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Comment créer des sections transversales à partir d'une couche de points vectoriels dans QGIS?

Comment créer des sections transversales à partir d'une couche de points vectoriels dans QGIS?


J'ai un ensemble de points (X,Y,Z) à travers une rivière. Existe-t-il un moyen de les présenter sous forme de coupe transversale ? Je joins une coupe transversale que j'ai faite dans Excel : L'axe X est la longitude et l'axe Y, les données d'élévation Z. Je veux faire une telle coupe transversale dans QGIS.


Dans un premier temps, vous devez convertir votre couche de points en un raster DEM : Créer un raster ou un raster vectoriel à partir d'un fichier de points DEM ? ou Comment pixelliser une carte vectorielle ?

Ensuite, vous pouvez suivre ce conseil : Dessiner une section transversale dans QGIS ?


Au Laboratoire de Géomatique, nous sommes capables d'offrir des formations de haut niveau dans les domaines suivants :

Commencer . Découvrez l'espace de travail de l'application et certains outils et tâches de conception importants.

Points . Apprenez à travailler avec des points de géométrie de coordonnées (COGO), qui constituent la base de la modélisation des surfaces terrestres.

Nuage de points . Apprenez à travailler avec des nuages ​​de points, qui sont des collections denses de données ponctuelles obtenues à partir de la numérisation LiDAR

Surfaces. Apprenez les bases de la création et de l'utilisation de surfaces terrestres.

Enquête . Apprenez les bases de l'importation, de la création, de la gestion et de l'analyse des données d'enquête.

Gestion de projet . Apprenez à utiliser les fonctionnalités de gestion de projet d'AutoCAD Civil 3D, notamment les raccourcis aux données et Autodesk Vault.

Alignements. Découvrez les alignements, qui constituent la base de la modélisation des routes.

Profils. Apprenez les bases de l'affichage et de la conception du profil d'élévation des surfaces terrestres le long d'un axe.

Colis. Apprenez les bases de la création et de la modification de parcelles ainsi que de l'utilisation de l'affichage des parcelles.

Classement. Apprenez à concevoir le niveau fini pour les surfaces de terrain telles que les lotissements et les sites de vente au détail.

Assemblage du couloir. Apprenez à créer et à gérer des assemblages, c'est-à-dire des coupes transversales placées de manière incrémentielle le long d'un axe.

Couloirs. Apprenez à créer des conceptions de couloir simples et complexes.

Intersection et rond-point. Apprenez à créer des intersections complexes qui réagissent dynamiquement aux modifications du modèle.

Sections . Apprenez à créer des coupes transversales de votre conception de couloir, à calculer les quantités de déblais et de remblai et à créer des diagrammes de transport en masse.

Calcul du matériel. Apprenez à calculer les quantités de matériaux et à générer des rapports, y compris des rapports de prix, des rapports de terrassement et des diagrammes de transport de masse.

Réseaux de canalisations. Apprenez à créer un réseau de canalisations à l'aide des outils de mise en page spécialisés.

Constructeur de pièces. Apprenez à concevoir et à modéliser des pièces utilisées dans des réseaux de canalisations.

Etiquettes et tableaux . Apprenez à annoter des objets AutoCAD Civil 3D à l'aide d'étiquettes et de tableaux.


Calendrier du GéoPython 2021

Les capteurs Copernicus Sentinel de l'Union européenne produisent des flux de données d'observation de la Terre à grand volume, qui sont disponibles sous une licence complète, gratuite et ouverte. Le programme Copernicus soutient également la mise en place de solutions de traitement basées sur le cloud pour les services d'accès aux données et à l'information (DIAS), dont certaines sont fédérées dans l'European Open Science Cloud (EOSC). Les plates-formes DIAS associent étroitement la fourniture de ressources de calcul à l'accès à un très grand stockage d'objets S3 pour les archives de données Sentinel, qui incluent des données de capteurs Sentinel-1 et -2 haute résolution (résolution 10 m), avec une revisite élevée (5-6 jours) et couverture continentale.

Nous montrons comment nous utilisons une combinaison de modules géopython (GDAL, rasterio, geopandas) avec des bases de données spatiales PostgreSQL/Postgis pour gérer le traitement de piles de données de séries chronologiques profondes avec de très grands ensembles de données vectorielles qui décrivent des parcelles agricoles dans certains États membres de l'UE. Le traitement accéléré est pris en charge par l'intégration de Numba et l'orchestration sur plusieurs machines virtuelles sur la plate-forme cloud à l'aide de conteneurs Docker personnalisés. Nos interfaces client utilisent les services Flask RESTful et Jupyter Notebooks pour prendre en charge les tâches analytiques, qui peuvent inclure l'analyse d'images basée sur scipy. Les séries temporelles peuvent également être intégrées dans des frameworks d'apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch. Nous montrerons comment notre configuration modulaire facilite l'utilisation dans les tâches de suivi requises dans le contexte de la politique agricole commune.

Au cours de notre présentation, nous soulignerons les besoins de traitement spécifiques et la manière dont nous comptons intégrer des solutions matérielles plus avancées, telles que le traitement basé sur GPU (dans cupy, Numba), qui est encore étonnamment peu utilisé dans le domaine géospatial. La pertinence de notre initiative dans le contexte de programmes européens tels que Destination Earth et European Data Spaces sera également abordée sous peu. Enfin, nous présenterons le référentiel public github où nous documentons nos développements actuels et en cours.

Expert technologique dans le domaine de l'observation de la Terre (Python, C++)

Je suis Senior Scientist au Centre commun de recherche de la Commission européenne (CE-JRC, Ispra, Italie) où je dirige l'utilisation des données et des solutions de traitement de Copernicus dans les applications de surveillance agricole, à la fois en Europe et au niveau mondial. Je combine l'expertise en observation de la Terre avec des solutions de programmation appliquées pour faire progresser l'état de l'art. Python est devenu mon langage de programmation préféré, car il facilite des solutions de traitement de données sans fin qui sont pertinentes dans notre domaine d'application.

Les données d'altitude ne sont souvent pas disponibles pour les routes ou les voies sur les ponts et à l'intérieur des tunnels. Nous présentons une méthode pour interpoler les données d'élévation à l'intérieur de réseaux complexes de ponts et de tunnels à partir de valeurs d'élévation connues aux points d'accès. Pour le cas de deux points d'accès, une simple interpolation linéaire est suffisante. Cependant, de nombreux réseaux de ponts ou de tunnels réalistes (par exemple, des voies de métro ou des tunnels à plusieurs voies) contiennent des intersections, des aiguillages ou plus de deux points d'accès. Pour le cas général, la tâche est formulée comme un problème d'optimisation qui se réduit à résoudre un système d'équations linéaires pour chaque réseau.

La méthode est implémentée en tant qu'API REST à l'aide de bibliothèques Python telles que NumPy, NetworkX et Flask. L'API est capable de faire correspondre les caractéristiques GeoJSON LineString d'entrée aux données de tunnel et de pont d'OpenStreetMap et de les décorer avec des données d'altitude interpolées (par exemple de SRTM).

À titre d'exemple d'utilisation, nous montrons comment l'API s'intègre à nos services de routage pour générer des profils d'altitude pour les déplacements dans les transports publics. Ces profils d'élévation pourraient aider à la planification des infrastructures d'électromobilité telles que l'emplacement des points de recharge.

  • né en 1984 dans le sud-ouest de l'Allemagne
  • développeur de logiciels chez geOps GmbH, Fribourg, Allemagne depuis 2019
  • Doctorat en physique de l'Université de Fribourg, Allemagne (simulation numérique)

Les données spatiales provenant de diverses sources sont de plus en plus utilisées pour cibler les campagnes marketing et prioriser le déploiement auprès d'un public optimal. Dans cet exposé, nous montrerons comment différentes sources de données (par exemple, segments géosociaux, recherches sur Internet, données de carte de crédit, données démographiques et données de points d'intérêt) peuvent être mélangées et comment les modèles spatiaux peuvent être utilisés pour identifier les « points chauds de la demande » pour les produits de consommation courante. (CPG). Tout d'abord, je vais parcourir une méthodologie sur la façon de sélectionner des publics cibles à New York et à Philadelphie pour les produits biologiques / naturels, basée sur une analyse spatiale des facteurs des différents ensembles de données. Je montrerai ensuite une analyse statistique sur la façon dont les fonctionnalités à des fins d'élimination ont lieu et un classificateur est construit pour examiner l'impact de chaque facteur sur la sélection des « points chauds de la demande ». Je présenterai également comment les conclusions peuvent être extrapolées pour d'autres emplacements, en utilisant un indice de score de similarité basé sur une analyse probabiliste en composantes principales.

Je travaille actuellement en tant que scientifique de données spatiales à Carto, où je me concentre sur la recherche et l'exploration d'ensembles de données et de techniques spatiales. Avant cela, j'ai travaillé avec l'IRI en tant qu'ingénieur de recherche, Coca Cola Hellenic Bottling en tant que Data Scientist et chercheur à l'Université de Surrey. Je suis titulaire d'un doctorat en communications par satellite de l'Université de Surrey et d'une maîtrise en génie électrique et informatique de l'Université nationale et technique d'Athènes.

Un quadtree est une structure de données arborescente dans laquelle chaque nœud interne a exactement quatre enfants. Les quadtrees sont le plus souvent utilisés pour partitionner un espace à deux dimensions en le subdivisant récursivement en quatre quadrants ou régions. Les régions peuvent être carrées ou rectangulaires, ou peuvent avoir des formes arbitraires.

Cette structure de données fournit un moyen très pratique de représenter une zone sur la carte. Une carte est divisée en un ensemble de tuiles. Chacune de ces tuiles peut également être divisée en quatre tuiles de plus petite taille et ce processus peut se poursuivre de manière récursive jusqu'à ce que la précision requise soit atteinte. Un niveau de zoom de tuile est une longueur du chemin de la tuile à la racine de l'arbre quad. Chaque tuile peut être adressée par sa clé unique.

Mapquadlib prend en charge différents schémas de tuilage et quelques méthodes pratiques pour les utiliser :

  • Schéma de tuilage Earth Core (natif)
  • Schéma de tuilage Mercator (Bing)
  • Schéma de tuilage MOS Quad Block
  • ICI Schéma de carrelage
  • Nds Quads

Nous montrerons quelques détails techniques des différents schémas Quadtree et comment les utiliser à l'aide de Mapquadlib.

Ingénieur logiciel en chef / Ingénierie des données @ ICI

En 2019, Topi Tjukanov @tjukanov a lancé le #30DayMapChallenge Phénomène Twitter. C'est un défi simple et amusant - pour chaque jour du mois de novembre, chacun est invité à créer une carte avec n'importe quel outil sur le sujet du jour et à la publier sur Twitter sous le hashtag #30DayMapChallenge. L'année dernière, il est devenu encore plus populaire et répandu et en novembre, Twitter a été inondé de cartes du monde entier. Je visais à résoudre tous les défis avec ma boîte à outils préférée, le langage de programmation Python et ses bibliothèques géospatiales. Il devient vite évident qu'en plus de créer une carte, trouver une bonne idée et l'acquisition de données prendra beaucoup de temps. Par conséquent, être efficace avec les boîtes à outils disponibles devient très important. De la gestion des projections cartographiques et de divers formats de géodonnées avec Gdal, GeoPandas et Rasterio aux particularités du style et de la composition d'images dans Matplotlib, GeoPlot et Datashader, la conférence présentera le concept global du défi cartographique et de nombreuses cartes, puis plongera dans les pièges et révélations de faire 30 cartes en 30 jours uniquement en utilisant Python.

Alex est un chercheur en systèmes spatiaux distribués avec de nombreuses années d'expérience dans la gestion des données géospatiales et le géotraitement basé sur le Web et les nuages, avec un accent particulier sur l'utilisation des terres, les sols, l'hydrologie et les données sur la qualité de l'eau. Ses intérêts incluent les normes OGC et les services Web pour le partage de données environnementales et géoscientifiques, les workflows de modélisation et la visualisation géoscientifique interactive. Alex est actuellement chercheur individuel Marie Skłodowska-Curie (MSCA) à l'Université de Tartu, où son objectif est d'améliorer la préparation, la paramétrisation et la parallélisation des données normalisées pour la modélisation hydrologique et de la qualité de l'eau à toutes les échelles (H2020 GLOMODAT).

QGIS offre plusieurs opportunités aux utilisateurs/développeurs d'étendre ses capacités à l'aide de Python. Au cours de la présentation, nous parcourons la plupart d'entre eux. En plus de Python pur, une connaissance de base de QGIS PyAPI doit être acquise. Heureusement, il existe de nombreux tutoriels gratuits, des manuels pour vous aider dans les premières étapes. Des conseils sont présentés par où commencer. Nous commençons notre voyage avec la console QGIS Python et l'éditeur de script. C'est un outil facile à utiliser pour exécuter des commandes Python directes ou pour écrire de courts scripts pour vous et vos collègues. Le plugin ScriptRunner offre un environnement plus confortable pour vos scripts simples. Une interface graphique vous aide également à organiser les scripts et les métadonnées. Vous pouvez écrire vos propres fonctions pour Field Calculator. C'est le prochain niveau d'intrusion Python. Cela aide à rendre la calculatrice de terrain plus puissante pour résoudre vos tâches spécifiques. Les actions Python sont les premières de notre série qui étendent également l'interface utilisateur pour les non-programmeurs. Il existe différents types d'actions, mais les actions Python sont les plus indépendantes de l'environnement. Ils fonctionneront sur toutes les plateformes prises en charge. Alors que les intrusions Python précédentes sont utiles pour les utilisateurs créatifs ayant une certaine expérience en programmation, avec les trois suivantes, vous pouvez créer des modules faciles à utiliser, des programmes pour tout utilisateur de QGIS. Le plus simple du point de vue du programmeur est le script de traitement, qui peut être utilisé à partir du framework de traitement. Vous n'avez pas besoin de beaucoup traiter avec l'interface graphique, il existe un environnement simple pour définir les éléments de l'interface graphique pour les paramètres d'entrée du script, qui sont gérés par le framework de traitement. Si vous souhaitez créer un outil interactif dans QGIS avec ses propres éléments d'interface graphique, vous devez créer un plugin ou une application autonome. Pour cela, vous avez également besoin d'un peu de pratique Qt. De courts exemples simples sont présentés pour chacune des opportunités mentionnées ci-dessus.

Arpenteur-géomètre avec des expériences en SIG et en programmation, membre fondateur de l'OSGeo, travaillant pour l'Université de technologie et d'économie de Budapest, chef du laboratoire Geo4All au département de géodésie et d'arpentage, développeur du plugin QGIS.

Les accidents de la route sont parmi les dix principales causes de décès dans le monde et ils ont un effet significatif sur l'économie mondiale. Les gouvernements et le secteur privé font de gros efforts pour réduire ces chiffres et, par conséquent, nous pouvons aujourd'hui disposer d'informations en temps réel sur le trafic et les conditions météorologiques, en plus des statistiques de trafic. Cependant, cette information est disponible soit après l'accident, soit de manière statique. Savoir où se produisent les accidents et les conditions dans lesquelles ils se produisent est une information très puissante qui peut être exploitée pour identifier les points chauds de manière dynamique et prendre des mesures pour anticiper les accidents (par exemple, les administrations municipales peuvent partager ces informations avec leurs citoyens et organiser leur police de la circulation en conséquence, et la logistique les entreprises peuvent utiliser ces informations pour éviter des itinéraires spécifiques)

Dans cet exposé, nous montrerons comment différentes sources de données spatiales (trafic routier, météo, signalisation routière, mobilité humaine, points d'intérêt et population active) affectent les accidents de la circulation et comment elles peuvent être utilisées pour identifier dynamiquement les points chauds. Tout d'abord, je vais vous guider à travers la phase de sélection du support spatial et le processus consistant à amener toutes les sources de données sur le même support. Une fois les données prêtes à être consommées, je vous guiderai à travers une analyse spatiale et temporelle des données d'accidents à l'aide de différents outils et techniques. Cette première analyse nous donnera déjà quelques indications sur les caractéristiques typiques des foyers d'accidents de la circulation. Je présenterai ensuite un modèle prédictif utilisant le Krigeage par Régression avec Random Forest comme régresseur qui nous permettra de prédire les accidents annuels. Ce modèle prédictif nous aidera à valider notre hypothèse d'évolution des conditions affectant les accidents de la circulation et le potentiel de définition de points chauds dynamiques. L'analyse se concentre sur la ville de Barcelone (Espagne), qui dispose d'un riche catalogue de données ouvertes.

Dans notre travail, on nous demande souvent de développer un site Web simple avec une carte et un administrateur backend pour maintenir les données cartographiques. Il arrive souvent que le backend nécessite plus de fonctionnalités que le frontend, transformant ce qui était censé être une "simple map" en un budget plutôt volumineux.

Django est un framework web à usage général pour Python qui est livré avec un puissant administrateur backend prêt à l'emploi. Il peut être facilement adapté pour s'adapter à tous les besoins que nous pouvons rencontrer et peut être utilisé contre les bases de données existantes.

Nous, au service SIG de l'Université de Gérone (SIGTE-UdG), utilisons souvent cette approche pour créer des backends d'administration simples en quelques jours, ce qui rend nos projets personnalisés de "carte simple" vraiment simples et beaucoup plus abordables tout en gardant un back-end fonctionnel.

Dans l'exposé, je prévois de partager notre expérience avec ce framework, en montrant certaines des fonctionnalités les plus intéressantes et comment rendre l'administrateur Django géographiquement conscient pour qu'il corresponde à nos objectifs.

Employé à temps partiel au service SIG de l'Université de Gérone (SIGTE-UdG) en tant que développeur full-stack et tuteur du module Python à l'UNIGIS MSc de Gérone. Indépendant à temps partiel travaillant pour Eixos.cat en tant que programmeur principal. Ex programmeur PHP, maintenant amoureux de Python, Django et JavaScript.

Chez GeoCat, une équipe travaille sur un certain nombre de projets python. Bridge for QGIS a été publié pour la première fois à Bucarest et téléchargé 3600 fois depuis lors. Le module sous-jacent, style 2 style qui génère SLD et Mapbox Style à partir du style QGIS a été adopté par un certain nombre d'autres projets. Dans cette présentation, nous partagerons quelques expériences en travaillant sur ces sujets. Nous regarderons vers l'avenir ce qui est à venir et aimerions avoir de vos nouvelles si vous rencontrez des défis sur le thème des conversions de style, de données et de métadonnées entre les produits.

Ingénieur logiciel chez GeoCat. Membre PSC chez pygeoapi & GeoNetwork. Expert SDI/INSPIRE.

Google Earth Engine (GEE) est une plate-forme de cloud computing avec un catalogue de plusieurs pétaoctets d'images satellite et d'ensembles de données géospatiales. Il permet aux scientifiques, aux chercheurs et aux développeurs d'analyser et de visualiser les changements à la surface de la Terre. Le package geemap Python fournit aux utilisateurs de GEE une interface intuitive pour manipuler, analyser et visualiser de manière interactive les mégadonnées géospatiales dans un environnement basé sur Jupyter. Les sujets seront abordés dans cet atelier : (1) présenter geemap et l'API Python Earth Engine (2) créer des cartes interactives (3) rechercher un catalogue de données GEE (4) afficher des ensembles de données GEE (5) classer des images à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique ( 6) calcul de statistiques et exportation de résultats (7) production de cartes de qualité publication (8) création et déploiement d'applications Web interactives, entre autres. Cet atelier est destiné aux programmeurs scientifiques, aux data scientists, aux analystes géospatiaux et aux citoyens de la Terre concernés. Les participants doivent avoir une compréhension de base de Python et de l'écosystème Jupyter. Une connaissance des sciences de la Terre et des ensembles de données géospatiales est utile mais pas obligatoire.

Je suis professeur adjoint au département de géographie de l'Université du Tennessee, Knoxville. Mes intérêts de recherche incluent la science de l'information géographique (SIG), la télédétection et la modélisation environnementale. Plus précisément, je m'intéresse à l'application des mégadonnées géospatiales, de l'apprentissage automatique et du cloud computing (par exemple, Google Earth Engine) pour étudier les changements environnementaux, en particulier la dynamique des inondations des eaux de surface et des zones humides. Je suis un ardent défenseur de la science ouverte et de la recherche reproductible. J'ai développé et publié divers packages open source pour l'analyse géospatiale avancée, tels que geemap, lidar, whitebox-python et whiteboxR. Plus d'informations sur mes recherches et mon enseignement peuvent être trouvées sur mon site personnel et mon blog de recherche.

Le 11 mars 2020, l'Organisation mondiale de la santé a déclaré le Covid19 pandémie. Des pays du monde entier se sont précipités pour déclarer divers états d'urgence et de verrouillage. Le Canada a également mis en œuvre des mesures d'urgence pour restreindre les mouvements de personnes, notamment la fermeture des frontières, des services non essentiels, des écoles et des bureaux pour ralentir la propagation de Covid19. J'ai profité de cette opportunité pour mesurer les changements de vibrations sismiques enregistrés au Canada avant, pendant et après le confinement en raison du ralentissement des activités de transport, économiques et de construction. J'ai analysé des données sismiques continues pour 6 villes canadiennes : Calgary et Edmonton (Alberta), Montréal (Québec), Ottawa et Toronto (Ontario) et Yellowknife (Territoires du Nord-Ouest). Ces villes représentaient la vaste étendue géographique du Canada. La source des données était les stations sismiques gérées par le Réseau national canadien de sismographes (RCSN). Les bibliothèques Python et ObSpy ont été utilisées pour convertir les données brutes en densités spectrales de puissance probabilistes. Les vibrations sismiques dans les PPSD qui tombaient entre 4 Hz et 20 Hz ont été extraites et moyennées toutes les deux semaines pour déterminer la tendance des vibrations sismiques. Le confinement a eu un impact sur les vibrations sismiques dans presque toutes les villes que j'ai analysées. Les vibrations sismiques ont diminué entre 14 % et 44 % avec la plus forte diminution à Yellowknife dans les Territoires du Nord-Ouest. Dans les 3 villes densément peuplées avec une population de plus d'un million - Toronto, Montréal et Calgary, les vibrations ont chuté de plus de 30%.

Pour permettre à d'autres étudiants d'entreprendre des projets similaires pour leurs villes, j'ai créé un module de formation en ligne complet à l'aide de notebooks Jupyter disponibles sur Github. Les étudiants peuvent en apprendre davantage sur les vibrations sismiques, comment obtenir des ensembles de données, les analyser et les interpréter à l'aide de Python. Ils peuvent partager leurs conclusions avec les décideurs politiques locaux afin qu'ils prennent conscience de l'efficacité du verrouillage imposé et soient mieux préparés pour les verrouillages à l'avenir. Lorsque nous rendons les données et la technologie accessibles, les blocages dus à des pandémies peuvent être l'occasion pour les étudiants de réaliser des projets géoscientifiques pratiques depuis leur domicile ou des salles de classe virtuelles.


Méthodologie de révision 2.0 World Vector Shoreline Plus (WVSPLUS)

Une brève description de WVSPLUS est nécessaire pour bien comprendre la méthode de révision. WVSPLUS contient six bibliothèques, dont l'échelle varie de 1:250 000 à 1:120 000 000, organisées par couches thématiques (voir le tableau 1). La base de données transparente WVSPLUS utilise le catalogue de codage d'entités et d'attributs (DIGEST) de la norme DIGEST (Digital Geographic Information Exchange Standard) pour l'identification des entités et met en œuvre le système de référence géographique mondial (GEOREF) pour l'identification des tuiles. GEOREF divise la surface de la terre en quadrangles définis par les longueurs d'arc de longitude et de latitude. Des codes de lettres systématiques attribués à chaque quadrilatère assurent des identifications uniques. WVSPLUS contient quatre schémas de tuile allant de 1° x 1° à 30° x 30° (voir le tableau 2).

Tableau 2 : Tailles des tuiles WVSPLUS

Les six bibliothèques WVSPLUS d'origine contenaient des erreurs de topologie le long des limites des tuiles et dans les données d'entité elles-mêmes. L'équipe de WVSPLUS a évalué trois méthodologies de révision possibles avant de commencer le projet. La première et la plus directe des approches consistait à importer les six bibliothèques dans ArcInfo et à corriger ensuite les erreurs de topologie dans chaque bibliothèque individuelle. Une deuxième approche consistait à corriger la bibliothèque à plus grande échelle (WVS250K) et à la généraliser par la suite par des tolérances appropriées pour dériver les cinq bibliothèques à plus petite échelle restantes. La troisième approche consistait à corriger d'abord la bibliothèque à plus grande échelle (WVS250K) et à généraliser successivement pour créer chaque bibliothèque suivante. Par exemple, une bibliothèque WVS250K topologiquement correcte généralisée par une valeur appropriée et corrigée créerait la bibliothèque WVS001M. La bibliothèque WVS001M topologiquement correcte généralisée par une valeur appropriée et corrigée créerait la bibliothèque WVS003M suivante. Les généralisations successives se poursuivraient jusqu'à atteindre la bibliothèque la plus petite.

La troisième approche semble offrir plusieurs avantages par rapport aux deux premières approches. Premièrement, une correction de topologie redondante serait évitée puisque les bibliothèques suivantes seraient dérivées d'une bibliothèque déjà topologiquement correcte. En utilisant la troisième approche, les erreurs de topologie d'origine n'auraient besoin d'être corrigées que dans la bibliothèque WVS250K. Un deuxième avantage était la réduction du temps d'importation. La manipulation d'une bibliothèque WVS250K corrigée pour dériver les couvertures de bibliothèque suivantes élimine le besoin d'importer les cinq bibliothèques à plus petite échelle. L'importation d'une bibliothèque VPF en mosaïque mondiale prend un temps considérable et l'élimination du besoin d'importer cinq bibliothèques permet de gagner un temps considérable. Un élément important affectant l'ensemble du projet était la grande quantité de données manipulées. Ce projet utilisait fréquemment les langages macro ArcInfo (AML) pour automatiser les étapes répétitives et aider à la gestion des données.

Les deuxième et troisième approches décrites ci-dessus sont similaires en ce sens qu'elles utilisent toutes deux une bibliothèque WVS250K corrigée. Les deux approches diffèrent dans la méthode de dérivation des bibliothèques successives. Le fait que l'outil de généralisation d'ArcInfo introduise des erreurs de topologie a influencé la décision d'utiliser la troisième approche plutôt que la deuxième. En créant chaque bibliothèque à partir de la bibliothèque d'échelle précédente, le temps passé à corriger les erreurs de topologie a été minimisé. La généralisation d'une bibliothèque à plus petite échelle crée moins d'erreurs car les bibliothèques à plus petite échelle contiennent moins de données.

La révision et le traitement de toutes les bibliothèques WVSPLUS ont suivi la même procédure sous-jacente. La section suivante décrit la méthode de révision globale implémentée pour la bibliothèque WVS250K. Les six bibliothèques suivent les mêmes étapes de base, mais des descriptions distinctes expliquent les étapes supplémentaires ou les écarts par rapport au WVS250K, le cas échéant.

2.1 Méthodologie de la bibliothèque WVS250K

Le premier objectif était d'obtenir une couverture mondiale topologiquement correcte d'ArcInfo pour chaque couverture thématique VPF en mosaïque. Les couvertures thématiques en mosaïque contenues dans la bibliothèque WVS250K sont les suivantes : COC, MAB, MBS et DQY (voir le tableau 1). Étant donné que les données VPF d'origine contenaient de nombreuses erreurs de topologie le long des bordures des tuiles, il était impératif de tirer parti du module LIBRARIAN d'ArcInfo. LIBRARIAN crée une couverture individuelle pour chaque tuile dans une bibliothèque VPF en utilisant une couverture mondiale topologiquement correcte. L'insertion d'une couverture mondiale topologiquement correcte dans une bibliothèque ArcInfo évite les erreurs de topologie le long des limites des tuiles. La description suivante explique le processus suivi pour créer une couverture mondiale du COC. Le même processus s'applique aux couvertures thématiques MBS, MAB et DQY.

En raison du grand nombre de tuiles (2952) contenues dans la bibliothèque WVS250K, une AML a été utilisée pour importer la couverture COC. Deux mille neuf cent cinquante-deux couvertures non projetées (degrés décimaux) ont résulté de la commande d'importation. Étant donné que certaines couvertures contenaient des erreurs et d'autres non, une AML a été développée pour identifier laquelle des 2592 couvertures contenait des erreurs, éliminant ainsi le besoin d'enquêter manuellement sur chaque couverture. En utilisant ARCEDIT, les erreurs d'intersection et/ou d'étiquette ont été corrigées. À ce stade, il y avait 2952 couvertures ArcInfo topologiquement correctes contenant des données COC.

La dernière étape de la création d'une couverture COC mondiale consistait à faire correspondre les 2952 couvertures topologiquement correctes. Aux fins de la gestion des données, une routine systématique d'appariement des bords consistant à ajouter et à dissoudre des couvertures a été appliquée. Les couvertures adjacentes situées sur des bandes de latitude 5 et 176 identiques ont été appariées les unes après les autres jusqu'à ce que 36 bandes encerclant le monde existent. Les bandes de latitude de cinq degrés correspondent au schéma de tuilage de la bibliothèque WVS250K d'origine (voir la section 3.1 pour plus de détails). Toutes les neuf bandes de latitude 5 & 176 adjacentes ont été ajoutées et dissoutes pour créer quatre bandes de latitude 45 & 176 faisant le tour du monde. Les quatre bandes de latitude 45&176 ont été ajoutées et dissoutes pour créer une couverture mondiale entière de COC à l'échelle 1:250 000 (voir la figure 1). Cette couverture mondiale du COC est la base de toutes les données COC des bibliothèques suivantes.

Figure 1 : processus d'appariement des bords

L'objectif suivant, après avoir acquis une couverture mondiale, était de créer une bibliothèque ArcInfo et de préparer les données pour l'export. Une bibliothèque ArcInfo produit la sortie tuilée VPF souhaitée et empêche les erreurs de topologie de limite de tuile. Le Guide de conversion ArcInfo vers VPF 1993 répertorie les étapes nécessaires à la création d'une bibliothèque ArcInfo et à la préparation des données pour l'exportation. Lors de l'insertion des données, LIBRARIAN utilise une couverture INDEX (grille) formatée selon le schéma de tuile de bibliothèque VPF approprié comme modèle. La couverture INDEX a été créée et une AML développée pour remplir des champs tels que "tile-names" et les attributs "location" du chemin de la base de données VPF. Chaque structure de tuilage nécessitait une AML distincte adaptée aux noms de tuile identifiés par GEOREF.

L'insertion de la couverture mondiale COC dans une bibliothèque ArcInfo a nécessité plusieurs actions à l'aide du module LIBRARIAN. BUILDTILES a créé des espaces de travail correspondant aux noms de tuiles et aux emplacements identifiés dans la couverture INDEX et CREATELIBRARY a créé la bibliothèque ArcInfo. Les commandes LIBRARY, SETCOVER et INSERT ont été utilisées pour insérer la couverture thématique mondiale COC en tant que couche dans la bibliothèque ArcInfo. À ce stade, servant de modèle, la couverture INDEX a divisé la couverture mondiale COC en couvertures simulant les tuiles VPF, empêchant ainsi l'apparition d'erreurs de topologie de limite de tuile. Étant donné que la couverture VPF TILEREF définit la structure de tuilage pour chaque bibliothèque, il s'agissait de la première couverture exportée avec la base de données VPF et les tables de métadonnées au niveau de la bibliothèque. L'exportation de la couverture ArcInfo INDEX à l'aide d'un fichier de contrôle de conversion a créé la couverture TILEREF VPF et les tables suivantes : table d'en-tête de base de données, table d'attributs de bibliothèque, table d'en-tête de bibliothèque, table d'attributs de couverture et table de référence géographique. Les données COC contenues dans la bibliothèque ArcInfo ont été exportées à l'aide de la commande VPFEXPORT en conjonction avec un fichier de contrôle de conversion (voir la section 3.2 pour plus de détails sur le fichier de contrôle de conversion). Une fois toutes les couvertures thématiques en mosaïque exportées dans VPF, la commande VPFTILE a été exécutée pour créer une topologie en mosaïque. Les couvertures MAB, MBS et DQY restantes de la bibliothèque WVS250K ont suivi le même processus que celui qui vient d'être décrit, jusqu'à la création de la topologie de tuiles croisées. La topologie de tuiles croisées n'a été créée qu'après l'exportation de toutes les couvertures d'une bibliothèque.

Étant donné que les couvertures LIBREF et GAZETTE sont en attente, le processus d'exportation de ces deux couvertures était une commande VPFEXPORT de base. Les couvertures LIBREF et GAZETTE ont été insérées dans les six bibliothèques WVSPLUS. Les étapes suivantes résument la méthodologie globale mise en œuvre au cours de ce projet : corriger les erreurs de topologie d'origine, créer une couverture mondiale, créer une bibliothèque ArcInfo, créer une couverture ArcInfo INDEX, exporter la couverture ArcInfo INDEX pour créer VPF TILEREF et des tables de métadonnées de base de données et de bibliothèque, insérer une couverture en tant que couche dans la bibliothèque ArcInfo, exporter toutes les couvertures thématiques, créer une topologie de tuiles croisées et exporter les couvertures LIBREF et GAZETTE jusqu'à ce qu'elles soient alignées.

2.2 Méthodologie de la bibliothèque WVS001M

Les couvertures contenues dans la bibliothèque WVS001M sont les suivantes : COC, GAZETTE, TILEREF et LIBREF. COC est la seule couverture en mosaïque de la bibliothèque WVS001M. La principale différence dans le traitement de la bibliothèque WVS001M et de la bibliothèque WVS250K concernait la dérivation et le traitement d'une couverture thématique COC mondiale. Pour la gestion des données, la couverture mondiale des COC à l'échelle 1:250 000 a été découpée en 20 couvertures longitudinales. Les couvertures longitudinales 20° ont été projetées dans la projection transverse de Mercator afin de les généraliser par une tolérance pré-calculée applicable à l'obtention de données à l'échelle 1:1 000 000. Polygons (islands) not meeting the area requirement for 1:1,000,000 scale data were deleted. After projecting the 20° longitudinal coverages back into decimal degrees, topology errors created through generalization were corrected. The corrected 20° longitudinal coverages were then systematically edgematched using append and dissolve to create a 1:1,000,000 world-wide COC coverage. Every two adjacent 20° longitudinal coverages were edgematched to create 40° longitudinal coverages, the 40° longitudinal coverages were then edgematched to create 80° longitudinal coverages. The edgematching process continued until a world-wide COC coverage existed. From this point on, the same process as that applied to the WVS250K library applied here.

2.3 WVS003M Library Methodology

Coverages contained in the WVS003M library include the following: COC, BAT, GAZETTE, TILEREF, and LIBREF. Tiled coverages in the WVS003M library included COC and BAT. The 1:1,000,000 scale 20° longitudinal coverages were generalized using a pre-calculated tolerance applicable to obtaining 1:3,000,000 scale data. From this point on, the same COC procedures used for the WVS001M library applied to the WVS003M library. Part of the WVS003M revision process included the addition of bathymetric data derived from the Digital Bathymetric Database (DBDB). (See section 3.4 for further details.) The same procedure as that applied to the world-wide 1:250,000 COC coverage applied to the BAT world-wide coverage.

2.4 WVS012M and WVS040M Library Methodology

Both the WVS012M and the WVS040M libraries include the following coverages: COC, BAT, TILEREF, LIBREF and GAZETTE. COC and BAT coverages are both tiled in the WVS012M and the WVS040M libraries. The 1:3,000,000 COC 20° longitudinal coverages were generalized by an appropriate tolerance to derive the 1:12,000,000 COC scale data. Generalizing the 1:12,000,000 COC 20° longitudinal coverages by an appropriate tolerance created the 1:40,000,000 COC data. From this point on, the same process applied to WVS003M library COC data applied to both the WVS012M and the WVS040M library COC data.

The 1:3,000,000 world-wide BAT coverage was clipped into 20° longitudinal bands. Generalizing the 20° longitudinal bands by a specified tolerance created the 1:12,000,000 scale BAT data. The same processing technique applied to the 1:1,000,000 scale COC data applied to the 20° BAT longitudinal coverages. Generalizing the 1:12,000,000 scale BAT 20° longitudinal coverages by an appropriate tolerance created the 1:40,000,000 scale BAT data. From this point on, the same process as explained before applied to the WVS012M and the WVS040M libraries.

2.5 WVS120M Library Methodology

The WVS120M library contains COC, LIBREF, TILEREF, and GAZETTE coverages. The same COC generalization technique as described for the larger scale libraries applied here. Generalizing the 1:40,000,000 COC 20° longitudinal coverages by an appropriate value yielded the 1:120,000,000 COC data. From this point on, the same process as explained before applied to the WVS120M library.


Leaflet draw polyline and parse geojson to create cross section profile

I have a grid cell shapefile being served by geoserver as JSONP using WFS. It has 1/4 mile grid cells that contain property values for elevations of various geology layers. I am wanting to create a cross section graph using highcharts. I have created a map that lets the user click a single point and produces a graph for that location.

Now I am trying to allow for a polyline to be drawn using the draw plugin. The distance along the polyline would form the x axis of the graph, and the property values of the JSON at each point would form the y axis. I know there are plugins for elevation profile, which is essentially what I am doing, but only with my own data. I have searched and found this https://gis.stackexchange.com/questions/110241/how-to-get-elevation-profile-from-tif-dsm-on-the-web-map, where the OP said he used GeomUtils.js but did not go into further details. I am fairly new to leaflet and javascript, so I need a bit more handholding. What is available for this and how would you go about writing it?


Tuesday, 17 March 2015

R and GIS

R is a programming environment that helps in data analysis, statistical computing and graphics. it is a complete programming language that happens to come with a large library of pre-defined functions that are used to perform various tasks. major functions used in R are pre defined for statistical data analysis.

Unlike C,Fortun or Java, R is an interactive programming language, meaning that R works interactively, using a question and answer model.


Page Layout Demonstration

Once upon a time, a very long time ago, there was a Holy Grail Layout with a three column body, a header and footer. This was accomplished without tables. Can you imagine that? This was long before mobile changed everything, so it was not very friendly to a change in viewport. Times have changed, and so has the technology. A perfectly good Holly Grail that is responsive, so if you shrink the screen down, you will see the three columns become a stack of boxes.

CSS Code View

Live Demo


Une bibliothèque Échelle Taille de la tuile (long x lat)
WVS250K 1:250,000 5° x 5° ou 1° x 1°
WVS001M 1:1,000,000 10° x 5°
WVS003M 1:3,000,000 10° x 10°
WVS012M 1:12,000,000 30° x 30°
WVS040M 1:40,000,000 30° x 30°
WVS120M 1:120,000,000 30° x 30°
Raison de blocage: L'accès depuis votre zone a été temporairement limité pour des raisons de sécurité.
Time: Thu, 1 Jul 2021 10:43:47 GMT

À propos de Wordfence

Wordfence est un plugin de sécurité installé sur plus de 3 millions de sites WordPress. Le propriétaire de ce site utilise Wordfence pour gérer l'accès à son site.

Vous pouvez également lire la documentation pour en savoir plus sur les outils de blocage de Wordfence, ou visiter wordfence.com pour en savoir plus sur Wordfence.

Generated by Wordfence at Thu, 1 Jul 2021 10:43:47 GMT.
L'heure de votre ordinateur : .


Hsinchun Chen

Dr. Hsinchun Chen is University of Arizona Regents’ Professor and Thomas R. Brown Chair in Management and Technology in the Management Information Systems (MIS) Department and Professor of Entrepreneurship & Innovation in the McGuire Center for Entrepreneurship at the College of Management of the University of Arizona. He received the B.S. degree from the National Chiao-Tung University in Taiwan, the MBA degree from SUNY Buffalo, and the Ph.D. degree in Information Systems from the New York University. Dr. Chen is director of the Artificial Intelligence Lab and has served as a faculty of the UA MIS department (ranked #3 in MIS) since 1989. In 2014-2015, he also served as the lead program director for the National Science Foundation's program in Smart and Connected Health. He has also served as a Scientific Counselor/Advisor of the National Library of Medicine (USA), Academia Sinica (Taiwan), and National Library of China (China).

Dr. Chen is a Fellow of IEEE, ACM, and AAAS. He received the IEEE Computer Society 2006 Technical Achievement Award, the 2008 INFORMS Design Science Award, the MIS Quarterly 2010 Best Paper Award, the IEEE 2011 Research Achievement and Leadership Award in Intelligence and Security Informatics, and the UA 2013 Technology Innovation Award. He was also a finalist of the AZ Tech Council’s Governor’s Innovation of the Year Award in 2011 and named in the Arizona Centennial Top 100 Scientists in 2012. He is the author/editor of 20 books, 25 book chapters, 280 SCI journal articles, and 150 refereed conference articles covering Web computing, search engines, digital library, intelligence analysis, biomedical informatics, data/text/web mining, and knowledge management. His recent books include: Dark Web (2012) Sports Data Mining (2010) Infectious Disease Informatics (2010) Terrorism Informatics (2008) Mapping Nanotechnology Knowledge and Innovation (2008), Digital Government (2007) Intelligence and Security Informatics for International Security (2006) and Medical Informatics (2005), all published by Springer.

Dr. Chen’s publication productivity in Information Systems was ranked #8 in a bibliometric study in (CAIS 2005) and #9 in (EJIS, 2007) and he was ranked #1 in Digital Library research in a study in (IP&M 2005), #1 in JASIST publication for 1998-2007 in (JASIST 2008) and #5 in h-index in IEEE Intelligent Systems publications for 1986-2010 in (IEEE IS 2010). His overall h-index in 2012 is 67, which is ranked in the top 10 for information retrieval researchers in computer science and #4 among all University of Arizona faculty according to Microsoft Academic Search, and #1 among all faculty in the MIS (tied with Andy Whinston) according to Google Scholar.

He is the founding editor and served as first Editor-in-Chief (EIC) of the ACM Transactions on Management Information Systems (ACM TMIS) he also founded and serves as EIC of Springer's open access journal Security Informatics (SI). He serves on numerous editorial boards including: IEEE Intelligent Systems, ACM Transactions on Information Systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Decision Support Systems, and International Journal on Digital Library.

He has been an advisor for major NSF, DOJ, NLM, DOD, DHS, and other international research programs in digital library, digital government, medical informatics, and national security research. Dr. Chen founded Artificial Intelligence Lab, which has received more than $35M in research funding from NSF, NIH, NLM, DOD, DOJ, CIA, DHS, and other agencies (90 grants, 40 from NSF). Dr. Chen has also produced 30 Ph.D. students who are placed in major academic institutions around the world. Dr. Chen was conference co-chair of ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL) 2004 and had served as the conference/program co-chair for eight International Conferences of Asian Digital Libraries (ICADL), the premiere digital library meeting in Asia that he helped develop. He had served as the Program Chair of the International Conference on Information Systems (ICIS) 2009, the premiere MIS conference. Dr. Chen is also (founding) conference co-chair of the IEEE International Conferences on Intelligence and Security Informatics (ISI) 2003-present. The ISI conference, which has been sponsored by NSF, CIA, DHS, and NIJ, has become the premiere meeting for international and homeland security IT research.

Dr. Chen’s COPLINK system, which has been quoted as a national model for public safety information sharing and analysis, has been adopted in more than 3500 law enforcement and intelligence agencies. The COPLINK research had been featured in the New York Times, Newsweek, Los Angeles Times, Washington Post, Boston Globe, and ABC News, among others. The COPLINK project was selected as a finalist by the prestigious International Association of Chiefs of Police (IACP)/Motorola 2003 Weaver Seavey Award for Quality in Law Enforcement in 2003. COPLINK research has since been expanded to border protection (BorderSafe), disease and bioagent surveillance (BioPortal), and terrorism informatics research (Dark Web), funded by NSF, DOD, CIA, and DHS. In collaboration with selected international terrorism research centers and intelligence agencies, the Dark Web project has generated one of the largest databases in the world about extremist/terrorist-generated Internet contents (web sites, forums, blogs, and multimedia documents). Dark Web research supports link analysis, content analysis, web metrics analysis, multimedia analysis, sentiment analysis, and authorship analysis of international terrorism contents. The project has received significant international press coverage, including: Associated Press, USA Today, The Economist, NSF Press, Washington Post, BBC, PBS, Business Week, WIRED magazine, and Arizona Daily Star, among others. Dr. Chen recently received additional major NSF Secure and Trustworthy Cyperspace (SaTC) program funding ($5.4M) for his Hacker Web research and Cybersecurity Analytics fellowship program.

Dr. Chen is also a successful entrepreneur. He is the founder of the Knowledge Computing Corporation (KCC), a university spin-off IT company and a market leader in law enforcement and intelligence information sharing and data mining. KCC merged i2, the industry leader in intelligence analytics and fraud detection, in 2009. The combined i2/KCC company was acquired by IBM in 2011 for $500M. Dr. Chen founded Caduceus Intelligence Corporation, another UA spin-off company, in 2010. Caduceus is developing web-based systems for healthcare informatics and patient support. Its first product named DiabeticLink will provide diabetes patient intelligence and services in US, Taiwan, China, and Denmark in 2013 and 2014.

Dr. Chen has also received numerous awards in information technology and knowledge management education and research including: AT&T Foundation Award, SAP Award, the Andersen Consulting Professor of the Year Award, the University of Arizona Technology Innovation Award, and the National Chiao-Tung University Distinguished Alumnus Award. Dr. Chen had served as a keynote or invited speaker in major international security informatics, health informatics, information systems, knowledge management, and digital library conferences and major international government meetings (NATO, UN, EU, FBI, CIA, DOD, DHS). He had served as Distinguished/Honorary Professor of several major universities in Taiwan and China (including Chinese Academy of Sciences and Shanghai Jiao Tong University). He was named the Distinguished University Chair Professor of the National Taiwan University in 2010 and was elected as China National 1000-Elite Chair Professor with the Tsinghua University in 2013.


For the hyperparameter search, we perform the following steps:

  • create a data.frame with unique combinations of parameters that we want trained models for.
  • Specify the control parameters that apply to each model's training, including the cross-validation parameters, and specify that the probabilities be computed so that the AUC can be computed
  • cross-validate & train the models for each parameter combination, saving the AUC for each model.

Here is some code that shows how to do this.

Lastly, you can create a bubbleplot for the AUC over the variations of eta and max_depth :

Caret package have incorporated xgboost.

Sample output

One drawback i see is that other parameters of xgboost like subsample etc are not supported by caret currently.

Gamma, colsample_bytree, min_child_weight and subsample etc can now (June 2017) be tuned directly using Caret. Just add them in the grid portion of the above code to make it work. Thanks usεr11852 for highliting it in the comment.


Voir la vidéo: Quelques manipulations de bases dans Qgis