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Ist es möglich, den Trend/die Werte eines Rasters umzukehren?

Ist es möglich, den Trend/die Werte eines Rasters umzukehren?


Wenn ich beispielsweise ein Raster-DEM habe, das einen Bach mit höheren Erhebungen im Westen (flussaufwärts) und niedrigeren Erhebungen im Osten (flussabwärts) abdeckt, ist es dann möglich, diesen Trend umzukehren, sodass der Osten höhere Erhebungen aufweist? Die Idee ist, die Richtung des Flusses im Wesentlichen umzukehren.


Georeferenzierung

Georeferenzierung ist der Prozess der Zuordnung von Standorten zu geografischen Objekten innerhalb eines geografischen Bezugsrahmens. Es ist von grundlegender Bedeutung für Geodatentechnologien im Allgemeinen und für Geoinformationssysteme (GIS) im Besonderen. Abhängig von der effektiven räumlichen Auflösung können Georeferenzierungsmechanismen allgemein in metrische Georeferenzierung und indirekte Georeferenzierung eingeteilt werden. Die metrische Georeferenzierung, auch kontinuierliche Georeferenzierung genannt, ist koordinatenbasiert. Jeder Ort auf der Erdoberfläche kann durch eine Menge von Werten (Koordinate) in einem Koordinatensystem angegeben werden. Die metrische Georeferenzierung untermauert GIS-Datenbanken, die Sammlungen von räumlichen Features enthalten, auf die durch Koordinaten verwiesen wird. Basierend auf bestehenden metrisch georeferenzierten GIS-Datenbanken rufen indirekte Georeferenzierungsmethoden die metrisch georeferenzierten Standorte über Attributdaten ab. Das Attribut könnte beispielsweise der Name oder der Index sein, der einem Standort zugeordnet ist. Alternativ kann es sich um einige räumliche Relationen handeln, wie zum Beispiel topologische Relationen oder Distanzrelationen. Es gibt einige Variationen indirekter Georeferenzierungsmethoden, unter denen die diskrete Georeferenzierung (auch als Geokodierung bezeichnet) sehr häufig in der Humangeographie und vielen anderen Gebieten verwendet wird.


Modelle der ökologischen Hierarchie

Daniela Stojanova, . Sašo Džeroski, in Entwicklungen in der Umweltmodellierung, 2012,

3.3.4. Ergebnisse: Karten der vorhergesagten Auskreuzungsraten

Die Vorhersagen für Testbeispiele, die von Modellen erhalten wurden, die mit GWR, SCLUS und CLUS gelernt wurden (die Ergebnisse werden erhalten, indem onefold als Testset und die restlichen Folds als Trainingsset verwendet werden) werden in zwei geografischen Karten der Auskreuzungsraten visualisiert (siehe Abb 3.4 a–c). Die Karten stellen das Untersuchungsgebiet von FOIXA dar, wie in Abb. 3.1 dargestellt. Allerdings stellen wir hier nur die Stichprobenpunkte dar und lassen die GV- und Nicht-GV-Felder außer Acht, um einen detaillierteren Überblick über die vorhergesagten Auskreuzungsraten an den Stichprobenpunkten zu erhalten.

ABBILDUNG 3.4. Karte der vorhergesagten Auskreuzungsrate für die Stichprobenauswahl ausgewählter Punkte in der FOIXA-Region, erstellt unter Verwendung von (a) GWR, (b) SCLUS (b = 20 %, Global Morans ich, α = 0,5) und (c) CLUS. Für die Farbversion dieser Abbildung wird der Leser auf die Online-Version dieses Buches verwiesen.

Die unter Verwendung des GWR-Modells erhaltene Karte liefert „Salz und Pfeffer“-Ergebnisse (siehe Abb. 3.4 a). Dies bedeutet, dass die Vorhersagen, die im Raum nahe beieinander liegen, tendenziell sehr unterschiedliche Werte haben (sehr hohe Auskreuzungsraten kommen sehr nahe an sehr niedrige). Wenn sie auf einer geografischen Karte aufgetragen werden, bilden sie keine schöne glatte kontinuierliche Oberfläche, aber es gibt Schärfe und Diskontinuität, so dass die Karte wie eine Mischung aus „Salz und Pfeffer“ aussieht. Dies liegt daran, dass GWR an jedem Punkt lokale Modelle erstellt, die unabhängig von den in den benachbarten Punkten gebauten Modellen sind. Andererseits nutzen die GWR-Modelle die räumliche Dimension aus, indem sie die positive Autokorrelation zwischen benachbarten Punkten im Raum nutzen und auf diese Weise die stationäre Autokorrelation aufnehmen.

Im Gegensatz dazu zeigt die Karte der Vorhersagen, die unter Verwendung des von SCLUS gelernten Modells erhalten wurden (siehe Abb. 3.4 b), dass die Vorhersagen glatter sind. Dies bedeutet, dass die Vorhersagen, die im Raum nahe beieinander liegen, tendenziell ähnliche Werte haben (sehr hohe/niedrige Auskreuzungsraten liegen sehr nahe beieinander) und wenn sie auf einer geografischen Karte aufgetragen werden, bilden sie eine schöne glatte kontinuierliche Oberfläche ohne scharfe Kanten und Diskontinuitäten. Daher sind SCLUS-Modelle hinsichtlich der erhaltenen Fehler genauer ( Tab. 3.1 ) und sinnvoller als Wettbewerbsmodelle, da sie interpretierbarer sind ( Abb. 3.3 b) als alle anderen Modelle. Darüber hinaus werden SCLUS-Vorhersagen auch räumlich geglättet. In der Praxis machen diese Eigenschaften SCLUS-Modelle nützlicher als (sowohl räumliche als auch a-räumliche) Konkurrenten, da die durch die Verwendung dieser Modelle erhaltene geografische Masse realistischer und einfacher zu interpretieren ist.

Die Karte, die mit dem von CLUS gelernten Modell erhalten wurde (siehe Abb. 3.4 c) ist undeutlicher als die Karte, die mit dem GWR-Modell erhalten wurde, aber wir stellen fest, dass sie etwas schärfer ist und einige Unterbrechungen aufweist als die, die mit dem Modell erhalten wurde von SCLUS gelernt. Dies wird durch die Tatsache unterstützt, dass die Genauigkeit der mit CLUS erhaltenen Vorhersagen besser ist als die des GWR-Modells und schlechter als die Genauigkeit des von SCLUS gelernten Modells.


Transformieren des Rasters

Wenn Sie genügend Links erstellt haben, können Sie das Raster-Dataset transformieren – oder verzerren –, damit es dauerhaft mit den Kartenkoordinaten der Zieldaten übereinstimmt. Sie haben die Wahl, ein Polynom, einen Spline, eine Anpassung oder eine projektive Transformation zu verwenden, um die korrekte Kartenkoordinatenposition für jede Zelle im Raster zu bestimmen.

Die Polynomtransformation verwendet ein auf Kontrollpunkten aufgebautes Polynom und einen Least-Squares-Fit-(LSF)-Algorithmus. Es ist für globale Genauigkeit optimiert, garantiert jedoch keine lokale Genauigkeit. Die Polynomtransformation ergibt zwei Formeln: eine zum Berechnen der Ausgabe-x-Koordinate für einen Eingabeort (x,y) und eine zum Berechnen der y-Koordinate für einen Eingabeort (x,y). Das Ziel des Least-Squares-Anpassungsalgorithmus besteht darin, eine allgemeine Formel abzuleiten, die auf alle Punkte angewendet werden kann, normalerweise auf Kosten einer leichten Verschiebung der Positionen der Kontrollpunkte. Die Anzahl der für dieses Verfahren erforderlichen nicht korrelierten Kontrollpunkte muss 1 für eine Verschiebung nullter Ordnung, 3 für eine affine erste Ordnung, 6 für eine zweite Ordnung und 10 für eine dritte Ordnung betragen. Die Polynome niedrigerer Ordnung neigen dazu, einen Zufallstypfehler zu ergeben, während die Polynome höherer Ordnung dazu neigen, einen Extrapolationsfehler zu ergeben.

Die Polynomtransformation erster Ordnung wird häufig verwendet, um ein Bild zu georeferenzieren. Unten ist die Gleichung zum Transformieren eines Raster-Datasets unter Verwendung der affinen Polynomtransformation (erster Ordnung) aufgeführt. Sie können sehen, wie sechs Parameter definieren, wie die Zeilen und Spalten eines Rasters in Kartenkoordinaten umgewandelt werden.

Ein Polynom nullter Ordnung wird verwendet, um Ihre Daten zu verschieben. Dies wird häufig verwendet, wenn Ihre Daten bereits georeferenziert sind, aber eine kleine Verschiebung wird Ihre Daten besser ausrichten. Es ist nur eine Verbindung erforderlich, um eine Polynomverschiebung nullter Ordnung durchzuführen. Es kann eine gute Idee sein, ein paar Links zu erstellen und dann denjenigen auszuwählen, der am genauesten aussieht.

Verwenden Sie eine Transformation erster Ordnung oder eine affine Transformation, um ein Raster-Dataset zu verschieben, zu skalieren und zu drehen. Dies führt im Allgemeinen zu geraden Linien im Raster-Dataset, die im verzerrten Raster-Dataset als gerade Linien abgebildet werden. Daher werden Quadrate und Rechtecke im Raster-Dataset im Allgemeinen in Parallelogramme mit beliebiger Skalierung und Winkelorientierung umgewandelt.

Mit mindestens drei Verknüpfungen kann die mathematische Gleichung, die bei einer Transformation erster Ordnung verwendet wird, jeden Rasterpunkt genau auf die Zielposition abbilden. Mehr als drei Links führen zu Fehlern oder Residuen, die über alle Links verteilt sind. Sie sollten jedoch mehr als drei Links hinzufügen, denn wenn ein Link positionell falsch ist, hat dies einen viel größeren Einfluss auf die Transformation. Auch wenn der mathematische Transformationsfehler zunehmen kann, wenn Sie mehr Links erstellen, erhöht sich die Gesamtgenauigkeit der Transformation.

Je höher die Transformationsordnung, desto komplexer die korrigierbare Verzerrung. Transformationen über der dritten Ordnung werden jedoch selten benötigt. Transformationen höherer Ordnung erfordern mehr Verbindungen und erfordern daher zunehmend mehr Verarbeitungszeit. Wenn Ihr Raster-Dataset gestreckt, skaliert und gedreht werden muss, verwenden Sie im Allgemeinen eine Transformation erster Ordnung. Wenn das Raster-Dataset jedoch gebogen oder gekrümmt sein muss, verwenden Sie eine Transformation zweiter oder dritter Ordnung.

Die Spline-Transformation ist ein echtes Rubbersheeting-Verfahren und optimiert für lokale Genauigkeit, aber nicht für globale Genauigkeit. Es basiert auf einer Spline-Funktion – einem stückweisen Polynom, das Stetigkeit und Glätte zwischen benachbarten Polynomen beibehält. Spline wandelt die Quellkontrollpunkte genau in Zielkontrollpunkte um. Es kann nicht garantiert werden, dass die Pixel, die von den Kontrollpunkten entfernt sind, genau sind. Diese Transformation ist nützlich, wenn die Kontrollpunkte wichtig sind und es erforderlich ist, dass sie genau registriert werden. Das Hinzufügen weiterer Kontrollpunkte kann die Gesamtgenauigkeit der Spline-Transformation erhöhen. Spline erfordert mindestens 10 Kontrollpunkte.

Die Anpassungstransformation optimiert sowohl die globale LSF als auch die lokale Genauigkeit. Es basiert auf einem Algorithmus, der eine Polynomtransformation und Interpolationstechniken für triangulierte irreguläre Netzwerke (TIN) kombiniert. Die Anpassungstransformation führt eine Polynomtransformation unter Verwendung von zwei Sätzen von Kontrollpunkten durch und passt die Kontrollpunkte lokal an, damit sie mit einer TIN-Interpolationstechnik besser mit den Zielkontrollpunkten übereinstimmen. Die Anpassung erfordert mindestens drei Kontrollpunkte.

Die projektive Transformation kann Linien verkrümmen, so dass sie gerade bleiben. Dabei dürfen Linien, die einmal parallel waren, nicht mehr parallel bleiben. Die projektive Transformation ist besonders nützlich für Schrägbilder, gescannte Karten und für einige Bildprodukte wie Landsat und Digital Globe. Zur Durchführung einer projektiven Transformation sind mindestens vier Verbindungen erforderlich. Wenn nur vier Verbindungen verwendet werden, ist der RMS-Fehler null. Wenn mehr Punkte verwendet werden, liegt der RMS-Fehler leicht über Null.


4. GIS-T-Anwendungen

GIS-T ist eines der führenden GIS-Anwendungsfelder. Viele GIS-T-Anwendungen wurden bei verschiedenen Verkehrsunternehmen und Privatunternehmen implementiert. Sie decken einen Großteil der breites Spektrum an Transport und Logistik:

  • Infrastrukturplanung und -management
  • Analyse der Verkehrssicherheit.
  • Analyse der Reisenachfrage.
  • Verkehrsüberwachung und -steuerung.
  • Planung und Betrieb des öffentlichen Nahverkehrs.
  • Wirtschafts- und Umweltverträglichkeitsprüfung.
  • Routing und Terminplanung.
  • Fahrzeugverfolgung und Versand.
  • Flottenmanagement.
  • Standortauswahl und Einzugsgebietsanalyse.
  • Leitung der Lieferkette.

Jede dieser Anwendungen hat in der Regel spezifische Daten- und Analyseanforderungen. Beispiel: Ein Straßennetz darstellen als Mittellinien kann für Transportplanungs- und Fahrzeug-Routing-Anwendungen ausreichend sein. Eine verkehrstechnische Anwendung hingegen kann eine detaillierte Darstellung von einzelne Fahrspuren, Gehwege und sogar die Krümmung von Wegen. Auch Abbiegebewegungen an Kreuzungen könnten für eine verkehrstechnische Studie von entscheidender Bedeutung sein, nicht jedoch für eine regionale Reisebedarfsstudie.

Diese unterschiedlichen Anwendungsanforderungen sind direkt relevant für die GIS-T-Datendarstellung und die GIS-T-Analyse- und Modellierungsprobleme. Was wäre ein geeignetes GIS-T-Design, das die Analyse- und Modellierungsanforderungen verschiedener Anwendungen unterstützen könnte, wenn die Notwendigkeit besteht, Verkehrsnetze eines Untersuchungsgebiets in verschiedenen Maßstäben darzustellen? In diesem Fall ist ein GIS-T-Datenmodell wünschenswert, das mehrere geometrische Darstellungen desselben Verkehrsnetzes ermöglicht. Die Forschung zu Unternehmens- und mehrdimensionalen GIS-T-Datenmodellen zielt darauf ab, diese wichtigen Fragen der bessere Datendarstellungen zur Unterstützung verschiedener Transportanwendungen.

Mit dem schnellen Wachstum des Internets und der drahtlosen Kommunikation gibt es eine Reihe von internetbasierten und drahtlosen GIS-T-Anwendungen, insbesondere für Wegbeschreibungen, die die häufigste kommerzielle Nutzung. Global Positioning System (GPS)-Navigationssysteme sind als eingebaute Geräte in Fahrzeugen, wie tragbare Geräte, und überwiegend als eingebaute Anwendungen in Smartphones erhältlich. In Verbindung mit drahtloser Kommunikation können diese Geräte Echtzeit-Verkehrsinformationen bereitstellen und hilfreiche standortbezogene Dienste (LBS). Ein weiterer in den letzten Jahren zu beobachtender Trend ist die wachsende Zahl von GIS-T-Anwendungen in der Privatwirtschaft, insbesondere für Logistikanwendungen. Da viele Unternehmen an geografisch verteilten Standorten tätig sind (z. B. Lieferantenstandorte, Vertriebszentren, Einzelhandelsgeschäfte und Kundenstandorte), kann GIS-T ein nützliches Werkzeug für eine Vielzahl von Logistikanwendungen sein. Viele dieser Logistikanwendungen basieren auf den im E-Commerce weit verbreiteten GIS-T-Analyse- und Modellierungsverfahren wie den Routing- und Facility-Location-Problemen.

GIS-T ist interdisziplinärer Natur und bietet viele Anwendungsmöglichkeiten für reale Probleme.


Rasterdateiformate

Die Geodatabase ist das native Datenmodell in ArcGIS zum Speichern geographischer Informationen, einschließlich Raster-Datasets, Mosaik-Datasets und Raster-Kataloge. Es gibt jedoch viele Dateiformate, mit denen Sie arbeiten können und die außerhalb einer Geodatabase verwaltet werden. Die folgende Tabelle enthält eine Beschreibung der unterstützten Raster-Formate (Raster-Datasets) und ihrer Erweiterungen und gibt an, ob sie schreibgeschützt sind oder auch von ArcGIS geschrieben werden können.

Luftgestütztes Radar mit synthetischer Apertur (AIRSAR) Polarimetrisch

AIRSAR ist ein Instrument, das vom Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA entwickelt und verwaltet wird. ArcGIS unterstützt die polarimetrischen AIRSAR-Daten (POLSAR).

Mehrere Dateien mit einem L, C oder P im Dateinamen gefolgt von .dat. Zum Beispiel: mission_l.dat (L-Band) und mission_c.dat (C-Band).

ARC Digitalisierte Rastergrafiken (ADRG)

Verteilt auf CD-ROM von der National Geospatial-Intelligence Agency (NGA). ADRG wird geografisch unter Verwendung des Equal-Arc-Second-Raster-Chart/Map-Systems (ARC) referenziert, bei dem der Globus in 18 Breitenbänder oder Zonen unterteilt ist. Die Daten bestehen aus Rasterbildern und anderen Grafiken, die durch das Scannen von Quelldokumenten erzeugt werden.


Geodaten verwenden

Was ist ein GIS?

Die gängigste Methode zur Verarbeitung und Analyse von Geodaten ist die Verwendung eines GIS oder geographisches Informationssystem. Dies sind Programme oder eine Kombination von Programmen, die zusammenarbeiten, um Benutzern zu helfen, ihre Geodaten zu verstehen. Dies umfasst Verwaltung, Manipulation und Anpassung, Analyse und Erstellung von visuellen Anzeigen. Ein Benutzer verwendet normalerweise mehrere räumliche Datensätze gleichzeitig und vergleicht sie oder kombiniert sie miteinander. Jeder räumliche Datensatz kann als Schicht bezeichnet werden.

Wenn Sie GIS für ein Gemeindeprojekt verwenden, verfügen Sie möglicherweise über Vektordaten wie Straßendaten (Linien), Nachbarschaftsgrenzendaten (Polygone) und Hochschulstandorte (Punkte). Jedes Dataset wäre als eigener Layer in Ihrem GIS vorhanden. Die Platzierung von Ebenen ist für visuelle Zwecke wichtig, da sie Ihnen helfen, die verschiedenen Datentypen zu verstehen und Ihre Ergebnisse leicht verständlich darzustellen. In diesem Fall möchten Sie sicherstellen, dass High School-Punkte und Straßenlinien Layer über den Nachbarschaftsgrenzen sind. Andernfalls könnten Sie sie nicht sehen.

Das Feld und das Studium von GIS reichen weit über die digitale Kartierung und Kartographie hinaus. Es besteht aus einer Vielzahl von Kategorien, darunter räumliche Analyse, Fernerkundung und Geovisualisierung. In diesen GIS-Bereichen werden die Geodaten viel komplexer und schwieriger zu verwenden.

Neben Raster- und Vektordaten gibt es auch LiDAR-Daten (auch Punktwolken genannt) und 3D-Daten. LiDAR-Daten sind Daten, die über Satelliten, Drohnen oder andere Fluggeräte gesammelt werden. 3D-Daten sind Daten, die die typischen 2D-Koordinaten für Breiten- und Längengrad erweitern und Höhe und/oder Tiefe in die Daten einbeziehen. Diese Daten sind zwar komplex, aber reich an Informationen und können verwendet werden, um eine Vielzahl von Problemen im Zusammenhang mit der Erdoberfläche zu lösen.

Verwenden von räumlichen Daten für Grafiken

Karten sind eine gängige Praxis zur Darstellung von Geodaten, da sie komplexe Themen leicht vermitteln können. Sie können helfen, Entscheidungen zu validieren oder Beweise für die Entscheidungsfindung bereitzustellen, andere über historische Ereignisse in einem Gebiet zu unterrichten oder ein Verständnis für natürliche und vom Menschen verursachte Phänomene zu vermitteln.

Beim Erstellen von Visualisierungen, Grafiken oder Karten mit räumlichen Daten sind verschiedene geografische Elemente zu berücksichtigen. Eines der wichtigsten und zufällig auch problematischsten Elemente ist die Projektion. Die Projektion einer Karte beschreibt die Art und Weise, wie die Erdoberfläche, eine dreidimensionale Form, abgeflacht und auf einer zweidimensionalen Oberfläche dargestellt wird. Keine Projektion ist perfekt und abhängig von Ihrer Projektion opfern Sie möglicherweise die Genauigkeit in Bezug auf Form, Fläche, Entfernung oder Richtung.

ein. b.

Karten können auch verwendet werden, um typische nicht-visuelle Elemente der Gesellschaft darzustellen. Zum Beispiel das Auftreten bestimmter Ereignisse, das Einkommensniveau, alle demografischen Deskriptoren oder Beziehungen wie die Anzahl der Hitzschläge in einem Gebiet im Vergleich zur Temperatur. Eine einfache Darstellungsmethode ist eine Klassifikationskarte, auch Choroplethenkarte genannt.

Choroplethenkarten kommunizieren leicht Unterschiede, Konsistenzen oder Muster im Raum. Klassifizierte Bereiche in einer Choroplethenkarte haben deutliche Grenzen, während Heatmaps, die die Konzentration oder Dichte eines Phänomens zeigen, undeutliche Grenzen haben. Klassifizierung oder Heatmaps können als unterste Ebene für andere Variablen wie Autounfälle oder Kriminalität verwendet werden, um bestimmte Trends und potenzielle Korrelationen hervorzuheben.

ein. b. c.

Geodaten für Statistiken verwenden

Wie bei allen Daten müssen Sie, um räumliche Daten wirklich zu verstehen und zu verstehen, was sie sagen, ein gewisses Maß an statistischer Analyse durchführen. Diese Prozesse werden Ihnen helfen, Antworten zu finden und bessere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen. Der Hauptunterschied zwischen Geodaten und allen anderen Datentypen bei der statistischen Analyse besteht darin, dass Faktoren wie Höhe, Entfernung und Fläche in Ihrem Analyseprozess berücksichtigt werden müssen.

Während die Notwendigkeit, zusätzliche Variablen zu einem Standort berücksichtigen zu müssen, einschüchternd sein kann, sind viele räumliche statistische Prozesse den grundlegenden statistischen Methoden ziemlich ähnlich. Beispielsweise kann die Interpolation Ihnen helfen, den Wert einer Stichprobe zu schätzen oder vorherzusagen, und die räumliche Interpolation kann Ihnen helfen, den Wert einer Variablen an einer Stichprobenposition zu schätzen oder vorherzusagen. In ähnlicher Weise misst die räumliche Autokorrelation den Ähnlichkeitsgrad zwischen Probenorten, genau wie eine typische Autokorrelation durchgeführt wird.

Zusätzliche Arten von räumlichen Daten

Geodaten werden zwar schon seit langem zur Analyse und Darstellung der Erdoberfläche verwendet, sind jedoch nicht auf die Außenumgebung beschränkt. Es gibt viele Architektur-, Ingenieur- und Bauunternehmen (AEC), die CAD- (Computer Aided Design) und BIM (Building Information Model)-Daten in ihrer täglichen Arbeit verwenden. Obwohl CAD und BIM nicht unbedingt als traditionelle Geodaten betrachtet werden müssen, müssen sie und andere AEC-Formate auch viele räumliche Elemente berücksichtigen, um ihre Arbeit zu verstehen.

Auch die Kartierung ist nicht mehr auf die Natur beschränkt. Indoor-Mapping und Wegfindung werden vor allem in großen Gebäuden und Einrichtungen wie Einkaufszentren, Arenen, Krankenhäusern und Campussen immer beliebter. Dieses Studienfach ist neu, aber es gibt keine Anzeichen für ein Ende. Jeder hat heutzutage ein Smartphone und verwendet es, um sich in der Natur zurechtzufinden. Warum also nicht auch in Innenräumen helfen?


6.6 Datenquellen

Das USAboundaries-Paket, https://github.com/ropensci/USAboundaries, enthält Bundesstaat-, Landkreis- und Postleitzahlendaten für die USA. 26 Neben den aktuellen Grenzen gibt es auch Staats- und Kreisgrenzen, die bis ins 17. Jahrhundert zurückreichen.

Das Tigris-Paket, https://github.com/walkerke/tigris, erleichtert den Zugriff auf die TIGRIS-Shapefiles der US-Volkszählung. 27 Es enthält die Grenzen von Bundesstaaten, Landkreisen, Postleitzahlen und Zählbezirken sowie viele andere nützliche Datensätze.

Das rnaturalearth-Paket 28 bündelt die kostenlosen, qualitativ hochwertigen Daten von http://naturalearthdata.com/. Es enthält Ländergrenzen und Grenzen für die oberste Region innerhalb jedes Landes (z. B. Bundesstaaten in den USA, Regionen in Frankreich, Grafschaften in Großbritannien).

Das osmar-Paket https://cran.r-project.org/package=osmar umschließt die OpenStreetMap-API, sodass Sie auf eine breite Palette von Vektordaten einschließlich einzelner Straßen und Gebäude zugreifen können 29

Wenn Sie Ihre eigenen Shape-Dateien ( .shp ) haben, können Sie diese mit sf::read_sf() in R laden.


Kostenlose Daten zur Anwendung der vorgeschlagenen Funktionen stehen direkt im rasterdiv-Paket (https://CRAN.R-project.org/package=rasterdiv) zur Verfügung. Das in diesem Dokument verwendete Copernicus Sentinel-2-Bild kann kostenlos heruntergeladen werden von: https://scihub.copernicus.eu/, Bildkachel-Referenz: S2A_MSIL2A_20200905T101031_N0214_R022_T32TPS_20200905T130252.

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Verwendung, Vor- und Nachteile von GIS-Daten (Geographische Informationssysteme)

Ein geografisches Informationssystem wird allgemein als GIS bezeichnet. Es ist ein integrierter Satz von Hardware- und Softwarewerkzeugen, die verwendet werden, um die digitalen räumlichen (geografischen) und zugehörigen Attributdaten zu bearbeiten und zu verwalten.

Was ist ein GIS?

A (GIS) ist ein computerbasiertes Werkzeug zur Kartierung, Analyse geographischer Phänomene, die auf der Erde auftreten, und integriert gängige Datenbankoperationen wie die Abfrage und die statistische Analyse mit den einzigartigen Vorteilen der Visualisierung und geographischen Analyse, die Karten bieten .

Die GIS-Technologie kann alle Arten von geografischen Referenzdaten sowie die digital manipulierten Bilder von der Erdoberfläche erfassen und die Daten in 3D darstellen. Die Fachleute und Domänenspezialisten verwenden GIS-Technologie, um ihre einzigartigen räumlichen Probleme anzugehen .

GIS-Technologie verfügt über hervorragende Fähigkeiten , die GIS von anderen Informationssystemen unterscheiden und es für eine Vielzahl von öffentlichen und privaten Unternehmen wertvoll machen , um die Ereignisse zu erklären , die Ergebnisse vorherzusagen und Planungsstrategien zu planen .

Sie wissen, dass Kartenerstellung und geografische Analyse nicht neu sind, aber ein GIS führt diese Aufgaben schneller und mit mehr Raffinesse aus als herkömmliche manuelle Methoden.

Geographic Information System ist eine Multi-Milliarden-Dollar-Industrie, die Hunderttausende von Menschen weltweit beschäftigt. Es wird an Schulen, Colleges und Universitäten auf der ganzen Welt gelehrt.

Die GIS-Technologie bietet die Möglichkeiten zur Datenerfassung, Datenverwaltung, Datenmanipulation und -analyse sowie die Ergebnispräsentation in grafischer und in Berichtform, mit besonderem Schwerpunkt auf der Erhaltung und Nutzung inhärenter Eigenschaften von Geodaten.

GIS wird in der Naturschutzforschung verwendet. Es bietet ein besseres Zeitmanagement, da das Auffinden der Standorte fast sofort erfolgt. Die Erfassung von Daten ist mit GIS schneller und der Standort ist genauer, wenn das Signal gefunden werden kann.

Es gibt viele Daten , die mit GIS angezeigt und inventarisiert werden können , wie zB die natürlichen Ressourcen , die Tierwelt , die kulturellen Ressourcen , die Brunnen , die Quellen , die Wasserleitungen , die Hydranten , die Straßen , die Bäche und die Häuser .

GIS-Daten und zugehörige Modellausgaben sind ebenso gut wie die Methoden der Fernerkundung, aus denen sie abgeleitet werden, wie Luftbilder, Satellitenbilder, Laseraltimetrie, Feldvermessungen, Digitalisierung usw.

Vorteile der GIS-Technologie

Geographische Informationssysteme können räumliche Informationen visualisieren Macht, die Karten mit den gezeigten Bildern zu erstellen, Es cEs kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit Geographie verwendet werden. Es kann pdie Lösungen für die Probleme finden und es kann seismische Aktivität genau modellieren.

GIS-Technologie bietet Zeitmanagement, Es bietet schnelle Erfassung von Daten, Es präsentiert Katalog von Daten, Es hat hoch Genauigkeit, Es präsentiert bessere Vorhersagen und Analysen.

GIS verbessert die organisatorische Integration , kann Hardware , Software und Daten zur Erfassung , Verwaltung , Analyse integrieren und alle Arten von geografisch bezogenen Informationen darstellen .

Es ermöglicht uns , die Daten auf vielfältige Weise anzuzeigen , zu verstehen , zu hinterfragen , zu interpretieren und zu visualisieren , die Beziehungen , Muster und Trends in Form von Karten , Globen , Berichten und Diagrammen aufzeigen .

Ein GIS hilft Ihnen, die Fragen zu beantworten und die Probleme zu lösen, indem es Ihre Daten auf eine Weise betrachtet, die schnell verständlich und leicht zu teilen ist. Die GIS-Technologie kann in jedes Unternehmensinformationssystem-Framework integriert werden.

GIS-Daten werden im Management natürlicher Ressourcen verwendet, die Hangneigungen, die Aspekte, die Bachnetze, die Bachgefälle, die Vegetation und andere Wassereinzugsgebiete umfassen können, und es gibt eine andere Art von GIS-Informationen, die Vektordaten (Linien) sind, wie z Stream-Kanäle.

Nachteile der GIS-Technologie

Geographisches Informationssystem ist very teure Software, es rerfordert eine enorme Menge an Datumseingaben, um für einige Aufgaben praktikabel zu sein, es macht es fehleranfällig, Es hat relativer Auflösungsverlust und es hat vilation der Privatsphäre.

Das Signal des geografischen Informationssystems muss in abgelegenen Gebieten gefunden werden zu sehr darauf angewiesen, TDer geografische Fehler nimmt zu, wenn Sie in einen größeren Maßstab gelangen, da die Erde rund ist. Die Finanzierung von GIS wird benötigt, weil es teurer ist, und es werden Kenntnisse der Geografie verloren gehen.

GIS-Layer verursachen einige kostspielige Fehler, wenn die Immobilienmakler die GIS-Karte oder den Entwurf des Ingenieurs um die Versorgungsleitungen des GIS herum interpretieren sollen. Die Datenverfügbarkeit ist ein großes Problem. Wenn die Daten nicht verfügbar sind, ist das GIS-System system nutzlos .

Nachteile des Einsatzes von GIS sind, dass seine technischen Eigenschaften die Ergebnisse als zuverlässiger darstellen können, als sie tatsächlich sind, und die Fehler und Annahmen versteckt werden können, was dazu führt, dass die Ergebnisse nicht hinterfragt werden.

Ein weiteres Problem bei der Analyse der Ergebnisse eines GIS besteht darin, dass die Ergebnisse nur so genau sind wie die Daten, aus denen sie stammen. Daher können die Daten möglicherweise nicht in verschiedenen Kontexten verwendet werden, insbesondere wenn die Daten nicht anwendbar sind.

GIS - Technologie ist nicht wie die anderen Programme , Sie kommt nicht von der Stange , Sie müssen also nach dem Benutzerdesign zusammengestellt und konstruiert werden , Dies kann ein langer , komplexer und kostspieliger Prozess sein , Daher können einige GIS - Systeme in ihrer Funktion versagen Umsetzung, da ihre Erstellung überstürzt oder unzureichend geplant wurde.

GIS-Systeme sind so komplex, dass die Technologie hinter der GIS-Technologie schnell expandiert, was dazu führt, dass GIS-Systeme eine hohe Veralterungsrate aufweisen. Da GIS relativ neu ist, ist die Integration von GIS-Daten in traditionelle Karten schwierig.

Es ist sehr schwierig GIS-Programme zu erstellen, die sowohl schnell als auch benutzerfreundlich sind, GIS-Systeme erfordern normalerweise eine komplexe Befehlssprache, Datenfelder und ihre Zugänglichkeit werden nicht sehr gut verstanden und Daten können unvollständig, veraltet oder fehlerhaft werden, wodurch das GIS irreführend wird.


Schau das Video: How to get Openstreetmap data in shapefile type