tr.geologyidea.com
Daha

QGIS'de Dış Tampon Yapmak?

QGIS'de Dış Tampon Yapmak?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Bir itfaiye istasyonuna belirli bir mesafede bulunan bir sokak segmentleri katmanım var. Şimdi bu sokak bölümlerinin etrafına bir sınır yapmak istiyorum. Tampon kullanırsam, her segmentin etrafına bir arabellek koyar. Dışbükey Gövde kullanırsam, sokak bölümlerinin etrafında bir sınır oluşturuyor ama sokak bölümlerini takip etmiyor, daha çok onları kesiyor. Gerçekten ihtiyacım olan şey, en dıştaki sokak bölümlerini takip eden sokak bölümlerinin bir dış tamponu.

QGIS'de mümkün mü?

Aşağıdaki resim sorunu göstermektedir. Yeşil çizgiler, belirli bir noktadan 4 dakika içinde ulaşılabilen sokak bölümlerini temsil ediyor. Sarı 6 dakika ve mavi aynı noktadan 8 dakikadır.

Yeşil bölümlerin (morla gösterilen) çevresine dışbükey bir gövde koyduğumda, gövde sarı bölümlerin bazılarını içerir çünkü dışbükey gövde tüm çizgileri içeren en küçük çokgeni temel alır. Gerçekten ihtiyacım olan şeyin içbükey bir gövde olduğunu görüyorum, ancak QGIS içbükey gövdeyi desteklemiyor.


QGIS'de bir içbükey gövde seçeneği vardır ancak bu yalnızca İşleme araç kutusunda bulunur; yalnızca noktalarda çalışır, bu nedenle çalıştırmadan önce düğümleri çıkarmanız gerekir.

  1. Düğümleri ayıkla;
  2. İşleme araç kutusunu açın ve QGIS coğrafi algoritmalarından Concave Hull'ı seçin;
  3. (1)'den nokta katmanını seçin ve bir eşik seçin - '1' tıpkı dışbükey bir gövde gibidir ve sayı ne kadar küçükse sonuç o kadar içbükeydir (deney!).

Bu, ara düğüm kümelerini kaydetmeye gerek kalmadan bir model kullanılarak daha kolay yapılabilir:

  1. İşleme araç kutusunu açın veModeller|Araçlar|Yeni model oluştur.
  2. İki parametre ekleyin (soldaki parametreler listesinden sürükleyin) - biri giriş vektörü olacak (herhangi bir vektör - nokta, çokgen, çizgi) ve diğeri (bir 'Sayı' parametresini boyunca sürükleyin) ' göre eşik olacaktır. İçbükey gövde' iletişim kutusu:

  1. Model oluşturucudaki Parametreler sekmesinden Algoritmalar sekmesine geçin, 'Düğümleri ayıkla'yı bulun ve bunu modele sürükleyin. Giriş vektörü otomatik olarak giriş katmanı olarak belirtilmelidir; 'tamam'ı tıklayın.
  2. İçbükey gövde algoritmasını bulun ve sürükleyin. Üç seçeneği değiştirin:
    • "Giriş noktası katmanı", "'Düğümleri Çıkar' algoritmasından çıktı katmanı" olmalıdır;
    • Eşik, aşağıdaki örneğimde 3 - 'düzey'de isim verdiğiniz sayı parametresi olmalıdır;
    • Çıktıya son metin kutusuna bir ad verin, yani concave_hull.

  1. Grafik model şimdi şöyle görünmelidir:

  1. Bir grup adı (yani 'Test') ve bir model adı ('içbükey gövde') girin, ardından modeli varsayılan konuma kaydedin.

Çalıştırmak için bir dizi nokta, çizgi veya çokgen ekleyin, ardından modeli çift tıklayın ve katmanınızda çalıştırın:


PostGIS yanıtı en iyi Açık Kaynak çözümü gibi görünüyor. Bununla birlikte, iş yerinde bana uygun PostGIS yok. FME'nin HullAccumulator aracını kullanarak yaralandım. Ekran görüntüsü, içbükey gövdeyi kırmızı dışbükey gövde üzerinde mor olarak gösterir.

İçbükey gövdede hala birkaç sarı çizgi var, ancak dışbükey gövdeden çok daha iyi.


Klibin tersi olan alet? Arabellek dışındaki özelliklerden şekil dosyası oluşturun.

"master" şekil dosyamı iki şekil dosyasına dönüştürmem gerekiyor. Bu, bir arabelleğe belirli bir mesafede olup olmadıklarına bağlıdır. "İçinde" şekil dosyası, arabellek oluşturularak ve satır şekil dosyasının bu arabelleğe kırpılmasıyla tamamlandı. Ayakları yeniden hesapladım ve Inside_Buffer" alanını "Y" yanıtıyla ekledim.

Şimdi tam tersini yapmam gerekiyor. "master" satırımı yalnızca arabelleğin dışındaki bölümlere nasıl kırpabilirim? Silme aracıyla olacağını düşündüm, ancak bunun için lisansım yok.

Temel lisansla birlikte ArcMap ve ArcGIS Pro'ya sahibim.

Silme işlemi, bir birleşim kullanılarak ve ardından istemediğiniz kısımlar silinerek gerçekleştirilebilir.

Buna ek olarak, tüm hizmet alanınızı kapsayan büyük bir çokgen oluşturun, "iç" arabelleklerinizle birleşin ve ardından silmek istediğiniz özellikleri kolayca seçmek için, birleşik çıktıdan "konuma göre seç" özelliklerini seçin. "iç" arabelleklerinizle aynı ve tersini seçin

Erase'e bir şans verir misin? GIS/ArcGIS Pro'da yeniyim, ancak aradığınız şeyi yapıyor gibi görünüyor, Clip'in tam tersi olarak çalışıyor: https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/analysis-toolbox /sil.htm

Orijinal gönderide belirtildiği gibi, Silme aracı için lisansım yok. Sadece bir geçici çözüm bulmaya çalışıyorum.

Fark aracıyla QGIS

Vektör > coğrafi işleme araçları > farkı

Sil, yalnızca gelişmiş bir araçtır. Bence bir kesişmeyi deneyebilir ve ardından istemediğiniz alanları manuel olarak silebilirsiniz. İşiniz bittiğinde bazı öznitelik tablosu düzenlemeleri de olabilir.

Yaklaşık 1.000 arabellek konumum ve yaklaşık 130.000×27 hat özelliğim var. Her satırı manuel olarak bölmeden bunu yapmanın bir yolunu bulmaya çalışıyorum.

Arcmap'te, düzenleme araç çubuğu klibini kullanın (coğrafi işleme klibini değil) ve neyi atmak istediğinizi sorduğunda parametreleri çevirin. Silme işlemi gibi davranır ancak gelişmiş lisansa ihtiyacınız yoktur.

Bu ilginç görünüyor, ama çözemiyorum. Tamponlarım noktalardan 400×27. Hatlarımın bu arabelleklerin dışında kırpılmasını istiyorum.

Masaüstü için indirebileceğiniz ET Geowizard adlı bir uzantı var. Arc's Erase ile aynı şeyi yapan bir Silme aracı içeren ücretsiz bir sürümü vardır. Emin değilim ama bir seferde çalıştırabileceğiniz öğe sayısının bir sınırı olduğuna inanıyorum, ancak belki toplu olarak çalıştırabilirsiniz.

Aksi takdirde, yalnızca arabellekten belirli bir uzaklıkta bulunan çizgilerle ilgileniyorsanız, özellikler arasındaki fiziksel mesafeyi elde etmek için Yakın Analiz çalıştırmayı deneyebilirsiniz.

Yapabileceğiniz diğer bir şey, her kayda benzersiz bir kimlik atamak, arabellekteki bölümleri kırpmak, dışa aktarmak ve orijinal şekil dosyasına geri katılmak ve birleştirmede boş olan her şey, klip alanının dışındaki bölümlerdir.


Vektör karo arabelleği

Geoserver'dan sunulan vektör döşemeleriyle bir Openlayers haritası oluşturma konusunda sorun yaşıyorum. Çizgiler, karoların kenarları boyunca vidalanır. Çizgiler önce kırpılmış, sonra tersi yerine şekillendirilmiş gibi görünüyor. Bu, geniş çizgilerin çirkin görünmesini sağlar.

OL istemcisinde renderBuffer'ı değiştirmek herhangi bir fark yaratmaz. Etiketlerle ilgili benzer sorunlarım var ve belki de çözüm her iki durumda da hemen hemen aynıdır.

EDIT: QGIS'deki geojson, döşemelerin etrafında bir arabellek olduğunu gösterir:

EDIT 2: Fenomen hakkında biraz daha araştırma yapıyorum ve bence eserler için hem Geoserver hem de Openlayers suçlu. Aşağıda görüldüğü gibi, Geoserver bir arabellekle (pembe poligonlar(1 ve 2) siyah kenarlı döşeme kapsamını içerir) oluşturur, ancak yeşil çizgi(3) gibi döşemenin dışında ancak arabelleğin içinde yer alan özellikleri içermez. daire içinde. Bu, döşemeyi aşağıdaki sol dairedeki gibi bir kriko ile oluşturur. Bununla birlikte, bir döşemede döşeme kenarına yakın, oldukça kalın bir vuruşla şekillendirilmiş bir çizginiz olsa bile, Openlayers döşemenin dışında bir kriko olmadan stil vermek için yeterince çizgi oluşturmaz. Aşağıdaki sağ daire gibi. Bu davranışın çok bariz örneklerine sahibim. Bu muhtemelen, döşeme için daha yüksek bir arabellek/tolerans değeri ayarlanarak kolayca düzeltilebilir.


Tanıtım

Kar leoparı şu anda Afganistan, Butan, Çin, Hindistan, Kazakistan, Kırgızistan, Moğolistan, Nepal, Pakistan, Rusya, Tacikistan ve Özbekistan dahil olmak üzere 12 farklı ülkede dağıtılmaktadır [1]. Tür, IUCN tehdit altındaki türler listesinde C1 altında “Tehlike Altında” olarak sınıflandırılmıştır (IUCN, 2015). Belgelenmiş dağıtım aralığı, Güneydeki Himalayalardan, Qinghai-Tibet Platosu boyunca ve Orta Asya dağlarından kuzeyde Güney Sibirya dağlarına kadar uzanır. Atlai, Sayan, Tien Shan, Kunlun, Pamir, Hindu Kush, Karakoram ve Himalaya Sıradağlarında ve Gobi Bölgesi'nin daha küçük izole dağlarında bulunur [2]. Kar leoparı menzilinin büyük bir kısmı, özellikle dağılımı ve nüfus tahminleri için yaklaşık 10 veya 20 yıl önce araştırılmamış veya araştırılmamıştır. Dağılımını belgelemedeki bir diğer zorluk, çoğunlukla uluslararası sınırların ötesinde bulunmasıdır [3].

Kar leoparının tahmini yaşam alanı değişkendir, ancak tahmini potansiyel yaşam alanı 1.245 milyon km2'dir ve küresel nüfusu yaklaşık 5329-6140 bireydir [4]. Başka bir çalışma potansiyel habitatını 18.46000 km2 ve küresel nüfusunu yaklaşık 4360-7240 birey olarak bildirirken [5], yine de bazı raporlar potansiyel habitatını 18,35 milyon km2 ve küresel nüfusu 4510–4510– olarak belgelemektedir. 7350 kişi [6]. CBS kullanan kar leoparının potansiyel yaşam alanının 3 milyon km 2 olduğu ve %6'sının mevcut korunan alan ağının içine düştüğü tahmin edilmektedir [3].

Snow Leopard normalde engebeli alanlarda yaşar ve aralığın çoğu boyunca kurak ve yarı kurak çalılık alanlar, otlaklar veya bozkırlarla ilişkilidir [7]. Genellikle 3.000 ile 4.500 m arasında değişen yüksekliklerde oluşur ve Himalayalarda zaman zaman 5.500 m'ye kadar çıkabilir. Öte yandan tür, Rusya'nın bazı bölgelerinde olduğu gibi 560 m'den 1500 m'ye kadar çok daha düşük kotlarda da ortaya çıkabilir. Tür, beyazımsı-gri renkli çıplak kayalar ve kardan oluşan dağ ortamı için mükemmel bir kamuflaja sahiptir. Yüksek irtifa yaşamına adaptasyonları, genişlemiş bir burun boşluğu, kısaltılmış uzuvlar, iyi gelişmiş göğüs kasları, uzun saç ve 1 m uzunluğa kadar olabilen bir kuyruk ve kafa-vücut uzunluğunun yaklaşık %75-90'ını içerir [7, 8]. Dondurucu soğuk ortamlarda yaşamaya adapte edilmiştir, bu amaçla vücudu tıknaz, kürkü kalın ve yünlü, kulakları küçük ve yuvarlak olduğundan ısı kaybını minimuma indirir.

Toplam %24 memeli türü tehdit altında kabul ediliyor ve küresel koruma durumu “En Az Endişeli” olarak değerlendirilen türler arasında önemli menzil daralmaları meydana geldi. Bazı büyük memelilerin menzilleri, doğrudan habitat değişikliği veya doğrudan sömürü yoluyla insan faaliyetleri nedeniyle büyük ölçüde azalmıştır [9,10]. Daha yakın zamanlarda bazı memeli türlerinin dağılım aralıkları tahmin edilmiştir, örneğin, Sukumar [11] Asya filinin tahmini tarihsel dağılım aralığı (Elephas maximus) 9 milyon km 2'nin üzerinde, benzer şekilde Sanderson ve ark. [12] ve Walston ve ark. [13] Asya kaplanının tarihsel dağılım aralığının %93'ünden fazlasını kaybettiğini bildirdi.

Doğu Pamir[14], Bhutan [15-17], Hindistan [18,19], Kırgızistan [20], Çin [21,22] ve Moğolistan [23] gibi bazı yeni çalışmalar kar leoparı dağılımı ve bolluk ve bunlar kar leoparı popülasyon tahminlerini anlamamıza katkıda bulunur, ancak bunların hiçbiri türün menzil daralmasını hedef almamış ve araştırmamıştır. Kar leoparının tarihsel veya geçmişteki dağılım aralığına ilişkin bilgiler yetersiz olduğundan ve tür, menzili boyunca "Hassas" [24] ve Pakistan'da "Kritik Tehlike Altında" [25] olarak listelendiğinden, mevcut çalışma, bu nedenle, yeniden yapılandırmayı ve miktarını belirlemeyi amaçlamaktadır. kar leoparının geçmişteki ve günümüzdeki dağılım aralıkları.


QGIS'de Dış Tampon Yapmak? - Coğrafi Bilgi Sistemleri

27 değiştirilmiş dosya gösteriliyor 327 ekleme ve 197 silme.

Hoop! Birşeyler yanlış gitti. yeniden dene

@@ -1,22 +1 @@
#usr/bin/qgis-config
#usr/lib/libqgis*a
usr/dahil/qgis/*
#usr/share/aclocal/qgis.m4
#usr/lib/qgis/copyrightlabelplugin.a
#usr/lib/qgis/libqgsprojectionselector.a
#usr/lib/qgis/delimitedtextplugin.a
#usr/lib/qgis/northarrowplugin.a
#usr/lib/qgis/delimitedtextprovider.a
#usr/lib/qgis/ogrprovider.a
#usr/lib/qgis/georefplugin.a
#usr/lib/qgis/pggeoprocessingplugin.a
#usr/lib/qgis/gpsimporterplugin.a
#usr/lib/qgis/postgresprovider.a
#usr/lib/qgis/gpxprovider.a
#usr/lib/qgis/scalebarplugin.a
#usr/lib/qgis/grassplugin.a
#usr/lib/qgis/spitplugin.a
#usr/lib/qgis/grassprovider.a
#usr/lib/qgis/wmsprovider.a
#usr/lib/qgis/gridmakerplugin.a

Hoop! Birşeyler yanlış gitti. yeniden dene

@@ -0,0 +1,4 @@
usr/share/qgis/python/*
usr/lib/python*/site-packages/qgis/__init__.py
usr/lib/python*/site-packages/qgis/qgisconfig.py
usr/lib/python*/site-packages/qgis/*.so

Hoop! Birşeyler yanlış gitti. yeniden dene

Hoop! Birşeyler yanlış gitti. yeniden dene

7f56f55 taahhüdü hakkında 0 yorum

Bu işlemi şu anda gerçekleştiremezsiniz.

Başka bir sekme veya pencereyle oturum açtınız. Oturumunuzu yenilemek için yeniden yükleyin. Başka bir sekmede veya pencerede çıkış yaptınız. Oturumunuzu yenilemek için yeniden yükleyin.


Ölçme ve Jeoinformatik

İnsan için çevre çok önemlidir. Sürekli varlığı ve devamlılığı, kötü yönetiminden kaçınma yeteneğine bağlıdır. Arazi örtüsü, insan ve fiziksel çevrenin birçok bölümünü etkileyen ve birbirine bağlayan önemli bir değişken olan Dünya yüzeyini tanımlayan temel bir parametredir. Bu araştırma, Federal Teknoloji Üniversitesi Akure'nin on yıl boyunca ortam kullanarak arazi örtüsü dönüşüm trendini analiz etmeye çalıştı.
uydu uzaktan algılama ve CBS teknikleri yardımıyla çok zamanlı uydu görüntüleri (Landsat 1987, TM 2002 ve ETM 2017) Çalışma alanındaki arazi örtüsünün dönüşümünü belirlemek için çalışma süresi boyunca mekansal veriler toplanmıştır. Uydu görüntüleri radyometrik ve atmosferik bozulma düzeltmelerine, pan keskinleştirme iyileştirmesine ve ENVI 5.3 yazılımı kullanılarak işlemeye tabi tutulmuş ve ayrıca ArcGIS 10.2 yazılımı kullanılarak kalın bitki örtüsü, hafif bitki örtüsü, otlak, çorak arazi ve yerleşik olmak üzere beş arazi örtüsü sınıfında denetimli görüntü sınıflandırmasına tabi tutulmuştur. yukarı. Her çalışma yılı için arazi örtüsü haritaları üretilmiş ve analiz edilmiştir. Analiz
kalın bitki örtüsünün 1987-2002 yılları arasında %6,9'luk bir artışa ve 2002-2017'den itibaren %4,1'lik bir artışa sahip olduğunu gösterdi. 1987 ile 2002 yılları arasında otlak %6,2 arttı ve 2002 ile 2017 yılları arasında %0,8 kayıpla azalırken, çıplak arazi 1987-2002 yılları arasında %0,1 ve 2002-2007 yılları arasında %3 artış yaşadı. Yapılı alanlar 10,4 arttı 1987-2002 arası % ve 2002-2017 arası %2,2. Hafif bitki örtüsü ise 1987 ile 2002 yılları arasında -%15,7 ve 2002 ile 2017 yılları arasında -%8,5 daha fazla bir düşüş yaşadı. Çalışma, bu değişikliklerden sorumlu olan kampüste istikrarlı bir altyapı gelişimi gözlemledi ve daha fazla dönüşüm öngördü. 2030 yılı. Çalışma, sürdürülebilir planlama ve kalkınmaya yönelik çevresel izleme için arazi örtüsü eğilimi analizinin düzenli ve tutarlı bir şekilde yürütülmesini önerdi.


Dairesel_buffer örneğini kendi sınıfına sarabilir ve bunun üzerine olay işlemeyi uygulayabilirsiniz.

MyCircularBuffer dışındaki kodun olaydan haberdar edilmesi gerekiyorsa, Observer modelinin bazı türevlerini uygulayabilir, Boost.Function'ı kullanabilir veya başka bir geri arama mekanizması kullanabilirsiniz.

Bir olayı tetiklemez. Her eklediğinizde dolu olup olmadığını manuel olarak kontrol etmelisiniz ve eğer doluysa, bazı işlemler gerçekleştirirsiniz.

Bu genellikle, arabelleğe yapılan eklemeleri izleyebilmeniz için kapsayıcıyı kullanıcı tarafından oluşturulan bir nesneye sararak yapılır.

Veya başka bir deyişle, genel bir çözüme ihtiyacınız yok, sadece kabı kullanan ve onu otomatik olarak temizleyen bir nesne yazın.


Anahtar noktaları

Ağız sağlığı hizmetlerine olan mesafenin ağız sağlığındaki mevcut eşitsizlikler için nasıl önemli bir teorik açıklama olabileceğini gösterir ve coğrafi bilgi sistemlerine dayalı bir mekansal yaklaşımın nüfus düzeyindeki eşitsizlikleri analiz etmede anahtar bir araç olarak nasıl kullanılabileceğini sunar.

Uygulamadaki kötü dağıtıma ilişkin önemli bulguların, hassas nüfuslara hitap eden politikaları etkilemede karar vericiler üzerinde etkileri vardır.

Yukarı yönlü bir yaklaşımın diş bakımına erişimi olmayan milyonlarca asistana erişim sağlayarak nasıl önemli değişiklikler yaratabileceğini açıklar.


QGIS'de Dış Tampon Yapmak? - Coğrafi Bilgi Sistemleri

334 sonuçtan 41 ile 60 arasındaki sonuçlar gösteriliyor
1 2 3 4 5 6 7 8


QGIS'de semboloji yönetimi alıştırmaları - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynak. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - Koordinat sistemi. [daha fazla ▼]

QGIS'de semboloji yönetimi alıştırmaları - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynak. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 376 (88 ULiège)


QGIS ile yerleşim alıştırmaları - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynak. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - Koordinat sistemi yönetimi ve . [daha fazla ▼]

QGIS ile yerleşim alıştırmaları - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynak. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 377 (80 ULiège)


GPS yönetimini ve QGIS - Açık Kaynaklı Coğrafi Bilgi Sistemi ile bağlantıyı öğrenmek için alıştırmalar. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 . [daha fazla ▼]

GPS yönetimini ve QGIS - Açık Kaynaklı Coğrafi Bilgi Sistemi ile bağlantıyı öğrenmek için alıştırmalar. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 133 (26 ULiège)


QGIS - Opensource Geographic Information System ile bir raster dosyasının coğrafi referansını öğrenme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 . [daha fazla ▼]

QGIS - Opensource Geographic Information System ile bir raster dosyasının coğrafi referansını öğrenme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 146 (27 ULiège)


QGIS - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynaklı vektör modunda coğrafi işleme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - Koordinat . [daha fazla ▼]

QGIS - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynaklı vektör modunda coğrafi işleme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 405 (61 ULiège)


QGIS - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynaklı raster modunda coğrafi işleme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - Koordinat . [daha fazla ▼]

QGIS - Coğrafi Bilgi Sistemi Açık Kaynaklı raster modunda coğrafi işleme alıştırmaları. Bu alıştırma bir dizi alıştırmanın parçasıdır: QGIS 01 - QGIS'e genel giriş, QGIS 02 - QGIS'de koordinat sistemi yönetimi ve projeksiyonu, QGIS 03 - QGIS'de tablo yönetimi, QGIS 04 - QGIS'te semboloji yönetimi, QGIS 05 - Layouts in QGIS QGIS, QGIS 06 - Vektör katmanlarını QGIS ile sayısallaştırma, QGIS 07 - GPS yönetimi ve QGIS ile bağlantı, QGIS 08 - QGIS ile bir raster dosyasına coğrafi referans verme, QGIS 09 - QGIS ile vektör modunda coğrafi işlem, QGIS 10 - QGIS ile raster modunda coğrafi işlem , QGIS 11 - Web Hizmetlerini QGIS'te Kullanma. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 376 (50 ULiège)


Öngörülen sonuçların özetlerinin özeti, en iyi sonuçların değerlendirilmesi için geçerli değildir. [daha fazla ▼]

Öngörülen ilk özetlerin özet sonuçları, nesnel değerlerin en üst düzeyde değerlendirilmesi için geçerli değildir. Les résultats présentés muhabiri à la cartographie et à l'estimation du recuvrement par stade de développement de la régénération ainsi qu'à l' l'estimation de la la la grosseur sınıflarının dağılımı. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 58 (16 ULiège)



Uzaktan Algılamada (2019), 11(5 473),

Çiftçilerin otlatılan otlakları yönetmesi ve yem talebini çimen büyümesine göre ayarlaması için mevcut araçlar genellikle oldukça durağandır. İnsansız hava sistemleri (UAS'ler), yapabilen ilginç çok yönlü araçlardır. [daha fazla ▼]

Çiftçilerin otlatılan otlakları yönetmesi ve yem talebini çimen büyümesine göre ayarlaması için mevcut araçlar genellikle oldukça durağandır. İnsansız hava sistemleri (UAS'ler), ot yüksekliği (3B yapı) gibi ilgili 3B bilgileri sağlayabilen veya hatta spektral bilgilerin kullanımı yoluyla meraların fiziksel durumunu tanımlayabilen ilginç çok yönlü araçlardır. Bu çalışma, UAS'nin bir meranın ot yüksekliğini ve yer üstü biyokütlesini çok ince bir uzaysal ölçekte karakterize etme potansiyelini değerlendirmeyi amaçlamıştır. UAS ürünleri tarafından sağlanan mera yüksekliği, referans karasal ışık algılama ve mesafe (LiDAR) veri seti ile iyi bir uyum (R2 = 0.62) gösterdi. UAS görüntülerinin mera biyokütlesini üç farklı kombinasyona dayalı olarak modelleme yeteneğini test ettik: UAS sward yüksekliği, UAS sward multispektral yansıma/bitki indeksleri ve her iki UAS veri türünün bir kombinasyonu. UAS sward yüksekliğini ve spektral verilerini birleştiren karma yaklaşım en iyi performansı gösterdi (sıf. R2 = 0.49). Bu yaklaşım, daha geleneksel tahribatsız arazi mera biyokütle izleme araçlarıyla karşılaştırılabilir bir kaliteye ulaştı. Model uydurma sürecinde kullanılan tüm UAS değişkenleri uzamsal bilgiden (raster veriler) çıkarıldığından, en uygun modele dayalı olarak mera biyokütlesinin yüksek uzamsal çözünürlüklü bir haritası türetilmiştir. Otlatmadan önce ve sonra UAS tabanlı otlak yükseklik haritalarından bir otlak yükseklik farklılıkları haritası da elde edilmiştir. Sonuçlarımız, hassas otlatma çalışması uygulamaları için bir araç olarak UAS görüntülerinin potansiyelini göstermektedir. Yükseklik ve biyokütle izlemeye yönelik UAS yaklaşımının, yaygın olarak kullanılan ancak zaman alıcı saha yaklaşımlarına potansiyel bir alternatif olduğu ortaya çıktı. UAS yaklaşımı, geleneksel alan örnekleme yaklaşımına benzer bir doğruluk düzeyine ulaşırken, çok yüksek uzamsal çözünürlüklü haritalar aracılığıyla duvardan duvara mera karakterizasyonu sağlar ve hassas otlatma için yeni bir araştırma alanı açar. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 87 (14 ULiège)



Annals of Forest Science (2019), 76

Anahtar mesaj : Örnek ağaçların hacim tahminleri, temel Ulusal Orman Envanteri (NFI) tahminleri için temel girdilerdir. Tahmin edilen hacimler, Avrupa NFI'leri arasında nadiren karşılaştırılabilir, çünkü . [daha fazla ▼]

Anahtar mesaj : Örnek ağaçların hacim tahminleri, temel Ulusal Orman Envanteri (NFI) tahminleri için temel girdilerdir. Öngörülen hacimler, ülkeye özgü dbh eşikleri ve ağaç parçaları kütüğü, gövde tepesi ve dalların dahil edilmesiyle ilgili farklılıklar nedeniyle Avrupa NFI'leri arasında nadiren karşılaştırılabilir. Yirmi bir Avrupalı ​​NFI, karşılaştırılabilir orman kaynağı tahminleri için tutarlı gövde hacmi tahminleri sağlamak için uyumlaştırma önlemleri uyguladı. Bağlam : Orman bilgilerinin uyumlaştırılması giderek daha önemli hale geldi. Ahşap endüstrisi, enerji ve çevre sektörlerinden uluslararası programlar ve ilgi grupları, karşılaştırılabilir bilgiler gerektirir. Orman bilgisinin birincil kaynağı olarak Avrupa NFI'leri, uyumlaştırılmış tahminlerle politikaları ve karar verme süreçlerini desteklemek için iyi bir konuma sahiptir. Amaçlar : Ana hedefler, Avrupa NFI'leri tarafından kök hacim uyumlaştırmasının uygulanmasını sunmak, beş referans tanımına göre karşılaştırılabilir büyüyen stoklar elde etmek ve farklı sonuçları karşılaştırmaktı. Yöntemler : Uygulanan uyumlaştırma yaklaşımı, ülke düzeyindeki ve ortak referans tanımları arasındaki sapmaları belirler. Ülkeye özel köprüleme fonksiyonları ile sapmalar en aza indirilir. Harmonize edilmemiş olanlardan büyüyen stoklar hesaplanmış ve harmonize edilmiş gövde hacmi tahminleri ve karşılaştırmaları yapılmıştır. Sonuçlar : Ülke düzeyinde artan stok sonuçları, Cost Action E43 referans tanımından -%8 ile +32% arasında farklılık gösterir. Güdükler ve gövde tepeleri birlikte gövde hacminin %4-13'ünü oluşturur ve büyük dallar brokoli yapraklı büyüyen stokun %3-21'ini oluşturur. Gövde hacminin %6'ya kadarı dbh eşiğinin altında tahsis edilir. Sonuç :Karşılaştırılabilir hacim rakamları ilk kez Avrupa'da büyük ölçekte mevcuttur. Sonuçlar, uluslararası orman istatistikleri için uyumlaştırmanın önemini göstermektedir. Sunulan çalışma, karşılaştırılabilir NFI raporlaması ve senaryo modellemesi ile ilgili olarak Avrupa'daki NFI uyumlaştırma sürecine çeşitli şekillerde katkıda bulunmaktadır. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 66 (17 ULiège)



PLoS ONE'da (2018), 13(11), 0206413

Giriş Yaygın su aygırı Hippopotamus amphibius L., koruma amacıyla popülasyonlarını izlemek için etkili yöntemler gerektiren hassas bir türdür. Sivil dronların hızlı gelişimi. [daha fazla ▼]

Giriş Yaygın su aygırı Hippopotamus amphibius L., koruma amacıyla popülasyonlarını izlemek için etkili yöntemler gerektiren hassas bir türdür. Sivil dronların hızlı gelişimi yeni fırsatlar sunuyor ancak anket protokollerinin hala geliştirilmesi gerekiyor. Bu çalışma, doğru popülasyon tahminleri için en uygun uçuş parametrelerini belirlemeyi amaçlamaktadır. İkinci bir amaç, üç çevresel faktörün etkilerini değerlendirmektir: rüzgar hızı, güneş yansıması ve bulut örtüsü. Yöntem Demokratik Kongo Cumhuriyeti'ndeki Garamba Ulusal Parkı'nda bulunan iki ana su aygırı okulunun (Dungu ve Wilibadi II) nüfusunu tahmin ettik. Sekiz gözlemci, Dungu okulunda çekilen ve toplam 2016 deney birimini temsil eden 252 fotoğrafı inceledi. Her deney birimiyle bir algılama oranı ve bir kesinlik düzeyi ilişkilendirildi ve her bir sayımla ilgili beş parametre vardı: uçuş yüksekliği, üç çevresel parametre (su yüzeyindeki güneş yansıması, bulut örtüsü ve rüzgar hızı) ve gözlemcilerin deneyimi. Sonuçlar Uçuş yüksekliği, gözlemcilerin algılamanın kendisinden ziyade algılama yeteneklerine olan güvenini azalttı. Büyük grupların doğru sayımları için, ortalama 150 m'lik bir yüksekliğin, yakınlaştırma yapmadan hayvan algılama ile tek bir karede kapsanan alan arasında iyi bir uzlaşma olduğu gösterildi. Rüzgar hızının sayılar üzerinde çok az etkisi oldu, ancak UAS'nin performansını etkiledi. Güneş yansıması, suaygırlarının tespit oranını azalttı ve kesinlik seviyesini artırırken, bulut örtüsü tespit oranlarını biraz azalttı. Bu nedenle, güneş ufukta hala alçaktayken ve çok az bulut varken veya bulut örtüsü hafif ve düzken uçmanızı öneririz. Bu son nokta, günün erken saatlerinde uçuşlar için tavsiyemizi pekiştiriyor. Sayımlar ayrıca deneyimsiz ve deneyimli gözlemci grupları arasında büyük farklılıklar gösterdi. Deneyimli gözlemciler daha iyi tespit oranları elde ettiler ve genellikle tespitlerinden daha emindiler. Deneyimli gözlemciler ortalama olarak suaygırlarının %86,5'ini tespit ettiler (güven aralığı = ±0,76). İkinci siteden alınan verilere uygulandığında, tespit %84,3'tür (güven aralığı = ±1,84%). Ardından, sırasıyla bir uçuş sırasında (Faktör 1) veya genel popülasyonda (Faktör 2) bulunan tahmini su aygırı sayısına dayalı olarak tespit oranının tersi olarak iki düzeltme faktörü hesaplandı. Faktör 2, özellikle geleneksel hava sayımlarını kullanan önceki çalışmalarla tutarlıydı (1.22'ye karşı 1.25). Faktör 2, deneyimli gözlemciler tarafından kullanıma uygun bulunmuştur. Bu sonuçlar, su aygırı davranışını hesaba kattığı için, çalışma alanından bağımsız olarak su aygırı anketleri için düzeltme faktörü 2'nin kullanıldığını doğrulamaktadır. 7 resim sayan iki eğitimli gözlemci ile optimum sayım ve maliyet verimliliği elde edildi. Sonuç Bu çalışma, yaban hayatı sayımlarında genellikle göz ardı edilen bir tür olan su aygırı ile ilgili rutin araştırmalar için umut verici bir yaklaşımdır. Drone teknolojisinin hızla gelişmesi bekleniyor, bu nedenle UAS, spesifik izleme gerektiren diğer türler için çok kullanışlı ve uygun fiyatlı bir araştırma aracı haline gelebilir. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 254 (96 ULiège)



Halk Sağlığı Arşivlerinde (2018, 13 Kasım), 77 (suppl 1)(7),

Arka plan: Loreto departmanındaki sıtma, Peru'da bildirilen vakaların %90'ından fazlasını oluşturan bir halk sağlığı sorunu olmaya devam etmektedir. Bu, Peru Amazon'da riski değerlendirmeyi amaçlayan ilk çalışmadır. [daha fazla ▼]

Arka plan: Loreto departmanındaki sıtma, Peru'da bildirilen vakaların %90'ından fazlasını oluşturan bir halk sağlığı sorunu olmaya devam etmektedir. Bu, Perulu Amazon'da uydu görüntülerini ve Boosted Regresyon Ağaçlarını (BRT) kullanarak sıtma bulaşma riskini değerlendirmeyi amaçlayan ilk çalışmadır. Yöntemler: Loreto'daki rutin sürveyans verilerinden 2010 ve 2015 yılları arasında en az bir sıtma vakası olan köyler coğrafi referanslandırılmış ve vakaları yıl ve türlere göre toplanmıştır. Sosyal ve çevresel değişkenler Landsat uydu görüntülerinden ve diğer mekansal verilerden türetilmiş, ardından yerel düzeyde sıtma insidansı için çapraz doğrulanmış bir Poisson BRT modeline açıklayıcı değişkenler olarak dahil edilmiştir. Zamana bağlı açıklayıcı değişkenler arasında orman kapsamı (FC, %), yıllık orman kaybı (FL,%), kümülatif yıllık yağış (CAR, mm), yıllık ortalama arazi yüzeyi sıcaklığı (LST, oC), normalleştirilmiş farklılık bitki örtüsü indeksi (NDVI) yer alır. ) ve normalleştirilmiş fark su indeksi (NDWI). Diğer değişkenler, nehirlere Öklid en kısa mesafesi (SDR, metre), büyük nüfuslu köylere/kasabalara olan süre (TPV, dakika) ve nüfus yoğunluğunun bir göstergesi olarak gece ışıkları (NTL, ortalama değer 2010-2013). BRT, hastalık riski haritalaması için yüksek tahmin doğruluğuna sahip faktörler arasındaki doğrusal olmayanları ve etkileşimleri açıklar. Sonuçlar: Analize toplam 1524 köy dahil edildi (toplam Loreto köylerinin %70'i). Genel sıtma insidansındaki nispi etkinin %90'ından fazlası beş değişkenle açıklanmıştır: NTL (%67,8), TPV (%8,1), FC (%6,5), CAR (%5) ve SDR (%4,6). Türlere göre yapılan analiz, P. falciparum (%18.4) için çevresel değişkenlerin (CAR, LST, NDVI ve NDWI) P. vivax insidansına (%9.7) kıyasla daha yüksek bir etkisi olduğunu göstermiştir. Değişkenlerin göreceli etkisi dikkate alınarak model tahminlerine dayalı olarak sıtma risk haritaları oluşturulmuştur. Sonuçlar: BRT kullanılarak analiz edilen uzaktan algılanan veriler, Loreto'da yüksek sıtma riski olan alanları sınırlayan haritalara izin verdi. Bu haritalar, sıtma paydaşlarının kontrol müdahaleleri için alanlara öncelik vermelerine yardımcı olacaktır. [daha az ▲]

Ayrıntılı referans görüntülendi: 79 (9 ULiège)


Logiciel ve mantıksal olarak alıştırmalar d'introduction QGIS - Sistem d'information géographique Opensource


Soyut

Çocukların ve gençlerin beslenme sağlığı Kanada'da artan bir endişe nedenidir. Birden fazla ortamda yiyecek ve içecek mesajlaşması yoluyla, gençler yaşamları boyunca sonuçları olan yeme davranışları geliştirirler. Okulların, eğlence tesislerinin ve çocuk bakım merkezlerinin yakınındaki sağlıksız gıda perakendecileri (sağlıklı beslenmeyi teşvik etmek için temel faaliyet ortamları) ticari coğrafi pazarlamaya tekrar tekrar maruz kalıyorlar. Geomarketing, kentsel alanlarda yüksek oranda işlenmiş, kalorisi yoğun ve besin açısından zayıf yiyecek ve içecekleri teşvik ederek beslenme sağlığını etkiler. Gıda perakende karması (sağlıklı gıda perakendecilerinin sağlıksız gıda perakendecilerine oranı olarak) birden fazla ölçekte gıda ortamlarını değerlendirmek için kullanılabilirken, bu tür ölçümler gençlerin bu coğrafi fenomenlerle ilgili benzersiz deneyimlerini yanlış yansıtabilir. Gıda ortamlarının tek tip kavramsallaştırılmasının ötesine geçerek, çocuklar ve gençler için yeni araştırma yöntemlerine ve araçlarına ihtiyaç vardır.

Kanada'nın büyük şehirleri Calgary ve Edmonton'da gençlerin yemek ortamlarını araştırdık. Devlet tarafından başlatılan beslenme yönergelerini kullanarak Calgary'deki tüm gıda perakendecilerinin %55,8'ini ve Edmonton'daki %59,9'unu "sağlıksız" olarak kategorize ettik. 0,05 alfa düzeyindeki bir Bernoulli denemesi, her iki şehirde başka yerlere kıyasla aktivite ortamlarına yakın prevalans açısından çok az farklılık gösterdi ve gençlerin gıda ortamlarını karakterize etmek için gıda perakende karışımının sınırlı uygulanabilirliğini gösterdi. Sağlıksız gıda perakendecilerinin çocuklara ve gençlere yönelik coğrafi pazarlamasını modellemek için 250 m, 500 m, 1000 m ve 1500 m ölçeklerinde örtüşen radyal tamponları kullanarak çoklu etkinlik ayarlarına yakınlıklarını düşündük. Gençlerin yemek ortamlarını öğrendikleri ve oyun oynadıkları alanlara göre inceleyerek, 2663 sağlıksız gıda perakendecisinden 895'inin 1500 m2'lik 21+ etkinlik ortamına düştüğünü belirledik. Bu "süper yakın" sağlıksız gıda perakendecilerini kavramsallaştırarak, ölçerek ve sorunsallaştırarak, şehir plancıları ve halk sağlığı araştırmacıları bu teknikleri, sağlıklı beslenmeyi teşvik etmek için kritik bir site olarak sağlıksız gıda perakendecilerini veya "gıda bataklığındaki yabani otları" saptamak için kullanabilirler. belediyelerde.


Videoyu izle: QGIS Geoprocessing: INTERSECTION tool explained in Simple Way