Daugiau

Kaip įvesti atributų lentelę datą?


Tai gali būti kažkas kvaila, bet QGIS 2.4 sukūriau datos stulpelį. Kaip teisingai įvesti datą. Kiekvieną kartą, kai įvedu datą, bet kokiu formatu ji neperkelia įvestos datos į mano atributų lentelę. Taigi spusteliu lentelę ir atidarau formą ir bandau dar kartą, bet ji niekada neišsaugo mano įvestų datos duomenų.


Visai ne kvailas drauge! Visi turi kada nors pasimokyti :)

Galbūt jau bandėte aprašyti, kaip aš aprašysiu, nes naudoju QGIS 2.2, o ne 2.4.

Atidarykite atributų lentelę, pasirinkite Nauja skiltis ir pridėkite pavadinimą ir pakeiskite tipą:

Paprastai naudojamas formatasMMMM-MM-DDkai įvedate stulpelį Data:

Tikiuosi tai padės.


2.4 yra net kalendoriaus valdiklis („datos parinkiklis“). Sluoksnių skirtukuose „Laukai“ pasirinkite datos lauko valdiklį „Data/laikas“ ir valdiklio išsamios informacijos nustatymuose pažymėkite parinktį „Kalendoriaus iššokantis langas“.


„ArcMap“ darbalaukio įvadas: atributų duomenų pridėjimas (prisijungimas prie erdvinio sujungimo)

Prie geografinio sluoksnio atributų (pvz., Daugiakampio, linijos ar taško) galite pridėti savo duomenis įvairiais lentelių formatais (.dbf .xls .csv ar kitu atskirtu tekstu). Turite turėti vietovės kintamąjį savo duomenyse ir vieną tiksliniame GIS sluoksnyje, turinčius atitinkamas reikšmes, kad programa galėtų teisingai suderinti eilutes (pvz., Suderinti apskrities pavadinimą su apskrities pavadinimu). Pagalba internete: apžvalga kaip prisijungti

Dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite: Atlikite sujungimą, dešiniuoju pelės klavišu spustelėdami sluoksnio, prie kurio norite pridėti duomenų, pavadinimą ir ieškodami parinkties „Prisijungimai ir stiprinimai“. Tai atveria dialogo langą Prisijungti prie duomenų. Pasirinkite prisijungimo parinktį pagal atributus.

  • Toks sujungimas pridės visus jūsų lentelės duomenų stulpelius prie žemėlapio projekto geografinio sluoksnio atributų (formos failo ir pan.).
  • Šis metodas bus ne pakeisti pagrindinio failo geografinio sluoksnio atributų lentelę (.dbf lentelę): ji yra tiesioginė nuoroda į jūsų duomenis. Naudinga alternatyva yra prisijungimo lauko įrankis (aprašytas žemiau).

Įrankio metodas: Žr pagalba internetu apie „Joins“ įrankių rinkinio įrankius.


Kokių principų turėčiau laikytis įvesdamas duomenis į sudėtingą santykių duomenų bazę?

Aš naujokas duomenų bazėse, todėl atleiskite, jei tai yra pagrindinis klausimas.

Bandau išanalizuoti sudėtingą atvirojo kodo žodyną ir išvesti duomenis į „Access“ duomenų bazę, kuri yra tokia pat sudėtinga:

Aš suprantu, kaip įterpti duomenis į lentelę, bet aš nesuprantu, kaip reikia įterpti duomenis į kelias lenteles, kuriose užsienio raktai priklauso vienas nuo kito. Pateikite supaprastintą pavyzdį:

Turiu tris lenteles: „Entry“, „Keyword“ ir „Keyword_Priority“. Kiekvienas įrašas gali turėti kelis raktinius žodžius, todėl raktinių žodžių lentelė nukreipia atgal į įrašą per užsienio raktą. Ir kiekvienas raktinio žodžio elementas gali turėti kelis elementus, apibūdinančius raktinio žodžio prioritetą, todėl lentelė „Keyword_Priority“ susieja su „Keyword“ naudodami užsienio raktą, kaip nurodyta toliau:

Pagal šį supaprastintą scenarijų, tarkime, noriu sukurti naują įrašą naudojant SQL. Nuo ko man pradėti? Ar aš:

Pirmiausia įveskite lentelę „Įrašas“, kad sukurtumėte naują „EntryID“

Tada įterpkite į raktinių žodžių lentelę, naudodami naują EntryID kaip užsienio raktą

Tada įterpkite į „Keyword_Priority“ lentelę naudodami svetimo rakto lauką Raktinio žodžio ID

Arba, ar turėčiau tai padaryti atvirkščiai.

Įterpkite į „Keyword_Priority“ lentelę

Įterpkite į raktinių žodžių lentelę

Įdėkite įvesties lentelę

Taigi, apibendrinant, mano klausimas yra toks:

Kur pradėti, kai įterpiu duomenis į kelias lenteles vienu metu? Iš viršaus į apačią ar iš apačios į viršų?


Duomenų tipai

Duomenų tipą, kurį naudojame tam, kad padėtų mums suprasti tam tikrą subjektą, lemia (1) tai, ką mes tiriame, (2) ką mes norime žinoti apie tą subjektą ir (3) mūsų gebėjimas įvertinti tą subjektą norimu skalė. Dažniausiai naudojami GIS naudojami duomenų tipai yra raidinės ir skaitmeninės eilutės, skaičiai, loginės vertės, datos ir dvejetainiai failai.

Raidinė ir skaitmeninė eilutė Duomenų tipas, sudarytas iš bet kokio paprasto raidžių ir skaičių derinio, kuris gali sudaryti arba nesudaryti nuoseklių žodžių. arba tekstas, duomenų tipas yra bet koks paprastas raidžių ir skaičių derinys, kuris gali sudaryti arba nesudaryti nuoseklių žodžių. The numeris duomenų tipas gali būti suskirstytas į slankiojo kablelio arba sveikojo skaičiaus subkategorijas. Slankusis kablelis Skaitinė duomenų reikšmė, kurią sudaro dešimtainiai skaitmenys. yra bet kokia duomenų reikšmė, kurioje yra dešimtainiai skaitmenys, o sveikasis skaičius Skaitinė duomenų vertė, kurioje nėra dešimtainių skaitmenų. yra bet kokia duomenų vertė, kurioje nėra dešimtainių skaitmenų. Sveikieji skaičiai gali būti trumpi arba ilgi, priklausomai nuo to skaičiaus reikšmingų skaitmenų. Be to, jie yra pagrįsti „bitų“ sąvoka kompiuteryje. Kaip galite prisiminti, bitas yra pagrindinis informacijos vienetas kompiuteryje ir saugo vertes vienoje iš dviejų būsenų: 1 arba 0. Todėl 8 bitų atributą sudarytų aštuoni 1 arba 0 bet kuriame derinyje (pvz., 10010011, 00011011, 11100111).

Trumpi sveikieji skaičiai Sveikasis skaičius, kuriam būdinga 16 bitų reikšmė. yra 16 bitų vertės, todėl gali būti naudojami apibūdinti skaičius nuo -32 768 iki 32 767 arba nuo 0 iki 65 535, priklausomai nuo to, ar numeris pasirašytas, ar nepasirašytas (t. y. jame yra + arba-ženklas). Ilgi sveikieji skaičiai Sveikasis skaičius, kuriam būdinga 32 bitų vertė. Arba yra 32 bitų vertės, todėl jie gali apibūdinti skaičius nuo –2 147 483 648 iki 2 147 483 647 arba nuo 0 iki 4 294 967 295.

Vieno tikslumo slankiojo kablelio slankiojo kablelio duomenų vertė, užimanti 32 bitus, apibūdinama iki 7 bitų kairėje po kablelio ir iki 23 bitų reikšmių dešinėje po kablelio. vertė užima 32 bitus, kaip ir ilgas sveikasis skaičius. Tačiau šis duomenų tipas numato vertę iki 7 bitų kairėje po kablelio (maksimali vertė 128 arba 127, jei pasirašyta) ir iki 23 bitų reikšmių dešinėje po kablelio (maždaug 7 dešimtainės dalys) skaitmenų). Dvigubo tikslumo slankusis taškas Slankiojo kablelio duomenų vertė, užimanti 64 bitus, apibūdinama iki 11 bitų kairėje po kablelio ir iki 52 bitų reikšmių dešinėje po kablelio. vertė iš esmės saugo dvi 32 bitų reikšmes kaip vieną vertę. Dvigubo tikslumo plūdės gali reikšti vertę iki 11 bitų kairėje po kablelio ir vertes iki 52 bitų dešinėje po kablelio (maždaug 16 skaitmenų po kablelio) (5.1 pav. „Dvigubo tikslumo slankusis taškas“ (64 bitų vertė), kaip saugoma kompiuteryje “).

5.1 pav. Dvigubo tikslumo slankusis taškas (64 bitų vertė), saugomas kompiuteryje

Būlo, datos ir dvejetainės vertės yra mažiau sudėtingos. Būlinysis duomenų tipas, kurio reikšmės gali būti teisingos arba klaidingos (1 arba 0). vertės yra tiesiog tos vertės, kurios laikomos teisingomis arba klaidingomis, remiantis loginio operatoriaus, pvz., AND, OR ir NOT, taikymu. The data duomenų tipas, matyt, savaime suprantamas, o dvejetainis duomenų tipas reiškia atributus, kurių reikšmės yra 1 arba 0.


Turinys

Didelio kiekio struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų valdymas yra pagrindinė informacinių sistemų funkcija. Duomenų modeliai apibūdina duomenų valdymo sistemose, tokiose kaip santykių duomenų bazės, saugomų duomenų struktūrą, manipuliavimą ir vientisumą. Paprastai jie neapibūdina nestruktūrizuotų duomenų, pvz., Teksto apdorojimo dokumentų, el. Laiškų, paveikslėlių, skaitmeninio garso ir vaizdo įrašų.

Duomenų modelių vaidmuo Redaguoti

Pagrindinis duomenų modelių tikslas yra remti informacinių sistemų kūrimą, pateikiant duomenų apibrėžimą ir formatą. Pagal Westą ir Fowlerį (1999) "jei tai daroma nuosekliai visose sistemose, galima pasiekti duomenų suderinamumą. Jei tos pačios duomenų struktūros naudojamos duomenims saugoti ir prieiti, tada skirtingos programos gali dalytis duomenimis. Rezultatai nurodyti aukščiau . Tačiau sistemų ir sąsajų kūrimas, eksploatavimas ir priežiūra dažnai kainuoja daugiau nei turėtų. Jie taip pat gali apriboti verslą, o ne jį palaikyti. Pagrindinė priežastis yra ta, kad sistemose ir sąsajose įdiegtų duomenų modelių kokybė yra prasta ". [8]

  • "Verslo taisyklės, būdingos tam, kaip viskas daroma tam tikroje vietoje, dažnai yra fiksuotos duomenų modelio struktūroje. Tai reiškia, kad nedideli verslo valdymo pokyčiai lemia didelius kompiuterinių sistemų ir sąsajų pokyčius". [8]
  • "Subjektų tipai dažnai nėra identifikuojami arba neteisingai identifikuojami. Dėl to gali būti kartojami duomenys, duomenų struktūra ir funkcijos, kartu atsirandančios išlaidos, susijusios su dubliavimu kuriant ir prižiūrint". [8]
  • "Skirtingų sistemų duomenų modeliai yra savavališkai skirtingi. Dėl to tarp sistemų, kurios dalijasi duomenimis, reikalingos sudėtingos sąsajos. Šios sąsajos gali sudaryti nuo 25 iki 70% dabartinių sistemų išlaidų". [8]
  • "Duomenys negali būti bendrinami elektroniniu būdu su klientais ir tiekėjais, nes duomenų struktūra ir reikšmė nėra standartizuota. Pavyzdžiui, inžinerinio projekto duomenys ir proceso įrenginio brėžiniai vis dar kartais keičiami popieriuje". [8]

Šių problemų priežastis yra standartų, kurie užtikrintų, kad duomenų modeliai atitiks verslo poreikius ir bus nuoseklūs, trūkumas. [8]

Duomenų modelis aiškiai nustato duomenų struktūrą. Įprastos duomenų modelių taikymo sritys yra duomenų bazių modeliai, informacinių sistemų projektavimas ir galimybė keistis duomenimis. Paprastai duomenų modeliai nurodomi duomenų modeliavimo kalba. [3]

Trys požiūriai Redaguoti

Duomenų modelis instancija pagal ANSI 1975 m. gali būti viena iš trijų rūšių: [9]

    : apibūdina domeno semantiką, kuri yra modelio taikymo sritis. Pavyzdžiui, tai gali būti organizacijos ar pramonės interesų srities modelis. Jį sudaro subjektų klasės, atstovaujančios tam tikrus svarbius dalykus šioje srityje, ir santykių teiginiai apie asociacijas tarp subjektų klasių porų. Konceptualioje schemoje nurodomi faktai ar teiginiai, kuriuos galima išreikšti naudojant modelį. Šia prasme ji apibrėžia leistinas išraiškas dirbtine „kalba“, kurios apimtis ribojama modelio apimties. : apibūdina semantiką, kurią vaizduoja tam tikra duomenų apdorojimo technologija. Tai, be kita ko, sudaro lentelių ir stulpelių aprašymai, į objektą orientuotos klasės ir XML žymos. : apibūdina fizines duomenų saugojimo priemones. Tai susiję su skaidiniais, procesoriais, lentelių erdvėmis ir pan.

Šio požiūrio reikšmė, anot ANSI, yra ta, kad jis leidžia trims perspektyvoms būti gana nepriklausomoms viena nuo kitos. Saugojimo technologija gali keistis nepaveikiant nei loginio, nei koncepcinio modelio. Lentelės/stulpelio struktūra gali keistis (nebūtinai) paveikiant koncepcinį modelį. Žinoma, kiekvienu atveju konstrukcijos turi išlikti suderintos su kitu modeliu. Lentelės/stulpelio struktūra gali skirtis nuo tiesioginio objektų klasių ir atributų vertimo, tačiau ji galiausiai turi įgyvendinti konceptualios subjekto klasės struktūros tikslus. Ankstyvieji daugelio programinės įrangos kūrimo etapai pabrėžia konceptualių duomenų modelio kūrimą. Toks dizainas gali būti detalizuotas į loginį duomenų modelį. Vėlesniuose etapuose šis modelis gali būti išverstas į fizinių duomenų modelį. Tačiau koncepcinį modelį galima įgyvendinti ir tiesiogiai.

Vieną iš pirmųjų novatoriškų informacinių sistemų modeliavimo darbų atliko Youngas ir Kentas (1958 m.) [10] [11], kurie pasisakė už „tikslų ir abstraktų būdą, kaip nurodyti duomenų apdorojimo problemos informacines ir laiko charakteristikas“. Jie norėjo sukurti „užrašą, kuris turėtų padėti analitikui sutvarkyti problemą aplink bet kokią aparatinę įrangą“. Jų darbas buvo pirmosios pastangos sukurti abstrakčią specifikaciją ir nekintamą pagrindą kuriant skirtingus alternatyvius įgyvendinimus naudojant skirtingus aparatūros komponentus. Kitą žingsnį IS modeliavime žengė 1959 m. Įsteigtas IT pramonės konsorciumas CODASYL, kuris iš esmės siekė to paties, kaip ir „Young“ ir „Kent“: sukurti „tinkamą, nuo mašinos nepriklausomos problemos apibrėžimo kalbos struktūrą sistemos lygiu“. duomenų apdorojimo “. Tai paskatino sukurti specifinę IS informacijos algebrą. [11]

Septintajame dešimtmetyje duomenų modeliavimas įgavo didesnę reikšmę pradėjus vadybos informacinės sistemos (MIS) koncepciją. Anot Leondeso (2002), „per tą laiką informacinė sistema teikė duomenis ir informaciją valdymo tikslais. Pirmosios kartos duomenų bazių sistemą, vadinamą integruota duomenų saugykla (IDS), sukūrė Charlesas Bachmanas iš„ General Electric “. Dvi žinomos duomenų bazės modeliai, tinklo duomenų modelis ir hierarchinis duomenų modelis, buvo pasiūlyti per šį laikotarpį “. [12] Septintojo dešimtmečio pabaigoje Edgaras F. Coddas parengė savo duomenų išdėstymo teorijas ir pasiūlė duomenų bazių valdymo santykių modelį, pagrįstą pirmosios eilės predikatų logika. [13]

Aštuntajame dešimtmetyje subjektų santykių modeliavimas atsirado kaip naujas koncepcinių duomenų modeliavimo tipas, kurį 1976 m. Pasiūlė Peteris Chenas. Subjektų santykių modeliai buvo naudojami pirmajame informacinių sistemų projektavimo etape reikalavimų analizės metu, siekiant apibūdinti informacijos poreikius ar informacijos, kuri turi būti saugoma duomenų bazėje, tipą. Ši technika gali apibūdinti bet kokią ontologiją, t. Y. Sąvokų ir jų santykių apžvalgą ir klasifikaciją tam tikrai dominančiai sričiai.

Aštuntajame dešimtmetyje G.M. Nijssenas sukūrė „Natūralios kalbos informacijos analizės metodo“ (NIAM) metodą ir jį sukūrė devintajame dešimtmetyje, bendradarbiaudamas su Terry Halpinu, į objekto vaidmens modeliavimą (ORM). Tačiau būtent Terry Halpino 1989 m. Daktaro disertacija sukūrė oficialų pagrindą, kuriuo grindžiamas objektų ir vaidmenų modeliavimas.

Billas Kentas savo 1978 m Duomenys ir realybė, [14] palygino duomenų modelį su teritorijos žemėlapiu, pabrėždamas, kad realiame pasaulyje „greitkeliai nėra nudažyti raudonai, upės neturi apskrities linijų, einančių viduryje, ir jūs negalite matyti kontūro linijų kalnas ". Priešingai nei kiti tyrėjai, kurie bandė sukurti matematiškai švarius ir elegantiškus modelius, Kentas pabrėžė esminį realaus pasaulio netvarką ir duomenų modeliuotojo užduotį sukurti tvarką iš chaoso, pernelyg neiškraipant tiesos.

Devintajame dešimtmetyje, pasak Jano L. Harringtono (2000), „į objektą orientuotos paradigmos sukūrimas iš esmės pakeitė mūsų požiūrį į duomenis ir procedūras, kurios veikia su duomenimis. Tradiciškai duomenys ir procedūros buvo saugomi atskirai: duomenys ir jų santykiai duomenų bazėje, taikomosios programos procedūros. Tačiau orientacija į objektą sujungė subjekto procedūrą su jos duomenimis. " [15]

Dešimtojo dešimtmečio pradžioje trys olandų matematikai Guido Bakema, Harm van der Lek ir JanPieter Zwart tęsė G.M. Nijssen. Jie daugiau dėmesio skyrė komunikacijos semantikos daliai. 1997 m. Jie įformino metodą „Visiškai į komunikaciją orientuotas informacijos modeliavimas“ FCO-IM.

Duomenų bazės modelis Redaguoti

Duomenų bazės modelis yra specifikacija, apibūdinanti duomenų bazės struktūrą ir naudojimą.


Turinys

Šią frazę „geografinės informacijos sistema“ Rogeris Tomlinsonas sugalvojo 1963 m., Kai paskelbė mokslinį straipsnį „Geografinės informacijos sistema regioniniam planavimui“. [5] Tomlinsonas, pripažintas „GIS tėvu“, [6] yra įpareigotas suteikti pirmąją kompiuterizuotą GIS, sukurtą 1963 m. Dirbant Kanados geografinės informacijos sistemoje. Galiausiai Tomlinsonas sukūrė duomenų bazės sistemą kuri sugebėjo saugoti ir išanalizuoti didžiulius duomenų kiekius, dėl kurių Kanados vyriausybė galėjo įgyvendinti savo nacionalinę žemės naudojimo valdymo programą. [7] [6]

Vienas iš pirmųjų žinomų atvejų, kai buvo naudojama erdvinė analizė, buvo kilęs iš epidemiologijos srities „Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine“ (1832). [8] Prancūzų geografas ir kartografas Charlesas Picquet'as, naudodamas pustonių spalvų gradientus, sukūrė žemėlapį, kuriame išdėstyti keturiasdešimt aštuoni Paryžiaus rajonai, kad būtų galima vizualiai parodyti, kiek mirčių nuo choleros tenka 1000 gyventojų.

1854 m. John Snow, epidemiologas ir gydytojas, naudodamasis erdvine analize sugebėjo nustatyti choleros protrūkio Londone šaltinį. Sniegas to pasiekė, vietovės žemėlapyje nubrėžęs kiekvienos aukos gyvenamąją vietą ir netoliese esančius vandens šaltinius. Kai šie taškai buvo pažymėti, jis sugebėjo nustatyti vandens šaltinį klasteryje, kuris buvo atsakingas už protrūkį. Tai buvo vienas ankstyviausių sėkmingų geografinės metodikos panaudojimo būdų, siekiant tiksliai nustatyti epidemiologijos protrūkio šaltinį. Nors pagrindiniai topografijos ir temos elementai anksčiau egzistavo kartografijoje, Snow'o žemėlapis buvo unikalus dėl to, kad jis naudojo kartografinius metodus ne tik vaizduoti, bet ir analizuoti geografiškai priklausomų reiškinių grupes.

XX amžiaus pradžioje buvo sukurta fotozinkografija, leidžianti žemėlapius suskaidyti į sluoksnius, pavyzdžiui, vieną sluoksnį augmenijai, kitą - vandeniui. Tai ypač buvo naudojama spausdinant kontūrus-jų piešimas buvo daug darbo reikalaujanti užduotis, tačiau juos turint ant atskiro sluoksnio reiškėsi, kad juos galima dirbti be kitų sluoksnių, kad būtų suklaidintas rengėjas. Šis darbas iš pradžių buvo nupieštas ant stiklo plokščių, tačiau vėliau buvo pristatyta plastikinė plėvelė, be kita ko, lengvesnė, užimanti mažiau vietos ir mažiau trapi. Kai visi sluoksniai buvo baigti, jie buvo sujungti į vieną vaizdą naudojant didelę proceso kamerą. Kai atsirado spalvotas spausdinimas, sluoksnių idėja taip pat buvo naudojama kuriant atskiras kiekvienos spalvos spausdinimo plokštes. Nors sluoksnių naudojimas daug vėliau tapo vienu iš pagrindinių šiuolaikinės GIS bruožų, ką tik aprašytas fotografijos procesas pats savaime nelaikomas GIS - nes žemėlapiai buvo tik vaizdai, neturintys duomenų bazės, su kuria būtų galima juos susieti.

Ankstyvomis GIS dienomis pastebimi du papildomi įvykiai: Iano McHargo publikacija "Dizainas su gamta “ [9] ir jo žemėlapių perdangos metodas bei gatvių tinklo įvedimas į JAV surašymo biuro DIME (Dual Independent Map Encoding) sistemą. [10]

Kompiuterių techninės įrangos kūrimas, paskatintas branduolinių ginklų tyrimų, septintojo dešimtmečio pradžioje sukūrė bendro naudojimo kompiuterių „žemėlapių“ programas. [11]

1960 m. Otavoje, Ontarijo mieste, Kanadoje, sukūrė federalinis miškų ir kaimo plėtros departamentas pirmąją tikrąją pasaulyje veikiančią GIS. Sukūrė dr.Rogeris Tomlinsonas, ji buvo vadinama Kanados geografinės informacijos sistema (CGIS) ir buvo naudojama Kanados žemės inventoriui surinktiems duomenims saugoti, analizuoti ir manipuliuoti. Tai buvo pastangos nustatyti žemės galimybes Kanados kaimo vietovėse kartografuojant informaciją apie dirvožemį, žemės ūkį, poilsio, laukinės gamtos, vandens paukščių, miškininkystės ir žemės naudojimo masteliu 1: 50 000. Taip pat buvo įtrauktas reitingų klasifikavimo koeficientas, leidžiantis atlikti analizę.

CGIS buvo patobulinimas, palyginti su „kompiuterių kartografavimo“ programomis, nes suteikė perdangos, matavimo ir skaitmeninimo/nuskaitymo galimybes. Ji palaikė nacionalinę koordinačių sistemą, apimančią žemyną, koduotas linijas kaip lankus, turinčius tikrą įterptąją topologiją, ir atributą bei vietovės informaciją saugojo atskiruose failuose. Dėl to Tomlinsonas tapo žinomas kaip „GIS tėvas“, ypač dėl to, kad jis panaudojo perdangas skatindamas erdvinę susiliejančių geografinių duomenų analizę. [12]

CGIS tęsėsi iki dešimtojo dešimtmečio ir Kanadoje sukūrė didelę skaitmeninę žemės išteklių duomenų bazę. Ji buvo sukurta kaip pagrindinio kompiuterio sistema, palaikanti federalinį ir provincijos išteklių planavimą ir valdymą. Jo stiprybė buvo sudėtinga duomenų rinkinių analizė visame žemyne. CGIS niekada nebuvo komerciškai prieinama.

1964 m. Howardas T. Fisheris Harvardo dizaino mokykloje (LCGSA 1965–1991) įkūrė Kompiuterinės grafikos ir erdvinės analizės laboratoriją (LCGSA 1965–1991), kur buvo sukurta nemažai svarbių teorinių erdvinių duomenų tvarkymo koncepcijų, kurios iki 1970 m. pagrindinį programinės įrangos kodą ir sistemas, tokias kaip SYMAP, GRID ir ODYSSEY - kurios buvo tolesnio komercinio vystymosi šaltiniai - universitetams, tyrimų centrams ir korporacijoms visame pasaulyje. [13]

Iki aštuntojo dešimtmečio pabaigos buvo sukurtos dvi viešosios GIS sistemos (MOSS ir GRASS GIS), o devintojo dešimtmečio pradžioje „M & ampS Computing“ (vėliau „Intergraph“) kartu su „Bentley Systems Incorporated“ CAD platformai, Aplinkos sistemų tyrimų institutas (ESRI), CARIS (Kompiuterizuotų išteklių informacinė sistema), „MapInfo Corporation“ ir ERDAS (Žemės išteklių duomenų analizės sistema) tapo komerciniais GIS programinės įrangos tiekėjais, sėkmingai įtraukiančiais daugelį CGIS funkcijų, derinant pirmosios kartos metodą erdvinės ir atributinės informacijos atskyrimui. kartos požiūris į atributų duomenų organizavimą į duomenų bazės struktūras. [14]

1986 m., „Mapping Display and Analysis System“ (MIDAS), pirmasis darbastalio GIS produktas [15] buvo išleistas DOS operacinei sistemai. 1990 m. Jis buvo pervadintas į „MapInfo for Windows“, kai jis buvo perkeltas į „Microsoft Windows“ platformą. Taip prasidėjo GIS perkėlimo iš tyrimų skyriaus į verslo aplinką procesas.

XX amžiaus pabaigoje spartus įvairių sistemų augimas buvo konsoliduotas ir standartizuotas palyginti nedaug platformų, o vartotojai pradėjo tyrinėti GIS duomenų peržiūrą internete, reikalaudami duomenų formato ir perdavimo standartų. Visai neseniai vis daugiau nemokamų atvirojo kodo GIS paketų veikia įvairiose operacinėse sistemose ir gali būti pritaikyti konkrečioms užduotims atlikti. Vis daugiau geografinių erdvinių duomenų ir žemėlapių kūrimo programų yra prieinama per pasaulinį tinklą (žr. GIS programinės įrangos sąrašą § GIS kaip paslauga). [16]

Šiuolaikinės GIS technologijos naudoja skaitmeninę informaciją, kuriai naudojami įvairūs skaitmeniniai duomenų kūrimo metodai. Labiausiai paplitęs duomenų kūrimo būdas yra skaitmeninimas, kai spausdintas žemėlapis arba tyrimo planas perkeliami į skaitmeninę laikmeną naudojant CAD programą ir geografinės nuorodos galimybes. Kadangi prieinami įvairūs ortofikuotieji vaizdai (iš palydovų, orlaivių, „Helikites“ ir UAV), „heads-up“ skaitmeninimas tampa pagrindiniu keliu, per kurį išgaunami geografiniai duomenys. Skaitmeninis „Heads-up“ skaitmeninimas apima geografinių duomenų atsekimą tiesiai ant oro vaizdų, o ne tradicinį geografinės formos atsekimo metodą atskiroje skaitmeninimo planšetėje (skaitmeninimas iš viršaus į apačią). Skaitmeninimas pagal galvą arba rankinis skaitmeninimas naudojamas specialiu magnetiniu rašikliu arba rašikliu, kuris tiekia informaciją į kompiuterį, kad sukurtų identišką skaitmeninį žemėlapį. Kai kuriose tabletėse vietoj rašiklio naudojamas į pelę panašus įrankis, vadinamas rituliu. [17] [18] Ritulyje yra mažas langas su kryžminiais plaukais, todėl galima tiksliau ir tiksliau nustatyti žemėlapio ypatybes. Nors dažniau naudojamas skaitmeninimas „heads-up“, skaitmeninimas „head-down“ vis dar yra naudingas suskaitmeninant prastos kokybės žemėlapius. [18]

Geografinis apdorojimas yra GIS operacija, naudojama manipuliuoti erdviniais duomenimis. Įprasta geografinio apdorojimo operacija paima įvesties duomenų rinkinį, atlieka operaciją su tuo duomenų rinkiniu ir grąžina operacijos rezultatą kaip išvesties duomenų rinkinį. Įprastos geografinio apdorojimo operacijos apima geografinių ypatybių perdangą, funkcijų pasirinkimą ir analizę, topologijos apdorojimą, rastro apdorojimą ir duomenų konvertavimą. Geografinis apdorojimas leidžia apibrėžti, valdyti ir analizuoti informaciją, naudojamą sprendimams priimti. [19]

Susijusi informacija iš skirtingų šaltinių Redaguoti

GIS naudoja erdvės ir laiko (erdvės ir laiko) vietą kaip pagrindinį rodyklės kintamąjį visai kitai informacijai. Kaip reliatyvinė duomenų bazė, kurioje yra tekstas ar skaičiai, gali susieti daugybę skirtingų lentelių, naudojant bendrus raktų indekso kintamuosius, GIS gali susieti kitaip nesusijusią informaciją, naudodami vietą kaip pagrindinį indekso kintamąjį. Svarbiausia yra vieta ir (arba) mastas erdvėlaikyje.

Į bet kurį kintamąjį, kuris gali būti išdėstytas erdvėje ir vis dažniau ir laiku, galima nurodyti naudojant GIS. Vietos ar apimtys Žemės erdvėje - laikas gali būti registruojamos kaip įvykio datos/laikai, o x, y ir z koordinatės, atitinkamai, ilguma, platuma ir aukštis. Šios GIS koordinatės gali reikšti kitas kiekybines laikinosios erdvinės atskaitos sistemas (pvz., Filmo kadro numeris, srauto matuoklio stotis, greitkelio mylios žymeklis, matininko etalonas, pastato adresas, gatvės sankryža, įėjimo vartai, vandens gylio zondavimas, POS arba CAD brėžinys kilmė/vienetai). Įrašytiems laiko ir erdvės duomenims taikomi vienetai gali labai skirtis (net ir naudojant tuos pačius duomenis, žr. Žemėlapio projekcijas), tačiau visos Žemėje esančios erdvės ir laiko vietos ir apimties nuorodos idealiu atveju turėtų būti susijusios viena su kita ir galiausiai su „tikroji“ fizinė vieta ar mastas erdvėje - laike.

Susiję su tikslia erdvine informacija, galima analizuoti, interpretuoti ir pavaizduoti neįtikėtiną realaus pasaulio ir suplanuotų praeities ar ateities duomenų įvairovę. [20] Ši pagrindinė GIS charakteristika pradėjo atverti naujas mokslinio tyrimo galimybes, susijusias su realaus pasaulio informacijos elgesiu ir modeliais, kurie anksčiau nebuvo sistemingai koreliuojami.

GIS neapibrėžtumai Redaguoti

GIS tikslumas priklauso nuo šaltinio duomenų ir nuo to, kaip jie yra užkoduoti, kad būtų nurodyti duomenys. Naudodamiesi GPS nustatytomis padėtimis, žemės matininkai sugebėjo užtikrinti aukštą padėties tikslumą. [21] Aukštos raiškos skaitmeninis reljefas ir vaizdai iš oro, [22] galingi kompiuteriai ir žiniatinklio technologijos keičia GIS kokybę, naudingumą ir lūkesčius, kad jie plačiai tarnautų visuomenei, tačiau vis dėlto yra ir kitų šaltinio duomenų, turinčių įtakos bendrai GIS tikslumas, kaip ir popieriniai žemėlapiai, nors jie gali būti riboti norint pasiekti norimą tikslumą.

Kuriant skaitmeninę topografinę GIS duomenų bazę, topografiniai žemėlapiai yra pagrindinis šaltinis, o aerofotografijos ir palydoviniai vaizdai yra papildomi šaltiniai duomenims rinkti ir atributams identifikuoti, kurie gali būti suskirstyti sluoksniais per vietos faksimilę. Žemėlapio mastelis ir geografinio atvaizdavimo srities atvaizdavimo tipas arba žemėlapio projekcija yra labai svarbūs aspektai, nes informacijos turinys daugiausia priklauso nuo mastelio rinkinio ir dėl to žemėlapio vaizdų vietos. Norint suskaitmeninti žemėlapį, žemėlapis turi būti patikrintas pagal teorinius matmenis, tada nuskenuotas į rastrinį formatą, o gautiems rastriniams duomenims turi būti suteiktas teorinis matmuo naudojant gumos lakštų/deformavimo technologijos procesą, vadinamą georeferencija.

Kiekybinė žemėlapių analizė sutelkia dėmesį į tikslumo problemas. Elektroninė ir kita įranga, naudojama GIS matavimams atlikti, yra daug tikslesnė nei įprastos žemėlapių analizės mašinos. Visi geografiniai duomenys iš esmės yra netikslūs, ir šie netikslumai sklis per GIS operacijas sunkiai nuspėjamais būdais. [23]

Duomenų vaizdavimas Redaguoti

GIS duomenys atspindi tikrus objektus (pvz., Kelius, žemės naudojimą, aukštį, medžius, vandens kelius ir kt.), O skaitmeniniai duomenys nustato mišinį. Tikrus objektus galima suskirstyti į dvi abstrakcijas: atskirus objektus (pvz., Namą) ir ištisinius laukus (pvz., Kritulių kiekį arba pakilimus). Tradiciškai yra du platūs metodai, naudojami duomenims saugoti GIS abiejų rūšių abstrakcijų kartografavimo nuorodoms: rastriniai vaizdai ir vektorius. Taškai, linijos ir daugiakampiai vaizduoja susietų vietos atributų nuorodų vektorinius duomenis.

Naujas hibridinis duomenų saugojimo metodas yra taškinių debesų identifikavimas, kurie sujungia trimatius taškus su RGB informacija kiekviename taške ir grąžina „3D spalvotą vaizdą“. Tuomet GIS teminiai žemėlapiai vis labiau tikroviškai vizualiai apibūdina tai, ką jie nori parodyti ar nustatyti.

Populiarių GIS failų formatų, pvz., Formos failų, sąrašą žr. GIS failų formatai § Populiarūs GIS failų formatai.

Duomenų surinkimas Redaguoti

Duomenų surinkimas - informacijos įvedimas į sistemą - užima daug laiko GIS praktikams. Yra daugybė metodų, naudojamų duomenims įvesti į GIS, kur jie saugomi skaitmeniniu formatu.

Esami duomenys, atspausdinti ant popieriaus ar PET plėvelės žemėlapių, gali būti suskaitmeninti arba nuskaityti, kad būtų gauti skaitmeniniai duomenys. Skaitmenininkas sukuria vektorinius duomenis, nes operatorius žemėlapyje seka taškus, linijas ir daugiakampio ribas. Nuskenavus žemėlapį gaunami rastriniai duomenys, kuriuos galima toliau apdoroti, kad būtų gauti vektoriniai duomenys.

Tyrimo duomenys gali būti tiesiogiai įvedami į GIS iš skaitmeninių duomenų rinkimo sistemų, naudojamų tyrimo priemonėse, naudojant metodą, vadinamą koordinačių geometrija (COGO). Pozicijos iš pasaulinės palydovinės navigacijos sistemos (GNSS), tokios kaip Pasaulinė padėties nustatymo sistema, taip pat gali būti renkamos ir importuojamos į GIS. Dabartinė duomenų rinkimo tendencija suteikia vartotojams galimybę naudotis lauko kompiuteriais ir redaguoti tiesioginius duomenis naudojant belaidžius ryšius arba atjungtas redagavimo sesijas. [24] Tai pagerino tai, kad yra prieinami nebrangūs žemėlapių lygio GPS įrenginiai su decimetro tikslumu realiuoju laiku. Tai pašalina poreikį po apdorojimo, importavimo ir atnaujinti duomenis biure po to, kai buvo surinkti lauko darbai. Tai apima galimybę įtraukti pozicijas, surinktas naudojant lazerinį nuotolio ieškiklį. Naujos technologijos taip pat leidžia vartotojams kurti žemėlapius ir analizę tiesiogiai vietoje, todėl projektai tampa efektyvesni ir žemėlapiai tikslesni.

Nuotoliniai duomenys taip pat vaidina svarbų vaidmenį renkant duomenis ir susideda iš jutiklių, pritvirtintų prie platformos. Jutiklius sudaro fotoaparatai, skaitmeniniai skaitytuvai ir „lidar“, o platformas paprastai sudaro orlaiviai ir palydovai. Dešimtojo dešimtmečio viduryje Anglijoje hibridiniai aitvarai/balionai, vadinami helikitais, pirmą kartą pradėjo naudoti kompaktiškas ore esančias skaitmenines kameras kaip ore esančias geoinformacines sistemas. Nuotraukų susiejimui ir žemės matavimui buvo naudojama 0,4 mm tikslumo orlaivių matavimo programinė įranga. Helikitai yra nebrangūs ir renka tikslesnius duomenis nei lėktuvai. Helikitus galima naudoti keliuose, geležinkeliuose ir miestuose, kuriuose draudžiama naudoti bepiločius orlaivius (UAV).

Neseniai duomenų rinkimas iš oro tapo labiau prieinamas naudojant miniatiūrinius UAV ir bepiločius orlaivius. Pavyzdžiui, „Aeryon Scout“ buvo naudojamas 50 hektarų ploto žemėlapiui su 2,54 cm (1 colio) atstumu nuo žemės imti tik per 12 minučių. [25]

Dauguma skaitmeninių duomenų šiuo metu gaunami iš aerofotografijų nuotraukų interpretacijos. Minkšto kopijavimo darbo vietos naudojamos funkcijoms skaitmeninti tiesiai iš skaitmeninių nuotraukų stereo porų. Šios sistemos leidžia užfiksuoti duomenis dviem ir trimis matmenimis, o aukštis matuojamas tiesiai iš stereo poros, naudojant fotogrametrijos principus. Prieš įvedant minkšto kopijavimo sistemą, analoginės aerofotografijos turi būti nuskaitytos, o aukštos kokybės skaitmeniniams fotoaparatams šis veiksmas praleidžiamas.

Palydovinis nuotolinis stebėjimas yra dar vienas svarbus erdvinių duomenų šaltinis. Čia palydovai naudoja skirtingus jutiklių paketus, norėdami pasyviai išmatuoti atspindį nuo elektromagnetinio spektro dalių arba radijo bangų, kurios buvo išsiųstos iš aktyvaus jutiklio, pvz., Radaro. Nuotolinis stebėjimas renka rastrinius duomenis, kuriuos galima toliau apdoroti naudojant skirtingas juostas, kad būtų galima nustatyti dominančius objektus ir klases, pvz., Žemės dangą.

Žiniatinklio kasyba yra naujas erdvinių duomenų rinkimo būdas. Mokslininkai kuria žiniatinklio tikrinimo programą, kad surinktų reikiamus erdvinius duomenis iš žiniatinklio. [26] Pavyzdžiui, tikslią geografinę vietą ar butų kaimynystę galima surinkti iš internetinių nekilnojamojo turto sąrašų svetainių.

Fiksuodamas duomenis vartotojas turėtų pagalvoti, ar duomenys turėtų būti užfiksuoti santykiniu tikslumu, ar absoliučiu tikslumu, nes tai gali turėti įtakos ne tik informacijos interpretacijai, bet ir duomenų surinkimo kainai.

Įvedus duomenis į GIS, duomenis paprastai reikia redaguoti, pašalinti klaidas ar toliau apdoroti. Norint naudoti vektorinius duomenis, jie turi būti „topologiškai teisingi“, kad juos būtų galima panaudoti kai kuriai išplėstinei analizei. Pavyzdžiui, kelių tinkle linijos turi jungtis su mazgais sankryžoje. Taip pat turi būti pašalintos tokios klaidos, kaip perviršiai ir perviršiai. Nuskaitytuose žemėlapiuose gali reikėti pašalinti iš rastro esančias dėmeles šaltinio žemėlapyje. Pavyzdžiui, nešvarumai gali sujungti dvi linijas, kurių nereikėtų prijungti.

Vertimas iš rastrų į vektorių Redaguoti

Duomenų restruktūrizavimą gali atlikti GIS, kad duomenys būtų konvertuojami į skirtingus formatus. Pavyzdžiui, GIS gali būti naudojama palydovinio vaizdo žemėlapiui konvertuoti į vektorinę struktūrą, generuojant linijas aplink visas tos pačios klasifikacijos ląsteles, kartu nustatant ląstelių erdvinius ryšius, pvz., Gretimumą ar įtraukimą.

Pažangesnis duomenų apdorojimas gali atsirasti naudojant vaizdų apdorojimą - 1960 -ųjų pabaigoje NASA ir privataus sektoriaus sukurtą metodą, skirtą kontrastui pagerinti, klaidingą spalvų atkūrimą ir įvairius kitus metodus, įskaitant dviejų matmenų Furjė transformacijų naudojimą. Kadangi skaitmeniniai duomenys renkami ir saugomi įvairiais būdais, abu duomenų šaltiniai gali būti visiškai nesuderinami. Taigi GIS turi sugebėti konvertuoti geografinius duomenis iš vienos struktūros į kitą. Tai darant reikia išanalizuoti numanomas įvairių ontologijų ir klasifikacijų prielaidas. [27] Objektinės ontologijos vis labiau išryškėjo dėl objektyvaus programavimo ir nuolatinio Barry Smitho ir bendradarbių darbo.

Projekcijos, koordinačių sistemos ir registracija Redaguoti

Žemę gali pavaizduoti įvairūs modeliai, kurių kiekvienas gali pateikti skirtingas koordinates (pvz., Platumą, ilgumą, aukštį) bet kuriam Žemės paviršiaus taškui. Paprasčiausias modelis yra manyti, kad žemė yra tobula sfera. Kadangi buvo sukaupta daugiau žemės matavimų, žemės modeliai tapo sudėtingesni ir tikslesni. Tiesą sakant, yra modelių, vadinamų atskaitos taškais, kurie taikomi skirtingoms žemės sritims, kad būtų užtikrintas didesnis tikslumas, pvz., 1983 m. Šiaurės Amerikos datos JAV matavimams ir Pasaulinė geodezinė sistema, skirta matavimams visame pasaulyje.

Platumos ir ilgumos žemėlapyje, sudarytame pagal vietinį atskaitos tašką, gali nesutapti su ta, kuri buvo gauta iš GPS imtuvo. Norint konvertuoti koordinates iš vieno atskaitos taško į kitą, reikia atskaitos taško, pvz., Helmerto, transformacijos, nors tam tikrose situacijose gali pakakti paprasto vertimo. [28]

Populiarioje GIS programinėje įrangoje platumos/ilgumos projektuojami duomenys dažnai vaizduojami kaip geografinė koordinačių sistema. Pavyzdžiui, platumos/ilgumos duomenys, jei atskaitos taškas yra „1983 m. Šiaurės Amerikos atskaitos taškas“, žymimi „GCS North American 1983“.

GIS erdvinė analizė yra sparčiai besikeičianti sritis, o į GIS paketus vis dažniau įtraukiami analizės įrankiai kaip standartinės integruotos priemonės, kaip pasirenkami įrankių rinkiniai, kaip priedai ar „analitikai“. Daugeliu atvejų tai teikia originalūs programinės įrangos tiekėjai (komerciniai pardavėjai arba bendradarbiaujančios nekomercinės kūrimo komandos), o kitais atvejais įrenginius sukūrė ir teikia trečiosios šalys. Be to, daugelyje produktų siūlomi programinės įrangos kūrimo rinkiniai (SDK), programavimo kalbos ir palaikymas kalbomis, scenarijų kūrimo priemonės ir (arba) specialios sąsajos, skirtos kurti savo analizės įrankius ar variantus. Padidėjęs prieinamumas sukūrė naują verslo žvalgybos aspektą, vadinamą „erdviniu intelektu“, kuris, atvirai pristatomas per intranetą, demokratizuoja prieigą prie geografinių ir socialinių tinklų duomenų. Geografinis intelektas, pagrįstas GIS erdvine analize, taip pat tapo pagrindiniu saugumo elementu. GIS kaip visumą galima apibūdinti kaip konvertavimą į vektorinį vaizdavimą arba į bet kurį kitą skaitmeninimo procesą.

Nuolydis ir aspektas Redaguoti

Nuolydis gali būti apibrėžtas kaip reljefo vieneto statumas arba nuolydis, paprastai matuojamas kampu laipsniais arba procentais. Aspektą galima apibrėžti kaip kryptį, į kurią nukreiptas reljefo vienetas. Aspektas paprastai išreiškiamas laipsniais iš šiaurės. Atliekant reljefo analizę nuolydis, aspektas ir paviršiaus kreivumas gaunami iš kaimynystės operacijų, naudojant gretimų ląstelės kaimynų aukščio vertes. [29] Nuolydis yra skiriamosios gebos funkcija, todėl visada turi būti nurodyta erdvinė skiriamoji geba, naudojama nuolydžiui ir aspektui apskaičiuoti. [30] Įvairūs autoriai palygino nuolydžio ir aspekto skaičiavimo metodus. [31] [32] [33]

Norint apskaičiuoti nuolydį ir aspektą, galima naudoti šį metodą:
Aukštis taške ar reljefo vienete turės statmenas liestines (nuolydį), einančias per tašką, rytų -vakarų ir šiaurės -pietų kryptimi. Šie du liestiniai duoda du komponentus, ∂z/∂x ir ∂z/∂y, kurie vėliau naudojami bendrai nuolydžio krypčiai ir nuolydžio aspektui nustatyti. Gradientas apibrėžiamas kaip vektorinis kiekis, kurio sudedamosios dalys lygios daliniams paviršiaus išvestiniams x ir y kryptimis. [34]

Bendro 3 × 3 tinklelio nuolydžio apskaičiavimas S ir aspektas A metodams, nustatantiems rytų -vakarų ir šiaurės -pietų komponentą, naudokite atitinkamai šias formules:

Zhou ir Liu [33] taip apibūdina kitą aspekto apskaičiavimo formulę:

Duomenų analizė Redaguoti

Sunku susieti pelkių žemėlapius su kritulių kiekiais, užfiksuotais įvairiuose taškuose, pavyzdžiui, oro uostuose, televizijos stotyse ir mokyklose. Tačiau GIS gali būti naudojama vaizduojant dviejų ir trijų matmenų Žemės paviršiaus, požeminio paviršiaus ir atmosferos charakteristikas iš informacijos taškų. Pavyzdžiui, GIS gali greitai sugeneruoti žemėlapį su plyšiais arba kontūro linijomis, nurodančiomis skirtingą kritulių kiekį.Tokį žemėlapį galima įsivaizduoti kaip kritulių kontūro žemėlapį. Daugeliu sudėtingų metodų galima įvertinti paviršių charakteristikas pagal ribotą skaičių taškų matavimų. Dvimatis kontūrų žemėlapis, sukurtas pagal lietaus taško matavimų paviršiaus modeliavimą, gali būti padengtas ir analizuojamas su bet kuriuo kitu tos pačios srities GIS žemėlapiu. Šis iš GIS sudarytas žemėlapis gali suteikti papildomos informacijos, pvz., Vandens energijos potencialo kaip atsinaujinančios energijos šaltinio gyvybingumo. Panašiai GIS gali būti naudojamas lyginant kitus atsinaujinančius energijos išteklius, siekiant rasti geriausią regiono geografinį potencialą. [35]

Be to, iš trijų matmenų taškų serijos arba skaitmeninio aukščio modelio gali būti sukurtos ištisinės linijos, vaizduojančios aukščio kontūrus, kartu su nuolydžio analize, tamsesniu reljefu ir kitais aukščio produktais. Vandens telkinius galima lengvai apibrėžti bet kokiam pasiekiamumui, apskaičiuojant visas gretimas ir įkalnes nuo bet kurios lankytinos vietos. Panašiai iš GIS aukščio duomenų galima apskaičiuoti numatytą vietą, kurioje paviršinis vanduo norėtų keliauti su pertrūkiais ir nuolatiniais srautais.

Topologinis modeliavimas Redaguoti

GIS gali atpažinti ir išanalizuoti erdvinius ryšius, esančius skaitmeniniu būdu saugomuose erdviniuose duomenyse. Šie topologiniai ryšiai leidžia atlikti sudėtingą erdvinį modeliavimą ir analizę. Topologiniai santykiai tarp geometrinių esybių tradiciškai apima gretimumą (kas su kuo gretima), izoliaciją (kas ką apima) ir artumą (kaip kažkas yra arti kažko kito).

Geometriniai tinklai Redaguoti

Geometriniai tinklai yra linijiniai objektų tinklai, kuriais galima atvaizduoti tarpusavyje susijusias savybes ir atlikti specialią jų erdvinę analizę. Geometrinį tinklą sudaro kraštai, kurie yra sujungti sandūros taškuose, panašiai kaip matematikos ir informatikos grafikai. Kaip ir grafikai, tinklų kraštams gali būti priskirtas svoris ir srautas, kurie gali būti naudojami tiksliau pavaizduoti įvairias tarpusavyje susijusias funkcijas. Geometriniai tinklai dažnai naudojami modeliuojant kelių tinklus ir komunalinius tinklus, tokius kaip elektros, dujų ir vandens tinklai. Tinklo modeliavimas taip pat dažnai naudojamas transporto planavimui, hidrologiniam modeliavimui ir infrastruktūros modeliavimui.

Hidrologinis modeliavimas Redaguoti

GIS hidrologiniai modeliai gali suteikti erdvinį elementą, kurio trūksta kitiems hidrologiniams modeliams, analizuojant tokius kintamuosius kaip nuolydis, aspektas ir vandens telkinys ar baseinas. [37] Reljefo analizė yra labai svarbi hidrologijai, nes vanduo visada teka šlaitu. [37] Kadangi pagrindinė skaitmeninio aukščio modelio (DEM) reljefo analizė apima nuolydžio ir aspekto apskaičiavimą, DEM yra labai naudingi hidrologinei analizei. Tada nuolydis ir aspektas gali būti naudojami nustatant paviršiaus nuotėkio kryptį, taigi ir srautą, kaupiant upelius, upes ir ežerus. Skirtingo srauto sritys taip pat gali aiškiai parodyti baseino ribas. Sukūrus srauto kryptį ir kaupimosi matricą, galima atlikti užklausas, rodančias prisidedančias ar išsisklaidančias sritis tam tikrame taške. [37] Prie modelio galima pridėti daugiau detalių, tokių kaip reljefo šiurkštumas, augmenijos tipai ir dirvožemio tipai, kurie gali turėti įtakos infiltracijos ir garavimo transpiracijos greičiams, taigi ir paviršiaus srautui. Vienas iš pagrindinių hidrologinio modeliavimo būdų yra aplinkos taršos tyrimai. Kiti hidrologinio modeliavimo būdai yra požeminio ir paviršinio vandens žemėlapiai, taip pat potvynių rizikos žemėlapiai.

Kartografinis modeliavimas Redaguoti

Dana Tomlin tikriausiai sugalvojo terminą „kartografinis modeliavimas“ savo daktaro disertacijoje (1983 m.), Vėliau panaudojo jį savo knygos pavadinime, Geografinės informacijos sistemos ir kartografinis modeliavimas (1990). [38] Kartografinis modeliavimas reiškia procesą, kurio metu sukuriami, apdorojami ir analizuojami keli tos pačios srities teminiai sluoksniai. „Tomlin“ naudojo rastrinius sluoksnius, tačiau perdengimo metodą (žr. Toliau) galima naudoti bendriau. Operacijas žemėlapio sluoksniuose galima sujungti į algoritmus, o galiausiai - į modeliavimo ar optimizavimo modelius.

Žemėlapio perdanga Redaguoti

Kelių erdvinių duomenų rinkinių (taškų, linijų ar daugiakampių) derinys sukuria naują išvesties vektoriaus duomenų rinkinį, vizualiai panašų į kelių to paties regiono žemėlapių sukravimą. Šios perdangos yra panašios į matematines Venno diagramos perdangas. Sąjungos perdanga sujungia abiejų įvesties geografines savybes ir atributų lenteles į vieną naują išvestį. Sankryžos perdanga apibrėžia sritį, kurioje abu įėjimai sutampa ir kiekvienam išsaugo atributų laukų rinkinį. Simetrinė skirtumo perdanga apibrėžia išvesties sritį, apimančią bendrą abiejų įėjimų plotą, išskyrus persidengiančią sritį.

Duomenų išgavimas yra GIS procesas, panašus į vektoriaus perdangą, nors jis gali būti naudojamas tiek vektorinių, tiek rastrinių duomenų analizei. Užuot derinus abiejų duomenų rinkinių savybes ir ypatybes, duomenų išgavimas apima „klipo“ arba „kaukės“ naudojimą vieno duomenų rinkinio ypatybėms, patenkančioms į kito duomenų rinkinio erdvę, išgauti.

Rastrinių duomenų analizėje duomenų rinkinių perdanga atliekama naudojant procesą, žinomą kaip „vietinė operacija su keliais raseriais“ arba „žemėlapio algebra“, naudojant funkciją, apjungiančią kiekvieno rastro matricos reikšmes. Naudojant „indekso modelį“, atspindintį įvairių veiksnių įtaką geografiniam reiškiniui, ši funkcija gali labiau pasverti kai kuriuos duomenis.

Redaguoti geostatistiką

Geostatistika yra statistikos šaka, nagrinėjanti lauko duomenis, erdvinius duomenis su nuolatiniu indeksu. Jame pateikiami metodai erdvinei koreliacijai modeliuoti ir reikšmėms numatyti savavališkose vietose (interpoliacija).

Kai matuojami reiškiniai, stebėjimo metodai diktuoja bet kokios tolesnės analizės tikslumą. Dėl duomenų pobūdžio (pvz., Eismo įpročių miesto aplinkoje oro sąlygos virš Ramiojo vandenyno) matavimo metu visada prarandamas pastovus arba dinamiškas tikslumo laipsnis. Šis tikslumo praradimas nustatomas pagal duomenų rinkimo mastą ir pasiskirstymą.

Siekiant nustatyti statistinę analizės svarbą, nustatomas vidurkis, kad būtų galima įtraukti taškus (nuolydžius), esančius už bet kokio tiesioginio matavimo ribų, kad būtų galima nustatyti jų numatomą elgesį. Taip yra dėl taikomų statistikos ir duomenų rinkimo metodų apribojimų, todėl interpoliacija reikalinga norint prognozuoti dalelių, taškų ir vietų, kurių negalima tiesiogiai išmatuoti, elgesį.

Interpoliacija yra procesas, kurio metu sukuriamas paviršius, paprastai rastrinis duomenų rinkinys, įvedant duomenis, surinktus daugelyje mėginių taškų. Yra keletas interpoliacijos formų, kurių kiekviena skirtingai traktuoja duomenis, priklausomai nuo duomenų rinkinio savybių. Lyginant interpoliacijos metodus, pirmiausia reikia apsvarstyti, ar pasikeis šaltinio duomenys (tikslūs ar apytiksliai). Kitas klausimas, ar metodas yra subjektyvus, ar žmogaus interpretacija, ar objektyvus. Tada yra perėjimų tarp taškų pobūdis: ar jie staigūs, ar laipsniški. Galiausiai, yra tai, ar metodas yra globalus (jis naudoja visą duomenų rinkinį modeliui sudaryti), ar vietinis, kai algoritmas kartojamas mažai vietovės daliai.

Interpoliacija yra pagrįstas matavimas dėl erdvinio autokoreliacijos principo, pagal kurį pripažįstama, kad bet kurioje vietoje surinkti duomenys bus labai panašūs į tas vietas ar jų įtaką.

Redaguoti adreso geokodavimą

Geokodavimas - tai erdvinių vietų (X, Y koordinatės) interpoliavimas iš gatvių adresų ar bet kokių kitų erdvėje nurodytų duomenų, tokių kaip pašto kodai, siuntų partijos ir adresų vietos. Norint nustatyti atskirų adresų geografinį kodą, reikia nuorodos temos, pvz., Kelio centro linijos failo su adresų diapazonu. Atskiros adresų vietos istoriškai buvo interpoliuotos arba įvertintos tiriant adresų diapazonus išilgai kelio atkarpos. Paprastai jie pateikiami lentelės ar duomenų bazės pavidalu. Tada programinė įranga įdės tašką maždaug toje vietoje, kur tas adresas yra išilgai centro linijos. Pavyzdžiui, 500 adreso taškas bus ties linijos segmento, kuris prasideda 1 adresu ir baigiasi 1000 adresu, vidurio taške. Geokodavimas taip pat gali būti taikomas faktiniams sklypų duomenims, paprastai iš savivaldybių mokesčių žemėlapių. Šiuo atveju geokodavimo rezultatas bus faktiškai išdėstyta erdvė, o ne interpoliuotas taškas. Šis metodas vis dažniau naudojamas tikslesnei vietovės informacijai pateikti.

Atvirkštinis geokodavimas Redaguoti

Atvirkštinis geokodavimas - tai apskaičiuoto gatvės adreso numerio, susijusio su nurodyta koordinatė, grąžinimo procesas. Pavyzdžiui, vartotojas gali spustelėti kelio vidurio linijos temą (taip nurodydamas koordinates) ir grąžinti informaciją, atspindinčią numatomą namo numerį. Šis namo numeris interpoluojamas iš tam kelio ruožui priskirto diapazono. Jei naudotojas spustelės segmento, kuris prasideda adresu 1 ir baigiasi 100, vidurio taške, grąžinama vertė bus kažkur netoli 50. Atminkite, kad atvirkštinis geokodavimas negrąžina tikrųjų adresų, o tik įvertina, kas ten turėtų būti, remiantis iš anksto nustatytu diapazonas.

Kelių kriterijų sprendimų analizė Redaguoti

Kartu su GIS kelių kriterijų sprendimų analizės metodai padeda sprendimų priėmėjams analizuoti alternatyvių erdvinių sprendimų rinkinį, pvz., Labiausiai tikėtiną ekologinę buveinę atkurti, atsižvelgiant į kelis kriterijus, pvz., Augmenijos dangą ar kelius. MCDA naudoja sprendimų taisykles, kad apibendrintų kriterijus, o tai leidžia suskirstyti alternatyvius sprendimus į prioritetus. [39] GIS MCDA gali sumažinti išlaidas ir laiką, susijusį su galimų atkūrimo vietų nustatymu.

Duomenų išvestis ir kartografija Redaguoti

Kartografija - tai žemėlapių arba vizualinių erdvinių duomenų atvaizdavimo projektavimas ir gamyba. Didžioji dauguma šiuolaikinės kartografijos atliekama naudojant kompiuterius, dažniausiai naudojant GIS, tačiau kokybiškos kartografijos gamyba taip pat pasiekiama importuojant sluoksnius į projektavimo programą, kad ji būtų patobulinta. Dauguma GIS programinės įrangos suteikia vartotojui esminę duomenų išvaizdos kontrolę.

Kartografinis darbas atlieka dvi pagrindines funkcijas:

Pirma, ekrane arba popieriuje sukuriama grafika, kuri analizės rezultatus perteikia žmonėms, kurie priima sprendimus dėl išteklių. Galima sukurti sienų žemėlapius ir kitą grafiką, leidžiančią žiūrovui vizualizuoti ir taip suprasti galimų įvykių analizės ar modeliavimo rezultatus. Žiniatinklio žemėlapių serveriai palengvina sukurtų žemėlapių platinimą per interneto naršykles, naudojant įvairias žiniatinklio programų programavimo sąsajų (AJAX, „Java“, „Flash“ ir kt.) Diegimus.

Antra, kita duomenų bazės informacija gali būti sugeneruota tolesnei analizei ar naudojimui. Pavyzdys galėtų būti visų adresų, esančių per 1,6 km nuo nuodingo išsiliejimo, sąrašas.

Grafinio rodymo būdai Redaguoti

Tradiciniai žemėlapiai yra realaus pasaulio abstrakcijos, svarbių elementų, pavaizduotų ant popieriaus lapo su simboliais fiziniams objektams atvaizduoti, atranka. Žmonės, kurie naudojasi žemėlapiais, turi interpretuoti šiuos simbolius. Topografiniai žemėlapiai parodo žemės paviršiaus formą kontūrinėmis linijomis arba šešėliniu reljefu.

Šiandien tokie grafiniai vaizdavimo būdai, kaip šešėliai pagal aukštį GIS, gali parodyti žemėlapio elementų ryšius, padidindami gebėjimą išgauti ir analizuoti informaciją. Pavyzdžiui, dviejų tipų duomenys buvo sujungti į GIS, kad būtų sukurtas perspektyvus San Mateo apskrities, Kalifornijos, vaizdas.

  • Skaitmeninis aukščio modelis, susidedantis iš paviršiaus pakilimų, užfiksuotų 30 metrų horizontalioje tinklelyje, rodo aukštus aukštus kaip baltą ir mažą aukštį kaip juodą.
  • Pridedamame „Landsat“ teminiame žemėlapio atvaizde rodomas klaidingos spalvos infraraudonųjų spindulių vaizdas, žiūrintis į tą pačią sritį 30 metrų pikseliais arba paveikslėlio elementais, tose pačiose koordinačių vietose, pikseliais po taškų, kaip ir aukščio informacija.

GIS buvo naudojama dviem vaizdams užregistruoti ir sujungti, kad būtų sukurtas trimatis perspektyvinis vaizdas, žvelgiantis žemyn į San Andreaso gedimą, naudojant teminius žemėlapio atvaizdus, ​​tačiau užtemdytas naudojant kraštovaizdžio aukštį. GIS ekranas priklauso nuo stebėtojo žiūrėjimo taško ir ekrano paros laiko, kad tinkamai atspindėtų saulės spindulių sukurtus šešėlius toje platumoje, ilgumoje ir paros metu.

Archeochromas yra naujas erdvinių duomenų rodymo būdas. Tai tematika 3D žemėlapyje, taikoma konkrečiam pastatui ar pastato daliai. Jis tinka vizualiai rodyti šilumos nuostolių duomenis.

Erdvinis ETL redagavimas

Erdviniai ETL įrankiai suteikia tradicinės ištraukimo, transformavimo, įkėlimo (ETL) programinės įrangos duomenų apdorojimo funkcijas, tačiau daugiausia dėmesio skiriama galimybei valdyti erdvinius duomenis. Jie suteikia GIS vartotojams galimybę išversti duomenis iš skirtingų standartų ir patentuotų formatų, tuo pačiu geometriškai pakeisdami kelyje esančius duomenis. Šios priemonės gali būti papildomos kaip esama platesnės paskirties programinė įranga, pvz., Skaičiuoklės.

GIS duomenų gavyba Redaguoti

GIS arba erdvinių duomenų gavyba yra duomenų gavybos metodų taikymas erdviniams duomenims. Duomenų gavyba, kuri yra iš dalies automatizuota paslėptų modelių paieška didelėse duomenų bazėse, suteikia daug potencialios naudos taikant GIS pagrįstus sprendimus. Įprastos programos apima aplinkos stebėjimą. Tokioms programoms būdinga tai, kad erdvinė duomenų matavimų koreliacija reikalauja efektyvesnių duomenų analizės naudojant specialius algoritmus. [40]

Nuo pat 1960-ųjų pradžios GIS buvo naudojama vis plačiau, patvirtindama plačią vietos svarbą ir padėdama nuolat mažinti kliūtis priimti erdvines technologijas. Galbūt šimtus skirtingų GIS naudojimo būdų galima suskirstyti keliais būdais:

  • Įvartis: programos paskirtis gali būti plačiai klasifikuojama kaip viena moksliniai tyrimai arba Resursu valdymas. Kiek įmanoma plačiau apibrėžto tyrimo tikslas yra atrasti naujų žinių, kurias gali atlikti tas, kuris laiko save mokslininku, bet taip pat gali tai padaryti kiekvienas, kuris bando sužinoti, kodėl pasaulis veikia taip, kaip veikia . Tyrimas tokia pat praktiška, kaip ir išsiaiškinti, kodėl nepavyko verslo vieta, būtų tyrimas šia prasme. Valdymas (kartais vadinamas operacinėmis programomis), taip pat apibrėžiamas kaip įmanoma plačiau, yra žinių pritaikymas priimant praktinius sprendimus, kaip panaudoti išteklius, kuriuos jis kontroliuoja savo tikslams pasiekti. Šie ištekliai gali būti laikas, kapitalas, darbas, įranga, žemė, mineralų telkiniai, laukinė gamta ir pan. [41]: 791
    • Sprendimo lygis: Valdymo programos buvo toliau klasifikuojamos kaip strateginis, taktinis, operatyvinis, bendra verslo valdymo klasifikacija. [42] Strateginės užduotys yra ilgalaikiai, vizualūs sprendimai dėl to, kokius tikslus reikia turėti, pavyzdžiui, ar verslas turėtų plėstis, ar ne. Taktinės užduotys-tai vidutinės trukmės sprendimai, kaip pasiekti strateginius tikslus, pavyzdžiui, nacionalinis miškas, sukuriantis ganymo valdymo planą. Operatyviniai sprendimai yra susiję su kasdienėmis užduotimis, pvz., Asmeniu, kuris suranda trumpiausią kelią į picos restoraną.

    GIS diegimą dažnai lemia jurisdikcija (pvz., Miestas), paskirtis ar taikymo reikalavimai. Paprastai GIS diegimas gali būti pritaikytas organizacijai. Taigi GIS diegimas, sukurtas programai, jurisdikcijai, įmonei ar tikslui, nebūtinai gali būti suderinamas ar suderinamas su GIS, sukurta kitai programai, jurisdikcijai, įmonei ar tikslui. [48]

    GIS taip pat skiriasi nuo vietos nustatymo paslaugų, kurios leidžia GPS palaikantiems mobiliesiems įrenginiams rodyti savo vietą fiksuotų objektų (artimiausio restorano, degalinės, priešgaisrinio hidranto) arba mobiliųjų objektų (draugų, vaikų, policijos automobilio) atžvilgiu arba perduoti savo poziciją atgal į centrinį serverį rodymui ar kitam apdorojimui.

    Atidaryti „Geospatial Consortium“ standartus Redaguoti

    „Open Geospatial Consortium“ (OGC) yra tarptautinis pramonės konsorciumas, kuriame dalyvauja 384 įmonės, vyriausybinės agentūros, universitetai ir asmenys, dalyvaujantys sutarimo procese, siekiant sukurti viešai prieinamas geografinio apdorojimo specifikacijas. Atviros sąsajos ir protokolai, apibrėžti „OpenGIS“ specifikacijose, palaiko sąveikaujančius sprendimus, „geografiškai įgalinančius“ žiniatinklį, belaidžio ryšio ir vietos nustatymo paslaugas bei pagrindines IT, ir suteikia technologijų kūrėjams galimybę padaryti sudėtingą erdvinę informaciją ir paslaugas prieinamas ir naudingas naudojant visų rūšių programas. . Atviri „Geospatial Consortium“ protokolai apima „Web Map Service“ ir „Web Feature Service“. [49]

    GIS produktai yra suskirstyti į dvi kategorijas, atsižvelgiant į tai, kaip visiškai ir tiksliai programinė įranga atitinka OGC specifikacijas.

    Atitinkantys produktai yra programinės įrangos produktai, atitinkantys OGC „OpenGIS“ specifikacijas. Kai produktas buvo išbandytas ir patvirtintas kaip atitinkantis pagal OGC testavimo programą, šioje svetainėje produktas automatiškai užregistruojamas kaip „atitinkantis“.

    Įgyvendinimo produktai yra programinės įrangos produktai, įgyvendinantys „OpenGIS“ specifikacijas, tačiau dar neišlaikę atitikties testo. Atitikties testai atliekami ne visoms specifikacijoms. Kūrėjai gali užregistruoti savo produktus kaip įgyvendinimo projektą arba patvirtintas specifikacijas, tačiau OGC pasilieka teisę peržiūrėti ir patikrinti kiekvieną įrašą.

    Žiniatinklio žemėlapių redagavimas

    Pastaraisiais metais daugėja nemokamos ir lengvai prieinamos žemėlapių programinės įrangos, tokios kaip patentuotos žiniatinklio programos „Google“ žemėlapiai ir „Bing Maps“, taip pat nemokama ir atviro kodo alternatyva „OpenStreetMap“. Šios paslaugos suteikia visuomenei prieigą prie daugybės geografinių duomenų, kuriuos daugelis vartotojų laiko patikimais ir tinkamais naudoti kaip profesionalią informaciją. [50]

    Kai kurie iš jų, pvz., „Google“ žemėlapiai ir „OpenLayers“, atskleidžia programų programavimo sąsają (API), leidžiančią vartotojams kurti pasirinktines programas. Šie įrankių rinkiniai paprastai siūlo gatvių žemėlapius, vaizdus iš oro/palydovo, geokodavimą, paieškas ir maršruto parinkimo funkcijas. Žiniatinklio kartografavimas taip pat atskleidė geografinių duomenų šaltinio šaltinį tokiuose projektuose kaip „OpenStreetMap“, kuris yra bendras projektas, skirtas sukurti nemokamą redaguojamą pasaulio žemėlapį. Įrodyta, kad šie mashup projektai teikia aukštą vertę ir naudą galutiniams vartotojams už to ribų per tradicinę geografinę informaciją. [51] [52]

    Laiko matmens pridėjimas Redaguoti

    Žemės paviršiaus, atmosferos ir požeminio paviršiaus būklę galima ištirti įvedant palydovinius duomenis į GIS. GIS technologija suteikia tyrėjams galimybę ištirti Žemės procesų pokyčius dienomis, mėnesiais ir metais. Pavyzdžiui, augimo sezono metu vykstantys vegetacijos pokyčiai gali būti animuoti, kad būtų galima nustatyti, kada sausra buvo didžiausia konkrečiame regione. Gautas grafikas yra apytikslis augalų sveikatos matas.Darbas su dviem kintamaisiais laikui bėgant leistų tyrėjams aptikti regioninius skirtumus tarp kritulių sumažėjimo ir jo poveikio augmenijai.

    GIS technologija ir skaitmeninių duomenų prieinamumas regioniniu ir pasauliniu mastu leidžia atlikti tokią analizę. Palydovinio jutiklio išvestį, naudojamą augmenijos grafikai generuoti, gamina, pavyzdžiui, pažangus labai didelės skiriamosios gebos radiometras (AVHRR). Ši jutiklių sistema aptinka energijos kiekius, atsispindinčius nuo Žemės paviršiaus įvairiose spektro juostose, esant maždaug 1 kvadratinio kilometro paviršiaus plotams. Palydovinis jutiklis du kartus per dieną sukuria tam tikros Žemės vietos vaizdus. AVHRR ir neseniai vidutinės skiriamosios gebos vaizdo spektroradiometras (MODIS) yra tik dvi iš daugelio jutiklių sistemų, naudojamų Žemės paviršiaus analizei.

    Be laiko integravimo į aplinkos tyrimus, GIS taip pat tiriamas dėl jo gebėjimo sekti ir modeliuoti žmonių pažangą kasdienėje veikloje. Konkretus pažangos šioje srityje pavyzdys yra neseniai JAV surašymo metu paskelbti duomenys apie konkretų laiką. Šiame duomenų rinkinyje miestų populiacijos rodomos dienos ir vakaro valandoms, pabrėžiant koncentracijos ir sklaidos modelį, kurį sukuria Šiaurės Amerikos važiavimo į darbą ir atgal modeliai. Be GIS nebūtų įmanoma manipuliuoti ir generuoti duomenų, reikalingų šiems duomenims gauti.

    Naudojant modelius GIS turimų duomenų projektavimui laiku, planuotojai galėjo išbandyti politikos sprendimus naudodamiesi erdvinių sprendimų palaikymo sistemomis.

    Įrankiai ir technologijos, atsirandantys iš pasaulinio žiniatinklio konsorciumo semantinio tinklo, yra naudingi sprendžiant duomenų integravimo problemas informacinėse sistemose. Atitinkamai tokios technologijos buvo pasiūlytos kaip priemonė, palengvinanti GIS programų sąveiką ir pakartotinį duomenų naudojimą. [53] [54], taip pat įgalinti naujus analizės mechanizmus. [55]

    Ontologijos yra pagrindinis šio semantinio požiūrio komponentas, nes jos leidžia oficialiai, mašininiu būdu nuskaityti konkrečios srities sąvokas ir santykius. Tai savo ruožtu leidžia GIS sutelkti dėmesį į numatytą duomenų reikšmę, o ne į jų sintaksę ar struktūrą. Pavyzdžiui, argumentuojant, kad žemės dangos tipas klasifikuojamas kaip lapuočių spygliuočių medžių viename duomenų rinkinyje yra žemės dangos tipo specializacija arba pogrupis miškas kitame grubiau įslaptintame duomenų rinkinyje gali padėti GIS automatiškai sujungti du duomenų rinkinius pagal bendresnę žemės dangos klasifikaciją. Preliminarios ontologijos buvo sukurtos srityse, susijusiose su GIS programomis, pavyzdžiui, hidrologijos ontologija [56], sukurta Ordnance Survey Jungtinėje Karalystėje, ir SWEET ontologijos [57], sukurtos NASA reaktyvinio varymo laboratorijos. Be to, W3C geografinių inkubatorių grupė [58] siūlo paprastesnes ontologijas ir semantinius metaduomenų standartus, kad būtų galima pateikti geografinius erdvinius duomenis internete. „GeoSPARQL“ yra standartas, kurį sukūrė Ordnance Survey, Jungtinių Amerikos Valstijų geologijos tarnyba, Kanados gamtos ištekliai, Australijos Sandraugos mokslo ir pramonės tyrimų organizacija ir kt., Siekiant paremti ontologijos kūrimą ir samprotavimus, naudojant gerai suprantamus OGC literatūrą (GML, WKT), topologinius ryšius (paprasta Savybės, RCC8, DE-9IM), RDF ir SPARQL duomenų bazės užklausų protokolai.

    Naujausius šios srities tyrimų rezultatus galima pamatyti Tarptautinėje konferencijoje apie geografinę erdvinę semantiką [59] ir „Terra Cognita - Directions to the Geospatial Semantic Web [60] seminare, vykusiame Tarptautinėje semantinio tinklo konferencijoje.

    Populiarėjant GIS priimant sprendimus, mokslininkai pradėjo nagrinėti socialines ir politines GIS pasekmes. [61] [62] [50] GIS taip pat gali būti netinkamai naudojama iškraipyti tikrovę siekiant asmeninės ir politinės naudos. [63] [64] Buvo teigiama, kad geografinės informacijos kūrimas, platinimas, naudojimas ir pateikimas iš esmės yra susiję su socialiniu kontekstu ir gali padidinti piliečių pasitikėjimą valdžia. [65] Kitos susijusios temos apima diskusijas apie autorių teises, privatumą ir cenzūrą. Optimistiškesnis socialinis požiūris į GIS priėmimą yra naudoti jį kaip visuomenės dalyvavimo priemonę.

    Švietime Redaguoti

    Pabaigoje GIS pradėta pripažinti įrankiais, kuriuos galima naudoti klasėje. [66] [67] [68] [69] Atrodo, kad GIS nauda ugdyme yra orientuota į erdvinio mąstymo ugdymą, tačiau nepakanka bibliografijos ar statistinių duomenų, kurie parodytų konkrečią GIS naudojimo apimtį švietime visame pasaulyje, nors plėtra buvo spartesnė tose šalyse, kuriose apie tai kalbama mokymo programoje. [70]: 36

    Atrodo, kad GIS suteikia daug privalumų dėstant geografiją, nes leidžia analizuoti remiantis tikrais geografiniais duomenimis, taip pat padeda kelti daugybę mokytojų ir mokinių mokslinių tyrimų klausimų klasėse, taip pat prisideda prie mokymosi tobulinimo ugdant erdvinį ir geografinį mąstymą ir daugeliu atvejų studentų motyvacija. [70]: 38

    Vietos valdžioje Redaguoti

    GIS yra įrodyta kaip visos organizacijos, įmonės ir ilgalaikė technologija, kuri ir toliau keičia vietos valdžios veikimą. [71] Vyriausybės agentūros priėmė GIS technologiją kaip metodą, skirtą geriau valdyti šias vyriausybės organizacijos sritis:

    • Ekonominės plėtros departamentai, siekdami pritraukti investicijų ir remti esamą verslą, naudoja interaktyvius GIS žemėlapių sudarymo įrankius, sujungtus su kitais duomenimis (demografija, darbo jėga, verslas, pramonė, talentai), kartu su turimų komercinių svetainių ir pastatų duomenų baze. Įmonės, priimančios sprendimus dėl vietos, gali naudoti įrankius, kad pasirinktų bendruomenes ir svetaines, kurios geriausiai atitinka jų sėkmės kriterijus. GIS Planning yra pirmaujantis pramonės GIS duomenų žiniatinklio įrankių, skirtų ekonominiam vystymuisi ir investicijų pritraukimui, pardavėjas. „Financial Times“, „GIS Planning“ „ZoomProspector Enterprise“ ir „Intelligence Components“ programinės įrangos paslauga naudojama visame pasaulyje. Tai apima 30 JAV valstijos ekonominės plėtros organizacijų, dauguma 100 geriausių Šiaurės Amerikos metro rajonų ir nemažai investicijų pritraukimo agentūrų Europoje ir Lotynų Amerikoje.
    • Viešojo saugumo [72] operacijos, tokios kaip skubios pagalbos operacijų centrai, priešgaisrinė prevencija, policijos ir šerifo mobiliosios technologijos ir siuntimas bei oro sąlygų rizikos kartografavimas.
    • Parkai ir poilsio skyriai ir jų funkcijos turto inventorizavimo, žemės išsaugojimo, žemėtvarkos ir kapinių tvarkymo srityse.
    • Viešieji darbai ir komunalinės paslaugos, vandens ir lietaus nuotekų stebėjimas, elektros turtas, inžineriniai projektai ir viešojo transporto turtas bei tendencijos.
    • Pluošto tinklo valdymas tarpžinybiniam tinklo turtui
    • Mokyklos analitiniai ir demografiniai duomenys, turto valdymas ir tobulinimo/plėtros planavimas
    • Viešasis administravimas rinkimų duomenims, turto įrašams ir zonavimui/valdymui.

    Atvirų duomenų iniciatyva skatina vietos valdžią pasinaudoti tokiomis technologijomis kaip GIS technologija, nes ji apima reikalavimus, kad jie atitiktų atvirų duomenų/atviros vyriausybės skaidrumo modelį. [71] Naudodami atvirus duomenis, vietos valdžios organizacijos gali įgyvendinti „Citizen Engagement“ programas ir internetinius portalus, leidžiančius piliečiams matyti informaciją apie žemę, pranešti apie duobes ir ženklų problemas, peržiūrėti ir rūšiuoti parkus pagal turtą, peržiūrėti nusikalstamumo rodiklius realiuoju laiku ir komunalinių paslaugų remontą. daug daugiau. [73] [74] Vyriausybės organizacijose esantis atvirų duomenų postūmis skatina vietos valdžios institucijų išlaidas GIS technologijoms ir duomenų bazių valdymą.


    Kaip įvesti atributų lentelę datą? - Geografinės informacijos sistemos

    Pakeiskite pavarą

    Pakeiskite diską, kad sukurtumėte virtualius diskus L ir M.

    Duomenų pridėjimas prie „ArcMaps“

    Sukurkite asmeninį aplanką

    Sukurkite naują aplanką M: vairuoti ir pavadintas kaip arcmap_basics. Kurdami naujus katalogus, suteikite jiems vardus, kurie jums ką nors reiškia, kuriuos vėliau atpažinsite. Venkite tokių pavadinimų mano byla, GIS, arba projektas. Jei nenaudojate aprašomųjų pavadinimų, vėliau sugaišite daug daugiau laiko bandydami išsiaiškinti, kas yra jūsų failų sistemoje.

      „ArcMap“ nuorodos vieta įvairiose sistemose gali skirtis. Tai turėtų būti panašiu keliu:

    Išsaugokite žemėlapio dokumentą

    Prieš darydami ką nors kita, išsaugokite „ArcMap“ dokumentą. Spustelėkite Sutaupyti mygtuką ir išsaugokite dokumentą savo sukurtame kataloge. Pavadinkite failą arcmap_basics_a. Atminkite, kad jums nereikia nurodyti failo plėtinio .mxd „ArcGIS“ automatiškai pridės failo plėtinį.

    Kompaktiniame diske yra daug katalogų ir failų.

    Duomenų failai yra kataloguose packgis (Pakuoti miško duomenis) ir esridata (bendri ESRI duomenų rinkiniai).

    Kompaktinio disko turinys turėtų atrodyti taip:

    • Yra DVI pagrindiniai failų tipai: Apimtis ir Funkcijų klasės (geografinėje duomenų bazėje) packgis aplanką.
    • Visi Funkcijų klasės sluoksniai saugomi & quotpackgis.mdb& quot
    • Visi Apimtis sluoksniai dažniausiai saugomi & quotmiškas& quot aplankas. The Apimtis failas yra senas duomenų formatas, skirtas informacijai saugoti, pvz., zip failas, jame yra klasių rinkinys, vaizduojantis a vienišas GIS sluoksnis. Apimtyje galite pasirinkti vieną pagrindinių funkcijų klasę arba pasirinkti „visą paketą“.

    Pridėkite aprėpties sluoksnius prie duomenų rėmo

      Spustelėkite Pridėti duomenų mygtuką, norėdami pridėti naują sluoksnį prie duomenų rėmo.

    Šiame aplanke esančių failų sąrašas yra tik tie, kuriuos galima pridėti prie „ArcMap“ dokumento. Kiti aplanke esantys failai gali būti matomi „Windows Explorer“, tačiau jei jie nėra „ArcGIS“ duomenų šaltiniai, jie nebus rodomi Pridėti duomenų dialogo langas.

    Spustelėkite taškas duomenų šaltinį ir spustelėkite Papildyti (arba tiesiog dukart spustelėkite failo pavadinimą).

    Atminkite, kad kiekvieną iš šių duomenų šaltinių sudaro keli sluoksniai (kaip nurodyta piktograma). „ArcMap“ automatiškai prideda aukščiausio prioriteto funkcijų klasę (šiuo atveju linija duomenų šaltinis).

    Jūs ką tik pridėjote keletą skirtingų erdvinių duomenų šaltinių prie duomenų rėmo. Pakeitėte piešimo tvarką, kad daugiakampiai neužstotų taškų ir linijų.

    Kai duomenų šaltiniai pridedami prie duomenų rėmelių, jie vadinami sluoksnių.

    Atidarykite sluoksnio atributų lentelę

    Kiekvienas duomenų duomenų sluoksnis, pridėtas prie duomenų rėmo, taip pat bus lydimas a atributų lentelė.

      Norėdami atidaryti keliai lankas sluoksnio atributų lentelę, dešiniuoju sluoksnio pavadinimu turinį ir pasirinkite Atidarykite atributų lentelę.

    Jūs ką tik atidarėte sluoksnio atributų lentelę, skirtą aprėpties klasei (ypatybių sluoksniui). Visi požymių sluoksniai (taškas, linija ir daugiakampis) turi atributų lenteles. Kiekviena sluoksnio funkcija turi susietą įrašą atributų lentelėje, o priešingai - kiekvienas įrašas atributų lentelėje turi susietą erdvinę funkciją.

    Pridėkite įvykio sluoksnį prie duomenų rėmo

    Jei turite teksto ar „Excel“ failą, kuriame yra XY koordinačių taškų rinkinys, galite juos importuoti į „ArcMap“. Yra keletas failų parinkčių:

      • Skirtukais arba kableliais atskirtos formos su .txt failo plėtinys.
      • „Excel 97-2003“ failo formatas su .xls failo plėtinys.

      Jūs ką tik pridėjote įvykio XY sluoksnis į duomenų rėmelį. Naudokite šią techniką, kad paprastus taškų koordinačių lentelės duomenis, saugomus kaip failas, paverstumėte aiškiai erdvinių ypatybių sluoksniais. Jūsų taškų duomenys gali būti gaunami iš bet kurio šaltinio: failo, kuris yra taškų sąrašas, failo, kuris yra vienas taškas, arba bet kurio failo, kurį galima konvertuoti į formatą, kurį „ArcGIS“ gali atidaryti kaip lentelę.

      Pridėkite vaizdo sluoksnį prie duomenų rėmo

      Vaizdai gali būti rodomi duomenų rėmuose. Kai kurie įprasti vaizdai, naudojami geografiniuose ekranuose, yra palydoviniai vaizdai, skaitmeninės ortofotografijos ir nuskaityti žemėlapiai. Kad šie vaizdai galėtų „derėti“ su kitais geografiniais duomenimis, prie jų turi būti pridėtas a pasaulio byla, kuris yra ASCII failas, nustatantis pikselių dydį, vietą ir pasvirimo kampus. Kiekvienas pasaulio failo parametras yra išreikštas realaus pasaulio koordinatėmis. Be pasaulio failo vaizdas negali būti patalpintas į geografiškai nurodytus duomenų rėmus. Jei pažvelgsite į L: disko katalogo struktūrą, pamatysite pasaulio failus, pridedamus prie kiekvieno vaizdo failo (pvz., ortho_91.blw).

        Pirmiausia sukurkite naują duomenų rėmelį (Įterpti & gt duomenų rėmelį). Pervardykite duomenų rėmelį į Ortofotografijos.

      Jūs ką tik pridėjote vaizdo sluoksnius prie duomenų rėmo ir uždengėte daugiakampio duomenų rinkinio lanko (linijos) ypatybes. Naudodami skirtingus duomenų rinkinius, saugomus toje pačioje koordinačių erdvėje, galite matyti skirtingų duomenų ryšius. Vaizdo sluoksniai naudojami vis daugiau, nes tampa prieinami pigesni skaitmeniniai vaizdai.

      [Pastaba: kartais pasirodė Pyrmido įspėjimas. ]

      Piramidės sluoksniai yra papildomi failai, sukurti skirtingiems rastrininkams, turintiems kelias rezoliucijas. Kai rastras rodomas nedideliu mastu, naudojama mažesnė skiriamoji geba, tačiau priartinus rodoma mažesnė raiška. „Arc10“, Tu gali ne turi matyti šį įspėjimą, jei rastrinis sluoksnis pastatė savo piramidę.

      Kai pirmą kartą prie „ArcMap“ pridedamas rastrinis duomenų rinkinys, jei jame nebuvo pastatyti piramidės sluoksniai, „ArcMap“ suteiks jums galimybę kurti piramides. Spustelėkite Taip kai paprašė statyti piramides. Kadangi duomenų šaltiniai yra saugomi L: diske, kurio negalima rašyti, piramidės bus saugomos kietajame diske.

      Jei gaunate įspėjamąjį pranešimą, spustelėkite Gerai.

      Pridėkite CAD sluoksnį prie duomenų rėmo

      CAD duomenis „ArcMap“ gali nuskaityti tiesiogiai. Šiame skyriuje įkelsite CAD duomenų šaltinį ir ištirsite nesuderinamų koordinačių sistemų poveikį.

        Pridėkite duomenų šaltinį iš packgis archyvas katalogą. Pastebėsite, kad šiame kataloge yra du kiekvieno DXF failo įrašai. Piktogramos su daugiasluoksnėmis piktogramomis gali būti pridedamos pagal funkcijų klases pagal atskiras funkcijas, o tos, kurių piktograma atrodo kaip kompasas, piešinį laiko vienu objektu. Atidarykite (dukart spustelėkite) daugiasluoksnę versiją e-10a.dxf duomenų šaltinį ir pridėkite polilinija funkcijų klasė.

      Tai gali atrodyti painu, bet tai svarbi dalis norint suprasti, kaip „ArcMap“ tvarko erdvinių duomenų rodymą . Jei perskaitę kelias pastraipas to nesuprantate, būtinai užduokite klausimą, nes priešingu atveju gali būti, kad trūksta pagrindinio supratimo, kaip veikia GIS.

      Funkcijos, matomos viršutiniame dešiniajame kampe, yra sluoksniai, kuriuos pridėjote iš pradžių ir kurie yra saugomi „State Plane“ pėdose.
      CAD sluoksnio ypatybės yra duomenų rėmelyje ir iš tikrųjų yra apatiniame kairiajame duomenų rėmo kampe, nors dėl CAD sluoksnio ypatybių koordinačių dydžio jos per mažos, kad jas būtų galima pamatyti.

      Kodėl? Duomenų rėmas vaizduoja paprastą koordinačių plokštumą, kaip ir grafiko lapas (bet mes nematome linijų). „ArcMap“ rodo duomenis pagal kiekvieno duomenų šaltinio viduje esančias erdvines koordinates, kurios yra neatskiriama erdvinių duomenų šaltinių dalis. Duomenys dedami į paprastą Dekarto plokštumą pagal šias vidinės atminties koordinates.

      CAD brėžinys buvo paruoštas pagal nurodytas koordinates puslapio vienetus ir koordinates (šiuo atveju coliais), o ne coliais realaus pasaulio vienetus ir koordinates (kitiems duomenims - pėdos).

      Suaktyvinkite CAD sluoksnį ir priartinkite iki jo mastelio (dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite & gt Mastelio keitimas į sluoksnį. Dabar perkelkite žymeklį aplink duomenų rėmelį, pastebėsite 0–30 diapazono koordinates, kurios yra puslapio vienetai (coliai), o ne diapazonas, kurį matėte anksčiau naudodami valstijos plokštumos koordinates. Koordinatės nurodo vietą puslapyje, kur buvo pridėtos funkcijos. Tai tipiška situacija, kai turite kelis skirtingus duomenų rinkinius iš skirtingų šaltinių. Kai kurie jūsų duomenys gali būti vienoje koordinačių sistemoje, o kiti - kitoje koordinačių sistemoje. Tokiu atveju kai kurie duomenys saugomi realaus pasaulio koordinačių sistemoje (būsenos plokštumos pėdos), o kitas duomenų rinkinys-savavališkoje koordinačių sistemoje (puslapio coliai).

      Jei turite CAD duomenų rinkinius (arba bet kokius kitus duomenų rinkinius), visada turėtumėte sužinoti, kokioje koordinačių sistemoje ir vienetuose jie saugomi. Jei kada nors turėsite informacijos apie CAD duomenų rinkinių kūrimą, būtinai nurodykite, kad duomenys turėtų būti saugomi sistemoje, kuri atitinka kitus jūsų GIS duomenis.


      Svarbi pastaba: Naudokite šią techniką, kai neatrodo, kad vienu metu rodomi keli duomenų rinkiniai. Net jei turite kelis tos pačios vietos Žemėje duomenų rinkinius, duomenų rinkiniai gali būti skirtingose ​​projekcijose arba koordinačių erdvėje. Pavyzdžiui, jei gausite duomenis iš Vašingtono DNR ir kitus duomenis iš USGS, šie duomenų rinkiniai greičiausiai bus saugomi skirtingose ​​koordinačių sistemose. Jei duomenys nesutampa su ta pačia koordinačių apibrėžtimi, matysite didelį baltos erdvės plotą ir tik kelis spalvų taškus, kuriuose duomenys yra koordinačių plokštumoje.

      Jūs ką tik pridėjote CAD duomenų šaltinį prie duomenų rėmo. CAD brėžiniai gali būti svarbūs duomenų šaltiniai, priklausomai nuo pramonės, kurioje dirbate.

      Jūs taip pat išmokote techniką, leidžiančią pasakyti, ar keli duomenų rinkiniai yra nesuderinami pagal koordinačių ar projekcijų savybes.


      1900 m. Datų sistema

      1900 m. Datų sistemoje datos skaičiuojamos kaip 1900 m. Sausio 1 d. Kai įvedate datą, ji paverčiama serijos numeriu, nurodančiu dienų, praėjusių nuo 1900 m. Sausio 1 d., Skaičių. Pavyzdžiui, jei įvedate 2011 m. Liepos 5 d., „Excel“ konvertuoja datą į serijos numerį 40729. Tai yra numatytoji datų sistema „Excel“, skirta „Windows“, „Excel 2016“, skirta „Mac“ ir „Excel“, skirta „Mac 2011.“. Jei pasirinksite konvertuoti įklijuotus duomenis, „Excel“ koreguoja pagrindines vertes, o įklijuotos datos atitinka nukopijuotas datas.


      Ne jūs ieškote atsakymo? Naršykite kitus klausimus, pažymėtus sql sql-server sql-server-2008 sql-server-2005, arba užduokite savo klausimą.

      Susieta

      Susijęs

      Karšti tinklo klausimai

      svetainės dizainas / logotipas ir#169 2021 „Stack Exchange Inc“ naudotojų indėliai, licencijuoti pagal cc by-sa. rev. 2021.6.25.39582

      Spustelėdami „Priimti visus slapukus“ sutinkate, kad „Stack Exchange“ gali saugoti slapukus jūsų įrenginyje ir atskleisti informaciją pagal mūsų slapukų politiką.


      Kaip įvesti atributų lentelę datą? - Geografinės informacijos sistemos

      Internetinės metaduomenų tvarkymo sistemos turi remtis savo (metaduomenys yra daugiskaita, pvz duomenis) yra nuspėjamas tiek forma, tiek turiniu. Nuspėjamumą užtikrina tik atitikimas standartams. Šiame dokumente nurodytas standartas yra skaitmeninių geografinių erdvinių metaduomenų turinio standartas. Aš tai vadinu FGDC standartas nors FGDC nagrinėja ir kitus standartus, pvz., erdvinių duomenų perdavimo standartą (SDTS).

      Kodėl turėčiau kurti metaduomenis? Metaduomenys padeda viešinti ir palaikyti jūsų ar jūsų organizacijos surinktus duomenis.

      Metaduomenys, atitinkantys FGDC standartą, yra pagrindinis „National Geospatial Data Clearinghouse“, platinamo internetinio skaitmeninių erdvinių duomenų katalogo, produktas.Šis informacijos centras suteiks žmonėms galimybę suprasti įvairius duomenų produktus, apibūdindamas juos taip, kad pabrėžtų bendrus jų aspektus.

      Kas turėtų kurti metaduomenis? Duomenų valdytojai, kurie yra techniškai raštingi mokslininkai arba moksliškai raštingi kompiuterių specialistai. Teisingų metaduomenų kūrimas yra tarsi bibliotekų katalogavimas, išskyrus tai, kad kūrėjas turi žinoti daugiau mokslinės informacijos, esančios po duomenimis, kad galėtų juos tinkamai dokumentuoti. Nemanykite, kad kiekvienas -ologas ar -ografas turi sugebėti sukurti tinkamus metaduomenis. Jie skųsis, kad tai per sunku ir nematys naudos. Tačiau užtikrinkite gerą metaduomenų rengėjo ir duomenų rengėjo bendravimą, pirmasis turės užduoti pastarajam klausimus. Kodėl tai taip sunku ?! Nors pelnas neturi būti proporcingas skausmui, žinoma, jei skausmo nėra, naudos greičiausiai nebus. Bibliotekos katalogo įrašus negamina knygų ar žurnalų autoriai, ir dėl geros priežasties. Norint pasiekti nuoseklumą dokumentuose, kuriuose pabrėžiami bendri labai įvairių produktų aspektai, jums reikia šiek tiek sudėtingumo su MARC. FGDC metaduomenų pastangos yra gana panašios, tačiau prašo išsamesnės informacijos apie pačius produktus.

      Kaip elgtis su žmonėmis, kurie skundžiasi, kad tai per sunku? Daugeliu atvejų sprendimas yra pertvarkyti darbo eigą, o ne kurti naujas priemones ar mokymus. Žmonės dažnai mano, kad duomenų rengėjai turi sukurti savo metaduomenis. Be abejo, jie turėtų pateikti neoficialius, nestruktūrizuotus dokumentus, tačiau jie nebūtinai turi būti griežtai laikomi visiškai struktūrizuotų oficialių metaduomenų. Mokslininkams ar GIS specialistams, kurie per metus sukuria vieną ar du duomenų rinkinius, tiesiog nėra verta skirti laiko FGDC standartui. Vietoj to, jie turėtų būti paprašyti užpildyti ne tokią sudėtingą formą ar šabloną, kurį tinkamu formatu pateiks duomenų valdytojas ar katalogų kūrėjas, kuris yra susipažinęs (nebūtinai ekspertas) ir gerai išmano metaduomenų standartą. Jei per metus duomenų valdytojui duomenis perduoda dvidešimt ar trisdešimt mokslininkų, tai yra verta duomenų valdytojo laiko išmokti FGDC standarto. Su gera komunikacija ši strategija įveiks bet kokį programinės įrangos įrankių ir mokymo derinį.

      Metaduomenų standartas

      Yra 334 skirtingi elementai FGDC standarte, iš kurių 119 yra tik kitų elementų. Šie sudėtiniai elementai yra svarbūs, nes jie apibūdina ryšius tarp kitų elementų. Pavyzdžiui, bibliografinę nuorodą apibūdina elementas, vadinamas Citation_Information kuriame yra tiek a Pavadinimas ir a Paskelbimo data. Tu turi žinoti kuri paskelbimo data priklauso tam tikram pavadinimui, kurį apibūdina hierarchinis ryšys Citation_Information tai aiškiai parodo.

      Ką apie „Metadata-Lite“? Įtikinamiausia šios temos diskusija yra Hugh Phillips, paskelbta el. Pašto adresų sąraše NSDI-L.

      Pradėkite ištrauką iš Hugh Phillips

      Per pastaruosius kelis mėnesius buvo paskelbta keletas pranešimų apie metaduomenis „Core“. Keli pranešimai atspindėjo nusivylimą CSDGM sudėtingumu ir pasiūlė pasirinkti supaprastintą formą arba viso standarto pogrupį. Kitame spektro gale buvo susirūpinta, kad visas standartas jau yra „pagrindinis“, nes jame pateikiama informacija, reikalinga duomenų rinkiniui įvertinti, gauti ir naudoti.

      Vienas iš pasiūlymų buvo apibrėžti „minimalų ieškomą rinkinį“, t. Y. Laukus, kuriuose „Clearinghouse“ serveriai turėtų indeksuoti ir kurie turėtų būti individualiai ieškomi. Buvo pasiūlymų šiam rinkiniui, pvz. Dublino branduolys arba neseniai išplaukęs „Denver Core“. Siūlomi „Denver Core“ laukai:

      Kalba (metaduomenims) yra elementas, kuris šiuo metu nerodomas CSDGM. Neturiu jokių problemų su „Denver Core“ kaip minimaliu ieškomu rinkiniu, tai daugiausia yra tik privalomų CSDGM elementų pogrupis, todėl visada būti.

      Priešingai, aš labai prieštarauju idėjai apibrėžti metaduomenų turinio „branduolį“, kuris yra CSDGM pogrupis. Jei tai bus padaryta, „pagrindiniai“ elementai taps standartiniais. Niekas nesukurs metaduomenų iki standarto, todėl gali būti neįmanoma nustatyti tam tikrų duomenų rinkinio aspektų, tokių kaip jo kokybė, atributai ar būdas juos gauti. Užjaučiu tuos, kurie mano, kad CSDGM yra varginantis ir kad jie neturi laiko visiškai dokumentuoti savo duomenų rinkinių. Ne federalinės agentūros gali daryti bet kokias CSDGM dalis, kurių nori ir turi laiko. Kaip jau buvo pasakyta: „Nėra metaduomenų policijos“. Tačiau, kad ir kokia būtų sutrumpintų metaduomenų kūrimo priežastis, jie neturėtų būti patvirtinti vadinant juos „pagrindiniais“. Galbūt „tuščiaviduris“.

      Gerai. Atsisakykime termino „branduolys“, nes tai atrodo tarsi įkrautas žodis. Faktas yra tas, kad yra daug žmonių ir agentūrų, norinčių gauti nuorodą į standartą dėl to, kad „tai per sunku“ arba dėl to, kad jiems nepakanka laiko.

      „Tai per sunku“ yra situacija, atsirandanti dėl nepakankamo CSDGM žinojimo ir nusivylimo dėl jo struktūrinių išlaidų. Tai būtų galima ištaisyti, jei būtų daugiau pavyzdinių metaduomenų ir DUK, kad būtų galima geriau suprasti, iš tikrųjų bandant laikytis standarto, kiek įmanoma geriau, ir metaduomenų įrankius, kurie izoliavo vartotoją nuo struktūros. Pirmasis užfiksuotas duomenų rinkinys visada yra blogiausias. Kitas „Tai per sunku“ aspektas yra tas, kad norint visiškai dokumentuoti duomenų rinkinį, reikia (kartais) nepatogiai atidžiai pažvelgti į duomenis ir suprasti, kaip mažai žinoma apie jo apdorojimo istoriją.

      „Nepakanka laiko“ duomenų rinkiniams dokumentuoti - taip pat dažnas skundas. Tai situacija, kai GIS duomenų rinkinių vertę vertinantys valdytojai gali nustatyti prioritetus, kad apsaugotų savo investicijas į duomenis, skirdami laiko juos dokumentuoti. Praleisti vieną ar dvi dienas dokumentuojant duomenų rinkinį, kurio sukūrimas galėjo užtrukti kelis mėnesius ar metus, kainuojant tūkstančius dolerių, vargu ar atrodo per daug laiko.

      Šie „skausmo“ ir „laiko“ susirūpinimai turi tam tikrą teisėtumą, ypač agentūroms, kurios gali turėti šimtus senų duomenų rinkinių, kuriuos būtų galima dokumentuoti, bet kuriems laikas, praleistas dokumentuojant, atima iš dabartinių projektų. Šiuo metu atrodo daug naudingiau turėti daug „spartiųjų“ metaduomenų, o ne visą pilną metaduomenų kiekį. Taigi, kokias rekomendacijas šioms agentūroms galima pateikti dėl tam tikrų „minimalių metaduomenų“ ar priemonių sumažinti dokumentų krūvį?

        Negalvok savo standarto. Vienas jau yra. Stenkitės laikytis jo konstrukcijų. Subtilūs CSDGM pakeitimai, pvz., Sudėtinių elementų sutraukimas, ilgainiui kainuos brangiai - negalėsite naudoti standartinių metaduomenų įrankių ir jūsų metaduomenys gali būti nekeičiami.

      Pavyzdys: NBII, taksonomija yra metaduomenų sudedamoji dalis ir yra biologinės klasifikacijos aprašymo potemės šaknis.

      Pavyzdys: Nepridėkite elementų prie „Supplemental_Information“, kai lauke yra laisvo teksto.

      Pavyzdys: Apraše yra elementai „Abstract“, „Purpose“ ir „Supplemental_Information“. Šių komponentų negalima pakeisti laisvu tekstu.

      Pavyzdys: Jei norite nurodyti kontaktų informaciją iniciatoriams, kurie nėra nurodyti kaip „Point_of_Contact“, sukurkite papildomą elementą „Originator_Contact“, kurį sudaro „Contact_Information“. Tačiau elementas „Point_of_Contact“ vis tiek reikalingas, net jei asmuo, kuris ten būtų įvardytas, yra vienas iš iniciatorių.

      Pirmiausia turite suprasti tiek duomenis, kuriuos bandote apibūdinti, tiek patį standartą. Tada jūs turite nuspręsti, kaip koduoti informaciją. Paprastai kiekvienam metaduomenų įrašui sukuriate vieną disko failą, tai yra, vienas disko failas apibūdina vieną duomenų rinkinį. Tada naudodami šį įrankį įveskite informaciją į šį disko failą, kad metaduomenys atitiktų standartą. Konkrečiai,

      1. Surinkite informaciją apie duomenų rinkinį.
      2. Sukurkite skaitmeninį failą, kuriame būtų tinkamai išdėstyti metaduomenys.
      3. Patikrinkite sintaksinę failo struktūrą. Pakeiskite informacijos išdėstymą ir kartokite, kol sintaksinė struktūra bus teisinga.
      4. Peržiūrėkite metaduomenų turinį ir įsitikinkite, kad informacija visiškai ir teisingai apibūdina temos duomenis.
      Vyksta nukrypimas atitikimas ir sąveika

      FGDC standartas tikrai yra turinys standartas. Tai nediktuoja kompiuterio failų metaduomenų išdėstymo. Kadangi standartas yra toks sudėtingas, tai turi praktinį poveikį galima sakyti, kad beveik visi metaduomenys atitinka standartą faile, kuriame yra metaduomenų, turi būti tik atitinkama informacija, ir ta informacija neturi būti lengvai interpretuojama ar prieinama asmeniui ar net kompiuteriui.

      Ši gana plati atitikties sąvoka nėra labai naudinga. Deja, tai gana įprasta. Federalinės agentūros, norinčios patvirtinti savo atitiktį FGDC standartui, turi tik tvirtinti, kad jos atitinka, ginčydamos tokį teiginį, atrodo, yra smulkmenos. Tačiau norint, kad metaduomenys būtų tikrai naudingi, jie turi būti aiškiai palyginami su kitais metaduomenimis ne tik vizualine prasme, bet ir programine įranga, kuri indeksuoja, ieško ir atgauna dokumentus internetu. Norint gauti tikrą vertę, metaduomenys turi būti abu analizuojamas, tai reiškia, mašininio skaitymo ir sąveikaujanti, tai reiškia, kad jie dirba su „Clearinghouse“ naudojama programine įranga.

      Į išanalizuoti informacija yra analizuoti ją išardant ir atpažįstant jos komponentus. Analizuojami metaduomenys aiškiai atskiria su kiekvienu elementu susijusią informaciją nuo kitų elementų. Be to, elementų vertės yra ne tik atskirtos viena nuo kitos, bet ir yra aiškiai susijusios su atitinkamais elementų pavadinimais, o elementų pavadinimai yra aiškiai susiję vienas su kitu, kaip yra standarte.

      Praktiškai tai reiškia, kad jūsų metaduomenys turi būti išdėstyti hierarchijoje, kaip ir elementai standarte, ir jie turi naudoti standartinius elementų pavadinimus, kaip identifikuoti elementų reikšmių informaciją.

      Jei norite naudoti programinę įrangą „Clearinghouse“, jūsų metaduomenys turi būti nuskaitomi tos programinės įrangos. Paprastai tai reiškia, kad jie turi būti analizuojami ir turi identifikuoti elementus taip, kaip tikisi programinė įranga.

      FGDC tarpuskaitos namų darbo grupė nusprendė, kad metaduomenys turėtų būti keičiami standartine apibendrinta žymėjimo kalba (SGML), atitinkančia dokumento tipo deklaraciją (DTD), kurią sukūrė USGS kartu su FGDC.

      Galite sukurti metaduomenis SGML naudodami teksto rengyklę. Tačiau tai nepatartina, nes nesunku padaryti klaidų, pvz., Praleisti, rašyti klaidingai ar netinkamai sudėti sudėtines dalis uždarančias žymas. Šias klaidas sunku rasti ir ištaisyti. Kitas būdas yra sukurti metaduomenis naudojant įrankį, suprantantį standartą.

      Vienas iš tokių įrankių yra „Xtme“ (tai reiškia „Xt Metadata Editor“). Šis redaktorius veikia pagal UNIX su „X Window System“, 11 versija, 5 ar naujesnė versija. Jo išvesties formatas yra MP įvesties formatas (aprašytas žemiau).

      Hugh Phillipsas parengė puikią metaduomenų įrankių santrauką, įskaitant apžvalgas ir nuorodas į įrankius bei jų dokumentus. Jis yra & lthttp: //sco.wisc.edu/wisclinc/metatool/> Kokiais įrankiais galima patikrinti metaduomenų struktūrą? mp yra skirtas išanalizuoti metaduomenis, užkoduotus kaip įtrauktas tekstas, patikrinti sintaksinę struktūrą pagal standartą ir iš naujo išreikšti metaduomenis keliais naudingais formatais (HTML, SGML, TEXT ir DIF). Kokiais įrankiais galima patikrinti metaduomenų tikslumą? Joks įrankis negali patikrinti metaduomenų tikslumo. Be to, joks įrankis negali nustatyti, ar metaduomenys tinkamai apima standarte nurodytus privalomus elementus. Todėl būtina žmogaus peržiūra. Tačiau žmonių peržiūra turėtų būti paprastesnė tais atvejais, kai žinoma, kad metaduomenys turi teisingą sintaksinę struktūrą. Ar negaliu tiesiog nusipirkti programinę įrangą, atitinkančią standartą? Ne! Įrankiai negalima sakyti, kad atitinka standartą. Galima sakyti, kad tik metaduomenų įrašai atitinka ar ne. Įrankis, kuris teigė, kad atitinka standartą, turėtų nesugebėti pagaminti neatitinkančios produkcijos. Tokia priemonė turėtų numatyti visus galimus duomenų rinkinius. Tai tiesiog nėra realu. Vietoj to, įrankiai turėtų padėti įvesti metaduomenis, o išvesties įrašų atitiktis ir tikslumas turi būti tikrinami atskirais veiksmais. Kodėl atributas yra „Range_Domain“ ir „Enumerated_Domain“ komponentas? Atrodo, kad šis elementas skirtas apibūdinti atributus, paaiškinančius kito atributo vertę. Aš iš tikrųjų mačiau tokią situaciją viename iš mano tyrinėtų duomenų rinkinių. Tokiu atveju duomenų autorius viename atribute pateikė tikrovišką skaičių (reiškiantį kažką panašaus į 0.1044327), o kitas netoliese esantis atributas gali turėti reikšmes „x“ arba ne (tuščias). Vertės „x“ buvimas antrajame požymyje parodė, kad pirmoji atributo vertė buvo labai įtartina dėl išmatuoto mėginio savybių, pastebėtų atlikus matavimą. Taigi, pavyzdžiui, turėjome kažką panašaus:

      Pavyzdys-IDMatavimas 1Kokybė1Matavimas2
      A10.880201 0.3
      B20.910905x0.4
      C30.570118x0.2
      C30.560518 0.1

      Taigi kintamasis „Quality1“ egzistuoja tik norėdamas parodyti, kad kai kurios „Measurement1“ vertės yra abejotinos. Atkreipkite dėmesį, kad „Measurement2“ reikšmės nekvalifikuojamos tokiu būdu, matyt, metaduomenyse aprašomi „Measurement2“ kokybės skirtumai.

      Apibendrinant galima pasakyti, kad „Range_Domain“ ir „Enumerated_Domain“ atributų komponentas leidžia metaduomenims apibūdinti duomenis, kuriuose kai kurie atributai atitinka kito atributo vertę.

      Sutinku su Dougu, kad tai apibūdina duomenis išsamiau, nei tikisi daugelis žmonių, ir mano aprašytu atveju duomenų rinkinyje buvo tiek daug kintamųjų (430), kad greitai atsisakiau viso „Detailed_Description“ ir vietoj to pateikiau „Overview_Description“. Jei turėtume išgalvotų įrankių („Visual Data ++“), kurie suprastų tokių požymių ryšius, žmonės būtų labiau suinteresuoti tokiu išsamiu metaduomenų pateikimu. Vis dėlto manau, kad pagrindinė idėja yra prasminga.

      Ką daryti, jei „Process_Step“ įvyko per tam tikrą laikotarpį, o ne tik vieną dieną, mėnesį ar metus? Tai yra metaduomenų standarto trūkumas. Daroma prielaida, kad proceso „datą“ galima apibūdinti kaip dieną, mėnesį ar metus. Aš susidūriau su proceso etapais, apimančiais daugelį metų, ir sutinku, kad atrodo beprasmiška prie tokių dalykų pridėti vieną datą. Ypač erzina, kai vienintelė data tikriausiai būtų proceso užbaigimo data, kuri dažnai sutampa su duomenų rinkinio paskelbimo data. Ta data metaduomenyse pasirodo taip dažnai, kad ji tampa beprasmė.

      Yra du sprendimai. Pirmasis yra „ištaisyti standartą“ naudojant plėtinį. Pavyzdžiui, galėčiau apibrėžti plėtinį kaip

      Tada, norėdamas apibūdinti tai, kas nutiko 1960–1998 m., Galėčiau parašyti „Tai elegantiška“, tačiau greičiausiai bus tikrai veiksminga tik tuo atveju, jei daugelis žmonių priims šią konvenciją. Šiuo metu praktiškesnis sprendimas būtų apeiti taisykles dėl turinio Process_Date elementas. Šiame pavyzdyje aš tiesiog parašyčiau Dabar pamatysite, kad vertė Process_Date prasideda su tinkama data ir papildomu tekstu. Taigi bet kuri programinė įranga, kuri žiūri į šį elementą, matys datą ir gali skųstis, kad ten yra daugiau dalykų, tačiau bent jau turės tą pirmą pasimatymą. Tai daro mp, jei randa datą, nesiskundžia jokiu papildomu tekstu, kurį randa po datos.

      Metaduomenų failo formatas

      1. Tai tarptautinis standartas, plačiai naudojamas kitose srityse, pavyzdžiui, leidybos pramonėje.
      2. Jį palaiko daugybė nemokamos ir komercinės programinės įrangos.
      3. Jis gali patikrinti metaduomenų struktūrą, kaip tai daro mp. (Jis negali gerai patikrinti verčių, tačiau tai nėra rimtas apribojimas, nes „mp“ taip pat nelabai gerai tikrina vertes-jis skirtas padėti žmonėms, kurie yra tikrinami, užtikrindami, kad struktūra yra teisinga. Teoriškai mes galėtų naudoti SGML atributų mechanizmą vertėms tikrinti, tačiau tai apsunkins DTD. Manau, kad tai būtų neprotinga, kol nesukursime plačios SGML naudojimo patirties tarp metaduomenų rengėjų.)
      4. Papildomos priemonės (palyginti naujos, deja) leidžia SGML dokumentus iš naujo išreikšti savavališkai, naudojant standartinę scenarijų kalbą, dokumento stiliaus semantiką ir specifikacijos kalbą (DSSSL), taip pat ISO standartą.
      5. Jis gali tvarkyti savavališkus plėtinius (iš esmės).
      1. Metaduomenis kurianti bendruomenė dar neturi daug patirties naudojant ją problemoms spręsti.
      2. Mes nenaudojame SGML įrankių. Vienintelis dalykas, kurį mes darome su SGML, yra sukurti jo paieškos indeksus.
      3. Išmokus efektyviai naudoti SGML, žymiai padidėja metaduomenų tvarkymo išlaidos. Įsivaizduokite susidomėjusį GIS vartotoją, kuris stengiasi išmokti lanką/informaciją. Jis arba ji nori gauti gerai dokumentuotus duomenis ir taip pradeda mokytis metaduomenų standarto, kuriame yra 335 sudėtingos hierarchijos elementai. Kad galėtų veiksmingai naudoti SGML, ji turės žinoti bendruosius SGML principus ir kai kurias procedūras. Ji taip pat turės pasirinkti, surasti, įdiegti ir išmokti naudotis kai kuria SGML programine įranga. Norėdami sukurti tinkintas ataskaitas, ji turės išmokti DSSSL (300 puslapių vadovo), kuris tikrai parašytas LISP pogrupyje, pavadintame Schema (kitas 50 puslapių vadovas). Kol nebus pradėtas naudoti SGML metaduomenims, tai nėra patenkinamas sprendimas.
      4. Dabartinis DTD dar neleidžia plėtinių. Aš vienintelis dirbu su DTD ir neturiu pakankamai patirties su SGML, kad galėčiau jį išnaudoti, nors suprantu, ką daryti, kad DTD būtų lankstesnis. Šiai problemai išspręsti trūksta darbo jėgos ir laiko.

      Turėtume siekti, kad metaduomenys būtų tvarkomi naudojant SGML ateityje, tačiau turėčiau toliau kurti mp ir jo giminaičius, užtikrindamas, kad mano įrankiai palaikytų perėjimą prie SGML. Mums reikia daug daugiau žinių, skirtų SGML kūrimui, ir tai dar nevyksta. Praktiniais tikslais šiuo metu yra išsamesnis sprendimas xtme- & gtmp arba cns- & gtxtme- & gtmp. Šie įrankiai jau tvarko savavališkus plėtinius, o mp gali sukurti SGML išvestį, jei to reikia vėlesniam apdorojimui. Jei įmanoma, turėtume skatinti agentūras investuoti į įrankių, skirtų SGML metaduomenims tvarkyti, kūrimą, tačiau tai nėra „nusipirk“, o „išmok to“ problema-daug brangesnė. Artėjant metaduomenų standarto peržiūrai, turime sukurti DTD, kurį būtų galima lengvai išplėsti.

      1. Jie greičiausiai pasikeis. Jie iš esmės yra panašūs į puslapių numerius, peržiūrint standartą, pasikeis ir puslapių, ir skyrių numeriai.
      2. Jie nėra prasmingi.Skaitytojai paprastai mažiau žino apie metaduomenų standarto struktūrą nei duomenų rengėjai ir apskritai nesupras skaičių.
      3. Jie išreiškia hierarchiją, bet ne pavyzdinę informaciją. Jei elementai yra įdėti ir kartojami, skaičiai rodo lizdavimą, bet ne pasikartojimą. Taigi jie nelabai perteikia struktūrą.
      4. Naudoti skaičius nėra lengviau. Ilgi pavadinimai gali būti įklijuoti į jūsų metaduomenis naudojant dinaminį keitimąsi jūsų langų sistemos duomenimis, todėl jums nereikia jų įvesti. Dar geriau, pradėkite nuo šablono, kuriame yra ilgi vardai, arba naudokite juos pateikiantį redaktorių.

      Iš esmės galite sukurti sudėtingas taisykles, kad patikrintumėte MIA priklausomybes, bet manau, kad tai pernelyg apsunkintų MP, todėl būtų neįmanoma palaikyti ir išlaikyti.

      Ar galiu pradėti elemento vertę iškart po elemento pavadinimo ir tęsti vertę kitose eilutėse? Taip! Anksčiau neleista, ši forma dabar palaikoma: Ar galiu pakeisti teksto įtrauką? Taip! Tačiau įvesties variantai nebus išsaugoti išvesties failuose. Nebandykite išlaikyti įvesties failų teksto formato, nes vėliau jis nebus apdorotas. Tikimės, kad galų gale pavyks šiuo tikslu išnaudoti TEI DTD, tačiau šiuo metu tos žymos bus perduotos taip, kaip yra. Leidžiamas įtraukos variantas atrodo taip:

      Veikia mp, xtme ir cns

      Atminkite, kad dabar „mp“ suteikia „išankstinį formatavimą“, kuriame bus pateiktos eilučių grupės, prasidedančios didesniu už simbolius iš anksto suformatuotas, prieš tai & ltpre & gt ir po to & lt/pre & gt HTML išvestyje. Pagrindiniai & gt bus praleisti HTML išvestyje. Pavyzdžiui, toks metaduomenų elementas

      bus pateiktas taip HTML: Kodėl cns užspringsta, kai teksto eilutės pradžioje pasirodo elemento pavadinimas? Tai yra cns apribojimas. Tai nėra automatinė procedūra. Logika, kurią ji naudoja nustatydama, kas yra faile, negali gerai susidoroti su kai kuriomis iš šių situacijų. Priežastis, kodėl taip daroma, yra ta, kad bandoma įteisinti hierarchinę struktūrą tekste, kuris nėra struktūrizuotas hierarchiškai. Ji turi daryti prielaidas, kur bus standartiniai elementų pavadinimai, kad galėtų juos tinkamai atpažinti, kai jie yra tinkamose vietose. Kai naudojate cns, turite atidžiai pažvelgti į įvestį ir išvestį. Visada peržiūrėkite failų likučius, nes jie parodys, kur iš tikrųjų kyla rimtų problemų. Tačiau atminkite, kad kartais iškyla mažiau akivaizdžių problemų, kartais netinkamai parašytas elementas bus įtrauktas į ankstesnio elemento tekstą. Ar galite prognozuoti mp likimą? Nemažai kolegų čia išreiškė susirūpinimą dėl įsipareigojimo naudoti „išnykiančias“ priemones. Ilgainiui tai yra argumentas SGML naudai. Trumpalaikėje perspektyvoje tai neturi didelės reikšmės, nes nesukūrėme galimybių daryti su SGML to, ką dabar daro mp su įterptu tekstu. Be to, nematau, kad kas nors dirbtų su šia problema.

      Taip pat norėčiau atkreipti dėmesį į tai, kad per dvejus savo egzistavimo metus mp turi geresnę palaikymo istoriją nei daugelis kitų metaduomenų rengimo priemonių (žr. Mp-doc). „Corpsmet“ ir „MetaMaker“ tikriausiai yra geriausiai palaikomi įrankiai. „PowerSoft“ pagrįstą NOAA įrankį sukūrė rangovai, kurie nuo to laiko dingo. USGS-WRD bandė perduoti DOCUMENT priežiūrą ESRI, o ESRI nepadarė reikiamų patobulinimų. Sol Katz („blmdoc“ kūrėjas) vis dar dirba BLM, bet buvo paskirtas kitiems darbams. Atrodo, kad nė viena iš kitų priemonių nebuvo plačiai pripažinta. Atrodo, kad mokėjimas rangovams už programinės įrangos rašymą negarantuoja, kad programinė įranga bus tinkamai palaikoma. Namų programinė įranga taip pat nesuteikia jokios garantijos. Nesvarbu, ar „mokate pinigus“, ar ne, vis tiek „rizikuojate“.

      MP šaltinio kodas yra laisvai prieinamas. Jis buvo sukurtas ir veikia daugelyje sistemų-palaikau 6 skirtingų tipų „Unix“, „MS-DOS“ ir „Win95+NT“ ir žinau, kad jis veikia su keliomis kitomis „Unix“ sistemomis. Užduotis ją atnaujinti gali būti bauginanti asmeniui, nežinančiam C, bet jei rytoj mane partrenktų sunkvežimis, užduotis greičiausiai nepatektų asmeniui-tai būtų bendruomenės pastangos, nes atvyko daug žmonių nuo jo priklausyti.

      Tai neturėtų būti būtina, nes metaduomenis geriausia atspausdinti naudojant vieną iš HTML formatų, o žiniatinklio naršyklė suvynioja tekstą, kad jis atitiktų ekraną ir puslapį. Tačiau tiems, kurie tikrai nori, kad paprasto teksto versija tilptų į 80 stulpelių puslapį, yra būdas tai padaryti. Naudokite konfigūracijos failą su produkcija skyriuje, o tame a tekstas skyrius. Viduje išvestis: tekstas, nurodyti apvyniokite 80 kaip šitas:

      Nereikia naudoti 80. Manau, kad jis atrodo geriau su siauresniu puslapiu, pavyzdžiui, 76. mp veiksniai kiekvienos eilutės įtraukoje, darant prielaidą, kad yra 2 tarpai kiekvienam įtraukos lygiui. Tuščios eilutės išsaugomos. Bet kuri eilutė, prasidedanti didesniu už ženklą & gt, išsaugoma tokia, kokia yra.

      Atminkite, kad tai turi įtakos tik tekstui produkcija. Nei mp, nei cns niekada nekeičia įvesties failo. Bet jei jums patinka gautas tekstinis failas, galite pakeisti įvesties failą.

      Metaduomenų saugojimas ir valdymas

      Jim Frew rašo:

      Žinoma, sudėtinga dalis yra informacijos grąžinimas. Tiesa, jūs negalite parašyti užklausos standartiniame SQL-92, kuris pereis medį, kuris numanomas aukščiau pateiktame pavyzdyje (t. Y. Bus ping-pong tarp fk_enumerated_domain ir fk_attribute, kol fk_attribute bus NULL.)

      Tačiau dauguma (visų?) DBVS tiekėjų palaiko procedūrinius SQL plėtinius (pvz., Ciklus), kurie leidžia atlikti užklausą. Be to, kai kurie pardavėjai išplėtė SQL, kad tiesiogiai palaikytų medžio struktūros informaciją (pvz., „Oracle“ CONNECT BY.)

      Galų gale, jūs turite apsvarstyti kodėl Jūs saugote FGDC metaduomenis santykių duomenų bazėje. Kaip sužinojome apie Aleksandrijos projektą:

      1. Atributus, kuriuose gali būti ieškoma (pvz., „Bounding_Coordinates“), galima valdyti kitaip nei atributus, kurie bus atkurti tik retkarčiais (pvz., „Metadata_Security_Handling_Description“)
      2. Kai kurių standarto kampų (pvz., „Dialup_Instructions“) tiesiog neverta palaikyti. Dažnai tai yra kūriniai, kurie prideda daugiausiai sudėtingumo.
      Rekursinių SQL užklausų pavyzdžiai (Jim Frew nuorodos)
      • Celko, Joe (1995) Joe Celko „SQL for Smarties“: pažangus SQL programavimas. Morganas Kaufmannas, San Franciskas. [žr. 26 skyrių „Medžiai“]
      • Data, C. J. (1995) Įvadas į duomenų bazių sistemas, 6 -asis leidimas. Addison-Wesley, Readingas, MA. [žr. p. 266..267]
      • „Informix Software, Inc.“ (1996) „Informix SQL“ vadovas (mokymo programa, 7.2 versija). „Informix Press“, Menlo parkas, Kalifornija. [žr. p. 5-27..5-29]
      • Kochas, Džordžas ir Kevinas Loney (1997) ORACLE8: Pilna nuoroda. Osborne/McGraw-Hill, Berkeley, CA. [žr. p. 313..324]
      Kai kurios kitos nuorodos
      • Aleksandrijos skaitmeninės bibliotekos schema ir scenarijai FGDC ir USMARC metaduomenims.
      • Prototipo BLM kūrimo lentelės instrukcijos, skirtos generuoti „Informix“ metaduomenų standarto santykį.

      Manau, kaip tai tvarkysite, priklauso nuo to, ką darote su duomenimis:

        Duomenų sluoksnį naudojate beveik tokį, koks yra, galbūt keičiate projekciją. Jūs neketinate platinti modifikuoto sluoksnio visuomenei.

      Naudokite jų metaduomenis. Tikrai nereikia jo keisti, bet jei atliksite kokį nors neardomąjį pakeitimą, pvz., Perprojektavimą, tiesiog pridėkite „Process_Step“ prie metaduomenų, nurodančių, ką padarėte. Jūs netgi galite pridėti „Process_Contact“ su savo informacija, kad kiekvienas, turintis klausimų apie tą konkrečią operaciją, galėtų užduoti klausimus.

      Pradėkite nuo jų metaduomenų. Paimkite „Contact_Information“ „Point_of_Contact“ ir perkelkite ją į visus „Process_Steps“, kuriuose dar nėra „Process_Contact“. Pakeiskite „Point_of_Contact“ su savimi. Paimkite „Metadata_Contact“, perkelkite jį į naują „Process_Step“, kurio aprašymas yra „sukurti pradinius metaduomenis“, kur „Process_Date“ yra ankstesnė „Metadata_Date“ vertė. Pakeiskite kitas metaduomenų dalis, kad jos atspindėtų duomenų pakeitimus (taip pat dokumentuokite juos savo „Process_Step“), tada pasidarykite „Metadata_Contact“. Žymėk-tu IT!

      Naudodami esamą metaduomenų įrašą sukurkite „Source_Information“, kurią komentuosite („Source_Contribution“), kad aprašytumėte, kaip įtraukėte šį sluoksnį į savo darbą. Įdėkite šią „Source_Information“ į naują metaduomenų įrašą, kuriame aprašomi jūsų duomenys, todėl jis tinkamai priskirs šaltinio duomenis sukūrusių žmonių darbą.

      Tai priklauso nuo to, kokios klaidos jos yra. „ArcCatalog“, kaip ir „Tkme“, privalo leidžia sukurti metaduomenis su klaidomis, pvz., trūkstamais elementais ir tuščiais elementais. Jei naudoju metaduomenų redaktorių, nenoriu, kad jis atsisakytų dirbti, jei ką nors tiesiog palikčiau-galbūt norėčiau dirbti etapais, pridėdamas šiek tiek informacijos dabar ir daugiau informacijos vėliau.

      Žinoma, dar svarbiau yra tai, kad „ArcCatalog“ negali žinoti, ar tai, ką žmonės į jį įveda, iš tikrųjų yra teisinga (tai reiškia, ką jūs sakote apie duomenis-ar tai tiesa?). Taigi mes nenorime, kad žmonės pasikliautų vien mp, kad įvertintų metaduomenų teisingumą. Vietoj to turėtume naudoti mp, kad padėtų mums išsiaiškinti, ką metaduomenų struktūroje palikome ar padarėme ne taip, o tada turime perskaityti pačius metaduomenis, kad išsiaiškintume, ar jie iš tikrųjų gerai apibūdina duomenis.

      Tačiau yra vienas būdas, kad galiojantys „ArcCatalog“ metaduomenys gali būti vertinami neteisingai pagal mp. Jei aš kuriu metaduomenis „ArcCatalog“, tada perskaitykite jį naudodami „mp“, bet nesakydami „mp“, kad metaduomenų įraše naudojami ESRI plėtiniai, tada „mp“ skųsis, kad kai kurie elementai neatpažįstami. Pavyzdžiui, ESRI į metaduomenis įtraukia elementą, vadinamą Atributas_Tipas tai nurodo, ar nurodytas atributas yra sveikasis skaičius, simbolis ar slankiojo kablelio kintamasis. Tai neįtraukta į FGDC standartą, todėl mp skųsis, kai pamatys šį elementą metaduomenyse. Pataisymas yra pasakyti mp, kad naudojate ESRI plėtinius. Šiam tikslui gali būti naudojamas konfigūracijos failas.