Більше

Зміна джерела cartodb.createLayer


Я застосовую шар карти з іменем Carto до існуючої карти листівки, подібної до:

cartodb.createLayer (карта, {type: 'namedmap', user_name: ** ім'я користувача **, параметри: {named_map: {name: ** ім'я **}}}, {https: true}). on ('done' , function (layer) {layer.setAuthToken (** token **); layer.addTo (map);}). on ('помилка', function (err) {console.log ('Помилка шару CartoDB:'+err );});

Наші іменовані шаблони карт охоплюють місто, а наш інтерфейс дозволяє користувачам змінювати місто, не виходячи зі сторінки, а це означає, що мені потрібно оновити джерело, яке використовується цим шаром.

За допомогою звичайної плитки LeafletLayer це було так само просто, як:

layer.setUrl (** URL **)

Але чи є еквівалент із шаром Карто?

Я б дійсно вважав за краще не повністю знищувати/відтворювати шар з нуля через проблеми збереження його стану (прихованого/показаного), забезпечення того, щоб він залишався у тому ж порядку в елементах управління листівки тощо.


Ви не можете встановити SQL за допомогою іменовані карти. Однак є й інші способи :)

По суті, вам потрібно створити кілька запитів SQL як іменовану карту (замість зміни sql під час виконання). Таким чином, ви можете зберегти конфіденційність даних.

Я щойно створив для вас приклад. Це приклад вибору шарів, але з використанням іменованих карт.

Ви можете перевірити це за цим посиланням.


Анотація

Неформальні поселення існують у юридично оспорюваному просторі, і якість інформації про них та доступ до них історично обмежені. Рух відкритих даних обіцяє усунути цю прогалину, запропонувавши альтернативні джерела інформації та безкоштовні або недорогі аналітичні платформи. Однак, для ефективного використання відкритих даних, міським менеджерам та планувальникам потрібні вказівки щодо орієнтування у цих нових джерелах даних, програмного забезпечення та серверних платформ, а також набуття необхідних навичок. У цьому документі ми починаємо вирішувати ці питання, розробляючи структуру, яка організовує розгалужений та швидко розвивається світ відкритих міських даних. Наша структура включає три широкі категорії (1) ресурси та ресурси, (2) діяльність та результати та (3) результати. Потім ми визначаємо та описуємо ключові підкомпоненти за кожним, а також перераховуємо видимі продукти та ресурси, доступні для міських менеджерів та планувальників. Наприклад, у розділі "Вхідні дані та ресурси" ми обговорюємо відкриті міські джерела даних, такі як Open Street Maps, кіберінфраструктуру для веб -хостингу, розгортання програм та обробку даних, а також програмне забезпечення з відкритим кодом, яке можна використовувати для аналізу та візуалізації зібраних або отриманих даних. Ми також визначаємо ключові ресурси, які доступні для планувальників для навчання, та обговорюємо додаткові можливості, які пропонують звичайні набори даних, такі як перепис населення та відкриті дані про міста. Нарешті, використовуючи приклади з поточної діяльності в Мумбаї, ми показуємо, як відкриті ресурси даних можуть бути корисними для розуміння урбанізації та кращої інтеграції неформальних поселень у офіційні процеси управління містом та планування. Ми пропонуємо, щоб міські менеджери та планувальники, які працюють у неформальних поселеннях, мали б більше використовувати переваги відкритих ресурсів даних, щоб як краще вирішувати поточні виклики, так і для формування кращого майбутнього для громад, які вони обслуговують.


Особливості Інформаційної системи географічних назв США (GNIS) для Західної Вірджинії

Геологічна служба США та Технічний центр ГІС Західної Вірджинії (конвертований текст у точки просторових даних), 20110801, Особливості інформаційної системи географічних назв США (GNIS) для Західної Вірджинії: Геологічна служба США, Рестон, штат Вірджинія.

Інтернет -посилання:

West_Bounding_Coordinate: -82.923034 East_Bounding_Coordinate: -77.375371 Північна_межова_координата: 40.796461 South_Bounding_Coordinate: 36.992457

Дата початку: 1974 Дата закінчення: 01-серпня-2011 Поточність_посилання: Стан землі

Форма геопросторових даних_презентацій: Вектор цифрових даних

  • Сутність точки
  • Площа точки
  • Вузол, плоский графік
  • Повний ланцюжок
  • GT-багатокутник, складений з ланцюгів

Горизонтальні положення вказуються в географічних координатах, тобто широті та довготі. Широти вказано з точністю до 0,00028. Довготи визначаються з точністю до 0,00028. Значення широти та довготи вказуються у десяткових градусах.

Географічна особливість Географічний об’єкт - це будь -яка відносно постійна частина природного або рукотворного ландшафту чи морського пейзажу, що має впізнавану ідентичність у певному культурному контексті. Основними атрибутами географічного об’єкта є ім’я та місцезнаходження. (Джерело: Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви, Дональд Дж. Орт, виконавчий секретар, Вітчизняні географічні назви (почесний) та Роджер Л. Пейн, Виконавчий секретар, Рада США з питань географічних назв та внутрішніх географічних назв, третій друк (переглянутий) та Preliminary Online Edition, 1997 (& lthttp: //geonames.usgs.gov/docs/pro_pol_pro.pdf>).)

Ідентифікатор функції Постійний, унікальний номер, присвоєний географічному об’єкту з єдиною метою унікальної ідентифікації цієї об’єкта як запису в будь -якій базі даних інформаційної системи, наборі даних, файлі чи документі та для відрізнення його від усіх інших зазначених таким чином записів об’єктів. Номер призначається послідовно (найвищий існуючий номер плюс один) новим записам, коли вони створюються в інформаційній системі географічних назв. За задумом, номер не несе ніякої інформації чи асоціації зі змістом запису ознак, а тому не може змінюватися у міру зміни значень атрибутів. Після присвоєння об’єкту номер ніколи не змінюється і не знімається, ані перепризначається. Ідентифікатор функції можна застосовувати разом з унікальними для системи ідентифікаторами записів у будь-якій базі даних або системі, забезпечуючи таким чином національний стандартний загальний ідентифікатор посилання для кількох наборів даних. Ідентифікатор функції зберігається в базі даних GNIS як ціле число максимум з десяти цифр. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Діапазон значень
Мінімум:1
Максимум:9,999,999,999

Назва функції Назва географічного об’єкта та його письмова форма та заява, схвалені чи визнані офіційними Радою США з географічних назв для використання у всьому федеральному уряді. Офіційна назва встановлюється або політикою, або рішенням Ради з географічних назв. Це власна назва, конкретний термін або вираз, за ​​допомогою якого відома або була відома певна географічна сутність. Географічний об’єкт може мати лише одне офіційне найменування, яке має бути назвою, що застосовується до об’єкта на всіх федеральних продуктах, електронному чи друкованому. (Джерело: Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви, Дональд Дж. Орт, виконавчий секретар, Вітчизняні географічні назви (почесний) та Роджер Л. Пейн, Виконавчий секретар, Рада США з питань географічних назв та внутрішніх географічних назв, третій друк (переглянутий) та попереднє онлайн -видання, 1997 (& lthttp: //geonames.usgs.gov/docs/pro_pol_pro.pdf>).)

Офіційний набір кодів
Назва кодового набору:Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви
Джерело кодексу:Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви, Дональд Дж. Орт, виконавчий секретар, Вітчизняні географічні назви (почесні) та Роджер Л. Пейн, Виконавчий секретар, Рада США з питань географічних назв та внутрішніх географічних назв, третій друк ) та Preliminary Online Edition, 1997 (& lthttp: //geonames.usgs.gov/docs/pro_pol_pro.pdf>).

Назва варіанта функції Варіантна назва - це поточна або історична назва або написання географічної об’єкта, відмінне від її офіційної назви, визначене авторитетним джерелом як корисне для посилання, ідентифікації чи розташування географічної об’єкта та підтверджене документальною чи фізичною інформацією. докази чи посилання, визначені у Посібнику користувача імен даних. Географічний об’єкт може мати будь -яку кількість назв варіантів. (Джерело: Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви, Дональд Дж. Орт, виконавчий секретар, Внутрішні географічні назви (почесний) та Роджер Л. Пейн, Виконавчий секретар, Рада США з питань географічних назв та внутрішніх географічних назв, третій друк (переглянутий) та попереднє онлайн -видання, 1997 (& lthttp: //geonames.usgs.gov/docs/pro_pol_pro.pdf>).)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви
Джерело кодексу:Принципи, політика та процедури: Внутрішні географічні назви, Дональд Дж. Орт, виконавчий секретар, Вітчизняні географічні назви (почесні) та Роджер Л. Пейн, Виконавчий секретар, Рада США з питань географічних назв та внутрішніх географічних назв, третій друк ) та Preliminary Online Edition, 1997 (& lthttp: //geonames.usgs.gov/docs/pro_pol_pro.pdf>).

Первинний пункт Офіційне розташування об’єкта - це єдиний пункт, з яким пов’язано офіційне ім’я об’єкта, щоб забезпечити позитивну та унікальну ідентифікацію та асоціацію, яка також називається первинною точкою. Місцезнаходження визначається авторитетним джерелом і затверджується або визнається офіційним Радою США з географічних назв за рішенням або шляхом делегування політики до авторитетного джерела. Розміщення точки розташування регулюється політикою Ради, визначеною у Посібнику користувача даних імен та метаданих GNIS, як правило, поблизу географічного центру або поблизу нього, але існують винятки для певних класів функцій. Наприклад, офіційне місце розташування проточних водойм (струмків, річок, струмків тощо) або тенденційних лінійних ознак (долини, затоки, яри, котловини тощо) знаходиться у гирлі. Географічний об’єкт може мати лише одне офіційне місцезнаходження незалежно від розміру, масштабу, складу, структури чи меж. Точка розташування співпадає з будь -яким іншим геопросторовим представленням або визначенням межі, яке може бути приєднане до об’єкта в інших наборах даних, але не залежить від них і не залежить від них. Лінійні та повітряні об’єкти можуть мати вторинні точки, як це визначено у Посібнику користувача імен даних та метаданих GNIS. Місцезнаходження зберігаються в інформаційній системі географічних назв як широта та довгота в десяткових градусах до семи знаків, Північноамериканська дата 1983 (NAD83), і за потреби доступні у геопросторовому форматі. (Примітка: Записи, що показують усі нулі для широти та довготи, вказують на те, що координати об’єкта невідомі. Вони записуються у базі даних як нулі для задоволення вимог до формату числового типу даних. Вони не є помилками та не посилаються на фактичні значення. географічні координати на 0 широті, 0 довготі.) (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Діапазон значень
Мінімум:-90,0000000 широти
Максимум:72,0000000 широти
Одиниці:Десяткові ступені
Рішення:0.0000001

Діапазон значень
Мінімум:-180,0000000 довготи
Максимум:180.0000000 довгота
Одиниці:Десяткові ступені
Рішення:0.0000001

Вторинна точка Широта та довгота точки, яка розміщує лінійну або ареальну географічну об’єктну карту на карті серії Національної базової карти USGS (у масштабі 1: 24000 або 1: 25000), крім карти, що містить первинну точку. За одним винятком (тобто точка, що представляє джерело потоку, долини або арройо, може знаходитися на тій же карті, що і первинна точка) об’єкту призначається одна точка на карті, на якій він розташований. Точки послідовно. Послідовність номер один завжди є первинною точкою, а решта - другорядною. Для лінійного об’єкта з класом об’єктів, що дорівнює долині, потоку чи арройо, точки послідовно послідовно від устя до джерела, а найвищий порядковий номер - це джерело. Для інших лінійних об’єктів та для ареальних об’єктів вторинні точки послідовно розподіляються відповідно до вказівок Ради США з географічних назв. Розташування точки на об’єкті на карті довільне. Цей метод пов'язування об'єктів з картами був задуманий ще до появи технології геоінформаційної системи і був збережений як корисне наближення розміру об'єкта та посилання на друковані карти. Ці точки не представляють кордонів або геометрій і їх не слід плутати з ними. Вторинні точки зберігаються в Інформаційній системі географічних назв як широта та довгота в десяткових градусах до семи знаків, Північноамериканська дата 1983 (NAD83), і за потреби доступні у геопросторовому форматі. (Примітка: Записи, що показують усі нулі для широти та довготи, вказують на те, що координати об’єкта невідомі. Вони записуються у базі даних як нулі для задоволення вимог до формату числового типу даних. Вони не є помилками та не посилаються на фактичні значення. географічні координати на 0 широті, 0 довготі.) (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Діапазон значень
Мінімум:-90.0000000
Максимум:72.0000000
Одиниці:Десяткові ступені
Рішення:0.0000001

Діапазон значень
Мінімум:-180.0000000
Максимум:180.0000000
Одиниці:Десяткові ступені
Рішення:0.0000001

Країна Країна або країни, що містять географічний об’єкт. Цей набір даних містить об’єкти в Сполучених Штатах і на їх територіях, об’єкти в Канаді чи Мексиці, які поширюються на Сполучені Штати, а також функції у таких пов’язаних районах США: Федеративні Штати Мікронезії, Республіка Маршаллові острови, Республіка Палау. Набір даних також містить функції в Антарктиді, яка для цілей даних розглядається як країна. Це реляційні дані, а не просторові. Власник даних вказує значення, пов'язані з кожною географічною ознакою. Значення представлені назвою країни та альфа -кодом країни. Ці дані стосуються особливо функцій, для яких немає відомих, визнаних, стандартних або доступних граничних даних. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

ЦінністьВизначення
США (США)Сполучені Штати
Канада (CA)Канада
Мексика (MX)Мексика
Мікронезія (FM)Федеративні Штати Мікронезії
Маршаллові острови (RM)Республіка Маршаллові острови
Палау (PS)Республіка Палау.
Антарктида (AY)Антарктида

Держава Держава або штати або державні еквіваленти, що містять географічний об’єкт. Цей набір даних містить об’єкти в Штатах США, окрузі Колумбія, територіях, віддалених районах США та пов’язаних з ними районах. Це реляційні дані, а не просторові. Власник даних вказує значення, пов'язані з кожною географічною ознакою. Значення представлені назвою стану, цифровим кодом стану та альфа -кодом стану. Первинний стан - це стан, що містить первинну точку, і йому присвоєно порядковий номер один. Вторинні держави - це ті, що не є первинним штатом, що містить об’єкт, і послідовні відповідно до вказівок Ради з географічних назв відповідно до основних та вторинних округів, що містять об’єкт. Для лінійних об’єктів (потоки, долини, арройоси) послідовність відбувається від гирла до джерела. Ці дані можуть бути особливо корисними для функцій, які не мають відомих, визнаних, стандартних або доступних граничних даних. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Коди для ідентифікації штатів, округу Колумбія, Пуерто -Ріко та островних районів США.
Джерело кодексу:INCITS 38: 200x, (Раніше FIPS 5-2) Коди для ідентифікації штатів, округу Колумбія, Пуерто-Ріко та островних районів США.

Повіт Округ або округи або їх еквіваленти, що містять географічний об’єкт. Цей набір даних містить об’єкти в округах або еквівалентах округів штатів США, округу Колумбія, територій, віддалених районів США та пов’язаних з ними територій. Це реляційні дані, а не просторові. Власник даних вказує значення, пов'язані з кожною географічною ознакою. Значення представлені назвою округу та цифровим кодом округу. Первинний округ - це округ, що містить первинну точку, і йому присвоєно порядковий номер один. Вторинні округи - це ті, які не є первинним округом, що містить цю особливість, і послідовні відповідно до вказівок Ради з географічних назв. Для лінійних об’єктів (потоки, долини, арройоси) послідовність відбувається від гирла до джерела. Ці дані стосуються особливо функцій, для яких немає відомих, визнаних, стандартних або доступних граничних даних. (Джерело: Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Офіційний набір кодів
Назва кодового набору:Коди для ідентифікації округів та рівнозначних утворень Сполучених Штатів, їх володінь та островних районів
Джерело кодексу:INCITS 31: 200x, (Раніше FIPS 6-4) Коди для ідентифікації округів та еквівалентних суб'єктів Сполучених Штатів, їх володінь та островних районів.

Клас функцій Клас об’єктів - це позначення групи об’єктів у широко визначеній описовій категорії. Усі функції віднесені до одного класу. Вони не окремо класифікують усі види культурних та природних особливостей. За задумом, немає федеральних чи галузевих стандартів чи вказівок щодо класифікації ознак. Ці класифікації спочатку були розроблені для пошуку файлової структури мейнфреймів. Хоча терміни, як правило, узгоджуються з визначеннями словника, вони можуть не відповідати точно і не завжди інтуїтивно зрозумілі. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Значення класів ознак та визначення для інформаційної системи географічних назв (& lthttp: //geonames.usgs.gov>). Див. Визначення (& lthttp: //geonames.usgs.gov/pls/gnispublic/f? P = gnispq: 8 & gt).
Джерело кодексу:Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).

Позначення функції Позначення об’єкта призначається об’єкту або групі ознак для подальшого визначення та класифікації функцій, призначення та атрибутів об’єктів. Наприклад, визначена історичною особливістю є та, що колись існувала, але припинила своє існування, більше не помітна на ландшафті та/або більше не служить її первісному призначенню. Інші приклади включають Капітолій штату, округ, незалежне місто та підрозділ. Функція може мати більше одного позначення. Позначення та їх визначення будуть додаватись у міру необхідності. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Значення та визначення позначень функцій для Інформаційної системи географічних назв (& lthttp: //geonames.usgs.gov>).
Джерело кодексу:Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).

Опис функції Опис об’єкта є розширенням, уточненням або незвичними характеристиками чи інформацією про об’єкт або дані про об’єкти в Інформаційній системі географічних назв. Це неструктуровані текстові дані, які вводяться, якщо вони є, і не присутні для всіх записів. Вітається додаткова інформація з будь -якого джерела. (Джерело: Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Історія функцій Історія об’єкта - це опис походження імені та фізичної та/або культурної історії об’єкта. Це неструктуровані текстові дані, які вводяться, якщо вони є, і не присутні для всіх записів. Вітається додаткова інформація з будь -якого джерела. (Джерело: Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Піднесення Висота об’єкта над рівнем моря у первинній точці (позитивне число) або глибина об’єкта в найнижчій точці нижче рівня моря (від’ємне число). За замовчуванням висоти вказані в метрах. Для користувацьких витягів даних висоти можуть бути надані у футах або метрах, залежно від вимог користувача. Цифри висот не є офіційними і не відображають точно виміряних або обстежених значень. Дані витягуються з Національного набору даних висот (& lthttp: //ned.usgs.gov/>) для первинних координат і можуть відрізнятися від висот, зазначених в інших джерелах. Відмінності будуть найбільш очевидними для таких особливостей, як вершини, де точність викликає більше турбот і де місцевий рельєф (швидкість зміни висоти) може бути більш помітним. Однак цифри висот знаходяться в межах допустимих відхилень для даних для більшості точок і є достатньо точними для цілей загальної інформації. (Джерело: Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Діапазон значень
Мінімум:-4,115
Максимум:6,250
Одиниці:Метри

Назва карти USGS Назва стандартної карти (карток) чотирикутника розміром 7,5 × 7,5 хвилин, що містить зображення об’єкта. (Джерело: Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія, 20192-0523.)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Інформаційна система географічних назв (GNIS)
Джерело кодексу:Офіційна база імен, призначених стандартним продуктам USGS відповідно до політики та процедур USGS, включаючи стандартні чотирикутні карти розміром 7,5x7,5 хвилин та цифрові продукти. Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).

Кодекс перепису населення Спочатку & quotPlace Code & quot; п'ятизначний ідентифікатор запису функцій у базі даних Федерального стандарту обробки інформації (FIPS) 55, але зараз використовується лише для внутрішніх цілей Бюро перепису населення та перейменовано для наочності. Щоб бути унікальним, перед кодом перепису має передувати двозначний код штату. База даних і дані FIPS55 були об’єднані з інформаційною системою географічних назв. Ідентифікатор функції GNIS замінив Кодекс перепису населення (місце) як унікальний, постійний ідентифікатор об’єкта Федерального стандарту і з часом замінить його у всіх федеральних системах. Коди перепису зберігаються в GNIS під час переходу, їх можна переглядати та завантажувати з загальнодоступного веб -сайту GNIS. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Діапазон значень
Мінімум:00001
Максимум:99999

Код класу перепису Раніше Федеральний стандарт обробки інформації (FIPS) 55-3 Код класу. FIPS 55-3 вилучено як федеральний стандарт. Код класу зараз є нестандартним кодом, який ведеться Бюро перепису населення для внутрішніх потреб. Він підтримується в GNIS через співпрацю з Бюро перепису населення та надається через продукти та послуги GNIS для зручності інших систем, які досі його використовують. Цей код не використовується або не згадується в GNIS інакше. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Код класу бюро перепису населення. Див. Визначення (& lthttp: //geonames.usgs.gov/pls/gnispublic/f? P = gnispq: 6 & gt).
Джерело кодексу:Бюро перепису населення США

Код GSA Код місцезнаходження адміністрації загальних послуг (GSA). Підтримується GSA як довідка місця для адміністративних та персональних цілей. Він підтримується в GNIS через співпрацю з GSA та надається у продуктах та послугах GNIS для зручності користувачів. GNIS не використовується та не посилається на нього іншим чином. Код складається з чотирьох цифр у форматі фіксованої довжини з провідними нулями. Код унікальний лише у станах, тому перед досягненням унікальності йому може передувати двозначний цифровий код стану. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Діапазон значень
Мінімум:0000
Максимум:9999

Код OPM Код місцезнаходження Офісу управління персоналом (OPM). Підтримується OPM як довідкове місце для адміністративних та кадрових цілей. Він підтримується в GNIS через співпрацю з OPM та надається у продуктах та послугах GNIS для зручності користувачів. GNIS не використовується та не посилається на нього іншим чином. Код складається з чотирьох цифр у форматі фіксованої довжини з провідними нулями, перед якими стоїть двозначний цифровий код стану для досягнення унікальності, а потім трицифровий цифровий код округу для визначення асоціації з округом або округами, що містять цю функцію. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Діапазон значень
Мінімум:010000000
Максимум:999999999

Бібліографічний довідник Цитування Авторитетне посилання на джерело для назви або варіанта об’єкта відповідно до політики Ради з питань географічних назв-документ, карта, набір даних, веб-сайт, офіс чи інше джерело, як правило, але не обов’язково державного походження. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Офіційний набір кодів
Назва кодексу:Бібліографічні довідкові описи інформаційної системи географічних назв (& lthttp: //geonames.usgs.gov>).
Джерело кодексу:Проект географічних назв, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).

BGN Рішення Дата прийняття рішення Рік або дата рішення Ради США з географічних назв щодо назви. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Рік або дата прийняття рішення

Дата створення Дата, коли запис географічних об’єктів був спочатку записаний у базу даних та став доступним через продукти та послуги GNIS. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Дата редагування Дата останнього редагування одного або кількох атрибутів існуючого запису географічних об’єктів. Відредаговані атрибути не вказуються. (Джерело: Проект географічних імен, USGS, 523 Національний центр, Рестон, штат Вірджинія 20192-0523 ([email protected]).)

Хто створив набір даних?

  • Геологічна служба США
  • Технічний центр ГІС Західної Вірджинії (конвертований текст у точки просторових даних)

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 0730 до 1700 за східним часом

Чому був створений набір даних?

Як створювався набір даних?

NOAA/NOS (джерело 4 з 5)

Різні (джерело 5 з 5)

Дата: травень-1981 (процес 1 з 5) Складання та редагування даних фази I GNIS-Файлові дані та дані про атрибути були зібрані з найбільших наявних топографічних карт USGS. Ці дані порівнюються із записами Ради США з географічних назв.

Особа, яка здійснювала цю діяльність:

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 0730 до 1700 за східним часом

Дата: Не завершено (процес 2 з 5) Збір та редагування даних фази II GNIS - Дані про назви та атрибути збираються з офіційних державних та місцевих джерел та інших затверджених джерел, включаючи історичні карти та документи.

Особа, яка здійснювала цю діяльність:

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 0730 до 1700 за східним часом

Дата: Не завершено (процес 3 з 5) Програма технічного обслуговування GNIS - Федеральні та державні кооператори з технічного обслуговування подають нові та виправлені дані разом із програмами підтримки картографування та географічної інформаційної системи. GNIS має активну програму збору та обслуговування даних. Додаток для введення та редагування веб-даних дозволяє авторизованим користувачам подавати дані транзакцій безпосередньо для перевірки та введення в базу даних, де вони негайно стають доступними для всіх веб-служб та програм. Тестовий та демонстраційний сайт без зв’язку з виробничими даними доступний для огляду, навчання та ознайомлення. Пакетні файли прийматимуться у більшості стандартних форматів. До цієї програми запрошуються державні установи всіх рівнів. Інші організації та окремі особи розглядатимуться на основі конкретного випадку. За додатковою інформацією або запитом облікових записів користувачів для введення та редагування виробничих даних та навчання у веб -семінарі звертайтесь до [email protected] або до особи, наведеної нижче.

Особа, яка здійснювала цю діяльність:

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: 0900-1700 за східним часом

Дата: Не завершено (процес 4 з 5) Партнерство - Проект «Географічні назви» укладає партнерські відносини з органами державних імен та державними та місцевими установами ГІС для інтеграції даних про імена, місцезнаходження та атрибути в GNIS з державними та місцевими наборами даних. Ці партнерства використовують ГІС та веб -технології для автоматизації та спрощення обслуговування даних, забезпечення послідовності, цілісності та точності даних та відповідають вимогам Ради з географічних назв щодо стандартизації національних назв. До цієї програми запрошуються державні установи всіх рівнів. Інші організації та окремі особи розглядатимуться на основі конкретного випадку. Для отримання додаткової інформації зверніться до особи, наведеної нижче.

Особа, яка здійснювала цю діяльність:

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 0730 до 1700 за східним часом

Особа, яка здійснювала цю діяльність:

304293 9463 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 09:00 до 17:00 за східним часом

Геологічна служба США, Невідоме, Geodata.gov, Геопросторове єдине місце.

Інтернет -посилання:

Геологічна служба США, невідома, Національна карта.

Інтернет -посилання:

Геологічна служба США, невідома, Національний атлас.

Інтернет -посилання:

Геологічна служба США, невідома, Національний набір даних з гідрографії.

Інтернет -посилання:

Національне геопросторове агентство (NGA), Невідоме, Сервер імен GEOnet.

Інтернет -посилання:

Бюро перепису населення США, невідоме, LandView.

Інтернет -посилання:

Наскільки достовірними є дані, які проблеми залишаються у наборі даних?

Під час складання даних фази I випадкова вибірка з 10% записів у системі була візуально звірена за даними джерел компіляції (великомасштабні топографічні карти USGS), щоб забезпечити точність щонайменше 95%. Подальші процеси компіляції та введення даних забезпечують точність за допомогою запрограмованих перевірок формату та змісту, візуальної перевірки та перевірки даних на місці.

Точність цих цифрових даних ґрунтується на використанні друкованих або електронних графічних джерел, складених відповідно до національних стандартів точності карт. Порівняння з графічним джерелом використовується як контроль для оцінки точності цифрового позиціонування.

Цей набір даних містить інформацію про фізичні та культурні географічні особливості Сполучених Штатів усіх типів і класів, за винятком більшості доріг та автомобільних доріг. Після первинного процесу збирання даних, який був узятий насамперед із федеральних карт, GNIS стала залежною від даних федеральних, державних, окружних та місцевих державних установ та інших затверджених джерел. Повнота, валюта та точність даних залежать від області залежно від якості та своєчасності введення даних. Відповідно, проект "Географічні назви" активно прагне розширити партнерські відносини з державними установами на всіх рівнях та іншими зацікавленими організаціями. Застосовуються найновіші інструменти та методології, включаючи послуги веб -карт та функцій, а також спільні або пов’язані веб -програми, щоб забезпечити належне представлення місцевих даних у GNIS та через GNIS для всіх федеральних установ та громадськості. Доповнення чи виправлення функцій приймаються до розгляду з будь -якого джерела, і після підтвердження відповідними установами вони будуть внесені до бази даних. Місцеві та державні установи заохочуються подавати дані та брати участь у партнерській програмі GNIS. Неурядові організації з цінними даними розглядаються на основі конкретних випадків. Уповноважені партнери мають доступ до веб -форм для внесення транзакцій та редагування, які надсилають дані безпосередньо до GNIS для перегляду та включення до бази даних. Партнери також надсилають пакетні файли у більшості стандартних форматів та узгоджують з Проектом географічних назв розробку спільних послуг, процесів та програм для найбільшої ефективності. Дані, що вводяться до GNIS негайно, доступні для всіх веб -служб і програм, що залежать від них. Для отримання додаткової інформації або запиту облікових записів користувачів для введення та редагування виробничих даних та навчання на веб -семінарі звертайтесь до [email protected]

Як хтось може отримати копію набору даних?

Чи існують законодавчі обмеження щодо доступу або використання даних?

Access_Constraints: Жодного Use_Constraints: Жодного. Підтвердження Геологічної служби США було б вдячним за продукти, отримані з цих даних.

703648 4552 (голос)
[email protected]
Години_послуги: З понеділка по п’ятницю з 0730 до 1700 за східним часом

Документ Інформаційної системи географічних назв (GNIS) Дані метаданих

Хто написав метадані?

Породжено користувачем mp версія 2.9.2 від ср, 12 жовтня 09:36:02 2011


ОСОБЛИВІ КОМПАНІЇ

  • Autodesk Inc.
  • Bentley Systems Inc.
  • Caliper Corporation
  • Есрі
  • Компанія General Electric
  • Шестикутник Ab
  • БІЛЬШЕ

1. Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - Резюме

2. Прогноз галузі
2.1. Визначення ринку
2.2. Ключові дані
2.2.1. Північна Америка домінує на загальному ринку
2.2.2. Зростання попиту на сектор послуг
2.2.3. Включення Gis у бізнес -аналітику
2.3. Аналізатор сили п'яти вантажників
2.3.1. Загроза нових учасників
2.3.2. Загроза заміни
2.3.3. Переговорна сила постачальників
2.3.4. Переговорна спроможність покупців
2.3.5. Загроза конкурентного суперництва
2.4. Індекс ринкової привабливості
2.5. Картка показників постачальника
2.6. Драйвери ринку
2.6.1. Підвищення прийняття Гіс
2.6.2. Збільшення попиту на просторові дані
2.6.3. Розвиток розумних міст
2.7. Обмеження ринку
2.7.1. Високі витрати на програмне забезпечення GIS
2.8. Ринкові можливості
2.8.1. Використання ГІС в управлінні катастрофами
2.9. Виклики ринку
2.9.1. Суворі правила та положення
2.9.2. Легкий доступ до географічної інформаційної системи з відкритим кодом (GIS)

3. Перспективи ринку Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - за продуктами
3.1. Програмне забезпечення
3.2. Дані
3.3. Обслуговування

4. Перспективи ринку Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - за функціями
4.1. Картографування
4.2. Геодезія
4.3. Послуги на основі місцезнаходження
4.4. Навігація та телематика
4.5. Інші

5. Перспективи ринку Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - шляхом розгортання
5.1. Настільний Gis
5.2. Сервер GIS
5.3. Розробник Gis
5.4. Мобільний ГІС
5.5. Інші

6. Перспективи ринку Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - від кінцевого користувача
6.1. Оборона
6.2. Сільське господарство
6.3. Нафта і газ
6.4. Будівництво
6.5. Комунальні послуги
6.6. Транспорт та логістика
6.7. Інші

7. Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) - регіональні перспективи
7.1. Північна Америка
7.1.1. Ринок за продуктами
7.1.2. Ринок за функціями
7.1.3. Ринок шляхом розгортання
7.1.4. Ринок за кінцевим користувачем
7.1.5. Аналіз країни
7.1.5.1. Сполучені Штати
7.1.5.2. Канада
7.2. Європа
7.2.1. Ринок за продуктами
7.2.2. Ринок за функціями
7.2.3. Ринок шляхом розгортання
7.2.4. Ринок за кінцевим користувачем
7.2.5. Аналіз країни
7.2.5.1. Об'єднане Королівство
7.2.5.2. Німеччина
7.2.5.3. Франція
7.2.5.4. Іспанія
7.2.5.5. Італія
7.2.5.6. Росія
7.2.5.7. Решта Європи
7.3. Азіатсько-Тихоокеанський регіон
7.3.1. Ринок за продуктами
7.3.2. Ринок за функціями
7.3.3. Ринок шляхом розгортання
7.3.4. Ринок за кінцевим користувачем
7.3.5. Аналіз країни
7.3.5.1. Китай
7.3.5.2. Японія
7.3.5.3. Індія
7.3.5.4. Південна Корея
7.3.5.5. Країни АСЕАН
7.3.5.6. Австралія та Нова Зеландія
7.3.5.7. Решта Азіатсько-Тихоокеанського регіону
7.4. Латинська Америка
7.4.1. Ринок за продуктами
7.4.2. Ринок за функціями
7.4.3. Ринок шляхом розгортання
7.4.4. Ринок за кінцевим користувачем
7.4.5. Аналіз країни
7.4.5.1. Бразилія
7.4.5.2. Мексика
7.4.5.3. Решта Латинської Америки
7.5. Близький Схід та Африка
7.5.1. Ринок за продуктами
7.5.2. Ринок за функціями
7.5.3. Ринок шляхом розгортання
7.5.4. Ринок за кінцевим користувачем
7.5.5. Аналіз країни
7.5.5.1. Об'єднані Арабські Емірати
7.5.5.2. Туреччина
7.5.5.3. Саудівська Аравія
7.5.5.4. Південна Африка
7.5.5.5. Решта Близького Сходу та Африки

8. Конкурентний ландшафт
8.1. Шестикутник Ab
8.2. Есрі
8.3. Autodesk Inc.
8.4. Bentley Systems Inc.
8.5. Компанія General Electric
8.6. Pitney Bowes Inc.
8.7. Компанія Trimble Inc.
8.8. Macdonald, Dettwiler And Associates Corporation
8.9. Caliper Corporation
8.10. Computer Aided Development Corporation Limited (Cadcorp)
8.11. Супермап програмне забезпечення Лтд
8.12. Hi-Target Surveying Instrument Co.Ltd.
8.13. Takor Group
8.14. Аткінс
8.15. Фугро

9. Методологія та сфера застосування
9.1. Сфера дослідження
9.2. Джерела даних
9.3. Методологія дослідження

Список таблиць
Таблиця 1: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за географією, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 2: Індекс ринкової привабливості
Таблиця 3: Картка показників постачальника
Таблиця 4: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 5: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 6: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 7: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 8: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за географією, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 9: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Північної Америки, за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 10: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Північної Америки, по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 11: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Північної Америки, за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 12: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Північної Америки, за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 13: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Північної Америки, за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 14: Ринок географічної інформаційної системи Європи (ГІС), за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 15: Ринок географічної інформаційної системи Європи (ГІС), по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 16: Ринок географічної інформаційної системи Європи (ГІС), за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 17: Ринок географічної інформаційної системи Європи (ГІС) за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 18: Ринок географічної інформаційної системи Європи (ГІС), за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 19: Ринок Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 20: Ринок Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 21: Ринок Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 22: Ринок Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 23: Ринок Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), за кінцевим користувачем, 2019-2027 рр. (У мільйонах доларів США)
Таблиця 24: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 25: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 26: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки, за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 27: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС) за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 28: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки, за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 29: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Близького Сходу та Африки, за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 30: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Близького Сходу та Африки, по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 31: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Близького Сходу та Африки, за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 32: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Близького Сходу та Африки, за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 33: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Близького Сходу та Африки, за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)

Список фігур
Рисунок 1: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), по продуктах, 2018 та 2027 роки (у %)
Малюнок 2: Аналіз п'яти сил Портера
Малюнок 3: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за програмним забезпеченням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 4: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за даними, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 5: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за послугами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 6: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за картою, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 7: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за результатами опитування, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 8: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за послугами, орієнтованими на місцезнаходження, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 9: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за навігацією та телематикою, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 10: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 11: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за настільною інформацією, 2019-2027 рр. (У мільйонах доларів США)
Рисунок 12: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за серверною інформацією, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 13: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), Розробник Gis, 2019-2027 (у мільйонах доларів)
Рисунок 14: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за мобільною інформацією, 2019-2027 (у мільйонах доларів США)
Малюнок 15: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 16: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), За оборони, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 17: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за сільським господарством, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 18: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за нафтою та газом, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 19: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за будівництвом, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 20: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), за комунальними послугами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 21: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за транспортом та логістикою, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 22: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 23: Ринок Глобальної географічної інформаційної системи (ГІС), регіональні перспективи, 2018 та 2027 роки (у %)
Малюнок 24: Ринок геоінформаційної системи США (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 25: Ринок географічної інформаційної системи Канади (GIS), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 26: Ринок географічної інформаційної системи Великобританії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 27: Ринок географічної інформаційної системи Німеччини (GIS), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 28: Ринок географічної інформаційної системи Франції (GIS), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів)
Малюнок 29: Ринок географічної інформаційної системи Іспанії (GIS), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 30: Ринок географічної інформаційної системи Італії (GIS), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 31: Ринок географічної інформаційної системи Росії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 32: Ринок географічної інформаційної системи решти Європи (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 33: Ринок геоінформаційної системи Китаю (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 34: Ринок географічної інформаційної системи Японії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів)
Рисунок 35: Ринок географічної інформаційної системи Індії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 36: Ринок географічної інформаційної системи Південної Кореї (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 37: Ринок географічної інформаційної системи країн (АСЕ) (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 38: Ринок географічної інформаційної системи Австралії та Нової Зеландії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 39: Решта ринку Азіатсько-Тихоокеанської географічної інформаційної системи (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 40: Ринок географічної інформаційної системи Бразилії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 41: Ринок географічної інформаційної системи Мексики (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 42: Ринок решти латиноамериканської географічної інформаційної системи (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 43: Ринок географічної інформаційної системи Об'єднаних Арабських Еміратів (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 44: Ринок геоінформаційної системи Туреччини (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 45: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Саудівської Аравії, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 46: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Південної Африки, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів)
Рисунок 47: Решта ринку географічної інформаційної системи Близького Сходу та Африки (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)


Зміна джерела cartodb.createLayer - Геоінформаційні системи

У дослідженнях змін навколишнього середовища часто вимірюють або моделюють кілька змінних, і тимчасова інформація є важливою для виконання завдання. Ці багатоваріантні географічні набори даних часових рядів часто великі і їх важко аналізувати. Хоча багато відомих методів, таких як PCP (графіки паралельних координат), STC (куби просторово-часу), діаграми розсіювання та множинні (пов'язані) візуалізації, допомагають отримати більше інформації, ми помічаємо, що більшість поширених костюмів геовізуальної аналітики не включають три вимірювальна (3D) візуалізація. Однак у багатьох екологічних дослідженнях ми припускаємо, що додавання 3D-візуалізації рельєфу разом із відповідними графіками даних та двовимірними видами може допомогти покращити здатність аналітиків краще інтерпретувати просторову актуальність. Для перевірки наших ідей ми розробляємо, розробляємо, впроваджуємо та оцінюємо набір інструментів геовізуальної аналітики, орієнтований на користувача. Концептуалізація інструменту ґрунтується на конкретних потребах користувачів, які були визначені та зібрані під час неофіційних сесій мозкового штурму та у структурованому сеансі фокус -груп до розробки. Отже, процес проектування базується на поєднанні орієнтованого на користувача дизайну з аналізом вимог та гнучким розробкою. Виходячи з висновків на цьому етапі, набір інструментів був розроблений з модульною структурою і був побудований на основі програми Quantum GIS (QGIS) з відкритим вихідним кодом (ГІС), таким чином отримуючи вигоду від існуючих функцій ГІС. Модулі включають в себе глобус для 3D -візуалізації рельєфу (OSGEarth), діаграму розсіювання, графік часу у порівнянні зі значеннями та візуалізацію 3D -спіралі, а також можливість перегляду необроблених даних. Кадр візуалізації дозволяє зв'язувати ці уявлення в режимі реального часу. Після етапу проектування та розробки було створено тематичне дослідження із даними з долини Церматта, а набір інструментів був оцінений на основі опитувань експертів. За допомогою набору інструментів аналітики виконали кілька просторових та часових завдань із прикладом. Співбесіди експертів були корисними для того, щоб отримати первинне уявлення про зручність використання інструментів та висвітлити подальші вдосконалення та проблеми, що розкривають певні проблеми з використанням та вказують на те, що аналітики вважають пов’язані погляди потенційно дуже корисними, і вони цінують бачити дані у просторовому контексті.


Зміна джерела cartodb.createLayer - Геоінформаційні системи

Моделювання прогнозування на Beyond Maps.org

Моделювання прогнозування - це процес використання статистичних зв’язків між явищем, що можна картографувати, та розташуванням відомих точок - у даному випадку археологічних пам’яток. Моделі прогнозування можуть бути потужним інструментом для перевірки археологічних гіпотез, керівництва археологічними польовими роботами та допомогти планувальникам землекористування визначити, які заходи вжити, щоб запобігти знищенню археологічних пам’яток, які не були виявлені єдиним способом, найефективнішими, а отже, економічно вигідними способами.

Моделювання прогнозування не є новим для археології. Протягом багатьох років археологи складають накладні карти, щоб вивчити, як такі фактори, як рельєф місцевості, ґрунти та геологія, могли впливати на рішення про поселення у давнину. Поява геоінформаційних систем (ГІС) відкрила багато можливостей залучити потужні інструменти та ресурси до археологічного прогнозного моделювання.

Наприклад, вивчення доісторичних та протоісторичних моделей поселень часто зосереджується навколо розподілу потенційних ресурсів. Багато чинників навколишнього середовища, які імітують чи впливали на розподіл ресурсів у доісторичні часи, такі як геологія, покрив землі та розподіл середовищ існування, були точно відображені в ГІС державними установами. Завдяки тлумаченням Закону про свободу інформації, багато державних установ прийняли політику ведення веб -сайтів для вільного розповсюдження цих наборів даних, які можна використовувати для археології.

Крім того, ArcGIS Науково-дослідного інституту екологічних наук надає археологам надзвичайно потужний інструмент статистичного аналізу на основі простору. З ArcGIS в руках досвідченого дослідника, аналітичні операції, які багато років тому були б неймовірно трудомісткими, тепер можна виконувати з більшою деталізацією та точністю, ніж будь-коли раніше.

Нижче наведено реферат та бібліографію з цієї статті:

Створено прогнозовану ймовірнісну модель археологічних пам’яток у вододілі річки Санта -Інес. Двадцять один документально задокументований етноісторично містечко Чумаш було обрано в якості навчальних пунктів, щоб переконатися, що всі пам’ятки є одночасними та мають подібні функції. Будуються різні робочі гіпотези, засновані на антропологічній теорії та минулих дослідженнях щодо потенційного впливу навколишнього середовища на місце розташування. ГІС створюється з наборів даних, побудованих для надання даних для перевірки цих гіпотез. На підставі результатів цих випробувань встановлено, що села в межах досліджуваної території були розташовані так, щоб вони знаходилися в межах 800 метрів від багаторічної води, в межах 200 метрів від екотонів, у місцях з нахилом землі менше 15 м / с і в регіонах відносно більша різноманітність середовищ існування. Створюється карта, що показує відносну ймовірність того, що регіони міститимуть сільські ділянки у п’яти рангах, починаючи від “Низького” до “Високого”. Найвищі дві категорії чутливості разом узяті передбачають 80,9% випробувальних місць у межах 23,1% досліджуваної території. Найвищий рейтинг передбачає 71,4% випробувальних майданчиків у межах 6,6% досліджуваної території.

Агтерберг, Ф. П., Г. Ф. Бонхем-Картер, К. Ченг та Д. Ф. Райт
1993 Ваги доказового моделювання та зважена логістична регресія для картографування потенціалу корисних копалин . В Комп'ютери в геології - 25 років прогресу під редакцією J. C. Davis та U. C. Herzfeld, стор. 19. Oxford University Press, Нью -Йорк.

Андерсон, М. К.
2005 Догляд у дикій природі: знання корінних американців та управління природними ресурсами Каліфорнії . University of California Press, Берклі, Каліфорнія.

Запис обстеження археологічних пам'яток: CA-SBA-101
1987 р. За матеріалами Інформаційного центру Центрального узбережжя Каліфорнійського університету Санта -Барбара, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Ашман, Х.
1959 р. Еволюція дикого ландшафту та його стійкість у Південній Каліфорнії. Літопис Асоціації американських географів 48 (3, частина 2).

Бенсон, А. і С. Бауерс
1997 Полудне сонце: польові журнали преподобного Стівена Бауерса, першопрохідця каліфорнійського археолога . Ballena Press, Менло -Парк, Каліфорнія.

Беррі, Дж.
2006a Обґрунтована інтерполяція. GeoWorld 10(2).
2006b Під капотом просторової інтерполяції. GeoWorld 19(6).

Бейер, Х. Л.
2004 Інструменти аналізу Hawth для ArcGIS. & lthttp: //www.spatialecology.com/htools>.

Бінфорд, Л. Р.
1980 Дим верби та собачі хвости: системи оселення мисливців-збирачів та формування археологічних пам’яток. Американська античність 45(1):4-20.

Каліфорнійський університет біогеографічної лабораторії в Санта -Барбарі
1998 р. Словник даних про покрив землі та рослинний шар у Каліфорнійському проекті. Біогеографічна лабораторія, Каліфорнійський університет у Санта -Барбарі & ltttp: //www.biogeog.ucsb.edu/projects/gap/gap_data.html>.

Берд, Д. та Дж. О'Коннел
2006 Поведінкова екологія та археологія. Журнал археологічних досліджень 14(2):143-188.

Блекберн, Т.
1975 Груднева дитина: книга усних оповідань Чумаша . Каліфорнійський університет, Берклі.

Бонхем-Картер, Г.
1994 Геоінформаційні системи для геологів: моделювання за допомогою ГІС . 1 -е вид. Пергам, Оксфорд, Нью -Йорк.

Бонхем-Картер, Г. Ф., Ф. П. Агтерберг та Д. Ф. Райт
1988 Інтеграція геологічних наборів даних для розвідки золота в Новій Шотландії. Фотограмметрична інженерія та дистанційне зондування 54:1585-1592.

Брещині, Г.
1986 Попереднє відновлення культурних ресурсів запропонованої підземної лінії електропередачі, пік Санта -Інес, округ Санта -Барбара, Каліфорнія . Центральний прибережний інформаційний центр, Каліфорнійський університет у Санта -Барбарі CHRIS ID SBR00972.

Брюстер, А., Б. Ф. Берд та С. Н. Редді
2003 Культурні ландшафти прибережних кормозбиральників: Приклад аналізу ГІС та водозбору з Південної Каліфорнії. Журнал ГІС з археології 1 (квітень).

Каліфорнійський міжвідомчий комітет картографування вододілів
2004 Міжвідомча карта вододілів Каліфорнії 1999 р. (CalWater 2.2.1). Каліфорнійська бібліотека просторової інформації (CaSIL).

Каліфорнія. Відділ лісового та протипожежного захисту, Південно -західна тихоокеанська дослідна станція лісу та ареалу (Берклі, Каліфорнія), В. Ф. Лауденслаєр та К. Е. Майєр
1988 Посібник із місць проживання дикої природи Каліфорнії . Відділ, Сакраменто, Каліфорнія (1416 Ninth St., Сакраменто, CA 95814).

Карпентер, Е. Дж.
1931 Обстеження ґрунту району Санта -Інес, Каліфорнія . Міністерство сільського господарства США, Бюро хімії та ґрунтів, Вашингтон, округ Колумбія

Далла Бона, Л.
1994 Проект прогнозного моделювання ресурсів культурної спадщини, том 3: Методологічні міркування . Університет Лейкхед: Центр прогнозування археологічних ресурсів, Тандер -Бей, Онтаріо. & lthttp: //modelling.pictographics.com/pdfs/carpvol3.pdf>.
2000 р. Захист культурних ресурсів шляхом планування лісового господарства в Онтаріо з використанням археологічного прогнозування . В Практичне застосування ГІС для археологів: інструментарій для прогнозного моделювання під редакцією К. Вескотта та Р. Дж. Брендона, стор. XIV, 160. Тейлор та Френсіс, Лондон, Філадельфія.

Девіс, Ф. В., Д. М. Стомс, А. Д. Голландер, К. А. Томас, П. А. Стайн, Д. Одіон, М. І. Борхерт, Дж. Х. Торн, М. В. Грей, Р. Е. Уокер, К. Уорнер та Дж. Грае
1998 р. Проект аналізу калібру в Каліфорнії - підсумковий звіт. Каліфорнійський університет, Санта -Барбара, Каліфорнія. [http://www.biogeog.ucsb.edu/projects/gap/gap_rep.html].

Дункан, Р. Б. і К. А. Бекман
2000 р. Застосування моделей прогнозованого розташування сайтів ГІС у Пенсільванії та Західній Вірджинії . В Практичне застосування ГІС для археологів: Набір інструментів для прогнозного моделювання під редакцією К. Л. Вескотта та Р. Дж. Брендона. Тейлор і Френсіс, Філадельфія, Пенсільванія.

Інститут екологічних систем, І.
2006a ArcGIS Projection Engine версія 9.x Доступні перетворення даних та географічні області, до яких слід застосовувати кожен метод перетворення.

Інститут екологічних систем, Inc.
2006b ArcGIS 9.1. 9.1 ред. Інститут досліджень екологічних систем, Редлендс, Каліфорнія. 2006c Довідка ArcGIS 9.1. 9.1 ред. Інститут досліджень екологічних систем, Редлендс, Каліфорнія.

Повітряні зйомки Fairchild
Ідентифікатор рейсу округу Санта-Барбара 1938 C-4950. Лабораторія карт та зображень, Санта -Барбара, Каліфорнія, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Форд, А. і К. С. Кларк
2005 Моделювання моделей поселення пізньої класичної цивілізації майя з вагою_доказів та ГІС. Каліфорнійський університет у Санта -Барбарі, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Гаффні, В. та З. Станчичі
Підходи ГІС 1991 р. До регіонального аналізу: Тематичне дослідження острова Хвар. http://acl.arts.usyd.edu/VISTA/gaffney_stancic/index.html .

Гембл, Л.
1991 Організація діяльності в історичному поселенні Гело: політичному, економічному та релігійному центрі Чумаша. В UMI Дисертаційні послуги, Енн -Арбор, Мічиган. Отримано за допомогою HRAF, 2000, Енн -Арбор, Мічиган
& lthttp: //ets.umdl.umich.edu/cgi/e/ehraf/ehrafidx? q1 = чумаш%20сіл%20організація
rgn = paragraphsowc = NS50type = booleanc = ehrafaview = docstart = 1size = 25
subview = ocmid = NS50-008section = citesectbyte = 207600013 & gt
.

Гласоу, М.
1996 Передісторія Пурісіме та Нтільдео Чумаш: морські адаптації вздовж узбережжя Південної Каліфорнії . Видавництво Harcourt Brace College, Форт -Уорт.
2005 Особисте спілкування, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Глейк, П. Х.
1996 Основні вимоги до води для людської діяльності: задоволення основних потреб. Водний міжнародний 21:83-92.

Грант, С.
1965 Наскальні малюнки Чумаша: дослідження культури індіанців Каліфорнії . Каліфорнійський університет, Берклі.

Харрінгтон, Дж. П., Т. Хадсон, Дж. Тімбрук та М. Темпе
1978 Томол: Судно Чумаш, як описано в етнографічних записках Джона Харрінгтона . Антропологічні статті Ballena Press, No. 9. Кооперативна публікація Музею природознавства Музею Санта -Барбари, Сокорро, Н.М.

Харріс, Дж. Р., Л. Вілкінсон, К. Хізер, С. Фумертон, М. А. Берньє, Дж. Айєр та Р. Дан
2001 р. Застосування технологій обробки ГІС для створення карт перспективності корисних копалин - Тематичний приклад: мезотермічна аутоізоляція в поясі Суейзі Грінстоун, Онтаріо, Канада. Дослідження природних ресурсів 10(2):91-124.

Гільдебрандт, В. Р.
2
004 Xonxon'ata, у високих дубах: археологія та етноісторія села Чумаш у долині Санта -Інес . Внесок в антропологію (Санта -Барбара, Каліфорнія) немає. 2. Музей природознавства Санта -Барбара, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Хорн, С.
1981 Внутрішній Чумаш: етнографія, етноісторія та археологія. Дисертація кандидата наук - Університет Каліфорнії Санта -Барбара 1981.

Йохим, М.А.
1976 Проживання та поселення мисливців-збирачів: модель прогнозування . Академічна преса, Нью -Йорк.
1981 Стратегії виживання: культурна поведінка в екологічному контексті . Академічна преса, Нью -Йорк.

Джонсон, Дж. Р.
1988 Сумарна організація Чумаша: етноісторична перспектива. Дисертація, Каліфорнійський університет Санта -Барбара.
2000 Соціальні реакції на зміну клімату серед індіанців чумашів на півдні Центральної Каліфорнії . В Шлях вітру: клімат, історія та дії людини під редакцією Р. Дж. Макінтоша, Джозефа А. Таінтера та Сьюзен Кіч Макінтош., с. 301-326. Columbia University Press, Нью -Йорк.
2007 Етноісторичні описи чумаської війни . В Північноамериканська корінна війна та ритуальне насильство під редакцією Р. Дж. Чакона та Р. Г. Мендоси, стор. ix, 293. Університет Арізонської преси, Тусон.

Келлі, Р. Л.
1995 Спектр кормів: різноманітність у способах життя мисливців-збирачів . Smithsonian Institution Press, Вашингтон, округ Колумбія

Кінг, С.
1975 Назви та місця розташування історичних сіл Чумаш. Журнал Каліфорнійської антропології 2:8.
1976 Чумашська міжсільська економічна біржа . В Корінні каліфорнійці: теоретична перспектива під редакцією Л. Дж. Біна та Т. С. Блекберна. Ballena Press, Рамона, Каліфорнія.

Колер, Т. А.
Моделювання прогностичного локалізації 1988 р.: Історія та сучасна практика. В Кількісна оцінка сьогодення та передбачення минулого: теорія, метод та застосування археологічного прогностичного моделювання під редакцією У. Дж. Джаджа та Л. Себастьяна, стор. 692. Міністерство внутрішніх справ США, Бюро землеустрою, Денвер, Колорадо.

Колер, Т. А. та С. К. Паркер
Моделі прогнозування розташування археологічних ресурсів 1986 року . В Досягнення археологічного методу та теорії під редакцією М. Б. Шиффера, т. вип. 9. Академічна преса, Нью -Йорк ,.

Кробер, А.
1962 Дві роботи про аборигенну етнографію Каліфорнії . Звіти Каліфорнійського університету з археологічних досліджень, No 56. Відділ археологічних досліджень Каліфорнійського університету Каліфорнійського університету в Берклі.

Квамме, К.
1985 Визначення емпіричних зв'язків між природним середовищем та місцем доісторичних місць: приклад мисливця-збирача . В Для узгодження в археологічному аналізі: сполучення структури даних, кількісна техніка та теорія , під редакцією C.-U. o. A. F. I. f. Q. A. Carr, pp. Xx, 622. Інститут кількісної археології видавництв Вестпорта, Університет Арканзасу, Канзас -Сіті, штат Флорида Фейетвілль.
1988 Розробка та випробування кількісних моделей . В Кількісна оцінка сьогодення та передбачення минулого: теорія, метод та застосування археологічного прогностичного моделювання під редакцією В. Дж. Джаджа та Л. Себастьяна. Міністерство внутрішніх справ США, Бюро землеустрою, Денвер, Колорадо.
2006 «Там і назад»: Перегляд археологічного локального моделювання . В Моделювання розташування ГІС та археологічних пам’яток під редакцією М. В. Мерера та К. Л. Вескотта. Група Тейлор і Френсіс, Бока -Ратон, Флорида.

Ландберг, Л.
1965 р. Індіанці чумашів на півдні Каліфорнії. Південно -західний музейний документ № 19. Південно -західний музей, Хантінгтон -Парк, Каліфорнія.

Лонглі, П.
2005 Географічні інформаційні системи та наука . 2 -е вид. Уайлі, Чичестер, Західний Сассекс.

Мацко, М.
1983 Намистини, кістки, хрещення та пітлоджі: аналіз колекцій із “Еліймана” (CA-SBA-485), села Інезе з пізнього періоду та села Чумаш у Центральній долині Санта-Інес, Каліфорнія. , Каліфорнійський університет Санта -Барбара.

Медрі, С. Л. Х.
1986 Регіональне археологічне просторове моделювання: тестовий випадок із басейну верхньої річки Нейсе, Північна Кароліна. Дисертація, Університет Північної Кароліни на Чапел -Гіллі.

Масетті, М., С. Полі та С. Стерлаккіні
2007 Використання методики моделювання ваг доказів для оцінки вразливості ґрунтових вод до забруднення нітратами. Дослідження природних ресурсів 16(2):109-119.

МакРей, К.
1999 Сокстонокму (CA-SBa-167): Аналіз артефактів та економічних моделей села Чумаш пізнього періоду в долині Санта-Інез , Техаський університет у Сан -Антоніо.

Mink, P. B., B. J. Stokes та D. Pollack
Очки 2006 проти полігонів: тестовий випадок із використанням загальнодержавної географічної інформаційної системи . В Моделювання розташування ГІС та археологічних пам’яток під редакцією М. В. Мерера та К. Л. Вескотта. Тейлор і Френсіс, Бока -Ратон, Флорида.

Водний район Монтесіто
1998 Джерела води & ltttp: //www.montecitowater.com/Sources_of_water.htm>.

Норріс, Р. М.
2003 Геологія та ландшафт округу Санта -Барбара, Каліфорнія, та його морських островів . Монографії Музею природознавства Санта -Барбара №. 3. Музей природознавства Санта -Барбара, Санта -Барбара, Каліфорнія.

О'Браєн, Р.
2004 Підтримка просторових рішень щодо відбору тропічних культур та кормів у невизначеному середовищі. Кандидатська дисертація, Технологічний університет Кертіна.

Пілграм, Т.
1987 Передбачення археологічних пам'яток за змінними навколишнього середовища: математична модель для передгір'я Сьєрра -Невади, Каліфорнія . B.A.R., Оксфорд, Англія.

Рейнс, Г.
1999 Оцінка ваги доказів для прогнозування епітермально-золотих родовищ у Великому басейні Західної частини США. Дослідження природних ресурсів 8(4):257-276.
2000 Прогнозоване ймовірнісне моделювання за допомогою ГІС ArcView. ArcUser Квітень-червень.

Роджерс, Д. Б.
1929 Доісторична людина на узбережжі Санта -Барбари . Музей природознавства Санта -Барбара, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Ропер, Д.
1979 Метод і теорія аналізу вилучення ділянки: огляд. Досягнення в археологічному методі та теорії 2:21.

Розенталь, Дж., Мейєр, В. Гільдебрандт та Дж. Кінг
2003 Геоархеологічна модель дослідження та чутливості для південних долин Санта -Клара, Холлістер та Сан -Хуан, округів Санта -Клара та Сан -Беніто, Каліфорнія. Far Western Anthropological Research Group, Inc., Девіс, Каліфорнія.

Рут, К.
Запис обстеження археологічних пам'яток 1950 р., CA-SBA-219. Неопубліковано - доступно в Центральному прибережному інформаційному центрі Каліфорнійського університету в Санта -Барбарі.

Sawatzky, D. L., G. L. Raines, G. F. Bonham-Carter та C. G. Looney
2004 ARCSDM3.1: Розширення ArcMAP для моделювання просторових даних з використанням ваг доказів, логістичної регресії, нечіткої логіки та аналізу нейронної мережі. http://www.ige.unicamp.br/sdm/ArcSDM31/.

Шермер, С. Дж. Та Дж. А. Тіффані
1985 Змінні середовища як чинники розташування ділянки: приклад з Верхнього Середнього Заходу. Середньоконтинентальний археологічний журнал 10(2).

Сміт, К.Ф.
1998 Флора регіону Санта -Барбара, Каліфорнія: коментований каталог місцевих, натуралізованих та адвентивних судинних рослин континентального округу Санта -Барбара, прилеглих до них районів та чотирьох розташованих під Нормандськими островами . 2 -е вид. Ботанічні сади Санта -Барбари та підсилювач Capra Press, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Сміт, Е.
1979 Адаптація людини та енергетична ефективність. Екологія людини 7(1):53-74.

Персонал геологорозвідки
2006 Географічна база географічних досліджень ґрунту (SSURGO) для району зйомки, Каліфорнія. Служба збереження природних ресурсів, Міністерство сільського господарства США. http://soildatamart.nrcs.usda.gov [Доступ, липень 2006 р.].

Спанне, Л. В.
1975 Сезонна мінливість населення сіл Барбарено -Чумаш: дослідна модель. Часовий папір окружного археологічного товариства округу Сан -Луїс -Обиспо (9):25.

SPSS Inc.
2006 SPSS 15.0 для Windows. SPSS, Inc., Чикаго, Іллінойс.

Стаффорд, К. Р. та Е. Р. Хаджіч
1992 Ландшафтний масштаб: геоекологічні підходи до стратегій доісторичних поселень . В Простір, час та археологічні ландшафти під редакцією J. Rossignol та L. Wandsnider, pp. xvi, 298. Plenum Press, Нью -Йорк.

Тейнтер, Дж. А.
1971 Кліматичні коливання та закупівля ресурсів у долині Санта -Інес. Археологічне товариство Тихоокеанського узбережжя щоквартально 7(3):37.
1975 Територіальна організація мисливця-збирача в долині Санта-Інес. Археологічне товариство Тихоокеанського узбережжя щоквартально 11(2).

Тарталья, Л. Дж.
1980 Водозбір з пізнім періодом у Південній Каліфорнії . В Аналіз водозбору: Нариси у доісторичному ресурсному просторі під редакцією Ф. Дж. Фіндлоу та Дж. Е. Еріксона. вип. 10. Департамент антропології Каліфорнійського університету, Лос -Анджелес, Лос -Анджелес, Каліфорнія.

Чуканський, І.
2006 ET Geowizards & lttp: //www.ian-ko.com/>. 9.6.1 ред. ET Spatial Techniques, Преторія, ПАР.

Тімбрук, Дж.
2007 Етноботаніка чумашів: знання рослин серед чумашів на півдні Каліфорнії . Heyday Books, Берклі, Каліфорнія.

Тригер, Б. Г.
1989 Історія археологічної думки . Cambridge University Press, Cambridge Cambridgeshire New York.

Геологічна служба США
Національний набір даних з гідрографії 1995 р. & Ltttp: //nhdgeo.usgs.gov/viewer.htm>. Геологічна служба США.
1999b Метадані національного набору даних висот & ltttp: //ned.usgs.gov/Ned/>. Перше видання. Геологічна служба США, Сіу -Фоллз, SD.
1999d Національний набір даних з гідрографії (NHD) - Метадані місцевої роздільної здатності & ltttp: //nhdgeo.usgs.gov/metadata/nhd_local.htm>. вип. 2007, Рестон, Вірджинія.

Центр даних EROS Геологічної служби США (USGS)
1997 Цифрові чотирикутники ортофотографії & lttttp: //archive.casil.ucdavis.edu/casil/remote_sensing/doq/>. Геологічна служба США.
1999 Національний набір даних висот & ltttp: //seamless.usgs.gov/viewer.htm>. Геологічна служба США, Сіу -Фоллз, SD.

Центр даних EROS Геологічної служби США
1999 Національний набір даних висот & ltttp: //seamless.usgs.gov/viewer.htm>. Геологічна служба США, Сіу -Фоллз, SD.

Каліфорнійський університет у Берклі та Каліфорнійський університет у Девісі
2006 р. Проект картографування рослинності типу Weislander. Каліфорнійський університет Берклі & ltttp: //vtm.berkeley.edu/>.

Міністерство сільського господарства США - Агентство аерофотозйомки
2005 USDA-FSA-APFO NAIP County Mosaic & ltttp: //datagateway.nrcs.usda.gov/NextPage.aspx>. Міністерство сільського господарства США - Агентство аерофотозйомки.

Уоррен, Р. Е. та Д. Л. Аш
2000 Прогнозна модель розташування археологічних пам’яток на півострові Пасха Прері . В Практичне застосування ГІС для археологів: Набір інструментів для прогнозного моделювання під редакцією К. Вескотта та Дж. Р. Брендона. Тейлор і Френсіс, Філадельфія, Пенсільванія.

Вескотт, К. Л. та Дж. А. Койпер
2000 р. Використання ГІС для моделювання розповсюдження доісторичних місць у верхній затоці Чесапік . В Практичне застосування ГІС для археологів: Набір інструментів для прогнозного моделювання під редакцією К. Л. Вескотта та Р. Дж. Брендона. Тейлор і Френсіс, Філадельфія, Пенсільванія.

Вест, Дж. Дж.
1987 р. Бюро рекультивації Регіональне бюро Середньо-Тихоокеанського регіону Археологічні пам’ятки CA-SBA-477 під редакцією B. o. Меліорація. Неопубліковано - доступно в Центральному прибережному інформаційному центрі Каліфорнійського університету в Санта -Барбарі.

Уітлі, Д. і М. Гіллінгс
2002 Просторова технологія та археологія: археологічне застосування ГІС . Тейлор і Френсіс, Лондон, Нью -Йорк.

Коли спраглий - пий!
1
943 The Science News-Letter, Vol. 44, No13.

Віллі, Г. Р.
1953 Доісторичні закономірності розселення у долині Вір і Уакут, Перуакут . Уряд США Друк. Оф., Вашингтон ,.

Вудман, К. Ф., Дж. Л. Рудольф та Т. П. Рудольф (ред.)
1991 Доісторія Західного Чумашу: використання ресурсів та поселення в долині річки Санта -Інес, спонсором якої є корпорація Unocal. . International Applications Science Corporation, Санта -Барбара, Каліфорнія.

Зеана, Д. В.
2004 Сексуальний поділ праці та центральне пошуки місця: модель для пустелі Карсон на заході Невади. Журнал антропологічної археології 23(1):1-32.

Наша робота полягає в консультуванні, дослідженні, навчанні та спілкуванні у сферах геоінформаційних систем, археології, охорони та управління культурними ресурсами та організаційної динаміки.

Ми допомагали громадянським, племінним та приватним організаціям ефективно переводити дані реального світу в географічні інформаційні системи в таких сферах, як управління культурними ресурсами, огляд історичної власності та археологічні дослідження. Ми надали підтримку спеціалістам уряду та приватного сектору з управління культурними ресурсами шляхом консультацій щодо написання специфікацій робіт, які мають бути виконані, розробки проектів для полегшення повного обліку кінцевих даних та об’єднання даних у існуючі муніципальні ГІС.

У своїй роботі ми також допомагали підприємствам та іншим типам організацій переосмислювати та реконструювати людські/технологічні системи, щоб досягти більш високої ефективності, залишаючись актуальними та стійкими у нашому швидко мінливому світі. Ми маємо більш ніж 25 -річний досвід управління та консультування з великими та малими корпораціями, що переживають значний перехідний період. Ми є експертами у розробці та переробці виробничих систем, а також навчаємо всіх рівнів окремих членів організацій досягати їх найвищого потенціалу.

Використання геоінформаційних систем (ГІС) за останні 10 років отримало широку увагу як потужний новий інструмент управління культурними ресурсами (CRM). Не дивно, що використання ГІС в управлінні культурними ресурсами зросло в геометричній прогресії. ГІС є природним варіантом для різних дисциплін, які використовуються в CRM. Наприклад, археологічні та історичні архітектурні обстеження дають велику кількість просторово розподілених даних, а ГІС забезпечує ефективний та дієвий спосіб управління, аналізу та подання цих даних. Крім того, від компаній CRM все частіше очікується, що вони подаватимуть свої звіти та дані у формі, яка дозволяє легко їх асимілювати у існуючих корпоративних та муніципальних геоінформаційних системах. Компанії, які розуміють ГІС і можуть "говорити про ГІС"#своїм клієнтам, мають конкурентну перевагу у виграші контрактів.

На жаль, для типових CRM-організацій існують значні перешкоди, які заважають їм максимально ефективно та економічно ефективно використовувати ГІС або взагалі використовувати ГІС. Деякі з перешкод можуть включати:

    Програмне забезпечення ГІС має круту криву навчання. Навіть коли існуючий офісний персонал навчиться користуватися ГІС, він рідко може виділити час та ресурси, необхідні для досягнення рівня компетентності, необхідного для суттєвого підвищення ефективності чи широти послуг, які пропонує компанія.

Дозвольте мені, Марк Ніл та Beyond Maps бути вашим відділом ГІС. Я - професійний і підготовлений археолог з CRM, який має ступінь бакалавра та абітурієнта антропології. Я пройшов навчання у галузі конструювання, використання та обслуговування геоінформаційних систем у Каліфорнійському університеті Санта -Барбари, одному з найпопулярніших університетських відділів ГІС у світі. Багато організацій вважають, що це поєднання навичок однозначно відповідає їх потребам. Я працював з CRM-фірмами, установами, муніципальними, державними, федеральними та племінними урядами, щоб надавати найсучасніші послуги ГІС. Я можу зробити цю потужну технологію доступною для вас миттєво та безперебійно, тому що я розумію ваш бізнес та потреби ваших клієнтів.

Деякі послуги, які надаються організаціям поза межами карт:

Як розпочати роботу з Beyond Maps

Зателефонуйте мені за номером 805-300-4927, і ми можемо вивчити, як я можу бути корисним для вас та вашої організації. Я хотів би зустрітися з вами та вашим персоналом, щоб поділитися знаннями та ідеями. Я гнучкий і відкритий для створення робочих відносин, які найкращим чином відповідають потребам вашої організації та пропонують найбільшу підтримку вашим цілям та очікуванням зростання. Дозвольте ’ разом працювати над створенням ідеального рішення для вас.

За додатковою інформацією звертайтесь до Марка Ніла - [email protected]

Ми постійно перебуваємо в процесі розширення та розвитку нового вмісту нашого веб -сайту.


ОСОБЛИВІ КОМПАНІЇ

  • Autodesk Inc.
  • Bentley Systems Inc.
  • Caliper Corporation
  • Есрі
  • Компанія General Electric
  • Шестикутник Ab
  • БІЛЬШЕ

1. Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки - резюме

2. Прогноз галузі
2.1. Визначення ринку
2.2. Ключові дані
2.2.1. Зростання попиту на сектор послуг
2.2.2. Включення Gis у бізнес -аналітику
2.3. Аналіз п'яти сил Портера
2.3.1. Загроза нових учасників
2.3.2. Загроза заміни
2.3.3. Переговорна сила постачальників
2.3.4. Переговорна спроможність покупців
2.3.5. Загроза конкурентного суперництва
2.4. Індекс ринкової привабливості
2.5. Картка показників постачальника
2.6. Драйвери ринку
2.6.1. Підвищення прийняття Гіс
2.6.2. Збільшення попиту на просторові дані
2.6.3. Розвиток розумних міст
2.7. Обмеження ринку
2.7.1. Високі витрати на програмне забезпечення GIS
2.8. Ринкові можливості
2.8.1. Використання ГІС в управлінні катастрофами
2.9. Виклики ринку
2.9.1. Суворі правила та положення
2.9.2. Легкий доступ до географічної інформаційної системи з відкритим кодом (GIS)

3. Перспективи ринку географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС) - за продуктами
3.1. Програмне забезпечення
3.2. Дані
3.3. Обслуговування

4. Перспективи ринку географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС) - за функціями
4.1. Картографування
4.2. Геодезія
4.3. Послуги на основі місцезнаходження
4.4. Навігація та телематика
4.5. Інші

5. Перспективи ринку географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС) - шляхом розгортання
5.1. Настільний Gis
5.2. Сервер GIS
5.3. Розробник Gis
5.4. Мобільний ГІС
5.5. Інші

6. Перспективи ринку географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS) - за кінцевим користувачем
6.1. Оборона
6.2. Сільське господарство
6.3. Нафта і газ
6.4. Будівництво
6.5. Комунальні послуги
6.6. Транспорт та логістика
6.7. Інші

7. Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки - регіональні перспективи
7.1. Бразилія
7.2. Мексика
7.3. Решта Латинської Америки

8. Конкурентний ландшафт
8.1. Шестикутник Ab
8.2. Есрі
8.3. Autodesk Inc.
8.4. Bentley Systems Inc.
8.5. Компанія General Electric
8.6. Pitney Bowes Inc.
8.7. Компанія Trimble Inc.
8.8. Macdonald, Dettwiler And Associates Corporation
8.9.Caliper Corporation
8.10. Computer Aided Development Corporation Limited (Cadcorp)
8.11. Супермап програмне забезпечення Лтд
8.12. Hi-Target Surveying Instrument Co.Ltd.
8.13. Takor Group
8.14. Аткінс
8.15. Фугро

9. Методологія та сфера застосування
9.1. Сфера дослідження
9.2. Джерела даних
9.3. Методологія дослідження

Список таблиць
Таблиця 1: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 2: Індекс ринкової привабливості
Таблиця 3: Картка показників постачальника
Таблиця 4: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), по продуктах, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 5: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за функціями, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 6: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС) за розгортанням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 7: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки, за кінцевим користувачем, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Таблиця 8: Ринок географічної інформаційної системи (ГІС) Латинської Америки, за країнами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)

Список фігур
Рисунок 1: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), по продуктах, 2018 та 2027 роки (у %)
Малюнок 2: Аналіз п'яти сил Портера
Рисунок 3: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за програмним забезпеченням, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 4: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за даними, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 5: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за послугами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 6: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за даними зіставлення, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 7: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за результатами опитування, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 8: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за послугами, орієнтованими на місцезнаходження, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 9: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за навігаційною та телематичною інформацією, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 10: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 11: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за настільними GIS, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 12: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за серверною інформацією, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 13: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), Розробник Gis, 2019-2027 (у мільйонах доларів)
Малюнок 14: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за мобільною інформацією, 2019-2027 рр. (У мільйонах доларів США)
Рисунок 15: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 16: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (ГІС), за оборони, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 17: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за сільським господарством, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 18: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за нафтою та газом, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Рисунок 19: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за будівництвом, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 20: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за комунальними послугами, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 21: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за транспортом та логістикою, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 22: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), за іншими, 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 23: Ринок географічної інформаційної системи Латинської Америки (GIS), регіональні перспективи, 2018 та 2027 роки (у %)
Малюнок 24: Ринок географічної інформаційної системи Бразилії (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 25: Ринок географічної інформаційної системи Мексики (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)
Малюнок 26: Ринок решти латиноамериканської географічної інформаційної системи (ГІС), 2019-2027 роки (у мільйонах доларів США)


Довідник географічної інформації Спрінгера

Цей посібник містить вичерпну, універсальну довідку та найсучасніший опис географічної інформації та її використання. Це нове, суттєво оновлене видання представляє повний і ретельний огляд основ, методів та застосувань багатопрофільної галузі геоінформаційних систем. Розроблений як корисний та читабельний настільний довідник, але також підготовлений у різних електронних форматах, цей заголовок дозволяє швидко, але всебічно переглядати та легко отримувати важливу надійну ключову інформацію.

Довідник географічної інформації Спрінгера поділяється на три частини. Частина А «Основи та інформатика» містить огляд основ, включаючи опис баз даних та кодування географічної інформації. Він також охоплює основні математичні та статистичні методи та моделювання. Новий розділ ілюструє нове використання та аналіз великих даних у географічному контексті. Частина В пропонує чіткий опис збору, обробки та кодування географічної інформації у стандартизованому вигляді, щоб дозволити сумісне використання у різноманітних системах від традиційних методів, таких як геодезія та геодезія, до найсучаснішого дистанційного зондування та фотограметрії, від картографії до геопросторові веб -сервіси. Обговорення питань геосемантичної сумісності та безпеки відкритих розподілених геопросторових інформаційних систем завершують всебічне охоплення. Заключна частина описує широкий спектр застосувань у науці, промисловості та суспільстві в цілому, таких як сільське господарство, оборона, транспорт, енергетика та комунальні послуги, охорона здоров'я та людські послуги. Частина доповнюється новими розділами про розумні міста та моделювання інформації про будівлі, а також повним оглядом наявних на даний момент географічних інформаційних систем з відкритим кодом.

Використовуючи стандартизовану міжнародну термінологію, відповідно до ISO/TC 211 та INSPIRE, цей посібник полегшує співпрацю між різними дисциплінами і є обов’язковим для практиків та новачків у промисловості та наукових колах.

Вольфганг Кресс є почесним професором географічних інформаційних систем та фотограмметрії в Університеті прикладних наук Нойбранденбург, Німеччина. Він також був професором дистанційного зондування та обробки зображень у Politechnika Koszalińska у Польщі. Будучи запрошеним професором, він був членом Канадського центру дистанційного зондування в Оттаві (2002/2003) та Університету штату Мен, США (2008/2009). Він є головним редактором німецького журналу PFG, фотограмметрія, дистанційне зондування та геоінформаційна наука. Раніше він працював розробником програмного забезпечення та тренером клієнтів у компанії Carl Zeiss, зосередившись на графіці, фотограмметрії та обміні даними.

У ISO/TC 211 Географічна інформація / Геоматика він був керівником проекту ISO/TS 19159, частини 1 та 2, а також ISO 19165-1. Він також брав участь у розробці інших стандартів ISO, а також у діяльності зі стандартизації Міжнародного товариства фотографіметрії та дистанційного зондування (ISPRS) та Європейського дослідження просторових даних (EuroSDR). Вольфганг Кресс має диплом з геодезії та доктор філософії. в галузі цифрової картографії, обидва з Боннського університету, Німеччина. Він є основним автором книги Стандарти ISO для географічної інформації.

Девід Данко є старшим консультантом із стандартів ГІС, сумісності та географічних метаданих з Esri. Він гарантує, що програмне забезпечення та послуги Esri сумісні та відповідають відповідним національним, міжнародним та галузевим стандартам. Він проводив семінари з інфраструктур просторових даних, стандартів ГІС та метаданих по всьому світу та брав участь у дорадчій роботі у розвитку багатьох регіональних та національних інфраструктур просторових даних. До приходу в Esri він працював в Агентстві оборонного картографування США (DMA), де відповідав за розробку та управління політикою та програмами агентства для забезпечення стандартизації та сумісності. Він також працював керівником проекту міжнародної науково -дослідної ініціативи, результатом якої стала розробка Цифрової карти світу (DCW. Протягом своєї кар'єри в DMA він працював у галузях дистанційного зондування, аналітичної тріангуляції, вилучення даних зображень та картографічне виробництво.

Протягом останніх 25 років, працюючи в Esri та DMA, він працював керівником проекту в Технічному комітеті ISO 211 з розробки стандартів інформаційних технологій. Він очолив групу національних експертів з 30 країн у розробці міжнародних стандартів метаданих для географічної інформації (ISO 19115, ISO 19115-1, ISO 19115-2, ISO 19115-3 та ISO 19139).


Моделювання придатності та аналіз чутливості для енергетичних установ на біомасі в Туреччині

У наш час виникають проблеми, пов'язані з недостатністю енергоресурсів, через швидкий приріст населення та неминуче розширення міст. Відновлювані джерела енергії мають життєво важливе значення для подолання цих проблем, які загрожують країнам з точки зору економічних, соціальних та екологічних факторів. Визначення відповідних місць розташування об’єктів є ключовим питанням для ефективного використання енергетичного потенціалу біомаси. У цьому документі пропонується підхід до розташування установок з виробництва біомаси, який інтегрує географічні інформаційні системи з відкритим вихідним кодом (ГІС), нечітку логіку та рішення найкращого найгіршого методу (BWM), що є нещодавно розробленим методом прийняття багатокритеріальних рішень (MCDM) для адреса оптимального розташування об’єкта. Відповідні місця враховують різні критерії, включаючи потенційну кількість біомаси (наприклад, сільськогосподарські та тваринні відходи), нахил та відстані до доріг та водойм. Використовуючи MCDM, можна визначити найкритичніший критерій. Крім того, у статті продемонстровано, що нечітка логіка допускає проміжні значення для критеріїв придатності і є кращою для логічної логіки. Запропонований підхід ілюструється з використанням усіх міст Туреччини як емпіричного прикладу. Представлено чотири конкретні регіони, які мають дуже придатні території. Аналіз чутливості показує, що різні програми, такі як економічні витрати та соціальний вплив, можуть змінити результати придатності, особливо в областях дуже відповідного класу. На ці результати найбільше впливає потенційна кількість біомаси, щільність населення та відстань до доріг та населених пунктів.

Графічний реферат

Це попередній перегляд вмісту підписки, доступ до якого здійснюється через вашу установу.


Підручник ERDAS - Створіть мозаїку за допомогою ERDAS IMAGINE Mosaic Pro

Почніть із двох орторектифікованих зображень, відображених у засобі перегляду зображень IMAGINE. Ці зображення будуть використані в мозаїці.
1. Після відкриття у групі «Перегляд» на вкладці «Домашня сторінка» виберіть інструмент «Проведіть пальцем», щоб легко побачити, де два зображення збігаються.
Тепер почніть мозаїчний робочий процес.
2. На вкладці Растр виберіть Група геометрії & gt Mosaic & gt Mosaic Pro.
3. На панелі інструментів Mosaic Pro виберіть Додати зображення.
4. При необхідності перейдіть до каталогу, що містить перше зображення, виберіть його, але не натискайте OK.

5. Оскільки зображення має фон, виберіть вкладку Параметри області зображення та увімкніть
Перемикач Обчислити активну зону.
6. Натисніть кнопку «Встановити» та переконайтеся, що тип пошуку по межі встановлено на «Кути».
7. Додайте прапорець перед областю обрізки та змініть його на 20%. Це усуне непотрібні фідуціальні макси на краях.
8. Натисніть OK.
9. Натисніть OK у діалоговому вікні Додати зображення.
Як тільки перше зображення буде додано, а краї виглядатимуть правильно, додайте друге зображення.
10. Повторіть попередні кроки, щоб додати друге зображення.
11. Оскільки друге зображення не має фону, зніміть позначку з області обрізки.
12. Виберіть "OK", а потім "OK" у діалоговому вікні "Додати зображення".
13. Під клітиною Vis встановіть прапорець біля обох зображень.
14. На панелі інструментів угорі натисніть Показати зображення, щоб відобразити всі зображення у робочій області.

Зверніть увагу, що два зображення мають різні кольорові контрасти, і очевидно, де одне зображення закінчується, а інше починається.
15. Далі виберіть параметри Корекція кольору, щоб змінити гістограми зображення. Це створить більш плавний перехід від одного зображення до іншого.
16. Натисніть Параметри виправлення кольору.
17. Увімкніть прапорець Використовувати відповідність гістограм та Використовуйте вирівнювання освітлення, а потім натисніть OK.
18. Переконайтеся, що кнопка «Показати полігони швів дисплея» увімкнена.
19. Виберіть значок Автоматично генерувати шви.
20. Натисніть перемикач зваженого шва, а потім натисніть OK.

Автоматично створені шви відображаються у робочій області. Зверніть увагу, наскільки жорстко виглядають шви. На наступному кроці відредагуйте лінію шва, щоб приховати її у природних елементах зображення.
21. Натисніть Редагувати багатокутник швів.
22. Для редагування оцифруйте багатокутник навколо шва. Сторона лінії шва, з якої випливає багатокутник, збільшиться в розмірі після завершення полігону.
Ось ’s підказка: Спробуйте провести шви уздовж природних бар'єрів на зображенні. Це дозволить створити більш чіткий кінцевий продукт.
23. На панелі інструментів виберіть значок Встановити функцію шва. Ця кнопка використовується для встановлення функції, яка використовується для обчислення цифрового числа пікселів у межах зони, що перекривається.
24. Увімкніть перемикач Feathering та змініть Відстань на 50.
25. Натисніть OK.

Перед тим, як запустити мозаїку, ви можете переглянути вихід.
26. Виберіть значок «Попередній перегляд мозаїки» на панелі інструментів.
27. Намалюйте коробку на невеликій ділянці, де зображення перекриваються.
28. Виберіть Process & gt Preview Mosaic for Window.
29. Прийміть значення за замовчуванням і натисніть OK.
30. Якщо ви ’ незадоволені результатами попереднього перегляду, внесіть зміни до проекту та повторно перегляньте. Ви можете заощадити час, підтвердивши результати попереднього перегляду, перш ніж запустити повний проект мозаїки.
Тепер визначте параметри виведення.

31. Активуйте робочу область IMAGINE і на стрічці IMAGINE відкрийте вкладку Малюнок.
32. Натисніть кнопку Створити багатокутник.
33. Створіть багатокутник AOI навколо забудови житла.
34. Тепер поверніться до робочого простору Mosaic Pro.

35. На панелі інструментів Mosaic Pro клацніть піктограму Встановити параметри виведення.
36. У діалоговому вікні Параметри вихідного зображення змініть Метод на визначений користувачем AOI.
37. Натисніть Встановити вихідний AOI.
38. Виберіть Viewer як джерело AOI, а потім натисніть OK.
39. Натисніть OK у діалоговому вікні Параметри вихідного зображення.

40. На панелі інструментів натисніть кнопку Відображати межі області виводу. Тепер ви можете побачити контур, що визначає обсяг вихідного зображення.
41. У меню Інструмент мозаїки виберіть Запустити мозаїку.
42. Дайте файлу назву.
43. Натисніть вкладку Параметри виводу та встановіть прапорець Статистика ігнорувати значення.
44. Натисніть OK.

45. Коли стан роботи «Мозаїка» прочитає «готово», натисніть «Закрити», щоб завершити процес.
46. ​​Щоб переглянути мозаїку, відкрийте новий переглядач.
47. Під стрічкою ERDAS IMAGINE виберіть Домашня сторінка.
48. Натисніть Додати перегляди & gt Створити новий двовимірний вигляд.
49. Клацніть правою кнопкою миші та виберіть Відкрити растровий шар.
50. Перейдіть до місця, де ви зберегли мозаїку, і виберіть Відкрити, щоб переглянути зображення мозаїки.


Матеріали і методи

У цьому розділі описано методи, що застосовуються для проектування моделі. Для контексту подано коротку довідкову інформацію про байєсівські мережі та AHP. Далі представлені кліматичні та топографічні характеристики досліджуваної території. Нарешті, включено огляд даних, використаних для розробки моделі та аналізу сценаріїв.

Опис моделі

Наша модель базується на сценарійному аналізі синергетичного впливу різноманітних наборів адаптаційних заходів на вразливість системи, що враховується, враховуючи прогнози клімату та відповідні біофізичні та антропогенні фактори та пов'язані з ними невизначеності. Мета полягає в тому, щоб полегшити процес прийняття рішень за обставин, коли доступність даних є низькою, а експертів не вистачає для управління складними імітаційними моделями. Така ситуація характерна для слаборозвинених муніципалітетів Сербії. Хіл і Міллнер (2014) припускають, що в умовах стохастичної невизначеності, наприклад, зміни клімату, слід підходити до потенційного аналізу відповідно до фундаментальної теорії прийняття рішень, зокрема з теорією суб'єктивної очікуваної корисності (Savage 1954), яка дає теоретичне обґрунтування застосування міркувань Байєса (на основі умовних ймовірностей при моделюванні невизначеності у складних процесах і системах). Відповідно до аргументів Хіла та Міллнера (2014) та на основі MCDA, це дослідження досліджувало модель, яка може бути використана для оперативного аналізу сценаріїв, що дозволяє планувальникам передбачити вплив варіантів адаптації на вразливість системи, а також забезпечити структуру, в якій невизначеність можна прагматично розглядати та аналізувати шляхом інтеграції різних типів даних та знань.

Байєсівські мережі дозволяють нам представляти невизначену область (наприклад, зміну клімату), а згодом міркувати про неї. Ці мережі є графічними структурами, які пов'язують змінні на основі умовних розподілів ймовірностей і використовують алгоритми висновку для оцінки апостеріорних ймовірностей результатів (Jensen and Nielsen 2007). Прийняття рішень базується на формулі Байєса для розрахунку апостеріорних ймовірностей xна основі відомих станів природи f. Вираз, що описує ймовірність цієї умови x відбудеться за умови цієї умови f сталося це:

Очікуване значення критерію EV(C.) це:

Байєсові мережі дозволяють міркувати про можливі стани спостережуваних змінних з точки зору ймовірності. У структурному плані BN - це спрямовані ациклічні графіки, побудовані з вузлів, які представляють набір випадкових змінних із спостережуваної області (подія, процес або клас), набір дуг спрямованості (або зв'язків), які з'єднують вузли в пари, позначаючи таким чином прямі залежності між змінними та таблиці умовних ймовірностей (CPT), які описують взаємозв’язки в мережі, визначаючи ймовірність стану однієї змінної (“дочірній вузол”) на основі відомих станів інших змінних (“батьківський вузол”) ) за визначенням Ренкена та Мумбі (2009).

Якщо припустити, що змінні мають дискретний тип, міцність зв'язку між змінними у спостережуваній мережі визначається кількісно як умовний розподіл ймовірностей, пов'язаний з кожним вузлом. Зміни в будь -якому вузлі виникають як сукупний вплив змін у всіх вузлах, пов’язаних із спостережуваним вузлом, відповідно до взаємозв’язків, визначених у CPT (Catenacci and Giupponi 2013).

Першим кроком у моделі є визначення вразливого сектору та розробка BN, тобто визначення вузлів та значень змінних, визначення того, які саме вузли представлені в мережі та який тип змінної буде використовуватися. BN дозволяє інтегрувати різні форми знань у єдину модель (Catenacci and Giupponi 2013 Balbi et al. 2016), насамперед завдяки тому, що вони дозволяють формувати складні причинно -наслідкові ланцюги, які забезпечують можливість зв'язування та структурування управлінських рішень та соціально -економічні чи біофізичні наслідки у сформульованих послідовностях умовних відносин (Катеначчі та Джуппоні 2009).

Другий крок включає визначення топології мережі, яка повинна фіксувати якісні відносини між визначеними змінними, тобто визначати взаємозв'язки між вузлами. Третій крок - це кількісна оцінка визначеної якісної залежності. Цей крок передбачає визначення умовних розподілів ймовірностей для кожного вузла в CPT. Імовірність для всіх випадкових величин у спостережуваному наборі розраховується для виявлення спільного розподілу ймовірностей (Korb and Nicholson 2011).

Якщо існує відсутність складних імітаційних моделей або послідовних наборів статистичних даних, експертна оцінка може бути використана для заповнення CPT. Однак зростання кількості вузлів і станів змінної, яку вони представляють, збільшує складність прямого призначення експертами імовірності в CPT. Щоб спростити процес визначення можливих комбінацій спостережуваних змінних у CPT, ця модель використовує AHP, метод MCDA, для оцінки питомих ваг, тобто відносного внеску вхідних змінних у компонент спостережуваної мережі.

AHP є одним з найбільш використовуваних некомпенсаційних, суб’єктивних методів MCDA і часто використовується у чіткій формі (Zyoud and Fuchs-Hanusch 2017). Він значною мірою використовувався в різних сферах екологічного розвитку та досліджень (Brandt et al. 2017 Chauhan et al. 2020). Істотною характеристикою структури AHP є організація наборів критеріїв та альтернатив в ієрархічні відносини, що робить її привабливою для структурування проблеми вирішення. Відповідно до рівня їх ієрархічної належності, критерії розгалужені, починаючи від кореня дерева, що представляє мету прийняття рішень. Кількість критеріїв збільшується пропорційно складності проблеми прийняття рішень, а також кількості рівнів в ієрархії. Розділена таким чином проблема дає можливість аналізувати набори критеріїв на різних рівнях. Істотною особливістю AHP є його здатність порівнювати якісні та кількісні критерії в межах однієї моделі за допомогою психометричної шкали для кількісної оцінки якісних критеріїв (Ісізака та Лабіб 2011). Процедура перевірки послідовності вважається однією з ключових переваг цього методу, оскільки вона виконує роль механізму зворотного зв'язку, який коригує огляди експертів, залучених до процесу прийняття рішень (Ho 2008).

Після заповнення мережі даними (тобто значеннями змінних з відповідними вагами та умовними ймовірностями) можна запустити модель BN, і особи, які приймають рішення, можуть проаналізувати можливі сценарії адаптації. Аналізуючи ймовірність різних станів змінних, можна спостерігати, як змінюється вразливість щодо спільного впливу адаптаційних заходів, і таким чином підтримує вибір пріоритетних.

Процес планування адаптації до зміни клімату вимагає постійного оновлення інформації про наслідки застосованих заходів, змінених екологічних умовах або наявності більш точних моделей клімату. Байєсівські мережі гнучкі і здатні інтегрувати нові знання шляхом оновлення розподілу ймовірностей через потік інформації між змінними всередині мережі (Korb and Nicholson 2011). Коли з’являються нові дані, таблиці умовних ймовірностей оновлюються відповідно, невизначеність зменшується, а знання про реальні значення змінних покращуються. Така система дає можливість безперервного навчання на основі актуальних фактів, тобто змін, що відбуваються в результаті нової інформації про наслідки початкових втручань. Концептуальна діаграма моделі наведена на рис.1.

Концептуальна діаграма моделі Байєсової мережі для оцінки вразливості до зміни клімату

Територія навчання

Модель була застосована в лісовому секторі Сербії, оскільки її визначили як одну з найбільш вразливих до зміни клімату (MPZS 2015). Модель зосереджена на потенційному збільшенні вразливості лісових територій до пожеж, які є наслідком прогнозованих наслідків зміни клімату. Для вибору відповідних муніципалітетів, у яких буде проводитися тестування моделі, ми використовували оцінку вразливості лісу щодо зміни клімату, отриману з Першого національного плану адаптації до зміни клімату - Проекту (MPZS 2015). У цьому проекті вразливість регіонів Республіки Сербія була розрахована на основі дев’яти критеріїв: площа лісів, якість лісу, дорожня інфраструктура, населення району, рівень безробіття, середня заробітна плата, профіцит/дефіцит бюджету, прогнози зміни клімату та охоронювані території (рис. 2). Оцінка показує, що 11 регіонів є дуже вразливими, де прогноз зміни клімату та економічні критерії мають найбільший вплив. Передбачалося, що вразливість регіону буде більшою, якщо він буде більш населеним, оскільки існує більше мешканців, які потенційно можуть опинитися в зоні ризику. Для застосування моделі ми вибрали район Нішава, оскільки він є регіональним центром регіону південної та східної Сербії та найбільш густонаселеним серед 11 вразливих районів. У межах Нішавського району ми зосередилися на муніципалітеті Сврліг, оскільки він належить до групи слаборозвинених регіонів відповідно до національного рейтингу регіонального розвитку та місцевих муніципалітетів (Уряд Республіки Сербія 2014).

Джерело Адаптовано з Першого національного плану адаптації до зміни клімату - проекту (MPZS 2015)

Оцінка вразливості лісу в Сербії

Прогнозовані значення кліматичних параметрів вказують на те, що муніципалітет Сврліг може очікувати збільшення середньорічної температури на 1,7 ° C за період 2011−2040 рр., 3,1 ° C за період 2041−2070 рр. Та 5,5 ° C за період 2071−2100 р. (Джурджевич та ін. 2014 Джурджевич та Кржич 2014). Отже, до кінця століття середньорічна температура може досягати 16,1 ° C. Водночас очікується, що середньорічна кількість опадів зменшиться на 13% порівняно з поточними значеннями до кінця століття, тоді як Індекс посушливості лісів (FAI) зросте з середнього значення 3 до середнього значення 9— типові значення FAI для території Сербії були нижче 10 у період 1961−1990 рр. (Djurdjevic et al. 2014 Djurdjevic and Krzic 2014 MZŽS 2017). Просторовий аналіз топографічних характеристик лісистих поверхонь показує, що 36,8% всієї лісової площі має південний аспект, а 35,4% - західний або східний аспект, що свідчить про те, що понад 70% лісу має експозицію, що сприяє інтенсивнішій інсоляції а отже, до підвищеного ризику пожежі. Що стосується висоти над рівнем моря, 41% лісів розташовані нижче 500 метрів над рівнем моря, 39% - на висоті від 500 до 800 метрів над рівнем моря, і 19,5% з них на висоті понад 800 метрів над рівнем моря. Отже, більшість лісових поверхонь лежать на діапазоні висот, де ймовірність пожежі вища. Що стосується схилів, то лише 0,2% від загальної площі лісу знаходиться на схилах з нахилами понад 45%, тоді як найбільша частина лісу росте на пологих схилах з нахилом менше 30%. Крім того, вся територія під лісами розташована на відстані 5 км від населених пунктів та доріг, тоді як 48% її - на відстані менше 1 км від доріг, а 12% - на відстані, меншій від 1 км від найближчого населеного пункту.

Для розробки моделі BN ми організували два семінари з експертами з пожеж з відділу PSS у Ніші, щоб визначити змінні, що впливають на виникнення пожежі, а потім визначили діаграму впливу відповідно до концептуального визначення вразливості МГЕЗК, де вразливість описується як функція зміни клімату, яким піддається система, чутливості системи та адаптаційної здатності системи (МГЕЗК 2001). Початкова оригінальна концептуальна діаграма була структурована з уразливістю як основний вузол, визначений адаптаційними можливостями за допомогою адаптаційних заходів та факторами ризику, які включають змінні експозиції та чутливості. Кількість станів факторів ризику була обмежена максимум чотирма для підтримки загальної точності мережі (Marcot et al. 2006).

Впізнаються три широкі групи факторів ризику пожеж: біофізичні, антропогенні та кліматичні. У районах з більшою щільністю населення та з інтенсивною антропогенною діяльністю існує більша ймовірність несподіваного спалаху та спалаху пожежі, спричиненого людиною, і, отже, підвищується ризик, пов’язаний з пожежею (Zumbrunnen et al., 2012 Adab et al. 2013). При структуруванні діаграми впливу відстань від доріг, околиці населених пунктів та щільність населення використовувались як показники потенціалу займання, оскільки деякі дослідження вказують на їх позитивну кореляцію з пожежею (Cardille et al. 2001 Zumbrunnen et al. 2012). Як настанови біофізичних факторів ми використовували топографічні характеристики місцевості - схил, висоту та аспект - які виявились важливими факторами для спалаху та прогнозування пожежі (Maingi and Henry 2007 Dlamini 2010). Для кліматичних проксі ми використовували середньорічні опади (оскільки їх зменшення може призвести до частіших і триваліших посух), середньорічну температуру (оскільки температура повітря має високу кореляцію з частотою пожеж та територіями, що постраждали від пожежі), а також посушливістю лісів індекс (оскільки інтенсифікація та кількість пожеж пов’язані із посухою та посушливістю) (Alencar et al. 2015 MPZS 2015 Varol та Ertugrul 2016).

Дані прогнозу клімату за сценарієм RCP8.5 були використані для розрахунку значень кліматичних параметрів (Djurdjevic et al. 2014 Djurdjevic and Krzic 2014). Поточні значення середньорічної температури та опадів були витягнуті з бази даних виноски 1 КЛІМАТ-ДАНИХ, а значення індексу посухи взяті з ДК-РКЗК ООН (MZŽS 2017). Значення біофізичних та антропогенних змінних нахилу, аспекту, висоти та близькості до доріг та населених пунктів генеруються за допомогою інструментів просторового аналізу у широко доступному, безкоштовному та відкритому коді програмного забезпечення Географічної інформаційної системи QGIS 3.0, виноска 2 (рис. 3), на основі на цифровій моделі висот (DEM) з роздільною здатністю 30 м від виноски 3 Геологічної служби США та відкритих карт вулиць (OSM). Зноска 4 Corine Land Cover Європейська безшовна векторна база даних (РЕЛЕЗ V18_5) Примітка 5 була використана для розрахунку площі під лісами. Щільність населення отримано від Статистичного управління Республіки Сербія. Примітка 6 Класи факторів ризику лісових пожеж наведені в таблиці 1.

Просторовий аналіз антропогенних та біофізичних факторів у муніципалітеті Сврліг

Вибір первинного набору адаптаційних заходів проводився у два етапи. Інвентаризація заходів адаптації була складена шляхом консультацій з експертами з лісового господарства та управління ризиками лісових пожеж з ДПС, після перегляду Планів лісового господарства (ПСЗ 2016) та Плану місцевого розвитку муніципалітету Сврліг (Муніципалітет Сврліг 2011). Ці експерти визначили сім адаптаційних заходів, також пов'язаних із зменшенням ризиків лісових пожеж, які вже використовувалися: (1) санітарна вирубка лісів (2) формування протипожежних мереж (3) відбір та посадка вогнестійких видів (4) будівництво просторові перешкоди з насаджень меншої щільності (5) впровадження заходів запобігання пожежам (6) планування водозабірних басейнів та (7) встановлення систем раннього попередження. Експерти кількісно оцінили ступінь реалізації кожного заходу стосовно існуючого лісогосподарського плану за шкалою від 0 до 1 (наприклад, якщо було виконано 30% запланованого заходу, цей захід отримав оцінку 0,3).

Крім того, ми створили електронну таблицю з адаптаційними заходами на основі Адаптації лісів та людей до зміни клімату - Звіту про глобальну оцінку (Seppälä та ін. 2009) та Першого національного плану адаптації до зміни клімату - Проекту (MPZS 2015). Експертів просили оцінити показники як відповідні, дещо доречні або нерелевантні для даного контексту, оцінюючи їх відповідно до 2, 1 та 0. Оцінки були узагальнені та нормалізовані, а найбільш релевантні заходи були обрані для подальшого аналізу. Після порівняння двох наборів заходів та усунення зайвих, було виявлено дві нові заходи, які наразі не використовуються: заплановане спалювання лісового матеріалу та срібнопасовище. Усі розглянуті заходи були поділені на три групи відповідно до їх характеристик: (1) фізичні заходи - ті, що стосуються фізичних втручань у лісовій зоні (2) біотехнологічні заходи - ті, що стосуються контролю росту, складу, стану здоров'я та якості лісів для задоволення різних потреб та вимог та (3) заходи планування - ті, що стосуються механізмів лісового господарства.

Оцінку конкретних ваг, які повинні були бути віднесені до критеріїв, проводили експерти PSS шляхом застосування AHP. Для отримання висновку експерта та отримання зважених балів за кожним критерієм оцінки ми використовували опитувальник, який складається з парної матриці порівняння та рейтингової шкали Сааті. Респондентів попросили оцінити внесок критеріїв ризику у вразливість лісів до пожеж, а потім оцінити внесок адаптаційних заходів відповідно до їх впливу на адаптаційні можливості. Нарешті, якісні судження були перетворені на кількісні оцінки. Для вузла вразливості значення були розраховані як середнє арифметичне значень, отриманих з експертної оцінки. Цей вузол був визначений з двома можливими станами: (1) запобігання вразливості (рівень вразливості, який було усунуто за допомогою заходів адаптації) та (2) залишкова вразливість (рівень залишку вразливості, з яким слід боротися). Усі значення наведені в таблиці 2.

Таблиці умовних ймовірностей (CPT) були оцінені відповідно до конкретних ваг критеріїв, а концептуальна модель згодом була перетворена в модель прогнозування за допомогою програмного забезпечення OpenMarkov (V 0.2.0 - Знімок UNED 2008−2012) Примітка 7 (рис. 4, рис. 5). Приклад для вузла СПТ «біофізичний вплив» наведено у таблиці 3.

Байєсова модель мережі для прогнозування - сценарій S1, для періоду часу 2071–2100 (Т3) у моделі Сверліг, Сербія


Подивіться відео: OVRDC CartoDB and Leaflet Web Map Workshop (Жовтень 2021).