Daha çox

Linestring və 10 metrlik bir nöqtədə necə bir nöqtə tapmaq olar


Məndə diaqramda göstərilən bir linestring var və linestringdə və ya linestringdə olmayan bir müddətdir, lakin qırmızı xəttdə olan bir sıra nöqtə var və bir müddət onun sıra xaricində olduğu üçün marşrutda və mysql məkan indeksində marşrut xaricindədir

MY layihəm 26 nömrəli avtobusun marşrut xaricində olduğunu görə bildiyiniz üçün avtobusun marşrut xaricində olmasını necə təmin edə bilərəm

Bunu etmək üçün iki şey olduğunu düşünürəm

  1. linestring diapazonunu bir çoxbucağa çevirin və çoxbucaqlı nöqtəni tapın.
  2. Nöqtənin çoxbucağa çevrilməsi və linestring çoxbucaqlı kəsişməsidir.

buna görə bunu necə edə biləcəyimi söylə

verilənlər bazası quruluşumdur

'id', 'int (11)', 'NO', 'PRI', NULL, 'auto_increment "route_name', 'varchar (45)', 'EVET',", NULL, "from_id ',' varchar (45) ) ',' EVET ', ", NULL," to_id', 'varchar (45)', 'EVET', ", NULL," line_string ',' geometry ',' NO ',' MUL ', NULL, "

Tampondan istifadə edərək çoxbucaq yarada bilərsiniz.

Məsafənin istifadə etdiyiniz koordinat istinad sisteminin vahidlərində olduğunu unutmayın (yəqin ki, enli və boylam dediyinizdən bəri dərəcədir). Beləliklə, 10 metrlik bir tampon istəyirsinizsə, ehtimal ki, onu proyektləşdirməlisiniz (və ya yalnız 10 metri dərəcəyə çevirmək istəyirsinizsə, tampon ölçüsündə bəzi səhvləri qəbul etməyə hazır olursunuz). Mysql içərisində proyeksiya edə bilməzsiniz - bu o qədər də ağıllı deyil. Digər verilənlər bazaları (məsələn, məkan və ya postgis) bunu ST_Transform ilə edə bilər. Bunu dərəcə ilə etməyə çalışarkən qeyri-dəqiqlik, iş yeriniz üçün 10m uzunluq və enlik dərəcələrinin neçə dərəcəsindən asılı olacaq.

Buna sahib olduqdan sonra çoxbucaqlı olmayan nöqtələri seçmək üçün ST_Disjoint edə bilərsiniz.


Birləşmiş Ştatların Milli Şəbəkəsi (USNG) Məkan Ünvanını necə oxumaq olar

Dünyada bənzərsiz bir ünvan üçün şəbəkə zonası təyinatı.

Bölgə əraziləri üçün 100.000 metrlik Meydan Kimliği.

Yerli ərazilər üçün şəbəkə koordinatları.

Bu format, məkan ünvanının kəsilməsinə imkan verir (və ya başqa bir müddət ola bilər) qısaldılmış). Məsələn, Daxili İşlər Nazirliyi üçün stasionar blanklarda ünvanı aşağıdakı kimi təsvir edə bilər:

1849 C Street NW, Washington, DC 20006

USNG: 18SUJ22850705 (NAD 83)

Tam bir USNG məkan ünvanı unikal bir dəyər təmin edir və GPS alıcıları və Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS) ilə istifadə üçün zəruridir. Yuxarıdakı stasionar blanklardan olan USNG fəza ünvanı binanın mərkəzindədir. Digər tərəfdən, Daxili İşlər Nazirliyinin bir əməkdaşı yerli ərazidən ziyarətə gələn birinə "Cənub qonağımızın giriş qapısı 22850694, 1849 C Caddesi küçəsində yerləşir" deyə bilər. Başqa bir məkan ünvanı şimal qonaq girişini və başqa bir dəst çatdırılma vasitələri üçün yükləmə rampasını təyin edə bilər.

Yerli ərazi oxu şəbəkə koordinatları. Şəbəkə koordinatları yerli bir ərazidə (100 ilə 100 kilometrlik ərazidə) müəyyən bir yeri təyin etmək üçün istifadə olunur. Koordinatlar xəritənin kənarları boyunca xüsusi şəbəkə xətlərini təyin edən şəkildə yazılır. (Bu şəbəkə xətləri UTM dəyərlərinə əsaslanır.) İki daha böyük rəqəm bir şəbəkə xəttini təyin edir və kimi tanınır əsas rəqəmlər aşağıda göstərildiyi kimi.

Koordinat dəyərlərini qurmaq üçün həmişə sağ oxuyun, sonra yuxarı. Koordinatlar həmişə cüt say kimi verilir, beləliklə şərq və şimal koordinatlarını harada ayıracağınızı biləcəksiniz. Bu, yerli bir ərazidə tələb etdiyiniz dəqiqlik dərəcəsinə qədər qısaltmağa imkan verir. Şəbəkə koordinatları məhəllə, futbol sahəsi, müəyyən bir ev və ya hətta park yeri kimi nöqtə xüsusiyyətlərini təyin etmək üçün istifadə olunur. Bunlar müxtəlif səviyyəli dənəvərlik tələb edir. Misal üçün

4 rəqəm - 2306 - dəqiqliyi 1000 metr olan bir nöqtəni (məhəllə ölçüsü sahəsi) tapır.

6 rəqəm - 234064 - 100 metr dəqiqliklə (bir futbol sahəsinin ölçüsü sahəsi) bir nöqtəni tapır.

8 rəqəm - 23480647 - 10 metr dəqiqliklə (təvazökar bir ev ölçüsü) bir nöqtə tapır.

10 rəqəm - 2348306479 - 1 metr dəqiqliklə (bir park yeri daxilində) bir nöqtə tapır.

Aşağıdakı nümunədə Washington Anıtı 23480647 ızgarasında yerləşdiyi təsvir edilmişdir (düşünün 2348/0647). Şəbəkə xətti 23-ə sağ oxuyun (əsas rəqəmlərdən istifadə etməklə). Sonra 06-cı sətrə qədər olan ızgara xəttlərini sayın. Bu kəsişmə 2306 ızgarası kimi tanınır. Bu dörd rəqəmli dəyər yeri 1000 metrədək verəcəkdir. 23 saylı xəttdən bir neçə metr məsafədə ölçərək Washington Monumentini 480 metr şərqdə tapırıq. Tamamilə asanlaşdırma komponenti 23480-dir. Şəbəkə xəttindən 06-a qədər məsafədə ölçülən Abidə 470 metr şimaldadır. Tam şimal komponenti 05470-dir. 1 metrlik səviyyə dəyərlərini düşürük (bu halda 0s kimi göstərilir) və şərq və şimal komponentlərini birləşdirərək, ızgara koordinatı səkkiz rəqəmli dəyər kimi (10 metrədək) verilir. :

Regional Sahə 100.000 metrlik Meydanın Müəyyənləşdirilməsi.USNG dünyanı 100.000 metrlik kvadratlara bölür və bunları iki hərf dəyərləri ilə müəyyənləşdirir. Aşağıdakı təsvirdə Washington, DC bölgəsi təsvir edilmişdir. Washington Monument (18S) üçün məkan ünvanındaUJ23480647) abidənin təyin olunmuş 100.000 metrdən 100.000 metrə qədər düşdüyünü görə bilərsiniz UJ. (Qeyd: Sarı və qırmızı kvadrat 100 km x 100 km ölçülüdür yerli əraziWashington, DC ətrafında.)

USNG, UTM koordinat sistemi üçün alfa-ədədi bir istinad sistemi olaraq adlandırılsa da, əslində daha çoxdur. 100.000 metrlik kvadrat identifikasiyası üçün yazı sxemi, hər hansı iki hərfli birləşmənin təkrarlanmayacağını, ancaq hər 18 ° uzunluqda və enində oxşar ərazini təkrarlayacaq şəkildə hazırlanmışdır. Beləliklə, bir şəbəkə koordinatına hər hansı iki hərfli prefiks çox böyük bir ərazidə bənzərsiz bir dəyər verəcəkdir. Washington Anıtı vəziyyətində, UJ23480647-də, yerləşmə, aşağıda göstərildiyi kimi, Amerika Birləşmiş Ştatlarının şərq dəyərinin çox hissəsini əhatə edən bir ərazidə xüsusi olaraq təyin edilmişdir.

Dünya miqyasında unikal dəyərlər şəbəkə zonası tərifləri. Yerli ərazidən regional ərazilərə qədər işləyərək, məkan ünvanda tərifin son səviyyəsi Grid Zona Təyinatıdır. Dünya hər biri 6 ° enində uzunluq dərəcəsi olan 60 UTM Zonaya bölünür. Bunlar üçün nömrələmə sxemi 180 ° uzunluqdan başlayır və şərqə hesablanır. Konterminus ABŞ 10-dan 19-a qədər zonalarla əhatə olunur. Şimal istiqamətində dünya 8 ° enlik kəmərlərinə bölünür. Məsələn, ABŞ, R, S, T və U kəmərləri ilə örtülmüşdür. Beləliklə, Washington, DC sahəsi aşağıda göstərildiyi kimi Grid Zone Təyinatı 18S-ə düşür. Bu prefiks, bütün planet boyunca Washington Monumenti üçün bənzərsiz bir ABŞ Milli Grid məkan ünvanını təyin edir. Bu tam və unikal məkan ünvanı GPS alıcıları üçün tələb olunur.

Nəzərdən keçirmək üçün, ABŞ-ın Milli Şəbəkə məkan ünvanının üç hissədən ibarət olduğunu görə bilərik ki, bənzərsiz bir yerə gedin,

Şəbəkə Zonası Təyinatı (yəni 18S).

100.000 metrlik kvadrat identifikasiyası (yəni UJ).

2-dən 10-a qədər olan bəzi cüt rəqəmlərin şəbəkə koordinatları (yəni 23480647 Bu halda, səkkiz rəqəm təvazökar bir evin ölçüsündə bir yeri müəyyənləşdirir.) Koordinatlar qurarkən həmişə doğru oxuyursunuz, sonra da.

Məkan ünvanı adətən bir dəyər sətri kimi yazılır. Yatay datumun (NAD 83) necə daxil edildiyinə diqqət yetirin:


4 Cavablar 4

Bu sehr sahəsi diaqramlarından və kvadratlarda dəqiq radiusun təyin edilməsi qaydalarından ekstrapolyasiya edə bilərsiniz.

Sahənin şəklindən asılı olmayaraq, sehrin yarandığı nöqtəni seçirsiniz, əks halda sehrin hansı canlılara və ya obyektlərə təsir etdiyinə nəzarət etmirsiniz. Bir sehrin mənşə nöqtəsi həmişə bir şəbəkə kəsişməsidir. Verilən bir varlığın bir sehr sahəsi içərisində olub olmadığını təyin edərkən, bir simvol hərəkət edərkən və ya mənzilli bir hücum üçündür təyin edərkən olduğu kimi kvadratlarda da mənşə nöqtəsindən məsafəni hesablayın. Yeganə fərq ondadır ki, bir kvadratın mərkəzindən digərinin mərkəzinə hesablamaq əvəzinə, kəsişmədən kəsişməyə qədər sayarsınız.

Bir kvadrat arasında çapraz saymaq olar, ancaq unutmayın ki, hər ikinci diaqonal 2 məsafə kvadratıdır. Bir kvadratın uzaq kənarı sehrin içindədirsə, bu kvadrat içindəki hər şey sehr sahəsinin içindədir. Sehr sahəsi yalnız bir kvadratın yaxın kənarına toxunursa, bu kvadrat içərisində olan hər hansı bir şey sehrdən təsirlənmir.

(Diaqram və mətn Pathfinder-dəndir, lakin bu qaydalar 3.5-dən bəri dəyişməyib.)


Linestring və 10 metrlik bir nöqtədə necə bir nöqtə tapmaq olar - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

SPARQL sorğusu və ya API üçün Apache Jena istifadə edərək GeoSPARQL 1.0 standartının tətbiqi.

Bu tətbiq 11-052r4 OGC GeoSPARQL standartını (http://www.opengeospatial.org/standards/geosparql) izləyir. Tətbiq saf Java'dır və hər hansı bir üçüncü tərəf əlaqəli verilənlər bazası və coğrafi uzantıların qurulması və ya konfiqurasiyasına ehtiyac yoxdur.

GeoSPARQL sənədində təsvir olunan altı uyğunluq sinfini həyata keçirir:

  • Əsas
  • Topoloji lüğət
  • Həndəsə uzadılması
  • Həndəsə Topologiyası
  • RDFS cəlbetmə uzantısı
  • Uzantını yenidən yaz

WKT (11-052r4-də təsvir olunduğu kimi) və GML 2.0 Sadə Xüsusiyyətlər Profili (10-100r3) serializasiya dəstəklənir. İo.github.galbiston.geosparql_jena.implementation.datatype.GeometryDatatype genişləndirilərək Apache Jena'nın org.apache.jena.datatypes.TypeMapper ilə qeydiyyatdan keçərək əlavə serializasiyalar həyata keçirilə bilər.

Hər üç məkan əlaqəsi ailəsi dəstəklənir: Sadə xüsusiyyət, EgenhoferRCC8.

Məkan cisimlərinin və əlaqələrinin indeksləşdirilməsi və önbelleği aparılır tələb üzrə sorğu icrası zamanı. Buna görə quraşdırma gecikmələri minimum olmalıdır.

Strabon və Parlamentə qarşı tətbiqetmənin müqayisəli və ya daha sürətli olduğunu aşkar etdi. İstifadə edilən müqayisə, Geographica sorğusu və verilənlər bazası (http://geographica.di.uoa.gr/) idi. Qiymətləndirmə nəticələrinin yayımlanması gözlənilir.

Aşağıdakı əlavə xüsusiyyətlər də təqdim olunur:

  • Həndəsə xüsusiyyətləri avtomatik olaraq hesablanır və verilənlər bazasında təsdiqlənməsinə ehtiyac yoxdur.
  • EPSG məkan / koordinat istinad sistemləri arasındakı dönüşüm avtomatik olaraq tətbiq olunur. Buna görə qarışıq məlumat dəstləri və ya sorğu tətbiq edilə bilər. Bu, Apache SIS EPSG verilənlər bazasının yerli quraşdırılmasına etibar edir, bax Əsas asılılıqlar.
  • Ölçü vahidləri avtomatik olaraq koordinat istinad sistemi üçün uyğun vahidlərə çevrilir.
  • Həndəsə, çevrilmə və məkan əlaqəsi nəticələri cavab müddətlərini yaxşılaşdırmaq və yenidən hesablamaları azaltmaq üçün davamlı və konfiqurasiya edilə bilən vaxt məhdudluğu olan önbelleklərdə saxlanılır.
  • Serializasiya və məkan / koordinat istinad sistemləri arasında məlumat dəsti dönüşümü. Cədvəl məlumatları da yüklənə bilər, RDF Cədvəlləri layihəsinə baxın (https://github.com/galbiston/rdf-tables).
  • Həndəsə xüsusiyyətlərini birbaşa Həndəsə Ədədləri üzərində test etmək funksiyaları rahatlıq üçün daxil edilmişdir.

GeoSPARQL Jena, Maven Central-dan Maven və s. İstifadə edərək kitabxana kimi əldə edilə bilər.

Apache Jena'nın Fuseki istifadə HTTP server (SPARQL son nöqtəsi) GeoSPARQL Fuseki layihəsindən əldə edilə bilər (https://github.com/galbiston/geosparql-fuseki).

SPARQL Sorgu Konfiqurasiyası

Kitabxanadan SPARQL sorğusu üçün istifadə etmək bir sətir kod tələb edir. Bütün indeksləşdirmə və keşləşdirmə sorğunun icrası zamanı aparılır və bu səbəbdən başlanğıc zamanı minimum gecikmə olmalıdır. Bu, ARQ sorğu mühərriki ilə Mülkiyyət Fonksiyonlarını qeyd edəcək və indekslər vaxt məhdudlaşdırma üçün istifadə olunur.

Üçü var indekslər müstəqil olaraq konfiqurasiya edilə və ya söndürülə bilər. Bunlar indekslər bir sorğu icra edildikdə yenidən tələb oluna bilən, lakin fərqli sorğular arasında tələb oluna bilməyən məlumatları saxlamaq. Buna görə, yaddaş istifadəsi sorğu icrası zamanı böyüyəcək və sonra məlumatlar yenidən istifadə edilmədiyi üçün geri çəkiləcəkdir. Hamısı indekslər paralelliyi dəstəkləyir və maksimum ölçüyə qoyula bilər və ya tələb olunduqda tutumu artırmağa icazə verilir.

  • Həndəsə Hərfi: Geometry Literal-dan seriallaşdırmadan sonra həndəsə obyektləri.
  • Həndəsə Transform: Məkan istinad sistemləri arasındakı koordinat çevrilmələrindən qaynaqlanan həndəsə obyektləri.
  • Yenidən sorğu göndərin: Bədii və Həndəsə məkan obyektləri arasındakı məkan əlaqələrinin nəticələri.

Test, indekslərdən istifadə edərək sorğu başa çatma müddətlərində% 20-ə qədər yaxşılaşma tapdı. The indekslər ölçüsü, saxlama müddəti və təmizlənmə tezliyi ilə konfiqurasiya edilə bilər.

Varsayılan dəyərlərlə əsas quraşdırma: GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndex ()

İndekslər maksimum ölçülərə qoyulub: GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndexSize (50000, 50000, 50000)

5 saniyədən sonra istifadə olunmayan obyektləri silmək üçün indekslər qoyulur: GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndexExpiry (5000, 5000, 5000)

İndekslər qurulmadı (Sorğu yenidən yazılır, lakin nəticələr saxlanılmır): GeoSPARQLConfig.setupNoIndex ()

İndekslər və sorğuların yenidən yazılması yoxdur: GeoSPARQLConfig.setupNoIndex (false)

İndeksləri və digər saxlanılan məlumatları sıfırlayın: GeoSPARQLConfig.reset ()

İo.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig-də müxtəlif konfiqurasiya metodları təqdim olunur. Tez-tez istifadə edilən, lakin az miqdarda məlumatların önbelleğe alınması da bir neçəində tətbiq olunur qeydlərməsələn koordinat istinad sistemləri və riyazi çevrilmələr.

SPARQL ilə məlumat dəstləri və amp modellərinə müraciət etmək

GeoSPARQL Jena qurulmasının yalnız bir tətbiqdə bir dəfə həyata keçirilməsi lazımdır. Quraşdırıldıqdan sonra sorğu Apache Jena'nın standart sorğu metodlarından istifadə edərək həyata keçirilir.

GeoSPARQL və ya standart SPARQL ilə bir model sorğu etmək üçün:

Apache Jena istifadə edərək SPARQL sorğusu haqqında daha çox məlumatı veb saytlarında tapa bilərsiniz (https://jena.apache.org/tutorials/sparql.html). Datasınızın tətbiqinizdən ayrı və HTTP üzərindən əldə edilməsinə ehtiyac varsa GeoSPARQL Fuseki layihəsinə ehtiyacınız var (https://github.com/galbiston/geosparql-fuseki). GeoSPARQL funksionallığının tətbiqdə və ya verilənlər bazasının yerləşdiyi Fuseki serverində qurulması lazımdır.

Bu tövsiyə hasDefaultGeometry xassələri bütün funksionallıqları əldə etmək üçün verilənlər bazasına daxil edilmişdir. Bu zəruri verilənlər bazasında SpatialObject siniflərinin təsdiq edildiyi və ya çıxarıldığı (yəni GeoSPARQL şeması ilə əsaslandırıcı tətbiq olunur). Məlumat dəsti hazırlamaq üçün metodlara io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations-da baxa bilərsiniz.

Kitabxana Java-da API kimi istifadə edilə bilər. Həndəsələr və onların məkan münasibətləri ilə məşğul olan əsas sinif GeometryWrapper-dir. Bu, müvafiq məlumat növündən (məsələn, WKT və ya GML) istifadə edərək bir həndəsənin simli təsvirini təhlil etməklə əldə edilə bilər. Alternativ olaraq, bir hərf avtomatik olaraq GeometryWrapper.extract () metodundan və qeydə alınmış məlumat tiplərindən istifadə etməklə çıxarıla bilər. GeometryWrapperFactory birbaşa GeometryWrapper qurmaq üçün istifadə edilə bilər. Məkan münasibətləri ailələri arasında üst-üstə düşdüyü üçün təkrarlanan metodlar göstərilməyib.

Həndəsə Hərfini təhlil edin: GeometryWrapper geometryWrapper = WKTDatatype.INSTANCE.parse ("POINT (1 1)")

Jena Literal-dan çıxarış: GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapper. Extract (geometryLiteral)

Bir JTS Həndəsəsindən Yaradın: GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapperFactory.createGeometry (həndəsə, srsURI, geometryDatatypeURI)

Bir JTS Nöqtə Həndəsəsindən Yaradın: GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapperFactory.createPoint (coordinate, srsURI, geometryDatatypeURI)

CRS / SRS çevirmək: GeometryWrapper otherGeometryWrapper = geometryWrapper.convertCRS ("http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/27700")

Məkan əlaqəsi: boolean isCrossing = geometryWrapper.crosses (otherGeometryWrapper)

DE-9IM Kəsişmə Nümunəsi: boolean isRelated = geometryWrapper.relate (otherGeometryWrapper, "TFFFTFFFT")

Həndəsə Mülkiyyəti: boolean isEmpty = geometryWrapper.isEmpty ()

GeoSPARQL standartı, SRS URI'siz WKT Həndəsə Literallarının CRS84 http://www.opengis.net/def/crs/OGC/1.3/CRS84 standartına uyğun olaraq təyin olunduğunu göstərir.

OGC GeoSPARQL standartı, Semantik Vebdə yerleşim məlumatlarının təqdim edilməsini və sorğu edilməsini dəstəkləyir. GeoSPARQL, RDF-də yerleşim məlumatlarını təmsil etmək üçün bir söz müəyyənləşdirir və yerleşim məlumatlarının işlənməsi üçün SPARQL sorğu dilinə bir uzantı təyin edir. Bundan əlavə, GeoSPARQL, keyfiyyət məkan əsaslandırıcı sistemlərə və kəmiyyət məkan hesablamalarına əsaslanan sistemlərə yerləşmək üçün hazırlanmışdır.

GeoSPARQL standartı, əlaqəli verilənlər bazalarında istifadə olunan OGC Sadə Xüsusiyyətlər standartına (http://www.opengeospatial.org/standards/sfa) əsaslanır. RDF və SPARQL ilə istifadə üçün dəyişikliklər və düzəlişlər edilmişdir. Sadə Xüsusiyyətlər standartı və GeoSPARQL uzantısı ilə Öklid planer həndəsəsinə hesablamaları asanlaşdırır. Buna görə, bir elipsoid üzərində enlem və boylam əsas götürülmüş bir coğrafi məkan / koordinat istinad sistemi istifadə edərək məlumat dəstləri, məs. WGS84, təqdim edilən kiçik bir səhv olacaq. Bu səhv, təklif etdiyi hesablamada sadələşdirmə səbəbi ilə məqbul hesab edilmişdir.

Semantik Veb və Bağlı Məlumat tətbiqetmələrini yaratmaq üçün bir Java çərçivəsi. Çerçeve RDF və SPARQL üçün standart uyğunluğu təmin edir və davamlı yaddaş (TDB) və HTTP server (Fuseki) üçün uzantıları əhatə edir.

Apache SIS / SIS_DATA Ətraf Dəyişən

Apache Mekansal Məlumat Sistemi (SIS) yerleşim tətbiqetmələrini inkişaf etdirmək üçün pulsuz bir proqram, Java dil kitabxanasıdır. SIS, coğrafi xüsusiyyətlər üçün məlumat strukturlarını və əlaqəli meta məlumatları, bu məlumat strukturlarını idarə etmək üsulları ilə təmin edir. Kitabxana GeoAPI 3.0 interfeyslərinin bir tətbiqidir və masa üstü və ya server tətbiqləri üçün istifadə edilə bilər.

EPSG məkan / koordinat istinad sistemlərinin alt dəsti, varsayılan olaraq daxil edilmişdir. EPSG istifadə şərtləri Apache Lisenziyası ilə uyğun gəlmədiyi üçün tam EPSG verilənlər bazası paylanmır. SIS_DATA mühit dəyişənini təyin etməklə (http://sis.apache.org/epsg.html) EPSG verilənlər bazasının daxil edilməsi üçün bir neçə seçim mövcuddur.

Yerləşdirilmiş EPSG verilənlər bazası build.gradle-a aşağıdakı asılılığı əlavə edərək Gradle tətbiqinə daxil edilə bilər:

JTS Topology Suite, vektor həndəsəsini yaratmaq və idarə etmək üçün bir Java kitabxanasıdır.

Aşağıda istifadə zamanı faydalı ola biləcək tətbiq nöqtələri verilmişdir.

GeoSPARQL v1.0 standartı üçün bir RDF / XML şeması yayımlandı (v1.0.1 - http://schemas.opengis.net/geosparql/1.0/geosparql_vocab_all.rdf). Bu, GeoSPARQL uyğun bir verilənlər bazasında RDFS və OWL nəticələrini təmin etmək üçün Jena Modellərinə (https://jena.apache.org/documentation/inference/) tətbiq edilə bilər. Lakin nəşr olunan sxem standartla uyğun gəlmir.

Şemada hasDefaultGeometry xassəsi yoxdur və bunun əvəzinə defaultGeometry xassəsi göstərilir.

Bu, RDFS nəticələrinin düzgün həyata keçirilməsinin qarşısını alır və OGC Standartları İzləyicisinə bildirilir. Şemanın düzəldilmiş bir versiyası Resources qovluğunda mövcuddur.

GeoSPARQL və Sadə Xüsusiyyətlər standartı həm üç məkan əlaqəsi ailəsi üçün DE-9IM kəsişmə nümunələrini təyin edir. Bununla birlikdə, bu nümunələr həmişə JTS kitabxanasının müəyyən əlaqələr üçün ifadə etdiyi nümunələrlə uyğun gəlmir.

Məsələn, GeoSPARQL / Sadə Xüsusiyyətlər TFFFTFFFT istifadə edir bərabərdir əlaqələr Sadə xüsusiyyət, EgenhoferRCC8. Ancaq bu, bir cüt nöqtə həndəsəsini müqayisə edərkən ümumiyyətlə gözlənilən nəticə vermir. Sadə Xüsusiyyətlər standartı bir nöqtənin sərhədinin boş olduğunu bildirir. Buna görə, iki nöqtənin sərhəd kəsişməsi də boş olardı, mənfi müqayisə nəticəsi verin.

JTS və digər kitabxanalarda T * F ** FFF * alternativ kəsişmə modelindən istifadə olunur. Bu daxilindəehtiva edir əlaqələr və bütün həndəsə növləri üçün gözlənilən nəticələr verir.

JTS-nin istifadə etdiyi məkan münasibətləri məkan uzantısı kimi tətbiq edilmişdir: filtrə və mülkiyyət funksiyalarına bərabərdir. Bir istifadəçi geof: relate filtr funksiyasından istifadə edərək öz DE-9IM kəsişmə nümunələrini də təmin edə bilər.

Məkan münasibətləri və həndəsə şəkilləri / növləri

Üç məkan ailəsi üçün məkan münasibətləri həndəsə formalarının (Point, LineString, Polygon) və onların kolleksiyalarının (MultiPoint, MultiLineString, MultiPolygon) bütün birləşmələrinə şamil edilmir. Buna görə, bəzi sorğular əvvəlcə gözlənilən nəticələrin hamısını verməyə bilər.

  • Bəzi münasibətlərdə yalnız bir forma toplusundan istifadə edildiyi zaman nəticələr ola bilər, məsələn. iki çox nöqtə üst-üstə düşə bilər, ancaq iki nöqtə üst-üstə düşə bilməz.
  • Bir əlaqə yalnız bir birləşmə üçün tətbiq oluna bilər, ancaq qarşılıqlı deyil, məsələn. bir xətt çoxbucağı keçə bilər, lakin çoxbucaqlı bir xətti keçə bilməz.
  • The RCC8 ailə yalnız Poligon və MultiPolygon tiplərinə aiddir.

Daha ətraflı məlumat üçün 11-052r4 GeoSPARQL standartının 8-10 səhifələrinə baxın.

Üç münasibətlərə bərabərdir (sfEquals, ehrccEquals) leksik bərabərlikdən deyil, məkan bərabərliyindən istifadə etmək. Bu səbəbdən bu əlaqələrdən istifadə edən bəzi müqayisələr gözlənildiyi kimi olmaya bilər.

JTS təsviri sfEquals budur:

  • İki həndəsənin ən azı bir nöqtəsi varsa və həndəsənin heç bir nöqtəsi digər həndəsənin xaricində deyilsə, doğrudur.

Bu səbəbdən, iki boş həndəsə, məkan baxımından bərabər olmadığına görə yanlış olaraq dönəcəkdir. Nöqtələrin sayına görə fərqlənən, lakin eyni həndəsəyə sahib olan şəkillər bərabərdir və gerçəkləşəcəkdir.

məs. LINESTRING (0 0, 0 10) və LINESTRING (0 0, 0 5, 0 10) məkan baxımından bərabərdir.

Query Rewrite Extension, daha sadə sorğu sintaksisini təmin edir. Xüsusiyyət və Həndəsə, məkan münasibətlərində verilənlər bazasının təsdiqlənməsinə ehtiyac olmadan istifadə edilə bilər. Bu eyni zamanda həndəsə hərfinin sorğuda göstərilməsinə ehtiyac olmadığını göstərir. Xüsusiyyətlər vəziyyətində, bu verilənlər bazasında hasDefaultGeometry xassəsinin istifadəsini tələb edir.

HasDefaultGeometry xassəsini tək bir hasGeometry xassəsi ilə hər Həndəsəyə tətbiq etmək üsulları mövcuddur, baxın io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations.

Məkan əlaqəsindən asılı olaraq, sorğular nəticələrə göstərilən Xüsusiyyət və Həndəsəni daxil edə bilər. məs. FeatureA, yalnız FeatureA və GeometryA olan bir verilənlər bazasında bir sorğuya bağlıdır. FeatureA və GeometryA nəticələri heç bir nəticə əldə etmək əvəzinə qaytarılır. Buna görə bəzi hallarda FİLTRE (! SameTerm (? Subj,? Obj)) və s. İstifadə edərək süzgəc tələb oluna bilər. Sorğu yenidən yazma funksiyası kitabxana konfiqurasiyasında söndürülə bilər, bax io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig.

Əvvəlki testlərin nəticələrini saxlamaq üçün hər bir verilənlər bazasına bir Sorgu Yenidən Yazma İndeksi verilir. Münasibətlərin bir sorğuda bir neçə dəfə sınanması potensialı var (yəni. Xüsusiyyət-Xüsusiyyət, Xüsusiyyət-Həndəsə, Həndəsə-Həndəsə, Həndəsə-Xüsusiyyət). Buna görə nəticələri ən azından qısa müddətə saxlamaq faydalıdır.

İçərisində olan bir verilənlər bazası üçün məkan əlaqələrinin bütün birləşmələrini təkrarlamaq n Geometry Literals 27 çıxaracaqn^ 2 doğru / yalnış nəticə (bir verilənlər bazasında həqiqi nəticə ifadələrini təsdiq etmək bir alt olar). Yenidən yazma nəticələrinin saxlanılmasının nə vaxt və necə tətbiq olunacağına seçim etmək üçün nəzarət verilənlər bazası əsasında verilir, məsələn. Bütün tapılmış nəticələri kiçik bir verilənlər bazasında, lakin böyük bir verilənlər bazasında tələb olunduqda saxlayın.

Bu indeks istifadə olunmayan maddələr silinənə qədər maksimum ölçü və müddət üçün qlobal və fərdi verilənlər bazası əsasında konfiqurasiya edilə bilər. Sorğunun yenidən yazılması indekslərdən asılı olmayaraq işə salına bilər, yəni sorğunun yenidən yazılması həyata keçirilə bilər, lakin nəticəni saxlamayacaq bir indeks qurulur.

Verilənləri seriallaşdırma və məkan / koordinat istinad sistemləri arasında çevirmə üsulları: io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations

Aşağıdakı siyahıda həyata keçirilə bilən bəzi əməliyyatlar göstərilir. Bu əməliyyatlar həyata keçirildikdən sonra sənədləşdirmək üçün seriallaşdırıla bilər və ya yenidən işləmə ehtiyacını aradan qaldırmaq üçün Jena TDB-də saxlaya bilərlər.

Jena Modelini fayldan yükləyin: Model dataModel = RDFDataMgr.loadModel ("data.ttl")

Feature-GeometryLiteral-ı GeoSPARQL-ə çevirmək Feature-Geometry-GeometryLiteral structure: Model geosparqlModel = GeoSPARQLOperations.convertGeometryStructure (dataModel)

Feature-Lat, Feature-Lon Geo-nu GeoSPARQL Feature-Geometry-GeometryLiteral strukturuna çevirin, Geo predicates aradan qaldırılması ilə: Model geosparqlModel = GeoSPARQLOperations.convertGeoPredicates (dataModel, true)

Query Rewriting: GeoSPARQLOperations.applyDefaultGeometry (geosparqlModel) istifadə edilən tək hasGeometry üçlüyü üçün əlavə hasDefaultGeometry ifadələrini təsdiq edin.

Həndəsə Hərflərini WGS84 məkan referans sisteminə və WKT məlumat tipinə çevirin: Model modeli = GeoSPARQLOperations.convert (geosparqlModel, "http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/4326", "http: // www .opengis.net / ont / geosparql # wktLiteral ")

RDFS nəticə çıxararaq GeoSPARQL şemasını tətbiq edin və Model: GeoSPARQLOperations.applyInferencing (model) -də əlavə ifadələr təsdiq edin

URI'ler üçün çox istifadə olunan GeoSPARQL önəklərini modelə tətbiq edin: GeoSPARQLOperations.applyPrefixes (model)

Mekansal sorğu üçün bir məlumat dəsti içərisində bir model üçün məkan indeksini yaradın: veri dəsti = SpatialIndex.wrapModel (model)

Digər əməliyyatlar mövcuddur və birdən çox Model və bəzi hallarda fayl və qovluqları ehtiva edən bir Datasetə tətbiq edilə bilər. Bu əməliyyatlar edər yox sorğu üçün tələb olunan GeoSPARQL funksiyalarını və ya indeksləri konfiqurasiya edin və qurun.

Bir verilənlər bazasının axtarışını yaxşılaşdırmaq üçün Məkan İndeksi yaradıla bilər. Məkan İndeksinin verilənlər bazasına xas olması gözlənilir və məlumat dəstləri arasında bölüşdürülməməlidir. Məkan İndeksi qurulduqdan sonra ona əlavə maddələr əlavə edilə bilməz.

Jena-məkan mülkiyyəti funksiyaları üçün bir Məkan İndeksi tələb olunur və GeoSPARQL məkan münasibətləri üçün isteğe bağlıdır. Bir Məkan İndeksi üçün yalnız bir SRS istifadə edilə bilər və məlumat dəstlərinin tək bir SRS-ə çevrilməsi tövsiyə olunur, bax GeoSPARQLOperations.

Bir məkan indeksinin qurulması io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig vasitəsilə edilə bilər. Məkan İndekslərinin qurulması, yüklənməsi və saxlanması üçün əlavə metodlar io.github.galbiston.geosparql_jena.spatial.SpatialIndex-də verilmişdir.

Məkan / koordinat istinad sistemləri məsafələri təyin etmək üçün müxtəlif ölçmə sistemlərindən istifadə edir. Bunlar, bir URL və ya URN kimi bir URI identifikatoru istifadə edərək, tələb olunduqda avtomatik olaraq çevrilmə ilə həyata keçirilə bilər. Qeyd etmək lazımdır ki, məkan istinad sistemlərinə xas olan bir səhv var və fərqli sistemlər arasında dəyərlərdə bəzi dəyişikliklər ola bilər.

Aşağıdakı cədvəldə dəstəklənən vahidlərin bəzi nümunələri verilmişdir (javax.measure.Unit API istifadə edilərək əlavə vahidlər UnitsRegistry-yə əlavə edilə bilər. Bu URI adlar http://www.opengis.net/def/uom/ OGC / 1.0 / və burada prefiks vahidlərindən istifadə edin.

URI Təsvir
vahid: kilometr və ya vahid: kilometr Kilometr
vahidlər: sayğac və ya vahidlər: sayğac Metrlər
vahid: mil və ya vahid: statuteMile Mil
vahid: dərəcə Dərəcələr
vahid: radian Radians

Varsayılan bölmələrin tam siyahısı io.github.galbiston.geosparql_jena.implementation.vocabulary.Unit_URI-də tapa bilərsiniz.

Coğrafiya İşarəsi Dil Dəstəyi (GML)

Dəstəklənən GML profili, GML 3.2.1 (07-036r1) profili olan GML 2.0 Sadə Xüsusiyyətlər Profilidir (10-100r3). Profil GML 3.2.1-də icazə verilən həndəsə formalarını bir alt qrupla məhdudlaşdırır, baxın 10-100r3 səhifə 22. Profil WKT-də istifadə olunan Points, LineString və Polygon formalarını dəstəkləyir. Profildə WKT və ya JTS-də olmayan, əks halda LineStrings və ya Poligonlardan istifadə ediləcək sadələşdirilmiş təqdimatlar təmin etmək üçün mövcud olmayan əlavə forma seriallaşdırmaları da mövcuddur. Döngələr LineStringSegment, Arc, Circle və CircleByCenterPoint tərəfindən təsvir edilə bilər. Səthlər çoxbucaqlılara bənzər şəkildə və ya əyrilərdən istifadə edərək əmələ gələ bilər. Bu əlavə şekiller bir verilənlər bazası və ya sorğunun bir hissəsi olaraq oxuna bilər, lakin formanın SRS-i dəyişdirildikdə istehsal olunmayacaq, bunun əvəzinə bir LineString və ya Poligon nümayişi yaradılacaqdır.

Bu formalar üçün GML quruluşunun təfərrüatlarına geometryPrimitives.xsd, geometryBasic0d1d.xsd, geometryBasic2d.xsd və geometryAggregates.xsd şemalarında rast gəlmək olar.

Koleksiyonların etiketlənməsi aşağıdakı kimidir:

Kolleksiya Həndəsə
MultiPoint Nöqtə
MultiCurve LineString, əyri
MultiSurface Çoxbucaqlı, Səth
MultiGeometry Point, LineString, Curve, Polygon, Səth

Apache Jena Mekansal Funksiyalar / WGS84 Geo Predicates

Jena-məkan modulu genişlik (http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat) və Boylam (http: //www.w3) üçün WGS84 Geo predicates istifadə edərək məlumat dəstlərinə sorğu vermək üçün bir neçə SPARQL funksiyasına malikdir. .org / 2003/01 / geo / wgs84_pos # uzun). Bu jena-məkan funksiyaları həm Geo predicates, həm də Geometry Literals, yəni GeoSPARQL verilənlər bazası üçün dəstəklənir. Geo predikat xüsusiyyətlərini WKT simlərinə çevirmək və Böyük Dairə və Öklid məsafələrini hesablamaq üçün əlavə SPARQL filtri funksiyaları təmin edilmişdir.

Mekansal təsvirin Geo predikat forması, WGS84 məkan / koordinat istinad sistemindəki yalnız 'Nöqtə' şəkilləri ilə məhdudlaşır. Geo predicates Xüsusiyyətin xüsusiyyətləridir və Geometry Literals daxil olmaqla GeoSPARQL standartının xüsusiyyətlərini və quruluşunu istifadə etmir. Məlumat dəstlərini Geo predicates-dən GeoSPARQL quruluşuna çevirmək üçün metodlar mövcuddur, bax: io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations

Daha əvvəl göstərilən GeoSPARQL-in məkan münasibətləri və sorğuların yenidən yazılması Geo predicates üçün tətbiq edilmişdir. Bununla birlikdə, yalnız müəyyən məkan münasibətləri Point to Point əlaqələri üçün etibarlıdır. Daha ətraflı məlumat üçün 11-052r4 GeoSPARQL standartının 8-10 səhifələrinə baxın.

Geo predicates sorğuda Geometry Literals-a çevrilə bilər və daha sonra GeoSPARQL filtr funksiyaları ilə istifadə edilə bilər.

Alternativ olaraq, daha çox forma, münasibət və məkan istinad sistemlərindən istifadə edərək verilənlər bazasını GeoSPARQL strukturuna çevirməklə əldə edilə bilər.

Datasets müdaxilə etmədən həm Geo predikatlarını, həm də Həndəsə Literallarını ehtiva edə bilər. Bununla birlikdə, hər iki növü də ehtiva edən bir verilənlər bazası, yalnız məkan münasibətləri üçün Həndəsə Litrləri olan Xüsusiyyətləri araşdıracaq, yəni Coğrafi predikatlar üçün yoxlama, Həndəsə Ədədləri tapılmadıqda geri dönüşdür. Buna görə də belədir yox bir verilənlər bazası GeoSPARQL quruluşuna çevrildikdən sonra yeni Geo predikat xassələri daxil etməsi tövsiyə olunur (müvafiq Həndəsə və Həndəsə Ədədləri daxil edilmədikdə).

Bu filtr funksiyaları http://jena.apache.org/function/spatial# ad məkanında mövcuddur və burada spatialF prefiksindən istifadə olunur.

İş adı Təsvir
? wktString mekansalF: convertLatLon(? lat, lon) Lat və Lon ikiqat dəyərlərini WGS84 SRS ilə bir nöqtənin WKT sətrinə çevirir.
? wktString mekansalF: convertLatLonBox(? latMin, ? lonMin, ? latMax, ? lonMax) Lat və Lon ikiqat dəyərlərini WGS84 SRS ilə bir qutu əmələ gətirən bir çoxbucaqlının WKT sətrinə çevirir.
boolean məkanF: bərabərdir(? geomLit1, ? geomLit2) Düzdür, əgər geomLit1 məkan baxımından bərabərdir geomLit2.
boolean məkan: yaxınlıqda(? geomLit1, ? geomLit2, məsafə, ? ədədURI) Düzdür, əgər geomLit1 daxilindədir məsafə of geomLit2 məsafədən istifadə etmək vahid.
boolean məkanF: withinCircle(? geomLit1, ? geomLit2, məsafə, ? ədədURI) Düzdür, əgər geomLit1 daxilindədir məsafə of geomLit2 məsafədən istifadə etmək vahid.
? radians məkanF: bucaq(? x1, ? y1, ? x2, ? y2) 0-dan 2π radianadək nöqtədən (x1, y1) nöqtəyə (x2, y2) qədər y oxundan bucaq bucağı.
? dərəcə məkanF: angleDeg(? x, ? y1, ? x2, ? y2) 0 oxu ilə 360 dərəcə arasındakı nöqtədən (x1, y1) nöqtəyə (x2, y2) y oxundan saat yönündə bucaq.
məsafə məkanF: məsafə(? geomLit1, ? geomLit2, ? ədədURI) Məsafədə iki Həndəsə Litri arasındakı məsafə vahid. Chooses distance measure based on SRS type. Great Circle distance for Geographic SRS and Euclidean otherwise.
?radians spatialF:azimuth(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:azimuthDeg(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:greatCircle(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Lat/Lon Points in distance units.
?distance spatialF:greatCircleGeom(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Geometry Literals in distance units. Use http://www.opengis.net/def/function/geosparql/distance from GeoSPARQL standard for Euclidean distance.
?geomLit2 spatialF:transform(?geomLit1, ?datatypeURI, ?srsURI) Transform Geometry Literal by Datatype and SRS.
?geomLit2 spatialF:transformDatatype(?geomLit1, ?datatypeURI) Transform Geometry Literal by Datatype.
?geomLit2 spatialF:transformSRS(?geomLit1, ?srsURI) Transform Geometry Literal by SRS.

These property functions are available in the http://jena.apache.org/spatial# namespace and here use the prefix spatial . This is the same namespace as the jena-spatial functions utilise and these form direct replacements. The subject Feature may be bound, to test the pattern is true, or unbound, to find all cases the pattern is true. These property functions require a Spatial Index to be setup for the dataset.

The optional ?limit parameter restricts the number of results returned. The default value is -1 which returns all results. No guarantee is given for ordering of results. The optional ?unitsURI parameter specifies the units of a distance. The default value is kilometres through the string or resource http://www.opengis.net/def/uom/OGC/1.0/kilometre .

The spatial:equals property function behaves the same way as the main GeoSPARQL property functions. Either, both or neither of the subject and object can be bound. A Spatial Index is yox required for the dataset with the spatial:equals property function.

Function Name Təsvir
?spatialObject1 spatial:equals ?spatialObject2 Find spatialObjects (i.e. features və ya geometries) that are spatially equal.
?feature spatial:intersectBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:intersectBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:withinBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:withinBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Find features that are within the provided box, up to the limit.
?feature spatial:nearby(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:nearbyGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:withinCircle(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:withinCircleGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.

The Cardinal Functions find all Features that are present in the specified direction. In Geographic spatial reference systems (SRS), e.g. WGS84 and CRS84, the East/West directions wrap around. Therefore, a search is made from the shape's edge for up to half the range of the SRS (i.e. 180 degrees in WGS84) and will continue across the East/West boundary if necessary. In other SRS, e.g. Projected onto a flat plane, the East/West check is made from the shape's edge to the farthest limit of the SRS range, i.e. there is no wrap around.

Cardinal Function Name Təsvir
?feature spatial:north(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are North of the Lat/Lon point (point to +90 degrees), up to the limit.
?feature spatial:northGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are North of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:south(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are South of the Lat/Lon point (point to -90 degrees), up to the limit.
?feature spatial:southGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are South of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:east(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are East of the Lat/Lon point (point plus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limit.
?feature spatial:eastGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are East of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:west(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are West of the Lat/Lon point (point minus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limit.
?feature spatial:westGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are West of the Geometry Literal, up to the limit.

Geometry Property Filter Functions

The GeoSPARQL standard provides a set of properties related to geometries, see Section 8.4. These are applied on the Geometry resource and are automatically determined if not asserted in the data. However, it may be necessary to retrieve the properties of a Geometry Literal directly without an associated Geometry resource. Filter functions to do this have been included as part of the http://www.opengis.net/def/function/geosparql/ namespace as a minor variation to the GeoSPARQL standard. The relevant functions using the geof prefix are:

Geometry Property Filter Function Name Təsvir
?integer geof:dimension(?geometryLiteral) Topological dimension, e.g. 0 for Point, 1 for LineString and 2 for Polygon.
?integer geof:coordinateDimension(?geometryLiteral) Coordinate dimension, e.g. 2 for XY coordinates and 4 for XYZM coordinates.
?integer geof:spatialDimension(?geometryLiteral) Spatial dimension, e.g. 2 for XY coordinates and 3 for XYZM coordinates.
?boolean geof:isEmpty(?geometryLiteral) True, if geometry is empty.
?boolean geof:isSimple(?geometryLiteral) True, if geometry is simple.
?boolean geof:isValid(?geometryLiteral) True, if geometry is topologically valid.

A dataset that follows the GeoSPARQL Feature-Geometry-GeometryLiteral can have simpler SPARQL queries without needing to use these functions by taking advantage of the Query Rewriting functionality. The geof:isValid filter function and geo:isValid property for a Geometry resource are not part of the GeoSPARQL standard but have been included as a minor variation.

The following individuals have made contributions to this project:

Why Use This Implementation?

There are several implementations of the GeoSPARQL standard. The conformance and completeness of these implementations is difficult to ascertain and varies between features.

However, the following may be of interest when considering whether to use this implementation based on reviewing several alternatives.

This Implementation Other Implementations
Implements all six components of the GeoSPARQL standard. Generally partially implement the Geometry Topology and Geometry Extensions. Do not implement the Query Rewrite Extension.
Pure Java and does not require a supporting relational database. Configuration requires a single line of code (although Apache SIS may need some setting up, see above). Require setting up a database, configuring a geospatial extension and setting environment variables.
Uses Apache Jena, which conforms to the W3C standards for RDF and SPARQL. New versions of the standards will quickly feed through. Not fully RDF and SPARQL compliant, e.g. RDFS/OWL inferencing or SPARQL syntax. Adding your own schema may not produce inferences.
Automatically determines geometry properties and handles mixed cases of units or coordinate reference systems. The GeoSPARQL standard suggests this approach but does not require it. Tend to produce errors or no results in these situations.
Performs indexing and caching on-demand which reduces set-up time and only performs calculations that are required. Perform indexing in the data loading phase and initialisation phase, which can lead to lengthy delays (even on relatively small datasets).
Uses JTS which does not truncate coordinate precision and applies spatial equality. May truncate coordinate precision and apply lexical equality, which is quicker but does not comply with the GeoSPARQL standard.


10. Interval and Ratio Levels

Fasiləratio are the two highest levels of measurement in Stevens' original system. Unlike nominal- and ordinal-level data, which are qualitative in nature, interval- and ratio-level data are quantitative. Examples of interval level data include temperature and year. Examples of ratio level data include distance and area (e.g., acreage). The scales are similar in so far as units of measurement are arbitrary (Celsius versus Fahrenheit, Gregorian versus Islamic calendar, English versus metric units). The scales differ in that the zero point is arbitrary on interval scales, but not on ratio scales. For instance, zero degrees Fahrenheit and zero degrees Celsius are different temperatures, and neither indicates the absence of temperature. Zero meters and zero feet mean exactly the same thing, however. An implication of this difference is that a quantity of 20 measured at the ratio scale is twice the value of 10, a relation that does not hold true for quantities measured at the interval level (20 degrees is not twice as warm as 10 degrees).

Because interval and ratio level data represent positions along continuous number lines, rather than members of discrete categories, they are also amenable to analysis using inferential statistical techniques. Correlation and regression, for example, are commonly used to evaluate relationships between two or more data variables. Such techniques enable analysts to infer not only the form of a relationship between two quantitative data sets, but also the strength of the relationship.


4.5. Building Indexes

Indexes are what make using a spatial database for large data sets possible. Without indexing, any search for a feature would require a "sequential scan" of every record in the database. Indexing speeds up searching by organizing the data into a search tree which can be quickly traversed to find a particular record. PostgreSQL supports three kinds of indexes by default: B-Tree indexes, R-Tree indexes, and GiST indexes.

B-Trees are used for data which can be sorted along one axis for example, numbers, letters, dates. GIS data cannot be rationally sorted along one axis (which is greater, (0,0) or (0,1) or (1,0)?) so B-Tree indexing is of no use for us.

R-Trees break up data into rectangles, and sub-rectangles, and sub-sub rectangles, etc. R-Trees are used by some spatial databases to index GIS data, but the PostgreSQL R-Tree implementation is not as robust as the GiST implementation.

GiST (Generalized Search Trees) indexes break up data into "things to one side", "things which overlap", "things which are inside" and can be used on a wide range of data-types, including GIS data. PostGIS uses an R-Tree index implemented on top of GiST to index GIS data.

4.5.1. GiST Indexes

GiST stands for "Generalized Search Tree" and is a generic form of indexing. In addition to GIS indexing, GiST is used to speed up searches on all kinds of irregular data structures (integer arrays, spectral data, etc) which are not amenable to normal B-Tree indexing.

Once a GIS data table exceeds a few thousand rows, you will want to build an index to speed up spatial searches of the data (unless all your searches are based on attributes, in which case you'll want to build a normal index on the attribute fields).

The syntax for building a GiST index on a "geometry" column is as follows:

Building a spatial index is a computationally intensive exercise: on tables of around 1 million rows, on a 300MHz Solaris machine, we have found building a GiST index takes about 1 hour. After building an index, it is important to force PostgreSQL to collect table statistics, which are used to optimize query plans:

GiST indexes have two advantages over R-Tree indexes in PostgreSQL. Firstly, GiST indexes are "null safe", meaning they can index columns which include null values. Secondly, GiST indexes support the concept of "lossiness" which is important when dealing with GIS objects larger than the PostgreSQL 8K page size. Lossiness allows PostgreSQL to store only the "important" part of an object in an index -- in the case of GIS objects, just the bounding box. GIS objects larger than 8K will cause R-Tree indexes to fail in the process of being built.

4.5.2. Using Indexes

Ordinarily, indexes invisibly speed up data access: once the index is built, the query planner transparently decides when to use index information to speed up a query plan. Unfortunately, the PostgreSQL query planner does not optimize the use of GiST indexes well, so sometimes searches which should use a spatial index instead default to a sequence scan of the whole table.

If you find your spatial indexes are not being used (or your attribute indexes, for that matter) there are a couple things you can do:

Firstly, make sure statistics are gathered about the number and distributions of values in a table, to provide the query planner with better information to make decisions around index usage. For PostgreSQL 7.4 installations and below this is done by running update_geometry_stats([table_name, column_name]) (compute distribution) and VACUUM ANALYZE [table_name] [column_name] (compute number of values). Starting with PostgreSQL 8.0 running VACUUM ANALYZE will do both operations. You should regularly vacuum your databases anyways -- many PostgreSQL DBAs have VACUUM run as an off-peak cron job on a regular basis.

If vacuuming does not work, you can force the planner to use the index information by using the SET ENABLE_SEQSCAN=OFF command. You should only use this command sparingly, and only on spatially indexed queries: generally speaking, the planner knows better than you do about when to use normal B-Tree indexes. Once you have run your query, you should consider setting ENABLE_SEQSCAN back on, so that other queries will utilize the planner as normal.

As of version 0.6, it should not be necessary to force the planner to use the index with ENABLE_SEQSCAN .

If you find the planner wrong about the cost of sequential vs index scans try reducing the value of random_page_cost in postgresql.conf or using SET random_page_cost=#. Default value for the parameter is 4, try setting it to 1 or 2. Decrementing the value makes the planner more inclined of using Index scans.


Apache Jena Spatial Functions/WGS84 Geo Predicates

The jena-spatial module contains several SPARQL functions for querying datasets using the WGS84 Geo predicates for latitude ( http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat ) and longitude ( http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#long ). These jena-spatial functions are supported for both Geo predicates and Geometry Literals, i.e. a GeoSPARQL dataset. Additional SPARQL filter functions have been provided to convert Geo predicate properties into WKT strings and calculate Great Circle and Euclidean distances. The jena-spatial functions require setting up a Spatial Index for the target Dataset, e.g. GeoSPARQLConfig.setupSpatialIndex(dataset) , see Spatial Index section.

Supported Features

The Geo predicate form of spatial representation is restricted to only &lsquoPoint&rsquo shapes in the WGS84 spatial/coordinate reference system. The Geo predicates are properties of the Feature and do not use the properties and structure of the GeoSPARQL standard, including Geometry Literals. Methods are available to convert datasets from Geo predicates to GeoSPARQL structure, see: org.apache.jena.geosparql.configuration.GeoSPARQLOperations

The spatial relations and query re-writing of GeoSPARQL outlined previously has been implemented for Geo predicates. However, only certain spatial relations are valid for Point to Point relationships. Refer to pages 8-10 of 11-052r4 GeoSPARQL standard for more details.

Geo predicates can be converted to Geometry Literals in query and then used with the GeoSPARQL filter functions.

Alternatively, utilising more shapes, relations and spatial reference systems can be achieved by converting the dataset to the GeoSPARQL structure.

Datasets can contain both Geo predicates and Geometry Literals without interference. However, a dataset containing both types will only examine those Features which have Geometry Literals for spatial relations, i.e. the check for Geo predicates is a fallback when Geometry Literals aren&rsquot found. Therefore, it is yox recommended to insert new Geo predicate properties after a dataset has been converted to GeoSPARQL structure (unless corresponding Geometry and Geometry Literals are included).

Filter Functions

These filter functions are available in the http://jena.apache.org/function/spatial# namespace and here use the prefix spatialF .

Function Name Təsvir
?wktString spatialF:convertLatLon(?lat, ?lon) Converts Lat and Lon double values into WKT string of a Point with WGS84 SRS.
?wktString spatialF:convertLatLonBox(?latMin, ?lonMin, ?latMax, ?lonMax) Converts Lat and Lon double values into WKT string of a Polygon forming a box with WGS84 SRS.
?boolean spatialF:equals(?geomLit1, ?geomLit2) True, if geomLit1 is spatially equal to geomLit2.
?boolean spatialF:nearby(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitsURI) True, if geomLit1 is within distance of geomLit2 using the distance units.
?boolean spatialF:withinCircle(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitsURI) True, if geomLit1 is within distance of geomLit2 using the distance units.
?radians spatialF:angle(?x1, ?y1, ?x2, ?y2) Angle clockwise from y-axis from Point(x1,y1) to Point (x2,y2) in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:angleDeg(?x, ?y1, ?x2, ?y2) Angle clockwise from y-axis from Point(x1,y1) to Point (x2,y2) in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:distance(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Distance between two Geometry Literals in distance units. Chooses distance measure based on SRS type. Great Circle distance for Geographic SRS and Euclidean otherwise.
?radians spatialF:azimuth(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:azimuthDeg(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:greatCircle(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Lat/Lon Points in distance units.
?distance spatialF:greatCircleGeom(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Geometry Literals in distance units. Use http://www.opengis.net/def/function/geosparql/distance from GeoSPARQL standard for Euclidean distance.
?geomLit2 spatialF:transform(?geomLit1, ?datatypeURI, ?srsURI) Transform Geometry Literal by Datatype and SRS.
?geomLit2 spatialF:transformDatatype(?geomLit1, ?datatypeURI) Transform Geometry Literal by Datatype.
?geomLit2 spatialF:transformSRS(?geomLit1, ?srsURI) Transform Geometry Literal by SRS.

Property Functions

These property functions are available in the http://jena.apache.org/spatial# namespace and here use the prefix spatial . This is the same namespace as the jena-spatial functions utilise and these form direct replacements. The subject Feature may be bound, to test the pattern is true, or unbound, to find all cases the pattern is true. These property functions require a Spatial Index to be setup for the dataset.

The optional ?limit parameter restricts the number of results returned. The default value is -1 which returns all results. No guarantee is given for ordering of results. The optional ?unitsURI parameter specifies the units of a distance. The default value is kilometres through the string or resource http://www.opengis.net/def/uom/OGC/1.0/kilometre .

The spatial:equals property function behaves the same way as the main GeoSPARQL property functions. Either, both or neither of the subject and object can be bound. A Spatial Index is yox required for the dataset with the spatial:equals property function.

Function Name Təsvir
?spatialObject1 spatial:equals ?spatialObject2 Find spatialObjects (i.e. features və ya geometries) that are spatially equal.
?feature spatial:intersectBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:intersectBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:withinBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Find features that intersect the provided box, up to the limit.
?feature spatial:withinBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Find features that are within the provided box, up to the limit.
?feature spatial:nearby(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:nearbyGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:withinCircle(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.
?feature spatial:withinCircleGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Find features that are within radius nin distance units, up to the limit.

The Cardinal Functions find all Features that are present in the specified direction. In Geographic spatial reference systems (SRS), e.g. WGS84 and CRS84, the East/West directions wrap around. Therefore, a search is made from the shape&rsquos edge for up to half the range of the SRS (i.e. 180 degrees in WGS84) and will continue across the East/West boundary if necessary. In other SRS, e.g. Projected onto a flat plane, the East/West check is made from the shape&rsquos edge to the farthest limit of the SRS range, i.e. there is no wrap around.

Cardinal Function Name Təsvir
?feature spatial:north(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are North of the Lat/Lon point (point to +90 degrees), up to the limit.
?feature spatial:northGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are North of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:south(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are South of the Lat/Lon point (point to -90 degrees), up to the limit.
?feature spatial:southGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are South of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:east(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are East of the Lat/Lon point (point plus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limit.
?feature spatial:eastGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are East of the Geometry Literal, up to the limit.
?feature spatial:west(?lat ?lon [ ?limit]) Find features that are West of the Lat/Lon point (point minus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limit.
?feature spatial:westGeom(?geomLit [ ?limit]) Find features that are West of the Geometry Literal, up to the limit.


Plans and surveys

There are many types of plans you can search for online.

Historical survey plans and field notes are held at Public Record Office Victoria.

Parish plans define the positions and dimensions of all Crown allotments within a parish. You can search and view parish plans online through LANDATA or an authorised information broker.

Plans of subdivision depict the break-up of a piece freehold land, showing parcels of land (commonly called lots) that can be sold separately.

If you know the plan of subdivision number, you can easily search for a plan online for a fee through LANDATA® or an authorised information broker.

Survey plans and abstracts of field records are certified by licensed surveyors and show a summary of information used by a surveyor to establish the boundaries and dimensions of a piece of land.

These plans commonly show reference marks, building boundaries, fencing and measurement notations.


As far as off-the-shelf solutions go, many commercial 802.11 networking infrastructures support triangulation of both host computers and "rogue" APs by comparing the signal strength of the source among all the APs that can see the signal. I've used trapeze wireless systems that import autocad maps that include things like building materials (to compensate for different signal attenuations from drywall vs brick vs steel reinforced concrete). It then draws a picture that has all stations and APs. I believe cisco and aruba have similar tools.

You can't do it with one or even two observing stations, but you could probably do it with a mobile observing station and GPS. I'm not sure what software there is to do such a thing but the usual suspects such as netstumbler may well support such a feature.

You can do some basic Radio Direction Finding to locate the signal.

At 2.4 GHz it is easy to come across antennas with small beamwidths. Sweeping one around while watching the signal strength should give you a good idea of what direction the AP is in.

Do that from a few physically separated locations and you will have the beginnings of a triangulation. It doesn't have to be super accurate to get a good idea of where the transmitter is located.

The faster your signal strength indicator, the better. On a radio with an analog meter, it's amazing how fast you can "walk down" a transmitter with a modest yagi antenna.

By itself, there is no way to get that information from a wifi signal. Google, however, has indexed wifi access points with their locations. So they are able to tell where you are based on the wifi AP you are connected to. In a case like that, it is possible to get a location based on wifi.

If you've got an android phone try OpenSignalMaps, click on the wifi/cells toggle on the bottom left to see the wifi info. Shows the positions of wifi routers on a map.

I would like to point your attention to the following project and software:

The ghetto way of doing the same, is to use a directional antenna with netstumbler, or something that shows signal strength. Find the maximum strength with the directional antenna, mark the angle, and try again from another point or two. Triangulate, and you'll know the location of the access point.

Or spend your weekend building some insane tripod location thingy :).

Sometimes if you plug the gateway IP into an IP to Location database you get decent results. You might need to use traceroute to find the first IP that isn't one of the RFC1918 private networks IPs.

As mentioned you can use radio direction finding to locate the signal. That works by taking multiple antennas and doing an operation called beam forming by timing variance to get the general direction. It's also possible to do a timing triangulation if you have three receivers that can all pick up the signal and you know the exact location of each.

The military uses radio direction finding most of the time from mobile units. They log position, signal strength, and cut bearing and a computer lays these on a map over time and you'll get a good idea of the transmitter location.

Another method used is basically the old warm/cold game. You have a unit that logs position and signal strength and walk around until you find it. The nicer units will overlay a map to give you a general idea where to go but over a bit of time you'll get the location.


A big business built around a tough job

For local logistics companies and the Government of Nepal, Everest is big business. A typical spot on a commercial team costs anywhere from $40,000 to $100,000 depending on the level of service and the expertise of the outfitter. The Ministry of Tourism reported collecting $5.2 million in 2018 permit fees.

The industry is built on the backs of a small cadre of professional Nepalese guides who work together each spring to prepare the route with fixed ropes and ladders, stock each camp with essentials like tents, stoves, bottled oxygen, and food, and then patiently coach their foreign guests up to the summit. Although historically it was the Sherpas—the Tibetan tribe of people who live closest to the mountain—who were hired by expeditions to carry loads of supplies up the mountain, today there are multiple ethnic groups who find employment on the mountain, leading to the less-catchy moniker of “high-altitude mountain worker.” For a typical three-to-four-month Everest expedition, most earn between $2,500 and $5,000. In recent years, thanks to educational opportunities like the Khumbu Climbing Center, Nepalese guides have begun to receive training and certifications to international standards.


Videoya baxın: Section 2: More Comfortable (Oktyabr 2021).