Více

Jak normalizovat choroplethové mapy informací o sčítání lidu?

Jak normalizovat choroplethové mapy informací o sčítání lidu?


Snažím se vylepšit mapy založené na sčítání lidu na tomto webu, které ukazují hodnoty sčítání na 5 stupnicích od okresů sběru až po stát.

V současné době mapy ukazují celá čísla (např. Celková populace na polygon), což není optimální. Jak by se měly normalizovat?

Možnost 1:% z celkového počtu

Bylo mi doporučeno normalizovat% z celkového počtu. Výsledkem jsou rozsahy legend, například „0,0004% až 0,0006% z celkové populace“, což (IMO) ztěžuje dešifrování legendy - nejde o intuitivní zlomek a je těžké ji uvést do perspektivy.

Možnost 2: Hustota obyvatelstva

Další možností by mohla být normalizace podle oblasti. Vzhledem k tomu, že datové sady jsou uloženy v metrech, vede to také k hodnotám jako „0,000000019 až 0,000000035 osob na metr čtvereční“.

Mohl bych to otočit a ukázat „oblast / osoba“ - ale to by nemělo smysl pro datové sady, jako je bydlení. A bylo by to urážlivé, kdyby se to vztahovalo na datové soubory, jako je náboženství (1 km2 na X osobu)?

Existuje standardní metodika pro převod jedné z těchto hodnot na něco smysluplnějšího? Co dělají ostatní lidé na svých sčítacích mapách?

Díky, Steve


Pokud jde o možnost%, můžete jednoduše říci „4 až 6 lidí z každého milionu (1 000 000)“, což znamená totéž, ale zabývá se pěknými kulatými čísly (normalizujete na 1 000 000).


Choroplethové mapy obvykle zobrazují hustoty a ne populace. Zobrazením populace je výsledek příliš závislý na dělení. Možnost 2 je tedy rozhodně nejvhodnější.

K definování tříd hustoty tento dokument popisuje běžné metodiky. Kvantilní metoda se obvykle používá pro choroplethové mapy.


Záleží na tom, co chcete sdělit. Procento z celkového počtu je užitečné, pokud chcete ukázat vztah k celé zemi. Hustota je užitečná, pokud chcete ukázat, jak je populace distribuována ve vztahu k fyzické geografii. Dalo by se normalizovat podle počtu škol, pokud bylo vzdělání důležité.

Při porovnávání napříč mnoha geografickými oblastmi často upřednostňuji standardní odchylky, zvláště když je průměr a / nebo medián významným ukazatelem. Mohou být pro průměrné uživatele zastrašující, ale lze je vyjádřit jako průměr, podprůměr a nadprůměr. Další výhodou je, že si zachovává význam na různých úrovních geografie.

Souhlasím s Julem, že hustota má smysl pro vaši mapu „kde žijí Australané“. Ale vzal bych si stránku z Tufteho knihy a ukázal data. Při použití chloropletu k označení hustoty označte oblasti počtem obyvatel. Spousta bluesových tvarů různých odstínů může dát rychlý dojem z distribuce a legenda jim řekne, jak tyto odstíny souvisejí. Ale lidé vidí mnohem více, než uvidí skutečné číslo. Nikdo nedokáže velmi rychle udělat intuitivní skok z tmavomodré a velké na opravdu vysokou hustotu. Dejte jim číslo a všechno to spojí.

Pokud nemůžete zpracovat označení, mohou fungovat také vyskakovací okna nebo samostatná tabulka.


A. KUCHYNSKÝ PŘEDSEDA A PŘEDSTAVENSTVO KOMISE

Vláda okresu Cook

Domovská stránka vlády okresu Cook. Nejlepší zprávy a odkazy pro krajské agentury, krajskou radu komisařů a nadcházející události pořádané krajem.

Rada komisařů okresu Cook

Sledujte přímá setkání krajské rady a okresu Forest Preserve District. Zobrazit podrobnosti schůze správní rady, program a jednání.

Tajemník rady komisařů

Odkazy na živé přenosy, agendy a video média ze zasedání správní rady.

Legislativa kraje Cook

Vyhledejte čekající a schválené právní předpisy a nástěnné kalendáře.

Lesní rezervace Cook County

Informace o službách, místech a rozpočtech.

B. ROZPOČET

Finanční úřad

Najděte odkazy na roční rozpočty, finanční zprávy, dluhopisy okresu Cook a žádosti o kvalifikaci

Katedra rozpočtových a správních služeb (DBMS)

Zahrnuje odkazy na aktuální rozpočet, doporučení výkonného rozpočtu a archivy rozpočtu zpět do roku 2002.

C. ŘÁDY A PRÁVNÍ PŘEDPISY

Kodex vyhlášek okresu Cook

Prohledávatelný kodex vyhlášek pro okres Cook County, včetně vyhlášky o územním plánování. Zahrnuje také přijaté vyhlášky, které dosud nebyly kodifikovány.

Vyhlášky a usnesení

Naleznete text vyhlášek a usnesení plus programy zasedání představenstva. K dispozici od ledna 2000.

D. VYBRANÍ ÚŘEDNÍCI

Hodnotitel

Informace o daňových poplatnících, hledání posouzení, informace o osvobození, formuláře, informace o registraci, odvolání a informace pro seniory a zdravotně postižené veterány. Zahrnuje také online vyhledávací nástroj pro získávání dat balíků pomocí G.I.S. obrázky rezidenčních a nebytových nemovitostí i předchozí a aktuální hodnoty posouzení.

Board of Review

Informace zahrnují formuláře, pravidla Board of Review, aktuální a historická data a termíny, registrační průvodce a informace o pozadí Boardu.

Úředník okresu Cook

  • Sekce Vital Records obsahuje informace o tom, jak si vyžádat důležité záznamy.
  • Sekce Volby do okresu Cook County poskytuje informace o tom, kde volit, kandidátních listinách, zveřejnění a výsledcích voleb.
  • Sekce Daně z nemovitostí obsahuje informace o daňových sazbách, rozšířeních, mapách, uplatnění a daňové FAQ a glosář.
  • V části Zveřejnění kampaně Etika a zesilovač jsou uvedeny požadavky na zveřejnění a informace o lobbistech. Vyhledejte prohlášení o hospodářském zájmu veřejných činitelů a zaměstnanců.
  • Sekce krajské rady obsahuje informace o schůzích krajské rady, vyhlášek, členech krajské rady a informace o radě.
  • Media Room má videotéku a sekci zpráv.

Cook County Clerk z obvodního soudu

    - Poskytuje informace o sledování případů e-mailem pro právníky, hledání právníka, pomoc při vymáhání podpory dětí, domácí násilí a násilí z rande s mladistvými, společné zjednodušené zrušení manželství, statistické informace, služby pasu, vyřazení / zapečetění / krádež identity, informace o přístupu k Záznamy o adopci v okrese Cook County, svépomocné zdroje a brožury. - Formuláře okresního soudu Cook County. Všechny formuláře jsou interaktivní a vyplnitelné. Některé obsahují pokyny. - Online přístup k úplnému elektronickému dokumentu pro případy podané v divizích pro občanské, právní, kancelářské, dědické a domácí vztahy. - Bezplatná služba poskytovaná právním zástupcům okresu Cook County, která poskytuje e-mailová upozornění na změny v nevyřízených případech. - Plaťte dopravní lístky, vyžádejte si školu bezpečnosti provozu nebo naplánujte termín soudního jednání.

Obvodní soud v okrese Cook

Hlavní soudce obvodního soudu.

Sekce Advokáti / Spory má kalendáře a dokumentaci pro různá oddělení soudu. Dopravní sekce obsahuje informace o postupech, pokutách, DUI, sankcích a FAQ.

Cook County Recorder of Deeds

Hledání podle poskytovatele / příjemce, čísla dokumentu, právního popisu, identifikačního čísla nemovitosti (PIN), čísla důvěryhodnosti nebo dalšího členění.

Advokát státu Cook County

Informace o domácím násilí, hypotečních podvodech, trestných činech proti životnímu prostředí, seniorech a osobách s
postižení, služby obětem.

Šerif okresu Cook

Vyhledávejte online informace o vězních, trestní rozkazy a rozkazy na podporu dětí. Naleznete také informace o prevenci zneužívání opioidů, o tom, jak předkládat tipy na trestné činy, civilní procesní službu a vystěhování, zabavování a civilní proces.

Pokladník okresu Cook

Vybrané formuláře, online platby, stav plateb, duplikáty a přeplatky a stahujte brožury ve více jazycích.

E. AGENTURY

Úplný seznam agentur okresu Cook je k dispozici.

    - Poskytuje vyhlášky a pravidla, online odvolání, administrativní postupy, formuláře, místa slyšení a platby za citace.
    - Vyhledejte licencované dodavatele, klasifikaci zón a stav stavebního povolení. Najděte žádosti, požadavky na povolení (uspořádané podle typu projektu), požadavky na dodavatele, vyhlášky a harmonogramy poplatků.
    - Nařízení, předpisy a pokyny pro zesilovače, žádosti o poradní stanovisko nebo šetření a nedávné poradní názory a oznámení o rozhodnutí.
    - Poskytuje text vyhlášky, procesní pravidla, formulář stížnosti, rozhodnutí a objednávky s rejstříkem.
    - Informace o povoleních, dodržování předpisů a kontrole, pevných částicích, tuhém odpadu, solární energii a programu Brownfield. Také informace o novém programu Smart Grid.
    - Odkazy na služby pacientům, klinické služby, místa, vzdělávání a výzkum a řízení amp.
    - Poskytuje informace o povoleních, projektech, stavebních zónách a plánu přepravy na velké vzdálenosti.
    - Nabídky práce, Shakman informace a aplikace.
    - Poskytuje adresář certifikovaných prodejců, předpisy, žádosti o certifikaci a čestná prohlášení a zdroje pro podnikání ve vlastnictví menšin a žen (MBE / WBE).
    - Zahrnuje divize kanceláře veřejného ochránce práv, Průvodce soudem pro mladistvé a Průvodce systémem trestního soudnictví (k dispozici také ve španělštině ve formátu PDF).

Rozdělení

Distribuce se týká způsobu, jakým je něco rozloženo nebo uspořádáno v geografické oblasti. Koncept distribuce lze aplikovat téměř na všechno na Zemi, od živočišných a rostlinných druhů, přes nákazy chorob, povětrnostní vzorce a struktury vytvořené člověkem.

Mnoho věcí, které geografové studují, se nachází na některých místech, ale na jiných ne. To znamená, že tyto vzorce se vyskytují v určitých distribucích po zemském povrchu. Geografové hledají a snaží se vysvětlit jakékoli vzorce, které se mohou vyskytnout. „Distribuce“ označuje způsob, jakým je něco rozloženo nebo uspořádáno v určité oblasti. Rozpoznávání distribucí na mapě je výchozím bodem mnoha geografických studií. Geografové hledají a snaží se vysvětlit jakékoli vzorce, které se mohou vyskytnout.

Některé distribuce lze vidět vizuálně. Počet stodol v zemědělské komunitě lze zjistit například z letadla.

Vizuální informace však nejsou vždy přesné nebo dostupné. Oblasti mohou být příliš velké na to, aby byly viditelné, a některé oblasti nejsou vůbec viditelné. Tyto vzorce distribuce je třeba umístit na mapu. Světová populace je dobrým příkladem informací, které je třeba zmapovat. Geografové nemohou ze vzduchu spočítat počet lidí v oblasti. Při určování rozložení lidí v určité oblasti se spoléhají na mnoho typů informací, například údaje ze sčítání lidu.

Abychom pochopili distribuční vzorce, je důležité porozumět dalším faktorům, jako je podnebí, reliéf a vegetace. Například distribuce lidské populace ukazuje, že jen velmi málo lidí žijících v Asii a # 8217 v suché poušti Gobi. Poušť nabízí několik zdrojů důležitých pro přežití.

Konflikty a ekonomika mohou také ovlivnit distribuční vzorce. Po zahájení války v Iráku v roce 2003 opustily svou zemi tisíce iráckých občanů. Distribuce populace ukazuje, že mnoho Iráčanů nyní žije v Sýrii a Jordánsku.

Špatná ekonomika ve venkovských oblastech Číny vedla miliony lidí k hledání zaměstnání v obrovských městských oblastech, jako je Peking a Šanghaj. Práce v továrnách a odvětví služeb (hotely, restaurace) je často výnosnější než zemědělství. Distribuce venkovského a městského obyvatelstva v Číně se díky tomu stala mnohem dramatičtější.

Distribuce je způsob, jakým je něco rozloženo na určitou oblast a # 8212 neříká geografům, proč a jak je to rozloženo.

Jedním z témat, které lékaři a biologové studují, je distribuce malárie. Malárie se vyskytuje hlavně v tropických a vlhkých částech světa. Malárie je v těchto oblastech běžná, protože komárům, kteří přenášejí a přenášejí nemoc, se daří v horkém a vlhkém podnebí. Distribuce lidských malarických infekcí vykazuje vysoké koncentrace v tropických oblastech a nízké koncentrace v netropických oblastech.

Mapa s laskavým svolením National Geographic Maps

Distribuce a ekonomika
Distribuce je důležitou součástí ekonomiky i geografie. V ekonomickém smyslu je distribuce proces, při kterém jej výrobce zboží nebo služby zpřístupní spotřebitelům. Zemědělec může pěstovat plodinu a poté ji distribuovat do obchodů nebo supermarketů.


HERO Collaboratory

Základním cílem projektu HERO je rozvoj technické a koncepční infrastruktury na podporu dlouhodobého vědeckého výzkumu místních a regionálních dopadů globálních změn na životní prostředí na člověka. Ústřední součástí našeho přístupu k dosažení tohoto cíle je vyvinout sadu metod a nástrojů, které usnadní synchronní a asynchronní společnou práci malých komunit vědců distribuovaných po síti míst po celých Spojených státech. Tyto metody a nástroje se pokoušejí sloučit průzkumné geovizualizační úlohy, během nichž jsou koncepty konstruovány z dat, se systémy reprezentace znalostí, které zachycují strukturu vztahů mezi koncepty, daty, nástroji a lidmi.

Vědci z HERO se zabývají celou řadou výzkumných programů, od vývoje protokolů pro sběr dat, přes vytváření teorií a modelů k objasnění vícerozměrných procesů změn až po vývoj politik ke zmírnění změn. Mechanismus používaný k zpřístupnění těchto metod a nástrojů vědcům a umožnění společné konstrukce znalostí v prostorově a časově distribuovaném kontextu je vědecká spolupráce (definovaná níže).

Vědecká spolupráce: Přehled. Výzva budování národních spolupracovníků byla podrobně popsána ve zprávě Národní rady pro výzkum z roku 1993 (40). Tato zpráva charakterizuje spolupráci jako & # x0201ccentrum bez zdí, ve kterém mohou národní vědci provádět výzkum bez ohledu na geografickou polohu & # x02014 interakci s kolegy, přístup k přístrojům, sdílení dat a výpočetních zdrojů a přístup k informacím z digitálních knihoven. & # X0201d Ke splnění cílů zprávy bylo dosaženo značného pokroku (např. Odkazy 41-45). Doposud však byl kladen důraz na spolupráci, která usnadňuje výzkum ve fyzikálních nebo lékařských vědách, a na sběr dat v reálném čase nebo kontrolu experimentů. V aplikaci konceptu spolupráce při studiu interakce člověka a prostředí (46) nebo při fúzi konceptů spolupráce s prací v kolaborativních geografických informačních systémech (47) nebo geovizualizaci spolupráce (48) viz omezený pokrok bylo dosaženo jen omezeného pokroku. 49 pro více informací o spolupráci založené na mapových a geografických informačních systémech. Také se málo pracovalo na aplikaci metod reprezentace znalostí v rámci spolupráce, aby se zachytily sémantické vztahy mezi všemi prostředky, které může spolupráce obsahovat. Carrolle et al. (50) a Chao et al. (51) popsat úsilí jiných vědeckých komunit o využití vznikajícího managementu znalostí a portálové technologie na podporu budování znalostí ve vědě.

Vědecké zařízení ve Spojených státech uznalo potřebu toho, čemu se říká & # x0201cmega-kolaborace & # x0201d, pro řešení kritických globálních problémů (ref. 52 Zare byl v době vydání této publikace předsedou Národní vědecké rady) a lidská zranitelnost a reakce na celosvětové změny životního prostředí je přesně ten druh problému, kde je taková megakolaborace vyžadována. Jak poznamenal Finholt (44), překážky interakce napříč distribuovanými výzkumnými místy zpomalí konstrukci a integraci znalostí potřebných k řešení náročných výzkumných otázek. Cílem distribuované sítě, jako je ta, kterou vyvíjí HERO, je propojit místo a čas tím, že přivede výzkumné pracovníky, nástroje pro reprezentaci vizuálních konceptů a sdílení, které používají, a znalosti, které vytvářejí, do jediného virtuálního prostředí.

Elektronické notebooky: prostředek pro získávání, konstrukci a sdílení znalostí. Jednou ze součástí spolupráce HERO je webový portál, který integruje nástroje pro reprezentaci znalostí a vizualizaci informací do elektronické implementace tradičního vědeckého zápisníku. Zatímco papírové notebooky byly běžně používány k zaznamenávání vývoje myšlenek jednotlivce, naše notebooky pro spolupráci jsou navrženy s ohledem na sdílení a společné zkoumání vědeckých informací. Notebook má podobu online pracovního prostoru, který dává vyšetřovatelům přístup nejen k digitálním datům a nástrojům, které používají (např. Digitální knihovny, portály, jako jsou tyto, se již stávají běžnými), ale také k abstraktním konceptům vytvořeným pomocí těchto dat a metod . Pracovní prostory HERO poskytují schopnost dělat více než jen kódovat prvky vědeckých konverzací, které jsou snadno & # x0201cdigitized. & # X0201d Rovněž usnadňují vyjádření a uložení některých odrazů a úvah, které jsou obvykle v mysli výzkumného pracovníka. Spíše než aby byly uloženy ve formě příběhu, jak to může být běžné v papírovém notebooku, lze tuto reflexi popsat vizuálně pomocí nástrojů pro koncepční grafy, notebookový systém převádí výsledné diagramy do jazyka popisu logiky založeného na popisu znalostí pro ukládání a sdílení.

Obr. 2 ukazuje domovskou stránku pracovního prostoru uživatele, poskytuje přístup k lidem, se kterými spolupracuje, úkoly, které popisují případové studie nebo postupy analýzy, koncepty, které definují kategorie a nápady, datové soubory použité k vytvoření nebo reflektování konceptů a online nástroje, které lze použít k vizualizaci dat a konceptů. Pomocí tohoto portálového systému k popisu prvků vědeckých výzkumů vědci umožňují, aby jejich elektronický notebook zachytil vývoj jejich myšlenek a myšlenek komunit jiných uživatelů. Takový zápisník umožňuje odpovídat na běžné otázky novými způsoby a dokonce i na některé nové otázky, což usnadňuje dynamický proces vývoje, rozšiřování a aplikace konceptu a metody. Například,


DETAILNÍ POPIS

Obecně je předkládaný popis zaměřen na systémy a metody, které určují sémantické umístění mapy a / nebo určují blízkost mezi mapami. Zejména zde popsané systémy a metody mohou identifikovat a vybrat jednu nebo více sémantických entit, které vyjadřují sémantické porozumění nebo sémantické shrnutí umístění položek obsahu zahrnutých do mapy. Vybrané sémantické entity lze pro takovou mapu označit jako sémantická umístění. Například pro mapu, která zobrazuje umístění bonsai školek v Anglii, Skotsku a Severním Irsku, lze umístění položek obsahu shrnout výběrem a použitím sémantické entity „Velká Británie“ jako sémantického umístění pro taková mapa. Vzhledem k sadě umístění obsahu asociovaných s položkami obsahu obsaženými v mapě mohou systémy a metody podle předkládaného vynálezu určit jedno nebo více sémantických umístění, která poskytují sémantické porozumění nebo sémantické shrnutí takové sady umístění obsahu.

Jako jeden příklad může výpočetní systém podle předkládaného vynálezu vybrat nebo jinak identifikovat nejmenší sémantickou entitu, která zahrnuje větší než prahové množství z množství umístění obsahu spojených s mapou. Výpočetní systém může přidružit identifikovanou sémantickou entitu k mapě jako sémantické umístění pro mapu. Sémantická umístění vybraná pro mapu lze použít k tomu, aby vyhledávací stroje mohly identifikovat mapu v reakci na relevantní kritéria vyhledávání. V dalším aspektu mohou systémy a způsoby podle předkládaného vynálezu určit skóre blízkosti mezi první mapou a druhou mapou. Například systémy a způsoby podle předkládaného vynálezu mohou určit skóre blízkosti mezi první mapou a druhou mapou na základě alespoň částečně na základě srovnání alespoň jednoho prvního sémantického umístění spojeného s první mapou s alespoň jednou druhou sémantickou mapou umístění spojené s druhou mapou. Skóre blízkosti lze použít k určení, zda poskytnout druhou mapu jako související mapu pro první mapu.

Přesněji řečeno, určité existující produkty mohou uživateli umožnit přizpůsobit mapu nebo vytvořit novou mapu, například přidáním položek obsahu do základní mapy. Pro každou položku obsahu může uživatel vybrat nebo jinak určit uživatel. Například jedno nebo více umístění přidružených ke každé položce obsahu může mít formu různých tvarů, například bodů, čar, křivek, mnohoúhelníků nebo jiných forem. Uživatel tedy může vytvořit novou mapu, která zobrazuje umístění různých položek obsahu specifikovaných uživatelem v konkrétní geografické oblasti. Jak je uvedeno výše, systémy a metody podle předkládaného vynálezu mohou být použity k určení jednoho nebo více sémantických umístění, která zprostředkují sémantickou sumarizaci umístění položek obsahu zahrnutých v takové mapě generované uživatelem.

V některých implementacích může výpočetní systém k určení jednoho nebo více sémantických umístění pro mapu získat informace popisující více umístění obsahu, respektive spojené s množstvím položek obsahu zahrnutých do mapy. Například položky obsahu mohou zahrnovat jednu nebo více z: bodová položka obsahu, řádková položka obsahu a polygonová položka obsahu. Jako jeden příklad může uživatel přidat položku obsahu na mapu, která popisuje umístění bonsai obchodu s mateřskými školami. Taková položka obsahu může být bodovou položkou obsahu, protože má s ní přidružené jediné umístění. Jako další příklad může uživatel přidat položku obsahu na mapu, která popisuje navigační trasu z počátku do cíle. Taková položka obsahu může být řádkovou položkou obsahu, protože obsahuje jeden nebo více řádků, které tvoří trasu. Jako další příklad může uživatel přidat položku obsahu na mapu, která popisuje rozsah, v jakém momentálně hoří požár. Taková položka obsahu může být polygonovou položkou obsahu, protože má k ní přidruženou oblast umístění, která může být popsána polygonem.

Mapa tedy může mít řadu položek obsahu různých typů, přičemž každá položka obsahu má k sobě přidružené jedno nebo více umístění obsahu. Databáze, ve které je uložena mapa, může obsahovat data, která popisují každou položku obsahu a umístění obsahu příslušně spojená s takovou položkou obsahu. Jako jeden příklad lze umístění obsahu uložit jako páry zeměpisné šířky a délky. Jako takový může počítačový systém implementující předkládaný vynález přistupovat k takové databázi, aby získal informace popisující umístění obsahu spojená s konkrétní mapou.

Podle aspektu předkládaného popisu může výpočetní systém identifikovat sadu buněk obsahu založených alespoň částečně na množství umístění obsahu získaných pro mapu. Například buňkami obsahu mohou být buňky, které obsahují jedno nebo více umístění obsahu.

Přesněji řečeno, v některých implementacích předkládaného vynálezu může být alespoň část světa geograficky rozdělena na několik buněk, které příslušně odpovídají konkrétním geografickým oblastem. V některých implementacích mohou být buňky organizovány do datové struktury, která zahrnuje několik vrstev buněk, přičemž každá buňka v každé vrstvě odpovídá počtu buněk z vyšší vrstvy, které mají menší geografickou velikost. Například v ukázkovém schématu teselace kvadrantů může každá buňka zahrnovat nebo jinak odpovídat stejné geografické oblasti jako čtyři podřízené buňky, které jsou zahrnuty v další vyšší vrstvě. Podobně v takovém příkladu schématu teselace kvadrantů může být každá buňka jednou ze čtyř podřízených buněk, které jsou zahrnuty nebo jinak odpovídají stejné zeměpisné oblasti jako nadřazená buňka zahrnutá v další nižší vrstvě.

Výpočtový systém implementující předkládaný popis tedy může zahrnovat nebo jinak mít přístup k databázi, která popisuje množství buněk organizovaných podle takové datové struktury. Výpočtový systém může určit nebo jinak vybrat určité takové buňky jako buňky obsahu založené alespoň částečně na množství umístění obsahu získaných pro mapu, čímž vytvoří sadu buněk obsahu pro mapu. Jinak řečeno, výpočetní systém může převést umístění obsahu pro mapu do sady buněk obsahu, kde každá buňka v sadě buněk obsahu odpovídá konkrétní geografické oblasti, která zahrnuje jedno nebo více umístění obsahu.

V některých implementacích lze buňky obsahu vybrat z buněk v rozsahu vrstev mezi minimální vrstvou a maximální vrstvou. Například maximální vrstva a minimální vrstva mohou být proměnné, které jsou nastavitelné operátorem systému na základě požadované velikosti sémantického umístění, doby zpracování nebo jiných parametrů. V některých implementacích výpočetní systém nejprve přidá buňky (např. Z maximální vrstvy) do sady buněk obsahu podle sady principů výběru a poté přidá všechny nadřazené buňky všech buněk, které byly dříve označeny jako buňky obsahu do sada buněk obsahu.

Zejména v některých implementacích může výpočetní systém identifikovat sadu buněk obsahu implementací různých různých principů výběru respektive pro různé typy položek obsahu. Jako příklad v některých implementacích může výpočetní systém pro každou bodovou položku obsahu obsaženou v mapě označit buňku v alespoň jedné buněčné vrstvě, která zahrnuje umístění spojené s bodovou položkou obsahu jako buňka obsahu. Například pro každou bodovou položku obsahu lze jako buňku obsahu vybrat buňku v maximální vrstvě, která zahrnuje bodovou položku zeměpisné šířky a délky obsahu.

Jako další příklad může výpočetní systém pro každou řádkovou položku obsahu označit každou buňku v alespoň jedné buněčné vrstvě, která zahrnuje kterékoli ze dvou nebo více umístění, která jsou spojena se dvěma nebo více body řádkové položky obsahu, jak je zahrnuta v sadě buněk obsahu. Například s každým koncovým bodem čáry (a / nebo inflexním bodem pro křivky) lze zacházet stejně jako s bodovou položkou obsahu, jak je popsáno výše. V takovém příkladu budou tedy buňky maximální vrstvy, které obklopují koncové body řádků, přidány do sady buněk obsahu, ale ne buňky podél čáry mezi dvěma koncovými body.

Jako další příklad může výpočetní systém pro každou polygonovou položku obsahu označit jednu nebo více buněk, které jsou zcela zahrnuty do polygonové položky obsahu, jak je zahrnuta v sadě buněk obsahu. Například výpočetní systém může určit vnitřní pokrytí buňky polygonu mezi maximální vrstvou a minimální vrstvou lze přidat do sady buněk obsahu. Zejména v jednom příkladu může výpočetní systém provádět nebo nechat provést algoritmus pokrytí vnitřní buňky, který určuje pokrytí vnitřní buňky pro polygon. Algoritmus pokrytí vnitřních buněk může být optimalizační algoritmus, který minimalizuje počet použitých buněk a / nebo uspokojuje maximální počet buněk omezení při maximalizaci procenta polygonu, který je zahrnut v pokrytí vnitřních buněk. Vybrané buňky lze omezit tak, aby byly v rozsahu mezi maximální vrstvou a minimální vrstvou. Lze použít také další nebo alternativní omezení nebo cíle. Vnitřní pokrytí polygonu nezahrnuje buňky, které obsahují umístění mimo hranici polygonu.

Jedním z důvodů pro použití vnitřního pokrytí je vyhnout se přidávání sousedních míst v případě, že polygonová položka obsahu představuje určitou sémantickou entitu, jako je země, město atd. Jako příklad zvažte polygonovou položku obsahu, která následuje za hranici města Mountain View v Kalifornii. Kompletní pokrytí tohoto polygonu pokrývá buňky, které zahrnují překrývající se sousední města. Pouhý výběr všech buněk, které obsahují jakoukoli část polygonu, způsobí, že buňky obsahu budou zahrnovat části sousedních měst, jako je Sunnyvale, Palo Alto nebo jiné sousední sémantické entity. Avšak výběr pouze buněk, které odpovídají vnitřnímu pokrytí polygonu, bude mít za následek buňky obsahu, které budou obsahovat pouze město Mountain View.

Jak je uvedeno výše, v některých implementacích může pro všechny buňky obsahu identifikované pomocí výše uvedených principů výpočetní systém přidat do sady buněk obsahu všechny nadřazené buňky až po minimální vrstvu. Protože nadřazené buňky mohou nakonec obsahovat více podřízených buněk, lze v některých implementacích agregovat výslednou tabulku pomocí ID mapy do následující tabulky: ID buňky → (ID mapy, Počet).

Podle dalšího aspektu může výpočetní systém implementující předkládaný vynález určit množství sad charakteristických buněk respektive pro množství sémantických entit. Například sada buněk prvků určená pro každou sémantickou entitu může popisovat geografickou oblast spojenou s takovou sémantickou entitou. Obecně se výrazem sémantická entita označuje entita, která má nějaký lidský kontext nebo význam a která má přidruženou geografickou oblast. Příkladem sémantických entit mohou být politické subjekty (např. Města, kraje, státy, země, okrsky atd.), Kontinenty vodních oblastí (např. Oblast San Francisco Bay Area, koridor 1-5, Cascadia Bioregion, Columbia River Watershed atd.) Parky (např. Městské parky, státní parky, národní parky) sousedství hranice nemovitostí podnikatelské subjekty (např. Nákupní středisko nebo nákupní centrum, kampus, továrna, budova) různé segmenty geografické oblasti podle různých kritéria (např. podle demografických údajů o populaci) nebo jiné geografické oblasti nebo místa, která mají nějaký lidský význam nebo kontext.

V některých implementacích lze množinu sémantických entit uspořádat do několika úrovní. Například sémantická entita „Utah“ může být o jednu úroveň nižší než sémantická entita „Spojené státy americké“. V některých implementacích může úroveň sémantické entity odpovídat nebo jinak záviset na její velikosti. V některých implementacích může úroveň sémantické entity obecně odpovídat typu sémantické entity (např. Sousedství může být o jednu úroveň pod městem).

Jak je uvedeno výše, výpočetní systém může určit sadu buněk funkcí pro každou z řady sémantických entit. Jako jeden příklad může v některých implementacích výpočetní systém získat hranici spojenou se sémantickou entitou z databáze. Například databáze spojená s geografickým informačním systémem může poskytovat informace popisující hranice pro každou z množiny sémantických entit. Například každou hranici lze definovat jedním nebo více polygony. V některých implementacích může výpočetní systém generovat pokrytí buněk mezi minimální vrstvou a maximální vrstvou pro každé umístění obsažené v rámci hranice sémantické entity. V některých implementacích může pokrytí buňky vyústit v následující tabulku: ID buňky → ID sémantické entity. Pokrytí buněk pro sémantickou entitu lze použít jako sadu buněk funkcí pro tuto sémantickou entitu.

Zejména v jednom příkladu může výpočetní systém provádět nebo nechat provést algoritmus pokrytí buněk, který určuje pokrytí buněk sémantické entity. The cell coverage algorithm can be an optimization algorithm that minimizes the number of cells used and/or satisfies a maximum number of cells constraint while ensuring that the cell coverage covers an entire geographic area associated with the semantic entity. In addition, the cell coverage algorithm can attempt to minimize an amount of geographic area that is included in the cell coverage but not associated with the semantic entity. The cells selected for the cell coverage can be constrained to be within the range between the maximum layer and the minimum layer. Additional or alternative constraints or objectives can be used as well. The cell coverage of the semantic entity may include cells which include locations that are outside a boundary associated with the semantic entity.

According to another aspect, a computing system implementing the present disclosure can compare the set of content cells to the respective sets of feature cells for at least a portion of the plurality of semantic entities. For example, the computing system can determine, for each semantic entity, a percentage of the set of content cells that are included in the respective set of feature cells for such semantic entity. For example, if the set of feature cells for a particular semantic entity includes two content cells and there are eight content cells total, then the percentage determined for such semantic entity can be twenty-five percent. Measures other than the percentage described above can be used as well.

According to another aspect of the present disclosure, the computing system can select at least one of the plurality of semantic entities as a semantic location for the map based at least in part on the comparison of the set of content cells to the respective set of feature cells for such at least one semantic entity. For example, the computing system can select each semantic entity for which the percentage of the set of content cells that are included in the respective set of feature cells for such semantic entity exceeds a threshold percentage. To provide an example, if the set of feature cells for a particular semantic entity includes six content cells and there are eight content cells total, and if the threshold percentage is fifty percent, then such semantic entity can be selected as a semantic location for the map.

In some instances, maps can be spread across multiple locations. As such, in further implementations of the present disclosure, if there is a small number of semantic entities (e.g., three or less) at the same level that, when combined, exceed the threshold percentage, then each of those semantic entities can selected as a semantic location for the map. Thus, in some implementations, the computing system can identify a combination of two or more semantic entities that share a level and for which the percentage of the set of content cells that are included in a combined set of feature cells for such combination of two or more semantic entities exceeds a threshold value.

In addition, in some instances, semantic entities can be enclosed by parent semantic entities that are just slightly larger (or even identical). For example, the City of San Francisco is nearly the same size as the County of San Francisco. As such, in yet further implementations of the present disclosure, the computing system can identify a parent semantic entity for each semantic entity that has been designated as a semantic location for the map. A size factor can be determined for each identified parent semantic entity. The size factor can describe the size of the geographic area associated with such parent semantic entity relative to the size of the geographic area associated with one or more semantic entities that are children of such parent semantic entity and have been selected as semantic locations for the map. If the size factor for a particular parent semantic entity is less than a threshold factor value (e.g., 1.5), then such parent semantic entity can also be selected as a semantic location for the map.

According to another aspect of the present disclosure, in addition to semantic locations, a map parent location can be selected for a map. For example, a similar technique to that described above can be used to select the map parent location from semantic entities that are larger than the ones identified as semantic locations. As an example, the computing system can identify a map parent location that includes greater than a threshold percentage of the selected semantic locations. The threshold percentage can be the same or a different value than the percentage used to select the semantic locations.

According to yet another aspect, the systems and methods of the present disclosure can determine a proximity score for the map relative to one or more other maps. In particular, in some implementations, a map viewer application that enables a user to view a map can include a Related Maps section, in which one or more related maps are recommended or otherwise identified and/or displayed to the user. Thus, a computing system implementing or otherwise communicating with the map viewer application can use the proximity score for a pair of maps to determine whether to recommend one of the pair of maps to a user that is viewing the other of the pair of maps. For example, the computing system can identify maps to present within the Related Maps section.

In some implementations, the proximity score for a first map and a second map can be based at least in part on one or more first semantic locations associated with the first map and one or more second semantic locations associated with the second map. As described above, the proximity score can be used to determine whether to provide the second map as a related map for the first map.

In some implementations, the proximity score for the first and second maps can be based at least in part on a number of shared neighbor locations between the first semantic locations associated with the first map and the second semantic locations associated with the second map. For example, a neighbor table can define adjacent semantic entities of the same level or type for each semantic entity.

Thus, for proximity score calculation, some or all of the following locations per map can be considered: the semantic locations for each map the map parent location for each map and/or the neighbors of the semantic locations for each map. If needed or desired, this list can be extended to add, for example, parent neighbors, neighbor's neighbors, or other potential comparisons.

In particular, according to another aspect of the present disclosure, one example technique to calculate proximity between two maps using two respective sets of map locations (e.g., semantic locations, parent locations, and/or neighbor locations) is to determine a ratio of common locations (e.g., a size of the intersection of the two sets of map locations) over the total number of locations (e.g., a size of a union of the two sets of map locations). Use of such a ratio generates a score between zero and one, which can be useful in a number of circumstances. One possible variation on this technique is to normalize locations by inverse size and/or to weight locations by type (e.g., semantic locations can be weighted stronger than neighbor locations and/or parent locations).

With reference now to the Figures, example embodiments of the present disclosure will be discussed in further detail.


FAO involvement in information and surveillance systems development for Transboundary Animal Diseases

The preparation of this manual is testimony of FAO's commitment to assist developing countries with development of their own early warning systems. Via the EMPRES programme, FAO is involved at national, regional and global level with the development of disease early warning systems. The ultimate vision is a global network, linking member countries in an information network that will enable rapid disease reporting, and quick dissemination of information.

This network will be a part of the Global Early Warning System (GEWS) being established by FAO to cover all possible pests, diseases and natural disasters.

EMPRES is currently involved in the development of a three-tiered information system which will gather, process and disseminate information. It is essentially a computerised system, to be known as the Transboundary Animal Disease Information system (TADInfo). This will consist of three different software modules: TADInfo National, TADInfo Regional and TADInfo Global.

For countries lacking properly developed epidemiological software, TADInfo National will be available free of charge. Through the well-established TCP system, FAO will be able to assist with information system development and software installation. TADInfo National is designed to feed information upwards to TADInfo Regional, which will be installed at the level of collaborating regional organisations or projects (such as PARC, SADC or PANAFTOSA) or at regional/subregional FAO offices. Where countries already use their own internally developed software, provision can be made for feeding-in of information from these systems.

Finally, the regional TADInfo modules will feed information to the global module, located in FAO headquarters.

Basically, the functions of the different modules will be:

at national level: storage and analysis of disease information to facilitate local decision-making.

at regional level: regional early warning, regional support and co-ordination.

at global level: risk modelling, trend monitoring and global early warning.

FAO will also take the initiative of organising regional workshops for veterinary epidemiologists to share and disseminate information on disease surveillance.

At the Annual OIE General Session, held in Paris, France in May 1998, FAO was given the mandate, along with OIE and WHO, to build a global information system for disease early warning. This resolution (no. XIII of the 66 th General Session) supports an earlier mandate from the 1996 World Food Summit.

The FAO is fully committed to this ideal, and will continue to work towards it via:

Software (TADInfo) development
In-country support in the form of TCPs
Regional workshops
The EMPRES Livestock Website on the Internet
and electronic mail discussion groups.

Interested CVOs and national epidemiologists should contact their nearest FAO office to enquire about the ways in which FAO can assist with the building of national and regional information systems.


Guide on How to Do GIS Mapping Homework

Even before looking at how to do GIS mapping, it is crucial first to define this term. A geographic information system (GIS) refers to a program or software that is used to capture, store, check, and display data that relates to various positions on the surface of the earth. A lot of data can be displayed on a single map by the GIS. Such data can comprise of the buildings, the streets, and the vegetation.

Differentiating between GIS and Spatial Analysis
In addition to seeking GIS homework help on how to do GIS mapping, most GIS students also seek online advice on how to differentiate between GIS and spatial analysis. Spatial analysis tends to confuse most people, just like how to do GIS mapping. As stated earlier, GIS is a computer that allows a user to capture, store check, and display data relating to various positions on the earth’s surface. Spatial analysis, on the other hand, refers to the evaluation focusing on the statistical analysis of different underlying patterns and processes.

It tends to answer the question ‘what could be the genesis of this observed spatial pattern?’ Spatial analysis is, therefore, an exploratory process that quantifies the observed pattern and then tries to explore the methods that are believed to have generated that specific pattern. The geographic information systems use spatial analysis to bring more insight into various geographical questions. Understanding the differences makes it easier for one to comprehend how to do GIS mapping.

Components of GIS

Before looking at how to do GIS mapping, the first step a student should take is understanding the elements that are required to make a GIS successful. These components include:

  1. Hardware-This refers to the computer device that the GIS operates on. Currently, the geographic information system tends to run on multiple types of hardware. These include desktop computers, centralized computers, among others.
  2. Software-The software entails the tools and functions required to store, evaluate, and display the captured geographic information.
  3. Data-This is probably the most significant component of the GIS. The geographic and tabular data can be gathered in-house, altered according to custom requirements and specifications, or bought from a data provider.
  4. People-Without people, the GIS technology would be of minimal to no value. It is because the people help in developing and implementing the changes and data to the existing real-world problems. The geographic information system users include a lot of people from various fields. For example, it entails technical specialists who design and ensure that the system is well maintained.
  5. Methods-This component of the GIS encompasses the various unique rules, models, and implementation plans that organizations use to operate their GIS successfully. It is a concept one must learn before learning how to do GIS mapping.

The Subsystems of the Geographic Information System

Another significant concept to understand before learning how to do GIS mapping is the subsystems of the GIS. They will come in handy when one is now practically being taught how to do GIS mapping. Since most students do not pay attention to these subsystems, they tend to seek GIS homework help when they are tested in this sector. If you want to ace how to do GIS mapping, then take note of the following GIS subsystems

  1. Data input-This is the subsystem that enables an individual to capture, collect, and also transform the thematic and spatial data into a digital form. This subsystem is acquired by combining aerial photographs, a couple of hard copy maps, reports, survey documents, remotely sensed images and many more.
  2. Data storage and retrieval-This GIS subsystem organize the attribute and spatial data in a manner that enables the user to retrieve the information for evaluation quickly. It also allows the user to update the database promptly. This subsystem requires the use of a database management system (DBMS) for one to maintain the attribute data. The spatial data is encoded and then maintained in a file format.
  3. Data manipulation and analysis-This GIS subsystem grants the user an opportunity to not only define but also execute attribute and spatial procedures, to acquire information that is derived. The data manipulation and analysis subsystem is regarded as the heart of the GIS.
  4. Data output-The data output is another subsystem of the geographic information system that allows an individual to generate maps, graphic displays, and tabulated reports that represent the derived information outcome.

GIS Data Types

Learning how to do GIS mapping also requires one to understand the various GIS data types. The geographic information system uses two types of data. These are:

  1. Spatial data-This kind of data tends to explain the relative and absolute location of several geographic features thoroughly.
  2. Attribute data-This type of data discusses the distinct characteristics of the spatial features. These aspects can either be qualitative or quantitative. In most cases, this type of data is known as tabular data.

GIS Data Models

When one is learning the concept of how to do GIS mapping, they are also required to understand the models they need to use. Therefore, it is essential to understand the existing GIS data models. Only one model can be chosen at a time. The GIS data models refer to the constructs or the set of rules that are used to explain and represent the geographic aspects of the real world in the computer. The data models for the geographic information system include:

Raster Data Models

This data model is widely used not only in the geographic information systems but also in other applications. It is, for instance, used in digital photography. These data models embody the usage of a grid-cell structure. In this structure, geographic information is split into cells that are identified by columns and rows. Such a data structure is what is referred to as a raster. Although this term refers to a more regularly spaced grid, other data structures that are tessellated also exist in the GIS grid-based systems.
For one to encode raster data from nothing or from scratch, one can use several techniques. These models or methods include:

  1. Cell-by-cell raster encoding-This technique encodes a raster merely through the creation of records for each cell value and by column and row.
  2. Run-length raster encoding-Using this technique, cell values are encoded in runs containing similarly valued pixels, an aspect that can bring about a highly compressed picture file.
  3. Quad-tree raster encoding-This technique entails the division of a raster into a hierarchy of quadrants, which are then split based on the similarly valued pixels,

There are various advantages of using the raster data model. These include

  1. There is ample access to the technology needed to create the raster graphics since it is inexpensive and pervasive.
  2. The data structure of the raster graphics is very straightforward, making it a great model to use due to the absence of complexities.
  3. The relative simplicity of the raster graphics makes performing of the overlay analyses also very easy.

There are also disadvantages of using the raster data model. They entail

  1. The presence of huge raster files. It results in added pressure in keeping up with the quality and quantity of the computer resources required to support these large files.
  2. When the output images recovered using the raster model are compared to their vector counterparts, those of this model tend to be less appealing or pretty. The less attractive aspect is noticed, particularly when one zooms or enlarges the image.

Vector Data Models
The vector data models utilize the vectors, which are directional lines to represent a specific geographic feature. The vector data is therefore characterized by the use of several vertices or sequential points in the definition of a linear segment. Thus, each vertex comprises a Y and X coordinate.

The vector lines are popularly known as arcs, which consist of a series of vertices that are terminated by a node. A node can be explained to be a vertex starting or ending an arc segment.
The vector data models are preferred for various reasons. These benefits include

  1. Most data, for example, the hard copy maps, are present in vector form. Therefore, no data conversion is needed.
  2. The vector data model enables efficient encoding of topology. Due to this, there tend to be more practical operations requiring topological information such as network analysis and proximity.
  3. Unlike the raster data model, the vector data models tend to be more realistic representations of the real world due to their precision of lines, points, and polygons.
  1. When comparing it to the relatively simple raster data model, the vector model tends to be very complicated. This model has no shortcuts when it comes to storing data, making it very complicated to use.
  2. The algorithms required for the analysis and manipulative functions are very complicated and can be intensive. As a result, the complexity tends to significantly limit the functionality of massive data sets, such as a large number of geographic features.
  3. It is impossible to conduct a spatial evaluation and filtering within the polygons using these data models.
  4. It is hard to represent continuous data like the elevation data in vector form. In most cases, interpolation or the generalization of substantial data is needed for these layers of data.

Attribute Data Models
Besides how to do mapping, most individuals also seek GIS homework help on identifying the various attribute data models. The attribute data models are located within the GIS software in an external database management software. The most known attribute data models include

  1. Tabular model-This model stores attribute data in sequential data files that have fixed formats. The tabular model is obsolete in the GIS area of interest due to various reasons. One is because there is no manner of checking data integrity.
  2. The hierarchical model-This model tends to organize data in a tree structure. Data tends to be structured downward in a hierarchy of tables.
  3. Network model-This model arranges data in a plex or network structure. In this model, any column in the plex can be associated with any other.
  4. The relational model-This model classifies data in tables. Each table is given and identified by a particular table name and is split into columns and rows. Each column in the table is also presented a specific identification name. In the table, rows tend to represent one record.

List of GIS Data Formats
There are a couple of GIS data formats that one can use after learning how to do GIS mapping. These include

  1. Vector GIS file formats- These file formats are used to store vector data. Vector data does not comprise of grids of pixels but rather vertices and paths. The three significant symbol types for vector data include polygons, points, and lines.
  2. Raster GIS file formats-These formats contain raster data that comprises of pixels. The pixels are square and are regularly-spaced. They are regularly used by people who have just learnt how to do GIS mapping due to their simplicity.
  3. Compressed raster file formats-These file formats reduce the size of the file by permanently deleting redundant information.
  4. Geographic database file formats-These formats are used to store geographic data.
  5. LiDAR file formats-These GIS formats allow users who have learnt how to do GIS mapping an opportunity to use Light Detection and Ranging (LiDAR) technology to view the earth’s surface.

The GIS Mapping Software –open source and commercial (pay for)
A user learning how to do GIS mapping but be familiar with the software to use. The GIS software allows an individual to produce maps and any other graphic image of geographic information for presentation and analysis. The software is very beneficial because it helps in visualizing the spatial data, which helps in building credibility and supporting decision making in the organization. A GIS typically stores the data on various geographical features and their distinct characteristics.
The features tend to be indicated as either lines, points, or as raster images. Therefore, in the case of the map of a specific city, the data can be stored in the form of points. The road data, however, can be saved as lines, with the boundaries being stored as areas, and the aerial images or scanned maps being stored as raster images. There are plenty of GIS software. These are classified into either open or commercial mapping software.

Examples of the best GIS Software
There have been questions that have been asked regarding the best software to use when mapping. One of the best software to use is QGIS. It is one of the highly ranked open mapping software and is considered by many as a jackpot. This is because the software allows one to automate the production of maps, quickly process geospatial data, and efficiently generate the drool-worthy cartographic figures. It makes mapping work much more manageable, making it a favorite of many.

Another highly preferred commercial software is ArcGIS. It is also known as Esri and came into the geospatial scene back in the 1970s. Esri ArcGIS is considered the most innovative and cutting-edge geographic information science software due to its fantastic features. Its extensions are efficient, and it has an exceptional network analyst that makes it unbeatable by other commercial GIS software. Maptitude GIS is another popular software that students learn when they are learning how to do GIS mapping.

Specific Geography
This mapping software grants an individual the tools, maps, and data they require to analyze and comprehend how the specific geography in question affects them and their firm. Currently, Maptitude is the most efficient and cheap, full-featured software available. It has been specially designed to allow an individual to visualize the data in question. It also allows them to analyze the geography. Maptitude comes hand in hand with a comprehensive library of nationwide and worldwide maps, comprising of in-depth United States demographics, street maps, and boundaries like the ZIP Codes and Census Tracts.

This software executes a relational and professional-strength database, a critical aspect for GIS software. When using the Maptitude software, attribute data can be freely attached to and detached from tables and geographic layers. The relational data manipulation aspect is integrated with powerful and robust geoprocessing for polygon overlay, spatial queries, and other location-based analysis. All these exceptional features of Maptitude make it the best GIS software currently.

Uses of the GIS
If you learn how to do GIS mapping, you get to use this program in the following ways
1. To map the exact location of things
Learning how to do GIS mapping helps the user to map a specific region. The computer device can be used to pinpoint the exact spatial location of particular features in the world. It also allows an individual to visualize the existing spatial relationships in these features.
2. To map quantities
People who have mastered how to do GIS mapping get to map portions to discover which areas have the most and least features. As they look at the quantity distribution of such features, they also get to determine the existing relationships between these areas.
3. To map densities
Sometimes, a person who has learnt how to do GIS mapping may be required to map the concentrations or quantities that are normalized by a specific location or by their total number. In such a case, the best software to use is the GIS.
4. To determine the features inside a specific area
When one learns how to do GIS mapping, they get to learn about the elements within a particular region. The GIS program helps to identify what is inside a specific location. It determines the features in that locality and also the distinct characteristics. The characteristics are identified through the creation of specific criteria that define that particular area of interest (AOI).
5. To identify what is near your area of interest
Learning how to do GIS mapping also helps one to discover their surroundings. It is possible to determine the proceedings within your set AOI by using geoprocessing tools such as BUFFER.
6. To map change
When you learn how to do GIS mapping, you get to identify how to allocate change. One needs to map change since it helps one to anticipate future conditions. The GIS identifies specific changes in the determined geographic region, to help an individual determine the course of action or to validate the use of the results in the decision making process.

7. To discover brewing relationships
GIS technology can also be utilized to identify comparisons in various locations. For example, by using GIS, one can map an area that has a manufacturing company and a river nearby. The mapping can help identify if the pollution produced at the manufacturing company affects the river nearby, or whether the river faces any risk.
It is undeniable that the GIS program comes in handy in various ways. Due to this, Geographic Information Science students must know how to do GIS mapping. In most cases, students struggle with this concept. The good news is, today, students can acquire ideal GIS Homework help from expert writers at GIS homework. Therefore do not miss out on attaining all these benefits. Learn how to do GIS mapping at GIS homework.

GIS Careers
Students who are majoring in Geographic Information Science or Geography and specialize in Spatial Analysis can undertake any of the following careers:

  • Cartographer for the National Geospatial-Intelligence Agency or the United States of America Geological Survey
  • Project Manager for Woolpert, Inc.
  • Solutions Engineer
  • Shipper/Route Delivery Manager
  • Market Researcher/Analyst
  • Computer Systems Manager
  • Geospatial Analyst/Consultant for a metropolitan planning organization
  • Manager or Planner: transportation, health services, urban development, land use
  • Real Estate Appraiser/Researcher
  • Informační technologie
  • GIS Software Developer for Esri
  • Web Developer or Designer
  • Location/Site Selection Expert

Acquire GIS Homework Help from Contentmart
Do you want to master the concept of how to do GIS mapping? Or do you want a thoroughly researched GIS research paper? Whatever your homework problem is, GIS homework always got the answer. Contentmart is one of the leading homework websites in the world in granting students quality GIS homework help.

It has GIS experts who have been offering students genuine GIS homework help for years. They are qualified, experienced, and very professional. Therefore, if you are encountering any difficulty whatsoever with your GIS term paper, essay, research project, PowerPoint presentation, or how to do GIS mapping, feel free to contact GIS homework writers. They will grant you a paper that only meets but also one that surpasses your preferences and expectations.


Family

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE NATURE OF CONVEYANCE PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 043183 FRAME: 0734. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE RELEASE OF SECURITY INTERESTASSIGNOR:PNC BANK, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043493/0648

Effective date: 20170630

Owner name: YELLOWPAGES.COM LLC, TEXAS

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE NATURE OF CONVEYANCE PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 042993 FRAME: 0160. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE RELEASE OF SECURITY INTERESTASSIGNOR:PNC BANK, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043493/0755

Effective date: 20170630

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATIONREEL/FRAME:043927/0610

Effective date: 20171013

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:WELLS FARGO BANKREEL/FRAME:044325/0946

Effective date: 20171205

Free format text: ENTITY STATUS SET TO SMALL (ORIGINAL EVENT CODE: SMAL)

Free format text: PAYMENT OF MAINTENANCE FEE, 4TH YR, SMALL ENTITY (ORIGINAL EVENT CODE: M2551)

Year of fee payment: 4

Owner name: SILICON VALLEY BANK, CALIFORNIA

Free format text: SECURITY INTEREST - SENIOR LOANASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:046285/0087

Effective date: 20180530

Owner name: SILICON VALLEY BANK, CALIFORNIA

Free format text: SECURITY INTEREST - MEZZANINE LOANASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:046286/0291

Effective date: 20180530

Owner name: VERVE WIRELESS, INC., CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:051865/0123

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE WIRELESS (ABC), LLC, CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS, INC.REEL/FRAME:051865/0010

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTERESTASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:051865/0123

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE ASSIGNEE PREVIOUSLY RECORDED ON REEL 051865 FRAME 0123. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE SOLE ASSIGNEE IS VERVE GROUP, INCASSIGNOR:VERVE WIRELESS (ABC), LLCREEL/FRAME:054065/0566

Effective date: 20200122

Owner name: VERVE GROUP, INC., CALIFORNIA

Free format text: CHANGE OF ASSIGNEE ADDRESSASSIGNOR:VERVE GROUP, INC.REEL/FRAME:054559/0239

Effective date: 20201201

Owner name: THRYV HOLDINGS, INC. (FORMERLY KNOWN AS DEX MEDIA HOLDINGS, INC.), TEXAS

Free format text: RELEASE OF SECURITY INTEREST IN INTELLECTUAL PROPERTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATION., AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055472/0592

Effective date: 20210301

Owner name: THRYV, INC. (FORMERLY KNOWN AS DEX MEDIA, INC.), TEXAS

Free format text: RELEASE OF SECURITY INTEREST IN INTELLECTUAL PROPERTYASSIGNOR:WILMINGTON TRUST, NATIONAL ASSOCIATION., AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055472/0592


Geography, GIS and all that - PowerPoint PPT Presentation

PowerShow.com je přední web pro sdílení prezentací / prezentací. Ať už je vaší aplikací obchod, návody, vzdělávání, medicína, škola, církev, prodej, marketing, online školení nebo jen pro zábavu, PowerShow.com je skvělý zdroj. A co je nejlepší, většina jeho skvělých funkcí je zdarma a snadno se používá.

Můžete použít PowerShow.com k vyhledání a stažení ukázkových online prezentací PowerPoint ppt na téměř jakékoli téma, které si dokážete představit, abyste se mohli naučit, jak vylepšit své vlastní prezentace a prezentace zdarma. Nebo jej použijte k vyhledání a stažení vysoce kvalitních prezentací PowerPoint ppt s ilustrovanými nebo animovanými snímky, které vás naučí, jak dělat něco nového, také zdarma. Nebo jej použijte k nahrání vlastních snímků aplikace PowerPoint, abyste je mohli sdílet se svými učiteli, třídami, studenty, šéfy, zaměstnanci, zákazníky, potenciálními investory nebo se světem. Nebo jej použijte k vytvoření opravdu skvělých prezentací fotografií - s 2D a 3D přechody, animacemi a výběrem hudby - které můžete sdílet se svými přáteli z Facebooku nebo kruhy na Google+. To je také zdarma!

Za malý poplatek můžete získat nejlepší online soukromí v oboru nebo veřejně propagovat své prezentace a prezentace s nejlepšími žebříčky. Ale kromě toho je to zdarma. Dokonce převedeme vaše prezentace a prezentace do univerzálního formátu Flash se vší jejich původní multimediální slávou, včetně animací, přechodových efektů 2D a 3D, vložené hudby nebo jiného zvuku nebo dokonce videa vloženého do snímků. Vše zdarma. Většinu prezentací a prezentací na PowerShow.com lze prohlížet zdarma, mnoho z nich je dokonce zdarma ke stažení. (Můžete si vybrat, zda lidem umožníte stáhnout vaše původní prezentace v PowerPointu a prezentace fotografií za poplatek, nebo zdarma, nebo vůbec.) Podívejte se na PowerShow.com ještě dnes - ZDARMA. Je tu opravdu něco pro každého!

prezentace zdarma. Nebo jej použijte k vyhledání a stažení vysoce kvalitních prezentací PowerPoint ppt s ilustrovanými nebo animovanými snímky, které vás naučí, jak dělat něco nového, také zdarma. Nebo jej použijte k nahrání vlastních snímků aplikace PowerPoint, abyste je mohli sdílet se svými učiteli, třídami, studenty, šéfy, zaměstnanci, zákazníky, potenciálními investory nebo se světem. Nebo jej použijte k vytvoření opravdu skvělých prezentací fotografií - s 2D a 3D přechody, animacemi a výběrem hudby - které můžete sdílet se svými přáteli z Facebooku nebo kruhy na Google+. To je také zdarma!


Tool combination model based on task sequence using an optimized orientation genetic algorithm

As an application field of service science, cloud manufacturing (CM) has been widely studied in vertical and horizontal services. At present, CM’s vertical service research is limited to the technical research of specific processing and manufacturing and gives less consideration to the background of horizontal integration services. The research on horizontal service judges the effect of the combination only according to quality of service (QoS) attributes. In the actual processing process, the combination’s effect depends not only on QoS but also on the geographical aspects, company, and other attributes. Based on this, we propose a tool combination model based on the task sequence (TCMbTS). The TCMbTS establishes the association ontology model of tool resources and tasks and proposes a mapping method to provide vertical service for CM. Then proposed optimized orientation genetic algorithm (OPOGA) to solve the combination optimization and recommendation problem of TCMbTS and provide horizontal services for CM. Finally, an experiment is performed to verify OPOGA with validity and efficiency.

Toto je náhled obsahu předplatného, ​​přístup prostřednictvím vaší instituce.


Podívejte se na video: Trospyho mapa speedrun