Vairāk

Kā konvertēt datus no .gdb formāta failā bez ArcMap?


Man ir .gdb mape ar LOCK failiem, FREELIST failiem, ATX failiem, GDBINDEXES failiem, GDBTABLE failiem, GDBTABLEX failiem un SPX failiem.

Es vēlos konvertēt pakas datus šajā mapē par shapefile, lai es tos varētu ielādēt Arc GIS tiešsaistē. Ja man joprojām būtu ArcGIS darbvirsmas versija, tas būtu vienkāršs uzdevums, tomēr man vairs nav piekļuves šai programmatūras versijai.

Vai jums ir idejas par to, kā šos paku datus iegūt šablonā? Es vēl neesmu mēģinājis lejupielādēt QGIS, tāpēc neesmu pārliecināts, vai šai programmatūrai būtu tādas iespējas kā ArcGIS 10.1


Viena iespēja, kas var būt nedaudz ātrāka (mazāk klikšķu) vai arī jūs varētu piezvanīt no skripta, būtu izmantot komandu ogr2ogr (izmantojot OSGeo4wShell (kas nāk ar QGIS instalēšanu)).

ogr2ogr -f "ESRI formas fails" C: / Temp / Shps C: /Temp/test.gdb

Ja vēlaties eksportēt apakškopu, varat izmantot to pašu komandu iepriekš, bet beigās norādiet tabulas (-u) nosaukumu (-us) (piemēram, paku un citybnd).

ogr2ogr -f "ESRI formas fails" C: / Temp / Shps C: /Temp/test.gdb parcel citybnd

Faila ģeodatu bāze QGIS 2.4

Piezīme: Izmantojiet Katalogs nevis File

Kad faila ģeodatu bāze ir ielādēta, saglabājiet shapefile


Varat izmantot ogr2ogr, lai pārveidotu no shapefile uz GML (vai daudziem citiem formātiem), un pēc tam importēšanai izmantojiet SQL servera GeomFromGML. Jums būs jāizsauc GeomFromGML katrai funkcijai jūsu shapefile, taču tā ir salīdzinoši viegli uzrakstāma programma.

Esmu uzrakstījis kodu arcbjects, lai veiktu šo uzdevumu. Ja jums ir licences arcview vai dzinējs, varat izveidot konsoles lietojumprogrammu c # un izmantot šo kodu: skatiet vietni https://gis.stackexchange.com/questions/33917/how-to-import-shapefiles-into-ms-sql-2008 -un-tad-skatiet-tos-datus, izmantojot-qgis? lq = 1

ATJAUNINĀT: Es nolēmu, ka es vienkārši norādīšu cilvēkus uz oficiālo Github repo: https://github.com/zer0infinity/OGR2GUI

Šis rīks [ogr2ogr dakša] mēģinās parsēt ievades faila saturu (manā gadījumā tas bija shapefile) un izvadiet to kā virkni dažādu formātu (manā gadījumā man tas bija vajadzīgs kā CSV, bet jūs pat varat eksportēt failu kā SQLite fails). Diemžēl tas nedarbojas tieši uz augšu SQL, bet jūs varat veikt izgāšanu no SQLite skatītāja, piemēram, SQLite Browser, un importēt to uz MS SQL. Pārejot uz SQLite, es pamanīju dažas neefektivitātes (es pazaudēju dažus atribūtus / tabulas). Es arī mēģināju MobileMapper birojs (MMO) (ar labāku veiksmi) eksportēt uz CSV, un tas saglabāja lielu daļu datu, taču pēc tam jums vajadzētu uzrakstīt skriptu, lai datus importētu SQL. Ja dodaties pa šo ceļu, dariet man zināmu, es šobrīd rakstu VBA skriptu, lai risinātu eksportētos datus no MMO.


Pārveidošana no gdb failiem uz shp pētniecībai. Lūdzu, palīdziet

Pašlaik veicu lauka izpēti, un kolēģis man iedeva vienu gdb failu augšupielādei Arcmap (10.2). Diemžēl Arc nav atzīts.

Šie dati ir ļoti svarīgi, un es esmu ieinteresēts, vai ir kāds risinājums, kā augšupielādēt šo gdb failu. Es domāju, ka tā pārveidošana par shp failu darbosies, bet man vienkārši nav ne jausmas, kā to izdarīt.

Jebkura palīdzība būtu ļoti pateicīga.

Hmm, tas ir ļoti dīvaini, Arc vajadzētu atpazīt .gdb bez problēmas. Vai esat mēģinājis pārvietoties uz .gdb, izmantojot ArcCatalog?

Ko tu domā & quot nav atzīts & quot? Ģeodatu bāze ir datu kopa, nevis paši dati. Lasi šo.

Iepriekš sasaistītais palīdzības raksts ir lielisks sākums. Vai jūs varētu arī paskaidrot, ko jūs domājat, sakot & quotupload ArcMap & quot? Varbūt tikai soli pa solim to, ko mēģinājāt darīt, lai skatītu datus.

Manuprāt, tas ir viens no trim jautājumiem:

Jūs mēģināt nepareizi ielādēt datus. Iepriekš aprakstītajam palīdzības rakstam vajadzētu palīdzēt to atrisināt.

Datu bāze tika izveidota jaunākā ArcGIS versijā (10.3) un tādējādi netika atvērta jūsu vecākajā versijā (10.2). Šeit jūs nevarat darīt neko citu, kā vien lūgt personu saglabāt to kā versiju jums.

Persona, kas jums nosūtīja datu bāzi, to nosūtīja nepareizi, un tādējādi Arc to nespēj atpazīt. Jūs nenorādat, kāda veida GDB tika nosūtīts (fails vai personiskais), taču man parasti pat GIS lietpratīgi lietotāji man nepareizi sūta failu GDB un # x27, kas padara tos neizlasāmus. Personiskās ģeodatu bāzes ir Microsoft Access faili (viens fails), taču failu ģeogrāfiskās datu bāzes ir tikai & quotfolder & quot, skatoties no Windows Explorer, tāpēc dažreiz cilvēki vienkārši nosūta mapes saturu un sauc to par labu, taču tas nedarbojas.


AutoCAD DWG. uz ArcGIS 9.3.1 - NEWBIE

Pašlaik es meklēju dwg faila konvertēšanu izmantošanai savā ArcMap. Esmu izveidojis režģa sistēmu cad (Just standard lines) un mēģinu tās importēt ArcGIS 9.3.1. Kad šķiet, ka to pievienoju, ekrānā nekas netiek rādīts?

Es arī mēģināju pārveidot dwg par shp failu ArcCatalog, bet man tomēr nav paveicies to izdarīt.

Jebkura palīdzība būtu ļoti appreciated

Lūdzu, izmēģiniet tālāk norādītās darbības.

Skriptu rīka Feature Class to Shapefile izmantošana, lai vienlaikus konvertētu vairākus failus:
1. Atveriet jaunu tukšu kartes dokumentu ArcMap
2. Atveriet ArcToolbox & gt reklāmguvumu rīkus & gt uz Shapefile un gt Feature Class uz Shapefile (vairāki)
3. Atlasiet ievades funkciju failu pārlūku un dodieties uz vajadzīgo DWG
4. Izvēlieties CAD funkciju klases, kuras vēlaties konvertēt uz shapefile & gt Add
6. Atlasiet izvades mapes failu pārlūku un dodieties uz mapi, kurā vēlaties saglabāt izvades formas failus un gt Pievienot & gt OK

Vienu CAD funkciju klases eksportēšana uz ArcFap failu:
1. Atveriet jaunu tukšu kartes dokumentu ArcMap
2. Atlasiet pogu Pievienot datus un dodieties uz vajadzīgo DWG
3. Izvēlieties CAD funkciju klasi, kuru vēlaties konvertēt uz shapefile & gt Add
4. Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz CAD slāņa jūsu Satura rādītājā & gt Data & gt Export Data
5. Izvēlieties izejas funkciju klases failu pārlūku un dodieties uz mapes atrašanās vietu, kurā vēlaties saglabāt izejas formas failu
6. Nosauciet izvadi un nolaižamajā izvēlnē Saglabāt kā tipu izvēlieties opciju Shapefile & gt Saglabāt & gt Labi & gt Jā

Es ceru, ka jūs jau to atrisinājāt, bet vienalga.

Kāda ir jūsu dwg faila versija?
Tam jābūt ACAD2007 vai vecākam, lai tas būtu saderīgs ar ArcGis 9.3.1 !!

Mēs bieži saskaramies ar jūsu problēmu ar 9.3.1 un "uz jauniem" dwg failiem !!

Ja vēlaties konvertēt CAD datus ArcGIS formātā, vislabākā prakse ir funkciju ielāde ģeodatu bāzē. Ģeodatu bāzes iezīmju klases atbalsta patiesās līknes, savukārt formas faili to nedara.

Ja jums ir Autocad Map3d, es piekrītu, izmantojiet rīku Kartes eksportēšana. Tas atrodas nolaižamajā izvēlnē zem Map Drawing vai komandrindas tipā _mapexport.

Eksportējiet katru slāni formas failā. Īpaši, ja izmantojat objekta datus, es uzskatu, ka tas ir tikai veids, kā vēlāk šos datus iekļaut laukā jūsu ģeodatu bāzes. Eksportējiet katru slāni kā formas failu, iekļaujiet visus datus, kas, jūsuprāt, būs nepieciešami ArcGis kartē. Pēc tam izveidojiet jaunu ģeodatu bāzi arccatalog. Jaunajā ģeodatu bāzē izveidojiet jaunu funkciju klasi (piemēram, savai ūdenssistēmu kartei es saucu ģeodatu bāzi par "komunālajiem pakalpojumiem" un iezīmju klasi ģeodatu bāzes "ūdens"). Pēc tam šajā jaunajā objektu klasē ar peles labo pogu noklikšķiniet un noklikšķiniet uz Importēt objektu klasi (viens). Pievienojiet katru formas failu ar nosaukumu, kurā nav atstarpju. (piemēram, es uzzināju, ka grūtā veidā nenosauciet savu jauno funkciju klasi kā "ūdensvads", tas nedarbosies, tam vajadzētu būt "water_main")
Importējiet katru formas failu savā jaunajā ģeodatu bāzē, un jums ir labi iet. Man vajadzēja daudz meklēt internetā, tālruņa zvanus utt., Lai to noskaidrotu. Tas ir diezgan viegli, kad esat to izdarījis vienu reizi.


Ko GIS lietotāji var darīt ar BIM DATA?

Izmantojot šo jauno reaģēšanas spēju, ĢIS lietotāji varēs veikt divus darbus. Pirmkārt, viņi var vizualizēt BIM informāciju ArcGIS Pro, izmantojot funkciju klases, var saglabāt semantiski strukturētu informāciju no Revit, kas ir GIS karšu funkciju kolekcija. Tas ļauj viņiem izmantot tās funkcijas, kuras viņi vēlas no datu modeļa, citiem mērķiem, piemēram, aktīvu pārvaldībai.

Otrkārt, visu BIM modeli tagad var redzēt ģeogrāfiskā kontekstā. Šī vizuālā spēja radīs lielāku skaidrību ĢIS lietotājiem BIM modeļa iekšpusē. Tikpat svarīgi, ka tas nav BIM modelī, piemēram, telpas un telpas & # 8211, abas ĢIS ir ģeometriskas struktūras, kas pazīstamas pasaulei un tiek izmantotas analīzei, bet ne arhitektiem. Tā kā Revit nodrošina ierobežotu kategoriju daudzumu, visas tās tiek pieskaitītas objektu klasei, kas ļauj piekļūt visiem saistītajiem atribūtiem un parametru informācijai. IFC salīdzinājumā izmanto daudz vairāk kategoriju, kuras ir mazāk viegli pārvaldīt ĢIS.

Tas ir līdzīgs CAD datiem, kas ArcGIS apstrādā Revit datus, tas nozīmē, ka tie novērš datus un interpretē tos kā ĢIS datu kopu. ArcGIS var eksportēt objektu klases .dwg formātā, kurām var piekļūt AutoCAD, izmantojot spraudni ar nosaukumu ArcGIS for AutoCAD. Revit lasīšanas spēja ir pirmais solis tajā pašā procesā BIM datiem.


Robežu un iekšējo mezglu uzbūve. par ziepju plēvi vienmērīgāku

1 Robežu un iekšējo mezglu izveide ziepju plēves izlīdzinātājam Johannai 28. augustā. Apsveriet jūras sugas, kas izplatītas reģionā, kurā ir fiziska robeža, piemēram, salā. Sugu blīvums dabiski uz zemes ir nulle, un mēs varam iedomāties situāciju, kad blīvums vienā salas pusē ir ļoti atšķirīgs no otrā pusē. Izmantojot parastās izlīdzināšanas splainas, piemēram, noklusējuma plāno plākšņu regresijas splainus GAM (Wood 23), gludās funkcijas tiek uzstādītas visā x-y telpā, ko nosaka mūsu paraugu ņemšanas vietu diapazons. Tā kā modelis nezina, ka šajā telpā ir sala, pastāv risks, ka zemes platībā tā var iestatīt blīvumu, kas nav nulle, un modelis, visticamāk, būs piemērots ļoti līdzīgiem blīvumiem visās salas pusēs, jo vienmērīgas funkcijas pakāpeniski jāmainās līdz ar eikalīda attālumu (Millers un Vuds 24). Šīs problēmas var izraisīt prognozēšanas kļūdas. Viens no veidiem, kā GAM ņemt vērā ģeogrāfiskās robežas, ir gludāka ziepju plēves izmantošana (Vuds et al. 28, alternatīvu pieeju sk. Arī Miller un Wood 24). Ideja ir ierobežot vienmērīgu funkciju, ievietojot to noteiktā robežā, līdzīgi kā ziepju burbuļa formu nosaka burbuļu zizlis. Mūsu gadījumā par savu robežu izmantojām Norvēģijas un Krievijas piekrasti, kā arī galveno Barenca jūras salu grupu (Svalbāra, Franča Josefa zemes un Novaja Zemlja) kontūras. Lai izveidotu vienmērīgāku ziepju plēvi, ir jāprecizē divas lietas: Robeža, kurā ievietot vienmērīgu funkciju, kas var ietvert caurumus salām. 2. Vairāki mezgli ar režģa atstarpes deltu šajā robežas apgabalā. Šie mezgli nav tie paši, kas GAM norādīti ar k argumentu. Šie mezgli nosaka pamatfunkciju skaitu, kas tiks atrisināts, iestatot vienmērīgu terminu, savukārt iekšējie mezgli nosaka šo funkciju precizitāti. Lai to pārbaudītu. un 2. ir iestatīti pareizi, šī funkcija ir noderīga [Miller 25, dill / soap_checker]. Šis kods ir balstīts uz Simpsona piedāvāto (2 [2/3/2 / ziepju plēves-smuothers / # fn9]), sk. Arī Augustinu un citus. 23), paplašināta, iekļaujot tajā konstrukciju

2 no sarežģītas robežas no Barenca jūras formas faila. Nepieciešamās bibliotēkas ir: rastrs, rgdal, sp, rgeos, rmapshaper, slota, dplyr un mgcv. Pirmkārt, mēs izveidojam robežu vai ziepju burbuļu zizli: # Šis ir formas fails, kas satur interesējošo piekrasti un salas # Readogr funkcija pārveido shapefile par SpatialPolygonsDataFrame daudzstūriem & lt- readogr (dsn = 'C: / JF bibliotēka / WP2 / WP2 analizē / shapefiles BS / 5m ', layer =' land_bs ') OGR datu avots ar draiveri: ESRI Shapefile Source: & quotC: JF Library WP2 WP2 analizē shapefiles BS 5m & quot, layer: & quotland_bs & quot ar 5 funkcijām ir 2 lauki #Šis formas fails apraksta 5 m izobatu. Šī būs daļa no ārējās robežas kā veids, kā ierobežot # izpētes zonu līdz Barenca jūras šelfam. iso5 & lt- readogr (dsn = 'C: / JF bibliotēka / WP2 / WP2 analīzes / shapefiles BS', layer = 'Kontur5_2') OGR datu avots ar draiveri: ESRI Shapefile Source: & quotC: JF Library WP2 WP2 analīzes shapefiles BS & quot, layer: & quotKontur5_2 & quot ar 423 pazīmēm Tam ir lauki par (mar = c (.)) diagramma (daudzstūri, col = & quotblue & quot) diagramma (iso5, add = T) 2

3 Kontūras ir jāvienkāršo, jo tās ir pārāk sarežģītas, lai ziepes varētu gludāk rīkoties, un izobatas dati sniedzas ārpus pētāmās zonas. Sarežģītības līmenis, ko var izmantot GAM, ir izmēģinājumu un kļūdu jautājums. Šeit es piekrītu paturēt% no sākotnējiem datiem par salām un piekrasti un% par 5 m izobatu, kurā bija daudz datu. Tādā veidā tiek zaudētas dažas mazas salas un smalkas kontūras detaļas, taču mēs saglabājam vissvarīgākās iezīmes. # Vienkāršojiet sauszemes masu okeāna kontūru. Simp & lt- ms_simplify (daudzstūri, saglabāt =., Saglabāt_ formas = FALSE, eksplodēt = PATIESI) iso.simp & lt- ms_simplify (iso5, saglabāt =., Saglabāt_ formas = FALSE, eksplodēt = PATIESI) par (mfrow = c (2,2), mar = c (.)) sižets (daudzstūri, col = & quotblue & quot, main = & quotOriginal & quot) diagramma (ocean.simp, col = & quotblue & quot, main = & quot% & quot) grafiks (iso5, col = & quotblue & quot, main = & quotOriginal & quot) grafiks (iso.simp, col = & quotblue & quot, main = & quot% & quot) 3

4 Oriģināls% Original% null ierīce Es pēc tam pārvēršu koordinātas stereogrāfiskajā projekcijā, kas centrēta mūsu pētāmās zonas aptuvenajā vidū. Šī koordinātu sistēma labi izskaidro zemes izliekumu lielos platuma grādos. #Projekts polārajā stereogrāfiskajā koordinātu sistēmā piezemējas & lt- transformējas (okeāns.simp, & quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + vienības = m & quot) isobath & lt- sptransform (iso.simp, & quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + nulles punkts = wgs84 + vienības = m & quot) Tā kā izobatas dati, kas apraksta 5 m dziļuma kontūru, ir SpatialLines formātā, nevis daudzstūri, ir nepieciešama dažāda apstrāde, lai viss būtu gatavs izgriešanai salas no okeāna. # Šis fails satur vienkāršu robežu, kas apņem izobatu, # no kuras mēs izgriezīsim izobāta robežas kontūras & lt- read.table (& quotc: / jf bibliotēka / WP2 / WP2 analīzes / ziepes izlīdzina / robežu izgriešanas daudzstūris autumn.txt 4

5 galvene = PATIESA) # Pārvērst to daudzstūrī p & lt- Daudzstūris (robeža) ps & lt- Daudzstūri (saraksts (p),) sps & lt- SpatialPolygons (saraksts (ps)) proj4string (sps) & lt- CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + null = wgs84 + vienības = m & quot) par (mar = c (.)) diagramma (izobath) diagramma (sps, add = TRUE) # Noņemiet izobatu no robežu daudzstūra: # krusto līniju ar daudzstūri lpi & lt- gintersection (sps, izobath) # izveido ļoti plānu krustotās līnijas blpi & lt- gbuffer (lpi, width =.) daudzstūra buferi # split, izmantojot gdifference dpi & lt- gdifference (sps, blpi ) # pārvērst daudzstūri par datu rāmja dpi.df & lt- kārtība (dpi) # atlasiet interesējošo gabalu dpi.df & lt- dpi.df [dpi.df $ piece ==,] 5

6 # Izveidojiet jaunu daudzstūri no fiksētās apmales dpi.list & lt- list (x = dpi.df $ garš, y = dpi.df $ lat) p & lt- Daudzstūris (dpi.list) ps & lt - Daudzstūri (saraksts (p) ,) sps & lt- SpatialPolygons (saraksts (ps)) proj4string (sps) & lt- CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + vienības = m & quot) zemes gabals (zeme, col = & quotgreen & quot) plot (sps, add = TRUE) # Vienkāršojiet ārējo robežu vēl nedaudz sps.simp & lt- ms_simplify (sps, keep = .3, keep_shapes = TRUE, explode = TRUE) # Pievienojiet buferi un izgrieziet zemes masas no okeāna slānis tst & lt- gbuffer (sps, byid = true, width =) tst2 & lt- gbuffer (land, byid = true, width =) ocean.aut & lt- erase (tst, tst2) # Pārbaudiet, lai šī jaunā daudzstūra ģeometrija ir derīgs, un uzzīmējiet to rgeos :: gisvalid (ocean.aut) [] TRUE

7 gabals (ocean.aut, col = & quotblue & quot) # Pārveidojiet telpisko objektu par datu rāmi ocean.xy.aut & lt- Tidy (ocean.aut) # izteikt koordinātas jūras jūdzēs, nevis metros, lai tie atbilstu datiem ocean.xy. aut $ long & lt- ocean.xy.aut $ long / 852 ocean.xy.aut $ lat & lt- ocean.xy.aut $ lat / 852 ocean.xy.aut & lt- ocean.xy.aut% & gt% pārdēvēt (x = garš, y = lat) Tie ir mūsu robežu daudzstūri, kas satur platību, kurā vēlamies ievietot ziepju plēvi. Tālāk mēs definējam iekšējos mezglus. Pēc Simpsona (2) metodes es izmantoju datu apjomu, lai definētu regulāru režģi visā izpētes apgabalā. Pēc Vuda (28) domām, iekšējo mezglu atstarpēm parasti jābūt mazākām nekā attālumam starp novērojumiem. Tomēr, tā kā mūsu pētāmā platība ir tik liela, tas dod mums ļoti daudz mezglu, kas ievērojami palēnina gam-funkciju. Šāda smalka izšķirtspēja arī noved pie tā, ka telpiskais termins uztver iepriekšējo spēcīgo citu kovariātu modeļus, kas liek domāt, ka mēs pārspīlējam modeli. Tāpēc es norēķinos, izmantojot mezglu atstarpi 4 nm, nedaudz lielāku par

35 nm starpstacijas attālums no rudens datiem. # Ielādējiet datu autdat & lt- read.table (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analīzes / eco / eco traļš, kas sagriezts vietnei soap.txt & quot, header = TRUE)

8 #Veidojiet mezglus no novērojumu ģeogrāfiskā apjoma N & lt- floor ((abs ((max (autdat $ x) -min (autdat $ x))) / 4)) gx & lt- sek (min (autdat $ x) , max (autdat $ x), length.out = N) gy & lt- sek (min (autdat $ y), max (autdat $ y), length.out = N) gp & lt- expand.grid (gx, gy) nosaukumi (gp) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot) sižets (gp $ x, gp $ y) gp $ y gp $ x #GAM ir nepieciešamas apmales koordinātas kā sarakstu saraksts, # kur katrs saraksts apraksta vienu apmales segmentu vai sala: oceancoords & lt- ocean.xy.aut% & gt% dplyr :: select (x, y, piece) nosaukumi (oceancoords) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot, & quotpiece & quot) borderlist & lt- split (oceancoords, oceancoords $ piece) nosaukumi (robežu saraksts) [] & quot & quot & quot & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot; & quot;

9 border.aut & lt- lapply (nr, function (n) as.list.data.frame (border.aut [[n]])) # Tagad mēs varam izmantot iekšējo funkciju no mgcv, lai atlasītu mezglus, kas atrodas robežas iekšpusē mezgli & lt- gp [ar (gp, inside (bnd = apmale.aut, x, y)),] nosaukumi (mezgli) & lt- c (& quotx & quot, & quoty & quot) #Pēc tam pārbaudiet, vai apmale un mezgli ir kārtībā ar Funkcijas soap_check avots (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analīzes / ziepes izlīdzina / soap_check.r & quot) par (mar = c (.)) soap_check (bnd = border.aut, mezgli = mezgli) Sarkans norāda ziepju plēves virsmu [] PATIESA Šķiet, ka tas ir kārtībā, taču, par laimi, algoritms, kuru GAM izmanto, lai pārbaudītu, vai mezgli atrodas robežas iekšienē, nav tas pats, ko izmanto funkcija InSide. Tāpēc bieži vien manuāli jāpielāgo dažu mezglu atrašanās vieta. #Ielādējiet noregulēto mezglu tabulu. Aut & lt- read.table (& quotc: / jf Library / WP2 / WP2 analīzes / ziepju izlīdzināšana / mezglu rudens 4 nm.txt & quot, 9

10 header = T) Visbeidzot, mums jāpārliecinās, ka visi dati, kurus mēs vēlamies analizēt, atrodas robežzonā. # Pārliecinieties, ka ārpus okeāna daudzstūra noteiktās robežas nav datu # Konvertēt datus uz telpisko autdat.sp & lt- autdat autdat.sp $ x & lt- autdat.sp $ x * 852 #konvertēt atpakaļ no nmi uz m autdat.sp $ y & lt- autdat.sp $ y * 852 autdat.sp & lt- SpatialPointsDataFrame (autdat.sp [, c (, 5)], autdat.sp, proj4string = CRS (& quot + proj = stere + lat_ = 5 + lon_ = 35 + datum = wgs84 + vienības = m & quot)) #Aizgrieziet datus, lai tie atbilstu okeāna daudzstūrim - tas novērš dažus novērojumus no gada # kad ledus apstākļi ļāva veikt paraugu ņemšanu uz ziemeļaustrumiem no Franz Josef Land. data.clipped & lt- crop (autdat.sp, ocean.aut) par (mar = c (.)) plot (data.clipped) plot (ocean.aut, add = t) autdat & lt- data.frame (data.clipped ) autdat $ x & lt- autdat $ x / 852 #konvertēt atpakaļ uz nmi autdat $ y & lt- autdat $ y / 852

11 Tagad mēs esam gatavi ievietot GAM ar ziepju plēves gludumiem. Es to ilustrēšu ar modeli, kas apraksta nenobriedušu mencu blīvumu rudenī kā telpiskā termina funkciju, kas aprīkota ar ziepju bāzi, papildus parastajiem vienmērīgajiem grunts dziļuma, grunts temperatūras, saules augstuma un apsekojuma dienas nosacījumiem, lai labotu paraugu ņemšanas laiks. Šī modeļa darbība prasa nedaudz ilgāku laiku nekā tāda, kurai ir parasts izlīdzināšanas princips, taču zināmā mērā to varam kontrolēt, samazinot iekšējo mezglu skaitu, kas tiek piegādāts argumentā mezgli = mezgli.aut (kā tas tika izveidots iepriekš). Ziepju bāze ir norādīta argumentā bs = so, un robežu koordinātu saraksts argumentā xt = list (bnd = apmale). Mēs arī uzliekam 2 ierobežojumu telpiskā gluduma pamatdimensijai (k), lai samazinātu izpildlaiku un izvairītos no telpiskā lauka pārspīlēšanas. imm.aut.soap & lt- gam (cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y, k = 2, bs = & quotso & quot, xt = saraksts (bnd = border.aut)) + s (saules augstums, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_depth, k = 5) + s (b_temp, k = 5), dati = autdat, family = tw (), method = & quot; REML & quot, mezgli = mezgli.aut) kopsavilkums (im. aut. ziepes ) Ģimene: Tvīdijs (p = .28) Saites funkcija: žurnāls Formula: cod.imm

s (bio_cod, k = 5) + s (x, y, k = 2, bs = & quotso & quot, xt = saraksts (bnd = border.aut)) + s (saules augstums, k = 5) + s (s.day, k = 5) + s (b_dziļums, k = 5) + s (b_temp, k = 5) Parametriskie koeficienti: Novērtēt Std. Kļūda t vērtība Pr (& gt t) (pārtvert) & lt2e- *** --- Signif. kodi: “***”. '**'. '*'. 5 '.'. Gludu terminu aptuvenā nozīme: edf Ref.df F p-value

12 s (bio_cod) & lt 2e- *** s (x, y) & lt 2e- *** s (saules augstums) & lt 2e- *** s (s.day) ** s (b_depth) & lt 2e- ** * s (b_temp) e-2 *** --- Signif. kodi: “***”. '**'. '*'. 5 '.'. R kvadrāts (adj) = 0,44 Deviance paskaidrota = 49,2% -REML = 342 Mēroga est. = N = 444 par (mar = c (.)) Diagramma (im. Aut. Ziepes, izvēlieties = 2) s (x, y, .95) Salīdzināsim šo modeli ar modeli, kas aprīkots ar parasto tp izlīdzināšanas pamatu. Šeit mēs neierobežojam s (x, y) termiņu, lai ļautu gam funkcijai atrast vispiemērotāko šo terminu, t.i., labāko iespējamo modeli ar tp bāzi. imm.aut.tp & lt- gam (cod.imm

s (bio_kods, k = 5) + s (x, y) + s (saules augstums, k = 5) + s (s.diena, k = 5) + s (b_dziļums, k = 5) + s (b_temp, k = 5), dati = autdat, ģimene = tw (), metode = & quot; REML & quot) 2

13 kopsavilkums (imm.aut.tp) Ģimene: Tweedie (p = .53) Saites funkcija: žurnāls Formula: cod.imm

s (bio_kods, k = 5) + s (x, y) + s (saules augstums, k = 5) + s (s.diena, k = 5) + s (b_dziļums, k = 5) + s (b_temp, k = 5) Parametriskie koeficienti: Novērtēt Std. Kļūda t vērtība Pr (& gt t) (pārtvert) & lt2e- *** --- Signif. kodi: “***”. '**'. '*'. 5 '.'. Gludu terminu aptuvenā nozīme: edf Ref.df F p-vērtība s (bio_cod) & lt 2e- *** s (x, y) & lt 2e- *** s (saules augstums) & lt 2e- *** s ( s.diena) ** s (b_depth) & lt 2e- *** s (b_temp) & lt 2e- *** --- Signif. kodi: “***”. '**'. '*'. 5 '.'. R kvadrāts (adj) =, 88 Deviance paskaidrots = 38.% -REML = 3944 Mēroga est. = 22,5 n = 444 par (mfrow = c (, 2), mar = c (.)) Vis.gam (imm.aut.soap, view = c (& quotx & quot, & quoty & quot), plot.type = & quotcontour & quot) vis.gam (imm.aut.tp, view = c (& quotx & quot, & quoty & quot), plot.type = & quotcontour & quot) 3

14 lineārais prognozētājs lineārais prognozētājs Tūlīt ir skaidrs, ka tp modelis paredz lielu blīvumu zemes apgabalā dienvidaustrumos, jo mēs esam izvēlējušies lielu mencu blīvumu tuvu tur esošajam krastam. Lai gan tas ir sarežģītāks, ziepju modelim ir lielāka skaidrojošā jauda nekā tp modelim, un zemāks AIC. df AIC imm.aut.soap imm.aut.tp Iekšējo mezglu skaita izvēle Kā minēts iepriekš, iekšējo mezglu skaita un izvietojuma izvēle var būt sarežģīta un laikietilpīga. Tas ir izšķiroši arī modeļa piemērotībai, jo šie mezgli nosaka vienmērīgās (-o) funkcijas (-u) telpisko izšķirtspēju. Tas atšķir ziepju plēvi vienmērīgāk no citām pamata funkcijām, kur bieži vien ir nepieciešams tās norādīt tieši zvana spēlē bez iepriekšējas sagatavošanās. Tāpēc ir svarīgi izpētīt mezglu skaita un izvietojuma maiņas efektu, lai atrastu saprātīgu kompromisu starp izšķirtspēju un skaitļošanas laiku. Pēdējais ir īpaši svarīgs ļoti sarežģītiem modeļiem. Lai veiktu šo analīzi, mēs saņēmām līdzīgu vispārēju izplatības modeli, ja mēs noņemām līdz 2% no mezgliem, par kuriem mēs bija norēķinājušies, bet attiecīgās smalkākās funkcijas tika zaudētas. Tādējādi, lietojot ziepju plēvi vienmērīgāk, apsveriet, cik smalkas funkcijas ir saistītas ar jūsu pētījuma mērķiem un kā tas ietekmēs jūsu modeļu darbības laiku. 4

15 Atsauces Augustins, N. H., Trenkels, V. M., Vuds, S. N. un amp. Lorance, P. (23). Zilās jūras līdakas kosmosa un laika modelēšana zivsaimniecības krājumu pārvaldībai. Environmetrics, 24. panta 2. punkts, 9. – 9. doi: .2 / lv.29 Miller, D. L., and Wood, S. N. 24. Galīgā laukuma izlīdzināšana ar vispārinātām attāluma splainām. Vides un ekoloģijas statistika, 2: 5-3. doi: ./ s Miller, D. L. 25., 5. augusts. Pārbaudiet, vai ziepju plēvei ir vienmērīgāka robeža un mezgli ..github.com. Iegūts no 2., 2. augusta no Simpson, G. 2., 2. martā. Ziepju plēves gludinātāji un ezera vannu mēbeles. fromthebottomoftheheap.net. Iegūts 29., 2. augustā no # fn9 Wood, S. N., Bravingtona, M. V. un amp. Hedley, S. L. (28). Ziepju plēves izlīdzināšana. Karaliskās statistikas biedrības žurnāls: B sērija (Statistikas metodika), (5), doi: ./ j x Skatīt arī: [5

III regresija: uzlabotas metodes

16. lekcija: Vispārējo piedevu modeļu regresija III: progresīvās metodes Bila Džeikobija Mičiganas štata universitāte http://polisci.msu.edu/jacoby/icpsr/regress3 Lekcijas mērķi Iepazīstināt ar piedevu modeļiem

Telpisko datu lasīšana un rakstīšana R John Lewis. Daži šajos slaidos izmantotie materiāli ir ņemti no Rodžera Bivanda un Deivida Rossitera prezentācijām

Telpisko datu lasīšana un rakstīšana R John Lewis Daži šajos slaidos izmantotie materiāli ir ņemti no Roger Bivand un David Rossiter prezentācijām Ievads Aprakstījis, kā telpiskos datus var attēlot

Atrašanās vieta ir svarīga. 3 paņēmieni ģeo-telpisko efektu iekļaušanai prognozēšanas modelī

Atrašanās vieta ir svarīga. 3 paņēmieni, kā iekļaut ģeo-telpiskos efektus savā pareģojošajā modelī Xavier Conort [email protected] Motivācija Atrašanās vietai ir nozīme! Novērotā vērtība vienā vietā ir

Ģeotelpisko datu vizualizācijas un ģeogrāfiski svērtā reģ. Ieviešana

Ģeotelpisko datu vizualizācijas un ģeogrāfiski svērtās regresijas (GWR) ieviešana Vanderbiltas universitāte 2012. gada 16. augusts Pētījuma fons Pētījuma pamatdatu pārskata algoritms (1) Informācija

Ievads ĢIS. http://libguides.mit.edu/gis

Ievads ĢIS http://libguides.mit.edu/gis 1 Pārskats Kas ir ĢIS? Datu veidi un projekcijas Ko es varu darīt ar ĢIS? Datu avoti un formāti Programmatūras datu pārvaldības padomi 2 Kas ir ĢIS? 3 Raksturlielumi

Exspline Tas: paskaidrojot apdrošināšanas cenu ģeogrāfisko atšķirību

Dokuments 8441-2016 izskaidro, ka: Apskaidrojot apdrošināšanas cenu ģeogrāfiskās atšķirības Kerola Frigo un Kelsija Osterloo, Valsts lauksaimniecības apdrošināšanas ABSTRACT Vispārīgi tiek izmantoti vispārējie lineārie modeļi (GLM).

Floridas ietekme zem jūras līmeņa paaugstināšanās līdz 10 metriem

Floridas ietekme zem 10 metru jūras līmeņa paaugstināšanās iespējas B. Marejs 2009. gada 7. decembris I. Mērķis Novērtējiet 10 metru jūras līmeņa paaugstināšanās ietekmi uz Floridu. Misija: nosakiet Floridas piekrastes garumu

ZVEJNIECĪBAS PRASĪBAS ZONAI ATTIECĪBĀ UZ ZIVSAIMNIECĪBU

ZVEJNIECĪBAS PRASĪBAS ZONAI ATTIECĪBĀ UZ ZIVSAIMNIECĪBU ZVEJNIECĪBĀ Zivsaimniecības krājumus Norvēģijas nozarē var iedalīt divās atsevišķās kategorijās: Pelaģiskās sugas ietver siļķes,

HIBRĪDU PIEEJA AUTOMATIZĒTĀS ZONAS APVIENOŠANAI

HIBRĪDU PIEEJA AUTOMATIZĒTĀS ZONAS AGREGĀCIJĀ Zeshen Wang ESRI 380 NewYork Street Redlands CA 92373 [email protected] ABSTRACT Automātiska teritoriju apkopošana, kas ir plaši nepieciešama, lai kartētu gan dabiskās, gan dabiskās teritorijas.

Google Earth izmantošana, lai izpētītu plākšņu tektoniku

Lietotnes Google Earth izmantošana, lai izpētītu plākšņu tektoniku Lorela Gudela, Prinstonas Universitātes Ģeozinātņu katedra, Prinstona, NJ 08544 [email protected] Iedvesmojoties no ĢIS un aizņēmoties no tā, izmantojot ĢIS

Ārvalstu veselības pētnieku pamatstatistika un datu analīze

Ārvalstu veselības pētnieku pamatstatistika un datu analīze Volkert Siersma [email protected] Kopenhāgenas Vispārējās prakses pētījumu nodaļa Dias 1 Satura kvantificējošā asociācija

Zemes koordinātas un tīkla koordinātu sistēmas

Zemes koordinātas un tīkla koordinātu sistēmas Kā mēs modelējam zemi? Datums Datums matemātiski raksturo Zemes virsmu. Aprēķina vidējo jūras līmeni, topogrāfiju un gravitācijas modeļus. Projekcijas

Rastra-vektora reklāmguvums pārklājuma analīzei

Rastra-vektora konvertēšana pārklājuma analīzei Dažos gadījumos var būt nepieciešams veikt vektoru analīzi rastra datu kopai vai otrādi. Analīzes veidi, kurus var veikt

Vektoru analīze - ievads Telpisko datu pārvaldības darbības - Datu kopu apkopošana analīzei. Datu pārvaldības darbības

Vektoru analīze - ievads Telpisko datu pārvaldības darbības - Datu kopu apkopošana analīzei Pārveidot (pārprojektēt) Apvienot Pievienot klipu Izšķīdināt Topoloģijas loma ĢIS analīzē Datu pārvaldība

EECS 556 attēlu apstrāde W 09. Interpolācija. Interpolācijas paņēmieni B spline

EECS 556 attēlu apstrāde W 09 Interpolācija Interpolācijas paņēmieni B spline Kas ir attēlu apstrāde? Attēlu apstrāde ir 2D signālu apstrādes metožu izmantošana attēlu attēla attēlošanai

Attiecības starp Argo Steric Height un AVISO Sea Surface Height

Attiecības starp Argo Steric Height un AVISO jūras virsmas augstumu Phil Sutton 1 Dean Roemmich 2 1 Nacionālais ūdens un atmosfēras pētījumu institūts, Jaunzēlande 2 Scripps Okeanogrāfijas institūts,

Reef Explorer lietotāja rokasgrāmata

Reef Explorer lietotāja rokasgrāmatas saturs LIETOTĀJA SASARCE. 2 DATU SATURS. 3 PAMATS. 4 ESRI PAMATS. 4 National Geographic pasaules karte. 4 gaiši pelēka audekla karte. 4 Okeāna pamatkarte. 4 pasaules reljefa bāze. 4

CIESIN Kolumbijas universitāte

Konference par klimata pārmaiņām un oficiālo statistiku Oslo, Norvēģija, 2008. gada 14.-16. Aprīlis. Telpisko datu infrastruktūras loma integrējot klimata pārmaiņu informāciju, koncentrējoties uz novēroto novērošanu

JAUNI DIGITĀLĀ TERAPIJAS MODELĒŠANAS (DTM) INSTRUMENTI KABEĻU MARŠRUTU PLĀNOŠANAI, autors: Dr. Hosē M. Andres Makai Ocean Engineering Inc.

JAUNI DIGITĀLĀ TERRAINA MODELĒŠANAS (DTM) INSTRUMENTI KABEĻU MARŠRUTU PLĀNOŠANAI, autors: Dr. Jose M. Andres Makai Ocean Engineering Inc. ESOŠIE KABEĻU MARŠRUTA PLĀNOŠANAS INSTRUMENTI Pēdējos gados zemūdens kabeļa metodes

Regula par svešzemju organismu pārnešanas novēršanu caur balasta ūdeni un nogulumiem no kuģiem (Balasta ūdens regula)

Noteikumi par svešzemju organismu pārnešanas novēršanu caur balasta ūdeni un kuģu nogulsnēm (Balasta ūdens regula), kuru Vides ministrija pieņēma 2009. gada 7. jūlijā

3D zīmēšana. Viena punkta perspektīva ar samazinošām atstarpēm

3D zīmēšanas viena punkta perspektīva ar samazinošām atstarpēm Šis dokuments palīdz aprakstīt pamatprocesu vienkārša 2D plāna 3D attēlojuma ģenerēšanai. Šim vingrinājumam mēs būsim

Metode, izmantojot ArcMap, lai izveidotu hidroloģiski kondicionētu digitālā augstuma modeli

Metode, izmantojot ArcMap, lai izveidotu hidroloģiski kondicionētu digitālā augstuma modeli. Augstas izšķirtspējas topogrāfija, kas iegūta no LiDAR datiem, kļūst arvien vieglāk pieejama. Šis jaunais topogrāfijas datu avots

Jūras likums (UNCLOS III):

Jūras likums (UNCLOS III): JŪRAS JOMU NOTEIKŠANA potenciālās tiesības un paņēmieni BOUNDARIES jūras zonu atkārtotai noteikšanai. BETWEEN AND TURKEY TheGREECE Greek Turkey case. E. DOUKAKIS, Associate

Mapping standards for IUCN Red List assessments

Mapping standards for IUCN Red List assessments And a few of the exceptions adopted by the Amphibian RLA The IUCN Red List of Threatened Species Purpose of including species maps on the Red List Visual

3D Drawing. Single Point Perspective with Diminishing Spaces

3D Drawing Single Point Perspective with Diminishing Spaces The following document helps describe the basic process for generating a 3D representation of a simple 2D plan. For this exercise we will be

Introduction to GIS (Basics, Data, Analysis) & Case Studies. 13 th May 2004. Content. Kas ir ĢIS?

Introduction to GIS (Basics, Data, Analysis) & Case Studies 13 th May 2004 Content Introduction to GIS Data concepts Data input Analysis Applications selected examples What is GIS? Ģeogrāfiskā informācija

Path Estimation from GPS Tracks

Path Estimation from GPS Tracks Chris Brunsdon Department of Geography University of Leicester University Road, Leicester LE1 7RU Telephone: +44 116 252 3843 Fax: +44 116 252 3854 Email: [email protected]

Hydrogeological Data Visualization

Conference of Junior Researchers in Civil Engineering 209 Hydrogeological Data Visualization Boglárka Sárközi BME Department of Photogrammetry and Geoinformatics, e-mail: [email protected] Abstract

A Handbook of Statistical Analyses Using R. Brian S. Everitt and Torsten Hothorn

A Handbook of Statistical Analyses Using R Brian S. Everitt and Torsten Hothorn CHAPTER 6 Logistic Regression and Generalised Linear Models: Blood Screening, Women s Role in Society, and Colonic Polyps

Comparison of Programs for Fixed Kernel Home Range Analysis

1 of 7 5/13/2007 10:16 PM Comparison of Programs for Fixed Kernel Home Range Analysis By Brian R. Mitchell Adjunct Assistant Professor Rubenstein School of Environment and Natural Resources University

Microsoft Excel 2010 Charts and Graphs

Microsoft Excel 2010 Charts and Graphs Email: [email protected] Web Page: http://training.health.ufl.edu Microsoft Excel 2010: Charts and Graphs 2.0 hours Topics include data groupings creating

We extended the additive model in two variables to the interaction model by adding a third term to the equation.

Quadratic Models We extended the additive model in two variables to the interaction model by adding a third term to the equation. Similarly, we can extend the linear model in one variable to the quadratic

MassArt Studio Foundation: Visual Language Digital Media Cookbook, Fall 2013

INPUT OUTPUT 08 / IMAGE QUALITY & VIEWING In this section we will cover common image file formats you are likely to come across and examine image quality in terms of resolution and bit depth. We will cover

Blender addons ESRI Shapefile import/export and georeferenced raster import

Blender addons ESRI Shapefile import/export and georeferenced raster import This blender addon is a collection of 4 tools: ESRI Shapefile importer - Import point, pointz, polyline, polylinez, polygon,

A Geographic Information Systems (GIS) Hazard Assessment Application for Recreational Diving within Lake Superior Shipwrecks

A Geographic Information Systems (GIS) Hazard Assessment Application for Recreational Diving within Lake Superior Shipwrecks Nathan Graham Department of Resource Analysis, Saint Mary s University of Minnesota,

Getting started with qplot

Chapter 2 Getting started with qplot 2.1 Introduction In this chapter, you will learn to make a wide variety of plots with your first ggplot2 function, qplot(), short for quick plot. qplot makes it easy

Spatially Enabling an Asset Management Database

Spatially Enabling an Asset Management Database John Woollett, GIS Manager (Operations) Tube Lines Ralph Diment Intergraph UK Helen Neaves Intergraph UK Bruce Aquila Intergraph Introduction Background

Norwegian Satellite Earth Observation Database for Marine and Polar Research http://normap.nersc.no USE CASES

Norwegian Satellite Earth Observation Database for Marine and Polar Research http://normap.nersc.no USE CASES The NORMAP Project team has prepared this document to present functionality of the NORMAP portal.

The Norwegian ecosystem-based management plan for the Barents Sea and sea areas off the Lofoten Islands. The Barents Sea

The Norwegian ecosystem-based management plan for the Barents Sea and sea areas off the Lofoten Islands By: Dr. Erik Olsen, Research Scientist The Barents Sea Continental shelf sea Average depth 230m Area

FOR TEACHERS ONLY. The University of the State of New York REGENTS HIGH SCHOOL EXAMINATION PHYSICAL SETTING/EARTH SCIENCE

FOR TEACHERS ONLY PS ES The University of the State of New York REGENTS HIGH SCHOOL EXAMINATION PHYSICAL SETTING/EARTH SCIENCE Tuesday, June 22, 2010 9:15 a.m. to 12:15 p.m., only SCORING KEY AND RATING

Step 2: Learn where the nearest divergent boundaries are located.

What happens when plates diverge? Plates spread apart, or diverge, from each other at divergent boundaries. At these boundaries new ocean crust is added to the Earth s surface and ocean basins are created.

3D Model of the City Using LiDAR and Visualization of Flood in Three-Dimension

3D Model of the City Using LiDAR and Visualization of Flood in Three-Dimension R.Queen Suraajini, Department of Civil Engineering, College of Engineering Guindy, Anna University, India, [email protected]

Numerical integration of a function known only through data points

Numerical integration of a function known only through data points Suppose you are working on a project to determine the total amount of some quantity based on measurements of a rate. Piemēram, jūs

Kas ir ĢIS? Geographic Information Systems. Introduction to ArcGIS. GIS Maps Contain Layers. What Can You Do With GIS? Layers Can Contain Features

Kas ir ĢIS? Geographic Information Systems Introduction to ArcGIS A database system in which the organizing principle is explicitly SPATIAL For CPSC 178 Visualization: Data, Pixels, and Ideas. What Can

THE USE OF GIS IN LAW OF THE SEA

THE USE OF GIS IN LAW OF THE SEA UKHO has been using the CARIS LOTS application for virtually all aspects of LOS work over the last 12 months and has seen the application develop considerably during that

Raster Data Structures

Raster Data Structures Tessellation of Geographical Space Geographical space can be tessellated into sets of connected discrete units, which completely cover a flat surface. The units can be in any reasonable

Using the Laser Cutter and AutoCAD Template

1 Using the Laser Cutter and AutoCAD Template This tutorial outlines the best way to cut and etch using the laser cutter. Your project is important to you, and you want to finish it efficiently. Izmantojot

Representing Geography

3 Representing Geography OVERVIEW This chapter introduces the concept of representation, or the construction of a digital model of some aspect of the Earth s surface. The geographic world is extremely

Classes and Methods for Spatial Data: the sp Package

Classes and Methods for Spatial Data: the sp Package Edzer Pebesma Roger S. Bivand Feb 2005 Contents 1 Introduction 2 2 Spatial data classes 2 3 Manipulating spatial objects 3 3.1 Standard methods.

Example: Credit card default, we may be more interested in predicting the probabilty of a default than classifying individuals as default or not.

Statistical Learning: Chapter 4 Classification 4.1 Introduction Supervised learning with a categorical (Qualitative) response Notation: - Feature vector X, - qualitative response Y, taking values in C

Data Validation and Quality Assurance with FME

Technology Brief Data Validation and Quality Assurance with FME First, Some Background Mark Stoakes, head of the Professional Services department at Safe Software, recently gave a presentation on FME and

Data Quality Working Group

Data Quality Working Group In order to get an overview of the issues that have been discussed so far, I have summarized them a little and added some links and references. The interesting discussion is

Geographical Information Systems (GIS) and Economics 1

Geographical Information Systems (GIS) and Economics 1 Henry G. Overman (London School of Economics) 5 th January 2006 Abstract: Geographical Information Systems (GIS) are used for inputting, storing,

GIS Based Risk Analysis Simplifying the Risk Assessment Process

GIS Based Risk Analysis Simplifying the Risk Assessment Process David Adler Principal Engineer System Integrity NiSource Gas Transmission and Storage John Beets Principal GIS Technologist Willbros Engineering

Lecture 3: Models of Spatial Information

Lecture 3: Models of Spatial Information Introduction In the last lecture we discussed issues of cartography, particularly abstraction of real world objects into points, lines, and areas for use in maps.

SESSION 8: GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS AND MAP PROJECTIONS

SESSION 8: GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS AND MAP PROJECTIONS KEY CONCEPTS: In this session we will look at: Geographic information systems and Map projections. Content that needs to be covered for examination

Layers of the Earth s Interior

Layers of the Earth s Interior 1 Focus Question How is the Earth like an ogre? 2 Objectives Explain how geologists have learned about the interior of the Earth. Describe the layers of the Earth s interior.

POISSON AND LAPLACE EQUATIONS. Charles R. O Neill. School of Mechanical and Aerospace Engineering. Oklahoma State University. Stillwater, OK 74078

21 ELLIPTICAL PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS: POISSON AND LAPLACE EQUATIONS Charles R. O Neill School of Mechanical and Aerospace Engineering Oklahoma State University Stillwater, OK 74078 2nd Computer

GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS CERTIFICATION

GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS CERTIFICATION GIS Syllabus - Version 1.2 January 2007 Copyright AICA-CEPIS 2009 1 Version 1 January 2007 GIS Certification Programme 1. Target The GIS certification is aimed

Activity 8 Drawing Isobars Level 2 http://www.uni.edu/storm/activities/level2/index.shtml

Activity 8 Drawing Isobars Level 2 http://www.uni.edu/storm/activities/level2/index.shtml Objectives: 1. Students will be able to define and draw isobars to analyze air pressure variations. 2. Students

Tutorial 8 Raster Data Analysis

Objectives Tutorial 8 Raster Data Analysis This tutorial is designed to introduce you to a basic set of raster-based analyses including: 1. Displaying Digital Elevation Model (DEM) 2. Slope calculations

Skirt 1 / 4. The Skirt. The skirt patterns were downloaded from Mark's site but they need expanding before they can be used.

Skirt 1 / 4 The Patterns The Skirt The skirt patterns were downloaded from Mark's site but they need expanding before they can be used. I used Corel Draw's real world dimensions to expand the patterns

Using kernel methods to visualise crime data

Submission for the 2013 IAOS Prize for Young Statisticians Using kernel methods to visualise crime data Dr. Kieran Martin and Dr. Martin Ralphs [email protected] [email protected] Office

Introduction to Solid Modeling Using SolidWorks 2012 SolidWorks Simulation Tutorial Page 1

Introduction to Solid Modeling Using SolidWorks 2012 SolidWorks Simulation Tutorial Page 1 In this tutorial, we will use the SolidWorks Simulation finite element analysis (FEA) program to analyze the response

VECTORAL IMAGING THE NEW DIRECTION IN AUTOMATED OPTICAL INSPECTION

VECTORAL IMAGING THE NEW DIRECTION IN AUTOMATED OPTICAL INSPECTION Mark J. Norris Vision Inspection Technology, LLC Haverhill, MA [email protected] ABSTRACT Traditional methods of identifying and

Understanding Raster Data

Introduction The following document is intended to provide a basic understanding of raster data. Raster data layers (commonly referred to as grids) are the essential data layers used in all tools developed

The Arctic-2010 cruise: bathymetric survey for delineation of the extended continental shelf of the Russian Federation in the Arctic

The Arctic-2010 cruise: bathymetric survey for delineation of the extended continental shelf of the Russian Federation in the Arctic Sergey Alekseev 1, Ivan Glumov 2, Andrey Morozov 3, Konstantin Stavrov

Visualizing of Berkeley Earth, NASA GISS, and Hadley CRU averaging techniques

Visualizing of Berkeley Earth, NASA GISS, and Hadley CRU averaging techniques Robert Rohde Lead Scientist, Berkeley Earth Surface Temperature 1/15/2013 Abstract This document will provide a simple illustration

INTRODUCTION TO ARCGIS SOFTWARE

INTRODUCTION TO ARCGIS SOFTWARE I. History of Software Development a. Developer ESRI - Environmental Systems Research Institute, Inc., in 1969 as a privately held consulting firm that specialized in landuse

Etch Drawing Preparation

Etch Drawing Preparation Introduction Most etching companies prefer you to supply the drawing for your design in the form of a computer file. While some will still accept drawn or printed artwork, it is

Correcting the Lateral Response Artifact in Radiochromic Film Images from Flatbed Scanners

Correcting the Lateral Response Artifact in Radiochromic Film Images from Flatbed Scanners Background The lateral response artifact (LRA) in radiochromic film images from flatbed scanners was first pointed

PLOTTING SURVEYING DATA IN GOOGLE EARTH

PLOTTING SURVEYING DATA IN GOOGLE EARTH D M STILLMAN Abstract Detail surveys measured with a total station use local coordinate systems. To make the data obtained from such surveys compatible with Google

GIS Data in ArcGIS. Pay Attention to Data.

GIS Data in ArcGIS Pay Attention to Data. 1 GIS Data Models Vector Points, lines, polygons, multi-part, multi-patch Composite & secondary features Regions, dynamic segmentation (routes) Raster Grids,

Stellwagen Bank/Jeffreys Ledge Restricted Area

Stellwagen Bank/Jeffreys Ledge Restricted Area Identification CITATION CITATION INFORMATION ORIGINATOR NOAA Fisheries Greater Atlantic Regional Fisheries Office PUBLICATION DATE 2015-06-05 TITLE Stellwagen

Holes & Selective Laser Sintering

SLS is one of the most accurate 3D printing processes. The process has a layer thickness of 0.1mm. This is the thickness with which a new layer is added to each part. In any direction therefore the maximum

5 Correlation and Data Exploration

5 Correlation and Data Exploration Correlation In Unit 3, we did some correlation analyses of data from studies related to the acquisition order and acquisition difficulty of English morphemes by both

Intermediate Tutorials Modeling - Trees. 3d studio max. 3d studio max. Tree Modeling. 1.2206 2006 Matthew D'Onofrio Page 1 of 12

3d studio max Tree Modeling Techniques and Principles 1.2206 2006 Matthew D'Onofrio Page 1 of 12 Modeling Trees Tree Modeling Techniques and Principles The era of sprites and cylinders-for-trunks has passed

How To Use Hadoop For Gis

2013 Esri International User Conference July 8 12, 2013 San Diego, California Technical Workshop Big Data: Using ArcGIS with Apache Hadoop David Kaiser Erik Hoel Offering 1330 Esri UC2013. Technical Workshop.

Silverlight for Windows Embedded Graphics and Rendering Pipeline 1

Silverlight for Windows Embedded Graphics and Rendering Pipeline 1 Silverlight for Windows Embedded Graphics and Rendering Pipeline Windows Embedded Compact 7 Technical Article Writers: David Franklin,

Package MBA. February 19, 2015. Index 7. Canopy LIDAR data

Version 0.0-8 Date 2014-4-28 Title Multilevel B-spline Approximation Package MBA February 19, 2015 Author Andrew O. Finley , Sudipto Banerjee Maintainer Andrew

Plotting Earthquake Epicenters an activity for seismic discovery

Plotting Earthquake Epicenters an activity for seismic discovery Tammy K Bravo Anne M Ortiz Plotting Activity adapted from: Larry Braile and Sheryl Braile Department of Earth and Atmospheric Sciences Purdue

Buffer Operations in GIS

Buffer Operations in GIS Nagapramod Mandagere, Graduate Student, University of Minnesota [email protected] SYNONYMS GIS Buffers, Buffering Operations DEFINITION A buffer is a region of memory used to

Visualization of 2D Domains

Visualization of 2D Domains This part of the visualization package is intended to supply a simple graphical interface for 2- dimensional finite element data structures. Furthermore, it is used as the low

Computer Graphics CS 543 Lecture 12 (Part 1) Curves. Prof Emmanuel Agu. Computer Science Dept. Worcester Polytechnic Institute (WPI)

Computer Graphics CS 54 Lecture 1 (Part 1) Curves Prof Emmanuel Agu Computer Science Dept. Worcester Polytechnic Institute (WPI) So Far Dealt with straight lines and flat surfaces Real world objects include

A METHODOLOGY FOR GIS INTERFACING OF MARINE DATA

A METHODOLOGY FOR GIS INTERFACING OF MARINE DATA Proceedings of GIS PLANET 98: International Conference and Exhibition on Geographic Information, Lisbon, Portugal, 7-11 September 1998 Vasilis Valavanis,

DEMOCRATIC REPUBLIC OF TIMOR-LESTE NATIONAL PARLIAMENT. Law No. 7/2002. Of 20 September MARITIME BOUNDARIES OF THE TERRITORY OF THE DEMOCRATIC

DEMOCRATIC REPUBLIC OF TIMOR-LESTE NATIONAL PARLIAMENT Law No. 7/2002 Of 20 September MARITIME BOUNDARIES OF THE TERRITORY OF THE DEMOCRATIC REPUBLIC OF TIMOR-LESTE The Constitution of the Democratic Republic

INTRODUCTION to ESRI ARCGIS For Visualization, CPSC 178

INTRODUCTION to ESRI ARCGIS For Visualization, CPSC 178 1) Navigate to the C:/temp folder 2) Make a directory using your initials. 3) Use your web browser to navigate to www.library.yale.edu/mapcoll/ and

UTM: Universal Transverse Mercator Coordinate System

Practical Cartographer s Reference #01 UTM: Universal Transverse Mercator Coordinate System 180 174w 168w 162w 156w 150w 144w 138w 132w 126w 120w 114w 108w 102w 96w 90w 84w 78w 72w 66w 60w 54w 48w 42w

Tutorial Creating a regular grid for point sampling

This tutorial describes how to use the fishnet, clip, and optionally the buffer tools in ArcGIS 10 to generate a regularly-spaced grid of sampling points inside a polygon layer. The steps below should

GIS: Geographic Information Systems A short introduction

GIS: Geographic Information Systems A short introduction Outline The Center for Digital Scholarship What is GIS? Data types GIS software and analysis Campus GIS resources Center for Digital Scholarship

Remote Sensing, GPS and GIS Technique to Produce a Bathymetric Map

Remote Sensing, GPS and GIS Technique to Produce a Bathymetric Map Mark Schnur EES 5053 Remote Sensing Fall 2007 University of Texas at San Antonio, Department of Earth and Environmental Science, San Antonio,

Data Validation Online References

Data Validation Online References Submitted To: Program Manager GeoConnections Victoria, BC, Canada Submitted By: Jody Garnett Brent Owens Refractions Research Inc. Suite 400, 1207 Douglas Street Victoria,

DATA LAYOUT AND LEVEL-OF-DETAIL CONTROL FOR FLOOD DATA VISUALIZATION

DATA LAYOUT AND LEVEL-OF-DETAIL CONTROL FOR FLOOD DATA VISUALIZATION Sayaka Yagi Takayuki Itoh Ochanomizu University Mayumi Kurokawa Yuuichi Izu Takahisa Yoneyama Takashi Kohara Toshiba Corporation ABSTRACT

Heat Transfer Prof. Dr. Ale Kumar Ghosal Department of Chemical Engineering Indian Institute of Technology, Guwahati

Heat Transfer Prof. Dr. Ale Kumar Ghosal Department of Chemical Engineering Indian Institute of Technology, Guwahati Module No. # 04 Convective Heat Transfer Lecture No. # 03 Heat Transfer Correlation

INTRODUCTION TO RENDERING TECHNIQUES

INTRODUCTION TO RENDERING TECHNIQUES 22 Mar. 212 Yanir Kleiman What is 3D Graphics? Why 3D? Draw one frame at a time Model only once X 24 frames per second Color / texture only once 15, frames for a feature

Topology and Topological Rules Geometric properties that are maintained in spatial databases

Topology and Topological Rules Geometric properties that are maintained in spatial databases The definition of topology Topology is a term used around GIS that is sometimes confused with the term topography.

New Work Item for ISO 3534-5 Predictive Analytics (Initial Notes and Thoughts) Introduction

Introduction New Work Item for ISO 3534-5 Predictive Analytics (Initial Notes and Thoughts) Predictive analytics encompasses the body of statistical knowledge supporting the analysis of massive data sets.

Reprojecting MODIS Images

Reprojecting MODIS Images Why Reprojection? Reasons why reprojection is desirable: 1. Removes Bowtie Artifacts 2. Allows geographic overlays (e.g. coastline, city locations) 3. Makes pretty pictures for

Near Real Time Blended Surface Winds

Near Real Time Blended Surface Winds I. Summary To enhance the spatial and temporal resolutions of surface wind, the remotely sensed retrievals are blended to the operational ECMWF wind analyses over the

Scan-Line Fill. Scan-Line Algorithm. Sort by scan line Fill each span vertex order generated by vertex list

Scan-Line Fill Can also fill by maintaining a data structure of all intersections of polygons with scan lines Sort by scan line Fill each span vertex order generated by vertex list desired order Scan-Line


Skatīties video: rinkmenos formavimas (Oktobris 2021).