#gis #arcgis
#гис #arcgis
Вопрос:
У меня есть данные за четыре года, описывающие, где вид был найден в определенной области (я смотрю, расширилось ли распространение и т.д.). Мне удалось преобразовать данные в формат, в котором показано, присутствовал ли вид в пределах квадрата площадью 100 м2. Я наложил сетку площадью 100 м2 на область съемки, и сейчас я нахожусь на стадии, когда у меня есть цветная точка в нижнем левом углу каждого блока площадью 100 м2, где был найден вид (я действительно надеюсь, что это имеет смысл!).
Однако мне не нужна цветная точка данных в юго-западном углу каждого блока, я бы хотел, чтобы эти блоки были полностью заполнены, и вот тут я зашел в тупик end….is это вообще возможно? Я предполагаю, что это так, поскольку я видел документы с картами, выполненными подобным образом, но я понятия не имею, как это сделать!
Комментарии:
1. Похоже, ваша сетка представляет собой векторный слой. Использовать растровую сетку было бы намного проще: webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2 /…
2. Поскольку у вас есть пространственно-временной набор данных (для данных за 4 года), возможно, было бы полезно узнать, как он хранится. Каков ваш временной масштаб (виды присутствуют каждый день, месяц, год)?
Ответ №1:
Если у вас есть: файл1 = набор точек для определения местоположения видов, файл2 = сетка полигонального шейп-файла
используйте инструмент идентификации, в котором объекты file2 идентифицируются с помощью file1. Затем классифицируйте символы результирующего файла.
Ответ №2:
Звучит так, как будто вы пытаетесь использовать векторные данные для достижения этой цели. Если это так, я бы рекомендовал создать вашу сетку с помощью DataManagement/Fishnet инструмента.
1) Введите исходную координату и размер ячейки.
2) Измените тип геометрии на полигон (по умолчанию используется полилиния).
3) Создайте fishnet.
4) Используйте Select by location инструмент для выбора квадратов сетки на основе ваших точек данных.
5) Раскрасьте их.
Возможно, вы даже захотите поиграть с spatial join , чтобы придать вашей сетке желаемые видовые атрибуты, что позволит вам использовать более продвинутые методы визуализации.