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Stream-Reihenfolge erstellen

Stream-Reihenfolge erstellen


Alle Werte der Zelle sind "1" im Stream-Netzwerk. Später trennt Stream Link die Segmente mit dem Stream-Order-Tool. Und jedes Stream-Segment hat unterschiedliche Grid-Codes. Wie unterscheidet Stream Order die Pixel mit dem gleichen Wert "1"? Wenn es die Verbindung zwischen Links berücksichtigt, wie erhält es den Wert?


Ich habe in meiner vorherigen Antwort hier eine ziemlich detaillierte Beschreibung gegeben, wie diese Arten von Stream-Netzwerkvorgängen funktionieren. Wenn Sie jedoch nach der genauen algorithmischen Lösung suchen, wie Stream-Zellen im Stream-Link-Raster erkannt werden und wie Zusammenflüsse (Junctions) im Netzwerk erkannt werden, können Sie sich den folgenden Quellcode als Beispiele ansehen:

https://code.google.com/p/whitebox-geospatial-analysis-tools/source/browse/trunk/StreamNetworkAnalysisTools/src/plugins/StreamOrder.java

https://code.google.com/p/whitebox-geospatial-analysis-tools/source/browse/trunk/StreamNetworkAnalysisTools/src/plugins/StreamLinkID.java

Das erste ist ein Stream-Order-Tool und das zweite ist ein Stream-Link-Tool. Alle diese Tools funktionieren auf ähnliche Weise. Sie werden feststellen, dass Stromzellen als Rasterzellen mit einem Wert größer als Null identifiziert werden (if (streams.getValue(row, col) > 0)) und dass Konfluenzzellen diejenigen sind, bei denen die Anzahl der einströmenden Stromzellen größer ist als eins ( if (numNeighbouringStreamCells > 1)). Die Anzahl der zufließenden Fließgewässerzellen wird unter Verwendung der Kombination der Fließrichtungsrasterwerte und der Fließgewässernetzrasterwerte bestimmt. Grundsätzlich arbeiten die Algorithmen, indem sie einen Flusspfad verfolgen, der an einer Stromkopfzelle stromabwärts beginnt, bis sie eine Verbindungszelle findet. Dann wird dem neu angetroffenen Stromsegment ein neuer Wert zugewiesen.


Kartierung der Zukunft von GIS

Als der Hurrikan Irma traf, griffen die Einsatzkräfte nach interaktiven Karten – um ein Echtzeitbild zu sehen und zu teilen, um die Auswirkungen von Gewittern aufzuzeichnen, die Einsatzkräfte an die Bedürftigen weiterzuleiten und den Fortschritt bei der Wiederherstellung zu markieren.

Wenn sich lebensmittelbedingte Krankheiten ausbreiten, können Landwirte, die ihre Lieferkette vom Feld bis zur Kasse abbilden, den genauen Teil des Feldes lokalisieren, der das Problem verursacht hat.

Wenn die steigende Nachfrage nach schnelleren Internetdiensten die Verlängerung von Glasfaserkabeln zu den Häusern erfordert, verwenden Telekommunikationsunternehmen eine Karte, um den Bau zu priorisieren, mit den Besatzungen zu kommunizieren und den Verbrauchern zu vermarkten.

In Unternehmen oder Behörden, wenn der Betrieb eine „Erfahrung“ von sich schnell ändernden Bedingungen erfordert, ermöglichen die heutigen intelligenten Karten eine schnelle und maßgebliche Kommunikation.

Wachsende Koordination

Karten bieten seit der Antike die Möglichkeit, Wissen zu erfassen und Informationen auf einfache und leicht verständliche Weise mit anderen zu teilen. Karten erfassen die Realität mit einer visuellen Sprache, die Verständnis vermittelt, Perspektiven teilt und zur Teilnahme anregt.

Karten bilden auch die Grundeinheit der Informationsausgabe eines geografischen Informationssystems (GIS) – sie bilden die Arbeitsfläche für die Gestaltung und Anzeige von GIS-Daten. Technische Fortschritte und neue Fähigkeiten von GIS manifestieren sich in der Art und Weise, wie wir Karten erstellen und verwenden und wie wir sie zur Problemlösung einsetzen.

Im Geschäftsleben schaffen Karten Wettbewerbsvorteile, fördern das Wachstum und verbessern die Effizienz:

  • Ein bundesweit tätiges Immobilienunternehmen bildet sich verändernde Märkte ab, um seinen Kunden zu helfen, Chancen in Zielgebieten schnell zu ergreifen.
  • Eine globale Fast-Food-Kette entscheidet, wo neue Produkte eingeführt werden, indem sie Kundensegmente und deren Vorlieben abbildet.
  • Ein Technologiehersteller beseitigt Überschneidungen in seinen Vertriebskanälen, indem er die Verbrauchernachfrage mit der Verfügbarkeit im Einzelhandel abgleicht.

In der Regierung helfen Karten den Städten, die betriebliche Effizienz, Transparenz und das Engagement der Bürger zu stärken:

  • Die Polizei einer großen Stadt verwendet Karten, um die Reaktion bei Großveranstaltungen wie Straßenrennen zu koordinieren, und kombiniert die Karte mit Sensoreingaben für Echtzeitanalysen, die eine schnelle Reaktion ermöglichen.
  • Nationale Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens verwenden und teilen Karten, die die Ausbreitung der Influenza verfolgen.
  • Eine mittelgroße US-Stadt nutzte eine Karte und ein detailliertes Stadtmodell, um eine Gemeinde für Sanierungspläne zu begeistern, die zu einer wirtschaftlichen Wiederbelebung führten.

In infrastrukturlastigen Organisationen helfen Smart Maps, den Betrieb und die Produktivität zu steigern:

  • Einer der verkehrsreichsten Häfen der Welt verwendet eine Karte, um den Handelsfluss zu orchestrieren.
  • Ein globaler Öl- und Gaskonglomerat hat seine kartengestützten Ansichten für alle Operationen zentralisiert – Exploration, Bohrung und Vertrieb.
  • Ein staatliches Verkehrsministerium mobilisierte ein ehrgeiziges landesweites Projekt zur Verbesserung der Infrastruktur, um Engpässe zu beseitigen und die wirtschaftliche Entwicklung voranzutreiben.

Untermauernde Fortschritte

So wie Videospiele in ihrer Fähigkeit, uns aufgrund technologischer Fortschritte in imaginäre Welten zu versetzen, Fortschritte gemacht haben, hat GIS in seiner Fähigkeit, unser geografisches Verständnis zu lenken, Fortschritte gemacht. Viele Technologien, die GIS zugrunde liegen, haben große Fortschritte gemacht, was zu dramatischen Verbesserungen in der Geschwindigkeit und den Fähigkeiten dessen geführt hat, was und wie wir modellieren und kartieren.

  • Datenmanagement: Im Zeitalter von Big Data offenbart unsere Fähigkeit, immer mehr Datenmengen abzubilden, Muster, Trends und Beziehungen auf eine Weise, die Berichte nicht können.
  • Analysetools: Mit dem Trend zur Datenwissenschaft ermöglichen ausgefeiltere Tools räumliche Analysen im gesamten Unternehmen unter Verwendung des gemeinsamen Nenners des Standorts.
  • Sensoreingänge: Mit dem Internet der Dinge und einer exponentiellen Expansion von Sensoren sowie der Allgegenwart von Drohnen und satellitengestützter Erdbeobachtung sind geografische Daten viel leichter verfügbar geworden, was zu Live-Inhalten von Sensoren und Messsystemen aus einer ganzen Stadt, einem Land, oder sogar den Globus.
  • Rechenleistung: Der Aufstieg des verteilten Computings und der Cloud hat zu immer flexibleren GIS-Systemen geführt, die sowohl die Datenspeicherkapazität als auch die Verarbeitungsleistung schnell skalieren können, um Fragen zu beantworten, die zuvor unüberwindbar waren.
  • Datensammlung: Mit der Allgegenwart von Smartphones und Tablets und der zunehmenden Mobilität können Außendienstmitarbeiter Daten einfach und klar erfassen und visualisieren, um schnell eine gemeinsame Ansicht für alle im Außendienst und im Büro zu schaffen.
  • Automatisierung: Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz haben die Analyse selbst riesiger Bildmengen stark beschleunigt.

Mit diesem technologischen Fortschrittsrahmen analysieren GIS-Benutzer größere Datenmengen, fügen häufigere Eingaben von Sensoren hinzu und gewinnen Einblicke in die Funktionsweise der Welt. Es ist nicht übertrieben zu sagen, dass GIS jetzt die Entdeckung und Bereitstellung eines neuen Verständnisses von Städten, Unternehmen, Organisationen und sogar komplexen Erdsystemen garantiert.

Einfach bis komplex

Zu Beginn katalogisierte und kartierte GIS, was sich wo befand. Die heutigen GIS-gestützten Smart Maps bieten dynamische Darstellungen von Informationen, schaffen Ökosysteme für Interaktionen, unterstützen das Bewusstsein in Echtzeit und helfen bei der Planung und Gestaltung der Zukunft.

Anstelle statischer Informationsanzeigen ermöglicht GIS den Benutzern, Daten über einen Ort zu sammeln und tief zu graben, um Informationen über Menschen, Natur, die gebaute Umwelt sowie Interaktionen und Auswirkungen zu erschließen. Datenspeicher sind leicht verfügbar, um Unternehmen detailliert zu beschreiben, Personen zu profilieren, Ökosysteme zu bewerten und den Fluss von Dingen zu erschließen – einschließlich Transport, Wasserstraßen und sogar Handel. GIS bietet die Möglichkeit, geografisches Wissen zu erschließen und Beweise zu erstellen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Karten in Händen

Karten haben nur dann Macht, wenn wir sie in die Hände von Menschen geben. Mit der Verlagerung von GIS auf mobile Geräte und online haben Karten-Apps die Zahl der Nutzer von Karten exponentiell erhöht. Apps bieten die Mittel für persönliche Erkundungen und Eingaben, und die in Apps erstellten Daten liefern Dashboard-Ansichten, die Entscheidungsträgern eine einzige umfassende Ansicht bieten, um Interaktionen, Ereignisse zu überwachen und den täglichen Betrieb zu bewerten.

Wie diese Kartierungskatastrophen verstehen, verändern die heutigen Karten die Art und Weise, wie wir kommunizieren und zusammenarbeiten. Ersthelfer sind von einer Reihe von Papierkarten zu interaktiven kartenbasierten Lösungen übergegangen, was ihre Bedeutung stark erhöht hat. Heutzutage ist es üblich, dass alle Bildschirme in einer Notrufzentrale einen Aspekt der laufenden Reaktion über eine Karte anzeigen und dass jeder Ersthelfer eine kartenbasierte App geöffnet hat, um aufzuzeichnen, was er sieht und tut. Alle Organisationen können bei kritischen Aufgaben von einem ähnlichen Ansatz profitieren – dem Austausch individueller Perspektiven und dem Betrachten der Arbeit anderer –, um gemeinsam zu handeln, um das vorliegende Problem oder die vorliegende Krise zu lösen.

Karten werden mit mehr Eingaben von Sensoren und Personen immer dynamischer, was zu einem verbesserten Echtzeitverständnis führt. Unternehmen profitieren von kompetenten Außendienstmitarbeitern, die schnelle, evidenzbasierte Entscheidungen im Außendienst treffen können, um die Ergebnisse dank der erhöhten Informationsflussigkeit zu verbessern – Entscheidungen am Rande. Städte, die Initiativen um Karten und Apps wickeln, bieten einen gemeinsamen Ort, um Bürger zu informieren und gleichzeitig ihr Feedback zu erfassen – was das Engagement der Bürger erhöht. Infrastrukturorganisationen, die Apps bereitstellen, die an detaillierte 3D-Modelle gebunden sind, verbessern Arbeitsabläufe und tragen dazu bei, kostspielige Verzögerungen aufgrund schlechter Koordination zu vermeiden – und so Lücken zu schließen.

Während räumliche Analysen die nächste Stufe der kartenbasierten Erkundung darstellen, bietet Dr. Michael F. Goodchild, ein bekannter Professor für Geographie, eine gute Zusammenfassung, warum diese Erkundung immer mit einer Karte beginnt:

„…Analyse muss keine komplexen mathematischen Operationen beinhalten, sondern beginnt im menschlichen Gehirn, sobald die Karte sichtbar ist, denn Auge und Gehirn sind enorm effizient darin, Muster und Anomalien in Karten und anderen visuellen Darstellungen zu erkennen.

„GIS funktioniert am besten, wenn Computer und Gehirn ihre Kräfte bündeln und wenn GIS verwendet wird, um die menschliche Intuition zu erweitern, indem Daten so manipuliert und angezeigt werden, dass Dinge sichtbar werden, die sonst unsichtbar wären.“

Erfahren Sie, wie Smart Mapping das Mapping einfacher und wirkungsvoller macht.


GIS-Anwendungen für Sozioökonomie und Humanität

Abstrakt

Das wichtigste soziale Problem im Zusammenhang mit dem Internal Armed Conflict (IAC) in Kolumbien ist die Internal Forced Displacement (IFD), ein Merkmal mit wenigen räumlichen ökonomischen Analysen. Der kolumbianische Fall ist für diese Art von Forschung von großer Bedeutung, da (a) die geografische und ökologische Vielfalt des Landes seinen Entwicklungspfad (Safford und Palacios, 2002) und die Entwicklung des IAC selbst (Rangel, 1998) bestimmt hat und (b) Kolumbien hat die meisten gewaltsam vertriebenen Menschen weltweit. Dieser Artikel stellt einen theoretischen Rahmen der Beziehung zwischen Gemeindeentwicklung und IFD vor und testet ihn in einem Semipanel 2000–10 für 1042 Gemeinden unter zwei verschiedenen Sets von räumlichen Kontrollen: räumliche Ökonometrie und Topographiekontrollen.


Epidemiologische Forschung

GIS ist ein leistungsstarkes Werkzeug, wenn es darum geht, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten wie Ebola und Masern zu verfolgen.

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat Ebola-Lageberichte erstellt, die Karten zur Verbreitung von Ebola in Guinea, Liberia und Sierra Leone enthalten. Mit solchen Visualisierungen ist es jetzt einfacher, präventive und präskriptive Maßnahmen für diese Regionen Afrikas zu treffen.

Die Anwendung von geografischen Informationssystemen (GIS) im öffentlichen Gesundheitswesen kann eine räumliche Kartierung umfassen – ein nützliches Instrument zur Darstellung epidemiologischer Daten. Die Kartierung wird üblicherweise auf größere geografische Gebiete angewendet, z. B. auf eine Region oder einen Landkreis. Die Präsentation der Daten auf einem so hohen Niveau ermöglicht es Programmmanagern möglicherweise nicht, die verfügbaren Daten vollständig zu verstehen. Die Verwendung von GIS-Techniken auf lokaler Ebene ermöglicht mehrere Ansätze zur Interpretation von Daten. Um lokale Epidemien zu verstehen, verwendet CDC Kenia Geodaten und Kartierungen von HIV-Krankheiten in kleineren geografischen Regionen (Unterbezirk, Einrichtung oder sogar Haushaltsstandort), um Trends im Laufe der Zeit und mögliche zugrunde liegende Risikofaktoren für die Ansteckung mit HIV zu identifizieren Daten wie die Zahl der Kinder, die mit HIV leben, und die Zahl der angebotenen pränatalen Betreuungsdienste, um Veränderungen der Mutter-Kind-Übertragungsraten im Zeit- und Raum aufzuzeigen. Die Ergebnisse zeigten, dass die HIV-Übertragung von der Mutter auf das Kind von 2007 bis 2013 von 20,1 % auf 8,3 % zurückgegangen ist.


Geographie-Anthropologie

Der Bachelor of Arts in Geographie-Anthropologie verbindet die gemeinsamen Interessen von Geographie und Anthropologie sowohl in der angewandten Feldforschung als auch in der Beziehung zwischen der menschlichen Bevölkerung und ihrer natürlichen und gebauten Umwelt. Das kombinierte Programm untersucht globale Probleme durch gemeinschaftliches Engagement. Die Studierenden lernen die Methoden und „Wege des Wissens“ der einzelnen Disziplinen kennen und integrieren sie in einen interdisziplinären Rahmen, um ihre geistes- und wissenschaftliche Verantwortung als Weltbürger wahrzunehmen.

Unsere lange Geschichte und unser starkes Engagement für Umwelt- und Sozialwissen, angewandtes Lernen und erfahrungsbezogene Bildung bieten unseren Studenten gute Voraussetzungen für Praktika, Graduiertenprogramme und die Belegschaft. Studierende beteiligen sich an unseren bürgerschaftlichen Lehr- und Forschungsaktivitäten. Der Major ist ein interdisziplinärer Studiengang. Im Hauptfach eingeschriebene Studierende können sich spezialisieren auf eins von drei Spuren:

  • Nachhaltige Kulturen und Gemeinschaften
  • Kultur- und Naturerbemanagement
  • Angewandte Geographische Informationssysteme (GIS) und Geoanalyse

Nach ihrem Abschluss finden die Studenten eine Anstellung in Bereichen, die Archäologiearbeit, Kulturressourcenmanagement, Denkmalpflege, Kulturerbe- und Konservierungsmanagement, Museums-, Kurations- und Archivierungsarbeit, Bildung, Umwelt- und Landnutzungsmanagement, Gemeindeentwicklungsarbeit, gemeinnützige Interessenvertretung, Stadt und regionaler öffentlicher Dienst, Tourismus und Erholung sowie geographische Informationssysteme (GIS) in Bezug auf Karrieren in Bundes-, Landes-, Kommunal- und Privatsektorbranchen.

Wir konzentrieren uns auf die Entwicklung starker analytischer, schriftlicher, mündlicher und technischer Fähigkeiten und bereiten unsere Studenten auf den Berufseinstieg oder auf zukünftige Abschlussarbeiten vor. Die Kurse betonen sowohl konzeptionelles als auch angewandtes Lernen. Die Studierenden beteiligen sich an Fallstudien, gemeinschaftsorientierten und kundenbasierten Projekten und intensiven Feld- und Laboranalysen.

Die Studierenden haben die Möglichkeit, Projekte auf professioneller Ebene mit Mentoren der Fakultät zu entwerfen, zu entwickeln, zu erforschen und zu kommunizieren. Als Ergebnis der Datenerhebung im Feld oder der Analyse in unseren spezialisierten Lernlabors haben die Studierenden auch die Möglichkeit, sich durch Veröffentlichungen und Konferenzpräsentationen als Stipendiat zu engagieren und erhalten oft Assistenz- und Stipendien, die von Organisationen wie der National Science Foundation, der NASA, und das Maine Space Grant Consortium.

Das über die Grundvoraussetzungen hinausgehende Studienprogramm sollte in enger Abstimmung mit der Studienfachberatung sorgfältig geplant und von dieser genehmigt werden. Eine solche Anordnung ermöglicht Flexibilität entsprechend den Interessen des Studenten und bietet gleichzeitig eine enge Anleitung und eine Kontrolle der Bildungsqualität durch das Programm Geographie-Anthropologie.

Angewandte geografische Informationssysteme (GIS) und Geoanalyse Track ist für diejenigen, die theoretisches und konzeptionelles Wissen sowie analytische und technische Fähigkeiten in den Bereichen GIS, Fernerkundung und Geoanalyse entwickeln möchten und in Arbeitsfeldern in Bundes-, Landes- und Kommunalverwaltungen sowie in der Privatwirtschaft tätig sind, einschließlich Bau, Ingenieurwesen, Energie, Umwelt & Landnutzungsplanung, Versorgungsunternehmen & Transport, Immobilienentwicklung und Vermessung.

Programmanforderungen

Alle Studierenden mit sozialwissenschaftlichen Hauptfächern oder fachspezifischen Nebenfächern müssen mindestens sechs Leistungspunkte mit der Note B oder besser in den Anforderungen dieses Haupt- oder Nebenfachs erbringen. Noten von D werden nicht auf die Erfüllung der Haupt- oder Nebenleistungen angerechnet. Mit Ausnahme des Selbststudiums darf keine Pflichtveranstaltung mehr als einmal wiederholt werden.

Alle Studierenden werden daran erinnert, dass sie neben den fachlichen Anforderungen des Hauptfachs auch die Mindestvoraussetzungen der Universität und die Anforderungen des Kerncurriculums erfüllen müssen.

Die Mindestanzahl von Credits (ohne Kerncurriculum der Universität) für diesen Track beträgt 39 Credits.

Studierende mit Spezialisierung Angewandte GIS und Geoanalyse Strecke muss dauern:

  • GEO 105 oder ANT 105 Gesellschaft, Umwelt und Wandel
  • GEO 107 Karten und Mathematik oder
    GEO 270 Kartierung von Umgebungen und Personen: Datenvisualisierung und -analyse
  • GEO 370 Karten, Gebiet, Macht
  • MAT 120 Einführung in die Statistik

Methoden (12 Credits):

  • GEO 305/GEO 505/GEO 605 Fernerkundung
  • GEO 308/GEO 508/GEO 608 GIS-Anwendungen I
  • GEO 408/GEO 518/GEO 618 GIS-Anwendungen II
  • GEO 340/GEO 540/GEO 640 Digitale Kartierung

Thematische Wahlfächer (Wählen Sie Kurse aus der folgenden Liste aus, um insgesamt mindestens 12 Credits zu erhalten. Wählen Sie mindestens drei Credits aus jeder der folgenden Gruppen und mindestens 6 Credits auf oder über 300 Level):

  • BUS 301 Geschäftsanalyse
  • BUS 345 Informationstechnologie/Management-Informationssysteme
  • BUS 377 Informationsvisualisierung
  • COS 160 Structured Problem Solving: Java (3 Cr.) und COS 170 Structured Programming Laboratory (1 Cr.)
  • COS 184 Python-Programmierung
  • COS 246 Programmierthemen: Programmieren von Handheld-Geräten
  • COS 246 Programmierthemen: Web-Mapping-Systeme
  • COS 375 Entwicklung von Webanwendungen
  • COS 457-Datenbanksysteme
  • LOS 318/LAC 318 Datenbankverwaltung
  • ANT 204 Golf von Maine: Archäologie, Ökologie und Umweltveränderungen
  • ANT 306 Analyse archäologischer Materialien
  • ANT 308/ANT 508 Umweltarchäologie
  • ANT 315/ANT 515 Ethnographie: Methoden, Ethik und Praxis
  • ANT 360/ANT 560 Öffentliche Archäologie
  • GEO 203 Stadt- und Regionalentwicklung
  • GEO 204 Küsten- und Meeresgeographie
  • GEO 209 Einführung in die Landnutzungsplanung
  • GEO 210 Planung von Maine-Gemeinden: Aktuelle Probleme und Wegbeschreibungen
  • GEO 303/GEO 503 Wirtschaftsgeographie
  • GEO 304/504 Arktische und Nordatlantische Regionen
  • GEO 445/GEO 545/GEO 645 Drohnenkartierung
  • GEO 455/GEO 555 Geschlecht, Rasse und Klasse in der Stadt
  • GEO 481/GEO 581 Megastädte und globale Planungsprobleme
  • ESP 285 Globale Umweltthemen und Nachhaltigkeit

Schlussstein (mindestens 3 Credits):

Jeder der folgenden Punkte wird auf die Decksteinanforderung angerechnet:

  • GEO 438/GEO 538/GEO 638 Unabhängige GIS-Studie
  • GEO 448/GEO 548/GEO 648 GIS-Praktikum
  • GEO 458/GEO 558/GEO 658 Forschungsanwendungen in GIS
  • GYA 300 Feldschule für Archäologie
  • GYA 400 Unabhängiges Studium in Anthropologie oder Geographie, Sommerreisekurs, Auslandsstudium oder bestehende Abschlusssteine.

Darüber hinaus müssen alle Hauptfächer Geographie-Anthropologie Schreibkompetenz nachweisen, indem sie entweder zwei Forschungsarbeiten oder eine Forschungsarbeit und ein Forschungsprodukt (z. B. Poster, Medienprojekt) im Hauptfach mit der Note C oder besser von zwei verschiedenen Professoren erstellen, mindestens ein Semester vor Studienabschluss.

Die maximale Anzahl von Anrechnungspunkten für Praktika, Felderfahrung und/oder Selbststudium, die auf das Hauptfach angewendet werden können, beträgt neun Stunden. Alle Studierenden müssen sich mit ihren Betreuern treffen, bevor sie sich jedes Semester für Kurse anmelden.

Zulassungsinformationen

Für das beste Gesamtpaket der finanziellen Unterstützung reichen Sie Ihren USM-Antrag ein und füllen Sie Ihre FAFSA bis zum 15. Januar aus. Sie können sich jedoch jederzeit bewerben. Die Bewerbungen für Bachelorstudiengänge werden fortlaufend geprüft.


Kartierung von geografischen Informationssystemen (GIS)

Geographisches Informationssystem oder GIS ist eine Technologie, die eine radikal andere Art und Weise bietet, wie wir die Karten erstellen und verwenden, die für die Verwaltung unserer Gemeinden und Branchen erforderlich sind. GIS erstellt intelligente Superkarten, mit denen auf Knopfdruck anspruchsvolle Planungen und Analysen durchgeführt werden können.

GIS-Kartendienste

"Die Expertise von SIC verhindert potenzielle Probleme."

Gesellschaft für Satellitenbildgebung (SIC) kombiniert orthorektifizierte Satellitenbilder mit extrahierten Vektordaten und vom Kunden bereitgestellten Geodaten, um einzelne, GIS-datenreiche Karten für verschiedene Industrieanwendungen wie Landwirtschaft, Katastrophenmanagement, Energie- und Umweltüberwachung zu erstellen. SIC integriert GIS-Daten, um ein vielschichtiges Ergebnis für viele Arten von Analyse und Management in Bezug auf Ihr Projekt zu erzielen. Die Expertise und Genauigkeit unserer GIS-Kartendienste schließt fast alle potenziellen Probleme im Zusammenhang mit GIS-Karten aus.

Durch die Verwendung von maschinellem Lernen, neuronalen Netzalgorithmen und Satellitenfernerkundungstechniken kann die automatisierte Extraktion von Objekten, die auf Satellitenbildern erkannt wurden, die Kosten von z.B. Überwachung und Zählung von Wildtieren, Erkennung von Solarpanel-Arrays an Gewerbe- und Wohngebäuden, Erkennung von Objekten ähnlicher Form oder Materialien oder andere geeignete Anwendungen wie Präzisionskartierungen in der Landwirtschaft usw.

QuickBird (0,6 m) Satellitenbild

(Bild Copyright © DigitalGlobe und GIS-Daten von Satellite Imaging Corporation)

Unsere GIS-Mapping-Services ermöglichen es uns, Geodaten zu erfassen, zu speichern, zu bearbeiten und zu analysieren, um Datenbank-, Kartierungs- und statistische Methoden zu kombinieren, um georeferenzierte Daten für die Datenerfassung, -verarbeitung und -verwaltung zu integrieren, um genaue Lösungen zu gewährleisten, mit denen Sie die schwierigen Herausforderungen Ihres Projekts meistern können . Unser Fokus liegt auf der Bereitstellung präziser, qualitativ hochwertiger Geodatenprodukte, die Sie bei der Verwaltung Ihrer Kartierungsziele unterstützen.

Einige Projekte werden durch Koordinatenprobleme verschiedener Satellitenbild- und Vektordatenschichten behindert, die durch eine oder eine Kombination der folgenden Ursachen verursacht werden:

  • Unsachgemäße Orthokorrektur von Satellitenbildern oder Luftaufnahmen
  • Verwendung unterschiedlicher Vermessungsdaten und/oder geodätischer Parameter
  • Schlechte Qualität von GPS-basierten Bodenkontrollpunkten (GCPs)
  • Unsachgemäße Berichtigung von digitalen Quellrasterkarten
  • Import von Vektordaten oder Shape-Dateien für Quelldaten mit falschen Koordinaten
  • Unsachgemäße Verwendung von Einheiten oder Einheitskonvergenzfaktoren für Quelldaten
  • Verwendung von Quelldaten aus einer beschädigten Koordinatendatenbank

Unser Team hat sich der Qualitätskontrolle verschrieben und bietet unseren Kunden kontinuierliche Geodäsie-, Kartierungs-, ArcGIS 2D- und 3D-Geodatenunterstützungsdienste. Wir stellen sicher, dass die unseren Kunden zur Verfügung gestellten Geodatensätze nur auf die effektivste Weise genutzt werden. Bei jedem GIS-Projekt, ob groß oder klein, implementieren wir eine kontinuierliche Datenqualitätskontrolle, um sicherzustellen, dass Koordinatendatenbanken, fremde Quelldaten wie geologische und topografische Karten, GIS-Datenattribute und -Layer eine wirklich nahtlose GIS-Kartierungsumgebung schaffen.

Wir nutzen unser internes Wissen in den Bereichen Geodäsie, Land- und Hydrographie, digitale 2D/3D-Kartierung, GIS und Satellitenfernerkundung, um unseren Kunden die professionellsten Dienstleistungen und Produkte anzubieten.

Eine der wichtigsten Dienstleistungen von SIC bei der Durchführung eines GIS-Projekts ist die Georeferenzierung verschiedener GIS-Datenschichten für die Kartierungsprojektion. SIC hat umfassende Richtlinien und Verfahren entwickelt, um QA und QC in die Planungsphase jedes Projekts einzubeziehen, das die Verwendung von Satellitenbilddaten für die Kartierung von geografischen Informationssystemen beinhaltet, einschließlich:

Für weitere Informationen oder eine Beratung zu einem unserer Produkte oder Dienstleistungen kontaktieren Sie uns bitte.


Stream-Reihenfolge erstellen - Geografische Informationssysteme

HINWEIS: Wir stellen derzeit unsere herunterladbaren GIS-Daten auf unsere neue Open Data-Webseite um. Bitte besuchen Sie es, um unsere aktuellsten Daten herunterzuladen. Alle Daten, die auf unserer Open Data-Seite nicht verfügbar sind, finden Sie unten.

Landesweite Ebenen

Einige ältere Datendateien verfügen möglicherweise nicht über eine NJ State Plane-Fußprojektionsdatei. Wenn die ZIP-Datei keine .prj-Datei enthält, laden Sie bitte die Datei njsp83.prj herunter und benennen Sie sie in den Dateinamen in der ZIP-Datei um. Das Shapefile Head of Tide heißt beispielsweise hot.shp. Laden Sie in diesem Fall die Datei njsp83.prj herunter, entpacken Sie sie und benennen Sie sie in hot.prj um.

Diese Dateien können mit Ihrem GIS verwendet oder mit einem kostenlosen GIS Data Viewer von ESRI namens ArcGIS Explorer angezeigt werden.

Umgebungsluftqualitätsmonitore sind strategisch platzierte Stationen im gesamten Bundesstaat New Jersey und sammeln und analysieren bestimmte Luftschadstoffdaten.

Ambient Lakes Monitoring Network - lakesmon.zip (20 KB, 64 KB entpackt)

Diese Daten wurden aus der 95/97 LULC-Abdeckung erstellt, die von der NJDEP erstellt wurde. Aus der Abdeckung wurden natürliche und künstliche Seen ausgewählt und anschließend aufgelöst. Namensattribute aus dem USGS-Coverage (See) wurden über ein Centroid-Coverage angehängt. Andere Quellen für Seenamen sind nicht-digitale Seeüberwachungsdaten, Atlanten, digitale Datensätze und eine Abdeckung von Staudämmen in NJ.

Sites zur Überwachung der Umgebungs-Stream-Qualität – swpts.zip (.05 MB, .25 MB entpackt)

Dieser Datensatz ist ein GIS-Layer von Punkten, die Umgebungsstromstandorte darstellen, die gemeinsam vom New Jersey Department of Environmental Protection (NJDEP) und dem US Geological Survey (USGS) für Wasserqualitätsparameter überwacht werden. Es enthält Felder, die den Stationstyp für jedes Messjahr sowie das Vorhandensein und die Art des Wasserstandsmessers, die zugehörige Landnutzung, die Art der Ortung der Punkte und die Verfügbarkeit von Durchflussdaten angeben.

AMNET Reference Monitoring Sites (2000) - amnetref.zip (10 KB, 82 KB entpackt)

Diese GIS-Datenschicht ist ein Datensatz mit Punkten, die Referenzstandorte für das AMNET-Projekt am NJDEP darstellen. Die NJDEP AMNET-Datenbank lieferte die Liste der Standorte (Ecoregion-Tabelle). Die Standorte wurden ausgewählt, weil sie nur minimal betroffen waren, Stichprobendaten für 4 Jahreszeiten hatten und einen guten Vergleichspunkt für andere Standorte boten.

Aquatische Pestizide 2007 - aquapest.zip (0,13 MB, 2,64 MB entpackt)

Die Liste der Standorte für aquatische Pestizide 2007 für New Jersey umfasst die Standorte, die durch das NJDEP-Programm zur Bekämpfung von Pestiziden für den Einsatz von aquatischen Pestiziden in den Gewässern des Staates zugelassen wurden. Die Standortnamen werden von den Pestizid-Applikatoren bereitgestellt und können sich von den anerkannten Namen des Bundesstaates/Grafschafts/Gemeindes unterscheiden. Punktstandorte geben keinen Bereich an, in dem Pestizide verwendet werden, sondern geben nur den Wasserkörper/das Gewässer an, an dem die Behandlung zulässig war. Standorte mit mehreren Gewässern unter einer Genehmigung haben nur einen Punktstandort, normalerweise an dem Gewässer, das dem Auslass/der aufnehmenden Wasserquelle am nächsten liegt. Im Jahr 2007 wurden insgesamt 1108 Genehmigungsanträge bei der Abteilung eingereicht, jedoch sind nur 1080 Standorte in diesem Datensatz enthalten. 13 Anträge wurden zurückgezogen oder abgelehnt, 11 betrafen Sondergenehmigungen für örtliche Bedürfnisse für Schwimmbecken mit natürlichem Boden und 4 Genehmigungen für die Pflege von Wegerechten und konnten nicht in einem einzigen Punkt ausgedrückt werden. Diese Seiten wurden absichtlich entfernt. Bei Fragen zu bestimmten Standorten wenden Sie sich bitte an die aufgeführten zuständigen NJDEP-Kontakte. Diese Daten wurden zusammengestellt und manipuliert, da ein allgemeines Interesse an den Trends beim Einsatz von aquatischen Pestiziden zur Bekämpfung von aquatischem Unkraut im gesamten Bundesstaat New Jersey besteht. Die Informationen sind als Ausgangspunkt für Personen gedacht, die sich für den Einsatz von aquatischen Pestiziden in ihrem Gebiet oder an einem bestimmten Standort interessieren.

Brownfield-Entwicklungsgebiete (Extents) - Envr_mon_soil_brownfield_ext.zip (0,37 MB, 1,69 MB entpackt)

Die im Layer enthaltenen Daten ermöglichen es GIS, die Ausdehnungen aller aktuellen Brownfield Development Areas (BDAs) in New Jersey als Polygone abzubilden. Eine Brachfläche ist ein ehemaliges oder gegenwärtiges Gewerbe- oder Industriegelände, das derzeit leer steht oder nicht genutzt wird und auf das eine Kontaminationsableitung stattgefunden hat oder vermutet wird.

Brownfield-Entwicklungsgebiete (Übersicht) - Envr_mon_soil_brownfield_out.zip (.007 MB, .18 MB entpackt)

Dies ist eine grafische Darstellung der Umrissgrenze für Brownfield Development Areas (BDA) in New Jersey. Eine Brachfläche ist ein ehemaliges oder gegenwärtiges Gewerbe- oder Industriegelände, das derzeit leer steht oder nicht genutzt wird und auf das eine Kontaminationsableitung stattgefunden hat oder vermutet wird.

CAFRA-Grenze (Linie) - cafra2.zip (58 KB, 163 KB entpackt)

Der Coastal Area Facilities Review Act (CAFRA) regelt die Landnutzung im Küstenbereich. Damit wurde die Grenze des Gebietes abgegrenzt. Diese Shape-Datei, CAFRA_2, wurde von der Pinelands-Kommission geändert und aktualisiert die Grenze (von der Grenze des Bureau of Tidelands 1988), um die Änderungen an CAFRA von 1993 widerzuspiegeln.

CAFRA Boundary (poly) - cafra.zip (1922 KB, 2368 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung der Grenze des Coastal Areas Facilities Review Act (CAFRA), die die Landnutzung innerhalb des Küstengebiets regelt. Diese Grenze wurde aus dem Datensatz Coastal Planning Areas in New Jersey aufgelöst.

Volkszählungsblöcke (2010) - Govt_census_block_2010.zip (99,0 MB, 385,0 MB entpackt)

Diese Daten enthalten TIGER-Informationen der Volkszählung 2010 auf Blockebene für New Jersey. Es wurde von der Website des U.S. Census Bureau zusammen mit dem Census 2010 Summary File 1 (SF1) bezogen. Die SF1-Datei wurde von NJDEP in die Census-Block-Coverage aufgenommen.

Volkszählungsblockgruppen (2010) - Govt_census_group_2010.zip (9,61 MB, 14,1 MB entpackt)

Diese Daten enthalten TIGER-Informationen der Volkszählung 2010 auf Blockgruppenebene für New Jersey. Es wurde von der Website des US Census Bureau bezogen. Census 2010 Block Groups wurde aus den Redistricting Census 2010 TIGER/Line-Dateien abgeleitet.

Volkszählungsgebiete (2010) - Govt_census_tract_2010.zip (5,76 MB, 10,7 MB entpackt)

Diese Daten enthalten Informationen zu Rasse, Geschlecht, Wohnen und Haushaltseinkommen (SF1-Tabellen), die aus den TIGER-Tabellen des Census 2010 auf der Ebene der Bundesländer für New Jersey extrahiert wurden. Die Daten stammen vom NJ Department of Labor und der Website des US Census Bureau. Census 2010 Tracts wurde aus den Redistricting Census 2010 TIGER/Line-Dateien abgeleitet.

Volkszählungsblöcke (2000) - cenblk2000.zip (34,1 MB, 101,7 MB entpackt)

Diese Daten enthalten Census 2000 TIGER-Informationen auf Blockebene für New Jersey. Es wurde von der Website des U.S. Census Bureau zusammen mit dem Census 2000 Summary File 1 (SF1) bezogen. Die SF1-Datei wurde von NJDEP in die Census-Block-Coverage aufgenommen.

Volkszählungsblockgruppen (2000) - cengrp2000.zip (4,4 MB, 6,3 MB entpackt)

Diese Daten enthalten Census 2000 TIGER-Informationen auf Blockgruppenebene für New Jersey. Es wurde von der Website des US Census Bureau bezogen. Census 2000 Block Groups wurde aus den Redistricting Census 2000 TIGER/Line-Dateien abgeleitet.

Volkszählungsgebiete (2000) - centrt2000.zip (2904 KB, 6550 KB entpackt)

Diese Daten enthalten Informationen zu Rasse, Geschlecht, Wohnen und Haushaltseinkommen (SF1-Tabellen), die aus den Census 2000 TIGER-Tabellen auf Tract-Ebene für New Jersey extrahiert wurden. Die Daten stammen vom NJ Department of Labor und der Website des US Census Bureau. Census 2000 Tracts wurde aus den Redistricting Census 2000 TIGER/Line-Dateien abgeleitet.

Eingeschlossen sind die Standorte in New Jersey, an denen eine Chromatverunreinigung des Bodens oder des Grundwassers festgestellt wurde. Diese Liste der Chromatabfallstandorte umfasst Standorte, an denen Sanierungen entweder derzeit im Gange, erforderlich, aber noch nicht eingeleitet oder abgeschlossen sind. Die hier enthaltenen Daten stammen aus dem Jahr 1995.

Küstenhochwasser (100 Jahre) - hihaz.zip (1025 KB, 1387 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung von Hochrisikolinien in 100-Jahres-Überschwemmungsgebieten der Küste von New Jersey zum Schutz vor größeren Küstenüberschwemmungen. Das Coverage wurde als Netzwerk mit Linien- und Polygonattributen erstellt.

Küste von New Jersey (2012) - Land_coastline_2012.zip (24,8 MB, 54,8 MB entpackt)

Die Daten wurden durch Extrahieren von Wasserpolygonen, die Flüsse, Buchten und Ozeane darstellten, aus dem Layer 2012 Landnutzung/Landbedeckung (LU/LC) aus der Datenbank der geografischen Informationssysteme (GIS) von NJ DEP erstellt. Die Quelldatei enthält Landnutzungs- und Gewässerpolygoninformationen, die aus mehreren Quellen auf Linien übertragen wurden, die aus dem Datensatz 2012 Landnutzung/Landbedeckung extrahiert wurden.

Küste von New Jersey (2007)- Land_coastline_2007.zip (24,5 MB, 51 MB entpackt)

Die Daten wurden durch Extrahieren von Wasserpolygonen, die Flüsse, Buchten und Ozeane darstellten, aus dem Layer Landnutzung/Landbedeckung (LU/LC) von 2007 aus der Datenbank der geografischen Informationssysteme (GIS) von NJ DEP erstellt. Die Quelldatei enthält Landnutzungs- und Gewässerpolygoninformationen, die aus mehreren Quellen auf Linien übertragen wurden, die aus dem Datensatz 2007 Landnutzung/Landbedeckung extrahiert wurden.

Küste von New Jersey (2002) - Land_coastline_2002.zip (18,5 MB, 60 MB entpackt)

Die Daten wurden erstellt, indem Wasserpolygone, die Flüsse, Buchten und Ozeane darstellten, aus dem Layer Landnutzung/Landbedeckung (LU/LC) von 2002 aus der Datenbank der geografischen Informationssysteme (GIS) von NJ DEP extrahiert wurden. Die Quelldatei enthält Landnutzungs- und Gewässerpolygoninformationen, die aus mehreren Quellen in Linien übertragen wurden, die aus dem Datensatz Landnutzung/Landbedeckung 2002 extrahiert wurden.

Die NJDEP ist nicht mehr der Datenverwalter der Schicht der Kongressbezirke. Diese Ebene wurde von unserer Website entfernt. Das Office of GIS verteilt diese Datenschicht jetzt im Auftrag des Office of Legislative Services (OLS) auf NJGIN unter: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Kreisgrenzen von New Jersey

Die NJDEP ist nicht mehr der Datenverwalter der Grenzschichten des Staates, des Landkreises und der Gemeinde. Diese Ebenen wurden von unserer Website entfernt. Das Office of GIS verteilt diese Datenschichten jetzt auf NJGIN unter: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Deed Notice Ausdehnung Polygone - Envr_mon_soil_DNA.zip (0,768 MB, 5,44 MB entpackt)

Diese Datenschicht identifiziert die bekannten kontaminierten Sites (KCS) oder Sites auf der umfassenden Site List (CSL) von Site Remediation Programs (SRP), denen eine Deed Notice zugewiesen wurde.

Hirsch-Management-Einheiten - Grid_deer_unit.zip (0,04 MB, 0,19 MB entpackt)

Diese Rasterdaten repräsentieren Deer Management Units (DMU) in New Jersey. Jedes nummerierte Raster ist 14,288 Quadratmeilen groß und die Daten werden in Verbindung mit Deer Management Zones (DMZ) verwendet. Jäger können DMU verwenden, um ihren Standort in der DMZ zu identifizieren. Das DMU ist der kleinste und detaillierteste Raumbezug, der in der Wildtierhaltung, d.h. zur Überwachung von Krankheitsausbrüchen, verwendet wird. Bitte beachten Sie, dass bei der ersten Datengenerierung und -erstellung verschiedene fehlende Rasternummern (222, 231, 244, 414, 550-559) und einige Probleme mit der Rasterreihenfolge auftreten. Aufgrund der bereits bestehenden Verwendung dieser Daten für die Jagd und für die Datenkontinuität wurden diese nicht korrigiert.

Digitales Höhenraster (10 Meter) für New Jersey

Digitales Höhenraster (100 Meter) für New Jersey - nj100mlat.zip (4163 KB, 17938 KB entpackt)

Ein Gitter ist die ESRI GRID-Rasterdatei, die aus USGS-DEM-Dateien generiert wird. Digital Elevation Model (DEM) ist die vom USGS übernommene Terminologie, um Geländehöhendatensätze in digitaler Rasterform zu beschreiben. 7,5-Minuten-DEM (10 Meter x 10 Meter Datenabstand, gegossen auf Universal Transverse Mercator (UTM)-Projektion) wurden zusammengeführt und bei 100 Meter x 100 Meter für diesen Datensatz neu abgetastet.

Digital Elevation Hillshade Grid (100 Meter) von New Jersey - nj100mhill.zip (1992 KB, 2943 KB entpackt)

Eine Schummerung ist eine Rasterdatei, die aus einem Gitter erzeugt wird. Ein Gitter ist die ESRI GRID-Rasterdatei, die aus USGS-DEM-Dateien generiert wird. Digital Elevation Model (DEM) ist die vom USGS übernommene Terminologie, um Geländehöhendatensätze in digitaler Rasterform zu beschreiben. 7,5-Minuten-DEM (10 Meter mal 10 Meter Datenabstand, gegossen auf Universal Transverse Mercator (UTM)-Projektion) wurden zusammengeführt und für diesen Datensatz auf 100 Meter mal 100 Meter neu abgetastet. Der Befehl ArcInfo Schummerung wurde mit den Standardeinstellungen verwendet, mit Ausnahme des Z-Faktors, der um 50 überhöht wurde, um diese Schummerung zu erzeugen.

Höhenkonturen - stcon.zip (6331 KB, 15324 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung der landesweiten Höhenlinien von New Jersey mit 20-Fuß-Intervallen. Es wurde aus dem USGS DEM 100-Meter-Gitter erstellt.

Fish Index of Biotic Integrity Sampling Points (2000 - 2011) - Envr_mon_water_fibi.zip (.040 MB, .204 MB entpackt)

Diese Daten stellen den NJDEP Fish Index of Biotic Integrity Monitoring Network der aktiven Probenahmestellen für die Jahre 2000 bis 2011 dar. Ein FIBI ist ein Index, der die Gesundheit eines Baches basierend auf mehreren Attributen der ansässigen Fischgemeinschaft misst. Jeder untersuchte Standort wird auf der Grundlage seiner Abweichung von den Referenzbedingungen (d. h. was in einem unbeeinflussten Bach gefunden würde) bewertet und als "schlecht", "mittelmäßig", "gut" oder "ausgezeichnet" klassifiziert.

Golfplätze (landesweit) - njgolf.zip (615 KB, 1495 KB entpackt)

Diese Daten repräsentieren die Fairway-, Green- und Tee-Bereiche aller Golfplätze in New Jersey. Es wurde durch Auswahl aller Erholungspolygone aus der NJDEP-Landnutzungs-/Landbedeckungsdatei (LU/LC) von 1995/97 erstellt. Es sind 256 Plätze identifiziert und 553 Polygone (viele Plätze werden als diskontinuierliche Polygone angezeigt, da Fairways/Green/Tee-Zonen durch Feuchtgebiete, Wälder oder andere Landbedeckungen getrennt sind. Der Zweck der Datei besteht darin, die Platzfläche zu bestimmen, um die Schätzung der Menge an Pestiziden, Düngemitteln und Herbiziden, die jährlich verwendet werden.Wesentliche Wald- oder Feuchtgebiete (1 Hektar oder mehr) sind daher nicht in den Polygonen eines Golfplatzes enthalten, obwohl diese Gebiete möglicherweise dem Golfplatz gehören.

Grundwasser-Kontaminationsgebiete (CEA)

Diese Daten identifizieren die Standorte, an denen eine Grundwasserkontamination festgestellt wurde, und gegebenenfalls hat die NJDEP eine Klassifizierungs-Ausnahmezone (CEA) gemäß N.J.A.C. 7:9-1,6 und 1,9(b). CEAs sind institutionelle Kontrollen in geografisch definierten Gebieten, in denen die New Jersey Grundwasserqualitätsstandards (NJGWQS) für bestimmte Schadstoffe überschritten wurden. CEAs werden eingerichtet, um darauf hinzuweisen, dass die konstituierenden Standards für eine bestimmte Aquifer-Klassifizierung in einem lokalisierten Gebiet aufgrund der natürlichen Wasserqualität oder anthropogenen Einflüssen nicht erfüllt werden oder nicht eingehalten werden und dass die ausgewiesenen Aquifer-Nutzungen in dem betroffenen Gebiet für die Laufzeit des CEA.

Grundwasser-Kontaminationsgebiete (CKE) - Envr_mon_gw_CKE.zip (.099 MB, .305 MB entpackt)

Diese Datenschicht enthält Informationen über Gebiete im Bundesland, die als das aktuell bekannte Ausmaß der Grundwasserverschmutzung (CKE) angegeben sind.CKE-Gebiete sind geografisch definierte Gebiete, in denen die lokalen Grundwasserressourcen bekanntermaßen beeinträchtigt sind, weil die Wasserqualität die Trinkwasser- und Grundwasserqualitätsstandards für bestimmte Schadstoffe überschreitet.

Head of Tide (heiß) - hot.zip (30 KB, 121 KB entpackt)

Dies ist eine grafische Darstellung der Flutpunkte (Heißpunkte) für Wasserläufe von New Jersey. Dazu gehören auch die Nebenflüsse dieser Wasserläufe. Der HOT ist der Punkt auf einem Gezeitenwasserlauf, an dem die Messung der vertikalen Bewegung der Wasseroberfläche bei MEAN HIGH WATER (MHW) nicht mehr praktikabel ist. Alle Punkte seewärts der HOT auf einem Gezeitenwasserlauf sind Gezeiten.

Highlands Preservation Sewer Service Area highpresssa.zip (97 KB, 260 KB entpackt)

Das Highlands Water Protection and Planning Act (Highlands Act), N.J.S.A. 13:20-1 ff. unterzeichnet am 10. August 2004, hob alle Sewer Service Area (SSA) im Highlands Preservation Area auf, wo keine Sammelrohre gebaut worden waren. Dies ist eine grafische Darstellung der überarbeiteten SSA-Kartierung im Highlands Preservation Area. Die SSA-Kartierung zeigt die geplante Abwasserentsorgung für bestimmte Gebiete, d. h. ob das Abwasser in einer regionalen Kläranlage gesammelt oder vor Ort behandelt und über einen Oberflächenwasser (SW)-Einlass oder einen Grundwasser (GW)-Einlass entsorgt wird. Einzelne unterirdische Entsorgungssysteme, die weniger als 2.000 Gallonen/Tag (gpd) abgeben, können überall im Staat platziert werden, wo die Standortbedingungen dies zulassen und daher nicht kartiert sind.

Raster historischer archäologischer Stätten - Land_use_HPO_arch_grid.zip (0,338 MB, 2,72 MB entpackt)

Dieser Datensatz enthält ein Vektorraster von ungefähr 1/2 Meile Zellen, die das Vorhandensein archäologischer Stätten anzeigen, die: 1. in das New Jersey oder National Register of Historic Places aufgenommen wurden, 2. durch bundesstaatliche oder staatliche Verfahren als berechtigt für die Aufnahme eingestuft wurden, als vom New Jersey Historic Preservation Office (HPO) verwaltet werden oder 3. durch eine kulturelle Ressourcenerhebung oder andere beim HPO hinterlegte Unterlagen identifiziert wurden.

Historische Bezirke - Land_use_HPO_district.zip (4,39 MB, 8,36 MB entpackt)

Dieser Datensatz stellt die historischen Bezirke dar, die: 1. in das New Jersey oder das National Register of Historic Places aufgenommen wurden, 2. durch bundesstaatliche oder staatliche Verfahren, wie sie vom New Jersey Historic Preservation Office (HPO) verwaltet werden, als berechtigt eingestuft wurden oder 3. Wurden durch eine kulturelle Ressourcenerhebung oder andere beim HPO hinterlegte Unterlagen identifiziert.

Historische Eigenschaften - Land_use_HPO_property.zip (22,1 MB, 222 MB entpackt)

Dieser Datensatz stellt die historischen Eigenschaften dar, die: 1. in das New Jersey oder das National Register of Historic Places aufgenommen wurden, 2. durch bundesstaatliche oder staatliche Verfahren, wie sie vom New Jersey Historic Preservation Office (HPO) verwaltet werden, für die Aufnahme in Frage kommen, oder 3. Wurden durch eine kulturelle Ressourcenerhebung oder andere beim HPO hinterlegte Unterlagen identifiziert.

Historische Küstenlinien - histshore.zip (1057 KB, 3331 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung der historischen Küstenlinien für die vier Atlantik-Grafschaften (Atlantic, Cape May, Ocean und Monmouth). Es beschreibt die 11 verschiedenen Atlantikküsten in New Jersey aus den Jahren 1836-1977. Die Küstenlinien sind von 1836-42, 1855, 1866-68, 1871-75, 1879-85, 1899, 1932-36, 1943, 1951-53, 1971 und 1977. Nicht alle Jahre sind vollständig oder erstrecken sich über die gesamte Länge von die vier atlantischen Grafschaften. Die Küstenabdeckung kann als Küstenlinie von 1986 verwendet werden.

Hydrographie (Stand/3. Ordnung oder höher) - stateriv.zip (2184 KB, 5858 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung der State Rivers von New Jersey, die dritter Ordnung oder höher sind. Diese Flüsse wurden aus der Stromabdeckung jedes Landkreises neu ausgewählt. Die ursprüngliche Kartenquelle sind die USGS 1:24.000 Hydrografie Digital Line Graph (DLG)-Dateien.

Integrierter Bericht zur Überwachung und Bewertung der Wasserqualität

Der integrierte Bericht zur Überwachung und Bewertung der Wasserqualität ist ein zweijährlicher Bericht, der die Gewässer des Staates identifiziert, die Wasserqualitätsstandards erreichen, und Gewässer, die beeinträchtigt sind und gemäß dem Bundesgesetz über sauberes Wasser (Total Maximum Daily Loads, TMDLs) benötigen. Die zugehörigen GIS-Dateien bilden die räumliche Komponente des Berichts und beinhalten die Gewässer des Landes, Bewertungsergebnisse sowie Messstellenstandorte.

Liste bekannter kontaminierter Sites (KCSL)

Die Liste bekannter kontaminierter Standorte (KCSNJ) für New Jersey (Nicht-Hausbesitzer) umfasst die Standorte und Grundstücke von Nicht-Hausbesitzern innerhalb des Bundesstaates, in denen eine Kontamination von Boden oder Grundwasser in einem Niveau bestätigt wurde, das den geltenden Standards entspricht oder höher ist. Diese Liste bekannter kontaminierter Standorte kann Standorte umfassen, an denen Sanierungen entweder derzeit im Gange, erforderlich, aber noch nicht eingeleitet oder abgeschlossen sind.

Die NJDEP ist nicht mehr der Datenverwalter der Legislative Districts-Schicht. Diese Ebene wurde von unserer Website entfernt. Das Office of GIS verteilt diese Datenschicht jetzt im Auftrag des Office of Legislative Services (OLS) auf NJGIN unter: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

Zuweisungen auf kommunaler Ebene – msrp_tier.zip (1683 KB, 4346 KB entpackt)

Diese Karte ist eine geografische Darstellung der Gemeinden der Stufen A und B, wie sie im NJPDES Municipal Stormwater Regulation Program in N.J.A.C. übernommen wurden. 7:14A-25.3(a) und die zugehörige Tabelle. (Siehe 36 N.J.R. 813(a), 2419(a) und 4133(a) 2. Februar, 17. Mai und 7. September 2004).

Gemeindegrenzen von New Jersey

Die NJDEP ist nicht mehr der Datenverwalter der Grenzschichten des Staates, des Landkreises und der Gemeinde. Diese Ebenen wurden von unserer Website entfernt. Das Office of GIS verteilt diese Datenschichten jetzt auf NJGIN unter: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/jviewer.jsp?pg=DataDownloads

Gemeinden von New Jersey (Clipped to Coast) - Govt_admin_mun_coast_bnd.zip (24,9 MB, 37,1 MB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine räumliche Darstellung der aktuellsten Version von Gemeinden in New Jersey, die von OIT/OGIS bereitgestellt wird. NJDEP hat die Daten mit dem detaillierten und aktualisierten Layer "NJDEP Coastline of New Jersey" für verschiedene Zwecke ausgeschnitten. Die räumliche Genauigkeit wurde gegenüber früheren Gemeindedaten verbessert, indem Merkmale integriert wurden, die mit Gemeindegrenzen aus anderen qualitativ hochwertigen Quelldatensätzen übereinstimmen. Diese aktuelle Version von Municipalitites (auf Küste zugeschnitten) zeigt verschiedene Aktualisierungen (in Verarbeitungsschritten aufgelistet) sowie die Verschmelzung von Princeton Borough und Princeton Township zu Princeton.

Rasterkarte des Naturerbes - nhpgrid.zip (0,68 MB, 12,69 MB entpackt)

Durch seine Datenbank zum Naturerbe dokumentiert das Office of Natural Lands Management (ONLM) seltene Pflanzenarten und seltene ökologische Lebensräume, um Entscheidungsträger zu informieren, die sich mit der Erhaltung natürlicher Ressourcen befassen müssen. Die Naturerbe-Rasterkarte ist eine Datei des geografischen Informationssystems (GIS), die eine allgemeine Darstellung der geografischen Standorte seltener Pflanzenarten und seltener ökologischer Gemeinschaften für den gesamten Staat bietet, ohne sensible Detailinformationen bereitzustellen.

Vorrangige Naturerbestätten - prisites.zip (1063 KB, 4083 KB entpackt)

Die Abdeckung der prioritären Naturerbegebiete wurde geschaffen, um kritisch wichtige Gebiete zu identifizieren, um die biologische Vielfalt von New Jersey zu erhalten, mit besonderem Schwerpunkt auf seltenen Pflanzenarten und ökologischen Gemeinschaften. Die prioritären Naturerbestätten basieren auf der Analyse von Informationen in der New Jersey Natural Heritage Database. Diese Standorte decken jedoch nicht alle bekannten Lebensräume für gefährdete und bedrohte Arten in New Jersey ab. Wenn Informationen darüber benötigt werden, ob gefährdete oder bedrohte Arten von einem bestimmten Grundstück erfasst wurden oder nicht, kann eine Suche in einer Datenbank des Naturerbes über das Amt für Naturlandmanagement angefordert werden.

NJPDES Combined Sewer Overflow (CSO) - DRAFT Edition 201202 - cso.zip (.4 MB, .23 MB entpackt)

Dies ist eine geografische Darstellung der Standorte von CSO-Punkten im ganzen Land. Combined Sewer Overflows (CSO) sind Abwasserkanäle, die dazu bestimmt sind, Regenwasser, häusliches Abwasser und industrielles Abwasser in einem Rohr zu sammeln. Mischwassersysteme transportieren ihr Abwasser meist in eine Kläranlage, wo es aufbereitet und anschließend in ein Gewässer eingeleitet wird. Bei Starkregen oder Schneeschmelze kann jedoch die Abwassermenge in einem Mischwassersystem die Kapazität des Kanalsystems oder der Kläranlage überschreiten.

Diese Daten geben Auskunft über den Standort der zugelassenen CSO-Punkte, die zutreffende NJPDES-Genehmigungsnummer, die zugewiesene 3-stellige Entladungsseriennummer, den Breiten- und Längengrad, den Namen (auch die Anschrift) des CSO-Punkts, die CSO-Wasserregion und eine eindeutige Kennung für jeden Punkt, bestehend aus Genehmigungsnummer und Ausfallnummer.

NJPDES Grundwassereinleitungen - njpdesgwd.zip (34 KB, 130 KB entpackt)

Diese Schicht umfasst zugelassene Einrichtungen für die Einleitung von sanitärem Abwasser und industriellem Abwasser durch verschiedene Methoden wie Lagunen, Sprühbewässerung oder Überlandfluss. NJPDES-Genehmigungen werden von der NJDEP ausgestellt und sind nach bestimmten Regeln für Einleitungen im Bundesstaat New Jersey autorisiert.

NJPDES Oberflächenwassereinleitungen - Strc_NJPDES_sw_pipe.zip (380 KB, 2,12 MB entpackt)

New Jersey Pollutant Discharge Elimination System (NJPDES) Oberflächenwasserableitungsrohr GIS-Punktabdeckung, zusammengestellt aus GPS-Standorten, NJPDES-Datenbanken und Genehmigungsanträgen. Diese Abdeckung enthält die Oberflächenwassereinleitungsstellen und die Vorfluterkoordinaten für die aktiven und abgeschlossenen Leitungen.

Open Space - County Owned - Land_owner_openspace_county.zip (3,84 MB, 15,0 MB entpackt)

Dieser Datensatz enthält geschützte Freiflächen und Erholungsgebiete in New Jersey, die entweder im Besitz eines Landkreises sind oder von einem Landkreis verwaltet werden, aber im Besitz einer anderen Regierungsbehörde oder gemeinnützigen Organisation sind. Diese Freiflächen wurden entweder durch das Green Acres Local Assistance Program finanziert oder sind in einem von Green Acres genehmigten Recreation and Open Space Inventory (ROSI) aufgeführt. Zu den Arten von Freiflächeneigentum in dieser Datenschicht gehören Parks, Naturschutzgebiete, Naturschutzgebiete, historische Stätten, Erholungsgebiete, Strände usw. Dieser Datensatz bietet Benutzern einen überschaubaren grafischen Bestand an geschützten Freiflächen in ganz New Jersey. Es dient als wertvolles Werkzeug bei Entscheidungen über den Landerwerb und darf NICHT zur Beschreibung des tatsächlichen oder wahren Eigentumstitels verwendet werden.

Open Space - State Owned - newstate.zip (3,05 MB, 9,98 MB entpackt)

Dieser Datensatz enthält geschützte Freiflächen und Erholungsgebiete, die im Besitz des Umweltministeriums des Staates New Jersey (NJDEP) sind. Zu den Arten von Grundstücken in dieser Datenschicht gehören Parzellen wie Parks, Wälder, historische Stätten, Naturgebiete und Wildtiermanagementgebiete.

Flurstücksdaten sind eine wichtige Datenschicht des räumlichen Rahmens, anhand derer andere räumliche Daten entwickelt werden können. Diese Schicht kann auch eine wertvolle Ressource zur Unterstützung von Management-, Planungs- und Analyseaktivitäten im gesamten Bundesstaat sein. Es liegt in der Verantwortung jeder Gemeinde/des Landkreises, der Öffentlichkeit aktuelle Parzellendaten zur Verfügung zu stellen. Daher erstellt oder verteilt die NJDEP keine Paketdaten. Interessenten an aktuellen Parzellendaten wenden sich bitte an die jeweilige GIS-Abteilung des Landkreises. Eine weitere Möglichkeit, die Verfügbarkeit von Paketdaten zu überprüfen, besteht darin, das New Jersey Geospatial Data Clearinghouse (NJGIN) unter https://njgin.state.nj.us/ zu durchsuchen. Starten Sie zunächst den NGIN-Explorer und geben Sie dann das Schlüsselwort "parcel" in das Feld OPTIONAL KEYWORD ein. Klicken Sie auf die Option Volltext und dann auf die Schaltfläche Suchen.

Pinelands Area Boundary - pinelands.zip (76 KB, 200 KB entpackt)

Dies ist ein ArcView-Shapefile der Grenze von New Jersey Pinelands (PA_Boundary). Das Pinelands-Grenzshapfile wurde durch die Digitalisierung von 68 Foto-Quarterquads erstellt. Die Foto-Quarterquads wurden dann zusammengefügt, um das endgültige Shapefile (PA_Boundary) zu erstellen.

Ortsnamen-Standorte - placenam04.zip (266 KB, 4961 KB entpackt)

Alle Ortsnamen wurden der 2004 überarbeiteten USGS 7.5'-Topoquad-Reihe entnommen. Diese Daten umfassen Punkte, die kommunale und andere offizielle Grenzen sowie verschiedene vom Bund anerkannte Nachbarschaften und Gemeinden darstellen.

Dies ist eine grafische Darstellung der State Sewer Service Area (SSA)-Zuordnung. Die SSA-Kartierung zeigt die geplante Abwasserentsorgung für bestimmte Gebiete, d. h. ob das Abwasser in einer regionalen Kläranlage gesammelt oder vor Ort behandelt und über einen Oberflächenwasser (SW)-Einlass oder einen Grundwasser (GW)-Einlass entsorgt wird.

Klassifikation von Schalentieren - Envr_admin_shellfish_bnd.zip (3,39 MB, 4,84 MB entpackt)

Diese Daten sind eine grafische Darstellung der Küstengewässer von New Jersey, die nach den Vorschriften für die Schalentierernte klassifiziert wurden. Gewässer werden in eine von fünf Kategorien eingeteilt: Verboten - Ernte unter keinen Bedingungen erlaubt. Special Restricted - Ernte erlaubt mit einer Sondergenehmigung, die eine weitere Reinigung der Schalentiere vor dem Verkauf erfordert. Saisonal (Nov - Apr) - und Saisonal (Jan - Apr) - wo die Ernte nur zu bestimmten Jahreszeiten erlaubt ist. Die letzte Kategorie ist Genehmigt - Ernte unter allen Bedingungen erlaubt. Die Klassifizierung der Gewässer erfolgt nach dem National Shellfish Sanitation Program. Wie in diesem Programm festgelegt, basieren die Klassifikationen auf drei Komponenten: 1) Regelmäßige Überwachung der Wasserqualität 2) Felduntersuchungen der Küstenbedingungen 3) Untersuchung von Wasserströmungen und -strömungen (Hydrographie). Diese Funktionen werden vom Bureau of Marine Water Monitoring in New Jersey wahrgenommen, das mindestens fünfmal im Jahr etwa 2.500 Standorte überwacht.

Küstenlinienstrukturen - shorstrc.zip (199 KB, 581 KB entpackt)

Das Projekt für Küstenschutzstrukturen umfasste die Identifizierung, Interpretation und Darstellung aller Küstenschutzstrukturen entlang der Küste von New Jersey und innerhalb der Zone des New Jersey Coastal Areas Facilities Review Act (CAFRA). Zu den identifizierten Strukturen gehören Stege, Groins, Deckwerke, Sea Walls, Wellenbrecher. Stege und Leisten sind schützende Strukturen (normalerweise aus Felsen, Holz oder Beton gebaut), die sich von der Küste nach außen erstrecken.

Küstenlinientyp - shoretype.zip (199 KB, 581 KB entpackt)

Das Küstenlinienprojekt umfasste die Identifizierung und Codierung der gesamten Küstenlinie von New Jersey innerhalb der CAFRA-Zone (Coastal Areas Facilities Review Act) von Keyport bis Hieslerville. Die Daten können verwendet werden, um verschiedene Klassifikationen von Küstenlinien basierend auf bestimmten Landschaftsformen abzugrenzen.

South Jersey Marsh - sjmarsh.zip (1814 KB, 4632 KB entpackt)

Die Basiskarten des Sumpfhabitats des südlichen New Jersey wurden 1991 erstellt, wobei Luftaufnahmen von 1986 verwendet wurden. Lebensraumdaten wurden von Mitarbeitern des Endangered and Nongame Species Program (ENSP) gesammelt und in das GIS eingegeben, wobei Gelder verwendet wurden, die vom New Jersey Natural Lands Trust (NJNLT) gespendet wurden. Dieser Datensatz wurde speziell für den Schutz und das Management von wandernden Küstenvögeln in der Delaware Bay erstellt.

Sport Ocean Fishing Grounds - sportfishing.zip (.67 MB, 1.32 MB entpackt)

Erstklassige Fischfanggebiete haben eine nachweisbare Geschichte der Unterstützung einer bedeutenden lokalen Menge an Freizeit- und kommerziellen Fischfangaktivitäten. Das Department kartierte erstmals in den 1980er Jahren die wichtigsten Angelgebiete. Da die Karte über 20 Jahre alt ist, wurde 2003 festgestellt, dass ein Update erforderlich ist. Charterboot-, Partyboot- und private Bootskapitäne wurden befragt, um die Gebiete zu identifizieren, die sie als Erholungsgebiete oder Hauptfanggebiete betrachten. Diese Informationen wurden dann zusammengestellt und in ein digitales Format veredelt.

Staatsgrenze von New Jersey

Die NJDEP ist nicht mehr der Datenverwalter der Grenzschichten des Staates, des Landkreises und der Gemeinde. Diese Ebenen wurden von unserer Website entfernt. Das Office of GIS verteilt diese Datenschichten jetzt auf NJGIN unter: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp

STORET Wasserqualitäts-Messstationen - storet.zip (272 KB, 2468 KB entpackt)

Die STORET-Daten enthalten die Standorte von Wasserqualitätsüberwachungsstationen aus der NJ STORET (Modernized)-Datenbank von NJDEP. Eine Station ist ein Ort, an dem eine Datenerhebung stattfindet, wie beispielsweise die Entnahme einer Feldprobe, die Messung von Feldparametern oder die Bewertung von Umwelthabitaten. NJ STORET verwaltet die Wasserqualitätsüberwachungsdaten von NJDEP vom 1. Januar 1999 bis heute. Hinweis: Daten zur Überwachung der Wasserqualität, die vor diesem Datum entnommen wurden, werden in der Legacy STORET-Datenbank der EPA gespeichert.

Streams 2002 (Nationaler Hydrographie-Datensatz)

Diese Datenschicht enthält Informationen zu Flowlines, die für NJ aus 2002-Farbinfrarot(CIR)-Bildern mit Attributen aus dem National Hydrography Dataset (NHD) abgegrenzt wurden.

Ergänzendes Netzwerk zur Überwachung von Oberflächenwasser – sasmn.zip (.05 MB, .26 MB entpackt)

Diese Daten stellen Probenahmepunkte für das Projekt Supplemental Ambient Surfacewater Monitoring Network (ehemals EWQ) am NJDEP dar. Das SASMN-Netzwerk wurde entwickelt, um ergänzende Daten zur Wasserqualität für den gesamten Staat bereitzustellen.

Qualitätsstandards für Oberflächengewässer - swqs.zip (73,17 MB, 208.2 MB entpackt)

Oberflächenwasserqualitätsstandards: Diese Daten sind eine digitale Darstellung der Oberflächenwasserqualitätsstandards von New Jersey gemäß den "Surface Water Quality Standards for New Jersey Waters", wie in N.J.A.C. 7:9 B. Die Oberflächengewässerqualitätsstandards (SWQS) legen die vorgesehenen Verwendungszwecke fest und legen die Wasserqualität (Kriterien) fest, die zum Schutz der Gewässer des Staates erforderlich sind. Zu den vorgesehenen Verwendungszwecken gehören Trinkwasser, die Vermehrung von Fischen und Wildtieren, Erholung, landwirtschaftliche und industrielle Versorgung sowie die Schifffahrt. Diese spiegeln sich in Nutzungsklassifizierungen wider, die bestimmten Gewässern zugeordnet sind. Die Linienführung wurde unterbrochen/verändert, um die bei N.J.A.C. angegebenen Beschreibungen widerzuspiegeln. 7:9B-1.15. Bei der Interpretation der Stream-Klassifizierungen und Anti-Degradation-Bezeichnungen werden die in der SWQS in N.J.A.C. 7:9B-1.15 haben immer Vorrang. Der GIS-Layer spiegelt die am 21. Dezember 2009 angenommenen Bachklassifizierungen und Antidegradationsbezeichnungen wider, ist nur ergänzend und nicht rechtsverbindlich.

Die Claims-Linie von Tidelands zeigt Gebiete, die jetzt oder früher bei oder unterhalb der mittleren Flut abgeflossen sind. Da sich die mittlere Hochwasserlinie aufgrund des Meeresspiegelanstiegs ändern kann, stellt die Linie nicht die aktuelle mittlere Hochwasserlinie dar. Es zeigt vielmehr die mittlere Hochwasserlinie zum Zeitpunkt der Kartierung und die historische mittlere Hochwasserlinie vor den künstlichen Veränderungen.

Tidelands Grid - tidegrid.zip (103 KB, 434 KB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine grafische Darstellung des Wattenmeergitters für die Atlantikküste von New Jersey. Es wurde im Maßstab 1:24000 automatisiert. Die Abdeckung wurde teilweise vom IEP zugeschrieben und das BGIA und Tidelands haben die Codierung abgeschlossen und die Codes überprüft.

Total Maximum Daily Loads (TMDL) Lakesheds - Envr_mon_TMDL_lakeshed.zip (1,5 MB, 3,84 MB entpackt)

Die Schadstoffe, die für diese See-TMDLs besorgniserregend sind, sind Phosphor und coliforme Fäkalien. Die TMDLs werden aus Abfallladungszuweisungen von Punktquellen plus Ladungszuweisungen von Nicht-Punktquellen und einer Sicherheitsmarge abgeleitet, um Unsicherheiten im Modell zu berücksichtigen.

Total Maximum Daily Loads (TMDL) muschelbeeinträchtigte Gewässer - Envr_mon_TMDL_shellfish.zip (10 MB, 16,7 MB entpackt)

Der besorgniserregende Schadstoff für diese Schalentier-TMDLs ist total coliform. Nichtpunkt- und Regenwasserpunktquellen sind die Hauptquellen der gesamten coliformen/fäkalen coliformen Belastung in diesen Gewässern.

Total Maximum Daily Loads (TMDL) Streamsheds - Envr_mon_TMDL_streamshed.zip (1,46 MB, 2,37 MB entpackt)

Die Schadstoffe, die für diese Stream-TMDLs von Bedeutung sind, sind fäkale Coliforme und Gesamtphosphor.

Total Maximum Daily Loads (TMDL) Historische Streamsheds - Envr_mon_TMDL_streamshed_hist.zip (1,53 MB, 2,38 MB entpackt)

(Vor 2008) Die Schadstoffe, die für diese Stream-TMDLs von Bedeutung sind, sind fäkale Coliforme und Gesamtphosphor.

Servicebereiche von Wasserlieferanten (1998 Public Community) - watpurv1998.zip (943 KB, 1439 KB entpackt)

Dies ist eine grafische Darstellung der Servicebereiche der öffentlichen Wasserlieferanten von 1998. Öffentliche kommunale Wasserlieferanten sind Systeme, die Wasser für den menschlichen Verbrauch zu mindestens 15 ganzjährig genutzten Versorgungsanschlüssen oder zu einem, das regelmäßig mindestens 25 ganzjährige Einwohner versorgt, leiten. Die abgebildeten Grenzen sind die des tatsächlichen Wasserversorgungs- oder Servicegebiets.

Planungsgebiete Wasserqualitätsmanagement - wqmpa.zip (19,21 MB, 30,54 MB entpackt)

Dies ist eine Darstellung der geografischen Ausdehnung der 12 kreis-/regionalen Wasserqualitätsmanagement-Planungsgebiete (WQMPA). Ein County- oder Areawide Water Quality Management Plan (WQMP) wurde von einem County oder NJDEP gemäß Abschnitt 5 des Water Quality Planning Act (WQPA), N.J.S.A., erstellt. 58:11A-1 ff für jeden dieser Bereiche. Ein WQMP wird in Verbindung mit dem landesweiten WQM-Plan verwendet, die zusammen den fortlaufenden Planungsprozess darstellen, der gemäß dem WQPA, dem Water Pollution Control Act, N.J.S.A. durchgeführt wird. 58:10A-1 ff. und N.J.S.A. 13:1D-1 ff. und gemäß den Abschnitten 303(e) und 208 des Federal Clean Water Act (33 U.S.C. 1251 ff.), um Konsistenzbestimmungen gemäß den Planungsregeln für das Wasserqualitätsmanagement (WQM), N.J.A.C. 7:15.

Wasserqualitätsstationen (vorhanden) - ewqpoi.zip (39 KB, 181 KB entpackt)

Diese Daten stellen Probenahmepunkte für das EWQ-Projekt (Existing Water Quality) am NJDEP dar. Das EWQ-Netzwerk wurde entwickelt, um ergänzende Daten zur Wasserqualität für das gesamte Bundesland bereitzustellen.

Planungsgebiete für die Wasserversorgung - wsplarea23.zip (399 KB, 959 KB entpackt)

Diese Daten liefern eine räumliche Abgrenzung der 23 Wasserversorgungsplanungsgebiete, wie sie im New Jersey Statewide Water Supply Plan (NJSWSP) dargestellt sind. Das Büro für die Wiederherstellung natürlicher Ressourcen des NJDEP verwendet die Daten, um Grundwasser-Schadstofffahnen an kontaminierten Standorten räumlich zu referenzieren, um festzustellen, ob sich eine Schadstofffahne innerhalb eines Planungsgebiets für die Wasserversorgung mit „Überschuss“ oder „Defizit“ befindet. Diese Informationen werden in Berechnungen von Grundwasserschäden verwendet.

Gewässer 2002 (Nationaler Hydrographie-Datensatz)

Diese Daten enthalten Informationen zu Gewässermerkmalen, die für NJ aus 2002-Farbinfrarotbildern (CIR) mit Attributen aus dem National Hydrography Dataset (NHD) abgegrenzt wurden.

Wassereinzugsgebiete - depwmas.zip (.43 MB, .87 MB entpackt)

Die depwmas-Daten sind eine vereinfachte Version der dephuc14-Daten. Die dephuc14 ist die NJDEP-Version der Hydrologic-Unit-Code-Becken des U.S. Geological Survey (USGS), die die Ausdehnung der DEP-Wassereinzugsgebiets-Managementregionen und -Gebiete beschreibt, die für die landesweite Wassereinzugsgebietsinitiative verwendet werden sollen. Sowohl die depwmas- als auch die dephuc14-Daten umfassen die Watershed Base Maps für New Jersey. Außerdem wurden beide aus dem USGS HUC14 erstellt, indem die in der USGS-Version enthaltene Staatsgrenze durch die DEP-Staats- und Kreisgrenzendaten (stco) ersetzt wurde. Die Daten wurden erstellt, um Datenverarbeitungsprobleme zu lösen, die sich aus der Kombination von USGS huc14 mit NJDEP GIS-Daten aufgrund der Verwendung widersprüchlicher Staatsgrenzen ergeben.

Wassereinzugsgebiete (Subwatersheds nach Namen - DEPHUC14) - dephuc14.zip (2,53 MB, 5,51 MB entpackt)

Die 14-stelligen hydrologischen Einheiten (HUC14s) in New Jersey sind eine Überarbeitung der Version von 2006 dieser Einheiten. Diese Version korrigiert einige Grenzen, um mit einer neuen Hydrografie-Abdeckung auf der Grundlage von 1:2.400 Luftbildern (NJDEP, 2008) konsistent zu sein. Es werden auch einige Änderungen vorgenommen, um mit einer neuen 12-stelligen Abdeckung für hydrologische Einheiten konsistenter zu sein (EPA, 2009). Dieser Bearbeitungsprozess erstellte 42 neue HUC14, löschte einen Binnen-HUC14 und fünf Küsten-HUC14 in der Delaware Bay und änderte über 100 Grenzen. Ein Bericht über diese Änderungen (Hoffman und Pallis, 2009) ist online verfügbar. Aus programmatischen Gründen sind die 14-stelligen Einheiten auf die politische Grenze von New Jersey beschränkt.

Wassereinzugsgebiete (Subwatersheds nach Name - DEPHUC12) - dephuc12_boundary.zip (3,66 MB, 4,88 MB entpackt)

Dieser Datensatz ist eine digitale Grenzschicht für hydrologische Einheiten (abgeschnitten an den politischen Grenzen von New Jersey) bis zur 6. Ebene des Subwatershed (12-stellig) für den Bundesstaat New Jersey. Dieser Datensatz besteht aus georeferenzierten digitalen Daten und zugehörigen Attributen, die gemäß dem "FGDC Proposal, Version 1.0 - Federal Standards For Delineation of Hydrologic Unit Boundaries 3/01/02" erstellt wurden https://datagateway.nrcs.usda.gov /. Polygone werden mit hydrologischen Einheitencodes für Teileinzugsgebiete der 4. Bögen werden der höchste hydrologische Einheitscode für jede Wasserscheide, Linienquelle und eine Metadaten-Referenzdatei zugewiesen

Wasserscheiden (Wasserscheiden nach Namen - DEPHUC11) - dephuc11.zip (995 KB, 2441 KB entpackt)

Entwässerungsbecken werden durch USGS-Vierecke im Maßstab 1:24.000 (7,5 Minuten) abgegrenzt. Die Beschreibungen wurden in den letzten 20 Jahren für den allgemeinen Gebrauch von Mitarbeitern des USGS-Distrikts entwickelt. Bogen- und Polygonattribute wurden in das Coverage mit Namen von Einzugsgebieten und Rängen von Kluften sowie 14-stelligen Codes für hydrologische Einheiten aufgenommen. Die ursprünglich in der USGS-Quellenabdeckung definierte Bundesstaatsgrenze von New Jersey stimmt nicht mit der von der NJDEP verwendeten überein. Daher wurde die Abdeckung vom NJ Geological Survey bearbeitet, um die USGS-Staatsgrenze zu entfernen und die NJDEP-Staatsgrenze einzufügen, wodurch die meisten potenziellen Clipping-Fehler behoben werden.

Brunnenprogramm Atlas Grid 2x2m (2 Minuten x 2 Minuten) - atlas2x2m.zip (.62 MB, 1.58 MB entpackt)

Das Atlas2x2m ist ein 2 Minuten mal 2 Minuten Raster, das aus dem Bohrprogramm-Atlas-Blattraster für New Jersey aufgelöst wurde.

Well Program Atlas Sheet Grid - atlasgrid.zip (7.5 MB, 27.75 MB entpackt)

Dieses Raster basiert auf einer alten Kartenserie namens New Jersey Atlas Sheets und einem darauf basierenden Referenzsystem namens New Jersey Rectangular Coordinate System. Das als ATLAS_GRID entwickelte Gittersystem existiert nicht auf den Atlasblättern, sondern basiert auf den auf den Blättern enthaltenen Breiten- und Längengradgittern.

Windturbinen-Standortplan (großer Maßstab) - windturbinesiting.zip (9,73 MB, 15,41 MB entpackt)

HINWEIS: Dieser Layer zeigt Landgebiete in der Küstenzone, in denen große Windturbinen aufgrund der betrieblichen Auswirkungen von Turbinen auf Vögel und Fledermäuse nicht akzeptabel sind.

Obere Feuchtgebietsgrenze/obere Feuchtgebietsgrenze - uwb_uwl.zip (3,04 MB, 9,36 MB entpackt)

Der Datenlayer Upper Wetlands Boundary/Upper Wetlands Limit besteht aus zwei Feuchtgebietsgrenzlinien, die in zwei separaten NJDEP-Kartierungsprogrammen kartiert wurden.


Unterstützung für erstklassiges Platzmodell #79

Der folgende Kommentar wurde von @ttwetmore eingereicht und hier zur Diskussion geöffnet, meine eigenen Kommentare folgen:

Im GEDCOM X-Modell sind Orte „Bürger zweiter Klasse“ (sie treten nicht eigenständig als Entitäten auf Datensatzebene auf) und sind nicht hierarchisch. Ich glaube, es gibt Orte, an denen Orte Bürger zweiter Klasse sein können, also einfach als Attribute eines Ereignisses oder eines anderen Attributs, aber es gibt viele Orte, an denen ein unabhängiger Satz hierarchischer Ortsdatensätze nützlich sein könnte. Ich glaube auch, dass Orte hierarchisch sein sollten, wobei sich jeder Ort auf einen oder mehrere integrative Orte beziehen kann, zu denen er gehört. Die meisten modernen genealogischen Systeme scheinen ein eingebautes Ortsexpertenmodul zu haben, das diese zugehörige Struktur von Ortsinformationen bereitstellt. Hier ist eine Proto-Spezifikation einer Möglichkeit:

In meiner Google-Protokollnotation ist eine Struktur eine Information, die sich in einem Datensatz befindet, und eine Nachricht ist ein Datensatz, der als Ganzes codiert, übertragen und decodiert wird. Im DeadEnds-Modell kann eine Ortsstruktur in einer Reihe von Kontexten verwendet werden. Ein solcher Kontext wird hier als Inhalt zusammen mit einem UUID-Wert für eine Datensatz-ID eines Ortsdatensatzes angezeigt.

Ranbo kommentiert 29.09.2011

Es hat mich überrascht, wie viele verschiedene Leute darum gebeten haben, dass dieser Ort als erstklassiger Teil eines Plattenmodells aufgenommen wird. Ein Teil davon kann daran liegen, dass Orte für die Genealogie so wichtig sind und jeder die Bedeutung einer Art von Quellenautorität (oder "Expertensystem") anerkennt.

In einer genealogischen Aufzeichnung würde ich denken, dass Orte richtig als Attribut eines Ereignisses (ein "Bürger zweiter Klasse") ausgedrückt werden, weil uns am meisten interessiert, was die Aufzeichnung über die erwähnten Personen sagt, und nicht, was sie über die Person aussagt Orte, die es erwähnt. Wenn Sie jedoch eine Ortsbehörde aufbauen, ist es Ihnen vielleicht wichtig, was ein Ortsverzeichnis oder ein Geschichtsbuch über einen Ort sagt, und tatsächlich möchten Sie möglicherweise solche Informationen als "Beweise" für Ihre Schlussfolgerungen darüber erfassen, was wahr ist (und wahr war). zu verschiedenen Zeitpunkten) über diesen Ort. Auf der dritten Seite (linker Fuß?) möchten Sie bei der Ahnenforschung vielleicht das Schlussfolgerungswissen über den Ort sehen, das in einer Aufzeichnung erwähnt wird, um Ihnen tieferes Hintergrundwissen zu geben, aus dem Sie stärkere Schlussfolgerungen ziehen oder Ihre Forschung leiten können .
Schließlich haben wir in einem Datensatz oft Informationen über den "Ortstyp" verschiedener "Ortsteile", beispielsweise wenn in einem Formular "Landkreis:" steht und das Feld mit "Fulton" ausgefüllt wird. Wir möchten also, dass ein Datensatzmodell in der Lage ist, zu erfassen, was der Datensatz über Ortsteile aussagt, um bei der Interpretation des Ortes eindeutig zu sein.

Ein "Ortsquelldatenmodell" scheint am besten als eine von GedcomX getrennte Anstrengung zu sein. Auf der anderen Seite könnte GedcomX vom Zugriff auf ein "Ortsschlussmodell" (oder einfach "Ortsmodell") profitieren, das Dinge wie den Ortsnamen in verschiedenen Sprachen bereitstellen kann Ortsgrenzen und Namensänderungen im Laufe der Zeit hierarchische Beziehung zu "Eltern" " und "Kind"-Orte usw.

Zimmermann kommentiert 29.09.2011

Meine Bauchreaktion ist, dass es ein robustes "Ortsmodell" geben sollte, aber dass es als separates Modell von Record gehört. Orte in Datensätzen können sich auf Orte in einer Ortsautorität oder "Archiv von Ortsdatensätzen" beziehen, sie würden jedoch keine Ortsinformationen über die Identifizierung des beabsichtigten Ortes redundant enthalten. In SoRD hatten wir einen "standardisierten Ort", der ein URI für die "Ortsautorität" und "Identifikator" für den Ort in dieser Behörde war. Vielleicht sollten wir etwas in diese Richtung für GedcomX in Betracht ziehen?

Ttwetmore kommentiert 29.09.2011

Ich stimme zu, dass Orte in einem genealogischen Modell nicht so wichtig sind wie Personen, aber warum sollten sie nicht in demselben Modell modelliert werden, das das Datensatzobjekt enthält? Ich würde denken, dass GEDCOM X das Universum modellieren sollte, das für arbeitende Genealogen wichtig ist, und dass Objekte in diesem Universum eine wichtige Rolle spielen. Ehrlich gesagt finde ich dieses Universum nicht so umfangreich, dass es mehrere Modelle braucht, um es einzufangen.

Was die Staatsbürgerschaft erster und zweiter Klasse betrifft, siehe das Modell zu Beginn dieser Bedrohung. Die Ortsstruktur ist der Bürger zweiter Klasse – sie kann als Attribut jedes Ereignisses oder anderer Attributs erscheinen, das einen Ort erfordert. In diesem Fall kann der Ort an der Stelle, an der es erscheint, in sich geschlossen sein. Beachten Sie jedoch, dass ein Bürger zweiter Klasse durch seine Elternzeiger auf Bürger erster Klasse verweisen kann (Orte können mehrere enthaltene Orte haben, wenn dies aus historischen oder kirchlichen Gründen erforderlich ist). Und PlaceMessage ist der erstklassige Ortsbürger, komplett mit einer UUID, die ihm eine unabhängige Existenz verleiht.

Eine „Ortsbehörde“ könnte auf einem Netzwerk dieser PlaceMessages basieren, die von Dritten erstellt werden könnten. Dies ist meiner Meinung nach bei allen aktuellen Servern und einigen Desktopsystemen der Fall. Eine GEDCOM X-Übertragungsdatei könnte entweder die für die Daten erforderlichen Ortsdatensätze enthalten, oder, da dies der richtige Weg wäre, ein UUID-basiertes Schema zu verwenden, müssten die Orte nicht übertragen werden, da sie irgendwo eine universelle Definition hätten "da draußen" im Netz.

Diese Notation besteht aus Google-Protokollpuffern und kann nach Belieben in JSON-, Relax NG- oder Schema-Notation eingefügt werden.

Stoische Flamme kommentiert 5. Oktober 2011

Entschuldigung für die Verzögerung, die ich bei JavaOne bin, was meine Bandbreite begrenzt.

Bitte beachten Sie den Vorschlag unter #88, der eine zu definierende Definition ermöglicht (ob Teil der GEDCOM X-Spezifikation oder nicht), die einen Ort entweder als (1) eine typisierte Literalzeichenfolge oder (2) eine separate Ressource angibt oder (3) beides. Dies gibt uns genügend Flexibilität, um eine Veröffentlichung der Spezifikation voranzutreiben, ohne uns in eine Ecke zu drängen, wenn / wenn die Community eine "Ortsautorität" oder einen "Ortsstandard" benötigt.

Ttwetmore kommentiert 5. Oktober 2011

Fügen Sie den Begriff "Rekursion" hinzu, dass ein Ort Teil eines anderen sein kann, und "Ich bin dabei".

Stoische Flamme kommentiert 6. Oktober 2011

Fügen Sie den Begriff "Rekursion" hinzu, dass ein Ort Teil eines anderen sein kann, und "Ich bin dabei".

Das wäre zweifellos Teil der Definition eines erstklassigen Ortsmodells.

EssyGreen kommentiert 7. Februar 2012

Ich begrüße die Idee einer Ortsentität, aber soweit ich sehen kann, haben wir das nicht, da die Ortsdetails immer noch in jedem Fakt eingebettet sind und keine eigene Identität haben, auf die dann von jedem Fakt verwiesen wird nicht zulassen, dass der Ort selbst erweitert und/oder weitere Details gegen ihn aufgezeichnet werden, ohne die Daten im gesamten Modell zu replizieren und zu fragmentieren.

Bitte bedenken Sie auch, dass Orte nicht unbedingt hierarchisch sind und es nicht möglich sein wird, ein universelles Ortskennzeichnungssystem (jenseits von Breitengrad/Längengrad) zu entwickeln . Im Vereinigten Königreich können sich Aufzeichnungen beispielsweise auf Pfarreien (kirchliche Grenzen) und/oder Bezirke/Unterbezirke (Grenzen der Zivilbehörden) und/oder (parlamentarische) Grenzen beziehen. . All diese Grenzen ändern sich im Laufe der Zeit und können nicht sauber in einer geographischen Hierarchie ineinander geschachtelt werden.

Es scheint mir, dass das Record- und das Schlussfolgerungsmodell die Dinge falsch herum haben. die PlaceParts im Datensatzmodell müssen nur eine Liste von Schlüssel/Wert-Paaren sein (deren Reihenfolge hierarchisch sein kann oder nicht), wobei die Beschriftungen entsprechend der ursprünglichen Quelle und/oder der Anwendung standardisiert sind. Die PlacePartTypes scheinen eine eher willkürliche Auswahl von Labels zu sein, und ich bin nicht überzeugt, dass deren Definition dem Modell etwas hinzufügt.

Umgekehrt verwendet das Schlussfolgerungsmodell einen Original- und einen FormalWert (beide sind offen), aber es scheint mir, dass hier definierte Teile nützlich sind (z. B. Breitengrad/Längengrad) und der Ort ein Link zu einem Ortsobjekt sein sollte anstatt eingebettet in die Tatsache. Das Place-Objekt kann dann folgende Dinge definieren: Vollständiger Name, Abkürzung, Postanschrift, Breitengrad/Längengrad usw. Es kann dann auch seine eigenen eingebetteten Fakten haben (z. B. "Great Flood of Sheffield", 1864, "bla blah description" plus Quelle Referenzen, Abbildungen usw.)

Joshhansen kommentiert 14. Februar 2012

Orte werden bereits durch eine Reihe vorhandener Vokabulare effektiv modelliert. Die SpatialThing-Klasse aus dem Geo-Vokabular des W3C wird allgemein für die Darstellung von Längen-/Breitenkoordinaten akzeptiert.

GeoNames bietet eine weit verbreitete Erweiterung von SpatialThing namens Feature, durch die ein hierarchisches Feature-Modell definiert wird, wie es sich die Leute für GedcomX wünschen. GeoNames bietet außerdem eine frei verfügbare Datenbank mit 10 Millionen Ortsmerkmalen auf der ganzen Welt. Vor kurzem wurde auch Unterstützung für historische Orte hinzugefügt. Wenn GeoNames die Anforderungen der Benutzer nicht erfüllt, gibt es eine Reihe anderer Vokabulare, die die Aufgabe erfüllen könnten.

Der Versuch, unser eigenes Ortsvokabular zu implementieren, erscheint töricht, da es bereits so viele gibt. Anstatt das Rad neu zu erfinden, lassen Sie uns GedcomX jedes SpatialThing als Ort akzeptieren. Wenn Menschen Ortshierarchien darstellen möchten, können sie dies mit einem Vokabular wie GeoNames tun. GedcomX könnte ein solches Vokabular unterstützen oder sogar in den GedcomX-Namensraum importieren, damit sich die Genealogie-Community um einen einzigen Standard versammeln kann. GedcomX könnte auch neue Funktionstypen für die Darstellung politischer Einheiten wie Herzogtümer, Königreiche usw. einführen.

EssyGreen kommentiert 14. Februar 2012

Der Versuch, unser eigenes Ortsvokabular zu implementieren, erscheint töricht, da es bereits so viele gibt

Mein ursprünglicher Punkt war, dass der Ort eine Einheit sein musste, anstatt seine Details in jede Tatsache eingebettet zu haben. Im Moment ist der Ort im Schlussfolgerungsmodell noch ein eingebettetes Objekt und der Ort im Datensatzmodell erbt von einem Feld.

Ich glaube, dass beide gleich sein sollten (oder von einem abstrakten Place-Objekt im gemeinsamen Modell erben sollten) und dass es sich um eine Entität der obersten Ebene handeln sollte.

DallanQ kommentiert 14. Februar 2012

Einige davon habe ich mir beim Erstellen der Ortsdatenbank für WeRelate.org angesehen, die jetzt als kostenloser Download verfügbar ist:

Es enthält sowohl aktuelle als auch historische Orte, alternative Namen, viele Orte listen sowohl ihre historischen als auch ihre modernen Gerichtsbarkeitshierarchien auf und viele Orte enthalten Koordinaten.

  • Geonamen: Viele Orte, nur modern (oder meistens), die meisten Orte sind geografische Merkmale wie Seen und Flüsse, aber Orte sind in einer flachen Hierarchie - das heißt, Städte in England haben nicht die Grafschaft aufgeführt, in der sie sich befinden ist ziemlich wichtig - woher wissen Sie, welches Sutton in England übereinstimmen soll, wenn der Benutzer "Sutton, Bedfordshire, England" sagt? Es gibt ein Dutzend verschiedener Suttons in ihrer Datenbank für England, und Sie haben keine Möglichkeit, festzustellen, welches Sutton in Bedfordshire liegt, außer indem Sie die kürzeste Entfernung von jedem Sutton zum für Bedfordshire aufgeführten Schwerpunkt berechnen - nicht sehr zuverlässig. Aufgrund der fehlenden Hierarchie habe ich diese Ressource nicht verwendet. Ich war mir nicht bewusst, dass sie historische Unterstützung enthalten, obwohl sie noch in einem sehr frühen Stadium erscheint. Sie haben das Flag "isHistorical" für Namen hinzugefügt, die nicht mehr verwendet werden, und erwägen, fromPeriod und toPeriod hinzuzufügen.Bis sie ihrer Datenbank keine Gerichtsbarkeitshierarchien hinzufügen, werden sie jedoch noch nicht einmal an der Oberfläche historischer Probleme gekratzt haben.
  • Getty Thesaurus of Geographic Names: http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/tgn/ Kleiner als Geonames, etwa 1,7 Millionen Namen für 992.000 verschiedene Orte, meist moderne, obwohl mehr historische Orte als Geonames, die meisten Orte sind geografische Merkmale, Orte sind in einer Hierarchie (!), Daten zusammengestellt aus etwa einem Dutzend verschiedener Quellen: hauptsächlich NGA/NIMA, aber auch Rand McNally, Encyclopedia Britannica, Domesday Book, listet Orte im Allgemeinen unter der Gerichtsbarkeitshierarchie auf, in der sie vor etwa 12 Jahren erschienen . Ich habe die Erlaubnis erhalten, ihre bewohnten Orte und politischen Gerichtsbarkeiten in die WeRelate-Ortsdatenbank aufzunehmen. Weitere Informationen: http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/tgn/about.html und http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/tgn/faq.html
  • Alexandria Digital Library Gazetteer: http://www.alexandria.ucsb.edu/gazetteer/ContentStandard/version3.2/GCS3.2-guide.htm Ich habe auch eine Lizenz dafür erhalten, aber nach der Überprüfung schien es ähnlich zu Getty, also habe ich es nicht verwendet.
  • Katalog der Family History Library: Die einzige Ressource, die ich mit historischen Orten finden konnte. Die meisten (aber nicht alle) Orte sind nach den Gerichtsbarkeiten aufgelistet, in denen sie sich kurz vor dem Ersten Weltkrieg befanden. Es gibt einige Duplikate: Einige Orte, die unter Galizien aufgeführt sind, werden beispielsweise unter Polen wiederholt. Ich habe die FHLC-Ortsdatenbank im Jahr 2005 gecrawlt und in die WeRelate-Ortsdatenbank aufgenommen.
  • Wikipedia: Sowohl aktuelle als auch historische Orte. Eine großartige Informationsquelle, aber schwer zu extrahieren. Ich habe im Jahr 2005 Zehntausende von Orten extrahiert (sicherlich nicht alle, aber diejenigen, die anständige Vorlagen für die Extraktion hatten) und sie in die WeRelate-Ortsdatenbank aufgenommen. Ein Nebennutzen der Einbindung von Wikipedia besteht darin, dass die Datenbank Links zu den Wikipedia-Artikeln enthält, die oft hilfreiche historische Informationen enthalten. (Obwohl die Links nicht im Auszug auf github enthalten sind, werde ich dies in Kürze beheben.)
  • Freebase.com: http://www.freebase.com/view/location aktualisierte Datenbank der Orte, die sie aus Wikipedia extrahiert haben. Umfasst etwa 80.000 aktuelle und historische Orte. Ich würde dies gerne in die WeRelate-Ortsdatenbank integrieren, obwohl es ein großes Projekt wird (siehe unten).
  • OpenStreetMap: http://www.openstreetmap.org/ hat Koordinateninformationen für moderne Orte und Orte sind in einer Hierarchie (!) angeordnet. Ich möchte dies verwenden, um fehlende Koordinaten in die Ortsdatenbank bei WeRelate.org einzutragen .
  • Statoids.com: http://statoids.com/ keine Ortsdatenbank an sich, aber eine fantastische Informationsquelle darüber, wie sich Gerichtsbarkeiten im Laufe der Zeit verändert haben. Ich habe dies und Wikipedia und Encyclopedia Britannica beim Zusammenstellen der WeRelate-Ortsdatenbank verwendet (siehe unten).

Die große Herausforderung beim Erstellen einer Ortsdatenbank besteht darin, die Daten nicht zu erhalten – wie Sie sehen, gibt es dafür viele Quellen. Es führt Daten aus mehreren Quellen zusammen ohne Duplikate zu erstellen. Sie möchten sagen, dass Stadt X in der historischen Provinz Y aus der FHLC dieselbe ist wie Stadt X' in Modern State Z in Wikipedia. Das Zusammenführen von doppelten Orten ist im Allgemeinen schwieriger als das Zusammenführen von doppelten Personen, da sich Ortsnamen nach Kriegen dramatisch ändern können. Selbst die Zusammenlegung von Getty und Wikipedia war eine Herausforderung, da die europäischen Länder in den letzten 10 Jahren aufgrund der EU ihre Gerichtsbarkeitshierarchien geändert haben. Ich habe Monate damit verbracht, Getty, FHLC und Wikipedia zusammenzuführen, und WeRelate-Benutzer haben die letzten sieben Jahre damit verbracht, es weiter aufzuräumen und danach besser zu organisieren. Wenn Sie versuchen, Ihre eigene Datenbank mit aktuellen + historischen Orten zu erstellen, berücksichtigen Sie die Zusammenführungszeit. Oder verwenden Sie einfach das kostenlose, das ich auf github gepostet habe.

Ich habe kürzlich 7,5 Millionen Orte abgeglichen, die in den 7K-Gedcoms der letzten fünf Jahre an WeRelate übermittelt wurden, um zu sehen, welche Arten von Problemen am häufigsten auftraten:

  • Wir haben keine umfassende Abdeckung für US-Townships. Dies ist auf meiner kurzen Liste der Dinge, die ich hinzufügen möchte.
  • Wir haben immer noch Duplikate in Osteuropa, da FHLC Duplikate hat, die nicht gefangen wurden.
  • Wir haben immer noch nicht alle historischen und modernen Orte in Europa zusammengelegt (obwohl viele zusammengelegt wurden).
  • Wir haben nicht alle historischen Gerichtsbarkeiten aufgelistet.
  • Wir vermissen einige Orte (wenn auch nicht so viele).

Ich habe dies erst vor ein paar Wochen gepostet, daher kann es noch einige Ecken und Kanten geben. Ich kenne mindestens eine andere Organisation, die es bereits verwendet, und ich spreche mit mehreren anderen interessierten Organisationen. Ich stelle es frei zur Verfügung, damit andere nicht den Schmerz erleiden müssen, den ich gemacht habe.


Über die GIS-Abteilung von Jackson County


Die GIS-Abteilung von Jackson County wurde erstmals 2007 gegründet. Derzeit bestehen wir aus drei Vollzeit- und einer Teilzeitstelle. Unsere Mission ist es, GIS-Technologie auf effektive, verständliche und zeitnahe Weise bereitzustellen und zu unterstützen, die den Bedürfnissen aller Bezirksbehörden, Behörden und Städte innerhalb des Bezirks entspricht und es ihnen ermöglicht, der Öffentlichkeit besser zu dienen. Wir laden Sie ein, sich unsere verfügbaren Karten anzusehen. Wir veröffentlichen unsere Daten regelmäßig auf QPUBLIC und mehreren lokalen Arcserver-Apps, damit Sie sie einsehen können.


Intelligentes Skill-Finder-Modell einrichten

Um ML-basierte Skill-Klassifizierungs-Regelsätze zu konfigurieren, können Sie intelligente Skill-Finder-Modelle konfigurieren, die für die Vorhersage von Fähigkeiten verwendet werden.

Sie können Modelle für maschinelles Lernen erstellen und trainieren, die mithilfe von KI die erforderlichen Fähigkeiten für neue Arbeitsaufgaben bestimmen. Sie können das Modell erstellen und trainieren, indem Sie die Daten in Microsoft Dataverse verwenden. Wenn Sie jedoch versuchen, das Modell in einer neuen Organisation einzurichten oder das kompetenzbasierte Routing nicht verwendet wurde, verfügen Sie möglicherweise nicht über die erforderlichen Qualifikationsdaten. Unter solchen Bedingungen können Sie Daten aus einer anderen Anwendung verwenden, indem Sie die Aus Excel importieren Option im Skillfinder-Modell.

Der intelligente Skillfinder hängt vom benutzerdefinierten Klassifizierungsmodell der AI Builder-Kategorie ab. Daher sollte AI Builder in der geografischen Region verfügbar sein, in der Sie den intelligenten Skillfinder verwenden möchten. Weitere Informationen: Verfügbarkeit von AI Builder.

Erstellen Sie Skill-Finder-Modelle

Führen Sie die Schritte in diesem Abschnitt aus, um das intelligente Skillfinder-Modell einzurichten. Sie können so viele Modelle erstellen, wie Ihr Unternehmen benötigt.

Wählen Sie im Omnichannel Admin Center Benutzerattribute in der Sitemap und wählen Sie dann Verwalten neben Intelligenter Skillfinder.

Auswählen Neu, und auf dem Aufbau Registerkarte von Neues Skillfinder-Modell Seite, geben Sie einen Namen ein.

In Datenkriterien, geben Sie Folgendes ein, um die Dataset-Datensätze zu bilden:

  • Attribute (erforderlich): Wählen Sie Attribute in der Liste Attribute und Themen aus, um das Trainings-Dataset zu bilden. Die entsprechenden Attributwerte werden in der Reihenfolge, in der sie hinzugefügt wurden, zusammengeführt und verwendet, um die Eingabezeichenfolge für die Modelltrainingsdaten zu bilden.
  • Filter: Wenden Sie optional Filter an, um die relevanten Datensätze bedingt auszuwählen.
  • Datumsbereich: Wählen Sie einen Wert aus, um den Zeitraum festzulegen, für den die Datensätze geladen werden müssen.

Auswählen Speichern, und wählen Sie dann Trainingsdaten laden. Das Trainingsdaten Die Registerkarte wird angezeigt und zeigt den Datenladestatus an.

Überprüfen Sie nach Abschluss des Ladevorgangs den Ladevorgang und bearbeiten Sie die Datensätze, wenn Sie die Tags ändern möchten.

Im Trainingsdaten Abschnitt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben Eingabedaten um alle Datensätze auszuwählen, und wählen Sie Genehmigen. Sie müssen mindestens 50 Datensätze genehmigen, damit das Modell trainiert werden kann.

Auswählen Zugmodell, und wählen Sie Zugmodell im Bestätigungsdialogfeld.

Nachdem sich der Status zu Training abgeschlossen geändert hat, wählen Sie die Zeilen aus, die Sie veröffentlichen möchten, und wählen Sie Modell veröffentlichen. Das Kompetenzmodell ist einsatzbereit.

Trainieren Sie das Modell iterativ neu

Sie sollten Ihr veröffentlichtes Modell iterativ neu trainieren, um das Modell mit neuen Daten in Microsoft Dataverse zu verbessern. Beispielsweise kann eine Modellneuschulung durchgeführt werden, indem die Datensätze verwendet werden, in denen Agenten die Fähigkeiten für Datensätze oder Konversationen aktualisiert haben. Definieren Sie die Bedingungen wie im folgenden Screenshot zu sehen.

Aus Excel-Datei importierte Trainingsdaten verwenden

Wenn Sie keine Daten zum Trainieren Ihres Modells haben, können Sie Fähigkeiten- und Attributdaten in Excel-Dateien füllen und sie mithilfe der Importfunktion von Microsoft Dataverse in die Anwendung hochladen.

Um die Daten aus den Excel-Dateien zu verwenden, müssen Sie Folgendes sicherstellen:

Der Modellname in der Anwendung sollte mit dem Namen in der Spalte Trainingsdatensatz der Excel-Datei übereinstimmen.

Benennen Sie die Dateien als msdyn_ocsitrainingdata.csv und msdyn_ocsitdskill.csv.

Ein Beispiel für jede Datei ist wie folgt.

msdyn_ocsitrainingdata.csv

Skillfinder-Modell Name des Trainingsdatensatzes Eingabedaten
CCFSM01-Contoso Coffee Skill Finder-Modell CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10001 Hallo, ich arbeite bei Trey Research. Einer der Espressoautomaten wird überhitzt und beginnt nach 30 Minuten Gebrauch einen brennenden Geruch von sich zu geben. Bitte helfen Sie! Jawohl. Nein.
CCFSM01-Contoso Coffee Skill Finder-Modell CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10002 Hallo, ich arbeite bei Trey Research. Einer der Espressoautomaten wird überhitzt und beginnt nach 30 Minuten Gebrauch einen brennenden Geruch von sich zu geben. Bitte helfen Sie! Jawohl. Nein, können Sie mich bitte mit einem Agenten verbinden?
CCFSM01-Contoso Coffee Skill Finder-Modell CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10003 Hallo, ich arbeite bei Trey Research. Einer der Espressoautomaten wird überhitzt und beginnt nach 30 Minuten Gebrauch einen brennenden Geruch von sich zu geben. Bitte helfen Sie! Jawohl. Nicht wirklich, könnt ihr bitte helfen
CCFSM01-Contoso Coffee Skill Finder-Modell CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10004 Hallo, ich arbeite bei Trey Research. Einer der Espressoautomaten wird überhitzt und beginnt nach 30 Minuten Gebrauch einen brennenden Geruch von sich zu geben. Bitte helfen Sie! Jawohl. Überhaupt nicht, kann ich mit einem Menschen sprechen?
CCFSM01-Contoso Coffee Skill Finder-Modell CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10005 Hallo, ich arbeite bei Trey Research. Einer der Espressoautomaten wird überhitzt und beginnt nach 30 Minuten Gebrauch einen brennenden Geruch von sich zu geben. Bitte helfen Sie! Jawohl. Nein. Brauchen Sie dringende Aufmerksamkeit

msdyn_ocsitdskill.csv

Trainingsrekord Kennlinienabbildung Charakteristisch
CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10001 Café A-100 Café A-100
CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10001 Heizung Heizung
CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10001 Elektrisch Elektrisch
CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10002 Café A-100 Café A-100
CCFSM01-Contoso Coffee Trainingsdaten A10002 Heizung Heizung

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Daten zum Trainieren Ihres Modells hochzuladen:

Auf der Skillfinder-Modell Seite, geben Sie einen Namen für das Modell ein und speichern Sie das Formular.

Wähle aus Trainingsdaten Registerkarte und wählen Sie Excel importieren.

Wählen Sie die hochzuladenden .csv-Dateien im Importtool aus.

Überprüfen Sie die Upload-Einstellungen und wählen Sie Fertig nachdem Sie die Etappen durchlaufen haben. Der Datenupload beginnt. Die Zeit für den Datenupload hängt von der Anzahl der Datensätze ab.

Optional können Sie auswählen Aktualisierung um den aktualisierten Status des Daten-Uploads anzuzeigen.

Führen Sie die Schritte 5 bis 8 unter Erstellen von Skill-Finder-Modellen aus, um Ihr Modell zu genehmigen, zu trainieren und zu veröffentlichen.


Schau das Video: Oprettelse af lagerregulering