Vairāk

Platība KM no koordinātu daudzstūra

Platība KM no koordinātu daudzstūra


Man ir daudzstūri no koordinātām (python formāli), kas izskatās šādi

POLYGON ((24.8085317 46.8512821, 24.7986952 46.8574619, 24.8088238 46.8664741, 24.8155239 46.8576335, 24.8085317 46.8512821))

Es gribētu aprēķināt šī daudzstūra laukumu km^2. Kāds būtu labākais veids, kā to izdarīt Python?


Man nebija viegli saprotams, kā izmantot @sgillies atbildi, tāpēc šeit ir daudzpusīgāka versija:

importēt pyproj importēt formāli importēt formālus.ops kā ops no shapely.geometry.polygon importēt Daudzstūri no functools importēt daļēju ģeomu = Daudzstūris [[(0, 0), (0, 10), (10, 10), (10, 0) , (0, 0)]) geom_area = ops.transform (daļēja (pyproj.transform, pyproj.Proj (init = 'EPSG: 4326'), pyproj.Proj (proj = "aea", lat1 = geom.bounds [1) ], lat2 = geom.bounds [3])), geom) # Izdrukājiet apgabalu m^2 drukājiet geom_area.area

Šķiet, ka jūsu koordinātas ir garums un platums, jā? Izmantojiet Shapely's formīgs.ops.pārveidot funkcija, lai pārveidotu daudzstūri par prognozētajām vienādām laukuma koordinātām un pēc tam uzņemtu laukumu.

python importē pyproj no functools importē daļēju geom_aea = transformēt (daļējs (pyproj.transform, pyproj.Proj (init = 'EPSG: 4326'), pyproj.Proj (proj = "aea", lat1 = geom.bounds [1], lat2) = geom.bounds [3])), geom) print (geom_aea.area) # Izeja m^2: 1083461.9234313113

Iepriekš minētās atbildes, šķiet, ir pareizas, IZŅEMOT to, ka nesen kādā brīdī pirproj koda parametri lat1 un lat2 tika pārdēvēti ar pasvītrojumiem: lat_1 un lat_2 (sk. Https://stackoverflow.com/a/55259718/1538758). Man nav pietiekami daudz pārstāvju, lai komentētu, tāpēc es sniedzu jaunu atbildi (atvainojiet, ne atvainojiet)

importēt pyproj importēt formāli importēt formālus.ops kā ops no shapely.geometry.polygon importēt Daudzstūri no functools importēt daļēju ģeomu = Daudzstūris [[(0, 0), (0, 10), (10, 10), (10, 0) , (0, 0)]) geom_area = ops.transform (daļēja (pyproj.transform, pyproj.Proj (init = 'EPSG: 4326'), pyproj.Proj (proj = "aea", lat_1 = geom.bounds [1) ], lat_2 = geom.bounds [3])), geom) # Izdrukājiet apgabalu m^2 drukājiet geom_area.area

Aprēķiniet ģeodēzisko laukumu, kas ir ļoti precīzs un prasa tikai elipsoīdu (nevis projekciju). To var izdarīt ar pyproj 2.3.0 vai jaunāku versiju.

no pyproj import Geod no formālas importēšanas wkt # norādiet nosaukto elipsoīdu ") area = abs (geod.geometry_area_perimeter (poly) [0]) print ('# Ģeodēziskais apgabals: {: 12.3f} m^2'.format (area)) print ('# {: 12.3f} km^2 '.formāts (apgabals/1e6)) # Ģeodēziskais apgabals: 1083466.869 m^2 # 1.083 km^2

abs ()tiek izmantots, lai atgrieztu tikai pozitīvas zonas. Negatīvu laukumu var atgriezt atkarībā no daudzstūra tinuma virziena.


Esmu nokļuvis "apgabalā", kas šķiet vienkāršāk lietojams:

https://pypi.org/project/area/

Piemēram:

no apgabala importa apgabals obj = {'tips': 'Daudzstūris', 'koordinātas': [[[24.8085317,46.8512821], [24.7986952,46.8574619], [24.8088238,46.8664741], [24.8155239,46.8576335], [24.8085317,46.8512821] ]]} area_m2 = area (obj) area_km2 = area_m2 / 1e + 6 print ('area m2:' + str (area_m2)) print ('area km2:' + str (area_km2))

… Atgriežas:

platība m2: 1082979,880942425

platība km2: 1.082979880942425


Es atklāju, ka paredzētā opcija ir mazliet par lēnu manai lietošanai, tāpēc es nedaudz rakņājos un atradu javascript lib no Mapbox ar nosaukumu Cheap-line. Nosaukuma "lēts" mērķis ir norādīt, ka šis algoritms nav paredzēts, lai atgrieztu pareizo atbildi, bet vienkārši pietiekami labs.

Zemāk ir mans apgabala funkcijas kopēšanas un ielīmēšanas ports, lai strādātu ar glītu ģeomu. Mana osta nenoņem vietu caurumiem, bet to var atjaunināt, lai to izdarītu.

importēt matemātikas apgabalu (ģeom): ## Iestatīšana no: ## https://github.com/mapbox/cheap-ruler/blob/48ad4768a52dc176b01494d090cce19f02c7afdd/index.js#L71-L82 RE = 6378.137 RAD = math.pi/180 FE = 1 / 298.257223563 E2 = FE * (2 - FE) lat = geom.centroid.ym = RAD * RE * 1000 coslat = math.cos (lat * RAD); w2 = 1 / (1 - E2 * (1 - coslat * coslat)) w = math.sqrt (w2) kx = m * w * coslat ky = m * w * w2 * (1 - E2) ## Platības aprēķins no : ## https://github.com/mapbox/cheap-ruler/blob/48ad4768a52dc176b01494d090cce19f02c7afdd/index.js#L185-L197 ring = geom.exterior.coords summaVal = 0 j = 0 l = len (gredzens) k = l - 1, kamēr j  180: deg -= 360 atgriešanās grādi

Sistēmas pilnveidošana satelītattēlu izgūšanai, kas balstīta uz saturu

Mēs esam liecinieki lielam satelītu radīto datu pieaugumam, jo ​​īpaši attēlu veidā. Tādējādi milzīga datu apjoma saprātīga apstrāde, ko saņēmuši desmitiem zemes novērošanas satelītu, ar īpašām satelītattēlu orientētām pieejām, ir aktuāla nepieciešamība. Saturu satelītattēlu izguves (CBSIR) pieejas līdz šim galvenokārt ir virzījušas pieejas, kas saistītas ar tradicionālajiem attēliem. Šajā rakstā mēs iepazīstinām ar jaunu pieeju, kas uzlabo attēlu izguves procesu, izmantojot satelītattēlu unikālās īpašības. Mūsu pieeja interesējošajam saturam izmanto vaicājuma pēc daudzstūra (QBP) paradigmu, nevis parasto taisnstūrveida vaicājumu pēc attēla pieejas. Pirmkārt, mēs iegūstam funkcijas no satelītattēliem, izmantojot vairākus flīžu izmērus. Attiecīgi sistēma izmanto šīs daudzlīmeņu funkcijas daudzlīmeņu izguves sistēmā, kas uzlabo izguves procesu. Mūsu daudzlīmeņu uzlabošanas pieeja ir eksperimentāli apstiprināta salīdzinājumā ar parasto, nodrošinot uzlabotu precizitāti un atsaukšanas ātrumu.


Laipni lūdzam VegMachine & reg

VegMachine ir tiešsaistes rīks, kas izmanto satelīta attēlus, lai apkopotu gadu desmitu izmaiņas Austrālijas ganībās. Tas ir vienkārši lietojams, viegli saprotams un brīvi lietojams.

  • ģenerēt visaptverošus zemes seguma uzraudzības ziņojumus
  • mērīt zemes seguma izmaiņas vai novērtēt augsnes erozijas rādītājus
  • apskatīt satelītattēlu zemes seguma produktus
  • labāk izprast saikni starp apsaimniekošanu, klimatu un segumu ganībās

Lai sāktu, apmeklējiet mūsu palīdzības lapu. Skatiet mūsu privātuma politiku šeit.

Šo projektu atbalsta Fitzroy Basin Association Inc., finansējot Austrālijas valdības rifu programmu.


Vienkāršas metodes¶

Tagad mums ir mūsu GeoDataFrame un varam sākt strādāt ar tā ģeometriju.

Tā kā no faila tiek nolasīta tikai viena ģeometrijas kolonna, tā tiek automātiski uzskatīta par aktīvo ģeometriju, un kolonnā & quotgeometry & quot; tiks izmantotas GeoDataFrame izmantotās metodes.

Mērīšanas apgabals¶

Lai izmērītu katra daudzstūra (vai šajā gadījumā daudzpoligona) laukumu, mēs varam izmantot GeoDataFrame.area atribūtu, kas atgriež pandas.Series. Ņemiet vērā, ka GeoDataFrame.area ir tikai GeoSeries.area, kas tiek lietota aktīvai ģeometrijas kolonnai.

Bet vispirms mēs izveidojām rajonu nosaukumus kā indeksu, lai atvieglotu rezultātu lasīšanu.


Sintakse

Ievades punkta, līnijas vai daudzstūra iezīmes buferizējamas.

Funkciju klase, kas satur izvades buferus.

Attālums ap ievades funkcijām, kas tiks buferizētas. Attālumus var norādīt kā vērtību, kas attēlo lineāru attālumu, vai kā lauku no ievades elementiem, kas satur attālumu līdz katra objekta buferizācijai.

Ja lineārās vienības nav norādītas vai tiek ievadītas kā Nezināms, tiek izmantota ievades elementu telpiskās atsauces lineārā vienība.

Norādot attālumu skriptos, ja vēlamajā lineārajā vienībā ir divi vārdi, piemēram, Decimal Degrees, apvienojiet abus vārdus vienā (piemēram, '20 DecimalDegrees').

Ievades funkciju puse, kas tiks buferizēta.

  • PILNS - līniju ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti abās līnijas pusēs. Daudzstūra ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti ap daudzstūri, un tie saturēs un pārklās ievades funkciju apgabalu. Punkta ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti ap punktu. Tas ir noklusējums.
  • KREISIS - līnijas ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti līnijas topoloģiskajā kreisajā pusē. Šī opcija nav derīga daudzstūra ievades funkcijām.
  • PAREIZI - līnijas ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti līnijas topoloģiskajā labajā pusē. Šī opcija nav derīga daudzstūra ievades funkcijām.
  • OUTSIDE_ONLY - daudzstūru ievades funkcijām buferi tiks ģenerēti tikai ārpus ieejas daudzstūra (laukums ievades daudzstūra iekšpusē tiks izdzēsts no izvades bufera). Šī opcija nav derīga līniju ievades funkcijām.

Šis papildu parametrs nav pieejams ar pamata vai standarta licenci.

Bufera forma rindas ievades funkciju beigās. Šis parametrs nav derīgs daudzstūra ievades funkcijām.

  • APAĻS - bufera gali būs apaļi, pusapļa formā. Tas ir noklusējums.
  • FLAT - bufera gali būs plakani vai kvadrātā un beigsies ievades līnijas funkcijas beigu punktā.

Šis papildu parametrs nav pieejams ar pamata vai standarta licenci.

Norāda šķīdināšanu, kas jāveic, lai novērstu bufera pārklāšanos.

  • NAV - katrai funkcijai tiek saglabāts individuāls buferis neatkarīgi no pārklāšanās. Tas ir noklusējums.
  • VISI - visi buferi tiek izšķīdināti vienā elementā, novēršot pārklāšanos.
  • SARAKSTS - visi buferi, kuriem ir atribūtu vērtības uzskaitītajos laukos (pārnesti no ievades līdzekļiem), tiek likvidēti.

Ievades līdzekļu lauku (-u) saraksts, kurā izšķīdināt izvades buferus. Visi buferi, kuriem ir kopīgas atribūtu vērtības uzskaitītajos laukos (pārnesti no ievades līdzekļiem), tiek likvidēti.


Diskusija

Pamatojoties uz kalnu definīciju kvantitatīvu salīdzinājumu, kas ietver nelīdzenumu, pacēlumu un klimatu, mēs apgalvojam, ka nelīdzenuma un klimata kombinācija ir vispiemērotākā pieeja bioloģiskiem jautājumiem, tostarp bioloģiskās daudzveidības novērtējumiem un meža inventarizācijai. Mūsu sniegtais kalnu inventārs, pamatojoties uz šo pieeju, atvieglo piekļuvi reģionālajai kalnu statistikai.

Globālā kalnu statistika

Abas uz ĢIS balstītās pieejas (WCMC un GMBA) balstās uz īpašiem pieņēmumiem un kalpo kā “konvencijas”, kas var palīdzēt izveidot standartizētus protokolus. GMBA 200 m nelīdzenuma slieksnis 9 blakus esošajos 30 collu režģa punktos, piemēram, tika iegūts testa braucienu laikā, pētot mazāko pacēluma amplitūdu, kas joprojām uztver to, ko varētu uzskatīt par kalnu, nevis kalnu. Izmēģinot Alpu kalnus, atklājās, ka 200 m nelīdzenuma slieksnis rada skaidru atšķirību starp Alpiem un priekšējām zemēm, un gandrīz visas šaurās, zemā augstumā esošās ielejas Alpos joprojām pieder pie kalnu kategorijas (jo ielejas grīdas parasti ir & lt2 km platas) ). Šveicē kopumā 200 m slieksnis ļauj Šveices plato vai Šveices vidienēm ar visām lielākajām pilsētām un kultūraugiem neatbilst GMBA kalnu definīcijai. Pēc WCMC kritērijiem šī pati teritorija lielā mērā ietilpst kalnu kategorijā, tāpat kā visas plakankalnes augstā augstumā (piemēram, Tibetas plato, dzeltenā zona 2. attēlā, apakšā pa kreisi), turpretī lielākā daļa piekrastes kalnu netiek ņemti vērā (piemēram, Norvēģija, sarkanā zona 2. attēlā, augšējā labajā stūrī). Līdz ar to lielākā daļa neatbilstības starp WCMC un GMBA pieeju atrodas tālu zem 1000 m augstuma viļņotā, zemā augstuma kalnainā valstī, ārpus kalniem, un maksimums ir tuvu 300 m augstumam, un tas, iespējams, neizriet no iekļaušanas vai augsto plato izslēgšana (mazais kupris pie 5000 m v. 3. attēlā), jo šo plato patiešām plakanās daļas ir diezgan mazas. Šīs atšķirības ir svarīgas, ņemot vērā cilvēku populācijas statistiku, jo daudzi cilvēki, kas WCMC pieejā (FAO 2015) tiek uzskatīti par “kalnu cilvēkiem”, dzīvo uz zemes, kas rada atšķirības WCMC un GMBA aplēsēs ļoti zemā augstumā ( skatīt piemērus 2. attēlā).

Ir vērts atzīmēt, ka ļoti liela daļa (lielākā daļa) pasaules kalnu pēc visiem trim kalnu jēdzieniem ietilpst zemu augstumu kategorijā ar salīdzinoši augstu temperatūru, īpaši zemā platuma grādos. Turklāt nevienā no izmantotajām definīcijām kalnos kā kritērijs netiek izmantota tikai zema temperatūra, tādējādi novēršot plašu Arktikas un Antarktikas zemienes reljefa attiecināšanu uz kalnu apgabaliem.

Kalnu daudzstūri

Atšķirībā no režģa, kas novērtē visu sauszemes teritoriju, kalnu daudzstūri nevar sniegt izsmeļošu kalnu reljefa attēlojumu. Kalnu daudzstūri ir patvaļīgas formas, kas neizbēgami ietver zemu augstumu vai nekalnu reljefu un neņem vērā dažus (ieskaitot izolētus) kalnus, kurus atpazītu ar režģa statistikas procedūru. Tādējādi, lai aprēķinātu kalnu statistiku, jāizmanto tikai daudzstūru kalnu reljefs, nevis kopējā daudzstūra platība. Aptuveni 13,8 miljonu km 2 platumā daudzstūri aptver lielāko daļu no 16,5 miljoniem km 2 pasaules kalnu reljefa, kas aprēķināts, izmantojot GMBA pieeju. Tas liek domāt, ka atsevišķi daudzstūri un mūsu inventārs kopumā pietiekami labi uztver esošo kalnu reljefu, lai atrastu kalnus un kalnu grēdas, kā arī salīdzināšanas nolūkos. Trūkstošie 2,7 miljoni km 2 lielākoties sastāv no kalnu reljefa, kas ir pārāk izkaisīts, lai to iekļautu atsevišķos daudzstūros. Daudzi trūkstošie, mazākie kalni, iespējams, fiziskajā pasaules kartē neparādīsies kā atšķirīgi kalni, un tie var arī palikt nenosaukti, lai gan nosaukuma trūkums ne vienmēr ir lieluma jautājums. Lielākas nelīdzenas vietas, kurām atlantos vai tiešsaistē nevarēja atrast nosaukumu, šī darba nolūkā tika identificētas ar kodiem. Vislielākās neatbilstības starp GMBA un POLY tika novērotas Āfrikā un Austrālijā, un to daļēji var saistīt ar lielākām grūtībām norobežot kalnu reljefu apgabalos, kur nelīdzens reljefs ir izkaisītāks vai mazāk pamanāms, piemēram, uz vecajiem Gondvānas zemes vairogiem.

Šī pirmā inventāra 1003 daudzstūri nav ne perfekti, ne visaptveroši, un turpmākajos izlaidumos būs nepieciešami uzlabojumi, tostarp augstākas izšķirtspējas digitālā pacēluma modeļa izmantošana, lai panāktu labāku pārklājumu un lielāku precizitāti. Trīs galvenie pārmetumi šai pirmajai laidienai ir (1) dažu īpašu kalnu vai grēdu neesamība, (2) atsevišķu kalnu sabrukšana un (3) nelīdzena reljefa iekļaušana atsevišķos daudzstūros. Pēdējais ir raksturīgs daudzstūra norobežošanas koncepcijai, bet neietekmē kalnu reljefa laukumu daudzstūros, ko stingri nosaka ar ĢIS balstīti algoritmi. Otro kritiku par atsevišķu kalnu nogāzšanu ir visgrūtāk risināt, jo argumenti par un pret to var būt daudz un pretrunīgi. Lietotāju atsauksmes palīdzēs uzlabot šo pirmo GMBA kalnu uzskaites versiju, lai, iespējams, novērstu trūkumus, kas varētu rasties no lēmuma pieņemšanas, kas tika pieņemts norobežošanas procesā.

Kalnu reljefa klimatoloģiskā noslāņošanās

Tā kā no klimata viedokļa ir ievērojama atšķirība, vai kalns, ko nosaka nelīdzenums, atrodas Arktikā, mērenajā joslā vai ekvatora tuvumā, ir nepieciešama klimatiska zemes platības noslāņošanās, lai identificētu ekoloģiski salīdzināmas zemes seguma vienības. pasaules kalni. Tā kā pieejamos klimatiskos slāņus (piemēram, no WORLDCLIM) var pārklāt uz kalnu topogrāfiju, ir iespējama kategorizēšana jebkurā klimatiskajā joslā. Lai klimatiskajai stratifikācijai būtu jēga un tā kļūtu globāli noderīga, tai ideālā gadījumā būtu jāaptver apstākļi, kas atspoguļo noteiktas bioģeogrāfiskas kategorijas, piemēram, reljefs virs (kalnu) un zem (kalnainā) klimata līnijas. Kā parādīts iepriekš, iespējamā augstuma koku robeža ir atrodama visā pasaulē izplatītā izotermā augšanas sezonā (Körner 2012 Körner un Paulsen 2004 Körner et al. 2011), un tāpēc tā piedāvā bioklimatisko atsauci, pret kuru visas citas klimatiskās jostas kalnos var novietot. Temperatūras mērījumi, kas ietver neaktīvo periodu ekstratropiskajos kalnos, piemēram, vidējā gada temperatūra (Jobbágy un Jackson 2000) vai vidējā temperatūra tikai siltākajā mēnesī - bieži citētā 10 ° C jūlija izoterma ziemeļu mērenajā zonā (Köppen 1919 Jarvis et al. 1989 Ohsawa 1990 Malyshev 1993), var iederēties vai nu nejauši, vai noteiktos platuma grādos vai reģionos, taču tie neatspoguļo globālos modeļus (Hardy et al. 1998 Körner 1998).

Tādējādi ģeofiziskajai kalnu statistikai ir jārisina divi dažādi jautājumi: pirmā ir saistīta ar paaugstinātas zemes virsmas struktūru, tās nelīdzenumu un gravitācijas spēku iedarbību (kalnu topogrāfiskais raksturs), bet otra ir saistīta uz klimatiskajiem dzīves apstākļiem (kalnu klimatiskais raksturs). Noteiktā augstumā topogrāfija nav atkarīga no platuma, savukārt klimats nav. Topogrāfiski līdzīgu kalnu reljefu var atrast Arktikā un pie ekvatora. Tādējādi kalnu jēdzienam, ko var izmantot globāliem salīdzinājumiem, ir jāapvieno topogrāfija ar saskaņotu klimatisko raksturojumu, jo vai nu viens ir nepietiekams, un arī absolūtais pacēlums (m asl) vien nav ekoloģiski nozīmīgs. Tomēr pastāv brīdinājums, ka klimatiskie dati, kas iegūti no meteoroloģiskajām stacijām (2 m gaisa temperatūra), neatspoguļo faktiskos klimatiskos apstākļus zema auguma veģetācijas apstākļos un augsnes biotā (Scherrer un Körner 2011). Tādējādi, lai novērtētu mazu augu, uz zemes dzīvojošo dzīvnieku un augsnes mikrobu faktiskos dzīves apstākļus, joprojām būs nepieciešami dati par zemes patiesību.

Cilvēku populācijas kalnos

Ņemot vērā zemes izmantošanas nozīmi bioloģiskajā daudzveidībā, ir interesanti novērtēt, cik lielā mērā kalnos dzīvo cilvēki. Izmantojot pasaules kalnu nelīdzenumu un klimatisko noslāņošanos (sensu GMBA), mēs novērtējām cilvēku blīvumu noteiktās klimatiskajās joslās daudzstūru iekšienē un visā pasaulē. Starp dažādiem mūsu veiktajiem novērojumiem trīs bija īpaši pārsteidzoši: (1) salīdzinoši augstais cilvēku blīvums kalnu apgabalos, ņemot vērā to, ka liela daļa nelīdzenā reljefa ir ļoti stāva, ļoti augsta, mežaina vai apzīmē bīstamu reljefu (2) miljonu iedzīvotāju salīdzinoši mazajos kalnu apgabalos Āfrikas daudzstūros, kas liecina par pārmērīgu kalnu iztikas līdzekļu nozīmi, un (3) aptuveni 23 miljoniem cilvēku, kas apdzīvo kalnus Eiropā, kas norāda, ka tiešās priekšzemes un ielejas ir blīvi apdzīvotas. Kopumā dati par cilvēku populāciju skaidri pierāda, ka lielākā daļa “kalnu cilvēku” apdzīvo reljefu ar zemu augstumu tropu un siltajā mērenajā reģionā un saskaras ar problēmām, kas saistītas ar stāvām nogāzēm, nevis zemu temperatūru. Tomēr virs apdzīvotajām vietām zemes izmantošana varētu būt ļoti intensīva.

Tā kā kalnu zemes daļa dažādās kalnu definīcijās atšķiras, cilvēku populācijas aprēķini arī atsevišķiem reģioniem atšķiras. Attiecīgi mūsu sniegtās vērtības būtiski atšķiras no citur sniegtajām aplēsēm (piemēram, EEZ 2010. gada ziņojums FAO 2015), kuru pamatā ir WCMC kalnu definīcija vai tās varianti. Tomēr, pamatojoties uz aprēķiniem, ko mēs iegūstam, piemēram, Šveices kalnu cilvēku populācijām, mēs uzskatām, ka kalnu GMBA definīcija rada nozīmīgus rezultātus. Papildu izmaiņas kontinenta aprēķinos, par kuriem ziņots, var izrietēt no metodoloģiskiem pieņēmumiem, kas raksturīgi mūsu aprēķiniem, un no pasaules sadalījuma, ko mēs izmantojam, kas atšķiras no Apvienoto Nāciju Organizācijas statistikas nodaļas “M.49” standarta, ko FAO 2015 galvenokārt izmanto, ar to, ka Austrālija tiek turēta atsevišķi no Okeānijas, un Grenlande tiek turēta atsevišķi no Ziemeļamerikas.

Mūsuprāt, cilvēku populācijas datu pieejamība un no tā izrietošā klimata kopēja iztikas līdzekļu statistika ir zelta raktuve kalnu bioloģijas un ekoloģijas kopienai. Šie dati paver iespējas daudziem interesantiem sociāli ekoloģiskiem pētniecības jautājumiem, tostarp ekoloģiski nozīmīgu reģionālo pieprasījumu novērtēšanai pēc dabas resursiem, piemēram, malkas vai ganībām, pašreizējam un turpmākajam spiedienam uz ārstniecības augiem, kā arī medību un tūrisma radītajam spiedienam. . Zināmie brīdinājumi, kas saistīti ar šiem datiem, ietver faktu, ka (1) globālā statistika ignorē politiskās robežas, kas nozīmē, ka reģionālā atbilstība valsts krājumu datiem nav iespējama, (2) 2,5 ′ režģis (4,6 × 4,6 km pie ekvatora) ir diezgan rupjš, kas nozīmē, ka jebkurš nelīdzens 2,5 ′ pikselis var un bieži ietver neregulāras zemes daļas, kas piemērotas apdzīvotai vietai blīvumu un (4) dati, iespējams, ir neprecīzi noteiktās vietās, ja neviens no datu avotiem nav precīzs. LandScan ģenerēšanai izmantotās informācijas par gaismas emisiju trūkumi ietver to zemo uzticamību noteiktās vietās, piemēram, kalnu augstkalnu kūrortos, kur gaismas emisija bieži ir nesamērīgi augsta, salīdzinot ar iedzīvotāju skaitu. Šie brīdinājumi saglabājas, neraugoties uz reģionālajiem pielāgojumiem, taču dati joprojām ļauj novērtēt iespējamo cilvēku ietekmi uz kalnu ekosistēmām un noteikt reģionus ar augstu un zemu bioloģiskās daudzveidības zuduma risku.


Līnijas slāņi

Kartes administrēšanas līnija (MapAdminLine)

Šis līnijas slānis attēlo administratīvās robežlīnijas.

Kartes administratora saite (MapAdminLink)

Šis līnijas slānis attēlo visas lineārās administratīvās robežas, pamatojoties uz saiti.

Šis līnijas slānis attēlo lielceļus.

Galveno ceļu karte (MapMajorRoads)

Šis līnijas slānis attēlo galvenos ceļus.

Automaģistrāļu karte (MapMotorways)

Šis līnijas slānis attēlo automaģistrāles.

Kartes dzelzceļa saite (MapRailroadLink)

Šis līnijas slānis attēlo dzelzceļa iezīmes.

Kartes ūdens saite (MapWaterLink)

Šis līnijas slānis attēlo ūdens īpašības.

Vienvirziena bultas (OneWayArrows)

Šis līnijas slānis attēlo vienvirziena bultiņas, lai parādītu braukšanas virzienu vienvirziena ielās.

Pagrieziena ierobežojumi (RestrictedTurns)

Šis līnijas slānis attēlo ierobežojumus maršruta tīklam, kas noteikti, pamatojoties uz divām vai vairākām saitēm.

Ielas tīklam (Routing_Streets)

Šis līnijas slānis attēlo ielas tīkla maršrutēšanai. Šī datu kopa ir licencēta, un tai ir nepieciešams licences fails.

Šajā rindas slānī ir informācija par zīmju tekstu ceļiem tīkla maršrutēšanai.

Šis līnijas slānis attēlo ielas, šosejas, ceļus, rampas un prāmjus. Šī datu kopa ietver visas navigējamās saites ar to attiecinājumu, kas attiecas uz maršruta aprēķināšanu un norādījumiem. Turklāt šajā ceļu tīklā ir iekļauti pārvadājumu ierobežojumi un vēlamie maršruti, kā arī vēsturiskie satiksmes dati un gājēju maršruti. Šī datu kopa ir licencēta, un tai ir nepieciešams licences fails.

Kartogrāfiskās ielas (Streetscarto)

Šajā līnijas slānī ir lineāras pazīmes, kas attēlo kartogrāfiskās ielas pazīmes. Šī datu kopa ir licencēta, un tai ir nepieciešams licences fails.


1.2 Objektu-relāciju modelis

Telpiskais atbalsta objektu-relāciju ģeometrijas attēlošanas modelis. Objektu relāciju modelī tiek izmantota tabula ar vienu kolonnu SDO_GEOMETRY un vienu rindu katrā ģeometrijas instancē. Objektu relāciju modelis atbilst telpisko pazīmju tabulu "SQL ar ģeometrijas tipiem" ieviešanai Open GIS ODBC/SQL ģeotelpisko pazīmju specifikācijā.

Priekšrocību relāciju modeļa sniegtās priekšrocības ietver:

Atbalsts daudziem ģeometrijas veidiem, ieskaitot lokus, apļus, saliktus daudzstūrus, saliktas līniju virknes un optimizētus taisnstūrus

Vienkārša lietošana, veidojot un uzturot indeksus un veicot telpiskos vaicājumus

Indeksa uzturēšana, izmantojot Oracle datu bāzi

Ģeometrija, kas modelēta vienā rindā un vienā kolonnā


Platība KM no koordinātu daudzstūra - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Tiek rādīti 23 mainīti faili ar 410 papildinājumi un 50 svītrojumi.

@@ -0,0 +1,8 @@
nosaukumvieta Ģeo
<
iekšējā klase Konstantes
<
public const double NauticalMile = 1852d
public const double EarthMeanRadius = 6371008.7714d
>
>
@@ -0,0 +1,23 @@
izmantojot Geo. Saskarnes
izmantojot Geo. Atsauce

nosaukumvieta Ģeo
<
publiskās klases GeoContext
<
privāts statisks GeoContext _strāva

publiska statiska ģeogrāfiskā konteksta strāva
<
gūt
komplekts
>

publisks GeoContext ()
<
GeodeticCalculator = SpheroidCalculator. Wgs84 ()
>

publiskais IGeodeticCalculator Ģeodēziskais kalkulators
>
>
@@ -0,0 +1,18 @@
izmantojot sistēmu. Kolekcijas. Vispārējs
izmantojot Geo. Ģeometrija
izmantojot Geo. Mērs
izmantojot Geo. Atsauce

nosaukumvieta Ģeo. Saskarnes
<
publiskais interfeiss IGeodeticCalculator
<
GeodeticLine CalculateOrthodromicLine (ILatLng punkts, dubultvirziens, divkāršs attālums)
GeodeticLine CalculateOrthodromicLine (ILatLng punkts1, ILatLng punkts2)
GeodeticLine CalculateLoxodromicLine (ILatLng punkts1, ILatLng punkts2)
Platība CalculateArea (IEnumerable & lt Coordinate & gt koordinātas)
Platības aprēķināšanas apgabals (ILatLng punkts, divkāršs rādiuss)
dubultā CalculateMeridionalParts (dubults platums)
double CalculateMeridionalDistance (dubults platums)
>
>
@@ -1,9 +1,11 @@
izmantojot Geo. Ģeometrija
izmantojot Geo. Mērs

nosaukumvieta Ģeo. Saskarnes
<
publiskā saskarne IGeometry: IRavenIndexable
<
Aploksne GetBounds ()
Platība GetArea ()
>
>

Hmm! Kaut kas nogāja greizi. Mēģiniet vēlreiz

0 komentāri par saistību 52fbdc7

Pašlaik jūs nevarat veikt šo darbību.

Jūs pierakstījāties, izmantojot citu cilni vai logu. Atkārtoti ielādējiet, lai atsvaidzinātu sesiju. Jūs izrakstījāties citā cilnē vai logā. Atkārtoti ielādējiet, lai atsvaidzinātu sesiju.


1.5.5 Pielaide

Pielaide tiek izmantota, lai saistītu precizitātes līmeni ar telpiskajiem datiem. Pielaide atspoguļo attālumu, kurā divi punkti var atrasties viens no otra un joprojām tiek uzskatīti par vienādiem (piemēram, lai ņemtu vērā noapaļošanas kļūdas). Pielaides vērtībai jābūt pozitīvam skaitlim, kas ir lielāks par nulli. Vērtības nozīme ir atkarīga no tā, vai telpiskie dati ir saistīti ar ģeodēzisko koordinātu sistēmu. (Ģeodēziskās un cita veida koordinātu sistēmas ir aprakstītas koordinātu sistēmā.)

Ģeodēziskajiem datiem (piemēram, datiem, kas identificēti pēc garuma un platuma koordinātām) pielaides vērtība ir metru skaits. Piemēram, pielaides vērtība 100 norāda pielaidi 100 metri. Ģeodēzisko datu pielaides vērtībai jābūt 0,05 (5 centimetriem) vai lielākai. Spatial un Graph kā ģeodēzisko datu pielaides vērtību izmanto 0,05, ja norādāt mazāku vērtību ar šādām funkcijām: SDO_GEOM.RELATE, SDO_GEOM.SDO_DIFFERENCE, SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION, SDO_GEOM.SDO_UNION un SDO_GEOM.SDO_XOR, tomēr ir jābūt, pie pielaides 0,05.

Datu, kas nav ģeodēziski, pielaides vērtība ir vienību skaits, kas ir saistītas ar ar datiem saistīto koordinātu sistēmu. Piemēram, ja mērvienība ir jūdzes, pielaides vērtība 0,005 norāda pielaidi 0,005 (tas ir, 1/200) jūdzi (aptuveni 26 pēdas vai 7,9 metrus), bet pielaides vērtība 2 norāda pielaidi 2 jūdzes.

Abos gadījumos, jo mazāka ir pielaides vērtība, jo lielāka precizitāte ir saistīta ar datiem.

Ģeodēziskajiem un prognozētajiem datiem pielaides vērtībai jābūt mazākai par 10. Turklāt pārliecinieties, ka ģeometrija ir derīga pie norādītās pielaides.

Ģeometrijām, kurām ir 16 vai vairāk ciparu precizitātes, telpiskās un grafiskās Būla darbības (piemēram, SDO_GEOM.SDO_UNION un SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION) un funkcija SDO_GEOM.RELATE var radīt pretrunīgus rezultātus, jo tiek zaudēta precizitāte peldošā komata aritmētikā. Precizitātes ciparu skaitu aprēķina, kā parādīts šajā piemērā: ja pielaide ir iestatīta uz 0.0000000005 un koordinātēs ir 6 cipari pa kreisi no komata (piemēram, 123456.4321), precizitāte ir 10 + 6 cipari (16). Šādos gadījumos labāk ir izmantot lielāku pielaides vērtību (mazāk nulles aiz komata), lai iegūtu konsekventus rezultātus, izmantojot telpiskās operācijas.

Peldošā komata darbības mēdz zaudēt precizitāti, ja aprēķinos izmantotais ciparu skaits ir lielāks par 15, tāpēc pārliecinieties, vai aprēķiniem norādītais ciparu skaits ir mazāks par 15. Piemēram, ja skaitlis ir 123456.789 un pielaide ir 10E- 10, tad tas faktiski nozīmē 16 (10+6) ciparu precizitāti, kas ir vairāk nekā ieteicamais 15.

Pielaides vērtība ir norādīta divos gadījumos:

Slāņa ģeometrijas metadatu definīcijā (skatiet slāņa ģeometrijas metadatu pielaide)

Kā ievades parametrs noteiktām funkcijām (sk. Pielaide kā ievades parametrs)

Papildinformāciju par toleranci ar lineārās atsauces sistēmas (LRS) datiem skatiet sadaļā Pielaides vērtības ar LRS funkcijām.

1.5.5.1 Slāņa ģeometrijas metadatu pielaide

Slāņa izmēru informācija ietver pielaides vērtību. Konkrēti, skatu xxx_SDO_GEOM_METADATA slejā DIMINFO (aprakstīts DIMINFO) ir iekļauta SDO_TOLERANCE vērtība katrai kategorijai, un tai ir jābūt vienādai katrai kategorijai.

Ja kāda funkcija pieņem izvēles tolerances parametru un šis parametrs ir nulle vai nav norādīts, tiek izmantota slāņa SDO_TOLERANCE vērtība. Izmantojot neģeodēziskos datus no vienkāršā piemēra piemēra: ievietošana_ indeksēšana_ un telpisko datu vaicāšana, faktiskais attālums starp ģeometrijām cola_b un cola_d ir 0,846049894. Ja vaicājumā tiek izmantota funkcija SDO_GEOM.SDO_DISTANCE, lai atgrieztu attālumu starp cola_b un cola_d, un nav norādīta pielaides parametra vērtība, rezultāts ir atkarīgs no slāņa SDO_TOLERANCE vērtības. Piemēram:

Ja slāņa SDO_TOLERANCE vērtība ir 0,005, šis vaicājums atgriež .846049894.

Ja slāņa SDO_TOLERANCE vērtība ir 0,5, šis vaicājums atgriež 0.

Nulles rezultāts rodas tāpēc, ka Spatial un Graph vispirms izveido iedomātu pielaides vērtības buferi (0,5) ap katru ģeometriju, kas jāņem vērā, un buferi ap cola_b un cola_d šajā gadījumā pārklājas. (Ja abām apskatītajām ģeometrijām ir atšķirīgas pielaides vērtības, iedomātajam buferim tiek izmantota augstākā vērtība.)

Tāpēc, izvēloties SDO_TOLERANCE vērtību slānim, varat izmantot kādu no divām metodēm.

Vērtība var atspoguļot vēlamo precizitātes līmeni vaicājumos par attālumiem starp objektiem. Piemēram, ja divas ģeodēziskas ģeometrijas, kas atrodas 0,8 vienību attālumā, jāuzskata par atdalītām, norādiet nelielu SDO_TOLERANCE vērtību, piemēram, 0,05 vai mazāku.

Vērtība var atspoguļot ar slāņa ģeometriju saistīto vērtību precizitāti. Piemēram, ja visas neģeodēziskā slāņa ģeometrijas ir definētas, izmantojot veselus skaitļus un ja divus objektus, kas atrodas 0,8 vienību attālumā, nevajadzētu uzskatīt par atdalītiem, ir piemērota SDO_TOLERANCE vērtība 0,5. Lai iegūtu lielāku precizitāti jebkurā vaicājumā, jums ir jāaizstāj noklusējuma vērtība, norādot pielaides parametru.

Izmantojot datus, kas nav ģeodēziski, vadlīnijas, kas jāievēro vairumam otrā gadījuma gadījumu (slāņa ģeometriju vērtību precizitāte), ir šādas: ģeometrijas definīcijās ņemiet visaugstāko precizitātes līmeni un nākamajā līmenī izmantojiet .5 kā SDO_TOLERANCE vērtību. Piemēram, ja ģeometrijas ir definētas, izmantojot veselus skaitļus (kā vienkāršotā piemērā vienkāršā piemērā: ievietošana_ indeksēšana_ un telpisko datu vaicāšana), atbilstošā vērtība ir 0,5, ja ģeometrijas tiek definētas, izmantojot skaitļus līdz četrām zīmēm aiz komata (piemēram, 31.2587) ), atbilstošā vērtība ir 0,00005.

Šo vadlīniju nevajadzētu izmantot, ja ģeometrijā ir daudzstūri, kas jebkurā vietā ir tik šauri, ka attālums starp pretējām pusēm ir mazāks par ierosināto pielaides vērtību. Pārliecinieties, ka pielaides vērtība ir mazāka par īsāko attālumu starp abām malām jebkurā daudzstūrī.

Turklāt, ja rodas nepareizas ģeometrijas kļūdas ar ievietotu vai atjauninātu ģeometriju un ja ģeometrija patiesībā ir derīga, apsveriet iespēju palielināt pielaides vērtības precizitāti (piemēram, mainot 0,00005 uz 0,000005).

1.5.5.2. Pielaide kā ievades parametrs

Many spatial functions accept a tolerance parameter, which (if specified) overrides the default tolerance value for the layer (explained in Tolerance in the Geometry Metadata for a Layer). If the distance between two points is less than or equal to the tolerance value, Spatial and Graph considers the two points to be a single point. Thus, tolerance is usually a reflection of how accurate or precise users perceive their spatial data to be.

For example, assume that you want to know which restaurants are within 5 kilometers of your house. Assume also that Maria's Pizzeria is 5.1 kilometers from your house. If the spatial data has a geodetic coordinate system and if you ask, Find all restaurants within 5 kilometers and use a tolerance of 100 (or greater, such as 500), Maria's Pizzeria will be included, because 5.1 kilometers (5100 meters) is within 100 meters of 5 kilometers (5000 meters). However, if you specify a tolerance less than 100 (such as 50), Maria's Pizzeria will not be included.

Tolerance values for spatial functions are typically very small, although the best value in each case depends on the kinds of applications that use or will use the data. See also the tolerance guidelines in Tolerance in the Geometry Metadata for a Layer, and ensure that all input geometries are valid. (Spatial functions may not work as expected if the geometry data is not valid.)

If you explicitly want to use the tolerance value from the dimensional information array for the geometry layer, and if a subprogram has separate formats with tolerance (or tol ) and dim parameters, use the format with dim . In the following example, the first statement uses the tolerance value from the dimensional information array, and the second statement specifies a numeric tolerance value (0.005):


Skatīties video: Tiešsaistes sanāksme fokusgrupai Kultūra