Daha çox

QGIS -də xətt nümunələrindən istifadə edərkən genişlik və məsafə

QGIS -də xətt nümunələrindən istifadə edərkən genişlik və məsafə


Xətt eni üçün 0,1 mm və xətlər arasındakı məsafə üçün 0,8 mm dəyərlərini (qanunla müəyyən edilmiş) istifadə edərək çarpaz lyuk çoxbucaqlı doldurma (nümunə linki əlavə olunur) etməyə çalışıram. Ancaq belə kiçik bir dəyərə malik heç bir lyuk görmürəm, buna görə də 1 mm -dən az olan dəyərlərin hər halda dəstəkləndiyini və ya bunu başqa cür həll etməli olduğumu bilmək istərdim?


Əvvəlcə təbəqə xüsusiyyətlərinə daxil olun və sonra üslub edin. Simvol qatlarının altındakı artı düyməsini vurun; sadə bir doldurma simvolu yükləməlidir. Sağdakı simvol təbəqəsi növü bölməsində "Xətt Nümunəsi Doldurma" nı seçin və sonra bucağı, xəttin genişliyini vs. təyin edə bilərsiniz. Bunu iki "Çizgi Nümunəsi Doldurma" simvolu qatına sahib olmaq üçün təkrarlayın və onları eyni xüsusiyyətlər xaricində qurun. açıları bir -birinə dik olaraq təyin edin.

Ümid edirəm kömək edir.


Əl rəsmini təqlid edən xüsusi lyuk nümunəsi

Bu möhtəşəm sualın ardınca əl çəkməyi təqlid edən bir şəkil çəkdim. Bəzi bərk hissələri sadə bir lyuk nümunəsi ilə doldurmaq istəyirəm, lakin naxışı hazırlayan xətlərə yol bəzəyicisini necə tətbiq edəcəyimi bilmirəm. Budur mənim MWE:

Təlimatdakı aşağıdakı nümunəni bir başlanğıc nöqtəsi olaraq istifadə etməyə çalışdım, ancaq bəzəkləri "pgf səviyyəsində" necə tətbiq edəcəyimi bilmirəm:


3 Cavablar 3

Diqqət etməli olduğunuz ilk şey, hər bir yarığın eni yarığın eni və işığın dalğa uzunluğu ilə idarə olunan bir difraksiya nümunəsi istehsal etməsidir.
Bir yarıqdan müəyyən bir istiqamətə gedən işığın miqdarı tək yarıq səbəbiylə difraksiya nümunəsi ilə idarə olunur.
Yarıqların hər birindən gələn işıq dalğaları üst -üstə düşür (müdaxilə edir) və müdaxilə nümunəsi yaradır.
İşığın yarıqların müdaxiləsi nəticəsində yaranan saçaqların intensivliyi, hər bir yarığın istehsal etdiyi difraksiya nümunəsi ilə tənzimlənir.
Bu səbəbdən saçaqların sırası artdıqca müdaxilə saçaqlarının intensivliyi ölür.

Beləliklə, bir yarıq, iki yarıq, üç yarıq və beş yarıq üçün eyni genişlikdə və eyni yarıq ayırma üçün modulyasiya edilmiş müdaxilə nümunəsi.

Difraksiya zərfinin müdaxilə saçaqlarının işıq intensivliyinin modulyasiyasına diqqət yetirin.
Həm də unutmayın ki, 2, 3 və 5 yarıq tənzimləmə üçün əsas maksimumun ayrılması eynidır. Əsas maksimumların aralığı $ d $ yarıqlarının və $ lambda $ işığının dalğa uzunluğunun ayrılması ilə idarə olunur $ n^< mətninin şərtidir$ əsas maksimum $ n lambda = d sin theta_n $ -dır.
Difraksiya ızgarasını öyrənərkən bu tənliyə cavab verərdiniz, ancaq əsas maksimumlarla məşğul olduğunuz halda $ N $ kəsiklərin istənilən sayı üçün eyni tənlikdir.

İki yarıq müdaxilə öyrənildikdə $ theta $ bucağı kiçikdir (& lt 0.1 radian və ya & lt 5 $^ circ $) və buna görə $ sin theta təxminən teta $ yaxınlaşması yaxşıdır.

Beləliklə, maksimum şərt $ n lambda = d theta_n $ olur, bu da saçaqların bərabər aralıklı görünməsinə səbəb olur.

Difraksiya ızgarası istifadə edildikdə, yarıqların ayrılması normal 2 yarıqlı tənzimləmə ilə müqayisədə kiçik olduğundan, maksimumların olduğu açılar böyükdür.
Kiçik bucaq yaxınlaşması edilə bilməz və saçaqlar eyni dərəcədə aralı deyil.

2,3 və 5 yarıqların nümunələri ilə bağlı digər diqqət çəkən şey, yarıqların sayı artdıqca əsas maksimumların daha da daralması və əsas maxima arasında daha az sıx olan köməkçi maximaların olmasıdır.
Növbəti diaqramda göstərildiyi kimi, əsas maksimumların daralması eyni zamanda daha parlaq olur.

Nə baş verirsə, yarıqların sayı artdıqca yarıqlardan keçən işığın miqdarı artır və eyni zamanda işıq daha kiçik bir açısal enə (saçaq genişliyinə) yönləndirilir.
2 üçün difraksiya zərfinə məhəl qoymamaq, əsas maksimum $ I_2 propto (2A)^2 $ intensivliyini kəsir, burada $ A $ tək yarıqdan gələn dalğanın amplitududur.
3 yarıq üçün $ I_3 propto (3A)^2 $ və beş yarıq üçün $ I_5 propto (5A)^2 $.

İstifadə olunan yarıqların sayının azaldılması, məsələn, ızgaranın yarısının qara kağızla örtülməsi ilə nəticələnərsə, müdaxilə nümunəsi daha az parlaq olar və əsas maksimumun eni artar.

Üç şəkliniz bəyəndiyiniz kimi müqayisə olunmur.
Məsələn, ortada olan ikiqat yarıq modelinin tək yarıq nümunəsi üçün istifadə edilən yarıqdan daha dar olan yarıqları olduğu görünür.
Bu nəticəyə səbəb, intensivliyin difraksiya zərf modulyasiyasının genişliyinin ikinci diaqramda birincisindən daha geniş olmasıdır.
Difraksiya ızgarasından olan naxışın son görüntüsü, ehtimal ki, saçaqların qeyri -bərabər aralığını göstərdiyi üçün orta görüntüyə nisbətən daha böyük bucaq aralığını göstərir.
Bu da, ehtimal ki, difraksiya ızgarasındakı yarıqların eninin iki yarıq quruluşundakından daha kiçik olduğunu göstərir, çünki difraksiya ızgarası şəkli üçün çox geniş bir açısal diapazonda intensivliyin difraksiya zərf modulyasiyasına dair heç bir dəlil görünmür.

Bütün intensivlik qrafiklərini riyazi yolla əldə etmək mümkün olsa da, baş verənləri izah etmək üçün fazor diaqramından istifadə etmək bəlkə də daha məlumatlıdır.
Təhlili asanlaşdırmaq üçün difraksiya zərfinin təsirinə məhəl qoymadım.

Üç yarıq üçün hər biri $ A $ amplitüdlü üç əlaqəli mənbədən dalğaların superpozisiyasına sahibsiniz.

$ Theta = 0^ circ $ üç dalğada dalğalar arasındakı faz fərqi sıfırdır və üst -üstə düşdükdə əsas maksimum $ 3A $ olan bir amplituda çıxarırlar. Bu $ n = 0 $ saçaqlıqdır.
Eyni şey, faza fərqi $ 360^ circ $ olan $ lambda $ bir yol fərqi olduqda da olur. Bu, yenə də maksimum maksimum $ 3A $ amplitudu ilə nəticələnir. Bu $ n = pm 1 $ saçaqlıqdır.

Faz fərqi $ frac lambda 2 $ olan yol fərqi olan $ 180^ circ $ olduqda, ikincil maksimum $ A $ var.

$ Frac <3> $ və $ frac <2lambda> <3> $ yol fərqlərinə uyğun gələn $ 120^ circ $ və $ 240^ circ $ faza fərqləri üçün nəticə amplitudu sıfırdır . Bu vəzifələrdə minimum var.

Beləliklə, 2 yarıq üçün bitişik maxima arasındakı boşluqda indi iki minima və ikincil maksimum var. Beləliklə, əsas maksimumların eni azalmış olmalıdır.

İstifadə olunan 5000 yarıq varsa, difraksiya ızgarası üçün əsas maksimumların nə qədər dar və parlaq olduğunu düşünün.

Nəhayət. Əsas maksimumların ayrılması yarıqların ayrılması, işığın dalğa uzunluğu və saçaqların sırası ilə idarə olunur, əsas maksimumun eni və intensivliyi yarıqların sayı ilə idarə olunur.


3. Dəniz Gəmiçiliyi

Dəniz gəmiçiliyi sənayesi ən qloballaşan sahələrdən biridir və gəminin tikintisi, qeydiyyatı, əməliyyatları və son qırıntılarını özündə birləşdirən bir həyat dövrünün bir hissəsidir. Bütün bu fəaliyyətlər mülkiyyət və əməliyyat baxımından əhəmiyyətli dərəcədə parçalanmışdır. Dəniz gəmiçiliyində 2005-ci ildə göndərilən bütün ton-millərin təxminən 69,6% -ni təşkil edən toplu yüklər üstünlük təşkil edir. Bununla belə, daşınan yüklərin payı durmadan artır və bu tendensiya əsasən konteynerizasiya ilə əlaqədardır. Dəniz gəmiçiliyi ənənəvi olaraq digər rejimlərlə əlaqədar olaraq iki çatışmazlıqla üzləşdi. Birincisi, belədir yavaş, dənizdəki sürəti toplu gəmilər üçün ortalama 15 düyün (26 km/saat) olsa da, konteyner gəmiləri 20 düyündən (37 km/saat) yuxarı sürətlə üzmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. İkincisi, gecikmələr yükləmə və boşaltma işlərinin aparıldığı limanlarda rast gəlinir. Sonuncusu, toplu yüklə əlaqədar bir neçə günlük işləmə tələb edə bilər. Bu çatışmazlıqlar, malların qısa məsafələrə daşınması lazım olduğu və ya yükgöndərənlərin sürətli çatdırılma tələb etdiyi yerləri xüsusilə çətinləşdirir.

Dəniz gəmiçiliyi, xüsusən 20 -ci əsrdə, gəmilərin performansını və ya liman qurğularına çıxışını yaxşılaşdırmağı hədəfləyən bir neçə böyük texniki yenilik gördü. Bunlara daxildir:

  • Ölçü. Ötən əsr gəmilərin sayında və orta ölçüsündə artım gördü. Gəmilər üçün ortaq məxrəcin ölçüsü, tutumu və növünü ifadə edir. Hər dəfə bir gəminin ölçüsü ikiqat artdıqda, onun tutumu kubik (üçqat) olur. Maliyyə baxımından səmərəli toplu işləmə üçün minimum ölçünün təxminən 1000 ölü ağırlıq olduğu təxmin edilsə də, miqyas iqtisadiyyatı nəqliyyat tələbatını ödəmək üçün daha böyük gəmi ölçüləri tələb edir. Gəmi sahibləri üçün daha böyük gəmilərin əsaslandırması ekipaj, yanacaq, yanalma, sığorta və təmir xərclərinin azalmasını nəzərdə tutur. Ən böyük tankerlər (ULCC) təxminən 500,000 dwt (250,000 ilə 350,000 dwt arasında dominant ölçü), ən böyük quru yük daşıyıcıları isə 350,000 dwt (dominant ölçüsü 100,000 ilə 150,000 dwt) arasındadır. Gəmi ölçüsündə qalan yeganə məhdudiyyət limanların, limanların və kanalların yerləşmə qabiliyyətidir.
  • Sürət. Gəmilərin orta sürəti saatda 28 km olan təxminən 15 düyündür (1 düyün = 1 dəniz mili = 1853 metr). Belə bir şəraitdə bir gəmi gündə təxminən 575 km yol qət edirdi. Daha yeni gəmilər 25-30 düyün (saatda 45-55 km) arasında sürətlə gedə bilirlər, lakin enerji tələblərinə görə ticarət gəmisinin 25 düyündən daha sürətli hərəkət etməsi qeyri -adi haldır. Sürət tələblərinin öhdəsindən gəlmək üçün, təkan və mühərrik texnologiyası yelkənlərdən buxara, dizelə, qaz turbinlərinə və nüvəyə qədər təkmilləşdi (yalnız hərbi gəmilər üçün mülki cəhdlər 1980 -ci illərin əvvəllərində tərk edildi). Sarmalın icadından bəri, xüsusən də ikiqat sarmalların istifadəsi ilə hərəkətlilik xeyli yaxşılaşdı, lakin zirvələrə 1970 -ci illərdə çatıldı. Daha yüksək dəniz sürətinə çatmaq, aradan qaldırılması çox bahalı bir problem olaraq qalır. Nəticədə, ticarət dəniz sürətində məhdud irəliləyişlər nəzərdə tutulur. Xüsusilə konteyner daşımaları, yavaş buxarlanma və enerji istehlakını azaltmaq üçün iş sürətinin təxminən 19-20 düyünə endirildiyi bir ticarət təcrübəsi.
  • Gəmilərin ixtisaslaşması. Bir çox gəmi yalnız bir növ yük daşımaq üçün hazırlandığı üçün tərəzinin iqtisadiyyatı çox vaxt ixtisaslaşma ilə əlaqələndirilir. Hər iki proses dəniz nəqliyyatını əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirdi. Vaxt keçdikcə gəmilər ümumi yük gəmiləri, tankerlər, taxıl daşıyıcıları, barjalar, mineral daşıyıcılar, toplu daşıyıcılar, Mayeləşdirilmiş Təbii Qaz (LNG) daşıyıcıları, RO-RO gəmiləri (nəqliyyat vasitələri üçün yuvarlanan) və konteyner daxil olmaq üçün getdikcə ixtisaslaşdı. gəmilər.
  • Gəmi dizaynı. Gəmi dizaynı ağac gövdəsindən polad armaturlu taxta gövdələrə, polad gövdələrə (birincisi döyüş gəmiləri idi) və poladdan, alüminiumdan və kompozit materiallardan hazırlanmış gövdələrə qədər əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşmışdır. Müasir gəmilərin gövdələri enerji istehlakını, tikinti xərclərini minimuma endirmək və təhlükəsizliyi yaxşılaşdırmaq üçün edilən ciddi səylərin nəticəsidir. Gəminin mürəkkəbliyindən asılı olaraq 4 ay (konteyner və xam daşıyıcılar) və bir il (kruiz gəmisi) qura bilər.
  • Avtomatlaşdırma. Gəmilərin özünü boşaltması, kompüter dəstəyi ilə naviqasiya (ekipaj ehtiyacları azalır və təhlükəsizlik artırılır) və qlobal yerləşdirmə sistemləri də daxil olmaqla fərqli avtomatlaşdırma texnologiyaları mümkündür. Avtomatlaşdırmanın ümumi nəticəsi daha böyük gəmiləri idarə etmək üçün daha kiçik ekipajların olmasıdır.

M³ prototipləri arasında traektoriyaya əsaslanan axınların çıxarılması

Böyük traektoriyalı xətlərin göstərilməsi sürətlə qarışıq olur. Bu problemi həll etmək üçün fərqli birləşmə yanaşmaları hazırlanmışdır. Bununla birlikdə, hərəkətlilik qrafikləri və ya ümumiləşdirilmiş axın xəritələri kimi bir çox yanaşma böyük giriş məlumatlarını idarə edə bilməz. M³ prototiplərinə əsaslanaraq, böyük yanaşmalardan istifadə edərək paylanmış hesablama mühitlərində böyük məlumat toplularından axınları çıxarmaq olar.

Bu axın çıxarılması, konseptual olaraq Andrienko axın xəritələrinə bənzər iki addımlı bir prosesə əsaslanır: əvvəlcə hərəkət məlumatlarından M³ prototiplərini çıxarırıq. İkinci addımda, bu prototiplər arasındakı axınları, o cümlədən: səyahət sürətlərinin paylanmasını və müşahidə olunan keçidlərin sayını təyin edirik. Yaranan axınlar, məsələn, fərqli hərəkət yollarının populyarlığını araşdırmaq üçün görüntülənə bilər:

Prototiplər hesablandıqdan sonra, axın alqoritmi prototip cütləri arasındakı keçidləri hesablayır. A prototipindən B prototipinə keçən bir cisim müvafiq axının yenilənməsinə səbəb olur. Paylanmış işlənməyə icazə vermək üçün paylanmış hesablama mühitindəki hər bir qovşaq əvvəllər hesablanmış prototiplərin bir nüsxəsinə ehtiyac duyur. Əlavə olaraq, xam hərəkət məlumatlarının qeydlərini traektoriyalara çevirmək lazımdır. Daha sonra, hər bir traektoriya xronoloji ardıcıllıqla qeydlərindən keçərək müstəqil şəkildə işlənir:

  1. Mövcud rekord üçün ən uyğun prototipi tapın
  2. Maça olan məsafənin məsafə eşikinin altında olduğundan və uyğun prototipin əvvəlki prototipdən fərqli olduğundan əmin olun
  3. İki prototip arasındakı axını əldə edin və ya yaradın
  4. Prototipin və axın istiqamətlərinin cari rekord və#8217s istiqaməti üçün yaxşı bir uyğunluq olduğundan əmin olun
  5. Axın xüsusiyyətlərini yeniləyin: səyahət sürəti və keçid sayı, eləcə də əvvəlki prototip referansı

Bu yanaşma, böyük protokollar, (aralıq) axın nəticələri və hazırda işlədilən trayektoriya hər bir iterasiya üçün yaddaşda saxlanılmalı olduğundan, böyük məlumat toplusunu əhatə edir. Ancaq bu alqoritm davamlı yeniləmələrə imkan vermir. Prototiplər dəyişdikdə, axınlar (ən azından yerli olaraq) yenidən hesablanmalıdır. Buna görə də alqoritm davamlı məlumat axınlarının araşdırılmasını dəstəkləmir. Bununla birlikdə, böyük tarixi məlumatları araşdırmaq üçün istifadə edilə bilər:

Akış nümunəsi: orta axın sürətini (xətt rəngi: tünd rənglər daha yüksək sürətlərə bərabərdir) və sürət dəyişikliyini (xətt eni) göstərən sərnişin gəmisi sürət nümunələri


İlə birgə regional coğrafi nümunələri mədən edir kNNG

Fəza co-location model mədənçiliyi, hadisələrin coğrafi məkanda tez-tez birlikdə yerləşdiyi xüsusiyyətlərin alt qruplarını kəşf edir. Bu mövzuda hazırkı araşdırma, xüsusən də regional coğrafi nümunələrin hasilatı üçün, müxtəlif böyüklükdə məhəllə məsafələrinə malik məkan məlumat dəstlərində məhdudiyyətlər olan bir məsafə eşikini qəbul edir. Bu yazıda, həm müxtəlif qonşuluq məsafələrini, həm də məkan heterojenliyini nəzərə alan hiyerarşik bir coğrafi mədənçilik çərçivəsi təklif edirik. Qəbul etməklə k-ən yaxın qonşu qrafiki (kNNG) məsafə eşiği əvəzinə, mədən əməliyyatlarını idarə etmək və hər bir bölgə üçün fərdi bir qonşuluq əlaqəsi qrafiki təyin etmək üçün yeni bir ölçü olaraq "məsafə dəyişmə əmsalını" təklif edirik. Təklif olunan mədən alqoritmi, hər biri ayrı-ayrı regional coğrafi nümunələr toplusu çıxarır. Həm sintetik, həm də real dünya məlumat dəstləri üzərində aparılan eksperimental nəticələr göstərir ki, çərçivəmiz bu regional coğrafi nümunələri kəşf etmək üçün effektivdir.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Giriş

Əsasən torpaq istifadə dəyişiklikləri səbəbindən yaşayış yerlərinin məhv edilməsi qlobal biomüxtəlifliyə mənfi təsir edir və nəticədə növlərin yox olmasına səbəb olur (Titeux 2018). Bu cür ekoloji dəyişikliklər, habitatın itirilməsi və qalan yaşayış yerlərinin yaşayış sahələrinin konfiqurasiyasının dəyişməsi ilə növlərin qarşılıqlı təsirinin yayılmasına və bolluğuna təsir göstərə bilər (Gonzalez və digərləri, 2011). Hal-hazırda, dünyanın əksər təbii yaşayış yerləri getdikcə parçalanır, bu da cəmiyyətin quruluşuna və ekosistemin fəaliyyətinə qısamüddətli və uzunmüddətli nəticələr verir (Haddad 2015), məsələn, qarşılıqlı təsir müxtəlifliyinə və ekologiyanın topologiyasına təsir edə biləcək növlərin dərhal və gecikmiş məhv olması nəticəsində. şəbəkələr. Bir ekoloji şəbəkənin qarşılıqlı təsir müxtəlifliyi, növ zənginliyinə bənzər şəkildə qarşılıqlı zənginlik (yəni növlər arasındakı fərqli cüt qarşılıqlı təsirlərin sayı) və ya qarşılıqlı təsir tezliklərini əhatə edən daha mürəkkəb ölçülər kimi sadə ölçülərlə müəyyən edilə bilər. Ekoloji şəbəkələrə maraq yeni olmasa da, müəyyən trofik səviyyələrə aid olan əhali və icmaların nəticələrindən daha çox, qarşılıqlı təsir müxtəlifliyi kimi ekoloji şəbəkə xüsusiyyətlərinin yaşayış mühitinin parçalanmasından necə təsirləndiyini (Sabatino 2010) daha az bilirik.

Yaşayış yerlərinin parçalanması nəticəsində təbii yaşayış yerləri bir -birindən dəyişkən coğrafi məsafələr və fərqli matris tipləri ilə ayrılmış müxtəlif ölçülü, forma və bioloji xüsusiyyətlərə malik parçalara çevrilir (Fahrig 2003). Trofik şəbəkələr üzərində aparılan əvvəlki tədqiqatlar göstərdi ki, yaşayış sahəsinin azalması növ zənginliyinin azalmasına səbəb olur və fenotipik xüsusiyyətlər növlərin parçalanmış mənzərələrdən itmə sürətinə təsir göstərir (Holt və digərləri 1999, Cagnolo 2009). Eyni şəkildə, qarşılıqlı şəbəkələrdə əlaqənin zənginliyi, yaşayış sahəsinin ölçüsünün azalması ilə növlərin zənginliyindən daha sürətli azalır (Sabatino 2010) və nadir, ixtisaslaşmış qarşılıqlı əlaqələrin yox olma ehtimalı daha çoxdur (Aizen et al. 2012). Bunun əksinə olaraq, Taylor et al. (1993) kimi məkan bölgüsünə və canlıların landşaft quruluşuna cavab olaraq hərəkət etməsinə görə yaşayış yerləri arasındakı funksional əlaqəni; daha mürəkkəb bir proqnozlaşdırıcı kimi görünür, çünki yayılma qabiliyyəti (Jones və digərləri, 2015) kimi növlərin həyat tarixi xüsusiyyətləri ilə əlaqəli olan məkan miqyasında qonşu məsafələrə və sahələrə (Moilanen və Neiminen 2002) asılı ola bilər. genişlik və reproduktivlik dərəcəsi (Öckinger 2010). Bəzi nəzəri (Ekonomo və Keitt 2010), eksperimental (Chisholm et al. 2011) və müşahidə işləri (Kaartinen və Roslin 2011, Borthagaray və digərləri 2015) yaşayış mühitinin məkan konfiqurasiyasının yerli icma quruluşuna əhəmiyyətli təsir göstərdiyini göstərsə də Hansı yaşayış sahəsinin ölçüsü və əlaqənin eyni vaxtda növlərin qarşılıqlı təsirinə təsir etdiyi hələ də aydın deyil.

Habitat şəbəkələri, məkan baxımından açıq mənzərələri təmsil etmək və məkan proseslərini ölçmək üçün güclü vasitələrdir (Dale və Fortin 2010). Bir habitat şəbəkəsində, köç və dağılma yolları fərqli çəkilərə (məsələn, dağılma nisbətlərinə) və xüsusiyyətlərə (məsələn, dağılma istiqamətinə) malik ola biləcək yaşayış yerləri arasındakı bağlantılar kimi təmsil olunur və habitat fraqmentləri də fərqli çəkilərə malik ola bilən qovşaqlar kimi təmsil olunur ( məsələn, fraqment ölçüsü) və xüsusiyyətləri (məsələn, resurs tərkibi). Ada biogeoqrafiya nəzəriyyəsi (MacArthur və Wilson 1967), yerli müxtəlifliyi proqnozlaşdırmaq üçün bir bölgə mexanizmi olaraq materikdən və ya davamlı yaşayış yerindən adalara və ya yaşayış sahələrinə dağılmağı nəzərdə tutsa da, yamalar arasında dağılmağı açıq şəkildə nəzərə almır (Prugh et al. 2008). Bunun əksinə olaraq, metakommunizm yanaşması (Leibold və Chase 2018, Leibold 2004), yerli icmaların bir çox potensial qarşılıqlı əlaqədə olan növlərin dağılması ilə əlaqəli olduğunu irəli sürür və bu, yerli icma quruluşuna qonşu yamalar arasında fərdi axının əlaqəsini vurğulayır (Economo və Keitt 2010). Buna görə də, dağılma lokal tükənmənin qarşısını alan və yalnız davamlı bir yaşayış yerindən deyil, qonşu yamaqlardan yerli nəsli kəsilmiş növlərin yenidən kolonizasiyasına imkan verən məkan prosesini təmsil edir (Thompson et al. 2017). Bundan əlavə, şəbəkə konseptualizasiyası bu daha real mənzərələri modelləşdirməyə imkan verir ki, əlaqələr və qovşaqların yerli icmalara təsirini eyni vaxtda qiymətləndirsin (Chisholm et al. 2011, Urban və Keitt 2001).

Bir mənzərədəki bir parçanın coğrafi mövqeyi hansı hissələrin qonşu olduğunu müəyyənləşdirir. Orqanizmlərdən müstəqil olaraq (struktur ölçüləri, məsələn, Evklid məsafələrini istifadə edərək ən yaxın yamaya olan məsafə) və ya onlardan asılı olaraq (funksional ölçülər, məsələn, matris tərkibi ilə ölçülmüş məsafələri istifadə edən ən az xərcli yollar) müəyyən edərək bir neçə əlaqə ölçüləri təklif edilmişdir. Struktur və funksional komponentlərin necə əlaqəli olması, bütün icmalar üçün yaşayış yeri bağlantısı və potensial nəticələri ilə bağlı anlayışımızı yaxşılaşdırmaq üçün əsasdır (Öckinger və digərləri 2018). Coğrafi məsafə, bir yaşayış yeri şəbəkəsindəki struktur bağlantının ən açıq komponentidir, coğrafi olmayan məsafələr, məsələn, hissələr arasında paylaşılan qaynaqlar baxımından kompozisiya məsafəsi, funksional əlaqəni müəyyən edəcək. Bir cəmiyyətdə növlərin qurulması yerli qaynaqlar ilə əlaqədardır, buna görə də oxşar mənbələri olan yamalar ümumiyyətlə oxşar istehlakçı birləşmələri ehtiva edir (Tilman 1982). İndiyə qədər, yerli qaynaqlar, parçalanma sahəsinin (məsələn, resurs zənginliyi və ya müxtəlifliyi və Schooley və Şöbə 2011 -in təsirli sahəsi) bir surroqatı və ya modulyatoru hesab olunurdu, ancaq bildiyimizə görə, yerli əlaqənin bir komponenti olaraq deyil. Burada yaşayış məntəqələri arasında bölüşdürülən mənbələri (yəni qaynaq tərkibindəki oxşarlığı) habitat əlaqəsinin bir komponenti olaraq əlavə edərək, coğrafi məsafənin və parçalanma sahəsinin əlaqəyə təsirini modulyasiya edərək yaşayış yeri bağlantısı anlayışını və ölçüsünü genişləndirməyi təklif edirik.

Məqsədimiz, coğrafi məsafə, qonşu parçaların sahəsi və bitkilərin tərkib hissələri arasındakı oxşarlıq daxil olmaqla, parçalanmış bir mənzərədə bitkilərlə dörd otyeyən gildiya arasındakı qarşılıqlı əlaqənin müxtəlifliyini izah etməkdir. Bağlanışı, ərazisi ilə ölçülmüş qonşu fraqmentlərə coğrafi məsafənin və fraqmentlər arasındakı qaynaq kompozisiyasındakı oxşarlığın funksiyası olaraq təyin edirik, beləliklə əvvəlki əlaqə ölçülərini genişləndiririk (Hanski və Tomas 1994, Steffan-Dewenter 2003). Güman edirik ki, növlərin oxşar ekoloji tələblərinə malik olan və buna görə də landşaftla oxşar şəkildə əlaqəli olan (məsələn, dağılma yollarından istifadə edərkən) ayrı -ayrı trofik gildiyalar var. Beləliklə, hər bir trofik gildiya üçün xüsusi bir əlaqə modelinə əsaslanan xarakterik bir yaşayış şəbəkəsi təyin edə biləcəyimizi gözləyirik (Borthagaray et al. 2015).


Daha çox amerikalı şəhərləri tərk edir, amma buna şəhərdən çıxma deməyin

Covid-19 pandemiyasından bir il sonra, boşaldılmış şəhər mərkəzləri və uzaqdan işləmək perspektivi ilə bağlı çoxlu fərziyyələrdən sonra, insanların necə köçdükləri ilə bağlı hələ ən aydın mənzərə ortaya çıxır. Şəhər köçü yoxdur, bəlkə də daha çox şəhər qarışığıdır. Floridaya və Texasa kütləvi hərəkətlər haqqında danışılmasına baxmayaraq, məlumatlar, hərəkət edən insanların çoxunun gəldikləri yerə yaxın qaldıqlarını göstərir - baxmayaraq ki, pandemiyadan əvvəl də məşhur olan Günəş Kəməri bölgələri qazanc görməmişdi.” KAYNAQ: Bloomberg ’s CityLab

Bir il əvvəl, COVID-19 ilə əlaqədar miqrasiya ilə bağlı ən qorxunc xəbərdarlıqlardan bəziləri, böyük metropoliten mərkəzlərinin çökməsinə və bildiyimiz kimi şəhərləşmə üçün var olan bir təhlükəyə işarə etdi. Doğrudur, yüksək sıxlıqlı yaşayış məntəqələri ciddi şəkildə təsirləndi, lakin Nyu Yorkun "Şəhər" olmağı dayandıracağı qorxuları bir az da şişirdildi.

NYC və Körfəz Bölgəsi xaricində, Birləşmiş Ştatların içərisindəki köçlərin əksəriyyəti metropoliten statistik bölgələri daxilində və ümumiyyətlə daha sıx nüvədən xarici kənarlara qədər olmuşdur. Beləliklə, kənar şəhərlər, şəhərətrafı ərazilər, şəhərətrafı ərazilər və mikropoliten bölgələrdə artım müşahidə edildi, lakin bu hərəkətlərin çoxu pandemiya ilə sürətləndi. İnteraktiv cədvəllər və xəritələr bu məqaləni müstəsna bir tədris qaynağı halına gətirir.

Düşünmək üçün suallar: Pandemiya zamanı bölgənizin demoqrafik profili necə dəyişdi? Əyalətinizin ən çox təsir etdiyi sahələr hansılardır? İnsanlar mahalınızdan köçəndə hara gedirlər? Bölgənizə köçənlər haradan gəlir? Hansı nümunələri görürsünüz və bu nümunələri nə izah edir? Bu seçimlərə hansı itələmə və çəkmə faktorları təsir edir?


Uçuş marşrutunun hazırlanması

Bu bölmədə, bir görüntü missiyası uçuş planlaşdırma praktik işinə başlayırıq. Bu hissənin sonuna qədər bir hava görüntü missiyası üçün bir uçuş planı hazırlamalısınız. Hər hansı bir fotogrametrik layihənin uğurla həyata keçirilməsi, layihədəki hər hansı bir fəaliyyətin icrasından əvvəl hərtərəfli planlaşdırma tələb edir.

Dizaynda ilk addım, görüntünün miqyasına və ya həllinə və lazım olan dəqiqliyə qərar verməkdir. Bu iki tələb məlum olduqdan sonra aşağıdakı proseslər yerinə yetirilir:

  1. hava çəkilişinin planlaşdırılması (uçuş planının hazırlanması)
  2. yer nəzarətinin planlaşdırılması
  3. son məhsulları istehsal etmək üçün lazım olan proqram, alət və prosedurların seçilməsi
  4. xərclərin qiymətləndirilməsi və çatdırılma cədvəli.

Uçuş planı üçün planlayıcının aşağıdakı məlumatları bilməsi lazımdır, bəzilərini isə hesablayır:

  1. kamera lensinin fokus uzunluğu
  2. göstərilən məlumat və ya fotoşəkil miqyasından yuxarı uçan yüksəklik
  3. CCD ölçüsü
  4. CCD Array ölçüsü (neçə piksel)
  5. fotoşəkil çəkiləcək sahənin ölçüsü və forması
  6. son dövrə və yan dövrə miqdarı
  7. uçuş xəritəsinin miqyası
  8. təyyarənin yerüstü sürəti
  9. lazım olduqda digər miqdarda.

Fotoqrammetrik Blokun Həndəsəsi

Şəkil 4.8, lensin mərkəz nöqtəsində kameraya daxil olan işıq şüaları ilə üst -üstə düşən üç kvadratı göstərir. Ardıcıl üst -üstə düşən görüntülər, adətən "zolaq" və ya "uçuş xətti" adlandırdığımız bir görüntü zolağı təşkil edir, buna görə də fotogrametrik zolaq (Şəkil 4.8) uçuş xətti boyunca çoxlu üst -üstə düşən şəkillərdən, fotogrametrik blok (Şəkil 4.9) isə çoxlu üst -üstə düşən zolaqlardan ibarətdir. (və ya uçuş xətləri).

Uçuş Planı Dizaynı və Layihəsi

"Şaquli Şəklin Həndəsəsi" bölməsində müzakirə edildiyi kimi, görüntünün yer üzü əhatə dairəsini hesabladıqdan sonra uçuş xətlərinin və şəkillərin sayını hesablayıb layihə xəritəsinə çəkə bilərik (Şəkil 4.10), təyyarələr sürət, uçan yüksəklik və s.

Uçuş xətlərinin və şəkillərin sayını hesablamağa başlamazdan əvvəl, aşağıdakı faydalı məsləhətləri başa düşməyinizi istərdim:

    Düzbucaqlı formalı bir layihə üçün, uçuş xəttlərinizi düzəltmək üçün həmişə layihə sahəsinin ən kiçik ölçüsünü istifadə edin. Bu yol daha az uçuş xətləri və daha sonra uçuş xətləri arasında daha az dönüşlə nəticələnir (Şəkil 4.11). Şəkil 4.11 -də ox uclu qırmızı xətlər uçuş xətlərini və ya zolaqları, qara tire xətləri isə layihə sərhədini təmsil edir.

Uçuş xətlərinin hesablanması

İndi, sağdakı Şəkil 4.13 -də göstərilən layihə sahəsi üçün neçə uçuş xəttinə ehtiyacımız olduğunu anlamağa başlayaq. Şəkil 4.13, 6 uçuş xətti (ox uclu qırmızı xətlər) ilə uçmaq üçün nəzərdə tutulmuş uzunluq bərabər LENGTH və WIDTH bərabər olan düzbucaqlı layihə sərhədlərini (qara kəsikli xətlərdə) göstərir. Layihə sahəsini əhatə edəcək uçuş xətlərinin sayını anlamaq üçün aşağıdakı hesablamalardan keçməliyik:

  1. Bölmə 4.3 -də müzakirə etdiyimiz kimi bir görüntünün (kameranın CCD dizisinin (və ya W) genişliyi boyunca) əhatə dairəsini hesablayın.
  2. Uçuş xətlərinin aralığını aşağıdakı kimi hesablayın:
    Satır aralığı və ya uçuş xətləri arasındakı məsafə (SP) = Görüntü əhatə dairəsi (W) x (100 - yan dövrə miqdarı)/100.
  3. Uçuş xətlərinin sayı (NFL) = (WIDTH / SP) + 1.
  4. Həmişə uçuş xətlərinin sayını yuvarlaqlaşdırın, yəni 6.2 7 olur.
  5. Layihənin şərq və ya qərb sərhədində ilk uçuş xəttinə başlayın.

Şəkil 4.13-də, hər bir uçuş xətti üçün uçuş istiqamətinin bir uçuş xəttindən bitişik olana qədər Şimaldan Cənuba və Cənubdan Şimala doğru dəyişdiyini fərq etmiş ola bilərsiniz. Layihənin bu şəkildə uçması təyyarənin yanacaq səmərəliliyini artırır, belə ki təyyarə havada daha uzun müddət qala bilər.

Şəkil Hesablamalarının sayı

Uçuş xətlərinin sayını təyin etdikdən sonra, layihə sahəsini əhatə edəcək neçə şəkil tapmalıyıq. Bunu etmək üçün aşağıdakı hesablamalardan keçməliyik:

  1. Bölmə 4.3 -də müzakirə etdiyimiz kimi bir görüntünün (kameranın CCD dizisinin (və ya L) hündürlüyü boyunca) yerdəki əhatə dairəsini hesablayın.
  2. Ardıcıl iki görüntü arasındakı məsafəni və ya "hava bazası" adlandırdığımız B -ni aşağıdakı kimi hesablayın: Hava bazası və ya ardıcıl iki görüntü arasındakı məsafə (B) = Görüntü əhatə dairəsi (H) x ((100 - son dövrə miqdarı)/100 ).
  3. Uçuş xətti başına görüntülərin sayı (NIM) = (LENGTH / B) + 1.
  4. Həmişə görüntü sayını yuvarlayın, yəni 20.2 21 olur.
  5. Layihə sahəsinə girməzdən əvvəl uçuş xəttinin əvvəlində iki şəkil və layihə sahəsindən çıxdıqda iki şəkil əlavə edin Şəkil 4.14 (fasiləsiz stereo əhatə dairəsini təmin etmək üçün lazımdır), yəni hər bir uçuş xətti və ya nömrə üçün əlavə olaraq 4 şəkil əlavə edin uçuş xətti başına görüntülərin sayı = (LENGTH / B) + 1 + 4.
  6. Layihə üçün ümumi şəkil sayı = NFL x NIM.

Şəkil 4.14, dizayn edilmiş şəkillərin foto mərkəzlərini təmsil edən əlavə mavi dairələri olan Şəkil 4.13 ilə eynidir. Dairələr yalnız bir uçuş xəttinə verilir və bütün uçuş xətlərini belə dairələrlə doldurmağı xəyalınıza buraxacağam.

Uçuş hündürlüyü hesablamaları

Uçan yüksəklik, UAS -ın məlumat əldə edərkən uçduğu müəyyən bir nöqtənin üstündəki yüksəklikdir. İstifadə olunan iki əsas məlumat ya yerin orta (orta) yüksəkliyi, ya da dənizin orta səviyyəsidir. Şəkil 4.15, təyyarə ilə məlumat nöqtəsi arasındakı əlaqəni və iki sistemin bir -biri ilə necə əlaqəli olduğunu göstərir. Şəkil 4.15 -də, orta (orta) yer yüksəkliyindən 3000 fut yüksəklikdə uçan, şəkildəki mavi üfüqi xəttlə təmsil olunan bir təyyarəmiz var. Orta dəniz səviyyəsindən 600 fut yüksəklikdə yerləşən orta ərazi yüksəkliyinə (mavi üfüqi xətt) sahibik. Buna görə uçan yüksəklik iki şəkildə ifadə ediləcək:

  1. ərazini bir istinad olaraq istifadə etmək istəsək, onu orta ərazidən və ya AMT -dən 3000 metr yuxarıda Uçan Yüksəklik kimi ifadə edəcəyik.
  2. dəniz səviyyəsindən istifadə etsək, onu orta dəniz səviyyəsindən (ASL və ya AMSL) 3,600 fut yuxarıda Uçan Yüksəklik kimi ifadə edəcəyik.

İndi layihənin hansı yüksəklikdə uçmalı olduğunu müəyyənləşdirməliyik. Bunu etmək üçün 4.3 -cü bölmədə müzakirə etdiyimiz kimi kameranın daxili həndəsəsinə və miqyasına qayıdırıq. Təsəvvür edin ki, objektifin f fokus uzunluğuna və CCD b ölçüsünə malik bir kamera ilə alınacaq. Görüntülərin yer qətnaməsinin və ya GSD -nin nə olması lazım olduğunu əvvəlcədən bilirik. Uçuş hündürlüyü aşağıdakı kimi hesablanacaq:

miqyas = lens fokus uzunluğu (f) Uçan hündürlük (H) = məsafə AB məsafəsi AB

f uçma hündürlüyü (H) = ab AB və ya G S D, buradan H müəyyən edilə bilər.

Burada, həm f, həm də b -nin eyni xətti vahidə çevrildiyindən əmin olmalıyıq, bu halda ortaya çıxan yüksəklik GSD -nin eyni xətti vahidində olacaq. Aşağıdakı dəyərləri götürsək:

GSD = 0.30 metr, uçan yüksəklik belə olacaq:

H = 50 mm · 0,30 metr 0.010 mm = 1, yer səviyyəsindən 500 metr yüksəklikdə

Təyyarə Sürəti və Görüntü Kolleksiyası

Təyyarə sürətinin idarə edilməsi, görüntü üçün gözlənilən irəli və ya son turun saxlanılması üçün vacibdir. Təyyarəni çox sürətlə uçun və gözlənildiyindən daha az irəli dövrə vurun, təyyarəni çox yavaş uçanda ardıcıl görüntülər arasında çox üst -üstə düşür. Hər iki vəziyyət də gözlənilən məhsullara və/və ya layihə büdcəsinə zərərlidir. Az miqdarda üst -üstə düşmə, bu cür görüntülərin stereo baxış və işlənmə üçün istifadə edilmə qabiliyyətini azaldır, üstəlik çox üst -üstə düşmək, layihə büdcəsinə mənfi təsir edə biləcək çox lazımsız görüntülərlə nəticələnir. Əvvəlki bölmələrdə, layihə üçün lazım olan son dövrə miqdarını təmin edən bir uçuş xətti boyunca hava bazasını və ya iki ardıcıl görüntü arasındakı məsafəni hesabladıq. Hava bazası təyin edildikdən və təyyarənin sürətinə qərar verildikdən sonra məruz qalma arasındakı vaxtın hesablanması sadə bir məsələdir.

Ardıcıl iki şəkil arasındakı vaxtın hesablanması

Kamera bir görüntüyü ortaya çıxardıqda, təyyarənin növbəti görüntünü açmadan əvvəl hava bazasına bərabər bir məsafə hərəkət etməsi lazımdır. Təyyarənin sürətini fərz etsək (v) Buna görə ardıcıl iki şəkil arasındakı vaxt (t) aşağıdakı tənlikdən hesablanır:

Zaman (t) = Hava Bazası (B) Təyyarə Sürəti (v)

Məsələn, hava bazasını 1000 fut hesabladıqda və 150 ​​düyün sürəti olan təyyarələrdən istifadə etdikdə, ifşa arasındakı vaxt bərabərdir:

Zaman (t) = 1000 ft 150 düyün = 1000 ft 150 düyün ⋅ 1.15 mil / saat = 1000 ft 172 .5 mil / saat = 1000 ft 172 .5 mil / saat ⋅ 5280 ft / mil = 0 .0010979 saat = 3.95 saniyə

Yol Xalları

Naviqasiya dünyasında yol nöqtələri "fiziki məkanda bir nöqtəni təyin edən koordinatlar dəsti" olaraq təyin olunur. Bu tərifin yaxınlığında, xəritəçəkmə mütəxəssisləri tərəfindən istifadə olunan və hər bir uçuş xəttinin başlanğıc və bitiş nöqtəsini tapmaq üçün koordinat dəstlərindən istifadə edilməsidir. Uçuş planını yerinə yetirmək üçün yol nöqtələri pilot və kamera operatoru üçün vacibdir. İnsansız təyyarə görüntülərinin əldə edilməsindəki yol nöqtələri, ümumiyyətlə, uçuş xəttinin hər iki tərəfində (məsələn, layihə sahəsinə yaxınlaşmadan bir neçə mil əvvəl və layihə sahəsindən çıxdıqdan bir neçə mil sonra və ya UAS üçün) bir neçə mil kənarda yerləşir. əməliyyatlar, layihə sahəsinə yaxınlaşmadan bir neçə yüz metr və layihə sahəsindən çıxdıqdan sonra bir neçə yüz metr olardı). Pilot, layihə sahəsinə girmədən əvvəl təyyarəni uçuş xəttinə uyğunlaşdırmaq üçün yol nöqtələrindən istifadə edir. UAS əməliyyatında "Yol Nöqtəsi" UAS -ın ya şəkil çəkməyə başlamazdan əvvəl özünü yerləşdirdiyi və ya müəyyən bir uçuş xəttində şəkil çəkdirməsini bitirdiyi bir uçuş xəttinin başlanğıcını və ya sonunu bildirir.

Uçuş Planı Dizaynı və Layihəsinə nümunə

Bir layihə sahəsi şərq-qərb istiqamətlərində 20 mil uzunluğunda və şimal-cənub istiqamətində 13 mil uzunluğundadır. The client asked for natural color (3 bands) vertical digital aerial imagery with a pixel resolution or GSD of 1 ft using a frame-based digital camera with a rectangular CCD array of 12,000 pixels across the flight direction (W) and 7,000 pixels along the flight direction (L) and a lens focal length of 100 mm. The array contains square CCDs with a dimension of 10 microns. The end lap and side lap are to be 60% and 30%, respectively. The imagery should be delivered in tiff file format with 8 bits (1 byte) per band or 24 bits per color three bands (RGB). Calculate:

  1. the number of flight lines necessary to cover the project area if the flight direction was parallel to the east-west boundary of the project. Assume that the first flight line falls right on the southern boundary of the project
  2. the total number of digital photos (frames)
  3. the ground coverage of each image in acres
  4. the storage requirements in gigabytes aboard the aircraft required for storing the imagery
  5. the flying altitude
  6. the time between two consecutive images if the aircraft speed was 150 knots.

Looking into the project size (20x13 miles) and the one-foot GSD requirements, a mission planner should realize right away that image acquistion task for such project size and specifications can only be achieved using a manned aircraft.

The camera should be oriented so the longer dimension of the CCD array is perpendicular to the flight direction (see Figure 4.12).

  1. $ başlayın< ext < Line spacing or distance between flight lines >(mathrm)= ext < tmage coverage >(mathrm) imes(100- ext < the amount of side >> end $ $ =12,000 ext < pixels >x 1 mathrm / ext < pixel >mathrm(100-30) / 100)=12,000 imes 0.70=8,400 mathrm $ $ egin< ext < Number of flight lines >(mathrm)=( ext < project WIDTH >/ mathrm)+1=((13 ext < miles > imes 5,280 mathrm / mathrm) / 8,400 mathrm)+1=8.171> <+1=9.171 approx 10 ext < flight lines (with rounding up). >>end $
  2. $ başlayın< ext < Airbase or distance between two consecutive images >(mathrm)= ext < Image coverage >(mathrm) imes((100- ext < amount of >> < ext < end >operatorname) / 100)=7000 ext < pixels > imes 1 mathrm / mathrm imes(100-60) / 100 mathrm ext < ) >=7000 mathrm imes 0.40=2,800 mathrm>end $ $ egin< ext < Number of images per flight line >=( ext < project >L E N G T H / B)+1+4=((20 ext < miles >x 5,280 mathrm / mathrm) / 2,800 mathrm)+> <1+4=(105,600 / 2,800)+1+4=37.714+1+4=42.714 approx 43 ext < images per flight line. >>end $. $ başlayın< ext < Total number of images for the project >=10 ext < flight lines > imes 43 ext < images/fight line >=430 ext < images >> < ext < (frames). >>end $
  3. $ başlayın< ext < Ground coverage of each image >=mathrm imes mathrm=12,000 ext < pixels > imes 1 mathrm imes 000 ext < pixels > imes 1 mathrm=84,000,000.0 mathrm 2=> <84,000,000 mathrm2,143,560 mathrm 2 / mathrm=1,928.37 ext < acres. >>end $
  4. The storage requirement for the RGB (color) images: Each pixel needs one byte per band, therefore each of the three (R,G,B) bands needs W x L x 1 byte/per pixel, or $ 12,000 ext < pixels > imes 7,000 ext < pixels > imes 1 ext < byte/pixel >=84,000,000 ext < bytes >=84 ext < Mega bytes (Mb). >$ $ egin< ext < Total storage requirement >= ext < Number of images >x ext < Number of bands > imes 84 ext < Mb/image >=430 ext < images >x> <3 imes 84 ext < Mb/image >=108,360 mathrm=108.360 ext < Giga byte >(mathrm) .>end $
  5. $ ext < Flying Altitude >H=frac< ext < ab >>=frac <100 mathrm imes 1 mathrm><0.010 mathrm>=10,000 mathrm ext < above terrain. >$
  6. Time between consectuive images $ egin ext < Time >(mathrm) &=frac<2,800 mathrm><150 mathrm> &=frac<2,800 mathrm><150 mathrmcdot 1.15 mathrm / mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm cdot 5,280 mathrm / mathrm> &=0.0030742 mathrm &=11.067 mathrm son $

Cost estimation and delivery schedule

Past experience with projects of a similar nature is essential in estimating cost and developing delivery schedule. In estimating cost, the following main categories of efforts and materials are considered:

Once quantities are estimated as illustrated in the above steps, hours for each phase are established. Depending on the project deliverables requirements, the following labor items are considered when estimating costs:

  • aerial photography
  • ground control
  • aerial triangulation
  • stereo-plotting (# of models = # photos -1)
  • map editing
  • ortho production
  • lidar data cleaning

The table in Figure 4.16 provides an idea about the going market rates for geospatial products that can be used as guidelines when pricing a mapping project using manned aircraft operation and metric digital camera and lidar. The industry needs to come up with a comparable table based on Unmanned operations. There is no good pricing model established for UAS operation as the standards and produicts quality are widely varialble depending on who offers such services and whether it fall strictly under the "Professional Services" designation.

Figure 4.16: Examples of the going market rates for geospatial data prices
Məhsul GSD ft Price per sq mile Şərhlər
Ortho 0.5 $150-$200 Based on large projects Ortho 1.0 $80-$100 Based on large projects Ortho 2.0 $30-$60 Based on large projects lidar 3.2 $100-$500 Depends on accuracy, terrain, and required details

Delivery Schedule

After the project hours are estimated, each phase of the project may be scheduled based on the following:

  • number of instruments or workstations available
  • number of trained personnel available
  • amount of other work in progress and its status
  • urgency of the project to the client

The schedule will also consider the constrains on the window of opportunity due to weather conditions. Figure 4.17 illustrates the number of days, per state/region, available annually for aerial imaging campaigns. Areas like the state of Maine have only 30 cloudless days per year that are suitable for aerial imaging activities.

To Read

Chapter 18 of Elements of Photogrammetry with Applications in GIS, 4th edition

To Do

For practice, develop two flight plans for your project, one by using manual computations and formulas as described in this section and one by using "Mission Planner" software. Compare the two.


Xülasə

For developers, layers offer a way to categorize the functions that must be performed by a big data solution, and suggest an organization for the code that must address these functions. For business users wanting to derive insight from big data, however, it’s often helpful to think in terms of big data requirements and scope. Atomic patterns, which address the mechanisms for accessing, processing, storing, and consuming big data, give business users a way to address requirements and scope. The next article introduces atomic patterns for this purpose.