أكثر

ما هي الطريقة الأكثر فعالية للبحث في قاعدة بيانات جغرافية عن سجلات تشبه NULL؟


المشكلة: لدي قاعدة بيانات جغرافية بها العديد من مجموعات البيانات والعديد من فئات الميزات بداخلها. تمت تعبئة الحقول الموجودة في فئات المعالم من خلال الصلات بملفات الأشكال والتعديلات اليدوية. غالبًا ما يتم ملء حقول السلسلة بمسافات بيضاء (مثل "،" ، "، إلخ) أو السلسلة" خالية "، وسيتم ملء الحقول الرقمية بصفر (0). أود العثور على هذه السجلات واستبدالها بـ قيمة NULL حقيقية. لدي الكود التالي ، الذي يستخدم UpdateCursor ، لكنه لا يزال بطيئًا جدًا ولا يلتقط جميع السجلات التي تشبه NULL. هل يعرف أي شخص طرقًا أخرى لإنجاز هذه المهمة؟

GDB = arcpy.GetParameterAsText (0) #input geodatabase arcpy.env.workspace = GDB datasetList = arcpy.ListDatasets () #list datasets () # list datasets () #list datasets () # list datasets for dataset in datasetList: arcpy.env.workspace = os.path.join (GDB datasetList) = arcpy.ListFeatureClasses () لـ fc في fcList: arcpy.AddMessage ("معالجة٪ s…"٪ fc) # ميزات العد arcpy.MakeTableView_management (fc، "tempTableView") count = int (arcpy.GetCount_management ("tempTableView"). getOutput (0)) if count> 0: fieldList = arcpy.ListFields (fc) للحقل في fieldList: arcpy.AddMessage ("…٪ s"٪ field.name) rows = arcpy.UpdateCursor (fc) للصف في صفوف: count = 0 if row.isNull (field.name): تابع # إذا كان فارغًا بالفعل حقل elif.type == "Text": value = row.getValue (field.name) if value.lstrip (") ==" or value .lower () == '": # يبحث عن مسافة بيضاء أو"'row.setNull (field.name) count + = 1 elif field.type == "ShortInteger" أو field.type == "LongInteger" أو field.type == "Float" أو field.type == "Double": value = row.getValue (field.name) إذا كانت القيمة == 0: row.setNull (field.name) count + = 1 if count> 0: # قم بتحديث الصف إذا تغيرت السجلات rows.updateRow (row) del rows else: arcpy.AddMessage ("... لم يتم العثور على سجلات.")

نظرًا لأنني على دراية بـ 10.1+ ، فإن المؤشرات بشكل عام أفضل كثيرًا فيداوحدة ، وإليك الحل المحتمل. حاليًا ، أنت تقوم بإنشاء مؤشر في كل مرة تقوم فيها بتغيير الحقول ، مما يعني أنك تحصل على نتيجة هناك. علاوة على ذلك ، أنت تتحقق من نوع الحقل لكل سجل بدلاً من مجرد استخدام نوع الحقل مرة واحدة للتصفية في البداية.

لقد غيرت كيفباطلتم فحص القيم ، لكنني لم أختبرها بدقة للتحقق من جميع القيم الممكنة. بالنسبة لمجموعة البيانات الصغيرة التي أمتلكها ، فقد عملت @ 10.2.2.

#Return None إذا كانت القيمة بحاجة إلى تغيير ، وإلا تُرجع القيمة def nullify (القيمة): x = القيمة إذا لم تكن القيمة None: # تُقرأ الحقول الخالية الحقيقية على أنها لا شيء إذا كانت type (value) == str: if value .lstrip (") ==" أو value.lower () == '': x = لا شيء آخر: إذا كانت القيمة == 0: x = بلا إرجاع x

# نحن مهتمون فقط ببعض الحقول ftypes = ("String"، "SmallInteger"، "Integer"، "Double") fieldList = [f.name for f in arcpy.ListFields (fc) if f.type in ftypes] باستخدام arcpy.da.UpdateCursor (fc ، fieldList) كصفوف: للصف في الصفوف: nulled = map (nullify ، row) if row! rows.updateRow (nulled)

بدلاً من استخدام المؤشر للنظر في جميع الحقول لكل سجل (واحدًا تلو الآخر باستخدام المؤشر) ، فماذا عن الاستعلام عن جميع السجلات من حقل واحد (بشكل مجمّع) باستخدام أداة "التحديد حسب السمات" ثم حساب كل العناصر المحددة السجلات باستخدام أداة "حساب الحقل"؟ إذن هل يمكن أن تدور حول كل حقل في بايثون؟

باستخدام التعليمات البرمجية الخاصة بك كقاعدة ، قمت بسخرية من هذا (والذي يعمل على ملف GDB. سيتعين عليك تصحيح بناء جملة الحقل لكل نوع قاعدة بيانات استنادًا إلى مرجع SQL لتعبيرات الاستعلام المستخدمة في ArcGIS. تركت بعض عبارات الاختبار و CalculateField علق البيان حتى تتمكن من اختباره قبل كسر أي شيء فعليًا.

لقد اقترضت أيضًا الكود للحصول على الفئات المميزة منgotchula الإجابة لإدراج جميع فئات الميزات في قاعدة البيانات الجغرافية للملف ، بما في ذلك ضمن مجموعات بيانات الميزات؟

import arcpy import os GDB = arcpy.GetParameterAsText (0) #input geodatabase arcpy.env.workspace = GDB def listFcsInGDB (): "اضبط arcpy.env.workspace على gdb قبل استدعاء" #https: //gis.stackexchange. com / questions / 5893 / list-all-feature-classes-in-file-geodatabase-including-within-feature-datase for fds in arcpy.ListDatasets ("، 'feature') + ["]: for fc in arcpy. ListFeatureClasses ("،"، fds): إنتاج os.path.join (arcpy.env.workspace، fds، fc) fcList = listFcsInGDB () لـ fc في fcList: arcpy.AddMessage ("معالجة٪ s…"٪ fc) # count ميزات tempTableView = arcpy.MakeTableView_management (fc، "tempTableView") arcpy.AddMessage ("… {0} ({1})". تنسيق (field.name، field.type)) إذا كان field.type == "Text" أو field.type == "String": whereeclause = " "{0} " = "أو " {0}  "=" أو  "{0} " = "أو " {0}  "هو NULL". تنسيق (اسم الحقل) # arcpy.AddMessage ("البحث عن" + field.n ame + "where" + whereeclause) arcpy.SelectLayerByAttribute_management ("tempTableView"، "NEW_SELECTION"، whereeclause) #featcount = str (arcpy.GetCount_management ("tempTableView"). getOutput (0)) # arcpy.AddMarcy CalculateField_management (tempTableView، "{0}". format (field.name)، "NULL") count + = 1 elif field.type == "Integer" or field.type == "ShortInteger" or field.type == " SmallInteger أو field.type == "LongInteger" أو field.type == "Short" أو field.type == "Long" أو field.type == "Float" أو field.type == "مفرد" أو حقل. اكتب == "Double" أو field.type == "Numeric": whereeclause = "" {0}  "= 0 أو " {0}  "is NULL". تنسيق (field.name) # arcpy.AddMessage ("البحث عن" + field.name + "حيث" + whereeclause) arcpy.SelectLayerByAttribute_management ("tempTableView"، "NEW_SELECTION"، whereeclause) #featcount = str (arcpy.GetCount_management ("tempTableView"). getOutput (0)) #arcpViewy. .AddMessage (featcount) # arcpy.CalculateField_management (tempTableView، "{0}". format (field.name)، "0") count + = 1 else: ## ليس حقلاً قابلاً للتحرير arcpy.AddMessage ("ليس نوع حقل قابل للتعديل من:" + field.type) تمرير

تتبع أسماء العائلات وأنماط الهجرة باستخدام نظم المعلومات الجغرافية؟

لقد قمت بنشر سؤال ، استخدام خرائط الويب والترميز الجغرافي لتتبع بيانات الأنساب ، في Geographic Information Systems SE منذ فترة ، لذلك كنت متحمسًا جدًا عندما رأيت اقتراحًا لهذا الموقع. أدركت أن سؤالي يتكون من عنصرين ، هما جانب نظم المعلومات الجغرافية وجانب الأنساب ، ولهذا السبب اعتقدت أنني سأقوم بنشر الجزء ذي الصلة هنا.

خلال العام الماضي ، شاركت في البحث عن شجرة عائلتي. جاء جدي من جزيرة نائية في المحيط الأطلسي ، مع مئات آخرين من جيله ، واستقر الكثير منهم في نفس المنطقة. نظرًا لأن الجزيرة صغيرة جدًا ، فقد شاركوا في عدد صغير من أسماء العائلة (بضع عشرات من الألقاب ، مع اختلافات متعددة من نفس الاسم).

قامت الجمعية التي تم إنشاؤها مؤخرًا بتجميع قاعدة بيانات صغيرة للاتصالات لأحفاد معروفين يعيشون في المدينة (وبالتالي ، أي أفراد من العائلة في أجزاء أخرى من البلاد أيضًا). في الوقت الحالي ، كل ما لديهم هو تفاصيل الاتصال الأساسية للأفراد ، ويتم عقد اجتماع مرة كل بضعة أشهر للتواصل مع الجميع.

قادمًا من خلفية نظم المعلومات الجغرافية ، أعلم أن المجتمع يمكن أن يستفيد بشكل كبير من مهاراتي في رسم الخرائط لتتبع أحفادهم ، وفي النهاية البدء في تتبع أشجار العائلة مكانيًا. ما أود معرفته ، من وجهة نظر الأنساب ، هو ببساطة البدء بألقاب العائلة المعروفة بدرجة كافية؟ ما هي البيانات التي يجب أن أطلبها من أعضاء الجمعية؟ لا أريد أن أطلب "جميع البيانات التي لديك" على نطاق واسع ، حيث إنها ستضيف الكثير من التعقيد في هذه المرحلة.

للتوضيح ، لن أتابع العلاقات الأسرية في حد ذاتها ، ولكن هناك حالة "من أصل 20 جونز الذين وصلوا إلى هنا في الأصل ، هناك الآن 300 عائلة جونز" وما إلى ذلك. سأعتمد على الأعضاء الآخرين في المجتمع لتقديم بيانات الأنساب ، بينما أقوم ببناء وتحليل المعلومات المكانية.


نبذة مختصرة

إن التنبؤ بالظروف الجوية والبحرية وعرضها بطريقة متكاملة لهما أهمية قصوى في العديد من مجالات الاهتمام ، بما في ذلك العمليات البحرية. تمثل مجموعات البيانات الضخمة التي يتم إنشاؤها من تشغيل أنظمة التنبؤ بالطقس والبحرية تحديًا من حيث معالجة هذه البيانات وعرضها بكفاءة. تقدم هذه الورقة طريقة لتحسين مجموعات بيانات الأرصاد الجوية والبحرية الضخمة من أجل الاستخدام الفعال لنظام المعلومات الجغرافية ، وإنشاء خرائط أرصاد جوية وبحرية آلية ، وخريطة تفاعلية للاستعلام عن أي بيانات أرصاد جوية وبحرية متكاملة ضرورية في مواقع جغرافية مختارة. يقلل هذا التطبيق بشكل كبير من وقت معالجة البيانات والتعقيدات في تقديم مجموعات البيانات الضخمة هذه. حقوق النشر © 2012 الجمعية الملكية للأرصاد الجوية


الوحدة 1: مقدمة في نظم المعلومات الجغرافية والتوزيع الجغرافي

مرحبًا بكم في هذه الدورة التدريبية حول التحليل الجغرافي المكاني في التخطيط العمراني. نحن في الوحدة الأولى ، تم تصميم الوحدة كمقدمة لنظام المعلومات الجغرافية والتوزيع الجغرافي. لذلك ، في المحاضرة الأولى من هذه الوحدة ، سوف نركز بشكل أساسي على مكونات نظام المعلومات الجغرافية وما هو نظام المعلومات الجغرافية هذا. لذلك ، سوف نلقي نظرة سريعة على نظام معلومات GIS ، نظام المعلومات الجغرافية.
(راجع وقت الشرائح: 00:45)
لذا ، فإن المفهوم الذي سيتم تغطيته في هذه المحاضرة الخاصة هو نظرة موجزة أو شاملة لنظم المعلومات الجغرافية ، والمكونات المكونة له ، ووظائف نظم المعلومات الجغرافية وتطبيق نظم المعلومات الجغرافية.
(راجع وقت الشرائح: 01:09)
لذا ، إذا رأينا نوع التطبيقات التي سيكون لدى GIS الخاص بك على النطاق الحضري ، فسنحتاج إلى معرفة ما يدور حوله هذا GIS. لذلك ، في الأساس ، إذا رأينا التعريف ، فهو يتضمن نظام الكمبيوتر الذي سيخزن ويدير ويحلل ويعرض جميع أنواع البيانات الجغرافية أو المكانية ، ويقوم بتشغيل الاستعلامات وعرضها كخرائط.
ويحتوي على البيانات التي تم تجميعها في إطار عمل مرجعي للموقع أو نوع من نظام مرجعي مهني مثل البيانات التي قد تكون لها إحداثيات خطية أو طولية أو قد يكون لها اتجاه شرقًا أو شمالًا من حيث الأمتار أو أي مسافة
يقيس. الآن ، أهداف نظم المعلومات الجغرافية هي في الأساس المساعدة في زيادة كفاءة التخطيط وعملية صنع القرار.
نحن نصنع الكثير من أحكام التخطيط بناءً على سيناريوهات معينة ، بناءً على البيانات الموجودة وقمنا بتفسيرها والتي تؤدي بشكل أساسي إلى حل معين لمشكلة معينة ، وتعتبر نظم المعلومات الجغرافية أداة فعالة للغاية في هذه العملية بالذات. ثانيًا ، يوفر وسيلة فعالة لتوزيع البيانات ومعالجتها.
لذلك ، نحن نعلم في عالم اليوم و rsquos أنه يتعين علينا التعامل مع كمية هائلة من البيانات ، لذا من أجل التعامل معها بكفاءة ، نحتاج إلى نظام يمكنه القيام بذلك في الوقت الفعلي ، والذي يمكنه معالجة البيانات في الوقت الفعلي. لذلك ، يوفر لنا نظام المعلومات الجغرافية هذا نظامًا أساسيًا ، أعني طريقة فعالة للتعامل مع البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي.
الهدف التالي لنظام المعلومات الجغرافية هو القضاء على قاعدة البيانات الزائدة وتقليل الازدواجية. لذلك ، في عالم اليوم و rsquos نرى أن نفس البيانات متاحة من مصادر مختلفة. لذلك ، قد يكون هناك تكرار فيما يتعلق بالبيانات التي قد نجمعها. لذلك ، نحن نتحدث عن البيانات الضخمة ، نحن نتحدث عن أنظمة إنترنت الأشياء حيث تساعد المستشعرات في عمليات جمع البيانات.
لذلك ، قد يكون هناك تكرار من حيث قاعدة البيانات التي نجمعها وقد يكون هناك ازدواجية في البيانات. لذلك ، يجب أن يتخلص نظام GIS بشكل أساسي من هذا النوع من التكرار فيما يتعلق بجمع البيانات والأرشفة ، لذلك يعد هذا أيضًا أحد الأهداف للقضاء على التكرار فيما يتعلق بالبيانات التي نجمعها.
الهدف التالي هو دمج المعلومات من مصادر متنوعة. لذلك ، في الأساس عندما نتحدث عن الأنظمة الحضرية ، فإننا لا نتحدث فقط عن عزل المكونات الفردية ، ولكننا نتحدث عن مصادر متعددة أو مصادر الاختلاف حيث يتم طلب المعلومات ويتم تجميعها في هذا النظام المحدد. لذلك ، يجب أن تكون قادرة على دمج جميع البيانات من مصادر مختلفة.
لذلك ، عندما نتحدث عن تكامل البيانات ، يتعين علينا النظر في التكامل الزمني - أي البيانات التي تجمعها في نقاط زمنية مختلفة ، علينا أن نتحدث عن قابلية التوسع في هذه المعلومات المحددة على أي نطاق نقوم بجمع هذه المعلومات. لذلك ، يجب على هذا النظام دمج جميع المعلومات المتوفرة من مصادر مختلفة ومصادر متنوعة ودمجها في منصة واحدة. ومن المهم للغاية أن نذكر أن جميع هذه البيانات سيكون لها مرجع للموقع ، وإلا فإنني أعني أنه ليس مفيدًا لتحليلنا واتخاذ القرار.
الهدف الأخير الذي يمكننا قياسه لهذا النظام المعين هو تطوير نماذج تحليلية مع وجود استفسارات عن البيانات التي جمعناها في موقعنا ، أعني أننا كنا نتحدث عن مصادر مختلفة حيث يمكننا جمع البيانات للأنظمة الحضرية. لذلك ، يجب تحليل بيانات المرجع الجغرافي التي جمعناها ويمكن أن تكون هذه التحليلات معقدة للغاية أو يمكن أن تكون استعلامات بسيطة.
لذلك ، يجب أن يكون هذا النظام قويًا بما يكفي لإجراء تحليل معقد بالإضافة إلى الاستعلامات البسيطة ويجب أن يكون قادرًا على القيام بذلك في الوقت الفعلي وعرضه كخرائط يسهل تفسيرها.
(راجع وقت الشرائح: 06:19)
الآن ، إذا نظرنا إلى المكونات المختلفة لنظام المعلومات الجغرافية. المكون الأول هو نظام المعلومات على الكمبيوتر الذي يعد جزءًا من الأجهزة ، ثم سيكون لدينا برامج يمكن أن تشارك في القيام بجزء معالجة البيانات ، وجمع البيانات ، والتحليل ، وأعني كأداة برمجة لكتابة الرموز بشكل أساسي ، لتشغيل العمليات ، قم بإجراء عمليات المحاكاة.
المكون التالي الأكثر أهمية في نظم المعلومات الجغرافية هو قاعدة البيانات. لذلك ، تحدثنا عن قاعدة البيانات المتنوعة المطلوبة لأي نوع من التحليل الحضري الذي سيكون له مرجع جغرافي. لذلك ، ستكون قاعدة البيانات هذه متعلقة بأنواع مختلفة من المتغيرات والمكون الأخير والأهم هو الأشخاص.
في الأساس ، عندما نتحدث عن التخطيط الحضري ، فإننا نتعامل مع قضايا التخطيط ذات الصلة بالأشخاص الذين يشغلون هذا المكان بالذات. لذا ، أعني الناس الحصول على معلومات تتعلق بالناس وردود أفعالهم ، ومخاوفهم ، أعنيهم
الطموحات ، يصبح جزءًا من عملية التخطيط. لذا ، فإن العنصر الأخير في نظام المعلومات GIS هو الناس.
إذا تحدثنا عن تاريخ نظم المعلومات الجغرافية كيف ظهر هذا. كان الدكتور روجر توملينسون هو من أنشأ عام 1962 وطور نظام المعلومات الجغرافية الكندي ، CGIS أو نظام جرد الأراضي الكندي. لقد كان في الأساس نظامًا لتسجيل الأراضي حيث قام بإنشاء إطار عمل يمكن استخدامه أساسًا في تسجيل جرد التوزيعات الفردية واستخداماته والمعايير المختلفة الأخرى ذات الصلة في قاعدة البيانات هذه. ومن المثير للاهتمام أن الدكتور روجر توملينسون قبل القيام بهذا العمل بالذات كان طيارًا مقاتلاً في سلاح الجو الملكي.
(راجع وقت الشرائح: 08:31)
بعد ذلك ، إذا رأينا الأنواع المختلفة من تنسيقات البيانات التي نستخدمها في قاعدة البيانات المحددة هذه ، فقد تحدثنا عن المكونات المختلفة لنظام المعلومات الجغرافية والبيانات باعتبارها واحدة من أكثرها
مكون مهم. لذلك ، من المهم بالنسبة لنا تخزين البيانات بتنسيقات مختلفة. لذلك ، يوجد في المقام الأول نوعان مختلفان من تنسيقات البيانات التي نستخدمها لتخزين البيانات.
النوع الأول هو البيانات النقطية ، فأغلبكم على دراية بالبيانات النقطية ، عندما نلتقط الصور باستخدام الكاميرات أو الكاميرات المحمولة أو الكاميرات ، أقصد عمومًا أخذ انعكاساتها وتسجيلها على هيئة بكسل. لذلك ، فهي عبارة عن شبكة أو سلسلة من الخلايا الشبكية حيث تكون كل خلية شبكة قيمة تمثل الميزات التي يتم ملاحظتها. لذلك ، نقوم بتسجيل الانعكاسات كأرقام رقمية ويتم تخزينها بشكل أساسي كمصفوفة من خلايا الشبكة التي يتم تسجيلها على أنها بيانات نقطية.
الآن ، هذا النوع المعين من بيانات GIS هو الأنسب للحصول على بيانات مستمرة ، حيث لا تكون مهتمًا أساسًا باحتواء ، أعني أنك تسجل معلومات نقطية ، ولكن بيانات مستمرة ، وهي معلومات لن يكون لها حدود صارمة أو موقع. لذلك ، أعني كمثال يمكننا أن نقول عندما نريد الحصول على درجة الحرارة ، قيم جميع خلايا الشبكة في مدينة معينة ، لنفترض أننا نجري دراسة على الأراضي الحرارية الحضرية ، سنكون ممتعين في التقاط قيم درجة الحرارة .
لذلك ، سيكون تنسيق البيانات النقطية مناسبًا بشكل مثالي لإجراء مثل هذا التحليل. قد يكون المثال التالي هو ارتفاع منطقة معينة ، حيث إذا كنت تريد معرفة نوع الجريان السطحي في حالة حدوث فيضان حضري. لذلك ، يمكن تخزين الارتفاع لكل نقطة ويمكننا بعد ذلك تحويله إلى أي خطوط أو يمكننا معرفة خريطة المنحدر ، ويمكننا معرفة خريطة العرض. لذلك ، يمكن أن يكون هذا مثالًا آخر حيث يمكننا تسجيل البيانات ، البيانات المستمرة كنقطة بيانات نقطية.
النوع التالي من البيانات المستخدمة بشكل أساسي في نظم المعلومات الجغرافية والذي يتم استخدامه على نطاق واسع هو vectordata. إذن ، بيانات المتجه ، أعني أننا كنا نستخدم بيانات المتجه في أنظمة CAD ، حيث يتم تسجيل البيانات بشكل أساسي كنقاط أو خطوط أو مضلعات. لذلك ، في إطار عمل البيانات هذا ، نسجل البيانات المنفصلة التي يتم تمثيلها على أنها متجه.
لذلك ، سيكون لهذه البيانات موقع دقيق أو حدود صلبة ، وهذا يعني أنه يستلزم حدود الحدود الإدارية على سبيل المثال أو إذا كنت تحصل على نقاط البيانات الخطية أو معلومات خط الخطوط ، فقد تكون الأمثلة على الطريق يمكن تخزين بيانات النقطة أعني
لمحطات الحافلات في منطقة حضرية معينة. لذلك ، يمكن أن تكون هذه بعض أمثلة البيانات التي يمكن تخزينها في تنسيق متجه ، على وجه التحديد كمضلعات ، كخطوط أو كنقاط.
(راجع وقت الشرائح: ١٢:١٥)
بعد ذلك ، نتحدث عن الأنواع المختلفة لتنسيقات البيانات النقطية التي سنخزن بها بيانات GIS. لذا ، فإن تنسيق البيانات الأول هو تنسيق بيانات شبكة Arcinfo الذي يتم استخدامه بشكل شائع وهو في الأساس تنسيق مملوك لـ Esri ويتألف من مجلدين ، حيث تحتوي مساحة العمل على ملفات متعددة وستحمل مجلدًا سيكون له اسم الشبكة. وسيحمل عددًا من ملفات adf المختلفة التي سيكون لها انعكاس لكل بكسل أو قيم كل من الشبكات المجمعة كشبكة Arcinfo.
ستكون أنواع الصور التالية عبارة عن تنسيقات صور متعددة النطاقات وهناك أنواع مختلفة من التنسيقات في هذا. التنسيقات الرئيسية الرئيسية المستخدمة لهذا النوع من البيانات النقطية هي تنسيق خط النطاق الترددي ، والتنسيقات الأخرى هي البكسل المشفر الشريطي وتسلسل النطاق. وبالتالي،
في هذه الأنواع الثلاثة من التنسيقات ، سنكون قادرين على تخزين نطاقات متعددة من المعلومات أو طبقات متعددة من المعلومات ، وليس فقط ثلاث طبقات كما نرى في الصور في الغالب العصابات الحمراء والخضراء والزرقاء.
لذلك ، يمكننا هنا تخزين نطاقات متعددة. لذلك ، سيكون هذا مفيدًا جدًا عندما نحصل على صورة أو بيانات من مصادر متعددة. النوع التالي من تنسيق البيانات النقطية هو Digital ElevationModel. أعني أنه معروف على نطاق واسع باسم DEM ، والذي تستخدمه هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية لتسجيل ارتفاع معالم النقطة على سطح الأرض. لذلك ، هذا أيضًا مثال على البيانات المستمرة ويتم تخزينها كتنسيق نقطة بيانات نقطية.
نوع البيانات التالية هو نوع البيانات النقطية GeoTIFF. لذلك ، هذا هو في الأساس تنسيق ملف صورة تم وضع علامات عليه حيث يتم الإشارة إليه جغرافيًا. لذلك ، فإن الصورة في معلومات رأسها سيكون لها النطاقات الجغرافية كجزء من الملف.
(راجع وقت الشرائح: 14:35)
الآن ، سيكون لدينا تنسيقات بيانات نقطية شائعة أخرى أثناء تعاملنا مع GIS. بعض هذه التنسيقات هي تنسيق ADRG ، وهي Arc Digitized Raster Graphics. تنسيق RPF هو تنسيق المنتج النقطي ، أعني في المجال العسكري ، وغالبًا ما يستخدم. لدينا تنسيق DRG ، وهو الرسم النقطي الرقمي. تنسيق ECRG وهو اختصار لرسومات ARC النقطية المضغوطة المحسنة.
تنسيق ECW الذي تم تحسينه بتنسيق Wavelet المضغوط وهو تنسيق ERDAS. تنسيق Esrigrid ، وهو تنسيق ASCII النقطي المستخدم بواسطة ESRI ، لقد تحدثنا عنه بالفعل. لقد تحدثنا بالفعل عن تنسيق GeoTIFF المخصب بملف TIFF المخصب بإحداثيات GIS. تنسيق HDF وهو ملفات تنسيق البيانات الهرمية.
تنسيق IMG وهو تنسيق ملف الصورة المستخدم بواسطة ERDAS. لدينا لجنة Joint PhotographicExperts Group بتنسيق JPEG وهي معروفة على نطاق واسع باسم تنسيق JPEG2000 الذي يستخدم تحويل الطول الموجي المنفصل للضغط. ومن ثم لدينا MrSID وهي قاعدة بيانات الصور غير الملحومة متعددة الدقة.
(راجع وقت الشرائح: 15:59)
تنسيق البيانات التالي هو بيانات المتجه التي نستخدمها على نطاق واسع في GIS لتسجيل نقاط البيانات المنفصلة بشكل أساسي. لذلك ، فإن تنسيق الملف الأكثر استخدامًا هو ملفات الشكل ، وهذا تنسيق الملف متوافق في الغالب مع معظم برامج GIS سواء كانت برامج خاصة أو مفتوحة المصدر قد تصادفها.
لذلك ، يحتوي تنسيق الملف هذا على مجموعة من الملفات المرتبطة به وسيحتوي اسم الملف على أنواع مختلفة من البادئات مثل dot shp وهو ملف الأشكال حيث يوجد محتوى البيانات ، shx الذي يتعامل مع الرأس ويحتوي على معلومات التعريف المتعلقة بالملف . سيكون لديك معلومات قاعدة البيانات المرتبطة بتنسيق dot dbf. ملف العرض الذي يسجل الإسقاط الجغرافي لقاعدة البيانات الذي يتم تسجيله بتنسيق dot prj وبعد ذلك سيكون لدينا ملفات dot lyr التي هي في الأساس ملفات طبقة.
نوع بيانات المتجه التالي هو تغطية Arcinfo التي تم استبدالها في الوقت الحاضر بتنسيق قاعدة البيانات الجغرافية وتتكون من مجلدين داخل مساحة عمل. يحتوي المجلد الأول على اسم التغطية ويحتوي على عدد من ملفات adf والمجلد الثاني هو مجلد المعلومات الذي يحتوي على ملف dot وملفات dot nit التي تحتوي أساسًا على معلومات قاعدة البيانات المتعلقة بكيانات المتجه.
النوع التالي من تنسيق بيانات المتجه هو معلومات قاعدة البيانات الجغرافية وهو تنسيق البيانات الأصلي لـ ESRIs ، برنامج ArcGIS. لذلك ، فهي في الأساس عبارة عن مجموعة من مجموعات بيانات GIS من الأنواع المختلفة ، أعني أنها يمكن أن تكون بيانات متجهة أو نقطية أو جدولية ويتم تجميعها كقاعدة بيانات جغرافية.
لدينا أيضًا بيانات من مستشعرات LiDAR ، وهي مستشعرات الكشف عن الضوء والمدى ، وهي عبارة عن ليزر نابض بشكل أساسي لقياس قيم النطاق التي تمثل قيم المسافة والتي ستمنحك المسافات المتغيرة للكائنات المميزة ويتم تخزين هذه المعلومات كمعلومات سحابة نقطية و هذا الملف عمومًا له امتداد dot LAS و LAS.
(راجع وقت الشرائح: 18:51)
الآن ، تنسيقات بيانات المتجه الشائعة الأخرى هي AutoCAD DXF. إذن ، هذا هو تنسيق byautodesk وهذا إما بتنسيق ثنائي أو بتنسيق ASCII. لذلك ، إذا كان لديك تنسيق DXFASCII ، فيمكنك فتحه جيدًا في دفتر ملاحظات أو دفتر ملاحظات ورؤية محتويات هذا الملف كيف يتم تخزين قيم البيانات لكيانات النقاط ، للكيانات الخطية أو الكيانات المضلعة.
بعد ذلك لدينا نظام الإحداثيات الديكارتية وهو عبارة عن سحابة نقطية بسيطة. DLG هو الرسم البياني الخطي الرقمي الذي هو في الأساس تنسيق USGS ، ويستخدم على نطاق واسع من قبل USGS.GML وهو تنسيق Geography Markup Language ، وهو تنسيق GIS مفتوح يستخدم لتبادل بيانات GIS. لدينا أيضًا تنسيق GeoJSON وهو تنسيق خفيف الوزن يعتمد على JSON المستخدم في العديد من حزم نظم المعلومات الجغرافية مفتوحة المصدر. لذلك ، هذان التنسيقان مفيدان جدًا بالنسبة لنا لتنسيقات GML و GeoJSON.
الشكل التالي هو تنسيق الملكية وهو GeoMedia ، وهو تنسيق Intergraph & rsquos Microsoft القائم على الوصول ، لأني أعني على وجه التحديد تخزين المتجهات ، والبيانات التي هي من أنواع المتجهات. لدينا تنسيق ISFC وهو حل CAD القائم على Intergraph & rsquos MicroStation. لدينا تنسيق KML وهو ما يعني أنه يستخدم على نطاق واسع من قبل Google. تُعرف باسم Keyhole MarkupLanguage وهي اللغة القائمة على XML لتخزين معلومات المتجه.
لدينا تنسيق MapInfo TAB ، مرة أخرى هذا تنسيق خاص. هذا هو تنسيق بيانات متجه MapInfosoftwares. لدينا تنسيق النقل الوطني NTF. لدينا Spatialiteit هو امتداد مكاني لـ SQLite ، وهو مرة أخرى تنسيق مفتوح المصدر. لدينا ميزات بسيطة وهي مواصفات لبيانات المتجه. تنسيق SOSI وهو تنسيق بيانات مكانية يستخدم في معظم التبادلات العامة ويستخدم في النرويج.
لدينا ملف البيانات المكانية وهو تنسيق قاعدة بيانات جغرافية أوتوديسك و rsquos عالي الأداء ، ولدينا تنسيق TIGER ، وهو عبارة عن ترميز ومرجعية جغرافيتين متكاملتين طوبولوجياً. ولدينا تنسيق VPF وهو تنسيق منتج متجه. هذه هي بعض من أشكال الملكية والمفتوحة المصدر التي يتم استخدامها على نطاق واسع أثناء تجميع أو معالجة معلومات بيانات المتجه.
(راجع وقت الشرائح: 21:41)
لذا ، دعونا الآن نرى ما يمكن أن يكون استخدامات أو قابلية تطبيق نظام المعلومات الجغرافية ويمكن أن يكون في سياق مختلف. لكننا سنركز أكثر على التطبيق الحضري لنظم المعلومات الجغرافية على وجه التحديد للقضايا المتعلقة بالتخطيط الحضري. الأول هو إنشاء قاعدة البيانات بشكل أساسي للحصول على قائمة جرد للبيانات ، والتي ستكون في الأساس محددة بالنقطة ومحددة بالموقع وسنكون قادرين أيضًا على ترميز العلاقات بين بيانات الميزة. لذلك ، يمكننا تحديد خسائر حدث في منطقة حضرية.
ثانيًا ، سيكون تقييم شدة الميزات. الآن ، لنفترض ، دعنا نأخذ مثالًا لمنطقة حضرية ، لنفترض أن لدينا منطقة حضرية ، حيث نتحدث عن أجنحة مختلفة ، قد يكون لها أنواع مختلفة ، أعني عدد السكان ، سيكون لها سمات مختلفة متعلقة بالقول الاقتصاد أو يقول التحصيل العلمي أو نسبة الذكور إلى الإناث ، عدد السكان العاملين. لذلك ، يمكن إضافة هذه السمات
إلى أو مع أنواع بيانات المتجه ويمكن تخزينها. لذلك ، يمكن استخدامه لتقييم كثافة الميزات المختلفة في منطقة معينة.
التالي هو تقييم كثافة الميزات. لذلك ، يمكننا قياس شدة هذه الميزات لكل وحدة مساحة. لنقل على سبيل المثال ، يمكننا حساب الكثافة السكانية في الأجنحة المختلفة ومعرفة شدة التطور في المناطق المختلفة. لذلك ، أعني بالمثل في منطقة حضرية معينة ، يمكننا أن نرى أن بعض الأجنحة ستكون بها مبانٍ مرتفعة ، وبعضها سيكون به أحياء فقيرة ، وبعضها سيكون به هياكل منخفضة الارتفاع ، لذلك يمكننا تحديد كثافة التطوير أو كثافة التطوير باستخدام منصة نظم المعلومات الجغرافية. يمكننا أيضًا مراقبة التغييرات التي ستحدث بمرور الوقت ومراقبة نمو مدينة معينة في إطار عمل زمني.
لذلك ، في هذا السياق ، فإن صور الاستشعار عن بعد ، أعني أن هذه الصور يتم تخزينها بشكل عام بتنسيق بيانات على شكل أوراق ، لذا فهي توفر لنا موردًا قيمًا عندما نريد مراقبة التغييرات الزمنية التي تحدث في السياق الحضري. لذلك ، يمكننا العمل على التطبيقات القائمة على الزحف العمراني لمعرفة المناطق التي يكون فيها النمو الحضري سريعًا واتخاذ التدابير اللازمة لتوفير البنية التحتية والخدمات في هذه المناطق ، والنمذجة الزمنية أو التغيرات الزمنية ويمكننا أيضًا منع النمو ، أعني أنه يمكننا أن أقصد المحاكاة استنادًا إلى معاملات النمو التاريخية ويمكننا أيضًا تصوير كيف يمكن أن تنمو المدينة في المستقبل.
لذلك ، يمكننا أيضًا القيام بنوع من الإسقاط. لذلك ، يمكننا مراقبة التغييرات الزمنية ويمكننا أيضًا التنبؤ بالتغيرات الزمنية باستخدام أساليب النمذجة المختلفة. ثم يمكننا مراقبة الوضع في مجال الاهتمام. إذا كان لدينا فيضان في منطقة معينة ، فيمكننا تحديد المناطق التي حدث فيها الفيضان ويمكننا حشد عدد القرى أو الأجنحة أو إجمالي السكان المتأثرين بهذا الفيضان. لذلك ، يمكننا مراقبة الحالة في مجال الاهتمام.
يمكننا إنشاء مجال اهتمام يُشار إليه عمومًا باسم AOI في لغة مشتركة لنظام المعلومات الجغرافية ويمكننا معرفة ما هي الحالة أو مراقبة ما أعنيه كيف توجد الأشياء ، وما هي الحالة التي أعنيها للناس ، وما هي حالة البنية التحتية وأعني
جوانب مختلفة من الخدمات الحضرية. لذلك ، يمكن إجراء هذه المراقبة في مجال الدراسات القائمة على الاهتمامات.
يمكننا أيضًا إجراء دراسات قريبة لإيجاد أرضك المستخدمة على طول أجزاء الطريق المختلفة باستخدام التخزين المؤقت. لذا ، أعني ما يكمن في القرب لأقول أنه يمكن دراسة الميزات المعطاة باستخدام نظام المعلومات الجغرافية ، وتحديداً في سياق التخطيط الحضري.
يمكننا أيضًا نمذجة السيناريوهات المعقدة ومحاكاة السيناريوهات المعقدة ، أعني أنني كنت أتحدث إليك فقط فيما يتعلق بنمذجة التمدد الحضري ، ويمكننا أيضًا نمذجة سيناريوهات معقدة مثل تلوث الهواء. ويمكننا استخدام نماذج فيزيائية مثل نموذج عمود غاوسي أو أقول أعني نماذج تلوث الخطوط أو نموذج تلوث مصدر المنطقة أو نماذج تلوث مصدر نقطة تحاكي هذا النوع من ترسبات تلوث الهواء ، وأعني تحديد المناطق المعرضة لمثل هذا النوع من التلوث .
مثال آخر يتبادر إلى ذهني هو المناطق المعرضة لخطر الزلازل. لذلك ، من خلال فهمنا للمعايير التي تؤثر على الأحداث الزلزالية ، يمكننا معرفة العوامل التي تساهم في خطر الزلازل في مناطق معينة ويمكننا دراسة المناطق وعزل وتحديد المناطق المعرضة للمخاطر الزلزالية. إذن ، هذه بعض الأمثلة واستخدامات نظم المعلومات الجغرافية.
(راجع وقت الشرائح: 27:43)
إذن ، هذا يأتي ، أعني بهذا نختتم هذه المحاضرة الأولى من هذه السلسلة ، كمرجع لك ، يمكنك الاطلاع على هذين الكتابين اللذين تم تجنيدهما هنا بواسطة PaulBolstad و Kang-tsung. والكتاب الثاني هو كتاب أساسي للغاية وسيساعدك Imean على تجاوز حبال تعلم نظم المعلومات الجغرافية.
شكرا لهذا أعني على سمع المريض الخاص بك.

قم بتسجيل الدخول لحفظ تقدمك والحصول على شهادة في الدورة التدريبية المجانية على الإنترنت مقدمة إلى نظم المعلومات الجغرافية ونماذج البيانات من Alison

قم بالتسجيل لحفظ تقدمك والحصول على شهادة في دورة Alison المجانية عبر الإنترنت مقدمة إلى نظم المعلومات الجغرافية ونماذج البيانات


ما هي الطريقة الأكثر فعالية للبحث في قاعدة بيانات جغرافية عن سجلات تشبه NULL؟ - نظم المعلومات الجغرافية

تعتمد الإدارة الكفؤة والفعالة للأراضي والموارد المرتبطة بها على توافر معلومات جيدة عن الأراضي. تقوم العديد من البلدان بحوسبة سجلاتها المساحية وإنشاء قواعد بيانات وطنية كبيرة. يتم الآن دمج البيانات المتعلقة بالأراضي وتحليلها وتوزيعها بطرق لم تكن ممكنة حتى وقت قريب. في منطقة الدراسة ، يتم تنفيذ نظام إدارة الأراضي الحالي في شكل تناظري بالطريقة التقليدية تمامًا. لذلك ، فإن الغرض من هذه الدراسة هو إجراء نظام معلومات مساحي في بيئة نظم المعلومات الجغرافية لتحسين نظام إدارة الأراضي في المدينة. للقيام بذلك ، تم استخدام نهج مفصل قائم على نظم المعلومات الجغرافية لبناء قاعدة بيانات جغرافية للبيانات المكانية وغير المكانية لمنطقة الدراسة. تمت إضافة البيانات المكانية باستخدام هندسة الإحداثيات (COGO) في بيئة نظم المعلومات الجغرافية. تم ترميز البيانات غير المكانية باستخدام طريقة إدخال لوحة المفاتيح في بيئة Arc Map. بعد ذلك ، تم ربط الرسومات بقاعدة بيانات السمات غير المكانية. وبالمثل ، تم إجراء استعلامات مكانية وغير مكانية في بيئة نظم المعلومات الجغرافية. بعض العمليات كانت ، الاستعلام عن اسم المالك ، نوع حيازة الأرض والكثافة السكانية. ونتيجة لذلك ، تم إنتاج خريطة مساحية رقمية تعتمد على نظام المعلومات الجغرافية لمدينة تيبي. كشفت الورقة أن النظام سيوفر نظامًا موثوقًا وسهلًا لجمع المعلومات والتحليل والاسترجاع ومراقبة الاتجاهات المتعلقة بأي قطعة أرض معينة والتي لا تقدر بثمن لإدارة الأراضي بكفاءة في منطقة الدراسة.

1 المقدمة

تعتمد معظم الأنشطة البشرية والجهود التنموية على الأرض. لذلك ، يعد السجل المنتظم للأراضي والحقوق في الأرض أمرًا حيويًا للإدارة العامة والتخطيط وتنمية الأراضي والمعاملات الخاصة في الأراضي. ومع ذلك ، فإن تزايد عدد سكان العالم والضغط المتزايد على كل من الموارد الطبيعية والتي من صنع الإنسان يجعل الحاجة ملحة إلى معلومات الأراضي كأساس لإدارة موارد الأراضي واستغلالها بطريقة مستدامة. وقد أدى ذلك إلى الانتقال من أنظمة حيازة الأراضي القائمة على القانون العرفي أو المجتمعي إلى أنظمة قائمة على القانون التشريعي مثل التملك الحر.

وفقًا لـ 1 اقترح أنه بدون معلومات محدثة كافية عن الأراضي يصبح من الصعب تنفيذ مشاريع التخطيط والتنمية والاستغلال لهذه الموارد على نحو مستدام من أجل تحسين المجتمعات. الأرض هي بلا شك واحدة من أكثر الموارد قيمة لأي دولة وتشكل إدارة معلومات الأراضي جزءًا لا يتجزأ من التنمية الحضرية. وبالمثل ، أدى النمو المتزايد في عدد سكان الريف والهجرة الجماعية للأشخاص إلى المدن (خاصة في البلدان النامية) إلى زيادة الضغط على الأراضي الريفية والحضرية 2. لذلك ، يجب أن يكون التسجيل المنتظم والاستخدام الرشيد للأرض ذا أهمية قصوى للمخططين وصانعي السياسات.

وفقًا للاتحاد الدولي للمساحين 3 ، يُعرّف السجل العقاري بأنه: "نظام معلومات قائم على قطعة أرض وحديث يحتوي على سجل للمصالح في الأرض (مثل الحقوق والقيود والمسؤوليات). وعادة ما يتضمن وصفًا هندسيًا لقطع الأراضي المرتبطة بسجلات أخرى تصف طبيعة المصالح والملكية أو السيطرة على تلك المصالح وغالبًا ما تكون قيمة قطعة الأرض وتحسينها ".

وبشكل أكثر إيجازًا ، يتكون النظام المساحي من جمع وتسجيل وتخزين جميع المعلومات المتعلقة بقطع الأرض الفردية. المسح العقاري هو الذي ينشئ ويسجل الموقع وحدود المعالم فيه وملكية الأرض والممتلكات. هذا هو أحد مصادر البيانات في نظام المعلومات الجغرافية.

وفقًا لـ 4 أوضح أن نظم المعلومات الجغرافية هي نظام لالتقاط وتخزين ومعالجة وتحليل وتقديم البيانات المرجعية جغرافيًا. إنه مفهوم متعدد التخصصات لأنه يشمل كل مهنة تقريبًا. ومع ذلك ، شددوا كذلك على أن نظام المعلومات الجغرافية يتكون أساسًا من مجموعة من الأدوات التي يستخدمها المحترفون في مختلف التخصصات لتحسين طريقة عملهم. تسمح نظم المعلومات الجغرافية بأن يتم عرض العديد من أنواع البيانات المختلفة وتنظيمها وتحليلها جغرافياً. يمكن استخدام هذه المعلومات لحوسبة السجل العقاري.

2. منهجية الدراسة

في هذه الدراسة ، تم استخدام مواد مختلفة مثل الأجهزة والبرامج لتحقيق أهداف الدراسة كما هو موضح في الجدول 1.


مراجعة كائنات قاعدة البيانات الجغرافية

في هذا الدرس ، ستبدأ بمراجعة مخطط قاعدة بيانات جغرافية أخرى للحصول على نظرة ثاقبة لمكونات قاعدة البيانات الجغرافية مثل فئات المعالم ومجموعات بيانات المعالم والجداول المستقلة التي تُستخدم لتنظيم البيانات وإدارتها. بعد ذلك ، ستقوم بتحويل واستيراد مجموعات بيانات متنوعة لإنشاء وتحديث مخطط قاعدة البيانات الجغرافية في سالزبورغ. انظر ما هي قاعدة البيانات الجغرافية؟ وأساسيات قاعدة البيانات الجغرافية لمعرفة المزيد.

ستبدأ باستيراد مخطط قاعدة البيانات الجغرافية لخريطة الأساس من ملف XML.

تم إنشاء SalzburgDataManagement.gdb الافتراضي تلقائيًا عند إنشاء المشروع. ستقوم بملء قاعدة البيانات هذه ببيانات مصدر سالزبورغ الخاصة بك. أولاً ، مع ذلك ، ستقوم بإنشاء قاعدة بيانات جغرافية إضافية لاستكشاف مكونات قاعدة البيانات الجغرافية.

تظهر قاعدة البيانات الجغرافية الجديدة في عرض الكتالوج.

بعد ذلك ، ستستورد مخطط قاعدة بيانات جغرافية من ملف XML إلى SampleBaseMapGDB.gdb. هذا ليس ضروريًا دائمًا ، ولكن في هذه الحالة تحتاج إلى مراجعة تصميم قاعدة بيانات جغرافية وكائنات قاعدة بيانات جغرافية مشتركة وأيضًا استكشاف كيفية استخدام مستندات XML لمشاركة مخططات قاعدة البيانات الجغرافية الخاصة بك في المستقبل.

يظهر جزء المعالجة الجغرافية ويفتح أداة المعالجة الجغرافية Import XML Workspace Document.

تتطلب هذه الأداة ترخيص ArcGIS Pro Standard أو ترخيص ArcGIS Pro Advanced. (إذا كنت تستخدم برنامج ArcGIS التجريبي ، فلديك ترخيص ArcGIS Pro Advanced.) إذا كان لديك ترخيص ArcGIS Pro Basic ، يمكنك متابعة قسم المستند وإعداد قاعدة بيانات سالزبورغ الجغرافية. للتحقق من الترخيص الخاص بك ، انقر فوق علامة التبويب المشروع على الشريط وانقر فوق علامة التبويب الترخيص.

عند انتهاء الأداة ، تظهر رسالة إكمال أسفل لوحة المعالجة الجغرافية.

تتكون قواعد البيانات الجغرافية من مجموعة من جداول النظام بالإضافة إلى بيانات المستخدم. يمكن تخزين بيانات المستخدم في الأنواع التالية من مجموعات البيانات:

  • فئة الميزات
  • مجموعة بيانات الميزة
  • مجموعة بيانات الفسيفساء
  • مجموعة البيانات النقطية
  • جدول (غير مكاني)

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تتضمن فئات المعالم والجداول أنواعًا فرعية ولها مجالات مرتبطة بها. قد تلاحظ أيضًا المرفقات وفئات العلاقات في قاعدة البيانات الجغرافية.

في قاعدة البيانات الجغرافية هذه ، يتم تنظيم فئات المعالم موضوعياً في مجموعات بيانات المعلم المسماة إدارية وثقافية وما إلى ذلك. تتضمن قاعدة البيانات الجغرافية أيضًا صندوق أدوات يمكنك استخدامه لتخزين أدوات المعالجة الجغرافية التي أنشأها المستخدم والبرامج النصية والنماذج.

يمكن أن تحتوي مجموعات بيانات المعالم على فئات المعالم بالإضافة إلى الأنواع التالية من مجموعات البيانات:

  • تتبع الشبكات
  • مجموعات بيانات الشبكة (تتطلب ملحق ArcGIS Network Analyst)
  • Terrains (يتطلب ملحق ArcGIS 3D Analyst)
  • علوم الهندسة اللاكمية

نظرًا لأن هذا مخطط قاعدة بيانات جغرافية لخريطة الأساس ، تحتوي مجموعة بيانات المعالم الإدارية على العديد من فئات معالم الخطوط والمضلعات المصممة لتخزين خطوط ومضلعات الحدود والحفاظ عليها للمناطق الإدارية.

فئة معلم PointsOfInterest هي فئة ميزات قائمة بذاتها غير منظمة في مجموعة بيانات معلم. يحتوي على جدول مرفق مرتبط ، PointsOfInterest__ATTACH ، قادر على احتواء الصور والمستندات ذات الصلة والروابط لكل نقطة في فئة الميزة. توفر وظيفة المرفقات طريقة فعالة لربط البيانات غير الجغرافية بمعلوماتك الجغرافية. في هذه الحالة ، يتم استخدام فئة العلاقة المسماة PointsOfInterest__ATTACHREL للحفاظ على الارتباط بين النقاط والمرفقات المرتبطة بها.

يمثل كائن Slopemap مجموعة بيانات نقطية عبارة عن طبقة بيانات نقطية أو طبقة بيانات صورة. يمكنك أيضًا إنشاء مجموعات بيانات فسيفساء في قواعد البيانات الجغرافية. تُستخدم مجموعات بيانات الفسيفساء لإدارة مجموعات البيانات النقطية وعرضها وتقديمها ومشاركتها.

يمثل هذا الكائن جدول قاعدة بيانات جغرافية غير مكانية يمكن أن يحتوي على أوصاف وأكواد وبيانات أخرى يمكن ربطها بالميزات المكانية حسب الحاجة.

لقد قمت باستيراد مستند مساحة عمل XML إلى SampleBaseMapGDB.gdb لاستكشاف ومراجعة تصميم مخطط أساس نموذجي. لن تستخدم قاعدة البيانات الجغرافية هذه مرة أخرى في الدرس.

تؤدي إزالة قاعدة البيانات الجغرافية إلى إزالة العنصر المحدد من المشروع فقط. تتم إزالة كافة مراجع المشروع الخاصة بالعنصر ، ولكن لم يتم حذف العنصر ويظل على القرص.

الآن بعد أن راجعت نموذج مخطط قاعدة البيانات الجغرافية لخريطة الأساس ، فأنت جاهز للمضي قدمًا في ملء قاعدة البيانات الجغرافية السياحية الخاصة بك.


ما هي الطريقة الأكثر فعالية للبحث في قاعدة بيانات جغرافية عن سجلات تشبه NULL؟ - نظم المعلومات الجغرافية

موقع إلكتروني رسمي لحكومة الولايات المتحدة

تستخدم المواقع الرسمية .gov
أ .gov موقع الويب ينتمي إلى منظمة حكومية رسمية في الولايات المتحدة.

تستخدم مواقع الويب الحكومية الآمنة HTTPS
أ قفل (قفل قفل مقفل

) أو https: // يعني أنك اتصلت بأمان بموقع الويب .gov. مشاركة المعلومات الحساسة فقط على المواقع الرسمية والآمنة.

قاعدة بيانات الماس في جمهورية إفريقيا الوسطى - قاعدة بيانات جغرافية لأحداث الماس المحفوظة ومناطق تعدين الماس الحرفي والضيق النطاق مؤخرًا

الروابط

  • وثيقة: نقل (6.44 ميغابايت بتنسيق pdf)
  • لوحة: الجيولوجيا السطحية والصخرية ، ودائع الماس الغرينية ، والأحداث المعدنية في جمهورية إفريقيا الوسطى (62.5 ميغابايت بتنسيق pdf)
  • قواعد بيانات:
    • قاعدة البيانات (17.2 ميغا بايت مضغوط)- إطلاق بيانات بيانات المتجهات المعينة (مواقع التعدين والأنهار والجيولوجيا والجيومورفولوجيا)
    • قاعدة البيانات (1.31 جيجا بايت مضغوط)- إطلاق بيانات نموذج الارتفاع الرقمي المصحح هيدرولوجيًا (DEM) ونموذج التلال

    نبذة مختصرة

    تم نشره لأول مرة في 20 سبتمبر 2018

    مدير مركز الجيولوجيا الشرقية وعلوم المناخ القديم
    هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية
    المركز الوطني MS 926A
    12201 صن رايز فالي درايف
    ريستون ، فيرجينيا 20192

    يتم استخراج رواسب الماس الغرينية في جمهورية إفريقيا الوسطى (CAR) بشكل حصري تقريبًا عن طريق أساليب التعدين الحرفي والصغير الحجم (ASM) غير الرسمية. يتراوح قطر مواقع التعدين الحرفي والصغير الحجم من بضعة أمتار إلى 30 مترًا أو أكثر ، وعادة ما يتم حفرها بواسطة أطقم الحفارين باستخدام الأدوات اليدوية والمناخل والرقص. تراوح إنتاج CAR السنوي المعلن عنه من 300.000 إلى 470.000 قيراط خلال العقد الماضي. يعتبر هذا الإنتاج مهمًا لجمهورية إفريقيا الوسطى لأنه يمثل جزءًا كبيرًا من دخل الصادرات للبلد ويعمل فيه ما يقدر بـ 60.000 إلى 90.000 عامل منجم على المستوى الوطني. تم ربط إنتاج الماس أيضًا بالصراع العنيف وعدم الاستقرار السياسي الذي ابتليت به البلاد منذ عقود. بدأ الصراع الأخير في عام 2012 وأسفر عن حظر دولي على تصدير الماس الخام من جمهورية أفريقيا الوسطى. تبع هذا الحظر وقف لإطلاق النار وعودة السلام في مناطق معينة من البلاد في عام 2015 ، ومع ذلك ، لا يزال عدم الاستقرار السياسي والاقتصادي يؤثر على العديد من مناطق البلاد. وشملت الجهود الدولية لاستعادة السلام في جمهورية أفريقيا الوسطى دعم الأمم المتحدة وكذلك المساعدة الفنية الدولية في تتبع وتقييم ومراقبة إنتاج الماس. في عام 2015 ، وضعت عملية كيمبرلي (KP) إطارًا تشغيليًا يسمح بالتصدير المشروع من خمس مناطق فرعية في جمهورية أفريقيا الوسطى اعتُبرت متوافقة مع الضوابط الداخلية لعملية كيمبرلي والتي اعتُبرت أيضًا خالية من العنف المنهجي أو سيطرة الجماعات المسلحة.

    كان الهدف من هذه الدراسة هو معالجة فجوات المعلومات المتعلقة بموقع ومدى حدوث الماس ونشاط التعدين من خلال دمج البحث الجيولوجي مع الاستشعار عن بعد وتحليل نظم المعلومات الجغرافية والعمل الميداني. تتطلب المراقبة الفعالة والفعالة لأنشطة تعدين الماس باستخدام صور الأقمار الصناعية فهمًا تفصيليًا للتوزيع الجغرافي لمصادر الماس وأنشطة التعدين.

    تم تطوير منهجية من مرحلتين لمعالجة الفجوات المعرفية. تتألف المرحلة الأولى من إنشاء فهرس جغرافي مكاني شامل لتعدين الماس ومواقع حدوثه من السجلات الأرشيفية مثل الخرائط التاريخية وتقارير التعدين والمنشورات الأكاديمية والبيانات الميدانية. بناءً على قاعدة البيانات الموضعية هذه ، تألفت المرحلة الثانية من إنشاء مجموعة بيانات جغرافية مكانية لفهرسة مواقع أنشطة التعدين الحالية من خلال التفسير اليدوي لصور الأقمار الصناعية التي تم الحصول عليها مؤخرًا. تم بعد ذلك تقييم دقة مجموعة البيانات الجغرافية المكانية الثانية هذه باستخدام الملاحظات الميدانية التي تم إجراؤها بين عامي 2016 و 2017 من قبل الوكالة الأمريكية لحقوق الملكية ومشروع تطوير الماس الحرفي II التابع للوكالة الأمريكية للتنمية الدولية. يقدم هذا التقرير قاعدة بيانات جغرافية من جزأين: الجزء 1 يحتوي على مواقع مواقع مناجم الماس والأحداث من مصادر أرشيفية ، ويشير الجزء 2 إلى مناطق نشاط التعدين الحالي أو الأخير. قاعدة البيانات الجغرافية هذه فريدة من نوعها في نطاقها الزمني والمكاني ويمكن استخدامها لتحليل التوزيع الجغرافي لموارد الماس المعروفة لجمهورية إفريقيا الوسطى ، لتقييم تأثير النزاعات العنيفة الأخيرة وإجراءات اتفاقية كيمبرلي على إنتاج الماس ، لتزويد صانعي القرار بمعلومات تتعلق بصغر حجم الماس. - على نطاق تعدين الماس ، وتحسين مراقبة التعدين في مناطق البلد المعرضة للصراع.

    اقترح الاقتباس

    DeWitt، JD، Chirico، PG، Bergstresser، SE، and Clark، IE، 2018 ، قاعدة بيانات الماس في جمهورية إفريقيا الوسطى - قاعدة بيانات جغرافية لأحداث الماس المؤرشفة ومناطق تعدين الماس الحرفي والصغير الحجم مؤخرًا: المسح الجيولوجي الأمريكي Open-File تقرير 2018-1088 ، 28 ص ، 1 صفحة ، https://doi.org/10.3133/ofr20181088.

    منطقة دراسة

    جدول المحتويات

    • نبذة مختصرة
    • مقدمة
    • منطقة دراسة
    • خلفية
    • المنهجية
    • نتائج
    • مناقشة
    • استنتاج
    • قائمة المراجع

    يتم تقديم جزء من هذا التقرير أو كله بتنسيق المستندات المحمولة (PDF). للحصول على أفضل النتائج في عرض وطباعة مستندات PDF ، يوصى بتنزيل المستندات على جهاز الكمبيوتر الخاص بك وفتحها باستخدام Adobe Reader. قد لا يتم عرض مستندات PDF المفتوحة من متصفحك أو طباعتها على النحو المنشود. قم بتنزيل أحدث إصدار من Adobe Reader مجانًا. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول عرض ملفات التقارير وتنزيلها وطباعتها هنا.


    الوحدة 1: مقدمة في نظم المعلومات الجغرافية والتوزيع الجغرافي

    مرحبًا بكم في هذه الدورة التدريبية حول التحليل الجغرافي المكاني في التخطيط العمراني. نحن في الوحدة الأولى ، تم تصميم الوحدة كمقدمة لنظام المعلومات الجغرافية والتوزيع الجغرافي. لذلك ، في المحاضرة الأولى من هذه الوحدة ، سوف نركز بشكل أساسي على مكونات نظام المعلومات الجغرافية وما هو نظام المعلومات الجغرافية هذا. لذلك ، سوف نلقي نظرة سريعة على نظام معلومات GIS ، نظام المعلومات الجغرافية.
    (راجع وقت الشرائح: 00:45)
    لذا ، فإن المفهوم الذي سيتم تغطيته في هذه المحاضرة الخاصة هو نظرة موجزة أو شاملة لنظم المعلومات الجغرافية ، والمكونات المكونة له ، ووظائف نظم المعلومات الجغرافية وتطبيق نظم المعلومات الجغرافية.
    (راجع وقت الشرائح: 01:09)
    لذا ، إذا رأينا نوع التطبيقات التي سيكون لدى GIS الخاص بك على النطاق الحضري ، فسنحتاج إلى معرفة ما يدور حوله هذا GIS. لذلك ، في الأساس ، إذا رأينا التعريف ، فهو يتضمن نظام الكمبيوتر الذي سيخزن ويدير ويحلل ويعرض جميع أنواع البيانات الجغرافية أو المكانية ، ويقوم بتشغيل الاستعلامات وعرضها كخرائط.
    ويحتوي على البيانات التي تم تجميعها في إطار عمل مرجعي للموقع أو نوع من نظام مرجعي مهني مثل البيانات التي قد تكون لها إحداثيات خطية أو طولية أو قد يكون لها اتجاه شرقًا أو شمالًا من حيث الأمتار أو أي مسافة
    يقيس. الآن ، أهداف نظم المعلومات الجغرافية هي في الأساس المساعدة في زيادة كفاءة التخطيط وعملية صنع القرار.
    نحن نصنع الكثير من أحكام التخطيط بناءً على سيناريوهات معينة ، بناءً على البيانات الموجودة وقمنا بتفسيرها والتي تؤدي بشكل أساسي إلى حل معين لمشكلة معينة ، وتعتبر نظم المعلومات الجغرافية أداة فعالة للغاية في هذه العملية بالذات. ثانيًا ، يوفر وسيلة فعالة لتوزيع البيانات ومعالجتها.
    لذلك ، نحن نعلم في عالم اليوم و rsquos أنه يتعين علينا التعامل مع كمية هائلة من البيانات ، لذا من أجل التعامل معها بكفاءة ، نحتاج إلى نظام يمكنه القيام بذلك في الوقت الفعلي ، والذي يمكنه معالجة البيانات في الوقت الفعلي. لذلك ، يوفر لنا نظام المعلومات الجغرافية هذا نظامًا أساسيًا ، أعني طريقة فعالة للتعامل مع البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي.
    الهدف التالي لنظام المعلومات الجغرافية هو القضاء على قاعدة البيانات الزائدة وتقليل الازدواجية. لذلك ، في عالم اليوم و rsquos نرى أن نفس البيانات متاحة من مصادر مختلفة. لذلك ، قد يكون هناك تكرار فيما يتعلق بالبيانات التي قد نجمعها. لذلك ، نحن نتحدث عن البيانات الضخمة ، نحن نتحدث عن أنظمة إنترنت الأشياء حيث تساعد المستشعرات في عمليات جمع البيانات.
    لذلك ، قد يكون هناك تكرار من حيث قاعدة البيانات التي نجمعها وقد يكون هناك ازدواجية في البيانات. لذلك ، يجب أن يتخلص نظام GIS بشكل أساسي من هذا النوع من التكرار فيما يتعلق بجمع البيانات والأرشفة ، لذلك يعد هذا أيضًا أحد الأهداف للقضاء على التكرار فيما يتعلق بالبيانات التي نجمعها.
    الهدف التالي هو دمج المعلومات من مصادر متنوعة. لذلك ، في الأساس عندما نتحدث عن الأنظمة الحضرية ، فإننا لا نتحدث فقط عن عزل المكونات الفردية ، ولكننا نتحدث عن مصادر متعددة أو مصادر الاختلاف حيث يتم طلب المعلومات ويتم تجميعها في هذا النظام المحدد. لذلك ، يجب أن تكون قادرة على دمج جميع البيانات من مصادر مختلفة.
    لذلك ، عندما نتحدث عن تكامل البيانات ، يتعين علينا النظر في التكامل الزمني - أي البيانات التي تجمعها في نقاط زمنية مختلفة ، علينا أن نتحدث عن قابلية التوسع في هذه المعلومات المحددة على أي نطاق نقوم بجمع هذه المعلومات. لذلك ، يجب على هذا النظام دمج جميع المعلومات المتوفرة من مصادر مختلفة ومصادر متنوعة ودمجها في منصة واحدة. ومن المهم للغاية أن نذكر أن جميع هذه البيانات سيكون لها مرجع للموقع ، وإلا فإنني أعني أنه ليس مفيدًا لتحليلنا واتخاذ القرار.
    الهدف الأخير الذي يمكننا قياسه لهذا النظام المعين هو تطوير نماذج تحليلية مع وجود استفسارات عن البيانات التي جمعناها في موقعنا ، أعني أننا كنا نتحدث عن مصادر مختلفة حيث يمكننا جمع البيانات للأنظمة الحضرية. لذلك ، يجب تحليل بيانات المرجع الجغرافي التي جمعناها ويمكن أن تكون هذه التحليلات معقدة للغاية أو يمكن أن تكون استعلامات بسيطة.
    لذلك ، يجب أن يكون هذا النظام قويًا بما يكفي لإجراء تحليل معقد بالإضافة إلى الاستعلامات البسيطة ويجب أن يكون قادرًا على القيام بذلك في الوقت الفعلي وعرضه كخرائط يسهل تفسيرها.
    (راجع وقت الشرائح: 06:19)
    الآن ، إذا نظرنا إلى المكونات المختلفة لنظام المعلومات الجغرافية. المكون الأول هو نظام المعلومات على الكمبيوتر الذي يعد جزءًا من الأجهزة ، ثم سيكون لدينا برامج يمكن أن تشارك في القيام بجزء معالجة البيانات ، وجمع البيانات ، والتحليل ، وأعني كأداة برمجة لكتابة الرموز بشكل أساسي ، لتشغيل العمليات ، قم بإجراء عمليات المحاكاة.
    المكون التالي الأكثر أهمية في نظم المعلومات الجغرافية هو قاعدة البيانات. لذلك ، تحدثنا عن قاعدة البيانات المتنوعة المطلوبة لأي نوع من التحليل الحضري الذي سيكون له مرجع جغرافي. لذلك ، ستكون قاعدة البيانات هذه متعلقة بأنواع مختلفة من المتغيرات والمكون الأخير والأهم هو الأشخاص.
    في الأساس ، عندما نتحدث عن التخطيط الحضري ، فإننا نتعامل مع قضايا التخطيط ذات الصلة بالأشخاص الذين يشغلون هذا المكان بالذات. لذا ، أعني الناس الحصول على معلومات تتعلق بالناس وردود أفعالهم ، ومخاوفهم ، أعنيهم
    الطموحات ، يصبح جزءًا من عملية التخطيط. لذا ، فإن العنصر الأخير في نظام المعلومات GIS هو الناس.
    إذا تحدثنا عن تاريخ نظم المعلومات الجغرافية كيف ظهر هذا. كان الدكتور روجر توملينسون هو من أنشأ عام 1962 وطور نظام المعلومات الجغرافية الكندي ، CGIS أو نظام جرد الأراضي الكندي. لقد كان في الأساس نظامًا لتسجيل الأراضي حيث قام بإنشاء إطار عمل يمكن استخدامه أساسًا في تسجيل جرد التوزيعات الفردية واستخداماته والمعايير المختلفة الأخرى ذات الصلة في قاعدة البيانات هذه. ومن المثير للاهتمام أن الدكتور روجر توملينسون قبل القيام بهذا العمل بالذات كان طيارًا مقاتلاً في سلاح الجو الملكي.
    (راجع وقت الشرائح: 08:31)
    بعد ذلك ، إذا رأينا الأنواع المختلفة من تنسيقات البيانات التي نستخدمها في قاعدة البيانات المحددة هذه ، فقد تحدثنا عن المكونات المختلفة لنظام المعلومات الجغرافية والبيانات باعتبارها واحدة من أكثرها
    مكون مهم. لذلك ، من المهم بالنسبة لنا تخزين البيانات بتنسيقات مختلفة. لذلك ، يوجد في المقام الأول نوعان مختلفان من تنسيقات البيانات التي نستخدمها لتخزين البيانات.
    النوع الأول هو البيانات النقطية ، فأغلبكم على دراية بالبيانات النقطية ، عندما نلتقط الصور باستخدام الكاميرات أو الكاميرات المحمولة أو الكاميرات ، أقصد عمومًا أخذ انعكاساتها وتسجيلها على هيئة بكسل. لذلك ، فهي عبارة عن شبكة أو سلسلة من الخلايا الشبكية حيث تكون كل خلية شبكة قيمة تمثل الميزات التي يتم ملاحظتها. لذلك ، نقوم بتسجيل الانعكاسات كأرقام رقمية ويتم تخزينها بشكل أساسي كمصفوفة من خلايا الشبكة التي يتم تسجيلها على أنها بيانات نقطية.
    الآن ، هذا النوع المعين من بيانات GIS هو الأنسب للحصول على بيانات مستمرة ، حيث لا تكون مهتمًا أساسًا باحتواء ، أعني أنك تسجل معلومات نقطية ، ولكن بيانات مستمرة ، وهي معلومات لن يكون لها حدود صارمة أو موقع. لذلك ، أعني كمثال يمكننا أن نقول عندما نريد الحصول على درجة الحرارة ، قيم جميع خلايا الشبكة في مدينة معينة ، لنفترض أننا نجري دراسة على الأراضي الحرارية الحضرية ، سنكون ممتعين في التقاط قيم درجة الحرارة .
    لذلك ، سيكون تنسيق البيانات النقطية مناسبًا بشكل مثالي لإجراء مثل هذا التحليل. قد يكون المثال التالي هو ارتفاع منطقة معينة ، حيث إذا كنت تريد معرفة نوع الجريان السطحي في حالة حدوث فيضان حضري. لذلك ، يمكن تخزين الارتفاع لكل نقطة ويمكننا بعد ذلك تحويله إلى أي خطوط أو يمكننا معرفة خريطة المنحدر ، ويمكننا معرفة خريطة العرض. لذلك ، يمكن أن يكون هذا مثالًا آخر حيث يمكننا تسجيل البيانات ، البيانات المستمرة كنقطة بيانات نقطية.
    النوع التالي من البيانات المستخدمة بشكل أساسي في نظم المعلومات الجغرافية والذي يتم استخدامه على نطاق واسع هو vectordata. إذن ، بيانات المتجه ، أعني أننا كنا نستخدم بيانات المتجه في أنظمة CAD ، حيث يتم تسجيل البيانات بشكل أساسي كنقاط أو خطوط أو مضلعات. لذلك ، في إطار عمل البيانات هذا ، نسجل البيانات المنفصلة التي يتم تمثيلها على أنها متجه.
    لذلك ، سيكون لهذه البيانات موقع دقيق أو حدود صلبة ، وهذا يعني أنه يستلزم حدود الحدود الإدارية على سبيل المثال أو إذا كنت تحصل على نقاط البيانات الخطية أو معلومات خط الخطوط ، فقد تكون الأمثلة على الطريق يمكن تخزين بيانات النقطة أعني
    لمحطات الحافلات في منطقة حضرية معينة. لذلك ، يمكن أن تكون هذه بعض أمثلة البيانات التي يمكن تخزينها في تنسيق متجه ، على وجه التحديد كمضلعات ، كخطوط أو كنقاط.
    (راجع وقت الشرائح: ١٢:١٥)
    بعد ذلك ، نتحدث عن الأنواع المختلفة لتنسيقات البيانات النقطية التي سنخزن بها بيانات GIS. لذا ، فإن تنسيق البيانات الأول هو تنسيق بيانات شبكة Arcinfo الذي يتم استخدامه بشكل شائع وهو في الأساس تنسيق مملوك لـ Esri ويتألف من مجلدين ، حيث تحتوي مساحة العمل على ملفات متعددة وستحمل مجلدًا سيكون له اسم الشبكة. وسيحمل عددًا من ملفات adf المختلفة التي سيكون لها انعكاس لكل بكسل أو قيم كل من الشبكات المجمعة كشبكة Arcinfo.
    ستكون أنواع الصور التالية عبارة عن تنسيقات صور متعددة النطاقات وهناك أنواع مختلفة من التنسيقات في هذا. التنسيقات الرئيسية الرئيسية المستخدمة لهذا النوع من البيانات النقطية هي تنسيق خط النطاق الترددي ، والتنسيقات الأخرى هي البكسل المشفر الشريطي وتسلسل النطاق. وبالتالي،
    في هذه الأنواع الثلاثة من التنسيقات ، سنكون قادرين على تخزين نطاقات متعددة من المعلومات أو طبقات متعددة من المعلومات ، وليس فقط ثلاث طبقات كما نرى في الصور في الغالب العصابات الحمراء والخضراء والزرقاء.
    لذلك ، يمكننا هنا تخزين نطاقات متعددة. لذلك ، سيكون هذا مفيدًا جدًا عندما نحصل على صورة أو بيانات من مصادر متعددة. النوع التالي من تنسيق البيانات النقطية هو Digital ElevationModel. أعني أنه معروف على نطاق واسع باسم DEM ، والذي تستخدمه هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية لتسجيل ارتفاع معالم النقطة على سطح الأرض. لذلك ، هذا أيضًا مثال على البيانات المستمرة ويتم تخزينها كتنسيق نقطة بيانات نقطية.
    نوع البيانات التالية هو نوع البيانات النقطية GeoTIFF. لذلك ، هذا هو في الأساس تنسيق ملف صورة تم وضع علامات عليه حيث يتم الإشارة إليه جغرافيًا. لذلك ، فإن الصورة في معلومات رأسها سيكون لها النطاقات الجغرافية كجزء من الملف.
    (راجع وقت الشرائح: 14:35)
    الآن ، سيكون لدينا تنسيقات بيانات نقطية شائعة أخرى أثناء تعاملنا مع GIS. بعض هذه التنسيقات هي تنسيق ADRG ، وهي Arc Digitized Raster Graphics. تنسيق RPF هو تنسيق المنتج النقطي ، أعني في المجال العسكري ، وغالبًا ما يستخدم. لدينا تنسيق DRG ، وهو الرسم النقطي الرقمي. تنسيق ECRG وهو اختصار لرسومات ARC النقطية المضغوطة المحسنة.
    تنسيق ECW الذي تم تحسينه بتنسيق Wavelet المضغوط وهو تنسيق ERDAS. تنسيق Esrigrid ، وهو تنسيق ASCII النقطي المستخدم بواسطة ESRI ، لقد تحدثنا عنه بالفعل. لقد تحدثنا بالفعل عن تنسيق GeoTIFF المخصب بملف TIFF المخصب بإحداثيات GIS. تنسيق HDF وهو ملفات تنسيق البيانات الهرمية.
    تنسيق IMG وهو تنسيق ملف الصورة المستخدم بواسطة ERDAS. لدينا لجنة Joint PhotographicExperts Group بتنسيق JPEG وهي معروفة على نطاق واسع باسم تنسيق JPEG2000 الذي يستخدم تحويل الطول الموجي المنفصل للضغط. ومن ثم لدينا MrSID وهي قاعدة بيانات الصور غير الملحومة متعددة الدقة.
    (راجع وقت الشرائح: 15:59)
    تنسيق البيانات التالي هو بيانات المتجه التي نستخدمها على نطاق واسع في GIS لتسجيل نقاط البيانات المنفصلة بشكل أساسي. لذلك ، فإن تنسيق الملف الأكثر استخدامًا هو ملفات الشكل ، وهذا تنسيق الملف متوافق في الغالب مع معظم برامج GIS سواء كانت برامج خاصة أو مفتوحة المصدر قد تصادفها.
    لذلك ، يحتوي تنسيق الملف هذا على مجموعة من الملفات المرتبطة به وسيحتوي اسم الملف على أنواع مختلفة من البادئات مثل dot shp وهو ملف الأشكال حيث يوجد محتوى البيانات ، shx الذي يتعامل مع الرأس ويحتوي على معلومات التعريف المتعلقة بالملف . سيكون لديك معلومات قاعدة البيانات المرتبطة بتنسيق dot dbf. ملف العرض الذي يسجل الإسقاط الجغرافي لقاعدة البيانات الذي يتم تسجيله بتنسيق dot prj وبعد ذلك سيكون لدينا ملفات dot lyr التي هي في الأساس ملفات طبقة.
    نوع بيانات المتجه التالي هو تغطية Arcinfo التي تم استبدالها في الوقت الحاضر بتنسيق قاعدة البيانات الجغرافية وتتكون من مجلدين داخل مساحة عمل. يحتوي المجلد الأول على اسم التغطية ويحتوي على عدد من ملفات adf والمجلد الثاني هو مجلد المعلومات الذي يحتوي على ملف dot وملفات dot nit التي تحتوي أساسًا على معلومات قاعدة البيانات المتعلقة بكيانات المتجه.
    النوع التالي من تنسيق بيانات المتجه هو معلومات قاعدة البيانات الجغرافية وهو تنسيق البيانات الأصلي لـ ESRIs ، برنامج ArcGIS. لذلك ، فهي في الأساس عبارة عن مجموعة من مجموعات بيانات GIS من الأنواع المختلفة ، أعني أنها يمكن أن تكون بيانات متجهة أو نقطية أو جدولية ويتم تجميعها كقاعدة بيانات جغرافية.
    لدينا أيضًا بيانات من مستشعرات LiDAR ، وهي مستشعرات الكشف عن الضوء والمدى ، وهي عبارة عن ليزر نابض بشكل أساسي لقياس قيم النطاق التي تمثل قيم المسافة والتي ستمنحك المسافات المتغيرة للكائنات المميزة ويتم تخزين هذه المعلومات كمعلومات سحابة نقطية و هذا الملف عمومًا له امتداد dot LAS و LAS.
    (راجع وقت الشرائح: 18:51)
    الآن ، تنسيقات بيانات المتجه الشائعة الأخرى هي AutoCAD DXF. إذن ، هذا هو تنسيق byautodesk وهذا إما بتنسيق ثنائي أو بتنسيق ASCII. لذلك ، إذا كان لديك تنسيق DXFASCII ، فيمكنك فتحه جيدًا في دفتر ملاحظات أو دفتر ملاحظات ورؤية محتويات هذا الملف كيف يتم تخزين قيم البيانات لكيانات النقاط ، للكيانات الخطية أو الكيانات المضلعة.
    بعد ذلك لدينا نظام الإحداثيات الديكارتية وهو عبارة عن سحابة نقطية بسيطة. DLG هو الرسم البياني الخطي الرقمي الذي هو في الأساس تنسيق USGS ، ويستخدم على نطاق واسع من قبل USGS.GML وهو تنسيق Geography Markup Language ، وهو تنسيق GIS مفتوح يستخدم لتبادل بيانات GIS. لدينا أيضًا تنسيق GeoJSON وهو تنسيق خفيف الوزن يعتمد على JSON المستخدم في العديد من حزم نظم المعلومات الجغرافية مفتوحة المصدر. لذلك ، هذان التنسيقان مفيدان جدًا بالنسبة لنا لتنسيقات GML و GeoJSON.
    الشكل التالي هو تنسيق الملكية وهو GeoMedia ، وهو تنسيق Intergraph & rsquos Microsoft القائم على الوصول ، لأني أعني على وجه التحديد تخزين المتجهات ، والبيانات التي هي من أنواع المتجهات. لدينا تنسيق ISFC وهو حل CAD القائم على Intergraph & rsquos MicroStation. لدينا تنسيق KML وهو ما يعني أنه يستخدم على نطاق واسع من قبل Google. تُعرف باسم Keyhole MarkupLanguage وهي اللغة القائمة على XML لتخزين معلومات المتجه.
    لدينا تنسيق MapInfo TAB ، مرة أخرى هذا تنسيق خاص. هذا هو تنسيق بيانات متجه MapInfosoftwares. لدينا تنسيق النقل الوطني NTF. لدينا Spatialiteit هو امتداد مكاني لـ SQLite ، وهو مرة أخرى تنسيق مفتوح المصدر. لدينا ميزات بسيطة وهي مواصفات لبيانات المتجه. تنسيق SOSI وهو تنسيق بيانات مكانية يستخدم في معظم التبادلات العامة ويستخدم في النرويج.
    لدينا ملف البيانات المكانية وهو تنسيق قاعدة بيانات جغرافية أوتوديسك و rsquos عالي الأداء ، ولدينا تنسيق TIGER ، وهو عبارة عن ترميز ومرجعية جغرافيتين متكاملتين طوبولوجياً. ولدينا تنسيق VPF وهو تنسيق منتج متجه. هذه هي بعض من أشكال الملكية والمفتوحة المصدر التي يتم استخدامها على نطاق واسع أثناء تجميع أو معالجة معلومات بيانات المتجه.
    (راجع وقت الشرائح: 21:41)
    لذا ، دعونا الآن نرى ما يمكن أن يكون استخدامات أو قابلية تطبيق نظام المعلومات الجغرافية ويمكن أن يكون في سياق مختلف. لكننا سنركز أكثر على التطبيق الحضري لنظم المعلومات الجغرافية على وجه التحديد للقضايا المتعلقة بالتخطيط الحضري. الأول هو إنشاء قاعدة البيانات بشكل أساسي للحصول على قائمة جرد للبيانات ، والتي ستكون في الأساس محددة بالنقطة ومحددة بالموقع وسنكون قادرين أيضًا على ترميز العلاقات بين بيانات الميزة. لذلك ، يمكننا تحديد خسائر حدث في منطقة حضرية.
    ثانيًا ، سيكون تقييم شدة الميزات. الآن ، لنفترض ، دعنا نأخذ مثالًا لمنطقة حضرية ، لنفترض أن لدينا منطقة حضرية ، حيث نتحدث عن أجنحة مختلفة ، قد يكون لها أنواع مختلفة ، أعني عدد السكان ، سيكون لها سمات مختلفة متعلقة بالقول الاقتصاد أو يقول التحصيل العلمي أو نسبة الذكور إلى الإناث ، عدد السكان العاملين. لذلك ، يمكن إضافة هذه السمات
    إلى أو مع أنواع بيانات المتجه ويمكن تخزينها. لذلك ، يمكن استخدامه لتقييم كثافة الميزات المختلفة في منطقة معينة.
    التالي هو تقييم كثافة الميزات. لذلك ، يمكننا قياس شدة هذه الميزات لكل وحدة مساحة. لنقل على سبيل المثال ، يمكننا حساب الكثافة السكانية في الأجنحة المختلفة ومعرفة شدة التطور في المناطق المختلفة. لذلك ، أعني بالمثل في منطقة حضرية معينة ، يمكننا أن نرى أن بعض الأجنحة ستكون بها مبانٍ مرتفعة ، وبعضها سيكون به أحياء فقيرة ، وبعضها سيكون به هياكل منخفضة الارتفاع ، لذلك يمكننا تحديد كثافة التطوير أو كثافة التطوير باستخدام منصة نظم المعلومات الجغرافية. يمكننا أيضًا مراقبة التغييرات التي ستحدث بمرور الوقت ومراقبة نمو مدينة معينة في إطار عمل زمني.
    لذلك ، في هذا السياق ، فإن صور الاستشعار عن بعد ، أعني أن هذه الصور يتم تخزينها بشكل عام بتنسيق بيانات على شكل أوراق ، لذا فهي توفر لنا موردًا قيمًا عندما نريد مراقبة التغييرات الزمنية التي تحدث في السياق الحضري. لذلك ، يمكننا العمل على التطبيقات القائمة على الزحف العمراني لمعرفة المناطق التي يكون فيها النمو الحضري سريعًا واتخاذ التدابير اللازمة لتوفير البنية التحتية والخدمات في هذه المناطق ، والنمذجة الزمنية أو التغيرات الزمنية ويمكننا أيضًا منع النمو ، أعني أنه يمكننا أن أقصد المحاكاة استنادًا إلى معاملات النمو التاريخية ويمكننا أيضًا تصوير كيف يمكن أن تنمو المدينة في المستقبل.
    لذلك ، يمكننا أيضًا القيام بنوع من الإسقاط. لذلك ، يمكننا مراقبة التغييرات الزمنية ويمكننا أيضًا التنبؤ بالتغيرات الزمنية باستخدام أساليب النمذجة المختلفة. ثم يمكننا مراقبة الوضع في مجال الاهتمام. إذا كان لدينا فيضان في منطقة معينة ، فيمكننا تحديد المناطق التي حدث فيها الفيضان ويمكننا حشد عدد القرى أو الأجنحة أو إجمالي السكان المتأثرين بهذا الفيضان. لذلك ، يمكننا مراقبة الحالة في مجال الاهتمام.
    يمكننا إنشاء مجال اهتمام يُشار إليه عمومًا باسم AOI في لغة مشتركة لنظام المعلومات الجغرافية ويمكننا معرفة ما هي الحالة أو مراقبة ما أعنيه كيف توجد الأشياء ، وما هي الحالة التي أعنيها للناس ، وما هي حالة البنية التحتية وأعني
    جوانب مختلفة من الخدمات الحضرية. لذلك ، يمكن إجراء هذه المراقبة في مجال الدراسات القائمة على الاهتمامات.
    يمكننا أيضًا إجراء دراسات قريبة لإيجاد أرضك المستخدمة على طول أجزاء الطريق المختلفة باستخدام التخزين المؤقت. لذا ، أعني ما يكمن في القرب لأقول أنه يمكن دراسة الميزات المعطاة باستخدام نظام المعلومات الجغرافية ، وتحديداً في سياق التخطيط الحضري.
    يمكننا أيضًا نمذجة السيناريوهات المعقدة ومحاكاة السيناريوهات المعقدة ، أعني أنني كنت أتحدث إليك فقط فيما يتعلق بنمذجة التمدد الحضري ، ويمكننا أيضًا نمذجة سيناريوهات معقدة مثل تلوث الهواء. ويمكننا استخدام نماذج فيزيائية مثل نموذج عمود غاوسي أو أقول أعني نماذج تلوث الخطوط أو نموذج تلوث مصدر المنطقة أو نماذج تلوث مصدر نقطة تحاكي هذا النوع من ترسبات تلوث الهواء ، وأعني تحديد المناطق المعرضة لمثل هذا النوع من التلوث .
    مثال آخر يتبادر إلى ذهني هو المناطق المعرضة لخطر الزلازل. لذلك ، من خلال فهمنا للمعايير التي تؤثر على الأحداث الزلزالية ، يمكننا معرفة العوامل التي تساهم في خطر الزلازل في مناطق معينة ويمكننا دراسة المناطق وعزل وتحديد المناطق المعرضة للمخاطر الزلزالية. إذن ، هذه بعض الأمثلة واستخدامات نظم المعلومات الجغرافية.
    (راجع وقت الشرائح: 27:43)
    إذن ، هذا يأتي ، أعني بهذا نختتم هذه المحاضرة الأولى من هذه السلسلة ، كمرجع لك ، يمكنك الاطلاع على هذين الكتابين اللذين تم تجنيدهما هنا بواسطة PaulBolstad و Kang-tsung. والكتاب الثاني هو كتاب أساسي للغاية وسيساعدك Imean على تجاوز حبال تعلم نظم المعلومات الجغرافية.
    شكرا لهذا أعني على سمع المريض الخاص بك.

    سجّل الدخول لحفظ تقدمك والحصول على شهادة في دبلوم أليسون المجاني في التحليل الجغرافي المكاني في التخطيط الحضري عبر الإنترنت

    قم بالتسجيل لحفظ تقدمك والحصول على شهادة في دبلوم أليسون المجاني في التحليل الجغرافي المكاني في التخطيط الحضري عبر الإنترنت


    فيما يلي 20 طريقة لاستخدام بيانات GIS في الأعمال والحياة اليومية:

    1. رسم الخرائط

    يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية لتوفير تفسير مرئي للبيانات. تعد خرائط Google مثالًا ممتازًا على حل رسم خرائط GIS المستند إلى الويب والذي يستخدمه الأشخاص لأغراض التنقل اليومية. ومع ذلك ، فقد تطورت تقنية رسم الخرائط الذكية بشكل كبير وتستخدم في منتجات مثل نوبل GeoViewer ، والتي تمنح المدن والبلديات والصناعة الخاصة نظرة متعمقة على أصول الكهرباء والمياه في هذا المجال.

    2. خدمات الاتصالات والشبكات

    يمكن للمؤسسات دمج البيانات الجغرافية في أنشطة تصميم الشبكة المعقدة والتحسين والتخطيط والصيانة. تعمل هذه البيانات على تحسين عمليات الاتصالات من خلال إدارة علاقات العملاء وخدمات الموقع بشكل أفضل.

    3. تحليل الحوادث وتحليل النقاط الساخنة

    تساعد بيانات GIS في تحديد مواقع الحوادث ، ويمكن تحسين شبكات الطرق باستخدام ذكاء البيانات. يساعد هذا الذكاء على تحسين إجراءات السلامة على الطرق ويسمح بإدارة حركة المرور بشكل أفضل.

    4. التخطيط العمراني

    تحلل بيانات G IS النمو الحضري واتجاه التوسع. عند تطبيقها بشكل مناسب ، يمكنها اكتشاف مواقع جديدة لمزيد من التطوير ، مع مراعاة العوامل المختلفة الضرورية لبناء ناجح.

    5. تخطيط النقل

    تُستخدم بيانات نظم المعلومات الجغرافية بشكل شائع لإدارة مشكلات النقل. مع إضافة البيانات البيئية والموضوعية في منصة نظم المعلومات الجغرافية ، يمكن للشركات التخطيط لطريق جديد أو طريق سكة حديد.

    6. تحليل الأثر البيئي

    تُعد البيانات التي يتم جمعها عبر تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية أمرًا حيويًا للحفاظ على الموارد الطبيعية وحماية البيئة. بيانات التأثير تقيِّم حجم التأثير البشري على البيئة ، وهو ما يساعد في تحديده من خلال تكامل نظم المعلومات الجغرافية.

    7. التطبيقات الزراعية

    تساعد بيانات GIS في إنشاء تقنيات زراعية أكثر كفاءة ، إلى جانب تحليل بيانات التربة بطريقة متقدمة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة إنتاج الغذاء في أجزاء مختلفة من العالم.

    8. إدارة الكوارث والتخفيف من حدتها

    تعمل أنظمة نظم المعلومات الجغرافية الفعالة على حماية البيئة ويتم تطويرها للمساعدة في إدارة المخاطر والكوارث.

    9. الملاحة

    تستخدم خرائط التنقل المستندة إلى الويب بيانات GIS لتزويد الجمهور بمعلومات مفيدة. يتم تحديث خرائط الويب بانتظام وفقًا لمعلومات GIS ويتم استخدامها باستمرار في الحياة اليومية.

    10. تقدير أضرار الفيضانات

    تستخدم الحكومات بيانات نظم المعلومات الجغرافية لرسم خرائط للمناطق المعرضة لخطر الفيضانات ويمكنها استخدام المعلومات لتنسيق جهود الإغاثة.

    11. إدارة الموارد الطبيعية

    بمساعدة معلومات نظام المعلومات الجغرافية ، يمكن صيانة الغابات وإدارتها بشكل مناسب. إنه مهم بشكل خاص للتخصيص والتوزيع الجغرافي للمياه ، وهو أحد المكونات البيئية الأكثر أهمية.

    12. المصرفية

    تطورت الخدمات المصرفية لتصبح مدفوعة بالسوق ، ويعتمد نجاح البنك بشكل أساسي على قدرته على تقديم خدمات يحركها العملاء. تلعب بيانات نظم المعلومات الجغرافية دورًا أساسيًا في التخطيط والتنظيم واتخاذ القرار في الصناعة المصرفية.

    13. الضرائب

    تساعد بيانات نظم المعلومات الجغرافية في حل مشاكل الضرائب وزيادة الدخل الحكومي. يتم استخدامه لتصاريح البناء والهندسة ويقدم نظامًا لإدارة ضريبة الأملاك على أساس جغرافي.

    14. المسح

    يتضمن المسح قياس موقع الأشياء على الأرض ، وتستخدم المزيد من المنظمات أنظمة الملاحة العالمية عبر الأقمار الصناعية (GNSS) لهذه الوظيفة. يمكن لهذه البيانات المدمجة في نظام GIS تقدير المنطقة وإعداد الخرائط الرقمية.

    15. الجيولوجيا

    يستخدم الجيولوجيون بيانات نظم المعلومات الجغرافية لتحليل التربة وتقييم المعلومات الزلزالية وإنشاء عروض ثلاثية الأبعاد للمعالم الجغرافية. يمكن استخدامه أيضًا لتحليل خصائص الصخور ، وتحديد أفضل موقع للوظائف المختلفة.

    16. إدارة الأصول وصيانتها

    تساعد بيانات نظم المعلومات الجغرافية المؤسسات على أن تصبح أكثر كفاءة بموارد محدودة. من خلال فهم السكان المعرضين للخطر ، يمكن للمخططين تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة.

    17. التخطيط وتنمية المجتمع

    تساعدنا بيانات نظم المعلومات الجغرافية على فهم التحديات العالمية ومواجهتها. مع تقدم تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية بسرعة ، هناك العديد من التطبيقات المبتكرة في قطاع التخطيط. يمكن استخدام أدوات نظم المعلومات الجغرافية لدمج الذكاء الجغرافي في عمليات التخطيط ، ولديها القدرة على تغيير طريقة تفكيرنا وسلوكنا.

    18. صناعة الألبان

    تستخدم صناعة الألبان بيانات نظم المعلومات الجغرافية للتوزيع والإنتاج وتحديد مواقع المحلات التجارية. إنها أداة مفيدة للتخطيط في مجال إدارة مزرعة الألبان وتسمح باتخاذ قرارات أفضل.

    19. إدارة مياه الري

    يؤثر توافر المياه بشكل مباشر على إنتاج المحاصيل في منطقة معينة. يمكن لبيانات نظم المعلومات الجغرافية تحديد المحاصيل المهمة وتحديد العائد ، بما في ذلك التقنيات الفعالة للمجال المكاني والزمني.

    20. مكافحة الحشرات وإدارتها

    تعتبر مكافحة الآفات ضرورية للإنتاج الزراعي ، وتلعب تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية دورًا حيويًا في رسم خرائط المناطق الموبوءة. يمكن للمنظمات بالتالي وضع خطط أكثر فعالية لإدارة الآفات.

    باختصار

    استخدام بيانات نظم المعلومات الجغرافية له تأثير عميق على الأعمال والصناعة ، وكذلك على عامة الناس. إذا تم التخلص من التكنولوجيا ، فسوف ندرك إلى حد كبير الأهمية الشاملة لبيانات نظم المعلومات الجغرافية في حياتنا اليومية وفي العمل.

    انتهى اليك

    كيف تستخدم بيانات نظم المعلومات الجغرافية في حياتك أو عملك؟ واسمحوا لنا أن نعرف في قسم التعليقات أدناه.


    سبب الحظر: تم تقييد الوصول من منطقتك مؤقتًا لأسباب أمنية.
    وقت: الخميس ، 1 تموز (يوليو) 2021 ، 11:02:00 بتوقيت جرينتش

    حول Wordfence

    Wordfence هو مكون إضافي للأمان مثبت على أكثر من 3 ملايين موقع WordPress. يستخدم مالك هذا الموقع Wordfence لإدارة الوصول إلى موقعه.

    يمكنك أيضًا قراءة الوثائق للتعرف على أدوات حظر Wordfence & # 039s ، أو زيارة wordfence.com لمعرفة المزيد حول Wordfence.

    تم إنشاؤه بواسطة Wordfence في الخميس ، 1 يوليو 2021 ، 11:02:00 GMT.
    وقت الكمبيوتر & # 039 s:.


    نظام إدارة قواعد البيانات المكانية (SDBMS) هو امتداد ، قد يقول البعض أنه تخصص ، لنظام إدارة قواعد البيانات التقليدية (DBMS). يستخدم كل نظام DBMS (ومن ثم SDBMS) مواصفات نموذج البيانات كإجراء شكلي لتصميم البرامج ، وإنشاء الدقة في إدارة البيانات. ثلاثة مكونات تشكل نموذج بيانات ، 1) إنشاءات تم تطويرها باستخدام أنواع البيانات التي تشكل هياكل البيانات التي تصف البيانات ، 2) العمليات التي تعالج هياكل البيانات التي تعالج البيانات ، و 3) القواعد التي تحدد صحة الهياكل و / أو عمليات التحقق بيانات. يتم تمديد أنواع البيانات الأساسية مثل الأعداد الصحيحة و / أو الأرقام الحقيقية إلى أنواع البيانات المكانية مثل النقاط والخطوط المتعددة والمضلعات في هياكل البيانات المكانية. تشكل العمليات قدرات تتعامل مع هياكل البيانات ، وعلى هذا النحو عندما تتسلسل في تدفقات العمل التشغيلية بطرق محددة ، فإنها تولد معلومات من البيانات التي قد يقول المرء أن العلاقات الجديدة تشكل المعلومات من البيانات. ينتج عن تصميمات نماذج البيانات المختلفة مجموعات مختلفة من الهياكل والعمليات والقواعد ، والتي تتحد في منتجات SDBMS المختلفة. تختلف المنتجات بناءً على نموذج البيانات الأساسي ، وتمكّن نماذج البيانات هذه وتقيد القدرة على تخزين البيانات ومعالجتها. تدعم تطبيقات SDBMS المختلفة تكوينات لبيئات المستخدم المختلفة ، بما في ذلك بيئات المستخدم الفردي والمتعدد المستخدمين.

    نرجس ، ت. (20210). نظم إدارة قواعد البيانات المكانية. الهيئة المعرفية لعلوم وتكنولوجيا المعلومات الجغرافية (الإصدار الأول من الربع 2021) ، جون ب.ويلسون ، محرر. DOI: 10.22224 / gistbok / 2021.1.11.

    تم نشر هذا الإدخال لأول مرة في 26 فبراير 2021.

    يتوفر هذا الموضوع أيضًا في الإصدارات التالية: DiBiase، D.، DeMers، M.، Johnson، A.، Kemp، K.، Luck، A. T.، Plewe، B.، and Wentz، E. (2006). هياكل البيانات الأساسية. الهيئة المعرفية لعلوم وتكنولوجيا المعلومات الجغرافية. واشنطن العاصمة: رابطة الجغرافيين الأمريكيين. (الربع الثاني 2016 ، أول رقمي)

    نظم إدارة قواعد البيانات المكانية ، مكونات فرعية للبرامج والأجهزة ، تنظم البيانات لجرد قواعد البيانات والاستعلام عنها ، وإجراء التحليل المكاني ، وإنشاء تصورات للخرائط بطريقة متكاملة لإدارة مخازن البيانات الكبيرة (Yeung and Hall 2007). إدارة قواعد البيانات هي مجموعة فرعية من فئة أكبر من التكنولوجيا تسمى تقنية إدارة البيانات. تتم إدارة البيانات باستخدام نوعين من الملفات المستندة إلى الكمبيوتر ، الملفات الفعلية والملفات المنطقية. الملف الفعلي عبارة عن مجموعة من السجلات التي يديرها برنامج نظام التشغيل حيث يتم تخزين ملف البيانات على القرص ويكون مختلفًا عن ملف قاعدة البيانات. الملف المنطقي عبارة عن مجموعة من السجلات يتم إدارتها بواسطة برامج التطبيقات ، وأهمها برنامج نظام إدارة قواعد البيانات. يمكن دمج العديد من الملفات المنطقية في ملف فعلي. تتمثل إحدى ميزات استخدام الملفات المنطقية في زيادة سرعة الوصول إلى عناصر البيانات الفردية ، حيث يستغرق فتح ملف مادي وقتًا طويلاً على عكس الوصول إلى العناصر الفردية داخل ملف منطقي. عندما يتم تنظيم البيانات في ملفات مادية لإدارتها ، فإننا نسمي هذا "إدارة ملف البيانات" (أو ببساطة إدارة الملفات). عندما نستخدم ملفات بيانات منطقية منظمة داخل ملفات مادية ، فإننا نسمي إدارة قاعدة البيانات هذه. عندما يكون الملف المنطقي هو نفسه الملف الفعلي ، فإن الملف يسمى "ملف البيانات". عندما يتم تضمين ملفات منطقية متعددة في ملف فعلي ، فإننا نشير إلى الملف كملف قاعدة بيانات (Rigaux و Scholl و A. Voisard 2002).

    تضيف إدارة قاعدة البيانات المكانية الجانب المكاني (أبعاد المساحة) إلى إدارة قاعدة البيانات (Shekhar and Chawla 2003). تم تصميم برنامج إدارة قواعد البيانات بشكل خاص مع وضع الجانب المكاني في الاعتبار ، حيث أن الأبعاد الثلاثة للمساحة المادية هي جوهر الوجود. تتم إدارة هذه الأبعاد الثلاثة (تخزينها واسترجاعها) بطريقة خاصة في برامج إدارة البيانات ، مما يجعل برنامج إدارة قواعد البيانات المكانية نوعًا محسنًا من برامج إدارة البيانات استنادًا إلى تصميم نموذج البيانات.

    نموذج البيانات هو في الأساس إطار تصميم لنظام إدارة البيانات. قدم Edgar Codd (1980) أحد أكثر التعريفات شمولاً لنموذج البيانات بعد عشر سنوات من تطويره لتصميم نماذج البيانات العلائقية (Codd 1970). ينبع اهتمام Codd من توضيح الطابع المنطقي لنموذج البيانات ، بدلاً من تنفيذه المادي على هذا النحو ، لا يقتصر المفهوم العام لنموذج البيانات على أي نهج معين لإدارة البيانات. من منظور تصميم قاعدة البيانات ، فإن الفهم الأكثر شيوعًا وشائعًا لنموذج البيانات هو أنه يحدد الهيكل والمعنى المقصود للبيانات (ويست 2011 ، ص 5). ومع ذلك ، كودز (1980 ، ص.112) نظرة أكثر شمولاً تميز نموذج البيانات على أنه يتكون من ثلاثة مكونات: 1) مجموعة من أنواع هياكل البيانات (اللبنات الأساسية لأي قاعدة بيانات تتوافق مع النموذج) لوصف البيانات 2) مجموعة من المشغلين أو قواعد استنتاج للتلاعب البيانات ، التي يمكن تطبيقها على أي مثيلات صالحة لأنواع البيانات المدرجة في (1) ، لاسترداد أو اشتقاق البيانات من أي أجزاء من تلك الهياكل في أي مجموعات مرغوبة 3) مجموعة من قواعد السلامة العامة للتحقق من صحة البيانات ، والتي ضمنيًا أو حدد بشكل صريح مجموعة حالات قاعدة البيانات المتسقة أو تغييرات الحالة أو كليهما - قد يتم التعبير عن هذه القواعد في بعض الأحيان كقواعد إدراج - تحديث - حذف. هنا ، يتم استخدام إطار عمل Codd (1980) لوصف SDBMS نظرًا لاكتماله ، بينما يوفر تفسير الغرب (2011) وكل ما شابه ذلك الثلث الأول فقط من الإطار.

    يتم تنفيذ الهياكل المنطقية للبيانات مثل الجداول والكائنات وحقول السمات والعلاقات كأوصاف للبيانات كهياكل تخزين بيانات مادية مع آليات الوصول إلى البيانات للمفاتيح الأولية والأجنبية. يتم تمديد أنواع البيانات الأساسية مثل الأعداد الصحيحة (على سبيل المثال ، 1 ، 2 ، 3) والأرقام الحقيقية (على سبيل المثال ، 1.1 ، 1.2 ، و 1.3) ، و / أو سلاسل الأحرف (على سبيل المثال ، "سلسلة نصية") إلى أنواع البيانات المكانية (على سبيل المثال ، ، والنقاط ، والخطوط المتعددة والمضلعات) ، وتستخدم لتشكيل هياكل البيانات المكانية لتخزين البيانات.

    تتضمن عمليات DBMS الأساسية لمعالجة البيانات إنشاء البيانات (C) ، والاسترجاع (R) ، والتحديث (U) ، والحذف (D) ، والمشار إليها بمجموعة عمليات CRUD. تُستخدم العمليات المنطقية وتنفيذها المادي لاشتقاق الهياكل المنطقية وتخزينها من حيث هياكل التخزين.

    تشكل القواعد المكون الثالث لنموذج البيانات ، ومن ثم نظام إدارة قواعد البيانات. تحمي قواعد DBMS من تلف البيانات من خلال التحقق من صحة البيانات (ومن ثم هياكل البيانات) أثناء عمليات CRUD. قواعد الصلاحية مهمة بشكل حاسم لإثبات صحة قواعد البيانات ، والحماية من التغييرات غير المقصودة من قبل المستخدمين. الذرية والاتساق والعزل والمتانة هي مجموعة من الخصائص في معاملات قاعدة البيانات التي تهدف إلى ضمان صحة البيانات على الرغم من الأخطاء ، على سبيل المثال انقطاع التيار الكهربائي. يسمى تسلسل العمليات باستخدام هذه الخصائص "معاملة صالحة".

    باختصار للتوصيف أعلاه ، تلخص ثلاثة مستويات من تجريد البيانات جنبًا إلى جنب مع المكونات الثلاثة لنموذج البيانات جوانب نظام إدارة قواعد البيانات (انظر الجدول 1). وبالتالي ، يجب أن تحتوي جميع تطبيقات برامج DBMS على إمكانيات صريحة لثلاثة مكونات 1) التركيبات ، 2) العمليات ، و 3) القواعد لجميع المستويات الثلاثة من المستويات المفاهيمية (المعنى) ، المنطقية (الهيكلية) ، المادية (تنسيق البيانات) لاستخراج البيانات ، على التوالى.

    الجدول 1. مستويات التجريد ومكونات نماذج بيانات DBMS
    مستويات التجريد ثلاثة مكونات
    يبني لوصف عمليات للتلاعب قواعد للتحقق من صحة
    المفاهيمي . الميزات الدنيوية . العمليات الدنيوية . الميزات والعمليات
    منطقي . أساسيات البيانات في قاعدة البيانات . أساسيات البيانات في قاعدة البيانات . البيانات والعمليات على قاعدة البيانات
    بدني . تنسيقات تخزين القرص . البيانات المخزنة على هيئة بايت وبتات . يقرأ ويكتب على القرص

    في مزيد من التوضيح ، يفهم الكثير من الناس نموذج البيانات على أنه مجموعة من فئات البيانات والعلاقات (West 2011). على هذا النحو ، فإن هذا التفسير هو ببساطة المكون الأول الذي قدمه Codd (1980). ومع ذلك ، يجب أن يكون واضحًا أن العمليات على هياكل البيانات بالإضافة إلى قواعد تأهيل هيكل البيانات و / أو العمليات ضرورية في أنظمة إدارة قواعد البيانات التشغيلية. بدون العمليات لا يوجد "تغيير" في البيانات التي تتم إدارتها. بدون القواعد ، يمكن بسهولة التشكيك في صحة البيانات والعمليات. مع القواعد التي تشكل المكون الثالث لنموذج البيانات ، تحمي قواعد DBMS من تلف البيانات عن طريق التحقق من صحة البيانات (ومن ثم هياكل البيانات) أثناء عمليات CRUD. وبالتالي ، من المهم تبني تفسير Codd (1980) للتنفيذ الكامل واستخدام SDBMS.

    تدعم نماذج البيانات المنطقية تصميمات برامج نظم إدارة قواعد البيانات. وبالتالي ، تدعم نماذج البيانات هذه تطبيقات تطبيقات حزمة نظام إدارة قواعد البيانات المكانية.

    2.1 نماذج البيانات المنطقية كأنواع نظم إدارة قواعد البيانات

    توجد مجموعة متنوعة من أنواع نماذج البيانات المنطقية لتنفيذ نظم إدارة قواعد البيانات ، كل نوع يمثل تنفيذًا مختلفًا للغة بيانات منطقية مع سياق مادي. (راجع إدخال GIS & ampT BoK للحصول على وصف نموذج البيانات المنطقي.) لتقديم فكرة عن أنظمة برامج DBMS الأكثر شيوعًا في جميع أنحاء العالم استنادًا إلى نماذج البيانات المنطقية ، يحتفظ DB-Engines (2020) بموقع ويب يوثق التصنيف العام للشعبية (باستخدام ستة معايير لتشكيل الرتب) بين 300+ DBMS. تُظهر نماذج نظم إدارة قواعد البيانات ذات المرتبة العشرة الأولى ونماذج البيانات المرتبطة بها أن النموذج العلائقي هو الأكثر شيوعًا (انظر الجدول 2).

    الجدول 2. أفضل 10 نظم إدارة قواعد بيانات مصنفة من 363 نظامًا مرتبة حسب موقع DB-Engines-Website (ديسمبر 2020)
    رتبة محرك DB اسم DBMS نماذج البيانات المدعومة * (ولكن ليست جميعها قادرة على SDBMS)
    1 وحي العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني ومتجر RDF
    2 MySQL مخزن العلاقات والوثائق
    3 خادم مايكروسوفت SQL العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني
    4 PostgreSQL مخزن العلاقات والوثائق
    5 MongoDB مخزن المستندات ومحرك البحث
    6 IBM Db2 العلائقية ومخزن المستندات ومتجر RDF
    7 ريديس مخزن القيمة الرئيسية ، مخزن المستندات ، الرسم البياني ، محرك البحث ، السلاسل الزمنية
    8 Elasticsearch محرك البحث ومخزن المستندات
    9 سكليتي العلائقية
    10 كاساندرا عمود عريض

    * ترد تعريفات نماذج البيانات في النص أدناه.

    تم تنفيذ غالبية DBMS المتاحة بناءً على نموذج البيانات العلائقية ، أو اشتقاق منها ، نظرًا لتاريخها الطويل من النجاح كما يمكن للمرء أن يلاحظ من الجدول أعلاه. يرجع هذا النجاح وبالتالي الشعبية إلى بساطته في تخزين البيانات للحفاظ على صحة عناصر قاعدة البيانات. ومع ذلك ، هناك العديد من تطبيقات DBMS الأخرى التي تستند إلى نماذج البيانات المنطقية الأخرى أيضًا لأنها توفر هياكل تخزين بيانات أكثر ثراءً. كلما كان تخزين بنية البيانات أبسط ، زادت الحاجة إلى مزيد من المعالجة لتحقيق نتيجة نهائية. مع تزايد سرعة أجهزة الكمبيوتر على مر العقود ، اكتسبت أساليب بنية البيانات الثرية (غير العلائقية) شعبية كبيرة. تظهر أنواع نماذج البيانات الموضحة أدناه بترتيب أبجدي. لا توجد توصية ضمنية في القائمة.

    • رسم بياني يستخدم نهج تخزين البيانات الذي يحتوي على عقد وروابط وخصائص. العقد هي وحدات من البيانات تشكل عادة ظواهر. الروابط هي العلاقات بين العقد. الخصائص هي خصائص العقد والعلاقات. المنطق الأساسي هو نظرية الرسم البياني التي تقدم نهجًا صارمًا للبناء والاسترجاع. يمكن إجراء العمليات على بنيات العقدة لإنشاء روابط كعلاقات مخزنة. توجه القواعد العمليات والهياكل لتعزيز صلاحية العقد والروابط.
    • متجر المستندات يستخدم نهج تخزين البيانات حيث تكون الوحدة الأساسية عبارة عن مستند له وصول مباشر من مستند إلى مستند. غالبًا ما يُنظر إليه على أنه نهج رسم بياني ، ولكن يمكن أن تكون البنى كذلك مخصصة في الشخصية ، ولا تنطوي بالضرورة على صرامة نهج الرسم البياني النظري. غالبًا ما يتم تصنيف هذا النهج على أنه نهج "NoSQL" ، مما يشير إلى أنه نهج غير علائقي.
    • متجر القيمة الرئيسية يستخدم أسلوب التخزين والوصول حيث تكون عناصر البيانات هي وحدات الوصول ذات التفاصيل الدقيقة. يُطلق على مخزن القيمة الرئيسية اسم نهج NoSQL الذي يشير إلى أنه نهج غير علائقي.
    • وجوه المنحى يستخدم تخزين البيانات والوصول للوحدات الفردية حول الأشياء في العالم. الوحدات لها سلوكيات مخزنة كطرق تحتوي على العمليات. تستخدم القواعد لتقييد سلوك الكائنات.
    • المعايير المفتوحة استخدام نهج تخزين البيانات استنادًا إلى التركيبات الصادرة عن اتحاد الجغرافيا المكانية المفتوح (OGC) ، حيث يمكن لكل فرد الوصول إلى معلومات حول التخزين والعمليات مما يسهل التكامل بين مخازن البيانات. تميل التركيبات إلى أن تكون أبسط من الأساليب الأخرى لتحسين إمكانية القراءة بين أنظمة البرامج. يتم تضمين كل من أنواع البيانات المتجهة والنقطية في هياكل البيانات. تتضمن هندسة المتجهات هندسة النقاط والمضلعات والمضلعات التي تخزن السمات "الهندسة فقط" ، أي أنه لا يتم تخزين أي علاقات بين عناصر البيانات كجزء من الميزة ، وبالتالي يشار إليها باسم "هندسة المعالم البسيطة" كجزء من نموذج بيانات OGC توثيق.
    • العلائقية (عادةً ما تستخدم فهرسة متجر الصف) نهج تخزين البيانات حيث يتم دمج خصائص الظواهر في علاقات (جداول) ويمكن معالجة هذه العلاقات باستخدام الجبر العلائقي الذي يشكل العمليات. تقيد القواعد مجموعات الخصائص والعمليات على هذه المجموعات.
    • مخزن العمود العلائقي يستخدم نهج تخزين البيانات حيث تكون الخاصية هي نقطة الوصول الرئيسية ، ويتم التعامل مع جميع الظواهر التي تحمل تلك الخاصية بسرعة. يستخدم نهجًا مشابهًا للعلائقية ، لكن الفهارس مبنية على أعمدة بدلاً من الصفوف.
    • إطار وصف الموارد (RDF) تستخدم المتاجر التنسيق الموجه إلى الإنترنت للتنفيذ على شبكة الويب العالمية. تم تصميم التنسيقات لتتم قراءتها وفهمها بواسطة أجهزة الكمبيوتر التي تستخدم لغة التكوين الموسعة (XML) ، حيث يعد XML طريقة شائعة جدًا لتوسيع لغة تمييز النص التشعبي (HTML). تركز امتدادات XML إلى html على "المحتوى" بدلاً من تركيز "تنسيق" HTML.

    يستخدم كل نظام إدارة قاعدة بيانات مكانية أنواع البيانات المكانية "المبنية على القمة" لأنواع البيانات العامة. يقدم إدخال نموذج البيانات المادية GIS & ampT Body of Knowledge قائمة بأنواع البيانات العامة.

    2.2 منتجات DBMS المكانية

    تصف صفحة Wikipedia (2020) حول قواعد البيانات المكانية مجموعة متنوعة من منتجات DBMS المكانية (https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_database). أدناه نقوم بتصنيف تلك القائمة من حيث نموذج البيانات المنطقية الرئيسية المستخدمة ، حيث أن بعض منتجات البرامج تدعم نماذج بيانات متعددة. مرة أخرى ، نستخدم الترتيب الأبجدي لسرد الأنواع على النحو الوارد أعلاه ، وضمن كل فئة من فئات نماذج البيانات ، نقوم بترتيب منتجات البرامج أبجديًا ، دون الحاجة إلى ترتيب أولوية. يظهر تصنيف الشعبية لشهر ديسمبر 2020 كما سجله موقع DB-Engines بين قوسين ، حيث لا يتم تصنيف NR لأن محركات DB تصنف نظام إدارة قواعد البيانات العامة فقط على عكس SDBMS الأكثر تحديدًا. على هذا النحو ، لا يشير التصنيف إلى شعبية SDBMS ، فقط نظام DBMS المستخدم لاستضافة SDBMS.

    • Neo4j, قاعدة بيانات رسم بياني يمكنها بناء فهارس 1D و 2D مثل B-tree و Quadtree و Hilbert Curve مباشرة في الرسم البياني (الترتيب = 19)
    • AllegroGraph هي قاعدة بيانات للرسم البياني توفر آلية جديدة للتخزين الفعال واسترجاع الإحداثيات الجغرافية المكانية ثنائية الأبعاد لبيانات إطار وصف الموارد ، وهي تتضمن صيغة امتداد لاستعلامات SPARQL (الترتيب = 166)

    متجر المستندات

    • CouchDB هو نظام قاعدة بيانات مستند إلى المستندات يمكن تمكينه مكانيًا بواسطة مكون إضافي يسمى Geocouch (الترتيب = 36)
    • Elasticsearch هو نظام قاعدة بيانات مستند إلى المستندات يدعم نوعين من البيانات الجغرافية: حقول النقطة الجغرافية (أزواج خطوط الطول / العرض) وحقول الشكل الجغرافي (النقاط والخطوط والدوائر والأشكال المتعددة الأضلاع والمضلعات المتعددة وغيرها) (الترتيب = 8 )
    • GeoMesa هي قاعدة بيانات مكانية مؤقتة قائمة على السحابة مبنية على Apache Accumulo و Apache Hadoop GeoMesa تدعم ميزات OGC Simple Geometry الكاملة ومكوِّن إضافي لـ GeoServer
    • تدعم MarkLogic و MongoDB و RethinkDB الفهارس الجغرافية المكانية ثنائية الأبعاد (NR)
    • يدعم RavenDB الفهارس الجيومكانية في 2D (الترتيب = 85)

    متجر القيمة الرئيسية

    • Redis مع Geo API (الترتيب = 7)
    • يدعم Tarantool الاستعلامات الجغرافية المكانية باستخدام مؤشر RTREE (الترتيب = 132)

    وجوه المنحى

    المعايير المفتوحة

    • SpatialDB بواسطة MineRP ، قاعدة بيانات مكانية ذات معايير مفتوحة مع امتدادات من النوع المكاني تستخدم في الغالب في صناعة التعدين (NR)
    • يقوم الفرجار بتوسيع Raima Data Manager بأنواع البيانات والوظائف والمرافق المكانية (الترتيب = 227).
    • CartoDB ، قاعدة بيانات جغرافية مكانية سحابية أعلى PostgreSQL مع PostGIS (NR).
    • قاعدة البيانات الجغرافية لملف Esri ، بالإضافة إلى دعم قواعد البيانات الجغرافية العلائقية (NR) لمستخدم واحد ومتعدد المستخدمين.
    • يدعم H2 أنواع الأشكال الهندسية والمؤشرات المكانية اعتبارًا من الإصدار 1.3.173 (2013-07-28) يوفر امتداد يسمى H2GIS المتوفر على Maven Central دعمًا كاملاً لميزات OGC البسيطة (الترتيب = 49).
    • يمكن لـ IBM Db2 Spatial Extender تمكين أي إصدار من DB2 مكانيًا ، بما في ذلك DB2 Express-C المجاني ، مع دعم الأنواع المكانية (الترتيب = 6).
    • يتم تثبيت امتدادات IBM Informix Geodetic و Spatial DataBlade تلقائيًا عند استخدام وتوسيع أنواع بيانات Informix لتشمل أنظمة إحداثيات متعددة للحامل ودعم فهارس Rtree. يمكن أيضًا دمج أنواع بيانات Informix مع دعم بيانات السلاسل الزمنية لتتبع الكائنات المتحركة (الترتيب = 30).
    • يدعم Linter SQL Server الأنواع المكانية والوظائف المكانية وفقًا لمواصفات OpenGIS (الترتيب = 309).
    • يدعم Microsoft SQL Server الأنواع المكانية منذ الإصدار 2008 (الترتيب = 3).
    • يقوم MySQL DBMS بتنفيذ نوع البيانات الهندسة، بالإضافة إلى بعض الوظائف المكانية التي يتم تنفيذها وفقًا لمواصفات OpenGIS ، ولكن الإصدارات المختلفة تقدم مستويات مختلفة من الدعم لأنواع البيانات المكانية (الترتيب = 2).
    • يدعم OpenLink Virtuoso SQL / MM ، مع تحسينات كبيرة بما في ذلك GeoSPARQL (الترتيب = 111).
    • تساعد Oracle Spatial و Graph المستخدمين في إدارة البيانات الجغرافية وبيانات الموقع في نوع أصلي داخل قاعدة بيانات Oracle ، مما قد يدعم مجموعة واسعة من التطبيقات للبيانات المكانية (الترتيب = 112).
    • يستخدم PostgreSQL DBMS الامتداد المكاني PostGIS لتنفيذ نوع البيانات القياسي الهندسة والوظائف المقابلة (الترتيب = 4).
    • يقوم SpatiaLite بتوسيع Sqlite بأنواع البيانات والوظائف والمرافق المكانية (الترتيب = 9).
    • يقوم خادم الاستعلام المكاني من بوينج بتمكين Sybase ASE (NR) مكانيًا.
    • Teradata Vantage ، عبارة عن نظام أساسي لذكاء البيانات ، يتم نشره محليًا أو على السحابة أو كنموذج مختلط. يتكون Vantage من محركات تحليلات مختلفة على قاعدة بيانات ارتباطية أساسية ، بما في ذلك محرك MPP وقاعدة بيانات الرسم البياني Aster ومحرك التعلم الآلي (الترتيب = 14).

    مخزن الأعمدة العلائقية

    • يضيف ملحق MonetDB / GIS لـ MonetDB ميزات OGC البسيطة إلى قاعدة بيانات مخزن الأعمدة العلائقية (الترتيب = 123).
    • SAP HANA هي بيئة بيانات متعددة النماذج في الذاكرة (الترتيب = 20).
    • يضيف Vertica Place ، الامتداد الجغرافي المكاني لـ HP Vertica ، ميزات مكانية متوافقة مع OGC إلى قاعدة بيانات مخزن الأعمدة العلائقية (الترتيب = 32).

    توجد العديد من المواقف لبيئات المستخدم ، بما في ذلك أنشطة المستخدم الفردي ومجموعة العمل والمؤسسة وأنشطة الاتحاد. يتضمن SDBMS للمستخدم الواحد شخصًا واحدًا في وقت واحد يستخدم بيئة قاعدة البيانات. يتضمن نشاط إدارة قاعدة بيانات مجموعة العمل عدة أشخاص يقومون بإدارة قاعدة البيانات على نفس سجلات المشروع داخل وحدة واحدة (قسم) من مؤسسة ، أي سياق الوحدة نفسها داخل المؤسسة. تتضمن أنشطة إدارة قاعدة بيانات المؤسسة عدة أشخاص يقومون بإدارة قواعد البيانات على نفس سجلات المشروع داخل وحدات متعددة عبر المؤسسة ، أي على مستوى المؤسسة ، ولكن سياق وحدة مختلف. تتضمن أنشطة إدارة قاعدة بيانات الاتحاد عدة أشخاص يقومون بإدارة البيانات في نفس سجلات المشروع عبر المؤسسات ، أي سياق مشترك بين المنظمات. في جميع سياقات المستخدم المتعددة ، يمكن أن يحدث التعارض مع الوصول إلى السجلات عندما يحاول العديد من المستخدمين تحديث سجل قاعدة البيانات نفسه في نفس الوقت. تتطلب هذه الظروف إمكانات قفل السجلات ، حيث يحمي قفل السجلات المستخدمين "من التقدم" على تغييرات بعضهم البعض ، مما قد يؤدي إلى تلف قاعدة البيانات. Enterprise SDBMS هي من بين أكثر أنواع تطبيقات إدارة البيانات شيوعًا عبر صناعة نظم المعلومات الجغرافية.

    من خلال الجمع بين قائمة DBMS المدعومة من Esri والقائمة المرتبة من موقع DB-Engines ، نكتسب إحساسًا بشعبية DBMS المستخدمة لاستضافة نهج مؤسسة GIS مع بيئة Esri لقاعدة البيانات الجغرافية DBMS (انظر الجدول 3). يقدم الجدولان 2 و 3 قوائم عالمية. سقط اثنان فقط من حلول DBMS في الترتيب من ديسمبر 2019 إلى ديسمبر 2020. قد يشير هذا إلى أن SDBMS آخذ في الارتفاع في جميع أنحاء العالم.

    الجدول 3. دعم DBMS لنموذج بيانات قاعدة البيانات الجغرافية Esri كنهج مؤسسي *
    توافق Esri DBMS ** الترتيب على موقع DB Engines (تم تصنيف 363 DB Engines في ديسمبر 2020) نموذج (نماذج) البيانات المدرجة على موقع DB Engines ، لكل من نظم إدارة قواعد البيانات المعنية
    ديسمبر 2020 ديسمبر 2019
    وحي 1 1 العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني ومتجر RDF
    خادم مايكروسوفت SQL 3 3 العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني
    PostgreSQL 4 4 مخزن العلاقات والوثائق
    IBM Db2 6 6 العلائقية ومخزن المستندات ومتجر RDF
    سكليتي 9 11 العلائقية
    جهاز مستودع بيانات Teradata 14 15 العلائقية ، مخزن المستندات ، الرسم البياني ، والسلاسل الزمنية
    قاعدة بيانات Microsoft Azure SQL 16 25 العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني
    ساب هانا 20 20 العلائقية ومخزن المستندات والرسم البياني
    IBM Informix 30 26 العلائقية ، مخزن المستندات ، والسلاسل الزمنية
    جهاز مستودع البيانات Netezza 34 33 العلائقية
    ALTIBASE 142 147 العلائقية
    دامنج ولا مرتبة غير مرتبة العلائقية

    * يتم دعم نموذج البيانات العلائقية بواسطة برنامج Esri DBMS. قد يتم دعم نماذج البيانات الأخرى من خلال البرامج المخصصة. دامنج غير متوافق مع نموذج بيانات قاعدة البيانات الجغرافية.

    كود ، إي إف (1970). نموذج البيانات العلائقية لبنوك البيانات المشتركة الكبيرة. اتصالات من ACM 13(6), 377-387.

    كود ، إي إف (1980). نماذج البيانات في إدارة قواعد البيانات. سجل سيغمود ACM - وقائع ورشة العمل حول استخراج البيانات وقواعد البيانات والنمذجة المفاهيمية ، المجلد 11 ، العدد 2 ، فبراير 1981 ، الصفحات 112-114. دوى: 10.1145 / 960128.806891.

    ريغو ، ب ، إم شول وأ. فويسارد (2002). قواعد البيانات المكانية: مع التطبيق على نظم المعلومات الجغرافية. سان فرانسيسكو: مورجان كوفمان.

    شيخار ، س. وس. شاولا (2003). قواعد البيانات المكانية: جولة. نيويورك: بيرسون للتعليم العالي.

    ويست ، م (2011). تطوير نماذج بيانات عالية الجودة. سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا: Morgan Kaufmann Publishers Inc.

    يونغ ، أ. وب. هول (2007). نظم قواعد البيانات المكانية: التصميم والتنفيذ وإدارة المشاريع، سبرينغر ، دوردريخت ، هولندا.


    شاهد الفيديو: تحميل قاعدة بيانات العراق من قاعدة بيانات ESRI والتعديل عليها (شهر اكتوبر 2021).