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QGIS und Google Streetview?

QGIS und Google Streetview?


Gibt es eine Möglichkeit, ein (in QGIS eingebettetes oder nicht in QGIS ... ) Fenster zu öffnen, das eine Google Streetview-Ansicht an bestimmten Koordinaten mit PyQGIS enthält?


Ich habe ein sehr einfaches Skript, aber es funktioniert nur auf Punktebenen, bei denen die epsg 4326 (lat, lon) Koordinaten auch in Spalten gespeichert sind.

Fügen Sie dieses Skript unten zu Ihrem Punkt-Layer hinzu, Layer-Eigenschaften-Aktionen (wählen Sie Python-Typ und benennen Sie es):

Webbrowser importieren new= 2 url= "https://maps.google.com/maps?z=18&q=&layer=c&cbll=[% "lat" %],[% "lon" %]&cbp=11,0,0 ,0,0" webbrowser.open(url, neu=neu)

Verwenden Sie das Symbol "Funktionsaktion ausführen" (Sie finden es neben dem Symbol "Funktionen identifizieren"


Ich habe ein Plugin mit viel der Logik des PinPoint-Plugins erstellt und die x- und y-Koordinaten in diese Funktion gezogen, um Streetview / Bing Bird's Eye zu öffnen:

import os def openStreetViewBird(self, x, y): link = 'http://data.mapchannels.com/dualmaps5/map.htm?lat=' + y + '&lng=' + x + '&z=18&slat=0&slng =0&sh=0&sp=0&sz=0&panel=mbsi&gm=0&bm=2&mw=1&be=1&mv=1&md=0&mi=1' os.startfile(link)

Sie können die neueste Version von QGIS hier herunterladen. Auf dieser Seite finden Sie das entsprechende QGIS-Installationspaket für Ihr Betriebssystem.

Wenn Sie ein MS Windows-Benutzer sind, haben Sie 2 Möglichkeiten: den Standalone-Installer oder den OSGeo4W-Installer, von denen jede ihre eigenen Stärken hat:

  • Stärken des OSGeo4W-Installationsprogramms
    • Zugriff auf die "Master" (Entwicklungs-) Version von QGIS, was bedeutet, dass Sie die neuesten (gestern) topaktuellen Funktionen nutzen können
    • Zugang zum QGIS-Server (der es Ihnen ermöglicht, Ihre Karten über einen Web Mapping Service zu veröffentlichen)
    • Stärken des Standalone-Installers
      • Einfachste Installationsmethode

      Webbasierter GIS- und Kartierungskurs mit QGIS

      Veranstaltungsdatum: 17. – 28. Juli 2017.
      EINLEITUNG
      Webmapping konzentriert sich auf die Verbreitung und Verarbeitung geographischer Informationen mittels Internet und World Wide Web. Die Kombination von Web und GIS (Geographic Information Systems) hat das Potenzial von GIS erschlossen und Online-Karten und Geointelligenz in die Büros/Häuser von Millionen und in die Hände von Milliarden gebracht. Die zunehmende Flexibilität und Interoperabilität von Web-Mapping-Technologien hat Web Based Mappern neue Möglichkeiten eröffnet.
      Sowohl Nicht-GIS-Benutzer als auch GIS-Experten können jetzt mehr denn je tun, um Karten über das Internet zu teilen. Webkarten können problemlos aktuelle Informationen liefern, Karten werden automatisch aus Datenbanken generiert und können Informationen nahezu in Echtzeit anzeigen. Sie müssen nicht gedruckt, gemastert und verteilt werden. Web-GIS hat eine immense Anwendbarkeit für E-Government, E-Business, E-Wissenschaft und alle Aspekte des täglichen Lebens. Regierungsmitarbeiter können Web-GIS verwenden, um die Bereitstellung öffentlicher Dienste zu verbessern und die Zusammenarbeit zwischen Behörden zu fördern. Unabhängig von der Branche können Unternehmen Web-GIS verwenden, um ihre bestehenden Geschäftsmodelle zu verbessern und neue zu entwickeln. Forscher können neue Lösungen finden, um den Herausforderungen der neuen Grenzen zu begegnen. Web-GIS hat einen großen praktischen Wert für unsere heutige und zukünftige Welt.

      WER SOLLTE SICH BEWERBEN?
      Nicht-GIS-Benutzer, GIS-Experten, Kartographen, Geographen, Geowissenschaftler, Vermessungsingenieure, Planer, Datenbankadministratoren, Systemadministratoren, IT-Experten, Softwareingenieure, M&E-Experten.

      BEDARF
      Es sind keine GIS-Vorkenntnisse erforderlich.

      LERNZIELE
      • Um die Bedeutung von Webdiensten zu verstehen und Ihnen einige Erfahrung bei der Erstellung von Webkarten mit FOSS und offenen Standards zu geben
      • Erwerben Sie Fähigkeiten zum Erstellen verschiedener Arten von Webkarten
      • Grundlegendes zu räumlichen Datenbanken
      • Erfahren Sie, wie Sie mit Open-Source-Software (Carto DB, Fusion Tables, Geoserver) Karten online veröffentlichen.
      • Kann Daten aus verschiedenen Datenquellen lesen
      • Geodatenverarbeitung mit FOSS
      • Zeichnen und Abfragen von Karten auf dem Server mit dem Web Map Service
      • Zusammenfügen von Ebenen mit einer Web-Mapping-API
      • Erfahren Sie, wie Sie Open Data, VGI und Crowdsourcing erkunden


      Methoden

      Datensammlung

      Zu Testzwecken wurde eine öffentlich zugängliche Liste der mit dem Center of Excellence ausgezeichneten Restaurants in Kalifornien von der Website der Public Health Care Agency of Orange County heruntergeladen [25]. Im Jahr 2016 wurden insgesamt 3631 Restaurants für ihre Leistung im Jahr 2015 als Center of Excellence ausgezeichnet. Die Liste enthält den Namen, die Adresse, die Stadt und die Postleitzahl jedes Restaurants. Da sowohl Google Tabellen als auch R einer maximalen Geokodierungsgrenze pro Tag unterliegen, wurden in dieser Studie nur 200 dieser 3631 Restaurants für Geokodierungszwecke ausgewählt. Darüber hinaus versucht diese Studie, die Genauigkeit der geokodierten Ergebnisse zweier populärer Geokodierungstools zu vergleichen und gleichzeitig eine schrittweise Methode zur Lösung von Geokodierungsherausforderungen bereitzustellen: Swiftet al. (2008) – wurde ausgewählt. Da die Auswahl rein zu Forschungszwecken erfolgte, wurde keiner bestimmten Restaurantkette Priorität eingeräumt. Die 200 Adressen wurden gespeichert als Adresse.csv zur weiteren Analyse.

      Geokodierung mit Google Sheets und dem RStudio ggmap-Paket

      Google Sheets ist eine kostenlose webbasierte Anwendung, die von Google für die Online-Bearbeitung von Dokumenten in Echtzeit während der Zusammenarbeit mit anderen Benutzern entwickelt wurde [26]. Es sind mehrere Blog-Artikel und Tutorial-Videos verfügbar, die Benutzer in die Schritte einweisen, die zum Geokodieren physischer Standorte über Google Sheets verwendet werden, wie z. B. einer über GitHub, der für diese Studie angepasst wurde [27].

      R ist eines der am weitesten verbreiteten Open-Source-Tools für Statistik und Visualisierung [28, 29] mit mehr als 6000 Paketen [30], die von Tausenden von Autoren auf der ganzen Welt beigesteuert wurden. Ggmap, ein Bündel von 34 Funktionen, ist ein R-Paket zur Modellierung und Visualisierung räumlicher Daten [31]. Dieses Paket verwendet Google und Stamen Maps als Referenzquellen für Geokodierung und Kartierung. Die in dieser Studie verwendeten Codes wurden von Shane Lynn [32] übernommen. Die meisten werden aus Gründen der Reproduzierbarkeit intakt gehalten und der verwendete Code ist verfügbar in geocode_2016.R und geocode_2016.txt, zugänglich über diesen Artikel.

      Entfernungsberechnung in RStudio mit dem Geosphärenpaket

      Nach der Geokodierung aller Adressen mit Google Sheets und ggmap wurden Entfernungen zwischen Koordinaten mit denselben Standorten berechnet, um die Geokodierungsergebnisse mit dem Geosphärenpaket zu validieren. Geosphere, ein kürzlich entwickeltes R-Paket zur räumlichen Analyse, kombiniert 40 Funktionen, die für die Berechnung verschiedener Aspekte von Entfernung, Richtung und Fläche beim Umgang mit geografischen Koordinaten entwickelt wurden [33]. Das distHaversine Für die Entfernungsberechnung wurde die Funktion des Geosphärenpakets verwendet. Diese Funktion misst die kürzeste Entfernung zwischen zwei geographischen Koordinaten, auch bekannt als „Großkreisentfernung“ oder „Luftlinie“ gemessen [33]. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie von einer kugelförmigen Erde ausgeht und ellipsoide Effekte vernachlässigt [33]. Es akzeptiert nur Daten in einem bestimmten Format: Koordinaten, wobei die erste Spalte der Eingabedatei dem Längengrad und die zweite dem Breitengrad entspricht [33]. Diese Methode ergibt die Entfernung in Metern, wobei der Erdradius 6.378.137 m beträgt [33]. Der ursprüngliche Code wurde geändert, um Ergebnisse in Meilen statt in Metern zu liefern. Die geänderten Ausgabedaten für Google Sheets und ggmap werden gespeichert als gsheets.csv und ggplot.csv, beziehungsweise. Eine schrittweise Methode zur Bewertung geografischer Inkonsistenzen von Geokodierungsfehlern wird durch ein Flussdiagramm dargestellt (Abb. 1).

      Eine schrittweise Methode zur Geokodierung und Analyse geografischer Inkonsistenzen von geokodierten Ergebnissen

      Beschreibende Statistik in RStudio mit dem Pastecs-Paket

      Eine deskriptive statistische Analyse der Entfernung, die zwischen den von Google Sheets erzeugten geokodierten Orten und denen von ggmap berechnet wurde, wurde mit dem Pastecs R-Paket durchgeführt [34]. Das stat.desc Funktion von Pastecs quantifiziert verschiedene deskriptive Statistiken, einschließlich Anzahl der Variablen, Nullwerte, NAs, Minimum, Maximum, Bereich, Summe, Median, Mittelwert, Standardfehler des Mittelwerts, Konfidenzintervall des Mittelwerts, Varianz, Standardabweichung und Koeffizient von Varianz [34]. In den Ergebnissen werden nur wenige erforderliche Outputs präsentiert und diskutiert.

      GIS-Mapping

      Das Arc Geographical Information System (ArcGIS) hat in der räumlichen Analyse und Modellierung aus verschiedenen Perspektiven viel Verwendung gefunden und ist eines der fortschrittlichsten und zuverlässigsten verfügbaren geospatialen Analysewerkzeuge [35,36,37]. Allerdings ist QGIS, ein Open-Source-GIS-Tool, im Bereich der Geoanalyse sehr beliebt geworden [38]. In dieser Studie wird QGIS verwendet, um geokodierte Standorte auf einer Karte unter Verwendung von QGIS Version 2.18.2 für die Windows-Umgebung darzustellen [38]. Innerhalb der QGIS-Umgebung bietet das Open-Layer-Plugin Optionen zur Auswahl von Google Maps und OSM als Basiskarten, auf denen geokodierte Standorte geplottet werden. Diese Standorte wurden zur Visualisierung, zum Vergleich und zur Validierung in Google Maps und OSM eingezeichnet. Google Earth, ein kostenloses virtuelles Globus-, Karten- und geografisches Informationsprogramm, das verschiedene Kartenfunktionen bietet und eines der zuverlässigsten Geokodierungstools auf dem Markt ist, wurde ebenfalls verwendet, um die Standortgenauigkeit zu untersuchen [39]. Google Earth bietet eine Street View-Option, die aus einer Höhe von ca. 2,5 m eine 360° horizontale und 290° vertikale Panoramaansicht auf Straßenniveau bietet [39]. Diese helfen Benutzern, die tatsächlichen Standorte zu überprüfen, indem sie auf Straßenebene zoomen.


      QGIS: Was sind Ihre wesentlichen Plugins?

      Bei der Arbeit benutze ich Esri 10.3, aber ich habe zum Spaß etwas mit QGIS herumgespielt. Sie fragen sich nur, was die wichtigsten Pluggins für alle sind? Was ist auch Ihre bevorzugte Datenbank? Ich beginne gerade erst mit Spatialite. Ich kenne nur die esri gdb.

      Ich würde QGIS2Web hinzufügen, um statische Webkarten aus QGIS heraus zu veröffentlichen

      Datenbank: PostgreSQL mit PostGIS, sehr gut integriert, kostenlos und mit vollem Funktionsumfang.

      Plugins (die nicht in alphabetischer Reihenfolge erwähnt wurden):

      go2streetview - Öffnet Google Streetview

      Lat Lon Tools - Einfach gut, um einen Koordinatenwert zu erfassen

      QuickOSM - OpenStreetMap-Daten abrufen

      Wählen Sie innerhalb - Meistens innerhalb der Auswahl

      TimeManager - Tolles Visualisierungstool für zeitbasierte Datensätze

      Irgendwelche Ratschläge zu den ersten Schritten mit Postgresql und Postgis? Ich bin ein bisschen ratlos für den Anfang

      Datenbank: auch Spatialite, es ist das einzige, was ich verwenden kann, da ich keinen Zugriff auf einen Server habe.

      Halbautomatische Klassifizierung für die Arbeit mit Landsat, Sentinel usw.

      Mmqgis, ich liebe seinen kml-Export.

      Quickmapservices, das Beste, wenn Sie etwas mit Google Maps oder Openstreeetmaps als Hintergrund drucken möchten.

      TileLayerPlugin ist nützlich show TMS/XYZ Tile Numbers/Zoom Levels, MMQGIS,LatLong Tools, VectorTileReader ermöglicht den Zugriff auf Vektorkachelserver oder lokale mbtiles mit Vektorkacheln, SRTM Downloader, SentinelHub, ArcGIS REST API Connector,MapSwipe, OSM Tools die mit GPKG als Datenbank arbeiten QGIS-LTR 2.18 sowie 3.2 da nicht alle Plugins auf 3x, QGIS2Web, QuickMap Services migriert wurden

      Ein weiterer DXF-Importer / DXF2Shape-Konverter - Ich lebe und sterbe von diesem Plugin zum Importieren von AutoCAD-DWGs

      MMQGIS - verschiedene räumliche Werkzeuge (inkl. Joins und CSV-Exporte, wenn die QGIS-Implementierung b0rky wird)

      Tabellenkalkulationsebenen - so praktisch zum Anzeigen von Kunden-/Kollegenpunktdaten.

      QuickMapServices - schnelle Möglichkeit, Karten auf den Computern von Kollegen zu erhalten, wenn ich keine XYZ-Kacheln einrichten möchte

      Meine bevorzugte Datenbank ist jetzt PostGIS, weil sie nahtlos funktioniert und weniger Hacks erfordert, aber eine steilere Lernkurve hat und etwas mehr Erfahrung mit SQL usw. erfordert.


      Diskussion

      Das Virtual-STEPS-Tool kann ein zuverlässiges Maß für mikroskalige Eigenschaften liefern, die ein aktives Leben unterstützen können. Die absolute Übereinstimmung zwischen virtuellen und Feldaudits und die Übereinstimmung zwischen den Bewertern betrug 80 % oder mehr für die meisten im Virtual-STEPS-Tool enthaltenen Elemente. Die meisten Items wiesen auch gemäß den Cohen-Kappa-Koeffizienten eine hohe bis mäßige Übereinstimmung auf.

      In Übereinstimmung mit früheren Forschungen [8, 12, 15] zeigte das Tool eine höhere Zuverlässigkeit zwischen virtuellen und Feldaudits sowie eine Inter-Rater-Reliabilität für Elemente, die die Überprüfung des Vorhandenseins/Fehlens großer Elemente beinhalten (z. B. Vorhandensein von verkehrsberuhigenden Merkmalen, Verkehrsanlagen, Radwege und Fahrradpuffer). Dies kann darauf zurückzuführen sein, dass diese Gegenstände von Autos leicht erkannt werden können und Autokameras verwendet werden, um GSV-Bilder zu erfassen [7]. Das Tool hatte eine geringere Zuverlässigkeit für Elemente, die eine subjektive Bewertung eines Nachbarschaftsmerkmals erfordern [8, 12, 15, 43], wie z. B. solche, die den Zustand von Merkmalen (z. B. Variation des Gebäudedesigns) oder die Ästhetik der Nachbarschaft (zB Graffiti, Müll, Vorhandensein von Landschaftsgestaltung, Attraktivität des Segments). Die zeitliche Variabilität bestimmter ästhetischer Elemente wie Graffiti und Abfall könnte auch die geringere Zuverlässigkeit erklären, die zwischen virtuellen Audits und Feldaudits für diese Gegenstände beobachtet wurde.

      Wir haben uns entschieden, ein Tool zu entwickeln, um speziell Merkmale der Mikroumgebung zu messen, die ein aktives Leben unterstützen können, da diese Merkmale im Rahmen der Budgets der lokalen Regierungen angemessen modifiziert werden können. Die Transformation der mikroskaligen Umgebung könnte einen bedeutenden Einfluss auf das aktive Lebenspotenzial von Orten haben [5, 6, 44, 45]. Sallis und Kollegen zeigten beispielsweise, dass ein Anstieg vom niedrigsten Quintil der mikroskaligen Gehfähigkeit zum höchsten Quintil bei jüngeren und älteren Erwachsenen zu einer fast 250-prozentigen Zunahme des Gehens für den Transport führen könnte [6]. Mikroskalige Merkmale der gebauten Umwelt, die für ein aktives Leben ungünstig sind, können auch die Vorteile der Fußgängerzone auf Makroebene für gefährdete Bevölkerungsgruppen wie ältere und körperbehinderte Menschen kompensieren [5, 46], was zur unverhältnismäßig hohen Belastung armer städtischer Design geboren von diesen Bevölkerungsgruppen [47].

      Starken und Einschränkungen

      Das Fehlen bestimmter Merkmale in der Umgebung kann zu niedrigen Cohen-Kappa-Werten, aber einer hohen prozentualen Übereinstimmung führen [8]. Wir haben versucht, dieses Problem zu minimieren, indem wir Nachbarschaften mit unterschiedlicher Begehbarkeit (niedrig/mittel/hoch) in unsere Bewertung einbeziehen. Elemente mit hoher prozentualer Übereinstimmung, für die jedoch kein Kappa berechnet werden konnte (z. B. Poller, zerbrochene/verbretterte Fenster), wurden im Tool beibehalten, da die Elemente für die ausgewählten Straßenabschnitte zwar nicht häufig vorkamen, wir sie jedoch als einen wichtigen Beitrag zur Begehbarkeit von Quartieren. Das Item, das den Auditor bat zu beurteilen, ob 30 % oder mehr des Segments von der Sonne beschattet waren, hatte eine schlechte Zuverlässigkeit, die nicht durch eine niedrige Frequenz in den ausgewählten Straßensegmenten erklärt werden konnte. Dieses Item wurde aus dem Tool entfernt, da der Nutzen der Aufnahme des Items in das Tool zwar erheblich sein könnte, insbesondere da mit einer Zunahme von Hitzeereignissen in Städten zu rechnen ist, die Inter-Rater-Reliabilität jedoch schlecht war, was darauf hindeutet, dass die Bewerter erhebliche Schwierigkeiten hatten, sich darauf zu einigen, ob 30 % eines Straßenabschnitts wurde schattiert.

      Virtuelle Audits beinhalten keine sensorischen Eingaben wie Lärmpegel, Geräuschkulisse und Geruch [7], die zu einem Straßenbild für Fußgänger beitragen können. GSV-Bilder können sich auch unvorhersehbar ändern. Eine frühere Studie zeigte, dass dies beim virtuellen Überqueren von Kreuzungen üblich ist [9], was zu zeitlichen Inkonsistenzen im Jahr oder der Jahreszeit der für Audits verwendeten Bilder führte [7]. Die Prüfer stellten mehrere Mängel bei der Verwendung von GSV fest. Im Vergleich zu Feldaudits war es schwierig, feinere Details von Straßenlandschaften wie Zustand (z. B. Qualität von Gehwegen und Bordsteinschnitten) und Instandhaltung (z. B. Landschaftspflege) zu bewerten. Auch wenn der GSV eine gute „Straßenansicht“ bietet, bietet sie nicht immer eine genaue „Fußgängeransicht“. GSV bietet eine etwas höhere Ansicht als die typische Fußgängeransicht mit den Bildern einer am Auto montierten Kamera. Die Verwendung virtueller Audits mit GSV kann daher zum Beispiel zur Aufnahme von Merkmalen führen, die das Fußgängererlebnis nicht unbedingt beeinflussen, wie z für Fußgänger sichtbar.

      Unsere Ergebnisse stimmen mit der Meinung von Griew und Kollegen überein, die zum Ausdruck brachten, dass die Vorteile virtueller Audits ihre Grenzen bei weitem überwiegen [15]. GSV ermöglichte es Prüfern, bequem und sicher Merkmale zu prüfen, die persönlich schwieriger oder gefährlicher zu prüfen waren, wie z. B. das Vorhandensein von zerbrochenen/vernagelten Fenstern. Ein weiterer Punkt, bei dem Auditoren Schwierigkeiten hatten, persönlich zu auditieren, war die Länge der Rückschläge. Im Gegensatz dazu können Auditoren bei virtuellen Audits die durchschnittliche Rücksetzlänge mithilfe des Messtools in Google Satellite leicht schätzen. Virtual-STEPS dauert weniger als 10 Minuten und enthält 40 zuverlässige Elemente, die eine Vielzahl von Konzepten abdecken, die nachweislich das Gehen beeinflussen in der bisherigen Forschung. Die Items sind auch zwischen den Bewertern sehr zuverlässig und spiegeln zuverlässig Feldaudits wider. Die Durchführung der virtuellen Audits dauerte im Durchschnitt etwas länger als die Durchführung von Audits vor Ort (ohne Anfahrtszeit), da die Auditoren mehr als einmal mit verschiedenen Kamerawinkeln virtuell die Straße entlang „laufen“ mussten, um verschiedene Elemente zu bewerten. Trotz einer etwas längeren durchschnittlichen Auditierungszeit waren virtuelle Audits im Vergleich zu Außenprüfungen immer noch viel kostengünstiger und zeitaufwändiger, da Außenprüfungen erhebliche Reisezeiten erfordern.

      Unsere Studie unterscheidet sich von früheren Studien, die die Mikroumgebung aus der Ferne bewertet haben, wie die von Zhu und Kollegen [12], indem sie ein Werkzeug entwickelt hat, das speziell entwickelt wurde, um die Mikroumgebung großer geografischer Gebiete zu messen. Das Tool entspricht dem Bedarf an Prüfinstrumenten, die effizient für eine umfassende Überwachung eingesetzt werden können. Bestehende Auditing-Tools haben durchschnittlich 92,2 Items pro Tool [6, 13, 15, 22, 23, 26, 28, 34, 48], was ihre Anwendung für Überwachungszwecke erschwert. Das Virtual-STEPS-Tool ist mit nur 40 Elementen benutzerfreundlich. Wir haben auch lange Segmente in unsere Audits einbezogen, um sicherzustellen, dass alle Arten von Segmenten in unsere Stichprobe aufgenommen werden, haben jedoch nur die ersten 300 m jedes Segments auditiert, um das Potenzial der Tools für Überwachungszwecke zu maximieren. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Instrument das Potenzial hat, die Umwelt großer geografischer Gebiete zu bewerten und mit großen nationalen Verwaltungsdatenbanken für epidemiologische Studien verbunden zu werden. Dies könnte die Erforschung der Variationen in Fußgängerstraßenlandschaften ermöglichen, die in Städten und Ländern existieren, und es uns anschließend ermöglichen, ihren Beitrag zum aktiven Leben in verschiedenen Kontexten zu entwirren. GSV Time-Machine könnte auch die Anwendung dieses Auditing-Tools auf Bilder aus mehreren Jahren ermöglichen, was Längsschnittuntersuchungen von Veränderungen in mikroskaligen Umgebungen ermöglicht, die mit gesundheitsbezogenen Verhaltensänderungen verbunden sein könnten. Mit GSV wurden Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um verschiedene Merkmale städtischer Umgebungen zu bewerten, einschließlich der Anzahl der Fußgänger [49], der visuellen Einfassung [50], der Bau- und Wartungsqualität von Gebäudefassaden und der Kontinuität der Straßenmauer [51]. Das Virtual-STEPS-Tool wurde speziell für die Verwendung mit GSV entwickelt, wodurch es das Potenzial hat, neben und bei der Validierung von maschinellen Lerntechniken für die automatisierte Extraktion von Merkmalen der gebauten Umgebung für die Überwachung im großen Maßstab verwendet zu werden.


      QGIS und Google Streetview? - Geografisches Informationssystem

      Laufende Projekte

      Einführung:

      Smartphone-Anwendungen, die als „Mobile Apps“ bekannt sind, erleichtern das Leben der Benutzer und heute stehen Millionen von Apps für verschiedene Zwecke zur Verfügung. Es handelt sich um eine Software, die auf mobilen Geräten verwendet wird und für verschiedene Zwecke wie Unterhaltung, Bankgeschäfte und Arzt-Channeling bestimmt ist. Ziel dieses Vorschlags ist es, eine App zu entwickeln, um Landwirte, Verkäufer und Kunden auf den Gemüse-, Obst- und Fischmärkten zu verbinden und sowohl Marketingprobleme in diesen Sektoren zu minimieren als auch Nachernteverluste zu reduzieren.

      Es gibt mehrere Marketingprobleme im Gemüse- und Obstsektor in Sri Lanka, da keine guten Methoden zur Verbreitung von Marktinformationen verfügbar sind. Ein Landwirt kann seine Produktion leicht auf den Markt verkaufen und ein besseres Einkommen erzielen, während ein anderer Landwirt mit Marketingproblemen konfrontiert ist (Beispiel: niedriger Abholpreis, geringerer Gewinn, großer Nachernteverlust) und am Ende einen finanziellen Verlust erleiden. Ebenso zahlt ein Kunde für Gemüse und Obst einen höheren Preis, während ein anderer gleichzeitig einen vergleichsweise niedrigen Preis dafür bezahlt. Eine Person kann Gemüse und Obst von einem entfernten Ort mit hohen Transportkosten kaufen, da keine Informationen über die nächsten Verkaufsstände verfügbar sind. Diese Probleme sind auch auf dem Fischmarkt üblich. Ein Fischzüchter kann seine Produkte zu einem guten Preis verkaufen, während ein anderer sowohl finanzielle Verluste als auch Verschwendung seiner Produkte erleidet, weil er keinen richtigen Markt hat. Die vorgeschlagene App kann all diese Marketingprobleme im Gemüse-, Obst- und Fischsektor lösen, indem sie verschiedene Interessengruppen verbindet und eine gute Methode zur Informationsverbreitung schafft.

      Hauptziel

      • Schaffen Sie eine Verbindung zwischen Landwirten, Verkäufern und Kunden auf den Gemüse-, Obst- und Fischmärkten und minimieren Sie sowohl Marketingprobleme als auch reduzieren Sie Nachernteverluste.

      Teilziele

      Technischer Partner:

      Arthur C. Clarke Institut für moderne Technologien (ACCIMT)

      Unsere Trainingsprogramme

      Trainingsprogramm von Geographisches Informationssystem

      Präzisionslandwirtschaft und GIS

      1. Kursbeschreibung

      Das Geographische Informationssystem (GIS) ist einzigartig, da es die Untersuchung von Daten ermöglicht, die eine geografische Lage als inhärente Eigenschaft haben. Das GIS ist viel mehr als nur eine Kartierungssoftware, denn es bietet eine Reihe von Werkzeugen zum Manipulieren, Analysieren, Visualisieren und Veranschaulichen von geografischen (räumlichen) Daten., Die Verwendung von GIS kann verwendet werden, um die Beziehungen, Trends und Muster aufzudecken, die sind weder in schriftlicher noch in tabellarischer Form ersichtlich. Die Analyse mit dem GIS liefert Antworten auf einfache bis komplexe Fragen wie: Wo ist der beste Standort für eine Neuentwicklung? Welche Kulturpflanzen, Bewässerungskanäle wären von einer Änderung der örtlichen Zoneneinteilung betroffen? Wo hat die Inzidenz von CKD, Dengue-Krankheit im Laufe der Zeit zugenommen? Darüber hinaus ermöglicht Ihnen die GIS-Datenbank, demografische Merkmale eines bestimmten Gebiets, einer Region, eines Landes oder einer anderen Landmasse zu integrieren.

      2. Kursziel:

      1. Ein Verständnis der grundlegenden Konzepte und Anwendungen der GIS-Technologie zu vermitteln, damit die räumliche Analyse als zusätzlicher Aspekt von Forschung und Studien einbezogen werden kann.
      2. Einführung in die Anwendung von GIS und Fernerkundung als Entscheidungshilfe für Klimawandel, Landwirtschaft, Ernährungssicherheit, Umweltveränderungen und Agrarmarketing.
      3. Den Teilnehmern Kompetenzen zu vermitteln, um ihre eigenen Forschungsprojekte mit der Integration von GIS- und Fernerkundungsdaten und GPS-basierten Feldinformationen zu konzipieren und umzusetzen.
      4. Um die Teilnehmer darin zu schulen, Mobiltelefone oder Tablets zu verwenden, um Daten während Feldbewertungen/Umfragen zu sammeln

      3. Lehrmethoden:

      In diesem Schulungsprogramm lernen die Teilnehmer grundlegende GIS-Konzepte wie Geodatenstrukturen, Datenquellen und Übertragungsmethoden, Projektionen und Koordinatensysteme, Georeferenzierung, Metadaten, unterstützende Software, Global Positioning Systems (GPS), die Integration von Fernerkundung und GIS sowie grundlegende räumliche Analysetechniken wie Überlagerung, Extraktion und Interpolation. Die in den Vorlesungen vorgestellten Konzepte werden durch praktische Computerübungen mit dem GIS-Softwareprodukt ArcGIS 10.x (ESRI, Institut für Umweltsystemforschung Inc.). und Open-Source-Software QGIS 2.x (Quantum GIS) und Android-Apps für Mobiltelefone und Tablets.


      Kann ich die Funktion &ldquoWas ist hier&rdquo in Google Street View verwenden?

      Wenn ich Google Maps verwende, erhalte ich Informationen über den Ort durch "Was ist hier" aus dem Rechtsklick-Menü. Aber ich konnte die gleiche Funktion nicht finden, wenn ich Google Street View verwende.

      Um die Informationen zu erhalten, muss ich die rechte untere Miniaturansicht vergrößern und die Marionette nach oben bewegen (sonst passt das Rechtsklickmenü nicht zu meiner Browsergröße).

      Gibt es eine einfachere Möglichkeit, Informationen abzurufen, wenn ich Google Street View verwende? Ich erwarte für eine Art Erweiterung von Chrome oder Firefox.


      QGIS und Google Streetview? - Geografisches Informationssystem

      Es wäre schön, ESRI Shapefiles über a zu importieren und zu überlagern Google Maps Hintergrund, ohne die Dateien auf einen Webserver hochladen zu müssen. Mit dem neuen HTML5 FileReader Objekte, die in modernen Browsern implementiert sind, ist dies nun möglich. Ich habe etwas Mitternachtsöl verbrannt, um dieses Werkzeug zu schreiben, um es zu lesen, neu zu projizieren Mercator Koordinatensystem und zeigen Sie Shapefiles als Google Maps-Overlays an.

      Die folgenden Schritte veranschaulichen die Verwendung des Tools.

        Verwenden Sie einen modernen Browser (wie z Chrom oder Feuerfuchs), um diese Seite http://dominoc925-pages.appspot.com/mapplets/vshpfile.html zu öffnen.

      Wenn alles gut geht, wird das Shapefile im Hintergrund von Google Maps angezeigt. Möglicherweise müssen Sie die Grenzen des Shapefiles vergrößern, indem Sie auf klicken Weitere Befehle | Shapefile-Schaltflächen anpassenauf der Seitenleiste.


      QGIS und Google Streetview? - Geografisches Informationssystem

      Das amerikanische Feuer, das in schweren Treibstoffen an extremen Hängen etwa 10 Luftmeilen nordöstlich der Gemeinde Foresthill, Kalifornien, und acht Luftmeilen südlich der Interstate 80 brennt, ist auf 14.765 Acres angewachsen.

      Weitere Informationen zum SNAMP-Projekt finden Sie unter: http://snamp.cnr.berkeley.edu/

      Der Workshop-Plan für Herbst 2013 wurde veröffentlicht! Sehen Sie sich diese an: http://gif.berkeley.edu/support/workshops.html.

      • Einführung in Geographische Informationssysteme (GIS): Schwerpunkt Umweltwissenschaften
      • Einführung in Geographische Informationssysteme (GIS): Sozialwissenschaftlicher Fokus
      • Einführung in Global Positioning Systems (GPS): Arbeiten mit Garmin-Empfängern
      • Einführung in die Fernerkundung: Digitale Bilder verstehen
      • Einführung in die Fernerkundung: Pixelbasierte Analyse
      • Einführung in die Fernerkundung: Analyse der Landbedeckungsänderung
      • Einführung in die Fernerkundung: Objektbasierte Bildanalyse (OBIA)
      • Einführung in Open Source GIS: Arbeiten mit Quantum GIS (QGIS)
      • Einführung in die Modellierung der Artenverteilung
      • Erstellen Sie Ihre eigenen Webkarten

      ANR-Mitglieder sind eingeladen, daran teilzunehmen. GIF-Workshops bieten praxisorientierte anwendungsorientierte Schulungen zu einer Vielzahl von raumbezogenen Themen. Workshop-Gebühren sind zu einem subventionierten Satz von 84 US-Dollar für alle UC-Studenten (Absolvent und Bachelor), Dozenten und Mitarbeiter erhältlich. Die Workshopgebühren betragen 224 USD für alle Nicht-UC-Mitglieder.

      Wir haben gerade unseren ersten IGIS-Programm-All-Hands-on-Deck-Retreat abgeschlossen. Wir haben unsere Programmkomponenten evaluiert und große Fortschritte bei der Planung für die Zukunft gemacht.  Der Schlüssel zu unserer Diskussion war das GIS-Training für ANR und die Verbindungen zu den ANR Research and Extension Centers (RECs). Die Komponenten des IGIS-Programms umfassen:

      • GIS-Dienstleistungszentrum: Wenn Sie in ANR sind und Hilfe bei Ihrem GIS-Projekt benötigen, besuchen Sie das ANR Services Center!
      • Ausbildung: Wir entwickeln einen Lehrplan für GIS-Schulungen.  Bleiben Sie dran! Die erste Sitzung ("Intro to WebGIS for ANR" mit Google- und ESRI-Produkten) ist für Ende 2013 geplant.
      • ANR-InfoBase: Wir entwickeln eine Datenbank mit REC-bezogenen Daten und Informationen zu Forschungsprojekten.  Diese Daten werden über ein Online-WebGIS-Portal zur Verfügung gestellt, das mit anderen ähnlichen und ergänzenden landesweiten Bemühungen (einschließlich HOLOS) verbunden ist.  
      • ANR EON: Eddy-Kovarianztürme und Klimasensoren werden an jedem ANR RECs platziert. Alle Sensordaten werden ANR und anderen Forschern zur Verfügung stehen. Sehen Sie sich Todds Beitrag zum Einrichten eines dieser Türme an.

      Die Bereitstellung des Eddy Covariance Flux-Turms wurde am 2. August abgeschlossen und erfasst eine Fülle von Ökoinformatikdaten für Forscher. Dies ist das dritte eines 9-Tower-Netzwerks, das bis Herbst dieses Jahres vollständig bereitgestellt werden soll.

      Ende Juli 2013 verbrachten Kevin Koy, Executive Director des GIF und ich drei Tage lang mit über 50 anderen Wissenschaftlern und Mitarbeitern bei Google, um mehr über die Kartierungs- und Outreach-Tools von Google Earth zu erfahren, die Cloud Computing nutzen. Das Treffen hieß Google Earth for Higher Education Summit und war vollgepackt mit großartigen Informationen und praktischen Workshops. Die ehemalige Kellylabber Karin Tuxen-Bettman war am Ruder, zusammen mit anderen sehr hilfsbereiten Mitarbeitern (einschließlich David Thau - der die Keynote auf der letztjährigen ASPRS-Konferenz hielt). Google Earth Outreach richtet sich an gemeinnützige Organisationen und Bildungseinrichtungen der K-12 und arbeitet nun zunehmend mit Hochschulen zusammen, daher der Gipfel. Wir haben eine Reihe wertvoller Tools für den Einsatz in Klassenzimmern und Workshops kennengelernt, eine kurze Zusammenfassung finden Sie hier.