Het ArcGIS Pipeline Referencing Information Model is de kernstructuur voor lineaire referentiegegevens. Het pakket dat in deze blog beschikbaar is om te downloaden, kan worden gebruikt om het LRS-datamodel uit te leggen zoals van toepassing op APR. Dit is bedoeld om de basisbouwstenen van de oplossing uit te leggen en te begrijpen, zoals hieronder gedetailleerd. Het pakket bevat de volgende items:
- File geodatabase met LRS-model en configuratie
- LRS-rapport met schema details en LRS-configuratiemetagegevens
Het model ontwikkelt zich naarmate er nieuwe mogelijkheden worden toegevoegd. Daarom worden de volgende pakketten geleverd die overeenkomen met belangrijke, langetermijnreleases:
- APR Information Model voor ArcGIS Pro 3.3: LRS33PR_Package.zip
- APR Information Model voor ArcGIS Pro 3.1: LRS31_Package.zip
LRS-model
Het LRS-schema bestaat uit de volgende feature classes en tabellen:
- Centerline: Centerline
- Calibration Point: Calibration_Point
- Redline: Redline
- Centerline Sequence: Centerline_Sequence (tabel)
De volgende LRS-entiteiten kunnen indien nodig worden toegevoegd voor de modelleringsopdracht:
- Netwerken
- Line Network: Line_Net
- Derived Network: Derived_Net (optioneel)
- Events
- Point Event: Point_Ev
- Range Event: Range_Ev
- Station Equation Event: Station_Ev (optioneel)
- Kruispunten
- Hydrology Intersection: Hydro_Int gebruikt ‘GeoLayers/Rivers’ als het kruislings liggende laag (optioneel)
LRS-rapport
Het LRS-rapport bestaat uit het volgende:
- LRS33PR: schema rapport (HTML, json, PDF, Excel formaten)
- lrs33PR_Metadata: LRS-configuratiemetagegevens (XML-formaat)
Conclusie
Je kunt APR-tools gebruiken om gegevens te maken of te laden in de meegeleverde geodatabase, om je begrip en proof of concept-inspanningen verder te ontwikkelen. Het flexibele informatiemodel van APR stelt je in staat je eigen netwerk-, event- en kruispunt-feature classes te modelleren. Het pakket is niet bedoeld om organisatie-specifiek of implementatie-klaar te zijn. Het biedt echter wel de kernstructuur om je op weg te helpen. Meer uitgebreide datamodellen en hun implementatiepraktijken zijn te vinden bij UPDM, PODS en gerelateerde bronnen.
