Більше

Чи можна визначити дату збору базової карти ESRI World Imagery


Здається, це можна було зробити за допомогою Google Imagery, якщо я пам'ятаю, але чи є якийсь спосіб визначити дату збору базової карти Esri World Imagery (або інших базових карт) у певному місці?

Щось, що я прочитав, вказувало на те, що оновлено вересень 2014 р., Але я не думаю, що це має якесь відношення до дати збору.

Я говорив людям, що це Зображення 2014 року, але мене оскаржило це твердження, оскільки з’являються риси пейзажу, які, як повідомляється, були видалені.

Базова карта, про яку я найбільше зацікавлений, - це World_Imagery (MapServer).


Ви можете зробити це за допомогою інструмента «Ідентифікація», просто клацніть по ньому шар «Всесвітні образи», і він розповість вам кілька речей про зображення, включаючи дату його збору:


Я розробив додаток, який завантажує масштаби та дати придбання Esri World Imagery, див. Тут: https://martinedoesgis.github.io/esri-imagery-date-finder/app.html


Також це можливо в браузері (скористайтесьвизначитиінструмент). URL: Зображення світу ArcGIS


П’ять міфів про визначення місцезнаходження

Якщо ви стежите за технологічною індустрією, ви, напевно, стикалися з цим терміном розвідка місцезнаходження, але що це насправді означає?

  • Для деяких це стосується таких технологій, як ГІС та програмне забезпечення для картографування.
  • Для інших мова йде про аналіз та просторові дані.
  • А для інших - це бізнес -концепція, яка стосується поліпшення продуктивності за рахунок кращої просторової обізнаності.

Жодне з них не є абсолютно неправильним. Але вони дещо неповні. Як стратег, я проводжу багато часу, розмовляючи з людьми щодо їхніх даних про місцезнаходження, а також з’ясовуючи деякі їх помилки. Ось п’ять найпоширеніших.


Типи часу

Дискретні, циклічні та безперервні

Час можна розглядати як лінійний або циклічний. Лінійний час має чіткий початок і кінець і може бути виражений за допомогою дискретних, безперервних або циклічних вимірювань часу. Відео є прикладом зображень, знятих у безперервному часі. Циклічний час фіксує події, що відбуваються в послідовності знову і знову. Погода, яка спостерігається щодня, є прикладом циклічного часу.

Безперервний

Забезпечуючи інтерактивний інтерфейс для зміни умов посухи в Сполучених Штатах, додаток Esri Drush Tracker є прикладом виявлення змін за лінійний час. Більш серйозний дефіцит води призводить до пошкодження врожаю і вимагає добровільних обмежень у використанні води. Сильна посуха може зруйнувати посіви та худобу, перетворивши сільськогосподарські угіддя в пил. Чим довше земля проходить без відновлення від танення снігу та опадів, тим сильніша посуха та її можливі наслідки.

Циклічний

На цій карті зображено блакитний мармур НАСА: наступне покоління у наборі із 12 щомісячних складених зображень усієї Землі з використанням знімків з роздільною здатністю 500 метрів із супутника MODIS. Ці щомісячні зображення показують сезонні зміни поверхні суші: озеленення та відмирання рослинності в помірних регіонах, таких як Північна Америка та Європа, сухі та вологі сезони в тропіках, а також просування і відступ снігового покриву Північної півкулі.

Дискретні

Зображення та аналіз точок зору на основі ГІС досліджують точки зору командирів Союзу та Конфедерації на окремих етапах під час битви під Геттісбургом під час Громадянської війни в США. Панорамні пейзажі показують, як те, що могли побачити командири, мало значний вплив на прийняті ними рішення. Натисніть на етапи, показані на вертикальній шкалі часу, щоб вивчити дії кожного генерала та відповідні умови на полі бою.


Чи є спосіб вирізати базову карту (ArcMap 10)?

Я хочу використовувати базову карту супутникових знімків, надану ESRI часом для певної карти. Однак увімкнення справді гальмує ситуацію. Я 'm одночасно працюю тільки в одному окрузі, мені не потрібна вся земна куля. Я 'm думаю, що якщо я можу просто вирізати зображення стану, в якому я 'm працюю, це дещо прискорить ситуацію.

Є ідеї, як цього досягти? Будь -яка допомога була б дуже вдячна.

^ ^ Це. Зображення NAIP швидше вирішуються, і ви також можете встановити стиснення у властивостях шару для збільшення швидкості. Незважаючи на те, що він не підходить для карт невеликої площі, він є чудовою безшовною мозаїкою, яку регулярно оновлюють. Посилання на NAIP USDA

Для кожного штату останній рік DOQQ NAIP Imagery доступний на сервері ArcGIS. Державні служби можна додати до ArcGIS Desktop, додавши http://gis.apfo.usda.gov/arcgis/services Зверніть увагу: це посилання не працюватиме, якщо ви не використовуєте додаток ESRI 's ArcGIS. Це посилання призначене лише для клієнтів, які можуть користуватися лише службами веб -картографування (WMS).

Змінити: Ви також можете безкоштовно завантажити geoTIFF безпосередньо з Міністерства сільського господарства США на рівні округу, зберегти його локально у базі даних або службі зображень і швидко подати.


Починаємо

Почніть із завантаження зразка набору даних для цієї вправи з ArcUser веб-сайту (esri.com/esri-news/arcuser) на локальний диск. Cause_V_Drone_4.zip містить кілька файлових баз геоданих, чотири навчальних зображення JPEG та файл MXD, який буде імпортовано в ArcGIS Pro. Розпакуйте зразок архіву набору даних на локальному диску.

Запустіть ArcGIS Pro та оберіть новий порожній проект. Коли буде запропоновано, створіть новий проект, назвіть його Drone_4_Everson та збережіть його у Cause_V_Drone_4. Переконайтеся, що ви зберігаєте свій проект у папці Cause_V_Drone_4. Після того, як відкриється карта ArcGIS Pro, перейдіть на вкладку Вставка та натисніть Імпортувати карту. Перейдіть до Cause_V_Drone_4, виберіть Drone_4_Everson.mxd і натисніть OK.

Перевірте щойно імпортовану карту. Сучасний розмір карти показує річку Нукссак, що тече на захід у південно -західному кутку Еверсона і містить місцевий транспортний шар. Макет карти макета 1: 2500.

Відкрийте панель Каталог, розгорніть Карти, клацніть правою кнопкою миші Drone_4_Everson і виберіть Відкрити. Імпортна карта відкривається на новій вкладці як карта ArcGIS Pro з такою ж назвою. Імпортна карта пов'язана з картою ArcGIS Pro. Карта повинна знаходитися у вигляді карти, яка буде використовуватися для геореференційних зображень.

Натисніть спадне меню базової карти та виберіть Зображення з мітками. Базова карта високої роздільної здатності показує південно-західний кут Еверсона, річку Нукссак та міст Шосе 544. Увімкніть шари Drone4 Location, Drone 4 Image Center, Lahar Time Points, Impacted Bridges та Everson Structures. Вимкніть Major Rivers. Залиште шари, які вже були, на самоті. Огляньте карту. Збережіть проект.


Архів USGS EROS - Комерційні супутники - OrbView 3

Супутник OrbView-3 компанії GeoEye був одним з перших у світі комерційних супутників, які забезпечували зображення з високою роздільною здатністю з космосу. OrbView-3 зібрав один метр панхроматичного (чорно-білого) або чотириметрового мультиспектрального (кольорового) зображення на ширині смуги 8 км для обох датчиків. Зображення на один метр дозволяють більш точно переглядати та картографувати будинки, автомобілі та літаки, а також створювати точні цифрові продукти. Чотириметрові мультиспектральні зображення забезпечують кольорову та ближню інфрачервону (NIR) інформацію для подальшої характеристики міст, сільських територій та нерозвиненої землі з космосу. Зображення із супутника OrbView-3 доповнюють існуючі дані геоінформаційної системи (ГІС) для комерційних, екологічних та національних клієнтів безпеки. OrbView-3 обертається на 470 км над Землею на сонячній синхронній полярній орбіті, збираючи зображення поверхні Землі з роздільною здатністю один метр у панхроматичному (чорно-білому) режимі або з роздільною здатністю чотирьох метрів у багатоспектральному (кольоровому) режимі з триденний цикл повторення.

Центр геологічної розвідки США (USGS), Центр спостереження та наукових досліджень земних ресурсів (EROS), отримав 179 981 «сегментів» зображення OrbView-3 від GeoEye без обмежень. Дані передавалися у базовому розширеному (рівень 1В) радіометрично виправленому форматі. Файли продукту включають дані супутникової телеметрії, раціональні функції, пост-оброблену відстань наземної вибірки (GPS) на найдивніших даних та достатні метадані для суворої триангуляції.

Дані в цій збірці були отримані між вереснем 2003 р. Та березнем 2007 р. Від мультиспектральних (MS) та панхроматичних (Pan) датчиків. Понад 84% колекції Orbview-3-це PAN (чорний та білий).

Покриття OrbView 3
(Публічний домен)

Цифрові продукти

Основні розширені дані (рівень 1В) були додатково оброблені за допомогою даних супутникової телеметрії (дані про орбіту та положення) та коефіцієнтів раціональної функції. Цей продукт служить базовим продуктом для продуктів більш високого рівня (наприклад, орторектифіковані зображення) і містить достатню кількість метаданих, щоб клієнти могли виконувати ретельну фотограмметричну тріангуляцію. Файли рівня 1B мають загальний формат TIF і не містять тегів геопосилання. Файл метаданих мови значень параметрів (PVL) дійсно містить дані ефемериди, і деякі пакети програм автоматично застосовуватимуть модель геопосилання під час імпорту файлу TIF.

Продукт Систематичної корекції рельєфу (рівень 1Gst) був виготовлений з використанням радіометричних та систематичних геометричних корекцій із застосуванням 90-метрової цифрової моделі висот (DEM) для топографічної точності. Файли рівня 1Gst мають формат GeoTIF і містять відповідні теги геопосилання для проекції карти та координат кутів.

Продукти даних рівня 1B та рівня 1GST мають значення даних беззнакових 16-розрядних цілих чисел. Дані варіюються від 0 до 2047 замість очікуваного 8-розрядного діапазону від 0 до 255. 16-розрядні цілі дані за замовчуванням візуально виглядатимуть чорними в деяких пакетах програм, таких як ArcGIS. У таких випадках може знадобитися змінити масштаб даних.

Продукт Full Resolution Browse забезпечує зображення з повною роздільною здатністю у форматі JPEG для сцен, оброблених до рівня 1Gst.

Набір GIS Ready Bundle містить зображення з повною роздільною здатністю у форматі JPEG у комплекті з метаданими та файлом світу для використання в геоінформаційних системах, програмному забезпеченні для обробки зображень та програмах веб -картографування. Ця опція надає користувачам зображення JPEG із географічною прив’язкою та доступна лише для сцен, оброблених до рівня 1Gst.

Технічні характеристики Orbview-3

Режим зображення Панхроматичний Багатоспектральний
Просторова роздільна здатність 1 метр 4 метр
Канали зображення 1 канал 4 канали
Спектральний діапазон 450-900 нм 450-520 нм (синій)
520-600 нм (зелений)
625-695 нм (червоний)
760-900 нм (NIR)

Карти охоплення

Доступні для завантаження карти охоплення із зазначенням наявності продуктів Orbview-3.

Додаткова інформація

Доступ до даних

EarthExplorer можна використовувати для пошуку, попереднього перегляду та завантаження даних Orbview 3. Колекція знаходиться під комерційними супутниками.


Чи можна визначити дату збору базової карти ESRI World Imagery Base - Geographic Information Systems

Як окремі особи, ми щодня приймаємо рішення на основі географії. Деякі рішення прості і мають короткострокові наслідки, такі як "Де я сьогодні пообідаю?" Інші рішення, такі як "Де я буду жити?" мають більший і триваліший вплив на наше життя.

Нові обчислювальні платформи, такі як Web GIS, сприяли розширенню GIS та його включенню до систем підтримки прийняття рішень.

Компанії, державні установи та інші організації приймають рішення, які мають далекосяжні наслідки, а географія також впливає на ці рішення. Якщо новий магазин будується стосовно потенційних клієнтів, це може визначити його успіх чи невдачу. Рішення щодо землекористування можуть мати важливе значення для того, щоб зробити громаду бажаним місцем для проживання.

Застосування географічних знань

Включення географії в процес прийняття рішень для організацій дає уявлення, які впливатимуть на те, який підхід обрано та на результат. Цінність використання географічних рамок для вирішення проблем зростає зі збільшенням масштабу та складності проблеми. Виклики, що стоять зараз перед суспільством, такі як глобальне потепління, дефіцит ресурсів та втрата біорізноманіття, вимагають врахування конкуруючих інтересів та взаємозалежності. Зроблений вибір матиме глибокі та довгострокові наслідки.

Використання географії як основи для розуміння та управління нашими відносинами зі світом отримало назву географічного підходу. Хоча його можна ефективніше застосувати в цифровому вигляді, розвиток географічного підходу передує комп’ютерам і був популяризований Іаном Макхаргом у його книзі, Дизайн з природою, опублікований у 1969 р. За допомогою комп’ютерів можна обробляти великі обсяги даних, а використання географічного підходу розширюватись для використання з проблемами, які раніше були виключені з розгляду.

Кращий підхід

Покращення прийняття рішень шляхом застосування географічного підходу є однією з найбільш вагомих причин для розробки ГІС, особливо на рівні підприємства та за його межами. Традиційні (непросторові) процеси прийняття рішень зазвичай включають шість основних кроків.

  1. Визначте проблему.
  2. Зберіть інформацію, що стосується цієї проблеми.
  3. Розробка альтернативних рішень.
  4. Оцініть ці рішення.
  5. Вирішіть, яке рішення найкраще вирішить проблему.
  6. Реалізуйте це рішення та визначте його ефективність.

Якщо застосувати до реального світу, ці кроки не є суто послідовними, а, як правило, є ітераційним процесом. Наприклад, збір інформації, що стосується ідентифікованої проблеми, може покращити уявлення про проблему та виявити потребу в додатковій чи різних видах інформації. Так само, коли альтернативні рішення будуть визначені та розглянуті, інформація може бути переглянута.

Дірк Кемпторн, секретар Міністерства внутрішніх справ Сполучених Штатів Америки, приймаючи нагороду «Зробити різницю».

Застосування географії покращує процес прийняття рішень шляхом вирішення проблем та оцінки запропонованих рішень, реалізованих цілісно, ​​всебічно, систематично, аналітично та наочно. ГІС надає цифрові інструменти для збору та організації даних, моделювання географічних процесів та візуалізації інформації, що дозволяє керівникам приймати обґрунтовані та ефективні рішення. За допомогою ГІС аналіз проблем може мати більшу глибину, оскільки багато шарів даних, що стосуються фізичного та культурного світу, можна розглядати разом.

Сприятливі фактори

Розвиток систем збору даних, технологій ГІС, географічної інформації та обчислювальної техніки за останнє десятиліття зробив застосування ГІС у процесі прийняття рішень більш здійсненним та привабливим.

Обсяги даних, які зараз збираються датчиковими системами, більш ефективно аналізуються за допомогою можливостей ГІС інтеграції та управління даними. Гідрологічна інформаційна система (ГІС), створена Консорціумом університетів з метою розвитку гідрологічної науки, Inc. за фінансування Національного наукового фонду США, організовує та надає доступ до даних спостережень за водою, зібраних вченими, які працюють над багатьма різними проектами. Це досягається шляхом інтеграції даних спостережень з даними ГІС, що забезпечує просторовий контекст вододілів, водоносних горизонтів та потокових мереж.

Збільшення кількості зібраних даних з дистанційного зондування та їх інтеграція в круговий робочий процес ГІС, що включає розширення Image для ArcGIS Server, значно збільшила доступність цього цінного та своєчасного джерела даних для таких великих територій, як країни чи регіони. Ці події дають можливість особам, які приймають рішення, мати набагато ширший погляд на явища.

Завдяки вдосконаленим інструментам геообробки, фахівці ГІС можуть створювати нову інформацію з цих джерел даних. Дані моделювання забезпечують метод постановки просторових питань, які досліджують взаємозв’язки між різними факторами. За допомогою картографічних інструментів у ГІС ця інформація може відображатися у спосіб, який чітко та переконливо передає інформацію не лише особам, які приймають рішення, а й громадськості.

Потужніші системи та перехід на нові обчислювальні платформи за останнє десятиліття також сприяли розширенню ГІС та її включенню до систем підтримки прийняття рішень. Корпоративні технології та системи міжпідприємств тепер керують більшою кількістю інформації, підтримують більше програм та забезпечують більш швидкий доступ до інформації.

Підйом серверної ГІС створив додатки, які впливають на прийняття рішень від організаційного до індивідуального рівня: зростання масивів популярності споживчої інформації, що передається у вигляді карти на телефоні, наявність значних наборів даних, попередньо розфасованих, таких як Esri Data Appliance та доставка глобусів, карт та послуг за допомогою ArcGIS Online. Щороку люди, які вперше відвідують День ГІС, з подивом дізнаються, як багато ГІС впливає на їхнє життя щодня.

Рішення великих проблем

Стаття в цьому випуску "Carbon Nation —Automated GIS process is a snapshot of biomass and carbon in U.S. Команда дослідницького центру Woods Hole досліджує зв'язок між кругообігом вуглецю та земним покривом шляхом створення Національного набору даних про біомасу та вуглець за 2000 рік.

Потреба в управлінні водними ресурсами таким чином, щоб забезпечити достатні запаси прісної води, викликає у всьому світі проблему. Інструменти на основі ГІС, розроблені для програми, яка допомагає менеджерам водних ресурсів у західноафриканських країнах, є предметом іншої статті "Візуалізація, інтерпретація та оцінка"#151 Створення багатодеморального засобу перегляду сценаріїв SDSS з ArcGIS Engine. Спільне підприємство університетів Кельна та Бонна, Німеччина, створило незалежний від платформи інструмент, який допомагає особам, які приймають рішення, оцінювати аналіз, що включає просторові та інші джерела даних, та прогнозувати вплив глобальної зміни клімату на водні ресурси у двох районах Західної Африки .

Інша стаття, "Моделювання кращих рішень та оцінка земель та оцінка ділянок, покращена за допомогою ГІС", пояснює, як перевірена методологія прийняття рішень була вдосконалена шляхом додавання ГІС. Автори описують, як систему прийняття рішень щодо землекористування зробили більш доступною, надійною та гнучкою шляхом включення ArcGIS та ModelBuilder до процесу.

У кожному випадку ГІС дозволяє особам, які приймають рішення, враховувати не лише економічні та політичні фактори, а й екологічні та культурні. Наприклад, важко розрізнити взаємозв’язок між такими факторами, як щільність населення та запаси прісної води, просто переглянувши таблицю. Однак тематичне зіставлення цих даних може зробити відносини очевидними. Якщо розглядати в географічних рамках, залежності та взаємодії є більш очевидними, а компроміси між різними можливими рішеннями можна моделювати та оцінювати.

Підтримка прийняття кращих рішень

ГІС вносить як глибину, так і масштаб у процес прийняття рішень. Приймаючи нагороду "Як змінити різницю" на цьогорічній Міжнародній конференції користувачів Esri, міністр внутрішніх справ Сполучених Штатів Америки Дірк Кемпторн описав майбутнє, в якому процес прийняття рішень виграє від географічного підходу.


Служби функцій Esri та API Карт Google v3

Чи можна накласти службу функцій Esri на карту Google за допомогою API Карт Google?

Я використовую функції функцій, розміщені на ArcGIS Online. Майте на увазі, що це функція послуги, а не сервісні карти.

З усього, що я зібрав, Карти Google, здається, підтримують лише сервіси відпочинку на карті. Це правильно? Хтось мав успіх у накладанні сервісних функцій?

Якщо ви встигли так далеко, я дам вам невелику історію. Наш розробник систем створив численні програми за допомогою API Карт Google, тому на даний момент було б тягарем переписати все в OpenLayers, ESRI API, листівку тощо. Він хоче мати можливість користуватися нашими сервісами картографування ArcGIS Online, які ми магазин як функції, він же. WFS. Ми дійсно не хочемо йти шляхом того, щоб підтримувати додаткові версії (плитки, KML, geoJSON тощо) тих самих шарів. Я експериментував із перетворенням Esri JSON на GeoJSON на ходу, але у мене нічого не вийшло. Я вже готовий зателефонувати і відновити все за допомогою API Esri, але я вирішив, що спочатку запитаю. Наш персонал дійсно закоханий у Карти Google, тому продати його буде важко.


Довідник із впорядкування та аналізу супутникових знімків високої роздільної здатності

Супутникові знімки з високою роздільною здатністю можуть бути використані для документації, моніторингу та адвокації, що стосується прав людини. Зображення особливо корисні для оцінки масштабів насильницьких конфліктів, вимушеного переміщення та інших проблем з правами людини у віддалених, недоступних або іншим чином жорстко контрольованих районах світу, таких як Бірма та Шрі -Ланка. У міру того, як з роками розвиваються можливості створення зображень супутників з високою роздільною здатністю, також має можливість аналізувати вплив конфлікту на інфраструктуру та інші особливості, які можна ідентифікувати на зображеннях. Крім того, зменшення вартості геопросторових технологій та збільшення доступності геопросторових даних зробили аналіз зображень з високою роздільною здатністю життєздатним інструментом дослідження для правозахисних організацій.

Проекти аналізу супутникових зображень, як правило, передбачають документування пошкоджень на території після того, як сталася подія. Наприклад, у 2009 році AAAS подивився на зображення зони цивільної безпеки (CSZ) у Шрі -Ланці після того, як урядові сили розгромили тамільські тигри. Порівнюючи зображення місцевості до та після її оголошення CSZ виявив свіжі кратери бомб і снарядів та пошкодження дахів. Цей тип збору доказів допомагає підтвердити розповіді НУО та очевидців подій на місцях, що було зроблено в Бірмі, Зімбабве та інших місцях.

Аналіз зображень також може бути використаний для моніторингу недоступних або заборонених територій, де подія ще має відбутися, але потенціал конфлікту великий. У цих додатках сфера інтересів контролюється шляхом постійного збору та оновлення зображень. Очі в Дарфурі, спільний проект AAAS та Amnesty International, є одним із прикладів проекту активного моніторингу. На сайті є зображення сіл Дарфурі, які є вразливими до нападів, і за необхідності продовжує регулярно оновлюватися новими зображеннями для оцінки останніх змін, що відбулися. Хоча моніторинг потенційної зони конфлікту шляхом постійного отримання нових супутникових знімків є ідеальним, це може бути досить дорогим.

Погляд на Дарфур також показує, як зображення можуть служити ефективним інструментом пропаганди, чітко ілюструючи вплив збройних нападів на цивільне населення. Супутникові знімки також добре підходять для публікації новинними організаціями, розслідувальних звітів і навіть судових розглядів, оскільки вони можуть об’єктивно обґрунтувати розповіді очевидців та інші повідомлення. На додаток до насильницьких конфліктів, зображення також можна використовувати для оцінки інших питань - від вирубки лісів до прав корінних земель. Хоча аналіз зображень може здатися складним, цей посібник має на меті розбити процес ідентифікації, отримання та аналізу зображень на стислі кроки з акцентом на мінімізацію витрат.

Про супутники

Більшість комерційних зображень з високою роздільною здатністю надходять із супутників, якими керують DigitalGlobe, GeoEye та ImageSat International. Кожна компанія експлуатує супутники з меншою панхроматичною (чорно -білою) роздільною здатністю менше одного метра, причому деякі з них також здатні до двометрової мультиспектральної (кольорової) роздільної здатності. Наприклад, супутник DigitalGlobe WorldView-2 має панхроматичну роздільну здатність 50 сантиметрів (см) і мультиспектральну роздільну здатність 1,84 метра. Це ефективно означає, що супутник буде виявляти об’єкти розміром більше 50 см. Кожне зображення, створене супутником, складається з мільйонів пікселів, кожен з яких представляє квадратну поверхню землі розміром 50 на 50 см. Цей рівень вирішення ідеально підходить для аналізу територій конфлікту, де невеликі будинки та інші споруди часто руйнуються під час насильства. Більшість сучасних супутників, однак, не можуть захопити окремих людей, оскільки їх розміри, якщо дивитися зверху, менші за більшість роздільних здатностей зображення. Іноді з'являються зображення, де люди, або, швидше за все, їхні тіні, видно як окремі пікселі, але це скоріше виняток, ніж норма. Знання меж можливості супутникових знімків буде корисним для визначення того, чи підходить проект для такого типу аналізу.

Оцінка проекту

Багато питань прав людини, але не всі, можуть отримати користь від застосування супутникових знімків правозахисними групами. Події, що стосуються насильства між людьми, непридатні для аналізу зображень через неможливість більшості супутників захопити людей на землі. Однак більш масштабні події, під час яких спалюються будинки, використовується артилерія або бомби або викопуються великі могили, швидше за все, будуть доречними для аналізу зображень. Деякі приклади ситуацій, коли супутникові знімки виявилися корисними, див. На сторінці прикладу SHRP. Кілька простих питань, які дослідник може поставити, щоб визначити, чи можуть бути корисними супутникові знімки, включають:

  1. Чи ця подія передбачала значні зміни в будівлях, дорогах, рослинному покриві, транспортних засобах чи інших об’єктах площею більше 2-3 квадратних метрів?
  2. Чи відоме точне місце події, про яку йдеться, або її можна визначити?
  3. Чи відома дата події, чи її можна визначити?
  4. Чи сталася подія після 1999 року, коли був запущений перший комерційний супутник високої роздільної здатності?

Якщо відповіді на всі вищесказані позитивні, можливо, проект з прав людини підходить для аналізу зображень. Тоді дослідникам доведеться пропрацювати процес ідентифікації сфер інтересів, пошук та локалізацію відповідних супутникових знімків, а також отримання та аналіз цих зображень. Нижче ці кроки описані більш детально.

Визначення сфери інтересів

Як перший крок у будь -якому аналітичному проекті необхідно визначити межі сфери інтересів. Для цього дослідникам слід шукати назви міст, річок, орієнтирів та інших особливостей із джерел, що описують ці події. Слід зосередитися на тих областях, де подія є найпевнішою, і встановити часові рамки її настання. Ці назви місць, які визначають область інтересів, будуть використовуватися для пошуку та впорядкування зображень та мають бути пов’язані з певними географічними координатами. Цей процес, відомий як "геокодування", можна здійснити за допомогою Інтернету, традиційних карт, Google Планета Земля ". нечіткі збіги, "відображення, внесене користувачами, та інші методи, описані нижче.

Територія, що представляє інтерес, може бути визначена точкою або багатокутником. Визначення площі як точки за допомогою однієї пари координат корисно, коли місце маленьке та точне, наприклад, у таємній в’язниці. Але якщо спалено ціле місто або обстріляно декілька сіл, створення полігональних контурів цієї зони (у вигляді KML-файлу Google Earth або ГІС-сумісного файлового файлу) є більш корисним. Оскільки для аналізу зображень може знадобитися багато часу, а оскільки ціни ґрунтуються на кількості придбаних квадратних кілометрів, зазвичай корисно мінімізувати, наскільки це можливо, розмір цікавої території.

Google Планета Земля (GE)-це безкоштовний, автономний настільний додаток, який надає супутникові знімки більшої частини світу та корисний для визначення сфери інтересів. Щоб визначити координати області, збільште масштаб до області за допомогою коліщатка прокрутки миші або повзунка праворуч від вікна карти. Крім того, введіть назву місця в поле "Перелітати до" на панелі пошуку, і в багатьох випадках Google Планета Земля автоматично визначить місце розташування. Потім переконайтеся, що рядок стану, що відображає широту, довготу та висоту, з’являється уздовж нижнього краю вікна карти. Якщо це не так, клацніть Переглянути & рядок стану. Панель відображає розташування курсору миші на земній кулі. Якщо цікаве місце розташування невелике (наприклад, одна будівля), збільшіть масштаб наскільки це можливо і запишіть широту та довготу з рядка стану. Цей пункт можна використовувати для пошуку в архівах компаній -супутників.

Якщо область інтересів велика та неточна, досліднику може бути корисним створити її схему, що можна зробити, вибравши «Полігон» у меню «Додати» або натиснувши кнопку «Додати багатокутник» у Google Планета Земля панелі інструментів. Після цього з'явиться діалогове вікно, яке дозволяє користувачеві створити багатокутник, натиснувши кнопку для створення нових вершин. Після завершення полігону натисніть кнопку OK у діалоговому вікні. Якщо користувач хоче відредагувати полігон, просто клацніть правою кнопкою миші та виберіть Властивості, щоб внести зміни. Після створення потрібної області збережіть полігон як KML, клацнувши правою кнопкою миші на елементі на панелі "Місця" та вибравши "Зберегти місце як". У отриманому діалоговому вікні змініть "Зберегти як тип" на KML і натисніть Зберегти. Файли KML можна використовувати для пошуку в архівах GeoEye. Для пошуку в архівах DigitalGlobe з використанням області інтересів, файл KML потрібно буде перетворити на шейп -файл. Перевага створення полігону сфери інтересів на відміну від простого запису центральної точки полягає в тому, що пошук зображень обмежений окресленою областю. Більш детальна інформація про пошук архівів міститься нижче у розділі Пошук та ідентифікація зображень.

Якщо назву місця не вдається знайти за допомогою Google Планета Земля, подумайте про використання нечіткого відповідника. Цей інструмент шукає у великій базі даних будь -які назви місць, які відповідають або дуже схожі з введеною назвою місця. Потім відображаються широта та довгота кожного збігу. Спираючись на назви топонімів з Національного агентства геопросторового розвідки США GEOnet Names Server, російські топографічні карти, неурядові організації та інші джерела, нечіткі відповідники мають потенціал для визначення місць навіть у найвіддаленіших районах.

Якщо за допомогою вищевказаних методів не вдається визначити місце розташування, пошуки в Інтернеті часто дають корисні результати зі статей новин та публікацій у блогах. Користувацькі веб-сайти для картографування, такі як Wikimapia та OpenStreetMap, також можуть надавати географічну інформацію. Занадто маленькі села, щоб їх можна було ідентифікувати за допомогою програми Google Планета Земля, а також нечіткі відповідники іноді визначають автори цих сайтів.

Пошук та ідентифікація зображень

Після встановлення географічних координат визначеної території починається пошук доступних зображень. Щоб задокументувати подію, досліднику, як правило, потрібно буде отримати два зображення, одне зроблене до події та одне, зроблене після. Іноді для відображення змін протягом більш тривалого періоду часу потрібно більше зображень, а іноді потрібне лише одне зображення.

Під час пошуку зображень важливо відзначити, що деякі супутники знімають панхроматичні зображення, а інші - як панхроматичні, так і мультиспектральні. Загалом, придбання трохи дорожчого мультиспектрального зображення, яке включає панхроматичне зображення, є кращим через надану інформацію про колір. Однак для деяких проектів може знадобитися найкраща можлива роздільна здатність, що, залежно від наявності, може вимагати покупки на супутнику, що має лише панхроматичний характер.

Один недолік мультиспектральних зображень полягає в тому, що вони мають набагато меншу роздільну здатність, ніж панхроматичні зображення. Наприклад, GeoEye-1 має мультиспектральну роздільну здатність 1,65 метра, але панхроматичну роздільну здатність 0,5 метра. This can be remedied through "pan-sharpening," by which the color information of a multispectral image is applied to the black and white image of the same area. The result is a multispectral image with the resolution of a panchromatic image. While this does not produce the same image that a 0.5 meter multispectral sensor would have, it does approximate one.

Multispectral images vary in their number of bands. Three-band images contain the red, green and blue bands that constitute a color image. Four-band multispectral images include the red, green, blue and near-infrared bands. The near-infrared band identifies vegetation very easily, making it possible to distinguish trees from structures and other elements. Purchasing this extra band may be beneficial depending on the project at hand. When purchasing a multispectral image, the number of bands desired, whether three or four, must be specified.

With this information in mind, imagery can be located by searching the commercial satellite imagery archives and also sometimes Google Earth. Generally, the first step in the search process is to look for any free high-resolution imagery on Google Earth.

A. Searching for Imagery on Google Earth

To begin the search, enter the coordinates or placename of the target area in the "Fly To" field or simply zoom into the proper geographical extent in Google Earth. If a high-resolution image is available, the date it was taken will appear along the bottom edge of the viewer. The user can check for older images by clicking View < Historical Imagery or by hitting the Historical Imagery icon in the toolbar. The slider that appears at the top will allow the user to view older images of the area of interest, if any are available. For areas that are not covered by high-resolution imagery, low-resolution Landsat imagery may be available. While Landsat is generally unsuitable for human rights analysis, the imagery may prove useful depending on the project. Commercially available imagery from DigitalGlobe can be searched by going to the Layers pane and selecting More < DigitalGlobe Coverage. This method is further discussed in the DigitalGlobe section below.

When an image has been found, a snapshot can be saved by going to File < Save < Save Image. This process is most effective if the area of interest is small, though multiple small images can be stitched together with other software to cover wider areas. To obtain a high-resolution image of a larger area, Google Earth Pro may be required. GE Pro allows the user to save images at a higher resolution (4800 pixels) than the standard version. A license for the program must be purchased, and GE Pro includes the ability to measure area, integrate GPS data, and import shapefiles.

Should a full-quality, georeferenced satellite image be required for use in a geographic information systems (GIS) program, then purchasing or otherwise acquiring the original image will be necessary. To do so, the user will need to search the archives of the major satellite companies. A list of high-resolution commercial satellites is below:

Супутник Company Resolution(meters) Entry Into Service Примітки
QuickBird DigitalGlobe 0.61 pan, 2.4 multi 2001
WorldView-1 DigitalGlobe 0.4 pan 2007 Targeting by US Government only. Civilian resolution degraded to 0.5 m.
WorldView-2 DigitalGlobe 0.46 pan, 1.84 multi 2009 Civilian resolution degraded to 0.5 m.
IKONOS GeoEye 0.82 pan, 4 m multi 1999
GeoEye-1 GeoEye 0.41 pan, 1.65 multi 2008 Civilian resolution degraded to 0.5 m.
EROS-B ImageSat International 0.7 pan 2006

The online archives of the commercial companies can be searched by specifying a coordinate point, drawing an area of interest using their map interfaces, or uploading a shapefile or KML. Specific information regarding the satellites, imagery, and search processes of DigitalGlobe, GeoEye, and ImageSat International are detailed below.

B. Searching for DigitalGlobe Imagery

ImageFinder is DigitalGlobe's searchable archive of imagery from its QuickBird, WorldView-1 and WorldView-2 satellites (see Table), and allows the user to narrow searches based on date, off-nadir angle, and cloud cover. Areas of interest can be defined in ImageFinder by entering coordinates, uploading a shapefile, or drawing an area of interest, as outlined below. Additional help can be found at this link.

Method 1: Enter center point coordinates

  1. From the ImageFinder, go to Polygon < Enter Coordinates.
  2. Enter the latitude and longitude in either decimal or sexagesimal (DMS) degrees. To enter coordinates of a polygon, click the Corner Coords tab at the top.
  3. Specify the search dimensions.

Method 2: Upload shapefile

  1. From the ImageFinder, go to Polygon < Upload Shapefile
  2. Attach a compressed (zipped) shapefile.

Method 3: Draw Area of Interest

  1. Using the ImageFinder toolbar, zoom to the general area of interest.
  2. Use the "Draw polygon by drag box" or "Draw Polygon by point and click" to define an area of interest.

Following this, the ImageFinder will display the area of interest using a red outline on a dynamic map. The latitude, longitude, and square area of the area of interest will appear along the right in the Map Status box. Please note that the minimum order size for DigitalGlobe archival imagery is 25 square kilometers, which is often sufficient for the purposes of human rights research.

Additional search criteria can be specified by clicking the "Modify Filter" button in the "Search Filter" box. Set the Maximum Cloud Cover to 100% and "Maximum Off Nadir Angle" to 45 degrees in order to view all images acquired of the area. Clicking the "Search" button will open a new window displaying the results of the query. The list can be sorted by any of the columns in the table by clicking on the appropriate heading. Images can be previewed in either a new window (by clicking the "view" link in any table entry) or on a map (by clicking the check-box located under the heading labeled "browse image").

After an appropriate image is identified, record the Image ID and Date of Acquisition for use when ordering from a reseller. A shapefile of the area of interest will also be needed. By going to Download < Polygon Shapefile, the area of interest can be downloaded as a zipped shapefile and passed on to a reseller.

DigitalGlobe images can also be searched using Google Earth. In the Layers sidebar, click More < DigitalGlobe Coverage. This will display the footprints of all available images in the area, as depicted in the screenshot below.

C. Searching for GeoEye Imagery

GeoFUSE is GeoEye's online archive of imagery captured by the IKONOS and GeoEye-1 satellites. Using this interface, an area of interest can be specified in several ways as described below. Further help can be found here.

Method 1: Enter center point coordinates

  1. From the GeoFuse homepage, scroll down and click Advanced Search Options. On the next page, click By Geometry Query.
  2. Enter the latitude and longitude in either decimal or sexagesimal (DMS) degrees. To enter coordinates of a polygon, click the By Bounding Box Coordinates tab.
  3. Specify the search radius, if applicable, and click Process Point Buffer.
  4. Specify the date range and maximum cloud cover and click Open Permalink.

Method 2: Upload shapefile/KML/KMZ

  1. From the GeoFuse homepage, scroll down and click Advanced Search Options. On the next page, click By Uploading a File.
  2. Attach a compressed (zipped) shapefile, KML or KMZ and click Process File.
  3. Specify the date range and maximum cloud cover and click Open Permalink.

Method 3: Draw Area of Interest

  1. From the GeoFuse homepage, click Online Maps. Using the available tools, zoom to and outline the area of interest.
  2. Use the Pushpin or Polygon tool to define an area of interest.

The resulting map will show the area of interest and outlines of the images that match the specified criteria. Clicking the Search Preferences icon allows the user to change the maximum cloud cover and date range. After adjusting the criteria, the search results can be downloaded as either an SHP, KMZ, CSV (Excel), or HTML file by clicking the Data Download icon at bottom. Please note that for GeoEye images, a minimum area of 49 square kilometers must be ordered. For the user's convenience, the approximate square area of the area of interest is shown on the bottom bar of the map window.

An image can be previewed by toggling the box next to the footprint icon in the Image Catalog Results pane. This will display the image directly on the map. An image can also be previewed by selecting "Details," then hitting "View full image metadata" in the popup, and finally scrolling down to "Image File URL" in the new window.

GeoEye's archive is also searchable in Google Earth by downloading a KML file that interfaces with GeoEye's servers. Upon opening the file, the KML will appear in the "Places" pane of Google Earth. Clicking the "Search GeoEye Image Catalog" logo that appears will open a window containing the available cloud-cover options, shown below.

Once the search is complete, the date range can be changed using the slider that appears at the top of the map window. The outlines of any imagery that matches the search criteria will then be displayed on the map. Clicking on the image icon will bring up detailed information about the scene along with an option to view a preview of the image.

The image preview is useful for determining whether clouds are present over the area of interest. If the search results yield a useful image, the imagery source, collection date, and ordering identifier should be noted for ordering.

GeoEye also offers the GeoFUSE toolbar for ESRI's ArcMap GIS that allows for a simple search of available imagery. Use of the toolbar is similar to the online interface in that the user must specify an area of interest, either by coordinate values, drawing a polygon, or selecting a feature. Search results can also be refined by cloud cover, off-nadir angle and date of acquisition. The toolbar is geared towards those familiar with GIS applications.

D. Searching for ImageSat Imagery

Another source of imagery is ImageSat International, which operates EROS-B, a satellite with 0.70 meter panchromatic resolution. Unlike the other two commercial vendors previously discussed, ImageSat does not have a searchable imagery archive online. To request to see available imagery, users should send coordinates and a timeframe to [email protected]

Image Ordering

When an image has been identified, AAAS approaches a third party reseller to submit the order. Communication with these resellers takes place primarily via e-mail, in which the area to be ordered is specified by attachments of WGS-1984 compliant shapefiles in geographic projection. This, along with catalog ID, imaging platform, and acquisition date, constitutes more than enough information for an order to be submitted. Processing usually takes one to three days, after which the requested data are delivered electronically via FTP.

In the event that no archival imagery exists of a high-priority target, the satellite may be tasked to acquire a new image at the user's request. This option is substantially more expensive than ordering imagery from the archives, but the process is much the same, with shapefiles or KMLs of the relevant area submitted to the reseller, along with the requested parameters regarding viewing angle and cloud cover. Note that imagery resellers will also often help you work through any image location or ordering problems, so do not hesitate to approach them with your questions. A list of DigitalGlobe's authorized resellers is here, and GeoEye's is available here. Below is a chart listing the price per square kilometer and minimum order size for each satellite.

Company Супутник Minimum Order Price (Archival) Price (New Collection)
DigitalGlobe QuickBird 25 km 2 $17/km 2 $23/km 2
DigitalGlobe WorldView-2 25 km 2 $17/km 2 $23/km 2
DigitalGlobe WorldView-1 25 km 2 $14/km 2 $20/km 2
GeoEye GeoEye-1 49 km 2 $12.50/km 2 (>90 days old) $25/km 2
GeoEye IKONOS 49 km 2 $10/km 2 (>90 days old) $20/km 2
ImageSat International EROS-B 49 km 2 $10/km 2 $14/km 2 (estimated)

After ordering the imagery, keep receipts and records organized for future reference. The order will likely be filled as an email linking to an FTP site from which the images can be downloaded. Depending on the type of internet connection, a download may take up to several hours due to the size of the image files being transferred.

Image Analysis

A. Image Preparation

After the order has been filled and the image received, the researcher needs to start viewing the imagery in an appropriate software package. Various options exist for viewing imagery, from GIS programs like ESRI ArcMap and the free Quantum GIS, to software designed for imagery analysis such as ERDAS Imagine, Opticks and MultiSpec. If these programs are unavailable, the TIFF image files can even be read in image viewers like Paint or Adobe Photoshop. However, GIS and image analysis programs are definitely the preferred option to fully take advantage of the georeferencing included with the image.

When the images have been loaded into the appropriate software, the analyst should visually scan each one to determine if it is suitable for analysis (i.e. correct location, cloud cover, resolution, etc.). Note that many satellite images are comprised of multiple bands, which indicate reflected wavelengths of light captured by the satellite sensor. A full discussion of this aspect of satellite imagery analysis is not possible here, but readers can review other information sources on remote sensing and imagery analysis. Generally, for multispectral images, a red-green-blue band combination will yield a naturally colored image, allowing for easy image interpretation. In other cases, highlighting the vegetation is preferred, and the near infrared band can be displayed as a primary color, thus allowing for a false color representation that makes vegetation easily distinguishable, as seen below.


Images courtesy http://rangeview.arizona.edu/Tutorials/intro.asp

On the left is a natural color image displaying the red, green, and blue bands. The image on the right is color-infrared, and displays the near-infrared, red and green bands. The infrared band helps to easily identify vegetation.

For all imagery, especially panchromatic imagery, a stretch will usually need to be applied to best display the image. Although the type of stretch will vary according to image, typically a standard deviation stretch or maximum-minimum stretch will produce the most ideal results. These stretches can be applied to the entire raster image or just the visual extent of the data frame. Results will often vary dramatically between the two extents and so both should be tested. It is important that the viewer of the imagery be aware of the adjustments that are made to the imagery. Too much alteration can be misleading, while insufficient fine-tuning can obscure important details of the image.
If multiple images are being used, determine whether the images are georeferenced well to each other or if co-registration is needed. In other words, a house in one image should be in the same location as that house in another image. A few meters off in one direction is common, but images that are skewed by 15 meters or more will adversely affect the analysis. Image georeferencing is a significant sub-topic of remote sensing, and due to various factors such as satellite vibration and look-angle there is almost always some error that must be overcome. To remedy this, GIS and image analysis programs will have georectification tools that allow the user to manually align images by marking points of reference. An explanation of the process for ArcMap can be found here. Properly georeferencing an image will reduce errors and lead to a more efficient analysis, though perfect co-registration of multiple images is usually impossible.

B. Damage Assessment

At the beginning of the analysis, survey each image to understand its individual characteristics. The images may not share the same resolution, color, or clarity. Making note of these differences will prevent the researcher from marking change where none has actually occurred. For instance, a structure that appears blurry in an after image may be the result of a lower- resolution scene, a temporary dust or moisture cloud, or some other factor, rather than damage.

AAAS primarily uses ERDAS Imagine for damage analysis. With this program, two images can be displayed in adjacent windows and "geolinked" such that scrolling through an image simultaneously scrolls the other. This allows for side by side analysis without having to toggle layers on and off. Using two monitors facilitates the analysis process even more by allowing the maximum area of the before and after images to be displayed. Due to the expense of the program and additional monitor, however, ERDAS may not be a viable option for everyone. Other GIS programs like ArcMap and Quantum GIS work well for image analysis as well. Since image layers are stacked in these programs, the researcher will need to switch layers on and off to conduct the analysis. Even Google Earth can be used in such a fashion, though the imagery will need to be converted to KML overlays first.

When comparing images, create a shapefile or other data file to mark where change has occurred on the after image. A point shapefile is useful when counting the number of individual structures that are damaged. However, when presenting the results of the analysis for an audience, a polygon shapefile can also be useful this will outline the affected areas without obstructing the view of the image, as many dots would do. With the shapefile created, begin the assessment at one corner of the image and scroll in one direction until the other edge of the image has been met. Scrolling should continue back and forth until the entire image has been covered, all the while marking change as new points in the shapefile. This method ensures that no part of the scene goes unobserved. During the first round of image comparison, mark any possible changes that have occurred between the before and after images. During the second round, refine those areas by marking only those where the most obvious change has occurred, taking care to account for possible seasonal variation, differences in the direction of the sun, and other environmental factors.

Be sure to use any details acquired about the incident from eyewitness reports to focus the analysis on a particular area of the image. If the area of interest is vague, then using the scrolling method described above is best. In addition, using the measure tool in ArcMap, Google Earth, or another analysis program will help assess distances and areas necessary for identifying change.

There are a few issues to consider when conducting the damage analysis. The absence or presence of vegetation may be affected by the season in which the image was collected. Since obtaining images from the same time of the year is not always possible, keep in mind that trees may lose their leaves, leaves may change colors, and rivers may ebb and flow depending on the season. Understanding this will help the researcher distinguish vegetation from housing structures. In a 4-band (red, green, blue and near-infrared) image, assigning the near-infrared band to the red color channel will make healthy vegetation appear red. Distinguishing between housing and vegetation in a panchromatic image is not as clear. A tree will typically appear blurry around the periphery and have soft edges as compared to the sharp edges of housing structures. A deeper knowledge of remote sensing concepts, as discussed in this NASA tutorial, may help in the analysis of some projects.

Understanding the customs, economy and history of an area can also contribute to a good analysis. In Darfur, for instance, many homes are ring-like huts made of mud walls. If set ablaze, the straw roof of a hut burns entirely, leaving the outline of a ring (the mud walls) that is visible from satellite imagery. This information is useful for identifying destroyed homes, like those depicted in the before and after images below.


Images ©2007 DigitalGlobe Inc.

These images near Ishma, South Darfur, Sudan show that every structure and fence line have been destroyed as a result of a "road-clearing" attack. The "before" image on the left was taken December 25, 2004 while the "after" image on the right is from February 10, 2007. Notice that the houses in the after image appear as ring-like structures without roofs, which burned.

It is also vital to note that the population in the Zaghawa region of Darfur is nomadic, traveling in search of food and water depending on the season. Changes in housing structures, therefore, do not necessarily signal damage, but may instead reflect the movement of an entire community. Using this information helped inform AAAS's study of the Darfur region.<>

The type of environment where an event occurs can greatly impact the visibility of damage. In Sri Lanka, the sandy beach on the northeast coast was such that it helped indicate mortar shell impacts, artillery emplacements and individual graves from the 2009 conflict. The soft sand easily gives way to shell impacts, as seen in the image below. By contrast, areas of heavy rainfall where mud and dirt are continually being churned about will adversely affect the terrain and the ability to see much change on the ground. Black soot and charred ground resulting from burned structures, for instance, may not be preserved by a constantly shifting terrain. Although images vary and local environments change, it is important to maintain consistency in marking damage throughout an analysis.

Images ©2009 DigitalGlobe Inc.
Pictured in this 2009 image are two craters formed from the impact of shells fired in close proximity to civilian areas in Sri Lanka. The craters, as well as the scattered ejecta surrounding them, are outlined well in the sandy ground.

Report Generation

With the image sets analyzed, create an initial report, whether as a document, poster or webpage, for dissemination to users. When conveying the results of the assessment, a methodology should be conveyed that addresses any issues that may have come up during the analysis. Display before and after images side by side and use arrows to indicate damage where necessary, making sure not to overly obstruct the image. Also be sure to attribute the images that are used to the appropriate satellite company. Because whole images are generally too large to disseminate easily, use small snapshots of the damaged areas for the report. This can be done by zooming into the appropriate area and either taking a screenshot or using the Export Map feature to create a scaled down image TIFF or JPEG file in ArcMap, or using the Print Composer in Quantum GIS. Posters can be created using ArcMap by switching to the layout view. To do so, select View < Layout View. A tutorial about creating map layouts in ArcMap is available here. Quantum GIS is also capable of creating map layouts. After creating the initial report, take feedback into account when finalizing the document for distribution.

This document is intended to provide the tools necessary to begin using satellite imagery to address human rights concerns. AAAS is supportive of any efforts to utilize geospatial technologies and will respond to any further queries that may come up during the process. For conflict-related uses, AAAS's case studies may prove a valuable resource.


Анотація

This article uses a Geographical Information System (GIS) platform to create an on-line monitoring system in order to display real-time operational data measured at different points of an electricity network. The network with all its assets will be displayed on a geographical map. This provides the electricity utilities with a tool for monitoring, control, asset management, and demand side management in a smart grid. The system is tested as a pilot using the low-voltage network at Sultan Qaboos University (SQU), Oman. The article illustrates the pilot implementation of an enterprise GIS for application in smart grids, where the technical procedures of development phases of GIS data model and GIS web application have been described in details. The developed system produces spatial representation of the electricity network and its assets including renewable energy systems with their operational data on the map of existing electrical distribution network. It provides the utilities the ability to monitor the system components and their operation performance in real time with their location on a map.