Mais

Interpolação de pontos na rota


Eu tenho um conjunto de coordenadas GPS com X, Y e Curso. Preciso interpolar pontos adicionais com base no curso de cada ponto. Seria uma interseção de linha simples com base em linhas desenhadas usando os 2 locais e o curso.

EDIT: Deixe-me esclarecer ... eu tenho um conjunto de pontos registrados do GPS, cada um com latitude / longitude, direção e velocidade. Preciso interpolar um ponto adicional entre cada local conhecido com base nos 2 pontos conhecidos e seu cabeçalho. Mais ou menos como um reconhecimento mortal, mas depois do fato. Será uma interpolação linear ... aqui está uma imagem do referido problema 1 ...


Isso pode ser resolvido usando a fórmula Haversine ou Vincenty. Por favor, veja minha resposta aqui: Como criar um ponto ao longo de uma linha dada a distância


Você já experimentou o GPSBabel? http://werc.engr.uaf.edu/~ken/doc/gpsbabel/htmldoc-1.3.5/filter_interpolate.html

gpsbabel -i gpx -f track.gpx -x interpolar, tempo = 10 -o gpx -F newtrack.gpx gpsbabel -i gpx -f track.gpx -x interpolar, distância = 1k -o gpx -F newtrack.gpx

Visualização em várias escalas para recursos de estradas GIS no sistema de aplicativos móveis

A visualização em várias escalas desempenha um papel crítico no planejamento de rotas e na operação de orientação de estradas em um sistema de aplicativos móveis. As duas abordagens existentes usadas para visualização espacial geral apresentam suas próprias desvantagens e desvantagens. Neste contexto, a fim de exibir essas representações de estradas com diferentes níveis de detalhe em uma ordem de transformação sucessiva e suave, este artigo é dedicado a uma abordagem combinada, também chamada de 'interpolação de objeto', onde algumas classes de características são armazenadas como nível de detalhe ( LoD) em um banco de dados multi-escala, enquanto outros são gerados em tempo real a partir do conjunto de dados base. O princípio de interpolação, o quadro geral e o fluxo técnico são apresentados. Em seguida, a função de interpolação de objetos é definida e descrita, o que reflete as características herdáveis ​​e transferíveis de informações quantitativas, estruturais, geométricas, semânticas, topológicas e relacionadas a atributos entre objetos de representação multi-escala. Por fim, um caso em questão é dado para indicar que o novo método é uma garantia de seleção objetiva dos objetos da estrada em escala média.

  • URL do registro:
      https://doi.org/10.1061/41039(345)145
    • Encontre uma biblioteca onde o documento está disponível. URL do pedido: http://worldcat.org/isbn/9780784410394
    • © 2009 American Society of Civil Engineers.
    • Wang, Yanhui
    • Meng, Hao
    • Segunda Conferência Internacional de Engenharia de Transporte
    • Local: Chengdu, China
    • Data: 25/07/2009 a 27/07/2009

    Língua

    • Termos TRT:Poluição do ar Rodovias arteriais Cálculo Conferências Bancos de dados Análise de impacto ambiental Sistemas de informação geográfica Modelos matemáticos Nitrogênio Óxidos de ruído Tráfego Áreas urbanas
    • Termos geográficos:Reino Unido
    • Termos do ITRD:2452: Poluição do ar 6464: Cálculo 8525: Conferência 8614: Banco de dados 8605: Sistema de informação geográfica 2436: Estudo de impacto (ambiente) 2748: Estrada principal 6473: Modelo matemático 7128: Nitrogênio 2492: Ruído 7372: Óxido 755: Tráfego 8119: Reino Unido 313 : Área urbana
    • Áreas temáticas: Meio Ambiente, Rodovias, Operações e Gestão de Tráfego

    Introdução de GIS por David J. Buckey

    As operações de bairro avaliam as características de uma área em torno de um local específico. Praticamente todos os softwares GIS fornecem alguma forma de análise de vizinhança. Existe uma gama de funções de vizinhança diferentes. A análise de características topográficas, por ex. o relevo da paisagem, normalmente é categorizado como uma operação de bairro. Isso envolve uma variedade de ponto de interpolação técnicas, incluindo cálculos de inclinação e aspecto, geração de contorno e Polígonos de Thiessen. A interpolação é definida como o método de previsão de valores desconhecidos usando valores conhecidos de locais vizinhos. A interpolação é utilizada com mais frequência com dados de elevação baseados em pontos.

    Este exemplo ilustra uma superfície contínua que foi criada pela interpolação de pontos de dados de amostra.

    Os dados de elevação geralmente assumem a forma de pontos espaçados irregulares ou regulares. Os pontos de espaço irregular são armazenados em uma Rede Irregular Triangular (LATA). Um TIN é uma rede topológica vetorial de facetas triangulares gerada pela união de pontos irregulares com segmentos de linha reta. A estrutura TIN é utilizada quando dados irregulares estão disponíveis, predominantemente em sistemas baseados em vetores. TIN é um modelo de dados vetoriais para dados 3-D.

    Uma alternativa no armazenamento de dados de elevação é o Modelo Digital de Elevação de ponto regular (DEM). O termo DEM geralmente se refere a uma grade de pontos de elevação regularmente espaciais. Esses pontos geralmente são armazenados com um modelo de dados raster. A maioria das ofertas de software GIS fornece recursos de análise tridimensional em um módulo separado do software. Novamente, eles variam consideravelmente em relação à sua funcionalidade e ao nível de integração entre o módulo 3-D e as outras funções de análise mais típicas.

    Sem dúvida, a função de vizinhança mais comum é carregando. O armazenamento em buffer envolve a capacidade de criar buffers de distância em torno de recursos selecionados, sejam eles pontos, linhas ou áreas. Buffers são criados como polígonos porque representam uma área ao redor de um recurso. O armazenamento em buffer também é conhecido como corredor ou geração de zona com o modelo de dados raster. Normalmente, os resultados de um processo de buffer são utilizados em uma sobreposição topológica com outra camada de dados. Por exemplo, para determinar o volume de madeira dentro de uma distância selecionada de uma linha de corte, o usuário primeiro armazenaria em buffer a camada de dados da linha de corte. Eles então sobreporiam a camada de dados do buffer resultante, um polígono do buffer, com a camada de dados da cobertura florestal de forma recortada. Isso resultaria em uma nova camada de dados que continha apenas a cobertura florestal dentro da zona de amortecimento. Uma vez que todos os atributos são mantidos na sobreposição topológica e processos de buffer, um mapa ou relatório pode então ser gerado.

    O armazenamento em buffer é normalmente usado com recursos pontuais ou lineares. A geração de buffers para recursos selecionados é freqüentemente baseada na distância desse recurso ou em um atributo específico desse recurso. Por exemplo, alguns recursos podem ter uma maior zona de influência devido a características específicas, por exemplo, uma rodovia primária geralmente teria uma influência maior do que uma estrada de cascalho. Consequentemente, buffers de tamanhos diferentes podem ser gerados para recursos dentro de uma camada de dados com base em valores de atributos selecionados ou tipos de recursos.

    Análise de Conectividade

    A característica distintiva das operações de conectividade é que elas usam funções que acumulam valores em uma área que está sendo percorrida. Na maioria das vezes, isso inclui a análise de superfícies e redes. As funções de conectividade incluem análise de proximidade, análise de rede, funções de propagação e análise de superfície tridimensional, como visibilidade e visão em perspectiva. Esta categoria de técnicas de análise é a menos desenvolvida em software GIS comercial. Consequentemente, muitas vezes há uma grande diferença na funcionalidade oferecida entre as ofertas de software GIS. Os sistemas baseados em raster geralmente fornecem recursos de análise de superfície mais sofisticados, enquanto os sistemas baseados em vetores tendem a se concentrar nos recursos de análise de rede linear. No entanto, isso parece estar mudando conforme o software GIS se torna mais sofisticado e os aplicativos multidisciplinares exigem uma funcionalidade mais abrangente e integrada. Algumas ofertas de GIS fornecem recursos de análise vetorial e raster. Somente nesses sistemas é possível financiar uma gama completa de técnicas de análise de conectividade.

    Análise de proximidade as técnicas preocupam-se principalmente com a proximidade de uma característica a outra. Geralmente proximidade é definido como a capacidade de identificar qualquer elemento que esteja perto de qualquer outro elemento com base na localização, valor do atributo ou uma distância específica. Um exemplo simples é identificar todos os povoamentos florestais que estão a 100 metros de uma estrada de cascalho, mas não necessariamente adjacentes a ela. É importante notar que o buffer de vizinhança é frequentemente categorizado como sendo um recurso de análise de proximidade. Dependendo do pacote de software GIS específico, do modelo de dados empregado e da arquitetura operacional do software, pode ser difícil distinguir a análise de proximidade e o armazenamento em buffer.

    A análise de proximidade é frequentemente usada em aplicativos urbanos para considerar áreas de influência e consultas de propriedade. A proximidade de estradas e infraestrutura de engenharia é normalmente importante para o planejamento do desenvolvimento, cálculos de impostos e cobrança de serviços públicos.

    A identificação de adjacência é outra função de análise de proximidade. Adjacência é definida como a capacidade de identificar qualquer característica com certos atributos que exibem adjacência com outras características selecionadas com determinados atributos. Um exemplo típico é a capacidade de identificar todos os povoamentos florestais de um tipo específico, por exemplo, espécie, adjacente a uma estrada de cascalho.

    Análise de rede é uma técnica de análise amplamente utilizada. As técnicas de análise de rede podem ser caracterizadas pelo uso de redes de recursos. As redes de recursos são quase inteiramente compostas de recursos lineares. Hierarquias hidrográficas e redes de transporte são exemplos importantes. Dois exemplos de técnicas de análise de rede são os alocação de valores para recursos selecionados dentro da rede para determinar zonas de capacidade e a determinação de caminho mais curto entre pontos ou nós conectados na rede com base em valores de atributos. Isso é frequentemente referido como otimização de rota. Os valores dos atributos podem ser tão simples quanto a distância mínima ou mais complexos, envolvendo um modelo que usa vários atributos que definem a taxa de fluxo, impedância e custo.

    Análise tridimensional envolve uma gama de recursos diferentes. O mais utilizado é a geração de superfícies em perspectiva. As superfícies em perspectiva são geralmente representadas por um diagrama de estrutura de arame refletindo perfis da paisagem, e. a cada 100 metros. Esses perfis vistos juntos, com a remoção de linhas ocultas, fornecem uma visão tridimensional. Conforme identificado anteriormente, a maioria dos pacotes de software GIS oferece recursos 3-D em um módulo separado. Várias outras funções estão normalmente disponíveis.

    Isso inclui as seguintes funções:

    definível pelo usuário exagero vertical, vendo azimute, e ângulo de elevação
    identificação de viewsheds, por exemplo. áreas vistas versus áreas não vistas
    a drapejar de recursos, por exemplo ponto, linhas e polígonos sombreados na superfície da perspectiva
    geração de modelos de relevo sombreado simulando iluminação
    geração de perfis de seção transversal
    apresentação da simbologia na superfície 3-D e
    vistas em perspectiva da linha de visão a partir de pontos de vista definidos pelo usuário.

    Embora as funções analíticas primitivas tenham sido apresentadas, o leitor deve estar ciente de que existe uma ampla gama de recursos mais específicos e detalhados.

    O tema predominante de todo software GIS é que as funções analíticas são totalmente integradas ao componente DBMS. Essa integração fornece a base necessária para todas as técnicas de análise.


    Projeto 6: Métodos de Interpolação

    Nesta semana e na próxima, trabalharemos com dados do centro da Pensilvânia, onde o campus da Penn State University Park está localizado. Esta semana, trabalharemos com dados de elevação que mostram a topografia complexa da região. Na próxima semana, veremos como essa topografia antiga afeta o problema contemporâneo de determinar a melhor localização para um novo colégio.

    O objetivo do projeto desta semana é dar-lhe alguma experiência prática com métodos de interpolação, para que possa desenvolver uma noção das características das superfícies produzidas por diferentes métodos.

    Para aumentar o valor educacional deste projeto, estaremos trabalhando de uma forma pouco realista, porque você saberá em todos os momentos a superfície interpolada correta, ou seja, os valores de elevação para esta parte do centro da Pensilvânia. Isso significa que é possível comparar as superfícies interpoladas que você cria com a resposta 'certa' e começar a entender como alguns métodos produzem resultados mais úteis do que outros. Em aplicativos do mundo real, você não tem o luxo de saber a 'resposta certa' dessa forma, mas é uma maneira útil de conhecer as propriedades de diferentes métodos de interpolação.

    Em particular, veremos como a capacidade de incorporar informações sobre a estrutura espacial de um conjunto de pontos de controle na krigagem usando o semivariograma pode melhorar significativamente a precisão das estimativas produzidas por interpolação.

    Nota: Para aprimorar ainda mais sua experiência de aprendizado, esta semana, eu gostaria de encorajá-lo particularmente a contribuir para o Fórum de Discussão do projeto. Existem muitas opções nas configurações que você pode usar para qualquer método de interpolação, e há muito a aprender perguntando aos outros o que eles estão fazendo, sugerindo opções para outros experimentarem e, geralmente, trocando ideias sobre o que está acontecendo. Vou contribuir para a discussão quando for apropriado. Lembre-se de que um componente da nota deste curso é baseado na participação, então, se você ficou quieto até agora, este é um convite para se manifestar!

    Recursos do Projeto

    Os arquivos de dados necessários para o projeto da lição 6 estão disponíveis no Canvas em um arquivo compactado. Se você tiver alguma dificuldade para baixar este arquivo, entre em contato comigo.

    Depois de fazer o download do arquivo, clique duas vezes no arquivo Geog586_Les6_Project.zip para iniciar o WinZip, PKZip, 7-Zip ou outro utilitário de compactação de arquivo. Siga as instruções do software para descompactar o arquivo. Descompactando este arquivo, você deve obter um diretório de arquivo geodatabase (centralPA_gdb.gdb) e um pacote ArcGIS Pro ou ArcMap .mxd.

    • pacounties - os condados da Pensilvânia
    • centreCounty - Center County Pennsylvania, lar de Penn State
    • pa_topo - um DEM com resolução de 500 metros mostrando elevações em toda a Pensilvânia
    • majorRoads - principais rotas em Center County
    • localRoads - estradas locais, que permitem que você veja os principais assentamentos no condado de Center, particularmente State College no sul, e Bellefonte, a sede do condado, no centro do condado
    • allSpotHeights - esta é uma camada de pontos de todas as alturas de pontos derivadas do DEM em todo o estado

    Resumo das entregas do Projeto 6

    Para o Projeto 6, os itens mínimos que você deve enviar são os seguintes:

    • Faça um mapa interpolado usando o método inverso de distância ponderada. Insira este mapa em seu artigo, junto com seu comentário sobre as vantagens e desvantagens desse método e uma discussão de por que você escolheu as configurações que escolheu.
    • Faça uma camada mostrando o erro em cada local no mapa interpolado. Você pode apresentá-lo como um mapa de contorno sobre os dados reais ou interpolados, se preferir. Insira este mapa em seu artigo, junto com seu comentário que descreve os padrões espaciais de erro neste caso.
    • Faça dois mapas usando krigagem simples, um com um isotrópico semivariograma, o outro com um anisotrópico semivariograma. Insira-os em seu artigo, junto com seu comentário sobre o que você aprendeu com esse processo. Como um semivariograma anisotrópico melhora seus resultados?

    Questões?

    Use o fórum 'Discussão - Lição 6' para pedir esclarecimentos sobre qualquer um desses conceitos e idéias. Esperançosamente, alguns de seus colegas de classe serão capazes de ajudar a responder suas perguntas, e eu também fornecerei comentários adicionais quando apropriado.


    Perguntas de piloto militar

    sim. A guia Instruções contém informações detalhadas sobre como usar o AHAS e o que significam os resultados.

    2. Como um piloto ou planejador pode usar o AHAS?

    Ao planejar com mais de 24 horas de antecedência de um voo, a tabela terá os mesmos resultados do mapa. O mapa é uma exibição gráfica que permite ao usuário adicionar várias outras camadas.

    Ao planejar um vôo com menos de 24 horas de antecedência, a opção de mesa avaliará o risco de pássaros voando e migrando e mostrará ao usuário o maior risco.

    Ao usar a opção de tabela na mesma hora do voo, o AHAS adiciona os dados NEXRAD mais recentes. O risco para a hora atual é determinado comparando o risco da ave migratória, o risco da ave voando e os dados NEXRAD atuais. Qualquer que seja o resultado mais alto, é o risco para aquela hora. Além disso, ao verificar o risco para a hora atual, um resultado de tendência é exibido. Isso mostra o que a atividade das aves é esperada para a próxima hora com base nos dados históricos do NEXRAD.


    The North American Breeding Bird Survey, Route Level Geographic Information.

    Access_Constraints: Nenhum Use_Constraints: Nenhum. O reconhecimento do U.S. Geological Survey Patuxent Wildlife Research Center seria apreciado em produtos derivados desses dados. Point_of_Contact: Contact_Information: Contact_Person_Primary: Contact_Person: John R. Sauer Contact_Organization: USGS Patuxent Wildlife Research Center Contact_Address: Address_Type: endereço de correspondência Endereço: 12100 Beech Forest Road Cidade: Laurel State_or_Province: MD Postal_Code: 20708-4039 Contact_Voice_Telonic266Address2 : jrsauer at usgs.gov Native_Data_Set_Environment: UNIX, Sun Workstation Data_Quality_Information: Attribute_Accuracy: Attribute_Accuracy_Report: Os caminhos da rota de pesquisa para o levantamento de aves reprodutoras da América do Norte foram digitalizados a partir de coberturas de estradas derivadas do banco de dados TIGER do Census Bureau.gov /geo/maps-data/data/tiger-geodatabases.html). Limites estaduais e limites da Região de Conservação de Aves em mapas são derivados de produtos de mapeamento ESRI e Mays disponibilizados pela Bird Studies Canada (http://www.birdscanada.org/research/gislab/?targetpg=bcr). Os sites referenciados contêm metadados adicionais sobre dados geográficos de limites e caminhos de rotas Logical_Consistency_Report: Para aplicativos de mapeamento, o software Arc / INFO foi usado para criar e manter relacionamentos topológicos entre recursos. O comando Arc / INFO BUILD foi executado para garantir a consistência topológica do conjunto de dados. Completeness_Report: os mapas contêm arcos de localização de rota que cobrem a massa de terra para a América do Norte, exceto o México e a parte norte do Canadá. Linhagem: Metodologia: Methodology_Type: Na versão atual deste site, os dados das aves não são fornecidos para associação com o arquivo de forma da rota. Os dados estão disponíveis para download no site de operações de pesquisa de aves reprodutoras (http://www.pwrc.usgs.gov/bbs/). Análises recomendadas de dados e resumos que fornecemos de análises anteriores são descritos aqui. Essas análises consistem em resumos de dados em escala de rotas de pesquisa individuais. A abundância relativa é indexada por meio de dados simples para cada espécie de rotas entre vários anos, conforme descrito no site principal. A análise de tendências de mudança nas rotas foi realizada usando métodos de regressão de Poisson ao longo de todos os anos em que as rotas foram pesquisadas durante o intervalo 1966 - ano atual de análise, e as diferenças do observador foram modificadas usando covariáveis. Para resumos no nível da rota, esses dados foram resumidos por espécie e os dados são fornecidos aos usuários como arquivos de texto que podem ser associados aos arquivos de forma do Arc View. A suavização geográfica para mapas baseados em polígonos é conduzida usando o distanciamento inverso dos dados da rota. Para essas análises, um programa fortran foi escrito para conduzir o distanciamento inverso das tendências no nível da rota descritas acima, e o ponto central dos polígonos foi usado como a localização do polígono na análise. Consulte Sauer, Pendleton e Orsillo (1995) para obter detalhes sobre essa abordagem de suavização geográfica de dados. Esses dados também foram resumidos por espécie, e os dados são fornecidos aos usuários como arquivos de texto que podem ser associados aos arquivos de forma do Arc View. Methodology_Description: ../trendin.html O método foi documentado em várias publicações. Essas publicações descrevem os métodos:

    Sauer, J. R. e S. Droege, editores. 1990. Desenhos de pesquisa e métodos estatísticos para a estimativa de

    tendências da população aviária. U. S. Fish. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90 (1).

    Geissler, P. H. e J. R. Sauer. 1990. Tópicos em análise de regressão de rota. Pgs 54 & # 820957 em J. R. Sauer e

    S. Droege, eds. Desenhos de pesquisas e métodos estatísticos para a estimativa da população aviária

    tendências. U. S. Fish. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90 (1).

    Sauer, J. R. e P. H. Geissler. 1990. Índices anuais de análises de regressão de rota. Pgs 58 e # 820962 pol.

    J. R. Sauer e S. Droege, eds. Projetos de pesquisa e métodos estatísticos para a estimativa de

    tendências da população aviária. U. S. Fish. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90 (1).

    Sauer, J. R., R. J. Barker e P.H. Geissler. 1994. Aspectos estatísticos da modelagem de mudanças populacionais

    a partir de dados de tamanho da população. Páginas 451 e # 8209466 em R. J. Kendall e T. E. Lacher, Jr., eds.,

    Toxicologia da vida selvagem e modelagem populacional: estudos integrados de agroecossistemas,

    Sauer, J. R., Peterjohn, B. G., e Link, W. A. ​​1994. Diferenças do observador na América do Norte

    Levantamento de aves reprodutoras. Auk 111: 50 & # 820962.

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer. 1994. Estimativa de equações estimativas de tendências. Populações de pássaros 2: 23 e # 820932.

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer. 1995. Estimativa de distribuições de mistura empírica em resumo

    análises. Biometrics 51: 810 e # 8209821.

    Sauer, J. R., G. W. Pendleton e S. Orsillo. 1995. Mapeamento de distribuições de pássaros a partir da contagem de pontos

    pesquisas. Páginas 151 e # 8209160 em C. J. Ralph, J. R. Sauer e S. Droege, eds. Pássaro de Monitoramento

    Populações por contagem de pontos, USDA Forest Service, Pacific Southwest Research Station,

    Relatório Técnico Geral PSW & # 8209GTR & # 8209149.

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer. 1996. Extremos em ecologia: evitando os efeitos enganosos da amostragem

    variação nas análises resumidas. Ecology 77: 1633-1640.

    Kendall, W. L., B. G. Peterjohn e J. R. Sauer. 1996. Efeitos do observador pela primeira vez no Norte

    Pesquisa de aves reprodutoras americanas. Auk 113: 823-829.

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer. 1997. Novas Abordagens para a Análise das Tendências Populacionais em

    Aves terrestres "Um comentário sobre métodos estatísticos. Ecologia 78: 2632-2634 ..

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer. 1997. Estimativa de trajetórias de população a partir de dados de contagem.

    Link, W. A. ​​e J. R. Sauer 1998. Estimativa da mudança da população a partir de dados de contagem: aplicação ao

    Pesquisa de aves reprodutoras na América do Norte. Ecological Applications 8: 258 & # 8209268.

    Processo_Step: Process_Description: As análises foram conduzidas em uma estação de trabalho Sun usando programas FORTRAN. Process_Date: Various, 2004.

    Detailed_Description: Entity_Type: Entity_Type_Label: Rotas BBS. Entity_Type_Definition: Rotas utilizadas para a realização do Levantamento de Pássaros Reprodutores. Entity_Type_Definition_Source: USGS Patuxent Wildlife Research Center. Atributo: Attribute_Label: rteno Attribute_Definition: O número da rota consiste no código de ID de estado de 1 ou 2 dígitos seguido pelo ID de rota de 3 dígitos.

    Número de identificação para estados e províncias: 2 Alabama 3 Alasca 4 Alberta 6 Arizona 7 Arkansas 11 Colúmbia Britânica 14 Califórnia 17 Colorado 18 Connecticut 21 Delaware 22 Distrito de Columbia 25 Flórida 27 Geórgia 33 Idaho 34 Illinois 35 Indiana 36 Iowa 38 Kansas 39 Kentucky 42 Louisiana 43 Territórios do Noroeste 44 Maine 45 Manitoba 46 Maryland 47 Massachusetts 49 Michigan 50 Minnesota 51 Mississippi 52 Missouri 53 Montana 54 Nebraska 55 Nevada 56 New Brunswick 57 Newfoundland 58 New Hampshire 59 New Jersey 60 Novo México 61 New York 63 Carolina do Norte 64 Dakota do Norte 65 Nova Scotia 66 Ohio 67 Oklahoma 68 Ontario 69 Oregon 72 Pennsylvania 75 Prince Edward Island 76 Quebec 77 Rhode Island 79 Saskatchewan 80 Carolina do Sul 81 Dakota do Sul 82 Tennessee 83 Texas 85 Utah 87 Vermont 88 Virginia 89 Washington 90 West Virginia 91 Wisconsin 92 Wyoming 93 Territórios Yukon

    Attribute_Definition_Source: USGS Patuxent Wildlife Research Center Attribute_Domain_Values: Range_Domain: Range_Domain_Minimum: 2001 Range_Domain_Maximum: 93314 Distribution_Information: Distribuidor: Contact_Information: Contact_Person_Primary: Contact_Person: John Sauer Research Center ForestAd100 Contact_Organization: Endereço de email da cidade de John Sauer Contact_Organd100 Contact_Organização: Endereço_Edereço_Endereço de pesquisa da vida selvagem dos EUA 100 Contact_Organização da cidade de Beress: Endereço_Endereço_de_distribuição da vida selvagem dos EUA. Laurel State_or_Province: MD Postal_Code: 20708-4039 Contact_Voice_Telephone: 301-497-5662 Contact_Electronic_Mail_Address: jrsauer at usgs.gov Distribution_Liability: Embora esses dados tenham sido processados ​​com sucesso em um sistema de computador no USGS Patuxent Wildlife Research Center, nenhuma garantia expressa ou implícita é feitas em relação à precisão ou utilidade dos dados em qualquer outro sistema ou para fins gerais ou científicos, nem o ato de distribuição constituirá qualquer garantia. Esta isenção de responsabilidade se aplica ao uso individual dos dados e ao uso agregado com outros dados. É altamente recomendável que esses dados sejam adquiridos diretamente de um servidor do U.S. Geological Survey, e não indiretamente por meio de outras fontes que podem ter alterado os dados de alguma forma. Também é altamente recomendável prestar muita atenção ao conteúdo do arquivo de metadados associado a esses dados. O U.S. Geological Survey e o USGS Patuxent Wildlife Research Center não devem ser responsabilizados pelo uso indevido ou incorreto dos dados descritos e (ou) contidos neste documento. Standard_Order_Process: Digital_Form: Digital_Transfer_Information: Format_Name: Desconhecido Digital_Transfer_Option: Online_Option: Computer_Contact_Information: Network_Address: Network_Resource_Name: & lt ../ bbs2003.html & gt Taxas: Não há cobrança para a opção online. Metadata_Reference_Information: Metadata_Date: 20030425 Metadata_Contact: Contact_Information: Contact_Person_Primary: Contact_Person: John Sauer Contact_Organization: USGS Patuxent Wildlife Research Center Contact_Address: Address_Type: endereço para correspondência Endereço: 12100 Contact_Person_Primary: Contact_Person: John Sauer Contact_Organization: USGS Patuxent Wildlife Research Center Contact_Address: Address_Type: endereço de correspondência Endereço: 12100 Contact Beech Forest Road City: Laurel State_or-ephone739 MailVince7706 -5662 Contact_Electronic_Mail_Address: jrsauer at usgs.gov Metadata_Standard_Name: FGDC Perfil de dados biológicos do padrão de conteúdo para metadados geoespaciais digitais Metadata_Standard_Version: FGDC-STD-001-1998

    Spatial_Data_Organization_Information Horizontal_Coordinate_System_Definition: Planar: Map_Projection: Map_Projection_Name: Albers cónico Equal Area Albers_Conical_Equal_Area: Standard_Parallel: 29,5 Standard_Parallel: 45,5 Longitude_of_Central_Meridian: -96 Latitude_of_Projection_Origin: 23 False_Easting: 0 False_Northing: 0 Planar_Coordinate_Information: Planar_Coordinate_Encoding_Method: par de coordenadas Coordinate_Representation: Abscissa_Resolution: 0,016384 Ordinate_Resolution: 0.016384 Planar_Distance_Units: metros Geodetic_Model: Horizontal_Datum_Name: North American Datum de 1983 Ellipsoid_Name: Geodetic Reference System 80 Semi-major_Axis: 6378137 Denominator_of_Flattening_Ratio: 298.257222


    Bloqueio de rota

    Os bloqueios de rota são um recurso na prevenção de conflitos de estradas e rodovias que permitem ao usuário impedir que outros usuários editem uma rota e eventos em uma rota enquanto a rota está sendo editada. Quando uma rota está bloqueada, apenas o usuário com o bloqueio pode editar a rota e os eventos na rota na versão em que o bloqueio foi adquirido. Para adquirir um bloqueio em uma rota, o usuário deve primeiro se reconciliar com a versão raiz do bloqueio. Para liberar um bloqueio em uma rota, um usuário precisa postar alterações na rota e eventos na rota para a versão raiz do bloqueio.


    Um evento que representa um segmento de uma rota de uma medida inicial (ou de medida) a uma medida final (ou medida).

    Acrônimo para linear referencing method, um método para definir medidas ao longo de recursos lineares para fins de referência linear. Exemplos de LRMs são State Mile Point, County Mile Point ou Project Stationing.

    Acrônimo para linear referencing system, o método de armazenamento de localizações geográficas usando posições relativas ao longo de um recurso linear medido. O sistema de referência linear implementado por Estradas e Rodovias na plataforma ArcGIS suporta vários métodos de referência linear e comportamentos de medida de evento.


    Necessidades de informação

    Um incidente de desastre na Holanda é gerenciado por meio de processos legalmente estabelecidos (Diehl e van der 2005 Diehl et al. 2006 Dilo e Zlatanova 2008). Os processos definem as responsabilidades dos primeiros respondentes (em terra): bombeiros, paramédicos, polícia e município. Eles são definidos para lidar principalmente com desastres de pequeno e médio porte, portanto, o termo usado é "incidente". Embora voltados para todos os tipos de desastres, esses processos não definem as responsabilidades de outras instituições, por ex. forças militares e da Cruz Vermelha, que muitas vezes estão envolvidas em grandes desastres. Cada processo tem um objetivo bem definido, cuja realização requer certas informações e muitas vezes produz informações durante sua execução.

    As informações necessárias para a resposta de emergência (ER) são agrupadas em duas grandes categorias: informações estáticas, ou seja, existentes antes dos desastres, e informações dinâmicas que são coletadas durante um incidente de desastre. A informação estática consiste em: dados de referência, por exemplo mapas topográficos, fotografias aéreas e dados gerenciais e administrativos de dados de altura, por ex. dados do censo e mapas administrativos de risco de fronteiras contendo assentamentos perigosos, por ex. postos de gasolina, locais de armazenamento de mercadorias perigosas e objetos vulneráveis, por ex. redes de serviços públicos de escolas e lares de idosos, por ex. cadastro de gás, água e eletricidade contendo proprietários e limites cadastrais. A maioria desses dados está comumente disponível em escritórios topográficos, cadastrais e municipais, bem como em empresas privadas. Algumas informações podem ser específicas para um setor de emergência. Por exemplo, mapas de acessibilidade para edifícios e terrenos industriais e fontes de água (hidrantes, água não coberta e poço de água perfurado) são criados para as necessidades da brigada de incêndio.

    As informações dinâmicas são coletadas durante um incidente de desastre dos processos ativados para tratá-lo. Os processos são agrupados em quatro clusters de acordo com o setor de ER que é o principal responsável por eles, bombeiros, paramédicos, polícia ou município. As informações coletadas dos processos de um cluster são usadas dentro desse cluster e também de outros clusters. Essas informações consistem em informações situacionais, sobre o incidente e seu efeito, e informações operacionais, sobre os processos ativados para tratar um incidente, departamentos responsáveis ​​e pessoas juntamente com suas funções. Exemplos de informações situacionais são: tipo, escala e área afetada de um acidente como número de pessoas presas, desaparecidas e feridas um conjunto de medições que é realizado em caso de detecção de substâncias perigosas no ar, água ou no solo. Exemplos de informações operacionais são: um processo que passou a tratar um desastre e o tempo em que está ativo um departamento responsável por um processo e uma equipe que realizou uma medição. Como as investigações mostraram (Snoeren 2006 Snoeren et al. 2007), muitas dessas informações são comuns para todos os processos de resposta a emergências. A maioria das informações produzidas durante a resposta de emergência é temporal, ou seja, está mudando com o tempo, e precisamos acompanhar as mudanças.

    Algumas informações adicionais podem ser importantes para compartilhar com as equipes de emergência, por exemplo, in case of flood, velocity and water depth as well as flood pattern for an aircraft incident, the type of plane, its function (cargo, military or civilian), the number of people on board or the type of fuel and volume. Such information has to be gathered from other organisations than primary emergency sectors. For example, information about the actual water levels and the likelihood of a flood are to be obtained from the Ministry of Transport, Public Works and Water Management. The model that is described in this paper is restricted to information collected by the first emergency responders. The additional information will be accessed via web services, as well as the static information, and merged with the information coming from the first emergency responders from the services provided via the user interfaces.

    An incident could be hypothetical, e.g. a forthcoming large concert or important football match, or a real incident, e.g. serious traffic accident, explosion, gas leakage, a train or a plane crash. The real incident starts with a call to the call centre. The call is dispatched to the emergency response units in the corresponding safety region. Based on the type of the incident, several processes are activated, each process involving one or more departments. Dependent on the severity and scale of the incident (defined in the GRIP levels (Diehl et al. 2006)), more safety regions, ministries or private and public organisations can be involved. Beside individual roles, the processes define roles for teams. All processes require information to complete the tasks. Several processes ‘produce’ data, which should be collected and reported to the control and commando centre. The produced data are related to the incident description and its effects, damages, locations of rescue teams, measurements, etc. The information is reported either as a free text, a drawing, or via filling out a template. For example, when the incident involves release of dangerous substances, a template for measurements is in use. Several measurement teams are formed and sent in the field to perform measurements, from which the shape and the direction of movement of the gas plume is derived.

    The way that information is reported is not of importance for the model. However, if templates are used, the intention was to preserve the structure of the template. Additionally, only sensors that are in possession of the emergency responders are considered. For example, data from optical (images and video) or range (laser scan data) sensors are not modelled.


    I made a 3D map of this year's Tour de France route [link in comments]

    I’m a new GIS student intern, moving from a career in wildland fire protection, so I apologize for a basic question how were both the orange and yellow lines created? Were they drawn or were they created from a road name attribute or something similar?

    Not OP, but you could draw them in. Looks like OP might have used the actual track logs though.

    The features were already created for me, I just had to symbolise them. The official Tour De France made them public in ArcGIS Online. But you’d need to digitise it by hand if you were doing it from scratch.

    If you had the vector layer for the road, you should be able to do a slope analysis and set classification symbology based on those results.

    Another cycling fan! Did you source the route line data or digitise it?

    I got it from ArcGIS Online by TDF

    This mp4 version is 93.08% smaller than the gif (2.16 MB vs 31.16 MB).

    That is wicked cool! Did you follow any tutorials?

    No, I’ve just been using the software for a while. There probably are tutorials online though

    Very cool. What are you using here? Is it cesiumjs?

    Thanks! I used esri software

    I don't really know anything about cycling. What do competitors do then the reach the end of a "section"? It seems like there are several different unconnected routes. Are they stages on different days? Or are they transported from one to another?


    Assista o vídeo: iOS App Development with Swift by Dan Armendariz (Outubro 2021).