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OpenLayers ne peut pas fermer la fenêtre contextuelle


J'utilise OpenLayers 2.

J'ai une carte avec des points du fichier GeoJSON. J'ai créé un style par défaut et un style de sélection pour ces points. J'ai créé une fenêtre contextuelle avec des attributs de GeoJSON en cliquant sur un point. Tout fonctionne bien, sauf que je ne peux pas fermer le popup : le point est désélectionné, mais le popup reste toujours même si j'utilise la croix rouge. J'ai lu ce post qui semble traiter du même problème, mais je ne peux pas l'utiliser dans mon application.

code pour popup :

selection = new OpenLayers.Control.SelectFeature(operationCentroide); operationCentroide.events.on({ "featureselected": monpopup, "featureunselected": onFeatureUnselect }); map.addControl(sélection); selection.activate(); function onPopupClose(evt) { selection.unselectAll(); } function monpopup(event) { var feature = event.feature; var contenu = feature.attributes.numope; popup = new OpenLayers.Popup.FramedCloud("poulet", feature.geometry.getBounds().getCenterLonLat(), new OpenLayers.Size(100,100), contenu, null, true, onPopupClose); map.addPopup(popup); } function onFeatureUnselect(event) { var feature = event.feature; if(feature.popup) { map.removePopup(feature.popup); feature.popup.destroy(); supprimer feature.popup ; } }

Je l'ai compris : je viens de supprimer onPopupClose de la définition du popup dans la fonction monpopup(event). Maintenant, la croix blanche fait son travail


Popups de fonctionnalités Openlayers

J'essaie d'utiliser le module Openlayers Feature Popups pour ma carte.

Je viens de rencontrer des problèmes auxquels je n'ai pas encore trouvé de solution. Sous l'onglet Comportements de la carte, j'ai essayé d'ajuster les paramètres afin que la fenêtre contextuelle puisse avoir le nom du nœud sur la fenêtre contextuelle, tout ce que je reçois est une fenêtre contextuelle vide au clic et .undefined au survol.

Comment puis-je obtenir le titre du nœud et tout autre champ d'ailleurs pour apparaître dans la fenêtre contextuelle juste pour un point de départ au moins.


Comment définir des marqueurs personnalisés avec Openlayers ?

J'essaie de définir mes marqueurs Openlayers sur des icônes personnalisées. J'ai regardé les exemples Openlayers, et j'ai ajouté un nouveau style de type Icon, puis j'ai ajouté un dossier d'actifs dans le répertoire du module Openlayers. J'ai ensuite défini le chemin d'accès au marqueur dans l'onglet des paramètres de style.

Le problème est que quelle que soit la façon dont je configure le chemin, le marqueur n'apparaît pas dans l'aperçu du style ou sur ma carte. J'ai essayé le chemin complet du site pour le marqueur, j'ai essayé le chemin de la racine drupal et j'ai essayé le chemin du dossier du module Openlayers. Aucun de ces travaux.

Comme toujours, tout conseil est apprécié.


Le code expliqué

Initialement, le shell de la page Web était tiré de la page officielle de démarrage d'OpenLayers, qui, au moment de la rédaction de cet article, ressemblait à ceci :

Cela nous donne juste une carte de base avec une seule couche tirée d'OpenStreetMap. Vous pouvez le voir dans le JavaScript sur la page, où la variable “map” est définie.

Tout d'abord, la variable est initialisée en tant qu'objet de type “ol.Map” qui est tiré de la bibliothèque JavaScript OpenLayers que nous référençons en tant que fichier “ol.js”.

Ensuite, nous définissons l'élément “div” avec la classe et l'identifiant définis comme “map” comme cible pour la carte. Cela signifie que la carte sera affichée à l'intérieur des limites de cet élément dans le balisage. C'est pourquoi, si nous lançons la page dans le navigateur sans aucune modification, votre carte ne s'affichera que dans la partie supérieure de l'écran. Après tout, l'élément “style” en haut de la page contient du CSS où la hauteur de tout élément de la page dont l'attribut de classe est défini sur “map” est limitée à 400 pixels. Dans notre exemple, nous l'avons changé à 100% pour obtenir une carte pleine page.

Revenir à la variable “map”. Tout logiciel SIG a un concept de couches, qui sont différents types de données géographiques visibles empilés les uns sur les autres. Avec la bibliothèque OpenLayers, l'ordre des calques est défini de bas en haut vers le haut. Ainsi, si nous avions une image non transparente comme dernier élément du tableau dans le champ “”layers” de l'objet “ol.Map”, nous ne serions pas en mesure de voir autre chose. Le bon usage de cette hiérarchie est d'avoir une image non transparente comme premier élément du tableau (qui serait également connu sous le nom de carte de base), tout en ayant des points, des lignes, des polygones et d'autres caractéristiques localisées après. Dans l'implémentation d'origine, la carte de base est la seule couche que nous ayons, et elle provient d'OSM, qui signifie OpenStreetMap.

Enfin, nous avons notre état initial de la carte visible défini par les valeurs que nous avons mises dans le champ “view”. C'est là que nous définissons le point central initial de la carte et le niveau de zoom.


Une erreur rapportant une erreur : meta.

J'avais l'habitude d'envoyer les rapports d'erreurs par e-mail. ah, redevenir si jeune et naïf.

Yo dawg, nous avons entendu que vous aimiez les erreurs alors ..

Boucle de rétroaction sans fin, Boucle de rétroaction sans fin,

Je parie que vous pourriez obtenir un troisième message d'erreur si vous essayiez d'enregistrer le rapport d'erreur sur un lecteur de CD-ROM ou quelque chose du genre.

J'ai détesté ça au début, mais ça grandit en moi maintenant. Petit à petit, j'ai commencé à le privilégier par rapport à ArcMap. Cela dit, ESRI a toujours ces problèmes, c'est pourquoi j'économise compulsivement toutes les 2 minutes.

Les produits esri ont toujours des bugs

Les deux points sont valables, mais mon problème est que ESRI propose un produit incomplet. Le côté gestion des données est très incomplet lorsqu'il s'agit de gérer plusieurs bases de données SQL. J'ai également remarqué que de nombreux outils manquent ou qu'ils ne fonctionnent pas de la même manière, ce qui n'est pas trop pénible. J'ai essayé de travailler avec plusieurs fois l'année dernière pour faire le changement et je continue à trouver les choses dont j'avais besoin n'y sont pas, donc je dois ouvrir ArcMap. J'ai soumis mes billets pour les équipes de développement, mais j'espère qu'elles pourront y arriver avant de nous forcer.


Affichage du widget HTML dans la carte générée par le plugin QGIS2web

Je voudrais rendre sur ma carte le widget HTML préparé dans le QGIS. Le widget ressemble à ci-dessous.

Malheureusement, le problème n'est pas simple, car dans le popup généré par QGIS 2 web, tous les éléments proviennent de fichiers séparés : qgis2web.css qgis2web.js, fichier de couche séparé et fichier geojson.

La fenêtre contextuelle standard fournie par le plugin QGIS2web semble très simple. J'aimerais avoir l'en-tête dans une couleur et un tableau différents comme dans mon widget HTML QGIS. C'est possible?

Dans le fichier qgis2web.js, j'ai essayé d'intégrer tout ce code HTML dans la section suivante :

Une réponse

Le QGIS2web ne prend pas en charge l'affichage d'autres widgets que "Fields". Le widget HTML se trouve dans le groupe "Autres widgets". Nonobstant les inconvénients, le widget HTML est quelque chose que nous pouvons développer vous-même à la fois dans les fichiers qgis2web.css et qgis2web.js . Nous avons juste besoin de répliquer le code CSS, que nous avons utilisé pour notre développement de widget HTML. Nous n'avons pas besoin de copier la section <script>document.write(expression.evaluate(""Column name""))</script> section, car elle est déjà incluse dans notre fenêtre pop-up générée par ce plugin. Puisque nous avons défini l'apparence de notre widget HTML dans la balise <style></style>, nous devons le placer sous le code inclus dans notre code qgis2web.css et ensuite affecter ce code CSS à notre table dans le code JavaScript, c'est-à-dire
popupText += '<li><table >

Si nous le faisons, notre fenêtre contextuelle devrait changer d'apparence et ressembler à peu près à notre table définie dans le widget HTML QGIS.

De plus, nous pouvons également personnaliser notre fenêtre contextuelle par différentes solutions, en modifiant la couleur de la police, la taille de l'image, etc. Les détails sur la façon de le faire ont été fournis dans le lien ci-dessous:


Sémantique [ modifier ]

Les outils et technologies issus du Web sémantique du World Wide Web Consortium s'avèrent utiles pour les problèmes d'intégration de données dans les systèmes d'information. En conséquence, de telles technologies ont été proposées comme moyen de faciliter l'interopérabilité et la réutilisation des données entre les applications SIG. ⏁] ⏂] et ​​aussi pour permettre de nouveaux mécanismes d'analyse. ⏃]

Les ontologies sont un élément clé de cette approche sémantique car elles permettent une spécification formelle et lisible par machine des concepts et des relations dans un domaine donné. Cela permet à son tour à un SIG de se concentrer sur la signification voulue des données plutôt que sur leur syntaxe ou leur structure. Par exemple, raisonner qu'un type d'occupation du sol classé comme arbres à feuilles caduques dans un jeu de données se trouve une spécialisation ou un sous-ensemble de type de couverture terrestre forêt dans un autre jeu de données plus grossièrement classé peut aider un SIG à fusionner automatiquement les deux jeux de données sous la classification plus générale de la couverture terrestre. Des ontologies provisoires ont été développées dans des domaines liés aux applications SIG, par exemple l'ontologie d'hydrologie "développée par l'Ordnance Survey au Royaume-Uni et les ontologies SWEET" développées par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA. En outre, des ontologies plus simples et des normes de métadonnées sémantiques sont proposées par le groupe W3C Geo Incubator ⏆] pour représenter les données géospatiales sur le Web. GeoSPARQL est une norme développée par l'Ordnance Survey, le United States Geological Survey, Natural Resources Canada, l'Organisation australienne de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth et d'autres pour soutenir la création et le raisonnement d'ontologies à l'aide de littéraux OGC bien compris (GML, WKT), de relations topologiques (Simple Fonctionnalités, RCC8, DE-9IM), RDF et les protocoles de requête de base de données SPARQL.

Des résultats de recherche récents dans ce domaine peuvent être consultés dans la Conférence internationale sur la sémantique géospatiale ⏇] et ​​l'atelier Terra Cognita - Directions to the Geospatial Semantic Web ⏈] à la Conférence internationale sur le Web sémantique.


Création de sites Web avec la fonctionnalité SIG ‘lightweight’

Drupal et OpenLayers

Dans l'équipe Web, nous avons expérimenté et construit des interfaces géographiques basées sur le Web qui permettent aux sites Web de collecter, de stocker et d'afficher du contenu comportant un élément géographique.

Ce contenu est typiquement des choses comme des bâtiments dans un environnement urbain, un contenu qui a une dimension géolocalisée importante et nécessite donc des techniques de traitement des données géographiques.

Nous avons construit un site Web utilisant le système de gestion de contenu (CMS) Drupal 7 et l'API OpenLayers qui prend en charge la possibilité de créer des interfaces pour collecter et stocker des données géographiques, et de visualiser ces données (voir l'image à droite). OpenLayers est un système d'information géographique JavaScript open source très utile (SIG) qui ne fait pas officiellement partie du CMS Drupal mais a été importé dans Drupal avec le module OpenLayers.

Ce module permet à un site Drupal de :

  • utiliser toutes les fonctionnalités d'OpenLayers pour afficher des données cartographiques dynamiques (en utilisant ‘tiles‘ à partir d'un serveur WMS) en tant que ‘basemap‘ dans une interface (ou ‘widget’) sur un site Web
  • utiliser les fonctionnalités et le comportement standard de la cartographie Web actuelle fournie par Google Maps (fonds de carte satellite et topographique, ‘glisser’ la carte ‘glissante’) ou OpenStreetMap (ou tout autre ‘public’ ou localement -serveur géré compatible WMS) que les utilisateurs connaissent bien
  • superposer le fond de carte avec une ‘layer‘ de données constituée du contenu du nœud Drupal qui a été ‘tagged’ dans Drupal avec des données de latitude/longitude et de nom de lieu géographiques ou ‘spatial’
  • utilisez l'API OpenLayers pour créer facilement des options d'interface cartographique telles qu'une barre d'échelle, des icônes de zoom et de panoramique, des icônes de marqueur, des fenêtres contextuelles et un sélecteur de couche de données de fond de carte

Stocker le modèle de données dans la base de données Drupal (nous utilisons MySQL) de cette manière (en tant que données ‘spatial’) permet :

  • interfaces de requête de recherche de proximité à construire (par exemple, trouver toutes les données à moins de 10 km d'un emplacement fourni)
  • interfaces de carte graphique à afficher avec des marqueurs qui indiquent l'emplacement du contenu du nœud Drupal (avec des icônes spéciales pour les données spatialement regroupées)
  • données spatiales à associer à des données non spatiales (‘attribute‘) telles que des images, des dates et des descriptions textuelles

Le module Drupal OpenLayers est utilisé avec le module Drupal Views pour y parvenir. En plus du module Drupal OpenLayers, cette fonctionnalité ‘spatial’ est également activée avec les modules Drupal Geofield, geoPHP et Proj4JS.

Parallèlement aux interfaces de carte graphique pour ce site Web, nous avons également construit une interface de répertoire géographique : le répertoire géographique utilise le module de taxonomie de base de Drupal pour créer une liste hiérarchique de 1380 noms de lieux de ville, de ville et de comté (autorité locale) à partir de l'Ordnance Survey « 8216officiel » 8217 (la base de données OS 1:50 000 Gazetteer, disponible à partir du service Digimap d'Edina), et utilise une vue Drupal pour permettre à l'utilisateur de développer l'arborescence hiérarchique et de faire défiler les noms de lieux pour trouver le contenu Drupal qui a été étiqueté avec le noms de lieux. Il est également possible de prendre en charge avec ce système des noms de lieux ‘alias’ (tels que des noms de lieux historiques alternatifs).

Graphiques Google

Nous avons également utilisé l'API Google Charts pour la visualisation des données. La suite d'outils Google Charts contient l'outil de visualisation Geochart (ainsi que de nombreux autres types de visualisation utiles) – et parce que Google Charts met l'accent sur la visualisation de données numériques, il ne s'agit pas à proprement parler d'une ‘map’ (à la manière de Google Maps ou d'OpenStreetMaps, par exemple), cela correspond plus étroitement aux exigences de certains sites Web dans lesquels l'accent est mis sur les données et pas nécessairement sur la ‘map’. Google appelle apparemment cette interface un ‘Geochart’ plutôt qu'une ‘map’, pour faire la distinction.

Nous avons créé un site Web qui répond à ces exigences et utilise des données numériques sur les étudiants, en particulier le nombre d'étudiants d'un pays d'origine, et affiche ces données à l'aide de l'API Google Charts (voir l'image ci-dessous).

L'outil cartographique Google Charts offre un fond de carte du monde de base (qui est une image SVG) et la possibilité d'afficher une couche de données sur cette carte. C'est un bon compromis entre fonctionnalité et facilité d'installation combinée à la simplicité d'utilisation. Il ne s'agit pas d'une carte Web de couches numériques comme Google Maps ou OpenStreetMap, avec plusieurs couches de données cartographiques matricielles/vectorielles hiérarchiques qui sont récupérées dynamiquement à partir d'un serveur WMS et qui peuvent ensuite être zoomées et panoramique, mais cela permet aux données d'être "visualisées" de manière plus "légère" beaucoup plus simplement et avec peu de frais techniques "nous avons expérimenté l'utilisation de cercles dont le diamètre et la couleur étaient proportionnels aux données numériques étant visualisé.

Cela fonctionne très bien et peut être configuré très simplement – il n'est pas nécessaire de s'inscrire pour une clé API Google Maps, l'interface ne définit pas de cookies sur le navigateur client, les données peuvent être stockées sur un serveur géré localement serveur (ceci est utile pour gérer les problèmes DPA) et il utilise simplement une bibliothèque de classes Google JavaScript et une configuration JavaScript simple pour toutes les fonctionnalités. Il est également très facile d'intégrer cette carte dans une page Web Polopoly CMS.

Ces sites Web que nous avons créés n'offrent pas à proprement parler des fonctionnalités SIG complètes telles que celles prises en charge par des applications telles qu'ArcGIS (qui offrent la possibilité d'effectuer des requêtes et des visualisations spatiales complexes à l'aide de techniques sophistiquées de stockage et d'indexation de données spatiales), mais elles offrent certaines Fonctionnalité SIG pour relativement peu de frais généraux techniques et de licence.


Aperçus généraux

Les États-Unis disposent aujourd'hui de deux programmes nationaux de renseignement : le National Intelligence Program (NIP) et le Military Intelligence Program (MIP). Aujourd'hui, le NIP est dirigé par l'Office of the Director of National Intelligence (ODNI). Le MIP est dirigé par le Pentagone. Il existe également des services de renseignement beaucoup plus petits effectués par des agences gouvernementales civiles telles que le Bureau of Intelligence and Research du Département d'État. Les départements de l'Énergie, de la Sécurité intérieure et de la Justice (DEA et FBI) ​​mènent également des activités de renseignement. En 2012, la demande de budget du PIN pour l'année budgétaire à venir a été déclassifiée par l'ODNI pour la première fois : 55 milliards de dollars. La demande de PIM de l'exercice 2013 a également été publiée pour la première fois en 2012 : 19,2 milliards de dollars (contre 27 milliards de dollars pour l'exercice 2010). Ce total, bien qu'en baisse par rapport au précédent record de 80,1 milliards de dollars, est encore considérablement supérieur à celui de la demande de 51,6 milliards de dollars du département d'État pour l'exercice 2013. Les deux volumes des relations étrangères des États-Unis (FRUS) (Thorne, et al. 1996 et Keane, et al. 2007) fournissent le contexte historique (sources primaires) de la communauté du renseignement (IC) émergente des États-Unis dans la période d'après-guerre. et sont essentiels pour le savant sérieux. Bien que Thomas 1963 en donne une première vue, elle est quelque peu sommaire. Aid 2012 est bon pour une évaluation moderne de l'IC et du terrorisme, tandis que Cloud 2002 devrait être consulté par les lecteurs intéressés par les développements technologiques de l'intelligence géographique pendant la guerre froide et ce que l'on appelle délicatement les « moyens techniques nationaux » (c. satellites). Mayer 2008 est bon sur les implications politiques du renseignement secret et des opérations spéciales. Commencez par Kean, et al. 2004 pour obtenir une image contemporaine de l'IC au début des années 2000. Consultez ensuite Richelson 1995 pour des entrées spécifiques sur l'ensemble de la communauté du renseignement, en particulier la National Geospatial-Intelligence Agency et le National Reconnaissance Office.

Au secours, Matthieu. Intel Wars : L'histoire secrète de la lutte contre le terrorisme. New York : Bloomsbury, 2012.

Écrit par un membre de la National Security Archive à Washington, DC, ce livre adopte une perspective de guerre contre le terrorisme pour évaluer les succès et les échecs de la communauté du renseignement américain. Comprend l'estimation selon laquelle plus de 500 milliards de dollars ont été dépensés pour le renseignement depuis le 11 septembre.

Nuage, Jean. « Les transformations cartographiques américaines pendant la guerre froide ». Cartographie et sciences de l'information géographique 29.3 (2002): 261–282.

Fournit un compte rendu des innovations géographiques dans le renseignement de la guerre froide, telles que le système géodésique mondial, la base des systèmes de positionnement global.

Kean, Thomas H., Lee Hamilton et la Commission nationale sur les attaques terroristes contre les États-Unis. Le rapport de la Commission sur le 11/9 : rapport final de la Commission nationale sur les attaques terroristes contre les États-Unis. New York : W. W. Norton, 2004.

Le rapport de la Commission sur le 11 septembre, coprésidé par Thomas Kean et Lee Hamilton, analyse ce qui s'est passé le 11 septembre et les lacunes en matière de renseignement qui ont permis que cela se produise (en particulier, pas le manque de renseignement en soi, mais l'incapacité de le reconstituer et impressionner les décideurs). Il a conduit à de nombreuses recommandations d'IC ​​telles que le rapport du budget, une capacité de renseignement géospatiale plus intégrée.

Keane, Douglas, Michael Warner et Edward R. Keefer, éd. Relations étrangères des États-Unis, 1950-1955: La communauté du renseignement. Washington, DC : US Government Printing Office, 2007.

Nous amène directement aux débuts de l'ère moderne de l'intelligence. Le principal intérêt géographique ici est de savoir comment la Central Intelligence Agency (CIA) a établi un bureau de recherche scientifique pour la production d'estimations. Allen Dulles, chef de la station de Berne de l'Office of Strategic Services (OSS) et plus tard directeur de la CIA, figure en bonne place.

Mayer, Jeanne. The Dark Side: L'histoire intérieure de la façon dont la guerre contre le terrorisme s'est transformée en une guerre contre les idéaux américains. New York : Doubleday, 2008.

Le titre fait référence à une phrase attribuée au vice-président Dick Cheney, selon laquelle après le 11 septembre, l'Amérique a dû se tourner vers le « côté obscur » (opérations secrètes et renseignements clandestins) pour poursuivre la guerre contre le terrorisme. Dans ce livre bien sourcé, Mayer fournit un compte rendu sérieux de la réaction des États-Unis aux attaques du 11 septembre et du rôle du renseignement dans le processus politique.

Richelson, Jeffrey T. Un siècle d'espions : le renseignement au vingtième siècle. New York : Oxford University Press, 1995.

Une histoire inestimable de l'espionnage à l'échelle internationale. Bien noté en bas de page, couvrant la période de 1900 à la première guerre du Golfe, ce livre contient beaucoup d'intérêt géographique. Voir en particulier les chapitres 10 (espions aériens), 12 (« Connaître l'ennemi », y compris la cartographie), 18 et 20 (satellites espions). Fonctionne bien comme référence consultative lorsqu'il est combiné avec Richelson 2012 (cité sous Reference Works).

Thomas, Louis. « Intelligence géographique ». Études en Intelligence 7.4 (1963) : A1–A18.

Un article classique publié dans le journal interne de la CIA. Discute des applications à l'époque à l'intelligence politique, militaire et économique.

Thorne, C. Thomas, Jr., David S. Patterson et Glenn W. LaFantasie, éd. Relations étrangères des États-Unis, 1945-1950 : émergence de l'establishment du renseignement. Washington, DC : US Government Printing Office, 1996.

Les volumes FRUS sont des réimpressions de documents historiques primaires dont la publication a été autorisée. Ce volume, couvrant l'immédiat après-guerre qui comprend la dissolution de l'OSS, le National Security Act de 1947 et la fondation de la CIA, est peut-être le plus intéressant des deux. Les discussions autour de la disposition des bureaux géographiques de l'OSS (par exemple, Docs. 81-83 et 85) sont pertinentes.

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Aperçus généraux

Historiquement, la technologie des systèmes d'information géographique (SIG) a été conçue pour les données spatiales numérisées à partir de cartes ou acquises à partir de capteurs aéroportés pour soutenir la gestion des ressources naturelles (par exemple, le SIG canadien), le codage, la cartographie et la planification des données spatiales (par exemple, le United States Census Bureau) infrastructure de données (par exemple, l'infrastructure nationale de données spatiales des États-Unis) et de nombreuses autres applications géospatiales. Cependant, les cartes et les images, par définition, représentent des informations géographiques dans des supports 2D statiques. Alors qu'une carte est souvent horodatée pour indiquer sa date de publication, elle ne contient aucune information concernant l'heure à laquelle les données cartographiées ont été collectées. A titre d'exemple extrême, la carte de Cassini publiée en 1815 (première carte géométrique de tout le royaume de France) est constituée de données d'enquêtes entre 1756 et 1789. Ce qui a été cartographié ne serait plus représentatif de ce qui s'y trouvait lorsque la carte a été publié. Depuis le développement initial des SIG spatio-temporels au début des années 1990, de nombreux progrès ont été réalisés dans tous les domaines de la conceptualisation, de la représentation, du calcul et de la visualisation. Alors que les données temporelles étaient difficiles à acquérir dans le passé, l'augmentation des flux de données géospatiales en temps réel ou presque en temps réel provenant des systèmes de positionnement global (GPS), des réseaux de géocapteurs, des dispositifs de localisation et des sources de médias sociaux ont accéléré les progrès dans l'espace. -temps SIG. Des avancées significatives dans les technologies matérielles et logicielles, en particulier dans les années 2000, ont permis des implémentations SIG de modèles conceptuels spatio-temporels, tels que la géographie temporelle de Hägerstrand, qui étaient autrefois considérés comme purement théoriques. Le SIG spatio-temporel, tirant parti de la cyberinfrastructure et des installations de cloud computing, peut désormais être mis en œuvre sur des superordinateurs, des services Web et des plates-formes mobiles. De nouveaux cadres de représentation, méthodes de calcul et techniques de visualisation transcendent le SIG, des cartes et de l'analyse cartographique à la « datafication » et à la modélisation de la dynamique géographique. Le SIG espace-temps a une littérature riche et continue de croître rapidement avec des contributions multidisciplinaires. Bien qu'il existe de multiples voies par lesquelles nous pouvons examiner le développement des SIG spatio-temporels, cet article retrace ses principaux développements au fil du temps et met en évidence certaines publications académiques notables. Les références sélectionnées ne sont en aucun cas exhaustives et la vue d'ensemble, comme toutes les revues de recherche multidisciplinaire, est limitée par les perspectives de l'auteur. En tant que domaine multidisciplinaire, la recherche SIG spatio-temporelle a attiré des chercheurs en géographie, informatique, sciences de l'environnement, psychologie cognitive, sciences urbaines et régionales, écologie, criminologie, épidémiologie, architecture du paysage et de nombreuses autres disciplines connexes. Une telle diversité intellectuelle a favorisé des avancées passionnantes dans la conceptualisation, la représentation, le calcul et la visualisation de la dynamique des caractéristiques, des modèles et des processus dans l'espace et le temps.

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Voir la vidéo: Openlayers 6 Tutorial #9 - Interaction With Vector Features (Octobre 2021).