Daha çox

QGIS ilə əlaqəsi olmayan xətlərin silinməsi

QGIS ilə əlaqəsi olmayan xətlərin silinməsi


İki nöqtə arasındakı marşrutu hesablamaq üçün şəkil formatında bir yol xəritəsindən istifadə edirəm. Xəritə OpenStreetMap -dan yüklənir və marşrutlaşdırmamızı pozan kiçik əlaqəsiz xətlərə malikdir.

Əl ilə tək -tək silmədən onlardan qurtulmağın bir yolu varmı? Xətlər belə görünür: http://screencast.com/t/4jnQFx57


Hər bir xətt çəkmənin başlanğıc və son nöqtəsi üçün bir tampon (5 metrdən çox olmayan) hesablaya bilərsiniz. Sonra tamponu yol şəbəkəsi ilə kəsin. Tamponla kəsişməyən bir xətt, ehtimal ki, "düzgün" əlaqəsiz bir yol ola bilər. Ancaq qənaətbəxş nəticələr əldə etmək üçün tampon radiusu ilə oynamalı olacaqsınız.


Bəlkə də Məkan sorğusundan istifadə edərək digər xətləri kəsən və ya toxunan və ya üst -üstə düşən bütün xətləri seçin. Sonra seçimi dəyişdirə bilərsiniz (kəsişməyən, toxunmayan və ya üst -üstə düşməyən bütün xətləri seçmək üçün) və sətirləri silə bilərsinizmi?

Bəlkə də topologiya yoxlayıcısı digər xətlərə toxunmayan xətləri seçməyinizə və ya tanımağınıza kömək edə bilər.


Izgaralarım QGIS -də dərəcələrdə göstərilmir

Xəritəmə əlavə bir şəbəkə coordianates var, amma səhv/mənasız koordinatlar verir.

Xəritəmin düzgün koordinatlarını necə göstərə bilərəm?

Bir Cavab

Bu problemin ümumi səbəbi, şəbəkə xətləriniz üçün coğrafi olmayan bir crs istifadə etməkdir.

Tipik olaraq, məkan analiziniz üçün metr, mil və ya kilometrlə ölçülən bir CRS istifadə etmək istəyəcəksiniz. Bu bölmələr analiz və hesabat vermək üçün əla olsa da, xəritələr hazırlamaq üçün ən yaxşıları deyillər. Uzunluq və enliklərini metr, mil və ya kilometrlə ölçən/göstərən bir xəritə düşünün.

Beləliklə, indi bir qovşağın içindəyik və coğrafi bir crs istifadə edərək səhv nəticə əldə etmək üçün hansı istiqamətə yönəlməli olduğumuza baxmayaraq, səliqəli/təfsir edilə bilən xəritə düzeni və ya coğrafi olmayan bir nəticə istifadə edərək etibarlı nəticələr əldə edə bilərik, ancaq pis/oxunmaz bir sxem.

Xoşbəxtlikdən, bunun bir yolu var. Birincisi, analiz üçün istədiyiniz CRS -dən istifadə edin. İkincisi, çap bəstəkarına çatanda və xəritənizə ızgaralar əlavə etdikdə (bu yazıda izah edildiyi kimi https://geoafrikana.com/how-add-grids-and-grid-frame-map-qgis), dəyişdirmə ızgarasını vurun. düyməsini, & quot; görünüş & quot bölməsinin altında & quotCRS & quot etiketli bir açılan qutu görəcəksiniz. Bunun üzərinə vurun və coğrafi bir CRS (EPSG 4326) seçin.

Voila! İndi ızgaralarınız metr, mil və kilometr deyil, dərəcələrdə göstəriləcək.


3 Cavablar 3

Obyektiv, əsaslandırılmış cavablar Mənbəsindən asılı olmayaraq burada xoş gəlmisiniz. Satıcılarla əlaqəsi olan insanlar bəzən özünəməxsus və ya başqa cür əldə etmək çətin olan məsləhətlər və ya məlumatlar verə bilərlər. Belə töhfələri gördüyüm üçün minnətdaram. Cəmiyyətimizin bir üstünlüyü, kommersiya satıcıları üçün çalışan və ya açıq mənbə həlləri hazırlayan bir çox dəyərli və yüksək qiymətləndirilən üzvlərinin olmasıdır.

Yeni bir istifadəçi bir məhsulla əlaqəsini gizlədərkən və verilən xüsusi sualdan asılı olmayaraq onu həll olaraq tövsiyə etmə nümunəsi yaratdıqda, cəmiyyət tez reaksiya verir və təhqiramiz yazıların silinməsindən istifadəçi hesablarının birdəfəlik silinməsinə qədər müvafiq tədbirlər görür. yazılar açıq spam olduqda və GIS ilə heç bir əlaqəsi olmadıqda). Doğru hərəkət qaydası ilə bağlı hər hansı bir sual varsa, icma üzvləri hər hansı bir anlaşılmazlığı aradan qaldırmaq üçün ümumiyyətlə həmin istifadəçi ilə (şərhlər, söhbətlər və ya meta mövzu vasitəsilə) dialoqa başlayırlar.

Şəxsi maraqlarınızın (kommersiya olsun, olmasın) həllini tövsiyə və ya şərh etdiyinizi görürsünüzsə, bu həll yolu ilə əlaqənizi müəyyən etmək hər zaman yaxşı bir fikirdir: insanlara lazım olan məlumatı verməyin başqa bir yoludur. cavabınızı qiymətləndirmək üçün.


QGIS Map Design 2nd nəşrində ən çox sevdiyim yeni resept

Məni Twitter -də izləsəniz, yəqin ki, “QGIS Map Design 2nd Edition ” elektron kitabının artıq nəşr olunduğunu eşitmişdiniz və çap versiyasının bu ayın sonunda satışa çıxarılacağını gözləyirik. Gretchen Peterson və mən redaktorumuz Gary Sherman ilə birlikdə (bəli, o Gary Sherman!) – sizə çoxlu yeni və təkmilləşdirilmiş xəritə dizaynı iş axınları və bir çox tamamilə yeni xəritələr təqdim etmək üçün çox çalışırıq. Gretchen sayına görə, bu nəşrdə 23 yeni xəritə var, buna görə də favorit seçmək çox çətindir!

Birinci nəşr kimi, hər biri ya təbəqə üslubu, etiketləmə və ya çap düzənləri yaratmağa yönəlmiş üç fəsildə getdikcə inkişaf etmiş reseptlər təqdim edirik. Sevdiyim birini seçməli idimsə, onunla getməliyəm “Döndürülmüş xəritələrin idarə edilməsi ”, çap planları fəslində inkişaf etmiş reseptlərdən biridir. Aldadıcı dərəcədə sadə görünür, lakin çoxsaylı detallar haqqında məlumat verən bir xəritə tərtib etmək üçün bir çox böyük QGIS xüsusiyyətlərini və ağıllı fikirləri özündə birləşdirir. Çevrilmiş xəritə elementlərinə ilham verən addan başqa, bu dizayn birləşdirir

  • xəritəyə ümumi baxış
  • mövzular xəritəsi
  • bitmiş xətlər və çoxbucaqlar
  • fırlanan şimal oxu
  • fantastik lider xətləri

“QGIS Map Design 2nd Edition ”, hər bir resept üçün təlimatları, habelə məlumatları və layihə sənədlərini təqdim edir. Beləliklə, dərhal oraya girib təqdim olunan materiallar ilə işləyə və ya texnikanı öz məlumatlarınıza tətbiq edə bilərsiniz.


SPI xətlərində bağlanmamış quyruqlar (saplar)

Bir nəzarətçi bağlamaq üçün 2 yuvadan birini istifadə edən bir dövrə dizaynı var. Fikir, istifadəçiyə nəzarətçilərdən birinin SPI istifadə edərək bir radioya nəzarət etməsinə icazə verməkdir. Dizaynda istifadəçiyə yalnız bir nəzarətçini bağlamağa icazə verilir.

SPI saat tezliyi 25 MHz -dir. SPI Siqnallarının mənbəyində yerləşən 22 Ohm (33 ohm olaraq dəyişdirildi) rezistorlarım var.

Buradakı məsələ bunu etməkdədir, SPI xətlərində həmişə radiodan istifadə olunmamış nəzarətçi yuvasına qədər açıq dövrə quyruğu və ya kötük izi (bəlkə 2-3 sm) olacaq. Aşağıdakı şəkildə, Controller-A qoşulduqda və SPI yuvası istifadə edilmədikdə, lövhədə qısa əlaqəsiz bir iz (sap) olacaq.

Beləliklə, sual budur: bu qısa sapma SPI siqnalını əhəmiyyətli dərəcədə narahat edəcəkmi və ya seçim atlayıcıları əlavə etmək daha yaxşıdır. Elektrik bu qədər qısa olduqda bu əlavə quyruqları narahat etməmək adi bir tətbiqdirmi? Seçim atlayıcıları iz uzunluğunu və dəyəri əlavə edir.

İşdə bir az daha detallı vəziyyətin yenidən işlənmiş eskizi. Alınan şərhlərə əsaslanaraq, saplar elektrik baxımından qısa olduğu müddətdə qəbul edilə bilər. Mənə elə gəlir ki, sapların ucundakı rezistorlar heç bir narahatlıq doğurmur.


QGIS 3.10 GeoPDF -ni sevir!

Bu yaxınlarda, QGIS 3.10 və#8230 Geospatial PDF ixracat dəstəyində tezliklə gələcək maraqlı bir inkişaf üzərində işləyirik! Bu, bir çox QGIS istifadəçisi üçün çoxdan gözlənilən bir xüsusiyyət olmuşdur və yalnız bir qrup maliyyə dəstəyi sayəsində mümkün olmuşdur (aşağıda verilmişdir). Bu yazıda bu yeni xüsusiyyətləri və QGIS PDF çıxışlarınızı necə yaxşılaşdırdıqlarını araşdıracağıq.

Coğrafi PDF -lər indi ya əsas QGIS xəritəsi kətanını ixrac etməklə, ya da xüsusi çap düzeni yaratmaq və ixrac etməklə yaradıla bilər. Məsələn, əsas QGIS pəncərəsindən “Xəritəni PDF olaraq Saxla ” seçimini seçdiyiniz zaman, coğrafi PDF ilə əlaqəli yeni bir qrup görürsünüz:

Ən əsas olaraq, Geospatial PDF, vektor məkan məlumatlarının PDF sənədlərinə yerləşdirilməsinə imkan verən PDF formatında standart bir uzantıdır. “Vektor xüsusiyyət məlumatlarını daxil et ” coğrafi PDF çıxışı yaradılarkən onay qutusu işarələnsə, QGIS avtomatik olaraq səhifədə görünən xüsusiyyətlərdən bütün həndəsə və atribut məlumatlarını daxil edəcək. Sadə bir xəritəni PDF -ə ixrac etsək, hər hansı bir köhnə adi PDF xəritəsi çıxışı kimi görünən bir çıxış faylı əldə edəcəyik …

… amma bu PDF -ni QGIS -ə geri çəkə bilərik və hər hansı digər vektor məlumat mənbəyi kimi müalicə edə bilərik! Aşağıdakı ekran görüntüsündə, çoxbucaqlardan sorğu -sual etmək və orijinal mənbə qatından bütün atribut məlumatlarını görmək üçün Identify alətindən istifadə edirik.

Bu qabiliyyət PDF ixracına çox dəyər qatır. Heç vaxt "#8220fəza məlumat bazası" kimi#məkan olmayan bir PDF ilə təmin olunan hər kəs, bu səbəbdən yaranan məyusluqları təsdiq edəcək, amma bunun yerinə uyğun Coğrafi PDF sənədləri yaratsanız, qiymətli əsas məkan məlumatlarını itirməyəcəksiniz və ya xüsusiyyət atributları! Bundan əlavə, bu PDF -lər Acrobat Reader -də açılırsa, istifadəçilərə xüsusiyyətləri interaktiv olaraq soruşmağa imkan verən vasitələr işə salınır.

Coğrafi PDF çıxışı ilə gələn başqa bir gözəl üstünlük qatların PDF görüntüləyicisində interaktiv olaraq açıla və ya söndürülməsidir. Aşağıdakı ekran görüntüsü, sadə bir QGIS xəritəsindən yaradılan bir coğrafi PDF faylını göstərir. Solda, PDF -də hər biri PDF görüntüləyicinin içərisində açıla və ya söndürülə bilən qatların siyahısı var!

Buradakı ən gözəl şey, GDAL kitabxanasındakı həqiqi coğrafi PDF yaradılmasından məsul olan əsas xüsusiyyətlər sayəsində PDF -nin göstərilməsidir. eyni orijinal QGIS xəritəmizə. Etiketlər müvafiq xəritə qatının yanında açılarkən və söndürülsə də, QGIS pəncərəsində gördüyünüz kimi yenə də eyni şəkildə yığılmışdır. Bundan əlavə, yaradılan PDF -lər etiketləri və vektor xüsusiyyətlərini vektor rəsmləri olaraq saxlayır və#8230 -da xəritəyə yaxınlaşdıqda keyfiyyət baxımından heç bir itki yoxdur! Bu fayllar görünür BÖYÜK!

Eyni qeyddə və#8230 -da sponsorluq başqa bir problemi həll etməyə imkan verdi, yəni əvvəlki QGIS versiyalarında PDF (və ya SVG) ixracatı hər bir görünən xüsusiyyətdən hər bir zirvəni ixrac edərdi! Vay! Bu, kompleks bir çoxbucaqlı sərhəd təbəqəniz olsaydı, potensial olaraq ixrac edilən xəritədə və#8217s miqyasında üst -üstə düşən və tamamilə artıq olmasına baxmayaraq, hər xüsusiyyət üçün milyonlarla təpəyə malik bir PDF yaradacaqsınız. İndi QGIS vektor xüsusiyyətlərini ixrac edərkən avtomatik olaraq sadələşdirir (uyğun, effektiv şəkildə görünməz, sadələşdirmə səviyyəsindən istifadə edərək). Yaradılmış fayl ölçülərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır və digər tətbiqlərdə (xüsusən Inkscape) açmağı və gəzməyi sürətləndirir. (Xüsusi bir səbəbiniz varsa, ixrac zamanı bu sadələşdirməni aradan qaldırmaq üçün bir seçim var!).

Çap planlarından coğrafi PDF -lərin yaradılması daha çox seçim imkanı verir. Bir başlanğıc üçün, bir çap düzeni Coğrafi PDF -lərə ixrac edildikdə, yaradılan PDF -nin sahib olduğunuz digər çap düzeni elementləri ilə birlikdə qatların yığılmasını düzgün idarə etməsini təmin edirik. Aşağıdakı şəkildə interaktiv təbəqə görünürlüğünü idarə edən xüsusi bir çap düzeni görürük. Bir təbəqə dəyişdirilərsə, bu yalnız xəritə elementindən gizlənir və başlıq, şimal oxu və ölçek çubuğu kimi ətrafdakı bütün digər elementlər görünür olaraq qalır:

Bu hamısı deyil! Bir çap planını Coğrafi PDF -yə ixrac edərkən, QGIS, layihənizdə qurduğunuz hər hansı bir xəritə mövzusuna da qoşulur. Bu mövzuları çıxışınıza daxil etməyi seçsəniz, nəticə sehrlidir! Aşağıdakı ekran görüntüsü, bir çox mövzulu bir layihə üçün ixrac variantlarını göstərir və bu mövzuları PDF formatında ixrac etməyi seçdik:

Nəticədə PDF -nin açılması göstərir ki, soldakı qat nəzarətimiz indi ayrı -ayrı təbəqələr əvəzinə xəritə mövzularını sadalayır. Tamaşaçılar, layihələrin QGIS xəritəsi mövzusuna uyğun olaraq qatların görmə qabiliyyətini və üslubunu dəyişdirərək bu mövzular arasında keçid edə bilərlər! Əlavə olaraq, hətta bir mövzunu genişləndirə və qat-qat görünmə nəzarətini ifşa edə bilərsiniz. Heyrət! Vay! Bu, ətraf mühit, sosial, kadastr, nəqliyyat və#8230 daxil olan tək bir PDF çıxış faylı yarada biləcəyiniz deməkdir. xəritənizin görünüşü, hamısı bir faylda.

Nəhayət, PDF faylında ortaya çıxan və birlikdə açılmalı olan qatların birləşməsini dəqiq tənzimləmək üçün hətta nəzarət var. Aşağıdakı ekran görüntüsündə “Airac ” və “Roads ” xəritə qatlarını “Transport ” adlı bir məntiqi PDF qrupuna qruplaşdırmağı seçdik.

Nəticədə əldə edilən PDF, həm təyyarə, həm də yol qatlarını bir -birinə çevirən “Transport ” üçün interaktiv təbəqə ağacında bir giriş göstərərək buna hörmət edir:

Budur, QGIS 3.10 -da yolunuzu açaraq, Geospatial PDF -nin gücünə —!

Bu işin yarı əlaqəli bir faydası, çap düzənlərindən ixracın necə yaradıldığını yenidən işləmək imkanı verdiyimizdir. Bu, QGIS-dən laylı SVG çıxışları yaratmaq qabiliyyətinə əhəmiyyətli dərəcədə təsir etdi. Əvvəllər bu, çox sayda problem və#8211 üst-üstə düşən etiketlər, səhv yığılmış təbəqələr və sonuncu, lakin ən azından, təsviri olmayan təbəqə adları olan SVG-lər yaradan olduqca kövrək bir xüsusiyyət idi! İndi, Geospatial PDF ixracatı kimi, laylı SVG ixracatı xəritənizin dəqiq görünüşünə hörmətlə yanaşır və daha dost, təsvirli qat adlarına malikdir:

Bu, bu qatlı SVG ixracatı üzərində işləyərkən lazım olan ev işlərinin miqdarını əhəmiyyətli dərəcədə azaltmalıdır.

  • Torpaq Vorarlberg
  • Vyana bələdiyyəsi
  • Dornbirn Bələdiyyəsi
  • Powys və BBNP Local üçün Biomüxtəliflik Məlumat Xidməti
  • Kanton Zug
  • Kanton de Neuchâtel
  • Kanton de Turqoviya

North Road, ehtiyaclarınızı ödəmək üçün QGIS tətbiqini genişləndirən aparıcı mütəxəssislərdir. Xüsusiyyətlərin və ya düzəlişlərin inkişafına necə sponsorluq edə biləcəyinizi müzakirə etmək istəyirsinizsə Sən QGIS istəsəniz, daha ətraflı məlumat üçün bizimlə əlaqə saxlayın!


Silinməsi qrafiki kəsən bütün cüt qovşaqları tapın

İstiqamətləndirilməmiş, əlaqəli bir qrafik verildikdə, silinməsi qrafiki kəsən bütün cüt qovşaqları (bir kənar ilə bağlanmış) tapın.
Paralel kənarları və düyünü özünə bağlayan kənarları yoxdur.

Problem, əlaqəli, yönləndirilməmiş bir qrafikin artikulyasiya nöqtələrini (və ya körpülərini) tapmağa bənzəyir - hələ də bir bükülmə ilə bir kənarla bağlanmış bir cüt ucu (və bu cütə bağlı olan bütün digər kənarları) çıxarmalıyıq.

Bu ev tapşırığıdır. Mən bunu həll etməyə çalışıram, DFS və artikulyasiya nöqtələri alqoritmləri haqqında oxuyuram (hər bir düyünün qeyd dərinliyi və aşağı nöqtəsi) - amma bu yanaşmaların heç biri bu problemə kömək etmir. Cormen'in Alqoritmlərə Giriş kitabını yoxladım, amma heç bir mövzu özünü uyğun olaraq təqdim etmədi (verilən, kitabın 1500 səhifəsi var).

Artikulyasiya nöqtəsinin tapılmasının da (çox vaxt) belə bir cüt tapacağı doğru olsa da, artikulyasiya nöqtəsi olmayan bir çox cüt var-4 başı, 5 kənarı olan (tək diaqonallı kvadrat) bir qrafiki nəzərdən keçirin. : belə bir cütü var, ancaq artikulyasiya nöqtələri (nə də körpülər) yoxdur.


2.1. Prinsiplər¶

Məlumat keyfiyyəti ilə analiz keyfiyyəti arasındakı əlaqə xətti deyil. Kritik bir yerdəki tək bir səhv bütün təhlili ləğv edə bilər, eyni zamanda kritik olmayan yerlərdə çoxsaylı səhvlər əhəmiyyətsiz təsir göstərə bilər.

Məkan şəbəkəsi analizində üç səhv xətası prioritet olaraq nəzərə alınmalıdır:

Yanlış formatda məlumatlar

Bağlantı qaydaları ¶

Proqramın məlumatlarınızı uğurla yüklədiyi göründüyü üçün məlumatların düzgün formatda olduğunu düşünmək çox asandır, əgər format səhv olsaydı məlumatların yüklənə bilməyəcəyini təxmin etmək asandır. Məkan şəbəkəsi məlumatları ilə bu çox vaxt belə deyil.

Proqram, müəyyən bir GIS və CAD fayl formatını tanımadığı təqdirdə şikayət edəcək (şəkil, geodatabase və ya DWG kimi). Ancaq bu formatların hər biri iki şeyi təsvir etməklə məhdudlaşır, formalarməlumatlar. Təsvir etmədikləri şeydir məna bu şəkillərdən və məlumatlardan. Məsələn, bir şəkil faylında bu kimi kəsişən iki xətt ola bilər (xətlərin başladığı və bitdiyi yeri aydınlaşdırmaq üçün bloblar istifadə olunur):

Şəkil 4: Şəkil sənədində iki sətir, amma bunlar nə deməkdir?

Göründüyü kimi, bu yalnız iki kəsişən xəttdir. Ancaq düşünün ki, xətlər bir küçə şəbəkəsini təmsil edir. İndi onlarda var məna - amma mənası hələ tam aydın deyil. İki küçənin birləşdiyi yolayrıcına, yoxsa birinin digərinin üstündən keçdiyi körpüyə baxırıq? Bu suala cavab vermək üçün a əlaqə qaydası məlumatlar üçün.

sDNA, a istifadə edərək kodlaşdırılmış məkan şəbəkələrini işlədir təsadüfən son nöqtə bağlantısı qaydası. Bu, bir çox məlumat dəstində istifadə olunan ümumi bir standartdır, məsələn. Ordnance Survey məhsulları və ArcGIS Network Analyst kimi digər proqramlar. (Qiymət fərqini nəzərə almağınız şərtilə. Ordnance sorğusu, bir bağlantının hər bir ucu üçün qiymət ayırmalarını təyin edir və bağlantılar yalnız sinif ayırmaları uyğun gəldikdə qoşulur).

  1. Bir şəbəkə çoxlu xətlərin toplusu (xüsusiyyət dəsti) ilə formalaşır
  2. Xətlər, yalnız üst -üstə düşən son nöqtələrə malik olduqda bağlanmış hesab olunur (xətlər eyni nöqtədə bitməlidir).

Beləliklə, sDNA -ya gəldikdə, Şəkil 4 -də iki xətt bir -birinə bağlanmır, çünki fərqli son nöqtələrə malikdir. Sadəcə bir -birlərini kəsirlər və ya bir körpü və ya bir tunel təmsil edə bilərlər. Bu kateqoriya o qədər yaygındır ki, öz adı var, a brunel (və ya Viktoriya mühəndisinin şərəfinə, a brunel). Bu xüsusiyyətlərə də deyilir əlaqəni kəsirçünki xətlər əlaqəli olmayan obyektləri təmsil edir.

Şəkil 4, bir yol ayrıcını əks etdirmir - və ümumiyyətlə yol kəsişməsində dizayner nəzərdə tutur. Bu ciddi bir məlumat səhvidir. Bir kəsişmənin təsadüfən son nöqtə bağlantısından istifadə edərək dörd ayrı xətt tələb olunur:

Şəkil 5: Şəkil sənədində dörd kəsişmə xətti təsadüfən son nöqtəyə qoşulma qaydaları

Şəbəkənizdəki qovşaqlar Şəkil 5 deyil, Şəkil 4 kimi formatlanırsa, təsadüfən son nöqtələr gözləyən proqram təminatı tərəfindən edilən bütün şəbəkə təhlili tamamilə mənasız olacaq. Bunu kifayət qədər vurğulamaq olmaz - bu açıq görünə bilər, amma praktikada bu səhvi tez -tez görmüşəm, çünki (proqram bu sənəddə olduğu kimi xətlərin ucundakı ləkələri göstərmək üçün qurulmamışdırsa) hər iki format da yüklənir düzgün və tamaşaçı ilə eyni görünür.

Bu səhvin tez-tez edilməsinin başqa bir səbəbi, üst-üstə düşən bir bağlantı nöqtəsi qaydası istifadə edərək şəbəkələrin çəkilməsinin yorucu, vaxt aparan, ağrılı və səhvlərə meylli olmasıdır. Dizayner, ehtiyac duyulandan çox daha çox xətt çəkməlidir və bu sətirlər (insanlar olaraq) kosmos haqqında düşüncə tərzimizə uyğun gəlmir. Bu səbəblərə görə, insanlar təsadüfən son nöqtəsi olan bir şəbəkə çəkməyi sevmirlər. Bu tamamilə yaxşıdır-yorucu və səhvlərə meylli bir işdən qaçınmaq təşviq edilməlidir. Ancaq bu şəkildə istehsal olunan şəbəkələrin təhlildən əvvəl təsadüfən son nöqtə bağlantısına çevrilməsi çox vacibdir.

Əlbəttə ki, Şəkil 4 üslubunda yol ayrıcını çəksəniz, bunların kəsişməsindən daha çox körpü və ya tunel (brunel) olduğunu necə göstərərdiniz? Fərqli bağlantı qaydalarından istifadə edərək:

  • Bağlantıyı kəs (çoxbucaqlı) qaydası. Xüsusi olaraq başqa cür qeyd edilmədikdə, kəsişən bağlantıların qoşulacağı güman edilir. Bu, ayrı bir qat açma ilə aparılır (çoxbucaqlı olaraq çəkilir). Bu əl ilə çəkmək üçün asan bir formatdır.
  • Link-Bağlantı (məlumat) qaydası. Xüsusi olaraq başqa cür qeyd edilmədikdə, kəsişən bağlantıların qoşulacağı güman edilir. Bu, hər bir sətrə əlavə edilmiş bir məlumat sahəsi ilə aparılır. Bu əl ilə çəkmək üçün asan bir formatdır.
  • Bağlantı-Son nöqtə dərəcəsi ayırma qaydası. Dokunduqları BÜTÜN xətlərin üst -üstə düşməli olduğu bütün nöqtələrdə məlumatların kəsişməsinə icazə verilmir. Bağlantılar son nöqtələrində birləşmədikdə, bu, yüksəklik və ya sinif ayırma məlumatları təqdim etməklə göstərilir - hər bir xəttə iki məlumat sahəsi əlavə olunur, biri xəttin başlanğıcı üçün, digəri isə sonu üçün. (OS ITN bunu edir).
  • Bağlantı Node qaydası. Dokunduqları BÜTÜN xətlərin üst -üstə düşməli olduğu bütün nöqtələrdə məlumatlarda kəsişmələrə icazə verilmir. Bağlantılar son nöqtələrində birləşmədikdə, bu, yüksəklik və ya sinif ayırma məlumatları göstərilərək göstərilir - yüksəklik və sinif ayrılığı uyğun gəlmədiyi təqdirdə son nöqtələrin qoşulmayacağı güman edilir. Bu məlumatlar, yüksəkliklərini təmsil etdikləri xətlərə istiqamətli ayrı nöqtələr qatında verilir (OS Meridian bunu edir).
  • Paylaşılan nöqtə qaydası Verilərdəki xətti təmsil edən nöqtələr siyahısında bir nöqtəni paylaşmadıqca xətlər kəsişmir. Bu son nöqtə və ya xəttin özündə hər hansı bir künc ola bilər və ya kəsişmə yaratmaq üçün künc olmadan əlavə edilə bilər. OpenStreetMap bu qaydanı istifadə edir, baxmayaraq ki, bu sənəddəki xətlərdəki bütün nöqtələri 'qovşaq' olaraq ifadə etsəm də, əlaqələrin bağlandığı yerlər üçün 'qovşaqların' istifadəsini qoruyuram.

Daha sonra problem, bu digər formatlardan təsadüfən son nöqtə bağlantısı qaydası olan bir şəbəkəyə çevrilməkdədir.

  • Bağlantı kəsmə (çoxbucaqlı) qaydası üçün, Autocad üçün sDNA şəbəkəni çevirmək üçün bir vasitədir. GIS üçün bu vasitəyə ehtiyacınız varsa, bizə bir xətt buraxın - hələ heç kim bunu istəməyib, amma biz onu hazırlamağa baxa bilərik. Alternativ olaraq, hər hansı bir GIS sistemində, şəbəkəni aşağıdakı kimi bağlantı kəsmə (məlumat) formatına çevirin:
    • çoxbucaqlı sərhədləri kəsmək üçün bağlantıları ayırmaq üçün çoxbucaqlı qatdan istifadə edin
    • yaratmaq brunel keçid qatındakı məlumat sahəsi
    • əlaqəni kəsmə qatının çoxbucaqlıları içərisindəki bağlantıları seçin və bunları işarələyin brunellər məlumat sahəsində
    • şəbəkəniz indi bağlantı kəsmə (məlumat) formatındadır. Dönüştürmek üçün aşağıdakı adımları edin bağlantı kəs (məlumat) təsadüfən son nöqtə formatına keçir.

    Xülasə: məkan şəbəkəsi bağlantısı qaydalarını və (sDNA üçün) şəbəkənizin təsadüfən son nöqtə bağlantısından istifadə etdiyini anladığınızdan əmin olun.

    Məkan istinadı

    Şəkil 4 və Şəkil 5 -ə qayıdaraq, xətlərin nəyi təmsil etdiyini və onların əlaqə qaydasını bilsək də, hələ də koordinatların nəyi təmsil etdiyini bilmirik. Bu fəza istinadı məlumatların. Məsələ həm yeni məlumatlar yaradarkən, həm də mövcud məlumatları digər mənbələrdən endirərkən vacibdir.

    Məkan istinadları ya Coğrafi, ya da Layihəli ola bilər. Coğrafi koordinat sistemləri, yerin oxundan enlem və uzunluq açılarını ölçməklə yer üzündə bir mövqe təyin edir. GPS və Xəritəçəkmə məlumatları üçün dominant qlobal standart olan WGS84 buna bir nümunədir.

    Coğrafi koordinat sistemləri əyri bir səthi təsvir edərkən, proqnozlaşdırılan koordinat sistemləri düz olduqlarını təxmin edərək kiçik sahələrin təsvirini asanlaşdırır. Hər bir ölkənin adətən x və y koordinatlarına əsaslanaraq bu məqsədlə istifadə edəcəyi milli bir şəbəkə var.

    Bir şəbəkəni təhlil etmək üçün, ehtimal ki, sizin üçün fiziki mənası olan məsafə vahidlərindən istifadə etmək istərdiniz - metr, mil və ya kilometr. Bir coğrafi koordinat sistemindən istifadə edən məlumatları yükləmisinizsə, bu, ümumiyyətlə GIS və ya CAD proqramınızdan istifadə edərək çevirmək (layihələndirmək) lazım olacaq deməkdir.

    Təəssüf ki, dünyada hər kəs fəza istinadlarını başa düşmür. Bu o deməkdir ki, bəzən aldığınız məlumatlar yanlış məkan istinadı ilə işarələnə bilər - diqqətli olun!

    Yarana biləcək başqa bir problem, istifadə etdiyiniz GIS proqramının yüklədiyiniz məlumatları həssas bir şəbəkəyə yansıtmaq üçün lazım olan çevrilməni düzgün müəyyən edə bilməməsidir. Buna görə iki dəfə yoxlamaq və lazım gələrsə düzgün çevrilməni əl ilə seçmək yaxşıdır.

    SDNA vəziyyətində, məlumatlarınızın düzgün şəkildə yayıldığından əmin deyilsinizsə, sDNA Fərdi Xətt Ölçmə vasitəsini işlədərək sDNA -nın bağlantıların uzunluğu olaraq nə gördüyünü yoxlaya bilərsiniz. Daha sonra sDNA -nın bir və ya iki fərqli bağlantının uzunluğuna dair hesabatlarını yoxlaya bilərsiniz. Gözlədiyiniz budurmu? Əks təqdirdə, ehtimal ki, səhv məkan istinadınız var və məlumatlarınızı yenidən redaktə etməli olacaqsınız.

    Əsas yerlərdə əlaqə səhvləri¶

    Şəbəkəniz üçün düzgün əlaqə qaydasını istifadə etmisinizsə də, siz və ya başqası onu çəkərkən səhv etmisiniz. Şəkil 6, şəkil 2 ilə eyni şəbəkəni göstərir, getdikcə daha böyük böyütmənin dörd səviyyəsində:

    Şəkil 6: Arızalı yol ayrıcına yaxınlaşmaq

    Yox! Uzaqdan mükəmməl normal bir yol ayrıcına bənzəyən şey, yaxınlaşdığımız zaman əlaqənin kəsildiyi ortaya çıxdı. Bu, çox ciddi bir səhv ola bilər. Düzgün bir model istəyirsinizsə, bu, əlbəttə ki, qəbuledilməzdir - ancaq yalnız təxmini bir şəbəkə modeli istəsəniz belə, belə bir kəsilmə əsas bir yerdədirsə (məsələn, bir şəhərdəki böyük bir marşrut kimi), bütün analiz ola bilər. kobud bir model üçün belə mənasızdır.

    Aşağıdakı bölmələr bu və digər bağlantı xətalarının formalarından bəhs edir.

    Çoxluq tolerantlığı

    Əvvəlcə a ideyasını təqdim edirik çoxluq tolerantlığı. Bu, şəhər miqyasında bəlkə də 1 sm kiçik bir məsafədir (baxmayaraq ki, daha böyük klaster toleransları bəzən faydalı ola bilər). Əgər iki nöqtə çoxluq tolerantlığından daha yaxındırsa, o zaman eyni nöqtə hesab olunur. sDNA iki növ çoxluq tolerantlığını dəstəkləyir, nöqtələr arasındakı üfüqi fərqlər üçün XYTolerance və şaquli fərqlər üçün ZTolerance.

    Diqqət yetirin ki, bəzi GIS sistemləri, xüsusən də ArcGIS, nə qədər yaxından böyütməyinizdən asılı olmayaraq - əlaqənin kəsilməsini GIS -in klaster tolerantlığından kiçikdirsə, əlaqəli olaraq göstərəcək! Beləliklə, xətlərin bağlı olub -olmamasına çox diqqətli olmalıyıq, çünki nə qədər yaxından baxmağımızdan asılı olmayaraq səhvləri belə görə bilmərik.

    SDNA Hazırlama vasitəsi, çoxluq tolerantlığından daha kiçik olan kəsiklərin düzəldilməsini dəstəkləyir. Şəkil 6 -da, uyğun bir çoxluq tolerantlığı təyin etsəniz, sDNA Prepare xətləri birləşdirəcək (Şəkil 6 -dakı şəbəkə əslində iki deyil, dörd xətdən ibarətdir - Bağlantı qaydalarına baxın). sDNA çoxluq tolerantlığı yalnız xətlərin son nöqtələrinə aiddir, aralarındakı heç bir nöqtə deyil. ArcGIS -də, sDNA ArcGIS -in standart olaraq istifadə etdiyi tolerantlıqdan istifadə edir, baxmayaraq ki, xüsusi tolerantlıq da təyin oluna bilər. Digər platformalarda tolerantlıq sıfıra bərabərdir, yəni düzəliş edilmir.

    Ancaq deyək ki, keyfiyyəti bilinməyən bəzi şəbəkə məlumatlarını endirmisiniz. Hansı çoxluq tolerantlığının istifadə olunacağını necə deyə bilərsiniz? Çox kiçik və çox böyük bağlanmalı olan şeyləri ayıracaqsınız və kəsilməli olanları da bağlayacaqsınız.

    Cavab, klaster tolerantlığı səhvlərini aşkar etmək üçün (lakin düzəltməmək üçün) sDNA Prepare istifadə etməkdir.

    1. Kiçik bir tolerantlıq ölçüsü ilə başlayın

    2. Tolerantlıq problemlərini aşkar etmək üçün sDNA hazırlığından istifadə edin ("Edge son nöqtələri çoxluq/XYToleransdan daha yaxın") və tapdığı səhvləri araşdırın.

    3. Xüsusiyyətlər bütün səhvləri aşkar edir, yoxsa bəziləri bağlanmamalı olan əsl kiçik boşluqlardır?

    1. Alınan bütün xüsusiyyətlər orijinaldırsa, şəbəkə istifadəyə hazırdır.
    2. Bəzi xüsusiyyətlər orijinal deyilsə, daha kiçik bir tolerantlıq seçin və 2 -ci addıma qayıdın.
    3. Bütün xüsusiyyətlər səhvdirsə, onları düzəltmək üçün sDNA preparatından istifadə edin. Daha sonra daha böyük bir tolerantlıq seçin və 2 -ci addıma qayıdın.
    4. Heç bir xüsusiyyət aşkar edilmirsə, daha böyük bir tolerantlıq seçin və 2 -ci addıma qayıdın. Əgər yuxarıdakı (b) və (d) arasında dəyişməyə davam etsəniz, səhvlər və orijinal xüsusiyyətlər eyni ölçüdədir. Bu o deməkdir ki, şəbəkə çox keyfiyyətsizdir və əllə düzəldilməlidir.

    Kəsişmələr və üst -üstə düşmələr¶

    Başqa bir əlaqə xətası xətlər kəsişdikdə və ya üst -üstə düşəndə ​​yarana bilər. Həqiqətən də bu, Bağlantı qaydalarının yenidən işlənməsidir, amma burada səhv qaydanı seçməkdənsə, son nöqtə bağlantısı qaydasını kodlaşdırarkən baş verə biləcək səhvlərə diqqət yetiririk.

    Şəkil 7: (a) bir cüt qovşaq (b) qovşaqları təmsil etmək üçün düzgün xətlər dəsti (son nöqtələri göstərmək üçün ox başları daxil edilmişdir) (c) qovşaqları təmsil etmək üçün səhv xətlər dəsti - kəsişmə xətası (d) qovşaqları təmsil etmək üçün xətlər xətası - üst -üstə düşmə xətası. (D) dəki paralel xətlər əslində üst -üstə düşür, aydınlıq üçün burada bir az ayrılmış şəkildə göstərilmişdir.

    Şəkil 7, düzgün (b) və eyni zamanda yanlış (c, d) təmsil olunan iki qovşaqdan (a) ibarətdir. Hər bir xəttin hər iki ucunda ox başlarının istifadəsinin səhvləri daha aydın görməyə necə imkan verdiyinə diqqət yetirin - bir şəbəkəni yoxlayarkən bunu etmək üçün CİS -in konfiqurasiya edilməsi tövsiyə olunur [2].

    [2]ArcGIS -də ox parametrləri kifayət qədər gizlidir. Bax təbəqə xassələri -& gt simbologiyası -& gt simvolu -& gt redaktə işarəsi -& gt növünü “kartoqrafik xətt simvolu” na təyin edin -& gt xətti xüsusiyyətləri.

    Bu cür səhvlər Topologiya vasitələrindən istifadə edərək düzəldilə bilər. Səviyyə ayırma məlumatları varsa, kəsişmələrin kəsilməsinin dərəcəli ayırma məlumatlarını yanlış bağlantıya köçürməməsinə diqqət yetirmək lazımdır: bütün sıfır olmayan sinif ayırmalarını axtarmaq və xətti kəsmə əməliyyatlarından sonra əllə yoxlamaq məsləhətdir.

    Körpülərin/tunellərin mövcud olduğu bağlantıları pozmağı məsləhət görürük, çünki sinif ayırma məlumatları bunlara düzgün yapışdırılır. Bunun üstünlüyü var bütün kəsişmələr səhv olur: Bir kəsişmə görürsünüzsə, bunun brunel deyil, şəbəkədəki bir səhv olduğuna əmin ola bilərsiniz, çünki ikincisi dərəcəli ayırma məlumatları ilə kodlaşdırılacaq. Bənzər bir siyasət tətbiq edilə bilər döngə bağlantıları eyni nöqtədə başlayan və bitən (dairəvi bir çıxılmaz vəziyyət kimi). Bunlar bilərəkdən bir deyil, iki bağlantıya bölünsə, bütün döngə bağlantılarının da səhv olduğuna əmin ola bilərsiniz. Bu, məs. heç bir şeyə bağlı olmayan bir dairə.

    Yanlış dərəcəli ayırma, yüksəliş və birtərəfli məlumatlar

    Üçüncü növ əlaqə xətası, sinif ayrılması, yüksəliş və ya birtərəfli məlumatlar səhv olduqda yaranır. Əvvəlki hallarda, sinif ayırma və ya yüksəklik məlumatları səhv olarsa üst -üstə düşən son nöqtələr də səhvən kəsilmiş sayılacaq. Sonuncu vəziyyətdə, yanlış yolu göstərən bir tərəfli küçə qeyri-mümkün vəziyyətə səbəb ola bilər.

    Bu cür məlumatları yoxlamağın yolu onu göstərmək və baxmaqdır. Sınıf ayırma məlumatlarınız varsa, hər bir keçiddə iki məlumat sahəsi şəklində olacaq - hər bağlantının ucu üçün bir (sDNA -da buna adətən start_gs və end_gs deyilir). Bir xəttin başlanğıcı və sonu, çəkildiyi yolla əlaqədardır - buna diqqət yetirin tək istiqamətli bir keçid axını ilə eyni istiqamətdə olmaq lazım deyil. Beləliklə, başlanğıc və son sinif ayrılığının təfsir edilə bilməsi üçün GIS, başlanğıc və son sinif ayrılığının hansı sona aid olduğunu aydınlaşdırmaq üçün ox uclarını yalnız sətirlərin sonunda göstərəcək şəkildə qurulmalıdır.

    ArcGIS -də, əlaqənin başlanğıc və son sinif ayrılmasının xüsusi etiketlənməsini əldə edə bilərsiniz Layer xassələri -& gt etiket xüsusiyyətləri dialoq. Etiketi açın və daxil edin Yerləşdirmə xüsusiyyətləri seçmək Xüsusiyyət başına bir etiket qoyun. Basın İfadə birdən çox sahədən etiket yaratmaq. Aşağıdakılar, hər bir keçidi əlaqələndirmə, başlanğıc və son sinif ayrımları ilə daha asan oxumaq üçün mötərizədə mötərizədə qoyan bir ifadə nümunəsidir:

    (Hesablama və əlaqəni yoxlamaq haqqında daha çox məlumat üçün aşağıdakı bölməyə baxın).

    Bir tərəfli məlumatları göstərmək üçün, bir tərəfli küçə istiqamətində bir ox göstərmək yaxşıdır. ArcGIS-də, bu, küçəyə əlavə edilmiş birtərəfli məlumatdan asılı olaraq irəli, geri və ya heç bir ox göstərməmək üçün 'kateqoriyalar' simbologiyasından istifadə etməklə əldə edilə bilər.

    sDNA, yüksəklik (z) məlumatlarının ayrı -ayrılıqda ayrı ayrılıqda verilməsinə imkan verir. İlk baxışdan qəribə görünür, çünki hər ikisi eyni şeyi ölçür. Lakin, tez -tez belə olur ki, dəqiq dərəcəli ayırma məlumatları mövcuddur, ancaq dəqiq olmayan yüksəklik məlumatları. Arazi modeli üzərində 2 ölçülü bir şəbəkə qurmaqla meydana gələn bir 3d şəbəkəsi vəziyyətində, körpülərin və tunellərin yüksəklik fərqləri tutulmayacaq, buna görə də bunları göstərmək üçün sinif ayrılmasına ehtiyac var.

    To display and check elevation data, it is best to view the network in 3d.

    Definitive check for connectivity errors¶

    The definitive way to check for connectivity errors is to get sDNA to calculate the connectivity of each link and see if it displays what you think the connectivity should be. Run sDNA Individual Line Measures to compute the connectivity of each link, and check it is as you expect. Link connectivity (LConn) is the number of ends of other links that the link is attached to.

    Of course, checking connectivity by hand over an entire network may be too costly an operation for you to undertake. sDNA cluster tolerance, and external tools to Break intersections and fix Topology can fix connectivity errors automatically. Bridges and tunnels are usually few in number, so can be checked manually. With a reliable source of data (such as Ordnance Survey), we can usually trust that the source data is correct in any case.

    A final way to check for connectivity problems in key locations, however, is to use sDNA to compute a simple model of angular betweenness. This takes some computation time, but the results should highlight all major routes through the network. If any of these look implausible – the routes you expect to be major are not, or vice versa – this may hint at a connectivity error on a major route.

    Geometry errors at key locations¶

    The final common error in spatial network analysis applies only to angular analysis, i.e., any analysis in which changes of direction are considered important. This includes any hybrid analysis that includes a component of angularity, but not Euclidean or topological analysis.

    Figure 8: Two kinds of geometry error. In the lower picture, the zigzag link may overlap the other link precisely, so be invisible to manual checking.

    There are certain types of error in feature encoding that cause spurious changes of direction on simulated paths through the feature. Figure 8 gives two examples. In the first, what appears at one scale to be a crossroads is slightly staggered – so a route travelling from left to right has to negotiate two 90° turns when in reality, none are needed at all. This kind of problem is common even with usually reliable data sets, which may not have been designed with angular analysis in mind.

    In the second example of Figure 8, a link is shown to have a zigzag feature almost obscured by an adjoining link. The zigzag may in fact completely overlap the other link, in which case it would be invisible to casual inspection (though overlaps should be fixed as a matter of course when fixing Connectivity errors at key locations ).

    One clue that almost always indicates a geometry error is a very short line. To find these, sort all polylines in your model by length, and inspect the shortest ones. Should they be there, or are they part of a staggered crossroads?

    As with overlap errors, Topology tools help to fix geometry errors. All zigzags, staggered crossroads and short edges smaller than the tolerance will be removed. It is up to the user to select a suitable tolerance large enough to remove the errors you have observed in the data, but small enough to leave genuine features intact.

    Traffic islands¶

    A final topic to cover is that of traffic islands in road networks. Some data products (notably Ordnance Survey ITN) will encode larger traffic islands by splitting a link into two parallel parts for the length of the island ():num: Figure #trafficisland ).

    Figure 9: Spatial network representation of traffic island. (a) road layout, (b) network representation

    This encoding breaks angular analysis, by introducing a spurious 180° of turning in each direction along a road which is straight. The problem can be significant, as traffic islands are typically found on major routes through a city the extra angularity introduced by traffic island encoding will cause sDNA to overestimate the metric for these roads and hence underestimate traffic flows.

    sDNA Prepare includes a tool to fix traffic islands. You first need to compute a data field which is set to 1 for links which represent traffic islands, and 0 otherwise (this is usually easy to do from your source data). Then, run sDNA prepare to remove the islands.


    Mapping the Unserved

    As connectivity becomes increasingly valuable to everyone, access to communication is becoming as important as access to other kinds of basic infrastructure. As a result there is an increased urgency to make affordable communication infrastructure accessible to ALL citizens. Yet, mobile network subscriber growth in Africa is slowing, as is revenue growth for mobile network operators. This slowdown is linked to the fact that a significant percentage of newer users come from lower income brackets living in regions that present challenges to operators, ranging from sparser population distributions to lack of effective power infrastructure. This is compounded by the fact that there is a growing digital urban-rural divide in access. If something is to be done about this, having an accurate and up-to-date understanding of who has access and who doesn’t is absolutely essential. This post outlines some work I have done for FHI360 and USAID on a methodology for mapping the unserved.

    My goal is twofold: 1) to calculate the number of people not covered by mobile service in a given country and, 2) to identify communities that could be served if they meet a threshold of population density and radius of coverage. Radius of coverage is a variable number that intended to be determined by the proposed technology for coverage. Coverage is affected by a number of variables including tower height, power output, frequencies in use, and antenna type. Typically a single tower coverage radius might range between two and ten kilometres. A community is identified by having a certain population density within the given coverage radius. The actual population number for the threshold is also a variable and is determined by the business model i.e. CAPEX and OPEX of the operator which would suggest the minimum population to be covered in order to make a sustainable business. For instance, an operator putting up solar-powered, low-cost base stations may be able to sustainably serve a lower population density in a given area than a traditional mobile networks. These two variables are meant to be adapted to specific operator solutions.

    All of the work was done with Open Source tools including QGIS,Geographic Resources Analysis Support System (GRASS), and the Geospatial Data Abstraction Library (GDAL).

    Metodologiya

    The two key resources required are a map of current mobile network signal coverage and a map of population distribution. In the example used below, mobile network coverage data from the GSMA, an industry association for mobile network operators, are used. Having established the extent of network coverage, it is then necessary to establish the following: how many people are unserved/underserved where those unserved people live and, specifically where the densest points of population exist in those unserved areas. There are a number of global data sources that provide GIS-based population density and distribution maps based on national census data. Each dataset has its own strengths and weaknesses.

    The newest and most significant of the above sources is the CIESIN High Resolution Settlement Layer (HRSL) map which has been produced in collaboration with Facebook. This new population map represents a substantial increase in population distribution resolution which is possible thanks to Facebook’s vast computing power and their use of machine learning algorithms to more accurately detect human settlements. Combined with national census data, this offers an unprecedented level of accuracy in mapping where people live. This in turn allows for better predictions as to where to locate towers for mobile coverage.
    Unfortunately the map is currently only available for eight countries: Burkina Faso, Ghana, Haiti, Ivory Coast, Madagascar, Malawi, South Africa, Sri Lanka. This is an increase from the initial release of four countries but still limits the application of the map. In the Liberian example used in this document, WorldPop population data has been used. Liberia was chosen as an example because it there are large areas of the country without any mobile coverage, and as such, is easier to illustrate the methodology.

    Mobile Coverage Mapping

    Using GIS data supplied by the GSMA, a 2G coverage map is overlaid on the population data map in the form of a shapefile. This map is made available through the GSMA who, in turn, receive coverage maps from their member organisations. The accuracy of coverage maps supplied by mobile network operators is something that requires further validation. In the map below, the tower radius coverage appears to be 15 kilometres which is generous for most mobile towers. Eight to ten kilometres is generally considered more realistic although many factors influence coverage including tower height, transmitter power, and terrain features. As such the map probably overstates access. While it is often quite possible for the towers to reach mobile phones over extended distances, the critical limiting factor is the ability of the phones to return a signal to the towers.

    2G coverage map of Liberia

    For the purpose of this work, the GSMA coverage data is used in the absence of more accurate datasets on the assumption that a) this would establish a minimum value for populations that lack coverage and b) that this methodology could be substantially improved if access to tower data, including location, technology, height, orientation, and power output, were made available.

    Once the coverage map is overlaid on the population it is immediately possible to visually identify populations that are not currently covered by a mobile signal. The challenge now is to calculate the number of people currently unserved. This can be achieved by first calculating a vector (shapefile) layer on the map that corresponds to the inverse of the mobile coverage map.

    This can be calculated in QGIS through the following steps:

      Add a shapefile for the administrative boundary of the country in question. These can be downloaded from the Global Administrative Areas database (GADM) that has been developed by Robert Hijmans, in collaboration with colleagues at the University of California, Berkeley Museum of Vertebrate Zoology (Julian Kapoor and John Wieczorek), the International Rice Research Institute (Nel Garcia, Aileen Maunahan, Arnel Rala) and the University of California, Davis (Alex Mandel), and with contributions of many others.

    GRASS – Symmetrical Difference dialog

    This completes the first level of GIS analysis which gives a sense of whether the country appears to have a sufficiently large unserved population to warrant further investigation.

    Identifying Population Centers

    Population map with r.neighbours function applied

    In order to make a more accurate estimate of the market viability of the unserved population, it is necessary to make some calculations based on the population demographics in order to identify concentrations of populations in the unserved areas that may be the most likely points for putting up base stations. There is more than one way to address this problem. In this case, the r.neighbors algorithm from the GRASS GIS program is used within QGIS to calculate points of population density. A population raster calculates a population value for each pixel in the map. Each pixel corresponds to a specific range of geographic coverage that depends on the resolution of the map. The CIESIN / Facebook HRSL raster has a resolution of 30 square meters per pixel whereas the WorldPop population map covers 100 square meters per pixel. The r.neighbors algorithm examines the surrounding pixels of any given pixel and performs a chosen function on the pixel values. In this case the surrounding pixel values are summed and the value of that sum is placed in the source location, creating a new raster map. The resulting raster map makes it easier to see the areas of highest population density as compared with surrounding areas. In the map to the left it is possible to see how the points of population density have become more visible. The number of surrounding pixels that are calculated can be varied from as little as a 3ࡩ grid up to whatever level of neighbouring samples brings out the best population density highlights. In the case of Liberia, a 15吋 grid has been chosen.

    Having run the r.neighbors algorithm, it is then possible to filter out population densities that do not meet a given threshold. To do this the Raster Calculator ( Raster | Raster Calculator ) is used in QGIS to establish a threshold that the r.neighbors map must meet. The calculation to do this within the Raster Calculator is of the format

    Filtered for a threshold level of population density

    where RasterMap is the name of the raster that has been calculated with the r.neighbors function and threshold is the number that has been chosen as the minimum population threshold. There is no hard and fast number to use for a threshold. The value will be dependent on the r.neighbors algorithm results. In the case of Liberia, a threshold of 150 was chosen. The result of running the Raster Calculator function is a new raster that is zero for everywhere except the regions that have met the threshold value. The next step is to create a vector shapefile identifying the regions that meet the selected population threshold value. In the map to the right, the areas in black represent the new threshold raster.

    With this resulting map we can use a QGIS or GDAL function to “polygonize” the raster map into a vector format. The polygonize function draws lines around the non-zero parts of the raster map and creates a new vector layer corresponding to the raster layer. In the map below the areas in blue represent the new shapefile layer that represents regions meeting the population threshold set in the previous calculations.

    Filtered population areas converted to polygons

    The raster map is converted into this vector format in order to identify the centers of these high population areas. This is done through the Polygon Centroids function in QGIS ( Vector | Həndəsə Alətləri | Polygon Centroids ) or can be calculated on the command line using the gdal_polygonize.py tool or through the development of custom programs. The centroid of a polygon is its assumed center of gravity. This can be visualized as the point on which the polygon would balance if it was made of a rigid sheet. This is used to establish a point that approximates the point of maximum population density within any given polygon on the map. Inevitably this is an approximation but one that allows us to calculate an epicenter within each identified coverage area.

    Mapping the centroids of each polygon

    In the map to the right, the calculated centroids can be seen. The resulting calculation is yet another shapefile. The shapefile of points representing the centroids of the polygons representing areas that met the population density threshold serve as possible point for locating towers for new coverage. In calculating this, the first step is to look at centroid points that fall outside existing coverage areas. This can be calculated by using the Clip function ( Vector | Coğrafi İşləmə Alətləri | Klip ) in QGIS using the centroid points as the Input Layer and the 2G no coverage map as the Clip Layer. This produces a subset of the centroids which fall outside the 2G coverage area. The map below show the centroids will fall into the no coverage areas.

    Identifying centroids that fall outside 2G coverage areas

    Having established these points as possible locations for base stations, we can calculate a buffer zone around each point to simulate a coverage area. We can choose the radius for the base station based on the technology that is expected to be used in the areas. Operators now have a range of base stations technologies that can offer different coverage options based on power output, frequency, tower height, and antenna type. In this case we have chosen a radius of 4.5 kilometers.
    In order to calculate the buffers, we first need to project the centroid points into a GIS projection that supports calculations in meters. The standard QGIS projection is a Mercator projection which measures in radians. By selecting the centroid layer in QGIS, you can Save As and, before saving, select a projection that is appropriate to the region you are working in .

    Calculating buffers around the centroids.

    Once the centroid layer has been re-projected, you can then run the buffer function in QGIS ( Vector | Coğrafi İşləmə Alətləri | Fixed Distance Buffer ). When selecting the Fixed Distance Buffer, tick the Dissolve Result checkbox in order to have overlapping buffers merged into a single polygon. There are trade-offs in choosing to dissolve the buffers though as it creates large coverage areas which cannot be addressed by a single tower. The benefit is that it identifies regions where multiple communities or larger communities may be served. There is probably an improvement that could be made here.

    More investigation is yet required to establish the correct unit for the Distance option in the Fixed Distance Buffer. Finding a radius of 4.5 kilometers was done by trial and error. In this case a value of .045 produced that result which suggests the unit was 100 kilometers. In the map to the right the calculated buffers can be seen.

    Buffers with overlaps on existing 2G coverage removed

    Once the buffers have been calculated, we need to exclude the areas where the buffers overlap with existing coverage areas. Depending on how accurate you feel the mobile coverage maps are, you may or may not choose to do this. These are rough estimates at best now as they do not map actual projections of radio coverage but simple circles as approximations. To remove the overlapping regions, we can Clip the buffers with the map of unserved areas.

    Once that is done, we run Zonal Statistics ( Raster | Zona Statistikası ) again and calculate the population that would be covered under these possible new areas of coverage. Zonal Statistics will calculate population numbers for each polygon. As before, those statistics then become properties of the buffered polygons themselves.

    It is then possible to choose to map the colors of those buffers to reflect the estimated population coverage of each buffer zone. Selecting the color gradation for the buffers can be done through the Properties function which is available by right-clicking on the buffer layer in QGIS. In this case, a graduated scale has been used with equal count quantiles. The resulting map, shown below, provides an indication of possible sites for new coverage based on 4.5km radius coverage. This map could be further refined by setting a lower population bound for the buffers.
    It is important to point out that this map requires further refinement of both mobile signal coverage sources and population map sources before it can be relied on as more than simply a tool for opening a conversation about coverage. The results require further interrogation and validation. For instance, the Liberian population map appears to indicate a significant population in the north west that is not coverage by a mobile signal. This is unusual as mobile operators have usually provided services to high density population areas. This could be an error in the GSM mobile coverage maps or an error in the population map. A glance at Google Maps would seem to suggest that the error is in the population map. More work is needed in order to better understand the reliability of this methodology based on current data sources.

    Map of potential areas for sustainable network deployment.

    Future Steps

    Essential to the meaningful use of this methodology is an accurate map of existing mobile coverage. Toward that end, access to tower location data would be the next logical step in validating coverage. Knowledge of tower location along with frequencies in use, tower height, and power output would allow for the creation of a detailed coverage map using tools for calculating RF signal propagation and loss based on terrain analysis. The same tool could be applied as an alternative to the buffers calculated around the polygon centroids providing a more accurate estimate of opportunities for new coverage.

    Təşəkkürlər

    As a newcomer to GIS systems, I want to express my appreciation to a number of people who have provided me with guidance along the way. In particular, I would like to thank:

    • Steve Esselaar, Principal, Research ICT Solutions
    • Gilles Morain, Chief Technical Officer, Masae Analytics , Faculty Service Officer (Spatial information systems, GIS, remote sensing), University of Alberta
    • Greg Yetman , Associate Director, Geospatial Applications Division, Center for International Earth Science Information Network (CIESIN)

    Any errors in the above work are likely a failure on my part to fully appreciate the guidance I was being given. GIS StackExchange deserves a shout-out as well as an invaluable resource.


    This work is part of a body of work on Financing Last Mile Connectivity carried out by FHI360 on behalf of USAID.

    Bunun kimi:

    Posted by Steve Song

    @stevesong local telco policy activist. social entrepreneur. founder of @villagetelco #africa #telecoms #opensource #privacy #wireless #spectrum #data


    3 Cavablar 3

    The culprit is not the LEDs themselves, they're harmless, but the TLC5940s, which switch at high frequency to control LED brightness through PWM. You can't filter the PWM outputs (you can, but then the brightness control doesn't work properly anymore), so that's out, but you can try to do something about decoupling power supplies. Not guaranteed to work, the fact that the scope's probe picks up the signal unconnected indicates that it's probably radiated, but it's worth trying.
    Decouple the TLC5940s properly. They have to provide a lot of power, so that means 100$mu$F, 1$mu$F and 100nF all parallel on the power supply for each device, the smallest value closest to the pins.
    Decouple your 5V power to the microcontroller properly: 100nF close to the pins.

    Are you really using a 24 V power supply with the TLC5940, when the first page of the TLC5940 datasheet clearly states the absolute maximum voltage on the output pins is rated at +18 V?

    2.55 Vpp noise on your 5 V power rail? That's so bad that it makes me suspect that perhaps it's not real -- perhaps your 5 V power rail is fine, but something is producing magnetic fields so strong that the wire from your 'scope probe to your 'scope, acting like an antenna, is picking up 2.55 Vpp of noise.

    If I were you, my next steps would be:

    1. Use a power supply less than the "17 V MAX Vo" mentioned on page 3 of the TLC5940 datasheet -- 12 VDC and 15 VDC power supplies are pretty common.
    2. try reducing magnetic noise by rearranging wires
    3. add more filtering to the 5V regulator
    4. carefully read and try to apply the Avoiding Noise tips.

    magnetic noise

    Your high-current loop runs from the +12 VDC power supply, to one end of the LED chains, through the LED chain, to the TLC input pins, out the TLC ground pins, back to the GND connector of the power supply, and out the +12 VDC connector again. The magnetic field generated by this loop is the area of this loop (which you can control by arranging wires differently) multiplied by the current of this loop (which you have little control over).

    Try to minimize the area of this loop. Consider breaking this loop into 2 parts:

    The low frequency loop: a pair of conductors, in a cable running from the power supply, to a big capacitor near the TLC chip, more or less directly connecting that capacitor to the +12 VDC and GND connectors on the power supply. The GND of the TLC chip also connected to one end of that capacitor. (perhaps a big 470 uF cap in parallel with a 10 uF ceramic cap).

    The high frequency loop: a twisted pair of conductors, in a cable that runs from the TLC chip to the LED chain. Connect the TLC chip output to a small resistor (perhaps 10 Ohm?), and connect the other end of that resistor to one conductor of the twisted pair. Connect the other conductor of the pair the +12 VDC side of the big capacitor near the TLC chip.

    As Rocket Surgeon surgeon pointed out, a low-pass filter might help:

    • RC low-pass filter: a very small capacitor from the cable side of that small resistor to GND might help, but a too-big capacitor there will mess up the PWM modulation
    • ferrite low-pass filter: A ferrite choke around the whole cable, or 2 ferrite beads, one around each conductor of the twisted pair, or both, might help.

    Since it may seem that the TLC doesn't need to be connected to +12 VDC, it's all to easy to wire things in a way that produces the worst possible loop: A discrete "+12 VDC wire" from the 12 VDC power supply to the top of the LED chain, with enough room for a man to stand between that wire and the return path (the return path through the LED chain, then from the bottom of the LED chain to the TLC, and then from the TLC's ground pin back to the power supply), with over a square meter of loop area, producing lots of magnetic noise.

    (perhaps a diagram here would make this clearer . )

    regulator filtering

    Is the power supply really capable of handling this much current? Is maybe the long cables between the power supply and the rest of the system not capable of supporting the fast surge pulses?

    Is maybe large swings on the +12 VDC line perhaps being coupled through the 5V regulator because of insufficient CMRR, or perhaps even the +12 VDC line being pulled so low that the the 5V regulator "drops out" low enough to reset your other devices?

    I would go for a quick test first: drive your +5V regulator from a second power supply (say, a +10 V power supply) completely independent from the +12 V power supply driving your LEDs, except for the GND connecting the power supplies.

    If a second power supply seems to fix the problem, perhaps more regulator filtering would allow the system to run off a single power supply: perhaps you only need to add a small resistor and diode in the path from +12 VDC to the regulator's Vin pin. Perhaps also add more or bigger capacitors from the regulator's Vin pin to GND.

    best decoupling caps

    If you know exactly what the noise frequencies are, the best decoupling caps to suppress that are the caps with the lowest impedance at those frequencies. (The faktiki impedance of the physical capacitors at those frequencies, not the theoretical impedance calculated by 1/jwC). You use an "impedance vs frequency chart" that looks something like this:

    Such charts always show that, at very low frequencies, big capacitance values are best at very high frequencies, physically small packages are best.

    A real impedance-vs-frequency chart is on page 61 of the Murata Chip Monolithic Ceramic Capacitors catalog.


    Videoya baxın: Export Attribute Table to Excel in Qgis