<\/A><\/P><\/P>NOTA marzo de 2019: Una versión más nueva y fácil de usar<\/A> de esta herramienta ya está disponible para ArcGIS Pro y también se ha publicado una entrada actualizada en el blog<\/A> sobre cómo usar la herramienta.<\/STRONG><\/P><\/P>NOTA:<\/STRONG> La herramienta Distributive Flow Lines<\/A> fue actualizada el 1 de marzo de 2017. Por favor, descargue la última versión. La interfaz ha cambiado un poco desde la publicación original, por lo que parte de la descripción a continuación puede estar un poco desactualizada, pero los conceptos siguen siendo muy similares, así que he dejado las imágenes y leyendas tal cual por ahora.<\/P><\/P>Basándonos en comentarios y retroalimentación de la primera versión de la herramienta Flow Map y la publicación del blog, le dimos una segunda revisión y hemos lanzado una actualización. Como puede ver en la captura de pantalla arriba, el resultado es similar a la herramienta original pero hemos cambiado a un enfoque completamente raster que proporciona más control sobre las líneas y reduce el tiempo de procesamiento.<\/P><\/A>Un mapa de flujo distributivo hecho por Charles Joseph Minard mostrando exportaciones de carbón desde Inglaterra en 1864.<\/P><\/DIV><\/P><\/P>He pegado el texto introductorio del post original de Brad Simantel<\/A> abajo para proporcionar una introducción concisa a la historia y uso de los Flow Maps.<\/P>1Los mapas de flujo se usan para mostrar el movimiento de bienes o personas de un lugar a otro. Estos mapas usan líneas para simbolizar el movimiento, a menudo variando en ancho para representar la cantidad del flujo, y se clasifican en una de tres categorías: radial, red y distributivo. Los mapas de flujo radial se usan para mostrar relaciones entre una fuente y muchos destinos. Sin embargo, si hay más que unos pocos destinos y aún desea mostrar la cantidad del flujo, las líneas se superponen demasiado para discernir valores individuales. Los mapas de flujo en red se usan para mostrar la cantidad del flujo sobre alguna red existente — siendo las redes de transporte y comunicación las más comunes. Los mapas de flujo distributivo son similares a los mapas radiales, pero en lugar de tener líneas individuales desde la fuente a cada destino, las líneas se unen juntas, bifurcándose solo cuando se acercan a sus destinos7.<\/BLOCKQUOTE>Si desea probarlo mientras lee esta publicación, puede acceder a la nueva herramienta Distributive Flow Lines <\/A>(DFLT) en ArcGIS Online. Si no tiene datos disponibles, los datos de exportación de carbón inglés,<\/> usados para crear el primer mapa en esta publicación, también están disponibles para descargar en ArcGIS Online.Consejo: El DFLT requiere que el campo Distributed Quantity sea del tipo Integer. Si usa los datos de muestra British Coal será necesario agregar un nuevo campo entero y calcularlo basado en el campo existente CoalTonnage. El campo actual representa miles de toneladas por lo que multiplicar por 10 y redondear al entero más cercano representaría cientos de toneladas en lugar de miles.<\/>EM><\/>P><\/>P>Al igual que con la primera herramienta Flow Map, se requiere la extensión Spatial Analyst<\/> para usar el nuevo DFLT. De hecho, la nueva herramienta es completamente basada en raster hasta el final cuando se crea la clase de entidad flow line como salida.<\/>P><\/>P>El DFLT aceptará entidades poligonales o puntuales como entrada para Source y Destinations, sin embargo, se recomiendan entidades puntuales. Si se usan clases de entidad poligonales como entrada para Source o Destinations serán convertidas a puntos para uso interno pero estos conjuntos intermedios no se guardan como parte del resultado de la herramienta. Después de seleccionar la clase de entidad Destination el usuario deberá seleccionar un campo entero dentro del conjunto que represente la cantidad que fluirá desde la fuente hacia los destinos.<\/>P><\/>P>El DFLT ofrece una opción para que el usuario especifique una clase de entidad como características infranqueables. Estas características serán tamponadas por 1.4 veces el parámetro Cell Size. El área dentro del buffer será NoData y será usada como máscara durante el procesamiento dentro de la herramienta. También se crea un segundo buffer ligeramente mayor, 3 veces el parámetro Cell Size. El área entre el buffer interior y este buffer mayor recibe un costo muy alto para que Flow Direction<\/> no calcule rutas que entren al área NoData (la mayoría del tiempo).<\/>P><\/>P>El segundo parámetro opcional es una clase de entidad Impedance. Estos polígonos representan características en su mapa que desea evitar tanto como sea posible con las líneas de flujo. Cuánto se evitan estas características está controlado por el deslizador Impedance Weight. Cuando se especifican características impedance, estas reciben un costo alto; pero aún pueden ser cruzadas en casos extremos donde no hay alternativa o donde pueden ser cruzadas en un lugar estrecho como se muestra en el ejemplo abajo.Consejo: Un efecto común del DFLT es que a menudo bordea demasiado cerca las características Impedance. Esto puede evitarse tamponando las características Foreground y luego usando esta nueva clase como las características Foreground en la herramienta.<\/>EM><\/>P><\/>P>Dado que el caso principal para usar DFLT es crear líneas de flujo agradables visualmente, lo más probable es que el usuario lo ejecute varias veces usando diferentes valores para los deslizadores weight para lograr un buen punto inicial para el efecto deseado. Usar un enfoque completamente raster hace este proceso un poco más fácil y rápido. En procesamiento raster, el tamaño celular tiene un efecto importante sobre el tiempo de procesamiento. El DFLT calcula un tamaño celular predeterminado que funciona bien para el producto final. En la mayoría de los casos no será necesario usar un tamaño celular menor al predeterminado. Recomendamos usar un tamaño celular mucho mayor durante las iteraciones iniciales para reducir tiempo hasta obtener resultados cercanos a lo deseado.<\/> Consejo: Es buena idea anotar el tamaño celular predeterminado para procesamiento final. Para ejecuciones iniciales, multiplicar el tamaño celular predeterminado por 5 o 10 sirve para entender cómo afectan los diferentes pesos y parámetros opcionales las líneas resultantes. Cambios drásticos en tamaño celular pueden afectar significativamente cómo las líneas rodean características Impassable y Foreground.<\/>EM>Consejo: Si usa la versión posterior a 10.1 sp1 notará que el diálogo ha sido simplificado. Los deslizadores Source Weight y Destination Weight han sido reemplazados por uno solo que controla qué tan cerca del Source o Destinations ramifican las líneas. También las opciones del extent han sido reducidas a "Same as Display" y "Same as Destinations plus Source." Esto fue cambiado para evitar la mayoría de casos donde no hay solución posible.<\/>EM> <\/>EM>
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NOTA marzo de 2019: Una versión
NOTA:<\/STRONG> La herramienta
Basándonos en comentarios y retroalimentación de la primera versión de la herramienta Flow Map y la publicación del blog, le dimos una segunda revisión y hemos lanzado una actualización. Como puede ver en la captura de pantalla arriba, el resultado es similar a la herramienta original pero hemos cambiado a un enfoque completamente raster que proporciona más control sobre las líneas y reduce el tiempo de procesamiento.<\/P>
Un mapa de flujo distributivo hecho por Charles Joseph Minard mostrando exportaciones de carbón desde Inglaterra en 1864.<\/P><\/DIV>
He pegado el texto introductorio del
1Los mapas de flujo se usan para mostrar el movimiento de bienes o personas de un lugar a otro. Estos mapas usan líneas para simbolizar el movimiento, a menudo variando en ancho para representar la cantidad del flujo, y se clasifican en una de tres categorías: radial, red y distributivo. Los mapas de flujo radial se usan para mostrar relaciones entre una fuente y muchos destinos. Sin embargo, si hay más que unos pocos destinos y aún desea mostrar la cantidad del flujo, las líneas se superponen demasiado para discernir valores individuales. Los mapas de flujo en red se usan para mostrar la cantidad del flujo sobre alguna red existente — siendo las redes de transporte y comunicación las más comunes. Los mapas de flujo distributivo son similares a los mapas radiales, pero en lugar de tener líneas individuales desde la fuente a cada destino, las líneas se unen juntas, bifurcándose solo cuando se acercan a sus destinos7.<\/BLOCKQUOTE>Si desea probarlo mientras lee esta publicación, puede acceder a la nueva herramienta
Si desea probarlo mientras lee esta publicación, puede acceder a la nueva herramienta
El tamaño celular es tan importante en DFLT porque calcula distancias euclidianas desde source y desde todas las entidades destination. Estos dos rasters distancia son luego Sliced<\/> a un número igual de clases discretas costo. El número clases es determinado dividiendo la dimensión máxima del extent por tamaño celular. Esto normaliza el efecto del raster costo Source y Destination y provee base para costo del raster Impedance. Al normalizar estos costos la herramienta da al usuario más control sobre forma final líneas mediante deslizadores Source Weight y Destination Weight.
Para entender cómo afecta tamaño celular a superficie costo total ayuda ver algunos ejemplos. En las siguientes capturas ArcScene usamos una ubicación Source en centro del Estados Unidos y las características de destino son los centroides de varios países en África. La superficie CostDistance se muestra flotando sobre la "Tierra plana" para proporcionar un medio de comparar los efectos de los parámetros de peso y el tamaño de celda. En cada ejemplo, la perspectiva y la exageración Z son las mismas.<\/P>
Atracción de Fuente = 10 Atracción de Destino = 1 Peso de Primer Plano =8 Tamaño de Celda = 100,000 metros<\/P><\/DIV>
Atracción de Fuente = 10 Atracción de Destino = 1 Peso de Primer Plano =1 Tamaño de Celda = 100,000 metros<\/P><\/DIV>
Atracción de Fuente = 1 Atracción de Destino = 1 Peso de Primer Plano =10 Tamaño de Celda = 100,000 metros<\/P><\/DIV>
Atracción de Fuente = 1 Atracción de Destino = 10 Peso de Primer Plano =8 Tamaño de Celda = 100,000 metros<\/P><\/DIV>
Atracción de Fuente = 1 Atracción de Destino = 10 Peso de Primer Plano =8 Tamaño de Celda =30,000 metros<\/P><\/DIV>
En este último ejemplo, fue necesario reducir la exageración de elevación y alejar el zoom para que la superficie de costo se mostrara de manera razonable. La única diferencia entre los dos resultados es que el tamaño de celda se ha reducido de100,000 metros a solo30,000 metros. El efecto es que el número de "rebanadas de costo" es mayor y por lo tanto la "elevación" CostDistance aumenta.<\/P>
Como se indicó anteriormente, el nuevo DFLT procesa las características Impassable separadas de las características Impedance. Las características Impedance se tratan casi igual que las características Impassable en la primera herramienta. Son características que el usuario preferiría que las líneas de flujo evitaran si es posible, pero las líneas de flujo las cruzarán si es necesario para alcanzar una ubicación destino. Las características Impassable representan una barrera dura en la superficie de costo y pueden usarse para controlar la forma de las líneas de flujo como en el ejemplo a continuación.<\/P>
NOTA: La herramienta
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