أكثر

كيفية حساب واجهات بيانات أجزاء المدينة في ArcMap 10.0؟

كيفية حساب واجهات بيانات أجزاء المدينة في ArcMap 10.0؟


أحتاج إلى حساب طول الواجهات المضلعة (على طول الشوارع) من بيانات الطرود في مدينتنا (أي القطعة) من أجل إجراء تحليل على واجهات القطع في مناطق تقسيم المناطق المختلفة. كيف يمكنني أن أفعل هذا؟


الحل المحتمل ، ومع ذلك ، يجب عليك تقديم المزيد من التفاصيل في سؤالك إذا كنت تريد حقًا تضييق نطاق الأمور (مستوى الترخيص المتاح ، وتنسيقات البيانات المعنية ، وما الذي لديك إلى جانب مضلعات الحزمة ، وما إلى ذلك):

  1. يحيط بوسط الشارع العازل شيئًا أكثر من عرض الطريق. قد يتطلب هذا تحديدات متعددة في الوسط والمخازن المؤقتة أم لا. الهدف هو أنك تريد تماما أرفق أي خط واجهة للطرد في المخزن المؤقت وتأكد من أن الخطوط الجانبية / الخلفية على الأقل جزئيا خارج المخزن المؤقت.
  2. قم بتشغيل Feature to Lines على بيانات الحزمة ، ثم Split Line at Vertices في ملف السطر الناتج. يجب أن يمنحك هذا سطور الطرد كخطوط فردية ، مع سمات تربطها بالطرود الأصلية.
  3. قم بتشغيل Select by Location لتحديد جميع خطوط الطرود الموجودة بالكامل في الداخل الطبقة العازلة. تصدير إلى ملف جديد أو عكس التحديد وحذف الخطوط الأخرى (الجانبية / الخلفية).
  4. في هذه المرحلة ، يمكنك التقاطع (حذرًا مع التداخلات عند تقاطعات الشوارع) أو مكانيًا ، قم بربط الخطوط والمخازن المؤقتة المتبقية للحصول على معرف الشارع / الاسم كسمة لخطوط الواجهة ، أو أي شيء آخر قد تحتاجه لتحليلك من حيث السمة نقل. قد ترغب أيضًا في إنشاء حقل سمة وحساب طول السطور فيه بحيث يكون لديك سمة دائمة ليست حقلاً مُدارًا من قبل النظام.

بالنظر إلى هذا الحل https://www.ian-ko.com/ET_SolutionCenter/gw_calc_street_frontages.htm

أخيرًا ، جئت بإجابة باستخدام أدوات ArcMap الأصلية فقط: الخطوات التالية أدناه

  1. تحويل ميزة الطرد إلى خط باستخدام ميزة إلى سطر
  2. استخدم أداة التقاطع للعثور على الخطوط المتقاطعة باستخدام الأسطر المحولة كمدخل وحيد في الخطوة 1. ستمنحنا هذه الأداة الخطوط الداخلية فقط
  3. استخدم التحديد حسب الموقع مع كون طبقة الإدخال هي الخطوط المحولة ، وخصائص التحديد تنتج الخطوط من التقاطع. ملاحظة تم التحقق من الاختيار العكسي
  4. احفظ التحديد كطبقة جديدة.
  5. نهاية القصة.

تم الاختبار على ArcGIS 10.3

ربما هذا يمكن أن يساعد.


مركز البيانات المكانية درو

نظم المعلومات الجغرافية تشمل الأجهزة والبرامج والمجتمع المشترك في جمع وتصور وتحليل البيانات المكانية. يتم احتساب أي جزء من المعلومات مع إشارة إلى الموقع على أنها بيانات مكانية. توفر لنا نظم المعلومات الجغرافية آليات للعمل مع مجموعة واسعة من المعلومات من مصادر متباينة ، مما يسمح لنا بتحليل أنماط الطقس ، وتحديد النقاط الساخنة للأمراض ، والتنبؤ بالتغيرات في توزيع السكان ، والاستجابة السريعة للكوارث.

نظم المعلومات الجغرافية يتم استخدامه حاليًا من قبل المتخصصين في قطاعات متنوعة مثل حماية البيئة ، والخدمات الصحية والإنسانية ، والمرافق ، وإنفاذ القانون لتحليل البيانات ، واستكشاف المشكلات وإصلاحها ، وتخصيص الموارد ، وتحسين الخدمات للمواطنين.

مشاريع خريطة نظم المعلومات الجغرافية في درو

دمج تحليل البيانات المكانية ورسم الخرائط في مناهج Drew & # 8217s وحياة الحرم الجامعي

يلتزم مركز البيانات المكانية Drew & # 8217s بتدريس تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية ورسم الخرائط لطلاب Drew وأعضاء هيئة التدريس والموظفين. تعد الخرائط وتحليل البيانات المكانية من الأدوات القوية التي يمكن استخدامها لإثارة نقاش في الفصل ، وتعزيز التفكير النقدي ، وتحسين عمليات الأعمال في الجامعة. فيما يلي بعض الأمثلة على العمل الذي قام به مركز البيانات المكانية بالفعل لإشراك أعضاء هيئة التدريس والموظفين والطلاب في استخدام هذه التكنولوجيا المثيرة.

جرد حوض القوارب لمؤسسة بحيرة هوباتكونغ

قام طلاب نظم المعلومات الجغرافية المتقدمون Max Dolphin و Dan Ratyniak برقمنة أكثر من 2000 رصيف للقوارب كجزء من شراكة مجتمعية مع مؤسسة Lake Hopatcong وإدارة حدائق ولاية نيو جيرسي لتقييم التنمية على طول شواطئ البحيرة. يُظهر منتجان من خرائط الويب من عملهما أطوال الأرصفة ، والمجموعة والكتلة للطرد المرتبط بكل رصيف ، بالإضافة إلى سجلات الضرائب المرتبطة بكل طرد.

تعزيز برامج مكافحة التبغ المبتكرة

طلاب نظم المعلومات الجغرافية المتقدمون Kat O & # 8217 عمل نيل وإيلينا ماكيون مع التحالف العالمي لسياسة التحرر من التدخين (GASP) لمسح البلديات في نيوجيرسي التي لديها سياسات خالية من التدخين في حدائقها العامة. كما قاموا بفحص سياسة البلدية المتعلقة بالسجائر الإلكترونية ، وتوافر مساكن متعددة الوحدات الخالية من التدخين في جميع أنحاء الولاية.

شراكة EPA-TRI

درس الطلاب في فصلي الربيع والخريف 2014 من GIS مخزون إطلاق المواد السامة في وكالة حماية البيئة & # 8217s بتفصيل كبير ، للتعرف على توزيع المخاطر البيئية فيما يتعلق بالإجراءات الديموغرافية ، وتأثير الأعاصير على المنشآت الصناعية ، والمشاركة المحلية في منع التلوث البرامج. سيقدم جو سولود وتيريزا كامبل عملهما في ندوة عبر الويب لوكالة حماية البيئة لصالح مركز ديب ساوث للعدالة البيئية بجامعة ديلارد.

Great Swamp Watershed Association & # 8211 تحديثات خريطة Trail

مع وجود نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في متناول اليد ، ساعدت Kaylie McNeil في تحديث خرائط المسار لجمعية Great Swamp Watershed Association و Lord Stirling Park. كما قامت بتقييم التنوع البيئي ، واستخدام الأراضي ، و LiDAR ، وخصائص الغابات لهذه المتنزهات.

النظر في عادات ركاب درو & # 8217s

(انقر على الصورة لرؤية الملصق بالحجم الكامل)

هل تقود إلى درو؟ أخصائية دعم نظم المعلومات الجغرافية ، Krista White ، قامت بتحليل تخميني لمخرجات الكربون لموظفي Drew الذين يتنقلون بالسيارة. يستخدم التحليل معلومات الرمز البريدي لحساب كمية ثاني أكسيد الكربون التي سينتجها الموظفون إذا سافروا جميعًا إلى العمل كل يوم. يقتصر التحليل على نصف قطر يبلغ 50 ميلاً من درو ، ولكنه يوفر الكثير من المواد الغذائية للتفكير. إذا كنت تقود سيارتك للعمل في الحرم الجامعي ، فقد تدفعك الخريطة والبيانات المصاحبة إلى التفكير أكثر في وسائل النقل البديلة.

استخدام نظم المعلومات الجغرافية لتشجيع العادات الصحية

نشرت Katen Moore من مركز Morris للخدمات الصحية بجامعة Drew & # 8217s موقعًا على الويب يستخدم GIS لإنشاء خرائط للمشي داخل حرم Drew وحوله. الهدف من الموقع هو تشجيع الطلاب وأعضاء هيئة التدريس والموظفين على الخروج وممارسة المزيد من التمارين. لقد ربطت خرائطها بعدد من الموارد حول الفوائد الصحية المقدمة من خلال المشي لمدة 10 دقائق كل يوم. قم بزيارة موقع الويب Walk Drew.

رسم الخرائط المنهجية السوداء

تعلم أمين المكتبة الميثودي كريستوفر أندرسون المهارات في ArcMap 10 لترميز العناوين جغرافيًا وحساب إحداثيات خطوط الطول والعرض الخاصة بهم. يقوم بإدخال هذه الإحداثيات في خريطة جوجل لتوثيق تاريخ الكنائس السوداء في الولاية القضائية المركزية للكنيسة الميثودية.

نظم المعلومات الجغرافية للصحة والسلامة في الحرم الجامعي

نظم المعلومات الجغرافية والمشاركة المدنية

يشارك مركز البيانات المكانية في درو مع عدد من شركاء المجتمع في مشاريع المشاركة المدنية لمساعدتهم على استخدام تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية لدعم مهامهم. نحن حاليًا في شراكة مع شركة Ironbound Community Corporation ، لمساعدتهم على تحديد ملوثات الهواء الخطرة والسموم الأخرى في مجتمع Ironbound في نيوارك ، نيوجيرسي (لمزيد من المعلومات ، راجع مشروع GIS Summer Intern أدناه). نحن نساعد مجتمعات شالوم على استخدام نظم المعلومات الجغرافية لإنشاء خرائط تفاعلية عبر الإنترنت لمناطق شالوم التي تعزز السلام وتنمية المجتمع المحلي في الولايات المتحدة وإفريقيا وهايتي. يناقش مركز البيانات المكانية أيضًا شراكة مع منظمة الحرفيين الهايتيين من أجل السلام الدولية لمساعدتهم على إنشاء خرائط تفاعلية عبر الإنترنت وتوفير بيانات مكانية لرسم خرائط للموارد في مدينة ميزاك ، هايتي.

المتدرب الصيفي في نظم المعلومات الجغرافية يساعد في مكافحة محرقة النفايات الطبية في نيوارك

قامت أخصائية دعم Zoe و GIS ، Krista White ، بإنشاء خريطة استخدمتها ICC لتقديم المعلومات إلى مدينة Newark للمساعدة في مكافحة بناء محرقة النفايات الطبية في Ironbound. صوت مجلس تقسيم مدينة نيوارك برفض إنشاء المحرقة في أكتوبر 2010. يمكن قراءة القصة الكاملة لخريطة Crum & amp White & # 8217s في Drew Today.

تحليل التاريخ باستخدام نظم المعلومات الجغرافية

يقوم الدكتور وايت إيفانز ، أستاذ التاريخ المساعد ، بالتحقيق في استخدام نظم المعلومات الجغرافية لاستكشاف إحصاءات السكان في وادي نهر أوهايو بين عامي 1860 و 1870. وقد زود مركز البيانات المكانية الدكتور إيفانز بمنتج الخريطة الذي تراه على اليمين ، بمقارنة سكان الأمريكيين الأفارقة في مقاطعات إنديانا في وادي نهر أوهايو.

موارد بيانات نظم المعلومات الجغرافية

ستجد أدناه روابط لمصادر البيانات لاستخدامها في مشاريع نظم المعلومات الجغرافية. للحصول على مساعدة بشأن أي من الموارد المدرجة ، أو لطلب موعد أو اقتراح موارد إضافية ، اتصل بأخصائي نظم المعلومات الجغرافية ليزا جوردان على ([email protected]) x3740.

مصادر البيانات: البيانات الدولية

سلسلة البيانات الجزئية المتكاملة للاستخدام العام الدولية

بيانات التعداد من 44 دولة و 130 مشروع تعداد مختلف. كن على علم بأن أي مجموعات بيانات من هذا الموقع ستستخدم إسقاطات خرائط قياسية وأنظمة إحداثيات مختلفة عن تلك المستخدمة في الولايات المتحدة. نتيجة لذلك ، قد يلزم إجراء تعديلات في ملفات الخريطة الخاصة بك لاستيعاب هذه الاختلافات.

ناسا دليل التغيير العالمي الرئيسي

أكثر من 25000 وصف لمجموعات بيانات وخدمات علوم الأرض ذات الصلة بالتغير العالمي وبحوث علوم الأرض.

مصادر البيانات: بيانات الولايات المتحدة

Geodata.gov

يوفر ملفات أشكال Tiger / Line لقاعدة الخريطة الرقمية لنظام المعلومات الجغرافية أو برامج رسم الخرائط الأخرى. توفر هذه الملفات الخطوط العريضة لأشكال الولايات الأمريكية وغيرها من المعلومات والبيانات الرقمية والبصرية الأساسية التي يمكن بناء الخرائط عليها. لا تحتوي الملفات على برامج الخرائط.

Nationalatlas.gov

يوفر الأطلس الوطني الجديد للولايات المتحدة رؤية شاملة تشبه الخريطة للثروة الهائلة من البيانات الجغرافية المكانية والإحصائية الجيوإحصائية التي تم جمعها للولايات المتحدة. ويشمل الخرائط والخدمات الإلكترونية التي يتم تسليمها عبر الإنترنت.

USGS National Map Seamless Server

يوفر تنزيلات مجانية للبيانات ، ومجموعات بيانات محددة من قبل المستخدم ، وبيانات مكتسبة من مضيفين مختلفين ، ونقطة ارتفاع وأدوات الملف الشخصي والمزيد للبيانات الجيوفيزيائية الوطنية والدولية.

الإدارة الفيدرالية للطرق السريعة في وزارة النقل الأمريكية

روابط لمجموعات البيانات للطرق والجسور والطرق السريعة عبر الولايات المتحدة .. تحتوي أيضًا على روابط لأنواع أخرى من البيانات التي جمعتها الوكالات الفيدرالية الأخرى ، بما في ذلك Fish and Wildlife Service و Army Corps of Engineers.

المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها

مصادر البيانات: بيانات نيو جيرسي

إدارة حماية البيئة في نيو جيرسي: تنزيل البيانات

ملفات البيانات والمعلومات المتوفرة على مستوى الولاية مجانًا لنيوجيرسي. ملاحظة: تكون ملفات الأشكال بتنسيق خاص يمكن استخدامه في ArcGIS.

تنزيل بيانات نظم المعلومات الجغرافية بوزارة النقل بولاية نيو جيرسي

تتوفر ملفات الأشكال وملفات قاعدة البيانات الجغرافية هنا لشبكة New Jersey Roadway ونظام New Jersey Tide للقياس عن بُعد.

المعلومات الإقليمية

تحتفظ كل منطقة في نيو جيرسي ببيانات محددة لمنطقتها. فيما يلي روابط لبيانات نظم المعلومات الجغرافية لكل منطقة مدرجة.

موارد آخرى

مركز العلوم الاجتماعية المتكاملة مكانيا

يسعى CSISS إلى تطوير وصول غير مقيد إلى الأدوات ووجهات النظر التي من شأنها تعزيز القدرات التحليلية المكانية للباحثين في جميع أنحاء العلوم الاجتماعية.

المركز الوطني للمعلومات والتحليل الجغرافي

المركز الوطني للمعلومات والتحليل الجغرافي هو اتحاد بحثي مستقل مكرس للبحث الأساسي والتعليم في علوم المعلومات الجغرافية والتقنيات ذات الصلة ، بما في ذلك نظم المعلومات الجغرافية (GIS). ابحث في قسم التعليم في موقع الويب الخاص بهم للعثور على موارد لتدريس مهارات التحليل المكاني متعدد التخصصات.

خريطة الاستدامة درو

الخدمات المتوفرة لمركز البيانات المكانية

يقدم مركز البيانات المكانية عددًا من خدمات الدعم لأعضاء مجتمع Drew. لطلب خدمات أو اقتراح خدمة إضافية ، اتصل بأخصائي نظم المعلومات الجغرافية ليزا جوردان على ([email protected]) x3740.

تطوير مواد الدورة

دع مركز البيانات يساعد في دمج التفكير المكاني أو نظم المعلومات الجغرافية (GIS) أو الإحصائيات المكانية في الدورات الدراسية الخاصة بك ، مع وحدات محددة للدورة التدريبية (مادة داخل الفصل أو عبر الإنترنت)

بحوث الكلية

دع مركز البيانات يساعدك في العثور على البيانات المكانية ، وإنشاء خرائط مخصصة ، والتعرف على التقنيات الجغرافية المكانية ذات الصلة بعملك

تطوير موقع الويب

دع مركز البيانات ينتج خرائط رقمية ومواد خاصة باحتياجات الدورة التدريبية الخاصة بك

قروض المعدات

  • مجموعة من 15 جهاز استقبال Garmin eTrex و 2 جهاز استقبال Garmin Oregon لتمارين GPS للفصول الدراسية
  • 5 أجهزة كمبيوتر محمولة مزودة بـ ESRI ArcGIS
  • جهاز استقبال GPS احترافي من فئة Trimble ، وهوائيان خارجيان

قروض المعدات متاحة لأعضاء هيئة التدريس والطلاب من أجل عمل نظم المعلومات الجغرافية في هذا المجال. لحجز المعدات ، يرجى ملء هذا النموذج.

تمرين

  • تدريب فردي أو ورشة عمل حول أساسيات نظم المعلومات الجغرافية وأساسيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ومقدمة للإحصاءات المكانية
  • موضوعات خاصة في نظم المعلومات الجغرافية (إحصائيات متقدمة ، برامج مفتوحة المصدر)
  • إعداد ملصقات احترافية للعرض

مواد فئة نظم المعلومات الجغرافية

مواد دورة نظم المعلومات الجغرافية السابقة:


حدث خطأ أثناء تعيين ملف تعريف ارتباط المستخدم الخاص بك

يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لتحسين الأداء. إذا كان متصفحك لا يقبل ملفات تعريف الارتباط ، فلا يمكنك عرض هذا الموقع.

إعداد المستعرض الخاص بك لقبول ملفات تعريف الارتباط

هناك العديد من الأسباب لعدم تعيين ملف تعريف الارتباط بشكل صحيح. فيما يلي الأسباب الأكثر شيوعًا:

  • لديك ملفات تعريف الارتباط معطلة في متصفحك. تحتاج إلى إعادة تعيين متصفحك لقبول ملفات تعريف الارتباط أو أن تسألك عما إذا كنت تريد قبول ملفات تعريف الارتباط.
  • يسألك متصفحك ما إذا كنت تريد قبول ملفات تعريف الارتباط ورفضت. لقبول ملفات تعريف الارتباط من هذا الموقع ، استخدم زر الرجوع واقبل ملف تعريف الارتباط.
  • متصفحك لا يدعم ملفات تعريف الارتباط. جرب متصفحًا مختلفًا إذا كنت تشك في ذلك.
  • التاريخ الموجود على جهاز الكمبيوتر الخاص بك في الماضي. إذا كانت ساعة جهاز الكمبيوتر لديك تعرض تاريخًا قبل 1 يناير 1970 ، فسينسى المتصفح ملف تعريف الارتباط تلقائيًا. لإصلاح ذلك ، قم بتعيين الوقت والتاريخ الصحيحين على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
  • لقد قمت بتثبيت تطبيق يراقب أو يمنع تعيين ملفات تعريف الارتباط. يجب عليك تعطيل التطبيق أثناء تسجيل الدخول أو مراجعة مسؤول النظام لديك.

لماذا يتطلب هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط؟

يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لتحسين الأداء من خلال تذكر أنك قمت بتسجيل الدخول عندما تنتقل من صفحة إلى أخرى. لتوفير الوصول بدون ملفات تعريف الارتباط ، سيتطلب الموقع إنشاء جلسة جديدة لكل صفحة تزورها ، مما يؤدي إلى إبطاء النظام إلى مستوى غير مقبول.

ما الذي يتم تخزينه في ملف تعريف الارتباط؟

لا يخزن هذا الموقع شيئًا سوى معرف الجلسة الذي يتم إنشاؤه تلقائيًا في ملف تعريف الارتباط ولا يتم التقاط أي معلومات أخرى.

بشكل عام ، يمكن فقط تخزين المعلومات التي تقدمها ، أو الخيارات التي تقوم بها أثناء زيارة موقع ويب ، في ملف تعريف ارتباط. على سبيل المثال ، لا يمكن للموقع تحديد اسم بريدك الإلكتروني إلا إذا اخترت كتابته. إن السماح لموقع ويب بإنشاء ملف تعريف ارتباط لا يمنح هذا الموقع أو أي موقع آخر إمكانية الوصول إلى بقية جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، ويمكن فقط للموقع الذي أنشأ ملف تعريف الارتباط قراءته.


استخدام نظم المعلومات الجغرافية لتقييم إنتاج محاصيل الوقود الحيوي المحتمل في الأراضي الهامشية الحضرية

لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة بطريقة مستدامة ، يفرض معيار الولايات المتحدة للوقود المتجدد 2 (RFS2) إنتاج 3.78 مليار لتر (1 مليار جالون) من وقود الديزل الحيوي المستند إلى الكتلة الحيوية سنويًا بحلول عام 2020. الأراضي الهامشية الحضرية ، والتي يتم تعريفها هنا على أنها قطع أراضي ذات الإمكانات الزراعية الضعيفة وغير الصالحة للأغراض السكنية ، يمكن استخدامها لزراعة خام وقود الديزل الحيوي ، والذي يمكن أن يساهم في RFS2. تعتبر نظم المعلومات الجغرافية مناسبة بشكل خاص لتحديد كمية وموقع هذه الأراضي الهامشية الحضرية. يعد إنتاج محاصيل الوقود الحيوي إحدى الطرق التي تستخدمها الأحياء الحضرية لاستعادة الخصائص الشاغرة والمتضررة وأيضًا توليد طاقة خضراء للاستهلاك.

من خلال الجمع بين بيانات تصنيف التربة وبيانات التنمية الحضرية ، تم تطوير إطار نظم المعلومات الجغرافية لتحديد كمية الأراضي الهامشية الحضرية المتاحة في بيتسبرغ ، بنسلفانيا. تم اختيار هذا الموقع لأن محاصيل عباد الشمس صغيرة الحجم تزرع بالفعل في الأراضي الهامشية الحضرية لإنتاج وقود الديزل الحيوي. تقيم هذه الورقة طريقتين لتحديد الأراضي الهامشية لزراعة الوقود الحيوي. الأول يعتمد على تصنيفات التربة NRCS المستمدة من مناهج الأدبيات السابقة. عند مقارنتها بمواقع مؤسسة غير ربحية تقوم فعليًا بزراعة الأراضي الهامشية ، فإن طريقة تصنيف التربة التابعة لـ NRCS تلتقط أقل من 35٪ من الأراضي الهامشية المزروعة في بيتسبرغ ، و 2400 هكتار (6000 فدان) من الأراضي الهامشية بشكل إجمالي يمكن استخدامها لزراعة عباد الشمس لإنتاج وقود الديزل الحيوي. قمنا بتعديل طريقة تصنيف التربة الهامشية NRCS لتشمل أنواعًا معينة من الأراضي التجارية الحضرية والأراضي غير المصنفة حاليًا على أنها هامشية ، وإنشاء إطار يحدد ما يقرب من 90٪ من الأراضي الهامشية المزروعة حاليًا في بيتسبرغ ، مع ما يقرب من 3500 هكتار (8700 فدان). ) من الأراضي الهامشية المتاحة. يمكن استخدام الأراضي الهامشية في بيتسبرغ لإنتاج ما يصل إلى 129000 لتر (34100 جالون) من وقود الديزل الحيوي القائم على عباد الشمس. يمكن أن يساهم هذا بحد أقصى 0.1 ٪ في ولاية بنسلفانيا للوقود الحيوي و 0.003 ٪ في RFS2. في حين أن المساهمة الفردية للمدينة قد تكون تدريجية على المستوى الوطني ، إلا أن العديد من المدن والمناطق قد تكون قادرة على المساهمة في RFS2. بالإضافة إلى ذلك ، هناك فائدة اجتماعية غير محدودة ناتجة عن مشاركة المجتمع وتنشيطه ، وهي جزء من مهمة منظمة بيتسبرغ غير الربحية.

يسلط الضوء

► يطور هذا العمل إطار عمل نظم المعلومات الجغرافية لتحديد الأراضي الهامشية الحضرية. ► يحدد الإطار المقترح 3500 هكتار من الأراضي الهامشية الحضرية غير المستخدمة في بيتسبرغ. ► يمكن أن تنتج هذه الأرض الهامشية 129000 لترًا سنويًا من وقود الديزل الحيوي عباد الشمس. ► يمكن أن تساهم بيتسبرغ بنسبة 0.003٪ في RFS2 و 0.1٪ في ولاية بنسلفانيا للديزل الحيوي. ► يمكن للمدن اتباع نموذج بيتسبرغ للمساهمة في RFS2 والولايات.


حدود المدينة - مستمدة من بيانات الطرود - 2007

المقياس هو عامل مهم في استخدام البيانات. بعض مجموعات بيانات المقياس غير مناسبة لبعض أغراض المشروع أو التحليل أو النمذجة. يرجى التأكد من أنك تستخدم أفضل البيانات المتاحة.

يوصى بمجموعات البيانات بمقياس 1: 24000 للمشاريع الموجودة على مستوى المقاطعة. يجب عدم استخدام بيانات 1: 24000 لرسم خرائط أساسية عالية الدقة مثل حدود قطعة الملكية. يوصى بمجموعات البيانات بمقياس 1: 100000 للمشاريع الموجودة على مستوى المقاطعات المتعددة أو المستوى الإقليمي. يوصى بمجموعات البيانات بمقياس 1: 125000 للمشاريع الموجودة على المستوى الإقليمي أو مستوى الولاية أو أكبر.

يجب اعتبار مجموعات بيانات المتجهات التي لا تحتوي على مقياس أو دقة محددة مشبوهة. تأكد من أنك على دراية ببياناتك قبل استخدامها للمشاريع أو التحليل. تم بذل كل جهد لتزويد المستخدم بوثائق البيانات. للحصول على معلومات إضافية ، راجع قسم المراجع وقسم جهة اتصال مصدر البيانات في هذه الوثائق. لمزيد من المعلومات حول الحجم والدقة ، راجع صفحة الويب الخاصة بنا على: & lthttp: //geoplan.ufl.edu/education.html> نقطة الاتصال: معلومات الاتصال: Contact_Organization_Primary: جهة الاتصال_المنظمة: مكتبة فلوريدا للبيانات الجغرافية (FGDL) الشخص الذي يمكن الاتصال به: مركز GeoPlan بجامعة فلوريدا عنوان الإتصال: نوع العنوان: عنوان المراسلات تبوك: 431 العمارة ص.ب 115706 مدينة: غينزفيل الولاية_أو_المحافظة: فلوريدا رمز بريدي: 32611-5706 Contact_Electronic_Mail_Address: موقع الويب: & lthttp: //www.fgdl.org> Contact_Electronic_Mail_Address: الدعم الفني: & lth http://www.fgdl.org/fgdlfeed.html> Contact_Electronic_Mail_Address: بالنسبة لبرنامج FGDL: & lthttp: //www.fgdl.org/software.html> Contact_Electronic_Mail_Address: الأسئلة المتداولة حول FGDL: & lthttp: //www.fgdl.org/fgdlfaq.html> Contact_Electronic_Mail_Address: قوائم FGDL البريدية: & lthttp: //www.fgdl.org/fgdl-l.html> Native_Data_Set_Environment: Microsoft Windows XP الإصدار 5.1 (النسخة 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.1.0.722 إشارة الصليب: معلومات_الاقتباس: تفاصيل_التأدية_الآخرى: مكتبة فلوريدا للبيانات الجغرافية: & lthttp: //www.fgdl.org/>

للحصول على معلومات دائرة الإيرادات: & lth http://www.myflorida.com/dor/> البيانات_جودة_المعلومات: السمة_دقة: السمة_الدقة_تقرير: اعتمد GeoPlan على سلامة معلومات البيانات الجدولية ضمن البيانات الأصلية. التقييم_الكمي للسمة_الدقة_التقييم: تقرير التناسق المنطقي: معتمدة على سلامة معلومات البيانات الجدولية ضمن طبقة البيانات الأصلية. اكتمال_تقرير: لم تظهر المدن التالية من إصدار 2006 في إصدار 2007 لأنه تم اكتشاف أنها مناطق غير مدمجة.

مدينة ديسوتو ، المرتفعات فلوريدا - غير مدمجة

إيست بوينت ، فرانكلين فلوريدا - غير مدمج

بحيرة Asbury ، Clay FL - غير مدمجة

قرية لانارك ، فرانكلين ، فلوريدا - غير مدمجة

ريدي كريك ، أورانج ، فلوريدا - غير مدمج

ساندرسون ، بيكر ، فلوريدا - غير مدمج دقة الموقف: الدقة_الوضعية_الأفقية: أفقي_الموقع_دقة_تقرير: يتم توفير هذه البيانات "كما هي" ولم يتم التحقق من دقتها الموضعية الأفقية بواسطة GeoPlan الدقة_الوضوعية_العمودية: عمودي_موقع_دقة_تقرير: يتم توفير هذه البيانات "كما هي" ولم يتم التحقق من دقتها الموضعية الرأسية بواسطة GeoPlan النسب: مصدر معلومات: المصدر_ الاقتباس: معلومات_الاقتباس: المنشئ: دائرة فلوريدا للإيرادات (FDOR) تاريخ النشر: 20061231 لقب: حدود قطعة الأرض والمعلومات الضريبية للمقاطعة Geospatial_Data_Presentation_Form: ناقلات البيانات الرقمية المنشور_المعلومات: المنشور_المكان: تالاهاسي ، فلوريدا الناشر: دائرة فلوريدا للإيرادات (FDOR) الارتباط عبر الإنترنت: & lth http://dor.myflorida.com/dor/property/MapDirectory2007.pdf> المصدر_المقياس_المقام: غير متاح المصدر_الوقت_المدة_المحتوى: معلومات عن الفترة الزمنية: Single_Date / الوقت: التقويم_تاريخ: 20061231 اختصار_المصدر: فدور المصدر_المساهمة: المعلومات المكانية والسمة العملية_الخطوة: وصف العملية: مجموعة البيانات هذه مستمدة من بيانات طرد المقاطعة التي أصدرتها دائرة الإيرادات بفلوريدا (FDOR) في صيف عام 2007 ، وقد جمعت البيانات الصادرة معلومات الطرود من 12-31-2006.

ضمن مجموعات بيانات طرد المقاطعة ، توجد معلومات تتعلق بأكواد الضرائب في الحقل "TAXAUTHCD". في هذا الحقل ، يتم سرد قيمة أو رقم معرف يتوافق مع مدينة. باستخدام هذا الحقل و ArcMap 9.2 ، تم تعيين حدود رمز الضريبة وتصنيفها وفقًا لمعرف رمز الضريبة هذا #.

ثم تم استخدام معرف رمز الضريبة هذا في سلسلة من خطوات المعالجة الجغرافية لاشتقاق طبقة حدود المدينة.

بعد إنشاء هذه المدن ، تم تسمية جميع البيانات بشكل مناسب ثم دمجها لإنشاء مجموعة بيانات واحدة على مستوى الولاية. المصدر_المستخدم_الاختصار: GeoPlan تاريخ العملية: 20071209 Process_Contact: معلومات الاتصال: Contact_Organization_Primary: جهة الاتصال_المنظمة: مركز UF GeoPlan العملية_الخطوة: وصف العملية: خطوات عملية مركز GeoPlan:

# الخطوة 1 # من دليل الطرود يتم حلها حسب المقاطعة في TAXAUTHCD - متعدد الأجزاء # تصدير إلى مجلد C: kate dissolve_tax step1

# الخطوة 2 # إضافة حقل تلقائي واحسب في مجلد الخطوة 1

# الخطوة 3 # إضافة حقل COUNTY واحسب في مجلد الخطوة 1

# الخطوة 4 # إزالة TAXAUTHCD = '' # هذا يجعل الملفات أصغر # تصدير إلى مجلد الخطوة 4

# الخطوة 5 # إنشاء طبقة على مستوى الولاية عبر الوصف في برنامج Python Step 5 Script

# الخطوة 6 # إنشاء طبقات المدينة # تصدير إلى مجلد الخطوة 6

# الخطوة 7 # متعدد الأجزاء إلى جزء واحد لكل طبقة مدينة # تصدير إلى مجلد الخطوة 7

# الخطوة 8 # تبسيط المضلع بمقدار متر واحد # تصدير إلى مجلد Step8

# الخطوة 9 # دمج 1 متر في نفس المجلد

# الخطوة 10 # إصلاح الهندسة 2x في نفس المجلد

# الخطوة 11 # تجميع المضلعات 65 مترًا # التصدير إلى مجلد الخطوة 11 سيصل الكمبيوتر إلى أقصى عدد من الميزات أثناء المعالجة ، # لذا نفذ خطوة التجميع هذه 4 مرات.

# الخطوة 12 # تجميع المضلعات 100 متر # تصدير إلى مجلد الخطوة 12

# الخطوة 13 # مضلع إلى السطر # تصدير إلى مجلد الخطوة 13

# الخطوة 14 # ميزة إلى Polygon #Export to Step14 Folder

# الخطوة 15 # حل في حقل المعرف # تصدير إلى مجلد الخطوة 15

#Step 16 # إنشاء وحساب حقل AUTOID_NUM مع اسم الطبقة في نفس المجلد

# الخطوة 17 # ضع كل المدن معًا على مستوى الولاية عبر إلحاق.

# الخطوة 18 # البحث والاستبدال للحصول على رقم في حقل AUTOID_NUM.

# الخطوة 19 # حقل معرف الحساب كرقم AUTOID_NUM.

# الخطوة 20 # حل على مستوى الولاية بناءً على حقل المعرف.

#Step 21 #Join PLACENAME و COUNTY من الأسماء مرة أخرى استنادًا إلى #table انضم عبر المعرف و AGG_NUM من الجدول. المصدر_المستخدم_الاختصار: GeoPlan تاريخ العملية: 20080104 العملية_الخطوة: وصف العملية: قام GeoPlan بإجراء التعديلات التالية:

Islandia - تم الحصول عليها من GeoPlan's 1998 "CITYLM". Caryville - تم الحصول عليها من GeoPlan's 1998 "CITYLM". Crystal River - تم الحصول عليها من GeoPlan's 1998 "CITYLM". Sopchoppy - تم الحصول عليه من صورة Mapinfo وتم اختيار بيانات طرد المقاطعة بأفضل ما في وسعنا لتمثيل المعلومات من الصورة بشكل أفضل.


قطعة

قطعة PIN - [السجلات المساحية والأراضي] اختصار لـ قطعة رقم الهوية. في محلل الاستطلاع - محرر مساحي ، معرّف فريد لملف قطعة. يتم تحديد تنسيق المعرّف من قبل المؤسسة الحكومية ، وقد يحتوي على قيم عددية أو أحرف ألفا أو كليهما. [الفئة = الجغرافية المكانية].

قطعة
ميزة الخريطة التي تصور ملكية الأرض والحقوق. قطعة عادة ما يتم وصف الحدود في شكل سردي على الفعل على أنها حواجز وحدود أو محامل ومسافات.

قطعة رسم الخرائط هي عملية يتم فيها تحديد الأرض قطعةق من أجل إدارة كفؤة وفعالة للأراضي. قطعة تقوم خدمة الخرائط بإنشاء خرائط ، تم إنشاؤها من الخرائط الأساسية ، مع مضلعات تحتوي على تفاصيل حول ملكية العقارات والمعلومات الأخرى ذات الصلة.

نمط التنسيب والموضع الأفقي.

هي وحدة مساحية واحدة ، وهي المدى المكاني للحقوق والمصالح في الماضي والحاضر والمستقبل في الممتلكات العقارية.

/ رقمنة الخريطة الضريبية
خريطة التربة ورقمنة خريطة الفيضانات
رسم الخرائط من الصور الجوية وصور الأقمار الصناعية.

عادةً ما يتم الاحتفاظ بالخرائط في مجموعة متنوعة من المقاييس ، ويمكن أن تكون إما "خرائط كرتونية" دقيقة جدًا أو عامة جدًا والتي تظهر فقط المخططات التخطيطية لمسجل الأرض الأساسي.

كثير
غالبًا ما لا تسكن الأرض داخل مربع ، وقد تم إنشاء معظمها في عام 1905 بموجب قانون صادر عن الكونغرس. اندمجت جميع الأراضي غير المقسمة من مقاطعة واشنطن مع مدينة واشنطن لتشكيل مقاطعة كولومبيا.

لها أوصاف قانونية لا تصف فقط حدودها ولكنها تحتوي أيضًا على معلومات تتعلق بالحقوق والمصالح.

التحرير باستخدام ArcMap 10.1 على Windows 7
المطور (ق)
Esri
الإصدار الأولي
27 ديسمبر 1999 قبل 16 عاما (1999/12/27)
إصدارة مستقرة
10.4 / 18 فبراير 2016 قبل 3 أيام (2016/02/18)
حالة التطوير
نشيط
نظام التشغيل .

s.sql
* ملاحظة: ال -s هو خيار. إذا لم تقم بتعيين SRID ، فسيتم تعيينه افتراضيًا على -1 وهو غير معروف.

جرد مناطق تقسيم المناطق ، والسهول الفيضية ، والمجمعات الصناعية ، واستخدامات الأراضي ، والأشجار ، والمساحات الخضراء ، إلخ
تحليل النسبة المئوية للأراضي المستخدمة في كل فئة ، ومستويات الكثافة حسب الأحياء ، والمخاطر على المرافق السكنية
تقييم خطة استخدام الأراضي بناءً على الخصائص الديموغرافية للسكان القريبين.

- مسار أرض محدد ومسجل وفق القوانين المنظمة لإدارة الأراضي وتسجيل الملكية.
.

- اقتراب طائرات التوصيل بدون طيار من الواقع ، لا يمكن لوم المرء على التساؤل: ماذا لو فقد أحدهم السيطرة وسقط عليه.
0
أخيرًا تم ترسيخ العلاقة بين إدارة الطيران الفيدرالية (FAA) وعشاق الطائرات بدون طيار في الولايات المتحدة من خلال علاقة جديدة.

رقم تعريفه واسم صاحبه.

s إذا كان التقسيم هو نفسه
يمكن أن تكون النتيجة خريطة تعرض مساحات كبيرة من فئات تقسيم المناطق المتشابهة.

قم بتعيين ملف dwg حتى أتمكن من فتحه في AutoCad LT 2016 وهو ما قمت به دون أي مشاكل.

في الزاوية؟
كم يبعد بين مكانين؟
أين الأرض مخصصة للاستخدام الصناعي؟
وأسئلة تحليلية مثل:.

أو ، قد يتم استدعاء مخطط لتحديد الممتلكات

تقع في المناطق المعرضة للفيضانات. لاستيعاب البيانات الجغرافية والاستعلامات المكانية ، تحتاج أنظمة إدارة قواعد البيانات إلى التكامل مع أنظمة رسم الخرائط. حتى عام 1990 تقريبًا ، كانت معظم الخرائط تُطبع من الرسومات أو النقوش المصنوعة يدويًا.

الرفع الحراري. الرفع الرأسي لـ

. الترسيب الحراري هو تكوين الترسيب بسبب تسخين الهواء السطحي على سطح الأرض.

خريطة ، خريطة استخدامات الأراضي توضح عن طريق نظام ترميز الأغراض المختلفة التي من أجلها

يستخدم الإنسان s من الأرض. خريطة ، خريطة خطية مكونة من خطوط مميزة عن الصور الفوتوغرافية.

أوصاف السندات ، وخطط التقسيمات الفرعية ، والمراسيم التي تتحكم في تقسيم المناطق ، وحقوق الطريق وحقوق الارتفاق ، والمصالح القضائية ذات الصلة في منطقة الأرض ، والتي تشكل مجتمعة تعريفات المنطقة القانونية لخريطة المنطقة.

بشكل عام ، هذا يعني الخرائط والأوصاف الأخرى للأرض

264 بشأن السجل القانوني للأراضي

س. مقياس رسم الخرائط ص. 82 رسميًا ، النسبة بين قياسات المسافة على الخريطة ونفس المسافة على الأرض (على سبيل المثال 1: 24000).

في رسم الخرائط الحاسوبية ونظم المعلومات الجغرافية ، تم استخدام هياكل بيانات المتجه أولاً لأنها تم إنشاؤها ببساطة من أقراص الرقمنة ، وتمثل بشكل أفضل الميزات المعقدة مثل الأرض

s ، ويمكن رسمها بسهولة على أجهزة الإخراج التي كانت مستخدمة في ذلك الوقت (الراسمات).

البنية التحتية للبيانات الوطنية (NSDI) - التي تم تحديدها من قبل لجنة FGDC العقارية الفرعية باعتبارها الحد الأدنى من مجموعة السمات حول الأرض

تُستخدم لنشر وتوزيع ملكية الأراضي وحقوق الأرض وبيانات حدود الأرض ، غالبًا لغرض فرض الضرائب.

معظمها نماذج حتمية ، تنطوي على تعاقب ، أو سلسلة من الأفراد

الاعتبار والافتراضات الرياضية وتعيين معلمات النموذج المنفصلة.

يمكن أن يستخدم نظام المعلومات الجغرافية لمقارنة خريطة السهل الفيضي الذي يبلغ 100 عام بالضريبة

s الموجودة داخل منطقة سهل الفيضان (باستخدام عامل التشغيل "احتواء_الكامل"). سيتم تصنيف هذه العناوين على أنها "عرضة للفيضانات.

في التمرين 13 أ ، يبدو أن السمة [Tract] هي مجموعة فرعية من [

ق] ميزات السمة [المسالك]؟

ق ، الوحدات السياسية / البلدية ، المسطحات المائية ، أنواع التربة / الغطاء النباتي). يمكن تصور هذه المناطق كنسخ نقطية من المضلعات. غالبًا ما يتم إنشاء البيانات النقطية للمناطق عن طريق إعادة تصنيف البيانات النقطية المدخلة إلى فئات قليلة فقط (انظر القسم 8.2.2 "عمليات الجوار").

المثال الكلاسيكي هو البلدية

the_geom FROM مشاريع INNER JOIN

_id = parc. 3 END CLASS NAME "مشاريع المجتمع".

يمكنهم الحصول على مجموعة بيانات نقطية تحتوي على موقع كل تجمع في المقاطعة ومضلع

المعلومات إلى مواقع التجمع.

على سبيل المثال ، في تطبيق إدارة الأراضي ، أ

يمكن دمج s في واحدة أكبر جديدة
تصف علاقات التوقيت العلاقات الزمنية بين الكيانات ، على سبيل المثال ، قبل / بعد أو أثناء. على سبيل المثال ، سبقت عاصفة انهيار أرضي.

على سبيل المثال ، إذا كنت تحدد موقع مراكز التوزيع ، فقد تحتاج أولاً إلى البحث

تلك المعروضة للبيع ، في حدود ميزانيتك ، ومقسمة إلى مناطق بشكل صحيح ، وكبيرة بما يكفي لاحتواء مركز التوزيع الذي تخطط لإنشائه.

على افتراض أنه يجب عليك شراء كامل

يمكن تقسيمها ، أين تكون التنمية أكثر تكلفة؟

ضع في اعتبارك إنشاء خريطة حيث يمكنك التعامل مع (i)

ق ، و (3) مسارات للوصول إليها. يتم تحديد الأخير من خلال الحدود بين الحقول المتجاورة.
يمكن للمرء أن يقرر تخزين البيانات في عدة خرائط متميزة ، على سبيل المثال:.

آثار أقدام البناء والأشجار وحافة الرصيف والممتلكات

s ، والخطوط العريضة ، والتصوير الجوي ، وما إلى ذلك) ثم فكر فيما قد تمتلكه الوكالات المحلية من هذه البيانات. بالطبع ، يمكنك البحث على الويب لمعرفة ما إذا كانت البيانات متاحة بسهولة - أو للعثور على معلومات الاتصال بأوصياء البيانات المحتملين.

الموضوع عبارة عن مجموعة من الميزات ذات الصلة ، مثل الدول والمقاطعات والمدن والشوارع ،

s أو المرافق أو مسارات الحافلات ، جنبًا إلى جنب مع سمات تلك الميزات.

قوانين أو لوائح تقسيم أي أرض أو قطعة أرض أو

into two or more lots, including the provision of streets and other public facilities.
منطقة فرعية
A grouping of planning areas into a larger portion of a regional area. Prince George's County is divided into seven subregions.

Cadastral: Relating to land boundaries and subdivisions,

Text or labels are used for naming such map features as streets and places unique identification numbers assigned to individual map features including

s, utility nodes and links dimensioning posted notes and instructions descriptive text used to label area features such as soil types, zoning categories.

Metes and Bounds:
A system of land survey that defines land

s according to visible natural landscape features and distance. The resultant field pattern is usually very irregular in shape.

Cadastral Land Surveys: These are related to land surveys and are concerned with establishing, locating, defining or describing the legal boundaries of land

s, often for the purpose of taxation.
Topographic Surveys: The measurement of land elevation, often with the purpose of creating contour or topographic maps.

For example, ESRI has provided users with application-specific data models in many different application domains such as water utilities, energy utilities, land

Q
Query or Database Query: The retrieval and display of data from a database about one or more features, such as a

, its size, owner, value and location or address.

In simple terms, geographic or spatial data may be thought of as features located on or referenced to the Earth's surface, such as roads, streams, political boundaries, schools, land use classifications, property ownership

s, drinking water intakes, pollution discharge sites - in short, .

Acronym for COordinate GeOmetry. A method often used by surveyors to enter survey data and calculate precise boundaries. Bearings and distances are used to descibe the border of a specific feature such as a

الحدود.
Example: N90:0:0E 100'
S0:0:0E 100'
N90:0:0W 100'
N0:0:0W 100' .

The boundary itself is often stored without any category reference as it can mark the border between two adjacent areas. Thus it would be ambiguous as to which feature the attribute would belong. In some cases it may, for example, represent a road between two

Public Land Survey System (PLSS): [organization] The PLSS is a land measurement system used in the western United States to define

boundaries and locations.
Q .

"Metes and Bounds" are a widely-used system for defining land

boundary edges as cardinal directions and distances relative to survey markers or other landmarks. This would be considered allocentric quantitative relation type of relative positioning
Example 32 .

geographic feature A user-defined geographic phenomenon that can be modeled or represented using geographic data sets in ArcInfo. Examples of geographic features include streets, sewer lines, manhole covers, accidents, lot lines, and

For example, an address point of 500 will be at the midpoint of a line segment that starts with address 1 and ends with address 1000. Geocoding can also be applied against actual

data, typically from municipal tax maps.

One is that street addresses are estimated along block faces and may not represent true block face locations. (For more on this, consult technical documentation.) Second, address matching can be done for locations other than street addresses, such as street centerlines, land


PolicyMap

The Library is pleased to offer PolicyMap , a cloud based data and mapping platform that facilitates the analysis of large amounts of data and quickly displays the data through maps, tables, charts and reports. PolicyMap includes both publicly-available and proprietary data. A detailed Data Directory lists sources, years of data available, and geographic coverage. Video recordings of instructional webinars are available from PolicyMap's Mapchats page. Tutorial guides are available on the site along with their blog, which highlights updates and new features, including how to download points and data.

PolicyMap enables users to create maps and provides access to more than 47,000 indicators related to demographics, income/spending, housing, lending, quality of life, economy, education, health, jobs, crime, and education. The data is available across a wide range of geographies, including addresses, block groups, census tract, zip code, county, city, state, and Census metropolitan statistical area) in addition to school districts, HUD neighborhoods, and political boundaries.

Members of the UD community are encourage to set up a personal login at no charge via the new Create account زر. With an individual login, users may login and work with their own data without it becoming public. With a personal login, users may share data widely or restrict access to select individuals specified by email address. While finished products may be shared with the community, research may also be closely held until it's ready to share.


How to calculate frontages of city parcel data in ArcMap 10.0? - نظم المعلومات الجغرافية

The data was created to serve as base information for use in GIS systems for a variety of planning and analytical purposes.

University of Florida GeoPlan Center

CITY LIMITS - DERIVED FROM FLORIDA PARCEL DATA - 2010 ETAT.PAR_CITYLM Shapefile http://www.fgdl.org/metadataexplorer State of Florida

University of Florida GeoPlan Center

publication date 20100401

As needed -87.429040 -79.872251 30.983191 24.492815 86380.040000 793944.530000 62251.500000 780729.310000

Web site: http://www.fgdl.org Technical Support: http://www.fgdl.org/fgdlfeed.html For FGDL Software: http://www.fgdl.org/software.html FGDL Frequently Asked Questions: http://www.fgdl.org/fgdlfaq.html FGDL Mailing Lists: http://www.fgdl.org/fgdl-l.html mailing address 431 Architecture PO Box 115706 Gainesville Florida

For FGDL Software: http://www.fgdl.org/software.html Florida Geographic Data Library (FGDL) Web site: http://www.fgdl.org Kate Norris

SHAPEFILE Florida Geographic Data Library: http://www.fgdl.org/ For Department of Revenue info: http://dor.myflorida.com/dor/property/ NONE Florida Department of Revenue and the 67 - County Property Appraisers. Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600) Service Pack 3 ESRI ArcCatalog 9.3.1.3000 Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600) Service Pack 3 ESRI ArcCatalog 9.3.1.3000 ETAT.PAR_CITYLM

86380.04 793944.53 780729.31 62251.5 1 -87.285934 -79.873034 31.034947 24.505797 1 en FGDC Content Standards for Digital Geospatial Metadata FGDC-STD-001-1998 local time University of Florida GeoPlan Center Kate Norris mailing and physical address Gainesville FL

Florida Department of Revenue (FDOR) County Parcel Boundaries & Tax Information vector digital data

Florida Department of Revenue (FDOR)

ftp://sdrftp03.dor.state.fl.us/2009%20Map%20Data/ 20091209 online

This dataset is derived from county parcel data that was released by the Florida Department of Revenue (FDOR) in the winter of 2009, the data released captured parcel information from 12-09-2010. Within the county parcel datasets is information regarding tax codes in the field 'TAXAUTHCD'. In this field, a value, or id number, is listed that corresponds to a city. Using this field and ArcMap 9.2, the tax code boundaries were mapped and classified according to this tax code id#. These tax code id# were then used in a series of geoprocessing steps to derive a city limit layer. After the creation of these cities all data was appropriately named and then merged to make one statewide dataset.

GeoPlan Center Process Steps: #Step 1 #From parcels directory dissolve by county on the TAXAUTHCD - Multi-part #Export to C:katedissolve_taxstep1 folder #Step 2 #Add AUTOID Field and Calc in Step1 Folder #Step 3 #Add COUNTY Field and Calc in Step1 Folder #Step 4 #Remove TAXAUTHCD = '' #This makes files smaller #Export to Step4 Folder #Step 5 #Create Statewide layer via description in python Step 5 Script #Step 6 #Create City Layers #Export to Step6 Folder #Step 7 #Multi-part to Single part for each city layer #Export to Step7 Folder #Step 8 #Simplify polygon by 1 meter #Export to Step8 Folder #Step 9 #Integrate 1 meter in same folder #Step 10 #Repair Geometry 2x in same folder #Step 11 #Aggregate polygons 65 meter #Export to Step11 Folder #Computer will hit maximum number of features during processing, #so perform this aggregation step 4 times. #Step 12 #Aggregate polygons 100 meter #Export to Step12 Folder #Step 13 #Polygon to line #Export to Step13 Folder #Step 14 #Feature to Polygon #Export to Step14 Folder #Step 15 #Dissolve on ID field #Export to Step15 Folder #Step 16 #Create and Calculate AUTOID_NUM field with layer name in same folder #Step 17 #Put all cities together statewide via append. #Step 18 #Find and Replace to get number in AUTOID_NUM field. #Step 19 #Calc ID Field as AUTOID_NUM number. #Step 20 #Dissolve Statewide based on ID Field. #Step 21 #Join PLACENAME AND COUNTY names back over based on #table join via the ID and the AGG_NUM from the table. #Step 22 #Add and Populate TAXAUTHCD field with listed comma delimitated format. #ArcTool Box - Spatial Join #Target (POLY), Join (TAXAUTHCD POINTS) # ONE TO ONE #ADD Field For Map #(TAXLIST) #Merge Rule - Join - Comma Space #Right Click TAXLIST - Add Input Field Select TAXAUTHCD

GeoPlan made the following edits: Islandia - was obtained from GeoPlan's 1998 'CITYLM'. Sopchoppy - was obtained from a Mapinfo image and county parcel data was selected to the best of our ability to best represent the information from the image. All data was merged, creating a Statewide city limits dataset. Currently there are several counties that have parcel datasets with less than 100 percent completion, for these counties the absence of based data results in the absence of city limit boundaries for those areas. The resulting derived city limit dataset can only be as accurate as the base dataset.

This data is provided 'as is' and its horizontal positional accuracy has not been verified by GeoPlan This data is provided 'as is' and its vertical positional accuracy has not been verified by GeoPlan

This data is provided 'as is' by GeoPlan and is complete to our knowledge.

Albers Conical Equal Area

GCS_North_American_1983_HARN HPGN Geodetic Reference System 80 6378137.000000 298.257222 D_North_American_1983_HARN Geodetic Reference System 80 6378137.000000 298.257222 Explicit elevation coordinate included with horizontal coordinates 1.000000 Vector


PolicyMap

The Library is pleased to offer PolicyMap , a cloud based data and mapping platform that facilitates the analysis of large amounts of data and quickly displays the data through maps, tables, charts and reports. PolicyMap includes both publicly-available and proprietary data. A detailed Data Directory lists sources, years of data available, and geographic coverage. Video recordings of instructional webinars are available from PolicyMap's Mapchats page. Tutorial guides are available on the site along with their blog, which highlights updates and new features, including how to download points and data.

PolicyMap enables users to create maps and provides access to more than 47,000 indicators related to demographics, income/spending, housing, lending, quality of life, economy, education, health, jobs, crime, and education. The data is available across a wide range of geographies, including addresses, block groups, census tract, zip code, county, city, state, and Census metropolitan statistical area) in addition to school districts, HUD neighborhoods, and political boundaries.

Members of the UD community are encourage to set up a personal login at no charge via the new Create account زر. With an individual login, users may login and work with their own data without it becoming public. With a personal login, users may share data widely or restrict access to select individuals specified by email address. While finished products may be shared with the community, research may also be closely held until it's ready to share.


مقدمة

Logistic regression has been widely used in land use – transportation planning [2], [14], [16]. More recently, a number of studies have focused on exploring the major determinants of rural–urban conversion and on the estimation of land transformation models [1], [5], [9]. In general, land transformation models are used to explore the various channels of land use and the social, economic, and spatial variables influencing that usage. It should be noted that despite some environmental concerns, urban development contributes significantly to a nation's economy and growth, and it is thus important for governmental agencies to understand the trends and determinants in land use change to facilitate proper planning and the management of scarce resources.

Most of these studies, however, employed only one specific method to estimate the coefficients for the logistic model and none of them discussed the viability of alternate methodologies for estimation of these land use and development models. The purpose of this paper is to develop a spatial logistic regression model and estimate it using a mathematical inference method (Newton–Raphson, NR) and an evolutionary computation method (Genetic Algorithm, GA). A spatial logistic regression model equipped with a filtering process will be formulated to explore the urbanization patterns in New Castle County in Delaware. The filtering process that has not been attempted in land use change modeling can minimize spatial autocorrelation existing in the data, thus improving the modeling performance. Both the NR method and GA are utilized to estimate the coefficients for the regression model.

In the next section, the rural–urban land conversion model will be developed while the following two sections describe the implementation of NR method and GA for estimating the parameters of the regression model. Then the estimation results, and their comparison, are presented, followed by a discussion of the results and the performance of the two methods. The final section provides some concluding remarks.


شاهد الفيديو: #10:الترميز بكل انواعه واظهار الدوائر النسبية والاعمدة وغيرها على الخريطة Symbology in ArcGIS