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Pontos de buffer delimitados por polígonos


Estou usando o arcGIS 10.1 em uma máquina i5 win7 com 16g de RAM. Não é um xeon, mas nunca teve grandes problemas, mesmo com grandes conjuntos de dados.

Aqui está o que estou fazendo: tenho dados pontuais que representam locais dentro de limites políticos especificados. Eles representam os centróides de distritos contidos em unidades geográficas maiores que são 1) não uniformes em tamanho ou 2) forma.

Meu objetivo é criar um buffer em torno desses pontos, mas fazê-lo de forma que os limites maiores atuem como a geografia de limite mínimo. Portanto, o raio do buffer não ultrapassaria o ponto mais próximo da fronteira da geografia maior. Isso me daria buffers que estavam totalmente contidos na geografia maior e variariam com o tamanho da geografia delimitadora maior. Eu olhei para min. delimitando recursos geográficos, e isso parece fazer algo diferente - ou seja, criaria um buffer maior em volta a geografia maior.

Para os respondentes: O problema com isso é que me dará uma forma irregular - o que estou realmente tentando fazer aqui é preservar a forma do círculo, mas para ter certeza de que não exceda qualquer ponto do limite maior geografia. Clipping me daria formas do tipo 'pac man' que não são ideais. Quanto a mais de 1 passo - Oh, claro! Eu daria uma dúzia de passos se pudesse chegar à solução. E aceite abordagens mais complicadas, mas tecnicamente simples.


então você precisa de tamanhos diferentes de buffers dependendo da posição dentro do polígono para não ter buffers que saiam de seus limites.

Eu sugiro que você fixe o tamanho do seu buffer com base na posição da borda mais próxima no polígono, portanto, certifique-se de que ele não apague.

1) converter polígonos em linhas

2) use a junção espacial para obter o recurso mais próximo e a distância para este recurso

3) criar buffer com base na distância até a linha mais próxima


Encontrar o menor círculo que se encaixe em uma forma é uma tarefa que exige muito do computador. Também não é algo que você vai implementar sem algum codificação.

Sua tarefa é simplificada pelo ponto de partida conhecido, o que torna possível uma abordagem de várias passagens:

  • Localize o ponto mais próximo em cada polígono delimitador de cada centróide
  • Calcule as distâncias entre as arestas e os centróides
  • Use essas distâncias (ou 99,5% delas) como a distância do buffer para a saída da classe de característica do círculo de um buffer pelo valor da coluna

O script tornaria isso mais fácil, mas se for um negócio único, então provavelmente você poderia sobreviver sem o Python.


ET GeoWizards (http://www.ian-ko.com/) possui uma ferramenta (com uma restrição de 100 recursos na camada a serem processados ​​na versão gratuita, se você tiver mais objeto do que você tem que comprar uma licença ou dividir seus dados) que pode realizar algo próximo ao que você deseja


Correspondência de pontos GIS com polígonos no arquivo de forma ESRI

Eu tenho um arquivo de formato ESRI contendo uma biblioteca de cerca de 150 áreas geográficas contíguas (polígonos) que, juntas, constituem uma região geográfica. Também tenho um arquivo csv contendo 60.000 eventos, cada um com um conjunto único de coordenadas de ponto x, y. Cada um dos eventos no arquivo csv ocorreu dentro de um (e apenas um) dos 150 polígonos no arquivo de forma, mas não sei qual dos polígonos associar a cada registro. Portanto, preciso escrever um algoritmo que descobrirá a identidade do polígono no qual cada um dos 60.000 eventos ocorreu. A saída do algoritmo que preciso escrever me permitirá calcular estatísticas subsequentemente, como a probabilidade de tipos específicos de eventos ocorrerem em polígonos específicos (áreas geográficas).

(Além disso, é claro, o arquivo de forma não é apenas um arquivo. É um diretório que contém 8 arquivos com extensões de arquivo, incluindo .dbf, .prj, .qix, .sbn, .sbx, .shp, .xml e .shx .)

Eu não tenho uma licença ArcGIS. Encontrei a API File Geodatabase em http://resources.arcgis.com/content/geodatabases/10.0/file-gdb-api, mas não tenho certeza se é o conjunto de ferramentas correto e também estou tendo problemas para encontrar o código de amostra .

Alguém pode me mostrar algum código para encontrar em qual polígono (de um arquivo de forma) cada um de um grande número de pontos (de uma fonte de dados externa, como um arquivo csv) se encaixa?

Além disso, preciso especificar que preciso adicionar um código específico para a identidade do polígono relevante ao registro csv de cada evento. Portanto, não é suficiente simplesmente plotar os pontos no mapa para visualizar quais polígonos contêm os eventos. Eu não preciso visualizar esses dados. Em vez disso, o que preciso é ser capaz de marcar uma id de polígono para cada registro de evento no arquivo csv para que eu possa fazer uma análise numérica subsequente que não seja de natureza visual.

Links para artigos, tutoriais e outros recursos sobre este tópico também são apreciados. Imagino que esse seja um problema que as pessoas resolvem todos os dias, então deve haver uma base de código estabelecida por aí, se a pessoa souber como procurá-la. Eu codifico em Java todos os dias, então as soluções Java são preferidas. No entanto, posso portar algo de outro idioma se você tiver um bom exemplo de código escrito em um idioma diferente.

*EDITAR: *
Tentei o seguinte código R com base na sugestão do Spacedman e recebi a seguinte mensagem de erro:

Veja meus outros comentários abaixo.

SEGUNDA EDIÇÃO:
O código R que acabei usando é:

para localizar o nome do campo que continha as codificações dos CEPs. Antes de executar o resumo (ZipCodes), o script estava apenas colocando o índice de cada código postal e não o próprio código postal.


OSMNX - Polígonos de subúrbios da cidade

Gostaria de extrair, dado o nome de uma cidade, todos os subúrbios e geometrias poligonais relativas. Por exemplo:
https://nominatim.articque.com/details.php?place_id=230259366

Então, eu executo o código:

Ao ler o conteúdo gdf, alguns subúrbios foram armazenados como polígonos (o que eu queria), mas alguns outros foram armazenados como pontos. O da foto anterior, por exemplo, pertence ao último grupo.

Enquanto outros, como já mencionado, são polígonos, como este.

Como posso obter todos os subúrbios como polígonos?

Uma resposta

Pelo que entendi, este nó é o que você está obtendo atualmente, mas essa relação é o que você realmente deseja. No OSM, o local San Salvario: subúrbio é representado como um nó, mas sua fronteira é representada como uma relação que compreende seu centro (o nó vinculado acima) mais o conjunto de formas que constituem seu polígono externo.

Atualmente, o módulo de geometrias OSMnx lida apenas com relações OSM do tipo multipolígono. Como atualmente não estamos lidando com relações de fronteira, obtemos alguns efeitos inconsistentes. Por exemplo, em Torino, a fronteira desse subúrbio é representada como uma relação multipolígono, mas a fronteira desse subúrbio é representada como uma relação de fronteira.

Abri uma proposta no repositório OSMnx Github para corrigir isso. Comentários são bem-vindos.


Usando PostGIS para gerar um polígono que representa a área compartilhada por alguns (mas não todos) de um conjunto de polígonos

Tenho um aplicativo em que vários usuários enviam polígonos e estou procurando criar um polígono agregado que represente uma espécie de média de seus envios. Usamos PostGIS para nossas necessidades de análise espacial.

Digamos que recebemos polígonos de 10 usuários. Se usarmos ST_Intersection nesses polígonos, o polígono restante representaria apenas os pontos incluídos em todos os 10 polígonos. Se usássemos ST_Union, a saída representaria os pontos incluídos em pelo menos 1 polígono.

Alguém pode recomendar uma maneira de gerar um polígono que represente os pontos que estão em n polígonos, onde n é maior que 1 e menor que o número total de polígonos (10 neste caso)?

3 respostas

Uma das pessoas que respondeu (veja Paul Ramsey acima) postou uma ótima resposta neste blog aqui: https://info.crunchydata.com/blog/polygon-averaging-in-postgis.

Respondido há 4 meses por Zach com 0 votos positivos

  • ST_GeneratePoints () em cada geometria de entrada com N pontos.
  • Randomize esse conjunto de pontos e pegue 1 / M deles.
  • Construa polígonos de voronoi desse conjunto.
  • Spatial une os polígonos de voronoi ao conjunto de pontos original e apenas retém os polígonos com mais de P pontos neles
  • União desses polígonos.
  • Produza o resultado.

Respondido há 4 meses por Paul Ramsey com 1 voto positivo

Algumas opções, do topo da minha cabeça, não testadas e não otimizadas.

Para obter a área de definição de pontos 'média' para pontos com sobreposições de 1 & lt cnt & lt total:

Para obter a área precisa do polígono das partes com sobreposições totais de 1 & lt cnt & lt:

Observe que a primeira consulta garante um polígono de parte única, mas com uma forma generalizada sobre o conjunto de pontos, enquanto a segunda unirá partes exatas do polígono, mas pode resultar em um polígono de várias partes.


Transcrição da apresentação

Conceitos de sistema de banco de dados • Capítulo 1: Introdução • Parte 1: Bancos de dados relacionais • Capítulo 2: Modelo relacional • Capítulo 3: SQL • Capítulo 4: SQL avançado • Capítulo 5: Outras linguagens relacionais • Parte 2: Design de banco de dados • Capítulo 6: Design de banco de dados e ER Modelo • Capítulo 7: Projeto de banco de dados relacional • Capítulo 8: Projeto e desenvolvimento de aplicativos • Parte 3: Bancos de dados baseados em objeto e XML • Capítulo 9: Bancos de dados baseados em objeto • Capítulo 10: XML • Parte 4: Armazenamento e consulta de dados • Capítulo 11 : Estrutura de armazenamento e arquivo • Capítulo 12: Indexação e hash • Capítulo 13: Processamento de consulta • Capítulo 14: Otimização de consulta • Parte 5: Gerenciamento de transações • Capítulo 15: Transações • Capítulo 16: Controle de simultaneidade • Capítulo 17: Sistema de recuperação • Parte 6 : Data Mining and Information Retrieval • Capítulo 18: Data Analysis and Mining • Capítulo 19: Information Retreival • Parte 7: Arquitetura do sistema de banco de dados • Capítulo 20: Database-System Architecture • Capítulo 21: Bancos de dados paralelos • Capítulo 22: Bancos de dados distribuídos • Parte 8: Outros tópicos • Capítulo 23: Desenvolvimento de aplicativos avançados • Capítulo 24: Tipos de dados avançados e novos aplicativos • Capítulo 25: Processamento de transações avançado • Parte 9: Estudos de caso • Capítulo 26: PostgreSQL • Capítulo 27: Oracle • Capítulo 28: IBM DB2 • Capítulo 29: Microsoft SQL Server • Apêndices online • Apêndice A: Modelo de rede • Apêndice B: Modelo hierárquico • Apêndice C: Modelo avançado de banco de dados relacional

Parte 8: Outros tópicos (Capítulos 23 a 25). • Capítulo 23: Desenvolvimento de aplicativo avançado • cobre benchmarks de desempenho, ajuste de desempenho e padronização. • Capítulo 24: Tipos de dados avançados e novos aplicativos • cobre tipos de dados avançados e novos aplicativos, incluindo dados temporais, dados espaciais e geográficos, dados de multimídia e problemas no gerenciamento de bancos de dados móveis e pessoais. • Capítulo 25: Processamento avançado de transações • trata do processamento avançado de transações. Discutimos monitores de processamento de transações, sistemas de transações de alto desempenho, sistemas de transações em tempo real e fluxos de trabalho transacionais.

24.1 Motivação 24.2 Tempo em bancos de dados 24.3 Dados geográficos e espaciais 24.4 Bancos de dados multimídia 24.5 Mobilidade e bancos de dados pessoais 24.6 Visão geral resumida: tipos de dados avançados e novos aplicativos

Motivação • Dados temporais • dados sobre o estado atual e passado • Dados espaciais • dados geográficos, como mapas e informações associadas • dados de projeto auxiliado por computador, como VLSI ou projeto de construção • Dados multimídia: • dados de imagem, vídeo e áudio • exigem recuperação em uma taxa constante, taxa predeterminada • os chamados dados de mídia contínua • Dados móveis • notebooks, dispositivos de computação palmtop • conectados a estações base através de redes digitais sem fio

24.1 Motivação 24.2 Tempo em bancos de dados 24.3 Dados geográficos e espaciais 24.4 Bancos de dados multimídia 24.5 Mobilidade e bancos de dados pessoais 24.6 Visão geral resumida: tipos de dados avançados e novos aplicativos

Enquanto a maioria dos bancos de dados tendem a modelar a realidade em um ponto tempo (no tempo `` atual ''), os bancos de dados temporais modelam os estados do mundo real ao longo do tempo. Tempo válido: fatos nas relações temporais têm tempos associados quando são válidos no mundo real, que podem ser representados como uma união de intervalos. Tempo de transação: o tempo de transação de um fato é o intervalo de tempo durante o qual o fato é atual no sistema de banco de dados. Em uma relação temporal, cada tupla tem um tempo associado quando é verdadeira. O tempo pode ser um tempo válido ou um tempo de transação. A relação abi-temporal armazena o tempo válido e o tempo de transação. Tempo em bancos de dados

Exemplo de relação temporal: Linguagens de consulta temporal foram propostas para simplificar a modelagem de tempo, bem como consultas relacionadas ao tempo. Tempo em bancos de dados (cont.)

data: quatro dígitos para o ano (1--9999), dois dígitos para o mês (1-12) e dois dígitos para a data (1--31). hora: dois dígitos para a hora, dois dígitos para o minuto e dois dígitos para o segundo, mais dígitos fracionários opcionais. timestamp os campos de data e hora, com seis dígitos fracionários para o campo de segundos. As horas são especificadas na abreviatura UTC da Hora Universal Coordenada (do francês), com suporte a hora com fuso horário. O intervalo refere-se a um período de tempo (por exemplo, 2 dias e 5 horas), sem especificar um determinado momento em que este período começa poderia ser denominado com mais precisão um período. Especificação de tempo em SQL-92

Predicados precede, se sobrepõe e contém intervalos de tempo. A intersecção pode ser aplicada em dois intervalos, para dar a um único intervalo (possivelmente vazio) a união de dois intervalos pode ou não ser um único intervalo. Um instantâneo de uma relação temporal no tempo t consiste em tuplas que são válidas no tempo t, com os atributos de intervalo de tempo projetados. Seleção temporal: envolve atributos de tempo. Projeção temporal: as tuplas na projeção herdam seus intervalos de tempo das tuplas na relação original. Junção temporal: o intervalo de tempo de uma tupla no resultado é a interseção dos intervalos de tempo das tuplas das quais ela é derivada. Se a interseção estiver vazia, a tupla será descartada da junção. SQL: 1999 Parte 7 (SQL / Temporal) é uma extensão proposta para SQL: 1999 para melhorar o suporte de dados temporais. Linguagens de consulta temporal

Dependências funcionais devem ser usadas com cuidado adicionar um campo de tempo pode invalidar a dependência funcional. Uma dependência funcional temporal x  Y se mantém em um esquema de relação R se, para todas as instâncias legais r de R, todos os instantâneos de r satisfazem a dependência funcional X  Y. Dependência funcional temporal  FD temporal 가 성립 하는 예제 relação 추가

24.1 Motivação 24.2 Tempo em bancos de dados 24.3 Dados geográficos e espaciais 24.4 Bancos de dados multimídia 24.5 Mobilidade e bancos de dados pessoais 24.6 Visão geral resumida: tipos de dados avançados e novos aplicativos

Bancos de dados espaciais armazenam informações relacionadas a locais e suporte para armazenamento, indexação e consulta de dados espaciais eficientes. Estruturas de índice de propósito especial são importantes para acessar dados espaciais e para processar consultas de junção espacial. Bancos de dados de design auxiliado por computador (CAD) armazenam informações de design sobre como os objetos são construídos, por exemplo: projetos de edifícios, aeronaves, layouts de circuitos integrados. Bancos de dados geográficos armazenam informações geográficas (por exemplo, mapas), muitas vezes chamados de sistemas de informações geográficas ou bancos de dados geográficos e espaciais GIS

Várias construções geométricas podem ser representadas em um banco de dados de forma normalizada. Representa um segmento de linha pelas coordenadas de seus pontos finais. Aproxime uma curva particionando-a em uma sequência de segmentos Crie uma lista de vértices em ordem ou represente cada segmento como uma tupla separada que também carrega consigo o identificador da curva (recursos 2D, como estradas). Polígonos fechados Lista de vértices em ordem, o vértice inicial é o mesmo que o vértice final ou Representa as bordas dos limites como tuplas separadas, com cada um contendo o identificador do polígono ou Usetriangulação - divide o polígono em triângulos Observe o identificador do polígono com cada um de seus triângulos . Representação da Informação Geométrica

Representação de pontos e segmento de linha em 3-D semelhante a 2-D, exceto que os pontos têm um componente z extra. Representam poliedros arbitrários dividindo-os em tetraedros, como polígonos triangulares. Alternativa: Liste suas faces, cada uma delas um polígono, junto com uma indicação de qual lado da face está dentro do poliedro. Representação de Objetos 3D Poliedros: 다면체 Tetraedros: 4 면체

Representam componentes de design como objetos (geralmente geométricos objetos) as conexões entre os objetos indicam como o design está estruturado. Pontos de objetos bidimensionais simples, linhas, triângulos, retângulos, polígonos. Objetos bidimensionais complexos formados a partir de objetos simples por meio de operações de união, interseção e diferença. Objetos tridimensionais complexos formados a partir de objetos mais simples, como esferas, cilindros e cubóides, por operações de união, interseção e diferença. Os modelos de estrutura de arame representam superfícies tridimensionais como um conjunto de objetos mais simples. Esfera de bancos de dados de projeto: 구, 지구본 Cubóide: 직 평행 6 면체

Bancos de dados de design também armazenam informações não espaciais sobre objetos (por exemplo, material de construção, cor, etc.) As restrições de integridade espacial são importantes. Por exemplo, os tubos não devem se cruzar, os fios não devem estar muito próximos uns dos outros, etc. Representação de construções geométricas (a) Diferença de cilindros (b) União de cilindros

Os dados raster consistem em mapas de bits ou mapas de pixels, em dois ou mais dimensões. Exemplo de imagem raster 2-D: imagem de satélite da cobertura de nuvens, onde cada pixel armazena a visibilidade da nuvem em uma área particular. Dimensões adicionais podem incluir a temperatura em diferentes altitudes em diferentes regiões ou medições feitas em diferentes pontos no tempo. Bancos de dados de projetos geralmente não armazenam dados raster. Dados geográficos

Os dados vetoriais são construídos a partir de objetos geométricos básicos pontos, segmentos de linha, triângulos e outros polígonos em duas dimensões e cilindros, esferas, cubóides e outros poliedros em três dimensões. Formato vetorial frequentemente usado para representar dados de mapas. As estradas podem ser consideradas bidimensionais e representadas por linhas e curvas. Alguns recursos, como rios, podem ser representados como curvas complexas ou como polígonos complexos, dependendo se sua largura é relevante. Recursos como regiões e lagos podem ser representados como polígonos. Dados geográficos (cont.)

Exemplos de dados geográficos dados de mapa para informações de rede de distribuição de navegação de veículos para energia, telefones, abastecimento de água e esgoto Os sistemas de navegação de veículos armazenam informações sobre estradas e serviços para o uso dos motoristas: Dados espaciais: por exemplo, coordenadas de estrada / restaurante / posto de gasolina Dados não espaciais : por exemplo, ruas de mão única, limites de velocidade, congestionamento de tráfego O Sistema de Posicionamento Global (GPS) utiliza informações transmitidas de satélites GPS para encontrar a localização atual do usuário com uma precisão de dezenas de metros. cada vez mais usado em sistemas de navegação de veículos, bem como em aplicações de manutenção de utilitários. Aplicações de dados geográficos

As consultas de proximidade solicitam objetos que se encontram perto de um determinado localização. As consultas ao vizinho mais próximo, dado um ponto ou objeto, encontram o objeto mais próximo que satisfaça determinadas condições. As consultas de região lidam com regiões espaciais. por exemplo, peça objetos que estejam parcial ou totalmente dentro de uma região especificada. Consultas que calculam interseções ou uniões de regiões. União espacial de duas relações espaciais com a localização desempenhando o papel de atributo de união. Entrada: Um conjunto S de n pontos em d dimensões um ponto de consulta q. Problema: qual ponto em S está mais próximo de q? Consultas Espaciais

Os dados espaciais são normalmente consultados por meio de uma consulta gráfica os resultados do idioma também são exibidos de forma gráfica. A interface gráfica constitui o front-end Extensões de SQL com tipos de dados abstratos, como linhas, polígonos e mapas de bits, foram propostas para fazer a interface com o back-end. permite que bancos de dados relacionais armazenem e recuperem consultas de informações espaciais podem usar condições espaciais (por exemplo, contém ou se sobrepõe), as consultas podem misturar condições espaciais e não espaciais. Consultas espaciais (cont.)

árvore k-d - estrutura inicial usada para indexação em múltiplos dimensões. Cada nível de uma árvore k-d divide o espaço em dois. escolha uma dimensão para particionar no nível raiz da árvore. escolha outras dimensões para particionar em nós no próximo nível e assim por diante, percorrendo as dimensões. Em cada nó, aproximadamente metade dos pontos armazenados na subárvore caem de um lado e a outra metade do outro. O particionamento para quando um nó tem menos do que um determinado número máximo de pontos. A árvore k-d-B estende a árvore k-d para permitir vários nós filho para cada nó interno adequado para armazenamento secundário. Indexação de dados espaciais

Cada linha na figura (exceto a caixa externa) corresponde a um nó na árvore k-d, o número máximo de pontos em um nó folha foi definido como 1. A numeração das linhas na figura indica o nível da árvore em que o nó correspondente aparece. Divisão do espaço por uma árvore k-d

Quadtrees Cada nó de uma quadtree está associado a uma região retangular do espaço, o nó superior está associado a todo o espaço alvo. Cada nó não folha divide sua região em quatro quadrantes de tamanhos iguais, correspondentemente, cada um desses nós tem quatro nós filhos correspondentes aos quatro quadrantes e assim por diante. Os nós folha têm entre zero e algum número máximo fixo de pontos (definido como 1 no exemplo). Divisão do Espaço por Quadtrees

PR quadtree (Point Region Quadtree) O espaço dos pontos de armazenamento é dividido com base nas regiões, e não no conjunto real de pontos armazenados. Região quadtrees armazena informações de matriz (raster). Um nó é um nó folha se todos os valores da matriz na região que ele cobre são os mesmos. Caso contrário, ele é subdividido em quatro filhos de área igual e, portanto, é um nó interno. Cada nó corresponde a uma submatriz de valores. As submatrizes correspondentes às folhas contêm apenas um único elemento da matriz ou têm vários elementos da matriz, todos com o mesmo valor. Extensões de árvores k-d e quadtrees PR foram propostas para indexar segmentos de linha e polígonos. Exigir a divisão de segmentos / polígonos em pedaços nos limites de partição. O mesmo segmento / polígono pode ser representado em vários nós de folha Quadtrees (cont.)

Árvores R são uma extensão N-dimensional das árvores B +, úteis para indexar conjuntos de retângulos e outros polígonos. Suportado em muitos sistemas de banco de dados modernos, junto com variantes como R + -trees e R * -trees. Ideia básica: generalize a noção de um intervalo unidimensional associado a cada nó da árvore B + para um intervalo N-dimensional, ou seja, um retângulo N-dimensional. Irá considerar apenas o caso bidimensional (N = 2) a generalização para N & gt 2 é direta, embora as árvores-R funcionem bem apenas para árvores-R relativamente pequenas

Uma caixa delimitadora retangular está associada a cada árvore nó. A caixa delimitadora de um nó folha é um retângulo de tamanho mínimo que contém todos os retângulos / polígonos associados ao nó folha. A caixa delimitadora associada a um nó não folha contém a caixa delimitadora associada a todos os seus filhos. A caixa delimitadora de um nó serve como sua chave em seu nó pai (se houver). As caixas delimitadoras dos filhos de um nó podem se sobrepor. Um polígono é armazenado apenas em um nó, e a caixa delimitadora do nó deve conter o polígono. eficiência ou árvores R é melhor do que árvores kd ou quadtrees, uma vez que um polígono é armazenado apenas uma vez Árvores R (cont.)

Um conjunto de retângulos (linha sólida) e as caixas delimitadoras (linha tracejada) dos nós de uma árvore R para os retângulos. A árvore R é mostrada à direita. Exemplo R-Tree

Para encontrar itens de dados (retângulos / polígonos) que se cruzam (sobrepõe) um determinado ponto / região de consulta, faça o seguinte, começando do nó raiz: Se o nó for um nó folha, produza os itens de dados cujas chaves cruzam o ponto / região de consulta fornecido. Do contrário, para cada filho do nó atual cuja caixa delimitadora se sobrepõe ao ponto / região da consulta, pesquisar recursivamente no filho Pode ser muito ineficiente no pior caso, pois vários caminhos podem precisar ser pesquisados, mas funciona de forma aceitável na prática. Extensões simples de procedimento de pesquisa para lidar com predicados contidos eme contém Pesquisa em Árvores-R

Pesquisa em R-Trees (cont.) P1-1 P2-1 P2-2 P1-2 Ponto de Pesquisa

Inserção em Árvores R • Para inserir um item de dados: • Encontre uma folha para armazená-lo e adicione-a à folha • Para encontrar a folha, siga um filho (se houver) cuja caixa delimitadora contém a caixa delimitadora do item de dados, caso contrário, filho cuja sobreposição com o item de dados a caixa delimitadora é máxima • Lidar com estouros por divisões (como em árvores B +) • O procedimento de divisão é diferente (veja abaixo) • Ajuste as caixas delimitadoras começando da folha para cima • Procedimento de divisão: • Objetivo: dividir as entradas de um nó cheio em dois conjuntos de modo que as caixas delimitadoras tenham uma área total mínima • Esta é uma heurística. Alternativas como sobreposição mínima são possíveis • Encontrar a “melhor” divisão é caro; em vez disso, use heurísticas • Veja o próximo slide

Inserção em R-Tree: Dividindo um Nó R-Tree • A divisão quadrática divide as entradas em um nó em dois novos nós da seguinte forma • Encontre o par de entradas com "separação máxima" • ou seja, o par tal que a caixa delimitadora dos dois teria o máximo de espaço desperdiçado (área da caixa delimitadora - soma das áreas de duas entradas) • Coloque essas entradas em dois novos nós • Encontre repetidamente a entrada com "preferência máxima" para um dos dois novos nós e atribua a entrada a esse nó • A preferência de uma entrada para um nó é o aumento na área da caixa delimitadora se a entrada for adicionada ao outro nó • Pare quando metade das entradas tiverem sido adicionadas a um nó • Em seguida, atribua as entradas restantes ao outro nó • A heurística de divisão linear mais barata funciona em tempo linear em número de entradas , • Mais barato, mas gera divisões um pouco piores.

Divisão quadrática em R-Tree • Separação máxima • Preferência máxima (diferença entre o aumento de S1 e S2) case2 case1 Mais espaço desperdiçado  melhor aumento de par em S1 = 0 aumento em S1 S1 S1 n2 n1 aumento em S2 aumento em S2 S2 S2 n2 é atribuído a S1 antes de n1

Exclusão em R-Trees • A exclusão de uma entrada em uma árvore-R é muito parecida com a exclusão da árvore B +. • No caso de nó underfull, peça emprestado entradas de um irmão, se possível, senão mesclando nós irmãos • A abordagem alternativa remove todas as entradas do nó underfull, exclui o nó e, em seguida, reinsere todas as entradas. Exclusão na árvore R 예제 추가

24.1 Motivação 24.2 Tempo em bancos de dados 24.3 Dados geográficos e espaciais 24.4 Bancos de dados multimídia 24.5 Mobilidade e bancos de dados pessoais 24.6 Visão geral resumida: tipos de dados avançados e novos aplicativos

Para fornecer funções de banco de dados como indexação e consistência, é desejável armazenar dados multimídia em um banco de dados em vez de armazená-los fora do banco de dados, em um sistema de arquivos. A recuperação baseada em similaridade deve ser fornecida por estruturas de índice especiais. Deve fornecer taxas de recuperação estáveis ​​garantidas para dados de mídia contínua. Imagem de entrada MÓDULO DE PREPROCESSAMENTO Índice de atualização / Entrada de imagem de banco de dados / Extração de recurso de scanner MÓDULO DE CONSULTA Recurso / Banco de dados de imagens Processador de tempo de execução Formulação de consulta interativa Extração de recurso de consulta de usuário Controle de simultaneidade e gerenciador de recuperação de amp Saída de imagens recuperadas Navegação e recurso de feedback de amp Correspondência de bancos de dados multimídia

Armazene e transmita dados multimídia em formato comprimido JPEG e GIF são os formatos mais usados ​​para dados de imagem. O padrão MPEG para dados de vídeo usa pontos em comum entre uma sequência de quadros para atingir um grau maior de compactação. Qualidade MPEG-1 comparável à fita de vídeo VHS. Um padrão para armazenamento e recuperação de imagens em movimento e áudio associado em mídia de armazenamento armazena um minuto de vídeo e áudio de 30 quadros por segundo em aproximadamente 12,5 MB MPEG-2 projetado para sistemas de transmissão digital e discos de vídeo digital perda insignificante de qualidade de vídeo . Um padrão para televisão digital Comprime 1 minuto de áudio e vídeo em aproximadamente 17 MB. Várias alternativas de codificação de áudio MPEG-1 Layer 3 (MP3), RealAudio, formato WindowsMedia, etc. Formatos de dados multimídia

Os tipos mais importantes são dados de vídeo e áudio Caracterizado por grandes volumes de dados e requisitos de entrega de informações em tempo real. Os dados devem ser entregues com rapidez suficiente para que não haja lacunas no resultado de áudio ou vídeo. Os dados devem ser entregues a uma taxa que não cause estouro dos buffers do sistema. A sincronização entre fluxos de dados distintos deve ser mantida. O movimento dos lábios deve ser sincronizado com o áudio. Os sistemas de vídeo sob demanda fornecem vídeo de servidores de vídeo centrais, através de uma rede, para os terminais (deve garantir taxas de entrega ponta a ponta) Vídeo atual ativado Os servidores de demanda são baseados em sistemas de arquivos Os sistemas de banco de dados existentes não atendem aos requisitos de resposta em tempo real. Os dados multimídia são armazenados em vários discos (configuração RAID) ou em um armazenamento terciário para os dados acessados ​​com menos frequência. Terminais head-end - usados ​​para visualizar PCs ou TVs de dados multimídia conectados a um computador pequeno e barato chamado decodificador. Dados de mídia contínua de rede de alta capacidade


Dados Raster

Os dados raster (também conhecidos como dados de grade) representam o quarto tipo de recurso: superfícies. Os dados rasterizados são baseados em células e esta categoria de dados também inclui imagens aéreas e de satélite. Existem dois tipos de dados raster: contínuos e discretos. Um exemplo de dados raster discretos é a densidade populacional. Exemplos de dados contínuos são medições de temperatura e elevação. Existem também três tipos de conjuntos de dados raster: dados temáticos, dados espectrais e imagens (imagens).

Este exemplo de conjunto de dados raster temático é chamado de Modelo Digital de Elevação (DEM). Cada célula apresenta um tamanho de pixel de 30m com um valor de elevação atribuído a essa célula. A área mostrada é a Bacia Hidrográfica de Topanga na Califórnia e dá ao observador e entender a topografia da região.

Cada célula contém um valor que representa o valor dominante dessa célula. Os conjuntos de dados raster são intrínsecos à maioria das análises espaciais.

A modelagem de hidrologia espacial, como a extração de bacias hidrográficas e linhas de fluxo, também usa um sistema baseado em raster. Os dados espectrais apresentam imagens aéreas ou de satélite que são frequentemente usadas para derivar informações geológicas da vegetação, classificando as assinaturas espectrais de cada tipo de recurso.

O que resulta do efeito da conversão de informações de localização de dados espaciais em um formato raster baseado em células é chamado de escada. O nome deriva da imagem exata disso, as células quadradas ao longo das bordas de diferentes tipos de valor parecem uma escada vista de lado.

Ao contrário dos dados vetoriais, os dados rasterizados são formados por cada célula recebendo o valor do recurso que domina a célula. A aparência de escada vem da transição das células de um valor para outro. Na imagem acima, a célula verde escura representa a vegetação de chamise. Isso significa que a característica dominante naquela área de célula era a vegetação de chamise. Outras características, como terreno urbanizado, água ou outros tipos de vegetação, podem estar presentes no solo dessa área. As the feature in the cell becomes more dominantly urban, the cell is attributed the value for developed land, hence the pink shading.

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

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

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

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

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


Buffering points bounded within polygons - Geographic Information Systems

Railways and Population Change in Industrializing England, 1851-1914

An Introduction to Geographic Information Systems

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

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

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

Geographic Features: points, lines, polygons

The Historical Problem: Railways and Population Movements

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

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

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

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

Analysis: Searching and Describing Patterns

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

Example 1: Patterns of Migration from 1851 to 1861

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

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

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

Example 2: Railways and Rural Out Migration

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

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

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

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

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


Creating an Esri Component on an HTML Page

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

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

Configuring the Esri Map Component

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

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

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

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

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

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

Reference: Choosing a Basemap

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

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

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

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

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

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

Reference: Defining the Esri Component Layers

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

On this panel, you configure:

    The layers that will display on your map component.

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

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


Examples

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

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

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

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


Referências

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International Conference on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision WSCG


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