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Ligar Feições

Ligar Feições A ferramenta Ligar Feições transfere atributos de uma camada ou tabela para outra baseada em relacionamentos espaciais, temporais e de atributo ou em alguma combinação dos três. Opcionalmente, as estatísticas podem ser calculadas para as feições de ligação.

Diagrama do fluxo de trabalho

Diagrama do fluxo de trabalho Ligar Feições

Análise utilizando GeoAnalytics Tools

A análise utilizando GeoAnalytics Tools é executada utilizando o processamento distribuído em múltiplas máquinas e núcleos do ArcGIS GeoAnalytics Server . O GeoAnalytics Tools e ferramentas da análise de feição padrão no ArcGIS Enterprise têm diferentes parâmetros e recursos. Para aprender mais sobre estas diferenças, consulte Diferenças da ferramenta da análise de feição.

Exemplos

Um analista tem dados sobre crimes de toda a cidade. Para analisar e estudar o impacto destes crimes, o analista precisa entender a relação que os locais de crime têm com as várias jurisdições da cidade, como distritos escolares, batidas policiais, bairros e assim por diante. Com a utilização da ferramenta Ligar Feições, informações adicionais sobre cada localidade podem ser anexadas a cada crime, e o impacto em várias jurisdições pode ser mais estudado e analisado.

Dica:

Se o seu portal estiver configurado para utilizar conteúdo do Living Atlas, você poderá utilizar as camadas de estado e município do Living Atlas, que incluem dados de população que podem ser associados aos seus dados de crime.

Anotações de uso

A ferramenta Ligar Feições é projetada para transferir e anexar informações de uma camada para outra. A informação transferida é baseada no tipo de relacionamento espacial definido, o relacionamento temporal definido, um atributo comum que é compartilhado entre os dois conjuntos de dados, ou alguma combinação dos três.

Ao ligar feições, você pode ligá-las baseado em um relacionamento espacial, um relacionamento temporal, um relacionamento de atributo ou uma combinação dos três.

OpçõesDescrição

Escolher um relacionamento espacial Escolher um relacionamento espacial

O relacionamento espacial que determinará se feições serão ligadas umas às outras. Os relacionamento disponíveis dependem do tipo de geometria (ponto, linha ou área) das camadas que estão sendo ligadas. Os relacionamentos espaciais disponíveis são os seguintes:

  • Intersecciona
  • Igual a
  • Proximidade Planar—Utiliza distâncias planas.
  • Proximidade Geodésica—Utiliza distâncias geodésicas.
  • Contém
  • Dentro
  • Toca
  • Cruza
  • Sobrepõe

Escolher um relacionamento temporalEscolher um relacionamento temporal

O relacionamento temporal que determinará se feições serão ligadas umas às outras. Os relacionamentos disponíveis dependem do tipo de tempo (instante ou intervalo) das camadas que estão sendo ligadas. Os relacionamentos espaciais disponíveis são os seguintes:

  • Corresponde
  • Correspondido por
  • Sobrepõe
  • Sobreposto por
  • Durante
  • Contém
  • Igual a
  • Finaliza
  • Finalizado por
  • Inicia
  • Iniciado por
  • Intersecciona
  • Proximidade
  • Proximidade Antes
  • Proximidade Depois

Escolher os campos para corresponder Escolher os campos para corresponder

O relacionamento de atributo que determinará se feições serão ligadas umas às outras. As feições são correspondidas quando os valores de campo na camada de ligação são iguais aos valores de campo na camada de destino.

Se múltiplas feições corresponderem a mesma feição de destino, você poderá determinar se todas as feições correspondentes serão ligadas (Ligação um para muitos) ou se todas as feições correspondentes serão resumidas juntas (Ligação um para um) como segue:

  • Ligação um para um—Esta opção resume todos as feições de ligação correspondentes a cada feição na camada de destino. Somente as feições que tiverem uma correspondência serão incluídas no resumo e na saída. A contagem de feições ligadas será adicionada além de outras estatísticas como soma, mínimo, máximo, intervalo, média, variação e desvio padrão.
  • Ligação um para muitos—Esta opção liga todas as feições correspondentes na camada de ligação à camada de destino. A camada resultante conterá múltiplos registros da feição de destino.

Exemplos de ligação um para muitos e um para um
Exemplos de uma ligação um para muitos e um para um. Neste exemplo, a ligação um para um inclui somente a contagem; estatísticas adicionais que podem ser calculadas são mostradas abaixo.

Você pode opcionalmente construir uma expressão pela qual ligar feições. Se você especificar uma expressão, somente as feições que atendem a condição serão utilizadas. Por exemplo, você pode ligar feições de destino somente a partir do campo Magnitude se forem maiores que a opção de ligar feição com um campo denominado Explosion, utilizando a expressão $target["Magnitude"] > $join["Explosion"]. Obtenha mais informações sobre expressões Arcade com Ligar Feições.

Se Utilizar extensão de mapa atual estiver selecionada, somente as feições visíveis dentro da extensão de mapa atual serão analisadas. Se não estiver selecionada, todas as feições em ambas a camada de destino e a camada de ligação serão analisadas, mesmo que estiverem fora da extensão de mapa atual.

Limitações

As estatísticas de resumo podem ser calculadas somente se a operação Ligação um para um estiver especificada.

Como funciona Ligar Feições

Cálculos

As estatísticas são calculadas somente para as feições que atendem o relacionamento espacial, temporária ou de atributo especificado, utilizado na operação Ligação um para um. Você pode calcular estatística numérica e de string. Por padrão, todas as estatísticas são calculadas. Utilizando a imagem acima, estatísticas numéricas foram calculadas no campo Occupants e estatísticas de string foram calculadas no campo Building_Name para os valores de Apartamentos do campo Type como mostradas nas seguintes tabelas:

Estatística NuméricaResultados de Ocupantes do Tipo Apartamento

Contagem

Contagem de:

[130, 8, 250] = 3

Soma

130 + 8 + 250 = 388

Mínimo

Mínimo de:

[130, 8, 250] = 8

Máximo

Máximo de:

[130, 8, 250] = 250

Média

388/3 = 129.333

Variância

= 14641.33

Desvio Padrão

= 121.0014

Estatística da StringResultados de Ocupantes do Tipo Apartamento

Contagem

["Silverbirch Estates", "Pine Ridge", "Lake View"] = 3

Nenhum

= "Pine Ridge"

Anotação:

A estatística de contagem (para campos de string e numéricos) conta o número de valores diferentes de nulo. As contagens de [0, 1, 10, 5, null, 6] = 5. As contagens de [Primary, Primary, Secondary, null] = 3.

Exemplo de ArcGIS API for Python

A ferramenta Ligar Feições está disponível no ArcGIS API for Python.

Este exemplo encontra falhas de energia em seu estado que podem ter sido causadas por um raio. A ferramenta retornará todas as falhas de energia que acontecem dentro 30 minutos após um relâmpago e dentro 20 milhas da greve.


# Import the required ArcGIS API for Python modules import arcgis from arcgis.gis import GIS from arcgis.geoanalytics import summarize_data
# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and check that GeoAnalytics is supported portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password", verify_cert=False) if not portal.geoanalytics.is_supported():
    print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")    exit(1)   
# Find the big data file share dataset you're interested in using for analysis search_result = portal.content.search("", "Big Data File Share")
# Look through search results for a big data file share with the matching name bd_file = next(x for x in search_result if x.title == "bigDataFileShares_NaturalDisaters")
# Look through the big data file share for lightning lightning = next(x for x in bd_file.layers if x.properties.name == "Lightning")
# Find a feature layer named "PowerOutages" in your ArcGIS Enterprise portal outages = portal.content.search("PowerOutages", "Feature Layer") outages_layer = layer_result[0].layers[0]
# Set the tool environment settings arcgis.env.verbose = True arcgis.env.defaultAggregations = True
# Run the tool Join Features output = summarize_data.join_features(target_layer = outages_layer,                                       join_layer = lightning, 
                                      join_operation = "JoinOneToMany",                                       spatial_relationship = "Near", 
                                      spatial_near_distance = 20,                                        spatial_near_distance_unit = "Miles", 
                                      temporal_relationship = "NearAfter",                                       temporal_near_distance = 30, 
                                      temporal_near_distance_unit = "Minutes",                                       output_name = "LightningOutages")
# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook processed_map = portal.map('yourState', 10) processed_map.add_layer(output) processed_map

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