Daha çox

QGIS 2.2 -də pasta qrafiki istehsal edilə bilməz

QGIS 2.2 -də pasta qrafiki istehsal edilə bilməz


MySql verilənlər bazasından iki cədvələ qoşulduğum bir şəkil sənədim var. Şəkil sənədimdəki çoxbucaqlıları rəngləmək üçün ilk cədvəlin bir sütunundan istifadə etdim. İkinci cədvəldən üç sütun yuxarıda bir pasta diaqramı yaratmaq üçün istifadə edilməlidir. Bu xüsusiyyətləri asanlıqla seçə bilərəm, buna görə də birləşmə işləmişdir. Ancaq heç bir pasta qrafiki çəkilmir. "Ekran diaqramları" yoxlanılır. İndiyə qədər aşağıdakıları sınadım:

  1. Diaqram növünü dəyişdirin (işləmədi)
  2. İstədiyiniz cədvəl yerinə birinci cədvəldən bir dəyər göstərməyə çalışın. (İşləmədi)
  3. Prioritetin aşağıdan yuxarıya dəyişdirilməsi. (İşləmədi)
  4. Birinci cədvəli silin. (İşləmədi) QGIS heç nə çəkmir.

Səhvlər və xəbərdarlıqlar jurnalı tamamilə boşdur. Kiminsə fikri varmı? Əvvəlcədən təşəkkürlər.


QGIS v2.6 istifadə edərək oxşar bir səhvlə qarşılaşdım və heç bir nəticə vermədən googling etdim. Nədənsə pasta görünmür.

Boş bir etiketi (") yandıraraq sınaq və səhv yolu ilə işləməyin bir yolunu tapdım. Bunun niyə işlədiyini bilmirəm, amma etiket açıldıqda diaqram yaxşı görünür, sonra etiket yox olduqda yox olur söndürülür.

Ümid edirik ki, yazılarınızdan 9 ay sonra!


Vektor Özəlliyi Məlumatları¶

Xəritədəki hər bir xətt eyni rəngdə, genişlikdə, qalınlıqda olsaydı və eyni etiketə sahib olsaydı, baş verənləri anlamaq çox çətin olardı. Xəritə də bizə çox az məlumat verərdi. Məsələn, figure_map_attributes -ə baxın.

Xəritədə Şəkil Xüsusiyyətləri:

Xəritələr, bir növ xüsusiyyətdən digərindən danışmağa kömək etmək üçün rəng və fərqli simvollardan istifadə edildikdə canlanır. Soldakı xəritəni istifadə edərək çaylar, yollar və konturlar arasındakı fərqi deyə bilərsinizmi? Sağdakı xəritədən istifadə edərək fərqli xüsusiyyətləri görmək daha asandır.

Bu mövzuda atribut məlumatlarının maraqlı və məlumatlı xəritələr hazırlamağımıza necə kömək edə biləcəyini araşdıracağıq. Vektor məlumatları ilə bağlı əvvəlki mövzuda bunu qısaca izah etmişdik atribut məlumatları üçün istifadə olunur vektor xüsusiyyətlərini təsvir edin. Figure_house -da ev şəkillərinə baxın.

Şəkil Evi 1:

Təsvir edə biləcəyimiz hər bir xüsusiyyət var. Bunlar görünən şeylər və ya xüsusiyyət haqqında bildiyimiz şeylər ola bilər (məsələn, quruluş ili).

Bu ev xüsusiyyətlərinin həndəsəsi çoxbucaqlıdır (evin döşəmə planına əsaslanaraq), qeyd etdiyimiz xüsusiyyətlər damın rəngidir, eyvanın olub -olmaması və evin tikildiyi ildir. Nəzərə alın ki, atributlar görünən şeylər olmamalıdır – - onlar istehsal edildiyi il kimi xüsusiyyət haqqında bildiyimiz şeyləri təsvir edə bilərlər. Bir CİS Tətbiqində bu xüsusiyyət növünü evlərin çoxbucaqlı təbəqəsində, atributları isə atribut cədvəlində təmsil edə bilərik (bax Figure_house_gis).

Şəkil Evi 2:

Bir ev təbəqəsi. Evin xüsusiyyətlərində evlərin dam rəngini və digər xüsusiyyətlərini təsvir edən xüsusiyyətlər var. Atribut cədvəli (aşağı şəkil) xəritədə göstərilən ev sahələrinin xüsusiyyətlərini sadalayır. Cədvəldə bir xüsusiyyət vurğulandıqda, xəritədə sarı çoxbucaqlı kimi görünəcək.

GIS Tətbiqində xüsusiyyətlərin həndəsə kimi xüsusiyyətlərə malik olması da bir çox imkanlar açır. Məsələn, GIS -ə xüsusiyyətlər çəkərkən hansı rənglərin və üslubun istifadə olunacağını söyləmək üçün atribut dəyərlərindən istifadə edə bilərik (bax Figure_style_by_attribute). Rənglərin və rəsm üslublarının qurulması prosesinə tez -tez ayarlama xüsusiyyəti deyilir simbologiya.

Şəkil Xüsusiyyət Stili 1:

GIS Tətbiqində xüsusiyyətlərindən asılı olaraq fərqli xüsusiyyətlər çəkə bilərik. Solda, dam atributu ilə eyni rəngli ev çoxbucaqlarını çəkdik. Sağda kodlu evləri balkonu olub -olmamasına görə rəngləyirik.

Yaradarkən atribut məlumatları da faydalı ola bilər xəritə etiketləri. Əksər CİS Tətbiqlərində hər bir xüsusiyyəti etiketləmək üçün istifadə edilməli olan bir atributu seçmək imkanı olacaq.

Əgər varsa xəritədə axtardı bir yer adı və ya xüsusi bir xüsusiyyət üçün bunun nə qədər vaxt aparacağını biləcəksiniz. Xüsusiyyət məlumatlarına sahib olmaq, müəyyən bir xüsusiyyətin axtarışını tez və asanlaşdıra bilər. Figure_search_by_attribute -də GIS -də atribut axtarışına bir nümunə görə bilərsiniz.

Şəkil Xüsusiyyət Axtarışı 1:

Bir GIS Tətbiqində, xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq xüsusiyyətləri də axtara bilərik. Burada qara damlı evlərin axtarışını görürük. Nəticələr xəritədə sarı, masada firuzə göstərilir.

Nəhayət, atribut məlumatları həyata keçirilməsində çox faydalı ola bilər məkan təhlili. Məkan analizi xüsusiyyətlərin həndəsəsində saxlanan məkan məlumatlarını öz xüsusiyyət məlumatları ilə birləşdirir. Bu, xüsusiyyətləri və onların bir -biri ilə necə əlaqəli olduğunu öyrənməyə imkan verir. Həyata keçirilə bilən bir çox məkan analizi var, məsələn, müəyyən bir ərazidə neçə qırmızı damlı evin olduğunu öyrənmək üçün GIS -dən istifadə edə bilərsiniz. Ağac xüsusiyyətləriniz varsa, bir torpaq sahəsi inkişaf etdirilərsə hansı növlərin təsirlənə biləcəyini öyrənmək üçün GIS -dən istifadə edə bilərsiniz. Çirklənmənin axına haradan daxil olduğunu anlamaq üçün bir çay yolu boyunca su nümunələri üçün saxlanılan atributlardan istifadə edə bilərik. İmkanlar sonsuzdur! Sonrakı bir mövzuda, məkan analizini daha ətraflı araşdıracağıq.

Verilənləri daha ətraflı təsvir etməyə keçməzdən əvvəl, qısa bir nəticə əldə edək.

Xüsusiyyətlər yollar, mülkiyyət sərhədləri, elektrik yarımstansiyası sahələri və sair kimi real dünya şeyləridir. A xüsusiyyət Nə var həndəsə (bunun olub olmadığını müəyyən edir nöqtə, polyline və ya çoxbucaqlı) və atributlar (xüsusiyyəti təsvir edən). Bu Figure_features_at_glance -də göstərilir.

Şəkil Xüsusiyyət Xülasəsi 1:

Bir baxışda vektor xüsusiyyətləri.


1.2 Açıq Şəhərlər Layihəsinin Məntiqi

Şəhərləşmə meyli qlobal bir fenomendir. Daxili mühitin dərindən anlaşılması, müvafiq xidmətlərin göstərilməsi, şəhər artımının idarə edilməsi və bu kontekstdə fəlakət riskini görselleştirmek üçün çox vacibdir. Məsələn, qurulmuş mühitin yaxşı xarakteristikası, şəhər planlaşdırıcılarına, mühəndislərə və siyasətçilərə şəhərlərin yayılmasını idarə etmək və parklar üçün potensial yerləri müəyyən etmək üçün şəhərlərin əhalisinin paylanmasını qiymətləndirmək üçün uyğun nəqliyyat sistemləri və adekvat su təchizatı sistemlərini planlaşdırmağa və dizayn etməyə imkan verir. və ictimai xidmətlər. Bundan əlavə, artan populyasiyalar, planlaşdırılmamış yaşayış məntəqələri və təhlükəli bina təcrübələri fəlakət riskini artırır.

Şəhər əhalisi və həssaslıq artdıqca, şəhərlərin təbii təhlükələrə və iqlim dəyişikliyinin təsirlərinə qarşı müqavimətini artıracaq bir şəkildə şəhər artımını idarə etmək, qurulmuş ətraf mühitin ətraflı, müasir coğrafi məlumatlarını tələb edən daha böyük bir problemə çevrilir.

Bu problemin öhdəsindən gəlmək üçün şəhər artımı və fəlakət riskinin idarə edilməsini dəstəkləyən yenilikçi, əlverişli, dəqiq, açıq və dinamik məlumat toplama və Xəritəçəkmə prosesləri lazımdır. 2010 -cu ildə Haiti zəlzələsinə cavab olaraq, OpenStreetMap növbəti hissədə təsvir edildiyi kimi bu cür səylərə öncülük etdi.

Açıq Şəhərlər, ilk növbədə, 2010 -cu il Haiti zəlzələsinə OpenStreetMap (OSM) cavabı və Humanitar OpenStreetMap Komandası (Avstraliya) ilə İndoneziya hökumətlərinin & quot; Maruz qalma üçün Birlik Xəritəçəkmə & quot . Açıq Şəhərlər və digər layihələr, qurulan və təbii mühitlərin yerləri və xüsusiyyətləri haqqında dəqiq, ən son məkan məlumatları yaratmaq üçün izdihamın və cəmiyyətin gücündən istifadə etmək üçün OSM platformasından istifadə etdi. OSM, hər kəsin töhfə verə biləcəyi və hər kəsin öz vasitələrində və analizlərində istifadə edə biləcəyi dünyanın sərbəst və açıq bir xəritəsi qurmaq üçün əməkdaşlıq edən 1 milyondan çox töhfə verəndən ibarət bir onlayn məlumat bazası və qlobal bir cəmiyyətdir.

Açıq Şəhərlər, riskləri qiymətləndirməyə, məlumatları ümumiyyətlə geniş maarifləndirmə və ya sığorta sənayesi üçün istifadə olunan fəlakətli risk modelləşdirmə şirkətlərindən fərqli olaraq yanaşır. Bu peşəkar qiymətləndirmələr tez -tez hesablama baxımından intensiv modelləşdirmə təhlilini ehtiva edir, lakin eyni zamanda pul baxımından ifadə olunan statistik təqdimatlara, etibarlı şəxslərə və ya məruz qalmış aktivlərin təxminlərinə güvənirlər. Çox vaxt bu cür qiymətləndirmələrdən əldə edilən məlumatlar çox vaxt bağlanır və toplama prosesləri riskli hesab edilən bu ərazilərdə yaşayan insanları cəlb etmir.

Bunun əksinə olaraq, Açıq Şəhərlər, bir bölgədəki bütün bina strukturlarını müəyyən etmək və cəmiyyətin xəritələşdirilməsi və izdiham qaynağı vasitəsi ilə hər birinə zəiflik atributları vermək üçün yerli mütəxəssisləri və maraqlı tərəfləri cəlb edir. Bu yolla, risk altında olan xüsusi strukturları müəyyən edən bir risk qiymətləndirilməsi tamamlana bilər. Bu dəqiq bir qiymətləndirmə, əhəmiyyət və risk səviyyəsinə əsaslanan strukturları müəyyən edə bilər və buna görə də fiziki sərmayə qoyaraq fəlakət və iqlim riskini azaltmaq üçün planlara rəhbərlik edə bilər.

Bundan əlavə, Açıq Şəhərlər, təsirlənmiş həssas ailələrə məlumatlı və təsirli şəkildə torpaq istifadəsi planlarını, fövqəladə hallar planlarını, evakuasiya marşrutlarını və pul köçürmə planlarını inkişaf etdirmək üçün yollar, infrastruktur qurulması və əhali haqqında ətraflı məlumatlardan istifadə edir. Açıq Şəhərlər, bütün fəlakət riski idarəetmə dövrü boyunca fəaliyyətləri dəstəkləmək üçün bir platforma təmin edir. Yerli mütəxəssislərin və maraqlı tərəflərin iştirakı sayəsində konsepsiya təsirli olduğunu sübut etdi və əslində risk modelçiləri tərəfindən məruz qalma və zəiflik analizlərindən daha ucuz başa gələ bilər. Əslində, yerli icraçılara və icma eşleyicilərinə güvənmək, yerli potensialı artırır. Yerli maraqlı tərəflərin və cəmiyyətin məlumatlara sahib olmasını və onlara güvənməsini təmin edir.

Toplanan məlumatlar açıq şəkildə əlçatan olduqdan sonra, ilk növbədə layihədən kənarda, xüsusən enerji və nəqliyyat kimi sektorlarda investisiya proqramlarının hazırlanması üçün ətraflı, ən son coğrafi məlumatların tələb olunduğu digər tətbiqlər üçün yenidən istifadə oluna, tamamlana və təkmilləşdirilə bilər. Hökumətin, inkişaf təşkilatlarının və özəl biznesin bütün sektorları tərəfindən sərbəst şəkildə əldə edilə bilən və inkişaf etdirilən dinamik və ətraflı məlumatlara sahib olmaq, məlumatların toplanmasını başlatan layihədən xeyli çox iqtisadi dəyər yaradır. Qutu 1.3, OpenStreetMap platforması ilə birlikdə məlumatların mövcudluğu və istifadəsi üçün açıq lisenziyanı təsvir edir

Toplanan və OpenStreetMap platformasına əlavə edilən məlumatlar Açıq Veritabanı Lisenziyası (ODbL) ilə paylanır. Bu o deməkdir ki, ayrı -ayrı töhfəçilər istehsal etdikləri məlumatlara müəlliflik hüququ versə də, bütün iştirakçıların toplu məlumatları bu açıq lisenziya altında mövcuddur. ODbL hər kəsə OSM məlumatlarını sərbəst surətdə kopyalamağa, yaymağa və uyğunlaşdırmağa imkan verir. Yeganə tələb OSM -ə uyğunlaşdırılmış hər hansı bir əsərdə kredit verilməsidir və orijinal məlumatlar dəyişdirilərsə, nəticə eyni lisenziya altında təqdim edilməlidir.

Məlumatların mövcudluğunun dəyərinə əlavə olaraq, Açıq Şəhərlər Layihəsi və yerli icmaların, yerli və milli hökumətin, akademiklərin və özəl sektorun potensialının artırılması yanaşması sosial və insan kapitalı, iş yerləri, innovasiyalara dəstək yaradır. və ümumi işlərin davamlı olmasını təmin edərkən yeni iş. OpenDRI-nin bir hissəsi olaraq Açıq Şəhərlərin ayrılmaz bir hissəsi, bələdçi boyunca daha sonra izah ediləcək ortaqlıqlar, potensialın artırılması, yeniliklər və proqram təminatı inkişaf etdirmə aspektləri vasitəsilə məlumat istehsalçıları və məlumat istifadəçilərinin ekosisteminin inkişaf etdirilməsidir.

Açıq Şəhərlər ilk ilində bir çox diqqətəlayiq nəticələr əldə etdi:

  • Daxili mühitin hərtərəfli və əlçatan verilənlər bazası. Məsələn, Batticaloa indi hər binanın ətraflı bir struktur məlumat bazasına malikdir və Katmanduda risk qiymətləndirilməsi üçün istifadə ediləcək bütün məktəblərin və xəstəxanaların məlumat bazası var.
  • Əsas məlumat dəstlərini yeniləmək, saxlamaq və istifadə etmək üçün ölkə daxilində qabiliyyət artırıldı. Məsələn, Katmandu, tələbələrə işə yarayan bacarıqlar verən Katmandu Yaşayış Laboratoriyaları, təcrübə imkanları və universitet tədris proqramları kimi yenilik sahələri yaratmışdır.
  • Açıq məlumatların istifadəsini genişləndirdi və hökumətin müxtəlif səviyyələrində məlumatların toplanması və idarə edilməsi proseslərini gücləndirdi. Məsələn, Şri Lanka Araşdırma Departamenti, kütləvi qaynaq və icma xəritələşdirmə yanaşmalarını nizamlı iş prosesinə daxil etməyə başlamaq üçün dəstək istədi və Şri Lanka Hökuməti Açıq və Məkan Məlumat Altyapısının yaradılmasına dəstək istədi.
  • Çox səviyyəli hökumət və Bank tərəfindən maliyyələşdirilən layihələr tərəfindən yeni tətbiqlərin qəbul edilməsi. Məsələn, qarşıdakı risk qiymətləndirmələri fiziki təsirləri azaltmaq üçün investisiya proqramları hazırlamaq üçün ətraflı məlumatlara əsaslanacaq.
  • Tamamlayıcı yeni ortaqlıqlar və əməkdaşlığın artması. Layihələri həyata keçirmək üçün yeni tərəfdaşlar arasında ABŞ Dövlət Departamenti, ABŞ Beynəlxalq İnkişaf Agentliyi (USAID), Humanitar OpenStreetMap Komandası (HOT) və Amerika Qırmızı Xaçı var.

1.2.1 OpenStreetMap nədir?

OSM ilk dəfə 12 yanvar 2010-cu il zəlzələsindən sonra Haitidə geniş miqyasda fəlakətlərin aradan qaldırılmasında istifadə edilmişdir. Təbii fəlakətdən sonrakı günlərdə Dünya Bankı, Google və bir sıra digər qurumlar təsirə məruz qalan ərazinin yüksək qətnamə şəkillərini ictimaiyyətə təqdim etdi. Qlobal OSM cəmiyyətindən 600 -dən çox şəxs, görüntüləri rəqəmsal hala gətirməyə və yolları izləməyə, ayaq izləri qurmağa və digər infrastruktura keçərək Port au Prince -in ən ətraflı xəritəsini yaratmağa başladı. OSM 's xəritəsi, bölgənin de -fakto xəritəsinə çevrildi və axtarış və xilasetmə qruplarının qlobal yerləşdirmə sistemi (GPS) cihazlarında, sıxışmış və viran paytaxt ətrafında təchizatı marşrutlaşdırmağa kömək etmək və bir çox digər aspektləri əlaqələndirmək üçün istifadə edildi. cavab və yenidənqurma səyləri. Dünya Bankı, Beynəlxalq Miqrasiya Təşkilatı (IOM), USAID və digərləri tərəfindən dəstəklənən sonrakı işlər, Haiti'de bir OSM icmasının inkişafına kömək etmək üçün davam edəcək və yerli könüllülərin beynəlxalq könüllülərin yaratdığı qaynağı qoruyub saxlamasına davam edəcək.

OSM Haiti təcrübəsi, açıq məlumatlar ətrafında əməkdaşlıq edən könüllülərin tez bir zamanda dəqiq və etibarlı məlumatlar yarada biləcəyini göstərdi. Bu arada, İndoneziyada & quot; Maruz qalma üçün Cəmiyyət Birliyi Xəritəçəkmə & quot; adlı bir OSM layihəsi, fəlakətə hazırlıq və fövqəladə halların planlaşdırılması fəaliyyətləri haqqında məlumat verə biləcək yerli və fəlakətdən əvvəl məlumatların yaradılmasına çalışdı. Yerli hökumətlər, universitet tələbələri və vətəndaş cəmiyyəti qrupları ilə işləyərək, xəritələşdirmə işləri xüsusilə məktəblər, xəstəxanalar, icma mərkəzləri və ibadət yerləri daxil olmaqla paytaxt Cakartanın kritik infrastrukturuna yönəldi. Nəticədə əldə edilən məlumatlar InaSAFE alətindən istifadə edərək real təsir ssenariləri yaratmaq üçün müxtəlif mənbələrdən gələn təhlükə məlumatları ilə birləşdirilmişdir. InaSAFE, Avstraliya Hökuməti, İndoneziya Hökuməti və Dünya Bankı tərəfindən xüsusi olaraq bu iş üçün yaradılmış, lakin hazırda digər DRM layihələrində tətbiq olunan açıq mənbəli bir layihədir. OSM layihəsi o vaxtdan etibarən Cakartadan kənara çıxdı və 2011 -ci ilin martından indoneziyada 12.7 milyondan çox binanın xəritəsini hazırladı.


Mücərrəd

Fon

Ümumi immunizasiya əhatəsinə nail olmaq və hər bir uşağa həyat qurtaran vaksinlər əldə etmək, xüsusən də kasıb ölkələrdə bərabər paylı immunizasiya strategiyalarının həyata keçirilməsini tələb edəcək. Gavi tərəfindən dəstəklənən ölkələr, tətbiq problemlərini həll etməyi və bərabərliyi yaxşılaşdırmağı hədəfləyən strategiyaları tətbiq etməyə və hesabat verməyə davam edirlər. Bu məqalə, bu strategiyaların ölkə hesabatlarından ilk xəritəsini ümumiləşdirir.

Metodlar

Gavi tərəfindən dəstəklənən on üç ölkə, Gavi'nin prioritet ölkələrinə diqqət yetirməklə məqsədyönlü şəkildə seçildi. Ölkələr tərəfindən Gavi -yə təqdim edilən müxtəlif sənədlərin araşdırılmasından sonra, 2016-2019 -cu illər üçün seçilmiş 13 ölkədən 47 Gavi Birgə Qiymətləndirilməsi (JA) xəritəyə daxil edildi. Tanahashi modelinin uyğunlaşması olan UNICEF -in əhatə dairəsini və kapital qiymətləndirmə yanaşmasını özündə birləşdirən 16 fərqli səhm və sağlamlıq sistemi çərçivəsindən sintez edilmiş konsolidasiya edilmiş bir çərçivə istifadə etdik. Axtarış şərtlərindən istifadə edərək, xəritələşdirmə əl ilə axtarış və MAXQDA keyfiyyət təhlili vasitəsinin birləşməsindən istifadə etməklə aparılmışdır. Daxil olma kriteriyalarına cavab verən səhmdar strategiyaları müəyyən edildi və Excel verilənlər bazasında tərtib edildi və sonra bir tablo vizuallaşdırma tablosuna yerləşdirildi.

Nəticələr

2016-cı ildən 2019-cu ilədək Gavi tərəfindən dəstəklənən 13 ölkə tərəfindən ümumilikdə 258 kapital tərəfdarı strategiya həyata keçirilmişdir. Sosial normaların, istifadənin, idarəetmənin və koordinasiyanın çərçivə determinantları həyata keçirilən bütün kapital tərəfdarılıq strategiyalarının dörddə üçündən çoxunu təşkil etmişdir. bu ölkələrdə. Hər bir ölkəyə görə bildirilən strategiyaların orta sayı 17. idi. Əfqanıstan, Nigeriya və Uqandada kapital tərəfdarı hesab etdiyimiz strategiyaların ən çox olduğunu bildirdi.

Nəticə

Bu xəritədən əldə edilən nəticələr, kapital boşluqlarının aradan qaldırılmasında, qismən aşılanmış və "sıfır dozalı" aşılanmış uşaqlara çatmaqda faydalı ola bilər və xüsusən də peyvənd paydaşları immunizasiya peyvəndi COVID-19 işığında yenidən təsəvvür edildikdə, kapital tərəfdarı olmaq strategiyalarını həyata keçirməyi planlaşdıran ölkələr üçün dəyərli bir qaynaq ola bilər. 19, və Gavi beşinci təşkilati strategiyasını tamamladıqca. Gələcək səylər, əlavə ölkələrdə tətbiq olunan bərabərlik strategiyalarını müəyyən etməyə və bu strategiyaların immunizasiya əhatə dairəsini və bərabərliyi nə dərəcədə yaxşılaşdırdığını qiymətləndirməyə çalışmalıdır.


9 Cavablar 9

Kriptoqrafik cəhətdən etibarlı bir yalan təsadüfi ədəd generatoru axtarmalısınız. PRNG -lərin əksəriyyəti xətti uyğunluq generatorlarıdır (belə ki, növbəti nömrə əvvəlki nömrənin xətti funksiyasıdır), buna görə də sonrakı nömrəni əvvəlki rəqəmlə müqayisə etsəniz, paralel xətlərin cədvəlini alacaqsınız. CSPRNG bunu etməyəcək. Ticarət onların yavaş olmasıdır.

Təsadüfi ədəd generatorlarını 3 kateqoriyaya bölürəm:

  1. Ev tapşırığı üçün kifayət qədər yaxşıdır.
  2. Şirkətinizə bahis etmək üçün kifayət qədər yaxşıdır.
  3. Ölkənizi bahis etmək üçün kifayət qədər yaxşıdır.

Hər hansı bir deterministik cihazda həqiqətən təsadüfi ədədlər istehsal etmək niyə mümkün deyil?

Determinist bir cihaz, eyni başlanğıc şərtləri və girişlər verildikdə həmişə eyni çıxışı təmin edəcək - bu, determinist olmaq deməkdir. "Həqiqətən təsadüfi ədəd" daha çox fəlsəfi bir fikirdir, çünki təsadüfi olmağın mənası fəlsəfi göbəyə baxmağın mahiyyətidir (insanlar atom çürüməsinin təsadüfi olub -olmadığını və ya təsəvvür edə bilmədiyimiz bir nümunəni izlədiyini belə bilmirlər) hələ çıxdı). Kriptoqrafik cəhətdən etibarlı təsadüfi ədədlər qurğusu, cihazı qeyri-müəyyən etmək üçün xarici bir entropiya mənbəyi götürəcək.

Əsl təsadüfilik qeyri -müəyyənliyi nəzərdə tutur. Deterministdirsə, dəqiq proqnozlaşdırıla bilər (determinizmin mənası budur) əgər proqnozlaşdırıla bilərsə, təsadüfi deyil.

Determinist bir yalançı təsadüfi ədəd istehsalçısından əldə edə biləcəyiniz ən yaxşı şey, çox uzun bir dövrü olan ədədlər axınıdır (RNG cihazınızda məhdud olmayan yaddaş olmadığı təqdirdə təkrarlanmaması mümkün deyil). təsadüfi bir ardıcıllığın bütün digər xüsusiyyətlərinə cavab verən axın ədədləri (dəyərlərin vahid paylanması ən maraqlısıdır).

Bu problemi həll etmək üçün bir çox müasir UNIX və Unix-lərin həqiqi təsadüfi yaratmaq üçün fiziki səs mənbələrindən istifadə edən kernel RNG-ləri var.

Başqa bir ümumi yanaşma, kriptoqrafik olaraq, cari vaxtın deterministik bir RNG (srand (time (NULL)) üçün toxumu olaraq götürülməsi, dəyərsizdir, çünki indiki vaxt sirr deyil, fiziki simulyasiya və ya video kimi şeylər üçün. oyunlar, kifayət qədər yaxşıdır.

Kitabın ikinci fəsli Diskret Hadisə Simulyasiyası: İlk Kurs Lawrence Leemis tərəfindən təsadüfi ədəd generatorlarına (və ya daha doğrusu, psuedo-təsadüfi ədəd generatorlarına) fantastik bir giriş verir.

Kitabından bir parça bunu mənim fikrimcə yaxşı izah edir:

  • təsadüfi - təsadüfi bütün ağlabatan statistik testlərdən keçən məhsul istehsal edə bilir
  • nəzarət edilə bilən - istəsən, çıxışını təkrar istehsal edə bilir
  • portativ - müxtəlif kompüter sistemlərində eyni çıxışı istehsal edə bilir
  • səmərəli - minimum, kompüter resursları tələbləri ilə
  • sənədləşdirilmiş - nəzəri cəhətdən təhlil edilmiş və geniş şəkildə sınaqdan keçirilmişdir.

"Daha yaxşı" təsadüfi ədədlər əldə etmək üçün ağ səs-küy generatorundan istifadə etmək mümkün olsa da, yuxarıdakı meyarların çoxuna əməl etmədikləri üçün qəbul edilməmişdir.

Kitabın bir nüsxəsini (və ya oxşar bir şeyi) əlinizə almağı məsləhət görürəm. PRNG -in işinin səylərinizə necə kömək edəcəyini dəqiq başa düşmək.

Təsadüfi ədədləri yaratmaq üçün kod yazmalısınız və Kod da YOX təsadüfi (Deterministdir)

Beləliklə, "Təsadüfi" (ümumiyyətlə cari vaxt möhürü) seçilmiş bir "Toxum dəyəri (lər)" ilə başlayaraq sonra rəqəmlər yaratmağa başlamaq üçün bir alqoritmdə istifadə edin. Ancaq bütün dəsti orijinal Toxum dəyərinə əsaslanır!

Belə ki kodunuzu eyni eyni Toxum dəyərləri ilə yenidən işləsəniz, eyni ədədlər dəstini alacaqsınız! Hər hansı bir ağıllı adam bunu təsadüfi adlandıra bilərmi? Amma mütləq edir Bax təsadüfi

Onları bənzərsiz hala gətirməyə gəldikdə, bir nömrə hazırladıqdan sonra bu nömrənin artıq olub olmadığını yoxlayın, əgər varsa atın və yenisini yaradın.

Təsadüfi ədədlər yaratdığınız üçün, yaradılan dəyərlərin bənzərsiz olmasını gözləməlisiniz. Bu təsadüfi bir xüsusiyyətdir - həqiqətən təsadüfi (və ya hətta yalançı təsadüfi) ədədlərin ardıcıllığının bənzərsiz olduğunu söyləyə bilməzsiniz, çünki bu tələb aralığın son dəyərinin proqnozlaşdırılmasına və ehtimalını dəyişdirməsinə imkan verəcəkdir. hər dəfə yenisi seçildikdə bütün seçilməmiş nömrələr.

Çox sadə bir tərifim var Yalançı təsadüfi:

Proqnozlaşdırmaq üçün çox sayda naməlum dəyişən var.

Mənim də sadə bir tərifim var Əsl təsadüfi:

Sonsuz bilinməyən dəyişənlər.

Bir kompüterin problemi, BÜTÜN dəyişənləri bilməsidir. Təsadüfi ədəd sadəcə olaraq bəzilərinin riyazi funksiyasıdır toxum dəyəri.
Ən yaxşısı, kompüterə ümumiyyətlə proqnozlaşdıra bilmədiyimiz bir dəyişənə (dəqiq vaxt kimi) əsaslanan yalançı təsadüfi bir toxum dəyəri verməkdir.

Bir kompüter təsadüfi bir rəqəm yarada bilməsə də, proqnozlaşdırmaq üçün çox dəyişən təqdim etmək yaxşıdır!

Həqiqətən təsadüfi ədədlər yaratmaq proqram təminatında başqalarının qeyd etdiyi kimi həqiqətən mümkün deyil, ancaq həqiqətən təsadüfi ədədlər yarada bilən bir cihaz qurmaq üçün hardware ilə mümkündür*. İnternetdə bunun bir neçə nümunəsi var və Geiger sayğacındakı gənələr arasındakı vaxtı oxumaqdan, tənzimlənməmiş bir alıcının ağ səs -küyünü (əsasən kainatdan gələn fon radiasiyasını) götürmək üçün istifadə olunan müxtəlif üsullar var. Mən özüm də mövcud olan bir neçə metoddan istifadə edərək bir neçəsini qurmuşam.

*Hər hansı bir yaxşı fizik, kainatın necə işlədiyini nəzərə alsaq, bunların heç birinin hiper-texniki cəhətdən təsadüfi olmadığını, ancaq ağlabatan Nəticələri proqnozlaşdırmağın yolu bu müzakirə naminə kifayətdir.

Xüsusi bir cihaz olmadan təsadüfi bir ədəd çıxarmaq mümkün deyil. Birinci kursda bir neçə sinif yoldaşım və mən əsasən AM qəbuledicisi olan və 4 fərqli kanala köklənmiş, A -dan D -ə çeviriciyə daxil olan və hamısını əlavə edən təsadüfi ədəd generatoru təklif etdik (maksimum sayınızı modulla). İstənilən ixtiyari sayda stansiyadan analoq girişin birləşməsi təsadüfi olduğundan və A2D çeviricisindən çoxlu sayda təsadüfi ədədlər istehsal edə bildiyimiz üçün bunun yaxşı bir generator ola biləcəyini təklif etdik. Əlbəttə ki, bu, fəlsəfi mənada təsadüfi deyil, baxmayaraq ki, əksər praktik məqsədlər üçün bu işləyə bilər.

Determinizm mahiyyətcə bir funksiyadır. Cəbrdən yadda saxla ki, bir funksiya bir sahə ilə aralıq arasındakı yazışmadır ki, hər bir sahə üzvü aralığın tam bir üzvünə uyğun gəlsin.

Beləliklə, əgər f (x) = z, f (x)! = Y, əgər y z deyilsə. Bu bir funksiyadır. JavaScript təsəvvür edin:

Add (2,3) nə qədər zəng etsəniz də, həmişə 5 -ə qayıdır. Başqa sözlə, Add () deterministik bir funksiyadır.

Xarici faktorlar Add-ı qeyri-müəyyən edici bir şəkildə apara bilər. Məsələn, tənliyə çox işləmə daxil etsəniz. İnsan girişi də qeyri-determinizmə səbəb olur.

İşin maraqlı olduğu yer budur.

"Təsadüfi rəqəmlər istehsalının hesab üsullarını düşünən hər kəs, əlbəttə ki, günah içindədir."

Von Neumann qeyd edir ki, "[.] İstehsalının arifmetik üsulları". Bu, dəqiq bir cihazdan oxunan insan girişi, paralellik, nümunə külək sürətlərindən və ya təsadüfi istehsalın digər alqoritmik olmayan yollarından bəhs etmir. giriş deterministik funksiyaya keçir.

Bu sadəcə bir funksiyanın və ya funksiyalar sisteminin birdən-birə qeyri-deterministik hala gəlməyəcəyini bildirir. Başqa sözlə, Əlavə et (2,3) bir şəkildə 6 və ya 5 -dən başqa bir şey qaytarmayacaq eyni girişlər verilir. Bu mümkün deyil.

Sitat gətirən müəllif bunu bir addım da irəli aparır.

Ümid edə biləcəyimiz ən yaxşı şey, təsadüfi olaraq yaradılmış kimi görünən yalan təsadüfi ədədlərdir.

Kontekst əvvəllər "hər hansı bir deterministik cihazda" olaraq təyin edilmişdir. Mübahisəni burada bitirə bilərdim. Bəs sistemə yeni bir element daxil edərək konteksti dəyişdirsək nə olar? Giriş olaraq əlavə edilən qeyri-müəyyən bir element, sistemi qeyri-müəyyən bir sistem halına gətirir. Baxmayaraq ki, qeyri-deterministik elementi silməklə biz yenidən deterministik sistemə düşürük. Girişləri bir şəkildə izləyə və ya başqa şəkildə təkrarlaya bilsək, bir nəticəni yarada bilərik. Ancaq bu paraqrafın hamısı müəllifin dediklərinə tangetenialdır. Konteksti xatırlayın.

Qeyri-determinizmin mənası üzərində mübahisə etmək olar. Bir daha, tangetenial. Konteksti xatırlayın.

Deməli, o haqlıdır. Hər hansı bir deterministik cihazda deterministik sistemin həqiqi təsadüfi nəticə verməsi qeyri -mümkündür.


Kommersiya GIS-nin əlli ili-2-ci hissə: 1994-2019

World Wide Web ilə ilk tanış olduğum günü dəqiq xatırlayıram. 1994 -cü il idi. Sanki informasiya dünyasına yeni bir portal açılmışdı. Tez (o vaxt üçün) intuitiv idi və daha çox məlumat səhifəsinə edilən hiperlinklər əslində ağılsızlıq yaradırdı. Netscape -in öncüsü Mosaic idi. Və çox keçmədi ki, WWW -də xəritələr yerləşdirmək mümkün idi. Veb xəritələri, əvvəlcə çox görselleştirici vasitələr deyildi, amma yenə də yeni iş modelləri üçün imkanlar görə bilərsiniz.

Veb xəritəsinə kim rəhbərlik edəcək? Bu yeni fenomeni kim idarə etməlidir? Lancaster, Pennsylvania mərkəzli RR Donnelly, sonradan MapQuestə çevrilən bir çox şirkət, təbii bir uyğunluq olan kağız nüsxə istehsal işində idi. GPS istehsalçısı Delorme, ehtimal ki, CD -ləri əl cihazları ilə işləməyi təklif etdikləri üçün ehtimal olunan bir namizəd kimi görünürdü. Ancaq bəlkə də veb xəritələşdirmədə liderlik etməli olan ən açıq şirkət Rand McNally, bir veb e -ticarət modelinə yavaş keçdi və İnternet xəritələşdirmə işini demək olar ki, tamamilə qaçırdı və sadəcə kağız yolu atlas nəşriyyat işinə yapışdı. On il sonra Google -un çox pozucu bir iş modeli ilə coğrafi məkana girəcəyini görmək çətin idi. (Aşağıda bu barədə ətraflı məlumat veriləcək.)

GIS Professionalının yüksəlişi

90 -cı illərin ortalarında peşəkar GIS təşkilatları inkişaf etdi: ASPRS, GITA, URISA və MAPPS, həmçinin AASHTO və ASCE GIS peşəsinin alt dəstələrini dəstəklədi. Eyni şəkildə bu təşkilatların qurduğu konfransların da əhəmiyyəti artdı. Bundan əlavə, daha çox yerli və əyalət miqyaslı konfranslar, kiçik coğrafi bölgələrdəki həmkarlarının biliklərindən istifadə edə bilən istifadəçi qruplarını dəstəklədi.

URISA, GIS peşəsini sertifikatlaşdırma yolu ilə qurmaq üçün xüsusilə güclü bir vizyona sahib idi. 2003 -cü ildə GIS Sertifikatlaşdırma İnstitutunun yaradılması, bir şəxsin vicdanlı şəxsiyyətlərini ortaya qoyduğu və Sertifikatlı GIS Professional və ya GISP statusunu tələb edə biləcəyi meyarların ortaya çıxmasına səbəb oldu. İşəgötürənlər, müəyyən bir təcrübə və təcrübəyə sahib olan insanları axtara bilər.

Ancaq 2000-ci illərin əvvəllərindən ortalarına qədər konfransa gəlmə azaldı. Yerli hökumət istifadəçiləri arasında büdcələr daha da sərtləşdi və seçim etmək lazım idi. Hər il bir konfransa qatılmaq niyyətindəsinizsə, istifadəçilərin seçdikləri GIS satıcısına qatılma ehtimalı daha yüksək idi. Esri, Intergraph və Autodesk, Bentley Systems və MapInfo tərəfindən dəstəklənən istifadəçi konfransları peşəkar tədbirlərdə üstünlük təşkil etdi. Çox çox konfrans var idi və bəzi hallarda, GIS/LIS və GITA kimi, mövcud olmağı dayandırdı.

Bəzi GIS konfranslarına iştirak azaldıqca, bənzərsiz bir fərqləndiricisi olan digər hadisələr yeni başlayırdı. İstiqamətlər jurnalıMəkan Kəşfiyyat Konfransı (2004), O'Reilly's Where 2.0 (2006) və ABŞ Coğrafi Kəşfiyyat Vəqfinin (USGIF) GEOINT Simpoziumu (2008) sırasıyla iş tətbiqləri, yerə əsaslanan xidmətlər və kəşfiyyat cəmiyyətinə xidmət edirdi. Açıq mənbə cəmiyyətində, OSGeo, Xəritə və Eclipse Vəqfinin Yerləşdirmə Texnologiyası, niş, lakin artan bir peşə icmasına xidmət edirdi.

Açıq Coğrafi Məkan Konsorsiumunun Əhəmiyyəti

Bu sektora yeni daxil olan bir çox informasiya texnologiyası şirkəti arasında coğrafi məkan texnologiyasının bu əhəmiyyətli yüksəlişi, qlobal istifadəçi cəmiyyətindəki artım və meydana gələn yeniliklər standartlara və qarşılıqlı əlaqəni təşviq etməyə ehtiyac yaratdı. Açıq Coğrafi Məkan Konsorsiumu (OGC) 1994 -cü ildə quruldu. David Schell tərəfindən başladılan təşkilat, Açıq Grass Foundation GRASS -da Schell -in ilk açıq mənbə coğrafi məkan proqram həllərindən biri olan işinin bir nəticəsi idi. İlk illərdə Sun Microsystems və PCI varlığını dəstəklədi. OGC, qarşılıqlı fəaliyyət qaydalarını qurmaq üçün əməkdaşlıq təşkilatı halına gəldi. Bu təşkilat, üzvlərinin ortaq bir atmosferdə paylaşdığı və hamıya fayda verən bir çox coğrafi yeniliklərin inkişafına təkan verdi. Bu yaxınlarda təqaüdə çıxmış OGC prezidenti Mark Reichardt, quruluşu digər standart orqanları ilə birləşməyə yönəltdi ki, coğrafi texnologiya sektorunun W3C, buildingSMART ittifaqı və bir çox işlərində əhəmiyyətli dərəcədə əks olunduğundan əmin olsun. Bir çox cəhətdən, OGC, təşkilatların rəqabət təsirlərini kənara qoyaraq ortaq mənfəət üçün coğrafi məkan yeniliyinin ortaq bir hədəfi üzərində çalışmasına imkan verən yapışqan oldu.

Məkan verilənlər bazası - nümunələr və proseslər

90 -cı illərin ortalarında, məkan məlumat bazaları Oracle, Microsoft və Informix daxil olmaqla böyük İT şirkətləri üçün fərqləndirici oldu. Müştərilər, hesablama intensivliyi olan coğrafi məkan əməliyyatlarının əsas çərçivələrə və ya serverlərə yüklənməsini zəruri hesab etdikdə, Oracle Spatial, Microsoft SQL Spatial və Informix məlumat kartuşları kimi proqram həlləri bir seçim oldu. Intergraph, agnostik olaraq görünməyə can atırdı və o vaxt məlumat kartricləri vasitəsilə bir neçə verilənlər bazasını dəstəkləyirdi. Esri, Autodesk, MapInfo və Intergraph tərəfindən masa üstü GIS proqramından birbaşa əlaqələr qurmaq üçün əhəmiyyətli bir təkan oldu. Bu gün məkan məlumat bazaları ilə inteqrasiya tələb olunur və yerə əsaslanan məlumatların həcmi artdıqca daha da vacibdir. Böyük məlumat mühitinin vacib olması halında, yerli olaraq qurulmuş geoprosessorların birləşdirilməsi populyarlıq qazanır.

Earth Observation Platforms — Too Many Pixels

EarthWatch, Space Imaging, Spot Image and DigitalGlobe, followed by Surrey Satellite Technology, LLC and BlackBridge, all launched Earth observation satellites during this period to fill the gaps left by government-funded satellites such as Landsat. The problem was “too many pixels” and not enough customers outside of government and academia. When contracts such as NextView were let by the U.S. government, the private EO satellite customers had few incentives to change their business model to sell to commercial companies. And commercial companies, though in need of EO data, rarely knew how to consume it, analyze it and justify the cost.

For some companies, the need was too great. I remember visiting Mars, Inc., the candy company. Their need was to assess the availability of Brazilian cocoa so they could manufacture chocolate bars. They hired GIS and remote sensing analysts. It was one of the few examples that I observed that tried to integrate geospatial analysis in not only their upstream operations but also applications in marketing and sales. And, as mentioned in Part 1, commercial real estate and retail were heavy users of GIS. However, during this 25-year period, companies retail expanded and then, unfortunately, contracted during the “un-malling” of America in the mid-2000’s as the rise of ecommerce came of age and the impact of Amazon was felt.

The growing need for EO data has not deterred the venture capitalist community. During the period 2006-2012, venture capital poured into companies such as Skybox Imaging (later acquired by Google who then sold the renamed company, Terra Bella, to Planet Labs in 2017), Planet Labs, UrtheCast, PlanetIQ and others. Launching lighter-weight smallsats with significantly agile payloads offered coverage of the Earth’s surface in a shorter time period. However, this came with a tradeoff of sometimes lower spatial resolution than the 5000 kg satellites of DigitalGlobe and others. Application-specific smallsats for weather and agriculture, for example, were an attempt to differentiate the imagery products.

However, smallsats will now compete with the rise of unmanned aerial vehicles and companies that are creating consortiums to pilot them, much like Uber deploys ride-sharing services today. UAV’s can be positioned more quickly, albeit with smaller coverage areas, and capture images as well as full-motion video. Here again, the geospatial technology profession is faced with the challenge of educating and differentiating complex products that require an understanding of spectral and spatial resolutions and the knowledge to convert “dumb pixels” into location intelligence. The advent of machine learning, however, has given rise to better feature extraction technology that is fostering the ability to create unique data by-products.

Google Earth

In 2001, I was working for an Accenture-backed startup company in Berkeley, Calif., Vectiv, that was developing a solution for the retail real estate market in which the map visualization component was underpinned by MapInfo’s MapBasic programming language. It was there that we entertained a meeting with John Hanke of Keyhole. The visualization was truly unique, and as many know, Keyhole was purchased by Google and became the foundation for Google Earth.

The Google Earth phenomenon cannot be overstated as a defining paradigm shift in GIS, but it is only one of a few attempts at developing a comprehensive “globe.” NASA’s WorldWind, developed as an open source platform in 2003, and Microsoft’s Virtual Earth, which had its beginnings as TerraServer, are examples. Both Microsoft Virtual Earth and Google Earth were vying for early adopters in mid 2005 as commercial search engines, but Google Earth clearly won this competition.

Google’s entry into what heretofore was the domain of GIS stirred more than just deep concern among geospatial companies. Esri, for example, was compelled to develop ArcGlobe in response. Consumer imagery was not a target market for GIS vendors and yet Google stepped into the fray with a platform that allowed Earth observation imagery to be viewed and queried, and upended both the software and data market. Visualization of expensive satellite imagery was now pulsuz.

Business Intelligence vs. Location Intelligence

In 2003, there was clearly a change in the way geospatial technology was being viewed. It ceased to become an isolated technology. The tide was rising for business intelligence solutions and location-based data was a key ingredient. Would synergies exist between the two software solutions? The recognition of where the synergies existed was not quite understood. I have a clear recollection, just a few years before, of an Oracle marketing manager for the retail sector telling me that GIS was just “maps.” He had not quite grasped the fundamental value proposition of visualizing spatially-related data, the juxtaposition of which offered significant insights, and to some, a competitive advantage.

In 2004, Directions Magazine sponsored the first Location Intelligence Conference, held in May at the Wharton Business School at the University of Pennsylvania. I chaired this event, as I did for the next 10 years. It was an apt venue to bring together leaders in such industries as retail, banking and insurance with GIS technologies. In addition, business intelligence companies like Oracle, PeopleSoft and Siebel were invited. I remember a conversation with the representative from PeopleSoft and they simply did not understand what geospatial technology offered in terms of deep analytics. It’s ironic that, fast forward to today, every BI company that purports to offer advanced analytics olmalıdır include some degree of geospatial analysis. There is a realization that there are just too many sources of location-based data (mobile phones, traffic sensors, “smart lighting” and others) that are needed for deeper analytics.

Two questions arise for the future BI and location analytics: 1) How much GIS functionality do BI software solutions incorporate into their products and, 2) How many other non-mapping visualization tools are incorporated into GIS? Desktop GIS is already overloaded with functionality. However, web mapping tools should be sufficiently extensible as to include supporting visualizations such as bar and pie charts. BI software providers don’t really want to be in the GIS business but GIS vendors are finding it hard not to overlap with BI. Solution provider, Alteryx, began as a workflow modeling solution utilizing geospatial data, then determined that BI was a bigger opportunity and now works with companies like Tableau to support a broad set of BI applications with some geospatial querying.

SaaS and Pricing Models

Perhaps different from many application software, GIS often lends itself to projects limited by time. Bentley Systems, and now others, will allow buyers to purchase limited use licenses for periods such as three or six months. This flexibility is a welcome change from perpetual license models that do not fit today’s buying habits. Software as a service (SaaS) and API’s provide the type of limited use, pay-as-you-go option that limits the financial commitment. These models are used today by companies such as CARTO, Galigeo and Mapbox that have carved market niches for geospatial data visualization and analytics.

Open Source Software

Open source software, QGIS and MapServer for example, has served a growing community of users that want solutions with lower costs. Most is freely downloaded but not truly free of cost. Customization and development take resources, and communities such as OSGeo, founded in 2006, and the Eclipse Foundation have organized to support these efforts. In addition, companies have sprouted to serve the need for continued software development, such as Boundless, which was acquired by Planet in 2018. This business model works to a point and the lines blur between “free” and the need to produce fit for purpose solutions using open source software that increases total cost of ownership. But make no mistake, open source software competes with commercial off-the-shelf software.

Acquisitions Shape Direction of GIS

During the early to late 2000s several acquisitions shaped the competitive landscape. Pitney Bowes purchased Group 1 Software in 2004 and MapInfo Corporation in 2007, strengthening their position in geocoding and GIS. Hexagon AB has acquired five geospatial companies: Leica Geosystems in 2005, ERDAS in 2009, Intergraph in 2010 and just recently, Luciad in 2018 and Thermopylae Sciences and Technology in 2019. Bentley Systems seems to have been on a tear recently acquiring several companies to strengthen its position in 3D data analysis and building information modeling. Esri’s acquisitions have included CACI in 2002 for demographic data, and more recently ClearTerra in 2018 and indoo.rs in 2019. All point to a restructuring of the geospatial industry to capitalize on the need to manage more location-based data and serve an intense appetite by government and private industry for geospatial information.

Data Marketplaces

Over the intervening years of this second quarter century, the one constant is that you cannot separate geospatial data from software. Georeferenced data is unique to Earth observation and analysis, and the software to process these data must include functionality to process coordinate geometry, topology, topography, projections and more. The availability of these data has been more problematic for users as they are presented with myriad vendors of raster or vector data and are left to fend for themselves as to how to acquire data for their use.

Numerous attempts have been made to develop data marketplaces, both commercial and government. Portals such as the USGS, as well as more generic data portals such as Data.gov in the U.S., and numerous European geospatial data portals, exist to support open data standards. Commercial data marts such as MapMart (now owned by Harris) attempted to provide a wide selection of data for download. Today, Maxar/DigitalGlobe, Pitney Bowes and Esri offer portals for data discovery, download and purchase.

Market Research Companies Recognize LI

In the last several years, there has been a growing recognition of the impact of location intelligence on the broader IT domain by market research firms. Several, such as Gartner, Forrester, Ventana, IDC and others that have traditionally focused on business intelligence have finally taken note of the abundance of companies that rely on location-based data for a competitive advantage and those that are now defacto data companies because of the enormous amounts of data they are capturing — from insurance companies that are developing risk models based on historical perils and understanding how their book of business would be impacted by only the slightest uplift in accuracy from geocoding solutions, to wireless telecommunications companies that ping mobile devices to ascertain signal quality. Therefore, the market research companies have acknowledged that location intelligence is a fundamental component of the IT infrastructure and that GIS has become a general purpose technology that is, try doing without it.

Ventana conducted a market research study in 2013 validating that commercial organizations were growing their investment in location intelligence. Forrester, for example, has published two “Waves,” in 2016 and 2018, their method for identifying the key technology providers. In each, Esri and Pitney Bowes were recognized as the leading providers. Gartner, while not creating either a magic quadrant or hype cycle for location intelligence, has placed “Geospatial and Location Intelligence” on several hype cycle curves, though they seem to have been challenged to identify the technology as either at the “peak of inflated expectations” or along the “plateau of productivity.” Either way, they’ve deprived those of us who have been in this business for many years the opportunity to see the technology enter the “trough of disillusionment.” For a technology that’s been around as long as GIS, Gartner’s assessment seems confusing.

Embedded Geo

Recognizing all that has transpired during this second quarter century of GIS, I would be remiss if I did not mention how certain businesses could not function today without location intelligent solutions. Uber and Lyft, as examples, would not exist if not for how each has embedded geospatial technology as a foundation for their business model, and technology platforms that result in a customer experience where the user expects to see a map. They exemplify the importance and potential of location-based information to expand beyond the world of GIS. But the fact is, the underlying technology, the use of geocoding and machine learning, is transparent to the user. And, in that, lies the future of commercial GIS.


It is very often seen that you have data associated with geographical regions, and you want a nice chart to show up all the values for those geographical locations. You may have sales for different geolocations or product details. Also, we might not always have tools like ArcGIS or QGIS to make good graphical maps. Moreover, it takes a lot of time to generate maps through these tools as well. Now, we can use excel maps to generate fancy maps and map charts for such type of data and that too within a jiffy when your data is ready. Use these map charts whenever you have data in sort of geographical regions such as countries/continents, city, state, postal codes, county, etc.

Excel funksiyaları, düstur, cədvəllər, excel tablosu yaratmaq və s

This article will see how to create map charts under excel and that too in minutes using the excel maps chart option.

How to Create Map Chart in Excel?

Map Chart in Excel is very simple and easy. Let’s understand how to Create the Map Chart in Excel with a few practical steps.

Steps for Creating Map Chart in Excel

Let’s take a simple example of a map chart to just get an overview of how this works in Excel. Suppose we have data as shown below, which contains our sales values for different countries.

Addım 1: Click anywhere on the table and go to the ribbon placed at the upper pane. Select Inset, and in chart options, you can see the Maps option there.

Addım 2: Click on the Maps and select an option called Filled Map. You will see a blank graph coming up. Aşağıdakı ekran görüntülərinə baxın.

Addım 3: Üstündə Dizayn tab, click on the Məlumat seçin seçim. It will allow you to select the data for Map Chart.

Addım 4: A new pop-up window named “Select Data Source”. Here, you will add your data.

Addım 5: Altında Chart Data Range, select the data from cell A1 to cell B6. Excel is smart enough to populate the sales values into series and Country into a category. Düyməsini basın tamam button once done with editing the data.

Addım 6: You will see a map graph as shown in the image below. It highlights that area where your sales have happened (on the world map, you can say).

Addım 7: Now, Right-Click on the chart area, you will see a list of operations available for this chart. Out of all those operations, select the Format Chart Area option, which is situated at the bottom-most part of the operations list. Click on the Format Chart Area option. It allows you to format the chart area.

Addım 8: This will open up a new pane called Format Chart Area. Here you can customize the Fill color for this chart, or you can resize the area of this chart or add labels to the chart and the axis. See the supportive screenshot below:

Step 9: Click on the navigation down arrow available besides the Chart Options. It will open up several chart options. Click on Chart Title and add the title as “Country-Wise Sales” for this chart. Also, select the last option available, namely Series “Sales Amount”. This allows you to make customized changes into series data (numeric values in this case).

Step 10: Once you click on Series “Sales Amount”, it will open up Series Options using which you can customize your data. Like under Series Options, you can change the Projection of this map you can set the Sahə for this map and add Labels to the map as well (remember each series value has a country name labeled). However, the most interesting and important feature is, we can change the color of series values.

Step 11: Altında Series Options, üzərinə basın Series Color seçim. It will open up a list of colors that are used by default while creating this map chart. It ideally chooses the following color combination by default.

MinimumMaksimum in these formatting options are meant that the minimum series value will have a light color and the Maximum series value will have dark color so that it gives a better understanding through the graph itself (No need to go to the values table).

We are going to customize this sequential two-color setting.

Step 12: Click on the dropdown and select the Diverging (3-Color) option under Series Color. It allows you to differentiate your series into three different patterns: Minimum, Midpoint, and Maximum (based on the series’s values and colours).

Addım 13: Choose the following color as shown in the screenshot for each of the Minimum, Midpoint and Maximum series value and see the change in the graph.

Clearly, this Diverging (3-color) system works more decently than the Sequential (2-color) system, and you can easily identify the areas with the lowest sales, medium sales, and highest sales happen.

This is it from this article on map charts. Here we tried to cover how to create a map chart in excel 2016 and have seen some customization options available with map chart. Let’s wrap things up with some points to be remembered.

Things to Remember About Map Chart in Excel

  • The Map Charts are generated online based on the geocoding and region information. Therefore, it becomes more important to provide as smallest possible region information as possible to get adequate data. Having said that, every time you generate a map chart, the system suggests how much region (in terms of percentage can be covered). If you add small region details such as city, county, states, it allows the map to have a better projection of the region, and your chart looks more accurate subsequently.
  • It is mandatory to have a licensed version of Microsoft Excel because this feature currently is not associated with the pirated/mirror versions. If you have a mirror version, you might not be able to see the option to add a map chart under Insert.
  • In this article, the Microsoft Office 365 version of Excel is used (Can Ideally be called as Excel 2016). If you are using Excel 2013, there are some different Add-Ins you have to enable in order to work with Map Charts (It is beyond the scope of this article).

Tövsiyə olunan məqalələr

This is a guide to Map Chart in Excel. Here we discuss the Steps to Create a Map Chart in Excel along with practical examples and a downloadable excel template. You can also go through our other suggested articles –


Explore the Data

Now it&rsquos your turn to explore the data! Select a location from the drop-down menu below to explore ASD prevalence estimates (with the option to select a second location or data source). There is an option to view the data with or without a confidence interval, or a range of possible values. Even though all available data will be displayed, keep in mind that data are not available for all states across data sources.

At a Glance (select a location): Tətbiq edin

Make selections below to view prevalence estimates by location or across data sources or to add confidence intervals.

2. Add a comparison for one of the following:

Prevalence in another location:
Select another location to compare Apply

Prevalence from another data source:
Select another data set to compare Apply

Confidence interval:
Show or hide confidence interval Apply

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in <>

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

No Comparison Data Available for ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

without confidence interval

* ADDM data do not represent the entire state, only a selection of sites within the state.
**ADDM estimate = the total for all sites combined.
NSCH data are not comparable over time as data collection methods changed and the data are not provided here. See technical notes for further details.

2016 ADDM NETWORK DATA

In this section, explore the most recent ADDM data, both overall and among certain demographic groups by study area.

MOST RECENT STUDY YEAR: 2016 | STUDY AREA: All Arkansas counties | STUDY AREA: Maricopa County in metropolitan Phoenix | STUDY AREA: Adams, Arapahoe, Boulder, Broomfield, Denver, Douglas, and Jefferson counties | STUDY AREA: Clayton, Cobb, DeKalb, Fulton, and Gwinnett counties | STUDY AREA: Baltimore County | STUDY AREA: Two counties (Hennepin and Ramsey), which include the large metropolitan cities of Minneapolis and St. Paul | STUDY AREA: Franklin, Jefferson, St. Charles, St. Louis, and St. Louis City counties | STUDY AREA: Alamance, Chatham, Forsyth, Guilford, Orange, and Wake in central North Carolina | STUDY AREA: Essex, Hudson, Union, and Ocean counties | STUDY AREA: Bedford, Cheatham, Davidson, Dickson, Marshall, Maury, Montgomery, Rutherford, Robertson, Williamson, and Wilson counties | STUDY AREA: Dane, Green, Jefferson, Kenosha, Milwaukee, Ozaukee, Racine, Rock, Walworth, and Waukesha counties

Findings from the Arkansas Autism and Developmental Disabilities Monitoring (AR ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Arizona Developmental Disabilities Surveillance Program (ADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Colorado Autism and Developmental Disabilities Monitoring (CO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Metropolitan Atlanta Developmental Disabilities Surveillance Program (MADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Maryland Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MD-ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Minnesota-Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (MN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Missouri Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the New Jersey Autism Study (NJAS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the North Carolina Autism and Developmental Disabilities Monitoring (NC-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Tennessee Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (TN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Wisconsin Surveillance of Autism and Other Developmental Disabilities System (WISADDS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

ASD PREVALENCE PER 1,000 8-YEAR-OLD CHILDREN

Prevalence Ümumilikdə

Ümumilikdə: <> | Lower CI: <> | Upper CI: <>


NƏTİCƏLƏR

We retrieved 1042 georeferenced points from Servick et al. ( 2015 ), and 8 additional georeferenced points were retrieved from Barringer and Galloway ( 2017 ). After the removal of duplicates, representing populations within 1 km of each other, the total number of occurrence points was reduced to 95. These points represented 48 diploid, 12 triploid, and 35 tetraploid localities (Fig. 1).

All AUC scores from the full extent models fell above 0.75, i.e., diploid model 0.873 ± 0.024, triploid model 0.980 ± 0.030, and tetraploid model 0.978 ± 0.025. These AUC values indicate that our models are sufficient for predicting suitable and unsuitable area. The convex hull extent models for diploids and tetraploids had AUC scores above 0.75, i.e., diploid model 0.758 ± 0.043 and tetraploid model 0.922 ± 0.042 however, the triploid convex hull extent model AUC score was 0.711 ± 0.315. This low AUC score is likely due to the small number of triploid samples used to construct this model.

In both the full extent and convex hull extent models, we found that diploids and tetraploids had significantly differentiated climatic niches, despite relatively high levels of niche overlap and geographic sympatry. Models for the diploid and triploid showed the largest pairwise niche overlap for both those constructed with the full extent (Schoener's D = 0.63, Fig. 2A) and convex hull extent (Schoener's D = 0.60, Fig. 2B) lower pairwise niche overlap values were found between the diploid and tetraploid models for both model extents (Schoener's D = 0.48, Schoener's D = 0.49, Fig. 2), as well as between the triploid and tetraploid models (Schoener's D = 0.42, Schoener's D = 0.38, Fig. 2). The niche identity test demonstrated that climatic niche overlap was not significantly different from the null distribution between triploids and diploids for both sets of models, while Schoener's D was significantly lower than expected for diploids and tetraploids for both sets of models (Appendix S3). For the comparison of triploids and tetraploids, Schoener's D was not significantly different than expected for models based on the full extents however, Schoener's D was significantly different than expected for the models based on convex hull extents (Appendix S3).

The MANOVA analysis of the niches of the three cytotypes revealed significant differences among cytotypes for a subset of layers (Appendix S4). Based on post hoc tests, we found that tetraploids and diploids had significantly different mean diurnal temperature range (P = 0.041), annual precipitation (P = 0.012), precipitation of driest month (P = 0.004), and precipitation seasonality (P = 0.006). Additionally, post hoc tests revealed that triploids and diploids had significantly different temperature annual range (P = 0.002), annual precipitation (P = 0.007), precipitation of the driest month (P = 0.012), and precipitation during the warmest quarter (P = 0.004). The multivariate analysis of the three cytotypes showed high overlap but slight variation and sub-partitioning of the tetraploid and triploid niche relative to the broader diploid niche (Fig. 3A Table 1). The highest-loading variables on PC1 for the PCA of the three cytotypes were temperature annual range (bio7), mean temperature of the wettest quarter (bio8), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3A). For PC2, annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) were the highest-loading variables (Table 1 Fig. 3A).

cc26 cc85 gf26 gf85 gs26 gs85 he26 he85 mc26 mc85
Full extent 2x 0.24 0.11 0.06 0.01 0.40 0.09 0.13 0.00 0.38 0.26
3x 0.83 0.46 0.31 0.29 0.69 0.32 0.42 0.00 0.76 0.99
4x 0.64 0.39 0.14 0.07 0.56 0.45 0.44 0.56 0.56 0.56
Convex hull 2x 0.23 0.10 0.05 0.03 0.39 0.10 0.16 0.01 0.44 0.20
ölçüdə 3x 0.87 0.77 0.54 0.34 1.00 0.77 0.79 0.38 0.99 0.99
4x 0.42 0.28 0.29 0.06 0.54 0.38 0.41 0.10 0.31 0.14

Qeydlər

  • cc indicates CCSM4, gf indicates GFDL-CM3, gs indicates GISS-E2-R, he indicates HadGEM2-ES, and mc indicates MIRCO5. Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 is represented by 26, and rcp8.5 is represented by 85.

Using the full extent models, we observed the largest niche breadth in diploids (breadth = 0.48) and the lowest niche breadth in tetraploids (breadth = 0.11), while triploids had an intermediate niche breadth (breadth = 0.29), suggesting that niche breadth decreased as ploidy increased. A similar trend was observed in the convex hull extent models with larger niche breadths observed in diploids (breadth = 0.58) followed by triploids (breadth = 0.32) and tetraploids (breadth = 0.28).

Analysis of geographic overlap among cytotypes revealed that diploids currently occupy a larger geographic area than both tetraploids and triploids when the full extent models are used (Fig. 2A). The range of the tetraploids is completely sympatric within the range of the diploids (G = 1.00), but is only a small subset of the diploid range (G = 0.17). Similarly, the triploids were largely sympatric with the diploids (G = 0.71), while the range of the diploids expanded well beyond that of the triploids (G = 0.25). Triploids occupied about half of the range of the tetraploids (G = 0.6), while the tetraploids occupied only a small subset of the triploids’ range (G = 0.28). Models constructed with convex hull extents support these findings, although lower amounts of geographic overlap were observed (Fig. 2B).

The geographic overlap and average niche suitability between present and future projected ranges varied for the models based on both the full extent and convex hull extent layers (Table 2 Fig. 4 Appendices S5 and S6). We found geographic overlap to be low for diploids using both the full extent (Table 2, G = 0.00 – 0.40) and convex hull extent (Table 2, G = 0.00 – 0.44) models. Low to moderate geographic overlap between the present and future projected ranges of the tetraploids was observed using the full extent (Table 2, G = 0.07 – 0.64) and convex hull extent (Table 2, G = 0.06 – 0.54) layers. For both cytotypes, the low geographic overlap seemed to be due to an overall decrease in range, rather than to a geographic shift (Appendices S5 and S6). The geographic overlap between the present and future ranges of the triploid using both the full extent and convex hull extent models was highly variable (Table 2, G = 0.00 – 0.99, G = 0.34 – 1.00). Diploids are predicted to move into significantly higher altitudes for all projected models, while tetraploids are predicted to move into higher altitudes for all future climate change models except for GISS-E2-R, at 2.6 rcp using the convex hull extent (Fig. 5 Appendix S7). In contrast, triploids are predicted to move into lower altitudes however, not all models predict statistically significant altitude shifts (Fig. 5 Appendix S7).

3A 3B
PC1 PC2 PC1 PC2
bio1 8.0 26.4 5.6 22.4
bio2 7.4 3.7 10.1 2.1
bio7 12.8 5.1 14.5 7.4
bio8 13.1 2.6 11.4 9.9
bio9 8.5 23.4 6.9 17.1
bio12 14.5 3.4 16.5 0.9
bio14 14.3 0.8 15.8 5.1
bio15 8.0 23.1 5.0 22.9
bio18 13.3 11.6 14.2 12.1

The PCA of the six diploid population clusters identified in Servick et al. ( 2015 ) based on genetic data showed minor niche differentiation among populations (Fig. 3B Table 1). However, low sample size per cluster limits the statistical power of this analysis. The highest-loading variables for PC1 were temperature annual range (bio7), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3B). For PC2, the highest-loading variables were annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) (Table 1 Fig. 3B).


Feature: Bug fixes by Stephen Knox

Bug Title | URL issues (if reported) | URL PR or commit -- | -- | -- Allow editing of postgres JSON fields from Text Edit Widget | #29361 | #30758

This feature was developed by Stephen Knox

Feature: Bug fixes by Alessandro Pasotti

Bug Title | URL issues.qgis.org (if reported) | URL Commit (Github) | 3.10 backport commit (GitHub) -- | -- | -- | -- "Recent" Group do not appear when opening the "Select by expression" dialog | #33791 | PR #33922 | PR #33922 QGISserver cannot find shp tries to open absolute instead of relative path | #33200 | PR #33925 | risky unreported: wrong link in server WFS3 items page (too many slashes) | unreported | PR #33926 | risky Qgis scans raster tables on connection to postgis | #33885 | PR #33922 | PR #34288 Layer Properties Information tab - formatting problems | #33862 | PR #33955 | PR #34289 Can't set min/max values to decimal in raster symbology with QGis Linux versions | #33859 | works for me in current master | QgsVectorLayer readStyle does not read scale based visibility | #33840 | PR #33987 | PR #34289 Categorized symbolization does not work on bigint columns in QGIS | #33585 | PR #33992 | PR #34290 QGIS fails to apply style file to rasters | #29427 | no change required, but still investigating | copy / paste feature does not work correctly for MultilinestringZ | #33977 | works for me in current master | Edit Form shows and saves raw default-values from geopackage, spatialite or sqlite | #33383 | PR #34012 | PR #34298 Not possible to uncheck layers in Order Panel | #33854 | PR #34015 | PR #34288 PostgreSQL identity column not recognized properly | #29560 | PR #34017 | PR #34291 Spatialite provider does not recognize autoincrement PKs when table definition uses backticks | #34085 | PR #34012 | PR #34298 QGIS crash when I click on the button "Manage Map Themes" | #33295 | PR #34090 | PR #34098 QGIS Server - WMS Request GetPrint fails with ATLAS_PK | #30817 | works for me in current master | QGIS 3.10.2 replace 0 to NULL | #34118 | PR #34152 | PR #34292 Representation for NULL values inconsistent use/display | #28643 | PR #34157 | PR #34293 DB Manager in 3.11 Master can't connect to PostGIS Enabled database | #34132 | PR #34171 | N/A QGIS doesn't respect OGC guidelines for KVP parameters | #34148 | PR #34175 | PR #34294 QGIS 3.10 can't find pkey of postgres views | #34167 | PR #34179 | PR #34295 Duplicating a scratch layer ignores added fields | #34134 | PR #34199 | PR #34203 QGIS master project XML is invalid | #34218 | PR #34219 | PR #34297 Full row conditional formatting formats wrong full rows | #34122 | PR #34305 | PR #34315 filter expression error returns true | #34259 | PR #34309 | PR #34512 Fields are shifted when importing a layer with an FID attribute into GeoPackage | #32927 | PR #32934 | N/A "split features" of PostGIS layers become slow since 3.6 | #34326 | closed: cannot reproduce with any of the (several) provided datasets | Cannot add/save more than 1 record/feature in a Spatialite layer/table | #34379 | PR #34423 | PR #34513 QGIS crashes when changing "default value" in layer property on a point scratch layer, after editing feature | #34404 | PR #34428 | PR #34514 Raster calculator turns one row of pixels into nodata | #34435 | PR #34460 | PR #34511

This feature was developed by Alessandro Pasotti

Feature: Bug fixes by Sandro Santilli

Bug Title | URL issues.qgis.org (if reported) | URL Commit (Github) | 3.10 backport commit (GitHub) -- | -- | -- | -- repository files modified by 'make check' | #25830 | Runs of testsuite leaves hundreds of directories in

/.local/share | #34185 | Commit 96a7fb8 | N/A Drop use of deprecated QgsCoordinateReferenceSystem constructor | PR #34186 | Commit b4fa419 | N/A Only look for pointcloud in its installed extension schema | #33509 | Commit 1f44b29 | N/A QGIS 3.10 unable to load PostGIS-table on MacOS Catalina | #32558 | Commit d15ce6b | Commit a06b164