Combinar tareas de generalización en flujos de trabajo de cartografíaĮl proceso de creación de un mapa en una escala más pequeña que la escala para la que se pretendían usar los datos comienza con la comprensión de la escala de destino, las especificaciones de visualización, incluida la simbología, y el objetivo subyacente o la intención del mapa. Se puede automatizar flujos de trabajo enteros, o se pueden subdividir en pequeñas piezas con una verificación o edición manual en medio. Las tareas se pueden repetir fácilmente en secuencia en distintos grupos de entidades o con distintos parámetros combinados de distintas maneras. Estos pasos se pueden encadenar de manera lógica o repetirse en bucle en scripts o modelos para crear un flujo de trabajo complejo que se pueda aplicar a un rango de datos para producir bases de datos con varias escalas para la visualización de impresión o de pantalla. Es mucho más difícil ordenar a una PC que realice esta tarea con una serie de comandos discretos.Įl entorno de geoprocesamiento en ArcGIS es apto para establecer un marco de generalización, ya que puede administrar la transformación de los datos en diferentes pasos aislados dirigidos por variables específicas de datos, escala y producto. El cerebro humano es un experto a la hora de establecer un orden de prioridades y hacer concesiones contextuales simultáneamente. Sin embargo, la naturaleza contextual y subjetiva de la generalización hace que resulte difícil automatizarla. La generalización de los datos involucra varias tareas intensivas repetitivas, convirtiéndose en una candidata ideal para la automatización. Script de muestra de Python para preparar los datos para la visualización en una escala más pequeña.Encadenar herramientas de generalización en ModelBuilder.
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January 2023
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