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Skript verarbeitet keine Shapefiles von einem Ordner in einen anderen mit PyQGIS?

Skript verarbeitet keine Shapefiles von einem Ordner in einen anderen mit PyQGIS?


Ich arbeite an einem Skript, das Shapefiles aus einem Ordner namens "Originaldateien", verarbeite sie und gib die Ergebnisse dann in einen anderen Ordner namens "Verarbeitete Dateien. Ich habe eine Frage gestellt, wie dies auf Stackoverflow (einschließlich eines Diagramms) erfolgen kann, und habe eine detaillierte Antwort erhalten. Ich versuche jetzt, diese Antwort in das Skript zu integrieren, aber leider werden keine Shapefiles im Verarbeitete Dateien Ordner.

from os.path import expanduser home = expanduser("~") root_dir = home + "Test" original_dir = 'Originaldateien'processed_dir = 'Verarbeitete Dateien' output_1=general.runalg("qgis:creategrid", 1000, 1000, 24108, 18351.157175, 258293.802316, 665638.226408, 1, 'EPSG:7405', None) für Pfad, Unterverzeichnisse, Dateien in os.walk(root_dir): if original_dir in path: für Datei in Dateien: if file.endswith(' .shp'): Ausgaben_2=general.runalg("qgis:clip", Ausgaben_1['SAVENAME'], file, os.path.sep.join(path.split(os.path.sep)[:-1]) + os.path.sep + verarbeitetes_dir + os.path.sep + Datei)

Übersehe ich einen offensichtlichen Schritt?


Versuchen Sie, diese Zeile zu ändern:

output_2=general.runalg("qgis:clip", output_1['SAVENAME'], file, os.path.sep.join(path.split(os.path.sep)[:-1]) + os.path. sep + verarbeitetes_dir + os.path.sep + Datei)

zu:

Ausgaben_2=general.runalg("qgis:clip", Ausgaben_1['SAVENAME'], file, os.path.join(os.path.dirname(path), processing_dir, file))

Die Verwendung von COPY in einem psql-Skript schreibt nicht in die Datei

Ich habe ein Skript mit mehreren Abfragen, die ich in eine CSV-Datei schreiben möchte:

Und ich führe das Skript so aus

Das Skript scheint zu funktionieren, aber es wird nichts nach /tmp geschrieben.

Normalerweise verwende ich copy, kann dies jedoch nicht in einem Skript verwenden. Nach meinem Verständnis erfordert die Verwendung von copy alle Befehle in derselben Zeile, was für mich keine praktikable Option ist.

Haben Sie eine Idee, warum COPY einen Erfolg meldet, aber nichts schreibt?

PS hat versucht, mit sudo und psql zu laufen, und versucht, dem mydb-Benutzer Superuser zu gewähren.


Hinzufügen eines neuen Datensatzes¶

  1. Navigieren Sie zu dem Dataverse, in dem Sie ein Dataset hinzufügen möchten.
  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche “Daten hinzufügen” und wählen Sie im Dropdown-Menü “Neuer Datensatz” aus. Hinweis: Wenn Sie sich im Root-Dataverse oder auf der Seite "Meine Daten" befinden oder auf den Link “Daten hinzufügen” in der Navigationsleiste klicken, wird der von Ihnen erstellte Datensatz im Root-Dataverse gehostet. Sie können dies ändern, indem Sie ein anderes Dataverse auswählen, in dem Sie über die entsprechenden Berechtigungen zum Erstellen von Datasets verfügen, aus der Dropdown-Liste Host Dataverse im Formular zum Erstellen von Datasets. Diese Option zur Auswahl steht nicht mehr zur Verfügung, nachdem Sie das Dataset erstellt haben.
  3. Geben Sie für einen schnellen Einstieg mindestens alle erforderlichen Felder mit einem Sternchen ein (z. B. Datensatztitel, Autor, Beschreibung, Kontakt-E-Mail und Betreff), um eine Datenzitierung mit DOI zu erhalten.
  4. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt “Dateien” und klicken Sie auf “Dateien zum Hinzufügen auswählen”, um alle relevanten Dateien zu Ihrem Datensatz hinzuzufügen. Sie können Ihre Dateien auch direkt aus Ihrer Dropbox hochladen. Trinkgeld: Sie können mehrere Dateien gleichzeitig von Ihrem Desktop direkt in das Upload-Widget ziehen und ablegen oder auswählen. Ihre Dateien werden unter der Schaltfläche “Dateien zum Hinzufügen auswählen” angezeigt, wo Sie eine Beschreibung und Tags (über die Schaltfläche “Tag bearbeiten”) für jede Datei hinzufügen können. Zusätzlich wird für jede Datei eine MD5-Prüfsumme hinzugefügt. Wenn Sie eine tabellarische Datei hochladen, wird dieser Datei ein Universal Numerical Fingerprint (UNF) hinzugefügt.
  5. Klicken Sie auf die Schaltfläche “Dataset speichern”, wenn Sie fertig sind. Ihr unveröffentlichtes Dataset ist jetzt erstellt.

Hinweis: Sie können zusätzliche Metadaten hinzufügen, nachdem Sie die anfängliche Datensatzerstellung abgeschlossen haben, indem Sie auf die Schaltfläche Bearbeiten klicken und Metadaten aus dem Dropdown-Menü auswählen.

Unterstützte HTML-Felder¶


Wie kann ich eine Funktion von einem Plugin in einem anderen Plugin aufrufen?

Ich habe ein grundlegendes Plugin im Admin-Optionsfeld für Ereignisse.

Ich möchte eine Funktion aufrufen, die von einem anderen Social Media Plugin (Mingle) stammt. Ich kann die Plugin-Funktionen im Theme aufrufen, aber nicht in Kerndateien anderer Plugins oder Admin-Panels anderer Plugins, wie es scheint.

Ich habe versucht, die Dateien des anderen Plugins einzubinden, einen Hook zur Themenfunktionsdatei hinzuzufügen, add_action , add_filter , init usw. Aber ich weiß nicht, was das erste Argument für diese Aktionen wäre, da ich die Funktion in einen bestimmten Admin einfügen möchte Seite von einem anderen Plugin.

Die einzige Lösung, die funktioniert hat, besteht darin, den Code der beiden Plugins zusammenzuführen, obwohl es seltsam erscheint, dass es keine einfachere Methode gibt.


Skript verarbeitet keine Shapefiles von einem Ordner in einen anderen mit PyQGIS? - Geografisches Informationssystem

Wie im vorigen Kapitel (ab Seite 59) angedeutet, kann Ihnen die Abfrage von Datengittern im GIS einen ersten Hinweis auf Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren geben. Um eine genauere Vorstellung zu bekommen, müssen Sie eine statistische Analyse der verfügbaren Daten durchführen. Die Regressionsanalyse ist ein einfaches statistisches Werkzeug, um Korrelationen zwischen zwei oder mehr Datentypen zu untersuchen, und ist die am häufigsten verwendete statistische Technik in der Fischereibiologie. Zuerst eine Auffrischung der grundlegenden Mathematik der Regressionsanalyse.

15.1. Lineare Regression

Die lineare Regression ist eine Technik zur Quantifizierung der Beziehung, die in einem Diagramm zwischen zwei Variablen zu sehen ist. Abbildung 15.1 zeigt beispielsweise die Beziehung zwischen der Anzahl der Fischer und der Anzahl der Stellnetze in den verschiedenen Dörfern rund um den Kadim-See. Es zeigt Ihnen eine Beziehung, wenn die Anzahl der Fischer steigt, die Anzahl der Stellnetze in den Dörfern steigt, dies wird als positive Beziehung bezeichnet.

ABBILDUNG 15.1
Das Verhältnis zwischen der Zahl der Fischer und der Zahl
Stellnetze in den verschiedenen Dörfern rund um den Kadim-See

ABBILDUNG 15.2
Verhältnis zwischen der Anzahl der Fischer und ihrem jährlichen Karpfenfang

Betrachtet man jedoch die jährlichen Karpfenfänge der einzelnen Fischer (Abbildung 15.2), so sieht man einen negativen Zusammenhang, bei dem die Fänge mit steigender Zahl der Fischer abnehmen.

Es ist schön zu wissen, dass es eine positive lineare Beziehung zwischen der Anzahl der Fischer und der Anzahl der Stellnetze am Kadimsee gibt, aber unser Ziel ist es, diese Beziehung durch ein mathematisches Modell oder eine mathematische Gleichung zu beschreiben:

In dieser Gleichung ist y, die Anzahl der Kiemennetze, die Variable auf der vertikalen Achse des Diagramms oder die abhängige Variable, während x, die Anzahl der Fischer, die Variable auf der horizontalen Achse oder die unabhängige Variable darstellt. Der Wert a (der negativ, positiv oder null sein kann) wird als Achsenabschnitt bezeichnet, während der Wert b (der positiv oder negativ sein kann) als ‘Slope’ oder ‘Regressionskoeffizient’ bezeichnet wird. Die Frage ist, wie man die Werte von a und b berechnet. Sie werden sich nicht um die Details kümmern, aber in allen statistischen Lehrbüchern werden Sie sehen, dass a und b mit den folgenden Gleichungen berechnet werden können:

x und y sind die Werte der verschiedenen x- und y-Paare, n ist die Anzahl der Paare, ist der Durchschnittswert von y und ist der Durchschnittswert von x.

Sehen Sie sich die folgenden Daten in Tabelle 15.1 an.

TABELLE 15.1
Daten zur Berechnung der Regression zwischen der Zahl der Fischer und der Zahl der Stellnetze am Kadim .-See

Einige grundlegende Berechnungen von Mittelwerten und Summen finden Sie am Ende der Tabelle. Mit diesen Werten und den obigen Formeln können wir unsere Regressionssteigung und unsere Achsenabschnittsparameter berechnen:

und a = 479-9,7412 * 62 = -127.321

Daraus können wir die Beziehung y = -127,3 + 9,74x oder in Worten beschreiben:

Anzahl Stellnetze = -127,3 + 9,74 * Anzahl Fischer.

Beachten Sie, dass die Steigung der Geraden (9.74) eine positive Zahl ist, was anzeigt, dass dies eine positive Beziehung ist. Dies stimmt mit unserer visuellen Interpretation von Abbildung 15.1 überein.

In Tabelle 15.2 sind die Daten für die Anzahl der Fischer und ihren jährlichen Karpfenfang (CPUE) angegeben. Berechnen Sie die Regressionsrelation

TABELLE 15.2
Zusammenhang zwischen der Anzahl der Fischer und der CPUE der Karpfen im Kadim .-See

Ergebnis der Regressionsanalyse: y = 1 465 - 8,6627x.

Heutzutage sind Regressionsanalysen einfacher geworden, da sie in allen Tabellenkalkulationsprogrammen wie Lotus 1-2-3 und Microsoft Excel enthalten sind. In Microsoft Excel wird die Regressionsanalyse in Diagrammen durchgeführt, die mit den Datensätzen erstellt wurden.

Lassen Sie uns unser Lake Kadim-Beispiel in Microsoft Excel ausführen:

1. Starten Sie Microsoft Excel, öffnen Sie die Tabelle ‘Lake Kadim regression analysis.xls’ aus dem Ordner 㢳_Lake_Kad_regr’. Sie sehen den Datensatz mit der Anzahl der Fischer, ihrer CPUE und zwei Grafiken.

2. Aktivieren Sie einen Graphen, indem Sie darauf klicken.

3. Gehen Sie über die Menüleiste zu Chart/Trendlinie hinzufügen. Das Fenster Trendlinie hinzufügen öffnet sich (Abbildung 15.3) und Sie wählen linear aus, indem Sie das Kontrollkästchen aktivieren. Klicken Sie dann im Fenster Trendlinie hinzufügen auf die Registerkarte Optionen und aktivieren Sie Gleichung im Diagramm anzeigen und R-Quadratwert im Diagramm anzeigen (Abbildung 15.4). OK klicken.

ABBILDUNG 15.3
Das Fenster Trendlinie hinzufügen

ABBILDUNG 15.4
Überprüfen der Anzeige der Gleichung auf dem Diagramm und des R-Quadrat auf dem Diagramm

Das Diagramm des Diagramms wird wieder angezeigt. Jetzt mit einer Geraden (der berechneten Regression) und der Relation y = -8,6627x + 1465,8, die Sie zuvor berechnet haben, im Diagramm dargestellt (Abbildung 15.5).

ABBILDUNG 15.5
Die Microsoft Excel-Regression zwischen der Anzahl der Fischer und ihrer CPUE im Kadim-See

In der Grafik sehen Sie auch einen anderen Wert: R 2 = 0,9164. R-Quadrat oder das Bestimmtheitsmaß ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten R. Es ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Datensätzen und spiegelt das Ausmaß der Variation der abhängigen Variablen wider, die durch Variation der unabhängigen Variablen erklärt werden kann Variable. Der Wert der R-Quadrat-Werte liegt zwischen 0 (was absolut keine lineare Beziehung zwischen den Variablen widerspiegelt) und 1 (was eine perfekte Korrelation anzeigt). Wenn beispielsweise R-Quadrat = 0,25 ist, könnten wir sagen, dass die Varianz der unabhängigen Variablen 25 Prozent der Variation der abhängigen Variablen erklärt. Je näher an 1 ist, desto höher ist die Korrelation zwischen den beiden Variablen. Das R-Quadrat wird wie folgt berechnet (Abbildung 15.6):

ABBILDUNG 15,6
Die Gleichung zur Berechnung von R-Quadrat

Ein hoher Wert von R bedeutet jedoch nicht, dass die Regressionsgerade immer statistisch gültig ist. Die offizielle Betrachtungsweise besteht darin, einen t-Test des Regressionskoeffizienten b durchzuführen und den berechneten t-Wert zu testen, oder eine ANOVA (oder Varianzanalyse) durchzuführen und den berechneten Wert der F-Statistik zu testen . Dies kann in jedem statistischen Softwarepaket erfolgen.

15.2. Regression mit einem Avenue-Skript in ArcView

Im Gegensatz zu Microsoft Excel ist die Regressionsanalyse kein integraler Bestandteil von ArcView. Glücklicherweise bietet ArcView eine interne Programmiersprache, die es uns ermöglicht, diese Art von Funktionen zu schreiben. Viele benutzerdefinierte Funktionen, einschließlich der Regressionsanalyse, wurden bereits von ArcView-Benutzern geschrieben und stehen zur öffentlichen Verwendung zur Verfügung (siehe beispielsweise ArcScripts unter http://gis.esri.com/arcscripts/index.cfm).

Den Daten auf der CD liegt ein Beispiel-Regressionsskript bei, das eine lineare Regressionsanalyse ermöglicht. Die verfügbare Methode ist eher einfach, kann nur auf Shapefiles angewendet werden und hat eine eingeschränkte Scatterplot-Funktion. Diese Anwendung wird Ihnen am Beispiel des Kadim-Sees gezeigt und führt eine Regressionsanalyse zwischen der Zahl der Fischer und der Zahl der Stellnetze in den Dörfern rund um den Kadim-See durch.

1. Starten Sie ArcView, öffnen Sie ein neues Projekt und eine neue Ansicht. Zur Themenansicht hinzufügen (aus dem Ordner 㢳_Lake_Kad_regr’): ‘Pais pesca country.shp’, ‘Lake Kadim Boundary.shp’, ‘Lake Kadim data.shp’ und ‘Fishing Dorfsee kadim.shp’.

2. Überprüfen Sie die Projektion und das Arbeitsverzeichnis.

3. Zuerst müssen Sie das Skript hinzufügen. Schließen Sie die Ansicht und öffnen Sie ein neues Skript im Projektfenster (Abbildung 15.7).

ABBILDUNG 15.7
Öffnen eines neuen Skripts

4. Sie gelangen in das Skript-Fenster, wo Sie das Avenue-Skript ‘bvreg.ave’ öffnen müssen Dies ist eine Textdatei und wird zu Ihrer Bequemlichkeit in den gleichen Ordner wie die Theme-Datei 㢳_Lake_Kad_regr’ . gelegt . Gehen Sie zu S kript/Textdatei laden. (Abbildung 15.8).

5. Das Fenster zum Laden des Skripts wird angezeigt. Gehen Sie in das richtige Unterverzeichnis, wählen Sie das Skript ‘bvreg.ave’ und klicken Sie auf OK (Abbildung 15.9).

ABBILDUNG 15.8
Laden einer Skripttextdatei

ABBILDUNG 15.9
Auswahl des Regressionsskripts

Um das Skript auszuführen, müssen Sie einige Tricks kennen. Zuerst müssen Sie das Skript kompilieren. ‘Compiling’ bedeutet einfach, dass ArcView den Codetext auf Fehler überprüft und den Code dann in ein Format umwandelt, das ArcView direkt ausführen kann. Nachdem Sie auf die Schaltfläche ‘Kompilieren’ (Abbildung 15.10) geklickt haben, sehen Sie die Schaltfläche daneben mit der laufenden Person wird aktiv. Dies ist die Schaltfläche zum Ausführen des Skripts. Wenn Sie auf diese Schaltfläche klicken, erhalten Sie eine Fehlermeldung: ‘A(n) Projekt erkennt Anforderung GetActiveThemes nicht’(Abbildung 15.11).

ABBILDUNG 15.10
Skript kompilieren

ABBILDUNG 15.11
Regressionsfehlermeldung

Der Hauptgrund für diese Fehlermeldung ist, dass ArcView nicht weiß, wo es nach den Daten suchen soll, um die Analyse durchzuführen. Der einfachste Weg, dies zu erkennen, besteht darin, die Ansicht zu öffnen, das Thema zu suchen, das die Daten für die Regressionsanalyse enthält, und dieses Thema zu aktivieren. Die Vorgehensweise scheint kompliziert, aber keine Sorge, es funktioniert und wenn Sie es mehrmals gemacht haben, kennen Sie den Trick. Grundsätzlich müssen Sie das Fenster kacheln, damit das View- und das Script-Fenster sichtbar sind. Dann können Sie von einem zum anderen wechseln.

6. Gehen Sie im Skriptfenster über die Menüleiste zu W indow/T ile (Abbildung 15.12). Sie erhalten zwei Fenster auf Ihrem Bildschirm. Öffnen Sie die Ansicht (Abbildung 15.13).

ABBILDUNG 15.12
Kacheln in der Skriptansicht

ABBILDUNG 15.13
Gekacheltes Skript und Ansichtsfenster

7. Nachdem Sie Ihre Ansicht geöffnet haben, kacheln Sie die Fenster erneut über W indow/T ile in der Menüleiste. Sie sollten jetzt drei geöffnete Fenster in Ihrem Projekt sehen und Ihr Ansichtsfenster sollte Ihr aktives Fenster sein. Sie sehen dies daran, dass die Fensterleiste dieses Fensters blau ist. In Ihrer Ansicht sollten vier Themen aufgeführt sein. Klicken Sie auf die Worte ‘Fischerdorf lake kadim.shp’ (nicht auf das Kontrollkästchen), um das Thema zu aktivieren. ArcView weiß nun, welches Theme die Daten für die Regressionsanalyse enthält (Abbildung 15.14).

8. Kehren Sie zum Skriptfenster zurück, indem Sie irgendwo darin klicken, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Skript ausführen (Abbildung 15.15).

ABBILDUNG 15.14
Aktivieren des Datenthemas für die Regression

ABBILDUNG 15.15
Ausführen des Skripts

9. Das Fenster Bivariate Regression wird angezeigt. Zuerst müssen Sie die unabhängige Variable (X) angeben: ‘Fishermen’ (Abbildung 15.16), nach Auswahl von ‘Fishermen’ klicken Sie auf OK. Im nächsten Fenster geben Sie die abhängige Variable (Y), ‘Gill_nets’ (Abbildung 15.17) an und klicken auf OK .

ABBILDUNG 15.16
Auswahl der unabhängigen Variablen

ABBILDUNG 15.17
Auswahl der abhängigen Variablen

10. Das Fenster Ergebnisse der bivariaten Regression wird mit den Ergebnissen der Regression angezeigt. In diesem Fall ähneln die Ergebnisse der Berechnung, die wir zuvor durchgeführt haben. Klicken Sie auf OK. Im nächsten Fenster werden Sie gefragt, ob Sie ein Streudiagramm erstellen möchten. Klicken Sie auf Ja und das Streudiagramm mit der berechneten Regression wird angezeigt (Abbildung 15.19).

ABBILDUNG 15.18
Ergebnisse der bivariaten Regression

ABBILDUNG 15.19
Das Streudiagramm der berechneten Regression

15.2.1. Regressionsanalyse von Lake Kadim-Daten mit einem Avenue-Skript

Führen Sie die Regressionsanalyse zwischen der Anzahl der Fischer und der CPUE mit Daten aus dem Thema ‘Fischerdörfer am Kadimsee’ durch und vergleichen Sie diese mit den Ergebnissen der in Excel durchgeführten Analyse.

Führen Sie eine Reihe von Regressionsanalysen mit den Daten aus den Themen Lake Kadim-Daten durch und füllen Sie Tabelle 15.3 aus.

TABELLE 15.3
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Rohdaten des Kadim .-Sees


Können Hacker die DSGVO-Regeln rund um PII ausnutzen?

Ja! Der Sicherheitsforscher und Student der Oxford University, James Pavur, demonstrierte auf der jüngsten Black-Hat-Konferenz, wie er mithilfe von DSGVO-Anfragen (mit ihrer Erlaubnis) die PII seiner Verlobten von mehreren Organisationen einholen konnte.

Dieses Social Engineering erwies sich für Pavur als effektiv und nicht sehr herausfordernd. Von den 150 gesendeten DSGVO-Anfragen akzeptierten 24 % der Organisationen die E-Mail-Adresse und Telefonnummer seines Verlobten als Identitätsnachweis. Er war in der Lage, ihre Sozialversicherungsnummer, Kreditkartennummer und Ablaufdatum, Kontopasswörter, Geburtsdatum und den Mädchennamen ihrer Mutter abzurufen – genug, um echten Schaden anzurichten.

Wie wirkt sich die DSGVO auf die Struktur von Sicherheitsteams aus?

Die DSGVO definiert mehrere Rollen mit Regeln und Verantwortlichkeiten für jede Rolle. EIN betroffene Person ist eine natürliche Person, deren personenbezogene Daten erhoben werden. EIN Datencontroller ist die Organisation, die die Daten sammelt. EIN Prozessor ist eine Organisation, die die Daten im Auftrag eines Datenverantwortlichen verarbeitet. Verantwortliche und Auftragsverarbeiter müssen schriftliche Aufzeichnungen darüber führen, welche Daten gesammelt wurden, wie sie angemessen gesammelt wurden, wie sie verwendet wurden und wann sie entsorgt wurden.

Obwohl sie sich hervorragend für die Kontrolle und den Datenschutz der betroffenen Person eignen, verfügen die meisten Unternehmen noch nicht über diese Art von Datenschutz-Tracking-Systemen. Sicherheitsteams müssen die Daten nicht nur vor herkömmlichen Bedrohungen schützen, sondern dies auf transparente, dokumentierte und für möglicherweise eine große Anzahl von Datensubjekten abrufbare Weise tun, während gleichzeitig eine hohe Sicherheit der Daten gewährleistet ist. Jedes Mitglied des Computersicherheitsteams muss in Bezug auf die Einhaltung der DSGVO und deren Bedeutung für die bestehenden und zukünftigen Sicherheitskontrollen des Unternehmens geschult werden.

Viele der teilnehmenden privaten und öffentlichen Unternehmen müssen über einen offiziellen Datenschutzbeauftragten (DSB) verfügen. Der DSB ist eine Schlüsselfigur nicht nur für die Einhaltung der DSGVO, sondern benötigt auch das technische Wissen oder die Mitarbeiter, um Daten zu sichern und die Geschäftskontinuität zu gewährleisten. Vom DSB wird erwartet, dass er unabhängig von der Organisation arbeitet, die ihn beschäftigt. Die EU hielt die Position des Datenschutzbeauftragten für entscheidend genug, um ein separates, detaillierteres 18-seitiges Dokument über die Position herauszugeben.

Die Position des Datenschutzbeauftragten mag für einen CSO geeignet erscheinen, und sie könnte es auch sein. CSOs sind sicherlich mit den technischen Anforderungen und Kontrollen der Computersicherheit sowie der Schnittstelle zum Top-Management vertraut. Ein DSB muss jedoch ein gutes Verständnis der Datenschutz- und Compliance-Anforderungen haben, was normalerweise von Chief Privacy Officers (CPO) oder anderen Datenschutzbeauftragten besser verstanden wird. Auf der anderen Seite verstehen Datenschutzbeauftragte möglicherweise die technische Seite der Dinge nicht. Kleinere Unternehmen mit viel kleineren Managementteams können die Ernennung des am besten geeigneten Mitarbeiters, wie eines Rechnungsprüfers, beenden oder sogar einen externen DSB wählen, der möglicherweise auch mit anderen Unternehmen zusammenarbeitet oder nicht. In allen Fällen verlangt die DSGVO, dass der DSB ein unabhängiger Prüfer der Compliance ist und für die betroffenen Personen, die konforme Organisation und die DSGVO-Aufseher direkt zugänglich ist. Wenn Daten von der betroffenen Person erhoben werden, müssen die Kontaktdaten des für die Verarbeitung Verantwortlichen und des Datenschutzbeauftragten angegeben werden.

Van Hoof sagt: „Die meisten großen europäischen Unternehmen haben bereits DPOs eingestellt, aber ich habe von kleineren und mittelständischen Unternehmen ausgelagerte DPOs oder gemeinsame DPOs gesehen.“

Datenschutz- und Verarbeitungsaufzeichnungen sind zu führen und zur routinemäßigen und regelmäßigen Einsichtnahme nicht nur durch Wirtschaftsprüfer, sondern auch durch einzelne betroffene Personen bereitzustellen. Wie stellt eine konforme Stelle sicher, dass die Aufzeichnungen für eine individuelle private Einsichtnahme verfügbar sind und gleichzeitig vor unbefugten Zuschauern geschützt sind? Wird jede einzelne Person ein neues Identitätsmanagement-Tracking- und Zugangskontrollsystem für potenziell Millionen betroffene Personen benötigen? Wahrscheinlich zumindest. Oder könnte eine Organisation die DSGVO-Anforderungen erfüllen, indem sie einfach die Aufzeichnungen einer Person ausdruckt und ihnen eine Papierkopie zusendet? Dies sind die wichtigen Details, die der Datenschutzbeauftragte, das Management und das Sicherheitsteam ausarbeiten müssen.

Nationale Datenschutzbehörde

Jedes teilnehmende Land (auch als Mitgliedsstaat bezeichnet) hat ein nationales Datenschutzbehörde (DPA). Datenschutzbehörden sind für die Feststellung der Einhaltung und Durchsetzung relevanter Gesetze auf nationaler Ebene verantwortlich, müssen jedoch sehr unabhängig sein, selbst von der Kontrolle ihrer eigenen Regierung. Kniffliges Zeug.

Die Mitgliedstaaten können eine oder mehrere nationale Datenschutzbehörden zur Auswahl haben. Jedes Unternehmen kann einen DPA wählen, der die DSGVO-Compliance für das gesamte Unternehmen regelt, unabhängig davon, in wie vielen Mitgliedstaaten das Unternehmen tätig ist oder seine Daten bezieht (sogenannter „One-Stop-Shop“). Die „federführende Aufsichtsbehörde“ hat die Möglichkeit, die Datenverarbeitung und den Datenschutz in anderen Mitgliedstaaten zu kontrollieren. Einige Kritiker weisen zu Recht darauf hin, dass Unternehmen, die in mehreren Mitgliedstaaten tätig sind, möglicherweise nach der flexibelsten Datenschutzbehörde suchen, mit der sie operieren können, ähnlich wie sie es bereits heute für niedrigere Steuern und organisatorische Unabhängigkeit tun.

Einige Experten sind sich nicht sicher, wie viel Nutzen durch „DPA-Shopping“ gezogen würde. Van Hoof sagt: „Sie werden viel Koordination und Kommunikation zwischen den Datenschutzbehörden der verschiedenen Länder erleben. Obwohl es aufgrund der lokalen Gesetze und Vorschriften in jedem Land einige Unterschiede zwischen den Datenschutzbehörden geben wird, werden 95 Prozent ihrer Tätigkeiten allgemein und in jedem Land gleich sein.“

Datenschutzbehörden wurden im Rahmen eines früheren EU-Datenschutzgesetzes eingerichtet, jedoch durch die DSGVO erheblich gestärkt. Die Datenschutzbehörden sind im Wesentlichen die offiziellen Aufsichtsbehörden und die Polizei im DSGVO-Schema. Die Datenschutzbehörde hilft bei der Entscheidungsfindung in Rechtsangelegenheiten und kann Unternehmen auf mögliche Verstöße untersuchen und Verantwortliche oder Auftragsverarbeiter für DSGVO-Verstöße rechtlich zur Verantwortung ziehen und Strafen beurteilen. Es entscheidet auch, ob ein Unternehmen Daten außerhalb der EU übertragen kann und wenn ja, welche Schutzmaßnahmen angewendet werden müssen. Für eine bestimmte Organisation ist der DSB wahrscheinlich der Hauptkontakt zur Datenschutzbehörde und umgekehrt. Aufgrund der inhärenten Verantwortlichkeiten bestehen sowohl der Datenschutzbeauftragte als auch insbesondere der Datenschutzbeauftragte wahrscheinlich aus Teams von Personen und nicht aus einer einzelnen Person.

Wenn eine betroffene Person der Meinung ist, dass ein Verstoß vorliegt, kann sie sich entweder an den DSB oder an die Datenschutzbehörde wenden, die von dem beteiligten Unternehmen ausgewählt und der betroffenen Person mitgeteilt wurde. Dies kann in der Praxis umständlich sein, da sich der DSB oder DPA eines Verantwortlichen oder Auftragsverarbeiters möglicherweise nicht im selben Land befindet oder dieselbe Sprache wie das Subjekt spricht.

Datenschutzverletzungen müssen schnell gemeldet werden

Verletzungen des Schutzes personenbezogener Daten (einschließlich Diebstahl, Datenverlust, Zerstörung oder Verfälschung) müssen unverzüglich oder mindestens innerhalb von 72 Stunden der federführenden Aufsichtsbehörde (d. h. DPA) gemeldet werden. Die betroffenen Personen müssen benachrichtigt werden, wenn eine negative Auswirkung erwartet wird. Wenn die Daten jedoch angemessen verschlüsselt oder anonymisiert sind und dieser ultimative Schutz nicht verletzt wurde, müssen die Personen nicht benachrichtigt werden.

Sicherheitsteams werden wahrscheinlich stärker unter Druck geraten, sicherzustellen, dass alle PII-Daten angemessen verschlüsselt oder anonymisiert sind. Zuvor konzentrierten sich die Verschlüsselungsbemühungen hauptsächlich auf den Schutz tragbarer Geräte, die bei Verlust, Diebstahl oder Ausnutzung als stärker missbrauchsgefährdet galten. Die Einhaltung der DSGVO wird wahrscheinlich zu einem Ansturm auf eine noch stärkere Datenverschlüsselung im gesamten Unternehmen führen, um sicherzustellen, dass diese auch bei Diebstahl verschlüsselt bleibt und die Daten nach Möglichkeit anonymisiert oder „pseudo-anonym“ gemacht werden. CEOs und andere C-Level-Beamte würden gerne hören, dass ihre Meldepflichten für mögliche Datenschutzverletzungen minimiert werden.


Skript verarbeitet keine Shapefiles von einem Ordner in einen anderen mit PyQGIS? - Geografisches Informationssystem

Tiefengemittelte Strömungsgeschwindigkeitsdaten für den São Francisco River bei Torrinha, Bahia, Brasilien, 2014 digitale Vektordaten National Spatial Data Infrastructure Dataset Version 1.0

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Velocity_2014 R.L. Fosness B.J. Dietsch

Die hydrographische Untersuchung umfasste Bathymetrie (Flusshöhen), tiefengemittelte Geschwindigkeiten und zwei momentane Abflussmessungen. Topografische und hydrografische Daten wurden entlang geplanter Linien innerhalb des Untersuchungsgebiets gesammelt, um die hydraulischen und geomorphologischen Eigenschaften des Flusses zu erfassen.

20140610 Bodenbeschaffenheit

Informationssystem für geografische Namen (GNIS)

USGS - Idaho Water Science Center Ryan L. Fosness Hydraulic Engineer Mailing 230 Collins Road Boise ID

(208) 387-1319 [email protected]

https://water.usgs.gov/GIS/browse/ds965_SFR_Velocity_2014.jpg
Abbildung des Datensatzes
JPG Erstellt in Zusammenarbeit mit der Company for Development of the São Francisco and Parnaíba River Valleys (CODEVASF) und dem U.S. Army Corps of Engineers (USACE). Bitte beachten Sie die US Geological Survey (USGS), CODEVASF und USACE für die Verwendung dieser Daten. Keine Nicht klassifiziert Keine Microsoft Windows 7 Version 6.1 (Build 7601) Service Pack 1 Esri ArcGIS 10.2.2.3552 Ryan L. Fosness Benjamin J. Dietsch

Bathymetrische Daten für den Fluss São Francisco bei Torrinha, Bahia, Brasilien, digitale Vektordaten 2014 https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Bathymetry_2014 Ryan L. Fosness Benjamin J. Dietsch

Topografische Vermessungsdaten für den Fluss São Francisco bei Torrinha, Bahia, Brasilien, digitale Vektordaten 2014 https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Topography_2014 Mueller, D.S. Wagner, C.R. Rehmel, M.S. Oberg, K.A. Rainville, Francois

Messung der Entladung mit akustischen Doppler-Strömungsprofilern von einem fahrenden Boot (Version 2.0, Dezember 2013) U.S. Geological Survey Techniques and Methods Buch 3, Kap. A22, 95 S. http://doi.org/10.3133/tm3A22 Parsons, D.R. Jackson, P. R. Czuba, J. A. Oberg, K. A. Mueller, D. S. Rhoads, B. Best, J. L. Johnson, K. K. Engel, F.Riley, J.

Velocity Mapping Toolbox (VMT) – Eine Verarbeitungs- und Visualisierungssuite für ADCP-Messungen an sich bewegenden Schiffen Erdoberflächenprozesse und Landformen http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/esp.3367/epdf Teledyne RD Instruments

Nachbearbeitete statische Positionsdateien und tägliche Kontrollaufnahmen auf dem Referenzbenchmark erklärten die Variabilität bei der horizontalen Positionierung. Die horizontale Genauigkeit stellt die kumulative Unsicherheit dar, einschließlich der 1. nachbearbeiteten statischen GNSS-Beobachtungen [Unsicherheit = 0,029 m] , 2. der täglichen Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle für Referenzbenchmarks [Unsicherheit = 0,020 m] und 3. der horizontalen Genauigkeit, die durch die Trimble-Vermessungsausrüstung [Unsicherheit = 0,010 m]. 0,049 eine Schätzung der Genauigkeit der horizontalen Koordinatenmessungen im Datensatz in (Boden-)Metern Den Geschwindigkeitsdaten sind keine vertikalen Höhen- oder Ellipsoiddaten zugeordnet data

Eine Stapelverarbeitungsroutine in der USGS-Software Velocity Mapping Toolbox (VMT) Version 4.06 (Parsons und andere, 2013) wurde verwendet, um bathymetrische Daten aus jedem der vier ADCP-Strahlen zu extrahieren. VMT Corrects passt den Abstrahlwinkel von 20° für jeden der vier Strahlen an, was zu einer korrigierten bathymetrischen Tiefe für jeden Strahl führt. Jedem Transekt wurde die eindeutige Querschnittsnummer „XS Num“ zugewiesen und der Batch-Job in einer Microsoft® Excel-Datei gespeichert. Der horizontale Rasterknotenabstand wurde auf 1 m und die Wasseroberflächenhöhe auf 0 m eingestellt. Die Wasseroberflächenhöhe wurde in der Analyse nicht verwendet, da der GNSS-Rover eine Echtzeit-Höhe lieferte, die in der Navigationsdatei aufgezeichnet wurde. Die Tiefen-zu-Höhen-Korrektur wird in den folgenden Abschnitten beschrieben. Die Stapelverarbeitung führte zu einer Bathymetrie-Datendatei für jeden Transekt mit Feldern, die Ensemblenummer, Rechtswert, Hochwert, Tiefe (relativ zum Phasenzentrum des ADCP-Kopfes), Datum und Uhrzeit, Kurs, Neigung, Roll und Transektnummer enthielten. Alle Transektdateien wurden dann zu einer einzigen „4-Strahl-Bathymetrie“-Datei kombiniert, die Vierstrahl-Bathymetriedaten für alle Transektdateien im Projekt enthält. Da VMT keine Möglichkeit bot, alle Navigationsdaten zu integrieren, wurde ein benutzerdefiniertes Skript entwickelt, um horizontale und vertikale Positionsinformationen aus jeder der WinRiver II-Navigationsdatendateien zu extrahieren, die jedem Transekt zugeordnet sind. Das Skript lokalisierte die GGA-Nachricht (Positionsinformationen), die jeder Instanz einer RDENS-Nachricht (Ensemble-Informationen) vorausgehen, und gab eine neue "Positionierungs"-ASCII-Datei aus, die horizontale und vertikale Positionsinformationen enthält, die jedem ADCP-Ensemble für jeden Transekt zugeordnet sind. Die Datei „4-Strahl-Bathymetrie“ wurde mit der Datendatei „Positionierung“ basierend auf korrelierenden Datums-, Uhrzeit- und Ensemblenummern verknüpft. Die resultierende „4-beam-3D-Bathymetrie“-Datei enthielt sowohl Bathymetrie als auch entsprechende horizontale und vertikale Positionsdaten.

Das ADCP wurde mit einer speziellen Aluminium-Montagestange und -Halterung am Boot montiert, einer vereinfachten Version der „Kentucky-Halterung“ (Mueller und andere, 2013). In der Montierung wurden ausschließlich Nichteisenmetalle wie Aluminium und Edelstahl verwendet, um Störungen des Kompasses durch eisenhaltige Gegenstände zu vermeiden. Die Montageteile bestanden aus einer runden Aluminiumplatte (230 mm Durchmesser, 6 mm dick), einem Aluminiumrohrschienen-Basisflansch, einem Aluminiumrohr (für den Basisflansch passend dimensioniert und ausreichend lang, um einen ausreichenden Tiefgang zu erreichen) und einem Aluminiumrohr Flansch zur Schienenmontage. In die kreisförmige Platte wurden Löcher gebohrt, die den Befestigungslöchern am ADCP entsprachen, und eine Edelstahl-Gewindestange und Sicherungsmuttern wurden verwendet, um das ADCP durch die Löcher an der Platte zu befestigen. Ein weiterer Satz Löcher wurde in die runde Platte gebohrt, um den Basisflansch mit Edelstahlmuttern und -schrauben zu befestigen. Das Aluminiumrohr wurde in den Basisflansch eingeschoben und mit Gewindestiften gesichert. Die Oberseite des Aluminiumrohres wurde mit Stellschrauben am Blendenflansch befestigt. Der Armaturenbrettflansch wurde mit U-Bolzen und Metallbändern am Handlauf des Bootes in einer Konfiguration befestigt, die es ermöglichte, das ADCP in und aus dem Wasser zu drehen, ohne dass die Baugruppe seitlich entlang der Reling gleiten konnte. Eine Halterung für die GNSS-Antenne wurde an einem Aluminiumrohr befestigt, das so bemessen war, dass es in das für die ADCP-Halterung verwendete Rohr eingeführt werden konnte. Für beide Geräte wurden die entsprechenden Löcher in die Montagerohre gebohrt, damit das GNSS-Antennen-Montagerohr mit dem ADCP-Montagerohr verschraubt werden konnte, wenn sich das ADCP im Wasser befand, oder um es schnell entfernen zu können, bevor die ADCP-Halterung herausgedreht wurde das Wasser. In dieser Konfiguration war die Position der GNSS-Antenne relativ zum ADCP eine feste Entfernung. Der gemessene Abstand von der GNSS-Antenne zum ADCP wurde bei der Berechnung der Flussbetthöhen aus der rohen ADCP-Bathymetrie verwendet. Für diese Studie betrug der vertikale Versatzabstand vom Antennenzentrum zum ADCP-Zentrum 2,33 m.

Das für diese Studie verwendete ADCP, ein 1.200 Kilohertz (kHz) Teledyne RD Instruments Workhorse Rio Grande, hat vier Strahlen, die um 20 Grad vom Nadir versetzt sind (ADCP-Phasenzentrum, nach unten gerichtet) und hat einen Profilierungstiefenbereich von 0,3–25 m (Teledyne RD Instrumente, 2014). Tiefenmessungen wurden von jedem der vier Balken erhalten. Jeder Strahl sendet akustische Impulse in die Wassersäule, die von Partikeln wie Sedimenten und vom Flussbett reflektiert werden. In simplified terms, the frequencies of the transmitted and received acoustic pulses are compared to determine the relative magnitude and direction of the water velocity in three dimensions. An ADCP measures velocities throughout the water column except the area near the transducer face (blanking distance) and near the riverbed. The ADCP requires 12 volts direct current input from an external power source and communicates to a laptop computer using RS-232 serial communications. The ADCP has onboard sensors that provide temperature corrections, tilt (pitch and roll) information, and compass orientation. An onboard clock allows the data stream from the ADCP to be synchronized with other data streams, such as those from a GNSS receiver. WinRiver II was the data collection software that processed the real-time ADCP depth, velocity, and discharge data and interfaces with the GNSS data stream (Teledyne RD Instruments, 2007). A personal computer (PC) running Windows® 2000 or higher is required to run WinRiver II. A serial port is required however, because many PCs do not contain serial ports, a Universal Serial Bus (USB) or Personal Computer Memory Card International Association(PCMCIA) serial port adapter can be used to connect to the ADCP and the GNSS.

A GNSS rover was configured in WinRiver II as an external navigation device and supplied navigation data during the hydrographic data collection. The GNSS rover was connected by radio link to the same base station used in the topographic survey. The GNSS rover was configured to output National Marine Electronics Association 0183 standard (NMEA-0183) messages describing navigation data such as time, position, GNSS quality data, speed, and heading. Navigation data were output from the rover at a frequency of 10 Hz and a baud rate of 38,400 kilobytes per second. Selected NMEA-0183 messages output to WinRiver II included Global Positioning System Fix Data (GGA) and Vector Track and speed over Ground (VTG) (Teledyne RD Instruments, 2007). WinRiver II recorded an additional message (RDENS) in the navigation data file describing the sequential ADCP ensemble number and PC time (Teledyne RD Instruments, 2007). PC time was set to the GGA time of position, in Coordinated Universal Time (UTC) format, and corrected for the local time zone (-03:00 UTC). Selected fields in the GGA message included time of position, latitude, longitude, GNSS quality, mean-sea-level elevation, and geoid offset height. VTG NMEA-0183 data provided ADCP speed and heading data used during the survey to assist in navigation.

WGS84 latitude, longitude, and mean sea level (MSL) elevation coordinates output in the GGA message represent the coordinates at the phase center of the GNSS rover. MSL elevation was calculated internally based on a simplified default “global” geoid in the GNSS rover receiver and is not appropriate for large-scale (higher resolution) surveys. MSL elevation data were reduced to ellipsoid heights by adding message fields “geoid separation” to “MSL elevation” into a new attribute field “GNSS Ellipsoid Height” in the “4-beam 3D bathymetry” file (eqn. 1). EHGNSS = MSLGNSS + Geoid (1) where MSLGNSS = MSL elevation, phase center GNSS Geoid = Geoid Separation EHGNSS = Ellipsoid Height, phase center GNSS An additional attribute field, “Riverbed Ellipsoid Height,” was created to reduce the GNSS ellipsoid height to the ellipsoid height of the riverbed. The riverbed ellipsoid height was calculated by subtracting the offset distance from the centroid, or “phase center.” of the GNSS antenna to the phase center ADCP to reduce the ellipsoid height to the ADCP phase center (eqn. 2). To reduce the ellipsoid height from the ADCP phase center to the riverbed, the depth (relative to the phase center of the ADCP head) was subtracted from the ADCP ellipsoid height. EHRIVER = EHGNSS – (AO + D) (2) where AO = Antenna Offset, phase center GNSS to phase center ADCP D = Depth (Phase center ADCP to riverbed [one depth per beam]) EHRIVER = Ellipsoid Height, riverbed EHGNSS = Ellipsoid Height, Global Navigation Satellite Systems The new field represented the unadjusted (rapid-static) WGS84 geographic coordinates (latitude, longitude, and ellipsoid height) of the riverbed. Spatial data were transformed from the global geographic CRS WGS84 to the local geographic CRS SIRGAS 2000. The same coordinate shift used in the topographic survey (rapid-static to final adjustments computed for the RTK base station coordinates) was applied to the SIRGAS 2000 GCS coordinates using a GIS routine. Because the coordinate shift varied depending on the referenced primary bench mark, another database operation joined the bathymetric data to a database table containing RTK base station corrections based on date and time. The adjusted GCS horizontal coordinates (latitude/longitude) were projected to UTM zone 23 south coordinates using a GIS routine. The ellipsoid heights of the riverbed, required an additional offset to represent the riverbed as orthometric elevations. The MAPGEO2010 geoid model software version 1.0 (Brazilian Institute of Geography and Statistics, 2015) was used to create a localized geoid height grid. The grid was created by: 1. Generating an input file containing coordinate pairs across the study area at a spacing of 110 m, 2. Using the MAPGEO2010 software tool to compute the geoid height for each coordinate pair, and 3. Interpolating a GIS grid from the coordinate pairs with geoid heights. Across the study area, geoid values in the grid ranged from -16.37 to -16.32 m. A GIS routine was used to extract values from the localized geoid grid at the bathymetry point locations and to populate this value in a new field in the bathymetry database table. Lastly, the field representing the geoid value was subtracted from the field containing ellipsoid height values to create a new database field containing the orthometric elevations of the riverbed based on the MAPGEO2010 model. Four fields from the bathymetry database table were exported to a final comma-separated file: X, Y, ellipsoid height of the riverbed, and orthometric elevation of the riverbed.


Script not processing shapefiles from one folder to another using PyQGIS? - Geografisches Informationssystem

Bathymetric Survey Data for the São Francisco River near Torrinha, Bahia, Brazil, 2014 vector digital data National Spatial Data Infrastructure Dataset version 1.0

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Bathymetry_2014 R.L. Fosness B.J. Dietsch

The hydrographic survey included bathymetry (riverbed elevations), depth-averaged velocities, and two instantaneous discharge measurements. Topographic and hydrographic data were collected along planned lines within the study area to capture the hydraulic and geomorphological characteristics of the river.

20140610 ground condition

Geographic Names Information System (GNIS)

USGS - Idaho Water Science Center Ryan L. Fosness Hydraulic Engineer mailing 230 Collins Road Boise ID

(208) 387-1319 [email protected]

https://water.usgs.gov/GIS/browse/ds965_SFR_Bathymetry_2014.jpg
Illustration of the dataset
JPG Prepared in cooperation with the Company for Development of the São Francisco and Parnaíba River Valleys (CODEVASF) and the U.S. Army Corps of Engineers (USACE). Please recognize the U.S. Geological Survey (USGS), CODEVASF, and USACE for use of this data. None Unclassified None Microsoft Windows 7 Version 6.1 (Build 7601) Service Pack 1 Esri ArcGIS 10.2.2.3552 Ryan L. Fosness Benjamin J. Dietsch

Depth Averaged Streamflow Velocity Data for the São Francisco River near Torrinha, Bahia, Brazil, 2014 vector digital data https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Velocity_2014 Ryan L. Fosness Benjamin J. Dietsch

Topographic Survey Data for the São Francisco River near Torrinha, Bahia, Brazil, 2014 vector digital data https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?ds965_SFR_Topography_2014 Mueller, D.S. Wagner, C.R. Rehmel, M.S. Oberg, K.A Rainville, Francois

Measuring discharge with acoustic Doppler current profilers from a moving boat (ver. 2.0, December 2013) U.S. Geological Survey Techniques and Methods book 3, chap. A22, 95 p. http://doi.org/10.3133/tm3A22 National Oceanic and Atmospheric Administration

Magnetic fields calculators National Oceanic and Atmospheric Administration, accessed accessed January 29, 2014 http://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/ Parsons, D.R. Jackson, P.R. Czuba, J.A. Oberg, K.A. Mueller, D.S. Rhoads, B. Best, J.L. Johnson, K.K. Engel, F. Riley, J.

Velocity Mapping Toolbox (VMT)-A processing and visualization suite for moving-vessel ADCP measurements Earth Surface Processes and Landforms http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/esp.3367/epdf Teledyne RD Instruments

Post processed static position files and daily check shots on the reference bench mark explained the variability in horizontal positioning. The horizontal accuracy represents the cumulative uncertainty including the 1. Post-processed static GNSS observations [uncertanty = 0.029m ] , 2. Daily Quality Assurance and Quality Control for reference bench marks [uncertainty = 0.020m ], and 3. horizontal precision noted by the Trimble survey equipment [uncertainty = 0.010m] 0.049 an estimate of the accuracy of the horizontal coordinate measurements in the data set expressed in (ground) meters. Vertical accuracy was checked by comparing survey lines that crossed one another. The "check" lines were compared against a "reference" surface based on a 0.1m by 0.1m grid. The values were automatically generated in Hypack. 0.138 95% confidence interval (includes 2cm + 2ppm vertical uncertainty from the GNSS receiver)

WGS84 latitude, longitude, and mean sea level (MSL) elevation coordinates output in the GGA message represent the coordinates at the phase center of the GNSS rover. MSL elevation was calculated internally based on a simplified default “global” geoid in the GNSS rover receiver and is not appropriate for large-scale (higher resolution) surveys. MSL elevation data were reduced to ellipsoid heights by adding message fields “geoid separation” to “MSL elevation” into a new attribute field “GNSS Ellipsoid Height” in the “4-beam 3D bathymetry” file (eqn. 1). EHGNSS = MSLGNSS + Geoid (1) where MSLGNSS = MSL elevation, phase center GNSS Geoid = Geoid Separation EHGNSS = Ellipsoid Height, phase center GNSS An additional attribute field, “Riverbed Ellipsoid Height,” was created to reduce the GNSS ellipsoid height to the ellipsoid height of the riverbed. The riverbed ellipsoid height was calculated by subtracting the offset distance from the centroid, or “phase center.” of the GNSS antenna to the phase center ADCP to reduce the ellipsoid height to the ADCP phase center (eqn. 2). To reduce the ellipsoid height from the ADCP phase center to the riverbed, the depth (relative to the phase center of the ADCP head) was subtracted from the ADCP ellipsoid height. EHRIVER = EHGNSS – (AO + D) (2) where AO = Antenna Offset, phase center GNSS to phase center ADCP D = Depth (Phase center ADCP to riverbed [one depth per beam]) EHRIVER = Ellipsoid Height, riverbed EHGNSS = Ellipsoid Height, Global Navigation Satellite Systems The new field represented the unadjusted (rapid-static) WGS84 geographic coordinates (latitude, longitude, and ellipsoid height) of the riverbed. Spatial data were transformed from the global geographic CRS WGS84 to the local geographic CRS SIRGAS 2000. The same coordinate shift used in the topographic survey (rapid-static to final adjustments computed for the RTK base station coordinates) was applied to the SIRGAS 2000 GCS coordinates using a GIS routine. Because the coordinate shift varied depending on the referenced primary bench mark, another database operation joined the bathymetric data to a database table containing RTK base station corrections based on date and time. The adjusted GCS horizontal coordinates (latitude/longitude) were projected to UTM zone 23 south coordinates using a GIS routine. The ellipsoid heights of the riverbed, required an additional offset to represent the riverbed as orthometric elevations. The MAPGEO2010 geoid model software version 1.0 (Brazilian Institute of Geography and Statistics, 2015) was used to create a localized geoid height grid. The grid was created by: 1. Generating an input file containing coordinate pairs across the study area at a spacing of 110 m, 2. Using the MAPGEO2010 software tool to compute the geoid height for each coordinate pair, and 3. Interpolating a GIS grid from the coordinate pairs with geoid heights. Across the study area, geoid values in the grid ranged from -16.37 to -16.32 m. A GIS routine was used to extract values from the localized geoid grid at the bathymetry point locations and to populate this value in a new field in the bathymetry database table. Lastly, the field representing the geoid value was subtracted from the field containing ellipsoid height values to create a new database field containing the orthometric elevations of the riverbed based on the MAPGEO2010 model. Four fields from the bathymetry database table were exported to a final comma-separated file: X, Y, ellipsoid height of the riverbed, and orthometric elevation of the riverbed.

The ADCP was mounted to the boat using a custom aluminum mounting pole and bracket (fig. 9), a simplified version of the “Kentucky mount” (Mueller and others, 2013). Only non-ferrous hardware, such as aluminum and stainless steel, was used in the mount to avoid interference to the compass that can be caused by ferrous objects. The mounting hardware consisted of a circular aluminum plate (230 mm diameter, 6 mm thick), an aluminum pipe rail base flange, an aluminum pipe (sized to fit the base flange and of sufficient length to achieve adequate draft), and an aluminum pipe rail fascia-mount flange. Holes were drilled in the circular plate corresponding to the mounting holes on the ADCP, and stainless-steel threaded rod and locking nuts were used to fasten the ADCP to the plate through the holes. Another set of holes was drilled into the circular plate to attach the base flange with stainless steel nuts and bolts. The aluminum pipe was inserted into the base flange and secured with set screws. The top of the aluminum pipe was fastened to the fascia flange with set screws. The fascia flange was attached to the hand rail on the boat with U-bolts and metal straps in a configuration that allowed the ADCP to be rotated into and out of the water without permitting the assembly to slide sideways along the rail. A bracket for the GNSS antenna was attached to an aluminum pipe that was sized in such a way that it could be inserted into the pipe used for the ADCP mount. The corresponding holes were drilled in the mounting pipes for both instruments so that the GNSS antenna mounting pipe could be bolted to the ADCP mounting pipe when the ADCP was in the water or so that it could be quickly removed before the ADCP mount was rotated out of the water (fig. 9). In this configuration, the position of the GNSS antenna relative to the ADCP was a fixed distance. The measured distance from the GNSS antenna to the ADCP was used in the computation of riverbed elevations from the raw ADCP bathymetry. For this study, the vertical offset distance from the antenna center to the ADCP center was 2.33 m.

A batch processing routine in the USGS software Velocity Mapping Toolbox (VMT) version 4.06 (Parsons and others, 2013) was used to extract bathymetric data derived from each of the four ADCP beams. VMT corrects adjusts the 20° beam angle for each of the four beams, resulting in a corrected bathymetric depth for each beam. The unique cross-section number “XS Num” was assigned to each transect, and the batch job was saved to a Microsoft® Excel file. The horizontal grid node spacing was set to 1 m, and the water surface elevation was set to 0 m. The water-surface elevation was not used in the analysis because the GNSS rover provided a real-time elevation that was recorded in the navigation file. The depth to elevation correction is described in the following sections. The batch processing resulted in a bathymetry data file for each transect with fields containing ensemble number, easting, northing, depth (relative to the phase center of the ADCP head), date and time, heading, pitch, roll, and transect number. All transect files were then combined into a single “4-beam bathymetry” file containing four-beam bathymetry data for all transect files in the project. Because VMT did not offer a way to integrate all navigation data, a custom script was developed to extract horizontal and vertical position information from each of the WinRiver II navigation data files associated with each transect. The script located the GGA message (position information) preceding each instance of an RDENS message (ensemble information) and output a new “positioning” ASCII file containing horizontal and vertical position information associated with each ADCP ensemble for each transect. The “4-beam bathymetry” file was joined to the “positioning” data file based on correlating date, time, and ensemble numbers. The resulting “4-beam 3D bathymetry” file contained both bathymetry and corresponding horizontal and vertical positioning data.

A GNSS rover was configured in WinRiver II as an external navigation device and supplied navigation data during the hydrographic data collection. The GNSS rover was connected by radio link to the same base station used in the topographic survey. The GNSS rover was configured to output National Marine Electronics Association 0183 standard (NMEA-0183) messages describing navigation data such as time, position, GNSS quality data, speed, and heading. Navigation data were output from the rover at a frequency of 10 Hz and a baud rate of 38,400 kilobytes per second. Selected NMEA-0183 messages output to WinRiver II included Global Positioning System Fix Data (GGA) and Vector Track and speed over Ground (VTG) (Teledyne RD Instruments, 2007). WinRiver II recorded an additional message (RDENS) in the navigation data file describing the sequential ADCP ensemble number and PC time (Teledyne RD Instruments, 2007). PC time was set to the GGA time of position, in Coordinated Universal Time (UTC) format, and corrected for the local time zone (-03:00 UTC). Selected fields in the GGA message included time of position, latitude, longitude, GNSS quality, mean-sea-level elevation, and geoid offset height. VTG NMEA-0183 data provided ADCP speed and heading data used during the survey to assist in navigation.

The ADCP used for this study, a 1,200 kilohertz (kHz) Teledyne RD Instruments Workhorse Rio Grande, has four beams offset 20 degrees from nadir (ADCP phase center, oriented downward) and has a profiling depth range of 0.3–25 m (Teledyne RD Instruments, 2014) (fig. 8). Depth measurements were obtained from each of the four beams. Each beam transmits acoustic pulses into the water column, which are reflected from particles, such as sediment, and from the riverbed. In simplified terms, the frequencies of the transmitted and received acoustic pulses are compared to determine the relative magnitude and direction of the water velocity in three dimensions. An ADCP measures velocities throughout the water column except the area near the transducer face (blanking distance) and near the riverbed. The ADCP requires 12 volts direct current input from an external power source and communicates to a laptop computer using RS-232 serial communications. The ADCP has onboard sensors that provide temperature corrections, tilt (pitch and roll) information, and compass orientation. An onboard clock allows the data stream from the ADCP to be synchronized with other data streams, such as those from a GNSS receiver. WinRiver II was the data collection software that processed the real-time ADCP depth, velocity, and discharge data and interfaces with the GNSS data stream (Teledyne RD Instruments, 2007). A personal computer (PC) running Windows® 2000 or higher is required to run WinRiver II. A serial port is required however, because many PCs do not contain serial ports, a Universal Serial Bus (USB) or Personal Computer Memory Card International Association(PCMCIA) serial port adapter can be used to connect to the ADCP and the GNSS.


Batch Geocoding

Need to convert addresses to latitude and longitude coordinates? If you’re looking to batch upload and download lat/long coordinates and don’t have an in-house tool to do so at your company, this is a great free tool to do so. Over the years, there have been a number of batch geo-code upload/download tools pop up, but I like this one – it’s simple and straight-forward to use, plotting each point on the map in addition to producing the data you need.


Other time zone databases

    is Astrodienst's Web version of Shanks and Pottenger's time zone history atlases also published in software form by ACS-Starcrafts. These atlases are extensive but unreliable, as Shanks appears to have guessed many UT offsets and transitions. The atlases cite no sources and do not indicate which entries are guesswork. has a database in its own tztab (4) format.
  • Microsoft Windows has proprietary data mentioned above. is another time zone database.
  • The Standard Schedules Information Manual of the International Air Transport Association gives current time zone rules for airports served by commercial aviation.
  • The United States Central Intelligence Agency (CIA ) publishes a time zone map the Perry&ndashCastañeda Library Map Collection of the University of Texas at Austin has copies of recent editions. The pictorial quality is good, but the maps do not indicate daylight saving time, and parts of the data are a few years out of date.
  • Current time around the world and standard time zones map of the world has several fancy time zone maps it covers Russia particularly well. The maps' pictorial quality is not quite as good as the CIA 's but the maps are more up to date.
  • How much is time wrong around the world? maps the difference between mean solar and standard time, highlighting areas such as western China where the two differ greatly. It's a bit out of date, unfortunately.

Schau das Video: QGIS Python PyQGIS - Calculate Field Values Field Calculator