أكثر

معنى الانضمام المكاني خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة؟

معنى الانضمام المكاني خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة؟


أنا أستخدم ArcGIS (ArcMap) 10.2 لتحديد الموقع النسبي لنقاط الأرض إلى منطقة منظمة. لقد قمت بتنزيل ملف طبقة (.lyr) يعرض المنطقة الخاضعة للتنظيم ، وأنا قادر على عرض هذه المعلومات مع بياناتي. ومع ذلك ، لا يمكنني استخدام البيانات الموجودة في (أو المشار إليها) في الطبقة التي تم تنزيلها ... أي لا يمكنني استخدام الربط المكاني ("خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة").

لمحاولة تحديد ما كان يحدث ، حاولت "فتح جدول السمات" لإلقاء نظرة على الميزات المحددة ، لكن أمر "فتح جدول السمات" لم يكن مرئيًا. أي عندما أنقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم الطبقة في جدول المحتويات ، لا أمتلك الخيارات العادية التي أقوم بها للميزات.

وبالتالي ، يبدو أنني غير قادر على استخدام هذه الطبقة كما أفعل مع مجموعة ميزات عادية. لماذا هذا ، وكيف يمكنني الاستمرار في استخدام هذه البيانات؟

لمعلوماتك: أنا مبتدئ نسبيًا في ArcGIS ، لذا ربما توجد مشكلات أساسية لا أواجهها؟

لقطة شاشة مباشرة قبل الخطأ وأخرى بعد الخطأ مباشرة


من لقطة الشاشة التي قدمتها ، من الواضح أنك قمت بالتصفح إلى ملف طبقة في محاولة لتوفير ميزات الهدف للانضمام المكاني.

إذا كان ملف الطبقة هذا ، كما هو مذكور في التعليقات ، يشير إلى خدمة خريطة الويب (WMS) ، فلن تتمكن من استخدامه مع الانضمام المكاني على الإطلاق.

ومع ذلك ، إذا كان يشير إلى فئة المعالم (بما في ذلك ملف الأشكال) ، فيجب أن تكون قادرًا إما على الاستعراض إلى فئة المعالم المصدر ، أو إضافة ملف الطبقة إلى خريطتك ثم سحب الطبقة (وليس ملف الطبقة) إلى Spatial أداة الانضمام.

إذا كان مصدر ملف الطبقة الخاص بك هو خدمة ميزات الويب (WFS) ، فإن الأمر يستحق تجربة نفس الأسلوب لأنني أعتقد أنه يجب أن يعمل إذا كان WFS يستخدم لغة توصيف الجغرافيا - ملف تعريف الميزات البسيطة (GML-SF) ولديك بيانات تم تثبيت إمكانية التشغيل البيني (دون الحاجة إلى ترخيص).


لقد تلقيت نفس الخطأ - كانت هناك مشكلة في استفساري. لقد نسيت أن أضيف مجال الهندسة. تمت إضافة المدى إلى الاستعلام وتم سحبه على ما يرام.

99٪ من الوقت الذي أحصل فيه على خطأ - هناك مشكلة في الاستعلام.


طبقة Keras المخصصة إلى خطأ قنوات الإدخال Conv2D ، خطأ في القيمة: عدد قنوات الإدخال لا يتطابق مع البعد المقابل للمرشح ، 50! = 3200

الشكل الناتج المطبوع من طبقة ncx2_1 ، أثناء إنشائه تتم طباعته كـ (؟ ، 50 ، 50 ، 50) ، عندما أطبع ncx2_1.shape وأيضًا المخرجات التي تم إرجاعها من وظيفة استدعاء طبقة الطبقة ([& lttf.Tensor 'normalized__correlation__layer_4 / Reshape_10000: 0 'shape = (؟،50، 50، 50) dtype = float32 & gt]). لكن ملخص النموذج يوضح ذلك على أنه (؟ ، 50 ، 50 ، 3200) عندما أقوم بإنشاء النموذج حتى تلك الطبقة فقط ، أي. النموذج = keras.models.Model (ip، ncx2_1)

عندما أقوم بإعادة تشكيل الطبقة باستخدام ncx2_1 = keras.layers.Reshape ((50 ، 50 ، 3200)) (ncx2_1) ، يمكنني إنشاء النموذج بنجاح ، ولكن عندما أحاول ملاءمة البيانات الموجودة عليه ، أحصل على:

هنا حجم الدفعة الخاص بي هو 50 ، لذلك بالنسبة للطبقة ذات المدخلات (B ، H ، W ، C) تبلغ (50،50،50،50) ، يجب أن يكون الحجم 6250000 ، بعقب لـ (50،50،50،3200) ) ، يجب أن يكون 400000000 ، مما يعني أن ناتج طبقة الارتباط المتبادل هو 50 قناة.

أنا إما أفسر هذا خطأ أو أنني ارتكبت خطأ في مكان ما أود أن أعرف عنه.

أنا أستخدم keras 2.1.2 مع tensorflow 1.13.1 (كان هذا هو الإصدار الذي تمت كتابة الطبقة المخصصة فيه وكنت أتلقى مشكلات أخرى مع أحدث إصدار)


نموذجي الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) ليس تلافيفي بالكامل لأنه غالبًا ما يحتوي على طبقات متصلة بالكامل أيضًا (التي لا تؤدي عملية الالتواء) ، وهي غنية بالمعلمات، بمعنى أن لديهم العديد من المعلمات (مقارنة بطبقات الالتفاف المكافئة) ، على الرغم من أنه يمكن أيضًا اعتبار الطبقات المتصلة بالكامل على أنها تلافيف مع نواة تغطي مناطق الإدخال بأكملها ، وهي الفكرة الرئيسية وراء تحويل CNN إلى FCN . شاهد مقطع الفيديو هذا بواسطة Andrew Ng الذي يشرح كيفية تحويل طبقة متصلة بالكامل إلى طبقة تلافيفية.

مثال على شبكة تلافيفية بالكامل هو يو نت (تسمى بهذه الطريقة بسبب شكلها U الذي يمكنك رؤيته من الرسم التوضيحي أدناه) ، وهي شبكة مشهورة تستخدم من أجل التجزئة الدلالية، أي تصنيف وحدات البكسل في الصورة بحيث ترتبط وحدات البكسل التي تنتمي إلى نفس الفئة (مثل شخص) بنفس التصنيف (أي شخص) ، ويعرف أيضًا باسم تصنيف البكسل (أو الكثافة).

التجزئة الدلالية

لذلك ، في التجزئة الدلالية ، تريد ربط تسمية بكل بكسل (أو قطعة صغيرة من البكسل) من صورة الإدخال. إليك توضيح أكثر إيحاءًا لشبكة عصبية تقوم بالتجزئة الدلالية.

تجزئة المثيل

هناك ايضا تجزئة المثيل، حيث تريد أيضًا التمييز بين مثيلات مختلفة من نفس الفئة (على سبيل المثال ، تريد التمييز بين شخصين في نفس الصورة عن طريق تصنيفهما بشكل مختلف). مثال على الشبكة العصبية المستخدمة للتجزئة على سبيل المثال هو قناع R-CNN. يصف منشور المدونة Segmentation: U-Net و Mask R-CNN والتطبيقات الطبية (2020) بقلم Rachel Draelos هاتين المشكلتين والشبكات بشكل جيد للغاية.

فيما يلي مثال على صورة تم فيها تسمية مثيلات نفس الفئة (أي شخص) بشكل مختلف (برتقالي وأزرق).

كل من التجزئة الدلالية والمثيلات كثيف مهام التصنيف (على وجه التحديد ، تندرج في فئة تجزئة الصورة) ، أي أنك تريد تصنيف كل بكسل أو العديد من التصحيحات الصغيرة من وحدات البكسل للصورة.


الكلمات الدالة

دونغ هو كيم هو أحد كبار الباحثين في معهد أبحاث الإلكترونيات والاتصالات (ETRI) في كوريا. تشمل اهتماماته البحثية الرئيسية قواعد البيانات الزمنية وقواعد البيانات الزمانية المكانية وأنظمة الوقت الحقيقي والبروتوكولات وأنظمة الوسائط المتعددة. حصل على البكالوريوس والماجستير والدكتوراه. في قسم علوم الكمبيوتر في جامعة تشونغبوك الوطنية. وهو عضو في IEEE Computer Society وكذلك ACM SIGMOD.

كيون هو ريو هو أستاذ في قسم علوم الكمبيوتر في جامعة تشونغبوك الوطنية. تشمل الاهتمامات البحثية الرئيسية قواعد البيانات الزمنية ، وقواعد البيانات الزمانية المكانية ، ونظام استرجاع معلومات قاعدة المعرفة ، والأنظمة القائمة على المعرفة وأنظمة الكائن. حصل على ماجستير ودكتوراه. في قسم الحاسوب في قسم الهندسة الإلكترونية في جامعة يونسي. شغل منصب باحث في جامعة أريزونا. وهو عضو في IEEE وكذلك ACM.

هونغ سو كيم هو عضو رئيسي في الطاقم الفني لمختبر كوريا لتكنولوجيا الوسائط المتعددة. تشمل مجالاته المثيرة للاهتمام نظام المعلومات اللوجستية ، والاتصالات عبر الأقمار الصناعية ، وقاعدة البيانات الزمانية المكانية وتطبيقاتها. حصل على ماجستير من جامعة يونسي في سيول.


معنى الانضمام المكاني خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة؟ - نظم المعلومات الجغرافية

تمثل البيانات المكانية خصائص الموقع الأساسية للأشياء الحقيقية أو المفاهيمية حيث ترتبط تلك الكائنات بالفضاء الحقيقي أو المفاهيمي الذي توجد فيه.


    يتضمن Oracle Spatial and Graph ، الذي يشار إليه غالبًا باسم Spatial and Graph ، ميزات متقدمة للبيانات المكانية والتحليل ولتطبيقات الرسوم البيانية المادية والمنطقية والشبكات والاجتماعية والدلالية.
    يدعم Spatial and Graph نموذج الكائن العلائقي لتمثيل الأشكال الهندسية. يخزن هذا النموذج هندسة كاملة في نوع البيانات المكانية الأصلية من Oracle لبيانات المتجه ، SDO_GEOMETRY.
    تم تصميم Oracle Spatial and Graph لجعل إدارة البيانات المكانية أسهل وأكثر طبيعية لمستخدمي التطبيقات التي تدعم الموقع وتطبيقات نظام المعلومات الجغرافية (GIS). بمجرد تخزين البيانات المكانية في قاعدة بيانات Oracle ، يمكن معالجتها بسهولة واسترجاعها وربطها بجميع البيانات الأخرى المخزنة في قاعدة البيانات.
    الهندسة عبارة عن سلسلة مرتبة من الرؤوس المتصلة بواسطة مقاطع مستقيمة أو أقواس دائرية.
    نموذج البيانات المكانية في Oracle Spatial and Graph عبارة عن بنية هرمية تتكون من عناصر وأشكال هندسية وطبقات. تتكون الطبقات من أشكال هندسية تتكون بدورها من عناصر.
    يستخدم الرسم البياني والمكاني نموذج استعلام من مستويين لحل الاستعلامات المكانية والصلات المكانية.
    يعد إدخال إمكانات الفهرسة المكانية في محرك قاعدة بيانات Oracle ميزة أساسية لمنتج Spatial and Graph.
    يستخدم Spatial و Graph عوامل تصفية ثانوية لتحديد العلاقة المكانية بين الكيانات في قاعدة البيانات. العلاقة المكانية مبنية على المواقع الهندسية.
    تتضمن واجهة برمجة التطبيقات (API) المكانية والرسمية PL / SQL العديد من المشغلين والعديد من الإجراءات والوظائف.
    لطالما كان لدى SQL وظائف مجمعة ، والتي تُستخدم لتجميع نتائج استعلام SQL.
    يدعم Oracle Spatial و Graph تخزين واسترجاع البيانات المكانية ثلاثية الأبعاد ، والتي يمكن أن تشمل النقاط والسحب النقطية (مجموعات النقاط) والخطوط والمضلعات والأسطح والمواد الصلبة.
    التكويد الجغرافي هو عملية تحويل جداول بيانات العنوان إلى عنوان موحد وموقع وربما بيانات أخرى.
    يتضمن Oracle Spatial and Graph مجموعة بيانات اسم المكان ، مع بيانات جغرافية هرمية من هنا ، والتي يمكنك تحميلها في قاعدة البيانات.
    يدعم Spatial and Graph استخدام كائنات GeoJSON لتخزين وفهرسة وإدارة البيانات الجغرافية بتنسيق JSON (JavaScript Object Notation).
    يدعم الرسم البياني المكاني والرسم البياني هندسيات منحنيات B-spline (NURBS) المنطقية غير المنتظمة.
    يوفر Oracle Spatial and Graph واجهة برمجة تطبيقات Java (API).
    أثناء التثبيت ، يقوم Spatial and Graph بإنشاء حسابات مستخدمين لها الحد الأدنى من الامتيازات اللازمة لأداء وظائفهم.
    يمكن أن تؤثر العديد من العوامل على أداء تطبيقات Oracle Spatial و Graph ، مثل استخدام تلميحات المحسن للتأثير على خطة تنفيذ الاستعلام.
    يتوافق Oracle Spatial and Graph مع مواصفات الميزات البسيطة Open Geospatial Consortium (OGC) 1.1.1 (المستند 99-049) ، بدءًا من إصدار Oracle Database 10 g (الإصدار 10.1.0.4).
    للتحقق من إصدار الرسم البياني والمكاني الذي تقوم بتشغيله ، استخدم وظيفة SDO_VERSION.
    لتسريع أداء العوامل المكانية ، يوصى بتمكين ميزة Vector Performance Accelerator (VPA) عن طريق تعيين معلمة نظام قاعدة البيانات SPATIAL_VECTOR_ACCELERATION على القيمة TRUE. (يُسمح باستخدام هذه الميزة ومعلمة النظام المرتبطة بها فقط من قبل مستخدمي Oracle Spatial و Graph المرخصين ، والقيمة الافتراضية للمعلمة هي FALSE.)
    إذا كان لديك جدول Oracle عادي بدون عمود SDO_GEOMETRY ، ولكن يحتوي على معلومات متعلقة بالموقع (مثل قيم خطوط الطول / العرض للنقاط) ، فيمكنك تمكين الجدول مكانيًا عن طريق إضافة عمود SDO_GEOMETRY واستخدام الموقع الحالي (والمستقبلي) المعلومات الموجودة في السجلات لتعبئة قيم العمود SDO_GEOMETRY.
    يمكن لمسؤولي قواعد البيانات (DBAs) استخدام إجراء MDSYS.MOVE_SDO لنقل جميع جداول بيانات تعريف Oracle Spatial و Graph إلى مساحة جدول مستهدفة محددة.
    يناقش هذا الموضوع بعض الإرشادات العامة التي تؤثر على مقدار مساحة تخزين القرص وطاقة وحدة المعالجة المركزية اللازمة للتطبيقات التي تستخدم Oracle Spatial و Graph.
    يحتوي الرسم البياني والمكاني على مجموعة من رسائل الخطأ.
    يوفر Oracle Spatial و Graph أمثلة يمكنك استخدامها لتعزيز تعلمك وإنشاء نماذج لترميز عمليات معينة.
    يكمل ملف README.txt المعلومات الموجودة في العديد من الأدلة.

1.1 ما المقصود بـ Oracle Spatial and Graph؟

يتضمن Oracle Spatial and Graph ، الذي يشار إليه غالبًا باسم Spatial and Graph ، ميزات متقدمة للبيانات المكانية والتحليل ولتطبيقات الرسوم البيانية المادية والمنطقية والشبكات والاجتماعية والدلالية.

توفر الميزات المكانية مخططًا ووظائف تسهل التخزين والاسترجاع والتحديث والاستعلام عن مجموعات الميزات المكانية في قاعدة بيانات Oracle. يتكون الرسم المكاني والرسمي مما يلي:

مخطط (MDSYS) يصف التخزين ، وبناء الجملة ، والدلالات لأنواع البيانات الهندسية المدعومة

آلية الفهرسة المكانية

المشغلون والوظائف والإجراءات الخاصة بتنفيذ استعلامات مجال الاهتمام واستعلامات الارتباط المكاني وعمليات التحليل المكاني الأخرى

وظائف وإجراءات عمليات المرافق والضبط

نموذج بيانات الهيكل للعمل مع البيانات المتعلقة بالعقد والحواف والوجوه في هيكل (موصوف في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology و Network Data Model Graph Developer's Guide).

نموذج بيانات الشبكة لتمثيل القدرات أو الكائنات التي تم نمذجتها كعقد وروابط (رؤوس وحواف) في رسم بياني (موصوف في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology و Network Data Model Graph Developer's Guide).

GeoRaster ، وهي ميزة تتيح لك تخزين بيانات GeoRaster وفهرستها والاستعلام عنها وتحليلها وتسليمها ، أي الصورة النقطية والبيانات الشبكية والبيانات الوصفية المرتبطة بها (الموضحة في Oracle Spatial و Graph GeoRaster Developer Guide).

المكون المكاني للميزة المكانية هو التمثيل الهندسي لشكلها في بعض مساحة إحداثيات. يشار إلى هذا باسم هندستها.

لا تقم بتعديل أية حزم أو جداول أو كائنات أخرى ضمن مخطط MDSYS. (الاستثناء الوحيد هو إذا كنت بحاجة إلى إنشاء نظام مرجعي للإحداثيات محدد من قبل المستخدم ، كما هو موضح في إنشاء نظام مرجعي للإحداثيات معرّف من قبل المستخدم.)

1.2 نموذج العلاقة الكائن

يدعم Spatial and Graph نموذج الكائن العلائقي لتمثيل الأشكال الهندسية. يخزن هذا النموذج هندسة كاملة في نوع البيانات المكانية الأصلية من Oracle لبيانات المتجه ، SDO_GEOMETRY.

يمكن أن يحتوي جدول Oracle على عمود SDO_GEOMETRY واحد أو أكثر. يتوافق نموذج الكائن العلائقي مع تطبيق "SQL مع أنواع الهندسة" لجداول الميزات المكانية في مواصفات Open GIS ODBC / SQL للميزات الجغرافية المكانية.

تشمل الفوائد التي يوفرها نموذج الكائن العلائقي ما يلي:

دعم العديد من أنواع الأشكال الهندسية ، بما في ذلك الأقواس والدوائر والمضلعات المركبة وسلاسل الخطوط المركبة والمستطيلات المحسّنة

سهولة الاستخدام في إنشاء الفهارس وصيانتها وإجراء الاستعلامات المكانية

صيانة الفهرس بواسطة قاعدة بيانات Oracle

تم تصميم الأشكال الهندسية في عمود واحد

1.3 مقدمة في البيانات المكانية

تم تصميم Oracle Spatial and Graph لجعل إدارة البيانات المكانية أسهل وأكثر طبيعية لمستخدمي التطبيقات التي تدعم الموقع وتطبيقات نظام المعلومات الجغرافية (GIS). بمجرد تخزين البيانات المكانية في قاعدة بيانات Oracle ، يمكن معالجتها بسهولة واسترجاعها وربطها بجميع البيانات الأخرى المخزنة في قاعدة البيانات.

يمكن رؤية مثال شائع للبيانات المكانية في خريطة الطريق. خريطة الطريق هي كائن ثنائي الأبعاد يحتوي على نقاط وخطوط ومضلعات يمكن أن تمثل المدن والطرق والحدود السياسية مثل الولايات أو المقاطعات. خريطة الطريق هي تصور للمعلومات الجغرافية. يتم عرض مواقع المدن والطرق والحدود السياسية الموجودة على سطح الأرض على شاشة ثنائية الأبعاد أو قطعة من الورق ، مع الحفاظ على المواضع النسبية والمسافات النسبية للأشياء المعروضة.

البيانات التي تشير إلى موقع الأرض (مثل خط الطول وخط العرض) لهذه الكائنات المعروضة هي البيانات المكانية. عندما يتم تقديم الخريطة ، يتم استخدام هذه البيانات المكانية لعرض مواقع الكائنات على قطعة ورق ثنائية الأبعاد. غالبًا ما يتم استخدام نظام المعلومات الجغرافية (GIS) لتخزين واسترداد وتقديم هذه البيانات المكانية النسبية للأرض.

تتضمن أنواع البيانات المكانية (بخلاف بيانات GIS) التي يمكن تخزينها باستخدام Spatial and Graph بيانات من أنظمة التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) والتصنيع بمساعدة الكمبيوتر (CAM). بدلاً من العمل على كائنات على نطاق جغرافي ، تعمل أنظمة CAD / CAM على نطاق أصغر ، مثل محرك السيارة أو لوحات الدوائر المطبوعة.

الاختلافات بين هذه الأنظمة في حجم ودقة البيانات ، وليس تعقيد البيانات. قد تتضمن جميع الأنظمة نفس عدد نقاط البيانات. على نطاق جغرافي ، يمكن أن يختلف موقع الجسر بمقدار بضعة أعشار من البوصة دون التسبب في أي مشاكل ملحوظة لمنشئي الطرق ، بينما إذا كان قطر مكابس المحرك متوقفًا عن بضعة أعشار من البوصة ، فسيقوم المحرك لا تعمل.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن تعقيد البيانات مستقل عن المقياس المطلق للمنطقة التي يتم تمثيلها. على سبيل المثال ، من المحتمل أن تحتوي لوحة الدوائر المطبوعة على عدة آلاف من الأشياء المحفورة على سطحها ، وتحتوي في مساحتها الصغيرة على معلومات قد تكون أكثر تعقيدًا من التفاصيل الموضحة في مخططات منشئ الطريق.

تقوم جميع هذه التطبيقات بتخزين أو استرداد أو تحديث أو الاستعلام عن بعض مجموعات الميزات التي لها سمات غير مكانية وغير مكانية. أمثلة على السمات غير المكانية هي الاسم ، ونوع التربة ، وتصنيف استخدام الأراضي ، ورقم الجزء. السمة المكانية هي هندسة إحداثيات ، أو تمثيل متجه لشكل المعلم.

1.4 أنواع الهندسة

الهندسة عبارة عن سلسلة مرتبة من الرؤوس المتصلة بواسطة مقاطع مستقيمة أو أقواس دائرية.

يتم تحديد دلالات الهندسة حسب نوعها. يدعم الشكل المكاني والرسمي عدة أنواع بدائية ، وهندسات تتكون من مجموعات من هذه الأنواع ، بما في ذلك ثنائية الأبعاد:

مجموعات النقاط والنقاط

سلاسل خط القوس (يتم إنشاء جميع الأقواس كأقواس دائرية.)

النقاط ثنائية الأبعاد عبارة عن عناصر تتكون من إحداثيين ، X و Y ، غالبًا ما يقابلان خط الطول وخط العرض. تتكون السلاسل الخطية من زوج واحد أو أكثر من النقاط التي تحدد مقاطع الخط. تتكون المضلعات من سلاسل خطية متصلة تشكل حلقة مغلقة ، وتكون منطقة المضلع ضمنية. على سبيل المثال ، قد تمثل نقطة موقع مبنى ، وقد تمثل سلسلة الخط طريقًا أو مسار رحلة ، وقد يمثل المضلع ولاية أو مدينة أو منطقة تقسيم أو كتلة مدينة.

المضلعات المتقاطعة ذاتيًا غير مدعومة ، على الرغم من دعم سلاسل الخطوط المتقاطعة ذاتيًا. إذا تقاطعت سلسلة خطية مع نفسها ، فلن تصبح مضلعًا. لا تحتوي سلسلة خط العبور الذاتي على أي منطقة ضمنية.

يوضح الشكل التالي الأنواع الهندسية.

شكل 1-1 الأنواع الهندسية

يدعم Spatial and Graph أيضًا تخزين وفهرسة الأنواع الهندسية ثلاثية الأبعاد ورباعية الأبعاد ، حيث يتم استخدام ثلاثة أو أربعة إحداثيات لتحديد كل رأس من الكائن الذي يتم تحديده. للحصول على معلومات حول دعم الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد ، راجع الكائنات المكانية ثلاثية الأبعاد.

1.5 نموذج البيانات

نموذج البيانات المكانية في Oracle Spatial and Graph عبارة عن بنية هرمية تتكون من عناصر وأشكال هندسية وطبقات. تتكون الطبقات من أشكال هندسية تتكون بدورها من عناصر.

1.5.1 العنصر

العنصر هو لبنة البناء الأساسية للهندسة. أنواع العناصر المكانية المدعومة هي النقاط وسلاسل الخطوط والمضلعات. على سبيل المثال ، قد تمثل العناصر مجموعات النجوم النجمية (مجموعات النقاط) والطرق (سلاسل الخطوط) وحدود المقاطعات (المضلعات). يتم تخزين كل إحداثيات في عنصر ما كزوج X ، Y.تعتبر الحلقة الخارجية والصفر أو أكثر من الحلقات الداخلية (الثقوب) لمضلع معقد عنصرًا واحدًا.

تتكون بيانات النقطة من إحداثي واحد. تتكون بيانات الخط من إحداثيين يمثلان مقطعًا خطيًا للعنصر. تتكون بيانات المضلع من قيم زوج الإحداثيات ، زوج رأس واحد لكل مقطع خط في المضلع. يتم تحديد الإحداثيات بالترتيب حول المضلع (عكس اتجاه عقارب الساعة لحلقة مضلع خارجية ، في اتجاه عقارب الساعة لحلقة مضلع داخلية).

1.5.2 الهندسة

الهندسة (أو كائن هندسي) هو تمثيل لميزة مكانية ، على غرار مجموعة مرتبة من العناصر البدائية. يمكن أن تتكون الهندسة من عنصر واحد ، وهو مثيل لأحد الأنواع الأولية المدعومة ، أو مجموعة متجانسة أو غير متجانسة من العناصر. متعدد الأضلاع ، مثل الذي يستخدم لتمثيل مجموعة من الجزر ، هو مجموعة متجانسة. المجموعة غير المتجانسة هي المجموعة التي تكون فيها العناصر من أنواع مختلفة ، على سبيل المثال ، نقطة ومضلع.

مثال على الهندسة قد يصف الأرض القابلة للبناء في المدينة. يمكن تمثيل هذا على شكل مضلع به ثقوب حيث تمنع المياه أو تقسيم المناطق البناء.

1.5.3 طبقة

الطبقة عبارة عن مجموعة من الأشكال الهندسية لها نفس مجموعة البيانات الجدولية. على سبيل المثال ، قد تتضمن إحدى الطبقات في نظام المعلومات الجغرافية ميزات طبوغرافية ، بينما تصف طبقة أخرى الكثافة السكانية ، وتصف الطبقة الثالثة شبكة الطرق والجسور في المنطقة (الخطوط والنقاط). يتم تخزين الأشكال الهندسية والفهرس المكاني المرتبط لكل طبقة في قاعدة البيانات في جداول قياسية.

1.5.4 نظام الإحداثيات

نظام الإحداثيات (يسمى أيضًا نظام الإسناد المكاني) هو وسيلة لتعيين إحداثيات إلى موقع وإنشاء علاقات بين مجموعات من هذه الإحداثيات. إنه يمكّن من تفسير مجموعة من الإحداثيات كتمثيل لموقع ما في فضاء العالم الحقيقي.

أي بيانات مكانية لها نظام إحداثي مرتبط بها. يمكن الإشارة إلى نظام الإحداثيات جغرافيًا (يتعلق بتمثيل محدد للأرض) أو لا يتم تحديده جغرافيًا (أي ديكارتي ، ولا يرتبط بتمثيل محدد للأرض). إذا كان نظام الإحداثيات مؤثرًا جغرافيًا ، فإنه يحتوي على وحدة قياس افتراضية (مثل الأمتار) مرتبطة به ، ولكن يمكنك جعل Spatial و Graph يعرض النتائج تلقائيًا في وحدة أخرى محددة (مثل الأميال).

يمكن ربط البيانات المكانية بنظام إحداثيات ديكارتي أو جيوديسي (جغرافي) أو متوقّع أو محلي:

الإحداثيات الديكارتية هي إحداثيات تقيس موضع نقطة من أصل محدد على طول المحاور المتعامدة في الفضاء ثنائي الأبعاد أو ثلاثي الأبعاد.

إذا لم يكن نظام الإحداثيات مرتبطًا بشكل صريح بالهندسة ، فيُفترض وجود نظام إحداثيات ديكارت.

الإحداثيات الجيوديسية (تسمى أحيانًا الإحداثيات الجغرافية) هي إحداثيات زاوية (خطوط الطول والعرض) ، وترتبط ارتباطًا وثيقًا بالإحداثيات القطبية الكروية ، ويتم تحديدها بالنسبة إلى مسند جيوديسي أرضي معين. (المرجع الجيوديسي هو وسيلة لتمثيل شكل الأرض وهو المرجع لنظام الإحداثيات الجيوديسية.)

الإحداثيات المسقطة هي إحداثيات ديكارتية مستوية تنتج عن إجراء رسم خرائط رياضي من نقطة على سطح الأرض إلى مستوى. هناك العديد من هذه التعيينات الرياضية ، كل منها يستخدم لغرض معين.

الإحداثيات المحلية هي إحداثيات ديكارتية في نظام إحداثيات غير أرضي (غير مؤثر جغرافيًا). غالبًا ما تُستخدم أنظمة الإحداثيات المحلية لتطبيقات CAD والاستطلاعات المحلية.

عند إجراء عمليات على الأشكال الهندسية ، يستخدم Spatial and Graph إما نموذجًا حسابيًا ديكارتيًا أو منحنيًا ، بما يتناسب مع نظام الإحداثيات المرتبط بالبيانات المكانية.

مواضيع ذات صلة

1.5.5 التسامح

يستخدم التسامح لربط مستوى الدقة بالبيانات المكانية. يعكس التسامح المسافة التي يمكن أن تفصل بين نقطتين ولا تزال تعتبر نفسها (على سبيل المثال ، لاستيعاب أخطاء التقريب). يجب أن تكون قيمة التفاوت عددًا موجبًا أكبر من الصفر. تعتمد أهمية القيمة على ما إذا كانت البيانات المكانية مرتبطة بنظام إحداثيات جيوديسي أم لا. (تم وصف الجيوديسية والأنواع الأخرى من أنظمة الإحداثيات في نظام الإحداثيات.)

بالنسبة للبيانات الجيوديسية (مثل البيانات المحددة بواسطة إحداثيات خطوط الطول وخطوط العرض) ، فإن قيمة التفاوت هي عدد الأمتار. على سبيل المثال ، تشير قيمة التفاوت البالغة 10 إلى تفاوت قدره 10 أمتار. يجب أن تكون قيمة التفاوت المسموح بها للبيانات الجيوديسية 0.05 (5 سنتيمترات) أو أكثر. يستخدم Spatial and Graph 0.05 كقيمة تفاوت للبيانات الجيوديسية إذا حددت قيمة أصغر مع الوظائف التالية: SDO_GEOM.RELATE و SDO_GEOM.SDO_DIFFERENCE و SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION و SDO_GEOM.SDO_UNION و SDO_GEOM. عند التسامح 0.05.

بالنسبة للبيانات غير الجيوديسية ، فإن قيمة التفاوت هي عدد من الوحدات المرتبطة بنظام الإحداثيات المرتبط بالبيانات. على سبيل المثال ، إذا كانت وحدة القياس هي الأميال ، فإن قيمة التفاوت 0.005 تشير إلى تفاوت قدره 0.005 (أي 1/200) ميل (26 قدمًا أو 7.9 مترًا تقريبًا) ، وقيمة التفاوت 2 تشير إلى تفاوت 2 اميال.

في كلتا الحالتين ، كلما كانت قيمة التفاوت أصغر ، زادت الدقة التي يجب إقرانها بالبيانات.

بالنسبة للبيانات الجيوديسية والمتوقعة ، يجب أن تكون قيمة التفاوت أقل من 10. بالإضافة إلى ذلك ، تأكد من أن الأشكال الهندسية صالحة عند التفاوت المحدد.

بالنسبة إلى الأشكال الهندسية التي تحتوي على 16 رقمًا أو أكثر من الدقة ، قد تؤدي العمليات المنطقية المكانية والرسمية (مثل SDO_GEOM.SDO_UNION و SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION) والدالة SDO_GEOM.RELATE إلى نتائج غير متسقة بسبب فقدان الدقة في حساب الفاصلة العائمة. يتم حساب عدد أرقام الدقة كما في المثال التالي: إذا تم تعيين التفاوت على 0.0000000005 وكانت الإحداثيات تحتوي على 6 أرقام على يسار العلامة العشرية (على سبيل المثال ، 123456.4321) ، تكون الدقة 10 + 6 أرقام (16). في مثل هذه الحالات ، من الأفضل استخدام قيمة تفاوت أكبر (عدد أقل من الأصفار البادئة بعد العلامة العشرية) للحصول على نتائج متسقة باستخدام العمليات المكانية.

تميل عمليات الفاصلة العائمة إلى فقدان الدقة عندما يكون عدد الأرقام المستخدمة في الحساب أكثر من 15 ، لذا تأكد من أن عدد الأرقام المحددة للحسابات أقل من 15. على سبيل المثال ، إذا كان الرقم هو 123456.789 والتفاوت هو 10E- 10 ، فهذا يعني بشكل فعال 16 (10 + 6) رقمًا من الدقة ، وهو أكثر من الـ 15 الموصى بها.

يتم تحديد قيمة التفاوت في حالتين:

في تعريف بيانات تعريف الهندسة للطبقة

كمعامل إدخال لوظائف معينة

مواضيع ذات صلة

1.5.5.1 التسامح في البيانات الوصفية الهندسية للطبقة

تتضمن معلومات الأبعاد الخاصة بالطبقة قيمة التفاوت. على وجه التحديد ، يشتمل عمود DIMINFO (الموضح في DIMINFO) لطرق العرض xxx_SDO_GEOM_METADATA على قيمة SDO_TOLERANCE لكل بُعد ، ويجب أن تكون القيمة هي نفسها لكل بُعد.

إذا قبلت دالة معلمة تفاوت اختيارية وكانت هذه المعلمة خالية أو لم يتم تحديدها ، فسيتم استخدام قيمة SDO_TOLERANCE للطبقة. باستخدام البيانات غير الجيوديسية من المثال في مثال بسيط: إدراج البيانات المكانية وفهرستها والاستعلام عنها ، فإن المسافة الفعلية بين الأشكال الهندسية cola_b و cola_d هي 0.846049894. إذا كان الاستعلام يستخدم الدالة SDO_GEOM.SDO_DISTANCE لإرجاع المسافة بين cola_b و cola_d ولم يحدد قيمة معلمة تفاوت ، فإن النتيجة تعتمد على قيمة SDO_TOLERANCE للطبقة. فمثلا:

إذا كانت قيمة SDO_TOLERANCE للطبقة 0.005 ، فإن هذا الاستعلام يُرجع 846049894.

إذا كانت قيمة SDO_TOLERANCE للطبقة 0.5 ، فإن هذا الاستعلام يُرجع 0.

تحدث النتيجة الصفرية لأن Spatial and Graph يبني أولاً مخزنًا مؤقتًا وهميًا لقيمة التسامح (0.5) حول كل هندسة يجب أخذها في الاعتبار ، وتتداخل المخازن المؤقتة حول cola_b و cola_d في هذه الحالة. (إذا كان للشكلتين الهندسيتين قيد النظر قيم تفاوت مختلفة ، فسيتم استخدام القيمة الأعلى للمخزن المؤقت التخيلي.)

لذلك ، يمكنك اتباع أي من الطريقتين في تحديد قيمة SDO_TOLERANCE للطبقة:

يمكن أن تعكس القيمة المستوى المطلوب من الدقة في الاستعلامات الخاصة بالمسافات بين الكائنات. على سبيل المثال ، إذا كان يجب اعتبار شكلين هندسيين غير جيوديسيين بمسافة 0.8 وحدة منفصلة ، فحدد قيمة SDO_TOLERANCE صغيرة مثل 0.05 أو أصغر.

يمكن أن تعكس القيمة دقة القيم المرتبطة بالأشكال الهندسية في الطبقة. على سبيل المثال ، إذا تم تعريف جميع الأشكال الهندسية في طبقة غير جيوديسية باستخدام أعداد صحيحة وإذا كان لا ينبغي اعتبار كائنين متباعدين بمسافة 0.8 وحدة على أنهما منفصلان ، فإن قيمة SDO_TOLERANCE البالغة 0.5 تكون مناسبة. للحصول على دقة أكبر في أي استعلام ، يجب تجاوز الإعداد الافتراضي من خلال تحديد معامل التفاوت.

مع البيانات غير الجيوديسية ، فإن المبدأ التوجيهي الذي يجب اتباعه في معظم حالات الحالة الثانية (دقة قيم الأشكال الهندسية في الطبقة) هو: الحصول على أعلى مستوى من الدقة في التعريفات الهندسية ، واستخدام 0.5 في المستوى التالي كقيمة SDO_TOLERANCE. على سبيل المثال ، إذا تم تعريف الأشكال الهندسية باستخدام الأعداد الصحيحة (كما في المثال المبسط في مثال بسيط: إدراج البيانات المكانية وفهرستها والاستعلام عنها) ، فإن القيمة المناسبة هي 0.5 ومع ذلك ، إذا تم تعريف الأشكال الهندسية باستخدام أرقام تصل إلى أربعة مواضع عشرية (على سبيل المثال ، 31.2587) ، القيمة المناسبة هي 0.00005.

لا ينبغي استخدام هذا المبدأ التوجيهي إذا كانت الأشكال الهندسية تتضمن أي مضلعات ضيقة جدًا في أي نقطة بحيث تكون المسافة بين الجوانب المتقابلة أقل من قيمة التفاوت المقترحة. تأكد من أن قيمة التفاوت أقل من أقصر مسافة بين أي جانبين في أي مضلع.

علاوة على ذلك ، إذا واجهت أخطاء "هندسية غير صالحة" مع الأشكال الهندسية المدرجة أو المحدثة ، وإذا كانت الأشكال الهندسية صحيحة بالفعل ، ففكر في زيادة دقة قيمة التفاوت (على سبيل المثال ، تغيير 0.00005 إلى 0.000005).

1.5.5.2 التسامح كمعامل إدخال

تقبل العديد من الوظائف المكانية معلمة تفاوت ، (إذا تم تحديدها) تتجاوز قيمة التفاوت الافتراضية للطبقة (الموضحة في Tolerance في Geometry Metadata للطبقة). إذا كانت المسافة بين نقطتين أقل من أو تساوي قيمة التفاوت ، فإن المكاني والرسم البياني يعتبران النقطتين نقطة واحدة. وبالتالي ، فإن التسامح عادة ما يكون انعكاسًا لمدى دقة أو دقة المستخدمين في إدراك بياناتهم المكانية.

على سبيل المثال ، افترض أنك تريد معرفة المطاعم التي تقع في نطاق 5 كيلومترات من منزلك. افترض أيضًا أن Maria's Pizzeria على بعد 5.1 كيلومتر من منزلك. إذا كانت البيانات المكانية تحتوي على نظام إحداثيات جيوديسي وإذا سألت ، ابحث عن جميع المطاعم في نطاق 5 كيلومترات واستخدم تفاوتًا قدره 100 (أو أكبر ، مثل 500) ، فسيتم تضمين Maria's Pizzeria ، لأن 5.1 كيلومتر (5100 متر) ضمن 100 متر 5 كيلومترات (5000 متر). ومع ذلك ، إذا حددت درجة تفاوت أقل من 100 (مثل 50) ، فلن يتم تضمين Maria's Pizzeria.

عادةً ما تكون قيم التسامح للوظائف المكانية صغيرة جدًا ، على الرغم من أن أفضل قيمة في كل حالة تعتمد على أنواع التطبيقات التي تستخدم البيانات أو ستستخدمها. راجع أيضًا إرشادات التسامح في Tolerance في Geometry Metadata للطبقة ، وتأكد من أن جميع هندسة الإدخال صحيحة. (قد لا تعمل الوظائف المكانية بالشكل المتوقع إذا كانت البيانات الهندسية غير صحيحة.)

إذا كنت تريد صراحةً استخدام قيمة التفاوت من مصفوفة معلومات الأبعاد لطبقة الهندسة ، وإذا كان لبرنامج فرعي تنسيقات منفصلة ذات تفاوت (أو tol) ومعلمات باهتة ، فاستخدم التنسيق مع خافت. في المثال التالي ، تستخدم العبارة الأولى قيمة التفاوت من مصفوفة معلومات الأبعاد ، وتحدد العبارة الثانية قيمة التفاوت الرقمي (0.005):

1.6 نموذج الاستعلام

يستخدم الرسم البياني والمكاني نموذج استعلام من مستويين لحل الاستعلامات المكانية والصلات المكانية.

يستخدم المصطلح للإشارة إلى إجراء عمليتين منفصلتين لحل الاستعلامات. ينتج عن ناتج العمليتين المشتركتين مجموعة النتائج الدقيقة.

يشار إلى العمليتين باسم عمليات التصفية الأولية والثانوية.

يسمح المرشح الأساسي بالاختيار السريع لسجلات المرشح لتمريرها إلى المرشح الثانوي. يقارن المرشح الأساسي التقريبات الهندسية لتقليل تعقيد الحساب ويعتبر مرشحًا منخفض التكلفة. نظرًا لأن المرشح الأساسي يقارن التقريبات الهندسية ، فإنه يُرجع مجموعة شاملة من مجموعة النتائج الدقيقة.

يطبق المرشح الثانوي حسابات دقيقة على الأشكال الهندسية التي تنتج من المرشح الأساسي. ينتج عن المرشح الثانوي إجابة دقيقة للاستعلام المكاني. تعتبر عملية التصفية الثانوية مكلفة من الناحية الحسابية ، ولكن يتم تطبيقها فقط على نتائج التصفية الأولية ، وليس على مجموعة البيانات بأكملها.

يوضح الشكل 1-2 العلاقة بين المرشحات الأساسية والثانوية.

كما هو مبين في الشكل 1-2 ، فإن عملية التصفية الأولية على مجموعة بيانات إدخال كبيرة تنتج مجموعة مرشحة أصغر ، والتي تحتوي على الأقل على مجموعة النتائج الدقيقة وقد تحتوي على المزيد من السجلات. ينتج عن عملية المرشح الثانوي على مجموعة المرشحين الأصغر مجموعة النتائج الدقيقة.

يستخدم Spatial and Graph فهرسًا مكانيًا لتنفيذ المرشح الأساسي. لا يتطلب الرسم المكاني والرسماني استخدام كل من المرشحات الأساسية والثانوية. في بعض الحالات ، يكفي استخدام المرشح الأساسي فقط. على سبيل المثال ، تستعلم ميزة التكبير / التصغير في تطبيق الخرائط عن البيانات التي لها أي تفاعل مع مستطيل يمثل الحدود المرئية. يقوم عامل التصفية الأساسي بإرجاع مجموعة شاملة من الاستعلام بسرعة كبيرة. يمكن لتطبيق التعيين بعد ذلك تطبيق إجراءات القطع لعرض المنطقة المستهدفة.

الغرض من المرشح الأساسي هو إنشاء مجموعة فرعية من البيانات بسرعة وتقليل عبء المعالجة على المرشح الثانوي. لذلك ، يجب أن يكون المرشح الأساسي فعالاً (أي انتقائي وسريع) قدر الإمكان. يتم تحديد ذلك من خلال خصائص الفهرس المكاني على البيانات.

مواضيع ذات صلة

1.7 فهرسة البيانات المكانية

يعد إدخال إمكانات الفهرسة المكانية في محرك قاعدة بيانات Oracle ميزة أساسية لمنتج Spatial and Graph.

يوفر الفهرس المكاني ، مثل أي فهرس آخر ، آلية لتقييد عمليات البحث ، ولكن في هذه الحالة ، تعتمد الآلية على معايير مكانية مثل التقاطع والاحتواء. الفهرس المكاني ضروري من أجل:

البحث عن كائنات داخل مساحة بيانات مفهرسة تتفاعل مع نقطة معينة أو منطقة اهتمام (استعلام نافذة)

ابحث عن أزواج من الكائنات من داخل مساحتي بيانات مفهرستين تتفاعل مكانيًا مع بعضها البعض (صلة مكانية)

اختبار الفهارس المكانية مع العديد من أعباء العمل والمشغلين مستمر ، وسيتم توثيق النتائج والتوصيات بمجرد توفرها.

توضح الأقسام التالية المفاهيم والخيارات المرتبطة بفهرسة R-tree.

1.7.1 فهرسة R-Tree

يمكن لمؤشر R-tree المكاني فهرسة البيانات المكانية حتى أربعة أبعاد. يقارب فهرس R-tree كل هندسة من خلال مستطيل واحد يرفق الحد الأدنى للهندسة (يسمى الحد الأدنى لمستطيل الإحاطة ، أو MBR) ، كما هو موضح في الشكل 1-3.

الشكل 1-3 MBR أرفق هندسة

بالنسبة لطبقة من الأشكال الهندسية ، يتكون فهرس شجرة R من فهرس هرمي على MBRs للأشكال الهندسية في الطبقة ، كما هو موضح في الشكل 1-4.

الشكل 1-4 مؤشر R-Tree الهرمي على MBRs

من 1 إلى 9 أشكال هندسية في طبقة.

a و b و c و d هي العقد الورقية لمؤشر R-tree ، وتحتوي على الحد الأدنى من المستطيلات المحيطية للأشكال الهندسية ، جنبًا إلى جنب مع مؤشرات إلى الأشكال الهندسية. على سبيل المثال ، يحتوي a على MBR للشكل الهندسي 1 و 2 ، ويحتوي b على MBR للشكل الهندسي 3 و 4 ، وهكذا.

يحتوي A على MBR لـ a و b ، ويحتوي B على MBR لـ c و d.

يحتوي الجذر على MBR لـ A و B (أي المنطقة الموضحة بالكامل).

يتم تخزين فهرس R-tree في جدول الفهرس المكاني (SDO_INDEX_TABLE في طريقة العرض USER_SDO_INDEX_METADATA ، الموصوفة في الهياكل المرتبطة بالفهرس المكاني). يحتفظ فهرس R-tree أيضًا بكائن تسلسل (SDO_RTREE_SEQ_NAME في عرض USER_SDO_INDEX_METADATA) لضمان إمكانية إجراء التحديثات المتزامنة بواسطة المستخدمين المتزامنين للفهرس.

1.7.2 جودة شجرة R

قد يؤدي عدد كبير من عمليات الإدراج والحذف التي تؤثر على فهرس R-tree إلى تدهور جودة بنية R-tree ، مما قد يؤثر سلبًا على أداء الاستعلام.

R- الشجرة هي هيكل شجرة هرمي مع عقد على ارتفاعات مختلفة من الشجرة. يتناسب أداء بنية فهرس R-tree للاستعلامات تقريبًا مع مساحة ومحيط عقد الفهرس لشجرة R. تمثل المنطقة المغطاة في المستوى 0 المساحة التي يشغلها الحد الأدنى من المستطيلات الإحاطة لهندسة البيانات ، وتشير المنطقة عند المستوى 1 إلى المنطقة التي تغطيها عُقد R على مستوى الورقة ، وهكذا. يمكن أن تتغير النسبة الأصلية للمنطقة الموجودة في الجذر (المستوى الأعلى) إلى المنطقة عند المستوى 0 بمرور الوقت بناءً على تحديثات الجدول وإذا كان هناك تدهور في هذه النسبة (أي إذا زادت بشكل كبير) ، فأعد بناء الفهرس قد يساعد في أداء الاستعلامات.

إذا تدهور أداء عمليات SDO_FILTER ، وإذا كان هناك عدد كبير من عمليات الإدراج أو التحديث أو الحذف التي تؤثر على الأشكال الهندسية ، فقد يكون تدهور الأداء بسبب تدهور جودة فهرس R-tree المرتبط.

لإعادة إنشاء فهرس R- شجرة ، استخدم عبارة ALTER INDEX REBUILD.

1.8 العلاقات المكانية والتصفية

يستخدم Spatial و Graph عوامل تصفية ثانوية لتحديد العلاقة المكانية بين الكيانات في قاعدة البيانات. العلاقة المكانية مبنية على المواقع الهندسية.

تستند العلاقات المكانية الأكثر شيوعًا إلى الهيكل والمسافة. على سبيل المثال ، تتكون حدود المنطقة من مجموعة من المنحنيات التي تفصل المنطقة عن باقي مساحة الإحداثيات. يتكون الجزء الداخلي للمنطقة من جميع النقاط الموجودة في المنطقة غير الواقعة على حدودها. بالنظر إلى ذلك ، يُقال إن منطقتين متجاورتين إذا كانتا تشتركان في جزء من الحدود ولكنهما لا تشتركان في أي نقاط داخلهما.

المسافة بين جسمين مكانيين هي الحد الأدنى للمسافة بين أي نقطة بداخلهما. يقال أن كائنين يقعان على مسافة معينة من بعضهما البعض إذا كانت المسافة بينهما أقل من المسافة المحددة.

لتحديد العلاقات المكانية ، يحتوي Spatial and Graph على عدة طرق تصفية ثانوية:

يقوم عامل التشغيل SDO_RELATE بتقييم المعايير الطوبولوجية.

يحدد عامل التشغيل SDO_WITHIN_DISTANCE ما إذا كان هناك جسمان مكانيان يقعان ضمن مسافة محددة من بعضهما البعض.

يحدد عامل التشغيل SDO_NN أقرب الجيران لكائن مكاني.

يقوم عامل التشغيل SDO_RELATE بتنفيذ نموذج من تسعة تقاطعات لتصنيف العلاقات الطوبولوجية الثنائية بين النقاط والخطوط والمضلعات. كل كائن مكاني له جزء داخلي وحدود وخارجية. تتكون الحدود من نقاط أو خطوط تفصل بين الداخل والخارج. تتكون حدود سلسلة الخط من نقاط نهايتها ، ومع ذلك ، إذا تداخلت نقاط النهاية (أي ، إذا كانت هي نفس النقطة) ، فإن سلسلة الخط ليس لها حدود.حدود السلسلة متعددة الأسطر هي نقاط نهاية كل من سلاسل السطر المكونة ، ومع ذلك ، إذا تداخلت نقاط النهاية ، فإن نقاط النهاية التي تتداخل مع عدد فردي من المرات هي فقط الحدود. حدود المضلع هي الخط الذي يصف محيطه. يتكون الجزء الداخلي من نقاط موجودة في الكائن ولكن ليس على حدوده ، ويتكون الجزء الخارجي من تلك النقاط غير الموجودة في الكائن وليست على حدوده.

بالنظر إلى أن الكائن A يحتوي على ثلاثة مكونات (حد Ab و Ai داخلي و A خارجي) ، فإن أي زوج من الكائنات له تسعة تفاعلات محتملة بين مكوناتهما. تحتوي أزواج المكونات على تقاطع مجموعة فارغ (0) أو غير فارغ (1). يتم تمثيل مجموعة التفاعلات بين شكلين هندسيين بواسطة مصفوفة من تسعة تقاطعات تحدد أي أزواج من المكونات تتقاطع وأيها لا تتقاطع. يوضح الشكل 1-5 مصفوفة ذات تسعة تقاطعات لمضلعين متجاورين. تنتج هذه المصفوفة قناع البت التالي ، الذي تم إنشاؤه في شكل صف رئيسي: "101001111".

شكل 1-5 نموذج التقاطع التسعة

بعض العلاقات الطوبولوجية التي تم تحديدها في العمل الأساسي من قبل البروفيسور ماكس إيجنهوفر (جامعة مين ، أورونو) وزملاؤه لها أسماء مرتبطة بها. يستخدم Spatial and Graph الأسماء التالية:

انفصل: لا تتقاطع الحدود والتصميمات الداخلية.

اللمس: تتقاطع الحدود ولكن لا تتقاطع الأجزاء الداخلية.

OVERLAPBDYDISJOINT: يتقاطع الجزء الداخلي من كائن ما مع حدود وداخل الكائن الآخر ، لكن الحدين لا يتقاطعان. تحدث هذه العلاقة ، على سبيل المثال ، عندما ينشأ خط خارج مضلع وينتهي داخل ذلك المضلع.

OVERLAPBDYINTERSECT: تتقاطع الحدود الداخلية للكائنين.

متساوٍ: كلا الكائنين لهما نفس الحدود والداخل.

يحتوي على: يتم احتواء الجزء الداخلي وحدود أحد العناصر تمامًا في الجزء الداخلي من الكائن الآخر.

الأغلفة: يتم احتواء الحدود والداخلية لكائن واحد تمامًا في الداخل أو حدود الكائن الآخر ، وتتقاطع الأجزاء الداخلية الخاصة بهم ، وتتقاطع حدود أو داخل كائن ما وحدود الكائن الآخر.

الداخل: على عكس CONTAINS. يشير A INSIDE B إلى B يحتوي على A.

الغلاف: عكس الأغطية. يشير الغلاف "ب" إلى الأغلفة "ب".

تشغيل: يقع الجزء الداخلي وحدود أحد العناصر على حدود الكائن الآخر. تحدث هذه العلاقة ، على سبيل المثال ، عندما يكون الخط على حدود المضلع.

أي تفاعل: الكائنات غير مفككة.

يوضح الشكل 1-6 هذه العلاقات الطوبولوجية.

الشكل 1-6 العلاقات الطوبولوجية

يحدد عامل التشغيل SDO_WITHIN_DISTANCE ما إذا كان جسمان مكانيان ، A و B ، ضمن مسافة محددة من بعضهما البعض. يقوم هذا المشغل أولاً ببناء مسافة عازلة Dبحول الكائن المرجعي B. ثم يتحقق من أن A و Dب غير مفككة. يتكون المخزن المؤقت للمسافة من جميع النقاط داخل المسافة المحددة من هذا الكائن. يوضح الشكل 1-7 الحدود المؤقتة للمسافة لنقطة وخط ومضلع.

الشكل 1-7 مخازن المسافة للنقاط والخطوط والمضلعات

في الأشكال الهندسية للنقطة والخط والمضلع الموضحة في الشكل 1-7:

تمثل الخطوط المتقطعة مخازن المسافة. لاحظ كيف يتم تقريب المخزن المؤقت بالقرب من زوايا الكائنات.

الشكل الهندسي على اليمين عبارة عن مضلع به فتحة: المستطيل الكبير هو حلقة المضلع الخارجية والمستطيل الصغير هو حلقة المضلع الداخلية (الفتحة). الخط المتقطع خارج المستطيل الكبير هو المخزن المؤقت للحلقة الخارجية ، والخط المتقطع داخل المستطيل الصغير هو المخزن المؤقت للحلقة الداخلية.

يُرجع عامل التشغيل SDO_NN عددًا محددًا من الكائنات من عمود الهندسة الأقرب إلى الشكل الهندسي المحدد (على سبيل المثال ، أقرب خمسة مطاعم إلى حديقة مدينة). لتحديد مدى قرب كائنين من الأشكال الهندسية ، يتم استخدام أقصر مسافة ممكنة بين أي نقطتين على سطح كل كائن.

1.9 العوامل المكانية والإجراءات والوظائف

تتضمن واجهة برمجة التطبيقات (API) المكانية والرسمية PL / SQL العديد من المشغلين والعديد من الإجراءات والوظائف.

توفر العوامل المكانية ، مثل SDO_FILTER و SDO_RELATE ، الأداء الأمثل لأنها تستخدم الفهرس المكاني. (تتطلب العوامل المكانية أن يكون لعمود الهندسة في المعلمة الأولى فهرس مكاني محدد عليه.) ​​يجب استخدام العوامل المكانية في جملة WHERE للاستعلام. تحدد المعلمة الأولى لأي عامل عمود الهندسة المراد البحث فيه ، وتحدد المعلمة الثانية نافذة الاستعلام. إذا كانت نافذة الاستعلام لا تحتوي على نفس نظام الإحداثيات الخاص بعمود الهندسة ، فسيقوم Spatial و Graph بإجراء تحويل ضمني لنظام الإحداثيات. للحصول على معلومات مفصلة حول العوامل المكانية ، راجع العوامل المكانية.

يتم توفير الإجراءات والوظائف المكانية كبرامج فرعية في حزم PL / SQL ، مثل SDO_GEOM و SDO_CS و SDO_LRS. لا تتطلب هذه البرامج الفرعية تحديد فهرس مكاني ، ولا تستخدم فهرسًا مكانيًا إذا تم تحديده. يمكن استخدام هذه البرامج الفرعية في جملة WHERE أو في استعلام فرعي. إذا كان شكلان هندسيان عبارة عن معلمات إدخال لإجراء أو وظيفة مكانية ، فيجب أن يكون لكلاهما نفس نظام الإحداثيات.

بالنسبة إلى أي أرقام في معلمات السلسلة (VARCHAR2) إلى العوامل المكانية والرسمية والبرامج الفرعية ، يجب استخدام النقطة (.) لأي نقاط عشرية بغض النظر عن اللغة. مثال: "المسافة = 3.7"

تنطبق الإرشادات التالية المتعلقة بالأداء على استخدام المشغلين المكانيين والإجراءات والوظائف:

إذا كان المشغل وإجراء أو وظيفة تؤدي عمليات قابلة للمقارنة ، وإذا كان المشغل يلبي متطلباتك ، فاستخدم عامل التشغيل. على سبيل المثال ، ما لم تكن بحاجة إلى القيام بخلاف ذلك ، استخدم SDO_RELATE بدلاً من SDO_GEOM.RELATE ، واستخدم SDO_WITHIN_DISTANCE بدلاً من SDO_GEOM.WITHIN_DISTANCE.

باستخدام عوامل التشغيل ، حدد دائمًا TRUE بأحرف كبيرة. أي ، حدد = 'TRUE' ، ولا تحدد & lt & gt 'FALSE' أو = 'true'.

باستخدام عوامل التشغيل ، استخدم تلميح المحسن / * + ORDERED * / إذا كانت نافذة الاستعلام تأتي من جدول. (يجب عليك استخدام هذا التلميح إذا كانت النوافذ المتعددة تأتي من جدول.) راجع ملاحظات الاستخدام وأمثلة لمشغلين معينين للحصول على مزيد من المعلومات.

1.10 وظائف التجميع المكاني

لطالما كان لدى SQL وظائف مجمعة ، والتي تُستخدم لتجميع نتائج استعلام SQL.

يستخدم المثال التالي الدالة التجميعية SUM لتجميع رواتب الموظفين حسب القسم:

تعمل الدالات التجميعية المكانية على تجميع نتائج استعلامات SQL التي تتضمن كائنات هندسية. ترجع دوال التجميع المكاني كائنًا هندسيًا من النوع SDO_GEOMETRY. على سبيل المثال ، تُرجع العبارة التالية الحد الأدنى لمستطيل الإحاطة لجميع الأشكال الهندسية في جدول (باستخدام التعريفات والبيانات من مثال بسيط: إدراج البيانات المكانية وفهرستها والاستعلام عنها):

يعرض المثال التالي اتحاد كل الأشكال الهندسية باستثناء cola_d:

للحصول على معلومات مرجعية حول وظائف التجميع المكاني وأمثلة لاستخدامها ، راجع فصل مرجع وظائف التجميع المكاني.

يتم دعم وظائف التجميع المكاني للأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد فقط ، باستثناء SDO_AGGR_MBR ، المدعومة لكل من الأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد.

1.10.1 نوع كائن SDOAGGRTYPE

تقبل العديد من وظائف التجميع المكاني معلمة إدخال من النوع SDOAGGRTYPE. يحدد Oracle Spatial and Graph نوع الكائن SDOAGGRTYPE على النحو التالي:

لا تستخدم SDOAGGRTYPE كنوع بيانات لعمود في جدول. استخدم هذا النوع فقط في استدعاءات وظائف التجميع المكاني.

يجب أن تكون قيمة التفاوت في تعريف SDOAGGRTYPE هي نفسها قيمة SDO_TOLERANCE المحددة في عمود DIMINFO في طرق عرض xxx_SDO_GEOM_METADATA للأشكال الهندسية ، ما لم يكن لديك سبب محدد للرغبة في قيمة مختلفة. لمزيد من المعلومات حول التفاوت ، راجع التسامح للحصول على معلومات حول طرق عرض xxx_SDO_GEOM_METADATA ، راجع طرق عرض بيانات التعريف الهندسية.

يمكن أن تؤثر قيمة التسامح في تعريف SDOAGGRTYPE على نتيجة دالة التجميع المكاني. يوضح الشكل 1-8 عملية اتحاد إجمالي مكاني (SDO_AGGR_UNION) من شكلين هندسيين باستخدام قيمتين مختلفتين للتسامح: واحدة أصغر والأخرى أكبر من المسافة بين الأشكال الهندسية.

الشكل 1-8 التسامح في عملية اتحاد مجمعة

في أول عملية اتحاد مجمعة في الشكل 1-8 ، حيث يكون التفاوت أقل من المسافة بين المستطيلات ، تكون النتيجة هندسة مركبة تتكون من مستطيلين. في عملية الاتحاد التجميعي الثانية ، حيث يكون التفاوت أكبر من المسافة بين المستطيلات ، تكون النتيجة هندسة واحدة.

1.11 كائنات مكانية ثلاثية الأبعاد

يدعم Oracle Spatial و Graph تخزين واسترجاع البيانات المكانية ثلاثية الأبعاد ، والتي يمكن أن تشمل النقاط والسحب النقطية (مجموعات النقاط) والخطوط والمضلعات والأسطح والمواد الصلبة.

يوضح الجدول 1-1 سمات SDO_GTYPE والعناصر ذات الصلة من نوع SDO_GEOMETRY ذات الصلة بالهندسات ثلاثية الأبعاد. (تم شرح نوع SDO_GEOMETRY في نوع كائن SDO_GEOMETRY.)

الجدول 1-1 سمات SDO_GEOMETRY للهندسات ثلاثية الأبعاد

لا ينطبق. حدد جميع قيم الأبعاد الثلاثة في سمة SDO_POINT_TYPE.

1003 ، 1: مضلع خارجي مستو

2003 ، 1: مضلع داخلي مستو

1003 ، 3: مستطيل خارجي مستو

2003 ، 3: مستطيل داخلي مستو

1006 ، 1: السطح (متبوعًا بمعلومات العنصر للمضلعات)

نفس الاعتبارات ثنائية الأبعاد

1 ، n (حيث n هو عدد النقاط)

تعريفات العناصر لسطح واحد أو أكثر

مادة صلبة بسيطة تتكون من سطح واحد مغلق: نوع عنصر واحد 1007 ، متبوعًا بنوع عنصر واحد 1006 (السطح الخارجي) واختيارياً نوع عنصر واحد أو أكثر 2006 (الأسطح الداخلية)

مادة صلبة مركبة تتكون من عدة مواد صلبة بسيطة متجاورة: نوع عنصر واحد 1008 (يحتفظ بعدد المواد الصلبة البسيطة) ، متبوعًا بأي عدد من نوع العنصر 1007 (كل منها يصف مادة صلبة بسيطة واحدة)

تعريفات العناصر لواحد أو أكثر من المواد الصلبة البسيطة (نوع العنصر 1007) أو المواد الصلبة المركبة (نوع العنصر 1008)

تأخذ العوامل المكانية التالية في الاعتبار الأبعاد الثلاثة في حساباتها:

SDO_INSIDE (للأشكال الهندسية الصلبة فقط)

المشغلون الآخرون يأخذون بعين الاعتبار الأبعاد الأولين فقط بالنسبة لبعض المشغلين السابقين ، يتم تجاهل معلومات الارتفاع عند التعامل مع البيانات الجيوديسية ، كما هو موضح لاحقًا في هذا القسم. (تم وصف العوامل المكانية في العوامل المكانية.)

تنطبق وظيفة SDO_GEOM.SDO_VOLUME فقط على الأشكال الهندسية الصلبة ، والتي هي حسب التعريف ثلاثية الأبعاد ، ومع ذلك ، لا يمكن استخدام هذه الوظيفة مع البيانات الجيوديسية. للحصول على معلومات حول دعم الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد مع البرامج الفرعية SDO_GEOM الأخرى ، راجع معلومات الاستخدام في حزمة SDO_GEOM (الهندسة).

لحسابات المسافة ذات الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد:

إذا كانت البيانات جيوديسية (جغرافية ثلاثية الأبعاد) ، تتم حسابات المسافة على السطح الجيوديسي.

إذا كانت البيانات غير جيوديسية (مسقطة أو محلية) ، فإن حسابات المسافة تكون صالحة فقط إذا كانت وحدة القياس هي نفسها للأبعاد الثلاثة.

للحصول على أي وظائف أو إجراءات أو عوامل تشغيل تأخذ في الاعتبار جميع الأبعاد الثلاثة ، يجب عليك تحديد المعلمات ('sdo_indx_dims = 3') في عبارة CREATE INDEX عند إنشاء الفهرس المكاني على جدول مكاني يحتوي على بيانات Geographic3D (خط الطول وخط العرض والارتفاع الإهليلجي ). إذا لم تحدد هذه المعلمة في عبارة CREATE INDEX ، فسيتم إنشاء فهرس ثنائي الأبعاد.

بالنسبة للوظائف والإجراءات والمشغلين المكانيين الذين يأخذون في الاعتبار جميع الأبعاد الثلاثة ، فإن حسابات المسافة والطول تحسب بشكل صحيح الارتفاع أو الارتفاع. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك نقطتين ثلاثي الأبعاد ، واحدة في أصل الفضاء الديكارتي (0،0،0) ، والأخرى عند X = 3 على المحور Y والارتفاع (Z) 4 (3،0 ، 4).

إذا أخذت العملية في الاعتبار الأبعاد الثلاثة ، فإن المسافة بين النقطتين هي 5. (فكر في وتر المثلث القائم 3-4-5.)

إذا كانت العملية تأخذ بعدين فقط ، فإن المسافة بين النقطتين هي 3. (أي ، يتم تجاهل البعد الثالث ، أو الارتفاع.)

ومع ذلك ، بالنسبة للمشغلين والبرامج الفرعية التالية ، عند التعامل مع البيانات الجيوديسية ، يتم حساب المسافات ذات الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد بين تمثيلات "الأرض" (على سبيل المثال ، مدى خط الطول / خط العرض لبصمة المبنى) والارتفاع المعلومات تقريبية:

بالنسبة لنافذة الاستعلام ثنائية الأبعاد ذات البيانات ثلاثية الأبعاد ، يمكنك استخدام عامل التشغيل SDO_FILTER ، ولكن ليس أي عوامل مكانية أخرى.

للحصول على أمثلة حول إنشاء أنواع مختلفة من الأشكال الهندسية المكانية ثلاثية الأبعاد ، راجع أنواع الهندسة ثلاثية الأبعاد. يتضمن هذا القسم أيضًا مثالاً يوضح كيفية تحديث البيانات الوصفية المكانية وإنشاء فهارس مكانية للأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد.

للحصول على معلومات حول دعم الأنظمة المرجعية للإحداثيات ثلاثية الأبعاد ، راجع دعم النظام المرجعي للإحداثيات ثلاثية الأبعاد.

لا ينطبق الدعم ثلاثي الأبعاد على العديد من الوظائف التجميعية المكانية وحزم PL / SQL والبرامج الفرعية. يتم دعم ما يلي للأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد فقط:

وظائف التجميع المكاني ، باستثناء SDO_AGGR_MBR ، المدعومة لكل من الأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد.

SDO_GEOM (الهندسة) البرامج الفرعية ، باستثناء ما يلي ، والتي يتم دعمها لكل من الأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد:

SDO_GEOM.RELATE مع قناع ANYINTERACT

SDO_SAM (التحليل المكاني والتعدين) البرامج الفرعية

يصف الجدول 1-2 كيفية قيام Oracle Spatial و Graph داخليًا بتنفيذ بعض العمليات الحسابية الجيوديسية ثلاثية الأبعاد.

الجدول 1-2 كيفية إجراء الحسابات الجيوديسية ثلاثية الأبعاد

يتم تحويل هندسة الإدخال باستخدام تحويل جنوموني ثم يتم حساب علاقة ANYINTERACT مع الأشكال الهندسية الناتجة.

يتم إسقاط هندسة الإدخال على مستوى ظل محلي ثم يتم حساب المنطقة بهندسة الإدخال الناتجة.

يتم حساب المسافة البيضاوية الدقيقة ثنائية الأبعاد باستخدام خط الطول / خط العرض لأقرب نقطتي اقتراب ، ثم يتم تضمين فرق الارتفاع أو الطول باستخدام تقدير تقريبي.

يتم عرض هندسة الإدخال على مستوى ظل محلي ثم يتم حساب الحجم باستخدام هندسة الإدخال الناتجة.

1.11.1 نمذجة الأسطح

يحتوي السطح على مساحة ولكن ليس حجمًا ، ويمكن أن يكون له بعدين أو ثلاثة أبعاد. غالبًا ما يتم إنشاء السطح بواسطة مجموعة من المناطق المستوية.

يمكن نمذجة الأسطح ككائنات SDO_GEOMETRY من النوع السطحي أو ، إذا كانت كبيرة جدًا ، ككائنات SDO_TIN. يمكن أن يكون نوع السطح في SDO_GEOMETRY سطحًا عشوائيًا يحدد منطقة متجاورة تحدها مضلعات ثلاثية الأبعاد مجاورة. عدد المضلعات في SDO_GEOMETRY محدود بعدد الإحداثيات التي يمكن أن تكون في SDO_ORDINATES_ARRAY. من ناحية أخرى ، يصمم كائن SDO_TIN السطح كشبكة من المثلثات مع عدم وجود حد واضح لعدد المثلثات.

يتم تخزين الأسطح كشبكة من المثلثات ، تسمى الشبكات غير المنتظمة المثلثة ، أو TINs. يمثل نموذج TIN السطح كمجموعة من المثلثات المتجاورة وغير المتداخلة. داخل كل مثلث ، يتم تمثيل السطح بمستوى. تتكون المثلثات من مجموعة من النقاط تسمى نقاط الكتلة. إذا تم تحديد نقاط الكتلة بعناية ، فإن TIN يمثل تمثيلًا دقيقًا لنموذج السطح. تحدث نقاط الكتلة الموضوعة جيدًا عندما يكون هناك تغيير كبير في شكل السطح ، على سبيل المثال ، في قمة جبل ، أو قاع واد ، أو عند حافة (أعلى وأسفل) المنحدرات.

يتم حساب TINs بشكل عام من مجموعة من النقاط ثلاثية الأبعاد التي تحدد قيم الإحداثيات في أبعاد خط الطول (x) وخط العرض (y) والارتفاع (z). يستخدم برنامج توليد أوراكل TIN خوارزمية Delaunay المثلثية ، ولكن ليس مطلوبًا أن يتم تكوين بيانات TIN باستخدام تقنيات Delaunay للتثليث فقط.

العملية العامة للعمل مع رقم التعريف الضريبي هي كما يلي:

قم بتهيئة رقم التعريف الضريبي (TIN) باستخدام دالة SDO_TIN_PKG.INIT.

قم بإنشاء رقم التعريف الضريبي باستخدام إجراء SDO_TIN_PKG.CREATE_TIN.

حسب الحاجة للاستعلامات ، قم بقص رقم التعريف الضريبي (TIN) باستخدام وظيفة SDO_TIN_PKG.CLIP_TIN.

إذا لزم الأمر ، استخدم الدالة SDO_TIN_PKG.TO_GEOMETRY (على سبيل المثال ، لتحويل نتيجة عملية القصاصة إلى كائن SDO_GEOMETRY واحد).

للحصول على مثال Java للعمل مع TINs ، راجع الملفات التالية:

1.11.2 المواد الصلبة النمذجة

يمكن تمثيل أبسط أنواع المواد الصلبة على شكل شبه مكعبات ، مثل مكعب أو لبنة. المادة الصلبة الأكثر تعقيدًا هي frustum ، وهو هرم يتكون من قطع هرم أكبر (بثلاثة وجوه أو أكثر) بمستوى موازٍ لقاعدة ذلك الهرم. يتم استخدام Frustums أحيانًا كنوافذ استعلام لعوامل التشغيل المكانية. عادة ما يتم نمذجة Frustums والمكعبات ككائنات SDO_GEOMETRY من النوع الصلب. يوضح الشكل 1-9 نافذة frustum كنافذة استعلام ، مع كائنين مكانيين على مسافات مختلفة من وجهة النظر.

الشكل 1-9 Frustum كنافذة استعلام للكائنات المكانية

يمكن أحيانًا استخدام السحب النقطية ، وهي مجموعات كبيرة من النقاط ، لنمذجة شكل أو بنية الأشكال الهندسية الصلبة والسطحية. تحتوي معظم التطبيقات التي تستخدم بيانات سحابة النقاط على استعلامات تستند إلى الموقع. يمكن للتطبيقات أيضًا الخروج من Spatial و Graph لإضافة منطق الرؤية لإجراء الاستعلامات بناءً على كل من الموقع والرؤية.

تسعى معظم التطبيقات التي تستخدم بيانات سحابة النقاط إلى تقليل نقل البيانات إلى الحد الأدنى عن طريق استرداد الكائنات بناءً على بعدهم عن نقطة العرض. على سبيل المثال ، في الشكل 1-9 ، يكون الكائن B بعيدًا عن وجهة النظر من الكائن A ، وبالتالي قد يسترد التطبيق الكائن A بتفصيل كبير (دقة عالية) والكائن B بتفاصيل أقل (دقة منخفضة). في معظم السيناريوهات ، يزداد عدد العناصر أو النقاط بشكل كبير مع زيادة المسافة من نقطة العرض وإذا تم استرداد كائنات أبعد بدقة أقل من الكائنات الأقرب ، فإن عدد البايتات التي يتم إرجاعها بواسطة الاستعلام ووقت عرض الكائنات ينخفض ​​بشكل ملحوظ .

لتخزين بيانات سحابة النقاط ، يمكنك استخدام كائن SDO_PC أو جدول مسطح. يعتمد أسلوب الاستخدام على بيئة الأجهزة وأنماط الاستخدام. تتمثل إحدى ميزات التنسيق المسطح في طبيعته الفعالة والديناميكية ، لأن تحديثات بيانات النقطة لا تتطلب إعادة القفل.

العملية العامة للعمل مع سحابة نقطية هي كما يلي ، اعتمادًا على ما إذا كانت بيانات سحابة النقطة سيتم تخزينها في كائن SDO_PC أو في جدول مسطح.

لاستخدام بيانات سحابة النقطة المخزنة ككائن SDO_PC:

قم بتهيئة سحابة النقطة باستخدام وظيفة SDO_PC_PKG.INIT.

قم بإنشاء سحابة النقاط باستخدام إجراء SDO_PC_PKG.CREATE_PC.

حسب الحاجة للاستعلامات ، قم بقص سحابة النقطة باستخدام وظيفة SDO_PC_PKG.CLIP_PC.

إذا لزم الأمر ، استخدم الدالة SDO_PC_PKG.TO_GEOMETRY (على سبيل المثال ، لتحويل نتيجة عملية القصاصة إلى كائن SDO_GEOMETRY واحد).

لاستخدام بيانات سحابة النقطة المخزنة في جدول مسطح:

قم بإنشاء الجدول (أو طريقة عرض تستند إلى جدول مناسب) لبيانات سحابة النقطة.

سيحتوي كل صف على قيم الأبعاد المكانية الثلاثة الأولى لنقطة ما ، وقيم اختيارية للأبعاد غير المكانية. يجب أن يبدأ تعريف الجدول أو طريقة العرض بالأعمدة التالية: VAL_D1 NUMBER ، VAL_D2 NUMBER ، VAL_D3 NUMBER. يمكن أن تحتوي أيضًا على أعمدة لأبعاد غير مكانية للسحابة النقطية.

ملء الجدول ببيانات النقطة.

حسب الحاجة للاستعلامات ، قم بقص سحابة النقطة باستخدام وظيفة SDO_PC_PKG.CLIP_PC_FLAT.

للحصول على مثال Java للعمل مع السحب النقطية ، راجع الملفات التالية:

1.11.3 المستطيلات المحسنة ثلاثية الأبعاد

بدلاً من تحديد جميع الرؤوس لمستطيل ثلاثي الأبعاد (مضلع على شكل مستطيل في مساحة ثلاثية الأبعاد) ، يمكنك تمثيل المستطيل عن طريق تحديد الزاويتين المطابقين للحد الأدنى لقيم التنسيق (الزاوية الصغرى) و الحد الأقصى لقيم التنسيق (الزاوية القصوى) لأبعاد X و Y و Z.

يكون اتجاه المستطيل ثلاثي الأبعاد المحدد بهذه الطريقة كما يلي:

إذا تم تحديد المستطيل كـ & ltmin-corner ، و max-corner & gt ، فإن النقاط العادية في الاتجاه الإيجابي للبعد الثالث العمودي.

إذا تم تحديد المستطيل كـ & ltmax-corner ، و min-corner & gt ، فإن النقاط العادية في الاتجاه السلبي للبعد الثالث العمودي.

على سبيل المثال ، إذا كان المستطيل في المستوى XY وكان ترتيب الرؤوس هو & ltmin-corner ، max-corner & gt ، يكون الوضع الطبيعي على طول المحور Z الموجب ولكن إذا كان الترتيب & ltmax-corner ، min-corner & gt ، على طول المحور Z السالب.

باستخدام قواعد الاتجاه هذه للمستطيلات ، يمكنك تحديد ترتيب الزاوية الدنيا ورؤوس الزوايا القصوى للمستطيل بشكل مناسب بحيث يتم استيفاء المتطلبات التالية:

دائمًا ما يشير المعدل الطبيعي لكل مضلع في مادة صلبة إلى الخارج من المادة الصلبة عندما يكون المستطيل جزءًا من المادة الصلبة.

يتم توجيه المضلع الداخلي للمستطيل في الاتجاه العكسي باعتباره الجزء الخارجي عندما يكون المستطيل جزءًا من السطح.

1.11.4 استخدام بيانات الزخرفة

يصف هذا القسم المفاهيم التي ستحتاج إلى فهمها لاستخدام بيانات النسيج مع المكاني والرسم البياني. ومع ذلك ، لم يتم تنفيذ بيانات تعريف النسيج بالكامل بعد في Oracle Spatial و Graph ، ولم يتم دعم العارض حتى الآن. سيتم تحديث هذا القسم عند إصدار دعم النسيج.

النسيج هو صورة تمثل جزءًا أو أكثر من المعالم. تُستخدم الأنسجة بشكل شائع مع تطبيقات المتخيل (العارضين) التي تعرض الكائنات المخزنة على هيئة أشكال هندسية مكانية. على سبيل المثال ، قد يعرض العارض مبنى مكتب (صلب ثلاثي الأبعاد) باستخدام مواد ، للسماح بتصور أكثر واقعية من استخدام الألوان فقط. يمكن استخدام القوام مع أشكال هندسية ثنائية وثلاثية الأبعاد.

في أبسط الحالات ، يمكن تغليف الشكل الهندسي المستطيل باستخدام صورة نقطية للنسيج. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم استخدام منطقة فرعية فقط من الصورة النقطية للنسيج ، كما هو الحال في الأمثلة التالية:

إذا كانت الصورة النقطية للنسيج تحتوي على جوانب متعددة لنفس المبنى ، بالإضافة إلى جملونات السقف والسقف. في هذه الحالة ، يتم تغليف كل جزء من أجزاء الصورة النقطية على أحد الوجوه الهندسية.

إذا كانت الصورة النقطية للنسيج تمثل لوحة واحدة أو نافذة على سطح المبنى ، ويمثل الوجه الهندسي جدارًا به 15 لوحة أو نافذة (خمسة في كل من ثلاثة طوابق). في هذه الحالة ، يتم تجانب الصورة النقطية للنسيج الفردي 15 مرة على الوجه.

إذا كان الوجه غير مستطيل الوجوه الفرعية ، مثل الجملونات السقف. في هذه الحالة ، يتم استخدام جزء فقط (مثلثي محتمل) من الصورة النقطية للنسيج.

يوضح الشكل 1-10 سطحًا مستطيلًا كبيرًا يبدو ، عند رؤيته ، أنه يتكون من ثلاثة مواد ، يتكرر كل منها عدة مرات في أماكن مختلفة على السطح.

الشكل 1-10 الوجوه والقوام

الصورة بأكملها عبارة عن سطح كبير يتكون من 12 وجهًا مستطيلًا أصغر حجمًا (هندسة السطح) ، يمكن تمثيل كل منها بواحدة من ثلاث صور (معنونة A و B و C).

يمكن استخدام ثلاث صور نقطية للنسيج (معنون A و B و C) لتصور كل الوجوه. في هذه الحالة ، يتم استخدام الصورة النقطية A 3 مرات ، والصورة النقطية B 6 مرات ، والصورة النقطية C 3 مرات.

يوضح الشكل 1-11 صورة نقطية لمادة تم تعيينها لوجه مثلث.

الشكل 1-11 مخطط ملموس لوجه

الوجه (هندسة السطح) هو مثلث. (على سبيل المثال ، قد يحتوي جانب أو سقف مبنى على عدة تكرارات لهذا الوجه.)

الصورة النقطية للنسيج (الصورة) عبارة عن مستطيل يظهر في المربع في المنتصف.

يمثل جزء من الصورة النقطية للنسيج صورة للوجه. يظهر هذا الجزء بخط متقطع في المربع على اليمين.

في التطبيق الخاص بك ، سوف تحتاج إلى تحديد إحداثيات داخل الصورة النقطية للنسيج لتعيين الجزء المناسب لهندسة الوجه.

لتقليل متطلبات التخزين لبيانات الصورة التي تمثل الأسطح ، يجب عليك تخزين الصور للأنسجة المميزة فقط التي ستكون مطلوبة. نوع البيانات لتخزين نسيج هو SDO_ORDINATE_ARRAY ، والذي يستخدم في تعريف نوع SDO_GEOMETRY (موضح في SDO_GEOMETRY Object Type).

على سبيل المثال ، افترض أن السطح الكبير في الشكل 1-10 له التعريف التالي:

افترض أن لديك جدول MY_TEXTURE_COORDINATES مع التعريف التالي:

يُدرج المثال 1-1 ثلاثة تعريفات لإحداثيات النسيج في هذا الجدول. لكل نسيج ، تعكس إحداثياته ​​أحد المستطيلات الصغيرة المناسبة الموضحة في الشكل 1-10 ، ومع ذلك ، يمكنك اختيار أي من المستطيلات المناسبة لكل نسيج. في المثال 1-1 ، تعكس تعريفات SDO_ORDINATE_ARRAY لكل نسيج مضلعًا بالقرب من أعلى الشكل 1-10.

مثال 1-1 إدخال تعريفات تنسيق النسيج

1.11.4.1 اعتبارات المخطط مع بيانات النسيج

يمكن تخزين الصور النقطية للنسيج (المخزنة على هيئة BLOBs أو كعناوين URL بتنسيق VARCHAR2) ومصفوفات إحداثيات النسيج (المخزنة باستخدام النوع SDO_ORDINATE_ARRAY) في نفس الجدول مثل عمود SDO_GEOMETRY أو في جداول منفصلة ومع ذلك ، خاصة بالنسبة للصور النقطية للنسيج ، فمن الأفضل عادةً لاستخدام جداول منفصلة. من المحتمل أن تتم مشاركة الصور النقطية للنسيج بين الميزات (مثل مباني المكاتب المختلفة) ، ولكن من غير المرجح أن تكون تعريفات تنسيق النسيج قابلة للمشاركة بين الميزات. (على سبيل المثال ، قد تشترك العديد من مباني المكاتب في نفس النوع العام من الزجاج الخارجي ، ولكن القليل من المباني لها نفس عدد النوافذ والأرضيات. عند تصميم القوام والتطبيقات الخاصة بك ، يجب أن تأخذ في الاعتبار عدد المباني التي تستخدم نفس النسيج الفرعي أو ثنى النسيج بنفس حجم المصفوفة المتكررة.)

الاستثناء هو مصفوفة إحداثيات النسيج التي تغلف صورة نقطية للنسيج بالكامل على وجه هندسي مستطيل. في هذه الحالة ، يمكن تحديد مصفوفة إحداثيات النسيج على أنها (0،0 ، 1،0 ، 1،1 ، 0،1 ، 1،1) ، مُعرَّفة بالرؤوس "أسفل اليسار" ، "أسفل اليمين" ، "أعلى اليمين "،" أعلى اليسار "، وتغلق بـ" أسفل اليسار ". تستخدم العديد من مجموعات البيانات صفيف إحداثيات النسيج هذا على نطاق واسع ، لأنها تحتوي على وجوه مستطيلة بشكل أساسي وتخزن واجهة واحدة لكل صورة نقطية للنسيج.

إذا استخدمت جداول منفصلة ، فيمكنك ربطها بهندسة السطح باستخدام مفاتيح خارجية ، كما في المثال 1-2.

مثال 1-2: إنشاء جداول لإحداثيات النسيج ، والقوام ، والأسطح

1.11.5 عمليات التحقق من صحة الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد

يمكن للبرامج الفرعية SDO_GEOM.VALIDATE_GEOMETRY_WITH_CONTEXT و SDO_GEOM.VALIDATE_LAYER_WITH_CONTEXT التحقق من صحة الأشكال الهندسية ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد. للحصول على هندسة ثلاثية الأبعاد ، تقوم هذه البرامج الفرعية بإجراء أي فحوصات ضرورية على أي أشكال هندسية ثنائية الأبعاد (راجع ملاحظات الاستخدام الخاصة بـ SDO_GEOM.VALIDATE_GEOMETRY_WITH_CONTEXT) ضمن الهندسة ثلاثية الأبعاد الشاملة ، ولكن أيضًا العديد من عمليات التحقق الخاصة بالطبيعة ثلاثية الأبعاد لـ الكائن العام.

بالنسبة إلى مادة صلبة بسيطة (سطح خارجي واحد وأي عدد من الأسطح الداخلية) ، تقوم هذه البرامج الفرعية بإجراء الفحوصات التالية:

الإغلاق: يجب إغلاق المادة الصلبة.

قابلية الوصول: يجب أن يكون لكل وجه صلب تقاطع كامل الحواف مع الوجوه المجاورة له ، ويجب أن تكون جميع الوجوه قابلة للوصول من أي وجه. (ومع ذلك ، يتم تجاهل الأصداف الداخلية ، لأن الأصداف الداخلية ، بحكم تعريفها ، يمكن أن تكون غير متصلة بالأصداف الأخرى).

الانفكاك الداخلي والخارجي: يجب ألا يتقاطع السطح الداخلي مع السطح الخارجي بأكثر من نقطة أو خط ، ويجب ألا تكون هناك مناطق متداخلة مع الأسطح الداخلية.

لا توجد رقعة سطحية: لا يمكن تحديد أسطح إضافية على الأسطح التي تتكون منها المادة الصلبة.

الاتجاه: بالنسبة لجميع الأسطح ، يجب محاذاة الرؤوس بحيث يشير المتجه الطبيعي (أو السطح الطبيعي ، أو "العادي") إلى الخارج (بعيدًا عن) المادة الصلبة الخارجية. وبالتالي ، يجب أن يكون حجم المادة الصلبة الخارجية أكبر من الصفر ، ويجب أن يكون حجم أي مادة صلبة داخلية أقل من الصفر.

بالنسبة إلى مادة صلبة مركبة (مادة صلبة واحدة أو أكثر متصلة ببعضها البعض) ، تقوم هذه البرامج الفرعية بإجراء الفحوصات التالية:

الترابط: يجب أن تشترك جميع المواد الصلبة المركبة في وجه واحد على الأقل.

التقاطعات ذات الحجم الصفري: أي تقاطعات للمواد الصلبة في مادة صلبة مركبة يجب أن يكون حجمها صفرًا.

بالنسبة للمواد الصلبة المتعددة (واحدة أو أكثر من المواد الصلبة ، كل منها عبارة عن مادة صلبة بسيطة أو مركبة) ، تقوم هذه البرامج الفرعية بإجراء الفحص التالي:

انفكاك الترابط: يمكن لأي مادتين صلبتين من مادة صلبة متعددة أن تتشارك في النقاط أو الخطوط ، ولكن يجب ألا تتقاطع بأي طريقة أخرى.

1.12 الترميز الجغرافي

التكويد الجغرافي هو عملية تحويل جداول بيانات العنوان إلى عنوان موحد وموقع وربما بيانات أخرى.

تتضمن نتيجة عملية التكويد الجغرافي زوج إحداثيات خطوط الطول والعرض التي تتوافق مع عنوان الإدخال أو الموقع. على سبيل المثال ، إذا كان عنوان الإدخال هو 22 Monument Square و Concord و MA 01742 ، فقد تكون إحداثيات خطوط الطول والعرض في نتيجة عملية الترميز الجغرافي (اعتمادًا على موفر بيانات التكويد الجغرافي) -71.34937 و 42.46101 على التوالي.

بالنظر إلى العنوان المشفر جغرافيًا ، يمكنك إجراء استعلامات التقارب أو الموقع باستخدام محرك مكاني ، مثل Oracle Spatial و Graph ، أو التحليل الديموغرافي باستخدام الأدوات والبيانات من شركاء Oracle التجاريين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك استخدام البيانات المشفرة جغرافيًا مع البيانات المكانية الأخرى مثل مجموعة الحظر والرمز البريدي ورمز المقاطعة للارتباط بالمعلومات الديموغرافية. يمكن تقديم نتائج التحليلات أو الاستعلامات كخرائط ، بالإضافة إلى التنسيقات الجدولية ، باستخدام برنامج جهة خارجية مدمج مع Oracle Spatial و Graph.

للحصول على معلومات حول المفاهيم والاستخدام حول إمكانيات التكويد الجغرافي في Oracle Spatial و Graph ، راجع بيانات عنوان التكويد الجغرافي. للحصول على معلومات مرجعية حول حزمة MDSYS.SDO_GCDR PL / SQL ، راجع حزمة SDO_GCDR (التكويد الجغرافي).

1.13 إثراء بيانات الموقع

يتضمن Oracle Spatial and Graph مجموعة بيانات اسم المكان ، مع بيانات جغرافية هرمية من هنا ، والتي يمكنك تحميلها في قاعدة البيانات.

يمكنك بعد ذلك البحث عن مجموعة بيانات اسم المكان هذا باستخدام وظيفة SDO_UTIL.GEO_SEARCH. تتضمن مجموعة البيانات بيانات الموقع النصية شائعة الاستخدام مثل أسماء الأماكن والعناوين والعناوين الجزئية ومعلومات خطوط الطول والعرض.

يتم استخراج علامات الموقع من البيانات النصية ، ويتم مطابقتها مع أسماء الأماكن المعروفة باستخدام Oracle Text وتعززها بالمعلومات الجغرافية الأخرى المرتبطة بأسماء الأماكن المعروفة.

يمكن تخزين النتائج كسمات إضافية مع البيانات الأصلية.

تتيح لك هذه الميزة معالجة البيانات الجغرافية وبيانات الموقع الأقل تنظيمًا بحيث يمكن تصنيف المعلومات ومقارنتها وتصفيتها وربطها ببيانات أخرى. على سبيل المثال ، يمكن إثراء البيانات ذات الأسماء الجزئية فقط لتشمل المدينة والمقاطعة والولاية والبلد ، مما يسمح بضمها أو تحليلها مع مجموعات البيانات الأخرى التي قد تحتوي على معلومات على مستوى الولاية. هذا مفيد بشكل خاص عند مقارنة نتائج البيانات الضخمة بالمعلومات المنظمة في أنظمة التشغيل ومستودعات البيانات.

إعداد واستخدام دعم إثراء بيانات الموقع

لاستخدام دعم إثراء بيانات الموقع ، ما عليك سوى تنفيذ إجراءات إعداد معينة ، مثل تحرير البرامج النصية التي ستنشئ كائنات قاعدة البيانات الضرورية وتحميل مجموعة البيانات في Oracle Database ، وتشغيل تلك البرامج النصية.

انتقل إلى $ ORACLE_HOME // md / demo / GeoSearch ، والذي يحتوي على جميع الملفات المطلوبة.

اقرأ ملف README ، وهو ملف نصي يحتوي على نظرة عامة على الخطوات الأساسية.

نفذ الإجراءات المشار إليها في ملف التمهيدي.

تتضمن هذه الإجراءات قراءة ملف LICENSES.TXT ، وإنشاء ملف مضغوط واحد من الملفات المنقسمة ، وتحرير ملفات البرنامج النصي load_data.sql و create_index.sql (التي تحتوي على تعليقات توضيحية) ، وتشغيل تلك البرامج النصية.

يتضمن ملف create_index.sql بعض أمثلة الاستعلامات باستخدام الدالة SDO_UTIL.GEO_SEARCH. يمكنك استخدام هذه الأمثلة ، بالإضافة إلى SDO_UTIL.GEO_SEARCH المرجعية ومعلومات الاستخدام ، لتطوير استخداماتك الخاصة لدعم إثراء بيانات الموقع.

1.13.1 جدول ELOC_ADMIN_AREA_SEARCH

يستخدم الجدول ELOC_ADMIN_AREA_SEARCH لتخزين البيانات من أجل إثراء بيانات الموقع. يتم إنشاؤه فقط إذا كنت قد نفذت إجراءات الإعداد المطلوبة الموضحة في إثراء بيانات الموقع ، وتم إنشاؤها في مخطط قاعدة البيانات الذي اخترته.

يتم الوصول إلى هذا الجدول من خلال إجراء SDO_UTIL.GEO_SEARCH. يحتوي الجدول على الأعمدة التالية.

الجدول 1-3 LOC_ADMIN_AREA_SEARCH الجدول

هذا الإدخال عبارة عن قائمة متسلسلة لجميع الأسماء الممكنة لكل مستوى من مستويات التسلسل الهرمي للاسم. وهذا يعني أنه يمكن أن يحتوي على كل من الاختصار والاسم الكامل. وبالمثل ، بالنسبة للبلد ، يمكن أن يكون لها الاختصار والاسم الكامل. يتيح ذلك البحث للعثور على هذا الإدخال حتى عند استخدام مصطلحات بحث مختلفة لكل من هذه المناطق الإدارية.

1.13.2 إضافة بيانات المستخدم إلى التسلسل الهرمي للاسم الجغرافي

في بعض الحالات ، قد يرغب المستخدمون في إضافة بياناتهم الخاصة لزيادة البيانات المقدمة من Oracle. على سبيل المثال ، إذا أراد المستخدمون إنشاء إدخال لمتنزه في المدينة (مثل سنترال بارك في مدينة نيويورك) ، فيمكنهم إنشاء إدخال له في هذا الجدول.

يعد بيان COMMIT بعد إدخال بيانات جديدة أمرًا مهمًا ، لأن فهرس النص يقوم بإجراء مزامنة فقط بعد إصدار الالتزام.

في هذا المثال ، تم اختيار area_id ليكون قيمة غير موجودة بالفعل في الجدول ، ويتم استخدام قيمة partition_id العشوائية (7 في هذه الحالة). ومع ذلك ، يجب اختيار قيمة مناسبة بناءً على مخطط التقسيم المستخدم في الجدول (انظر README لمزيد من التفاصيل).

الآن البحث عن سنترال بارك سينتج عنه تطابق:

1.14 دعم GeoJSON في Oracle Spatial و Graph

يدعم Spatial and Graph استخدام كائنات GeoJSON لتخزين وفهرسة وإدارة البيانات الجغرافية بتنسيق JSON (JavaScript Object Notation).

يمكنك تحويل كائنات Oracle Spatial و Graph SDO_GEOMETRY إلى كائنات GeoJSON ، وكائنات GeoJSON إلى كائنات SDO_GEOMETRY. يمكنك استخدام عوامل التشغيل والوظائف المكانية وطريقة SDO_GEOMETRY خاصة للعمل مع بيانات GeoJSON.

يتضمن دعم GeoJSON في Spatial and Graph ما يلي:

دالة SDO_UTIL.TO_GEOJSON لتحويل كائن SDO_GEOMETRY إلى كائن GeoJSON ..

وظيفة SDO_UTIL.FROM_GEOJSON لتحويل كائن GeoJSON إلى كائن SDO_GEOMETRY.

طريقة Get_GeoJson (وظيفة العضو) من نوع SDO_GEOMETRY (انظر طرق SDO_GEOMETRY للحصول على شرح ومثال).

مثال 1-3 دعم GeoJSON في المكاني والرسم البياني

يوضح هذا المثال بعض العمليات باستخدام دعم GeoJSON في Oracle Spatial و Graph. ينشئ المثال جدولًا بسيطًا مع عمود GeoJSON وعمود SDO_GEOMETRY ، ويدرج بعض نماذج البيانات ، وينفذ بعض الاستعلامات البسيطة ، وينشئ فهرسًا مكانيًا ، وينفذ استعلامًا باستخدام عامل التشغيل SDO_WITHIN_DISTANCE.

يستخدم المثال الميزات التالية ذات الصلة بـ JSON في Oracle Database ، والموثقة في Oracle Database JSON Developer's Guide:

دالة JSON_VALUE Oracle SQL مع RETURNING SDO_GEOMETRY لإرجاع كائنات SDO_GEOMETRY التي تعكس كائنات GeoJSON

شرط IS JSON Oracle SQL في قيد فحص في عبارة CREATE TABLE للتأكد من احتواء العمود على بيانات JSON

يتضمن المثال التعليقات الوصفية ومخرجات عبارات SQL. (تمت إعادة تنسيق الإخراج لسهولة القراءة).

1.15 دعم منحنى NURBS في Oracle Spatial و Graph

يدعم الرسم البياني والمكاني هندسيات منحنيات B-spline (NURBS) المنطقية غير الموحدة.

تسمح منحنيات NURBS بتمثيل الأشكال الحرة ذات الأشكال التعسفية. يسمح تمثيل NURBS بالتحكم في شكل المنحنى لأن نقاط التحكم والعقد توجه شكل المنحنى ، وتسمح بتمثيل الأشكال المعقدة ببيانات قليلة.

يتضمن دعم منحنيات NURBS في Spatial and Graph ما يلي:

وظائف WKT / WKB و GML لتحميل وتخزين الأشكال الهندسية لمنحنى NURBS في Oracle Spatial و Graph.

التحقق من صحة هندسة منحنى NURBS.

الفهرسة المكانية لهندسة منحنيات NURBS جنبًا إلى جنب مع SDO_FILTER و SDO_RELATE وعوامل أخرى. يستخدم المشغلون المكانيون تقريبًا للمنحنى من أجل الحساب.

يتطلب تمثيل NURBS تحديد نقاط المراقبة والوظائف الأساسية. يتم تحديد وظائف الأساس ، بدورها ، باستخدام متجه العقدة ودرجة المنحنى. تُستخدم نقاط التحكم لتحديد شكل منحنى NURBS. لا يتحكم متجه العقدة بشكل مباشر في شكل المنحنى ، ولكنه يستخدم للتحكم في الموضع الدقيق لنقاط النهاية. يستخدم متجه العقدة أيضًا لإنشاء منحنيات بها مكامن الخلل والزوايا. تستخدم نواقل العقدة غير المنتظمة لمعالجة المنحنى.

لتمثيل منحنى NURBS ، يجب تخزين البيانات التالية: نقاط التحكم ومتجه العقدة ودرجة المنحنى. يمكن تمثيل مجموعة نقاط التحكم إما بالصيغة الإقليدية (x، y، z، w) حيث يمثل w وزن نقطة التحكم أو في شكل متجانس مثل (wx، wy، wz، w). إذا كانت wi = 1 لكل i ، يكون المنحنى غير منطقي. يتم تحديد نقاط التحكم في شكل إقليدي مرجح. يمكن أن تكون وظائف الأساس موحدة أو غير موحدة بناءً على متجه العقدة. متجه العقدة غير المنتظم مفيد في وضع نقاط النهاية وإنشاء مكامن الخلل أو الزوايا. يجب تحديد متجه العقدة الطبيعي ، أي أن العقدة الأولى في متجه العقدة يجب أن تكون صفرًا وأن تكون العقدة الأخيرة في متجه العقدة واحدة. من الضروري أيضًا أن يكون متجه العقدة "مثبتًا" في نقاط النهاية. يتم فرض هذا المطلب من خلال التأكد من أن قيم d +1 الأولى في متجه العقدة كلها أصفار وأن قيم d +1 الأخيرة كلها قيم ، حيث تمثل d درجة منحنى NURBS.

يتبع تنفيذ منحنيات NURBS في Oracle Spatial and Graph معايير SQL / MM. تُستخدم معايير SQL / MM لمنحنيات NURBS لتمثيل الخطوط والخطوط متعددة الحدود والخطوط المكعبة والخيوط B ومنحنيات Bezier. في Oracle Spatial and Graph ، يتم استخدام نوع الكائن SDO_GEOMETRY لتمثيل NURBS. يمكن تضمين منحنيات NURBS في كائنات هندسية من النوع Line و Multiline و Collection. في هذه الأشكال الهندسية ، يمكن أن تحتوي سلسلة السطر البسيط وعناصر نوع سلسلة السطر المركب على NURBS.

بالنسبة إلى سلاسل الخطوط المركبة التي تحتوي على مقطع NURBS واحد على الأقل ، فإن النقطة الأخيرة من المقطع السابق هي نفس نقطة التحكم الأولى "المثبتة" في مقطع NURBS ، ونقطة التحكم "المثبتة" الأخيرة في مقطع NURBS هي نفسها النقطة الأولى من المقطع التالي. أي أن القمم ستتكرر.

بالنسبة لعناصر الهندسة ذات قيمة نوع العنصر 2 التي تمثل سلسلة خطية ، يتم استخدام قيمة التفسير 3 لتمثيل قيم تفسير منحنى NURBS 1 و 2 لتمثل مقاطع وأقواس خطية. يتم تخزين SDO_ELEM_INFO_ARRAY لمنحنى NURBS كـ (offset، 2، 3) ، والذي يمثل الإزاحة ونوع العنصر وقيمة التفسير.

يخزن SDO_ORDINATE_ARRAY درجة المنحنى d ومجموعة نقاط التحكم m ومتجه العقدة بالحجم n. لذلك ، يتم تخزين المصفوفة الإحداثيّة كسلسلة من القيم (d، m، x1، y1، z1، w1…. xm، ym، zm، wm، n، k1… .kn). يتم تخزين نقاط التحكم في النموذج الإقليدي كما هو محدد في معايير SQL / MM. لاحظ أنه بالنسبة لمنحنى NURBS ، فإن عدد العقد يساوي مجموع الدرجة وعدد نقاط التحكم و 1. لذلك ، n = d + m + 1 ، معادلة مفيدة للتحقق من صحة هندسة منحنيات NURBS.

تنطبق الاعتبارات التالية على تحديد منحنى NURBS:

يجب أن تكون درجة المنحنى أكبر من 1 ، لأن منحنى الدرجة 1 يمثل خطوط متعددة.

يجب أن يكون عدد نقاط التحكم أكبر من أو يساوي 3 ، ويجب أن يكون أكبر من الدرجة.

يجب أن يكون عدد العقد مساويًا لـ (عدد نقاط التحكم + الدرجة + 1).

يجب أن يكون عنصر الوزن لكل نقطة تحكم موجبًا.

يتم تمثيل نقاط التحكم في شكل "إقليدي مرجح" [wx، wy، (wz)، w].

يجب تحديد قيم العقدة بترتيب غير تنازلي ، ويجب أن يكون متجه العقدة متجه عقدة طبيعي [0 ، .. …… ، 1].

إذا كانت d هي درجة المنحنى ، فيجب أن يكون هناك d +1 عقدة متساوية متتالية في بداية المنحنى (القيمة 0) و d +1 عقدة متساوية متتالية في نهاية المنحنى (القيمة 1). هذا للتأكد من أن المنحنى مثبت عند نقاط النهاية.

إذا كانت d هي درجة المنحنى ، فلا يجب أن يكون هناك أكثر من d عقدة متساوية متتالية إلا في بداية أو نهاية المنحنى حيث يجب أن تكون d +1 عقدة موجودة.

تأكد من التحقق من صحة الأشكال الهندسية باستخدام مقاطع NURBS قبل إنشاء الفهرس المكاني أو إجراء أي عمليات مكانية عليها. (تنطبق هذه التوصية على جميع أنواع الهندسة ، NURBS أو غير ذلك.)

للحصول على أمثلة تحدد الأشكال الهندسية لمنحنى NURBS ، راجع منحنى NURBS.

للحصول على هندسة سلسلة الخط التي هي تقريب لهندسة منحنى إدخال NURBS ، استخدم الدالة SDO_UTIL.GETNURBSAPPROX.

1.16 واجهة برمجة تطبيقات Java المكانية والرسمية

يوفر Oracle Spatial and Graph واجهة برمجة تطبيقات Java (API).

تتضمن واجهة برمجة التطبيقات هذه الحزم التالية:

يوفر oracle.spatial.geometry دعمًا لنوع البيانات SDO_GEOMETRY SQL المكاني والرسمي ، والموثق في هذا الدليل.

يوفر oracle.spatial.georaster دعمًا لميزات GeoRaster الأساسية ، والموثقة في Oracle Spatial و Graph GeoRaster Developer Guide.

يوفر oracle.spatial.georaster.image دعمًا لإنشاء صور Java من كائن GeoRaster أو مجموعة فرعية من كائن GeoRaster ، ولمعالجة الصور. تم توثيق هذه الميزات في Oracle Spatial و Graph GeoRaster Developer Guide.

يوفر oracle.spatial.georaster.sql دعمًا لتغليف GeoRaster PL / SQL API ، الموثقة في Oracle Spatial و Graph GeoRaster Developer Guide.

يوفر oracle.spatial.network دعمًا للرسم البياني لنموذج بيانات شبكة Oracle Spatial و Graph Network ، الموثق في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology و Network Data Model Graph Developer's Guide.

يوفر oracle.spatial.network.lod دعمًا لنهج التحميل عند الطلب (LOD) لتحليل الشبكة في الرسم البياني لنموذج بيانات شبكة Oracle Spatial و Graph Network ، والموثق في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology و Network Data Model Graph دليل المطور.

يوفر oracle.spatial.network.lod.config دعمًا لتكوين تحليل شبكة التحميل عند الطلب (LOD) في الرسم البياني لنموذج بيانات شبكة Oracle Spatial و Graph ، والموثق في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology وبيانات الشبكة دليل مطور نموذج الرسم البياني.

يوفر oracle.spatial.topo دعمًا لنموذج بيانات Oracle Spatial and Graph topology ، الموثق في نموذج بيانات Oracle Spatial and Graph Topology و Network Data Model Graph Developer's Guide.

يوفر oracle.spatial.util فئات تؤدي عمليات متنوعة.

للحصول على معلومات مرجعية مفصلة حول الفئات والواجهات في هذه الحزم ، راجع مرجع Oracle Spatial و Graph Java API (Javadoc).

توجد مكتبات فئة Java Spatial و Graph Java في ملفات .jar ضمن الدليل & ltORACLE_HOME & gt / md / jlib /.

1.17 حسابات مستخدمين محددة مسبقًا تم إنشاؤها بواسطة مكاني ورسم بياني

أثناء التثبيت ، يقوم Spatial and Graph بإنشاء حسابات مستخدمين لها الحد الأدنى من الامتيازات اللازمة لأداء وظائفهم.

يتم إنشاء هذه الحسابات مقفلة وانتهاء صلاحيتها ، لذا إذا كنت بحاجة إلى استخدام الحسابات ، فيجب عليك إلغاء قفلها. يسرد الجدول 1-4 حسابات المستخدمين المحددة مسبقًا التي تم إنشاؤها بواسطة Spatial and Graph.

الجدول 1-4 حسابات مستخدمين محددة مسبقًا تم إنشاؤها بواسطة مكاني ورسم بياني

المخطط المستخدم بواسطة Oracle Spatial and Graph لوصف التخزين ، وبناء الجملة ، والدلالات لأنواع البيانات الهندسية المدعومة.

المخطط المستخدم بواسطة Oracle Spatial و Graph لتخزين البيانات المستخدمة بواسطة تطبيقات التكويد الجغرافي والتوجيه. هذا هو المخطط الافتراضي لبرنامج Oracle الذي يصل إلى بيانات التكويد الجغرافي والتوجيه.

حساب خدمات الكتالوج للويب (CSW). يتم استخدامه بواسطة مدير ذاكرة التخزين المؤقت Oracle Spatial و Graph CSW لتحميل جميع البيانات الوصفية لنوع السجل وجميع طبعات السجل من قاعدة البيانات إلى الذاكرة الرئيسية لأنواع السجلات المخزنة مؤقتًا.

للحصول على معلومات حول حسابات مستخدمي Oracle Database المحددة مسبقًا ، بما في ذلك كيفية تأمين هذه الحسابات ، راجع Oracle Database 2 Day + Security Guide.

1.18 معلومات الأداء والضبط

يمكن أن تؤثر العديد من العوامل على أداء تطبيقات Oracle Spatial و Graph ، مثل استخدام تلميحات المحسن للتأثير على خطة تنفيذ الاستعلام.

يحتوي هذا الدليل على بعض المعلومات حول الأداء والضبط حيثما كان ذلك وثيق الصلة بموضوع معين. على سبيل المثال ، تناقش R-Tree Quality جودة شجرة R وتأثيرها المحتمل على أداء الاستعلام ، وتشرح عوامل التشغيل المكانية - الإجراءات والوظائف لماذا يقدم المشغلون المكانيون أداءً أفضل من الإجراءات والوظائف.

بالإضافة إلى ذلك ، يتوفر المزيد من معلومات الأداء والضبط المكاني في مستند تقني واحد أو أكثر من خلال Oracle Technology Network (OTN). غالبًا ما تكون هذه المعلومات أكثر تفصيلاً مما هو موجود في هذا الدليل ، ويتم تحديثها بشكل دوري نتيجة للاختبار الداخلي والمشاورات مع مستخدمي Spatial و Graph. للعثور على هذه المعلومات على شبكة النقل الذكية ، انتقل إلى

ابحث عن المواد ذات الصلة بالأداء والضبط المكاني.

1.19 توافق OGC و ISO

يتوافق Oracle Spatial and Graph مع مواصفات الميزات البسيطة Open Geospatial Consortium (OGC) 1.1.1 (المستند 99-049) ، بدءًا من إصدار Oracle Database 10 g (الإصدار 10.1.0.4).

التوافق مع تنفيذ أنواع الهندسة يعني أن Oracle Spatial و Graph يدعمان جميع الأنواع والوظائف وبنيات اللغة المفصلة في القسم 3.2 من المواصفات.

يتم إنشاء المرادفات لمطابقة جميع أسماء وظائف OGC باستثناء X (p Point) و Y (p Point). بالنسبة لهذه الوظائف ، يجب عليك استخدام الأسماء OGC_X و OGC_Y بدلاً من X و Y فقط.

يتوافق Oracle Spatial and Graph مع معايير المنظمة الدولية للتوحيد القياسي (ISO) التالية:

حزم الوسائط المتعددة والتطبيق ISO 13249-3 SQL - الجزء 3: المكاني

ISO 19101: المعلومات الجغرافية - نموذج مرجعي (تعريف المصطلحات والنهج)

ISO 19109: المعلومات الجغرافية - قواعد مخطط التطبيق (تسمى نموذج الميزات العامة)

ISO 19111: المعلومات الجغرافية - الإسناد المكاني بالإحداثيات (أيضًا مواصفات OGC Abstract لأنظمة الإحداثيات المرجعية)

ISO 19118: المعلومات الجغرافية - الترميز (GML 2.1 و GML 3.1.1)

ISO 19107: المعلومات الجغرافية - المخطط المكاني (أيضًا مواصفات OGC Abstract للهندسة)

ومع ذلك ، لا يزال اختبار الامتثال للمعايير لـ Oracle Spatial and Graph مستمرًا ، وقد يتم الإعلان عن الامتثال لإصدارات أحدث من المعايير أو مع معايير جديدة في أي وقت. للحصول على المعلومات الحالية حول الامتثال للمعايير ، راجع http://www.oracle.com/technetwork/database/options/spatialandgraph/documentation/.

1.20 رقم الإصدار المكاني والرسماني (الإصدار)

للتحقق من إصدار الرسم البياني والمكاني الذي تقوم بتشغيله ، استخدم وظيفة SDO_VERSION.

1.21 معلمة نظام SPATIAL_VECTOR_ACCELERATION

لتسريع أداء العوامل المكانية ، يوصى بتمكين ميزة Vector Performance Accelerator (VPA) عن طريق تعيين معلمة نظام قاعدة البيانات SPATIAL_VECTOR_ACCELERATION على القيمة TRUE. (يُسمح باستخدام هذه الميزة ومعلمة النظام المرتبطة بها فقط من قبل مستخدمي Oracle Spatial و Graph المرخصين ، والقيمة الافتراضية للمعلمة هي FALSE.)

تشمل مزايا تعيين معلمة SPATIAL_VECTOR_ACCELERATION على TRUE ما يلي:

تحسين الخوارزميات المكانية للمشغلين والوظائف المكانية

التخزين المؤقت للبيانات الوصفية لجميع المشغلين والوظائف المكانية ، مما يحسن أدائهم العام

التخزين المؤقت للبيانات الوصفية لجميع عمليات DML ، مما يجعل عمليات الإدراج والتحديث والحذف على الجداول المكانية تعمل بشكل أسرع

يمكنك تعيين هذه المعلمة للنظام بأكمله أو لجلسة واحدة. لتعيين قيمة النظام بأكمله ، قم بأي مما يلي:

أدخل البيان التالي من حساب مميز بشكل مناسب:

أضف ما يلي إلى ملف تهيئة قاعدة البيانات (xxx init.ora):

لتعيين قيمة الجلسة الحالية ، أدخل العبارة التالية من حساب ذي امتياز مناسب:

مرجع قاعدة بيانات أوراكل للرجوع إليها ومعلومات الاستخدام حول معلمة تهيئة قاعدة البيانات SPATIAL_VECTOR_ACCELERATION

1.22 التمكين المكاني للجدول

إذا كان لديك جدول Oracle عادي بدون عمود SDO_GEOMETRY ، ولكن يحتوي على معلومات متعلقة بالموقع (مثل قيم خطوط الطول / العرض للنقاط) ، فيمكنك تمكين الجدول مكانيًا عن طريق إضافة عمود SDO_GEOMETRY واستخدام الموقع الحالي (والمستقبلي) المعلومات الموجودة في السجلات لتعبئة قيم العمود SDO_GEOMETRY.

فيما يلي الخطوات الأساسية لتمكين الجدول العادي مكانيًا. يفترضون أن الجدول العادي يحتوي على أعمدة تحتوي على قيم مرتبطة بالموقع مرتبطة بكل سجل في الجدول.

  1. قم بتعديل الجدول لإضافة عمود هندسة (SDO_GEOMETRY).
  2. قم بتحديث الجدول لتعبئة كائنات SDO_GEOMETRY باستخدام قيم البيانات الحالية المتعلقة بالموقع.
  3. قم بتحديث البيانات الوصفية المكانية (USER_SDO_GEOM_METADATA).
  4. قم بإنشاء الفهرس المكاني على الجدول.

مثال 1-4 التمكين المكاني للجدول

يُنشئ المثال 1-4 جدولاً (CITY_POINTS) لا يحتوي في البداية على عمود SDO_GEOMETRY ولكنه يحتوي على قيم خطوط الطول والعرض لكل سجل (نقطة في مدينة محددة أو بالقرب منها). إنه يمكّن الجدول مكانيًا ، ويحدّث السجلات الحالية لتضمين معلومات SDO_GEOMETRY ، كما أنه يُدرج السجلات الجديدة ويحدّثها.

لا يهم أن يحتوي الجدول الأصلي على قيمتي LATITUDE و LONGITUDE بهذا الترتيب ، طالما تم تحديد أسماء الأعمدة بالترتيب الصحيح في مُنشئ الهندسة (SDO_POINT في هذه الحالة) في عبارة UPDATE. (كائنات SDO_GEOMETRY لها خط الطول أولاً ، ثم خط العرض للنقاط.)

لم يتم تضمين التحقق من صحة الهندسة في المثال لأن التحقق من الصحة غير مناسب للنقاط. ومع ذلك ، إذا قمت بتمكين جدول مكانيًا بأنواع أخرى من الأشكال الهندسية ، فيجب عليك التحقق من صحة جميع الأشكال الهندسية الأولية والمضافة. (لإجراء التحقق ، استخدم SDO_GEOM.VALIDATE_LAYER_WITH_CONTEXT أو SDO_GEOM.VALIDATE_GEOMETRY_WITH_CONTEXT.)

1.23 نقل البيانات الوصفية المكانية (MDSYS.MOVE_SDO)

يمكن لمسؤولي قواعد البيانات (DBAs) استخدام إجراء MDSYS.MOVE_SDO لنقل جميع جداول بيانات تعريف Oracle Spatial و Graph إلى مساحة جدول مستهدفة محددة.

بشكل افتراضي ، يتم إنشاء جداول البيانات الوصفية المكانية في مساحة جدول SYSAUX في الإصدار 11.1 والإصدارات اللاحقة ، وفي مساحة جدول النظام في الإصدارات قبل 11.1.

يحتوي إجراء MDSYS.MOVE_SDO على بناء الجملة التالي:

تحدد المعلمة target_tablespace_name المطلوبة اسم مساحة الجدول التي سيتم نقل جداول البيانات الوصفية المكانية إليها.

يجب استخدام هذا الإجراء من قبل مسؤولي قواعد البيانات فقط.

أثناء عملية النقل ، يتم تعطيل جميع إمكانيات Oracle Spatial و Graph الأخرى.

ينقل المثال التالي جداول البيانات الوصفية المكانية إلى مساحة جدول SYSAUX.

1.24 اعتبارات متطلبات أجهزة التطبيق المكاني

يناقش هذا الموضوع بعض الإرشادات العامة التي تؤثر على مقدار مساحة تخزين القرص وطاقة وحدة المعالجة المركزية اللازمة للتطبيقات التي تستخدم Oracle Spatial و Graph.

تهدف هذه الإرشادات إلى استكمال ، وليس استبدال ، أي إرشادات أخرى تستخدمها لتحديد حجم التطبيق العام.

يمكن أن تؤثر الخصائص التالية للتطبيقات المكانية على الحاجة إلى مساحة التخزين وطاقة وحدة المعالجة المركزية:

أحجام البيانات: يعتمد مقدار مساحة التخزين اللازمة للأشياء المكانية على مدى تعقيدها (دقة التمثيل وعدد النقاط لكل كائن). على سبيل المثال ، يستغرق تخزين مليون عنصر نقطة مساحة أقل من تخزين مليون جزء من الطريق أو قطعة أرض. يمكن أن تتطلب الميزات الطبيعية المعقدة مثل الخطوط الساحلية وخطوط الصدع الزلزالي والأنهار وأنواع الأراضي مساحة تخزين كبيرة إذا تم تخزينها بدقة عالية.

تعقيد الاستعلام: تعد متطلبات وحدة المعالجة المركزية لاستعلامات التعيين البسيطة ، مثل تحديد جميع الميزات في هذا المستطيل ، أقل من الاستعلامات الأكثر تعقيدًا ، مثل البحث عن جميع خطوط الأعطال الزلزالية التي تعبر هذا الخط الساحلي.

1.25 رسائل خطأ مكانية ورسمية

يحتوي الرسم البياني والمكاني على مجموعة من رسائل الخطأ.

تم توثيق رسائل الخطأ المكانية والرسمية في رسائل خطأ Oracle Database.

وثائق رسالة خطأ أوراكل متاحة فقط في HTML. يمكنك تصفح رسائل الخطأ حسب النطاق وبمجرد العثور على النطاق المحدد ، استخدم ميزة "البحث في الصفحة" في المتصفح لتحديد موقع الرسالة المحددة. يمكنك أيضًا البحث عن رسالة خطأ محددة باستخدام ميزة البحث في رسائل الخطأ في وثائق Oracle عبر الإنترنت.

1.26 أمثلة مكانية

يوفر Oracle Spatial و Graph أمثلة يمكنك استخدامها لتعزيز تعلمك وإنشاء نماذج لترميز عمليات معينة.

إذا قمت بتثبيت ملفات العرض التوضيحي من وسائط Oracle Database Examples (راجع دليل تثبيت أمثلة Oracle Database) ، فسيتم توفير العديد من الأمثلة في الدليل التالي:

الملفات التالية في هذا الدليل مفيدة للتطبيقات التي تستخدم Oracle Call Interface (OCI):

writegeom.c و writegeom.h

يتضمن هذا الدليل أيضًا العديد من الأمثلة في SQL و PL / SQL. عادةً ما يتم توفير مثال واحد أو أكثر مع المعلومات المرجعية لكل وظيفة أو إجراء ، ويتم توفير العديد من الأمثلة المبسطة التي توضح إنشاء الجدول والفهرس ، ومجموعات الوظائف والإجراءات ، والميزات المتقدمة:


قد تكون الممتلكات الضريبية المتأخرة فرصة للفضاء المفتوح ، لكن البلديات مثل مدينة لوس أنجلوس تاريخياً كانت مترددة في القيام بذلك (Harnik 2000).

على الرغم من أن الدراسات حول تأثيرات المتنزهات تعود إلى عام 1939 (Herrick 1939 كما ورد في Crompton 2004) ، فقد اقتصر التحليل بعد ذلك على توافر البيانات والقدرة على الحساب.

تستند قيمة القطعة الخالية على بيانات المعاملات لهذا الحي في عام 2000. وتستند تكلفة التحسين إلى بيانات عام 2006 لمشروع إنشاء حديقة جيب بمساحة 0.32 فدان في مقاطعة لوس أنجلوس.


3. سياق التطورات

يقدم هذا القسم نظرة عامة وسياق التطورات التي سيتم استخدامها للتحليلات وتحديد الاحتياجات والمتطلبات للحصول على بيانات إدارة الأراضي وصيانتها ونشرها. تتراوح المتطلبات من تطوير السجل العقاري ثلاثي الأبعاد (بما في ذلك المرافق تحت الأرض والبنية التحتية) إلى الإعداد الأولي لإدارة الأراضي أو جمع البيانات الأولية.

تعد صيانة البيانات أمرًا بالغ الأهمية: العلاقات بين الناس ديناميكية. تتم مناقشة بعض قابلية التشغيل البيني والمخرجات فيما يتعلق بالشراكات بين القطاعين العام والخاص (PPPs). يمكن تنظيم هذه الشراكة بين القطاعين العام والخاص في إعدادات فنية كما هو متاح اليوم: خدمات الويب والبوابات وتبادل البيانات التقليدي.

3.1. جمع البيانات

يتطلب التحضر المستمر والتعقيد المتزايد للبنى التحتية والمناطق المكتظة بالسكان تسجيلًا وتسجيلًا صحيحًا للوضع القانوني الذي لا يمكن توفيره إلا إلى حد محدود من خلال أنظمة المساحة ثنائية الأبعاد الحالية. يمكن أن يكون تسجيل الوضع القانوني معقدًا في 2D. الأبعاد الثلاثية ، بما في ذلك النمذجة الداخلية ، مطلوبة لالتقاط البعد القانوني والمكاني بأكمله ، والذي يشمل كذلك البيئة البحرية.

في الحالات التي تكون فيها قيمة الأرض أعلى أو يوجد مستوى مكثف من استخدام الأراضي ، يمكن نشر المسوحات الميدانية التقليدية باستخدام أدوات عالية الدقة (GPS ، والمحطات الإجمالية ، والمسح بالليزر). قد تتطلب المناطق ذات القيم المنخفضة للأراضي مقاربات أخرى (استخدام الصور ، الليدار ، الرادار). يتم تغطية جميع هذه الأساليب من خلال نهج Fit-For-Purpose لإدارة الأراضي (وصفي ، وليس إلزامي).

يجادل النهج المناسب للغرض (FIG / البنك الدولي ، 2015 ، موئل الأمم المتحدة ، 2016) بجمع وإدارة بيانات فعالة من حيث التكلفة ، وفعالة من حيث الوقت ، وشفافة ، وقابلة للتطوير ، وتشاركية ، بما في ذلك المسح التشاركي ، وإدارة الأراضي التطوعية ، والتعهيد الجماعي. في كثير من الحالات ، يكفي تحديد الحدود المرئية في المجال باستخدام الصور. باتباع نهج Fit-For-Purpose ، تكون أنظمة إدارة الأراضي بسيطة في البداية ويمكن أن تتحسن بمرور الوقت عند الضرورة أو ذات الصلة. إنها عملية ديناميكية: التكيف للتعامل مع مختلف البلدان / المناطق ، والتقنيات المستخدمة ، وأساليب الإدارة. يجب أن يكون هذا النهج حساسًا للنوع الاجتماعي وشفافًا وتشاركيًا بدرجة عالية تم تأكيد هذا النهج في إعلان أديس أبابا "إدارة المعلومات الجغرافية المكانية نحو الإدارة الرشيدة للأراضي لخطة 2030" ، (UN-GGIM ، 2016).

يتطلب تنفيذ نهج Fit-For-Purpose معايير مرنة ونموذجًا جيدًا لوصف البيانات باستخدام البيانات الوصفية ، كما هو مدرج في LADM. يدعم LADM استمرارية حقوق الأراضي (إدارة فترات مختلفة في بيئة واحدة) وسلسلة متصلة من الأساليب في الحصول على البيانات وتسجيلها والعديد من التمثيلات المختلفة للوحدات المكانية (القائمة على النقاط ، والقائمة على الخط ، والمضلع ، والقائمة على الحجم ) ، والأحزاب (من مجموعات إلى أفراد وغير طبيعيين). تعتبر المناهج القائمة على النقاط الكاملة مع الآثار أو المنارات المحددة (أو الأوتاد الخشبية) معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً.

يجب استيعاب أنواع مختلفة من مناهج المسح للسماح بتكامل البيانات المساحية المكانية الجديدة مع البيانات الموجودة ، ولضمان الاحتفاظ بالملاحظات الميدانية الأصلية. غالبًا ما يتم دمج البرامج المطلوبة للتعديلات في أدوات المسح - ولكن يجب أن تكون متاحة أيضًا أثناء رسم الخرائط المساحية - على سبيل المثال ، باستخدام جهاز لوحي في الميدان. في جميع الحالات ، يجب أن تكون هناك خيارات لتضمين الحقوق وأصحاب الحقوق بالسمات ذات الصلة. يمكن تضمين تعديلات الملاحظات الميدانية على البيانات المساحية الحالية في نظام المعلومات الجغرافية المساحي. هناك حاجة أيضًا إلى المسوحات لدعم تحسين جودة البيانات المساحية.

باستخدام التطبيق والتكنولوجيا السحابية ، يمكن نقل البيانات الميدانية المجمعة من جهاز محمول مباشرة إلى بيئة نظم معلومات جغرافية قائمة على السحابة ، مما يتيح للجميع متابعة العملية عن بُعد. يتعلق المسح الميداني ، على سبيل المثال ، بإنشاء نظرة عامة على جميع العلاقات القائمة بين الناس والأراضي ، بما في ذلك الملكية الرسمية (القانونية) والاستخدام غير الرسمي (الاجتماعي) للأراضي والمطالبات المتداخلة. الملاك أو المطالبون مدعوون للسير في محيط قطع أراضيهم والإشارة إلى نقاط قمة الحدود بأنفسهم باستخدام مستقبل GPS. يقوم المساح الأساسي بتسجيل الملاحظات باستخدام تطبيق مثبت على جهاز محمول أو جهاز لوحي. يتم عرض الصور (من الأقمار الصناعية أو الطائرات أو المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs)) للمنطقة على شاشة الجهاز المحمول. يتم جمع البيانات بطريقة متكاملة: يتم تخزين المحيط كمضلع مغلق جنبًا إلى جنب مع نوع الحق المطالب به جنبًا إلى جنب مع صورة وجه المالك أو المدعي وصورة هوية المالك أو المطالب. يتم استخدام المعرف الأولي كمفتاح ربط. قد يكون جهاز استقبال GPS محمولًا بدقة منخفضة. بهذه الطريقة ، تحدد المحيطات التي يتم السير فيها الحدود من الجانبين ، من وحدتين مكانيتين. إذا كانت هذه ضمن تفاوت محدد ، فسيتم إثبات الاتفاق. يعني هذا النهج أنه لا يتعين على الجيران أن يكونوا في الميدان في نفس الوقت ، مما يقلل من التعقيد المرتبط بتنظيم مشاركة الجيران الحدوديين في نفس الوقت. يمكن إجراء هذا النهج بطريقة تناظرية أيضًا. يمكن استخدام الأقلام الرقمية في هذه الحالة. يمكن تنظيم هذا النهج كمسح تشاركي - حيث يحمل أصحاب الحق جهاز استقبال GPS ويشيرون إلى نقاط الرأس ويقوم مساح القواعد الشعبية (يتم تدريبه على يد محترف) بجمع البيانات في التطبيق - بواجهة مستخدم بسيطة للغاية. في هذه الحالة ، يكون المساح المحترف هو المنظم ، الشخص الذي يخلق الوعي وينظم الحصول على البيانات ويقبل البيانات ويدير ضمان الجودة. هناك حاجة إلى نظم المعلومات الجغرافية للتعامل مع البيانات المجمعة - حساب المتوسطات في الملاحظات الحدودية (وهو أمر معقد - لا يتم بالضرورة ملاحظة جميع النقاط نفسها من الجانبين) ، وتحديد الأشياء ، وحساب المنطقة ، والتفتيش العام. أثناء الفحص العام للبيانات التي تم جمعها ، يمكن تأكيد الاتفاق على الحدود - ويمكن تصور الحدود على أنها حد "أخضر" (متفق عليه).

من الأهمية بمكان الحصول على لمحة عامة عن المناطق المتنازع عليها وجمع هندسة المنطقة المتنازع عليها. يحتاج "أصحاب النزاع" إلى "الاتفاق" على منطقة وموقع النزاع. أثناء عملية التحكيم في الميدان ، قد تؤدي النزاعات إلى إنشاء تداخلات بين المضلعات. في هذه الحالة ، يتم تعيين هذه التداخلات وتعرف السلطات المقابلة الموقع الدقيق للنزاع المتعلق بالأرض. يجب تضمين نهج حل النزاعات وكذلك التفاعل بين إدارة الأراضي وإدارة الكوارث.

بعد جمع البيانات الميدانية ، يجب التحقق من البيانات للتأكد من اكتمالها وإعدادها للتفتيش العام. يعتبر تكامل المعرفة والخبرة من الاستشعار عن بعد في مجال إدارة الأراضي أمرًا مهمًا ومطلوبًا.

يمكن تطبيق الاستخراج الآلي للمعالم على حدود قطع الأرض التي تحدها المعالم الطبوغرافية بدلاً من المؤامرات نفسها. إذا تم تصور الميزات المستخرجة على الصور المطبوعة أو المعروضة على الشاشة ، فيمكن استخدامها لتحديد الميزات على أنها مطابقة للحدود المساحية أم لا. قد يكون استخراج الميزات مفيدًا في تقدير عدد الطرود أو الوحدات المكانية التي يمكن توقعها في مناطق المشروع حيث غالبًا ما يكون ما يمكن توقعه في هذا المجال غير معروف.

يُفضل تحديد الحدود في المناهج التشاركية - إذا لزم الأمر. الأساليب التقليدية في النصب ممكنة دائمًا ، ولكن يمكن تجنبها في المراحل الأولية لتطوير إدارة الأراضي. يستغرق ترسيم الحدود بالآثار أو المنارات جزءًا كبيرًا من وقت المساح (على مستوى القاعدة). إذا كان الترسيم مطلبًا قانونيًا مطلقًا ، فيمكن للناس وضع المنارات بأنفسهم. خلاف ذلك ، من الجيد استكشاف طرق الترسيم الحديثة - يمكن أن توفر العلامات الذكية بديلاً جيدًا. يمكن اكتشاف العلامات الحديثة مثل علامات تحديد تردد الراديو ثلاثي الأبعاد (RFID) والتعرف عليها من مسافة عدة أمتار باستخدام هاتف ذكي بسيط.

يعد الحصول على البيانات لملايين الوحدات المكانية - استنادًا إلى أدلة من الميدان في مناهج تشاركية - عملية هائلة. يجب ملاحظة الملايين من المضلعات والخطوط والنقاط في الواقع ويجب ربطها بأصحاب الحقوق الحقيقية و / أو حقوق الاستخدام الرسمية وغير الرسمية. يتطلب تنظيم هذه العملية كميات هائلة من المعاملات المدعومة بشريًا والمتعلقة باللوجستيات وإدارة الحالات - وكلها تستند إلى المعلومات الجغرافية. أثناء العمل الميداني ، يجب إجراء التحقق من اكتمال الحصول على البيانات بطريقة سهلة. يجب تنظيم الأدوات والنقل والورق والصور وحملات التوعية والدعم المحلي من السلطات المحلية (إذا لزم الأمر في الإدارة المشتركة مع السلطات التقليدية) وجامعي البيانات على مستوى القاعدة جنبًا إلى جنب مع الخبرة المهنية في المكان والزمان المناسبين.

3.2 العمليات والصيانة والمعاملات

قد تتعلق التحديثات والتغييرات بما يلي: الأطراف وخصائصهم ، والحقوق والقيود والمسؤوليات والسمات ذات الصلة ، والوحدات الإدارية الأساسية والسمات ذات الصلة ، والوحدات المكانية والسمات ذات الصلة. المعاملات الشائعة هي الشراء والبيع ، وإنشاء الرهن العقاري ، أو الحقوق (على سبيل المثال ، الرهن ، حق الانتفاع ، ولكن قد يكون أيضًا حق الإيجار). المعاملة المحددة للغاية هي إدراج نتيجة التخطيط المكاني ، على سبيل المثال ، تجميع الأراضي أو تعديل الأراضي.

هناك حاجة إلى المزيد من الوحدات ذات الصلة بالعملية العامة (Stubkjaer ، وآخرون ، 2007) في الحصول على البيانات ومعالجة البيانات وكذلك الصيانة والنشر. كما يمكن أن يسهل التوحيد القياسي رصد التقدم المحرز في المؤشرات العالمية المتعلقة بأمن حيازة الأراضي. معلومات العملية هي معلومات حول من يجب أن يفعل ماذا في الموافقة على المعاملة. يحتوي LADM على أدوار مدرجة بالفعل بالإضافة إلى سلسلة من التواريخ للتفاعل مع العمليات - لكن إصدار LADM I لا يتضمن عمليات إدارة الأراضي للحصول على البيانات الأولية وصيانة البيانات ونشر البيانات.

يمكن أن تكون صيانة البيانات المساحية "مدفوعة بالبرنامج" (منهجية) أو "متقطعة". وتعني صيانة البيانات المدفوعة بالبرنامج من خلال اكتساب جديد كامل ومنهجي بعد الحصول على البيانات الأولية أو جهود الصيانة السابقة. متفرقة تعني صيانة كل حالة على حدة بطريقة "مدفوعة بالمعاملات" وتتعلق بالمعاملات في سوق الأراضي (الشراء / البيع ، إنشاء الرهن العقاري ، إلخ). تتطلب المعاملات وثائق مصدر توفر الأساس لتغيير وتحديث البيانات في قاعدة البيانات - من حالة متسقة إلى أخرى. يمكن أن تخضع السمات في جميع الفئات للتغيير.

تعد blockchain آلية آمنة للتعامل مع المعاملات وتخزينها في بيئة دفتر الأستاذ الموزع. بمجرد إجراء المعاملة ، لا يمكن تغييرها أو محوها من الوجود. معاملة لا رجوع فيها. ميزة إضافية لاستخدام blockchain هي أنه ليس فقط المعاملة نفسها ، ولكن أيضًا سجل المعاملات ، يتم التقاطها بأمان ، مما يجعل البيانات غير قابلة للتغيير وبالتالي توفير الثقة بحكم التعريف. تُعرف Blockchain أيضًا باسم "دفتر الأستاذ الموزع" وهي قاعدة البيانات التي توفر دليلًا على من يمتلك ماذا في أي وقت وهي متاحة للجمهور وتتم صيانتها بشكل عام. بلوكشين شفاف. هذا يعني: كل من يرغب في رؤية المعاملة قادر على القيام بذلك والتحقق من المعاملة. هذا يجعل عملية تبادل القيمة مرئية ، بحيث يمكن للأشخاص العاديين رؤية أي ظلم. يتطلب تطوير دعم blockchain في إدارة الأراضي التعاون مع ISO TC 307 على Blockchain. تشارك FIG أيضًا في استخدام blockchain. العقود الذكية هي عقود يتم تسجيل شروطها بلغة الكمبيوتر بدلاً من اللغة القانونية. يمكن تنفيذ العقود الذكية تلقائيًا بواسطة نظام حوسبة ، مثل نظام دفتر الأستاذ الموزع المناسب. العقد الذكي هو الطبقة التي تستخدم إمكانات تقنية blockchain بالكامل. تحتوي العقود الذكية على كود الكمبيوتر الذي ينفذ العقد.

يجب أن تؤدي معرفة الدقة الهندسية إلى تسميات جودة تحدد الدقة النسبية والمطلقة للبيانات الهندسية. هذا مناسب للتعديل لاحقًا ودمج البيانات من مصادر مختلفة التي تم جمعها باستخدام أدوات وأدوات مختلفة في مناهج مختلفة. لكن إدارة الأراضي لا تتعلق فقط بالبيانات الهندسية. إن الحديث عن الجودة في إدارة الأراضي لا يعني فقط الحديث عن الدقة الهندسية ، ولكن أيضًا عن "ربط" المضلعات (الوحدات المكانية) والأشخاص (أصحاب الحقوق). يجب أن تكون الوظائف المطلوبة قابلة للنشر على جهاز واحد ، أي ربط الوظائف للحصول على البيانات المستندة إلى الصور بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المحمول ، وبيانات القياسات الحيوية (تحديد بصمات الأصابع والتعرف على الوجه) ، وتسجيل الصوت / الفيديو لدعم تحديد الكائن. يمكن أن تكون الأجهزة التي تدعم هذه الوظائف مفيدة أيضًا لعمليات التفتيش ، وللعمل الميداني المتعلق بتراخيص البناء والتشييد ، وللصيانة المساحية ، وما إلى ذلك. يمكن لبيانات الأراضي التي يتم جمعها على العديد من الأجهزة أن تقدم نتائج في تنسيقات تستند إلى معايير التشغيل.

قد يتم وضع البيانات القديمة وتخزينها في جميع أنحاء البلد في أرشيفات إدارية (قانونية) ومكانية (مسح). غالبًا ما يكون للوثائق الورقية في تلك المحفوظات معنى قانوني. بعد رقمنة الوثائق ، لم يتم أرشفتها بطريقة موحدة متوافقة مع المعايير (الدولية): وهذا ينطبق على كل من المحفوظات مع الخرائط وكذلك المحفوظات مع السندات. يعد امتلاك أرشيف رقمي أحد الشروط المسبقة للخدمات الإلكترونية لتعمل على النحو الأمثل. يمكن التمييز بين مراحل الأرشفة الرقمية: حماية الأرشيفات القائمة بمسحها ضوئيًا وتحسين جودة الفهرسة للأرشيفات. تحسين الاتساق الداخلي وتكامل الأرشيف الرقمي في سير العمل.

3.3 قابلية التشغيل البيني والمخرجات

هناك حاجة إلى قابلية التشغيل البيني ومشاركة البيانات وتكامل البيانات في تطوير إدارة الأراضي.

هناك حاجة إلى روابط خارجية لقواعد البيانات الأخرى (دعم نشر البنية التحتية للمعلومات) ، مثل العناوين ، وسجل السكان ، وسجل الأعمال ، وسجل المبنى ، وسجل المرافق ، وما إلى ذلك. يتضمن استخدام قواعد البيانات هذه الوصول إلى المكتبات ذات التركيبات الخالية من السحابة للصور كما تم إنتاجها على نطاق واسع باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد ، والنهج في الحصول على البيانات الأولية ، وطرق المراجعة العامة / التفتيش ، والتحقق من التغطية الكاملة. تعني مشاركة البيانات أن البيانات يتم جمعها مرة واحدة واستخدامها عدة مرات من خلال إنشاء روابط مع SDIs ، على سبيل المثال. يمكن تجنب ازدواجية الجهود في جمع البيانات وصيانتها. يجب "الاحتفاظ بالبيانات في المصدر".

يجب أن تكون الخدمات قادرة على دعم العمليات في بيئة متصلة بالإنترنت بالإضافة إلى بيئة غير متصلة ، حيث لا يمكن الاعتماد على الإنترنت في العديد من المجالات. قد تدعم الخدمات إعلان حقوق الأرض عبر الإنترنت من قبل أصحاب الحقوق أنفسهم. إجراءات ضمان الجودة مطلوبة في هذه الحالات. أيضا ، للصيانة ، يمكن تطوير الخدمات. قد تدعم التطبيقات الإضافية الإبلاغ عن النزاعات على الأراضي والنزاعات ، وطلبات المعلومات ، ونشر بيانات الأراضي ، وتوفير المنتجات والخدمات ، وإضفاء الطابع الرسمي على حق الأرض ، وتجديد الخرائط وتحسين الجودة ، والأرشفة الرقمية.

من المفترض أن يقوم السجل المالي أو قاعدة البيانات بتسجيل الخصائص القانونية والمادية والهندسية والاقتصادية والبيئية للوحدات العقارية ، والتي تخضع لتقييم الممتلكات غير المنقولة وفرض الضرائب. يلزم وجود بنية تحتية لإدارة الأراضي لربط السجلات المالية بالسجلات العامة الأخرى (على سبيل المثال ، السجل العقاري ، وسجل الأراضي ، وسجلات المباني والسكن).

3.4. شراكة القطاعين العام والخاص

بينما تحاول معظم الاقتصادات النامية إنشاء أنظمة إدارة الأراضي ، فإن بعض الولايات القضائية المتقدمة تخضع لتغييرات كبيرة فيما يتعلق بأنظمة إدارة الأراضي الخاصة بها. خصصت حكومة ولاية نيو ساوث ويلز في أستراليا عملية تسجيل الأراضي في عام 2016. كما خصخصة حكومة ولاية جنوب أستراليا سجلها العقاري في وقت سابق من عام 2017. والآن ، ينتظر سكان فيكتوريا ما إذا كان المشرعون سيحذون حذوها.

بالرغم من ندرة وجود سجلات الأراضي التي يديرها القطاع الخاص في أماكن أخرى. يدير مشغل خاص شراء وبيع وتقسيم العقارات في المقاطعات الكندية في أونتاريو ومانيتوبا. في الولايات القضائية الأخرى ، كانت هناك محاولات خصخصة فاشلة. في عام 2013 ، خلص مجلس العقارات في مقاطعة ألبرتا الكندية & # 8217s إلى أن اقتراح خصخصة مكتب الملكية لم يكن في المصلحة العامة. وفي العام الماضي ، قامت مقاطعة نوفا سكوشا بتقييم احتمالية تخصيص مكتب تمليك وتوصل إلى أنه لن يكون هناك مكاسب كبيرة من ذلك. درست حكومة المحافظين في المملكة المتحدة هذه الفكرة أيضًا في عام 2016 لكنها لم تمضي قدمًا في الخصخصة. كان هذا في المقام الأول بسبب نقص الدعم من صناعة العقارات والخوف من رد الفعل العام.

هناك مخاطر وفرص تجلبها سجلات الأراضي القائمة على الشراكة بين القطاعين العام والخاص. وتشمل هذه الرسوم المتزايدة ، والاحتكار الطبيعي ، والبنوك التي تتطلب التأمين على حقوق الملكية لشراء العقارات ، والمخاطر التي تهدد سلامة عمليات تسجيل الأراضي ومعلومات الملكية ، واستهلاك المهارات الموجودة في مكاتب الملكية التي يصعب الحصول عليها ، واحتمال انتقال الوظائف إلى أماكن أخرى و حتى في الخارج.

في الوقت نفسه ، توفر إدارة الأراضي القائمة على الشراكة بين القطاعين العام والخاص فرصة لتسخير التقنيات التي تحول إدارة الأراضي إلى عمليات أسرع وأكثر آلية مع إزالة الرسوم الوسيطة وتقليل الروتين. باستخدام تقنيات مثل blockchain والعناوين والمستندات الأخرى يمكن تشفيرها وحمايتها في المعاملات الرقمية. وهذا يتحدى الحاجة إلى قيام المحامين بفحص المستندات ، والمؤسسات المالية لإثبات الصرافة ، وشركات التأمين لدعم الملكية ، ومكاتب الملكية لتسجيل المعاملات. كما تسهل التقنيات الخاصة بالمستهلكين ، مثل الطائرات بدون طيار والماسحات الضوئية ثلاثية الأبعاد والهواتف الذكية ، على الجمهور جمع معلومات الأرض. هذا سوف يتحدى المهن المنظمة مثل مسح الأراضي. تحتاج هذه المهن إلى إعادة التفكير في مجتمع تقوده التكنولوجيا حيث يصبح جمع بيانات الأراضي في متناول الجميع (كالانتاري وجيفرز 2017).


معنى الانضمام المكاني خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة؟ - نظم المعلومات الجغرافية


مجموعة من ثلاثة تتعلق برقمنة الإحداثيات اللوحية بالنظام المرجعي الأرضي وتتضمن ملاحظات زائدة (& gt = 4 نقاط).

E = a1 + a2X + a3Y + vX
N = b1 + b2X + b3Y + vY

خطأ RMS - (خطأ المربع المتبقي المتبقي) مقياس لدقة تسجيل العرة أثناء التحويل الرقمي والتغطية.

RMS = (هالخامس 2 / (ن -1)) 1/2

تحتوي ملفات Coverage TOL على قيم التفاوت الغامض للتغطية وطول التعلق. هذه القيم مهمة لأنها تساعد في تحديد دقة التغطيات.

      1. مكاني
        • إحداثيات الطريق
        • إحداثيات موقف الشجرة
      2. صفات
        • حد السرعة ، نوع السطح ، التحكم السياسي ، إلخ.
        • الأنواع ، فئة الحجم ، الكثافة ، فهرس الموقع ، إمكانية الوصول ، نوع التربة ، إلخ.
      • هل كل الخطوط متصلة وتغلق المضلعات؟
      • هل هناك نقطة تصنيف واحدة مع معرف مستخدم فريد في كل مضلع؟
      • تطابق الحافة بصريا الأوراق المجاورة.
      • هل الخريطة لديها التشنجات اللاإرادية للسيطرة؟

      قم بالرقمنة كأقواس مع عقد كنقاط نهاية ورؤوس بين الأقواس التي تصف تفاصيل رسم الخرائط للقوس. يتم التقاطها جميعًا كسلسلة من إحداثيات x و y. يمكن رقمنة النقاط والخطوط والمضلعات. في Arc / Info BUILD يُستخدم لإنشاء جدول بيانات نقطة ، يتم استخدام BUILD أو CLEAN لإنشاء جدول سمة Arc لتغطية الخط ويتم استخدام BUILD أو CLEAN لإنشاء جداول سمات المضلع.

      • أقواس تتبع بدقة (خرائط تراكب)؟
      • أقواس أو نقاط التسمية مفقودة؟
      • هل العقد تتطابق بشكل صحيح (العقد الزائفة أو العقد المتدلية)؟

      يتم إجراؤه بعد إصلاح جميع أخطاء الرقمنة. يجب إنشاء طوبولوجيا الميزات والحد الأدنى من جداول سمات الميزات باستخدام CLEAN و BUILD.

      العقد الزائفة ، العقد المتدلية (فوق وتحت البراعم) ، المضلعات الغريبة ، أخطاء التسمية الشظية ، أكثر من واحد أو لا شيء.


      ربط بيانات السمات باستخدام User-ID المشترك في كل من جداول السمات الدنيا وملفات السمات الأخرى المرتبطة بها. يستخدم صلة علائقية لربط الملفات.

      لكي يتم تحليل أغلفة أو كائنات مختلفة في وقت واحد ، من الضروري أن تكون في نفس نظام الإحداثيات (نفس الإسقاط والمرجع). ولكن في بعض الأحيان يكونون في نفس نظام الإحداثيات ولكن قد لا يتراكبوا بشكل صحيح (نفس الميزات تحدث في مواقع مختلفة) قد يكون هذا نتيجة لعدم الدقة في تجميع أحد أنواع الكائنات أو التغطيات. عندما يكون هذا هو الحال ، فمن الشائع دمج التغطية الأقل دقة بالتغطية الأكثر دقة. هناك طريقتان ممكنتان: عملية عالمية ومحلية. أ نهج عالمي يمكن القضاء عليها أخطاء هندسية منهجية من خلال أ تنسيق التحول ، والذي يصحح لتغيير المقياس الخطي والدوران والترجمة بالترتيب الأول والتزييف في الرتب الأعلى. لتصحيح أخطاء غير منهجية يتم استخدام عملية الأغطية المطاطية التي تنتشر فيها العديد من النقاط المقابلة في جميع أنحاء النموذج ويتم إجراء التصحيحات بناءً على الاختلافات المحلية بين نقاط المراقبة على التغطية الأكثر دقة ونفس النقاط على التغطية الأقل دقة. سيكون التغيير في الإحداثيات القديمة عبارة عن مجموع مرجح للفرق بين دلتا (التغيير) في x و y لنقاط التحكم.


      معنى الانضمام المكاني خطأ 000840: القيمة ليست طبقة ميزة؟ - نظم المعلومات الجغرافية

      • لتعلم استخدام أدوات التراكب الطوبولوجي
      • لمعرفة استخدام التخزين المؤقت
      • لمعرفة استخدام ArcGIS Model Builder لتبسيط تدفقات العمل

      إجراء تبديل محرك

      إجراء استبدال محرك الأقراص لإنشاء محركات الأقراص الافتراضية إل و م.

      قم بعمل دليل لممارسة اليوم

        قم بعمل دليل يسمى م: v_an_2 لتخزين بيانات اليوم.

        قم بتنزيل المشروع v_an_2.mxd (استخدم & quot حفظ باسم. & quot) ، واحفظها في م: v_an_2.

      اضبط دليل العمل

      تاكد من تعيين دليل العمل الى م: .

      نظرًا لأنك ستنشئ عددًا من مجموعات البيانات الجديدة ، فسيوفر هذا الوقت الذي تحتاجه للتنقل عبر عدد من الأدلة. (المعالجة الجغرافية وبيئات جي تي.)

        افتح ArcToolbox بالنقر فوق (سيستغرق الأمر من 3-5 دقائق لـ ArcMap لتحميل جميع الأدوات)

      ArcToolbox هو التطبيق الذي يحتوي على جميع أدوات تحليل التراكب.

      يتم استخدام إلحاق الطبقات لربط الطبقات التي تمثل نفس الميزات على الأرض ، ولكن نطاقاتها المكانية متجاورة (على سبيل المثال ، البيانات التي يتم تجانبها حسب البلدات). يقوم الدمج بإلحاق جميع المعالم المكانية في طبقة واحدة ، ويقوم بإنشاء جدول بيانات واحد.

        تحميل الملف أقسام. zip ل م: (استخدم & quot حفظ باسم & quot). يحتوي هذا على ملفي أشكال يحتويان على بيانات نظام مسح الأراضي العامة (PLSS) للأقسام التي تغطي Pack Forest.

      انقر نعم لبدء العملية.

      لقد قمت للتو بدمج طبقتين تم تخزينهما بشكل منفصل مسبقًا. الآن جميع ميزات كلتا الطبقتين الأصليتين موجودة في الطبقة الجديدة. يمكنك استخدام هذه التقنية عندما يكون لديك مجموعات بيانات متجاورة تمثل نفس الميزات.

      بالعودة إلى التمرين 4 ، أنشأنا طبقة جديدة من مناطق جرد المجاري. عندما تم إنشاؤه ، تم تصنيعه خارج حدود Pack Forest.

      سيتم الآن استخدام المقطع لتحديد المناطق إلى المدى المكاني لـ Pack Forest.

        إذا لم يكن لديك ملف شكل منطقة جرد المجاري المحفوظة ، فقم برقمنة واحد الآن (إذا كنت تعتقد أنه يمكنك القيام بذلك بسرعة) ، أو احصل عليه هنا (culv_inv.shp) ، كملف تنفيذي يستخرج ذاتيًا.

      قم بإنشاء إطار بيانات جديد وقم بتغيير اسمه إلى جرد بربخ. سيتم تنشيط إطار البيانات الجديد تلقائيًا.

      1. ال ميزات الإدخال (أي الميزات التي تريد قصها) هي CULV_INV.
      2. ال ميزات القصاصة (هذا هو & quot؛ قاطع & quot؛ ملف تعريف الارتباط & quot) هو ملف الحدود.
      3. أدخل اسم ملف فئة ميزة الإخراج مثل M: NETID.gdb CULV_INV_Clip_boundary.

      لقد استخدمت للتو ملف مقطع للحد من المدى المكاني لطبقة مضلع واحدة بناءً على المدى المكاني لطبقة مضلع أخرى. استخدم هذه التقنية عندما تحتاج إلى تقييد طبقة بالحد الخارجي لطبقة أخرى. تحتاج أحيانًا إلى إجراء تخطيط أو تحليل لمجموعة فرعية من بياناتك. بدلاً من استخدام مجموعة البيانات الأكبر بأكملها ، يمكنك تحديد المدى بهذه الطريقة.

      استخدم الهوية للحد من المدى المكاني للمخرجات بمدى طبقة الهوية ، ولكن أيضًا لنقل جميع السمات من مجموعتي بيانات الإدخال إلى مجموعة بيانات الإخراج.

      سوف تقوم بإنشاء طبقة National Wetlands Inventory الجديدة التي تقتصر على مدى حدود Pack Forest ، ولكن يتم ترميزها أيضًا لجميع سمات مجموعة الغابات.

      1. طي ملف جرد بربخ إطار البيانات وجعل البنية! نشط إطار البيانات ، وقم بتشغيل فقط نوي و مواقف طبقات.

      2. افتح جداول السمات لـ نوي و مواقف. لاحظ أسماء الحقول والقيم الموجودة.

      1. ال ميزات الإدخال هي نوي المضلعات
      2. تعيين ميزات الهوية ل مواقف
      3. تعيين فئة ميزة الإخراج ل M: NETID.gdb nwi_stands_Identity

      يكون ترتيب طبقات الإدخال والهوية مهمًا إذا قمت بتبديل الطبقات المستخدمة لهذه الطبقات ، سيكون لمجموعة بيانات الإخراج شكل هندسي مختلف.

      ما هي بالضبط قياسات المساحة لهذه المضلعات؟ لحسن الحظ ، ستظهر قيم المنطقة تلقائيًا لأننا نستخدم قاعدة البيانات الجغرافية لحفظ بياناتنا (اسم الحقل: الشكل_المنطقة). إذا كنت تستخدم ملف الشكل كتنسيق بياناتك ، فستحتاج إلى استخدام & quotاحسب الهندسة& quot من جدول البيانات الجدولية لهذه الطبقة لتحديث قيم المنطقة.

      لقد قمت للتو بإنشاء طبقة جديدة بناءً على تداخل طبقتين من المدخلات. إذا تداخلت أي مناطق بين طبقتين من المدخلات ، فإن المضلعات التي تمثل تلك المناطق لها قيم جدولية من كلا المدخلين. في حالة عدم وجود تداخل ، توجد فقط قيم سمات الإدخال. تُستخدم هذه التقنية لتحديد المناطق المشتركة بين طبقتين ، ولكن البيانات الإحداثية فقط من طبقة الإدخال موجودة في المخرجات ، وحيث تتداخل الأشكال ، يتم تقسيم الميزات.

      تتقاطع & أمبير حساب الهندسة

      التباين يتقاطع مع الهوية. سيتم استخدام نفس الطبقات ، نوي و مواقف، ولكن بدلاً من الهوية ، استخدم التقاطع.

      1. فتح أدوات التحليل و GT التراكب و GT Intersect.
        1. مرة أخرى ، حدد NWI و مواقف مثل ميزات الإدخال .
        2. ال فئة ميزة الإخراج يمكن أن يطلق عليه أي شيء تريده ، لكنني أقترح استخدام م: NETID.gdb nwi_stands_Intersect.

        يمكنك أن ترى كيف أن إخراج الهوية له نفس الشكل الهندسي العام لملف نوي مجموعة البيانات ، في حين يتم قص ناتج التقاطع إلى المناطق المشتركة لكليهما نوي و مواقف.

        بالإضافة إلى ذلك ، فإن Identity و Intersect متشابهة في ما تقومان به ، باستثناء اختلاف المدى المكاني الناتج. في حالة عدم وجود تداخل ، يتم حذف مناطق المضلعات.

        اتحاد ال التربة طبقة المضلع و مواقف طبقة المضلع.

          في ArcToolbox ، افتح ملف اتحاد أداة. مثل Intersect ، لا يهم ترتيب الإدخال والتراكب.

        الاتحاد مشابه لـ Identity و Intersect ، ولكن يتم الاحتفاظ بجميع المعالم من جميع طبقات الإدخال في الإخراج. تذكر أنه في Identity ، يتم الحفاظ على الأشكال الهندسية من طبقة الإدخال فقط في Intersect ، ويتم الحفاظ على الأشكال الهندسية الشائعة فقط.

        يمكن للهوية والتقاطع إقران طبقات المضلع بطبقات النقطة أو الخط بالإضافة إلى طبقات المضلع.

        يستخدم تحديث لاستبدال محتويات إحدى طبقات المضلع بمحتويات طبقة أخرى. هنا ، سنقوم بتحديث التربة طبقة مع بحيرات طبقة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا إذا كان لديك مجموعة بيانات أحدث أو أكثر دقة ترغب في استخدامها لاستبدال أجزاء من مجموعة بيانات موجودة.

          أضف ال L: packgis packgis.gdb غابة بحيرات طبقة لإطار البيانات.

        1. يجر التربة من ArcMap إلى تنسيق ميزات الإدخال يتحكم.
        2. يجر مضلع البحيرات الى تحديث الميزات يتحكم.
        3. استعرض للوصول إلى قاعدة البيانات الجغرافية وقم بتعيين اسم مجموعة البيانات الجديدة إلى التربة_المحدثة_مع_بحيرات.

        لقد استبدلت للتو أجزاء من طبقة مضلع واحدة بمضلعات من طبقة أخرى.

        مقابلة تحديث مع محو. يزيل المحو الميزات المتداخلة من طبقة الإدخال. في هذا المثال ، قم بإزالة ملف بحيرات مناطق بالكامل من التربة طبقة.

        1. افتح ال محو أداة.
          1. ال ميزات الإدخال تم تعيينه على التربة.
          2. ال محو الميزات (& quot؛ القاطع & quot) هو مضلع البحيرات.
          3. ضع الإخراج في قاعدة البيانات الجغرافية على هيئة التربة_المراوحة_مع_بحيرات.

          لقد قمت للتو بحذف أجزاء من طبقة مضلع واحدة باستخدام مضلعات من طبقة أخرى. في أي مكان كان هناك تداخل ، تمت إزالة المناطق.

          ينشئ التخزين المؤقت طبقة مضلع جديدة على مسافة ثابتة أو متغيرة من المعالم في طبقة الإدخال. في هذا التمرين ، ستقوم بإنشاء مخازن مؤقتة متغيرة العرض حول الطرق بناءً على نوع الطريق. ستربط مسافة فاصلة لكل جزء من أجزاء الطريق عن طريق إنشاء جدول ملخص والانضمام مؤقتًا إلى جدول الملخص إلى جدول الطرق. هذه طريقة مفضلة لأنها لا تغير جدول الطرق بشكل دائم بمجرد اكتمال المخزن المؤقت ، يمكن كسر الوصلة.

            قم بإنشاء إطار بيانات جديد يسمى الطريق المؤقت.

          1. افتح جدول البيانات للطبقة.
          2. قم بإجراء ملخص بناءً على ملف التصنيف مجال.
          3. لا تحدد أي إحصائيات موجزة (سيؤدي ذلك إلى إنشاء جدول بسيط بسجل لكل فئة طريق).
          4. حدد جدول الإخراج كـ م: NETID.gdb road_classify_summary.

          1. ال ميزات الإدخال يجب ضبطه على الطرق.
          2. تعيين فئة ميزة الإخراج ل road_buffer_by_classify ضمن قاعدة البيانات الجغرافية.

          لقد قمت للتو بإنشاء مخازن مؤقتة ذات عرض متغير لميزات الطريق. تحدد المخازن المؤقتة المنطقة التي تكون مسافة منفصلة من كل جزء من أجزاء الطريق المخزنة. يمكن تخزين أي ميزة متجه بهذه الطريقة. من الشائع عزل الميزات من أجل تحديد مناطق التأثير ، أو إنشاء مناطق استخدام الأراضي المتغير. على سبيل المثال ، بموجب لوائح الغابات الحالية ، اعتمادًا على فئة التدفق ، يُسمح بالأنشطة المختلفة على مسافات مختلفة من قناة التدفق.


          المقدمة

          تحاكي النماذج الرياضية هيدرولوجيا مستجمعات المياه بناءً على الافتراضات والعلاقات والمعلمات وظروف الحدود والبيانات المكانية الوصفية التي تحدد الخصائص الفيزيائية لمستجمعات المياه. يتم تمثيل السمات المكانية للمناظر الطبيعية بشكل عام من خلال متوسط ​​الظروف أو المعلمات إلى قيمة "مجمعة" واحدة. يعتبر نموذج مستجمعات المياه "الموزع" تمثيلًا وصفيًا مكانيًا للمناظر الطبيعية ويتم تنفيذه بشكل شائع كهيكل شبكة مع معلمات وقيم بيانات منفصلة لكل خلية. بالنسبة لأي نموذج ، تحتوي بيانات الإدخال والمعلمات على عدم اليقين لأنها تمثل خصائص نظام معقد وديناميكي يصوره النموذج في مقاييس زمنية ومكانية محددة. الأخطاء متأصلة في وصف النظام عند استخدام قيم حتمية مفردة لوصف نظام غير خطي وغير متجانس وعشوائي. وبالتالي ، فإن بيانات الإدخال ، وخوارزميات النموذج ، والمعادلات ، والبيانات المستخدمة للمعايرة ، والمقياس الزماني والمكاني كلها مصادر مساهمة لخطأ ناتج النموذج في نمذجة مستجمعات المياه (Shirmohammadi وآخرون. 2006).

          يتطلب النموذج الموزع العديد من المعلمات وبيانات الإدخال الشاملة لتعكس بشكل فعال عدم تجانس المناظر الطبيعية لمستجمعات المياه في محاكاة العمليات الهيدرولوجية. وبالتالي ، يميل النموذج الموزع إلى الإفراط في تحديد المعلمات مع احتمال انتشار المزيد من الأخطاء لنماذج النواتج بسبب بيانات الإدخال التفصيلية مكانيًا. تم تطوير عدد من الأدوات واستخدامها في تحليل عدم اليقين للنماذج الموزعة. يوفر مقدر عدم اليقين العام (GLUE) إطارًا وأدوات برمجية تم استخدامها في تقييم عدم اليقين في نماذج المعلمات الموزعة (Beven 2006). أداة أخرى تم تطبيقها على نماذج مستجمعات المياه هي خوارزمية Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM-UA) وهي أداة أخذ عينات Markov Chain Monte Carlo (MCMC) (Vrugt وآخرون. 2003). فين وآخرون. (2007) تقييم عدم اليقين في معايير ومخرجات النموذج الهيدرولوجي الموزع ، LISFLOOD باستخدام خوارزمية SCEM-UA. تشانغ وآخرون. أظهر (2012) أن المحاكاة الهيدرولوجية الموزعة لمحاسبة رطوبة التربة SACramento (SAC-SMA) كانت حساسة لأنواع بيانات المصدر والطرق المستخدمة لاشتقاق المعلمات المتنوعة مكانيًا. كانت هناك بعض الدراسات التي تقارن الطرق المختلفة للنماذج الهيدرولوجية الموزعة (Yang وآخرون. 2008).

          يعد استخدام البيانات الجغرافية المكانية مثل مجموعة بيانات الارتفاع الوطنية (NED) (USGS 2009b) ومجموعة بيانات الغطاء الأرضي الوطنية (NLCD) (USGS 2009c) أمرًا شائعًا في المحاكاة الهيدرولوجية ، خاصة مع النماذج الموزعة. تتضمن البيانات الجغرافية المكانية ، كتمثيل رقمي أو نموذج لبعض خصائص المناظر الطبيعية ، خطأً بسبب قيود الدقة المكانية والزمانية والطيفية لبيانات المصدر ، والأخطاء في أخذ العينات وتحليل ومعالجة البيانات. كان تحديد أفضل مقياس مكاني لنمذجة مستجمعات المياه النقطية مسألة وزن المقايضات في الاستبانة المكانية على دقة البيانات الجغرافية المكانية والتحسينات في تمثيل العمليات الهيدرولوجية. استخدمت الدراسات تحليل الحساسية لفحص تأثير الدقة ومصادر البيانات على نمذجة مستجمعات المياه (شريسثا وآخرون. 2006 وو وآخرون. 2007 وانج وآخرون. 2014).

          نادرًا ما تم الإبلاغ عن تأثيرات الأخطاء في بيانات الإدخال المكاني على نتائج النموذج على الرغم من تحديد الأخطاء في بعض بيانات نظام المعلومات الجغرافية (GIS) المتاحة للجمهور (أو الطبقات الجغرافية المكانية) بشكل صريح. على وجه الخصوص ، قد يضيف الخطأ الرأسي لنماذج الارتفاع الرقمية (DEMs) وخطأ التصنيف في بيانات استخدام الأراضي قدرًا كبيرًا من عدم اليقين في نتائج النمذجة (Miller وآخرون. 2007 وو وآخرون. 2008). لم تتم مقارنة تأثيرات الأخطاء مع بعضها البعض ، وأهميتها النسبية مقارنة بتأثير عدم اليقين في المعلمات غير معروفة. يمكن أن تُعزى ندرة الدراسات إلى العدد المحدود من التقنيات المتاحة لأخطاء النمذجة في المتغيرات المرتبطة مكانيًا والتحديات الحسابية لتحليل عدم اليقين متعدد الأبعاد. على الرغم من استخدام المحاكاة المتسلسلة بما في ذلك تقنيات محاكاة غاوس / مؤشر (SGS / SIS) المتسلسلة على نطاق واسع لتوليد إدراك لمتغير موزع مكانيًا في المحاكاة الجيوإحصائية ، نادرًا ما يتم العثور على تطبيقه على تحليل عدم اليقين لنموذج مستجمعات المياه في الأدبيات (Hengl وآخرون. 2010).

          كان الهدف من هذه الدراسة هو فحص ومقارنة المساهمات النسبية لخطأ البيانات المكانية وعدم اليقين في عدم اليقين الناتج عن النموذج بالنسبة لنموذج هيدرولوجي موزع. استخدمنا محاكاة HYdrology باستخدام طريقة Time-ARea (HYSTAR) (Her & amp Heatwole 2016a ، 2016b) كمنصة للتحليل ، وفحصنا خطأ البيانات المكانية في مدخلات بيانات الارتفاع والغطاء الأرضي للنموذج. الهدف العام هو إظهار وتقييم تقنيات تحليل عدم اليقين باستخدام النماذج الموزعة وتوفير اتجاه محدد لتحسين كفاءة ودقة تنفيذ نموذج HYSTAR ، والذي قد يوفر أيضًا استنتاجًا للتطبيق على النماذج الهيدرولوجية الموزعة الأخرى.


          تقدير عدم اليقين في مسائل الاستدلال عالي الأبعاد بدون أخذ العينات؟

          أنا أعمل على مشكلة الاستدلال عالي الأبعاد (حوالي 2000 معلمة نموذجية) والتي يمكننا من أجلها أداء تقدير MAP بقوة من خلال إيجاد الحد الأقصى العالمي للسجل اللاحق باستخدام مزيج من التحسين القائم على التدرج والخوارزمية الجينية.

          أرغب بشدة في أن أكون قادرًا على إجراء بعض التقديرات لأوجه عدم اليقين بشأن معلمات النموذج بالإضافة إلى إيجاد تقدير MAP.

          نحن قادرون على حساب تدرج اللوغاريتم اللاحق بكفاءة فيما يتعلق بالمعلمات ، لذلك على المدى الطويل نحن نهدف إلى استخدام Hamiltonian MCMC للقيام ببعض العينات ، ولكن في الوقت الحالي أنا مهتم بالتقديرات غير القائمة على أخذ العينات.

          الطريقة الوحيدة التي أعرفها هي حساب معكوس Hessian في الوضع لتقريب الخلفي باعتباره عاديًا متعدد المتغيرات ، ولكن حتى هذا يبدو غير ممكن لمثل هذا النظام الكبير ، لأنه حتى لو قمنا بحساب $ sim 4 times10 ^ < 6> $ من عناصر Hessian أنا متأكد من أننا لم نتمكن من إيجاد معكوسها.

          هل يمكن لأي شخص أن يقترح أي نوع من الأساليب المستخدمة عادة في مثل هذه الحالات؟

          تعديل - معلومات إضافية حول المشكلة

          خلفية
          هذه مشكلة عكسية تتعلق بتجربة فيزيائية كبيرة. لدينا شبكة مثلثة ثنائية الأبعاد تصف بعض الحقول المادية ، ومعلمات نموذجنا هي القيم المادية لتلك الحقول في كل رأس من الشبكة. تحتوي الشبكة على حوالي 650 رأسًا ، ونقوم بنمذجة 3 حقول ، ومن هنا تأتي معلمات نموذج 2000 الخاصة بنا.

          بياناتنا التجريبية مأخوذة من أدوات لا تقيس هذه الحقول بشكل مباشر ، ولكنها من الكميات التي تعتبر وظائف غير خطية معقدة للحقول. لكل من الأدوات المختلفة ، لدينا نموذج أمامي يقوم بتعيين معلمات النموذج لتنبؤات البيانات التجريبية ، وتؤدي المقارنة بين التنبؤ والقياس إلى احتمالية تسجيل.

          نقوم بعد ذلك بتلخيص احتمالات تسجيل الدخول من جميع هذه الأدوات المختلفة ، ونضيف أيضًا بعض القيم السابقة للسجل والتي تطبق بعض القيود المادية على الحقول.

          وبالتالي أشك في أن هذا `` النموذج '' يقع بدقة في فئة - ليس لدينا خيار لما هو النموذج ، إنه تمليه كيفية عمل الأدوات الفعلية التي تجمع بياناتنا التجريبية.

          مجموعة البيانات
          تتكون مجموعة البيانات من 500 × 500 صورة ، وهناك صورة واحدة لكل كاميرا لذا فإن إجمالي نقاط البيانات هو 500 × 500 × 4 = 10 ^ 6 دولار أمريكي.

          نموذج الخطأ
          نحن نعتبر جميع الأخطاء في المشكلة على أنها غاوسي في الوقت الحالي. في مرحلة ما ، قد أحاول الانتقال إلى نموذج خطأ Student-t لمجرد بعض المرونة الإضافية ، ولكن لا تزال الأمور تعمل بشكل جيد مع Gaussians فقط.

          مثال الاحتمالية
          هذه تجربة فيزياء البلازما ، وتأتي الغالبية العظمى من بياناتنا من كاميرات موجهة إلى البلازما مع مرشحات معينة أمام العدسات للنظر فقط في أجزاء معينة من طيف الضوء.

          لإعادة إنتاج البيانات ، هناك خطوتان أولاً ، علينا تصميم الضوء الذي يأتي من البلازما على الشبكة ، ثم علينا إعادة تصميم هذا الضوء إلى صورة الكاميرا.

          تعتمد نمذجة الضوء الذي يأتي من البلازما للأسف على ما هي معاملات المعدل الفعالة ، والتي تحدد مقدار الضوء المنبعث من العمليات المختلفة في ضوء الحقول. يتم توقع هذه المعدلات من خلال بعض النماذج العددية باهظة الثمن ، لذلك يتعين علينا تخزين إنتاجها على الشبكات ، ثم الاستيفاء للبحث عن القيم. يتم حساب بيانات دالة المعدل مرة واحدة فقط - نقوم بتخزينها ثم نبني سلسلة منها عند بدء تشغيل الكود ، ثم يتم استخدام هذا المحور في جميع تقييمات الوظائف.

          لنفترض أن $ R_1 $ و $ R_2 $ هما دالات المعدل (التي نقدرها عن طريق الاستيفاء) ، ثم الانبعاث عند قمة $ i $ 'th من الشبكة $ mathcalتم الحصول على _i $ بواسطة $ mathcal_i = R_1 (x_i، y_i) + z_i R_2 (x_i، y_i) $ حيث $ (x، y، z) $ هي الحقول الثلاثة التي نمثلها على الشبكة. يعد الحصول على متجه الانبعاثات إلى صورة الكاميرا أمرًا سهلاً ، إنه مجرد عملية ضرب بمصفوفة $ mathbf$ الذي يقوم بترميز أجزاء الشبكة التي ينظر إليها كل بكسل كاميرا.

          نظرًا لأن الأخطاء هي Gaussian ، فإن احتمالية تسجيل هذه الكاميرا بالذات هي $ mathcal = - فارك <1> <2> ( mathbf vec < mathcal> - vec) ^ < top> mathbf < Sigma> ^ <-1> ( mathbf vec < mathcal> - vec) $

          حيث $ vec$ هي بيانات الكاميرا. إجمالي احتمالية السجل هو مجموع 4 من التعبيرات المذكورة أعلاه ولكن للكاميرات المختلفة ، والتي تحتوي جميعها على إصدارات مختلفة من وظائف المعدل $ R_1 ، R_2 $ لأنهم ينظرون إلى أجزاء مختلفة من طيف الضوء.

          المثال السابق
          لدينا مقدمات مختلفة تحدد بشكل فعال حدودًا علوية وسفلية معينة على كميات مختلفة ، ولكنها لا تميل إلى التصرف بقوة كبيرة في حل المشكلة. لدينا واحد سابق يعمل بقوة ، والذي يطبق بشكل فعال تجانس من نوع Laplacian على الحقول. يأخذ أيضًا شكل Gaussian: $ text = - فارك <1> <2> vec^ < top> mathbf vec - frac <1> <2> vec^ < top> mathbf vec - frac <1> <2> vec^ < top> mathbf vec $