أكثر

الترشيح الهندسي في الطبقات المفتوحة 3


هل هناك أي شيء مثل OpenLayers.Filter تم تنفيذه حتى الآن في Openlayer 3؟ أحاول تنفيذ مرشح DWITHIN باستخدام ol.geom.Polygon وأنا نبحث عن دعم API ، والذي لم أتمكن من العثور عليه.


سيكون عليك إنشاء مرشح CQL يدويًا ، ولكنتنسيق ol.WKTيمكن أن تساعدك في الحصول على إحداثيات المضلع بتنسيق WKT الصحيح. لذا في النهاية ستكتب شيئًا مثل

var format = new ol.format.WKT () ؛ var filter = 'DWITHIN (SHAPE،' + format.writeGeometry (feature.getGeometry ()) + '، 10، كيلومترات)' ؛

التصفية الهندسية في الطبقات المفتوحة 3 - نظم المعلومات الجغرافية

المعلومات الجغرافية و [مدش]
الوصول إلى الميزات البسيطة و [مدش] الجزء 1: العمارة المشتركة

يؤسس هذا الجزء من المواصفة ISO 19125 بنية مشتركة ويحدد المصطلحات التي يجب استخدامها داخل الهيكل.

لا يحاول هذا الجزء من المواصفة القياسية ISO 19125 التوحيد القياسي ولا يعتمد على أي جزء من الآلية التي يتم من خلالها إضافة الأنواع والحفاظ عليها ، بما في ذلك ما يلي:

  • بناء الجملة والوظائف المتوفرة لتحديد الأنواع
  • بناء الجملة والوظيفة المقدمة لتحديد الوظائف
  • التخزين المادي لمثيلات النوع في قاعدة البيانات
  • المصطلحات المحددة المستخدمة للإشارة إلى الأنواع المعرفة من قبل المستخدم ، على سبيل المثال UDT.

يعمل هذا الجزء من المواصفة القياسية ISO 19125 على توحيد الأسماء والتعريفات الهندسية لأنواع الهندسة.
لا يضع هذا الجزء من المواصفة القياسية ISO 19125 أي متطلبات حول كيفية تحديد أنواع الهندسة في المخطط الداخلي ولا يضع أي متطلبات بشأن متى أو كيف أو من يحدد أنواع الهندسة.


نظم المعلومات الجغرافية؟

سأبدأ دورة نظم المعلومات الجغرافية والتخطيط العمراني لمدة عامين في سبتمبر. أي شيء يمكنني القيام به للتحضير ، أو أي كلمات حكيمة ستكون موضع تقدير كبير. شكرا مقدما ، الناس الرائعين من رديت!

(تركز بشكل رئيسي على نظم المعلومات الجغرافية). أتذكر MapInfo في ذلك اليوم. أفترض أنك & # x27ve نظرت في جميع عروض ESRI / ArcInfo التوضيحية ومستندات amp؟ سيكون من المفيد القيام ببعض المشاريع الصغيرة باللعب باستخدام API لخرائط Google. ويمكنك & # x27t أن تخطئ في تعلم المزيد من أنظمة الإحداثيات (NED مقابل FRD ، GCC ، WGS-84 ، ECEF مقابل ECI ، إلخ) والتحولات بينهما. اقرأ عن سبب استغراق 4 أقمار صناعية للحصول على إصلاح GPS ، وكيف يتم حساب موقعك. تعرف على ماهية الرباعية ولماذا تستخدم واحدًا. لن يؤذي & # x27t القيام ببعض اللعب في مجموعة أدوات ثلاثية الأبعاد مثل OpenSceneGraph إذا كان هذا هو الشيء الذي تفضله. يساعد أسلوب العرض التقديمي كثيرًا في عروض التخطيط الحضري (كما هو الحال مع أي نوع آخر) ، لذا فإن تعلم إظهار عمليات المحاكاة الديناميكية والمتحركة لتدفق حركة المرور المقترحة عبر Flash أو حتى PowerPoint سيكون مفيدًا. ادرس الدوار السحري وأمثلة كلاسيكية أخرى لما لا يجب فعله.

شكرا لك! لقد تلقيت & # x27ve بالفعل مقدمة إلى دورة نظم المعلومات الجغرافية ، لذلك لدي الأساسيات. أنا أتطلع حقًا إلى عامين من ذلك! لقد تحققت من بعض برامج ESRI و Arc ، لكنني بحاجة إلى النظر فيها أكثر قليلاً.


تمثيل الهندسة المتعلقة بالبناء في سياق ويب دلالي: مراجعة للنُهج

يكتسب تبادل البيانات المتعلقة بالبناء عبر الويب عبر تقنيات الويب الدلالية اهتمامًا بالبحث الحالي. ومع ذلك ، تركز معظم الأبحاث على البيانات غير الهندسية ، متجاهلة وصف الهندسة. على الرغم من وجود عدة طرق لتضمين الأوصاف الهندسية في سياق الويب الدلالي ، فلا يوجد نهج موحد أو توصية عامة لمحاولة وصف مكونات المبنى بالكامل - بما في ذلك الأوصاف الهندسية - مما يؤدي إلى زيادة التعليق في تطبيق تقنيات الويب الدلالي في البناء نطاق. لذلك لتسهيل وصف البيانات الهندسية في سياق الويب الدلالي ، نجري مراجعة شاملة للأدبيات ونحلل التطبيقات المحددة والمعزولة في كثير من الأحيان لوصف الهندسة في هذا السياق ، مع التركيز على المتطلبات التي تحددها حالات الاستخدام الخاصة بالمجال. بناءً على هذا التحليل ، نقوم بتجميع عمليات التنفيذ المتاحة حاليًا في مناهج ومقارنتها لتقديم وسائل لتحديد النهج أو التنفيذ الذي يناسب حالات الاستخدام الفردية.

تختلف الأساليب التي تم تحديدها في عمق الوصف الهندسي ودمجها في الويب الدلالي ويتم دراستها لاحقًا فيما يتعلق بقدراتها وخصائصها الشاملة في الاعتبار لتطبيقها في الصناعة المستقبلية والمشاريع البحثية. فيما يتعلق بالبحث المستمر في مجال تطبيق تقنيات الويب الدلالي ، ليس فقط في مجال البناء ، فإن هذه المقالة تشكل أساسًا مهمًا من خلال تقديم نظرة عامة واضحة على التطبيقات الحالية وأسئلة البحث المفتوحة ذات الصلة. بعد الحصول على هذه النظرة العامة ، يمكن للمستخدمين التغلب على التشويق للتكيف مع أساليب الويب الدلالي لوصف الأشكال الهندسية ، بينما يمكن لمطوري البرامج البدء في ربط عملائهم & # x27 حالات الاستخدام بالنهج المناسبة والتطبيقات ذات الصلة لتمثيل الهندسة في سياق الويب الدلالي .


كشف وتحليل أنماط النمو الحضري

ماتيو جاسباروفيتش ، في علم البيئة الحضرية ، 2020

3 المعالجة المسبقة لصور القمر الصناعي

بعد اختيار الصور ، تتبع عملية المعالجة المسبقة. تعتبر المعالجة المسبقة عملية مهمة تتيح نتائج أفضل لتصنيف الصور. يمكن تقسيم المعالجة المسبقة إلى أربع خطوات: إزالة الضوضاء ، والتصحيح الإشعاعي ، والتصحيح الهندسي ، والاندماج (على سبيل المثال ، pansharpening).

هناك ضوضاء شائعة في صور القمر الصناعي ، خاصةً ذات الدقة العالية. قد تحدث ضوضاء على صور الأقمار الصناعية في وقت المراقبة أو رقمنة الإشارة أو أثناء عملية نقل البيانات. أيضًا ، يمكن أن تحدث الضوضاء بسبب عطل في جهاز استشعار القمر الصناعي أو جهاز استشعار الأقمار الصناعية. وأشهر مثال على هذه الضوضاء هو وجود فجوة في القمر الصناعي لاندسات 7 بسبب فشل جهاز Scan Line Corrector (SLC) (Liu and Morgan، 2006 Zhang et al.، 1999).

يعد التصحيح الإشعاعي خطوة أساسية في المعالجة المسبقة لصور القمر الصناعي حيث يتم إجراء التصنيف بناءً على القيم الإشعاعية. تتضمن عملية التصحيح الإشعاعي تصحيح الغلاف الجوي (Liang et al. ، 2001 Chavez ، 1996) ، وتصحيح ارتفاع الشمس ، وتصحيح المسافة بين الأرض والشمس (ريختر ، 1997) ، ولكن أيضًا عمليات أبسط مثل التطبيع الإشعاعي (كانتي وآخرون ، 2004) ومعادلة الرسم البياني (Demirel وآخرون ، 2009). إحدى العمليات الأساسية للتصحيح الإشعاعي لصور الأقمار الصناعية هي تحويل الرقم الرقمي إلى قيم إشعاع (أو انعكاس). هذه العملية ضرورية إذا تم أخذ القياسات من منصات استشعار متعددة مثل الجمع بين Landsat-5 و 7 و 8 و Sentinel-2. أيضًا ، يعد هذا التحويل ضروريًا عند مقارنة قياسات الأقمار الصناعية مباشرة بالقياسات الفيزيائية على الأرض (Lillesand et al. ، 2015).

غالبًا ما تحتوي صور القمر الصناعي على تشوهات هندسية ، لذا لا يمكن استخدامها لرسم خرائط التضاريس المباشرة ، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالتحليل المكاني والزماني. يمكن أن تحدث مثل هذه الأخطاء بسبب عوامل مختلفة مثل التشوه أو انحناء الأرض أو تأثير تضاريس التضاريس أو تصحيح التضاريس (ريختر ، 1998). يتطلب التخلص من تصحيح التضاريس معرفة جيدة بالتضاريس في شكل نموذج تضاريس رقمي. تعمل عملية تقويم العظام على التخلص من تأثير التضاريس على صورة القمر الصناعي وتحويل الصورة الأولية إلى صورة مُصححة (Gašparović et al.، 2018a). تمت معالجة هذه المشكلة من قبل العديد من المؤلفين ، ولا سيما استخدام صور الأقمار الصناعية عالية الدقة مثل WorldView (Gašparović et al.، 2019a Belfiore and Parente، 2015 Aguilar et al.، 2013).

غالبًا ما يستخدم الانصهار أو pansharpening في الوقت الحاضر في معالجة صور الأقمار الصناعية لزيادة الدقة المكانية للصور. الاندماج هو عملية يتم فيها زيادة الدقة المكانية للصور (النطاقات متعددة الأطياف) من خلال الأساليب الرياضية القائمة على الصور ذات الدقة المكانية الأعلى (النطاق البانكروماتي). شارك العديد من المؤلفين في عملية دمج صور الأقمار الصناعية (Wang et al.، 2016 Alparone، 2007) يستخدم بعضهم عملية الاندماج لزيادة دقة تصنيف الغطاء الأرضي (Gašparović and Jogun، 2018 Palsson et al.، 2011 ). يمكن تطبيق طريقة الاندماج على مجموعة من البيانات من أقمار صناعية مختلفة كما هو الحال في بحث Gašparović et al. (2018b) حيث تم شحذ Sentinel-2 باستخدام نطاقات PlaneScope ، أو في البحث (Gašparović et al. ، 2019b) حيث تم شحذ Sentinel-2 استنادًا إلى نطاقات متعددة الأطياف من أقمار WorldView-4.


القوى العاملة الأمريكية المستقبلية للاستخبارات الجغرافية المكانية (2013)

على مدى العقود العديدة الماضية ، تقاطعت مهام الوكالات الممثلة الآن في وكالة الاستخبارات الجغرافية المكانية الوطنية (NGA) مع العديد من المجالات الأكاديمية ، بما في ذلك الجيوديسيا والجيوفيزياء وعلوم الخرائط وعلوم المعلومات الجغرافية والتحليل المكاني والمسح التصويري والاستشعار عن بعد . يعتمد العمل المتقدم في هذه المجالات على البحوث الجامعية والمناهج ، وإمداد طلاب الدراسات العليا ، والتقدم التكنولوجي. كثيرًا ما ترسل الوكالات موظفين إلى الجامعات لاكتساب خبرة محددة ، على سبيل المثال إلى جامعة ولاية أوهايو للجيوديسيا (Cloud ، 2000).

في السنوات الأخيرة ، أصبح العديد من هذه المجالات الأكاديمية متعددة التخصصات ومترابطة بشكل متزايد. على سبيل المثال ، غيّر القياس التصويري الرقمي المجال لدرجة أن طرائقه بالكاد يمكن تمييزها عن الاستشعار عن بعد. وبالمثل ، ظهرت تسميات جديدة مثل الجيوماتكس ، مما يعكس التداخل بين عمليات المسح ، والقياس التصويري ، والجيوديسيا. يتعامل عدد قليل من البرامج الأكاديمية مع علوم المعلومات الجغرافية والتحليل المكاني ورسم الخرائط كمجالات منفصلة للدراسة ، ولكنها عادةً ما تعتبرها مسارات أو تأكيدات داخل الجغرافيا أو تخصص آخر. تعكس المنظمات المهنية والمجلات الأكاديمية التغييرات متعددة التخصصات الجارية اليوم. على سبيل المثال ، ميزت عمليات الدمج وتغيير الأسماء والتداخل المتزايد المنظمات المهنية على مدى العقود الماضية (على سبيل المثال ، Ondrejka ، 1997). يبحث هذا الفصل في كيفية تطور كل مجال من المجالات الأساسية بمرور الوقت ، والمفاهيم والأساليب الأساسية التي يتم تدريسها حاليًا ، ونطاق برامج التعليم والإعداد المهني الحالية.

الجيوديسيا هو علم الرياضيات الذي يحدد حجم وشكل واتجاه الأرض وطبيعة مجال جاذبيتها في الفضاء بمرور الوقت. ويشمل دراسة حركات الأرض و rsquos في الفضاء ، وإنشاء إطارات مرجعية مكانية ، وعلم وهندسة تحديد المواقع بدقة عالية وعالية الدقة ، ورصد ظواهر الأرض الديناميكية ، مثل حركات الأرض والتغيرات في مستوى سطح البحر الارتفاع والصفائح الجليدية. نظرًا لأن الكثير من الجيوديسيا المعاصرة تستخدم تكنولوجيا الأقمار الصناعية ، مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، فإن موضوعات مثل الميكانيكا المدارية وموجات الراديو عبر الغلاف الجوي وانتشار الضوء تقع أيضًا في نطاق اختصاصها. تضم الجيوفيزياء مجموعة واسعة من التخصصات الفرعية ، بما في ذلك الجيوديسيا ، والمغناطيسية الأرضية ، والمغناطيسية القديمة ، وعلوم الغلاف الجوي ، والهيدرولوجيا ، وعلم الزلازل ، وفيزياء الفضاء وعلم الطيران ، والفيزياء التكتونية ، وبعض علوم المحيطات. بالنظر إلى التركيز التاريخي لـ NGA & rsquos على الجيوديسيا ، تركز المناقشة التالية على الجيوديسيا ، والتطرق إلى التخصصات الفرعية الأخرى للجيوفيزياء عند الاقتضاء.

الجيوديسيا هي واحدة من أقدم العلوم التي تعود دراستها إلى الإغريق القدماء (على سبيل المثال ، Van & iacute & # 269ek and Krakiwsky ، 1986 Torge and M & uumlller ، 2012). تمت المحاولة الأولى لقياس حجم الأرض ورسكووس بدقة في القرن الثالث قبل الميلاد. بقياس أطوال الظلال ، حدد إراتوستينس القيرواني محيط الأرض ورسكووس بدقة لم تتحسن حتى القرن السابع عشر. الافتراض

أن الأرض كانت كرة بددها السير إسحاق نيوتن. في الطبعة الأولى من مبادئ، الذي نُشر عام 1687 ، افترض نيوتن أن الأرض كانت بيضاوية الشكل قليلاً ، مع نصف قطر قطبي حوالي 27 كيلومترًا أقصر من نصف قطر خط الاستواء. أدت التحسينات في تقنيات الجيوديسيا الميدانية إلى زيادة دقة هذه التقديرات ببطء ، ولكن لم تتحسن معرفة حجم وشكل الأرض بشكل ملحوظ حتى فجر عصر الفضاء. من خلال تحليل اضطرابات مدارات الأقمار الصناعية ، صقل العلماء أولاً الأبعاد الإهليلجية للأرض ثم اكتشفوا أن شكل الأرض ، كما يمثله مجال الجاذبية ، كان أكثر تعقيدًا.

عندما يتحدث علماء الجيوديسيا عن شكل الأرض ، فإن ما يقصدونه في الواقع هو شكل الأسطح متساوية الجهد لحقل الجاذبية الخاص بها. السطح متساوي الجهد الذي يقترب بشكل وثيق يعني أن مستوى سطح البحر يسمى الجيود. تتمثل إحدى المهام الرئيسية للجيوديسيا في تعيين الجيود بأكبر قدر ممكن من الدقة. يظهر في الشكل 2.1 (Schiermeier، 2010 Floberghagen et al.، 2011) مثال على الجيود عالية الدقة والدقة التي تم إنشاؤها باستخدام بيانات من حقل Gravity وساتل Ocean Circulation Explorer (GOCE) ذي الحالة المستقرة. توفر خرائط الجيود معلومات حول بنية قشرة الأرض والغطاء العلوي والصفائح التكتونية وتغير مستوى سطح البحر. الجيود ضروري لتحديد مدارات الأقمار الصناعية ومسارات الصواريخ الباليستية بدقة. كما وجد الاستخدام اليومي كسطح تُقاس منه الارتفاعات المتعامدة ، وهي الارتفاعات التي توجد عادةً في الخرائط الطبوغرافية. يمكن أيضًا دمج المعرفة المحسنة لحقل الجاذبية مع GPS و / أو مستشعرات الملاحة بالقصور الذاتي لإنتاج نظام ملاحة أكثر دقة مما يمكن توفيره بواسطة GPS وحده.

تنبع احتياجات NGA & rsquos المستمرة للجيوديسيا أساسًا من العمل الذي قامت به وكالة رسم الخرائط الدفاعية السابقة وتشمل تحديد الجيود بدقة ودقة ، وإنشاء أنظمة إحداثيات دقيقة ودقيقة (بيانات) ومواقع داخلها (على سبيل المثال ، النظام الجيوديسي العالمي 1984 Merrigan et al. ، 2002) ، والربط بين مختلف المراجع المستخدمة دوليًا. على وجه الخصوص ، NGA هي المسؤولة عن دعم أنظمة الملاحة التابعة لوزارة الدفاع ، والحفاظ على عمليات الموقع الثابت لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، وتوليد وتوزيع أجهزة تحديد المواقع GPS (Wiley et al. ، 2006).

إن التقدم في الجيوديسيا مدفوع إلى حد كبير بالتحسينات المستمرة والتوسع في النظم الجيوديسية الفضائية. يتم نشر أجيال جديدة من الأقمار الصناعية لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من قبل الولايات المتحدة وتقوم العديد من البلدان بتطوير أنظمة الأقمار الصناعية للملاحة العالمية (GNSS) ، بما في ذلك أنظمة Galileo الأوروبية والبوصلة الصينية وأنظمة GLONASS الروسية. أصبح استخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في كل مكان ، مع عدد لا يحصى من التطبيقات المدنية والعسكرية. تشمل التحسينات في الأفق تطوير مقياس تدرج الجاذبية الأقل تكلفة والأكثر دقة لتحديد البنية الدقيقة لحقل الجاذبية المحلي وساعات ذرية أكثر دقة لقياس الجاذبية وتحديد الارتفاعات في المجال. 1

تقدم مهم في الجيوفيزياء ذات الصلة بـ NGA هو التحسن في وصف المجال المغناطيسي المتغير باستمرار للأرض و rsquos. المركز الوطني للبيانات الجيوفيزيائية ونموذج rsquos NGDC-720 و [مدش] تم تجميعه من المسوحات المغناطيسية عبر الأقمار الصناعية والمحيطات والجوية والأرضية و mdash يوفر معلومات عن المجال الناتج عن الصخور الممغنطة في القشرة والعباءة العلوية (الشكل 2.2 Maus ، 2010). هذا النموذج هو الخطوة الأولى نحو إنتاج نموذج المجال المغنطيسي الأرضي الذي سيكون مفيدًا للملاحة.

تشمل دراسة الخريجين في الجيوديسيا النظرية والممارسة الحديثة للجيوديسيا. تشمل الموضوعات استخدام الأدوات الرياضية مثل تعديل المربعات الصغرى ، وترشيح كالمان ، والتحليل الطيفي ، ومبادئ نظرية مجال الجاذبية والميكانيكا المدارية ، وانتشار الموجات الكهرومغناطيسية ، ونظرية وتشغيل أدوات المراقبة مثل مستقبلات GNSS وأنظمة الملاحة بالقصور الذاتي . نمذجة الملاحظات لاستخراج الكميات ذات الأهمية هي تقنية أساسية يتعلمها الطلاب. في حين أن درجتي الماجستير و rsquos في الدورة التدريبية فقط متوفرة في بعض الجامعات ، فإن معظم شهادات الدراسات العليا في الجيوديسيا تتطلب إكمال مشروع بحثي ، يتضمن بعضها كميات كبيرة من برمجة الكمبيوتر. يمكن للخريجين إجراء البحوث أو إدارتها ، ويحصلون تقليديًا على درجة الماجستير و rsquos أو الدكتوراه من جامعة متخصصة في الجيوديسيا ودرجة جامعية في مجال ذي صلة مثل علوم المسح والهندسة المدنية والمسح

1 العرض التقديمي المقدم من د.سميث ، NOAA ، إلى ورشة عمل NRC حول الاتجاهات البحثية الجديدة لـ NGA ، واشنطن العاصمة ، 17-19 مايو ، 2010.

الشكل 2.1 أنتج حقل Gravity ومهمة Ocean Circulation Explorer ذات الحالة المستقرة أحد أكثر نماذج الجيود دقة حتى الآن. إن الانحرافات في الارتفاع (& ndash100 م إلى +100 م) من الشكل الإهليلجي مبالغ فيها 10000 مرة في الصورة. تمثل الألوان الزرقاء قيمًا منخفضة ويمثل اللون الأحمر / الأصفر قيمًا عالية. المصدر: ESA / HPF / DLR.

الهندسة أو الفيزياء أو علم الفلك أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر.

المعرفة التي يتم تدريسها في المرحلة الجامعية متشابهة من حيث الاتساع ، ولكنها أقل عمقًا من تلك التي يتم تدريسها على مستوى الدراسات العليا. تشمل الدورات الرياضيات المتخصصة مثل حساب التفاضل والتكامل (تحليل المربعات الصغرى) ، وأنظمة الإحداثيات الجيوديسية والمراجع ، وعناصر مجال الجاذبية الأرضية و rsquos ، وأساسيات تقنيات تحديد المواقع الجيوديسية مثل مسح GPS عالي الدقة. يجب أن يكون الطلاب على دراية جيدة بالمبادئ الرياضية والفيزيائية التي يقوم عليها الجيوديسيا حتى يتمكنوا بسهولة خلال حياتهم المهنية

الشكل 2.2 مكون الاتجاه الهابط للمجال المغناطيسي القشري ، في nanoteslas ، من نموذج NGDC-720. يوضح الشكل الإمكانات المغناطيسية ، ممثلة بالدرجة التوافقية الكروية من 16 إلى 720 ، والتي تتوافق مع النطاق الموجي من 2500 كم إلى 56 كم. المصدر: المركز الوطني للبيانات الجيوفيزيائية.

التكيف مع التقدم في هذا المجال. عادة ما يعمل الخريجون الحاصلون على درجة جامعية مع الجيوديسيا كمكون رئيسي كمهندسين جيوديسيين أو مساحين ، يقومون بتصميم أنشطة جمع البيانات والإشراف عليها ، وإجراء التحليلات الروتينية ، وحل المشكلات الصغيرة ذات الطبيعة النظرية.

تجمع درجة البكالوريوس و rsquos في الجيوفيزياء بين الدراسات في الجيولوجيا والفيزياء مع التدريب الرياضي. عادة ما يعمل الخريجون كجيوفيزيائيين استكشاف ينقبون عن النفط أو الغاز أو المعادن أو كجيوفيزيائيين بيئيين يقومون بتقييم خصائص التربة والصخور لمختلف التطبيقات. مطلوب شهادة الدراسات العليا في الجيوفيزياء ، ويفضل أن يكون الدكتوراه ، للبحث. تعكس المعرفة والمهارات على مستوى الخريجين المكتسبة في برامج الجيوفيزياء تلك الموجودة في برامج الجيوديسيا ، مع بعض التداخل في مجالات الموضوع. تشمل الموضوعات الإضافية للدراسة علم الزلازل وبنية الأرض وتطورها ، بما في ذلك الصفائح التكتونية ، ونظرية وقياس المجال المغناطيسي للأرض و rsquos ، وفيزياء الفضاء ، بما في ذلك طبيعة الغلاف المتأين والغلاف المغناطيسي وظواهر الطقس الفضائي وتأثيره على النظم التكنولوجية الحديثة.

برامج التعليم والإعداد المهني

على المستوى الجامعي ، يتم تدريس الجيوديسيا بشكل أساسي في برامج الجيوماتكس (المربع 2.1) ، عادةً في قسم هندسة الجيوماتكس أو المسح أو كخيار في قسم الهندسة المدنية ، وأحيانًا في الأقسام الأخرى (على سبيل المثال ، علوم الأرض وهندسة الفضاء والغابات ). هناك عدد قليل من برامج الجغرافيا تقوم بتدريس الجيوماتكس ، ولكن عادة ما يكون هناك القليل من محتوى الجيوديسيا.

لا يوجد حاليًا سوى عدد قليل من برامج الجيوماتكس الجامعية (على سبيل المثال ، جامعة فلوريدا وتكساس A وجامعة ampM ، كوربوس كريستي) حاليًا في الولايات المتحدة. كان يوجد المزيد في 2 الماضي ولكن تم إنهاؤه بسبب انخفاض الطلب أو تغيير في الأولويات المؤسسية. في بعض الحالات ، نجا برنامج الدراسات العليا المرتبط. على مستوى الدراسات العليا ، يتم تدريس الجيوديسيا في الجيوماتكس والجيوفيزياء وعلوم الأرض والكواكب

2 في أواخر سبعينيات القرن الماضي ، قدمت 13 مدرسة في الولايات المتحدة برامج بكالوريوس ورسكووس مدتها 4 سنوات في المسح أو العلوم الجيوديسية ، وقدمت 8 مدارس درجة الماجستير و rsquos في المسح ، وقدمت 6 مدارس درجة الدكتوراه. في المسح و / أو الجيوديسيا (NRC ، 1978).

توفر الجيوديسيا الأساس العلمي للجيوماتكس ، وهو مصطلح جديد نسبيًا يستخدم لوصف العلوم والهندسة والفنون المشاركة في جمع وإدارة المعلومات المرجعية جغرافيًا. تبنى عدد من الوكالات الحكومية والشركات الخاصة والمؤسسات الأكاديمية هذا المصطلح كبديل للمسح ورسم الخرائط ، والذي لم يعد يصف بشكل كافٍ مجموعة كاملة من المهام المتعلقة بالوظيفة التي ينفذها المتخصصون في هذا المجال. تغطي الجيوماتكس الأنشطة التي تتراوح من اكتساب وتحليل البيانات المكانية الخاصة بالموقع في مسوحات الهندسة والتنمية إلى المسح المساحي والهيدروغرافي إلى تطبيق تقنيات نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد في إدارة البيئة واستخدام الأراضي.

أقسام العلوم أو الهندسة (المتعلقة بالأجهزة بشكل أساسي). مرة أخرى ، لا يوجد حاليًا سوى عدد قليل من برامج الدرجات العلمية (مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، وجامعة ولاية أوهايو) في الولايات المتحدة. الأمثلة البارزة للجامعات الأمريكية التي تقدم حاليًا درجة جامعية في الجيوماتكس أو درجة الدراسات العليا في الجيوديسيا مدرجة في الجدول أ 1 في الملحق أ.

تقدم بعض الكليات التي مدتها سنتان وبرامج درجة الزمالة في الجامعات برامج في المسح أو تكنولوجيا الجيوماتكس ، والتي توفر تعليمات أساسية في مبادئ الجيوديسيا ، بما في ذلك أنظمة الإحداثيات واستخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS). هناك العديد من هذه الكليات في جميع أنحاء الولايات المتحدة ، والتي يتمثل هدفها الأساسي في إنتاج فنيين للمسح ورسم الخرائط. تشمل الأمثلة برنامج تكنولوجيا الجيوماتكس في كلية جرينفيل التقنية (ساوث كارولينا) وبرنامج التكنولوجيا الهندسية في كلية ألفريد ستيت (نيويورك).

تسمح درجات الماجستير و rsquos الخاصة بالدورة التدريبية فقط التي تقدمها بعض المؤسسات المذكورة في الملحق أ بالدخول إلى بعض الوظائف المتعلقة بالجيوديسيا. يتوفر أيضًا بعض التعليم المهني في الجيوديسيا من خلال برامج التعليم المستمر والدورات القصيرة التي تقدمها منظمات متنوعة ، مثل National Geodetic Survey و NavtechGPS ومعهد الملاحة وجامعة ولاية بنسلفانيا وجامعة ميتشيغان التقنية.

تتوفر درجات البكالوريوس أو التخصص في الجيوفيزياء في عدد من الجامعات في أقسام الفيزياء وعلوم الأرض والكواكب والجيولوجيا والجيوفيزياء (على سبيل المثال ، جامعة ستانفورد وجامعة هارفارد انظر الجدول أ 1 في الملحق أ). تقدم العديد من الجامعات أيضًا برامج للحصول على درجة الماجستير و rsquos والدكتوراه في الجيوفيزياء ، بما في ذلك معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

مصطلح القياس التصويري مشتق من ثلاث كلمات يونانية: الصور أو الضوء النحوي ، أي شيء مرسوم أو مكتوب ومترون أو لقياس. تعني الكلمات معًا القياس بيانياً عن طريق الضوء. يهتم القياس التصويري بملاحظة وقياس الأشياء المادية والظواهر من وسيط مثل الفيلم (Mikhail et al. ، 2001). في حين أن الصور كانت الوسيلة الأساسية المستخدمة في العقود الأولى من التخصص ، يتوفر الآن العديد من أنظمة الاستشعار ، بما في ذلك الرادار والسونار والليدار ، والتي تعمل في أجزاء مختلفة من طيف الإشعاع الكهرومغناطيسي غير النطاق المرئي (Kraus ، 2004) . علاوة على ذلك ، بينما تضمنت معظم الأنشطة المبكرة التصوير الفوتوغرافي من الطائرات المأهولة ، توسعت المنصات منذ ذلك الحين لتشمل المركبات غير المأهولة والأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار المحمولة والصناعية. إن بناء نموذج رياضي يصف العلاقة بين الصورة والشيء أو البيئة المحسوسة ، يسمى نموذج المستشعر ، يعد أمرًا أساسيًا لجميع أنشطة القياس التصويري (McGlone et al. ، 2004). بالنظر إلى هذه التغييرات في المجال ، يُعرّف القياس التصويري الآن على أنه الفن والعلم والتكنولوجيا لاستخراج معلومات موثوقة ودقيقة حول الكائنات والظواهر والبيئات من الصور المكتسبة وغيرها من البيانات المحسوسة ، بشكل سلبي ونشط ، ضمن نطاق واسع من طيف الطاقة الكهرومغناطيسية. على الرغم من أن تركيزه ينصب على المحتوى المتري بدلاً من المحتوى الموضوعي ، إلا أن تفسير الصور وتحديد الأهداف ومعالجة الصور وتحليلها مطلوبة لدعم معظم عمليات القياس التصويري.

في القياس التصويري ، يتم تصوير تضاريس الأرض ورسكووس باستخدام صور متداخلة (صور فوتوغرافية) مأخوذة من طائرات أو كاميرات محمولة باليد ، أو مسح خطي لمنطقة من قمر صناعي (الشكل 2.3) ، أو بيانات من أجهزة استشعار نشطة ، مثل الرادار والسونار والليزر الماسحات الضوئية. صورة واحدة ، وهي تسجيل ثنائي الأبعاد للعالم ثلاثي الأبعاد (3D) ، ليست كافية

الشكل 2.3 تتطلب إعادة البناء الدقيق للمقياس التصويري للتضاريس المصوَّرة صورًا وبيانات وصفية متداخلة. (أعلى) تتضمن صور الإطار المتداخلة التي تنتجها البيانات الوصفية للطائرة موقع الطائرة المحدد من كوكبة من أقمار GPS الصناعية ، والتوجيه المحدد من نظام الملاحة بالقصور الذاتي ، و / أو التحكم الأرضي الذي يحدده GPS (المثلث الأحمر). (أسفل) الصور المتداخلة الناتجة عن عمليات المسح الخطي للقمر الصناعي.

تحديد جميع الإحداثيات الأرضية الثلاثة لأي نقطة هدف. ما لم يكن أحد الإحداثيات الثلاثة معروفًا ، مثل الارتفاع من نموذج الارتفاع الرقمي ، يلزم وجود صورتين أو أكثر لاستعادة جميع الأبعاد الثلاثة بدقة (الشكل 2.4). يتم استخدام معلمات الصور وأجهزة الاستشعار والمنصة والبيانات الوصفية مثل تلك الواردة من GPS و INS (نظام الملاحة بالقصور الذاتي) في الاستغلال التصويري.

تتعامل معظم أنشطة القياس التصويري مع الكاميرات وأجهزة الاستشعار التي يتم بناؤها ومعايرتها بعناية للسماح بقياسات مباشرة على مستوى الميكرومتر. ومع ذلك ، يتعامل فرع مهم من القياس التصويري مع أدوات أقل تعقيدًا ، مثل تلك الموجودة في الهواتف المحمولة ، والتي تتطلب نمذجة دقيقة ومعايرة ذاتية في كثير من الأحيان. يكتسب هذا الفرع أهمية مع تزايد توفر الصور من الكاميرات غير المترية.

تتيح العديد من محطات عمل القياس التصويري الرقمية إمكانية عرض منطقة التداخل لصورتين بشكل مجسم. تُستخدم الخوارزميات الآلية بشكل شائع لاستخراج الميزات ثلاثية الأبعاد بدقة عالية. في كثير من الأحيان ، ومع ذلك ، فإن الحكم البشري مطلوب لتعديل ، أو في بعض الأحيان لتجاوز ، النتائج من هذه الخوارزميات.

بدأ القياس التصويري كفرع للمسح واستخدم لإنشاء الخرائط الطبوغرافية ولرسم الخرائط العسكرية. لا يزال يتم تدريسه في بعض الأحيان في أقسام المسح. جعلت التطورات التكنولوجية في مجال المسح ، ونمو القياس التصويري ، وإدراج المجالات ذات الصلة ، مثل الجيوديسيا ، والاستشعار عن بعد (المربع 2.2) ، ورسم الخرائط ، ونظم المعلومات الجغرافية ، العنوان & ldquosurveying & rdquo أو & ldquosurveying Engineering & rdquo غير كافٍ للقسم. تم تقديم اسم هندسة الجيوماتكس أو هندسة الجيوماتكس لالتقاط هذا النطاق من الأنشطة بشكل أفضل (انظر الإطار 2.1). في الوقت الحاضر ، يتم تدريس القياس التصويري في أقسام الجيوماتكس ، وكذلك في أقسام أخرى ، مثل الجغرافيا والغابات.

مر القياس التصويري بثلاث مراحل من التطوير: التناظرية والتحليلية والرقمية (Blachut and Burkhardt ، 1989). صُممت الأدوات التناظرية لمحاكاة هندسة التصوير السلبي ميكانيكيًا وللسماح باستخراج المعلومات ، بشكل بياني في الغالب ، في شكل خرائط ووسائط أخرى. عندما أصبحت أجهزة الكمبيوتر متاحة ، تم تطوير النماذج الرياضية للاستشعار وتطبيق الخوارزميات

الشكل 2.4 يتطلب استعادة نقاط الهدف ثلاثية الأبعاد صورتين متداخلتين على الأقل ، وهو أساس القياس التصويري المجسم الدقيق.

المربع 2.2
القياس التصويري والاستشعار عن بعد

نشأ كل من القياس التصويري والاستشعار عن بعد في التصوير الجوي. قبل أن يطلق عليه اسم الاستشعار عن بعد ، كان هذا المجال يركز على تحديد ما يتم تسجيله في الصورة. على النقيض من ذلك ، كان القياس التصويري مهتمًا بمكان وجود الكائنات المسجلة في الفضاء الجغرافي. لذلك ، يتطلب القياس التصويري مزيدًا من المعلومات حول التصوير الفوتوغرافي ، مثل خصائص الكاميرا (على سبيل المثال ، الطول البؤري ، وتشوه العدسة) ومسار الطائرة (على سبيل المثال ، الارتفاع ، وموقف الكاميرا ، يتطلب تفسير Airphoto معرفة أقل دقة بهندسة الصور التي قد تكون كافية تعرف على المقياس التقريبي.

تم تقديم مصطلح الاستشعار عن بعد مع ظهور الأنظمة التي تشعر في العديد من مناطق الطيف الكهرومغناطيسي. بالنسبة للعقديات ، اشتمل الاستشعار عن بعد على العديد من الأنشطة نفسها مثل القياس التصويري بدقة أكثر دقة ، ولكن الاستشعار عن بعد المعاصر يمكن أن يصور بدقة مكافئة لتلك المستخدمة في القياس التصويري. ما كان يتم فعله تقريبًا بالكامل بواسطة الإنسان و mdashthe تفسير الصور و mdashhas الآن تم استبداله بخوارزميات معقدة تعتمد على التعرف على الأنماط الرياضية وتعلم الآلة. ومع ذلك ، تظل المذاقات الأساسية للتخصصات كما هي بشكل أساسي. في القياس التصويري ، يتعامل المرء مع النمذجة الرياضية الصارمة للعلاقة بين الكائن المحسوس وتمثيله بواسطة المستشعر. من خلال هذه النماذج ، يمكن استخراج أنواع مختلفة من المعلومات من الصور ، مثل المواضع الدقيقة والمواقع النسبية والأبعاد والأحجام والأشكال وجميع أنواع الميزات. الدقة العالية أمر بالغ الأهمية. على سبيل المثال ، يتم استخدام النمذجة الدقيقة في التسجيل متعدد النطاقات للصور متعددة الأطياف. في الاستشعار عن بعد ، يكون الهدف عادةً هو تحويل الصورة بحيث تكون مناسبة لرسم خرائط لبعض خصائص سطح الأرض بشكل شامل ، مثل رطوبة التربة أو الغطاء الأرضي.

في المقام الأول في وضع الدُفعات. تم تجسيد الانتقال من التناظرية إلى التحليلية من خلال إدخال الراسمة التحليلية في عام 1961 ، والتي تضمنت جهاز كمبيوتر مخصصًا. بشرت عملية تطوير محطة عمل القياس التصويري الرقمي بمرحلة القياس التصويري الرقمي.

أدى التقدم في البصريات والإلكترونيات والتصوير والفيديو وأجهزة الكمبيوتر خلال العقود الثلاثة الماضية إلى تغييرات كبيرة في القياس التصويري. يتم استبدال الفيلم بالصور الرقمية ، بما في ذلك الصور من أجهزة الاستشعار النشطة ، مثل الرادار ومؤخرًا الليدار. 3

كما تغيرت البيئة التشغيلية وتنوع الأنشطة والمنتجات بشكل كبير. لقد توسع نطاق المنتجات إلى ما وراء منتجات الصور (على سبيل المثال ، منتجات رادار الفسيفساء المنفردة والمصححة وتقويم العظام) لتشمل المنتجات المحددة والخطية (على سبيل المثال ، الأهداف ونماذج السطح الرقمية ونماذج الارتفاع الرقمية والسحب النقطية والمتجهات) إلى منتجات المعلومات النسبية (على سبيل المثال ، الأطوال والاختلافات والمساحات والأسطح والأحجام) لنماذج ثلاثية الأبعاد. توفر منتجات القياس التصويري الآن المعلومات الأساسية للعديد من أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS). أخيرًا ، يتم أتمتة العديد من العمليات ، مما يسمح بتطبيقات في الوقت الفعلي تقريبًا. قد تسمى المرحلة التالية بالمسح التصويري عند الطلب ، مع العديد من الأنشطة القائمة على الإنترنت. من المحتمل أن يتم دفع المعالجة إلى المنبع نحو منصة الاستحواذ ، مما يجعل من الممكن الحصول على منتجات المعلومات ، بدلاً من البيانات ، من جهاز استشعار محمول جواً أو عبر الأقمار الصناعية. قد يكون التصوير المباشر ثلاثي الأبعاد وشيكًا. Photogrammetry will likely continue to play a significant role in ascertaining precision and accuracy of geospatial information, and to contribute to the complex problem of fusing imagery with other data.

Photogrammetry classes are taught in undergraduate programs in surveying, surveying engineering, geomatics, or geomatics engineering, but none of these programs in the United States offer a bachelor&rsquos degree in photogrammetry. The graduates of such programs may be employed in mapping firms, particularly if they took an extra elective course in photogrammetry. They would know how aerial photography and other imagery is acquired and how to use it in stereoscopic processing systems to extract various types of mapping information. It is likely that they would receive significant on-the-job training by seniors in their firm.

The individuals who obtain a master&rsquos degree in photogrammetry gain much more knowledge based on a strong mathematical foundation. Such photogrammetrists or photogrammetric engineers design algorithms to exploit various types of imagery. They understand the different platforms and have a command of the techniques of least-squares adjustment and estimation from redundant measurements. Photogrammetric scientists usually have a doctorate and are capable of supervising or carrying out research and modeling the various complex imaging systems. They conceive of novel approaches and ways to deal with technological advances, whether in new sensors, new modes of image acquisition from orbital platforms or aircraft, or in the integration and fusion of information from multiple sources.

Education and Professional Preparation Programs

Education programs in photogrammetry (e.g., Ohio State University, Cornell, Purdue University) flourished in the early and mid-1960s. At the time, photogrammetry was being used extensively by the Defense Mapping Agency, the U.S. Geological Survey, the U.S. Coast and Geodetic Survey, the military services, and the intelligence community. Demand for training was high, and these organizations sent significant numbers of employees to universities under programs such as the Long Term Full Time Training (LTFTT) program. By the late 1980s and early 1990s, more than 25 photogrammetry programs were offering both master&rsquos and doctorate degrees in the field. At the undergraduate level, photogrammetry was introduced as a small part of undergraduate courses in surveying and mapping. In the 1980s and 1990s, several institutions (e.g., Ferris State, California State University, Fresno) offered lower-level photogrammetry courses as part of their undergraduate bachelor&rsquos programs in forestry, geography, civil engineering, construction engineering, surveying engineering, and, most recently, geomatics. About that time, the Defense Mapping Agency embarked on a modernization program (MARK 85 and MARK 90) to convert to digital imagery and move toward automation. The agency&rsquos focus on professional development shifted from learning fundamental principles to mastering skills to run software for photogrammetry applications. By the mid-1990s, the number of students taking classes through the LTFTT program and its successor Vector Study Program began to decrease significantly, and the decline in enrollment reduced support for educational programs offering a substantial emphasis in photogrammetry.

3 Although terms such as radargrammetry and lidargrammetry are sometimes used to emphasize the type of sensor data being analyzed, the fundamentals of photogrammetry apply to all types of sensor data.

At present, only a handful of programs in photogrammetry exist in the United States (see Table A.2 in Appendix A). A few, such as those at Ohio State University and Purdue University, are top tier, yet are struggling to survive. Retiring faculty are not being replaced, and the number of faculty will soon decline below the critical mass needed to sustain these programs. Some 2-year technology programs, such as in surveying or construction technology, offer hands-on training using photogrammetric instruments to compile data. Most of these provide some photogrammetric skills but lack the rigorous mathematical basis of photogrammetry programs in 4-year colleges.

Outside of formal academic education, employers often provide in-house training, and some educational institutions and professional societies offer short courses ranging from a half day to a full week. The American Society for Photogrammetry and Remote Sensing regularly devotes a day or more to concurrent half-day or full-day short courses on specific topics in conjunction with its annual and semiannual meetings. Most of those who take these courses are employees seeking professional development.

Remote sensing is the science of measuring some property of an object or phenomenon by a sensor that is not in physical contact with the object or phenomenon under study (Colwell, 1983). Remote sensing requires a platform (e.g., aircraft, satellite), a sensor system (e.g., digital camera, multispectral scanner, radar), and the ability to interpret the data using analog and/or digital image processing.

Remote sensing originated in aerial photography. The first aerial photograph was taken from a tethered balloon in 1858. The use of aerial photography during World War I and World War II helped drive the development of improved cameras, films, filtration, and visual image interpretation techniques. During the late 1940s, 1950s, and early 1960s, new active sensor systems (e.g., radar) and passive sensor systems (e.g., thermal infrared) were developed that recorded electromagnetic energy beyond the visible and near-infrared part of the spectrum. Scientists at the Office of Naval Research coined the term remote sensing to more accurately encompass the nature of the sensors that recorded energy beyond the optical region ( Jensen, 2007).

Digital image processing originated in early spy satellite programs, such as Corona and the Satellite and Missile Observation System, and was further developed after the National Aeronautics and Space Administration&rsquos (NASA&rsquos) 1972 launch of the Earth Resource Technology Satellite (later renamed Landsat) with its Multispectral Scanner System (Estes and Jensen, 1998). The first commercial satellite with pointable multispectral linear array sensor technology was launched by SPOT Image, Inc., in 1986. Subsequent satellites launched by NASA and the private sector have placed several sensor systems with high spatial resolution in orbit, including IKONOS-2 (1 × 1 m panchromatic and 4 × 4 m multispectral) in 1999, and satellites launched by GeoEye, Inc. and DigitalGlobe, Inc. (e.g., 51 × 51 cm panchromatic) from 2000 to 2010. Much of the imagery collected by these companies is used for national intelligence purposes in NGA programs such as ClearView and ExtendedView.

Modern remote sensing science focuses on the extraction of accurate information from remote sensor data. The remote sensing process used to extract information (Figure 2.5) generally involves (1) a clear statement of the problem and the information required, (2) collection of the in situ and remote sensing data to address the problem, (3) transformation of the remote sensing data into information using analog and digital image processing techniques, and (4) accuracy assessment and presentation of the remote sensing-derived information to make informed decisions ( Jensen, 2005 Lillesand et al., 2008 Jensen and Jensen, 2012).

State-of-the-art remote sensing instruments include analog and digital frame cameras, multispectral and hyperspectral sensors based on scanning or linear/area arrays, thermal infrared detectors, active microwave radar (single frequency-single polarization, polarimetric, interferometric, and ground penetrating radar), passive microwave detectors, lidar, and sonar. Selected methods for collecting optical analog and digital aerial photography, multispectral imagery, hyperspectral imagery, and lidar data are shown in Figure 2.6. Lidar imagery is increasingly being used to produce digital surface models, which include vegetation

FIGURE 2.5 Illustration of the process used to extract useful information from remotely sensed data. SOURCE: Jensen, J.R. and R.R. Jensen, Introductory Geographic Information Systems, ©2013. Printed and electronically reproduced by permission of Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.

structure and buildings information, and bareearth digital terrain models (NRC, 2007 Renslow, 2012).

Airborne and satellite remote sensing systems can now function as part of a sensor web to monitor and explore environments (Delin and Jackson, 2001). Unlike sensor networks, which merely collect data, each sensor in a sensor web has its own microprocessor and can react and modify its behavior based on data collected by other sensors in the web (Delin, 2005). The individual sensors can be fixed or mobile and can be deployed in the air, in space, and/or on the ground. A few of the sensors can be configured to transmit information beyond the local sensor web, which is useful for obtaining situational awareness (Delin and Small, 2009). Remote sensing systems are likely to find even greater application in the future when used in conjunction with other sensors in a sensor web environment.

Although curricula for educating remote sensing scientists and professionals have been developed, 4 they have not been widely adopted. Ideally, undergraduate

FIGURE 2.6 Selected methods of collecting optical analog and digital aerial photography, multispectral imagery, hyperspectral imagery, and lidar data. SOURCE: Jensen, J.R., Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective, 2nd, © 2007. Printed and electronically reproduced by permission of Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.

and graduate students specializing in remote sensing at universities are well versed in a discipline (e.g., forestry, civil engineering, geography, geology) understand how electromagnetic energy interacts with the atmosphere and various kinds of targets are trained in statistics, mathematics, and programming and know how to use a GIS (Foresman et al., 1997). Remote sensing scientists and professionals must be able to analyze digital remote sensor data using a diverse array of digital image processing techniques, such as radiometric and geometric preprocessing, enhancement (e.g., image fusion, filtering), classification (e.g., machine learning,

object-oriented image segmentation, support vector machines), change detection and animation, and the integration of digital remote sensor data with other geospatial data (e.g., soil, elevation, slope) using a GIS ( Jensen et al., 2009). Skills are also needed to interpret real-time video imagery collected from satellite, suborbital, and unmanned aerial vehicles.

Education and Professional Preparation Programs

There are no departments of remote sensing in U.S. universities (Mondello et al., 2006, 2008). Instead, a variety of departments offer degree tracks in remote sensing as part of a degree in other fields, including

&bull geography (all types of remote sensing),

&bull natural resources/environmental science (all types of remote sensing),

&bull engineering (sensor system design and all types of remote sensing),

&bull geomatics (all types of remote sensing),

&bull geology/geoscience (all types of remote sensing and ground penetrating radar),

&bull forestry (all types of remote sensing, but especially lidar),

&bull anthropology (especially the use of aerial photography and ground penetrating radar), and

&bull marine science (especially the use of aerial photography and sonar).

Few of these programs offer lidar courses most lidar instruction takes place within other remote sensing courses.

Dozens of departments at 4-year universities offer degree tracks in remote sensing. A selected list of departments with a remote sensing-related concentration, track, or degree appears in Table A.3 in Appendix A. Geography programs offer more remote sensing courses and grant more degrees specializing in all types of remote sensing than any other discipline.

As far as can be determined, few remote sensing courses are offered at 2-year colleges, and no degrees are granted with a specialization in remote sensing. Remote sensing education is also available through workshops and webinars organized by professional societies and online instruction and degrees offered by universities.

Cartography focuses on the application of mathematical, statistical, and graphical techniques to the science of mapping. The discipline deals with theory and techniques for understanding the creation of maps and their use for positioning, navigation, and spatial reasoning. Components of the discipline include the principles of information design for spatial data, the impact of scale and resolution, and map projections (Slocum et al., 2009). Themes often analyzed include evaluation of design parameters&mdashespecially those involved with symbol appearance, hierarchy, and placement&mdashand assessment of visual effectiveness. Other topics emphasized include transformations and algorithms, data precision, and data quality and uncertainty. Cartography also focuses on automation in the production, interpretation, and analysis of map displays in paper, digital, mobile device, and online form.

Among the key tasks that fall within cartography at NGA are maintaining geographic names data, producing standard map coverage for areas outside the United States, and nautical and aeronautical charting (e.g., Figure 2.7). The operational demands of the armed services for digital versions of standard maps and charts have expanded with the increased availability of automated navigation systems.

The roots of cartography are positioned in geodesy and surveying, in exploration for minerals and natural resources, in maritime trade, and in sketching and lithographic renderings of landscapes by geologists and geographers. The formal discipline of cartography dates back to the late 1700s, when William Playfair began mapping thematic information on demographic, health, and socioeconomic characteristics. Military and strategic applications, particularly navigation and ballistics, have driven many of the major advances in cartography. Improvements in printing, flight, plastics, and electronics supported cartographic production, distribution, preservation, spatial registration, and automation.

The end of World War II created a surplus of trained geographers who moved from military intelligence to academic positions. During the 1970s and

FIGURE 2.7 NGA digital operational navigational chart covering the Korean peninsula at 1:1M scale, displayed in the Falconview software. SOURCE: Clarke (2013b).

1980s, graduate programs specializing in cartography began to emerge at about a dozen universities. Beginning in the early 1980s, GIS began to flourish, largely due to the decision to automate the U.S. Decennial Census and map production at the U.S. Geological Survey (McMaster and McMaster, 2002). Demands for personnel trained in processing spatial information increased. In response, the emphasis of university curricula shifted from cartography to geographic information science (Box 2.3).

Cartographic skills in information design, data modeling, map projections, coordinate systems, and

BOX 2.3
Geographic Information Science

Geographic information science is a term coined in a seminal article by Michael F. Goodchild (1992) to encompass the scientific questions that arise from geographic information, including both research about GIS that would lead eventually to improvements in the technology and research with GIS that would exploit the technology in the advancement of science (Goodchild, 2006). As such, geographic information science includes aspects of cartography, computer science, spatial statistics, cognitive science, and other fields that pertain to the analysis of spatial information, as well as societal and ethical questions raised by the use of GIS (e.g., issues of privacy).

statistical analysis for mapping remain an important foundation for many tasks in geospatial intelligence. For example, an ability to create and interpret interactive and real-time graphical displays of geographic spaces (e.g., streaming video footage of enemy terrain) or of statistical information spaces (e.g., statistical clusters of demographic, economic, political, and religious characteristics) could help identify latent or developing terrorist cells. Skills required for nautical charting include a working knowledge of calculus, solid programming skills, and expertise in converting among international geodetic datums and spheroids. A nautical charting specialist must also be able to compile information from various sources and establish a statistical confidence interval for each information source and to quantify data reliability.

An emerging area of cartography, which addresses the design and analysis of statistical information displays, has been called geovisualization (Dykes et al., 2005) or geographic statistical visualization (Wang et al., 2002). Whereas scientific visualization is focused on realistic renderings of surfaces, solids, and landscapes using computer graphics (McCormick et al., 1987 Card et al., 1999), geovisualization emphasizes information design that links geographic and statistical patterns (e.g., Figure 2.8). The primary purpose of geovisualization is to illustrate spatial information in ways that enable understanding for decision making and knowledge construction (MacEachren et al., 2004). Its practical applications include urban and strategic planning, resource exploration in hostile or inaccessible environments, modeling complex environmental scenarios, and tracking the spread of disease. A superset of this area, called visual analytics, is described in Chapter 3.

The transition from traditional cartography to geographic information science in universities has changed the mix of knowledge and skills being taught. Basic cartographic skills remain a prerequisite to geographic information science training, which requires understanding of projections, scale, and resolution. Virtually all GIS textbooks include basic information on cartographic scale, map projections, coordinate systems, and the size and shape of the Earth. Knowledge about the principles of graphic display has been deemphasized in most curricula, even though map displays in GIS environments are often created by analysts and are subject to misinterpretation. The traditional cartographic training in map production has been replaced by training in cartography, in detection and identification of spatial relationships, in spatial data modeling, and in the application of mapping to spatial pattern analysis. Many curricula have also incorporated coursework to train students in the use of GIS. In the past decade, most curricula have introduced coursework in software programming, database management, and web-based mapping and data delivery.

The minimum cartographic skills needed for professional cartographers include a demonstrated ability to work with basic descriptive and inferential statistics an ability to program in C++, Java, or a scripting language such as Python understanding of the principles of information design (Bertin, 1967) and a working knowledge of current online and archived data sources and software for their display. Professional cartographers are capable of handling large data sets, of undertaking basic and advanced statistical analysis (difference of means, correlation, regression, interpolation) in a commercial software environment, of interpreting spatial patterns in data, and of representing these patterns effectively on charts and map displays.

Cartographic skills used in the subdiscipline of geovisualization include map animation, geographic data exploration, interactive mapping, uncertainty visualization, mapping virtual environments, and collaborative geovisualization (Slocum et al., 2009).


Geometry filtering in Openlayers 3 - Geographic Information Systems

I'm using Openlayers3 for drawing and storing lines, and then doing some processes on the inputs. Now I want to get the coordinates of the starting and ending points of the line while the line is being drawn. In other words, as the user clicks to start the line the coordinates of the starting point being collected and do some process. When the last point is inserted the same thing happens. I have read so many answers here mostly referring to OL2 and I also read the OL3 documents, but seems something is not right. Here is part of my code:

it seems that the function for handling the drawstart works for the first time but then the drawend event does not change the coordinates. However, if I zoom out or in then the coordinates change but then I guess it's not the coordinates of the endpoint of the line. Could someone help me with this issue?

why dont you get the feature drawn and then get the coordinates out of it. It should be much faster.


Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

The aim is to provide basics and algorithms for the localisation of elements of interest in digital images acquiring real scenes. More sophisticated methods for information extraction from video sequences and techniques of computer vision will be also introduced and discussed.

Knowledge and understanding: the student must demonstrate knowledge and understanding of the fundamentals of treatments of digital images and of the implementations of efficient algorithms for the manipulation and the extraction of information.

Ability to apply knowledge and understanding: the student must demonstrate the ability to use their acquired knowledge to solve real problems on real images. Moreover, he/she must demonstrate to own adequate knowledge to postulate and discuss original solutions to real case studies.

Autonomy of judgement: the student should be able to assess independently the results coming from the scientific literature and from commercial solutions proposed in the field of digital image and video processing.

Communication skills: the student should be able to discuss approaches and algorithms in the field of study using academic rigor and appropriate terms. He/She must grab the key aspects of solutions in the literature and be able to illustrate and summarise their principles of working.

Learning skills: students must be able to update and deepen topics and applications about image and video processing applied to varied and diverse research fields.

المتطلبات الأساسية

A good approach and knowledge of the procedural programming is required as well as for basic data structures, with reguard to C/C++ programming language. Having attended a language programming course and passed the exam is therefore strongly required to successfully pass the exams of this course.
In addition, basic notions of linear algebra is strongly required to understand the algorithms presented during the course. Precisely, vectors and matrices together with the algebraic operations to work with them will be considered as previous knowledge of the students and no lessons will be dedicated to them.

المنهج

The extended program of the course is organised in the following lessons:
• Lesson 1: Formation of images: Pinhole Camera Thin len camera Perspective camera Intrinsic and Extrinsic parameters ( [1] pp. 4-12 pp. 14-19)(6hours)
• Lesson 2: Direct and Indirect Calibration ([1] pp. 22-29)(4hours)
• Lesson 3: Fourier e Image Sampling: Sampling ([2] pp. 74­-77) Fourier ([2] pp. 221­- 275)(4hours)
• Lesson 4: Stereo reconstruction: Stereo systems Epipolar geometry Triangulation for 3D reconstruction ([1] pp. 197-203 [4] pp. 168-174)(4hours)
• Lesson 5: Filters: Finite Impulse Response (FIR): Infinite Impulse Response (IIR) Convolution ([1] pp. 107-108, 113-117 [2] pp. 146-156)(4hours)
• Lesson 6: Filtering in domain space: Linear filtering techniques high-pass and low-pass. Non-Linear Filtering: median filter, k-median. High-Boost filter. Gaussiano filter Derivatives Gradient-based filtering Laplacian filtering.([2] pp. 139-156 pp. 166­-187 pp. 247­-280 [3] pp. 51-66)(4hours)
• Lesson 7: Image segmentation ([2] pp. 711­-790 [4] Argomento 2) Segmentation region growing ([2] pp. 785­-787) Splitting e merging segmentation ([2] pp. 788­ - 790) (6hours)
• Lesson 8: Hough Transform ([3] pp. 97­-101 ­ [4] Argomento 3) (2hours)
• Lesson 9/10: Motion Tracking e Optical Flow ([4] Argomento 4 ­ [3] pp. 191- 197) (2hours)
• Lesson 11: Color image analysis: Color perception ([2] pp. 417-422) Grassman laws ([4] Argomento 5) Model spaces ([2] pp. 423 -­ 429) Clustering (K­means, Meng­Hee Heng, IsoData, Ohlander, Min­Cut, Shi Normalized­Cut ([4] Argomento 5)(4hours)
• Lesson 12: Canny Edge Detector ([3] pp. 71-80) Harris ([3] pp. 81-84)(4hours)
• Lesson 13 : Morphological Operators ([4] Argomento 1 [2] pp. 649­-698)(2hours)
• Lesson 14 : SIFT / Bag of words ([1] pp. 155­-159)(2hours)

The course focuses on digital images, starting from the how cameras acquire and digitalise the scene. From that, the course explores a wide collection of algorithms for the stereo-vision, edge detection, segmentation of objects to conclude with video sequences and motion analysis.

Teaching Methods

Teaching consists of 48 hours lectures, organised in lessons of 2 hours according to the academic calendar. Each lecture can be a theoretical and practical lesson, given by the teacher and related to one of the topics of the course. The theoretical lessons aim at giving the student the knowledgebase of algorithms for image processing and the technical and scientific basics for the understanding and the implementation of them. During the course, practical lessons are provided. They are collegial in nature, take place in the classroom and are given by the teacher who proposes solutions to practical exercises meant to verify the adoption and implementation of the theoretical topics presented in the previous lessons. The resolution of such exercises allows the students to verify his/her understanding of the theoretical concepts and his/her ability to proposed alternative implementations
The attendance is strongly encouraged, although it is optional. The exam is the same for all student, no matter of the rate of the attendance of the lessons (exception to this rule is for students who constantly attend the lesson and who have access to the partial tests).


Remote Sensing And GIS

Unit-1

  • Photogrammetry: Definition of Photogrammetric Terms, Geometry of aerial and terrestrial photographs, Aerial camera and photo-theodolite, Scale of a Photograph, Tilt and Height displacements, Stereoscopic vision and stereoscopes, Height determination from parallax measurements, Flight planning, Maps and Map substitutes and their uses.

Unit-2

  • Remote Sensing: Introduction and definition of remote sensing terms, Remote Sensing System, Electromagnetic radiation and spectrum, Spectral signature, Atmospheric windows.

Unit-3

  • Different types of platforms, sensors and their characteristics, Orbital parameters of a satellite, Multi concept in Remote Sensing.

Unit-4

  • Image Interpretation: Principles of interpretation of aerial and satellite images, equipments and aids required for interpretation, ground truth – collection and verification, advantages of multidate and multiband images. Digital Image Processing concept.

Unit-5

  • Geographic Information System (GIS) : Introduction & applications of GIS in map revision, Land use, Agriculture, Forestry, Archaeology, Municipal, Geology, water resources, Soil Erosion, Land suitability analysis, change detection.

Reference Books:

  • Basics of Remote Sensing & GIS by Dr. S.Kumar,Univertsity Sc. صحافة.
  • Geographic Information System by Kang Tsung Chang, Tata Mc Graw Hills.
  • Remote Sensing and GIS by Legg.C.A., Ellis Horwood, London.
  • Remote sensing and GIS by Bhatt Oxford University Press.

Spatializing Area-Based Measures of Neighborhood Characteristics for Multilevel Regression Analyses: An Areal Median Filtering Approach

Area-based measures of neighborhood characteristics simply derived from enumeration units (e.g., census tracts or block groups) ignore the potential of spatial spillover effects, and thus incorporating such measures into multilevel regression models may underestimate the neighborhood effects on health. To overcome this limitation, we describe the concept and method of areal median filtering to spatialize area-based measures of neighborhood characteristics for multilevel regression analyses. The areal median filtering approach provides a means to specify or formulate “neighborhoods” as meaningful geographic entities by removing enumeration unit boundaries as the absolute barriers and by pooling information from the neighboring enumeration units. This spatializing process takes into account for the potential of spatial spillover effects and also converts aspatial measures of neighborhood characteristics into spatial measures. From a conceptual and methodological standpoint, incorporating the derived spatial measures into multilevel regression analyses allows us to more accurately examine the relationships between neighborhood characteristics and health. To promote and set the stage for informative research in the future, we provide a few important conceptual and methodological remarks, and discuss possible applications, inherent limitations, and practical solutions for using the areal median filtering approach in the study of neighborhood effects on health.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


شاهد الفيديو: فرد طبقات الرم واختبرها في الطرق (شهر اكتوبر 2021).