Nieuwe Learn Lessons
Een Learn Lesson is een stapsgewijze tutorial die een realistisch scenario gebruikt om belangrijke ArcGIS-tools en workflows te introduceren. Hier is een overzicht van nieuwe lessen in de Learn ArcGIS Gallery die de afgelopen maand zijn verschenen.
In maart 2014, na een maand van zware regenval, veegde een enorme aardverschuiving een landelijke gemeenschap nabij Oso, Washington weg. De tragische gebeurtenis vernietigde huizen en snelwegen, veranderde het landschap drastisch en veroorzaakte de dood van 43 mensen. Het was een van de dodelijkste aardverschuivingen ooit in de Verenigde Staten.
In deze les bouw je een 3D-scène met behulp van hoogteoppervlaktelagen van vóór en na om de modderstroom en de effecten ervan op de gemeenschap te onderzoeken.
Veel 3D-scènes proberen de echte wereld na te bootsen, met getextureerde gebouwen, grondbeelden, realistische bomen, auto's enzovoort. Er zijn ook veel mogelijkheden om in plaats daarvan cartografische symbolisatie te gebruiken.
In deze les gebruik je een 3D-scène van Portland, Oregon, om objecten cartografisch te visualiseren en weer te geven door grootte, vorm en kleur aan te passen om geografische inhoud beter te beschrijven en uit te leggen aan anderen, net zoals bij 2D-cartografie. Je leert hoe je verticale verschuivingen gebruikt, 3D-symboliek configureert zodat deze zichtbaar is over meerdere zichtbaarheidsextensies, en schaduwen en overdrijving toevoegt om oppervlakken te benadrukken.
In deze les leer je het volgende:
- Maak een continue temperatuurkaart van Afrika en het Midden-Oosten op basis van een dataset met steekproefpunten.
- Analyseer de verdeling van de steekproefgegevens met histogrammen.
- Maak geïnterpoleerde oppervlakken met behulp van inverse afstandsweging en kriging-methoden.
- Vergelijk de nauwkeurigheid van verschillende oppervlakken met behulp van kruisvalidatie.
Breng de standaardfout van voorspelling in kaart voor een gekozen oppervlak.
In deze les, als GIS-analist voor het Oregon Department of Forestry, gebruik je tools gebaseerd op het LandTrendr-algoritme (Landsat-gebaseerde detectie van Trends in Verstoring en Herstel) om ruimtelijke en temporele patronen van houtkap beter te begrijpen en andere mogelijke verstoringen te detecteren.
Als elektriciteitsonderzoeker breng je elektriciteitscentrales over de hele wereld in kaart met ArcGIS Online, en ben je geïnteresseerd in het begrijpen van het aantal burgers dat elke elektriciteitscentrale kan voorzien van stroom. Je moet toegang krijgen tot de jaarlijkse elektriciteitsproductie van de centrale. Je moet ook gegevens verkrijgen over het land waar de centrale zich bevindt, zoals de totale bevolking en het jaarlijkse elektriciteitsverbruik in dat land. In je webmap bevinden deze gegevens zich in twee afzonderlijke feature-lagen. Je bouwt een Arcade FeatureSet om de attributen van de ene laag beschikbaar te maken voor de andere laag.
