Tworzenie pliku kształtu na poziomie hrabstwa z zestawu punktów w odległości 30 x 30 km za pomocą ArcGIS na komputery?

Mam zestaw danych w formie csv, na przykład:

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

Na podstawie tych danych chciałbym obliczyć średnie na poziomie hrabstwa, korzystając z ArcGIS lub R + grass.

Mam warstwę ArcGIS USA Counties, ale nie udało mi się ukończyć połączenia przestrzennego.

W jaki sposób mogę to zrobić?

— Abe
źródło

Odpowiedzi:

Przepływ pracy używany do generowania pliku kształtu na poziomie powiatu ze średnią (z) w każdym powiecie z tabeli danych xyz w ArcGIS

zauważ, że jest to oparte na sugestii @ MLowry, dodając prawie instrukcje krok po kroku.

Otwórz ArcCatalog

utwórz nową osobistą geobazę (np. foo.mdb)
plik -> nowy -> osobista geobaza
dodaj dane
- kliknij prawym przyciskiem myszy map.csv -> eksport do geobazy (pojedynczy) -> foo.mdb
- kliknij prawym przyciskiem myszy counties.lyr -> eksportuj do geobazy (pojedynczy) -> foo.mdb
utwórz funkcję klasy (pliki .shp) z tabeli xy
- otwórz foo.mdb
- kliknij prawym przyciskiem myszy tabelę map.csv -> utwórz klasę obiektów z Xytable
- pola wejściowe x = lon, y = lat, z = wydajność
- układ współrzędnych importu współrzędnych wejściowych -> z powiatów.lyr (lub równoważnie -> geograficzny .. -> świat -> wgs_1984 -> otwórz -> ok)
importuj klasy obiektów do geobazy (wiele)
- wybierz pliki shp utworzone wcześniej. krok -> dodaj -> dobrze

Otwórz ArcMap

Dodaj dane
- wybierz foo.mdb -> CTL + wybierz tabele -> otwórz
Łączenie przestrzenne
- ArcToolbox -> Narzędzia analizy -> Nakładka -> Łączenie przestrzenne ->
- Funkcje docelowe: counties.lyr
- Dołącz do funkcji: mapa tabeli xyz
- Wyjściowa klasa obiektów: nazwa_przestrzeni_pliku
- Dołącz do operacji: JOIN_ONE_TO_ONE
- Opcja dopasowania: najbliższa
- Mapa pól funkcji łączenia: usuń niechciane pola (tylko STATE_FIPS, CNTY_FIPS, wymagane wartości-Z
- Promień wyszukiwania: 30 km
- Kliknij OK
- Wartość Z = wydajność; wybierz „średnią” (lub alternatywną statystykę)

— David
źródło

@David Dzięki za szczegółową odpowiedź ... będę musiał to sprawdzić.

— Abe

@ Możesz edytować, kiedy to zrobisz. Zrobiłem to CW

— David LeBauer

@David W tej sytuacji IDW wygeneruje nieprawidłowe wyniki dla statystyk strefowych: patrz dyskusja po odpowiedzi @ scw.

— whuber

@whuber. Dzięki za zwrócenie na to uwagi. Kiedy skończyłem, zapomniałem, że pierwotnym celem było połączenie przestrzenne punktów z powiatami; naprawiony.

— David LeBauer,

@David Thanks. Ale teraz jestem zdezorientowany. Po pierwsze, gdzie w tym przepływie pracy faktycznie tworzysz „warstwę rastrową”, jak głosi tytuł? Po drugie, w jaki sposób powstają trzy warstwy? Plik CSV reprezentuje jedynie zestaw punktów (x, y), każdy z jednym atrybutem numerycznym (z).

— whuber

Wygląda na to, że możesz przekonwertować plik .csv na motyw zdarzenia, a następnie wyeksportować do pliku .shp, a następnie wykonać połączenie przestrzenne z nowym .shp w warstwie hrabstwa, a BOOM, możesz przejść do obliczeń.

— MLowry
źródło

Ogólne podejście polega na przekształceniu regularnie rozmieszczonych danych punktowych w raster (XYZ na raster w Arc *; v.in.xyz w GRASS), a następnie wykonanie operatora statystyki strefowej w celu agregacji wartości komórek w każdym powiecie i obliczenia statystyk ( średnia jest jedną ze standardowych obliczonych statystyk). Aby wykonać statystyki, użyj statystyki strefowej w Arc * lub v.rast.stats w GRASS.

Jeśli potrzebne do zrobienia bardziej zaawansowanych statystyk, można wykonać analizę w R z rastera spjednak jego trochę bardziej skomplikowane.

— scw
źródło

Dobry pomysł, ale jeśli tablice punktowe nie są poprawnie zorientowane względem współrzędnych, ponowne próbkowanie nastąpi w konwersji do rastra, a ty będziesz na łasce algorytmu ponownego próbkowania: średnie będą prawdopodobnie nieznacznie wyłączone, bez względu na wszystko .

— whuber

Racja, jeśli rozmiar komórki jest ustawiony na zgrubne, może wystąpić ponowne próbkowanie. W przybliżeniu powinieneś być w stanie ustawić rozmiar komórki na połowę minimalnej odległości między dowolnymi dwoma punktami i uniknąć tego problemu. Takie podejście ma tę wadę, że musi radzić sobie z ponownym próbkowaniem, ale uważam, że jest znacznie lepsze niż liczba punktów jest duża (dziesiątki tysięcy lub więcej).

— scw

@scw Ponowne próbkowanie zachodzi bez względu na rozmiar komórki (chyba że dane są już idealnie wyrównane z siatką). Podczas korzystania z drobniejszego rozmiaru komórki prawdopodobnie otrzymasz gorsze odpowiedzi, ponieważ większość wartości siatki jest interpolowana między oryginałami. O ile nie używasz interpolacji najbliższego sąsiada, powoduje to, że skrajne wartości są niedostatecznie reprezentowane. Na średnią wpłynie to tylko nieznacznie; inne statystyki, takie jak odchylenie standardowe, mogą być bardziej dotknięte.

— whuber

@ whuber Wydaje mi się, że rozumiem, skąd bierze się nasze nieporozumienie - nie opowiadam się za przekształceniem danych w ciągłą powierzchnię, a jedynie umieszczeniem wartości punktowych (jeśli istnieją) w regularnej siatce rastrowej. Tak więc zdecydowana większość siatki pozostanie NULL, a tylko sporadyczne wartości w lokalizacjach komórek pokrywają się z lokalizacjami punktów.

— scw

@scw Ah, bardzo dobrze! Dziękuję za wyjaśnienie. W efekcie robisz oparty na siatce ekwiwalent łączenia przestrzennego zalecanego przez @MLowry.

— whuber