Daha çox

GeoServer-də WMS üçün fərqli rəngli xətləri tərtib etmək üçün atribut əsaslı xətt istifadə olunur?

GeoServer-də WMS üçün fərqli rəngli xətləri tərtib etmək üçün atribut əsaslı xətt istifadə olunur?


Sözdə SLD istifadə edərək WMS stilini istifadə etməyə çalışıram. Əvvəllər heç istifadə etmədim və mülkiyyətə əsaslanan xətləri olan bir təbəqənin tərtibatını edə biləcəyimi düşünürdüm. Burada belə bir şeyin mümkün olduğunu gördüm. Buna deyirlər (atribut əsaslı xətt). Anlamadığım bu atributları harada tərif etməkdir. Xətt məlumatlarım bir postgisdə saxlanılır və geoserverdəki bir mağazada yüklənir. Postgis cədvəlimdə 3 sütun var (id, həndəsə, typeOfRoad). Sualım budur: fərqli sətirləri rəngləndirmək üçün typeOfRoad atributundan istifadə edə bilərəmmi? Nümunə varmı?


Styling qurmaq üçün istifadə etdiyim asan yol, məlumatlarınızı QGIS-ə yükləmək və bununla tərtib etməkdir. Yalnız rəng və genişlik kimi sadə üslub xüsusiyyətlərindən istifadə edin və bunu tək bir atributda edin.

QGIS stilini SLD olaraq qeyd edin və həmin XML-i GeoServer stil dialoquna kopyalayın. Hər şeyin baş verdiyindən əmin olmaq üçün bir az vurmaqda çətinlik çəkin və getməyə hazırsınız!

Təmiz SLD istifadə edəcəksinizsə əvvəlcə məlumat quruluşunuzu anlamalısınız. Bütün stilinizi GeoServer-də etmək istəyirsinizsə, onu həqiqətən asanlaşdıran CSS plagininə baxın və ya əsas üslub funksiyası olan OpenGeo Suite webapp GeoExplorer-dən istifadə edin.


İki əsas seçiminiz var: Layer nişanında qat üzərinə iki dəfə klikləyə bilərsiniz -> Layer style -> Color Overlay və ya

Forma qatınızı seçsəniz, rəng dəyişdirə bilərsiniz və orada forma ödəniş panelini görəcəksiniz. Doldurma seçimi şəklin rəngini təyin edir.

Fotoşop versiyasından hər hansı birində klaviaturada A düyməsini basmaq kifayətdir, yuxarı hissədə bir çubuq görünəcək, oradan da qalınlığı artıraraq xətt rəngini dəyişdirmək daxil olmaqla şəklinizi bükə bilərsiniz. və s.

Seçin Hərəkət edin alət

Xətti vurun Seçin o

İndi vurun Xətt Alət

Ekranınızın üstündə vurun İnmə və bir rəng seçdi

Sual altında şərh edildiyi kimi, basaraq A problemi həll edir. Məsələ budur ki, Move alət (V), forma atributlarına nəzarət etmirsiniz, ancaq obyektin mövqelərinə və uyğunlaşmalarına daha çox nəzarət edirsiniz.

Seçdiyiniz zaman İstiqamət seçmə aləti və ya Yol Seçim Aləti (A) seçir obyektin hissəsi və bu səbəbdən onları dəyişdirmək üçün seçimlər əldə edirsiniz.


IGN France-da avtomatik xəritəçəkmə və tələbə uyğun yenilikçi xəritəçəkmə xidmətləri.

Müasir kartoqrafiya yeni alətlər və cihazlar sayəsində sürətlə inkişaf edir. Xəritəçəkmə İnternet vasitəsilə geniş yayılmışdır. İnternetdə xəritələr yaratmaq imkanının artması, fərqli kartoqrafik keyfiyyətə sahib geniş bir məhsul növünün inkişafına səbəb oldu (Cartwright 2007 Harrie and Stigmar 2009). Onların keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq və standartlaşdırmaq üçün intuitiv tələb əsasında xəritələşdirmə alətlərinə və onlayn xidmətlərə ehtiyac var (Christophe 2011 Harrie, Mustiere və Stigmar 2011).

Milli xəritələşdirmə agentlikləri indi coğrafi portallar vasitəsi ilə xəritələrin ideal şəkildə müasir, ucuz qiymətə və yüksək kartoqrafiya keyfiyyəti ilə yayımlanması ehtiyacı ilə qarşı-qarşıyadır (Foerster, Stoter və Kraak 2010 Duchene et al. 2014). Bu, Avropadakı INSPIRE Direktivi ilə (INSPIRE 2007) və ictimai məlumat yayma qlobal meylinə uyğundur.

Bu yazıda, IGN France-da 'tələb üzrə xəritələşdirmə' layihəsi vasitəsilə yüksək keyfiyyətli, özelleştirilebilir xəritələr üçün məlumat və xidmətlər təmin etmək üçün aparılan işləri təqdim edirik. Layihə üç mövzunu əhatə edir:

(1) Referans geodatından yüksək keyfiyyətli və müasir kartoqrafik vektor məlumatlarının avtomatik istehsalı

(2) Veb xidmətləri və ya yüklənə bilən plitələr vasitəsilə paylanmaq üçün vektor məlumatlarından raster xəritələrin yaradılması

(3) Veb xidmətləri vasitəsi ilə təqdim olunan bu məhsullarda yüksək səviyyəli və yenilikçi özəlləşdirmə tətbiqetmələrinin təklif edilməsi.

Növbəti hissədə prosesin qlobal bir icmalını təqdim etdikdən sonra rəqəmsal kartoqrafik modelin (DCM) necə istehsal olunduğunu izah edirik. Sonra xəritə əfsanəsinə və bunun necə özelleştirilebildiğine diqqət yetiririk. Nəhayət, yekunlaşdırmadan əvvəl bir özelleştirme xidməti təklif etmək üçün bir prototip təqdim edirik.

DCM, müəyyən edilmiş xəritə miqyasında məlumatları göstərmək və çəkmək üçün hazır bir verilənlər bazasıdır (Griinreich 1985 Brassel və Weibel 1988). DCM ümumiyyətlə xəritə miqyası və qrafik məhdudiyyətləri nəzərə alınmadan topoqrafik xüsusiyyətləri dəqiq təsvir edən bir verilənlər bazası olan rəqəmsal mənzərə modelindən (DLM) əldə edilir. DCM müəyyən edilmiş xəritə miqyasında oxunaqlı olaraq istehsal olunur. Şəkil 1, IGN France-da mövcud məlumatlardan çox ölçülü DCM qurma prosesini təsvir edir. Multiscale burada fərqli miqyaslı DCM-lərin ümumi bir sistemdə saxlanılması və məlumatların şemalar və qrafik seçimləri baxımından mümkün qədər uyğunlaşdırılması deməkdir. Bununla birlikdə, məsələn, yeniləmələri idarə etmək və uyğunsuzluqları aşkarlamaq üçün faydalı ola bilsə də, obyektlərin fərqli miqyasda açıq şəkildə əlaqələndirilməsini düşünmədiyimizi qeyd etmək lazımdır.

Aşağıdakı hissədə izah edildiyi kimi, çoxölçülü DCM qurmaq üçün müxtəlif məlumat mənbələri əldə edilmişdir. Məlumatlar bir PostgreSQL serverində bir PostGIS məkan uzantısı ilə saxlanıldı. Diqqət yetirin ki, çoxölçülü DCM yaratmaq üçün (təxminən) tam bir avtomatlaşdırma tələb olunur. Avtomatlaşdırma xəritələrin istehsalına sərf olunan xərcləri azaldır. Avtomatlaşdırma həmçinin xəritələrin hazırlanması üçün vaxtın azaldılması və daha sonra müasir xəritələrin (ən azı xəritələrin hazırlanması üçün istifadə olunan məlumatlar qədər müasir olduğu) təmin edilməsi üçün lazımdır. Bu cür avtomatlaşdırma əldə etmək üçün mövcud məlumatlardan və proseslərdən faydalanmaq lazımdır.

İşimizdə praqmatik bir yanaşma izləyirik. Əvvəlcə mövcud DLM'lər və ya DCM'ler olan çox ölçekli DCM qurmaq üçün fərqli orijinal məlumat mənbələrindən istifadə etdik. Daha sonra, Eurogeographics (2005) tərəfindən təyin olunduğu, yəni müstəqil olaraq eyni orijinal məlumat dəstindən birbaşa fərqli səviyyələrdə DCM çıxardığımız və yinelenen və tədricən 'ulduz' və 'merdiven' yanaşmalarını birlikdə tətbiq etdik. DCM səviyyələrini miqyasdan miqyasa çıxarmaq. Bu qarışıq strategiya, Stoter (2005) və Duchene et al. Anketləri ilə qiymətləndirildiyi kimi, hazırda inkişaf etdirilən və ya əksər milli xəritə təşkilatlarının istifadəsində olan strategiyadır. (2014).

Çox ölçülü DCM vektoru qurulduqdan sonra simvollaşdırıla bilər, rasterləşdirilə bilər və Veb xidmətləri vasitəsilə və ya yüklənə bilən fayllar kimi paylanmaq üçün çini ilə örtülmüş ola bilər (daha ətraflı təsvir üçün aşağıya baxın). Bu addımda əfsanə parametrlərinin yaxşı bir təşkili, rəng seçimlərinin fərdiləşdirilməsini asanlaşdırır və rənglərin tərəzilərini tərəzi ilə davam etdirir. Bəzi default əfsanələr beləliklə müəyyən edilmişdir. Daha çox, bu, təqdim ediləcək məlumatlar və rəng seçimləri baxımından əfsanələrin istəyə uyğun özelleştirilməsinə yol açır. İstifadəçilərin öz orijinal əfsanələrini müəyyənləşdirmələrinə kömək edəcək bir prototip daha sonra məqalədə təqdim olunur.

3. Çox ölçülü vektor DCM-nin istehsalı

3.1. 1: 100,000-dən 1: 1,000,000-ə qədər kiçik tərəzilər

IGN-in Xəritəçəkmə şöbəsindən alınan kartoqrafik məlumatlar DCM-nin bir hissəsi kimi istifadə olunur. Məlumatlar 1: 100.000, 1: 250.000 və 1: 1.000.000 miqyasda nəşr olunur və hər il və ya hər iki ildə həm kağız, həm də rəqəmsal xəritələr hazırlamaq üçün yenilənir (Şəkil 2).

Xəritələr ilkin olaraq istehsal olunmuşdur və qismən COGIT Laboratoriyası və tərəfdaşları tərəfindən hazırlanmış avtomatik ümumiləşdirmə metodlarına əsaslanan istehsal axını xətləri (Jahard, Lemarie və Lecordix 2003) istifadə edilməklə yenilənmişdir (Barrault et al. 2001 Duchene 2010). Bu xəritələr əvvəlcə kağız xəritələr şəklində hazırlanmışdır. Burada təqdim olunan 'tələb üzrə xəritələşdirmə' layihəsinin məqsədi, mövcud olan xəritələri ardıcıl bir çoxölçülü DCM-də istifadə etməkdir.

Beləliklə istifadə etdiyimiz məlumatlar yalnız 1 Mekansal (http://www.lspatial.com/) Lamps2 və ya GeoConcept (http://www.geoconcept.com) kimi xüsusi formatdan onsuz da geniş dönüşüm vasitələrindən istifadə edərək mərkəzi PostgreSQL verilənlər bazasına çevrilmişdir. digər istehsal axın xətlərində istifadə olunur.

Hal-hazırda IGN-də 1: 25,000 miqyaslı tam vektor kartoqrafik məlumat bazası yoxdur. Ölkənin bir hissəsinin xəritələri hələ də raster sənədləri kimi saxlanılır. 1: 25.000 miqyaslı ölkə miqyaslı bir vektor verilənlər bazası 2017-ci ilin sonunda mövcud olmalıdır.

Bundan əlavə, bütün Fransa ərazilərini əhatə edən, mövcud topoqrafik xəritələrdən daha az xüsusiyyət göstərən, lakin daha tez-tez yenilənən keyfiyyətli bir xəritəyə təcili ehtiyac var (qarışıq olmayan bir xəritə digər məlumatları daha oxunaqlı nəticə ilə örtməyə imkan verir).

Bu lazımlı kartoqrafik məlumat bazasını 1: 25,000 miqyasında qurmaq və ölkə miqyasında bir vektor xəritəsini təqdim etmək üçün bir müddət həyata keçirdik.

Bu miqyasda xəritə üçün məlumat mənbəyi IGN BDTOPO [R] verilənlər bazasının istehsal versiyasıdır. Bu verilənlər bazasının yenilənmiş versiyası hər 6 ayda bir yayımlanır. BDTOPO [R] -dən 1: 25.000 miqyaslı kartoqrafik məlumatların istehsalı yaxşı kartoqrafik keyfiyyətə malik ekrana hazır bir xəritə əldə etmək üçün avtomatlaşdırılmışdır. IGN-də 1: 25.000 topoqrafik xəritənin istehsalını avtomatlaşdırmaq üçün həyata keçirilmiş əvvəlki bir R & ampD layihəsindən mövcud axın xəttlərindən istifadə etdik (Braun və digərləri 2007 Maugeais və ark. 2011).

1: 25,000 kartoqrafik verilənlər bazası beş mərhələdə hazırlanmışdır:

Mənbə bazasında bitki örtüyü çox təfərrüatlıdır və binalar kadastr bölmələri arasında bölünür. Məlumatlar açıq mənbə Java kitabxanası JTS (Davis 2013) istifadə edərək xüsusi bir java prosesi tərəfindən yerinə yetirilən sadə, lakin prosessor intensiv bir tapşırığı ehtiva edən əvvəlcədən işləmə zamanı təmizləndi. Proses sonrakı çini məlumatları yükləyir, yaddaşda işləyir və nəticələri yeni PostgreSQL cədvəllərinə yükləyir. Bu prosesin bütün Fransız ərazilərini idarə etməsi təxminən 24 saat çəkir.

Aşağıda göstərildiyi və Şekiller 3-5-də göstərildiyi kimi bir neçə tapşırıq avtomatik olaraq yerinə yetirildi. Bunlara daxildir: Simvollaşdırma:

(1) Fərqli atribut dəyərlərini birləşdirərək 1: 25,000 miqyasına uyğun simvolizmin təyin edilməsi. Məsələn, yolların simvollarının seçilməsi altı atributdan asılıdır: genişlik, tip (yol, yol, velosiped yolu.), Vəziyyət (cari və ya nəzərdə tutulmuş), əhəmiyyət (böyük, yerli.), Səviyyə (körpü, tunel.), və əlçatanlıq (açıq, qadağandır.)

(2) Simvol yönümlü. Məsələn, kilsə xaçlarının istiqamətləndirilməsi, şəkillərindən hesablanan kilsələrin istiqamətləndirilməsindən irəli gəlirdi

(3) Sərhədləri (inzibati sərhədlər kimi) və marşrutları (yürüyüş yolları kimi) yollarla və hidroqrafik şəbəkələrlə uyğunlaşdırmaq. Uyğunluq həndəsi və topoloji konfiqurasiyaların müqayisəsi üzərində aparılır (Mustiere və Devogele 2008). Sərhədləri və marşrutları səmərəli şəkildə əvəz etmək üçün edilmişdir (şəkil 3). Ofsetləşdirmə kartoqrafik simvolların genişliyindən asılıdır və sərhədləri və marşrutları təmsil edən simvolların yaxşı davamlılığını və oxunaqlığını qorumaq üçün edilir.

(1) AGENT layihəsinin işinə əsaslanan bina ümumiləşdirməsi (Barrault və ark. 2001). Binalar qrafik məhdudiyyətlərə görə sadələşdirilə, silinə və ya yerindən çıxara bilər (bax Şəkil 4). Bunun üçün binalardan müəyyən edilmiş şəhər blokları kimi meso obyektlərin tərifi tələb olunur (bu obyektlər etiket yerləşdirmək üçün də faydalıdır)

(2) Artıq xüsusiyyətlərin aradan qaldırılması: sıx yerlərdə işarələr oxunaqlı olmasını təmin etmək üçün süzülür

(3) Meşəlik sahələr kimi mürəkkəb formaların süzülməsi.

(1) Maraq nöqtələrini (POI) təsvir etdikləri uyğun xüsusiyyətlərlə uyğunlaşdırmaq. Məsələn, istinad bazasında bir gölün adı bir nöqtə xüsusiyyətinin atributu ola bilər, gölün özü isə bir səth xüsusiyyəti ilə təsvir edilir və bu iki xüsusiyyət açıq şəkildə əlaqələndirilmir. Bununla birlikdə, bu link gölün formasına və yazı ölçüsünə görə səmərəli bir etiket yerləşdirilməsi üçün lazımdır. Bu uyğunluq məkan birləşmələri vasitəsilə həyata keçirilir

(2) Dəqiq kartoqrafik standartlara uyğun olaraq ad formatlaşdırma: böyük hərf, qısaltma.

(3) Barrault (1998) əsərinə əsaslanan etiket yerləşdirmə. Etiketlər nöqtələr (POI, yaşayış məntəqələrinin adları) və xətti xüsusiyyətlər (çaylar, yollar.) İlə əlaqələndirildi. Alqoritm qrafik məhdudiyyətlərə görə yerləşdirməni optimallaşdırmağa meyllidir. Məsələn, etiketlər bir-biri ilə üst-üstə düşməməli, səmərəli şəkildə yerləşdirilməli və binalar kimi digər simvolların üst-üstə düşməsini minimuma endirməlidir.

Bütün bu proses yalnız yaxşı kartoqrafik nəticələr əldə etmək üçün alqoritmlərin səmərəliliyi baxımından problem deyil. Bu cür ağır hesablamaların bütün Fransa ərazilərində aparılması da texniki bir problemdir.

Proses əvvəlcə bir PostgreSQL / PostGIS verilənlər bazasında saxlanılan DLM mənbəyindən məlumatları çıxarır və 1 Spatial Clarity proqramına yükləyir. Əksər proseslər bu proqramdan və JTS açıq mənbəli Java kitabxanasından istifadə edərək həyata keçirilir. Etiket yerləşdirmə, etiketləri dəqiq yerləşdirmək üçün xəritədəki qonşu etiketlərin və digər obyektlərin vəziyyətini nəzərə alan bir IGN proqramı istifadə edərək həyata keçirilir (Barrault 1998).

Hesablama 20 ilə 20 [km.sup.2] sahələrdə aparıldı. Paris, Lyon, Marsilya və Lill kimi şəhər yerlərində bu, 10 ilə 10 arasında edildi [km.sup.2]: hesablama üçün cəmi 1567 çini istifadə edildi. Fransızların xaricdəki əraziləri əhatə olunmadı, ancaq bu bölgələrdə xəritələşdirmə imkanı təmin etmək üçün prosesdə düzəlişlər edilməsi planlaşdırılır.

Xəritəçəkmə Fransa üç kompüterdə 30 paralel prosesdə yük balanslaşdırılır və tamamlanması təxminən 5 gün çəkir. Paralelləşmə prosesi əks halda 124 gün çəkəcəyi üçün zəruridir (bax Cədvəl 1). Yük balanslaşdırma üçün istifadə olunan proqram, istehsalın idarə edilməsi üçün bir IGN qrupu tərəfindən hazırlanmış və paylanmış hesablama.

Ağır hesablama aspektləri ilə məşğul olmaq üçün yer kvadrat plitələrə bölünür. Lakin bu, sərhədlərdəki kartoqrafik tutarlılığı təsir edə bilər. Bu problemlə mübarizə aparmaq üçün iki metod mövcuddur. Birincisi, bəzi əməliyyatlar üçün cisimlərin plitələrin içərisində qalmasına məcbur edirik. Məsələn, binalar köçürüldükdə, orijinal kafelində qalmaq məcburiyyətində qalırlar. İkincisi, uzun cisimlər bu sahələrə görə bir neçə plitəni keçərkən hissələrə bölünür. Bu, bəzən inzibati sərhədlərin bölünməsi kimi qənaətbəxş olmayan nəticələrə səbəb olur (bax Şəkil 6). Bununla birlikdə, bu böyük bir məsələ deyil, çünki uzun xüsusiyyətlər az əməliyyata məruz qalır və xüsusilə yollar ümumiləşdirilmir.

Yuxarıda təsvir olunan ağır kartoqrafik prosesə əlavə, hədəf bazası iki bitişik 20 [km.sup.2] hesablama plitəsi arasında yerləşən təkrarlanan xüsusiyyətləri silmək üçün SQL sorğuları istifadə edərək təmizlənir.

Bütün xəritənin vizual nəzarəti qısa müddət ərzində əldə edilə bilməz. Nəticənin etibarlılığını təmin etmək üçün təlimatlar tətbiq edilmişdir. DLM və DCM arasında xüsusiyyətlərin sayı və uzunluqların və səthlərin cəmi daxil olmaqla müqayisələr heç bir obyektin itirilməməsi üçün aparılır. Bundan əlavə, bütün atribut birləşmələri və hər cür simvolizm kartoqrafik nəticələrin təsdiqlənməsi üçün yoxlanılır. Bu tapşırıqları yerinə yetirmək üçün açıq mənbəli OpenJUMP proqramı (http://www.openjump.org/) istifadə olunur.

(5) İnteraktiv düzəlişlər

Tamamilə avtomatlaşdırılmış bu addıma əlavə olaraq etiket yerləşdirilməsi də yoxlanıldı. Yer adlarının təqribən 8% -i proses tərəfindən avtomatik olaraq yerləşdirilə bilmədiyini gördük. İtkin düşmüş yer adlarının əksəriyyətinin (hamısı, daha az əhəmiyyətlisi olanlar istisna olmaqla) tapılması üçün təxminən 200 saatlıq interaktiv düzəliş (bütün Fransa üçün) davam etdi. Hazırda xəritənin hər yeni nəşri yoxlanılır və itkin yer adları yenidən düzəldilir. Bu çox vaxt aparan və daha çox avtomatlaşdırmaya doğru gedən bir səbəbdir. Əvvəlki nəşrlər üçün görülən interaktiv işlərdən yararlanaraq prosesi yaxşılaşdırmaq üçün işlər davam etdirilir. Ancaq məsələ o qədər də sadə deyil. Verilənlər bazasındakı etiket məlumatları hazırda intensiv olaraq yeniləndiyindən interaktiv düzəlişlər hələ də vacibdir.

Mövcud SCAN 25 [R] məhsulu ilə müqayisədə, 1 SCAN Express 25 adlanan yeni 1: 25,000 miqyaslı xəritə daha yüngüldür (Şəkil 7). Ekranda istifadə və iş məlumatlarının üst-üstə qoyulması üçün daha uyğundur. SCAN Express 25, bütün Fransa ərazisi boyunca ardıcıl olaraq göstərilir. Vacibdir ki, yeni xəritə DLM-nin son versiyasından hesablandığı üçün yenidir. Bununla birlikdə, SCAN 25 [R] ərazi istifadəsi və relyef xüsusiyyətləri kimi detalları göstərən daha dəqiqdir. Hərtərəfli nəzarət də son keyfiyyəti daha da yaxşılaşdırır. IGN France, iki rəqəmsal xəritəni - SCAN25 [R] və SCAN Express 25-i peşəkar istifadəçilərə paket şəklində təqdim etməyə qərar verdi (Şəkil 8).

1: 25,000-dən daha böyük miqyasda xəritə yaratmaq üçün, həm BDTOPO [R] -dən xammal məlumatları, həm də 1: 25,000 miqyasında eşlenen DCM məlumatlarını istifadə etdik. Beləliklə, artıq görülmüş kartoqrafik işlərdən yararlandıq və xammaldan daha çox təfərrüat əlavə etdik. Məsələn, binalar 1: 25,000 miqyaslı xəritə üçün ümumiləşdirildiyi üçün binalar üçün daha geniş miqyaslı xam məlumatlar istifadə etdik. Bununla birlikdə, yollar ümumiləşdirilmədi, ancaq 1: 25,000 müddətində bir simvollaşdırma xüsusiyyəti hesablandı. Bu vəziyyətdə, tərəzilər arasında ardıcıl bir nümayəndəlik əldə etmək üçün daha böyük miqyaslı xəritələşdirmə üçün təsnifatın saxlanılması uyğun idi.

Böyük miqyasda xəritələrin yaradılması GeoServer göstərmə mühərriki tərəfindən həyata keçirilir. Buna DCM-də olmayan küçə adlarının və ünvanlarının daha kiçik miqyasda yerləşdirilməsi daxildir. Daha böyük miqyasda, bütün temaların aralıq DCM hesablamasının aparılmasına ehtiyac yoxdur (şəkil 9).

4. Əfsanə və rasterizasiya haqda məlumat

Göstərmə GeoServer imkanlarına əsaslanır. Bu proqram, obyekt göstərilməsini təsvir etmək üçün Veb Xəritə Xidməti (WMS) Styled Layer Descriptor (SLD) üçün OGC profilini istifadə edir (Açıq Yerleşim Konsorsiumu 2007). Qrafik xüsusiyyətlər OpenGIS [R] Symbology Encoding language (SE) (Open Geospatial Consortium 2006) istifadə edərək XML sənədlərində təsvir edilmişdir.

İlk zəruri addım, hər miqyasda IGN-də istehsal olunan mövcud xəritələrə mümkün qədər yaxın görünən bir xəritə hazırlayan SLD sənədlərinin hazırlanmasıdır.

Xəritədə əfsanələr yaratarkən, əsasən rəng seçimlərinə diqqət ayırdıq, çünki rəng ən əhəmiyyətli təsiri göstərən əyani dəyişəndir. Rəng ümumiləşdirmə kimi digər haritalama proseslərini təkrarlamağa ehtiyac olmadan dəyişdirilə bilən bir parametrdir. Beləliklə, yalnız rəngin dəyişdirilməsi demək olar ki, ani göstərilməyə imkan verir.

IGN tərəfindən istehsal olunan klassik xəritələrdə istifadə edilən rənglər, ekranda çox ölçülü istifadə üçün bəzi məhdudiyyətlər olduğundan birbaşa çox ölçülü xəritəmiz üçün yenidən istifadə edilə bilməz.

1: 25,000 miqyaslı topoqrafik xəritənin əfsanəsi canlı rənglərdən və qara rənglərdən istifadə edir ki, bu da istifadəçi məlumatlarının üst-üstə düşməsini çətinləşdirir. Buna görə də çapı təmin etmək üçün diqqətlə seçilmiş açıq rənglərlə yeni bir xəritə əfsanəsi yaratdıq. Bu əfsanə bundan sonra 'standart əfsanə' adlanır.

Digər miqyasda olan xəritələr zamanla inkişaf etmiş fərqli xüsusiyyətlərə malik fərqli istehsal axını xətləri tərəfindən istehsal olunur və tərəzi ilə heterojen əfsanələrə səbəb olur (şəkil 10). Eyni əfsanəni hər miqyasda kartoqrafik məlumatlara tətbiq etdik və beləliklə ekranda çox ölçülü istifadə üçün daha hamar böyüdülmə və uzaqlaşma effekti yaratdıq. Daha açıq rənglərdə uyğunlaşdırılmış əfsanələrə sahib olan bütün tərəzilər, IGN France tərəfindən 'SCAN Express standard' adlı yeni bir WMS təbəqəsi olaraq Fransız Geoportail API [R] (http: //api.ign.ff/accueil) üzərində istifadə üçün təqdim edilmişdir ( Şəkil 11).

4.2. Əfsanə fərdiləşdirilməsinə yol açmaq

Xəritə əfsanəsi fərdiləşdirməsinə icazə vermək üçün GeoServer-in dəyişən əvəzetmə qabiliyyətindən istifadə etdik (şəkil 12). İstifadəçilərə WMS tələbinin parametrləri arasında açar dəyər cütlərini ötürməyə imkan verir. Xüsusi parametrlər GeoServer (GeoServer 2012) tərəfindən idarə olunur və dəyərləri SLD sənədlərinə yerləşdirilir.

Bunun üçün hər bir aid qat tərzi üçün SLD sənədləri düzəldilməlidir. Lakin, bu əməliyyat həyata keçirildikdən sonra, hər yeni xəritə əfsanəsi üçün yeni SLD sənədləri yaratmağa ehtiyac yoxdur.

Rəng fərdiləşdirmə üçün təxminən 40 dəyişənə və UTM ızgarası əlavə etmək və ya düzgün yoxlanılmamış bəzi xüsusiyyətləri göstərmək (və ya göstərməmək) kimi digər fərdiləşdirmə imkanları üçün 10 əlavə dəyişən üzərində qərarlaşdıq. Seçdiyimiz əlavə dəyişənlərin əksəriyyəti ümumiyyətlə eksperimental olaraq istifadə olunur. Rəngin fərdiləşdirilməsi üçün 40 dəyişən dəyişkənlərdən birini (məsələn, su axınlarının rəngini) dəyişdirən tərəzilər vasitəsilə əsas əfsanələr kimi istifadə edilmişdir.

IGN-in klassik topoqrafik xəritələrinin rənglərinə əsaslanan 1: 25,000 miqyaslı ikinci bir əfsanə yaratmaq üçün dəyişkən əvəzetmə qabiliyyətindən istifadə etdik. Bu 'klassik əfsanə' yeni bir WMS təbəqəsi 'SCAN Express classic' olaraq Fransız Geoportail API [R] (http: // api.ign.fr/accueil) saytında mövcuddur. Alternativ əfsanələr də sınaqdan keçirilmişdir (şəkil 13).

Dəyişənli əvəzetmə ilə rəng fərdiləşdirməsi xətt və sahə xüsusiyyətlərini və bəzi yazıları təsir edir.

Nöqtə xüsusiyyətləri SVG (Ölçeklenebilir Vektor Qrafikləri) sənədlərində saxlanılan simvollara malikdir. İki dəst SVG faylı hazırlandı. Biri 'standart' xəritə əfsanəsi üçün rənglərlə, digəri isə boz miqyaslı işarələrlə. Bu anda həm SVG, həm də SLD sənədlərindəki rənglərin dəyişdirilməsi üçün razı bir həll üzərində işləyirik.

4.3. Fərqli əfsanələrlə rastlaşma

Fərdi xəritə əfsanələri üçün xüsusi rənglər və digər parametrlər WMS sorğusundan keçərək rasterləşdirmə dərhal həyata keçirilir. Şəkillər saxlanmır.

Tezliklə rasterizasiya yaddaş və hesablama müddəti baxımından çox bahalıdır. Beləliklə, həm 'standart' həm də 'klassik' əfsanələr piksel başına 1 ilə 2048 metr arasında dəyişən qətnamələrdə əvvəlcədən hazırlanmışdır.

Rasterizasiya üçün istifadə olunan vasitə, IGN-də hazırlanmış bir WMS yığım vasitəsidir. Bu alət, ölçüsü xəritə ölçüsündən asılı olan hər bir kafel üçün WMS istəkləri göndərir və bütün ərazini əhatə edir. İstəklər bir neçə GeoServer-də yük balanslaşdırılır və nəticədə şəkillər ölçüsü onda bir Gigabayt-a qədər çıxa bilən hər bir miqyaslı tək bir BigTIFF şəklində birləşdirilə bilər.

Bir dəfə WMS olaraq nəşr olunan əvvəlcədən hazırlanmış plitələr daha yaxşı bir performans təqdim edir. Bu plitələr eyni zamanda prosesimizin təmin edə biləcəyi son kartoqrafik məhsullardır.

Bundan əlavə, prerasterizasiya, məsələn, OpenLayers kimi bir tətbiqetmə proqramlaşdırma interfeysi (API) istifadə edərək ekranda xəritəni hərəkət etdirərkən ekranın, xüsusən ad mövqelərinin tutarlı olmasını təmin edir.

Əvvəllər təqdim olunan memarlıq sayəsində göstəriciləri bəzi parametrləşdirmə imkanları təklif edən çox ölçülü bir DCM vektoruna sahibik. Bu bölmədə məzmunun və məlumatların göstərilməsinin köməkçi bir fərdiləşdirilməsi üçün bu arxitekturada hazırlanmış xidmətləri təsvir edirik.

İstifadəçilərə xəritələrində hansı məlumatları təmsil edəcəyini seçmək üçün son istifadəçilərə imkan vermək üçün coğrafi obyektlərin təbəqələrini ayrı-ayrılıqda göstərilə və ya birlikdə birləşdirilə bilən bir neçə mövzuya qruplaşdırdıq. Bu, məlumat məzmunu baxımından rahatlıq yaradır, lakin həddindən artıq mürəkkəbliyin qarşısını alır - sanki hər bir xüsusiyyət sinfi üçün məzmun özelleştirmesi təklif olunur. Bir çox mövzu müəyyən edilmişdir (şəkil 14):

(1) Kartoqrafik fon

(2) Torpaqdan istifadə (bitki örtüyü)

(3) Nüfuslu yerlər (şəhər yerləri)

(4) Tikintilər (binalar, qurğular)

(5) Oroqrafiya (kontur xətləri, hündürlüyə nəzarət nöqtələri)

(6) Hidrografiya (çaylar, kanallar, göllər və digər açıq su sahələri)

(7) İnzibati sərhədlər, məhdud ərazilər və bölgələr

(9) Turizm məlumatları, POI

(11) Dəmir yolu və enerji şəbəkələri

Mövzuların yol və topoqrafik xəritələrdə bütün miqyasda uyğun olmasına xüsusi diqqət yetirildi.

Arxitekturamızda bir DCM-dən təbəqələrin üstünü örtmək imkanı təklif etdiyimizi nəzərə alsaq, DLM-dən qatların üst-üstə qoyulmasından daha yaxşı oxunuşluq təmin edirik.

Colorado, istifadəçilərə ehtiyaclarına uyğun rəng seçimləri etməyə kömək edən və oxunaqlı və anlaşılan bir xəritə hazırlayan bir proqram prototipidir. Kolorado mühərriki, Christophe (2011) tərəfindən prototipləşdirilmiş COLLEG proqramının yenidən işlənməsidir. Arayüzlər, Kolorado'yu hər hansı bir IGN istifadəçisi üçün bir xidmət olaraq təqdim etmək üçün Veb əsaslıdır.

Şəxsi və orijinal xəritə əfsanəsinin dizaynında istifadəçiyə rəhbərlik etmək üçün Kolorado əvvəlcə istifadəçinin istədiyi xəritə ilə bağlı bəzi suallar verir: hansı miqyasda, hansı mənzərə və hansı xüsusiyyətləri fərdiləşdirmək istəyir. Mənzərələr şəhər və kənd mənzərələrinin, dağların, düzənliklərin və ya sahil ərazilərinin birləşməsidir. Rəngin fərdiləşdirilməsi üçün təklif olunan xüsusiyyətlər yuxarıda göstərilən mövzular olacaqdır.

Kolorado daha sonra istifadəçilərin sevimli rənglərini seçmələri üçün iki fərqli ilham mənbəyi verir:

(1) rəng palitraları. İstifadəçi kartoqrafik olmayan mənbələrdən rəng seçimləri edir. Tələb hər rəngin əvvəlcədən təyin edilmiş bir ahəngdar palitradan seçilməsidir

(2) Xəritə nümunələri. İstifadəçi kartoqrafik kontekstdə rəngləri seçir və coğrafi xüsusiyyətlərə tətbiq olunduqda rəngin necə olacağını görə bilər (Şəkil 15 və 16).

Rəng seçimləri təqdim edildikdən sonra, Kolorado mühərriki onlardan mümkün olan hər hansı bir xəritə əfsanəsini hesablayır, bu əfsanələri qiymətləndirir və aşağıdakılara əsasən bir neçə əfsanədən əvvəlcədən seçim edir:

(1) Rəng kontrastı və parlaqlıq

(2) üstünlük təşkil edən rəng naxışı. Məsələn, dəniz mənzərəsində dənizin rəngi, şəhər mənzərəsində binaların rəngləri vacibdir və s

(3) Kartoqrafik konvensiyalar. Bu isteğe bağlı bir meyardır. İstifadəçi bunları istifadə etmək istəsə üç konvensiya tətbiq olunur: dəniz rəngi mavi, bitki örtüyü yaşıl çalarlar, fon rəngi solğun olmalıdır.

Yeni bir interfeys istifadəçiyə əvvəlcədən seçilmiş hesablanmış xəritə əfsanələrini nəzərdən keçirməyə imkan verir və istifadəçilər son seçimlərini edirlər. İlkin mənzərə seçimindən daha geniş bir ərazidə göstərilməsini qiymətləndirmək üçün seçilmiş bir əfsanə ilə xəritədə pan və yaxınlaşdırmaq mümkündür.

Nəticə, əfsanə elementlərini və əlaqəli rənglərini və həmçinin WMS-in URL-lərini göstərən bir xml konfiqurasiya faylıdır.

5.3. Rənglər və xəritə nümunələri verilənlər bazası

Kolorado tərəfindən istifadəçinin xəritə əfsanəsini seçməsinə kömək etmək üçün istifadə etdiyi strategiyalardan biri xəritə nümunələrinə əsaslanır.

Koloradonun müxtəlif ilham mənbələri ilə necə istifadə olunacağını yoxlamaq üçün xəritə nümunələrini və əlaqəli əfsanələrini saxlamaq üçün bir verilənlər bazası və Veb interfeyslər yaratdıq.

İnterfeyslər bu rəng palitralarına və yeni rəng palitralarına və yeni palitralara əsaslanan yeni xəritə nümunələrinin əlavə edilməsini asanlaşdırmaq üçün hazırlanır. Paletlər ahəngdar rəng istifadəsinə dair nəşrlərdən (Sawahata 2001) və bəzi məşhur rəssamların şəkillərindən çıxarılır.

Bu əvvəllər SLD sənədlərində tətbiq olunan GeoServer tərəfindən icazə verilən dəyişən əvəzetmələrin praktik bir tətbiqidir (yuxarıya bax).

Bu verilənlər bazasında saxlanılan rəng palitraları və 500-dən çox xəritə nümunəsi Coloradoda ilham mənbəyi kimi istifadə olunur (şəkil 17).

Bu məqalədə təqdim olunan çox miqyaslı və özelleştirilebilir DCM, xəritələrin ümumiləşdirilməsi və xəritənin fərdiləşdirilməsi üzərində aparılan tədqiqat işləri, həmçinin böyük və real məlumatlar və ehtiyaclar üçün alətlərin tənzimlənməsi və təkmilləşdirilməsi və möhkəmləndirilməsi üçün inkişaf sayəsində mümkün olmuşdur.

2013-cü ilin fevral ayından etibarən kartoqrafik piramida, Fransız Geoportail [R] WMS və Veb Xəritə Çini Xidmətinin təbəqələri olaraq ictimaiyyətə təqdim edildi. Artıq API istifadəçiləri standart: və klassik əfsanələri 1: 4,000 - 1: 10,000,000 arasında dəyişmə səviyyələrində istifadə edə bilərlər.

Çini ilə örtülmüş 1: 25,000 miqyaslı xəritə, 2012-ci ilin ortalarından etibarən SCAN 25 [R] -ə tamamlayıcı bir yüklənə bilən məhsul olaraq paylandı. Bu məhsul, bir arxa plan xəritəsi olaraq CİS proqramı ilə istifadə üçün nəzərdə tutulub və mövcud WMS ilə əldə edilə bilməyəcək keyfiyyətdə çap üçün kifayət qədər yüksək qətnamə təklif edir.

Kartoqrafik piramidanın 6 ayda bir yeni nəşri nəzərdə tutulur. Hər dəfə bütün proses 1: 25,000 və daha böyük miqyasda təkrarlanacaqdır. Proses əsasən avtomatlaşdırıldığından, bunu etmənin ən asan yolu görünür. Kiçik tərəzilər üçün giriş kartoqrafik verilənlər bazalarının nə qədər təzələndiyinə görə yeniləmələr ediləcəkdir. Hazırda fərqli tərəzilər üçün yeniləmə müddəti 1 və ya 2 ildir.

Fərdiləşdirmə alətlərinin təkmilləşdirilməsi və yeni Veb xidmətlərinin inkişafı üzrə işlər davam edir. IGN-in veb saytında müştərilərə aşağıdakı seçimlərlə fərdi kağız xəritəsini təyin etməyə imkan verən bir xidmət mövcuddur (http: // loisirs.ign.fr/carte-a-la-carte.html): fərdiləşdirilmiş başlıq, örtük təsviri və rəng, üç fərqli xəritə, bir çox fərqli tərəzi, xüsusi ölçü, üç ölçü, iki kağız istiqaməti və normal və ya gözyaşardıcı kağız. Bu xidmət, fərdiləşdirmə alətləri və istehsal axını xətti elastikliyindəki irəliləyişdən faydalanan yeni seçimlərlə yenidən dizayn ediləcəkdir. Çap edilmiş xəritənin istehsal axını xəttinin uyğunlaşdırılması lazımdır.

Duchene et al. (2014) milli xəritələşdirmə agentliklərində çox miqyaslı məlumatların çıxarılması ətrafında dörd əsas gələcək problemi və tədqiqat istiqamətini müəyyənləşdirdi. Birincisi, məlumatların çıxarılmasının effektivliyini artırmaqdır. Prosesimizdə etiket yerləşdirmə ən bahalı vəzifə olaraq qalır, çünki interaktiv düzəlişdir. Bu məsələ ya avtomatik yerləşdirmənin keyfiyyətini artırmaqla, ya da yeniləmələri daha yaxşı idarə etməklə həll edilməlidir. İkinci problem, heterojen məlumatların inteqrasiyasına aiddir. Şübhəsiz ki, tərəfdaşlardan getdikcə daha çox heterojen məlumatlar kartoqrafik proses üçün giriş məlumatları kimi istifadə ediləcəyi zaman bu, prosesimiz üçün bir problem olacaqdır. Üçüncü problem, kartoqrafik məhsulların tələb əsasında əldə edilməsidir. Colorado Web xidmət prototipi ilə işimiz istifadəçilər tərəfindən xəritələrin fərdiləşdirilməsinə zəmin yaradır. Son çətinlik kartoqrafik ekranlarımıza istifadəçi məlumatlarını daxil etməkdir. Bu, xəritə xəritəsinin fərdiləşdirilməsinin növbəti mərhələsidir. İndi istifadəçiyə öz məlumatlarını xəritələrimizə yerləşdirmək imkanı təqdim edirik. Əsas məsələ sadə məlumat örtüyünün yetərli olub olmadığını və istifadəçi məlumatlarının ağıllı inteqrasiyasının faydalı olub olmadığını müəyyənləşdirməkdir. Belə inteqrasiyanın nümunəsi xəritələrimiz üçün yerinə yetirilmiş və əvvəllər təsvir edilmiş sərhədlərin əvəzləşdirilməsidir.

Barrault, M. 1998. "Le Placement Cartographique Des Ecritures: D'un Probleme A Forte Combinatoire and Presentant Un Grand Nombre De Contraintes Variees." Mame-la-Vallee Universiteti, namizədlik dissertasiyası.

Barrault, M., N. Regnauld, C. Duchene, K. Flaire, C. Baeijs, Y. Demazeau, P. Hardy, W. Mackaness, A. Ruas və R. Weibel. 2001. "Təkmilləşdirilmiş avtomatlaşdırılmış xəritə ümumiləşdirilməsi üçün çox agentli, obyekt yönümlü və alqoritmik metodların inteqrasiyası." 20. Beynəlxalq Kartoqrafik Konfransın materialları, c. 3, Beynəlxalq Kartoqrafiya Birliyi, Pekin, 6-10 Avqust, 2110-2116 tərəfindən redaktə edilmişdir.

Brassel, K. E. və R. Weibel. 1988. "Avtomatik xəritə ümumiləşdirməsinin icmalı və konseptual çərçivəsi." Beynəlxalq Coğrafi İnformasiya Sistemləri Jurnalı 2 (3): 229-244. doi: 10.1080 / 02693798808927898.

Braun, A., X. Halbecq, F. Lecordix, J.-M. Le Gallic və F. Prigent. 2007 "IGN-də Fransız Topoqrafik Xəritələri üçün Yeni Bir Hət." 23-cü Beynəlxalq Kartoqrafiya Konfransının (ICC) materialları, Moskva, Avqust 2007.

Cartwright, W. 2007. "Kartoqrafik Ünsiyyətdə Sənətin Dəyərinə Qarşı." ISPRS, ICA və DGFK Coğrafi Məkanların Vizualizasiyası və Kəşfi üzrə Birgə Çalıştayı, Beynəlxalq Fotoqrammetriya və Uzaqdan Algılama Cəmiyyəti tərəfindən düzəldilib, Stuttgart, 27-29 iyun.

Christophe, S. 2011. "Biliyə əsaslanan yaradıcı rənglərin spesifikasiyası (Colorlegend Sistemi)." Kartoqrafik Jurnal 48 (2): 138-145. doi: 10.1179 / 1743277411Y.0000000012.

Davis, M. 2013. "JTS Topology Suite." Erişildi 8 Nisan 2013. http://tsusiatsoftware.net/jts/main.html

Duchene, C. 2010. "Current State of Research in Generalisation at COGIT Laboratory, IGN France." Generalisation and Data Integration Symposium, Boulder, CO, June 20-22.

Duchene, C., B. Baella, C. Brewer, D. Burghardt, B. Buttenfield, J. Gaffuri, D. Kauferle, et al. 2014. "Generalisation in Practice within Governmental Mapping Agencies." In Abstracting Geographic Information in a Data Rich World: Methodologies and Applications of Map Generalization, edited by W. Mackaness, D. Burghardt, and C. Duchene, 329-391. Berlin: Springer.

Eurogeographics. 2005. Generalisation Processes: A Benchmark Study of the Expert Group on Quality, Eurogeographics Internal Report 2005.

Foerster, T., J. Stoter, and M. Kraak. 2010. "Challenges for Automated Generalisation at European Mapping Agencies: A Qualitative and Quantitative Analysis." The Cartographic Journal Al (1): 41-54. doi: 10.1179/000870409X1252 5737905123.

GeoServer. 2012. "GeoServer Variable Substitution, GeoServer 2.3.X User Manual." Accessed April 8, 2013. http://docs. geoserver.org/stable/en/user/styling/sld-extensions/substitution.html

Grunreich, D. 1985. Computer Assisted Generalisation: Papers CERCO-Cartography Course, Frankfurt am Main: Institut fur Angewandte Geodasie.

Harrie, L., S. Mustiere, and H. Stigmar. 2011. "Cartographic Quality Issues for View Services in Geoportals." Cartographica, special issue on Internet Mapping: Selected Papers from the 25th Conference of the International Cartographic Association, vol. 46, n.2/2011, edited by Canadian Cartographic Association, Paris, July 3-8, 92-100.

Harrie, L., and H. Stigmar. 2009. "An Evaluation of Measures for Quantifying Map Information." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, doi: 10.1016/j. isprsjprs.2009.05.004.

INSPIRE. 2007. Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council of 14 March 2007 establishing an Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE)

Jahard, Y., C. Lemarie, and F. Lecordix. 2003. "The Implementation of a New Technology to Automate Map Generalisation and Incremental Updating Processes." Proceedings of the 21st International Cartographic Conference (ICC), edited by International Cartographic Association, Durban, August 10-16, 1449-1459.

Maugeais, E., F. Lecordix, X. Halbecq, and A. Braun. 2011. "Derivation Cartographique Multi Echelles De La BD Topo De L'ign France: Mise En CEuvre Du Processus De Production De La Nouvelle Carte De Base." Proceedings of the 25th International Cartographic Conference (ICC), Paris, July 2011.

Mustiere, S., and T. Devogele 2008. "Matching Networks with Different Levels of Detail." Geolnformatica 12 (4): 435453. doi: 10.1007/s 10707-007-0040-1.

Open Geospatial Consortium Inc. 2007. "Styled Layer Descriptor Profile of the Web Map Service Implementation Specification." Accessed April 9, 2013. http://www.opengeospatial.org/ standards/sld

Open Geospatial Consortium Inc. 2006. "OpenGIS[R] Web Map Server Implementation Specification." Accessed April 9, 2013. http://www.opengeospatial.org/standards/wms

Sawahata, L. 2001. Color Harmony Workbook. Rockport, MA: Rockport Publishers.

Stoter, J. 2005. "Generalisation within NMA in the 21st Century." Proceedings of the 22nd International Cartographic Conference, A Coruna, July 2005.

S. Lafay (a), A. Braun (a) *, D. Chandler (a), M. Michaud (a), L. Ricaud (a) and S. Mustiere (b)

(a) Departement Geomatique et Cartographie, IGN, D2SI/SIDT, 73 avenue de Paris, 94160 Saint-Mande, France (b) IGN, Universite Paris Est, Laboratoire COGIT, 73 avenue de Paris, 94160 Saint-Mande, France

* Corresponding author. Email: [email protected]

(Received 13 September 2013 accepted 27 August 2014)

(1.) SCAN 25[R] is a rasterization of the topographic map series traditionally produced in IGN and is the map originally displayed in the French geoportal.


Təhlil

Plot builds style lists based on the apparent structure of the first argument it is given, before evaluation. List is recognized and elements are styled individually, while generic functions like Table are styled as a whole.

You can see this behavior here, where Sequence acts as a "generic head":

On the other hand sub-lists are recognized and styled:

You can read my own question about this and Sasha's excellent answer (starting from EDIT 2).


8 Cavablar 8

In most IDEs, you can simply mouseover the variable if you want to know. In addition, really, if you're working in an instance method, you should really know all the variables involved. If you have too many, or their names clash, then you need to refactor.

It's really quite redundant.

I prefer to use this . It makes it easier to read code in various editors that color local and instance variables in the same way. It also makes it easier to read the code on a printed page during something like a code review. It's also a fairly strong reminder as to the scope of the variable to other developers.

However, there are arguments against this. In modern IDEs, you can find out the scope of a variable by hovering over it or viewing it in a tree-like structure. You can also change the color and/or font face of variables depending on their scope (even in such a way that, when printed, it's evident what the scope of the variable is).

I believe that ChrisF's last sentence is dead on: be consistent in your usage.

One place I consistently use 'this' is setters and or constructors:

Other than that, I don't feel it is necessary to add it. When reading the body of a method, parameters and locals are right there - and fairly easy to keep track of (even without the IDE help). Also locals and fields tend to be of different nature (object state vs transient storage or parameter).

If there is any confusion about what's a variable and what's a field, it probably means a method has too many variables/parameters, is too long and too complex, and should be simplified.

If you choose to use 'this' to tag fields, I would recommend to make sure the convention is always strictly followed - it would be really easy to start assuming no 'this' means it's a local and break stuff based on the assumption.

edit: I also end up using this in equals, clone or anything which has a 'that' parameter of the same object type:


Marks¶

GeoServer supports the standard SLD <Mark> symbols, a user-expandable set of extended symbols, and also TrueType Font glyphs. The symbol names are specified in the <WellKnownName> element.

See also the PointSymbolizer reference for further details, as well as the examples in the Points Cookbook section.

Standard symbols¶

The SLD specification mandates the support of the following symbols:

Təsvir

A square cross with space around (not suitable for hatch fills)

A square X with space around (not suitable for hatch fills)

Shape symbols¶

The shape symbols set adds extra symbols that are not part of the basic set. Their names are prefixed by shape://

Təsvir

A vertical line (suitable for hatch fills or to make railroad symbols)

A horizontal line (suitable for hatch fills)

A diagonal line leaning forwards like the “slash” keyboard symbol (suitable for diagonal hatches)

Same as shape://slash , but oriented in the opposite direction

A very small circle with space around

A + symbol, without space around (suitable for cross-hatch fills)

A “X” symbol, without space around (suitable for cross-hatch fills)

An open arrow symbol (triangle without one side, suitable for placing arrows at the end of lines)

A closed arrow symbol (closed triangle, suitable for placing arrows at the end of lines)

The weather symbols are prefixed by the extshape:// protocol in the SLD:

Təsvir

You can use extshape:// for a few additional built-in shapes:

More complex symbols like Wind Barbs can be created with the windbarbs:// prefix. There are some examples:

Təsvir

15 wind intensity with [kts] unit of measure

9 wind intensity with [m/s] unit of measure, in the south hemisphere

Custom WKT Shapes¶

Custom shapes can be defined using your own Geometry. Geometry is defined using the same well-known-text format used for CQL_FILTER.

Which produces double dashed line:

You can also make use of curves when defining WKT:

Producing an “emi circle” line:

Bulk TTF marks¶

It is possible to create a mark using glyphs from any decorative or symbolic True Type Font, such as Wingdings, WebDings, or the many symbol fonts available on the internet. The syntax for specifying this is:

where fontname is the full name of a TTF font available to GeoServer, and hexcode is the hexadecimal code of the symbol. To get the hex code of a symbol, use the “Char Map” utility available in most operating systems (Windows and Linux Gnome both have one).

For example, to use the “shield” symbol contained in the WebDings font, the Gnome charmap reports the symbol hex code as shown:

Selecting a symbol hex code in the Gnome char map

The SLD to use the shield glyph as a symbol is:

This results in the following map display:

Shield symbols rendered on the map

Extending the Mark subsytem using Java¶

The Mark subsystem is user-extensible. To do this using Java code, implement the MarkFactory interface and declare the implementation in the META-INF/services/org.geotools.renderer.style.MarkFactory file.

For further information see the Javadoc of the GeoTools MarkFactory, along with the following example code:

  • The factory SPI registration file

  • The TTFMarkFactory implementation

  • The ShapeMarkFactory implementation


6. Rəng

Color is the most complex artistic element because of the combinations and variations inherent in its use. Humans respond to color combinations differently, and artists study and use color in part to give desired direction to their work.

Color is fundamental to many forms of art. Its relevance, use and function in a given work depend on the medium of that work. While some concepts dealing with color are broadly applicable across media, others are not.

Tam spectrum of colors is contained in white light. Humans perceive colors from the light reflected off objects. A red object, for example, looks red because it reflects the red part of the spectrum. It would be a different color under a different light. Color theory first appeared in the 17 th century when English mathematician and scientist Sir Isaac Newton discovered that white light could be divided into a spectrum by passing it through a prism.

The study of color in art and design often starts with color theory. Color theory splits up colors into three categories: primary, secondary, and tertiary.

The basic tool used is a color wheel, developed by Isaac Newton in 1666. A more complex model known as the color tree, created by Albert Munsell, shows the spectrum made up of sets of tints and shades on connected planes.

There are a number of approaches to organizing colors into meaningful relationships. Most systems differ in structure only.

Traditional Model

Traditional color theory is a qualitative attempt to organize colors and their relationships. It is based on Newton’s color wheel, and continues to be the most common system used by artists.

Blue Yellow Red Color Wheel. Released under the GNU Free Documentation License

Traditional color theory uses the same principles as subtractive color mixing (see below) but prefers different primary colors.

  • The əsas colors are red, blue, and yellow. You find them equidistant from each other on the color wheel. These are the “elemental” colors not produced by mixing any other colors, and all other colors are derived from some combination of these three.
  • The secondary colors are orange (mix of red and yellow), green (mix of blue and yellow), and violet (mix of blue and red).
  • Thetertiary colors are obtained by mixing one primary color and one secondary color. Depending on amount of color used, different hues can be obtained such as red-orange or yellow-green. Neutral colors (browns and grays) can be mixed using the three primary colors together.
  • White and black lie outside of these categories. They are used to lighten or darken a color. A lighter color (made by adding white to it) is called a tint, while a darker color (made by adding black) is called a kölgə.

Color Mixing

Think about color as the result of light reflecting off a surface. Understood in this way, color can be represented as a ratio of amounts of primary color mixed together. Color is produced when parts of the external light source’s spectrum are absorbed by the material and not reflected back to the viewer’s eye. For example, a painter brushes blue paint onto a canvas. The chemical composition of the paint allows all of the colors in the spectrum to be absorbed except blue, which is reflected from the paint’s surface. Common applications of subtractive color theory are used in the visual arts, color printing and processing photographic positives and negatives.

  • The əsas colors are red, yellow, and blue.
  • The secondary colors are orange, green and violet.
  • The tertiary colors are created by mixing a primary with a secondary color.
  • Black is mixed using the three primary colors, while white represents the absence of all colors. Note: because of impurities in subtractive color, a true black is impossible to create through the mixture of primaries. Because of this the result is closer to brown. Similar to additive color theory, lightness and darkness of a color is determined by its intensity and density.

Subtractive Color Mixing. Released under the GNU Free Documentation License

Color Attributes

There are many attributes to color. Each one has an effect on how we perceive it.

  • Hue refers to color itself, but also to the variations of a color.
  • Dəyər (as discussed previously) refers to the relative lightness or darkness of one color next to another. The value of a color can make a difference in how it is perceived. A color on a dark background will appear lighter, while that same color on a light background will appear darker.
  • Saturation refers to the purity and intensity of a color. The primaries are the most intense and pure, but diminish as they are mixed to form other colors. The creation of tints and shades also diminish a color’s saturation. Two colors work strongest together when they share the same intensity.

Color Interactions

Beyond creating a mixing hierarchy, color theory also provides tools for understanding how colors work together.

Monochrome

The simplest color interaction is monochrome. This is the use of variations of a single hue. The advantage of using a monochromatic color scheme is that you get a high level of unity throughout the artwork because all the tones relate to one another. See this in Mark Tansey’s Derrida Queries de Man from 1990.

Analogous Color

Analogous colors are similar to one another. As their name implies, analogous colors can be found next to one another on any 12-part color wheel:

Analogous Color, 11 July 2012, Creator: Oliver Harrison. CC BY

You can see the effect of analogous colors in Paul Cezanne’s oil painting Auvers Panoromic View

Color Temperature

Colors are perceived to have temperatur associated with them. The color wheel is divided into istisərin rənglər. Warm colors range from yellow to red, while cool colors range from yellow-green to violet. You can achieve complex results using just a few colors when you pair them in warm and cool sets.

Warm cool color, 11 July 2012, Creator: Oliver Harrison. CC BY

Complementary Colors

Complementary colors are found directly opposite one another on a color wheel. Bəzi nümunələr:

Complementary Color, 11 July 2012, Creator: Oliver Harrison. CC BY

Blue and orange are complements. When placed near each other, complements create a visual tension. This color scheme is desirable when a dramatic effect is needed using only two colors.


11 Generalization in cartography

In order to understand cartographic generalization, the following three questions should be considered (Shea and McMaster 1989) :

1) Why do we generalize?

Cartographic generalization is performed in order to achieve the necessary map readability when converting from a larger to a smaller scale.

Maps cannot represent everything existing in reality – maps are by their nature selective. Also, objects and phenomena cannot be represented on maps identical to their appearance in reality. A consequence of this is that generalization is used on all maps, it is unavoidable.

Generalization improves the map’s ability to communicate, i.e., its ability to convey information. In doing this, the main goal is to preserve geographic patterns and emphasize thematic information.

Due to unavoidable generalization in cartography, the terms precision (positional and thematic) and thruthfulness are given new meaning. Precision becomes relative, and thruthfulness comes to mean displaying the essence of spatial patterns and interrelations between spatial phenomena (Figure 11.1).

Figure 11.1: The highway is 27 m wide in reality. On a map with a 1:300.000 scale, it is represented by a 1 mm thick line which would be 300 m wide in reality.

2) When do we generalize?

In order to answer this question, three elements that affect generalization should be taken into account: conditions, measures, and controls. Conditions under which a need for generalization arises include a high density of content, possible coalescence of objects due to scaling, conflict, complexity, inconsistency, and perception inability. Seven measures are defined based on which a decision on generalization is made: object density, object distribution, length of linear elements (singular lines and surface object boundaries), shape, distance, gestalt, and abstract measures (homogeinity, symmetry, repetition, etc.). In order to ensure unbiased generalization, control measures are necessary: generalization operator control, generalization algorithm choice, and generalization parameter definition.

3) How do we generalize?

In order to carry out a generalization, we use generalization operators or methods. Basic categories of generalization methods are the following:

Seçim – Selection is a choice of objects and phenomena to be displayed on a map. In this the following choices are made:

Example: cities, river networks, roads, and terrain will be shown

Example: islands which are smaller than 2 mm 2 on the map will not be shown

Example: lakes which are smaller than 2 mm 2 on the map will not be shown

Example: in dense road networks, lower category roads will not be shown

Simplification – Complex objects and phenomena cannot be displayed in full detail -> the level of detail is reduced.

A simplification means straightening lines of curvilinear objects or boundaries of surface objects. Typically, a limit curvature value is set (e.g., 0.5 mm on a map).

Figure 11.2: Example of simplification – complex border between Croatia and Hungary (Source: OpenStreetMap).

The level of simplification of an object depends on the scale and on the objects importance on the map.

Grouping – Small objects/phenomena are grouped into larger ones (e.g., trees into a forest, buildings into blocks)

Note: multiple small lakes or islands are not grouped together.

Figure 11.3: Example of grouping building into blocks (Source: OpenStreetMap).

Furthermore, it is possible to group different categories into one (e.g., fields and pastures into agricultural land).

Figure 11.4: Example of grouping classes of soil layers: CLC classes at level 4 (left) and CLC classes at level 3 (right) (Source: Copernicus land monitoring service - https://land.copernicus.eu).

Classification – Objects and phenomena are classified into classes with certain limits – this leads to a loss of quantitative and qualitative properties of these objects or phenomena (e.g., all cities with 50.000 to 100.000 inhabitants are a single class displayed using a single sign).

Classification achieves an easier perception and mental processing of information.

Figure 11.5: Classification of cities.

Exaggeration – Objects or phenomena are exaggerated in order to be visible on a map with a certain scale

in small scale maps, roads are much wider than in reality

if a road and railway pass through a narrow valley, the valley can be stretched in order to fit everything

small, remote island, important for navigation, are enlarged in order to be visible

Hərəkat – An object can be minimally moved in case of high density of information on a map, in order to fit everything

Example: when several neighboring roads and railways stretch in paralle, they can be separated minimally, in order to make each of them visible

Choice of cartographic signs – Different cartographic signs offer different levels of information about an object

Example: a city can be represented using a surface geometric sign representing the area of the city, or using a symbol (e.g., a circle).

İstinadlar

Shea, K Stuart, and Robert B McMaster. 1989. “Cartographic Generalization in a Digital Environment: When and How to Generalize.” İldə Proceedings Auto-Carto, 9:56–67.


What is a resource and appointment scheduling solution for 3PLs and logistics professionals?

A resource scheduling and appointment planning solution is a dock door and load scheduling system that supports your management of dock doors, material handling, equipment, labor resources and inbound and outbound shipments. With this solution you can:

  • schedule inbound and outbound loads for a given time at a given door in order to make the best possible use of your facilities
  • set up recurring appointments on a daily, weekly, monthly or yearly basis
  • determine daily workloads and predict future work loads
  • develop standards for loading and unloading that allow you to improve work load planning
  • centralize access of this information to all system users

A scheduler needs to be fully integrated with your 3PL specific WMS and so when you update your appointment information, a record is automatically created in the Time-Stamping Block to reflect the appointment's activity.


PAR Replenishment

Overview of PAR Replenishment

Periodic Automatic Replenishment (PAR) includes the use of PAR locations and PAR levels. A PAR location is a stock area from which you can take consumable items. Organizations, such as hospitals and clinics, use PAR Locations to manage supplies needed to support medical procedures and patient care. The PAR level is the optimum level of stock needed for items in that PAR location. In addition to determining the best level of stock for items in an inventory area, the PAR level also defines the level at which to replenish stock.

Typically, there are two types of PAR locations:

Quantity Tracked: For controlled or more valuable types of materials. Use quantity tracked to dispense and issue the items in a controlled manner.

Non-Quantity Tracked: For important but lower value materials (or bulk supplies). Use non-quantity tracked for supplies that you count and replenish to predetermined levels at various intervals. Examples include gauze, syringes, test kits, gloves, and so forth.

We can break down PAR location management into five categories:

Define: Set-up and maintain PAR locations within a facility and define rules about how to count and replenish the materials in the location.

Count or Issue: Count PAR locations that aren't quantity tracked (i.e expensed) or capture the issue and dispensing of materials that are quantity tracked.

Replenish: Replenish materials in PAR locations from suppliers or the stockroom or warehouse.

Optimize: Account and record replenishment transactions. Configure subledger accounting including setting up mapping sets and account.

Account and Record: Account and record replenishment transactions. Configure subledger accounting including setting up mapping sets and account.

PAR Locations

A PAR location is a stock area from which items are consumed.

We model PAR locations as subinventories. Your PAR location can be an area, closet, shelf, or cart. You may have only a few, or you may have hundreds of locations to define and manage. You may also have multiple facilities (organizations) with hundreds of PAR locations.

You must give your PAR location a name and associate it with an inventory organization.

Set up a PAR location using the Manage Subinventories and Locators task in the Setup and Maintenance work area.