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¿Simplificando Shapefile sin arriesgar la precisión espacial?

¿Simplificando Shapefile sin arriesgar la precisión espacial?


Estoy creando una función para una aplicación web. Básicamente, usaría los datos de ABS (estadísticas comerciales australianas) para representar las regiones en Google Maps.

Puedo implementar el prototipo de trabajo básico, sin embargo, el conjunto de datos ABS (65 MB Shapefile) es enorme y se contempla para usar las herramientas

  1. Formador de mapa
  2. QGIS

para simplificar. El tiempo de renderizado es pobre sin simplificación ya que el conjunto de datos es enorme.

Map Shaper no fue realmente útil porque el shapefile (65 MB) no se importó a la base de datos después de la simplificación debido al error 333, el objeto no se encontró (algo como esto).

QGIS me ayudó a simplificar el shapefile de 65 MB a 4 MB, 2 MB, 1 MB dependiendo del nivel de tolerancia (0.0001, 0.0020,0.0080, etc.). Pude importar esto con éxito a la base de datos y lo usé para representar en mapas. El tiempo de renderizado se ha mejorado significativamente, sin embargo, la precisión espacial se va a perder debido al nivel de simplificación. La funcionalidad aquí es almacenar regiones en la base de datos para un usuario y luego notificar a los usuarios cuando una entrega coincide.

Estamos usando Grails, Postgres (usando PostGIS), GeoJSON aquí para implementarlo.

¿Alguien aquí podría ayudarme a simplificar el shapefile (Nivel de área estadística 2) de tamaño 65 MB a al menos 1-2 MB sin arriesgar la precisión espacial cuando hacemos zoom al nivel más bajo?


En primer lugar, sugiero utilizar la función de postgis ST_SimplifyPreserveTopology en lugar de la semplificación de qgis.

Si lo entiendo bien, desea tener un archivo pequeño con un alto nivel de detalle ... y eso es imposible (si aún desea utilizar archivos de formas). Pero puedes hacer lo que hacen otros webgis. Puede crear 2 o más archivos de formas con diferentes niveles de amplificación y mostrarlos a diferentes escalas. Cuando esté en el nivel más bajo, visualizará el archivo de forma de 65 mb.

Otra forma es hacer mosaicos de su archivo de forma de alta resolución, lo que mejorará su tiempo de renderizado.


La capacidad de uso de la tierra es uno de los sistemas de clasificación técnico-interpretativa más extendidos, sin embargo, pueden ser necesarias adaptaciones regionales porque diferentes atributos pueden afectarlo. Para estas adaptaciones, se utilizó el mapa de suelos de Minas Gerais como punto de partida para este estudio. Los criterios para definir la capacidad de uso de la tierra se adaptaron a los niveles de gestión con aplicación pequeña (nivel A) y media (nivel B) de capital y tecnología moderna (nivel C). El objetivo del presente estudio fue mapear la capacidad de uso del suelo para el estado de Minas Gerais, Brasil, siguiendo los criterios adaptados a los diferentes niveles de gestión y medir la precisión de los mapas resultantes. El INCRA utiliza ampliamente el sistema de capacidad de uso de la tierra en las evaluaciones de propiedades rurales. El criterio de erosión fue reemplazado por erosionabilidad. La información se manejó en un sistema de información geográfica. Para la validación, se muestrearon y clasificaron los perfiles de suelo de las encuestas pedológicas regionales, y se comparó su capacidad de uso de la tierra con la capacidad de uso de la tierra que se muestra en el mapa de acuerdo con los diferentes niveles de manejo. A pesar de la pequeña escala del mapa de suelos, los mapas de capacidad de uso de la tierra exhibieron una precisión adecuada: 73% (nivel de manejo A), 71% (B) y 50% (C). Por tanto, se puede aplicar en fases iniciales de estudios de planificación regional, en las que se reduce el nivel de detalle requerido (por ejemplo, en la zonificación ecológico-económica). Los análisis más detallados aún dependen de estudios de campo detallados, como lo propugna el sistema de capacidad de uso de la tierra.

Términos del Índice:
Sistema de información geográfica de precisión del mapeo de la intensidad del uso de la tierra del mapa del suelo


Ver el vídeo: How to Calculate Stream or Drainage Density in ArcGIS: Detail Method