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Interpolation de points dans l'itinéraire

Interpolation de points dans l'itinéraire


J'ai un ensemble de coordonnées GPS avec X, Y et Course. J'ai besoin d'interpoler des points supplémentaires en fonction du cours de chaque point. Il s'agirait d'une simple intersection de lignes basée sur des lignes tracées à l'aide des 2 emplacements et du parcours.

EDIT : permettez-moi de clarifier… j'ai un ensemble de points enregistrés par GPS, chacun avec lat/long, le cap et la vitesse. J'ai besoin d'interpoler un point supplémentaire entre chaque emplacement connu en fonction des 2 points connus et de leur cap. Un peu comme un recadrage, mais après coup. Ce sera une interpolation linéaire… voici une image dudit problème 1…


Cela peut être résolu en utilisant la formule de Haversine ou de Vincenty. S'il vous plaît voir ma réponse ici: Comment créer un point le long d'une ligne à une distance donnée


Avez-vous essayé GPSBabel ? http://werc.engr.uaf.edu/~ken/doc/gpsbabel/htmldoc-1.3.5/filter_interpolate.html

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

Visualisation à plusieurs échelles pour les caractéristiques routières SIG dans le système d'applications mobiles

La visualisation à plusieurs échelles joue un rôle essentiel dans la planification des itinéraires et les opérations de guidage routier dans un système d'applications mobiles. Les deux approches existantes utilisées pour la visualisation spatiale générale présentent leurs propres inconvénients et inconvénients. Dans ce contexte, afin d'afficher ces représentations de routes avec différents niveaux de détail dans un ordre de transformation successif et régulier, cet article est consacré à une approche combinée, également appelée « interpolation d'objets », où certaines classes d'entités sont stockées en tant que niveau de détail ( LoD) dans une base de données multi-échelle, tandis que d'autres sont générés en temps réel à partir du jeu de données de base. Le principe d'interpolation, le cadre général et le flux technique sont mis en avant. Ensuite, la fonction d'interpolation d'objet est définie et décrite, ce qui reflète les caractéristiques héréditaires et transférables des informations quantitatives, structurelles, géométriques, sémantiques, topologiques et liées aux attributs parmi les objets de représentation multi-échelles. Enfin, un exemple est donné pour indiquer que la nouvelle méthode est une garantie de sélection objective des objets routiers à moyenne échelle.

  • URL de l'enregistrement :
      https://doi.org/10.1061/41039(345)145
    • Trouvez une bibliothèque où le document est disponible. URL de commande : http://worldcat.org/isbn/9780784410394
    • © 2009 Société américaine des ingénieurs civils.
    • Wang, Yanhui
    • Meng, Hao
    • Deuxième conférence internationale sur l'ingénierie des transports
    • Lieu : Chengdu, Chine
    • Date : 2009-7-25 au 2009-7-27

    Langue

    • Conditions TRT :Pollution de l'air Routes artérielles Calcul Conférences Banques de données Analyse d'impact environnemental Systèmes d'information géographique Modèles mathématiques Azote Bruit Oxydes Trafic Zones urbaines
    • Termes géographiques :Royaume-Uni
    • Conditions de l'ITRD :2452 : Pollution atmosphérique 6464 : Calcul 8525 : Conférence 8614 : Base de données 8605 : Système d'information géographique 2436 : Étude d'impact (environnement) 2748 : Route principale 6473 : Modèle mathématique 7128 : Azote 2492 : Bruit 7372 : Oxyde 755 : Trafic 8119 : Royaume-Uni 313 : Zone urbaine
    • Domaines : Environnement Opérations routières et gestion de la circulation

    Introduction au SIG par David J. Buckey

    Les opérations de quartier évaluent les caractéristiques d'une zone entourant un emplacement spécifique. Pratiquement tous les logiciels SIG fournissent une certaine forme d'analyse de voisinage. Il existe une gamme de fonctions de voisinage différentes. L'analyse des caractéristiques topographiques, par ex. le relief du paysage, est normalement catégorisé comme étant une opération de quartier. Cela implique une variété de interpolation de points techniques, y compris les calculs de pente et d'aspect, la génération de contours et Polygones de Thiessen. L'interpolation est définie comme la méthode de prédiction de valeurs inconnues à l'aide de valeurs connues d'emplacements voisins. L'interpolation est utilisée le plus souvent avec des données d'altitude basées sur des points.

    Cet exemple illustre une surface continue qui a été créée en interpolant des exemples de points de données.

    Les données d'altitude prennent généralement la forme de points espacés irréguliers ou réguliers. Les points spatiaux irréguliers sont stockés dans un réseau triangulaire irrégulier (ÉTAIN). Un TIN est un réseau topologique vectoriel de facettes triangulaires généré en joignant les points irréguliers avec des segments de ligne droite. La structure TIN est utilisée lorsque des données irrégulières sont disponibles, principalement dans des systèmes vectoriels. TIN est un modèle de données vectorielles pour les données 3D.

    Une alternative au stockage des données d'altitude est le modèle numérique d'altitude à points réguliers (DEM). Le terme DEM fait généralement référence à une grille de points d'élévation régulièrement espacés. Ces points sont généralement stockés avec un modèle de données raster. La plupart des offres de logiciels SIG fournissent des capacités d'analyse tridimensionnelle dans un module distinct du logiciel. Encore une fois, elles varient considérablement en ce qui concerne leur fonctionnalité et le niveau d'intégration entre le module 3D et les autres fonctions d'analyse plus typiques.

    La fonction de voisinage la plus courante est sans aucun doute mise en mémoire tampon. La mise en mémoire tampon implique la possibilité de créer des zones tampons de distance autour d'entités sélectionnées, qu'il s'agisse de points, de lignes ou de zones. Les tampons sont créés sous forme de polygones car ils représentent une zone autour d'une entité. La mise en mémoire tampon est également appelée couloir ou alors génération de zones avec le modèle de données raster. Habituellement, les résultats d'un processus de mise en mémoire tampon sont utilisés dans une superposition topologique avec une autre couche de données. Par exemple, pour déterminer le volume de bois à une distance sélectionnée d'une ligne de coupe, l'utilisateur tamponnerait d'abord la couche de données de ligne de coupe. Ils superposeraient ensuite la couche de données tampon résultante, un polygone tampon, avec la couche de données de couverture forestière d'une manière de découpage. Cela se traduirait par une nouvelle couche de données qui ne contiendrait que le couvert forestier à l'intérieur de la zone tampon. Étant donné que tous les attributs sont conservés dans les processus de superposition topologique et de mise en mémoire tampon, une carte ou un rapport peut alors être généré.

    La mise en mémoire tampon est généralement utilisée avec des entités ponctuelles ou linéaires. La génération de zones tampons pour des entités sélectionnées est souvent basée sur une distance par rapport à cette entité ou sur un attribut spécifique de cette entité. Par exemple, certaines caractéristiques peuvent avoir une plus grande zone d'influence en raison de caractéristiques spécifiques, par ex. une route principale aurait généralement une plus grande influence qu'une route en gravier. En conséquence, des zones tampons de différentes tailles peuvent être générées pour les entités au sein d'une couche de données en fonction des valeurs d'attributs ou des types d'entités sélectionnés.

    Analyse de connectivité

    La particularité des opérations de connectivité est qu'elles utilisent des fonctions qui accumulent des valeurs sur une zone traversée. Il s'agit le plus souvent d'analyses de surfaces et de réseaux. Les fonctions de connectivité incluent analyse de proximité, Analyse de réseau, les fonctions d'étalement et l'analyse de surface en trois dimensions telles que visibilité et visualisation en perspective. Cette catégorie de techniques d'analyse est la moins développée dans les logiciels SIG commerciaux. Par conséquent, il existe souvent une grande différence dans les fonctionnalités offertes entre les offres de logiciels SIG. Les systèmes basés sur des trames fournissent souvent les capacités d'analyse de surface les plus sophistiquées, tandis que les systèmes basés sur des vecteurs ont tendance à se concentrer sur les capacités d'analyse de réseau linéaire. Cependant, cela semble changer à mesure que les logiciels SIG deviennent plus sophistiqués et que les applications multidisciplinaires nécessitent une fonctionnalité plus complète et intégrée. Certaines offres SIG offrent à la fois des capacités d'analyse vectorielle et raster. Ce n'est que dans ces systèmes que l'on financera une gamme complète de techniques d'analyse de connectivité.

    Analyse de proximité Les techniques concernent principalement la proximité d'un élément à un autre. D'habitude proximité est définie comme la capacité d'identifier toute caractéristique proche de toute autre caractéristique en fonction de l'emplacement, de la valeur attributaire ou d'une distance spécifique. Un exemple simple consiste à identifier tous les peuplements forestiers qui se trouvent à moins de 100 mètres d'une route de gravier, mais pas nécessairement adjacents à celle-ci. Il est important de noter que la mise en mémoire tampon de quartier est souvent classée comme étant une capacité d'analyse de proximité. Selon le progiciel SIG particulier, le modèle de données utilisé et l'architecture opérationnelle du logiciel, il peut être difficile de distinguer l'analyse de proximité et la mise en mémoire tampon.

    L'analyse de proximité est souvent utilisée dans les applications urbaines pour prendre en compte les zones d'influence et les requêtes de propriété. La proximité des routes et des infrastructures d'ingénierie est généralement importante pour la planification du développement, le calcul des impôts et la facturation des services publics.

    L'identification de proximité est une autre fonction d'analyse de proximité. La contiguïté est définie comme la capacité d'identifier toute entité ayant certains attributs qui présentent une contiguïté avec d'autres entités sélectionnées ayant certains attributs. Un exemple typique est la capacité d'identifier tous les peuplements forestiers d'un type spécifique, par ex. espèce, à côté d'un chemin de gravier.

    Analyse de réseau est une technique d'analyse largement utilisée. Les techniques d'analyse de réseau peuvent être caractérisées par leur utilisation de réseaux d'entités. Les réseaux d'entités sont presque entièrement composés d'entités linéaires. Les hiérarchies hydrographiques et les réseaux de transport en sont de parfaits exemples. Deux exemples de techniques d'analyse de réseau sont le allocation de valeurs aux caractéristiques sélectionnées au sein du réseau pour déterminer les zones de capacité, et la détermination de le plus court chemin entre des points ou des nœuds connectés au sein du réseau en fonction des valeurs d'attribut. Ceci est souvent appelé optimisation des itinéraires. Les valeurs d'attribut peuvent être aussi simples qu'une distance minimale, ou plus complexes impliquant un modèle utilisant plusieurs attributs définissant le débit, l'impédance et le coût.

    Analyse tridimensionnelle implique une gamme de capacités différentes. La plus utilisée est la génération de surfaces en perspective. Les surfaces en perspective sont généralement représentées par un schéma en fil de fer reflétant les profils du paysage, par ex. tous les 100 mètres. Ces profils vus ensemble, avec la suppression des lignes cachées, fournissent une vue en trois dimensions. Comme indiqué précédemment, la plupart des progiciels SIG offrent des fonctionnalités 3D dans un module séparé. Plusieurs autres fonctions sont normalement disponibles.

    Celles-ci incluent les fonctions suivantes :

    définissable par l'utilisateur exagération verticale, azimut de visualisation, et Angle d'élévation
    identification de les points de vue, par exemple. zones vues versus zones invisibles
    les drapage de fonctionnalités, par ex. point, lignes et polygones ombrés sur la surface en perspective
    génération de modèles de relief ombré simulant l'éclairage
    génération de profils de section transversale
    présentation de la symbologie sur la surface 3-D et
    vues en perspective en ligne de mire à partir de points de vue définis par l'utilisateur.

    Bien que les fonctions analytiques primitives aient été présentées, le lecteur doit être conscient qu'il existe un large éventail de capacités plus spécifiques et détaillées.

    Le thème dominant de tous les logiciels SIG est que les fonctions analytiques sont totalement intégrées au composant SGBD. Cette intégration fournit la base nécessaire à toutes les techniques d'analyse.


    Projet 6 : Méthodes d'interpolation

    Cette semaine et la prochaine, nous travaillerons sur les données du centre de la Pennsylvanie, où se trouve le campus de l'University Park de Penn State. Cette semaine, nous allons travailler avec des données d'altitude montrant la topographie complexe de la région. La semaine prochaine, nous verrons comment cette topographie ancienne affecte le problème contemporain de déterminer le meilleur emplacement pour un nouveau lycée.

    L'objectif du projet de cette semaine est de vous donner une expérience pratique des méthodes d'interpolation, afin que vous puissiez développer une idée des caractéristiques des surfaces produites par différentes méthodes.

    Pour renforcer la valeur pédagogique de ce projet, nous travaillerons de manière plutôt irréaliste, car vous connaîtrez à tout moment la bonne surface interpolée, à savoir les valeurs d'altitude pour cette partie du centre de la Pennsylvanie. Cela signifie qu'il est possible de comparer les surfaces interpolées que vous créez avec la "bonne" réponse, et de commencer à comprendre comment certaines méthodes produisent des résultats plus utiles que d'autres. Dans les applications du monde réel, vous n'avez pas le luxe de connaître la « bonne réponse » de cette manière, mais c'est un moyen utile d'apprendre à connaître les propriétés des différentes méthodes d'interpolation.

    En particulier, nous examinerons comment la capacité d'incorporer des informations sur la structure spatiale d'un ensemble de points de contrôle dans le krigeage à l'aide du semi-variogramme peut améliorer considérablement la précision des estimations produites par interpolation.

    Remarque : Pour améliorer encore votre expérience d'apprentissage, cette semaine, je vous encourage particulièrement à contribuer au forum de discussion du projet. Il existe de nombreuses options dans les paramètres que vous pouvez utiliser pour n'importe quelle méthode d'interpolation donnée, et il y a beaucoup à apprendre en demandant aux autres ce qu'ils ont fait, en suggérant des options à d'autres à essayer et en échangeant généralement des idées sur ce qui se passe. Je contribuerai à la discussion quand cela me semblera approprié. N'oubliez pas qu'une composante de la note pour ce cours est basée sur la participation, donc, si vous avez été silencieux jusqu'à présent, ceci est une invitation à prendre la parole !

    Ressources du projet

    Les fichiers de données dont vous avez besoin pour le projet de la leçon 6 sont disponibles dans Canvas dans un fichier d'archive zip. Si vous rencontrez des difficultés pour télécharger ce fichier, veuillez me contacter.

    Une fois le fichier téléchargé, double-cliquez sur le fichier Geog586_Les6_Project.zip pour lancer WinZip, PKZip, 7-Zip ou un autre utilitaire de compression de fichiers. Suivez les invites de votre logiciel pour décompresser le fichier. En décompressant cette archive, vous devriez obtenir un répertoire de géodatabase fichier (centralPA_gdb.gdb) et un package ArcGIS Pro ou ArcMap .mxd.

    • pays - les comtés de Pennsylvanie
    • centreComté - Center County Pennsylvania, qui abrite Penn State
    • pa_topo - un DEM à une résolution de 500 mètres montrant les élévations à travers la Pennsylvanie
    • routes principales - les routes principales dans le comté du centre
    • localRoutes - les routes locales, qui permettent de voir les principales agglomérations du comté de Center, en particulier State College au sud, et Bellefonte, le siège du comté, au centre du comté
    • allSpotHeights - il s'agit d'une couche de points de toutes les hauteurs de points dérivées du DEM à l'échelle de l'État

    Résumé des livrables du projet 6

    Pour le projet 6, les éléments minimum que vous devez soumettre sont les suivants :

    • Faites une carte interpolée en utilisant la méthode de pondération par distance inverse. Insérez cette carte dans votre article, ainsi que votre commentaire sur les avantages et les inconvénients de cette méthode, et une discussion sur les raisons pour lesquelles vous avez choisi les paramètres que vous avez choisis.
    • Créez une couche montrant l'erreur à chaque emplacement de la carte interpolée. Vous pouvez présenter cela sous forme de carte de contour sur les données réelles ou interpolées si vous préférez. Insérez cette carte dans votre article, ainsi que votre commentaire décrivant les modèles spatiaux d'erreur dans ce cas.
    • Faites deux cartes en utilisant un simple krigeage, une avec un isotrope semi-variogramme, l'autre avec un anisotrope semi-variogramme. Insérez-les dans votre rédaction, ainsi que vos commentaires sur ce que vous avez appris de ce processus. Comment un semi-variogramme anisotrope améliore-t-il vos résultats ?

    Des questions?

    Veuillez utiliser le forum 'Discussion - Leçon 6' pour demander des éclaircissements sur l'un de ces concepts et idées. J'espère que certains de vos camarades de classe pourront vous aider à répondre à vos questions, et je fournirai également d'autres commentaires là-bas, le cas échéant.


    Questions sur les pilotes militaires

    Oui. L'onglet Instructions contient des informations détaillées sur l'utilisation de l'AHAS et sur la signification des résultats.

    2. Comment un pilote ou un planificateur peut-il utiliser AHAS ?

    Lors de la planification plus de 24 heures à l'avance d'un vol, le tableau aura les mêmes résultats que la carte. La carte est un affichage graphique qui permet à l'utilisateur d'ajouter diverses autres couches.

    Lors de la planification d'un vol moins de 24 heures à l'avance, l'option tableau évaluera le risque des oiseaux planeurs et le risque des oiseaux migrateurs et montrera à l'utilisateur le risque le plus élevé.

    Lors de l'utilisation de l'option table à la même heure de vol, l'AHAS ajoute les données NEXRAD les plus récentes. Le risque pour l'heure en cours est déterminé en comparant le risque des oiseaux migrateurs, le risque des oiseaux planeurs et les données NEXRAD actuelles. Quel que soit le résultat le plus élevé est le risque pour cette heure. De plus, lors de la vérification du risque pour l'heure en cours, un résultat de tendance s'affiche. Cela montre quelle devrait être l'activité des oiseaux pour la prochaine heure sur la base des données historiques NEXRAD.


    Le Relevé des oiseaux nicheurs de l'Amérique du Nord, Information géographique au niveau de la route.

    Access_Constraints : aucun Use_Constraints : aucun. La reconnaissance du U.S. Geological Survey Patuxent Wildlife Research Center serait appréciée dans les produits dérivés de ces données. Point_of_Contact : Contact_Information : Contact_Person_Primary : Contact_Person : John R. Sauer Contact_Organization : USGS Patuxent Wildlife Research Center Contact_Address : Address_Type : adresse postale Adresse : 12100 Beech Forest Road Ville : Laurel State_or_Province : MD Postal_Code : 20708-4039 Contact_Mail_Voice_E_Address56 : jrsauer at usgs.gov Native_Data_Set_Environment : UNIX, Sun Workstation Data_Quality_Information : Attribute_Accuracy : Attribute_Accuracy_Report : Survey Route paths for the North American Breeding Bird Survey ont été numérisés à partir des couvertures routières dérivées de la base de données TIGER du Census Bureau (https://www.census.gov /geo/maps-data/data/tiger-geodatabases.html). Les limites des États et les limites des régions de conservation des oiseaux sur les cartes sont dérivées des produits de cartographie ESRI et Mays mis à disposition par Bird Studies Canada (http://www.birdscanada.org/research/gislab/?targetpg=bcr). Les sites Web référencés contiennent des métadonnées supplémentaires sur les données géographiques des limites et des itinéraires. Logical_Consistency_Report : pour les applications cartographiques, le logiciel Arc/INFO a été utilisé pour créer et maintenir des relations topologiques entre les entités. La commande Arc/INFO BUILD a été exécutée pour assurer la cohérence topologique de l'ensemble de données. Completeness_Report : Les cartes contiennent des arcs de localisation des itinéraires qui couvrent la masse continentale de l'Amérique du Nord, à l'exception du Mexique et de la partie nord du Canada. Lignée : Méthodologie : Méthodologie_Type : Dans la présente version de ce site Web, les données d'oiseaux ne sont pas fournies pour être associées au fichier de forme de route. Les données peuvent être téléchargées sur le site Web des opérations de relevé des oiseaux nicheurs (http://www.pwrc.usgs.gov/bbs/). Les analyses recommandées des données et les résumés que nous avons fournis à partir d'analyses antérieures sont décrits ici. Ces analyses consistent en un résumé des données à l'échelle des itinéraires d'enquête individuels. L'abondance relative est indexée par des moyens simples de données pour chaque espèce de parcours entre différentes années, comme décrit sur le site principal. L'analyse des tendances du changement sur les routes a été réalisée en utilisant des méthodes de régression de Poisson sur toutes les années où les routes ont été étudiées pendant l'intervalle 1966 - l'année d'analyse actuelle, et les différences d'observateurs ont été compensées en utilisant des covariables. Pour les résumés au niveau des itinéraires, ces données ont été résumées par espèce et les données sont fournies aux utilisateurs sous forme de fichiers texte pouvant être associés aux fichiers de forme Arc View. Le lissage géographique pour les cartes basées sur des polygones est effectué en utilisant la distance inverse des données d'itinéraire. Pour ces analyses, un programme fortran a été écrit pour effectuer une distance inverse des tendances au niveau des routes décrites ci-dessus, et le point central des polygones a été utilisé comme emplacement du polygone dans l'analyse. Voir Sauer, Pendleton et Orsillo (1995) pour plus de détails sur cette approche du lissage géographique des données. Ces données ont également été résumées par espèce, et les données sont fournies aux utilisateurs sous forme de fichiers texte pouvant être associés aux fichiers de forme Arc View. Methodology_Description: ../trendin.html La méthode a été documentée dans de nombreuses publications. Ces publications décrivent les méthodes :

    Sauer, J. R. et S. Droege, éditeurs. 1990. Plans d'enquête et méthodes statistiques pour l'estimation de

    tendances de la population aviaire. Poisson américain. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90(1).

    Geissler, P.H. et J.R. Sauer. 1990. Sujets dans l'analyse de régression d'itinéraire. Pgs 54󈛝 dans J. R. Sauer et

    S. Droege, éd. Plans d'enquête et méthodes statistiques pour l'estimation de la population aviaire

    les tendances. Poisson américain. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90(1).

    Sauer, J.R. et P.H. Geissler. 1990. Indices annuels des analyses de régression des routes. Pgs 58󈛢 dans

    J. R. Sauer et S. Droege, éd. Plans d'enquête et méthodes statistiques pour l'estimation des

    tendances de la population aviaire. Poisson américain. Wildl. Serv., Biol. Rept. 90(1).

    Sauer, J.R., R.J. Barker et P.H. Geissler. 1994. Aspects statistiques de la modélisation de l'évolution de la population

    à partir des données sur la taille de la population. Pages 451–8209466 dans R. J. Kendall et T. E. Lacher, Jr., éd.,

    Toxicologie de la faune et modélisation des populations : études intégrées des agroécosystèmes,

    Sauer, J. R., Peterjohn, B. G. et Link, W. A. ​​1994. Observer differences in the North American

    Relevé des oiseaux nicheurs. Auk 111:50󈛢.

    Link, W.A. et J.R. Sauer. 1994. Estimation des équations d'estimation des tendances. Populations d'oiseaux 2:23󈛄.

    Link, W.A. et J.R. Sauer. 1995. Estimation des distributions de mélange empiriques en résumé

    analyses. Biométrie 51:810�.

    Sauer, J.R., G.W. Pendleton et S. Orsillo. 1995. Cartographie des distributions d'oiseaux à partir d'un point d'écoute

    enquêtes. Pages 151–8209160 dans C. J. Ralph, J. R. Sauer et S. Droege, éd. Oiseau de surveillance

    Populations par points d'écoute, USDA Forest Service, Pacific Southwest Research Station,

    Rapport technique général PSW‑GTR�.

    Link, W.A. et J.R. Sauer. 1996. Extrêmes en écologie : éviter les effets trompeurs de l'échantillonnage

    variation dans les analyses sommaires. Écologie 77 : 1633-1640.

    Kendall, W.L., B.G. Peterjohn et J.R. Sauer. 1996. Premiers effets d'observation dans le Nord

    Relevé des oiseaux nicheurs américains. Auk 113 : 823-829.

    Link, W.A. et J.R. Sauer. 1997. Nouvelles approches de l'analyse des tendances démographiques en

    Oiseaux terrestres" Un commentaire sur les méthodes statistiques. Écologie 78:2632-2634..

    Link, W.A. et J.R. Sauer. 1997. Estimation des trajectoires de population à partir des données de dénombrement.

    Link, W. A. ​​et J. R. Sauer 1998. Estimation du changement de population à partir des données de dénombrement : application au

    Relevé des oiseaux nicheurs d'Amérique du Nord. Applications écologiques 8:258�.

    Process_Step : Process_Description : Les analyses ont été effectuées sur un poste de travail Sun à l'aide de programmes FORTRAN. Process_Date : Divers, 2004.

    Description_détaillée : Entity_Type : Entity_Type_Label : Routes BBS. Entity_Type_Definition : Routes utilisées pour effectuer le Relevé des oiseaux nicheurs. Entity_Type_Definition_Source : USGS Patuxent Wildlife Research Center. Attribut : Attribute_Label : rteno Attribute_Definition : Le numéro de route se compose du code d'identification d'état à 1 ou 2 chiffres suivi de l'ID de route à 3 chiffres.

    Numéro d'identification pour les États et les provinces : 2 Alabama 3 Alaska 4 Alberta 6 Arizona 7 Arkansas 11 Colombie-Britannique 14 Californie 17 Colorado 18 Connecticut 21 Delaware 22 District de Columbia 25 Floride 27 Géorgie 33 Idaho 34 Illinois 35 Indiana 36 Iowa 38 Kansas 39 Kentucky 42 Louisiane 43 Territoires du Nord-Ouest 44 Maine 45 Manitoba 46 Maryland 47 Massachusetts 49 Michigan 50 Minnesota 51 Mississippi 52 Missouri 53 Montana 54 Nebraska 55 Nevada 56 Nouveau-Brunswick 57 Terre-Neuve 58 New Hampshire 59 New Jersey 60 Nouveau-Mexique 61 New York 63 Caroline du Nord 64 Dakota du Nord 65 Nova Écosse 66 Ohio 67 Oklahoma 68 Ontario 69 Oregon 72 Pennsylvanie 75 Île-du-Prince-Édouard 76 Québec 77 Rhode Island 79 Saskatchewan 80 Caroline du Sud 81 Dakota du Sud 82 Tennessee 83 Texas 85 Utah 87 Vermont 88 Virginie 89 Washington 90 Virginie-Occidentale 91 Wisconsin 92 Wyoming 93 Territoires du Yukon

    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_Type: USGS MailAduxent adresse Wildlife Research Center: Forest_Aduxent Adresse Contact Center Laurel State_or_Province: MD Postal_Code: 20708-4039 Contact_Voice_Telephone: 301-497-5662 Contact_Electronic_Mail_Address: jrsauer at usgs.gov Distribution_Liability: Bien que ces données aient été traitées avec succès sur un système informatique au USGS Patuxent Wildlife Research Center, aucune garantie expresse ou implicite n'est concernant l'exactitude ou l'utilité des données sur tout autre système ou à des fins générales ou scientifiques, et l'acte de distribution ne constitue pas une telle garantie. Cette clause de non-responsabilité s'applique à la fois à l'utilisation individuelle des données et à l'utilisation agrégée avec d'autres données. Il est fortement recommandé que ces données soient acquises directement à partir d'un serveur de l'U.S. Geological Survey, et non indirectement via d'autres sources qui peuvent avoir modifié les données d'une manière ou d'une autre. Il est également fortement recommandé de porter une attention particulière au contenu du fichier de métadonnées associé à ces données. Le U.S. Geological Survey et le USGS Patuxent Wildlife Research Center ne seront pas tenus responsables de l'utilisation inappropriée ou incorrecte des données décrites et (ou) contenues dans le présent document. Standard_Order_Process : Digital_Form : Digital_Transfer_Information : Format_Name : Inconnu Digital_Transfer_Option : Online_Option : Computer_Contact_Information : Network_Address : Network_Resource_Name : <../bbs2003.html> Frais : L'option en ligne est gratuite. Metadata_Reference_Information: Metadata_Date: 20030425 Metadata_Contact: Contact_Information: Contact_Person_Primary: Contact_Person: John Sauer Contact_Organization: USGS Patuxent Wildlife Research Center Contact_Address: Address_Type: adresse postale Adresse: 12100 Beech Forest Road Ville: Laurel State_or_Province: MD08-4097_Tele_Code:207Voice_Telephone: 207 -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

    Information_sur_l'organisation_des_données_spatials Définition_du_système_de_coordonnées_horizontales: Planar: Map_Projection: Map_Projection_Name: Albers Conique équivalente de 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: paire de coordonnées Coordinate_Representation: Abscissa_Resolution: 0,016384 Ordinate_Resolution: 0.016384 Planar_Distance_Units: mètres Geodetic_Model: Horizontal_Datum_Name: North American Datum of 1983 Ellipsoid_Name: Geodetic Reference System 80 Semi-major_Axis: 6378137 Denominator_of_Flattening_Ratio: 298.257222


    Verrouillage de l'itinéraire

    Les verrous d'itinéraire sont une fonctionnalité de la prévention des conflits sur les routes et autoroutes qui permettent à un utilisateur d'empêcher d'autres utilisateurs de modifier un itinéraire et des événements sur un itinéraire pendant que l'itinéraire est en cours de modification. Lorsqu'un itinéraire est verrouillé, seul l'utilisateur avec le verrou peut modifier l'itinéraire et les événements sur l'itinéraire dans la version dans laquelle le verrou a été acquis. Pour acquérir un verrou sur une route, un utilisateur doit d'abord se réconcilier avec la version racine du verrou. Pour libérer un verrou sur un itinéraire, un utilisateur doit publier les modifications apportées à l'itinéraire et les événements sur l'itinéraire dans la version racine du verrou.


    Un événement qui représente un segment d'un itinéraire d'une mesure de départ (ou de mesure) à une mesure de fin (ou à une mesure).

    Acronyme de la méthode de référencement linéaire, une méthode pour définir des mesures le long d'entités linéaires à des fins de référencement linéaire. Des exemples de LRM sont State Mile Point, County Mile Point ou Project Stationing.

    Acronyme de système de référencement linéaire, méthode de stockage d'emplacements géographiques en utilisant des positions relatives le long d'une entité linéaire mesurée. Le système de référencement linéaire mis en œuvre par Roads and Highways sur la plate-forme ArcGIS prend en charge plusieurs méthodes de référencement linéaire et comportements de mesure d'événement.


    Besoins en informations

    Un incident de catastrophe aux Pays-Bas est géré par des processus légalement établis (Diehl et van der 2005 Diehl et al. 2006 Dilo et Zlatanova 2008). Les processus définissent les responsabilités des premiers intervenants (à terre) : pompiers, ambulanciers, police et municipalité. Ils sont définis pour faire face principalement aux petites et moyennes catastrophes, c'est pourquoi le terme utilisé est « incident ». Bien que destinés à toutes sortes de catastrophes, ces processus ne définissent pas les responsabilités d'autres institutions, par ex. les forces militaires et la Croix-Rouge, qui sont souvent impliquées dans de grandes catastrophes. Chaque processus a un objectif bien défini, dont la réalisation nécessite certaines informations et produit souvent des informations lors de son exécution.

    Les informations nécessaires à l'intervention d'urgence (ER) sont regroupées en deux grandes catégories : les informations statiques, c'est-à-dire existantes avant les catastrophes, et les informations dynamiques collectées lors d'une catastrophe. Les informations statiques sont constituées de : données de référence, par ex. cartes topographiques, photographies aériennes et données altimétriques données de gestion et administratives, par ex. données de recensement et cartes de risques des frontières administratives contenant des implantations dangereuses, par ex. stations-service, lieux de stockage de marchandises dangereuses et d'objets vulnérables, par ex. les réseaux de services publics des écoles et des maisons de retraite, par ex. cadastre gaz, eau, électricité contenant les propriétaires et limites cadastrales. La plupart de ces données sont couramment disponibles dans les bureaux topographiques, cadastraux et municipaux, ainsi que dans les entreprises privées. Certaines informations peuvent être spécifiques à un secteur d'urgence. Par exemple, des cartes d'accessibilité pour les bâtiments et les terrains industriels et les sources d'eau (bornes d'incendie, eau non couverte et puits foré) sont créées pour les besoins des pompiers.

    Des informations dynamiques sont collectées lors d'un sinistre à partir des processus activés pour le gérer. Les processus sont regroupés en quatre groupes selon le secteur d'urgence qui en est principalement responsable, les pompiers, les ambulanciers, la police ou la municipalité. Les informations collectées à partir des processus d'un cluster sont utilisées à l'intérieur de ce cluster et des autres clusters également. Ces informations se composent d'informations situationnelles, sur l'incident et ses effets, et d'informations opérationnelles, sur les processus activés pour gérer un incident, les services et les personnes responsables ainsi que leurs rôles. Des exemples d'informations situationnelles sont : le type, l'échelle et la zone touchée d'un incident les victimes en nombre de personnes piégées, disparues et blessées un ensemble de mesures qui sont effectuées en cas de détection de substances dangereuses dans l'air, l'eau ou dans le sol Des exemples d'informations opérationnelles sont : un processus qui a commencé à gérer une catastrophe et le temps pendant lequel il est actif un service responsable d'un processus et une équipe qui a effectué une mesure. Comme les enquêtes l'ont montré (Snoeren 2006 Snoeren et al. 2007), une grande partie de ces informations sont communes à tous les processus d'intervention d'urgence. La plupart des informations produites lors d'une intervention d'urgence sont temporelles, c'est-à-dire qu'elles changent avec le temps, et nous devons suivre les changements.

    Certaines informations supplémentaires peuvent être importantes à partager avec les intervenants d'urgence, par ex. en cas d'inondation, la vitesse et la profondeur de l'eau ainsi que le type d'inondation pour un incident d'avion, le type d'avion, sa fonction (cargo, militaire ou civil), le nombre de personnes à bord ou le type de carburant et le volume. 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?

    Merci! 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?