Suite

Extraire les informations du mur à l'aide des données LIDAR ?


J'essaie d'extraire le mur à l'aide du LIDAR. J'ai essayé Fusion, Whitebox, Lasttools dans Arcgis, Saga et Envi. Ce sont des outils que je peux utiliser. Les murs qui m'intéressent font principalement 1 mètre de haut. Certains d'entre eux se situent dans les bois et les terres agricoles. Le problème qui m'a le plus bloqué était l'arbuste. Par exemple, j'ai utilisé l'outil 'Sol nu' des logiciels que j'ai mentionnés ci-dessus. Tous les murs et arbustes ont été enlevés. Si je travaillais par un autre workflow, l'arbuste restera et compliquera les murs. Ci-joint un de mes résultats :

Comment enlever l'arbuste et rester mur?

Comment convertir les informations du mur en données vectorielles telles que la polyligne ?


Une approche que vous devriez essayer, si vous souhaitez uniquement travailler avec le nuage de points, est la suivante :

  • Définir des points de terre nue.
  • Supprimez-les (ou excluez-les d'une analyse plus approfondie).
  • Testez quels objets sont décrits à partir des points restants qui ont plus d'un retour d'impulsion. Essayez le premier parmi plusieurs, le premier moins le dernier, etc. L'idée est que les murs que vous avez ne soient pas pénétrables par l'impulsion laser, tandis que les arbustes sont pénétrables, ils créeront donc plusieurs retours par impulsion.
  • Identifiez les arbustes et supprimez les points de schrub du nuage de points.
  • Seuls les points restants sont les murs, vous pouvez donc les exporter dans shp (las2shp de Lasttools).
    ou alors
  • Pixellisez uniquement le nuage de points des murs (taille des pixels en fonction de l'espacement des messages du nuage de points).
  • Vectorisez le raster (dans ArcGIS par exemple) afin d'obtenir votre réseau de murs vectoriels.

Nos scientifiques sont des experts dans l'utilisation des systèmes d'information géographique (SIG) et de la télédétection pour apporter des solutions aux problèmes de nos clients. Qu'il s'agisse de développer de simples cartes imprimées ou de réaliser une modélisation géostatistique complexe, notre personnel possède les connaissances et les outils nécessaires pour produire des résultats de manière rentable. Nous utilisons des logiciels de pointe et des plates-formes informatiques évolutives basées sur le cloud pour effectuer des analyses spatiales afin de résoudre divers problèmes de conservation, de gestion des terres et de planification.

Veuillez consulter nos services ci-dessous et contactez-nous pour discuter des besoins de votre projet.

Analyse géospatiale avancée à l'aide de données de télédétection SIG, satellite et UAS.

Systèmes d'Information Géographique (SIG)

  • Analyse spatiale
  • Production de cartes web statiques et dynamiques
  • Création, conversion et traitement de données spatiales
  • Entrainement sur place
  • Services de capture de données géographiques et de géo-référencement
  • Conception de bases de données spatiales et intégration de données
  • Modélisation de la distribution des espèces
  • Classification d'images non supervisée et supervisée
  • Collecte et post-traitement des données de terrain RTK GPS

Conception de suivi statistique et modélisation spatiale avancée.

Nuage de points 3D de végétation riveraine produit à partir d'un scanner laser terrestre.

Modélisation 3D

Nos scientifiques ont une vaste expérience de l'utilisation de données LiDAR aéroportées et terrestres et de nuages ​​de points 3D produits à partir d'images de drones pour analyser les paysages et obtenir des informations exploitables pour les clients. Nous sommes des experts en cartographie aérienne de haute précision, produisant des données et des analyses essentielles pour les inventaires écologiques, l'aménagement du territoire, la conception de restauration et le développement de sites. Contactez-nous pour discuter de nos services, notamment :

  • Traitement des données et visualisation des données LiDAR
  • Production de dérivés LiDAR, y compris des modèles numériques de surface, de terrain et de hauteur de la canopée
  • Analyse volumétrique à l'aide de nuages ​​de points de plusieurs millions de points
  • Création de modèles de paysage 3D interactifs pour l'analyse de l'occupation du sol, la planification urbaine et le développement
  • Réalisation de modèles 3D par imagerie drone et techniques d'analyse photogrammétrique

Cartographie topographique haute résolution utilisable pour capturer la pré-construction et la post-construction, vérifier la pente, documenter les changements d'altitude et évaluer le débit hydrologique

Télédétection

Oikographica se spécialise dans les analyses de paysage à l'aide de données multispectrales satellitaires et aériennes et LiDAR, en utilisant une technologie et des méthodes de pointe pour extraire des informations utiles pour les clients. Nous travaillons avec une variété de sources de données de télédétection, y compris les images Landsat, WorldView-2 et WorldView-3, RapidEye et NAIP. Nos services comprennent :


Une méthodologie de traitement des données LiDAR brutes pour soutenir le cadre de modélisation des inondations urbaines

Une évaluation a été réalisée pour étudier les performances de sept algorithmes de filtrage LiDAR différents et pour évaluer leur adéquation aux applications de modélisation des inondations urbaines. Il a été constaté qu'aucun de ces algorithmes ne peut être considéré comme pleinement adapté pour prendre en charge un tel travail dans sa forme actuelle. L'article présente l'augmentation d'un algorithme de filtrage morphologique progressif existant pour .


Comment supprimer les fausses lignes de bande des données UAV LiDAR

J'ai un nuage de points LiDAR UAV à retours multiples et il a de fausses lignes de ruban à 0,5-1 m sous le sol. Je pense que deux lignes de vol différentes ne se chevauchent pas parfaitement à l'origine de ces lignes de ruban, mais je n'en suis pas sûr. Les lignes de bande se composent de nombreux points, donc je n'ai pas pu les supprimer avec le lasnoise.

Et les algorithmes de classification au sol lasground captent ces points de bruit en tant que points au sol, ce qui en fait des points au sol corrects classés comme points non au sol. Lors de la normalisation du nuage de points, la hauteur des points au sol corrects est calculée en fonction des points au sol faussement calculés et se déplace vers le haut, ce qui me pose problème.

Et j'ai créé une image raster à partir de points inférieurs à 1,3 m pour montrer clairement le problème :

J'ai 100 parcelles de 1 ha et la plupart de ces parcelles ont ce problème. Ma question est de savoir comment se débarrasser de ces lignes de bandes souterraines?

Une réponse

Je travaille avec des données lidar, mais mes données sont dans des fichiers .csv si faciles à manipuler dans QGIS. Je suis capable de filtrer chaque fichier et d'extraire tous les points répondant aux critères de hauteur qui sont les mêmes que votre problème. Il est facile à tester avec un seul fichier et il existe 2 réponses d'échange de pile avec les informations nécessaires pour automatiser le processus pour un nombre quelconque de fichiers de données.

Ouvrez les propriétés du calque et sélectionnez l'onglet source. Cliquez sur Query Builder et créez une requête simple liée à la hauteur.

Pour appliquer la requête à toutes les couches - suivez les instructions de cette réponse - Notez que cela s'exécutera sur toutes les couches actives. Je conserve mes calques dans des groupes connexes pour réduire l'encombrement et permettre une manipulation facile.
Comment appliquer un filtre à plusieurs couches vectorielles dans QGIS ?


Reconnaissance et cartographie des caractéristiques côtières reliques lacustres à l'aide de photographies aériennes à haute résolution et de données LiDAR

Les lacs peu profonds des régions semi-arides connaissent de fréquentes fluctuations du niveau d'eau. Chaque épisode de longue durée d'abaissement du niveau de l'eau laisse derrière lui des formes et des dépôts littoraux abandonnés dont l'identification et la cartographie sont rendues difficiles par leur relief lisse. Compte tenu de la difficulté de reconnaître ces formes reliques possibles à l'aide des techniques géomorphologiques traditionnelles, deux sources d'information ont été utilisées dans le présent travail : des photographies aériennes à haute résolution (1 :15 000) et un modèle numérique de terrain (MNT) généré à partir de données LiDAR. La définition améliorée de l'élévation de la surface a amélioré la qualité de la cartographie géomorphologique ainsi que la délimitation précise des géoformes subtiles. La méthode a été appliquée au lac Gallocanta, un lac peu profond très fluctuant de 14 km 2 de superficie et de moins de 3 m de profondeur situé dans une zone montagneuse semi-aride du nord-est de l'Espagne. En conséquence, une séquence d'éléments côtiers reliques (FCR) avec une continuité latérale élevée a été identifiée autour du lit du lac. Ceux-ci comprennent des flèches bien conservées avec des crochets recourbés, des contre-broches, des baies fermées par des îles-barrières, des crêtes de plage, des deltas et des falaises. Les cartes topographiques très précises dérivées du LiDAR suggèrent une extension beaucoup plus importante de l'environnement lacustre au cours du Pléistocène supérieur, atteignant au moins 51 km 2 de surface d'eau et environ 13 m de profondeur au-dessus du fond actuel du lac. La méthode présentée dans cet article génère des cartes paléogéographiques très détaillées qui sont particulièrement utiles pour reconstituer les changements lacustres dans les milieux semi-arides en fonction du changement climatique.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


  • Auteur du message : amos vegas
  • Article publié : 5 mai 2020
  • Catégorie de poste : SIG
  • Publier des commentaires : 0 commentaires

Fournir des données précises est l'un des défis que doivent relever les géomètres. Il existe un certain nombre de technologies et de logiciels spécifiques dont dépendent les géomètres pour collecter les informations disponibles, collecter de nouvelles informations, analyser et gérer des projets et fournir des données précises. Le système d'information géographique est pratique dans ce domaine car il rassemble toutes les informations en un seul endroit et aide à fournir un emplacement central utilisé pour effectuer l'analyse des données et proposer des solutions et des systèmes efficaces. Le stockage de données dans des fichiers individuels peut être très gênant car ces personnes peuvent décider de protéger les informations dont elles disposent à l'aide de mots de passe. Au contraire, le SIG ne stocke pas les données dans des fichiers individuels, mais repose plutôt sur une base de données, ce qui permet aux géomètres d'accéder aux informations, de les réutiliser, d'analyser et de partager les informations dont ils disposent.

1. Planification

Toutes les activités d'arpentage nécessitent une planification adéquate. Le système d'information géographique est intégré à l'arpentage pour aider à l'aspect planification de l'ensemble du projet. En plus de cela, les outils nécessaires tels que les outils de recherche, le développement, la mise en œuvre et le suivi du déroulement d'un projet sont utilisés à l'aide du SIG. Il gère également l'emplacement du site et l'impact des mesures d'atténuation sur l'environnement, entre autres aspects importants. La planification d'un projet d'enquête n'est pas la même pour tous les projets disponibles car il existe un certain nombre d'exigences uniques telles que le but, la zone et les objectifs que le projet a mis en place. L'utilisation de la technologie SIG aide à accomplir ces tâches plus rapidement et à travailler sur toutes les autres activités, qui étaient auparavant considérées comme impossibles.

2. Développer les routes et autres infrastructures

Tout développement qui doit être fait sur n'importe quelle infrastructure nécessite qu'un individu ait une idée de la façon dont l'arpentage est effectué. Cela se produit dans différents scénarios tels que l'établissement de systèmes de transport, la construction de routes et le développement de systèmes de communication. Le système d'information basé sur le logiciel des systèmes d'information géographique aide à fournir un cadre pour la maintenance des données et de leurs applications dans différents secteurs.

3. Collecte de données

Les données peuvent être générées à la fois à distance et sur le terrain avec un GPS. L'adoption d'un logiciel SIG ajoute de l'intelligence aux données tridimensionnelles collectées. Les géomètres sont chargés de saisir les données brutes dans les systèmes, les croquis de terrain et les mesures directement dans le système d'information géographique. Par conséquent, cela permet aux géomètres de gérer efficacement leurs données à partir d'un emplacement central. Ceci, à son tour, améliore la productivité des géomètres et de l'ensemble de l'environnement de travail. De plus, le SIG est utilisé dans la collecte, la conversion et le stockage de mesures tridimensionnelles. Ces mesures peuvent être appliquées à toute agence et entreprise privée de toute taille.

4. Bâtiment

Élaborer un projet de construction est facile, mais commencer et terminer le plan de construction est difficile car il implique des plans complexes. Par exemple, les spécifications, les permis environnementaux et les aménagements sont quelques-uns des facteurs qui doivent être pris en compte avant de procéder à tout projet de construction. Un projet réussi nécessite de prendre en considération de nombreux aspects tels que les décollages, la sécurité du site, les conflits et la logistique entre autres. La technologie SIG avancée aide à améliorer le mécanisme de construction de nouvelles infrastructures. Les ingénieurs, les géomètres et toute autre personne s'appuient sur la technologie SIG pour une communication ouverte.

5. Analyser un design

Un site doit être étudié avant que tout projet ne soit érigé dans la région. Les conditions, qui sont en surface, influencent les méthodes d'enquête qui seront utilisées, ce qui, à son tour, affecte le coût total du projet et sa planification. Les ingénieurs s'appuient sur la géodatabase connue sous le nom d'ArcGIS et les géomètres pour le stockage, la saisie et l'interrogation du sol décrit et relient les informations aux informations d'ingénierie préconçues. En plus de cela, les ingénieurs civils bénéficient également de l'utilisation du SIG, qui les aide à suivre les indicateurs urbains et à prévoir les besoins futurs de la communauté. Cela garantit la fourniture d'une vie abordable et de qualité à la communauté, en leur fournissant des communautés dans lesquelles elles peuvent vivre en toute sécurité.

6. Aménagement du territoire

Le développement d'un territoire nécessite la prise en compte de nombreux facteurs. Certains de ces facteurs sont le système de drainage, les sites de construction, les limites d'autres propriétés et les routes, entre autres. Avec l'aide de la technologie du système d'information géographique, les géomètres disposent de l'outil pour capturer et créer de nouvelles données, grâce à des expériences mobiles avancées. La collecte et le stockage manuels des données ne sont pas fiables car il n'y a pas de sauvegarde pour ces données au cas où elles seraient perdues. Le SIG offre une solution à ce problème en stockant les données dans un emplacement central. C'est un avantage pour les géomètres car ils peuvent facilement accéder aux informations et apporter des modifications si nécessaire.

7. Gestion des installations

Un système d'information basé sur la technologie SIG permet aux géomètres d'améliorer leur productivité et leur communication. En outre, le système d'information géographique est utilisé dans la collecte des divisions de divers départements organisationnels, ce qui aide à rationaliser le flux de travail, la gestion des actifs, la planification et les opérations de l'organisation. La facilité de partage d'accès aux données géographiques est rendue possible grâce à l'utilisation de la technologie SIG. Ce système d'information spécifique favorise l'intégrité des données, augmente une meilleure communication et améliore la bonne prise de décision dans l'ensemble de l'organisation.

8. Gestion des données d'enquête

L'aspect le plus critique de toute enquête est de déterminer si les informations fournies par l'enquêteur sont crédibles. La circulation fluide des informations entre les planificateurs, les ingénieurs, les géomètres et les concepteurs est facilitée à l'aide d'ArcGIS. Certains géomètres utilisent le SIG pour gérer et stocker des projets individuels, ce qui contribue à son tour à la construction d'un système d'information d'arpentage avec le temps. La plupart du temps, les données sont stockées dans des fichiers individuels qui ne sont jamais consultés en raison de leur encombrement, mais le SIG aide à stocker toutes les données collectées lors d'une enquête dans une base de données. Cela facilite l'accès aux données passées, qui peuvent être réutilisées ou comparées aux nouvelles données dans le but de prendre des décisions éclairées.

Vous pourriez aussi aimer

La différence entre le Web et le SIG Internet

Guide complet du système d'information géographique


Test de la cartographie Web et de l'apprentissage actif pour aborder les données Lidar

Après avoir acquis 91 km 2 de données lidar de la région de Zacapu, dans l'ouest du Mexique, nous avons été confrontés à une série de problèmes auxquels la plupart des archéologues utilisant cette technologie sont confrontés. Il s'agit notamment du grand volume de données disponibles, de la formation limitée des « analystes » potentiels, du développement difficile d'un outil et d'un protocole de cartographie collective et de la fiabilité de l'interprétation documentaire des caractéristiques archéologiques. Dans cet article, nous présentons une initiative menée en 2015 et 2017 pour tenter de répondre à ces enjeux méthodologiques et pédagogiques. Nous avons développé une plate-forme de cartographie Web pour interpréter collectivement les caractéristiques archéologiques à l'aide d'images dérivées du lidar et pour former des étudiants bénévoles à participer à cette cartographie Web basée sur un bureau dans un cadre de crowdsourcing. Après avoir évalué les résultats de cette initiative, nous discutons du potentiel et des limites de cette méthode à la fois pour la recherche basée sur le lidar et la formation future.

Después de adquirir 91 km 2 de datos lidar para la región de Zacapu, Occidente de México, nos hemos enfrentados a una serie de problemas recurrentes en el uso de esta tecnología en arqueología. Incluyen el amplio volumen de datos, límites en la formación de « analistas » potenciales, dificultades en el desarrollo de protocolos de mapeo colectivos, y la confiabilidad de las interpretaciones de estructuras arqueológicas con base al mapeo realizado en gabinete. En este artículo, presentamos una iniciativa conduite en 2015 et 2017 para intentar responder a estas cuestiones metodológicas y pedagógicas. Hemos desarrollado une plate-forme de mapeo web para interpretar colectivamente los objets arqueológicos visibles en las imágenes generadas del lidar, y para enternar estudiantes voluntarios a participar and este mapeo and one marco de crowdsourcing. Al seguir una discusión sobre el nivel de precisión del dato colectado, discutimos el potential y las limitaciones del método para la investigación arqueológica usando lidar data y la formación de futuros arqueólogos.


Systèmes d'aide à la décision spatiale : intégrez l'analyse spatiale à l'intelligence d'affaires et maximisez l'efficacité de votre entreprise

Savez-vous que 80% de votre Business Intelligence a une composante géographique qui reste quasiment inexploitée avec les systèmes traditionnels d'analyse de données métiers ?

Profitez des données géographiques de votre entreprise

Les analystes stratégiques, presque totalement dépendants des systèmes d'information de leurs organisations qui offrent généralement des capacités d'analyse spatiale limitées ou inexistantes, ont du mal à exploiter efficacement les informations spatiales disponibles et à mettre en œuvre de nouvelles techniques d'analyse de marché qui pourraient grandement améliorer l'efficacité de leur organisation.

Pour relever ce défi, une technologie d'interfaçage et/ou d'intégration des opérations des systèmes d'information géographique dans les environnements de business intelligence existants a été développée.

Quels défis devez-vous relever pour réaliser cette nécessaire interopérabilité ? Terra, Mapping the Globe peut vous aider

L'importance des informations de localisation

L'absence de connexion et/ou d'intégration des cartes et des outils des systèmes d'information géographique prive la plupart des organisations de la capacité de tirer des conclusions utiles et nécessaires de l'analyse spatiale de leurs données.

Au fil du temps, les organisations comprennent l'importance de l'analyse des données géospatiales dans leur intelligence d'affaires et cherchent activement à améliorer leur connaissance de l'entreprise. Les analystes stratégiques doivent exploiter les informations de localisation géographique pour comprendre facilement les concepts de base :

  • Où sont mes clients ?
  • Comment fidéliser mes clients existants et en attirer de nouveaux en améliorant mon réseau de distribution grâce à la géographie ?
  • Comment ma main-d'œuvre peut-elle livrer à un niveau plus élevé et plus efficace ?

ΒΙ + SIG = Système d'aide à la décision spatiale (SDSS)

Intelligence d'affaires (BI) : La technique d'identification, d'extraction et d'analyse des données d'entreprise

Systèmes d'information géographique (SIG) : la connexion de données géographiques et descriptives dans espace et temps

Système d'aide à la décision spatiale : tla capacité nécessaire et analytique d'interconnexion et d'interopérabilité des données spatiales et commerciales

Il est nécessaire qu'une solution d'analyse spatiale interagisse et s'intègre avec la BI et la plateforme Data Warehouse d'une entreprise afin de fournir un outil puissant pour les fonctions géospatiales telles que :

  • Cartes numériques
  • Géocodage / géocodage inversé
  • Recherche d'adresses et de points d'intérêt
  • Routage
  • VRP
  • Calculs des zones de service

L'émergence d'architectures orientées services (SOA) mises en œuvre via des services Web et des API permet aux systèmes de BI et aux outils d'analyse de communiquer librement entre eux et avec l'entrepôt de données. Ces architectures permettent également l'interconnexion et l'intégration fluides et transparentes d'analyses géospatiales évolutives et basées sur des normes d'interopérabilité dans un système de business intelligence, même dans un environnement BI multiplateforme.

L'interopérabilité est plus qu'un simple logiciel

  • La possibilité d'activer les informations de localisation dans les données d'entreprise offre :
  • Nettoyage des données pour l'optimisation de la qualité et de l'intégrité
  • Géocodage pour déterminer avec précision les coordonnées géographiques de l'emplacement des données via l'adresse
  • Utilisation de données géospatiales d'entreprise ou externes pour la modélisation et l'analyse
  • Calcul d'autres fonctions géospatiales (routage, VRP, zones de couverture, etc.) qui offrent des informations spatiales supplémentaires
  • Utilisation des informations spatiales ci-dessus dans les applications et les processus qui en ont besoin

Terra, cartographie du globe

Dans ce contexte, notre entreprise peut s'avérer être un partenaire précieux dans les domaines suivants :


4 MÉTHODES DE VISUALISATION DES DONNÉES

Pour déterminer les besoins et les scénarios des utilisateurs, il est important d'appliquer la méthode de visualisation des données appropriée. Le tableau 1 répertorie les méthodes de visualisation de données couramment utilisées et les types de données associés dans le domaine de l'énergie à faible émission de carbone.

Méthodes de visualisation Types de données
Tableaux et graphiques Graphique à barres/graphique en aires/graphique à bulles/carte thermique Données comparatives
Diagramme de Venn/Diagramme d'arbre rectangle/Diagramme de relation de nœud/Diagramme de Sankey Données relationnelles
Histogramme/Tracé des tiges et des feuilles/Tracé en boîte/Tracé de densité de probabilité Données distribuées
Diagramme de points / Diagramme en échelle Données de tendance
Graphique circulaire/graphique circulaire Données de proportion
Carte Carte SIG Données géographiques
Carte 3D Données géographiques
Émulation modèles 3D Scène/Objet
Effet Animation Scène/Objet/Tous les types de données
La technologie VR (réalité virtuelle) Scène/Objet/Tous les types de données
La technologie AR (Réalité Augmentée) Scène/Objet/Tous les types de données

Parmi les différentes méthodes de visualisation, ce chapitre se concentre sur l'application de la visualisation de l'information géographique, de la 3D, de l'animation et de la RA & VR dans la visualisation de données.

4.1 Carte dans la visualisation des données

La transmission d'énergie à faible émission de carbone, la distribution du réseau électrique, les données de nœuds, les piles de chargement de véhicules électriques, etc. sont indissociables des données d'information de localisation géographique, et ces données spatiales sont souvent affichées par des cartes SIG. L'utilisation de la capacité cognitive des personnes à cartographier peut améliorer efficacement la lisibilité des données et faciliter la comparaison des données entre les régions. Du point de vue des éléments visuels, il peut être divisé en trois types de modèles de visualisation de données cartographiques : point, ligne et zone.

4.1.1 Carte SIG basée sur des points

La visualisation des données géographiques à base de points marque généralement les données traitées sous la forme de points sur la carte de longitude et latitude correspondantes, ce qui peut afficher une grande quantité d'informations dans un espace limité. 32 HubCab 33 est une application de visualisation interactive basée sur Internet qui enregistre les points de ramassage et de débarquement de 170 millions d'itinéraires empruntés par les taxis de la ville de New York. L'application utilise des points jaunes pour enregistrer le point de montée et des points bleus pour enregistrer le point de descente. Les utilisateurs peuvent voir clairement l'état du trafic en temps réel depuis l'application, afin qu'ils puissent choisir de partager des taxis pour réduire les embouteillages et les émissions de carbone.

4.1.2 Carte SIG linéaire

La visualisation de données géographiques basée sur des lignes est un chemin et un segment de ligne qui relient deux emplacements ou plus. Par exemple, les itinéraires de conduite de véhicules électriques et le flux de puissance sont exprimés sous forme de lignes. Lors du dessin de segments de ligne, il est nécessaire d'utiliser une variété d'attributs supplémentaires pour représenter différents attributs, tels que l'utilisation de différentes couleurs, épaisseurs, types de lignes et étiquettes. 32 Cependant, les attributs supplémentaires ne doivent pas être trop nombreux et il est préférable d'utiliser le même attribut pour éviter d'interférer avec la perception visuelle des personnes. Par exemple, FlowMap.Blue 34 est une plateforme logicielle pour visualiser la trajectoire des emplacements géographiques. Le logiciel utilise des lignes d'épaisseur et de couleur différentes avec le sens des flèches pour indiquer les départs et les arrivées des locations de vélos à Londres en 2017.35

4.1.3 Carte SIG par zone

La valeur d'une région est normalement le résultat moyen ou statistique d'un grand nombre de points de la région. Les méthodes de visualisation des données régionales comprennent la combinaison de la ligne et de la zone, du bloc de zone et du diagramme de contour. La couleur est le moyen le plus courant de distinguer ces données. 32

DeRolph et al 36 ont produit une visualisation de l'empreinte environnementale du mix énergétique et de la consommation d'électricité dans les villes américaines. Comme le montre la figure 3, le point noir sur la figure est les centrales électriques. Différents états utilisent des couleurs différentes pour montrer la portée de la centrale électrique.

Le Coolclimate Project 37 est une visualisation des données de l'empreinte carbone de 10 000 villes et 30 000 codes postaux sur 50 continents aux États-Unis. Comme le montre la figure 3, la valeur des émissions de carbone est divisée de la couleur la plus faible à la plus élevée, du vert au rouge. 38 La forme de la région peut être la forme réelle extraite selon la carte réelle, ou la région de position relative représentée par la forme géométrique abstraite. Par exemple, chaque état pourrait être remplacé par un carré de même taille, ce qui peut réduire les interférences visuelles causées par des formes irrégulières.

Le contour de tension est un modèle de visualisation de données couramment utilisé pour représenter l'amplitude de tension dans le système d'alimentation. 39 Il s'agit de relier les points de même tension de la carte en une boucle. 40 Comme le montre la figure 3, la tension dans le diagramme de distribution des courbes de niveau de tension à New York et en Nouvelle-Angleterre va de haut en bas, correspondant au changement progressif de couleur du rouge au bleu. 14

4.2 3D dans la visualisation de données

La 3D est principalement utilisée dans la modélisation de bâtiments ou d'instruments, la carte 3D et la représentation 3D de l'environnement réel. Les modèles 3D de bâtiments et d'instruments peuvent afficher l'apparence et la structure interne de nombreux instruments, tels que des modèles 3D de chaudières, de pompes à chaleur et d'autres équipements de surveillance du fonctionnement du réseau électrique intelligent, des modèles 3D de bâtiments réels dans des bâtiments verts et des modèles 3D de bâtiments régionaux dans le réseau électrique régional urbain.

La visualisation tridimensionnelle des cartes est principalement appliquée aux données spatio-temporelles, qui font référence aux données spatiales avec des éléments temporels et évoluant avec le temps. 41 La méthode de visualisation des données spatiales et temporelles est généralement basée sur une carte d'informations géographiques SIG, puis affiche les changements des mêmes données d'attributs dans le même emplacement géographique en raison du temps. Comme le montre la figure 4, STEPS 42, un nouvel outil de visualisation 3D spatio-temporel des systèmes d'alimentation électrique, présente des colonnes 3D sur la carte SIG en combinant visuellement carte, 3D et dynamique. La largeur et la hauteur de ces colonnes 3D sont liées aux valeurs et aux attributs des données, et ces cylindres 3D peuvent changer dynamiquement en fonction de la valeur temporelle.

Une autre fonction des cartes 3D est d'enrichir la façon dont les données sont présentées, comme l'utilisation du code source ouvert CGS pour produire une carte de géomorphologie 3D. Par exemple, Jacob Wasikowski a conçu le nom de travail de visualisation de données « Earth at Night, Mountains of Light ». 43 À l'aide des images satellite de la NASA, le travail a dessiné une carte du monde 3D spéciale avec la luminosité de la veilleuse et l'intensité de l'électricité comme valeurs de hauteur.

L'animation 3D peut également être utilisée pour simuler la scène réelle, telle que la présentation visuelle des données et du mouvement du véhicule surveillé dans le monde réel grâce à une animation 3D. Par exemple, Uber a ouvert un système de visualisation de conduite autonome basé sur le Web et open source, AVS, 44 qui peut animer de vraies scènes de mouvement de route et de voiture et visualiser le monde en mouvement, tout comme dans les jeux et les dessins animés. Avec la visualisation abstraite d'AVS, les développeurs peuvent se concentrer sur la recherche et le développement de base de la conduite autonome, tels que les systèmes de conduite, l'assistance à distance, la cartographie et la simulation.

4.3 Animation dans la visualisation de données

L'animation présente de nombreux avantages dans la visualisation de données. Les effets dynamiques peuvent générer des informations importantes, telles que des effets clignotants pour attirer l'attention du spectateur. L'effet dynamique peut également donner aux utilisateurs un retour d'information sur les opérations en temps réel. L'un des principes les plus importants de la conception d'interaction est le « principe de visibilité de l'état », ce qui signifie que le système doit informer les utilisateurs de ce qu'ils font et leur donner un retour d'information approprié sur leurs actions au moment opportun. Les effets dynamiques peuvent également étendre l'espace d'affichage des données. Habituellement, un espace statique n'est pas suffisant pour la quantité d'informations dans les données, nous pouvons donc afficher les données lot par lot de manière dynamique. Lorsque les informations de chaque période sont affichées image par image, cela augmente non seulement la quantité de données affichées, mais permet également de voir la tendance de changement des données dans la dimension temporelle grâce à un effet dynamique.

Lorsque le même graphique est partagé entre deux interfaces, l'interface peut être commutée en changeant d'autres informations visuelles autour d'elle. Lorsque différents graphiques partagent le même ensemble de données, les transitions animées du graphique peuvent conserver les informations contextuelles de l'utilisateur dans leur contexte. De plus, l'animation peut également rendre les données plus intéressantes, et certains effets dynamiques décoratifs peuvent rendre l'interface plus dynamique sans interférer avec la lisibilité des informations de l'interface.

Cependant, si l'animation n'est pas utilisée correctement, elle peut également transformer des avantages en inconvénients. L'animation est facile à attirer l'attention des utilisateurs, mais aussi facile à détourner l'attention des utilisateurs. Heer et al 45 ont classé divers types de transformations d'animation entre les graphiques de données, notamment la transformation des points de vue en déplaçant des caméras dans la modélisation, la transformation des types et des couleurs des graphiques de données en modifiant les cartes visuelles et la transformation des modèles de données en modifiant les dimensions des données. Par conséquent, l'animation n'est qu'un moyen auxiliaire, et la chose la plus importante est la structure logique de l'ensemble de la visualisation des données pour garantir que l'effet de chaque animation est sélectionné en fonction du contenu des données.

4.4 VR et AR dans la visualisation de données

La technologie VR (réalité virtuelle) est la technologie clé pour améliorer l'interaction entre les utilisateurs et les scènes virtuelles dans la visualisation future des données. La VR assure la visualisation des informations en images 3D. La visualisation immersive peut faciliter la segmentation de structures internes complexes et améliorer la compréhension de la topographie réelle et des formes 3D, telles que la transmission d'énergie, la conception de l'ingénierie de transformation et la maintenance des réseaux électriques, la gestion des canalisations électriques souterraines et la formation pertinente du personnel. La « visualisation 3D de la scène réelle » deviendra progressivement une nouvelle tendance de visualisation. À l'heure actuelle, les données de nuages ​​de points de la photographie aérienne et les données de nuages ​​de points de la photographie au flash laser sont fusionnées avec des données de nuages ​​de points basées sur un algorithme d'IA. 46 Le modèle VR 3D de 1:1 est généré par l'acquisition d'images du terrain, des maisons, des routes, de l'état du réseau électrique et d'autres informations de toute la région. Ensuite, sur la base de l'imagerie, le concepteur peut effectuer la mesure de la hauteur, de la longueur, de la surface et de l'angle, et enfin réaliser un affichage interactif, tridimensionnel et dynamique de la scène réelle.

La technologie AR (Réalité Augmentée) consiste à superposer des informations virtuelles sur des entités physiques pour former un nouveau monde de réalité virtuelle. Les utilisateurs peuvent interagir librement avec des informations virtuelles et des entités physiques en temps réel. Si la technologie VR crée un autre monde pour les utilisateurs, la technologie AR amène les systèmes informatiques dans le monde réel. En utilisant la technologie AR et en la combinant avec des plates-formes matérielles pertinentes, les utilisateurs peuvent afficher l'apparence des travaux de conception ou de l'équipement de simulation dans la scène réelle du premier point de vue et mener une interaction homme-machine avec le modèle virtuel. Cela résout efficacement le problème technique de la réalité virtuelle et constitue une nouvelle orientation pour la conception de la visualisation de l'information et la simulation d'équipement. 47 For example, AR technology can effectively assist the manufacturing, installation, operation, maintenance, and overhaul of power grid equipment. Operators can use the active guidance and automatic identification of AR technology to reduce the time of locating equipment, searching information, checking data and communicating, so as to quickly complete the task and improve work efficiency. In Green Buildings, AR can model a modified scene in 3D and overlay it on the real building scene, so as to better simulate the real scene after the transformation. 48


Current UBC students can purchase a one-year license to use Esri&rsquos desktop GIS software on their personal computers through the UBC Web Store. This $30 license includes ArcGIS desktop software and extensions. Access to Esri training at a reduced cost is also available. For faculty, staff, and departmental purchases, please contact Forestry IT, the managers of UBC's Esri site license, at ([email protected]).

For more information, please visit gis.ubc.ca/software.

There is a variety of free and open source software options for GIS, and the best one for you will be determined by how you want to use it. The most common open source desktop GIS software is QGIS, which runs on MacOS, Linux, Android, and Windows operating systems. QGIS is free to download and install on your own computer from the project's website, or you can use it in the Data/GIS labs in Koerner Library.