Neue Learn Lessons
Eine Learn Lesson ist ein Schritt-für-Schritt-Tutorial, das ein realweltliches Szenario verwendet, um wichtige ArcGIS-Werkzeuge und Arbeitsabläufe vorzustellen. Hier ist eine Zusammenfassung der neuen Lektionen in der Learn ArcGIS Galerie, die im letzten Monat erschienen sind.
In dieser Lektion, als Immobilienmanager, der am De Zalmhaven-Komplexprojekt in Rotterdam, Niederlande, arbeitet, müssen Sie die Immobilienmakler und den Eigentümer des Projekts über den Status der zum Verkauf oder zur Vermietung verfügbaren Einheiten auf dem Laufenden halten. Sie möchten ihnen nicht nur das 3D-Modell des Gebäudekomplexes zeigen, sondern dieses Modell auch mit zusätzlichen Informationen aus einer separaten Tabelle erweitern, die die Flächennutzung und Verfügbarkeit jeder Einheit dokumentiert. Nachdem Sie eine ArcGIS Pro Szene eingerichtet haben, fügen Sie das 3D-Modell hinzu und verbinden die Datentabelle mit dem Modell. Anschließend veröffentlichen Sie die ArcGIS Pro Szene als Webszene in Portal for ArcGIS. Alle Ihre Mitarbeiter können auf die Webszene in ihrem Webbrowser oder über ArcGIS Pro zugreifen. Im Gegensatz zu anderen Lektionen in der BIM and GIS-Serie ist dieser Arbeitsablauf nur für ArcGIS Enterprise Implementierungen verfügbar.
Die Lebensmittelproduktion hängt von vielen Faktoren ab, wie z.B. der Eignung des Landes, klimatischen Schwankungen und Anbauplanung. Agroklimatische Informationen sind für nationale Organisationen entscheidend, um potenzielle Erträge abzuschätzen und Gebiete zu identifizieren, in denen die Lebensmittelproduktion gesteigert werden kann. Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO) hat den Global Agro-Ecological Zones (GAEZ)-Datensatz entwickelt, um wichtige Informationen über Landnutzung, agroklimatische Ressourcen und landwirtschaftliche Produktion bereitzustellen, um Chancen zur Verbesserung von Erträgen und Lebensmittelproduktion zu analysieren und zu identifizieren. In dieser Lektion übernehmen Sie die Rolle eines Analysten, der die GAEZ-Daten verwendet, um Trends in der Weizenproduktion im Yaqui-Tal, Mexiko, zu analysieren.
In dieser Lektion agieren Sie als GIS-Spezialist für die Stadt White Rock in British Columbia, Kanada. Sie wurden beauftragt, den mobilen Mitarbeitern der Stadt bei der Wartung von Straßenlaternenmasten zu helfen. Im Feld werden vier Arten von Tests durchgeführt, um die Qualität jedes Mastes sicherzustellen. Der Mittelwert dieser vier Tests stellt das Gesamtergebnis dar und zeigt an, ob ein Straßenlaternenmast die Inspektion bestanden oder nicht bestanden hat.
Ihre Aufgabe ist es, die Inspektionsdaten zu verwalten. Um deren Qualität sicherzustellen, erstellen Sie drei Attributregeln. Attributregeln sind benutzerdefinierte Regeln, die Attributwerte eines Datensatzes einschränken, berechnen oder validieren können. Um die Datenqualität während der Dateneingabe durchzusetzen, erstellen Sie eine Einschränkungsregel. Um den Datenbearbeitungsprozess zu automatisieren, erstellen Sie eine sofortige Berechnungsregel. Um sicherzustellen, dass jeder Straßenlaternenmast den Inspektionstest bestanden hat, erstellen Sie eine Validierungsregel.
Schwere Dürren und höhere Temperaturen aufgrund des Klimawandels sind weltweit zunehmend besorgniserregend. Da regionale und globale Temperaturen deutlich steigen, sinken die Wasserstände vieler großer Gewässer, von denen Menschen, Pflanzen und Tiere abhängig sind. Eine Möglichkeit, auf dieses wichtige Thema aufmerksam zu machen, besteht darin, mithilfe von Satellitenbildern und GIS zu visualisieren, wie stark Seen schrumpfen.
Dürren sind nicht die einzige Ursache für den Rückgang von Seen. Viele Seen steigen und fallen aufgrund regelmäßiger saisonaler Schwankungen. Einige können für Wartungs- oder Bewässerungszwecke entwässert oder für andere menschliche Entwicklungszwecke gestaut werden. Die Seen jedoch, die Sie in dieser Lektion erkunden werden, haben schwere Dürre als wesentlichen beitragenden Faktor für ihren sinkenden Wasserstand.
In dieser Lektion greifen Sie auf Bilddatenebenen mit der World Imagery Wayback-App zu, konfigurieren eine Webkarte mit Lesezeichen zu mehreren großen Seen, die aufgrund schwerer Dürre schrumpfen, und erstellen eine Geschichte mit interaktiven Swipe-Karten zum Vergleich der Vorher-Nachher-Bilder der Seen.
