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¿Procesamiento por lotes cerca de la distancia de la entidad en ArcGIS Desktop?

¿Procesamiento por lotes cerca de la distancia de la entidad en ArcGIS Desktop?


Tengo más de 2000 archivos de formas de puntos. Todas estas son pistas de GPS. Quiero calcular la distancia desde cada punto hasta la característica más cercana (carretera, línea de tren, restaurante, etc.) dentro de un radio de 30 metros. Estoy usando la función Near del análisis de proximidad en ArcGIS. Me enfrento a dos problemas.

  1. Al usar el procesamiento por lotes, uno puede agregar tantas filas de entrada en la caja de herramientas de la función Cerca como desee. Pero esto requiere seleccionar cada archivo uno por uno, lo que lleva mucho tiempo, especialmente cuando hay miles de archivos. Así que intenté usar una secuencia de comandos de Python de la siguiente manera. Pero después de procesar el resultado se escribe en el mismo archivo. Quiero escribir la tabla por separado. ¿Cómo puedo hacer eso?
  2. En caso de que quiera agregar diferentes columnas para cada característica, digamos carretera, red de trenes para cada registro de puntos en un archivo usando la característica cercana, ¿cómo puedo hacer eso?

Actualmente, estoy usando el siguiente código de Python, pero todos los resultados se generan en el archivo actual. Quiero escribirlo por separado (quiero decir, quiero generar una nueva tabla / archivo después de near_analysis)

import arcpy # Importar módulo arcpy # ruta donde se guardan todos mis archivos shp de puntos arcpy.env.workspace = r'C:  datos de muestra de ArcGIS  '# característica a la que se calculará la distancia nearFeature_shp =' C:  red de rutas GIS  road.shp '# recorriendo todos los archivos del archivo en arcpy.ListFeatureClasses (): # Proceso: Cerca de arcpy.Near_analysis (archivo, nearFeature_shp, "30 metros", "UBICACIÓN", "ÁNGULO")

Python se trata de combinar muchas operaciones en una. En el siguiente script, iteraré a través de las clases de entidades en un espacio de trabajo. Para cada uno, iteraré a través de una lista de otras clases de entidades para realizar un análisis cercano. Realizo el análisis de cerca y, con un poco de ayuda de un diccionario y de cálculo de campo, transfiero los resultados a nuevos campos. Finalmente, después de realizar los múltiples análisis cercanos, copio la clase de entidad con la clase de entidad a la clase de entidad.

Prueba algo como esto:

import arcpy # Importar módulo arcpy import os #características a las que se calculará la distancia RoadnearFeature_shp = r'C:  GIS route network  road.shp 'TrainnearFeature_shp = r'C:  GIS route network  train.shp' restnearFeature_shp = r ' C:  GIS route network  restaurant.shp 'outLocation = r "C:  GISStuff" #Diccionario para la asignación de nombre de campo di = {} di [RoadnearFeature_shp] = "ROAD" di [TrainnearFeature_shp] = "TRAIN" di [restnearFeature_shp] = "REST" addedfields = [] # ruta donde se guardan todos mis archivos shp de puntos arcpy.env.workspace = r'C:  ArcGIS sample data '# recorriendo todos los archivos para el archivo en arcpy.ListFeatureClasses (): para NearFC en [RoadnearFeature_shp, TrainnearFeature_shp, restnearFeature_shp]: #Realizar análisis arcpy.Near_analysis (archivo, NearFC, "30 Meters", "LOCATION", "ANGLE") #Añadir campos para almacenar resultados de análisis cercanos arcpy.AddField_management (archivo, di [NearFC ] + "_ID", "LONG") arcpy.AddField_management (archivo, di [NearFC] + "_DIST", "DOUBLE") #Calcular campos arcpy.CalculateField_ management (archivo, di [NearFC] + "_ID", "! NEAR_FID!", "PYTHON_9.3") arcpy.CalculateField_management (archivo, di [NearFC] + "_DIST", "! NEAR_DIST!", "PYTHON_9.3 ") #Eliminar campos del análisis arcpy.DeleteField_management (NearFC," NEAR_FID ") arcpy.DeleteField_management (NearFC," NEAR_DIST ") #Rastrear campos que se han agregado addedfields.append (di [NearFC] +" _ID ") addedfields.append (di [NearFC] + "_DIST") # Análisis realizado. Copiar clase de entidad filepath = os.path.join (r'C:  ArcGIS sample data ', file) NewName = file [: - 4] + "_Near.shp" arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (filepath, outLocation, NewName) #Opcional # Eliminar campos de análisis de la clase de entidad original para el campo en campos agregados: arcpy.DeleteField_management (ruta de archivo, campo)

Prepárese para la recopilación de datos de alta precisión

La precisión requerida al recolectar la ubicación depende del proyecto en el que esté trabajando. Para algunos proyectos, como evaluaciones de daños, los puntos dentro de los 10 pies del daño pueden proporcionar suficiente información. Para otros proyectos, como la gestión de tuberías subterráneas, la ubicación recopilada debe estar a unos pocos centímetros de la ubicación real. Al recopilar la ubicación mediante el servicio de ubicación de un dispositivo, la información de posición se puede determinar a partir de varias fuentes, como GPS, redes móviles, Wi-Fi o Bluetooth. La precisión de estas fuentes varía y el servicio de ubicación del dispositivo no siempre es confiable. Para aquellos que realizan una recopilación de datos que requiere una mayor precisión y un control de calidad confiable, el uso de un receptor GPS de grado profesional o de alta precisión suele ser la mejor opción.

Global Navigation Satellite System (GNSS) es el término genérico estándar para los sistemas de navegación por satélite. Los receptores GNSS pueden utilizar varios sistemas de navegación por satélite, mientras que los receptores de GPS solo pueden utilizar el sistema de navegación por satélite denominado Sistema de posicionamiento global. Debido al uso generalizado del término GPS para referirse a ambos tipos de receptores, el término GPS se utiliza como término genérico en esta ayuda.

Un receptor GPS de alta precisión calcula con precisión ubicaciones geográficas utilizando información de satélites GPS. La precisión de estos receptores varía de un metro a un centímetro, dependiendo de su capacidad para rastrear y procesar señales de satélite. Las señales de los satélites GPS se transmiten en diferentes frecuencias. Cuantas más frecuencias utilice el receptor GPS y, en consecuencia, más señales reciba, más preciso será. Esto también es cierto para GNSS: cuantos más sistemas utilice el receptor (y más señales reciba), más preciso será. Hoy en día, se encuentran disponibles múltiples sistemas de navegación por satélite. Sin embargo, por lo general, cuanto más preciso es un receptor GPS, más caro es y más difícil de transportar en el campo. También puede mejorar la precisión de la información de su posición mediante correcciones diferenciales de los datos, admitidas por algunos receptores y que se tratan más adelante en este tema.

Complete los siguientes pasos para utilizar un receptor de alta precisión con Collector:


Requisitos de entrada

Aviso de COVID-19 a los solicitantes

Procesamiento de solicitudes

Las solicitudes se aceptan durante todo el año.

Requisitos de entrada

Los sistemas de información geográfica (SIG) son un campo multidisciplinario y tienen aplicaciones en una amplia variedad de profesiones e industrias. El Departamento de GIS da la bienvenida a los solicitantes de la mayoría de las áreas académicas.

Los solicitantes deben cumplir con todos los requisitos de ingreso para ser aceptados.

  • Inglés: dos años de educación en inglés en un país de habla inglesa con uno de los siguientes:
    • Estudios ingleses 12 (67%) o
    • Primeros pueblos ingleses 12 (67%) o o
    • 3.0 créditos de inglés postsecundario, humanidades o ciencias sociales (67%) de una institución reconocida
      ¿Qué pasa si no cumplo con estos requisitos de inglés?
    • Diploma (mínimo 60.0 créditos)
    • Grado asociado
    • licenciatura
    • Un mínimo de 60.0 créditos, incluido un mínimo de 18.0 créditos en el nivel de segundo año o superior

    Los solicitantes que hayan completado estudios postsecundarios fuera de Canadá, Estados Unidos, Reino Unido, Australia o Nueva Zelanda requerirán una evaluación integral de sus credenciales por parte del Servicio de Evaluación Internacional de Credenciales (ICES). Se pueden considerar los informes de evaluación de credenciales de otros servicios canadienses. Estos informes deben incluir evaluaciones curso por curso y cálculos de GPA.

    Recomendado para el éxito

    ¿Interesado en el programa GIS?

    Asista a una sesión de información, hable con profesores y estudiantes, y haga una autoevaluación honesta de si está listo para inscribirse y es capaz de tener éxito.

    ¿Listo para aplicar?

    Mejorará significativamente sus posibilidades de éxito si viene bien preparado. Lea las siguientes recomendaciones y dedique algún tiempo a la evaluación y preparación.

    • Se recomienda encarecidamente tener conocimientos básicos de computación y algunas habilidades de programación / escritura de computadoras.
    • Refresque sus habilidades en álgebra básica, trigonometría y geometría analítica (por ejemplo, coordenadas polares y rectangulares, ecuación de una línea recta y distancia entre dos puntos). Esto le resultará útil en varios cursos.
    • Se recomienda que los estudiantes posean buenas habilidades de comunicación, trabajo en equipo y resolución de problemas técnicos.

    Solicitantes internacionales

    Los programas de estudios a tiempo parcial (curso por curso) solo están disponibles para estudiantes internacionales que tengan un estado válido en Canadá. Si actualmente se encuentra fuera de Canadá, solicite un programa de tiempo completo o ISEP.

    Aplicar al programa

    Para enviar su solicitud:

    • Incluya prueba de que cumple con todos los requisitos de entrada.
    • Convierta todas las transcripciones y documentos de respaldo a archivos PDF.
    • Tenga lista una tarjeta de crédito para pagar la tarifa de solicitud.

    Detalles de codificación geográfica inversa

    El propósito de la codificación geográfica inversa es responder a la pregunta "¿Qué hay cerca de mí?". O más específicamente, "¿Qué hay cerca de esta ubicación?". Para responder mejor a esta pregunta, la operación reverseGeocode devuelve la característica más relevante cerca de una ubicación de entrada según una jerarquía priorizada de tipos de características. Con algunas excepciones, los mismos tipos de características que pueden ser devueltos por findAddressCandidates también pueden ser devueltos por reverseGeocode. Siempre que la ubicación esté dentro de la extensión de los datos creados para usar el localizador en el que se basa su servicio de codificación geográfica, siempre se devuelve una única entidad, incluso si la ubicación está lejos de cualquier calle o lugar. Si no hay calles cerca de la ubicación de entrada, es posible que se devuelvan características de áreas grandes como parques, universidades, zoológicos o aeropuertos. Si la ubicación no se encuentra dentro de los límites de este tipo de elemento, se devuelve un código postal o un área administrativa (como una ciudad).

    La jerarquía se resume en la tabla siguiente, ordenada por prioridad descendente. A menos que se indique lo contrario, cada tipo de característica solo se devuelve cuando la distancia entre la ubicación de entrada y la característica está dentro de la tolerancia especificada en la columna Tolerancia de búsqueda.

    La etiqueta para coincidencias de StreetAddress incluye el rango de número de casa para el segmento de calle coincidente, en lugar del valor del número de casa interpolado. Por ejemplo, un Geocode inverso con la ubicación de entrada -117.196324,34.059217 devuelve una coincidencia de StreetAddress con la etiqueta 1001-1199 W Park Ave. Esto significa que el segmento coincidente tiene un rango posible de números de casa de 1001 a 1199.

    Si hay varias entidades de subdirección con el mismo valor X / Y cruzadas por una ubicación de codificación geográfica inversa, la etiqueta para un candidato de subdirección incluye el rango de números de unidad para todos los registros de subdirección en la pila. Por ejemplo, un geocódigo inverso con la ubicación de entrada 151.073457, -33.916374 devuelve una coincidencia de subdirección con la etiqueta 28 Hampden Rd, Unidad 1-8. Significa que hay varias subdirecciones en la ubicación con números de unidad como Unidad 1, Unidad 2, Unidad 3. hasta Unidad 8.

    Las intersecciones solo se devuelven cuando featureTypes = StreetInt está incluido en la solicitud.

    StreetAddress (neara), DistanceMarker o StreetName

    Los candidatos de tipo StreetName solo se devuelven si featureTypes = StreetName se incluye en la solicitud.

    Un negocio o un hito que se puede representar con un punto.

    1. Las unidades de subdirección no se pueden contraer en un rango contiguo.
    2. Las subdirecciones tienen diferentes valores de dirección, código postal o zona administrativa.

    No se devuelve una coincidencia de PointAddress si está en el lado opuesto de la calle como la ubicación de entrada, incluso si está dentro de los 50 metros de la ubicación.

    StreetAddress (distante), DistanceMarker o StreetName

    Los candidatos de tipo StreetName solo se devuelven si featureTypes = StreetName se incluye en la solicitud.

    Un negocio o un punto de referencia que puede estar representado por un área, como un gran parque o una universidad. Esto no está disponible a menos que sea compatible con los datos utilizados para construir el localizador en el que se basa el servicio de geocodificación.

    Si la ubicación de entrada se cruza con varios límites, se devuelve la entidad con el área más pequeña.

    Las imágenes a continuación deberían ayudar a visualizar la jerarquía de tipos de características de reverseGeocode.

    La siguiente imagen muestra una sección de un mapa típico en el que un usuario puede hacer clic o agregar puntos para la codificación geográfica inversa.

    La siguiente imagen muestra cómo se ve el mismo mapa con las características disponibles para la geocodificación inversa resaltadas: puntos azules para las características de StreetInt, puntos rosados ​​para los centroides de PDI, puntos verdes para las características de PointAddress, líneas rojas para segmentos de calles y un polígono marrón que representa un PDI característica del área.

    En la siguiente imagen, se han creado búferes alrededor de las diferentes características en función de los valores de tolerancia de búsqueda de la tabla de jerarquía para ilustrar los tipos de coincidencia que se devolverían para varias ubicaciones de entrada de geocodificación inversa. Consulte los siguientes ejemplos para ver las coincidencias esperadas para las ubicaciones de entrada en la imagen.

    Para cada llamada de número en la imagen de arriba, hay un ejemplo correspondiente con el mismo número.

    Ejemplo de ubicación de entrada 1: Coincidencia con el centroide de PDI devuelto

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 1 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada está dentro de la tolerancia de búsqueda de las funciones de POI y PointAddress, pero se devuelve una coincidencia con el centroide de POI porque tiene una prioridad más alta.

    Ejemplo de ubicación de entrada 2: Coincidencia con el área de PDI devuelta

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 2 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada está dentro de una característica del área de PDI, por lo que se devuelve una coincidencia de PDI.

    Ejemplo de ubicación de entrada 3: coincidencia de StreetAddress devuelta

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 3 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada se cruza con una característica de área de PDI y un búfer StreetAddress. Se devuelve una coincidencia de StreetAddress ya que tiene una prioridad más alta que las áreas de PDI.

    Ejemplo de ubicación de entrada 4: se devolvió la coincidencia de PointAddress

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 4 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada está dentro de la tolerancia de búsqueda de una función PointAddress, por lo que se devuelve una coincidencia de PointAddress.

    Ejemplo de ubicación de entrada 5: coincidencia de localidad devuelta

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 5 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada está fuera de la tolerancia de las características de dirección y PDI, por lo que el servicio devuelve una coincidencia con la característica de límite postal o administrativa más pequeña (por área) con la que se cruza la ubicación. En este caso, se devuelve una coincidencia con el vecindario de Live Oak Canyon.

    Ejemplo de ubicación de entrada 6: coincidencia de StreetAddress devuelta

    En este ejemplo, que corresponde a la llamada 6 en el gráfico anterior, la ubicación de entrada está dentro de la tolerancia de las funciones StreetInt y StreetAddress. Aunque StreetInt tiene una prioridad más alta que StreetAddress, se devuelve una coincidencia de StreetAddress. Esto se debe a que reverseGeocode solo devuelve coincidencias de intersección si la solicitud incluye featureTypes = StreetInt. En este caso, el parámetro featureTypes está vacío.


    Costos y suministros

    Tasas de matrícula

    Consulte la página Matrícula y tarifas de estudios a tiempo completo para conocer las tasas de matrícula a tiempo completo.

    Los estudiantes a tiempo parcial son responsables de la inscripción y el pago de cada curso. Las tarifas se pagan por curso, pero los estudiantes aceptados en el modo acelerado se registran como un bloque y las tarifas tienen un límite establecido por término o año académico.

    La matrícula BCIT se basa en un cálculo por crédito hasta un monto máximo o límite de matrícula. Los estudiantes inscritos en un programa de tiempo completo que no estén tomando una carga completa de cursos o que hayan recibido una exención de cursos no pueden recibir un reembolso como resultado de la cantidad de cálculo por crédito que excede la matrícula máxima.

    Asistencia financiera

    Es posible que haya ayuda financiera disponible para este programa. Para obtener más información, comuníquese con Ayuda y premios financieros para estudiantes.


    Sistemas de información geográfica: enfoques críticos

    4 De los SIG a la sociedad

    Los enfoques críticos para examinar las implicaciones sociales de los SIG se han centrado en estudios de casos que examinan cómo algunas de las implicaciones hipotetizadas se materializan en contextos particulares. Se han examinado varias de las implicaciones planteadas en las críticas a los SIG:

    límites a las representaciones SIG del mundo

    límites en el acceso ay en la idoneidad de las tecnologías SIG

    Implicaciones legales y éticas del uso de SIG y

    la aplicabilidad de los SIG para corregir las desigualdades sociales y geográficas.

    Aquellos que examinan los límites de las representaciones GIS del mundo se han tomado en serio la crítica de que los GIS, tal como los conocemos, se someten a un proceso de estabilización representacional, poniendo en primer plano representaciones que priorizan una visión cartesiana del mundo, cosifican los objetos espaciales geométricos y se basan en instituciones institucionales. bases de datos para su información. De manera más general, tales críticas contrastan la racionalidad instrumental de los SIG con la racionalidad comunicativa de los mundos de la vida, y concluyen que los SIG tienen dificultades para capturar este último. Rundstrom (1995), por ejemplo, sostiene que las concepciones de los indios americanos sobre el espacio son incompatibles con las utilizadas en los SIG, y concluye que es inapropiado para representar los mundos de la vida de los indios. Harris y col. (1995) experimentan con la incorporación de mapas esquemáticos de SIG convencionales elaborados por agricultores campesinos locales en Sudáfrica, con el fin de determinar si las capacidades de SIG se pueden ampliar para incorporar información basada en el mundo de la vida. Los mapas esquemáticos representan los puntos de vista de los agricultores africanos del paisaje y sus raíces en las narrativas locales sobre la alienación de la tierra bajo el apartheid. Goss (1995) examina las representaciones basadas en SIG utilizadas en el marketing geodemográfico y cómo estas pueden moldear los mundos de la vida y los lugares en los que se persiguen.

    Aquellos que examinan los límites en el acceso ay en la idoneidad de los SIG a menudo han comenzado con la observación de que los SIG se desarrollaron inicialmente para grandes organizaciones, universidades, corporaciones, agencias estatales y el ejército, lo que plantea interrogantes sobre su idoneidad para otras organizaciones sociales (más marginales). actores. La investigación de SIG de participación pública (PPGIS) ha estado examinando si el SIG, tal como lo conocemos, es accesible a las organizaciones de base, si es apropiado para los objetivos de tales organizaciones y, por lo tanto, para su empoderamiento y si mejora o socava la toma de decisiones participativa. procesos característicos de tales organizaciones (Obermeyer 1998). Se han identificado barreras para el uso de SIG por parte de organizaciones de base y se han sugerido estrategias para superarlas. Se están iniciando estudios sobre el impacto del uso de SIG en el empoderamiento y en la democracia dentro de tales organizaciones. La investigación sobre cuestiones legales se ha centrado en las implicaciones sociales indeseables de la difusión del uso de SIG y bases de datos georreferenciadas, para las cuales pueden ser deseables recursos legales. También se ha centrado en cómo las leyes que rigen la política de información y la propiedad intelectual dan forma a las implicaciones sociales del uso de SIG. Las implicaciones sociales destacadas incluyen:

    Violaciones de la privacidad resultantes de la capacidad de mapear actores y eventos individuales (como casos de SIDA).

    las consecuencias del uso inadecuado de SIG, y la cuestión de quién tiene la responsabilidad legal y

    acceso público reducido a bases de datos espaciales financiadas con fondos públicos, como consecuencia de las leyes de propiedad intelectual y las estrategias de recuperación de costos de las agencias gubernamentales locales (cf. Curry 1998 y Sheppard et al. 1999).

    Las cuestiones legales giran con frecuencia en torno a cuestiones éticas, pero las implicaciones éticas de los SIG son mucho más amplias. Curry (1998) sugiere no solo que existen importantes cuestiones éticas que giran en torno al uso de SIG, sino que, de hecho, un examen detenido de los SIG revela que los modelos convencionales de comportamiento ético son en sí mismos problemáticos. El uso de SIG para corregir las desigualdades sociales ha estado dominado hasta la fecha por análisis de equidad ambiental basados ​​en SIG (Nyerges y McMaster 1997). Gran parte de esta investigación emplea SIG, tal como lo conocemos, de formas bastante convencionales para recopilar información empírica sobre la importancia, la omnipresencia y la correlación de las desigualdades sociales y geográficas en la posible exposición a peligros tóxicos. Se han revelado considerables complejidades en la relación entre exposición, características sociales y ubicación, y se han explorado medidas para determinar su importancia. La investigación de los procesos históricos detrás de tales patrones ha ayudado a desentrañar los roles de los actores sociales y de la raza y la clase en la creación de tales patrones (Pulido 2000). Algunas investigaciones están comenzando a ir más allá, explorando formas de hacer que la información sobre la exposición esté disponible para las comunidades y examinando la utilidad de los SIG como una herramienta para que los vecindarios realicen inventarios ambientales y desarrollen indicadores de sostenibilidad.


    Procedimiento

      en un sistema de coordenadas proyectadas.
  • Agregue la nueva clase de entidad vacía al documento de mapa.
  • En la barra de herramientas del Editor, haga clic en Editor & gt empezar a editar.
  • Abra la ventana Crear funciones haciendo clic en Crear característicassobre el Editor barra de herramientas.
  • En el Crear características ventana, haga clic en la nueva entidad de puntos creada en el Paso 1. Esto configura el entorno de edición para crear nuevas entidades de puntos en la nueva capa de entidades de puntos agregada desde el Paso 2.

  • Información de carrera y salario

    Tu carrera

    El Politécnico de Saskatchewan tiene un excelente historial en lo que respecta a conseguir graduados en puestos de trabajo: el 80% de los graduados de GIS están trabajando en su campo dentro de los seis meses posteriores a la graduación. Trabajan como técnicos de cartografía GIS, especialistas en GIS, cartógrafos cartográficos, operadores de GPS, analistas de datos o analistas de teledetección. Con su capacitación especializada en la aplicación de SIG a la gestión de recursos, puede explorar oportunidades laborales con una amplia variedad de empleadores potenciales, incluidas industrias basadas en recursos naturales, industrias de las Primeras Naciones, empresas consultoras, agencias ambientales, departamentos gubernamentales y agencias municipales.


    SDNA: análisis de redes espaciales tridimensionales para GIS, CAD, línea de comandos y amp Python

    El análisis de redes de diseño espacial (sDNA) es una caja de herramientas para el análisis de redes espaciales en 3-d, especialmente el análisis de redes de calles / caminos / urbanas, motivado por la necesidad de utilizar enlaces de red como la unidad principal de análisis para analizar los datos de red existentes. El sDNA se puede utilizar desde los sistemas de información geográfica QGIS y amp ArcGIS, AutoCAD, la línea de comandos y a través de su propia API de Python. Calcula medidas de accesibilidad (alcance, distancia media / centralidad de proximidad, gravedad), flujos (centralidad de intermediación bidireccional) y eficiencia (circuitería), así como propiedades convexas del casco, localizadas dentro de las bandas radiales delimitadas inferior y superior. La ponderación es flexible y puede hacer uso de propiedades geométricas, datos adjuntos a enlaces, zonas, matrices o combinaciones de los anteriores. Motivado por el deseo de basar el análisis de la red en la elección de la ruta y la cognición espacial, la definición de distancia puede ser red-euclidiana, angular, una mezcla de ambos, personalizada o específica para ciclistas (evitando pendientes y tráfico motorizado). Además de las estadísticas sobre enlaces de red, se pueden calcular los siguientes resultados: geodésicas, zonas de amortiguamiento de la red, mapas de accesibilidad, cascos convexos, paquetes de flujo y matrices desnatadas. Otras herramientas ayudan con la preparación de la red y la calibración de los modelos de red para los datos observados.

    Hasta la fecha, el sDNA se ha utilizado principalmente para el análisis de redes urbanas tanto por académicos como por planificadores / ingenieros urbanos, para tareas que incluyen la predicción de flujos de peatones, ciclistas, vehículos y metro y elección de modo, también cuantificación del entorno construido para epidemiología y planificación urbana y diseño de amplificadores. .


    Estudiantes con discapacidades

    Texas . La Universidad de Texas en Austin ofrece, previa solicitud, adaptaciones académicas adecuadas para estudiantes calificados con discapacidades. Para obtener más información, comuníquese con la División de Diversidad y Participación Comunitaria, Servicios para Estudiantes con Discapacidades, 471-6259 (voz) o 232-2937 (teléfono de video) o http://www.utexas.edu/diversity/ddce/ssd

    Utah . Los estudiantes con impedimentos físicos, sensoriales, emocionales o médicos documentados por la ADA pueden ser elegibles para adaptaciones razonables. Los veteranos también pueden ser elegibles para recibir servicios. Todas las adaptaciones se coordinan a través del Centro de recursos para discapacitados (DRC) en la habitación 101 de University Inn, (435)797-2444 voz, (435)797-0740 TTY, o sin cargo al 1-800-259-2966. Comuníquese con la República Democrática del Congo lo antes posible en el semestre. Los materiales en formatos alternativos (Braille, letra grande o digital) están disponibles con previo aviso.

    Carolina del Norte. Los estudiantes que buscan adaptaciones académicas deben registrarse en Servicios para Discapacitados y luego comunicarse conmigo para hacer arreglos especiales. Consulte http://disabilityservices.unc.edu para obtener más información, políticas y procedimientos.

    Desde el primer día hasta el cuarto día de clase, los estudiantes graduados pueden abandonar un curso a través de la web y recibir un reembolso. Durante el día de clases del quinto al duodécimo, los estudiantes graduados deben iniciar bajas en el departamento que ofrece el curso y recibir un reembolso. Después del 12º día de clases, no se otorga ningún reembolso. No se puede agregar ninguna clase después del 12º día de clases. Desde el día 13 hasta el 20 de clase, se asigna una Q automática con la aprobación del Asesor de Graduados y el Decano de Graduados. Desde el día 21 de clase hasta el último día de clase, los estudiantes graduados pueden abandonar una clase con el permiso del instructor, el asesor de graduados y el decano de graduados. Los estudiantes con una cita GRA / TA de 20 horas a la semana o una beca no pueden bajar de las 9 horas.

    Universidad Estatal de Utah

    Los estudiantes pueden abandonar cursos sin anotación en el registro permanente hasta el primer 20 por ciento de la clase. Si un estudiante abandona un curso después del primer 20 por ciento de la clase, se colocará una W permanentemente en el expediente del estudiante. En circunstancias normales, un estudiante no puede abandonar un curso después de que haya completado el 60 por ciento de la clase. (Consulte el Calendario de inscripción http://catalog.usu.edu/content.php?catoid=6&navoid=1180 para conocer las fechas exactas).

    Universidad de Carolina del Norte Chapel Hill

    Universidad Estatal de Utah

    A los estudiantes que asistan a la Universidad Estatal de Utah se les cobrará una tarifa de curso adicional de $ 50 para pagar el software y la administración del laboratorio de computación y la transmisión de educación a distancia.


    Ver el vídeo: ArcGIS Layout mxd