أكثر

إنشاء ملف أشكال من التحديد - إزالة من الخريطة

إنشاء ملف أشكال من التحديد - إزالة من الخريطة


أقوم بالتكرار على ملف شكل وإنشاء شكل جديد من كل صف. سأقوم بإنشاء عدة آلاف من الأشكال الفردية ولا أرغب في إغراق جدول المحتويات الخاص بي بهذه الطبقات العديدة (أراهن أن ArcMap سيتعطل إذا فعلت ذلك). باستخدام الكود أدناه ، تتم إضافة كل شكل بعد إنشائه. كيف يمكنني إزالة الشكل من جدول المحتويات بعد إنشائه؟ حاولت حذف متغير tempPoly لكن ذلك لم يفلح في الحيلة.

polys = arcpy.SearchCursor (shapefile) #recall the cursor for poly in polys: print ('بدءًا من' + str (poly.FID)) whereClause = '"FID" =' + str (poly.FID) # إنشاء جملة لتحديد فقط السجل الحالي tempPoly = arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (shapefile، tempFilesPath، "tempPoly" + str (poly.FID)، whereClause)

أنا لا أعمل في إطار بيانات وأنا في عرض البيانات وليس عرض التخطيط.


لديك ثلاثة خيارات هنا:

  1. قم بإلغاء تحديد ملف إضافة نتائج عمليات المعالجة الجغرافية لعرضها خانة الاختيار (قائمة المعالجة الجغرافية> خيارات المعالجة الجغرافية)

  2. عن طريق الكود ، استخدم Arcpy RemoveLayer () طريقة.

  3. أيضًا عن طريق الكود ، استخدم Arcpy حذف(إدارة البيانات) وظيفة المعالجة الجغرافية لإزالة الطبقة بالاسم.


هل هذه المضلعات ملامح (يبدو أنها كذلك)؟ هل يوجد حقل فريد من نوع "نص" (شيء آخر غير FID)؟

إذا كان الأمر كذلك ، يمكنك أيضًا استخدام أداة Split_Analysis ، واستخدام فئة الميزات كميزات الإدخال وميزات الانقسام ، وحقل "النص" كحقل مقسم ، ثم تحديد مساحة العمل المستهدفة الخاصة بك.


حصر تصور مقطعي بأسلوب متعدد الطبقات في الخريطة

هل من الممكن إنشاء خريطة باستخدام طبقات متعددة لعرضها بطريقة مقطعية في QGIS أو ArcGIS أو R؟

لقد أرفقت مثالين لتوضيح ما أريد تحقيقه.

2 إجابات

من المحتمل أن يكون أحد الخيارات هو إنشاء عرض ثلاثي الأبعاد في QGIS. هنا رابط لاستخدام العروض ثلاثية الأبعاد ، لإنشاء DEM. ولكن يمكن تطبيق نفس المفاهيم. https://opengislab.com/blog/2018/3/20/3d-dem-visualization-in-qgis-30

بشكل أساسي قم بإنشاء 3 طبقات مختلفة. بعد ذلك ، قم بتطبيق ارتفاع مختلف على كل "طبقة" بحيث "تتكدس" بشكل جيد. (لا يجب أن يكون الارتفاع حقيقياً ، فقط اختلقه).

ربما تكون وسيلة الإيضاح والتسميات هي العناصر الوحيدة التي قد لا يتم دعمها. انظر كيف تذهب!

أجاب منذ 3 أشهر من قبل nr_aus مع 4 أصوات مؤيدة

nu_aur شكرًا لك على الرابط ، لقد أعطاني حقًا بعض الأفكار حول كيفية إجراء هذا النوع من التصور.

من الممكن تحقيق هذا النوع من التصور ولكنه نهج خام للغاية. أنا أستخدم QGIS 3 والمكوِّن الإضافي الخاص به المسمى "Qgis2threejs". عند استخدام "Qgis2threejs" في QGIS ، أوصي بشدة بضبط إعدادات "المشهد" على المعلمات التالية:

المبالغة الرأسية = 0.0

الخلفية & GT لون خالص = أبيض

الآن ها هو الجزء الخام. قم بتحميل طبقة في QGIS ويجب أن تظهر تلقائيًا في عارض "Qgis2threejs". يمكنك بعد ذلك إمالة الطبقة إلى الزاوية المرغوبة وتصديرها كصورة .png وتكرار الخطوات مرة أخرى مع الطبقات الأخرى. يمكنك استيراد الصور إلى مستند Word والقص. يمكنك الحصول على وسائل الإيضاح من Print Composer عن طريق طباعة الفرز ولصقها في كلمة مع الصور.


إتقان تطوير البرمجيات في R

في كثير من الأحيان ، ستتضمن البيانات مكونًا مكانيًا ، وستحتاج إلى تعيين البيانات إما لتحليل البيانات الاستكشافية أو لتقديم جوانب مثيرة للاهتمام من البيانات للآخرين. لدى R مجموعة من القدرات لرسم خرائط البيانات. تتضمن أبسط التقنيات استخدام البيانات التي تتضمن قيم خطوط الطول والعرض واستخدام قيم الموقع هذه كجماليات x و y في مخطط عادي. لدى R أيضًا القدرة على العمل مع كائنات البيانات المكانية الأكثر تعقيدًا واستيراد ملفات الأشكال من خلال ملحقات مثل حزمة sp.

في هذا القسم ، سوف نغطي أساسيات رسم الخرائط في R ونتطرق إلى بعض الاحتمالات الأكثر تقدمًا. سنقدم أيضًا بعض الحزم المفيدة لعمل خرائط سريعة ولكنها جذابة في R. R أيضًا لديها الآن القدرة على عمل خرائط تفاعلية باستخدام حزم المؤامرة والنشرات في نهاية هذا القسم ، وسوف نقدم هذه الحزم ونوضح أكثر قليلاً حول htmlWidgets بشكل عام.

4.3.1 أساسيات رسم الخرائط

4.3.1.1 إنشاء الخرائط باستخدام ggplot2

تتمثل الطريقة الأساسية لتعيين البيانات في R في إنشاء كائن ggplot منتظم وتعيين خط الطول إلى x الجمالي وخط العرض إلى y الجمالية. يمكنك استخدام هذه التقنية لإنشاء خرائط لمناطق جغرافية ، مثل الولايات أو البلدان ، ولتعيين المواقع كنقاط وخطوط وأشكال أخرى. تتضمن حزمة ggplot2 عددًا قليلاً من مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات جغرافية يمكن الوصول إليها باستخدام وظيفة map_data. سنقوم بسحب أحدها لاستخدامه كمثال على هذه الطريقة الأساسية لرسم الخرائط.

يمكنك استخدام دالة map_data من حزمة ggplot2 لسحب البيانات للخرائط على مستويات مختلفة ("الولايات المتحدة" ، "الولاية" ، "العالم" ، "المقاطعة"). تعطي البيانات التي تسحبها مواقع حدود المضلعات الجغرافية مثل الولايات والمقاطعات. على سبيل المثال ، يمكنك الحصول على بيانات موقع المضلع للولايات الأمريكية عن طريق تشغيل الكود التالي:

لاحظ أن إطار البيانات يشتمل على أعمدة بالموقع (الطول والعرض). يتضمن أيضًا عمودًا يصف الترتيب الذي يجب ربط هذه النقاط به لتشكيل مضلع (ترتيب) ، واسم الحالة (المنطقة) ، وعمود المجموعة الذي يفصل النقاط إلى مضلعات فريدة يجب رسمها (المزيد حول هذا في دقيقة واحدة).

إذا قمت برسم النقاط لحالتين ، مع تعيين خط الطول إلى x الجمالي وخط العرض إلى y الجمالي ، يمكنك أن ترى أن النقاط تظهر مخطط الحالة:

الشكل 4.46: خريطة كارولينا

إذا حاولت الانضمام إلى هذه النقاط فقط باستخدام مسار جغرافي بدلاً من نقطة جغرافية ، فستواجه مشكلة:

الشكل 4.47: خريطة كارولينا

إذا أنشأت مسارًا لجميع النقاط في الخريطة ، دون فصل المضلعات لتجمعات جغرافية مختلفة (مثل الولايات أو الجزر) ، فسيتم رسم المسار دون التقاط القلم بين مضلع إحدى الدول ومضلع الولاية التالية ، مما ينتج عنه غير مرغوب فيه خطوط التوصيل.

يؤدي تعيين جمالية جماعية في كائن ggplot إلى إصلاح هذه المشكلة. سيؤدي هذا إلى رسم مسار منفصل أو مضلع لكل مضلع منفصل. في بيانات الولايات الأمريكية ، يتم تحديد كل مجموعة مضلعة بواسطة عمود المجموعة. لا توجد دولتان تشتركان في مجموعة ، وبعض الولايات لديها أكثر من مجموعة واحدة (إذا كان لديها جزر ، على سبيل المثال). فيما يلي رمز تعيين عمود المجموعة إلى المجموعة الجمالية لإنشاء الخريطة:

الشكل 4.48: خريطة كارولينا مع التجميع

& gt ربما لاحظت أننا استخدمنا مسارًا بدلاً من خط geom لرسم حدود الولاية في الخرائط السابقة. هذا لأن الخط geom يربط النقاط بترتيبها على المحور x. بينما غالبًا ما تريد ذلك للرسوم البيانية الإحصائية ، بالنسبة للخرائط في ggplot2 ، يكون المحور x هو خط الطول ، ونريد ربط النقاط بطريقة تحدد المناطق الجغرافية. تعمل وظيفة geom_path على توصيل النقاط بالترتيب الذي تظهر به في إطار البيانات ، مما يعطينا عادةً المخطط المطلوب لرسم خرائط للمناطق الجغرافية. قد ترغب أيضًا في بعض الأحيان في استخدام المضلع الجغرافي لرسم خرائط للمناطق الجغرافية ، كما هو موضح في بعض الأمثلة التالية.

إذا كنت ترغب في تعيين اللون داخل كل منطقة جغرافية ، فيجب عليك استخدام المضلع الجغرافي بدلاً من المسار الجغرافي. يمكنك بعد ذلك استخدام جمالية التعبئة لتعيين اللون داخل المضلع واللون الجمالي لتعيين لون الحد. على سبيل المثال ، لتعيين الجزء الداخلي من الولايات إلى اللون الأزرق والحدود إلى الأسود ، يمكنك تشغيل:

الشكل 4.49: تعيين ألوان الحالة الداخلية

للتخلص من محوري x و y وشبكة الخلفية ، يمكنك إضافة سمة "void" إلى إخراج ggplot:

الشكل 4.50: إزالة شبكة الخلفية

لتوسيع هذا الرمز لتعيين الولايات المتحدة القارية بالكامل ، ما عليك سوى إزالة خط سلسلة الأنابيب التي تصفي بيانات تعيين الولاية إلى شمال وجنوب كارولينا:

الشكل 4.51: خريطة الولايات المتحدة بأكملها

في الرسوم البيانية القليلة السابقة ، استخدمنا جمالية ثابتة للون التعبئة. ومع ذلك ، يمكنك تعيين متغير للتعبئة لإنشاء خريطة تصحيحية باستخدام كائن ggplot. على سبيل المثال ، تعطي مجموعة بيانات votes.repub في حزمة الخرائط بعض بيانات التصويت حسب الولاية والسنة:

لإنشاء تصحيحي لأحد السنوات ، يمكنك ترتيب البيانات ، وضمها إلى بيانات الولايات المتحدة حسب الولاية ، ثم تعيين نسب التصويت إلى جمالية التعبئة:

الشكل 4.52: شرح نسب التصويت

بعض الأشياء المثيرة للاهتمام حول هذا المثال هي:

  • يستخدم هذا الرمز وظائف الأنابيب والعكس لتنظيف البيانات ودمجها مع البيانات الجغرافية وتوجيهها إلى ggplot. راجع الأقسام السابقة من هذا الكتاب لمعرفة المزيد حول ترتيب البيانات.
  • في البداية تكون بيانات votes.repub عبارة عن مصفوفة. يتم استخدام الدالة tbl_df من dplyr لتحويلها إلى tibble.
  • كانت أسماء الدول في الأصل في الصف أسماء votes.repub. يتم استخدام الدالة الطفرة لنقل هذه إلى عمود من إطار البيانات. ثم يتم تحويل الأسماء إلى أحرف صغيرة للسماح بدمج أسهل مع البيانات الجغرافية.
  • تتضمن بيانات التصويت ألاسكا وهاواي ، لكن البيانات الجغرافية لا تتضمن ذلك. لذلك ، استخدمنا right_join للانضمام إلى مجموعتي البيانات ، لذلك سيتم الاحتفاظ فقط بالقيم غير المفقودة من البيانات الجغرافية us_map.
  • نظرًا لأن أسماء الأعمدة للسنوات لا تتبع قواعد تسمية الكائنات R (يبدأ "1976" برقم) ، فقد قمنا بإحاطة اسم العمود بعكسات عند استدعائه في البيان الجمالي.
  • نريد أن تكون حدود الولايات سوداء دائمًا ، لذلك قمنا بتعيين هذه الجمالية على أنها ثابتة بدلاً من تعيينها إلى متغير من خلال تضمينها في استدعاء aes.
  • لقد أضفنا سمة باطلة (theme_void) لإخراج المحاور والخلفية ، وأضفنا مقياس ألوان مخصصًا من حزمة viridis (scale_fill_viridis) لتخصيص الألوان المستخدمة في choropleth.

إذا كانت لديك بيانات بمواقع النقاط ، فيمكنك إضافة هذه النقاط إلى الخريطة التي تم إنشاؤها باستخدام ggplot أيضًا عن طريق إضافة نقطة geom. كمثال ، سنستخدم بعض البيانات المتعلقة بالبودكاست "المسلسل" الشهير. غطى البودكاست جريمة قتل في بالتيمور. نشر David Robinson مجموعة بيانات للمواقع ذات الصلة بالعرض على GitHub ، والتي يمكنك قراءتها مباشرةً على R لاستخدامها في بعض أمثلة الخرائط في هذه المجموعة الفرعية:

لقد اكتشف طريقة لتحويل إحداثيات x و y في هذه البيانات إلى إحداثيات خطوط الطول والعرض ، ويقوم الكود التالي بتنظيف البيانات باستخدام تلك الخوارزمية. وقعت جريمة القتل عندما أصبحت الهواتف المحمولة شائعة للتو ، واستخدمت بيانات الهاتف الخلوي في القضية. يضيف الرمز أيضًا عمودًا لمعرفة ما إذا كان الموقع برجًا خلويًا أم لا.

يمكننا استخدام ggplot لتعيين هذه البيانات على خريطة أساسية لمدينة بالتيمور ومقاطعة بالتيمور في ماريلاند. للقيام بذلك ، استخدم وظيفة map_data من ggplot2 لسحب خريطة "المقاطعة". من خلال تحديد معلمة المنطقة على أنها "ميريلاند" ، يمكنك تقييد بيانات المضلع الجغرافي التي تم إرجاعها في مقاطعات ماريلاند.

تتضمن هذه البيانات عمودًا يسمى المنطقة الفرعية بالمقاطعة. يمكنك استخدام هذا العمود للتصفية فقط لبيانات مدينة بالتيمور ("مدينة بالتيمور") أو مقاطعة بالتيمور ("بالتيمور"):

إذا قمت بإنشاء كائن ggplot بهذه البيانات وإضافة مضلع geom ، فستحصل على خريطة أساسية لهاتين المقاطعتين:

لإضافة المواقع من البيانات التسلسلية إلى هذه الخريطة ، تحتاج فقط إلى إضافة نقطة جيوم ، وتحديد إطار البيانات لاستخدامه مع معلمة البيانات:

عندما تضيف geom إلى كائن ggplot بجماليات معينة ، فإن geom سترث تلك الجماليات إلا إذا تجاوزتها صراحةً باستدعاء aes في دالة geom. هذا هو السبب في أننا لم نضطر إلى تعيين خط الطول بشكل صريح إلى x وخط العرض إلى y في استدعاء aes عند إضافة النقاط إلى الخريطة (على الرغم من أنه ، كملاحظة ، إذا كانت أسماء الأعمدة لأعمدة خط الطول وخط العرض مختلفة في Baltimore وإطارات البيانات التسلسلية ، كنا بحاجة إلى إعادة ضبط هذه الجماليات عند إضافة النقاط).

علاوة على ذلك ، قمنا بتعيين عمود المجموعة في البيانات الجغرافية إلى جمالية المجموعة ، لذلك سيتم رسم المضلعات بشكل صحيح. ومع ذلك ، لا يحتوي إطار البيانات التسلسلي على عمود للمجموعة. لذلك ، نحتاج إلى إلغاء تعيين الخرائط الجمالية للمجموعة في نقطة geom. نقوم بذلك عن طريق تحديد group = NULL في بيان aes للنقطة geom.

لاحظ أننا قمنا أيضًا بتخصيص الخريطة قليلاً عن طريق تعيين ألوان ثابتة للتعبئة للمقاطعتين (fill = "lightblue") وعن طريق تعيين الألوان واسم وسيلة الإيضاح للنقاط باستخدام scale_color_manual. من خلال تعيين لون النقاط إلى عمود البرج في إطار البيانات ، نعرض النقاط التي هي أبراج خلوية بلون مختلف عن جميع النقاط الأخرى.

تتطلب وظيفة ggplot إدخال البيانات في إطار بيانات. في الأمثلة الموضحة في هذا القسم ، بدأنا بإطارات البيانات التي تضمنت المواقع الجغرافية (خطوط الطول والعرض) كأعمدة. هذا هو التنسيق المطلوب للبيانات للتعيين باستخدام ggplot2 (أو بامتدادات مثل ggmap). ومع ذلك ، في بعض الأحيان ، قد ترغب في رسم البيانات الجغرافية في R بتنسيق مختلف. على وجه الخصوص ، ستقرأ معظم وظائف R التي تقرأ ملفات الأشكال البيانات في كائن مكاني بدلاً من إطار بيانات. لتعيين هذه البيانات باستخدام ggplot2 والحزم ذات الصلة ، ستحتاج إلى تحويل البيانات إلى إطار بيانات. يمكنك القيام بذلك باستخدام وظيفة التحصين من ggplot2. سنغطي هذه العملية بمزيد من التفصيل في قسم لاحق ، عندما نقدم الأشياء المكانية.

& gt للحصول على مثال رائع خطوة بخطوة لإنشاء خريطة جميلة للتوزيع العمري في سويسرا باستخدام ggplot2 ، راجع منشور المدونة هذا بواسطة Timo Grossenbacher. يقدم هذا البرنامج التعليمي أيضًا مثالًا جيدًا لتخصيص إخراج ggplot باستخدام رسومات الشبكة ، والتي نغطيها في قسم فرعي لاحق.

4.3.2 ggmap ، واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google

في القسم الفرعي السابق ، استخدمنا مجموعات بيانات مضمنة من البيانات الجغرافية لإنشاء الخلفية عند تعيين مواقع النقاط. يعمل هذا بشكل جيد مع المواقع التي توجد بها مجموعات بيانات map_data على مستوى التجميع المناسب. ومع ذلك ، لا يوجد سوى عدد قليل من البلدان التي لديها بيانات على مستوى البلدان الفرعية المتاحة من خلال هذه الوظيفة. علاوة على ذلك ، قد ترغب في استخدام خريطة أساسية تتضمن عناصر مثل الطرق أو التضاريس.

تتيح لك حزمة ggmap القيام بذلك باستخدام أدوات من خرائط Google مباشرة من R. تتيح لك هذه الحزمة سحب خريطة أساسية من خرائط Google وبعض خوادم الخرائط الأخرى ، والتي يمكنك رسمها بعد ذلك والتي يمكنك إضافة نقاط إليها ، المضلعات والخطوط والعناصر الأخرى باستخدام وظائف ggplot2. تستخدم هذه الحزمة واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google ، لذا يجب عليك قراءة شروط الخدمة الخاصة بهم والتأكد من متابعتها في حالة استخدام هذه الحزمة.

يمكنك استخدام وظيفة get_map من هذه الحزمة للحصول على خرائط أساسية لمواقع مختلفة. لإخبار الوظيفة بالمكان الذي تريد توسيط الخريطة فيه ، يمكنك إما استخدام خط الطول وخط العرض للنقطة المركزية للخريطة أو يمكنك استخدام سلسلة أحرف لتحديد موقع. إذا قمت بالثانية ، فستستخدم get_map API لخرائط Google لترميز السلسلة جغرافيًا إلى خط عرض وخط طول ثم الحصول على الخريطة (فكر في البحث في خرائط Google في مربع البحث عن موقع). سيعمل هذا بشكل جيد مع معظم المدن ، ويمكنك أيضًا استخدامه مع المعالم ، ولكنه قد يفشل في الترميز الجغرافي للمواقع الأقل شهرة. يمكنك أيضًا إدخال عنوان كسلسلة أحرف عند سحب خريطة أساسية وستتمكن Google عادةً من الترميز الجغرافي للخريطة الصحيحة وسحبها بنجاح. يمكنك استخدام معلمة التكبير / التصغير لتعيين مقدار تكبير الخريطة على هذا الموقع ، يجب أن تكون هذه القيمة بين 3 و 20 ، مع القيم الأقل يتم تصغيرها بشكل أكبر والقيم الأعلى تكبير بشكل أكبر.

ملاحظة: لاستخدام وظيفة get_map والوظائف الأخرى في حزمة ggmap ، تحتاج إلى عمل مفتاح API لخرائط Google. لإنشاء مفتاح API ، تحتاج إلى

  1. قم بإنشاء حساب Google (إذا لم يكن لديك حساب بالفعل)
  2. انتقل إلى Google Maps Platform Console لإنشاء مفتاح API
  3. قم بتمكين API لخرائط Google الثابتة وواجهة برمجة تطبيقات التكويد الجغرافي لحسابك
  4. انسخ مفتاح API لخرائط Google في ملف .Renviron واحفظه تحت المعرف GOOGLEMAPS_API_KEY.

على سبيل المثال ، يمكنك استخدام الكود التالي لسحب خريطة بكين:

& gt إذا وجدت أنك تحصل على خطأ مثل "خطأ: تم إنشاء GeomRasterAnn بإصدار غير متوافق من ggproto" عند محاولة استخدام حزمة ggmap ، فحاول إعادة تثبيت الحزمة مباشرةً من GitHub باستخدام install_github ("dkahle / ggmap") (ستحتاج إلى تثبيت حزمة devtools وتحميلها لاستخدام install_github).

ترجع الدالة get_map كائن ggmap. يمكنك رسم هذا الكائن باستخدام دالة ggmap:

الشكل 4.55: خريطة بكين

ناتج ggmap هو كائن ggplot ، لذا يمكنك إضافة عناصر إليه بنفس الطريقة التي تعمل بها مع أي كائن ggplot آخر. على سبيل المثال ، لتعيين سمة الفراغ وإضافة عنوان ، يمكنك تشغيل:

الشكل 4.56: خريطة بكين

بينما المصدر الافتراضي للخرائط باستخدام get_map هو خرائط Google ، يمكنك أيضًا استخدام الوظيفة لسحب الخرائط من OpenStreetMap و Stamen Maps. علاوة على ذلك ، يمكنك تحديد نوع الخريطة ، مما يسمح لك بسحب مجموعة متنوعة من الخرائط بما في ذلك خرائط الشوارع وخرائط التضاريس. يمكنك تحديد مكان الحصول على الخريطة باستخدام معلمة المصدر ونوع الخريطة المراد استخدامها مع معلمة maptype.

فيما يلي أمثلة لخرائط Estes Park ، في جبال كولورادو ، تم سحبها باستخدام مصادر خرائط مختلفة وأنواع خرائط. لاحظ أيضًا أننا استخدمنا خيار مدى الخيار = "الجهاز" عند استدعاء ggmap ، والذي يحدد أن الخريطة يجب أن تملأ منطقة الرسم بالكامل ، بدلاً من ترك مساحة لتسميات وعناوين المحاور. أخيرًا ، كما هو الحال مع أي كائن ggplot ، يمكننا حفظ كل خريطة في كائن. نقوم بذلك هنا حتى نتمكن من رسمها معًا باستخدام وظيفة الشبكة ، التي سنشرحها بمزيد من التفصيل في قسم لاحق في هذه الدورة التدريبية.

الشكل 4.57: ترتيب الخرائط باستخدام حزمة GridExtra

W & gt تقوم وظيفة get_map بإرسال طلب والحصول على استجابة من Google API. لذلك ، لن تعمل هذه الوظيفة إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك غير متصل بالإنترنت أو إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك غير قادر على الوصول إلى Google API (على سبيل المثال ، بسبب جدار الحماية).

في الأمثلة أعلاه ، يقوم get_map بسحب الخريطة بناءً على سلسلة أحرف الموقع (على سبيل المثال ، "Estes Park"). تتيح لك وظيفة get_map أيضًا طلب خريطة بناءً على خطوط الطول والعرض. على سبيل المثال ، للحصول على خريطة متمركزة على خط طول 2.35 درجة وخط عرض 48.86 درجة ، يمكنك تشغيل:

الشكل 4.58: خريطة على أساس خطوط الطول والعرض

بمجرد سحب إحدى هذه الخرائط الأساسية إلى R ، يمكنك إضافة عناصر ggplot إليها ، بما في ذلك المواقع الجغرافية النقطية والمضلعة للمواقع. على سبيل المثال ، يمكنك سحب خريطة أساسية لمنطقة مقاطعة بالتيمور وإضافة العناصر التي رسمناها من إطار البيانات التسلسلي في القسم الفرعي الأخير:

الشكل 4.59: إضافة عناصر ggplot إلى الخريطة

لاحظ أننا استخدمنا ألفا لإضافة بعض الشفافية إلى المضلعات حتى تتمكن من رؤية الخريطة الأساسية من خلالها.

الآن وقد مررنا ببعض الأمثلة ، إليك مراجعة تفصيلية لكيفية عمل عملية رسم الخرائط مع ggmap:

  1. تسحب وظيفة get_map خريطة أساسية من Google Maps API (أو خادم خرائط آخر مثل Stamen Maps). القيمة التي تم إرجاعها هي كائن ggmap.
  2. ترسم الدالة ggmap كائن ggmap هذا وتُرجع كائن ggplot. يمكنك استخدام كائن ggplot الناتج كما تفعل مع أي كائن ggplot آخر (على سبيل المثال ، إضافة geoms ، وتغيير المظهر).
  3. استدعاء وظائف ggplot2 الأخرى في هذا الإخراج لإضافة مواقع وتخصيص الخريطة. قم بتعيين خط الطول في البيانات إلى x الجمالي وخط العرض إلى y الجمالي. لاحظ أنك تضيف مواقع باستخدام إطار بيانات جديد للجيوم. تمامًا كما هو الحال مع كائنات ggplot العادية ، إذا كنت تستخدم إطار بيانات جديدًا لـ geom ، فيجب عليك تحديده باستخدام معلمة البيانات لتلك geom. نظرًا لأن geoms لا تأخذ إطارات البيانات كوسائطها الأولى ، لا يمكنك تحديد إطار البيانات أولاً بدون "data =" والاعتماد على الموقع مع geoms. (على النقيض من ذلك ، تأخذ وظيفة ggplot معلمة البيانات باعتبارها الوسيطة الأولى لها ، لذلك يمكنك تجنب استخدام "data =" عند تحديد إطار بيانات في استدعاء ggplot الأصلي لكائن ggplot عادي.)

يمكنك استخدام حزمة ggmap للقيام بعدد من المهام الأخرى المثيرة للاهتمام المتعلقة بالبيانات الجغرافية. على سبيل المثال ، تسمح لك الحزمة باستخدام Google Maps API ، من خلال وظيفة الترميز الجغرافي ، للحصول على خطوط الطول والعرض لمواقع محددة بناءً على سلاسل الأحرف الخاصة بالموقع أو عنوانه. على سبيل المثال ، يمكنك الحصول على موقع المحكمة العليا للولايات المتحدة عن طريق الاتصال بـ:

يمكنك أيضًا الحصول على موقعه عن طريق الاتصال بعنوانه:

يمكنك حساب مسافات الخريطة أيضًا باستخدام وظيفة mapdist مع موقعين:

ملاحظة: من أجل تشغيل الكود أدناه ، تحتاج إلى تمكين Google Maps Distance Matrix API لحسابك.

لمعرفة المزيد حول كيفية تنفيذ خرائط Google لهذه المهام وغيرها ، يمكنك قراءة وثائق API الخاصة بها.

& gt بالنسبة إلى هذه المهام ذات نمط نظم المعلومات الجغرافية ، لا تقوم حزمة ggmap بتشغيل الخوارزميات الخاصة بها بل تستخدم واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google. لا يمكن لهذه الحزمة القيام بمهام نظم المعلومات الجغرافية الأخرى ، مثل العثور على النقط الوسطى أو مناطق المضلعات المكانية. لاستخدام R كنظام معلومات جغرافية لمزيد من المهام الموضوعية ، ستحتاج إلى استخدام حزم R أخرى ، مثل sp و rgdal.

4.3.3 رسم خرائط المقاطعات والولايات الأمريكية

إذا كنت بحاجة إلى تعيين الولايات والمقاطعات الأمريكية ، فإن حزم choroplethr و choroplethrMaps توفر وظائف لرسم الخرائط السريع والمباشر. تقدم هذه الحزمة أيضًا مثالًا مثيرًا للاهتمام لدمج وظائف الخرائط في حزمة R. يمكنك استكشاف رمز الحزمة ، بالإضافة إلى بعض الوثائق ، على صفحة GitHub الخاصة بحزمة choroplethr: https://github.com/trulia/choroplethr.

تم تضمين هذا القسم الفرعي لتوضيح حزمة خرائط مثيرة للاهتمام والتي قد تكون مفيدة للقراء الذين يرسمون البيانات الموجودة في الولايات المتحدة. تعتبر الحزمة نفسها أيضًا مثالًا مثيرًا للاهتمام لحزمة تم إنشاؤها لتسهيل عملية التعيين. ومع ذلك ، لا يلزم إتقان تفاصيل هذا القسم الفرعي لفهم باقي المواد المتعلقة بالتخطيط ، لذا يمكنك تخطي هذا القسم إذا كانت التطبيقات لا تبدو ذات صلة بعملك.

كمثال ، سنستخدم بيانات عن السكان على مستوى المقاطعة في عام 2012 والتي تأتي كمجموعة بيانات df_pop_county مع حزمة choroplethr. توفر مجموعة البيانات هذه عدد سكان كل مقاطعة (قيمة) ورقم FIPS للمقاطعة (منطقة) ، وهو رقم تعريف فريد لكل مقاطعة بالولايات المتحدة.

طالما أنك تستخدم إطار بيانات بعمود رقمي يسمى المنطقة مع رمز FIPS لكل مقاطعة وقيمة مسمية للعمود بالقيمة التي ترغب في تعيينها (السكان في هذه الحالة) ، يمكنك إنشاء تصحيحي فقط عن طريق تشغيل County_choropleth تعمل على إطار البيانات.

الشكل 4.60: الخريطة التصحيحية السكانية للولايات المتحدة

إذا كنت تريد رسم بعض الحالات فقط ، فيمكنك استخدام وسيطة state_zoom:

الشكل 4.61: مجموعة فرعية من بعض الولايات الأمريكية

لرسم القيم على خريطة مرجعية من خرائط Google ، يمكنك استخدام الوسيطة reference_map:

الشكل 4.62: استخدام الخريطة المرجعية

يستخدم هذا المثال إحدى مجموعات البيانات التي تأتي مع حزمة choroplethr ، ولكن يمكنك تعيين أي مجموعة بيانات تتضمن عمودًا بمقاطعة FIPS وعمود بالقيمة التي ترغب في رسمها. كل ما عليك فعله هو (1) التأكد من وجود FIPS للمقاطعة في فئة رقمية و (2) تسمية أعمدة FIPS والقيمة المراد رسمها كـ "منطقة" و "قيمة" ، على التوالي (وظيفة إعادة التسمية من dplyr هي مفيد هنا). على سبيل المثال ، في ما يلي إطار بيانات يعطي أحداث العاصفة التي تم إدراجها في قاعدة بيانات أحداث العاصفة التابعة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي بالقرب من مسار إعصار فلويد:

يمكنك استخدام الكود التالي لرسم عدد الأحداث المدرجة لكل مقاطعة بالولايات المتحدة عن طريق تنظيف وتلخيص البيانات في سلسلة الأنابيب ثم توجيه الإخراج إلى دالة County_choropleth. تتطلب وظائف التعيين التصحيحي أن يتم تضمين كل مقاطعة مرة واحدة فقط ، لذلك استخدمنا group_by والتلخيص لطي إطار البيانات للحصول على ملاحظة واحدة فقط لكل مقاطعة.

الشكل 4.63: بيانات إعصار فلويد

الخريطة التي تم إنشاؤها بواسطة County_choropleth (والخرائط الأخرى التي تم إنشاؤها بواسطة الوظائف في حزمة choroplethr) هي كائن ggplot ، لذا يمكنك إضافة عناصر إليها. على سبيل المثال ، لإنشاء خريطة لأحداث الفيضان التي تتضمن مسار إعصار فلويد على الخريطة ، يمكنك تشغيل:

الشكل 4.64: بيانات إعصار فلويد مع مسار الإعصار

لإنشاء مقاطع نصية للمقاطعة باستخدام حزمة choroplethr الأكثر تخصيصًا ، يمكنك استخدام حزمة CountyChoropleth ، وهو كائن R6 لإنشاء مخططات مقاطعة مخصصة. لإنشاء كائن ، يمكنك تشغيل CountyChoropleth $ new بالبيانات التي ترغب في تعيينها. كما هو الحال مع County_choropleth ، يجب أن تحتوي هذه البيانات على عمود يسمى "المنطقة" برموز FIPS للمقاطعات في فئة رقمية وعمود يسمى "القيم" مع القيم المراد رسمها. لتعيين المقاطعات التي تم الإبلاغ فيها عن حدث فيضان في وقت قريب من Floyd ، يمكنك البدء بتنظيف بياناتك ثم إنشاء كائن باستخدام CountyChoropleth $ new:

كملاحظة ، أثناء تنظيف البيانات هنا ، أردنا قصر مجموعة البيانات على الملاحظات فقط حيث تضمن نوع الحدث كلمة "Flood" (سيؤدي هذا إلى سحب الأحداث المدرجة باسم "Flood" أو "Flash Flood") ، لذلك قمنا استخدم وظيفة grepl لتصفية تلك الملاحظات فقط.

بمجرد إنشاء كائن أساسي باستخدام CountyChoropleth ، يمكنك استخدام الطرق الخاصة بهذا النوع من الكائنات لتخصيص الخريطة بشكل كبير. على سبيل المثال ، يمكنك ضبط الحالات باستخدام طريقة set_zoom:

في أي وقت ، يمكنك عرض الكائن باستخدام طريقة العرض (أو render_with_reference_map ، لرسم الخريطة مع إضافة خريطة Google المرجعية):

الشكل 4.65: فيضان إعصار فلويد

لمعرفة الخيارات المتاحة لنوع الكائن هذا ، من حيث الأساليب التي يمكنك استخدامها أو السمات التي يمكنك تغييرها ، يمكنك تشغيل:

يُظهر الكود التالي مثالاً على تخصيص خريطة choropleth للمقاطعة:

الشكل 4.66: تخصيص choropleth المقاطعة

هنا ، استخدمنا $ add_state_outline لتغيير الكائن ليشمل مخططات الولاية (يظهر هذا فقط عند عرض الخريطة بدون خريطة مرجعية للخلفية). لقد استخدمنا أيضًا $ ggplot_scale لتخصيص الألوان المستخدمة لتخطيط المقاطعات بأحداث الفيضانات ولإزالة وسيلة إيضاح الخريطة. تسحب طريقة get_bounding_box نطاق خطوط العرض وخطوط الطول للخريطة الحالية. نخطط لإضافة مسار الإعصار إلى الخريطة ، ويمتد مسار الإعصار إلى ما هو أبعد من هذا النطاق. لقصر الخريطة لاحقًا على هذه الحالات ، نستخدم طريقة get_bounding_box هذه للحصول على هذه الحدود ، ثم استخدمنا هذه القيم لوظائف xlim و ylim عند إنشاء كائنات ggplot النهائية. أخيرًا ، الخرائط المعروضة عبارة عن كائنات ggplot ، لذلك لتضمين مسار الإعصار ، يمكننا إضافة عناصر ggplot إلى الخريطة باستخدام + ، كما هو الحال مع أي كائن ggplot. استخدمنا وظيفة grid.arrange من حزمة gridExtra لوضع الخريطتين (مع وخريطة Google الخلفية) جنبًا إلى جنب.

4.3.4 رسم خرائط أكثر تقدمًا - كائنات مكانية

حتى الآن ، اعتمدنا على ggplot والحزم ذات الصلة لرسم الخرائط. ومع ذلك ، هناك أنظمة أخرى لرسم الخرائط في R. على وجه الخصوص ، غالبًا ما يتم تخزين البيانات الجغرافية في R في كائنات مكانية (على سبيل المثال ، SpatialPolygons و SpatialPointsDataframe) ، لا سيما عند قراءتها من ملفات الأشكال المستخدمة بشكل شائع لتخزين البيانات المكانية خارج R .

في هذا القسم الفرعي ، سنقدم هذه الكائنات المكانية ، ونوضح كيفية العمل معها في R (بما في ذلك كيفية تحويلها إلى إطارات بيانات حتى يمكن استخدامها مع الخرائط المستندة إلى ggplot والتي تمت تغطيتها في الأقسام الفرعية السابقة) ، وسنصف بإيجاز ملفات الأشكال.

4.3.4.1 الأجسام المكانية في R

يحتوي R على سلسلة من أنواع الكائنات الخاصة للبيانات المكانية. بالنسبة للعديد من مهام الخرائط / نظم المعلومات الجغرافية ، ستحتاج إلى أن تكون بياناتك في أحد هذه الكائنات. تشمل هذه الكائنات المكانية الكائنات التي تحتوي فقط على مناطق جغرافية (على سبيل المثال ، المواقع على طول حدود البلدان) أو الكائنات التي تحتوي على مناطق جغرافية والسمات المرتبطة بكل عنصر من عناصر الجغرافيا (على سبيل المثال ، حدود المقاطعة وكذلك عدد سكان كل بلد) الأشياء المكانية الأكثر شيوعًا في R هي:

  • المكانية المضلعات
  • النقاط المكانية
  • الخطوط المكانية
  • المضلع المكاني DataFrame
  • SpatialPointsDataFrame
  • الخطوط المكانية DataFrame

تتيح لك حزمة دجلة سحب البيانات المكانية مباشرة من تعداد الولايات المتحدة. تأتي هذه البيانات في R ككائن مكاني. لتقديم نظرة عامة أساسية عن العمل مع الكائن المكاني في R ، سنستخدم مثالًا لكائن مكاني تم سحبه مع هذه الحزمة.

تقدم حزمة دجلة طريقة مريحة للغاية لسحب مجموعة متنوعة من البيانات الجغرافية للولايات المتحدة. لمعرفة المزيد ، راجع مقالة "دجلة: حزمة R للوصول إلى البيانات الجغرافية والعمل معها من مكتب الإحصاء الأمريكي" في مجلة آر.

تتضمن حزمة دجلة وظيفة تسمى المسالك التي تسمح لك بسحب البيانات الجغرافية على حدود مساحات التعداد السكاني في الولايات المتحدة. يمكنك استخدام معلمات الولاية والمقاطعة لقصر النتيجة على مقاطعات معينة ، ويمكنك تعيين cb = FALSE إذا كان ملف دقة أقل (وأصغر) مناسبًا. لسحب حدود مسالك التعداد لدنفر ، أول أكسيد الكربون ، يمكنك تشغيل:

من خلال تشغيل فئة على الكائن الذي تم إرجاعه ، يمكنك أن ترى أن هذه الدالة قد قامت بإرجاع كائن SpatialPolygonsDataFrame.

الكائنات المكانية مثل هذه لها طرق الرسم التي يمكن استدعاؤها لرسم الكائن. هذا يعني أنه يمكنك تعيين حدود مسالك التعداد هذه عن طريق استدعاء:

الشكل 4.67: قطعة أرض تعداد دنفر

هناك عدد من الطرق الأخرى لهذا النوع المحدد من الكائنات. على سبيل المثال ، سيطبع bbox ملف المربع المحيط الكائن المكاني (نطاق خطوط العرض وخطوط الطول التي تغطيها البيانات).

تمنحك الدالتان is.projected و proj4string بعض المعلومات حول النظام المرجعي للإحداثيات الحالي للبيانات (سنشرح المزيد عن الأنظمة المرجعية للإحداثيات لاحقًا في هذا القسم الفرعي).

إذا كان الكائن المكاني يتضمن بيانات السمات (أي نوع كائن * DataFrame) ، فيمكنك الوصول إلى "فتحة" في الكائن المكاني لسحب إطار بيانات سمة باستخدام @. على سبيل المثال ، إليك بداية إطار البيانات للكائن المكاني denver_tracts:

بالنسبة لهذا الكائن المكاني ، تتضمن البيانات معلومات التعريف (الولاية ، المقاطعة ، المسالك) ، ولكن أيضًا بعض بيانات السمات (مساحة المسالك التي هي الأرض ، مساحة المسالك التي هي عبارة عن ماء).

يمكنك إضافة طبقات مختلفة من الكائنات المكانية إلى نفس قطعة الأرض. للقيام بذلك ، ما عليك سوى استخدام إضافة = TRUE للطبقات المضافة. على سبيل المثال ، لإضافة الطرق الأساسية إلى خريطة منطقة تعداد دنفر ، يمكنك سحب كائن مكاني بالطرق باستخدام وظيفة الطرق الأساسية من حزمة دجلة (ملاحظة: تتضمن هذه البيانات طرقًا عبر الولايات المتحدة وبالتالي قد يستغرق تنزيلها بضع ثوانٍ أو تقديم) ثم استخدم قطعة الأرض مع add = TRUE لإضافة الطرق إلى الخريطة:

الشكل 4.68: مناطق دنفر مع الطرق

غالبًا ما يتم تخزين البيانات الجغرافية خارج R في ملفات أشكال. إذا قرأت في ملف شكل من ملف (مزيد من التفاصيل حول ملفات الأشكال لاحقًا في هذا القسم) ، فسيتم قراءتها تلقائيًا كأحد كائنات الشكل هذه. ومع ذلك ، يمكنك أيضًا تحويل البيانات الأخرى إلى كائنات شكل. على سبيل المثال ، يمكنك تحويل إطارات البيانات مع البيانات المكانية على حدود الولايات الأمريكية التي استخدمناها سابقًا في هذا الكتاب إلى كائنات مكانية. Functions from sp package (e.g., SpatialPoints , SpatialPointsDataFrame ) can be used to convert data stored in dataframes into spatial objects.

There likely will also be cases when you have a spatial object but would like to plot it using ggplot-type mapping. In this case, you need to convert the spatial object to a dataframe, since ggplot will only input dataframes. You can use the fortify function from ggplot2 to do this. For example, to convert the Denver census tracts spatial object to a dataframe, you could call:

Now you can use the data in to create a map using ggplot2 functions:

Figure 4.69: Creating a map with ggplot2 functions

4.3.4.2 Coordinate reference systems

Spatial objects will have a Coordinate Reference Systems (CRSs), which specifies how points on a curved earth are laid out on a two-dimensional map. A CRS can be geographic (e.g., WGS84, for longitude-latitude data) or projected (e.g., UTM, NADS83). The full details of map projections is beyond the scope of this course, but if you’d like to find out more details, this section of the documentation for QGIS is very helpful. For working with spatial objects in R, it is important to realize that spatial objects have a Coordinate Reference System attribute and that you can run into problems if you try to work directly with two spatial objects with different Coordinate Reference Systems.

To find out the CRS for a spatial object (like a SpatialPoints object) that already has a CRS, you can use proj4string . For example, to get the CRS of the Denver census tract data, you can run:

If you create a spatial object from a dataframe in R, rather than reading it in from a shapefile, you will need to specify the data’s Coordinate Reference System. You can use proj4string to set this attribute by calling it on the left of the assignment arrow:

Note that this call does ليس create a projection or reproject the data. Rather, this call is specify to R the CRS the data currently is in.

The CRS function from the sp package creates CRS class objects that can be used in this specification. You input projection arguments into this function as a character string (for example, CRS("+proj=longlat +datum=NAD27") ). You can also, however, use a shorter EPSG code for a projection (for example, CRS("+init=epsg:28992") ). The http://www.spatialreference.org website lists these projection strings and can be useful in determining a string to use when setting projection information or re-projecting data.

If a spatial object has a CRS and you want to change it, you should do so using the spTransform function from the rgdal package. You input the spatial object whose CRS you want to change as well as the CRS object to which to change it:

If you want to ensure that the CRS of two spatial objects agree, you can use proj4string to pull the CRS from one of the spatial objects and specify that as the output CRS for an spTransform call on the other object, like:

If you are interested in finding out more, Melanie Frazier has created an excellent resource on Coordinate Reference Systems and maps in R: https://www.nceas.ucsb.edu/

The coord_map function in ggplot2 can help you in plotting maps with different projections. This function does not change any aspect of the data being mapped, but rather changes the projection when mapping the data. In fact, since this function is used with ggplot-style mapping, all data being mapped will be in dataframes rather than spatial objects and so will not have specifications for CRS. The following examples, which are adapted from the help file for the coord_map function, show example output when the coord_map element is added to a map of the United States:

Figure 4.70: Maps with different projections

4.3.4.3 Shapefiles

ملفات الأشكال are a file format that is often used for saving and sharing geographic data, particularly when using GIS software. This format is not R-specific, but R can read in and write out shapefiles. The format is typically not a single file, but rather a directory of related files in a directory. Shapefiles often include both geographic information and also data describing attributes (for example, a shapefile might include the locations of country borders as well as the population of each of the countries).

To read shapefiles into R, use the readOGR function from the rgdal package. You can also write out spatial objects you’ve created or modified in R to shapefiles using the writeOGR from the same package. The readShape* family of functions from the maptools package can also be used to read shapefiles into R. These functions all read the spatial data in as a spatial object. For example, the shapefiles of country borders and populations would be read in as a SpatialPolygonsDataFrame object. Once you read a shapefile into R, you can work with the spatial object in the same way we showed how to work with the Denver census tracts spatial object earlier in this subsection.

I> To find out more about shapefiles, R, and ggplot2, check out the wiki listing at https://github.com/tidyverse/ggplot2/wiki/plotting-polygon-shapefiles.

4.3.4.4 R as GIS

In addition to mapping, you can also use R for a number of GIS-style tasks, including:

  • Clipping
  • Creating buffers
  • Measuring areas of polygons
  • Counting points in polygons

These tasks can be done with GIS software, and if you are doing extensive GIS work, it may be worthwhile to use specialized software. However, if you just need to do a few GIS tasks as part of a larger workflow, you should consider using R for these steps. Some advantages to using R for GIS tasks are:

  • R is free
  • You can write all code in a script, so research is more reproducible
  • You save time and effort by staying in one software system, rather than moving data between different software

To show some of the GIS-style tasks that can be done from R, we’ll use some driver-level data from the Fatality Analysis Reporting System (FARS) for 2001–2010, which we have saved as fars_colorado.RData :

This data is currently in a dataframe, which means we can map it using ggplot2 :

Figure 4.71: FARS data for Colorado

The dataset includes a column for the county in which each accident occurred, so you can also aggregate the data by county and use a function from the choroplethr package to quickly create a county-specific choropleth of accident counts (note that, because the data is driver specific, this will count every car in an accident):

Figure 4.72: Choropleth of Colorado FARS data

As a note, this code uses the str_pad function from the stringr package to pad 1- or 2-digit county FIPS codes with leading zeros before pasting them to the state FIPS code and uses the n function from dplyr with summarize to count the number of observations ins each county.

This technique of creating a choropleth only worked because we had a column in the data linking accidents to counties. In same cases, you will want to create a choropleth based on counts of points but will not have this linking information in the data. For example, we might want to look at accident counts by census tract in Denver. To do this, we’ll need to link each accident (point) to a census tract (polygon), and then we can count up the number of points linked to each polygon. We can do this with some of the GIS-style tools available in R.

To start, we’ve created a dataframe with only accidents in Denver (based on the county column in the accident data):

Now, we want to count up how many of these accidents occurred in each of the census tract shapes we pulled from the US Census earlier in this section using the tigris package. We can do this using the poly.counts function from GISTools package. However, before we can use that function, we need to make sure both objects are spatial objects, rather than dataframes, and that they have the same CRS.

The census tract data is already in a spatial object. We can change put the denver_fars object in a spatial object by resetting its coordinates attribute to specify which of its columns show longitude and latitude. Next, we need to specify what CRS the data has. Because it is coming from a dataframe of longitude and latitude data, the WSG84 system should be reasonable:

This object is now also a spatial object:

To be able to pair up polygons and points, the spatial objects need to have the same CRS. To help later with calculating the area of each polygon, we’ll use a projected CRS that is reasonable for Colorado and reproject the spatial data using the spTransform function:

Now that the objects with the accident locations and with the census tracts are both spatial objects with the same CRS, we can combine them on a map. Because they are spatial objects, we can do that using plot :

Now, that both datasets are in spatial objects and have the same CRS, you can use the poly.counts function to count how many of the accidents are in each census tract. This function inputs a spatial points object and a spatial polygons object and outputs a numeric vector with the count of points in each polygon:

You can use a choropleth to show these accident counts. In this case, the quickest way to do this is probably to use the choropleth function in the GISTools package.

Figure 4.73: Choropleth of accident counts

There are other functions in R that do other GIS tasks. For example, There is function in the GISTools package that calculates the area of each polygon.

You can use this functionality to create a choropleth of the rate of fatal accidents per population in Denver census tracts:

Figure 4.74: Denver accidents adjusted for tract area

4.3.4.5 Raster data

When mapping in R, you may also need to map البيانات النقطية. You can think of raster data as data shown with pixels— the graphing region is divided into even squares, and color is constant within each square.

There is a function in the raster package that allows you to “rasterize” data. That is, you take spatial points data, divide the region into squares, and count the number of points (or other summary) within each square. When you do this, you need to set the x- and y-range for the raster squares. You can use bbox on a spatial object to get an idea of its ranges to help you specify these limits. You can use the res parameter in raster to set how large the raster boxes should be. For example, here is some code for rasterizing the accident data for Denver:

You can use the image function to plot this raster alone:

You can use plot with add = TRUE to add the raster to a base plot of Denver. In this case, you will likely want to set some transparency ( alpha ) so you can see the base map through the raster:

Figure 4.76: Overlaying raster data

4.3.5 Where to find more on mapping with R

There is a lot more you can learn about mapping in R than we could cover here. Here are some good resources if you would like to learn more:


27 Washington County Gis Map

You may view the washington county assessor tax maps online through one of the following links. Refine your search below.

Washington County Arkansas 2015 Wall Map

It also includes information on zoning zoning overlays plats and school districts.

Washington county gis map. Washington county gis the washington county wgxtreme interactive mapping application is no longer active. This is not an inclusive map. These maps were created from washington countys geographic information system gis and include data from various municipal county state and federal sources which may contain errors.

This map identifies approved and in process land development projects within washington county md. The following layers are available. Survey records research tool.

This consists of 10000 parcels within the county boundaries and covers a total of 336 square miles. The data available on the washington county gis web map application including all geographic information systems data maps tables numbers graphics and text hereinafter collectively referred to as the information is provided on an as is as available and with all faults basis. Several different map layers are maintained to provide up to date information to the countys residents.

Close new selection add to remove from. Metro packages this information for redistribution. An interactive gis based web map designed to allow the user to quickly access survey related data collected and compiled by the washington county survey and land management division.

Customername state name state abbr html5 mobile gis mapping property parcel. This is a simple landing page for accessing washington county gis apps the main county website can be found at wwwcowashingtonmnus. Washington county sends all gis data to metro for the regional land information system.

Search details map. Individual property taxlot research tool. The washington county geographical information systems department currently maintains a database of all washington county parcels.

Quick search identify street view map themes map layers print. For information regarding shapefiles. To access all of the mapping apps please visit our official site.

Please change your bookmark to the new interactive mapping application. Narrative look at opportunity zones in washington county maryland to introduce what. Washington county in map.

Sales details map. Maps should not be used for exact measurement of distance direction ground position precise location of geographic features or a vulnerability assessment.

Benton County Gps Control Survey Amp Gis Parcel Mapping Benton

Gis Map Instruction Guides Growashington Aroostook

Washington County Vermont Gis Parcel Maps Amp Property Records

Washington County Nebraska

Washington County Illinois 2016 Wall Map

Geographic Information System Division Washington County Wi

A Survey And Analysis Of Gis Web Mapping Applications In Washington S

Washington State County Map Counties In Washington State

Washington County Ny Parcel Viewer

Thurston County Washington King County Gis Center South Of

Wsdot Digital Maps And Data

Semo Gis Southeast Missouri Gis Data

Map Inventory Washington County Of Utah

King County Imap King County

Online Gis Mapping Tools In Washington County User Feedback Survey

Mason County Geographic Information Systems Maps

Washington County Florida 2016 Aerial Map

Washington County Minnesota Gis Parcel Maps Amp Property Records

City Of Wash Gis Map Page 001 City Of Washington

Interactive Gis Maps Northwest Arkansas Regional Planning Commission


QGIS Introduction

GQISIs the leading free open source geographic information system (GIS) application. It can perform complex geographic data processing and analysis, and it can also be used to design and publish quality data-driven maps.

After starting QGIS, you should see a screen similar to the following:

If your screen looks different, please View>Panels Select and check options from the top menu as follows:

Then choose View>Toolbars And check the options as follows:

The data we will use today

  • seismic Shapefile, which containsU.S. Geological SurveyData on the risk of destructive earthquakes in the continental United States in 2017.
  • seismic_raw As mentioned above, but not limited to US coasts and borders.
  • gdp_pc
    • gpd_pc.csv gdp_pc.csvt containWorld BankPer capita GDP of all countries in the world in 2016dataCSV files and QGIS auxiliary files to understand the data type of each field.

    Draw earthquake risk and earthquake map

    Make a choropleth map showing the earthquake risk in the continental United States

    select Layer>Add Layer>Add Vector Layer. Or click this icon:

    In the dialog box, click the button with three dots below, Source Then navigate to the file seismic . Choose with .shp The file with the extension is very important. Then click Add , Close The following map will appear and be filled with random colors:

    in Layers The left panel should show seismic Floor. You can uncheck Layers Checkboxes in the panel to turn off the visibility of any layer. A

    These controls allow you to pan and zoom the display:

    Pass in Layers Right-click on the panel and select Zoom to layer 。

    note EPSG:4326 Lower right corner. This will define the map projection and datum of the layer.

    Right-click seismic in Layers On the left, select the panel Properties>Source . You should see the following below Coordinate reference system :

    We will choose another projection for the map later. Click Cancel or OK shut down Properties This layer.

    Now we need sesimic The area in the layer is colored by the value in the data. Right-click Layers Layer in the panel and select Open Attribute Table , Which corresponds to .dbf shapefile:

    There is a variable, ValueRange The percentage of chances of a devastating earthquake in 2017 are given.

    Close the attribute table and Properties>Symbology For this seismic The layer opens. Categorized Choose from the drop-down menu at the top, which is an option to color the data based on the value of the categorical variable, and then ValueRange Choose below Column 。

    Click Classify Button, the values ​​in the data will be assigned random colors:

    Please note that the range 10-12 Is out of order. Now click and drag the range 10-12 To the right place.

    Now click Color ramp Drop-down menu, select Create New Color Ramp, and at the next dialog box select Directory: ColorBrewer`:

    Choose ColorBrewer Reds Palette, click OK , The map should look like this:

    Next, we will delete the black outline around the polygon. Properties>Symbology Open again and click on the colored square below Symbol 。 Simple fill Select in the dialog and change Stroke style for No Pen :


    Finding and deleting overlapping polygons using ArcMap

    I have generated these (green) polygons in ArcMap 10.5.1 by: import XY data > buffer 5 m > minimum bounding geometry (plus a couple of other steps).

    The screenshot is a self-intersect of the polygon layer. I need to achieve zero overlaps between polygons, by deleting the minimum number of them. I have tens of thousands of polygons.

    Can someone suggest a way around this?

    I have tried to select the points on the basis of their proximity to each other before buffering – any that are >= 10 m apart would survive the cull.
    But my test of ArcGIS nearest neighbour analyses is not promising:

    • Average Nearest Neighbor (Spatial Statistics) gives only what the name says – not a feature class with attributes that can be queried / selected
    • Calculate Distance Band from Neighbor Count (Spatial Statistics) – likewise

    One Answer

    Script below fiinds connected elements and delete node with maximum number of neighbors in each group. It stops when no neighbors found. I use it to weed out intersecting sections but it works with polygons, see picture.

    You'll need networkx module installed. If time is an issue use Copyfeature to in_memorysomething. It modifies original, so work on copy. In ArcMap options tick "overwrite output of geoprocessing operations".


    We found at least 10 Websites Listing below when search with open gis shapefile on Search Engine

    Zoning GIS Data: Shapefile NYC Open Data

    • GIS data: This data set consists of 6 classes of zoning features: zoning districts, special purpose districts, special purpose district subdistricts, limited height districts, commercial overlay districts, and zoning map amendments
    • All previously released versions of this data are available at BYTES of the BIG APPLE- Archive.

    Importing shapefiles into ArcMap

    • Use the file explorer to navigate to the folder and unzip the file by right-clicking on the file and selecting Extract all and clicking Extract
    • Now it's time to open ArcMap! Establish a connection to the folder in which you saved the unzipped shapefile. Go to the Catalog window, and click on the folder with a plus sign to connect to a folder.

    Shapefiles and base map NYC Open Data

    • Learn How To Project Gallery يفتح Data Week Glossary FAQ
    • ملفات الأشكال and base map Created with Sketch
    • Based on ملفات الأشكال and base map
    • Shapefile of footprint outlines of buildings in New York City.

    Shapefiles in ArcGIS Pro—ArcGIS Pro Documentation

    Pro.arcgis.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 67

    • You can access a shapefile في ArcGIS Pro using a folder connection in the Catalog pane
    • Browse to the location of the shapefile within the folder connection
    • Right-click the shapefile and select Add to Current Map to add the shapefile to the current map.

    Geographic Information Systems (GIS) Mapping Tools

    Dep.pa.gov DA: 14 PA: 28 MOZ Rank: 46

    • Geographic Information Systems (GIS) Mapping Tools يفتح Data Portal
    • PA DEP's GIS open data portal provides access to all of our publicly published, non-sensitive GIS data, which includes over 300 data layers relative to abandoned mine lands, air quality, water pollution control, coal mining, hazardous waste, operations, oil & gas, streams and lakes, industrial minerals mining, integrated

    Pennsylvania Spatial Data Access

    Pasda.psu.edu DA: 17 PA: 17 MOZ Rank: 39

    • Open GIS Data Access for the Commonwealth of Pennsylvania
    • Pennsylvania Spatial Data Access (PASDA) is Pennsylvania's official public access open geospatial data portal.

    OpenStreetMap ShapeFiles for GIS softwares (Daily updates

    • OpenStreetMap ShapeFiles إلى عن على GIS softwares (Daily updates) This data can be imported to GIS software, such as Quantum GIS or ESRI
    • Guinea, Liberia, Mali and Sierra Leone
    • Use the form to ask a question or provide comments about this dataset to the contributor.

    How To: Open shapefiles from the Data & Maps CD

    • B) يفتح Atlas نظم المعلومات الجغرافية. c) Go to ملف | Open, and navigate to the location of the files located on the CD
    • D) Go to Files of Type and select Shape (.shp)
    • E) Select the file you want to open وانقر open.

    Download data by country DIVA-GIS

    Diva-gis.org DA: 12 PA: 6 MOZ Rank: 26

    • Each "shapefile" consist of at least three actual files
    • This is a commonly used format that can be directly used in Arc-anything, DIVA-GIS, and many other programs
    • It can be imported to most other GIS programs. ملفات الأشكال contain a single class of "vector" data such as points, lines, or polygons.

    How to import SHP files with GIS data into Civil 3D or Map

    • How to import SHP files with GIS data into Civil 3D or Map 3D
    • AutoCAD Civil 3D and AutoCAD Map 3D have multiple ways for importing SHP files
    • MAPIMPORT command: To Import SHP Files
    • Using FDO connection: Importing and exporting GIS data in AutoCAD Map 3D
    • For Civil 3D and Map 3D 2020 and newer, you can use the Autodesk Connector for ArcGIS
    • An additional video on importing SHP files: …

    ArcMap 10: How to import / add a shapefile (basic map

    Youtube.com DA: 15 PA: 6 MOZ Rank: 31

    This video will show you how to add a shapefile into ArcMap.The Toronto Regional Boundaries were attained from the Toronto يفتح Data.Video contains public se

    Shapefile file extensions—Help ArcGIS for Desktop

    When viewing shapefiles in ArcCatalog (or any ArcGIS application), you will only see one file representing the shapefile however, you can use Windows Explorer to view all the files associated with a shapefile. When copying shapefiles, it is recommended that you do so in ArcCatalog or by using a geoprocessing tool.

    Importing Geographic Information Systems (GIS) data in

    Google.com DA: 14 PA: 50 MOZ Rank: 76

    • Import a GIS shapefile, or other vector dataset Select Importfrom the File menu
    • Select your data's file type from the Files of typemenu
    • For this example, choose _ESRI Shape (.shp)_ from the

    Open GIS Shapefile Map Layers and GeoTIFF Images of the

    Mapcruzin.com DA: 13 PA: 38 MOZ Rank: 64

    Open GIS Shapefile Map Layers and GeoTIFF Images of the World by Country--Free GIS Software Programs--Free ArcGIS Map Shapfile LayersNatural Earth ملفات الأشكال and GeoTIFF Images Natural Earth is a public domain map dataset available at 1:10m, 1:50m, and 1:110m scales.


    Creating shapefile from selection - remove from map - Geographic Information Systems

    يتم توفير جميع المقالات المنشورة بواسطة MDPI على الفور في جميع أنحاء العالم بموجب ترخيص وصول مفتوح. لا يلزم الحصول على إذن خاص لإعادة استخدام كل أو جزء من المقالة المنشورة بواسطة MDPI ، بما في ذلك الأشكال والجداول. بالنسبة للمقالات المنشورة بموجب ترخيص Creative Common CC BY ذي الوصول المفتوح ، يمكن إعادة استخدام أي جزء من المقالة دون إذن بشرط الاستشهاد بالمقال الأصلي بوضوح.

    تمثل الأوراق الرئيسية أكثر الأبحاث تقدمًا مع إمكانات كبيرة للتأثير الكبير في هذا المجال. يتم تقديم الأوراق الرئيسية بناءً على دعوة فردية أو توصية من قبل المحررين العلميين وتخضع لمراجعة الأقران قبل النشر.

    يمكن أن تكون ورقة الميزات إما مقالة بحثية أصلية ، أو دراسة بحثية جديدة جوهرية غالبًا ما تتضمن العديد من التقنيات أو المناهج ، أو ورقة مراجعة شاملة مع تحديثات موجزة ودقيقة عن آخر التقدم في المجال الذي يراجع بشكل منهجي التطورات الأكثر إثارة في العلم. المؤلفات. يوفر هذا النوع من الأوراق نظرة عامة على الاتجاهات المستقبلية للبحث أو التطبيقات الممكنة.

    تستند مقالات اختيار المحرر على توصيات المحررين العلميين لمجلات MDPI من جميع أنحاء العالم. يختار المحررون عددًا صغيرًا من المقالات المنشورة مؤخرًا في المجلة ويعتقدون أنها ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمؤلفين أو مهمة في هذا المجال. الهدف هو تقديم لمحة سريعة عن بعض الأعمال الأكثر إثارة المنشورة في مجالات البحث المختلفة بالمجلة.


    What next?

    I have felt incredibly privileged to hear people’s stories. People are giving me their time, energy and honest reflections during what is a difficult period for everybody, and I now have a responsibility to do something meaningful with the data.

    Awareness of the dynamic and diverse challenges LGBTIQ+ people face is critical to foster change for improved outcomes, and so it is essential to produce not only academic research outputs, but materials aimed at policymakers, NGOs and activist groups already working with marginalised communities in a language and format they can use.

    Currently I am in the midst of transcribing and analysing interviews and will then begin preparing journal articles and policy briefs in English and Portuguese, as well as communications for wider public audiences. I would eventually like to see the research contributing to improved policies and responses, which could include more targeted funding and relief, tailored mental health support, and approaches that recognise the intersecting and compounding effects of multiple characteristics, such as gender and sexuality with race, disability, income, and more – providing alternatives to inefficient ‘one size fits all’ approaches.


    شاهد الفيديو: كيفية اقتطاع أي جزء من خريطة Raster في ARC MAP