Daha çox

Çakışan xətlər göstərilir

Çakışan xətlər göstərilir


İctimai nəqliyyat haqqında məlumatları əks etdirən bir xəritə hazırlayıram: avtobuslar, tramvaylar və s. Xəritədə, məsələn tramvay xətləri olan bir qat olacaq. Hər sətrin öz rəngi var və sətir simli həndəsə ilə təmsil olunur.

Məsələ burasındadır ki, bir çox xətt eyni hissəni əhatə edən birdən çox tramvay xəttinin üst-üstə düşən hissələrinə malikdir. Bunu istifadəçiyə göstərmək üçün xətlərin üst-üstə çəkilmək əvəzinə bir-birinə paralel olmasını istərdim. Məsələn, Google Maps-in New York metro xəttlərini necə göstərdiyini görün.

Bunun kartoqrafiyada çox yayılmış bir problem olduğuna şübhə edirəm, amma hansı terminologiyanı axtarmalı olduğumu bilmirəm.

PostGIS / GeoServer / OpenLayers-ı yığın kimi istifadə edirəm, lakin hər hansı bir açıq mənbəli həll məqbul olardı.


Bu sahə haqqında daha çox öyrənmək istəyirsinizsə, problemin adı verilir kartoqrafik yerdəyişməvə onun kartoqrafik ümumiləşdirmənin bir cəhəti.

Bir neçə məqalə, yerdəyişmə və problemin həlli üçün yanaşmalardan bəhs edir:

  • Pis, Matthias. 2001. Xəritənin Ümumiləşdirilməsində Xüsusi Yer dəyişdirmə üçün Enerji Minimallaşdırma Metodları.

  • Steiniger, S Tefan S və S Iegfried M Eier. İlanlar: xəritənin ümumiləşdirilməsində xətt düzəldilməsi və yerdəyişmə üsulu: 1-11.

  • Ware, Mark J və Christopher B Jones. 1998. İterativ İnkişafdan istifadə edərək Xəritənin Ümumiləşdirilməsində Münaqişələrin Həlli. GeoInformatica 2, yox. 4: 383-407 +.


Bu problem kartoqrafik ümumiləşdirmədə çox tipik bir problemdir. Bunun üçün avtomatlaşdırılmış metodlar mövcuddur, lakin hələlik heç bir tətbiq mövcud deyil.

"Şüalar" və "İlanlar" üzərində qurulmuş metodlar şəbəkə məlumatlarının bu kartoqrafik ziddiyyətlərini həll etmək üçün səmərəli nəticələr verir (həmçinin scw tərəfindən verilən istinadlara baxın). Yol məlumatlarına dair şüa alqoritmlərinin bəzi nəticələri:

Əvvəl:

Sonra:

Bu çevrilmənin necə ediləcəyini izah edən bu məqaləyə və təqdimata da baxın.

EDİT: Heç vaxt sınaqdan keçirməmişəm, amma elə gəlir ki, GRASS-da ilanlarla əlaqəli bir şey var. Buraya baxın.


Bir həll yolu bilmirəm, amma aradığınız terminin "münaqişələrin həlli" - xəritənin ümumiləşdirilməsi mövzusu olduğunu düşünürəm. Google-da "xəritə ümumiləşdirmə ziddiyyətləri" mövzusunda bəzi maraqlı məlumatlar göstərilir - amma praktik istifadənin çox olduğunu bilmirəm.


Mövcud tətbiqetmələrdə tez-tez "Ofset" və ya "Dislokasiya" tapa bilərsiniz. Hazırkı yığın olduğunuzdan istifadə edərək, paralel xətlərin avtomatik olaraq əldə edilməsi bir az çətin görünür:

  • Geoserver'in SLD Həndəsə Dəyişmələri funksiyası "Ofset", UMN Mapserver xəritəsində göstərə biləcəyiniz "Ofset" ə bərabər deyil.
  • PostGIS, paralel xətləri də təmin etmir - standart olaraq -. (Əlaqədar suala baxın: PostGIS-də bir tərəfli tampon və ya paralel xətt necə yaradılır?)
  • OpenLayers JavaScript ilə ləyaqətli bir şey əldə edə biləcəyinizə əmin deyiləm.

Xülasə etmək üçün: Bildiyim ən asan yol UMN Mapserver və orada Ofset dəyərindən istifadə etməkdir. Xəritə dosyanız üçün nümunə stili:

STYLE SYMBOL 7 OUTLINECOLOR 160 160 160 SIZE 5 OFFSET 2 -99 # <- Bu, xətti sağa qaytaracaq. ANTIALIAS FALSE END # STYLE

Əgər üst-üstə düşən xətt qatları çəkirsinizsə, izləyicinin bütün sətirləri görməsinə imkan vermək üçün bir neçə seçiminiz var.

  1. Genişlik - qat arasındakı xətt genişliyini dəyişirsiniz və daha geniş xətləri altına qoyursunuz.
  2. Şəffaflıq / Şəffaflıq - fərdi sətir qatlarını qismən qeyri-şəffaf edə bilərsiniz, beləliklə ayrı-ayrı təbəqələri 'görə' bilərsiniz.
  3. Ofset - faktiki xətt xüsusiyyətini təmsil edən xətt simvolunu xəttin həqiqi həndəsəsinin bir tərəfinə əvəzləşdirə bilərsiniz. Bütün təbəqələrin görünməsinə imkan vermək üçün ayrı-ayrı təbəqələr fərqli miqdarda və fərqli istiqamətlərdə əvəzləşdirilə bilər.
  4. Xəttlər simvollar arasında müəyyən bir boşluq olan bir sıra nöqtə simvolları ilə təmsil edilə bilər. Simvol, simvol rəngi, simvol ölçüsü və fərqli xətt təbəqələri arasındakı boşluğu dəyişdirərək, hər bir fərdi xətt təbəqəsini fərqləndirici etməlisiniz.

GeoServer istifadə etmirəm, amma MapServer-in bütün bunları etmək üçün bir funksiyaya sahib olduğunu bilirəm. Çox güman ki, GeoServer də bunu edir.


Yenilənmiş əmrlər Təsvir Necə dəyişdi AutoCAD AutoCAD LT
3DORBIT Görünüşü 3D məkanda qaytarır, ancaq yalnız üfüqi və şaquli orbitdə məhdudlaşdırılır. Realistic vizual stil, modelin ətrafında dövr edərkən aktiv görünüşün yeni Exposure ayarını saxlayır. X
ADCENTER Bloklar, xreflər və lyuk nümunələri kimi məzmunu idarə edir və əlavə edir. DesignCenter Online tamamilə Autodesk Seek ilə əvəz edilmişdir. X X
ANİPATH 3D modelində hərəkət edən və ya pannerdə olan bir kameranın animasiyasını saxlayır. Realistik vizual stil bir animasiya yaratarkən aktiv görünüşün yeni Exposure ayarını saxlayır. X
FON Adı verilən görünüş üçün fonun növünü, rəngini, effektlərini və mövqeyini təyin edir. Təsvir əsaslı işıqlandırma (IBL) üçün dəstək əlavə edildi. X
ZƏİF Tək bir komanda iclasında çox sayda ölçülər yaradır. Əvvəlki buraxılışlarda DIM Ölçmə rejimi əmrlərinə daxil olmaq üçün istifadə olunurdu. X X
DISTANTLIGHT Uzaq bir işıq yaradır. Ümumi işıqlandırma (LIGHTINGUNITS = 0) artıq dəstəklənmir.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.

Render Əvvəlcədən İdarəetmə palitrasını göstərir və bir rəsmin göstərmə hafızasını idarə edir. İndi Render Presets Manager informasiya qutusu əvəzinə Render Presets Manager paletini göstərir.

-RENDERPRESETS əvvəlki buraxılışlarda yaradılan göstərmə hazırlıqlarını idarə etməyə imkan vermir, yalnız AutoCAD 2016-da yaradılan göstərmə hazır ayarlarını idarə etməyə imkan vermir.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.

Yeni göstəricinin həyata keçirdiyi işıq hesablamaları yeni bir işıq yaratarkən göstərdiyiniz intensivlik faktoruna təsir göstərə bilər.


2 Cavablar 2

  1. Şablon tamponunu aktivləşdirin və təmizləyin.
  2. Şablon tamponunu təyin edərək obyektləri çəkin. Obyektlər yarı şəffaf və s. Ola bilər.
  3. İndi trafaret rejimini yalnız trafaretin təyin olunmadığı yerlərdə piksel yazmaq üçün seçin.
  4. Və hər bir obyekti istədiyiniz haşiyə rənginə və toxumasız bir qədər böyüdərək yenidən çəkin.
  5. Şablon tamponunu deaktiv edin.

İşlədiyim bəzi webGL şablon kodundan uyğunlaşdırılmış kod:

RTS oyunlarında bu yanaşmanı seçilmiş vahidlərin ətrafında halos çəkmək üçün istifadə etdiyimi düşünürəm, amma çoxdan idi və hər hansı bir gotchas və bütün nüansların olub olmadığını xatırlamıram.

Bir sıra obyektlərin üst-üstə düşən obyektlər toplusu olduğu bütün obyekt qruplarını tapmağa başlayın. Standart toqquşma aşkarlama işi etməlidir. Hər qrupa özünəməxsus bir rəng təyin edin. İstənilən rəng olardı.

Qrup rəngindən istifadə edərək bütün obyektlərinizi düz rəng kimi göstərin.

Göstərmə hədəfi ilə eyni ölçülərdə yeni bir kontur toxuması yaradın. Render hədəfinin hər bir tekelini tarayın və ətrafdakı mətnlərlə fərqli bir rəng olub olmadığını təyin edin. Əgər belədirsə, kontur toxumasında uyğun tekstili istədiyiniz xətt rənginə dəyişdirin.

Nəhayət, bu kontur toxumasını götürün və ekranda çəkmək istədiyiniz görüntünün yuxarı hissəsində göstərin (əlbəttə ki, bunu bir parça kölgələdicidə kənar aşkarlanması ilə eyni vaxtda edə bilərsiniz və ilk hissədə kənar toxuma yaratmağın qarşısını alırsınız) yer).

Bu addımı göstərmə hədəfinin mətnlərindən keçmək üçün for loop istifadə edərək CPU-da həyata keçirirsinizsə, bu olduqca yavaş olacaq, lakin ehtimal ki, bəzi hallarda test etmək və hətta istifadə etmək üçün kifayətdir. Bunu real vaxtda istifadə etmək üçün bir kölgəçəkdə həll etmək yaxşı olardı.

Bu kənar aşkarlamanı etmək üçün bir parça gölgələdici belə görünə bilər

Text2D-dəki ikinci dəyərin v_texCoord-a nisbətən 2d koordinat olduğu yerdədir. Bunu ilk göstərmə hədəfini tam ekran dördlüyü toxuması halına gətirərək tətbiq edə bilərsiniz. Bu, guassian bulanıklığı kimi tam ekran bulanıklığı effektlərini necə tətbiq edəcəyinizə bənzəyir.

İlk göstərmə hədəfinin qatı rənglərlə istifadə edilməsinin səbəbi sadəcə üst-üstə düşən müxtəlif obyektlər arasında hiss olunan kənarın olmadığından əmin olmaqdır. Sadəcə ekran görüntüsündə kənar aşkarlama aparsanız, ehtimal ki, üst-üstə düşən hissələrdə də kənarları aşkarlayır (obyektlərin fərqli rənglərə / toxumalara / işıqlandırmalara sahib olduğunu düşünsək).


Çakışan xətlərin göstərilməsi - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

MDPI tərəfindən nəşr olunan bütün məqalələr açıq giriş lisenziyası altında dərhal dünya səviyyəsində təqdim olunur. Rəqəmlər və cədvəllər daxil olmaqla MDPI tərəfindən dərc olunmuş məqalənin hamısını və ya bir hissəsini yenidən istifadə etmək üçün xüsusi icazə tələb olunmur. Açıq girişli Creative Common CC BY lisenziyası ilə nəşr olunan məqalələr üçün orijinal məqalənin açıq şəkildə göstərilməsi şərtilə məqalənin hər hansı bir hissəsi icazəsiz yenidən istifadə edilə bilər.

Xüsusiyyət sənədləri, sahədəki yüksək təsir üçün əhəmiyyətli potensiala sahib olan ən inkişaf etmiş tədqiqatları təmsil edir. Bədii məqalələr elmi redaktorların fərdi dəvəti və ya tövsiyəsi ilə təqdim olunur və dərc olunmadan əvvəl həmyaşıdlar tərəfindən nəzərdən keçirilir.

Xüsusiyyət Kağızı ya orijinal bir araşdırma məqaləsi, ya da tez-tez bir neçə texnika və ya yanaşmanı ehtiva edən əhəmiyyətli bir yeni tədqiqat işi və ya bu sahədəki son inkişafa dair qısa və dəqiq yenilikləri əks etdirən hərtərəfli bir araşdırma sənədi ola bilər. ədəbiyyat. Bu tip kağızlar tədqiqatların gələcək istiqamətləri və ya mümkün tətbiqetmələr haqqında fikir verir.

Editor’s Choice məqalələri dünyanın müxtəlif ölkələrindən MDPI jurnallarının elmi redaktorlarının tövsiyələrinə əsaslanır. Redaktorlar, bu yaxınlarda jurnalda dərc olunan müəlliflər üçün xüsusilə maraqlı olacağına və ya bu sahədə əhəmiyyətli olacağına inandıqları az sayda məqalə seçirlər. Məqsəd, jurnalın müxtəlif tədqiqat sahələrində dərc olunmuş ən həyəcan verici əsərlərin bir hissəsini təqdim etməkdir.


Çoxbucaqlı göstərmə

Blender (3B proqram)

Blender, SVG sənədlərini idxal etməyə və onları əyri obyektlər kimi idarə etməyə imkan verir. Budur, 3D görüntü pəncərəsində göstərilən idxal qrafik. (Varsayılan olaraq, səhnədəki işıqlar materialdan təsirlənəcəkdir. Maddi əmlak panelindəki kölgəsiz mülkün yoxlanılması şəkillərin orijinal rəngləri ilə göstərilməsinə imkan verəcəkdir.)

Budur Blender içərisindəki SVG-dən hazırlanmış bir görüntü.

Üçbucaqlar arasında heç bir boşluq yoxdur. Digər 3D proqramların da eyni şəkildə işləməsi ehtimalı yüksəkdir. Beləliklə, Blender də elə davranır Illustrator, yoxsa edir? Bəlkə əksinədir?


Global Mapper

SMC Sinerji May 2013 tarixində Blue Marble Geographics-in bir filialı olaraq qəbul edildi və Global Mapper GIS proqramının Afrikada üstünlük verilən distribyutoru olacaq.
Qlobal Mapper broşurası (320 KB)

Global Mapper misilsiz bir sıra məkan məlumat dəstlərinə giriş təklif edən və həm təcrübəli GIS mütəxəssislərini, həm də xəritəçəkmə təcrübələrini təmin etmək üçün lazımi səviyyədə GIS funksionallığı təmin edən əlverişli və istifadəsi asan bir GIS Məlumat işləmə tətbiqidir. Bağımsız bir məkan məlumatları idarəetmə vasitəsi və eyni zamanda bir müəssisə miqyasında CİS-in ayrılmaz bir komponenti olaraq eyni dərəcədə uyğun olan Global Mapper, xəritələr və ya məkan məlumatları ilə məşğul olan hər kəs üçün bir ehtiyacdır.

  • Eşsiz məkan məlumat formatı dəstəyi
  • Aşağı qiymət və istifadəsi asandır
  • Yalnız doğru CBS funksionallığı
  • Eşsiz və pulsuz dəstək

Global Mapper-in intuitiv istifadəçi interfeysi və məntiqi tərtib öyrənmə əyrisini düzəltməyə kömək edir və qısa müddətdə işlək vəziyyətdə olacağınızı təmin edir. Şirkətiniz səmərəli məlumatların işlənməsi, dəqiq xəritə yaradılması və optimallaşdırılmış məkan məlumatlarının idarə olunması ilə gətirilən sərmayə gəlirlərini sürətlə görəcəkdir. Qutudan kənarda tam bir CBS tərcümə həllini təqdim edərək, Qlobal Xəritəçəkən məkan texnologiyasının şirkətinizdə və ya təşkilatınızda yerləşdirilməsini asanlaşdırır. İhtiyacınız olan funksionallığa giriş əldə etmək üçün uzantıların və bahalı əlavələrin hoqqabazlığına ehtiyac yoxdur. Global Mapper-in aqressiv inkişafı və buraxılış dövrü, ehtiyaclarınız və ehtiyaclarınız dəyişdikcə məhsulun sizinlə böyüməsini təmin edir. İndi bu kritik məlumatlara giriş ehtiyacı olan hər kəs üçün işlək bir GIS proqram vasitəsi təqdim edərək GIS məlumat axını girişini blokdan çıxara bilərsiniz. Ənənəvi CİS alternativlərinin dəyərinin bir qisminə və pulsuz qurma və ümumi istifadə dəstəyinin yanında tək oturacaq, şəbəkə və USB Dongle lisenziyalaşdırma da daxil olmaqla çevik lisenziyalarla, GIS alət dəstinizə Global Mapper əlavə etməyiniz üçün bir səbəb yoxdur.

Qlobal Mapper Pulsuz Uzantıları:

  • COAST: Dəniz səviyyəsində yüksəliş vasitəsinə sahil uyğunlaşması: Qasırğa kimi fırtına hadisələrindən dəniz səviyyəsinin qalxması və sahil basqını üçün uyğunlaşma strategiyaları üçün xərc / fayda analizinin necə modelləşdiriləcəyini öyrənin.
  • Baxış Xəritə Pəncərəsi: Baxış xəritəsi pəncərəsi uzantısı, istifadəçilərə əsas xəritə interfeysindəki kiçik quraşdırılmış pəncərədə məlumatları önizləməyə imkan verir. Bu vasitə, lokallaşdırılmış sahə görünüşünü izləyərkən aktiv məlumat analizinizi idarə etmək üçün əla bir yoldur.

Qlobal Xəritəçəkən LiDAR Modulu avtomatik nöqtə bulud təsnifatı, xüsusiyyət hasilatı, kəsikli baxış və redaktə, dramatik surətdə daha sürətli səth istehsalı və daha çox şey daxil olmaqla çoxsaylı inkişaf etmiş LiDAR işləmə vasitələri təqdim edən proqrama isteğe bağlı bir əlavədir. Müqayisə edilə bilən tətbiqlərin dəyərinin bir qisminə görə LiDAR məlumatlarını istifadə edən və ya idarə edən hər kəs üçün bir şərtdir.

Qlobal Mapper LiDAR Modulu proqramın standart versiyasına yerləşdirilib və müvafiq lisenziya faylı və ya sifariş nömrəsindən istifadə edərək aktivləşdirilir. Global Mapper-in tam versiyasında olduğu kimi, LiDAR Modulu müvəqqəti lisenziya tələb etməklə sınaq əsasında aktivləşdirilə bilər.

LiDAR Modulunda təklif olunan əlavə funksionallığa aşağıdakılar daxildir:

  • Əsas redaktə və analiz funksiyalarına asanlıqla daxil olmaq üçün əlverişli bir LiDAR Toolbar
  • Çakışan görüntülərdən yüksək sıxlıqlı nöqtə buludu yaratmaq üçün Pikseldən Nöqtəyə vasitə
  • Daha sürətli DSM və ya DTM yaratmaq üçün birdən çox ızgara seçimi
  • Bir milyard bal və ya daha çox bal olan nöqtə bulud sənədlərinə giriş
  • Təsnif olunmamış təbəqələrdə bina, zəmin və bitki örtüyü nöqtələrini avtomatik olaraq ayıran avtomatik nöqtə təsnifatı vasitələri
  • Avtomatik olaraq 3D bina izləri və ağaclar yaratmaq üçün xüsusiyyət çıxarma funksiyası
  • Nöqtə buluduna şaquli perspektivdə baxmaq və redaktə etmək üçün Qlobal Xəritəçinin Yol Profili alətindən istifadə edərək kəsikli göstərmə
  • Yanlış və ya lazımsız nöqtələri effektiv şəkildə aradan qaldırmaq üçün inkişaf etmiş filtrləmə seçimləri
  • İş axışını asanlaşdırmaq üçün LiDAR skript əmrləri
  • Qlobal Mapper-in 3D Viewer-də foto realist nöqtə buludu təqdim edən əsas görüntülərdən nöqtə rənglənməsi
  • LiDAR statistika hesabatına dəstək
  • Ən çox yayılmış LiDAR formatlarının idxalı və ixracı üçün dəstək

LiDAR Modulu ilk dəfə Global Mapper v15 ilə buraxıldı və 16 versiyası ilə birlikdə bir çox yeni LiDAR alətləri əlavə edildi. Qlobal Mapper LiDAR Modulu, piksellər də daxil olmaqla çoxsaylı inkişaf etmiş LiDAR işləmə vasitələri təqdim edən proqramın isteğe bağlı bir təkmilləşdirilməsidir. - Bir sıra şəkillərdən fotogrammetrik nöqtə buludu yaratmaq, avtomatik nöqtə bulud təsnifatı, binaların, ağacların və elektrik xətlərinin avtomatik çıxarılması, kəsişən görüntüləmə və nöqtə düzəlişləri, 3-cü xətt və ərazi xüsusiyyətlərinin xüsusi rəqəmləşdirilməsi və çıxarılması üçün -to-Points ™, dramatik şəkildə daha sürətli səth istehsalı, LiDAR keyfiyyətə nəzarət və daha çox şey.

Global Mapper Mobile iOS və Android cihazları üçün cihazın GPS qabiliyyətindən istifadə edərək uzaqdan Xəritəçəkmə layihələri üçün situasiya şüuru və yer kəşfiyyatı təmin edən güclü bir GIS məlumat görüntüləmə və sahə məlumat toplama tətbiqidir.

Global Mapper 2.0 Mobil Baxış

Global Mapper Mobile-ın ikinci nəsli, tətbiq müddətində yeni və təkmilləşdirilmiş funksionallıq daxildir:

  • Bütün CİS məlumatlarınıza sahə girişini təmin edir
  • Düz, GPS əsaslı sahə məlumatları toplama təklif edir
  • Bir sıra rəqəmləşdirmə və ya rəsm alətləri daxildir
  • Atribut məlumatlarının təyin edilməsinə imkan verir
  • Çoxsaylı peşəkar səviyyəli alətlərlə tətbiqetmənin yeni Pro versiyası
  • Açıq Küçə Xəritə məlumatlarını axın edir

Global Mapper-in masa üstü versiyası ilə birlikdə istifadə olunan Global Mapper Mobile, davamlı məlumat bağlantısına ehtiyac olmadan 250-dən çox raster və vektor məkan məlumatlarını göstərə bilir. Məlumatlar iTunes-a və ya e-poçt vasitəsi ilə cihaza çoxlu qatı tək bir fayla səmərəli şəkildə sıxan və çox sayda məlumatın saxlanılmasına və göstərilməsinə imkan verən Global Mapper Mobile Package Files şəklində köçürülür. Qlobal Mapper Mobile-ı hərəkətdə görmək istəyirsiniz? Bu gün App Store və ya Google Play mağazasından pulsuz bir nüsxə yükləyin və istədiyiniz zaman Pro versiyasına keçin.


Landşaft dizaynında kompüter VR texnologiyasının köməkçi istifadəsi və detal optimallaşdırılması

Kompüter VR texnologiyası landşaft dizaynında geniş istifadə edilmişdir. Bu sənəd landşaft dizaynında bu texnologiyanın köməkçi istifadə rejimini və detal optimallaşdırma prosesini təhlil edir və daxili və xarici landşaft dizaynının müqayisəli təcrübəsini verir. Birincisi, VR texnologiyasına əsaslanan landşaft dizaynı və dizaynı, ikincisi, ənənəvi metodların zəif enerji qənaət təsiri problemini, enerji qənaət edən optimallaşdırma dizaynını hədəf alan VR və VR-GIS birləşməsinin ətraflı optimallaşdırma prosesi nəhayət təhlil olunur. məlumat toplama sistemi həyata keçirilir. Məlumat toplama sistemindəki məlumat toplayıcı, məlumat toplamaq üçün vizual görüntünün kontrast şəkli metodundan istifadə edir, buna görə istifadə müddətində çox güc sərf edir. Bu səbəbdən, enerji istehlakını effektiv şəkildə azalda biləcək məlumat toplayıcı və nəzarət güc sistemi optimallaşdırılmışdır. Virtual görüntü qurma prosesində, aşağı güc istehlakına nail olmaq üçün əlaqəni hesablamaq üçün kənar korrelyasiya operatoru istifadə olunur. Bu əsasda, landşaft dizaynında köməkçi istifadə və detal optimallaşdırması Lumion virtual reallıq (VR) platformasından istifadə etməklə verilir. Təcrübə nəticələri göstərir ki, bu metodun vizual modelləşdirmə xətası 1 ilə 3% arasındadır, səhv kiçikdir və sabitlik yaxşıdır. Toplu obyektlərin orta göstərmə müddəti təxminən 8.9 s-dir, bu da səmərəli köməkçi istifadə və detal optimallaşdırmasıdır. VR landşaft dizaynı üçün metod.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


GeoSat Layihəsi: Urban Dynamic ilə tempdə qalmaq üçün Uzaqdan Algılamadan istifadə

T. Santos, S. Freire, J.A. Tenedório
e-GEO, Coğrafiya və Regional Planlaşdırma Tədqiqat Mərkəzi, Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, FCSH, Universidade Nova de Lisboa, Portuqaliya
([email protected], [email protected], [email protected])
A. Fonseca, N. Afonso
Milli İnşaat Laboratoriyası (LNEC), Lissabon, Portuqaliya
([email protected], [email protected])
A. Navarro, F. Soares
Lissabon Universiteti, Elmlər Fakültəsi, LATTEX-IDL, Portuqaliya
([email protected], [email protected])

I. GİRİŞ

Bu iş GeoSat - Metodologiyalar layihəsi çərçivəsində çox yüksək qətnamə olan SATellite görüntülərindən geniş miqyaslı Coğrafi məlumatların çıxarılması üçün aparılmışdır. Layihənin məqsədi bələdiyyə planlaşdırılması və torpaq monitorinqi üçün coğrafi məlumatların istehsalını sürətləndirmək üçün metodlar inkişaf etdirmək idi.

A. Problem - GeoSat üçün Motivasiya

Şəhərsalma dinamikası yeni tikinti (bina və yollar), istənilməyən tikililərin sökülməsi, yollar boyunca ağac əkilməsi, boş sahələrin şəhər əkin sahələrinə çevrilməsi və ya yaşıllıq ərazilərinin dayanacağa çevrilməsi kimi fəaliyyətlərlə əlaqələndirilir. Bu cür mühitlərdə yenilənmiş kartoqrafik məlumatların saxlanılması çətin bir işdir.

Şəhər dinamikasının xarakteristikası iki əsas elementi nəzərə alır - məkan və ya böyümənin baş verdiyi mövcud məkan və müvəqqəti və ya bu inkişafın baş verdiyi dövr [1].

Müvəqqəti dinamika, çevrilmənin vaxt çərçivəsindən asılı olaraq sürətli, orta və ya yavaş xarakterizə edilə bilər. Müvəqqəti şəhər məlumat bazaları şəhər genişlənməsinin monitorinqi, su hövzəsi analizi, ətraf mühitin qiymətləndirilməsi, hidroloji modelləşdirmə, torpaq səthinin deqradasiyası və şəhər böyüməsinin gələcək sahələrini proqnozlaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə üsullarının inkişafında dərhal tətbiq olunur.

Məkan dinamikası iki yolla baş verə bilər - yeni ərazilərin əlavə edilməsi ilə, məsələn, əvvəllər yeni şəhər istifadəsinə çevrilmiş kənd yerləri və ya daha intensiv, lakin eyni ərazinin istifadəsi ilə, məsələn, yaşayış sahəsini aşağıdan dəyişdirməklə. daha yüksək sıxlıq. Birincisi şəhər genişlənməsinə, ikincisi intensivləşməyə gətirib çıxarır.

Şəhər mühiti insan fəaliyyətinin fiziki bir göstəricisidir və bu şəkildə ölçülməyə tabedir. Bir sıra məlumat mənbələri bu mühiti xarakterizə etməyə və dəyişkənliyini təsvir etməyə kömək edir. Siyahıyaalma məlumatları binaları və onların istifadəsini, kadastr xəritələrində fərqli vergilərə tabe olan xüsusiyyətləri göstərir və şəhər infrastrukturunun xəritələrini su, kanalizasiya və ya yüksək gərginlikli elektrik xətlərini müəyyənləşdirir. Şəhərsalma üçün coğrafi məlumatlar topoqrafik və tematik xəritələr kimi kartoqrafik təqdimatlarla rəsmiləşdirilir.

Hal-hazırda Portuqaliyada bələdiyyə ərazi planlaşdırması üçün kartoqrafik çərçivə, tələb olunan keyfiyyətdəki ətraflı xəritələrin istehsalı üçün məcburi olan tələbkar və mürəkkəb texniki şərtlərə uyğun olmağı tələb edir. Bu cür geniş miqyaslı topoqrafik xəritələr əldə etmək üçün bələdiyyələr lazımi insan və maliyyə mənbələrini ayırmalıdır.

Beləliklə, bələdiyyə torpaq istifadəsi ilə bağlı ətraflı məkan məlumatları yalnız Baş Plan hazırlandıqda hazırlanır. Portuqaliya torpaq planlaşdırma sistemində, plan revizyonu hər 10 ildən bir baş verir (yerli planlar üçün qanuni müddət), lakin daha uzun müddətlər yaygındır.
Bu cür yeniləmə dövrü torpaq istifadəsinin dinamik xüsusiyyətini əks etdirmir və gündəlik coğrafi məlumatlarla məşğul olan bələdiyyə şöbələrinin işinə mane olur.

Əslində, bələdiyyə şəraitində meydana gələn bir çox vəziyyət - kadastr məlumat bazalarının yenilənməsi, şəhər ərazilərinin idarə edilməsi, küçələrin saxlanılması və inşası və ya zəlzələ və ya daşqın kimi potensial fəlakətlərin planlaşdırılması - geniş miqyasda rəqəmsal xəritələrin sürətləndirilməsini tələb edir.

B. Həlli - Planlaşdırma prosesini dəstəkləmək üçün Yer Müşahidələrindən istifadə etmək

Hava görüntüləri şəhər mühitində insan fəaliyyətinin xəritələnməsi üçün ən çox yayılmış məlumat mənbəyi olmuşdur [2]. Yalnız bu yaxınlarda peyk şəkilləri, əsasən daha yüksək məkan detalları sayəsində şəhər ərazilərinin xəritələnməsi üçün alternativ məlumat mənbəyi kimi maraq qazandı. Bu inkişaf, yeni inteqrasiya edilmiş metodologiyaların (məsələn, Coğrafi Obyekt Əsaslı Təsvir Analizi - GEOBIA) və əvvəllər havadan məsafədən zondlama sahəsi olan və indi peykdən uzaqdan zondlama ilə həll edilə bilən yeni tətbiq sahələrinin meydana çıxması ilə üst-üstə düşür [3].

Çox Yüksək Çözünürlüklü (VHR) peyk şəkilləri (yəni, məkan qətnaməsi 1 m-ə bərabər və ya daha böyük olan şəkillər) artıq coğrafi məlumatları yerli miqyasda və müntəzəm olaraq çıxarmaq üçün məlumat mənbəyi kimi istifadə edilə bilər. Alınması və işlənməsi hava görüntülərinə əsaslanan proseslə müqayisədə çox daha asan və daha sürətli olur. Çıxarılan coğrafi məlumatların detalı və keyfiyyəti, fotoqrammetrik metodlarla əldə ediləndən hələ də aşağıdır. Buna baxmayaraq, müvəqqəti həlli vacib olan yerli tətbiqetmələr üçün peyk görüntülərinin istifadəsi, istifadəçilərə şəhər statusundakı dəyişiklikləri izləməyə imkan verir və şəhər məsafədən zondlama şəhər coğrafiyası və planlaşdırma araşdırmalarına dəyərli töhfə verir. Torpaqdan istifadə dəyişikliyinin xəritələşdirilməsi tarixi perspektiv və bu dəyişmənin məkan nümunələri, dərəcələri, əlaqəsi, meylləri və təsirlərinin qiymətləndirilməsini təmin edir.

C. Doğrudan Xəritəçəkmə və Mövcud Köhnəlmiş Kartoqrafiyanın Yenilənməsi

Torpaq vəziyyəti birbaşa xəritələşdirmə və ya mövcud kartoqrafiyanı yeniləməklə qiymətləndirilə bilər. Əslində kartoqrafik məlumat artıq mövcud olduqda, lakin köhnəldikdə, xəritənin yenilənməsi üçün son coğrafi məlumatlardan istifadə edilən dəyişiklik aşkarlama proseduru tətbiq oluna bilər. Bu analizin məqsədi dəyişikliklərin baş verdiyi ehtimal olunan sahələri vurğulamaqdır. Çaba bu dəyişdirilmiş sahələrdə cəmləşir və qalanları, yəni dəyişməmiş sahələrdə, həndəsə və atribut verilənlər bazasında saxlanılır.

Geniş miqyaslı topoqrafik xəritələşdirmə, ümumiyyətlə, qanuni texniki xüsusiyyətlərə və keyfiyyət standartlarına uyğun olmalıdır. Binalar böyük bir şəhər elementi və bir bələdiyyə üçün maraq doğuran əsas xüsusiyyətlərdən biridir və binaların məlumatların görüntülərdən “doğru” avtomatik çıxarılması, yüksək məkan qətnaməsinin gəlməsinə baxmayaraq çətin bir vəzifə olaraq qalır [4]. Çətinliklərə səhnə mürəkkəbliyi, bina tıkanıklığı (ağaclar, kölgələr) və xüsusiyyət sinifinin daxili heterojenliyi [5] daxildir və bunlar görüntü çözünürlüğünün zərifləşməsi ilə artır [6].

VHR görüntü məlumatlarının xəritələşdirmə məqsədi ilə istifadəsinə dair elmi ədəbiyyat bu cür görüntünün potensial olaraq xüsusiyyət çıxarılması və geniş miqyaslı kartoqrafik yenilənməsi üçün istifadə edilə biləcəyini göstərir [7]. VHR görüntülərindən spesifik topoqrafik xüsusiyyətlərin çıxarılması ilə əlaqədar olaraq, ədəbiyyatda yol şəbəkələrində (məsələn, [8]) və binaların aşkarlanmasında (məsələn, [9]) bir neçə sınaq bildirilmişdir, lakin çox az biri ola bilən xəritələşdirmə dəqiqliyini müqayisə edir. yüksək dəqiqlikli peyk şəkillərindən yaxşı xəritələnmiş ölkələrdə geniş miqyaslı xəritələşdirmə üçün həqiqi tələblərə qədər əldə edilmişdir. Əslində, VHR görüntülərindən xüsusiyyət çıxarışından istifadə edərək bir kartoqrafik məhsul əldə etməkdə problemin çoxu bir neçə amil - obyekt və onun konteksti, görüntülərin təbiəti və xəritələşdirmə tələbləri və məhdudiyyətlərinin qarşılıqlı təsirindən yaranır [4]. Xüsusiyyət çıxarılması üçün təklif olunan bir çox metodologiyaya baxmayaraq, indiyə qədər heç birinin bütün şərtlərdə və hər növ məlumat üçün təsirli olduğu sübut edilməyib. Hal-hazırda çıxarılan binaların keyfiyyət qiymətləndirməsi hələ heç bir optimal, konsensus və ya standart bir yanaşmanın olmadığı kompleks bir cəhddir [4].

GeoSat çərçivəsində VHR peyk görüntülərinin və GEOBIA-nın şəhər xüsusiyyətlərinin aşkarlanması və xəritələşdirilməsi və əməliyyat şəhərsalma və idarəetmə fəaliyyətlərinə inteqrasiyası üçün potensialı araşdırılmışdır. Santos və s. [10], QuickBird mənşəli binaların dəqiqliyini qiymətləndirmək üçün, lakin xəritə standartları nəzərə alınmadan ətraflı vektor əsaslı ölçmələri araşdırmış və təklif etmişlər. Bu yaxınlarda Freire et al. [4] VHR görüntülərindən yarı avtomatik olaraq çıxarılan bina poliqonlarının keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi prosesində rəsmi spesifikasiyalardakı mövcud miqyaslı xəritələşdirmə məhdudiyyətlərini özündə birləşdirən bir metodologiya təqdim etdi.

D. Lissabon şəhəri

2001-ci ildən etibarən Portuqaliyanın Lissabon şəhərində 556.797 sakin yaşayırdı və 84 km 2 ərazini işğal edir. Lissabon, küçə şəbəkəsinin sıx olduğu və ərazinin böyük hissəsinin qurulduğu birləşmiş tarixi məhəllələrdən tutmuş, davamlı olaraq yollar və çox ailəli binaların tikildiyi müasir yaşayış ərazilərinə qədər müxtəlif ərazi istifadəsi dinamikasına malik tipik bir Avropa paytaxtıdır. Bu iki vəziyyət arasında yaşayış, parklar, əkinçilik, boş torpaq sahələri, sənaye, kommunal xidmətlər və məktəblər kimi müxtəlif torpaq istifadəsi olan daha çox heterojen yerlər var.

Yeni Baş Plan hələ təsdiqlənmədiyi üçün, Lissabonun 2011-ci ildə istifadə olunan rəsmi kartoqrafiyası 1998-ci ildən etibarən baş verir. Güclü şəhər təzyiqlərinə məruz qalan ərazilərdə xəritələrin yenilənmə tezliyi yüksək dəyişiklik nisbəti ilə uyğun gəlmir. Bu hallarda, bələdiyyə kartoqrafiyası mövcud reallığı təmsil edə bilmir, beləliklə torpaq planlaşdırılması, ərazi istifadəsi və torpaqların qorunması ilə bağlı qərarların qəbul edilməsinə, habelə insan və təsərrüfat fəaliyyətlərinin siyasət məhdudlaşdırılmasına və hətta səmərəli hüquq mühafizə orqanlarının fəaliyyətinə məhdudiyyət qoyur.

Lissabon Bələdiyyəsinin iştirakı ilə 2008-2010-cu illərdə reallaşan GeoSat layihəsi, bələdiyyə planlaşdırılması və ərazinin monitorinqi üçün coğrafi məlumatların istehsalını sürətləndirmək üçün VHR görüntülərinə əsaslanan bir neçə nümunə tətbiqetmə hazırladı.

Tematik xəritələşdirmə bir neçə əsərində müzakirə edilmişdir. Freire et al. [11] VHR peyk görüntülərinin və GEOBIA-nın Lissabondakı əkinçilik sahələrinin aşkarlanması, xəritələnməsi və xarakteristikası üçün potensialını araşdırdı. Dinis et al. [12] şəhər ərazilərindəki kölgələr probleminin öhdəsindən gəlmək üçün çox müvəqqəti peyk görüntülər dəsti və LiDAR (İşığın Aşkarlanması və Mənzillənməsi) məlumatlarına əsaslanan metodologiya tətbiq etdi. Santos və s. [13] VHR görüntülərindən istifadə edərək şəhər xüsusiyyətlərini çıxararkən LiDAR məlumatlarının qatqısını sınadı. Freire et al. [5] müxtəlif xüsusiyyətləri olan ərazilərdən fərqli bina tiplərinin yarı avtomatlaşdırılmış çıxarılmasını sınaqdan keçirdi və bu xüsusiyyətlərin heterojenliyinin və şəhərsalma şəraitinin hasilat prosesindəki təsirini araşdırdı.

Torpaq planlaşdırılması da analitik məqsədlər üçün məlumat tələb edir. Santos və s. [14] çatıların günəş potensialını şəhər şəraitində analiz etmişdir. Santos və s. [15] VHR görüntülərinin ərazi örtüklü məlumatların tez bir zamanda yenilənməsi üçün istifadə edilə biləcəyini nümayiş etdirdi. Bu son məlumatlara əsasən bir neçə tətbiq tətbiq edilə bilər. Torpaqları bağlayan ərazilərin göstəriciləri və şəhərdəki yaşıl sahələrin və mövcud boş ərazilərin miqdarının müəyyənləşdirilməsi, şəhərlər üçün müxtəlif ekoloji riskləri qiymətləndirmək və əlaqələndirmək, davamlı şəhər inkişafı və fəlakət strategiyaları və tədbirlərini təşviq etmək üçün vasitə kimi istifadə edilə bilən ekoloji tədbirlərdir. risklərin idarə edilməsi.

II. NÜMUNƏ MÜRACİƏTLƏRİ

Bu bölmə üç əsas GeoSat layihə tətbiqetməsini təqdim edir - mövcud xəritələrin yenilənməsi, keçilməz səthlərin xəritələşdirilməsi və LiDAR məlumatlarından istifadə edərək çatıdakı günəş potensialının təhlili.

Şəkil 1 - Lissabon şəhərindəki tədqiqat sahəsi.

Mövcud xəritələrin yenilənməsi

Mövcud kartoqrafiya, peyk şəkli və altimetrik məlumat dəstindən istifadə edərək xəritəni yeniləmək üçün çoxsaylı müvəqqəti bir strategiya Lissabonun şərq hissəsində yerləşən bir tədqiqat bölgəsində tətbiq edilmişdir [16]. Bu təhlilin məqsədi dəyişikliklərin baş vermə ehtimalı olduğu sahələri vurğulamaq, beləliklə mövcud xəritəni köhnəltməkdir.

Seçilmiş sahə 64 ha (800 m X 800 m) ərazini əhatə edir və sənaye xassələri, məktəblər, mənzillər və tək ailəli yaşayış binaları da daxil olmaqla bir neçə bina tipologiyası ilə xarakterizə olunur (şəkil 1).

Bu nümunə tədqiqatında araşdırılmış məkan bazası kartoqrafiya, peyk görüntüləri və altimetrik məlumatları əhatə etmişdir. Yenilənəcək xəritə 1998-ci ildən bəri 1: 1 000 miqyaslı Lissabon Bələdiyyə Kartoqrafiyasıdır. Altimetrik məlumatlar normallaşdırılmış Rəqəmsal Səth Modeli (nDSM) tərəfindən tərtib edilmişdir. NDSM, bütün cisimlərin yerdən yüksəkliyini təsvir edən məkan verilənlər bazasıdır.

Tədqiqat sahəsinin nDSM-si 2006-cı ildir və 1 m qətnaməyə malikdir. Təsvirə, 2005-ci ildə əldə edilmiş, 0,6 m piksel ölçülü bir pansharp QuickBird şəkli daxildir.

Şəkil 2 - Tədqiqat sahəsində baş verən dəyişikliklərin növünü göstərən 2005-ci ilə qədər yenilənmiş xəritə.

The goal of this application is to produce updated information for the following classes present in the 1998 Municipal Cartography: “Buildings”, “Annexes” and “Shacks”. The extraction methodology was applied to this dataset using a feature extraction software to produce a map of the buildings present in the image. After building extraction, a post-processing stage was conducted to enhance the geometric quality of the elements.

Once the 2005 building map was developed, the next step was to produce a changed map using the 1998 municipal map at the 1:1 000 scale. The change detection process was able to identify missing structures and to detect new ones. For objects with an area larger than 20 m 2 , the detection quality had an overall accuracy of 99%. Figure 2 shows the updated map with detected changes and their type. In the period under analysis, the main types of change identified in the study area were shack eradication and building demolitions (industrial properties), newly built industrial sites (e.g., the wastewater treatment plant, located in the bottom left corner of the map) and new residential housing (e.g., two multi-family buildings).

Municipal technicians can use this new product to decide, based on analysis of the image and related information, if the marked spot is in fact a change area (a new urbanization or a built-up object that was demolished), and if so, to update the map by adding new buildings or eliminating demolished buildings in the old cartography. Technicians can eliminate any spots considered to be false detections.

Such methodology can be used by the municipality to keep its cartographic database of urban areas up to date in the period between the development of official maps, and can achieve high thematic and positional accuracy.

Figure 3 – The city of Lisbon and the IKONOS-2 image used for imperviousness mapping.

B. Mapping of Impervious Surfaces

Impervious surfaces can generally be defined as anthropogenic features, such as roads, buildings, sidewalks and parking lots, through which water cannot infiltrate into the soil. The artificial surface coverage can be used to evaluate the quality of urban streams, and to study the effects of runoff. Impervious surface is increasingly recognized as a key indicator for assessing the sustainability of land-use changes due to urban growth [17].
An updated and detailed map of imperviousness for the whole city of Lisbon was produced using IKONOS-2 satellite imagery and the nDSM from 2006 [15] (Figure 3).

The imagery classification aims at extracting the three main components of land cover: “Vegetation”, “Impervious Surfaces” and “Soil” [18]. The map of impervious areas includes a wide range of materials, some of which have very different spectral properties (e.g., pavement, concrete and roof tiles). The first level class, “Impervious Surfaces”, corresponds to the land surface after the “Vegetation”, “Soil” and “Shadow and Water” classes are masked out. Based on the pansharp image and the nDSM, six classes were distinguished on the second level of the nomenclature: “Trees”, “Low Vegetation”, “Buildings”, “Roads”, “Other impervious surfaces”, “Soil” and “Shadows and Water”, (Figure 4). The thematic accuracy of the map was investigated and returned an overall accuracy of 89%.

Figure 4 – Land cover map of 2008 derived from IKONOS imagery from 2008 and LiDAR data for the city of Lisbon.

This application demonstrates that an automated classification of VHR images can produce fast updating of detailed land cover information and can be used to support land planning decisions or to aid in the response to a crisis situation where official maps are generally outdated.

C. Analysis of Rooftop Solar Potential Using LiDAR Data

This application consists of a methodology that applies altimetric data to the evaluation of the potential for incorporating solar power systems into buildings in a city neighborhood. The use of LiDAR data can play an important role in analyzing the suitability of buildings for receiving solar systems. Solar mapping takes advantage of Geographic Information System (GIS) and visualization technologies, and offers a solid knowledge base on solar resources and best practices. Solar maps also offer a comprehensive planning tool to evaluate energy reduction opportunities for new and existing buildings, to plan future energy consumption and supply or to monitor compliance with energy and greenhouse gas goals.

This work, conducted in an area of 625 ha located in the heart of the city, analyzed the suitability of rooftop areas for the installation of solar energy systems [14], and performed a brief technical analysis that considered the optimal location for solar Photovoltaic (PV) systems (Figure 5).
Identifying the incoming solar energy at rooftop level entails the modeling of solar radiation incident in each location. Two inputs are required – a DSM and the buildings’ footprints. With these data, modeling the solar radiation can be done in a GIS environment.

Figure 5 – Study area for solar potential analysis in Lisbon and the Digital Surface Model from 2006.

The dataset used in this application thus included cartographic and altimetric data. The cartographic data that represent the buildings’ footprints are the Buildings layer of the Municipal Cartography. To characterize the altimetry, the DSM for 2006 was used.

A four-step methodology was applied: 1) calculating the solar energy for the whole surface 2) assessing the solar energy at the rooftop level 3) locating the best sites for the installation of PV panels and 4) quantifying the energy that could be produced (Figure 6). A map of the solar potential of rooftops located in the study area was produced.

This LiDAR-based solar resource map helps rate buildings by the solar resources available, and provides unique information on which parts of the buildings’ roofs are more suitable for solar applications when all critical factors are considered. This information can be used to develop detailed solar generation potential maps.

Figure 6 – Solar potential analysis in the city of Lisbon.

III. CONCLUSIONS

Detailed and updated geographic information is essential to effective urban planning and monitoring. Our understanding of nearly every aspect of the changing environment depends upon regular updates of land use/cover status and land-cover conditions, and we need new sources of spatial data and innovative approaches to understand and manage dynamic urban areas. In the remote sensing of cities, VHR satellite imagery offers the opportunity to characterize and monitor the intra-urban environment by enabling discrimination among the land-cover objects that compose this environment.

We have distinguished three areas of application – large-scale map updating, imperviousness mapping and developing indicators of rooftop potential for solar systems – each of which requires its own level of accuracy of geographical information.

For municipal planning according to the technical specifications of large-scale cartography (1: 5 000 scale and higher), map production based on VHR images and photogrammetry is still necessary to guarantee that each uniquely identified feature is well delineated and stored in the database as a geometric entity with a list of attributes. For large-scale analytical applications, however, the current VHR images constitute a valuable source of geographic information, and can play an important role in municipal planning. The three applications presented are a good demonstration of these capabilities.

Based on the premise that a product derived from less accurate images can be effective for land monitoring, the first application proposed an alarm system obtained through satellite and altimetric data processing. The goal was not to provide cartographic data ready for integration into the municipal databases but to assist the process of map updating.

The second application demonstrated that the automatic classification of remote sensing data can expedite the creation of useful spatial knowledge that can support decision-making. The mapping methodology ensures that urban planners have updated land cover data on a regular basis. This tool can be used to monitor the incidence of land cover change within the city, to decide on areas of priority intervention or to assess natural resource sites for preservation and restoration.

Premised on the idea that the wide adoption of solar technologies will depend upon detailed solar suitability information on every building in a community, a map of the solar potential of rooftops located in a study area was produced. This LiDAR-based solar resource map helps rate buildings by the solar resources available, and provides unique information on which parts of the buildings’ roofs are more suitable for solar applications when all critical factors are considered. This information can be used to develop detailed solar generation potential maps. The next step will be making solar maps publicly available. In fact, interactive Web-based urban solar maps are already available [19].

Very High Resolution remote sensing data can contribute to better monitoring, modeling and understanding of urban dynamics and their impacts on the urban and suburban environment, and can enhance the analytical tools available for land-use planners. Our experience, however, suggests that extracting features for large-scale applications still requires much human intervention. Nevertheless, new VHR sensors with high-spectral resolution constitute a new opportunity for urban mapping. The development of object-based algorithms allow the introduction of information such as color, shape, adjacency or context in the classification process, and improve the mapping of urban elements.


2.37.2 Boundaries and Relationships Questionnaires differ from Lists because Lists group existing resources, while Questionnaires group arbitrary questions. Questionnaires are distinct from Observations and DiagnosticReports in that both of these resources are intended to capture only certain types of information (lab, imaging, vitals, etc.) and should not be used to capture the full breadth of healthcare information (allergies, medications, care plans, etc.), while Questionnaires are able to capture any information at all. More importantly, Observation and DiagnosticReport focus on capturing the discrete information in a standardized form so that the information can be used consistently regardless of where or how it is captured. Questionnaire focuses on information capture. The same information can be captured using a wide variety of questionnaires with differently phrased questions organized in different manners. As such, the Questionnaire resource provides a means to standardize the information gathering process (how information is captured), but not how data is interoperably compared, analyzed or computed upon (typically managed using Observation, DiagnosticReport as well as other resources). Questionnaire supports data-collection workflow to a limited extent, in that - once triggered - a Questionnaire can guide a user through a data collection process that ensures appropriate information is collected based on answers to particular questions. However, Questionnaire doesn't provide support for capturing sets of information at different times or highly interactive data capture. Broader workflow is typically managed using PlanDefinition and Task or using other mechanisms such as CDSHooks. Questionnaires are similar to the notion of "logical models" supported by the StructureDefinition resource. Both support the representation of a collection of data points with labels, data types and hierarchy. It will be common to find the two of them mapped together. The primary difference is that Questionnaire is focused on user-facing data collection. It describes specific questions and includes information such as what number/label should be displayed beside each question, conditions in which questions should be displayed (or not), what instructions should be provided to the user, etc. StructureDefinition, on the other hand, merely defines a data structure with no guidance on display or rules around capture mechanism, only what data should exist in the end. As well, logical models are not intended to capture data directly. Rather, they provide a basis for mapping between data capture structures. Geographic Variation in Condom Availability and Accessibility

Identifying predictors that contribute to geographic disparities in sexually transmitted infections (STIs) is necessary in order to reduce disparities. This study assesses the spatial relationship condom availability and accessibility in order to better identify determinants of geographic disparities in STIs. We conducted a telephone-based audit among potential-condom selling establishments. Descriptive analyses were conducted to detect differences in condom-selling characteristics by stores and by store type. Geocoding, mapping, and spatial analysis were conducted to measure the availability of condoms. A total of 850 potential condom-selling establishments participated in the condom availability and accessibility audit in St. Louis city 29 % sold condoms. There were several significant geographic clusters of stores identified across the study area. The first consisted of fewer convenience stores and gas stations that sold condoms in the northern section of the city, whereas condoms were less likely to be sold in non-convenience store settings in the southwestern and central parts of the city. Additionally, locations that distributed free condoms clustered significantly in city center. However, there was a dearth of businesses that were neither convenience stores nor gas stations in the northern region of the city, which also had the highest concentration of condoms sold. This initial study was conducted to provide evidence that condom availability and accessibility differ by geographic region, and likely are a determinant of social norms surrounding condom use and ultimately impact STI rates.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Frequently Asked Questions

✅ Why should you choose Syncfusion ASP.NET Core Maps?

  • Render geometric or custom shapes using the GeoJson data.
  • Render maps from the map providers like Bing, OSM, and Google maps.
  • Add markers on maps at the specified latitude and longitude.
  • Fast-paced performance on zooming and panning with elegant animation.
  • One of the best ASP.NET Core Maps in the market that offers feature-rich UI to interact with the software.
  • Simple configuration and API.
  • Supports all modern browsers.
  • Mobile-touch friendly and responsive.
  • Expansive learning resources such as demos and documentation to learn quickly and get started with ASP.NET Core Maps.

✅ What is the price for Syncfusion ASP.NET Core Maps?

We do not sell the ASP.NET Core Maps separately. It is only available for purchase as part of the Syncfusion ASP.NET Core suite, which contains over 70+ ASP.NET Core components, including the Maps. A single developer license for the Syncfusion Essential Studio for ASP.NET Core suite costs $995.00 USD, including one year of support and updates. On top of this, we might be able to offer additional discounts based on currently active promotions. Please contact our sales team today to see if you qualify for any additional discounts.

✅ Where can I find the Syncfusion ASP.NET Core Maps demo?

You can find our ASP.NET Core Maps demo here.

✅ Can I purchase the Syncfusion ASP.NET Core Maps component separately?

No, our 70+ ASP.NET Core components, including Maps, are not sold individually, only as a single package. However, we have competitively priced the product so it only costs a little bit more than what some other vendors charge for their Maps alone. We have also found that, in our experience, our customers usually start off using one of our products and then expand to several products quickly, so we felt it was best to offer all 70+ ASP.NET Core components for a flat fee of $995/developer. On top of this, we might be able to offer additional discounts based on currently active promotions. Please contact our sales team today to see if you qualify for any additional discounts.

✅ Can I download and utilize the Syncfusion ASP.NET Core Maps for free?

No, this is a commercial product and requires a paid license. However, a free community license is also available for companies and individuals whose organizations have less than $1 million USD in annual gross revenue and five or fewer developers.

✅ How do I get started with Syncfusion ASP.NET Core Maps?

A good place to start would be our comprehensive getting started documentation.


Videoya baxın: القواعد الاساسية في تجويف وتداخل الحروف في المخطوطه