أكثر

استخراج معالم الطريق والبناء من البيانات النقطية باستخدام ArcGIS Desktop؟

استخراج معالم الطريق والبناء من البيانات النقطية باستخدام ArcGIS Desktop؟


أنا أعمل مع البيانات النقطية ومهمتي هي رقمنة صورة كبيرة. وهذا يستهلك الكثير من الوقت فقط لرقمنة الطرق والمباني!

أنا أبحث عن أدوات لتبسيط العمل على البيانات النقطية لرقمنة الميزات ، مثل الاستخراج الآلي للطريق ، والميزات السلسة ، وما إلى ذلك. للحصول على أمثلة ، تحقق من مقاطع الفيديو هذه: RoadTracker & Overwatch.

لدي ArcGIS 9.3 و 10 ولكن هناك اقتراحات أخرى مرحب بها أيضًا.


سؤالك مشابه نوعًا ما للسؤال الذي طرحته من قبل حول استخراج الغطاء الأرضي. كان الحل الذي أعطيت لي هو استخدام برنامج GIS مفتوح المصدر المسمى GRASS (انظر سؤالي / إجابتي أدناه).

استخراج ميزة الغطاء الأرضي من صور الأقمار الصناعية


توجد قائمة كاملة ببرامج Raster to Vector هنا

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_raster_to_vector_conversion_software

Potrace مجاني وجيد جدًا.

"Potrace (TM) هي أداة مساعدة لتتبع الصورة النقطية ، مما يعني ، تحويل الصورة النقطية إلى صورة سلسة وقابلة للقياس. الإدخال عبارة عن صورة نقطية (تنسيق PBM أو PGM أو PPM أو BMP) ، والإخراج الافتراضي هو ملف مغلف ملف PostScript (EPS). الاستخدام المعتاد هو إنشاء ملفات EPS من البيانات الممسوحة ضوئيًا ، مثل شعارات الشركة أو الجامعة ، والملاحظات المكتوبة بخط اليد ، وما إلى ذلك. الصورة الناتجة ليست "متعرجة" مثل الصورة النقطية ، ولكنها سلسة. يمكن بعد ذلك عرضها بأي دقة. يمكن لـ Potrace حاليًا إنتاج تنسيقات الإخراج التالية: EPS ، و PostScript ، و PDF ، و SVG (رسومات متجهة قابلة للتطوير) ، و DXF ، و PGM (لتسهيل تشويش الصور المستندة إلى البكسل) ، و Gimppath ، و XFig. ويمكن إضافة خلفيات خلفية إضافية فى المستقبل. "

http://potrace.sourceforge.net/

(ولكن سيتعين عليك الإشارة جغرافيًا إلى بيانات المتجه (DXF) بعد ذلك) ثم التحويل إلى ملف أشكال أو قاعدة بيانات جغرافية.

حقق نجاحًا متباينًا مع ArcScan - اعتمادًا على الجودة الأصلية لمسح البيانات النقطية والضوضاء.


إلهام لتطبيقات مذهلة

أصبحت قمة مطوري Esri لعام 2020 (DevSummit) افتراضية هذا العام ، وجذبت جمهورًا عبر الإنترنت يزيد عن 6000 مشاهد عبر البث المباشر على esri.com وصفحة Esri على Facebook. أقيم الحدث عبر الإنترنت بسبب المخاوف بشأن جائحة فيروس كورونا العالمي 2019 (COVID-19).

سمع مطورو التطبيق وغيرهم ممن قاموا بالبث المباشر للحدث عن أحدث الابتكارات في ArcGIS من فريق مكون من أكثر من عشرين من مطوري Esri ومهندسي المنتجات ومديري المنتجات. على مدار العام الماضي ، أضاف فريق التطوير إمكانات جديدة أو محسّنة إلى ArcGIS في مجالات مثل رسم الخرائط والتصور والتحليل المكاني وعلوم البيانات والتعلم العميق والتخطيط ثلاثي الأبعاد وتطوير تطبيقات الويب المخصصة ومعالجة اللغة الطبيعية. مشروع جديد لدمج ArcGIS مع إمكانيات محركات الألعاب Unity و Unreal Engine قيد التنفيذ أيضًا.

وفقًا لإوان كاميرون ، كبير مسؤولي التكنولوجيا لتقنية المطورين في Esri ، فإن محركات الألعاب تجلب للمطورين محركًا فيزيائيًا ورسومًا متحركة وأنظمة جسيمات إلى بيئة تطوير التطبيقات. بصفته مطورًا ، قال كاميرون إنه متحمس لما يمكن أن تفعله هذه القدرات. قال "[هذه] تسمح لك ببناء تجارب تنبض بالحياة".

افتتح Jim McKinney ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في ArcGIS Desktop ، جلسة DevSummit العامة لشكر مجتمع المطورين والترحيب بهم في هذا الحدث ، وهو الآن في عامه الخامس عشر.

& # 8220 هدفنا هو أن نشارك معك التكنولوجيا الجديدة ، التي يمكنك القيام بأشياء مدهشة - التكنولوجيا التي ستجعل [عملك] أكثر فعالية ، & # 8221 قال ماكيني في مقدمته للحدث الذي استمر ثلاث ساعات.

أشاد رئيس Esri ، Jack Dangermond ، بالمطورين لما يفعلونه لمساعدة المؤسسات على إنشاء ما أسماه & # 8220a التحول الرقمي باستخدام العلوم الجغرافية. & # 8221

قال Dangermond إن التحول الرقمي ، بدعم من مطوري التطبيقات الجغرافية المكانية ، يقود التقدم في الزراعة الدقيقة ، والحفظ ، والسلامة العامة ، والصحة العامة ، وإدارة الغابات والموارد المائية.

& # 8220 لا يحدث هذا & # 8217 عن طريق الصدفة. & # 8217s ليس خارج الصندوق ، & # 8221 قال Dangermond. & # 8220 يتطلب إبداعك الموجودين هنا وعلى الإنترنت في جميع أنحاء العالم ، والهندسة والتفكير. & # 8221

ما يمكن أن يفعله نظام ArcGIS الأساسي للمطورين

قدم مدير تطوير البرامج في Esri Sud Menon نظرة عامة عالية المستوى لمنصة Esri ArcGIS ، والتي تدمج العديد من أنواع البيانات بما في ذلك الصور ، وميزات المتجهات ، والوقت الحقيقي ، والمتعدد الأبعاد ، وغير المهيكل ، والجداول ، و 3D ، و lidar ، و CAD / نمذجة معلومات البناء (BIM) وأنواع البيانات الأخرى.

& # 8220 يستخرج كل هذه البيانات إلى طبقات لإنشاء لغة مشتركة من الخرائط والمشاهد والنماذج والأدوات التي يمكن استخدامها من قبل المبدعين والمحللين وكذلك لتشغيل التطبيقات ، & # 8221 قال مينون.

سلط الضوء على إمكانات ArcGIS Online ، وهو حل تحليل ورسم خرائط قائم على السحابة ، لتقديم معلومات مهمة إلى الجمهور. & # 8220ArcGIS Online عبارة عن نظام أساسي يسمح لك بإنشاء ومشاركة تطبيقات الخرائط التي تنقل المعلومات المهمة على نطاق واسع ، & # 8221 قال مينون. & # 8220 قد يتلقى تطبيق رسم خرائط اتجاه واحد مثل لوحة معلومات فيروس كورونا المباشر من Johns Hopkins [جامعة] عدة آلاف من الطلبات في الثانية ولديه ملايين المستخدمين المتزامنين. & # 8221

تم إنشاء لوحة معلومات COVID-19 من جامعة جونز هوبكنز ، والتي يتم الاحتفاظ بها في مركز علوم وهندسة النظم في مدرسة وايتنج للهندسة ، باستخدام لوحات معلومات ArcGIS من Esri.

تصور المعلومات بطريقة جديدة

بدأت العروض التقديمية للمنتج بالتركيز على رسم الخرائط ، وأساس تقنية GIS ، و ArcGIS API for JavaScript ، الذي يدعم إمكانيات تعيين الويب لكل من المرئيات ثنائية وثلاثية الأبعاد.

& # 8220 رسم الخرائط هو جوهر ما نقوم به ، & # 8221 قال جيريمي بارتلي ، قائد تطوير المجموعة لـ ArcGIS Online و ArcGIS API for JavaScript. & # 8220 نريد تمكين الجميع من عمل خرائط مذهلة من خلال التصميم الديناميكي المستند إلى البيانات. & # 8221

بعد ذلك ، أوضحت جينيفر بيل ، كبيرة مهندسي المنتجات من فريق ArcGIS Living Atlas of the World ، كيف أن الإمكانات في Map Viewer الجديد في ArcGIS Online ، بما في ذلك التصفية السريعة ، والتسمية المحسّنة ، وأداة كثافة النقاط ، تجعل من السهل التأليف مفيدًا وجميلًا خرائط.

في السيناريو الخاص بها ، يمكن للمتطوعين الذين يزورون مدارس منطقة لوس أنجلوس لتشجيع المتحدثين باللغة الإسبانية الذين يصعب الوصول إليهم على المشاركة في التعداد السكاني بالولايات المتحدة استخدام Map Viewer في ArcGIS Online لتركيز جهودهم بشكل أفضل. يمكنهم إنشاء خريطة لتحديد مكان التحاق الأطفال الناطقين بالإسبانية الذين تتراوح أعمارهم بين 5 و 17 عامًا بالمدرسة.

أوضح بيل كيفية إنشاء مثل هذه الخريطة باستخدام أدوات مثل التصفية وكثافة النقاط و ArcGIS Arcade ، وتخصيصها للعثور على المدارس في منطقة لوس أنجلوس التي تضم 1500 طالب أو أكثر من المتحدثين باللغة الإسبانية.

& # 8220 هذه التحديثات الجديدة [لـ ArcGIS Online] تدور حول استكشاف البيانات وفهمها بسرعة كبيرة بحيث يكون لديك الوقت للتجربة والإبداع وطرح أسئلة أعمق & # 8221 قالت.

لمشاهدة العرض التقديمي الذي قدمه بارتلي وبيل بالكامل ، شاهد هذا الفيديو.

احصل على أقصى استفادة من بياناتك

في جميع أنحاء العالم ، تستخدم المنظمات بشكل متزايد لوحات المعلومات لتوصيل مجموعة واسعة من المعلومات بوضوح ، بما في ذلك البيانات المتعلقة بالجريمة والصحة العامة والانتخابات والبيئة.

& # 8220Dashboards تفتح المعلومات المخفية في بياناتك وتسمح لها بالوصول إلى إمكاناتها الكاملة ، & # 8221 قال David Nyenhuis ، مهندس المنتج في فريق ArcGIS Dashboards. & # 8220 فهي تفاعلية وجذابة. تلخص المخططات والمؤشرات والمقاييس مجموعات البيانات المعقدة وتساعد في إلهام قرارات أكثر ذكاءً. & # 8221

قال Nyenhuis في عرضه التقديمي أنه يمكن للمستخدمين تأليف التعبيرات في ArcGIS Arcade لتعديل كيفية عرض البيانات في لوحات معلومات ArcGIS. Arcade هي لغة برمجة نصية لإنشاء تصورات مخصصة ووضع العلامات.

أظهر لوحة عدادات تم إنشاؤها لرئيس قسم الإطفاء لمراقبة مكالمات الخدمة في الوقت الفعلي. تتضمن لوحة القيادة معلومات مثل حجم المكالمة وموجز الحادث مع وصف موجز للمشكلة وختم زمني وخريطة تعرض مواقع الحادث ومتوسط ​​الإرسال والإقبال ووقت الاستجابة لمدة 30 يومًا.

ثم أوضح Nyenhuis كيف يمكن استخدام محرر ArcGIS Arcade داخل ArcGIS Dashboards مباشرة لكتابة تعبير بسيط لنقل وعرض المدة التي تم فتحها ومتى تم مسحها. & # 8220 [باستخدام تعبير ArcGIS Arcade] ، يمكننا حتى الكشف عما إذا كان الحادث يلبي أو يتجاوز إرشادات القسم لوقت الاستجابة ، & # 8221 قال.

لمشاهدة العرض الكامل لـ Nyenhuis ، شاهد هذا الفيديو.

التطورات الجديدة

على الرغم من أن دعم ArcObjects لبناء حلول GIS المخصصة سيستمر لسنوات ، شجع McKinney مجتمع المطورين على تحويل تركيزه.

& # 8220 إذا كنت تقوم بأعمال تطوير جديدة ، فنحن نشجعك بشدة على استخدام أحدث تقنيات المطورين لدينا لـ ArcGIS Enterprise و ArcGIS Pro وإنشاء تطبيقات قائمة بذاتها باستخدام ArcGIS Runtime ، & # 8221 قال.

ArcGIS Pro SDK لـ Microsoft .NET Framework ، والذي يستخدم الآن Visual Studio 2017/2019 ، يدعم التخصيص لـ ArcGIS Pro.

قال McKinney أنه يمكنك توسيع ArcGIS Pro باستخدام ArcGIS Pro SDK for .NET بثلاث طرق: استخدام الوظائف الإضافية وتكوينات الحلول ومصادر بيانات المكونات الإضافية. في هذا العرض التقديمي ، يوضح Wolfgang Kaiser ، كبير مهندسي المشروع في فريق ArcGIS Desktop ، كيف أنشأ حلًا مخصصًا باستخدام الوظيفة الإضافية ArcGIS Pro SDK for .NET و StreamLayer API لإنشاء وظيفة إضافية لدفق بيانات الموقع المباشر من جولة في طائرات الهليكوبتر في هاواي ثم تصورها في بيئة ثلاثية الأبعاد.

الجديد في ArcPy

كما شجع McKinney الجمهور بشدة على البدء في استخدام ArcPy ووحدات Python الخاصة به للقيام بمهام المعالجة الجغرافية في ArcGIS مثل إجراء التحليل الجغرافي المكاني.

إلى جانب إضافة أدوات معالجة جغرافية جديدة في ArcPy ، تعمل Esri على تبسيط استخدام الأدوات. & # 8220 [هذا ينتج] في عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية التي يجب عليك كتابتها لإنجاز عملك ، & # 8221 قال ماكيني. في هذا الفيديو ، يمكنك مشاهدة Rachel Applebaum ، مهندس المنتج في فريق ArcGIS Network Analyst ، باستخدام ArcPy.nax ، وحدة ArcPy لتحليل الشبكة ArcGIS جديدة ، للوصول بسرعة وسهولة إلى وظائف تحليل الشبكة.

احصل على تعزيز تطبيقات الويب المخصصة

تؤدي التحسينات الرئيسية لـ ArcGIS API for JavaScript إلى إحداث بعض التغييرات الكبيرة في تطوير تطبيقات الويب المخصصة. مثال على ذلك: يمكن للمطورين الآن إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية للغاية لتصور وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

عرض Kristian Ekenes ، كبير مهندسي المنتجات في فريق ArcGIS API for JavaScript ، تطبيق ويب مخصصًا يسمى One Ocean ، تم تطويره باستخدام ArcGIS API for JavaScript ، والذي يستخدم طبقة عالمية تتضمن سمات على درجة حرارة المحيط ، والملوحة ، والسرعة والاتجاه التيارات المحيطية على مستويات أعماق مختلفة. تم اشتقاق هذه البيانات من مجموعة بيانات الوحدة البحرية البيئية من Esri.

& # 8220I & # 8217ve هيأ هذا التطبيق بحيث يقوم المستخدم بتمرير الماوس فوق نقطة [على الخريطة] ، وينفذ استعلامًا لخاصية الملوحة على جميع مستويات العمق في جميع أنحاء المحيط المتاحة على العميل ، & # 8221 قال Ekenes. تظهر أرقام الملوحة بسرعة في مخطط مبعثر على يسار الخريطة.

& # 8220 أحصل على هذا الأداء السريع لأنني & # 8217m استفاد من محرك الاستعلام السريع جدًا من جانب العميل ل JavaScript API ، & # 8221 قال. شاهد عرض Ekenes & # 8217s بالكامل.

ArcGIS: منصة التحليل المكاني وعلوم البيانات

قام جاي ثيودور ، كبير المسؤولين التقنيين في ArcGIS Enterprise في Esri ، بإرشاد الجمهور حول كيفية دعم ArcGIS لعملية سير عمل كاملة: إعداد / هندسة البيانات ، والتصور والاستكشاف ، والتحليل المكاني ، وتكامل الذكاء الاصطناعي ، وتحليلات البيانات الضخمة باستخدام النمذجة والبرمجة النصية.

سلط فريق Esri الضوء على العمل الذي تم إنجازه في العام الماضي باستخدام البيانات النقطية متعددة الأبعاد التي تم جمعها بواسطة الأقمار الصناعية ، جنبًا إلى جنب مع التقدم في رسم الخرائط وتحليل البيانات غير المهيكلة والليدار والفيديو بالحركة الكاملة. شاهد هذا الفيديو لمشاهدة عرض Theodore & # 8217s ، جنبًا إلى جنب مع العرض التوضيحي الذي يستخدم ArcGIS API for Python و ArcPy في ArcGIS Notebooks.

حصل جمهور DevSummit أيضًا على عرض توضيحي مثير للاهتمام حول كيفية استخدام ArcGIS في عملية استخراج البيانات الجغرافية المكانية من نص غير منظم ثم تعيين تلك المعلومات.

أوضحت لورين بينيت ، مهندسة المنتج الرئيسية للتحليل المكاني في Esri ، كيف استخدمت الوحدة النمطية arcgis.learn في ArcGIS API for Python للمساعدة في استخراج البيانات وتعيينها من 1500 ملف نصي لتقارير الجريمة.

& # 8220 كل من هذه التقارير عبارة عن نص غير منظم يحتوي على وصف للجريمة ، بما في ذلك أشياء مثل العنوان والتاريخ والوقت وتفاصيل أخرى ، & # 8221 بينيت. & # 8220 تقليديًا ، فإن تحويل هذا النوع من النص غير المنظم إلى بيانات مفيدة سيكون حقًا مضيعة للوقت. & # 8221

أنشأ بينيت بيانات تدريب للتعلم العميق (DL) من خلال تصنيف جوانب معينة من التقارير ، بما في ذلك نوع الجريمة ، والسلاح المستخدم ، والعنوان ، وتاريخ ووقت الجريمة ، واسم الضابط المسؤول عن الإبلاغ.

ثم استخدمت بيانات التدريب ومعالجة اللغة الطبيعية المضمنة في وحدة arcgis.learn في ArcGIS API for Python لتدريب نموذج EntityRecognizer. بعد التأكد من قدرة النموذج على تحديد الكيانات ، مثل الجريمة وتاريخ الحوادث ووقتها وعنوانها ، استخدمته لاستخراج المعلومات من كل ملف من الملفات النصية. الآن بعد أن تم تنظيم البيانات ، استخدم Bennett ArcGIS API for Python لتكويد المواقع جغرافيًا وإنشاء طبقة معالم نقطية. تم تمثيل موقع الجريمة بكل نقطة.

اعرض خريطة الويب هذه التي أنشأها بينيت بعد ذلك عن الجرائم في ماديسون ، ويسكونسن. يمكنك مشاهدة العرض التقديمي بالكامل من خلال مشاهدة هذا الفيديو.

خيارات بناء التطبيقات برمز صغير أو بدون رمز

أوضح فريق عمل Esri كيفية وضع التطبيقات في أيدي المستخدمين بسهولة باستخدام AppStudio for ArcGIS و ArcGIS Experience Builder الجديد.

على سبيل المثال ، قام Chris LeSueur ، مدير المنتج لـ AppStudio for ArcGIS ، بإرشاد الجمهور عبر سير عمل لمشاركة تطبيقات الأجهزة المحمولة الأصلية. يمكن مشاركة التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام قوالب AppStudio مع مؤسسة ArcGIS Online ووضعها في مجموعات مع مستخدمين محددين ثم مشاركتها مع هؤلاء المستخدمين عبر AppStudio Player for ArcGIS ، وهو تطبيق يمكن تنزيله من متاجر التطبيقات.

أظهر LeSueur أيضًا تطبيق رسم خرائط ثلاثي الأبعاد غير متصل بالإنترنت يعرض التضاريس الجميلة لغابة Angeles National Forest في كاليفورنيا. قام بتطوير هذا التطبيق المعقد باستخدام AppStudio ، والذي تم إنشاؤه على رأس ArcGIS Runtime SDK for Qt.

قدمت Esri أيضًا طريقة جديدة لإنشاء تطبيقات الويب. يُسمى ArcGIS Experience Builder ، وهو يمنح الأشخاص القدرة على بناء تجارب الويب باستخدام واحد من سلسلة من القوالب التي تأتي مع عناصر واجهة المستخدم. شاهد هذا العرض التوضيحي لكيفية عمل Experience Builder ، بما في ذلك تطبيقات الأجهزة المحمولة ، مع Jianxia Song ، ومدير المنتج لـ ArcGIS Experience Builder و Web AppBuilder for ArcGIS.

أعلن كاميرون ، كبير مسؤولي التكنولوجيا لتقنية المطورين في Esri ، عن بذل جهد لدمج ArcGIS مع Unity و Unreal Engine ، وهما محركان شائعان للألعاب.

وفقًا لكاميرون ، تعد محركات الألعاب بيئة تطوير رائعة لأنها توفر تجربة عرض متميزة ودعمًا للأجهزة عبر الأنظمة الأساسية. هناك أيضًا فرصة لبناء علاقات مع مطوري محركات الألعاب.

قال كاميرون: "هناك مجتمع مطور كبير للغاية وقد سمعنا من مجتمع المطورين أنهم يريدون إدخال محتوى ArcGIS في محركات ألعابهم لتحسين التطبيقات التي يقومون ببنائها".

ستقوم Esri بإنشاء مكونات إضافية لـ Unity و Unreal Engine والتي ستوفر ما يلي:

  • واجهات برمجة التطبيقات للوصول إلى خدمات ArcGIS والبيانات المحلية
  • القدرة على عرض وتكريم مساحة إحداثيات العالم الحقيقي / الجغرافي
  • التكامل مع تجربة مطور محرك اللعبة
  • موارد مجموعة مطوري البرامج مثل العينات والعروض التوضيحية

& # 8220 فيما يتعلق بوظائف ArcGIS ، ستكون قادرًا على العمل مع البلاط النقطي ، والصور ، والارتفاع ، وطبقات المشهد مع الكائنات ثلاثية الأبعاد ، والشبكات المتكاملة وسحب النقاط ، & # 8221 قال. & # 8220 سيتم دعم طبقات المعالم بالنقاط والخطوط والمضلعات ، وستكون قادرًا على الوصول إلى بعض الخدمات الأخرى المتوفرة من ArcGIS مثل الترميز الجغرافي والشبكات. & # 8221

لمعرفة كيفية إنشاء تطبيقات GIS باستخدام ArcGIS مع Unity و Unreal Engine ، شاهد عرض الفيديو هذا.

فرصة أخرى للقاء وموارد إضافية

قال ماكيني إنه على الرغم من أن قمة DevSummit كانت افتراضية ، إلا أنه ستكون هناك فرصة أخرى للاجتماع شخصيًا هذا العام. من المقرر حاليًا عقد قمة مطوري Esri الأوروبية في نوفمبر 2020 في برلين ، ألمانيا ، ولكن استمر في التحقق من موقع الويب بحثًا عن أي تغييرات في الجدول الزمني.

& # 8220 على مدى السنوات القليلة الماضية ، حاولنا & # 8217 الاحتفاظ بقمة DevSummit مستمرة طوال العام من خلال ندوات GeoDev عبر الويب ، & # 8221 قال ماكيني خلال ختام الجلسة العامة. & # 8220 كل شهر ، نستضيف ورشة عمل تقنية على غرار DevSummit كندوة عبر الإنترنت تتضمن جلسة Q و A مباشرة. إذا لم & # 8217t ضبطها على واحدة من هؤلاء ، فتحقق من ذلك. إنهم & # 8217 حقًا قيمة وممتعة. & # 8221

جميع العروض التقديمية DevSummit متاحة على قناة Esri على YouTube. أيضًا ، ابق على اطلاع على الجلسات الفنية ، والتي ستتم إضافتها في الأسابيع المقبلة.

للتعمق أكثر في بعض العروض التقديمية لجلسة DevSummit العامة ، اقرأ منشورات المدونة التالية:


ما يمكن أن يفعله نظام ArcGIS الأساسي للمطورين

قدم مدير تطوير البرامج Esri Sud Menon نظرة عامة عالية المستوى على نظام ArcGIS الأساسي ، والذي يدمج العديد من أنواع البيانات بما في ذلك الصور والمتجهات والوقت الحقيقي والمتعدد الأبعاد وغير المنظم والجداول ثلاثية الأبعاد والليدار و CAD ونمذجة معلومات البناء (BIM ).

قال مينون: "إنها تستخرج كل هذه البيانات في طبقات لإنشاء لغة مشتركة للخرائط والمشاهد والنماذج والأدوات التي يمكن استخدامها من قبل المبدعين والمحللين ، وكذلك لتشغيل التطبيقات".

سلط الضوء على كيفية استخدام ArcGIS Online لتقديم معلومات مهمة إلى الجمهور. قال مينون: "ArcGIS Online عبارة عن نظام أساسي يسمح لك بإنشاء ومشاركة تطبيقات الخرائط التي تنقل المعلومات المهمة على نطاق واسع". "قد يتلقى تطبيق خرائط رائج واحد ، مثل لوحة التحكم المباشرة لفيروس كورونا من جامعة جونز هوبكنز ، عدة آلاف من الطلبات في الثانية ولديه ملايين المستخدمين المتزامنين."

تم بناء لوحة معلومات COVID-19 من جامعة جونز هوبكنز ، والتي يحتفظ بها مركز علوم وهندسة النظم في مدرسة وايتنج للهندسة ، باستخدام لوحات معلومات ArcGIS.


استخراج معالم الطريق والبناء من البيانات النقطية باستخدام ArcGIS Desktop؟ - نظم المعلومات الجغرافية

لا يفيد استخراج البيانات وبناء أدوات مبتكرة إذا لم تكن هناك وسائل فعالة لتوزيع هذه الحلول. تكون النتيجة النهائية لعمل قسم نظم المعلومات الجغرافية قيمة فقط عندما يتم وضعها في أيدي من هم في أمس الحاجة إليها & # 151 على وجه التحديد ، العمال عبر المؤسسة والجمهور. ArcGIS Server هو الجزء المهم الذي يجعل التدفق الفعال للمعلومات الجغرافية للمستخدم النهائي ممكنًا. من خلال تنفيذ ArcGIS Server ، يمكن لأقسام GIS الحفاظ على الإدارة المركزية لبيانات وعمليات GIS وفي نفس الوقت تمكين مكوناتها للحصول على البيانات الجغرافية والأدوات التي يحتاجونها للقيام بعملهم ومشاركتها.

أدى ArcGIS Server إلى ظهور نموذج "المؤلف ، والخدمة ، والاستخدام". يقوم محترفو GIS بتأليف محتوى وإمكانيات GIS باستخدام ArcGIS Desktop ونشرها على ArcGIS Server. من ArcGIS Server ، يتم تقديم المحتوى المؤلف لمن يحتاجون إليه. يمكن للمستخدم النهائي الاستفادة من هذه الخدمات المعتمدة في تطبيقات سطح المكتب أو المتصفحات أو الأجهزة المحمولة. علاوة على ذلك ، يمنح ArcGIS Server المستخدمين القدرة على تحرير البيانات ، والتي بدورها يمكن مشاركتها مع مستخدمين آخرين ، وبالتالي إنشاء صورة تشغيل مشتركة. مع هذا التدفق ثنائي الاتجاه للمعلومات ، يمكن للجميع الوصول إلى أحدث البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا.

ArcGIS Server عبارة عن تقنية مفتوحة ومرنة وقابلة للتطوير تعمل على بنية تحتية لتكنولوجيا المعلومات متوافقة مع معايير الصناعة وتدعم مبادرات البنية الموجهة للخدمة الجغرافية المكانية (SOA). يكمل برنامج ArcGIS Desktop ArcGIS Server من خلال العمل كوسيلة لتأليف البيانات والنماذج والتطبيقات وتكوينها وصيانتها. مع إضافة منصة تكامل ، يمكن دمج خدمات نظم المعلومات الجغرافية ، مثل رسم الخرائط والتشفير الجغرافي والمعالجة الجغرافية وإدارة البيانات ، مع الخدمات المشتركة الأخرى لأنظمة المؤسسة التكميلية (على سبيل المثال ، إدارة علاقات العملاء [CRM] أو تخطيط موارد المؤسسة [ERP] ).

ثلاث ميزات أساسية

ما يجعل ArcGIS Server حلاً فريدًا من نوعه هو ميزاته الأساسية الثلاث: الإدارة الشاملة للمعلومات الجغرافية ، والتصور الفعال ، والتحليل المكاني للمؤسسة:

  • إدارة المعلومات الجغرافية & # 151ينظم ArcGIS Server المعلومات الجغرافية ويديرها لدعم تطبيقات التحليلات والتصور السريعة والفعالة ، بغض النظر عن كمية البيانات الموجودة داخل المؤسسة. يمكن تخزين المعلومات المكانية بشكل آمن والحفاظ على سلامة البيانات واتساقها. باستخدام ArcGIS Server ، يمكن للمؤسسة نشر تغييرات البيانات بين مصادر البيانات المتعددة ودمج التتبع في الوقت الحقيقي للمعالم والأحداث. يدعم ArcGIS Server النسخ المتماثل والمعاملات الطويلة. كل هذا يمكّن المستخدمين من الاستفادة من بياناتهم المكانية إلى أقصى إمكاناتها والحفاظ على قاعدة بيانات متسقة ودقيقة.
  • التصور & # 151يقدم ArcGIS Server خدمات خرائط الويب التي تدعم الخرائط الديناميكية ثنائية الأبعاد والمخزنة مؤقتًا ، بالإضافة إلى الكرات الأرضية ثلاثية الأبعاد. يوفر العملاء المدعومون ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد بيئة تفاعلية لنشر المعرفة واكتشاف وتحديد الأنماط والاتجاهات. يتيح تنوع العملاء المدعومين (سطح المكتب والجوال والويب) لأقسام نظم المعلومات الجغرافية تقديم المعلومات أينما ومتى تكون مطلوبة للمحللين وصناع القرار والقوات المنتشرة.
  • التحليل المكاني & # 151يقدم ArcGIS Server التحليل والمعالجة الجغرافية المستندة إلى الخادم. يتضمن ذلك نماذج تحليلات المتجهات والنقطية وثلاثية الأبعاد وتحليلات الشبكة والبرامج النصية وأدوات تأليف سطح المكتب والمعالجة المتزامنة. يمكن مشاركة أي نموذج أو أداة مؤلفة في ArcGIS Desktop لجمهور عريض عبر ArcGIS Server ، مما يسمح لمزيد من الأشخاص باكتشاف الأنماط الجغرافية وتوصيفها ، والتنبؤ بالنتائج المحتملة استنادًا إلى الأنماط التاريخية ، وأتمتة سير العمل باستخدام النمذجة المرئية.

معلومات اكثر

لمزيد من المعلومات حول كيفية تحسين ArcGIS Server لمهام سير العمل ، اقرأ المقالات والملصق التالي.


استخراج معالم الطريق والبناء من البيانات النقطية باستخدام ArcGIS Desktop؟ - نظم المعلومات الجغرافية

كان موضوع مؤتمر المستخدمين الذي عقد العام الماضي هو "GIS & # 151 الجغرافيا في العمل." عرض هذا المؤتمر واعترافًا بالعمل المذهل والتقدم لمستخدمي نظم المعلومات الجغرافية في جميع أنحاء العالم. تقدم جهودهم الإبداعية والمبتكرة دليلاً على القيمة المتزايدة لنظم المعلومات الجغرافية في كل مجال من مجالات المساعي البشرية تقريبًا.

هذه الجهود هي جزء من تاريخ طويل للجغرافيا في العمل. منذ أكثر من 200 عام ، قدم الجغرافي ألكسندر فون همبولت لأول مرة فكرة الجغرافيا كعلم متكامل. اعتبرت نظرة فون هومبولت الشاملة العالم على أنه سلسلة من العمليات الجغرافية المترابطة التي يمكن وصفها واستخدامها للتنبؤ بالمستقبل. وصفت كتاباته العلاقات بين قطع الغابات وتآكل التربة ، وكذلك العلاقة بين المناخ والتربة وعلاقتهما بالإنتاجية الزراعية.

تبع دراسات فون هومبولت عصر من التخصص العلمي (مثل الجيولوجيا ، وعلم الأحياء ، وعلم المناخ). بينما أدى ذلك إلى تقدم هائل في المعرفة ، فقد أدى أيضًا إلى تركيز أقل على رؤية شاملة أو شاملة للطبيعة.

في أواخر القرن التاسع عشر ، استخدم عالم البستنة ومهندس المناظر الطبيعية المبكر وارن مانينغ تراكبات الخرائط كطريقة للجمع بين مختلف العوامل الجغرافية المادية والثقافية لتخطيط الموقع والتخطيط الإقليمي. حاولت جهوده المبكرة دمج البيانات الجغرافية للمساعدة في اتخاذ قرارات بشأن خطط استخدام الأراضي.

واصل إيان ماكارج ، وهو أيضًا مهندس مناظر طبيعية ومخطط بيئي ، تعميم نهج التكامل هذا في كتابه تصميم مع الطبيعة. دعا إلى استخدام التراكبات الجغرافية كإطار لتخطيط استخدام الأراضي القائم على البيئة ، ومن خلال تعاليمه وكتاباته وممارسته المهنية ، طور عددًا كبيرًا من المتابعين بين المهنيين والمجتمع ككل.

في وقت لاحق ، استخدم والدو توبلر ، أول عالم في المعلومات الجغرافية ، الأساليب الكمية ، والخوارزميات ، وأدوات البرمجيات لنمذجة العمليات الجغرافية بشكل تحليلي. طور عمله الإطار النظري للجغرافيا وفتح الباب لفهم كيف يمكننا استخدام أجهزة الكمبيوتر لنمذجة عالمنا. في الستينيات ، ذهب روجر توملينسون إلى تصور وبناء أول نظام للمعلومات الجغرافية في كندا. لم تكن أفكاره رائدة فقط في ما نسميه الآن GIS & # 151 ، بل أظهر أيضًا جدوى هذه الأفكار من خلال إنشاء أول نظام يعمل بكامل طاقته. في نفس الوقت تقريبًا ، أنشأ كارل شتاينتز ، وهو مخطط حضري في جامعة هارفارد ، العديد من الأفكار المبكرة حول تطبيق نظم المعلومات الجغرافية لتحليل المناظر الطبيعية والتخطيط الحضري.

كل هؤلاء الرواد لديهم شيء مشترك & # 151 كانوا يستخدمون الجغرافيا لخلق فهم أفضل لعالمنا وحل المشكلات الجغرافية. اليوم ، يعمل محترفو نظم المعلومات الجغرافية على تسريع إنشاء واستخدام المعرفة الجغرافية وتطبيقها على كل مشكلة تواجه المجتمع تقريبًا.

نظم المعلومات الجغرافية في عالم سريع التغير

في الوقت الحالي ، يؤثر النمو السكاني والإجراءات البشرية بشكل كبير على عالمنا الطبيعي. نحن نغير مناخنا بسرعة ، والتنوع البيولوجي للكوكب ، والنظم البيئية التي تدعم حياة الإنسان. تؤثر هذه التغييرات بدورها على اقتصاداتنا وأمننا وتحدي الاستدامة لنا جميعًا.

في الوقت نفسه ، يتزايد التقدم التقني في نظم المعلومات الجغرافية واعتمادها. هذه الاتجاهات تغير كل شيء. يوفر GIS طريقة جديدة لتجريد عالمنا: المعرفة الجغرافية الرقمية. يتم تنظيم هذه المعرفة باستخدام البيانات الجغرافية ونماذج البيانات ، والنماذج الرياضية التي تصف العمليات الجغرافية ، والخرائط الرقمية والكرات الأرضية التي تصور عالمنا ، وسير العمل الجغرافي المكاني الذي يدير عملنا. يتم استخدام البيانات الوصفية بشكل متزايد لوصف كل من هذه التجريدات بطريقة تمكننا من فهرسة واكتشاف المزيد حول ما هو معروف.

نظم المعلومات الجغرافية تنظم المعرفة الجغرافية بشكل منهجي إلى معلومات يمكن مشاركتها بسهولة. تعمل مشاركة المعرفة هذه على تغيير طريقة تواصلنا وتعاوننا. اليوم ، أصبحت الفرق المتكاملة والنهج القائمة على المكان هي المعيار لحل المشكلات المعقدة.

تعمل نظم المعلومات الجغرافية على تغيير طريقة تفكيرنا وعقلنا عن عالمنا. يسمح لنا بدراسة العلاقات والأنماط والعمليات بشكل أفضل ، بالإضافة إلى ما تعنيه. أدت هذه القدرات إلى تفكير أكثر تكاملاً مكانيًا.

أخيرًا ، تعمل نظم المعلومات الجغرافية على تغيير طريقة عملنا. يوفر نهجًا قائمًا على العلم ، يربط القياس الجغرافي المكاني وجمع البيانات بالتحليل المكاني لإدارة البيانات ونمذجة تصميم التصور الجغرافي المكاني وتخطيط اتخاذ القرار ، وفي النهاية ، العمل البشري. وتتمثل فوائد هذا النهج في أنه منهجي وشامل وتحليلي وكمي ومرئي. على هذا النحو ، يتحدث إلى الناس من خلال وسيلة جديدة. يمكن لهذا النهج التعامل مع كميات كبيرة من دعم البيانات المعقدة ويكون شفافًا وقابلًا للتكرار وتعاونًا ومتقاطعًا ، وبالتالي يجسد العديد من سمات ما نحتاجه بشدة اليوم لإدارة عالمنا بشكل أفضل.

نظم المعلومات الجغرافية وعمل متخصصي نظم المعلومات الجغرافية مهمان. إنها تؤدي إلى توفير الموارد ، وجعل المنظمات أكثر كفاءة ، ودعم اتخاذ قرارات أفضل. وهذا يعني اتخاذ إجراءات أكثر استدامة & # 151 وهدفًا ناشئًا ذا أهمية متزايدة لنا جميعًا.

نظم المعلومات الجغرافية اليوم وفي المستقبل

اليوم ، تتبع تطبيقات GIS ثلاثة أنماط شائعة: أنظمة سطح المكتب والخادم والأنظمة الموحدة. تجمع الأنظمة الموحدة بين الخوادم والخدمات من أجل التعاون عبر المؤسسات. هذه الأنماط الثلاثة تخلق الأساس لنمط جديد وناشئ & # 151Web GIS.

يتضمن Web GIS تأليف المعرفة الجغرافية ، بما في ذلك البيانات والنماذج ومهام سير العمل والخرائط ، ثم تقديم هذه الموارد إلى مستخدمين آخرين. يقوم Web GIS بتسخير قوة الويب والوصول إليه ويدمج موارد المعرفة الغنية لقواعد البيانات والنماذج والتحليل المكاني GIS & # 151. يذهب نظام المعلومات الجغرافية على الويب إلى ما هو أبعد من التصور البسيط ورسم الخرائط ويوفر الوصول إلى المعرفة الجغرافية الكاملة للجميع. بمرور الوقت ، سيصبح Web GIS جزءًا أساسيًا من البنية التحتية للمجتمع.

دور محترفي نظم المعلومات الجغرافية

سيلعب محترفو نظم المعلومات الجغرافية دورًا مهمًا في تنفيذ البنية التحتية لنظم المعلومات الجغرافية على الويب من خلال تأليف وخدمة المعرفة الجغرافية. ستكون الخرائط والتصور عالي الجودة جزءًا منه ، ولكن البداية فقط. سيتم دمج التحليلات والنماذج والمعالجة الجغرافية. سيتم تسليم محتوى موثوق وتطبيقات ويب قوية. سيقوم محترفو نظم المعلومات الجغرافية ببناء مكتبات كبيرة للخدمات ودعم هذه الخدمات بهندسة معمارية وبنية تحتية موزعة يمكن للكثيرين الوصول إليها ، بما في ذلك المواطنين والمستهلكين والعاملين في مجال المعرفة ومستخدمي الهاتف المحمول ومستخدمي نظم المعلومات الجغرافية الآخرين داخل وخارج المؤسسة. أيضًا ، سيتم دمج خدمات Web GIS بشكل متزايد في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات.

سوف تستفيد منصة الويب هذه بشكل كبير من عمل متخصصي نظم المعلومات الجغرافية وتعزز بشكل كبير معرفتنا الجماعية.

في المستقبل ، ستصبح نظم المعلومات الجغرافية جزءًا منتشرًا من كل الأعمال البشرية

يوجد اليوم المئات من تطبيقات GIS التي تعمل في مئات الآلاف من المؤسسات التي تضم ملايين المستخدمين حول العالم. يتم تطبيق هذه التطبيقات في جميع الصناعات ، مثل الحكومة ، والأعمال التجارية ، والتعليم ، والمنظمات غير الحكومية ، والمرافق. هذه ليست سوى البداية. مع تطور التقنيات التمكينية ، ستكون المعرفة الجغرافية متاحة للجميع وستؤثر على جميع الأنشطة البشرية.

تطوير برامج Esri

في Esri ، تتمثل استراتيجيتنا في بناء منصة برمجيات GIS كاملة ومتكاملة (منصة برمجية ArcGIS). بينما تركز رؤيتنا لهذه التكنولوجيا بشكل أساسي على توفير أدوات مفيدة لتطبيقات محددة ، فهي أيضًا منصة لتحقيق الرؤية التكاملية للجغرافيا كما تم التعبير عنها أعلاه. يتكون ArcGIS من سلسلة من أربعة مكونات تُستخدم لتنفيذ أنماط GIS المتنوعة الموضحة سابقًا. توفر هذه المكونات اللبنات الأساسية لدعم عمليات التنفيذ الكاملة للمؤسسات.

    قاعدة البيانات الجغرافية & # 151على الرغم من أنه ليس جديدًا ، فمن المهم التأكيد على أن أساس ArcGIS هو قاعدة البيانات الجغرافية (GDB). قاعدة البيانات الجغرافية هي نموذج معلومات وحاوية مادية لتنظيم وإدارة البيانات الجغرافية المكانية. بيئة قاعدة البيانات الجغرافية بسيطة ومنسقة مسبقًا وقابلة للتطوير. تدعم نماذج قاعدة البيانات الجغرافية تقريبًا أي نوع من البيانات الجغرافية ، بما في ذلك بيانات الصور والبيانات النقطية ، وميزات المتجهات وخصائصها ، والتضاريس ، والعناوين ، والكائنات ثلاثية الأبعاد ، والاستطلاعات ، والخرائط. The storage environment of the geodatabase can be in files or in a DBMS.

ArcGIS Server

ArcGIS Server is Esri's strategic product for Web and enterprise GIS. At 9.3, we have made enormous progress in providing an open, scalable system that serves geographic knowledge to virtually any client. We have also made the server environment simple. ArcGIS Server is being implemented in a series of patterns within the user community. These patterns include using ArcGIS Server as a mapping server, to support mobile applications, to align geoservices and business systems in an enterprise, as part of the spatial data infrastructure where multiple departments replicate data into an enterprise warehouse, as a fusion center, and to support mashups. All these patterns represent various ArcGIS Server implementations, and while useful to distinguish separately, they can also be thought of as integrated capabilities of a Web GIS.

Fusion Centers—The fusion center pattern is a new type of GIS that is increasingly being implemented to provide situational awareness for organizations. In a fusion center, many GIS databases, as well as dynamic services, are brought together and integrated into a single environment that supports applications where real-time visualization of geospatial data is important (emergency response, utility operations, etc.). The fusion center pattern allows communities to interact in real time with data and services that have been encapsulated and made available for use.

Mashups—At 9.3, Esri released a new REST API that supports JavaScript mashups. This means developers are able to easily combine various types of Web services using simple scripting. This process can combine multiple map overlays in lightweight applications that are easily created by anyone.

GIS professionals are increasingly providing access to their content as geoservices that can be shared with other users via the Web. These services, combined with the capability to easily create JavaScript applications that link multiple services dynamically, will create a whole new community of less technical users that will benefit enormously. Harnessing the power of the Web in this way will put the vast knowledge of GIS into the hands of everyone, and the result will be dramatic leveraging of the investments that have been made in geospatial databases.

تطبيقات الهاتف الجوال

GIS is rapidly extending into the mobile environment. Esri supports three kinds of mobile applications: those based on ArcGIS Desktop and ArcGIS Engine, ArcPad, and ArcGIS Mobile. At 9.3, we released an ArcGIS Mobile application that is fully integrated with ArcGIS Server. This new application supports a server pattern that allows geoservices to be extended into the field in a rich "sometimes connected" environment. ArcGIS Mobile allows real-time data exchange that makes field-workers more efficient and connects their work in a near real-time environment, enabling more coordinated decision making.

Imagery Is Becoming an Integral Part of GIS

At 9.3, imagery has been integrated as a core part of ArcGIS. This includes technology enhancements that support multiple workflows associated with collection, management, production, and exploitation of imagery. Specifically, ArcGIS Server now fully integrates server-side image processing and serving. This complements a rich capability for image management and dissemination. High-performance image services support not only Esri's various clients but also virtually any image analysis and feature extraction technology. This integration means that image processing and GIS are coming together through common data management and services that support multiple environments.

Geobrowser Technology Is Expanding GIS for Everyone

ArcGIS Explorer is a downloadable "geobrowser" that makes GIS available to everyone. This free software client provides access to advanced visualization and map services, as well as advanced spatial analysis capabilities supported by ArcGIS Server. ArcGIS Explorer has been continuously improving with rapid development cycles that deliver new features quickly. Some of the recent improvements include the ability to e-mail a result (maps or visualizations), easily print results, and hyperlink to any number of multimedia services. Esri is committed to evolving this powerful technology. In the next few months, Esri will release a new version of ArcGIS Explorer that offers integrated 2D/3D viewing and a host of new usability enhancements.

GIS and Online Web Services—ArcGIS Online

Esri is investing heavily in a new program of online geoservices. While content has always been part of ArcGIS, ArcGIS Online provides much of this content in the form of services that are free to desktop and server users. There is also a growing library of commercial content services that users can subscribe to. This spring, Esri will release a new and powerful extension to ArcGIS Online that will allow users to share their data and maps through the rapidly growing computing environment.

GIS Professionals Are Contributing

Our User Conference is perhaps the best place to grasp the magnitude of how GIS professionals are affecting the world. Their work is directly saving resources, helping plan more livable communities, creating sustainable economic development, improving human health, and mitigating conflict. In short, GIS practitioners are making a difference and helping manage our world.

We at Esri appreciate the opportunity to support the GIS community. We take our commitment to advance GIS methods and technology very seriously and look forward as we fulfill our mission to create systems that help our users in various ways.


الزبائن الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضا

Reviews with images

أعلى التقييمات من الولايات المتحدة

كانت هناك مشكلة في تصفية الاستعراضات الآن. الرجاء معاودة المحاولة في وقت لاحق.

I really like what this book has to offer, but I am disappointed with what it actually delivers.

I ordered it with the CD ROM and expected to be able to utilize all of the features that are advertised. I was disappointed to learn that the data files on the CD are only useful when viewed with the ARCGIS software, as that is the only way to get the meta data from each image. The book purchase comes with a 180 trial for use of this software. Unfortunately the web-site no longer hosts the correct version of the software. Now (Nov 2016, 3 years after publication) you can only get a 60 day trial. The software is literally thousands of dollars to subscribe to. The book by itself, without the image files and meta data, is useless.

I would only recommend this book to people who already have access to ARCGIS or those who know that they will be using that software in future coursework or in their career.

I had intended to use this book to coach Science Olympiad students in the Remote Sensing event. I will need to strategically plan my 60 day window of opportunity to use this text.

أعلى التقييمات من البلدان الأخرى

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm

This book contains a lot of usefull chapters on a step by step basis with problematics encounter when and starting with downloading image sat (LANDSAT via usgs serveur) formats. A review of spectral analysis using arc on a one channel then on multi channel Imaging tool box arcgis.
Building graph of image spectral content are also very simply explain and very usesefull for your target .
A precise exmaples on chesapek is reviewed and continued on each chapter.
Thermal Imaging and rationing are covered.
Index ration such as NDVI for agriculture or waters indexes are given in exercices.
Different classification (PCA , MAX Likelyhood, regression are touched) and clearly explained.

Any way a user and work book without too much complicated theory but a lot of practice making easier to understand remote sensing Imaging with ARC.
Author are very gentlle and easy to get in touch.
Maby missing corrected exrecises on excel or question answering.
May be on next ed.
A book to have for A GIS Satellite specialist.
mudry jm


Practical Deep Learning in GIS

It was a first of its kind opportunity for the students to learn about the concepts, methodologies, real-world applications and use-cases, and, most importantly, gain a hands-on practical experience of using Deep Learning tools with raw geospatial data to come to insights, extract knowledge, and produce valuable information products.

As part of the class, students were provided with access to powerful Azure Cloud virtual machines, equipped with NVDIA Quadro GP100 GPUs, to learn and complete the full-cycle training of a Single Shot MultiBox Detector (SSD) model to detect palm trees and houses in aerial imagery.

In this exercise, students created their own training set using ArcGIS Pro 2.3.2 desktop application, then exported the set into the Pascal VOC format supported by most of the machine learning frameworks. Next, with the help of ArcGIS API for Python 1.6.1, students trained their own SSD convolutional neural network models to detect and classify objects in the input imagery.

Students learned about the SSD network architecture, experimented through multiple iterations with the SSD constructor in search for best detection and classification accuracy, figured out an optimal learning rate value, and monitored the training for signs of overfitting.

After the SSD model was successfully trained, students were asked to apply it to a much larger geographic area using the built-in “Detect Objects Using Deep Learning” geoprocessing tool, which allows for efficient tiling and batch inferencing of extremely large rasters.

Students experimented with Non-maximum Suppression post-processing on top of raw detections and were asked to reason about further steps to improve the detection accuracy.

The resulting feature layers with palm tree and house detections were published to ArcGIS Online as hosted feature services, and submitted this way for grading . The students’ Jupyter Notebooks with the Single Shot Detector training and validation code were submitted for evaluation via Gradescope.

On average, every student spent about 5–6 hours of GPU time while experimenting, training, and running inference with various Single Shot Detector models.

As a result, we received a strong and positive feedback from the students and faculty, a few solid internship applications, and a request to repeat and extend these practical exercises in the oncoming class offerings.


Parallel Processing

Lidar for Minnesota amasses 940Gb of data (compressed as .laz files). Calculating solar capacity for every square meter of the state would take about 1,000 days on an average desktop computer running a sequential process. Using Python and a PostGIS database for storing metadata and tracking progress we wrote software that:

  • Uses fishnets to divide the state into manageably sized tiles that function as a job queue
  • Efficiently generates DSMs by spatially querying only the necessary .laz files for each tile
  • Avoids edge artifacts by buffering input and constraining output to coincident boundaries
  • Creates a mosaic dataset of DSM rasters from which Area Solar Radiation input is extracted
  • Runs effectively on Minnesota Super Computing’s “Itasca” High-performance cluster using ArcGIS Server for Linux

Breaking this project into manageable jobs required creating a database system that divides the work, and an aggregation process that produces a seamless output. PostgreSQL with PostGIS extension were used to manage the individual analysis jobs and track the progress and processing time for each job. The processing size chosen was 1 square kilometer, which resulted in a total of 220,165 individual jobs for the state of Minnesota.

The below animation is symbolized based on the time stamp of a tiles completion.


Data tiling structure with DSM processing extents (red) and Solar Analysis processing extents (black).

Solar radiation modeling is computationally demanding and complicated to implement. Our database control structure comibined with the "embarrassingly parallel" nature of our model, much of the analysis to be quickly computed using Minnesota Supercomputing Institute's High Performance Computing resources as well as virtual machines and entire labs of desktop computers.

To learn more about processing methods and tool parameters used in our analysis, visit the Github project site where all of the scripts utilized can be accessed in full.

ABOVE: All machines in a Blegen Hall lab processing Solar data during Spring Break.

BELOW: We ran as many processes as possible on each machine.


New Solutions for More and Complex Geospatial Data

Whatever problems we face, whether at the local, regional, national, or even global scale, if they involve a “where” component, geospatial solutions can probably be brought to bear to improve the result. It may be unclear at the onset of tackling a geospatial analytics challenge, however, which solution would be best. For many tasks, the data is not truly “big,” and in fact mainstream solutions and commodity hardware may prove sufficient to address them. For others, Big Data techniques are required.

For a long while the mainstay of GIS data systems has been the ArcGIS product line at Esri. Visit just about any municipal, state, or federal agency tracking geotagged items, and you’ll find a number of ArcGIS subscriptions—which tends to make Esri seem like the proverbial 800-pound gorilla in the room. Historically much of that industry dominance involves compatibility with proprietary desktop software (Microsoft Windows) and relatively modest dataset sizes, perhaps in the megabyte or gigabyte range.

Whether using ArcGIS or other tools, geospatial work requires atypical data types (e.g., points, shapefiles, map projections), potentially many layers of detail to process and visualize, and specialized algorithms—not your typical ETL (extract, transform, load) or reporting work. A sample of the complexities in many geospatial analyses might include the following:

At their foundation, most geospatial applications require some kind of map. Tiling provides rectangles for a selected level of detail, generally raster graphics.

Analytics overlays, such as vector graphics, can be layered atop the tiling.

Data sources may be relatively sparse and require statistical smoothing or interpolation (e.g., kriging to convert discrete data points into heatmaps, choropleths, and so on that are more useful to visualize data as geospatial overlays).

Some data sources (e.g., satellite images) have inherent needle-in-a-haystack problems that require sophisticated algorithms to identify points of interest, or locations that change dramatically over time (e.g., a building under construction).

Other data sources—for example, business addresses—provide metadata for maps but may have conflicting information to resolve (e.g., multiple addresses for a business).

Data sources come in a bewildering number of formats. This is a hard problem. If you thought that JSON versus Thrift versus Avro versus Parquet versus ORCFile was complex, brace yourself for the complexities of geodata! You can see many examples by perusing the list of OGR vector formats or reading through documentation for libraries such as GDAL (the Geospatial Data Abstraction Library), which supports many raster and vector formats to abstract away format-related complexities for you.

Meanwhile, map tiles, data sources, analytics, and the like may bring in a variety of licensing issues and conflicts.

Once you have the tiles, the data sources, the metadata, and the analytics, you need an interactive platform for zooming, selecting points, selecting optional layers, and more.

Then comes the part that requires real expertise: design, data visualization, interpretation, and storytelling.

We will discuss these complexities in more detail in the next chapter.

As a result of all of this complexity, geospatial analytics has historically not been amenable to SQL, because, for example, it often requires range queries to determine whether two regions intersect. Those can be quite expensive at scale.

As the amount of geospatial data requiring analysis has increased beyond what could be reasonably managed in flat files, purpose-built tools such as PostGIS have been created to provide a more scalable backend. Many geospatial tools, including ArcGIS, can tie into PostGIS storage. PostGIS and similar storage systems have enabled people to prototype and build systems with geospatial datasets up into the terabyte range, but at some point as data size increases (say, into the tens of terabytes and beyond), even they begin to meet scaling problems. Enter geospatial Big Data solutions.

Initially, SQL built for Big Data tended to omit GIS support. For example, Hive added GIS support in 2013, but as a “bolt-on” feature rather than one core to the design. In general, the data independence required for data parallel systems (e.g., Hadoop MapReduce) didn’t fit well with geospatial workloads. However, that environment has been evolving. Esri appears to be the early thought leader here, investing currently in “Team Apache” (Spark, Kafka, and open source libraries on GitHub for working with geospatial data at scale).


Overview

The analytical power in any GIS system lies in its ability to integrate, transform, analyze, and model data using simple to complex mathematical functions and operations. In the lesson this week, we will look at the fundamentals of surface analysis and how a flexible map algebra raster analysis environment can be used for the analysis of field data.

نتائج التعلم

At the successful completion of Lesson 7, you should be able to:

  • describe data models for field data: regular grid, triangulated irregular network, closed form mathematical function, control points and discuss how the choice of model may affect subsequent analysis
  • explain the map algebra concept and describe focal operations, local operations, and between-map operations
  • understand the idea of slope and aspect as a vector field
  • explain how slope or gradient can be determined from a grid of height values
  • describe how surface aspect may be derived from a grid of height values
  • re-express these operations as local operations in map algebra
  • describe how map algebra operations can be combined to develop complex functionality.

Checklist

Lesson 7 is one week in length. (See the Calendar in Canvas for specific due dates.) The following items must be completed by the end of the week. You may find it useful to print this page out first so that you can follow along with the directions.

  • Chapter 10: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005
  • Chapter 11: GIS - Fundamentals: A First Text On Geographic Information Systems by Paul Bolstad, 2005

ملاحظة: This reading is available through Penn State's Library portal. You must be logged into your PSU account to access this online text. Once there, navigate to this link. Next, click on the "Check out digital copy through HathiTrust" link. Then, choose the "Check Out" link.

The required course text does not cover all the material we need, so there is some information in the commentaries for this lesson that is not covered at all in the textbook reading assignments. In particular, read carefully the online information for this lesson on "Map Algebra" and "Terrain Analysis."

After you've completed the reading, get back online and supplement your reading from the commentary material, then test your knowledge with the self-test quiz.

  1. Complete the self-test quiz satisfactorily (you have an unlimited number of attempts and must score 90% or more).
  2. Complete Project 7, where you will apply surface analysis methods, including more complex map algebra operations, to the problem of choosing a suitable location for a new high school.

أسئلة؟

Please use the 'Discussion - Week 7' forum to ask for clarification on any of these concepts and ideas. Hopefully, some of your classmates will be able to help with answering your questions, and I will also provide further commentary there where appropriate.