Más

¿Conectando centroides de líneas que comparten la misma intersección en QGIS?

¿Conectando centroides de líneas que comparten la misma intersección en QGIS?


Tengo esta red de calles del centro de Turín (IT), compuesta por líneas que representan calles y puntos negros que representan intersecciones.

He calculado los centroides de cada línea y los he mostrado como puntos rojos. Ahora me gustaría conectar los centroides (puntos rojos) de cada línea que comparten la misma intersección (puntos negros) que en el esquema "B" de esta imagen:

El atributo de las intersecciones, que son los puntos negros, son ID simples:

Mientras que en los atributos de las líneas que representan las calles tengo los ID, el nodo de inicio (que es el ID del punto negro donde comienza la línea) y el nodo final (el ID del punto negro donde termina la línea).

¿Alguien tiene una idea de cómo se puede hacer esto?

He pensado en dividir los puntos de inicio de las líneas sobre los puntos finales y viceversa, pero realmente no sé cómo hacerlo.


El siguiente script asume que hay 3 capas de características:

  1. Capa de puntos: nodos o cruces de calles
  2. Capa de polilínea: segmentos de calle. La tabla asociada tiene 2 campos de tipo entero para almacenar el número secuencial desde y hasta el nodo.
  3. Capa de polilínea llamada 'conexiones' para almacenar resultados.

Solo parte esencial del script que se muestra a continuación, es decir, sin manejo de errores, asignación de parámetros, etc.

## LISTA PARA ALMACENAR EL PUNTO MEDIO DEL SEGMENTO DE LA CALLE Y LOS NODOS CONECTADOS ids bigList = [] ## ITERAR A TRAVÉS DE LA TABLA DE SEGMENTOS Y APENDER SOBRE LA LISTA con arcpy.da.SearchCursor (theLinksLayer, ("SHAPE @", linksFromI, linksToI)) como cursor: para la fila en el cursor: pC = fila [0] .centroid bigList.append ((pC, fila [1], fila [2])) del fila, cursor ## ARRAY PARA ALMACENAR PARES DE PUNTOS EN SEGMENTOS INTERSECCIONADOS theList = arcpy. Array () ## ITERAR A TRAVÉS DE CADA NODO y CALCULAR EL NÚMERO DE SEGMENTOS CONECTADOS para i en xrange (nNodes): pList = [] para triple en bigList: si i en triple: p = triple [0] pList.append (p) nCon = len (pList) if nCon> 1: ## ITERAR A TRAVÉS DE LA COMBINACIÓN DE SEGMENTOS Y CONECTAR SUS PUNTOS MEDIOS para una en itt.combinations (xrange (nCon), 2): theList.removeAll () theList.add (pList [a [ 0]]) theList.add (pList [a [1]]) l = arcpy.Polyline (theList) curT.insertRow ((arcpy.Polyline (theList), 1))

Muestra de entrada, nodos etiquetados por su número secuencial: Muestra de salida:


Colorado

  • Planificación de la conservación
    • Asistencia técnica para la conservación
    • Proveedores de servicios técnicos
    • Ciencias económicas
    • SIG
    • Inventario de recursos nacionales
    • Evaluación rápida de cuencas
    • Agronomía
    • Biología
    • Recursos culturales
    • Especies invasivas
    • Manejo del estiércol
    • Manejo de nutrientes
    • Manejo de plagas
    • Especies amenazadas y en peligro de extinción
    • Tierras de cultivo
    • Rango y pasto
    • Silvicultura
    • Minutos STC
    • Agenda STC

    Sistema de información geográfica (SIG)

    Un SIG es una combinación de software y datos diseñados para ver y administrar información sobre lugares geográficos, analizar relaciones espaciales y modelar procesos espaciales. Proporciona un marco para recopilar y organizar datos espaciales e información relacionada para que se puedan mostrar y analizar. USDA-NRCS considera que los datos espaciales y el SIG son una de las muchas herramientas para cumplir con las misiones y necesidades técnicas de nuestro programa.

    Los empleados del NRCS de Colorado pueden encontrar anuncios de SIG, documentos de capacitación y referencias en el Sharepoint de Colorado NRCS GIS (consulte & quot; Enlaces relacionados & quot).

    Datos GIS

    (ver & quotHighlights & quot para descargar)

    • Servidumbres ambientales & ndash NRCS Stewardship Land Servidumbre de límites y centroides están disponibles en Internet Map Services.
    • Puerta de enlace de datos geoespaciales - Proporciona una ventanilla única de recursos naturales o datos geoespaciales ambientales en cualquier momento, desde cualquier lugar y para cualquier persona. El Gateway le permite elegir su área de interés, buscar y seleccionar datos de nuestro catálogo, personalizar el formato y descargarlo o enviarlo en un CD para usarlo en el software GIS.
    • Centro Nacional del Agua y el Clima - En apoyo del Programa de Pronóstico del Suministro de Agua y Estudios de Nieve, el Centro Nacional de Agua y Clima produce una amplia gama de productos, como informes, mapas, gráficos y conjuntos de datos.
    • Encuesta de suelo web & ndash Aplicación basada en web que permite a los clientes preparar informes y mapas de suelos y descargar datos de suelos.

    Más información

      - La misión del Centro Nacional de Excelencia Geoespacial (NGCE) es proporcionar al USDA NRCS liderazgo técnico y experiencia en geociencias: ciencia cartográfica, cartografía, sistemas de información geográfica (GIS), fotografía aérea, sensores remotos y sistemas de posición global (GPS ), datos de elevación e imágenes, datos de recursos naturales y tecnología geoespacial.

    Contacto

    Chris Mueller
    Especialista estatal en SIG
    720-544-2845
    Centro Federal de Denver
    Edificio 56, Sala 2604
    Apartado de correos 25426
    Denver, CO 80225-0426


    2 respuestas 2

    reclamo: las diez líneas pasan por el punto $ frac <1> <3> (a + b + c + d + e). $

    prueba: usaré números complejos en lugar de vectores. elige un sistema de coordenadas para que el círculo tenga un radio unitario y el punto $ D $ esté en $ 1. $ sean los números complejos $ a, b, c = e ^ <2i gamma>, d = 1, e = e ^ < 2i epsilon>. $ La línea que pasa por el centro del triángulo $ ABC $ y ortogonal a la línea $ DE $ tiene la forma paramétrica $ mbox frac <1> <3> (a + b + c) + frac<3> e ^ , s mbox $ de la misma manera que la línea que pasa por el centro del triángulo $ ABE $ ortogonal a $ DC $ tiene la forma paramétrica $ mbox frac <1> <3> (a + b + e) ​​+ frac<3> e ^, t mbox $

    resolviendo las dos ecuaciones y sus conjugados complejos, encontramos que $ s = e ^ + e ^ <-i epsilon> mbox t = e ^ + e ^ <- i gamma> $ y los puntos comunes de intersección como se afirma.


    Un modelo basado en información geográfica y teledetección para la predicción de hábitats de Oncomelania hupensis en el área del lago Poyang, China

    Se desarrolló un modelo utilizando tecnologías de sistemas de información geográfica y de teledetección para la identificación del hábitat de Oncomelania hupensis, el caracol huésped intermedio de Schistosoma japonicum, en la zona del lago Poyang, China. En un primer paso, se clasificaron visualmente dos imágenes de satélite Landsat TM 5 multitemporales, una de la estación húmeda y la segunda de la estación seca, en diferentes tipos de uso de la tierra. A continuación, se extrajo el índice de vegetación de diferencia normalizada de las imágenes y se empleó la transformación de la capa con borlas para derivar la característica de humedad. Nuestro modelo predijo un estimado de 709 km2 de las marismas en el lago Poyang como hábitats potenciales para O. hupensis. Las mediciones de la temperatura cercana al suelo en abril y agosto arrojaron un rango de 22,8 a 24,2 grados C, y los valores de pH de 6,0 a 8,5 se derivaron de los registros existentes. Ambas características climáticas representan condiciones de reproducción adecuadas para los caracoles. La validación preliminar del modelo en 10 sitios alrededor del lago Poyang reveló una excelente precisión para predecir la presencia de O. hupensis. Usamos los hábitats de caracoles predichos como centroides y establecimos zonas de amortiguamiento a su alrededor. Las aldeas con una prevalencia general de S. japonicum por debajo del 3% se ubicaron a más de 1200 m de distancia de los centroides. Además, se observó un gradiente de prevalencia de alta a baja con el aumento de la distancia desde los centroides. En conclusión, el modelo es prometedor para identificar áreas de alto riesgo de esquistosomiasis japónica y puede convertirse en una herramienta importante para el programa nacional de control de la esquistosomiasis en curso. El modelo es de particular relevancia para las regiones afectadas por esquistosomas que carecen de capacidades de vigilancia precisas y son lo suficientemente grandes para ser detectadas en la mayoría de las escalas de teledetección disponibles comercialmente.


    Utilizar sistemas de información geográfica y cartogramas como herramienta de mejora de la calidad de los servicios de salud

    Introducción: La prevalencia de enfermedades se puede analizar espacialmente para brindar apoyo para la implementación del servicio y la planificación de la atención médica; estos análisis a menudo muestran variaciones geográficas. Un desafío clave es comunicar estos resultados a los tomadores de decisiones, con niveles variables de conocimiento de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), de una manera que represente los datos y permita su comprensión. La presente investigación describe la combinación de métodos SIG establecidos y herramientas de software para producir una técnica novedosa de visualizar las admisiones de enfermedades y ayudar a prevenir la mala interpretación de los datos y la toma de decisiones menos óptima. El objetivo de este documento es proporcionar una herramienta que respalde la capacidad de los tomadores de decisiones y los equipos de servicio dentro de los entornos de atención médica para desarrollar servicios de manera más eficiente y atender mejor a la población.Esta herramienta tiene la ventaja de contar con información sobre la posición de las poblaciones, el tamaño de las poblaciones y la gravedad de la enfermedad.

    Métodos: Se utiliza una coropleta estándar de la región de estudio, Londres, para visualizar los valores totales de admisión de emergencia para la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y las bronquiectasias utilizando el software ArcGIS de ESRI. Las estimaciones de población de las áreas de superproducción inferior (LSOA) se utilizan luego con la herramienta de software de cartografía ScapeToad, con el objetivo de visualizar la geografía con una densidad de población uniforme. Una superficie de interpolación, en este caso la herramienta spline de ArcGIS, permite la creación de una superficie suave sobre los centroides LSOA para los valores de admisión en geografías estándar y cartográficas. El producto final de esta investigación es la nueva superficie de interpolación de cartogramas (CartIS).

    Resultados: El método proporciona una serie de resultados que culminan en el CartIS, aplicando una superficie de interpolación a una densidad de población uniforme. El cartograma iguala efectivamente la densidad de población para eliminar el sesgo visual de las áreas con una población más pequeña, mientras mantiene fronteras contiguas. CartIS disminuye el número de valores positivos extremos que no están presentes en los datos subyacentes, como se puede encontrar en las superficies de interpolación.

    Discusión: Esta metodología proporciona una técnica para combinar herramientas SIG simples para crear un resultado novedoso, CartIS, en un contexto de servicio de salud con el objetivo clave de mejorar las técnicas de comunicación de visualización que resaltan la variación en geografías a pequeña escala en grandes regiones. CartIS representa los datos con más fidelidad que la interpolación, y resalta visualmente las áreas de valor extremo más que los cartogramas, cuando cualquiera de ellos se utiliza de forma aislada.

    Palabras clave: Visualización de Cartografía de Servicios de Salud.

    Copyright © 2014 Los Autores. Publicado por Elsevier Ltd .. Todos los derechos reservados.


    Crea una línea paralela y encuentra la intersección con otra línea

    Estoy tratando de crear líneas paralelas de las líneas negras en negrita en esta imagen:

    Es solo un cuadrilátero arbitrario (convexo), con los puntos de las esquinas azules conocidos. Las líneas negras en negrita comienzan en el 25% de cada línea azul y terminan en el 75%. Entonces, digamos $ lambda_1 = 0.25 $ y $ lambda_2 = 0.75 $, luego

    $ begin Inicio = lambda_1 cdot c_2 + (1- lambda_1) cdot c_1 Fin = lambda_2 cdot c_2 + (1- lambda_2) cdot c_1 end$

    Donde $ c_1 $ y $ c_2 $ son los dos puntos de una línea azul.

    Ahora mis preguntas reales. 1.) ¿Cómo crear una línea paralela a una línea negra tan audaz? Debe tener la misma longitud y estar guiado a lo largo de la línea verde discontinua hacia el centroide. Si no me equivoco, el centroide está en la intersección de los dos bimedianos (las líneas verdes discontinuas). Dado que es un cuadrilátero, este debería ser el mismo que el valor medio de los 4 puntos en las esquinas. Por lo tanto, el centroide también se conoce.

    2.) Ok, digamos que tengo las líneas paralelas. Luego los muevo todos hacia el centroide, hasta que sus extremos se tocan, creando una versión reducida de este cuadrilátero. ¿Hay alguna forma de obtener las coordenadas de estos 4 nuevos puntos de esquina en general?

    Por cierto, hice una búsqueda y se me ocurrió este tema, pero allí está guiado a lo largo de la línea perpendicular, y mis líneas discontinuas verdes no son perpendiculares a las azules / negras.

    Editar: La ecuación para una línea verde discontinua desde el centro de la línea azul hacia el centroide sería

    $ begin lambda cdot C + (1 - lambda) cdot left ( frac <2> derecha) end$

    Donde $ C $ es el centroide. La ecuación para un bimediano sería

    $ begin gamma cdot left ( frac <2> right) + (1 - gamma) cdot left ( frac <2> derecha) end$

    Entonces, de alguna manera, los puntos $ Start $ y $ End $ deben moverse en la dirección de una de estas líneas anteriores, para crear un punto $ NewStart $ y $ NewEnd $. Entonces la ecuación de la línea paralela sería simplemente

    $ begin eta cdot NewEnd + (1- eta) cdot NewStart end$

    Una vez que se conocen las 4 expresiones para las líneas paralelas, se puede calcular la intersección, con suerte resultando en una expresión relativamente fácil para los 4 nuevos puntos de esquina.


    Lógica detrás de la ubicación del centro de corte

    Cuando aplicamos una fuerza cortante vertical Sy y la estructura es simétrica con respecto al eje x, entonces ¿por qué es lógico tener la posición del centro cortante en la ubicación de la intersección de la línea de acción de la fuerza cortante y el eje x?

    Si nos guiamos por la definición básica, entonces el momento alrededor del centro de corte debido a las fuerzas de corte debería ser 0, por lo que la línea de acción de la fuerza cortante externa es lógica, pero cuando consideramos el momento sobre el eje x, en lugar de cancelarlo, I pensar se agregan.

    p.ej. Ésta es la situación.

    Ahora mire la solución final que representa los flujos de corte.

    Entonces, como sugerí, en lugar de que los momentos sean iguales y opuestos, creo que son exactamente iguales en magnitud y dirección. Entonces, ¿de dónde obtengo una interpretación incorrecta?

    EDITAR:- Traté de mantener la pregunta general y la expliqué en consecuencia, para ser específico, la pregunta es la siguiente: -

    La viga de celda única de pared delgada que se muestra en la figura 20.11 se ha idealizado en una combinación de brazos portadores de esfuerzo directo y paredes portadoras de esfuerzo cortante únicamente. Si la sección soporta una carga cortante vertical de 10 kN que actúa en un plano vertical a través de las plumas 3 y 6, calcule la distribución del flujo cortante alrededor de la sección.

    Áreas de la pluma: B1 = B8 = 200 mm2, B2 = B7 = 250 mm2, B3 = B6 = 400 mm2, B4 = B5 = 100 mm2.

    x es horizontal e y es vertical

    Es una viga de sección cerrada. Una versión idealizada del ala de un avión.


    A medida que avanza la tecnología, encontramos más datos disponibles sobre objetos en movimiento, lo que aumenta nuestra capacidad para extraer datos espacio-temporales. Podemos utilizar estos datos para aprender el comportamiento de los objetos en movimiento y para predecir sus ubicaciones en el futuro de acuerdo con los patrones de movimiento extraídos.

    En este artículo agrupamos las trayectorias de un objeto móvil y utilizamos los centroides de agrupación aceptados como patrones de movimiento del objeto. Usamos los patrones de movimiento obtenidos para predecir la ubicación del objeto en momentos futuros específicos. Evaluamos los resultados de nuestras predicciones utilizando medidas de precisión y recuperación. También eliminamos puntos de datos excepcionales de los patrones en movimiento optimizando el valor de un umbral de excepciones.


    Los conjuntos conectados no tienen subconjuntos abiertos y cerrados [duplicados]

    Un espacio topológico $ X $ está conectado si y solo si no hay subconjuntos propios no vacíos de $ X $ que estén abiertos y cerrados en $ X $.

    Dado que el teorema es un enunciado si y solo si, debemos demostrarlo en ambas direcciones.

    ($ Rightarrow $) Sea $ X $ un espacio topológico conectado y, en aras de la contradicción, suponga que $ U $ es un subconjunto propio abierto y cerrado de $ X $. Debido a que $ U $ es un subconjunto abierto, no vacío y adecuado de $ X $, debe darse el caso de que $ XU $ esté cerrado y también un subconjunto no vacío y adecuado de $ X $ porque $ U $ está cerrado, se deduce que $ XU $ Esta abierto. Pero ahora tenemos que $ U cup (XU) = X $, $ U cap (XU) = emptyset $ y $ U $, $ XU $ son subconjuntos abiertos, no vacíos de $ X $, lo que significa que $ X $ no está conectado. Esto es una contradicción, porque asumimos que $ X $ está conectado, por lo tanto, debe darse el caso de que si $ X $ está conectado, entonces no hay subconjuntos propios no vacíos de $ X $ que estén abiertos y cerrados en $ X $ .

    ($ Leftarrow $) Demostraremos esta dirección mediante el método contrapositivo.

    Sea $ X $ un espacio topológico y suponga que $ A $ es un subconjunto propio no vacío de $ X $ que está abierto y cerrado en $ X $. Pero como $ A $ está abierto, debe darse el caso de que el complemento de $ A $, es decir, $ X-A $ se cierre de forma similar, dado que $ A $ está cerrado, $ X-A $ debe estar abierto. Además, dado que $ A $ es un subconjunto propio no vacío de $ X $, se deduce que también lo es $ X-A $. Observe que $ A cap (X-A) = emptyset $, y $ A cup (X-A) = X $. Así que ahora tenemos que tanto $ A $ como $ X-A $ son subconjuntos abiertos no vacíos propios de $ X $ que son disjuntos y $ A cup (X-A) = X $. Por tanto, debe darse el caso de que $ X $ no esté conectado.

    Mi pregunta es: ambas direcciones parecen casi idénticas, ¿está bien o debo trabajar en esto de alguna otra manera?


    1.6 Ejercicios

    Piense en los términos "GIS", "GDS" y "geocomputación" descritos anteriormente. ¿Cuál (si corresponde) describe mejor el trabajo que le gustaría hacer utilizando métodos y software geo * y por qué?

    Proporcione tres razones para usar un lenguaje que se pueda programar como R para la geocomputación en lugar de usar un programa GIS establecido como QGIS.

    Nombre dos ventajas y dos desventajas de utilizar paquetes maduros frente a paquetes recientes para el análisis de datos geográficos (por ejemplo sp vs sf).

    Referencias

    Eddelbuettel, Dirk y James Joseph Balamuta. 2018. "Ampliación de R con C ++: una breve introducción a Rcpp". El estadístico estadounidense 72 (1): 28–36. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1375990.

    Pebesma, Edzer, Daniel Nüst y Roger Bivand. 2012. "El entorno de software R en la investigación geocientífica reproducible". Eos, Transacciones American Geophysical Union 93 (16): 163–63. https://doi.org/10.1029/2012EO160003.

    Longley, Paul A., Sue M. Brooks, Rachael McDonnell y Bill MacMillan, eds. 1998. Geocomputación: una introducción. Chichester, Ing. Nueva York: Wiley.

    Openshaw, Stan y Robert J. Abrahart, eds. 2000. Geocomputación. Londres Nueva York: CRC Press.

    Longley, Paul. 2015. Ciencias de la información geográfica y sistemas de amplificación. Cuarta edición. Hoboken, Nueva Jersey: Wiley.

    Talbert, Richard J. A. 2014. Perspectivas antiguas: mapas y su lugar en Mesopotamia, Egipto, Grecia y Roma. Prensa de la Universidad de Chicago.

    Neteler, Markus y Helena Mitasova. 2008. SIG de código abierto: un enfoque de GRASS GIS. Tercera. Nueva York, NY: Springer.

    Coppock, J Terry y David W Rhind. 1991. "The History of GIS". Sistemas de información geográfica: principios y aplicaciones, vol. 1. 1 (1): 21–43.

    Wulf, Andrea. 2015. La invención de la naturaleza: el nuevo mundo de Alexander von Humboldt. Nueva York: Alfred A. Knopf.

    Livingstone, David N. 1992. La tradición geográfica: episodios de la historia de una empresa en disputa. Oxford, Reino Unido Cambridge, Estados Unidos: John Wiley & amp Sons Ltd.

    Bivand, Roger, Edzer J Pebesma y Virgilio Gómez-Rubio. 2013. Análisis de datos espaciales aplicados con R. Vol. 747248717. Springer.

    El economista. 2016. "La prueba de la realidad del automóvil autónomo". El economista.

    Wickham, Hadley. 2014a. R avanzado. Prensa CRC.

    Cámaras, John M. 2016. Extendiendo R. Prensa CRC.

    Brzustowicz, Michael R. 2017. Ciencia de datos con Java: [métodos prácticos para científicos e ingenieros]. Primero. Pekín Boston Farnham: OReilly.

    Garrard, Chris. 2016. Geoprocesamiento con Python. Shelter Island, Nueva York: Publicaciones Manning.

    Bivand, Roger y Albrecht Gebhardt. 2000. "Implementación de funciones para el análisis estadístico espacial utilizando el lenguaje". Revista de sistemas geográficos 2 (3): 307–17.

    Bivand, Roger y Markus Neteler. 2000. "Geocomputación de código abierto: uso del lenguaje de análisis de datos R integrado con los sistemas de base de datos GRASS GIS y PostgreSQL". En Actas de la 5a Conferencia Internacional de Geocomputación, editado por Markus Neteler y Roger S. Bivand.

    Rowlingson, B. S y P. J Diggle. 1993. "Splancs: Código de análisis de patrones de puntos espaciales en S-Plus". Computadoras y geociencias 19 (5): 627–55. https://doi.org/10.1016/0098-3004(93)90099-Q.

    Rowlingson, Barry y Peter Diggle. 2017. Splancs: análisis de patrones de puntos espaciales y espacio-temporales.

    Venables, W. N. y B. D. Ripley. 2002. Estadísticas aplicadas modernas con S. Cuatro. Nueva York: Springer.

    Majure, James J. y Albrecht Gebhardt. 2016. Sgeostat: un marco orientado a objetos para el modelado geoestadístico en S +.

    Ripley, Brian D. 2001. "Estadística espacial en R." R Noticias 1 (2): 14–15.

    Akima, Hiroshi y Albrecht Gebhardt. 2016. Akima: interpolación de datos espaciados irregular y regularmente.

    Jr, Paulo J. Ribeiro y Peter J. Diggle. 2016. geoR: análisis de datos geoestadísticos.

    Baddeley, Adrian, Ege Rubak y Rolf Turner. 2015. Patrones de puntos espaciales: metodología y aplicaciones con R. Prensa CRC.

    Bivand, Roger. 2001. "Más sobre análisis de datos espaciales". R Noticias 1 (3): 13–17.

    Bivand, Roger. 2017. Spdep: Dependencia espacial: esquemas de ponderación, estadísticas y modelos.

    Bivand, Roger y Nicholas Lewin-Koh. 2017. Maptools: herramientas para leer y manejar objetos espaciales.

    Bivand, Roger. 2003. "Enfoques a las clases de datos espaciales en R." En Procedimientos de DSC, editado por Kurt Hornik, Friedrich Leisch y Achim Zeileis.

    Rowlingson, Barry, Adrian Baddeley, Rolf Turner y Peter Diggle. 2003. "Rasp: un paquete de estadísticas espaciales". En Actas del 3er Taller Internacional sobre Computación Estadística Distribuida, editado por Kurt Hornik.

    Pebesma, Edzer J y Roger S Bivand. 2005. "Clases y métodos para datos espaciales en R." R Noticias 5 (2): 9–13.

    Pebesma, Edzer y Benedikt Graeler. 2018. Gstat: Modelado, predicción y simulación geoestadística espacial y espacio-temporal. https://CRAN.R-project.org/package=gstat.

    Calenge, C. 2006. “El paquete Adehabitat para el software R: herramienta para el análisis del uso del espacio y el hábitat por parte de los animales”. Modelado ecológico 197: 1035.

    Hijmans, Robert J. 2016. Geosfera: trigonometría esférica.

    Bivand, Roger y Colin Rundel. 2018. Rgeos: Interfaz al motor de geometría - Código abierto ("Geos"). https://CRAN.R-project.org/package=rgeos.

    Hijmans, Robert J. 2017. Ráster: análisis y modelado de datos geográficos. https://CRAN.R-project.org/package=raster.

    Bivand, Roger S. 2000. "Uso del lenguaje de análisis de datos estadísticos R en archivos de base de datos GIS de GRASS 5.0". Computadoras y geociencias 26 (9): 1043–52.

    Bivand, Roger. 2016a. Rgrass7: Interfaz entre el sistema de información geográfica GRASS 7 y R.

    Bivand, Roger. 2016b. Spgrass6: Interfaz entre GRASS 6 y R.

    Brenning, Alexander, Donovan Bangs y Marc Becker. 2018. RSAGA: Geoprocesamiento y análisis del terreno SAGA. https://CRAN.R-project.org/package=RSAGA.

    Brenning, Alexander. 2012a. Geoprocesamiento de ArcGIS en R a través de Python.

    Muenchow, Jannes, Patrick Schratz y Alexander Brenning. 2017. “RQGIS: Integración de R con QGIS para geocomputación estadística”. El diario R 9 (2): 409–28.

    Kahle, D y Hadley Wickham. 2013. "Ggmap: Visualización espacial con Ggplot2". El diario R 5: 144–61.

    Lamigueiro, Oscar Perpinan. 2018. Visualización de datos espaciales, espaciales y de series de tiempo con R. Segundo. Boca Raton: Chapman y Hall / CRC.

    La conferencia tuvo lugar en la Universidad de Leeds, donde actualmente reside uno de los autores (Robin). La 21a conferencia de GeoComputation también se celebró en la Universidad de Leeds, durante la cual Robin y Jakub presentaron, dirigieron un taller sobre análisis de datos espaciales 'ordenado' y colaboraron en el libro (consulte www.geocomputation.org para obtener más información sobre la serie de conferencias, y ponencias / presentaciones que abarcan dos décadas) .↩

    Una computadora portátil con 4 GB que ejecute un sistema operativo moderno como Ubuntu 16.04 en adelante también debería poder reproducir el contenido de este libro. Un portátil con esta especificación o superior se puede adquirir de segunda mano por

    US $ 100 en muchos países hoy en día, lo que reduce la barrera financiera / de hardware a la geocomputación muy por debajo de los niveles en funcionamiento a principios de la década de 2000, cuando las computadoras de alto rendimiento eran inasequibles para la mayoría de las personas.


    Ver el vídeo: VIDEO 1,CREAR SHAPE USO DE OPEN LAYER MAPS QGIS