Mehr

Punktinterpolation in der Route


Ich habe einen Satz GPS-Koordinaten mit X,Y und Kurs. Ich muss zusätzliche Punkte basierend auf dem Verlauf jedes Punktes interpolieren. Es wäre ein einfacher Linienschnitt basierend auf Linien, die mit den 2 Standorten und dem Kurs gezeichnet wurden.

BEARBEITEN: Lassen Sie mich das klarstellen ... ich habe eine Reihe von GPS-Logging-Punkten, jeder mit Lat / Long, Kurs und Geschwindigkeit. Ich muss einen zusätzlichen Punkt zwischen jedem bekannten Standort basierend auf den 2 bekannten Punkten und deren Richtung interpolieren. Eine Art Totenaufklärung, aber im Nachhinein. Es wird eine lineare Interpolation sein… hier ist ein Bild von besagtem Problem 1…


Dies kann entweder mit der Haversine- oder Vincenty-Formel gelöst werden. Bitte lesen Sie meine Antwort hier: So erstellen Sie einen Punkt entlang einer Linie mit einer bestimmten Entfernung


Hast du GPSBabel ausprobiert? http://werc.engr.uaf.edu/~ken/doc/gpsbabel/htmldoc-1.3.5/filter_interpolate.html

gpsbabel -i gpx -f track.gpx -x interpolieren,time=10 -o gpx -F newtrack.gpx gpsbabel -i gpx -f track.gpx -x interpolieren,distanz=1k -o gpx -F newtrack.gpx

Multi-Scale-Visualisierung für GIS-Straßenmerkmale in mobilen Anwendungssystemen

Multiskalenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Routenplanung und dem Straßenführungsbetrieb in einem mobilen Anwendungssystem. Die beiden bestehenden Ansätze, die für die allgemeine räumliche Visualisierung verwendet werden, weisen ihre eigenen Vor- und Nachteile auf. Um in diesem Zusammenhang diese Straßendarstellungen mit unterschiedlichen Detaillierungsebenen in einer sukzessiven und glatten Transformationsreihenfolge anzuzeigen, widmet sich dieser Artikel einem kombinierten Ansatz, der auch als "Objektinterpolation" bezeichnet wird, bei dem einige Feature-Classes als Detaillierungsebene ( LoD) in einer mehrskaligen Datenbank, während andere in Echtzeit aus dem Basisdatensatz generiert werden. Das Interpolationsprinzip, der Gesamtrahmen und der technische Ablauf werden vorgestellt. Dann wird die Objektinterpolationsfunktion definiert und beschrieben, die die vererbbaren und übertragbaren Eigenschaften quantitativer, struktureller, geometrischer, semantischer, topologischer und attributbezogener Informationen zwischen mehrskaligen Darstellungsobjekten widerspiegelt. Abschließend sei noch ein Fall angeführt, der darauf hinweist, dass das neue Verfahren eine objektive Auswahl der Straßenobjekte im mittleren Maßstab gewährleistet.

  • Datensatz-URL:
      https://doi.org/10.1061/41039(345)145
    • Suchen Sie eine Bibliothek, in der das Dokument verfügbar ist. Bestell-URL: http://worldcat.org/isbn/9780784410394
    • © 2009 Amerikanische Gesellschaft für Bauingenieure.
    • Wang, Yanhui
    • Meng, Hao
    • Zweite internationale Konferenz für Verkehrstechnik
    • Ort: Chengdu, China
    • Datum: 25.07.2009 bis 27.07.2009

    Sprache

    • TRT-Bedingungen:Luftverschmutzung Ausfallstraßen Berechnung Konferenzen Datenbanken Umweltverträglichkeitsanalyse Geografische Informationssysteme Mathematische Modelle Stickoxide Lärm Verkehr Städtische Gebiete
    • Geografische Begriffe:Vereinigtes Königreich
    • ITRD-Bedingungen:2452 : Luftverschmutzung 6464 : Berechnung 8525 : Konferenz 8614 : Datenbank 8605 : Geografisches Informationssystem 2436 : Auswirkungsstudie (Umwelt) 2748 : Hauptstraße 6473 : Mathematisches Modell 7128 : Stickstoff 2492 : Lärm 7372 : Oxid 755 : Verkehr 8119 : Vereinigtes Königreich 313 : Stadtgebiet
    • Themenbereiche: Umwelt Autobahnbetrieb und Verkehrsmanagement

    GIS-Einführung von David J. Buckey

    Nachbarschaftsoperationen bewerten die Eigenschaften eines Gebiets, das einen bestimmten Standort umgibt. Praktisch jede GIS-Software bietet eine Form der Nachbarschaftsanalyse. Es gibt eine Reihe verschiedener Nachbarschaftsfunktionen. Die Analyse topographischer Merkmale, z.B. das Relief der Landschaft, wird normalerweise als Nachbarschaftsbetrieb kategorisiert. Dabei handelt es sich um eine Vielzahl von Punktinterpolation Techniken wie Neigungs- und Aspektberechnungen, Konturgenerierung und Thiessen-Polygone. Interpolation ist definiert als das Verfahren zur Vorhersage unbekannter Werte unter Verwendung bekannter Werte benachbarter Orte. Die Interpolation wird am häufigsten bei punktbasierten Höhendaten verwendet.

    Dieses Beispiel veranschaulicht eine kontinuierliche Oberfläche, die durch Interpolieren von Beispieldatenpunkten erstellt wurde.

    Höhendaten haben normalerweise die Form von unregelmäßigen oder regelmäßig beabstandeten Punkten. Unregelmäßig Raumpunkte werden in einem Triangular Irregular Network (ZINN). Ein TIN ist ein vektortopologisches Netzwerk aus dreieckigen Facetten, das durch Verbinden der unregelmäßigen Punkte mit geraden Liniensegmenten erzeugt wird. Die TIN-Struktur wird verwendet, wenn unregelmäßige Daten verfügbar sind, hauptsächlich in vektorbasierten Systemen. TIN ist ein Vektordatenmodell für 3D-Daten.

    Eine Alternative zum Speichern von Höhendaten ist das reguläre digitale Höhenmodell (DEM). Der Begriff DEM bezieht sich normalerweise auf ein Raster von regelmäßigen Raumhöhenpunkten. Diese Punkte werden normalerweise mit einem Rasterdatenmodell gespeichert. Die meisten GIS-Softwareangebote bieten dreidimensionale Analysefunktionen in einem separaten Modul der Software. Auch hier unterscheiden sie sich hinsichtlich ihrer Funktionalität und des Integrationsgrades zwischen dem 3D-Modul und den anderen typischeren Analysefunktionen erheblich.

    Die gängigste Nachbarschaftsfunktion ist ohne Zweifel Pufferung. Beim Puffern können Distanzpuffer um ausgewählte Features herum erstellt werden, seien es Punkte, Linien oder Flächen. Puffer werden als Polygone erstellt, da sie einen Bereich um ein Feature darstellen. Pufferung wird auch als bezeichnet Gang oder Zonengenerierung mit dem Rasterdatenmodell. Üblicherweise werden die Ergebnisse eines Pufferungsprozesses in einer topologischen Überlagerung mit einer anderen Datenschicht verwendet. Um beispielsweise das Holzvolumen innerhalb eines ausgewählten Abstands einer Schnittlinie zu bestimmen, würde der Benutzer zuerst die Schnittliniendatenschicht zwischenspeichern. Sie würden dann die resultierende Pufferdatenschicht, ein Pufferpolygon, mit der Waldbedeckungsdatenschicht in Clipping-Weise überlagern. Dies würde zu einer neuen Datenschicht führen, die nur die Waldbedeckung innerhalb der Pufferzone enthält. Da alle Attribute in den topologischen Überlagerungs- und Pufferprozessen beibehalten werden, könnte dann eine Karte oder ein Bericht generiert werden.

    Pufferung wird normalerweise bei Punkt- oder linearen Features verwendet. Die Generierung von Puffern für ausgewählte Features basiert häufig auf einer Entfernung von diesem Feature oder auf einem bestimmten Attribut dieses Features. Einige Merkmale können beispielsweise aufgrund spezifischer Eigenschaften einen größeren Einflussbereich haben, z. eine Hauptautobahn hätte im Allgemeinen einen größeren Einfluss als eine Schotterstraße. Dementsprechend können Puffer unterschiedlicher Größe für Features innerhalb einer Datenschicht basierend auf ausgewählten Attributwerten oder Feature-Typen generiert werden.

    Konnektivitätsanalyse

    Das Unterscheidungsmerkmal von Konnektivitätsoperationen besteht darin, dass sie Funktionen verwenden, die Werte über einen durchquerten Bereich akkumulieren. Dazu gehört meist die Analyse von Flächen und Netzwerken. Zu den Konnektivitätsfunktionen gehören Näherungsanalyse, Netzwerkanalyse, Spread-Funktionen und dreidimensionale Oberflächenanalysen wie Sichtweite und Perspektivische Betrachtung. Diese Kategorie von Analysetechniken ist in kommerzieller GIS-Software am wenigsten entwickelt. Folglich gibt es zwischen den GIS-Softwareangeboten oft große Unterschiede in der angebotenen Funktionalität. Rasterbasierte Systeme bieten oft die ausgefeilteren Oberflächenanalysefähigkeiten, während vektorbasierte Systeme dazu neigen, sich auf lineare Netzwerkanalysefähigkeiten zu konzentrieren. Dies scheint sich jedoch zu ändern, da die GIS-Software immer ausgefeilter wird und multidisziplinäre Anwendungen eine umfassendere und integrierte Funktionalität erfordern. Einige GIS-Angebote bieten sowohl Vektor- als auch Rasteranalysefunktionen. Nur in diesen Systemen wird man eine ganze Reihe von Konnektivitätsanalysetechniken finanzieren.

    Näherungsanalyse Techniken befassen sich hauptsächlich mit der Nähe eines Merkmals zu einem anderen. In der Regel Nähe ist definiert als die Fähigkeit, ein Feature zu identifizieren, das sich in der Nähe eines anderen Features befindet, basierend auf Standort, Attributwert oder einer bestimmten Entfernung. Ein einfaches Beispiel ist die Identifizierung aller Waldbestände, die sich innerhalb von 100 Metern von einer Schotterstraße befinden, aber nicht unbedingt daran angrenzen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Nachbarschaftspufferung oft als eine Fähigkeit zur Näherungsanalyse kategorisiert wird. Abhängig vom jeweiligen GIS-Softwarepaket, dem verwendeten Datenmodell und der Betriebsarchitektur der Software kann es schwierig sein, Näherungsanalyse und Pufferung zu unterscheiden.

    Die Näherungsanalyse wird häufig in städtischen Anwendungen verwendet, um Einflussbereiche und Eigentumsfragen zu berücksichtigen. Die Nähe zu Straßen und technischer Infrastruktur ist in der Regel für die Entwicklungsplanung, Steuerberechnungen und die Abrechnung von Versorgungsunternehmen wichtig.

    Die Identifizierung von Nachbarschaft ist eine weitere Näherungsanalysefunktion. Nachbarschaft ist definiert als die Fähigkeit, jedes Merkmal mit bestimmten Attributen zu identifizieren, das eine Nachbarschaft mit anderen ausgewählten Merkmalen mit bestimmten Attributen aufweist. Ein typisches Beispiel ist die Fähigkeit, alle Waldbestände eines bestimmten Typs zu identifizieren, z.B. Art, neben einer Schotterstraße.

    Netzwerkanalyse ist ein weit verbreitetes Analyseverfahren. Netzwerkanalysetechniken können durch ihre Verwendung von Feature-Netzwerke. Feature-Netzwerke bestehen fast ausschließlich aus linearen Features. Hydrographische Hierarchien und Verkehrsnetze sind Paradebeispiele. Zwei beispielhafte Netzwerkanalysetechniken sind die Zuordnung von Werten zu ausgewählten Merkmalen innerhalb des Netzwerks, um Kapazitätszonen zu bestimmen, und die Bestimmung von kürzester Weg zwischen verbundenen Punkten oder Knoten innerhalb des Netzwerks basierend auf Attributwerten. Dies wird oft als bezeichnet Routenoptimierung. Attributwerte können so einfach wie ein minimaler Abstand sein oder komplexer sein, wobei ein Modell mit mehreren Attributen verwendet wird, die Durchflussrate, Impedanz und Kosten definieren.

    Dreidimensionale Analyse beinhaltet eine Reihe unterschiedlicher Fähigkeiten. Am häufigsten wird die Erzeugung von perspektivischen Flächen verwendet. Perspektivische Oberflächen werden normalerweise durch ein Drahtgitterdiagramm dargestellt, das Profile der Landschaft widerspiegelt, z.B. alle 100 Meter. Diese zusammen betrachteten Profile bieten mit der Entfernung verdeckter Linien eine dreidimensionale Ansicht. Wie bereits erwähnt, bieten die meisten GIS-Softwarepakete 3D-Funktionen in einem separaten Modul. Normalerweise stehen mehrere andere Funktionen zur Verfügung.

    Dazu gehören folgende Funktionen:

    benutzerdefinierbar vertikale Übertreibung, Betrachtungsazimut, und Höhenwinkel
    Identifizierung von Sichtschuppen, z.B. gesehene versus unsichtbare Bereiche
    das drapieren von Funktionen, z.B. Punkt, Linien und schattierte Polygone auf die perspektivische Oberfläche
    Generierung von schattierten Reliefmodellen zur Simulation der Beleuchtung
    Erzeugung von Querschnittsprofilen
    Darstellung der Symbologie auf der 3D-Oberfläche und
    Perspektivische Sichtlinienansichten aus benutzerdefinierten Blickwinkeln.

    Obwohl die primitiven analytischen Funktionen vorgestellt wurden, sollte sich der Leser bewusst sein, dass es eine breite Palette von spezifischeren und detaillierteren Fähigkeiten gibt.

    Das übergeordnete Thema aller GIS-Software ist, dass die analytischen Funktionen vollständig in die DBMS-Komponente integriert sind. Diese Integration bildet die notwendige Grundlage für alle Analysetechniken.


    Projekt 6: Interpolationsmethoden

    Diese und nächste Woche arbeiten wir an Daten aus Central Pennsylvania, wo sich der Campus des University Park der Penn State befindet. Diese Woche arbeiten wir mit Höhendaten, die die komplexe Topographie der Region zeigen. Nächste Woche werden wir sehen, wie sich diese alte Topographie auf das heutige Problem auswirkt, den besten Standort für ein neues Gymnasium zu bestimmen.

    Ziel des Projekts dieser Woche ist es, Ihnen praktische Erfahrungen mit Interpolationsverfahren zu vermitteln, damit Sie ein Gefühl für die Eigenschaften der mit unterschiedlichen Verfahren hergestellten Oberflächen entwickeln können.

    Um den pädagogischen Wert dieses Projekts zu erhöhen, werden wir eher unrealistisch arbeiten, da Sie zu jeder Zeit die richtige interpolierte Oberfläche kennen, nämlich die Höhenwerte für diesen Teil des zentralen Pennsylvania. Dies bedeutet, dass es möglich ist, die von Ihnen erstellten interpolierten Oberflächen mit der "richtigen" Antwort zu vergleichen und zu verstehen, wie einige Methoden nützlichere Ergebnisse liefern als andere. In realen Anwendungen können Sie sich auf diese Weise nicht den Luxus leisten, die „richtige Antwort“ zu kennen, aber es ist eine nützliche Möglichkeit, die Eigenschaften verschiedener Interpolationsmethoden kennenzulernen.

    Insbesondere werden wir untersuchen, wie die Möglichkeit, mithilfe des Semivariogramms Informationen über die räumliche Struktur eines Satzes von Kontrollpunkten in das Kriging zu integrieren, die Genauigkeit der durch die Interpolation erzeugten Schätzungen erheblich verbessern kann.

    Hinweis: Um Ihre Lernerfahrung weiter zu verbessern, möchte ich Sie diese Woche besonders ermutigen, zum Diskussionsforum des Projekts beizutragen. Es gibt viele Optionen in den Einstellungen, die Sie für jede beliebige Interpolationsmethode verwenden können, und es gibt viel zu lernen, wenn Sie andere fragen, was sie getan haben, Optionen für andere zum Ausprobieren vorschlagen und allgemein Ideen darüber austauschen, was vor sich geht. Ich werde zur Diskussion beitragen, wenn es angemessen erscheint. Denken Sie daran, dass ein Teil der Note für diesen Kurs auf der Teilnahme basiert. Wenn Sie also bisher still waren, ist dies eine Einladung, sich zu äußern!

    Projektressourcen

    Die für das Lektion 6-Projekt benötigten Datendateien stehen in Canvas in einer ZIP-Archivdatei zur Verfügung. Wenn Sie Schwierigkeiten beim Herunterladen dieser Datei haben, kontaktieren Sie mich bitte.

    Nachdem Sie die Datei heruntergeladen haben, doppelklicken Sie auf die Datei Geog586_Les6_Project.zip, um WinZip, PKZip, 7-Zip oder ein anderes Dienstprogramm zur Dateikomprimierung zu starten. Folgen Sie den Anweisungen Ihrer Software, um die Datei zu dekomprimieren. Wenn Sie dieses Archiv entpacken, sollten Sie ein File-Geodatabase-Verzeichnis (centralPA_gdb.gdb) und ein ArcGIS Pro-Paket oder ArcMap .mxd erhalten.

    • pacounties - die Grafschaften von Pennsylvania
    • ZentrumCounty - Center County Pennsylvania, Heimat des Penn State
    • pa_topo - ein DEM mit einer Auflösung von 500 Metern, das Höhen in Pennsylvania zeigt
    • Hauptstraßen - Hauptrouten in Center County
    • localRoads - lokale Straßen, die es Ihnen ermöglichen, die wichtigsten Siedlungen in Center County zu sehen, insbesondere das State College im Süden und Bellefonte, die Kreisstadt, im Zentrum des Countys
    • allSpotHeights - Dies ist eine Punktschicht aller Punkthöhen, die aus dem landesweiten DEM . abgeleitet sind

    Zusammenfassung der Ergebnisse von Projekt 6

    Für Projekt 6 müssen Sie mindestens folgende Elemente einreichen:

    • Erstellen Sie eine interpolierte Karte mit der inversen entfernungsgewichteten Methode. Fügen Sie diese Karte zusammen mit Ihrem Kommentar zu den Vor- und Nachteilen dieser Methode und einer Diskussion darüber, warum Sie die von Ihnen vorgenommenen Einstellungen gewählt haben, in Ihren Bericht ein.
    • Erstellen Sie einen Layer, der den Fehler an jeder Position in der interpolierten Karte anzeigt. Sie können dies als Höhenlinienkarte über den tatsächlichen oder interpolierten Daten darstellen, wenn Sie dies bevorzugen. Fügen Sie diese Karte zusammen mit Ihrem Kommentar, der die räumlichen Fehlermuster in diesem Fall beschreibt, in Ihren Bericht ein.
    • Erstellen Sie zwei Karten mit einfachem Kriging, eine mit einem isotrop Semivariogramm, das andere mit an anisotrop Semivariogramm. Fügen Sie diese zusammen mit Ihrem Kommentar zu dem, was Sie aus diesem Prozess gelernt haben, in Ihren Bericht ein. Wie verbessert ein anisotropes Semivariogramm Ihre Ergebnisse?

    Fragen?

    Bitte verwenden Sie das Forum "Diskussion - Lektion 6", um Erläuterungen zu diesen Konzepten und Ideen zu erhalten. Ich hoffe, dass einige Ihrer Klassenkameraden bei der Beantwortung Ihrer Fragen helfen können, und ich werde dort gegebenenfalls auch weitere Kommentare abgeben.


    Fragen zum Militärpiloten

    Ja. Die Registerkarte Anleitung enthält detaillierte Informationen zur Verwendung von AHAS und zur Bedeutung der Ergebnisse.

    2. Wie kann ein Pilot oder Planer AHAS nutzen?

    Wenn Sie mehr als 24 Stunden vor einem Flug planen, liefert die Tabelle die gleichen Ergebnisse wie die Karte. Die Karte ist eine grafische Anzeige, die es dem Benutzer ermöglicht, verschiedene andere Ebenen hinzuzufügen.

    Wenn Sie einen Flug weniger als 24 Stunden im Voraus planen, bewertet die Tabellenoption das Risiko durch schwebende Vögel und das Risiko durch Zugvögel und zeigt dem Benutzer das höchste Risiko an.

    Bei Verwendung der Tabellenoption in derselben Flugstunde fügt AHAS die neuesten NEXRAD-Daten hinzu. Das Risiko für die aktuelle Stunde wird durch den Vergleich des Zugvogelrisikos, des Segelflugrisikos und der aktuellen NEXRAD-Daten ermittelt. Welches Ergebnis auch immer das höchste ist, ist das Risiko für diese Stunde. Außerdem wird beim Prüfen des Risikos für die aktuelle Stunde ein Trendergebnis angezeigt. Dies zeigt die erwartete Vogelaktivität für die nächste Stunde basierend auf historischen NEXRAD-Daten.


    The North American Breeding Bird Survey, Geographische Informationen auf Routenebene.

    Access_Constraints: Keine Use_Constraints: Keine. Die Anerkennung des U.S. Geological Survey Patuxent Wildlife Research Center in Produkten, die aus diesen Daten abgeleitet werden, wäre wünschenswert. Point_of_Contact: Kontakt_Informationen: Kontakt_Person_Primär: Kontakt_Person: John R. Sauer Kontakt_Organisation: USGS Patuxent Wildlife Research Center Kontakt_Adresse: Adresse_Typ: Postanschrift Adresse: 12100 Beech Forest Road Stadt: Laurel State_or_Province: MD Postal_Code: 20708-4039 Contact_Voice_Mail_Mail_Adresse_Telefon_62 : jrsauer at usgs.gov Native_Data_Set_Environment: UNIX, Sun Workstation Data_Quality_Information: Attribute_Accuracy: Attribute_Accuracy_Report: Vermessungsroutenpfade für die North American Breeding Bird Survey wurden aus Straßenabdeckungen digitalisiert, die aus der TIGER-Datenbank des Census Bureau (https://www.census.gov .) stammen /geo/maps-data/data/tiger-geodatabases.html). Staatsgrenzen und Grenzen von Vogelschutzgebieten auf Karten werden von ESRI-Kartierungsprodukten und Mays abgeleitet, die von Bird Studies Canada (http://www.birdscanada.org/research/gislab/?targetpg=bcr) zur Verfügung gestellt werden. Referenzierte Websites enthalten zusätzliche Metadaten zu geografischen Daten zu Grenzen und Routenpfaden Logical_Consistency_Report: Für Kartenanwendungen wurde Arc/INFO-Software verwendet, um topologische Beziehungen zwischen Features zu erstellen und zu pflegen. Der Arc/INFO-Befehl BUILD wurde ausgeführt, um die topologische Konsistenz des Datensatzes sicherzustellen. Completeness_Report: Karten enthalten Routenpositionsbögen, die die Landmasse für Nordamerika mit Ausnahme von Mexiko und dem nördlichen Teil Kanadas abdecken. Abstammung: Methodik: Methodology_Type: In der vorliegenden Version dieser Website werden keine Vogeldaten zur Verbindung mit der Routenformdatei bereitgestellt. Die Daten können von der Website für Brutvogelerhebungsoperationen (http://www.pwrc.usgs.gov/bbs/) heruntergeladen werden. Empfohlene Analysen von Daten und Zusammenfassungen, die wir aus früheren Analysen bereitgestellt haben, werden hier beschrieben. Diese Analysen bestehen aus einer maßstabsgetreuen Zusammenfassung von Daten einzelner Vermessungsrouten. Die relative Häufigkeit wird mit einfachen Mitteln für jede Art von Routen zwischen verschiedenen Jahren indiziert, wie auf der primären Website beschrieben. Die Trendanalyse der Veränderungen auf den Routen wurde mit Poisson-Regressionsmethoden über alle Jahre durchgeführt, in denen die Routen während des Intervalls 1966 - dem gegenwärtigen Analysejahr untersucht wurden, und Beobachterunterschiede wurden mit Kovariaten berücksichtigt. Für Zusammenfassungen auf Routenebene wurden diese Daten nach Arten zusammengefasst, und die Daten werden den Benutzern als Textdateien bereitgestellt, die mit Arc View-Formdateien verknüpft werden können. Die geographische Glättung für polygonbasierte Karten wird unter Verwendung der inversen Distanzierung von Routendaten durchgeführt. Für diese Analysen wurde ein Fortran-Programm geschrieben, um eine inverse Distanzierung der oben beschriebenen Trends auf Routenebene durchzuführen, und der Mittelpunkt der Polygone wurde als Position des Polygons in der Analyse verwendet. Siehe Sauer, Pendleton und Orsillo (1995) für Details zu diesem Ansatz zur geografischen Glättung von Daten. Diese Daten wurden auch nach Arten zusammengefasst, und die Daten werden den Benutzern als Textdateien zur Verfügung gestellt, die mit Arc View-Formdateien verknüpft werden können. Methodology_Description: ../trendin.html Methode ist in zahlreichen Publikationen dokumentiert. Diese Veröffentlichungen beschreiben die Methoden:

    Sauer, J. R. und S. Droege, Herausgeber. 1990. Erhebungsdesigns und statistische Methoden zur Schätzung von

    Entwicklung der Vogelpopulation. US-Fisch. Wildl. Serv., Biol. Rep. 90(1).

    Geissler, P.H. und J.R. Sauer. 1990. Themen in der Routenregressionsanalyse. S. 54󈛝 in J.R. Sauer und

    S. Droege, Hrsg. Erhebungsdesigns und statistische Methoden zur Schätzung der Vogelpopulation

    Tendenzen. US-Fisch. Wildl. Serv., Biol. Rep. 90(1).

    Sauer, J.R. und P.H. Geissler. 1990. Jährliche Indizes aus Routenregressionsanalysen. Seite 58󈛢 in

    J. R. Sauer und S. Droege, Hrsg. Erhebungsdesigns und statistische Methoden zur Schätzung von

    Entwicklung der Vogelpopulation. US-Fisch. Wildl. Serv., Biol. Rep. 90(1).

    Sauer, J.R., R.J. Barker und P.H. Geißler. 1994. Statistische Aspekte der Modellierung des Bevölkerungswandels

    aus Daten zur Populationsgröße. Seiten 451 � in R. J. Kendall und T. E. Lacher, Jr., Hrsg.,

    Wildtiertoxikologie und Populationsmodellierung: integrierte Studien von Agrarökosystemen,

    Sauer, J. R., Peterjohn, B. G. und Link, W. A. ​​1994. Beobachterunterschiede in den nordamerikanischen

    Brutvogelübersicht. Auk 111:50󈛢.

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer. 1994. Schätzungsgleichungen Schätzungen von Trends. Vogelpopulationen 2:23󈛄.

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer. 1995. Abschätzung empirischer Mischungsverteilungen zusammenfassend

    Analysen. Biometrie 51:810�.

    Sauer, J. R., G. W. Pendleton und S. Orsillo. 1995. Kartierung der Vogelverteilungen aus der Punktzählung

    Umfragen. Seiten 151 � in C. J. Ralph, J. R. Sauer und S. Droege, Hrsg. Vogelbeobachtung

    Populationen nach Punktzahlen, USDA Forest Service, Pacific Southwest Research Station,

    Allgemeiner technischer Bericht PSW‑GTR�.

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer. 1996. Extreme in Ecology: Vermeidung der irreführenden Effekte der Probenahme

    Variation in zusammenfassenden Analysen. Ökologie 77: 1633-1640.

    Kendall, W.L., B.G. Peterjohn und J.R. Sauer. 1996. Erstmalige Beobachtereffekte im Norden

    Amerikanische Brutvogelübersicht. Auk 113:823-829.

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer. 1997. Neue Ansätze zur Analyse von Bevölkerungstrends in

    Land Birds" Ein Kommentar zu statistischen Methoden. Ökologie 78:2632-2634..

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer. 1997. Schätzung von Bevölkerungsverläufen aus Zähldaten.

    Link, W. A. ​​und J. R. Sauer 1998. Schätzung der Bevölkerungsveränderung aus Zähldaten: Anwendung auf die

    Nordamerikanische Brutvogeluntersuchung. Ökologische Anwendungen 8:258�.

    Process_Step: Process_Description: Die Analysen wurden auf einer Sun-Workstation mit FORTRAN-Programmen durchgeführt. Prozessdatum: Verschiedene, 2004.

    Detaillierte_Beschreibung: Entity_Type: Entity_Type_Label: BBS-Routen. Entity_Type_Definition: Routen, die für die Durchführung der Brutvogeluntersuchung verwendet werden. Entity_Type_Definition_Source: USGS Patuxent Wildlife Research Center. Attribut: Attribute_Label: rteno Attribute_Definition: Die Routennummer besteht aus dem 1- oder 2-stelligen State-ID-Code gefolgt von der 3-stelligen Routen-ID.

    ID-Nummer für Staaten und Provinzen: 2 Alabama 3 Alaska 4 Alberta 6 Arizona 7 Arkansas 11 British Columbia 14 Kalifornien 17 Colorado 18 Connecticut 21 Delaware 22 District of Columbia 25 Florida 27 Georgia 33 Idaho 34 Illinois 35 Indiana 36 Iowa 38 Kansas 39 Kentucky 42 Louisiana 43 Nordwest-Territorien 44 Maine 45 Manitoba 46 Maryland 47 Massachusetts 49 Michigan 50 Minnesota 51 Mississippi 52 Missouri 53 Montana 54 Nebraska 55 Nevada 56 New Brunswick 57 Neufundland 58 New Hampshire 59 New Jersey 60 New Mexico 61 New York 63 North Carolina 64 North Dakota 65 Nova Scotia 66 Ohio 67 Oklahoma 68 Ontario 69 Oregon 72 Pennsylvania 75 Prince Edward Island 76 Quebec 77 Rhode Island 79 Saskatchewan 80 South Carolina 81 South Dakota 82 Tennessee 83 Texas 85 Utah 87 Vermont 88 Virginia 89 Washington 90 West Virginia 91 Wisconsin 92 Wyoming 93 Yukon-Territorien

    Attribute_Definition_Source: USGS Patuxent Wildlife Research Center Attribute_Domain_Values: Range_Domain: Range_Domain_Minimum: 2001 Range_Domain_Maximum: 93314 Distribution_Information: Distributor: Contact_Information: Contact_Person_Primary: Contact_Person: John Sauer Contact_Organization: USGS Patuxent Wildlife Research Center Kontakt_Adresse: Adresse: Adresse_Typ: Beech Laurel State_or_Province: MD Postal_Code: 20708-4039 Contact_Voice_Telephone: 301-497-5662 Contact_Electronic_Mail_Address: jrsauer at usgs.gov Distribution_Haftung: Obwohl diese Daten erfolgreich auf einem Computersystem des USGS Patuxent Wildlife Research Center verarbeitet wurden, wird keine Garantie ausdrücklich oder impliziert hinsichtlich der Richtigkeit oder Nützlichkeit der Daten auf einem anderen System oder für allgemeine oder wissenschaftliche Zwecke gemacht wurden, noch stellt die Weitergabe eine solche Garantie dar. Dieser Haftungsausschluss gilt sowohl für die Einzelnutzung der Daten als auch für die aggregierte Nutzung mit anderen Daten. Es wird dringend empfohlen, diese Daten direkt von einem Server des US Geological Survey zu beziehen und nicht indirekt über andere Quellen, die die Daten in irgendeiner Weise verändert haben könnten. Es wird auch dringend empfohlen, dem Inhalt der Metadatendatei, die diesen Daten zugeordnet ist, besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Das U.S. Geological Survey und das USGS Patuxent Wildlife Research Center haften nicht für die unsachgemäße oder falsche Verwendung der hier beschriebenen und (oder) enthaltenen Daten. Standard_Order_Process: Digital_Form: Digital_Transfer_Information: Format_Name: Unbekannt Digital_Transfer_Option: Online_Option: Computer_Contact_Information: Network_Address: Network_Resource_Name: <../bbs2003.html> Gebühren: Für die Online-Option fallen keine Gebühren an. Metadaten_Referenz_Informationen: Metadaten_Datum: 20030425 Metadaten_Kontakt: Kontakt_Informationen: Kontakt_Person_Primär: Kontakt_Person: John Sauer Kontakt_Organisation: USGS Patuxent Wildlife Research Center Kontakt_Adresse: Adresse_Typ: Postanschrift Adresse: 12100 Beech Forest Road Stadt: Laurel State_or_Province: MD Postal_39 Kontakt_-4V 20708_40 -5662 Contact_Electronic_Mail_Address: jrsauer at usgs.gov Metadata_Standard_Name: FGDC Biological Data Profile of the Content Standard for Digital Geospatial Metadata Metadata_Standard_Version: FGDC-STD-001-1998

    Spatial_Data_Organization_Information Horizontal_Coordinate_System_Definition: Planar: Map_Projection: Map_Projection_Name: Konische Albers Equal Area Albers_Conical_Equal_Area: Standard_Parallel: 29.5 Standard_Parallel: 45,5 Longitude_of_Central_Meridian: -96 Latitude_of_Projection_Origin: 23 False_Easting: 0 False_Northing: 0 Planar_Coordinate_Information: Planar_Coordinate_Encoding_Method: Koordinatenpaar Coordinate_Representation: Abscissa_Resolution: 0,016384 Ordinate_Resolution: 0,016384 Planar_Distance_Units: Meter Geodetic_Model: Horizontal_Datum_Name: Nordamerikanisches Datum von 1983 Ellipsoid_Name: Geodätisches Referenzsystem 80 Semi-major_Axis: 6378137 Nenner_of_Flattening_Ratio: 298.257222


    Routensperre

    Routensperren sind eine Funktion in der Konfliktprävention von Straßen und Autobahnen, die es einem Benutzer ermöglicht, andere Benutzer daran zu hindern, eine Route und Ereignisse auf einer Route zu bearbeiten, während die Route bearbeitet wird. Wenn eine Route gesperrt ist, kann nur der Benutzer mit der Sperre die Route und Ereignisse auf der Route in der Version bearbeiten, in der die Sperre erworben wurde. Um eine Sperre für eine Route zu erlangen, muss sich ein Benutzer zuerst mit der Root-Version der Sperre abstimmen. Um eine Sperre für eine Route freizugeben, muss ein Benutzer Änderungen an der Route und Ereignisse auf der Route an die Root-Version der Sperre senden.


    Ein Ereignis, das einen Abschnitt einer Route von einem Start-Maß (oder von einem Maß) zu einem End-Maß (oder zu einem Maß) darstellt.

    Akronym für lineare Referenzierungsmethode, eine Methode zum Definieren von Messungen entlang linearer Merkmale zum Zwecke der linearen Referenzierung. Beispiele für LRMs sind State Mile Point, County Mile Point oder Project Stationing.

    Akronym für lineares Referenzierungssystem, das Verfahren zum Speichern von geografischen Standorten unter Verwendung relativer Positionen entlang eines gemessenen linearen Merkmals. Das von Roads and Highways auf der ArcGIS-Plattform implementierte lineare Referenzierungssystem unterstützt mehrere lineare Referenzierungsmethoden und Ereignismessverhalten.


    Informationsbedarf

    Ein Katastrophenereignis in den Niederlanden wird durch gesetzlich festgelegte Prozesse verwaltet (Diehl und van der 2005 Diehl et al. 2006 Dilo und Zlatanova 2008). Die Prozesse definieren die Verantwortlichkeiten der Ersthelfer (an Land): Feuerwehr, Sanitäter, Polizei und Kommune. Sie sind so definiert, dass sie sich hauptsächlich mit kleinen und mittleren Katastrophen befassen, daher wird der Begriff „Vorfall“ verwendet. Obwohl auf alle Arten von Katastrophen ausgerichtet, definieren diese Prozesse nicht die Zuständigkeiten anderer Institutionen, z. Streitkräfte und das Rote Kreuz, die oft in große Katastrophen verwickelt sind. Jeder Prozess hat ein genau definiertes Ziel, dessen Realisierung bestimmte Informationen erfordert und oft während seiner Ausführung Informationen produziert.

    Die für die Notfallreaktion (ER) benötigten Informationen werden in zwei große Kategorien eingeteilt: statische Informationen, d. h. vor einer Katastrophe vorhanden, und dynamische Informationen, die während eines Katastrophenereignisses gesammelt werden. Die statischen Informationen bestehen aus: Referenzdaten, z.B. topografische Karten, Luftbilder und Höhendaten Verwaltungs- und Verwaltungsdaten, z.B. Volkszählungsdaten und Risikokarten der Verwaltungsgrenzen mit gefährlichen Siedlungen, z.B. Tankstellen, Lagerorte von Gefahrgut und gefährdeten Gegenständen, z.B. Versorgungsnetze von Schulen und Pflegeheimen, z.B. Gas-, Wasser-, Stromkataster mit Eigentümern und Katastergrenzen. Die meisten dieser Daten sind allgemein in topografischen, Kataster- und Gemeindeämtern sowie in privaten Unternehmen verfügbar. Einige Informationen können spezifisch für einen Notfallsektor sein. Für den Bedarf der Feuerwehr werden beispielsweise Erreichbarkeitskarten für Gebäude und Industriegelände und Wasserquellen (Feuerhydranten, Freiwasser und Bohrbrunnen) erstellt.

    Dynamische Informationen werden während eines Katastrophenereignisses von den Prozessen gesammelt, die zur Behandlung aktiviert wurden. Die Prozesse werden in vier Cluster nach dem für sie hauptsächlich verantwortlichen ER-Bereich, Feuerwehr, Sanitäter, Polizei oder Kommune, gruppiert. Die von den Prozessen eines Clusters gesammelten Informationen werden innerhalb dieses Clusters und auch in den anderen Clustern verwendet. Diese Informationen bestehen aus situativen Informationen über den Vorfall und seinen Auswirkungen und betrieblichen Informationen über die zur Bearbeitung eines Vorfalls aktivierten Prozesse, verantwortliche Abteilungen und Personen mit ihren Rollen. Beispiele für Situationsinformationen sind: Art, Ausmaß und betroffener Bereich eines Vorfalls Verletzte als Anzahl der eingeschlossenen, vermissten und verletzten Personen eine Reihe von Messungen, die bei der Entdeckung gefährlicher Stoffe in der Luft, im Wasser oder im Boden durchgeführt werden. Beispiele für Betriebsinformationen sind: ein Prozess, der mit der Bewältigung einer Katastrophe begonnen hat, und die Zeit, in der er aktiv ist, eine für einen Prozess verantwortliche Abteilung und ein Team, das eine Messung durchgeführt hat. Wie Untersuchungen gezeigt haben (Snoeren 2006, Snoeren et al. 2007), sind viele dieser Informationen für alle Notfallmaßnahmen gemeinsam. Die meisten Informationen, die während der Notfallreaktion erzeugt werden, sind zeitlich begrenzt, d. h. sie ändern sich mit der Zeit, und wir müssen Änderungen im Auge behalten.

    Einige zusätzliche Informationen können wichtig sein, um sie an Notfallhelfer weiterzugeben, z. bei Hochwasser, Geschwindigkeit und Wassertiefe sowie Hochwassermuster bei einem Flugzeugvorfall, der Flugzeugtyp, seine Funktion (Fracht, Militär oder Zivil), die Anzahl der Personen an Bord oder die Art des Treibstoffs und das Volumen. Such information has to be gathered from other organisations than primary emergency sectors. For example, information about the actual water levels and the likelihood of a flood are to be obtained from the Ministry of Transport, Public Works and Water Management. The model that is described in this paper is restricted to information collected by the first emergency responders. The additional information will be accessed via web services, as well as the static information, and merged with the information coming from the first emergency responders from the services provided via the user interfaces.

    An incident could be hypothetical, e.g. a forthcoming large concert or important football match, or a real incident, e.g. serious traffic accident, explosion, gas leakage, a train or a plane crash. The real incident starts with a call to the call centre. The call is dispatched to the emergency response units in the corresponding safety region. Based on the type of the incident, several processes are activated, each process involving one or more departments. Dependent on the severity and scale of the incident (defined in the GRIP levels (Diehl et al. 2006)), more safety regions, ministries or private and public organisations can be involved. Beside individual roles, the processes define roles for teams. All processes require information to complete the tasks. Several processes ‘produce’ data, which should be collected and reported to the control and commando centre. The produced data are related to the incident description and its effects, damages, locations of rescue teams, measurements, etc. The information is reported either as a free text, a drawing, or via filling out a template. For example, when the incident involves release of dangerous substances, a template for measurements is in use. Several measurement teams are formed and sent in the field to perform measurements, from which the shape and the direction of movement of the gas plume is derived.

    The way that information is reported is not of importance for the model. However, if templates are used, the intention was to preserve the structure of the template. Additionally, only sensors that are in possession of the emergency responders are considered. For example, data from optical (images and video) or range (laser scan data) sensors are not modelled.


    I made a 3D map of this year's Tour de France route [link in comments]

    I’m a new GIS student intern, moving from a career in wildland fire protection, so I apologize for a basic question how were both the orange and yellow lines created? Were they drawn or were they created from a road name attribute or something similar?

    Not OP, but you could draw them in. Looks like OP might have used the actual track logs though.

    The features were already created for me, I just had to symbolise them. The official Tour De France made them public in ArcGIS Online. But you’d need to digitise it by hand if you were doing it from scratch.

    If you had the vector layer for the road, you should be able to do a slope analysis and set classification symbology based on those results.

    Another cycling fan! Did you source the route line data or digitise it?

    I got it from ArcGIS Online by TDF

    This mp4 version is 93.08% smaller than the gif (2.16 MB vs 31.16 MB).

    That is wicked cool! Did you follow any tutorials?

    No, I’ve just been using the software for a while. There probably are tutorials online though

    Very cool. What are you using here? Is it cesiumjs?

    Vielen Dank! I used esri software

    I don't really know anything about cycling. What do competitors do then the reach the end of a "section"? It seems like there are several different unconnected routes. Are they stages on different days? Or are they transported from one to another?