c# render pdf : How to move pages in a pdf file application Library tool html asp.net wpf online VerticalMapperUserGuide18-part650

Chapter 10: Aggregating Data
User Guide
performed regardless of whether the dialog box is greyed out. If you do not choose any of the 
settings in this dialog box, the default values will be used. A reminder will appear when this 
technique is chosen.
Exploring the Select Aggregation Technique and Statistics Dialog Box
The Select Aggregation Technique and Statistics dialog box enables you to set the aggregation 
technique and aggregate point attributes.
The Aggregation Technique section—enables you to choose one of the three aggregation 
techniques: forward stepping, cluster density, and square cell.
The Aggregate Point Attributes section—enables you to choose the following statistical 
parameters, computed during the aggregation process, that will be assigned to the aggregated point 
file and region file (if chosen).
• Minimum Original Value: The minimum value selected for aggregation.
• Average of Original Value: The average value of all the points selected for aggregation. This 
value must always be assigned to the new aggregated tables.
• Maximum Original Value: The maximum value selected for aggregation.
• Median Original Value: The median value is the middle value of all points selected for 
aggregation. If there is an even number of points, the median value is the average of the two 
middle values.
• Average of Min & Max Value: This value is the average of the minimum and the maximum 
• Sum of Original Values: The value obtained by summing all values  selected for aggregation.
• Expected IDW Value: The value is obtained by summing the weighted value for each point 
selected for aggregation and dividing this value-weighted sum by the sum of the weights. 
The weight associated with each value is inversely proportional to the square of the normalized 
distance between the value and the reference location. The normalized distance is the actual 
distance from the reference point divided by 1.01 times the “same point” distance. Therefore, 
values close to the reference point will have more influence than values farther from the 
reference point. The inverse distance weighted value is considered to be a reasonable estimate 
of the value at the aggregated coordinate.
How to move pages in a pdf file - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
rearrange pages in pdf reader; reorder pages in pdf preview
How to move pages in a pdf file - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
pdf page order reverse; how to rearrange pdf pages
Point Aggregation with Statistics
Vertical Mapper 3.7
• Number of Points Aggregated: This value is the total number of points selected for 
aggregation. It does not include the points processed in the Coincident Point Handling step.
• Standard Deviation: This value is the degree of dispersion between the mean of the values for 
those points selected for aggregation.
• % Normalized Coeff. of Variation: The coefficient of variation is the standard deviation divided 
by the average expressed as a percentage (multiplied by 100). 
The value is dimensionless and indicates data dispersion, especially when the average is not 
close to zero. A “normalized” coefficient of variation is calculated using the standard deviation 
divided by the difference between the average and the minimum value of the complete data set, 
not just the data in the local aggregated region. The coefficient can still be large when the 
average value is close to the minimum value, but the normalized coefficient is representative of 
the original range of values and not their absolute value.
The Aggregation Distance box—enables you to specify the distance used to group points for 
This distance is defined differently for each of the three aggregation techniques. For the Cluster 
Density and Forward Stepping techniques, aggregation distance is defined by the radius of a user-
specified circular search area centred on each aggregation cell. For the Square Cell technique, 
Aggregation Distance is defined by the width of the square aggregation cell.
The Create Regions Table check box—enables you to build a table of the regions used to group the 
point data selected for aggregation. 
This option enables you to visually inspect the results of the aggregation process. The order in which 
these regions are created is the same order in which the point file was aggregated. By opening a 
Browser window of the region file and choosing each record in the list one at a time, you can see 
how the regions are processed in the Map window.
Note You can use the created regions to produce a MapInfo Professional coloured thematic map 
where each region is thematically shaded according to one of the computed statistical 
The Create STD Ellipse Table check box—enables you to build a table of standard deviation 
ellipses. For more information, see Building a Table of Standard Deviation Ellipses on page183.
Forward Stepping Aggregation
Due to its speed and effectiveness, the Forward Stepping Aggregation technique is an appropriate 
method for any general aggregation application. This technique is useful when your data has a truly 
random distribution or when the other two techniques are not appropriate.
This aggregation process aggregates points by moving through the data set from left to right and 
then top to bottom. The process begins by sorting the data points into rows that are generally three 
times the aggregation distance. This sorting is performed to determine where the aggregation will 
begin each left-to-right swath. There are no settings you can use to alter this process. Beginning 
with the data points in the upper left (northwest) corner of the data set, a circular search radius is 
created as specified by the Aggregation Distance setting. All data points that fall inside this search 
radius are selected and flagged. This prevents these data points from being aggregated to another 
location. The geocenter of the selected points is then determined. This becomes the location of the 
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
random pages can be deleted from PDF file as well. Sorting Pages. RasterEdge XDoc.PDF allows you to easily move PDF document pages position, including sorting
how to rearrange pages in a pdf document; how to rearrange pages in pdf document
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Using this C#.NET Tiff image management library, you can easily change and move the position of any two or more Tiff file pages or make a totally new order for
how to move pages within a pdf document; moving pages in pdf
Chapter 10: Aggregating Data
User Guide
new aggregated point. The process ends by performing the aggregation calculations on the selected 
points as specified in the Point Aggregation dialog box, and the results are attributed to the new 
aggregated point. 
Once the first point is processed, the procedure sweeps from left to right and top to bottom across 
the study area, selecting and aggregating unflagged points. It is important to note that not every data 
point will be aggregated on the first pass through the data set. Normally a second pass is required to 
aggregate those points missed on the first pass. The results are shown in the next figure.
Example of circle aggregation using the Forward Stepping Aggregation technique. The 
shaded points are the original data points. The crosses represent the newly 
aggregated points, and the circles represent the aggregation region. The original 
points have been coded to show to which aggregation region they belong.
In the figure above, you may notice that inappropriate aggregation decisions have been made in 
certain locations of the point file as well as the degree of overlap of the aggregation regions. In the 
upper left corner of the diagram there are two examples of an inappropriate aggregation, marked by 
the letters A and B. In both cases you would aggregate these points differently if you performed this 
process manually. The reason these points are aggregated this way has to do with the two 
aggregation passes this technique performs; the second pass aggregates the remaining unflagged 
points, resulting in a large degree of overlap of the aggregation regions. Some of the aggregation 
regions in the above diagram have been numbered to show the aggregation process order. The 
letters show which points were aggregated on the second pass.
Cluster Density Aggregation 
The Cluster Density Aggregation technique is typically used when a visual clustering effect occurs in 
the dispersion of the data points. For example, demographic data representing rural areas may often 
exhibit a ‘shotgun’ pattern (see the next figure). Data from each small community is considerably 
more densely distributed than in the surrounding countryside. Cluster density does, however, 
process large data sets more slowly than the other aggregation techniques.
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
C# DLLs: Move Word Page Position. Add references: Swap Two Word Pages Position Using C#. You may choose two pages of Word file and exchange their position.
how to move pages around in pdf file; pdf reverse page order
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
splitting. C# DLLs: Move PowerPoint Page Position. C#. You may choose two pages of PowerPoint file and exchange their position. String
how to move pages around in pdf; reordering pdf pages
Point Aggregation with Statistics
Vertical Mapper 3.7
Original distribution of data points.
The Cluster Density Aggregation technique is usually most effective for small to medium size data 
sets, because it makes better decisions during the aggregation process. It aggregates the more 
densely clustered points first within a reasonable processing time. However, it is not appropriate if 
you need to know the number of points aggregated or if there are coincident points in the data. 
Coincident points are always aggregated first and are not included in the statistics appended to the 
new point file. The alternative is to use the Forward Stepping Aggregation technique.
The Cluster Density Aggregation technique looks at the entire data set prior to aggregation and 
determines the single most densely populated area that would fall inside the user-specified search 
radius (aggregation distance). Points that fall inside the search radius are chosen and flagged. The 
geocenter of these points is calculated and that position becomes the location of the new 
aggregated point. Calculations are performed on the values of the selected points (as specified in 
the Point Aggregation dialog box) and the results are attributed to the new geocentred point. Then, 
the area with the second highest density of points is chosen and the process is repeated. At each 
stage, the entire remaining data set must be examined for its density patterns to avoid using 
previously aggregated points and to factor in the removed points in the density analysis. 
Cluster density aggregation always includes coincident point handling regardless of whether or not 
you request this type of handling, and the point density calculation used in the aggregation 
technique does not handle points that are coincident. If you do not choose any of the settings on the 
Coincident Point Handling dialog box, the default values will be used. A warning message appears 
reminding you when this technique is chosen.
An example of circle aggregation using the Cluster Density Aggregation technique.
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
int pageIndex = 0; // Move cursor to (400F, 100F). If you want to add a text string to PDF file, please try this C# demo. // Open a document.
how to reorder pages in pdf; reordering pages in pdf document
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Rapidly and multiple PDF document (pages) creation and edit methods append, and split PDF files; insert, delete, move, rotate, copy and paste PDF file page
how to move pages in pdf converter professional; how to move pdf pages around
Chapter 10: Aggregating Data
User Guide
There are a total of 330 points in the sample data set shown in the previous figure. After using the 
cluster density aggregator, you can see that the data is clustered in about ten separate areas. The 
more randomly distributed points lying outside these clustered zones (circles) are also aggregated, 
but with significantly fewer points included. Although many circles overlap, the degree of overlap is 
significantly less than when the forward stepping method is used. 
Square Cell Aggregation
The Square Cell Aggregation technique is typically used when values are required that represent 
specific areas, for example, a density map of the number of new housing units per square kilometre, 
or when you want to avoid overlapping aggregation regions. 
This method divides the area covered by the point file into adjacent squares determined by the 
aggregation distance. The points that fall inside any of these squares are aggregated to a new point 
created at the geocentre of the aggregated points (not at the centre of the square). As with the 
previous two techniques, the specified statistical information is then attached as attributes to the new 
aggregated point. 
An example of data points aggregated using the Square Cell Aggregation technique.
Although there is no overlap of the aggregation regions in the figure above, points have been 
aggregated inappropriately in several areas. Therefore, the best results require a certain degree of 
Building a Table of Standard Deviation Ellipses
Standard deviation is a measure of dispersion in point patterns. Typically, it measures dispersal in 
terms of a circle around the mean centre. The circular model, however, takes no account of the fact 
that spread may be different in different directions.
The standard deviation ellipse summarizes dispersion in a point pattern in terms of an ellipse rather 
than a circle. The ellipse is centred on the mean centre, with its long axis in the direction of the 
maximum dispersion and its short axis in the direction of the minimum dispersion. The axis of 
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
Certainly, random pages can be deleted from PDF file as well. PDF Page sorting. RasterEdge XDoc.PDF allows you to easily move PDF document pages position in VB
rearrange pdf pages online; pdf rearrange pages
C# PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file for C#
Rapidly load, create, convert and edit PDF document (pages) in C# append, and split PDF files; insert, delete, move, rotate, copy and paste PDF file page.
pdf change page order acrobat; change page order pdf reader
Building a Table of Standard Deviation Ellipses
Vertical Mapper 3.7
maximum dispersion in a point pattern is always at right angles to the axis of minimum dispersion. 
The length of the X axis is set to one standard deviation of the X values, and the length of the Y axis 
to one standard deviation of the Y values. 
An example of standard deviation ellipses. The ellipses are generated around the 
original data points, which are at the mean centres of the ellipses containing them. The 
X axis extends one standard deviation of the X values, and the Y axis extends one 
standard deviation of the Y values.
Using Natural Neighbour 
Using the Natural Neighbours technique, you can analyze point data that needs 
to be mapped to discrete regions with constant values assigned to each point. 
This section describes how to perform natural neighbour analysis:
• natural neighbours
• how to create regions from points
• how to calculate a region area
In this chapter:
Understanding Natural Neighbours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .186
Creating Regions from Points (Voronoi) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187
Calculating the Region Area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .188
Vertical Mapper 3.7
Understanding Natural Neighbours 
While the strength of Vertical Mapper lies in the ability it gives you to create a continuous grid from 
non-continuous data points, not all types of data are best represented as a continuously varying 
surface. Some types of point data should be mapped as discrete regions within which the values 
assigned to each point are constant. Point data such as this is referred to as having a natural 
neighbour. Examples include store locations that have natural areas of influence and point 
observations that record classified values (for example, land use).
In Vertical Mapper, natural neighbours are built around data points using Delaunay triangulation. A 
network of Thiessen polygons is generated from the point locations, creating what is called a 
Voronoi diagram. As shown below, a Voronoi diagram is a network of MapInfo regions. Any location 
within a region will always be closer to the enclosed point in that region than to the enclosed point of 
any other region. Each site exerts a natural area of influence in relation to adjoining sites. 
Assigning all the attribute fields from the original point data base to the new region file is a unique 
feature of Vertical Mapper. Once the natural neighbours have been mapped, you can visually 
analyze and compare any column of information attached to the region table using the MapInfo 
Professional thematic mapping tools.
A Voronoi diagram showing the natural neighbours of a series of point observations. 
One of the columns of data assigned to the region table has been thematically 
The same natural neighbour relationships that are used to examine the distribution and proximity of 
point occurrences over space can also be applied to quantify point density. Of common concern 
through a wide range of disciplines is the examination of the spatial occurrence of certain 
phenomena. Examples that reflect the extensive range of studies covering such phenomena include 
the location of towns in a state (geography) or seismic events over a continent (geology). Point 
distribution over space can be observed qualitatively simply by plotting the data on a map. However, 
producing a quantitative map of the distribution requires some analysis of the relative proximity of 
the points in relation to one another. 
Computing a natural neighbour (Voronoi) diagram for all points yields an excellent measurement of 
point density. A representative density surface grid can be produced by calculating the area of the 
natural neighbour region encompassing each point, attaching that area as an attribute to the point, 
and generating a grid of the new point file through interpolation. This function has been automated in 
Vertical Mapper and is a powerful tool in natural neighbour analysis. 
Chapter 11: Using Natural Neighbour Analysis
User Guide
The following section describes the two main procedures in Vertical MapperSurface Analysis that 
make use of natural neighbour relationships: building Voronoi diagrams from point tables and 
calculating point density.
Creating Regions from Points (Voronoi)
Using the Voronoi technique, you can generate a region around each individual data point. The 
resulting network of regions is often referred to as a Voronoi diagram.
Before running to completion, the point table is checked to ensure that no coincident points are 
present. If coincident points are found, an error message will appear warning you that the input table 
contains coincident points. You can edit the table or use data aggregation tools to fix this problem. 
The extended error code contains the row ID of the first coincident point found.
1. From the Vertical Mapper  menu, choose the Natural Neighbour Analysis >Create Regions 
From Points (Voronoi) command.
2. From the Create From Table list, choose a table of points from the list and click the Next button. 
All data fields present in the point table are assigned to the new Voronoi region table.
3. In the Voronoi Options dialog box, choose the required settings to control the manner in which 
the Voronoi diagram is created. 
4. Click the Finish button. 
The Voronoi regions table opens in a new Map window.
Exploring the Voronoi Options Dialog Box 
The most critical area of the Voronoi diagram is the outer margin where no points are present to 
control the formation of the outermost polygons.
The Boundary Smoothness section—enables you to determine the number of line segments that 
are used to construct the corners of the outer hull of the diagram. The finer the setting is, the 
smoother the corners will become.
The Set Distance box in the Hull Boundary Width section—enables you to set the distance, in map 
units, of the outermost polygon edge from the outer points. Since no points are present beyond the 
margin that controls the creation of polygons, this setting restricts the construction of polygon sides 
to a fixed distance from each outermost point (see the next two figures).
Calculating the Region Area
Vertical Mapper 3.7
The Select Region From Map check box—enables you to use a pre-defined MapInfo region as the 
Voronoi boundary. 
The Set Region Style button—enables you to customize the fill and line style pattern of the Voronoi 
Calculating the Region Area
The calculate region area command provides a quick way of seeing how densely packed points are. 
It adds a column to the original data set specifying the area of the Voronoi region of each point. The 
closer together points are, the smaller the area of the Voronoi region will be. 
1. From the Vertical Mapper menu, choose the Natural Neighbour Analysis > Calculate Region 
Area command.
2. In the Region Area dialog box, choose the appropriate table of points that contains the data to be 
processed in the Create From Table list and click the Next button.
3. Choose one of the following options from the Boundary Smoothness section:
• Coarse
• Medium
• Fine
4. Choose one of the following options from the Hull Boundary Width section:
• User Defined—enables you to enter a value in the Width box.
• Select Region From Map—enables you to use the VM Picker tool to choose the hull 
5. Click the Finish button.
The region area is added as a column to the grid table and displayed in a new browser window. 
In this Voronoi diagram, the Hull Boundary 
Margin width setting is very small (1). Therefore 
polygons are effectively cut off at the outermost 
limit of the point file.
For the same data, the Hull Boundary Margin 
width has been set to 1 000, resulting in the 
construction of outer polygon edges 1 000 
metres away from the outermost points. The 
rounded corners of the outer boundary are 
controlled by the smoothness setting.
Documents you may be interested
Documents you may be interested