Criando caminhos dentro dos limites usando o ArcGIS Desktop?


11

Estou procurando criar caminhos de movimento de peixes com base em locais observados.

Como estou observando movimentos de peixes dentro de rios e lagos, simplesmente conectar os pontos para formar uma polilinha não funcionará, pois muitos dos caminhos estariam sobre a terra. Eu preciso de alguma maneira de restringir os caminhos do movimento para dentro dos limites da água.

Não sou programador e confio nas ferramentas da caixa de ferramentas do Arc para executar as operações. Uma nova coluna no FAT com distância entre pontos seqüenciais também seria útil.

Estou usando o ArcMap 10.

Alguém tem alguma sugestão de como gerar os caminhos do movimento?


Um pouco mais de informação sobre os dados; a maioria dos locais é coletada de receptores remotos que tendem a gerar muitas observações (um dos meus projetos tem mais de 3 milhões de detecções e cresce, cada registro de detecção inclui ID, data e hora, lat e longo). Se um peixe permanece dentro do alcance de detecção de um receptor, ele é detectado aproximadamente uma vez a cada dois minutos, o que resulta em muitas observações (pontos), então meu primeiro passo é calcular a média e a latência ao longo de um período de tempo, neste caso, 1 dia . A média das detecções no habitat do lago normalmente funciona bem, mas fazê-lo nas partes do rio pode resultar em detecções fora dos limites do rio / lago. Então, a primeira coisa que preciso fazer é "encaixar" as localizações médias no limite do rio / lago e, em seguida, eu gostaria de criar um caminho de movimento restrito ao limite do rio / lago. Idealmente, esse caminho incluiria distância para cada segmento de linha. Meus rios são polilinhas e os lagos são polígonos, mas posso converter os rios em polígonos, se necessário. Como alternativa, eu poderia usar os dados brutos não mediados e todas as minhas detecções estariam no limite, embora a criação de caminhos de movimento restritos dentro do limite ainda seja problemática, mas isso resultaria em muitos dados.

A imagem em anexo mostra as posições médias diárias para dois peixes diferentes.

insira a descrição da imagem aqui


Quão densos são seus pontos de observação? Suponho que você tenha pelo menos polígonos fluviais e pontos de observação. Acho que uma abordagem grosseira seria cortar a camada de pontos de observação usando os polígonos do rio. Dessa forma, você ficaria com os pontos de observação que estão no rio. Eu não sei o suficiente sobre suas necessidades. Você poderia perder alguns pontos enquanto um caminho pudesse ser traçado?
RK

Você poderia fornecer mais detalhes? Por exemplo, quais dados você tem agora? Como você obtém os "locais observados"?
RK

O rio tem muitas curvas e curvas, mesmo que restrinja os locais àqueles dentro do rio, muitas das linhas geradas ainda atravessariam fora dos limites do rio, certo?
user10320

Você pode fornecer alguns dados de amostra? Ou pelo menos uma captura de tela dos dados.
RK

adicionou informações adicionais à postagem original
user10320 20/09/2012

Respostas:


3

Na minha opinião, seria melhor fazer a análise usando rasters (superfícies de custo para ser preciso). Um método de estrutura de tópicos preliminar pode ser:

  • Primeiro, mescle (Ferramentas de Gerenciamento de Dados> Geral> Mesclar) suas restrições ('terra') e polígonos de rios / lagos, certificando-se de adicionar um campo que distinga as duas camadas (por exemplo, "Tipo" = terra ou corpo de água).
  • Converta seu polígono mesclado em uma varredura usando Polígono em Varredura (Ferramentas de conversão> Para Varredura> Polígono em Varredura). Escolha um tamanho de célula apropriado que melhor represente seus dados (levando em consideração que uma resolução mais alta resultará em um arquivo maior e terá um impacto invariavelmente no tempo de processamento) e delimite uma extensão de processamento usando Geoprocessamento> Ambientes> Extensão de processamento.
  • Reclassifique sua varredura para Booleano para restringir a análise apenas a áreas de água, ou seja, 0 = terra, 1 = corpo de água
  • Converta seus locais de peixes em uma varredura, garantindo que você mantenha a mesma resolução e extensão de célula e que os locais sejam identificáveis ​​usando uma reclassificação, se necessário (por exemplo, use 2s e 1s)
  • Utilizaria então uma superfície de custo (simplesmente, uma varredura da mesma resolução e extensão, que representa o 'custo' de viajar através de uma célula). Essa varredura pode simplesmente consistir em um valor uniforme (nesse caso, a rota mais curta seria selecionada como ideal) ou, melhor ainda, talvez em taxas de fluxo ou turbidez que melhor reflitam o ambiente pelo qual os peixes estão viajando (nesse caso, o mínimo caminho de custo acumulado seria ótimo). Consulte Distância de custo - Analista espacial> Distância> Distância de custo).
  • Por fim, use o Caminho de custo (Caminho de custo - Analista espacial> Distância> Caminho de custo) para identificar o caminho de menor custo da célula de origem até o destino (local observado).

Isso parece promissor, mas não tenho muita experiência com dados rasterizados. Minha área de estudo é de aproximadamente 600 km ^ 2 se eu usasse 100 m de células, isso resultaria em 6 milhões de células. Se, em média, a minha localização detecta por dia, tenho cerca de 42.000 registros de localização para os meus 60 animais de estudo. Isso ainda parece uma boa abordagem ou seria muito intensivo em dados.
user10320

1
Eu argumentaria que a abordagem raster foi mais adequada para procedimentos intensivos em dados do que alternativas de vetor. Pode ser uma boa prática dividir o método por espécie (ou seja, 60 mapas de custos separados). Isso tornará os conjuntos de dados mais gerenciáveis, mas uma troca óbvia é o tempo extra necessário para repetir experimentos. Uma pergunta comovente pode ser; as células de 100 m são uma boa alternativa para os dados que você está usando? Com isso, quero dizer, levando em consideração a medição cumulativa e os erros espaciais inerentes aos seus conjuntos de dados, esse tamanho de célula é o mais adequado? Reduzir o tamanho da célula diminuirá o tempo de processamento.
VeeDub

2

Se os rios são linhas:

Uma boa abordagem para lidar com esses problemas é a referência linear. É bastante complexo, mas oferece muitas possibilidades. Há muitas informações sobre referência linear na Ajuda do ArcGIS. Bloqueie nos cenários de referência linear e nos aplicativos de amostra de referência linear para ver quais possibilidades a referência linear oferece a você.

Algumas das ferramentas que você precisa usar são:

Criar rotas

Localizar recursos ao longo de rotas

Criar camada de evento de rota

Como eu disse, é uma abordagem complexa e leva tempo para entender a abordagem de referência linear (e usá-la no ArcGIS), mas a referência linear oferece muitas oportunidades.


1
A referência linear pode ser uma solução, se apenas a posição mais alta e mais baixa de um peixe for usada. Eu acho que um peixe não nada em apenas uma direção? Um fisch nada a montante e depois a jusante e depois a montante novamente e assim por diante? Então a referência linear não será uma boa solução neste caso.
Jens

1

Se você converter os rios do polígono em linhas, poderá usar o Network Anlayst para analisar os caminhos dos peixes.

Você pode fazer uma análise de rota . As posições de um peixe são as paradas . Há uma opção USE_INPUT_ORDER para as paradas, para que as paradas sejam visitadas na ordem de entrada.

Analista de rede precisa de uma rede de linha. Não faço ideia de como lidar com os polígonos dos lagos. Talvez você crie um conjunto de dados de linha (grade de linhas) dentro dos lagos?


0

Para calcular a posição média ao longo de um período, você pode tentar a Central Feature Tool . A posição do resultado será dentro do rio.


0

Você pode tentar conectar todos os pontos, depois dividir polilinhas nos vértices e excluir as partes da terra interceptadas pelo polígono da terra (que você pode apagar o rio do polígono da área de estudo) e mesclar os segmentos restantes.

Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.