Daha çox

Konveks tamponu ilə nöqtə qatından çoxbucaqlı təbəqə yaratmaq


Məndə 750000 nöqtədən ibarət olan bir istilik təbəqəsi var ki, bu da mərkəzi isitmə sistemi olan yaşayış evlərini təmsil edir.

İndi, hər bir n nöqtədə bir sonrakı nöqtəyə qədər n metr məsafədə olan çoxbucaqlar yaratmaq istəyirəm.

Bir bələdiyyədən çoxbucaqlı bir təbəqəm var, amma çoxbucaqlar bəzi yerlərdə səhvdir.

Nöqtəli çoxbucaqlı kənarda olan nöqtələr özləri çoxbucaqlı olmalıdır. Qeyd edək ki, bu məlumatların çox kiçik bir hissəsidir.

Həm də kəsişən nöqtələri olmayan çoxbucaqlar var.

Beləliklə, sualım budur: hər hansı bir misal üçün çoxbucaqlılar yarada biləcək bir funksiya və ya başqa bir şey varmı? > = 5 məsafə ilə og məs. Növbəti nöqtəyə 10 metr?

Mən bunu qabarıq gövdə funksiyası ilə işləməyə çalışdım, amma bu heç bir iş görmür, çünki nöqtələri əllə seçmək məcburiyyətindəyəm, bu proses bütün verilənlər bazası üçün uzun illər çəkəcək.

QGIS 2.6 istifadə edirəm


Bunu sınayın:

  • R qurun və (bir az) daha çox GUI tərzi R-Studio istəsəniz
  • R (Studio) açın və bu skripti işə salın (ehtiyacınıza uyğun olaraq dəyişdirin) (istəsəniz, addım-addım işə salmaq üçün bir seçim var):
    # dbscan paketini yüklə install.packages ("fpc") # kitabxana kitabxanasını yüklə (fpc) ​​# sahələri təyin et bg-color par (bg = "grey80") # nöqtə məlumatlarını idxal et = read.csv ("/home/ymirsson/ R/projects/DBSCAN_Test/point_sample.csv ", sep ="; ", header = T) # işləyən obyekt data yaradın2 = data # xal məlumatlarını yığmaq üçün istifadə etmək istəmədiyiniz bütün dəyişənləri silin 2 $ ID = NULL # süjet nöqtələri plot (data2) # run DBSCAN clustering ds <- dbscan (data2, eps = 100, MinPts = 3, showplot = 1) # çoxluq proqnozu ilə vektor yaradın <- proqnozlaşdır (ds, data2) # proqnoza qoşul baza məlumat obyektinizə exp <- data.frame (data, pre) # export write.table (exp, "/home/ymirsson/R/projects/DBSCAN_Test/point_sample_clustered.txt", sep = " t")
    Qeyd: Kümelenme çox vaxt aparacaq ... buna görə də eps/dəq üçün parametrləriniz olmayana qədər daha kiçik bir nümunə ilə təcrübə aparmaq daha yaxşı olar.
  • QGIS -də yığılmış nöqtələrinizi idxal edin
  • Yalnız "pre"> 0 (orada b/c) olanlar seçin olacaq kənar olun və çoxbucaqlarınızı xarab edərlər;))
  • Vektor> Coğrafi İşləmə Alətləri> Konveks Hullları işə salın, yalnız seçdiyiniz nöqtələrlə və çoxluq dəyişəninizi təyin edin
  • Ağıllı görünəcək. bunun kimi:
    və ya böyüdülmüş:
  • Bir tampon ilə sərhədləri genişləndirmək istəyə bilərsiniz:

Xahiş edirəm qeyd edin:

  • QGIS -in dbscan və ya c & p python skriptinin tətbiqindən xəbərim yoxdur ... amma bu, mövcud olmadığı demək deyil, buna görə də R hissəsini atlaya bilərsiniz;)
  • Mən daha çox R -də "əyləncəli bir istifadəçiyəm" və əsasən məlumat statistikası üçün. Daha yaxşı bir skript ola bilər və bəlkə də R -də çoxbucaqlar yarada bilərsiniz ... bilmirəm.


EDIT:
Konveks gövdələrin ətraf sərhədləri çox kobuddur, buna görə təkmilləşdirmə fikri təklif edirəm:
Bu, çoxlu lazımsız boş yerləri ehtiva edən çoxbucaqlıların "cari" vəziyyətini göstərir:

Fikir:
Növbəti addımda qeyd nöqtələrini qeyd edin və onları saat əqrəbinin əksinə təyin edin:

"Point 2 line/path" plaginlərindən biri ilə bir xətt vektoru yaradın:

Və daha uyğun bir çoxbucağa çevirin (tampon daxil olmaqla):

Müqayisə:

Anahat nöqtələrini əldə etmək üçün bir plaginin fərqində deyiləm, amma düşünürəm ki, belə olmaz bu kiçik bir ssenari yazmaq çətindir.


LiDAR və istifadə edərək Arktikanın çoxbucaqlı ərazilərində aktiv təbəqə qalınlığı ölçmələri NDVI məlumat dəstləri

Mikrotopoqrafiyaya görə dəyişən landşaft xüsusiyyətləri, məsələn, aktiv təbəqənin qalınlığı (ALT), çox zəhmət tələb edir və kilometrlərlə məkan ölçülərində in -situ üsulları ilə təsirli bir şəkildə sənədləşdirmək çətindir və beləliklə uzaqdan algılanan metodları arzuolunan hala gətirir. Fəza olaraq açıq təxminlər ALT Arktikanın yerüstü modellərinin parametrləşdirilməsi, işə salınması və qiymətləndirilməsi üçün kritik dərəcədə lazım olan məlumatları təmin edə bilər. Bu işdə, santimetr miqyasını hesablamaq üçün yüksək qətnamə ilə uzaqdan algılanan məlumatlardan istifadə edərək yeni bir yanaşma nümayiş etdiririk ALT Alyaskanın Barrow şəhərində 5 km 2 ərazidə buzlu çoxbucaqlı ərazidə. Qiymətləndirmək üçün çoxsensorlu məlumatlardan (LiDAR və WorldView-2) əldə edilən topoqrafik və spektral ölçüləri istifadə edən sadə bir reqressiya əsaslı, maşın öyrənmə məlumatları birləşdirmə alqoritmindən istifadə edirik. ALT (2 m məkan qətnaməsi) tədqiqat sahəsi boyunca. Nümunənin müqayisəsi ALT yer əsaslı ölçmələrlə təxminlər, yanaşmanın düzgünlüyünü (r 2 = 0.76, RMSE ± 4.4 sm) göstərir. Hava istiliyinin artması ilə əlaqəli geniş iqlim dəyişkənliyinin regional ortalamaları idarə edəcəyi ümumi qəbul olunsa da ALTƏvvəlki tədqiqatlara uyğun olaraq, yüksək qətnaməli LiDAR və WorldView-2 məlumatlarından istifadə edərək əldə etdiyimiz nəticələr, daha kiçik miqyaslı dəyişkənliyin olduğunu göstərir. ALT yerli eko-hidro-geomorfik faktorlar tərəfindən idarə olunur. Bu iş xəritələşdirmə üçün bir yol göstərir ALT yüksək məkan qətnaməsində və kifayət qədər böyük bölgələrdə əldə edilə bilən uzaqdan zondlama məlumatlarından permafrost, hidrologiya və quru səthi prosesləri arasında əlaqəli dinamikanın daha yaxşı anlaşılması və proqnozlaşdırılması üçün.


Vektor təbəqəsi

Nöqtə Vektor Layers: xəritədə nöqtələri necə təsvir etmək olar
Təlimat 2
İndi bir xəritəniz varsa, üzərində müəyyən nöqtələri göstərmək istərdiniz. Point burada Vektor Layers faydalı olacaq. Bu dərslikdə Böyük Turda xüsusilə əhəmiyyətli olan 6 Avropa şəhərini təsvir etməyə çalışacağıq.

Əlavə et vurun vektor təbəqəsi və data_points.shp faylını seçin. Data_points qatını sağ vurun və Xüsusiyyət cədvəlini aç seçin. Gördüyünüz kimi bütün sütunlar indi daimi olaraq saxlanılır vektor təbəqəsi. İşləri təmizləmək üçün silə biləcəyimiz bir çox əlavə sütun olduğunu da görə bilərsiniz.

Ot yaratmaq Vektor Layers
Nümunə Məlumat
Nümunə məlumatları bağlantılardan birini istifadə edərək yükləyə bilərsiniz.

s
Bu sayt Massachusetts üçün pulsuz məlumat qatları ilə doludur. Massauchusetts əyaləti üçün Tiger Street Index, Census Data, Black and White Orthos, Color Orthos, Building Footprints, Building Konqres, Senat, Ev səsvermə bölgələri, Məktəblər və s.

nöqtəli xəritədə (adətən 1 "qat" anlayışı üçün vectorintroya baxın)
rsdriver: İstinad sistemi cədvəli üçün sürücü adı - DBMI SQL sürücüsü (dbf, pg, mysql, sqlite və s.).

Detal səviyyəsini təyin edin (LOD)
Görünüş məsafəsini müəyyən edin
Real dünya simvolu ölçüsünü təyin edin.

s
Sxemalar
Şematik diaqramlara baxmaq, yaratmaq, yeniləmək və redaktə etmək imkanı verir.

üç fərqli məlumat növündən birinə ixrac edilə bilər (Fayl və Şəxsi Geodatabase xüsusiyyət sinfi, Shapefile və ya Mekansal Veritabanı Mühərrikinin xüsusiyyət sinfi):.

ikisi bir az hizalananda baş verən ümumi bir səhvdir

lər üst -üstə düşür (Şəkil 7.12 "Şeritler"). Bu uyğunsuzluq rəqəmsallaşdırma səhvləri, şərh səhvləri və ya mənbə xəritəsi səhvləri daxil olmaqla bir neçə mənbədən gələ bilər (Chang 2008) .Chang, K. 2008. Coğrafi İnformasiya Sistemlərinə Giriş.

İçindəki hər bir dəqiq nöqtə yeri

indi aid olduğu yeni rastr qatının pikselində üzür. Nöqtələrin dəqiq məkan yerləri itirilir, çünki nöqtələr indi pikselin qətnaməsi ilə müəyyən edilən daha böyük sahələrdədir.

Vektor yönümlü keçmiş GIS məhsullarında "əhatə dairəsi" sözü ümumiyyətlə a

Manifolddakı rəsmlərdir.

Şəkil 26.13. Bir giriş istifadə edərək vektor çoxbucaqlı kəsmə

bir sahənin çıxarılacağı (a), həndəsi xüsusiyyətləri mask (b) və (c) vektor çıxışı kəsilmiş xüsusiyyət olaraq istifadə ediləcək vektor xüsusiyyəti. (Mənbə: Liu və Mason, 2009).

Xəritələr fərqli formatlarda və fərqli məqsədlər üçün yığıla bilər. [1] QGIS xəritələrin rastr və ya

s. Bu tip proqramlar üçün tipik olan vektor məlumatları ya nöqtə, xətt və ya çoxbucaqlı xüsusiyyət olaraq saxlanılır.

Raster: WMS/WMTS, OpenStreetMap, MapQuest, Stamen, Bing, statik şəkillər və s.
Vektor: WFS, KML, GeoJSON, TopoJSON, GPX və IGC.
İstilik xəritələri.
Göstər

Topologiya: əyilmiş və ya təhrif edildikdə dəyişməyən səthlərin atributları ilə əlaqəli riyaziyyat şöbəsidir. Daxil olma, bitişiklik və əlaqə üç belə xüsusiyyətə nümunədir.

GIS -də topologiya spesifikasiyası tələb olunur.

Daxili xəritələrin keyfiyyəti və dəqiqliyi üçün AABSyS Quality Assurance (QA) mütəxəssisləri tərəfindən geniş keyfiyyət yoxlama və səhvlərin düzəldilməsi aparılır. Daxili xəritələrdə QA/QC zamanı nəzərə alınan vacib məqamlara itkinlərin yoxlanılması daxildir

s, təkrarlanan xüsusiyyətlər, sallanan səhvlər, aşırma və altdan vurma.

ERDAS IMAGINE, şəkil xəritələşdirmə və vizualizasiya, görüntü işləmə və qabaqcıl uzaqdan algılama üçün istifadə olunan bir görüntü işləmə proqramıdır. IMAGINE Image uzantısı, uzaqdan algılanan görüntüləri GIS ilə birləşdirməyə imkan verir

s birbaşa ERDAS IMAGINE yükləyərək.

Tamponlar tez -tez nöqtələr, xətlər və çoxbucaqlar ətrafında müəyyən bir genişlikdə zonalar yaratmaq üçün istifadə olunur.
Vektor tamponlama seçimlərinə sabit və ya dəyişkən genişliklər, çoxsaylı halqalar, donuts, uğursuzluqlar və həll daxildir.
Ümumi tək qatlı geoprocessing əməliyyatları

lara həll, birləşdirmə, əlavə, daxildir.

Xüsusiyyət önbelleği, redaktə və sorğu zamanı istifadə olunan tam qətnamə məlumatlarının yerli bir nüsxəsini yaradır. Ekran önbelleği əksər növlər tərəfindən istifadə olunur

bir xəritədə, xüsusiyyət önbelleği yalnız veb xüsusiyyət qatları tərəfindən istifadə olunur. Aşağıdakı addımlar, bir xüsusiyyət önbelleğini necə deaktiv etmək, aktivləşdirmək və ya silmək lazım olduğunu izah edir.

tez -tez səs -küyü və hamar kənarları hamarlaşdırmaq üçün istifadə olunur. 8 bitlik boz rəngli görüntü üçün eşik və arxa planın çıxarılması, vektorizasiya üçün görüntü keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq üçün addımlar atır. Rəngli şəkillər üçün, rəngləri ayırmaq üçün tez -tez təsnif edilir, belə ki, hər bir rəng ayrı bir şəkildə vektorlaşdırıla bilər

Bu birləşməni asanlaşdıra bilər

s müxtəlif mənbələrdən. Vektor məlumatları əlaqəli verilənlər bazası mühiti ilə daha uyğundur. Normal bir sütun olaraq əlaqəli cədvəlin bir hissəsi ola bilər və çox sayda operatordan istifadə edərək proseslər edə bilər. Vektor qrafikasının rastr qrafikasına təsirini göstərən nümunə. .

bölmələrin əsas hissəsində bir çox aydın işarələnmiş siyahılar var, lakin metadataların məcmu mahiyyətini dərk etmək də çox vacibdir. Məsələn, bir praktikantın dərhal narahatlığı bir sıra kağız xəritələrinin GIS -ə inteqrasiyası ilə əlaqədardırsa, bir çox rəqəm yaratmaq üçün bir rəqəmsal cihazdan istifadə edin.


1 Cavab 1

Layer > Layer Əlavə et və#62 Virtual Layer Əlavə et/Düzəliş vasitəsilə "Virtual Layer" istifadə etməyi təklif edə bilərəm.

Beləliklə, giriş olaraq üç qat təklif etdim, yəni:

@Philsch sualını şərhlərdə cavablandırmaq: "Kodu harada/necə daxil edə bilərəm?"

QGIS 2 -də kodu yapışdırın və sonra Oku işə salın

QGIS 3 -də kodu yapışdırıb Əlavə et

Sual I. Sərhəd təbəqəsi üçün.

Aşağıdakı Sorgu ilə, sahildən bir rayon uzanırsa 1 -dir və rayondan ən yaxın sahilə qədər olan məsafə də daxil olmaqla 0 olan bir kukla dəyişən yaratmaq mümkündür.

Sual II. Bir çay qatı üçün.

Aşağıdakı Sorgu ilə, bir çay bir bölgəni keçərsə və ya 0 və miqyası 1 ilə 5 arasında olan çaylar üçün bir saxta dəyişən yaratmaq mümkündür.

Unikal "id" yaratmaq üçün yeni bir sahə üçün Atribut Cədvəlində @row_number istifadə edin.

Çox sağol. QGIS -də yeni olduğum üçün indiyə qədər yalnız interfeysdən istifadə etdiyim üçün kodlaşdırma təcrübəm yoxdur. Buna görə sualım: kodu hara/necə daxil edə bilərəm?

bir daha yoxlayın, redaktə etdim

Bunu idarə edə biləcəyinizi mənə bildirin? əks halda başqa həllər təklif oluna bilər

QGIS indiyə qədər kodu tətbiq edərkən çökür, buna görə işləyib -işləmədiyini bilmirəm. ABŞ -la bunu etmək sadəcə bir nümunədir, əslində bütün dünya üçün prosedur istəyirəm!

tamam Məlumatlarınızla sınamağa icazə verin. Zehmet olmasa QGIS 2 istifadə edəcəm. QGIS 3 üçün çıxışı dəyişməyəcək. Bitirdikcə yeniləmələrimi yoxlayın.


Məkan Məlumat Bazalarında Qeyri -səlis Etibarlılıq

Bu gün, əsasən giriş məlumatlarının heterojenliyinə görə məkan məlumat bazalarının keyfiyyətini qiymətləndirmək çox çətindir. Məkan məlumat bazasının etibarlılığını qiymətləndirmək üçün qeyri -səlis bir proses təyin edirik: tədqiqat sahəsi məlumat keyfiyyəti və ətraf mühit xüsusiyyətləri baxımından homojen zonalar olaraq təyin olunan izoreli zonalarda bölünür. Tematik məlumat toplusunda hər bir tematik verilənlər bazası müəyyən bir məkan sahəsinə aiddir və bir sıra qatlardan ibarətdir. Hər bir tematik məlumat bazasının etibarlılığını və buna görə də məkan verilənlər bazasının ümumi etibarlılığını qiymətləndiririk. Bu metodu Cava de 'Tirreni (İtaliya) şəhərinin məkan məlumat bazasında sınadıq.

1. Giriş

Qeyri-səlis qayda əsaslı modellər coğrafi informasiya sistemlərində (GIS) [1-3] tətbiq olunur və məkan məlumat bazalarının etibarlılığını qiymətləndirmək üçün əvvəlki yanaşmamızdan [4, 5] istifadə edirik. Orada, məlumatların qeyri -müəyyənliyi və keyfiyyətinin təhlili əsasında geodata keyfiyyətinin qeyri -səlis bir ölçüsü olaraq "etibarlılıq" anlayışı təqdim edildi. Düzünü desək, [5] -də müəlliflər [4] Fuzzy-də bir CBS-ə daxil edilmiş DRASTIC modelindən istifadə edərək su laylarının daxili zəifliyinin etibarlılığını öyrənmək üçün (Qeyri-səlis Məkanlı Etibarlılıq Təhlili) Fuzzy-SRA [6] adlı bir vasitə tətbiq edirlər. -SRA, Procida adasının (İtaliya, Neapol yaxınlığında) coğrafi təbəqələrinin aerofotoqrammetrik dəstinin etibarlılığını qiymətləndirmək üçün istifadə olunur və [7] Fuzzy-SRA, analiz üçün qeyri-səlis qayda əsaslı bir sistem tətbiq etmək üçün GIS alətində tətbiq olunur. məşhur vulkan Vesuviusun püskürmə riski.

İlk addım olaraq, tədqiqat coğrafiyasını isoreliable zonalarda, yəni (kvazi) homojen məlumat keyfiyyətinə və coğrafi xüsusiyyətlərə malik zonalara bölməliyik. Bir mütəxəssis hər bir təbəqənin keyfiyyəti ilə əlaqəli xüsusiyyətləri təyin edir (məsələn, kodlaşdırılmamış ləkə qaldırma xüsusiyyətlərinin faizi). "Parametr" adlanan hər bir xüsusiyyət, məlumat bazasının keyfiyyətinə təsir edə biləcək ölçülə bilən bir varlıqdır. Bir parametrin dəyərini hesabladıqdan sonra, hər bir qeyri -səlis çoxluğun üçbucaqlı qeyri -səlis bir rəqəmlə (TFN) verildiyi, öz növbəsində linqvistik bir etiketdən təyin olunan qatların keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi üçün bir qarışıqlıq prosesi tətbiq olunur. Başqa sözlə desək, isoreliable bir zona, coğrafi məlumatların keyfiyyətinin homojen olduğu, yəni parametrlərin dəyərlərinin oxşar olduğu və eyni coğrafi xüsusiyyətlərə malik olduğu bir sahənin bir alt sahəsidir (məsələn, düz bir ölkə).

Mütəxəssis, TFN -ləri linqvistik etiketlərlə etiketləyərək qeyri -səlis bir bölmə yaradır (deyin)

(bax, məsələn, Cədvəl 3) hər bir parametr üçün. İzoreli bölgə, parametrin üzvlük dərəcəsinin ən yüksək olduğu müvafiq TFN -in linqvistik etiketi ilə əlaqələndirilir. Bu proses hər bir təbəqənin hər bir parametri üçün təkrarlanır. Hər bir parametrlə əlaqəli Fuzzy-SRA elementləri bir simli ilə təmsil olunan qeyri-səlis atributlardır. Bu sətirlərin necə qurulduğuna aydınlıq gətirmək üçün indi nümunə olaraq öyrənmə sahəsini 5 isoreliable zonada bölüşdürdüyümüzü güman edirik.

bu səbəbdən, parametrin domen diskursunun qeyri -səlis bir hissəsini yaradırıq

linqvistik etiketli 6 qeyri -səlis dəstdə,

. Çürütmə prosesindən sonra, hər bir izoreliable zonanı Cədvəl 1 -də göstərildiyi kimi TFN ilə əlaqələndiririk.

Parametr üçün bir sim yaradılır

burada " -" simvolu, müvafiq TFN ilə əlaqələndiriləcək isoreliable zonaların olmadığını göstərir.

İndi uyğun bir sətir əldə edərək ikinci bir atributun dörd TFN -də bir hissə yaratmağı düşünürük.

. İki simli birləşmə və yeni əməliyyat vasitəsi ilə hazırlanmışdır "

(təfərrüatlar [6] və Bölmə 2.1 -də verilmişdir) olaraq təyin edilmişdir

Bu sətirdə etiketli yeni TFN -lər də əldə edilir. Ümumiyyətlə, əgər (məs.,

), simli üçün TFN sayıdır (resp.,), sonra simli (

) TFN -lər. Hər bir təbəqə üçün əldə edilən sətirlər (2) -də olduğu kimi bütün qat dəstinin etibarlılığını qiymətləndirmək üçün istifadə olunan son bir simli əldə etmək üçün yenidən birləşdirilir. Məsələn, Cədvəl 2 -də verilmiş dörd aerofotoqrammetrik təbəqəni nəzərdən keçirə bilərik (ətraflı məlumat üçün [4] -ə baxın).

Hər bir təbəqə üçün sətirləri hesabladıqdan sonra, son sətir əldə etmək üçün operator (2) istifadə edərək yenidən birləşdirilir. Bu hesablamada, hər bir təbəqə ilə əlaqəli, bu təbəqənin məkan verilənlər bazasındakı rolu ilə əlaqələndirilir. Məsələn, "binalar" təbəqəsi "infrastruktur" təbəqəsi ilə əlaqəli ola bilər, lakin birinci qatın keyfiyyəti ikincisindən daha çox məkan məlumat bazasının etibarlılığına təsir göstərir.

Nəzərə alınmalı olan başqa bir sual var ki, bir atributla əlaqəli çəkinin fərqli izoreliabilite zonaları üçün dəyişə bilməsi. Məsələn, "ləkə qaldırma" verilənlər bazasının keyfiyyəti, hamarlaşdırılmış zonalara nisbətən güclü yamaclı zonalarda məkan məlumat bazasının etibarlılığına təsir göstərir. Çəkilər təyin edildikdən sonra, son sətir Bölmə 2.3 -də göstərildiyi kimi yenidən hesablanmalıdır. Hər bir isoreliable zonaya təyin ediləcək etibarlılıq indeksi, bu zonanın son sətirdə göründüyü TFN -in mərkəzi dəyəri ilə verilir.

Metodumuzda üç hiyerarşik səviyyədə bir məkan verilənlər bazası modelləşdiririk: məkan verilənlər bazası, tematik verilənlər bazası və qat. Məkan məlumat bazası bir neçə tematik məlumat toplusundan (məsələn, geologiya, hidrologiya və s.) İbarətdir. Hər bir tematik verilənlər bazasında daha çox tematik təbəqələr var (Şəkil 1).


Metodumuz hər bir təbəqəyə vahid parametrlər təyin edərək, təbəqə səviyyəsini nəzərə almağa başlayır. Tematik verilənlər bazasının hər bir təbəqəsi üçün sətirləri təyin etdikdən sonra, tematik verilənlər bazasının son sətrini əldə etmək üçün (2) düsturu ilə birləşdirilir və bu sətir hər bir təbəqəyə verilən çəkilər nəzərə alınmaqla yenidən hesablanır. Hər bir tematik verilənlər bazasının son sətirlərini hesabladıqdan sonra (2) düsturundan istifadə edərək bu sətirləri birləşdiririk və bütün məkan verilənlər bazası üçün son sətri əldə edirik. Bu sətir, hər bir tematik verilənlər bazasına təyin edilmiş çəkilər nəzərə alınmaqla yenidən hesablanmalıdır.

Hər bir isoreliable zona üçün, son zolaqda o zonaya aid TFN -in mərkəzi dəyərini alaraq müvafiq izoreliability indeksini əldə edirik. Salerno (İtaliya) yaxınlığındakı Cava de 'Tirreni şəhərinin məkan məlumat bazasını nəzərə alaraq metodumuzu sınayırıq.

Bölmə 2 -də [6] da verilən cəbr quruluşunu təqdim edirik. 3 -cü hissədə metodumuz, 4 -cü bölmədə testlərimizin nəticələri, 5 -ci hissədə isə nəticələr var.

2. Cəbr quruluşunun tərifi

2.1. Əməliyyatlar

[6] da verilən cəbr quruluşunun əsas xüsusiyyətlərini xatırladırıq. Qoy

diskurs kainatı ol və

hər biri bir və ya daha çox dil dəyişdiricisindən və məsələn, "= Yanlış", "= Az və ya çox yaxşı,"…, "

= Yaxşı, "" = Çox Yaxşı, "…," = Tamamilə Yaxşı "və hər biri eyni zamanda işarələnmiş uyğun TFN -lərlə təmsil olunur (bax, məsələn, Cədvəl 3). Qeyri -səlis bir xüsusiyyət, yəni bir xəritə olsun

, aşağıdakı tipli bir simli ilə təmsil olunur:

, davamında "sinif" olaraq da adlandırılan bir alt qrupdur. Əgər

, sonra yazırıq. Aşağıdakı sətirlə təmsil olunan başqa bir qeyri -səlis atribut olsun:

, burada istifadə olunan simvollar yuxarıdakı işarələrə bənzəyir. [6] -ya uyğun olaraq, təyin edərək əməliyyatı təyin edirik

ümumilik itirmədən, alt dəstlər aşağıdakı düsturlardan verilir:

[6] da təklif edildiyi kimi, alt qruplar ci adi arifmetik çarpmaya əsaslanan sadə bir qayda istifadə edərək hesablana bilər. TFN -lər həqiqətən tərəfindən verilir

, yuxarıdakı əmsallarla, ilə təyin olunur

İndeks (resp.,), Ortaya çıxan qeyri -səlis atributun alt qruplarını əldə etmək üçün həyata keçirilən birliyin işində iştirak edən sətrin (resp.,) Sayını, indeks (resp.,) alt kəsişmələrini verən kəsişmənin işində iştirak edən alt qrupların ümumi sayını ifadə edir.

2.2. Xüsusiyyətlərin Ağırlıqları

Sətirlər üzərində yuxarıda göstərilən əməliyyatlardan əvvəl gələn ilk addım, sabit bir zonaya bağlı olan hər bir atributun çəkilərinin təyin edilməsindən ibarətdir, çünki onlar zona dəyişərək dəyişə bilər. Bir sözlə, yuxarıdakı model, bir atributda eyni dil etiketinə malik olan zonaların ağırlıqlarının ortalamasını qurmağın zəruriliyini nəzərdə tutur. Bu, TFN -nin orta nöqtəsi üçün eyni etiketi təmsil edən və nömrə verən vurulan dil etiketinin çəkisi olmalıdır.

içərisində olan ən kiçik tamsayı hesab etdiyimiz, yəni

. Eyni linqvistik etiketin sağında, beləliklə Bölmə 2.3 proseduru ilə "yaxınlaşdırılmış" dilli etiketlər yaradırıq. Məsələn, qeyri -səlis atributun əlaqədar çəkilərlə altı dəyər aldığı altı zonanı nəzərdən keçiririk

Cədvəl 3 -ə uyğun olaraq. Əgər, onda qeyri -səlis atribut aşağıdakı sətirlə təmsil olunur:

və linqvistik etiketi nəzərdən keçirin. Sadəlik üçün W ilə işarə edək1i ilə zonalar üçün atributun çəkisi. Sonra üçün orta dəyər 2 -yə bərabərdir, 1.0 -ə vurulur (cf. Cədvəl 2)

sağına daxil edilmiş yeni linqvistik etiketlərin sayını təmsil edir. Qalan üç etiketin sağına digər yeni linqvistik etiketlər qoyulmayacaq, çünki simbologiyanın açıq mənası var.

, və əldə etmək, və. Sonra atribut üçün aşağıdakı incə simli əldə edirik:

Bu metodologiya, obyektlərin əlaqələndirilə biləcəyi yeni linqvistik etiketləri nəzərə alaraq, atributlar toplusundakı obyektlərin mövqeyini (bizim vəziyyət araşdırmamızda, isoreliable zonalar) yaxşılaşdırmaq üstünlüyü verir. Yeni dil etiketlərini təmsil edən TFN -lər üçün üzvlük funksiyalarının hesablanması aşağıdakı şəkildə aparılır.

Atributda mövcud olan linqvistik etiket olsun

və yuxarıdakı prosedur ilə əldə edilən yeni linqvistik etiketlərin sayı olsun. Qoyun dil etiketlərində dərhal sonra gələn dil etiketi olsun. Hər biri üçün

və oxşar şəkildə və üçün. Sonra dil etiketinin TFN nümayəndəsi.

2.3. Dilçilik etiketlərinin yaxınlaşması

Son qeyri -səlis atributda əldə edilən bəzi TFN -lər, bir neçə sətrin ardıcıl tərkibindən sonra, aşağıdakı prosedurdan istifadə edərək tanınmış TFN -lərə yaxınlaşdırıla bilən linqvistik etiketlərdə yenidən çevrilməlidir.

Təxmin olunan TFN olsun və TFN -lər məlum olsun (yəni onların dil etiketlərinin mənası məlumdur) belə. Əgər qoyaraq və əgər varsa, onda biz qoyuruq

, sonra "Yanında" deyirik və əgər yazırıqsa, "Arasına Daxildir" deyirik və yazırıq

əgər, biz "əvvəl" deyirik və əgər yazırıqsa, qoyuruq. Məsələn, Cədvəl 3 -ün TFN -lərini nəzərə alaraq, Bölmə 2.1 -də olduğu kimi edək. Və ildən bəri bunu asanlıqla görmək olar.

Qeyd edirik ki, bu prosedurda, və bənzəri ilə müqayisə edilməsinin heç bir əhəmiyyəti yoxdur.

3. Məkan Databases üçün qeyri -səlis etibarlılıq

Bir model edirik məkan məlumat bazası Şəkil 1-də göstərildiyi kimi üç səviyyəli bir hiyerarşik quruluşda. Məkan məlumat bazasından ibarətdir tematik məlumat toplusu xüsusi məkan sahələri adlanır. Hər bir tematik məlumat dəsti ibarətdir qat, yəni coğrafi istinad edilən vektorlardan və ya raster mövzulardan.

[4] -də olduğu kimi, hər bir parametrə uyğun olan sətirlərə cəbr quruluşu tətbiq etdikdən və parametrlərə təyin edilmiş ağırlıqları nəzərə alaraq son sətri yenidən hesabladıqdan sonra, tematik qatlarla əlaqəli son sətirlərə tətbiq edən cəbr quruluş operatorunu yenidən istifadə edirik. verilənlər bazası və bu qatlarla əlaqəli çəkilər nəzərə alınmaqla əldə edilən son sətrin yenidən hesablanması. Məkan verilənlər bazasının etibarlılıq indeksini əldə etmək üçün hər bir tematik verilənlər bazası ilə əlaqəli son sətirlərə cəbr quruluşunun operatorunu tətbiq edirik və hər bir tematik verilənlər bazasına təyin edilmiş ağırlıqları nəzərə alaraq əldə edilmiş son sətri yenidən hesablayırıq. Buna görə də, hər bir isoreliable zonada məkan verilənlər bazasının etibarlılığını qiymətləndiririk və fəza verilənlər bazası modelimizin hər bir hissəsində Bölmə 2 -də təsvir edildiyi kimi cəbri quruluşdakı hesablamaları tətbiq edirik. Aşağıda metodumuzu təşkil edən tək addımları təsvir edirik. (1) Sahə mütəxəssisi, isoreliable zonalarda tədqiqat sahəsinin bir hissəsini yaradır, hər bir isoreliable coğrafi ərazidir, məlumatların keyfiyyəti və ətraf mühit xüsusiyyətləri baxımından homojendir. (2) Hər bir təbəqə üçün parametrlər müəyyən edilir, yəni təbəqənin keyfiyyətinə təsir edən və hər bir isoreliable zona üçün təyin olunan müşahidə olunan əşyalar, müvafiq TFN -lərin etiketləri və hər bir parametrin çəkiləri təyin olunur. Mütəxəssis, hər bir parametr sahəsinin TFN -lərində qeyri -səlis bir bölmə yaradır. (3) Hər bir təbəqə üçün cəbr quruluşunun [6] operatoru eyni parametrlərə təyin edilmiş ağırlıqları nəzərə alaraq yenidən hesablanacaq (Bölmə 2.2 -də təsvir edildiyi kimi) son sətri əldə edərək parametrlərə tətbiq olunur. Əldə edirik etibarlılıq indeksi hər bir təbəqənin bu indeks xəritəsi adlandırırıq etibarlılıq xəritəsi qatın. (4) Hər bir tematik verilənlər bazasında onun təbəqələri parametrlər olaraq təyin olunur, bir qat ilə əlaqəli olan sətir bu qat üçün hesablanmış son sətir tərəfindən verilir. Hər bir isoreliable zona üçün mütəxəssis, təbəqənin tematik məlumat bazasının keyfiyyətinə təsirini nəzərə alaraq hər qatın çəkisini təyin edir. (5) Hər bir tematik verilənlər bazası üçün cəbr quruluşunun [6] operatoru, eyni qatlara təyin edilmiş ağırlıqları nəzərə alaraq yenidən hesablanacaq son hissəni əldə etməklə (Bölmə 2.2 -də təsvir edildiyi kimi) əlaqəli sətirlərdə tətbiq olunur. Əldə edirik etibarlılıq indeksi və tematik məlumatların müvafiq etibarlılıq xəritəsi. (6) İndi məkan verilənlər bazasının tematik məlumat dəstlərini parametr olaraq təyin edirik, tematik bir verilənlər bazası ilə əlaqəli sətir, bu tematik verilənlər bazası üçün hesablanmış son sətir tərəfindən verilir. Mütəxəssis, hər bir isoreliable zona üçün, təbəqənin məkan verilənlər bazasının keyfiyyətinə təsirini nəzərə alaraq, hər bir tematik məlumat kütləsinin çəkisini təyin edir. (7) Cəbr quruluşunun [6] operatoru, hər bir tematik verilənlər bazasına təyin edilmiş sətirdə tətbiq olunur, eyni tematik məlumat dəstlərinə verilən çəkilər nəzərə alınmaqla yenidən hesablanacaq (Bölmə 2.2 -də təsvir olunduğu kimi) son sətir əldə edilir. Əldə edirik etibarlılıq indeksi və məkan verilənlər bazasının əlaqəli etibarlılıq xəritəsi.

Bölmə 4-də metodumuzu Fuzzy-SRA alətinə əsaslanan məkan bazasında tətbiq edərək təqdim edirik.

4. Test Nəticələri

Testlərimizdə təhsil sahəsi Cava de 'Tirreni (İtaliya) şəhəri tərəfindən verilir. Məlumatların keyfiyyəti və ətraf mühit və iqlim xüsusiyyətləri nəzərə alınmaqla, tədqiqat sahəsi Şəkil 2 -də göstərildiyi kimi beş isoreliable zonaya bölünmüşdür.


Fəza verilənlər bazasının ən əhəmiyyətli tematik məlumat dəstlərini və qatlarını nəzərdən keçiririk. Testimizdə 5 tematik məlumat toplusunu nəzərdən keçiririk. Cədvəl 5 -də hər bir təbəqə üçün tematik məlumat dəstlərini və parametrləri göstəririk.

Parametrlərin seçilməsində coğrafi obyektlərlə əlaqəli ilkin məlumatların olmamasına xüsusi diqqət yetirildi (məsələn, binanın hündürlüyü və ya bir nöqtənin yüksəklik nöqtəsi).

Bir təbəqənin keyfiyyətinə təsir edən digər xüsusiyyətlər həndəsi və topoloji səhvlərdən ibarətdir (təcrid olunmuş küçə xətləri və ya aralarında kəsişən hissəciklər).

Hesablamanı asanlaşdırmaq üçün hər bir parametr üçün Cədvəl 3 -də göstərildiyi kimi etiketlənmiş beş TFN -də qeyri -səlis bir bölmə yaradırıq. Qısalıq üçün yalnız 1.1 küçə qatının "təcrid olunmuş xətlərin sıxlığı" parametri və parametr üçün təyin edilmiş TFN -ləri göstəririk. "2.1 qatının kəsişən çoxbucaqlılarının sıxlığı - Torpaq bağlamaları."

Hər bir isoreliable zona üçün parametrlərin çəkiləri bir mütəxəssis tərəfindən təyin edilir. Qısalıq üçün hər bir isoreliable zona üçün əvvəlki iki parametrə təyin edilmiş ağırlığı göstəririk.

Bir təbəqənin hər bir parametri ilə əlaqəli sətirləri birləşdirdikdən sonra eyni parametrlərə təyin edilmiş çəkilər nəzərə alınmaqla yenidən hesablanan son sətir əldə edirik. Bu sətirdən istifadə edərək təbəqənin etibarlılıq xəritəsini əldə edirik. Qısalıq üçün, Cədvəllər 4, 6, 7, 8, 9 -u nəzərə alaraq, tərəfindən verilən son sətirlə sırasıyla 1.1 (Şəkil 3) və 2.1 (Şəkil 4) təbəqələrinin izoreliabilite xəritələrini göstəririk.


Genişmiqyaslı hidroloji modellər həm yaddaş ayrılması baxımından, həm də CPU vaxtında, xüsusən də modelləşdirmə qeyri-müəyyənliyinin qiymətləndirilməsi tələb olunanda tələb olunur. Yüksək Performanslı Hesablama, standart seriyalı kodlaşdırma ilə əldə edilə bilməyən qətnamələrə çatma imkanı təqdim edir. Bununla birlikdə, üstünlüklər, hidravlik infrastrukturun mövcudluğunu simulyasiya etmək kimi, ardıcıl olaraq icra edilməli olan komponentlər səbəbiylə modelin zəif ölçeklenebilirliği ilə əvəz edilə bilər.

Bu motivasiyadan irəli gələrək, hidravlik infrastrukturun dəyişdiyi axın axını olan böyük çay hövzələrində hidroloji prosesləri simulyasiya etmək üçün vahid bir yanaşma tətbiq edən HYPERstreamHS modelini hazırladıq. Model, hidroloji kernelin paralel versiyasının birinci qat olduğu, ikinci təbəqənin tərs modelləşdirmə ilə məşğul olduğu iki qatlı paralellik strategiyasını qəbul edir.

Nəticələr, prosessorların ən yaxşı ümumi performansı əldə etmək üçün diqqətlə təşkil edilməli və qruplaşdırılmalı olduğunu göstərir və bu bölmənin problemə xas olduğunu göstərir.


Autzen.laz faylı, PDAL və libLAS nümunələrində bir ştapeldir. Bir həndəsə ilə kəsmə nöqtələrini göstərmək üçün bu fayldan istifadə edəcəyik. Stadionu yeni bir LAS sənədinə köçürəcəyik.

Məlumatların hazırlanması

Məlumatlar iki fərqli koordinat sistemində qarışdırılır. LAZ faylı Oregon State Plane Ft -dədir. və çoxbucaqlıları təyin edən GeoJSON, attributes.json, EPSG -dədir: 4326. İki seçimimiz var - nöqtə buludunu atribut poliqonlarının koordinat sisteminə və ya atribut çoxbucaqlılarını nöqtələrin koordinat sisteminə yansıt. İkincisi bu vəziyyətdə daha yaxşıdır, çünki daha az riyazi və buna görə də daha az hesablama olacaq. Rahat etmək üçün, OGR-nin VRT qabiliyyətindən istifadə edərək məlumatları anında təkrar edə bilərik:

Bu VRT faylı, seminar materiallarınızda ./exercises/analysis/clipping/attributes.vrt faylında mövcuddur. Bu faylı açmalısınız, 4 -cü sətrə keçməlisiniz və ./ maşınınız üçün doğru yolu dəyişdirməlisiniz.

GDAL və ya OGR VRT, məlumatların tərifini və emal əməliyyatını vahid, oxunaqlı bir məlumat axını ilə birləşdirən bir növ "virtual" məlumat mənbəyi tərif növüdür.

GeoJSON faylının xaricdən müəyyən edilmiş bir koordinat sistemi yoxdur, buna görə də LayerSRS parametri ilə açıq bir şəkildə təyin edirik. Verilərinizin koordinat sistem məlumatları varsa, bunu etməyinizə ehtiyac yoxdur. Daha ətraflı məlumat üçün OGR VRT sənədlərinə baxın.

Boru kəmərinin pozulması

Bu boru kəməri emalatxananızın materiallarında ./exercises/analysis/clipping/clipping.json faylında mövcuddur. Bu fayldakı ./ üç hadisəsinin hər birini maşınınız üçün doğru yerlə əvəz etməyi unutmayın.

1. Oxucu¶

autzen.laz, kəsəcəyimiz LASzip faylıdır.

2. filtrlər. Üst qat ¶

Filters.overlay filtri, təsadüfi çoxbucaqlılar üçün dəyərlər təyin etməyə imkan verir. Məlumat hazırlamada təyin etdiyimiz VRT -dən istifadə edərək, filters.overlay, CLS sütunundakı dəyərləri Təsnifat sahəsinə təyin edəcək.

3. filtrlər aralığı ¶

Attributes.json faylındakı atributlara 2, 5 və 6 dəyərli çoxbucaqlar daxildir. 6: 6 aralığında təsnifat dəyərləri olan nöqtələri saxlamaq üçün filters.range istifadə edəcəyik.

4. Yazıçı

We will write our content back out using a writers.las .

Execution¶

Invoke the following command, substituting accordingly, in your Conda Shell :

The –nostream option disables stream mode. The point-in-polygon check (see notes) performs poorly in stream mode currently.


How to build your own QGIS plugin

first test with values in the plugin and the python console

Since I’ve created the QGIS plugin qgis2leaf I was surprised how easy it is to create a plugin for QGIS. In this post I would like to show you how to build a basic buffer-plugin and give some tips for debugging and developing.

The plugin template

QGIS plugins are competely build in Python: the UI can be designed with QT designer using PyQT. The whole logic of the plugin needs to be written in Python as well. But lets be honest: It would be great if you would have a starting point. In QGIS there is a plugin for this called Plugin Builder:

The plugin builder will create a template for your plugin. So provide the information like this:

setting for our basic plugin example in the plugin builder

After pressing okay please choose the qgis plugin folder as the target folder (/home//.qgis2/python/plugins on Linux, C:Users{username>.qgispythonplugins on Windows )

After running the plugin we have a separate folder in our qgis plugin folder:

folder content after plugin template creation

But unfortunately we are not really finished as the plugin responses several other steps:

  • Copy the entire directory containing your new plugin to the QGIS plugin directory (CHECK)
  • Compile the resources file using pyrcc4 (simply run etmək if you have automake)
    • open the terminal go to the plugin folder and type make in this folder on linux (how this works in Windows? comment!)
    • if you dont have pyrcc4 isntalled, type

    • Customize it by editing the implementation file multi_buffer_module.py
    • Create your own custom icon, replacing the default icon.png
    • Modify your user interface by opening multi_buffer_class.ui in Qt Designer
    • İstifadə edə bilərsiniz Makefile to compile your resource files when you make changes. This requires GNU make (gmake)

    As the plugin says: customize it

    Implementing logic in your qgis plugin

    In our first example we would like to place some logic in the plugin: with the normal methods provided by QGIS it’s easy to create a buffer around a feature. But what, if you want several buffers that are equidistant from each other like 5 buffer zones in a distance of 10m? A classic example of batch processes and automation.

    The whole logic will be put in the file multi_buffer_module.py. At the moment it is very basic as it is defined at the bottom of the file:

    As you can see the first function is to show the dialog. For our purpose we need two input parameters: the number of buffer zones to be created and the distance one buffer should use. So let us open the dialog and create those input fields. Therefore we use QT4 designer and open the file multi_buffer_module_dialog_base.ui:

    After customizing the UI we will care about the logic to get the parameters from the UI and use it in our plugin. To test the functionality it is very important to have the Plugin Reloader plugin installed so you don’t need to close and open QGIS after each change of the logic.

    First of all we are interested in the values of the given parameters of the UI. This means we will change the above code like this:

    As you can see: I am using the python console in QGIS to check whether my parameters are filled correctly:

    first test with values in the plugin and the python console

    So now we need to use this values for creating a buffer zones. So let’s check the bible of pyqgis called PyQGIS Developer Cookbook. First of all we need to have an idea how to use a selected feature of a layr as the input for a buffer creation. With a short look into this great resource we see that we can define a current active layer with this

    Compaing the code we have a structure called dlg wich holds all the dioalog elements and a structure called iface which refers to the current qgis environment as far as I have understand it.
    As we don’t want to use the whole layer but just selected features we need to to define those as well with

    As we now have the features to create buffers around and the paramaters to use we can start. But we need to create a loop to create a buffer zone after another (according to the number of buffers) and we need to create a layer to store the data…
    The targeting layer is defined by [sourceocde]result = QgsVectorLayer(“Polygon?crs=epsg:4326”, “result”, “memory”)[/sourcecode]
    As you can see the layer name is given, the EPSG is fixed to EPSG:4326 (WGS 84) and the layer will be stored in memory, so you need to save it by hand afterwards. Now we want to have each layer name different so we will be able to distinguish the polygons after the creation. so we will change this line to

    As I’ve mentioned we don’t know how many features were selected. So we will bring up a second loop:

    Now what happens in the XXX section?! We will define the geometry and this definition is based on the geometry of the selected feature and a buffer around it. When we have this, we will add this to the array of buffer features:

    As you may have noticed, the buffer functions needs two inputs. First the distance, second the “segments”. Segments define the number of segments a quarter circle have. So the higher this value your circles will get rounder but also computation will take longer.
    In the end we will add our new features to the layer and add the layer to the map:

    After some minor adjustments to the projection of the target files the whole function looks like this:

    But one last remark: As we don’t convert your input files to a projected coordinate system at the beginning, make sure your layer is in a projected CRS at the beginning -).

    You can download the whole multi_buffer.

    Some further remark: If you want to extend your plugin and you don’t know what functions/methods are available for your object, just determine the name of the object and search on the API page of QGIS for it. So it’s “easy” to see that the EPSG code of a crs of a layer is available by the method .authid().
    If you have any remarks, feel free to comment below!


    Maps contain several layers, each representing a set of spatial features. Layers are laid atop one another for viewing or spatial analysis. This lends itself to working with the map layers in Illustrator, as they can be treated similarly to a layer containing artwork.

    Attributes denote a geographic feature on a map. The information is typically stored in a tabular format that is linked to the feature. For instance, the attributes of a well-represented point along a river may include the name, the course of the river/ length, sediment load, etc.

    When you are familiar with the attributes associated with the map data, you can do things like applying rules to style your map according to attributes in the table.


    Creating polygons layer from point layer with conveks buffer - Geographic Information Systems

    For further inquiries and requests for a demo, please contact:

    Esri NeA | Street 15 Free Zone | Nasr City, Cairo | Misir
    Tel: 202 2271 9350
    Fax: 202 2271 9354

    DotGeo Features

    Xəritə Naviqasiyası

    The Map Navigation feature will allow you to interact with the exposed map layers through our intuitive navigation toolbar. The toolbar allows you to adjust your map’s size, pan the map in any direction, zoom and re-center, or jump to any zoom level based on your needs. Additionally, you can see an overview of your map and the various data layers represented on it, control the map scale, and design a legend that suits your needs.

    Mündəricat

    With the Table of Content operation you can easily manage your various data layers and create logical groups. You can also manage the thematic rendering of a chosen layer, specify the attributes you wish to classify, and set the classification parameters. Additionally, you can view the metadata associated with your layers, turn layers on or off as required, or even save and reload the Table of Content you created at another time.

    Map Classification

    This feature allows you to create different classifications for the values represented in your data on the map. Classification can be in the form of unique symbols for each value, or color gradient classification, where each color represents a certain value range. You can also easily save or load classifications, and the system administrator can even create predefined classifications for inexperienced users.
    Dynamic charting is also availed on the map. You can create charts from map analysis of GIS data or data extracted from different systems and databases on the fly.

    Redlining

    The Redlining operation provides you with a set of powerful tools to allow you to sketch graphic drawings and add symbols on to your map. Sketching can be in freehand format, or using geometrical drawing tools such as lines and polygons. This feature also allows you to add notes to your sketches so that fellow colleagues who share this data with you are updated with the changes you made. You can modify, save, or even delete any sketches you make.

    Redaktə

    Edit points, lines, polygons, and support domains and subtypes. With our advanced editing options you can also cut and merge data.

    Spatial Search

    The Spatial Search feature allows you to easily identify map features and get any feature’s attributes from other layers and joined databases. The spatial searches you build are created in runtime. You can search using geometric shapes such as points, polygons, or buffer zones. Additionally, you can run a report to summarize the results of your search, and the details of each feature that was included in the spatial search you specified.

    Tabular Search

    You can perform a variety of attribute inquiries on the exposed GIS or relational data. This feature will help you to retrieve information of any resource by either simple or sophisticated search. The search is built in run time based on the configuration done in administration.

    Extracting

    This feature allows you to extract GIS data with their associated relational data from the system to work on, in the GIS format you desire from shape files, Geodatabase or even CAD files. However, any edits that are done on the extracted data cannot be imported back into the main repository.

    Ölçmə

    The measure feature enables you to get numerical information about distances and areas as well as to get coordinate information for points.

    Add External Data

    This feature enables you to integrate with local GIS data by providing you with the capability of loading files and displaying their contents on the map. DotGeo supports attaching the following file extensions: Excel and shapefiles.

    Bookmarking

    With this feature you can create bookmarks for certain map locations, and identify these bookmarks with names and notes.

    E-mailing

    Send the current map in your view via email as an attachment

    Dynamic Reporting

    Easily create dynamic reports. Reports can be basic or detailed reports, map, tabular, or hybrid reports. Generate reports using predefined templates. You can select and set the required report type and the report template from a set of predefined templates, and you can specify the attribute fields to be included and adjust the map extent and the attributes display.

    Base Map Gallery

    Navigate through different data sources online for your base map needs, such as Esri’s ArcGIS Online and Bing Maps.

    Simply enter a single word and find all possible matches based on the predefined configured layers and columns.

    Google Xəritə

    This feature allows users to open Google maps within the viewer’s current extent, and display the map viewer data on top of Google maps.

    Marşrutlaşdırma

    Multipoint routing capabilities enable you to generate any desired route, highlight it on the map, with detailed directions. You can also generate the ideal route from a specific source to a desired destination and play the route using animated tools.


    Videoya baxın: PLASTİK TAMPON TAMİRİ NASIL YAPILIR?? - PLASTİK TAMPON PARÇA EKLEME (Sentyabr 2021).