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CartoDB Layer Selector - Auswahl von Daten aus 2 Layern

CartoDB Layer Selector - Auswahl von Daten aus 2 Layern


Ich habe das CartoDB-Layer-Selektor-Beispiel (http://cartodb.github.io/cartodb.js/examples/layer_selector.html) mit meinen Daten verwendet. Funktioniert gut. Jetzt möchte ich wirklich Daten aus 2 Ebenen gleichzeitig auswählen - nicht nur aus einer, wie es jetzt der Fall ist.

Die zweite Ebene, aus der ich auswählen möchte, ist subLayer(3) und die SQL wäre dieselbe wie die erste: "select * from all_lachine2014_post where eventdist = " + event;

(der Tabellenname von subLayer(3) ist all_lachine2014_post)

Ich habe ein paar Dinge ausprobiert - kann aber nicht herausfinden, wie man einen zweiten Selektor erstellt und die SQL kombiniert, um gleichzeitig aus meinen beiden Tabellen auszuwählen.

   Beispiel für eine Ebenenauswahl | CartoDB.js       
  • Parcours 21,1 km
  • Parcours 10 km
  • Parcours 5 km
  • Parcours 1 und 2 km

Sie könnten den gesamten Layer per Parameter an die Funktion createSelector übergeben. Ich meine:createSelector(Ebenen[1])

Und dann können Sie in der Funktion die Unterebene auswählen, die Sie wirklich möchten, abhängig von den angeklickten, die Sie erhalten.


Einführung

Das mehrdimensionales Datenmodell wurde mit dem Ziel definiert, die Datenanalyse zu unterstützen. In mehrdimensionalen Systemen sind Daten in Fakten und Dimensionen strukturiert 1 .

Das Sternmodell ist weithin akzeptiert, es wird für den Einsatz in weit verbreiteten Endbenutzertools empfohlen. Darin haben wir eine Tabelle für Fakten und eine Tabelle für jede Dimension. Dimensionen bieten sachliche Ansichten für einfache Abfragen.

Das geografische Dimension spielt eine grundlegende Rolle in multidimensionalen Systemen. In einem mehrdimensionalen Schema kann es mehr als eine geografische Dimension geben.

Diese Dimensionen ermöglichen es uns, den Sachdaten Orte unterschiedlicher Detaillierung zuzuordnen. Wir können beispielsweise Daten auf Stadtebene aufzeichnen, aber später sind wir möglicherweise daran interessiert, sie auf Zonen- oder Länderebene gruppiert zu untersuchen.

Es ist sehr interessant, die von multidimensionalen Systemen erhaltenen Berichte anhand ihrer geografischen Dimensionen auf einer Karte darzustellen oder räumliche Analysen durchzuführen. Das Ziel dieses Pakets ist also um mehrdimensionale Abfragen mit geografischen Daten anzureichern. Mit anderen Worten, es handelt sich nicht um räumliche Abfragen, sondern um die Erzeugung einer räumlichen Schicht mit dem Ergebnis der mehrdimensionalen Abfragen und dass diese Erzeugung automatisch erfolgt, nachdem die Konfiguration der geografischen Dimensionen vorgenommen wurde.

Der Rest dieses Dokuments ist wie folgt aufgebaut: Es wird ein anschauliches Beispiel für die Funktionsweise des Pakets vorgestellt. Dann endet das Dokument mit Schlussfolgerungen.


Einsatz raumbezogener Technologien zur Verbesserung des Muschelfischereimanagements (2 Seiten)

Vorschau der Seite 1 des tatsächlichen Dokuments.

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Wrack Lines 9 1 Frühjahr Sommer 2009 Einsatz von Geodatentechnologien zur Verbesserung des Muschelfischereimanagements von Tessa S Getchis Geodatentechnologien einschließlich räumlich registrierter Datenschichten Geographische Informationssysteme GIS und globale Positionssysteme GPS sind leistungsstarke Planungswerkzeuge, die für das Management natürlicher Ressourcen verwendet werden können A GIS A Shellfish Manager Contours ist ein System, das in der Lage ist, Speicher zu erfassen, könnte GIS-Layer verwenden Bearbeiten, Integrieren, Analysieren und Anzeigen von Spaz tem von Satelliten Computern und Empfängern Klassifikationen und Das System ermöglicht einem GPS-Empfänger, den geografischen Standort zu bestimmen und aufzuzeichnen digitale Daten üblich ly werden als Layer unter Verwendung eines Connecticut Geospatial Technology Excommon Koordinatensystems gespeichert Jeder Layer stellt eine relativ homogene Spannung dar zum Ein- und Ausschalten von Layern zur Möglichkeit, mehrere Arten von Geovisualisierungen so zu organisieren, dass sie für eine bestimmte Anwendung am besten geeignet sind andere Schichten und auch in Klassifikationsgebieten visualisiert Küstenentwicklung Verschmutzungsunbeschreibliche Karten Diese Werkzeuge wurden von Plancharge-Standorten verwendet Undurchlässige Oberflächen Docks Ankerplätze Beamte und Ressourcenmanager, um Entscheidungen zu treffen Bereiche usw Zugang zu o diese Daten für angrenzende städtische und landwirtschaftliche Gebiete und werden jetzt immer wichtiger für staatlich verwaltete Gebiete ist auch von entscheidender Bedeutung für die Verwaltung von Muschelfischerei und Aquakultur Derzeit entwickelt jede städtische Muschelfischkommission deConnecticuts Muschelpopulationen extrem viele ihrer eigenen Kartendaten und ist verantwortlich für wertvolle natürliche Ressource Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung der Nutzung und Aktualisierung dieser Daten Einige Daten größeres Ökosystem von Ästuaren und unterstützen eine wirtschaftlich wie Muschelklassifizierungsgebiete und staatlich verwaltete wichtige kommerzielle Aquakulturindustrie geschätzte Flächen werden von staatlichen Stellen bereitgestellt, aber in den meisten Fällen mehr als 25 Millionen Dollar Darüber hinaus ist jede Muschelkommission für den Erwerb verantwortlich mshellfish-Bänke werden durch computergenerierte Karten von städtischen Schalentieren verwaltet, die keine genauen Geomissionen aufweisen, die aus engagierten, aber ungeübten volungraphischen oder zeitlichen Referenzen bestehen zunehmend notwendig für eine wirksame Bewertung der Bemühungen zur Bestandsverbesserung in einer effizienten Bewirtschaftung der Muschelfischerei und der Aquakultur nach Maßgabe ihrer Zuständigkeiten Räumliche Informationen über die auf der nächsten Seite 18 Wrack Lines 9 1 Frühjahr Sommer 2009 Um diesem Bedarf gerecht zu werden, haben das Connecticut Sea Grant Extension Program und die University of Das Connecticut UConn Department of Extension ging eine Partnerschaft mit dem Connecticut Department of Agriculture Bureau of Aquaculture ein, um einen Geospatial-Technologie-Schulungskurs speziell für das Management der kommunalen Muschelfischerei zu entwickeln. Die Erweiterungsspezialisten Sandy Prisloe und Cary Chadwick vom UConn Depart Das von einer ConMunicipal Shellfish Commission finanzierte Projekt lernen die Grundlagen von Desktop-GIS bei einem Workshop des Landwirtschaftsministeriums von Necticut, der unter Der Viability Grant der University of Connecticut bot den apmembern praktische Schulungen in Geoinformatik an. Sie wurden gebeten, ein Feldprojekt durchzuführen, um ungefähr 30 Schalentierbeauftragte in ihrem neu erworbenen Zustand der Geoinformatik zu testen und wirtschaftlich nachhaltiges Wachstum der Aquakultur in lokalen Gemeinschaften, um mehr lokale Meeresfrüchte auf unseren Märkten und mehr Möglichkeiten für die Schalentierernte in Freizeitaktivitäten zu gewährleisten Als Ergebnis der Schulungsbemühungen gaben die meisten Kommissionen an, ein besseres Verständnis der Geotechnologie zu haben und sich besser gerüstet fühlen, fundierte Entscheidungen in Bezug auf kommerzielle und Freizeit-Muschelfischerei und Aquakultur zu treffen Diese Kommissionen stellten auch fest, dass sie durch den Einsatz von Geodatentechnologien anstelle traditioneller Planungsmethoden Zeit und Mühe sparen und dass sie eher GIS für Entscheidungen über Muschelfischereimanagement in der Zukunft Das Sea Grant Extension Program und das UConn Department of Extension planen ein Folgeprojekt, das den internetbasierten Zugang zu Küsten- und Muschelressourcendaten in Form eines benutzerfreundlichen interaktiven Online-Kartierungssystems bietet Über den Autor Beispiel für eine GIS-Karte, die städtische und staatlich verwaltete kommerzielle Schalentierbänke in Milford beschreibt


Geologische Formationen

Geologische Studien im Park begannen 1858 mit der Arbeit von John Strong Newberry und werden bis heute fortgesetzt.

Wanderer, die den South Kaibab Trail absteigen

Die hervorragende Darstellung des geschichteten Gesteins des Grand Canyon ist von unschätzbarem Wert, um die geologische Geschichte der Region zu enträtseln. Umfangreiche Schnitzereien der Plateaus ermöglichen die detaillierte Untersuchung der Erdbewegungen. Auch Prozesse der Bacherosion und des Vulkanismus sind leicht zu erkennen und zu studieren.

Der Colorado River hat den Grand Canyon in vier Plateaus der Colorado Plateau Province geformt. Die Provinz ist ein großes Gebiet im Südwesten, das durch fast horizontale Sedimentgesteine ​​gekennzeichnet ist, die 5.000 bis 13.000 Fuß über dem Meeresspiegel angehoben werden.

Das trockene Klima des Plateaus hat viele markante Erosionsformen hervorgebracht, die im Grand Canyon gipfeln. Die kilometerhohen Wände des Canyons zeigen einen weitgehend ungestörten Querschnitt der Erdkruste, der etwa zwei Milliarden Jahre zurückreicht.

Vishnu-Schiefer, wie er auf der Spur der Zeit angezeigt wird.

Drei „Granitschluchten“ legen kristallines Gestein frei, das während des frühen bis mittleren Proterozoikums (spätes Präkambrium) gebildet wurde. Ursprünglich als Sedimente und Lavaströme abgelagert, wurden diese Gesteine ​​vor etwa 1.750 Millionen Jahren intensiv metamorphisiert.

Magma stieg in die Felsen auf, kühlte ab, kristallisierte zu Granit und schweißte die Region mit dem nordamerikanischen Kontinent zusammen.

Vor etwa 1.200 Millionen Jahren (spätes Proterozoikum) wurden 13.000 Fuß Sediment und Lava in Küsten- und seichten Meeresumgebungen abgelagert. Bergbauten vor etwa 725 Millionen Jahren hoben und kippten diese Felsen. Nachfolgende Erosion entfernte diese geneigten Schichten aus den meisten Gebieten und hinterließ nur die keilförmigen Überreste, die im östlichen Canyon zu sehen sind.

Gesteinsschichten, die während des Paläozoikums gebildet wurden, sind in den Wänden des Grand Canyon am auffälligsten. Küstenumgebungen und mehrere Meereseinbrüche aus dem Westen zwischen 550 und 250 Millionen Jahren haben Sandstein-, Schiefer- und Kalksteinschichten mit einer Dicke von insgesamt 2.400 bis 5.000 Fuß abgelagert.

Es sind Schichten aus dem Kambrium, dem Devon, dem Mississippium, dem Pennsylvania und dem Perm vorhanden. Die Erosion hat die meisten Beweise aus dem Mesozoikum aus dem Park entfernt, obwohl kleine Überreste insbesondere im westlichen Grand Canyon gefunden werden können.

Fossiler Trilobit im Bright Angel Shale.

In der Nähe gelegene Felsvorsprünge deuten auf 4.000 bis 8.000 Fuß Sedimentschichten aus dem „Zeitalter der Dinosaurier“ hin, die einst das Gebiet des Grand Canyon bedeckten. Die Schichten des Känozoikums (das „Zeitalter der Säugetiere“) sind auf den westlichen Grand Canyon und Terrassen in der Nähe des Flusses selbst beschränkt. Einige Sedimentablagerungen bildeten sich in Seebetten, aber die spektakulärsten Ablagerungen der jüngsten Zeit sind die Lavaströme und Schlackenkegel auf den Hochebenen Shivwits und Uinkaret. Die vulkanische Aktivität begann vor etwa sechs Millionen Jahren und hat sich in den letzten tausend Jahren fortgesetzt. Spektakuläre Lavakaskaden an den Wänden des Canyons haben dazu beigetragen, die Schnitzereien des Grand Canyon zu datieren.

Der Grand Canyon selbst ist ein spätkänozoisches Merkmal, das für die erneute Erosion während dieser Zeit charakteristisch ist. Kräftige Einschnitte am schneegespeisten Colorado River haben die Tiefe des Canyons geprägt. Die Erweiterung der Canyons wird durch das trockene Klima der Region in Schach gehalten. Die Asymmetrie zwischen schneller Abwärtsbewegung und langsamer Erweiterung führt eher zum Grand Canyon als zu einem typischeren breiten (und unscheinbaren) Flusstal.

Obwohl heftige Stürme Sturzfluten in schmale Seitenschluchten auslösen können, hat der Mangel an konstanter Feuchtigkeit eine karge Landschaft aus meist nacktem Fels geschaffen. Härtere, erosionsbeständige Gesteine ​​wie der Coconino-Sandstein und der Redwall-Kalkstein sind zu steilen Klippen erodiert. Weichere Schichten verschmelzen zu Hängen wie der Tonto Platform (Bright Angel Shale) und der Esplanade (Hermit Shale). Die ältesten, kristallinen Gesteine ​​sind in die schroffen Klippen der Granitschluchten gemeißelt.

Fast 40 identifizierte Gesteinsschichten bilden die Wände des Grand Canyon. Sie ziehen seit 1858 Studenten der Erdgeschichte an. Da die meisten Schichten über die 277-Meilen-Länge des Canyons freigelegt sind, bieten sie die Möglichkeit für detaillierte Studien der Umweltveränderungen von Ort zu Ort (innerhalb einer Schicht) in der geologischen Vergangenheit. Die geologische Entwicklung im Laufe der Zeit kann durch die Veränderungen zwischen verschiedenen Schichten untersucht werden.

Es war die Arbeit von Geologen, die begann, die öffentliche Meinung über die Grand Canyon-Region von der eines „wertlosen Schauplatzes“ zu „dem erhabensten irdischen Schauspiel“ zu ändern. Nach fast 150 Jahren sind Geologen immer noch nicht fertig mit dem Studium des Grand Canyon. Mitte der 1970er Jahre wurde in den Canyonwänden eine neue Gesteinsschicht identifiziert. Wissenschaftler untersuchen weiterhin, wie sich die Umwelt auf die Gesteinsbildung auswirkt. Die vielleicht größte Frage von allen, wie der Colorado River diesen Kurs gewählt hat und anfing, den Canyon zu schnitzen, wartet noch immer auf eine klare Antwort.


Anwendungsfunktionen

Der MHK Atlas verfügt über zusätzliche Funktionen, die es dem Benutzer ermöglichen, mit den Daten zu interagieren und benutzerdefinierte Visualisierungen und Karten zu erstellen.

Standort suchen

Mit dem Werkzeug Standort suchen können Sie auf der Karte nach einem bestimmten Standort suchen. Geben Sie den Speicherort ein und klicken Sie auf OK. Die Karte zoomt auf den geografischen Mittelpunkt des von Ihnen eingegebenen Standorts.

Adresseingabeformate sind:

  • Straße, Stadt, Bundesland, Postleitzahl
  • Stadt, Bundesland, Postleitzahl
  • Stadtstaat
  • Postleitzahl

Breiten-/Längengrad-Eintragsformate sind:

Ändern der Basisschicht

Die Symbolleiste enthält eine Option zum Ändern des Basislayers. Der Kartenbasis-Layer schließt sich gegenseitig aus (d. h. es kann immer nur einer aktiviert werden) und wird immer unter den Daten-Layern angezeigt. Die standardmäßige Basisebene ist die Google Map. Andere Optionen sind: Google Satellite, Google Hybrid, Open Street Map und Off (Keine). Um die Basisebene zu ändern, klicken Sie auf die Grundschicht Schaltfläche, die sich in der oberen rechten Ecke der Anwendung befindet. Es öffnet sich ein Dropdown-Menü mit einem Aufzählungszeichen, das die aktive Ebene angibt. Klicken Sie einfach auf eine andere Basisebene, um sie zu aktivieren.

Die Deckkraft (Transparenz) der Basisebene kann ebenfalls bearbeitet werden. Ein Schieberegler befindet sich am unteren Rand des Dropdown-Menüs der Basisebene. Verschieben nach links macht die Basisebene transparenter, Verschieben nach rechts macht die Basisebene weniger transparent. Die Standardeinstellung ist ganz rechts.

Ebenenbaum-Index

Die Reihenfolge, in der Layer (oder Gruppen von Layern) auf der Karte gezeichnet werden, kann geändert werden, indem Sie auf einen Layer oder Ordner klicken und ihn im Layerbaum nach oben oder unten ziehen. Auf der Karte werden Layer, die in der Layer-Baumliste höher sind, über Layern gerendert, die tiefer in der Liste stehen. Um eine Ebene oder einen Ordner zu verschieben, aktivieren Sie die Lagen Klicken Sie dann auf das gewünschte Element, halten Sie es gedrückt und ziehen Sie es im Ebenenbaum nach oben oder unten. Es erscheint eine horizontale blaue Linie, die anzeigt, wo das Element platziert wird, wenn der Klick losgelassen wird. Diese Option bietet Benutzern die Flexibilität, die Datenvisualisierung basierend auf ihren spezifischen Anforderungen zu priorisieren.

Ebenen und Ordner können innerhalb eines Ordners, in einen anderen Ordner oder an eine andere Stelle in der Baumhierarchie verschoben werden. Ein Symbol zeigt an, ob die Ebene hinzugefügt oder in einen Ordner verschoben wird. Ein Pfeilsymbol zeigt an, ob der Layer an eine neue Position in der Layerbaumhierarchie verschoben wird.

Schichtschwellenwert

Layer-Schwellenwerte sind eine Option, um bestimmte Daten-Layer-Klassen in der Kartenanzeige auszublenden oder auszuschließen. Diese Technik kann durch Öffnen des Legende Registerkarte oben im Inhaltskontrollfeld oder durch Zugreifen auf die Optionen der Ebene. Sobald die Legende des Datenlayers sichtbar ist, können die Kontrollkästchen neben den Layerklassen verwendet werden, um deren Sichtbarkeit zu steuern. Ein aktiviertes Kontrollkästchen zeigt an, dass die Klasse aktiviert ist und auf der Karte angezeigt wird. Ein deaktiviertes Kontrollkästchen zeigt an, dass die Klasse deaktiviert ist und aus der Kartenanzeige entfernt wird.

Änderungen an der Klassensichtbarkeit werden erst nach dem Anwenden Schaltfläche angeklickt wird. Das Anwenden Die Schaltfläche befindet sich am unteren Rand des Inhaltsanzeigefelds, wenn Sie die Legende Registerkarte und am unteren Rand des Anzeigedialogs die bei Verwendung der Layer-Optionen.

Klassen können für einen einzelnen Layer auf die Standardeinstellung zurückgesetzt werden, indem Sie über die Optionen des Layers auf die Legende zugreifen und auf die Schaltfläche klicken Ebene zurücksetzen Taste. Alle Änderungen der Klassensichtbarkeit (für alle Layer) können auf die Standardeinstellung zurückgesetzt werden, indem Sie auf die Legende über das Legende Registerkarte und klicken Sie auf die Alle Ebenen zurücksetzen Schaltfläche unten im Inhaltssteuerungsfeld.

OTEC Net Power Layer vor (links) und nach (rechts) Layer Thresholding.

Farbsteuerung

Auch die Farbe der Legendenklassen kann geändert werden. Wenn Sie auf die Farbfelder in der Legende klicken, wird eine Farbpalette angezeigt. Durch Klicken auf eine andere Farbe ändert sich das Legendenfeld in die ausgewählte Farbe. Die Schaltfläche Übernehmen wird aktiv und muss angeklickt werden, damit sich die Datenfarbe auf der Karte ändert. Einige Webbrowser können diese Änderungen zwischenspeichern und bleiben möglicherweise bestehen, auch wenn die Anwendung geschlossen und zu einem anderen Zeitpunkt erneut aufgerufen wird. Mit dieser Funktion können Benutzer ihre eigenen thematischen Karten erstellen, die Datenergebnisse herunterladen und bei Bedarf ausdrucken.

Änderungen an den Klassenfarben werden erst nach dem Anwenden Schaltfläche angeklickt wird. Das Anwenden Die Schaltfläche befindet sich am unteren Rand des Inhaltsanzeigefelds, wenn Sie die Legende Registerkarte und am unteren Rand des Anzeigedialogs die bei Verwendung der Layer-Optionen.

Klassenfarben können für einen einzelnen Layer auf die Standardeinstellung zurückgesetzt werden, indem Sie über die Optionen des Layers auf die Legende zugreifen und auf klicken Ebene zurücksetzen Taste. Alle Farbänderungen der Klasse (für alle Ebenen) können auf die Standardeinstellung zurückgesetzt werden, indem Sie auf die Legende über die Legende Registerkarte und klicken Sie auf die Alle Ebenen zurücksetzen Schaltfläche unten im Inhaltssteuerungsfeld.

Anfrage

Das Abfragetool bietet mehrere Optionen, die Abfrageergebnisse aus der räumlichen Datenbank zurückgeben. Klicken Sie auf die Anfrage Schaltfläche in der Symbolleiste zeigt eine Dropdown-Liste mit den verfügbaren Abfragetypen an. Daten können nach Punkt, Region, Attribut oder mit der erweiterten Option abgefragt werden.

Nach Punkt

Die Punktabfrage gibt Ergebnisse aus einem einzelnen geometrischen Feature zurück und hebt dieses Feature auf der Karte hervor. Positionieren Sie den Cursor über einem Point of Interest für einen angezeigten Layer und klicken Sie einmal, um die Abfrage zu aktivieren. Die Abfrageergebnisse werden in einem neuen Fenster ausgefüllt, das im Datenansichtsfenster angezeigt wird. Wenn sich mehrere geometrische Features in der Nähe des abgefragten Punkts befinden, werden mehrere Ergebnisse in der Liste angezeigt.

Das abgefragte Feature wird im Kartenfenster ausgewählt. Diese Funktion bleibt auf der Karte hervorgehoben, bis eine andere Abfrageaktion stattfindet oder die Ergebnisse löschen (in dem Anfrage Dropdown) Option ausgewählt ist.

Beispiel für eine Punktabfrage auf dem Layer "Jährliche Gezeitenströmungsgeschwindigkeit".

Nach Region

Bei aktiver Regionsabfrage kann mit dem Fadenkreuz-Cursor ein Begrenzungsrahmen über den interessierenden Bereich gezogen werden. Alle Features aus den aktiven Layern, die sich innerhalb des Begrenzungsrahmens befinden, werden ausgewählt. Die zurückgegebenen Abfrageergebnisse können in einer Tabelle angezeigt werden, die sich am unteren Rand der Anwendung öffnet. Wenn mehrere Layer aktiv sind, werden die jeweils ausgewählten Features als separate Registerkarte hinzugefügt.

Im Kartenfenster werden die in der Regionsabfrage zurückgegebenen Features ausgewählt und darauf gezoomt. Die abgefragten Features bleiben auf der Karte markiert, bis eine weitere Abfrageaktion stattfindet oder die Ergebnisse löschen (in dem Anfrage Dropdown) Option ausgewählt ist.

Die Ergebnisse der Regionsabfrage können als Datei mit durch Kommas getrennten Werten (CSV) heruntergeladen werden.

Beispiel für eine Regionsabfrage auf dem Layer "Wave Power Density" (WPD) im Januar.

Nach Attribut

Die Option Abfrage nach Attribut fragt die verfügbaren Layer basierend auf einem ausgewählten Attribut aus der Liste und einem vom Benutzer ausgewählten Wert ab. Die Abfrageparameter werden über das Schnittstellenfenster definiert. Die zurückgegebenen Abfrageergebnisse können in einer Tabelle angezeigt werden, die unten in der Anwendung geöffnet wird.

Im Kartenfenster werden die in der Attributabfrage zurückgegebenen Features ausgewählt und darauf gezoomt. Die abgefragten Features bleiben auf der Karte markiert, bis eine weitere Abfrageaktion stattfindet oder die Ergebnisse löschen (in dem Anfrage Dropdown) ist die Option ausgewählt.

Die Ergebnisse der Attributabfrage können als durch Kommas getrennte Werte (CSV) heruntergeladen werden.

Attributabfrageschnittstelle

Rufen Sie das Tool Abfrage nach Attribut auf, indem Sie auf klicken Anfrage in der Symbolleiste und wählen Sie Nach Attribut aus den Dropdown-Optionen. Dadurch wird das Schnittstellenfenster für das Attributabfragetool geöffnet, in dem die benutzerdefinierten Parameter eingestellt werden.

Ebenen definieren
Attribute definieren
Abfrageoperator
Abfragewert
Bedingung einstellen
Anfrage senden
Zurücksetzen
Beispiele für Attributabfragen
Bereichsabfrage

Eine Bereichsabfrage ist ein gutes Beispiel dafür, wenn die Attributabfrage mehrere Layer-Eingaben erfordert. Im folgenden Beispiel wird eine Abfrage durchgeführt, um alle Jan WPD-Werte zu finden, die größer als 35 kW/m und kleiner als 150 kW/m sind. Dies erfordert zwei Zeilen, die beide denselben Layer und dasselbe Attribut verwenden. Die obere Zeile definiert den unteren Bereichswert (35) und die Bedingung (UND). Die untere Reihe definiert den oberen Bereichswert (150). Nachdem Sie auf Senden geklickt haben, füllen die zurückgegebenen Ergebnisse die Ergebnistabelle und die Karte wählt Features aus der ausgewählten Ergebnistabellenseite aus.

Abfrage auf Jan WPD-Layer WHERE Jan > 35 AND Jan < 150.

Bedingte Abfrage

In diesem Beispiel wird das Attributabfragebeispiel konstruiert, um Gebiete zu finden, in denen die jährliche durchschnittliche Wellenleistungsdichte über einem bestimmten Wert liegt und zwischen einem Bereich von Tiefenwerten alle jährlichen WPD-Werte größer als 40 kW/m in Gebieten mit einer Meerestiefe größer als 20 Meter und weniger als oder gleich 500 Meter. Da eine einzelne Schicht (Annual WPD) alle diese Attribute enthält, kann die Abfrage mit der Attributabfrageschnittstelle erstellt werden. Dies erfordert drei Zeilen, eine zum Einstellen der Parameter für die jährliche WPD und zwei zum Definieren der Parameter für den Tiefenbereich. Nachdem Sie auf Senden geklickt haben, füllen die zurückgegebenen Ergebnisse die Ergebnistabelle und die Karte wählt Features aus der ausgewählten Ergebnistabellenseite aus.

Abfrage des jährlichen WPD-Layers WHERE Annual Avg. > 40 UND Tiefe > 20 UND Tiefe <= 500.

Erweiterte Abfrage

Die erweiterte Abfrageoption fragt die verfügbaren (aktiven) Layer basierend auf einem ausgewählten Attribut aus der Liste und einem vom Benutzer ausgewählten Wert ab. Die Abfrageparameter werden über das Schnittstellenfenster definiert. Die zurückgegebenen Abfrageergebnisse können in einer Tabelle angezeigt werden, die unten in der Anwendung geöffnet wird.

Im Kartenfenster werden die in der Abfrage zurückgegebenen Features ausgewählt und darauf gezoomt. Die abgefragten Features bleiben auf der Karte markiert, bis eine weitere Abfrageaktion stattfindet oder die Ergebnisse löschen (in dem Anfrage Dropdown) ist die Option ausgewählt.

Die Ergebnisse der Attributabfrage können als Datei mit durch Kommas getrennten Werten (CSV) heruntergeladen werden.

Erweiterte Abfrageschnittstelle

Rufen Sie das Tool Abfrage nach Attribut auf, indem Sie auf klicken Anfrage in der Symbolleiste und wählen Sie Erweiterte Abfrage aus den Dropdown-Optionen. Dadurch wird das Schnittstellenfenster für das Advanced Query-Tool geöffnet, in dem die benutzerdefinierten Parameter eingestellt werden.

Ebenen definieren
Raumfilter
Vorherige Abfrage neu laden
Definieren von Layerattributen
Abfrageoperator
Abfragewert
Bedingung einstellen
Abfragebedingungen
Anfrage senden
Alles löschen
Hilfe-Button
Beispiele für erweiterte Abfragen
Erweiterte Einzelschicht-Abfrage

Dieses Beispiel basiert auf dem Attributabfragebeispiel von oben, es ist genauso aufgebaut, um Gebiete zu finden, in denen die jahresdurchschnittliche Wellenleistungsdichte über einem bestimmten Wert liegt und zwischen einem Bereich von Tiefenwerten alle jährlichen WPD-Werte größer als 40 kW/m in Gebieten, in denen die Meerestiefe mehr als 20 Meter und weniger als oder gleich 500 Meter beträgt. Mit der Advanced Query-Schnittstelle muss der Layer nur einmal definiert werden, und dann kann jeder Parameter hinzugefügt werden, einer zum Einstellen der Parameter für die jährliche WPD und zwei zum Definieren der Parameter für den Tiefenbereich. Die Ergebnisse sind die gleichen wie im Attributbeispiel.

Erweiterte Abfrage zum jährlichen WPD-Layer WHERE Annual Avg. > 40 UND Tiefe > 20 UND Tiefe <= 500.

Erweiterte Abfrage mit mehreren Ebenen

Dieses Beispiel erweitert das letzte, indem es eine weitere Ebene hinzufügt. Mit der Funktion zum erneuten Laden der vorherigen Abfrage wurde die erweiterte Abfrage mit den Abfragebedingungen aus dem letzten Beispiel gefüllt. Anfänglich wurde nur ein neuer Layer hinzugefügt, Jährliche SHs, mit einer Suchbedingung, um Features mit einem jährlichen durchschnittlichen SHs größer als 2 zurückzugeben. Diese Suche lieferte nicht genügend Suchergebnisse Abfrage verfeinern Option in der Ergebnistabelle wurde verwendet, um die Abfrage zu aktualisieren. In diesem Fall wurde es für möglich gehalten, den jährlichen WPD-Wert zu senken, sodass er von 40 auf 30 kW/m reduziert wurde. Nach dem Absenden wurden die neuen aktualisierten Ergebnisse in einem neuen Tab in der Ergebnistabelle geöffnet.

Advanced Query on Annual SHs (Wave Power) Layer, bei dem alle jährlichen SHs durchschnittlich. größer als 2 ist, die eine Region mit einem jährlichen WPD-Durchschnitt schneidet. das ist > 30 und die Tiefe liegt zwischen 20 und 500 Metern.

Erweiterte Abfrage mit mehreren Ebenen mit räumlicher Einschränkung

In diesem Beispiel werden mehrere Layer verwendet, um Abfragebedingungen festzulegen, auf die ein räumlicher Filter angewendet wurde. In diesem Beispiel wird die Abfrage so erstellt, dass alle Flussabschnitte zurückgegeben werden, deren Stromreichweite 25 Gigawattstunden pro Jahr oder mehr beträgt und die eine durchschnittliche Flussreichweite von 1000 Kubikmetern pro Sekunde oder mehr aufweisen. innerhalb des hydrologischen Beckens von Missouri (Hydrologische Einheit Code 10). Das interessante Gebiet ist St. Louis und Umgebung, wo sich zwei hydrologische Becken treffen. Der räumliche Filter wurde verwendet, um einen Begrenzungsrahmen über dem interessierenden Bereich zu zeichnen, wie unten gezeigt. Die Ergebnisse ergaben 22 Flussabschnitte, die diese Kriterien erfüllten.

Advanced Query on the Theoretical Power (Riverine Hydrokinetic Resource) Layer, in dem alle Flusssegmente mit einem Fluss eine Leistung von mehr als oder gleich 25 Gigawattstunden pro Jahr erreichen und mehr als oder gleich 1000 Kubikmeter pro Sekunde abfließen das hydrologische Becken von Missouri (HUC .) 10), mit einer angewendeten räumlichen Einschränkung.

Ergebnisse anzeigen

Die Abfrageergebnisse werden in einer Tabelle am unteren Rand des MHK-Atlas angezeigt. Die Ergebnistabelle basiert auf der Ergebnismenge der Abfrageanweisung (vergleichbar mit einer SQL VIEW) . Diese Tabelle wird für Regions-, Attribut- und erweiterte Abfrageergebnisse generiert und enthält mehrere Elemente, die der Benutzer verwenden kann, um die zurückgegebenen Daten anzuzeigen und mit ihnen zu arbeiten.

Ergebnisfensterhöhe
Ergebnis-Registerkarten
Ergebnisse herunterladen
Abschlussergebnisse
Abfrage verfeinern
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Paginierung der MHK Atlas-Abfrageergebnisse. 53.290 Ergebnisse ergeben 533 Seiten.

Attributspalten
  • Verschieben einer Spalte
  • Spaltenbreite ändern
  • Ergebnisse sortieren
  1. Klicken Sie auf die Kopfzeile der zu sortierenden Spalte. Mit einem Klick wird in aufsteigender Reihenfolge sortiert. Ein zweiter Klick sortiert in absteigender Reihenfolge. Weitere Klicks schalten die Sortierreihenfolge um.
  2. Klicken Sie auf den Dropdown-Pfeil, der angezeigt wird, wenn Sie den Cursor über die Kopfzeile bewegen. Dadurch wird ein Feld mit der Option zum Sortieren aufsteigend oder absteigend geöffnet.
  • Spalten anzeigen oder ausblenden

Optionen zum Sortieren und Anzeigen von Attributspalten in der Abfrageergebnistabelle.

Kartendruck

Klicken Sie in der oberen Menüleiste auf Drucken, um die Karte auf dem Bildschirm zu drucken. Es öffnet sich ein neues Fenster mit der Option zum Hinzufügen eines Titels zur Karte und einer Schaltfläche Drucken. Verwenden Sie die Maus, um auf die Karte zu klicken und sie zu ziehen, um sie auf der Seite neu zu zentrieren. Dies kann für Benutzer mit großen Monitoren nützlich sein.

Hinweis für Internet Explorer-Benutzer: Einige Versionen von Internet Explorer können keine transparenten Bilder drucken. Wenn Ihre Karte teilweise transparente Layer enthält (Layer, durch die andere Kartenelemente hindurchscheinen), sind diese Layer in der gedruckten Ausgabe vollständig undurchsichtig. Besuchen Sie Browse Happy, um die neueste Version von Browsern wie Firefox oder Chrome zu finden, die diese Einschränkung nicht haben.


CartoDB-Layer-Selektor - Auswahl von Daten aus 2 Layern - Geographische Informationssysteme

Gehen Sie zum Startmenü, öffnen Sie ArcGIS Pro und melden Sie sich mit Ihrer Clemson-ID an.

Klicken Sie dazu in der oberen Ecke auf das Menü Anmelden.

Klicken Sie auf Enterprise-Login. Geben Sie im Feld URL Ihrer ArcGIS-Organisation clemson ein, damit Ihre URL lautet: clemson.maps.arcgis.com . Wählen Sie Weiter.
Ein neues Fenster erscheint. Klicken Sie auf Clemson-Universität.
Der reguläre Anmeldebildschirm der Clemson University wird angezeigt. Geben Sie Ihren Clemson-Benutzernamen und Ihr Passwort ein.

ArcGIS Pro öffnet automatisch die Startseite. Hier finden Sie Optionen, um entweder ein bestehendes Projekt zu öffnen oder ein Projekt mit einer der verfügbaren Vorlagen zu erstellen. Diese Vorlagen bieten einen Ausgangspunkt für das Projekt. Unabhängig von der ursprünglichen Vorlage können Sie Ihrem Projekt jederzeit zusätzliche Karten, Szenen und Katalogansichten hinzufügen.

Klicken Sie auf der Startseite unter Leere Vorlagen auf Karte .

Geben Sie im Dialogfeld Neues Projekt erstellen in das Feld Name ein Interagieren_mit_Tabellendaten.

Um ein Projekt an einem anderen Ort zu speichern, klicken Sie auf die Schaltfläche Durchsuchen und navigieren Sie zum Ordner Arbeiten_mit_Tabellendaten auf der C Antrieb.

Wenn Sie ein neues GIS-Projekt starten, ist es sehr wichtig, im richtigen Koordinatensystem zu arbeiten. In unserem Fall werden wir mit Daten in den kontinentalen Vereinigten Staaten arbeiten. Welches Koordinatensystem wäre gemäß dem behandelten Abschnitt zu Koordinatensystemen für dieses Projekt besser geeignet: geografisch oder projiziert?

Da wir in dieser Übung die Dichte der COVID19-Fälle und die Bevölkerung in jedem Landkreis untersuchen möchten, müssen wir ein Koordinatensystem verwenden, das das Gebiet schützt.

Das Dialogfeld Karteneigenschaften wird geöffnet. Klicken Sie auf die Registerkarte Koordinatensysteme.

Die Felder unter den Überschriften Aktueller XY und Aktueller Z zeigen die aktuellen horizontalen und vertikalen Koordinatensysteme der Karte bzw. Szene.

Klicken Sie auf Details für das horizontale Koordinatensystem, um zu sehen, wie es definiert ist. Wie Sie sehen, verfügt Ihre Karte über die WGS 1984 Web Mercator Auxiliary Sphere als standardmäßiges projiziertes Koordinatensystem.

Um das horizontale Koordinatensystem zu ändern, klicken Sie auf die Schaltfläche unter dem aktuellen XY .

Das Feld Verfügbare XY-Koordinatensysteme zeigt Ihnen das aktuelle System und alle möglichen verfügbaren Optionen unter:

Lagen
Geographisches Koordinatensystem
Projiziertes Koordinatensystem

Sie müssen ein geeignetes Koordinatensystem aus der entsprechenden Liste der verfügbaren Koordinatensysteme auswählen. Sie können auch einen Suchbegriff in das Suchfeld eingeben, um ein bestimmtes Koordinatensystem zu finden.

In unserem Fall möchten wir ein projiziertes Koordinatensystem auswählen, also erweitern wir das Dropdown-Menü Projiziertes Koordinatensystem.


CartoDB-Layer-Selektor - Auswahl von Daten aus 2 Layern - Geographische Informationssysteme

Mit dem rasanten Wirtschaftswachstum in den letzten Jahren nimmt die Gesamtzahl der Fahrzeuge dramatisch zu und führt zu Staus im städtischen Verkehr, Umweltverschmutzung und Energieproblemen. Um das Serviceniveau für das Reisen in städtischen Gebieten zu verbessern, haben sowohl die Zentralregierung als auch die lokalen Regierungen in China geeignete Strategien und Maßnahmen ergriffen, um Verkehrsstaus und Luftverschmutzung zu reduzieren. Der öffentliche Verkehr gilt als der vielversprechendste Weg zur Lösung dieser vielversprechenden Lösung dieser Probleme und wird bei der Entwicklung des städtischen Verkehrs vorrangig behandelt. Der Staatsrat von China hat Anfang 2013 die Leitlinie zur weiteren Umsetzung der priorisierten Entwicklung des öffentlichen Stadtverkehrs herausgegeben, die die führende Rolle des öffentlichen Nahverkehrs im Stadtverkehr sicherstellt.

http://www.regiolab-delft.nl/ entwickelt von Region Laboratory Delft, Niederlande,

http://safety.fhwa.dot.gov/tools/data_tools/fhwasa09002/ entwickelt von Federal Highway Administration (FHWA), USA,

Nationale Reiseumfrage für Haushalte: http://nhts.ornl.gov/ ,

http://www.fhwa.dot.gov/policy/ entwickelt von der Federal Highway Administration (FHWA), USA,

Online-Ressource ab 2010: http://www.fmcsa.dot.gov/facts-research/facts-figures/analysis-statistics/dashome.htm ,

System zur Überwachung der Autobahnleistung: http://www.nhtsa.gov/Data/ ,

http://www.ntdprogram.gov/ntdprogram/ entwickelt von der Federal Motor Carrier Safety Administration (FMCSA), USA,

http://mobility.tamu.edu/ entwickelt von der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), USA,

http://www.nra.ie/ entwickelt von Federal Transit Administration (FTA), USA,

Nationale Transitdatenbank: http://www.uitp.org/publications/ .

Probleme bestehen bei der Wiederverwendung von Verkehrsdaten mit unterschiedlichen Datenformaten, unterschiedlichen Aggregationen und unterschiedlichen Dichten von Metainformationen (sofern vorhanden). Miskaet al. (2007) haben eine Internationale Verkehrsdatenbank (ITDb) entwickelt, um diese Probleme zu lösen, indem Datennamensabgleich oder -übersetzung angewendet wird, um einen umfassenden standardisierten Datenpool zu bilden, der die Effizienz der Datenbank verbessern kann [ 1 , 2 ].

ITDb ist eine Datenbank, die sich auf die Sammlung und Bereitstellung von städtischen Straßenverkehrsdaten (Fahrzeuggeschwindigkeit, Verkehrsaufkommen usw.) in Städten auf der ganzen Welt konzentriert, um akademische Forschungen oder andere Anwendungen zu unterstützen [ 3 , 4 ]. Eine andere US-Datenbank, die National Transit Database (NTD), die sich auf die Datenerhebung und -anwendung von Daten des öffentlichen Verkehrs konzentriert, unterscheidet sich von ITDb [ 5 ]. Der NTD wurde entwickelt, um die Datenanforderungen aller Regierungsebenen und der Öffentlichkeit zu erfüllen. Der NTD kann die Leistung des öffentlichen Verkehrssystems des Landes bewerten und kann verwendet werden, um die Höhe der Fördermittel für das öffentliche Verkehrssystem zu berechnen. Eine Bewertung der Servicequalität des öffentlichen Personennahverkehrs kann nicht vorgenommen werden, da keine täglichen Servicedaten erhoben werden.

Keine umfassende Datenbank für den Stadtverkehr (mit Datentypen wie Stadt- und Vorortverkehr, Inlands- und Auslandsverkehr, öffentlicher und privater Verkehr, GIS und Stadtverkehr usw.).

Keine Mechanismen zum Hochladen und Herunterladen von Daten.

Keine vergleichende Analyse von Stadtverkehrsdaten.

Kein integriertes Entscheidungsfindungssystem.

Da die vorhandenen Verkehrsdatenbanken entweder nicht geeignet oder umfassend genug sind, um die Entwicklung des öffentlichen Personennahverkehrs zu überwachen, politische Auswirkungen auf Verbesserungen des Stadtverkehrs zu bewerten und die Entscheidungsfindung zu unterstützen, muss eine integrierte Datenbank speziell für eine nachhaltige Stadtverkehrsentwicklung eingerichtet werden [ 6 ].

Die China Urban Transport Database (CUTD) ist die erste landesweite umfassende Datenbank für den Stadtverkehr mit verschiedenen Arten von Daten wie städtisches Verkehrsnetz, Infrastruktur, Individualreisen, öffentliche Verkehrsmittel und Fußgängerdaten. Die Datenquellen von CUTD umfassen GIS-Stadtnetzkarten, Verkehrssteuerungsrückmeldungen, Verkehrsüberwachungssystem, öffentliche Verkehrsmittel usw. Mit umfangreichen und weitreichenden Stadtverkehrsdaten unterstützt CUTD Entscheidungs-, Planungs-, Management- und Betriebsprozesse des Stadtverkehrs und hilft bei der Entwicklung sicherer, bequemer, effizienter, wirtschaftlicher, gerechter und nachhaltiger Stadtverkehrssysteme für chinesische Städte. Als von Volvo Research and Educational Foundations (VREF) finanziertes Projekt ist CUTD für Partner und Kollegen aus allen VREF-Exzellenzzentren (CoE) zugänglich.

Das Framework von CUTD umfasst Module der Benutzerverwaltung, des Data Warehouse und der Anwendung [ 7 , 8 ]. Indikatoren, die auf Merkmalen des chinesischen Stadtverkehrs basieren, werden vorgeschlagen, um die Politikgestaltung zur Verkehrsentwicklung und die Bewertung der Auswirkungen von Entwicklungsstrategien zu unterstützen.

Die drei Module von CUTD: Benutzerverwaltung, Data Warehouse und Anwendung (siehe Abbildung 1) sind darauf ausgelegt, die Funktionen der Datenbank zum Speichern von Transportdaten (von Rohdaten bis hin zu statistischen Analyseergebnissen), Ausführen von statistischen Analysen und Erstellen von Auswertungen zu realisieren . Jedes der Module wird unabhängig konzipiert und entwickelt, um sowohl technische Aspekte als auch die Befriedigung der Benutzeranforderungen zu berücksichtigen [ 9 ]. Die Entwicklung von CUTD basiert auf seinem endgültigen Betrieb. Um den hohen Leistungsanforderungen gerecht zu werden, müssen CUTD-Daten hochgradig transfereffizient und qualitativ hochwertig sein. Andere bestehende Designs von Datenbanken, die einfach auf einem einzigen Satz von Datentypen basieren, unterscheiden sich von CUTD.

Der Rahmen der China Urban Transport Database.

Zu den CUTD-Nutzern zählen Datenanbieter und Entscheidungsträger. Autobahnunternehmen, Bus- und U-Bahn-Betreiber sowie Statistikämter von Regierungen sind Datenlieferanten, die die Datenbank registrieren und regelmäßig Daten hochladen müssen. Alle Regierungsebenen und ihre unterstützenden Forschungseinrichtungen sind Entscheidungsträger, die die Datenanalyse und die Auswertungs- und Simulationsergebnisse nutzen können, um Verkehrsentwicklungsstrategien zu entwickeln. Während des Datenuploads und der Benutzerprozesse implementiert der Datenbankadministrator ein Datenqualitätsmanagement, um eine gute Datenqualität für die ordnungsgemäße Arbeit von Algorithmen und Werkzeugen sicherzustellen.Alle Datensätze werden streng nach den Regeln des Qualitätsmanagements geprüft, die ein Minimum an Metainformationen erfordern.

Andere potenzielle Nutzer von CUTD-Daten sind nationale und internationale akademische Organisationen (NGOs, Universitäten, Spezialisten usw.) und Einzelpersonen. Unterschiedliche Rechte an der Datenbank werden an unterschiedliche Benutzergruppen geliefert. Das Verkehrsministerium der Volksrepublik China richtet ein spezielles Netzwerk für den nationalen und internationalen Datenaustausch und die Zusammenarbeit ein.

Das Data Warehouse von CUTD umfasst drei Schichten: geografische Schicht, Transportschicht und Datensammlungsschicht, die eine stabile und kompakte Struktur bilden und die Robustheit von CUTD verbessern.

Basierend auf GIS-Karten stellt die geografische Schicht Karteninformationen bereit, die Aspekte des städtischen Verkehrsnetzes und des Eisenbahnnetzes umfassen, wie in Abbildung 2 gezeigt. Verkehrsinfrastrukturen sind in zwei Gruppen unterteilt, den Link und den Knoten, die sicherstellen können, dass die Benutzer ein Minimum an Metainformationen suchen und darauf zugreifen können.

Struktur der geografischen Schicht von CUTD.

Im Gegensatz zu den statischen Informationen der städtischen Verkehrsstruktur, die in der geografischen Schicht gespeichert sind, besteht die Transportschicht des Data Warehouse aus umfassenden Daten aller sich bewegenden Objekte im städtischen Verkehrssystem, einschließlich Autos, Busse, Züge, Motorräder, Fahrräder, Fußgänger, Passagiere usw . Informationen einschließlich der ursprünglichen Attribute und Dynamiken, die die Bewegung von Zielen beschreiben, werden alle in dieser Schicht gespeichert, wie in 3 gezeigt.

Struktur der Verkehrsschicht von CUTD.

2.2.3. Datenerfassungsschicht

Die Datenerfassungsschicht besteht aus Echtzeit-Verkehrsdaten, die von Straßenverkehrserkennungssystemen erfasst werden, darunter Sensortyp und -ort, Durchdringungsrate des Untersuchungsfahrzeugs und Informationen zu Mobilgeräten. Die Erfassung dieser Art von Daten erfordert die Unterstützung von straßenseitigen Erkennungsgeräten, GSM-Geräten oder Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikationsgeräten. Echtzeit-Verkehrsdaten können beim Online-Verkehrsmanagement, der intelligenten Disposition von öffentlichen Verkehrsmitteln oder Taxis hilfreich sein.

Stadtverkehrssimulation und -bewertung [10, 11]. Dieses Modul kann städtische Verkehrsbedingungen (Straße, Stadtbahn oder Fußgänger usw.) simulieren und die Verkehrsbedingungen bewerten.

Überwachung und Management von Verkehrsstaus. Dieses Modul kann den Zustand des städtischen Straßenverkehrs dynamisch überwachen und Stauverbindungen oder Knoten identifizieren.

Überwachung und Berechnung von Energieverbrauch und Emissionen.

Kosten-Nutzen-Analyse von Investitionen in den Stadtverkehr und Betriebskostenprüfung durch Unternehmen des öffentlichen Verkehrs und Zuweisung von Zuschüssen.

Unterstützung bei der Gestaltung der öffentlichen Verkehrspolitik.

Informationen zum Reiseservice.

3. Chinas Indikatorensystem zur Bewertung des nachhaltigen städtischen Verkehrs 3.1. Indikatoren für die Bewertung des nachhaltigen städtischen Verkehrs

Für eine bestimmte Stadt können CUTD-Daten bei der Bewertung des Nachhaltigkeitsniveaus des städtischen Verkehrs und der Bewertung seiner öffentlichen Verkehrsleistung verwendet werden. Daher spielt die Datenbank eine wichtige unterstützende Rolle bei der Gestaltung der Stadtverkehrspolitik. Die Anwendung von CUTD-Daten kann Regierungen auf allen Ebenen dabei helfen, ihre Strategien zur Entwicklung des städtischen Verkehrs und des städtischen Verkehrsmanagements zu verbessern.

Sustainable Urban Transportation System (SUTS) ist ein wesentlicher Bestandteil einer energiesparenden, umweltfreundlichen und menschenorientierten Gesellschaft. Um eine städtische Verkehrsentwicklung in Richtung SUTS zu ermöglichen, sollte zunächst die Bewertung der Nachhaltigkeit des Verkehrssystems durchgeführt werden. Die Etablierung eines Indikatorensystems für die SUTS ist eine geeignete Arbeit für den Anfang [12, 13]. Das Bewertungsindikatorensystem setzt sich vorläufig aus 6 Aspekten und 26 Indikatoren zusammen, wie in Tabelle 1 dargestellt.

Bewertungsindikatoren für den nachhaltigen Stadtverkehr.

3.2. Leistungsindikatoren des öffentlichen Verkehrs

Der Entwicklung des öffentlichen Nahverkehrs Vorrang einzuräumen, wurde als richtige strategische Wahl für die Entwicklung des städtischen Nahverkehrs in chinesischen Städten angesehen. Die chinesische Regierung hat im Zwölften Fünfjahresplan für die Verkehrsentwicklung einen Plan zum Bau einer Reihe von “Transit-Metropolen” aufgestellt. Das Indikatorensystem kann helfen, die Entwicklung des öffentlichen Verkehrs in chinesischen Städten zu bewerten und zu steuern.

Leistungsfähigkeit der ÖPNV-Infrastruktur (z. B. der Anteil der Busparkplätze im Bahnhof).

Qualität des öffentlichen Verkehrsdienstes [ 15 ] (z. B. die Verfügbarkeitsindikatoren, die Komfortindikatoren, die Kostenindikatoren, die Komfortindikatoren und die Sicherheitsindikatoren).

Wirtschaftsebene des öffentlichen Verkehrssektors (z. B. Investitions-Kosten-Nutzen-Analyse).

Betriebsebene des öffentlichen Verkehrs (z. B. Verkehrseffizienz, Fahrzeug-Beschäftigten-Verhältnis und Anzahl der öffentlichen Verkehrsmittel pro eine Million Einwohner).

Informationsdienstleistungsniveau des öffentlichen Verkehrs (z. B. intelligente Busdisposition, elektronische Haltestellenquote).

Sicherheitsniveau (z. B. Getötete pro 10.000 Fahrzeuge, jährliche Wachstumsrate schwerer Unfälle).

Energieeinsparungs- und Emissionsminderungsniveau (z. B. Prozentsatz der Busse, die saubere Energie verwenden, Kraftstoffverbrauch pro Passagier/Fahrzeug).

Standardisierungsgrad der ÖPNV-Branche (z. B. ÖPNV-Betrieb/-Service-Standardisierung, ÖPNV-Terminologie und Glossarstandardisierung).

4. Methoden zur Datenerhebung

Das Verkehrsministerium (MOT) und das Finanzministerium (MOF) Chinas haben Ende 2009 das Rundschreiben “Urban and Rural Passenger Transport Fuel Subvention” herausgegeben. Die Zentralregierung wird die “Public Transport Development Foundation” in der nahe Zukunft. Nach den Erfahrungen der US-amerikanischen National Transit Database (NTD) müssen möglicherweise alle Fondsempfänger oder alle Fondsantragsteller Energieverbrauchsdaten und entwicklungsbezogene Daten des öffentlichen Verkehrs (wie Investitionsdaten des öffentlichen Verkehrs, Betriebsdaten und Wartungsdaten, etc.) in die bundesweite Nahverkehrsdatenbank.

MOT führt jedes Jahr Statistiken zum Personennahverkehr durch, daher kann die zweite Datenquelle mit Hilfe des statistischen Mechanismus für den Personennahverkehr entwickelt werden.

Als vorläufiger Plan kann die Zusammenarbeit mit chinesischen Städten wie Peking, Shanghai, Chengdu, Zhengzhou, Jinan, Xi𠆚n usw. Möglichkeiten bieten, dynamische Verkehrsdaten zu erhalten und das vorläufige dynamische Datenberichtssystem zu entwickeln. Auch die Zahl der Kooperationsstädte kann in Zukunft mit dem erweiterten dynamischen Verkehrsdatenmeldesystem sukzessive erhöht werden.

5. CUTD-Anwendungsbeispiele

Die Anwendung von CUTD wurde mit dem Bau des Urban Transport Planning, Control and Evaluation Lab vorangetrieben, in dem fünf Systeme, darunter das Datenerfassungs- und Analysesystem für den städtischen Verkehr, das intelligente Steuerungs- und Informationsmanagementsystem für den öffentlichen Nahverkehr, das Datenmanagementsystem für den städtischen Verkehr, Es wurden ein Entscheidungsunterstützungssystem für die Stadtverkehrsplanung, ein Simulations- und Bewertungssystem für den Stadtverkehr und eine Informationsplattform für die Überwachung des öffentlichen Nahverkehrs entwickelt.

5.1. Datenerfassungs- und Analysesystem für den Stadtverkehr

Dieses System hat zwei Hauptfunktionen der Datenerhebung und Datenanalyse, die sowohl Datenlieferanten als auch Entscheidungsträgern dienen. Wie in Abbildung 4 gezeigt, werden Stadtverkehrsdaten von Datenanbietern durch Extraktion, Bereinigung, Klassifizierung und Verladung gesammelt und in CUTD und IUTD (International Urban Transport Database) importiert. Durch Analyse und Vergleich der Daten aus den beiden Datenbanken können Abfragen, statistische Analysen, Data Mining und Informationsaustausch realisiert werden. Anschließend können Entscheidungsträgern (oder anderen Datennutzern) verschiedene Arten von Analyseergebnissen angezeigt werden.

Das Software-Framework des städtischen Verkehrsdatenerfassungs- und Analysesystems.

Für Datenanbieter bietet dieses System Funktionen zum On-Page-Datenreporting, zum Hochladen von Tabellenkalkulationen und zur Datengenehmigung, um den Dateneingabekomfort zu verbessern und eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Anbieter können sich in das System einloggen und Daten direkt auf den Seiten eingeben, wie in Abbildung 5 gezeigt, oder Daten in standardmäßig formatierte Excel-Tabellen ausfüllen und die Dateien auf das System hochladen. Hochgeladene Daten können überprüft, geändert oder gelöscht werden. Die Datenfreigabefunktion prüft die Daten, speichert qualifizierte Daten zur Verwendung durch das Analysesystem und das Überwachungssystem und gibt unqualifizierte Daten zur Änderung zurück.

5.2. Intelligentes Steuerungs- und Informationsmanagementsystem für den öffentlichen Nahverkehr

Dieses System umfasst zwei Teile: Taxidisposition und Informationssammlung und intelligente Busdisposition und -steuerung.

Das Taxi-Dispatching- und Informationssammlungsmodul hat Funktionen des Überwachens, des Datenkonvergierens und des Generierens von Berichten. Taxistatusüberwachung, Fahrzeugpositionierung, Fahrzeugalarmierung und Fahrzeugsteuerung können durch das Sammeln und Verwalten von Taxi-GPS-Informationen, Fahrerinformationen und Fahrzeuginformationen durch dieses Modul realisiert werden. Diese Art von Informationen kann in ein GIS-Programm integriert werden, das Fahrzeugposition und Fahrtroute auf Karten darstellen kann. Informationen zu Zeit, Geschwindigkeit, Fahrzeug, Fahrer und sogar Fahrzeugüberwachungsvideos können ebenfalls übertragen und auf verschiedenen Schnittstellen angezeigt werden. Die Taxidisposition kann durch verschiedene Telekommunikationsmaßnahmen unter Berücksichtigung der Taxiinformationen und des tatsächlichen betrieblichen Bedarfs erstellt werden. Abbildung 6 zeigt eine Anwendung dieses Moduls in der Taxidisposition von Peking.

Taxipositionsüberwachung basierend auf GIS.

Das intelligente Bus-Dispatching- und -Steuerungsmodul sammelt CAN-Bus-Informationen und GPS-Informationen und zeigt Position, Geschwindigkeit, Fahrplanstatus und andere Informationen von Bussen auf Echtzeit-Schnittstellen an. Dieses Modul wurde im Entwicklungsgebiet Dalian angewendet. Es gibt drei Ansichtstypen des Busbetriebsstatus: Simulationsansicht wie in Fig. 7 gezeigt, Gleisansicht und Fahrplanansicht wie in Fig. 8 gezeigt. Dispositions- und Verwaltungsaufgaben, einschließlich Ankunft, Abfahrt, Betrieb, Stopp, Rückkehr und Störung, können durch Überprüfen der Echtzeitinformationen und Erteilen von Anweisungen über in andere Funktionen integrierte Kommunikationstools ausgeführt werden.

Überwachung und Disposition des Busbetriebs.

Busfahrplan nach Status.

Gleichzeitig werden alle Arten von Busbetriebsdaten als Tabellenkalkulationen oder Betriebsprotokoll in einer historischen Datenbank gespeichert. Die Daten können von Datenbankbenutzern eingesehen oder von Statistikprogrammen analysiert werden.

5.3. Datenmanagementsystem für den Stadtverkehr

Im Rahmen des Informationskonstruktionsprozesses wurden verschiedene Betriebssysteme von verschiedenen Abteilungen entsprechend ihren eigenen Geschäftsanforderungen entwickelt. Alle diese Systeme sind ohne Verbindung oder Kommunikation voneinander getrennt. Das Urban Transport Data Management System wurde entwickelt, um all diese Datenbanken zu vereinheitlichen. Folgende Erfolge werden erreicht.

5.3.1. Datenmanagement-Spezifikationen

Die Spezifikation der Datenspeicherung stellt die Zuverlässigkeit und Integrität der Datenübertragung sicher und realisiert das Poolen und Teilen von Daten.

Die Datencodierungsspezifikation bietet eine einheitliche Konvertierungsschnittstelle und eine einheitliche Speicherung von Daten aus mehreren Quellen.

Die Datenaustauschspezifikation stellt Standardregeln zur Datencodierung bereit und realisiert den Datenaustausch zwischen heterogenen Datenbanken.

5.3.2. Erhebung nationaler und internationaler Stadtverkehrsdaten

CUTD hat 58 Tabellenkalkulationen mit über 63,22 Millionen Daten enthalten.

IUTD hat 51 Tabellenkalkulationen mit über 0,80 Millionen Daten enthalten.

Außerdem wurden 0,974 Millionen anormale Daten bereinigt und gefiltert.

Dynamische Erfassung von Bus- und Taxi-Dispatching-Daten in Echtzeit.

Austausch von Daten aus der inländischen statistischen Informationsplattform.

Sammlung von Daten aus gemeisterten Grundlagenforschungen und Originalerhebungen.

Erhebung relevanter Daten aus Umfragen in typischen Städten.

Erhebung relevanter Daten aus Umfragen in Verkehrsunternehmen.

Erhebung relevanter Ergebnisdaten aus Sondererhebungen in Städten durch Verkehrsmanagement-Abteilungen.

Sammlung historischer Daten (aus Stadtverkehrsjahrbüchern oder Verkehrsjahrbüchern).

Erhebung von Kraftstoffverbrauchsdaten des Stadt-Land-Personenverkehrs und des ländlichen Wasser-Personenverkehrs.

Sammlung von Daten aus der Grundlagenforschung.

Erhebung relevanter Ergebnisdaten aus Umfragen in Städten.

5.3.3. Eine einheitliche Datenschnittstelle für Planung, Simulation, Überwachung und Auswertung

Durch die Weiterentwicklung der Funktionen zum Datenaustausch und Datenaustausch wird eine einheitliche Datenschnittstelle für Planung, Simulation, Überwachung und Auswertung bereitgestellt [ 16 ]. Wie in 9 gezeigt, kann das städtische Verkehrsdatenverwaltungssystem vier Hauptfunktionen realisieren, einschließlich grundlegender Datenelementverwaltung, Informationsressourcenmenüverwaltung, Datenaustauschverwaltung und Berechtigungsverwaltung.

Die Schnittstelle des Urban Transport Data Management Systems.

5.4. Entscheidungsunterstützungssystem für die städtische Verkehrsplanung

Dieses System verfügt über vier Modelle, die Bewertungsdaten für Stadtentwicklungsindikatoren, die Qualität des öffentlichen Verkehrsdienstes und die Zukunftsplanung liefern, um die Entscheidungsfindung in der Verkehrsplanung zu unterstützen.

5.4.1. Planungsmodell für den öffentlichen Nahverkehr

Durch die Analyse grundlegender Reiseinformationen (aus der täglichen Reiseerhebung und der Busfahrgasterhebung gesammelt) und raumbezogenen Informationen (einschließlich geografischer Busdaten und sozioökonomischer Daten) aus der Stadtverkehrsdatenbank kann dieses Modell Reiseplananalysen, Buskorridorklassifizierung, Buslinienplanung, öffentliche Entwurf von Verkehrsoptimierungsprogrammen und Überprüfung des öffentlichen Verkehrsprogramms, um die Entscheidungsfindung von Verkehrsleitern zu unterstützen.

5.4.2. Modell zur Analyse von Investitionen und Nutzen der Verkehrsinfrastruktur

Durch die Verwendung von Betriebsplanung, Echtzeit-Dispatching, Infrastruktur und anderen Daten und Durchführung von Subventionstests [ 17 ], Personenverkehrsberechnung und anderen Data-Mining-Technologien, um Informationen zum Investitions- und Verkehrsbetrieb zu erhalten, die dynamische Parameter für die Bewertung liefern und anzeigen. Dieses Modell kann den Vergleich verschiedener Investitionsoptionen für die Verkehrsinfrastruktur (z. B. den Vergleich zwischen Straßenbahn und BRT) erreichen, um Gouverneure oder Investoren bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

5.4.3. Modell zur Analyse von Verkehrsstaus in Städten

Durch die Durchführung von Floating Car Data Map Matching und Berechnung, kombiniert mit Pfadspekulation, Verkehrstrendbeurteilung, Merkmalsfusion und anderen Datenverarbeitungsmaßnahmen, kann dieses Modell Verkehrsbedingungen und die Durchschnittsgeschwindigkeit von Bussen liefern. Dieses Modell wurde in der Überlastungsanalyse von Peking angewendet. Die Staustufen werden auf Straßenkarten angezeigt, wie in Abbildung 10 dargestellt. Staudaten einschließlich Einflusszeit, Zeitraum und Ergebnisse werden in der Staudatenbank gespeichert.

Staustatusanzeige.

5.4.4. Stadtverkehr Energie Umweltpolitik Bewertungsmodell

Durch die Verwendung von Fahrzeug- und Betriebsdaten aus der städtischen Verkehrsdatenbank können Energieverbrauch und Emissionen berechnet werden, um die Bewertung der Verkehrsenergie- und Umweltpolitik zu unterstützen.

Analyse und Prognose des Energiebedarfs im Stadtverkehr.

Analyse und Prognose von Emissionsszenarien für den städtischen Verkehr.

Bewertung der Auswirkungen der Verkehrsentwicklung auf die zukünftige städtische Umwelt.

Bewertung der Auswirkungen des städtischen Verkehrs auf die Gesundheit.

Schätzung des Energieverbrauchs des Fahrzeugs und der Betriebslinie.

Analyse von Emissions-Hot-Spots.

Bewertung von Energieeinsparungs- und Emissionsminderungseffekten.

5.5. Simulations- und Bewertungssystem für den städtischen Verkehr

Dieses System umfasst ein Simulations- und Bewertungsmodell für das städtische Straßennetz und ein Bewertungsmodell für die Qualität des öffentlichen Verkehrsdienstes.

5.5.1. Simulations- und Bewertungsmodell für städtische Straßennetze

Dieses Modell basiert auf der Mikrosimulationssoftware VISSIM, die die Simulation des Verkehrszustands an verschiedenen Arten von Straßenabschnitten und Kreuzungen unter verschiedenen Steuerungsarten, verschiedenen Signalzeiten, verschiedenen Geschwindigkeitsbegrenzungen oder verschiedenen Verzögerungsregelungen realisieren kann. Das Modell kann relevante Daten (Infrastruktur- und Verkehrsnutzerdaten) aus der Stadtverkehrsdatenbank beziehen und die Daten in der Simulationsmodellerstellung und Modellrechnung anwenden. Ausgaben dieses Modells sind Werte von Bewertungsindikatoren und 3D-Simulationsvideos, die den simulierten Verkehrszustand anschaulich und intuitiv darstellen können.

Eine der Anwendungen dieses Modells ist die Simulation und Bewertung von Verkehrsknotenpunkten, wie in Abbildung 11 gezeigt. Sowohl die Bewegung von Fahrzeugen des öffentlichen Verkehrs als auch die Bewegung von Fahrgästen werden simuliert. Durch Eingabe unterschiedlicher Gruppen von Fahrzeug- und Fahrgastdaten können unterschiedliche Nutzungszustände aufgezeigt und unterschiedliche Indikatorwerte für Auswertungen gewonnen werden. Außerdem können Infrastrukturdaten modifiziert werden, um unterschiedliche Betriebs- und Reiseanforderungen zu erfüllen, als Simulation des Infrastrukturdesigns oder der Transformation. Anschließend können Auswertungen und Vergleiche verschiedener Designs durchgeführt werden.

Eine Simulation eines öffentlichen Verkehrsknotenpunkts.

5.5.2. Modell zur Bewertung der Qualität von öffentlichen Verkehrsmitteln

Dieses Modell kann das Indexsystem und die Busbetriebsdatenbank dynamisch korrelieren, um eine Trendanalyse verschiedener Indikatoren durchzuführen und den Entwicklungsstand des öffentlichen Nahverkehrs durch Gewichtung der Indizes umfassend zu bewerten. Abbildung 12 zeigt die Bewertung der Betriebssicherheitsindikatoren der Zhengzhou Bus Company. Abgesehen von der Bewertung von Sicherheitsindikatoren ist aus der Schnittstelle ersichtlich, dass es auch eine Bewertung von Komfortindikatoren, Komfortindikatoren, Zuverlässigkeitsindikatoren, Zufriedenheitsindikatoren und Energiesparindikatoren (Umweltindikatoren) gibt.

Bewertung der Betriebssicherheitsindikatoren der Zhengzhou Bus Company.

5.6. Informationsplattform zur Überwachung des öffentlichen Nahverkehrs

Als Reaktion auf die nationale Prioritätsstrategie für die Entwicklung des öffentlichen Verkehrs und eine Reihe von Regulierungsstrategien sowie Leitlinien und Leitlinien des Verkehrsministeriums wurden Umfragen und Expertengespräche in Chengdu, Xi𠆚n, Zhengzhou und Shanghai durchgeführt. Die Informationsplattform zur Überwachung des öffentlichen Nahverkehrs wurde konzipiert und entwickelt. Die Überwachung der städtischen öffentlichen Verkehrsinfrastruktur, des Personenverkehrs, des reibungslosen Betriebs sowie der Sicherheits- und Notfallmaßnahmen wird durch die Sammlung und Analyse von Bus- und S-Bahn-Daten realisiert. Die Bewertung der Entwicklung des öffentlichen Personennahverkehrs erfolgt nach dem Indikatorensystem für die Entwicklung des öffentlichen Personennahverkehrs. Die nationalen Demonstrationsbauprojekte “Public Transport City” werden stark unterstützt.

5.6.1. Evaluierung der Entwicklung des öffentlichen Nahverkehrs

Durch die Zusammenführung statischer und dynamischer Daten, die Gewinnung von Daten mit statistischen Maßen und Vergleiche mit den Daten eines Jahres zuvor kann eine Makrobeurteilung der städtischen Verkehrssituationen vorgenommen werden. Diese Funktion kann die Bewertung der Auswirkungen von Verkehrsmanagementprogrammen unterstützen und Datenunterstützung für die Untersuchung des Interaktionsrechts zwischen verschiedenen Abteilungen bereitstellen.

Infrastrukturüberwachung. Durch das Monitoring der Infrastruktur kann die Entwicklung von Linien, Bahnhöfen und Fahrzeugen des ÖPNV beherrscht und das Monitoring und die Bewertung der ÖPNV-Entwicklung sowie die strategischen entwicklungsplanerischen Entscheidungen unterstützt werden. Außerdem kann politische Unterstützung bereitgestellt werden, um den Infrastrukturbau weiter zu stärken.

In Bezug auf die Fahrzeuge werden die Verteilung der Fahrzeugtypen (z. B. Prozentsatz der neuen Energiefahrzeuge und die Altersverteilung der Fahrzeuge) und Indikatoren wie die Anzahl der Buseinheiten pro 10 000 Personen gezählt, um die Anschaffung und Wartung von Fahrzeugen durch Busunternehmen zu unterstützen.

Als grundlegendste Indikatoren werden die Fahrgastdichte und -verteilung analysiert, um grundlegende Daten für die Hot-Spot-Analyse, die Überlastungsanalyse und den Bau von Buskorridoren bereitzustellen.

Der Auslastungsfaktor der Haupthaltestelle spiegelt die Verteilung der an Bushaltestellen wartenden Fahrgäste wider.

Die Fahrgastverteilung auf wichtigen Buslinien bietet Datenunterstützung für die Verkehrsplanung und die Koordination der Busabfertigung.

Überwachung des öffentlichen Verkehrs. Unter Nutzung der Forschungsleistung des Überlastungsmodells, des Echtzeitabgleichs von Bus-GPS-Daten mit fast 80.000 Liniendaten und fast 12.000.000 IC-Kartendaten kann die Analyse des wichtigsten Buslinienbetriebs auf GIS-Basis realisiert werden.

Durch die Überwachung der Busfahrgastströme zu unterschiedlichen Zeiten in Morgen- und Abendspitzen kann das System die räumliche und zeitliche Verteilung der Buspassagiere zwischen Schlüsselbereichen analysieren und große Fahrgastströme zwischen Schlüsselbereichen ermitteln. Das System kann auch die Überlastung des Straßennetzes und des Busliniennetzes basierend auf der Straßenneigung und der Busgeschwindigkeit bewerten und beschreiben, wie in Zhengzhou in Abbildung 13 gezeigt.

Überlastung eines großen Busliniennetzes in Zhengzhou.

Energieeinsparung und Emissionsreduzierung. Bus-Energieverbrauchsüberwachungssystem analysiert den Energieverbrauch des Fahrzeugs, CO2 Emission, Intensität, Kraftstoffverbrauchsstruktur und Fahrzeugtypstruktur gemäß Emissionsnormen. Es spielt eine wichtige Rolle beim Verständnis des Energieverbrauchs, des Betriebs und der Energieeinsparung von Verkehrssystemen. Eine wirksame Überwachung und Statistik der Fahrzeugemissionen ist die grundlegende Maßnahme zur Verringerung der Umweltverschmutzung, zur Energieeinsparung und zur Reduzierung von Emissionen. Es kann auch die Grundlage für zukünftige Forschungen zu Energie im Stadtverkehr und zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen legen.

Sicherheit und Notfallreaktion. Die Überwachung von Sicherheits- und Notfallmaßnahmen konzentriert sich auf Indikatoren auf Unternehmensebene, einschließlich der Anzahl von Übergeschwindigkeitsalarmen, anormalen Bremsalarmen, anormalen Türschalteralarmen und Unfällen.

Auf Linienebene können durch die Echtzeitüberwachung und den Vergleich von Fahrgastein- und -ausgängen die Richtung des Fahrgastflusses und der Bewegungstrend dynamisch in Form von Vektordiagrammen, gestapelten Diagrammen und detaillierten Statistiken dargestellt werden. Abbildung 14 zeigt die Fahrgastdaten der Pekinger U-Bahn-Linie 1. Das Ein-, Aus- und Gesamtfahrgastaufkommen wird in Form eines Histogramms dargestellt. Der Fahrgastfluss wird auf der Linienkarte durch unterschiedliche Farben angezeigt.

Dynamische Demonstration von Fahrgastdaten in der U-Bahn.

Basierend auf dem S-Bahn-Fahrgastsortierungsmodell werden Schlüsselindikatoren (z. B. der Streckenlastfaktor) durch eine feingranulare Überwachung des Personenverkehrs in jede Richtung und jeden Bahnhof analysiert.

6. Fazit und zukünftige Arbeit

In diesem Papier haben wir die China Urban Transport Database vorgestellt, eine nutzerorientierte Plattform für politische Entscheidungsträger. Diese Studie hat ein Indikatorensystem für ein nachhaltiges städtisches Verkehrssystem vorgeschlagen, das auf die aktuelle Situation der Stadtentwicklung in China zugeschnitten ist. Die Ergebnisse dieser Studie bilden die Bewertungsgrundlage für einen nachhaltigen urbanen Verkehr in China. CUTD wird die Hauptquelle für Informationen und Statistiken über die städtischen Verkehrssysteme Chinas sein und dazu dienen, die nachhaltige Entwicklung des städtischen Verkehrs in China zu verbessern.

Als dreijähriges Projekt wurde die Plattform 2011 auf Basis des vorgeschlagenen Frameworks etabliert. Simulations- und Bewertungsfunktionen, Stauüberwachung, Energieeffizienz, Verkehrsplanung und ÖPNV-Politik wurden durch entsprechende Systeme umgesetzt. Die Verkehrsfinanzierungsfunktion wartet jedoch noch darauf, realisiert zu werden, Datenbanken müssen noch erweitert und die verbesserte Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen muss gestärkt werden. Es ist auch wichtig, die Anwendbarkeit der verschiedenen Indikatoren sowie die wissenschaftliche und praktische Gewichtung jedes Indikators zu verbessern, sodass für die nächste Phase der Studie eine größere Anpassungsfähigkeit erforderlich ist.


Ansätze des maschinellen Lernens werden zunehmend in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, um aus Daten zu lernen und neue Erkenntnisse zu generieren, wissenschaftliche Studien voranzutreiben und automatisierte Entscheidungsfindungen zu unterstützen. In diesem Wissenseintrag werden die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) vorgestellt, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie Merkmalsräume, Modelle und Algorithmen entwickelt und in Geostudien angewendet werden. Ein Beispiel für einen ML-Workflow für überwachtes/unüberwachtes Lernen wird ebenfalls vorgestellt. Die wichtigsten Herausforderungen bei ML-Ansätzen und unsere Vision für die zukünftige Arbeit werden am Ende diskutiert.

Wachowicz, M. und Gao, S. (2020). Ansätze des maschinellen Lernens. Das Wissen über Geographische Informationswissenschaft und Technologie (2. Quartal 2020 Ausgabe), John P. Wilson (Hrsg.). DOI: 10.22224/gistbok/2020.2.5..

Dieser Beitrag wurde am 16.06.2020 veröffentlicht. Frühere Ausgaben sind nicht vorhanden.

Studienrichtung, die Computern die Fähigkeit verleiht zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.(Definition des maschinellen Lernens, Arthur Samuel, 1959)

Maschinelles Lernen (ML) wurde ursprünglich Ende der fünfziger Jahre von Arthur Samuel geprägt. Es wird als ein Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet, das auf dem Konzept basiert, dass Maschinen aus Daten lernen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen können (Samuel 1967 Michie 1968). Für die Implementierung von ML-Modellen ist Hochleistungsrechnen erforderlich, da sie Folgendes enthalten: Merkmalsräume (auch bekannt als Datenräume), die aus riesigen Datenmengen bestehen und nominale, ordinale, Intervall- und Verhältnismessskalen aufweisen (Stevens 1946 Hand 2016). Das Erstellen von Merkmalsräumen mit nominalen Maßstäben ist normalerweise begrenzt, da dies die niedrigste Messebene ist, bei der die einzige empirische Messung darin besteht, dass Objekte unterschiedliche Werte eines Attributs haben. In diesem Fall spielt die Konstruktion von interessierenden Attributen im Zeitverlauf eine wichtige Rolle für die Leistung und Genauigkeit eines ML-Modells. Im Gegensatz dazu ist bei ordinalen Messskalen die Reihenfolge sinnvoll, die tatsächlichen Werte jedoch nicht. Das Erstellen eines Feature-Raums umfasst das Erstellen einer Zuordnung von Objekten und ihren Beziehungen. In diesem Fall macht es keinen Sinn, Objekte zu verketten, um ein neues Objekt als Teil eines Merkmalsraums zu erhalten. Unter Berücksichtigung der Intervall- und Verhältnisskalen erfordern die Messungen, dass die Differenz zwischen zwei Werten aussagekräftig ist. In diesem Fall müssen sich sowohl die Ordnungsbeziehung als auch die Verkettung von Unterschieden zwischen Objekten in den Beziehungen zwischen den Messungen eines Merkmalsraums widerspiegeln. Die Untersuchung von Intervall- und Verhältnismessskalen beim Erstellen von Merkmalsräumen für ein ML-Modell ist aufgrund der expliziten Abbildung von einer empirischen Struktur in der realen Welt auf eine numerische Darstellung in einem Merkmalsraum eine komplexe Aufgabe.

In einem Merkmalsraum unterscheiden wir zwei Arten von Messungen. Das Ergebnismessung (auch als abhängige Variable oder Feature-Label bekannt), die wir basierend auf der Analyse einer Menge von Merkmalsmessungen (auch als unabhängige Variablen bekannt). Ein Trainingsdatensatz wird verwendet, um sowohl die Ergebnis- als auch die Merkmalsmessungen für a-priori bekannte Objekte zu beobachten und ein ML-Modell anzupassen, das es uns später ermöglicht, die Ergebnismessung für ein neues Objekt vorherzusagen. Ein Validierungsdatensatz wird verwendet, um den Generalisierungsfehler zu schätzen, um ein zuverlässiges ML-Modell auszuwählen, das eine Ergebnismessung genau vorhersagt. Nachdem ein endgültiges ML-Modell ausgewählt wurde, erfolgt die Schätzung seines Generalisierungsfehlers auf neue Objekte anhand eines Testdatensatzes. Die Bewertung eines ML-Modells hängt von seiner Vorhersagefähigkeit auf unabhängigen Merkmalsmessungen ab, die nicht im Trainingsdatensatz verwendet wurden.

Es ist eine vielschichtige Aufgabe, die geeignete Anzahl von Messungen in jedem Trainings-, Validierungs- und Testdatensatz auszuwählen. Eine typische Aufteilung ist 60 % für das Training, 20 % für die Validierung und 20 % für das Testen. Es ist auch schwierig, eine allgemeine Regel dafür aufzustellen, wie viele Trainingsdaten ausreichen, da dies von der Komplexität des verwendeten ML-Modells abhängt. Abbildung 1 zeigt, was passieren kann, wenn die Anzahl der Trainingsstichproben bei Verwendung eines ML-Modells erhöht wird. Der Fehler auf dem Trainingssatz nimmt tatsächlich zu, während der Generalisierungsfehler, d. h. der Fehler auf einer unsichtbaren Teststichprobe, abnimmt. Beide konvergieren zu einer Asymptote. Natürlich haben ML-Modelle mit unterschiedlicher Komplexität Asymptoten bei unterschiedlichen Fehlerwerten. In Abbildung 1 konvergiert Modell 1 zu einer höheren Fehlerrate als Modell 2, da Modell 1 nicht komplex genug ist, um die Struktur des Trainingsdatensatzes zu erfassen. Wenn jedoch die Menge der verfügbaren Trainingsdaten kleiner als ein bestimmter Schwellenwert ist, dann gewinnt das weniger komplexe Modell 1 . Dieses Regime ist wichtig, da oft die Menge der Trainingsdaten feststeht – es ist einfach nicht möglich, weitere Trainingsdaten zu erhalten.

Abbildung 1. Komplexität des ML-Modells in Abhängigkeit von der Anzahl der Trainingsdatensätze und Bias/Varianz. Bildquelle: Autoren.

Abbildung 1 zeigt auch die Änderung des Trainingsfehlers und des Generalisierungsfehlers, wenn die Modellkomplexität zunimmt und die Größe des Trainingssatzes konstant gehalten wird. Ein Modell soll unterfit die Trainingsdaten, wenn das Modell bei den Trainingsdaten eine schlechte Leistung erbringt und die Beziehung zwischen Merkmalen und den Zielausgaben aufgrund eines hohen Trainingsfehlers (hohe Verzerrung) nicht lernt. Wenn die Modellkomplexität zunimmt, nimmt der Trainingssatzfehler monoton ab, aber der Generalisierungsfehler fällt zuerst und nimmt dann zu. Dies liegt daran, dass durch die Auswahl eines zunehmend komplexen Modells das Modell an einem bestimmten Punkt beginnt, Überanstrengung die Trainingsdaten. Das heißt, angesichts der größeren Anzahl von Freiheitsgraden in einem komplexeren Modell beginnt sich das Modell an das im Datensatz vorhandene Rauschen anzupassen. Dies wirkt sich negativ auf den Generalisierungsfehler aus. Somit schneidet ein Überanpassungsmodell bei den Trainingsdaten gut ab, aber bei den Testdaten mit hoher Varianz nicht gut. Eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, besteht darin, das ML-Modell zu regularisieren – d. h. die Modellparameter irgendwie einzuschränken, was implizit die Freiheitsgrade reduziert. Wenn das Lernproblem als Optimierungsproblem formuliert werden kann (z. B. den minimalen mittleren quadratischen Fehler finden), besteht eine Möglichkeit zur Regularisierung darin, die Zielfunktion durch Hinzufügen eines die Modellparameter beinhaltenden Termes zu ändern. Regularisierung ist ein flexibles Mittel, um die Kapazität des Modells zu kontrollieren, um eine Über- oder Unteranpassung zu vermeiden.

Wenn die Anwendung eines ML-Modells zeigt, dass sich die Trainings- und Generalisierungsfehlerraten angeglichen haben, nahe ihrem asymptotischen Wert, dann wird das Hinzufügen zusätzlicher Trainingsproben nicht helfen. Die einzige Möglichkeit, den Generalisierungsfehler zu verbessern, besteht darin, ein anderes, komplexeres ML-Modell zu verwenden. Wenn andererseits alle verfügbaren Trainingsbeispiele verwendet wurden und die Komplexität des Modells den Generalisierungsfehler zu erhöhen scheint, deutet dies auf eine Überanpassung hin. In diesem Fall wird der Generalisierungsfehler normalerweise dadurch gemessen, dass ein Teil der Trainingsdaten (zum Beispiel 30%) beiseite gehalten und nur die verbleibenden Daten für das Training verwendet werden. Eine gebräuchlichere Technik, die als k-fache Kreuzvalidierung bezeichnet wird, besteht darin, einen kleineren Teil (zum Beispiel 5% oder 10%) als Testdaten zu verwenden, aber k-mal zu wiederholen, wobei zufällige Teile als Testdaten beiseite gehalten werden.

Für ML-Modelle wurden viele Lernprozesse entwickelt. Traditionell werden überwachte und unüberwachte Lernmodelle häufig beim maschinellen Lernen verwendet. In überwachten Lernmodellen wird das Vorhandensein der Ergebnismessungen verwendet, um den Lernprozess zu lenken, da wir ein direktes Feedback haben, um das Ergebnis/die Zukunft vorherzusagen. In überwachten ML-Modellen werden zwei Arten von Ergebnissen vorhergesagt: kontinuierliche numerische Werte (Regression) und diskrete kategoriale Werte (Klassifikation). Im Gegensatz dazu haben wir beim unüberwachten Lernen weder Ergebnismessungen noch Feedback. Das Ziel eines unüberwachten Lernmodells besteht eigentlich darin, versteckte Strukturen zu finden und zu beschreiben, wie die Merkmalsmessungen organisiert oder geclustert sind. Clustering-Modelle lernen, einen Satz von Objekten so zu sammeln, dass Objekte in derselben Gruppe einander ähnlicher sind als die Objekte in anderen Gruppen. Beaufsichtigte und unbeaufsichtigte Modelle werden unter einer gemeinsamen Annahme entwickelt: Die Trainings- und Testdaten werden aus demselben Merkmalsraum und derselben Wahrscheinlichkeitsverteilung gezogen.

In der Literatur werden zusätzliche Lernprozesse vorgeschlagen. Ein Beispiel ist semi-überwachtes Lernen, das darauf abzielt zu verstehen, wie die Kombination einer kleinen Menge an gekennzeichneten Daten mit einer großen Menge an nicht gekennzeichneten Daten das Data-Mining- und ML-Verhalten verändern kann (Zhu & Goldberg 2009 Vatsavai et al. 2005). Ein weiteres Beispiel umfasst Transferlernen, bei dem es sich um einen Prozess zum Trainieren eines in einem Zeitraum (der Quelldomäne) trainierten ML-Modells in einen neuen Zeitraum (der Zieldomäne) handelt. In vielen Anwendungen kann die in einem Zeitraum erhaltene Ergebnismessung in einem späteren Zeitraum nicht einer ähnlichen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen. Transfer Learning wird in der Regel für ein ML-Modell gewählt, wenn Trainingsdaten regelmäßig veralten können. Dies gilt insbesondere für Daten, die durch das Internet der Dinge (IoT) generiert werden. Die IoT-Geräte sind normalerweise mit verschiedenen Arten von Sensoren ausgestattet, darunter Beschleunigungsmesser, Gyroskope, GPS, Licht, Geräusche, Bewegungen, Mikrofone und Kameras, die nahtlos mit der Umgebung interagieren und Feedback erfassen, das den Lernprozess leitet (Atzori et al. 2010). .

Ein weiteres Beispiel ist das Ensemble-Lernen, das eine Reihe von Modellen verwendet, von denen jedes durch Anwenden eines Lernprozesses auf ein gegebenes Problem erhalten wird, entweder in Klassifikations- oder Regressionsproblemen. Dieser Satz von Ensembles (Modellen) wird in linear gewichteten Ensembles oder Mehrheitsabstimmungen aggregiert, um ein kombiniertes ML-Modell zu erhalten, das jedes einzelne Ensemble darin übertrifft. Der Vorteil kombinierter ML-Modelle gegenüber Einzelmodellen wurde in Bezug auf erhöhte Robustheit und Genauigkeit berichtet (Mendes-Moreira et al. 2012). Bias-Varianz-Zerlegung und Stärkekorrelation erklären normalerweise, warum Ensemble-Methoden in einer Vielzahl von Anwendungen funktionieren.

Schließlich unterscheidet sich Reinforcement Learning grundlegend von den bisherigen Lernprozessen, da es keinen Merkmalsraum mit Ergebnis- und Merkmalsmessungen gibt. Stattdessen wird der Lernprozess „durch einen Agenten repräsentiert, der über Wahrnehmung und Handlung mit seiner Umgebung verbunden ist. Bei jedem Schritt des Lernprozesses empfängt ein Agent als Eingabe einige Messwerte des aktuellen Zustands einer Umgebung. Der Agent wählt dann eine Aktion aus, um eine Ausgabe zu erzeugen. Diese Aktion ändert den Zustand der Umgebung, und der Wert dieses Zustandsübergangs wird dem Agenten durch ein skalares Verstärkungssignal mitgeteilt. Das Verhalten des Agenten sollte Aktionen wählen, die dazu neigen, die langfristige Summe der Werte des Verstärkungssignals zu erhöhen. Es kann lernen, diese Überstunden durch systematisches Ausprobieren, geleitet von einer Vielzahl von Algorithmen, zu machen“ (Kaelbling et al. 1996, S. 238). Den Lernprozess zu reproduzieren ist jedoch eine selten einfache Aufgabe, und frühere Forschungsarbeiten beschreiben eine breite Palette von Ergebnissen für dieselben ML-Modelle.

Für jeden Lernprozess gibt es einen ML-Algorithmus. Das Ziel von überwachten ML-Algorithmen kann wie ein statistisches Verfahren beschrieben werden. Beide zielen darauf ab, die Genauigkeit zu verbessern, indem eine Funktion minimiert wird, typischerweise die Summe der quadratischen Fehler (bei Regressionsproblemen). Ihr Unterschied liegt darin, wie eine solche Minimierung mit ML-Algorithmen durchgeführt wird. In ML-Algorithmen werden nichtlineare Methoden verwendet, während statistische Methoden lineare Methoden verwenden (Hastie et al. 2009). Entscheidungsbäume sind ein Beispiel für einen Low-Bias-Algorithmus, während die lineare Regression ein Beispiel für einen High-Bias-Algorithmus ist. Der k-Nearest Neighbors (KNN)-Algorithmus ist ein Beispiel für einen Algorithmus mit hoher Varianz, während die Lineare Diskriminanzanalyse ein Beispiel für einen Algorithmus mit niedriger Varianz ist. Die Parametrisierung von ML-Algorithmen ist oft ein Kampf, um Bias und Varianz auszugleichen, da eine Erhöhung der Bias die Varianz verringert und eine Erhöhung der Varianz die Bias verringert. Im Allgemeinen können ML-Algorithmen lange brauchen, um die Ausgaben zu generieren, und Hochleistungsrechnen wird benötigt, um große Mengen von Trainingsdatensätzen zu trainieren.

Der erste Schritt zur Auswahl eines ML-Algorithmus besteht darin, zu erkennen, dass Sie an einem mehrdimensionalen Merkmalsraum arbeiten, der verwendet wird, um aus Daten zu lernen. Der Workflow zur Auswahl eines ML-Algorithmus kann wie folgt beschrieben werden:

  • Formulieren Sie Ihre Frage im Kontext einer hypothetischen Funktion (f), die der ML-Algorithmus lernen soll. Bei gegebenen Eingangsvariablen (Input) beantwortet die Funktion die Frage, was die vorhergesagte Ausgangsvariable (Output) ist. Die Ein- und Ausgänge können als Variablen oder Vektoren bezeichnet werden.

Ausgang = f(Eingang)

  • In ML-Algorithmen ist ein Hyperparameter ein Parameter, dessen Wert vom Datenwissenschaftler manuell festgelegt wird, bevor der Lernprozess beginnt. Angesichts dieser Hyperparameter lernt der ML-Algorithmus die Werte der anderen Parameter eines ML-Algorithmus unter Verwendung der Trainingsdaten. Mit anderen Worten, diese Parameter werden aus Daten geschätzt und oft als Teil eines ML-Modells gespeichert.
  • Algorithmen, die die Funktion in eine bekannte Form vereinfachen, werden als parametrische maschinelle Lernalgorithmen bezeichnet. Einige Beispiele für parametrische ML-Algorithmen sind Lineare Regression und Lineare Diskriminanzanalyse (LDA). Es sind zwei Schritte erforderlich: (1) Auswählen einer Funktionsform, (2) Lernen der Koeffizienten für die Funktion aus den Trainingsdaten. Im Allgemeinen haben parametrische Algorithmen einen hohen Bias, wodurch sie schnell zu erlernen und leichter zu verstehen, aber im Allgemeinen weniger flexibel sind.Im Gegenzug haben sie eine geringere Vorhersageleistung bei komplexen Problemen, die die vereinfachenden Annahmen der Verzerrung des Algorithmus nicht erfüllen.
  • Algorithmen, die keine starken Annahmen über die Form der Abbildungsfunktion treffen, heißen nichtparametrische ML-Algorithmen. Da sie keine Annahmen treffen, können sie jede funktionale Form aus den Trainingsdaten lernen. Sie sind oft flexibler, erreichen eine höhere Genauigkeit, benötigen aber viel mehr Daten und Trainingszeit. Beispiele für nichtparametrische ML-Algorithmen sind Support Vector Machines, Deep Learning, neuronale Netze und Entscheidungsbäume.

Derzeit gibt es in der Literatur eine Vielzahl von ML-Algorithmen. Allein für Klassifikationsprobleme haben Fernandez-Delgado et al. (2014) werteten 179 Klassifikatoren aus 17 Familien von ML-Algorithmen aus, um zu beantworten, ob wir tatsächlich Hunderte von Klassifikatoren benötigen, um reale Klassifikationsprobleme zu lösen. Die Verbreitung von Klassifikatoren ist normalerweise darauf zurückzuführen: „Jedes Mal, wenn wir einen neuen Klassifikator oder eine neue Klassifikatorfamilie aus Bereichen außerhalb unseres Fachgebiets finden, fragen wir uns, ob dieser Klassifikator besser funktioniert als die, die wir routinemäßig verwenden (Fernandez-Delgado et al ., 2014 S. 3134). Tabelle 1 soll daher einen Überblick über die am häufigsten verwendeten Familien von ML-Algorithmen geben (Bishop 2006 Pedregosa et al. 2011).

  • Die lineare Regression ist vielleicht eine der bekanntesten und am besten verstandenen Methoden in Statistik und maschinellem Lernen.
  • Es ist eine schnelle und einfache Technik und ein guter erster Algorithmus zum Ausprobieren.
  • Es ist KEINE Regressionsmethode. Im Gegensatz zur linearen Regression wird die Vorhersage für die Ausgabe mithilfe einer nichtlinearen Funktion, der sogenannten logistischen Funktion, transformiert.
  • Es ist eine weitere Technik, die das maschinelle Lernen aus dem Bereich der Statistik entlehnt hat.
  • Es ist die Methode der Wahl für binäre Klassifikationsprobleme (Probleme mit zwei Klassenwerten).
  • Die Technik geht davon aus, dass die Daten eine Gaußsche Verteilung (Glockenkurve) haben, daher ist es wichtig, Ausreißer vorher aus Ihren Daten zu entfernen.
  • Wenn Sie mehr als zwei Klassen haben, ist der LDA-Algorithmus die bevorzugte lineare Klassifizierungstechnik.
  • Es ist eine einfache und leistungsstarke Methode für klassifikationsprädiktive Lernprobleme.
  • Entscheidungsbäume verwenden eine baumartige Struktur, um den Prozess der Entscheidungsfindung explizit darzustellen.
  • Bäume sind schnell zu lernen und sehr schnell, um Vorhersagen zu treffen. Sie sind auch für ein breites Problemspektrum (Regression und Klassifikation) oft genau und bedürfen keiner besonderen Aufbereitung Ihrer Daten.
  • Entscheidungsbäume haben eine hohe Varianz, aber einen geringen Bias und können genauere Vorhersagen liefern, wenn sie in einem Ensemble-Lernprozess verwendet werden.
  • Random Forest ist ein verbessertes Modell gegenüber gesackten Entscheidungsbäumen und ändert den Algorithmus für die Art und Weise, wie die Unterbäume gelernt werden, so dass die resultierenden Vorhersagen von allen Unterbäumen weniger Korrelation aufweisen.
  • Es werden mehrere Stichproben Ihrer Trainingsdaten genommen und dann Modelle für jede Datenstichprobe erstellt. Wenn Sie eine Vorhersage für eine neue Messung treffen müssen, macht jedes Modell eine Vorhersage und die Vorhersagen werden gemittelt, um eine bessere Schätzung des wahren Ausgabewerts zu erhalten.
  • Wenn Sie mit einem Algorithmus mit hoher Varianz (wie Entscheidungsbäumen) gute Ergebnisse erzielen, können Sie oft bessere Ergebnisse erzielen, indem Sie diesen Algorithmus einsacken.
  • Der naive Bayes-Klassifikator ist ein bedingtes Wahrscheinlichkeitsmodell und wendet das Bayes-Theorem zur Abbildung von a vor a posterior an.
  • Naiv Bayes wird als naiv bezeichnet, weil es davon ausgeht, dass jede Eingabevariable unabhängig ist. Dies ist eine starke Annahme und für reale Daten unrealistisch, dennoch ist die Technik bei einer Vielzahl komplexer Klassifikationsprobleme sehr effektiv.
  • Der Lernprozess findet die Koeffizienten, die die beste Trennung der Klassen durch eine Hyperebene ergeben.
  • In der Praxis wird ein Optimierungsalgorithmus verwendet, um die Werte für die Koeffizienten zu finden, die den Spielraum maximieren.
  • SVM ist möglicherweise einer der robustesten Out-of-the-Box-Klassifikatoren und einen Versuch mit Ihrem Dataset wert.
  • KNN ist ein nicht-parametrisches überwachtes Lernverfahren, das für die Klassifizierung und Regression basierend auf k nächsten Trainingsbeispielen im Merkmalsraum verwendet wird. Beachten Sie, dass sich KNN von der unüberwachten Lernmethode k-Means-Clustering unterscheidet.
  • Die Herausforderung besteht darin, die Ähnlichkeit zwischen den Messungen zu bestimmen. Die einfachste Technik, wenn Ihre Messungen alle dieselbe Messskala haben, besteht darin, die euklidische Distanz zu verwenden.
  • KNN kann viel Speicher benötigen, um alle Daten zu speichern, lernt aber nur, wenn eine Vorhersage benötigt wird.
  • Das Konzept der Entfernung oder Nähe kann in sehr großen Dimensionen (viele Merkmalsmessungen) ein Problem darstellen, das die Leistung des Algorithmus bei Ihrem Problem negativ beeinflussen kann. Dies wird der Fluch der Dimensionalität genannt. Sie sollten nur die Eingabevariablen verwenden, die für die Vorhersage der Ausgabevariablen am relevantesten sind.
  • Eine Familie maschineller Lerntechniken mit Neuronenschichten, bei denen viele Schichten von Informationsverarbeitungsstufen in hierarchischen neuronalen Netzarchitekturen für unüberwachtes Merkmalslernen und für überwachte Musterklassifizierung und -regression genutzt werden.

Im Allgemeinen können räumliche Daten in Feature-Räumen jeder Familie von ML-Algorithmen verwendet werden, aber es gibt eine Einschränkung: Es ist keine einfache Entscheidung darüber, wie geografische Standorte, räumliche Beschränkungen und geometrische und topologische Beziehungen zwischen Objekten innerhalb eines Raum zu bieten. Punktkoordinaten oder komplexere Strukturen wie Dichteinformationen oder Graphstrukturen wurden verwendet, um die räumliche Dimension in einem Merkmalsraum darzustellen. Das Hauptziel besteht darin, dass ein geografischer Raum in einen Merkmalsraum eines ML-Modells eingebettet wird. Einige Beispiele sind K-Means Spatial Clustering (Jain 2010), Density Based Spatial Clustering (DBSCAN) Algorithmus, Grid-based Spatial Clustering (GCHL), Anisotrope Dichtebasiertes Clustering (ADCN) und Hierarchical Spatial Clustering Algorithmus (HDBSCAN) ( Ester ua 1996 Pilevar & Sukumar 2005 Campello ua 2013 Mai ua 2018).

Neben der Anwendung traditioneller maschineller Lerntechniken auf räumliche Daten haben latente Repräsentationslernen und räumlich explizite maschinelle Lerntechniken unter Berücksichtigung räumlicher Einschränkungen und Beziehungen viel Aufmerksamkeit in der Geodatenwissenschaft auf sich gezogen (Bengio et al. 2013 Aydin et al. 2018 Singleton & Arribas‐Bel 2019 Yan et al. 2019 Janowicz et al. 2020). Forscher haben Repräsentationslernen für die Repräsentation latenter räumlicher Merkmale verwendet, z. Einbettung für Straßensegmente (Deng et al. 2016 Liu et al. 2017) und Einbettung für räumliche Standortverteilungen (Jean et al. 2019 Mai et al. 2020). Auch in der GIScience wurden Anstrengungen unternommen, um räumlich explizite Modelle zu entwickeln. Regionalisierung ist beispielsweise ein Verfahren zur Clusterbildung mit räumlichen Beschränkungen, das flächige Objekte in räumlich angrenzende homogene Regionen gruppiert. Räumliche Einschränkungen werden in graphbasierten Partitionsalgorithmen wie SKATER über einen minimalen Spannbaum und SKATER-CON über einen Satz zufälliger Spannbäume explizit berücksichtigt (Assunção 2006 Aydin et al. 2018). Abbildung 2 zeigt beispielsweise das Diagramm der räumlichen Adjazenz-Konnektivität von Landkreisen im Bundesstaat Georgia, USA, und veranschaulicht die Ergebnisse der räumlich eingeschränkten multivariaten Clusteranalyse in ArcGIS 10.7 unter Verwendung demografischer und sozioökonomischer Variablen in den Landkreisen Georgia.

Darüber hinaus können räumlich benachbarte Features dem Feature-Raum hinzugefügt werden, um die Leistung von prädiktiven ML-Modellen und räumlichen statistischen Modellen zu verbessern (Anselin 1980 Fotheringham et al. 2003). Außerdem kann die Nutzung der reichhaltigen Informationen, die in räumliche Kontexte eingebettet sind, die Klassifizierung von Ortstypen anhand von Bildern ihrer Fassaden und Innenräume verbessern und moderne Deep-Learning-Modelle für Computer Vision übertreffen (Yan et al. 2018). Abhängig von der Berücksichtigung instationärer Effekte erster Ordnung (räumliche Heterogenität) und stationärer Effekte zweiter Ordnung (räumliche Autokorrelation) werden bei der Anwendung von PCA zur Dimensionsreduktion und Geoanalyse mehrere PCA-Methoden in nicht-räumliche und räumlich-PCA-Ansätze eingeteilt (Demšar et al . 2013). Räumliche Glättungskerne wurden verwendet, um die räumliche Nichtstationarität in der Beziehung zwischen räumlich verteilten Zielvariablen (z. B. PM2,5-Konzentrationen) und Prädiktorvariablen zu modellieren. Eine geografisch gewichtete Gradient Boosting Machine (GW-GBM) wurde entwickelt, indem traditionelle GBM durch den Bau von räumlichen Glättungskernen zum Abwägen der Verlustfunktion verbessert und für eine bessere raumzeitliche Vorhersage kontinuierlicher täglicher PM2,5-Konzentrationen in ganz China verwendet wurde (Zhan et al. 2017 .). ).

Abbildung 2: (links der Graph der räumlichen Adjazenzkonnektivität von Landkreisen im Bundesstaat Georgia, USA (rechts) die Ergebnisse einer räumlich eingeschränkten multivariaten Clusteranalyse unter Verwendung demografischer und sozioökonomischer Variablen in den Landkreisen von Georgia. Kartenquelle: Autoren.

Aus pragmatischer Sicht ist maschinelles Lernen im Wesentlichen ein autonomer und selbstlernender Workflow mit einer Feedbackschleife, in der ein Lernprozess verwendet wird, um ein ML-Modell zu trainieren, um Muster zu finden und Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Die Schritte eines ML-Workflows variieren je nach Art des Lernprozesses, der verwendet wird, um ein Klassifizierungs-, Regressions- oder Clustering-Problem zu lösen. Abbildung 3 zeigt einen Überblick über die Hauptschritte eines ML-Workflows für überwachtes/unüberwachtes Lernen. Es beginnt mit der Untersuchung des Domänenproblems und bereitet dann die Daten entsprechend auf. Häufig erfordern die Rohdaten eine Vorverarbeitung, um Rauschen zu entfernen und Datentransformation, Aggregation und Kontextualisierung durchzuführen. Dann partitionieren wir die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze. Danach wird das ML-Modell unter Verwendung von eingegebenen Trainingsdaten trainiert. Die ML-Modelle werden in der Regel nach Genauigkeit oder Fehlerquote bewertet.

Die Hyperparameter des ML-Modells werden dann vom Datenwissenschaftler festgelegt und die anderen Parameter können iterativ weiter abgestimmt und optimiert werden. Ein Deep Neural Network (DNN) besteht beispielsweise aus Verarbeitungsknoten (Neuronen), von denen jeder eine Operation an den Daten durchführt, während sie durch das mehrschichtige Netzwerk wandern (Goodfellow et al. 2016). Einige Hyperparameter wie die Anzahl der versteckten Schichten und die Anzahl der Knoten können je nach Anwendung a-priori unterschiedlich eingestellt werden. Wenn ein DNN trainiert wird, hat jeder Knoten einen Gewichtungsparameter, der einem Modell mitteilt, wie viel Einfluss er auf die Vorhersageergebnisse hat. Wenn eine Modellgenauigkeit für das Klassifizierungsproblem akzeptabel ist, kann das trainierte ML-Modell in einem Inferenzserver (z. B. Amazon SageMaker) oder Hardware (z. B. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit) bereitgestellt werden, um Online-Daten zu verarbeiten und Vorhersageergebnisse zu erzeugen. Von einem robusten ML-Modell wird erwartet, dass es sowohl bei Trainings- als auch bei Testdaten gut funktioniert. Es ist erwähnenswert, dass wir in der Praxis möglicherweise eine nicht repräsentative oder unzureichende Qualität der Trainingsdaten haben und ein schlechtes ML-Modell ableiten (Géron 2017). Die Probleme der Modellüberanpassung und -unteranpassung erfordern Aufmerksamkeit bei der Anwendung von ML-Algorithmen in praktischen Anwendungen (Mohri et al. 2018).

Abbildung 2. Allgemeiner Arbeitsablauf für überwachtes/unüberwachtes Lernen. Bildquelle: Autoren. Bildquelle: Autoren.

Zu den Pionierstudien zu automatisierten ML-Workflows in der Geographie gehört die Geographical Analysis Machine (GAM) zur automatisierten Analyse von Punktdaten. Ohne vorherige Informationen oder besondere ortsspezifische Hypothesen konnte das GAM räumliche Cluster-Muster von Krebsdaten in Nordengland identifizieren (Openshaw, 1987). Mit der zunehmenden Popularität datengesteuerter Ansätze in der Geographie wurden eine Vielzahl von ML-Workflows bei der Entdeckung von Geodaten und der prädiktiven Modellierung angewendet (Miller und Goodchild 2015). Die ML-Workflows werden aufgrund der Herausforderungen wie dem Datenvolumen und der Unsicherheit, die mit Big Geo-Data entstehen, bevorzugt (Gao 2017 Yang et al. 2017). Big Geo-Data wird verwendet, um das Phänomen zu beschreiben, dass große Mengen georeferenzierter Daten (einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten) über verschiedene Aspekte der Erdumwelt, der Gesellschaft und der Mensch-Land-Interaktion von Millionen von Umwelt- und menschliche Sensoren in einer Vielzahl von Formaten wie Fernerkundungsbilder, Crowdsourcing-Karten, soziale Medien (Tweets, Fotos und Videos), Smartcard-Transaktionen für den Transport, Mobiltelefondaten, standortbasierte soziale Netzwerke, Mitfahrgelegenheiten und GPS-Trajektorien (Liu et al. 2015 Janowicz et al. 2019). Zahlreiche Studien haben diese neuen Big-Data-Quellen mit verschiedenen ML-Modellen für dynamische Bevölkerungskartierung, urbane Funktionen und Landnutzungsinferenz verwendet (Vatsavai et al. 2005 Toole et al. 2012 Pei et al. 2014 Tu et al. 2017 Gao et al. 2017 Herfort ua 2019 Li ua 2019 Xu ua 2019).

Die jüngsten Fortschritte beim maschinellen Lernen und beim Deep Learning haben mehrere Domänen sowohl in wissenschaftlicher als auch in praktischer Hinsicht revolutioniert (Jordan & Mitchell 2015 LeCun et al. 2015). Forscher argumentieren, dass die Integration von raumzeitlichen Merkmalen mit Deep-Learning-Modellen Möglichkeiten für ein besseres Verständnis von Big Data-gesteuerten und physikalisch-prozessbasierten Erdsystemwissenschaften bietet (Reichstein et al. 2019). Tabelle 2 fasst einige Beispiele für ML-Anwendungen mit wichtigen Referenzen in den Bereichen Landnutzung, Bodenkartierung und Umweltanfälligkeit, Verkehr, intelligente Städte und soziale Wahrnehmung, öffentliche Gesundheit, Kriminalitätsanalyse, Überwachung und Sicherheit zusammen, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus sind einige neuere Methoden des maschinellen Lernens und insbesondere des Deep Learning auch durch GIS, Geographie, Kartographie und räumliche Statistik motiviert, wie z et al. 2019), Geo-GAN mit Rekonstruktion und Stilverlusten (Ganguli et al. 2019), Vektorrepräsentationslernen von Fernerkundungsdaten (Jean et al. 2019) und Multiskalen-Ortsrepräsentationslernen für räumliche Merkmalsverteilungen (Mai ua 2020).

Tabelle 2. Anwendungsdomänen des maschinellen Lernens
Domain Verwendete ML-Algorithmen Verweise
Landnutzung, Bodenkartierung und Umweltanfälligkeit KNN, Multilineare Regression, Fuzzy C-Means Clustering, Hierarchical Clustering, SVM, Random Forest, Gradient Boosting, Multinomial Logistic Regression, Erwartungsmaximierungsbasierte semi-überwachte Klassifikation Vatsavai et al. (2005), Marjanović et al. (2011), Tooleet al. (2012), Pradhan (2013), Pei et al. (2014), Pham et al. (2016), Hengl et al. (2017), Tu et al. (2017), Chen et al. (2018), Taalabet al. (2018), Zhu et al. (2018), Du et al. (2019)
Transport KNN, SVM, Random Forest, Artificial Neural Networks (ANN), Stacked-Autoencoder Neural Networks (SAE), Long Short-Term Memory Neural Networks (LSTM), Graph Convolutional Network (GCN) Vlahogianniet al. (2015), Lv et al. (2015), Ma et al. (2015), Liuet al. (2017), Polson und Sokolov (2017), Zhao et al. (2018), Cao und Wachowicz (2019) Gao et al. (2019), Maduako und Wachowicz (2019), Ren et al. (2019), Zhanget al. (2019)
Smart Cities und Social Sensing Regularisierte Lineare Regression, KNN, Bayesian Models, SVM, Random Forest, Topic Models, Gradient Boosting Trees, Reinforcement Learning, Deep Learning Methoden Battyet al. (2012), McFarlane (2011), Liu et al. (2015), Jeanet al. (2016), Regalia et al. (2016), Gaoet al. (2017), Mohammadi & Al-Fuqaha (2018), Zhang et al. (2018), Dong et al. (2019), Herfort et al. (2019), Wuet al. (2019), Xuet al. (2019)
Gesundheitswesen Logistische Regression, SVM, Klassifikations- und Regressionsbäume (CART), Random Forest, DNN Leeet al. (2010), Qu et al. (2011), Jensen et al. (2012), Allen et al. (2016), Gulshanet al. (2016), Ravì et al. (2017), Zhan et al. (2017), Mooney & Pejaver (2018)
Kriminalitätsanalyse, Überwachung und Sicherheit DBSCAN, Raumzeitliches Clustering, Entscheidungsbäume, SVM, ANN, DNN Morris &. Trivedi (2008), Hassani et al. (2016)

Schließlich ist die Auswahl der Bewertungsmetriken für die Bewertung von ML-Modellen ein wichtiger Schritt in jedem Arbeitsablauf. Viele Metriken wurden in verschiedenen Anwendungen vorgeschlagen, und die Suche nach einer einzelnen Metrik reicht möglicherweise nicht aus, um einen Einblick in die Genauigkeit eines verwendeten ML-Modells zu erhalten. Daher wird normalerweise eine Teilmenge von Metriken vorgeschlagen, um eine greifbare Bewertung von ML-Modellen bereitzustellen. Die in den folgenden ML-Modellen am häufigsten verwendeten Bewertungsmetriken sind eine der folgenden (siehe Minaee (2019) für weitere Informationen):

  • Klassifikationsmetriken (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, ROC, AUC)
  • Regressionsmetriken (MSE, MAE)
  • Ranking-Metriken (MRR, DCG, NDCG)
  • Deep Learning-bezogene Metriken (Inception Score, Frechet Inception Distance)

Die Herausforderungen beim Lernen aus Daten haben zu einer Revolution in der Geodatenwissenschaft geführt. Die anhaltende Explosion und zunehmende Verfügbarkeit von Geodaten-Big Data treibt die Entwicklung spezialisierterer und datenspezifischer ML-Modelle voran. Aktuelle ML-Modelle benötigen jedoch immer noch viel Zeit und Rechenressourcen, um trainiert zu werden, und können dennoch überhaupt keine Vorhersagen treffen. Automatisierte ML-Workflows oder gar anerkannte Faustregeln für einen Lernprozess sind noch unerreichbar. Kritiker an der Einführung von maschinellem Lernen kommen mit einer wichtigen Warnung, dass ML-Modelle zu einer wachsenden Replizierbarkeits- und Reproduzierbarkeitskrise in der Wissenschaft beitragen können (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019). Zukünftige Entwicklungen sollten die Unsicherheit und Reproduzierbarkeit ihrer Vorhersagen mithilfe von maschinellem Lernen bewerten. Die Interpretation von „Black Box“-ML-Vorhersagemodellen erfordert auch das Verständnis eines Domänenwissens. Automatisierte Entdeckungs- und Erklärungsmodelle können aus Geodaten unter Verwendung induktiver Prozessmodellierung basierend auf Fragmenten des Domänenverständnisses entwickelt werden (Gahegan 2020). Die Standortunsicherheit und die räumliche Heterogenität zusammen mit anderen Merkmalen in Geodaten machen dieses Problem noch wichtiger, wenn Forscher Techniken des maschinellen Lernens in Geospatial Data Science anwenden. Zukünftige Studien und Entwicklungen sind erforderlich, um solche Bedenken auszuräumen. Darüber hinaus ist die Anwendung von ML auf Geodaten keine Einbahnstraße. Der Standort ist ein Schlüssel zur Integration und Synthese von Datenschichten aus mehreren Quellen. Wissen über geografische Bereiche und räumliche Konzepte können dazu beitragen, verschiedene kontextuelle Räume (dh Mobilitätsraum, sozialer Raum und Veranstaltungsraum) zu entwickeln, die eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von ML spielen werden Modelle im Allgemeinen.

Die Transparenz von Algorithmen hat sich aufgrund starker Bedenken hinsichtlich des ererbten hohen Risikos von Verzerrungen bei Daten und Algorithmen, die in automatisierten ML-Workflows verwendet werden, zu einer Forschungsherausforderung entwickelt. Es werden umfassendere Schritte erforderlich sein, um sie zu lösen, aber die aktuelle Forschung weist auf die Notwendigkeit hin, zu verstehen, wie Feature-Räume und soziale Orte, die zum Sammeln von Trainingsdaten verwendet werden, das Verhalten der Vorhersagemodelle beeinflussen können. In den USA gibt es bereits Initiativen wie das AI Now Institute, in dem die New York University und die Algorithmic Justice League mit Hilfe des MIT Media Lab vor der Macht verzerrter Algorithmen und deren sozialräumlichen Implikationen warnen.

Die Herausforderung, Trainingsdaten zu kennzeichnen, bleibt die Hauptfehlerquelle beim maschinellen Lernen, da es noch viele Jahre manuell von Menschen durchgeführt werden wird. Kürzlich haben führende Forscher die Notwendigkeit einer neuen Theorie für maschinelles Lernen betont und darauf hingewiesen, dass das menschliche Gehirn lernt, ohne dass all diese gekennzeichneten Daten benötigt werden, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Geoffrey Hinton geht so weit zu sagen: „Meiner Ansicht nach werfen Sie alles weg und fangen von vorne an.“ Die Zeit ist reif für eine neue Theorie in Geospatial Data Science.

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OSM zu DXF

, CorelDraw, 3d Studio Max und Maya) Es kann daher sinnvoll sein, Vektordaten vom OSM- in das DXF-Format oder vielleicht vom DXF-Format in OSM zu konvertieren (Import) OSM-Daten in DXF konvertieren oder DXF-Daten in OSM konvertieren Siehe Konvertieren von Kartendaten zwischen Format Genießen Sie Ihre Lieblingsvideos und Musik, laden Sie Originalinhalte hoch und teilen Sie alles mit Freunden, Familie und der ganzen Welt auf YouTube Der Import der Datei dauert je nach Größe der DXF-Datei einige Sekunden bis einige Minuten , und Ihr PC. Die Daten werden zunächst zentral auf der sichtbaren Ebene platziert. Sie können es entsprechend verschieben und seine Größe ändern, Tags hinzufügen und anderes. Sie finden ein dxf-Beispiel Upload / Export. JOSM importiert die Daten, als ob Sie neue Knoten und Wege gezeichnet hätten. Sie können auf Hochladen klicken, um die Daten an die OSM-Datenbank zu senden. Tun Sie dies nicht, wenn Sie spielen/herumspielen. Befolgen Sie auch vorher die OSM-Normen.

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DXF-Format – OpenStreetMap Wiki

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  • Wählen Sie das Format als AutoCAD DXF und speichern Sie es in Ihrem gewünschten Verzeichnis. Wenn Ihre Vektorebene direkt von OSM heruntergeladen wird, müssen Sie das CRS nicht ändern. In diesem Fall ist das CRS EPSG: 4326, WGS 84. Gehen Sie zu QGIS: Coordinate Reference Systems (CRS), um mehr über die verschiedenen CRS und ihre Anwendungen zu erfahren
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  • Wenn sich die Option nicht im Dropdown-Menü befindet, beginnen Sie einfach mit der Eingabe und der Rest wird ausgefüllt. Klicken Sie im Reader Dataset auf die Schaltfläche, um ein Dateiverzeichnis zu öffnen und zur .osm-Datei zu navigieren. Verwenden Sie im WriterFormat das Dropdown-Menü, um Autodesk AutoCAD DWG/DXF auszuwählen
  • OpenStreetMap ist eine Weltkarte, die von Leuten wie Ihnen erstellt wurde und unter einer offenen Lizenz kostenlos verwendet werden kann. Das Hosting wird von UCL, Bytemark Hosting und anderen Partnern unterstützt

OpenStreetMap in DXF-Dateien - Spatial Manager™ (SR) - YouTub

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  2. tory und navigieren Sie zu Ihrer .osm-Datei, die Sie gerade heruntergeladen haben. - Verwenden Sie im Writer-Format das Dropdown-Menü, um Autodesk AutoCAD DWG/DXF auszuwählen. Wenn die Option nicht im Dropdown-Menü enthalten ist, geben Sie sie einfach ein und der Rest wird ausgefüllt. ‐Klicken Sie im Writer Dataset auf das Bu ©on, um ein Dateiverzeichnis zu öffnen und
  3. Übersicht: Dieser Arbeitsablauf ermöglicht es dem Benutzer, .OSM-Dateien von www.openstreetmap.org zu beziehen, ein Polygon aus den Gebäudepunkten zu bilden, sie zu extrudieren und sie in Revit in einzelne Familien umzuwandeln. Pakete: 'Elk', 'Landform' und 'SpringNodes'. Dynamo Script: Download von Dropbox Schritt 1: Abrufen Ihrer .OSM-Datei Gehen Sie zu www.openstreetmap.org und zoomen Sie auf Ihren Standort
  4. Bitte sammeln Sie unten Ihr Ergebnis. Dies kann je nach Geschwindigkeit des Dienstes und der Größe der Daten eine Weile dauern
  5. Konvertieren von OSM-Dateien in .OBJ. .osm.pbf ist nur eine komprimierte .osm-Datei (siehe PBF-Format im OSM-Wiki). Und dann, klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste und verwenden Sie Git Bash. Stellen Sie sicher, dass Sie auch über 64-Bit-JRE verfügen, wenn Ihr System 64-Bit ausgeführt wird. Online-3D-Dateikonverter Konvertieren Sie STL-, 3DS-, 3DP-, 3MF-, OBJ- und PLY-3D-Dateien. Bitte laden Sie die Datei, die Sie konvertieren möchten, und wählen Sie das 3D-Ausgabedateiformat aus. Optimieren Sie den Export.
  6. DWG (AutoCAD Drawing Database File) DWG-Dateien beziehen sich auf das binäre Dateiformat zum Speichern von 2D- und 3D-Bildern, die von CAD-Geräten (Computer Aided Design) verwendet werden. Ursprünglich in den 1970er Jahren entwickelt, wird es heute von Architekten, Ingenieuren u. Was ist DW
  7. Konvertieren Sie WMS, WFS, Vektor- und Raster-Dateien in das gewünschte Format

Verwenden Sie die DWG-Datei von Neapel / Italien. Wie konvertiere ich shp-Dateien in GPX. Ein kleines bisschen neuer TIGER-Daten hochladen (und 3 andere, nicht verwandte Fragen) Das Hochladen eines GPX von TTGpsLogger funktioniert nicht. Wie konvertiert man .osm in das KML-Format? Wie soll ich eine Stadt importieren? Was OSM nicht ist. Exportieren der OSM-Karte zur Verwendung in MapInfo. Ortsnamen übersetzen Mit der XML-Datei im OpenStreetMap-Format (OSM) erstellt, die zum Speichern von Straßenkarteninformationen verwendet wird. Die Datei speichert Daten in Form von Knoten (Punkten), Wegen (Verbindungen) und Beziehungen (Straßen- und Objekteinstellungen wie Tags). OSM-Dateien können verwendet werden, um kleine Straßenkarten zu erstellen, oder sie können skaliert werden, um Straßen weltweit zu speichern. In QGIS können Sie die QuickMapServices und das QuickOSM-Plugin installieren . Starten Sie dann das QuickOSM-Plugin und geben Sie Highway als Schlüssel und Primary als Wert ein. Klicken Sie auf Abfrage ausführen, und Sie erhalten nur die Hauptstraßen und einige Punkte darauf (Ampel usw.). Sie können die Punktebene löschen, wenn Sie sie nicht benötigen

OSM kann mit einer Open-Content-Lizenz kostenlos verwendet werden, die Ihnen den Zugriff auf die Karte und ihre Daten ermöglicht. Ziel des Projekts ist es, die Entwicklung und Verbreitung von Geodaten in die Hände der Bevölkerung zu legen. Heute stellt OSM Kartendaten für Tausende von Websites, mobilen Apps und Hardwaregeräten bereit. Aufgrund der enormen Fülle an frei verfügbaren Daten zu OSM und seiner Open-Source-Lizenzierung ist es. Extrahieren von OSM-Daten für die SVG-Nutzung. Ich wollte schon seit einiger Zeit meinen OSM-zu-SVG-Prozess dokumentieren, ich musste den Prozess nur kürzlich erneut ausführen, also war hier eine neue Chance, unterwegs Screenshots zu machen. Die Grundidee besteht darin, einen Teil der Open Street Map-Daten in Vektorpfade und -formen zu verarbeiten. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Verwendung eines XML-Konvertierungstools in meiner. osm2dxf ist ein einfacher XPath-basierter Konverter zum Übersetzen von OpenStreetMap-Dateien in AutoCAD DXF. Rufen Sie es an über. python ./osm2dxf.py Dateiname.osm Gebäude,Wasserstraße,Kontur. Dadurch wird eine neue Datei, Dateiname.osm.dxf, mit separaten Ebenen für die Gebäude-, Wasserstraßen- und Höhenlinien-Tags erstellt. Wenn SRTM-Höhendaten in der OSM-Datei verfügbar sind, werden sie hinzugefügt. Dies kann ich bestätigen. Das DXF-Format wird beim Öffnen oder Speichern von Vektorebenen nicht als Option angezeigt. Wenn Sie den Filter Alle Dateien auswählen, können Sie eine dxf-Datei zum Öffnen auswählen, aber dann erhalten Sie, dass Dateiname.dxf keine gültige oder erkannte Datenquelle ist. ogr2ogr kann Shapefiles in dxf konvertieren und ogrinfo versteht dxf, damit der ogr-Treiber funktioniert. Das d2s-Plugin funktioniert auch. Übrigens, mir ist gerade aufgefallen, dass das ogr2ogr-Plugin verschwunden ist Open Street Map Daten im OSM-Format können nicht direkt importiert werden. Alternativ can SIE im Autodesk App Store nach Tools suchen, zum Beispiel nach Spatial Manager, um diese Funktionalität hinzuzufügen. Der Autodesk App Store steht in AutoCAD Map - Apps mit Apps zur Verfügung

JOSM/Plugins/DXF-Import - OpenStreetMap Wiki

Konverter für DXF-Dateien als Export aus polnischem Kataster in EWMapa geführt, in OSM-Format - balrog-kun/ewmapa2os Unser Angebot an motorbetriebenen Lastschaltern für Sicherungen OSM (IEC) von 40 bis 2500 A (IEC) ist für Fernsteuerung geeignet. Ein kompaktes Design, einfache Verdrahtung und ein wartungsfreier Motor machen aus OSM die optimale Lösung für Installationen, die den Fernbetrieb erfordern. Der Motor ist durch eine Sicherung gegen Überstrom geschützt. Zusätzlich zum Fernbetrieb kann der.

Konvertieren Sie OpenStreetMap in AutoCAD/DXF/DWG mit LAYERS

Die aktuellen OSM-Daten im Garmin-.img-Format sind für Großbritannien, Südafrika und Afrika auf der Wiki-Site Mkgmap sowie für Deutschland/Niederlande und die ganze Welt auf dieser Site verfügbar. Wenn Sie jedoch die neuesten Daten, Teildatensätze für verschiedene Gebiete oder nicht den gesamten Datensatz für die Welt benötigen, können Sie Daten für ein bestimmtes Gebiet von OpenStreetMap herunterladen und selbst in eine . Nach meiner Erfahrung erwarten die meisten Tools, die mit OSM funktionieren, dass der Begrenzungsrahmen als links, unten, rechts, oben festgelegt ist. Je nach API oder Tool werden diese Werte unterschiedlich getrennt, aber diese Reihenfolge scheint Gott sei Dank konsistent zu sein. -6.59 52.87 -6.21 53.23 bedeutet left=-6.59 bottom=52.87 right=-6.21 top=53.23 Exportiere OSM-Daten in verschiedenen Formaten oder drucke Stadtpläne mit MapOSMatic aus. Schnell und einfach interessante Orte (POIs) eintragen Erstelle Eine eigene OSM-Karte für Eine Webseit OpenStreetMap kostenlos in deutscher Version downloaden! Weitere virengeprüfte Software aus der Kategorie Hobby & Freizeit finden Sie bei computerbild.de

OSM/GPx zu DXF? / Benutzer: Deutschland / OpenStreetMap Forum

  1. OpenStreetMap (OSM) ist ein kollaboratives Online-Mapping-Projekt, das von Benutzern auf der ganzen Welt unterstützt und erstellt wird. Ähnlich wie bei Wikipedia können Nutzer zusätzliche Informationen zu den Karten beisteuern, wie Fotos oder Vermessungsdaten, die von einem GPS-Gerät gesammelt werden. OSM kann mit einer Open-Content-Lizenz kostenlos verwendet werden, die Ihnen den Zugriff auf die Karte und ihre Daten ermöglicht. Ziel des Projekts ist es, die Entwicklung und Verbreitung von Geodaten in die Hände der Bevölkerung zu legen. Heute bietet OSM.
  2. GPS-Kartengeräte aus ESRI-Shapefiles (GIS-zu-GPS-Konvertierung), Google Earth KML- und KMZ-Dateien, Geotiff-Rasterbilder, OziExplorer .MAP-Dateien, cGPSmapper .MP-Dateien, GPS eXchange .GPX-Dateien, OpenStreetMap .OSM-Dateien, Gar
  3. Lösung: Offene Straßenkartendaten im Format OSM können nicht direkt importiert werden. Alternativ können Sie im Autodesk App Store nach Tools suchen, z. B. Spatial Manager, um diese Funktionalität hinzuzufügen. Der Autodesk App Store ist in AutoCAD Map – Menü Empfohlene Apps verfügbar. Produkte: Civil 3D AutoCAD Map 3D-Versionen
  4. Ein kompaktes Design, einfache Verdrahtung und ein wartungsfreier Motor machen aus OSM die optimale Lösung für Installationen, die den Fernbetrieb erfordern. Der Motor ist durch eine Sicherung gegen Überstrom geschützt. Zusätzlich zum Fernbetrieb kann der Schalter auch manuell betätigt werden. Der Einrastmechanismus ermöglicht zusammen mit den Sicherungseinsätzen eine schnelle Behebung.

DXF-CAD-Konvertierung

  1. Karte hergestellt aus OpenStreetMap-Daten | Lizenz: Open Database License (ODbL) | Lizenz: Open Database License (ODbL
  2. Europa [eine Ebene höher] Die auf diesem Server bereitgestellten OpenStreetMap-Datendateien enthalten nicht die Benutzernamen, Benutzer-IDs und Changeset-IDs der OSM-Objekte, da davon ausgegangen wird, dass diese Felder personenbezogene Informationen über die OpenStreetMap-Mitwirkenden enthalten und daher dem Datenschutz unterliegen Vorschriften in der Europäischen Union
  3. Wenn ja, finden Sie hier einen Artikel zum Konvertieren von KML in das DXF-Format mit diesem erstaunlichen Online-Konvertierungstool. TopoJSON, GeoJSON, GML, DXF, GeoTIFF, NetCDF, GRIB, HDF5, OSM, PBF und viele weitere Raster- und Vektordateien, zusammen mit mehr als 4000 Koordinatenreferenzsystemen. IGIS Map Converter ist ein Online-Tool zum Konvertieren von GIS-Datendateien von einem Format in ein anderes. was dir hilft.
  4. Wählen Sie zuerst Plugins > Plugins verwalten und installieren aus dem oberen Menü. Suchen Sie nach QuickOSM, wählen Sie es aus der Liste aus und klicken Sie auf Plugin installieren. Sie wissen, dass es installiert ist, da es jetzt eine neue Schaltfläche in einer neuen Symbolleiste nur für QuickOSM gibt. Jetzt ist es an der Zeit, Ihre OSM-Daten zu erhalten
  5. Wechseln zu: Teilen Sie Ihre aktuelle Ansicht der Karte! (Permalink) OpenStreetMap-Daten hier bearbeiten

Importieren Sie DXF-Straßendaten. Importieren Sie OSM-Straßendaten. Importieren Sie Shapefile- (und Geodatabase-)Straßendaten. Um auf die Tutorials in CityEngine zuzugreifen, klicken Sie auf Hilfe > Tutorials und Beispiele herunterladen. Nachdem Sie ein Tutorial oder Beispiel ausgewählt haben, wird das Projekt automatisch heruntergeladen und Ihrem Arbeitsbereich hinzugefügt OSM-Extrakte sind kostenlos, werden von Open-Source-Software unterstützt und sind jetzt allgemein verfügbar (d. h. die Entwicklervorschau ist abgeschlossen).. OSM Extracts aktualisiert die Daten weiterhin jeden Tag! Frisch & lokal Jeden Tag spiegelt OSM Extracts von Interline den gesamten OpenStreetMap-Planeten wider und erstellt Extrakte in Stadt- und Regionsgröße

20. Um die Definition verwenden zu können, müssen Sie die Datenstruktur einer OSM-Datei kennen. Innerhalb der GenericOSM-Komponente gibt es ein K- und ein V-Feld. K bezieht sich auf Schlüssel und V bezieht sich auf Werte. Schlüssel und Werte sind Indikatoren innerhalb von OSM-Dateien, mit denen Sie verschiedene Datentypen aus der zu visualisierenden OSM-Datei auswählen können Hallo, ich importiere eine OSM-Map in ARCMAP, danach benutze ich die Funktion Export nach CAD. Wenn ich jedoch die DWG in Autocad öffne, wird die Datei etwas gestreckt, sodass die Proportionen falsch sind. Weiß jemand wie man das löst? Ich habe versucht, in verschiedenen Versionen zu exportieren. Vielen Dank im Voraus Sehen Sie, warum die Datenintegrationsplattform von FME einzigartig ist. Erstellen Sie Integrationsworkflows, ohne dass Codierung erforderlich ist. Automatisieren Sie Integrationen mit ereignisbasierten Workflows. Die von Safe Software gehostete Version des FME-Servers. Durchsuchen Sie unterstützte Formate und Anwendungen. Durchsuchen Sie Tools zum Transformieren von Daten. Sehen Sie, wie unsere über 10.000 Kunden FME nutzen --osm.all-attributes <BOOL> Ob zusätzliche Attribute importiert werden sollen default: false--osm.extra-attributes: Liste der zusätzlichen Attribute, die über osm.all-attributes aus OSM importiert werden sollen (set 'all' um alle zu importieren) default: bridge ,tunnel,layer,postal_code --matsim.keep-length <BOOL> Die in der MATSIM-Datei angegebenen Kantenlängen werden standardmäßig beibehalten: false--matsim.lanes-from-capacity. Um die dxf/dwg-Dateistruktur und ihre Symbologie in QGIS beizubehalten, ist das Ziel des OSM-Projekts, eine frei editierbare Weltkarte aus GPS-Daten, Luftaufnahmen oder Ortskenntnissen zu erstellen. Um dieses Ziel zu unterstützen, bietet QGIS Unterstützung für OSM-Daten. Mit dem Browser-Bedienfeld können Sie eine .osm-Datei in den Kartenbereich laden. In diesem Fall erhalten Sie ein Dialogfeld zum Auswählen von Unterebenen basierend darauf.

OSM2Worl

Um unsere angepassten, aktuellen OSM-Layer in QGIS zu laden, erhalten wir zuerst die neuesten OSM-Daten im rohen .osm-Format. Anschließend konvertieren wir diese Daten in eine SQLite-Datenbank, bei der es sich um ein schlankes Datenbanksystem handelt, das in einer Datei auf Ihrem System gespeichert ist. Zuletzt erstellen wir einen Layer (oder mehrere Layer), der nur die Feature-Typen und Tags enthält, auf die wir zugreifen möchten. Diese Schichten können sein. DOS> ogr2ogr -f DXF out\hoehenkurven3d.dxf PG:dbname='gisdb' user=postgres password='postgres' -sql SELECT ogc_fid, ST_Translate(ST_Force_3DZ(wkb_geometry),0,0,hoehe) hoehenINTER nachLIS Shapefile 1. Konvertieren von Shapefile nach INTERLIS 1-Dateien (.itf). Input: bahnhoefe.itf und bahnhoefe.ili Ergebnis: Eine INTERLIS 1-Datei Bahnhoefe.itf mit vom Programm gene

SHP zu DWG / DXF / KML Converter gutthrie Arcv2CAD 8 AutoCAD 2021 und EPSG-Koordinatensystemunterstützung! Arcv2CAD konvertiert alle ESRI ArcGIS® 2D/3D Shapefiles (Multipatch, Polygon, Point, Polyline etc.) schnell und einfach in AutoCAD® DXF, DWG oder KML. Komplett eigenständig (erfordert kein ArcGIS® oder AutoCAD) Einige Communities und Dienstprogramm Unternehmen in der Schweiz haben daher ein Projekt zur Einführung einer leistungsstarken und einfach zu bedienenden DXF-Exportfunktion direkt in QGIS initiiert. Das primäre Ziel ist der Export von Versorgungs- und Katasterdaten. Die Exportfunktion erreichen Sie im Menü Projekt --> DXF-Export. Die bisher erreichten Ziele sind

Klicken Sie für Vektordaten (wie Shapefile, Mapinfo oder dxf-Ebene) auf die Symbolleistenschaltfläche Vektorebene hinzufügen, wählen Sie die Menüoption Ebene ‣ Ebene hinzufügen ‣ Vektorebene hinzufügen oder drücken Sie Strg+Umschalt+V . Dies öffnet ein neues Fenster (siehe figure_vector_add), in dem Sie Datei aktivieren und auf [Durchsuchen] klicken können. Dieses Werkzeug erstellt DWG-, DXF- oder DGN-CAD-Dateien. Feature-Classes, Feature-Layer und Shapefiles sind gültige Eingaben für dieses Werkzeug. Dieses Werkzeug exportiert Annotation-Feature-Classes als Text in CAD-Dateien. Umgekehrt erstellt das Werkzeug CAD-Annotation importieren Annotation-Feature-Classes aus Text in CAD-Dateien. Die Standardausgabe erstellt einen Zeichnungs-Layer für jede Eingabe-Feature-Class oder jeden Layer, sofern nicht anders angegeben. DXF zu GPX konvertieren. Für die Umwandlung benötigt man das Programm dxf2gpx.Darin can man einfach die Quelldatei und das Zielverzeichnis auswählen und dann die Datei umwandeln lassen. Ich weiß nicht, ob es an meiner Datei lag oder das Programm einen Fehler hat, ich könnte jedenfalls nicht direkt in OSM umwandeln, sondern musste GPX verwenden . Setze den Massstab und wähle ein Koordinatensystem. Georeferenziere alte, nicht referenzierte digitale Karten oder nicht referenzierte Papierkarten. Importiere Geodaten wie Shape-Files, DXF-Files oder OSM-Daten

Importieren Sie Karten in AutoCAD (Google, Bing, OSM und vieles mehr!) 8. Mai 2018 von Zlatislav. Früher, als wir AutoCAD Civil 3D 2011 verwendeten, war es wirklich einfach, Google-Bilder in die Zeichnung zu importieren. Heute ist es jedoch nicht so einfach. Um georeferenzierte Bilder zu verwenden, müssen wir uns mit unserem Autodesk-Konto bei A360 anmelden und dann wird uns diese Funktion angezeigt. Wäre es nicht. Konvertieren Sie die Online-shp-Datei shx-Datei gis in das autocad-format unten link es ist sehr einfach und schnell, die shp-datei in autocad zu konvertierenhttps://geoconverter.hsr.ch/https.

OSM Converter: Konvertieren Sie Dateien von und zu OSM online

  • Schließen Sie sich Millionen anderer Fußballfans an und verwalten Sie kostenlos Ihren Lieblingsfußballverein. Jetzt spielen
  • OSM DWG Skalieren Melde dich an, um diesem Inhalt zu folgen . Folgen diesem Inhalt 1. OSM DWG Skalieren. Von Intuos, 14. Januar 2020 in Vectorworks. Auf dieses Thema antworten Neues Thema erstellen Empfohlene Beiträge. Intuos 49 Intuos 49 200er Club Mitglieder 49 421 Beiträge Geschrieben 14. Januar 2020. Hallo alle zusammen, ich habe folgendes Problem. Für ein Projekt ist der.
  • Kostenloser Download des rs-osm-Assistenten. Downloads von Unternehmenssoftware - ArcGIS Editor for OpenStreetMap von ESRI und viele weitere Programme stehen zum sofortigen und kostenlosen Download zur Verfügung

Automatisieren Sie OSM-zu-DWG-Datenkonvertierungsaufgaben Daten

Es gibt gemeinsame Attribute für jedes OSM-Element, die der Writer ausschreibt, wenn Feature-Attribute oder Geometriemerkmale vorhanden sind: id, uid, timestamp, visible, Changeset und Version. Wenn ein OSM-Knoten, -Punkt oder -Relation kein ID-Attribut für Geometrie oder Feature hat, wird jedem Element ein negativer Wert zugewiesen Sie können *.dxf-Dateien von Blechabwicklungen aus Blechteildokumenten erstellen, ohne die modellieren oder eine Zeichnung erstellen. Dies hilft beim Exportieren von Dxf-Dateien in andere Anwendungen, wie die Stanzpresse oder die Programmiersoftware für Laserschneider Garmin | Über | Kredite. pdfファイルを選択し、それをドロップします。第二に、dxfまたはあなたがあなたのファイルを変換したい任意の他の形式を選択します。あなたのファイルが変換されるまで[変換]をクリックして待ちま KML in DXF Konvertieren.. KML-Datendatei in das DXF-Format zur Verwendung in Ihrem GIS-Projekt oder in ein CAD-System.. CRS oder SRS des DXF-Ausgabeformats einstellen.. Online-Tool konvertieren kml to dxf free.. Konvertieren Sie die Datei in Windows, Mac oder jedem Linux-basierten System online. Sie können auch die Offline-Tool-Konvertierung verwenden, indem Sie das ogr2ogr-Dienstprogramm von gda . verwenden

Konvertieren zwischen AutoCAD DXF, ESRI Shapefile, Google Maps

  • Wenn ich Daten von OSM herunterlade werden sie in unterschiedlichen Stilen dargestellt. Wie kann ich diese abspeichern? Wenn ich die Dateien abspeichere und wieder aufrufe habe ich nur eine Linienart. Wie kann ich dieses Problem beheben? Gibt es Stilvorlagen auch für Mapinfo(MIF/MID), Autocad(DXF) und andere Dateiaustausch-Formate? Gruß Carsten. b***@jena.de 20.09.2011 06:16:37 UTC.
  • Das anhaltende Wachstum und die Popularität von OSM haben auch immer mehr organisierte Mapping-Bemühungen mit sich gebracht, hauptsächlich in Form von Unternehmen, die bezahlte Datenteams einrichten, um OSM-Daten in bestimmten Regionen oder für bestimmte Anwendungsfälle zu verbessern, aber auch unbezahlte Gruppen wie Schulklassen, die an OSM zu arbeiten. Diese organisierten Kartierungsbemühungen sind ein wesentlicher Bestandteil des heutigen OSM-Beitrags.
  • Suchen Sie die .osm-Datei im Datenordner Ihres aktuellen CityEngine-Projekts. Importieren einer OSM-Datei in die CityEngine Schritte: 1. Öffnen Sie eine neue Szenendatei Datei > Neue > CityEngine > CityEngine-Szene. 2. Ziehen Sie die Datei in das 3D-Ansichtsfenster. 3. Wählen Sie im OSM-Importdialog die zu importierenden Layer aus. Normalerweise befinden sich alle Straßen in der Autobahnschicht, Gebäude.

Gelöst: OSM - Autodesk Communit

Das gleiche verwende ich auch DXF Exportprozess zum Abrufen von Open Street Map-Informationen (.OSM) in SU. mir ist nichts bekannt OSM zu SU-Plugin, würde aber gerne wissen, ob es existiert oder in Entwicklung ist. 1 Gefällt mir. jimbami42 23. Februar 2018, 12:14 #25. eric-s: Mir ist nichts bekannt OSM zu SU-Plugin. Sie können dies versuchen. Ich verwende es normalerweise mit der Datei, die von www.openstreetmap.org exportiert wird. Folgen Sie uns. GOLDEN SOFTWARE, LLC 809 14th Street, Golden, Colorado 80401 USA [email protected] 1 303 279 102

OpenStreetMa . exportieren

  • uten
  • Geräte. JaVaWa RTWtool unterstützt beides und speichert sie immer im Gar
  • Datenmanipulation, Resample, OGR DXF/GPX/OSM in Shapefile Verfügbare Abdeckung variiert. Bagdad, Irak mit Farbcodierung durch das Attribut. Diese Anzeige ist nicht intelligent, alle Zeilen haben die gleiche Breite und die Farben sind für die Kategorienamen in alphabetischer Reihenfolge. OSM-Daten in der Normandie, angezeigt mit Regeln in einer Datenbank (OSM_RULES.dbf, vorhanden im MICRODEM-Hauptverzeichnis). Dies ist ein intelligentes Display, mit.
  • Hallo zusammen, wie kann ich eine offene Straßenkartendatei (osm) in autocad civil 3d 2012 einfügen. danke

QGIS: Exportieren als DXF - gis4desig

Das OSM wiki enthält eine vollständige Beschreibung der Syntax der Abfragesprache sowie eine Sammlung von Beispielen. Die Karte hebt alle von Ihrer Abfrage ausgewählten Daten hervor, die Sie dann ändern können. Drücken Sie Ausführen, um die Ergebnisanzeige zu aktualisieren. Sobald Sie mit dem, was Sie sehen, zufrieden sind, bietet Export eine Reihe von Auswahlmöglichkeiten, darunter rohe OSM Daten. Wenn die Datenmenge begrenzt ist, können Sie. [2213] OSM Data Sync [317] OSM-Import-UI [172] osmpoly_export [776] OSM route [1232] OSM Tools [906] OSMInfo [1525] OSM animieren [579] QuickOSM [326] osmSearch [354] OSM place search [1673] Geocode Sqlite-Tabelle [1744] Orientierungskarten-Ersteller [229] OpenLayers Plugin [663] QuickMapServices [2254] Valhalla [1268] Walking Papers [1447] Nominatim. Mit kostenloser CAD-Software können DWG- oder DXF-Dateien geöffnet, angezeigt, bearbeitet und sogar in ein 3D-Modell umgewandelt werden Cambridge, UK und Pittsford, NY - 3. Mai 2018: Mit der leistungsstarken Freeware MEDUSA4 Personal lassen sich DXF/DWGs bearbeiten und erstellen 3D-Modelle aus 2D-Zeichnungen. Herausfordernde Märkte erfordern mehr Kreativität und Flexibilität, lebenswichtig [

Weltweite Kartendateien für jedes Konstruktionsprogramm CADMAPPE

Es wird als offene Alternative zum geschlossenen DWG-Format verwendet. Mehr Info. So konvertieren Sie JPG in DXF. Schritt 1. jpg-Datei(en) hochladen Wählen Sie Dateien von Computer, Google Drive, Dropbox, URL oder ziehen Sie sie auf die Seite. Schritt 2. Wählen Sie dxf Wählen Sie dxf oder ein anderes Format, das Sie benötigen (mehr als 200 unterstützte Formate) Schritt 3 . Laden Sie Ihr DXF herunter. Lassen Sie die Datei konvertieren und Sie können Ihre herunterladen. Online KML Converter - Konvertieren Sie Excel in KML, CSV in KML, Shapefile in KML, GPX in KML, KMZ in KML oder DXF in KML. Cloud GIS als Konverter: Geojson.io GIS Cloud Online Konverter: Play with data (Liste der Online-Geodatenkonverter. OSM2KML - Konverter basierend auf OpenLayers mit Reader/Writer für GeoJSON, OSM XML, Atom, KML, Well-Known Text (GeoRSS, GML v2 und GML v3 funktionieren nicht immer.

Arbeiten mit OpenStreetMap MacOdrum-Bibliothek

Kostenlose weltweite Garmin-Karten von OpenStreetMap, verfügbar in den Formaten Basecamp, MapSource, RoadTrip und gmapsupp für Windows, Mac OSX und Linux Hallo, ich muss eine .dxf-Datei in eine .skp-Datei konvertieren. Kann mir jemand sagen wie? Ich habe keine Administratorberechtigungen auf meinem Computer, daher kann ich nichts installieren. Dies lässt mich glauben, dass ich es wahrscheinlich nicht selbst tun kann, aber ich kann keinen Anhangs-Button sehen. Danke im Voraus. 0 . Matanuilover-Oberteil. Re: dxf in skp umwandeln. von WIG » Mi 07.11.2012 18:14 . Nach ein paar Beiträgen neu.

OpenStreetMa

DXF-Karte (Mehrfarbig)OSM-Karte umschaltbar S/W Farbig Grau Linienförmig: Darstellung, Analysen und Reports: Standardpräsentation mit farblich abgehobenen Leuchten und Leitungen/Kabeln: Standardpräsentation mit farblich abgehobenen Leuchten und Leitungen/Kabeln Schaltung der Leuchten als Ganznacht/Halbnacht/ Reduziert Energieeffizienzkarte: Standardpräsentation mit farblich abgehobenen. Dieser Treiber liest OpenStreetMap-Dateien in den Formaten .osm (XML-basiert) und .pbf (optimierte Binärdatei). Der Treiber ist verfügbar, wenn GDAL mit SQLite-Unterstützung und für .osm-XML-Dateien mit Expat-Unterstützung erstellt wurde. Die Dateinamen müssen mit der Erweiterung .osm oder .pbf enden. Der Treiber kategorisiert Features in 5 Layer. Mit dem Spatial Managers can SIE Hintergrundkarten aus diversen Quellen in die DWG einbinden: OpenStreetMap (OSM) Bing Maps (auch mit Luftbildern) MapBox Ordonance Survay (für Großbritannien) ArcGisOnline USGS dem aktuellen Koordinatensystem an. Deren Anzeige ist dynamisch. Das bedeutet, wenn Sie die DWG schieben (pan.

Geben Sie die Abfrage in das Feld Name enthält im Bereich OSM-Ortssuche ein. Sie können mit der Maus über die Ergebnisse fahren und der entsprechende Ort wird auf der Karte hervorgehoben. Wählen Sie das erste Ergebnis aus – die Stadt London in Großbritannien – und klicken Sie auf die Schaltfläche Zoom. Sie werden sehen, wie sich die Basisebene um die Stadt London bewegt und zentriert. Sie können das Zoom-Tool verwenden, um zu zoomen und den genauen Bereich auszuwählen, der Sie interessiert. DWG-Dateien können mit Lx-Viewer in DXF konvertiert werden, einem Open-Source-dxf/dwg-Viewer (Linux/Windows), der Dateien bis zu einer dwg/dxf-Version von 2002 speichert. So verwenden Sie den Lx-Viewer für OpenJUMP. Öffnen Sie Ihre DWG-Datei mit Lx-Viewer, klicken Sie auf Datei speichern, klicken Sie im Fenster Datei speichern auf die Registerkarte Erweitert und wählen Sie DXF 2000-Versionsdatei. Dann in DXF speichern Die OSM Place Search Erweiterung installiert sich als eigenes Panel in QGIS. Sie sehen einen neuen Bedienbereich OSM-Ortssuche. Das OpenLayers Plug-in wird im Web Menü installiert (neu in QGIS 2.8). Es erlaubt den Zugriff in QGIS auf Basiskarten verschiedener Anbieter. Lassen Sie uns die OpenStreetMap-Basiskarte über Web ‣ OpenLayers-Plugin ‣ OpenStreetMap laden. Sie sehen a.


Modellierung mediterraner Waldbrennstoffe durch Integration von Felddaten und Kartierungstools

Modellierungssysteme für das Brandverhalten sind wichtig, um das Risiko von Waldbränden, das Brandwachstum und die Brandauswirkungen vorherzusagen. Simulationssoftware erfordert jedoch eine neue Brennstoffmodellierung, um Brennstoffbehandlungen, vorgeschriebenes Feuer und den Übergang zum Kronenfeuer einzubeziehen. Die dreizehn Rothermel-Modelle reichen nicht aus, um mediterrane Ökosysteme vollständig abzubilden. In diesem Sinne umfasst die neue amerikanische Modellierung fünf Kraftstoffarten, die den Erwerb von Hybridmodellen erfordern, die aus der Mischung von Gras und Strauch und dem Gras oder Strauch gemischt mit Einstreu aus den Baumkronen bestehen. Unter Berücksichtigung meteorologischer Bedingungen und Straucheigenschaften haben Feldstudien signifikante Unterschiede zwischen amerikanischen und mediterranen Modellen gezeigt. Infolgedessen erfordert die Definition neuer Mittelmeermodelle die Anpassung spezifischer Parameter wie Brennstoffladung nach Kategorie (lebend und tot) und Partikelgrößenklasse (1-, 10- und 100-h-Verzögerung), Brennbetttiefe und Oberfläche Flächen-Volumen-Verhältnis. Diese neuen Parameter wurden in situ von Beispielrouten, vorgeschriebenen Bränden und Waldbränden ermittelt. Die Verfügbarkeit dieser neuen, auf regionaler Ebene validierten Modellierung wird die präventive Planung und das Management sowie die effiziente Anwendung von Unterdrückungstechniken sowohl am Boden als auch in der Luft erleichtern, die zur Verteidigung eines Territoriums gegen Waldbrände erforderlich sind.

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