أكثر

كيف تدخل التاريخ في جدول السمات؟

كيف تدخل التاريخ في جدول السمات؟


قد يكون هذا شيئًا بسيطًا غبيًا ولكن في QGIS 2.4 قمت بإنشاء عمود التاريخ. كيف يمكنني إدخال التاريخ بشكل صحيح. في كل مرة أكتب فيها تاريخًا ، بأي تنسيق لا يؤدي ذلك إلى نقل التاريخ الذي تم إدخاله إلى جدول السمات الخاص بي. لذلك أنقر على الجدول وفتح النموذج وحاول مرة أخرى ولكنه لا يحفظ البيانات التي أدخلتها للتاريخ مطلقًا.


ليس غبيًا على الإطلاق يا صديقي! على الجميع أن يتعلم في وقت ما :)

ربما تكون قد جربت بالفعل الطريقة التي سأصفها لأنني أستخدم QGIS 2.2 بدلاً من 2.4.

افتح جدول السمات ، حدد عمود جديد وقم بإضافة الاسم وتغيير النوع:

الشكل الذي أستخدمه عادة هوYYYY-MM-DDعند الكتابة في عمود التاريخ:

أتمنى أن يساعدك هذا.


في 2.4 توجد أداة تقويم ("منتقي التاريخ"). في علامات تبويب "الحقول" للطبقات ، حدد عنصر واجهة المستخدم "التاريخ / الوقت" لحقل التاريخ وحدد خيار "التقويم المنبثق" في إعدادات تفاصيل الأداة.


مقدمة ArcMap Desktop: إضافة بيانات البيانات الجدولية (الانضمام المكاني)

يمكنك إضافة البيانات الخاصة بك بتنسيقات جدولية متنوعة (.dbf .xls .csv أو نص محدد آخر) إلى سمات طبقة جغرافية (على سبيل المثال ، مضلع أو خط أو نقطة). يجب أن يكون لديك متغير موقع في البيانات الخاصة بك وواحد في طبقة GIS المستهدفة التي لها قيم مطابقة حتى يتمكن البرنامج من مطابقة الصفوف بشكل صحيح (على سبيل المثال ، مطابقة اسم المقاطعة مع اسم المقاطعة). مساعدة على الانترنت: نظرة عامة على كيفية الانضمام

طريقة النقر بزر الماوس الأيمن: قم بإجراء صلة عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن في جدول المحتويات على اسم الطبقة التي تريد إضافة البيانات إليها وابحث عن خيار الصلات والارتباطات. هذا يفتح مربع الحوار "ضم البيانات". اختر خيار الانضمام على أساس السمات.

  • ستضيف هذه الصلة جميع أعمدة بياناتك المجدولة إلى سمات الطبقة الجغرافية (ملف الأشكال ، وما إلى ذلك) في مشروع الخريطة.
  • هذه الطريقة سوف ليس تغيير جدول البيانات (جدول .dbf) للطبقة الجغرافية في الملف الأساسي: إنه رابط فوري لبياناتك. من البدائل المفيدة أداة Join Field (الموضحة أدناه).

طريقة الأداة: انظر مساعدة على الانترنت بخصوص الأدوات في مجموعة أدوات Joins.


ما هي المبادئ التي يجب علي اتباعها عند إدخال البيانات في قاعدة بيانات علائقية معقدة؟

أنا جديد في قواعد البيانات ، لذا سامحني إذا كان هذا سؤالًا أساسيًا.

أحاول تحليل قاموس معقد مفتوح المصدر ، وإخراج البيانات إلى قاعدة بيانات Access ، والتي تكون معقدة بنفس القدر:

أنا أفهم كيفية إدراج البيانات في جدول ، ولكن ما لا أفهمه هو كيفية إدراج البيانات في جداول متعددة تعتمد على بعضها البعض للمفاتيح الخارجية. لإعطاء مثال مبسط:

لدي ثلاثة جداول: Entry و Keyword و Keyword_Priority. يمكن أن يحتوي كل إدخال على كلمات رئيسية متعددة ، لذلك يرتبط جدول الكلمات الرئيسية مرة أخرى بـ Entry عبر مفتاح خارجي. ويمكن أن يحتوي كل عنصر من عناصر الكلمات الرئيسية على عناصر متعددة تصف أولوية الكلمة الرئيسية ، لذا فإن جدول Keyword_Priority يرتبط بالكلمة الرئيسية عبر مفتاح خارجي ، على النحو التالي:

في هذا السيناريو المبسط ، لنفترض أنني أريد إنشاء إدخال جديد باستخدام SQL. من أين أبدأ؟ هل أنا:

قم بإدراجها في جدول الإدخال أولاً لإنشاء EntryID جديد

ثم أدخل في جدول الكلمات الرئيسية باستخدام EntryID الجديد كمفتاح خارجي

ثم أدخل في جدول Keyword_Priority باستخدام حقل معرف الكلمة الرئيسية كمفتاح خارجي

أو بدلاً من ذلك ، هل يجب أن أفعل ذلك بالعكس.

إدراج في جدول Keyword_Priority

إدراج في جدول الكلمات الرئيسية

قم بإدراجها في جدول الإدخال

لتلخيص ، سؤالي هو:

من أين يجب أن أبدأ عند إدراج البيانات في جداول متعددة مرة واحدة؟ من الأعلى إلى الأسفل أم من الأسفل إلى الأعلى؟


أنواع البيانات

يتم تحديد نوع البيانات التي نستخدمها لمساعدتنا على فهم كيان معين من خلال (1) ما نقوم بفحصه ، (2) ما نريد معرفته عن هذا الكيان ، و (3) قدرتنا على قياس هذا الكيان عند المطلوب مقياس. أكثر أنواع البيانات شيوعًا المتاحة للاستخدام في نظم المعلومات الجغرافية هي السلاسل الأبجدية الرقمية والأرقام والقيم المنطقية والتواريخ والثنائيات.

سلسلة أبجدية رقمية نوع بيانات يتكون من أي مجموعة بسيطة من الأحرف والأرقام التي قد تشكل أو لا تشكل كلمات متماسكة. ، أو نص ، نوع البيانات هو أي مجموعة بسيطة من الأحرف والأرقام التي قد تشكل أو لا تشكل كلمات متماسكة. ال عدد يمكن تصنيف نوع البيانات على أنه إما فاصلة عائمة أو عدد صحيح. فاصلة عائمة قيمة بيانات رقمية تحتوي على أرقام عشرية. هي أي قيمة بيانات تحتوي على أرقام عشرية ، بينما هي قيمة بيانات رقمية لا تحتوي على أرقام عشرية. هي أي قيمة بيانات لا تحتوي على أرقام عشرية. يمكن أن تكون الأعداد الصحيحة قصيرة أو طويلة حسب عدد الأرقام المعنوية في هذا الرقم. كما أنها تستند إلى مفهوم "البت" في الكمبيوتر. كما قد تتذكر ، فإن البت هو أبسط وحدة للمعلومات في الكمبيوتر ويخزن القيم في إحدى الحالتين: 1 أو 0. لذلك ، فإن سمة 8 بت تتكون من ثمانية 1s أو 0s في أي مجموعة (على سبيل المثال ، 10010011 ، 00011011 ، 11100111).

الأعداد الصحيحة القصيرة عدد صحيح يتميز بقيمة 16 بت. هي قيم 16 بت وبالتالي يمكن استخدامها لتمييز الأرقام التي تتراوح إما من -32768 إلى 32767 أو من 0 إلى 65.535 اعتمادًا على ما إذا كان الرقم موقّعًا أم غير موقّع (أي يحتوي على علامة + أو -). الأعداد الصحيحة الطويلة عدد صحيح يتميز بقيمة 32 بت. ، بدلاً من ذلك ، هي قيم 32 بت وبالتالي يمكن أن تميز الأرقام التي تتراوح إما من 2،147،483،648 إلى 2،147،483،647 أو من 0 إلى 4294،967،295.

نقطة عائمة واحدة بدقة A قيمة بيانات النقطة العائمة تشغل 32 بت ، تتميز بما يصل إلى 7 بتات على يسار العلامة العشرية وقيم تصل إلى 23 بت على يمين الفاصلة العشرية. تحتل القيمة 32 بتًا ، مثل العدد الصحيح الطويل. ومع ذلك ، يوفر نوع البيانات هذا قيمة تصل إلى 7 بت على يسار العلامة العشرية (الحد الأقصى للقيمة 128 ، أو 127 في حالة التوقيع) وقيم تصل إلى 23 بت على يمين الفاصلة العشرية (حوالي 7 عشري) أرقام). نقطة عائمة مزدوجة الدقة - قيمة بيانات النقطة العائمة تشغل 64 بت ، تتميز بما يصل إلى 11 بت على يسار العلامة العشرية وقيم تصل إلى 52 بت على يمين الفاصلة العشرية. القيمة تخزن أساسًا قيمتين 32 بت كقيمة واحدة. بالتالي ، يمكن أن تمثل العوامات ذات الدقة المزدوجة قيمة تصل إلى 11 بت إلى يسار الفاصلة العشرية وقيم تصل إلى 52 بت إلى يمين العلامة العشرية (حوالي 16 رقمًا عشريًا) (الشكل 5.1 "نقطة عائمة مزدوجة الدقة (قيمة 64 بت) ، كما هي مخزنة في الكمبيوتر ").

الشكل 5.1 نقطة عائمة مزدوجة الدقة (قيمة 64 بت) ، كما هي مخزنة في الكمبيوتر

القيم المنطقية والتاريخية والثنائية أقل تعقيدًا. Boolean A نوع بيانات يمكن أن تكون قيمه صحيحة أو خاطئة (1 أو 0). القيم هي ببساطة تلك القيم التي يتم اعتبارها صحيحة أو خاطئة بناءً على تطبيق عامل تشغيل منطقي مثل AND و OR و NOT. ال تاريخ من المفترض أن يكون نوع البيانات واضحًا بذاته ، في حين أن ملف الثنائية يمثل نوع البيانات السمات التي تكون قيمها إما 1 أو 0.


محتويات

تعد إدارة كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من الوظائف الأساسية لأنظمة المعلومات. تصف نماذج البيانات هيكل البيانات المخزنة في أنظمة إدارة البيانات مثل قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها وسلامتها. لا تصف عادةً البيانات غير المنظمة ، مثل مستندات معالجة الكلمات ورسائل البريد الإلكتروني والصور والصوت الرقمي والفيديو.

دور نماذج البيانات تحرير

الهدف الرئيسي لنماذج البيانات هو دعم تطوير نظم المعلومات من خلال توفير تعريف وتنسيق البيانات. وفقًا لـ West and Fowler (1999) "إذا تم ذلك بشكل متسق عبر الأنظمة ، فيمكن تحقيق توافق البيانات. إذا تم استخدام نفس هياكل البيانات لتخزين البيانات والوصول إليها ، فيمكن للتطبيقات المختلفة مشاركة البيانات. وقد تمت الإشارة إلى نتائج ذلك أعلاه . ومع ذلك ، غالبًا ما تكلف الأنظمة والواجهات أكثر مما ينبغي ، للبناء والتشغيل والصيانة. قد تقيد أيضًا العمل بدلاً من دعمه. أحد الأسباب الرئيسية هو أن جودة نماذج البيانات المطبقة في الأنظمة والواجهات ضعيفة ". [8]

  • "قواعد العمل ، الخاصة بكيفية إنجاز الأشياء في مكان معين ، غالبًا ما تكون ثابتة في هيكل نموذج البيانات. وهذا يعني أن التغييرات الصغيرة في طريقة إدارة الأعمال تؤدي إلى تغييرات كبيرة في أنظمة الكمبيوتر والواجهات". [8]
  • "غالبًا ما لا يتم تحديد أنواع الكيانات أو تحديدها بشكل غير صحيح. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تكرار البيانات وهيكل البيانات والوظائف ، إلى جانب التكاليف المصاحبة لتلك الازدواجية في التطوير والصيانة". [8]
  • "نماذج البيانات لأنظمة مختلفة مختلفة بشكل تعسفي. والنتيجة هي أن واجهات معقدة مطلوبة بين الأنظمة التي تشارك البيانات. يمكن أن تمثل هذه الواجهات بين 25-70٪ من تكلفة الأنظمة الحالية". [8]
  • "لا يمكن مشاركة البيانات إلكترونيًا مع العملاء والموردين ، لأن بنية البيانات ومعناها لم يتم توحيدهما. على سبيل المثال ، لا تزال بيانات التصميم الهندسي والرسومات الخاصة بمصنع المعالجة يتم تبادلها أحيانًا على الورق". [8]

سبب هذه المشاكل هو الافتقار إلى المعايير التي ستضمن أن نماذج البيانات سوف تلبي احتياجات العمل وتكون متسقة. [8]

يحدد نموذج البيانات بشكل صريح بنية البيانات. تشمل التطبيقات النموذجية لنماذج البيانات نماذج قواعد البيانات ، وتصميم أنظمة المعلومات ، وتمكين تبادل البيانات. عادة ما يتم تحديد نماذج البيانات بلغة نمذجة البيانات. [3]

ثلاث وجهات نظر تحرير

نموذج بيانات نموذج قد يكون أحد ثلاثة أنواع وفقًا لـ ANSI في عام 1975: [9]

    : يصف دلالات المجال ، كونه نطاق النموذج. على سبيل المثال ، قد يكون نموذجًا لمجال اهتمام مؤسسة أو صناعة. يتكون هذا من فئات الكيانات ، التي تمثل أنواعًا من الأشياء ذات الأهمية في المجال ، وتأكيدات العلاقة حول الارتباطات بين أزواج فئات الكيانات. يحدد المخطط المفاهيمي أنواع الحقائق أو الافتراضات التي يمكن التعبير عنها باستخدام النموذج. وبهذا المعنى ، فإنه يحدد التعبيرات المسموح بها في "لغة" مصطنعة ذات نطاق مقيد بنطاق النموذج. : يصف الدلالات ، كما تمثلها تقنية معالجة بيانات معينة. يتكون هذا من أوصاف الجداول والأعمدة ، والفئات الموجهة للكائنات ، وعلامات XML ، من بين أشياء أخرى. : يصف الوسائل المادية التي يتم بها تخزين البيانات. هذا يتعلق بالأقسام ووحدات المعالجة المركزية ومساحات الجداول وما شابه.

تكمن أهمية هذا النهج ، وفقًا لـ ANSI ، في أنه يسمح للمنظورات الثلاثة أن تكون مستقلة نسبيًا عن بعضها البعض. يمكن أن تتغير تقنية التخزين دون التأثير على النموذج المنطقي أو المفاهيمي. يمكن أن يتغير هيكل الجدول / العمود دون التأثير (بالضرورة) على النموذج المفاهيمي. في كل حالة ، بالطبع ، يجب أن تظل الهياكل متسقة مع النموذج الآخر. قد يكون هيكل الجدول / العمود مختلفًا عن الترجمة المباشرة لفئات الكيان والسمات ، ولكن يجب أن ينفذ في النهاية أهداف هيكل فئة الكيان المفاهيمي. تؤكد المراحل المبكرة للعديد من مشاريع تطوير البرمجيات على تصميم نموذج بيانات مفاهيمي. يمكن تفصيل مثل هذا التصميم في نموذج بيانات منطقي. في مراحل لاحقة ، يمكن ترجمة هذا النموذج إلى نموذج بيانات مادي. ومع ذلك ، من الممكن أيضًا تنفيذ نموذج مفاهيمي بشكل مباشر.

قام يونغ وكينت (1958) (1958) ، [10] [11] بعمل واحد من أوائل الأعمال الرائدة في نمذجة نظم المعلومات ، حيث دافع عن "طريقة دقيقة ومجردة لتحديد الخصائص المعلوماتية والزمنية لمشكلة معالجة البيانات". لقد أرادوا إنشاء "تدوين يجب أن يمكّن المحلل من تنظيم المشكلة حول أي قطعة من الأجهزة". كان عملهم أول جهد لإنشاء مواصفات مجردة وأساس ثابت لتصميم تطبيقات بديلة مختلفة باستخدام مكونات أجهزة مختلفة. تم اتخاذ الخطوة التالية في نمذجة IS بواسطة CODASYL ، اتحاد صناعة تكنولوجيا المعلومات الذي تم تشكيله في عام 1959 ، والذي كان يهدف أساسًا إلى نفس الشيء مثل Young and Kent: تطوير "بنية مناسبة للغة تعريف المشكلة المستقلة عن الآلة ، على مستوى النظام من معالجة البيانات ". أدى هذا إلى تطوير جبر معلومات IS محدد. [11]

في الستينيات ، اكتسبت نمذجة البيانات أهمية أكبر مع بدء مفهوم نظام المعلومات الإدارية (MIS). وفقًا لـ Leondes (2002) ، "خلال ذلك الوقت ، قدم نظام المعلومات البيانات والمعلومات لأغراض الإدارة. تم تصميم نظام قاعدة البيانات من الجيل الأول ، المسمى Integrated Data Store (IDS) ، بواسطة Charles Bachman في General Electric. اثنان من قواعد البيانات الشهيرة تم اقتراح النماذج ونموذج بيانات الشبكة ونموذج البيانات الهرمي خلال هذه الفترة الزمنية ". [12] قرب نهاية الستينيات ، وضع إدغار إف. كود نظرياته الخاصة بترتيب البيانات ، واقترح النموذج العلائقي لإدارة قواعد البيانات على أساس المنطق الأصلي من الدرجة الأولى. [13]

في سبعينيات القرن الماضي ، برزت نمذجة علاقة الكيانات كنوع جديد من نمذجة البيانات المفاهيمية ، التي اقترحها بيتر تشين في الأصل عام 1976. تم استخدام نماذج العلاقة بين الكيانات في المرحلة الأولى من تصميم نظام المعلومات أثناء تحليل المتطلبات لوصف احتياجات المعلومات أو نوع المعلومات التي سيتم تخزينها في قاعدة بيانات. يمكن أن تصف هذه التقنية أي علم الوجود ، أي نظرة عامة وتصنيف للمفاهيم وعلاقاتها في مجال معين من الاهتمام.

في السبعينيات من القرن الماضي ، كان جنرال موتورز طور Nijssen طريقة "طريقة تحليل معلومات اللغة الطبيعية" (NIAM) ، وطورها في الثمانينيات بالتعاون مع Terry Halpin في نمذجة دور الكائن (ORM). ومع ذلك ، كانت أطروحة الدكتوراه التي كتبها تيري هالبين عام 1989 هي التي أوجدت الأساس الرسمي الذي تستند إليه نمذجة دور الكائن.

بيل كينت ، في كتابه عام 1978 البيانات والواقع [14] قارن نموذج بيانات بخريطة منطقة ، مع التأكيد على أنه في العالم الحقيقي ، "الطرق السريعة ليست مطلية باللون الأحمر ، والأنهار لا تحتوي على خطوط مقاطعات تمتد في المنتصف ، ولا يمكنك رؤية الخطوط الكنتورية على جبل". على عكس الباحثين الآخرين الذين حاولوا إنشاء نماذج نظيفة وأنيقة من الناحية الحسابية ، شدد كينت على الفوضى الأساسية للعالم الحقيقي ، ومهمة مصمم البيانات لإنشاء نظام من الفوضى دون تشويه مفرط للحقيقة.

في الثمانينيات ، وفقًا لـ Jan L. Harrington (2000) ، "أدى تطوير النموذج الموجه للكائنات إلى إحداث تغيير جوهري في الطريقة التي ننظر بها إلى البيانات والإجراءات التي تعمل على البيانات. تقليديًا ، كانت البيانات والإجراءات مخزنة بشكل منفصل: البيانات وعلاقتها في قاعدة البيانات ، والإجراءات في برنامج التطبيق. ومع ذلك ، فإن اتجاه الكائن يجمع بين إجراءات الكيان وبياناته. " [15]

خلال أوائل التسعينيات ، واصل ثلاثة علماء رياضيات هولنديين ، جويدو باكيما ، وهارم فان دير ليك ، وجان بيتر زوارت ، تطوير أعمال جي. نجسين. ركزوا أكثر على جزء الاتصال من الدلالات. في عام 1997 قاموا بإضفاء الطابع الرسمي على طريقة نمذجة المعلومات الموجهة بالكامل للتواصل الكامل FCO-IM.

تحرير نموذج قاعدة البيانات

نموذج قاعدة البيانات هو مواصفات تصف كيفية هيكلة قاعدة البيانات واستخدامها.


محتويات

عبارة "نظام المعلومات الجغرافية" صاغها روجر توملينسون في عام 1963 ، عندما نشر الورقة العلمية ، "نظام المعلومات الجغرافية للتخطيط الإقليمي". [5] توملينسون ، المعروف باسم "أب نظم المعلومات الجغرافية" ، [6] يُنسب إليه الفضل في تمكين أول نظم المعلومات الجغرافية المحوسبة التي تم إنشاؤها من خلال عمله على نظام المعلومات الجغرافية الكندي في عام 1963. وفي النهاية ، أنشأ توملينسون إطارًا لقاعدة بيانات كان قادرًا على تخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات مما أدى إلى قدرة الحكومة الكندية على تنفيذ برنامجها الوطني لإدارة استخدام الأراضي. [7] [6]

واحدة من أولى الحالات المعروفة التي تم فيها استخدام التحليل المكاني ، جاءت من مجال علم الأوبئة في "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine" (1832). [8] رسم الجغرافي ورسام الخرائط الفرنسي تشارلز بيكيه ، خريطة تحدد المناطق الثماني والأربعين في باريس ، باستخدام تدرجات لونية نصفية ، لتوفير تمثيل مرئي لعدد الوفيات المبلغ عنها بسبب الكوليرا ، لكل 1000 نسمة.

في عام 1854 ، تمكن جون سنو ، عالم الأوبئة والطبيب ، من تحديد مصدر تفشي الكوليرا في لندن من خلال استخدام التحليل المكاني. حقق الثلج ذلك من خلال رسم مكان إقامة كل ضحية على خريطة المنطقة ، بالإضافة إلى مصادر المياه القريبة. بمجرد تحديد هذه النقاط ، تمكن من تحديد مصدر المياه داخل الكتلة المسؤولة عن تفشي المرض. كان هذا من أوائل الاستخدامات الناجحة للمنهجية الجغرافية في تحديد مصدر تفشي المرض في علم الأوبئة. في حين أن العناصر الأساسية للطوبوغرافيا والموضوع كانت موجودة سابقًا في رسم الخرائط ، كانت خريطة سنو فريدة من نوعها بسبب استخدامه لأساليب رسم الخرائط ، ليس فقط للتصوير ، ولكن أيضًا لتحليل مجموعات الظواهر التابعة جغرافيًا.

شهد أوائل القرن العشرين تطور علم الزنكوغرافيا الضوئية ، والذي سمح بتقسيم الخرائط إلى طبقات ، على سبيل المثال طبقة للنبات وأخرى للمياه. تم استخدام هذا بشكل خاص لطباعة ملامح - كان رسم هذه مهمة كثيفة العمالة ولكن وجودها في طبقة منفصلة يعني أنه يمكن العمل عليها بدون الطبقات الأخرى لإرباك الرسام. تم رسم هذا العمل في الأصل على ألواح زجاجية ولكن تم تقديم فيلم بلاستيكي لاحقًا ، مع مزايا كونه أخف وزناً ، واستخدام مساحة تخزين أقل وكونه أقل هشاشة ، من بين أمور أخرى. عند الانتهاء من جميع الطبقات ، تم دمجها في صورة واحدة باستخدام كاميرا معالجة كبيرة. بمجرد ظهور الطباعة الملونة ، تم استخدام فكرة الطبقات أيضًا لإنشاء ألواح طباعة منفصلة لكل لون. في حين أن استخدام الطبقات أصبح لاحقًا أحد السمات النموذجية الرئيسية لنظام المعلومات الجغرافية المعاصر ، فإن عملية التصوير التي تم وصفها للتو لا تعتبر نظامًا جغرافيًا في حد ذاتها - لأن الخرائط كانت مجرد صور بدون قاعدة بيانات لربطها بها.

هناك تطوران إضافيان ملحوظان في الأيام الأولى لنظم المعلومات الجغرافية: منشور إيان ماكارج "التصميم مع الطبيعة " [9] وطريقة تراكب الخرائط وإدخال شبكة الشوارع في نظام DIME (تشفير الخرائط المستقل المزدوج) التابع لمكتب الإحصاء الأمريكي. [10]

أدى تطوير أجهزة الكمبيوتر الذي حفزته أبحاث الأسلحة النووية إلى تطبيقات "رسم الخرائط" الحاسوبية للأغراض العامة بحلول أوائل الستينيات. [11]

في عام 1960 ، تم تطوير أول نظام جغرافي عملي حقيقي في العالم في أوتاوا ، أونتاريو ، كندا ، من قبل الإدارة الفيدرالية للغابات والتنمية الريفية. تم تطويره بواسطة د.روجر توملينسون ، كان يطلق عليه نظام المعلومات الجغرافية الكندي (CGIS) وكان يستخدم لتخزين وتحليل ومعالجة البيانات التي تم جمعها من أجل جرد الأراضي الكندية - محاولة لتحديد قدرة الأراضي في المناطق الريفية في كندا عن طريق رسم خرائط للمعلومات حول التربة والزراعة ، الترفيه والحياة البرية والطيور المائية والغابات واستخدام الأراضي بمقياس 1: 50000. تمت إضافة عامل تصنيف التصنيف أيضًا للسماح بالتحليل.

كان نظام CGIS بمثابة تحسين على تطبيقات "رسم خرائط الكمبيوتر" لأنه يوفر إمكانات للتراكب والقياس والرقمنة / المسح الضوئي. لقد دعمت نظام الإحداثيات الوطني الذي امتد عبر القارة ، وخطوط مشفرة كأقواس لها طوبولوجيا مضمنة حقيقية وتخزين السمة ومعلومات الموقع في ملفات منفصلة. نتيجة لذلك ، أصبح Tomlinson معروفًا باسم "أبو نظم المعلومات الجغرافية" ، خاصة لاستخدامه التراكبات في تعزيز التحليل المكاني للبيانات الجغرافية المتقاربة. [12]

استمرت CGIS في التسعينيات وأنشأت قاعدة بيانات رقمية كبيرة لموارد الأراضي في كندا. تم تطويره كنظام قائم على الحاسوب المركزي لدعم تخطيط وإدارة الموارد الفيدرالية والإقليمية. كانت قوتها هي التحليل الشامل لمجموعات البيانات المعقدة على مستوى القارة. لم يكن CGIS متاحًا تجاريًا أبدًا.

في عام 1964 ، قام هوارد تي فيشر بتشكيل مختبر لرسومات الكمبيوتر والتحليل المكاني في كلية الدراسات العليا للتصميم بجامعة هارفارد (LCGSA 1965-1991) ، حيث تم تطوير عدد من المفاهيم النظرية الهامة في معالجة البيانات المكانية ، والتي تم توزيعها بحلول السبعينيات. رمز وأنظمة البرامج الأساسية ، مثل SYMAP و GRID و ODYSSEY - التي عملت كمصادر للتطوير التجاري اللاحق - للجامعات ومراكز البحث والشركات في جميع أنحاء العالم. [13]

بحلول أواخر السبعينيات من القرن الماضي ، كان هناك نظامان من نظم المعلومات الجغرافية (MOSS و GRASS GIS) قيد التطوير ، وبحلول أوائل الثمانينيات ، حوسبة M & ampS (لاحقًا Intergraph) جنبًا إلى جنب مع Bentley Systems Incorporated لمنصة CAD ، معهد أبحاث الأنظمة البيئية (ESRI) ، CARIS (نظام معلومات الموارد بمساعدة الكمبيوتر) ، MapInfo Corporation و ERDAS (نظام تحليل بيانات موارد الأرض) ظهروا كبائعين تجاريين لبرامج نظم المعلومات الجغرافية ، نجحوا في دمج العديد من ميزات CGIS ، والجمع بين نهج الجيل الأول لفصل المعلومات المكانية والسمات مع ثانية نهج التوليد لتنظيم بيانات السمات في هياكل قواعد البيانات. [14]

في عام 1986 ، تم إصدار نظام عرض الخرائط والتحليل (MIDAS) ، وهو أول منتج لنظام المعلومات الجغرافية لسطح المكتب [15] لنظام التشغيل DOS. تمت إعادة تسميته في عام 1990 إلى MapInfo لنظام التشغيل Windows عندما تم نقله إلى نظام Microsoft Windows الأساسي. بدأ هذا عملية نقل نظم المعلومات الجغرافية من قسم الأبحاث إلى بيئة الأعمال.

بحلول نهاية القرن العشرين ، تم توحيد النمو السريع في الأنظمة المختلفة وتوحيدها على منصات قليلة نسبيًا وبدأ المستخدمون في استكشاف عرض بيانات GIS عبر الإنترنت ، مما يتطلب تنسيق البيانات ومعايير النقل. في الآونة الأخيرة ، يعمل عدد متزايد من حزم نظم المعلومات الجغرافية المجانية مفتوحة المصدر على مجموعة من أنظمة التشغيل ويمكن تخصيصها لأداء مهام محددة. يتم توفير البيانات الجغرافية المكانية وتطبيقات الخرائط بشكل متزايد عبر شبكة الويب العالمية (انظر قائمة برمجيات نظم المعلومات الجغرافية § نظم المعلومات الجغرافية كخدمة). [16]

تستخدم تقنيات نظم المعلومات الجغرافية الحديثة المعلومات الرقمية ، والتي تستخدم فيها طرق إنشاء البيانات الرقمية المختلفة. الطريقة الأكثر شيوعًا لإنشاء البيانات هي الرقمنة ، حيث يتم نقل خريطة ورقية أو خطة مسح إلى وسيط رقمي من خلال استخدام برنامج CAD وإمكانيات الإسناد الجغرافي. مع التوافر الواسع للصور المصححة لتقويم العظام (من الأقمار الصناعية والطائرات وطائرات الهليكوبتر والطائرات بدون طيار) ، أصبحت رقمنة الرؤوس هي السبيل الرئيسي الذي يتم من خلاله استخراج البيانات الجغرافية. تتضمن عملية رقمنة الرؤوس متابعة البيانات الجغرافية مباشرة أعلى الصور الجوية بدلاً من الطريقة التقليدية لتتبع الشكل الجغرافي على لوح رقمي منفصل (الرقمنة المباشرة). تستخدم عملية الترقيم الرأسي ، أو الرقمنة اليدوية ، قلمًا مغناطيسيًا خاصًا ، أو قلمًا ، يغذي المعلومات في الكمبيوتر لإنشاء خريطة رقمية متطابقة. تستخدم بعض الأجهزة اللوحية أداة تشبه الماوس ، تسمى قرص بدلاً من القلم. [17] [18] للقرص نافذة صغيرة بها خطوط عرضية تسمح بمزيد من الدقة وتحديد ميزات الخريطة. على الرغم من استخدام رقمنة الرؤوس بشكل أكثر شيوعًا ، إلا أن الرقمنة الرأسية لا تزال مفيدة لرقمنة الخرائط ذات الجودة الرديئة. [18]

المعالجة الجغرافية هي عملية GIS تستخدم لمعالجة البيانات المكانية. تأخذ عملية المعالجة الجغرافية النموذجية مجموعة بيانات الإدخال ، وتنفذ عملية على مجموعة البيانات هذه ، وترجع نتيجة العملية كمجموعة بيانات إخراج. تشمل عمليات المعالجة الجغرافية الشائعة تراكب المعالم الجغرافية واختيار المعالم وتحليلها ومعالجة الهيكل ومعالجة البيانات النقطية وتحويل البيانات. تسمح المعالجة الجغرافية بتعريف وإدارة وتحليل المعلومات المستخدمة لتشكيل القرارات. [19]

ربط المعلومات من مصادر مختلفة تحرير

يستخدم نظام المعلومات الجغرافية الموقع الزماني والمكاني كمتغير مؤشر رئيسي لجميع المعلومات الأخرى. تمامًا كما يمكن لقاعدة البيانات العلائقية التي تحتوي على نص أو أرقام أن تربط العديد من الجداول المختلفة باستخدام متغيرات فهرس المفاتيح الشائعة ، يمكن لنظام المعلومات الجغرافية أن يربط معلومات غير مرتبطة بطريقة أخرى باستخدام الموقع كمتغير مؤشر رئيسي. المفتاح هو الموقع و / أو المدى في الزمكان.

يمكن الإشارة إلى أي متغير يمكن تحديد موقعه مكانيًا ، وبشكل متزايد أيضًا بشكل مؤقت ، باستخدام نظام المعلومات الجغرافية. يمكن تسجيل المواقع أو النطاقات في الفضاء والزمان على أنها تواريخ / أوقات حدوثها ، وتمثل إحداثيات x و y و z وخطوط الطول والعرض والارتفاع ، على التوالي. قد تمثل إحداثيات GIS هذه أنظمة كمية أخرى من الإسناد الزمني المكاني (على سبيل المثال ، رقم إطار الفيلم ، ومحطة قياس التدفق ، وعلامة ميل الطريق السريع ، ومعيار المساح ، وعنوان المبنى ، وتقاطع الشارع ، وبوابة الدخول ، وسبر عمق المياه ، ونقاط البيع أو رسم CAD أصل / وحدات). يمكن للوحدات المطبقة على البيانات الزمانية المكانية المسجلة أن تختلف على نطاق واسع (حتى عند استخدام نفس البيانات تمامًا ، انظر إسقاطات الخريطة) ، ولكن يجب أن تكون جميع مراجع الموقع والمدى المكاني والزماني المستندة إلى الأرض ، من الناحية المثالية ، مرتبطة ببعضها البعض وفي النهاية إلى الموقع الفعلي "الحقيقي" أو مدى في الزمان والمكان.

فيما يتعلق بالمعلومات المكانية الدقيقة ، يمكن تحليل وتفسير وتمثيل مجموعة متنوعة لا تصدق من العالم الحقيقي والبيانات السابقة أو المستقبلية المتوقعة. [20] بدأت هذه الخاصية الرئيسية لنظم المعلومات الجغرافية في فتح طرق جديدة للبحث العلمي في سلوكيات وأنماط معلومات العالم الحقيقي التي لم تكن مرتبطة في السابق بشكل منهجي.

تعديل حالات عدم اليقين في نظم المعلومات الجغرافية

تعتمد دقة نظم المعلومات الجغرافية على بيانات المصدر ، وكيف يتم ترميزها لتكون مرجعية للبيانات. تمكن مساحو الأراضي من توفير مستوى عالٍ من الدقة الموضعية باستخدام المواقع المشتقة من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS). [21] تضاريس رقمية عالية الدقة وصور جوية ، [22] تعمل أجهزة الكمبيوتر القوية وتكنولوجيا الويب على تغيير جودة وفائدة وتوقعات نظم المعلومات الجغرافية لخدمة المجتمع على نطاق واسع ، ولكن مع ذلك ، هناك بيانات مصدر أخرى تؤثر على نظام المعلومات الجغرافية بشكل عام الدقة مثل الخرائط الورقية ، على الرغم من أن هذه قد تكون ذات فائدة محدودة في تحقيق الدقة المطلوبة.

عند تطوير قاعدة بيانات طبوغرافية رقمية لنظم المعلومات الجغرافية ، فإن الخرائط الطبوغرافية هي المصدر الرئيسي ، والتصوير الجوي وصور الأقمار الصناعية هي مصادر إضافية لجمع البيانات وتحديد السمات التي يمكن تعيينها في طبقات على نسخة طبق الأصل من المقياس. يعد مقياس الخريطة ونوع تمثيل منطقة العرض الجغرافي ، أو إسقاط الخريطة ، جوانب مهمة جدًا نظرًا لأن محتوى المعلومات يعتمد بشكل أساسي على مجموعة المقياس وإمكانية تحديد الموقع الناتجة لتمثيلات الخريطة. من أجل رقمنة الخريطة ، يجب التحقق من الخريطة ضمن الأبعاد النظرية ، ثم مسحها ضوئيًا إلى تنسيق نقطي ، ويجب إعطاء البيانات النقطية الناتجة بعدًا نظريًا من خلال عملية تقنية التزييف / الألواح المطاطية المعروفة باسم الإسناد الجغرافي.

يسلط التحليل الكمي للخرائط الضوء على قضايا الدقة. تعد المعدات الإلكترونية وغيرها من المعدات المستخدمة لإجراء قياسات لنظام المعلومات الجغرافية أكثر دقة بكثير من آلات تحليل الخرائط التقليدية. جميع البيانات الجغرافية غير دقيقة بطبيعتها ، وسوف تنتشر هذه الأخطاء من خلال عمليات نظم المعلومات الجغرافية بطرق يصعب التنبؤ بها. [23]

تحرير تمثيل البيانات

تمثل بيانات GIS كائنات حقيقية (مثل الطرق ، واستخدام الأراضي ، والارتفاع ، والأشجار ، والممرات المائية ، وما إلى ذلك) مع البيانات الرقمية التي تحدد المزيج. يمكن تقسيم الأشياء الحقيقية إلى نوعين من التجريد: كائنات منفصلة (على سبيل المثال ، منزل) وحقول متصلة (مثل كمية هطول الأمطار ، أو الارتفاعات). تقليديا ، هناك طريقتان واسعتان تستخدمان لتخزين البيانات في نظام المعلومات الجغرافية لكلا النوعين من مراجع رسم الخرائط التجريدية: الصور النقطية والمتجه. تمثل النقاط والخطوط والمضلعات بيانات متجه لمراجع سمات الموقع المعين.

طريقة هجينة جديدة لتخزين البيانات هي طريقة تحديد السحب النقطية ، والتي تجمع بين النقاط ثلاثية الأبعاد مع معلومات RGB في كل نقطة ، وتعيد "صورة ملونة ثلاثية الأبعاد". أصبحت الخرائط الموضوعية لنظام المعلومات الجغرافية أكثر فأكثر وصفيًا بصريًا واقعيًا لما يخططون لإظهاره أو تحديده.

للحصول على قائمة بتنسيقات ملفات GIS الشائعة ، مثل ملفات الأشكال ، راجع تنسيقات ملفات GIS § تنسيقات ملفات GIS الشائعة.

تحرير التقاط البيانات

يستهلك التقاط البيانات - إدخال المعلومات في النظام - الكثير من وقت ممارسي نظم المعلومات الجغرافية. هناك مجموعة متنوعة من الطرق المستخدمة لإدخال البيانات في نظام المعلومات الجغرافية حيث يتم تخزينها في تنسيق رقمي.

يمكن تحويل البيانات الموجودة المطبوعة على الورق أو خرائط أفلام PET إلى رقمنة أو مسحها ضوئيًا لإنتاج بيانات رقمية. ينتج المحول الرقمي بيانات متجه حيث يتتبع المشغل النقاط والخطوط وحدود المضلع من الخريطة. يؤدي مسح الخريطة إلى بيانات نقطية يمكن معالجتها بشكل أكبر لإنتاج بيانات متجه.

يمكن إدخال بيانات المسح مباشرة في نظام المعلومات الجغرافية من أنظمة جمع البيانات الرقمية على أدوات المسح باستخدام تقنية تسمى هندسة الإحداثيات (COGO). يمكن أيضًا جمع المواقع من نظام الملاحة العالمي عبر الأقمار الصناعية (GNSS) مثل نظام تحديد المواقع العالمي ثم استيرادها إلى نظام المعلومات الجغرافية. يمنح الاتجاه الحالي في جمع البيانات المستخدمين القدرة على استخدام أجهزة الكمبيوتر الميدانية مع القدرة على تحرير البيانات الحية باستخدام الاتصالات اللاسلكية أو جلسات التحرير غير المتصلة. [24] وقد تم تعزيز ذلك من خلال توافر وحدات GPS منخفضة التكلفة ودرجة رسم الخرائط بدقة ديسيمتر في الوقت الفعلي. هذا يلغي الحاجة إلى نشر العملية واستيراد وتحديث البيانات في المكتب بعد جمع العمل الميداني. يتضمن ذلك القدرة على دمج المواضع التي تم جمعها باستخدام أداة تحديد المدى بالليزر. تتيح التقنيات الجديدة أيضًا للمستخدمين إنشاء خرائط بالإضافة إلى التحليل المباشر في الميدان ، مما يجعل المشاريع أكثر كفاءة ورسم الخرائط أكثر دقة.

تلعب البيانات المستشعرة عن بعد أيضًا دورًا مهمًا في جمع البيانات وتتكون من أجهزة استشعار متصلة بمنصة. تشمل المستشعرات الكاميرات والماسحات الضوئية الرقمية والليدار ، بينما تتكون المنصات عادةً من الطائرات والأقمار الصناعية. في إنجلترا في منتصف التسعينيات ، كانت الطائرات الورقية / البالونات الهجينة المسماة helikites رائدة في استخدام الكاميرات الرقمية المحمولة جواً كنظم للمعلومات الجغرافية المحمولة جواً. تم استخدام برمجيات قياس الطائرات بدقة 0.4 مم لربط الصور وقياس الأرض. طائرات الهليكوبتر غير مكلفة وتجمع بيانات أكثر دقة من الطائرات. يمكن استخدام طائرات الهليكوبتر فوق الطرق والسكك الحديدية والمدن التي تحظر فيها المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs).

أصبح جمع البيانات الجوية مؤخرًا أكثر سهولة باستخدام الطائرات بدون طيار المصغرة والطائرات بدون طيار. على سبيل المثال ، تم استخدام Aeryon Scout لرسم خريطة لمنطقة 50 فدانًا بمسافة عينة أرضية تبلغ 1 بوصة (2.54 سم) في 12 دقيقة فقط. [25]

تأتي غالبية البيانات الرقمية حاليًا من تفسير الصور للصور الجوية. تُستخدم محطات عمل النسخ الإلكتروني لرقمنة الميزات مباشرةً من أزواج استريو للصور الرقمية. تسمح هذه الأنظمة بالتقاط البيانات في بعدين وثلاثة أبعاد ، مع قياس الارتفاعات مباشرة من زوج استريو باستخدام مبادئ القياس التصويري. يجب مسح الصور الجوية التناظرية قبل إدخالها في نظام النسخ الإلكتروني ، بالنسبة للكاميرات الرقمية عالية الجودة ، يتم تخطي هذه الخطوة.

يوفر الاستشعار عن بعد بواسطة السواتل مصدراً هاماً آخر للبيانات المكانية. تستخدم الأقمار الصناعية هنا حزم أجهزة استشعار مختلفة لقياس الانعكاس بشكل سلبي من أجزاء من الطيف الكهرومغناطيسي أو موجات الراديو التي تم إرسالها من جهاز استشعار نشط مثل الرادار. يجمع الاستشعار عن بعد البيانات النقطية التي يمكن معالجتها بشكل أكبر باستخدام نطاقات مختلفة لتحديد الكائنات والفئات ذات الأهمية ، مثل الغطاء الأرضي.

التنقيب على الويب هو طريقة جديدة لجمع البيانات المكانية. ينشئ الباحثون تطبيقًا لزاحف الويب لتجميع البيانات المكانية المطلوبة من الويب. [26] على سبيل المثال ، يمكن جمع الموقع الجغرافي الدقيق أو الحي للشقق من مواقع قوائم العقارات على الإنترنت.

عند التقاط البيانات ، يجب على المستخدم أن يفكر فيما إذا كان يجب التقاط البيانات بدقة نسبية أو دقة مطلقة ، لأن هذا لا يمكن أن يؤثر فقط على كيفية تفسير المعلومات ولكن أيضًا على تكلفة التقاط البيانات.

بعد إدخال البيانات في نظام المعلومات الجغرافية ، تتطلب البيانات عادةً التحرير أو إزالة الأخطاء أو مزيد من المعالجة. بالنسبة لبيانات المتجه ، يجب جعلها "صحيحة طوبولوجيًا" قبل استخدامها في بعض التحليلات المتقدمة. على سبيل المثال ، في شبكة الطرق ، يجب أن تتصل الخطوط بالعُقد عند التقاطع. يجب أيضًا إزالة الأخطاء مثل الجذور السفلية والتجاوزات. بالنسبة للخرائط الممسوحة ضوئيًا ، قد يلزم إزالة الشوائب الموجودة على خريطة المصدر من البيانات النقطية الناتجة. على سبيل المثال ، قد يربط بقعة من الأوساخ سطرين لا ينبغي توصيلهما.

تحرير الترجمة النقطية إلى المتجه

يمكن إجراء إعادة هيكلة البيانات بواسطة نظام المعلومات الجغرافية لتحويل البيانات إلى تنسيقات مختلفة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام GIS لتحويل خريطة صورة القمر الصناعي إلى هيكل متجه عن طريق إنشاء خطوط حول جميع الخلايا بنفس التصنيف ، مع تحديد العلاقات المكانية للخلية ، مثل الجوار أو التضمين.

يمكن أن تحدث معالجة البيانات الأكثر تقدمًا مع معالجة الصور ، وهي تقنية تم تطويرها في أواخر الستينيات من قبل وكالة ناسا والقطاع الخاص لتوفير تحسين التباين ، وتقديم ألوان زائفة ومجموعة متنوعة من التقنيات الأخرى بما في ذلك استخدام تحويلات فورييه ثنائية الأبعاد. نظرًا لأنه يتم جمع البيانات الرقمية وتخزينها بطرق مختلفة ، فقد لا يكون مصدرا البيانات متوافقين تمامًا. لذلك يجب أن يكون نظام المعلومات الجغرافية قادرًا على تحويل البيانات الجغرافية من هيكل إلى آخر. عند القيام بذلك ، تتطلب الافتراضات الضمنية الكامنة وراء الأنطولوجيات والتصنيفات المختلفة التحليل. [27] اكتسبت علم الوجود الكينوني أهمية متزايدة كنتيجة للبرمجة الموجهة للكائنات والعمل المستمر من قبل باري سميث وزملاؤه.

الإسقاطات وأنظمة الإحداثيات وتحرير التسجيل

يمكن تمثيل الأرض بنماذج مختلفة ، كل منها قد يوفر مجموعة مختلفة من الإحداثيات (على سبيل المثال ، خطوط الطول والعرض والارتفاع) لأي نقطة معينة على سطح الأرض. أبسط نموذج هو افتراض أن الأرض هي كرة مثالية. مع تراكم المزيد من قياسات الأرض ، أصبحت نماذج الأرض أكثر تعقيدًا وأكثر دقة. في الواقع ، هناك نماذج تسمى datums تنطبق على مناطق مختلفة من الأرض لتوفير دقة متزايدة ، مثل نموذج أمريكا الشمالية لعام 1983 للقياسات الأمريكية ، والنظام الجيوديسي العالمي للقياسات في جميع أنحاء العالم.

قد لا يكون خط الطول وخط العرض على الخريطة المصنوع على أساس بيانات محلية هو نفسه الذي تم الحصول عليه من جهاز استقبال GPS. يتطلب تحويل الإحداثيات من مرجع إلى آخر تحويل مرجع مثل تحويل هيلمرت ، على الرغم من أن الترجمة البسيطة قد تكون كافية في مواقف معينة. [28]

في برامج نظم المعلومات الجغرافية الشائعة ، غالبًا ما يتم تمثيل البيانات المسقطة في خطوط الطول / العرض كنظام إحداثيات جغرافي. على سبيل المثال ، يتم الإشارة إلى البيانات في خطوط الطول / العرض إذا كان المرجع هو "مرجع أمريكا الشمالية لعام 1983" بواسطة "GCS أمريكا الشمالية 1983".

يعد التحليل المكاني لنظم المعلومات الجغرافية مجالًا سريع التغير ، وتشتمل حزم نظم المعلومات الجغرافية بشكل متزايد على أدوات تحليلية كمرافق مدمجة قياسية ، كمجموعات أدوات اختيارية ، كوظائف إضافية أو "محللين". في كثير من الحالات يتم توفيرها من قبل موردي البرامج الأصليين (البائعين التجاريين أو فرق التطوير التعاوني غير التجاري) ، بينما في حالات أخرى تم تطوير المرافق وتوفيرها من قبل أطراف ثالثة. علاوة على ذلك ، تقدم العديد من المنتجات مجموعات تطوير البرامج (SDKs) ، ولغات البرمجة ودعم اللغة ، ومرافق البرمجة النصية و / أو الواجهات الخاصة لتطوير الأدوات أو المتغيرات التحليلية الخاصة بالفرد. أدى التوافر المتزايد إلى خلق بُعد جديد لذكاء الأعمال يسمى "الذكاء المكاني" والذي ، عند تسليمه علنًا عبر الإنترانت ، يضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات الجغرافية والشبكات الاجتماعية. أصبح الذكاء الجغرافي المكاني ، المستند إلى التحليل المكاني لنظم المعلومات الجغرافية ، عنصرًا أساسيًا للأمن. يمكن وصف نظام المعلومات الجغرافية ككل بأنه تحويل إلى تمثيل متجه أو إلى أي عملية رقمنة أخرى.

المنحدر وتحرير الجانب

يمكن تعريف المنحدر على أنه الانحدار أو الانحدار لوحدة من التضاريس ، وعادة ما يتم قياسه كزاوية بالدرجات أو كنسبة مئوية. يمكن تعريف الجانب على أنه الاتجاه الذي تواجه فيه وحدة التضاريس. عادة ما يتم التعبير عن الجانب بالدرجات من الشمال. يتم اشتقاق كل من المنحدر والجانب وانحناء السطح في تحليل التضاريس من عمليات الجوار باستخدام قيم الارتفاع للجيران المجاورين للخلية. [29] المنحدر هو دالة للاستبانة ، وينبغي دائمًا تحديد الدقة المكانية المستخدمة لحساب المنحدر والجانب. [30] قارن مؤلفون مختلفون بين تقنيات حساب المنحدر والجانب. [31] [32] [33]

يمكن استخدام الطريقة التالية لاشتقاق المنحدر والوجه:
سيكون للارتفاع عند نقطة أو وحدة من التضاريس مظلات عمودية (منحدر) تمر عبر النقطة ، في اتجاه شرق - غرب وشمال - جنوب. يعطي هذين المماسين مكونين ، ∂z / ∂x و z / y ، ثم يتم استخدامهما لتحديد الاتجاه العام للميل ، وجانب المنحدر. يُعرَّف التدرج بأنه كمية متجهة تحتوي على مكونات مساوية للمشتقات الجزئية للسطح في اتجاهي x و y. [34]

حساب المنحدر الكلي للشبكة 3 × 3 س والجانب أ بالنسبة للطرق التي تحدد مكون الشرق والغرب والشمال والجنوب ، استخدم الصيغ التالية على التوالي:

يصف Zhou و Liu [33] معادلة أخرى لحساب الجانب ، على النحو التالي:

تحرير تحليل البيانات

من الصعب ربط خرائط الأراضي الرطبة بكميات هطول الأمطار المسجلة في نقاط مختلفة مثل المطارات ومحطات التلفزيون والمدارس. ومع ذلك ، يمكن استخدام نظام المعلومات الجغرافية (GIS) لتصوير خصائص ثنائية وثلاثية الأبعاد لسطح الأرض وتحت سطح الأرض والغلاف الجوي من نقاط المعلومات. على سبيل المثال ، يمكن لنظام المعلومات الجغرافية إنشاء خريطة بسرعة بخطوط متساوية أو خطوط كفاف تشير إلى كميات مختلفة من هطول الأمطار.يمكن اعتبار هذه الخريطة بمثابة خريطة محيطية لهطول الأمطار. يمكن للعديد من الطرق المعقدة تقدير خصائص الأسطح من خلال عدد محدود من قياسات النقاط. يمكن تغطية الخريطة الكنتورية ثنائية الأبعاد التي تم إنشاؤها من النمذجة السطحية لقياسات نقطة هطول الأمطار وتحليلها مع أي خريطة أخرى في نظام المعلومات الجغرافية تغطي نفس المنطقة. يمكن أن توفر هذه الخريطة المستمدة من GIS بعد ذلك معلومات إضافية - مثل جدوى إمكانات الطاقة المائية كمصدر للطاقة المتجددة. وبالمثل ، يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية لمقارنة موارد الطاقة المتجددة الأخرى للعثور على أفضل الإمكانات الجغرافية للمنطقة. [35]

بالإضافة إلى ذلك ، من سلسلة من النقاط ثلاثية الأبعاد ، أو نموذج الارتفاع الرقمي ، يمكن إنشاء خطوط متساوية تمثل ملامح الارتفاع ، جنبًا إلى جنب مع تحليل المنحدرات ، والتضاريس المظللة ، ومنتجات الارتفاع الأخرى. يمكن تحديد مستجمعات المياه بسهولة لأي مدى معين ، عن طريق حساب جميع المناطق المتاخمة والصاعدة من أي نقطة اهتمام معينة. وبالمثل ، يمكن حساب thalweg المتوقع حيث تريد المياه السطحية أن تنتقل في تيارات متقطعة ودائمة من بيانات الارتفاع في نظام المعلومات الجغرافية.

تحرير النمذجة الطوبولوجية

يمكن لنظام المعلومات الجغرافية التعرف على العلاقات المكانية الموجودة داخل البيانات المكانية المخزنة رقمياً وتحليلها. تسمح هذه العلاقات الطوبولوجية بإجراء النمذجة والتحليل المكاني المعقد. تتضمن العلاقات الطوبولوجية بين الكيانات الهندسية تقليديًا الجوار (ما يلازم ماذا) ، والاحتواء (الذي يحيط بماذا) ، والقرب (مدى قرب شيء ما من شيء آخر).

تحرير الشبكات الهندسية

الشبكات الهندسية هي شبكات خطية من الكائنات التي يمكن استخدامها لتمثيل السمات المترابطة ، ولإجراء تحليل مكاني خاص عليها. تتكون الشبكة الهندسية من حواف متصلة عند نقاط الوصل ، على غرار الرسوم البيانية في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر. تمامًا مثل الرسوم البيانية ، يمكن أن يكون للشبكات وزن وتدفق مخصصان لحوافها ، والتي يمكن استخدامها لتمثيل العديد من الميزات المترابطة بشكل أكثر دقة. غالبًا ما تُستخدم الشبكات الهندسية لنمذجة شبكات الطرق وشبكات المرافق العامة ، مثل شبكات الكهرباء والغاز والمياه. تُستخدم نمذجة الشبكة أيضًا بشكل شائع في تخطيط النقل ونمذجة الهيدرولوجيا ونمذجة البنية التحتية.

النمذجة الهيدرولوجية

يمكن أن توفر نماذج GIS الهيدرولوجية عنصرًا مكانيًا تفتقر إليه النماذج الهيدرولوجية الأخرى ، مع تحليل المتغيرات مثل المنحدر والجانب ومستجمعات المياه أو منطقة مستجمعات المياه. [37] يعد تحليل التضاريس أمرًا أساسيًا للهيدرولوجيا ، حيث يتدفق الماء دائمًا إلى أسفل المنحدر. [37] نظرًا لأن تحليل التضاريس الأساسي لنموذج الارتفاع الرقمي (DEM) يتضمن حساب المنحدر والجانب ، فإن DEMs مفيدة جدًا للتحليل الهيدرولوجي. يمكن بعد ذلك استخدام المنحدر والجانب لتحديد اتجاه الجريان السطحي ، وبالتالي تراكم التدفق لتشكيل الجداول والأنهار والبحيرات. يمكن أن تعطي مناطق التدفق المتباين أيضًا مؤشرًا واضحًا لحدود مستجمعات المياه. بمجرد إنشاء اتجاه التدفق ومصفوفة التراكم ، يمكن إجراء الاستعلامات التي توضح المناطق المساهمة أو التشتت في نقطة معينة. [37] يمكن إضافة المزيد من التفاصيل إلى النموذج ، مثل خشونة التضاريس وأنواع الغطاء النباتي وأنواع التربة ، والتي يمكن أن تؤثر على معدلات التسلل والتبخر ، وبالتالي التأثير على تدفق السطح. أحد الاستخدامات الرئيسية للنمذجة الهيدرولوجية هو أبحاث التلوث البيئي. تشمل التطبيقات الأخرى للنمذجة الهيدرولوجية خرائط المياه الجوفية والمياه السطحية ، بالإضافة إلى خرائط مخاطر الفيضانات.

تحرير نمذجة رسم الخرائط

ربما صاغ دانا توملين مصطلح "نمذجة الخرائط" في أطروحة الدكتوراه (1983) التي استخدمها لاحقًا في عنوان كتابه ، نظم المعلومات الجغرافية ونمذجة الخرائط (1990). [38] تشير نمذجة رسم الخرائط إلى عملية يتم فيها إنتاج العديد من الطبقات الموضوعية من نفس المنطقة ومعالجتها وتحليلها. استخدم Tomlin الطبقات النقطية ، ولكن يمكن استخدام طريقة التراكب (انظر أدناه) بشكل عام. يمكن دمج العمليات على طبقات الخريطة في خوارزميات ، وفي النهاية في نماذج المحاكاة أو التحسين.

تحرير تراكب الخريطة

يؤدي الجمع بين عدة مجموعات بيانات مكانية (نقاط أو خطوط أو مضلعات) إلى إنشاء مجموعة بيانات متجه جديدة للإخراج ، تشبه بصريًا تكديس عدة خرائط لنفس المنطقة. تشبه هذه التراكبات تراكبات مخطط Venn الرياضي. يدمج تراكب الاتحاد الميزات الجغرافية وجداول البيانات الجدولية لكلا المدخلين في إخراج واحد جديد. يحدد تراكب التقاطع المنطقة التي يتداخل فيها كل من المدخلات ويحتفظ بمجموعة من حقول السمات لكل منهما. يحدد تراكب الاختلاف المتماثل منطقة الإخراج التي تتضمن المساحة الإجمالية لكلا المدخلات باستثناء المنطقة المتداخلة.

استخراج البيانات هو عملية GIS تشبه تراكب المتجهات ، على الرغم من أنه يمكن استخدامها في تحليل البيانات المتجهية أو النقطية. بدلاً من الجمع بين خصائص وميزات مجموعتي البيانات ، يتضمن استخراج البيانات استخدام "مقطع" أو "قناع" لاستخراج ميزات مجموعة بيانات واحدة تقع ضمن النطاق المكاني لمجموعة بيانات أخرى.

في تحليل البيانات النقطية ، يتم إنجاز تراكب مجموعات البيانات من خلال عملية تُعرف باسم "العملية المحلية على خطوط نقطية متعددة" أو "جبر الخريطة" ، من خلال وظيفة تجمع قيم كل مصفوفة بيانات نقطية. قد تزن هذه الوظيفة بعض المدخلات أكثر من غيرها من خلال استخدام "نموذج مؤشر" يعكس تأثير العوامل المختلفة على ظاهرة جغرافية.

تحرير الإحصاء الجغرافي

الإحصاء الجيولوجي هو فرع من الإحصائيات يتعامل مع البيانات الميدانية والبيانات المكانية بفهرس مستمر. يوفر طرقًا لنمذجة الارتباط المكاني ، والتنبؤ بالقيم في المواقع التعسفية (الاستيفاء).

عندما يتم قياس الظواهر ، فإن طرق المراقبة تملي دقة أي تحليل لاحق. نظرًا لطبيعة البيانات (على سبيل المثال ، أنماط حركة المرور في أنماط الطقس في بيئة حضرية فوق المحيط الهادئ) ، يتم دائمًا فقدان درجة ثابتة أو ديناميكية من الدقة في القياس. يتم تحديد فقدان الدقة هذا من حجم وتوزيع جمع البيانات.

لتحديد الصلة الإحصائية للتحليل ، يتم تحديد متوسط ​​بحيث يمكن تضمين النقاط (التدرجات) خارج أي قياس فوري لتحديد سلوكهم المتوقع. هذا يرجع إلى قيود الإحصاء التطبيقي وطرق جمع البيانات ، والاستيفاء مطلوب للتنبؤ بسلوك الجسيمات والنقاط والمواقع التي لا يمكن قياسها بشكل مباشر.

الاستيفاء هو العملية التي يتم من خلالها إنشاء السطح ، عادةً مجموعة بيانات نقطية ، من خلال إدخال البيانات التي تم جمعها في عدد من نقاط العينة. هناك عدة أشكال من الاستيفاء ، كل منها يعامل البيانات بشكل مختلف ، اعتمادًا على خصائص مجموعة البيانات. عند مقارنة طرق الاستيفاء ، يجب أن يكون الاعتبار الأول هو ما إذا كانت بيانات المصدر ستتغير (دقيقة أو تقريبية) أم لا. التالي هو ما إذا كانت الطريقة ذاتية ، أو تفسير بشري ، أو موضوعية. ثم هناك طبيعة الانتقالات بين النقاط: هل هي مفاجئة أم تدريجية. أخيرًا ، هناك ما إذا كانت الطريقة عالمية (تستخدم مجموعة البيانات الكاملة لتشكيل النموذج) ، أو محلية حيث يتم تكرار الخوارزمية لجزء صغير من التضاريس.

الاستيفاء هو قياس مبرر بسبب مبدأ الارتباط الذاتي المكاني الذي يعترف بأن البيانات التي يتم جمعها في أي موقع سيكون لها تشابه كبير أو تأثير لتلك المواقع داخل جوارها المباشر.

تحرير العنوان الجغرافي

التكويد الجغرافي هو استيفاء المواقع المكانية (إحداثيات X و Y) من عناوين الشوارع أو أي بيانات أخرى ذات مرجعية مكانية مثل الرموز البريدية وقطع الطرود ومواقع العناوين. السمة المرجعية مطلوبة لتكويد العناوين الفردية جغرافيًا ، مثل ملف خط وسط الطريق مع نطاقات العناوين. تاريخياً ، تم إقحام مواقع العناوين الفردية أو تقديرها من خلال فحص نطاقات العناوين على طول جزء من الطريق. وعادة ما يتم توفيرها في شكل جدول أو قاعدة بيانات. سيقوم البرنامج بعد ذلك بوضع نقطة تقريبًا حيث ينتمي هذا العنوان على طول مقطع خط الوسط. على سبيل المثال ، ستكون نقطة العنوان 500 في منتصف مقطع خط يبدأ بالعنوان 1 وينتهي بالعنوان 1000. يمكن أيضًا تطبيق الترميز الجغرافي على بيانات الطرد الفعلية ، عادةً من خرائط الضرائب البلدية. في هذه الحالة ، ستكون نتيجة التكويد الجغرافي عبارة عن مساحة موضوعة بالفعل بدلاً من نقطة محرفة. يتم استخدام هذا النهج بشكل متزايد لتوفير معلومات أكثر دقة عن الموقع.

تحرير الترميز الجغرافي العكسي

التكويد الجغرافي العكسي هو عملية إرجاع رقم عنوان الشارع المقدر من حيث صلته بإحداثي معين. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدم النقر فوق موضوع خط مركزي للطريق (وبالتالي توفير إحداثيات) والحصول على معلومات تعكس رقم المنزل المقدر. يتم استيفاء رقم المنزل هذا من النطاق المخصص لجزء الطريق هذا. إذا نقر المستخدم على نقطة المنتصف لشريحة تبدأ بالعنوان 1 وتنتهي بـ 100 ، فستكون القيمة التي تم إرجاعها في مكان ما بالقرب من 50. لاحظ أن الترميز الجغرافي العكسي لا يُرجع العناوين الفعلية ، بل فقط تقديرات لما يجب أن يكون هناك استنادًا إلى المحدد مسبقًا نطاق.

تحليل قرار متعدد المعايير تحرير

بالاقتران مع نظام المعلومات الجغرافية ، تدعم طرق تحليل القرار متعددة المعايير صانعي القرار في تحليل مجموعة من الحلول المكانية البديلة ، مثل الموائل البيئية الأكثر احتمالية للاستعادة ، مقابل معايير متعددة ، مثل الغطاء النباتي أو الطرق. تستخدم MCDA قواعد القرار لتجميع المعايير ، مما يسمح بترتيب الحلول البديلة أو تحديد أولوياتها. [39] GIS MCDA قد يقلل من التكاليف والوقت الذي يستغرقه تحديد مواقع الاستعادة المحتملة.

إخراج البيانات وتحرير رسم الخرائط

رسم الخرائط هو تصميم وإنتاج الخرائط ، أو التمثيلات المرئية للبيانات المكانية. تتم الغالبية العظمى من رسم الخرائط الحديثة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر ، وعادة ما تستخدم نظم المعلومات الجغرافية ، ولكن يتم أيضًا إنتاج خرائط عالية الجودة عن طريق استيراد الطبقات إلى برنامج تصميم لتحسينها. تمنح معظم برامج نظم المعلومات الجغرافية المستخدم تحكمًا كبيرًا في مظهر البيانات.

يخدم عمل رسم الخرائط وظيفتين رئيسيتين:

أولاً ، ينتج رسومات على الشاشة أو على الورق تنقل نتائج التحليل إلى الأشخاص الذين يتخذون قرارات بشأن الموارد. يمكن إنشاء خرائط الحائط والرسومات الأخرى ، مما يسمح للمشاهد بتصور وبالتالي فهم نتائج التحليلات أو محاكاة الأحداث المحتملة. تعمل خوادم خرائط الويب على تسهيل توزيع الخرائط التي تم إنشاؤها من خلال متصفحات الويب باستخدام تطبيقات متنوعة لواجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى الويب (AJAX و Java و Flash وما إلى ذلك).

ثانيًا ، يمكن إنشاء معلومات قاعدة بيانات أخرى لمزيد من التحليل أو الاستخدام. من الأمثلة على ذلك قائمة بجميع العناوين الواقعة على بُعد ميل واحد (1.6 كم) من الانسكاب السام.

تحرير تقنيات عرض الرسوم

الخرائط التقليدية هي تجريدات من العالم الحقيقي ، وهي عينة من العناصر المهمة المصورة على ورقة مع رموز لتمثيل الأشياء المادية. يجب على الأشخاص الذين يستخدمون الخرائط تفسير هذه الرموز. تُظهر الخرائط الطبوغرافية شكل سطح الأرض بخطوط كفافية أو بإرتفاع مظلل.

اليوم ، يمكن لتقنيات عرض الرسوم مثل التظليل على أساس الارتفاع في نظام المعلومات الجغرافية أن تجعل العلاقات بين عناصر الخريطة مرئية ، مما يزيد من قدرة الفرد على استخراج المعلومات وتحليلها. على سبيل المثال ، تم دمج نوعين من البيانات في نظام المعلومات الجغرافية لإنتاج عرض منظور لجزء من مقاطعة سان ماتيو ، كاليفورنيا.

  • يُظهر نموذج الارتفاع الرقمي ، الذي يتكون من ارتفاعات سطحية مسجلة على شبكة أفقية بطول 30 مترًا ، ارتفاعات عالية مثل الارتفاع الأبيض والارتفاع المنخفض مثل الأسود.
  • تُظهر صورة مخطط Landsat Thematic المصاحبة صورة الأشعة تحت الحمراء ذات الألوان الزائفة تنظر إلى الأسفل في نفس المنطقة في 30 مترًا من البكسل ، أو عناصر الصورة ، لنفس نقاط الإحداثيات ، بكسلًا تلو الآخر ، مثل معلومات الارتفاع.

تم استخدام نظام المعلومات الجغرافية (GIS) لتسجيل الصورتين ودمجها لتقديم عرض منظور ثلاثي الأبعاد ينظر إلى أسفل صدع سان أندرياس ، باستخدام وحدات البكسل لصور Thematic Mapper ، ولكن مظللة باستخدام ارتفاع الأشكال الأرضية. تعتمد شاشة GIS على نقطة عرض المراقب ووقت يوم العرض ، لتقديم الظلال التي أنشأتها أشعة الشمس بشكل صحيح عند خط العرض وخط الطول والوقت من اليوم.

يعد اللون الأصلي طريقة جديدة لعرض البيانات المكانية. إنه موضوع موضوعي على خريطة ثلاثية الأبعاد يتم تطبيقه على مبنى معين أو جزء من مبنى. وهي مناسبة للعرض المرئي لبيانات فقدان الحرارة.

تحرير ETL المكاني

توفر أدوات ETL المكانية وظائف معالجة البيانات لبرنامج الاستخراج والتحويل والتحميل التقليدي (ETL) ، ولكن مع التركيز الأساسي على القدرة على إدارة البيانات المكانية. أنها توفر لمستخدمي نظم المعلومات الجغرافية القدرة على ترجمة البيانات بين المعايير المختلفة وتنسيقات الملكية ، مع تحويل البيانات هندسيًا في الطريق. يمكن أن تأتي هذه الأدوات في شكل وظائف إضافية للبرامج الحالية واسعة النطاق مثل جداول البيانات.

استخراج بيانات GIS تحرير

GIS أو استخراج البيانات المكانية هو تطبيق أساليب التنقيب عن البيانات على البيانات المكانية. يوفر التنقيب عن البيانات ، وهو البحث الآلي جزئيًا عن الأنماط المخفية في قواعد البيانات الكبيرة ، فوائد محتملة كبيرة لاتخاذ القرارات المستندة إلى نظم المعلومات الجغرافية التطبيقية. تشمل التطبيقات النموذجية المراقبة البيئية. من سمات هذه التطبيقات أن الارتباط المكاني بين قياسات البيانات يتطلب استخدام خوارزميات متخصصة لتحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة. [40]

منذ نشأته في الستينيات ، تم استخدام نظم المعلومات الجغرافية في مجموعة متزايدة باستمرار من التطبيقات ، مما يؤكد الأهمية الواسعة النطاق للموقع ويساعده الانخفاض المستمر في الحواجز التي تحول دون اعتماد التكنولوجيا الجغرافية المكانية. يمكن تصنيف مئات الاستخدامات المختلفة لنظم المعلومات الجغرافية بعدة طرق:

  • المرمى: يمكن تصنيف الغرض من التطبيق على نطاق واسع على أنه إما بحث علمي أو إدارة الموارد. الغرض من البحث ، الذي تم تعريفه على نطاق واسع قدر الإمكان ، هو اكتشاف معرفة جديدة يمكن أن يقوم بها شخص يعتبر نفسه عالمة ، ولكن يمكن أيضًا أن يقوم به أي شخص يحاول معرفة سبب ظهور العالم بالطريقة التي يعمل بها. . إن دراسة عملية مثل فك رموز سبب فشل موقع العمل ستكون بحثًا بهذا المعنى. الإدارة (تسمى أحيانًا التطبيقات التشغيلية) ، والتي تُعرَّف أيضًا على نطاق واسع قدر الإمكان ، هي تطبيق المعرفة لاتخاذ قرارات عملية حول كيفية استخدام الموارد التي يتحكم الفرد فيها لتحقيق أهدافه. يمكن أن تكون هذه الموارد هي الوقت ورأس المال والعمالة والمعدات والأرض والرواسب المعدنية والحياة البرية وما إلى ذلك. [41]: 791
    • مستوى القرار: تم تصنيف تطبيقات الإدارة كذلك على أنها إستراتيجي, تكتيكي, التشغيل، وهو تصنيف شائع في إدارة الأعمال. [42] المهام الإستراتيجية هي قرارات طويلة المدى وذات رؤية حول الأهداف التي يجب أن يمتلكها المرء ، مثل ما إذا كان يجب على الشركة أن تتوسع أم لا. المهام التكتيكية هي قرارات متوسطة المدى حول كيفية تحقيق الأهداف الإستراتيجية ، مثل إنشاء غابة وطنية لخطة إدارة الرعي. تتعلق القرارات التشغيلية بالمهام اليومية ، مثل أن يجد الشخص أقصر طريق لمطعم بيتزا.

    غالبًا ما يكون تنفيذ نظام المعلومات الجغرافية مدفوعًا بالولاية القضائية (مثل مدينة) أو الغرض أو متطلبات التطبيق. بشكل عام ، قد يكون تطبيق GIS مصممًا خصيصًا لمؤسسة ما. ومن ثم ، فإن نشر GIS الذي تم تطويره لتطبيق أو ولاية قضائية أو مؤسسة أو غرض قد لا يكون بالضرورة قابلاً للتشغيل البيني أو متوافقًا مع نظام المعلومات الجغرافية الذي تم تطويره لبعض التطبيقات أو الولاية القضائية أو المؤسسات أو الأغراض الأخرى. [48]

    تتباعد نظم المعلومات الجغرافية أيضًا في الخدمات المستندة إلى الموقع ، والتي تسمح للأجهزة المحمولة التي تدعم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) بعرض موقعها فيما يتعلق بالأشياء الثابتة (أقرب مطعم أو محطة وقود أو صنبور إطفاء الحرائق) أو الأشياء المتنقلة (الأصدقاء والأطفال وسيارة الشرطة) ، أو ترحيل موقعهم مرة أخرى إلى خادم مركزي للعرض أو معالجة أخرى.

    افتح معايير الاتحاد الجغرافي المكاني تحرير

    الاتحاد الجغرافي المكاني المفتوح (OGC) هو اتحاد صناعي دولي يضم 384 شركة ووكالة حكومية وجامعات وأفراد يشاركون في عملية إجماع لتطوير مواصفات المعالجة الجيولوجية المتاحة للجمهور. تدعم الواجهات والبروتوكولات المفتوحة التي تحددها مواصفات OpenGIS الحلول القابلة للتشغيل البيني التي "تمكّن جغرافيًا" الويب والخدمات اللاسلكية والخدمات القائمة على الموقع وتعميم تكنولوجيا المعلومات ، وتمكين مطوري التكنولوجيا من جعل المعلومات والخدمات المكانية المعقدة متاحة ومفيدة مع جميع أنواع التطبيقات . تتضمن بروتوكولات Open Geospatial Consortium Service Map Service و Web Feature Service. [49]

    يتم تقسيم منتجات نظم المعلومات الجغرافية بواسطة OGC إلى فئتين ، بناءً على مدى دقة ودقة البرنامج في اتباع مواصفات OGC.

    المنتجات المتوافقة هي منتجات برمجية تتوافق مع مواصفات OpenGIS الخاصة بـ OGC. عندما يتم اختبار المنتج واعتماده على أنه متوافق من خلال برنامج اختبار OGC ، يتم تسجيل المنتج تلقائيًا على أنه "متوافق" على هذا الموقع.

    تنفيذ المنتجات هي منتجات برمجية تطبق مواصفات OpenGIS ولكنها لم تجتز اختبار الامتثال بعد. لا تتوفر اختبارات الامتثال لجميع المواصفات. يمكن للمطورين تسجيل منتجاتهم كمسودة تنفيذية أو مواصفات معتمدة ، على الرغم من احتفاظ OGC بالحق في مراجعة كل إدخال والتحقق منه.

    تعديل تعيين الويب

    في السنوات الأخيرة ، كان هناك انتشار لبرامج خرائط مجانية الاستخدام ويمكن الوصول إليها بسهولة مثل تطبيقات الويب الخاصة بخرائط Google وخرائط Bing ، بالإضافة إلى برنامج OpenStreetMap البديل المجاني والمفتوح المصدر. تتيح هذه الخدمات للجمهور الوصول إلى كميات هائلة من البيانات الجغرافية ، التي يرى العديد من المستخدمين أنها جديرة بالثقة وقابلة للاستخدام مثل المعلومات المهنية. [50]

    يعرض بعضها ، مثل خرائط Google و OpenLayers ، واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تمكن المستخدمين من إنشاء تطبيقات مخصصة. تقدم مجموعات الأدوات هذه عادةً خرائط الشوارع والصور الجوية / الأقمار الصناعية والترميز الجغرافي وعمليات البحث ووظائف التوجيه. كشفت خرائط الويب أيضًا عن إمكانات التعهيد الجماعي للبيانات الجغرافية في مشاريع مثل OpenStreetMap ، وهو مشروع تعاوني لإنشاء خريطة مجانية قابلة للتحرير للعالم. وقد ثبت أن مشاريع المزج هذه توفر مستوى عاليًا من القيمة والفائدة للمستخدمين النهائيين خارج نطاق ذلك الممكن من خلال المعلومات الجغرافية التقليدية. [51] [52]

    مضيفا بعد الوقت تحرير

    يمكن فحص حالة سطح الأرض والغلاف الجوي وتحت سطح الأرض عن طريق تغذية بيانات الأقمار الصناعية في نظام المعلومات الجغرافية. تمنح تقنية نظم المعلومات الجغرافية الباحثين القدرة على فحص الاختلافات في عمليات الأرض على مدار الأيام والشهور والسنوات. على سبيل المثال ، يمكن تحريك التغييرات في نشاط الغطاء النباتي خلال موسم النمو لتحديد متى كان الجفاف أكثر انتشارًا في منطقة معينة. يمثل الرسم الناتج مقياسًا تقريبيًا لصحة النبات.بعد ذلك ، سيسمح العمل مع متغيرين بمرور الوقت للباحثين باكتشاف الاختلافات الإقليمية في الفارق بين انخفاض هطول الأمطار وتأثيره على الغطاء النباتي.

    تتيح تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية وتوافر البيانات الرقمية على النطاقات الإقليمية والعالمية مثل هذه التحليلات. يتم إنتاج ناتج مستشعر الأقمار الصناعية المستخدم لإنشاء رسم نباتي على سبيل المثال بواسطة مقياس إشعاع متقدم عالي الدقة (AVHRR). يكتشف نظام الاستشعار هذا كميات الطاقة المنعكسة من سطح الأرض عبر نطاقات مختلفة من الطيف لمساحات سطحية تبلغ حوالي 1 كيلومتر مربع. ينتج مستشعر القمر الصناعي صورًا لموقع معين على الأرض مرتين يوميًا. يعد AVHRR ومؤخرًا مقياس طيف التصوير المتوسط ​​الدقة (MODIS) اثنين فقط من العديد من أنظمة الاستشعار المستخدمة لتحليل سطح الأرض.

    بالإضافة إلى تكامل الوقت في الدراسات البيئية ، يتم أيضًا استكشاف نظم المعلومات الجغرافية لقدرتها على تتبع ونمذجة تقدم البشر خلال روتينهم اليومي. ومن الأمثلة الملموسة للتقدم في هذا المجال الإصدار الأخير لبيانات سكانية محددة زمنياً بواسطة تعداد الولايات المتحدة. في مجموعة البيانات هذه ، يتم عرض سكان المدن لساعات النهار والمساء لتسليط الضوء على نمط التركيز والتشتت الناتج عن أنماط التنقل في أمريكا الشمالية. لم يكن التلاعب وتوليد البيانات المطلوبة لإنتاج هذه البيانات ممكنًا بدون نظم المعلومات الجغرافية.

    إن استخدام النماذج لإسقاط البيانات التي يحتفظ بها نظام المعلومات الجغرافية إلى الأمام في الوقت المناسب قد مكّن المخططين من اختبار قرارات السياسة باستخدام أنظمة دعم القرار المكاني.

    أثبتت الأدوات والتقنيات الناشئة من الويب الدلالي لاتحاد شبكة الويب العالمية أنها مفيدة لمشاكل تكامل البيانات في أنظمة المعلومات. في المقابل ، تم اقتراح هذه التقنيات كوسيلة لتسهيل التشغيل البيني وإعادة استخدام البيانات بين تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية. [53] [54] وكذلك لتمكين آليات التحليل الجديدة. [55]

    تعد علم الوجود مكونًا رئيسيًا لهذا النهج الدلالي لأنها تسمح بمواصفات رسمية يمكن قراءتها آليًا للمفاهيم والعلاقات في مجال معين. وهذا بدوره يسمح لنظام المعلومات الجغرافية بالتركيز على المعنى المقصود للبيانات بدلاً من تركيبها أو هيكلها. على سبيل المثال ، التفكير في تصنيف نوع الغطاء الأرضي على أنه الأشجار المتساقطة الأوراق في مجموعة بيانات واحدة هو تخصص أو مجموعة فرعية من نوع الغطاء الأرضي غابة في مجموعة بيانات أخرى أكثر تصنيفًا تقريبًا يمكن أن تساعد نظام المعلومات الجغرافية على دمج مجموعتي البيانات تلقائيًا ضمن تصنيف الغطاء الأرضي الأكثر عمومية. تم تطوير علم الوجود المؤقت في المجالات المتعلقة بتطبيقات نظم المعلومات الجغرافية ، على سبيل المثال علم الوجود الهيدرولوجي [56] الذي طوره مسح الذخائر في المملكة المتحدة وعلم الوجود SWEET [57] الذي طوره مختبر الدفع النفاث التابع لناسا. كما اقترحت مجموعة W3C Geo Incubator Group [58] علم الوجود الأبسط ومعايير البيانات الوصفية الدلالية لتمثيل البيانات الجغرافية المكانية على الويب. GeoSPARQL هو معيار تم تطويره بواسطة Ordnance Survey و US Geological Survey و Natural Resources Canada ومنظمة الكومنولث الأسترالية للبحوث العلمية والصناعية وغيرها لدعم إنشاء علم الوجود والاستدلال باستخدام حرفية OGC مفهومة جيدًا (GML ، WKT) ، العلاقات الطوبولوجية (بسيطة الميزات ، RCC8 ، DE-9IM) ، RDF وبروتوكولات استعلام قاعدة بيانات SPARQL.

    يمكن رؤية نتائج الأبحاث الحديثة في هذا المجال في المؤتمر الدولي حول دلالات الجغرافيا المكانية [59] وورشة عمل Terra Cognita - الاتجاهات إلى الويب الدلالي الجغرافي [60] في مؤتمر الويب الدلالي الدولي.

    مع تعميم نظم المعلومات الجغرافية في صنع القرار ، بدأ العلماء بفحص الآثار الاجتماعية والسياسية لنظم المعلومات الجغرافية. [61] [62] [50] يمكن أيضًا إساءة استخدام نظم المعلومات الجغرافية لتشويه الواقع لتحقيق مكاسب فردية وسياسية. [63] [64] لقد قيل أن إنتاج وتوزيع واستخدام وتمثيل المعلومات الجغرافية ترتبط إلى حد كبير بالسياق الاجتماعي ولديها القدرة على زيادة ثقة المواطنين في الحكومة. [65] تشمل الموضوعات الأخرى ذات الصلة مناقشة حقوق النشر والخصوصية والرقابة. يتمثل النهج الاجتماعي الأكثر تفاؤلاً في اعتماد نظم المعلومات الجغرافية في استخدامه كأداة للمشاركة العامة.

    في التعليم تحرير

    في نهاية القرن العشرين ، بدأ التعرف على نظم المعلومات الجغرافية كأدوات يمكن استخدامها في الفصول الدراسية. [66] [67] [68] [69] يبدو أن فوائد نظم المعلومات الجغرافية في التعليم تركز على تطوير التفكير المكاني ، ولكن لا توجد ببليوغرافيا أو بيانات إحصائية كافية لإظهار النطاق الملموس لاستخدام نظم المعلومات الجغرافية في التعليم حول العالم ، على الرغم من أن التوسع كان أسرع في تلك البلدان التي يذكرها المنهج الدراسي فيها. [70]: 36

    يبدو أن نظم المعلومات الجغرافية توفر العديد من المزايا في تدريس الجغرافيا لأنها تسمح بالتحليلات بناءً على بيانات جغرافية حقيقية وتساعد أيضًا في طرح العديد من الأسئلة البحثية من المعلمين والطلاب في الفصول الدراسية ، فضلاً عن أنها تساهم في تحسين التعلم من خلال تطوير التفكير المكاني والجغرافي ، في كثير من الحالات ، تحفيز الطلاب. [70]: 38

    في الحكومة المحلية تحرير

    ثبت أن نظم المعلومات الجغرافية هي تكنولوجيا مؤسسية ودائمة على مستوى المؤسسة وتستمر في تغيير كيفية عمل الحكومة المحلية. [71] تبنت الهيئات الحكومية تقنية نظم المعلومات الجغرافية كطريقة لتحسين إدارة المجالات التالية في التنظيم الحكومي:

    • تستخدم أقسام التنمية الاقتصادية أدوات رسم خرائط تفاعلية لنظم المعلومات الجغرافية ، مجمعة مع بيانات أخرى (التركيبة السكانية والقوى العاملة والأعمال والصناعة والمواهب) إلى جانب قاعدة بيانات للمواقع والمباني التجارية المتاحة من أجل جذب الاستثمار ودعم الأعمال القائمة. يمكن للشركات التي تتخذ قرارات بشأن تحديد الموقع استخدام الأدوات لاختيار المجتمعات والمواقع التي تتطابق بشكل أفضل مع معايير النجاح الخاصة بها. GIS Planning هو المورد الرائد في الصناعة لأدوات ويب بيانات نظم المعلومات الجغرافية للتنمية الاقتصادية وجذب الاستثمار. خدمة من Financial Times ، برنامج ZoomProspector Enterprise و Intelligence Components من GIS Planning قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم. وهذا يشمل 30 منظمة تنمية اقتصادية على مستوى الولاية الأمريكية ، وأغلبية أكبر 100 منطقة مترو في أمريكا الشمالية وعدد من وكالات جذب الاستثمار في أوروبا وأمريكا اللاتينية.
    • السلامة العامة [72] عمليات مثل مراكز عمليات الطوارئ ، والوقاية من الحرائق ، والتكنولوجيا المتنقلة للشرطة والشريف ، والإرسال ، ورسم خرائط لمخاطر الطقس.
    • أقسام المنتزهات والترفيه ووظائفها في جرد الأصول ، والحفاظ على الأراضي ، وإدارة الأراضي ، وإدارة المقابر.
    • الأشغال والمرافق العامة ، تتبع المياه وتصريف مياه الأمطار ، الأصول الكهربائية ، المشاريع الهندسية ، أصول واتجاهات النقل العام.
    • إدارة شبكة الألياف لأصول الشبكة بين الأقسام
    • البيانات التحليلية والديموغرافية للمدرسة ، وإدارة الأصول ، وتخطيط التحسين / التوسع
    • الإدارة العامة لبيانات الانتخابات وسجلات الممتلكات وتقسيم المناطق / الإدارة.

    تدفع مبادرة البيانات المفتوحة الحكومة المحلية للاستفادة من التكنولوجيا مثل تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية ، لأنها تشمل المتطلبات لتلائم نموذج البيانات المفتوحة / الحكومة المفتوحة للشفافية. [71] باستخدام البيانات المفتوحة ، يمكن للمنظمات الحكومية المحلية تنفيذ تطبيقات Citizen Engagement والبوابات عبر الإنترنت ، مما يسمح للمواطنين برؤية معلومات الأرض ، والإبلاغ عن مشاكل الحفر واللافتات ، وعرض الحدائق وفرزها حسب الأصول ، وعرض معدلات الجريمة في الوقت الفعلي وإصلاحات المرافق ، و أكثر بكثير. [73] [74] يقود الدفع من أجل البيانات المفتوحة داخل المنظمات الحكومية النمو في الإنفاق الحكومي المحلي على تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية وإدارة قواعد البيانات.


    كيف تدخل التاريخ في جدول السمات؟ - نظم المعلومات الجغرافية

    إجراء تبديل محرك

    إجراء استبدال محرك الأقراص لإنشاء محركات الأقراص الافتراضية إل و م.

    إضافة البيانات إلى خرائط ArcMaps

    قم بإنشاء مجلد شخصي

    قم بإنشاء مجلد جديد في الدليل الجذر لملف م: محرك الأقراص ، واسمه أساسيات arcmap. عندما تقوم بإنشاء أدلة جديدة ، امنحها أسماء تعني شيئًا لك ستتعرف عليه لاحقًا. تجنب الأسماء مثل ملفي, نظم المعلومات الجغرافية، أو مشروع. إذا كنت لا تستخدم أسماء وصفية ، فسوف تضيع وقتًا أطول بكثير لاحقًا في محاولة اكتشاف ما هو موجود في نظام الملفات الخاص بك.

      قد يختلف موقع اختصار ArcMap من نظام إلى آخر. يجب أن يكون في مسار مشابه لهذا:

    احفظ مستند الخريطة

    قبل القيام بأي شيء آخر ، احفظ مستند ArcMap. انقر على يحفظ زر وحفظ المستند في الدليل الذي قمت بإنشائه. اسم الملف arcmap_basics_a. لاحظ أنك لست بحاجة إلى تحديد امتداد الملف .mxd سيقوم ArcGIS بإضافة امتداد الملف تلقائيًا.

    يوجد عدد من الدلائل والملفات على القرص المضغوط.

    ملفات البيانات موجودة في الدلائل باكجيس (حزمة بيانات الغابات) و esridata (مجموعات البيانات العامة من ESRI).

    يجب أن تبدو محتويات القرص المضغوط كما يلي:

    • هناك اثنين أنواع الملفات الرئيسية: تغطية و فئات الميزات (في قاعدة البيانات الجغرافية) في باكجيس مجلد.
    • الجميع فئات الميزات يتم تخزين الطبقات في & quotpackgis.mdb& مثل
    • الجميع تغطية يتم تخزين الطبقات في الغالب في & quotغابة& مثل مجلد. ال تغطية الملف هو تنسيق بيانات قديم لتخزين المعلومات ، مثل ملف مضغوط ، يشتمل على مجموعة من الفئات لتمثيل غير مرتبطة طبقة نظم المعلومات الجغرافية. يمكنك تحديد فئة ميزة رئيسية واحدة ضمن التغطية أو اختيار & quot؛ حزمة كاملة & quot في نفس الوقت.

    أضف طبقات التغطية إلى إطار البيانات

      انقر على إضافة البيانات زر لإضافة طبقة جديدة إلى إطار البيانات.

    قائمة الملفات في هذا المجلد هي فقط تلك التي يمكن إضافتها إلى مستند ArcMap. قد تكون الملفات الأخرى في المجلد مرئية في مستكشف Windows ، ولكن إذا لم تكن مصادر لبيانات ArcGIS ، فلن تظهر في إضافة البيانات الحوار.

    انقر على هدف مصدر البيانات وانقر يضيف (أو ببساطة انقر نقرًا مزدوجًا فوق اسم الملف).

    لاحظ أن كل مصدر من مصادر البيانات هذه يتكون من طبقات متعددة (كما هو موضح بالرمز). يضيف ArcMap تلقائيًا فئة المعالم ذات الأولوية القصوى (في هذه الحالة ، ملف خط مصادر البيانات).

    لقد أضفت للتو عددًا قليلاً من مصادر البيانات المكانية المختلفة إلى إطار البيانات. لقد قمت بتغيير ترتيب الرسم بحيث لا تحجب المضلعات النقاط والخطوط.

    بمجرد إضافة مصادر البيانات إلى إطارات البيانات ، فإنها تُعرف باسم طبقات.

    افتح جدول سمات الطبقة

    كل طبقة بيانات معلم تتم إضافتها إلى إطار البيانات سيصاحبها أيضًا ملف جدول السمات.

      لفتح ملف قوس الطرق جدول بيانات الطبقة ، يمين اسم الطبقة في جدول المحتويات وحدد افتح جدول السمات.

    لقد فتحت للتو جدول خصائص الطبقة لفئة التغطية (طبقة معالم). تحتوي كل طبقات المعالم (النقطة والخط والمضلع) على جداول البيانات الجدولية. كل معلم في طبقة له سجل مرتبط في جدول البيانات ، وعلى العكس من ذلك ، كل سجل في جدول البيانات له خاصية مكانية مرتبطة.

    أضف طبقة حدث إلى إطار بيانات

    إذا كان لديك ملف نصي أو ملف Excel يحتوي على مجموعة من نقاط إحداثيات XY ، فيمكنك استيرادها إلى ArcMap. هناك خيارات قليلة للملفات:

      • شكل مفصول بعلامات جدولة أو فاصلة ، بامتداد .رسالة قصيرة امتداد الملف.
      • تنسيق ملف Excel 97-2003 ، بامتداد .xls امتداد الملف.

      لقد قمت للتو بإضافة ملف طبقة الحدث XY لإطار البيانات. استخدم هذه التقنية لتحويل البيانات الجدولية بتنسيق النقاط البسيط المخزنة كملف إلى طبقات معالم مكانية صريحة. يمكن أن تأتي بيانات النقطة من أي مصدر: ملف يمثل قائمة بالنقاط ، أو ملف يمثل نقطة واحدة ، أو أي ملف يمكن تحويله إلى تنسيق يمكن لـ ArcGIS فتحه كجدول.

      أضف طبقة صورة إلى إطار البيانات

      يمكن عرض الصور في إطارات البيانات. بعض الصور الشائعة المستخدمة في العروض الجغرافية هي صور الأقمار الصناعية وصور تقويم العظام الرقمية والخرائط الممسوحة ضوئيًا. لكي تتناسب هذه الصور مع البيانات الجغرافية الأخرى ، يجب أن تكون مصحوبة بامتداد ملف العالم، وهو ملف ASCII يحدد حجم البكسل والموقع وزوايا الانحراف. يتم التعبير عن كل معلمة في ملف العالم في إحداثيات العالم الحقيقي. بدون ملف عالمي ، لا يمكن وضع الصورة في إطارات البيانات المرجعية جغرافيًا. إذا نظرت إلى بنية الدليل L: drive ، فسترى ملفات العالم المصاحبة لكل ملف صورة (على سبيل المثال ، ortho_91.blw).

        أولاً ، قم بإنشاء إطار بيانات جديد (إدراج & gt إطار البيانات). أعد تسمية إطار البيانات إلى تقويم العظام.

      لقد أضفت للتو طبقات صورة إلى إطار بيانات وميزات قوسية (خطية) متراكبة لمجموعة بيانات مضلع. يتيح لك استخدام مجموعات البيانات المختلفة المخزنة في نفس مساحة الإحداثيات رؤية العلاقات بين البيانات المختلفة. يتم استخدام طبقات الصور أكثر فأكثر كلما توفرت صور رقمية أرخص.

      [ملاحظة: في بعض الأحيان يظهر تحذير بيرميد. ]

      طبقات الهرم هي ملفات إضافية تم إنشاؤها للنقطيات التي لها دقة وضوح متعددة. عندما يتم عرض نقطية على نطاق صغير ، يتم استخدام دقة أقل ، ولكن عند التكبير ، يتم عرض دقة أدق. في Arc10، يمكنك ليس يجب أن ترى هذا التحذير إذا كانت الطبقة النقطية قد بنيت هرمها.

      عند إضافة مجموعة بيانات نقطية إلى ArcMap لأول مرة ، إذا لم يتم بناء طبقات هرمية ، فسوف يمنحك ArcMap خيار إنشاء الأهرامات. انقر نعم عندما طلب منهم بناء الأهرامات. لأن مصادر البيانات مخزنة على محرك الأقراص L: وهو غير قابل للكتابة ، سيتم تخزين الأهرامات على القرص الصلب.

      إذا تلقيت رسالة تحذير ، انقر فوق حسنا.

      أضف طبقة CAD إلى إطار البيانات

      يمكن قراءة بيانات CAD مباشرة بواسطة ArcMap. في هذا القسم ، ستقوم بتحميل مصدر بيانات CAD والتحقيق في تأثيرات أنظمة الإحداثيات غير المتوافقة.

        أضف مصدر بيانات من ملف packgis أرشيف الدليل. ستلاحظ وجود إدخالين لكل ملف من ملفات DXF في هذا الدليل. يمكن إضافة الرموز التي تحتوي على أيقونات متعددة الطبقات على أساس فئة ميزة فئة تلو الأخرى ، في حين أن تلك التي تحتوي على رمز يشبه البوصلة تتعامل مع الرسم ككيان واحد. افتح (انقر نقرًا مزدوجًا) على الإصدار متعدد الطبقات من ملف e-10a.dxf مصدر البيانات وإضافة متعدد الخطوط فئة مميزة.

      قد يبدو هذا محيرا ، ولكن إنه جزء مهم من فهم كيفية تعامل ArcMap مع عرض البيانات المكانية . إذا لم تفهم هذا بعد قراءة الفقرات القليلة التالية ، فتأكد من طرح سؤال أو قد تعاني من نقص حاد في الفهم الأساسي لكيفية عمل نظم المعلومات الجغرافية.

      الميزات المرئية في الجزء العلوي الأيمن هي الطبقات التي أضفتها في البداية ، وكلها مخزنة في أقدام مستوى الدولة.
      توجد ميزات طبقة CAD في إطار البيانات ، وهي موجودة بالفعل في الجزء السفلي الأيسر من إطار البيانات ، على الرغم من أن حجم إحداثيات ميزات طبقة CAD يجعلها أصغر من أن تُرى.

      لماذا ا؟ يمثل إطار البيانات مستوى إحداثيًا بسيطًا ، تمامًا مثل ورقة الرسم البياني (لكننا لا نرى الخطوط). يعرض ArcMap البيانات وفقًا للإحداثيات المكانية المخزنة داخليًا لكل مصدر بيانات ، والتي تعد جزءًا لا يتجزأ من مصادر البيانات المكانية. يتم وضع البيانات على مستوى ديكارتي بسيط وفقًا لإحداثيات التخزين الداخلية هذه.

      تم إعداد رسم CAD بالإحداثيات المحددة في وحدات الصفحة والإحداثيات (في هذه الحالة ، بوصات) ، بدلاً من بوصة وحدات وإحداثيات العالم الحقيقي (قدم للبيانات الأخرى).

      اجعل طبقة CAD نشطة وقم بالتكبير إلى مداها (انقر بزر الماوس الأيمن & gt تكبير الطبقة. الآن حرك المؤشر حول إطار البيانات ، ستلاحظ الإحداثيات في نطاق 0-30 ، وهي وحدات صفحة (بوصة) ، بدلاً من النطاق الذي رأيته من قبل مع إحداثيات State Plane. تمثل الإحداثيات الموقع على الصفحة حيث تمت إضافة الميزات. هذا هو الوضع المعتاد عندما يكون لديك عدة مجموعات بيانات مختلفة من مصادر مختلفة. قد تكون بعض بياناتك في نظام إحداثي واحد ، بينما البعض الآخر في نظام إحداثيات مختلف. في هذه الحالة ، يتم تخزين بعض البيانات في نظام إحداثيات مرجعي في العالم الحقيقي (قدم مستوى الدولة) ، ويتم تخزين مجموعة البيانات الأخرى في نظام إحداثيات عشوائي (بوصات الصفحة).

      إذا كان لديك بالفعل مجموعات بيانات CAD (أو أي مجموعات بيانات أخرى ، لهذا الأمر) ، فيجب عليك دائمًا معرفة نظام الإحداثيات والوحدات التي يتم تخزينها فيها. إذا كان لديك مدخلات بشأن تطوير مجموعات بيانات CAD ، فتأكد من تحديد ذلك يجب تخزين البيانات في نظام يطابق بيانات GIS الأخرى.


      ملاحظة مهمة: استخدم هذا الأسلوب عندما لا تظهر مجموعات بيانات متعددة معروضة في وقت واحد. حتى إذا كان لديك مجموعات بيانات متعددة لنفس الموقع على الأرض ، فقد تكون مجموعات البيانات في إسقاطات مختلفة أو إحداثيات في الفضاء. على سبيل المثال ، إذا حصلت على بيانات من Washington DNR وبيانات أخرى من هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية ، فمن المرجح أن يتم تخزين مجموعات البيانات هذه في أنظمة إحداثيات مختلفة. إذا لم تشترك البيانات في نفس تعريف الإحداثيات ، فسترى مساحة كبيرة من المساحة البيضاء وبضع نقاط فقط من الألوان حيث تقع البيانات على مستوى الإحداثيات.

      لقد قمت للتو بإضافة مصدر بيانات CAD إلى إطار بيانات. يمكن أن تكون رسومات CAD مصادر بيانات مهمة ، اعتمادًا على الصناعة التي تعمل فيها.

      لقد تعلمت أيضًا التقنية التي تتيح لك معرفة ما إذا كانت مجموعات البيانات المتعددة غير متوافقة في خصائص الإحداثيات أو الإسقاط.


      نظام تاريخ 1900

      في نظام التاريخ 1900 ، يتم حساب التواريخ باستخدام 1 يناير 1900 كنقطة بداية. عند إدخال تاريخ ، يتم تحويله إلى رقم تسلسلي يمثل عدد الأيام المنقضية منذ 1 يناير 1900. على سبيل المثال ، إذا قمت بإدخال 5 يوليو 2011 ، يقوم Excel بتحويل التاريخ إلى الرقم التسلسلي 40729. هذا هو نظام التاريخ الافتراضي في Excel for Windows ، و Excel 2016 for Mac ، و Excel for Mac 2011. إذا اخترت تحويل البيانات الملصقة ، فسيقوم Excel بضبط القيم الأساسية ، وتتطابق التواريخ الملصقة مع التواريخ التي نسختها.


      أليس الجواب الذي تبحث عنه & # x27re؟ تصفح الأسئلة الأخرى الموسومة sql-server-sql-server-2008 sql-server-2005 أو اطرح سؤالك الخاص.

      مرتبط

      متعلق ب

      أسئلة الشبكة الساخنة

      تصميم / شعار الموقع & # 169 2021 مساهمات مستخدم Stack Exchange Inc المرخصة بموجب cc by-sa. مراجعة 2021.6.25.39582

      بالنقر فوق "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط" ، فإنك توافق على أن Stack Exchange يمكنها تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك والكشف عن المعلومات وفقًا لسياسة ملفات تعريف الارتباط الخاصة بنا.


      كيف تدخل التاريخ في جدول السمات؟ - نظم المعلومات الجغرافية

      تحتاج الأنظمة عبر الإنترنت للتعامل مع البيانات الوصفية إلى الاعتماد على (البيانات الوصفية جمع مثل بيانات) يمكن التنبؤ بها من حيث الشكل والمحتوى. يتم ضمان القدرة على التنبؤ فقط من خلال التوافق مع المعايير. المعيار المشار إليه في هذا المستند هو معيار المحتوى للبيانات الوصفية الجغرافية المكانية الرقمية. أشير إلى هذا باسم معيار FGDC على الرغم من أن FGDC تتعامل مع معايير أخرى أيضًا ، مثل معيار نقل البيانات المكانية (SDTS).

      لماذا يجب علي إنشاء البيانات الوصفية؟ تساعد البيانات الوصفية في نشر ودعم البيانات التي أنتجتها أنت أو مؤسستك.

      البيانات الوصفية التي تتوافق مع معيار FGDC هي المنتج الأساسي لـ National Geospatial Data Clearing House ، وهو كتالوج موزع على الإنترنت للبيانات المكانية الرقمية.ستسمح غرفة المقاصة هذه للأشخاص بفهم منتجات البيانات المتنوعة من خلال وصفها بطريقة تؤكد على الجوانب المشتركة بينهم.

      من يجب أن ينشئ البيانات الوصفية؟ مديرو البيانات إما علماء متعلمين تقنيًا أو متخصصين في الكمبيوتر متعلمين علميًا. يشبه إنشاء البيانات الوصفية الصحيحة فهرسة المكتبة ، إلا أن المنشئ يحتاج إلى معرفة المزيد من المعلومات العلمية وراء البيانات من أجل توثيقها بشكل صحيح. لا تفترض أن كل عالم أو مصور يحتاج إلى القدرة على إنشاء بيانات وصفية مناسبة. سوف يشتكون من أنه صعب للغاية ولن يروا الفوائد. ولكن تأكد من وجود اتصال جيد بين منتج البيانات الوصفية ومنتج البيانات ، سيتعين على الأول طرح أسئلة على المنتج الأخير. لماذا هذا صعب جدا ؟! في حين أن الكسب لا يجب أن يكون متناسبًا مع الألم ، فمن المؤكد أنه إذا لم يكن هناك ألم ، فمن المحتمل ألا يكون هناك مكسب. لا يتم إنتاج سجلات فهرس المكتبة بواسطة مؤلفي الكتب أو المجلات ، ولسبب وجيه. للحصول على تناسق في الوثائق التي تؤكد على الجوانب المشتركة للمنتجات شديدة التنوع ، تحتاج إلى بعض التعقيد مع مارك. إن جهود البيانات الوصفية لـ FGDC متشابهة تمامًا ، ولكنها تطلب مزيدًا من التفاصيل حول المنتجات نفسها.

      كيف نتعامل مع الأشخاص الذين يشكون من صعوبة الأمر؟ الحل في معظم الحالات هو إعادة تصميم سير العمل بدلاً من تطوير أدوات أو تدريب جديد. غالبًا ما يفترض الناس أنه يجب على منتجي البيانات إنشاء البيانات الوصفية الخاصة بهم. بالتأكيد يجب عليهم تقديم وثائق غير رسمية وغير منظمة ، ولكن لا ينبغي بالضرورة أن يمروا بقسوة البيانات الوصفية الرسمية المنظمة بالكامل. بالنسبة للعلماء أو المتخصصين في نظم المعلومات الجغرافية الذين ينتجون مجموعة أو مجموعتين من البيانات سنويًا ، لا يستحق الأمر ببساطة وقتهم لتعلم معيار FGDC. بدلاً من ذلك ، يجب أن يُطلب منهم ملء نموذج أو نموذج أقل تعقيدًا سيتم تقديمه بالتنسيق المناسب بواسطة مدير البيانات أو المفهرس الذي يكون على دراية (وليس بالضرورة خبيرًا) بالموضوع وعلى دراية جيدة بمعيار البيانات الوصفية. إذا قام عشرين أو ثلاثين عالماً بتمرير البيانات إلى مدير البيانات في غضون عام ، فسيتم ذلك يكون يستحق وقت مدير البيانات لتعلم معيار FGDC. من خلال التواصل الجيد ، ستتفوق هذه الاستراتيجية على أي مجموعة من أدوات البرامج والتدريب.

      معيار البيانات الوصفية

      هناك 334 مختلفة عناصر في معيار FGDC ، 119 منها موجود فقط لاحتواء عناصر أخرى. هؤلاء عناصر مركبة مهمة لأنها تصف العلاقات بين العناصر الأخرى. على سبيل المثال ، يتم وصف المرجع الببليوغرافي بواسطة عنصر يسمى معلومات_الاقتباس الذي يحتوي على كلا من لقب و أ تاريخ النشر. تحتاج الى ان تعرف أي تاريخ النشر ينتمي إلى عنوان معين العلاقة الهرمية التي وصفها معلومات_الاقتباس يوضح هذا.

      ماذا عن Metadata-Lite؟ أكثر مناقشة مقنعة لهذا الموضوع هي من Hugh Phillips ، تم نشرها في قائمة البريد الإلكتروني NSDI-L.

      ابدأ مقتطفًا من هيو فيليبس

      على مدار الأشهر العديدة الماضية ، تم نشر العديد من الرسائل المتعلقة بالبيانات الوصفية "الأساسية". عكست العديد من الرسائل الإحباط من تعقيد CSDGM واقترحت خيار شكل مبسط أو مجموعة فرعية "أساسية" من المعيار الكامل. في الطرف الآخر من الطيف ، كان هناك قلق من أن المعيار الكامل هو بالفعل "الأساسي" من حيث أنه يمثل المعلومات اللازمة لتقييم مجموعة البيانات والحصول عليها واستخدامها.

      كان أحد الاقتراحات هو تعريف "مجموعة الحد الأدنى للبحث" ، أي الحقول التي يجب أن تقوم خوادم Clearinghouse بالفهرسة عليها ، والتي يجب أن تكون قابلة للبحث بشكل فردي. كانت هناك مقترحات لهذه المجموعة ، على سبيل المثال دبلن كور أو دنفر كور التي تم طرحها مؤخرًا. الحقول المقترحة لـ "دنفر كور" تشمل:

      اللغة (للبيانات الوصفية) هي عنصر لا يظهر حاليًا في CSDGM. ليس لدي أي مشكلة مع Denver Core كمجموعة الحد الأدنى للبحث ، فهي في الأساس مجرد مجموعة فرعية من العناصر الإلزامية لـ CSDGM ، وبالتالي ينبغي دائما كن حاضرا.

      في المقابل ، أنا أعارض بشدة فكرة تعريف محتوى البيانات الوصفية "الأساسي" الذي يمثل مجموعة فرعية من CSDGM. إذا تم ذلك ، ستصبح العناصر "الأساسية" هي المعيار. لن يقوم أي شخص بإنشاء بيانات وصفية إلى أقصى حد للمعيار ونتيجة لذلك قد يكون من المستحيل التأكد من جوانب معينة من مجموعة البيانات مثل جودتها أو سماتها أو كيفية الحصول عليها. أتعاطف مع أولئك الذين يشعرون أن CSDGM مرهقة وأنهم لا يملكون الوقت لتوثيق مجموعات بياناتهم بالكامل. يمكن للوكالات غير الفيدرالية أن تفعل أي جزء تريده من CSDGM ولديها وقت لها. كما قيل ، "لا توجد شرطة بيانات وصفية". ومع ذلك ، بغض النظر عن سبب إنشاء بيانات وصفية مختصرة ، لا ينبغي التحقق من صحتها من خلال تسميتها "الأساسية". ربما "الجوف كور".

      تمام. دعونا نتجاهل مصطلح "الأساسية" لأنه يبدو وكأنه كلمة محملة. الحقيقة هي أن هناك العديد من الأشخاص والوكالات الذين يريدون اختصارًا للمعيار لأنه "صعب للغاية" أو لأن لديهم "وقتًا غير كافٍ".

      "إنه صعب للغاية" هو موقف ناتج عن عدم الإلمام بـ CSDGM وعن الإحباط من النفقات الهيكلية العامة. يمكن معالجة ذلك إذا كان هناك المزيد من الأمثلة على البيانات الوصفية والأسئلة الشائعة المتاحة لزيادة الفهم ، من خلال محاولة فعلية لمتابعة المعيار بأفضل ما يمكن ، وأدوات البيانات الوصفية التي عزلت المستخدم عن الهيكل. أول مجموعة بيانات موثقة هي الأسوأ دائمًا. يتمثل الجانب الآخر لـ "الأمر صعب للغاية" في أن توثيق مجموعة بيانات يتطلب (أحيانًا) نظرة فاحصة غير مريحة على البيانات ويعيد إدراك مدى ضآلة ما يُعرف حقًا عن تاريخ معالجتها.

      "عدم كفاية الوقت" لتوثيق مجموعات البيانات هو أيضا شكوى شائعة. هذا هو الموقف الذي يمكن فيه للمديرين الذين يقدرون قيمة مجموعات بيانات نظم المعلومات الجغرافية تحديد الأولويات لحماية استثمارهم في البيانات من خلال تخصيص الوقت لتوثيقها. إن قضاء يوم أو يومين في توثيق مجموعة البيانات التي قد تكون قد استغرقت شهورًا أو سنوات لتطويرها بتكلفة تصل إلى آلاف الدولارات بالكاد تبدو وكأنها مقدار كبير من الوقت.

      هذه المخاوف المتعلقة بـ "الألم" و "الوقت" لها بعض الشرعية ، خاصة بالنسبة للوكالات التي قد يكون لديها مئات من مجموعات البيانات القديمة التي يمكن توثيقها ، ولكن الوقت الذي يستغرقه توثيقها يستبعد من المشاريع الحالية. في هذا الوقت ، يبدو أنه من المفيد أكثر أن يكون لديك الكثير من البيانات الوصفية "المختصرة" بدلاً من كمية صغيرة من البيانات الوصفية الكاملة. إذن ما هي التوصيات التي يمكن تقديمها لهذه الوكالات فيما يتعلق بنوع من "البيانات الوصفية الدنيا" أو الوسائل لتقليل عبء الوثائق؟

        لا تخترع معيارك الخاص. يوجد بالفعل واحد. حاول البقاء ضمن بنياتها. التغييرات الطفيفة من CSDGM مثل انهيار العناصر المركبة ستكون مكلفة على المدى الطويل - لن تتمكن من استخدام أدوات البيانات الوصفية القياسية وقد لا تكون بيانات التعريف الخاصة بك قابلة للاستبدال.

      مثال: في NBII ، التصنيف هو أحد مكونات البيانات الوصفية ، وهو جذر شجرة فرعية تصف التصنيف البيولوجي.

      مثال: لا تقم بإضافة عناصر إلى المعلومات التكميلية التي تم تعريف هذا الحقل على أنه يحتوي على نص حر.

      مثال: يحتوي الوصف على العناصر الخلاصة والغرض والمعلومات الإضافية. يجب عدم استبدال هذه المكونات بنص حر.

      مثال: للإشارة إلى معلومات الاتصال للمنشئين الذين لم يتم تعيينهم على أنهم Point_of_Contact ، قم بإنشاء عنصر Originator_Contact إضافي يتكون من معلومات الاتصال. لكن العنصر Point_of_Contact لا يزال مطلوبًا حتى لو كان الشخص الذي سيتم تسميته هناك أحد المنشئين.

      أولاً ، عليك أن تفهم كل من البيانات التي تحاول وصفها والمعيار نفسه. ثم عليك أن تقرر كيف ستقوم بتشفير المعلومات. عادة ، ستقوم بإنشاء ملف قرص واحد لكل سجل بيانات وصفية ، أي أن ملف قرص واحد يصف مجموعة بيانات واحدة. يمكنك بعد ذلك استخدام بعض الأدوات لإدخال المعلومات في ملف القرص هذا بحيث تتوافق البيانات الوصفية مع المعيار. خاصة،

      1. تجميع المعلومات حول مجموعة البيانات.
      2. قم بإنشاء ملف رقمي يحتوي على البيانات الأولية ، مرتبة بشكل صحيح.
      3. تحقق من البنية النحوية للملف. عدل ترتيب المعلومات وكرر الأمر حتى تصبح البنية النحوية صحيحة.
      4. قم بمراجعة محتوى البيانات الوصفية ، وتحقق من أن المعلومات تصف بيانات الموضوع بشكل كامل وصحيح.
      استطرادا عن المطابقة و التوافقية

      معيار FGDC هو حقًا المحتوى اساسي. لا تملي تخطيط البيانات الوصفية في ملفات الكمبيوتر. نظرًا لأن المعيار معقد جدًا ، فإن هذا له تأثير عملي يمكن القول تقريبًا أن أي بيانات وصفية تتوافق مع المعيار يجب أن يحتوي الملف الذي يحتوي على البيانات الوصفية فقط على المعلومات المناسبة ، ولا يلزم أن تكون هذه المعلومات سهلة التفسير أو الوصول إليها من قبل شخص أو حتى كمبيوتر.

      هذا المفهوم الواسع إلى حد ما للتوافق ليس مفيدًا جدًا. لسوء الحظ إنه شائع إلى حد ما. الوكالات الفيدرالية التي ترغب في تأكيد امتثالها لمعيار FGDC تحتاج فقط إلى الادعاء بأنها تتفق مع مثل هذا الادعاء يبدو أنه أمر تافه. ولكن لكي تكون مفيدة حقًا ، يجب أن تكون البيانات الوصفية قابلة للمقارنة بوضوح مع البيانات الوصفية الأخرى ، ليس فقط بالمعنى المرئي ، ولكن أيضًا بالبرامج التي تقوم بفهرسة المستندات والبحث فيها واستردادها عبر الإنترنت. للقيمة الحقيقية ، يجب أن تكون البيانات الوصفية كلاهما قابل للتحليل، بمعنى أنه يمكن قراءته آليًا ، و قابلة للتشغيل المتبادل، مما يعني أنهم يعملون مع البرامج المستخدمة في غرفة المقاصة.

      ل تحليل المعلومات هي تحليلها عن طريق تفكيكها والتعرف على مكوناتها. البيانات الوصفية القابلة للتحليل تفصل بوضوح المعلومات المرتبطة بكل عنصر عن تلك الخاصة بالعناصر الأخرى. علاوة على ذلك ، لا يتم فصل قيم العناصر عن بعضها البعض فحسب ، بل ترتبط بشكل واضح بأسماء العناصر المقابلة ، وترتبط أسماء العناصر بوضوح ببعضها البعض كما هي في المعيار.

      في الممارسة العملية ، هذا يعني أن البيانات الوصفية الخاصة بك يجب أن يتم ترتيبها في تسلسل هرمي ، تمامًا مثل العناصر الموجودة في المعيار ، ويجب أن تستخدم الأسماء القياسية للعناصر كطريقة لتحديد المعلومات الموجودة في قيم العناصر.

      للعمل مع برنامج في Clearinghouse ، يجب أن تكون بيانات التعريف الخاصة بك قابلة للقراءة بواسطة هذا البرنامج. بشكل عام ، هذا يعني أنه يجب أن تكون قابلة للتحليل ويجب أن تحدد العناصر بالطريقة التي يتوقعها البرنامج.

      قررت مجموعة عمل FGDC Clearinghouse أنه ينبغي تبادل البيانات الوصفية بلغة التوصيف المعممة القياسية (SGML) المطابقة لإعلان نوع المستند (DTD) الذي طورته هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية بالتنسيق مع FGDC.

      يمكنك إنشاء بيانات وصفية في SGML باستخدام محرر نصوص. ومع ذلك ، لا ينصح بهذا لأنه من السهل ارتكاب أخطاء ، مثل الحذف أو الخطأ الإملائي أو وضع العلامات التي تغلق العناصر المركبة في غير موضعها. يصعب العثور على هذه الأخطاء وإصلاحها. هناك طريقة أخرى تتمثل في إنشاء البيانات الوصفية باستخدام أداة تفهم المعيار.

      إحدى هذه الأدوات هي Xtme (والتي تعني Xt Metadata Editor). يعمل هذا المحرر تحت UNIX مع نظام X Window ، الإصدار 11 ، الإصدار 5 أو ما بعده. تنسيق الإخراج الخاص به هو تنسيق الإدخال لـ mp (الموضح أدناه).

      أعد هيو فيليبس ملخصًا ممتازًا لأدوات البيانات الوصفية ، بما في ذلك المراجعات والروابط الخاصة بالأدوات ووثائقها. إنه في & lthttp: //sco.wisc.edu/wisclinc/metatool/> ما هي الأدوات المتاحة للتحقق من بنية البيانات الوصفية؟ تم تصميم mp لتحليل البيانات الوصفية المشفرة كنص ذي مسافة بادئة ، والتحقق من البنية النحوية مقابل المعيار ، وإعادة التعبير عن البيانات الوصفية في العديد من التنسيقات المفيدة (HTML و SGML و TEXT و DIF). ما هي الأدوات المتاحة للتحقق من دقة البيانات الوصفية؟ لا توجد أداة يمكنها التحقق من دقة البيانات الوصفية. علاوة على ذلك ، لا توجد أداة يمكن أن تحدد ما إذا كانت البيانات الوصفية تتضمن بشكل صحيح العناصر التي حددها المعيار لتكون إلزامية إذا كان ذلك ممكنًا. وبالتالي ، فإن المراجعة البشرية مطلوبة. لكن المراجعة البشرية يجب أن تكون أبسط في تلك الحالات التي من المعروف أن البيانات الوصفية لها البنية التركيبية الصحيحة. لا يمكنني فقط شراء البرامج التي تتوافق مع المعيار؟ رقم! أدوات لا يمكن القول إنها تتوافق مع المعيار. يمكن القول فقط أن سجلات البيانات الوصفية متوافقة أم لا. يجب أن تكون الأداة التي تدعي أنها تتوافق مع المعيار غير قادرة على إنتاج مخرجات غير مطابقة. يجب أن تتوقع مثل هذه الأداة جميع مجموعات البيانات الممكنة. هذا ليس واقعيا. بدلاً من ذلك ، يجب أن تساعدك الأدوات في إدخال البيانات الوصفية الخاصة بك ، ويجب التحقق من سجلات المخرجات للتأكد من المطابقة والدقة في خطوات منفصلة. لماذا تعتبر السمة أحد مكونات Range_Domain و Enumerated_Domain؟ يبدو أن الغرض من هذا العنصر هو وصف السمات التي تشرح قيمة سمة أخرى. لقد رأيت بالفعل مثل هذا الموقف في إحدى مجموعات البيانات التي درستها. في هذه الحالة ، قدم مؤلف البيانات رقمًا حقيقيًا (يعني شيئًا مثل 0.1044327) في سمة واحدة ، ويمكن أن تحتوي سمة أخرى قريبة على القيم "x" أو لا (فارغة). يشير وجود القيمة "x" في السمة الثانية إلى أن قيمة السمة الأولى كانت مشبوهة للغاية بسبب خصائص العينة المقاسة التي تمت ملاحظتها بعد إجراء القياس. لذلك ، على سبيل المثال ، كان لدينا شيء مثل هذا:

      رقم تعريف العينةالقياس 1الجودة 1القياس 2
      أ 10.880201 0.3
      B20.910905x0.4
      ج 30.570118x0.2
      ج 30.560518 0.1

      لذا فإن المتغير Quality1 موجود فقط للإشارة إلى أن بعض قيم القياس 1 مشكوك فيها. لاحظ أن قيم القياس 2 غير مؤهلة بهذه الطريقة من المفترض أن يتم وصف الاختلافات في جودة القياس 2 في البيانات الوصفية.

      باختصار ، يسمح مكون السمة الخاص بـ Range_Domain و Enumerated_Domain لبيانات التعريف بوصف البيانات التي تؤهل فيها بعض السمة قيمة سمة أخرى.

      أتفق مع دوج في أن هذا يصف البيانات بتفاصيل هيكلية أكثر مما يتوقعه الكثير من الناس ، وفي الحالة التي وصفتها ، كان هناك الكثير من المتغيرات (430) في مجموعة البيانات التي تخلت عنها سريعًا في الوصف المفصل بالكامل وقدمت نظرة عامة على الوصف بدلاً من ذلك. إذا كانت لدينا بعض الأدوات الفاخرة (Visual Data ++؟) التي تفهم العلاقات بين سمات مثل هذه ، فسيكون الناس أكثر اهتمامًا بتوفير البيانات الوصفية بهذه الطريقة التفصيلية. ومع ذلك أعتقد أن الفكرة الأساسية منطقية.

      ماذا لو حدث Process_Step الخاص بي خلال فترة زمنية ، وليس مجرد يوم واحد أو شهر أو سنة؟ هذا ضعف في معيار البيانات الوصفية. يفترض أن "تاريخ" العملية يمكن وصفه كذلك بيوم أو شهر أو سنة. لقد واجهت خطوات عملية امتدت لعدة سنوات ، وأوافق على أنه يبدو من غير المجدي إرفاق تاريخ واحد بمثل هذه الأشياء. إنه أمر مزعج بشكل خاص عندما يكون التاريخ الوحيد هو تاريخ اكتمال العملية ، والذي غالبًا ما يكون هو نفسه تاريخ نشر مجموعة البيانات. يظهر هذا التاريخ في كثير من الأحيان على أي حال في البيانات الوصفية بحيث يصبح بلا معنى.

      هناك نوعان من الحلول. الأول هو "إصلاح المعيار" باستخدام امتداد. على سبيل المثال ، يمكنني تحديد امتداد كـ

      ثم لوصف شيئًا حدث بين عامي 1960 و 1998 ، يمكنني أن أكتب هذا أنيق في طريقته ، ولكن من المحتمل أن يكون فعالًا حقًا فقط إذا تبنى العديد من الأشخاص هذه الاتفاقية. الحل الأكثر عملية للحاضر هو الالتفاف على القواعد المتعلقة بمحتوى تاريخ العملية جزء. في هذا المثال ، سأكتب الآن انظر إلى أن قيمة تاريخ العملية يبدأ بتاريخ مناسب ، ويحتوي على بعض النصوص الإضافية. لذا فإن أي برنامج ينظر إلى هذا العنصر سيشاهد تاريخًا ، وقد يشتكي من وجود المزيد من الأشياء هناك ، ولكن على الأقل سيكون له ذلك التاريخ الأول. هذا ما يفعله النائب إذا وجد تاريخًا ، فلن يشتكي من أي نص إضافي يعثر عليه بعد التاريخ.

      تنسيق ملف البيانات الوصفية

      1. إنه معيار دولي يستخدم على نطاق واسع في مجالات أخرى مثل صناعة النشر.
      2. وهو مدعوم من قبل الكثير من البرامج ، سواء المجانية أو التجارية.
      3. يمكنه التحقق من بنية البيانات الوصفية كما يفعل mp. (لا يمكن التحقق من القيم جيدًا ، لكن هذا ليس قيدًا خطيرًا لأن mp لا تتحقق من القيم بشكل جيد أيضًا - فهي مصممة لمساعدة المراجعين البشريين من خلال طمأنتهم بأن البنية صحيحة. نظريًا نحن يمكن أن تستخدم آلية سمات SGML للتحقق من القيم ، ولكن هذا سيجعل تعريف DTD أكثر تعقيدًا. وأعتقد أن هذا سيكون غير حكيم حتى نطور قاعدة عريضة من الخبرة في استخدام SGML بين منتجي البيانات الوصفية.)
      4. تسمح الأدوات الإضافية (الجديدة نسبيًا ، للأسف) بإعادة التعبير عن مستندات SGML بطرق عشوائية باستخدام لغة برمجة نصية قياسية ، ودلالات نمط المستند ولغة المواصفات (DSSSL) ، وهو أيضًا معيار ISO.
      5. يمكنه التعامل مع التمديدات التعسفية (من حيث المبدأ).
      1. لا يمتلك المجتمع المنتج للبيانات الوصفية خبرة كبيرة في استخدامها لحل المشكلات حتى الآن.
      2. نحن لا نستخدم أدوات SGML ، الشيء الوحيد الذي نفعله مع SGML هو إنشاء فهارسنا القابلة للبحث بها.
      3. يضيف تعلم استخدام SGML بشكل فعال إلى التكلفة التعليمية للتعامل مع البيانات الوصفية. تخيل مستخدم GIS مهتمًا يكافح لتعلم Arc / Info. يريد هو أو هي إنتاج بيانات موثقة جيدًا ، وبالتالي يبدأ في تعلم معيار البيانات الوصفية ، مع 335 عنصرًا في تسلسل هرمي معقد. لاستخدام SGML بشكل فعال ، ستحتاج إلى معرفة المبادئ العامة لـ SGML ، جنبًا إلى جنب مع بعض الإجراءات. سيتعين عليها تحديد بعض برامج SGML وتحديد موقعها وتثبيتها وتعلم كيفية استخدامها أيضًا. لإنشاء تقارير مخصصة ، ستحتاج إلى تعلم DSSSL (دليل من 300 صفحة) ، وهو مكتوب بالفعل في مجموعة فرعية من LISP تسمى Scheme (دليل آخر من 50 صفحة). حتى يتم استخدام SGML للبيانات الوصفية رائدًا ، لا يعد هذا حلاً مرضيًا.
      4. لا يسمح DTD الحالي الخاص بنا بالتمديدات حتى الآن. أنا الوحيد الذي يعمل على DTD ، وليس لدي خبرة كافية مع SGML لاستغلاله حقًا ، على الرغم من أنني أفهم نوعًا ما ما يجب القيام به لجعل DTD أكثر مرونة. هناك نقص في القوى العاملة والوقت اللازم لحل هذه المشكلة.

      يجب أن نهدف إلى التعامل مع البيانات الوصفية باستخدام SGML في المستقبل ، ولكن يجب أن أستمر في تطوير mp وأقاربها ، مع ضمان أن أدواتي تدعم الترحيل إلى SGML. نحن بحاجة إلى المزيد من الخبرة المكرسة لتطوير SGML ، وهذا لم يحدث بعد. لأغراض عملية ، الحل الأكثر اكتمالا في الوقت الحالي هو xtme- & gtmp أو cns- & gtxtme- & gtmp. تتعامل هذه الأدوات مع الامتدادات التعسفية بالفعل ، ويمكن لـ mp إنشاء إخراج SGML إذا لزم الأمر للمعالجة اللاحقة. حيثما أمكن ، يجب أن نشجع الوكالات على الاستثمار في تطوير أدوات للتعامل مع البيانات الوصفية في SGML ، ولكن هذه ليست مشكلة "شراءها" ، إنها مشكلة "تعلمها" - أغلى بكثير. مع المراجعة القادمة لمعيار البيانات الوصفية ، نحتاج إلى إنشاء DTD الذي يمكن تمديده بسهولة.

      1. من المحتمل أن يتغيروا. إنها في الأساس مثل أرقام الصفحات مع مراجعة المعيار ، سيتغير كل من أرقام الصفحات وأرقام الأقسام.
      2. إنها ليست ذات مغزى.سيكون القراء عمومًا أقل وعياً بهيكل معيار البيانات الوصفية من منتجي البيانات ، ولن يفهموا الأرقام على الإطلاق.
      3. إنها تعبر عن التسلسل الهرمي وليس معلومات المثيل. بالنسبة للعناصر المتداخلة والمتكررة ، تُظهر الأرقام التداخل وليس التكرار. وبالتالي فهم لا ينقلون الهيكل جيدًا حقًا.
      4. ليس من الأسهل استخدام الأرقام. يمكن لصق الأسماء الطويلة في البيانات الوصفية الخاصة بك باستخدام التبادل الديناميكي للبيانات لنظام النافذة الخاص بك ، لذلك لا يتعين عليك كتابتها. والأفضل من ذلك ، ابدأ بقالب يحتوي على أسماء طويلة ، أو استخدم محررًا يوفرها.

      من حيث المبدأ ، يمكنك إنشاء قواعد مفصلة للتحقق من تبعيات MIA ، لكنني أعتقد أن هذا سيعقد النائب كثيرًا ، مما يجعل من المستحيل دعمه والحفاظ عليه.

      هل يمكنني بدء قيمة عنصر بعد اسم العنصر مباشرة ومتابعة القيمة في الأسطر اللاحقة؟ نعم! هذا النموذج غير مسموح به سابقًا ، وهو معتمد الآن: هل يمكنني تغيير المسافة البادئة في النص نعم! لكن الاختلافات في المسافة البادئة لن يتم الاحتفاظ بها في ملفات الإخراج. لا تحاول الحفاظ على أي تنسيق للنص في ملفات الإدخال الخاصة بك ، فإن التنسيق لن ينجو من المعالجة اللاحقة. نأمل في النهاية أن نتمكن من استغلال DTD الخاص بـ TEI لهذا الغرض ، ولكن في الوقت الحالي سيتم تمرير هذه العلامات كما هي. يبدو الاختلاف في المسافة البادئة المسموح بها كما يلي:

      تشغيل mp و xtme و cns

      لاحظ أن mp يوفر الآن "التنسيق المسبق" حيث سيتم عرض مجموعات الخطوط التي تبدأ بـ "أكبر من الرموز" مهيأ مسبقا، مسبوقة بـ & ltpre & GT ويتبعه & lt / قبل & GT في إخراج HTML. سيتم حذف الأحرف البادئة & gt من إخراج HTML. على سبيل المثال ، عنصر البيانات الوصفية التالي

      سيتم عرضه على النحو التالي في HTML: لماذا تختنق cns عندما يظهر اسم عنصر في بداية السطر في النص؟ هذا هو وجود قيود على CNS. إنه ليس إجراءً تلقائيًا. المنطق الذي يستخدمه لتحديد ما في الملف لا يمكنه التعامل بشكل جيد مع بعض هذه المواقف. والسبب في قيامه بذلك هو أنه يحاول تحديد الهيكل الهرمي في نص غير منظم بشكل هرمي. يجب أن تضع افتراضات حول مكان وجود أسماء العناصر القياسية ، حتى تتمكن من التعرف عليها بشكل صحيح عندما تكون في الأماكن الصحيحة. عندما تستخدم cns ، عليك أن تنظر بعناية في كل من المدخلات والمخرجات. انظر دائمًا إلى ملف بقايا الطعام ، لأنه سيظهر مكان حدوث مشكلات خطيرة حقًا. لكن كن على دراية بأن بعض المشكلات الأقل وضوحًا تحدث أحيانًا في بعض الأحيان ، يتم تجميع العنصر الذي تم كتابته بشكل خاطئ في نص العنصر السابق. هل يمكنك توقع مصير النائب؟ أعرب عدد من زملائي هنا عن قلقهم بشأن الالتزام بأدوات "تختفي". هذه حجة لصالح SGML على المدى الطويل. على المدى القصير ، لا يحمل هذا وزنًا كبيرًا ، لأننا لم نطور القدرة على القيام بـ SGML بما يفعله mp الآن مع النص ذي المسافة البادئة. علاوة على ذلك ، لا أرى أي شخص يعمل على هذه المشكلة حتى الآن.

      أيضًا ، أود أن أشير إلى أنه خلال عامين من وجودها ، تتمتع mp بتاريخ دعم أفضل من العديد من الأدوات الأخرى لإنتاج البيانات الوصفية (انظر mp-doc). من المحتمل أن يكون Corpsmet و MetaMaker هما أفضل الأدوات التالية المدعومة. تم إنشاء أداة NOAA المستندة إلى PowerSoft بواسطة مقاولين اختفوا منذ ذلك الحين. حاولت USGS-WRD تمرير صيانة DOCUMENT إلى ESRI ، ولم تقم ESRI بإجراء التحسينات المطلوبة لا يزال Sol Katz (مبتكر blmdoc) يعمل مع BLM ولكن تم تعيينه لعمل آخر. لا يبدو أن أيًا من الأدوات الأخرى قد حظيت بقبول واسع. لا يبدو أن الدفع للمقاولين مقابل كتابة البرامج لا يضمن دعم البرنامج بشكل كافٍ. لا تحمل البرامج المحلية أي ضمان أيضًا. سواء كنت "تدفع أموالك" أم لا ، فإنك لا تزال "تأخذ فرصك".

      الكود المصدري لـ mp متاح مجانًا. لقد تم تصميمه وتشغيله على العديد من الأنظمة - أنا أؤيد 6 أنواع مختلفة من Unix و MS-DOS و Win95 + NT ، وأنا أعلم أنه يعمل على العديد من أنظمة Unix الأخرى. قد تكون مهمة تحديثها شاقة بالنسبة لشخص ليس على دراية بـ C ، ولكن إذا صدمتني شاحنة غدًا ، فمن المحتمل ألا تقع المهمة على عاتق فرد - سيكون جهدًا مجتمعيًا لأن الكثير من الأشخاص قد أتوا للاعتماد عليه.

      لا ينبغي أن يكون هذا ضروريًا ، نظرًا لأنه من الأفضل طباعة البيانات الوصفية من أحد تنسيقات HTML ، وسيقوم متصفح الويب بتغليف النص ليلائم الشاشة والصفحة. ومع ذلك ، بالنسبة لأولئك الذين يرغبون حقًا في احتواء نسخة النص العادي داخل صفحة مكونة من 80 عمودًا ، هناك طريقة للقيام بذلك. استخدم ملف التكوين بامتداد انتاج القسم ، وضمن ذلك أ نص قسم. في غضون الإخراج: نصحدد لف 80 مثله:

      ليس عليك استخدام 80. أعتقد أنه يبدو أفضل مع صفحة أضيق ، مثل 76. عوامل mp في المسافة البادئة لكل سطر ، بافتراض مسافتين لكل مستوى من المسافة البادئة. يتم الاحتفاظ بالأسطر الفارغة. يتم الاحتفاظ بأي سطر يبدأ بعلامة أكبر من & gt كما هو.

      لاحظ أن هذا يؤثر على النص فقط انتاج. لا MP ولا cns يعدل ملف الإدخال. ولكن إذا أعجبك الملف النصي الناتج ، فيمكنك استبدال ملف الإدخال الخاص بك به.

      تخزين وإدارة البيانات الوصفية

      كتب جيم فرو:

      الجزء الصعب ، بالطبع ، هو استعادة المعلومات مرة أخرى. هذا صحيح ، لا يمكنك كتابة استعلام في SQL-92 القياسي الذي سيتخطى الشجرة المتضمنة في المثال أعلاه (على سبيل المثال ، سوف ping-pong بين fk_enumerated_domain و fk_attribute حتى يصبح fk_attribute NULL.)

      ومع ذلك ، فإن معظم بائعي نظم إدارة قواعد البيانات (الكل؟) يدعمون الامتدادات الإجرائية (على سبيل المثال ، التكرار) إلى SQL ، مما يجعل الاستعلام ممكنًا. بالإضافة إلى ذلك ، قام بعض البائعين بتوسيع SQL لتقديم الدعم المباشر للمعلومات المبنية على شكل شجرة (على سبيل المثال ، Oracle's CONNECT BY.)

      في النهاية ، عليك أن تفكر لماذا ا أنت تقوم بتخزين بيانات FGDC الوصفية في قاعدة بيانات علائقية. كما علمنا في مشروع الإسكندرية:

      1. السمات التي يُحتمل البحث عنها (مثل Bounding_Coordinates) يمكن إدارتها بشكل مختلف عن السمات التي لن يتم تجديدها إلا لتقرير عرضي (مثل Metadata_Security_Handling_Description)
      2. بعض الزوايا والأركان القياسية (مثل Dialup_Instructions) لا تستحق الدعم ، فترة. غالبًا ما تكون هذه هي القطع التي تضيف التعقيد الأكبر.
      أمثلة على استعلامات SQL العودية (مراجع من Jim Frew)
      • Celko ، Joe (1995) Joe Celko's SQL for Smarties: برمجة SQL المتقدمة. مورجان كوفمان ، سان فرانسيسكو. [انظر الفصل 26 ، "الأشجار"]
      • التاريخ ، C.J. (1995) مقدمة لنظم قواعد البيانات ، الطبعة السادسة. أديسون ويسلي ، ريدينغ ، ماساتشوستس. [انظر ص 266. 267]
      • Informix Software، Inc. (1996) دليل Informix إلى SQL (البرنامج التعليمي ، الإصدار 7.2). مطبعة Informix ، مينلو بارك ، كاليفورنيا. [انظر الصفحات 5-27..5-29]
      • كوخ ، جورج وكيفن لوني (1997) ORACLE8: المرجع الكامل. أوزبورن / ماكجرو هيل ، بيركلي ، كاليفورنيا. [انظر ص 313-324]
      بعض المراجع الأخرى
      • مخططات ونصوص مكتبة الإسكندرية الرقمية للبيانات الوصفية لـ FGDC و USMARC.
      • النموذج الأولي لـ BLM تعليمات إنشاء جدول لإنشاء تطبيق علاقي لمعيار البيانات الوصفية في Informix.

      أعتقد أن الطريقة التي تتعامل بها مع الأمر تعتمد على ما تفعله بالبيانات:

        يمكنك استخدام طبقة البيانات إلى حد كبير ، وربما تغيير الإسقاط. أنت لا تنوي توزيع الطبقة المعدلة على الجمهور.

      استخدم البيانات الوصفية الخاصة بهم. لا توجد حاجة حقيقية لتغييرها ، ولكن إذا قمت بإجراء بعض التغييرات غير المدمرة مثل إعادة الإسقاط ، فما عليك سوى إضافة Process_Step إلى البيانات الوصفية التي تشير إلى ما فعلته. يمكنك أيضًا إضافة Process_Contact بمعلوماتك بحيث يمكن لأي شخص لديه أسئلة حول هذه العملية المحددة طرح الأسئلة.

      ابدأ ببياناتهم الوصفية. خذ معلومات جهة الاتصال في Point_of_Contact ، وانقلها إلى جميع خطوات_العملية التي ليس لديها بالفعل Process_Contact. استبدل Point_of_Contact بنفسك. خذ Metadata_Contact ، انقله إلى Process_Step الجديد الذي يكون وصفه "إنشاء بيانات أولية" ، حيث Process_Date هو القيمة السابقة لـ Metadata_Date. قم بتعديل أجزاء أخرى من البيانات الوصفية لتعكس تغييراتك على البيانات (وثق هذه في Process_Step الخاص بك أيضًا) ، ثم اجعل نفسك Metadata_Contact. علامة - أنت هو!

      استخدم سجل البيانات الوصفية الحالي لإنشاء Source_Information الذي ستقوم بالتعليق عليه (Source_Contribution) لوصف كيفية دمج هذه الطبقة في عملك الخاص. ضع معلومات المصدر هذه في سجل بيانات وصفية جديد يصف بياناتك ، وبالتالي سيعزو عمل الأشخاص الذين أنشأوا بيانات المصدر بشكل صحيح.

      هذا يعتمد على نوع الأخطاء التي هم فيها. ArcCatalog ، مثل Tkme ، يجب تسمح لك بإنشاء بيانات وصفية تحتوي على أخطاء مثل العناصر المفقودة والعناصر الفارغة. إذا كنت أستخدم محرر البيانات الوصفية ، فأنا لا أرغب في رفض العمل إذا تركت شيئًا ما فقط - فقد أرغب في العمل على مراحل ، وإضافة بعض المعلومات الآن والمزيد من المعلومات لاحقًا.

      ما هو أكثر أهمية ، بالطبع ، هو أن ArcCatalog ليس لديه طريقة لمعرفة ما إذا كان ما يكتبه الأشخاص فيه صحيحًا بالفعل (بمعنى ما تقوله عن البيانات - هل هو صحيح؟). لذلك لا نريد أن يعتمد الناس على النائب وحده للحكم على صحة البيانات الوصفية. يجب علينا بدلاً من ذلك استخدام mp لمساعدتنا في معرفة ما تركناه أو فعلناه بشكل خاطئ في بنية البيانات الوصفية ، ثم يتعين علينا قراءة البيانات الوصفية نفسها لمعرفة ما إذا كانت تصف البيانات جيدًا بالفعل.

      ومع ذلك ، هناك طريقة واحدة يمكن من خلالها الحكم على البيانات الوصفية الصالحة من ArcCatalog بأنها غير صحيحة بواسطة mp. إذا قمت بإنشاء بيانات وصفية في ArcCatalog ، ثم اقرأها باستخدام mp ولكن دون إخبار mp أن سجل البيانات الوصفية يستخدم امتدادات ESRI ، فسوف يشكو mp من عدم التعرف على بعض العناصر. على سبيل المثال ، يُدرج ESRI في البيانات الوصفية عنصرًا يسمى السمة_نوع يخبرنا ما إذا كانت السمة المعينة عددًا صحيحًا أو حرفًا أو متغيرًا ذو فاصلة عائمة. هذا ليس في معيار FGDC ، لذلك سوف يشتكي النائب عندما يرى هذا العنصر في البيانات الوصفية. الإصلاح هو إخبار النائب أنك تستخدم امتدادات ESRI. يمكن استخدام ملف التكوين لهذا الغرض.


      شاهد الفيديو: طريقة عمل قائمة منسدلة في الاكسل - Excel Data Validation