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Afficher la carte à l'aide du dépliant esri, avec la référence spatiale 4326

Afficher la carte à l'aide du dépliant esri, avec la référence spatiale 4326


J'ai ce MapServer

http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer

Il s'avère qu'il utilise 4326 référence spatiale.

Je veux le présenter à l'aide de la brochure, mon code à ce jour :

var map = new L.Map('map', { crs: L.CRS.EPSG4326 }).setView([-6.1333, 106.75], 0); L.esri.tiledMapLayer('http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer', { maxZoom : 14, minZoom : 0, ContinuousWorld : false, noWrap : false }) .addTo(carte);

Mais la carte ne s'affiche pas. J'ai trouvé que http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer/tile/0/20/25 me donnera une tuile, mais la demande du dépliant s'arrête à /0/ 0/0. Quelqu'un peut-il m'aider?


Comme indiqué dans la référence API de la brochure Esri :

Votre service de carte doit être publié à l'aide de la structure de tuile Web Mercator Auxiliary Sphere (WKID 102100/3857) et de l'option d'échelle par défaut utilisée par Google Maps, Bing Maps et ArcGIS Online. Esri Leaflet ne prendra en charge aucune autre référence spatiale pour les couches de tuiles.


Chapitre 11 Types de données

MySQL prend en charge les types de données SQL dans plusieurs catégories : les types numériques, les types de date et d'heure, les types de chaîne (caractère et octet), les types spatiaux et le type de données JSON. Ce chapitre fournit une vue d'ensemble et une description plus détaillée des propriétés des types dans chaque catégorie, ainsi qu'un résumé des exigences de stockage des types de données. Les aperçus initiaux sont volontairement brefs. Consultez les descriptions plus détaillées pour plus d'informations sur des types de données particuliers, tels que les formats autorisés dans lesquels vous pouvez spécifier des valeurs.

Les descriptions de types de données utilisent ces conventions :

Pour les types entiers, M indique la largeur d'affichage maximale. Pour les types à virgule flottante et à virgule fixe, M est le nombre total de chiffres qui peuvent être stockés (la précision). Pour les types de chaîne, M est la longueur maximale. La valeur maximale admissible de M dépend du type de données.

s'applique aux types à virgule flottante et à virgule fixe et indique le nombre de chiffres après la virgule décimale (l'échelle). La valeur maximale possible est de 30, mais ne doit pas être supérieure à M −2.

fsp s'applique aux types TIME , DATETIME et TIMESTAMP et représente la précision des fractions de seconde, c'est-à-dire le nombre de chiffres après la virgule pour les fractions de secondes. Le fsp valeur, si elle est donnée, doit être comprise entre 0 et 6. Une valeur de 0 signifie qu'il n'y a pas de partie fractionnaire. S'il est omis, la précision par défaut est 0. (Ceci diffère de la valeur par défaut SQL standard de 6, pour la compatibilité avec les versions précédentes de MySQL.)

Les crochets ( [ et ] ) indiquent les parties facultatives des définitions de type.


Le circuit

J'ai implémenté le design du tutoriel adafruit sur le sujet. L'image d'adafruit montre l'idée de base :

Le photorésistance offre une résistance accrue au courant électrique lorsque la lumière visible devient plus faible. Inversement, la résistance diminue à mesure que la lumière devient plus brillante. C'est un capteur analogique mais le Raspberry Pi n'a que des entrées numériques (la sortie d'entrée à usage général ou les broches GPIO). Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser un condensateur utilisant le "timing RC".

UNE condensateur augmente la tension au fil du temps et, lorsque cette tension atteint

1.4V, la broche d'entrée numérique indique "haut". Ainsi, au lieu de prendre une lecture analogique directe, nous définissons une boucle et chronométrons le temps qu'il faut au condensateur pour se "remplir".

Si l'intervalle de temps est petit (c'est-à-dire que le condensateur se charge rapidement), il y a moins de résistance de notre capteur analogique, ce qui signifie plus de lumière. Si l'intervalle de temps est grand (c'est-à-dire que le condensateur met beaucoup de temps à se charger à chaque cycle), il y a plus de résistance et moins de lumière.

Branché à la photorésistance de mon laboratoire d'apprentissage Radio Shack Electronics, âgé de 25 ans, il a l'air un peu plus maladroit mais fait toujours l'affaire :

Remarque rapide : le ruban et les connecteurs entre le raspberry pi et la planche à pain sont appelés Pi Cobber. Cela facilite le travail avec les broches GPIO mais, comme vous pouvez le voir sur les photos, le câble entrant obstrue un peu l'accès. Je pourrais jeter un œil au T-Cobbler qui promet de libérer de l'espace vertical sur la planche à pain.


Nous avons trouvé au moins 10 Liste de sites Web ci-dessous lors de la recherche avec référencespatiale.org sur le moteur de recherche

EPSG.io : systèmes de coordonnées dans le monde entier

Epsg.io AD : 7 PENNSYLVANIE: 6 Rang MOZ : 13

  • En quoi le système diffère-t-il de la référence spatiale.organisation et epsg-registry.org ? Il est beaucoup plus facile de trouver les systèmes de coordonnées (par exemple, la requête "utm wgs norway" donne la liste de toutes les zones UTM avec WGS couvrant la zone de Norvège)
  • Toutes les transformations disponibles pour le système de référence de coordonnées sélectionné sont visibles et applicables (il est possible de trouver

Utilisation de références spatiales avec OSR

  • Représentations de référentiels spatiaux sur www.spatialreference.organisation
  • Tout comme il existe plusieurs fonctions différentes pour exporter des informations SRS, il existe également plusieurs méthodes pour importer ces informations dans un objet de référence spatiale, dont une

Chapitre 1 Introduction aux données spatiales R Spatial

  • Nous avons d'abord examiné quelques informations importantes sur les données spatiales
  • Les deux principaux types sont vectoriels (points, lignes, polygones) et raster (pixels, surfaces)
  • Étant donné que cet atelier est donné dans le cadre de la recherche en sciences sociales, le reste de notre atelier se concentre sur les données vectorielles telles que les limites administratives, les emplacements des entreprises ou les réseaux routiers.

[HEC HMS #4]PROJET COMPLET EN HEC HMS DE SIMULATION …

Youtube.com AD : 15 PENNSYLVANIE: 6 Rang MOZ : 24

  • Cette vidéo montre une simulation complète et une optimisation dans HEC HMS pour les débutants étape par étape
  • Le premier processus est terminé dans ARCGIS EN UTILISANT HEC GEO HMS et ARC

Spatialreference.org Analyse concurrentielle, Marketing Mix

Alexa.com AD : 13 PENNSYLVANIE: 30 Rang MOZ : 47

  • Référence spatiale.organisation Analyse concurrentielle, marketing mix et trafic
  • Epsg.io georepository.com lyzidiamond.com omniscale.com
  • Trouvez, atteignez et convertissez votre audience
  • Obtenez des idées gratuites et personnalisées pour surpasser vos concurrents et faire passer vos résultats de recherche marketing au niveau supérieur avec l'outil de présentation du site d'Alexa

Wrangling de données spatiales (2) - Opérations SIG

  • Une ressource extrêmement utile est la référence spatiale.organisation site Web, qui contient littéralement des centaines de définitions de projection
  • Par exemple, la figure 1 montre l'entrée pour EPSG 4326
  • Il répertorie les paramètres importants et fournit des options pour générer un CRS dans une gamme de formats.

Comment trouver votre code EPSG/ESRI – Strayos

  • Cliquez sur « Modifier » pour les codes EPSG/ESRI et recherchez l'un des codes de la liste à l'étape 2 (juste le numéro de code, n'incluez pas le préfixe EPSG ou ESRI)
  • Si vous ne trouvez pas de code EPSG/ESRI, recherchez le code suivant dans la liste
  • Une fois que vous avez sélectionné un code EPSG/ESRI, il est temps de vérifier si votre code est le bon code.

Créer une référence spatiale—Aide ArcGIS for Desktop

  • Crée un objet de référence spatiale à utiliser dans ModelBuilder
  • Utilisez la classe SpatialReference pour créer un objet de référence spatiale à utiliser dans un script.
  • Vous pouvez créer un objet de référence spatiale avec un système de coordonnées, des domaines spatiaux et une précision définis. Les domaines spatiaux et la précision de la référence spatiale en sortie peuvent être modifiés davantage à l'aide du domaine XY, du domaine Z, du domaine M

Données spatiales dans R : utiliser R comme SIG

  • Données spatiales en R : Utiliser R comme SIG
  • Un tutoriel pour effectuer des opérations de base avec des données spatiales dans R, telles que l'importation et l'exportation de données (à la fois vectorielles et raster), le traçage, l'analyse et la création de cartes.

Comment obtenir ou créer une syntaxe de système de coordonnées .prj

  • J'ai jeté un œil à la définition du système de coordonnées Leigon / Ghana Meter Grid dans Pix4D et elle diffère en effet un peu de celle sur la référence spatiale.organisation
  • Si vous souhaitez utiliser le système de coordonnées tel que défini dans Pix4D, il est possible d'utiliser le fichier project_name_wkt.prj généré dans le dossier params.

Fonctions de données géospatiales utiles pour Spotfire TIBCO

  • Les fonctions de données étendent Spotfire d'une manière que les utilisateurs comprennent, mais sans qu'ils aient à écrire de code
  • Sur cette page, vous trouverez quelques fonctions de données géospatiales utilisables dans Spotfire pour étendre ses capacités
  • Pour un aperçu général des capacités GeoAnalytics ou Location Analytics de Spotfire, veuillez également consulter cette page (cliquez sur le lien).

Fonctions de tracé intégrées — documentation pandapower 2.6.0

  • Figsize (float, 1) - le rapport d'aspect est multiplié par celui-ci afin d'obtenir la taille finale de l'image
  • Aspectratio (tuple, « auto ») - lorsque « auto », il préserve le rapport d'aspect d'origine des géodonnées du réseau
  • Toute aspectation personnalisée peut être donnée sous forme de tuple, par exemple
  • (1.2, 1) line_width (float, 1.0) - largeur des lignes
  • Bus_size (float, 10.0) - taille des bus à tracer.
  • Ext_grid_size (float, 20.0) - taille de l'ext

Types de données géospatiales — Documentation Snowflake

  • Opérations DML sur les colonnes GEOGRAPHY¶
  • Lorsqu'une colonne GEOGRAPHY est la cible d'une opération DML (INSERT, COPY, UPDATE, MERGE ou CREATE TABLE AS…), l'expression source de la colonne peut être de l'un des types suivants :

Projection conique d'Albers avec système de référence SIRGAS2000

  • Pourquoi vous ne pouvez pas vérifier les définitions dans le système de référence de coordonnées (CRS) de SpatialReference.organisation? Je demande parce que chaque CRS a son fichier .prj à télécharger
  • Ainsi, nous pouvons l'ouvrir et vérifier les valeurs des paramètres (par exemple
  • False_Easting, False_Northing, etc.)
  • Comme vous l'avez dit, je pourrais créer mon propre fichier CRS (personnalisé), mais je ne sais pas quelles valeurs

Chapitre 6 Reprojeter des données géographiques Géocalcul avec R

  • Chapitre 6 Reprojection des données géographiques | Le géocalcul avec R s'adresse aux personnes qui souhaitent analyser, visualiser et modéliser des données géographiques avec un logiciel open source
  • Il est basé sur R, un langage de programmation statistique doté de puissantes capacités de traitement de données, de visualisation et géospatiales.
  • Le livre vous donne les connaissances et les compétences nécessaires pour aborder un large éventail de problèmes qui se manifestent dans

Systèmes de coordonnées dans R Introduction aux SIG et à l'analyse spatiale

  • Une note sur les changements apportés à l'environnement PROJ
  • Les versions plus récentes de sf utilisent la bibliothèque PROJ 6.0 C ou supérieure
  • Notez que la version de PROJ ne doit pas être confondue avec la version du package proj4 R - les packages proj4 et sf utilisent la bibliothèque PROJ C qui est développée indépendamment de R
  • Vous pouvez en savoir plus sur le développement de PROJ sur proj.org.

Projections cartographiques — Introduction à la documentation SIG Python

D'accord, donc à partir de ce dictionnaire, nous pouvons voir que les données s'appellent epsg: 4326. Le numéro EPSG («European Petroleum Survey Group») est un code qui indique le système de coordonnées du jeu de données.«Le jeu de données de paramètres géodésiques EPSG est un ensemble de définitions de systèmes de référence de coordonnées et de transformations de coordonnées qui peuvent être mondiales, régionales, nationales ou locales dans

La carte aérienne Bing n'est pas affichée dans Civil 3D et Map

  • Un dessin avec un système de coordonnées appliqué n'affiche pas de carte aérienne (carte Bing) dans Civil 3D et AutoCAD Map 3D
  • L'une des méthodes suivantes a été utilisée, mais les Bing Maps aériennes ne sont pas affichées
  • La carte en ligne a été activée dans l'onglet Géolocalisation
  • La commande GEOMAP a été invoquée et l'une des options suivantes a été sélectionnée : Aérien, Route, Hybride

CSV vers Shapefile avec pyshp Geospatiality

  • Dans cet article, je vais examiner l'extraction de données de point à partir d'un fichier CSV et la création d'un fichier Shape avec la bibliothèque pyshp
  • Les données consistent en l'emplacement des arbres avec divers attributs générés par le Conseil du comté de Fingal en Irlande
  • Les données peuvent être téléchargées sous forme de fichier CSV sur dublined.ie.
  • Pyshp est une bibliothèque Python pure conçue pour fournir un support en lecture et en écriture pour ESRI Shapefile (.shp

Chapitre 6 Modélisation spatiale des données aréales. Cancer de la lèvre chez

Paulamoraga.com AD : 19 PENNSYLVANIE: 49 Rang MOZ : 87

  • Chapitre 6 Modélisation spatiale des données aréales. Cancer de la lèvre en Ecosse
  • Dans ce chapitre, nous estimons le risque de cancer de la lèvre chez les hommes en Écosse, au Royaume-Uni, en utilisant le package R-INLA (Rue et al
  • 2018). Nous utilisons des données sur le nombre de cas de cancer des lèvres observés et attendus, et la proportion de la population engagée dans l'agriculture, la pêche ou la foresterie (AFF) pour chacun des comtés d'Écosse.

Trouver votre système de coordonnées State Plane

  • EPSG : 3476 : NAD83 (NSRS2007) / Alaska zone 9
  • EPSG : 3477 : NAD83 (NSRS2007) / Alaska zone 10
  • EPSG:2222: NAD83 / Arizona Est (pi) EPSG:2223: NAD83 / Arizona Central (pi) EPSG:2224: NAD83 / Arizona Ouest (pi) ARKANSAS
  • EPSG : 3433 : NAD83 / Arkansas Nord (ftUS)

Gestion des projections — GeoPandas 0.9.0+37.gae3f821.dirty

  • Le système de coordonnées de référence (CRS) est important car les formes géométriques dans un objet GeoSeries ou GeoDataFrame sont simplement une collection de coordonnées dans un espace arbitraire
  • Un CRS indique à Python comment ces coordonnées se rapportent à des endroits sur Terre
  • Vous pouvez trouver les codes des projections les plus couramment utilisées sur www.spatialreference.organisation.

Déambulations techniques Archives spatialreference.org

Crschmidt.net AD : 13 PENNSYLVANIE: 37 Rang MOZ : 72

Publié par défaut, ESRI, FeatreServer, FeatureServer, référence spatiale.organisation, TileCache le 14 décembre 2008 à 10:37:04 Plus tôt dans la journée, j'ai essayé Jython pour la première fois, car je fais un travail qui pourrait impliquer des interactions avec les bibliothèques Java dans un avenir proche.


Références spatiales, systèmes de coordonnées, projections, références, ellipsoïdes – déroutant ?

Les gens mélangent souvent ce qui précède comme s'ils ne faisaient qu'un, alors voici un récapitulatif. L'une des choses que vous voyez souvent dire, c'est que « mes données sont dans le système de coordonnées WGS84 ». Cela n'a pas vraiment de sens, mais j'y reviendrai plus tard.

C'est un sujet très déroutant, et j'ai peut-être mal compris certaines choses moi-même, alors s'il vous plaît ajoutez un commentaire et je le mettrai à jour dès que possible.

Systèmes de coordonnées

Un système de coordonnées est simplement un moyen de décrire une propriété spatiale par rapport à un centre. Il y a plus d'une façon de le faire :

  • Le système de coordonnées géocentriques est basé sur un système de coordonnées normal (X,Y,Z) avec l'origine au centre de la Terre. C'est le système que le GPS utilise en interne pour effectuer ses calculs, mais comme il est très peu pratique de travailler avec un être humain (en raison du manque de concepts bien connus d'est, nord, haut, bas), il est rarement affiché pour l'utilisateur mais converti dans un autre système de coordonnées.
  • Le système de coordonnées sphériques ou géographiques est probablement le plus connu. Il est basé sur des angles par rapport à un méridien principal et à l'équateur, généralement en longitude et latitude. Les hauteurs sont généralement données par rapport au niveau moyen de la mer ou au niveau de référence (je reviendrai sur le niveau de référence plus tard).
  • Le système de coordonnées cartésiennes est défini comme un système de coordonnées « plat » placé à la surface de la Terre. Dans certaines projections, il n'est pas plat dans le sens où il suit la courbure de la Terre dans une direction et a une erreur d'échelle connue dans l'autre direction par rapport à la distance de l'origine. Le système de coordonnées le plus connu est l'Universal Transverse Mercator (UTM), mais les géomètres définissent constamment leurs propres petits systèmes de coordonnées plats locaux. Il est très facile à travailler, assez précis sur de petites distances, ce qui rend les mesures telles que la longueur, l'angle et la surface très simples. Les systèmes de coordonnées cartésiennes sont fortement liés aux projections que je couvrirai plus tard.

Remarque : Le système de coordonnées géocentriques est également à proprement parler un système de coordonnées cartésiennes, mais ce sont les termes généraux que j'ai le plus souvent utilisés lorsque je parle de systèmes de coordonnées mondiaux.

Références et ellipsoïdes

Certaines des propriétés communes des systèmes de coordonnées ci-dessus sont qu'ils sont tous relatifs au centre de la Terre et, à l'exception du système de coordonnées géocentriques, utilisent un système de hauteur par rapport à la surface de la Terre.

Cela pose deux problèmes immédiats :

À présent, la plupart des gens devraient savoir que la terre n'est pas plate (bien qu'il y en ait encore qui en doutent). Si nous définissons la surface de la Terre comme étant au niveau moyen de la mer (souvent appelé le géoïde), nous n'obtenons pas un sphéroïde ni même un ellipsoïde. En raison des changements gravitationnels souvent causés par de grandes masses telles que des chaînes de montagnes, etc., la Terre est en fait très irrégulière avec des variations de +/- 100 mètres. Comme ce n'est pas très pratique à utiliser comme modèle de la Terre, nous utilisons généralement un ellipsoïde pour l'approximation. L'ellipsoïde est défini par son demi-grand axe, et soit l'aplatissement de l'ellipoïde, soit le demi-petit axe.

Le centre et l'orientation de l'ellipsoïde sont ce que nous appelons le datum. Ainsi le datum définit un ellipsoïde et grâce à l'utilisation d'un ensemble de points au sol que nous relions à des points de l'ellipsoïde, nous définissons le centre de la Terre. Cela pose un autre problème, car la dérive des continents déplace en permanence les points utilisés pour définir les points. C'est pourquoi le nom d'une donnée contient généralement une année, faisant souvent référence à la position de ces points le 1er janvier de cette année (bien que cela puisse varier).

Il existe une grande quantité de références, certaines utilisées pour des mesures dans le monde entier, et d'autres références locales définies de manière à s'adapter parfaitement à une zone locale. Certains courants sont : le système de référence géodésique mondial 1984 (WGS84), le système de référence européen 1950 (ED50) et le système de référence nord-américain 1983 (NAD83).

Le plus connu est le WGS84 utilisé aujourd'hui par les systèmes GPS. C'est une bonne approximation du monde entier et avec des points fixes définis presque partout dans le monde. Lorsqu'il a été défini, ils ont cependant oublié d'inclure des points en Europe, de sorte que les Européens ont maintenant leur propre ETRS89, qui est généralement appelé « réalisation du WGS84 en Europe ». Le problème ici était uniquement dû à la dérive des continents, ils ont donc défini certains points par rapport au WGS84 en 1989 et gardent une trace des changements. Dans la plupart des cas d'utilisation, cela n'a pas vraiment d'importance et vous pouvez utiliser l'un ou l'autre.

J'ai mentionné plus tôt que les gens se réfèrent souvent à avoir leurs données dans WGS84, et vous voyez maintenant pourquoi cela n'a pas de sens. Tout ce que vous savez, c'est que les données sont définies à l'aide du datum WGS84, mais vous ne savez pas quel système de coordonnées il utilise.

Projections

La terre n'est pas plate, et il n'y a pas de moyen simple de la mettre sur une carte papier plate (ou de nos jours sur un écran d'ordinateur), donc les gens ont trouvé toutes sortes de solutions ingénieuses, chacune avec ses avantages et ses inconvénients. Certains préservent la zone, donc tous les objets ont une taille relative les uns par rapport aux autres, d'autres préservent des angles (conformes) comme la projection de Mercator, certains essaient de trouver un bon mélange intermédiaire avec seulement peu de distorsion sur plusieurs paramètres etc. transformez le monde en un système de coordonnées cartésiennes plat, et lequel choisir dépend de ce que vous essayez de montrer.

Une déclaration commune que j'entends dans les SIG est la suivante "Ma carte n'a pas de projection", mais ce n'est tout simplement pas possible (à moins que vous n'ayez un bon vieux globe rotatif). Souvent, les gens se réfèrent à des données en longitude/latitude et affichées sur une carte sans avoir spécifié de projection. Ce qui se passe, c'est que le système applique la projection la plus simple possible : mapper la longitude directement sur X et la latitude sur Y. Cela donne une projection équirectangulaire, également appelée projection « Plate Carrée ». Il en résulte une distorsion très importante qui donne l'impression que les zones sont écrasées près des pôles. On peut presque dire que l'« opposé » de la Plate Carrée est la projection de Mercator qui étire des zones proches des pôles dans la direction opposée, les faisant paraître très grandes. Mercator est le type de projection que vous voyez utilisé sur les cartes en direct et les cartes Google, mais comme beaucoup le pensent souvent à tort, ils n'utilisent PAS WGS84 pour la carte projetée, bien que WGS84 soit utilisé lorsque vous saisissez directement les valeurs de longitude/latitude à l'aide de leur API (lire plus à ce sujet ici).

Référence spatiale

La référence spatiale est une combinaison de tout ce qui précède. Il définit un ellipsoïde, une référence utilisant cet ellipsoïde et un système de coordonnées géocentriques, géographiques ou de projection. La projection est également toujours associée à un système de coordonnées géographiques. L'European Petroleum Survey Group (EPSG) dispose d'un vaste ensemble de références spatiales prédéfinies, chacune dotée d'un identifiant unique. Ces identifiants sont utilisés dans toute l'industrie et vous pouvez télécharger une base de données Access avec tous à partir de leur site Web, ainsi que de très bons documents sur la projection (ou voir le site Web de références spatiales).

Ainsi, lorsque vous entendez quelqu'un dire qu'il a ses données dans WGS84, vous pouvez souvent supposer qu'il a des données de longitude/latitude dans WGS84 projetées à l'aide de Plate Carree. L'ID de référence spatiale de celui-ci est EPSG:4326.

Les références spatiales sont souvent définies dans un format bien connu définissant tous ces paramètres. La référence spatiale EPSG:4326 peut donc aussi s'écrire :

Comme mentionné, les cartes Live/Google utilisent une projection Mercator, mais bien que leur référence soit basée sur WGS84, elles utilisent une sphère au lieu d'un ellipsoïde. Cela signifie qu'ils utilisent le même centre et la même orientation que WGS84, mais sans appliquer d'aplatissement. La chaîne de référence spatiale pour leur projection devient donc :

PROJCS["Mercator Spheric", GEOGCS["WGS84based_GCS", DATUM["WGS84based_Datum", SPHEROID["WGS84based_Sphere", 6378137, 0], TOWGS84[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], PRIMEM["Greenwich", 0, AUTORITE["EPSG", 񕋥"]], UNITÉ["degré", 0.0174532925199433, AUTORITE["EPSG", 񕎮"]], AXE["E", EST], AXE["N", NORD]], PROJECTION["Mercator"], PARAMETRE["False_Easting", 0] , PARAMÈTRE["False_Northing", 0], PARAMÈTRE["Central_Meridian", 0], PARAMÈTRE["Latitude_of_origin", 0], UNITÉ["metre", 1, AUTORITÉ["EPSG&# 34, 񕍉"]], AXE["Est", EST], AXE["Nord", NORD]]


Résumé

La surveillance et l'analyse du trafic réseau sont l'un des éléments clés de la cybersécurité moderne axée sur les entreprises. Les quantités gargantuesques de données à traiter en font également une base parfaite pour les solutions basées sur le ML, qui prospèrent grâce aux données.

C'est pourquoi deepsense.ai fournit une plate-forme complète basée sur l'architecture AIOps pour l'analyse de données réseau.

Si vous avez des questions sur les solutions AIOps que nous proposons, n'hésitez pas à contacter Andy Thurai, notre responsable des opérations américaines via le formulaire de contact ou l'adresse e-mail [email protected]


Résultats de la recherche pour : corrélation spatiale

Les données manquantes sont un problème courant dans l'analyse spatiale, en particulier au niveau agrégé. Manquant peut se produire dans la covariable ou dans la variable de réponse ou dans les deux dans un endroit donné. De nombreuses techniques de données manquantes sont disponibles pour estimer les valeurs de données manquantes, mais toutes ces méthodes ne peuvent pas être appliquées aux données spatiales car les données sont autocorrélées. Par conséquent, il est nécessaire de développer une méthode qui estime les valeurs manquantes à la fois dans la variable de réponse et les covariables dans les données spatiales en tenant compte de l'autocorrélation spatiale. La présente étude vise à développer un modèle pour estimer les points de données manquants au niveau agrégé dans les données spatiales en tenant compte (a) de l'autocorrélation spatiale de la variable de réponse (b) de l'autocorrélation spatiale des covariables et (c) de la corrélation entre les covariables et la réponse variable. L'estimation des valeurs manquantes des données spatiales nécessite un modèle qui prend explicitement en compte l'autocorrélation spatiale. Le modèle proposé ne tient pas seulement compte de l'autocorrélation spatiale, mais utilise également la corrélation qui existe entre les covariables, au sein des covariables et entre une variable de réponse et des covariables. L'estimation précise des points de données manquants dans les données spatiales entraînera une précision accrue des effets estimés des variables indépendantes sur la variable de réponse dans l'analyse de régression spatiale.

4356 Modélisation géochimique spatiale des terres rares au lac Acıgöl, Denizli, Turquie : approches analytiques sur l'interpolation spatiale et la corrélation spatiale

L'interpolation spatiale et la corrélation spatiale des éléments des terres rares (ETR) des sédiments de surface du lac Acıgöl et de ses unités lithologiques environnantes sont effectuées en utilisant des techniques SIG telles que les techniques de pondération inverse de la distance (IDW) et de régression géographiquement pondérée (GWR). La technique IDW qui fait l'interpolation spatiale montre que les unités lithologiques comme la Formation Hayrettin au nord du lac Acigol ont des teneurs en REE élevées que les sédiments lacustres ainsi que des teneurs en ∑LREE et ∑HREE. Cependant, les valeurs Eu/Eu* (basées sur le modèle des terres rares normalisées par la chondrite) montrent une valeur élevée dans certains sédiments de surface lacustre que dans les unités lithologiques et cela fait référence à une anomalie Eu négative. De plus, l'interpolation spatiale du rapport V/Cr a indiqué que les unités lithologiques d'Acıgöl et les sédiments lacustres se sont déposés dans des conditions oxiques et dysoxiques. Mais, la corrélation spatiale est réalisée par la technique GWR. Cette technique montre un coefficient de corrélation spatiale élevé entre ∑LREE et ∑HREE qui est plus élevé dans les unités lithologiques (Formation Hayrettin et Formation Cameli) que dans les autres unités lithologiques et les sédiments de surface lacustre. En outre, la correspondance entre les terres rares et Sc et Al fait référence aux abondances en terres rares des sédiments du lac Acıgöl altérés par le substrat rocheux local autour du lac.

4355 Évaluation de la longueur de corrélation spatiale et des termes d'expansion de Karhunen-Loeve pour prédire le niveau de fiabilité du tassement à long terme dans les sols mous

La méthode du champ aléatoire spectral est l'une des méthodes largement utilisées pour obtenir des résultats plus fiables et précis dans les problèmes géotechniques impliquant la variabilité des matériaux. La méthode d'expansion de Karhunen-Loeve (K-L) a été appliquée pour effectuer une discrétisation par champ aléatoire des paramètres de fluage corrélés de manière croisée. La méthode de développement de Karhunen-Loeve est basée sur les fonctions propres et les valeurs propres de la fonction de covariance adoptant la solution intégrale du noyau. Dans cet article, la précision de l'expansion de Karhunen-Loeve a été étudiée pour prédire le tassement à long terme des sols mous en adoptant un modèle de fluage visco-plastique élastique. À cette fin, une étude paramétrique a été réalisée pour évaluer l'effet des termes d'expansion K-L et de la longueur de corrélation spatiale sur la fiabilité des résultats. Les résultats indiquent que de petites valeurs de longueur de corrélation spatiale nécessitent plus de termes d'expansion K-L. De plus, en augmentant la longueur de corrélation spatiale, le coefficient de variation (COV) du tassement par fluage augmente, confirmant une prédiction plus prudente et plus sûre.

4354 Analyse probabiliste basée sur les différences finies pour évaluer l'impact de la longueur de corrélation sur le tassement à long terme des sols mous

L'analyse probabiliste est devenue l'une des méthodes les plus populaires pour quantifier et gérer les risques géotechniques dus à la variabilité spatiale des paramètres d'entrée du sol. La longueur de corrélation est l'un des facteurs clés de la quantification de la variabilité spatiale des paramètres du sol qui est définie comme une distance à l'intérieur de laquelle les variables aléatoires sont fortement corrélées. Cet article vise à évaluer l'impact de la longueur de corrélation sur le tassement à long terme des sols mous améliorés avec le préchargement. Le concept de longueur de corrélation spatiale du « pire cas » a été évalué en déterminant la probabilité d'échec d'une étude de cas réelle de remplissage de test de Vasby. À cette fin, un code aux différences finies a été développé sur la base d'équations de consolidation axisymétriques incorporant le modèle visco-plastique élastique non linéaire et la méthode d'expansion de Karhunen-Loeve. Les résultats montrent que la longueur de corrélation a un impact significatif sur le tassement post-construction des sols mous de telle sorte qu'en augmentant la longueur de corrélation, la probabilité de rupture augmente et l'approche de l'asymptote.

4353 Une méthode de prévision du trafic du réseau d'information spatiale basée sur un modèle hybride

Par rapport au réseau terrestre, le trafic du réseau d'informations spatiales présente à la fois des caractéristiques d'auto-similitude et de courte corrélation. En étudiant sa méthode de prévision du trafic, l'utilisation des ressources du réseau d'informations spatiales peut être améliorée, et la méthode peut fournir une base importante pour la planification du trafic d'un réseau d'informations spatiales. Dans cet article, compte tenu de la précision et de la complexité de l'algorithme, le trafic du réseau d'informations spatiales est décomposé en une composante approximative avec une longue corrélation et une composante détaillée avec une courte corrélation, et un modèle de prédiction hybride de séries chronologiques basé sur la décomposition en ondelettes est proposé pour prédire la trafic réseau. Premièrement, les données de trafic d'origine sont décomposées en composants approximatifs et composants de détail en utilisant un algorithme de décomposition en ondelettes. Selon les caractéristiques d'autocorrélation et d'étalement de corrélation partielle et de troncature de chaque composant, le modèle correspondant (AR/MA/ARMA) de chaque composant de détail peut être directement établi, tandis que le type de modélisation de composant approximatif peut être établi par le modèle ARIMA après lissage. Enfin, les résultats de prédiction des multiples modèles sont ajustés pour obtenir les résultats de prédiction des données d'origine. La méthode considère non seulement l'auto-similarité d'un réseau d'informations spatiales, mais prend également en compte la courte corrélation causée par les informations de rafale de réseau, qui est vérifiée en utilisant les données mesurées d'un certain réseau dorsal publié par le groupe de travail MAWI en 2018. Par rapport au modèle de série chronologique typique, les données prédites du modèle hybride sont plus proches des données de trafic réelles et ont une erreur quadratique moyenne relative plus petite, ce qui convient mieux à un réseau d'informations spatiales.

4352 Modèles de différenciation spatiale et mécanisme d'influence du verdissement urbain en Chine : sur la base des données de 289 villes

Des différences significatives dans le verdissement urbain se sont produites dans les villes chinoises, qui ont accompagné l'urbanisation rapide de la Chine. Cependant, peu d'études se sont concentrées sur la différenciation spatiale du verdissement urbain en Chine avec de grandes quantités de données. Le modèle de différenciation spatiale, les caractéristiques de corrélation spatiale et la forme de distribution du ratio des espaces verts urbains, du taux de couverture verte urbaine et des espaces verts publics par habitant ont été calculés et analysés, à l'aide de Global and Local Moran's I en utilisant les données de 289 villes en 2014. Nous avons utilisé Spatial Modèle de décalage et modèle d'erreur spatiale pour évaluer les impacts du processus d'urbanisation sur le verdissement urbain de la Chine. Ensuite, nous avons utilisé la régression géographiquement pondérée pour estimer les variations spatiales des impacts. Les résultats ont montré : 1. une dépendance spatiale et une hétérogénéité significatives existaient dans les valeurs de verdissement urbain, et les modèles de différenciation étaient présentés simultanément par le grade administratif et l'agglomération spatiale 2. cela a révélé que l'urbanisation a une corrélation négative avec le verdissement urbain dans les villes chinoises. Parmi les indices, la proportion de l'industrie secondaire, le taux d'urbanisation, la population et l'échelle d'utilisation des terres urbaines ont une corrélation négative significative avec le verdissement urbain de la Chine. La densité automobile et le produit intérieur brut par habitant n'ont pas d'impact significatif. Les résultats de la modélisation GWR ont montré que la relation entre l'urbanisation et le verdissement urbain n'était pas constante dans l'espace. De plus, les estimations des paramètres locaux suggèrent une variation spatiale significative des impacts de divers facteurs d'urbanisation sur le verdissement urbain.

4351 Loi de 2013 sur l'efficacité de l'aménagement du territoire et de la gestion de l'utilisation des terres dans la municipalité locale de Fetakgomo Tubatse : étude de cas d'Apel Nodal Point

This paper aims to present the effectiveness of the Spatial Planning and Land Use Management Act, 2013, in addressing key spatial challenges in Fetakgomo Tubatse Local Municipality, mainly focusing on Apel nodal point. Spatial Planning and Land Use Management Act, 2013, popularly known as SPLUMA, aimed at addressing emerging and existing spatial planning and land use management challenges in South Africa. There are critical key spatial challenges that are continuously encountered in Apel Nodal Point, which include dispersed rural settlement mainly in a communal settlement. The spatial patterns and rural settlements development patterns are a challenge, and such results in uncoordinated human settlements. The objective of this research paper is to analyze the spatial planning of Apel nodal points and determine the effectiveness of the SPLUMA policy. Key Informant interviews were conducted with 20 participants, and also the municipal Spatial Development Framework was considered to explore more challenges and proposed recommendations. The results divulged that there is a huge gap in addressing spatial planning, mainly in rural areas, and correlation with the findings of the Municipal Spatial Development framework. In conclusion, spatial planning remains a critical dilemma in most rural settlements, and there must be programmes and strategies to balance the effectiveness of spatial planning in urban and rural settlements.

4350 Spatio-Temporal Analysis and Mapping of Malaria in Thailand

This paper proposes a GLMM with spatial and temporal effects for malaria data in Thailand. A Bayesian method is used for parameter estimation via Gibbs sampling MCMC. A conditional autoregressive (CAR) model is assumed to present the spatial effects. The temporal correlation is presented through the covariance matrix of the random effects. The malaria quarterly data have been extracted from the Bureau of Epidemiology, Ministry of Public Health of Thailand. The factors considered are rainfall and temperature. The result shows that rainfall and temperature are positively related to the malaria morbidity rate. The posterior means of the estimated morbidity rates are used to construct the malaria maps. The top 5 highest morbidity rates (per 100,000 population) are in Trat (Q3, 111.70), Chiang Mai (Q3, 104.70), Narathiwat (Q4, 97.69), Chiang Mai (Q2, 88.51), and Chanthaburi (Q3, 86.82). According to the DIC criterion, the proposed model has a better performance than the GLMM with spatial effects but without temporal terms.

4349 The Use of Geographically Weighted Regression for Deforestation Analysis: Case Study in Brazilian Cerrado

The Geographically Weighted Regression (GWR) was proposed in geography literature to allow relationship in a regression model to vary over space. In Brazil, the agricultural exploitation of the Cerrado Biome is the main cause of deforestation. In this study, we propose a methodology using geostatistical methods to characterize the spatial dependence of deforestation in the Cerrado based on agricultural production indicators. Therefore, it was used the set of exploratory spatial data analysis tools (ESDA) and confirmatory analysis using GWR. It was made the calibration a non-spatial model, evaluation the nature of the regression curve, election of the variables by stepwise process and multicollinearity analysis. After the evaluation of the non-spatial model was processed the spatial-regression model, statistic evaluation of the intercept and verification of its effect on calibration. In an analysis of Spearman’s correlation the results between deforestation and livestock was +0.783 and with soybeans +0.405. The model presented R²=0.936 and showed a strong spatial dependence of agricultural activity of soybeans associated to maize and cotton crops. The GWR is a very effective tool presenting results closer to the reality of deforestation in the Cerrado when compared with other analysis.

4348 Spatial Econometric Approaches for Count Data: An Overview and New Directions

This paper reviews a number of theoretical aspects for implementing an explicit spatial perspective in econometrics for modelling non-continuous data, in general, and count data, in particular. It provides an overview of the several spatial econometric approaches that are available to model data that are collected with reference to location in space, from the classical spatial econometrics approaches to the recent developments on spatial econometrics to model count data, in a Bayesian hierarchical setting. Considerable attention is paid to the inferential framework, necessary for structural consistent spatial econometric count models, incorporating spatial lag autocorrelation, to the corresponding estimation and testing procedures for different assumptions, to the constrains and implications embedded in the various specifications in the literature. This review combines insights from the classical spatial econometrics literature as well as from hierarchical modeling and analysis of spatial data, in order to look for new possible directions on the processing of count data, in a spatial hierarchical Bayesian econometric context.

4347 Spatial and Geostatistical Analysis of Surficial Soils of the Contiguous United States

The U.S. Geological Survey conducted a soil survey and subsequent mineralogical and geochemical analyses of over 4800 samples taken across the contiguous United States between the years 2007 and 2013. At each location, samples were taken from the top 5 cm, the A-horizon, and the C-horizon. Many studies have looked at the correlation between the mineralogical and geochemical content of soils and influencing factors such as parent lithology, climate, soil type, and age, but it seems little has been done in relation to quantifying and assessing the correlation between elements in the soil on a national scale. GIS was used for the mapping and multivariate interpolation of over 40 major and trace elements for surficial soils (0-5 cm depth). Qualitative analysis of the spatial distribution across the U.S. shows distinct patterns amongst elements both within the same periodic groups and within different periodic groups, and therefore with different behavioural characteristics. Results show the emergence of 4 main patterns of high concentration areas: vertically along the west coast, a C-shape formed through the states around Utah and northern Arizona, a V-shape through the Midwest and connecting to the Appalachians, and along the Appalachians. The Band Collection Statistics tool in GIS was used to quantitatively analyse the geochemical raster datasets and calculate a correlation matrix. Patterns emerged, which were not identified in qualitative analysis, many of which are also amongst elements with very different characteristics. Preliminary results show 41 element pairings with a strong positive correlation ( ≥ 0.75). Both qualitative and quantitative analyses on this scale could increase knowledge on the relationships between element distribution and behaviour in surficial soils of the U.S.

4346 Forecasting Regional Data Using Spatial Vars

Since the 1980s, spatial correlation models have been used more often to model regional indicators. An increasingly popular method for studying regional indicators is modeling taking into account spatial relationships between objects that are part of the same economic zone. In 2000s the new class of model – spatial vector autoregressions was developed. The main difference between standard and spatial vector autoregressions is that in the spatial VAR (SpVAR), the values of indicators at time t may depend on the values of explanatory variables at the same time t in neighboring regions and on the values of explanatory variables at time t-k in neighboring regions. Thus, VAR is a special case of SpVAR in the absence of spatial lags, and the spatial panel data model is a special case of spatial VAR in the absence of time lags. Two specifications of SpVAR were applied to Russian regional data for 2000-2017. The values of GRP and regional CPI are used as endogenous variables. The lags of GRP, CPI and the unemployment rate were used as explanatory variables. For comparison purposes, the standard VAR without spatial correlation was used as “naïve” model. In the first specification of SpVAR the unemployment rate and the values of depending variables, GRP and CPI, in neighboring regions at the same moment of time t were included in equations for GRP and CPI respectively. To account for the values of indicators in neighboring regions, the adjacency weight matrix is used, in which regions with a common sea or land border are assigned a value of 1, and the rest - 0. In the second specification the values of depending variables in neighboring regions at the moment of time t were replaced by these values in the previous time moment t-1. According to the results obtained, when inflation and GRP of neighbors are added into the model both inflation and GRP are significantly affected by their previous values, and inflation is also positively affected by an increase in unemployment in the previous period and negatively affected by an increase in GRP in the previous period, which corresponds to economic theory. GRP is not affected by either the inflation lag or the unemployment lag. When the model takes into account lagged values of GRP and inflation in neighboring regions, the results of inflation modeling are practically unchanged: all indicators except the unemployment lag are significant at a 5% significance level. For GRP, in turn, GRP lags in neighboring regions also become significant at a 5% significance level. For both spatial and “naïve” VARs the RMSE were calculated. The minimum RMSE are obtained via SpVAR with lagged explanatory variables. Thus, according to the results of the study, it can be concluded that SpVARs can accurately model both the actual values of macro indicators (particularly CPI and GRP) and the general situation in the regions

4345 The Influence of 3D Printing Course on Middle School Students' Spatial Thinking Ability

As a common thinking ability, spatial thinking ability plays an increasingly important role in the information age. The key to cultivating students' spatial thinking ability is to cultivate students' ability to process and transform graphics. The 3D printing course enables students to constantly touch the rotation and movement of objects during the modeling process and to understand spatial graphics from different views. To this end, this article combines the classic PSVT: R test to explore the impact of 3D printing courses on the spatial thinking ability of middle school students. The results of the study found that: (1) Through the study of the 3D printing course, the students' spatial ability test scores have been significantly improved, which indirectly reflects the improvement of the spatial thinking ability level. (2) The student's spatial thinking ability test results are influenced by the parent's occupation.

4344 Urban Energy Demand Modelling: Spatial Analysis Approach

Energy consumption in the urban environment has attracted numerous researches in recent decades. However, it is comparatively rare to find literary works which investigated 3D spatial analysis of urban energy demand modelling. In order to analyze the spatial correlation between urban morphology and energy demand comprehensively, this paper investigates their relation by using the spatial regression tool. In addition, the spatial regression tool which is applied in this paper is ordinary least squares regression (OLS) and geographically weighted regression (GWR) model. Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and building volume are explainers of urban morphology, which act as independent variables of Energy-land use (E-L) model. NDBI and NDVI are used as the index to describe five types of land use: urban area (U), open space (O), artificial green area (G), natural green area (V), and water body (W). Accordingly, annual electricity, gas demand and energy demand are dependent variables of the E-L model. Based on the analytical result of E-L model relation, it revealed that energy demand and urban morphology are closely connected and the possible causes and practical use are discussed. Besides, the spatial analysis methods of OLS and GWR are compared.

4343 An Investigation of the Quantitative Correlation between Urban Spatial Morphology Indicators and Block Wind Environment

To achieve the research purpose of guiding the spatial morphology design of blocks through the indicators to obtain a good wind environment, it is necessary to find the most suitable type and value range of each urban spatial morphology indicator. At present, most of the relevant researches is based on the numerical simulation of the ideal block shape and rarely proposes the results based on the complex actual block types. Therefore, this paper firstly attempted to make theoretical speculation on the main factors influencing indicators' effectiveness by analyzing the physical significance and formulating the principle of each indicator. Then it was verified by the field wind environment measurement and statistical analysis, indicating that Porosity(P₀) can be used as an important indicator to guide the design of block wind environment in the case of deep street canyons, while Frontal Area Density (λF) can be used as a supplement in the case of shallow street canyons with no height difference. Finally, computational fluid dynamics (CFD) was used to quantify the impact of block height difference and street canyons depth on λF and P₀, finding the suitable type and value range of λF and P₀. This paper would provide a feasible wind environment index system for urban designers.

4342 Spatial Scale of Clustering of Residential Burglary and Its Dependence on Temporal Scale

Research has long focused on two main spatial aspects of crime: spatial patterns and spatial processes. When analyzing these patterns and processes, a key issue has been to determine the proper spatial scale. In addition, it is important to consider the possibility that these patterns and processes might differ appreciably for different temporal scales and might vary across geographic units of analysis. We examine the spatial-temporal dependence of residential burglary. This dependence is tested at varying geographical scales and temporal aggregations. The analyses are based on recorded incidents of crime in Columbus, Ohio during the 1994-2002 period. We implement point pattern analysis on the crime points using Ripley’s K function. The results indicate that spatial point patterns of residential burglary reveal spatial scales of clustering relatively larger than the average size of census tracts of the study area. Also, spatial scale is independent of temporal scale. The results of our analyses concerning the geographic scale of spatial patterns and processes can inform the development of effective policies for crime control.

4341 Choosing between the Regression Correlation, the Rank Correlation, and the Correlation Curve

This paper presents a rank correlation curve. The traditional correlation coefficient is valid for both continuous variables and for integer variables using rank statistics. Since the correlation coefficient has already been established in rank statistics by Spearman, such a calculation can be extended to the correlation curve. This paper presents two survey questions. The survey collected non-continuous variables. We will show weak to moderate correlation. Obviously, one question has a negative effect on the other. A review of the qualitative literature can answer which question and why. The rank correlation curve shows which collection of responses has a positive slope and which collection of responses has a negative slope. Such information is unavailable from the flat, "first-glance" correlation statistics.

4340 Spatial Data Mining by Decision Trees

Existing methods of data mining cannot be applied on spatial data because they require spatial specificity consideration, as spatial relationships. This paper focuses on the classification with decision trees, which are one of the data mining techniques. We propose an extension of the C4.5 algorithm for spatial data, based on two different approaches Join materialization and Querying on the fly the different tables. Similar works have been done on these two main approaches, the first - Join materialization - favors the processing time in spite of memory space, whereas the second - Querying on the fly different tables- promotes memory space despite of the processing time. The modified C4.5 algorithm requires three entries tables: a target table, a neighbor table, and a spatial index join that contains the possible spatial relationship among the objects in the target table and those in the neighbor table. Thus, the proposed algorithms are applied to a spatial data pattern in the accidentology domain. A comparative study of our approach with other works of classification by spatial decision trees will be detailed.

4339 Research on the Development and Space Optimization of Rental-Type Public Housing in Hangzhou

In recent years, China has made great efforts to cultivate and develop the housing rental market, especially the rental-type public housing, which has been paid attention to by all sectors of the society. This paper takes Hangzhou rental-type public housing as the research object, and divides it into three development stages according to the different supply modes of rental-type public housing. Through data collection and field research, the paper summarizes the spatial characteristics of rental-type public housing from the five perspectives of spatial planning, spatial layout, spatial integration, spatial organization and spatial configuration. On this basis, the paper proposes the optimization of the spatial layout. The study concludes that the spatial layout of rental-type public housing should be coordinated with the development of urban planning. When planning and constructing, it is necessary to select more mixed construction modes, to be properly centralized, and to improve the surrounding transportation service facilities. It is hoped that the recommendations in this paper will provide a reference for the further development of rental-type public housing in Hangzhou.

4338 A Hybrid Normalized Gradient Correlation Based Thermal Image Registration for Morphoea

Analyzing and interpreting of thermograms have been increasingly employed in the diagnosis and monitoring of diseases thanks to its non-invasive, non-harmful nature and low cost. In this paper, a novel system is proposed to improve diagnosis and monitoring of morphoea skin disorder based on integration with the published lines of Blaschko. In the proposed system, image registration based on global and local registration methods are found inevitable. This paper presents a modified normalized gradient cross-correlation (NGC) method to reduce large geometrical differences between two multimodal images that are represented by smooth gray edge maps is proposed for the global registration approach. This method is improved further by incorporating an iterative-based normalized cross-correlation coefficient (NCC) method. It is found that by replacing the final registration part of the NGC method where translational differences are solved in the spatial Fourier domain with the NCC method performed in the spatial domain, the performance and robustness of the NGC method can be greatly improved. It is shown in this paper that the hybrid NGC method not only outperforms phase correlation (PC) method but also improved misregistration due to translation, suffered by the modified NGC method alone for thermograms with ill-defined jawline. This also demonstrates that by using the gradients of the gray edge maps and a hybrid technique, the performance of the PC based image registration method can be greatly improved.

4337 Algorithms used in Spatial Data Mining GIS

Authors: Vahid Bairami Rad

Extracting knowledge from spatial data like GIS data is important to reduce the data and extract information. Therefore, the development of new techniques and tools that support the human in transforming data into useful knowledge has been the focus of the relatively new and interdisciplinary research area ‘knowledge discovery in databases’. Thus, we introduce a set of database primitives or basic operations for spatial data mining which are sufficient to express most of the spatial data mining algorithms from the literature. This approach has several advantages. Similar to the relational standard language SQL, the use of standard primitives will speed-up the development of new data mining algorithms and will also make them more portable. We introduced a database-oriented framework for spatial data mining which is based on the concepts of neighborhood graphs and paths. A small set of basic operations on these graphs and paths were defined as database primitives for spatial data mining. Furthermore, techniques to efficiently support the database primitives by a commercial DBMS were presented.

4336 Multi-Actors’ Scenario for Measuring Metropolitan Governance and Spatial Planning: A Case Study of Bangalore, India

The rapid process of urbanization and the growing number of the metropolitan cities and its region call for better governance in India. This article attempts to argue that spatial planning really matters for measuring the governance at metropolitan scale. These study explore to metropolitan governance and spatial planning and its interrelationship issues, concepts and evolution of spatial planning in India and critically examines the multi actors’ scenario for measuring metropolitan governance by means of spatial planning in context with reviewing various master plans, concept of multi-actors viewpoint on role of spatial planning related to zoning regulations, master plan implementations and effective service delivery issues. This paper argues and concludes that the spatial planning of Bangalore directly impact on measuring metropolitan governance.

4335 Unsupervised Detection of Burned Area from Remote Sensing Images Using Spatial Correlation and Fuzzy Clustering

Land-cover and land-use change information are important because of their practical uses in various applications, including deforestation, damage assessment, disasters monitoring, urban expansion, planning, and land management. Therefore, developing change detection methods for remote sensing images is an important ongoing research agenda. However, detection of change through optical remote sensing images is not a trivial task due to many factors including the vagueness between the boundaries of changed and unchanged regions and spatial dependence of the pixels to its neighborhood. In this paper, we propose a binary change detection technique for bi-temporal optical remote sensing images. As in most of the optical remote sensing images, the transition between the two clusters (change and no change) is overlapping and the existing methods are incapable of providing the accurate cluster boundaries. In this regard, a methodology has been proposed which uses the fuzzy c-means clustering to tackle the problem of vagueness in the changed and unchanged class by formulating the soft boundaries between them. Furthermore, in order to exploit the neighborhood information of the pixels, the input patterns are generated corresponding to each pixel from bi-temporal images using 3×3, 5×5 and 7×7 window. The between images and within image spatial dependence of the pixels to its neighborhood is quantified by using Pearson product moment correlation and Moran’s I statistics, respectively. The proposed technique consists of two phases. At first, between images and within image spatial correlation is calculated to utilize the information that the pixels at different locations may not be independent. Second, fuzzy c-means technique is used to produce two clusters from input feature by not only taking care of vagueness between the changed and unchanged class but also by exploiting the spatial correlation of the pixels. To show the effectiveness of the proposed technique, experiments are conducted on multispectral and bi-temporal remote sensing images. A subset (2100×1212 pixels) of a pan-sharpened, bi-temporal Landsat 5 thematic mapper optical image of Los Angeles, California, is used in this study which shows a long period of the forest fire continued from July until October 2009. Early forest fire and later forest fire optical remote sensing images were acquired on July 5, 2009 and October 25, 2009, respectively. The proposed technique is used to detect the fire (which causes change on earth’s surface) and compared with the existing K-means clustering technique. Experimental results showed that proposed technique performs better than the already existing technique. The proposed technique can be easily extendable for optical hyperspectral images and is suitable for many practical applications.

4334 Reconsidering Taylor’s Law with Chaotic Population Dynamical Systems

The exponents of Taylor’s law in deterministic chaotic systems are computed, and their meanings are intensively discussed. Taylor’s law is the scaling relationship between the mean and variance (in both space and time) of population abundance, and this law is known to hold in a variety of ecological time series. The exponents found in the temporal Taylor’s law are different from those of the spatial Taylor’s law. The temporal Taylor’s law is calculated on the time series from the same locations (or the same initial states) of different temporal phases. However, with the spatial Taylor’s law, the mean and variance are calculated from the same temporal phase sampled from different places. Most previous studies were done with stochastic models, but we computed the temporal and spatial Taylor’s law in deterministic systems. The temporal Taylor’s law evaluated using the same initial state, and the spatial Taylor’s law was evaluated using the ensemble average and variance. There were two main discoveries from this work. First, it is often stated that deterministic systems tend to have the value two for Taylor’s exponent. However, most of the calculated exponents here were not two. Second, we investigated the relationships between chaotic features measured by the Lyapunov exponent, the correlation dimension, and other indexes with Taylor’s exponents. No strong correlations were found however, there is some relationship in the same model, but with different parameter values, and we will discuss the meaning of those results at the end of this paper.

4333 Spatial Cluster Analysis of Human Cases of Crimean Congo Hemorrhagic Fever Reported in Pakistan

Background : Crimean Congo hemorrhagic fever (CCHF) is a tick born viral zoonotic disease that has been notified from almost all regions of Pakistan. The aim of this study was to investigate spatial distribution of CCHF cases reported to National Institue of Health , Islamabad during year 2013. Methods : Spatial statistics tools were applied to detect extent spatial auto-correlation and clusters of the disease based on adjusted cumulative incidence per million population for each district. Results : The data analyses revealed a large multi-district cluster of high values in the uplands of Balochistan province near Afghanistan border. Conclusion : The cluster included following districts: Pishin Qilla Abdullah Qilla Saifullah Quetta, Sibi Zhob and Ziarat. These districts may be given priority in CCHF surveillance, control programs, and further epidemiological research . The location of the cluster close to border of Afghanistan and Iran highlight importance of the findings for organizations dealing with disease at national, regional and global levels.

4332 Spatial Analysis in the Impact of Aquifer Capacity Reduction on Land Subsidence Rate in Semarang City between 2014-2017

The phenomenon of the lack of clean water supply in several big cities in Indonesia is a major problem in the development of urban areas. Moreover, in the city of Semarang, the population density and growth of physical development is very high. Continuous and large amounts of underground water (aquifer) exposure can result in a drastically aquifer supply declining in year by year. Especially, the intensity of aquifer use in the fulfilment of household needs and industrial activities. This is worsening by the land subsidence phenomenon in some areas in the Semarang city. Therefore, special research is needed to know the spatial correlation of the impact of decreasing aquifer capacity on the land subsidence phenomenon. This is necessary to give approve that the occurrence of land subsidence can be caused by loss of balance of pressure on below the land surface. One method to observe the correlation pattern between the two phenomena is the application of remote sensing technology based on radar and optical satellites. Implementation of Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DINSAR) or Small Baseline Area Subset (SBAS) method in SENTINEL-1A satellite image acquisition in 2014-2017 period will give a proper pattern of land subsidence. These results will be spatially correlated with the aquifer-declining pattern in the same time period. Utilization of survey results to 8 monitoring wells with depth in above 100 m to observe the multi-temporal pattern of aquifer change capacity. In addition, the pattern of aquifer capacity will be validated with 2 underground water cavity maps from observation of ministries of energy and natural resources (ESDM) in Semarang city. Spatial correlation studies will be conducted on the pattern of land subsidence and aquifer capacity using overlapping and statistical methods. The results of this correlation will show how big the correlation of decrease in underground water capacity in influencing the distribution and intensity of land subsidence in Semarang city. In addition, the results of this study will also be analyzed based on geological aspects related to hydrogeological parameters, soil types, aquifer species and geological structures. The results of this study will be a correlation map of the aquifer capacity on the decrease in the face of the land in the city of Semarang within the period 2014-2017. So hopefully the results can help the authorities in spatial planning and the city of Semarang in the future.

4331 The Relations between Spatial Structure and Land Price

Land price contains the comprehensive characteristics of urban space, representing the social and economic features of the city. Accordingly, land price can be utilized as an indicator, which can identify the changes of spatial structure and socioeconomic variations caused by urban development. This study attempted to explore the changes in land price by a new road construction. Methodologically, it adopted Space Syntax, which can interpret urban spatial structure comprehensively, to identify the relationship between the forms of road networks and land price. The result of the regression analysis showed the &lsquointegration index&rsquo of Space Syntax is statistically significant and has a strong correlation with land price. If the integration value is high, land price increases proportionally. Subsequently, using regression equation, it tried to predict the land price changes of each of the lots surrounding the roads that are newly opened. The research methods or study results have the advantage of predicting the changes in land price in an easy way. In addition, it will contribute to planners and project managers to establish relevant polices and smoothing urban regeneration projects through enhancing residents&rsquo understanding by providing possible results and advantages in their land price before the execution of urban regeneration and development projects.

4330 Slovenian Spatial Legislation over Time and Its Issues

Article presents a short overview of the architects’ profession over time with outlined work of the architectural theoreticians. In the continuation is described a former affiliation of Slovenia as well as the spatial planning documents that were in use until the Slovenia joint Yugoslavia (last part in 1919). This legislation from former Austro-Hungarian monarchy was valid almost until 1950 in some parts of Yugoslavia even longer. Upon that will be mentioned some valid Slovenian spatial documents which will be compared with the German legislation. Analysed will be the number of architect and spatial planners in Slovenia and also their number upon certain region in Slovenia. Based on that will be given also the number from statistical office of Slovenia of the number of buildings between years 2007 and 2012, and described also the collapse of the major construction companies in Slovenia and consequences of that. At the end will be outlined the morality and ethics by spatial interventions and lack of the architectural law in Slovenia as well as the problematic of minimal collaboration between the Ministry of infrastructure and spatial planning with the profession.

4329 Spatial Abilities, Memory, and Intellect of Drivers with Different Professional Experience

The aim of the research was to reveal the link between mental variables, such as spatial abilities, memory, intellect and professional experience of drivers. Participants were allocated within 4 groups: no experience, inexperienced, skilled and professionals (total 85 participants). Level of ability for spatial navigation and indicator of nonverbal memory grow along the process of accumulation of driving experience. At high levels of driving experience this tendency is especially noticeable. The professionals having personal achievements in driving (racing) differ from skilled drivers in better feeling of direction which is specific for them not just in a short-term situation of an experimental task, but in life-size perspective. The level of ability of mental rotation does not grow with growth of driving experience which confirms the multiple intelligence theory according to which spatial abilities represent specific, other than logical intelligence type of intellect. The link between spatial abilities, memory, intellect, and professional experience of drivers seems to be different relating spatial navigation or mental rotation as different kinds of spatial abilities.

4328 Old Community Spatial Integration: Discussion on the Mechanism of Aging Space System Replacement

Future the society aging of population will create the social problem has not had the good mechanism solution in the Asian country, especially in Taiwan. In the future ten year the people in Taiwan must facing the condition which is localization aging social problem. In this situation, how to use the spatial in eco way to development space use to solve the old age spatial demand is the way which might develop in the future Taiwan society. Over the next 10 years, taking care of the aging people will become part of the social problem of aging phenomenon. The research concentrate in the feasibility of spatial substitution, secondary use of spatial might solve out of spatial problem for aging people. In order to prove the space usable, the research required to review the project with the support system and infill system for space experiment, by using network grid way. That defined community level of space elements location relationship, make new definitions of space and return to cooperation. Research to innovation in the the appraisal space causes the possibility, by spatial replacement way solution on spatial insufficient suitable condition. To evaluation community spatial by using the support system and infill system in order to see possibilities of use in replacement inner space and modular architecture into housing. The study is discovering the solution on the Eco way to develop space use to figure out the old age spatial demand.


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