Daha çox

R ilə shapefile ölkələrin rənglərini dəyişdirin


R ilə bir shapefile bir xəritə yaratmaq üçün çalışıram. Ölkələrin sərhədlərinin rəngini dəyişdirmək istərdim, amma bunu necə edəcəyimi bilmirəm. Rəngi ​​dəyişdirmək mümkündürmü?

Budur kodum:

world1 = readShapeSpatial ("map.shp") süjet (dünya1)

Qara sərhədləri olan bir xəritəm var və boz sərhədlər istərdim. Mən yazsamsüjet (world1, col = "grey")sərhədləri deyil, ölkələri rəngləndirir.


Varsərhədarqumentsüjet- metod:

sahə (x, border = "grey") R> args (sp ::: plot.SpatialPolygons) funksiyası (x, col, border = par ("fg"), add = FALSE, xlim = NULL, ylim = NULL, xpd = NULL, sıxlıq = NULL, bucaq = 45, pbg = NULL, oxlar = FALSE, lty = par ("lty"),…, setParUsrBB = FALSE, usePolypath = NULL, rule = NULL)

GeoPandas və Leaflet istifadə Python və R-də zərif Coğrafi süjetlər

Xəritədə yer məlumatları hazırlamaq üçün mövcud olan bir neçə coğrafi kitabxana var. Əvvəllər eyni mövzuda burada yazmışdım, amma o vaxtdan bəri bu kitabxanalardan daha geniş istifadə etdim və yeniləri ilə tanış oldum. Bir neçə kitabxanadan istifadə etdikdən və araşdırdıqdan sonra GeoPandas və Leaflet kitabxanalarının istifadəsi ən asan və yüksək dərəcədə özelleştirilebilen kitabxanalardan biri olduğunu gördüm. Kod GitHub repo şəklində mövcuddur:


R - süjetlə vurulmuş () - Slot dəyərinə əsaslanan formalı rəngli poliqonların rənglənməsi

Avstraliya Statistika Bürosundan əldə etdiyim Avstraliyanın ucqar bölgələrini göstərən bir formalı sənədim var:

Eyni URL bir PDF "ASGS Remoteness Struct Edition 2011 PDF Maps" dir - bu sənəddən ilk xəritəni çoxaltmağa çalışıram.

Forma şəklində oxudum və məlumat yuvasına rəng məlumatları əlavə etdim:

Yapacağım tək şey xəritəni qurmaqdır! Bu yerdə ilişib qalmışam.

ra @ poliqonları, hər birinin ra @ data məlumat çərçivəsinə indeks olan bir yuva identifikatoruna sahib olan 35 çoxbucaqlı bir siyahıdır. Buna görə etməli olduğum şey, ra @ data $ COLOR [ID] -də rəng tapmaq üçün plot () -ə söyləməkdir. Yaxşı, çox deyil. 35 çoxbucaqlının ("Çoxbucaqlı" sinfi) hər birinin öz çoxbucaqlı siyahısı var ("Çoxbucaqlı" sinfi) ümumilikdə 6902 çoxbucaqlı var.

Mənim süjet () anlayışım ondan ibarətdir ki, onu çoxbucaqlı şəkillərlə eyni qaydada bir rəng vektoru keçirməliyəm. Buna görə inanıram ki, əlaqəli çoxbucaqlı üçün rəng dəyərini tutan hər bir elementlə 6902 uzunluğunda bir vektor yaratmalıyam. İndiyə qədər necə edirəm?

Çoxbucaqlılar sıraya düzülsəydi, bu kifayət qədər asan olardı, amma onlar belə deyil. 35 Çoxbucaqlının hər birində tam bir vektor olan bir sifariş sahəsi var, buna görə rəng vektoru, ehtimal ki, bu vektorların hər birindəki dəyərlərə görə sifariş edilməlidir.

Bu nöqtədə bütün bunlar biraz çox mürəkkəb görünür. Burda tamamilə yoldan çıxmışam?


Artıq ilk choropleth xəritəsini çəkmək mümkündür. İzləmək lazım olan əsas addımlar:

  • colorNumeric () funksiyası sayəsində rəng palitrası yaradın
  • fon xəritəsini broşura (), addTiles () və setView () ilə düzəldin
  • ölkədəki insan sayını təmsil edən bir rəng ilə bütün ölkənin formasını əlavə etmək üçün addPolygons () istifadə edin.

Nəticədə çıxarılan xəritə olduqca məyus edir: çox sayda əhalisi olan Çin və Hindistan, digər ölkələr arasındakı bütün dəyişikliyi xəritədə müşahidə etmək çətin olur.


R-də arxa plan xəritəsi

Bu, qalereyanın arxa xəritəsi bölməsidir. Fərqli giriş məlumatlarına əsaslanan statik və interaktiv xəritələrin necə qurulacağını izah edir, lakin bunun üzərində məlumatların necə qurulacağını izah etmir. Bunun üçün digər hissələrə baxın: choropleth, bubble xəritəsi, əlaqə xəritəsi və ya kartogram

R yerleşim məlumat təhlili üçün əla bir vasitədir. Xüsusi paketlərin yığınları mövcuddur. Xəritə qurmaq bu 2 addımı izləyir:

Məlumat tapın, R-yə yükləyin: bölgə sərhədləri shapefiles və ya geoJSON sənədlərində saxlanıla bilər. Bəzi R kitabxanaları ən çox yayılmış yerlər üçün də məlumat verir. Google xəritə tərzi arxa planlarından da istifadə etmək mümkündür.

Manipulyasiya edin və qurun: coğrafi məlumatlar R-yə yükləndikdən sonra spesifik xüsusiyyətlərə malik bir yerleşim obyekti əldə edirsiniz. Bunu manipulyasiya edə və sp və ya ggplot2 kimi paketlərlə qura bilərsiniz

Broşura R paketi Javascript leaflet.js kitabxanasının qablaşdırıcısıdır. R. ilə dəqiqələrdə çarpıcı interaktiv xəritələr yaratmağa imkan verir. Xəritələr ixrac edilə bilər və bağımsız html sənədləri və ya R markdown faylına və ya parlaq bir tətbiqə yerləşdirilə bilər.

R və broşura paketi ilə edə biləcəyiniz ən əsas fon xəritəsi. Yalnız standart seçimlər.

SetView funksiyası ilə xəritənin müəyyən bir hissəsini necə böyüdəcəyini öyrənin.

Vərəqə tərəfindən bir neçə arxa plitə təklif olunur. Onları necə yükləməyinizi öyrənin və imkanları yoxlayın.

Vərəqə xəritələri interaktivdir: yaxınlaşdırmağa və sürükləməyə çalışın.

Ggmap kitabxanası, raster xəritəsi plitələrini Google Maps, OpenStreetMap və ya Stamen Maps kimi populyar onlayn xəritəçəkmə xidmətlərindən götürməyi və ggplot2 çərçivəsindən istifadə edərək plan qurmağı asanlaşdırır. Bu kimi statik xəritələr istehsal edir. Müvafiq kod parçasını almaq üçün bir şəkil vurun.

R və ggmap paketi ilə edə biləcəyiniz ən əsas fon xəritəsi

Peyk fonunu xəritəyə tətbiq edin

Yol xəritəsi fonunu xəritəyə tətbiq edin

Hibrid fonu xəritəyə tətbiq edin

Stamen, bu suluboya çini ilə məşhur olan başqa bir kafel təminatçısı.

Bir neçə kitabxana ən geniş yayılmış məkan obyektlərini təqdim edir. İnternetdə bir yerdə məlumat tapmaq üçün mübarizədən yayınır. Xəritə kitabxanası: Kanada, Fransa, İtaliya, ABŞ ve bölgələri, dünya şəhərləri, NZ. Mapdata kitabxanası (Çin, Yaponiya, NZ, World in High çözünürlük) və oz kitabxanası (Avstraliya).


Xüsusi bölgələr: metro sahəsi, IKEA-ya yaxınlıq, hər şey & # 8230

Elastik Xəritələr bir çox əla bölgə seçimi ilə gəlir, belə ki, tez bir zamanda işə başlaya bilərsiniz, eyni zamanda bu imkanı da təklif edir öz bölgələrinizi asanlıqla xəritələyin. Uzunluq və enlemi ehtiva edən mənbə məlumatlarınız olduğu müddətdə bunun üçün istədiyiniz hər hansı bir sərhəd məlumatından istifadə edə bilərsiniz.

Bu nümunə üçün, Elasticsearch-də quraşdırılmış GeoIP-dən istifadə etdiyimizi düşünək. GeoIP, bir IP ünvanını uzunluğa və enlemə çevirməyin yaygın bir yoludur.

GeoIP, dünya səviyyəsində şəhər səviyyəsində və seçilmiş ölkələrdə qonşuluq səviyyəsində təxminən dəqiqdir. Telefonunuzdan gerçək bir GPS yeri qədər yaxşı deyil, ancaq bir ölkə, əyalət və ya vilayətdən daha dəqiqdir. Beləliklə, GeoIP-dən uzunluq və enlem dəqiqliyi ilə Kibanada əldə etdiyiniz standart xəritələr arasında bir çox qərar var.

Bu təfərrüat səviyyəsi qərar qəbuletmə üçün çox faydalı ola bilər. Məsələn, istifadəçilərinizin yerləşdiyi yerlərə əsaslanan marketinq kampaniyasını sürətləndirmək istədiyinizi və ya metro sahələrində trafikin qalxdığını gördüyünüz icraçı tərəflərə göstərmək istədiyinizi söyləyin.

GeoIP məlumat bazaları, IP ünvanının yerləşdiyi bölgənin və ya alt hissənin mərkəzinə yaxın yerləşən enlem ve boylam koordinatlarını ehtiva edir. IP coğrafi yerləşməsindən uzunluq və enlem məlumatlarına etibar edirsinizsə, bu bəzən yanıltıcı nəticələr verə bilər. Məsələn, GeoIP bir IP adresinin ABŞ-da olduğunu təyin etmişsə, lakin MaxMind-də IP adresinin hansı vəziyyətdə olduğu barədə məlumat yoxdursa, Amerika Birləşmiş Ştatlarının coğrafi mərkəzi yaxınlığında uzunluq və enlik geri dönəcəkdir. Kanzas).

GeoIP & # 8217s Boylam və enlem məlumatları, coğrafi yerləşmə koordinatlarında saxta inamla mübarizə aparmağa kömək etmək üçün dəqiqlik_radius məlumatları ilə birləşdirilə bilər. Dəstək Mərkəzimizdə GeoIP-in dəqiqliyi barədə daha çox məlumat əldə edə bilərsiniz.

Amerika Birləşmiş Ştatlarında bu cür tərəzi tez-tez Sayım Bürosunun Kombinə edilmiş Statistik Bölgə (CSA) adlandırdığı şeylə tutulur. İnsanlar hansı şəhərdə yaşadıqlarını intuitiv düşündükləri ilə təxminən bərabərdir. Ştat və ya şəhər sərhədləri ilə mütləq üst-üstə düşmür.

Bu bölmə, Federal Hökümətin maliyyə faydalarında həyat dəyəri düzəlişləri etmək kimi bir çox siyasətinin mərkəzindədir. CSA'lar ümumiyyətlə eyni telekomunikasiya təminatçıları və reklam şəbəkələrini paylaşırlar. Yeni fastfud yeməkləri müəyyən bir şəhər və ya bələdiyyədən çox CSA-ya genişlənir. Əsasən, eyni CSA-dakı insanlar eyni IKEA-da alış-veriş edirlər.

Yerinə görə bir xüsusiyyətə məkan identifikatoru təyin edilməsinə deyilir tərs coğrafi kodlaşdırma və ya məkan qoşulma. Coğrafi informasiya sistemlərində (CİS) ən çox görülən əməliyyatlardan biridir.

Elastic Stack-də bu əks-coğrafi kodlaşdırma funksiyası zənginləşdirmə prosessoru vasitəsilə Elasticsearch-də mövcuddur. Burada bu prosessorları idarə etmək və sonra xəritələr və görselləşdirmələr yaratmaq üçün Kibanadan istifadə edəcəyik. Aşağıdakı təlimdə, əks coğrafi kodlaşdırmanı göstərmək üçün CSA sərhədlərindən istifadə edəcəyik.


Chicago şəhəri üçün ərazi baxımından istinad olunan siyahıyaalma məlumatları: Chicago Universiteti Kitabxanasında və ya vasitəsi ilə əldə edilən mənbələr

Siyahıya alma məlumatları bir sıra fərqli coğrafi vahidlər üçün mövcuddur.

İcma sahələri. Çikaqoda 77 olduğu icma ərazilərinin, homojen qonşuluq səmtləri olduğu düşünülür. Əslində hamısı deyil, əksəriyyəti sakinləri tərəfindən tanınacaq məhəllələrə çox yaxından cavab verir, bunların nümunələri Hyde Park və Uptown. İcma sahələri Çikaqoya xasdır. Göründüyü kimi bunlar ilk dəfə 1920-ci illərdə Çikaqo Universitetindəki Sosial Elm Tədqiqat Komitəsinin üzvləri tərəfindən təklif edilmişdir. O vaxtdan bəri şəhər rəhbərliyi tərəfindən statistika vahidi olaraq istifadə edilmişdir. O'Hare'nin əlavə edilməsi və Edgewater'in Uptown'dan ayrılması xaricində tutarlılığın fəzilətinə sahibdirlər, yarandıqları gündən bəri dəyişməz qaldılar. ABŞ Sayım Bürosu icma bölgələri üçün məlumat tərtib etmir. Əksər icma ərazi sərhədləri siyahıyaalma traktının sərhədləri ilə üst-üstə düşsə də, şəhər hüdudları siyahıyaalma traktının sərhədlərini bir neçə yerdən kəsdiyindən, camaat ərazisi məlumatlarını siyahıyaalma yollarının məlumatlarından düz bir şəkildə əldə etmək mümkün deyil.

Siyahıyaalma sənədləri. Siyahıyaalma yolları bir qədər homojen olması lazım olan kiçik ərazilərdir. Siyahıyaalma yollarında ideal olaraq 1200 ev (bəlkə də 2000-4000 nəfər) kimi bir şey var, lakin Çikaqoda əhali 0 ilə 10.000 arasında dəyişir. Çikaqo şəhərində siyahıyaalma sənədləri 1920-ci illərdən bəri demək olar ki, sabit qalırdı, lakin nömrələmə sistemi dəyişdi. Var. Çikaqoda 866 siyahıyaalma yolu. Şəhərətrafı ərazilərdə əhalinin siyahıyaalınması bu illər ərzində əksər hallarda bölünməklə çox dəyişdi.

Siyahıya alma blokları. Siyahıyaalma blokları, hər hansı bir şəhər sakininin müəyyənləşdirəcəyi bloklarla yaxından uyğun gəlir. Blok səviyyəsində yalnız məhdud məlumatlar mövcuddur və fərdlərin tanınmasının qarşısını almaq üçün mövcud ola biləcəyini düşünə biləcəyi bəzi rəqəmlər yatırılır. Blokların identifikasiyası sistemləri dəyişdiyindən siyahıyaalma ilə müqayisə etmək çətindir. Çikaqoda 10.000 sayım blokları kimi bir şey var.

Siyahıyaalma məlumatları digər coğrafi vahidlər üçün də mövcuddur. Qrupları bloklayın bir traktın tipik olaraq üç ilə beş blok qrupu arasında olan bir neçə blokdan ibarətdir. Trakt səviyyəsində sadalanan bütün dəyişənlər, nəzəri olaraq, blok qrupu səviyyəsində də sadalanır, lakin məlumatların yatırılması daha geniş yayılmışdır və siyahıyaalma ilə siyahıyaalma müqayisəsi çətindir. Siyahıyaalma məlumatları da mövcuddur poçt kodları, konqres bölgələrivə (Chicago uyğun xaricində) yerlər (məs., şəhərlər) və kiçik mülki bölgülər (yəni qəsəbələr). Chicago şəhəri (lakin yox siyahıyaalma bürosu) üçün bəzən demoqrafik məlumatlar yayımladı palatalar.

Tarixi Məlumat mənbələri

The Əhali və Mənzil siyahıyaalınması [HA 201 il] bir çox cilddə nəşr olunmuş orijinal siyahıyaalma məlumatlarını ehtiva edir. Çox cildin sonunda uyğun xəritələr var. Tez-tez Xəritə Kolleksiyasında xəritələrin ikinci nüsxələri mövcuddur [G4104.C6E25 il].

The Yerli İcma Faktları Kitabıs icma sahəsi məlumatlarını ehtiva edir. 1938-1995 arasında hər on ildən bir nəşr olundu [F548.68.A1C5, F548.68.A1H38, F548.68.A1H38 1960, F548.68.A1L58, F548.68.A1L58 1995 (oxu salonlarında bəzi nüsxələr) ]. Həmçinin bax Çikaqo şəhərinin siyahıyaalma məlumatları, 1930, İcma Bölgələri [HA730.C5C85].

Xəritə Kolleksiyası siyahıyaalma məlumatları əsasında tərtib edilmiş yüzlərlə kağız xəritəyə malikdir. Əksəriyyəti kataloqlaşdırılır. "Çikaqo", "xəritələr" və "siyahıyaalma" kimi terminlərdə "Hər yerdə açar söz" axtarışları edərək qeydlər ən asanlıqla tapıla bilər. Xəritə zəng nömrələrinin necə işlədiyini başa düşsəniz, zəng nömrəsi ilə də məhsuldar axtarış apara bilərsiniz (cəhd edin, məsələn, G4104.C6E1 və ya G4104.C6E73).

Çikaqo şəhərinin siyahıyaalma məlumatları, 1920 [HA730.C5B9]. Çikaqo şəhərinin siyahıyaalma məlumatları, 1930 [HA730.C5B91] və Chicago şəhəri üçün siyahıyaalma məlumatları, 1934 [HA730.C5N5] dəqiq başlıqlara malikdir. Kitablarda həm məlumatlar, həm də xəritələr var.

The Milli Tarixi Coğrafi Məlumat Sistemi Minnesota Universitetində həm trakt sərhədləri olan həm ESRI formalı sənədlər, həm də yükləyə biləcəyiniz 1910-cu ilə qədər traktat səviyyəli məlumatları olan dbf sənədləri var.

The Əhali İqtisadiyyatı Mərkəzi Chicago Universitetində 19-cu əsrə aid palata sərhədləri olan ESRI formalı sənədləri yükləyə bilərsiniz.

Nisbətən son məlumatlar mənbələri

American Factfinder 2000 və 2010 sayım məlumatlarını yükləməyə imkan verir.

The ESRI Veb saytı, 1990 və 2000-ci illər üçün siyahıyaalma sənədləri və digər siyahıyaalma vahidləri üçün ArcView / ArcGIS şəkillərini yükləməyə imkan verir.

The Xəritə Kolleksiyası Veb Saytı Chicago bölgəsi üçün bəzi fərdiləşdirilməyən 1990 və 2000 sayım xəritələrinə malikdir. Çoxu choropleth xəritələridir, lakin populyasiyanın dəyişməsini göstərən bəzi nöqtəli xəritələr də var.

Bir neçə disk GeoLytics, Map Collection-da təşkil olunan sayım məlumatlarını və 1970, 1980, 1990, 2000 və 2010-cu illər üçün siyahıyaalma sərhəd sənədlərini yükləməyə imkan verir. Bir disk ( Qonşuluq Dəyişdirmə Məlumat Bazası) 1970, 1980 və 1990 verilərinin 2000 sərhədlərə proqnozlaşdırıldığı digər bir 1970, 1980, 1990 və 2000 məlumatların 2010 sərhədlərinə proqnozlaşdırılan var .. Yenə bir GeoLytics diskində 2000 sərhədlərə proqnozlaşdırılan daha böyük 1990 məlumat dəsti var. GeoLytics diskləri yalnız Xəritə Kolleksiyasında istifadə edilə bilər, əlbəttə ki, məlumatları yükləmək və götürmək üçün pulsuzdur.

Xəritə Kolleksiyasında istifadə edə bilərsiniz ArcGIS siyahıyaalma məlumatlarına əsasən xüsusi xəritələr etmək. Siyahıyaalma məlumatlarını digər məkan məlumatları ilə birləşdirə bilərsiniz. Köməkçi heyət kömək edə bilər.

& Chicago Universiteti Kitabxanasını kopyalayın
1100 East 57th Street Chicago Illinois 60637
Telefon nömrələri


İstinadlar

Schuurman N, Bérubé M, Crooks VA: Dəyişdirilmiş bir cazibə modeli istifadə edərək ilkin səhiyyə həkimlərinə potensial məkan girişinin ölçülməsi. Can Geographer. 2010, 54 (1): 29-45. 10.1111 / j.1541-0064.2009.00301.x.

Chambers R: İştirakkar Xəritəçəkmə və coğrafi informasiya sistemləri: kimin xəritəsi? Kim gücləndirilib, kim gücsüz? Kim qazanır və kim itirir? EJISDC. 2006, 25 (2): 1-11.

McLafferty SL: CİS və səhiyyə. Annu Rev Xalq Sağlamlığı. 2003, 24: 25-42. 10.1146 / annurev.publhealth.24.012902.141012.

Tanser FC, Le Sueur D: Coğrafi məlumat sistemlərinin Afrikadakı əhəmiyyətli ictimai sağlamlıq problemlərinə tətbiqi. Int J Sağlamlıq Geogr. 2002, 1 (1): 4-10.1186 / 1476-072X-1-4.

Kaminska IA, Oldak A, Turski WA: Coğrafi İnformasiya Sistemi (CİS) pestisid çirklənməsini və onun xalq sağlamlığına təsirini izləmək və analiz etmək üçün bir vasitədir. AAEM. 2004, 11: 181-184.

Simarro PP, Cecchi G, Paone M, Franco JR, Diarra A, Ruiz JA, Fèvre EM, Courtin F, Mattioli RC, Jannin JG: İnsan Afrika tripanosomiyazının Atlası: laqeyd tropik xəstəliklərin qlobal xəritələşdirilməsinə bir töhfə. Int J Sağlamlıq Geogr. 2010, 9 (1): 57-10.1186 / 1476-072X-9-57.

Ricketts TC: Coğrafi informasiya sistemləri və xalq sağlamlığı. Annu Rev Xalq Sağlamlığı. 2003, 24: 1-6. 10.1146 / annurev.publhealth.24.100901.140924.

Luo W: Həkim çatışmazlığı olan bölgələri qiymətləndirmək üçün GIS əsaslı üzən tutma metodundan istifadə. Sağlamlıq yeri. 2004, 10 (1): 1-11. 10.1016 / S1353-8292 (02) 00067-9.

Wen TH, Lin NH, Lin CH, King CC, Su MD: Ekoloji sağlamlıq riskinin müəyyənləşdirilməsini yaxşılaşdırmaq üçün müvəqqəti risk xüsusiyyətlərinin məkan xəritələşdirilməsi: Tayvanda bir dang epidemiyası ilə bağlı bir iş. Elmi ümumi mühit. 2006, 367 (2-3): 631-640.

Chung K, Yang DH, Bell R: Səhiyyə və GIS: məkan statistik analizlərinə doğru. J Med Syst. 2004, 28 (4): 349-360.

Fleming G, Van Der Merwe M, McFerren G: Afrikanın cənubundakı vəba sağlamlığı riski proqnozu üçün qeyri-səlis mütəxəssis sistemlər və CİS. Environ Model Proqram. 2007, 22 (4): 442-448. 10.1016 / j.envsoft.2005.12.008.

Mwanundu S, Fara K: İştirakkar Xəritəçəkmədə Yaxşı Təcrübələr. 2009, Uttar Pradesh: Beynəlxalq Kənd Təsərrüfatı İnkişaf Fondu (IFAD)

Vajjhala SP: CİS və İştirakçı Xəritəçəkmənin icmaya inteqrasiyası. 2005, ESRI Beynəlxalq İstifadəçi Konfransı: San Diego

Sudhof L, Amoroso C, Barebwanuwe P, Munyaneza F, Karamaga A, Zambotti G, Drobac P, Hirschhorn LR: Məlumat istifadəsini və sağlamlıq xidmətlərini yaxşılaşdırmaq üçün coğrafi məlumat sistemlərindən yerli istifadə: Ruandanın kənd yerlərində qeysəriyyə bölməsinin xəritələşdirilməsi. Tropical Med Int Health. 2013, 18 (1): 18-26. 10.1111 / tmi.12016.

Dünya Səhiyyə Təşkilatı, UNICEF: İçməli Su və Kanalizasiya üzrə Tərəqqi: 2012 Yeniləmə. 2012, New York: ÜST və UNICEF

Dunn CE: İştirakçı CBS - xalqın CİS ?. Prog Hum Geogr. 2007, 31 (5): 616-637. 10.1177 / 0309132507081493.

Dongus S, Nyika D, Kannady K, Mtasiwa D, Mshinda H, Fillinger U, Drescher AW, Tanner M, Castro MC, Killeen GF: Dar es Salaamdakı malyariya vektor ağcaqanadlarını yatırmaq üçün əməliyyat larva mənbəyi rəhbərliyini təmin etmək üçün hədəf sahələrin iştirakçı xəritələşdirilməsi . Tanzan Int J Sağlamlıq Geogr. 2007, 6: 37-10.1186 / 1476-072X-6-37.

Ruanda Milli Statistika İnstitutu: EICV3 Tematik Hesabat: Ətraf Mühit və Təbii Sərvətlər. 2011, Kigali: Ruandanın Milli Statistika İnstitutu

Nyirishema R, Mukasine B: Davamlı WASH Xidmətləri üçün Çoxtərəfli Platforma: Ruandadan dərslər. 2011, SNV Ruanda: Kigali

Ruanda SNV: Davamlı, Əlverişli Su və Kanalizasiya Xidmətlərini, Rubavu, Nyabihu, Burera və Musanze-də Layihə Gününü qeyd etmək. 2012, Kigali: SNV Ruanda

Ruanda Respublikası: Milli İcma Sağlamlığı Siyasəti. 2008, Kigali: Səhiyyə Nazirliyi


Dünya Dil Xəritəçəkmə Sistemi

Bu bir növ resursla dil məlumatlarını CBS analizlərinizə daxil edin.

Dünya Dil Xəritəçəkmə Sistemi (WLMS) Versiya 19, dünyanın 7100-ə yaxın canlı dil qrupunun nöqtə və ərazi (çoxbucaqlı) yerlərinin ən əhatəli, ən müasir və etibarlı coğrafi verilənlər bazasıdır.

Ümumdünya Dil Xəritəçəkmə Sistemi (WLMS), 25 ildən çoxdur ki, Global Mapping International (GMI) və bir neçə iştirakçının layihəsidir.

Verilər CBS sistemləri üçün Esri shapefile (.shp) və fayl geodatabase bazalarında təqdim olunur. Dil adları və kodlarının mənbəyi 19. nəşr (2016) ISO 639-3 standartıdır. ArcGIS qat faylları simbologiyaya kömək etmək üçün daxil edilmişdir.

Dilçilər, mədəni coğrafiyaçılar və digər tədqiqatçılar bu məlumatları dünyadakı dillərin yerləşməsini və yayılmasını anlamaqda dəyərli olacaqdır. Yenilikçi istifadəyə ekologiya (insan mədəni müxtəlifliyi ilə biomüxtəliflik arasındakı əlaqənin araşdırılması), politologiya (silahlı qarşıdurma ilə dil sərhədləri arasındakı əlaqənin araşdırılması) və hərbi / terrorla mübarizə (müəyyən yerlərdə əməliyyatlara müvafiq dilçi / tərcüməçilərin təyin edilməsi) daxildir.

Əsas xüsusiyyətlər:

  • Dil nöqtələri həm nöqtə, həm də çoxbucaqlı olaraq (dil vətənlərinin), Esri shapefile (.shp) formatında və fayl geodatabase.
  • Qarışıq dil sahələri üçün poliqonlar
  • Dünyanın Rəqəmsal Diaqramı / VMAP0 əsas xəritələri ilə örtmək üçün hazırlanmışdır
  • ArcView 10.1 və ya daha yuxarı üçün lay faylları və mxd sənədləri

19-cu versiyada yeni xüsusiyyətlər

  • Nöqtə və çoxbucaqlı məlumatlar 19-cu Basım (2016) ISO 639-3 standartına uyğun olaraq yeniləndi. Çox dəyişikliyə uğrayan ölkələrə Cənubi Afrika, Qana, Malayziya, Peru, Paraqvay, Gürcüstan daxildir.
  • Nöqtə yeri olaraq 60-dan çox dil əlavə olundu, buna görə 19-cu nəşrdə (2016) ISO 639-3 standartındakı bütün yaşayış dilləri ən azı bir nöqtəyə sahib olacaqdır.
  • Köçəri, nəsli kəsilmiş və işarə dillərinin siyahısı yeniləndi.

Sistem tələbləri

  • Esri shapefile formatını (.shp) oxuya bilən GIS proqramı
  • Formalı sənədlər Esri'nin ArcView 10.1-10.5-də sınaqdan keçirilmişdir
  • Layihə və təbəqə sənədlərindən tam istifadə üçün ArcView 10.1 və ya daha yuxarı tələb olunur
  • Windows çıxaran .exe quraşdırma sənədlərini işə salmaq üçün sistem. Bunun CİS sistemini işləyən kompüter olmasına ehtiyac yoxdur, lakin CİS sistemi tərəfindən əlçatan bir yerə məlumat yazmağı bacarmalıdır.

Bütün digər texniki xüsusiyyətlərə aşağıdakı PDF sənədində baxmaq olar:

ESRI-nin məqaləsi ArcNews

ESRI-nin 2006-cı ilin yazından Dünya Dil Xəritəçəkmə Sisteminin təfərrüatlarını əks etdirən məqaləsini oxuyun.

Əlaqədar məhsullar

Əksər müştərilər Dünya Dil Xəritəçəkmə Sistemini yüksək keyfiyyətli bazemap Dünyanın Seamless Digital Chart (SDCW) ilə birləşdirməyə üstünlük verirlər.

& kopyalayın 2017 SIL International | 7500 W Camp Wisdom Rd, Dallas, TX 75236 | Bizimlə əlaqə | Məxfilik


NCL Graphics: Xəritə yalnız planları

Yalnız xəritələr yaratmaq üçün iki əsas NCL funksiyası var:

Üçüncü bir funksiya var gsn_csm_map_ce, ancaq sadəcə çağırır gsn_csm_map silindrik bərabər məsafəli xəritə proyeksiyasına borcludur mpProjection başqa bir şeyə qoyulmuşdur.

Bu səhifə NCL-də yarada biləcəyiniz müxtəlif xəritə proqnozlarını göstərir. Bu xəritələrdən hər hansı biri konturları, vektorları, düz xətləri, işarələri, xətləri və çoxbucaqları üst-üstə qoymaq üçün istifadə edilə bilər. NCL-dən daha çox xəritə konturuna ehtiyacınız varsa, Shapefiles nümunə səhifəsinə baxın.

Davranışında bir dəyişiklik olması barədə məlumat üçün Xəritənin yuxarı hissəsindəki təsvirlərə baxın mpDataBaseVersion kaynak NCL V6.4.0.

gsn_csm_map silindrik bərabər məsafəli xəritə çəkən süjet şablonlarıdır.

Varsayılan davranışın boz dolu qitələr olduğunu unutmayın.

maponly_2.ncl: Bir neçə dəyişikliyə sahib bir alt bölgə xəritəsi. İlk iki görüntü artıq NCL V6.4.0 və sonrasında fərqli görünəcəyini unutmayın. Görüntüləri müqayisə etmək üçün növbəti hissəyə baxın.

İlk çərçivə: Avstraliyanı və cənub-şərqi Asiyanın bəzi hissələrini göstərir.
İkinci çərçivə: mərkəzi Qərbi Avrasiya.
Üçüncü çərçivə: daha yüksək qətnamə ilə yanaşı, bu bölgə üçün daha müasir ölkə sərhədlərini necə əldə edəcəyinizi göstərir.

    = Yanlış - Boz kontinental dolğunu söndürür.

= "Milli" - Ölkə sərhədlərini açar.

= "Donanma" - Kontur xəttinin rəngini dəyişdirir.

= 1.5 - Kontinental konturların qalınlığını dəyişdirir.

= "MediumRes" - Ən son ölkə sərhədlərini əldə etmək üçün tələb olunan orta çözünürlüklü verilənlər bazasını seçir. "MediumRes" indi NCL V6.4.0-da standartdır mpOutlineBoundarySets "Geofiziki" dən başqa bir şeyə qoyulur.

= "Earth..4" - Ən müasir milli sərhədləri seçir.

maponly_2.ncl: Bu əvvəlki nümunə ilə eyni skriptdir. Şəkillər NCL Version 6.4.0 ilə əldə etdiklərinizi göstərmək üçün yeniləndi. İlk iki şəkildə artıq MediumRes konturlarını varsayılan olaraq göstərdiyini unutmayın.

mpOceanFillColor = 8, rəng şəklindən açıq mavi rəngi seçir.
mpLandFillColor = 164, colormap-dan tünd narıncı rəng seçir.
mpInlandWaterFillColor = 54, rəng şəklindən tünd mavi rəngi seçir.

Qeyd edək ki, süjetin uzunluq diapazonu vasitəsilə dəyişdirilib mpMinLonF= 0 və mpMaxLonF= 360 və buna görə mpCenterLonF süjetin həqiqi mərkəzini əks etdirən 180 olaraq təyin edilməli idi. Seçmək üçün çoxsaylı rəng masaları var.

gsn_csm_map_polar qütb xəritəsi çəkən süjet şablonlarıdır.

gsn_csm_map proyeksiyanı təyin etdiyiniz xəritə çəkən süjet şablonlarıdır.
mpProjection = peyk, proyeksiyanı seçir.

GetFillColorIndex bir sıra rəng indeksləri əsasında bir poliqona bir rəng təyin edəcəkdir.

maponly_7.ncl: Bir xəritənin hissələrinin necə silinəcəyini nümayiş etdirir. Birinci sahə standart xəritəni göstərir və ikinci plan bütün "SmallIslands" ləğv edildi. Bunlara Kiçik Antiller, Havay, Filippin adaları və s.

mpAreaMaskingOn göstərilən bölgələrdə bölgə maskalanmasını açar mpMaskAreaSpecifiers doldurulmayacaq. Xəritənin konturunu bağlamadığımızı unutmayın mpOutlineOn, yenə də konturu görərdik, amma doldurulmayacaqdı.

Bu texnika nümunə 7-də göstəriləndən bir qədər fərqlənir. Bu nümunədə yalnız istənilən xüsusiyyətləri istisna edirik. Bu metodda yalnız istədiyiniz xüsusiyyətləri çəkirik.

mpOutlineBoundarySets = "Xeyr Sınırları", təyin olunduğundan başqa heç bir sərhəd çəkməməyi göstərir mpOutlineSpecifiers

Beləliklə, bu metod yalnız göstərilən ölkələri və ya sərhədləri çəkmək üçün istifadə edilə bilər mpOutlineSpecifiers. Üçüncü çərçivədə Çin, Çin əyalətləri, Hindistan və digər müxtəlif cənub-şərq ölkələri çəkilir. Çin vilayətlərini çəkmək üçün, mpDataSetName "Earth..4" olaraq ayarlanmalıdır və mpDataBaseVersion "MediumRes" olaraq ayarlanmalıdır.

maponly_9.ncl: Həm ABŞ, həm də Meksika ştatlarının necə çəkiləcəyini nümayiş etdirir. Bu metod əvvəlcə süjetin çəkilməsini və sonra Meksika Dövlətləri üçün dəyərlərin alınmasını və süjetə əlavə edilməsini tələb edir. maponly_10.ncl: ABŞ-dakı bütün bölgələrin necə çəkiləcəyini, yalnız "Adams" adıyla bölgələrin necə çəkiləcəyini və sonra yalnız Florida bölgələrini adlarına görə sıralayaraq necə çəkiləcəyini nümayiş etdirir.

Mənbə mpDataSetName ABŞ-ın bölgələrinə giriş əldə etmək üçün "Earth..2" olaraq ayarlanmalıdır.

maponly_11.ncl: NCL-də mövcud olan üç xəritə verilənlər bazası arasındakı qətnamə fərqini nümayiş etdirir. mpDataBaseVersion NCL-nin əsas xəritəni çəkmək üçün istifadə etdiyi verilənlər bazasını təyin etmək üçün istifadə olunur. Varsayılan olaraq, mpDataBaseVersion "LowRes" olaraq ayarlandı. Sol üst panel bu parametrlə Yunanıstan ölkəsini göstərir. Sağ üst panel "MediumRes" verilənlər bazası ayarı ilə eyni sahəni göstərir. Alt panel "HighRes" verilənlər bazası ayarı ilə çəkilmişdir.

"HighRes" xəritə verilənlər bazasından istifadə etmək istəyirsinizsə, RANGS verilənlər bazasını yükləməlisiniz.

maponly_12.ncl: Bu skript mənbənin istifadəsini göstərir mpProjection, xəritə proyeksiyasını təyin edən. Hər biri burada göstərilən 13 xəritə proqnozu var. Resurslar xəritə sahəsini məhdudlaşdıracaq şəkildə qurulmamışdır və beləliklə standart bölgə (bütün dünya) göstərilir.

Resurslar mpGridAndLimbOnmpPerimOn proyeksiyanın perimetri çəkildiyi və ya yerin konturu çəkildiyi ilə ən yaxşı görünməsindən asılı olaraq proqram boyu açıq və söndürülür.

Varsayılan olaraq, NCL Orfoqrafiya, Peyk, Mollweide və Robinson proqnozları üçün yer üzünü göstərən bir xətt çəkmir. NCL-ni bu proqnozların konturunu çəkməyə aldatmaq üçün aşağıdakı mənbələr təyin edilməlidir:

mpGridAndLimbOn = Lat / lon xəttlərində həqiqi dönüş.
mpGridLatSpacingF = 90 enlem sətir aralığını dəyişdirin
mpGridLonSpacingF = 180. uzunluq xətti aralığını dəyişdirin
mpGridLineColor = "şəffaf" hiylə ncl yerin konturunu çəkməyə

Nümunə 12-də olduğu kimi, bu nümunə həmişə hər proyeksiyanın ən yaxşı istifadəsini vurğulamır.

maponly_14.ncl: Nisbətən yeni bir xəritə mənbəyi istifadə edərək daxili su, göl və ya adalar çəkilmədən qitə konturlarının necə çəkiləcəyini nümayiş etdirir. mpMaskOutlineSpecifiers. Siz istifadə edirsiniz mpOutlineSpecifiers və / və ya mpOutlineBoundarySets istədiyiniz konturları göstərmək üçün, sonra da hansı konturları maskalamaq istədiyinizi göstərmək üçün bu yeni mənbəyi istifadə edin. maponly_15.ncl: İlk çərçivə, mənbələri təyin edərək, iqlim bölgüsünün necə çəkiləcəyini göstərir mpDataSetName "Earth..3" -ə, mpDataBaseVersion "MediumRes" -ə, və mpOutlineBoundarySets "AllBoundaries".

İkinci çərçivə, iqlim bölgüsünü üçüncü sahə ilə necə rəngləndirəcəyini göstərir. İqlim bölmələrinin onsuz da öz standart rəng indeksləri var ("qrup kimlikleri" adlanır) ki, iqlim sahələrini rəngləmək üçün istifadə edə bilərsiniz ki, bitişik ərazilər eyni rəngə sahib olmasın. Bu standart dəyərlər alınır ( mpDynamicAreaGroups bu üçüncü sahəyə əsasən onları yeni rəng indeksləri ilə əvəz edə bilmək üçün).

maponly_16.ncl: Bu nümunə "Earth..4" xəritələr bazasından digər ölkələr üçün bölmələr yaratmaq üçün necə istifadə ediləcəyini göstərir.

Xüsusilə bu nümunə Braziliya əyalətlərinin, Çin əyalətlərinin və Hindistan əyalətlərinin necə çəkiləcəyini göstərir. Resursları təyin etməlisiniz mpDataSetName "Earth..4" və mpDataBaseVersion "MediumRes" -ə. Əlavə olaraq, "Çin: dövlətlər" kimi xüsusi ölçicilərdən istifadə edərək, bu yeni bölmələri kontur şəklində əldə edə bilərsiniz (vasitəsilə mpOutlineSpecifiers) və ya doldurulmuş sahələr kimi (vasitəsilə mpFillAreaSpecifiers).

maponly_17.ncl: Bu nümunə V5.1.0'da əlavə edilmiş üç xəritə proqnozlarını göstərir: Hammer, Aitoff və Winkel Tripel. Köhnəni əvəz edən yeni və təkmilləşdirilmiş bir Mollweide (bunun bir nümunəsi üçün növbəti qutuya baxın) var. maponly_18.ncl: Bu nümunə V5.1.0-da köhnə Mollweide proyeksiyasını əvəz etmək üçün əlavə edilmiş yeni və təkmilləşdirilmiş Mollweide proyeksiyasını müqayisə edir. Köhnə Mollweide, həqiqi bir Mollweide kimi, yüksək olduğundan iki dəfə geniş eliptik bir perimetrə malikdir (fərqli ölçülərə baxmayaraq) və paralelləri həqiqi bir Mollweide'dəki kimi düz və üfüqi, lakin quru kütlələrinin formaları nəzərəçarpacaq dərəcədə fərqlidir. .

Köhnə Mollweide proyeksiyasını əldə etmək üçün qurun mpProjection "PseudoMollweide" ə.

maponly_20.ncl: Bu nümunə, "HighRes" xəritə verilənlər bazasından istifadə edərkən sahil konturlarının fərqli qətnamələrinin necə çəkiləcəyini göstərir. Mənbə mpDataResolutionvə mümkün dəyərlər "Ən Qaba", "Kaba", "Orta", "Gözəl" və "Ən Yaxşı" dır.

Bu mənbəyi təyin etməsəniz, standart davranış, sahənizin ölçüsünə və xəritənizin aralığına əsasən hansı həll ediləcəyini təyin etməkdir. (Bu "Belirtilmemiş" ayardır.)

Yalnız xəritədə çox uzaqlaşdırıldığınız təqdirdə "İncə" və ya "Ən yaxşı" istifadə etməlisiniz. Onların çəkilməsi uzun müddət çəkə bilər.

"HighRes" xəritə verilənlər bazasından istifadə etmək istəyirsinizsə, RANGS verilənlər bazasını yükləməlisiniz.

maponly_21.ncl: Şimali Amerikanı Mərkəzi Amerikadan, Orta Amerikanı Cənubi Amerikadan ayıran xətlərin necə çıxarılacağını nümayiş etdirir. 7 qitənin hamısı nə zaman göstərilmişdir mpOutlineBoundarySets = Torpaqları okeandan ayıran bütün sərhədlər olduğu kimi "Geofiziki" (standart).

Bu sətirləri silmək üçün aşağıdakı mənbələri təyin etməlisiniz:
mpOutlineBoundarySets = "Sərhədsiz"
mpOutlineSpecifiers = "Torpaq"

maponly_24.ncl: Yalnız böyük işarələrə sahib olan xəritəyə kiçik işarələrin əlavə edilməsini göstərir. Bu üsul yalnız düzbucaqlı bir proyeksiyaya sahib olduğunuzda və parametrləri təyin etdiyiniz təqdirdə işləyir pmTickMarkDisplayMode "Həmişə".

The gsn_blank_plot funksiyası kiçik işarələrlə bir işarələmə obyekti yaratmaq üçün istifadə olunur və bu istifadə edərək xəritədə üst-üstə qoyulur örtük.

maponly_25.ncl: Idaho əyalətindəki iqlim bölgüsünü necə dolduracağınızı və xəritəni etiket zolağı və mətn sətirləri ilə izah etməyi göstərir. maponly_26.ncl: Orta çözünürlüklü xəritə verilənlər bazasını necə açacağınızı və Karib Adaları üçün daha yaxşı konturları necə əldə edəcəyinizi göstərir. maponly_27.ncl: Lat / lon dilimindən istifadə edərək dörd dörddə bir xəritənin necə çəkiləcəyini göstərir. Torpaq dolumu hər bir kvadrant üçün fərqli bir rəngə ayarlanır və olduğunuz kvadranta görə müəyyən sərhədlər söndürülür. maponly_28.ncl: Bu nümunə, NCL V6.4.0-a əlavə edilmiş Kolorado əyalətlərindəki yeniləmələri göstərir. İlk iki şəkildə güncəllənmiş ölkələr, ikinci iki şəkildə isə NCL V6.3.0 və ya daha əvvəl istifadə edirsinizsə köhnəlmiş ölkələr göstərilir. Bu yeni ilçe konturlarını shapefile konturları ilə müqayisə edən bir nümunə üçün Shapefiles nümunə səhifəsindəki shapefiles_15.ncl nümunəsinə baxın. maponly_29.ncl: Bu skript.-nin hər üç parametrinin istifadəsini göstərir mpShapeMode sahələrin nisbət nisbətlərini və sərhəd qutularını təsir edən resurs:

Ardından, zəng etməkdən daha asan olan görünüş portu mənbələrindən istifadə edərək sahələrin əl ilə necə panelləşdiriləcəyini təsvir edir gsn_panel süjetlər bu ssenaridə olduğu kimi fərqli ölçülərdə olduqda.

Finally, it demonstrates the use of the function drawNDCGrid to draw a grid of NDC coordinates on the plot, which is used for debugging purposes, and to help choose values for the vpXXX (viewport) resources.

For a similar example of using these resources when contouring data, see example dataonmap_14.ncl on the Plotting data on a map examples page.

maponly_30.ncl: This script shows how to use the mpMaskOutlineSpecifiers to remove the outlines of India, while keeping outlines from surrounding countries. In the third plot, meteorological subdivisions of India were added using a shapefile downloaded off the web.


Videoya baxın: GIS in R Read and write shapefile (Oktyabr 2021).