أكثر

نقاط التخزين المقيدة داخل المضلعات


أنا أستخدم ArcGIS 10.1 على جهاز i5 win7 بذاكرة وصول عشوائي 16g. ليس زيون ولكن لم يكن لديه مشاكل كبيرة حتى مع مجموعات البيانات الكبيرة.

هذا ما أفعله: لدي بيانات نقطية تمثل مواقع ضمن حدود سياسية محددة. وهي تمثل النقط الوسطى للمناطق الموجودة داخل وحدات جغرافية أكبر والتي هي 1) ليست موحدة الحجم أو 2) الشكل.

هدفي هو إنشاء حاجز حول هذه النقاط ، ولكن للقيام بذلك بحيث تكون الحدود الأكبر بمثابة الحد الأدنى من الحدود الجغرافية. لذلك لن يتجاوز نصف قطر المخزن المؤقت أقرب نقطة من حدود المنطقة الجغرافية الأكبر. هذا من شأنه أن يعطيني مخازن كانت موجودة بالكامل في الجغرافيا الأكبر وستختلف مع حجم الجغرافيا المحيطية الأكبر. لقد نظرت في دقيقة. إحاطة الميزات الجغرافية ، ويبدو أن هذا يحدث شيئًا مختلفًا - أي من شأنه أن يخلق مخزنًا مؤقتًا أكبر حول الجغرافيا الأكبر.

للمجيبين: المشكلة في هذا هو أنه سيعطيني شكلاً غير منتظم - ما أحاول الوصول إليه هنا حقًا هو الحفاظ على شكل الدائرة ، ولكن للتأكد من أنها لا تتجاوز أي نقطة من الحد الأكبر جغرافية. القص سيعطيني نوعًا من أشكال "باك مان" غير المثالية. فيما يتعلق بأكثر من خطوة واحدة - بالطبع! كنت سأقوم بعشرات الخطوات إذا كان بإمكاني الوصول إلى الحل. ونرحب بالمقاربات الأكثر تعقيدًا ولكنها بسيطة من الناحية الفنية.


لذلك أنت بحاجة إلى أحجام مختلفة من المخازن المؤقتة اعتمادًا على الموضع داخل المضلع حتى لا يكون لديك عازلة تخرج عن حدودك.

أقترح أن تحدد حجم المخزن المؤقت الخاص بك بناءً على أقرب موضع حافة في المضلع ، لذلك عليك التأكد من أنه لا يخرج.

1) تحويل المضلعات إلى خطوط

2) استخدم الصلة المكانية للحصول على أقرب ميزة والمسافة إلى هذه الميزة

3) إنشاء منطقة عازلة على أساس المسافة إلى أقرب خط


يعد العثور على أصغر دائرة تناسب شكل مهمة حسابية صعبة. إنه أيضًا ليس شيئًا ستنفذه بدونه بعض الترميز.

تم تبسيط مهمتك من خلال نقطة البداية المعروفة ، مما يجعل اتباع نهج متعدد التمريرات ممكنًا:

  • حدد أقرب نقطة في كل مضلع محيط لكل نقطة مركزية
  • احسب المسافات بين الحواف والنقط الوسطى
  • استخدم تلك المسافات (أو 99.5٪ منها) كمسافة عازلة لإخراج فئة ميزة الدائرة لمخزن مؤقت حسب قيمة العمود

ستجعل البرمجة النصية هذا الأمر أسهل ، ولكن إذا كانت صفقة واحدة ، فمن المحتمل أن تحصل عليها بدون Python.


لدى ET GeoWizards (http://www.ian-ko.com/) أداة (مع تقييد 100 ميزة في الطبقة لتتم معالجتها في الإصدار المجاني ، إذا كان لديك كائن أكثر من ذلك ، فيجب عليك شراء ترخيص أو تقسم بياناتك) التي قد تؤدي شيئًا قريبًا مما تريد


مطابقة نقاط GIS مع المضلعات في ملف شكل ESRI

لدي ملف شكل ESRI يحتوي على مكتبة تضم حوالي 150 منطقة جغرافية متجاورة (مضلعات) تشكل معًا منطقة جغرافية. لدي أيضًا ملف csv يحتوي على 60000 حدث لكل منها مجموعة فريدة من إحداثيات النقطة x و y. حدث كل حدث من الأحداث في ملف csv في واحد (وواحد فقط) من 150 مضلعًا في ملف الشكل ، لكني لا أعرف أي المضلعات سيتم ربطها بكل سجل. لذلك ، أحتاج إلى كتابة خوارزمية تكتشف هوية المضلع الذي وقع فيه كل حدث من الأحداث الستين ألف. ستمكنني مخرجات الخوارزمية التي أحتاج إلى كتابتها من حساب الإحصائيات لاحقًا ، مثل احتمال حدوث أنواع معينة من الأحداث داخل مضلعات محددة (مناطق جغرافية).

(أيضًا ، بالطبع ، ملف الشكل ليس ملفًا واحدًا فقط. إنه دليل يحتوي على 8 ملفات بامتدادات الملفات بما في ذلك .dbf و .prj و .qix و .sbn و .sbx و .shp و .xml و .shx .)

ليس لدي ترخيص ArcGIS. لقد عثرت على File Geodatabase API على http://resources.arcgis.com/content/geodatabases/10.0/file-gdb-api لكنني لست متأكدًا من أنها مجموعة الأدوات الصحيحة ، وأواجه أيضًا مشكلة في العثور على نموذج التعليمات البرمجية .

هل يمكن لأي شخص أن يريني بعض التعليمات البرمجية للعثور على أي مضلع (من ملف شكل) يقع كل من عدد كبير من النقاط (من مصدر بيانات خارجي مثل ملف csv) ضمن؟

أيضًا ، أحتاج إلى تحديد أنني بحاجة إلى أن أكون قادرًا على إضافة رمز محدد لهوية المضلع ذي الصلة إلى سجل csv لكل حدث. لذلك لا يكفي أن أرسم النقاط على الخريطة لتصور المضلعات التي تحتوي على الأحداث. لست بحاجة إلى تصور هذه البيانات على الإطلاق. بدلاً من ذلك ، ما أحتاجه هو أن أكون قادرًا على وضع علامة على معرف مضلع لكل سجل حدث في ملف csv حتى أتمكن من إجراء تحليل عددي لاحق غير مرئي بطبيعته.

يتم تقدير الروابط إلى المقالات والبرامج التعليمية والموارد الأخرى حول هذا الموضوع أيضًا. أتخيل أن هذه مشكلة يحلها الناس كل يوم ، لذلك يجب أن تكون هناك قاعدة أكواد ثابتة هناك ، إذا كان الشخص يعرف كيف يبحث عنها. أقوم بالكود في Java كل يوم ، لذلك يفضل استخدام حلول Java. ومع ذلك ، يمكنني نقل شيء ما من لغة أخرى إذا كان لديك عينة رمز جيدة مكتوبة بلغة مختلفة.

*تعديل: *
لقد جربت رمز R التالي بناءً على اقتراح Spacedman ، وتلقيت رسالة الخطأ التالية:

انظر تعليقاتي الأخرى أدناه.

التعديل الثاني:
كود R الذي انتهيت من استخدامه هو:

للعثور على اسم الحقل الذي يحتوي على ترميزات الرموز البريدية. قبل تشغيل الملخص (الرموز البريدية) ، كان البرنامج النصي يضع فقط فهرس كل رمز بريدي وليس الرمز البريدي نفسه.


OSMNX - مضلعات ضواحي المدينة

أرغب في استخراج & # 8217d ، مع إعطاء اسم مدينة ، جميع الضواحي وهندسة المضلعات النسبية. على سبيل المثال:
https://nominatim.articque.com/details.php؟place_id=230259366

لذلك ، أقوم بتشغيل الكود:

عند قراءة محتوى gdf ، تم تخزين بعض الضواحي كمضلعات (ما أردته) ، ولكن تم تخزين البعض الآخر كنقاط. الشخص الموجود في الصورة السابقة ، على سبيل المثال ، ينتمي إلى المجموعة الأخيرة.

بينما البعض الآخر ، كما ذكرنا سابقًا ، عبارة عن مضلعات ، مثل هذا تمامًا.

كيف يمكنني الحصول على جميع الضواحي كمضلعات؟

إجابة واحدة

مما أفهمه ، هذه العقدة هي ما تحصل عليه حاليًا ، لكن هذه العلاقة هي ما تريده بالفعل. في OSM ، مكان سان سالفاريو: يتم تمثيل الضاحية كعقدة ولكن يتم تمثيل حدودها كعلاقة تضم مركزها (العقدة المرتبطة أعلاه) بالإضافة إلى مجموعة الطرق التي تشكل مضلعها الخارجي.

حاليًا ، تعالج وحدة هندسة OSMnx فقط علاقات OSM من النوع متعدد الأضلاع. نظرًا لأننا لا نتعامل حاليًا مع العلاقات الحدودية ، فإننا نحصل على بعض التأثيرات غير المتسقة. على سبيل المثال ، في تورين يتم تمثيل حدود هذه الضاحية كعلاقة متعددة الأضلاع ولكن يتم تمثيل حدود هذه الضاحية كعلاقة حدية.

لقد فتحت اقتراحًا في OSMnx Github repo لإصلاح ذلك. نرحب بالتعليقات.


استخدام PostGIS لإنشاء مضلع يمثل المنطقة المشتركة بين بعض (وليس كل) مجموعة من المضلعات

لدي تطبيق يقدم فيه عدة مستخدمين مضلعات ، وأنا أتطلع إلى إنشاء مضلع مجمع يمثل نوعًا من متوسط ​​عمليات الإرسال الخاصة بهم. نحن نستخدم PostGIS لاحتياجاتنا من التحليل المكاني.

لنفترض & # 8217s أننا تلقينا مضلعات من 10 مستخدمين. إذا استخدمنا ST_Intersection في تلك المضلعات ، فإن المضلع المتبقي سيمثل فقط النقاط المضمنة في جميع المضلعات العشرة. إذا استخدمنا ST_Union ، فإن الناتج سوف يمثل النقاط المضمنة في مضلع واحد على الأقل.

هل يمكن لأي شخص أن يوصي بطريقة لإخراج مضلع يمثل النقاط الموجودة في n من المضلعات ، حيث n أكبر من 1 وأقل من إجمالي عدد المضلعات (10 في هذه الحالة)؟

3 إجابات

نشر أحد الأشخاص الذين ردوا (انظر Paul Ramsey أعلاه) إجابة رائعة على هذه المدونة هنا: https://info.crunchydata.com/blog/polygon-averaging-in-postgis.

أجاب منذ 4 أشهر بواسطة زاك مع 0 تصويت

  • ST_GeneratePoints () لكل هندسة إدخال بنقاط N.
  • قم بترتيب هذه النقطة بطريقة عشوائية وخذ 1 / M منها.
  • قم ببناء مضلعات فورونوي من تلك المجموعة.
  • مكانيًا ، قم بربط مضلعات voronoi بمجموعة النقاط الأصلية واحتفظ فقط بتلك المضلعات التي تحتوي على أكثر من نقاط P بداخلها
  • توحيد تلك المضلعات.
  • إخراج النتيجة.

أجاب منذ 4 أشهر بواسطة بول رامسي مع 1 تصويت

لم يتم اختبار بعض الخيارات من أعلى رأسي ولم يتم تحسينها.

للحصول على منطقة تعيين نقطة "متوسط" للنقاط ذات التداخلات الإجمالية 1 & lt cnt & lt:

للحصول على مساحة المضلع الدقيقة من الأجزاء ذات التداخلات الإجمالية 1 & lt cnt & lt:

لاحظ أن الاستعلام الأول يضمن مضلعًا من جزء واحد ، ولكن مع شكل معمم فوق مجموعة النقاط ، بينما يقوم الاستعلام الثاني بتجميع أجزاء المضلع الدقيقة معًا ، ولكن قد ينتج عنه مضلع متعدد الأجزاء.


نص العرض التقديمي

مفاهيم نظام قواعد البيانات • الفصل 1: مقدمة • الجزء 1: قواعد البيانات العلائقية • الفصل 2: ​​النموذج العلائقي • الفصل 3: SQL • الفصل 4: SQL المتقدم • الفصل 5: اللغات العلائقية الأخرى • الجزء 2: تصميم قاعدة البيانات • الفصل 6: تصميم قاعدة البيانات و ER النموذج • الفصل 7: تصميم قاعدة البيانات العلائقية • الفصل 8: تصميم التطبيقات وتطويرها • الجزء 3: قواعد البيانات المستندة إلى الكائنات و XML • الفصل 9: قواعد البيانات المستندة إلى الكائن • الفصل 10: XML • الجزء 4: تخزين البيانات والاستعلام عنها • الفصل 11 : التخزين وبنية الملف • الفصل 12: الفهرسة والتجزئة • الفصل 13: معالجة الاستعلام • الفصل 14: تحسين الاستعلام • الجزء 5: إدارة المعاملات • الفصل 15: المعاملات • الفصل 16: التحكم في التزامن • الفصل 17: نظام الاسترداد • الجزء 6 : التنقيب عن البيانات واسترجاع المعلومات • الفصل 18: تحليل البيانات والتعدين • الفصل 19: استرداد المعلومات • الجزء 7: بنية نظام قاعدة البيانات • الفصل 20: هندسة نظام قاعدة البيانات • الفصل 21: قواعد البيانات المتوازية • الفصل 22: قواعد البيانات الموزعة • الجزء 8: موضوعات أخرى • الفصل 23: تطوير التطبيقات المتقدمة • الفصل 24: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة • الفصل 25: معالجة المعاملات المتقدمة • الجزء 9: دراسات الحالة • الفصل 26: PostgreSQL • الفصل 27: Oracle • الفصل 28: IBM DB2 • الفصل 29: Microsoft SQL Server • الملاحق عبر الإنترنت • الملحق أ: نموذج الشبكة • الملحق ب: النموذج الهرمي • الملحق ج: نموذج قاعدة البيانات العلائقية المتقدمة

الجزء 8: مواضيع أخرى (الفصول 23 إلى 25). • الفصل 23: تطوير التطبيقات المتقدمة • يغطي معايير الأداء وضبط الأداء وتوحيده. • الفصل 24: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة • يغطي أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة ، بما في ذلك البيانات الزمنية والبيانات المكانية والجغرافية وبيانات الوسائط المتعددة والقضايا المتعلقة بإدارة قواعد البيانات المتنقلة والشخصية. • الفصل 25: معالجة المعاملات المتقدمة • يتعامل مع معالجة المعاملات المتقدمة. نناقش شاشات معالجة المعاملات وأنظمة المعاملات عالية الأداء وأنظمة المعاملات في الوقت الفعلي وسير عمل المعاملات.

24.1 الدافع 24.2 الوقت في قواعد البيانات 24.3 البيانات المكانية والجغرافية 24.4 قواعد بيانات الوسائط المتعددة 24.5 التنقل وقواعد البيانات الشخصية 24.6 نظرة عامة على الملخص: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة

التحفيز • البيانات الزمنية • بيانات حول الحالة الحالية والحالات السابقة • البيانات المكانية • البيانات الجغرافية مثل الخرائط والمعلومات المرتبطة بها • بيانات التصميم بمساعدة الكمبيوتر مثل VLSI أو تصميم المبنى • بيانات الوسائط المتعددة: • بيانات الصور والفيديو والصوت • تتطلب استرجاعها في معدل ثابت ومعدل محدد مسبقًا • ما يسمى ببيانات الوسائط المستمرة • بيانات الهاتف المحمول • أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة • متصلة بالمحطات الأساسية عبر الشبكات الرقمية اللاسلكية

24.1 الدافع 24.2 الوقت في قواعد البيانات 24.3 البيانات المكانية والجغرافية 24.4 قواعد بيانات الوسائط المتعددة 24.5 التنقل وقواعد البيانات الشخصية 24.6 نظرة عامة على الملخص: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة

بينما تميل معظم قواعد البيانات إلى نمذجة الواقع في نقطة ما الوقت (في الوقت `` الحالي '') ، تشكل قواعد البيانات الزمنية نموذجًا لحالات العالم الحقيقي عبر الزمن. الوقت الصالح: لقد ارتبطت الحقائق في العلاقات الزمنية بأوقات عندما تكون صالحة في العالم الحقيقي ، والتي يمكن تمثيلها باتحاد فترات. وقت المعاملة: وقت المعاملة لإحدى الحقائق هو الفاصل الزمني الذي تكون فيه الحقيقة سارية ضمن نظام قاعدة البيانات. في علاقة زمنية ، كل مجموعة لها وقت مرتبط عندما يكون صحيحًا. قد يكون الوقت إما وقتًا صالحًا أو وقت معاملة. تخزن العلاقة Abi-timal كل من الوقت الصحيح والمعاملة. الوقت في قواعد البيانات

مثال على علاقة زمنية: تم اقتراح لغات الاستعلام المؤقتة لتبسيط نمذجة الوقت وكذلك الاستعلامات المتعلقة بالوقت. الوقت في قواعد البيانات (تابع)

التاريخ: أربعة أرقام للسنة (1-9999) ، رقمان للملف شهر (1-12) ، ورقمين للتاريخ (1–31). الوقت: رقمان للساعة ورقمان للدقيقة ورقمان للثانية بالإضافة إلى الأرقام الكسرية الاختيارية. timestamp حقول التاريخ والوقت ، مع ستة أرقام كسرية لحقل الثواني. الأوقات المحددة في التوقيت العالمي المنسق المختصر UTC (من الفرنسية) يدعم الوقت مع المنطقة الزمنية. يشير الفاصل الزمني إلى فترة زمنية (على سبيل المثال ، يومان و 5 ساعات) ، دون تحديد وقت معين عند بدء هذه الفترة ، يمكن أن يُطلق عليه بشكل أكثر دقة فترة. مواصفات الوقت في SQL-92

المسندات تتقدم وتتداخل وتحتوي على فترات زمنية. يمكن تطبيق التقاطع على فترتين ، لإعطاء فاصل زمني واحد (ربما فارغ) ، قد يكون اتحاد فترتين أو لا يكون فاصلًا واحدًا. تتكون لقطة العلاقة الزمنية في الوقت t من المجموعات الصالحة في الوقت t ، مع إسقاط سمات الفاصل الزمني. الاختيار الزمني: يتضمن سمات الوقت الإسقاط الزمني: ترث المجموعات في الإسقاط فتراتها الزمنية من المجموعات في العلاقة الأصلية. الصلة المؤقتة: الفاصل الزمني للمجموعة في النتيجة هو تقاطع الفترات الزمنية للجماعات التي تم اشتقاقها منها. إذا كان التقاطع فارغًا ، فسيتم تجاهل المجموعة من الصلة. SQL: 1999 Part 7 (SQL / Temporal) هو امتداد مقترح لـ SQL: 1999 لتحسين دعم البيانات الزمنية. لغات الاستعلام الزمني

يجب استخدام التبعيات الوظيفية بحذر قد تؤدي إضافة حقل الوقت إلى إبطال التبعية الوظيفية. تبعية وظيفية مؤقتة x  Y تحمل على مخطط علاقة R إذا كانت جميع لقطات r ، بالنسبة لجميع الحالات القانونية r لـ R ، تفي بالتبعية الوظيفية X  Y. التبعية الوظيفية الزمنية  Temporal FD 가 성립 하는 예제 علاقة 추가

24.1 الدافع 24.2 الوقت في قواعد البيانات 24.3 البيانات المكانية والجغرافية 24.4 قواعد بيانات الوسائط المتعددة 24.5 التنقل وقواعد البيانات الشخصية 24.6 نظرة عامة على الملخص: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة

تخزن قواعد البيانات المكانية المعلومات المتعلقة بالمكان المواقع ودعم التخزين الفعال والفهرسة والاستعلام عن البيانات المكانية. تعد هياكل فهرس الأغراض الخاصة مهمة للوصول إلى البيانات المكانية ومعالجة استعلامات الصلة المكانية. تخزن قواعد بيانات التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) معلومات التصميم حول كيفية إنشاء الكائنات على سبيل المثال: تصميمات المباني والطائرات وتخطيطات الدوائر المتكاملة تخزن قواعد البيانات الجغرافية المعلومات الجغرافية (مثل الخرائط) غالبًا ما تسمى أنظمة المعلومات الجغرافية أو قواعد البيانات المكانية والجغرافية GIS

يمكن تمثيل التركيبات الهندسية المختلفة في a قاعدة البيانات بطريقة طبيعية. تمثيل قطعة خط بإحداثيات نقاط نهايتها. قم بتقريب منحنى بتقسيمه إلى سلسلة من المقاطع قم بإنشاء قائمة من الرؤوس بالترتيب ، أو قم بتمثيل كل جزء على هيئة مجموعة منفصلة تحمل أيضًا معرّف المنحنى (ميزات ثنائية الأبعاد مثل الطرق). المضلعات المغلقة قائمة الرؤوس بالترتيب ، رأس البداية هو نفسه رأس النهاية ، أو يمثل حواف الحدود على شكل مجموعات منفصلة ، مع كل منها يحتوي على معرف المضلع ، أو تشابك المستخدم - قسّم المضلع إلى مثلثات لاحظ معرف المضلع مع كل من مثلثاته . تمثيل المعلومات الهندسية

تمثيل النقاط والقطعة المستقيمة في ثلاثي الأبعاد مشابه ل 2-D ، فيما عدا أن النقاط تحتوي على مكون z إضافي. بديل: ضع قائمة بوجوههم ، كل منها عبارة عن مضلع ، مع توضيح جانب الوجه الموجود داخل متعدد السطوح. تمثيل كائنات ثلاثية الأبعاد متعدد السطوح: رباعي السطوح: 4 면체

تمثيل مكونات التصميم ككائنات (بشكل عام هندسية الكائنات) تشير الروابط بين الكائنات إلى كيفية هيكلة التصميم. نقاط كائنات ثنائية الأبعاد بسيطة ، خطوط ، مثلثات ، مستطيلات ، مضلعات. كائنات معقدة ثنائية الأبعاد تتكون من كائنات بسيطة عبر عمليات الاتحاد والتقاطع والاختلاف. كائنات معقدة ثلاثية الأبعاد تتكون من كائنات أبسط مثل المجالات والأسطوانات والمكعبات ، عن طريق عمليات الاتحاد والتقاطع والفرق. تمثل نماذج الهيكل السلكي الأسطح ثلاثية الأبعاد كمجموعة من الكائنات الأبسط. تصميم قواعد بيانات المجال: ، 지구본 متوازي المستطيلات: 직 평행 6 면체

تخزن قواعد بيانات التصميم أيضًا معلومات غير مكانية حول الأشياء (مثل مواد البناء واللون وما إلى ذلك) تعتبر قيود السلامة المكانية مهمة. على سبيل المثال ، يجب ألا تتقاطع الأنابيب ، ويجب ألا تكون الأسلاك قريبة جدًا من بعضها البعض ، وما إلى ذلك. تمثيل التركيبات الهندسية (أ) اختلاف الأسطوانات (ب) اتحاد الأسطوانات

تتكون البيانات النقطية من خرائط بت أو خرائط بكسل ، في نسختين أو المزيد من الأبعاد. مثال صورة نقطية ثنائية الأبعاد: صورة القمر الصناعي للغطاء السحابي ، حيث يخزن كل بكسل رؤية السحابة في منطقة معينة. قد تشمل الأبعاد الإضافية درجة الحرارة على ارتفاعات مختلفة في مناطق مختلفة ، أو القياسات المأخوذة في نقاط زمنية مختلفة. قواعد بيانات التصميم بشكل عام لا تخزن البيانات النقطية البيانات الجغرافية

يتم إنشاء بيانات المتجه من كائنات هندسية أساسية النقاط ، ومقاطع الخط ، والمثلثات ، والمضلعات الأخرى ذات البعدين ، والأسطوانات ، والمجالات ، والمكعبات ، والمتعددة السطوح الأخرى في ثلاثة أبعاد. غالبًا ما يستخدم تنسيق المتجه لتمثيل بيانات الخريطة. يمكن اعتبار الطرق ثنائية الأبعاد ويتم تمثيلها بخطوط ومنحنيات. قد يتم تمثيل بعض المعالم ، مثل الأنهار ، إما كمنحنيات معقدة أو كمضلعات معقدة ، اعتمادًا على ما إذا كان عرضها مناسبًا أم لا. يمكن تصوير المعالم مثل المناطق والبحيرات على شكل مضلعات. بيانات جغرافية (تابع)

أمثلة على البيانات الجغرافية بيانات الخرائط لمعلومات شبكة توزيع الملاحة في السيارة للطاقة ، والهواتف ، وإمدادات المياه ، والصرف الصحي تخزن أنظمة الملاحة في المركبات معلومات حول الطرق والخدمات لاستخدام السائقين: البيانات المكانية: على سبيل المثال ، إحداثيات الطريق / المطعم / محطة الوقود البيانات غير المكانية : على سبيل المثال ، الشوارع ذات الاتجاه الواحد ، حدود السرعة ، الازدحام المروري يستخدم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المعلومات التي يتم بثها من الأقمار الصناعية لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) للعثور على الموقع الحالي للمستخدم بدقة تصل إلى عشرات الأمتار. تستخدم بشكل متزايد في أنظمة الملاحة في المركبات وكذلك تطبيقات صيانة المرافق. تطبيقات البيانات الجغرافية

تطلب استعلامات التقارب كائنات تقع بالقرب من ملف موقعك. استعلامات الجوار الأقرب ، بالنظر إلى نقطة أو كائن ، ابحث عن أقرب كائن يفي بشروط معينة. استعلامات المنطقة تتعامل مع المناطق المكانية. على سبيل المثال ، اسأل عن الأشياء التي تقع جزئيًا أو كليًا داخل منطقة معينة. الاستعلامات التي تحسب التقاطعات أو اتحادات المناطق. الارتباط المكاني لاثنين من العلاقات المكانية مع الموقع الذي يلعب دور سمة الانضمام. الإدخال: مجموعة S من n من النقاط في أبعاد d ونقطة الاستعلام q. المشكلة: أي نقطة في S هي الأقرب إلى q؟ الاستعلامات المكانية

عادةً ما يتم الاستعلام عن البيانات المكانية باستخدام استعلام رسومي يتم عرض نتائج اللغة أيضًا بطريقة رسومية. تشكل الواجهة الرسومية الامتدادات الأمامية لـ SQL مع أنواع البيانات المجردة ، مثل الخطوط والمضلعات وخرائط البت ، وقد تم اقتراحها للتفاعل مع النهاية الخلفية. يسمح لقواعد البيانات العلائقية بتخزين واسترداد استعلامات المعلومات المكانية يمكن أن تستخدم الظروف المكانية (على سبيل المثال يحتوي على أو تداخل) يمكن للاستعلامات المزج بين الظروف المكانية وغير المكانية الاستعلامات المكانية (تابع)

شجرة k-d - بنية مبكرة مستخدمة للفهرسة متعددة أبعاد. كل مستوى من شجرة k-d يقسم المساحة إلى قسمين. اختر بُعدًا واحدًا للتقسيم على مستوى جذر الشجرة. اختر أبعادًا أخرى للتقسيم في العقد في المستوى التالي وما إلى ذلك ، مع التنقل عبر الأبعاد. في كل عقدة ، يقع ما يقرب من نصف النقاط المخزنة في الشجرة الفرعية على جانب واحد ونصف على الجانب الآخر. يتوقف التقسيم عندما تحتوي العقدة على أقل من الحد الأقصى لعدد النقاط. تمد شجرة k-d-B شجرة k-d للسماح بالعقد الفرعية المتعددة لكل عقدة داخلية مناسبة تمامًا للتخزين الثانوي. فهرسة البيانات المكانية

كل سطر في الشكل (بخلاف الصندوق الخارجي) يتوافق مع عقدة في شجرة k-d ، تم تعيين الحد الأقصى لعدد النقاط في العقدة الطرفية على 1. يشير ترقيم الخطوط في الشكل إلى مستوى الشجرة التي تظهر عندها العقدة المقابلة. تقسيم الفضاء بواسطة شجرة k-d

كوادريس ترتبط كل عقدة في الشجرة الرباعية بمنطقة مستطيلة من الفضاء ، ترتبط العقدة العلوية بالمساحة المستهدفة بأكملها. تقسم كل عقدة غير ورقية منطقتها إلى أربعة أرباع متساوية الحجم ، في المقابل ، تحتوي كل عقدة على أربع عقد فرعية تتوافق مع الأرباع الأربعة ، وهكذا ، تحتوي العقد الورقية على عدد أقصى ثابت من النقاط بين صفر وبعضها (تم ضبطها على 1 في المثال). تقسيم الفضاء بواسطة Quadtrees

العلاقات العامة كوادتري (نقطة منطقة كوادتري) يتم تقسيم مساحة نقاط المخازن بناءً على المناطق ، بدلاً من المجموعة الفعلية للنقاط المخزنة. منطقة quadtrees تخزين معلومات الصفيف (النقطية). العقدة هي عقدة طرفية إذا كانت جميع قيم الصفيف في المنطقة التي تغطيها متطابقة. خلاف ذلك ، يتم تقسيمها إلى أربعة أقسام متساوية ، وبالتالي فهي عقدة داخلية. تتوافق كل عقدة مع مصفوفة فرعية من القيم. تحتوي المصفوفات الفرعية المقابلة للأوراق إما على عنصر مصفوفة واحد فقط ، أو تحتوي على عناصر مصفوفة متعددة ، وكلها لها نفس القيمة. تم اقتراح امتدادات لأشجار k-d و quadtrees لفهرسة مقاطع الخط والمضلعات تتطلب تقسيم المقاطع / المضلعات إلى أجزاء عند حدود التقسيم قد يتم تمثيل نفس المقطع / المضلع في عدة عقد ورقية كوادتريس (تابع)

R- الأشجار هي امتداد للأبعاد N لأشجار B + ، مفيدة لـ مجموعات فهرسة من المستطيلات والمضلعات الأخرى. مدعوم في العديد من أنظمة قواعد البيانات الحديثة ، جنبًا إلى جنب مع متغيرات مثل R + -trees و R * -trees. الفكرة الأساسية: تعميم فكرة الفاصل أحادي البعد المرتبط بكل عقدة B +-Tree بفاصل N-dimensional ، أي مستطيل N-dimensional. سنأخذ في الاعتبار الحالة ثنائية الأبعاد فقط (N = 2) التعميم لـ N & gt 2 واضح ومباشر ، على الرغم من أن R-tree تعمل بشكل جيد فقط مع N R-Trees الصغيرة نسبيًا

يرتبط المربع المحيط المستطيل بكل شجرة العقدة. المربع المحيط للعقدة الورقية هو مستطيل صغير الحجم يحتوي على جميع المستطيلات / المضلعات المرتبطة بالعقدة الورقية. يحتوي المربع المحيط المرتبط بالعقدة غير الطرفية على المربع المحيط المرتبط بكل العناصر الفرعية الخاصة به. يعمل المربع المحيط للعقدة كمفتاح في العقدة الأصلية (إن وجدت) يُسمح للصناديق المحيطة لأبناء العقدة بالتداخل. يتم تخزين المضلع في عقدة واحدة فقط ، ويجب أن يحتوي المربع المحيط للعقدة على المضلع التخزين الكفاءة أو الأشجار R أفضل من أشجار kd أو quadtrees حيث يتم تخزين المضلع مرة واحدة فقط R Trees (تابع)

مجموعة من المستطيلات (خط متصل) والمربعات المحيطة (خط متقطع) لعقد شجرة R للمستطيلات. تظهر شجرة R على اليمين. مثال R- شجرة

للعثور على عناصر البيانات (المستطيلات / المضلعات) متقاطعة (تتداخل) نقطة / منطقة استعلام معينة ، قم بما يلي ، بدءًا من العقدة الجذرية: إذا كانت العقدة عقدة طرفية ، فقم بإخراج عناصر البيانات التي تتقاطع مفاتيحها مع نقطة / منطقة الاستعلام المحددة. عدا ذلك ، بالنسبة لكل فرع من العقدة الحالية التي يتداخل مربعها المحيط مع نقطة / منطقة الاستعلام ، ابحث بشكل متكرر عن الطفل يمكن أن يكون غير فعال للغاية في أسوأ الحالات نظرًا لأن المسارات المتعددة قد تحتاج إلى البحث ولكنها تعمل بشكل مقبول في الممارسة. امتدادات بسيطة لإجراءات البحث للتعامل مع المسندات الواردة في وتحتوي على البحث في R-Trees

البحث في R-Trees (تابع) P1-1 P2-1 P2-2 P1-2 Search Point

الإدراج في R- الأشجار • لإدراج عنصر بيانات: • ابحث عن ورقة لتخزينها ، وأضفها إلى الورقة • للعثور على ورقة ، اتبع الطفل (إن وجد) الذي يحتوي مربعه المحيط على المربع المحيط لعنصر البيانات ، أو الطفل الذي يتداخل مع عنصر البيانات المربع المحيط هو الحد الأقصى • التعامل مع الفيضانات حسب الانقسامات (كما هو الحال في B +-الأشجار) • يختلف إجراء الانقسام (انظر أدناه) • ضبط المربعات المحيطة بدءًا من الورقة لأعلى • إجراء الانقسام: • الهدف: قسّم مدخلات العقدة الزائدة إلى قسمين مجموعات بحيث تحتوي المربعات المحيطة على الحد الأدنى من المساحة الإجمالية • هذا هو الكشف عن مجريات الأمور. بدائل مثل الحد الأدنى من التداخل ممكنة • العثور على أفضل تقسيم مكلف ، استخدم الأساليب التجريبية بدلاً من ذلك • انظر الشريحة التالية

الإدراج في R-Tree: تقسيم عقدة R-Tree • التقسيم التربيعي يقسم المدخلات في العقدة إلى عقدتين جديدتين على النحو التالي • ابحث عن زوج من الإدخالات مع "أقصى فصل" • أي الزوج بحيث يكون المربع المحيط للاثنين يحتوي على أقصى مساحة ضائعة (منطقة المربع المحيط - مجموع مناطق الإدخال) • ضع هذه الإدخالات في عقدتين جديدتين • ابحث بشكل متكرر عن الإدخال الذي يحتوي على "أقصى تفضيل" لإحدى العقدتين الجديدتين ، وقم بتعيين الإدخال إلى تلك العقدة • تفضيل الإدخال إلى العقدة هو الزيادة في مساحة المربع المحيط إذا تمت إضافة الإدخال إلى العقدة الأخرى • توقف عند إضافة نصف الإدخالات إلى عقدة واحدة • ثم قم بتعيين الإدخالات المتبقية إلى العقدة الأخرى • أعمال تجريبية مقسمة خطية أرخص في الوقت الخطي في عدد الإدخالات ، • أرخص ولكنه يولد انقسامات أسوأ قليلاً.

انقسام من الدرجة الثانية في R-Tree • أقصى فصل • أقصى تفضيل (الفرق بين زيادة S1 و S2) حالة 2 حالة 1 المزيد من المساحة المهدرة  زيادة أفضل للزوج في S1 = 0 زيادة في S1 S1 S1 n2 n1 زيادة في S2 في S2 S2 S2 n2 يتم تعيينها إلى S1 قبل n1

الحذف في R-Trees • حذف مُدخل في R-tree يتم كثيرًا مثل حذف B +-Tree. • في حالة العقدة غير الكاملة ، استعارة الإدخالات من الأخ إذا كان ذلك ممكنًا ، وإلا فإن دمج العقد الشقيقة • يزيل الأسلوب البديل جميع الإدخالات من العقدة غير الكاملة ، ويحذف العقدة ، ثم يعيد إدراج جميع الإدخالات الحذف في R-tree 예제 추가

24.1 الدافع 24.2 الوقت في قواعد البيانات 24.3 البيانات المكانية والجغرافية 24.4 قواعد بيانات الوسائط المتعددة 24.5 التنقل وقواعد البيانات الشخصية 24.6 نظرة عامة على الملخص: أنواع البيانات المتقدمة والتطبيقات الجديدة

لتوفير وظائف قاعدة البيانات مثل الفهرسة و التناسق ، فمن المستحسن تخزين بيانات الوسائط المتعددة في قاعدة بيانات بدلاً من تخزينها خارج قاعدة البيانات ، في نظام ملفات. يجب أن تتعامل قاعدة البيانات مع تمثيل كائن كبير. يجب توفير الاسترجاع المستند إلى التشابه بواسطة هياكل فهرس خاصة. يجب توفير معدلات استرداد ثابتة مضمونة لبيانات الوسائط المستمرة. وحدة معالجة الصور المدخلة ، فهرس التحديث / إدخال صورة قاعدة البيانات / الماسح استخراج ميزة وحدة الاستعلام الميزة / معالج وقت تشغيل قاعدة البيانات صيغة الاستعلام التفاعلي ميزة استعلام المستخدم التحكم في التزامن ومدير الاسترداد إخراج استرداد الصور واسترجاع التعليقات ميزة مطابقة قواعد بيانات الوسائط المتعددة

تخزين ونقل بيانات الوسائط المتعددة في شكل مضغوط JPEG و GIF هما أكثر التنسيقات استخدامًا لبيانات الصور. يستخدم معيار MPEG لبيانات الفيديو أوجه التشابه بين سلسلة من الإطارات لتحقيق درجة أكبر من الضغط. جودة MPEG-1 مماثلة لشريط فيديو VHS. يخزن معيار لتخزين واسترجاع الصور المتحركة والصوت المرتبط بها على وسائط التخزين دقيقة من 30 إطارًا في الثانية للفيديو والصوت في حوالي 12.5 ميجابايت MPEG-2 المصممة لأنظمة البث الرقمية وأقراص الفيديو الرقمية فقدان ضئيل لجودة الفيديو . معيار للتلفزيون الرقمي يضغط دقيقة واحدة من الصوت والفيديو إلى ما يقرب من 17 ميغا بايت. عدة بدائل لتشفير الصوت MPEG-1 Layer 3 (MP3) ، RealAudio ، تنسيق WindowsMedia ، إلخ. تنسيقات بيانات الوسائط المتعددة

أهم الأنواع هي بيانات الفيديو والصوت تتميز بأحجام البيانات الكبيرة ومتطلبات توصيل المعلومات في الوقت الفعلي. يجب تسليم البيانات بسرعة كافية بحيث لا توجد فجوات في نتيجة الصوت أو الفيديو يجب تسليم البيانات بمعدل لا يتسبب في تجاوز المخازن المؤقتة للنظام. يجب الحفاظ على التزامن بين تدفقات البيانات المتميزة يجب أن تكون حركة الشفاه متزامنة مع أنظمة الفيديو عند الطلب تقوم أنظمة الفيديو عند الطلب بتسليم الفيديو من خوادم الفيديو المركزية ، عبر الشبكة ، إلى المحطات الطرفية (يجب أن تضمن معدلات التسليم من طرف إلى طرف) - تستند خوادم الطلب إلى أنظمة الملفات لا تفي أنظمة قواعد البيانات الحالية بمتطلبات الاستجابة في الوقت الفعلي. يتم تخزين بيانات الوسائط المتعددة على عدة أقراص (تكوين RAID) ، أو على التخزين من الدرجة الثالثة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل أقل تكرارًا. الطرفية الطرفية - تُستخدم لعرض أجهزة الكمبيوتر أو أجهزة التلفاز الخاصة ببيانات الوسائط المتعددة المتصلة بجهاز كمبيوتر صغير غير مكلف يسمى جهاز فك التشفير. بيانات الوسائط المستمرة للشبكة عالية السعة


البيانات النقطية

تمثل البيانات النقطية (المعروفة أيضًا باسم بيانات الشبكة) النوع الرابع من الميزات: الأسطح. تعتمد البيانات النقطية على الخلايا وتتضمن فئة البيانات هذه أيضًا الصور الجوية والأقمار الصناعية. هناك نوعان من البيانات النقطية: مستمر ومنفصل. مثال على البيانات النقطية المنفصلة هو الكثافة السكانية. أمثلة البيانات المستمرة هي قياسات درجة الحرارة والارتفاع. هناك أيضًا ثلاثة أنواع من مجموعات البيانات النقطية: البيانات المواضيعية والبيانات الطيفية والصور (الصور).

يُطلق على هذا المثال لمجموعة بيانات نقطية موضوعية اسم نموذج الارتفاع الرقمي (DEM). تقدم كل خلية حجم 30m بكسل مع قيمة ارتفاع مخصصة لتلك الخلية. المنطقة المعروضة هي Topanga Watershed في كاليفورنيا وتعطي المشاهد وفهمًا لتضاريس المنطقة.

تحتوي كل خلية على قيمة واحدة تمثل القيمة المهيمنة لتلك الخلية. تعتبر مجموعات البيانات النقطية جوهرية في معظم التحليلات المكانية.

تستخدم نمذجة الهيدرولوجيا المكانية مثل استخراج مستجمعات المياه وخطوط التدفق أيضًا نظامًا قائمًا على البيانات النقطية. تقدم البيانات الطيفية صورًا جوية أو صورًا ساتلية تُستخدم بعد ذلك غالبًا لاشتقاق معلومات جيولوجية للنباتات عن طريق تصنيف التواقيع الطيفية لكل نوع من السمات.

ما ينتج عن تأثير تحويل معلومات موقع البيانات المكانية إلى تنسيق نقطي قائم على الخلية يسمى stairstepping. الاسم مشتق من صورة ذلك بالضبط ، تبدو الخلايا المربعة على طول حدود أنواع القيم المختلفة كسلم يُنظر إليه من الجانب.

على عكس بيانات المتجه ، يتم تكوين البيانات النقطية بواسطة كل خلية تتلقى قيمة الميزة التي تهيمن على الخلية. يأتي مظهر stairstepping من انتقال الخلايا من قيمة إلى أخرى. في الصورة أعلاه ، تمثل الخلية الخضراء الداكنة نباتات شاميس. هذا يعني أن السمة المهيمنة في منطقة الخلية تلك كانت نباتات شامية. قد توجد ميزات أخرى مثل الأرض المتطورة أو المياه أو أنواع النباتات الأخرى على الأرض في تلك المنطقة. As the feature in the cell becomes more dominantly urban, the cell is attributed the value for developed land, hence the pink shading.

Data analysis such as extracting slope and aspect from Digital Elevation Models occurs with raster datasets.

Zoom in close on a raster dataset and you will be able to see the individual cells.

Zoom in closely to a raster dataset and you will see the individual cells. Image: Grayscale shaded relief of land areas derived from downsampled SRTM Plus elevation data. Source: Natural Earth Data.

GIS Data
• Creating GIS Data
• Types of Error in GIS
• Digitizing Errors in GIS
• What is Metadata?
• GIS Glossary

This article was originally published on February 11, 2000 and has been since updated.


Buffering points bounded within polygons - Geographic Information Systems

Railways and Population Change in Industrializing England, 1851-1914

An Introduction to Geographic Information Systems

This booklet illustrates the use of Geographic Information Systems to examine the impact of industrial technology on natural and human environments, using as an example railroads in

England during the nineteenth and early twentieth centuries. It presents GIS methods as a fruitful combination of computer-assisted mapping and data analysis. The text introduces techniques of statistical and spatial analysis to search for patterns and to answer the two basic questions of a GIS approach: What is where? and Why is it there? The problem examined is one in social and environmental history. In England and Wales during an era of intense industrialization and urbanization, what patterns of population change can be identified and how can those changes be explained? What was the timing, magnitude, and geography of urbanization and rural depopulation? And how was the extension of the railway system related to these changes? To what extent did the extension of rail system into rural areas accelerate--or retard--rural out migration?

Although such "classic" questions have been studied often before, the use GIS methods opens new ways of taking them up. Working with desktop GIS can greatly enhance students' interest in and understanding of quantitative aspects of problem solving. With a flexibility and speed unavailable to historical geographers and historians before now, they can map and study changing quantities in geographic space and gauge the statistical and spatial relationships among a number of variables. In this study, the variables of chief interest concern the attributes of census Registration Districts in England and Wales from 1851 to 1914: population density, the extent of rail-line coverage, and the rate of migration among groups defined by age and sex.

Geographic Features: points, lines, polygons

The Historical Problem: Railways and Population Movements

The social and economic transformation of nineteenth-century England and Wales is the classic example of western industrialization and urbanization. Viewed from the perspective of social and environmental history, this transformation provides an interesting way to examine the impact of new technology on past human and physical environments. One far-reaching example is the steam-powered railroad system which, from its beginning in the 1830s to its apogee on the eve of World War I, grew to reach nearly all corners of England and Wales. The landscape of the Victorian City was a monument to the railway age, with its huge train stations and rail yards, together with the great earthworks and tunnels that the rail network required. And to its stations came more and more individuals and families who were moving to town in search of better opportunities, leaving the countryside behind and villages in decline.

At first glance, the argument that railroads facilitated internal migration, the decline of the rural communities, and the growth of cities seems a truisim, something hardly disputable. A closer look at the literature and history, however, suggests that this argument bears re-consideration. Although building of railway plants, junctions, and freight yards increased the populations where these works were located, the notion that railways were a primary cause of urban growth and rural depopulation has proved dubious and overly simple. As recent research has shown, new rail lines into major urban centers usually arrived after the population had grown significantly and not before. With one or two exceptions, railways in England did create new towns as in the United States.

Did the railways facilitate migration from countryside to town? A look into the relevant literature on the subject shows little systematic work on the question. All studies agree that the Victorian and Edwardian eras saw the rail system reach its maximum extent and popularity as means of transporting people and freight. But if this was the Golden Age of the railroads, how they affected the movements of people from village to town and from town to city is more often a matter of conjecture than demonstration. Even less attention has been given to another question that we can address. To what extent did the extension of the rail system into small towns and villages retard the movement of people from small settlements to large urban centers or to regions of greater economic opportunity, such as the coal-mining districts of southern Wales? Rather than hastening a rural exodus, it is possible that the coming of railways and the commercial opportunities they brought opened new jobs for local people and thus served to stem the pace of rural out migration.

The use of GIS makes it easy to take up other questions as well. For example, did men and women migrate in similar patterns? Or did men and women tend to move to different destinations because opportunities for work varied by region and by gender? What was the timing, the extent, and geography of rural depopulation? When and where did the peak of the rural exodus occur?

Analysis: Searching and Describing Patterns

What follows here are two examples for the main part of the manuscript. The first is an introductory analysis the second, an advanced one.

Example 1: Patterns of Migration from 1851 to 1861

This section introduces 1) count and ratio variables (population, population density, net migration, and percentage population change due to migration) 2) the statistical concepts of center, and spread and 3) their use in defining groups for choropleth mapping. To build understanding, I present a 5 percent random sample of registration districts containing migration data for England and Wales. Using a small number of cases students perform hand calculations and acquire experience with the variables and their interpretation. In the text I use the data for 15 census registration districts--about half of the 5 percent sample--to illustrate the concepts, alternative methods of classifying attribute data into groups (equal intervals, mean and standard deviation, quantiles, and "natural breaks"), and the reasons for choosing quantiles or natural breaks over the two other choices. Two exercises ask students to generate results using the other half of the sample data. (See the attached lab exercises.)

Two sets of maps illustrate the identification of patterns through visualization, that is, the plotting and examination of migration rates for men and women over the decade 1851 to 1861. The first map displays the results from the sample, showing the percentage change over the decade by gender that is attributable to migration. The distribution of the sample indicates areas of out migration in rural areas and in migration in urbanizing areas, but differences between men and women seem negligible, or "too close to call."

A second set of maps displays migration data by gender for the entire set of registration districts for the same decade, 1851-1861. These maps confirm the patterns of out migration and in migration that were evident in the sample, while revealing the greater complexities. The differences between male and female patterns are more pronounced and suggestive. Whereas male migration proceeded to a limited number of destinations where industrial and mining work was concentrated, female migration was geographically more extensive. During this decade at least, women migrated in significant numbers to a broader range of destinations, some moving to districts favored by men and others to the hinterlands of industrial zones and of London especially. These interesting patterns also suggest--but do not demonstrate--that women were likely to migrate over shorter distances than men, reflecting the more dispersed availability of work in domestic service, the largest segment of employment for women. A methodological lesson of these comparison is both the utility and limitations of a sample as compared to the population of which it is a part.

Example 2: Railways and Rural Out Migration

This example tests my hypothesis that the extension of the rail system into rural England Wales from 1850 to 1914 retarded --rather than accelerated--rural out migration. The results provide some confirmation as well as further questions to explore.

After presenting maps showing the extension of the rail system from 1845 to 1914, I divide rural registration districts into two groups, one with low access to rail transport (those that fall into the lower quartile of rail line density) and the other group with high access (those falling in the upper three quartiles of rail line density).

A t-test of changes in population density in these two groups of Registration Districts during the 1870s shows a small but statistically significant difference between the two groups. From 1851 to 1871 the mean population density declined in rural districts with low access to rail transport, while it remained unchanged in districts with greater access to rail. Results for the period 1881 to 1914 confirm the pattern. Although average population density for both groups of districts declined, the decline was significantly larger in the districts where access to railways was lower.

One caveat: at this point I'm not certain whether to include the results of a t-test because of the additional space required to introduce the test to an undergraduate audience with presumably little or no background in statistics. I would prefer to demonstrate the relationship via a map and visualize examination, if I can improve upon my first efforts at displaying two variables on a map. (See Map 3.) I would welcome suggestions or reactions here.

Table 1. t-Tests of Changes in Population Densities, 1851-1871, and 1881-1891


Creating an Esri Component on an HTML Page

You insert an Esri map component in an HTML page by clicking the Esri Map button on the right end of the Objects group on the Components tab, as shown in the following image.

After clicking the button, use your mouse to draw an area on the HTML Canvas for the map component.

Configuring the Esri Map Component

Once you insert the Esri map component into the HTML page, you can configure the following properties and objects.

  • The basemap on top of which the feature layers will display.
  • Layers (Esri feature layers).
  • The map view.
  • Geographic role or longitude and latitude for each layer.
  • Symbology using colors, shapes, sizes, and images.

The Esri viewer has widgets available at runtime that provide a table of contents (layer list) and a set of tools for making selections and changing the viewing area on the map.

You have the following options for configuring the map component contents.

  • A map published on your own portal or on ArcGIS.com.
  • The initial spatial extent of the map component (the bounding box for the initial display of the map).

Note: On the Properties panel, the Map type property defaults to Google map. This property is not relevant to an Esri component and can be ignored in this context.

Reference: Choosing a Basemap

The Miscellaneous options on the Properties panel lets you select one of the following default basemaps:

  • Light Gray. Provides a light gray neutral background. This is the default basemap.
  • Dark Gray. Provides a dark background that allows the focus to be on other layers.
  • Imagery. Provides a detailed World Imagery map layer.
  • Imagery with Labels. Provides a detailed World Imagery map layer with labels.
  • Streets. Provides a multiscale street map for the world.
  • Topographic. Provides a topographic map.
  • Terrain with labels. Provides a terrain base map with labels.
  • National Geographic. Provides a general reference map from National Geographic.
  • Oceans. Provides a background designed to be used as a reference map for ocean data.
  • Open Street Map. Provides the OpenStreetMap community map layer.
  • USA Topo Maps. Presents land cover and detailed topographic maps for the United States. The TOPO maps are seamless, scanned images of United States Geological Survey (USGS) paper topographic maps.
  • USGS National Map. Presents a combination of contours, shaded relief, woodland and urban tint, along with vector layers, such as geographic names, governmental unit boundaries, hydrography, structures, and transportation, to provide a composite topographic base map provided by the USGS Topo base map service from The National Map. Data sources are the National Atlas for small scales, and The National Map for medium to large scales.

You can also add a custom basemap, as described in Using the WebFOCUS Esri HTML5 Viewer.

Reference: Configuring Whether Selections on a Map Are Required to Run a Request

When selections on a map trigger a request to run, you can configure whether clearing the selections reruns the request. To specify whether to rerun the request, use the Selection Required property on the Properties panel for the map object.

  • "Selection Required" = yes runs the request only when features have been selected on the map. When you click Clear Selection in the Selection Widget, the request is not run again
  • "Selection Required" = no always runs the request. When you click Clear Selection in the Selection Widget, the request is run again

Reference: Defining the Esri Component Layers

To define the layers that will display on your map component, you use the ESRI Object Settings panel, shown in the following image:

On this panel, you configure:

    The layers that will display on your map component.

Add a layer by clicking the New Layer icon at the top of the panel, and remove a selected layer by clicking the X at the top of the panel. You can change the default layer name by selecting the default name, clicking it, and typing over it when the edit box displays.

Using the arrow keys at the top of the panel, you can control the order of layers on the resulting map.


Examples

This is a slice of the Voronoi diagram of a random set of points in a 3D box. In general, a cross section of a 3D Voronoi tessellation is not a 2D Voronoi tessellation itself. (The cells are all convex polyhedra.)

Voronoi tessellations of regular lattices of points in two or three dimensions give rise to many familiar tessellations.

  • A 2D lattice gives an irregular honeycomb tessellation, with equal hexagons with point symmetry in the case of a regular triangular lattice it is regular in the case of a rectangular lattice the hexagons reduce to rectangles in rows and columns a square lattice gives the regular tessellation of squares note that the rectangles and the squares can also be generated by other lattices (for example the lattice defined by the vectors (1,0) and (1/2,1/2) gives squares).
  • A simple cubic lattice gives the cubic honeycomb.
  • A hexagonal close-packed lattice gives a tessellation of space with trapezo-rhombic dodecahedra.
  • A face-centred cubic lattice gives a tessellation of space with rhombic dodecahedra.
  • A body-centred cubic lattice gives a tessellation of space with truncated octahedra.
  • Parallel planes with regular triangular lattices aligned with each other's centers give the hexagonal prismatic honeycomb.
  • Certain body-centered tetragonal lattices give a tessellation of space with rhombo-hexagonal dodecahedra.

For the set of points (x,   y) with x in a discrete set X و y in a discrete set ص, we get rectangular tiles with the points not necessarily at their centers.


مراجع

  • [AKSA04] Arampatzis G., Kiranoudis C. T., Scaloubacas P., Assimacopoulos D. : A GIS-based decision support system for planning urban transportation policies. European Journal of Operational Research 152, 2 (Jan. 2004), 465–475.
  • [BD13] Bostock M., Davies J. : Code as Cartography. The Cartographic Journal 50, 2 (Nov. 2013), 129–135.
  • [BJJ ∗ 11] Block B. A., Jonsen I. D., Jorgensen S. J., Winship A. J., Shaffer S. A., Bograd S. J., Hazen E. L., Foley D. G., Breed G. A., Harrison A. L., Ganong J. E., Swithenbank A., Castleton M., Dewar H., Mate B. R., Shillinger G. L., Schaefer K. M., Benson S. R., Weise M. J., Henry R. W., Costa D. P. : Tracking apex marine predator movements in a dynamic ocean. Nature 475, 7354 (July 2011), 86–90.
  • [BM09] Battersby S. E., Montello D. R. : Area Estimation of World Regions and the Projection of the Global-Scale Cognitive Map. Annals of the Association of American Geographers 99, 2 (Apr. 2009), 273–291.
  • [BMP06] Bos J. E., MacKinnon S. N., Patterson A. : Motion Sickness Symptoms in a Ship Motion Simulator: Effects of Inside, Outside and No View. Aviation Space and Environmental Medicine 76, 12 (Jan. 2006), 1111–1118.
  • [Bro98] Brown C. E. : Coefficient of Variation. In Applied Multivariate Statistics in Geohydrology and Related Sciences. Springer, Berlin, Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 1998, pp. 155–157.
  • [Car10] Carbon C.-C. : The Earth is flat when personally significant experiences with the sphericity of the Earth are absent. Cognition 116, 1 (2010), 130–135.
  • [CCC ∗ 15] Chandler T., Cordeil M., Czauderna T., Dwyer T., Glowacki J., Goncu C., Klapperstueck M., Klein K., Marriott K., Schreiber F., Wilson E. : Immersive Analytics. In

International Conference on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision WSCG


شاهد الفيديو: #أساسياتالمساحة -4- قياس زاوية أفقية (شهر اكتوبر 2021).