Nuevas Lecciones de Learn
Una Lección de Learn es un tutorial paso a paso que utiliza un escenario del mundo real para introducir herramientas y flujos de trabajo clave de ArcGIS. Aquí tienes un resumen de las nuevas lecciones en la Galería Learn ArcGIS que han aparecido en el último mes.
En marzo de 2014, después de un mes de fuertes lluvias, un deslizamiento masivo arrasó una comunidad rural cerca de Oso, Washington. El trágico evento destruyó hogares y carreteras, alteró drásticamente el paisaje y causó la muerte de 43 personas. Fue uno de los deslizamientos más mortales en los Estados Unidos.
En esta lección, construirás una escena 3D usando capas de superficie de elevación antes y después para investigar el deslizamiento de lodo y sus efectos en la comunidad.
Muchas escenas 3D intentan recrear el mundo real, con edificios texturizados, imágenes del suelo, árboles realistas, autos, etc. También hay muchas oportunidades para usar simbolización cartográfica en su lugar.
En esta lección, usarás una escena 3D para Portland, Oregon, para visualizar y mostrar características cartográficamente modificando tamaño, forma y color para describir y explicar mejor el contenido geográfico a otros, al igual que con la cartografía 2D. Aprenderás a usar desplazamientos verticales, configurar la simbología 3D para que sea visible a través de múltiples extensiones de visibilidad y agregar sombreado y exageración para resaltar superficies.
En esta lección aprenderás a hacer lo siguiente:
- Crear un mapa continuo de temperatura de África y Medio Oriente a partir de un conjunto de datos de puntos muestreados.
- Analizar la distribución de los datos muestreados con histogramas.
- Crear superficies interpoladas usando los métodos inverse distance weighting y kriging.
- Comparar la precisión de diferentes superficies usando validación cruzada.
Mapear el error estándar de predicción para una superficie elegida.
En esta lección, como analista GIS para el Departamento Forestal de Oregon, usarás herramientas basadas en el algoritmo LandTrendr (detección basada en Landsat de Tendencias en Perturbación y Recuperación) para comprender mejor los patrones espaciales y temporales de la cosecha maderera y detectar otras posibles perturbaciones.
Como investigador eléctrico, estás mapeando plantas eléctricas alrededor del mundo con ArcGIS Online, y te interesa entender la cantidad de ciudadanos a los que cada planta eléctrica puede suministrar electricidad. Necesitarás acceder a la generación anual de electricidad de la planta eléctrica. También necesitarás acceder a datos sobre el país donde se encuentra la planta eléctrica, como la población total y el consumo anual de electricidad en el país. En tu mapa web, estos datos residen en dos capas separadas. Construirás un FeatureSet Arcade para hacer que los atributos de una capa estén disponibles para la otra capa.
