أكثر

OpenLayers عرض التسميات

OpenLayers عرض التسميات


أنا أعرض وأضع علامة على طبقة مضلع باستخدام ملف GeoJSON والحقل nom_comm. أرغب في تسمية المضلعات بين مقياسين ، أي زوومان. (إذا جاز التعبير ، يجب أن تكون الملصقات غير مرئية عندما يكون حجم الخريطة مرتفعًا جدًا أو صغيرًا جدًا.)

كيف أقوم بذلك؟

عينة من HTML:

var styleDS = new OpenLayers.Style ({'fillOpacity': 0، 'strokeColor': "red"، 'strokeWidth': 0.8، 'fontFamily': "Verdana"، 'fontWeight': "bold"، 'fontSize': " 6.5 بكسل "، 'labelOutlineColor':" أبيض "، 'labelOutlineWidth': 1، 'label':" $ {getLabel} "/ * options * /}، {Context: {getLabel: function (feature) // affichage nom commune en fonction echelle {if (map.getZoom ()> 9 && map.getZoom () <12.5) {console.log ('affiché')؛ var label = feature.attributes ['nom_comm']؛ return label؛} else { console.log ('caché')؛ return "؛}}}}) ؛

ثم قمت بتطبيق النمط مثل هذا:

var commune = new OpenLayers.Layer.Vector ("commune"، {Strategies: [new OpenLayers.Strategy.Fixed ()]، protocol: new OpenLayers.Protocol.HTTP ({url: "communes.geojson"، التنسيق: OpenLayers جديد .Format.GeoJSON ()})، // autre maniere de creer un styleMap: styleDS،}) ؛ map.addLayer (البلدية) ؛

وليس لدي رابط للخريطة لأنها تنتمي إلى مجال.


يمكنك استخدام نمط مع سياق:

var monstyle = new OpenLayers.Style ({'fillOpacity': 0، 'strokeColor': "red"، 'strokeWidth': 0.8، 'label': "$ {getLabel}"، 'fontFamily': "Verdana"، 'fontWeight ': "bold"،' fontSize ': "7px"،' labelOutlineColor ': "أبيض"،' labelOutlineWidth ': 1}، {Context: {getLabel: function (feature) {if (map.zoom> 10 && map. تكبير <13) {return feature.attributes.nom_comm؛} else {return "؛}}}}) ؛

التصنيف: OpenLayers

لقد ألهمتني رؤية هذه الخريطة والمقال المرتبط بها على موقع New York Times ، المرتبط من Going Underground ، لإنشاء مزيج / تصور مماثل لأحجام الدخول / الخروج من 300 محطة مترو أنفاق في لندن. على موقع الويب الخاص بهم ، توفر Transport for London مقاييس الإدخالات / الخروج من المحطات ، بين عامي 2003 و 2008 ، مقسمة إلى ساعات الذروة والسفر المنتظم وعطلة نهاية الأسبوع.

تتناسب كل دائرة ومنطقة 8217s بشكل مباشر مع أرقام التدفق لتلك المحطة (انقر فوق الدائرة لرؤية الأرقام.) يتم إعادة قياس الدوائر بين المقياس الأول (التدفقات الإجمالية) والباقي ، لذا فإن المقارنة المباشرة للمقاييس ممكنة باستثناء بين الأول والدوائر الأخرى ، تمثل الدوائر الزرقاء زيادة في التدفق بينما تمثل الأحمر انخفاضًا.

إذا كانت كتلة الدوائر تحجب بعضها البعض ، فقم بالتكبير!

خريطة الخلفية عبارة عن عرض مخصص لبيانات OpenStreetMap ، مع إبراز خطوط الأنبوب بلونها التقليدي & # 8211 لا تبدو & # 8217t دائمًا تمامًا & # 8220right & # 8221 عند التكبير ، نظرًا للطريقة التي يتم بها تمييز الخطوط في بلدي نسخة خاصة من قاعدة بيانات OpenStreetMap. من الصعب توضيح المحطات ، لذلك أنا & # 8217m باستخدام مصدر مجاني من ويكيميديا ​​كومنز ، وهذا يعني أنهم لا يصطفون دائمًا.

نظرًا لأن المستعرض الخاص بك يحصل على نسخة من جميع بيانات التدفق عند تحميل الصفحة (نعم لقد سمعت عن AJAX) ، فإنه يعمل ببطء قليلاً في Internet Explorer ، ولا سيما أشرطة التمرير & # 8211 هذه تتيح لك & # 8220drag & # 8221 من خلال نطاق المقاييس أو السنوات.


نظرة عامة على خدمات وتطبيقات رسم خرائط الويب MassGIS

MassGIS لديها قاعدة بيانات للمعلومات الجغرافية - حدود المدينة ، حدود المقاطعة ، الطرق ، حدود قطعة الأرض ، المباني ، الأراضي الرطبة. نحن نجمع بيانات الخرائط من مختلف وكالات الدولة أو نصنعها بأنفسنا. تحتوي قاعدة بيانات MassGIS على معلومات الميزة وتنسيق المعلومات أيضًا. لا يعرف MassGIS فقط اسم كل مدينة ، ولكن يمكننا إنشاء صورة لها. كل نوع من العناصر هو عبارة عن طبقة منفصلة ومثلها مثل الورق الشفاف القديم الذي استخدمه مدرسو. قائمة بكل ما لدينا هنا: http://www.mass.gov/anf/research-and-tech/it-serv-and-support/application-serv/office-of-geographic-information-massgis/datalayers /layerlist.html

طريقتان يتم تقديم البيانات في قاعدة بيانات MassGIS عبر الإنترنت

هناك العديد من الطرق للتفاعل مع أدوات البيانات هذه. لرسم الخرائط عبر الإنترنت ، تقدم MassGIS عوامل البيانات هذه عبر نظامين مختلفين لبرمجيات الخرائط - GeoServer و ArcGIS Server. أنها توفر وظائف متداخلة ولكن في بعض الحالات مختلفة. تعمل حزمتا البرامج هاتان على خادمين. تسمى حزمة البرامج التي تتصل بهم بالعميل. يقبل كل من GeoServer و ArcGIS Server الطلبات إما بتنسيق URL أو XML وإرجاع الطلبات في مجموعة متنوعة من التنسيقات (في بعض الأحيان يتم إرجاع صورة الخريطة ، وأحيانًا ملف XML مع معلومات معالم الخريطة). يمكن كتابة العملاء بلغات مختلفة. على سبيل المثال ، هناك مجموعة أدوات تعيين عميل تسمى OpenLayers. يمكن للمبرمج استخدام OpenLayers لإنشاء خريطة على الإنترنت تتحدث إلى GeoServer. يمكن للمستخدم الذي يستخدم التطبيق تكبير الخريطة والنقر على الميزات للحصول على المعلومات. تجعل مجموعة أدوات OpenLayers صياغة الطلبات والتعامل مع الردود أسهل. خرائط Google هي مجموعة أدوات أخرى لرسم الخرائط يمكن استخدامها ويمكن وضع بيانات MassGIS في المقدمة. يحتفظ MassGIS بموقع wiki على الويب لتوثيق أيضًا واجهات برمجة التطبيقات (APIs) إلى GeoServer و ArcGIS Server. https://wiki.state.ma.us/confluence/display/massgis

بعض الأمثلة المحددة

1) تنشئ وكالة حكومية تطبيقًا للإنترنت حيث يضع أحد أفراد الجمهور عنوانًا ويحتاج التطبيق إلى إرجاع خط الطول وخط العرض. يمكن استخدام خدمة التكويد الجغرافي لـ ESRI ArcGIS Server لتحديد عنوان المستخدم مقابل قاعدة بيانات طريق MassGIS الشاملة. يتم وصف نمط الطلب / الاستجابة هنا:

ملاحظة - إذا كان لدى الوكالة جدول بيانات بالعناوين ، يمكن لـ MassGIS تعيين خطوط الطول والعرض بسرعة أكبر عن طريق تشغيل عملية هنا على سطح المكتب بدلاً من استخدام خدمة الإنترنت. يجب حجز خدمة الإنترنت للاستعلامات & quoton-the-fly & quot.

2) تريد وكالة حكومية رسم خريطة لحالات الإنفلونزا حسب المدينة لشهر كانون الثاني (يناير) 2012. يمكن للوكالة تقديم جدول بيانات إلى MassGIS ويمكننا إنشاء قاعدة بيانات تخدمها GeoServer. ثم يمكن وضع هذا datalayer في تطبيق رسم الخرائط عبر الإنترنت مثل MassGIS 'OLIVER: http://maps.massgis.state.ma.us/map_ol/oliver.php OLIVER هو تطبيق قابل للتكوين - يمكن لـ MassGIS إنشاء نسخ مخصصة من التطبيق . هنا عارض سدود DCR مع خريطة افتراضية مختلفة وأدوات مختلفة: http://maps.massgis.state.ma.us/map_ol/dams.php MassGIS يمكن أيضًا إنشاء تطبيقات تستند إلى ESRI ArcGIS Server.

ماذا لو كانت البيانات التي يجب تعيينها لا تعيش في قاعدة بيانات MassGIS؟

تحصل MassGIS على تحديثات للعديد من القائمين على البيانات من الوكالات على أساس نصف سنوي أو ربع سنوي. يتم تحديث بيانات المساحة المفتوحة والأراضي الرطبة بشكل متكرر. ومع ذلك ، إذا احتاجت الوكالة إلى عمل خريطة عبر الإنترنت للبيانات التي يتم تحديثها بشكل متكرر أو البيانات الحساسة التي تحتاج إلى البقاء في الوكالة ، فهناك طرق. سيؤدي ذلك إلى تقييد بعض خيارات تعيين العميل. على سبيل المثال ، يمكن لـ OLIVER فقط تعيين البيانات المقدمة من قاعدة بيانات MassGIS أو من مثيلات GeoServer أو ArcGIS Server الأخرى (لذلك يتعين على وكالتك تشغيل محرك الخرائط). إليك أحد الاحتمالات:

لدى الوكالة "أ" قاعدة بيانات لعناوين المواقع التي توفر لقاحات الإنفلونزا التي يتم تحديثها يوميًا. هذا ليس حساسًا ، لكنه يتغير كثيرًا. تريد الوكالة "أ" وضع خريطة تفاعلية عبر الإنترنت حتى يتمكن الأشخاص من العثور على مكان للحصول على لقاح الإنفلونزا. يمكن للوكالة "أ" أن تطلب من مبرمجيها كتابة تطبيق خرائط عبر الإنترنت باستخدام بعض أدوات رسم الخرائط - على سبيل المثال ، واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google. https://developers.google.com/maps/ يمكن للتطبيق إرسال العناوين إلى خدمة الترميز الجغرافي MassGIS كما هو موضح أعلاه للحصول على خط الطول والعرض ، ثم وضع العلامة على خريطة جوجل.

يمكن أن تكون هذه الحالة أيضًا للمعلومات الحساسة ، على سبيل المثال عناوين مرضى السعال الديكي. لا تخزن MassGIS أي عنوان يتم إرساله إلينا أو أي خطوط طول / عرض تم إنشاؤها. ومع ذلك ، يجب اختيار مجموعة أدوات رسم الخرائط بعناية. حددت شروط استخدام Google في الماضي أن الخرائط يجب أن تكون متاحة للجمهور (وإلا يتم تطبيق رسوم). تأكد من مراجعة الشروط الحالية قبل تطوير الخريطة: https://developers.google.com/maps/terms؟hl=ar Google ليست مجموعة أدوات التعيين الوحيدة - Bing هو خيار آخر: http://www.microsoft. com / maps / product / terms.html

استخدمت العديد من الوكالات برنامج OpenLayers المفتوح المصدر المستند إلى جافا سكريبت البسيط نسبيًا http://www.openlayers.org/ toolkit لإنشاء خرائط تفاعلية تتحدث إلى محرك رسم الخرائط GeoServer من MassGIS. على سبيل المثال ، تطبيق Forestry الخاص بـ DCR: http://maps.massgis.state.ma.us/dcr/forestry/forestry23.html يمكن للمستخدم تغيير سمة الخريطة من خلال النقر على أزرار الاختيار المختلفة. أو يمكنهم الحصول على معلومات حول المدينة من خلال النقر على المدينة.

هذا مثال لخريطة OpenLayers التي تحتوي على خريطة أساس صور Google مع بيانات من قاعدة بيانات MassGIS في الأعلى (متراكبة) باستخدام محرك رسم الخرائط GeoServer. عندما يختار المستخدم الزر & quoti & quot ثم ينقر على نهر ، يتم إرسال طلب XML إلى GeoServer ثم يتم عرض معلومات الاستجابة بتنسيق جيد.


إنشاء الخريطة

تم نشر الخريطة بواسطة SuperMap iServer

في قسم تحضير صفحتك ، قمت بإنشاء صفحة html جديدة ، واستمر في إضافة التعليمات البرمجية التالية لإنشاء خريطة في صفحتك :

بأخذ خريطة العالم المنشورة في SuperMap iServer كمثال ، أضف التعليمات البرمجية إلى & ltscript & gt ، وقم بتهيئة معلومات الخريطة:

خريطة الطرف الثالث

يحتوي SuperMap iClient for OpenLayers على مجموعة متنوعة من معلومات خرائط الإنترنت ، مثل خرائط Baidu و Tianditu وما إلى ذلك. بأخذ Tianditu كمثال ، يوفر SuperMap iClient for OpenLayers رموز tiandituSource , على النحو التالي:


نقدم في هذا الفصل أداة رائعة أخرى لإنشاء تطبيقات خرائط الويب ، وهي OpenLayers API ، والتي توفر ميزات الخرائط بطريقة سهلة للغاية للمبرمجين.

OpenLayers هي مكتبة JavaScript مفتوحة المصدر من جانب العميل لعمل خرائط ويب تفاعلية ، يمكن عرضها في أي متصفح ويب تقريبًا بما في ذلك متصفحات الويب المحمولة. نظرًا لكونها مكتبة من جانب العميل لا تحتاج إلى برنامج نصي أو تكوين من جانب الخادم ، فيمكنها العمل مع عدة أنواع مختلفة من خوادم الخرائط بسلاسة كما سنرى لاحقًا في الفصل. كمكتبة من ناحية ، فإنها توفر جميع الأدوات لعرض الخرائط والبيانات بسهولة وسرعة ، ولكن من ناحية أخرى تفتح الباب للتحكم في التفاصيل الدقيقة للعمليات.

يختلف OpenLayers عن خرائط Google و Bing Maps و Yahoo! الخرائط وغيرها بطرق أكثر. بادئ ذي بدء ، لا يعمل مع نوع واحد من البيانات أو خادم الخرائط ، ولكن كإطار عمل للخرائط يعطي فرصة للاختيار من بينها. Google Maps API مرتبط بخادم خرائط Google ، بصور خرائط Google. في حالة خرائط Bing و Yahoo! خرائط هذا هو نفسه. على العكس من ذلك ، يمكن لـ OpenLayers دمج الخرائط من مصادر مختلفة. ثانيًا ، في حالة خرائط Google وأي خدمات تابعة لجهات خارجية ، لا نتحكم في الواجهة الخلفية ، وقد تكون هناك بعض القيود التجارية. مع OpenLayers لدينا فرصة لتخصيص جانب الخادم (فزنا & rsquot للقيام بذلك في هذا المنهج) ، وبسبب كود المصدر المفتوح ، لا نعتمد على شركات الطرف الثالث ، ونحن قادرون على رؤية الكود أثناء التصحيح. يمكننا تصميم OpenLayers أكثر بكثير مما نستطيع خرائط Google ، وأخيرًا يمكننا تغيير إسقاط الخريطة باستخدام خادم مناسب لإجراء عمليات جغرافية عالية الدقة.

الاختلاف الرئيسي في OpenLayers API مقارنة بواجهة برمجة تطبيقات خرائط Google هو فلسفة الطبقة. في OpenLayers ، يمكن أن تحتوي الخريطة على عدة طبقات فوق بعضها البعض ، ولكل طبقة نوع البيانات الخاص بها من خادم خرائط مختلف. كل طبقة أعلاه وستغطي الطبقة السابقة ، الترتيب الذي تضيفه في الطبقات مهم. باستخدام OpenLayers ، يمكنك تعيين الشفافية الكلية لأي طبقة بشكل تعسفي ، بحيث يمكنك بسهولة التحكم في مقدار الطبقات التي تغطي بعضها البعض ، وتغيير ترتيب الطبقة ديناميكيًا في أي وقت. على سبيل المثال ، يمكن أن تحتوي الطبقة الأولى على خرائط Google ، ويمكن أن تكون الطبقة التالية طبقة صورة تحتوي على معلومات الطقس ، ويمكن أن تكون الطبقة الثالثة عبارة عن طبقة متجهية بعلامات مختلفة عليها.

الاستعدادات

ال حزمة OpenLayers يمكن تنزيله من موقع OpenLayers الرسمي. في وقت كتابة هذا التقرير ، كان رقم إصدار أحدث إصدار مستقر هو 2.12. يحتوي الملف المضغوط على الكثير من الملفات والمجلدات ، لكننا نحتاج فقط إلى ملف OpenLayers.js ومجلد img و theme. للبدء ، انسخ هذه الملفات والمجلدات في مجلد فارغ جديد ، وأنشئ ملفًا لقالب HTML (مثل index.html):

هذا مستند HTML5 أساسي جدًا. في الجسم ، حددنا مكانًا للخريطة باستخدام عنصر & ltdiv & gt. سيتم عرض الخريطة في هذا العنصر بنفس الحجم. في قسم & lthead & gt ، نقوم بتحميل ورقة الأنماط المقابلة (map.css) ، ومكتبة OpenLayers JavaScript (OpenLayers.js) ، وفي الجزء الأخير & ltscript & gt نقوم بإعداد متغير خريطة لكائن الخريطة ، وسيتم استدعاء وظيفة init () عندما تم تحميل الصفحة. (بالطبع يجب وضع كتلة البرنامج النصي هذا في ملف JavaScript منفصل ، ولكن من أجل البساطة ، ينتقل كود البرنامج النصي إلى ملف HTML.)

يحتوي ملف map.css على الحد الأدنى من معلومات النمط. هذه الإعدادات تجعل الخريطة تملأ نافذة المتصفح بالكامل.

أخيرًا ، يوصى بتثبيت ملف وحدة تحكم جافا سكريبت، حيث يمكن استكشاف الخريطة وخصائصها. في الوقت الحاضر ، يحتوي كل متصفح رئيسي على وحدة تحكم JavaScript خاصة به ، في Mozilla Firefox ، يُنصح باستخدام مكون Firebug الإضافي.

هذا المنهج ليس مرجع API. في ما يلي ، سيتم تقديم الكثير من فئات وكائنات OpenLayers. نقترح على الجميع التشاور مع وثائق API الرسمية عند الطلب للحصول على وصف مفصل.

الخريطة والطبقات

في OpenLayers أعلى التسلسل الهرمي يقف كائن الخريطة نفسه. كائن الخريطة هو مثيل لفئة OpenLayers.Map ، ويمكن بشكل عام إنشاؤه بواسطة الكود التالي:

هنا map_element هو عنصر HTML المقابل ، بشكل تلميح a & ltdiv & gt ، حيث سيتم عرض الخريطة ، والخيارات عبارة عن كائن JavaScript مع أزواج من قيم المفاتيح. نحن بحاجة إلى تحديد المعلمة الأولى على الأقل. ومن ثم فإن الكود التالي ينشئ خريطة في عنصر div مع معرف & lsquomap & rsquo:

سيتم وصف بعض الخيارات لاحقًا في هذا الفصل.

تتكون الخريطة من طبقات ، لذا فإن المهمة التالية هي إضافة طبقة واحدة على الأقل إلى الخريطة. هناك أنواع مختلفة من الطبقات وفقًا لنوع خادم الواجهة الخلفية وبيانات الخريطة. كلهم هم الفئات الفرعية لفئة OpenLayers.Layer. على سبيل المثال ، يمكن عرض خرائط Google بمساعدة OpenLayers.Layer.Google class. كل فئة من هذه الفئات الفرعية للطبقة لها معلماتها الخاصة وفقًا لبيانات الخريطة المحددة. بشكل عام يمكن إنشاء مثيل لها باستخدام الكود التالي:

بعد إنشاء الطبقات ، يمكن إضافتها إلى الخريطة واحدة تلو الأخرى:

أو كصفيف من الطبقات:

في OpenLayers هناك نوعان من الطبقات. أول واحد هو طبقة القاعدة. يظهر هذا دائمًا. يمكن إضافة أكثر من طبقة أساسية إلى الخريطة ، ولكن يمكن تحديد طبقة واحدة فقط. النوع الآخر من الطبقات هو طبقة تراكب. يمكن أن يكون هناك العديد من طبقات التراكب ، ويمكن ضبط رؤيتها بشكل مستقل. يمكن تعيين نوع الطبقة من خلال كائن خيارات الطبقة مع تعيين الخاصية isBaseLayer على صواب أو خطأ ، أو وظيفة setIsBaseLayer () للطبقة (مثل layer.setIsBaseLayer (true)).

هذه هي المعرفة الأساسية لإنشاء خريطة ، والآن دعونا نلقي نظرة على الأنواع المختلفة من طبقات البيانات النقطية في ما يلي.

طبقات خطوط المسح

خرائط جوجل

في OpenLayers ، يمكن أن تكون خرائط Google طبقة أساسية بمساعدة OpenLayers.Layer.Google class. الشكل العام للإنشاء هو ما يلي:

كلتا المعلمتين اختياريتان ، أما layer_title فهي بشكل أساسي لسهولة القراءة البشرية ، فهي تمثل الطبقة على عناصر تحكم معينة مثل التحكم في مبدل الطبقة ، وخيارات layer_ هي خيارات محددة تؤثر على سلوك الخريطة (انظر مرجع API). لعرض خرائط Google في OpenLayers ، يمكن رؤية الحد الأدنى من الشفرة أدناه (داخل وظيفة init ()):

بادئ ذي بدء ، نقوم بإنشاء الخريطة ، وثانيًا يتم إنشاء طبقة Google جديدة بدون معلمات. ثم نضيف الطبقة إلى الخريطة. السطر الرابع ليس ضروريًا ، فهو يقوم بتوسيط الخريطة فوق المجر وتعيين مستوى التكبير / التصغير إلى الحجم المناسب. يتم إعطاء المركز في إحداثيات خطوط الطول والعرض في إسقاط Mercator الكروي الذي تستخدمه خرائط Google. يقيس المسافة بالأمتار من مركز نظام الإحداثيات.

بيانات خرائط جوجل في OpenLayers تظهر خارطة الطريق

تقدم Google نوعًا مختلفًا من الخرائط لعرضها. بالطبع من الممكن التبديل بين أنواع الخرائط هذه. لتحقيق ذلك ، يتعين علينا إنشاء طبقات منفصلة لكل نوع خريطة ، ثم إضافتها إلى الخريطة. ستكون كل طبقة طبقة أساسية. علينا إضافة عنصر تحكم خاص ، ما يسمى ب التحكم في مبدل الطبقة يسمح لنا بالتبديل بين الطبقات على الخريطة. يمكن تحديد نوع الخريطة في كائن الخيارات لطبقة Google مع خيار الكتابة.

بجانب عنصر الخريطة ، تم تعيين بعض الخيارات الأخرى في مُنشئ الخريطة. يوضح هذا المثال أنه يمكن أن يكون هناك طبقات أساسية متعددة ، ولكن يمكن تنشيط طبقة واحدة فقط في كل مرة.

نوع متعدد من خرائط جوجل في OpenLayers

تتوفر خريطة Microsoft & rsquos من خلال OpenLayers.Layer.Bing class. يحتوي هذا المُنشئ على معلمة واحدة فقط ، وهي كائن الخيارات الذي يحتوي على عدة خيارات خاصة بالطبقة. على سبيل المثال ، يمكن تعيين العنوان بخيار الاسم ، ويعتمد نوع الخريطة على خيار النوع. لاستخدام الخريطة ، يلزم وجود مفتاح API ، والذي يمكن أن يكون مطلوبًا في بوابة خرائط Bing. يمكن رؤية الحد الأدنى من متطلبات خريطة Bing أدناه:

يحتوي Bing أيضًا على أنواع مختلفة من الخرائط. يوضح الكود التالي كيفية إنشاء خريطة بجميع أنواع الخرائط الممكنة باستخدام عنصر تحكم مبدل الطبقة.

نوع متعدد من خرائط Bing في OpenLayers

ياهو!

ياهو! أعلنت أن خدمة الخرائط الخاصة بها ستغلق ، ولكن في وقت كتابة هذا التقرير ، كانت الخدمة متاحة. يوفر OpenLayers الوصول إلى موقع Yahoo! الخريطة كذلك بواسطة OpenLayers.Layer.Yahoo class. يحتوي المُنشئ على معلمتين ، عنوان الطبقة وكائن خيارات الطبقة. لعرض الحد الأدنى من Yahoo! الخريطة سهلة مثل الأسطر الأربعة التالية من التعليمات البرمجية:

الاختلاف الوحيد الذي يتعارض مع الخرائط السابقة هو أن Yahoo تستخدم إسقاطًا آخر (EPSG: 4326) ، لذلك تكون إحداثيات خطوط الطول والعرض بالدرجات ، والتي يمكن أن تكون مألوفة من إحداثيات GPS.

إنشاء طبقة متعددة ياهو! خريطة مشابهة للآخرين. يعد خيار النوع مسؤولاً عن نوع الخريطة ، وبدون نوع الخريطة الافتراضي ، ستظهر الخريطة التي تشبه الشارع.

نوع متعدد من خرائط Yahoo في OpenLayers

OpenStreetMap

OpenStreetMap هي خريطة مجانية للعالم على غرار الويكي يقودها المحتوى الذي يساهم به المستخدمون. على عكس واجهات برمجة التطبيقات السابقة ، لا يحتوي OpenStreetMap على أنواع خرائط مختلفة ، فقط خريطة تشبه الشارع يمكن الوصول إليها.

يعد إعداد خريطة OpenStreetMap في OpenLayers أمرًا بسيطًا للغاية. يحتوي مُنشئ فئة OpenLayers.Layer.OSM على ثلاث معاملات اختيارية: عنوان الطبقة وعنوان URL للطبقة وكائن خيارات الطبقة.يمكن تحقيق الحد الأدنى من خريطة OpenStreetMap من خلال الكود التالي:

في سيناريو نموذجي ، يتم تعيين عنوان الطبقة على الأقل لغرض سهل الاستخدام.

OpenStreetMap في OpenLayers

باستخدام طبقة OpenStreetMap ، من الممكن استخدام مربعات الصور الخاصة بنا. كل ما يتعين علينا القيام به (بعد إعداد بيانات الخريطة وخادم الخريطة) هو تعيين مصفوفة url المناسبة للمعامل الثاني:

خدمة خرائط الويب (WMS)

خدمة خرائط الويب (WMS) هي معيار دولي تم تطويره بواسطة Open Geospatial Consortium (OGC). يتم تنفيذ WMS بواسطة العديد من الخوادم الجغرافية المكانية ، على سبيل المثال GeoServer و MapServer المجاني والمفتوح المصدر. WMS هو مجرد بروتوكول آخر لخدمة بيانات الخريطة من خلال خادم خرائط للعميل. يتم استخدام WMS عادةً لعرض البيانات الفريدة التي أنشأها المستخدم. باستخدام WMS ، يمكننا نشر بيانات الخرائط الخاصة بنا بسهولة حتى يمكن الوصول إليها من قبل الجميع في العالم.

هناك العديد من خوادم WMS المفتوحة التي يمكن استخدامها لعرض البيانات. سنستخدم بيانات الخرائط من خوادم OSGeo (http://vmap0.tiles.osgeo.org/wms/vmap0) ، ولكن يمكن العثور على مزيد من الخدمات على الإنترنت أو على هذا الموقع. لمعرفة نوع البيانات أو الطبقات التي يمكن أن يقدمها خادم WMS ، علينا أن نضع؟ request = GetCapabilities & service = WMS & version = 1.1.1. سلسلة الاستعلام بعد عنوان url لخادم WMS. في الرد نحصل على ملف XML يصف إمكانيات الخدمة.

تتكون بيانات WMS من طبقات مختلفة على جانب الخادم. في الطلب ، يمكن للعميل تحديد الطبقات التي ترغب في الحصول على استجابة ، ولكن سيتم عرض هذه الطبقات في طبقة واحدة على جانب العميل.

يحتوي مُنشئ OpenLayers.Layer.WMS على أربعة معلمات: عنوان الطبقة ، وعنوان URL لخادم WMS ، وكائن به أزواج من قيم المفاتيح تمثل معلمات سلسلة الاستعلام وقيم المعلمات ، وكائن خيارات طبقة جانب العميل.

للحصول على الحد الأدنى من خريطة WMS ، يتعين علينا فقط تحديد هذه المعلمات كما يمكن رؤيتها في الكود التالي:

هنا نطلب من خادم OSGeo إعطاء البيانات التي تنتمي إلى الطبقة الأساسية على الخادم.

في المثال التالي سيكون لدينا طبقتان. ستكون الطبقة الأولى هي الطبقة الأساسية التي سيتم فيها عرض ثلاث طبقات من جانب الخادم: خريطة العالم الأساسية ، وبيانات السكان ، وحدود الحالة. ستكون الطبقة الثانية من جانب العميل عبارة عن طبقة تراكب ، وهذا يحتوي على ثلاثة أنواع مختلفة من الملصقات. يمكن تشغيل طبقة التراكب أو إيقاف تشغيلها بمساعدة عنصر تحكم مبدل الطبقة. تحتوي الطبقة الثانية على خيار جانب الخادم الذي يتحكم في الشفافية. هذا ضروري لأنه بدونها ستغطي طبقة التراكب الطبقة الأساسية. يجعل خيار عتامة العميل طبقة التراكب شفافة بنسبة 50٪ ، بحيث تظهر الطبقة الأساسية من خلال الطبقة الثانية.

طبقات متعددة من WMS في OpenLayers

هناك تطورات أخرى في معيار WMS. على سبيل المثال ، يعد WMTS معيار OGC آخر لخدمة الصور المكسوة بالبلاط. يتم استخدام هذا البروتوكول على سبيل المثال بواسطة خدمات خرائط وكالة ناسا ، ويمكن استخدامه من خلال فئة OpenLayers.Layer.WMTS.

ضبط الخريطة وخيارات الطبقة

هناك عدة خيارات للخريطة وكائنات الطبقة. نعرض هنا بعض الخيارات الجيدة لمعرفة ما إذا كنا نخطط لتطبيق الخرائط.

  • إذا أردنا إنشاء خريطة لا نهائية في الاتجاه الطولي ، فقم بتعيين خيار layer & rsquos wrapDateLine على true.
  • يمكننا التحكم في الانتقال بين مستويات التكبير باستخدام خيار طبقة النقل. لها قيمتان: فارغة أو تغيير الحجم. تغيير الحجم يجعل الانتقال سلسًا بتكبير المربعات ثم تغييره وفقًا لمستوى التكبير المناسب.
  • يمكن التحكم في الإسقاط على مستوى الخريطة والطبقة. بشكل افتراضي ، يدعم OpenLayers عرضين فقط: EPGS: 4326 و EPGS: 900913. تم تقديم الأخير بواسطة Google ويعرف باسم الإسقاط الكروي Mercator. يتم استخدام هذا الإسقاط بواسطة أشهر خدمات خرائط الجهات الخارجية ، مثل Google و Bing و OpenStreetMap. ومع ذلك ، فإن الإسقاط الافتراضي هو EPGS: 4326. تتوفر المزيد من الإسقاطات بمساعدة مكتبة Proj4js. تعتبر الإسقاطات مهمة جدًا في تعيين التطبيقات ، لكن مناقشتها التفصيلية خارج نطاق هذا المنهج.
  • تحدد خاصية displayProject للخريطة النظام الإحداثي الذي تعرض فيه عناصر التحكم معلومات خطوط الطول والعرض.

طبقة المتجهات

إدخال طبقة المتجه

تعتبر الطبقات النقطية ، التي تم ذكر بعضها حتى الآن في هذا الدرس ، سلبية بمعنى أنها تعرض الصور المقابلة فقط. يمكننا تحريك الخريطة وتصغيرها وتحريكها ، ولكن لا يوجد شيء في الخلفية أكثر من إظهار الصور الصحيحة وفقًا للموقع ومستوى التكبير / التصغير. ولكن ماذا لو أردنا تحديد مكان مثير للاهتمام بالنسبة لنا من بعض النواحي ، أو نحتاج إلى قياس المسافة بين نقطتين ، وحساب مساحة المنطقة المحددة ، وإظهار مزيد من المعلومات حول مكان ، أو منزل ، أو بحيرة ، وما إلى ذلك على الخريطة في شكل صورة؟

في OpenLayers ، تُستخدم طبقة Vector بشكل عام لحل هذه المهام: لعرض البيانات أعلى الخريطة والسماح بالتفاعل في الوقت الفعلي مع البيانات. تعرض طبقة المتجه بشكل أساسي أشكالًا هندسية: دوائر وخطوط ومضلعات. ولكن هناك المزيد من المعلومات التي تنتمي إلى هذه الأشكال: وصف البيانات ومعلومات التصميم. يتم دمج هذه الأنواع الثلاثة من المعلومات ، الهندسة والبيانات والنمط ، في الوحدة الأساسية لطبقة المتجه ، ما يسمى بالميزة. باختصار ، تحتوي طبقة المتجه على ميزات ، وهي أشكال هندسية مصمّمة بمعلومات إضافية.

تعيش طبقة المتجه والميزات بشكل أساسي على جانب العميل. يجب تحميلها مرة واحدة ، ولا توجد حاجة إلى مزيد من طلبات الخادم للعمل معها (تعد خدمة ميزات الويب ، WFS ، استثناءً ، لكن هذا الدرس لن يغطي هذا). تأتي حدود طبقة المتجه أيضًا من طبيعة جانب العميل. نظرًا لأنه يتعين علينا تخزينها ومعالجتها في مستعرض العميل و rsquos ، فإن كمبيوتر العميل و rsquos يحدد سعة المعالجة. يعتمد بشكل أساسي على الذاكرة ومعالج الكمبيوتر. لا يوجد رقم ثابت في مقدار الميزات ، ولكن أكثر من بضع مئات من الميزات ستبدأ في إبطاء الأمور.

طبقة المتجهات والميزات

تتمثل المهمة الأساسية للغاية في العمل مع طبقات المتجه في عرض نقطة على الخريطة. لتحقيق ذلك ، يتعين علينا إنشاء طبقة متجه وميزة ، وإضافة الميزة إلى طبقة المتجه ، وإضافة طبقة المتجه إلى الخريطة. دعونا نلقي نظرة على هذه العملية بشكل عام ، ثم من خلال مثال.

طبقة المتجه هي مثيل لفئة OpenLayers.Layer.Vector مع العنوان المعروف بالفعل ومعلمات الخيارات.

يتم إنشاء الميزة بواسطة مُنشئ OpenLayers.Feature.Vector () الذي يحتوي على المعلمات الثلاثة المذكورة أعلاه: الهندسة وسمات البيانات ومعلومات التصميم.

الهندسة هي مثيل لفئة OpenLayers.Geometry.TYPE ، حيث يمكن أن يكون النوع Point أو LineString أو Polygon. كل من هذه المنشئات لها نوع خاص بها من المعلمات (انظر مرجع API للحصول على إرشادات مفصلة والأمثلة أدناه).

من المهم جدًا أن يكون إسقاط الخريطة والبيانات الموجودة على طبقة متجه مختلفًا. يجب أن يكون إسقاط طبقة المتجه هو نفسه إسقاط الخريطة ، ويجب تحويل بيانات الموقع إلى الإسقاط الصحيح. تقوم العمليات الداخلية بإجراء هذا التحول تلقائيًا ، ولكن أثناء المعالجة اليدوية ، يمكن أن تكون طريقة التحويل () الخاصة بفئة OpenLayers.Geometry مفيدة جدًا.

أمثلة على الميزات

يوضح المثال التالي كيفية عرض نقطة على خريطة WMS.

ميزة النقطة على الخريطة في OpenLayers

كانت طبقة WMS هذه في إسقاط EPSG: 4326. ينطبق الأمر نفسه على الخريطة ذات الإسقاط المختلف ، ولكن يجب أن تكون الإحداثيات بالوحدات المناسبة. هذا هو الحال على سبيل المثال في خرائط OpenStreetMap (EPSG: 900913). يظهر الاختلاف فقط في الكود التالي:

ميزة النقطة في إسقاط مختلف على خريطة في OpenLayers

إذا لم يكن لدينا أي تأثير على إسقاط البيانات ، فعلينا تحويل الإحداثيات من إسقاط البيانات إلى إسقاط الخريطة.

في المثال التالي يمكننا أن نرى كيفية إضافة ميزات بأنواع مختلفة من الهندسة: النقطة ، الخط ، المضلع.

المعالم النقطية والخطية والمضلعة على الخريطة

مصادر الميزات

للعمل مع الميزات ، يجب أن يكونوا على الخريطة. هناك طريقتان لوضع معلم على طبقة متجه: الرسم يدويًا والتحميل من الخادم.

ميزات الرسم سهلة للغاية مع تحرير عنصر تحكم شريط الأدوات. بمساعدة عنصر التحكم هذا ، يمكننا رسم النقاط والخطوط والمضلعات على طبقة متجه. نظرًا لأن طبقة المتجه تخزن المعالم على العميل ، فإن إعادة تحميل الخريطة ستؤدي إلى مسح الخريطة. علينا التأكد من تخزين الميزات يدويًا: إما حفظها على الخادم أو تصديرها إلى جهاز الكمبيوتر العميل. يوضح الكود أدناه استخدام عنصر تحكم EditingToolbar. علينا ببساطة إضافته إلى طبقة المتجه:

الطريقة الأخرى لملء الطبقة بالمعالم هي تحميلها بشكل غير متزامن من الخادم. تسمح OpenLayers API بدرجة مختلفة من تجريد تحميل البيانات البعيدة. الطريقة الأكثر ملاءمة هي استخدام فئة OpenLayers.Protocol.HTTP. تخفي هذه الفئة جميع تفاصيل رحلة الذهاب والعودة غير المتزامنة بين العميل والخادم ، مما يوفر الميزات الجاهزة للإضافة إلى الطبقة. في هذه العملية ، تساعد الفئات الفرعية لـ OpenLayers.Format class التي تدعم أنواعًا مختلفة من التنسيقات القياسية للمعلومات الجغرافية المكانية ، على سبيل المثال GeoJSON و GML و KML مع ذكر أكثرها استخدامًا. من بين خيارات طبقة المتجه ، يكون خيار البروتوكول مسؤولاً عن إجراء عملية التحميل بأكملها تلقائيًا عن طريق تعيين مثيل OpenLayers.Protocol لها. باستخدام خيار البروتوكول في طبقة متجه ، نضطر إلى استخدام إستراتيجية واحدة على الأقل تتحكم في كيفية إضافة الميزات البعيدة إلى الطبقة. يمكن أن يكون هناك العديد من الاستراتيجيات في نفس الوقت ، يجب أن يكون كل منها مثيلاً لأحد الفئات الفرعية لفئة OpenLayers.Strategy. أبسطها هو OpenLayers.Strategy.Fixed class الذي يتم وضع جميع الميزات على الطبقة دون أي عملية أخرى.

باختصار ، إذا أردنا تحميل بيانات المعالم من خادم بعيد ، فإن أبسط طريقة هي تعيين قيمة بروتوكول layer & rsquos وخياراته ، وتحديد تنسيق البيانات ، وتعيين إستراتيجية ثابتة. يوضح المثال أدناه كيفية القيام بذلك عمليًا أثناء تحميل بعض النقاط إلى الطبقة من ملف GeoJSON.

نقاط التحميل على الخريطة

يمكن استخدام فئة البروتوكول بشكل مستقل عن طبقة المتجه. يكون هذا مفيدًا عندما نحتاج إلى معالجة الميزات المحملة يدويًا. في هذه الحالة ، يجب توفير التنسيق كما كان من قبل ، وهو الاختلاف الوحيد الذي يتعين علينا تشغيل العملية بأكملها يدويًا عن طريق استدعاء طريقة Protocol & rsquos read () ، وعلينا معالجة البيانات المطلوبة في وظيفة رد الاتصال. يظهر هذا في المثال التالي حيث تكون البيانات بتنسيق KML:

إذا كانت البيانات بتنسيق خاص ، فيمكن استخدام فئة OpenLayers.Request وهي أقل أنواع التجريد في التسلسل الهرمي ، ووصف آليتها خارج نطاق هذا الكتاب.

ميزات التصفية

إذا لم تكن جميع الميزات ضرورية للعرض ، فيمكننا استخدام مرشح. يمكن تحقيق ذلك عن طريق تعيين مثيل OpenLayers.Filter لخيار مرشح طبقة المتجه ، أو إضافة استراتيجية تصفية إلى مصفوفة استراتيجيات طبقة المتجه. تستخدم استراتيجية التصفية فئة OpenLayers.Filter في شكل إستراتيجية. أثناء التصفية ، يمكن تحديد العديد من القواعد التي تحدد ما إذا كان العنصر يمكن أن يكون على الخريطة أم لا. يتم تمثيل هذه القواعد بواسطة الفئات الفرعية المختلفة لفئة OpenLayers.Filter. يمكن للمرء تصفية الميزات من خلال مقارنة سماتها ، وهناك عوامل منطقية ، أو قد تلعب المعلومات المكانية دورًا أيضًا في عملية التصفية.

يقوم المثال التالي بتحميل معلومات حول مدن العالم ، ولكن يتم عرض تلك المدن التي تحتوي على رمز البلد المجري أو الروماني (سمة FIPS_CNTRY). تعمل سمة خاصية عامل التصفية مع سمة السمات الخاصة بالمعلم الذي يتم ملؤه من الملف الذي تم تحميله.

مقتطفات من ملف GeoJSON:

خيارات طبقة المتجه:

ميزات التصفية في OpenLayers

تظهر ظهور مفاجئ

ميزة أخرى شائعة لواجهات برمجة التطبيقات لرسم الخرائط هي دعم النوافذ المنبثقة. يتعامل OpenLayers مع النوافذ المنبثقة بشكل مختلف عن واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google. هنا لا تعد النافذة المنبثقة جزءًا من العلامة ، ولكنها مكون مختلف تمامًا يجب توصيله برمجيًا بالميزة. يجب إدخال أداتين جديدتين لحل هذه المهمة. يوفر OpenLayers API عدة فئات فرعية منبثقة من خلال فئة OpenLayers.Popup. أكثرها تعقيدًا هي فئة OpenLayers.Popup.FramedCloud وهي فقاعة النص الشائعة بجوار الميزة (علامة). الأداة الأخرى هي عنصر التحكم SelectFeature الذي يسمح لنا بتحديد ميزة على الخريطة. يحتوي على اثنين من معالجات الأحداث المهمة ، الخيار onSelect و onUnselect الذي يستدعيهما عند تحديد الميزة أو عدم تحديدها ، على التوالي. عند تحديد ميزة ، يتعين علينا إظهار النافذة المنبثقة بالمعلومات المناسبة ، وعلينا تدميرها في الحالة الأخرى.

ميزات الحشد والكتل ndash

إذا كان لدينا الكثير من الميزات في نفس المكان ، على سبيل المثال عند التصغير ، فقد تتداخل الميزات مع بعضها البعض مما يجعل الخريطة فوضوية. في هذه الحالة ، من المفيد جدًا تجميع الميزات القريبة من بعضها البعض في مجموعة وإظهار هذه المجموعة فقط على الخريطة. يمكن تحقيق ذلك من خلال إستراتيجية الكتلة التي يجب أن تختار ضبط تشغيلها: يتحكم خيار المسافة في مسافة البكسل بين الميزات التي يجب اعتبارها مجموعة واحدة ، والعتبة هي الرقم الذي ستتم إضافة الميزات الأصلية تحته إلى طبقة بدلاً من العناقيد. في حالة مدن العالم ، يكون استخدام العناقيد واضحًا.

نقاط التجميع في OpenLayers

تصميم السمات الفردية

في OpenLayers لدينا عدة خيارات للتأثير على مظهر الميزات. الأول هو تصميم الميزات بشكل فردي. عند التصميم نقوم بتعيين قيم لسمات تصميم معينة. تأتي هذه السمات بشكل أساسي من معيار SVG (انظر مرجع API). تسمى مجموعة سمات التصميم رمز. يمكن تعيين الرمز عند إنشاء الميزة كمعامل ثالث.

ميزة التصميم الفردي في OpenLayers

الأنماط والأنماط

يتمتع التصميم الفردي بأكبر قدر من الحرية ، لكنه عمل شاق للغاية. في معظم الحالات ، يكون لجميع الميزات نفس النمط. بمساعدة خرائط الأنماط ، هناك فرصة لتحديد النمط على مستوى طبقة المتجه ، وهذا النمط ينطبق على جميع المعالم الموجودة في تلك الطبقة. هذه الفلسفة تشبه إلى حد بعيد أوراق الأنماط المتتالية. طبقة المتجه لها خاصية styleMap وهي مثيل لفئة OpenLayers.StyleMap. يحتوي مخطط النمط على كائنات OpenLayers.Style عديدة وفقًا لأهداف التجسيد. هناك ثلاث نوايا افتراضية: الافتراضي ، والتحديد ، والمؤقت. إذا قدمنا ​​نمطًا واحدًا فقط كمعامل من مُنشئ StyleMap ، فسيتم تطبيقه على المقصد الافتراضي.

يحتوي مُنشئ OpenLayers.Style على معلمتين. الأول هو رمز ، والثاني هو كائن اختياري من الخيارات.

استبدال السمة

تتميز فئة OpenLayers.Style بميزة مفيدة للغاية. في جزء الترميز يمكننا كتابة متغيرات مخصصة على شكل '$". إذا رأى OpenLayers هذا ، فإنه يحاول أولاً حل اسم السمة على أساس كائن سمات الميزة. إذا فشل ، فإنه ينتقل إلى خيار السياق الخاص بكائن النمط ، ويحاول العثور على الخاصية المقابلة. عند النجاح ، يتم استبدال اسم السمة الأصلي بقيمته. يسمى هذا استبدال السمات ، وهو ميزة مستخدمة على نطاق واسع في طبقات المتجهات.

في المثال التالي ، نستخدم ملف مدن العالم السابق ، ونصممه مع هدف العرض الافتراضي ، واستبدال عنوان التسمية بترتيب السكان الفعلي ، وتحديد نصف قطر النقطة في النسبة العكسية أيضًا إلى رتبة السكان.

ميزات التصميم مع استبدال السمات

ينطبق استبدال السمة هذا أيضًا على المجموعات ، التي تحتوي تلقائيًا على سمة عدد تحدد عدد الميزات في المجموعة.

التصميم بقواعد قيمة فريدة

يحتوي استبدال السمة على تباين في OpenLayers API مما يجعل هذه التعيينات أسهل وشفافة. يمكننا تعيين قيم معينة لرموز معينة ، وإخبار خريطة النمط باستخدام هذا التعيين على أساس سمة للميزة. هذا يسمى قواعد القيمة الفريدة ، ويمكن رؤية استخدامها في الكود التالي:

التصميم بقواعد قيمة فريدة

قواعد مخصصة لنمط الميزات

التصميم الأكثر تطوراً متاح بمساعدة القواعد. القاعدة هي صلة بين مرشح (OpenLayers.Filter) ومرمز. إذا تطابق الفلتر ، فإن القاعدة تنطبق على الميزة. إذا حددنا القواعد التي نريدها ، فإننا نضيف هذه القواعد إلى نمط باستخدام طريقة addRules () الخاصة به. تتيح مرونة الفلاتر إمكانية إنشاء نظام قواعد معقد للغاية.

المثال أدناه يلون البلدان الأوروبية على أساس عدد سكانها. البلدان ليست أكثر من مضلعات مخزنة في ملف GML.

التصميم باستخدام القواعد المخصصة في OpenLayers

الأربعاء 12 سبتمبر 2012

فكرت في ملف KML - المحترفون

المشكلة شائعة ، كيف يتم عرض المعلومات الجغرافية المكانية من مصادر مختلفة في تطبيق نظم المعلومات الجغرافية بطريقة قياسية؟

تم تطوير ملف KML لأول مرة من قبل شركة تدعى Keyhole كنموذج عرض لإحداث ثورة في برنامج عارض الأرض الذي أعاد تسمية Google Earth.

يتجاوز ملف KML معايير ترميز OGC الأخرى من خلال السماح بتحديد كيفية عرض الميزات على الخريطة ، ولكن أيضًا في عرض الشجرة.

يسمح ملف KML بوصف كيفية وضع الكاميرا لتصور ميزة ، وكيف يجب أن تتحرك الكاميرا حول الكرة الأرضية.

يسمح Kml أيضًا بوصف البعد الزمني للميزات.

يمكن أن يكون السماح للخادم بتحديد كيفية عرض الميزات أمرًا قويًا للغاية عند دمجه مع مكاسب تفاعل المستخدم مع المتجهات خاصة عند مقارنتها بـ WMS.

بالطبع KML ليس مثاليًا ، فلديه قيود متعددة. نظرًا لعدم وجود ما هو مثالي ، يمكن أن يكون KML هو الخيار الأفضل غالبًا.


7. افحص الطبقة الجديدة

انتقل إلى ... / admin / structure / openlayers / Layers وسترى في أسفل القائمة طبقة جديدة "overlay_organisations (افتراضي) --- OpenLayers_Views --- OpenLayers Data Overlay".
يبدو أنه يجب أن يقرأ الآن(02/2013):

اسم لقب يكتب وصف تخزين
overlay_organisations_openlayers_1 overlay_organisations - تراكب بيانات OpenLayers OpenLayers_Views - تراكب بيانات OpenLayers تقصير


التوجيه

تحول عملية التحويل المتجه البكسل إلى معالم متجهة (نقاط وخطوط ومضلعات). يتم حفظ معالم المتجهات كصنف معالم في قاعدة بيانات جغرافية أو كملفات أشكال. هناك العديد من المزايا لعقد المعالم الجغرافية في تنسيق متجه. وتشمل هذه:

  • التكامل مع ميزات الخريطة الأخرى
  • تغيير رموز الميزات
  • إجراء التحليل (على سبيل المثال ، حساب المساحة / الطول)
  • ميزات التسمية
  • الاستيراد إلى حزم البرامج الأخرى (يمكن للعديد من حزم البرامج تحميل ملفات أشكال)

شبكات اللون

تحتوي العديد من الصور على خرائط ملونة لتمثيل نوع من القياس. فيما يلي أمثلة على قياس النوع الذي يتم عرضه غالبًا:

كصورة ، تكون معلومات القياس في كل بكسل كرمز لوني (قيمة حمراء وخضراء وزرقاء). ومع ذلك ، يمكن أن تحتوي شبكة الألوان على القياسات الفعلية المضمنة في كل بكسل. إذا كنت قد أرشفت خرائط الألوان ومسحها ضوئيًا والتي يمكن استخدامها بشكل أكثر فائدة كشبكات ألوان ، فيمكن لـ Color Scan تحويل الألوان إلى قيم. كشبكة ألوان من القيم ، تتضمن بعض العمليات التي يمكن إجراؤها ما يلي:

  • تعديل نظام الألوان
  • العرض ثلاثي الأبعاد (العمق / الارتفاع)
  • تطبيق ملامح
  • نفذ خريطة الجبر

فيديو

شاهد هذا الفيديو لمعرفة كيفية استخدام أداة Colors to Values ​​في Color Scan لإنشاء شبكة نقطية من خريطة مقياس الألوان.

يوضح الفيديو كيفية تخصيص قيم للألوان التي تمثل قياسًا وكيفية إنشاء شبكة كاملة بدون ميزات أخرى يمكن رسمها على الخريطة. هذه هي ميزات مثل الملصقات أو المعالم الجغرافية أو الخطوط العريضة.

Spatial Monkey هي شركة مقرها سنغافورة تقدم برمجيات وخدمات نظام المعلومات الجغرافية (GIS). مسح الألوان هو منتج من Spatial Monkey.

Color Scan هي علامة تجارية لشركة Spatial Monkey Private Limited
ArcMap و ArcGIS هما علامتان تجاريتان لشركة Environmental Systems Research Institute، Inc. (Esri)


اختبار تصفح الموقع

من بين جميع العناصر التي يمكن اختبارها على موقع الويب ، هناك القليل منها أكثر أهمية من اختبار كفاءة عناصر التنقل الخاصة بك. يعد التنقل عنصرًا أساسيًا في الويب ، وهو قادر على توفير تجربة محسنة بشكل كبير للمستخدمين والتأثير على العديد من مؤشرات الأداء الرئيسية. في حين أنه قد لا يكون عنصرًا مثيرًا للاختبار مثل التسعير ، إلا أنه له تأثير كبير على إنشاء تفاعل هادف لمستخدمي الويب وتفاعل مربح لمؤسسة الويب الخاصة بك.

بوابات المعلومات ومواقع التجارة الإلكترونية هي تلك التي قد تستفيد أكثر من اختبار التنقل. يجب أن تهتم المجموعات أو الأفراد الذين يركزون حصريًا على تحسين الصفحة المقصودة بالملاحة وتفكر في اختبارها ، ولكن عندما تحكم فكرة & # 8220conversion & # 8221 تركيز كل صفحة ، والعبارات التي تحث على اتخاذ إجراء والعناصر الأخرى (مثل الصور) التي تساعد غالبًا ما تكون الأولوية في عملية التحويل. ومع ذلك ، لا ينبغي أبدًا أن يكون التنقل فكرة متأخرة ، لأنه عنصر يمكنه بلا شك نقل المستخدمين بالقرب من نهاية مسار المبيعات ، حتى من صفحة مقصودة محددة للغاية.

اختبار مستنير ومتعلم
اعتمادًا على موقع الويب الخاص بك وجمهور # 8217 ، افهم أن تجربة قائمة التنقل ستتغير بشكل كبير من موقع إلى آخر. قد تجد مع جمهور أصغر سنًا أن المستخدمين سيفضلون القوائم المنقولة ولكنهم يكرهون القوائم التي يتم توسيعها تلقائيًا. قد تجد مع الجماهير الأكبر سناً أن القوائم ذات النمط النصي تتفوق على قوائم الفلاش والقوائم المنبثقة شديدة الحساسية. بينما يمكنك بالتأكيد إجراء بعض التخمينات العامة حول أفضل أداء ، فإن الاختبار فقط هو الذي يضمن أفضل تجربة لجمهورك ، وبالتالي ، أفضل الفرص للتحويل.

التزم بالاختبار
يجب أن يكون المستخدمون قادرين على إيجاد طريقهم بسهولة من خلال موقع الويب من كل صفحة ، والوصول في النهاية إلى المعلومات التي يريدونها أو يحتاجون إليها بسرعة. من الصعب اتخاذ وجهة نظر مختلفة. عند الاختبار ، يجب على كل من المصممين ومالكي المواقع فهم توقعات المستخدمين و # 8217 لتصفح مواقعهم الإلكترونية. العثور على طريقة لتوفير وصول سهل إلى ما يريده المستخدمون (وبنقرات أقل) عند تصميم التنقل في موقع الويب وهيكله سيحسن تجربة البحث عن المعلومات و إحداث تأثير إيجابي على مؤشرات الأداء الرئيسية مثل الوقت المستغرق في الموقع ومعدل الارتداد & # 8212 عوامل مهمة في كل شيء من مقاييس الإعلان إلى تحسين محركات البحث. النقطة المهمة هي أنه حتى لو لم تلتزم بإجراء اختبارات تفصيلية على التنقل ، فعليك التعرف على أهمية مساعدة المستخدمين في الحصول على ما يريدون.

كيفية اختبار تصفح الموقع
إذا كنت ملتزمًا باختبار التنقل ولكنك لم تقم بذلك بعد ، فحدد موردًا (ولا تريد إجراء اختبارات يدوية) واعلم أن هناك مجموعة متنوعة من أدوات اختبار الموقع المتاحة.

منصات الاختبار عبر الإنترنت هي أفضل تسعة لاعبين في الفضاء والتي تضمنت Adobe Test & Target و Amadesa Customer Experience Suite و Autonomy Optimost و Google Website Optmizer و Maxymiser Content MVT و SiteSpect و Vertster Conversion Optimization Suite و Webtrends Optimize. تم وضع Adobe Test & Target (المعروف سابقًا باسم Omniture) و Autonomy Optimost على أنهما الرائدان & # 8212 Adobe Test & Target يتفوقان في قابلية استخدام التطبيق بشكل عام ورضا العملاء ودعم المحتوى ، بينما تبرز Autonomy في الإدارة وخيارات النشر واتساع تقنيات الاختبار.

في حين أن أدوات اختبار الموقع المجانية مثل Google Website Optimizer جذابة للكثيرين ، فإن محترفي الويب الآخرين يطلبون المزيد ويقدم هؤلاء البائعون التجاريون حلولًا تنافسية وفعالة. اعلم مقدمًا أن الاستثمار في أي منصة اختبار يمكن أن يكون مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً. تعتمد تكلفة التجربة غالبًا على مقدار حركة المرور التي تتلقاها الصفحات ، وتعقيد التجارب ، وفي بعض الحالات ، الاختلاف في معدلات التحويل الخاصة بك. مجموعات. على هذا النحو ، تعرف على كيفية تحصيل بائعي اختبار الموقع مقابل خدماتهم ، وبناءً على احتياجاتك الخاصة ، حدد ما إذا كان استخدام خدماتهم ضروريًا أم مضمونًا. باستخدام القليل من الشحوم الافتراضية وبعض التنظيم ، يمكنك اختبار عناصر التنقل دون هؤلاء البائعين ، بمرور الوقت ، لنفس التأثير.

ماذا تختبر
بمجرد تحديد الطريقة التي ستختبر بها التنقل في موقع الويب الخاص بك & # 8217s (يدويًا أو باستخدام خدمة اختبار) ، فقد حان الوقت لتحديد ما ستختبره. تتضمن بعض الخيارات الأكثر أهمية التي يمكنك تحديدها من البداية الموقع والأوصاف والوظائف.

الموقع & # 8212Web مستخدمو الويب ينفد صبرهم ، ولن يقضوا وقتًا على موقعك إذا لم يتمكنوا من العثور على ما يريدون. على هذا النحو ، يجب أن يكون التنقل عنصرًا بارزًا في تصميمك ، ولكن ما هو الموقع الأمثل للتنقل؟ فقط الاختبار سيكشف الإجابة.

الموقع الأكثر شيوعًا للتنقل الأساسي هو أفقيًا ، عبر الجزء العلوي من الصفحة. تتمثل ميزة استخدام عناصر التنقل في هذا الموقع في أنه يوفر مساحة إضافية للمحتوى والمعلومات الأخرى ذات الصلة حول المنتجات والخدمات. من خلال عدم إجبار الزوار على التمرير لأسفل للتنقل أكثر إلى موقعك ، فقد تكون النتيجة في النهاية زيادة مشاهدات الصفحة والوقت المستغرق في الموقع. ضع في اعتبارك أنه إذا اخترت استخدام الرسومات في رأس الصفحة ، ففكر في اختبار التنقل أعلى وأسفل الرسم الأساسي. غالبًا ما تتضمن اتجاهات تصميم التنقل اليوم التنقل الأساسي مرفقًا بالصور والعبارات التي تحث المستخدم على اتخاذ إجراء ، ولكن لا يزال من الضروري اختبار توفير مسار تنقل بسيط.

في حين أن التنقل الأفقي شائع جدًا اليوم ، لم يكن هذا هو الحال دائمًا & # 8212 ، فقد كان التنقل على يسار الصفحة هو الموقع الأكثر شيوعًا. مع نضوج التصميم وتطوره ، اتخذ موقع التنقل أشكالًا جديدة بشكل متزايد ويجب أن يكون مناسبًا للجمهور.

عندما يتعلق الأمر بموقع عناصر التنقل ، ففكر في اختبار مناطق جديدة تمامًا (التنقل الأيمن أو الأيسر) أو اختبار وجود عنصر ثانوي
عناصر التنقل في مواقع مختلفة حول الصفحة (التذييل ، على سبيل المثال) لتحديد ما إذا كان التواجد يزيد من مشاهدات الصفحة أو المبيعات.

الأوصاف & # 8212 أسماء أقسام موقع الويب & # 8217s ، خاصةً كما هو موضح في التنقل ، يجب أن توضح بوضوح ما يمكن أن يتوقعه المستخدم بعد النقر. الكلمات العامة مثل & # 8220resources & # 8221 أو & # 8220tools & # 8221 غامضة للغاية ويجب تجنبها. يؤدي استخدام المصطلحات العامة إلى توجيه المستخدمين إلى
تجول بعيدًا عن مسار التحويل الذي حددناه.

اختبر تقليل أو زيادة مقدار النص في التنقل الأساسي. اعتمادًا على تركيبة الجمهور ، قد يحتاجون إلى نص وصفي أكثر أو أقل & # 8212 لن تعرفه إلا إذا كنت تختبر. تعلمنا إرشادات أفضل الممارسات أن نستقر على أربعة إلى ستة أقسام أساسية من موقع الويب الخاص بك (وبالتالي عزل المحتوى الموجود ضمن هذه القنوات) والتركيز على اصطلاحات التسمية (غنية بالكلمات الرئيسية ، بالطبع) لروابط التنقل هذه. سيوفر هذا للمستخدمين وصولاً أسرع وأكثر دقة إلى المعلومات التي يريدونها.

الوظيفة & # 8212 لا تقل أهمية عن مكانك
ضع عناصر التنقل الخاصة بك ووضوح النص الذي توفره روابط التنقل الفردية هو وظيفة قائمة التنقل نفسها. يتوفر لمصممي الويب مجموعة متنوعة من الخيارات عندما يتعلق الأمر بوظيفة التنقل & # 8212 من تأثيرات تمرير الماوس إلى القوائم المنسدلة والقوائم المتداخلة والمزيد. للحصول على بعض الأفكار ، انظر إلى مكتبات جافا سكريبت مثل jQuery أو Mootools أو النموذج الأولي أو script.aculo.us.

سيؤدي اختبار وظائف التنقل إلى نتائج. ما يجب اختباره هو كيفية تأثير تأثيرات معينة على مؤشرات الأداء الرئيسية ، مثل مشاهدات الصفحة. ضع في اعتبارك تتبع كيفية تفاعل المستخدمين مع وظائف التنقل المختلفة عن طريق تسجيل زياراتهم & # 8212 خدمتين للنظر فيها تشمل Click-Tale.com و Mouseflow.com.

التصميم للمستخدمين مهم. يحتاج مصممو الويب إلى تزويد الجماهير الزائرة بما يتوقعونه بطريقة واضحة ومقنعة. خط المعركة هو الملاحة. في حين أن الانجذاب نحو استخدام التنقل الدقيق أو المعقد أمر مفهوم ، فإن الهدف دائمًا هو تزويد المستخدمين بإمكانية الوصول إلى المعلومات التي يوفرها موقع الويب. لا يمتلك المستخدمون الصبر أو الوقت لتعلم المزيد من التنقل المعقد ، لذا ركز على إنشاء تجربة فطرية وطبيعية.


هفرهيو

كيف يمكن الحصول على درجة قدرة أقل من 3؟

هل يمكن تشغيل Internet Explorer على OS X El Capitan؟

هل من القانوني أن تستخدم الشركة البريد الإلكتروني للعمل الخاص بي للتظاهر بأنني ما زلت أعمل هناك؟

SSH "lag" في LAN على بعض الأجهزة ، توزيعات مختلطة

هل يمكن للمرء أن يكون مترجمًا مشاركًا لكتاب ما إذا كان لا يعرف اللغة التي يُترجم الكتاب إليها؟

هل يمكنني أن أطلب من مسؤولي التوظيف في سيرتي الذاتية تحديد سبب رفضي؟

AES: لماذا يُعد استخدام أول 16 بايت فقط من التجزئة للتشفير ممارسة جيدة؟

ما هي الأسباب التي تجعل الرأسمالي يعارض ضريبة الميراث بنسبة 100٪؟

كيف تلتقط الصور في وضع الاندفاع ، بدون اهتزاز؟

Blender 2.8 لا أستطيع رؤية الرؤوس أو الحواف أو الوجوه في وضع التحرير

هل كانت أي محركات أقراص خارجية مكدسة عموديًا؟

ماذا يعني وصف شخص ما بأنه شريحة لحم بعقب؟

إيقاف قوة الدراجة الجبلية مقابل الدراجة على الطرق

لماذا لا تستخدم أوامر متعددة مع || أو & # 38 & # 38 العمل الشرطي؟

ما مقدار الجدل حول البيانات هو عمل عالم البيانات؟

هل لدي توأم بباقي متبادل؟

هل يستطيع صاروخ على سطح المريخ التزود بالوقود من الماء؟

كيفية رسم الشكل بأربعة خماسيات؟

هل سبق أن كان هناك تصميم لطائرة يتضمن تقليل حمل المولد عن طريق تركيب الألواح الشمسية؟

ماذا تسمي شخص يسأل أسئلة كثيرة؟

ما يجب وضعه في ESTA إذا بقيت في الولايات المتحدة لبضعة أيام قبل الذهاب إلى كندا

هل تريد محاذاة بيانات المتجه مع خريطة الأساس في QGIS؟

تغيير CRS لخريطة الأساس من البرنامج المساعد OpenLayers إضافة خريطة أساس OpenLayers إلى مشروع QGIS يؤدي إلى تغيير CRS إلى WGS 84 / Pseudo MercatorAligning Layers in QGIS؟ فتح ، ملفات الوجهة 0 ملف شكل / طبقة مشكلة تم إنشاؤها باستخدام أدوات LAS خطأ QGIS أثناء إعادة إسقاط ملف ATLAS BNA (تنسيق متجه .bna) من WGS84 إلى UTM Zone لماذا لا تتم محاذاة طبقات المتجه مع CRS المختلفة؟ يوضح QGIS3 التنسيق في الإحداثيات الجغرافية من خلال مشروع QGIS والطبقة كلاهما في CRS الإسقاط

أواجه صعوبة في محاذاة بيانات المتجه الخاصة بي (موطن الدب القطبي المناسب) والتدفقات على خريطة الأساس. يتم تعويض بيانات المتجه قليلاً باتجاه الشرق. فرضيتي هي أن هذه قضية إسقاط. ومع ذلك ، تم تعيين كل من الطبقة وخريطة الأساس في EPSG: 3338 Alaska Albers. لمعالجة هذه المشكلة ، حاولت إنشاء ملف طبقة جديد ببيانات المتجه وتحققت من اختيار CRS للمشروع عند القيام بذلك. أدى هذا إلى إنشاء طبقة جديدة في نفس CRS مثل المشروع / خريطة الأساس. سأقوم بعد ذلك بتحميل تلك الطبقات الجديدة وانتهى بي الأمر بنفس المشكلة.

حتى أنني حاولت العودة إلى بيانات المتجه الأصلية (denhab) ، والتي تحتوي على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866 ، وراجعت الخصائص. عندما قمت بتحديد الخصائص ، واجهت رسالة خطأ:

كان CRS غير محدد: الافتراضي لمشروع CRS EPSG: 3338 - NAD83 / Alaska Albers

ثم حاولت إضافته إلى اللوحة وواجهت رسالة خطأ أخرى:

كان CRS غير محدد: الافتراضي CRS EPSG: 4326 - WGS 84

عندما أرى كلاً من الموطن الملائم للدب القطبي. وطبقات متجهية denhab تتداخلان تمامًا مع بعضها البعض على الرغم من وجودهما في إسقاطين مختلفين. أنا أستخدم QGIS الإصدار 3.4.1.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.

أواجه صعوبة في محاذاة بيانات المتجه الخاصة بي (موطن الدب القطبي المناسب) والتدفقات على خريطة الأساس. يتم تعويض بيانات المتجه قليلاً باتجاه الشرق. فرضيتي هي أن هذه قضية إسقاط. ومع ذلك ، تم تعيين كل من الطبقة وخريطة الأساس في EPSG: 3338 Alaska Albers. لمعالجة هذه المشكلة ، حاولت إنشاء ملف طبقة جديد ببيانات المتجه وتحققت من اختيار CRS للمشروع عند القيام بذلك. أدى هذا إلى إنشاء طبقة جديدة في نفس CRS مثل المشروع / خريطة الأساس. سأقوم بعد ذلك بتحميل تلك الطبقات الجديدة وانتهى بي الأمر بنفس المشكلة.

حتى أنني حاولت العودة إلى بيانات المتجه الأصلية (denhab) ، والتي تحتوي على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866 ، وراجعت الخصائص. عندما قمت بتحديد الخصائص ، واجهت رسالة خطأ:

كان CRS غير محدد: الافتراضي لمشروع CRS EPSG: 3338 - NAD83 / Alaska Albers

ثم حاولت إضافته إلى اللوحة وواجهت رسالة خطأ أخرى:

كان CRS غير محدد: الافتراضي CRS EPSG: 4326 - WGS 84

عندما أرى كلاً من الموطن الملائم للدب القطبي. وطبقات متجهية denhab تتداخلان تمامًا مع بعضها البعض على الرغم من وجودهما في إسقاطين مختلفين. أنا أستخدم QGIS الإصدار 3.4.1.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.

أواجه صعوبة في محاذاة بيانات المتجه الخاصة بي (موطن الدب القطبي المناسب) والتدفقات على خريطة الأساس. يتم تعويض بيانات المتجه قليلاً باتجاه الشرق. فرضيتي هي أن هذه قضية إسقاط. ومع ذلك ، تم تعيين كل من الطبقة وخريطة الأساس في EPSG: 3338 Alaska Albers. لمعالجة هذه المشكلة ، حاولت إنشاء ملف طبقة جديد ببيانات المتجه وتحققت من اختيار CRS للمشروع عند القيام بذلك. أدى هذا إلى إنشاء طبقة جديدة في نفس CRS مثل المشروع / خريطة الأساس. سأقوم بعد ذلك بتحميل تلك الطبقات الجديدة وانتهى بي الأمر بنفس المشكلة.

حتى أنني حاولت العودة إلى بيانات المتجه الأصلية (denhab) ، والتي تحتوي على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866 ، وراجعت الخصائص. عندما قمت بتحديد الخصائص ، واجهت رسالة خطأ:

كان CRS غير محدد: الافتراضي لمشروع CRS EPSG: 3338 - NAD83 / Alaska Albers

ثم حاولت إضافته إلى اللوحة وواجهت رسالة خطأ أخرى:

كان CRS غير محدد: الافتراضي CRS EPSG: 4326 - WGS 84

عندما أرى كلاً من الموطن الملائم للدب القطبي. وطبقات متجهة denhab تتداخلان تمامًا مع بعضها البعض على الرغم من وجودهما في إسقاطين مختلفين. أنا أستخدم QGIS الإصدار 3.4.1.

أواجه صعوبة في محاذاة بيانات المتجه الخاصة بي (موطن الدب القطبي المناسب) والتدفقات على خريطة الأساس. يتم إزاحة بيانات المتجه قليلاً باتجاه الشرق. فرضيتي هي أن هذه قضية إسقاط. ومع ذلك ، تم تعيين كل من الطبقة وخريطة الأساس في EPSG: 3338 Alaska Albers. لمعالجة هذه المشكلة ، حاولت إنشاء ملف طبقة جديد ببيانات المتجه وتحققت من اختيار CRS للمشروع عند القيام بذلك. أدى هذا إلى إنشاء طبقة جديدة في نفس CRS مثل المشروع / خريطة الأساس. سأقوم بعد ذلك بتحميل تلك الطبقات الجديدة وانتهى بي الأمر بنفس المشكلة.

حتى أنني حاولت العودة إلى بيانات المتجه الأصلية (denhab) ، والتي تحتوي على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866 ، وراجعت الخصائص. عندما قمت بتحديد الخصائص ، واجهت رسالة خطأ:

كان CRS غير محدد: الافتراضي لمشروع CRS EPSG: 3338 - NAD83 / Alaska Albers

ثم حاولت إضافته إلى اللوحة وواجهت رسالة خطأ أخرى:

كان CRS غير محدد: الافتراضي CRS EPSG: 4326 - WGS 84

عندما أرى كلاً من الموطن الملائم للدب القطبي. وطبقات متجهة denhab تتداخلان تمامًا مع بعضها البعض على الرغم من وجودهما في إسقاطين مختلفين. أنا أستخدم QGIS الإصدار 3.4.1.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.

احتوت بيانات المتجه الأصلية (denhab) على الخصائص التالية: الإسقاط: البيانات الجغرافية: وحدات NAD27: DD Spheroid: CLARKE1866.


نظام المعلومات الجغرافية وتحليل الجريمة

تطورت نظم المعلومات الجغرافية (GIS) كأداة تحليلية قوية في العقدين الماضيين. نظرًا لانخفاض أسعار برامج نظم المعلومات الجغرافية ، أصبحت هذه التكنولوجيا متاحة الآن بسهولة لأي مؤسسة أو فرد. أصبح من الشائع الآن بالنسبة للأعمال والحكومة والأكاديميين استخدام نظم المعلومات الجغرافية للعديد من التطبيقات المتنوعة. بعض تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية هي ، التطبيق البيئي ، تطبيق النقل ، التطبيق البلدي ، التطبيق الهندسي ، تطبيق تطوير الغابات وإدارتها ، التطبيق العسكري ، تطبيق الشرطة ، تطبيق إدارة التسويق وتطبيق البحث الأكاديمي. لا يزال علماء نظم المعلومات الجغرافية يبذلون جهودًا مختلفة لمعرفة تطبيق هذه التكنولوجيا الفعالة في العديد من المجالات.

تجد تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية العديد من التطبيقات داخل وكالات الشرطة عبر البلدان المتقدمة والنامية. في المملكة المتحدة والولايات المتحدة والدول المتقدمة الأخرى ، يتم استخدام نظم المعلومات الجغرافية للشرطة بطريقة ناجحة حيث أن لديها القدرة على إدارة كميات كبيرة من البيانات وإجراء تحليلات مختلفة على البيانات المكانية. يعد استخدام نظم المعلومات الجغرافية للمساعدة في فهم الجريمة ومكافحتها ظاهرة حديثة نسبيًا وتتزايد بسرعة. ويرجع ذلك جزئيًا إلى زيادة توافر البيانات وزيادة تعزيز البحث والتطوير لرسم خرائط الجريمة (2000). ومن الأمثلة الجيدة على ذلك برنامج Mapping & amp Analysis for Public Safety (MAPS) ، الذي كان يُعرف سابقًا باسم مركز أبحاث ورسم خرائط الجريمة (CMRC) ، والذي تم إنشاؤه عام 1997 من قبل المعهد الوطني الأمريكي للعدالة. هدفها هو & # 8220 تعزيز البحث والتقييم والتطوير ونشر تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية لأبحاث وممارسات العدالة الجنائية & # 8221 (، 2002).يقدم البرنامج العديد من الخدمات بما في ذلك & # 8220 منحة التمويل ، والمؤتمرات السنوية ، ومعلومات عن مراكز التدريب ، والمنشورات ، والبحوث & # 8221 (، 2002). المزيد والمزيد من إدارات الشرطة تستخدم نظم المعلومات الجغرافية بدرجات متفاوتة لمساعدتهم في مهامهم اليومية. لدى GIS الكثير لتقدمه لوكالات إنفاذ القانون. على الرغم من أنه لن يحل أبدًا محل خبرة ضباط الشرطة أو المحققين أو المحققين ، إلا أنه يتمتع بإمكانات كبيرة وغير مستغلة إلى حد كبير لاستكمال تلك الخبرة من خلال قدراتها في رسم الخرائط والتحليل. GIS هي أداة قوية للغاية يمكنها أداء المهام التي كان يؤديها عادة ضباط الشرطة أنفسهم بكفاءة أكبر. ويمكنه أيضًا أن يجعل من الممكن إجراء بعض التحليلات التي لا يمكن إجراؤها بطريقة أخرى.

نظرًا لأن الباحث ضابط شرطة ، فهو مهتم جدًا بكيفية مساعدة نظم المعلومات الجغرافية في تحديد أنماط الجريمة ، والتي يمكن استخدامها بدورها لتعبئة الموارد لمناطق جغرافية محددة لمنع تكرار الجريمة. تعتبر الوقاية جزءًا مهمًا من عمل الشرطة لأنها تؤدي إلى شكل أكثر استباقية وليس رد فعل من الشرطة (1992). لسوء الحظ ، الموارد المتاحة لجهود الوقاية ، مثل معظم الموارد الأخرى ، غالبًا ما تكون محدودة للغاية. لذلك من الضروري معرفة كيفية ومكان استخدام هذه الموارد بشكل أكثر فعالية. GIS هي أداة يمكن أن تساعد في التعرف على المناطق أو الأحياء التي يمكن أن تستفيد من جهود الوقاية المتزايدة ، من خلال تحديد النقاط الساخنة للنشاط الإجرامي على سبيل المثال. يمكن نشر الموارد بشكل فعال حيث من المرجح أن تسفر عن نتائج ، بدلاً من تشتيتها على مناطق أقل احتياجًا.

العثور على أنماط في الجريمة ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك للتنبؤ وبالتالي منع وقوع حوادث الجريمة في المستقبل ، هو فعال للغاية في تعزيز قدرة الشرطة ومحللي الجريمة في رسم خرائط بسيطة للجريمة ، والقبض على مجرم متسلسل باستخدام توفر نماذج الاستهداف الجغرافي الجنائي المتقدمة والجمع بين الخصائص الديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية التي يمكن ربطها بمواقع الجرائم صورة أوضح للجريمة. إن ميزة نظم المعلومات الجغرافية التي تبهر الشرطة هي قدرتها على تمثيل الجريمة بسرعة وديناميكية من مجموعة متنوعة من المنظورات المكانية. تدعم هذه التقنية مجموعة متنوعة من تطبيقات حل المشكلات واتخاذ القرارات المكانية في مواقع الجريمة والجريمة. & # 160 تعمل قدرة نظم المعلومات الجغرافية على الاستعلام عن الحدود السياسية على تحسين استخدام قواعد البيانات وهي أكثر كفاءة بكثير من عمليات البحث المستندة إلى المستندات الورقية أو المباشرة عمليات البحث في قاعدة البيانات. باختصار ، يتيح نظام المعلومات الجغرافية للوكالات استخدام مزيد من المعلومات بشكل أكثر ذكاءً (، 1999).

الفصل 2: ​​مراجعة الأدب: الإطار النظري

2.1 تطور علم الجريمة البيئي & # 160

ارتبطت الجريمة تقليديا بتخصصات علم الإجرام وعلم الاجتماع وعلم النفس. في الآونة الأخيرة ، كانت أهمية الجغرافيا والدراسات البيئية في دراسة الجريمة ولا تزال تحظى بالاعتراف على نطاق واسع (1978 & # 160). يهدف القسم التالي إلى تقديم خلفية عامة عن تطور علم الإجرام بحيث يمكن توضيح الارتباط بالدراسات الجغرافية والبيئية.

وُلد علم الإجرام في نهاية القرن الثامن عشر في أوروبا من خلال تطوير الإصلاحات القانونية للمدرسة الكلاسيكية التي & # 8220 قانون جنائي منظم ومنهجي ، وفرض إنشاء الشرطة والسجون ، وقدم نظرية المنفعة & # 8221 طريقة لتقييم العدالة الجنائية الاستراتيجيات (& amp & # 160 1981:). تطلب هذا التقييم أو اختبار المنفعة لاستراتيجيات العدالة الجنائية معلومات إحصائية ، مما فتح الأبواب للموجة الأولى من علم الإجرام البيئي في القرن التاسع عشر. أدت نتائج هذه الموجة الأولى & # 8217s إلى تطوير مدرسة الوضعية التي حلت في النهاية محل المدرسة الكلاسيكية (& amp & # 160 1981:).

كان علم الجريمة الوضعي ملتزمًا بجمع الحقائق حول الجريمة وشرح السلوك الإجرامي من خلال علم الأحياء ونظريات التطور ، مما أدى إلى فكرة المجرم المولود (1998:). يختلف هذا بشكل كبير عن علم الإجرام الكلاسيكي ، الذي تمحور حول فكرة أن الناس لديهم إرادة حرة وأن الجناة يمرون بعملية معقدة ولكن عقلانية لاتخاذ القرار عند ارتكاب الجرائم ، مدفوعة بتعظيم المتعة وتقليل الألم (1998:) . تم دمج الأفكار من كلتا المدرستين في النظريات التي لا تزال مستخدمة حتى اليوم.

عند دراسة هذه الإحصائيات من الموجة الأولى لعلم الإجرام البيئي ، في ثلاثينيات القرن التاسع عشر وأربعينيات وخمسينيات القرن التاسع عشر ، تم اكتشاف مشكلة الاعتماد المكاني (& amp & # 160 1981:). هذا الإدراك بأن للجريمة مكون مكاني أدى إلى ظهور الجغرافيا في الصورة. ثم بدأت دراسات التباين المكاني في الانتقال من مستويات عالية من التجميع ، مثل مستوى المقاطعة والمقاطعة والبلد ، إلى المستويات المحلية الأكثر انخفاضًا للتجميع مثل المدن. تم العثور على اختلافات كبيرة في الأنماط بين أنواع مختلفة من الجرائم (العنف مقابل جرائم الملكية). وجد أن معدلات الجريمة تختلف عبر الفضاء. أن المستويات المختلفة للتجميع أظهرت أنماطًا مختلفة ، وأن الأنماط المكانية عبر الزمن يمكن استخدامها كأداة للتنبؤ ، وأن بيانات الجريمة يمكن مقارنتها بأنواع أخرى من البيانات ، وأن الجريمة كانت في الواقع مرتبطة بمشاكل أخرى مثل الفقر وارتفاع معدل الفقر. الكثافة السكانية (& amp & # 160 1981:). هذه العلاقات الأخيرة مع الخصائص السكانية أنشأت الصلة بين الجريمة والدراسات البيئية. أثارت الموجة الأولى من علم الإجرام البيئي ارتباط الجريمة بالجغرافيا والدراسات البيئية ، لكن الكثير من العمل كان وصفيًا ويفتقر إلى الإطار النظري.

تم تطوير الموجة الثانية من علم الإجرام البيئي في أمريكا بين عامي 1900 و 1970. هذا عندما ازدهرت العديد من نظريات الجريمة. كانت مدرسة شيكاغو لعلم الاجتماع هي أول نهج نظري وبحثي واسع النطاق لدراسة طبيعة الجريمة & # 8220 (1978:). كان مفهوم البيئة الاجتماعية لمدرسة شيكاغو لعلم الاجتماع & # 8217s هو النظام النظري الأساسي الذي التزم به جزء كبير من هذه الفترة. يعود الفضل إلى استخدام النظرية البيولوجية للإيكولوجيا في سياق بشري أو اجتماعي ، في أوائل عشرينيات القرن الماضي (1978:).

في سياق علم الإجرام ، تتكون البيئة الاجتماعية من مكونين رئيسيين. الأول هو نظرية الشكل الحضري ، استنادًا إلى فكرة أن التنافس على الموارد المكانية النادرة لمدينة متنامية يؤدي إلى تطوير مدن منظمة بشكل جذري تحتوي على مناطق محددة جيدًا يتم فرز مجموعات اجتماعية مختلفة فيها بسبب التنافس على الفضاء (& amp & # 160 1981:). المكون الثاني هو علم النفس الاجتماعي الذي يتنبأ بطبيعة ونوعية التنظيم الاجتماعي في مختلف المجالات ، وكذلك عواقب التعرض للحالات المختلفة لتلك المنظمة الاجتماعية (& amp & # 160 1981:). لا يزال كل من مكونات البيئة البشرية هذه موجودًا في النظريات المستخدمة اليوم.

& # 160 و & # 160 من معهد أبحاث الأحداث في شيكاغو قاد بعضًا من أهم الأبحاث في ذلك الوقت (& amp & # 160 1981:). استخدموا نموذج تنمية المناطق لعالم اجتماع مدرسة شيكاغو المشهور. اقترح النموذج أن تتطور المدينة إلى الخارج من مركز أعمال مركزي في دوائر متحدة المركز تهيمن عليها مجموعات اجتماعية واقتصادية معينة من السكان بسبب التنافس على الفضاء. افترض النموذج كذلك أن معدلات الجريمة ستكون الأعلى في وسط المدينة وتنخفض مع بعد المسافة عنها. يبدو أن نتائج الدراسات الكمية بواسطة & # 160 و & # 160 تؤكد فرضيتهم (& amp & # 160 1981:).

لقد تغيرت الأمور بشكل كبير في علم الإجرام البيئي منذ فترة التوقف في الستينيات. تم تقديم العديد من المساهمات الكبيرة في هذا المجال والعديد من المساهمات الأخرى التي ستأتي بعد أن هذا المجال يتوسع بسرعة. & # 8220 منذ أواخر 1970 & # 8242s كان هناك إدراك أن هناك جانبًا مكانيًا للجريمة يمكن أن تكون دراسته الهدف المشروع للجغرافيين & # 8221 (2001). ما إذا كانت الروابط بين الجريمة والجغرافيا والدراسات البيئية قد أُجريت بوعي في ذلك الوقت ليست بنفس أهمية حقيقة أن الروابط موجودة بالتأكيد اليوم ، وأنها مسؤولة عن الكثير من التقدم الذي شهده هذا المجال في السنوات الأخيرة.

2.2 جغرافيا الجريمة

تعترف العديد من الدراسات بأهمية السياق الذي يحدث فيه الإيذاء الإجرامي ، سواء كان اجتماعيًا أو جغرافيًا أو غير ذلك (1988 & # 160-2000). منذ إدراك أن للجريمة مكونًا مكانيًا ، كانت الجغرافيا جزءًا من دراسة الجريمة وفهمها كما هو الحال في التخصصات الأكثر تقليدية. غالبًا ما تم انتقاد علماء البيئة الاجتماعية الذين درسوا الجريمة لأن نهجهم ببساطة هو التحليل الوصفي الترابطي (1978:). جاء الجغرافيون لملء الفراغ من خلال توفير بُعد إضافي: وهو التحليل المكاني. دور الجغرافيا في دراسات الجريمة معترف به الآن على نطاق واسع.

& # 8220 الإيذاء ليس ظاهرة موزعة بشكل موحد ، فهو يحدث بشكل غير متناسب في أوقات معينة وأماكن تحدث بشكل غير متناسب من قبل الجناة ذوي الخصائص الديموغرافية الخاصة ، يحدث بشكل غير متناسب في ظل ظروف معينة (على سبيل المثال ، وفقًا لما إذا كان الشخص بمفرده أم لا) يحدث بشكل غير متناسب وفقًا للعلاقة السابقة بين الضحية المحتملة والجاني المحتمل وما إلى ذلك & # 8221 (. 1978:).

& # 8220 أهداف جغرافية الجريمة هي وصف ورسم خريطة التوزيع المكاني للجريمة بمزيد من التفاصيل والمعنى مما تم القيام به من قبل. يحاول مجال البحث هذا ربط الأنماط المكانية للجريمة بالمتغيرات البيئية والاجتماعية والتاريخية والنفسية (الإدراكية) والاقتصادية التي قد تفسر هذه الأنماط. وتأمل في تطوير نماذج الترابطية والتنبؤية التي تشرح مظاهر الجريمة فيما يتعلق بالموقع. أخيرًا وليس آخرًا ، من المأمول أن تساعد مساهمته في تحليل ديناميات مظاهر الجريمة أولئك المكلفين بمسؤولية مكافحة الجريمة على تقييم فعالية البرامج التي يستخدمونها حاليًا & # 8221 (1978:) بشكل أفضل.

2.3 نظريات السلوك الجنائي ومنع الجريمة

يوجد عدد لا يحصى من النظريات المتعلقة بالسلوك الإجرامي. ومع ذلك ، لا يمكن استخدام أي منها بمفرده كإطار أساسي قوي لهذه الدراسة بسبب خصوصيات البيانات المستخدمة وأنواع التحليلات التي يتم إجراؤها. ومع ذلك ، فإن العديد من النظريات الموجودة تساهم بشكل كبير في فهم السلوك المنحرف ، وتكرار الضحايا والضعف ، لذلك من المهم وصفها بإيجاز. يلخص هذا القسم بعض هذه النظريات ويسلط الضوء على كيفية مساهمتها في فهم السلوك المنحرف وتكرار الإيذاء والجرائم الشخصية ، وتحديداً العنف المنزلي ، وكذلك كيفية استخدامها لتطوير برامج وقائية فعالة.

2.3.1 & # 160 & # 160 & # 160 نظرية النشاط الروتيني

نظرية النشاط الروتيني (RAT) ، التي طورها عالم الجريمة & # 160 في أواخر السبعينيات ، هي واحدة من أكثر النظريات شيوعًا في أدبيات الجريمة. يقترح أنه لكي تحدث الجريمة يجب أن تتقارب ثلاثة أشياء في الزمان والمكان: الجاني الراغب ، والهدف المناسب ، وعدم وجود وصي قادر (المواطن العادي بدلاً من الشرطة أو ضباط الأمن) الذي يمكن أن يتدخل في ارتكاب جريمة ضد الهدف. وبالمثل ، يحدد & # 160 & amp & # 160 (1981) أربعة مكونات أو أبعاد للجريمة: القانون والجاني والهدف والمكان. علم الإجرام البيئي هو دراسة البعد الرابع: المكان. لكي تحدث جريمة ، يجب أن تلتقي الأبعاد الثلاثة الأخرى في مكان في الزمان والمكان: يجب أن يجد الجاني هدفًا مناسبًا وأن يخالف القانون. يبدو أن كل من هاتين النظرتين تفتقر إلى مكون واحد موجود في الآخر ، لذلك يتم دمج مكونات RAT والأبعاد الأربعة للجريمة & # 8216 هنا لعمل رسم تخطيطي شامل للمكونات الضرورية للجريمة (انظر الشكل 1).

توفر هذه المكونات إرشادات في فهم ودراسة السلوك المنحرف. غالبًا ما فصلت الدراسات بين دراسة الجناة والضحايا. تقليديا ، كان الجناة يحظون باهتمام أكبر ، ولكن في العقود الماضية تحول التركيز بشكل كبير إلى الضحايا. تركز هذه الدراسة في المقام الأول على الضحية ولكن يمكن أن توفر بعض المعلومات بشأن الجناة لأن العنف المنزلي يحدث غالبًا داخل المنزل ، في العلاقات التي غالبًا ما تتضمن التعايش بين الجاني والضحية. لذلك فإن دراسة الضحايا يمكن أن تخبرنا شيئًا عن الجناة أيضًا. لا تركز هذه الدراسة على المكون المستهدف (الضحية) فحسب ، بل تركز أيضًا على عنصر المكان (المكاني) بالإضافة إلى عنصر القانون (الجرائم المدروسة كلها انتهاكات للقانون الجنائي لكندا).

الشكل 1: أبعاد الجريمة

كما ذكر في & # 160 (1992) ، يمكن استخدام نهج النشاط الروتيني كطريقة للتفكير في الجريمة وكيف يمكن منعها. إنه ينظر إلى تدفق المجرمين والأهداف والأوصياء القادرين في الفضاء. إنه يوفر طريقة مختلفة لمنع الجريمة من خلال العمل على تدفقات العناصر الثلاثة اللازمة لحدوث الجريمة. يجب أن يتقارب عدم وجود وصي قادر ومجرم وهدف في الزمان والمكان من أجل حدوث جريمة. إذا تم منع أي من هذه العناصر من التقارب مع العنصرين الآخرين ، فسيتم منع الجريمة.

& # 160 يقترح إبقاء تدفق الجناة المحتملين بعيدًا عن تدفق الأهداف المحتملة والحفاظ على تدفق الأوصياء القادرين بالقرب من الأهداف المحتملة. تعد التغييرات في تصميم البيئة الصغيرة ، والوعي ، ومشاركة المجتمع كلها طرقًا للتأثير على هذه التدفقات لزيادة منع الجريمة (1992:). تشمل الأمثلة المناسبة على ذلك وجود موظف استقبال في مقدمة جناح المكتب لزيادة الحماية للمكاتب الداخلية عن طريق تقليل تدفق المخالفين في تلك المنطقة ، مما يجعل الناس يدركون أن شارعًا معينًا عرضة لعمليات السرقة بعد حلول الظلام لتثبيط الأهداف المحتملة عن الاستيلاء هذا الطريق ، وإبقاء المجتمع مشاركًا في برامج مراقبة الحي لزيادة وجود الأوصياء المؤهلين.

تحدد نظرية الأنشطة الروتينية أيضًا أربعة عناصر تجعل الهدف مناسبًا للجاني. يتم تمثيلها بالاختصار VIVA: قيمة الجمود والرؤية والوصول (، 2007). تشير القيمة إلى الفوائد التي يمكن أن يجلبها الهدف للجاني: المال أو إرضاء ارتكاب الفعل ، على سبيل المثال. يشير القصور الذاتي إلى حجم أو وزن العنصر. هذا هو الأكثر صلة في السرقات والسرقات حيث الأشياء الصغيرة المحمولة هي الأكثر رغبة. الرؤية هي مدى وضوح الهدف بالنسبة للجاني ، سواء كان كائنًا أو شخصًا يُنظر إليه على أنه هدف محتمل في عقل الجاني & # 8217s. الوصول هو مدى سهولة وصول الجاني إلى الهدف.

. (1978) طور ما يعرف الآن بنظرية نمط الحياة ، كنظرية الإيذاء الشخصي. يعتمد النموذج على فكرة أن احتمال تعرض شخص ما للإيذاء الشخصي يرتبط ارتباطًا وثيقًا بنمط حياة الشخص. . توضيح أن الناس يتكيفون مع توقعات الأدوار ، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالجنس والعمر والحالة الاجتماعية والثقافة ، فضلاً عن القيود الهيكلية (الاقتصادية والعائلية والتعليمية والقانونية) التي يتم فرضها عليهم. يتكيف الأفراد مع القيود الهيكلية وتوقعات الأدوار من خلال تطوير المواقف والمعتقدات التي تصبح جزءًا لا يتجزأ من أنشطتهم اليومية مما يؤدي إلى انتظام في الأنماط السلوكية (1978:). هذه هي الروتينات اليومية التي. تشير إلى نمط الحياة: الأنشطة المهنية والترفيهية على سبيل المثال.

يجادلون بأن الاختلافات في نمط الحياة تؤدي إلى اختلافات في & # 8220 التعرض للمواقف التي تنطوي على مخاطر عالية للإيذاء & # 8221 (الضعف). على سبيل المثال ، من المرجح أن تقضي المرأة المتزوجة وقتًا أطول في المنزل في رعاية المنزل والأطفال أكثر من الرجل العازب. أيضًا ، يتمتع الأشخاص ذوو الدخل المرتفع بمرونة أكبر في الخروج والاستمتاع بمزيد من الأنشطة الترفيهية خارج المنزل ، مقارنة بذوي الدخل المحدود. تعزز نظرية أسلوب الحياة فكرة أن الإيذاء لا يتم توزيعه بشكل موحد. & # 8220 لأن أنماط الحياة المختلفة تنطوي على احتمالات مختلفة بأن الأفراد سيكونون في أماكن معينة ، في أوقات معينة ، في ظل ظروف معينة ، يتفاعلون مع أنواع معينة من الأشخاص ، يؤثر نمط الحياة على احتمالية الإيذاء & # 8221 (. 1978:). ترتبط نظرية التكوين الديموغرافي ارتباطًا وثيقًا بنظرية نمط الحياة ، والتي تؤكد على الطبقة الاجتماعية والعرق والمرحلة في دورة الحياة باعتبارها المحددات الرئيسية للجريمة & # 8221 (2000:).

على مدار تاريخ البشرية ، كانت هناك العديد من النظريات التي حاولت تفسير سبب حدوث الجرائم ، كما ذكر بعضها سابقًا. وهذا يعكس الرغبة البشرية في فهم القوى الكامنة وراء ارتكاب الجريمة. استنادًا إلى الافتراضات الضمنية والصريحة التي تفيد بضرورة فهم أسباب الجريمة أو أسبابها وشرحها للتعامل معها ، كان من المأمول أن ترشدنا هذه النظريات فيما يتعلق بكيفية معالجة وقوع الأحداث الإجرامية على أفضل وجه (، 2002). تتمثل إحدى طرق تفسير معنى الأفضل في الحد من الجريمة أو منعها من خلال مهاجمة الأسباب أو العوامل التي تسهل الجريمة. كان هذا الاهتمام بالحد من الجريمة مصحوبًا دائمًا بمخاوف تتعلق بالسلامة العامة في تاريخ البشرية (، 1997). في الآونة الأخيرة ، تم تسمية هذا القلق بمنع الجريمة والذي جاء للدلالة على & # 8220a مجموعة من الأفكار لمكافحة الجريمة & # 8221 (، 1997:).

مع نمو الدراسة العلمية للجريمة ، أدرج نظام العدالة الجنائية المزيد من الاستجابات الوقائية للجريمة بدلاً من استخدام ردود بسيطة مثل القصاص (، 1997). تركز إحدى تقنيات منع الجريمة ، وهي منع الجريمة الثانوية ، على الأفراد والأماكن ذات الاحتمالية العالية للانحراف (). في منع الجريمة الثانوي ، فإن العوامل الموجودة بالفعل التي تعزز السلوك المنحرف هي محور الاهتمام. لذلك ، فإن التحديد الدقيق والتنبؤ بالجرائم الإجرامية المستقبلية ، سواء كان ذلك على أساس الأفراد أو الأماكن ، أمر وثيق الصلة بتقنيات منع الجريمة الثانوية (). ومع ذلك ، عند تحديد الأفراد المعرضين لخطر الإساءة وعند التنبؤ بالسلوكيات المسيئة المحتملة في المستقبل ، يجب أن يكون هناك قلق بشأن مستوى الدقة والقضايا الأخلاقية ذات الصلة. قد يشعر الكثيرون بعدم الارتياح لفكرة توقع بعض الأفراد كمجرمين عندما لا يرتكب هؤلاء الأفراد أي جرائم جنائية حتى الآن وعندما لا يرتكب الكثير منهم جريمة أبدًا. وقد لا يكون من الممكن التنبؤ بدقة عالية بما إذا كان بعض الأفراد قد يتخذون أو لا يتخذون مسارًا معينًا من العمل بسبب الطبيعة المعقدة للعالم البشري. على عكس التنبؤ بالأفراد ، فإن التنبؤ بالأماكن لا يؤدي عادةً إلى معضلة أخلاقية أو نبوءة تحقق ذاتها. لحسن الحظ ، الأماكن والمباني ليس لها عواطف. لذلك ، عند التنبؤ بالجرائم الجنائية المستقبلية ، فإن تحويل التركيز من الأفراد إلى الأماكن من شأنه أن يحل المشكلات الأخلاقية المتعلقة بتحديد الجرائم المستقبلية والتنبؤ بها على أساس الأفراد.

يعد التركيز الأعلى للجريمة بين الأماكن مقارنةً بالمجرمين المتكررين أو المعتادين سببًا آخر لأن التنبؤ بالجريمة المستقبلية يجب أن يستند إلى الأماكن الإجرامية بدلاً من الأشخاص المجرمين. على سبيل المثال ، يقارن & # 160 (1995) نتيجة مكالماته التي أجراها عام 1986 مع الشرطة في مينيابوليس مع البحث المرموق الذي أجراه & # 160 في مجموعة فيلادلفيا عام 1945. & # 160 وجدت أن 18 في المائة من الأفراد كانوا مسؤولين عن أكثر من 50 في المائة من إجمالي الاعتقالات بينما وجد & # 160 أن ثلاثة في المائة من الأماكن أنتجت 50 في المائة من المكالمات إلى الشرطة.

مرارًا وتكرارًا ، ردد البحث التجريبي نفس النتيجة ، حيث يوجد تركيز كبير للإيذاء في أماكن قليلة ، وهذا التجمع موجود بشكل خاص في مناطق الجريمة الساخنة (& amp ، 2001). اعتمادًا على مستوى الاهتمام ، يمكن التمييز بين مجموعات الجريمة من حيث تكرار الضحايا أو النقاط الساخنة للجريمة (، 1998). تُعرَّف بقعة الجريمة الساخنة على أنها منطقة جغرافية صغيرة حيث يمكن التنبؤ بدرجة عالية بالجريمة لمدة عام واحد على الأقل (& amp ، 2001 ، ، 2000).

في الواقع ، فإن مراقبة التجمعات في الأحداث الإجرامية ومساكن المجرمين ليست جديدة. لأكثر من قرن ، لوحظ القرب من المجرمين & # 8217 أماكن الإقامة ووقوع الجريمة ، وظل هذا التجمع ثابتًا نسبيًا حتى يومنا هذا (& amp، 1995 & # 160 & amp، 1991 & # 160 & amp، 1991 & amp 1984). أظهرت مدن أوروبا وأمريكا الشمالية في القرن التاسع عشر أن مجموعات الأحياء الفقيرة والفرص الإجرامية كانت قريبة من بعضها البعض.

بالنظر إلى الخصائص الاجتماعية والديموغرافية المحددة في العمر والجنس والوضع الاقتصادي والعرق للمجرمين ، فليس من المستغرب أن نجد أن المساكن الإجرامية تتجمع في كثير من الأحيان معًا في الفضاء (& amp ، 1991). في الواقع ، يرتبط كل من السلوك الإجرامي والإيذاء & # 8220 بقوة بالوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض & # 8221 (& amp، 1993:) وهناك اختلافات كبيرة في احتمال أن تصبح ضحية للجريمة (أي السرقة) عبر مختلف الفئات الاجتماعية (& amp ؛ أمبير ؛ أمبير ؛ أمبير ؛ أمبير. ، 2001).

في العقدين أو الثلاثة عقود الماضية فقط ، تم الاعتراف بآثار وأهمية تكرار الإيذاء على أعداد صغيرة من الأهداف ، مما تسبب في اختلافات جوهرية في معدلات الجريمة ، في النظرية الإجرامية ومجالات أبحاث السياسة العامة (2001 ، 2001 & # 160) & amp، 2001 & # 160 & amp، 2001 & # 160 & amp، 1999، 1997.، 1995 & # 160 & amp، 1993). حتى في بؤر الجريمة ، يعاني حوالي 20 في المائة فقط من الجرائم الشخصية ، ويعاني حوالي 30 في المائة من جرائم الممتلكات أو المركبات (& amp ، 1999). في القطاع التجاري ، يكون تركيز الإيذاء أعلى من تركيز الأشخاص والأسر. واعتماداً على نوع العمل التجاري ، فإن نسبة تتراوح بين ثلاثة وثمانية بالمائة من المباني تعاني من 59 إلى 63 بالمائة من الجرائم. في اسكتلندا ، يعاني حوالي 10 في المائة من المباني 66 في المائة من الجرائم ، ويعاني 5 في المائة من 54 في المائة من الجرائم (. ، 1999). وبالتالي ، فإن معدلات الجريمة المرتفعة في بؤر الجريمة ترجع إلى ارتفاع معدلات تكرار الإيذاء وليس بسبب الإيذاء المنتشر في المنطقة (& amp ، 2001 ، 1998 ، 1997. ، 1995). وبعبارة أخرى ، فإن النقاط الساخنة للجريمة هي المناطق التي ترتفع فيها معدلات تكرار الإيذاء. هذا يعني أن انتشار فرصة أن تصبح ضحية أقل في بؤر الجريمة الساخنة مما لو تم توزيع الجريمة بشكل عشوائي (. ، 2002).

لا تتركز الجريمة من الناحية المكانية فحسب ، بل تتركز أيضًا مؤقتًا أيضًا اعتمادًا على المواسم وأيام الأسبوع وأوقات اليوم. من تحليل بيانات التقرير & # 160 & amp & # 160 (2001) ، تقل احتمالية حدوث السرقات في الربيع. تحدث غالبية حوادث السرقة في الشوارع خلال ساعات النهار ، وأكثر أيام السرقة شيوعًا هي الخميس والجمعة (، 2002 ، 1987).

بدعم من نتائج الأبحاث التجريبية في الثمانينيات من القرن الماضي ، والتي تشير إلى أن الجريمة تتركز بشكل غير متناسب في عدد قليل من المواقع ، شهد الاهتمام بتكرار الإيذاء والنقاط الساخنة في ضبط الجريمة والسيطرة عليها نموًا متجددًا (& amp ، 2001). وقد أدى ذلك أيضًا إلى تحول التركيز الأساسي في منع الجريمة من وحدات أكبر مثل المجتمع المحلي والحي إلى وحدات أصغر مثل أماكن محددة ، أي ، النقاط الساخنة للجريمة (& amp، 2003.، 2002، 2001 & # 160 & amp، 2001، 1997 ، 1995 & # 160 & أمبير ، 1995).

عند التفكير في منع الجريمة واكتشافها ، هناك ثلاثة أسباب على الأقل لضرورة إجراء تحديد دقيق وسريع للضحايا المتكررين ونقاط الجريمة الساخنة ، واستخدام تلك المعلومات في استراتيجيات وسياسات مكافحة الجريمة. أولاً ، يتم تجميع الضحايا المتكررين في أماكن ، وهذا التجمع مستقر نسبيًا بمرور الوقت (، 1997). إذا كان التركيز المكاني للجريمة مؤقتًا أو متقطعًا ، أو إذا كانت المنطقة تبدو أنها منطقة جريمة عالية بسبب الطبيعة العشوائية للجريمة نظرًا لأن الجريمة لا تُرتكب عادةً بجداول زمنية محددة ، فمن المحتمل أن تفشل الاستراتيجيات القائمة على الموقع في الحد من معدلات الجريمة (. ، 2000 ، 1995). لحسن الحظ بالنسبة لعلماء الجريمة وأولئك المهتمين بمنع الجريمة بناءً على الأنماط المكانية ، تظهر التحليلات أن تركيزات الجريمة تظل مستقرة إلى حد ما بمرور الوقت. وبالتالي ، من أجل منع الجريمة بنجاح ، سيكون من المهم تحديد النقاط الساخنة والعوامل التي تعزز مثل هذه الاختلافات المستمرة في معدلات الجريمة بين المواقع.

ثانيًا ، أظهرت الأبحاث أن إعادة الإيذاء تميل إلى الحدوث بسرعة من 40 في المائة إلى 80 في المائة خلال شهر واحد إلى ثمانية أسابيع بعد الإيذاء السابق (& amp ، 2001 ، 1999). أظهرت الأبحاث في بلدان مختلفة مرارًا وتكرارًا أنه مع زيادة عدد الإيذاء السابق ، يزداد أيضًا احتمال وقوع مزيد من الإيذاء في الجرائم الشخصية وجرائم الملكية. (& amp، 2003، 2001 & # 160 & amp، 1999، 1998، 1997.، 1995). لذلك ، فإن حادثة الإيذاء لها قوة تنبؤية فيما يتعلق بكل من أين ومتى من المحتمل أن تحدث الجرائم المستقبلية على مستوى الأفراد والمناطق (.، 2002 & # 160 & amp، 2001، 1998). وهذا يعني أن موارد منع الجريمة ومكافحتها يمكن نشرها مكانيًا وزمانيًا اعتمادًا على مخاطر الإيذاء المستقبلية (& amp، 2003، 2001 & # 160 & amp، 1999، 1998.، 1997.، 1995).

ثالثًا ، نظرًا لأن معظم الجناة يرتكبون جرائم بالقرب من منازلهم ، فإن تحديد الضحايا المتكررين سيؤدي تلقائيًا إلى لفت انتباه الشرطة إلى الجناة (2001 & # 160 & amp ، 2001). أظهرت الأبحاث مرارًا وتكرارًا أن نسبة صغيرة فقط من الأفراد يستمرون في الإساءة ، ليصبحوا مجرمين معتادًا (& amp ، 1993). هؤلاء المجرمون المعتادون مسؤولون عن عدد غير متناسب من الجرائم الأكثر خطورة (2002). ويقدر رقم 160 (1997) أن حوالي 10 في المائة من الجناة مسؤولون عن أكثر من 50 في المائة من الجرائم. يُظهر التقرير الذاتي عن عمليات السطو التي قام بها النزلاء في كاليفورنيا وميتشيغان وتكساس أنه في حين أن 50٪ من النزلاء ارتكبوا أقل من أربع عمليات سطو سنويًا ، أبلغ حوالي 10٪ من النزلاء عن ارتكاب أكثر من 70 عملية سطو سنويًا (& amp، 1987). كما يُفترض أيضًا أن منطقة الجريمة المرتفعة على مدى فترة زمنية طويلة قد تتوافق مع النسبة المئوية الصغيرة للمجرمين المعتادين الذين يرتكبون عددًا كبيرًا من الجرائم (. ، 2000).

في الآونة الأخيرة ، بدأت محاولة لإيجاد صلة بين المعتادين على الإجرام وتكرار الإيذاء (& amp، 2003 & # 160.، 1995). إذا كان معظم المجرمين غزير الإنتاج مسؤولين إلى حد كبير عن جرائم خطيرة وتكرار الإيذاء ، فسيكون للقبض على المجرمين غزير الإنتاج تأثير أكبر في خفض معدلات الجريمة. من الواضح أنه من المنطقي فقط استخدام المزيد من الموارد حيث تحدث العديد من الجرائم بدلاً من الأماكن التي تحدث فيها جرائم أقل (، 2001).

الفصل 3: مراجعة الأدبيات: الجريمة والإطار التحليلي

3.1 مراجعة معدل جرائم LEEDS

بلغ عدد سكان ليدز ، كما تم قياسه في تعداد عام 2001 ، 715402 منهم 48٪ ذكور و 52٪ إناث. يمثل سكان ليدز ثلث سكان مقاطعة ويست يوركشاير. في 2003/2004 ، وقعت 39.1 ٪ من جميع الجرائم المرتكبة في غرب يوركشاير في ليدز بمعدل 177.95 جريمة لكل 1000 من السكان. كان هذا أعلى من متوسط ​​معدل الجريمة في ويست يوركشاير ، والذي كان 155.8 لكل 1000 من السكان ويتجاوز بشكل كبير الصورة الوطنية عند 114.04 لكل 1000 من السكان (الجدول 5.1). ومع ذلك ، انخفض عدد الجرائم ومعدل الجريمة في ليدز في 2003/2004. تم تسجيل 127304 جريمة في ليدز في 2003/2004 ، وهو ما يمثل انخفاضًا بنسبة 1.5 ٪ في الجرائم مقارنة بالعام السابق. ومع ذلك ، كانت هناك زيادة بنسبة 20.32٪ بشكل عام منذ 2000/2001.

الجدول 1: معدل جميع الجرائم لكل 1000 من السكان في ليدز مقارنة بغرب يوركشاير وإنجلترا وويلز

3.2 تحليل الجريمة وفوائد استخدام نظم المعلومات الجغرافية # 160

كما هو معروف ، يُعرَّف تحليل الجريمة بأنه مجموعة من العمليات المنهجية والتحليلية الموجهة إلى توفير معلومات مناسبة التوقيت وذات صلة بأنماط الجريمة وترابطات الاتجاهات لمساعدة الموظفين التنفيذيين والإداريين في التخطيط لتوزيع الموارد لمنع الأنشطة الإجرامية وقمعها ، والمساعدة في عملية التحقيق ، وزيادة المخاوف وتصفية القضايا (2005). وهو يدعم عددًا من وظائف الإدارة بما في ذلك نشر الدوريات والعمليات الخاصة والوحدات التكتيكية والتحقيقات والتخطيط والبحث ومنع الجريمة والخدمات الإدارية.

نظام المعلومات الجغرافية (GIS) ، وفقًا لعام 2003) ، هو & # 8220 نظام رسم خرائط تفاعلي يسمح بطبقات المعلومات لإنتاج أوصاف تفصيلية للظروف وتحليلات للعلاقات بين المتغيرات. يعتمد نظام المعلومات الجغرافية على رسم التوزيعات المكانية المختلفة للبيانات وتراكبها على بعضها البعض للعثور على نقاط مترابطة. يمكن استخدام الشروط أو المرشحات في نظم المعلومات الجغرافية لتحسين عمليات البحث على أي مستوى يختاره المحلل & # 8221. يمكن استخدامه لتحليل المساحة المادية ، وتعيين المنظور ، وإنتاج صور مرئية لأنماط مختلفة من البيانات في تخطيطات الخريطة. تسهل البيانات المعروضة على شكل خريطة فهم أهمية مكان ارتكاب الجرائم ومتى ارتكبها ومن ارتكبها (، 2003). كما أن لديها القدرة على تغيير البيانات الجدولية والجغرافية (المكانية) وتصورها والاستعلام عنها وتحليلها.

في التسعينيات ، كانت هناك تحسينات ونمو تم تحقيقه في تحليلات الأنماط المكانية باستخدام نظم المعلومات الجغرافية (GIS) التي تسمح برسم الخرائط والتحليلات المكانية المرنة باستخدام أدوات تحليلية متنوعة (. ، 2000 ، 1999). مع التحسينات ، أصبحت نظم المعلومات الجغرافية وتقنياتها حاسمة في قياس وتمثيل الخصائص الجغرافية والعلاقات المكانية للبيانات (. ، 2000). بالنظر إلى الفوائد العديدة المحتملة لاستخدام نظم المعلومات الجغرافية ، فليس من المستغرب أن نرى تقديرًا متزايدًا للقيمة والفائدة المحتملة لنظم المعلومات الجغرافية في تحليلات البيانات المكانية ، والعديد من الوكالات الحكومية ، وخاصة الشرطة في بريطانيا والولايات المتحدة ، تستثمر في نظم المعلومات الجغرافية من أجل شرطي أكثر فعالية (& amp، 2003، 1999).

يقدم GIS أربع مزايا على الأقل مقارنة بالطرق التقليدية الأخرى مثل سرد عناوين الأحداث الإجرامية. أولاً ، بمجرد تحديد الجوانب المكانية والزمانية للجريمة ، يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية كطريقة محسنة لتحديد تكرار الضحايا ، ونقاط الجريمة الساخنة ، والأنماط المكانية الأخرى التي قد تكون غير متصورة أو مربكة من مجرد قائمة الجرائم من خلال جلب مجموعة متنوعة. أجزاء من المعلومات معًا (& amp، 2002 & # 160 & amp، 2001، 1999 & # 160.، 1990). مع وجود المئات أو حتى الآلاف من أسماء الشوارع في أي مدينة معينة ، قد يكون تمييز الأنماط من قائمة العناوين محيرًا إن لم يكن مستحيلًا (، 1999). باستخدام نظم المعلومات الجغرافية ، يمكن الإشارة إلى أنماط الجريمة مثل النقاط الساخنة أو الباردة من خلال مجموعات أو نقص مجموعات بيانات النقاط وخرائط الكثافة والاختبارات الإحصائية المختلفة (& amp ، 2003).

ثانيًا ، بمجرد تحديد الجريمة ، يتمتع المستخدم بالمرونة في اختيار نوع الجريمة التي سيتم عرضها على الخريطة بأي طريقة تتضمن أدوات تحليلية متنوعة (1999 ، 1990). يمكن إضافة معلومات إضافية حول الجريمة بسهولة إلى تحليلات بيانات الجريمة في نظم المعلومات الجغرافية. على سبيل المثال ، ليس فقط الأوقات والمواقع وأنواع الجرائم ولكن أيضًا التركيبة السكانية للمناطق والجناة يمكن دمجها في تحليلات البيانات. من خلال التحليلات السريعة والدقيقة لأنماط الجريمة ، يمكن تحقيق التنبؤ بالجريمة والوقاية منها ، كما يمكن لمسؤولي ومسؤولي الشرطة اتخاذ خطوة واحدة أقرب إلى الإدارة الاستباقية ونشر الموارد.

ثالثًا ، يمكن تحديد العلاقة الجغرافية مثل شبكة الشوارع والجريمة على الخريطة بسهولة باستخدام الخرائط بدلاً من أسماء المواقع (. ، 1990). على سبيل المثال ، من السهل جدًا رؤية أي تأثيرات محتملة لطرق الحافلات ومحطات النقل السريع وشرايين المرور الرئيسية والمؤسسات الأخرى على الجريمة على الخريطة.

رابعًا ، يسمح نظام المعلومات الجغرافية بالتجميع المكاني المرن على مستويات مختلفة مثل مناطق التعداد الجغرافي مثل المقاطعات والأجنحة ومناطق المخرجات. هذا يمكن أن يؤدي إلى تسهيل تحليل الأنماط المكانية القائمة على الجريمة (. ، 2000). بمجرد تحديد الجريمة ، باستخدام حدود ثابتة ، يمكن توحيد عدد الجرائم باستخدام قواسم مثل السكان أو الوحدات السكنية. سيسمح هذا التجميع والتوحيد بالمقارنة مع المناطق المجاورة وسيكون مفيدًا في تحليل الاتجاه أيضًا (& amp ، 2003).

إن التجميع غير المتناسب للجريمة على عدد قليل من الضحايا داخل عدد قليل من النقاط الساخنة الجغرافية الصغيرة يعني أنه يمكن تحقيق انخفاض كبير في معدلات الجريمة عن طريق منع التكرار المستقبلي للجريمة في تلك المناطق الصغيرة (& amp، 2002 & # 160 & amp، 2001). من خلال التركيز ببساطة على الخصائص الفريدة لبؤر الجريمة الساخنة ، تم اقتراح أنه ربما يمكن تقليل 50 في المائة من المكالمات إلى الشرطة من أكثر المواقع خطورة (، 1995).

وفقًا لـ & # 160 & amp & # 160 (2001) في إنجلترا وويلز ، فقد دخلت الإيذاء المتكرر في الاتجاه السائد لخطاب منع الجريمة. & # 8221 جنبًا إلى جنب مع الرغبة في جعل الشرطة ومكافحة الجريمة أكثر كفاءة ، وأهمية منع تكرار الإيذاء تم التعرف عليه أخيرًا (& amp ، 2001). لم تُظهر أبحاث وبرامج الحد من الجريمة التي تهدف إلى إحباط تكرار الإيذاء تأثيرًا إيجابيًا في الحد من جميع أنواع الجرائم فحسب ، بل أظهرت أيضًا أنها تقدم طمأنة للضحايا بأن الشرطة مصممة على وقف المزيد من الإيذاء (، 2001). الاستراتيجيات التي تركز على تكرار الضحايا تدمج منع الجريمة والكشف عنها ودعم الضحايا معًا ، وبالتالي تحسين نوعية الحياة في المنطقة بشكل عام (& amp، 2003 & # 160 & amp، 1999، 1998). لذلك ، من مصلحة السياسة ، في كبح الجريمة ، فحص وتحديد العوامل التي ستساعد في توقع تكرار الإيذاء (. ، 2002).

تم تنظيم البحث الحالي بطريقة توضح كيف أن نظم المعلومات الجغرافية قادرة على اكتشاف أنماط الجريمة ، والتعرف على التركيزات غير العادية للجرائم أو النقاط الساخنة التي تظهر مجموعات من الأحداث الإجرامية ، أو تميز السلوك الإجرامي في مختلف الأحياء المعنية. سيتم تنفيذ ذلك من خلال تصور وتحليل الأنماط المكانية والزمانية للجريمة في مدينة ليدز.

3.3 التركيز المكاني والزمني للجريمة

كما ذكرنا سابقاً ، تم تقديم العديد من النظريات في محاولة لتعريف وشرح النشاط الإجرامي. ركز بعض هؤلاء على المجرمين الأفراد بينما يفحص البعض الآخر الجريمة الإجمالية في منطقة ما. على الرغم من أن التصور العام قد يكون أن الجريمة يتم توزيعها بشكل عشوائي في الفضاء ، إلا أن هناك أدلة كثيرة موجودة الآن على أنها ليست كذلك.

، & # 160 & amp & # 160 (1989) بالتفصيل العديد من المشاكل المبكرة المرتبطة بتحليل وتحديد المناطق عالية الجريمة أو النقاط الساخنة. أدى عدم القدرة على تحديد موقع و / أو وقت بعض الجرائم إلى إضافة خطأ في التحليل. أيضًا ، حتى وقت قريب ، لم تكن البيانات الكاملة والموثوقة متاحة بشكل عام.

نظرًا لأن إدارات الشرطة الأصغر حجمًا تقوم بالانتقال إلى الأنظمة المحوسبة ، فقد شهدت كل من كمية ونوعية بيانات الجريمة المتاحة للبحث تحسنًا هائلاً. ومع ذلك ، فإن الكمية الهائلة من البيانات والصعوبة المرتبطة بمعالجة مثل هذه البيانات متعددة الأبعاد تمثل صعوبات جديدة (، & # 160 & amp، 2003). أدى النمو الهائل في قوة أجهزة الكمبيوتر وتطوير أنظمة GIS المتطورة إلى تقدم هذا البحث بشكل كبير وأصبح من الممكن الآن معالجة كميات كبيرة من البيانات المكانية وتحديد الاتجاهات التي ربما لم تكن مرئية من قبل.

تم استخدام عدة تقنيات لتحليل بيانات الجريمة. أحد القيود التي نشأت عند تطبيق التقنيات على الوحدات السكنية الإدارية مثل مسارات التعداد أو دقات الشرطة تسمى مشكلة الوحدة المساحية القابلة للتعديل (MAUP). تحدث هذه المشكلة عند إنتاج نتائج مختلفة اعتمادًا على تحديد المناطق التي يتم فيها تجميع البيانات (& amp ، 2003). هذه المسألة لها أهمية خاصة في دراسة الجريمة. نظرًا لأن الجريمة لا تحدث بالضرورة في أي علاقة خاصة بمنطقة الأرض أو السكان المقيمين ، فإن تحليل التركيز المكاني البسيط للجريمة يمكن أن يكون أكثر قيمة (، 2004). أنتجت الدراسات عدة طرق لتحديد المناطق الساخنة مكانيًا. من بين هذه الطرق التحليل المكاني والزماني للجريمة (STAC) ، والذي ينتج عنه علامات حذف تمثل نقاط الجريمة العنقودية (، 1995) ، والطرق باستخدام تقدير كثافة النواة (، 1998).

، & amp & # 160 (2001) لاحظوا أن السمة الأكثر شيوعًا لجميع فئات الجرائم المبلغ عنها هي التركيز المكاني في عدد صغير نسبيًا من النقاط الساخنة مما يسمح بتوقع جرائم عالية في هذه المناطق في المستقبل. كما لوحظ أن هذه التركيزات بلغت ذروتها في أوقات محددة إلى حد ما على أساس منتظم.

وفقًا لـ & # 160 & amp & # 160 (2003) ، فإن طريقة التنبؤ السائدة حاليًا ذات طبيعة مكانية في المقام الأول ، مع افتراض أن مجموعات الجريمة ستستمر في المستقبل القريب. لاحظ الباحثون أن نظامًا قادرًا على استخدام المعلومات الموجودة في الوقت الفعلي وقادرًا على التنبؤ بالمكان والوقت المتوقع لمعدلات الجريمة المرتفعة سيكون ذا قيمة كبيرة لتخصيص موارد الشرطة (،، & amp، 2003). كذلك ، يمكن أن يؤدي الفهم الأكبر لأنماط الجريمة إلى فهم أفضل للأسباب ، ويؤدي إلى تحسينات في التخطيط والتصميم الحضريين لتقليل التعرض للجريمة (. ، 2001).

إحدى المشكلات التي يتم مواجهتها عند محاولة تحليل الصفات الزمنية لبيانات الجريمة تتضمن الافتقار إلى التفاصيل في العديد من قواعد بيانات جرائم الشرطة. في جرائم مثل السطو أو السرقة ، قد يكون من المستحيل تحديد الوقت الفعلي لحدوثها وقد تغطي نافذة الفرصة المحتملة ساعات عديدة. التحليل الزمني Aoristic

الطريقة ، طريقة الترجيح الزمني ، تم تطويرها لمحاولة التعامل مع هذه المشكلة (، 2002). & # 160 (2004) أيضًا اقترح عدة فئات عامة للتكتل الزمني على أساس الأنماط السائدة.

من شأن نموذج تحليل بيانات الجريمة الذي يستخدم المعلومات المتعلقة بالموقع المكاني وكذلك الوقت من اليوم أن يتمتع بميزة القدرة على التحديد بدقة أكبر عند الحاجة إلى مزيد من الشرطة في منطقة ما. أيضًا ، إذا تمت الإشارة إلى مناطق معينة على أنها إشكالية بشكل أساسي خلال أيام العطلات أو أيام الأسبوع المحددة ، فيمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لعمل تنبؤات أفضل ولتحسين تخصيص الموارد.عند استخدامه مع البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن أن يساعد هذا النموذج في تحديد اتجاهات الجريمة أثناء تطورها في مناطق غير متوقعة. يستمر البحث حول تكامل المكونات الزمنية مع البيانات المكانية.

& # 160 (2001) يلاحظ أن توسيع النموذج العلائقي ليشمل البيانات في البعد الزمني يمكن أن يكون فعالاً عندما تكون البيانات الزمنية خطية. ومع ذلك ، فإن الاستخدام الشائع للقطات المؤقتة & # 8220s & # 8221 يؤدي إلى عدم الكفاءة وعدم المرونة. سيستمر العمل المستقبلي في تطوير الإطار النظري والتقنيات للتعامل مع البيانات الزمنية الخطية وغير الخطية. . (2003) أظهر استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتسهيل النمذجة التنبؤية. يجب أن يتضمن أي نهج فعال لنمذجة البعد الزمني كلاً من وجهات النظر المطلقة والنسبية للزمكان لتمثيل الديناميكيات الزمنية في أنظمة المعلومات الجغرافية (،

3.4 الخصائص الاجتماعية والاقتصادية والديمغرافية والجريمة

من بين النظريات التي تم فحصها في مراجعة الأدبيات ، فإن دراسة الخصائص الاجتماعية والاقتصادية والديموغرافية والجريمة لها أطول تاريخ. بدأت هذه الممارسة في القرن التاسع عشر حيث قام المسؤولون الحكوميون بفحص الاختلافات في الجريمة والخصائص الاجتماعية والاقتصادية والديموغرافية المختلفة داخل المدن. كان يعتقد أن الاختلافات في هذه الظروف يمكن أن تفسر الجريمة.

استند الكثير من الأبحاث حول الأبعاد الاجتماعية والجريمة إلى الإيكولوجيا الاجتماعية. فيما يتعلق بالجريمة ، يعتقد أن هناك توزيع مكاني للجريمة والمجرمين ، وهذا التوزيع غير موحد. نظرًا للتركز المكاني للجريمة في بعض المناطق وغياب الجريمة في مناطق أخرى ، يُعتقد أن خصائص الأبعاد الديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية العامة مهمة جدًا في توزيع الجريمة والجناة (و ، 1971).

تشير مراجعة الأدبيات إلى أن نظرية الفوضى الاجتماعية هي أفضل إطار لاستخدامه في دراسة الأبعاد الاجتماعية المتعلقة بالجريمة. سيناقش هذا القسم ويستعرض الدراسات التي استخدمت بعض المتغيرات لقياس العلاقات بين الخصائص الاجتماعية والاقتصادية والديموغرافية للجريمة.

يؤثر الوضع الاقتصادي للأحياء على مستوى الفوضى الاجتماعية. وجد # 160 (1980) أن السرقة تتنوع بناءً على الاختلافات في الوضع الاقتصادي لمناطق الضواحي. & # 160 وجدت أن المناطق ذات الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض والمشاكل الاجتماعية العالية تحتوي على معدلات السرقة أعلى بكثير من متوسط ​​معدل السرقة. كانت السرقة أقل بشكل ملحوظ في المناطق المصنفة على أنها الطبقة العليا والطبقة المتوسطة العليا وفي المناطق الريفية. وجد الكثير من الأبحاث التي تبحث في الطبقة الدنيا في المناطق الحضرية أنه كلما زادت مستويات الحرمان الاقتصادي ، زاد مقدار المشكلات الاجتماعية (، 1987).

أثبتت دراسات عديدة وجود صلة بين الجريمة والحرمان. لقد وجد أن هناك علاقة بين الفقر والجريمة (1979 ، 1980). تعتمد قوة هذا الارتباط على نوع الجريمة. لقد ثبت أن هناك علاقة أقوى مع الجريمة العنيفة والحرمان. (1987) لاحظ أن أعلى معدلات جرائم العنف تحدث في أحياء شيكاغو حيث تعيش الطبقة الدنيا وحيث تتركز مشاريع الإسكان العام على كل من الطبقة الدنيا والجرائم العنيفة. فيما يلي عرض موجز للدراسات التي درست العلاقة بين الحرمان والجريمة.

قد يكون لعدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية تأثير أقوى على معدلات الجريمة من الفقر وحده. درس & # 160 و & # 160 (1982) آثار عدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية والتكوين العرقي والفقر على جرائم العنف. افترضوا أن التباين في معدلات الجريمة للعنف الحضري ناتج عن التباين في عدم المساواة في الخصائص الاجتماعية والاقتصادية. ووجدوا أن عدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية مرتبطة بمعدلات جرائم العنف. عندما تم التحكم في عدم المساواة ، كان للتكوين العرقي تأثير أقل بكثير على معدل الجريمة العنيفة ولم يكن للفقر تأثير.

قد يكون للضرر تأثير أقوى على الجريمة في المناطق الحضرية. & # 160 (1986) نظر في بيانات مسح ضحايا الجريمة لفحص الاختلافات بين الإيذاء الحضري والضواحي والريفي ، والتحديد الهيكلي لكل مكان على معدلات الإيذاء. ووجد أن التحضر وكثافة الإسكان لهما آثار إيجابية على الإيذاء وأن الفقر يزيد من المخاطر في المناطق الحضرية وحدها. ويشير إلى أن الدراسات أظهرت أن المناطق الحضرية أكثر تنوعًا فيما يتعلق بالطبقة الاجتماعية مقارنةً بمناطق الضواحي والمناطق الريفية ، والتي تعتبر أكثر تجانساً. وجدت دراسة Sampson & # 8217s أنه & # 8220 بغض النظر عن العمر والتكوين العرقي والفقر والكثافة ، كان سكان المدن المركزية معرضين لخطر السرقة والإيذاء العنيف أعلى بكثير من نظرائهم في الضواحي والريف. & # 8221

أظهرت بعض الدراسات أن الفقر له نفس التأثير على الجريمة بغض النظر عن التركيبة السكانية. فحص & # 160 و & # 160 (1996) الفرضيات التي وضعها & # 160 (1987) التي أكدت أن الأحياء المحرومة للغاية لديها معدلات عالية من الجريمة و يؤثر العيب الهيكلي على الأحياء السوداء والبيضاء على حد سواء. وأشاروا إلى أن معظم الدراسات التي تبحث في الحرمان لم تبحث لمعرفة ما إذا كانت معدلات الجريمة `` مرتفعة بشكل غير عادي & # 8217 في المناطق ذات الحرمان العالي. اقترحوا أن الأحياء ذات المستويات العالية للغاية من الحرمان سيكون لديها معدلات جريمة أعلى بكثير ، وأن هذا يجب أن ينطبق على كل من الأحياء السوداء والبيضاء. نظرت الدراسة في كولومبوس بولاية أوهايو ووجدت أن المجتمعات التي تعاني من الحرمان الشديد لديها مستويات أعلى من معدلات الجريمة مقارنة بتلك التي تعاني من حرمان متوسط ​​إلى منخفض. فيما يتعلق بالاختلافات الهيكلية بين الأحياء ذات اللون الأسود والأبيض التي تعاني من الحرمان الشديد ، كان للأحياء البيضاء معدلات جريمة أعلى من المعتاد مماثلة للأحياء السوداء. ووجدت الدراسة أيضًا أن جرائم الملكية كانت أقل وأن جرائم العنف كانت أعلى في الأحياء المحرومة من السود مقارنة بنظرائها من البيض. لاحظ # 160 و # 160 وجود قيود في الدراسة التي تضمنت استبعاد الإسكان العام ، ومستوى أسر الطبقة المتوسطة ، والقرب من المناطق المحرومة الأخرى ، فضلا عن الإبلاغ عن الجرائم والاختلافات في انتشار الشرطة.

قد ينتج عن المناطق المحرومة أيضًا المزيد من الضحايا. اكتشف & # 160 و & # 160 (1999) العلاقة بين الجريمة وتوزيع الأحياء السكنية المحرومة والمتوسطة الدخل والأثرياء في شمال غرب إنجلترا. وجدوا أن الطلب على خدمات الشرطة كان أعلى في وحول الأحياء المحرومة. قاموا أيضًا بفحص الضحايا ووجدوا أن الضحايا الذين يعيشون في المناطق المحرومة هم أكثر عرضة لأن يكونوا ضحية أقرب إلى المنزل ، وفي كثير من الأحيان في منطقتهم ، من الضحايا الذين يعيشون في المناطق الغنية. وأشار إلى أن العديد من اللصوص فضلوا اختيار الضحايا من المناطق الفقيرة بسبب زيادة احتمال حمل الضحية للنقود.

المتغير الأخير الذي يشمله البعد الاجتماعي هو البطالة. هناك طريقتان للنظر إلى هذا المتغير ، حسب مستوى البطالة وأنواع الوظائف التي يشغلها الحي. وقد تأثرت هذه المتغيرات بالتقدم التكنولوجي ، مما أدى إلى إزاحة الوظائف وتتطلب زيادة المهارات في العديد من القطاعات (، 1987). بالإضافة إلى ذلك ، أدت المنافسة الأجنبية مع قطاعي الصناعة والتصنيع إلى انخفاض العمالة (. ، 1987) ، خاصة في الولايات الشمالية والشمالية الشرقية ، حيث تقع مناطق الدراسة الخاصة بهذا البحث. (1987) لاحظ أن التغيرات في الاقتصاد ، مثل التحول من إنتاج السلع إلى إنتاج الخدمات ، ونقل الصناعات من مراكز المدن ، وتقسيم الأجور المرتفعة والمنخفضة ، والضعف في الاقتصاد ، والابتكارات التقنية ، كلها لها تأثير قوي على المناطق المحرومة ويمكن أن يؤدي إلى بطالة طويلة الأجل. (1987) أشار أيضًا إلى أن العمر عامل في الجريمة ، وأن المراهقين غير الملتحقين بالمدرسة والعاطلين عن العمل يؤثرون على التنظيم الاجتماعي.

هناك أبعاد أساسية تؤثر أيضًا على توظيف أولئك الذين يعيشون في المناطق المحرومة. . وجد (2000) أنه في عام 1990 ، كان الفصل المهني وعدم المساواة بين البيض والسود مهمين ، وأن المعدل يختلف في جميع أنحاء المدن. كما أثبتوا أن السود تم توظيفهم في وضع أقل بكثير ووظائف ذات دخل منخفض. كشفت الدراسة أيضًا أن عدم المساواة ارتفع مع وجود نسبة أكبر من السود في السكان. وجدوا أنه كلما زاد عدد السكان ، زاد عدد المهن التي توظف السود. ومع ذلك ، كانت هذه مناصب ذات مكانة أقل ومهارات أقل.

بحثت & # 160 (1980) في علاقة الجريمة بالتوظيف ومستويات المهنة المختلفة. لقد شعروا أن الاختصاصات الاقتصادية المختلفة & # 8217 و # التوزيعات المهنية & # 8217 ستخلق فرصًا ودوافع مختلفة في مدن مختلفة. ووجدوا أن معدل السرقة يرتفع مع زيادة حجم السكان ، وأن المعدل مرتبط ببطالة السود. وجدت دراسة أخرى ، تحليل عامل أجراه & # 160 (1974) ، أن السطو غير المسلح مرتبط بنسبة الرجال العاطلين عن العمل ، ونسبة النساء العاملات في وظائف الياقات الزرقاء.

قد يؤثر هيكل التوظيف العام للمجتمع على جرائم أخرى تؤثر بدورها على معدل الجريمة. في & # 8216 (2000) دراسة عن اللصوص النشطين لتجار المخدرات في سانت لويس ، أشار إلى أنه ، كمدينة من الصدأ ، ترسخ التدهور الحضري في المدينة الداخلية وسمح لأسواق المخدرات بالازدهار. وقد أدى هذا بدوره إلى توفير الكثير من الفرص للصوص الذين يبحثون عن الضحايا الذين لديهم نقود ومن غير المرجح أن يبلغوا الشرطة بالسرقة.

الفصل 4: & # 160 البيانات والطرق

4.1 & # 160 مصدر البيانات ووصفها

لتحقيق أهداف هذه الدراسة ، تم استخدام ثلاثة أنواع من البيانات. # 160 النوع الأول هو البيانات المتعلقة بجغرافيا ليدز. والثاني هو جميع مجموعات بيانات الجريمة. النوع الثالث هو بيانات التعداد. بعد ذلك ، سيتم تحديد مصادرها وسيتم وصف مجموعات البيانات الثلاث أيضًا. & # 160 & # 160 & # 160 & # 160

تستند جميع الخرائط المستخدمة في هذه الدراسة إلى البيانات المقدمة من مخطط حدود المملكة المتحدة وقاعدة البيانات المرجعية للتعليم والبحث (UKBORDERS) عبر مكتبة بيانات جامعة إدنبرة (EDINA) بدعم من مجلس البحوث الاقتصادية والاجتماعية (ESRC) و لجنة نظم المعلومات المشتركة (JISC) والمواد الحدودية المحمية بحقوق الطبع والنشر لشركة Crown ومكتب البريد واتحاد EDLINE.

توفر UKBORDERS مجموعات بيانات رقمية للحدود في المملكة المتحدة ، ومتاحة في العديد من تنسيقات نظام المعلومات الجغرافية (GIS) (MapInfo MIF / MID ، ArcView Shape ، Arc / Info Export والعديد غيرها) ، للمعلمين والباحثين في مجتمع التعليم العالي والتعليم الإضافي بالمملكة المتحدة التنزيل والاستخدام في عملهم. تتوافق المجموعة الرئيسية من الحدود المتاحة مع المستويات المختلفة لجغرافيا تعداد 2001 و 1991 والتي تم تصميمها لاستخدامها في التصور المكاني وتحليل إحصاءات التعداد (، 2007). ومع ذلك ، من أجل البحث عن الغرض من هذه الدراسة ، تم اختيار حدود التعداد وحدود الدوائر وحدود مناطق المخرجات في ليدز.

تم جمع بيانات جريمة ليدز بواسطة خدمة شرطة ليدز وقدمها الدكتور & # 160 والدكتور & # 160 من جامعة ليدز. تتوفر معلومات مفصلة عن الجرائم المرتكبة ، والإحالة الجغرافية الخاصة بهم ، والضحايا والجناة. إن إغلاق المعلومات عن الجريمة كما تم إبلاغ الشرطة به هو قاعدة البيانات الرئيسية التي تمكننا من دراسة الجغرافيا ومحددات الجريمة في ليدز. تم الحصول على أربع سنوات مالية من مجموعات بيانات الجريمة المسجلة خدمة شرطة ليدز. تمثل كل فترة مما يلي سنة مالية واحدة:

تم تصنيف الجرائم من قبل دائرة شرطة ليدز إلى 14 فئة. كما يتضح من الشكل 2 ، يمثل كل عمود نوعًا واحدًا من الجرائم ويمكن التعرف أيضًا على عدد الحالات التي حدثت في هذه الفئة. حدد كل سجل تقريرًا واحدًا عن نشاط إجرامي تم حفظه. كانت حقول البيانات المستخدمة لتحديد النقاط الساخنة مكانيًا هي تاريخ بدء الحدث ، والمرجع الجغرافي لموقع الحدث (الشرق والشمال) ونوع الجريمة ، التي حددت نوع الجريمة التي تم ارتكابها.

الشكل 2: يوضح الرسم البياني 14 نوعًا من الجرائم مصنفة بواسطة Leeds PoliceService ويظهر تهم كل نوع.

المشاكل المتعلقة بجودة بيانات الجريمة المسجلة ، من منظور جغرافي معروفة على نطاق واسع آل ، 2004). على سبيل المثال ، بعض البيانات ليس لها مرجع جغرافي والبعض الآخر يحتوي على أخطاء مرجعية جغرافية. لذلك ، من المهم فحص جودة بيانات الجريمة قبل استخدامها (و ، 2001). ومع ذلك ، تم تنظيف مجموعات البيانات هذه لإنتاج بيانات أكثر موثوقية جغرافيًا. تم القيام بذلك من قبل دائرة شرطة ليدز. وقد أدى ذلك إلى تحسين الدقة المكانية وموثوقية بيانات الجريمة إلى حد كبير. يوضح الجدول 2 المتغيرات في مجموعات بيانات الجريمة المسجلة.

الجدول 2: وصف المتغيرات المستخدمة في مجموعات بيانات الجريمة المسجلة


شاهد الفيديو: Create Maps with Vector Tiles. OpenLayers. Mapbox GL JS