Daha çox

QGIS-də 3D çox nöqtəli formalı sənəddən Z dəyərini almağın bir yolu varmı?


QGIS-də 3 ölçülü çox nöqtəli formadan Z dəyəri / hündürlüyü / hündürlüyü əldə etməyin bir yolu varmı? Tapdığım şey burada izah edildiyi kimi SpatiaLite və ya PostGIS-dən keçməkdir:

http://faunaliagis.wordpress.com/2013/08/14/transfer-3d-shapefiles-z-values-to-the-table-of-attributes/

Ancaq çox nöqtəli dönüşüm istifadə edərək istifadə edin Vektor / Həndəsə alətləri / Tək hissədən çox hissəli Z dəyərini düşür. DB menecerini açdım, DB seçin və SQL pəncərəsində SQL əmrini işə saldım:

yeniləmə tablename set sütun adı = st_z (st_pointn (geom, 1)

Mənim vəziyyətimdə:

yeniləmə lidar_pts set z = st_z (st_pointn (GEOMETRY, 1))

Əvvəl itkin düşdü ")"sonunda, ikinci: belə bir sütun yoxdur: geom. Beləliklə, onu "GEOMETRY" olaraq dəyişdirdim və nəticədə bütün z dəyərləri sıfır olur.

QGIS 2-də daha yaxşı / başqa bir yol varmı? Və ya heç olmasa çox nöqtəni birbaşa SpatiaLite-də nöqtəyə çevirmək üçün bir yol varmı?


Anlayışımdan QGIS-in hazırkı versiyasında 3D imkanları yoxdur. Qeyd etdiyiniz kimi, PostGIS və ya Spatialite-də 3D işini görərdiniz. QGIS eklentisinə sahib olan Grass-da soruşduğunuz 3B funksiyaları yerinə yetirmək üçün bir metod ola bilər.


Qarşıdan gələn QGIS 2.14 lazımi 3D xüsusiyyətlərinə sahib olacaqdır. 2.13 (Dev-versiya) ilə sınadım və yaxşı işləyir: QGIS 2.14 ilə z-dəyərlərindən istifadə olunan məqalə


Zəhmət olmasa SQL-Bəyannamənin ikinci hissəsini dəyişdirməyə çalışın: məs. update lidar_pts set z = st_z (GEOMETRY) Mənim üçün mulitpart nöqtələri ilə yaxşı işlədi - burada sənədləşdirildi http://isticktoit.net/?p=1117


Cəhd edin: Bir rasterdən necə bir 3D shapefile yaratmaq olar?

Kitabxanaları formalı və ya fiona (QGis python-a daxil edilmiş), çıxarılan z dəyəri kimi istifadə edin, məsələn cədvəli atributlaşdırmaq üçün əlavə edə bilərsiniz.


Yer olmayan xəritələşdirmə sualı (məs. Ay, Mars və s.)

Yerdənkənar xəritələr yaratmaq / yükləmək necə olur? Məsələn, digər planetlərin koordinat istinad sistemləri varmı? Öz qondarma xəritəmi etmək istəsəydim, yeni bir CRS hazırlamaq / təyin etmək üçün alətlər varmı?

Mars və ay layihə parametrlərində CRS siyahısında. Hal-hazırda QGIS ilə bir kompüterdə deyiləm, amma keçən il qurdum və düzgün xatırlayıramsa açılan yerdən CRS seçmək qədər sadə idi.

Arizona əyalətində marslarla əlaqəli bəzi məlumatlar var.

Mars üçün bəzi yüksəklik məlumatları. Bu bağlantılardan bəzilərini məlumat almaq üçün icazə üçün qeydiyyatdan keçməli ola bilərsiniz.

Çox güman ki, yalnız ondalık dərəcələrdən istifadə edə bilərsiniz. Bəlkə də artıq qəbul edilmiş parametrlər var.

Öz CRS-lərinizi və ya parametrləri ilə müəyyən edilmiş yeni bir istifadəçini edə bilərsiniz.

Yeni bir CRS hazırlamaq kifayət qədər asandır?

Xəyali bir xəritə üçün sadəcə SRID 4326 yerindən istifadə edin. Yerin ölçüsünü dəyişdirmək istəyirsinizsə, yalnız radiusun fərqli olduğunu göstərin. Bu məşqdən özüm keçmişəm və hazırda oyun xəritəsi üçün bütün yerleşim məlumatlarını istifadə edərək qondarma bir dünyada bir oyun qururam. Standartlardan başqa bir şey istifadə etmək, heç bir mənfəət əldə etmək üçün məyusluqdan başqa bir şey deyildi.

Qondarma sakinləriniz fərqli bir kütlə üzündən planet şəklindəki çox cüzi dəyişikliyə əhəmiyyət verməyəcəkləri təqdirdə, standartlara uyduğunuza sevinəcəksiniz.


Laplace & # 39s tənliyinin ayrıldığı koordinat sistemlərinin 3D şəklində təsvir edilməsi

Laplas tənliyi 3 ölçüdə $ nabla ^ 2f = frac < qismən ^ 2f> < qismən x ^ 2> + frac < qismən ^ 2f> < qismən z ^ 2> + frac < qismən ^ 2f> < qismən y ^ 2> = 0 $ və bir çox elm sahələrində çox vacib bir PDE-dir. Bunu həll etməyin adi yollarından biri dəyişənlərin ayrılması. $ F (x, y, z) = X (x) Y (y) Z (z) $ və sonra PDE $ X '' (x) + k ^ 2 x = şəklində olan 3 müstəqil ODE-yə endiririk. 0 $ sabit $ k $ ilə.

Bu metod təəccüblü sayda koordinat sistemi üçün işləyir. Silindrik koordinatlar, sferik koordinatlar, iki sferik koordinatlar və s. Əslində 2 ölçüdə $ mathbb götürə bilərəm^ 2 $ $ mathbb olmalıdır$ və sonra hər hansı bir analitik funksiya $ f (z) $ $ mathbb-nin Kartezyen koordinatlarını xəritələşdirir.^ 2 $, Laplas tənliyində ayrılan koordinatlar toplusuna. Bu, harmonik funksiyalar olan analitik funksiyalardan irəli gəlir. Məsələn $ f (z) = z ^ 2 $ kartezyen koordinatlarını parabolik koordinatlar.

Bəs 3 ölçüdə necə? Bütün koordinat sistemlərini təsvir etməyin bir yolu varmı ki, Laplasian bu şəkildə ayrılsın? Nə başlayacağım barədə heç bir fikrim yoxdur. Mən düşünürəm ki Konfokal Ellipsoidal Koordinatlar işləyəcək, amma necə yoxlanacağına əmin deyiləm. Mən diferensial həndəsə ilə tanış deyiləm, buna görə hər hansı bir kömək qiymətləndirildi.


Bəzi ümumi nəzəriyyədən başlayaq. Normal bir A matrisiniz varsa $ A $ (bunlardan vahidlər alt hissədir), bu fritsiyanın $ f (A) $ hər hansı bir funksiyasını təyin edə bilərsiniz. Məsələn, $ A ^ <1/2> $ və ya $ A ^ < pi> $. Bunun ən təbii yolu spektral parçalanma yolu ilə aparılır: əgər $ < lambda_i > $ $ A $ və $ U $ -ın öz dəyərləri olduqda $ A $: $ UAU ^ xəncər = sum_i diaqonallaşdıran matrisdir lambda_i | i rangle langle i |: = D, $ yəni $ D $ xüsusi dəyərlərə uyğun girişləri olan diaqonal bir matrisdir. Sonra $ f (A) = U ^ xəncər sum_if ( lambda_i) | i rangle langle i | U. $ $ sqrt = U ^ xəncər sqrt haqqında düşünsəniz bunun nə üçün işlədiyini görə bilərsiniz. U $ (burada $ sqrt$ yalnız $ D $ ilə eynidir, lakin hər bir diaqonal girişdə kvadrat kökü götürərək) və onu birlikdə çoxalırıq: $ sqrt cdot sqrt = U ^ xəncər sqrt UU ^ xəncər sqrt U = U ^ xəncər D U = A. $

Bu şəkildə təsadüfən $ X $ gücünü təyin edə bilərik. Effektiv olaraq $ X ^ var= | + rangle langle + | + e ^| - rangle langle - | = frac <1> <2> left ( begin 1 + e ^ & amp 1-e ^ 1-e ^ & amp 1+ e ^ end sağ) = e ^ sol ( başlayın cos frac < pi q> <2> & amp -i sin frac < pi q> <2> -i sin frac < pi q> <2> & amp cos frac < pi q> <2> end sağ) $

Bu qapını tətbiq etməyin bir neçə yolu var. Məsələn, burada artıq qeyd edildiyi kimi, bunu $ e ^ fasiləsiz bir zaman operatoru kimi düşünə bilərsiniz<>-X) t> $ istədiyiniz hər hansı bir $ t $ üçün ($ t = pi q / 2 $). Başqa bir yol, ixtiyari faz qapılarınız varsa, yalnız Hadamard - faz - hadamard ardıcıllığıdır, çünki hadamardlar bir z dönməsini x dönməsinə çevirirlər.

Hələ də mübadilənin gücündən danışmadım. Mübadilə qapısını düşünün. Aydındır ki, iki öz vektoru (öz dəyər 1-i) $ | 00 rangle $ və $ | 11 rangle $ -dır. Bunlar ixtiyari səlahiyyətlər alaraq dəyişməzdir. Təsirə məruz qalan bit, $ <| 01 rangle, | 10 rangle > $ tərəfindən əhatə olunan $ 2 times 2 $ alt boşluğudur. Ancaq yalnız bu alt məkana baxdıqda SWAP matrisi tam olaraq $ X $ ilə eynidir. Beləliklə, $ f (X) $ haqqında bilmək bizə dərhal $ f ( mathrm) haqqında məlumat verir) $. $ mathrm^ q = sol ( başlayın 1 & amp 0 & amp 0 & amp 0 0 & amp e ^ cos frac < pi q> <2> & amp -ie ^ sin frac < pi q> <2> & amp 0 & amp -ie ^ sin frac < pi q> <2> & amp e ^ cos frac < pi q> <2> & amp 0 0 & amp 0 & amp 0 & amp 1 end sağ) $

Davamlı bir müddət tətbiq etmək istəyirsinizsə, $ e ^ istifadə edə bilərsiniz<>-Z otimes Z -X otimes X-Y otimes Y) / 2>, $ çünki bu Hamiltonian, $ 2 times 2 $ alt məkanı ilə məhdudlaşdırıldığında yalnız $ mathbb-X $ əvvəl tələb etdiyimiz kimi. Bir kvant dövrəsinə gəlincə, burada qismən həll edilmişdir. Bu cavab təsirli şəkildə hər hansı bir $ f ( mathrm) məlumatını verir) $ idarəolunan- $ f (X) $ qapısına çevrilə bilər. Biri sadəcə fırlanma bucağını düzəltməlidir və bu cavabda kifayət qədər məlumat verilir.

Sualınıza bir az aydınlıq gətirə biləcək daha ümumi bir baxış: Hilbert sahəsindəki $ A $ operatoru $ mathcal$ deyilir normal onun qoşması ilə işləyirsə, $ AA ^ xəncər = A ^ xəncər A $. Buna bərabər olaraq hər hansı bir $ A $ operatoru $ A = B + iC $ kimi ayrılır, burada $ B $ və $ C $ öz-özünə bağlıdır və $ A $ yalnız $ B $ və $ C $ gediş-gəlişində normaldır. Bu o deməkdir ki, $ B $ və $ C $ eyni zamanda ölçülür, yəni $ A $ -ı kompleks qiymətləndirilən ölçülə bilərik. Nəticə olaraq, normal operatorlar kompleks qiymətləndirilən ölçülənlərlə eynidir. Əgər $ A $ öz-özünə birləşirsə, bu, $ A $ unitar olduqda real dəyər verilən xüsusi haldır, yəni dairə ilə qiymətləndirilən xüsusi haldır.

$ F $, $ mathbb kompleks nömrələrindən hər hansı bir funksiyadırsa$ özünə və $ A $ normaldır, onda $ f (A) $ -ın ümumiyyətlə qaçılmaz tərifi spektral parçalanma yolu ilə olur. Yənihər bir xüsusi dəyəri $ lambda $ ilə $ f ( lambda) $ ilə əvəz etməli və öz vektorunun yerində qalmasına icazə verməlisiniz. Bu geniş ümumilikdə bu konsepsiya von Neumann-a qayıdır. Əmin olmaq üçün $ f (A) $ başqa tərifləri də ola bilər, lakin başqa bir tərif ümumiyyətlə yalnız spektral təriflə razılaşdıqda etibarlı olur. Məsələn, $ f $ bir yaxınlıq sahəsi $ A $ spektrini ehtiva edən bir güc seriyasına sahibdirsə, məsələn $ f (z) = e ^ z $, o zaman $ f (A) $ da bir güc ilə təyin edilə bilər seriya --- ancaq spektral təriflə eyni cavabı alırsınız. Daha əyləncəli bir vəziyyət, yaxşı bir güc seriyasına sahib olmayan $ | A | $ mütləq dəyəridir. Spektral tərifdə deyilir ki, hər bir $ lambda $ -ı $ | lambda | $ əvəz edin. Bu, daha yaradıcı görünən $ | A | formulu ilə razılaşır = sqrt$ .

Fraksiya gücləri ilə çalışdığınız problem, $ f (z) = z ^ alpha $ skaler kəsr güc funksiyasının kompleks müstəvidə çox dəyərli olmasıdır. Paradoks əslində operatorlarla deyil, yalnız mürəkkəb rəqəmlərlə bağlıdır. $ Z ^ <1/2> $ təbii olaraq $ z $ ümumi kompleks ədədi olduqda iki dəyərə sahib olduğu kimi, $ A ^ <1/2> $ da təbii olaraq $ A $ ümumi normal (və ya unitar) olduqda çox dəyərə malikdir. operator. (Əslində ikidən çoxdur, çünki hər bir özünəməxsus dəyər üçün ayrıca ikili seçim edə bilərsiniz.) Kompleks analizdə, həqiqətən, hər hansı bir məsələnin həllindən daha çox konvensiya olan standart həll, $ f (z) = həll etməkdir. z ^ alpha $ budaq kəsilməsindən istifadə edərək tək qiymətli bir funksiyaya. Bunu etsəniz, $ f (A) $ yenidən $ A $ normal olduğunu fərz edərək yaxşı təyin olunmuş tək qiymətli bir funksiyaya çevrilir.

$ Z ^ alpha = e ^ < alpha ln z> $ düsturundan istifadə edirsinizsə və logaritma üçün standart budaq kəsimindən istifadə edib nəticəni SWAP qapısına tətbiq edirsinizsə, düşünürəm ki, tam olaraq cavabı alacaqsınız Sən verdin. SWAP qapısının öz dəyəri $ 1 $ üç dəfə və xüsusi dəyəri $ -1 $ bir dəfə var və həqiqətən qeyri-əhəmiyyətsiz öz dəyərini vahid dairənin ətrafında saat əqrəbinin əks qövsündə $ 1 $ - $ -1 $ arasında dəyişirsiniz.

Abstrakt riyaziyyatla motivasiya edilə bilən bu cavab, kvant nəzarəti üçün də gözəl bir xüsusiyyətə sahibdir, bu da burada sizin əsas motivasiyanız ola bilər. Məhz bu, vahidlər məkanında ən qısa bir geodeziya, Hamilton təkamülünün ən az iş verdiyi bir yoldur. Buna nail olmaq üçün hər zaman $ z ^ alpha = e ^ < alpha ln z> $ düsturunu logaritma üçün kəsilmiş standart qol ilə birlikdə istifadə edə bilərsiniz. Əsas qırış budur ki, qlobal mərhələyə ehtiyacınız olmadığı kimi baxmırsınızsa, ən yaxşı geodeziya üçün optimallaşdırmaq üçün $ A $ qlobal mərhələsini tənzimləyə bilərsiniz. Ancaq bu, SWAP üçün tapdığınız xüsusi həlli yaxşılaşdırmayacaqdır. Digər bir qırış budur ki, vahid dairədə $ 1 $ və $ -1 $ arasında ən qısa iki geodeziya mövcuddur, beləliklə şəxsiyyət operatorundan $ -1 $ öz dəyərləri olan vahid operatora qədər birdən çox optimal geodeziya mövcuddur.


Shapefiles yazmaq

PyShp şəkillər yazarkən mümkün qədər çevik olmağa çalışır
etməməyinizə əmin olmaq üçün müəyyən dərəcədə avtomatik təsdiqləmə aparma
səhvən etibarsız bir sənəd yaz.

PyShp, shp və ya dbf faylı kimi komponent sənədlərindən yalnız birini yaza bilər
digərlərini yazmadan. Yəni tam bir shapefile olmaqdan əlavə
kitabxana, əsas dbf (xbase) kitabxana kimi də istifadə edilə bilər. DBF sənədləri a
tez-tez müstəqil bir sadə verilənlər bazası kimi faydalı olan ümumi verilənlər bazası formatı
format. Və hətta shp faylları da bəzən müstəqil bir format kimi istifadə edir. Bəzi
veb əsaslı CİS sistemləri bir sahəni təyin etmək üçün istifadəçi tərəfindən yüklənmiş bir shp faylından istifadə edir
maraq. Bir çox həssas kənd təsərrüfatı kimyəvi sahə çiləyiciləri də shp-dən istifadə edirlər
püskürtücü sistemi üçün bir nəzarət faylı olaraq format (ümumiyyətlə ilə birlikdə
xüsusi verilənlər bazası fayl formatları).

Forma düzəltmək üçün yeni bir Yazıçı instansiyasına başlamaq, onu ötürməklə başlayırsınız
saxlamaq üçün fayl yolu və adı:

Fayl uzantıları shapefiles oxuduqda və ya yazarkən isteğe bağlıdır. Müəyyən etsəniz
onları PyShp onsuz da görməməzlikdən gəlir. Faylları saxladığınızda baza təyin edə bilərsiniz
hər üç fayl növü üçün istifadə olunan fayl adı. Və ya bir ad təyin edə bilərsiniz
bir və ya daha çox fayl növü:

Bu halda, təyin olunmayan hər hansı bir fayl növü təyin edilməyəcəkdir
saxla və yalnız fayl adları olan fayl növləri qeyd olunur.

Kontekst menecerindən istifadə edərək formalı sənədlərin yazılması

“Yazıçı” sinfi açıq faylları avtomatik olaraq bağlayır və zibil yığıldıqdan sonra son başlıqları yazır.
Bir qəza vəziyyətində və kodu daha oxunaqlı etmək üçün buna baxmayaraq tövsiyə olunur
bunu "close ()" metodunu çağıraraq əl ilə edirsiniz:

Alternativ olaraq, "Yazıçı" sinifini kontekst meneceri olaraq da açıq faylı təmin etmək üçün istifadə edə bilərsiniz
obyektlər düzgün şəkildə bağlanır və bənddən çıxdıqdan sonra son başlıqlar yazılır:

Fayl kimi obyektlərə şəkillərinin yazılması

Python faylına bənzər obyektlərdən shapefiles oxuya bildiyiniz kimi
onlara yaz:

Forma növünün qurulması

Forma növü, shapefile içərisində olan həndəsə növünü təyin edir. Hamısı
şəkillər forma növü parametrlərinə uyğun olmalıdır.

Forma növünü təyin etməyin üç yolu var:

  • Sinif nümunəsi yaradarkən təyin edin.
  • Mövcud bir sinif nümunəsinə bir dəyər təyin edərək təyin edin.
  • Formalı saxlayaraq avtomatik olaraq ilk sıfır olmayan formanın tipinə uyğunlaşdırın.

Yazıçı yaradarkən bir Writer obyekti üçün forma növünü əl ilə təyin etmək:

Yoxsa Yazıçı yaradıldıqdan sonra təyin edə bilərsiniz:

Qeydlər əlavə olunur

Qeydlər əlavə etmək üçün əvvəlcə hansı növlərini müəyyənləşdirən sahələri yaratmalısınız
dəyərlər hər bir atributa daxil olacaq.

Bir neçə fərqli sahə növü var, bunların hamısı NULL olaraq None dəyərlərini saxlamağı dəstəkləyir.

Mətn sahələri ‘C’ növündən istifadə etməklə yaradılır və üçüncü ‘ölçüsü’ arqumenti gözlənilənə uyğunlaşdırıla bilər
yerdən qənaət etmək üçün mətn dəyərlərinin uzunluğu:

Tarix sahələri ‘D’ növündən istifadə edərək yaradılır və ya hər ikisindən istifadə etməklə yarana bilər
tarix obyektləri, siyahılar və ya YYYYMMDD formatlı simli.
Sahənin uzunluğu və ya onluqının bu növə təsiri yoxdur:

Rəqəmsal sahələr ‘N’ növü (və ya ‘F’ tipi ilə eyni şəkildə) istifadə edilərək yaradılır.
Varsayılan olaraq, dördüncü ondalık arqument sıfıra qoyulur və əslində tam bir sahə yaradır.
Üzənləri saxlamaq üçün onluq arqumenti seçdiyiniz dəqiqliyə uyğunlaşdırmalısınız.
Çox böyük rəqəmləri saxlamaq üçün sahənin uzunluğunu rəqəmlərin ümumi sayına qədər artırmalısınız
(vergül və mənfi daxil olmaqla).

Nəhayət, növünü ‘L’ olaraq təyin edərək boolean sahələr yarada bilərik.
Bu sahə True və ya False dəyərlərini və ya 1 (True) və ya 0 (False) dəyərlərini ala bilər.
Heç biri itkin kimi yozulmur.

Düymələrin sahə adları olduğu açar söz arqumentlərindən istifadə edərək atributlar da əlavə edə bilərsiniz.

Həndəsə əlavə olunur

Həndəsə bir neçə rahatlıq metodundan birini istifadə edərək əlavə olunur. "Sıfır" metodundan istifadə olunur
sıfır şəkillər üçün nöqtə formaları üçün “nöqtə”, çox nöqtəli formalar üçün “çox nöqtə”, xətlər üçün “xətt”,
Çoxbucaqlar üçün "poli".

Null forma əlavə olunur

Formalı bir sənəd həndəsənin mövcud olmadığı bəzi qeydləri ehtiva edə bilər və "sıfır" metodu ilə təyin edilə bilər.
Null forma növləri (forma növü 0) heç bir həndəsi olmadığına görə, "boş" metod heç bir arqument olmadan çağırılır.

Bir nöqtə forması əlavə olunur

Nöqtə şəkilləri “nöqtə” metodu ilə əlavə olunur. Bir nöqtə x və ilə təyin olunur
y dəyəri.

MultiPoint şəkli əlavə etmək

Nöqtə veriləriniz hər bir xüsusiyyət üçün birdən çox bal əldə etməyə imkan verirsə, bunun əvəzinə “çox nöqtə” istifadə edin.
Bunlar xy nöqtə koordinatlarının siyahısı kimi göstərilir.

LineString forması əlavə olunur

LineString shapefiles üçün hər sətir forması çox sətirdən ibarətdir. Xətt formaları sətirlərin siyahısı kimi verilməlidir,
yalnız bir sətir olsa belə. Ayrıca, hər sətirdə ən azı iki nöqtə olmalıdır.

Bir çoxbucaqlı forma əlavə etmək

LineString-ə bənzər şəkildə, Çoxbucaqlı şəkillər çoxbucaqlılardan ibarətdir və çoxbucaqlıların siyahısı kimi verilməlidir.
Əsas fərq, çoxbucaqlıların ən az 4 nöqtəyə sahib olması və son nöqtənin ilk ilə eyni olmasıdır.
Bunu unutmağınız da yaxşıdır, PyShp avtomatik olaraq poliqonları yoxlayır və bağlayır.

Qeyd etmək vacibdir ki, çoxbucaqlı formalı şəkillər üçün çoxbucaqlı koordinatlarınız saat istiqamətində sifariş edilməlidir.
Çoxbucaqlılardan hər hansı birinin deşikləri varsa, çuxur çoxbucaqlı koordinatları saat yönünün əks istiqamətində sifariş edilməlidir.
Çoxbucaqlarınızın istiqaməti, shapefile oxucularının çoxbucaqlı konturları və delikləri necə ayıracağını müəyyənləşdirir.

Mövcud bir Shape obyektindən əlavə edilir

Nəhayət, həndəsə mövcud “Forma” obyektini “forma” metoduna keçirməklə əlavə edilə bilər.
Hər hansı bir GeoJSON lüğətini və ya __geo_interface__ uyğun bir obyekti ötürə bilərsiniz.
Bu, bir fayldan digərinə kopyalamaq üçün xüsusilə faydalı ola bilər:

Həndəsə və Rekord Balanslaşdırma

Hər bir formanın uyğun bir qeydə sahib olması lazım olduğu üçün vacibdir
qeydlərin sayı, etibarlı bir shapefile yaratmaq üçün şəkillərin sayına bərabərdir. Sən
qeydləri və formaları eyni qaydada əlavə etməyə diqqət yetirməlidir ki, qeyd
məlumat həndəsə məlumatları ilə düzülür. Misal üçün:

Təsadüfi uyğunsuzluğun qarşısını almaq üçün pyshp "avtomatik balans" xüsusiyyətinə malikdir
ya bir forma ya da bir qeyd əlavə etdikdə əmin olun iki tərəfi
tənlik xətti. Bu şəkildə bir girişi yeniləməyi unutursanız
shapefile hələ də etibarlı olacaq və ən çox shapefile tərəfindən düzgün işlənəcəkdir
proqram təminatı. Avtomatik balanslaşdırma standart olaraq aktiv deyildir. Aktivləşdirmək üçün qurulub
autoBalance atributu 1 və ya True:

İstədiyiniz zaman balans () metoduna əl ilə zəng etmək seçiminiz də var
qarşı tərəfin günümüzə uyğun olmasını təmin etmək. Balans istifadə edildikdə
həndəsə tərəfində və ya qeydlərdə boş formalar yaradılır
atribut tərəfində hər bir sahə üçün “NULL” dəyəri verilir.
Bu sizə şəkli necə qurmağınızda rahatlıq verir.
Bütün formaları yarada və sonra bütün qeydləri yarada və ya əksinə edə bilərsiniz.

Avalans və ya tarazlıq metodundan istifadə etmirsinizsə və əl ilə unutmağı unutmayın
həndəsəni tarazlaşdırmaq və shapefile aid xüsusiyyətlər pozulmuş kimi qiymətləndiriləcəkdir
ən shapefile proqramı.


QGIS-də 3D çox nöqtəli shapefile-dən Z dəyərini almaq üçün bir yol varmı? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

COVID-19 peyvəndlərinin necə paylanacağını təklif edən hər bir əyalətdəki hər bir bölgənin interaktiv xəritəsi indi ictimaiyyət üçün açıqdır və siyasətçilər üçün də, ictimaiyyət üçün də çox paylama strategiyası arasındakı fərqləri və bərabərlik və həssaslığı əhatə edən məsələləri analiz etmək üçün vacib bir vasitədir. risk qrupları.

"250 milyondan çox yetkinin hələ də ölkə daxilində aşılara ehtiyacı olduğu üçün bunları almaq üçün ilk növbədə kim olacaq?" Amy Kapczynski, Yale Hüquq Fakültəsi Hüquq professoru və GHJP-nin fakültə həmsədri dedi. “ABŞ-dakı bütün insanlara pulsuz, təhlükəsiz və təsirli COVID-19 aşılarından istifadə etmək hüququ verilmişdir. Bu xəritə bunun ədalətli və ədalətli şəkildə həyata keçirilməsinə kömək edəcəkdir. ”

Məhdud tədarüklər kontekstində, dövlətlər, Columbia və Yale komandalarına görə, elmi, praktik və etik dəlillər və dəyərlərin əsas götürülməsinə əsaslanan, lakin subyektiv - müəyyən qruplara üstünlük verən siyasətlər qəbul etdilər. Yeni xəritə peyvənd üçün fərqli qruplara prioritet verilməsinin peyvənd bölgüsünün ərazisini necə dəyişdiyini və ilk növbədə hansı icmaların qorunmasını təsirlərini göstərir.

Xəstəliklərə Nəzarət Mərkəzinin (CDC) İmmunlaşdırma Tətbiqləri üzrə Məsləhət Komitəsi (ACIP) 2020-ci ilin dekabrında başlayan peyvəndin yayımlanmasının ilk mərhələsinin (1a) səhiyyə işçilərinə və uzun müddətli qayğı müəssisələrində sakinlərə üstünlük verməsini tövsiyə etdi. ACIP öz rəhbərliklərində, aşağı maaşlı səhiyyə işçiləri arasında və ən aşağı reytinqli uzunmüddətli müalicə müəssisələrində yaşayan sakinlər arasında "irqi və etnik azlıq qruplarının nisbətsiz təmsilçiliyi" səbəbindən faza 1a qruplarına üstünlük verilməsinin sağlamlıq bərabərsizliyini azaldacağına dair dəlillər gətirdi. "Sosial və ya iqtisadi cəhətdən dezavantajlı olan xəstələrə xidmət göstərmə ehtimalı daha yüksəkdir və COVID-19 ilə əlaqəli alovlanma ehtimalı daha yüksəkdir."

Bununla yanaşı, Milli Elmlər, Mühəndislik və Tibb Akademiyaları kimi digər elmi məsləhət qurumları, bu spesifik hədəf populyasiyalarına əlavə olaraq, peyvənd bölgüsünün Birləşmiş Ştatlardakı coğrafi fərqləri də nəzərə almasını və eyni əhali qruplarını daha da artırmasını təklif etdi. mövcud sosial və iqtisadi şərtlər nəzərə alınmaqla daha az həssasdır. Buna görə NASEM, CDC-nin Sosial Zəiflik İndeksinin (SVI) peyvənd paylanmasına rəhbərlik etmək üçün istifadə edilməsini tövsiyə etdi və bir çox əyalət bu indeksdən bunu etmək üçün istifadə edir.

Columbia Universitetinin Memarlıq, Planlaşdırma və Qoruma Yüksək Məktəbinin professoru və KSS direktoru Laura Kurgan, "SVI peyvənd paylanmasında bərabərlik yolundakı irəliləyişimizi idarə etmək, izləmək və qiymətləndirmək üçün vacib bir metrikdir" dedi. "Artıq ölkə daxilində aşılanmada zənci amerikalılarla əhəmiyyətli dərəcədə aşılanan aşılanmada fərqliliklər görürük, bu da sosial zəifliyə və xüsusilə irqə və etnik mənsubiyyətə diqqət yetirməyin vacibliyini vurğulayır."

Yale və Columbia tərəfindən yaradılan xəritə, il səviyyəsində dörd COVID-19 peyvənd ayırma ssenarisini müqayisə etməyə imkan verir:

  1. İlçe yetkin əhalisi tərəfindən peyvəndlərin federal xərclərinin ayrılması
  2. ACIP’in səhiyyə işçiləri və uzun müddətli qayğı müəssisələri sakinləri üçün bu mərhələyə qədər prioritetləşdirilməsindən istifadə etməkdir ki, bu da əksər dövlətlərin indiyə qədər etməyə çalışdıqları şeydir.
  3. Bu mərhələ 1a kateqoriyasındakı fərdlərin sayının hər bir mahalın SVI və nəhayət çəkisi
  4. bu Mərhələ 1a kateqoriyalarının ağırlığı, lakin SVI-nı təşkil edən 15 göstərici arasından irqi / etnik mənsubiyyəti kənarlaşdırmaq.

Bu müqayisələr rəqib strategiyaların mübahisələrini vurğulayır: hər bir cüt xəritə arasında hər bir bölgəyə ayrılmış müvafiq peyvənd dozalarının sayı və bu səbəbdən ilk növbədə hansı populyasiyaların və icmaların qorunduğu görülə bilər. Bəzi hallarda istifadəçilər seçdiyiniz bölgələrdə daha çox doza aldıqları sıra sırasını da görəcəklər. Misal üçün:

18 yanvar 2020-ci il tarixinə Marylanda 417.925 ilk doza ayrılmışdı və ya 4.677.166 nəfərlik təxmin edilən yetkin əhalisinin yüzdə 9-unu əhatə edəcək qədər. Merilenddə ikinci ən böyük əhaliyə sahib olan Washington DC ətrafındakı Prince George's County-nin seçilməsi, komandaların pay bölgüsündə bərabərlik haqqında nöqtələrini göstərir:

    Peyvəndlər mahalın yetkin əhalisinə nisbətdə paylansaydı, Şahzadə George'a 63.051 doza ayrılacaqdı (

Xəritə heç bir ssenarinin neytral olmadığını göstərir. Hər bir prioritet açıq və ya gizli bir qiymətləndirməni, həmçinin peyvənd dozalarını yüz milyonlarla amerikalıya ən qısa müddətdə paylamaq üçün məntiqi problemləri əks etdirir. Layihə, bu seçimlərin hər biri arasındakı fərqləri və mübahisələri, seçimlərin daha nüanslı bir şəkildə başa düşülməsinin, iştirak edənlərə görə daha məlumatlı və etik nəticələrə gətirib çıxaracağına ümid edir.

“Biz peyvənd ayırma qərarlarını birbaşa qəbul etmək üçün SVI-nı istifadə etməli deyilik, amma kimin geridə qalacağını bilmək, dövlətlərin təsirlərini azaltmaq üçün təbliğat, paylama müəssisələri və səhiyyə potensialına hədəflənmiş investisiyalar qoymalarını təmin edə bilər. mövcud bərabərsizlik ”deyə, Yale Xalq Sağlamlığı Məktəbinin köməkçisi professoru və hüquqşünas dosenti (əlavə) və GHJP fakültəsinin həmmüdiri Gregg Gonsalves bildirdi.

Xəritədə yalnız faza 1a çərçivəsində peyvənd ayırmaları göstərilir, çünki bu qruplar ilə mahal səviyyəsində səhiyyə işçiləri və uzun müddətli qayğı müəssisələrinin sakinləri haqqında məlumat toplamaq mümkün idi. Növbəti mərhələ, 1b, daha geniş, müxtəlif bir cəbhə işçisi kateqoriyasını - çoxsaylı peşələri də daxil olmaqla 75 yaşdan yuxarı fərdləri əhatə edir, bu da bu yeni populyasiyaların ölçüsünün qiymətləndirilməsini çətinləşdirir. tədqiqatçılar.

"Biz də bu ssenarilərdə öz təxminlərimizi mahalın həqiqi peyvənd ayırmalarına bağlamaq istərdik, lakin bu məlumatlar ümummilli olaraq mövcud deyil" dedi KSM direktoru köməkçisi Dare Brawley. "İndi də aydındır ki, ölkə daxilində fərqlər meydana çıxır, ağ amerikalıların Qara Amerikalı həmkarlarından iki-üç dəfə çox aşılanması ehtimalı, bu bərabərlik və zəifliklə bağlı narahatlığımızın yersiz olmadığını göstərir."

Yeni Qulluq Siyasətinin Xəritəçəkmə layihəsi qrupu Laura Kurgan, Dare Brawley, KSS-dən Jia Zhang (hamısı burada) və Gregg Gonsalves, GHJP və Yale Xalq Sağlamlığı Məktəbindən Suzan İloğlu və Tommy Thornhill və David Herman GHJP və Yale Hüquq Fakültəsi.

Mekansal Tədqiqatlar Mərkəzi, dizayn, memarlıq, şəhərsalma, humanitar elmlər və məlumat elmlərini birləşdirən şəhər tədqiqatları mərkəzi olaraq 2015-ci ildə yaradıldı. Bu xəritə, məlumatların vizuallaşdırılması, məlumatların toplanması və məlumat analizinin yeni texnologiyaları ətrafında qurulmuş tədqiqat və tədris fəaliyyətlərinə sponsorluq edir. KSM, məlumat savadlılığına və “böyük məlumatlar” dünyasını sorğu-suala tutmağa yönəlmiş, tədqiqatçıların, tələbələrin, həm də əməkdaşlarımızın və tamaşaçılarımızın dünya səviyyəsindəki urbanizasiyanı başa düşmələrinə kömək etmək üçün inkişaf etmiş dizayn alətləri ilə yeni tədqiqat və araşdırma sahələrini açmağa çalışır. keçmiş indiki və gələcək.
Qlobal Səhiyyə Ədalət Tərəfdaşlığı, 2012-ci ildə qlobal sağlamlıq bərabərsizliklərinə fənlərarası, yenilikçi və təsirli reaksiyaların təşviqi məqsədilə qurulmuşdur. Kritik siyasət müdaxilələri etmək üçün fərqli sahələri birləşdirən dəyişdirici bir işbirliyidir. Yale'nin institusional varlıqlarına əsaslanan GHJP, hüquq ədaləti təşviq etmək üçün işbirlikçi, gerçək dünya araşdırmaları və vəkillik etmək üçün hüquq, ictimai səhiyyə, qlobal işlər və digər sahələrdə tələbələrə təlim verir. Həm də yol pozucu konfranslar və tədbirlər təşkil edir, tədqiqatları həyata keçirmək üçün dünyadakı yerli QHT-lərlə ortaqlıqlar qurur və sosial dəyişikliyi tətbiq etməyə həsr olunmuş həqiqətən fənlərarası beyin etibarını inkişaf etdirir.

Dövlətin ümumi dozalarının yüzdə 15.1-i). U003C / li u003E r n t u003Cli u003EAksi olaraq aşılar mahalın Faz 1a əhalisinə nisbətdə paylansaydı, Şahzadə George'a ayrılacaqdı. yalnız 60.494 doza (

Ştatın ümumi dozalarının yüzdə 14,5-i). Yetkin populyasiyanın bölgüsü ilə müqayisədə, Mərhələ 1a populyasiyasından istifadə edərək bölgənin bölgüsünü 2556 dozada (və ya yüzdə -4,1) azaldacaq. U003C / li u003E r n t u003Cli u003EDozlar paylansaydı mahalın SVI tərəfindən ağırlıqlı Faz 1a nüfusuna nisbətdə, Prince George'ya 72.468 doza ayrılacaqdı (

Ştatın ümumi dozalarının yüzdə 17,3-ü). Yalnız Mərhələ 1a populyasiyasının bölgüsü ilə müqayisədə, SVI-ni ağırlıq kimi əlavə etmək mahalın bölgüsünü 11.974 dozada (ya da yüzdə 19.8) artıracaqdır. U003C / li u003E r n t u003Cli u003EDəyişdirilmiş SVI varsa irqi və etnik mənsubiyyəti istisna edən tədbir, Faz 1a populyasiyasını ağırlaşdırmaq üçün istifadə edilir, o zaman Şahzadə George yalnız 61.830 doza ayrılacaqdır (

Ştatın ümumi dozalarının yüzdə 14,8-i). SVI ilə ölçülən Mərhələ 1a ilə müqayisədə, irq və ya etnik faktor xaricində Şahzadə George'un ağ olmayan İspan olmayanların daha çox nisbətdə olması səbəbiylə bölgənin bölgüsünü 10.638 doza (və ya yüzdə 14.7) azaltmaq olardı. ayrılmasını təkcə Faz 1a populyasiyası ilə müqayisə edilə bilən bir səviyyəyə qaytarır (60.494 doza). u003C / li u003E r n u003C / ul u003E r n r n u003Cp u003Harita göstərir ki heç bir ssenari neytral deyil. Hər bir prioritet açıq və ya gizli bir qiymətləndirməni, eyni zamanda peyvənd dozalarını yüz milyonlarla amerikalıya ən qısa müddətdə paylamaq üçün məntiqi problemləri əks etdirir. Layihə, bu seçimlərin hər biri arasındakı fərqləri və mübahisələri, seçimlərin daha nüanslı bir şəkildə başa düşülməsinin, iştirak edənlərə görə daha məlumatlı və etik nəticələrə gətirib çıxaracağına ümid etdiyini görselleştirir. U003C / p u003E r n r n u003Cp u003E u2019 birbaşa peyvənd ayırma qərarı vermək üçün SVI istifadə etməyimiz lazım deyil, ancaq kimin geridə qalacağını başa düşmək dövlətlərin təbliğat, paylama müəssisələri və səhiyyə sahələrinə məqsədyönlü investisiyalar etməsini təmin edə bilər. Mövcud bərabərsizliyin təsirini azaltmaq üçün kapasite, dedi Gregg Gonsalves, Yale Xalq Sağlamlığı Məktəbinin köməkçisi və Hüquq və GHJP fakültəsi həmmüdiri Dosent (Yardımçı). u003C / p u003E r n r n u003Cp u003Həritədə yalnız faza 1a çərçivəsində peyvənd ayırmaları göstərilir, çünki bu qruplarla ilçe səviyyəsində səhiyyə işçiləri və uzun müddətli müalicə müəssisələrinin sakinləri haqqında məlumat toplamaq mümkün idi. Növbəti mərhələ, 1b, çoxsaylı peşə növləri və 75 yaşdan yuxarı fərdlər də daxil olmaqla daha geniş, müxtəlif bir cəbhə işçisi kateqoriyasını əhatə edir və bu, bunların ölçüsünün qiymətləndirilməsini çətinləşdirir. Tədqiqatçılara görə yeni populyasiyalar. u003C / p u003E r n r n u003Cp u003E u201c Biz də bu ssenarilərdəki təxminlərimizi mahalın həqiqi aşı ayırmalarına bağlamaq istərdik, lakin bu məlumatlar KSS müdir köməkçisi Dare Brawley, ölkə daxilində mövcud olmadığını söylədi. İndi də aydın olur ki, ölkə daxilində fərqlər meydana çıxmaqdadır, ağ amerikalıların Qara Amerikalı həmkarlarından iki-üç qat daha çox aşılanması ehtimalı var, bu bərabərlik və zəifliklə bağlı narahatlığımızın yersiz olmadığını göstərir. u201d u003C / p u003E r n r n u003Cp u003Bakının Yeni Siyasətinin Xəritəçəkilməsi layihəsi qrupu Laura Kurgan, Dare Brawley, KSR-dən Jia Zhang (bütün bios u003Ca href = u0022https: //c4sr.columbia.edu/peopleu0022u003Ehereu003C/au003E) və u003Ca href = u0022https: / / medic.yale.edu / profile / gregg_gonsalves / u0022 u003EGregg Gonsalves u003C / a u003E, u003Ca href = u0022https: / / medical.yale.edu / profile / suzan_iloglu / u0022 u003ESuzan Iloglu u003C / a T00 GHJP və Yale Xalq Sağlamlığı Məktəbinin və GHJP və Yale Hüquq Fakültəsindən David Herman. u003C / p u003E r n r n u003Cp u003Məkan Tədqiqatları Mərkəzi bir mərkəz olaraq 2015-ci ildə yaradıldı. şəhər tədqiqatları üçün nks dizaynı, memarlıq, şəhərsalma, humanitar elmlər və məlumat elmi. Bu xəritə, məlumatların vizuallaşdırılması, məlumatların toplanması və məlumat analizinin yeni texnologiyaları ətrafında qurulmuş tədqiqat və tədris fəaliyyətlərinə sponsorluq edir. KSS, məlumatların savadlılığına diqqət yetirməklə yanaşı, böyük məlumat aləmini də sorğu-suala tutur, alimlərə, tələbələrə və həmkarlarımıza və tamaşaçılarımıza, dünya səviyyəsində şəhərsalmanı başa düşməyə kömək etmək üçün inkişaf etmiş dizayn alətləri ilə yeni araşdırma və araşdırma sahələrini açmağa çalışır. u2013 u2013 keçmişi və gələcəyi. u003Cbr / u003E r nQlobal Səhiyyə Ədalət Tərəfdaşlığı, qlobal sağlamlıq bərabərsizliklərinə fənlərarası, yenilikçi və təsirli cavabların təşviqi məqsədilə 2012-ci ildə qurulmuşdur. It is a transformative collaboration that integrates different fields in order to make critical policy interventions. Building on Yaleu2019s institutional assets, the GHJP trains students in law, public health, global affairs, and other fields to undertake collaborative, real-world research and advocacy to promote health justice. It also organizes pathbreaking conferences and events, builds partnerships with local NGOs around the world to move research into action, and nurtures a truly interdisciplinary brain trust dedicated to effecting social change.u003C/pu003E ","format":"filtered_html","safe_value":"u003Cpu003EAn u003Ca href=u0022http://newpoliticsofcare.net/u0022u003Einteractive mapu003C/au003E of each county in each state proposing how COVID-19 vaccinations could be distributed is now publicly available, providing an important tool for policymakers and the public alike to analyze the differences between multiple distribution strategies as well as issues surrounding equity and vulnerability of at-risk groups.u003C/pu003E u003Cpu003EThe map was created by the u003Ca href=u0022https://c4sr.columbia.edu/u0022u003ECenter for Spatial Research u003C/au003E(CSR) at u003Ca href=u0022https://www.arch.columbia.edu/u0022u003EColumbia Universityu2019s Graduate School of Archi tecture, Planning and Preservationu003C/au003E (GSAPP) and the u003Ca href=u0022https://law.yale.edu/ghjpu0022u003EYale Global Health Justice Partnership u003C/au003E(GHJP) of theu003Ca href=u0022https://law.yale.edu/u0022u003E Yale Law Schoou003C/au003El and u003Ca href=u0022https://publichealth.yale.edu/u0022u003EYale School of Public Healthu003C/au003E. It is the next phase of their collaborative projectu2014u003Ca href=u0022http://newpoliticsofcare.net/u0022u003EMapping the New Politics of Careu003C/au003E u2014u00a0with this latest effort focused solely onu003Ca href=u0022http://newpoliticsofcare.net/vaccine.htmlu0022u003E COVID-19 vaccine allocationu003C/au003E.u003Cbr /u003E u00a0u003Cbr /u003E u201cWith over 250 million adults still needing vaccines across the country, who will be first in line to receive them?u201d said Amy Kapczynski Professor of Law at Yale Law School and faculty co-director of GHJP. u201cAll people in the United States have been granted the right to have access to free, safe, and effective COVID-19 vaccines. This map will help make sure that this is done fairly and equitably.u201du003C/pu003E u003Cpu003EIn the context of limited supplies, states have enacted policies prioritizing specific groups based on reasonable u2014 but subjective u2014 weighing of scientific, practical, and ethical evidence and values, according to the Columbia and Yale teams. The new map shows how prioritizing different groups for vaccination shifts the terrain of vaccine allocation and impacts which communities are protected first.u003Cbr /u003E u00a0u003Cbr /u003E The Center for Disease Controlu2019s (CDC) Advisory Committee on Immunization Practices (ACIP) u003Ca href=u0022https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/69/wr/mm6949e1.htmu0022u003Erecommended that the first phase (1a) of vaccine roll-out,u003C/au003E which began in December 2020, prioritize health care personnel and long-term care facility residents. In their guidance, ACIP explicitly cited evidence that prioritizing Phase 1a groups would mitigate health inequities due to u201cthe disproportionate representation of racial and ethnic minority groupsu201d amongst low-wage health care personnel and that residents in the lowest-rated long-term care facilities u201care more likely to serve patients experiencing social or economic disadvantage and are more likely to have COVID-19-associated outbreaks.u201du003C/pu003E u003Cpu003EHowever, other scientific advisory bodies, such as the National Academies of Science, Engineering and Medicine, have suggested that in addition to these specific kinds of target populations, vaccine allocation take into account the geographic disparities across the United States making these same population groups more or less vulnerable given the local social and economic conditions in place. u003Ca href=u0022https://www.nationalacademies.org/our-work/a-framework-for-equitable-allocation-of-vaccine-for-the-novel-coronavirusu0022u003ENASEM therefore recommended that the CDCu2019s Social Vulnerability Index (SVI) be used to further guide vaccine distributionu003C/au003E and many states are using this index to do just that.u003C/pu003E u003Cpu003Eu201cThe SVI is an important metric to manage, monitor and evaluate our progress towards equity in vaccine distribution,u201d said Laura Kurgan, professor at u003Ca href=u0022https://www.arch.columbia.edu/u0022u003EColumbia Universityu003C/au003Eu2019s Graduate School of Architecture, Planning and Preservation and director of the CSR. u201cWeu2019re u003Ca href=u0022https://khn.org/news/article/black-americans-are-getting-vaccinated-at-lower-rates-than-white-americans/u0022u003Ealready seeing disparities in vaccination across the country with Black Americans significantly trailing in immunizationu003C/au003E, which underscores the importance of focusing on social vulnerability and in particular race and ethnicity moving forward.u201du003Cbr /u003E u00a0u003Cbr /u003E The map created by Yale and Columbia enables the comparison of four COVID-19 vaccine allocation scenarios at the county level, including:u003C/pu003E u003Colu003Eu003Cliu003ESimply allocating federal disbursements of vaccines by county adult populationu003C/liu003E u003Cliu003EUsing ACIPu2019s Phase 1a prioritization of health care personnel and long-term care facility residents, which is what most states have tried to do thus far, thenu003C/liu003E u003Cliu003EWeighting the number of individuals in these ph ase 1a categories by each countyu2019s SVI and finallyu003C/liu003E u003Cliu003Eweighting these Phase 1a categories but leaving out race/ethnicity out of the 15 indicators that make up the SVI.u003C/liu003E u003C/olu003Eu003Cpu003EThese comparisons highlight the trade-offs of competing strategies: between each pair of maps, one can see the respective number of vaccine doses allocated to each county and therefore which populations and communities are protected first. In some cases users will see the rank ordering of which counties get more doses change with your choices as well. For example:u003C/pu003E u003Cpu003EAs of January 18, 2020, Maryland had been allocated 417,925 first doses, or enough to cover approximately 9 percent of its estimated adult population of 4,677,166. Selecting Prince Georgeu2019s County, a suburb of Washington, D.C. that has the second largest population in Maryland, illustrates the teamsu2019 points about equity in allocation:u003C/pu003E u003Culu003Eu003Cliu003EIf vaccines were distributed in proportion to the countyu2019s adult population, Prince Georgeu2019s would be allocated 63,051 doses (

15.1 percent of the stateu2019s total doses).u003C/liu003E u003Cliu003EIf instead vaccines were distributed in proportion to the countyu2019s Phase 1a population, Prince Georgeu2019s would be allocated just 60,494 doses (

14.5 percent of the stateu2019s total doses). Compared to allocating by the adult population, using the Phase 1a population would decrease the countyu2019s allotment by 2,556 doses (or -4.1 percent).u003C/liu003E u003Cliu003EIf doses were distributed in proportion to the countyu2019s Phase 1a population weighted by SVI, Prince Georgeu2019s would be allocated 72,468 doses (

17.3 percent of the stateu2019s total doses). Compared to allocating by just Phase 1a population, adding SVI as a weight would increase the countyu2019s allotment by 11,974 doses (or 19.8 percent).u003C/liu003E u003Cliu003EIf a modified SVI measure that excludes race and/or ethnicity is used to weight the Phase 1a population then Prince Georgeu2019s would be allotted only 61,830 doses (


ST_SetY

Sets the Y coordinate of a given Point geometry. The general signature for calling the ST_SetY function is the following:

The function returns a Custom object.

Argument Data Type Təsvir
geom Obyekt Point geometry in WKT string format, WKTLiteral, GMLLiteral, or the AnzoGraph Custom OGCGeometry data type.
y xsd:double Y coordinate point value to set.

Example Query:

Returns the Z coordinate of a given Point geometry. The general signature for calling the ST_Z function is the following:

The function returns a xsd:double value.

Argument Data Type Təsvir
geom Obyekt Point geometry in WKT string format, WKTLiteral, GMLLiteral, or the AnzoGraph Custom OGCGeometry data type.

Example Query:


SRTM Data – Take 2

Although my previous attempts [1, 2] at transforming the Space Shuttle SRTM data into a 3D landscape model worked fine the whole process was a little cumbersome. I decided to have another shot with a couple of improvements in mind:

  1. The version of SAGA GIS that is available from the Ubuntu repositories is several years out of date. It would be useful to bring this up to the latest version, or find an alternative if this wasn’t possible.
  2. I really wanted a better way of loading map images from Open Street Map or one of its derivatives. OpenTopoMap in particular would work well for landscape models.

As a subject I picked the area around Ramsau / Schladming in Austria as I knew that would give some dramatic scenery. The final result is below and this actually uses a Google Maps hybrid overlay. Details of the process can be found further down the page.

Elevation data courtesy of the U.S. Geological Survey / Map data © 2019 Google


7. The extended workflow for reproducible research papers

The three studies revealed insights into the workflow of geoscientists working with papers. Discovery, i.e. the search for papers, and Inspection, i.e. the examination of the content, are two essential steps. Participants requested tasks which are infeasible if research is not reproducible, e.g. re-running the analysis or changing the parameters underlying a figure. While some of the tasks refer to DiscoveryInspection, others exceed current practice. Hence, we describe ManipulationSubstitution to follow the first two phases. Figure 5 shows the four steps which comprise the tasks listed in Table 1. We also consider their contribution to a reader’s understanding. Finally, we identify Comparison as a cross-cutting task relevant within each step.

The workflow step Discovery allows fine-grained search queries compared to a full-text search. Researchers can create queries including spatial, temporal, and thematic properties which can be extracted from the data and the source code. If code is available, geoscientists can discover papers which include maps based on a specific interpolation functionality (e.g. krigeST from the R package gstat). Consequently, researchers can search for papers more efficiently and gain initial insights into the paper content. This is particularly relevant for geoscientific papers, which frequently include maps and time series based on computational analyses.

When a relevant paper is discovered, geoscientists continue with its Inspection. Readers are not limited anymore to the textual description of the conducted research. They can fully examine the dataset and the code underlying the reported results and figures. Readers might learn how a figure was computed. This functionality can be facilitated by highlighting those code lines and data subsets which underpin a specific figure. Readers can thus understand how a map showing an interpolation was computed and are better able to reuse the underlying code for their own work. Examining data processing steps and configuration details might counteract missing information in the methodology section. The Inspection phase answers questions raised in our studies, e.g. “How does the dataset look like” and “How did they achieve the results” which is not possible in traditional papers.

After understanding the materials, readers proceed with the Manipulation phase. Here, geoscientists do not only look at the paper and the materials but become active readers. Manipulation comprises all tasks which allow readers to modify what underlies a figure. In the kriging example, readers can change the model of the underlying variogram (e.g. gaussian, spherical, exponential) and manipulate its parameters (sill, range, nugget) to assess the influence on the interpolation uncertainty. Such tasks can be facilitated by UI widgets, e.g. a slider for changing parameters. This phase holds potential to enhance the understanding of the mechanisms underpinning a figure. Readers might learn how changes in the configuration defined by the author affect the results. They can test assumptions and see if the findings still hold true for different settings. Manipulation is not meant to be an isolated step. Readers should be able to modify parameters and inspect materials at the same time. Otherwise, users cannot learn about the internal processes (“black boxes”).

İçində Substitution phase, readers are not restricted to the underlying research components anymore. For example, they can re-run the kriging analysis after replacing the original dataset by their own compatible dataset of a different region and see the new result. Moreover, readers can merge datasets from different publications to replace the original one. Similarly, readers can replace the original algorithm, e.g. to try out a different interpolation implementation. Consequently, readers might learn about the portability of the results or create new scientific insights. Geoscientists might become encouraged to reuse research outcomes for own work resulting in acknowledgement for the original author and less work for the reader. Yenidən, Substitution is not an isolated step but can be combined with manipulating the new results.

Comparison is a cross-cutting task relevant for each step and a reader’s understanding. During Discovery, geoscientists might want to compare metadata about the paper or the research components after searching for papers located in a user-defined area or temporal constraint. During Inspection, readers might want to compare, e.g. results and figures, within a paper or between different papers. The same applies to Manipulation. Therefore, the assets should be presented in a way which facilitates readers to identify and understand differences, e.g. in a side-by-side manner, by combining them into another visualization, or by an overlay. It should be possible to compare the original kriging interpolation with a map in which the reader changed the parameters. The same applies to Substitution. Readers should be able to compare figures before/after replacing input datasets. Another issue arises if two different map types should be compared. If code and data are accessible, we might transform two incomparable map types into a third map type which facilitates the comparison task.


GDAL & Python Chapter 1. Introduction

This chapter covers

Humans have been making maps for far longer than we’ve been writing, and even the famed Lascaux caves in France have a star map on their walls. We know that ancient peoples all over the world used maps, including the Babylonians, Greeks, and Chinese. The art of cartography has evolved over the millennia, from cave walls as mediums to clay tablets, parchment, paper, and now digital. Maps have also gotten much more detailed, as well as accurate, as technology has been developed and improved. In fact, most of us would probably have a hard time recognizing the most primitive maps as maps at all.

It took mankind a long time to go from cave walls to mass-produced road maps, but the degree of change in the last few decades has been staggering. Geographic Information Systems (GISs) became more common and easier to use, giving more people the ability to both analyze spatial data and produce their own high-quality maps. Then came web mapping and services that allow users to make custom maps online and share them with the world. Many of us even carry devices in our pockets that can display a map showing our current location and tell us how to get to a new restaurant that we want to try. Not only that, but the available data has also changed dramatically. Makers of those early maps would be blown away by our roadmaps overlaid on top of aerial photography and our talking GPS units.

Thanks to these recent advances in technology, along with free and open source tools, you have access to powerful software to work with your own data. This book aims to teach you the basic concepts of working with spatial data and how to do so with the Python programming language and a few open source tools. After reading this book, you’ll write Python scripts to solve basic data analysis problems and have the background knowledge to answer more-complicated questions.

1.1. Why use Python and open source?

Several compelling reasons exist for using Python and open source tools for processing spatial data. First, Python is a powerful programming language that has the advantage of being much easier to learn than some other languages, and it’s also easy to read. It’s a good language to start with if you’ve never programmed before, and if you’re coming from other languages, you’ll probably find Python easy to pick up.

Learning Python is a good move, even if you never again use it for spatial analysis after reading this book. Many different Python modules are available for a wide range of applications, including web development, scientific data analysis, and 3D animation. In fact, geospatial applications are only a small subset of what Python is used for.

In addition, Python is multiplatform, so unless you’ve used an extra module that’s specific to one operating system, a Python script that you write on one machine will run on any other machine, provided the required modules are installed. You can use your Linux box to develop a set of scripts and then give them to a colleague who uses Windows, and everything should work fine. You do need to install a Python interpreter to run the code, but those are freely available for major desktop operating systems.

Python ships with the core language and numerous modules that you can optionally use in your code. In addition, many more modules are available from other sources. For example, the Python Package Index (PyPI), available at https://pypi.python.org/pypi, lists more than 60,000 additional modules, all used for different purposes, and all free. That’s not to say that everything Python is free, however. Several of you coming from a GIS background are no doubt familiar with ArcPy, which is a Python module that comes with ArcGIS, and is not useable without an ArcGIS license.

Not only is there an abundance of free Python packages, but many of them are also open source. Although many people associate open source software with software that doesn’t cost money, that’s only part of it. The real meaning is that the source code is made available for you to use if you wish. The fact that you have access to the source code means that nothing is a “black box” (if you want to take the time to learn what’s inside the box), but also that you can modify the code to suit your needs. This is extremely liberating. I’ve used open source tools that didn’t quite do what I wanted, so I tweaked the source code, recompiled, and then had a utility that did exactly what I needed. This is impossible with proprietary software. These two types of freedom associated with open source software make it an attractive model.

Several different types of open source licenses exist, some of which not only allow you to modify the code as needed, but even allow you to turn around and sell your derived work without providing the source code and your modifications. Other licenses require that if you use the software, then your software must also be open source.

We’ll cover a few popular open source Python modules for geospatial data in this book. Several were originally developed in other languages, but became so common and well respected that they were either ported to other languages, or bindings were developed so that they could be used in other languages. For example, the Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) is an extremely popular C/C++ library for reading and writing spatial data, and bindings have been developed for Python, .NET, Ruby, and other languages. The GDAL library is even used by many proprietary software packages. Because of the library’s widespread use, this book concentrates on GDAL/OGR. If you can learn to use this, then moving to other libraries shouldn’t be difficult. In fact, several nice libraries are built on top of GDAL/OGR that are probably easier to use, but don’t necessarily provide all of the functionality that’s present in GDAL. See appendix A for installation instructions for the modules used in this book.

Another advantage to going with open source tools is that active user communities exist for some of these packages, and you may find that bugs and other issues are addressed much more quickly than with many proprietary software packages. You can even discuss the finer points of the libraries with the actual developers via email lists.

1.2. Types of spatial data

You’ll learn how to work with the two main types of spatial data, vector and raster. Vector data is made up of points, lines, and polygons, while raster data is a two- or three-dimensional array of data values such as the pixels in a photograph. A dataset containing country boundaries is an example of vector data. In this case, each country is generally represented as a polygon. Datasets that use lines to represent roads or rivers, or points to show the location of weather stations, are other examples. Early primitive maps, such as those drawn on cave walls, only showed the features themselves. Later maps contained labels for features of interest such as cities or seaports for example, the Portolan map of northwest Africa shown in figure 1.1.

Figure 1.1. A Portolan map of the northwest coast of Africa, circa 1590

Using digital data, you have the advantage of attaching multiple attribute values to each feature, whether you plan to display the information on a map or not. For each road, you can store information such as its name, speed limit, number of lanes, or anything else you can think of. Figure 1.2 shows an example of data you might store with each country in a dataset.

Figure 1.2. You can store attributes such as name and population for each geographic feature in a dataset.

Of the several reasons why this is useful, the obvious one is that you can label features using one of the attributes. For example, figure 1.2 could show country names as well as outlines. All of this data can also help you make more-interesting maps that might even tell a story. The population counts stored for each feature in figure 1.2 could be used to symbolize countries based on population, so it’s evident at a glance which countries are most populated (figure 1.3).

Figure 1.3. Countries symbolized based on population

Spatial overlay analyses are also easy using vector data. Say you wanted to know what percentage of Lake Victoria was in Uganda, Kenya, and Tanzania. You could always guesstimate the answer based on figure 1.4, but you could also use GIS software to get more accurate numbers. You’ll do simple analyses like this by the time you finish this book.

Figure 1.4. Lake Victoria straddles Uganda, Kenya, and Tanzania. Spatial analysis could help you determine the proportion of the lake that falls in each country.

Attribute values attached to features can also add to the power of spatial operations. For example, say you had a dataset containing the locations of water wells with attributes that included depth and flow rate. If you also had a dataset for the same area containing geologic landforms or soil types, you could analyze this data to see if flow rate or required well depth was affected by landform or soil type.

Unlike the early mapmakers, you also have access to raster data. Rasters, as the datasets are called, are two- or three-dimensional arrays of values, the way a photograph is a two-dimensional array of pixel values. In fact, aerial photographs such as the one shown in figure 1.5 are a commonly used type of raster data. Satellite images sometimes look similar, although they generally have lower resolutions. The cool thing about satellite imagery is that much of it is collected using nonvisible light so it can provide information that a simple photograph cannot.

Figure 1.5. An aerial photograph near Seattle, Washington

Raster datasets are well suited to any continuous data, not only photographs. Precipitation data like that shown in figure 1.6 is a good example. Rain doesn’t usually stop at a sudden boundary, so it’s hard to draw a polygon around it. Instead, a grid of precipitation amounts works much better and can capture local variation more easily. The same idea applies to temperature data, and many other variables, as well. Another example is a digital elevation model (DEM), in which each pixel contains an elevation value.

Figure 1.6. A raster dataset showing precipitation (PRISM Climate Group, Oregon State University, 2015)

Raster data is better suited for different types of analysis than vector data. Satellite imagery and aerial photos are commonly used for tasks such as vegetation mapping. Because water only flows downhill, elevation models can be used to determine watershed boundaries. Even simple math can be used to perform useful analyses with raster data. For example, simple ratios of one wavelength value to another can help identify healthy vegetation or measure soil moisture.

Blocks of adjacent pixels can also be used to calculate useful information. For example, you can use a DEM to calculate slope, which can then be used for runoff analysis, vegetation mapping, or planning a ski resort. But to calculate slope, you need the elevation of surrounding cells. In figure 1.7, you use all of the pixel values shown to calculate the slope of the center pixel. For any other pixel, you need the surrounding nine cells to calculate slope for it, too. These sets of pixels are called windows, and you can do many other kinds of analyses by moving a window around a raster so each pixel is in the center of its own window.

Figure 1.7. All nine elevation values shown here would be used to calculate the slope for the center pixel.

/>转存失败 重新上传取消 />

Vector and raster data can also be used together. Think of a hybrid web mapping application that shows a photographic basemap with roads drawn on top of it. The basemap is raster data and the roads shown on top are vectors. Figure 1.8 shows an example of a simple map that uses a raster DEM of the Grand Canyon as a basemap and shows a vector line dataset drawn on top.

Figure 1.8. Simple map of the Grand Canyon with vector roads layer drawn on top of a raster elevation dataset

1.3. What is geoprocessing?

Geoprocessing is a general term for manipulating spatial data, whether raster or vector. As you can imagine, that covers an awful lot of ground. I’ve always thought of using GIS with geoprocessing as a tool much like statistics in that it can be applied to pretty much everything. You even use geoprocessing in your daily life, whether you realize it or not. For example, I tend to take a different route to work depending on whether I’m driving or riding a bicycle because I prefer to avoid high-traffic roads with no shoulder when riding my bike. Steep hills are also not a concern while driving, but they are when I’m biking. Basing my route selection not only on spatial factors such as the direction of the road and elevation gain, but also on attributes such as the amount of traffic and road width is a type of geoprocessing. You probably make similar decisions every day.

You have many reasons to be interested in geoprocessing, other than selecting a route to work. Let’s look at a few examples of applications. One famous example of early spatial analysis is the story of John Snow, an English physician who lived in the 1800s. Although parts of the story have been disputed, the gist of it is that he used spatial analysis to determine the cause of a cholera outbreak in 1854. A section of his map is shown in figure 1.9, with the Broad Street pump in the middle. You can see that it looks like bar charts are anchored on nearby streets. Each of these bars is made of horizontal lines, with one per cholera victim. Snow realized that most of the victims probably got their water from the pump on Broad Street, because that was the closest one, and he convinced authorities to shut the pump down. This is significant not only because it’s an early example of spatial analysis, but also because it wasn’t yet known that cholera was contracted from contaminated water. Because of this, Snow is considered one of the fathers of modern epidemiology.

Figure 1.9. Part of John Snow’s map of the Soho cholera outbreak of 1854

Spatial analysis is still an important part of epidemiology, but it’s used for many other things, too. I’ve worked on projects that include studying the habits of a threatened species, modeling vegetation cover over large areas, comparing data from pre- and post-flood events to see how the river channels changed, and modeling carbon sequestration in forests. You can probably find examples of spatial analysis wherever your interests lie. Let’s consider a few more examples.

Chinese researchers Luo et al.[1] used spatial analysis, along with historical records, to pinpoint the locations of missing courier stations along the Silk Road. The historical records contained descriptions of the route, including distance traveled and general direction between stations. The locations of several stations were already known, and the researchers knew that ancient travelers were unlikely to follow a straight line, but instead follow rivers or other landforms. They used all of this information to determine likely geographic areas for the still-missing stations. They then used high-resolution satellite imagery to search these areas for geometric shapes that could be station ruins. After visiting the sites in person, they determined that one, in fact, was an old courier station, and two others were likely military facilities during the Han Dynasty.

1Luo, L., X. Wang, C. Liu, H. Guo, and X. Du. 2014. Integrated RS, GIS and GPS approaches to archaeological prospecting in the Hexi Corridor, NW China: a case study of the royal road to ancient Dunhuang. Journal of Archaeological Science. 50: 178-190. doi:10.1016/j.jas.2014.07.009.

For a completely different application, Moody et al.[2] were interested in the potential for using microalgae as a biofuel. They used a microalgae growth model and meteorological data from various locations around the globe to simulate biomass productivity. Because the meteorological data was only from certain sites, the results were then spatially interpolated to provide a global map of productivity potential. It turns out that the most promising locations are in Australia, Brazil, Colombia, Egypt, Ethiopia, India, Kenya, and Saudi Arabia.

2Moody, J. W., C. M. McGinty, and J. C. Quinn. 2014. Global evaluation of biofuel potential from microalgae. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111: 8691-8696. doi: 10.1073/pnas.1321652111.

This is interesting, but spatial analyses also affect your everyday life. Have you noticed that your automobile insurance premium differs depending on where you live? It’s likely that a sort of spatial analysis also affected the location of your favorite coffee shop or grocery store. Several new elementary and high schools are being built in my community, and their locations were determined in part by the spatial distribution of future students, along with the availability of suitable pieces of real estate.

Spatial analysis isn’t limited to geography, either. Rose et al.[3] demonstrated that GIS can be used to analyze the distribution of nano- and microstructures in bone. They could use this to see how bone remodeling events corresponded to parts of the bone that experience high levels of compression and tension.

3Rose, D. C., A. M. Agnew, T. P. Gocha, S. D. Stout, and J. S. Field. 2012. Technical note: The use of geographical information systems software for the spatial analysis of bone microstructure. American Journal of Physical Anthropology. 148: 648–654. doi: 10.1002/ajpa.22099.

You personally might need to make data more suitable for a map, such as eliminating unwanted features or simplifying complex lines so they display faster on a web map. Or you might analyze demographic data to plan for future transportation needs. Perhaps you’re interested in how vegetation responds to different land management practices, such as prescribed burns or mowing. Or maybe it’s something else entirely.

Although geoprocessing techniques can be rather complicated, many are fairly simple. It’s the simple ones that you’ll learn about in this book, but they’re the foundation for everything else. By the time you’re done, you’ll read and write spatial data in many formats, both vector and raster. You’ll subset vector data by attribute value or by spatial location. You’ll know how to perform simple vector geoprocessing, including overlay and proximity analyses. In addition, you’ll know how to work with raster datasets, including resizing pixels, performing calculations based on multiple datasets, and moving window analyses.

You’ll know how to do all of this with Python rather than by pushing buttons in a software package. The ability to script your processes like this is extremely powerful. Not only does it make it easy to batch process many datasets at once (something I do often), but it gives you the ability to customize your analysis instead of being limited to what the software user interface allows. You can build your own custom toolkits based on your workflow, and use these over and over. Automation is another big one, and it’s the reason I fell in love with scripting in the first place. I hate pushing buttons and doing the same thing over and over, but I’ll happily spend time figuring out how to automate something so I never have to think about it again. One last advantage that I’ll mention here is that you always know exactly what you did, as long as you don’t lose your script, because everything is right there.

1.4. Exploring your data

You’ll see ways to visualize your data as you work with it in Python, but the best way to explore the data is still to use a desktop GIS package. It allows you to easily visualize the data spatially in multiple ways, but also inspect the attributes included with the data. If you don’t have access to GIS software already, QGIS is a good open source option and is the one we’ll be using when needed in this book. It’s available from www.qgis.org, and it runs on Linux, Mac OS X, and Windows.

DOWNLOADABLE CODE AND SAMPLE DATA

The examples in this book use code and sample data that’s available for download from the following links. You’ll need to download these if you want to follow along. The code contains examples from the book but also custom utilities used by the examples, and all of the data used in the examples is included.

This isn’t a book on QGIS, so I won’t talk much about how to use it. Documentation is available on their website, and you can find one or two books published on the topic. However, I’ll briefly discuss how to load data and take a look. If you’ve never used a GIS before, then QGIS might look a bit daunting when you first open it up, but it’s not hard to use it to view data. For example, to load up one of the shapefiles in the example data for this book, select Add Vector Layer. from the Layer menu in QGIS. In the dialog that opens, make sure that the File button is selected and then use the Browse button to select a shapefile. A good choice to start out with is the countyp010.shp file in the US folder (figure 1.10).

Figure 1.10. The dialog for adding a vector layer to QGIS

After selecting a file, click Open in the Add vector layer dialog, and the spatial data will draw in QGIS, as shown in figure 1.11. You can use the magnifying glass tool (circled in figure 1.11) to zoom in on part of the map.

Figure 1.11. QGIS window immediately after loading countyp010.shp

You’ll also see the name of the layer, countyp010 in this case, shown in the Layers list on the left. Double-click on a layer and you’ll get a Properties dialog. If you click on the Style tab, then you can change how the data is drawn. Let’s change the counties layer so that the counties are not all drawn with the same color, but instead the color depends on the state the county is in. To do this, choose Categorized from the dropdown list, set the column to STATE, select a Color ramp from the dropdown list, and then click Classify. You’ll see a list of all of the states and the colors they’ll be drawn with, as shown in figure 1.12. You can change the color ramp by selecting a new one from the list, clicking Delete All, and then clicking Classify again. You can also change a particular entry in the list by double-clicking on the color swatch next to the state abbreviation.

Figure 1.12. QGIS Style dialog configured to draw the counties in each state in a different color

/>转存失败 重新上传取消 />

NOTE TO PRINT BOOK READERS: COLOR GRAPHICS

Many graphics in this book are best viewed in color. The eBook versions display the color graphics, so they should be referred to as you read. To get your free eBook in PDF, ePub, and Kindle formats, go to https://www.manning.com/books/geoprocessing-with-python to register your print book.

Once you’re happy with your colors, click Apply, and the colors will be applied in the main QGIS window (figure 1.13).

Figure 1.13. Results of applying the symbology from figure 1.12 to the counties layer

You can view the attribute data that’s attached to the spatial data by right-clicking on the layer name in the Layers list and selecting Open Attribute Table. Each row in the table shown in figure 1.14 corresponds to a county drawn on the map. In fact, try selecting a row by clicking on the number in the left-most column and then clicking on the Zoom map to selected rows button (circled in figure 1.14) and watch what happens.

Figure 1.14. Attribute table for the counties layer

Take time to play with QGIS and read at least part of the documentation on the website. The software is extremely powerful and worth getting to know. I’ll talk about it more throughout the book, but not a whole lot. You’ll want to use it to inspect the sample data and the results of any data you create, however.


Videoya baxın: How to create 3D Model of DEM image using QGIS (Sentyabr 2021).