Flujos de trabajo esenciales de GIS: explorando relaciones geoespaciales

Name: Flujos de trabajo esenciales de GIS: explorando relaciones geoespaciales
Author: Wade Wilson

Aprenda las relaciones geoespaciales y cómo se utilizan en el software SIG

Preview the first lesson free — get full access to all 4 lessons.

Curso: bajo demanda

Hola, mi nombre es Wade Wilson y en estas lecciones aprender Explorar las relaciones geoespaciales. En esta lección analizaré herramientas para explorar datos geoespaciales. Para empezar, primero veremos lo que se llama identificación. En el software ArcGIS Pro, tiene este botón aquí, que es un botón de exploración. Normalmente, si usted haga clic en un punto, y en este caso, vamos a identificar todo lo que se cruza con este punto en el que acabamos de hacer clic con todos los datos que hay. Ha tomado un tiempo porque tenemos todas las diferentes capas. aquí y está tratando de encontrar coincidencias para cualquier cosa que eso toques puntuales que fracasan. Esto es lo que se llama un cuadro emergente. Hice clic aquí y puedes ver que este punto de dirección es Avenida East Hillsboro. Porque hay muchas celdas ráster diferentes cerca En ese momento, los identificó a todos. Esa es esta imagen rasterizada de imágenes del mundo. Si haces clic en ellos a medida que bajas, podrás ver la forma. enlace, área de forma, y luego esta es la información sobre eso cuadrado. Y uno de estos en realidad identifica el color a representar. Es el valor que hay ahí. Esos son los dos conjuntos de datos que pudimos identificar en este mapa. Ahora tomó mucho tiempo porque sí entró e identificó a todos. estas diferentes células. Si no quieres hacer eso, puedes entrar aquí y Puedo decir que solo quiero la capa superior y funcionará mucho más rápido. Entonces, si cierro este cuadro, vuelvo al mapa y hago clic en en ese punto es identificar solo ese punto de dirección. En este caso hay muchos puntos de dirección, por lo que aún es tomando un poco de tiempo. Pero cuando regresa puedes ver que es solo el punto de dirección. que fue identificado en este caso y podemos ver el atributos asociados con ese punto de dirección. Esa es una forma de consultar e identificar características en un mapa. Una de las otras formas más comunes es venir aquí y simplemente seleccione. Hay varias formas diferentes de seleccionar. Normalmente uso un rectángulo si va a coincidir mis necesidades. Puedo dibujar un cuadro alrededor de ese punto justo ahí. y está entrando y está seleccionando ese punto. Y luego, si abrimos la tabla de atributos para ese punto, podemos ver que seleccioné uno de esos. Si quiero ver esa función, solo puedo decir que solo quiero ver la característica seleccionada. Nuevamente, podemos ver que es 6305 East Tilborough Avenue. Vuelvo a mi mapa. Podemos ver que está resaltado. Si quiero seleccionar un grupo para consultar un grupo de direcciones, y Esto es útil a veces si tienes varios aquí y Estamos buscando una dirección en particular pero no sabemos cuál. uno. Acerquémonos un poco más. Una vez que se haya regenerado, entraré con mi Select by Rectángulo. Puedes ver el rectángulo allí. Seleccionaré todos estos puntos y tan pronto como pase los procesos de selección, podemos volver a la mesa para tomar una mira la información asociada con esos puntos. En este caso, también seleccionó el polígono del edificio. Entonces, si quiero consultar e identificar o conocer información sobre esos puntos voy al punto de dirección y nuevamente todavía lo tengo filtrado para mostrar solo los registros seleccionados y podemos ver la dirección varía para cada uno de esos puntos por lo que no hay un solo dirección del edificio. Cada uno de ellos tiene individualmente su propio número de calle. Entonces podemos usar esta información para entrar y ver una forma diferente de consultar información. Entonces veamos si podemos seleccionar por atributos. Entonces no sabemos dónde está una determinada característica, pero sabemos algo sobre esa característica como la dirección. Entonces en este caso vamos a hacer una consulta y vamos a buscar 6203 East Hillsborough Avenue y vamos a seleccionar por atributos para hacer esto. Primero déjame borrar mi selección. Volvamos al mapa y vamos a ir a Seleccionar por Atributos. Es la característica del punto de dirección que estamos buscando. Así que vamos a buscar en esa tabla y queremos una nueva selección y La expresión va a ser este campo, dirección completa, entonces Venimos aquí, cambiamos nuestro campo a dirección completa es igual a Avenida East Hillsboro. Y luego aplicamos, Y va buscando en todos los diferentes características allí. Puedes ver que ahora está seleccionado. Entonces, si abro la mesa, Ahora podemos ver que está seleccionado a través de una consulta. Una característica que les mostraré aquí con el software Esri es autocompletar. Entonces, si escribo 6213, sigue adelante e intenta completar todo el campo aquí, pero aquí fue un poco más fácil simplemente copiar el valor allí y lo pegué. Para otras consultas, podría ser más eficiente utilizar el autocompletar. En este caso, no lo es. Ahora veamos la selección por ubicación. Y esta es una manera en que podemos hacer una consulta y queremos identificar todos los puntos que caen dentro de esta huella de edificio. Así que lo primero que tengo que hacer es seleccionar el huella del edificio. Y entonces lo selecciono usando mi herramienta de selección. Seleccionar por rectángulo. Simplemente dibujé un rectángulo dentro del cuadro allí. Ahora voy a seleccionar por ubicación. Las características de entrada que quiero seleccionar, nuevamente, es la dirección características puntuales. Quiero los que se cruzan. Mi selección y característica provienen de la huella del edificio. Puede haz una distancia si lo deseas. En este caso vamos a hacer una intersección. Estamos usando cero pies. Esto es básicamente cualquier cosa que caiga dentro del edificio. La huella que se cruza con esa huella va a ser seleccionado. Si quisiéramos ir un poco más allá, entonces podríamos poner una distancia de búsqueda para que no tenga que caer totalmente dentro del espacio del edificio para que podamos seleccionarlo. Y nuevamente, será una nueva selección. Así que ahora presiona Aplicar, y está haciendo la consulta. Y esto es nuevamente una selección por ubicación, por lo que seleccionaremos una. función en función de su ubicación utilizando otra función. Bien, está completo y puedes ver que ahora se han seleccionado todos. los puntos de dirección que cruzan el seleccionado característica del polígono del edificio. Gracias por ver. Estén atentos a la próxima lección donde hablaré sobre tabular. relaciones.

Principiante Proveedor : Wade Wilson 4 lecciones · 26m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

¿Qué significa unir una tabla? ¿Cuál es la diferencia entre una tabla unida y una relacionada? Aprender a analizar correctamente los datos en el software SIG es esencial, por lo que este curso demostrará las herramientas y métodos utilizados para explorar la relación entre los datos espaciales y los datos tabulares. Los temas tratados en este curso proporcionarán una base para comprender cómo analizar y manipular datos a través de relaciones espaciales, análisis de redes y topología.

En este curso sobre Flujos de trabajo esenciales SIG: exploración de las relaciones geoespaciales, se explicarán y demostrarán las herramientas para consultar datos geoespaciales utilizando relaciones espaciales y consultas de bases de datos. Se explorarán métodos para analizar datos espaciales mostrando las herramientas y consultas disponibles para el análisis espacial de dos conjuntos de datos. Al final de este curso, comprenderá que los datos espaciales brindan muchas oportunidades únicas para el análisis de datos que no son posibles con conjuntos de datos tabulares.

Lo que aprenderás

Explorar las herramientas y métodos utilizados para investigar relaciones entre datos espaciales y datos tabulares en software SIG
Comprender qué es una base de datos relacional y cómo se relaciona con datos tabulares
Realizar análisis basado en proximidad para explorar cómo se relacionan los datos por distancia
Unir datos por intersección o proximidad y distinguir una tabla unida de una tabla relacionada
Consultar datos geoespaciales usando relaciones espaciales y consultas de bases de datos
Aplicar herramientas para análisis y manipulación de datos a través de relaciones espaciales, análisis de redes y topología

Puntos clave

El análisis adecuado de datos en software SIG depende de comprender cómo se relacionan los datos espaciales con los datos tabulares.
Las relaciones espaciales, el análisis de redes y la topología proporcionan la base para analizar y manipular datos SIG.
Los datos geoespaciales se pueden consultar usando tanto relaciones espaciales como consultas de bases de datos.
Los datos espaciales ofrecen oportunidades únicas para análisis que no son posibles solo con conjuntos de datos tabulares.

Preguntas frecuentes

¿Qué cubre este curso?

Demuestra las herramientas y métodos utilizados para explorar la relación entre datos espaciales y datos tabulares, cubriendo relaciones espaciales, análisis de redes y topología. Explica cómo consultar datos geoespaciales usando relaciones espaciales y consultas de bases de datos, y cómo analizar datos espaciales en dos conjuntos de datos.

¿Qué temas se enseñan en las lecciones?

Las lecciones cubren Herramientas para Explorar Datos Geoespaciales, Relaciones Tabulares, Análisis de Proximidad y Herramientas de Análisis.

¿Qué habilidades ganaré de este curso?

Desarrollará habilidades en análisis geoespacial, bases de datos geoespaciales, aplicaciones SIG, análisis espacial, bases de datos espaciales y relaciones espaciales.

¿Cuál es la diferencia entre una tabla unida y una tabla relacionada?

Distinguir una tabla unida de una tabla relacionada es una de las preguntas que aborda este curso, y explica cómo unir datos por intersección o proximidad como parte de explorar relaciones tabulares.

¿Qué comprenderé al final del curso?

Al final, comprenderá que los datos espaciales proporcionan muchas oportunidades únicas para análisis de datos que no son posibles solo con conjuntos de datos tabulares.