En este tutorial, eres un profesional GIS que trabaja para el United States National Park Service. Te han asignado crear un mapa del Santa Monica Mountains National Recreation Area cerca de Los Ángeles. Específicamente, tu mapa deberá mostrar información en ventanas emergentes sobre los puntos de inicio y senderos tanto en inglés como en español.
Primero, revisarás las tablas de atributos de las capas de puntos de inicio y senderos disponibles para ti. Luego, usarás Arcade para construir ventanas emergentes para cada capa. Finalmente, confirmarás que el mapa entrega la información requerida en ambos idiomas.
En 2018, la erupción del volcán Kilauea en la Isla Grande de Hawái fue un evento importante y causó destrucción significativa. En este tutorial, prepararás y explorarás imágenes satelitales Landsat capturadas antes, durante y después de la erupción. Landsat es el programa satelital más antiguo para la observación terrestre en el mundo. Ha capturado millones de imágenes que proporcionan cobertura continua y global durante varias décadas, haciendo de Landsat un recurso inigualable para analistas y tomadores de decisiones. Accederás a estos datos como una capa de imágenes en línea lista para usar disponible a través del ArcGIS Living Atlas of the World.
Las capas de cobertura terrestre de alta resolución son herramientas valiosas para mapear y comprender el medio ambiente. Proporcionan información detallada sobre los diferentes tipos de cobertura terrestre —como vegetación, edificios, cuerpos de agua y carreteras— con una resolución espacial fina. Un enfoque para crear tales capas es usar GeoAI aplicado a imágenes tomadas por drones, clasificando los píxeles de las imágenes en sus correspondientes tipos de cobertura terrestre. Aunque es posible entrenar tu propio modelo deep learning para esta tarea, también puedes aprovechar un modelo preentrenado proporcionado por ArcGIS Living Atlas of the World.
En este tutorial, centrado en la municipalidad de Alexandra, Sudáfrica, probarás este enfoque en ArcGIS Online, con el objetivo de identificar espacios verdes y calcular su superficie total. La información sobre la distribución del espacio verde es crucial para la planificación urbana, asignación de recursos e iniciativas de desarrollo social.
En este tutorial, asumirás el rol de analista GIS en un pequeño gobierno municipal encargado con un proyecto piloto para migrar las redes geométricas de tu organización a Utility Network. Tu pequeña ciudad tiene departamentos que gestionan datos para electricidad, gas, agua, aguas residuales y aguas pluviales. Este tutorial incluye datos de ejemplo e instrucciones para migrar cada una de estas cinco redes geométricas, así puedes enfocarte en usar el conjunto de datos que más te interese. Usarás el Utility Network Migration Wizard para crear una red utility usando una red geométrica existente. Mientras eres guiado por el asistente durante este proceso, debes entender el funcionamiento básico de la red para poder establecer fuentes y sumideros, definir el nivel (tier) para la red y mapear clases fuente a los tipos correctos de activos. Una vez completes el asistente, tus elementos de red geométrica serán migrados a una red utility.
En este tutorial, te han asignado capturar imágenes de alta calidad imágenes de drones del campus de la Universidad de Redlands para una evaluación futura de construcción de viviendas. Las imágenes que recopiles se utilizarán para generar productos 3D de alta fidelidad del campus e infraestructura, permitiendo la evaluación para nuevos desarrollos planificados.<\/SPAN><\/P>
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<\/span><\/STRONG><\/H5>Has creado tres modelos estadísticos que fueron entrenados y probados usando datos reales de precios de venta de viviendas en King County, Washington. En este tutorial, usarás estos modelos para predecir los precios de venta de casas que aún no se han vendido. Luego, compararás los resultados para entender mejor las ventajas y desventajas de cada enfoque de modelado.<\/SPAN><\/P> <\/P> <\/P> <\/P> <\/P><\/DIV><\/DIV>
