Så här ligger det till. Alla som jobbar professionellt med GIS använder geobearbetningsverktyg i någon utsträckning. Personligen använder jag dem dagligen, både i mitt arbete gentemot våra kunder men också privat – ni vet när man ”bara ska testa”. Här är tre favoriter just nu.
Innan jag kastar mig med huvudet före rätt in i geobearbetningsdjungeln kanske det är på sin plats att definiera vad ett sådant verktyg faktiskt är:
Ett geobearbetningsverktyg processar ditt data och genererar ett utdata. Ett resultat.
Mer specifikt än så kan jag egentligen inte definiera det, för det är det enda geobearbetningsverktygen har gemensamt – annars skiljer de sig åt både högt och brett vad gäller den faktiska funktionaliteten.
Det svåraste för mig just nu är inte att komma på vilka geobearbetningsverktyg som jag använder så pass mycket att de kvalificerar in sig som favoriter. Problemet ligger i att det varierar så mycket. Favoritverktyget från februari är inte alls detsamma som i april. Men, för att vi inte ska riskera att stå med en uppslagsbok över alla ArcGIS-verktyg, så bestämmer jag mig för att presentera min topp tre: dissolve, erase och create attribute index.
1. Dissolve
Dissolve översätts direkt till svenska som ”upplösande”, och det säger faktiskt väldigt mycket om verktygets funktion. Kort sagt så löser det upp och aggregerar objekt baserat på specificerade attribut.
Bara den upplösande funktionen är i sig fantastiskt användbar, inte minst i kartografiskt syfte.
Ni har ju alldeles säkert noterat att mycket geografisk data, framförallt ytor med stora omfång, är uppdelat i ett rutnätssystem. Dessa kan man trolla bort med hjälp av Dissolve, något man självklart vill göra eftersom oönskade rutnätsstrukturer i exempelvis markdatat inte gör sig så bra på en karta.
Men en sådan simpel manöver ger en inte förstaplatsen på den här listan, nej det vore naivt att tro.
Anledningen till att jag har Dissolve på snabbuppringning är dess fantastiska möjligheter att generera statistik över ens data.
Utdatat från verktyget innehåller nämligen en eller flera nya fältet med ny statistisk data, där verktyget har summerat, beräknat genomsnittet, medianen eller variansen hos det attribut som du aggregerar med hjälp av verktyget. Hur coolt, och användbart, är inte det?
2. Erase
När jag gör kartor jobbar jag mycket med att lyfta fram området som är av primärt intresse. Ett verktyg som är särskilt hjälpsamt i de fallen är Erase.
Ponera att du ska visualisera någonting i Sverige, där kartans omfång täcker hela landytan. För att underlätta för läsaren vill du att de omringande landmassorna ska synas för att ge ytterligare geografisk kontext, men fokus ska fortfarande vara på Sverige.
Då kan du använda Erase för att ”sudda ut” Sverige i en världsomspännande polygon, som du sedan lägger över ditt data och symbolsätter med lämplig transparens.
Tur för oss att John Nelson finns: han har publicerat ett sådant världsomspännande polygonlager som finns fritt att ladda ner och använda via The Living Atlas.
3. Create attribute index
Verktyget Create attribute index har jag i all ärlighet nästan aldrig använt, men det visade sig nyligen komma till stor nytta, och det kommer nog hjälpa dig också.
Har du någonsin befunnit dig i situationen när du inser att det inte fungerar att göra en så kallad one-to-many förening? Det har jag! Himla frustrerande givet att hela min analys hängde på att det gick att göra. Jag tror jag provade femton olika ”workarounds”, och jag slog pannan i tangentbordet nästan lika många gånger. ”Hur svårt kan det vara!?”, ekade det genom hemmakontoret.
Många känner igen sig i att det ska ha gått väldigt långt för att man ska bläddra till sidan två på en av världens populäraste sökmotorer. Jag hade nått sidan typ femtioelva när en kollega hörde av sig och sa att han hade noterat något i ett Pythonscript som använts på ett dataset innan det gjordes en one-to-many-förening.
Det visade sig att det räckte att skapa attributsindex på respektive tabells nyckelfält, vilket alltså görs med det eminenta verktyget Add attribute index. Så enkelt, men så kraftfullt.
Detta kommer garanterat hänga med mig som ett ess i rockärmen.
