Daugiau

Kaip normalizuoti surašymo informacijos žemėlapius?

Kaip normalizuoti surašymo informacijos žemėlapius?


Bandau patobulinti šioje svetainėje surašymu pagrįstus žemėlapius, kuriuose surašymo vertės rodomos 5 masteliais nuo surinkimo rajonų iki valstybės.

Šiuo metu žemėlapiuose rodomi sveiki skaičiai (pvz., Bendras poligono gyventojų skaičius), kuris nėra optimalus. Kaip juos reikėtų normalizuoti?

1 variantas: visos sumos%

Man patarta normalizuoti% viso. Dėl to atsiranda legendų diapazonai, pvz., "0,0004% - 0,0006% visos populiacijos", dėl kurių (TJO) legendą sunku iššifruoti - tai nėra intuityvi trupmena ir sunku ją suprasti.

2 variantas: gyventojų tankumas

Kitas variantas galėtų būti normalizavimas pagal plotą. Kadangi duomenų rinkiniai saugomi metrais, taip pat gaunamos tokios vertės kaip „0,000000019–0,000000035 asmenys vienam kvadratiniam metrui“.

Galėčiau tai apversti, norėdamas parodyti „plotas / asmuo“, bet tai nebūtų prasminga tokiems duomenų rinkiniams kaip būstas. Ar tai būtų įžeidžianti, kai taikoma tokiems duomenų rinkiniams kaip religija (1km2 vienam X asmeniui)?

Ar yra standartinė metodika, leidžianti bet kurią iš šių verčių paversti prasmingesnėmis? Ką kiti žmonės daro savo surašymo žemėlapiuose?

Ačiū, Steve


Pasirinkę% parinktį, paprasčiausiai galėtumėte pasakyti „4–6 žmonės iš kiekvieno milijono (1 000 000)“, o tai reiškia tą patį, bet kalbama apie gražius apvalius skaičius (na, jūs normalizuojatės iki 1 000 000).


Paprastai choropleth žemėlapiuose rodomas tankis, o ne populiacijos. Rodant populiaciją rezultatas pernelyg priklauso nuo padalijimo. Taigi, 2 variantas yra tikrai tinkamiausias.

Norėdami apibrėžti tankio klases, šiame dokumente aprašomos bendros metodikos. Kvantilės metodas paprastai taikomas choropleth žemėlapiams.


Tai priklauso nuo to, ką norite perduoti. Procentas iš viso yra naudingas, jei norite parodyti santykį su visa šalimi. Tankis yra naudingas, jei ketinate parodyti, kaip populiacija pasiskirsto, palyginti su fizine geografija. Jei mokymasis būtų svarbus, galėtumėte normalizuotis pagal mokyklų skaičių.

Palyginu daugelį geografinių sričių, ypač kai vidutinis ir (arba) mediana yra reikšmingas rodiklis, aš dažnai pritariu standartiniams nuokrypiams. Jie gali gąsdinti vidutinius vartotojus, tačiau gali būti išreikšti vidutiniu, žemesniu ir didesniu nei vidutinis. Kitas privalumas yra tas, kad jis išlaiko prasmę skirtinguose geografijos lygiuose.

Aš sutinku su liepa, kad tankis yra prasmingesnis jūsų žemėlapiui „kur gyvena australai“. Bet aš paimčiau puslapį iš Tufte knygos ir parodyčiau duomenis. Pažymėkite vietoves su gyventojų skaičiumi, o tankiui parodyti naudodami chloropletą. Krūva įvairių atspalvių bliuzo formų gali susidaryti greitą įspūdį apie paplitimą, o legenda jiems pasakys, kaip atspalviai yra susiję. Tačiau žmonės gauna daug daugiau, matydami tikrąjį skaičių. Niekas negali labai greitai atlikti intuityvaus šuolio nuo tamsiai mėlynos ir didelės iki tikrai didelio tankio. Duokite jiems numerį ir jis susies viską.

Jei negalite išsiaiškinti etiketės, gali veikti ir iššokantys langai ar atskira lentelė.


A. KEKŲ APKRITIMO PREZIDENTAS IR KOMISIJŲ TARYBA

Kuko grafystės vyriausybė

Kuko grafystės vyriausybės pagrindinis puslapis. Populiariausios naujienos ir nuorodos apskrities agentūroms, apskrities komisarų tarybai ir būsimiems apskrities renginiams.

Kuko apygardos komisarų taryba

Stebėkite apskrities valdybos ir miškų apsaugos rajono susitikimus tiesiogiai. Peržiūrėkite išsamią valdybos posėdžio informaciją, darbotvarkę ir posėdžio procesą.

Komisijos narių tarybos sekretorius

Nuorodos į valdybos posėdžių tiesioginius srautus, darbotvarkes ir vaizdo laikmenas.

Kuko apygardos įstatymai

Ieškokite laukiančių ir priimtų teisės aktų bei lentų kalendorių.

Kuko apygardos miškų rezervatas

Informacija apie paslaugas, vietas ir biudžetus.

B. BIUDŽETAS

Finansų biuras

Raskite nuorodas į metinius biudžetus, finansines ataskaitas, Kuko apygardos obligacijas ir kvalifikacijos prašymus

Biudžeto ir valdymo paslaugų departamentas (DBVS)

Apima nuorodas į dabartinį biudžetą, vykdomojo biudžeto rekomendacijas ir biudžeto archyvus iki 2002 m.

C. ORDINACIJOS IR TEISĖS AKTAI

Kuko apygardos potvarkių kodeksas

Kuko apygardos potvarkių, įskaitant Zonavimo potvarkį, ieškomas kodeksas. Taip pat apima priimtus potvarkius, kurie dar nėra kodifikuoti.

Potvarkiai ir nutarimai

Raskite nutarimų ir nutarimų tekstą bei valdybos posėdžių darbotvarkes. Galima įsigyti iki 2000 m. Sausio mėn.

D. RINKAMI Pareigūnai

Vertintojas

Mokesčių mokėtojų informacija, įvertinimo paieška, informacija apie atleidimą nuo mokesčio, formos, informacijos teikimas, apeliacijos ir informacija vyresnio amžiaus žmonėms ir neįgaliems veteranams Taip pat yra internetinis paieškos įrankis siuntų duomenims gauti naudojant „G.I.S.“. gyvenamųjų ir negyvenamųjų objektų nuotraukos, taip pat ankstesnio ir dabartinio įvertinimo vertės.

Peržiūros taryba

Informacija apima formas, peržiūros tarybos taisykles, dabartines ir istorines datas bei terminus, vadovus ir informaciją apie valdybos foną.

Kuko apygardos tarnautojas

  • Skyriuje „Gyvybiniai įrašai“ yra informacijos, kaip prašyti svarbių įrašų.
  • Kuko priemiesčio priemiesčio rinkimų skiltyje pateikiama informacija, kur balsuoti, kandidatų sąrašai, atskleidimai ir rinkimų rezultatai.
  • Turto mokesčių skyriuje yra informacijos apie mokesčių tarifus, plėtinius, žemėlapius, išpirkimą, mokesčių DUK ir žodyną.
  • Etikos ir kampanijos atskleidimo skyriuje pateikiami informacijos atskleidimo reikalavimai ir informacija apie lobistus. Ieškoti valstybės pareigūnų ir darbuotojų ekonominio intereso ataskaitų.
  • Apskrities valdybos skyriuje yra informacija apie apskrities valdybos posėdžius, potvarkius, apskrities valdybos narius ir informaciją apie valdybą.
  • „Media Room“ yra vaizdo biblioteka ir naujienų skiltis.

Kuko apygardos apygardos teismo sekretorius

    - Teikia informaciją apie advokatų el. Pašto stebėjimą, advokato paiešką, pagalbą susigrąžinant vaiko išlaikymą, smurtą artimoje aplinkoje ir paauglių smurtą, bendrą supaprastintą santuokos nutraukimą, statistinę informaciją, pasų paslaugas, išsiuntimą / antspaudavimą / tapatybės vagystę, informaciją apie prieigą prie Kuko apygardos įvaikinimo įrašai, savipagalbos ištekliai ir brošiūros. - Kuko apygardos apygardos teismas suformuoja. Visos formos yra interaktyvios ir užpildomos. Kai kuriuose yra instrukcijos. - Internetinė prieiga prie visiško elektroninio lizdo byloms, pateiktoms Civilinių, Teisės, Kanceliarijos, Testamento ir Buitinių santykių skyriuose. - Kuko apygardos advokatams teikiama nemokama paslauga, teikianti el. Paštu pranešimą apie pasikeitimus nagrinėjamose bylose. - Mokėti eismo bilietus, prašyti eismo saugumo mokyklos arba numatyti teismo posėdžio datą.

Kuko apygardos apygardos teismas

Vyriausiasis apygardos teismo teisėjas.

Advokatų / bylų skyriuje yra įvairių teismo padalinių kalendoriai ir dokumentai. Eismo skyriuje yra informacijos apie procedūras, baudas, DUI, sankcijas ir DUK.

Kuko apygardos aktų registratorius

Paieška pagal dotacijos gavėją / dokumento gavėją, dokumento numerį, teisinį aprašymą, turto identifikavimo numerį (PIN), patikos numerį ar padalinį.

Kuko apygardos valstijos advokatas

Informacija apie smurtą šeimoje, sukčiavimą hipotekoje, nusikaltimus aplinkai, senjorus ir asmenis, sergančius
neįgalumas, aukos paslaugos.

Kuko apygardos šerifas

Internete ieškokite informacijos apie kalinius, baudžiamuosius orderius ir vaiko išlaikymo orderius. Taip pat raskite informacijos apie piktnaudžiavimo opioidais prevenciją, kaip pateikti nusikalstamų veikų patarimus, civilinio proceso tarnybą ir iškeldinimą, turto areštą ir civilinį procesą.

Kuko apygardos iždininkas

Pasirinktos formos, mokėjimas internetu, mokėjimo būsena, dublikatas ir permokėjimas bei atsisiunčiamos brošiūros keliomis kalbomis.

E. AGENTŪROS

Galimas išsamus Kuko apygardos agentūrų sąrašas.

    - Pateikia potvarkius ir taisykles, kreipimusis internetu, administracines procedūras, formas, klausymo vietas ir citatų apmokėjimą.
    - Licencijuotų rangovų paieška, zonavimo klasifikacija ir statybos leidimo statusas. Raskite paraiškas, leidimų reikalavimus (išdėstytus pagal projekto tipą), rangovo reikalavimus, potvarkius ir mokesčių grafikus.
    - potvarkiai, nuostatai ir vadovai, prašymai pateikti patariamąją nuomonę ar tyrimą ir naujausios patariamosios nuomonės bei pranešimai apie apsisprendimą.
    - Pateikiamas nutarimo, procedūrinių taisyklių, skundo formos, sprendimo ir įsakymų tekstas su indeksu.
    - Informacija apie leidimus, atitikimą ir tikrinimą, kietąsias daleles, kietąsias atliekas, saulės energiją ir apleistų teritorijų programą. Taip pat informacija apie naują „Smart Grid“ programą.
    - Nuorodos į pacientų paslaugas, klinikines paslaugas, vietas, švietimą ir tyrimus bei valdymą.
    - Teikia informaciją apie leidimus, projektus, statybų zonas ir tolimų gabenimų planus.
    - Darbo skelbimai, informacija apie „Shakman“ ir paraiškos.
    - Pateikia sertifikuotų tiekėjų katalogą, reglamentus, sertifikavimo paraiškas ir pažymą bei mažumoms ir moterims priklausančio verslo (MBE / WBE) išteklius.
    - Apima Valstybės gynėjų tarnybos skyrius, Nepilnamečių teismo vadovą ir Baudžiamosios justicijos sistemos vadovą (taip pat galima rasti ispanų kalba kaip PDF).

Paskirstymas

Platinimas reiškia tai, kaip kažkas yra išplitęs ar išdėstytas geografinėje vietovėje. Paskirstymo sąvoka gali būti taikoma beveik viskam Žemėje, pradedant gyvūnų ir augalų rūšimis, baigiant ligų infekcijomis, oro sąlygomis ir žmogaus sukurtomis struktūromis.

Daugelis dalykų, kuriuos tyrinėja geografai, yra vienose vietose, bet kitose - ne. Tai reiškia, kad šie modeliai pasireiškia tam tikrais pasiskirstymais per Žemės paviršių. Geografai ieško ir bando paaiškinti galimus modelius. „Paskirstymas“ reiškia tai, kaip kažkas yra išplitęs ar išdėstytas vietovėje. Pasiskirstymo atpažinimas žemėlapyje yra atspirties taškas daugeliui geografinių tyrimų. Geografai ieško ir bando paaiškinti galimus modelius.

Kai kuriuos paskirstymus galima pamatyti vizualiai. Ūkininkų bendruomenėje tvartų skaičių galima pamatyti, pavyzdžiui, iš lėktuvo.

Vis dėlto vaizdinė informacija ne visada yra tiksli ar prieinama. Teritorijos gali būti per didelės, kad jas būtų galima pamatyti, o kai kurios jos visai nematomos. Šiuos pasiskirstymo modelius reikia įtraukti į žemėlapį. Pasaulio gyventojai yra geras informacijos, kurią reikia atvaizduoti, pavyzdys. Geografai negali iš oro suskaičiuoti žmonių skaičiaus rajone. Jie remiasi daugybe informacijos rūšių, pavyzdžiui, surašymo duomenimis, nustatydami žmonių pasiskirstymą tam tikroje srityje.

Norint suprasti pasiskirstymo modelius, svarbu suprasti kitus veiksnius, tokius kaip klimatas, reljefo formos ir augmenija. Pvz., Žmonių populiacijos pasiskirstymas rodo labai mažai žmonių, gyvenančių Azijos ir sausringoje Gobio dykumoje. Dykuma siūlo nedaug išteklių, svarbių išgyvenimui.

Konfliktai ir ekonomika taip pat gali turėti įtakos paskirstymo modeliams. Tūkstančiai Irako piliečių paliko savo šalį po 2003 m. Prasidėjusio Irako karo. Gyventojų pasiskirstymas rodo, kad daugelis irakiečių dabar gyvena Sirijoje ir Jordanijoje.

Prasta Kinijos kaimo vietovių ekonomika privertė milijonus žmonių ieškoti darbo didžiulėse miesto vietose, tokiose kaip Pekinas ir Šanchajus. Darbas gamyklose ir paslaugų pramonėje (viešbučiuose, restoranuose) dažnai yra pelningesnis nei ūkininkavimas. Dėl to Kinijos kaimo ir miesto gyventojų pasiskirstymas tapo žymiai dramatiškesnis.

Paskirstymas yra būdas, kaip kažkas yra paskirstytas vietovėje, ir # 8212 tai geografams nepasako, kodėl ir kaip jis yra pasiskirstęs.

Viena tema, kurią tyrinėja gydytojai ir biologai, yra ligos maliarijos paplitimas. Maliarija daugiausia randama atogrąžų ir drėgnose pasaulio vietose. Maliarija šiose vietovėse yra paplitusi, nes ligą nešantys ir pernešantys uodai klesti karštame, drėgname klimate. Žmonių maliarinių infekcijų pasiskirstymas rodo didelę koncentraciją atogrąžų regionuose, o žemas - ne atogrąžų regionuose.

Žemėlapis sutinkamas su „National Geographic Maps“

Paskirstymas ir ekonomika
Platinimas yra svarbi ekonomikos, taip pat geografijos dalis. Ekonomine prasme platinimas yra procesas, kai prekės ar paslaugos gamintojas daro ją prieinamą vartotojams. Ūkininkas gali auginti pasėlius ir paskui juos paskirstyti parduotuvėms ar prekybos centrams.


HERO bendradarbiavimas

Pagrindinis „HERO“ projekto tikslas yra sukurti techninę ir konceptualią infrastruktūrą, kad būtų remiami ilgalaikiai moksliniai tyrimai apie vietos ir regionų žmogaus padarinius pasaulinėms aplinkos pokyčiams. Pagrindinė mūsų požiūrio į šį tikslą dalis yra sukurti metodų ir įrankių rinkinį, kuris palengvintų sinchroninį ir asinchroninį mažų mokslininkų bendruomenių bendrą darbą, platinamą visame JAV tinklų tinkle. Šiais metodais ir įrankiais bandoma sujungti tiriamąsias geovizualizacijos užduotis, kurių metu sąvokos konstruojamos iš duomenų, su žinių reprezentavimo sistemomis, kurios fiksuoja santykių tarp sąvokų, duomenų, įrankių ir žmonių struktūrą.

HERO mokslininkai dalyvauja įvairiose mokslinių tyrimų programose, pradedant duomenų rinkimo protokolų kūrimu, kuriant teorijas ir modelius, skirtus įvairialypiams pokyčių procesams paaiškinti, ir pokyčių švelninimo politiką. Mechanizmas, naudojamas šiems metodams ir priemonėms padaryti prieinamą mokslininkams ir sudaryti sąlygas bendrai kurti žinias erdviniu ir laiko požiūriu paskirstytame kontekste, yra mokslinis bendradarbiavimas (apibrėžtas toliau).

Mokslinės bendradarbystės: apžvalga. Nacionalinių bendradarbiavimų kūrimo iššūkis buvo išsamiai aprašytas 1993 m. Nacionalinės tyrimų tarybos ataskaitoje (40). Ši ataskaita apibūdina bendradarbiavimą kaip & # x0201centratorių be sienų, kuriame šalies tyrėjai gali atlikti tyrimus neatsižvelgdami į geografinę padėtį & # x02014kontaktuodami su kolegomis, pasiekdami prietaisus, dalindamiesi duomenimis ir skaičiavimo ištekliais bei pasiekdami informaciją iš skaitmeninių bibliotekų. Didelė pažanga padaryta siekiant ataskaitos tikslų (pvz., Nuorodos 41–45). Tačiau kol kas akcentuojamas bendradarbiavimas, palengvinantis fizinių ar medicinos mokslų tyrimus, ir realaus laiko duomenų rinkimas ar eksperimentų kontrolė. Tik nedidelė pažanga padaryta taikant bendradarbiavimo koncepciją tiriant žmogaus ir aplinkos sąveiką (46) arba suliejant bendradarbiavimo koncepcijas su darbu bendradarbiaujančiose geografinėse informacinėse sistemose (47) arba bendradarbiaujančioje geovizualizacijoje (48), žr. 49 daugiau apie žemėlapių ir geografinės informacijos sistemų bendradarbiavimą. Taip pat nedaug nuveikta taikant žinių reprezentavimo metodus bendradarbiaujant, siekiant užfiksuoti semantinius santykius tarp visų išteklių, kuriuos gali sudaryti bendradarbiavimas. Kerolis ir kt. (50) ir Chao ir kt. (51) aprašomos kitų mokslo bendruomenių pastangos naudoti kylančią žinių valdymą ir portalų technologijas, siekiant paremti žinių kaupimą moksle.

Mokslo įstaiga Jungtinėse Valstijose pripažino vadinamojo & # x0201cmega-bendradarbiavimas & # x0201d būtinybę spręsti kritines pasaulines problemas (52 leid. Zare šio leidinio metu buvo Nacionalinės mokslo tarybos pirmininkė), o žmogaus pažeidžiamumas ir reagavimas į visuotinius aplinkos pokyčius yra būtent tokia problema, kur reikalingas toks megabendradarbiavimas. Kaip pažymėjo Finholtas (44 m.), Kliūtys sąveikai paskirstytose tyrimų vietose sulėtins žinių, reikalingų iššūkių keliantiems tyrimų klausimams išspręsti, kūrimą ir integravimą. Skirstomo tinklo, pvz., HERO sukurto, tikslas yra susieti vietą ir laiką, sutelkiant tyrėjus, jų naudojamus vaizdinės koncepcijos vaizdavimo ir dalijimosi įrankius bei sukurtas žinias į vieną virtualią aplinką.

Elektroniniai nešiojamieji kompiuteriai: transporto priemonė žinioms įsigyti, konstruoti ir dalytis. Vienas iš HERO bendradarbiavimo komponentų yra internetinis portalas, integruojantis žinių pateikimo ir informacijos vizualizavimo įrankius į elektroninį tradicinio mokslo sąsiuvinio įgyvendinimą. Popieriniai sąsiuviniai dažniausiai buvo naudojami fiksuojant asmens idėjų raidą, o mūsų bendradarbiavimo sąsiuviniai sukurti atsižvelgiant į dalijimąsi moksline informacija ir kolektyvinį tyrimą. Užrašų knygelė yra internetinė darbo sritis, suteikianti tyrėjams prieigą ne tik prie jų naudojamų skaitmeninių duomenų ir įrankių (pvz., Skaitmeninės bibliotekos, tokie portalai jau tampa įprasti), bet ir prie abstrakčių sąvokų, sukurtų naudojant šiuos duomenis ir metodus. . „HERO“ darbo erdvės suteikia galimybę ne tik koduoti mokslinių pokalbių elementus, kurie lengvai & # x0201skaitmeninami. & # X0201d. Jie taip pat palengvina išreikšti ir išsaugoti kai kuriuos apmąstymus ir samprotavimus, kurie tyrėjo galvoje paprastai yra tylūs. Užuot saugojus pasakojimo forma, kaip gali būti įprasta popieriniame sąsiuvinyje, šį atspindį galima vizualiai apibūdinti naudojant koncepcijos grafikos įrankius, o užrašų knygelė išverčia gautas diagramas į aprašymo logika paremtą žinių reprezentavimo kalbą saugojimui ir dalijimasis.

2 paveiksle parodytas pagrindinis vartotojo darbo srities puslapis, suteikiantis prieigą žmonėms, su kuriais jis bendradarbiauja, užduotys, apibūdinančios atvejų tyrimus ar analizės procedūras, sąvokos, apibrėžiančios kategorijas ir idėjas, duomenų rinkmenos, naudojamos kuriant ar atspindint sąvokas, ir internete įrankiai, kuriais galima vizualizuoti duomenis ir sąvokas. Naudodamiesi šia portalų sistema aprašydami mokslinių tyrimų elementus, mokslininkai leidžia savo elektroniniam sąsiuviniui užfiksuoti savo ir kitų vartotojų bendruomenių idėjų raidą. Toks sąsiuvinis leidžia atsakyti į įprastus klausimus naujais būdais ir netgi užduoti keletą naujų klausimų, palengvinantį dinamišką koncepcijos ir metodo kūrimo, išplėtimo ir taikymo procesą. Pavyzdžiui,


IŠSAMUS APRAŠYMAS

Paprastai šis aprašymas yra nukreiptas į sistemas ir metodus, kurie nustato semantinę žemėlapio vietą ir (arba) nustato žemėlapių artumą. Visų pirma, čia aprašytos sistemos ir metodai gali nustatyti ir pasirinkti vieną ar daugiau semantinių esybių, kurios perteikia žemėlapio turinio elementų vietos semantinį supratimą ar semantinį apibendrinimą. Pasirinktas semantines esybes tokiam žemėlapiui galima priskirti kaip semantines vietas. Pvz., Žemėlapiui, kuriame rodoma bonsų daigynų vieta visoje Anglijoje, Škotijoje ir Šiaurės Airijoje, turinio elementų vietas galima apibendrinti pasirinkus ir naudojant semantinę „Jungtinės Karalystės“ esmę kaip semantinę vietą toks žemėlapis. Taigi, atsižvelgiant į turinio vietų, susietų su turinio elementais, įtrauktais į žemėlapį, rinkinį, šio atskleidimo sistemos ir metodai gali nustatyti vieną ar daugiau semantinių vietų, kurios suteikia semantinį supratimą ar semantinį tokio turinio vietų rinkinio apibendrinimą.

Kaip vieną pavyzdį, šio aprašo skaičiavimo sistema gali pasirinkti ar kitaip identifikuoti mažiausią semantinį objektą, apimantį didesnę nei ribinė daugelio turinio vietų, susietų su žemėlapiu, kiekį. Skaičiavimo sistema gali susieti identifikuotą semantinį objektą su žemėlapiu kaip su semantine žemėlapio vieta. Žemėlapiui pasirinktos semantinės vietos gali būti naudojamos tam, kad paieškos sistemos galėtų atpažinti žemėlapį, atsižvelgdamos į atitinkamus paieškos kriterijus. Kitu aspektu, šio aprašymo sistemos ir metodai gali nustatyti artumo balą tarp pirmojo žemėlapio ir antrojo žemėlapio. Pavyzdžiui, šio atskleidimo sistemos ir metodai gali nustatyti artumo balą tarp pirmojo žemėlapio ir antrojo žemėlapio, bent jau iš dalies remdamiesi bent vienos pirmosios semantinės vietos, susijusios su pirmuoju žemėlapiu, palyginimu bent su viena antrąja semantine vieta, susieta su antruoju žemėlapiu. Pagal artumo balą galima nustatyti, ar pateikti antrąjį žemėlapį kaip susijusį pirmojo žemėlapio žemėlapį.

Konkrečiau, tam tikri esami produktai gali suteikti vartotojui galimybę pritaikyti žemėlapį arba sukurti naują žemėlapį, pavyzdžiui, pridėdami turinio elementų prie pagrindinio žemėlapio. Kiekvienam turinio elementui vartotojas gali pasirinkti arba kitaip nurodyti vieną ar daugiau vietų. Pavyzdžiui, viena ar kelios vietos, susietos su kiekvienu turinio elementu, gali būti įvairių formų, pavyzdžiui, taškų, linijų, linijinių linijų, daugiakampių ar kitų formų. Taigi vartotojas gali sukurti naują žemėlapį, kuriame būtų rodomos įvairių vartotojo nurodytų turinio elementų vietos konkrečiame geografiniame regione. Kaip minėta aukščiau, šio aprašymo sistemas ir metodus galima pritaikyti nustatant vieną ar daugiau semantinių vietų, kurios pateikia tokio vartotojo sukurto žemėlapio turinio elementų vietų semantinį apibendrinimą.

Kai kuriais atvejais, norint nustatyti vieną ar daugiau semantinių žemėlapio vietų, skaičiavimo sistema gali gauti informaciją, apibūdinančią daugybę turinio vietų, atitinkamai susietų su daugeliu turinio elementų, įtrauktų į žemėlapį. Pvz., Turinio elementuose gali būti vienas ar keli elementai: taškinis turinio elementas, turinio eilutė ir daugiakampis turinio elementas. Kaip vieną pavyzdį vartotojas gali pridėti turinio elementą prie žemėlapio, kuriame aprašoma bonsų darželio vieta. Toks turinio elementas gali būti taškinis turinio elementas, nes jis turi vieną su juo susietą vietą. Kaip kitą pavyzdį vartotojas gali pridėti turinio elementą prie žemėlapio, kuriame aprašomas navigacijos maršrutas nuo pradžios iki tikslo. Toks turinio elementas gali būti turinio eilutė, nes jame yra viena ar daugiau eilučių, sudarančių maršrutą. Dar vienas pavyzdys: vartotojas gali pridėti turinio elementą prie žemėlapio, kuriame aprašoma, kiek šiuo metu dega gaisras. Toks turinio elementas gali būti daugiakampis turinio elementas, nes jis turi su tuo susietų vietų plotą, kurį galima apibūdinti su daugiakampiu.

Taigi žemėlapyje gali būti daugybė įvairaus tipo turinio elementų, su kiekvienu turinio elementu susietu vienu ar daugiau turinio vietų. Žemėlapyje saugomoje duomenų bazėje gali būti duomenys, apibūdinantys kiekvieną turinio elementą ir turinio vietas, atitinkamai susietas su tokiu turinio elementu. Kaip vieną pavyzdį turinio vietos gali būti saugomos kaip platumos ir ilgumos poros. Kompiuterinė sistema, įgyvendinanti šį aprašą, gali naudotis tokia duomenų baze, kad gautų informaciją, apibūdinančią turinio vietas, susietas su konkrečiu žemėlapiu.

Pagal šio atskleidimo aspektą skaičiavimo sistema gali nustatyti turinio langelių rinkinį, bent jau iš dalies pagrįstą daugybe turinio vietų, gautų žemėlapiui. Pvz., Turinio langeliai gali būti langeliai, kuriuose yra viena ar daugiau turinio vietų.

Konkrečiau, kai kuriuose šio aprašymo variantuose bent jau dalį pasaulio galima geografiškai suskirstyti į keletą ląstelių, atitinkančių tam tikras geografines zonas. Kai kuriais atvejais ląstelės gali būti suskirstytos į duomenų struktūrą, apimančią daugybę ląstelių sluoksnių, o kiekviena kiekvieno sluoksnio ląstelė atitinka daugelio aukštesnio, mažesnio geografinio dydžio ląstelių skaičių. Pavyzdžiui, kvadratinių medžių schemų pavyzdyje kiekviena ląstelė gali apimti arba kitaip atitikti tą pačią geografinę sritį, kaip ir keturios antrinės ląstelės, įtrauktos į kitą aukštesnį sluoksnį. Panašiai, tokioje keturių medžių atsiskyrimo schemoje kiekviena ląstelė gali būti viena iš keturių vaikų ląstelių, kurios yra įtrauktos į tą pačią geografinę sritį ar kitaip atitinka tą pačią geografinę sritį, kaip ir tėvų ląstelės, įtrauktos į kitą žemesnį sluoksnį.

Taigi skaičiavimo sistema, įgyvendinanti šį aprašą, gali apimti arba kitaip turėti prieigą prie duomenų bazės, apibūdinančios daugybę ląstelių, sutvarkytų pagal tokią duomenų struktūrą. Skaičiavimo sistema gali paskirti arba kitaip pasirinkti kai kurias iš tokių langelių kaip turinio langelius, bent jau iš dalies remdamasi daugybe turinio vietų, gautų žemėlapiui, tokiu būdu sudarant žemėlapio turinio langelių rinkinį. Kitaip tariant, skaičiavimo sistema gali konvertuoti žemėlapio turinio vietas į turinio langelių rinkinį, kur kiekviena turinio ląstelių rinkinio ląstelė atitinka tam tikrą geografinę zoną, į kurią įeina viena ar daugiau turinio vietų.

Kai kuriais atvejais turinio langelius galima pasirinkti iš langelių, esančių sluoksnių diapazone tarp minimalaus ir maksimalaus sluoksnių. Pvz., Maksimalus ir minimalus sluoksniai gali būti kintamieji, kuriuos sistemos operatorius gali koreguoti pagal norimą semantinės vietos dydį, apdorojimo laiką ar kitus parametrus. Kai kuriuose įgyvendinimuose skaičiavimo sistema pirmiausia prideda langelius (pvz., Nuo maksimalaus sluoksnio) prie turinio langelių rinkinio pagal atrankos principų rinkinį, tada prideda visas visų ląstelių, kurios anksčiau buvo priskirtos turinio ląstelėms, pagrindines ląsteles į turinio langelių rinkinys.

Visų pirma, kai kuriuose įgyvendinimuose skaičiavimo sistema gali identifikuoti turinio langelių rinkinį, įgyvendindama įvairius skirtingus atrankos principus, atitinkamai skirtingų tipų turinio elementams. Pavyzdžiui, kai kuriuose įgyvendinimuose kiekvienam į žemėlapį įtrauktam turinio elementui skaičiavimo sistema gali paskirti langelį bent viename langelio sluoksnyje, kuris apima vietą, susietą su taškiniu turinio elementu, kaip turinio langelį. Pvz., Kiekvieno turinio elemento langelis, esantis maksimaliame sluoksnyje, kuriame yra taškinis turinio platumos ir ilgumos elementas, gali būti pasirinktas kaip turinio langelis.

Kaip kitą pavyzdį, kiekvienai turinio eilutei skaičiavimo sistema gali paskirti kiekvieną langelį bent viename langelio sluoksnyje, kuriame yra bet kuri iš dviejų ar daugiau vietų, atitinkamai susietų su dviem ar daugiau turinio eilutės elementų, įtrauktų į rinkinį. turinio langelių. Pavyzdžiui, kiekvienas tiesės galinis taškas (ir (arba) linijinių linijų posūkio taškas) gali būti traktuojamas taip pat kaip taškinis turinio elementas, kaip aprašyta aukščiau. Taigi tokiame pavyzdyje maksimalaus sluoksnio ląstelės, apjungiančios linijų galinius taškus, bus pridėtos prie turinio langelių rinkinio, bet ne ląstelės, esančios linijoje tarp dviejų galinių taškų.

Dar vienas pavyzdys: kiekvienam daugiakampio turinio elementui skaičiavimo sistema gali paskirti vieną ar daugiau ląstelių, kurios visiškai įtrauktos į daugiakampį turinio elementą, įtrauktą į turinio langelių rinkinį. Pavyzdžiui, skaičiavimo sistema gali nustatyti daugiakampio vidinio langelio aprėptį tarp didžiausio ir minimalaus sluoksnio, kuris gali būti pridėtas prie turinio langelių rinkinio. Visų pirma, viename pavyzdyje skaičiavimo sistema gali atlikti arba sukelti vidaus ląstelių aprėpties algoritmą, kuris nustato poligono vidinių ląstelių aprėptį. Vidinio langelio aprėpties algoritmas gali būti optimizavimo algoritmas, kuris sumažina naudojamų ląstelių skaičių ir (arba) patenkina maksimalų ląstelių apribojimų skaičių, tuo pačiu padidindamas daugiakampio procentą, kuris yra įtrauktas į vidinės ląstelės aprėptį. Pasirinktus langelius galima riboti tarp didžiausio ir mažiausio sluoksnių. Taip pat gali būti naudojami papildomi ar alternatyvūs apribojimai ar tikslai. Į daugiakampio vidaus aprėptį neįeina langeliai, kuriuose yra vietos, esančios už daugiakampio ribos.

Viena iš priežasčių, kodėl naudojama vidaus aprėptis, yra vengti kaimynų vietų pridėjimo, jei daugiakampis turinio elementas atspindi tam tikrą semantinį objektą, pvz., Šalį, miestą ir pan. Pavyzdžiui, apsvarstykite daugiakampį turinio elementą, kuris eina po miesto ribą. Mountain View, Kalifornija. Visa šio daugiakampio ląstelių aprėptis apima ląsteles, kurios apima kaimyninius miestus. Taigi paprasčiausiai pasirinkus visas ląsteles, kuriose yra bet kuri daugiakampio dalis, turinio ląstelėse bus nurodytos kaimyninių miestų, tokių kaip Sunnyvale, Palo Alto, ar kitų kaimyninių semantinių esybių dalys. Tačiau pasirinkus tik langelius, atitinkančius daugiakampio vidaus aprėptį, turinio langeliai bus įtraukti tik į Mountain View miestą.

Kaip minėta pirmiau, kai kuriuose įgyvendinimuose visoms turinio ląstelėms, identifikuojamoms pagal pirmiau nurodytus principus, skaičiavimo sistema gali pridėti visas pagrindines ląsteles iki minimalaus sluoksnio prie turinio ląstelių rinkinio. Kadangi tėvų ląstelėse gali būti kelios antrinės ląstelės, kai kuriose versijose gautą lentelę galima apibendrinti pagal žemėlapio ID į šią lentelę: langelio ID → (žemėlapio ID, skaičius).

Pagal kitą aspektą skaičiavimo sistema, įgyvendinanti šį aprašą, gali nustatyti daugybę funkcinių ląstelių rinkinių, atitinkamai daugybei semantinių esybių. Pavyzdžiui, kiekvienam semantiniam objektui nustatytas požymių ląstelių rinkinys gali apibūdinti geografinę sritį, susietą su tokiu semantiniu objektu. Paprastai terminas semantinis subjektas reiškia subjektą, turintį tam tikrą žmogaus kontekstą ar prasmę ir turintį susietą geografinę zoną. Semantinių objektų pavyzdžiai gali būti politiniai subjektai (pvz., Miestai, apskritys, valstijos, šalys, kongreso rajonai ir kt.) Žemynų vandens telkiniai (pvz., San Francisko įlankos rajonas, 1–5 koridorius, Kaskadijos bioregionas, Kolumbija) Watershed upės ir kt.) Parkai (pvz., Miesto parkai, valstybiniai parkai, nacionaliniai parkai) ribojasi su nuosavybės ribomis verslo subjektai (pvz., Prekybos centras ar prekybos centras, miestelis, gamykla, pastatas) įvairūs geografinės vietovės segmentai pagal įvairius kriterijus (pvz., pagal gyventojų demografinius rodiklius) ar kitas geografines vietoves ar vietas, turinčias tam tikrą žmogišką prasmę ar kontekstą.

Kai kuriuose įgyvendinimuose semantinių esybių daugybę galima suskirstyti į keletą lygių. Pvz., „Jutos“ semantinė esybė gali būti vienu lygiu žemiau „Jungtinių Amerikos Valstijų“ semantinės esybės. Kai kuriuose įgyvendinimuose semantinio objekto lygis gali atitikti jo dydį ar kitaip priklausyti nuo jo dydžio. Kai kuriuose įgyvendinimuose semantinio objekto lygis paprastai gali atitikti semantinio objekto tipą (pvz., Kaimynystė gali būti vienu lygiu žemiau miesto).

Kaip minėta pirmiau, skaičiavimo sistema gali nustatyti funkcinių ląstelių rinkinį kiekvienam iš daugelio semantinių objektų. Kaip vieną pavyzdį, kai kuriuose įgyvendinimuose skaičiavimo sistema iš duomenų bazės gali gauti ribą, susietą su semantiniu objektu. Pavyzdžiui, duomenų bazė, susieta su geografine informacine sistema, gali pateikti informaciją apie kiekvieno semantinio objekto daugumos ribas. Pavyzdžiui, kiekvieną ribą galima apibrėžti vienu ar keliais daugiakampiais. Kai kuriais atvejais skaičiavimo sistema gali sukurti ląstelių aprėptį tarp minimalaus ir maksimalaus sluoksnių kiekvienai vietai, įtrauktai į semantinio objekto ribas. Kai kuriuose diegimuose ląstelių aprėptis gali būti tokia lentelė: Cell ID → Semantic Entity ID. Semantinio objekto langelių aprėptis gali būti naudojama kaip tokio semantinio objekto elementų ląstelių rinkinys.

Visų pirma, viename pavyzdyje skaičiavimo sistema gali atlikti arba sukelti ląstelių aprėpties algoritmą, kuris nustato semantinio objekto ląstelių aprėptį. The cell coverage algorithm can be an optimization algorithm that minimizes the number of cells used and/or satisfies a maximum number of cells constraint while ensuring that the cell coverage covers an entire geographic area associated with the semantic entity. In addition, the cell coverage algorithm can attempt to minimize an amount of geographic area that is included in the cell coverage but not associated with the semantic entity. The cells selected for the cell coverage can be constrained to be within the range between the maximum layer and the minimum layer. Additional or alternative constraints or objectives can be used as well. The cell coverage of the semantic entity may include cells which include locations that are outside a boundary associated with the semantic entity.

According to another aspect, a computing system implementing the present disclosure can compare the set of content cells to the respective sets of feature cells for at least a portion of the plurality of semantic entities. For example, the computing system can determine, for each semantic entity, a percentage of the set of content cells that are included in the respective set of feature cells for such semantic entity. For example, if the set of feature cells for a particular semantic entity includes two content cells and there are eight content cells total, then the percentage determined for such semantic entity can be twenty-five percent. Measures other than the percentage described above can be used as well.

According to another aspect of the present disclosure, the computing system can select at least one of the plurality of semantic entities as a semantic location for the map based at least in part on the comparison of the set of content cells to the respective set of feature cells for such at least one semantic entity. For example, the computing system can select each semantic entity for which the percentage of the set of content cells that are included in the respective set of feature cells for such semantic entity exceeds a threshold percentage. To provide an example, if the set of feature cells for a particular semantic entity includes six content cells and there are eight content cells total, and if the threshold percentage is fifty percent, then such semantic entity can be selected as a semantic location for the map.

In some instances, maps can be spread across multiple locations. As such, in further implementations of the present disclosure, if there is a small number of semantic entities (e.g., three or less) at the same level that, when combined, exceed the threshold percentage, then each of those semantic entities can selected as a semantic location for the map. Thus, in some implementations, the computing system can identify a combination of two or more semantic entities that share a level and for which the percentage of the set of content cells that are included in a combined set of feature cells for such combination of two or more semantic entities exceeds a threshold value.

In addition, in some instances, semantic entities can be enclosed by parent semantic entities that are just slightly larger (or even identical). For example, the City of San Francisco is nearly the same size as the County of San Francisco. As such, in yet further implementations of the present disclosure, the computing system can identify a parent semantic entity for each semantic entity that has been designated as a semantic location for the map. A size factor can be determined for each identified parent semantic entity. The size factor can describe the size of the geographic area associated with such parent semantic entity relative to the size of the geographic area associated with one or more semantic entities that are children of such parent semantic entity and have been selected as semantic locations for the map. If the size factor for a particular parent semantic entity is less than a threshold factor value (e.g., 1.5), then such parent semantic entity can also be selected as a semantic location for the map.

According to another aspect of the present disclosure, in addition to semantic locations, a map parent location can be selected for a map. For example, a similar technique to that described above can be used to select the map parent location from semantic entities that are larger than the ones identified as semantic locations. As an example, the computing system can identify a map parent location that includes greater than a threshold percentage of the selected semantic locations. The threshold percentage can be the same or a different value than the percentage used to select the semantic locations.

According to yet another aspect, the systems and methods of the present disclosure can determine a proximity score for the map relative to one or more other maps. In particular, in some implementations, a map viewer application that enables a user to view a map can include a Related Maps section, in which one or more related maps are recommended or otherwise identified and/or displayed to the user. Thus, a computing system implementing or otherwise communicating with the map viewer application can use the proximity score for a pair of maps to determine whether to recommend one of the pair of maps to a user that is viewing the other of the pair of maps. For example, the computing system can identify maps to present within the Related Maps section.

In some implementations, the proximity score for a first map and a second map can be based at least in part on one or more first semantic locations associated with the first map and one or more second semantic locations associated with the second map. As described above, the proximity score can be used to determine whether to provide the second map as a related map for the first map.

In some implementations, the proximity score for the first and second maps can be based at least in part on a number of shared neighbor locations between the first semantic locations associated with the first map and the second semantic locations associated with the second map. For example, a neighbor table can define adjacent semantic entities of the same level or type for each semantic entity.

Thus, for proximity score calculation, some or all of the following locations per map can be considered: the semantic locations for each map the map parent location for each map and/or the neighbors of the semantic locations for each map. If needed or desired, this list can be extended to add, for example, parent neighbors, neighbor's neighbors, or other potential comparisons.

In particular, according to another aspect of the present disclosure, one example technique to calculate proximity between two maps using two respective sets of map locations (e.g., semantic locations, parent locations, and/or neighbor locations) is to determine a ratio of common locations (e.g., a size of the intersection of the two sets of map locations) over the total number of locations (e.g., a size of a union of the two sets of map locations). Use of such a ratio generates a score between zero and one, which can be useful in a number of circumstances. One possible variation on this technique is to normalize locations by inverse size and/or to weight locations by type (e.g., semantic locations can be weighted stronger than neighbor locations and/or parent locations).

With reference now to the Figures, example embodiments of the present disclosure will be discussed in further detail.


FAO involvement in information and surveillance systems development for Transboundary Animal Diseases

The preparation of this manual is testimony of FAO's commitment to assist developing countries with development of their own early warning systems. Via the EMPRES programme, FAO is involved at national, regional and global level with the development of disease early warning systems. The ultimate vision is a global network, linking member countries in an information network that will enable rapid disease reporting, and quick dissemination of information.

This network will be a part of the Global Early Warning System (GEWS) being established by FAO to cover all possible pests, diseases and natural disasters.

EMPRES is currently involved in the development of a three-tiered information system which will gather, process and disseminate information. It is essentially a computerised system, to be known as the Transboundary Animal Disease Information system (TADInfo). This will consist of three different software modules: TADInfo National, TADInfo Regional and TADInfo Global.

For countries lacking properly developed epidemiological software, TADInfo National will be available free of charge. Through the well-established TCP system, FAO will be able to assist with information system development and software installation. TADInfo National is designed to feed information upwards to TADInfo Regional, which will be installed at the level of collaborating regional organisations or projects (such as PARC, SADC or PANAFTOSA) or at regional/subregional FAO offices. Where countries already use their own internally developed software, provision can be made for feeding-in of information from these systems.

Finally, the regional TADInfo modules will feed information to the global module, located in FAO headquarters.

Basically, the functions of the different modules will be:

at national level: storage and analysis of disease information to facilitate local decision-making.

at regional level: regional early warning, regional support and co-ordination.

at global level: risk modelling, trend monitoring and global early warning.

FAO will also take the initiative of organising regional workshops for veterinary epidemiologists to share and disseminate information on disease surveillance.

At the Annual OIE General Session, held in Paris, France in May 1998, FAO was given the mandate, along with OIE and WHO, to build a global information system for disease early warning. This resolution (no. XIII of the 66 th General Session) supports an earlier mandate from the 1996 World Food Summit.

The FAO is fully committed to this ideal, and will continue to work towards it via:

Software (TADInfo) development
In-country support in the form of TCPs
Regional workshops
The EMPRES Livestock Website on the Internet
and electronic mail discussion groups.

Interested CVOs and national epidemiologists should contact their nearest FAO office to enquire about the ways in which FAO can assist with the building of national and regional information systems.


Guide on How to Do GIS Mapping Homework

Even before looking at how to do GIS mapping, it is crucial first to define this term. A geographic information system (GIS) refers to a program or software that is used to capture, store, check, and display data that relates to various positions on the surface of the earth. A lot of data can be displayed on a single map by the GIS. Such data can comprise of the buildings, the streets, and the vegetation.

Differentiating between GIS and Spatial Analysis
In addition to seeking GIS homework help on how to do GIS mapping, most GIS students also seek online advice on how to differentiate between GIS and spatial analysis. Spatial analysis tends to confuse most people, just like how to do GIS mapping. As stated earlier, GIS is a computer that allows a user to capture, store check, and display data relating to various positions on the earth’s surface. Spatial analysis, on the other hand, refers to the evaluation focusing on the statistical analysis of different underlying patterns and processes.

It tends to answer the question ‘what could be the genesis of this observed spatial pattern?’ Spatial analysis is, therefore, an exploratory process that quantifies the observed pattern and then tries to explore the methods that are believed to have generated that specific pattern. The geographic information systems use spatial analysis to bring more insight into various geographical questions. Understanding the differences makes it easier for one to comprehend how to do GIS mapping.

Components of GIS

Before looking at how to do GIS mapping, the first step a student should take is understanding the elements that are required to make a GIS successful. These components include:

  1. Hardware-This refers to the computer device that the GIS operates on. Currently, the geographic information system tends to run on multiple types of hardware. These include desktop computers, centralized computers, among others.
  2. Software-The software entails the tools and functions required to store, evaluate, and display the captured geographic information.
  3. Data-This is probably the most significant component of the GIS. The geographic and tabular data can be gathered in-house, altered according to custom requirements and specifications, or bought from a data provider.
  4. People-Without people, the GIS technology would be of minimal to no value. It is because the people help in developing and implementing the changes and data to the existing real-world problems. The geographic information system users include a lot of people from various fields. For example, it entails technical specialists who design and ensure that the system is well maintained.
  5. Methods-This component of the GIS encompasses the various unique rules, models, and implementation plans that organizations use to operate their GIS successfully. It is a concept one must learn before learning how to do GIS mapping.

The Subsystems of the Geographic Information System

Another significant concept to understand before learning how to do GIS mapping is the subsystems of the GIS. They will come in handy when one is now practically being taught how to do GIS mapping. Since most students do not pay attention to these subsystems, they tend to seek GIS homework help when they are tested in this sector. If you want to ace how to do GIS mapping, then take note of the following GIS subsystems

  1. Data input-This is the subsystem that enables an individual to capture, collect, and also transform the thematic and spatial data into a digital form. This subsystem is acquired by combining aerial photographs, a couple of hard copy maps, reports, survey documents, remotely sensed images and many more.
  2. Data storage and retrieval-This GIS subsystem organize the attribute and spatial data in a manner that enables the user to retrieve the information for evaluation quickly. It also allows the user to update the database promptly. This subsystem requires the use of a database management system (DBMS) for one to maintain the attribute data. The spatial data is encoded and then maintained in a file format.
  3. Data manipulation and analysis-This GIS subsystem grants the user an opportunity to not only define but also execute attribute and spatial procedures, to acquire information that is derived. The data manipulation and analysis subsystem is regarded as the heart of the GIS.
  4. Data output-The data output is another subsystem of the geographic information system that allows an individual to generate maps, graphic displays, and tabulated reports that represent the derived information outcome.

GIS Data Types

Learning how to do GIS mapping also requires one to understand the various GIS data types. The geographic information system uses two types of data. Šitie yra:

  1. Spatial data-This kind of data tends to explain the relative and absolute location of several geographic features thoroughly.
  2. Attribute data-This type of data discusses the distinct characteristics of the spatial features. These aspects can either be qualitative or quantitative. In most cases, this type of data is known as tabular data.

GIS Data Models

When one is learning the concept of how to do GIS mapping, they are also required to understand the models they need to use. Therefore, it is essential to understand the existing GIS data models. Only one model can be chosen at a time. The GIS data models refer to the constructs or the set of rules that are used to explain and represent the geographic aspects of the real world in the computer. The data models for the geographic information system include:

Raster Data Models

This data model is widely used not only in the geographic information systems but also in other applications. It is, for instance, used in digital photography. These data models embody the usage of a grid-cell structure. In this structure, geographic information is split into cells that are identified by columns and rows. Such a data structure is what is referred to as a raster. Although this term refers to a more regularly spaced grid, other data structures that are tessellated also exist in the GIS grid-based systems.
For one to encode raster data from nothing or from scratch, one can use several techniques. These models or methods include:

  1. Cell-by-cell raster encoding-This technique encodes a raster merely through the creation of records for each cell value and by column and row.
  2. Run-length raster encoding-Using this technique, cell values are encoded in runs containing similarly valued pixels, an aspect that can bring about a highly compressed picture file.
  3. Quad-tree raster encoding-This technique entails the division of a raster into a hierarchy of quadrants, which are then split based on the similarly valued pixels,

There are various advantages of using the raster data model. Jie apima

  1. There is ample access to the technology needed to create the raster graphics since it is inexpensive and pervasive.
  2. The data structure of the raster graphics is very straightforward, making it a great model to use due to the absence of complexities.
  3. The relative simplicity of the raster graphics makes performing of the overlay analyses also very easy.

There are also disadvantages of using the raster data model. They entail

  1. The presence of huge raster files. It results in added pressure in keeping up with the quality and quantity of the computer resources required to support these large files.
  2. When the output images recovered using the raster model are compared to their vector counterparts, those of this model tend to be less appealing or pretty. The less attractive aspect is noticed, particularly when one zooms or enlarges the image.

Vector Data Models
The vector data models utilize the vectors, which are directional lines to represent a specific geographic feature. The vector data is therefore characterized by the use of several vertices or sequential points in the definition of a linear segment. Thus, each vertex comprises a Y and X coordinate.

The vector lines are popularly known as arcs, which consist of a series of vertices that are terminated by a node. A node can be explained to be a vertex starting or ending an arc segment.
The vector data models are preferred for various reasons. These benefits include

  1. Most data, for example, the hard copy maps, are present in vector form. Therefore, no data conversion is needed.
  2. The vector data model enables efficient encoding of topology. Due to this, there tend to be more practical operations requiring topological information such as network analysis and proximity.
  3. Unlike the raster data model, the vector data models tend to be more realistic representations of the real world due to their precision of lines, points, and polygons.
  1. When comparing it to the relatively simple raster data model, the vector model tends to be very complicated. This model has no shortcuts when it comes to storing data, making it very complicated to use.
  2. The algorithms required for the analysis and manipulative functions are very complicated and can be intensive. As a result, the complexity tends to significantly limit the functionality of massive data sets, such as a large number of geographic features.
  3. It is impossible to conduct a spatial evaluation and filtering within the polygons using these data models.
  4. It is hard to represent continuous data like the elevation data in vector form. In most cases, interpolation or the generalization of substantial data is needed for these layers of data.

Attribute Data Models
Besides how to do mapping, most individuals also seek GIS homework help on identifying the various attribute data models. The attribute data models are located within the GIS software in an external database management software. The most known attribute data models include

  1. Tabular model-This model stores attribute data in sequential data files that have fixed formats. The tabular model is obsolete in the GIS area of interest due to various reasons. One is because there is no manner of checking data integrity.
  2. The hierarchical model-This model tends to organize data in a tree structure. Data tends to be structured downward in a hierarchy of tables.
  3. Network model-This model arranges data in a plex or network structure. In this model, any column in the plex can be associated with any other.
  4. The relational model-This model classifies data in tables. Each table is given and identified by a particular table name and is split into columns and rows. Each column in the table is also presented a specific identification name. In the table, rows tend to represent one record.

List of GIS Data Formats
There are a couple of GIS data formats that one can use after learning how to do GIS mapping. Jie apima

  1. Vector GIS file formats- These file formats are used to store vector data. Vector data does not comprise of grids of pixels but rather vertices and paths. The three significant symbol types for vector data include polygons, points, and lines.
  2. Raster GIS file formats-These formats contain raster data that comprises of pixels. The pixels are square and are regularly-spaced. They are regularly used by people who have just learnt how to do GIS mapping due to their simplicity.
  3. Compressed raster file formats-These file formats reduce the size of the file by permanently deleting redundant information.
  4. Geographic database file formats-These formats are used to store geographic data.
  5. LiDAR file formats-These GIS formats allow users who have learnt how to do GIS mapping an opportunity to use Light Detection and Ranging (LiDAR) technology to view the earth’s surface.

The GIS Mapping Software –open source and commercial (pay for)
A user learning how to do GIS mapping but be familiar with the software to use. The GIS software allows an individual to produce maps and any other graphic image of geographic information for presentation and analysis. The software is very beneficial because it helps in visualizing the spatial data, which helps in building credibility and supporting decision making in the organization. A GIS typically stores the data on various geographical features and their distinct characteristics.
The features tend to be indicated as either lines, points, or as raster images. Therefore, in the case of the map of a specific city, the data can be stored in the form of points. The road data, however, can be saved as lines, with the boundaries being stored as areas, and the aerial images or scanned maps being stored as raster images. There are plenty of GIS software. These are classified into either open or commercial mapping software.

Examples of the best GIS Software
There have been questions that have been asked regarding the best software to use when mapping. One of the best software to use is QGIS. It is one of the highly ranked open mapping software and is considered by many as a jackpot. This is because the software allows one to automate the production of maps, quickly process geospatial data, and efficiently generate the drool-worthy cartographic figures. It makes mapping work much more manageable, making it a favorite of many.

Another highly preferred commercial software is ArcGIS. It is also known as Esri and came into the geospatial scene back in the 1970s. Esri ArcGIS is considered the most innovative and cutting-edge geographic information science software due to its fantastic features. Its extensions are efficient, and it has an exceptional network analyst that makes it unbeatable by other commercial GIS software. Maptitude GIS is another popular software that students learn when they are learning how to do GIS mapping.

Specific Geography
This mapping software grants an individual the tools, maps, and data they require to analyze and comprehend how the specific geography in question affects them and their firm. Currently, Maptitude is the most efficient and cheap, full-featured software available. It has been specially designed to allow an individual to visualize the data in question. It also allows them to analyze the geography. Maptitude comes hand in hand with a comprehensive library of nationwide and worldwide maps, comprising of in-depth United States demographics, street maps, and boundaries like the ZIP Codes and Census Tracts.

This software executes a relational and professional-strength database, a critical aspect for GIS software. When using the Maptitude software, attribute data can be freely attached to and detached from tables and geographic layers. The relational data manipulation aspect is integrated with powerful and robust geoprocessing for polygon overlay, spatial queries, and other location-based analysis. All these exceptional features of Maptitude make it the best GIS software currently.

Uses of the GIS
If you learn how to do GIS mapping, you get to use this program in the following ways
1. To map the exact location of things
Learning how to do GIS mapping helps the user to map a specific region. The computer device can be used to pinpoint the exact spatial location of particular features in the world. It also allows an individual to visualize the existing spatial relationships in these features.
2. To map quantities
People who have mastered how to do GIS mapping get to map portions to discover which areas have the most and least features. As they look at the quantity distribution of such features, they also get to determine the existing relationships between these areas.
3. To map densities
Sometimes, a person who has learnt how to do GIS mapping may be required to map the concentrations or quantities that are normalized by a specific location or by their total number. In such a case, the best software to use is the GIS.
4. To determine the features inside a specific area
When one learns how to do GIS mapping, they get to learn about the elements within a particular region. The GIS program helps to identify what is inside a specific location. It determines the features in that locality and also the distinct characteristics. The characteristics are identified through the creation of specific criteria that define that particular area of interest (AOI).
5. To identify what is near your area of interest
Learning how to do GIS mapping also helps one to discover their surroundings. It is possible to determine the proceedings within your set AOI by using geoprocessing tools such as BUFFER.
6. To map change
When you learn how to do GIS mapping, you get to identify how to allocate change. One needs to map change since it helps one to anticipate future conditions. The GIS identifies specific changes in the determined geographic region, to help an individual determine the course of action or to validate the use of the results in the decision making process.

7. To discover brewing relationships
GIS technology can also be utilized to identify comparisons in various locations. For example, by using GIS, one can map an area that has a manufacturing company and a river nearby. The mapping can help identify if the pollution produced at the manufacturing company affects the river nearby, or whether the river faces any risk.
It is undeniable that the GIS program comes in handy in various ways. Due to this, Geographic Information Science students must know how to do GIS mapping. In most cases, students struggle with this concept. The good news is, today, students can acquire ideal GIS Homework help from expert writers at GIS homework. Therefore do not miss out on attaining all these benefits. Learn how to do GIS mapping at GIS homework.

GIS Careers
Students who are majoring in Geographic Information Science or Geography and specialize in Spatial Analysis can undertake any of the following careers:

  • Cartographer for the National Geospatial-Intelligence Agency or the United States of America Geological Survey
  • Project Manager for Woolpert, Inc.
  • Solutions Engineer
  • Shipper/Route Delivery Manager
  • Market Researcher/Analyst
  • Computer Systems Manager
  • Geospatial Analyst/Consultant for a metropolitan planning organization
  • Manager or Planner: transportation, health services, urban development, land use
  • Real Estate Appraiser/Researcher
  • Informacinės technologijos
  • GIS Software Developer for Esri
  • Web Developer or Designer
  • Location/Site Selection Expert

Acquire GIS Homework Help from Contentmart
Do you want to master the concept of how to do GIS mapping? Or do you want a thoroughly researched GIS research paper? Whatever your homework problem is, GIS homework always got the answer. Contentmart is one of the leading homework websites in the world in granting students quality GIS homework help.

It has GIS experts who have been offering students genuine GIS homework help for years. They are qualified, experienced, and very professional. Therefore, if you are encountering any difficulty whatsoever with your GIS term paper, essay, research project, PowerPoint presentation, or how to do GIS mapping, feel free to contact GIS homework writers. They will grant you a paper that only meets but also one that surpasses your preferences and expectations.


Šeima

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE NATURE OF CONVEYANCE PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 043183 FRAME: 0734. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE RELEASE OF SECURITY INTERESTASSIGNOR:PNC BANK, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043493/0648

Effective date: 20170630

Owner name: YELLOWPAGES.COM LLC, TEXAS

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE NATURE OF CONVEYANCE PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 042993 FRAME: 0160. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE RELEASE OF SECURITY INTERESTASSIGNOR:PNC BANK, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043493/0755

Effective date: 20170630

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043927/0610

Effective date: 20171013

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:WELLS FARGO BANKREEL/FRAME:044325/0946

Effective date: 20171205

Free format text: ENTITY STATUS SET TO SMALL (ORIGINAL EVENT CODE: SMAL)

Free format text: PAYMENT OF MAINTENANCE FEE, 4TH YR, SMALL ENTITY (ORIGINAL EVENT CODE: M2551)

Year of fee payment: 4

Owner name: SILICON VALLEY BANK, CALIFORNIA

Free format text: SECURITY INTEREST - SENIOR LOANASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:046285/0087

Effective date: 20180530

Owner name: SILICON VALLEY BANK, CALIFORNIA

Free format text: SECURITY INTEREST - MEZZANINE LOANASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:046286/0291

Effective date: 20180530

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:051865/0123

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE WIRELESS (ABC), LLC, CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:051865/0010

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:051865/0123

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE ASSIGNEE PREVIOUSLY RECORDED ON REEL 051865 FRAME 0123. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE SOLE ASSIGNEE IS VERVE GROUP, INCASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:054065/0566

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: CHANGE OF ASSIGNEE ADDRESSASSIGNOR:VERVE GROUP, INC.REEL/FRAME:054559/0239

Effective date: 20201201

Owner name: THRYV HOLDINGS, INC. (FORMERLY KNOWN AS DEX MEDIA HOLDINGS, INC.), TEXAS

Free format text: RELEASE OF SECURITY INTEREST IN INTELLECTUAL PROPERTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATION., AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055472/0592

Effective date: 20210301

Owner name: THRYV, INC. (FORMERLY KNOWN AS DEX MEDIA, INC.), TEXAS

Free format text: RELEASE OF SECURITY INTEREST IN INTELLECTUAL PROPERTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATION., AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055472/0592


Geography, GIS and all that - PowerPoint PPT Presentation

„PowerShow.com“ yra pirmaujanti pristatymų / skaidrių demonstravimo svetainė. Nesvarbu, ar jūsų programa yra verslas, patarimai, švietimas, medicina, mokykla, bažnyčia, pardavimas, rinkodara, internetiniai mokymai ar tiesiog pramogos, „PowerShow.com“ yra puikus šaltinis. Kas geriausia, dauguma puikių jo funkcijų yra nemokamos ir lengvai naudojamos.

Galite naudoti „PowerShow.com“, norėdami rasti ir atsisiųsti internetinių „PowerPoint“ ppt pristatymų pavyzdžių bet kokia tema, kurią tik galite įsivaizduoti, kad sužinotumėte, kaip nemokamai tobulinti savo skaidres ir pristatymus. Arba naudokite jį norėdami rasti ir atsisiųsti aukštos kokybės „PowerPoint ppt“ pristatymus su iliustruotomis ar animuotomis skaidrėmis, kurios išmokys jus padaryti ką nors naujo, taip pat nemokamai. Arba naudokite jį norėdami įkelti savo „PowerPoint“ skaidres, kad galėtumėte jomis pasidalinti su savo mokytojais, klase, studentais, viršininkais, darbuotojais, klientais, potencialiais investuotojais ar pasauliu. Arba naudokite jį kurdami tikrai šaunias nuotraukų skaidrių demonstracijas - su 2D ir 3D perėjimais, animacija ir pasirinkta muzika, kuriomis galite pasidalinti su „Facebook“ draugais ar „Google+“ ratais. Viskas taip pat nemokamai!

Už nedidelį mokestį galite gauti geriausią pramonės privatumą internete arba viešai reklamuoti savo pristatymus ir skaidrių demonstracijas geriausiais reitingais. Bet be to, tai nemokama. Mes net konvertuosime jūsų pristatymus ir skaidrių demonstracijas į universalų „Flash“ formatą su visa jų originalia daugialypės terpės šlove, įskaitant animaciją, 2D ir 3D perėjimo efektus, įterptą muziką ar kitą garsą ar net į skaidres įdėtą vaizdo įrašą. Viskas nemokamai. Daugumą PowerShow.com pateiktų pristatymų ir skaidrių demonstracijų galima nemokamai peržiūrėti, daugelį jų galima nemokamai atsisiųsti. (Galite pasirinkti, ar leisti žmonėms atsisiųsti jūsų originalius „PowerPoint“ pristatymus ir nuotraukų skaidrių demonstracijas už tam tikrą mokestį, ar nemokamai, ar ne.) Patikrinkite „PowerShow.com“ šiandien - NEMOKAMAI. Yra tikrai kažkas kiekvienam!

pristatymai nemokamai. Arba naudokite jį norėdami rasti ir atsisiųsti aukštos kokybės „PowerPoint ppt“ pristatymus su iliustruotomis ar animuotomis skaidrėmis, kurios išmokys jus padaryti ką nors naujo, taip pat nemokamai. Arba naudokite jį norėdami įkelti savo „PowerPoint“ skaidres, kad galėtumėte jomis pasidalinti su savo mokytojais, klase, studentais, viršininkais, darbuotojais, klientais, potencialiais investuotojais ar pasauliu. Arba naudokite jį kurdami tikrai šaunias nuotraukų skaidrių demonstracijas - su 2D ir 3D perėjimais, animacija ir pasirinkta muzika, kuriomis galite pasidalinti su „Facebook“ draugais ar „Google+“ ratais. Viskas taip pat nemokamai!


Tool combination model based on task sequence using an optimized orientation genetic algorithm

As an application field of service science, cloud manufacturing (CM) has been widely studied in vertical and horizontal services. At present, CM’s vertical service research is limited to the technical research of specific processing and manufacturing and gives less consideration to the background of horizontal integration services. The research on horizontal service judges the effect of the combination only according to quality of service (QoS) attributes. In the actual processing process, the combination’s effect depends not only on QoS but also on the geographical aspects, company, and other attributes. Based on this, we propose a tool combination model based on the task sequence (TCMbTS). The TCMbTS establishes the association ontology model of tool resources and tasks and proposes a mapping method to provide vertical service for CM. Then proposed optimized orientation genetic algorithm (OPOGA) to solve the combination optimization and recommendation problem of TCMbTS and provide horizontal services for CM. Finally, an experiment is performed to verify OPOGA with validity and efficiency.

Tai yra prenumeratos turinio peržiūra, prieiga per jūsų įstaigą.


Žiūrėti video įrašą: Gamtos lobių paieškos: kaip naudotis kompasu?