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4: TIGER, Topologie und Geokodierung - Geowissenschaften


TIGER, Topologie und Geokodierung

4.1. Überblick

In Kapitel 3 haben wir die vom U.S. Census Bureau erstellten Bevölkerungsdaten und einige der Möglichkeiten untersucht, wie diese Daten mit thematischen Karten visualisiert werden können.

Das Census Bureau produziert nicht nur Daten über die US-Bevölkerung und -Wirtschaft, sondern ist auch ein führender Hersteller digitaler Kartendaten. Die Geographieabteilung des Census Bureau erstellte mit Hilfe des U.S. Geological Survey die räumliche Datenbank „Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing“ (TIGER). Zur Vorbereitung der Volkszählung 2010 führte das Bureau ein Datenbank-Redesign-Projekt durch, das TIGER mit einer Master Address File (MAF)-Datenbank kombinierte. MAF/TIGER ermöglicht es dem Bureau, Volkszählungsdaten, die es nach Haushaltsadresse sammelt, den richtigen Volkszählungsgebieten und Wahlbezirken zuzuordnen. Dies ist ein Beispiel für einen Prozess namens Adressabgleich oder Geokodierung.

Die MAF/TIGER-Datenbank verkörpert den Vektoransatz zur räumlichen Darstellung. Es verwendet Punkt-, Linien- und Polygon-Features, um Straßen, Gewässer, Eisenbahnlinien, Verwaltungsgrenzen und ausgewählte Orientierungspunkte darzustellen. Zusätzlich zu den „absoluten“ Positionen dieser Features, die mit Breiten- und Längenkoordinaten codiert sind, codiert MAF/TIGER ihre „relativen“ Positionen – eine Eigenschaft namens Topologie.

MAF/TIGER enthält auch Attribute dieser Vektormerkmale, einschließlich Namen, Verwaltungscodes und für viele Straßen Adressbereiche und Postleitzahlen. Vektor-Feature-Sets werden aus der MAF/TIGER-Datenbank extrahiert, um Referenzkarten für Volkszählungsteilnehmer und thematische Karten für Benutzer von Volkszählungsdaten zu erstellen. Solche Extrakte heißen TIGER-/Linien-Shapefiles.

Eigenschaften von TIGER/Line Shapefiles, die sie für das Census Bureau nützlich machen, machen sie auch für andere Regierungsbehörden und Unternehmen wertvoll. Da sie nicht urheberrechtlich geschützt sind, wurden TIGER/Line-Daten für viele kommerzielle Zwecke weitgehend angepasst. TIGER wurde als „der erste wirklich nützliche landesweite Allzweck-Geodatensatz“ beschrieben (Cooke 1997, S. 47). Einige sagen, dass es eine jetzt florierende Geodatenindustrie in den USA angekurbelt hat.

Ziele

Das Ziel dieses Kapitels ist es, Sie mit MAF/TIGER und zwei wichtigen Konzepten vertraut zu machen, die es beispielhaft darstellt: Topologie und Geokodierung. Insbesondere Schüler, die Kapitel 4 erfolgreich abgeschlossen haben, sollten in der Lage sein:

  1. Erklären Sie, wie geografische Einheiten in MAF/TIGER dargestellt werden;
  2. Erklären Sie, wie geometrische Primitive in MAF/TIGER in TIGER/Line Shapefile-Extrakten dargestellt werden;
  3. Definieren Sie die Topologie und erklären Sie, warum und wie sie in TIGER kodiert ist;
  4. Führen Sie eine Adressen-Geokodierung durch; und
  5. Beschreiben Sie, wie TIGER/Line-Dateien und ähnliche Produkte für andere Anwendungen verwendet werden können, einschließlich Routing und Zuweisung.

Kommentare und Fragen

Registrierte Studierende können gerne Kommentare, Fragen und Antworten auf Fragen zum Text posten. Besonders willkommen sind Anekdoten, die den Kapiteltext auf Ihre persönlichen oder beruflichen Erfahrungen beziehen. Darüber hinaus stehen Ihnen im Kursverwaltungssystem ANGEL Diskussionsforen für Kommentare und Fragen zu Themen zur Verfügung, die Sie vielleicht nicht mit der ganzen Welt teilen möchten.

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Hinweis: Die ersten paar Worte jedes Kommentars werden zu seinem „Titel“ im Thread.

Konzeptkarte

Vielleicht interessiert Sie die Concept Map, die als Leitfaden für die Entwicklung der Kapitel 3 und 4 dient.

4.2. Checkliste

Die folgende Checkliste richtet sich an Studierende der Penn State, die für Kurse eingeschrieben sind, in denen dieser Text und zugehörige Quiz und Projekte im Kursverwaltungssystem ANGEL zugewiesen wurden. Es kann hilfreich sein, diese Seite zuerst auszudrucken, damit Sie den Anweisungen folgen können.

Kapitel 4 Checkliste (nur für eingeschriebene Studierende)
SchrittAktivitätZugang/Anfahrt
1Lesen Kapitel 4Dies ist die zweite Seite des Kapitels. Klicken Sie auf die Links unten auf der Seite, um fortzufahren oder zur vorherigen Seite zurückzukehren oder zum Anfang des Kapitels zu gelangen. Sie können auch über die Links im Menü GEOG 482 auf der linken Seite im Text navigieren.
2einreichen vier Übungstestseinschließlich:
  • MAF und TIGER
  • Shapefiles
  • Topologie
  • Geokodierung

Übungstests werden nicht benotet und können mehrmals eingereicht werden.

Gehen Sie zu ANGEL > [Ihr Kursbereich] > Registerkarte Lektionen > Ordner Kapitel 4 > [Quiz]
3Ausführen „Probieren Sie dies“-Aktivitäten auseinschließlich:
  • Erkunden Sie die Verfügbarkeit von TIGER/Line Shapefile-Geografien und -Funktionen
  • Laden Sie ein TIGER/Line-Shapefile herunter und sehen Sie es an
  • Geokodieren Sie Ihre Adresse mit einem TIGER/Line Shapefile
  • Vergleichen Sie die Geokodierungsleistung von Online-Routing-Diensten
  • Erkunden Sie Ressourcen zum Problem des Handlungsreisenden

„Try this“-Aktivitäten werden nicht bewertet.

Für jede Aktivität werden Anweisungen gegeben.
4Den ... einreichenKapitel 4 Bewertetes QuizANGEL > [Ihr Kursabschnitt] > Registerkarte Lektionen > Ordner für Kapitel 4 > Bewertetes Quiz für Kapitel 4. Siehe die Registerkarte Kalender in ANGEL für Fälligkeitstermine.
5LesenKommentare und Fragenvon Kommilitonen gepostet. Fügen Sie ggf. eigene Kommentare und Fragen hinzu.Kommentare und Fragen können auf jeder Seite des Textes oder in einem kapitelspezifischen Diskussionsforum in ANGEL gepostet werden.

4.3. MAF/TIGER

MAF/TIGER ist das geografische Datenbanksystem des Census Bureau. Mehrere Faktoren haben das U.S. Census Bureau dazu veranlasst, MAF/TIGER ins Leben zu rufen: die Notwendigkeit, die Volkszählung per Post durchzuführen, die Notwendigkeit, Orientierungshilfen für die Mitarbeiter im Außendienst zu erstellen, und seine Mission, Karten- und Datenprodukte für die Benutzer von Volkszählungsdaten zu erstellen.

DURCHFÜHRUNG DER ZENSUS PER MAIL

Da die Bevölkerung der USA zunahm, wurde es unpraktisch, jeden Haushalt von Volkszählungspersonen persönlich besuchen zu lassen. Seit 1970 verschickt das Census Bureau an die meisten Haushalte Fragebögen mit der Aufforderung, ausgefüllte Formulare per Post zurückzusenden. Die meisten, aber sicherlich nicht alle dieser Fragebögen werden pflichtgemäß verschickt – etwa 72 Prozent aller Fragebögen im Jahr 2010. Bei dieser Rate schätzt das Census Bureau, dass etwa 1,6 Milliarden US-Dollar eingespart wurden, indem Außendienstmitarbeiter weniger Haushalte besuchen müssen, die nicht antworten.

Fragebogen zur Volkszählung 2010. Für eine Frage-für-Frage-Tour gehen Sie hier.

Zur Verwaltung der Postzustellung und -rückgabe verlässt sich das Census Bureau auf a Master-Adressdatei (MAF). MAF ist ein komplettes Inventar von Wohneinheiten und vielen Geschäftsstandorten in den USA, Puerto Rico und den dazugehörigen Inselgebieten. MAF wurde ursprünglich aus der Zustellsequenzdatei aller Wohnadressen des US-Postdienstes erstellt. Das MAF wird sowohl durch Korrekturen von Feldoperationen als auch durch ein Local Update of Census Address (LUCA)-Programm aktualisiert, bei dem Stammes-, bundesstaatliche und lokale Regierungsvertreter überprüfen und Aktualisierungen lokaler Adressdatensätze vorschlagen. „MAF/TIGER“ bezieht sich auf die Kopplung der Master-Adressdatei mit der TIGER-Raumdatenbank, die es dem Census Bureau ermöglichen, per Post empfangene adressbezogene Volkszählungs- und Umfragedaten effizient mit geografischen Standorten vor Ort und tabellarischen Bereichen zu verknüpfen, die für den Kongress und viele Regierungsbehörden und Unternehmen von Bedeutung sind.

Es ist nicht so einfach, wie es klingt. Postadressen geben geografische Standorte nicht genau genug an, um den verfassungsmäßigen Auftrag des Census Bureau zu erfüllen. Eine Adresse ist keine Position in einem Gitterkoordinatensystem – sie ist nur eine in einer Reihe von schlecht definierten Positionen entlang einer Route. Die Position einer Adresse ist oft mehrdeutig, weil Straßennamen nicht eindeutig sind, Nummernschemas inkonsistent sind und Routen zwei Seiten haben, links und rechts. Wie Sie sich erinnern, ist der Standort wichtig, weil Volkszählungsdaten müssen genau georeferenziert sein, um für die Neuaufteilung, Neuverteilung und Zuweisung von Bundesmitteln nützlich zu sein. Daher musste das Census Bureau einen Weg finden, adressbezogene Daten automatisch bestimmten Zählblöcken, Blockgruppen, Bezirken, Wahlbezirken usw. zuzuordnen. Darauf bezieht sich das „Geographic Encoding and Referencing“ im Akronym TIGER.

KARTEN FÜR CENSUS-FELDARBEITER

Eine zweite Motivation, die zu MAF/TIGER führte, war die Notwendigkeit, den Volkszählungsteilnehmern zu helfen, sich zurechtzufinden. Immerhin schicken Millionen Haushalte keine Fragebögen per Post zurück. Volkszählungsteilnehmer (im Bureau „Zähler“ genannt) besuchen persönlich nicht antwortende Haushalte. Volkszählungszähler benötigen Karten mit Straßen und ausgewählten Sehenswürdigkeiten, um Haushalte zu finden. Die Aufsichtsbehörden für die Volkszählung benötigen Karten, um die Volkszählungsteilnehmer bestimmten Gebieten zuzuordnen. Feldnotizen, die von Außendienstmitarbeitern gesammelt wurden, sind eine wichtige Quelle für Aktualisierungen und Korrekturen der MAF/TIGER-Datenbank.

Vor 1990 stützte sich das Bureau für seine Karten auf lokale Quellen. Beispielsweise wurden während der Volkszählung von 1960 137 Karten unterschiedlichen Maßstabs, verschiedener Qualität und unterschiedlichen Alters verwendet, um das 30 Quadratmeilen große Gebiet von St. Louis abzudecken. Der Bedarf an Karten mit gleichbleibendem Maßstab und gleichbleibender Qualität zwang das Büro, sowohl Kartenhersteller als auch Kartenbenutzer zu werden. Mit dem MAF/TIGER-System erstellten die Geografen des Census Bureau in Vorbereitung auf die Volkszählung 2010 über 17 Millionen Karten für verschiedene Zwecke.

DATENPRODUKTE

Die Aufgabe des Census Bureau besteht nicht nur darin, Daten zu sammeln, sondern seinen Bürgern auch Datenprodukte zur Verfügung zu stellen. Zusätzlich zu den in Kapitel 3 betrachteten Attributdaten verbreitet das Bureau eine Vielzahl von geografischen Datenprodukten, darunter Wandkarten, Atlanten und einen der ersten Online-Kartendienste, den TIGER-Kartendienst. Hier können Sie die Karten und kartografischen Datenprodukte von theBureau erkunden.

Der TIGER Mapping Service wurde 1995 ins Leben gerufen und war einer der frühesten Internet-Kartendienste. Eingeschriebene Studenten werden in Project 2 seinen Nachfolger, American Factfinder, verwenden.

NEUGESTALTUNG DER MAF/TIGER-DATENBANK

Das Census Bureau führte in den Jahren vor der zehnjährigen Volkszählung 2010 eine umfassende Neugestaltung der MAF/TIGER-Datenbank durch. Was vormals separate, selbst entwickelte Datenbanksysteme (MAF und TIGER) sind, sind jetzt im branchenüblichen relationalen Datenbankmanagementsystem Oracle vereint. Zu den Vorteilen dieser „Commercial Off-the-Shelf“ (COTS)-Datenbanksoftware gehören der gleichzeitige Mehrbenutzerzugriff, eine größere Benutzerfreundlichkeit und eine bessere Integration mit Webentwicklungstools. Wie Galdi (2005) in seinem Whitepaper „Spatial Data Storage and Topology in the Redesigned MAF/TIGER System“ erklärt, „spiegelt das Redesign einen gemeinsamen Trend in den Branchen Informationstechnologie (IT) und geografische Informationssysteme (GIS) wider: die Integration von räumlichen und nicht-räumlichen Daten in einen einzigen Unternehmensdatensatz“ (S. 2).

Gleichzeitig mit der Neugestaltung von MAF/TIGER aktualisierte das Census Bureau auch das Verteilungsformat seiner TIGER/Line-Kartendatenextrakte. In Übereinstimmung mit der COTS-Strategie des Bureaus hat es das defacto-Standardformat „Shapefile“ von Esri übernommen. Auf den folgenden Seiten werden Eigenschaften der in MAF/TIGER und in TIGER/Line Shapefile-Auszügen gespeicherten Geodaten betrachtet.

4.4. Vektorauszüge aus MAF/TIGER

Das Census Bureau begann in den 1960er Jahren mit der Entwicklung einer digitalen geografischen Datenbank von 144 Ballungsräumen. Bis 1990 hatten sich die frühen Bemühungen zu TIGER: eine nahtlose digitale geografische Datenbank, die die gesamten Vereinigten Staaten und ihre Territorien abdeckt. Wie auf der vorherigen Seite besprochen, trat MAF/TIGER im Vorfeld der Volkszählung 2010 die Nachfolge von TIGER an.

TIGER-/Linien-Shapefiles sind digitale Kartendatenprodukte, die aus der MAF/TIGER-Datenbank extrahiert wurden. Sie sind beim Census Bureau frei erhältlich und eignen sich für die Verwendung durch Einzelpersonen, Unternehmen und andere Behörden, die keinen direkten Zugang zu MAF/TIGER haben.

Dieser Abschnitt umreißt die in der MAF/TIGER-Datenbank repräsentierten geografischen Einheiten, beschreibt, wie eine bestimmte Implementierung des Vektordatenmodells verwendet wird, um diese Einheiten darzustellen, und betrachtet die Genauigkeit digitaler Merkmale in Bezug auf ihre Gegenstücke vor Ort. Auf der folgenden Seite werden die Merkmale des Datenformats „Shapefile“ behandelt, das zur Verbreitung digitaler Auszüge aus MAF/TIGER verwendet wird.

GEOGRAPHIEN DARGESTELLT IN TIGER- UND SHAPEFILE-EXTRAKTEN

Die MAF/TIGER-Datenbank ist selektiv. Es sind nur die geografischen Einheiten enthalten, die zur Erfüllung der operativen Mission des Census Bureau erforderlich sind. Einrichtungen, die dem Census Bureau nicht helfen, seine Operationen per Post durchzuführen oder Außendienstmitarbeitern bei der Navigation durch eine Nachbarschaft zu helfen, werden ausgelassen. Geländehöhendaten sind beispielsweise nicht in MAF/TIGER enthalten. Eine umfassende Liste der in MAF/TIGER und Shapefiles enthaltenen „Feature-Klassen“ und „Superklassen“ finden Sie im Anhang F der Technischen Dokumentation zu TIGER/Line-Shapefiles. Beispiele für Superklassen sind:

  • Potentielle Wohnräume (z. B. Standorte von Unterkünften, Altersheimen, Gefängnissen, Wohnheimen)
  • Straßen-/Pfad-Features (z. B. Hauptstraßen, Nebenstraßen, Straßen in der Nachbarschaft)
  • Hydrografische Merkmale (z. B. Bach/Fluss, See/Teich, Ozean/Meer)
  • Verschiedene lineare Merkmale (z. B. Pipeline, Stromleitung, Zaunlinie)
  • Tabellierungsbereiche (z. B. Landkreis oder Äquivalent, Bezirk, Blockgruppe, Block
Auszug aus der TIGER/Line Technische Dokumentation
MTFCCFUNKTIONSKLASSESUPERKLASSEPUNKTLINEARAREALFUNKTIONSKLASSENBESCHREIBUNG
$1400Lokale Nachbarschaftsstraße, Landstraße, StadtstraßeStraßen-/Pfad-FunktionenNeinJaNeinIm Allgemeinen eine asphaltierte Straße, Straße oder Nebenstraße, die normalerweise eine einzige Fahrspur in jede Richtung hat. Straßen in dieser Feature-Class können privat oder öffentlich unterhalten werden. Landschaftlich reizvolle Parkstraßen würden in diese Feature-Class aufgenommen, ebenso wie (je nach Region des Landes) einige unbefestigte Straßen.
$1500Fahrzeugweg (4WD)Straßen-/Pfad-FunktionenNeinJaNeinEin unbefestigter Feldweg, auf dem ein Allradfahrzeug erforderlich ist. Diese Fahrzeugwege finden sich fast ausschließlich in sehr ländlichen Gebieten. Kleine, unbefestigte Straßen, die von normalen Autos und Lastwagen befahren werden können, gehören in die Kategorie von 1400 USD.
$1630RampeStraßen-/Pfad-FunktionenNeinJaNeinEine Straße, die den kontrollierten Zugang von angrenzenden Straßen auf eine begrenzte Zufahrtsstraße ermöglicht, oft in Form eines Kleeblatt-Kreuzes. Diese Straßen sind nicht adressierbar.

Auszug aus der TIGER/Line Technical Documentation (Census Bureau 2012), der einige der Feature-Classes zeigt, die in der Superklasse „Road/Path Features“ enthalten sind.

Beachten Sie auch, dass Weder die MAF/TIGER-Datenbank noch die TIGER/Line-Shapefiles enthalten die durch Fragebögen und von Volkszählungsteilnehmern erhobenen Bevölkerungsdaten. MAF/TIGER liefert lediglich den geografischen Rahmen, in dem adressbezogene Volkszählungsdaten tabellarisch erfasst werden.

ERKUNDEN DER VERFÜGBAREN TIGER-/LINIEN-FORMDATEIEN

In diesem Try This (Eines von 3, das sich mit TIGER/Line Shapefiles befasst) werden Sie untersuchen, welche TIGER/Line Shapefiles in verschiedenen Regionen zum Download verfügbar sind und welche Informationen diese Dateien enthalten. Wir werden die Versionen 2009 und 2010 der TIGER/Line Shapefile-Datensätze untersuchen. Versionen aus anderen Jahren sind verfügbar. Fühlen Sie sich frei, auch diese zu untersuchen.

  • Folgen Sie diesem Link, um zur TIGER-Produktseite der Census Bureau-Website zu gelangen, und folgen Sie dann den TIGER-/Linien-Shapefiles Link gefunden unter Welches Produkt soll ich verwenden? um zur Seite Geographie zu gelangen.
  • Link zu den 2010 TIGER/Line Shapefiles über das 2010 Tab-Link.
  • Wählen Herunterladen, und wählen Sie dann aus der erweiterten Liste Webinterface.
  • Erweitern Sie die Auswahlliste unter Wählen Sie einen Ebenentyp aus. Verbringen Sie einige Zeit damit, verschiedene Einträge aus der Layer-Auswahlliste auszuwählen und verwenden Sie dann dieeinreichen um durch die Unterebenen zu navigieren und zu beachten, wann Ihnen der Zugriff auf eine Download-Schaltfläche angeboten wird. Beachten Sie ein paar Dinge. (1) Einige der Auswahllisten stellen eine Auswahl zur Verfügung, mit der Sie einen Shapefile-Datensatz für das gesamte Land herunterladen können. (2) Für einige der Auswahlmöglichkeiten müssen Sie zur Bezirksebene navigieren, bevor die Download-Schaltfläche verfügbar ist

Wie oben erwähnt, möchten wir, dass Sie einen Eindruck davon bekommen, welche Arten von Daten für die verschiedenen Regionen verfügbar sind – von der Kreis- bis zur Landesebene. Wenn man sich die verschiedenen Ebenen ansieht, wie ich es oben beschrieben habe, ist es schwierig, eine Gesamtbewertung der Daten auf einem bestimmten geografischen Maßstab vorzunehmen. Glücklicherweise hat die Volkszählung für unsere Zwecke eine praktische Tabelle bereitgestellt, die uns in dieser Hinsicht hilft.

  • Sie sollten immer noch auf den 2010 TIGER/Line Shapefiles sein | Wählen Sie eine Layertypseite aus.
    Klick auf das Dokumentation Link oben rechts auf der Seite. Dadurch gelangen Sie zurück zur Seite Geographie.
  • Wähle aus 2010 Registerkarte wieder.
  • Wählen Dateiverfügbarkeit.
    Studieren Sie die angezeigte Tabelle.
  • Beachten Sie, dass es Spalten mit dem Titel . gibt bundesstaatliche und bezirksbasierte Dateien,Länderbezogen Dateien, und In Indianergebiet ansässig Dateien.
  • Vergleichen Sie, welche Regionen (die Schicht Spalte) sind in derLänderbasierte Dateien Kategorie zu denen, die in der Zustandsbasierte Dateien Kategorie.
    Welche Dateien sind für einen Staat verfügbar, die nicht für die ganze Nation verfügbar sind? Können Sie sich Gründe vorstellen, warum diese nicht als eine einzige nationale Datei verfügbar sind? Schreiben Sie unten einen Kommentar, um mit Ihren Kommilitonen zu diskutieren.
  • Vergleichen Sie nun die Zustandsbasierte Dateien Kategorie zu den Kreisbasierte Dateien Kategorie. Welche auf Landesebene verfügbaren Dateien sind auch auf Kreisebene verfügbar? Teilen Sie Ihre Gedanken noch einmal mit Ihren Kollegen.

GEOMETRISCHE PRIMITIVE

Wie andere Implementierungen des Vektordatenmodells repräsentiert MAF/TIGER geografische Einheiten unter Verwendung geometrischer Grundelemente, einschließlich Knoten (Punktmerkmale), Kanten (lineare Merkmale) und Flächen (Flächenmerkmale). Diese werden im Folgenden definiert und dargestellt.

  • Knoten (in der Abbildung unten mit „N“ gekennzeichnet) sind „0-dimensional“ und bestehen nur aus einem einzigen Paar von Breiten- und Längenkoordinaten.
    • Knoten N21-23 sind isolierte Knoten. Das heißt, sie sind keine Endpunkte von Kanten.
  • Kanten (in der Abbildung unten mit „E“ gekennzeichnet) sind eindimensionale lineare Primitive, die zur Darstellung von Straßen, Eisenbahnen, Pipelines und Flüssen verwendet werden.
    • Die Endpunkte einer Kante heißen Verbindungsknoten.
    • Jeder Kante wird eine Richtung zugewiesen, die durch die Pfeilspitzen gekennzeichnet ist. Die Direktionalität der Kante erlaubt die Bezeichnung a Startknoten und ein Endknoten. Der Startknoten der Kante E12 unten ist N9 und der Endknoten ist N6.
    • Eine Kante kann Zwischenpunkte haben, genannt Scheitelpunkte die seine Form bestimmen.
  • Gesichter (in der Abbildung unten mit „F“ gekennzeichnet) sind die zweidimensionalen geometrischen Primitive, die verwendet werden, um Einheiten wie Blöcke, Kreise und Wahlbezirke darzustellen. Eine Fläche ist ein von Kanten begrenztes Polygon.
    • Die Direktionalität einer Kante ermöglicht auch linke und rechte Gesichter bezeichnet werden. Die Fläche F1 befindet sich links von der Kante E12 und die Fläche F2 befindet sich rechts.

Geometrische Primitive der Datenbank Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing (TIGER). Die Abbildung zeigt zwei benachbarte Census-Blöcke, wobei der untere Block im Süden von einem Fluss begrenzt wird. Die verbleibenden Kanten könnten Straßen entsprechen, und die isolierten Knoten könnten Orientierungspunkte wie eine Schule, eine Kirche und ein Zoo sein.

GEOMETRISCHE GENAUIGKEIT

Bis vor kurzem war die geometrische Genauigkeit der in TIGER kodierten Vektormerkmale notorisch schlecht (siehe Abbildung unten). Wie arm?Bis 2003, die TIGER/Line-Metadaten besagten, dass

Koordinaten in den TIGER/Line-Dateien haben sechs implizite Dezimalstellen, aber die Positionsgenauigkeit dieser Koordinaten ist nicht so hoch, wie die sechs Dezimalstellen vermuten lassen. Die Positionsgenauigkeit variiert mit den verwendeten Quellenmaterialien, aber im Allgemeinen sind die Informationen nicht besser als die etablierten National Map Accuracy Standards für Karten im Maßstab 1:100.000 des U.S. Geological Survey (Census Bureau 2003).

VERSUCHE DIES!

Nachdem Sie die Maßstabsberechnungen in Kapitel 2 durchgeführt haben, sollten Sie in der Lage sein, die Fehlergröße (Bodenentfernung) in Verbindung mit topografischen Karten im Maßstab 1:100.000 zu berechnen. Denken Sie daran, dass der zulässige Fehler für topografische USGS-Karten im Maßstab 1:20.000 oder kleiner 1/50 Zoll beträgt (siehe die nationalen Kartenstandards pdf).

Diskrepanz zwischen den TIGER/Line-Dateistraßen vor der Modernisierung (rot) und der tatsächlichen Geometrie des Straßennetzes, die in einem orthorektifizierten Luftbild (U.S. Census Bureau n.d.) gezeigt wird.

VERBESSERUNG DER GENAUIGKEIT

Ab 2002 gab das Census Bureau in Vorbereitung der Volkszählung 2010 ein sechsjähriges, 200 Millionen US-Dollar teures MAF/TIGER Accuracy Improvement Project (MTAIP) in Auftrag. Ein Ziel der Bemühungen war es, mithilfe von GPS genaue geografische Koordinaten für jeden Haushalt im MAF . zu erfassen. Ein weiteres Ziel war es, die Genauigkeit der Straßen-/Pfad-Features von TIGER zu verbessern. Das Projekt zielte darauf ab, die Geometrie von Straßennetzen so anzupassen, dass sie sich innerhalb von 7,6 Metern an Straßenkreuzungen ausrichtet, die in Orthobildern beobachtet oder mit GPS gemessen wurden. Die korrigierten Straßen sind nicht nur für die Kartierung, sondern auch für die genaue Geokodierung erforderlich. Da Straßen oft die Grenzen von Volkszählungsgebieten bilden, ist es wichtig, dass genaue Haushaltsstandorte mit genauen Straßennetzen verknüpft werden.

MTAIP integrierte über 2.000 Quelldateien, die von staatlichen, Stammes-, Kreis- und Kommunalverwaltungen eingereicht wurden. Die Auftragnehmer verwendeten GPS in Vermessungsqualität, um die Genauigkeit einer zufälligen Stichprobe von Straßenmittellinien-Schnittpunkten der integrierten Quelldateien zu bewerten. Die Auswertung bestätigte, dass die meisten, aber nicht alle Features in der räumlichen Datenbank das 7,6-Meter-Ziel erreichen oder überschreiten. Eine einheitliche Genauigkeit war aufgrund der Vielfalt der verwendeten lokalen Quellenmaterialien nicht möglich, obwohl diese Genauigkeit der Standard in den Shapefile-Auszügen „Alle Linien“ ist. Die geometrische Genauigkeit bestimmter Feature-Classes, die in bestimmten Shapefiles enthalten sind, wird in den Metadaten dokumentiert, die diesem Shapefile-Extrakt zugeordnet sind.

MTAIP wurde 2008 abgeschlossen. In Verbindung mit der fortlaufenden American Community Survey und anderen Volkszählungen werden derzeit Korrekturen und Aktualisierungen durchgeführt. TIGER/Line Shapefile-Updates werden jetzt jährlich veröffentlicht.

PRAXIS-QUIZ

Registrierte Penn State-Studenten sollten jetzt zum Kapitel 4 Ordner in ANGEL zurückkehren (über das Ressourcen-Menü auf der linken Seite), um an einem Selbstbewertungs-Quiz über MAF und TIGER teilzunehmen.

Sie können so oft Sie möchten an den Übungstests teilnehmen. Sie werden nicht bewertet und haben keinen Einfluss auf Ihre Note.

4.5. Shapefiles

Seit 2007 werden TIGER/Line-Auszüge aus der MAF/TIGER-Datenbank im Shapefile-Format verteilt. Esri führte Shapefiles in den frühen 1990er Jahren als natives digitales Vektordatenformat seines Softwareprodukts ArcView ein. Das Shapefile-Format ist proprietär, aber offen; seine technischen Spezifikationen werden veröffentlicht und können frei implementiert und verwendet werden. Vor allem aufgrund der Popularität von ArcView hat sich Shapefile zu einem De-facto-Standard für die Erstellung und den Austausch von vektoriellen Geodaten entwickelt. Die Annahme von Shapefile als Verbreitungsformat durch das Census Bureau steht daher im Einklang mit seiner Gesamtstrategie der Konformität mit den gängigen Praktiken der Informationstechnologie.

ELEMENTE EINES SHAPEFILE-DATENSATZES

Das erste, was GIS-Profis über Shapefiles wissen müssen, ist das Jeder Shapefile-Datensatz enthält mindestens drei Dateien. Eine der drei erforderlichen Dateien speichert die Geometrie der digitalen Features als Sätze von Vektorkoordinaten. Eine zweite erforderliche Datei enthält einen Index, der ähnlich wie der Index in einem Buch einen schnelleren Zugriff auf die räumlichen Merkmale ermöglicht und daher die Verarbeitung einer bestimmten Operation mit einer Teilmenge von Merkmalen beschleunigt. Die dritte erforderliche Datei speichert Attributdaten im dBASE©-Format, einem der frühesten und am weitesten verbreiteten Formate für digitale Datenbankverwaltungssysteme. Alle Dateien, aus denen ein Shapefile-Datensatz besteht, haben denselben Stamm- oder Präfixnamen, gefolgt von einem aus drei Buchstaben bestehenden Suffix oder einer Dateierweiterung. Die folgende Liste zeigt die Namen der drei erforderlichen Dateien, die einen Shapefile-Datensatz mit dem Namen „counties“ bilden. Beachten Sie die Dateierweiterungen.

  • counties.shp: Die Hauptformdatei, die Vektorkoordinatendaten enthält
  • counties.shx: Die Indexdatei
  • counties.dbf: Die dBASE-Tabelle

Esri listet zwölf zusätzliche optionale Dateien auf, und Praktiker können noch weitere hinzufügen. Zwei der wichtigsten optionalen Dateien sind die Datei „.prj“, die die Koordinatensystemdefinition enthält, und „.xml“, die Metadaten speichert. (Warum meinen Sie, dass etwas so Wesentliches wie die Definition eines Koordinatensystems als „optional“ angesehen wird?)

HERUNTERLADEN UND ANZEIGEN EINER TIGER-/LINIEN-FORMDATEI

In diesem Versuche dies! (das zweite von 3, das sich mit TIGER-/Linien-Shapefiles befasst), laden Sie einen TIGER-/Line-Shapefile-Datensatz herunter, untersuchen die Dateistruktur eines typischen Esri-Shapefiles und zeigen es in GIS-Software an.

Sie können eine kostenlose Softwareanwendung namens . verwenden Global Mapper (ursprünglich bekannt als dlgv32 Pro) um TIGER/Line Shapefiles zu untersuchen. Ursprünglich von den Mitarbeitern der USGS Mapping Division in Rolla, Missouri, als Datenbetrachter für USGS-Daten entwickelt, wurde Global Mapper inzwischen kommerzialisiert, ist aber in einer kostenlosen Testversion erhältlich. Die folgenden Anweisungen führen Sie durch die Installation der Software und das Öffnen der TIGER/Line-Daten.

  1. Herunterladen von TIGER-/Linien-Shapefiles: Sie werden die 2010 TIGER/Line Shapefiles verwenden.
    • Kehren Sie zur Download-Seite für 2010 TIGER/Line Shapefiles zurück.
    • Von dem Wählen Sie einen Ebenentyp aus Auswahlliste, unter Eigenschaften, wählen Alle Linien und klicke einreichen. (Sie können gerne alle TIGER/Line Shapefile(s) herunterladen und untersuchen, aber wir werden ein Alle LinienDataset in der Geokodierung Versuchen Sie dies später in diesem Kapitel, damit Sie mit dem Download hier besser mit dem Inhalt vertraut sind.)
    • Wählen Sie aus der Auswahlliste Alle Linien einen Staat oder ein Gebiet aus und klicken Sie aufeinreichen.
    • Wählen Sie einen Landkreis aus der nächsten angezeigten Auswahlliste aus und klicken Sie aufHerunterladen.
    • Speichern Sie die Datei auf Ihrem Computer.
      Die heruntergeladene Datei sollte einen Namen haben wie havetl_2010_42027_edges.zip. Der Stammname dieser Datei,tl_2010_42027_Kanten ist in diesem Beispiel auch der Name des Shapefile-Datasets. Das 42027 ist ein Bundescode, der Pennsylvania (Bundesstaat 42) und Center County (Grafschaft 027) darstellt. Der fünfstellige Code in Ihrem Dateinamen hängt davon ab, welchen Bundesstaat und welchen Landkreis Sie ausgewählt haben.
    • Die Daten werden in einem .zip-Archiv komprimiert. Extrahieren Sie die Daten in einen neuen benannten Ordner an einem bekannten Speicherort. (In der extrahierten Dateihierarchie befindet sich möglicherweise eine zweite ZIP-Datei, die dekomprimiert werden muss.)
  2. Untersuchen des Shapefile-Datensatzes:
    • Navigieren Sie zu innerhalb der Ordner, in dem Sie Ihren unkomprimierten TIGER/Line Shapefile-Datensatz gespeichert haben.
    • Beachten Sie die mehreren Dateien, aus denen das Shapefile-Dataset besteht, einschließlich:
      • tl_2010_42027_edges.shp, enthält die Vektorkoordinatendaten
      • tl_2010_42027_edges.shp.xml, enthält Metadaten
      • tl_2010_42027_edges.shx, die Indexdatei
      • tl_2010_42027_edges.dbf, die dBASE-Datei
      • tl_2010_42027_edges.prj, enthält die Projektions-/Raumreferenz
    • Alle Dateien arbeiten zusammen, um die notwendigen Komponenten des Esri . zu speichern Shapefile-Datensatz. Einige der einzelnen Dateitypen sind Ihnen vielleicht bekannt. Der Inhalt von drei von ihnen kann leicht eingesehen werden. Öffnen wir diese drei. Sie können auf die Datei doppelklicken und dann "aus einer Liste installierter Programme" auswählen, oder Sie müssen möglicherweise die vorgeschlagene Anwendung ausführen und die Datei darin öffnen. Lassen Sie es mich wissen, wenn Sie Hilfe benötigen oder sich gegenseitig im ANGEL Chapter 4 Diskussionsforum oder im Kommentarbereich unten helfen.
      • Öffne das .dbf Datei mit Microsoft Excel.
        Beachten Sie die typische Zeilen-Spalten-Struktur einer Flatfile-Datenbank. Können Sie die vier Spalten oder Felder finden, die die Adressbereichsinformationen enthalten? Suchen Sie nach LFROMADD usw. Der Feldname LFROMADD ist die Abkürzung für Left From Address. Die Länge des Feldnamens von 10 Zeichen weist auf eine der Einschränkungen des dBASE-Formats hin – Feldnamen sind auf 10 Zeichen beschränkt.
      • Öffne das .xml Datei über Ihren Webbrowser.
        Sie sollten die Metadateninformationen in Klammern sehen Stichwortein Richtungsklammern < > enthalten. XML steht für Extensible Markup Language und ist ein allgemeiner Regelsatz zum Codieren von Dokumenten. Können Sie den Teil des Dokuments lokalisieren, der mit der horizontalen räumlichen Genauigkeit zu tun hat? (Metadaten zur räumlichen Genauigkeit sind verfügbar, wenn Sie die Alle Linien Datei als Ihr Kandidaten-Shapefile.)
      • Öffne das .prj Datei mit Notepad oder einem beliebigen Vanilla-Texteditor.
        Diese Datei enthält fünf durch Kommas getrennte Informationen. Was sind Sie? Sie sollten einiges von dem, was Sie in Kapitel 2 in Bezug auf die Definition eines geografischen Koordinatensystems gelernt haben, verstärken.
      • Das .shp und .shx Dateien sind proprietär und spezifisch für die Funktionalität des Shapefile-Datensatzes.
    • Besprechen Sie mit Ihren Klassenkameraden in den Kommentaren unten, was Sie finden.
    • Beachten Sie, dass Sie den Inhalt dieser Dateien nicht mit einer anderen Anwendung als einem GIS-Programm ändern sollten, das für diese Aufgabe entwickelt wurde.
  3. Anzeigen des Shapefile-Datasets in Global Mapper:
    • Laden Sie die Global Mapper-Software herunter und installieren Sie sie:
      1. Navigieren Sie zur Blue Marble Global Mapper-Site.
      2. Laden Sie die Testversion der Software herunter
      3. Doppelklicken Sie auf die heruntergeladene Setup-Datei, um das Programm zu installieren
      4. Starten Sie das Global Mapper-Programm
    • Wählen Sie nach dem Öffnen der Global Mapper-Software Datendatei(en) öffnen... unter dem Datei oder klicken Sie in der Mitte des Fensters auf die Schaltfläche „Open Your Own Data Files“. Navigieren Sie zu dem extrahierten Shapefile-Dataset, das Sie oben heruntergeladen haben, und öffnen Sie es. (Denken Sie daran, dass Ihr vollständiger Shapefile-Datensatz einen ähnlichen Namen hat wietl_2010_42027_kanten. Es wird in der angezeigt Öffnen Dialog mit der Erweiterung .shp.)
    • Sie sollten in der Lage sein, alle Linienfunktionen (die Kanten, aus der MAF/TIGER-Datenbank) in Ihrem Land. Wenn Sie die neueste Version von Global Mapper verwenden, sollten Sie in der Lage sein, Straßen von Flüssen/Bächen von Verwaltungsgrenzen usw. zu unterscheiden. In älteren Versionen der Anwendung zeigte die Standardansicht alle Linienmerkmale in einer einzigen Farbe und Linienstärke, so dass die Der Benutzer musste die Symbolisierungstools verwenden, um die verschiedenen Feature-Klassen unterscheidbar zu machen.
      Was muss Ihrer Meinung nach von der Kartenanwendung verstanden werden, damit sie Features automatisch anders symbolisieren kann? Poste deine Gedanken unten.

SHAPEFILE PRIMITIVES

Ein einzelner Shapefile-Datensatz kann einen von drei Typen von räumlichen Datenprimitiven oder Features enthalten – Punkte, Linien oder Polygone (Flächen). Die technische Spezifikation definiert diese wie folgt:

  • Punkte: Ein Punkt besteht aus einem Paar von Koordinaten mit doppelter Genauigkeit in der Reihenfolge X,Y.
  • Linien: Genauer gesagt ist eine Polylinie eine geordnete Menge von Punkten oder Scheitelpunkten, die aus einem oder mehreren bestehen Teile. Ein Teil ist eine zusammenhängende Folge von zwei oder mehr Punkten. Teile können miteinander verbunden sein oder nicht. Teile können sich überschneiden oder nicht.
  • Polygone: Ein Polygon besteht aus einem oder mehreren Ringe. Ein Ring ist eine zusammenhängende Folge von vier oder mehr Punkten oder Scheitelpunkten, die eine geschlossene, sich nicht selbst schneidende Schleife bilden.
  • Andere: M (gemessen; Routendaten) und Z (3D; vertikales Datum) Versionen von Punkt-, Polylinien- und Polygon-Shapefile-Datensätzen können erstellt werden, sind jedoch nicht in den TIGER/Line-Shapefile-Extrakten enthalten.

Drei Shapefile-Datensätze, die aus den auf der vorherigen Seite dargestellten MAF/TIGER-Daten extrahiert werden konnten

Links in der Abbildung oben, a Polygon-Shapefile-Datensatz enthält die Census-Blöcke, in denen die Kanten aus der MAF/TIGER-Datenbank kombiniert wurden, um zwei verschiedene Polygone zu bilden, P1 und P2. Das Diagramm zeigt die beiden Polygone getrennt, um die Tatsache hervorzuheben, dass die einzelne E12-Kante in der MAF/TIGER-Datenbank (siehe Diagramm auf Seite 4) jetzt in jedem der Census-Blockpolygon-Features vorhanden ist.

In der Mitte der Abbildung a polyline Shapefile-Datensatz enthält sieben Linien-Features (L1-7), die den sieben Kanten in der MAF/TIGER-Datenbank entsprechen. Die Direktionalität der Linien-Features, die Straßen darstellen, entspricht den Adressbereichsattributen in der zugehörigen dBASE©-Tabelle. Scheitelpunkte definieren die Form eines Polygons oder einer Linie, und die Start- und Endknoten aus der MAF/TIGER-Datenbank sind jetzt Erster und Letzter Scheitelpunkt.

Schließlich rechts in der obigen Abbildung a Punkt Shapefile-Datensatz enthält die drei isolierten Knoten aus der MAF/TIGER-Datenbank.

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4.6. Topologie

Topologie unterscheidet sich von Topographie. (Sie werden überrascht sein, wie oft diese Begriffe verwechselt werden.) In Kapitel 2 lesen Sie die verschiedenen Möglichkeiten, absolut Positionen von Features können in einem Koordinatensystem angegeben werden und wie diese Koordinaten projiziert oder anderweitig transformiert werden können. Topologie bezieht sich auf die relativ Positionen räumlicher Merkmale. Topologische Beziehungen zwischen Merkmalen—wie Eindämmung, Konnektivität und Nachbarschaft—nicht ändern, wenn ein Datensatz transformiert wird. Wenn sich beispielsweise ein isolierter Knoten (der einen Haushalt repräsentiert) innerhalb einer Fläche (die einen Kongressbezirk darstellt) in der MAF/TIGER-Datenbank befindet, können Sie sich darauf verlassen, dass er in dieser Fläche verbleibt, egal wie Sie projizieren, Gummituch, oder die Daten anderweitig transformieren. Die Topologie ist für das Census Bureau von entscheidender Bedeutung, dessen verfassungsmäßiges Mandat darin besteht, Bevölkerungszahlen und -merkmale genau mit politischen Bezirken und anderen geografischen Gebieten zu verknüpfen.

Wie David Galdi (2005) in seinem Whitepaper „Spatial Data Storage and Topology in the Redesigned MAF/TIGER System“ erklärt, steht das „TI“ in TIGER für „Topologically Integrated“. Dies bedeutet, dass die verschiedenen Funktionen, die in der MAF/TIGER-Datenbank dargestellt sind—wie Straßen, Wasserstraßen, Grenzen und Orientierungspunkte (aber keine Höhe!)—werden nicht auf separaten „Ebenen“ codiert. Stattdessen bestehen Features aus einem kleinen Satz geometrischer Grundelemente – einschließlich 0-dimensionaler Knoten und Scheitelpunkte, 1-dimensionaler Kanten und 2-dimensionaler Flächen – ohne Redundanz. Das heißt, wo zum Beispiel eine Wasserstraße mit einer Grenze zusammenfällt, repräsentiert MAF/TIGER sie beide mit einem Satz von Kanten, Knoten und Scheitelpunkten. Die den geometrischen Grundelementen zugeordneten Attribute ermöglichen es Datenbankbetreibern, Feature-Sets mit einfachen räumlichen Abfragen effizient abzurufen. Die separaten merkmalsspezifischen TIGER-/Linien-Shapefiles, die auf Bezirksebene veröffentlicht wurden (z. B. Punktmarkierungen, Hydrographie, Census-Blockgrenzen und die Datei „Alle Linien“, die Sie im mehrteiligen „Try This“ verwenden“) wurden extrahiert aus die MAF/TIGER-Datenbank auf diese Weise. Beachten Sie jedoch, dass Sie bei der Untersuchung eines Hydrografie-Shapefiles und eines Begrenzungs-Shapefiles redundante Liniensegmente sehen, in denen die Features übereinstimmen. Diese Tatsache bestätigt das TIGER-/Linien-Shapefiles, im Gegensatz zur MAF/TIGER-Datenbank selbst, sind nicht topologisch integriert. Desktop-Computer sind jetzt leistungsstark genug, um zu berechnen Topologie „im Flug“aus Shapefiles oder anderen nicht-topologischen Datensätzen. Die großen Batch-Prozesse, die vom Census Bureau durchgeführt werden, profitieren jedoch immer noch von den MAF/TIGER-Datenbanken persistente Topologie.

Die topologische Datenstruktur von MAF/TIGER kommt auch dem Census Bureau zugute, indem es ihm ermöglicht, Fehlerprüfungsprozesse zu automatisieren. Per Definition entsprechen die Features in den TIGER/Line-Dateien einem Satz topologischer Regeln (Galdi 2005):

  1. Jede Kante muss von zwei Knoten (Start- und Endknoten) begrenzt werden.
  2. Jede Kante hat eine linke und eine rechte Seite.
  3. Jede Fläche hat eine geschlossene Begrenzung, die aus einer abwechselnden Folge von Knoten und Kanten besteht.
  4. Um jeden Knoten herum gibt es eine abwechselnde geschlossene Folge von Kanten und Flächen.
  5. Kanten schneiden sich nicht, außer an Knoten.

Die Einhaltung dieser topologischen Regeln ist ein Aspekt der Datenqualität, genanntlogische Konsistenz. Darüber hinaus werden die Grenzen hierarchisch zusammenhängender geografischer Gebiete – wie Blöcke, Blockgruppen, Bezirke und Landkreise – mit gemeinsamen, nicht redundanten Kanten dargestellt. Features, die nicht den topologischen Regeln entsprechen, können automatisch identifiziert und von den Census-Geographen, die die Datenbank bearbeiten, korrigiert werden. Da die MAF/TIGER-Datenbank die gesamten USA und ihre Territorien abdeckt und viele Millionen von Primitiven umfasst, ist die Fähigkeit, Fehler in der Datenbank effizient zu identifizieren, von entscheidender Bedeutung.

Wie also hilft die Topologie dem Census Bureau, die Genauigkeit der Bevölkerungsdaten sicherzustellen, die für die Neuzuteilung und Umverteilung erforderlich sind? Dazu muss das Bureau Zählungen und Merkmale zu verschiedenen geografischen Gebieten zusammenfassen, einschließlich Blöcken, Bezirken und Wahlbezirken. Dabei handelt es sich um ein Verfahren namens „Address Matching“ oder „Address Geocoding“, bei dem die von Haushalten erhobenen Daten einem topologisch korrekten geografischen Standort zugeordnet werden. Wie das funktioniert, erklären die folgenden Seiten.

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4.7. Geokodierung

Geokodierung ist der Prozess, der verwendet wird, um Ortscodes wie Straßenadressen oder Postleitzahlen in geografische (oder andere) Koordinaten umzuwandeln. Die Begriffe „Adress-Geocodierung“ und „Adress-Mapping“ beziehen sich auf denselben Vorgang. Die Geokodierung von adressbezogenen Bevölkerungsdaten ist eine der Hauptaufgaben des Census Bureau. Wie Sie wissen, ist es jedoch auch eine sehr beliebte Funktion von Online-Mapping- und Routing-Diensten. Darüber hinaus ist Geokodierung ein wesentliches Element einer Reihe von Techniken, die als „Business Intelligence“ bekannt werden. Wir werden uns Anwendungen wie diese später in diesem Kapitel ansehen, aber zuerst betrachten wir, wie das Census Bureau die Adressen-Geokodierung durchführt.

ADRESSENGEOCODING BEI DER US-ZENSUS

Vor dem MAF/TIGER-Modernisierungsprojekt, das zur zehnjährigen Volkszählung von 2010 führte, enthielt die TIGER-Datenbank keinen vollständigen Satz von Punktstandorten für US-Haushalte. In Ermangelung von Punktstandorten wurde TIGER entwickelt, um die Geokodierung von Adressen durch Näherung zu unterstützen. Wie unten dargestellt, enthält die TIGER-Datenbank vor der ModernisierungAdressbereichsattribute für die Kanten, die Straßen darstellen. Adressbereichsattribute wurden auch in die aus TIGER extrahierten TIGER/Line-Dateien aufgenommen. In Verbindung mit den Start- und Endknoten, die jede Kante begrenzen, ermöglichen Adressbereiche Benutzern, die Standorte von Haushaltsadressen zu schätzen.

Wie Adressbereichsattribute in TIGER/Line-Dateien kodiert wurden (U.S. Census Bureau 1997). Adressbereiche in modernen TIGER/Line Shapefiles sind ähnlich, außer dass die Knoten „From“ (FR) und „To“ jetzt „Start“ und „End“ heißen. Außerdem wurden Änderungen an den Feld-(Spalten-)Namen in den Attributtabellen vorgenommen. Vergleichen Sie die Namen der Adressbereichsfelder, die Sie sich in der zweiten Versuchsübung angesehen haben, mit denen oben.

So funktioniert das. Das obige Diagramm hebt eine Kante hervor, die ein Ein-Block-Segment der Oak Avenue darstellt. Die Kante wird von zwei Knoten begrenzt, die mit „Start“ und „End“ bezeichnet sind. Ein entsprechender Datensatz in einer Attributtabelle enthält die eindeutige ID-Nummer (0007654320), die die Kante identifiziert, zusammen mit Start- und Endadressen für die linke (FRADDL, TOADDL) und rechte (FRADDR, TOADDR) Seite der Oak Avenue. Beachten Sie auch, dass die Adressbereiche potenzielle Adressen enthalten, nicht nur vorhandene. Damit soll sichergestellt werden, dass die Bereiche auch bei Neubauten entlang der Straße gültig bleiben.

Ein häufiger Geokodierungsfehler tritt auf, wenn Start- und Endbezeichnungen den falschen Verbindungsknoten zugewiesen werden. Sie haben vielleicht in Galdis (2005) Whitepaper „Spatial Data Storage and Topology in the Redesigned MAF/TIGER System“ gelesen, dass in MAF/TIGER „jeder Kante eine willkürliche Richtung zugewiesen wird, die es ermöglicht, einen der Knoten als der Startknoten und der andere als Endknoten“ (S. 3). Wenn die „Richtung“ einer Kante nicht mit den zugehörigen Adressbereichen übereinstimmt, kann ein Haushaltsstandort auf der falschen Straßenseite platziert werden.

Obwohl viele lokale Regierungen in den USA ihre eigenen GIS-„Landbasen“ mit größerer geometrischer Genauigkeit entwickelt haben als TIGER/Line-Dateien vor der Modernisierung, treten ähnliche Fehler bei der Adress-Geokodierung immer noch auf. Kathryn Robertson, eine GIS-Technikerin bei der City of Independence, Missouri (und eine Studentin des Herbst-2000-Angebots dieses Kurses), wies darauf hin, wie wichtig es ist, dass Start- (oder „Von“) Knoten und Endknoten (oder „Nach“) entsprechen den niedrigen und hohen Adressen in Adressbereichen. „Ich habe das auf die harte Tour gelernt“, schrieb sie, „alle 5.768 Segmente für die Stadt Independence geokodieren und einige Segmente rückwärts zu bekommen. Beim Adressabgleich waren die Standorte nicht korrekt. Daher musste ich zurückgehen und mir die Richtung meiner Segmente ansehen. Ich hatte eine Faustregel, alle Ost-West-Straßen sollten von Westen beginnen und nach Osten gehen; alle Nord-Süd-Straßen sollten von Süden ausgehen und nach Norden gehen“ (persönliche Mitteilung).

Auch wenn dies eine vernünftige Strategie für die Stadt der Unabhängigkeit gewesen sein mag, können Sie sich eine Situation vorstellen, in der Kathryns Faustregel für eine andere Gemeinde nicht funktionieren könnte? Wenn ja, und wenn Sie eingeschriebener Student sind, fügen Sie bitte einen Kommentar zu dieser Seite hinzu.

NACH DER MAF/TIGER-MODERNISIERUNG

Wenn TIGER genaue Koordinatenstandorte für jeden Haushalt und entsprechend genaue Straßen und Verwaltungsgrenzen enthalten hätte, wäre die Geokodierung von Volkszählungsdaten einfach und weniger fehleranfällig. Viele Kommunalverwaltungen digitalisieren die Standorte einzelner Wohneinheiten, wenn sie GIS-Landbasen für die Grundsteuerveranlagung, den E-911-Versand und andere Zwecke erstellen. Das 2002 begonnene Modernisierungsprojekt MAF/TIGER sollte dies für die gesamte bundesweite TIGER-Datenbank rechtzeitig zur Volkszählung 2010 erreichen. Die folgende Abbildung zeigt das beabsichtigte Ergebnis des Modernisierungsprojekts, einschließlich korrekt ausgerichteter Straßen, Uferlinien und einzelner Haushaltsstandorte, hier in Bezug auf ein orthorektifiziertes Luftbild.

Beabsichtigte Genauigkeit und Vollständigkeit der modernisierten TIGER-Daten in Bezug auf die reale Welt. TIGER-Straßen (gelb), Küstenlinien (blau) und Wohneinheiten (rot) werden einem orthorektifizierten Luftbild überlagert. (U.S. Census Bureau n.d.). Eine landesweite Erfassung von Wohneinheiten, geometrisch genauen Straßen und anderen Merkmalen war im Jahr 2000 oder früher nicht verfügbar.

Die von Galdi (2005) beschriebene modernisierte MAF/TIGER-Datenbank wird nun verwendet, einschließlich genauer geografischer Standorte von über 100 Millionen Haushaltseinheiten. Allerdings, weil Haushaltsstandorte gelten als vertraulich, Benutzer von TIGER/Line Shapefiles, die aus der MAF/TIGER-Datenbank extrahiert wurden, müssen sich weiterhin auf die Adressen-Geokodierung mit Adressbereichen verlassen.

NUTZEN VON TIGER-/LINE-DATEN FÜR PRIVATE UNTERNEHMEN

MapQuest wurde 1996 ins Leben gerufen und war einer der ersten Online-Karten-, Geokodierungs- und Routing-Dienste. MapQuest kombinierte die Fähigkeiten zweier Unternehmen: einer kartografischen Designfirma mit langjähriger Erfahrung in der Erstellung von Straßenatlanten, „TripTiks“ für die American Automobile Association und anderen Kartenprodukten sowie einem Start-up-Unternehmen, das sich auf kundenspezifische Geokodierungsanwendungen für Unternehmen spezialisiert hat. Anfänglich stützte sich MapQuest teilweise auf TIGER/Line-Straßendaten, die aus der TIGER-Datenbank vor der Modernisierung extrahiert wurden. MapQuest und andere kommerzielle Firmen konnten ihre Geschäfte auf TIGER-Daten aufbauen, da die US-Regierung klug entschieden hatte, ihre Wiederverwendung nicht einzuschränken. Es wird gesagt, dass diese Entscheidung das schnelle Wachstum der US-amerikanischen Geodatenindustrie ausgelöst hat.

Später in diesem Kapitel werden wir MapQuest und einige seiner neueren Konkurrenten besuchen. Als Nächstes haben Sie jedoch die Möglichkeit zu sehen, wie die Geokodierung mit TIGER-/Liniendaten in einem GIS durchgeführt wird.

4.8. Geokodierung mit TIGER/Line Shapefiles

GEOCODIERUNG IN EINEM GIS

Teil 3 von 3 im TIGER/Line Shapefile Versuche dies! Serie ist nicht interaktiv, sondern veranschaulicht, wie die in TIGER/Line-Shapefiles kodierten Adressbereiche verwendet werden können, um (mehr oder weniger!) die geografischen Standorte von Straßenadressen in den USA zu bestimmen.

Der Prozess der Geokodierung eines Standorts innerhalb eines GIS beginnt mit einem Liniendatensatz (Shapefile) mit den erforderlichen Adressbereichsattributen. Das folgende Bild ist ein Beispiel für die Attributtabelle eines TIGER/Line-Shapefiles.

In diesem Bild sind nur einige Zeilen zu sehen, die eine Handvoll Straßensegmente und ihre entsprechenden Adressbereiche darstellen. Dieses Shapefile enthält insgesamt über 29.000 Straßensegmente. Beachten Sie die Namen einiger Attribute:

  • FULLNAME – Der Straßenname des Straßenabschnitts
  • LFROMADD – Die Adressnummer am Anfang des Straßenabschnitts auf der linken Straßenseite
  • LTOADD – Die Adressnummer am Ende des Straßenabschnitts auf der linken Straßenseite
  • RFROMADD – Die Adressnummer am Anfang des Straßenabschnitts auf der rechten Straßenseite
  • RTOADD – Die Adressnummer am Ende des Straßenabschnitts auf der rechten Straßenseite
  • PLZ – Der Postleitzahlenbereich, der sich auf der linken Seite des Straßenabschnitts befindet
  • PLZ – Der Postleitzahlenbereich, der sich auf der rechten Straßenseite befindet

Als nächstes muss die GIS-Software wissen, welches dieser Attribute die einzelnen erforderlichen Adressbereichsinformationen enthält. Einige Shapefiles verwenden unterschiedliche Namen für ihre Attribute, sodass das GIS beispielsweise nicht immer wissen kann, welches Attribut die Informationen zur rechten Seite der Adresse enthält. In ArcGIS ist beispielsweise ein sogenannter Locator konfiguriert, der die Attribute im Shapefile den entsprechenden erforderlichen Adressinformationen zuordnet. Das Bild unten zeigt, wie diese Zuordnung aussieht:

Beachten Sie die Punkte mit einem Sternchen (*). Dies sind die minimal erforderlichen Attribute, die im Shapfile vorhanden sein müssen, damit die Geokodierung funktioniert. Die Elemente in der Spalte „Aliasname“ entsprechen Attributen im Shapefile.

Wir sind jetzt bereit, einen Standort zu finden, indem wir nach einer Straßenadresse suchen! Lassen Sie uns den Standort für "1971 Fairwood Lane, 16803" geokodieren.

Wenn eine Adresse angegeben wird, fragt das GIS die Attributtabelle ab, um Zeilen mit einem übereinstimmenden Straßennamen in der richtigen Postleitzahl zu finden. Außerdem wird der bestimmte Straßenabschnitt identifiziert, der die Adressnummer enthält. Das folgende Bild zeigt die entsprechende Auswahl in der Attributtabelle:

Das Bild unten zeigt das entsprechende Straßensegment, das auf einer Karte hervorgehoben ist. Die Adresswerte An und Von für das Straßensegment wurden hinzugefügt, damit Sie den Adressbereich sehen können.

Schließlich interpoliert das GIS, wo entlang des Straßenabschnitts der Wert von 1971 auftritt, und platziert ihn auf der entsprechenden Straßenseite basierend auf den geraden/ungerade-Werten, die in der Attributtabelle angegeben sind. Das folgende Bild zeigt das Endergebnis des Geokodierungsprozesses:

Die Genauigkeit eines geokodierten Standorts hängt von einer Reihe von Faktoren ab, einschließlich der Qualität der Linienarbeit in einem Shapefile, der Genauigkeit der Adressbereichsattribute jedes Straßensegments und der von der Software durchgeführten Interpolation. Wie Sie im folgenden Abschnitt sehen können, können unterschiedliche Geokodierungsdienste aufgrund der jeweils verwendeten Daten und Verfahren unterschiedliche Standortergebnisse liefern.

4.9. Geokodierung online

Zweifellos kennen Sie einen oder mehrere beliebte Online-Kartendienste. Wie gut gelingt es ihnen, den Standort einer Postadresse zu geokodieren? Sie können es selbst bei mehreren webbasierten Kartendiensten ausprobieren, darunter MapQuest.com, Bing Maps von Microsoft und Geocode.com von Tele Atlas/TomTom. Tele Atlas zum Beispiel ist ein führender Hersteller von digitalen Straßendaten für Fahrzeugnavigationssysteme. Um den Routing-Aufgaben von Navigationssystemen gerecht zu werden, werden die Straßen als Vektormerkmale codiert, deren Attribute Adressbereiche umfassen. (Um eine Adresse für die Geokodierung bei Geocode.com zu übermitteln, müssen Sie über das interaktive EZ-Locate-Webtool ein Testkonto einrichten oder die EZ-Locate-Software herunterladen).

Übermittlung einer Adresse an den Geocode.com-Dienst von Tele Atlas zur Geokodierung. © 2013 TomTom North America, Inc. Alle Rechte vorbehalten.

Oben sehen Sie das Formular, mit dem Sie eine Adresse zu einem Ort in einer Tele Atlas-Straßendatenbank geokodieren können. Das Ergebnis ist unten dargestellt.

Der Geocode.com-Dienst von Tele Atlas schätzt den Standort der Adresse relativ zu den in seiner Datenbank kodierten Adressbereichsattributen. Alle Rechte vorbehalten.

Vergleichen wir die Geokodierungsfunktionen von MapQuest.com, um die Adresse auf einer tatsächlichen Karte zu finden.

Von MapQuest.com geokodierte Adresse. © 2013 MapQuest.com, Inc. Alle Rechte vorbehalten.

Die MapQuest.com-Karte aus dem Jahr 2013 schätzt, dass sich die Adresse in der Nähe ihres tatsächlichen Standorts befindet. Unten sehen Sie ein ähnliches MapQuest-Produkt, das 1998 erstellt wurde, als dieser Kurs zum ersten Mal entwickelt wurde. Auf der älteren Karte ist die gleiche Adresse auf der gegenüberliegenden Straßenseite eingezeichnet. Was meinen Sie, ist in diesem Fall mit dem Adressbereichsattribut falsch?

Beachten Sie auf der Karte von 1998 auch die Formen der Straßen. Die Straßenformen in der Karte 2011 wurden verbessert. Das Produkt von 1998 scheint aus der Version von 1990 der TIGER/Line-Dateien generiert worden zu sein, die möglicherweise alles war, was für diesen relativ abgelegenen Teil des Landes verfügbar war. Jetzt lizenziert MapQuest Straßendaten von einem Geschäftspartner namens NAVTEQ.

Dieselbe Adresse, die 1998 von MapQuest.com geokodiert wurde. © 1998 MapQuest.com, Inc. (ehemals GeoSystems Global Corp.) Alle Rechte vorbehalten.

In diesem Abschnitt soll gezeigt werden, dass die Geokodierung mit Adressbereichen einen Schätzungsprozess erfordert. Die TIGER-/Linien-Shapefiles des Census Bureau repräsentieren wie die kommerziellen Straßendatenbanken von Tele Atlas, Navigation Technologies und anderen privaten Firmen Straßen als Vektorliniensegmente. Die Vektorsegmente sind mit Adressbereichsattributen verknüpft, eines für die linke Straßenseite, eines für die rechte Seite. Der Geokodierungsprozess verwendet eine Straßenadresse als Eingabe, findet das Liniensegment, das die angegebene Straße darstellt, überprüft die Adressbereiche, um die richtige Straßenseite zu bestimmen, und schätzt dann einen Standort an dem geeigneten Punkt zwischen der minimalen und der maximalen Adresse für dieses Segment und weist diesem Standort eine geschätzte Breiten-/Längen-Koordinate zu. Wenn beispielsweise die minimale Adresse 401 und die maximale 421 beträgt, würde ein Geokodierungsalgorithmus die Adresse 411 am Mittelpunkt des Straßensegments lokalisieren.

VERSUCHE DIES!

Probieren Sie einen dieser Geokodierungsdienste für Ihre Adresse aus. Vergleichen Sie dann die Erfahrung und das Ergebnis mit Google Maps, das 2005 eingeführt wurde. Wenden Sie das in diesem Kapitel besprochene an, um eventuelle Ungenauigkeiten in Ihren Ergebnissen zu erklären. Registrierte Studierende können sich direkt auf dieser Seite einloggen und Kommentare abgeben.

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4.10. Anträge außerhalb des Census Bureau

Zwei Eigenschaften von MAF/TIGER-Daten, Adressbereichsattribute und explizite Topologie, machen sie und abgeleitete Produkte in vielen Kontexten wertvoll. Folglich sind Firmen wie NAVTEQ und Tele Atlas (jetzt im Besitz von TomTom) entstanden, um Daten mit ähnlichen Eigenschaften wie MAF/TIGER bereitzustellen, die jedoch aktueller und detaillierter sind und zusätzliche Feature-Classes enthalten. Der Zweck des nächsten Abschnitts besteht darin, einige der Anwendungen von Daten, die den MAF/TIGER-Daten ähnlich sind, über das Census Bureau hinaus zu skizzieren.

4.11. Geokodierung Ihrer Kunden

Geokodierte Adressen ermöglichen es Regierungen und Unternehmen, zu kartieren, wo ihre Bürger und Kunden leben und arbeiten. Bundes-, Landes- und Kommunalbehörden wissen aufgrund von Volkszählungen sowie Anträgen auf Lizenzen und Registrierungen, wo ihre Wähler leben. Banken, Kreditkartenunternehmen und Telekommunikationsunternehmen sind ebenfalls reich an adressbezogenen Kundendaten, einschließlich des Kaufverhaltens. Private Unternehmen und Dienstleistungen müssen einfallsreicher sein.

Einige Einzelhandelsbetriebe fordern beispielsweise Adressen oder Postleitzahlen von Kunden an oder erfassen Adressdaten aus Schecks. Mit Rabatt- und Einkaufsclubkarten können Einzelhändler das Kaufverhalten direkt mit Adressen abgleichen. Kundenadressen können auch aus Autokennzeichen gewonnen werden. Geschäftsinhaber zahlen für die Erfassung der Nummernschilder von Autos, die auf ihren Parkplätzen oder bei ihren Konkurrenten geparkt sind. Adressen von registrierten Eigentümern können von Organisationen erworben werden, die Kraftfahrzeugaufzeichnungen von staatlichen Verkehrsbehörden erwerben.

Unternehmen mit Zugriff auf adressbezogene Kundendaten, Vektorstraßendaten mit Adressbereichen sowie GIS-Software und -Know-how können die Handelsgebiete in dem die meisten ihrer Kunden leben und arbeiten. Unternehmen können auch Direktmailing-Werbekampagnen auf ihre eigenen Handelsbereiche oder die ihrer Konkurrenten ausrichten. Darüber hinaus kann GIS verwendet werden, um die sozioökonomischen Merkmale der Bevölkerung innerhalb von Handelsgebieten zu analysieren, sodass Unternehmen sicherstellen können, dass die von ihnen angebotenen Produkte und Dienstleistungen den Bedürfnissen und Vorlieben der Zielgruppen entsprechen.

Politiker verwenden dieselben Tools, um gezielte Auftritte und Kampagnenwerbung zu machen.

VERSUCHE DIES!

Informieren Sie sich über das Geokodierungssystem des Prüfungsrates des Eidgenössischen Finanzinstituts. Das FFIEC-Geokodierungssystem ermöglicht es Benutzern, eine Straßenadresse einzugeben und einen demografischen Bericht oder eine Straßenkarte (unter Verwendung von Tele Atlas-Daten) zu erhalten. Das System ist für die Verwendung durch Finanzinstitute bestimmt, die dem Home Mortgage Disclosure Act (HMDA) und dem Community Reinvestment Act (CRA) unterliegen, um ihrer Meldepflicht nachzukommen.

4.12. Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen

Betriebe wie die Post- und Paketzustellung, die Verteilung von Speisen und Getränken sowie medizinische Notfalldienste müssen nicht nur wissen, wo sich ihre Kunden befinden, sondern auch, wie sie Produkte und Dienstleistungen so effizient wie möglich an diese Orte liefern können. Geografische Datenprodukte wie TIGER/Line Shapefiles sind wertvoll für Analysten, die für die Vorgabe der effizientesten Lieferrouten verantwortlich sind. Je größer und komplexer die Servicebereiche solcher Organisationen sind, desto größer ist der Anreiz, ihre Routing-Verfahren zu automatisieren.

In seiner einfachsten Form, Routing bedeutet, den kürzesten Weg durch ein Netzwerk von einem Ausgangspunkt zu einem Ziel zu finden. Obwohl Shortest-Path-Algorithmen ursprünglich in Raster-Frameworks implementiert wurden, werden Verkehrsnetze heute typischerweise mit Vektor-Feature-Daten wie TIGER/Line Shapefiles dargestellt. Straßenabschnitte werden als digitale Liniensegmente dargestellt, die jeweils durch zwei Punkte, einen „Start“-Knoten und einen „End“-Knoten gebildet werden. Wenn die Knoten in geographischen oder ebenen Koordinatensystemen angegeben sind, kann der Abstand zwischen ihnen leicht berechnet werden. Routing-Verfahren summieren die Längen jeder plausiblen Folge von Liniensegmenten, die an den angegebenen Stellen beginnen und enden. Die der kleinsten Summe zugeordnete Folge von Segmenten stellt die kürzeste Route dar.

Um verschiedene mögliche Folgen von Segmenten zu vergleichen, müssen die Daten angeben, welches Liniensegment unmittelbar auf ein anderes Liniensegment folgt. Mit anderen Worten, das Verfahren muss die Konnektivität von Merkmalen kennen. Wie bereits erwähnt, ist die Konnektivität ein Beispiel für eine topologische Beziehung. Wenn die Topologie im Datenprodukt nicht kodiert ist, kann sie von der GIS-Software berechnet werden, in der das Verfahren kodiert ist.

Eingabeformular für eine frühe Version des MapQuest-Routing-Dienstprogramms. Alle Rechte vorbehalten.

Mehrere Online-Reiseplanungsdienste, darunter MapQuest.com und Google Maps, bieten Routingfunktionen. Beide nehmen Ursprungs- und Zieladressen als Eingabe und erzeugen optimale Routen als Ausgabe.Diese Dienste basieren auf Vektormerkmalsdatenbanken, in denen Straßenabschnitten Adressbereichen zugeordnet werden, sowie auf anderen Daten, die die Art und den Zustand der von ihnen repräsentierten Straßen beschreiben.

Eine frühe Schnittstelle zu den Routing-Optionen von MapQuest. Um kürzeste und schnellste Routen zu berechnen, sind unterschiedliche Algorithmen erforderlich. Spezifische Attribute müssen in der Datenbank codiert werden, um die Optionen zum Vermeiden von Autobahnen mit eingeschränktem Zugang, Mautstraßen und Fährspuren bereitzustellen. Alle Rechte vorbehalten.

Der kürzeste Weg ist nicht immer der beste. Im Rahmen des Rettungsdienstes wird beispielsweise der schnellste Weg bevorzugt, auch wenn er längere Distanzen mit sich bringt als andere. Um die schnellsten Routen zu bestimmen, müssen zusätzliche Attributdaten codiert werden, wie Geschwindigkeitsbegrenzungen, Verkehrsaufkommen, Einbahnstraßen und andere Merkmale.

MapQuest-Routing-Lösung. Alle Rechte vorbehalten.

Dann gibt es Routing-Probleme, die mehrere Ziele betreffen – ein komplexer Sonderfall des Routings, der als Probleme mit dem Handelsreisenden. Schulbus-Disponenten, Post- und Paketzustelldienstleiter sowie Lebensmittel- und Getränkehändler versuchen alle, die Transportkosten zu minimieren, die mit der Bedienung mehrerer, verteilter Ziele verbunden sind. Mit steigender Anzahl von Zielorten und steigenden Reisekosten lassen sich die hohen Kosten für den Erwerb aktueller, richtig zugeordneter Netzdaten leichter rechtfertigen.

VERSUCHE DIES

Das Georgia Institute of Technology veröffentlicht eine umfangreiche Sammlung von Ressourcen zum Travelling Salesman Problem.

4.13. Abgrenzen von Servicebereichen Area

Die Notwendigkeit, die Grenzen der Wahlbezirke alle zehn Jahre neu zu ziehen, war einer der Beweggründe, die das Census Bureau dazu veranlassten, seine MAF/TIGER-Datenbank zu erstellen. Wie Wahlbezirke müssen viele andere Arten von Einzugsgebietsgrenzen regelmäßig überarbeitet werden. Schulbezirke sind ein gutes Beispiel. Der Bundesstaat Massachusetts hat zum Beispiel Gesetze über Schulbezirke erlassen, die in ihrer Wirkung den verfassungsmäßigen Kriterien ähneln, die für die Neugliederung des Kongresses verwendet werden. Die Rassenausgleichsrichtlinie des Schulbezirks Framingham (Massachusetts) besagte einmal, dass „jede Grund- und Mittelschule eine rassisch ausgewogene Schülerschaft einschreiben soll. … muss jede Studierendenschaft einen Prozentsatz von Minderheitenstudierenden umfassen, der den systemweiten Prozentsatz von Minderheitenstudierenden widerspiegelt, plus oder minus zehn Prozent. … Das von dieser Richtlinie geforderte Rassengleichgewicht wird durch die Neuausrichtung der Einschulungsbereiche hergestellt“ (Framingham Public Schools 1998). Und Buslinien müssen neu gezeichnet werden, wenn sich die Grenzen des Einschreibegebiets ändern.

Der öffentliche Schulbezirk Charlotte-Mecklenberg (North Carolina) verwendete ebenfalls die Ausgewogenheit der Rassen als Kriterium für die Einteilung des Bezirks (obwohl seine Politik anschließend vor Gericht angefochten wurde). Charlotte-Mecklenberg besteht aus 133 Schulen, die von über 100.000 Schülern besucht werden, von denen etwa ein Drittel täglich mit dem Bus zur Schule fährt. Bezirksleiter sind für die Streckenführung von 3.600 Buslinien verantwortlich, die insgesamt 82.000 Kilometer täglich zurücklegen. Ein achtköpfiges Team verwendet routinemäßig GIS, um diese Aufgaben zu verwalten. GIS konnte nur verwendet werden, wenn aktuelle, entsprechend zugeordnete und topologisch kodierte Daten verfügbar waren.

Ein weiteres Beispiel für eine Einzugsgebietsanalyse wird von der Stadt Beaverton, Oregon, bereitgestellt. 1997 stellten Beaverton-Beamte fest, dass 25 Prozent des auf Deponien abtransportierten Festmülls aus Gartenabfällen wie Grasschnitt und Laub bestand. Beaverton beschloss, ein Recyclingprogramm für Gartenabfälle einzurichten, wusste jedoch, dass das Programm nicht erfolgreich sein würde, wenn die Bewohner die Teilnahme als unbequem empfinden. Ein GIS-Verfahren namens Zuweisung wurde verwendet, um das Straßennetz von Beaverton in Servicebereiche zu unterteilen, die die Fahrzeit von den Häusern der Bewohner zu den Recyclinganlagen minimierten. Zuweisungsverfahren erfordern Daten im Vektorformat, die die Merkmale, Attribute und Topologie enthalten, die erforderlich sind, um die Fahrzeiten von allen Wohnungen zur nächsten Einrichtung zu berechnen.

Handelsgebiete definiert durch 3 Meilen Fahrstrecke (blau) und 8 Minuten Fahrzeit (gelb). (Francica o. J.). Mit Genehmigung verwendet.

Natürlich sind private Unternehmen, die sich mit der Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen befassen, stark an der Abgrenzung von Dienstleistungsbereichen interessiert. Der Screenshot oben zeigt zwei Handelsgebiete Umgebung eines Einzelhandelsgeschäftsstandorts („Seattle Downtown“) in einer Netzwerkdatenbank.

Die ehemalige Studentin Saskia Cohick (Winter 2006), die damals GIS-Direktorin für Tioga County, Pennsylvania, war, steuerte ein weiteres Problem mit Einzugsgebieten bei: „Dies ist ein Thema, mit dem sich die Kommunalverwaltungen beschäftigen … in der Lage ist, den Standort eines Mobiltelefons von einem Notruf-Callcenter innerhalb von 60 Metern um den tatsächlichen Standort zu ermitteln), müssen die Callcenter des Landkreises eine Schicht namens ESZs (Emergency Service Zones) haben. Diese Schicht teilt dem Disponenten mit, wen er an den Notfall schicken soll (Polizei, Feuerwehr, Medizin usw.). Das größere Problem besteht darin, beispielsweise zwischen vier Feuerwehren eine Einigung darüber zu erzielen, wo sie reagieren oder nicht.“

4.14. Zusammenfassung

Um seine Mission zu erfüllen, der herausragende Produzent von Merkmalsdaten über die Bevölkerung und die Wirtschaft der Vereinigten Staaten zu sein, wurde das U.S. Census Bureau auch zu einem innovativen Hersteller digitaler geografischer Daten. Das Bureau entwarf seine MAF/TIGER-Datenbank, um die automatische Geokodierung von adressbezogenen Volkszählungsdaten sowie automatische Datenqualitätskontrollverfahren zu unterstützen. Die Hauptmerkmale von TIGER-/Linien-Shapefiles, einschließlich der Verwendung von Vektorfunktionen zur Darstellung geografischer Einheiten und Adressbereichsattributen zur Ermöglichung der Geokodierung von Adressen, sind jetzt gemeinsame Merkmale proprietärer geografischer Datenbanken, die für Handelszonenanalyse, Distriktierung, Routing und Zuweisung verwendet werden.

QUIZ

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KOMMENTARE UND FRAGEN

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4.15. Literaturverzeichnis

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Cooke, D.F. (1997). Topologie und TIGER: Der Beitrag des Census Bureau. In T. W. Foresman (Hrsg.), Die Geschichte der Geoinformationssysteme: Perspektiven der Pioniere. (S. 47 – 57). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Dangermond, J. (1982). Eine Klassifizierung von Softwarekomponenten, die häufig in geografischen Informationssystemen verwendet werden. Im Proceedings of the U.S.-Australia Workshop on the Design and Implementation of Computer Based Geographic Information Systems, Honolulu, HI, S. 0-91. In Demers, M. N. (1997) Grundlagen geographischer Informationssysteme. John Wiley & Söhne, Inc.

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Dies ist ein Fork des PAGC-Standardizers (ursprünglicher Code für diesen Teil war PAGC PostgreSQL Address Standardizer).

Der Adress-Standardisierer ist ein einzeiliger Adress-Parser, der eine Eingabeadresse nimmt und sie basierend auf einem Satz von Regeln normalisiert, die in einer Tabelle und Hilfs-Lex- und Gaz-Tabellen gespeichert sind.

Der Code ist in eine einzelne postgresql-Erweiterungsbibliothek namens address_standardizer integriert, die mit CREATE EXTENSION address_standardizer installiert werden kann. Zusätzlich zur Erweiterung address_standardizer wird eine Beispieldatenerweiterung namens address_standardizer_data_us extensions erstellt, die gaz-, lex- und Regeltabellen für US-Daten enthält. Diese Erweiterungen können installiert werden über: CREATE EXTENSION address_standardizer_data_us

Der Code für diese Erweiterung befindet sich in den PostGIS-Erweiterungen/address_standardizer und ist derzeit in sich abgeschlossen.

14.1.1. So funktioniert der Parser

Der Parser arbeitet von rechts nach links und betrachtet zuerst die Makroelemente für Postleitzahl, Bundesland/Provinz, Stadt und dann Mikroelemente, um festzustellen, ob es sich um eine Hausnummer Straße, Kreuzung oder Wahrzeichen handelt. Es sucht derzeit nicht nach einem Ländercode oder Namen, aber das könnte in Zukunft eingeführt werden.

Angenommen, US oder CA zu sein basierend auf: Postleitzahl als US- oder Kanada-Staat/Provinz als US oder Kanada sonst US

Diese werden mit Perl-kompatiblen regulären Ausdrücken erkannt. Diese Regexs befinden sich derzeit in parseaddress-api.c und können bei Bedarf relativ einfach geändert werden.

Diese werden mit Perl-kompatiblen regulären Ausdrücken erkannt. Diese Regexs befinden sich derzeit in parseaddress-api.c, könnten aber in Zukunft zur einfacheren Wartung in Includes verschoben werden.

14.1.2. Adressstandardisierertypen

In diesem Abschnitt werden die PostgreSQL-Datentypen aufgelistet, die von der Address Standardizer-Erweiterung installiert werden. Beachten Sie, dass wir das Casting-Verhalten dieser beschreiben, was besonders beim Entwerfen eigener Funktionen sehr wichtig ist.

14.1.3. Adressstandardisierungstabellen

Dieser Abschnitt listet die PostgreSQL-Tabellenformate auf, die vom address_standardizer zum Normalisieren von Adressen verwendet werden. Beachten Sie, dass diese Tabellen nicht denselben Namen haben müssen, wie hier referenziert wird. Sie können beispielsweise für jedes Land unterschiedliche Lex-, Gaz-, Regeltabellen oder für Ihren benutzerdefinierten Geocoder verwenden. Die Namen dieser Tabellen werden an die Adressstandardisierungsfunktionen übergeben.

Die gepackte Erweiterung address_standardizer_data_us enthält Daten zur Standardisierung von US-Adressen.

14.1.4. Adressstandardisierungsfunktionen


Auswahl eines GIS

Im Frühjahr 2004 wurde Jeff Howarth (Ph.D. Candidate in Geography an der UCSB) gebeten, eine Ressource zu erstellen, um Pädagogen bei der Auswahl eines GIS für den Bachelor in Sozialwissenschaften zu unterstützen. Er überprüfte fünf GIS-Softwarepakete: ArcGIS, GeoMedia-Profi, Karteninfo, Idrisi Kilimanjaro, und Verteiler. Die Einbeziehung dieser Pakete stellt keine Empfehlung für ein Produkt dar, sondern spiegelt den Zugang zu Lizenzen zur Evaluierung innerhalb der Zeitbeschränkungen eines Teilzeitforschers wider, der für ein einzelnes akademisches Quartal beschäftigt ist.

Besonderer Dank gilt Clark Labs (Clark University) für die Nutzung des Idrisi Kilimanjaro und Intergraph für die kostenlose Nutzung von GeoMedia Professional für einen begrenzten Zeitraum. Lizenzierte Kopien von ArcGIS, Manifold und MapInfo wurden auch beim Ausfüllen der Ressource "Auswahl eines GIS" verwendet.

Lehrende in den Sozialwissenschaften werden bei der Auswahl von GIS-Softwarepaketen für den Einsatz in der grundständigen Lehre mit unterschiedlichen Problemen konfrontiert. Die Probleme und möglichen Lösungen können jedoch eine Funktion der Disziplin, des Unterrichtsumfelds oder der institutionellen Umstände sein. Viele der unten aufgeführten Fragen sind für das Treffen geeigneter Entscheidungen relevant.

Alle in diesem Text aufgeführten Warenzeichen und Markennamen sind Eigentum ihrer eingetragenen Eigentümer. Bei Anmerkungen oder Fragen zu dieser Seite wenden Sie sich bitte an .

zuletzt aktualisiert am 18. Juli 2004

Was versuche ich in meiner Klasse zu erreichen?

GIS ist ein Werkzeug, aber wofür?

  • Um Raumkonzepte und Denken zu lehren?
  • Um Forschung und Analyse zu erweitern?
  • Um die Chancen eines Studenten in der Berufswelt zu erhöhen?

Lehren oder ausbilden oder ist beides gleich?

Auf welche GIS werden meine Schüler am Arbeitsplatz stoßen?

Marktanteilsstatistiken helfen dabei, die GIS zu identifizieren, denen Schüler am Arbeitsplatz begegnen können, jedoch können diese Statistiken Uneinigkeit darüber widerspiegeln, welche GIS-Software verwendet wird ist. So schließt Daratech (ein führendes Marktanalyseunternehmen) Bildverarbeitungs- und CAD-Software in die Kategorisierung von GIS ein. Eine Zusammenfassung ihrer Analyse finden Sie in dieser Pressemitteilung und in einer zusammenfassenden Tabelle zum Prozentsatz der GIS-Softwareumsätze nach Unternehmen für 2000 und 2001, wie im GIS-Monitor berichtet.

UNTERNEHMEN 2000 2001
ESRI 36 35
Intergraph 16 13
GE Netzwerklösungen 7 7
Autodesk 6 7
Leica Geosystems (ERDAS) 2 6
Karteninfo 6 6
IBM 2 5
SICAD 6 5
Logik 3 3
Andere 11 14
GeoGraphix 3
Enghouse 2

Daratech berichtet, dass der größte Markt für GIS-Software (im Jahr 2001) die Versorgungsindustrie (21 %) war, gefolgt von staatlichen und lokalen Regierungen, der Telekommunikationsindustrie und Organisationen, die sich mit dem Management natürlicher Ressourcen befassen.

Welche Lizenzen sind verfügbar?

Viele Anbieter bieten kostenlose, zeitlich begrenzte Evaluierungssoftware an. Darüber hinaus bieten viele Anbieter auch Studenten- oder Standortlizenzen an. Möglicherweise können Sie einen besseren Deal erzielen, indem Sie kollektiv statt einzeln arbeiten. Erkundigen Sie sich bei anderen Abteilungen auf Ihrem Campus, um festzustellen, welche Standortlizenzen bereits vorhanden sind. Einige Anbieter werden auch Multi-Campus-Lizenzverträge abschließen.

ESRI: Bewertung, Single, Site, Student

Idrisi (Kilimanjaro): Single, Site und Student

Welche Lehrmittel stehen zur Verfügung?

Zu den Lehrressourcen gehören Tutorien, Vorlesungsnotizen und Labore. Die meisten GIS werden mit Tutorials geliefert, Sie finden jedoch auch anderes Material online.

ESRI’s ArcGIS enthält Tutorials für ArcCatalog, ArcMap, ArcToolbox und alle von Ihnen erworbenen Erweiterungen. ESRI unterhält Ressourcen für den GIS-Unterricht im Hochschulbereich, die Links zu Laborübungen enthalten. Weitere Unterstützung zu ESRI-Produkten finden Sie unter:

  • die begleitende Website zu Keith Clarkes einleitendem Text, Erste Schritte mit geografischen Informationssystemen, für Skripten und Laborübungen für ArcView 3.1 und ArcGIS 8.1.
  • das CSISS GIS-Kochbuch mit einfachen Anweisungen für allgemeine GIS-Aufgaben für ArcView und ArcGIS.

Idrisi Kilimanjaro enthält sechs Tutorials, die eine Ressource zum Unterrichten allgemeiner Konzepte in GIS und zur Verwendung von Idrisi bieten. Clark Labs auch

  • im Rahmen einer Absichtserklärung mit dem Institut der Vereinten Nationen für Ausbildung und Forschung eine Reihe von Arbeitsbüchern entwickelt.
  • unterhält eine Bibliographie der Forschung im Zusammenhang mit Idrisi und Raster-GIS.
  • unterhält eine Ressource für 'Analytic Notes'
  • gründete fünfzehn internationale Ressourcenzentren mit einem erklärten Engagement für GIS-Ausbildung und -Forschung.

Verteiler stellt Benutzerhandbücher für seine Produkte bereit, die viele GIS-Konzepte beschreiben und mehrere Schritt-für-Schritt-Beispiele enthalten. Darüber hinaus hosten sie eine Online-Manifold-Benutzergruppe.

Welche Datensätze werden mit dem GIS geliefert?

Die mit einem Produkt gelieferten Daten können sehr variabel sein. Möglicherweise können Sie beim Kauf über Daten verhandeln.

Gibt es unabhängige Bewertungen von Softwareoptionen?

Mehrere Webquellen veröffentlichen Rezensionen zu kommerziellen GIS. Die unten aufgeführten sind illustrativ und stellen keine Bestätigung ihrer Ansichten dar. Sie sollten nach Bewertungen suchen, die aktueller sind.

Intergraph GeoMedia

Rezension im Directions Magazine (21. April 2003) von Paul Amos, The Wharton School, University of Pennsylvania

IDRISI Kilimanjaro

Rezension in GeoWorld (2004) von Eileen G. Ernenwein, Center for Advanced Spatial Technologies, 12 Ozark Hall, University of Arkansas

Rezension in Geo:connexion von Dr. Steve Carver, Dozent, School of Geography, University of Leeds

MapInfo Professional 7.0

Rezension im Directions Magazine (12. Dezember 2002) von Paul Amos, The Wharton School, University of Pennsylvania.

Verteiler 5.50

Rezension im Directions Magazine (18. September 2002) von Paul Amos, The Wharton School, University of Pennsylvania.

Kommentar zur Amos-Rezension im Directions Magazine von Dimitri Rotow, Produktmanager, Manifold.

Antwort auf einen Kommentar im Directions Magazine von Paul Amos.

"How do I do that in ArcGIS/Manifold: Illustrating Classic GIS Tasks" eine ausgezeichnete Ressource, herausgegeben von Dr. Arthur J. Limbo, Jr. Sie wird über die Cornell University Library, DSpace Open Access Repository unter zur Verfügung gestellt
http://dspace.library.cornell.edu/bitstream/1813/165/1/review_final.pdf.

Wie wurden GIS in der Vergangenheit evaluiert?

Vergleichende Diskussionen beginnen oft mit der Definition von GIS als generisches Informationsverarbeitungssystem, das aus funktionalen Teilen besteht. Waldo Tobler (1) hat eine frühe Definition in diese Richtung gegeben, als er die automatisierte Kartographie als generisches "Datenverarbeitungssystem" mit vier Funktionen beschrieb:

1976 leitete Roger Tomlinson (2) einen Bericht, der verschiedene GIS verglich.Der Bericht begann mit der Definition von GIS als aus sechs Subsystemen zusammengesetzt:

  1. Management-Subsystem (hauptsächlich institutionell, wie Personal- und Finanzpläne)
  2. Datenerfassung
  3. Dateneingabe und -speicherung
  4. Datenabruf und -analyse
  5. Informationsausgabe
  6. Informationsnutzung

Mehr als ein Jahrzehnt später veröffentlichte Stephen C. Guptill einen Bericht mit dem Titel "Ein Prozess zur Bewertung geographischer Informationssysteme" (3), der vom US Geological Survey veröffentlicht wurde. Der Bericht ist online verfügbar. Guptill identifiziert fünf Komponenten eines GIS:

  1. Benutzeroberfläche
  2. Datenbankmanagement
  3. Datenbankerstellung
  4. Datenmanipulation und -analyse
  5. Datenanzeige und Produktgenerierung

Guptill bietet dann eine sehr detaillierte Checkliste für spezifische Funktionen in Bezug auf jede Komponente, die ein GIS (zu diesem Zeitpunkt) unterstützen kann. Viele dieser Aufgaben sind für aktuelle GIS-Plattformen immer noch relevant, trotz der Änderungen im GIS seit der Veröffentlichung des Berichts, wie der Übergang von Workstation- zu Desktop-Computing und der Verbreitung von grafischen Benutzeroberflächen, die von den meisten aktuellen GIS angeboten werden und die das erforderliche technische Fachwissen reduzieren zu ihnen.

In jüngerer Zeit definierte Keith Clarke (4) sechs funktionale Komponenten eines GIS, die bei der Auswahl eines bestimmten GIS helfen könnten:

  1. Daten sammeln
  2. Daten speichern
  3. Daten anzeigen
  4. Daten verwalten
  5. Daten abrufen
  6. Daten analysieren

Das Clarke-Framework wird verwendet, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen fünf GIS-Paketen zu diskutieren. Die Auswahl der Software ist keine Billigung, sondern basiert auf der Verfügbarkeit von Lizenzen zur Evaluierung innerhalb des für diese Übersicht vorgesehenen Zeitraums.

ESRI ArcGIS (Klicken Sie hier für zusätzliche Hintergrundinformationen)

MapInfo Professional 7.5 (Version 7.8 jetzt verfügbar)

Idrisi Kilimanjaro

Verteiler 5.5 (Version 6.0 jetzt verfügbar)

Wie kann ich Daten sammeln?

Das Sammeln von Daten kann verschiedene Aufgaben umfassen, die Folgendes beinhalten:

  1. Geografische Daten über das Internet finden und abrufen
  2. Erstellen und Bearbeiten von Daten aus gedruckten Karten oder gescannten Bildern

Im ersten Fall sind die benötigten geografischen Daten möglicherweise vorhanden und Sie müssen sie nur finden. Sie sollten sich überlegen, welche Tools das GIS enthält, um das Suchen und Abrufen von Daten über das Internet zu erleichtern. Beispielsweise:

  • In ArcGIS (ArcMap) können Sie „Daten aus dem Internet hinzufügen“ auswählen. Über die Liste der Internetserver können Sie eine Verbindung zum Geography Network Explorer herstellen (ersetzt durch ArcGIS Online), wo Sie anhand des Ortsnamens oder des Begrenzungsbereichs nach geografischen Daten suchen und die Daten dann in ArcMap anzeigen können. Sie können auch nach Stichworten suchen. Wenn Sie beispielsweise “census TIGER” eingeben, wird eine Liste der Volkszählungsgebiete und verfügbaren Attributdaten abgerufen.
  • ArcIMS ist ein ESRI-Produkt, mit dem Sie Karten und Daten im Internet veröffentlichen können. In ArcCatalog können Sie eine Verbindung zu ArcIMS-Internetservern herstellen und die darauf verfügbaren Daten durchsuchen. Sie können mit Daten als Live-Dienst über das Internet arbeiten oder die Daten lokal exportieren, um offline mit den Daten zu arbeiten.
  • MapInfo bietet ein Tool namens Web Map Service (WMS), mit dem Sie Rasterkartenbilder von Servern verwenden können, die den Spezifikationen des Open GIS Consortium entsprechen.

Wenn die benötigten Daten nicht in geeigneter digitaler Form vorliegen, müssen Sie sie durch Digitalisierung erstellen: Umwandeln von Merkmalen auf einer Papierkarte in ein digitales Format.

  • Bei den meisten (aber nicht allen) GIS können Sie Features aus einer Papierkarte mit einem Digitalisierungstablett digitalisieren
    • Sie benötigen zusätzliche Hardware (Digitalisiertablett) und müssen wissen, welche Treiber Ihr GIS unterstützt (z. B. WinTab).
    • Möglicherweise müssen Sie auch zusätzliche Software erwerben
      • Clark Labs vertreibt ein separates Produkt, CartaLinx, das über 300 Digitalisiertabletts unterstützt. Diese Software kann Vektordaten für Idrisi, ArcView, ArcInfo und MapInfo digitalisieren.
      • Ein GIS sollte Tools zur Unterstützung der Georeferenzierung gescannter Bilder und der Bildschirmdigitalisierung von Vektordaten bereitstellen, einschließlich Tools für:
        • Fehler beim Digitalisieren minimieren (durch Definieren von „Einrast“-Toleranzen und -Modi)
        • Korrektur von Fehlern digitalisierter Daten (durch "Bereinigen" der Geometrie).

        Wie kann ich Daten speichern?

        Die Speicherung von Daten hängt eng mit der Frage der geografischen Repräsentation zusammen. Die Verfügbarkeit geographischer Daten in digitaler Form kann zwar Analysen mit GIS beschleunigen, aber auch die Frage, wie geographische Phänomene dargestellt bzw. modelliert werden sollen, entfallen. "Datenmodellierung" war ein wichtiges Thema in der GIScience (5) (6).

        Wichtig ist, dass sich GIS in der Unterstützung bestimmter Datenstrukturen unterscheiden kann und mehr Funktionen für Vektor- oder Rasterdaten bietet. Beachten Sie, dass ein GIS möglicherweise die Speicherung, jedoch nicht die Analyse von Rasterdaten unterstützt (ein GIS kann Rasterbilder zur Anzeige als Hintergrundbild auf einer Karte speichern, jedoch keine thematischen Abfragen und räumliche Analyse für Rasterdaten). Beispielsweise:

        • ArcGIS speichert sowohl Vektor- als auch Rasterdaten. Sie benötigen jedoch eine Erweiterung (Spatial Analyst), um eine räumliche Analyse von Raster-Daten durchzuführen. Ohne diese Erweiterung können Sie weiterhin mit Rasterbildern arbeiten, jedoch hauptsächlich als Hintergrund für die Visualisierung.
        • Mit GeoMedia, können Sie Rasterbilder speichern und auf Karten anzeigen, aber die Analyse von Rasterdaten ist im Vergleich zu Vektordaten eingeschränkt.
        • MapInfo Professional betont auch Vektoroperationen. Sie können auch Rasterbilder anzeigen und einige Rasteranalysen durchführen, z. B. Neigung und Schummerung für digitale Höhenmodelle berechnen.
        • Idrisi unterstützt viele verschiedene Arten von Rasteroperationen und unterstützt auch viele Operationen für Vektordaten.
        • Verteiler unterstützt sowohl Vektor- als auch Rasterdaten.

        GIS verwendet auch verschiedene Formate zum Speichern von Daten. Das spezielle Format, das zum Speichern von Daten verwendet wird, kann die potenzielle Verwendung der Daten sowohl für Verwaltungs- als auch für Analyseaufgaben beeinflussen.

        ArcGIS speichert Daten in verschiedenen ESRI-Formaten:

        • Das Shapefile-Format von ESRI ist veröffentlicht und geöffnet. Das Shapefile ist ein Satz zusammengehöriger Dateien und kann zusätzliche Attributtabellen enthalten.
        • Das Coverage-Format von ESRI ist proprietär. Als Vektorformat besteht das Coverage aus einem Satz zusammengehöriger Dateien für primäre Features (wie Bögen, Knoten, Polygone und Beschriftungspunkte) und sekundäre Features (wie Tics, Kartenausdehnung, Links und Annotationen). Zugehörige Feature-Attributtabellen beschreiben und speichern Attribute der geografischen Features. Wichtig ist, dass Coverages die Topologie speichern und die Eingaben für viele Analysefunktionen in ArcGIS darstellen.
        • ESRI speichert Raster-Daten als GRID-Dateien, aber auch hier benötigen Sie die Spatial-Analyst-Erweiterung, um eine räumliche Analyse mit Raster-Daten durchzuführen.
        • Die Geodatabase ist ein neueres Format von ESRI. Mit ArcGIS 9 unterstützt die Geodatabase jetzt auch Raster.

        Karteninfo speichert alle Daten, ob textuell oder grafisch, als Tabellen (.tab-Datei).

        • Jede Tabelle ist eine Gruppe von MapInfo Professional-Dateien, die entweder eine Kartendatei oder eine Datenbankdatei darstellen.
        • Alle MapInfo Professional-Tabellen enthalten mindestens zwei Dateien. Die Datei mit der Erweiterung .tab ist eine kleine Textdatei, die das Dateiformat beschreibt, das Ihre Daten enthält. Die Datei mit den Erweiterungen .DAT, .WKS, .DBF oder .XLS enthält Ihre Tabellendaten. Für Rastertabellen können die entsprechenden Erweiterungen .BMP, .TIF oder .GIF sein.
        • Wenn Ihre Daten bereits grafische Objekte enthalten, finden Sie zwei weitere Dateien. Die Datei mit der Erweiterung .map beschreibt die Grafikobjekte, während das Suffix .id eine Querverweisdatei ist, die die Daten mit den Objekten verknüpft. (Für eine Microsoft Access-Tabelle wird auch eine Datei mit dem Suffix .aid vorhanden sein, die die Tabelle anstelle einer ID-Datei zuordnet. Diese Datei verknüpft die Daten mit den Objekten für eine Microsoft Access-Tabelle).

        Idrisi speichert sowohl Raster- als auch Vektordaten in IDRISI-Formaten, die als Bilddatei (.rst) und Vektordateien (.vct) bezeichnet werden.

        Mit Verteiler, speichern und verwenden Sie sowohl Vektor- als auch Rasterdaten als Komponenten eines Projekts (siehe 'Daten anzeigen'). Ein Manifold-Projekt wird als .map-Dateiformat bezeichnet. Sie müssen die geografische Datendatei in eine .map importieren, wodurch die Daten in die Projektdatei kopiert werden. Wenn Sie beispielsweise ein 10 MB großes .bmp-Bild in ein Projekt importieren, wird die .map-Datei des Projekts um 10 MB vergrößert. Sie können das Kopieren von Daten jedoch auch auf drei Arten vermeiden: (1) durch Verknüpfen von Tabellen mit dem Projekt aus einer externen Datenbank, (2) durch Verknüpfen von Zeichnungen aus einer externen geokodierten Datenbanktabelle und (3) durch die Verwendung der Enterprise Edition, die alle Projektkomponenten auf einem entfernten Enterprise-Server.

        Sie sollten sich auch des Problems der Dateninteroperabilität bewusst sein, was zumindest die Möglichkeit beinhaltet, verschiedene Datenformate zu konvertieren oder direkt zu verwenden.

        Einige öffentlich verfügbare Software für die räumliche Analyse, wie GeoDa und CrimeStats, verwenden ESRI-Shapefiles für die Eingabe. Wenn Sie kein ESRI-Produkt auswählen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihr GIS Shapefiles exportieren und importieren kann. GeoMedia, MapInfo, IDRISI und Manifold tun alle.

        Eine Strategie, um Daten interoperabel zu machen, besteht darin, Konvertierungstools bereitzustellen. Interoperabilität ist also eine Transformationsfunktion: Input–convert–Output. Dies führt zur Ausgabe einer neuen Datei.

        ArcGIS bietet grafische Schnittstellen zum Konvertieren von Daten in ESRI-Formate. In ArcToolbox wählen Sie Funktionen zum Konvertieren vieler öffentlicher und proprietärer Formate aus.

        Idrisi bietet auch grafische Oberflächen für die Datenkonvertierung.

        Mit Karteninfo, können Sie Daten verwenden, die in anderen Dateiformaten erstellt wurden, einschließlich Microsoft Access, Microsoft Excel, dBASE DBF, ESRI Shapefiles, Raster Image, Grid Images, ASCII Delimited Text, Lotus 1𔃀𔃁 und mehrere Remote-Datenbanken (Oracle, Informix, SQL-Server usw.). MapInfo Professional erstellt basierend auf dem Dateityp eine Tabellenstruktur für die importierten Daten, und diese Tabelle ändert die Originaldatei nicht.

        Mit GeoMedia, können Sie auf Daten in einer Reihe von Formaten zugreifen, ohne ein konvertiertes Dateiformat auszugeben. Sie können auch abgefragte Daten in verschiedenen Formaten exportieren, einschließlich ESRI-Shapefiles, MicroStation-Designdateien (.dgn), MapInfo Interchange-Dateien, SQL Server Spatial Database, Oracle Object Model Database und AutoCAD.

        Mit Verteiler, können Sie viele verschiedene Dateien als Komponenten eines Manifold-Projekts (.map-Datei) importieren und exportieren.

        Wie kann ich Daten verwalten?

        Ein GIS sollte allgemeine Werkzeuge für Datenverwaltungsaufgaben umfassen, einschließlich

        • Manuelles Bearbeiten von Vektordaten, einschließlich "Snapping" und "cleaning"
        • Geokodierung von Attributdaten, z. B. durch Adressabgleich oder Erstellen von Geometrie für die X- und Y-Koordinaten einer Textdatei
        • Projektionen definieren und transformieren

        Darüber hinaus verwenden die meisten GIS einige Variationen eines "Projekts" oder "Arbeitsbereichs", um Arbeit zu organisieren und zu speichern.

        ArcGIS unterscheidet sich dadurch, dass es eine Anwendung, ArcCatalog, bereitstellt, um geografische Daten unabhängig von einem bestimmten Projekt zu verwalten (ArcMap verwaltet Daten innerhalb des Kartenprojekts, wie unten beschrieben). ArcCatalog verwendet eine "Aktenschrank"-Metapher für die Datenorganisation, die Windows Explorer ähnelt. Datendateien werden in "Ordnern" in einer hierarchischen Struktur gespeichert. Mit ArcCatalog können Sie geografische Datasets durchsuchen, erkunden, anzeigen, durchsuchen und Metadaten untersuchen. Sie können auch auf ArcToolbox zugreifen und viele Datenverwaltungsaufgaben ausführen, z. B. die Projektion definieren oder die Tabellenstruktur (Felddefinitionen) ändern.

        GIS kann sich in Bezug auf die Datenverwaltung durch Projekte unterscheiden, was die Portabilität und Speichergröße von Projektdateien beeinflusst.

          In einigen GIS enthält eine Projektdatei Links zu Daten und keine Kopien der Daten.

        Alternativ kann die Projektdatei Kopien der Daten enthalten, was die gemeinsame Nutzung der Projektdatei erleichtert, aber auch mehr Speicherplatz benötigt.

          Verteiler verwaltet Daten mit einer .map-Datei (Manifold Project). Manifold speichert keine Verknüpfungen zwischen einem "Projekt" und den vom Projekt verwendeten geografischen Datensätzen. Stattdessen kopiert Manifold die Datensätze und speichert sie in einer .map-Datei. Die Hilfedatei rechtfertigt dies mit der Aussage, dass (1) Speicherplatz billig ist, (2) dies den Austausch von .map-Dateien zwischen Manifold-Benutzern vereinfacht und (3) wenn Sie Speicherprobleme minimieren möchten, können Sie die Enterprise Edition kaufen, die speichert alle Daten auf einem zentralen Server. Um einzelne Komponenten zwischen .map-Dateien zu verschieben, müssen Sie die beiden Projekte gleichzeitig öffnen, die Komponente aus einer .map kopieren und in die andere einfügen. Oder Sie exportieren die Komponente in ein anderes Format.

        Ein GIS kann sich auch dadurch unterscheiden, wie es Informationsanfragen verwaltet.

        • Im GeoMedia, definieren Sie "Filter", die Daten nach Standort oder Attribut abfragen und auch einige Analysen durchführen. Filter erstellen keine neuen Datendateien, sondern die Filter selbst werden gespeichert. Mit anderen Worten, GeoMedia speichert Ihren Zugriff und die Verarbeitung vorhandener Datensätze und nicht die Datenstrukturen, die sich aus Ihren Anfragen ergeben. Dies reduziert Probleme bei der Dateiverwaltung: Sie müssen nicht eine Reihe von Datendateien verfolgen, die während Ihrer Analyse erstellt wurden. Darüber hinaus trägt dies dazu bei, die Aktualität beim Abrufen von Informationen sicherzustellen, da Änderungen an den "verbundenen" -Datensätzen in der "gefilterten" -Karte widergespiegelt werden.

        Wie kann ich Metadaten verwalten?

        Die Unterstützung für Metadaten in GIS nimmt zu. Beispielsweise:

        • Im ArcGIS, ArcCatalog bietet direkten Zugriff auf Metadaten aus geographischen Datendateien in verschiedenen Dokumentationsstandards, einschließlich des Content Standard for Digital Geospatial Metadata des Federal Geographic Data Committee (FGDC). Metadaten werden als .xml gespeichert. Sie können auch ein neues Format anpassen, das möglicherweise nicht so detailliert ist wie das FGDC, aber dennoch Ihren Anforderungen gerecht wird.
          • Einige Metadaten werden automatisch erstellt. In ArcGIS bestehen Metadaten aus "Eigenschaften" und "Dokumentation":
            • Eigenschaften wie die Ausdehnung der Features eines Shapefiles werden von ArcCatalog anhand der Daten automatisiert.
            • Dokumentation sind beschreibende Informationen, die manuell eingegeben werden
            • Für Bildebenen haben diese Dateien die Dateierweiterung "rdc", während sie für Vektorebenen die Erweiterung "vdc" haben. Eine Bildebene mit dem Namen "soils" besteht beispielsweise aus zwei Datendateien – eine Bilddatendatei mit dem Namen "soils.rst" und der zugehörigen Dokumentationsdatei mit dem Namen "soils.rdc". In ähnlicher Weise besteht eine Vektorschicht namens "districts" aus zwei Datendateien namens "districts.vct" und "districts.vdc".
            • Diese Dokumentationsdatei bietet dann über das Metadatenmodul eine Zusammenfassung für Raster-, Vektor-, Attributwerte und Referenzdateien.

            Wie kann ich Daten anzeigen?

            Das Anzeigen von Daten mit einem GIS beginnt oft mit dem oben diskutierten Konzept eines "Projekts" oder "Arbeitsbereichs", das Karten, Tabellen, Diagramme, Layouts, Skripte und andere Elemente einer GIS-Anwendung organisiert.

            Obwohl es hier mehr Ähnlichkeiten als Unterschiede geben kann, sollten Sie bei der Auswahl eines GIS die folgenden Fragen berücksichtigen:

            • Können Sie mehr als ein "Layout" für ein Projekt erstellen?
            • können Sie Exportformate und Bildparameter für Layouts definieren?
            • Können Sie Diagramme und Berichte aus Projektdaten erstellen?
            • Wie klassifizieren Sie thematische Daten (z. B. natürliche Brüche, gleiches Intervall, Quartil, definiertes Intervall, Standardabweichung, benutzerdefiniert)?
            • Wie können Sie Rasterbilder verarbeiten (z. B. lineare Verbesserung)?
            • Können Sie Objekte zwischen GIS-Projekten und anderen Anwendungen einbetten oder verknüpfen (z. B. eine Karte mit einer Folie verknüpfen)?
            • Können Sie 3D- oder interaktive Darstellungen erstellen (z. B. ein Vorbeiflug über Gelände)?
            • Können Sie Karten und andere GIS-Elemente im Internet veröffentlichen, um sie mit normalen Browsern anzuzeigen?

            Wie kann ich Daten abrufen?

            Es gibt drei grundlegende Operationen zum Abrufen von Daten, die von den meisten GIS unterstützt werden:

            1. manuell auswählen, indem Sie auf ein Kartenobjekt oder Tabellenelement klicken
            2. Wählen Sie nach Standort aus, indem Sie eine Art Form erstellen und durch Kartenebenen "schneiden".
            3. Auswahl nach Attribut durch Erstellen einer logischen Anfrage, am häufigsten mit Structured Query Language (SQL)

            Bei der Auswahl eines GIS sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

            • Welche räumlichen Beziehungen können verwendet werden, um eine Auswahl zu definieren? Beispielsweise:
              • " werden vom Umriss von" . gekreuzt
              • " werden geschnitten von"
              • "in einer Entfernung von"
              • " haben ihr Zentrum in"
              • "sind ganz drin"
              • "sind vollständig enthalten von"
              • "ein Liniensegment teilen mit"
              • "berühre die Grenze von"
              • "sind identisch mit"
              • "enthalten"
              • "sind enthalten von"
              • Manifold bietet beispielsweise ein Fenster zum Schreiben einer SQL-Anweisung, aber Sie müssen die Syntax von SQL kennen, und das Hilfemenü ist nützlich. Um Ihre Kontoauszüge zu debuggen, müssen Sie Manifold Professional mit Debugger erwerben (was zusätzliche 50 US-Dollar kostet).

              Wie kann ich Daten analysieren?

              Es gibt zwei Analysekonzepte, die üblicherweise von GIS-Paketen unterstützt werden

              Obwohl beides üblich ist, gehen einige GIS viel weiter. Hier sind einige Fragen zur Analyse, die Sie bei der Auswahl eines GIS berücksichtigen sollten:

              • Welche Arten von Analysevorgängen unterstützt das GIS?
                • Idrisi enthält beispielsweise Analysemodule für GIS-Analyse, Modellierung und Bildverarbeitung. Diese schließen ein:
                  • Distanzoperationen: Konzepte umfassen Diffusion, Reibung, Kraft, Weg
                  • Kontextoperationen: Klassifikatoren nach Nachbarschaft, Filter, Aussicht, Fluss (Wasserscheide und Angebot/Nachfrage)
                  • Statistiken, einschließlich Module zur Erleichterung der Datenverschiebung zu SPLUS
                  • Tools zur Entscheidungsunterstützung
                  • Veränderungsanalyse – einschließlich Analyse von Zeitreihen und Simulation von Veränderungen (zellulare Automaten)
                  • Oberflächenanalyse – einschließlich Module für Interpolation, Geostatistik, topografische Verhältnisse und Merkmalsextraktion.
                  • Der Model Builder von ESRI bietet beispielsweise die Möglichkeit, Makros für mehrstufige Analyseoperationen zu erstellen.
                  • ESRI bietet beispielsweise viele Erweiterungen wie Spatial Analyst und Image Analyst, die die verfügbaren Analysewerkzeuge erweitern und Ihnen die Bearbeitung und Analyse von Raster-Datasets ermöglichen. (Auch diese Erweiterungen müssen Sie separat erwerben
                  • Sie können viele ESRI-Anwendungen auch mit öffentlich verfügbaren Skripten erweitern.
                  • Machen Sie sich über Ihre Zwecke und Ziele für den Erwerb eines GIS klar, da diese beeinflussen, welches Softwarepaket am besten geeignet ist
                  • Testversionen testen
                  • Kaufen Sie Lizenzen gemeinsam ein und verhandeln Sie sowohl Lizenzen als auch Ergänzungen, wie z. B. Daten
                  • Verwenden Sie Webressourcen, um Lehrmaterialien zu finden
                  • Was die Funktionalität betrifft,
                    • Einige GIS bieten möglicherweise unterschiedliche Unterstützung für Vektor- und Rasteroperationen
                    • Overlay- und Tabellenkalkulationsfunktionen sind Basisoperationen
                    • räumliche Statistik, Fuzzy-Logik, Änderungserkennung und Entscheidungsunterstützung sind nicht üblich
                    1. Tobler, W. (1959). Automatisierung und Kartographie. Geografische Übersicht, 49 (4), 526-534.
                    2. Tomlinson, R.F., H.W. Calkins, D.F. Marble (1976). Computerverarbeitung von geografischen Daten. Die Unesco-Presse: Paris. 214.
                    3. Guptill, Stephen C. (1988). Ein Verfahren zur Bewertung von geografischen Informationssystemen. US Geological Survey Open-File Report 88-105.
                    4. Clarke, K. C. (2003). Erste Schritte mit geografischen Informationssystemen. Prentice Hall: Oberer Saddle River. 340. Siehe Kapitel 8, "Wie man ein GIS auswählt"
                    5. Couclelis, H. (1992). Menschen manipulieren Objekte (aber kultivieren Felder) - Jenseits der Raster-Vektor-Debatte in GIS. Vorlesungsskript in Informatik, 639, 65-77.
                    6. Goodchild, M. F. (1992). Geografische Datenmodellierung. Informatik und Geowissenschaften, 18(4), 401-408.

                    Die Idrisi Kilimanjaro Tutorials

                      "Using IDRISI" führt in die grundlegende Terminologie und Arbeitsweise des Idrisi-Systems ein, einschließlich der Einstellung von Benutzereinstellungen, der Darstellung und der Kartenzusammensetzung und der Arbeit mit Datenbanken im Database Workshop. Zu den Übungen gehören:

                    Die IDRSI-Umgebung
                    Anzeige: Ebenen und Sammlungen
                    Anzeige: Ebeneninteraktionseffekte – Mischungen, Transparenz, Zusammensetzungen und Anaglyphen
                    Display : Oberflächen -- Durchfliegen und Beleuchtung
                    Anzeige: Navigationskartenabfrage
                    Kartenzusammensetzung
                    Paletten, Symbole und Erstellen von Textebenen
                    Datenstrukturen und Skalierung
                    Vektorsammlungen und SQL
                    Datenbank-Workshop: Erstellen von Textebenen / Ebenensichtbarkeit

                    Kartografische Modellierung
                    Datenbankabfrage
                    Entfernungs- und Kontextoperatoren
                    Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit des Makromodellierers
                    Kostenentfernungen und kostengünstigste Wege
                    Karte Algebra
                    Multikriterielle Bewertungskriterienentwicklung und der Boolesche Ansatz
                    Multikriterielle Bewertung – Nicht-Boolesche Standardisierung und gewichtete Linearkombination
                    Nach mehreren Kriterien geordnete gewichtete Mittelwertbildung
                    Multikriterielle Evaluierungs-Site-Auswahl mit booleschen und kontinuierlichen Ergebnissen
                    Bewertung nach mehreren Kriterien - mehrere Ziele

                    Modellierung der Beweiskraft mit BELIEF
                    Datenbankunsicherheit und Entscheidungsrisiko
                    Multiple Regression und GIS
                    Dichotome Variablen und logistische Regression
                    Geostatistik
                    Verwendung von zellularen Markov-Automaten für die Modellierung von Landnutzungsänderungen

                    Bildexploration
                    Bildrestaurierung und -transformation
                    Überwachte Klassifizierung
                    Hauptkomponentenanalyse
                    Unbeaufsichtigte Klassifizierung

                    Theorem von Bayes und Maximum-Likelihood-Klassifikation
                    Entwicklung von Fuzzy-Signaturen
                    Weiche Sichter I: BAYCLASS
                    Härter
                    Weichsichter II: BELCLASS
                    Dempster-Shafer und Klassifizierungsunsicherheit
                    Erfassung der Vegetation in ariden Umgebungen

                    Georegistrierung von Bildern mit RESAMPLE
                    Digitale kartografische Datenbanken
                    Wechsel von Referenzsystemen mit PROJECT


                    Abdeckung

                    Die TIGER/Line-Shapefile-Daten umfassen eine vollständige Abdeckung der Vereinigten Staaten, Puerto Rico, der Amerikanischen Jungferninseln, Amerikanisch-Samoa, Guam, des Commonwealth der Nördlichen Marianen und der Midway-Inseln.

                    TIGER umfasst sowohl Landattribute wie Straßen, Gebäude, Flüsse und Seen als auch Gebiete wie Landkreise, Zählbezirke und Zählblöcke. Einige der in TIGER vertretenen geografischen Gebiete sind politische Gebiete, einschließlich staatlich und staatlich anerkannter Stammesgebiete, Städte, Landkreise, Kongressbezirke und Schulbezirke. Andere sind statistische Gebiete, einschließlich Metropolitan Statistical Areas (MSA), Volkszählungsgebiete, Volkszählungsblockgruppen und Volkszählungsblöcke. ZIP Code Tabulation Areas (ZCTA) sind quasi-statistische Gebiete, die versuchen, sich anzunähern, aber keineswegs mit den USPS-Postleitzahlen identisch sind. [2] Postleitzahlen sind keine wirklichen Gebiete, sondern eine Reihe von zustellbaren Adressen. Einige oder alle Adressen einer Postleitzahl können einer anderen Postleitzahl zugewiesen werden. Bis zu 3% der Postleitzahlen ändern sich jedes Quartal. Somit sind die 5-stelligen ZCTAs langfristig von begrenztem Wert.


                    4: TIGER, Topologie und Geokodierung - Geowissenschaften

                    Einführung in Wissenschaft, Theorie, Organisation, Modellierung und Visualisierung von GIS. Einführungskurs in die ArcGIS-Desktop-Software.

                    Das Ziel dieses Kurses ist es, die Natur, Eigenschaften und Qualitäten von geografischen Informationen zu studieren.

                    Lektion 1: Daten und Informationen

                    Lektion 2: Skalen und Transformationen

                    Projekt 1: Plotten von Koordinaten und Kartenprojektionen

                    Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: georeferenzierte Koordinatensysteme, Kartenprojektionen und Datumsangaben.

                    Lektion 3: Volkszählungsdaten und thematische Karten

                    Projekt 2: Kartierung von Volkszählungsdaten

                    Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: Referenzkarten, thematische Karten, Choroplethenkarten, Geo- und Attributdaten, Datenklassifizierung, Kartenmaßstab und -genauigkeit.

                    Lektion 4: Geokodierung, Topologie und TIGER

                    Lektion 5: Landvermessungen und GPS

                    Projekt 3: Geografische Daten erfassen

                    Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: Eigenschaften, Technologie und Institutionen von geografischen Daten, Verfahren zur Erzeugung geografischer Daten und Verwendungsmöglichkeiten geografischer Daten.

                    Lektion 6: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil I

                    Lektion 7: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil II

                    Lektion 8: Fernerfasste Bilddaten

                    Lektion 9: Geografische Daten integrieren

                    Das Ziel dieses Kurses war die Erstellung einer digitalen geografischen Datenbank, einschließlich der Georeferenzierung gescannter Basiskarten, der Digitalisierung von Vektormerkmalen, der Eingabe von Attributdaten und der Zusammenstellung von Metadaten.

                    Lektion 1: Dateneingabe: Grundlagen der Digitalisierung, Linien-Features digitalisieren, Polygon-Features digitalisieren, XY-Koordinaten von Punkt-Features aus einer Textdatei importieren, Punkt-Features digitalisieren.

                    Lektion 2: Datenkorrektur und -integration: Fehler korrigieren, Datensätze anhängen.

                    Lektion 3: Georeferenzierung von Rasterbildern: affine Transformation, explizite XY-Koordinaten von Passpunkten, Polynomtransformation zweiter Ordnung, RMS Error.

                    Lektion 4: GIS entwerfen/erstellen: Feldattribute, Datenmodellierung, Normalisierung, SQL-Abfragen, Feldspezifikationen.

                    Lektion 5: GIS entwerfen/erstellen: Genauigkeit (sowohl räumlich als auch attributiv), Währung, Koordinatensystem, Nutzungsbeschränkungen und andere.

                    Lektion 6: GIS entwerfen/erstellen: Join-Lookup-Tabellen, codierte Domänen, räumliche Joins, thematische Karten.

                    Abschlussprojekt: Wiederaufbau 1920 Charlottesville, Virginia:

                    Das Abschlussprojekt umfasste eine Gruppenzusammenarbeit für eine Vertragsvorlage an die Albemarle Charlottesville Historical Society zur Erstellung einer GIS-Datenbank und von Layern aus historischen Sanborn-Karten der Stadt Charlottesville, Virginia, die die folgenden GIS-Anwendungen implementieren würden:

                        • Studien zur Landnutzungsänderung : Erstellen von Schichten, die den Stadtplan in Dekadenintervallen von 1920 bis heute zeigen.
                        • Geokodierung:Erstellen eines Straßenmittellinien-Layers, der mit einem Geokodierungsdienst zum Auffinden von Adressen funktioniert.
                        • Stadtvisualisierung : Erstellung von 3-D-Ansichten der Stadt in Dekaden-Intervallen von 1920 bis heute zur Visualisierung von Entwicklungsmustern.

                        Das Ziel dieses Kurses ist es, die vielen verfügbaren Arten von Kartenprojektionen zu erkunden, um zu unterscheiden, welche für eine Karten- oder Analysesituation besser geeignet ist.

                        Lektion 1: Datumstransformationen

                        Lektion 2: Kartenprojektionen

                        Lektion 3: Netzsysteme

                        Lektion 4: Angeben vollständiger Koordinatenreferenzsystemparameter

                        Die Lektion umfasste die Auswahl geeigneter Datumsangaben und Kartenprojektionen fiktiver, zeitgenössischer Kartensituationen.


                        GEOG 482 Lehrplan

                        Dieser Lehrplan ist in mehrere Abschnitte unterteilt. Sie können es nacheinander lesen, indem Sie die Länge des Dokuments nach unten scrollen oder auf einen der folgenden Links klicken, um zu einem bestimmten Abschnitt zu „springen“.

                        Lehrer

                        Ryan Baxter dient als leitender Ausbilder von GEOG 482 während des Frühjahrs_1-Semesters im Jahr 2013, das Anfang Januar beginnt und im März endet.

                        Ryan wird dabei von den Einstufungsassistenten Deborah Bennett, Michela Burla, Belinda Damewood, Eileen Kerhouant, Susan Anderson und Amy Avery-Grubel unterstützt.

                        Kursüberblick

                        GEOG 482: DIE NATUR GEOGRAFISCHER INFORMATIONEN. Orientierung an den Eigenschaften von Geodaten und der Praxis des Fernunterrichts. Voraussetzungen: Keine.

                        Dieser Kurs befasst sich mit der Natur von geografischen Informationen. Die Natur von etwas zu studieren bedeutet, seine wesentlichen Eigenschaften und Qualitäten zu untersuchen. Um die Natur der in einem Kohlekraftwerk erzeugten Energie zu verstehen, müssten Sie die Eigenschaften, Morphologie und geografische Verteilung von Kohle untersuchen. Aus den gleichen Gründen glaube ich, dass ein guter Ansatz zum Verständnis der von GIS erzeugten Informationen darin besteht, die Eigenschaften geographischer Daten und die Technologien, Berufe und Institutionen, die sie produzieren, zu untersuchen.

                        GEOG 482 ist der erforderliche erste Kurs in den Studiengängen Postbaccalaureate Certificate Program in GIS und Master of GIS (MGIS) von Penn State, die beide über den World Campus der Universität angeboten werden. Diese Programme sind speziell für erwachsene Lernende konzipiert, die zwar aus erster Hand mit GIS Erfahrungen gesammelt haben, aber keine formale Ausbildung in Geographie oder Geoinformatik haben. Wir glauben, dass die Kenntnis der grundlegenden Eigenschaften geographischer Daten eine notwendige Voraussetzung für den klugen und geschickten Einsatz von GIS-Software ist. Das Ziel dieses ersten Kurses, Geographie 482: Natur der geographischen Informationen, ist es, Ihnen zu helfen, dieses Wissen zu entwickeln.

                        Wie andere Kurse in unseren Online-Programmen ist GEOG 482 ein "temporärer" Kurs. "Geschritten" bedeutet, dass der Kurs ein Startdatum, ein Enddatum und einen wöchentlichen Zeitplan mit Aktivitäten und Aufgaben hat. Es steht den Studenten jedoch frei, zu den für sie günstigsten Zeiten zu studieren, Sie müssen sich nie zu einer bestimmten Zeit oder an einem bestimmten Ort einloggen. Der Kurs dauert zehn Wochen plus eine zusätzliche Woche zur Orientierung vor dem offiziellen Kursbeginn. Die Abgabetermine werden in einem Kurskalender hinterlegt, auf den die Studierenden im Online-Kursverwaltungssystem ANGEL (angel.psu.edu) zugreifen können. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt "Aufgaben" dieses Lehrplans.

                        Neben dem Kurskalender finden angemeldete Studierende in ANGEL Online-Quiz, ein Notenbuch, Kommunikationstools und weitere nützliche Funktionen. Außerdem steht ein kompletter Kurstext ohne Aufpreis unter https://www.e-education.psu.edu/natureofgeoinfo/ zur Verfügung. Weitere Informationen zur Studienumgebung finden Sie im Abschnitt "Kursmanagementsystem" der Studienorientierung.

                        Obwohl sich die Klasse nie von Angesicht zu Angesicht trifft, werden Sie feststellen, dass es in ANGEL und sogar im Kurstext viele Möglichkeiten zum Austausch mit Dozenten und Kommilitonen gibt. Einer der interessantesten Aspekte des Kurses ist, dass die Schüler dazu neigen, viel Berufserfahrung zu teilen. Sehen Sie im Abschnitt "Kommunikation" der Kursorientierung nach, wie Sie in Kontakt treten und bleiben können. Egal, ob Sie eine Frage oder einen Kommentar haben, Sie können davon ausgehen, dass Sie innerhalb von 24 Stunden eine Antwort von Dozenten oder Kommilitonen erhalten – oft früher.

                        Was wird von Ihnen erwartet?

                        Die meisten Studierenden geben an, acht bis zwölf Stunden pro Woche für Kursaktivitäten und Aufgaben aufzuwenden. Ihre Arbeitsbelastung kann mehr oder weniger stark ausfallen, abhängig von Ihren bisherigen Erfahrungen mit Computern und dem Web im Allgemeinen und mit GIS im Besonderen.

                        Meine Kollegen und ich haben hart daran gearbeitet, dies so effektiv und bequem wie möglich zu machen. Der World Campus ist eine neuartige Lernumgebung, aber in gewisser Hinsicht unterscheidet er sich nicht von einem traditionellen College-Kurs: Wie viel und wie gut Sie lernen, liegt letztendlich bei Ihnen. Sie werden erfolgreich sein, wenn Sie den Stundenplan gewissenhaft einhalten und die Gelegenheiten zum Austausch mit Dozenten und Kommilitonen nutzen.

                        Kursziele

                        Die übergeordneten Ziele von GEOG 482 sind:

                        1. Förderung des Verständnisses für das Unternehmen der Geoinformationswissenschaft und -technologie (GIS&T)
                        2. Fördern Geographische Informationskompetenz - die Fähigkeit, die Art(en) von geografischen Informationen zu identifizieren, die für eine bestimmte Aufgabe benötigt werden, um festzustellen, ob die erforderlichen Daten für die Beschaffung und Bewertung der Datenqualität verfügbar sind, oder die erforderlichen Technologien und Berufe anzugeben, um neue Daten zu erzeugen, falls erforderlich und
                        3. Fördern effektiver Fernunterricht durch Bereitstellung hochwertiger, offener Kursunterlagen und detaillierter individueller Kritiken als Reaktion auf jede studentische Projektaufgabe.

                        Die besonderen Ziele jedes Kapitels des Kurstextes und jeder Projektaufgabe werden im Folgenden skizziert.

                        Kapitel 1: Daten und Informationen

                        1. Definieren Sie ein geografisches Informationssystem
                        2. Grundlegende Datenbankoperationen aus verbalen Beschreibungen erkennen und benennen
                        3. Erkennen und benennen Sie grundlegende geografische Datenmodelle aus verbalen Beschreibungen.

                        Kapitel 2: Skalen und Transformationen

                        1. Berechnen Sie den Kartenmaßstab mit repräsentativen Fraktionen
                        2. Beschreiben Sie die allgemeine Beziehung zwischen dem Kartenmaßstab und den Details und der Genauigkeit von geografischen Datenbanken
                        3. Vergleichen und kontrastieren Sie die Eigenschaften von geografischen und ebenen Koordinatensystemen
                        4. Geben Sie Positionen auf der Erdoberfläche mit geografischen und ebenen Koordinaten an
                        5. Konvertieren von Koordinaten zwischen verschiedenen Systemen und Formaten
                        6. Erklären Sie das Konzept eines horizontalen Datums
                        7. Berechnen Sie die Änderung einer Koordinatenposition aufgrund einer Änderung von einem horizontalen Datum zu einem anderen
                        8. Erkennen Sie die Art der Transformation, die für die Georegistrierung von zwei oder mehr Datensätzen geeignet ist
                        9. Erkennen Sie allgemeine Kategorien und Verzerrungsmerkmale mehrerer gängiger Kartenprojektionen.

                        Kapitel 3: Volkszählungsdaten und thematische Karten

                        1. Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Messebenen von Attributdaten
                        2. Verwenden Sie Perzentil- und Gleichintervall-Klassifizierungsschemata, um Attributdaten der Volkszählung in Kategorien zu unterteilen, die für die Choroplethenkartierung geeignet sind
                        3. Erklären Sie die Unterschiede zwischen Anzahlen, Raten und Dichten und identifizieren Sie die Arten von Kartensymbolen, die sich am besten für die jeweilige Darstellung eignen
                        4. Verwenden Sie Metadaten und das World Wide Web, um den Inhalt und die Verfügbarkeit von Attributdaten zu bewerten, die vom U.S. Census Bureau erstellt wurden.

                        Kapitel 4: Geokodierung, Topologie und TIGER

                        1. Beschreiben Sie, wie adressbezogene Volkszählungsdaten bestimmten geografischen Standorten zugeordnet werden
                        2. Definieren Sie die Topologie und beschreiben Sie, warum sie in TIGER . kodiert ist
                        3. Beschreiben Sie TIGER/Line-Dateien in Bezug auf Datenmodell, Funktionen und Attribute und geeignete Verwendungen
                        4. Beschreiben Sie, wie TIGER/Line Files und ähnliche Produkte für andere Anwendungen verwendet werden können, einschließlich Routing und Zuweisung.

                        Kapitel 5: Landvermessungen und GPS

                        1. Identifizieren und definieren Sie die wichtigsten Aspekte der Datenqualität, einschließlich Auflösung, Präzision und Genauigkeit
                        2. Listen Sie die Verfahren auf, die Landvermesser verwenden, um Positionsdaten zu erzeugen, einschließlich Traversierung, Triangulation und Trilateration
                        3. Erklären Sie, wie von Satelliten des Global Positioning System gesendete Funksignale verwendet werden, um Positionen auf der Erdoberfläche zu berechnen
                        4. Identifizieren und beschreiben Sie die Faktoren, die die Qualität von GPS-Positionen einschränken
                        5. Erklären Sie, wie die Qualität der GPS-Positionierung verbessert wird.

                        Kapitel 6: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil I

                        1. Vergleichen Sie die geografische Informationsstrategie der USA mit der anderer Industrienationen
                        2. Identifizieren und charakterisieren Sie die Elemente der U.S. National Map
                        3. Beurteilen Sie den Status der US-amerikanischen Nationalkarte in Bezug auf die Vollständigkeit ihrer Elemente
                        4. Skizzieren und erklären Sie den Prozess, mit dem ein Orthofoto erstellt wird.

                        Kapitel 7: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil II

                        1. Verwenden Sie bei regelmäßigen oder unregelmäßigen Höhenflecken systematische Methoden, um Höhenlinien zu zeichnen
                        2. Interpolieren Sie bei einem unregelmäßigen Array von Geländehöhen die Höhenwerte für ein reguläres Array
                        3. Nutzen Sie Metadaten und das World Wide Web, um den Inhalt und die Verfügbarkeit der Datenprodukte zu bewerten, aus denen die US-Landkarte besteht.

                        Kapitel 8: Fernerfasste Bilddaten

                        1. Vergleichen und kontrastieren Sie Eigenschaften und Anwendungen verschiedener Arten von Fernerkundungsdaten, einschließlich AVHRR, Landsat MSS und TM und ERS Radar.
                        2. Nutzen Sie das World Wide Web, um die Verfügbarkeit, Aktualität und Kosten von Satellitendaten zu bewerten.
                        3. Erkennen Sie den Unterschied zwischen überwachten und unbeaufsichtigten Mitteln zur automatischen Bildklassifizierung.

                        Kapitel 9: Geografische Daten integrieren

                        1. Nennen und erläutern Sie die Faktoren, die bei der Integration geografischer Daten aus verschiedenen Quellen eine Rolle spielen
                        2. Erkennen und benennen Sie grundlegende GIS-Operationen
                        3. Vergleichen und kontrastieren Sie Standorteignungsanalysen basierend auf verschiedenen geografischen Datenmodellen.

                        Projekt 1: Plotten von Koordinaten und Kartenprojektionen

                        1. Geben Sie Standorte mit geografischen, UTM- und State-Plane-Koordinaten an
                        2. Verwenden Sie geografische Koordinaten in Grad-Minuten-Sekunden- und Dezimalgrad-Formaten
                        3. Erstellen Sie eine Kartenprojektion mit einer speziellen Kartensoftware
                        4. Erstellen Sie Metadaten, die die Eigenschaften der Kartenprojektion beschreiben
                        5. Reichen Sie einen illustrierten Projektbericht ein, der die Fähigkeit demonstriert, die in Kapitel 2 beschriebenen Geokonzepte anzuwenden.

                        Projekt 2: Kartierung von Volkszählungsdaten

                        1. Verwenden Sie ein Online-Kartensystem, um thematische Karten und Legenden zu erstellen
                        2. Interpretieren Sie in Choroplethenkarten aufgedeckte geografische Muster
                        3. Vergleichen Sie die Auswirkungen verschiedener Datenklassifizierungsschemata auf scheinbare Muster
                        4. Kartenmaßstab als repräsentativen Bruch berechnen
                        5. Reichen Sie einen illustrierten Projektbericht ein, der die Fähigkeit demonstriert, die in den Kapiteln 3 und 4 erörterten Geokonzepte anzuwenden.

                        Projekt 3: Geografische Daten erfassen

                        1. Suchen, interpretieren und melden Sie technische Informationen, die ein bestimmtes Datenprodukt, einen Dienst oder eine Kartentechnologie beschreiben
                        2. Bestimmen Sie die Verfügbarkeit eines Datenprodukts oder -dienstes für Ihr Interessengebiet
                        3. Beschreiben Sie, wie bestimmte Datenprodukte über das World Wide Web erworben werden können, und zeigen Sie, wie Sie diese erwerben können
                        4. Reichen Sie einen illustrierten Bericht ein, der die Fähigkeit demonstriert, einen englischen Originaltext auf College-Niveau zu verfassen.

                        Erforderliche Kursmaterialien

                        Um an GEOG 482 teilnehmen zu können, benötigen Sie Zugang zum Internet, Zugang zum Kurstext und Zugang zum Kursverwaltungssystem von Penn State, ANGEL. Der Kurstext ist für jeden mit Internetzugang zugänglich. Der Zugang zu ANGEL (und zu den Kursleitern) erfordert ein Penn State Computerkonto, das registrierte Studenten durch Zahlung einer jährlichen Technologiegebühr erwerben. Die Schüler werden gebeten, eine kostenlose Softwareanwendung namens "Global Mapper" herunterzuladen und zu verwenden, um digitale Beispieldaten zu öffnen und anzuzeigen. Für GEOG 482 sind keine zusätzlichen Materialien oder proprietäre Software oder Daten erforderlich.

                        Für weitere Informationen zur Registrierung für GEOG 482 wenden Sie sich bitte an die Registrierungsdienste für Erwachsene des World Campus unter [email protected] oder telefonisch unter 1-800-252-3592 in den USA (oder international unter 814-865 .). -5403, Ländercode 1).

                        Verwenden der Bibliothek

                        Viele der Bibliotheksressourcen von Penn State können aus der Ferne genutzt werden. Schüler können.

                        • auf elektronische Datenbanken und sogar Volltextartikel aus dem LIAS Fast Track zugreifen,
                        • Material ausleihen und nach Hause liefern lassen. oder sogar Ihr Desktop,
                        • auf Materialien zugreifen, die Ihr Lehrer in die elektronische Reserve gestellt hat,
                        • mit Referenzbibliothekaren in Echtzeit über den "Virtual Reference Service" sprechen,
                        • . und vieles mehr.

                        Der Zugriff auf diese Dienste ist unter der Registerkarte Ressourcen in ANGEL verfügbar.

                        Technische Voraussetzungen und Hilfe

                        Die technischen Mindestanforderungen für diesen Kurs sind unter https://gis.e-education.psu.edu/gis/techspecs . beschrieben

                        Registrierte Studenten können beim Penn State Outreach Help Desk unter http://tech.worldcampus.psu.edu/ technischen Support anfordern.

                        Zuordnungen

                        Registrierte Studenten erwerben akademische Credits an der Penn State, indem sie die folgenden Aufgaben erfüllen.Die Vergabehinweise werden an der entsprechenden Seite im Kursverwaltungssystem ANGEL (http://angel.psu.edu) veröffentlicht.

                        8 wöchentliche Quizze, die 25% deiner Note ausmachen

                        Studenten haben Zugang zu mehr als 40 Online-Quiz in ANGEL. Die Quizze sind Open-Book-, Multiple-Choice-Formate und geben unmittelbar nach der Einreichung Feedback. Der Zweck dieser Tests besteht darin, Ihnen zu helfen, Ihr Verständnis des Kurstextes selbst einzuschätzen. Viele Quizfragen fordern auch die Fähigkeit der Schüler heraus, über das Gelesene hinaus zu denken.

                        Neben unbenoteten trainieren Quizfragen, beginnend mit Kapitel 2, enthält jedes Kapitel ein kumulatives benotet Quiz. Wie die Übungsquiz sind die benoteten Quiz im Open-Book-Format, aber benotete Quiz können nur einmal eingereicht werden. Sie können Quizze öffnen, ansehen, sogar ausdrucken und beim Lesen des Textes einsehen. Schüler, die den Text sorgfältig lesen, werden in den benoteten Quiz wahrscheinlich gut abschneiden. Ihre Leistung bei benoteten Tests macht ein Viertel Ihrer Abschlussnote aus. Fälligkeitstermine für benotete Quiz werden in ANGEL auf der Registerkarte Kalender angezeigt.

                        1 kumulative Prüfung, die 25% Ihrer Note ausmacht

                        Eine einzelne, kumulative Online-Prüfung wird während der letzten zwei Unterrichtswochen in ANGEL erscheinen. Die Prüfung ist in Format und Stil identisch mit den benoteten Quizfragen. Die meisten Schüler werden die Prüfung als ziemlich schwierig empfinden. Es besteht aus 32 Multiple-Choice- und Matching-Fragen. Durch das Bestehen der Abschlussprüfung haben Sie nachgewiesen, dass Sie mit den Grundlagen ausreichend vertraut sind, um mit Geographie 483 fortzufahren, in der Sie lernen, wie Konzepte in GIS-Software implementiert werden.

                        3 Klassenprojekte, die 50% Ihrer Note ausmachen

                        In Verbindung mit wöchentlichen Kapiteln werden den eingeschriebenen Studierenden drei benotete Projekte zugewiesen. Projekte erfordern von Ihnen Recherchen (vor allem über das Web), die Durchführung von Aufgaben und die Erstellung von Berichten, die Ihre Fähigkeit belegen, die im Kurstext diskutierten Konzepte anzuwenden. Berichte werden als Textverarbeitungsdokumente (z. B. Microsoft Word) aufbereitet und über ANGEL „Dropboxes“ an die Dozenten hochgeladen. Benotungsassistenten liefern detaillierte individuelle Kritiken und Einzelbewertungen als Reaktion auf jeden Schülerbericht.

                        Abhängig von Ihrer Vorerfahrung und Ihrem Komfort im Umgang mit Computern werden Sie Projekte als mäßig bis sehr anspruchsvoll empfinden. Der Schlüssel zum Erfolg besteht darin, sich selbst ein Tempo zuzulegen, die Bewertungskriterien genau zu beachten und sich Zeit zu nehmen, um auf professionellem Niveau zu schreiben. Für jedes Projekt stehen drei bis vier Wochen zur Verfügung. Fälligkeitsdaten werden in ANGEL unter der Registerkarte Kalender angezeigt.

                        Wir erwarten Originalität Ihrer Projektberichte. Sie können auf Ideen, Wörtern und Illustrationen anderer aufbauen, aber Sie müssen solche Quellen umschreiben, zitieren und darauf verweisen. Als Plagiate gelten Meldungen, die nicht anerkannte Beiträge anderer enthalten. Wir nutzen den Plagiatserkennungsdienst Turnitin.com, um die Originalität der studentischen Arbeiten zu bewerten. Detaillierte Richtlinien zur Erstellung eines Originalberichts finden Sie im "Leitfaden zur akademischen Integrität", der im Abschnitt "Ressourcen" des Kurstexts angezeigt wird.

                        Kursrichtlinien

                        Fälligkeitstermine für Aufgaben

                        Das Zertifikatsprogramm GIS und das MGIS-Studienprogramm wurden speziell für erwachsene Berufstätige entwickelt, die neben ihrer Vollzeitbeschäftigung ein Teilzeitstudium absolvieren müssen. Wir erwarten, dass die Schüler gelegentlich auf Terminkonflikte stoßen (Lehrer tun das auch!). Bei Konflikten sollten die Schüler die Lehrkräfte benachrichtigen und Fristverlängerungen beantragen. Angemessene Anträge werden ohne Strafe gewährt.

                        Die Kursnoten werden auf der Grundlage des gewichteten Prozentsatzes der erreichten Zuordnungspunkte vergeben. Sie können bis zu 730 Aufgabenpunkte durch benotete Tests, bis zu 290 durch eine Abschlussprüfung und bis zu 350 Punkte durch Projektaufgaben sammeln. Am Ende des Kurses berechnet Ihr Dozent die Prozentsätze der möglichen Punkte, die Sie in jeder der drei Kategorien von Aufgaben erreicht haben. Die mit Quiz und Prüfung verbundenen Prozentsätze machen jeweils ein Viertel Ihrer Gesamtpunktzahl aus. Der Prozentsatz der Punkte, die Sie für Projekte verdient haben, macht die Hälfte aus. Schließlich werden Briefnoten auf folgender Grundlage vergeben:


                        Beispiele

                        Beispiel für einen Punkt an der Ecke zweier Straßen, aber einer am nächsten. Dies ist der ungefähre Standort des MIT: 77 Massachusetts Ave, Cambridge, MA 02139 Beachten Sie, dass PostgreSQL, obwohl wir nicht über 3 Straßen verfügen, nur null für Einträge über unserer Obergrenze zurückgibt, sodass die Verwendung sicher ist. Dazu gehören Straßenbereiche

                        Hier haben wir uns entschieden, die Adressbereiche für die Querstraßen nicht einzubeziehen und haben einen Ort ausgewählt, der wirklich sehr nahe an einer Ecke von 2 Straßen liegt, sodass er von zwei verschiedenen Adressen bekannt sein könnte.

                        Für dieses verwenden wir unser geokodiertes Beispiel aus Geocode und wollen nur die Hauptadresse und maximal 2 Querstraßen.


                        4: TIGER, Topologie und Geokodierung - Geowissenschaften

                        Abbildung 1: 161 Hampshire Drive

                        (US-Volkszählungsbehörde (2006)

                        Abbildung 1: Die obige Referenzkarte zeigt die relative Lage des Wohnsitzes meiner Familie (161 Hampshire Drive), der sich etwas außerhalb des Bezirks Sellersville, Pennsylvania befindet. Die genaue Lage ist zwischen Diamond Street und Hillcrest Drive, südöstlich von Sellersville. Da wir in einer relativ neuen Siedlung (Baujahr 2003) wohnen, wird unsere Anschrift nicht auf der Karte angezeigt (basierend auf den Volkszählungsdaten von 2000).

                        Diese Karte (Abbildung 1) und die thematischen Karten in Abbildung 2 und Abbildung 3 unten verwenden Grenzdatensätze und Merkmalsdatensätze, die mit der "Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing"- oder "TIGER"-Datenbank des US Census Bureau erstellt wurden. Diese Datenbank verwendet "TIGER/Line-Dateien" (Vektordateien), die aus Punkt-, Linien- und Polygon-Features bestehen, um bestimmte Elemente auf jeder Karte darzustellen. (DiBiase 2006) "TIGER/Line-Dateien" behalten die Topologie bei, was bedeutet, dass sie die relative Position jedes Kartenmerkmals beibehalten. Diese Zeilendateien allein enthalten nicht die Attribute des Volkszählungsbüros, sie werden durch einen Prozess namens Geokodierung mit den Attributen verknüpft. Geokodierung ist "der Vorgang des Zuweisens eines geografischen Standorts zu Attributdaten". (DiBiase 2006) Die Kombination von "TIGER/Line-Dateien" und geokodierten Attributdaten ermöglicht es Benutzern, anhand der Volkszählungsdaten sowohl Referenz- als auch thematische Karten zu erstellen.

                        Die beiden zur Erstellung dieser Karte verwendeten Grenzdatensätze waren Bezirksunterteilung und Platz. In Pennsylvanien, Bezirksunterteilungen (grüne Umrisse) getrennte Städte, Gemeinden, Städte und Gemeinden. Obwohl wir eine Postanschrift in Sellersville haben, liegt unser physischer Standort tatsächlich außerhalb des Bezirks in der Gemeinde Hilltown. Der zweite Randdatensatz, Platzieren, (lila schattierte Bereiche) zeigt die räumliche Lage und Ausdehnung von Bezirken, Städten und Gemeinden an.

                        Die drei Feature-Datensätze, die zum Erstellen dieser Karte verwendet wurden, waren Hauptstraßen, Straßen, und Bach/Gewässer. Hauptverkehrsstraßen (dunkelschwarze Linien) Zeigen Sie die Position der Bundesland- und Kreisautobahnen für die Kartenausdehnung an. Straßen (helle schwarze Linien) Anzeige der relativen Lage lokaler Straßen. Schließlich, Bach/Wasserkörper (blaue Linien und Polygone) Zeigen Sie die relative Position von Seen und Bächen an.

                        Bei dieser Karte handelt es sich um eine Karte mit großem Maßstab, was bedeutet, dass die Größe und Details der von der Karte dargestellten Merkmale relativ groß sind. Der proportionale Kartenmaßstab, ausgedrückt als repräsentativer Bruchteil, für diese Karte beträgt 1:32900 oder 1 Zoll = 0,519 Meilen. Der Kartenmaßstab ist das Verhältnis zwischen einer Entfernung auf einer Karte und einer entsprechenden Entfernung auf dem Boden. (DiBiase 2006)

                        Bucks County, Pennsylvania

                        (U.S. Bureau of the Census (2006))

                        Abbildung 2: Die obige thematische Karte zeigt Gesamthaushalte (Wohneinheiten pro County Subdivision) für die Grafschaft Bucks im Bundesstaat Pennsylvania. Bucks County liegt im Südosten des Bundesstaates in unmittelbarer Nähe zur Stadt Philadelphia (die südlich und westlich des County liegt). Der Zweck der Erstellung dieser Karte bestand darin, die Unterschiede zwischen den Landkreisen und ihrer Gesamtzahl der Haushalte zu visualisieren. Einige Fragen, die beantwortet werden mussten, waren: Wo befinden sich die größten Wohnkonzentrationen im Landkreis? Befinden sich die meisten Wohnungen in der Nähe der Stadt? Gibt es hochkonzentrierte Gebiete in den stadtfernsten Regionen des Landkreises? Zusätzlich sollte diese Karte mit Abbildung 3 unten verglichen werden, die die Kreisunterteilungsdaten für die Prozent aller Haushalte mit einer Person.

                        Wie oben erwähnt, ist das in dieser Karte angezeigte Attribut Gesamthaushalte wobei die Maßeinheit die Gesamtzahl ist. Ursprünglich wurde jeder Landkreisunterteilung eine Gesamthaushaltszahl zugeordnet. Der Wertebereich (Gesamtanzahl) für alle Landkreise wurde dann mit Hilfe der in fünf Datenklassen gruppiert Gleiches Intervall Methode. Diese Methode weist jeder Klasse den gleichen Wertebereich zu. (US Bureau of the Census (2006) American FactFinder Webseite http://factfinder.census.gov/ Hilfe ) Diese mit dem orangefarbenen Farbverlauf dargestellten Klassen oder Stufen ermöglichten eine einfache visuelle Unterscheidung zwischen den Gesamtwohnungszahlen in den verschiedenen Landkreisen. Die Gebiete mit den meisten Wohnungen und die Gebiete mit der geringsten Anzahl von Wohnungen konnten leicht identifiziert werden.

                        Andere Klassifizierungsmethoden, die verwendet werden könnten, um diese Karte zu erstellen, sind die Quantil-Methode, das natürliche Pausenmethode, und der benutzerdefinierte Methode. Das Quantil-Methoded teilt den gesamten Datenbereich gleichmäßig auf die Klassen basierend auf dem Rang auf. Jede Klasse hat die gleiche Datenmenge, aber die Intervalle sind nicht gleich. Da es nur wenige Kreisunterteilungen mit Gesamthaushalten am oberen Ende des Datenbereichs gab, hätte diese Methode viele Unterteilungen in die größte Klasse zusammengefasst. Eine andere Methode, die natürliche Pausenmethode, teilt Daten in natürlichen Gruppierungen, die in einem Datensatz vorhanden sind. Diese Methode hätte praktisch den gleichen Effekt gehabt wie die Quantil-Methode, da es die meisten Bereiche mit mittlerer und hoher Anzahl zusammengefasst hätte. Eine dritte Methode, die benutzerdefinierte Methode , ermöglicht es einem Benutzer, die Daten nach eigenem Ermessen aufzuteilen. (U.S. Bureau of the Census (2006) American FactFinder Webseite http://factfinder.census.gov/ Hilfe ) Diese Methode wäre ausreichend gewesen, aber höchstwahrscheinlich mit den gleichen Ergebnissen wie die gleiche Intervallmethode.

                        Die beiden räumlichen Grenzdatensätze, die zum Erstellen dieser Karte verwendet wurden, waren Bezirk und Bezirksunterteilung. Das Landkreis (graue Umrandung) Grenzen stellen die größte administrative/politische Einheit für jeden US-Bundesstaat dar. Das Bezirksunterteilungen (grüne Umrisse) getrennte Städte, Gemeinden, Städte und Gemeinden. Die Art von Bezirksunterteilung Grenzen werden von Staat zu Staat variieren. Staaten wie Pennsylvania und New Jersey haben beispielsweise Städte, Bezirke, Städte und Gemeinden, während Bundesstaaten wie Maryland Bezirke, Bezirke und Städte, aber keine Townships haben.

                        Die drei Feature-Datensätze, die zum Erstellen dieser Karte verwendet wurden, waren Hauptstraßen, Straßen, und Bach/Gewässer. Hauptverkehrsstraßen (dunkelschwarze Linien) Zeigen Sie die Position der Bundesland- und Kreisstraßen für die Kartenausdehnung an. Straßen (helle schwarze Linien), die in dieser Zoomstufe nicht angezeigt werden, Zeigen Sie die Position lokaler Straßen für die Kartenausdehnung an. Bach/Wasserkörper (blaue Linien und Polygone) Zeigen Sie die Lage von Seen und Bächen an.

                        Bei dieser Karte handelt es sich um eine Karte mit kleinem Maßstab, was bedeutet, dass die Größe und Details der von der Karte dargestellten Merkmale relativ klein sind. Im Vergleich zu Abbildung 1, wo Bezirke und kleine Straßen recht groß und sichtbar sind, zeigt diese Karte die gesamte Grafschaft von Bucks und es fehlen die Details und die Merkmalsgröße der Karte mit größerem Maßstab. (DiBiase 2006) Der proportionale Kartenmaßstab, ausgedrückt durch einen repräsentativen Bruchteil für diese Karte, beträgt 1:768.350 oder 1 Zoll = 12,13 Meilen.

                        Abbildung 2 Interpretation: Der allgemeine Trend im Nordosten der Vereinigten Staaten besteht darin, dass eine große Anzahl von Personen außerhalb der Stadtgrenzen in den umliegenden Vororten lebt. Abbildung 2 zeigt, dass derselbe Trend für die Region Bucks County existiert. Es ist offensichtlich, dass sich die meisten Haushalte in den südlichen Regionen des Landkreises (am nächsten zur Stadt) befinden. Je weiter man sich von der Stadt Philadelphia entfernt, desto mehr sinkt die Zahl der Haushalte. Es ist offensichtlich, dass es keine großen Ausnahmen von dieser Regel gibt, was angesichts des gestiegenen Wunsches nach einem ländlichen Lebensstil in Kombination mit einem städtischen Einkommen etwas überraschend ist.

                        Es ist offensichtlich, dass die zentralen und nördlichen Regionen des Landkreises im Vergleich zu den südlichen Regionen eine relativ geringe Dichte aufweisen. Obwohl dies in hohem Maße auf die Nähe zu Städten und städtischen Gebieten zurückzuführen ist, kann ein anderer Faktor vorhanden sein, der auf der Karte nicht angezeigt wird. Auf lokaler und vielleicht regionaler Ebene verbieten viele Townships eine umfassende Entwicklung. Der Wunsch, in diesen Regionen mit geringer Dichte zu leben, ist groß, aber der Drang nach Freiraum hat die Entwicklung vieler dieser Gebiete eingeschränkt.

                        Abbildung 3:Prozent der Haushalte mit einer Person

                        (U.S. Bureau of the Census (2006))

                        Abbildung 3: Die obige thematische Karte zeigt Prozent der Haushalte mit einer Person pro Landkreisunterteilung für Bucks County. Diese Karte wurde erstellt, um einen Vergleich mit der Gesamthaushalt Karte in Abbildung 3. Die Hauptfrage lautete: Ist die Verteilung der Einpersonenhaushalte direkt proportional zur Gesamtzahl der Haushalte?

                        Das in dieser Karte angezeigte Attribut ist Prozent der Haushalte mit einer Person wobei die Einheiten der Prozentsatz (Rate) der Haushalte mit einer Person sind. Wie die Karte in Abbildung 2 wurde dieser Wertebereich in fünf Datenklassen unter Verwendung der Gleiches Intervall Klassifikationsschema. Diese Methode wurde verwendet, um mehrere verschiedene Ebenen für Ein-Personen-Häuser in den Landkreisen zu erstellen. Diese mit dem orangefarbenen Farbverlauf dargestellten Stufen oder Klassen ermöglichen eine einfache visuelle Unterscheidung der Gebiete mit höheren Anteilen an Ein-Personen-Haushalten. Die beiden verwendeten räumlichen Grenzdatensätze und die vier verwendeten Feature-Datensätze waren die gleichen wie in Abbildung 2. Diese Karte ist ebenfalls eine Karte mit kleinem Maßstab mit einem Kartenmaßstab von 1:768.350 oder 1 Zoll = 12,13 Meilen.

                        Abbildung 3 Interpretation: Obwohl es typisch sein mag, dass städtische Gebiete tendenziell mehr Ein-Personen-Haushalte aufweisen, ist es überraschend, dass in den meisten Gebieten des Landkreises die Raten gleich sind. Faktoren wie Immobilieninvestitionsinteressen und höheres durchschnittliches Heiratsalter können bei diesem Trend eine Rolle spielen. Dieser Prozentsatz der Einpersonenhaushalte scheint nicht wie erwartet von der Gesamtzahl der Wohneinheiten oder dem Standort abhängig zu sein. Tatsächlich ist dieser Prozentsatz landesweit ziemlich konstant, wobei kein bestimmter Bereich einen höheren Prozentsatz hat als ein anderer. Es wäre interessant zu sehen, wie sich diese Zahlen bundesweit vergleichen würden.

                        Quellen US Bureau of the Census (2006) American FactFinder. http://factfinder.census.gov/ Aufgerufen am 15. Februar 2005.

                        US Bureau of the Census (2006) American FactFinder. http://factfinder.census.gov/ Hilfe Aufgerufen am 15. Februar 2005.

                        DiBiase, David (2006) GEOG 482 - Die Natur geographischer Informationen (Winter 2006) . Lektion 2: Skalen und Transformationen, Teil I, Abschnitt B. Der Weltcampus der Pennsylvania State University. Zugegriffen. 15. Februar 2006.

                        DiBiase, David (2006) GEOG 482 - Die Natur geographischer Informationen (Winter 2006) . Lektion 4: GEOCODING, TOPOLOGIE UND TIGER, Teil I, Abschnitt A. Der Weltcampus der Pennsylvania State University. Zugegriffen. 19. Februar 2006.

                        DiBiase, David (2006) GEOG 482 - Die Natur geographischer Informationen (Winter 2006) . Lektion 4: GEOCODING, TOPOLOGIE UND TIGER, Teil II. Der Weltcampus der Pennsylvania State University. Zugegriffen. 20. Februar 2006.


                        GIS-Projekte

                        Das Ziel dieses Kurses ist es, die Natur, Eigenschaften und Qualitäten von geografischen Informationen zu studieren.

                        Lektion 1: Daten und Informationen

                        Lektion 2: Skalen und Transformationen

                        Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: georeferenzierte Koordinatensysteme, Kartenprojektionen und Datumsangaben.

                        Lektion 3: Volkszählungsdaten und thematische Karten

                        Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: Referenzkarten, thematische Karten, Choroplethenkarten, Geo- und Attributdaten, Datenklassifizierung, Kartenmaßstab und -genauigkeit.

                        Lektion 4: Geokodierung, Topologie und TIGER

                        Lektion 5: Landvermessungen und GPS

                        Das Projekt umfasste die Erstellung eines anschaulichen Berichts, der das Verständnis der folgenden Konzepte zeigt: Eigenschaften, Technologie und Institutionen von geografischen Daten, Verfahren zur Erzeugung geografischer Daten und Verwendungsmöglichkeiten geografischer Daten.

                        Lektion 6: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil I

                        Lektion 7: Nationale Geodateninfrastruktur, Teil II

                        Lektion 8: Fernerfasste Bilddaten

                        Lektion 9: Geografische Daten integrieren

                        Das Ziel dieses Kurses war die Erstellung einer digitalen geografischen Datenbank, einschließlich der Georeferenzierung gescannter Basiskarten, der Digitalisierung von Vektormerkmalen, der Eingabe von Attributdaten und der Zusammenstellung von Metadaten.

                        Lektion 1: Dateneingabe: Grundlagen der Digitalisierung, Linien-Features digitalisieren, Polygon-Features digitalisieren, XY-Koordinaten von Punkt-Features aus einer Textdatei importieren, Punkt-Features digitalisieren.

                        Lektion 2: Datenkorrektur und -integration: Fehler korrigieren, Datensätze anhängen.

                        Lektion 3: Georeferenzierung von Rasterbildern: affine Transformation, explizite XY-Koordinaten von Passpunkten, Polynomtransformation zweiter Ordnung, RMS Error.

                        Lektion 4: GIS entwerfen/erstellen: Feldattribute, Datenmodellierung, Normalisierung, SQL-Abfragen, Feldspezifikationen.

                        Lektion 5: GIS entwerfen/erstellen: Genauigkeit (sowohl räumlich als auch attributiv), Währung, Koordinatensystem, Nutzungsbeschränkungen und andere.

                        Lektion 6: GIS entwerfen/erstellen: Join-Lookup-Tabellen, codierte Domänen, räumliche Joins, thematische Karten.

                        Das Abschlussprojekt umfasste eine Gruppenzusammenarbeit für eine Vertragsvorlage an die Albemarle Charlottesville Historical Society zur Erstellung einer GIS-Datenbank und von Layern aus historischen Sanborn-Karten der Stadt Charlottesville, Virginia, die die folgenden GIS-Anwendungen implementieren würden:

                            • Studien zur Landnutzungsänderung : Erstellen von Schichten, die den Stadtplan in Dekadenintervallen von 1920 bis heute zeigen.
                            • Geokodierung:Erstellen eines Straßenmittellinien-Layers, der mit einem Geokodierungsdienst zum Auffinden von Adressen funktioniert.
                            • Stadtvisualisierung : Erstellung von 3-D-Ansichten der Stadt in Dekaden-Intervallen von 1920 bis heute zur Visualisierung von Entwicklungsmustern.

                            Das Ziel dieses Kurses ist es, die vielen verfügbaren Arten von Kartenprojektionen zu erkunden, um zu unterscheiden, welche für eine Karten- oder Analysesituation besser geeignet ist.

                            Lektion 1: Datumstransformationen

                            Lektion 2: Kartenprojektionen

                            Lektion 3: Netzsysteme

                            Die Lektion umfasste die Auswahl geeigneter Datumsangaben und Kartenprojektionen fiktiver, zeitgenössischer Kartensituationen.

                            Das Ziel dieses Kurses besteht darin, Experten für Geoinformatik und -technologie in das Schreiben von Skripten, die Automatisierung ihrer Arbeit und das Erlernen der Python-Skriptsprache für den Zugriff auf Geoverarbeitungswerkzeuge der ArcGIS-Softwareprodukte einzuführen.


                            ArcUser Online

                            Darüber hinaus können Polygon-Features im Shapefile-Format einen oder mehrere Teile enthalten, sodass disjunkte und überlappende Features dargestellt werden können. Beispielsweise kann ein einzelnes Flurstück, das durch eine Straße geteilt wird, alternativ als zwei separate Polygone mit zwei Ringen und zwei Datensätzen in der Attributtabelle oder als ein Polygon mit zwei Teilen und einem Datensatz in der Attributtabelle dargestellt werden. Eine Quelle der Verwirrung für einige Benutzer ist, dass einige ArcView GIS-Befehle zu räumlich disjunkten Multipart-Features führen können.

                            Ein Hauptvorteil von Shapefiles besteht darin, dass diese einfache Dateistruktur schneller gezeichnet wird als ein Coverage. Dies könnte der Grund sein, warum die Shapefile-Datenstruktur für ArcView GIS entwickelt wurde, ein Softwareprogramm, das ursprünglich eher für die Datenansicht als für die Analyse entwickelt wurde. Darüber hinaus können Shapefiles einfach kopiert werden und müssen nicht wie Dateien im .e00-Format importiert oder exportiert werden. Die Shapefile-Spezifikation ist leicht verfügbar und wird von einer Reihe anderer Softwarepakete unterstützt. Diese Gründe haben dazu beigetragen, dass das Shapefile zu einem führenden GIS-Datentransferstandard wurde. Diese Vorteile erklären jedoch das Wiederaufleben einer nichttopologischen Datenstruktur nicht vollständig.

                            Topologische Digitalisierung und Bearbeitung

                            Einer der Hauptgründe für die Entwicklung der Topologie war die Bereitstellung einer strengen, automatisierten Methode zum Bereinigen von Dateneingabefehlern und zum Verifizieren von Daten. Das typische Digitalisierungsverfahren besteht darin, alle Linien zu digitalisieren, Topologie aufzubauen und Polygone zu beschriften und dann Splitter, Dangles sowie Unter- und Überschwinger zu bereinigen und die Topologie erneut aufzubauen, wobei die Reinigungs- und Aufbauphasen so oft wie nötig wiederholt werden.

                            Was wäre, wenn der Prozess nicht mit dem Wirrwarr von „kartografischen Spaghetti“ beginnen würde? Indem man die Digitalisierung aus einer merkmalszentrierten Perspektive angeht und eine planare Topologie durchsetzt, wenn jede Merkmalsgrenze digitalisiert und beschriftet wird, würden Splitterpolygone, baumelnde Knoten, fehlende Beschriftungen und mehrfach beschriftete Features eliminiert werden. Um fair zu sein, Computerhardware war nicht immer leistungsfähig genug, um einen merkmalszentrierten Digitalisierungsansatz zu unterstützen, der eine fliegende Berechnung geometrischer Schnittpunkte erfordert (obwohl ein WYSIWYG-Digitalisierungsansatz bereits 1987 entwickelt wurde!).

                            Die heutigen Computer sind leistungsstark genug, um die funktionsorientierte Digitalisierung für die meisten GIS-Benutzer zu unterstützen. ArcView GIS unterstützt eine solche Feature-zentrierte Digitalisierung mit den Werkzeugen "Polygon anhängen", "Polygon teilen" und "Linie teilen". Mit diesen Werkzeugen können Benutzer ein Polygon (oder eine Linie) neben einem vorhandenen Polygon hinzufügen und die Grenzen perfekt anpassen. ArcView GIS unterstützt auch die topologische Bearbeitung von gemeinsamen Grenzen oder Knoten durch die Manipulation von Scheitelpunkten.

                            Dateigrößen sind kein Problem mehr

                            Ein zweiter oft zitierter Vorteil topologischer Datenstrukturen sind kleinere Dateigrößen, da gemeinsame Scheitelpunkte benachbarter Polygone nicht zweimal gespeichert werden. Theoretisch sollten diese Dateien bis zu halb so groß sein wie nichttopologische Dateien. In der Praxis sind Shapefiles jedoch selten doppelt so groß wie die gleichen Daten, die in Coverages gespeichert sind, teilweise weil Coverages zusätzliche Dateien zum Speichern der topologischen Informationen erfordern. Attributtabellen haben häufig einen großen Anteil an der Gesamtdateigröße, haben jedoch dieselbe Größe, unabhängig davon, wie die Feature-Geometrie gespeichert wird. Obwohl die Speicherung in der Vergangenheit oft ein wichtiger Aspekt war, bedeuten die derzeit niedrigen Kosten für die Speicherung, dass der Speicherplatz für die meisten GIS-Benutzer keine Einschränkung darstellt.

                            Benachbarte Funktionen finden

                            Das vielleicht am weitesten verbreitete Missverständnis bei Shapefiles besteht darin, dass benachbarte Features nicht gefunden werden können, da die Topologie nicht explizit gespeichert wird. Benachbarte Features können jedoch leicht gefunden werden, indem Zielpolygone mit anderen Polygonen in derselben Karte geschnitten und die Schnittpunkte von Polygonen identifiziert werden, die Grenzen berühren oder sich überlappen. Die geometrischen Schnittpunkte benachbarter Features werden im laufenden Betrieb berechnet, indem die Scheitelpunkte benachbarter Features verglichen werden, anstatt benachbarte Features in einer Tabelle nachzuschlagen.

                            Um beispielsweise alle benachbarten Flurstücke eines Flurstücks zu finden, wählen Sie das Flurstück aus, wählen Sie Thema > Nach Thema auswählen aus dem Menü Ansicht und wählen Sie "Schnitt" aus dem Dropdown-Feld und klicken Sie auf Neues Set, um alle unmittelbar angrenzenden Flurstücke auszuwählen zum ursprünglich ausgewählten Paket. Komplexere Nachbarschaftsanalysen können durchgeführt werden, indem die Auswahl nach Themen mit einer Abfrage nach bestimmten Attributen kombiniert wird, wie z. Während einige der komplexeren Nachbarschaften, die eine Richtung beinhalten (z. B. das Auffinden der angrenzenden Flurstücke östlich einer bestimmten Straße), ohne gespeicherte Topologie viel schwieriger zu erreichen sind, sind diese Analysen weder häufig noch ein Make-it-or- Break-it-Anforderung für typische Benutzer.

                            Berechnen von Adjazenzlisten

                            Obwohl analytische Operationen, die Nachbarschaftsinformationen erfordern, in ArcView GIS über die Schnittstelle ausgeführt werden können, erfordern viele Leistungsanforderungen das Erstellen einer Tabelle zum Speichern von Nachbarschaftsinformationen. Zwei hier beschriebene Algorithmen zum Erstellen von Listen benachbarter Features könnten in ein Avenue-Skript integriert werden. Obwohl die Darstellung topologischer räumlicher Beziehungen traditionell auf genau benachbarte Nachbarn beschränkt war, kann diese Beschränkung gelockert werden, um benachbarte Features zu finden. Der Begriff der Nachbarschaft kann erweitert werden, um Merkmale einzuschließen, die sich innerhalb einer gewissen Entfernung (D) befinden, anstatt genau benachbart (D = 0). Ein Vorteil der Berechnung von Adjazenzlisten besteht darin, dass die Adjazenz in Bezug auf die räumliche Genauigkeit der Koordinaten definiert werden kann, wodurch die Analyse weniger empfindlich auf Splitterpolygone wird. Diese Algorithmen können die Nachbarschaft für Polylinien und Polygone finden. Wenn D > 0 ist, können auch benachbarte Punkte identifiziert werden.

                            Ein Algorithmus erstellt eine Adjazenzliste nach dem sogenannten "Brute-Force"-Ansatz. In diesem einfachen Algorithmus bestimmt er für jedes Merkmalspaar, ob sich diese Merkmale überschneiden und speichert die benachbarten Indexwerte. Die für diesen Algorithmus benötigte Zeit ist proportional zum Quadrat der Anzahl der Merkmale ( N ) oder der Ordnung O ( N 2). Da die Nachbarschaft jedoch eine reflexive räumliche Beziehung ist, kann der Brute-Force-Algorithmus modifiziert werden, um den Index auch für reziproke Merkmale zu speichern. Die für den modifizierten Algorithmus erforderliche Zeit ist proportional zu O( N ( N - 1)/2). Ein zweiter Algorithmus verwendet einen "Teile und Herrsche"-Ansatz, um Merkmale rekursiv in immer kleinere Gruppen zu unterteilen. Auf diese kleineren Gruppen wird der reflexive Brute-Force-Ansatz angewendet. Da die Anzahl der Features in jeder Gruppe kleiner als N ist, wird die Gesamtzahl der Schnittmengentests zwischen zwei Features erheblich reduziert.

                            Überprüfen der Topologie in Shapefiles

                            Ein planar erzwungenes Shapefile kann wie oben beschrieben erstellt oder aus einem Coverage abgeleitet werden. Wenn jedoch nichttopologische Bearbeitungsmethoden verwendet werden, kann ein Shapefile während der Bearbeitung seine planare Topologie verlieren. Mit Hilfe einiger Avenue-Skripte kann eine planare Topologie für Shapefiles erzwungen werden. Die Logik des Algorithmus wird hier beschrieben und die Skripte können von ArcUser Online oder der Website des Autors heruntergeladen werden.

                            Der erste Schritt beim Erzwingen einer planaren Topologie in einem Shapefile besteht darin, verdrehte oder sich selbst schneidende Polygonringe zu entfernen und sicherzustellen, dass sich das "Innere" des Polygons auf der richtigen Seite der Polygongrenze befindet. Als nächstes werden Lücken identifiziert, indem ein Rechteck erstellt wird, das alle interessierenden Polygone umfasst und als Hintergrund dient. Die Polygone werden von dem Rechteck abgezogen, das alle Polygone enthält. Die restlichen Bereiche sind Lücken. Ein Lückenpolygon wird entfernt, indem es mit einem angrenzenden Polygon zusammengeführt oder zu einem legitimen Polygon gemacht wird. Überlappungen werden gefunden, indem jedes Polygon mit allen anderen Polygonen geschnitten wird. Wenn ein Schnittpunkt gefunden wird, wird das Polygon erstellt, das die Überlappung darstellt. Überlappungen können entfernt werden, indem der Überlappungsbereich aus einem der beteiligten Polygone gelöscht wird. Nachdem die Grenzen geändert wurden, sollten die Fläche und der Umfang jedes Polygons neu berechnet werden.

                            Der Standardbegriff der Topologie in GIS konzentriert sich auf die explizite Darstellung benachbarter räumlicher Beziehungen und beinhaltet die ebene Durchsetzung geographischer Merkmale. Obwohl Shapefiles räumliche Beziehungen nicht explizit speichern, können sie der planaren Durchsetzung entsprechen. Wenn während der Kartenerstellung oder -bearbeitung die planare Durchsetzung verletzt wird, können statistische Summationen, die raumfüllende Polygone annehmen, ungenau sein.

                            Obwohl dies für viele Benutzer eine Ketzerei sein mag, bietet die Verwendung von Shapefiles Vorteile, die planare Annahmen verletzen (d. h. Shapefiles, die Überlappungen und/oder Lücken aufweisen). Viele nützliche Analysen erfordern keine Daten mit einer präzisen planaren Topologie, aber diese Analysen werden nie durchgeführt, da davon ausgegangen wird, dass die Basisdaten eine Topologie aufweisen müssen. Stadt- und Landkreisverwaltungen finden es beispielsweise äußerst zeitaufwändig und schwierig, Parzellenabdeckungen zu erstellen, da Parzellengrenzenbeschreibungen selten sauber mit angrenzenden Parzellen übereinstimmen. Die Beilegung von Grenzstreitigkeiten ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess, der oft mit komplizierten Rechtsfragen behaftet ist. Eine Standardabfrage von Parzellendaten, die mit einigermaßen übereinstimmenden Grenzen (d. h. Submeter-Genauigkeit) durchgeführt wird, kann jedoch verwendet werden, um Grundbesitzer innerhalb einer bestimmten Entfernung von einem bestimmten Standort zu Benachrichtigungszwecken zu finden.

                            Obwohl die Vorteile, die topologischen Datenstrukturen zuvor zugeschrieben wurden, weniger klar geworden sind, zum großen Teil aufgrund von Verbesserungen der Computerleistung, müssen GIS-Benutzer die Datenstrukturen unter dem Strich angemessen verstehen und sie angemessen verwenden.

                            Weitere Informationen finden Sie auf der Website des Autors unter www.ndis.nrel.colostate.edu/davet.

                            David Theobald ist Wissenschaftler am Natural Resource Ecology Lab der Colorado State University und Autor des Buches GIS Concepts and ArcView Methods, das im GIS Store erhältlich ist.