Você trabalha como consultor privado de drones ajudando a Federal Aviation Administration (FAA) com as inspeções das torres de controle de tráfego aéreo. A torre de controle do Aeroporto Buchanan Field na Califórnia está programada para uma inspeção e você foi encarregado de garantir que ela esteja em boas condições para eliminar qualquer possível tempo de inatividade.
Neste tutorial, você assumirá o papel de um profissional de conservação queniano usando ferramentas de tomada de decisão espacialmente informadas para priorizar áreas para conservação a fim de alcançar 30x30 no Quênia.
Você usará camadas do ArcGIS Living Atlas of the World para determinar quanto da área está atualmente conservada e quanto mais precisa ser conservado para atingir essa meta. Depois disso, você usará o Suitability Modeler no ArcGIS Pro para analisar múltiplas camadas de dados e determinar áreas prioritárias para conservação a fim de cumprir as metas do UN Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF).
O scripting em Python possibilita automatizar fluxos de trabalho no ArcGIS Pro. Neste tutorial, você começará com um script funcional que automatiza um fluxo típico de geoprocessamento. Você usará este script para criar uma ferramenta personalizada de script Python que pode ser usada por outros no ArcGIS Pro. Criar uma ferramenta de script permite que seu código seja compartilhado com outros, que podem usá-lo sem conhecer Python.
Uma característica importante dos dados de imagem é sua resolução. Existem quatro tipos de resolução: espacial, temporal, espectral e radiométrica. Neste tutorial, você aprenderá sobre resolução espacial.
Você se familiarizará com o conceito de resolução espacial e examinará imagens de satélite com diferentes resoluções espaciais no ArcGIS Pro. Sua exploração focará na região de Pembamoto, Tanzânia, onde está ocorrendo um projeto inovador de reflorestamento. Você também aplicará seu conhecimento sobre resolução espacial para alterar o tamanho da célula da imagem usando reamostragem e verificará seus resultados usando as ferramentas de medição.
O Departamento de Parques e Recreação da Cidade de Nova York (DPR) mantém um banco de dados dos projetos de melhoria capital como uma tabela .csv. No entanto, outros departamentos dentro da cidade gostariam de saber informações adicionais sobre cada projeto capital, como a idade do projeto desde seu design inicial ou qual bairro contém cada projeto capital.
No passado, adicionar informações adicionais a esta lista de projetos dos parques era um processo manual demorado. Especificamente, envolve:
- Consultar projetos que estão na fase de construção
- Projetar dados para um sistema coordenado apropriado para a Cidade de Nova York
- Calcular o tempo decorrido desde o design inicial do projeto
- Determinar em qual área tabulada do bairro o projeto está localizado
- Determinar em qual distrito comunitário cada projeto está localizado
- Remover vários atributos que não são necessários para os interessados
- Renomear três campos de atributo cujos nomes atuais são vagos e pouco intuitivos
Para automatizar esse fluxo e manter seus dados atualizados, você usará o ArcGIS Data Pipelines para extrair informações do site OpenData da Cidade de Nova York, carregá-las no ArcGIS Online, e transformá-las adicionando os atributos solicitados. Finalmente, você fará esse pipeline rodar em uma programação para manter sua lista dos projetos capital atualizada.
