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Les fichiers de formes et les données OpenStreetMap ne se chevauchent pas dans QGIS ?


Je suis donc assez nouveau dans le domaine des SIG et je travaille sur un projet de cartographie utilisant des données pour Vancouver, Canada. Je souhaite combiner les données OpenStreetMap avec les données fournies par la ville de Vancouver. Mais les données de la ville ne correspondent pas aux données OSM lorsque je les mappe dans QGIS.

Suivant les conseils d'une réponse à Les cartes projetées devraient mais ne se chevauchent pas dans ArcMap?, j'ai vérifié les deux sources de données par rapport à une troisième (une carte du monde). Les données OSM sont exactes -- la Colombie-Britannique est au bon endroit -- mais les données de la ville placent Vancouver dans le sud de la France.

Mes sources de données sont :

  1. Pistes cyclables et bibliothèques de la ville de Vancouver. (Les deux sont des fichiers SHP.) Ce sont les données qui ne correspondent pas aux autres.
  2. Une carte de la Colombie-Britannique tirée d'Open Street Map. J'ai mis les données dans une base de données en utilisant osm2pgsql.
  3. Une carte du monde qui fait partie du projet Open Street Style.

Projections :

  1. Les données de la ville sont projetées en UTM zone10, NAD83 (CSRS). Je l'ai sélectionné dans l'écran Propriétés de la couche de QGIS pour ces couches. Chaîne de projection :+proj=utm +zone=5 +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +units=m +no_defs
  2. Les cartes OSM sont en projection Mercator. QGIS propose de nombreux choix Mercator, et je ne savais pas lequel utiliser, alors j'ai deviné "Popular Visualization CRS / Mercator".+proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +a=6378137 +b=6378137 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs
  3. Pour la carte du monde, Quantum GIS a chargé la projection à partir du fichier .prj. C'est+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m [email protected] +wktext +over +no_defs

Les cartes projetées doivent se chevaucher mais ne se chevauchent pas dans ArcMap ? parle de problèmes de zone. Cela ressemble à ce que je pourrais vivre. J'ai donc essayé de changer les bibliothèques de la zone UTM 10N vers d'autres zones (15N et 60N) mais rien n'a changé.

Quelqu'un a-t-il des suggestions sur ce qu'il faut essayer ensuite?


Ce que nous devons vraiment découvrir ici, ce sont les projections de vos données d'entrée.

  1. Données de la ville

    Le Shapefile est livré avec un fichier .prj parfaitement interprété par QGIS. Ne modifiez pas les paramètres de calque !

  2. Données OSM

    Si vous utilisez des données vectorielles OSM, elles sont en coordonnées géographiques WGS84 (EPSG:4326). Seules les tuiles raster sont dans Web Mercator (EPSG:900913).

  3. Ouvrir les données Street Style

    Si QGIS a reconnu le contenu .prj, laissez-le ainsi.

Enfin, choisissez un système de coordonnées de projet (je suggérerais celui de l'UTM) et activez la reprojection à la volée comme @Mike_Toews l'a déjà expliqué.


Vous devez reprojeter les différentes couches sur la même projection « à la volée ». Aller à:

Paramètres > Propriétés du projet… > Système de coordonnées de référence (CRS)

et vérifie au Activer la transformation CRS « à la volée »


Je viens d'avoir ce problème en ajoutant deux rasters, un en UTM et un en géographique. J'ai suivi les instructions permettant la projection à la volée mais rien ne s'est passé. J'ai supprimé les calques et les ai rajoutés et le problème a été résolu


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Cadre analytique

La méthode pour estimer la matière première potentielle de biomasse des arbres SD est un processus en plusieurs étapes. La première étape consistait à estimer la biomasse morte dans les zones affectées par la mortalité des arbres et étudiées dans l'ADS. Le filtrage ultérieur de cette biomasse a été basé sur des critères spécifiques à la biomasse énergie. Nous avons estimé les densités de biomasse SD à une résolution spatiale fine en combinant les données ADS avec les cartes de structure (espèce-taille) du gradient le plus proche voisin (GNN) de l'écologie du paysage, de la modélisation, de la cartographie et de l'analyse (LEMMA). Nous avons utilisé les données ADS obtenues de la région du sud-ouest du Pacifique de l'USFS (USFS R5) 8 et les données de structure forestière GNN du laboratoire LEMMA, trouvées sur https://lemma.forestry.oregonstate.edu/data/structure-maps33 (voir les détails dans le supplément Informations).

La deuxième étape consistait à retirer la biomasse non récupérable des totaux en utilisant les critères opérationnels suivants : a) isolement spatial (des poches de mortalité éparses peuvent rendre la récolte coûteuse) b) désignation de nature sauvage (opérations mécaniques interdites) et c) limitations du volume des arbres (volume moyen des arbres peut dépasser les capacités des machines de déchiquetage).

Enfin, nous avons classé la biomasse exploitable en deux catégories : plus et moins économique. Cette classification était basée sur (a) si le volume moyen des arbres dépasse sur site capacités de broyage, qui sont plus restrictives que les capacités de broyage des machines des installations de biomasse (b) pente du terrain et (c) distance à la route la plus proche. Nous avons également classé la matière première de la biomasse par emplacement dans les HHZ niveaux 1 et 2. Une ventilation plus détaillée de ce processus analytique suit ci-dessous, et des détails supplémentaires sur la méthodologie peuvent être trouvés dans les informations supplémentaires.

Notez que notre hypothèse est que la plupart des résidus de la récolte des arbres SD seront déchiquetés pour des applications bioénergétiques. En d'autres termes, l'analyse se limite aux récoltes de biomasse uniquement et exclut les opérations intégrées qui récoltent simultanément des billes de sciage et de la biomasse. Bien que les approches intégrées puissent réduire les coûts 20 , l'élimination à grande échelle de la biomasse morte nécessitera très probablement des méthodes de récolte de biomasse uniquement en raison de la grande quantité de biomasse SD et des limitations de l'infrastructure du bois décrites ci-dessus.

Calcul de la biomasse SD totale

Nous avons utilisé des cartes de structure forestière GNN basées sur des images satellites de 2012 comme référence de référence avant la sécheresse. La méthode GNN combine des données de télédétection, des données de parcelles d'inventaire et d'analyse forestières (FIA) et d'autres sources de données pour interpoler les variables détaillées de la structure forestière sur toutes les terres boisées d'une région à une résolution de 30 m 33 . Notre méthodologie utilise la Component Ratio Method 34 (CRM) pour calculer la biomasse aérienne des arbres pour les estimations des matières premières, qui sont incluses dans les variables de structure forestière interpolées par GNN. Nous estimons l'incertitude dans l'analyse en utilisant une limite supérieure et inférieure en fonction du seuil de détection de la taille de l'arbre ADS supposé. Les résultats sont rapportés en tonnes sèches osseuses (BDT) au lieu de tonnes métriques car il est classique d'utiliser le BDT dans le domaine de la bioénergie ligneuse. Un BDT est défini comme 2 000 lb de matière ligneuse à 0 % d'humidité sous forme de copeaux de combustible.

La méthodologie pour fusionner les ensembles de données ADS et GNN est la suivante :

Pour chaque polygone de mortalité ADS p dans l'année t, nous avons recadré et masqué le raster de structure forestière GNN à la taille et à la forme du polygone. Nous avons ensuite distribué le nombre d'arbres SD selon ADS en polygone p, défini comme DTp,t, à travers les pixels boisés dans p basé sur chaque pixel jeDensité d'arbres vivants en 2012 TPHje, relatif à TPHje dans d'autres pixels à l'intérieur p. Des divergences se sont parfois produites dans lesquelles le nombre d'arbres SD dans le pixel dépassait l'estimation GNN d'arbres vivants. Dans de tels cas, nous avons limité le nombre d'arbres morts DTil à l'estimation GNN des arbres vivants, comme indiqué dans l'équation. (1). Chaque pixel a une superficie de 900 m 2 , soit 0,09 hectare. Par conséquent, ce facteur de conversion est inclus pour convertir TPHje en nombre d'arbres par pixel.

Ce calcul suppose que tous les arbres d'un polygone p ont une probabilité égale de mortalité quelle que soit leur taille, et que l'ADS détecte tous les arbres avec une probabilité égale. Plus de détails sur cette hypothèse suivent ci-dessous à l'étape 4.

Biomasse morte par pixel par an DBMil a été estimée en multipliant DTil par la biomasse des arbres vivants du pixel en 2012, qui a été calculée en divisant la biomasse du RNB par hectare HBPje par TPHje, comme le montre l'éq. (2).

Les étapes 1 à 2 ont été répétées pour chaque année t des données ADS de 2012 à 2017, puis additionnées sur plusieurs années pour calculer la biomasse morte cumulée TD BMje pour chaque pixel. Dans certains pixels, TD BMje a dépassé la biomasse d'arbres vivants du GNN en 2012. Dans ces cas, TD BMje était limitée à la biomasse vivante du RNB de 2012, qui a été calculée en multipliant la biomasse par hectare HBPje par la surface du pixel en hectares (0,09 hectares par pixel) comme indiqué dans l'Eq. (3). Cette correction était requise dans moins de 10 % des pixels et représentait une réduction de seulement 4 % de la somme cumulée globale des matières premières.

Les étapes ci-dessus reposent sur une valeur seuil de diamètre à hauteur de poitrine (DBH) au-dessus de laquelle l'ADS peut détecter les arbres SD. Étant donné que les arbres < 20-25 cm de DHP sont rarement visibles depuis les avions (Jeffrey Moore, communication personnelle, 2019), nous avons sélectionné DHP ≥ 25 cm comme seuil de taille de détection. Ainsi, nous avons utilisé GNN HBPje et TPHje, données qui décrivent le sous-ensemble d'arbres vivants avec un DHP ≥ 25 cm. Cependant, dans les zones à faible densité d'arbres ou à petite taille moyenne des arbres, les données ADS peuvent détecter des arbres de moins de 25 cm de DHP. Pour estimer l'incertitude dans les seuils de détection de l'ADS, nous avons répété l'analyse en utilisant GNN HBPje et TPHje données pour tous les arbres avec DHP ≥ 2,5 cm. Cette deuxième analyse représente des estimations de la limite inférieure, car les arbres à un DHP proche de 2,5 cm sont susceptibles d'être obstrués par des arbres plus gros. De plus, l'un des principaux moteurs de la mortalité des arbres était les scolytes, qui ciblent préférentiellement les plus gros arbres 9,35 . Par conséquent, les véritables densités de biomasse SD sont probablement plus proches de notre limite supérieure. Nous n'avons pas tenu compte de la pourriture des arbres à la suite de la mortalité, ce qui entraîne des réductions de la densité du bois 36 , car la recherche sur les densités de biomasse des arbres SD est limitée 37 et nous ne nous attendions pas à des déclins significatifs de la biomasse des arbres matures dans la fenêtre de 5 ans que nous avons examiné.

Analyse de la biomasse SD pour la faisabilité de la récolte

De petites poches dispersées de mortalité d'arbres sont économiquement inefficaces à récolter pour la biomasse. Ainsi, nous avons identifié des pixels groupés contenant de la biomasse SD et filtré les pixels isolés. L'algorithme de clustering Density Based Scan Clustering (DBSCAN) 38 a été mis en œuvre en utilisant 112 pixels comme nombre minimum de pixels par cluster. Étant donné qu'un pixel fait environ 0,09 hectare, chaque groupe représente environ 10 hectares contenant de la biomasse SD.

La méthode DBSCAN nécessite la spécification d'un paramètre appelé ε-voisinage, qui représente le rayon local pour les clusters en expansion et sert de limite supérieure pour définir un cluster (voir les détails dans Informations supplémentaires). Une valeur plus petite de génère des grappes plus compactes mais réduit les totaux de biomasse récupérable. Nous avons effectué une analyse de sensibilité pour identifier une valeur optimale de voisinage ε. Le choix de la valeur de voisinage ε a été déterminé en considérant le point d'inflexion dans la courbe de compromis entre la biomasse retirée de la distance standard totale et moyenne, qui est une mesure de la compacité du cluster.

Nous avons retiré la biomasse SD située dans des terres désignées comme nature sauvage ou parc national puisque la récolte dans des zones sauvages n'est pas autorisée par la loi 39 . Bien que la récolte soit légale dans les zones non sauvages du parc national, elle est moins courante que dans les autres désignations de propriété foncière.

La faisabilité de la récolte est également affectée par la taille des arbres en raison des limitations de l'équipement et des considérations de sécurité, puisque la biomasse ligneuse doit généralement être déchiquetée pour être utilisée dans des applications bioénergétiques. Les broyeurs commerciaux d'arbres entiers à grand tambour ont une taille d'alimentation maximale de 102 à 127 cm DHP 40 , ce qui est associé à un volume par arbre (VPT) d'environ 11,32 m 3 (400 pi 3 ) pour Pinus ponderosa ou alors P. lambertiana 41 , deux des espèces les plus touchées par la mortalité récente 9 . Les arbres plus gros que ce diamètre nécessiteraient un prétraitement avant d'être déchiquetés à un coût supplémentaire.

En utilisant les données des cartes de structure GNN, moyenne VPT par pixel VPTje a été estimé en divisant le volume total GNN d'arbres vivants par hectare (VPHje) par le nombre d'arbres vivants par hectare (TPHje) comme suit dans l'équation. (1):

Pixels avec VPTje ≥ 11,32 m 3 ont été enlevés.

La densité des arbres morts affecte également la faisabilité de la récolte. Les zones à très faible densité d'arbres peuvent être coûteuses à récolter, et si la densité d'arbres morts est faible mais que la densité d'arbres vivants est élevée, l'élimination sélective des arbres morts pourrait être difficile en raison de la nécessité de contourner les arbres vivants. Nous avons exclu les zones à très faible densité d'arbres morts (<2,5 arbres morts par ha).

Classification de la biomasse SD selon des facteurs liés au coût de récolte prévu

Après avoir filtré la faisabilité de la récolte, nous avons classé les pixels restants dans la base de données en fonction de facteurs susceptibles d'influencer les coûts de récolte, notamment si le VPT moyen dépasse les capacités de broyage sur site (par opposition aux capacités de broyage des installations de biomasse) et si la pente dépasse le tracteur capacités d'amincissement. Ce processus diffère du filtrage décrit ci-dessus en ce qu'il différencie les endroits où la récolte de biomasse est plus ou moins probable, plutôt que d'éliminer les zones où c'est presque impossible. Par exemple, la récolte dans des zones de nature sauvage protégées viole les réglementations existantes, alors que la récolte sur des pentes abruptes est coûteuse mais possible. Le processus de classification utilisé ici n'inclut pas tous les facteurs qui peuvent contribuer à la faisabilité de la récolte (par exemple, les rayons de courbe des routes). Par conséquent, les résultats représentent une estimation supérieure de la biomasse réalisable pour la bioénergie.

Nous avons classé les pixels exploitables en deux classes moyennes de VPT, ≥2,26 m 3 ( 80 pi 3 ) et ≤ 2,26 m 3 . Nous avons basé cette valeur seuil sur le volume maximum pouvant être traité sur place avec un équipement mécanique commercial 19,42. Les arbres d'un volume ≥ 2,26 m 3 doivent être coupés en rondins et déchiquetés dans les scieries ou les installations de déchiquetage, ce qui peut augmenter les coûts. Notez que précédemment, nous avons exclu les pixels où VPT ≥ 11,32 m 3 - le volume maximum que les scieries et les installations de déchiquetage peuvent traiter.

Chaque pixel a ensuite été classé en fonction de la pente du terrain local. La pente du terrain affecte fortement le coût de la récolte, principalement parce qu'elle détermine si des systèmes de récolte au sol, par câble ou par hélicoptère peuvent être utilisés 42 . Les systèmes au sol sont utilisés lorsque les conditions le permettent, car ils sont généralement moins coûteux et causent moins de dommages accidentels que le triage par câble ou par hélicoptère 43 . Cependant, pour des raisons de sécurité et d'environnement, les systèmes au sol ne sont généralement utilisés que lorsque la pente est ≤ 40 % 44 . Les arbres situés dans des zones avec des pentes de l'ordre de 30 à 40 % peuvent utiliser soit des systèmes au sol, soit des installations de câbles, en fonction d'autres facteurs tels que la taille des arbres 42 . Nous avons calculé les valeurs de pente à l'aide de l'ensemble de données d'altitude nationale (NED) comme décrit dans les informations supplémentaires.

Nous avons classé les pixels en fonction de la distance linéaire jusqu'à la route la plus proche. Nous avons combiné les données routières d'OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org) et du US Forest Service (https://data.fs.usda.gov/geodata/edw/datasets.php), et généré des zones tampons de 2 000 m autour de chaque route (décrit dans les informations supplémentaires). Nous avons superposé les tampons résultants avec les pixels pour classer les pixels par proximité d'une route. Nous avons sélectionné la distance de coupure en fonction des estimations supérieures des distances de triage maximales pour la récolte de câbles 45 .

Enfin, nous avons classé chaque pixel de biomasse SD réalisable selon qu'il relève du niveau HHZ 1 ou 2. Les agences d'État délimitent ces zones prioritaires pour l'abattage des arbres et fournissent certaines incitations économiques à la production d'énergie de biomasse. Par exemple, le tarif de rachat du Bioenergy Market Adjusting Tariff (BioMAT) s'applique uniquement à la biomasse extraite des zones à haut risque 46 .

Calcul des conversions d'énergie

Pour calculer les conversions énergétiques, nous avons fait les hypothèses suivantes : la biomasse sèche a un pouvoir calorifique compris entre 18 et 22 GJ/1000 kg de copeaux ont une teneur en humidité relative de 30 % et la technologie de chaudière commerciale utilisée pour la production rendement thermique de 90 % 47 . Sur la base de ces hypothèses, nous avons calculé un taux de conversion d'environ une tonne sèche (BDT) de biomasse par MWh (1 BDT/MWh), ce qui est cohérent avec les valeurs de l'industrie 48,49 .

En plus de la technologie des chaudières conventionnelles, l'État a favorisé la gazéification de la biomasse à petite et moyenne échelle, car elle permet de localiser les installations plus près des approvisionnements en biomasse forestière 50,51 . Pour la technologie de gazéification à petite échelle, les rendements de conversion de la biomasse ligneuse en électricité sont inférieurs à ceux des chaudières et sont très variables, allant de 12 % à 40 % 52 . Dans cette étude, nous supposons un système gazéificateur-générateur d'électricité de 150 kW avec un facteur de conversion d'environ 4,7 BDT/MWh 53 .

Validation

Afin de valider notre méthodologie d'estimation de la biomasse SD, nous avons comparé nos estimations de la biomasse des arbres SD à un ensemble de données distinct généré à l'aide de sources de données de terrain et de télédétection plutôt qu'à l'ADS. Cet ensemble de données, appelé LT-GNN, combine Landtrendr avec une interpolation de gradient par voisin le plus proche des données FIA brutes sur tous les pixels forestiers de Californie 54 . Le LT-GNN a été appliqué aux forêts californiennes chaque année jusqu'en 2016. En soustrayant le raster de biomasse LT-GNN de 2016 de celui de 2012, nous avons généré des estimations alternatives de la perte de biomasse avec lesquelles comparer notre méthodologie basée sur l'ADS. Nous avons limité nos estimations de perte de biomasse à 2012-2016 pour la comparaison plutôt qu'à 2012-2017 car les résultats LT-GNN ne sont pas disponibles pour 2017. Nous avons également limité la comparaison aux zones où l'ADS a détecté de la mortalité.

Pour chaque polygone ADS, nous avons additionné la perte de biomasse 2012-2016 selon les résultats LT-GNN, à l'exclusion des pixels où LT-GNN prédit le gain net de biomasse (de la croissance) plutôt que la perte, et comparé cette somme à notre biomasse SD cumulée 2012-2016 estimation. Nous avons comparé les polygones qui répondaient aux exigences minimales de faisabilité de récolte selon cette étude, à savoir VPT moyen < 11,3 m 3 , densité d'arbres morts >2,5 arbres par ha, et non isolés spatialement selon notre méthode de regroupement DBSCAN. Enfin, nous avons exclu les polygones inférieurs à 2 700 m 3 , ou trois pixels LT-GNN, en raison d'imprécisions dans l'alignement des polygones avec les pixels raster à de si petites tailles de polygone.

Nous avons calculé l'erreur quadratique moyenne (RMSE) entre les deux méthodologies, y compris les estimations de la limite supérieure et de la limite inférieure générées dans cette étude. En raison de l'hétéroscédasticité élevée des résultats, avec une variation plus élevée à des valeurs plus élevées, nous avons appliqué le calcul RMSE aux estimations de biomasse transformées en log.


Le huitième jour de XYMas…OpenJump

Donc, mon seul sale secret est que j'utilise OpenJump plus que je n'en ai jamais parlé. Qu'est-ce que c'est?

OpenJUMP est un système d'information géographique (SIG) open source écrit en langage de programmation Java. Il est développé et maintenu par un groupe de bénévoles du monde entier. OpenJUMP a commencé en tant que JUMP GIS conçu par Vivid Solutions.

Alors à quoi je l'utilise ? J'ai GRASS, OGR et QGIS, alors pourquoi ?

Pourquoi pas. Ça marche. Cette année, je vendais des Geopackages pour un client. Le client n'a pas pu les lire. QGIS pourrait. OGR2OGR pourrait. GRASS était content. ArcPro ne donnait au client aucun journal d'erreurs pour faciliter la vie lorsqu'il ne lisait pas le Geopackage, alors je l'ai chargé dans OpenJump et j'ai eu une erreur avec une explication. Je l'ai corrigé. La vie a avancé.

Parfois, si j'obtiens des données (fichiers de formes foutus) qui ne fonctionneront pas dans QGIS, je les jette ici. Peut-être que j'ai besoin d'une vérification aléatoire pour que les choses s'ouvrent ici. Il ne semble pas qu'il y ait de chevauchement de développeurs entre OpenJump et QGIS/GRASS/Anyone. Donc, c'est mon contrôle de santé mentale et oui, il a une petite base d'utilisateurs, mais cela vaut la peine de jouer avec si rien d'autre que "vous pouvez le faire parce que c'est gratuit".

Les développeurs ne sont pas rapides sur une version candidate et c'est bien, j'aime bien que ça traîne un peu le peloton dans les choses de pointe.

Alors pour ce huitième jour de XYMas – montre un projet aléatoire peu connu une certaine effervescence.


Tuiles Openstreetmap

Il s'agit d'une liste de serveurs de tuiles raster en ligne basée sur les données OpenStreetMap. Pour les noms des serveurs physiques qui servent les tuiles de carte d'openstreetmap.org, voir Serveurs/tuile. Dans les URL fournies $ et $ doivent être remplacés par les numéros de tuile x et y et $ par le niveau de zoom. Parfois, le $ est manquant. Dans les URL de Carto.com et d'autres, il y a aussi un qui devrait être remplacé par le sous-domaine Design et host maps avec des tuiles vectorielles OpenStreetMap et des outils open source. Les cartes sont compatibles avec Leaflet, Mapbox GL SDK, GIS, WMTS/WMS, les tuiles cartographiques XYZ, etc. Nos serveurs de tuiles ne le sont pas. Ci-dessous se trouvent les obligations minimales auxquelles les utilisateurs de tile.openstreetmap.org doivent adhérer. Ceci peut changer à l'avenir, en fonction des ressources et moyens disponibles de la Fondation OpenStreetMap, et des priorités soutenues par la communauté des utilisateurs et contributeurs d'OpenStreetMap. Si des utilisateurs ou des utilisations attendus. Les tuiles vectorielles OpenStreetMap sont réalisées avec notre logiciel open source publié sur OpenMapTiles.org. Les tuiles raster sont rendues avec MapTiler Desktop . Consultez les actualités et le changelog

Serveurs de tuiles - OpenStreetMap Wik

Vous voyez deux couches. Brightly : les tuiles du serveur OSM et sombrement vos tuiles locales. De cette façon, vous pouvez vérifier où vous avez déjà des tuiles sur votre répertoire local et où les tuiles de sorcière sont manquantes. Configuration Préparez le répertoire local. Créez un nouveau répertoire, par exemple : C:\OSM. Dans ce nouveau répertoire, créez 2 sous-répertoires : img et tuiles. (Notez que le répertoire des tuiles ne doit pas être lié symboliquement, sinon les tuiles ne seront pas affichées dans la plupart des navigateurs.) Copiez ou téléchargez toutes vos tuiles sur les tuiles. Les couches de tuiles présentées font référence à l'ensemble des différents styles de carte présentés sur le site Web OpenStreetMap. Ceux-ci peuvent être consultés et sélectionnés en activant la barre latérale Couches, puis en regardant sous la section Couches de la carte. Il existe actuellement cinq couches, et parmi celles-ci, la couche standard est la mise en œuvre par défaut a.tile.openstreetmap.org b.tile.openstreetmap.org c.tile.openstreetmap.org. Tout d'abord, vous avez besoin des coordonnées de la zone. Je recommande vivement cet outil. Imaginons que nous ayons besoin d'une carte de Saint-Pétersbourg pour l'utilisation d'offile. Il y a quelques étapes que nous devons suivre pour les obtenir : 1. Obtenir les coordonnées. Ouvrez le calculateur de tuiles et. Les tuiles vectorielles OpenMapTiles peuvent également être stylisées avec CartoCSS et rendues avec Mapnik. Vous pouvez éditer ces styles dans l'application de bureau Mapbox Studio Classic et utiliser TileServer-Mapnik pour générer des tuiles raster à partir de tuiles vectorielles et du style TM2 OpenStreetMap est un projet cartographique, en ligne et mondial. Chacun peut l'actualiser ou l'améliorer. Il suffit de participer en ajoutant des données de terrain vérifiables. Son ambition est d'offrir librement toutes ces données cartographiques et de permettre leurs réutilisations. OpenStreetMap, c'est avant tout une communauté de personnes qui contribuent et partagent chaque jour des informations sur leurs territoires. Plus d'un million de personnes ont déjà participé.

Alimenté par des tuiles vectorielles gratuites OpenStreetMap - OpenMapTile

  1. J'avais déjà vu ce site, mais je sais pas si c'est bien adapté à mon utilisation je tourne sur windows. Le site sur lequel j'héberge est en asp
  2. Si vous faites cela, assurez-vous d'exécuter également l'importation avec le volume openstreetmap-rendered-tiles pour vous assurer que la mise en cache fonctionne correctement entre les mises à jour ! Activation de la mise à jour automatique (facultatif) Étant donné que vous avez configuré votre importation comme décrit dans la section Mises à jour automatiques lors de la configuration du serveur, vous pouvez activer le processus de mise à jour en définissant la variable UPDATES tout en exécutant votre serveur en tant que.
  3. Téléchargez les tuiles vectorielles OpenStreetMap pour Planet à partir des liens fournis ci-dessous et utilisez nos tuiles vectorielles pour faire votre travail
  4. OpenStreetMap est une carte du monde, créée par des gens comme vous et libre d'utilisation sous licence ouverte. L'hébergement est pris en charge par UCL, Bytemark Hosting et d'autres partenaires
  5. Téléchargez les tuiles vectorielles OpenStreetMap de Londres. Ces tuiles contiennent une sélection de données OpenStreetMap - dans des couches définies par le schéma de tuile vectorielle OpenMapTiles. Effectuez un zoom avant pour prévisualiser les détails de ce jeu de tuiles. La zone fournie est marquée d'un rectangle
  6. Tuiles vectorielles d'OpenStreetMap et OpenData pour créer des cartes du monde pour le Web et le mobile. OpenMapTiles. À propos de Docs Téléchargements Styles Schéma Application mobile e. H. À propos de Docs Téléchargements Styles Schéma Application mobile Github OpenStreetMap en anglais Les OpenMapTiles sont multilingues, vous pouvez donc afficher la carte dans votre propre langue !.

FR:Politique d'utilisation des tuiles - OpenStreetMap Wik

  • Copies régulièrement mises à jour de la base de données complète OpenStreetMap Téléchargements Geofabrik Extraits régulièrement mis à jour des continents, des pays et des villes sélectionnées Autres sources Sources supplémentaires répertoriées sur le wiki OpenStreetMap. Bienvenue sur OpenStreetMap ! OpenStreetMap est une carte du monde, créée par des gens comme vous et libre d'utilisation sous une licence ouverte. L'hébergement est pris en charge par UCL, Bytemark.
  • GPS.
  • Nous avons traité les courbes de niveau pour toute la planète dans un format vectoriel et les avons transformées en tuiles vectorielles prêtes à l'emploi que vous pouvez facilement inclure dans votre carte et la styliser selon vos besoins. Les données sont disponibles sous forme de package MBTiles - dans le même format que nos tuiles vectorielles OpenStreetMap, vous pouvez donc les héberger sur les mêmes serveurs que les tuiles vectorielles OSM
  • Il semble y avoir un problème de communication ici - les réponses ci-dessous (non, vous ne pouvez pas télécharger beaucoup de tuiles directement depuis OSM et vous n'en avez pas besoin - il suffit de coller un serveur de tuiles sur votre intranet) sont toutes les deux correctes, pourtant vous semblez toujours attendre que quelqu'un dise oui, téléchargez toutes les tuiles que vous voulez. Malheureusement, cela ne se produira pas - mais comme indiqué ci-dessous, vous l'avez fait.

J'étais un peu frustré de ne pas pouvoir simplement charger les tuiles OpenStreetMap dans mon application de bureau SIG préférée, Qgis. Il existe un plugin qui permet d'obtenir des tuiles d'OpenStreetMap, mais je ne le trouve pas assez simple pour moi. Alors j'ai commencé à regarder Gdal. Qgis utilise Gdal comme pilote générique pour lire et écrire le raster. Depuis Gdal 1.7.0, la prise en charge de TMS a été ajoutée. Chaque Qgis compilé avec Gdal. pas de tampon autour des tuiles individuelles En combinaison avec un cadre de traitement basé sur des tuiles comme TileReduce, les tuiles OSM QA permettent une analyse rapide et parallélisée. Vous pouvez utiliser les tuiles OSM QA pour confondre OpenStreetMap avec d'autres ensembles de données, détecter des bogues tels que des problèmes de connectivité et surveiller le vandalisme. N'inclut pas : Les relations Les nœuds non balisés qui ne font pas partie d'un chemin Les chemins fermés sont représentés.

Planet OpenStreetMap Tiles, GeoData et OpenData Maps

  • Utilisez les tuiles OpenStreetMap comme WMTS. Contribuer au développement d'osmlab/wmts-osm en créant un compte sur GitHub
  • « OpenStreetMap Tiles in QGIS-OpenData PACA, OCSOL, QGIS, LibreOffice et LizMap » Les Tuiles OpenStreetMap dans QGIS Par René-Luc D'Hont le mardi 17 juillet 2012, 17:08 - Système d'Information Géographique (SIG) - Lien permanent
  • Les tuiles d'un fournisseur tiers sont le moyen le plus simple de passer à OpenStreetMap et offrent une clarté de coût. Cependant, si vous souhaitez prendre le contrôle total de votre destin, vous pouvez rendre et servir vos propres tuiles. Cette section explique comment. Est-ce pour toi
  • Téléchargez les tuiles vectorielles OpenStreetMap pour Tel-Aviv à partir des liens fournis ci-dessous et utilisez nos tuiles vectorielles pour faire votre travail

Vidéo : Exemple de tuiles locales OpenLayers - OpenStreetMap Wik

Couches de tuiles en vedette - OpenStreetMap Wik

  • gvSIG 2.0 : tuiles OpenStreetMap. Posté le 30/05/2013 par Mario. gvSIG 2.0 améliore l'accès raster en intégrant la possibilité de faire des tuiles pour les sources de ce type de données, locales ou distantes. Le résultat est que les couches raster sont chargées sur la vue gvSIG en petites portions ou tuiles, ce qui permet de rendre la couche progressivement. Les couches sont divisées en niveaux préétablis.
  • tuiles vectorielles avec le plugin VectorGrid Tuiles raster du serveur. Leaflet ne prend pas en charge les tuiles vectorielles par défaut. Pour les fonds de carte, il est recommandé de l'utiliser avec des tuiles raster traditionnelles (Mercator XYZ). Ces tuiles peuvent être générées à la demande pour n'importe quel style GL avec le logiciel serveur open source appelé TileServer GL
  • openstreetmap-tile-server Ce conteneur vous permet de configurer facilement un serveur de tuiles PNG OpenStreetMap à partir d'un fichier.osm.pbf. Il est basé sur le dernier guide Ubuntu 18.04 LTS de switch2osm.org et utilise donc le style OpenStreetMap par défaut. Mise en place du service
  • ute de chaque heure de chaque jour, et ces mises à jour sont disponibles en temps réel. Les données OpenStreetMap sont gratuites et ouvertes - il n'y a pas de frais d'abonnement ni de frais de consultation de page
  • Le calcul est basé sur toutes les tuiles rendues sur le serveur. Sachez que ces valeurs peuvent être biaisées par des points sur la carte qui ont été consultés plus souvent. Cliquez sur + pour choisir d'autres cartes. Maintenez la touche Ctrl enfoncée pour dessiner un nouveau rectangle. Affichage des coordonnées : Projection : Nombre de décimales : Rapport d'aspect : : Copie simple . Copie d'osmose. Copie Postgis. Si vous regardez sur la carte, vous verrez une boîte en pointillés.

Pour créer des cartes à partir de tuiles, maptiles télécharge, compose et affiche des tuiles à partir d'un grand nombre de fournisseurs (par exemple, OpenStreetMap, Stamen, Esri, CARTO ou Thunderforest). Installation. Vous pouvez installer la version publiée de maptiles de CRAN avec Les données OpenStreetMap sont gratuites pour tous. Nos serveurs de tuiles ne le sont pas. Conditions. Une utilisation intensive (par exemple, la distribution d'une application qui utilise des tuiles d'openstreetmap.org) est interdite sans l'autorisation préalable du groupe de travail sur les opérations. Voir ci-dessous pour les alternatives. Afficher clairement l'attribution de la licence Cela n'exportera en aucun cas les tuiles, mais rendra le rectangle précis dans la résolution précise choisie. Pour imiter cela, vous devriez avoir la même technologie en place. Essentiellement, vous pouvez utiliser generate_image.py ou nik2img.py pour simuler ce qui se passe là-bas. Je suggérerais également ces utilitaires de ligne de commande comme API pour vous permettre de déclencher cette commande par programme. Pour raster. OpenStreetMap est une carte du monde, créée par des gens comme vous et libre d'utilisation sous une licence ouverte. L'hébergement est pris en charge par UCL, Bytemark Hosting et d'autres partenaires

Téléchargez des tuiles de carte de rue ouvertes pour une utilisation hors ligne - Egor

Il peut être nécessaire, dans certaines utilisations des cartes OpenStreetMap, de faire apparaître une bulle d'information lorsque l'utilisateur cliquera sur le marqueur. Dans l'API, ces bulles sont appelées « Popup ». Elles doivent être « attachées » à chacun des marqueurs et s'activer au clic de l'utilisateur Ligne 20 : Ajout du Layer d'OpenStreetMap Le niveau de zoom 0 correspond à la vue de la terre entière (répétée plusieurs fois) et plus celui -ci augmenté plus le détail augmenté. Une particularité de Leaflet est qu'il n'est pas le fournisseur des fonds de carte (ce qu'on appelle les Tiles ou in English Tuiles). Ce n'est donc pas lui. Pour les problèmes avec un signal suffisamment fort, les tuiles OpenStreetMap peuvent être utilisées comme source de données sans avoir besoin d'ingénierie manuelle des fonctionnalités. service à des fins de recherche

localized-openstreetmap 1 openseamap 1 openstreetmap 22 Exemple de carte OpenStreetMap localisée avec un serveur de tuiles personnalisé et une attribution personnalisée. La couche de base est OpenCycleMap avec une surcouche d'OpenSeaMap Ajouter une carte Google Map Créer une carte OpenStreetMap pour son site internet Forum english sur openstreetmap. Aller au contenu. Liens rapides. FAQ Déconnexion S'inscrire Index du forum Commenter utiliser les données MBtiles. Extraire des données OSM, créer sa carte, uMap, utiliser sur un GPS ou un smartphone. 6 messages • Page 1 sur 1. cquest Messages : 1992 Inscription : jeu. 15 avr. 2010 22:22 Lieu : Val de Marne. MBtiles. Post by cquest » Ven 25 octobre 2013 7:47 am L. Obtenez le code source de l'application mobile pour Android et iOS capable d'afficher les tuiles vectorielles OpenStreetMap enregistrées au format MBTiles. Je travaille aussi hors ligne et avec votre position GPS. L'équipe MapTiler a créé cette application comme un point de départ pour le développement de votre application ! Essayez la fonctionnalité de carte hors ligne en téléchargeant une carte des rues de la planète entière, du pays ou de la ville de votre choix. Les données cartographiques peuvent également être intégrées. Pour intégrer facilement une couche OpenStreetMap dans notre projet QGIS, nous pouvons utiliser l'option XYZ Tiles pour la charger. Les tuiles raster au format XYZ sont prises en charge dans les fournisseurs de données WMS, permettant l'affichage de différents fonds de carte provenant d'autres sources sans nécessiter de plug-ins tels que QuickMapServices ou OpenLayers. Cette fonctionnalité a été développée par Martin Dobias

Styles ouverts, galerie de cartes, cartographie

OpenStreetMap vecteur carrelage directement depuis PostGIS Outre la pré-génération carrelage pour les mises à jour hebdomadaires ou mensuelles, les personnes autour du projet développent un service en temps réel à partir de PostGIS. Il donne à OpenMapTiles la possibilité de fournir des mises à jour OSM toutes les heures ou toutes les minutes avec un compromis entre des exigences matérielles, des coûts de déploiement et de maintenance plus élevés. En dehors des objectifs de test très limités, vous ne devez pas utiliser les tuiles fournies par OpenStreetMap.org lui-même. OpenStreetMap est un organisme à but non lucratif géré par des bénévoles et ne peut pas fournir de tuiles pour un usage commercial à grande échelle. Au lieu de cela, vous devez utiliser un fournisseur tiers qui crée des tuiles à partir de données OSM ou génère les vôtres. Fournisseurs gratuits : Vous pouvez obtenir une liste à l'aide de l'aperçu du fournisseur de la brochure du projet. Salut Tom, j'ai cliqué sur ce lien. Est-ce que ce qui suit vous dit quelque chose ? tile.openstreetmap.org debug Server Stats Cache Server : rimfaxe.openstreetmap.or Comment intégrer et exploiter les données OpenStreetMap sous QGIS. Selon la méthode choisie, vous devez être dans l'un des cas suivants : vous avez eu un fichier shapefile (depuis Geofabrik, depuis BBbike ou depuis Hot Exports) ou vous avez eu un fichier .osm (n'importe lequel des méthodes). Chacun de ces types de fichiers s'ouvre sous QGIS via l'option « Ajouter. Comment : charger des mosaïques d'images à partir d'OpenStreetMap. Comment : charger des vignettes d'images à partir d'un répertoire local. Comment : mettre en cache les tuiles d'images localement. Comment : afficher la progression du chargement des mosaïques d'images à partir du service de données Web. Comment : obtenir des données à partir d'un service de carte Web. Comment : obtenir une collection de couches disponibles dans le gestionnaire d'événements ResponseCapabilities. Données SIG. Données vectorielles. Impression et exportation. Utilisateur final.

Certains se concentrent sur un fournisseur de tuiles de carte spécifique (par exemple, mapbox, google, OpenStreetMap) ou sur un périphérique graphique spécifique (ggplot2). Le but des maptiles est d'être suffisamment flexible pour permettre l'utilisation de différents fournisseurs et d'avoir un nombre minimal de dépendances robustes et modernes Côté serveur, toutes les tuiles sont mises en cache afin qu'un client profite des requêtes récentes faites par un autre. En raison de cette mise en cache à deux niveaux, les tuiles ont un gros avantage en termes de performances par rapport aux technologies telles que WMS. Tileserver en tant que service. Le projet OpenStreetMap fournit gratuitement ses propres serveurs de tuiles. Cependant, cette offre s'adresse à ceux qui y contribuent. Le WMS OpenStreetMap dans JOSM ne semble pas non plus fonctionner pour moi, il donne juste des carrés rouges avec une exception s'est produite. Une autre option pour utiliser les cartes d'arrière-plan dans JOSM est le plugin SlippyMap. Cela a également la possibilité d'afficher les cartes OSM Mapnik, et cela fonctionne bien pour moi Cependant, les propres serveurs d'OpenStreetMap fonctionnent entièrement sur des ressources données. Ils ont une capacité strictement limitée. L'utilisation intensive de tuiles OSM affecte négativement la capacité des gens à modifier la carte et constitue un abus des dons individuels et du parrainage qui fournissent du matériel et de la bande passante. Par conséquent, nous exigeons que les utilisateurs des tuiles respectent cette politique d'utilisation des tuiles. Les données OpenStreetMap sont. Passez à OpenStreetMap et découvrez comment vous pouvez créer de belles cartes à partir des meilleures données cartographiques au monde. Switch2 OSM En savoir plus sur les fournisseurs Autres usages Servir les tuiles Utiliser les tuiles Les bases Études de cas Pourquoi Switch ? Switch2 OSM. Reprenez le contrôle de vos cartes. Pourquoi changer ? Études de cas Les bases Utilisation des tuiles Servir les tuiles Autres utilisations Fournisseurs En savoir plus sur les fournisseurs. Développement.

Si vous essayez la nouvelle version 3 de QGis et que vous n'êtes pas adepte des fonds de carte OpenStreetMap, vous ne manquerez pas de vous demander où sont passés les plugins qui vous permettent de faire dans la version 2.18. Vous cherchez sur le net, vous tombez sur plein d'articles sur Continuer la lecture de « QGis 3 (et QGis cloud) et OpenStreetMap Nederlandse OpenStreetMap tile-server. Hébergement assuré par Oxilion. Données cartographiques © 2012 CC-BY-SA Contributeurs OpenStreetMap.org. Contributeurs CC-BY-SA OpenStreetMap.org. ( En bas à droite : couche humanitaire - style de tuiles par l'équipe humanitaire OpenStreetMap hébergée par OpenStreetMap France. Couches sur openstreetmap.org. Sur openstreetmap.org, vous pouvez basculer entre différentes couches offrant différentes vues des mêmes données cartographiques. Pour ce faire, cliquez sur l'icône des couches (quatrième bouton en partant du haut sur la barre latérale droite, mis en évidence sur l'image ci-dessous). Les couches que nous. Les données OpenStreetMap sont sous licence Open Data Commons Open Database License (ODbL). OpenStreetMap est une organisation à but non lucratif qui dépend des dons pour une grande partie de son financement. Tiles Avec l'aimable autorisation de MapQuest nc's CRS est EPSG 4267 et les tuiles OpenStreetMap utilisent EPSG 4326. Merci Edzer pour l'avoir signalé ! =longlat +datum=NAD27 +no_defs J'aurais donc d'abord dû convertir nc en CRS nc_4326 <- sf::st_transform(nc, 4326) Heureusement, la différence entre EPSG 4267 et EPSG 4326 est plutôt négligeable pour cette échelle.

tuiles cartographiques tuiles OpenStreetMap. Billets, osrm, R-EN. Nouvelle version d'osrm. 30/04/2019 Timothée Giraud Laisser un commentaire. Le package osrm est une interface entre R et l'API OSRM. OSRM est un service de routage basé sur les données OpenStreetMap. Ce package permet de calculer les chemins les plus courts, les matrices de temps de trajet et de distance de trajet entre les points. Les fonctions du package osrm sont : osrmTable. .png ou .jpg, pour chaque carré. Des ensembles de tuiles de carte peuvent être créés pour différents niveaux de zoom. Il y a une tuile de carte montrant le monde entier. Il y a quatre tuiles de carte constituant le monde entier au niveau de zoom suivant, 16 au niveau suivant et ainsi de suite jusqu'à des centaines de milliers pour montrer le monde entier à un niveau local.

Accueil - OpenStreetMap Franc

Les tuiles vectorielles OpenStreetMap sont mises à jour chaque semaine. Retéléchargez le fichier et déployez-le manuellement ou utilisez notre service de mise à jour automatisé à l'aide de petites tuiles diff. Forfait de licence de données : Tarification facturée annuellement : Sélectionnez : Licence MapTiler Server Inclus : Téléchargements illimités : Compte d'équipe : Processus de devis et de facturation : Achat via un revendeur : Multi-licence : MapTiler Attribution : Ensembles de données inclus : De base. Accède aux cartes raster haute résolution à l'aide du protocole OpenStreetMap. Des dizaines de serveurs de cartes routières, satellites et topographiques sont directement pris en charge, notamment Apple, Mapnik, Bing et stamen. De plus, des cartes raster peuvent être construites à l'aide de serveurs de tuiles personnalisés. Les cartes peuvent être tracées à l'aide de graphiques de base ou de ggplot2. Ce package n'est pas affilié au projet de cartographie OpenStreetMap.org Garmin | À propos | Crédits. OpenStreetMap est l'une des nombreuses sources citées pour les cartes personnalisées d'Apple dans iOS 6, bien que la majorité des données cartographiques soient fournies par TomTom. Craigslist est passé à OpenStreetMap en 2012, rendant leurs propres tuiles basées sur les données. [93

Télécharger tuiles OSM - Forum english sur openstreetmap

OpenStreetMap (OSM) est un projet collaboratif pour créer une carte du monde modifiable gratuitement. Les géodonnées sous-jacentes à la carte sont considérées comme le résultat principal du projet. La création et la croissance d'OSM ont été motivées par des restrictions sur l'utilisation ou la disponibilité des données cartographiques dans une grande partie du monde et par l'avènement d'appareils portables de navigation par satellite peu coûteux. Discussions sur la Fondation OpenStreetMap. 33 : 87 : 2020-12-14 19 :52 :48 par eteb3 : 8. Rendu des cartes. Tout sur le rendu et les différentes cartes utilisant les données OSM. 95: 462: 2020-12-23 16:03:34 par opergayal49: 9. Cartes distribuées. Peer-to-peer (P2P) et autres solutions distribuées pour OSM. 2: 8: 25-11-2020 11:48:05 par kocio: 10. Équipe Wiki. Pour coordonner le nettoyage et la (re)structuration.

GitHub - Overv/openstreetmap-tile-server : fichier Docker pour

OpenStreetMap est une carte du monde, créée par des gens comme vous et libre d'utilisation sous licence ouverte Carte OpenStreetMap - Marqueur, Infobulle et fichier TXT. Dans cet exemple, le marqueur affiché sur la carte (OSM) est paramétré à partir du contenu d'un fichier texte. Ce fichier TXT contient les coordonnées de longitude et latitude, le nom du fichier image du marqueur ainsi que le code html pour l'infobulle(infowindow, infobubble) qui s.

openstreetmap.fr est le site de l'association OpenStreetMap France, qui est indépendant de la Fondation OpenStreetMap et de son site openstreetmap.org. C'est assez similaire à la Wikimedia Foundation, qui héberge les divers projets (wikipedia, commons, wiktionary. ) et l'association Wikimedia France, qui fédère des contributeurs français pour l'amélioration de l'encyclopédie Idéalement, j'aimerais pouvoir les inclure à OpenStreetMap directement sur place, mais la version smartphone d'OpenStreetMap ne propose pas l'édition, la version ordinateur n'est pas très utilisable sur un smartphone, et traîner l'ordinateur, ce ne serait pas super pratique De ce que j 'ai vu, StreetComplete ne propose d'ajouter que des informations moins importantes (à Les données proviennent de la base de données cartographiques OpenStreetMap. Celles-ci ont été constituées à partir du cadastre mis à disposition par la DGFiP sur cadastre.gouv.fr En complément sur Mayotte où le cadastre n'est pas disponible sur cadastre.gouv.fr , le tracé des côtes a été produit à partir des images aériennes de Bing

. OpenStreetMap Belgique souhaite offrir une 3ème option, du moins pour le territoire belge, qui est à la fois open, gratuit et. Aperçu des fournisseurs de brochures. Cette page montre des mini-cartes pour toutes les couches disponibles dans Leaflet-providers.Leaflet-providers OpenMapTiles: Vector Tiles from OpenStreetMap. Publié le 17 janvier 2017 Mis à jour le 18 janvier 2017. Après des mois de travail, nous sommes ravis d'annoncer un nouveau projet open source révolutionnaire ! OpenMapTiles fournit le moyen le plus rapide de configurer des cartes du monde de style personnalisé avec un logiciel open source. En quelques minutes, vous pouvez avoir votre propre tuile OpenStreetMap. TileMapBase. Utilise des tuiles OpenStreetMap, ou d'autres serveurs de tuiles, pour produire des fonds de carte à utiliser avec matplotlib. Utilise une base de données SQLite pour mettre en cache les tuiles, afin que vous puissiez expérimenter la production de cartes sans retélécharger les mêmes tuiles Comment redimensionner les tuiles OpenStreetMap. Poser une question Posée il y a 8 ans et 7 mois. Actif il y a 8 ans. Vue 706 fois 1. 0. J'implémente l'application de carte hors ligne par route-me et OpenStreetMap. J'ai utilisé des tuiles du niveau de zoom 11-16. Mais lorsque je convertis en .sqlite, le fichier est de très grande taille. c'est mon premier problème. et le deuxième est sur la carte, le niveau de zoom 16 est très petit (texte et détail de la route sur la carte). en avoir.

Dans QGIS, y a-t-il un plugin qui peut télécharger des tuiles de carte OSM une fois l'enregistrer et ne pas avoir à le télécharger à chaque fois que je fais défiler le canevas ? J'utilise OpenLayers pour l'instant, mais que faire si je n'en ai pas. La communauté OpenStreetMap utilise de nombreuses listes de diffusion. Pour plus d'informations, se référer à http://wiki.osm.org/wiki/FR:Mailing_lists . http://help.openstreetmap.org (anglais) est un site de questions et de réponses relatives à OpenStreetMap Comment laisser le serveur de tuiles reconstruire toutes les tuiles d'une zone donnée ? Existe-t-il des statistiques sur la fréquence à laquelle la saleté manuelle des carreaux se produit par jour ? spécifications du serveur pour le serveur de tuiles. Image d'arrière-plan personnalisée dans l'éditeur d'iD. Demande de re-rendu d'une tuile. Comment calculer la taille d'une tuile de carte au sol ? Comment déclencher un repeint pour une tuile de carte OSM spécifique

Tuiles vectorielles OpenStreetMap de la planète Tuiles OpenStreetMap

  • Cette page offre la possibilité de créer un SlippyMap basé sur OpenLayers sont des OpenStreetMap-Tiles un peu plus confortables. La carte générée peut ensuite être téléchargée et téléchargée sur votre propre espace Web. Pour le moment, il n'est pas possible de l'héberger sur ce site. Attention : les informations saisies étant principalement « sauvegardées » en les conservant dans le formulaire, toutes les données peuvent être perdues si vous quittez Créer une carte.
  • Des cartes fiables à utiliser dans vos produits. Lancez ce conteneur avec des plans détaillés des rues, des maisons, des villes, des routes, des autoroutes et des données sur l'utilisation des sols - parfaits comme fond de carte pour votre application en ligne. Le logiciel est livré avec des données OpenStreetMap prétraitées sous forme de tuiles vectorielles - produites par le projet OpenMapTiles
  • Si vous lancez vos propres tuiles à partir d'une autre source, vous devrez toujours créditer les données de la carte par OpenStreetMap, sous ODbL. Et si vous utilisez ces cartes ailleurs, merci de poster un tweet à @stamen ! Les données OSM ne sont-elles pas fournies sous l'ODbL maintenant
  • Il existe également un rendu francisé d'OpenStreetMap, disponible sur tile.openstreetmap.fr, où les boulangeries sont représentées par une baguette de pain au lieu d'un bretzel, où le logo des bureaux de Poste est sur fond jaune et où le logo des stations de métro est celui de l'opérateur de transport en commun de la ville
  • Cliquez sur Exécuter l'extrait de code pour voir une carte glissante OpenStreetMap intégrée avec un marqueur dessus. Ceci a été créé avec Il y a un exemple sur leur page montrant comment intégrer des tuiles OSM. Edit : Nouveau lien vers des exemples OpenLayers. partager | améliorer cette réponse | suivre | édité le 11 décembre 19 à 20:14. kttii. 97 13 13 insignes de bronze. répondu le 29 mai '09 à 9h30. diciu diciu. 28,2 carats 3 3 insignes d'or 48 48.
  • OpenMapTiles, une carte auto-hébergée tuile serveur avec OpenStreetMap Les données. Publié : 10 juillet 2018 • linux. Lorsque vous souhaitez ajouter des cartes interactives à votre application Web, vous avez besoin de JavaScript et d'un serveur qui héberge les données cartographiques. Une solution populaire est Google Maps, où vous obtenez un package tout-en-un, une bibliothèque JavaScript et les données cartographiques de Google. Google Maps n'est pas le seul fournisseur de cartes.

OpenStreetMap

  • Le package osrm est une interface entre R et l'API OSRM. OSRM est un service de routage basé sur les données OpenStreetMap. Ce package permet de calculer les chemins les plus courts et les matrices de temps de trajet entre les points. Un bref aperçu des fonctions du package osrm : osrmTable Récupère les matrices de temps de trajet entre les points. osrmViaroute Obtenez le temps de trajet et la distance de trajet entre Continuer la lecture de Shortest Paths.
  • Les fonds de cartes web et mobiles utilisant des données issues d'OpenStreetMap, ou d'alternatives, sont diffusés sous forme de tuiles images - nommées « rasters » - ou tuiles de données - nommées « vectorielles ». Ces tuiles sont le résultat d'un découpage de la carte suivante une grille (exemple interactif). Il existe une grille par niveau d'échelle (zoom) que l'on souhaite représenter
  • Bien sûr, cela est possible, les données d'OpenStreetMap sont gratuites, tout comme la plupart des outils qui l'entourent. Pour rendre vos propres tuiles, suivez simplement les étapes décrites sur switch2osm dans le guide de service des tuiles. Vous pouvez également importer un des extraits si vous ne souhaitez pas desservir toute la planète. Alternativement, vous pouvez utiliser certains des autres moteurs de rendu et chaînes d'outils disponibles pour créer vos propres tuiles, pour.

API MapTiles® - Cartes interactives basées sur OpenStreetMap. OpenStreetMap - Ordnance Survey OpenData - Street Vie Ce script télécharge toutes les tuiles de carte à partir d'un serveur de tuiles OpenStreetMap pour une région géographique dans une gamme de niveaux de zoom. Les images PNG des tuiles sont stockées dans une arborescence de répertoires qui reflète les chemins du serveur. Un cadre de délimitation des coordonnées géographiques et une plage de niveaux de zoom doivent être sélectionnés par les options de la ligne de commande. OPTION DE LIGNE DE COMMANDE

. Renderd fournit un système de file d'attente prioritaire pour différents types de requêtes afin de gérer et de lisser la charge des requêtes de rendu. Mapnik est la bibliothèque logicielle qui fait le rendu réel et est utilisée par renderd. Noter. Je souhaite héberger l'OSM (OpenStreetMap) localement. J'ai besoin de l'idée de base de ce qui est requis pour héberger l'OSM et de la manière dont la tâche peut être effectuée par étapes. Je dois l'héberger dans un environnement Windows7. Tout type d'aide sera utile. ouvre le plan de la rue. partager | améliorer cette question | suivre | édité le 25 août 14 à 14h50. vbence. 19k 8 8 insignes en or 60 60 insignes en argent 109 109 insignes en bronze. demandé. Les tuiles OpenStreetMap sont gratuites pour tout le monde, mais doivent être utilisées avec modération. Si vous êtes un site à fort trafic, vous devriez consulter switch2osm.org pour savoir comment utiliser les données et garder les tuiles disponibles pour tout le monde. La Fondation OpenStreetMap recherche des serveurs de tuiles distribués supplémentaires. Si votre organisation souhaite faire don d'un serveur de tuiles et d'un hébergement, veuillez consulter le CDN de tuiles.

Les tuiles OpenStreetMap ne sont pas chargées malgré leur réception. Poser une question Posée il y a 7 ans et 11 mois. Actif il y a 1 an, 7 mois. Vue 4k fois 6. 0. Lors de l'utilisation d'OpenLayers pour charger OpenStreetMap, j'observe qu'une partie de la carte serait parfois recouverte de tuiles roses vierges. J'ai cherché et. . Certains champs de métadonnées sont évidemment liés à des personnes (nom d'utilisateur, ID d'utilisateur, ID d'ensemble de modifications). Les fichiers de données brutes (.osm.pbf, .osc.gz, .osm.bz2) sur notre serveur de téléchargement public (download.geofabrik.de) ne contiennent pas ces champs. Nos fichiers de formes gratuits ne contiennent aucune métadonnée. Parce que les champs de métadonnées sont nécessaires à OpenStreetMap. Utilisation de Tiles Prise en main de Leaflet Prise en main d'OpenLayers Service de Tiles Construction manuelle d'un serveur de tuiles (Debian 11) Construction manuelle d'un serveur de tuiles (20.04 LTS) Utilisation d'un conteneur Docker Construction manuelle d'un serveur de tuiles (18.04 LTS) Construction manuelle d'un serveur de tuiles (16.04) .2 LTS) Mise à jour de votre base de données au fur et à mesure que les utilisateurs modifient OpenStreetMap

Le but de ce projet est d'offrir un fond de carte OpenStreetMap pour la Belgique. Ce fond de carte est disponible pour tout utilisateur de OpenLayers, Leaflet, QGIS, La plupart des serveurs de tuiles ont des conditions d'utilisation précisant que vous devez utiliser un serveur de tuiles commercial (comme Mapbox, Stamen, ) ou héberger vous même votre propre serveur de tuiles. OpenStreetMap Belgique souhaite offrir une 3ème option, du moins pour le territoire belge, qui est à la. Extraits de données OpenStreetMap. Les fichiers de données OpenStreetMap fournis sur ce serveur ne contiennent pas les noms d'utilisateur, les identifiants d'utilisateur et les identifiants d'ensemble de modifications des objets OSM car ces champs sont supposés contenir des informations personnelles sur les contributeurs d'OpenStreetMap et sont donc soumis aux réglementations de protection des données dans l'Union européenne.


Les fichiers de formes et les données OpenStreetMap ne se chevauchent pas dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

L'évaluation de l'emplacement des cas peut révéler des grappes ou des modèles qui fournissent des indices sur l'existence d'une épidémie (c'est-à-dire la détection d'une épidémie) et des indices sur la source - par ex. le regroupement des cas dans une zone peut suggérer un approvisionnement en eau, un restaurant, un supermarché ou une autre source de nourriture communs. Besoin de plus de motivation pour vous lancer dans la cartographie ? Voici un examen de la façon dont la cartographie a été appliquée lors des épidémies passées. La boîte à outils suivante fournit une vue d'ensemble des processus de cartographie de votre épidémie et fournit des liens vers des ressources utiles.

2. Logiciel SIG

  • Il existe des options apparemment infinies en ce qui concerne les logiciels SIG. Un bon résumé des packages les plus populaires a été publié ici. Nos coups de cœur :

1. ArcGIS – sans doute le meilleur du lot, mais cher

2. QGIS – sans doute le meilleur package gratuit et open source

3. EpiInfo – conçu pour les épidémiologistes, capacité d'analyse gratuite mais limitée

  • De nombreux progiciels statistiques (par exemple, SAS, Stata) ont également des capacités de cartographie simples qui peuvent être suffisantes pour vos besoins.

3. Quel type de carte dois-je choisir ?

Il existe trois types principaux appliqués dans la plupart des enquêtes sur les épidémies (voir le tableau ci-dessous). D'autres types de cartes thématiques sont moins fréquemment utilisés mais peuvent être utiles pour illustrer des données dans des situations particulières – le CDC a publié un résumé utile à ce sujet avec des exemples de chacun.

Le type de carte que vous pouvez choisir dépend d'un certain nombre de facteurs :

  • le type et exhaustivité des données disponibles - par exemple. avez-vous des adresses complètes pour tous les cas pour créer une carte de points précise ? Ou dépendez-vous des données limites (par exemple, le code postal) ? Les cas peuvent-ils être agrégés par une limite/zone appropriée ?
  • le type de données que vous souhaitez afficher - par exemple. pour certains, les dénombrements absolus ou les points simples peuvent être plus intuitifs, mais les taux de population peuvent mieux indiquer où se situe la charge de morbidité la plus élevée
  • Confidentialité – l'affichage des emplacements exacts des cas et/ou des vendeurs impliqués risque de permettre de les ré-identifier, en particulier lors de l'affichage de petites zones (par exemple des codes postaux) ou de cas dans de petites populations (par exemple dans une ville rurale). Réfléchissez bien à votre choix de type de carte et de résolution (c'est-à-dire combien vous « zoomez »).

Conseils pour les meilleures pratiques

Très utile pour afficher un modèle spatial et la densité relative des cas


Un point individuel peut représenter un seul cas ou plusieurs cas, et peut montrer plusieurs types de cas (par exemple en utilisant différentes couleurs ou symboles).

Utiliser des plages uniformément réparties pour chaque catégorie


Utilisez des symboles de différentes tailles pour illustrer les valeurs quantitatives relatives ainsi que les données de point/emplacement
Vecteurs/couche limite

Données agrégées par la même zone

À utiliser de préférence lorsqu'il y a beaucoup de variations dans les données

4. Couches vectorielles/limites et où les trouver

  • Les vecteurs sont des cartes numériques qui utilisent des points, des lignes et des polygones pour représenter le monde. En règle générale, les polygones sont utilisés pour illustrer les limites de zones (par exemple, les codes postaux, les LGA, etc.), les points indiquent l'emplacement des lieux et les lignes illustrent des caractéristiques telles que les routes, les rivières, etc.
  • Ces données sont stockées sous la forme d'une collection de fichiers (par exemple, Shapefile, etc.) contenant des informations sur la géométrie (forme) et la position (emplacement géographique) des entités, ainsi qu'une base de données « étiquetant » chaque entité. ASTUCES:
    • Des correspondances d'étiquettes exactes sont nécessaires pour lier vos données de cas agrégées et la couche limite. Ouvrez le fichier de base de données (.dbf) dans Excel, vérifiez comment les limites ont été étiquetées. Assurez-vous que le même style d'étiquettes est appliqué à vos données agrégées.
      • Si le lien ne fonctionne pas, vérifiez que les étiquettes de vos données agrégées sont enregistrées dans le même format que dans la couche limite (c'est-à-dire qu'elles font correspondre les données de texte avec les données de texte). Si nécessaire, convertissez vos étiquettes (dans Excel, faites un clic droit sur la colonne avec les étiquettes à formater les cellules à sélectionnez Texte sous la liste des catégories à OK).
      • Vous devrez décider des limites que vous souhaitez utiliser. L'Australian Statistical Geography Standard (ASGS) est la nouvelle norme, le système ABS pour les limites spatiales pour l'Australie. Étant donné que les estimations de population sont publiées par ces limites, nous vous encourageons à les appliquer. Cependant, les structures non-ABS (par exemple, les codes postaux, les banlieues, les LGA) peuvent être plus intuitives et disposent souvent de données officielles sur la population.Vous pouvez en savoir plus sur les limites administratives et leur correspondance ici.
          – limites administratives mondiales, voies navigables, routes, altitude, climat, images satellites, index géographique des noms de lieux, etc.
            – une source croissante de données fournies par la communauté sur les bâtiments, l'utilisation des terres, la nature, les lieux, les points, les voies ferrées, les routes, les voies navigables pouvant être extraites

          5. Obtention des coordonnées XY (géocodage)

          • Le géocodage est le processus d'attachement des coordonnées X et Y (a.k.a. latitude et longitude, coordonnées GPS) aux informations d'adresse. Encore une fois, votre système d'information juridictionnel peut avoir des outils intégrés de vérification avant de continuer.
          • Quelques outils en ligne utiles :
              – adresses secrètes en coordonnées pour des centaines de cas à la fois
                – pour trouver les coordonnées de lieux individuels, passez du mode simplifié à des cartes complètes (l'éclair en bas de l'écran) à rechercher l'emplacement à zoomer à cliquer avec le bouton droit sur le bâtiment/l'emplacement à cliquer sur « Qu'y a-t-il ici ? ». La fenêtre contextuelle qui apparaît contient les coordonnées.
              • Sur le terrain? Utilisez un téléphone portable ou un GPS pour enregistrer les coordonnées des emplacements au fur et à mesure.
              • CONSEIL : le géocodage est aussi précis que les données que vous saisissez. Pour la meilleure correspondance, utilisez les détails complets de l'emplacement (c'est-à-dire le nom et/ou le numéro du bâtiment, la rue, la banlieue, l'état et le code postal, ou autant d'entre eux que possible). Si des données sont manquantes ou si le géocodeur n'est pas en mesure de trouver une correspondance exacte, il renverra les coordonnées en fonction des détails disponibles (par exemple, le centre d'une rue, une banlieue ou un code postal, etc.), celles-ci peuvent ne pas toujours être correctes/précises. En cas de doute, copiez-collez les coordonnées dans Google Maps.

              6. Attribution (marquage) de limites aux cas

              • Le marquage des limites est le processus de recherche et d'ajout de l'identité d'une limite (par exemple, le nom et/ou le code de la limite) à un emplacement (par exemple, l'attribution de noms et de codes LGA à chacun des cas en fonction de leur adresse ou de leurs coordonnées XY). De nombreux systèmes d'information juridictionnels ont des processus intégrés pour cela, en cas de doute, discutez avec vos gestionnaires de données avant de continuer.
              • La méthode la plus précise de marquage des limites consiste à utiliser les détails complets de l'emplacement (c'est-à-dire le nom et/ou le numéro du bâtiment, la rue, la banlieue et le code postal, ou autant d'entre eux que possible) pour attribuer avec précision les limites. Si vous disposez de ces informations, commencez par les géocoder pour obtenir les coordonnées XY, puis utilisez un logiciel SIG pour cartographier les coordonnées et baliser les données de limite.
              • Alternativement, une méthode grossière consiste à utiliser des codes postaux pour attribuer des données de limites. ABS a publié une série de correspondances géographiques qui peuvent être utilisées pour cette tâche. ATTENTION : toutes les limites administratives ne s'emboîtent pas parfaitement les unes dans les autres, et certaines limites non-ABS chevauchent plusieurs zones. Par exemple, certains codes postaux se trouvent dans plusieurs banlieues ou LGA.

              7. Cartes de base et où les trouver

              • Une carte de base est une superposition qui fournit un contexte à une carte. Celles-ci peuvent inclure des images du monde (par exemple des photos satellite), la topographie, des cartes en feuilles, etc.
              • Les cartes de base sont particulièrement utiles lorsque des données de limites simples ne sont pas disponibles ou si vous devez afficher des caractéristiques supplémentaires telles que des rues, etc. Bien qu'elles aient l'air « jolies », si vous avez déjà des données de limites dans votre carte, vous n'aurez peut-être pas besoin d'une carte - plus simple = mieux.
              • Suivez ces liens pour obtenir des instructions sur l'ajout de cartes de base pour les packages SIG les plus populaires : ArcGIS, QGIS et EpiInfo.

              8. Autres ressources et matériels de formation

              9. Résumé

              Le SIG et la cartographie peuvent sembler complexes au premier abord, mais la création de cartes simples pendant les épidémies se résume en réalité à quelques étapes et concepts clés :


              Résultats

              Les huit modèles basés sur l'habitat étaient très similaires (voir l'annexe SI dans le matériel supplémentaire). Dans tous les modèles sauf un, le marais (effet positif) a été sélectionné en premier, suivi de l'altitude et de l'altitude 2 (tous deux négatifs). Cela a été suivi par soit fen (positif) ou CS gley sol (positif). Dans des ordres variables, la pente, la pente 2 (les deux négatives), les prairies acides (positives) et les prairies neutres (positives) ont été incluses dans chaque modèle et la tourbière (négative) a été incluse dans tous sauf un. La santé humide (positive) semble être un prédicteur marginalement important, étant incluse dans deux modèles. Les prairies améliorées étaient le prédicteur le plus erratique, inclus dans deux modèles avec un coefficient négatif (attendu) et dans un modèle avec un coefficient positif (inattendu). E. aurinia on s'attendait à ce que l'habitat soit humide ou humide, avec une végétation ouverte non améliorée ( Bulman 2001 ), et donc les coefficients de prédiction en sont des représentations réalistes.

              celui de Moran jeLes valeurs des résidus du modèle indiquaient que la distribution de la variable de réponse était spatialement autocorrélée. Cela entraînerait une exagération de nos estimations de significativité variable. Cependant, notre approche ne visait pas à obtenir des relations précises entre l'habitat et l'environnement, mais plutôt à produire des prévisions utiles et précises de la répartition des habitats. Nous l'avons testé en examinant le pouvoir discriminant des modèles. Les prédictions du modèle basé sur l'habitat dans les régions d'entraînement ont généralement donné une discrimination « excellente » (ensemble de données d'entraînement, AUC moyenne = 0,849 Tableau 2) ( Hosmer & Lemeshow 2000 ). Cela a été maintenu lorsque chaque modèle a été appliqué à l'ensemble de données de test indépendant (AUC moyenne = 0,843), la différence dans les scores d'AUC des données d'entraînement et de test entre les huit modèles n'était pas significative. Les seuils de classification optimale étaient assez bas (0,33-0,39), mais raisonnablement similaires parmi les modèles (tableau 2). Le modèle qui excluait la péninsule de Llyn géographiquement disjointe (Fig. 1) fonctionnait de la même manière que les autres modèles, il n'y a donc aucune raison de supposer que les relations habitat-environnement dans le sud du Pays de Galles ne sont pas représentatives de celles du Pays de Galles dans son ensemble.

              Score ASC Régions de formation Région de test
              Région de test (non incluse dans les données d'entraînement) Ensemble de données d'entraînement Ensemble de données de test Au seuil Connectivité totale observée Connectivité totale prévue Coefficient de corrélation Connectivité totale observée Connectivité totale prévue Coefficient de corrélation
              Glamorgan 1 0·865 0·779 0·33 14 312 11 019 0·68 2869 4629 0·22
              Glamorgan 2 0·852 0·898 0·33 13 726 10 843 0·59 3455 2617 0·86
              Glamorgan 3 0·852 0·888 0·33 14 724 11 026 0·58 2458 1832 0·80
              Glamorgan 4 0·847 0·829 0·37 15 245 11 779 0·64 1936 1551 0·62
              Glamorgan 5 0·864 0·812 0·35 14 813 11 764 0·60 2368 3251 0·60
              Communes de Gower 0·817 0·885 0·39 16 000 11 568 0·53 1181 2554 0·77
              Péninsule de Llyn 0·847 0·792 0·37 15 475 10 574 0·60 1706 2729 0·64
              Mynydd Mawr 0·850 0·859 0·35 15 974 15 386 0·59 1208 1879 0·77

              Les scores AUC des modèles basés sur les espèces ne correspondaient pas aux données d'entraînement (moyenne = 0,735, tableau 3) ainsi que les modèles basés sur l'habitat, et ils ont également moins bien fonctionné pour prédire la distribution des E. aurinia dans les régions d'essai (AUC moyenne = 0,689). Comme pour les modèles basés sur l'habitat, le modèle d'espèce qui excluait la péninsule de Llyn fonctionnait de la même manière que les autres modèles.

              Région de test (non incluse dans les données d'entraînement) Score ASC
              Ensemble de données d'entraînement Ensemble de données de test
              Glamorgan 1 0·734 0·701
              Glamorgan 2 0·742 0·682
              Glamorgan 3 0·741 0·703
              Glamorgan 4 0·717 0·715
              Glamorgan 5 0·725 0·619
              Communes de Gower 0·741 0·656
              Péninsule de Llyn 0·742 0·760
              Mynydd Mawr 0·734 0·677

              Les modèles basés sur l'habitat ont sous-estimé la connectivité totale de l'habitat dans les régions d'entraînement (de 22 % en moyenne), mais n'ont pas prédit de différences systématiques par rapport à la connectivité observée lorsqu'ils ont été testés par rapport à des ensembles de données indépendants (tableau 2). Les coefficients de corrélation cellule par cellule entre la connectivité observée et prédite étaient généralement élevés. La figure 2 montre les surfaces de connectivité observées et prévues pour chacune des régions de test. Pour la plupart, les pics observés ont été retenus dans la surface de connectivité prédite. Là où de nouveaux pics étaient prédits, ils étaient relativement faibles, tout comme les quelques pics observés qui n'étaient pas prédits. Lors de la conversion de ceux-ci en «paysages prioritaires», les prédictions ont réuni plusieurs zones de faible priorité observées en une seule zone de haute priorité et vice versa dans quelques endroits (Fig. 3). Cependant, les tailles et les formes des paysages hautement prioritaires observés sont suffisamment bien prédites par les modèles de distribution de l'habitat pour qu'elles puissent être utilisées pour développer des plans de conservation initiaux et pour cibler d'autres travaux d'enquête.

              Surfaces de connectivité construites à partir de l'habitat potentiel observé et prévu à une résolution de 1 ha dans chacune des régions étudiées. Pour chaque région, les prédictions ont été faites à l'aide du modèle construit avec les sept autres régions. Les zones plus claires représentent une connectivité plus élevée. L'encart montre la péninsule de Llyn (voir Fig. 1).

              Ordre de classement des paysages prioritaires dans les régions étudiées. Les paysages prioritaires ont été définis en appliquant un seuil de 0,1 aux surfaces de connectivité prédites pour chaque région de test. L'ordre de classement a été déterminé par la connectivité additionnée au sein de chaque paysage prioritaire, le classement « 1 » indique la priorité la plus élevée. L'encart montre la péninsule de Llyn (voir Fig. 1).

              Les résultats de l'extrapolation des modèles basés sur l'habitat dans l'ensemble du Pays de Galles sont illustrés à la figure 4. Les zones illustrées sont les zones à haute priorité prédites, c'est-à-dire celles dont la connectivité est supérieure à 0,1. Il y a trois domaines où les huit modèles d'habitat montrent un niveau élevé de désaccord les uns avec les autres (identifiés par des flèches sur la figure 4c), aucun d'entre eux ne recoupant des E. aurinia populations (Fig. 4d).

              Surfaces de connectivité prévues et Euphydryas aurinia distribution au Pays de Galles. (a) connectivité minimale et (b) maximale prédite par l'un des huit modèles, pour chaque cellule de 1 ha (c) surface de connectivité moyenne pour le Pays de Galles, les flèches indiquent les zones de désaccord élevé entre les prédictions du modèle (différence de connectivité moyenne de plus de 0· 25) (d) chevauchement de E. aurinia avec des parcelles d'habitat prédites par les huit modèles de distribution d'habitat de 1 ha. E. aurinia les emplacements enregistrés sont représentés par des points : les symboles représentent le nombre de modèles (sur huit) qui prédisent la présence d'un habitat potentiel à moins de 200 m de l'enregistrement d'une espèce.

              Pour tester la capacité des modèles basés sur l'habitat à prédire la distribution des E. aurinia lui-même, nous avons comparé les prédictions d'habitat dans tout le Pays de Galles aux emplacements d'espèces observés entre 1990 et 2002 (Fig. 4d). Il y avait 458 cellules (1 ha) contenant E. aurinia records dans tout le pays de Galles. Ces cellules devaient contenir un habitat potentiellement convenable, comme le prédisent les modèles basés sur l'habitat, plus souvent que dans n'importe lequel des 1 000 choix aléatoires de 458 cellules (P < 0,0001 pour tous les modèles).

              Nous avons ensuite comparé la capacité des modèles basés sur l'habitat et les espèces à prédire la distribution des E. aurinia à travers le Pays de Galles. E. aurinia les emplacements ont été estimés par des volontaires à 100 m près, et même s'ils étaient précis, une erreur allant jusqu'à 141 m pouvait leur être associée. De plus, les papillons peuvent se déplacer sur de courtes distances pour trouver des sources de nectar d'adultes, et donc une observation de papillon à moins de 200 m d'un habitat convenable est susceptible d'être associée à ce site. Nous avons donc compté toute cellule de grille de 1 ha contenant un ou plusieurs E. aurinia enregistre à moins de 200 m d'une cellule de grille d'habitat prévue comme étant prédite avec succès par un modèle. Pour les modèles basés sur l'habitat, les cellules de grille d'habitat potentiel à travers le Pays de Galles ont été définies à l'aide de leurs seuils de classification. Pour les modèles basés sur les espèces, nous avons calculé un seuil de classification qui leur a permis de prédire les mêmes pourcentages de E. aurinia cellules du quadrillage comme prédictions des modèles basés sur l'habitat, et a de nouveau utilisé une zone tampon de 200 m pour évaluer la coïncidence des présences prévues et observées. En moyenne, plus de deux fois plus de cellules de 1 ha étaient nécessaires en utilisant les modèles basés sur les espèces que les modèles basés sur l'habitat (tableau 4). Cela indique que les modèles basés sur l'habitat ont identifié l'emplacement des E. aurinia enregistre beaucoup plus précisément que le modèle basé sur les espèces.

              Région de test (non incluse dans les données d'entraînement) Superficie > seuil (ha)‡ Modèle basé sur l'habitat Modèle basé sur les espèces
              %E. aurinia enregistrements à moins de 200 m de l'habitat prévu Zone contenant le même % de E. aurinia records (ha)†
              Glamorgan 1 28 320 84 38 849
              Glamorgan 2 39 705 90 109 516
              Glamorgan 3 26 184 82 31 896
              Glamorgan 4 25 293 84 42 974
              Glamorgan 5 25 038 85 39 688
              Communes de Gower 30 996 88 39 998
              Péninsule de Llyn 39 732 86 44 477
              Mynydd Mawr 34 765 88 219 684
              Moyenne 31 254 86 70 885

              DONNÉES ET MÉTHODES

              Zone d'étude et analyse RF disponible

              Dans cette section, l'étude de cas sera présentée et les analyses cartographiques des précipitations extrêmes disponibles seront décrites avec les détails nécessaires pour expliquer la personnalisation requise par l'outil logiciel. Le cas considéré ici concerne la région du Piémont, une superficie d'environ 25 000 km 2 au nord-ouest de l'Italie. Quatre RFA sont actuellement disponibles pour la zone d'intérêt, chacune fournissant des cartes et des procédures pour l'estimation de la FADs pour chaque emplacement de la région. Procédures automatiques pour FAD les calculs ne sont en partie disponibles que pour l'une des méthodes, ainsi qu'un certain support SIG. Les estimations automatiques des précipitations par zone ne sont pas possibles pour toutes les méthodes. Dans certains cas, le RFA les paramètres sont fournis par des tableaux non spatiaux ou des cartes non correctement géoréférencées, ce qui pose des défis techniques critiques pour leur application systématique.

              Dans l'équation (1), ) est la hauteur de précipitation de conception, est la courbe moyenne profondeur-durée (la valeur d'indice pour la durée ) et KT est la fonction de croissance, c'est-à-dire l'inverse de la distribution de fréquence non dimensionnelle, exprimée en fonction de T.

              Trois RFAs ont été construits en utilisant presque la même base de données, cependant, différentes approches statistiques sont adoptées et les quantiles de précipitations extrêmes peuvent différer considérablement. Une brève description des méthodologies est fournie ci-dessous, en se concentrant sur les caractéristiques qui peuvent rendre une comparaison directe (manuelle) assez lourde.

              PAI-Po conception d'une carte des précipitations (bassin du Pô)

              le PAI-Po procédure a été développée par l'Autorité du fleuve Pô sur la zone de 60 000 km 2 couvrant le bassin versant du Pô, dans le contexte du Plan directeur hydrogéologique du fleuve Pô (PAI – Piano Stralcio per l'Assetto Idrogeologico, AdbPo 2001). Cette dernière organisation représente le cadre du plan d'évaluation des risques hydrologiques et hydrauliques, fournissant des règles, des limites et des lignes directrices à utiliser dans l'aménagement du territoire et l'urbanisme dans le bassin du Pô.

              L'analyse a été effectuée sur 277 pluviomètres, répartis sur l'ensemble du bassin en utilisant les séries temporelles du Servizio Idrografico e Mareografico Italiano (SIMN) des maxima annuels de hauteur de pluie collectés pour les durées : 1, 3, 6, 12 et 24 heures. Les données de 1929 à 1989 ont été prises en compte.

              Les paramètres et sont ensuite interpolés sur une grille spatiale de 2 km en utilisant le krigeage ordinaire, pour estimer FAD courbes à des emplacements non calibrés. Tous les paramètres de la grille couvrant le bassin du Pô sont fournis dans un tableau dans lequel la localisation de chaque cellule est obtenue par ordre séquentiel d'indices de lignes et de colonnes. L'interrogation de cellules individuelles sur une carte en ligne est également possible (AdbPo 2001).

              Comme cette procédure ne fournit pas de résultats selon le cadre indice-pluviométrie, une conversion systématique a été proposée ici, pour rendre PAI-Po résultats facilement comparables aux autres RFAs. Tous les détails sont fournis en annexe.

              VAPI – De Michele & Rosso RFA (NO de l'Italie)

              Pour l'ensemble du nord-ouest de l'Italie, une étude a été menée (De Michele & Rosso 2001) dans le cadre d'un projet de recherche pour l'estimation des crues en Italie (VAPI projet), impulsé par le Groupement National de Prévention des Catastrophes Hydrogéologiques (CNR-GNDCI) dans les années 1990. le VAPI Le projet représente un pilier important, au niveau national, dans l'évaluation des risques hydrologiques, puisque son objectif principal était de produire des méthodes d'estimation des précipitations extrêmes et des crues à l'échelle nationale.

              Dans cette analyse (De Michele & Rosso 2001), une base de données de 366 stations a été considérée : 270 dans le bassin du Pô et 96 en Ligurie, hors du bassin du Pô. La longueur des enregistrements de la station était d'au moins 20 ans et la longueur moyenne de l'échantillon était de 34, aboutissant à une base de données pas très différente de celle de la PAI-Po étude. FAD les courbes ont été estimées par la méthode de l'indice des précipitations, en utilisant une distribution des valeurs extrêmes généralisées (VGE) (Jenkinson 1955) pour représenter la courbe de croissance KT. Les paramètres ont été estimés à l'aide de la PWM méthode (Hosking et al. 1985). Une interpolation de krigeage ordinaire a été utilisée pour cartographier les paramètres de l'équation (2) et du GEV sur des sites non jaugés. Les cartes de une, m et des paramètres GEV (équations (1) et (2)) pour le nord-ouest de l'Italie (y compris les régions Lombardie, Piémont, Vallée d'Aoste, Ligurie et Émilie-Romagne) ont été mis à disposition sous forme d'images au format pdf (voir Figure 1 ), de sorte que les informations numériques ne peuvent pas être extraites.


              2 Détermination de l'étendue urbaine

              L'étendue urbaine est généralement définie comme la zone spatiale d'établissement d'une population dans une zone urbaine. Cependant, les calculs de l'étendue urbaine sont effectués différemment et souvent arbitrairement à l'intérieur et entre les pays sur la base de décisions administratives, politiques ou législatives locales. De nombreuses définitions ne sont pas physiques et ne peuvent pas être appliquées aux modèles tridimensionnels de la qualité de l'air et du climat, qui nécessitent une représentation réaliste de l'infrastructure urbaine physique et des superstructures qu'elle contient.

              Une méthode habituelle de quantification de l'étendue urbaine est la télédétection optique ou multispectrale par satellite. Jusqu'à récemment, la télédétection par satellite de la couverture terrestre et des changements d'utilisation des terres était limitée à une couverture latérale en 2D (latitude et longitude). L'identification et le suivi des changements urbains en 3-D (expansion latérale et verticale) ont le potentiel d'améliorer notre compréhension de la couverture terrestre et du changement d'utilisation des terres. À cette fin, la méthode d'échantillonnage dense (DSM Nghiem et al., 2009 ), qui utilise des données de rétrodiffusion radar acquises par un diffusiomètre à balayage conique satellitaire, a été développée pour mesurer l'urbanisation dans de nombreuses régions du monde sur une échelle de temps décennale, donc en 4-D (3-D dans l'espace et 1-D dans le temps).

              Par définition, un diffusiomètre est un radar précis et stable. Il permet une surveillance cohérente des changements urbains en 3D au fil du temps. Avec une large fauchée (1 400 à 1 800 km), un diffusiomètre embarqué sur un satellite en orbite terrestre basse permet des observations globales des transformations urbaines et rurales. Les données de rétrodiffusion radar représentent des observations urbaines sur la base d'infrastructures physiques (maisons, bâtiments, usines, centres commerciaux, gratte-ciel, réseaux autoroutiers, etc.). En effet, la rétrodiffusion radar dépend du nombre, de la taille et des matériaux à l'intérieur des bâtiments (par exemple, une rétrodiffusion plus élevée pour un plus grand nombre de bâtiments, pour des bâtiments plus grands et plus hauts, et pour des matériaux plus résistants comme l'acier Jacobson et al., 2015 , et les références qui s'y trouvent) .

              En 2-D, la capacité du DSM à délimiter et à surveiller les changements urbains latéraux a été validée par rapport aux données de pourcentage de surface imperméable à partir de l'ensemble de données National Land Cover (qui lui-même a été généré indépendamment à partir des données Landsat) pour caractériser et quantifier l'expansion des principaux les zones urbaines des Grandes Plaines des États-Unis (Nguyen et al., 2018 ).Les augmentations de la rétrodiffusion DSM et du pourcentage de surface imperméable entre 2001 et 2006 concordent avec les données en termes d'amplitude et de direction pour plusieurs zones urbaines, notamment Omaha, Des Moines, Kansas City, Wichita, Tulsa, Oklahoma City, Dallas-Fort Worth et Houston ( Nguyen et al., 2018 ). Auparavant, Nghiem et al. (2009) ont testé le DSM en termes de géolocalisation, de réplication de la forme de la zone ciblée et d'estimation de l'étendue de la zone. La précision du DSM a été vérifiée à 4% près pour l'île de Príncipe, au large de la côte ouest de l'Afrique dans le golfe de Guinée. Jacobson et al. (2015) ont constaté que le DSM pouvait délimiter l'étendue urbaine 2-D de Pékin sur la base des structures de construction réelles dans l'environnement bâti urbain avec une précision de 6 % par rapport aux observations indépendantes de Landsat pour l'année 2000 et avec une précision de 8 % par rapport avec l'étendue urbaine officielle pour l'année 2009.

              La capacité 3D du DSM a été démontrée quantitativement avec des estimations aéroportées 3D du volume des bâtiments basées sur le LIDAR obtenues à partir de données déclassifiées du département de la Défense des États-Unis pour plusieurs villes présentant des caractéristiques et des conditions socioéconomiques différentes. Par exemple, à Austin (Texas, États-Unis), les modèles d'ajustement 3D caractérisant le volume du bâtiment 3D LIDAR et la rétrodiffusion DSM sont si similaires qu'ils sont pour la plupart indiscernables (coefficient de détermination R 2 = 0,97 Nghiem et al., 2017). À partir des données de rétrodiffusion du DSM, une fonction de modèle empirique a été dérivée pour calculer le volume du bâtiment au cours de la décennie des années 2000. Le modèle a trouvé une augmentation de 9,3 % de la zone bâtie d'Austin au cours des années 2000 (Nghiem et al., 2017 ). Les résultats DSM pour Almaty, au Kazakhstan, une ville avec différentes superstructures d'Austin, au Texas, indiquent un taux de développement de bâtiments en 3D incroyablement rapide de 70 % par décennie dans le noyau urbain, avec une précision de 5 % (Groisman et al., 2017).

              Ici, nous appliquons le DSM pour déterminer les changements 3-D à New Delhi (Inde) et à Los Angeles (Californie, États-Unis). La formulation mathématique et la vérification du DSM sont incorporées ici par référence (Groisman et al., 2017 Nghiem et al., 2009 , 2014 Nguyen et al., 2018 ). Pour cette étude, nous utilisons des données de rétrodiffusion collectées de 2000 à 2009 par le diffusiomètre SeaWinds à bord du satellite QuikSCAT (QuikSCAT Mission, 2014). Les données de New Delhi sont extraites de 27,0°N à 30,0°N de latitude et de 75,0°E à 79,5°E de longitude. Les données de Los Angeles sont extraites de 32,0°N à 35,0°N de latitude et de 120,0°W à 115,0°W de longitude. Dans les deux régions, la rétrodiffusion DSM (σ0) et les données d'indice de variabilité de rétrodiffusion (rétrodiffusion IV) sont produites avec une résolution de grille régulière de 1/120° (0,00833°) à la fois en latitude et en longitude, ce qui équivaut à un pixel d'affichage équatorial d'environ 1 km × 1 km. Les figures S1 et S2 des informations complémentaires montrent la rétrodiffusion et la rétrodiffusion IV résultantes en 2000 et 2009 pour New Delhi et Los Angeles, respectivement.

              Au lieu d'utiliser une approche qui délimite l'étendue urbaine avec une limite abrupte, nous caractérisons la transition rural-urbain avec une combinaison de σ0 et la rétrodiffusion IV pour capturer les changements graduels de l'environnement rural naturel à l'environnement bâti urbain. Prendre les valeurs de σ0 et rétrodiffusion IV pour le centre-ville (100% de couverture urbaine) et pour la périphérie rurale (0% de couverture urbaine) comme ensemble de données d'apprentissage, nous déterminons le nombre d'occurrences d'un minimum de 0 à un maximum de 10 lorsque chaque pixel est déterminé comme urbain avec différentes combinaisons de σ0 et les seuils de rétrodiffusion IV. Plus précisément, cette analyse teste des combinaisons de rétrodiffusion σ0 de −7,8 à −9,6 dB par incréments de 0,2 dB (10 niveaux de σ0) et rétrodiffusion IV de 1,0 à 2,0 dB par incréments de 0,2 dB (6 niveaux de rétrodiffusion IV). Les niveaux de rétrodiffusion représentent le changement de volume du bâtiment, passant progressivement des zones rurales aux zones urbaines. Les niveaux de rétrodiffusion IV identifient les structures artificielles avec un alignement azimutal contrairement aux objets azimutaux aléatoires dans des conditions naturelles (par exemple, les herbes, les feuilles, les brindilles et les branches). L'environnement urbain bâti est différent entre New Delhi et Los Angeles. Ainsi, les valeurs optimales de rétrodiffusion IV sont déterminées séparément pour chaque zone d'étude afin de minimiser les erreurs, telles que l'identification erronée des zones urbaines comme rurales. Pour New Delhi, la valeur optimale de la rétrodiffusion IV s'est avérée être de 1,8 dB. Pour Los Angeles, il s'est avéré être de 1,2 dB.

              Pour éviter des résultats bruités dans la classification urbaine-rurale, nous sélectionnons le nombre d'occurrences supérieur ou égal à 2 (sur 10) pour un pixel à considérer dans la zone de transition urbaine allant vers le noyau urbain, qui a typiquement une grande valeur de comptage. De plus, nous utilisons l'ensemble de données sur les masses d'eau de la Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) (United States Geological Survey (USGS), 2018) pour identifier les pixels contenant de l'eau de surface, comme au-dessus d'une rivière, d'un lac, d'un étang et d'un réservoir. Étant donné que le pixel SRTM est d'environ 30 m contre 1 km pour le DSM, nous réglons les résultats du DSM dans la grille SRTM pour déterminer les fractions des zones urbaines par rapport aux eaux dans le produit composite DSM-SRTM. Pour effectuer le regridage, nous attribuons la valeur DSM dans un pixel DSM donné à chaque pixel SRTM dont le centroïde se trouve dans le pixel DSM le plus grossier. La zone urbaine fractionnaire dans chaque pixel du DSM est ensuite calculée en tenant compte du nombre de pixels de masse d'eau SRTM (considérés comme non urbains) identifiés dans chaque pixel du DSM.

              Le produit composite est ensuite utilisé pour déterminer la fraction urbaine dans chaque maille du modèle GATOR-GCMOM utilisé ici pour simuler les impacts de l'urbanisation sur New Delhi et Los Angeles au cours de la décennie des années 2000. Certains pixels à des altitudes supérieures à 500 m ont été classés à tort comme urbains, principalement en raison d'erreurs dans les montagnes avec des pentes raides affectant à la fois la rétrodiffusion DSM et la rétrodiffusion IV. Ces pixels ont été considérés comme non urbains dans cette étude.

              Les figures 1a et 1c montrent les domaines modèles utilisés ici pour New Delhi et Los Angeles en Inde et en Californie, respectivement. Les figures 2a et 2b montrent les étendues urbaines de New Delhi en 2000 et 2009, respectivement, dans le domaine du modèle de New Delhi. Les figures 3a et 3b montrent la même chose pour Los Angeles. L'étendue urbaine de New Delhi a augmenté entre 2000 et 2009 de 1 834 à 3 311 km 2 ou de

              80,5%. L'étendue urbaine de Los Angeles est passée de 7 120,4 à 8 722,3 km 2 ou de


              Voir la vidéo: Tutoriel ImpulsMap Utiliser des données OpenStreetMap OSM dans QGIS (Octobre 2021).