Tạo shapefile cấp quận từ tập hợp các điểm ở khoảng cách 30 x30 km bằng ArcGIS cho Máy tính để bàn?

Tôi có một bộ dữ liệu ở dạng csv, như:

latitude, longitude, value
-45, 45, 10
....

Tôi muốn tính toán cấp quận có nghĩa là từ những dữ liệu này, sử dụng cỏ ArcGIS hoặc R +.

Tôi có lớp Hạt ArcGIS USA, nhưng tôi chưa thể hoàn thành thành công việc tham gia không gian.

Tôi có thể làm cái này như thế nào?

— Abe
nguồn

Câu trả lời:

Luồng công việc được sử dụng để tạo tệp hình dạng cấp hạt với giá trị trung bình (z) ở mỗi hạt từ bảng dữ liệu xyz trong ArcGIS

lưu ý điều này dựa trên đề xuất của @ MLowry, thêm các hướng dẫn gần như từng bước.

Mở ArcCatalog

tạo cơ sở dữ liệu địa lý cá nhân mới (ví dụ: foo.mdb)
tệp -> mới -> cơ sở dữ liệu địa lý cá nhân
Thêm dữ liệu
- nhấp chuột phải vào map.csv -> xuất sang geodatabase (đơn) -> foo.mdb
- nhấp chuột phải vào Counties.lyr -> xuất sang geodatabase (đơn) -> foo.mdb
tạo featureclass (tệp .shp) từ bảng xy
- mở foo.mdb
- nhấp chuột phải vào bảng map.csv -> tạo featureclass từ xytable
- các trường đầu vào x = lon, y = lat, z = suất
- hệ thống tọa độ nhập tọa độ đầu vào -> từ hạt.lyr (hoặc, tương đương, -> địa lý .. -> thế giới -> wss_1984 -> mở -> ok)
nhập các lớp tính năng vào cơ sở dữ liệu địa lý (nhiều)
- chọn tập tin shp được tạo trước. bước -> thêm -> được

Mở ArcMap

Thêm dữ liệu
- chọn foo.mdb -> CTL + chọn bảng -> mở
Tham gia không gian
- ArcToolbox -> Công cụ phân tích -> Lớp phủ -> Tham gia không gian ->
- Tính năng mục tiêu: Counties.lyr
- Tính năng tham gia: bản đồ xyz
- Lớp tính năng đầu ra: filename_spatialjoin
- Tham gia hoạt động: THAM GIA_ONE_TO_ONE
- Tùy chọn kết hợp: Gần nhất
- Bản đồ trường của các tính năng tham gia: xóa các trường không mong muốn (chỉ STATE_FIPS, CNTY_FIPS, yêu cầu giá trị z
- Bán kính tìm kiếm: 30km
- nhấp chuột OK
- Giá trị Z = năng suất; chọn 'mean' (hoặc thống kê thay thế)

— David
nguồn

@David Cảm ơn câu trả lời chi tiết ... sẽ phải kiểm tra nó.

— Abe

@Abe cảm thấy tự do để chỉnh sửa khi bạn làm. Tôi đã thực hiện nó CW

— David LeBauer

@David Trong trường hợp này, IDW sẽ tạo ra kết quả không chính xác cho thống kê khu vực: xem cuộc thảo luận sau câu trả lời của @ scw.

— whuber

@whuber. Cảm ơn đã chỉ ra rằng. Khi tôi kết thúc, tôi đã quên rằng điểm ban đầu là thực hiện một phép nối không gian trên các điểm với các hạt; đã sửa.

— David LeBauer

@David Cảm ơn. Nhưng bây giờ tôi đang bối rối. Đầu tiên, nơi nào trong quy trình làm việc này bạn thực sự tạo ra một "lớp raster", như tiêu đề của bạn thông báo? Thứ hai, làm thế nào mà ba lớp được sản xuất? Tệp CSV chỉ đại diện cho một tập hợp các điểm (x, y), mỗi điểm có một thuộc tính số duy nhất (z).

— whuber

Âm thanh như bạn có thể chuyển đổi .csv thành chủ đề sự kiện, sau đó xuất sang .shp, sau đó thực hiện nối không gian với .shp mới vào lớp quận và BOOM, bạn rất tốt để tính toán.

— MLowry
nguồn

Cách tiếp cận chung là chuyển đổi dữ liệu điểm cách đều đặn của bạn thành raster (XYZ thành raster trong Arc *; v.in.xyz trong GRASS) sau đó thực hiện một toán tử thống kê khu vực để tổng hợp các giá trị của các ô trong mỗi hạt và tính toán thống kê ( trung bình là một trong những số liệu thống kê tiêu chuẩn được tính toán). Để thực hiện thống kê, hãy sử dụng Thống kê Zonal trong Arc * hoặc v.rast.stats trong GRASS.

Nếu bạn cần phải làm thống kê tiên tiến hơn, bạn có thể làm phân tích trong R với rastervà spnhưng nó một chút khó khăn hơn.

— scw
nguồn

Ý tưởng tốt, nhưng trừ khi các mảng điểm được định hướng chính xác với tọa độ, việc lấy mẫu lại sẽ xảy ra trong quá trình chuyển đổi sang raster và bạn sẽ tự hào về thuật toán lấy mẫu lại: trung bình có thể sẽ bị tắt bởi một chút xíu .

— whuber

Đúng, nếu kích thước ô được đặt thành thay đổi kích thước thô có thể xảy ra. Là một xấp xỉ, bạn sẽ có thể đặt kích thước ô bằng một nửa khoảng cách tối thiểu giữa hai điểm bất kỳ và tránh vấn đề này. Cách tiếp cận này có nhược điểm là phải xử lý việc lấy mẫu lại, nhưng tôi đã thấy nó tốt hơn nhiều khi số điểm rất lớn (hàng chục nghìn hoặc hơn).

— scw

@scw Resampling xảy ra bất kể kích thước ô là gì (trừ khi dữ liệu đã được căn chỉnh hoàn hảo với lưới). Khi sử dụng kích thước ô nhỏ hơn, bạn có thể sẽ nhận được câu trả lời tệ hơn , vì hầu hết các giá trị lưới được nội suy giữa các bản gốc. Trừ khi bạn đang sử dụng phép nội suy lân cận gần nhất, điều này làm cho các giá trị cực đoan được thể hiện dưới mức. Giá trị trung bình sẽ chỉ bị ảnh hưởng một chút; số liệu thống kê khác, chẳng hạn như độ lệch chuẩn, có thể bị ảnh hưởng nặng nề hơn.

— whuber

@whuber Tôi nghĩ rằng tôi thấy sự hiểu lầm của chúng ta đến từ đâu - Tôi không ủng hộ việc chuyển đổi dữ liệu thành một bề mặt liên tục, chỉ đặt các giá trị điểm (khi chúng tồn tại) vào lưới raster thông thường. Vì vậy, phần lớn lưới sẽ vẫn là NULL, chỉ có các giá trị không thường xuyên tại các vị trí ô trùng với vị trí điểm.

— scw

@scw À, rất tốt! Cảm ơn bạn đã làm rõ. Bạn đang có hiệu lực thực hiện tương đương dựa trên lưới của liên kết không gian được đề xuất bởi @MLowry.

— whuber