ArcGIS for Desktopを使用して、30 x 30 km間隔のポイントのセットから郡レベルのシェープファイルを作成しますか?


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次のようなcsv形式のデータセットがあります。

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

ArcGISまたはR + grassを使用して、これらのデータから郡レベルの平均を計算したいと思います。

ArcGIS USA Countiesレイヤーがありますが、空間結合を正常に完了することができませんでした。

これどうやってするの?

回答:


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ArcGISのxyzデータテーブルから各郡のmean(z)を含む郡レベルのシェイプファイルを生成するために使用されるワークフロー

注意これは、ほとんどのステップバイステップの手順を追加し、MLowryの提案@に基づいています。


ArcCatalogを開く

  1. 新しいパーソナルジオデータベース(例:foo.mdb)を作成する
  2. ファイル->新規->パーソナルジオデータベース
  3. データを追加する

    • map.csvを右クリック->ジオデータベースにエクスポート(単一)-> foo.mdb
    • counties.lyrを右クリック->ジオデータベースにエクスポート(単一)-> foo.mdb
  4. xyテーブルからフィーチャクラス(.shpファイル)を作成する

    • foo.mdbを開く
    • map.csvテーブルを右クリック-> xytableからフィーチャクラスを作成
    • 入力フィールドx = lon、y = lat、z = yield
    • 入力座標の座標系import-> from counties.lyr(または同等に->地理的..->世界-> wgs_1984->オープン-> ok)
  5. フィーチャクラスをジオデータベースにインポート(複数)

    • 前に作成したshpファイルを選択します。ステップ->追加->大丈夫

ArcMapを開く

  1. データを追加する

    • foo.mdbを選択-> CTL +テーブルを選択->開く
  2. 空間結合

    • ArcToolbox->分析ツール->オーバーレイ->空間結合->
    • ターゲット機能:counties.lyr
    • 結合機能:xyzテーブルマップ
    • 出力フィーチャクラス:filename_spatialjoin
    • 結合操作:JOIN_ONE_TO_ONE
    • 一致オプション:最も近い
    • 結合機能のフィールドマップ:不要なフィールドを削除します(STATE_FIPS、CNTY_FIPS、z値のみが必要)
    • 検索半径:30km
    • クリック OK
    • Z値=収量; 「平均」(または別の統計)を選択します

@David詳細な回答をありがとう...確認する必要があります。
安倍

@阿部さんは自由に編集してください。私はそれをCWにしました
David LeBauer

@Davidこの状況では、IDWはゾーン統計に対して誤った結果を生成します。@ scwの応答に続くディスカッションを参照してください。
whuber

@whuber。ご指摘いただきありがとうございます。終了する頃には、元のポイントが郡とのポイントで空間結合を行うことであることを忘れていました。修繕。
David LeBauer、2011年

@Davidありがとう。しかし、今私は混乱しています。まず、このワークフローでは、タイトルが発表するように実際に「ラスターレイヤー」を作成しますか?次に、3つのレイヤーが生成されるのはどうしてですか?CSVファイルは、それぞれが単一の数値属性(z)を持つポイントのセット(x、y)を表すだけです。
whuber

6

.csvをイベントテーマに変換し、次に.shpにエクスポートしてから、新しい.shpを使用して空間レイヤーで郡のレイヤーに結合し、BOOMを実行すると、計算に取り掛かることができます。


6

一般的なアプローチは、等間隔のポイントデータをラスター(Arc *ではXYZからラスター; GRASSではv.in.xyz)に変換してから、ゾーン統計演算子を実行して各郡内のセルの値を集計し、統計を計算することです(平均は、計算された標準統計の1つです)。統計を実行するには、Arc *のゾーン統計、またはGRASSのv.rast.statsを使用します。

あなたは、より高度な統計を行うために必要な場合は、あなたがRで分析を行うことができますrasterし、spしかしそのもう少しトリッキー。


良い考えですが、ポイント配列が座標で正しく方向付けされていない限り、ラスターへの変換でリサンプリングが発生し、リサンプリングアルゴリズムのなすがままになります。 。
whuber

右、セルサイズが粗く設定されている場合、リサンプリングが発生する可能性があります。概算として、セルサイズを2点間の最小距離の半分に設定し、この問題を回避できるはずです。このアプローチにはリサンプリングを処理する必要があるという欠点がありますが、ポイントの数が多い(数万以上)場合よりもはるかに優れていることがわかりました。
scw

@scwリサンプリングは、セルサイズが何であっても発生します(データがグリッドに完全に揃っていない限り)。より細かいセルサイズを使用すると、ほとんどのグリッド値が元のセル間で補間されるため、より悪い答えになる可能性があります。最近傍内挿を使用している場合を除き、これにより極値が過小表示されます。平均はわずかに影響を受けるだけです。標準偏差などの他の統計は、より大きな影響を受ける可能性があります。
whuber

@whuber誤解の原因がわかったと思います-データを連続したサーフェスに変換することは推奨せず、ポイント値(存在する場合)を通常のラスターグリッドに配置するだけです。そのため、グリッドの大部分はNULLのままであり、セルの位置の偶発的な値のみがポイントの位置と一致します。
scw

@scwああ、とても良いです!説明していただきありがとうございます。実際には、@ MLowryによって推奨される空間結合に相当するグリッドベースの処理を行っています。
whuber
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