أكثر

تقديم خطوط متداخلة

تقديم خطوط متداخلة


أقوم بعمل خريطة تحتوي على معلومات حول النقل العام: الحافلات والترام وما إلى ذلك. ستحتوي الخريطة على طبقة تحتوي على سبيل المثال خطوط الترام. كل سطر له لونه الخاص ، ويتم تمثيله بواسطة هندسة سلسلة الخط.

المشكلة هي أن العديد من الخطوط بها أجزاء متداخلة ، حيث يغطي أكثر من خط ترام نفس القسم. لإظهار هذا للمستخدم ، أفضل أن تعمل الخطوط بالتوازي مع بعضها البعض بدلاً من رسمها فوق بعضها البعض. للحصول على مثال ، انظر كيف تُظهر خرائط Google خطوط مترو أنفاق نيويورك.

أظن أن هذه مشكلة شائعة جدًا في رسم الخرائط ، لكن لا أعرف المصطلحات التي يجب أن أبحث عنها.

أنا أستخدم PostGIS / GeoServer / OpenLayers كمكدس خاص بي ، ولكن أي حل مفتوح المصدر سيكون مقبولاً.


إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن هذا المجال ، فسيتم تسمية المشكلة إزاحة رسم الخرائط، وجانبها الوحيد من التعميم الخرائطي.

هناك مقالتان تناقشان الإزاحة وأساليب التعامل مع المشكلة:

  • بدر ، ماتياس. 2001. طرق تقليل الطاقة لإزاحة الميزات في تعميم الخريطة.

  • Steiniger ، S Tefan S ، و S Iegfried M Eier. الثعابين: تقنية لتنعيم الخطوط وإزاحتها في تعميم الخريطة: 1-11.

  • وير ، مارك جيه ، وكريستوفر بي جونز. 1998. حل النزاعات في تعميم الخريطة باستخدام التحسين المتكرر. GeoInformatica 2 ، لا. 4: 383-407 +.


هذه المشكلة نموذجية للغاية في التعميم الخرائطي. توجد طرق مؤتمتة لذلك ، ولكن لا توجد تطبيقات متاحة حتى الآن.

الطرق التي تعتمد على "الحزم" و "الأفاعي" تعطي نتائج فعالة لحل هذه التعارضات الخرائطية لبيانات الشبكة (انظر أيضًا المراجع التي قدمها scw). فيما يلي بعض نتائج خوارزميات الحزم على بيانات الطريق:

قبل:

بعد، بعدما:

انظر أيضًا هذه الورقة وهذا العرض التقديمي الذي يشرح كيفية القيام بهذا التحول.

تحرير: لم أختبرها أبدًا ، لكن يبدو أن هناك شيئًا مرتبطًا بالثعابين في GRASS. انظر هنا.


لا أعرف حلاً ، لكنني أعتقد أن المصطلح الذي تبحث عنه هو "حل النزاع" - وهو موضوع تعميم الخريطة. يُظهر بحث Google عن "تعارضات تعميم الخرائط" بعض المعلومات المثيرة للاهتمام - لكني لا أعرف أن هناك الكثير من الاستخدامات العملية.


في عمليات التنفيذ الحالية ، يمكنك غالبًا العثور على "إزاحة" أو "خلع". باستخدام المكدس الحالي ، يبدو من الصعب بعض الشيء تحقيق خطوط متوازية تلقائيًا:

  • يبدو أن وظيفة تحويلات هندسة SLD الخاصة بـ Geoserver "إزاحة" لا تساوي "الإزاحة" التي يمكنك تحديدها في ملف خرائط UMN Mapserver.
  • لا يوفر PostGIS خطوطًا متوازية - افتراضيًا - أيضًا. (راجع السؤال ذي الصلة: كيفية إنشاء مخازن مؤقتة من جانب واحد أو خطوط متوازية في PostGIS؟)
  • لست متأكدًا مما إذا كان بإمكانك تحقيق أي عبث لائق باستخدام OpenLayers JavaScript.

لتلخيص ذلك: أسهل طريقة أعرفها هي استخدام UMN Mapserver وقيمة الإزاحة هناك. مثال على نمط ملف الخريطة الخاص بك:

رمز النمط 7 اللون الخارجي 160160160 الحجم 5 الضبط 2-99 # <- سيؤدي هذا إلى إزاحة الخط إلى اليمين. ANTIALIAS FALSE END # STYLE

إذا كنت ترسم طبقات خطية متداخلة ، فلديك عدة خيارات للسماح للمشاهد برؤية كل الخطوط.

  1. العرض - يمكنك تغيير عرض الخط بين الطبقات ووضع الخطوط العريضة في الأسفل.
  2. التعتيم / الشفافية - يمكنك جعل طبقات الخطوط الفردية معتمة جزئيًا ، بحيث يمكنك "الرؤية من خلال" الطبقات الفردية.
  3. الإزاحة - يمكنك إزاحة رمز الخط الذي يمثل ميزة الخط الفعلية إلى جانب واحد من الهندسة الفعلية للخط. يمكن إزاحة الطبقات الفردية بكميات مختلفة وفي اتجاهات مختلفة للسماح برؤية كل الطبقات.
  4. يمكن تمثيل الخطوط بسلسلة من رموز النقاط مع وجود فجوة محددة بين الرموز. من خلال تغيير الرمز ولون الرمز وحجم الرمز والفجوة بين طبقات الخط المختلفة ، يجب أن تجعل كل طبقة خط فردية قابلة للتمييز.

لا أستخدم GeoServer ، لكنني أعلم أن MapServer لديه وظيفة للقيام بكل هذه الأشياء. من المحتمل أن يقوم GeoServer بعمل ذلك أيضًا.


أوامر محدثة وصف كيف تغيرت أوتوكاد أوتوكاد LT
3DORBIT يقوم بتدوير العرض في مساحة ثلاثية الأبعاد ، ولكن يتم تقييده في مدار أفقي ورأسي فقط. يحافظ النمط المرئي الواقعي على إعداد التعريض الجديد لإطار العرض النشط عند الدوران حول النموذج. X
المحاور يدير ويدرج المحتوى مثل الكتل و xrefs وأنماط التظليل. تم استبدال DesignCenter Online بالكامل بـ Autodesk Seek. X X
أنيباث يحفظ رسمًا متحركًا للكاميرا وهي تتحرك أو تتحرك في نموذج ثلاثي الأبعاد. يحافظ النمط المرئي الواقعي على إعداد التعريض الجديد لإطار العرض النشط عند إنشاء رسم متحرك. X
معرفتي يحدد نوع الخلفية ولونها وتأثيراتها وموضعها لطريقة عرض مسمى. تمت إضافة دعم الإضاءة القائمة على الصور (IBL). X
خافت ينشئ أنواعًا متعددة من الأبعاد في جلسة أمر واحد. في الإصدارات السابقة ، تم استخدام DIM للوصول إلى أوامر وضع الأبعاد. X X
DISTANTLIGHT يخلق ضوءًا بعيدًا. لم تعد الإضاءة العامة (LIGHTINGUNITS = 0) مدعومة.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.

يعرض لوحة Render Presets Manager ويدير إعدادات التجسيد المسبقة للرسم. يعرض الآن لوحة Render Presets Manager بدلاً من شاشة Render Presets Manager.

-لا يسمح لك RENDERPRESETS بإدارة الإعدادات المسبقة للعرض التي تم إنشاؤها في الإصدارات السابقة فقط لعرض الإعدادات المسبقة التي تم إنشاؤها في AutoCAD 2016.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.

قد تؤثر حسابات الضوء التي يتم إجراؤها بواسطة العارض الجديد على عامل الكثافة الذي تحدده عند إنشاء ضوء جديد.


2 إجابات 2

  1. تمكين ومسح المخزن المؤقت للاستنسل.
  2. ارسم الأشياء ، واضبط المخزن المؤقت للاستنسل. يمكن أن تكون الكائنات شبه شفافة وما إلى ذلك.
  3. الآن قم بتعيين وضع الاستنسل لكتابة وحدات البكسل فقط حيث لم يتم تعيين الاستنسل.
  4. ثم ارسم كل كائن مرة أخرى ، بمقياس طفيف ، بلون الحد المطلوب وبدون نسيج.
  5. تعطيل المخزن المؤقت للاستنسل.

إليك الكود المقتبس من بعض كود استنسل webGL الذي أعمل عليه:

أعتقد أنني استخدمت هذا النهج في ألعاب RTS لرسم هالات حول الوحدات المختارة ، ولكن كان ذلك منذ وقت طويل ولا أتذكر ما إذا كان هناك أي مشاكل وكل الفروق الدقيقة.

ابدأ بإيجاد كل مجموعات الكائنات ، حيث تكون مجموعة الكائنات عبارة عن مجموعة كائنات متداخلة. يجب أن يقوم الكشف عن الاصطدام القياسي بالمهمة. خصص لكل مجموعة لونًا فريدًا. أي لون سيفي بالغرض.

اجعل كل كائناتك على هيئة ألوان صلبة ، باستخدام لون المجموعة ، إلى نسيج.

قم بإنشاء نسيج مخطط تفصيلي جديد بنفس أبعاد هدف العرض. امسح كل نص من هدف التجسيد وحدد ما إذا كان لونًا مختلفًا عن أي تكسيل محيط. إذا كان الأمر كذلك ، فقم بتغيير النص المقابل في نسيج المخطط التفصيلي إلى لون الخط الذي تريده.

أخيرًا ، خذ نسيج المخطط التفصيلي هذا واجعله أعلى الصورة التي تريد رسمها على الشاشة (يمكنك بالطبع القيام بذلك في نفس وقت اكتشاف الحافة في تظليل جزء وتجنب إنشاء نسيج الحافة في الأول مكان).

إذا قمت بتنفيذ هذه الخطوة على وحدة المعالجة المركزية باستخدام حلقة for لتصفح نصوص هدف التصيير ، فسيكون هذا بطيئًا جدًا ، ولكن ربما يكون جيدًا بما يكفي للاختبار وحتى الاستخدام في بعض الحالات. لاستخدام هذا في الوقت الفعلي ، سيكون من الأفضل التعامل مع هذا في ظل.

قد يبدو التظليل الجزئي للقيام بهذا الكشف عن الحافة مثل هذا

حيث تكون القيمة الثانية في البحث عن نسيج ثنائي الأبعاد هي إحداثي ثنائي الأبعاد بالنسبة إلى v_texCoord. يمكنك تطبيق هذا عن طريق تقديم هدف التجسيد الأول كزخرفة على شاشة رباعية كاملة. هذا مشابه لكيفية تطبيق تأثيرات ضبابية بملء الشاشة مثل تمويه guassian.

سبب استخدام هدف التجسيد الأول مع الألوان الصلبة هو ببساطة التأكد من عدم وجود حافة محسوسة بين الكائنات المختلفة التي تتداخل. إذا قمت ببساطة بإجراء اكتشاف الحواف على صورة الشاشة ، فربما تجد أنه يكتشف الحواف عند التداخل أيضًا (على افتراض أن الكائنات لها ألوان / نسيج / إضاءة مختلفة).


تقديم خطوط متداخلة - نظم المعلومات الجغرافية

يتم توفير جميع المقالات المنشورة بواسطة MDPI على الفور في جميع أنحاء العالم بموجب ترخيص وصول مفتوح. لا يلزم الحصول على إذن خاص لإعادة استخدام كل أو جزء من المقالة المنشورة بواسطة MDPI ، بما في ذلك الأشكال والجداول. بالنسبة للمقالات المنشورة بموجب ترخيص Creative Common CC BY ذي الوصول المفتوح ، يمكن إعادة استخدام أي جزء من المقالة دون إذن بشرط الاستشهاد بالمقال الأصلي بوضوح.

تمثل الأوراق الرئيسية أكثر الأبحاث تقدمًا مع إمكانات كبيرة للتأثير الكبير في هذا المجال. يتم تقديم الأوراق الرئيسية بناءً على دعوة فردية أو توصية من قبل المحررين العلميين وتخضع لمراجعة الأقران قبل النشر.

يمكن أن تكون ورقة الميزات إما مقالة بحثية أصلية ، أو دراسة بحثية جديدة جوهرية غالبًا ما تتضمن العديد من التقنيات أو المناهج ، أو ورقة مراجعة شاملة مع تحديثات موجزة ودقيقة عن آخر التقدم في المجال الذي يراجع بشكل منهجي التطورات الأكثر إثارة في العلم. المؤلفات. يوفر هذا النوع من الأوراق نظرة عامة على الاتجاهات المستقبلية للبحث أو التطبيقات الممكنة.

تستند مقالات اختيار المحرر على توصيات المحررين العلميين لمجلات MDPI من جميع أنحاء العالم. يختار المحررون عددًا صغيرًا من المقالات المنشورة مؤخرًا في المجلة ويعتقدون أنها ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمؤلفين أو مهمة في هذا المجال. الهدف هو تقديم لمحة سريعة عن بعض الأعمال الأكثر إثارة المنشورة في مجالات البحث المختلفة بالمجلة.


عرض المضلع

خلاط (برنامج ثلاثي الأبعاد)

يتيح لك Blender استيراد ملفات SVG ومعالجتها ككائنات منحنى. هذا هو الرسم الذي تم استيراده والذي يظهر في منفذ العرض ثلاثي الأبعاد. (ستتأثر المادة بشكل افتراضي بالأضواء الموجودة في المشهد. سيسمح فحص الخاصية عديمة الظلال في لوحة خصائص المواد بعرض الأشكال بألوانها الأصلية.)

هنا عرض مصنوع من SVG داخل Blender.

لا توجد فجوة بين المثلثات. من المحتمل جدًا أن تعمل البرامج ثلاثية الأبعاد الأخرى بنفس الطريقة. لذا يتصرف الخلاط تمامًا مثل المصور، أم هو كذلك؟ ربما يكون العكس؟


مخطط عالمي

SMC التآزر تم قبولها كشركة تابعة لشركة Blue Marble Geographics خلال مايو 2013 وستكون الموزع المفضل لبرنامج Global Mapper GIS في إفريقيا.
كتيب Global Mapper (320 كيلوبايت)

مخطط عالمي هو تطبيق معالجة بيانات GIS ميسور التكلفة وسهل الاستخدام يوفر الوصول إلى مجموعة متنوعة لا مثيل لها من مجموعات البيانات المكانية ويوفر المستوى المناسب من وظائف نظم المعلومات الجغرافية لإرضاء كل من المتخصصين ذوي الخبرة في نظم المعلومات الجغرافية والمبتدئين في رسم الخرائط. يعد Global Mapper مناسبًا تمامًا كأداة مستقلة لإدارة البيانات المكانية وكجزء لا يتجزأ من نظام المعلومات الجغرافية على مستوى المؤسسة ، وهو أمر لا بد منه لأي شخص يتعامل مع الخرائط أو البيانات المكانية.

  • دعم تنسيق البيانات المكانية لا مثيل له
  • منخفضة التكلفة وسهلة الاستخدام
  • فقط المستوى المناسب من وظائف نظم المعلومات الجغرافية
  • دعم مجاني لا مثيل له

تساعد واجهة المستخدم البديهية والتخطيط المنطقي لـ Global Mapper في تسهيل منحنى التعلم ويضمن أنك ستكون جاهزًا للعمل في أي وقت من الأوقات. ستشهد شركتك بسرعة عائدًا كبيرًا على الاستثمار ناتجًا عن المعالجة الفعالة للبيانات وإنشاء خرائط دقيقة وإدارة محسّنة للبيانات المكانية. من خلال توفير حل كامل لترجمة نظم المعلومات الجغرافية خارج الصندوق ، يبسط Global Mapper نشر التكنولوجيا المكانية في شركتك أو مؤسستك. ليست هناك حاجة للتوفيق بين الإضافات أو الوظائف الإضافية المكلفة للوصول إلى الوظائف التي تحتاجها. تضمن دورة التطوير والإصدار الصارمة لـ Global Mapper أن المنتج ينمو معك مع تغير احتياجاتك ومتطلباتك. يمكنك الآن إلغاء حظر سجل تدفق بيانات GIS من خلال توفير أداة برمجية GIS قابلة للتطبيق لكل من يحتاج إلى الوصول إلى هذه البيانات الهامة. بجزء بسيط من تكلفة بدائل نظم المعلومات الجغرافية التقليدية ومع الإعداد المجاني ودعم الاستخدام العام ، فضلاً عن التراخيص المرنة بما في ذلك ترخيص المقعد الفردي والشبكة وترخيص USB Dongle ، لا يوجد سبب لعدم إضافة مخطط Global Mapper إلى مجموعة أدوات GIS الخاصة بك.

الامتدادات المجانية لمصمم الخرائط العالمي:

  • الساحل: أداة التكيف الساحلي لارتفاع مستوى سطح البحر: تعلم كيفية نمذجة تحليل التكلفة / الفائدة لاستراتيجيات التكيف مع ارتفاع مستوى سطح البحر والفيضانات الساحلية من أحداث العواصف مثل الأعاصير.
  • نافذة الخريطة الموجزة: يسمح امتداد نافذة الخريطة الموجزة للمستخدمين بمعاينة البيانات في نافذة مجموعة صغيرة في واجهة الخريطة الرئيسية. هذه الأداة هي طريقة رائعة لإدارة تحليل البيانات النشط مع تتبع طريقة عرض المنطقة المحلية.

وحدة مخطط ليدار العالمية هو تحسين اختياري للبرنامج الذي يوفر العديد من أدوات معالجة LiDAR المتقدمة ، بما في ذلك التصنيف التلقائي لسحابة النقاط ، واستخراج الميزات ، وعرض المقطع العرضي والتحرير ، وإنشاء سطح أسرع بشكل كبير ، وغير ذلك الكثير. بجزء بسيط من تكلفة التطبيقات القابلة للمقارنة ، يجب أن يكون لدى أي شخص يستخدم بيانات LiDAR أو يديرها.

تم تضمين وحدة Global Mapper LiDAR النمطية في الإصدار القياسي من البرنامج ويتم تنشيطها باستخدام ملف ترخيص مناسب أو رقم طلب. كما هو الحال مع الإصدار الكامل من Global Mapper ، يمكن تنشيط وحدة LiDAR على أساس تجريبي من خلال طلب ترخيص مؤقت.

تتضمن الوظائف الإضافية المتوفرة في وحدة LiDAR ما يلي:

  • شريط أدوات LiDAR مناسب لسهولة الوصول إلى وظائف التحرير والتحليل الرئيسية
  • أداة Pixels-to-Points لإنشاء سحابة نقطة عالية الكثافة من الصور المتداخلة
  • خيارات شبكية متعددة لتوليد DSM أو DTM أسرع
  • الوصول إلى ملفات سحابة النقاط التي تحتوي على مليار نقطة أو أكثر
  • أدوات تصنيف النقاط التلقائية التي تميز تلقائيًا نقاط البناء والأرض والغطاء النباتي في الطبقات غير المصنفة
  • ميزة الاستخراج لإنشاء آثار أقدام وأشجار للمباني ثلاثية الأبعاد تلقائيًا
  • عرض المقطع العرضي باستخدام أداة ملف تعريف المسار لـ Global Mapper لعرض وتحرير سحابة النقطة في منظور رأسي
  • خيارات تصفية متقدمة لإزالة النقاط الخاطئة أو غير الضرورية بكفاءة
  • أوامر البرمجة النصية LiDAR لتبسيط سير العمل
  • تلوين النقاط من الصور الأساسية التي تقدم عرض سحابة نقطية واقعية في العارض ثلاثي الأبعاد لـ Global Mapper
  • دعم للإبلاغ عن إحصائيات LiDAR
  • دعم استيراد وتصدير معظم تنسيقات LiDAR الشائعة

تم إصدار وحدة LiDAR لأول مرة مع Global Mapper v15 وتمت إضافة مجموعة من أدوات LiDAR الجديدة مع إصدار الإصدار 16. تعد وحدة Global Mapper LiDAR تحسينًا اختياريًا للبرنامج الذي يوفر العديد من أدوات معالجة LiDAR المتقدمة ، بما في ذلك وحدات البكسل -to-Points ™ لإنشاء سحابة نقطية ضوئية من مجموعة من الصور ، والتصنيف التلقائي لسحابة النقاط ، والاستخراج التلقائي للمباني والأشجار وخطوط الطاقة ، وعرض المقطع العرضي وتحرير النقاط ، والرقمنة المخصصة أو استخراج ميزات الخط والمساحة ثلاثية الأبعاد ، توليد سطح أسرع بشكل كبير ، ومراقبة جودة LiDAR ، وأكثر من ذلك بكثير.

Global Mapper Mobile هو تطبيق قوي لعرض بيانات GIS وجمع البيانات الميدانية لأجهزة iOS و Android التي تستخدم قدرة GPS للجهاز لتوفير الوعي الظرفي والذكاء الموقعي لمشاريع رسم الخرائط عن بُعد.

نظرة عامة على Global Mapper 2.0 Mobile

يتضمن الجيل الثاني من Global Mapper Mobile وظائف جديدة ومحسنة في جميع أنحاء التطبيق:

  • يوفر الوصول الميداني إلى جميع بيانات GIS الخاصة بك
  • يقدم مجموعة بيانات ميدانية مباشرة تعتمد على نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)
  • يتضمن مجموعة من أدوات الرسم والرقمنة
  • يمكن تخصيص بيانات السمة
  • إصدار Pro جديد من التطبيق مع العديد من الأدوات الاحترافية
  • تدفق بيانات خريطة الشارع المفتوحة

تُستخدم Global Mapper Mobile جنبًا إلى جنب مع إصدار سطح المكتب من Global Mapper ، وهي قادرة على عرض أكثر من 250 تنسيقًا من البيانات المكانية النقطية والمتجهة دون الحاجة إلى اتصال مستمر بالبيانات. يتم نقل البيانات إلى الجهاز عبر iTunes أو البريد الإلكتروني في شكل Global Mapper Mobile Package Files التي تضغط بكفاءة طبقات متعددة في ملف واحد وتسمح بتخزين كميات كبيرة من البيانات وعرضها. هل تريد رؤية Global Mapper Mobile أثناء العمل؟ قم بتنزيل نسخة مجانية من App Store أو Google Play store اليوم وقم بالترقية إلى الإصدار Pro في أي وقت.


الاستخدام الإضافي والتحسين التفصيلي لتقنية الواقع الافتراضي للكمبيوتر في تصميم المناظر الطبيعية

تم استخدام تقنية الواقع الافتراضي للكمبيوتر على نطاق واسع في تصميم المناظر الطبيعية. تحلل هذه الورقة وضع الاستخدام الإضافي وعملية التحسين التفصيلية لهذه التقنية في تصميم المناظر الطبيعية ، وتعطي التجربة المقارنة لتصميم المناظر الطبيعية الداخلية والخارجية. أولاً ، تخطيط وتصميم تصميم المناظر الطبيعية استنادًا إلى تقنية الواقع الافتراضي ثانيًا ، يتم تحليل عملية التحسين التفصيلية للجمع بين VR و VR-GIS أخيرًا ، بهدف حل مشكلة التأثير الضعيف لتوفير الطاقة للطرق التقليدية ، وتصميم التحسين الموفر للطاقة يتم تنفيذ نظام الحصول على البيانات. يستخدم جامع البيانات في نظام الحصول على البيانات طريقة تباين الصورة المرئية لجمع البيانات ، لذلك فهي تستهلك الكثير من الطاقة في عملية الاستخدام. لذلك ، تم تحسين نظام تجميع البيانات والتحكم في الطاقة ، والذي يمكن أن يقلل بشكل فعال من استهلاك الطاقة. في عملية إنشاء الصورة الافتراضية ، يتم استخدام عامل ارتباط الحافة لحساب الارتباط ، وذلك لتحقيق استهلاك منخفض للطاقة. على هذا الأساس ، يتم توفير الاستخدام الإضافي وتحسين التفاصيل في تصميم المناظر الطبيعية باستخدام منصة Lumion للواقع الافتراضي (VR). أظهرت النتائج التجريبية أن خطأ النمذجة المرئية لهذه الطريقة مستقر بين 1 و 3 ٪ ، والخطأ صغير والثبات جيد ، متوسط ​​وقت عرض كائنات الدُفعات حوالي 8.9 ثانية ، وهو استخدام إضافي فعال وتحسين التفاصيل طريقة تصميم المناظر الطبيعية VR.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


مشروع GeoSat: استخدام الاستشعار عن بعد لمواكبة الديناميكيات الحضرية

T. سانتوس ، S. Freire ، J.A. تينيدوريو
e-GEO ، مركز أبحاث الجغرافيا والتخطيط الإقليمي ، Faculdade de Ciências Sociais e Humanas ، FCSH ، Universidade Nova de Lisboa ، البرتغال
([email protected]، [email protected]، [email protected])
أ. فونسيكا ، إن أفونسو
المختبر الوطني للهندسة المدنية (LNEC) ، لشبونة ، البرتغال
([email protected]، [email protected])
أ. نافارو ، ف. سواريس
جامعة لشبونة ، كلية العلوم ، LATTEX-IDL ، البرتغال
([email protected]، [email protected])

I. مقدمة

تم إجراء هذا العمل في إطار مشروع GeoSat - منهجيات لاستخراج معلومات GEOgraphical على نطاق واسع من صور ساتلية عالية الدقة للغاية. كان الغرض من المشروع هو تطوير طرق لتسريع إنتاج المعلومات الجغرافية للتخطيط البلدي ومراقبة الأراضي.

A. المشكلة - الدافع لـ GeoSat

الديناميات الحضرية ناتجة عن أنشطة مثل البناء الجديد (المباني والطرق) ، وهدم الهياكل غير المرغوب فيها ، وزراعة الأشجار على طول الطرق ، وتحويل الأراضي الخالية إلى مواقع زراعية حضرية أو مناطق خضراء لتصبح ساحات انتظار. يعد الحفاظ على مجموعات بيانات خرائط محدثة في مثل هذه البيئات مهمة صعبة.

يعتبر توصيف الديناميكيات الحضرية عنصرين رئيسيين - المكاني ، أو المساحة المتاحة التي يحدث فيها النمو ، والزمانية ، أو الفترة التي يحدث خلالها هذا التطور [1].

يمكن وصف الديناميات الزمنية بأنها سريعة أو متوسطة أو بطيئة ، اعتمادًا على الإطار الزمني للتحول. قواعد البيانات الحضرية المؤقتة لها تطبيقات فورية في رصد الامتداد الحضري ، وتحليل مستجمعات المياه ، والتقييم البيئي ، والنمذجة الهيدرولوجية ، وتدهور سطح الأرض ، وتطوير تقنيات النمذجة التنبؤية للتنبؤ بالمناطق المستقبلية للنمو الحضري.

يمكن أن تحدث الديناميكيات المكانية بطريقتين - من خلال إضافة مناطق جديدة ، على سبيل المثال ، المناطق الريفية السابقة التي تم تحويلها إلى استخدامات حضرية جديدة ، أو من خلال الاستخدام الأكثر كثافة ، ولكن نفس الاستخدام للموقع ، على سبيل المثال ، تغيير منطقة سكنية من منطقة منخفضة إلى كثافة أعلى. الأول يؤدي إلى التوسع العمراني ، والثاني إلى التكثيف.

البيئة الحضرية هي تمثيل مادي للأنشطة البشرية وبالتالي فهي تخضع للقياس. يساعد عدد من مصادر البيانات في تمييز هذه البيئة ووصف تنوعها. تحدد بيانات التعداد المباني واستخداماتها ، وتظهر الخرائط المساحية الخصائص الخاضعة لضرائب مختلفة وخرائط البنية التحتية الحضرية تحدد المياه أو الصرف الصحي أو خطوط الكهرباء ذات الجهد العالي. يتم إضفاء الطابع الرسمي على المعلومات الجغرافية للتخطيط الحضري من خلال تمثيلات الخرائط مثل الخرائط الطبوغرافية والموضوعية.

في الوقت الحاضر في البرتغال ، يتطلب إطار رسم الخرائط لتخطيط الأراضي البلدية الامتثال للمواصفات الفنية الصعبة والمعقدة التي تعتبر إلزامية لإنتاج خرائط مفصلة للجودة المطلوبة. للحصول على مثل هذه الخرائط الطبوغرافية واسعة النطاق ، يجب على البلديات تكريس الموارد البشرية والمالية اللازمة.

وبالتالي ، لا يتم إنتاج المعلومات المكانية التفصيلية المتعلقة باستخدام الأراضي البلدية إلا عند إعداد المخطط الرئيسي. في نظام تخطيط الأراضي البرتغالي ، تتم مراجعة الخطة كل 10 سنوات (المصطلح القانوني للخطط المحلية) ، ولكن الفترات الأطول شائعة.
لا تعكس دورية التحديث هذه الطبيعة الديناميكية لاستخدام الأراضي ، وتعيق عمل الإدارات البلدية التي تتعامل مع المعلومات الجغرافية على أساس يومي.

في الواقع ، تتطلب العديد من المواقف التي تحدث في سياق البلديات - مثل تحديث قواعد البيانات المساحية ، وإدارة المناطق الحضرية ، وصيانة الشوارع والبناء أو التخطيط لكوارث محتملة مثل الزلازل أو الفيضانات - إنتاج خرائط رقمية سريعًا على نطاق واسع.

ب. الحل - استخدام رصد الأرض لدعم عملية التخطيط

كانت الصور الجوية أكثر مصادر البيانات شيوعًا لرسم خرائط للأنشطة البشرية في البيئة الحضرية [2]. في الآونة الأخيرة فقط ، اكتسبت صور الأقمار الصناعية الاهتمام كمصادر بيانات بديلة لرسم خرائط للمناطق الحضرية ، ويرجع ذلك أساسًا إلى التفاصيل المكانية العالية. يتزامن هذا التطور مع ظهور منهجيات متكاملة جديدة (على سبيل المثال ، تحليل الصورة المستندة إلى الكائنات الجغرافية - GEOBIA) ومجالات التطبيق الجديدة التي كانت في السابق مجالًا للاستشعار عن بُعد المحمول جواً ويمكن الآن معالجتها عن طريق الاستشعار عن بعد بالأقمار الصناعية [3].

يمكن الآن استخدام صور القمر الصناعي عالية الدقة (VHR) (أي الصور ذات الدقة المكانية التي تساوي أو تزيد عن متر واحد) كمصدر بيانات لاستخراج المعلومات الجغرافية على النطاق المحلي وعلى أساس منتظم. يعتبر الحصول عليها ومعالجتها أسهل وأسرع بكثير عند مقارنتها بالعملية القائمة على الصور الجوية. ومع ذلك ، فإن تفاصيل وجودة المعلومات الجغرافية المستخرجة لا تزال أدنى من تلك التي تم الحصول عليها بطرق القياس التصويري. ومع ذلك ، بالنسبة للتطبيقات المحلية حيث يكون الاستبانة الزمنية أمرًا بالغ الأهمية ، فإن استخدام صور الأقمار الصناعية يسمح للمستخدمين بمراقبة التغييرات في الحالة الحضرية ، مما يجعل الاستشعار عن بعد في المناطق الحضرية مساهمة قيمة في البحث في الجغرافيا والتخطيط الحضريين. يوفر رسم خرائط التغير في استخدام الأراضي منظورًا تاريخيًا وتقييمًا للأنماط المكانية والمعدلات والارتباط والاتجاهات والتأثيرات لهذا التغيير.

ج. رسم الخرائط المباشر مقابل تحديث رسم الخرائط الحالي القديم

يمكن تقييم حالة الأرض من خلال رسم الخرائط المباشر أو عن طريق تحديث رسم الخرائط الموجود بالفعل. في الواقع ، عندما تكون معلومات الخرائط موجودة بالفعل ، ولكنها قديمة ، يمكن تطبيق إجراء الكشف عن التغيير باستخدام البيانات الجغرافية الحديثة لتحديث الخريطة. الهدف من هذا التحليل هو تسليط الضوء على تلك المناطق التي حدثت فيها تغييرات على الأرجح. يتركز الجهد في تلك المناطق التي تم تغييرها ، أما المناطق المتبقية ، أي المناطق التي لم تتغير ، فتحتفظ بالهندسة والسمات المخزنة في قاعدة البيانات.

ومع ذلك ، يجب أن تتوافق الخرائط الطبوغرافية واسعة النطاق مع المواصفات الفنية القانونية ومعايير الجودة. تعتبر المباني عنصرًا حضريًا رئيسيًا وواحدة من فئات السمات الرئيسية التي تهم البلدية ، ويظل الاستخراج التلقائي "الصحيح" لمعلومات المباني من الصور مهمة صعبة ، حتى مع ظهور الدقة المكانية العالية [4]. تتضمن الصعوبات تعقيد المشهد وانسداد المبنى (الأشجار والظلال) وعدم التجانس الداخلي لفئة الميزة [5] ، وتزداد هذه الصعوبات مع تنقيح دقة الصورة [6].

تشير الأدبيات العلمية حول استخدام بيانات صور VHR لأغراض رسم الخرائط إلى إمكانية استخدام هذا النوع من الصور لاستخراج الميزات وتحديث الخرائط على نطاق واسع [7]. فيما يتعلق باستخراج ميزات طبوغرافية معينة من صور VHR ، تم الإبلاغ عن العديد من الاختبارات على شبكات الطرق (على سبيل المثال ، [8]) واكتشاف المباني (على سبيل المثال ، [9]) في الأدبيات ، ولكن القليل جدًا من مقارنة دقة الخرائط التي يمكن أن تكون تم الحصول عليها من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة إلى المتطلبات الفعلية لرسم الخرائط على نطاق واسع في البلدان المحددة جيدًا. في الواقع ، فإن معظم التحدي في الحصول على منتج رسم الخرائط من صور VHR باستخدام استخراج الميزات ناتج عن تفاعل عدة عوامل - الكائن وسياقه ، وطبيعة الصور ومتطلبات رسم الخرائط والقيود [4]. على الرغم من العديد من المنهجيات المقترحة لاستخراج الميزات ، لم يثبت أي منها حتى الآن فعاليتها في جميع الظروف ولجميع أنواع البيانات. في الوقت الحاضر ، لا يزال تقييم جودة المباني المستخرجة مسعى معقدًا لا يوجد له إجماع أو نهج أمثل [4].

في إطار GeoSat ، تم التحقيق في إمكانات الصور الساتلية VHR و GEOBIA للكشف عن السمات الحضرية ورسم خرائط لها وإدماجها في أنشطة التخطيط والإدارة الحضرية التشغيلية. سانتوس وآخرون. [10] استكشفوا واقترحوا المقاييس التفصيلية المستندة إلى المتجهات لتقييم دقة المباني المشتقة من QuickBird ، ولكن دون أخذ معايير الخرائط في الاعتبار. في الآونة الأخيرة ، Freire et al. [4] قدم منهجية تتضمن قيود رسم الخرائط القائمة على المقياس من المواصفات الرسمية في عملية تقييم جودة بناء المضلعات المستخرجة بشكل شبه تلقائي من صور VHR.

D. مدينة لشبونة

اعتبارًا من عام 2001 ، بلغ عدد سكان مدينة لشبونة البرتغالية 556797 نسمة واحتلت مساحة 84 كم 2. لشبونة هي عاصمة أوروبية نموذجية ، مع ديناميكيات استخدام الأراضي المتنوعة للغاية ، وتتنوع من الأحياء التاريخية الموحدة حيث تكون شبكة الشوارع كثيفة ومعظم المنطقة مبنية ، إلى المناطق السكنية الحديثة مع البناء المستمر للطرق والمباني متعددة العائلات. بين هاتين الحالتين ، هناك المزيد من الأماكن غير المتجانسة مع استخدامات متنوعة للأراضي مثل السكنية والمتنزهات والزراعة والأراضي الخالية والصناعية والمرافق والمدارس.

نظرًا لأنه لم تتم الموافقة على خطة رئيسية جديدة حتى الآن ، فإن رسم الخرائط الرسمي لشبونة المستخدم في عام 2011 يعود إلى عام 1998. في المناطق التي تخضع لضغوط حضرية شديدة ، لا يتوافق تواتر تحديث الخريطة مع معدل التغيير المرتفع. في هذه الحالات ، يفشل رسم الخرائط البلدية في تمثيل الواقع الحالي ، مما يعيق اتخاذ القرار بشأن تخطيط الأراضي وإدارة استخدام الأراضي والحفاظ على الأراضي ، فضلاً عن المساومة على ترسيم سياسة الأنشطة البشرية والاقتصادية ، أو حتى الحد من إنفاذ القانون بكفاءة.

طور مشروع GeoSat ، الذي تم تنفيذه بين عامي 2008 و 2010 وشارك فيه مجلس مدينة لشبونة ، عدة نماذج من التطبيقات بناءً على صور VHR لتسريع إنتاج المعلومات الجغرافية للتخطيط البلدي ومراقبة الأراضي.

تم تناول رسم الخرائط المواضيعية في العديد من الأعمال. فريري وآخرون [11] بحث في إمكانات صور الأقمار الصناعية VHR و GEOBIA للكشف عن المناطق الزراعية ورسم الخرائط وتحديد خصائصها في لشبونة. Dinis et al. [12] طبقت منهجية قائمة على مجموعة بيانات صور الأقمار الصناعية متعددة الأوقات وبيانات LiDAR (اكتشاف الضوء وتحديد المدى) للتغلب على مشكلة الظلال في المناطق الحضرية. سانتوس وآخرون. [13] اختبرت مساهمة بيانات LiDAR عند استخراج المعالم الحضرية باستخدام صور VHR. فريري وآخرون [5] اختبرت الاستخراج شبه الآلي لأنواع مختلفة من المباني من مناطق ذات خصائص متنوعة ، واستقصت تأثير عدم تجانس هذه الميزات والسياق الحضري في عملية الاستخراج.

يتطلب تخطيط الأراضي أيضًا معلومات لأغراض التحليل. سانتوس وآخرون. [14] حلل الإمكانات الشمسية لأسطح المنازل في سياق حضري. سانتوس وآخرون. [15] أوضح أنه يمكن استخدام صور VHR للتحديث السريع لمعلومات الغطاء الأرضي التفصيلية. بناءً على هذه المعلومات الحديثة ، يمكن تنفيذ العديد من التطبيقات. مؤشرات مناطق عزل الأراضي وتقدير المساحات الخضراء والأراضي الشاغرة المتوفرة في المدينة هي تدابير بيئية يمكن استخدامها كأدوات للمدن لتقييم المخاطر البيئية المختلفة والإبلاغ عنها ، ولتعزيز استراتيجيات وتدابير التنمية الحضرية المستدامة والكوارث إدارة المخاطر.

II. تطبيقات العينة

يقدم هذا القسم ثلاثة تطبيقات رئيسية لمشروع GeoSat - تحديث الخرائط الحالية ، ورسم خرائط للأسطح غير المنفذة ، وتحليل إمكانات الطاقة الشمسية على الأسطح باستخدام بيانات LiDAR.

الشكل 1 - موقع منطقة الدراسة في مدينة لشبونة.

أ. تحديث الخرائط الموجودة

تم تطبيق إستراتيجية متعددة الأزمنة لتحديث الخريطة باستخدام رسم الخرائط الموجود وصورة القمر الصناعي ومجموعة بيانات قياس الارتفاع في منطقة دراسة تقع في الجزء الشرقي من لشبونة [16]. الهدف من هذا التحليل هو تسليط الضوء على تلك المناطق التي حدثت فيها تغييرات على الأرجح ، وبالتالي جعل الخريطة الحالية قديمة.

تبلغ مساحة المنطقة المختارة 64 هكتارًا (800 م × 800 م) ، وتتميز بالعديد من أنماط المباني بما في ذلك العقارات الصناعية والمدارس والشقق السكنية والعائلة الواحدة (الشكل 1).

تضمنت قاعدة البيانات المكانية التي تم استكشافها في دراسة الحالة هذه رسم الخرائط وصور الأقمار الصناعية وبيانات قياس الارتفاع. الخريطة التي سيتم تحديثها هي خريطة لشبونة البلدية من عام 1998 ، بمقياس 1: 1000. يتم تجميع بيانات قياس الارتفاع بواسطة نموذج السطح الرقمي المعياري (nDSM). NDSM عبارة عن مجموعة بيانات مكانية تصور ارتفاع جميع الكائنات فوق سطح الأرض.

إن NDSM لمنطقة الدراسة من عام 2006 ، بدقة 1 م. تتضمن الصور صورة pansharp QuickBird تم الحصول عليها في عام 2005 ، بحجم 0.6 م بكسل.

الشكل 2 - خريطة محدثة حتى عام 2005 توضح نوع التغييرات التي تحدث في منطقة الدراسة.

الهدف من هذا التطبيق هو إنتاج معلومات محدثة للفئات التالية الموجودة في رسم الخرائط البلدية لعام 1998: "المباني" و "الملاحق" و "الأكواخ". تم تطبيق منهجية الاستخراج على مجموعة البيانات هذه باستخدام برنامج استخراج الميزات لإنتاج خريطة للمباني الموجودة في الصورة. بعد استخراج المبنى ، أجريت مرحلة ما بعد المعالجة لتحسين الجودة الهندسية للعناصر.

بمجرد تطوير خريطة المبنى لعام 2005 ، كانت الخطوة التالية هي إنتاج خريطة متغيرة باستخدام خريطة البلدية لعام 1998 بمقياس 1: 1000. تمكنت عملية الكشف عن التغيير من تحديد الهياكل المفقودة واكتشاف الهياكل الجديدة. بالنسبة للكائنات التي تزيد مساحتها عن 20 م 2 ، كانت جودة الكشف تبلغ 99٪. يوضح الشكل 2 الخريطة المحدثة بالتغييرات المكتشفة ونوعها. في الفترة قيد التحليل ، كانت الأنواع الرئيسية للتغييرات التي تم تحديدها في منطقة الدراسة هي القضاء على الأكواخ وهدم المباني (الممتلكات الصناعية) ، والمواقع الصناعية المبنية حديثًا (على سبيل المثال ، محطة معالجة مياه الصرف الصحي ، الموجودة في الركن الأيسر السفلي من الخريطة) و السكن السكني الجديد (على سبيل المثال ، مبنيين متعددي العائلات).

يمكن لفنيي البلدية استخدام هذا المنتج الجديد ليقرروا ، بناءً على تحليل الصورة والمعلومات ذات الصلة ، ما إذا كانت البقعة المحددة في الواقع منطقة تغيير (تحضر جديد أو كائن مبني تم هدمه) ، وإذا كان الأمر كذلك ، تحديث الخريطة بإضافة مبانٍ جديدة أو إزالة المباني المهدمة في رسم الخرائط القديم. يمكن للفنيين إزالة أي نقاط تعتبر اكتشافات كاذبة.

Such methodology can be used by the municipality to keep its cartographic database of urban areas up to date in the period between the development of official maps, and can achieve high thematic and positional accuracy.

Figure 3 – The city of Lisbon and the IKONOS-2 image used for imperviousness mapping.

B. Mapping of Impervious Surfaces

Impervious surfaces can generally be defined as anthropogenic features, such as roads, buildings, sidewalks and parking lots, through which water cannot infiltrate into the soil. The artificial surface coverage can be used to evaluate the quality of urban streams, and to study the effects of runoff. Impervious surface is increasingly recognized as a key indicator for assessing the sustainability of land-use changes due to urban growth [17].
An updated and detailed map of imperviousness for the whole city of Lisbon was produced using IKONOS-2 satellite imagery and the nDSM from 2006 [15] (Figure 3).

The imagery classification aims at extracting the three main components of land cover: “Vegetation”, “Impervious Surfaces” and “Soil” [18]. The map of impervious areas includes a wide range of materials, some of which have very different spectral properties (e.g., pavement, concrete and roof tiles). The first level class, “Impervious Surfaces”, corresponds to the land surface after the “Vegetation”, “Soil” and “Shadow and Water” classes are masked out. Based on the pansharp image and the nDSM, six classes were distinguished on the second level of the nomenclature: “Trees”, “Low Vegetation”, “Buildings”, “Roads”, “Other impervious surfaces”, “Soil” and “Shadows and Water”, (Figure 4). The thematic accuracy of the map was investigated and returned an overall accuracy of 89%.

Figure 4 – Land cover map of 2008 derived from IKONOS imagery from 2008 and LiDAR data for the city of Lisbon.

This application demonstrates that an automated classification of VHR images can produce fast updating of detailed land cover information and can be used to support land planning decisions or to aid in the response to a crisis situation where official maps are generally outdated.

C. Analysis of Rooftop Solar Potential Using LiDAR Data

This application consists of a methodology that applies altimetric data to the evaluation of the potential for incorporating solar power systems into buildings in a city neighborhood. The use of LiDAR data can play an important role in analyzing the suitability of buildings for receiving solar systems. Solar mapping takes advantage of Geographic Information System (GIS) and visualization technologies, and offers a solid knowledge base on solar resources and best practices. Solar maps also offer a comprehensive planning tool to evaluate energy reduction opportunities for new and existing buildings, to plan future energy consumption and supply or to monitor compliance with energy and greenhouse gas goals.

This work, conducted in an area of 625 ha located in the heart of the city, analyzed the suitability of rooftop areas for the installation of solar energy systems [14], and performed a brief technical analysis that considered the optimal location for solar Photovoltaic (PV) systems (Figure 5).
Identifying the incoming solar energy at rooftop level entails the modeling of solar radiation incident in each location. Two inputs are required – a DSM and the buildings’ footprints. With these data, modeling the solar radiation can be done in a GIS environment.

Figure 5 – Study area for solar potential analysis in Lisbon and the Digital Surface Model from 2006.

The dataset used in this application thus included cartographic and altimetric data. The cartographic data that represent the buildings’ footprints are the Buildings layer of the Municipal Cartography. To characterize the altimetry, the DSM for 2006 was used.

A four-step methodology was applied: 1) calculating the solar energy for the whole surface 2) assessing the solar energy at the rooftop level 3) locating the best sites for the installation of PV panels and 4) quantifying the energy that could be produced (Figure 6). A map of the solar potential of rooftops located in the study area was produced.

This LiDAR-based solar resource map helps rate buildings by the solar resources available, and provides unique information on which parts of the buildings’ roofs are more suitable for solar applications when all critical factors are considered. This information can be used to develop detailed solar generation potential maps.

Figure 6 – Solar potential analysis in the city of Lisbon.

ثالثا. CONCLUSIONS

Detailed and updated geographic information is essential to effective urban planning and monitoring. Our understanding of nearly every aspect of the changing environment depends upon regular updates of land use/cover status and land-cover conditions, and we need new sources of spatial data and innovative approaches to understand and manage dynamic urban areas. In the remote sensing of cities, VHR satellite imagery offers the opportunity to characterize and monitor the intra-urban environment by enabling discrimination among the land-cover objects that compose this environment.

We have distinguished three areas of application – large-scale map updating, imperviousness mapping and developing indicators of rooftop potential for solar systems – each of which requires its own level of accuracy of geographical information.

For municipal planning according to the technical specifications of large-scale cartography (1: 5 000 scale and higher), map production based on VHR images and photogrammetry is still necessary to guarantee that each uniquely identified feature is well delineated and stored in the database as a geometric entity with a list of attributes. For large-scale analytical applications, however, the current VHR images constitute a valuable source of geographic information, and can play an important role in municipal planning. The three applications presented are a good demonstration of these capabilities.

Based on the premise that a product derived from less accurate images can be effective for land monitoring, the first application proposed an alarm system obtained through satellite and altimetric data processing. The goal was not to provide cartographic data ready for integration into the municipal databases but to assist the process of map updating.

The second application demonstrated that the automatic classification of remote sensing data can expedite the creation of useful spatial knowledge that can support decision-making. The mapping methodology ensures that urban planners have updated land cover data on a regular basis. This tool can be used to monitor the incidence of land cover change within the city, to decide on areas of priority intervention or to assess natural resource sites for preservation and restoration.

Premised on the idea that the wide adoption of solar technologies will depend upon detailed solar suitability information on every building in a community, a map of the solar potential of rooftops located in a study area was produced. This LiDAR-based solar resource map helps rate buildings by the solar resources available, and provides unique information on which parts of the buildings’ roofs are more suitable for solar applications when all critical factors are considered. This information can be used to develop detailed solar generation potential maps. The next step will be making solar maps publicly available. In fact, interactive Web-based urban solar maps are already available [19].

Very High Resolution remote sensing data can contribute to better monitoring, modeling and understanding of urban dynamics and their impacts on the urban and suburban environment, and can enhance the analytical tools available for land-use planners. Our experience, however, suggests that extracting features for large-scale applications still requires much human intervention. Nevertheless, new VHR sensors with high-spectral resolution constitute a new opportunity for urban mapping. The development of object-based algorithms allow the introduction of information such as color, shape, adjacency or context in the classification process, and improve the mapping of urban elements.


2.37.2 Boundaries and Relationships Questionnaires differ from Lists because Lists group existing resources, while Questionnaires group arbitrary questions. Questionnaires are distinct from Observations and DiagnosticReports in that both of these resources are intended to capture only certain types of information (lab, imaging, vitals, etc.) and should not be used to capture the full breadth of healthcare information (allergies, medications, care plans, etc.), while Questionnaires are able to capture any information at all. More importantly, Observation and DiagnosticReport focus on capturing the discrete information in a standardized form so that the information can be used consistently regardless of where or how it is captured. Questionnaire focuses on information capture. The same information can be captured using a wide variety of questionnaires with differently phrased questions organized in different manners. As such, the Questionnaire resource provides a means to standardize the information gathering process (how information is captured), but not how data is interoperably compared, analyzed or computed upon (typically managed using Observation, DiagnosticReport as well as other resources). Questionnaire supports data-collection workflow to a limited extent, in that - once triggered - a Questionnaire can guide a user through a data collection process that ensures appropriate information is collected based on answers to particular questions. However, Questionnaire doesn't provide support for capturing sets of information at different times or highly interactive data capture. Broader workflow is typically managed using PlanDefinition and Task or using other mechanisms such as CDSHooks. Questionnaires are similar to the notion of "logical models" supported by the StructureDefinition resource. Both support the representation of a collection of data points with labels, data types and hierarchy. It will be common to find the two of them mapped together. The primary difference is that Questionnaire is focused on user-facing data collection. It describes specific questions and includes information such as what number/label should be displayed beside each question, conditions in which questions should be displayed (or not), what instructions should be provided to the user, etc. StructureDefinition, on the other hand, merely defines a data structure with no guidance on display or rules around capture mechanism, only what data should exist in the end. As well, logical models are not intended to capture data directly. Rather, they provide a basis for mapping between data capture structures. Geographic Variation in Condom Availability and Accessibility

Identifying predictors that contribute to geographic disparities in sexually transmitted infections (STIs) is necessary in order to reduce disparities. This study assesses the spatial relationship condom availability and accessibility in order to better identify determinants of geographic disparities in STIs. We conducted a telephone-based audit among potential-condom selling establishments. Descriptive analyses were conducted to detect differences in condom-selling characteristics by stores and by store type. Geocoding, mapping, and spatial analysis were conducted to measure the availability of condoms. A total of 850 potential condom-selling establishments participated in the condom availability and accessibility audit in St. Louis city 29 % sold condoms. There were several significant geographic clusters of stores identified across the study area. The first consisted of fewer convenience stores and gas stations that sold condoms in the northern section of the city, whereas condoms were less likely to be sold in non-convenience store settings in the southwestern and central parts of the city. Additionally, locations that distributed free condoms clustered significantly in city center. However, there was a dearth of businesses that were neither convenience stores nor gas stations in the northern region of the city, which also had the highest concentration of condoms sold. This initial study was conducted to provide evidence that condom availability and accessibility differ by geographic region, and likely are a determinant of social norms surrounding condom use and ultimately impact STI rates.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


Frequently Asked Questions

✅ Why should you choose Syncfusion ASP.NET Core Maps?

  • Render geometric or custom shapes using the GeoJson data.
  • Render maps from the map providers like Bing, OSM, and Google maps.
  • Add markers on maps at the specified latitude and longitude.
  • Fast-paced performance on zooming and panning with elegant animation.
  • One of the best ASP.NET Core Maps in the market that offers feature-rich UI to interact with the software.
  • Simple configuration and API.
  • Supports all modern browsers.
  • Mobile-touch friendly and responsive.
  • Expansive learning resources such as demos and documentation to learn quickly and get started with ASP.NET Core Maps.

✅ What is the price for Syncfusion ASP.NET Core Maps?

We do not sell the ASP.NET Core Maps separately. It is only available for purchase as part of the Syncfusion ASP.NET Core suite, which contains over 70+ ASP.NET Core components, including the Maps. A single developer license for the Syncfusion Essential Studio for ASP.NET Core suite costs $995.00 USD, including one year of support and updates. On top of this, we might be able to offer additional discounts based on currently active promotions. Please contact our sales team today to see if you qualify for any additional discounts.

✅ Where can I find the Syncfusion ASP.NET Core Maps demo?

You can find our ASP.NET Core Maps demo here.

✅ Can I purchase the Syncfusion ASP.NET Core Maps component separately?

No, our 70+ ASP.NET Core components, including Maps, are not sold individually, only as a single package. However, we have competitively priced the product so it only costs a little bit more than what some other vendors charge for their Maps alone. We have also found that, in our experience, our customers usually start off using one of our products and then expand to several products quickly, so we felt it was best to offer all 70+ ASP.NET Core components for a flat fee of $995/developer. On top of this, we might be able to offer additional discounts based on currently active promotions. Please contact our sales team today to see if you qualify for any additional discounts.

✅ Can I download and utilize the Syncfusion ASP.NET Core Maps for free?

No, this is a commercial product and requires a paid license. However, a free community license is also available for companies and individuals whose organizations have less than $1 million USD in annual gross revenue and five or fewer developers.

✅ How do I get started with Syncfusion ASP.NET Core Maps?

A good place to start would be our comprehensive getting started documentation.


شاهد الفيديو: القواعد الاساسية في تجويف وتداخل الحروف في المخطوطه