Exchange Exchange עבור נתוני raster שתוכל לשנות ולהשתמש בהם. לדוגמא, באפשרותך להעתיק ולשנות את הדוגמה של ערכת נתונים Raster Geodatabase Raster כדי ליצור מערך רסטר עצמאי חדש. פסיפסי הראסטרים בספרייה וספריות משנה לדגימות רסטר של ArcSDE מספקים לך את קוד הדוגמה לפסיפס את כל מקורות ערכת הרסטר בספרייה או בתיקיה למערך רסטר עצמאי נתון. ניתן ליצור קטלוג סריקה באמצעות המדגם צור קטלוג סריקה של Geodatabase. באפשרותך לשלב דוגמה זו עם המדגם טוען מערכי נתונים של סריקה בסביבת עבודה לקטלוג סריקה של GDB, המוסיף קבצי מקור של מערכי ראסטרים לקטלוג רסטר.

אף על פי שהשימוש בתוכנת ArcObjects מחייב אותך או משתמש במיקומך להחזיק את הכישורים לשנות ולבצע את קוד הדוגמה, אך היתרונות הפוטנציאליים הם כדלקמן:

  • הפניה לספריה שמכילה קבצי מקור רבים של מערכי ראסטרים במקום צורך להזין את מקורות מערך הראסטרים אחד אחד בכל פעם
  • הוספת זרימת שליטה לטיפול בחינניות כגון קובץ תמונת מקור פגום

ניתן לטעון נתוני רסטר לבסיס גיאוגרפי בכמה דרכים: באמצעות ייבוא ​​מערכי נתונים של סריקה (תפריט ההקשר הגיאוגרפי), כלי העתקת הסריקה (כלי עיבוד גיאוגרפי) או טעינת נתונים (תפריט ההקשר של ערכת הנתונים ArcCatalog). לקבלת מידע נוסף אודות טעינת נתוני סריקה לבסיס גיאוגרפי, ראה ייבוא ​​מערכי נתונים של סריקה.

לקבלת מידע על טעינת נתוני רסטר באמצעות sderaster, ראה טעינת rasters ב- ArcSDE באמצעות sderaster.


מודל המידע המתפתח של השלטון המקומי והשפעתו על שירותי המים

במרץ 2017 ביצענו שינויים במודל המידע של השלטון המקומי וכתוצאה מכך קיבלנו כמה שאלות מקהילת המשתמשים ArcGIS במים, בשפכים ובמי הגשם. חשבנו שיהיה שימושי לענות על כמה מהשאלות שלך בבלוג.

מה השתנה?

עם שחרור פתרונות ArcGIS במרץ 2017 הוסרו מערכי הנתונים של תכונות מים, שפכים ומים (יחד עם מחלקות התכונה, הדומיינים, הטבלאות והקשרים המשויכים) ממודל המידע של הממשלה המקומית. מערכי הנתונים המאפיינים התומכים במים, בשפכים ובמי סערה הועברו לסדרה של מאגרי מידע גיאוגרפיים הכלולים בתצורות בודדות של ArcGIS עבור מערכות מים.

לדוגמה, LocalGovernment.gdb הוסר מתצורת עריכת וניתוח רשת השירות של מים והוחלף ב- WaterUtilities.gdb ו- RefrenceData.gdb. WaterUtilities.gdb בנוי עם הסכימה ליישום התצורה כפי שהיא ומכיל נתוני מים לדוגמא, שפכים ומי סופות. ReferenceData.gdb מכיל נתוני מיפוי בסיסיים לדוגמא.

הסרנו גם את LocalGovernment.gdb מהתצורה של תכנון שיפור ההון והחלפנו אותה ב- WaterUtilities.gdb ו- CapitalImprovementPlanning.gdb. CapitalImprovementPlanning.gdb מכיל את הסכימה ליישום התצורה כפי שהיא עם התוספת לתכנון הון.

אם אתה משווה את מערכי הנתונים של התכונות ב- WaterUtilities.gdb כעת לגרסה הקודמת של LocalGovernment.gdb, תבחין שמערכי הנתונים של התכונות עבור מים, שפכים ומים סוערים זהים בשניהם. כמו כן, חשוב לציין שהוספה מערכת קואורדינטות אנכית ל- WaterUtilities.gdb.

מדוע ביצענו את השינוי הזה?

לפני שנסקר את הסיבות לשינוי זה, מועיל להבין מהו מודל המידע הממשלתי המקומי (המכונה בדרך כלל LGIM), המצב הנוכחי של פריסת ArcGIS בספקי מים ויכולות חדשות לניהול רשתות שירות בקרוב ל- ArcGIS.

מודל המידע לשלטון מקומי תוכנן לארגן מידע גיאוגרפי שיסייע בפריסת תצורות ArcGIS עבור ממשל מקומי ו- ArcGIS עבור שירותי מים. מאחר שרשויות מקומיות רבות מפעילות מערכות מים, שפכים ומים סופות, רשתות השירות הללו נכללו ב- LGIM כאשר פותחה במקור לפני שבע שנים.

ה- LGIM מעולם לא תוכנן ליישום "כפי שהוא" עבור ממשלות מקומיות או שירותי מים. אנשי מקצוע ב- GIS מגדירים את סכמת LGIM כך שתתאים לצרכים הארגוניים הייחודיים שלהם. ה- LGIM הוא מודל נתונים חי שמשתנה עם התפתחות פלטפורמת ArcGIS ותוספות תצורות חדשות ל- ArcGIS עבור השלטון המקומי ו- ArcGIS עבור שירותי מים.

ההיסטוריה של LGIM סופקה כסכמת בסיס גיאוגרפי. בזמן הקמת ה- LGIM, בסיס גיאוגרפי היה הדרך הפופולארית ביותר לאחסון נתונים ב- ArcGIS עבור ממשלות מקומיות ושירותי מים. אספקת ה- LGIM כמאגר גיאוגרפי אפשרה גם ל- Esri ליצור תצורות ArcGIS שהיו קלות לפרוס עבור ממשלות מקומיות וכלי שירות.

עם הפופולריות של ימינו של יישומים בסגנון GIS Web היברידי ממשלות מקומיות ושירותי מים משתמשים לעיתים קרובות במאגרי מידע גיאוגרפיים ובשירותי תכונות מתארחים. חלק מ- ArcGIS פתרונות ש- Esri משחררת משתמשים כעת בשירותי תכונות מתארחים בלבד ואנו מפרסמים קטלוגים של שירותים שניתן לשכפל אותם כדי ליצור שירותי תכונות מתארחים חדשים. לאחרונה פרסמנו גם את כלי הפריסה של ArcGIS לפריסה אוטומטית של תצורות המשתמשות בשירותי תכונות מתארחים.

יותר ויותר אנו שומעים מפעילות המים כי הם אינם משתמשים ברוב הסכימה הכלולה ב- LGIM ומשתמשים רק בחלקי הסכימה לרשתות מים, שפכים ומים סוערים. נראה כי הדבר משקף את היישום הממוקד של GIS לתמיכה בהפעלה מיוחדת של שירות מים בניגוד לאופיו המקיף של יישום של ממשל מקומי מרכזי בו תומכת LGIM.מכיוון שאנו שולחים נתוני דוגמה כאשר כל פתרונות ArcGIS שלנו מסירים את נתוני הדוגמה עבור כל ה- LGIM ורק אספקת נתוני מדגם לרשתות מים מקטינה משמעותית את גדלי ההורדות עבור שירותי מים.

כאשר חושבים על מים, שפכים ומים GIS חשוב גם לשקול את רשת השירות, המהווה חלק מהמסגרת החדשה לניהול רשתות השירות שתגיע בקרוב ל- ArcGIS. תצורות המים, שפכים ומים סוערים ש- Esri תספק לרשת השירותים מחייבת לספק סכמת מערכי רשת מחוץ ל- LGIM. הסרת מערך שירותי המים מ- LGIM מניחה כעת את הבסיס להמשך פיתוחם של ArcGIS Solutions המשתמשים ברשת השירות. תוכל ללמוד עוד על רשת השירות על ידי קריאת הספר הלבן "דרך קדימה לניהול רשתות".

לכן, היו מספר סיבות להסיר את מערכי הנתונים של מים, שפכים ומים סופות מ- LGIM:

  • הפוך את היישומים למודולריים יותר. ה- LGIM נועד לתמוך בצרכיה של ממשלה מקומית ויש לו מערכי נתונים רבים שמאפייני מים, שפכים ומים סוערים לא השתמשו בהם.
  • הפוך את היישום של תצורות ArcGIS עבור שירותי מים למורכבים פחות עבור מים, שפכים ומים סוערים על ידי מתן סכימה ממוקדת שירות ולא סכימה מקיפה יותר שיכולה לתמוך בשלטון מקומי שלם. שירותי מים הזקוקים לסכמה ממשלתית מקומית או חלק ממנה, עדיין יכולים להוריד ולהשתמש ב- LGIM לפי הצורך. באופן דומה, ממשלה מקומית שרוצה לתמוך בחברת מים יכולה להשתמש בסכמת WaterUtility.gdb לפי הצורך.
  • צמצם את גודל ההורדה של תצורות ArcGIS עבור כלי עזר במים על ידי הסרת נתוני דוגמה של LGIM.
  • קצב ההתפתחות של Quicken Esri עבור תצורות ArcGIS עבור מים. צוותי פיתוח מרובים של Esri שבנו תצורות סביב ה- LGIM פירושם זמן רב לתיאום ובדיקה.
  • הנחת התשתית למעבר לרשת השירות. כאמור, אופי הפריסה של תצורות ספציפיות לתעשייה עבור רשת השירותים לא יאפשר לנו לכלול תוכניות מים, שפכים ומים סופות ב- LGIM. הפרדה זו נאלצה לקרות עם שחרור רשת השירות. על ידי כך שניתן לעשות זאת כעת אנו יכולים בקלות רבה יותר לפתח פתרונות ArcGIS עבור שירותי מים הממנפים את רשת השירות.

כיצד זה משפיע על יישום שירות המים הנוכחי המשתמש בסכמת LGIM?

אם תבחר לעדכן פתרון ArcGIS קיים שכבר פרסמת, כמו עריכת וניתוח רשת של Water Utility, ייתכן שתצטרך לבצע כמות קטנה של עבודות תצורה נוספות. הוראות פריסה נכתבות כעת עבור WaterUtilities.gdb, כך שתצטרך לעשות קצת עבודה כדי להצביע על התכונות המתאימות בבסיס הגיאוגרפי שלך. אותו רעיון חל גם אם תבחר לפרוס פתרון חדש של ArcGIS כמו תכנון שיפור הון.

מה עלי לעשות אם אני מבצע המרת נתונים כעת?

אנו ממליצים להשתמש בסכמת WaterUtilities.gdb מכיוון שהתיעוד שלנו נכתב כעת לגישה זו. זכור שמערכי הנתונים של מים, שפכים ומים סוערים בגירסה הקודמת של LGIM זהים לחלוטין ל- WaterUtilities.gdb במהדורת פתרונות מרץ 2017. כמו כן, שים לב של- WaterUtilities.gdb הוקצתה מערכת קואורדינטות אנכית ואילו הגרסה הקודמת של LGIM לא הוקצתה.

איפה אני מתחיל היום אם אני חדש ב- ArcGIS עבור שירותי מים?

אם אתה חדש ב- ArcGIS וברצונך לקבוע את תצורתו לניהול רשתות מים, שפכים או מי סערה התחל בסכמת WaterUtilities.gdb מכיוון שהתיעוד שלנו נכתב לגישה זו.

אנו מקווים שהסבר על השינוי והרציונל שעומד מאחוריו היה מועיל. אם יש לך שאלות נוספות אנו ממליצים לך לשאול אותן ב- GeoNet.


מנהיג מחשבה: קתרין סאליבן

לפני עשרים וארבע שנים עבדתי עם מנהלי חירום לאחר שההוריקן אנדרו מחק חלקים עצומים מהתשתיות בפלורידה. התייצבנו עם מפות נייר גדולות ונתונים בעריכת יד במשך ימים, איתור צמתים לטלפון, מים, ביוב וחשמל למגיבים הנואשים לתמונה המלאה. ביצענו בעצם GIS ראשוני ביד. מדהים שפלטפורמות מבוססות רשת מאפשרות לנו כעת לסנתז ולהמחיש נתונים מעשרות מקורות נתונים בזמן אמת. כלים GIS כאלה מאפשרים החלטות חכמות, מהירות ומושכלות יותר לצרכים מגוונים מאוד.

כיום אנו תלויים בהיקף נתונים גואה, העומד בבסיס המודיעין הסביבתי החיוני להגנה על חיים ופרנסה וטיפוח חוסן כלכלי. אבל בעוד הנתונים מביאים למודיעין סביבתי, זו רק ההתחלה. האתגר הוא לחבר את הנתונים לצרכים פרקטיים, להפוך אותם לפעילים מוול סטריט לרחוב הראשי, ולראשי משקי בית וראשי מדינות. הנתונים חייבים להגיע למי שזקוק להם, כאשר הוא זקוק להם, ובסולם והרזולוציה הנכונים. הנתונים חייבים להיות ניתנים לגילוי, לחיפוש וניתן לאחזור בקלות. בקיצור, זה חייב לעבוד בשבילכם ועבור כולם.

כשזה קורה, התמורה היא עצומה. בעזרת כלי Esri ונתוני NOAA, קהילת ביטוח המשנה יכולה לוודא שהתביעות מסונכרנות עם הערכות מדויקות של מזג האוויר הקשה. מפות סיפור של Esri מביאות את התחזיות והעוצמה של הסערה, עליית פני הים, השפעות הדייג ועוד. NOAA מרחיבה את יכולות חיזוי הנהרות של אמריקה פי 700, לכ -2.7 מיליון מקומות נוספים. נתונים מדעיים מאפשרים לכל מוצרי המודיעין הסביבתי הללו. הם מספקים ראיית הנולד לגידור סיכונים. והם מניבים הבנה של הפלנטה שלנו שיכולה לעזור לעצב את הדרך בה אנו חיים עליו.

עם זאת, כמויות גדולות של מפתח נתונים פדרלי למודיעין סביבתי נותרו ללא שימוש. תצפיות NOAA לבדן מספקות כ -20 טרה-בייט מדי יום - פי שניים מנתוני מכל אוסף ההדפסים של ספריית הקונגרס. אך רק אחוז קטן נגיש לציבור. כסוכנות הביון הסביבתי של אמריקה, NOAA מחויבת להוציא הרבה יותר מהנתונים שלנו מהדלת. אנו להוטים להעביר נתונים ממעבדות וכוננים קשיחים לידיהם של אותם אנשים בדיוק כמו להוטים להפוך אותם למוצרים, שירותים ותחזיות שיכולים להוסיף ערך משמעותי בכל תחום. בנתונים אלה יש ערך פוטנציאלי סביבתי וכלכלי.

NOAA משתפת פעולה עם אמזון, מיקרוסופט, יבמ, גוגל וקונסורציום Open Commons כדי לממש את הפוטנציאל הזה. עסרי הוא גם שחקן פעיל. אנו יכולים לדמיין מפעל מזג אוויר פרטי, שמשלב שילוב של זרמי נתונים שהופרדו בעבר, מציג מודל פגיעות וצומח בערכו מ -2 מיליארד דולר ל -20 מיליארד דולר. חשבו על התמיכה האדירה בהפיכת מיליוני נקודות נתונים מלוויינים לתחזיות גשם ארוכות טווח שיעניקו לחקלאים ולעסקים הנאבקים בבצורת.

רק לפני 20 שנה, חיברנו נקודות נתונים ביד. לפני חמש שנים, 90 אחוז מהנתונים של היום טרם הופקו. כעת אנו מחדשים בענן, חווים את כדור הארץ עם עדשה רחבה יותר ובדרכים חדשות ורעננות. הזדמנויות דינמיות באופק. אנו מקווים שתעזור לעצב אותם.

קתרין ד 'סאליבן, מנהלת NOAA ומזכירה המסחרית של אוקיינוסים ואווירה, ואסטרונאוט לשעבר של נאס"א. צפו בסרטון של סאליבן שהביא את המדע לחיים

האם מישהו יודע את הדרך הטובה ביותר לעשות פסיפס אורטופוטים עם איזון צבעים טוב (ArcGIS 10.3)

אני משתמש בתמונות אוויר כדי לסווג צמחיית חוף לפי הסיווג החדש מבוסס פילוח של ArcGIS 10.3. אני צריך פסיפסים טובים עם איזון צבעים כדי להשיג תוצאות טובות יותר. ניסיתי כמה שיטות לפסיפס את האורטופוטומים שלי, אך לא הצלחתי להחיל איזון צבע כלשהו.

ניסיתי & # x27 & # x27 ליצור מערך רסטר & # x27 & # x27 ואז השתמשתי בכלי & # x27 & # x27Mosaic & # x27 & # x27 עם בחירה בשיטת התאמת צבעים. אין איזון צבעים. ניסיתי ליצור Geodatabase של קבצים ואז ליצור מערך נתונים של פסיפס. אני לא יכול להוסיף את הראסטרים למאוחר יותר.

קראתי הדרכות מקוונות, וידאתי גם שהסטטיסטיקה חושבה והפירמידות נבנו.

לא ציינתי את כל מה שניסיתי ולא את כל השגיאות הקשורות, אבל אם מישהו יכול לכוון אותי לכיוון הנכון, זה יהיה מוערך.


فهرست مطالب کتاب

مقدمه
فصل اول: مبانی, مفاهیم و کلیات ..
1. 1. مقدمه
1. 2. برنامه & zwnj های کاربردی ArcGIS
1. 3. انواع داده در GIS
1. 3. 1. داده & zwnj های هندسی ..
ساختار برداری (וקטור)
ساختار رستری (סריקה)
1. 3. 2. داده & zwnj های گرافیکی ..
1. 3. 3. داده & zwnj های توصیفی ..
1. 4. بررسی سیستم & zwnj های مختصات مورد استفاده در ایران
1. 4. 1. سیستم مختصات لامبرت هم شکل LCC (חרוט קונפורמית למברט)
1. 4. 2. سیستم مختصات UTM ..
1. 4. 3. سیستم مختصات مرکاتور (מרקטור)
1. 5. پایگاه داده مکانی (geodatabase)
1. 6. آشنایی با برخی کاربردهای GIS
1. 7. آشنایی با نوار ابزارهای ArcGIS
1. 8. آشنایی با ArcToolbox
فصل دوم: نوار ابزار (Toolbar)
2. 1. نوار תקן ابزار
2. 2. نوار כלים ابزار
2. 3. نوار ابزار Georeferencing
2. 4. نوار ابزارهای בניית תכונת עורך و
2. 5. نوار ابزار ערוך קודקודים
2. 6. نوار ابزار עריכה מתקדמת
2. 7. نوار התאמת מרחבי ابزار
2. 8. نوار ابزار אפקטים
2. 9. נוואר אוואר שואב ..
2. 10. نوار גרפיקה ابزار
2. 11. GPS חדש
2. 12. نوار ابزار geostatistical אנליסט
2. 13. نوار ابزار סיווג תמונה
2. 14. نوار אנליסט 3D ابزار
2. 14. 1. کاربردهای نوار ابزار אנליסט 3D
2. 15. نوار ابزار אנליסט Spatial
2. 16. نوار פריסת ابزار
2. 17. نوار כלי מסגרת נתונים ابزار
2. 18. نوار נתונים ابزار Pages מונע
2. 19. نوار מערך נתונים LAS ابزار
فصل سوم: جعبه ابزار ניתוח
3. 1. مجموعه חלץ
ابزار קליפ
בחר בחר
ابزار פיצול
בחר טבלה
3. 2. כיסוי כיסוי
Erase ابزار (A-B)
ابزار זהות (A + A & capB)
ابزار מצטלבים (A & capB)
ابزار המרחבים הצטרפו
הפרש סימטרי ابزار (AUB - A & capB)
ابزار האיחוד (AUB)
ابزار עדכון
3. 3. مجموعه סמיכים
ابزار חוצץ
ابزار צור טיסן מצולעים
ابزار צור התקרב לשולחן
מאגר טבעות מרובה
ابزار הקרוב
מרחק נקודה
שכנים ابزار מצולע
3. 4. مجموعه סטטיסטיקות
ابزار תדירות
ابزار סטטיסטיקה סיכום
ابزار לְלַווֵחַ צומת
فصل چهارم: جعبه ابزار קרטוגרפיה
4. 1. مجموعه ביאור
ابزار ביאור קונטור
4. 2. مجموعه המפות ע"ש חידוד
מכונת יישר ابزار ללטף או למלא
ابزار חישוב מצולע ראשי זווית
4. 3. נתונים مجموعه Pages מונע
ابزار חישוב UTM Zone
4. 4. مجموعه הכללה
ابزار נקודות צבירה
מצולעי צבירת ابزار
קו חלק חלקה
ابزار Smooth מצולע
فصل پنجم: جعبه ابزار המרה
5. 1. مجموعه exce
אקסל לשולחן
טבלה ל- Excel
5. 2. مجموعه מ- GPS
תכונות ابزار GPX כדי
5. 3. مجموعه מ KML ..
שכבה ابزار KML כדי
5. 4. مجموعه כדי KML ..
ابزار השכבה KML
מפה ל- KML
5. 5. مجموعه כדי CAD ..
ابزار להוסיף CAD פילדס
ابزار ייצוא CAD
5. 6. مجموعه כדי Collada
ابزار Multipatch כדי Collada
5. 7. כיסוי مجموعه
ابزار Feature כיתת סיקור
5. 8. مجموعه כדי dBASE ..
ابزار משולחן dBASE (מרובה)
5. 9. مجموعه כדי geodatabase
ابزار מחלקה Feature לכיתה מאפיין
ابزار Feature הכיתה geodatabase
ابزار ייבוא ​​CAD ביאור
ابزار סריקה כדי geodatabase
ابزار הטבלה geodatabase
5. 10. مجموعه כדי סריקה
ابزار ASCII כדי סריקה
ابزار Feature כדי סריקה
ابزار Float כדי סריקה
ابزار LAS מערך הנתונים שיש סריקה
ابزار Multipatch כדי סריקה
ابزار צבע הסריקה
ابزار מצולע כדי סריקה
ابزار קו מרובה כדי סריקה
כדי ابزار סריקת פורמט אחר
5. 11. مجموعه מ raster
ابزار סריקה כדי ASCII
ابزار סריקה לצוף
ابزار סריקה כדי פוינט
ابزار סריקה כדי מצולע
ابزار סריקה כדי Polyline
5. 12. مجموعه כדי Shapfile
ابزار Feature הכיתה Shapfile
فصل ششم: جعبه ابزار ניהול נתונים
6. 1. השוואת נתונים مجموعه
ابزار השוואת מאפיין
ابزار השווה קובץ
השוואת ابزار סריקה
ابزار טבל להשוואה
ابزار TIN להשוואה
6. 2. مجموعه Feature מחלקה
ابزار צור מחלקה מאפיין
ابزار צור רשת דייגים
ابزار ליצור נקודות אקראיות
ابزار שלב
תכונות 6. 3. مجموعه
ابزار להוסיף קואורדינטות XY
ابزار התאם 3D Z
מרחק נשיאה לקו
ابزار בדוק גיאומטריה
תכונות ابزار העתק
מחק תכונות
ابزار תכונות מעטפה מצולע
תכונה לקו
תכונה להצביע
ابزار תכונה מצולע
ابزار Feature קודקודי נקודות כדי
גיאומטריה גבולה מינימלית
ابزار המרובה כדי Singlepart
נקודות ליין
ابزار מצולע לקו
ابزار תיקון גיאומטריה
ابزار פיצול הקו פוינט
ابزار פיצול קו על קודקודים
ابزار טבלת אליפסה
ابزار Unsplit Line
ابزار XY לקו
6. 4. مجموعه פילדס
ابزار להוסיף שדה
מחק שדה
ابزار חישוב שדה
ابزار ברירת הקצאת שדה
ابزار חישוב שעת סיום
ابزار המרת שדה שעה
המרה אזור זמן
ابزار לשרבב פילדס
6. 5. مجموعه קובץ geodatabase
ابزار קומפקט
ابزار קובץ הדחיסה של נתוני geodatabase
6. 6. مجموعه Genera
ابزار צרף
ابزار חישוב ערך
העתק
מחק
ابزار מצא זהה
מחק מחק זהה
ابزار Merge
ابزار סניף Merge
ابزار שינוי שם
בחר נתונים
ابزار מיין
6. 7. مجموعه הכללה
ابزار ממס
ابزار לחסל
6. 8. מינהל geodatabase مجموعه
ابزار דחוס
6. 9. مجموعه מצטרף
ابزار להוסיף הצטרפו
ابزار הצטרף שדה
הסר הצטרף
6. 10. مجموعه שכבות ו צפיות בטבלה
ابزار הפוך שכבת XY אירוע
בחר בחר שכבה לפי תכונה
בחר בחר שכבה לפי מיקום
6. 11. مجموعه Package
ابزار איחוד Layer
6. 12. مجموعه תחזיות טרנספורמציות
ابزار המרת סימון קואורדינטות
ابزار גדר הקרנה
6. 12. 1. زیر مجموعه מאפיין
פרויקט ابزار
ابزار פרויקט תצווה
6. 12. 2. زیر مجموعه סריקה
ابزار Flip
ابزار Mirror
פרויקט רסטר
ابزار סובב
ابزار Shift
6. 13. مجموعه סריקה
6. 13. 1. בסיס הנתונים פסיפס زیرمجموعه
ابزار צור מערך נתוני פסיפס
ابزار להוסיף למערך הנתונים פסיפס כדי Rasters
ابزار לבנות גבול
הסר Rasters ממערך הנתונים של פסיפס
מחק מערך נתונים של פסיפס
6. 13. 2. בסיס הנתונים סריקה زیرمجموعه
ابزار העתקת סריקה
ابزار פסיפס חדש סריקה
ابزار פסיפס
6. 13. 3. עיבוד סריקה زیرمجموعه
ابزار קליפ
להקות מורכבות
ابزار Resample
6. 13. 4. מאפייני סריקה زیرمجموعه
ابزار קבל מאפייני סריקה
ابزار קבל ערך Cell
6. 14. مجموعه בטבלה
שורות העתק ابزار
מחק שורות
ابزار Pivot Table
ابزار לחתוך שולחן
6. 15. مجموعه Workspace
ابزار צור GDB קובץ
ابزار צור אישי GDB
ابزار צור מערך נתונים מאפיין
ابزار צור תיקיה
فصل هفتم: جعبه ابزار עריכה
ابزار densify
נקודה מחיקת נקבה
ابزار רחב קו
ابزار Flip Line
ابزار להכליל
ابزار Trim Line
فصل هشتم. جعبه ابزار geostatistical אנליסטית
8. 1. مقدمه
8. 2. انواع روش & zwnj های درون یابی ..
8. 3. توزیع داد
هیستوگرام (היסטוגרמה)
ترسیم רגיל QQPlot
نقشه voron
آنالیز روند (Trend)
Semivariogram / Covariance Cloud
ترسیم כללי QQPlot
8. 4. مجموعه אינטרפולציה
8. 4. 1. روش & zwnj های درون یابی قطعی (דטרמיניסטית)
IDW
אינטרפולציה גלובלית פולינומית (GPI)
روش מקומי פולינום אינטרפולציה (LPI)
روش רדיאלי פונקציות בסיס (RBF)
8. 4. 2. روش & zwnj های درون یابی تصادفی یا آماری (geostatistical)
روش kriging / CoKriging
ابزار Moving חלון kriging
אינטרפולציה שטחית
روش האמפירי בייס kriging (EBK)
8. 4. 3. روش & zwnj های درون یابی همراه با موانع
אינטרפולציה של ליבה עם מחסומים
אינטרפולציה דיפוזיה עם מחסומים
8. 4. 4. مقایسه روشهای درونیابی (השווה)
8. 5. مجموعه עיצוב Network דגימה
ابزار densify Network דגימה
8. 6. مجموعه סימולציה
ابزار ערכים חלץ לשולחן
Utilities 8. 7. مجموعه
אימות צולב
בחירת שכונה ابزار
ابزار Semivariogram רגיש
תכונות תת קבוצות
8. 8. مجموعه עבודה עם שכבות geostatistical
ابزار האזורי אינטרפולציה שכבה מצולעים
ابزار חישוב Z-ערך
ابزار צור שכבה geostatistical
ابزار GA שכבה קונטור
ابزار GA שכבה Grid
שכבת ابزار GA לנקודה
فصل نهم: جعبه ابزار Multidimension
ابزار Feature עד NetCDF
ابزار הפוך שכבת Feature NetCDF
ابزار הפוך שכבת סריקת NetCDF
ابزار הפוך NetCDF טבלאית תצוגת
ابزار סריקה כדי NetCDF
ابزار בחר לפי מידה
ابزار משולחן NetCDF
فصل دهم: جعبه ابزار אנליסט Spatial
10. 1. مجموعه Conditiona
ابزار Con
ابزار פיק
ابزار סט ריק
10. 2. مجموعه צפיפות
צפיפות Kernel ابزار
צפיפות קו ابزار
צפיפות נקודתית
10. 3. مجموعه מרחק
ابزار הקצאת אוקלידית
ابزار אוקלידית Direction
מרחק אוקלידי
מרחק עלות
ابزار עלות נתיב
ابزار Corridor
10. 4. مجموعه Extraction
ابزار חלץ לפי תכונות
ابزار חלץ ידי מעגל
ابزار חלץ ידי Mask
ابزار חלץ ידי נקודות
ابزار חלץ ידי מצולע
ابزار חלץ ידי מלבן
ابزار לחלץ ערכים Multi לנקודות
ابزار ערכים חלץ לנקודות
דוגמא
10. 5. مجموعه הכללה
ابزار צבירה
מסנן רוב ابزار
10. 6. مجموعه הידרולוגיה
ابزار מילוי
ابزار Sink
כיוון זרימת ابزار
ابزار Flow הצטברות
אורך Flow ابزار
ابزار קישור Stream
סדר הזרם
ابزار זרם אל התכונה
ابزار Snap יוצקים פוינט
ابزار Watershed
ابزار אגן
10. 7. مجموعه אינטרפולציה
ابزار IDW
ابزار kriging
שכן טבעי ابزار
ابزار שגם
שגם ابزار עם חסמים
ابزار Topo כדי סריקה
ابزار מגמה
10. 8. مجموعه Loca
סטטיסטיקה של תא סלולרי
תדירות כדי שוויון ابزار
תדירות ابزار הגדול מ
ابزار המיקום הגבוה ביותר
תדירות Less Than ابزار
ابزار המיקום הנמוך ביותר
ابزار פופולריות
ابزار דרגה
10. 9. مجموعه מפת אלגברה
ابزار מחשבון סריקה
10. 10. مجموعه מתמטיקה
Abs ابزار
ابزار פרד
ابزار Exp
ابزار Exp10
ابزار Exp2
ابزار Float
ابزار Int
ابزار Ln
ابزار log10
ابزار log2
ابزار מינוס
ابزار Mod
ابزار לשלול
ابزار פלוס
ابزار Power
ابزار עגול דאון
ابزار Round Up
ابزار סקוור
ابزار שורש ריבועי
ابزار טיימס
10. 10. 1. زیر مجموعه ביטים
ابزار ביטים ו
ابزار ביטים או
ابزار ביטים XOR
ابزار ביטים לא
Shift ابزار ביטי השמאל
Shift ابزار ביטים הימני
10. 10. 2. زیر مجموعه Logica
ابزار בוליאני
ابزار בוליאני לא
ابزار בוליאני או
ابزار בוליאני XOR
ابزار Diff
ابزار השווה ל
ابزار גדול מ
ابزار גדול משווה
ابزار InList
ابزار בטלה
ابزار Less Than
ابزار פחות שווה
ابزار לא שווה
ابزار במהלך
ابزار מבחן
10. 10. 3. زیر مجموعه טריגונומטריות (توابع مثلثاتی)
ابزار חטאים
ابزار Cos
ابزار טאן
ابزارهای sinh, cosh و TANH
ابزارهای ASINH, ACOSH و ATANH
ابزار ATAN2
10. 11. مجموعه רב משתנה
ابزار צור חתימה
ابزار ערוך חתימות
ابزار סיווג נראה מקסימלית
אשכול איסו אשכול
ابزار Dendrogram
ابزار רכיבי עקרון
10. 12. مجموعه שכונה
ابزار בלוק סטטיסטיקה
ابزار מסנן
ابزار מיקוד סטטיסטיקה
ابزار פוינט סטטיסטיקות
10. 13. مجموعه Overlay
ابزار חברות Fuzzy
ابزار Overlay Fuzzy
ابزار Overlay משוקלל
ابزار همپوشانی وزن دار جمعی (משוקלל Sum)
10. 14. בריאת סריקת مجموعه
ابزار צור סריקה קבועה
ابزار צור רגיל סריקה
ابزار צור אקראי סריקה
10. 15. مجموعه Reclass
ابزار סווג מחדש
ابزار Slice
בדיקת ابزار
10. 16. مجموعه Surface
ابزار Aspect
ابزار קונטור
ابزار קונטור רשימה
ابزار קונטור עם חסמים
עקמומיות
מילוי ابزار Cut
ابزار Hillshade
נקודות תצפית
ابزار סלופ
ابزار 'שדה ראייה
ابزار ראות
10. 17. مجموعه Zona
ابزار לְלַווֵחַ פינה
מילוי אזורי ابزار
ابزار אזורית גיאומטריה
ابزار אזורית גיאומטריה כטבלה
ابزار אזורית סטטיסטיקות
ابزار סטטיסטיקה אזורית כטבלה
ابزار האזורית היסטוגרמה
فصل یازدهم: جعبه ابزار אנליסט 3D
11. 1. مجموعه תכונות 3D
ابزار להוסיף Z מידע
ابزار תכונה ידי 3D תכונה
11. 2. המרה המרה
11. 2. 1. زیر مجموعه מאת תכונה מחלקה
ابزار Z מחלקה Feature עד ASCII
ابزار MultiPatch Footprint
11. 2. 2. زیر مجموعه מקובץ
ابزار ASCII 3D תכונת המחלקה
ابزار LAS כדי Multipoint
11. 2. 3. زیر مجموعه ממאגר הנתונים LAS
ابزار LAS מערך הנתונים שיש TIN
11. 2. 4. زیر مجموعه מ raster
תחום רסטר
ابزار סריקה כדי Multipoint
ابزار סריקה כדי TIN
11. 2. 5. زیر مجموعه מ Terrain
שטח לנקודות
שטח לראסטר
ابزار Terrain כדי TIN
11. 2. 6. زیر مجموعه מפח ..
ابزار דומיין TIN
ابزار TIN Edge
ابزار TIN Line
ابزار צומת TIN
ابزار פח סריקה
ابزار TIN המשולש
11. 3. ניהול נתונים مجموعه
11. 3. 1. زیر מערך נתונים Terrain مجموعه
ابزار Add Class Feature עד Terrain
ابزار צור Terrain
הסר מחלקת תכונות משטח
11. 3. 2. زیر مجموعه TIN ..
ابزار צור TIN
העתק TIN
ابزار ערוך TIN
11. 4. مجموعه Surface פונקציונלית
ابزار להוסיף מידע Surface
נפח משטח
11. 5. אינטרפולציה סריקה مجموعه
11. 6. מתמטיקה סריקה مجموعه
11. 7. Reclass סריקה مجموعه
11. 8. משטח סריקה مجموعه
11. 9. Surface مجموعه ב"משולש
צמתים ابزار להשמיד TIN
ابزار היבט Surface
ابزار Surface קונטור
שיפוע פני השטח
11. 10. مجموعه ראות
קו ראייה
נקודות תצפית
ابزار 'שדה ראייה
ابزار ראות
فصل دوازدهم. جعبه ابزار סטטיסטיקה מרחבית
12. 1. مجموعه דפוסי ניתוח
ابزار שכן קרוב ממוצע
12. 2.مجموعه מדידת התפלגות גאוגרפית
ابزار הפצה כיוונית (אליפסה Deviational רגיל)
ابزار לינארי Directional Mean
ابزار Mean מרכז
עזר 12. 3. مجموعه
תחומי חישוב ابزار
מאפיין ייצוא תכונות ייצוא ל- ASCII
فصل سیزدهم: نوار ابزار XTools פרו
ابزار חכם להוסיף נתונים
ابزار שולחן תכונה Open
התחל לערוך שכבה נבחרת
צומת צג ابزار
ابزار הצג כיווני
ابزار צור קורס תכונה / שולחן
ابزار צור רשת דייגים
ابزار דווח מאפיין
ابزار זהה פרו
ابزار הסבר זהה
ابزار ייצוא נתונים KML
ابزار ייבא נתונים KML
13. 1. Managemen נתונים مجموعه
מערך נתונים MultiRename
ابزار צור geodatabase קובץ
ابزار צור אישי geodatabase
מחק מערך נתונים
ابزار ליצור נקודות דגימה אקראית
13. 2. مجموعه تبدیل عوارض (מרות Feature)
ابزار המרת מרובי צורות אל חלקים בודדים
ابزار למצוא תכונות מרובות
ابزار מצולעים המר קווים שבורים
ابزار הפוך מצולעים מן קווים שבורים
ابزار הפוך מצולעים מן נקודות
ابزار הפוך קווים שבורים מן נקודות
ابزار המרת גרפיקה לצורות
ابزار צורות centroids
ابزار המר תכונות נקודות
ابزار פיצול קווים שבורים
מצולעים פיצול ابزار
ابزار להחליק קווים שבורים
שכבת פיצול ابزار לפי תכונות
13. 3. مجموعه תפעול Layer
תכונות ابزار Erase
ابزار צור נקודות הצטלבות
13. 4. פעולות טבלת مجموعه
ابزار חישוב גיאומטריה
ابزار להוסיף קואורדינטות XYZ
ابزار ייצוא טבלה ל- MS Excel
ייצוא טבלה לטקסט ابزار
ابزار ייצוא טבלה ל- HTML
עריכה עם MS Excel
ابزار MultiDelete פילדס
ابزار מיין תכונות / רשום
ابزار מצא כפילויות
13. 5. مجموعه כלי Surface
ابزار המרת Grid כדי קווי המתאר
ابزار צור רשת קווי המתאר
ابزار צור גריד מן נקודות
ابزار לבנות טיסן מצולעים
ابزار לחלץ ערכי סריקה
ابزار חלץ סריקה אזורית סטטיסטיקות
13. 6. مجموعه ללכת ..
ابزار הולך ל- Google Earth
ابزار עובר אל Google Maps
ابزار הולך מיקרוסופט בינג מפות
ابزار הולך OpenStreetMap
ابزار הולך ArGIS Explorer
فصل چهاردهم: ایجاد مدل (ModelBuilder)
14. 1. مقدمه
14. 2. مراحل ایجاد مدل در ModelBuilder
14. 2. 1. ایجاد مدل جدید
14. 2. 2. اضافه نمودن ابزارها و داده & zwnj ها به محیط مدل
14. 2. 3. کامل کردن پارامترهای مورد نیاز ابزاره
14. 2. 4. اجرای مدل
14. 2. 5. ذخیره مدل
14. 3. مجموعه האיטרטור در ModelBuilder
ابزار עבור
ابزار מערכי נתונים וחזרו
בחירת תכונת ابزار וחזור
ابزار וחזור Multivalue
ابزار חוגים Feature וחזור
ابزار וחזור קבצים
ابزار וחזור Rasters
שולחנות ابزار וחזור
ابزار סביבות עבודה וחזור
ابزار וחזור Row בחירה
ערכים ابزار וחזור שדה
14. 4. تمرین 1 مدل: یافتن بهترین مکان برای ساختن مدرسه جدید
14. 5. تمرین 2 مدل: یافتن بهترین مسیردسترسی به مدرسه
منابع