Suite

Puis-je projeter un seul ensemble de coordonnées qui ne se trouvent pas dans une table ou une classe d'entités avec arcpy ?


J'ai cherché le moyen le plus simple de convertir un seul ensemble de coordonnées de plan d'état (en unités de "pieds") en degrés décimaux en utilisant arcpy. Toutes les méthodes que j'ai vues jusqu'à présent impliquent l'une des suivantes…
1. Installer une bibliothèque comme pyproj
2. Créer (ou commencer par ?) une classe d'entités ou une table à projeter avec "Project_management" ou "ConvertCoordinateNotation_management".
3. Utiliser plus de maths que je n'en ai envie… et une sorte d'algorithme de Haversine ou de Vincenty ?

Je ne veux vraiment convertir qu'un ensemble de coordonnées auquel je suis déjà arrivé dans mon script python (en utilisant arcpy.mapping). Si je dois le faire, je suppose que je peux créer une table ou une classe d'entités à partir d'elles afin de lire ensuite dans la table ou la classe d'entités et de projeter cela, mais cela semble ridicule. Ayant récemment fait des exercices en utilisant le module "utm" où ce genre de chose était vraiment facile, je ne comprends pas pourquoi je devrais sauter à travers des cerceaux pour convertir un seul ensemble de coordonnées. Arcpy ne devrait-il pas fournir un moyen de le faire? Si l'un des éléments ci-dessus est la seule façon pour moi de le faire, alors c'est ce que je ferai. L'installation de la bibliothèque semble la plus simple mais je ne sais pas comment installer un module dans la version de Python que j'utilise dans ArcMap (je l'ai fait avec PIP dans le python que j'ai dans le shell OSGeo4W).

Liens de référence :
Rechercher la solution de curseur avec le lien pyproj également
Ajout de données XY
module UTM


Si vous avez le XY du point, vous pouvez créer un PointGeometry.

current_sr = arcpy.SpatialReference(102726) #Entrez le WKID actuel pour le point new_sr = arcpy.SpatialReference(4326) #Ceci est le WKID pour WGS84 point = arcpy.PointGeometry(arcpy.Point(7334719, 670307), current_sr) new_point = point.projectAs(new_sr) >>> new_point.firstPoint.X = -123.88118364456213 >>> new_point.firstPoint.Y = 45.45548227993378

Documentation pour PointGeometry

Sachez que la méthode projectAs peut également prendre un nom de transformation si nécessaire :

projectAs(spatial_reference, {transformation_name})

Projette une géométrie et applique éventuellement une géotransformation.

Pour projeter, la géométrie doit avoir une référence spatiale et non un UnknownCoordinateSystem. Le nouveau système de référence spatiale passé à la méthode définit le système de coordonnées de sortie. Si l'une des références spatiales est inconnue, les coordonnées ne seront pas modifiées. Les valeurs Z et de mesure ne sont pas modifiées par la méthode ProjectAs.


Trouver des caméras cachées

Disons qu'Alice, Bob et Mallory vivent tous ensemble dans une maison.
Mallory décide de partir en vacances, mais avant de partir, elle décide de jouer à un jeu avec Bob et Alice. Elle fait deux revendications :

  1. Elle a installé des caméras cachées à l'intérieur de la maison.
  2. Elle a accès à distance aux caméras.

Mallory défie Bob et Alice de trouver les caméras, puis part en vacances.

Bob et Alice effectuent une recherche visuelle occasionnelle dans toute la maison, mais ne trouvent aucune caméra.

Sur la base de la recherche, Bob suppose que Mallory ment à propos des caméras. Alice n'est pas convaincue que Malory ment, alors Bob veut le prouver.

Il décide de tenter de démystifier la deuxième réclamation de Mallory.

À sa connaissance, il n'y a qu'un seul routeur sans fil installé à l'intérieur de la maison. Bob monte sur son ordinateur portable et lance une ligne de commande.

Il exécute cette commande iw plusieurs fois et remarque qu'un seul SSID est trouvé de manière cohérente. C'est le SSID qu'il sait que son routeur utilise.

Il essaie alors de trouver l'adresse de passerelle du routeur.

Les connaissances de Bob en matière de réseau sont limitées et ses connaissances sur les caméras sont encore plus limitées, mais il suppose que pour accéder à distance aux caméras, Mallory devrait avoir ouvert des ports pour ces caméras.

Une recherche rapide sur Google montre que le port 80 est pour HTTP et le port 443 pour HTTPS, mais Bob ne sait pas à quoi sert le port 49152. Il semble que nmap ne sache pas non plus à quoi sert le port :

Que peut faire Bob pour vérifier s'il s'agit ou non du port que Mallory utilise pour accéder à distance aux caméras ?

Bob s'inquiète également du fait qu'il n'a pas envisagé de connexion Internet filaire. Il se demande s'il est possible que Mallory ait engagé une société de sécurité pour installer les caméras et que Mallory accède à distance aux caméras via le site Web de la société de sécurité.

Que peut faire Bob d'autre pour convaincre Alice que Mallory ment à propos de sa deuxième demande ?


Syntaxe

Classes d'entités en entrée ou jeux de classes d'entités dont les coordonnées doivent être converties.

L'emplacement de chaque nouvelle classe d'entités ou jeu de classes d'entités en sortie.

Le système de coordonnées à utiliser pour projeter les entrées.

Les valeurs valides sont un objet de référence spatiale, un fichier avec une extension .prj ou une représentation sous forme de chaîne d'un système de coordonnées.

Classe d'entités ou jeu de classes d'entités utilisé pour spécifier le système de coordonnées en sortie utilisé pour la projection.

Nom de la transformation géographique à appliquer pour convertir des données entre deux systèmes de coordonnées géographiques (données).


Rapport statistique sur l'assistance internationale &mdash par organisation multilatérale

  • Soutien institutionnel à long terme et utilisé lorsqu'Affaires mondiales Canada choisit de soutenir des entités (organisations, institutions ou pays bénéficiaires) prenant part à des initiatives de développement qui devraient produire des résultats de développement reflétant les buts et objectifs d'Affaires mondiales Canada.
  • Directive et utilisée lorsqu'Affaires mondiales Canada prend l'initiative de concevoir des initiatives de développement qui peuvent éventuellement être mises en œuvre par Affaires mondiales Canada ou par une autre organisation sous la supervision d'Affaires mondiales Canada.
  • Réactif et mdashused lorsque Affaires mondiales Canada accepte de soutenir des initiatives de développement conçues par un promoteur externe qui sont conformes aux buts et objectifs des programmes d'Affaires mondiales Canada.
  • Principales institutions internationales de développement
  • Institutions financières internationales
  • Institutions d'aide humanitaire
  • Organisations multilatérales régionales
  • Organisations multilatérales et missions de paix et de sécurité
  • La Francophonie et le Commonwealth
  • Autres organisations multilatérales

Résultats et discussion

Résultats de l'évaluation du régime

Annotation du type d'événement

Le tableau 2 répertorie les proportions des prédicats d'événement qui ont été classés par chaque annotateur. La tendance dans la classification des types d'événements était la même pour chacun des trois annotateurs, pour les deux ensembles de corpus. Le nombre de prédicats d'événements normaux était le plus élevé, suivi des prédicats d'événements de rapport, que nous trouvions généralement dans le contexte du discours rapporté, suivis des prédicats d'événements dans les classes Information et Hypothetical.

Pour le type d'annotation d'événement, les résultats ont montré que notre schéma d'annotation pour les types de zone est fiable, avec K= 0,87 pour les annotateurs A et B, et K= 0,90 pour les annotateurs A et C.

Dans une tâche d'affectation de catégorie mutuellement exclusive, un autre outil d'analyse d'annotation est la matrice de confusion. Le tableau 3 montre les matrices de confusion entre chacune des deux paires d'annotateurs : A et B, et A et C. A partir des matrices de confusion, on peut voir que les désaccords entre les annotateurs A et B et entre les annotateurs A et C se retrouvent majoritairement dans le classement entre les classes Normal et Information (40 fois pour les annotateurs A et B, et 27 fois pour les annotateurs A et C). Un plus grand nombre de désaccords dans la classification entre les classes Information et Normal pourrait résulter de l'absence d'indices indicatifs. Les classes de rapport et hypothétiques ont généralement des signaux linguistiques explicites, tels que la présence de certains mots, pour indiquer la classe. En revanche, les classes Normal et Information n'ont pas un signal aussi évident pour leur classification.

Les désaccords entre les annotateurs humains indiquent implicitement des cas difficiles pour l'annotation automatique. Pour mieux comprendre les désaccords dans la classification du prédicat d'événement, nous fournissons une analyse qualitative plus détaillée des désaccords dans la tâche de classification d'événement.

Désaccords entre les classes Normal et Reporting

Nous avons constaté qu'il existe certains verbes qui provoquent généralement des désaccords entre les annotateurs. Bien qu'il existe un certain ensemble de verbes qui sont toujours considérés comme indiquant des événements de rapport, tels que "dire", "informer" et "rapport", il existe également de nombreux verbes qui peuvent être considérés comme indiquant des événements de rapport ou normaux, selon sur le contexte. Ces verbes incluent « show », « concede », « order », « urge », « recommend », « demander » entre autres.

Désaccords entre les classes Normal et Information

Les désaccords entre les classes Normal et Information sont les plus courants parmi tous les désaccords. La cause de ces désaccords provient principalement de deux problèmes. Le premier est la différence de perception des événements génériques et spécifiques. Les prédicats d'événement représentant des événements génériques se présentent généralement sous la forme de prédicats (c'est-à-dire de verbes) dont l'argument sujet fait référence à des entités non spécifiques. Cependant, différents annotateurs peuvent avoir des points de vue différents sur le sujet du prédicat pour décider s'il fait référence à une entité générique ou spécifique. Les exemples incluent "Les personnes travaillant dans l'industrie de la laine étaient enclin il y a 50 ans". Dans cet exemple, un annotateur pourrait considérer "Les personnes travaillant dans l'industrie de la laine" fait référence à un groupe spécifique de personnes, tandis qu'un autre annotateur pourrait considérer qu'il fait référence à tous les travailleurs de l'industrie de la laine.

L'autre source de désaccord est causée par la différence de perception entre les situations événementielles et non événementielles. Les clauses qui décrivent les attributs ou l'état des entités sont considérées comme indiquant la classe Information, telles que "La victime est un garçon de 12 ans". Nous avons souvent constaté, cependant, qu'il y avait de nombreux désaccords survenant lorsque les clauses sont sous la forme de verbe être et un adjectif particulier, par exemple "Une éruption rouge est aussi visible sur le corps des personnes affectées."

La phrase ci-dessus peut être paraphrasée comme « Je vois une éruption cutanée rouge ». Par conséquent, cet événement-prédicat pourrait être considéré comme représentant un événement normal, qui exprime une perception d'état par l'auteur. Nous pensons que ce type de phrase est naturellement ambigu quant à savoir si elle représente un état ou un événement.

Désaccords entre les classes normale et hypothétique

Les désaccords dans ce groupe sont principalement dus à la confusion entre les événements qui se produiront certainement dans le futur (c'est-à-dire exprimés par un événement-prédicat normal) et une prédiction ou un événement conditionnellement possible (c'est-à-dire exprimé par un événement-prédicat hypothétique). À partir de l'analyse des erreurs, nous avons constaté qu'il y avait un certain nombre de désaccords pour décider si « serait » était utilisé pour signaler l'aspect futur ou le sens hypothétique, comme dans l'exemple suivant :

La Croix-Rouge l'a dit dépenserait près d'un million de francs suisses au cours d'une campagne de sensibilisation de quatre mois.

Désaccords entre les classes Hypothétique et Information

Des désaccords au niveau des classes Hypothétique et Information se produisaient très souvent lorsqu'il y avait une mention hypothétique de concepts généraux ou de connaissances générales, comme dans l'exemple suivant :

Étant donné que les anticorps du virus du Nil occidental peuvent rester dans le sang d'une personne jusqu'à 500 jours, il peut être difficile pour déterminer la date de l'infection.

Alors qu'un annotateur considérait que « peut être difficile » comme indiquant des informations sur le virus du Nil occidental, l'autre annotateur considérait que cela indiquait une situation hypothétique liée à une certaine infection par le virus du Nil occidental.

Annotation d'attributs temporels

Ici, nous avons considéré qu'une annotation était temporellement agréée uniquement lorsque tous les attributs temporels d'un prédicat d'événement étaient systématiquement marqués par les deux annotateurs. Les statistiques de concordance, qui ont été mesurées par le pourcentage de concordance, pour les attributs temporels sont répertoriées dans le tableau 4.

D'après les résultats, nous pouvons voir que l'accord sur les attributs temporels était très prometteur pour les deux paires d'annotateurs. Cela indique que l'annotation temporelle était moins déroutante pour les annotateurs humains que l'annotation de localisation, et que nos schémas d'annotation temporelle étaient fiables.

Afin de localiser la cause du désaccord, nous avons à nouveau effectué une analyse approfondie des documents annotés. Nous avons observé que les désaccords se produisaient principalement lorsque l'information temporelle n'était pas directement énoncée mais devait être déduite du discours.

Les reportages ont presque toujours un résumé au début, qui indique brièvement ce qui s'est passé, ainsi que le lieu et l'heure de l'apparition de l'histoire. Dans les cas où les informations faisaient état d'un entretien avec la personne responsable, en dehors de l'heure de l'entretien, la partie abstraite fait généralement référence à la personne interrogée en utilisant une brève description, telle que « responsables de la santé », au lieu de leurs noms. Cela provoquait souvent des désaccords entre les annotateurs, car chaque annotateur pouvait juger différemment si l'interviewé apparaissant plus tard dans l'histoire était la même personne ou faisait partie d'un groupe mentionné dans la partie abstraite. Cela a conduit à une incohérence entre les annotateurs dans la sélection des attributs temporels. La figure 8 montre un exemple de cette situation.

Exemple de co-référencement d'événements-prédicats. Cet exemple a été capturé à partir de l'article de presse publié sur Nation Channel [53]. Le texte capturé illustré dans la figure illustre une situation dans laquelle plusieurs prédicats d'événement font référence au même événement du monde réel. Dans l'exemple de texte, la phrase "Le directeur général du Service médical, le Dr Chatri Banchuen, a déclaré", "Chatri ajouté", "Le directeur de l'hôpital, le Dr Jessa Chokedumrongsuk, a déclaré", "Le directeur de l'hôpital, le Dr Vinit Pua-pradit, a déclaré", et "le médecin a affirmé" font partie de l'événement précédemment mentionné dans la clause "les médecins de plusieurs hôpitaux ont déclaré hier".

Les désaccords étaient également fréquents lorsqu'il y avait une expression temporelle dans une clause relative, comme dans l'exemple suivant :

(1) Il avait des rapports de 39 décès dus à l'épidémie d'une fièvre hémorragique aiguë suspectée qui a débuté en janvier.

Ici, un annotateur a estimé que le prédicat d'événement « avait des rapports » s'était produit dans la même période que le début de l'épidémie, c'est-à-dire en janvier, tandis qu'un autre annotateur pensait que le prédicat d'événement « avait des rapports » aurait pu se produire à n'importe quel moment après le début de l'épidémie.

Les jugements divergents sur la durée ou la durée d'un événement étaient une autre cause de désaccord, comme dans l'exemple ci-dessous :

(2) Le jour de Noël, une femme de 24 ans de Jakarta a également décédés du virus après achat un poulet vivant d'un marché.

Dans l'exemple ci-dessus, alors qu'un annotateur considérait « acheter » comme faisant référence à un événement qui s'est produit avant le jour de Noël, l'autre annotateur considérait que « décédé » et « l'achat » avaient eu lieu le même jour, c'est-à-dire le jour de Noël.

Annotation d'attribut spatial

Les statistiques de concordance, représentées par le pourcentage de concordance, sur l'annotation des attributs spatiaux sont présentées dans le tableau 5, où les valeurs de concordance sont indiquées pour chaque classe d'événement, ainsi que la concordance globale.

Dans notre méthode de notation, seuls les attributs de localisation qui ont été annotés exactement de la même manière par les deux annotateurs seraient considérés comme indiquant un accord. D'après les résultats, nous avons constaté que les annotateurs semblaient plus souvent en désaccord sur la sélection de l'emplacement pour les prédicats d'événement dans les classes Hypothétique et Information que pour les prédicats d'événement dans les classes Normal et Rapport. Pour la classe Information, les désaccords se produisaient le plus souvent lorsque le prédicat d'événement à annoter consistait en une connaissance générale, où un annotateur considérait ces prédicats d'événement comme une connaissance du monde, et donc, non spécifique à un lieu, tandis que l'autre annotateur les considérait comme informations sur des emplacements spécifiques.

Dans une analyse plus détaillée, nous avons constaté que même lorsque les annotateurs sélectionnaient des emplacements différents, ces emplacements semblaient pour la plupart être liés les uns aux autres par une relation partitive. En particulier, soit les emplacements sélectionnés par un annotateur sont situés dans le ou les emplacements sélectionnés par l'autre annotateur (tels que "Tokyo" et "Japon"), soit les emplacements sélectionnés par les deux annotateurs sont partiellement les mêmes (tels que " Bangkok, Thaïlande" et "Bangkok"). Bien que nous ne puissions pas dire que ces annotations représentent un accord à 100 %, elles ne sont pas totalement différentes. Comme le montre le tableau 6, avec une analyse de concordance approximative, dans laquelle une concordance partielle ou l'inclusion d'un emplacement est acceptable, le pourcentage de concordance était très élevé, à près de 100 % pour la plupart des classes d'événements pour les annotateurs A et B. La situation était la même pour les annotateurs A et C, à l'exception de la classe Hypothétique, dans laquelle l'accord était un peu plus faible.

Bien que l'accord inter-annotateur pour l'annotation exactement convenue soit légèrement inférieur à l'accord inter-annotateur d'autres annotations d'attributs, il convient de noter que les annotations spatiales des prédicats d'événement normaux avaient généralement un accord ou un accord partiel au niveau de l'État ou de la province. . En particulier pour les prédicats d'événement pouvant être considérés comme un signal évident de situations épidémiques, tels que les prédicats d'événement faisant référence à la propagation d'une maladie ou à la mort de victimes de la maladie, les annotateurs étaient généralement d'accord pour annoter ces prédicats d'événement avec les emplacements de plus faible granularité disponibles dans les nouvelles. Ce résultat indique la possibilité prometteuse d'identifier les emplacements des épidémies avec une résolution géographique plus détaillée, ce qui est un domaine critique dans le développement futur d'une détection efficace des épidémies.

En examinant les données brutes pour trouver les caractéristiques des désaccords entre les annotateurs, nous avons observé que la principale source de désaccord provenait de l'information spatiale des prédicats d'événements qui devaient être reconnus via l'inférence au niveau du discours. Sans informations explicites à portée de main, nous avons souvent constaté que tandis qu'un annotateur essayait de déduire les emplacements les plus spécifiques en fonction de ce qui était disponible dans le contenu des actualités, un autre annotateur avait tendance à sélectionner des emplacements à un niveau d'administration plus élevé, comme un emplacement dans le pays ou au niveau de la province, chaque fois qu'il y avait de l'incertitude. Voici un exemple de ces situations :

(1) Les provinces du delta du Mékong sont en proie à une épidémie de dengue avec 38% de patients en plus d'année en année. La rougeole sévit également dans le nord de la province de Lai Chau. Le vice-ministre de la Santé Trinh Quan Huan a récemment annoncé la nouvelle des épidémies, affirmant que les mesures étaient en cours pour empêcher la propagation.

Dans l'exemple ci-dessus, alors qu'un annotateur a sélectionné les provinces du delta du Mékong et Lai Chau comme emplacements du prédicat d'événement « étaient en cours », un autre annotateur a douté que les mesures soient en cours uniquement dans ces provinces touchées, et a décidé de sélectionner le Vietnam, qui est plus général, à la place.

Il y avait aussi un cas où un désaccord s'est produit à partir de l'interprétation différente de l'emplacement d'un événement-prédicat. Ce genre de situation n'arrivait pas très souvent, mais les annotateurs pouvaient parfois être induits en erreur par des passages peu clairs, comme dans l'exemple suivant :

(2) Jusqu'à présent, il n'y a aucun signe d'éclosion au Canada. Mais les autorités sanitaires canadiennes surveillent ce qui se passe aux États-Unis. commencer à tester oiseaux ici pour savoir s'ils sont porteurs du virus. Parce que s'ils ont j'ai compris, les moustiques le ramassera, et puis, les gens sera suivant.

Alors qu'un annotateur considérait les prédicats d'événement « commencer les tests », « reprendra » et « sera » liés à une situation hypothétique au Canada, un autre annotateur a choisi les États-Unis comme lieu de l'événement.


Abstrait

Les systèmes biologiques fonctionnent grâce à des interactions dynamiques entre les gènes et leurs produits, des circuits de régulation et des réseaux métaboliques. Notre développement du logiciel Pathway Tools a été motivé par le besoin de construire des ressources de connaissances biologiques qui combinent ces nombreux types de données, et qui permettent aux utilisateurs de trouver et de comprendre les données d'intérêt le plus rapidement possible grâce à des outils de requête et de visualisation. En outre, nous avons cherché à soutenir le développement de modèles de flux métaboliques à partir de bases de données de voies et à utiliser les informations sur les voies pour tirer parti de l'interprétation d'ensembles de données à haut débit.

Au cours des 4 dernières années, nous avons amélioré le logiciel Pathway Tools déjà très complet à plusieurs égards. Il peut désormais prendre en charge l'exécution de modèles métaboliques via le Web, il fournit un remplissage plus précis pour les modèles métaboliques, il prend en charge le développement de modèles pour les communautés d'organismes répartis sur une grille spatiale et les résultats du modèle peuvent être visualisés graphiquement. Pathway Tools prend en charge plusieurs nouveaux outils d'analyse de données omiques, notamment le tableau de bord Omics, des diagrammes multi-voies appelés collages de voies, un algorithme couvrant les voies pour l'analyse des données métabolomiques et un algorithme pour générer des explications mécanistes des données multi-omiques. Nous avons également amélioré les capacités de gestion des bases de données de voies/génomes de base du logiciel, en fournissant de nouveaux outils de recherche multi-organismes pour les communautés d'organismes, un rendu graphique amélioré, des performances plus rapides et des pages de gènes et de métabolites repensées.


3. Bâtiment

Un aperçu du cadre de construction du graphe de connaissances de Sogou est présenté à la figure 1. Les données du graphe de connaissances de Sogou sont collectées à partir de divers sites Web qui permettent de télécharger ou d'explorer leurs données, par exemple Wikipedia et SogouBaike. Les données extraites sont stockées dans une base de données distribuée sous la forme de JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) qui est une syntaxe RDF concrète couramment utilisée. Comme moyen supplémentaire de fournir des données, nous introduisons un modèle d'inférence qui induit de nouvelles relations entre les entités. Pour rechercher et parcourir le graphe de connaissances, un moteur de requête SPARQL est développé et fournit des services d'API RESTful. Pour prendre en charge les produits d'un moteur de recherche tels que la réponse aux questions et la recommandation, les données du graphique de connaissances sont traitées pour s'adapter à la forme de données de tâches spécifiques. Dans cette section, nous donnons une introduction de chaque partie du cadre de construction.

3.1 Extraction de données

Le rôle de l'extraction de données est d'extraire des données sous une forme prédéfinie à partir de diverses données d'entrée. Plus précisément, l'entrée et la sortie de l'extraction de données sont définies comme suit :

Entrée : données téléchargées ou explorées à partir d'Internet, par exemple les pages Web, les données XML ou les données JSON téléchargées par les API. Alors que les données d'entrée se composent principalement de texte libre, de nombreuses données contiennent des informations structurées telles que : des images, des coordonnées géographiques, des liens vers des pages Web externes et des pages de désambiguïsation. Sortie : données structurées sous la forme de JSON-LD qui enregistrent les informations de connaissance extraites des données d'entrée.

Les opérations d'extraction de données peuvent être classées en deux catégories : L'extraction de données structurées ne traite que les données d'entrée avec des informations structurées, en particulier les données qui contiennent un balisage reconnaissable. L'extraction de texte libre détecte les entités et extrait les informations de propriété d'entités spécifiques à partir de texte libre.

Présentation du cadre de construction de graphes de connaissances Sogou. Le cadre pourrait être divisé en trois parties : La préparation des données contient des opérations comprenant la collecte de données à partir de diverses sources, l'extraction de données à partir de sources structurées et de texte libre et la normalisation des données La construction d'un graphe de connaissances contient tous les modèles pour construire un graphe de connaissances basé sur les données extraites et normalisées L'application est composée d'applications ou de services de graphe de connaissances. Une case avec une ligne continue représente une opération ou un modèle pour traiter des données tandis qu'une case avec une ligne pointillée représente les données intermédiaires.

Présentation du cadre de construction de graphes de connaissances Sogou. Le cadre pourrait être divisé en trois parties : La préparation des données contient des opérations comprenant la collecte de données à partir de diverses sources, l'extraction de données à partir de sources structurées et de texte libre et la normalisation des données La construction d'un graphe de connaissances contient tous les modèles pour construire un graphe de connaissances basé sur les données extraites et normalisées L'application est composée d'applications ou de services de graphe de connaissances. Une case avec une ligne continue représente une opération ou un modèle pour traiter des données tandis qu'une case avec une ligne pointillée représente les données intermédiaires.

3.1.1 Extraction de données structurées

Comme les informations structurées ont des balises reconnaissables, nous utilisons une méthode basée sur des règles pour construire les extracteurs. Les extracteurs analysent d'abord la page Web dans un arbre DOM unifié, puis trouvent les informations cibles selon les règles écrites manuellement et enregistrent les données extraites au format JSON-LD. Pour chaque site Web, nous construisons des extracteurs spécialisés pour traiter ses données afin de lui permettre de mettre à jour de manière indépendante les données des différents sites Web. Actuellement, en mars 2019, le système de graphes de connaissances de Sogou compte 45 sites Web comme sources de données et 77 extracteurs basés sur des règles.

3.1.2 Extraction de texte libre

La tâche d'extraction de texte libre est combinée à une série de sous-tâches, notamment l'extraction de mentions d'entités nommées à partir de texte brut, la liaison des mentions aux entités dans les graphiques de connaissances et l'extraction des propriétés des entités ou des relations entre les entités extraites. Étant donné que la formation d'un modèle pouvant traiter tous les types d'entités prend beaucoup de temps, nous nous concentrons actuellement uniquement sur des types limités d'entités, notamment : personne (PER), entité géopolitique (GPE), organisation (ORG), installation (FAC) et Localisation (LOC). Pour les tâches de reconnaissance et de liaison d'entités nommées, nous formons un modèle Bi-LSTM-CRF et la sélection des caractéristiques et des paramètres suit les travaux de [7] qui ont obtenu les meilleures performances au concours TAC KBP 2017 [8]. Les données d'entraînement sont construites par les pages Web SogouBaike et Wikipedia qui contiennent des balises d'ancrage. Plus de détails sur le modèle et les données d'apprentissage peuvent être trouvés dans la section 4.1.

3.2 Normalisation

Cette partie normalise les valeurs de propriété des entités extraites et mappe la classe et la propriété des entités aux termes de l'ontologie du graphe de connaissances de Sogou. En outre, les types de données de propriété sont également spécifiés, ce qui garantit la haute qualité des données traitées. L'entrée et la sortie de cette partie sont définies comme suit :

Entrée : Sortie de l'extraction de données : Données structurées sous forme de JSON-LD.

Sortie : données structurées sous la forme de JSON-LD avec un nom de propriété et une valeur de propriété normalisés. Le type de valeur de propriété suit la définition du schéma de graphe de connaissances de Sogou. Un exemple simplifié est donné ci-dessous :

Le schéma http://schema.sogou.com utilisé dans la base de connaissances Sogou est compatible avec http://schema.org. Actuellement, nous ne maintenons qu'un seul graphe de connaissances dont le KG est marqué par http://kg.sogou.com alors que le framework pourrait prendre en charge n'importe quel nombre de KG en définissant différentes valeurs KG.

3.3 Fusion

La section de fusion est l'entrée du stockage KG qui est une base de données distribuée stockant l'ensemble du graphe de connaissances. Toutes les opérations visant à modifier la base de données KG, y compris l'ajout de nouvelles données, la mise à jour ou la suppression de données, doivent être transformées en opérations unitaires suivant une interface prédéfinie (y compris "ajouter", "mettre à jour" et "supprimer") dans la section Fusion. Toutes les opérations unitaires sont exécutées avec des journaux qui peuvent être utilisés pour revenir à n'importe quelle version historique.

Pour ajouter des entités, la section de fusion vérifie si l'entité existe déjà dans la base de données KG. Si l'entité à ajouter est trouvée dans la base de données, la valeur de la propriété de l'ancienne entité sera mise à jour avec la valeur des mêmes propriétés de l'entité ajoutée. Sinon, l'entité serait ajoutée à la base de données en tant que nouvelle entité. Pour distinguer les entités du même nom, nous développons un modèle heuristique qui compare également les valeurs des propriétés des entités. Pour mettre à jour et supprimer des données, la propriété @id est requise et l'opération serait exécutée sur les entités avec des identifiants donnés.

3.4 Inférence

En tant que moyen supplémentaire de fournir des données, la section d'inférence déduit de nouvelles relations d'entités sur la base des relations existantes. Par exemple, lorsque nous savons que A est le fils de B, nous pouvons déduire une nouvelle relation que B est le père de A. Dans le cadre de construction, l'inférence est effectuée sur l'ensemble des données qui sont extraites de la base de données KG et le résultat de l'inférence est rajouté au KG via la fusion. Actuellement, tous nos modèles d'inférence sont basés sur des règles. Alors que les méthodes d'inférence basées sur les réseaux de neurones (telles que TransE et TransR) pourraient déduire plus de relations potentielles, la précision du résultat de ces modèles d'inférence n'est pas assez bonne pour être appliquée aux produits.

3.5 Stockage des graphes de connaissances

Le stockage de graphes de connaissances Sogou est développé sur SogouQdb qui est un moteur de recherche open source. La figure 2 donne un aperçu de l'architecture du stockage KG. SogouQdb est utilisé comme base de données distribuée pour stocker des données et fournir des services de recherche. KG Storage Service complète SogouQdb pour fournir des API de stockage et d'interrogation plus adaptées aux applications de cas basés sur des graphes de connaissances. En pratique, nous constatons que les requêtes d'interrogation sont bien plus que des requêtes de stockage et coûtent plus de ressources de calcul. Pour réduire les coûts et améliorer la vitesse d'interrogation, une couche de cache est ajoutée entre l'API d'interrogation et le service de stockage KG.

Présentation de l'architecture de stockage des graphes de connaissances Sogou.

Présentation de l'architecture de stockage des graphes de connaissances Sogou.

Par rapport aux bases de données de graphes telles que Neo4j et OrientDB qui sont couramment utilisées dans le stockage de graphes de connaissances, l'utilisation de SogouQdb présente plus d'avantages en termes de vitesse de requête, d'évolutivité et d'optimisations techniques. Un inconvénient de SogouQdb est qu'il ne prend pas en charge nativement les langages de requête de graphes de connaissances tels que SPARQL. Pour résoudre ce problème, nous introduisons le service de stockage KG pour analyser SPARQL vers les API de SogouQdb. Un autre inconvénient est que SogouQdb est relativement inefficace pour effectuer l'inférence de données. Pour résoudre ce problème, nous séparons la partie inférence du stockage KG et effectuons l'inférence sur HDFS à l'aide de Spark. Les données à inférer sont extraites de SogouQdb à l'aide des outils Qdb-Hadoop.


Méthodes

Données sur l'habitat

Les couches de polygones SIG pour la profondeur, le type de sédiment et le type de substrat/biote ont fourni les informations sur l'habitat pour caractériser chaque bloc de pêche ( Figure 2). La couche de profondeur a été produite en numérisant les contours de profondeur à partir de cartes hydrographiques au 1:25 000 provenant de la Port of Melbourne Corporation. La couche de type sédimentaire a été numérisée à partir d'une carte de sédiments du fond marin au 1:100 000 présentée dans une étude de la distribution granulométrique dans toute la baie ( PMA, 1987). Une couche de type de substrat/polygone de biote à une échelle de 1:25 000 était disponible à partir de la cartographie de la répartition des herbiers marins, grâce à l'interprétation de photographies aériennes en couleur à haute résolution combinées à une vaste vérification au sol ( Blake et Ball, 2001). Étant donné que la baie de Port Phillip est principalement un système marin, la salinité et la température de l'eau n'ont pas été considérées comme des influences importantes sur la répartition des espèces de poissons étudiées dans l'étude.

Toutes les analyses spatiales et le développement de cartes d'adéquation de l'habitat ont été entrepris avec les logiciels SIG ARCINFO et ArcView. Pour déterminer les caractéristiques de l'habitat de chaque bloc de pêche, nous avons combiné toutes les couches d'habitat en une seule couche dans le SIG. The Identity command in ARCINFO was used to overlay the fishing block layer with substratum type/biota, depth, and sediment polygon layers, and to calculate the geometric intersection of each layer ( Figure 3). Two layers were intersected at a time with the Identity command, and the output of the process formed one of the input layers to intersect with the next layer (i.e. a geometric intersection was calculated on the fishing block and substratum type/biota layers first, then the output from this was intersected with the depth layer, and so on until all layers had been intersected). The final output of this process was a single combined layer that retained the spatial features and attributes for each of the input layers ( Figure 3). A composite habitat code for each feature in the output layer was then calculated by combining the habitat codes from each input layer. The attributes of the GIS habitat layers used in this analysis are summarized in Table 1.

Illustration of spatial analysis applied to characterize each fishing block by its habitat characteristics. Input GIS layers (A–D) were overlaid and a geometric intersection calculated in ARCINFO to produce a single output layer that retained the spatial features of each input layer (E). The output layer also retained the attribute table items of each input layer (see Table 1), and these were combined into a single composite code (E and F above). Each row in the output layer attribute table (F) corresponded to a polygon in the combined habitat layer (E).

Illustration of spatial analysis applied to characterize each fishing block by its habitat characteristics. Input GIS layers (A–D) were overlaid and a geometric intersection calculated in ARCINFO to produce a single output layer that retained the spatial features of each input layer (E). The output layer also retained the attribute table items of each input layer (see Table 1), and these were combined into a single composite code (E and F above). Each row in the output layer attribute table (F) corresponded to a polygon in the combined habitat layer (E).

Parameters used to classify habitat, depth, and sediment type in commercial fishing blocks. Habitat composite code = substratum type/biota code and depth code and sediment code (e.g. habitat composite code S43 = seagrass at depth 5–10 m on sand–clay sediment).

Substratum type/biota class . Substratum type/biota code . Depth class (m) . Depth code . Sediment class . Sediment code .
Macroalgae (on sediment) M Intertidal 1 Clay 1
Amphibolis antarctica seagrass UNE 0–2 2 Sand–silt–clay 2
Subtidal rocky reef R 2–5 3 Sand–clay 3
Intertidal rocky reef IR 5–10 4 Fine sand 4
Pyura stoloniferaP 10–15 5 Coarse sand 5
Bare intertidal sediment BI 15–20 6 Rocky reef 6
Bare subtidal sediment BS 20–30 7 Medium sand 7
Drift algae (over sediment) >30 8
Seagrass (predominantly Zostera tasmanica et Z. muelleri) S
Seagrass bare edge (bare sediment in a 15-m buffer from edge of seagrass) SE
Substratum type/biota class . Substratum type/biota code . Depth class (m) . Depth code . Sediment class . Sediment code .
Macroalgae (on sediment) M Intertidal 1 Clay 1
Amphibolis antarctica seagrass UNE 0–2 2 Sand–silt–clay 2
Subtidal rocky reef R 2–5 3 Sand–clay 3
Intertidal rocky reef IR 5–10 4 Fine sand 4
Pyura stoloniferaP 10–15 5 Coarse sand 5
Bare intertidal sediment BI 15–20 6 Rocky reef 6
Bare subtidal sediment BS 20–30 7 Medium sand 7
Drift algae (over sediment) >30 8
Seagrass (predominantly Zostera tasmanica et Z. muelleri) S
Seagrass bare edge (bare sediment in a 15-m buffer from edge of seagrass) SE

Parameters used to classify habitat, depth, and sediment type in commercial fishing blocks. Habitat composite code = substratum type/biota code and depth code and sediment code (e.g. habitat composite code S43 = seagrass at depth 5–10 m on sand–clay sediment).

Substratum type/biota class . Substratum type/biota code . Depth class (m) . Depth code . Sediment class . Sediment code .
Macroalgae (on sediment) M Intertidal 1 Clay 1
Amphibolis antarctica seagrass UNE 0–2 2 Sand–silt–clay 2
Subtidal rocky reef R 2–5 3 Sand–clay 3
Intertidal rocky reef IR 5–10 4 Fine sand 4
Pyura stoloniferaP 10–15 5 Coarse sand 5
Bare intertidal sediment BI 15–20 6 Rocky reef 6
Bare subtidal sediment BS 20–30 7 Medium sand 7
Drift algae (over sediment) >30 8
Seagrass (predominantly Zostera tasmanica et Z. muelleri) S
Seagrass bare edge (bare sediment in a 15-m buffer from edge of seagrass) SE
Substratum type/biota class . Substratum type/biota code . Depth class (m) . Depth code . Sediment class . Sediment code .
Macroalgae (on sediment) M Intertidal 1 Clay 1
Amphibolis antarctica seagrass UNE 0–2 2 Sand–silt–clay 2
Subtidal rocky reef R 2–5 3 Sand–clay 3
Intertidal rocky reef IR 5–10 4 Fine sand 4
Pyura stoloniferaP 10–15 5 Coarse sand 5
Bare intertidal sediment BI 15–20 6 Rocky reef 6
Bare subtidal sediment BS 20–30 7 Medium sand 7
Drift algae (over sediment) >30 8
Seagrass (predominantly Zostera tasmanica et Z. muelleri) S
Seagrass bare edge (bare sediment in a 15-m buffer from edge of seagrass) SE

The attribute table for the combined fishing block/habitat layer from the Identity process ( Figure 3) included all the attribute values from the input layers as well as the area in m 2 of each combined spatial feature. We added a further column to the table, consisting of a “composite” habitat code generated by combining the respective codes for substratum type/biota, depth, and sediment into a single code ( Table 1). This table was exported to Excel and a pivot table created to summarize each fishing block by the total area of every possible combination of the habitat parameters. In all, 135 habitat combinations present in Port Phillip Bay were identified in the analysis ( Table 1).

Fishery catch and effort data

Commercial fishers in Port Phillip Bay are required to submit catch and effort data each month in the form of logbooks that include daily records of the time spent fishing, gear types used, species and weight of the catch, and the catch location. Fishers record the location of their catch through a system of 41 fishing blocks, based on a 5-min grid (approximately 9 km × 9 km Figure 1). Fishers are required to record the block(s) where the majority of their catch was taken. The current system of fishing blocks was introduced in 1998. Prior to 1998, catch and effort returns for Port Phillip Bay were based on only seven catch blocks, which did not provide an adequate spatial resolution for the analyses in the present study. As a result, the analyses presented here only used catch and effort data for the three years between autumn 1998 and summer 2001 ( Table 2).

Summary of Port Phillip Bay commercial catch and effort data for autumn 1998 to summer 2001 (na = not applicable).

Species . Blocks . Days . Hours . Shots . Hook-lifts . Hook-hours .
Snapper (mesh-nets/haul-seines) 233 7 483 48 267 11 279 na na
Snapper (longlines) 174 2 326 na na 732 779 2 738 995
King George whiting (mesh-nets/haul-seines) 387 9 767 62 085 14 243 na na
King George whiting (longlines) 19 303 na na 31 755 62 403
Australian salmon (mesh-nets/haul-seines) 256 8 050 51 201 11 621 na na
Australian salmon (longlines) 11 189 na na 79 2 153
Greenback flounder (mesh-nets/haul-seines) 265 7 843 51 388 11 774 na na
Greenback flounder (longlines) 0 0 na na 0 0
Total 1 627 44 676 268 093 61 643 764 613 2 803 551
Species . Blocks . Days . Hours . Shots . Hook-lifts . Hook-hours .
Snapper (mesh-nets/haul-seines) 233 7 483 48 267 11 279 na na
Snapper (longlines) 174 2 326 na na 732 779 2 738 995
King George whiting (mesh-nets/haul-seines) 387 9 767 62 085 14 243 na na
King George whiting (longlines) 19 303 na na 31 755 62 403
Australian salmon (mesh-nets/haul-seines) 256 8 050 51 201 11 621 na na
Australian salmon (longlines) 11 189 na na 79 2 153
Greenback flounder (mesh-nets/haul-seines) 265 7 843 51 388 11 774 na na
Greenback flounder (longlines) 0 0 na na 0 0
Total 1 627 44 676 268 093 61 643 764 613 2 803 551

Summary of Port Phillip Bay commercial catch and effort data for autumn 1998 to summer 2001 (na = not applicable).

Species . Blocks . Days . Hours . Shots . Hook-lifts . Hook-hours .
Snapper (mesh-nets/haul-seines) 233 7 483 48 267 11 279 na na
Snapper (longlines) 174 2 326 na na 732 779 2 738 995
King George whiting (mesh-nets/haul-seines) 387 9 767 62 085 14 243 na na
King George whiting (longlines) 19 303 na na 31 755 62 403
Australian salmon (mesh-nets/haul-seines) 256 8 050 51 201 11 621 na na
Australian salmon (longlines) 11 189 na na 79 2 153
Greenback flounder (mesh-nets/haul-seines) 265 7 843 51 388 11 774 na na
Greenback flounder (longlines) 0 0 na na 0 0
Total 1 627 44 676 268 093 61 643 764 613 2 803 551
Species . Blocks . Days . Hours . Shots . Hook-lifts . Hook-hours .
Snapper (mesh-nets/haul-seines) 233 7 483 48 267 11 279 na na
Snapper (longlines) 174 2 326 na na 732 779 2 738 995
King George whiting (mesh-nets/haul-seines) 387 9 767 62 085 14 243 na na
King George whiting (longlines) 19 303 na na 31 755 62 403
Australian salmon (mesh-nets/haul-seines) 256 8 050 51 201 11 621 na na
Australian salmon (longlines) 11 189 na na 79 2 153
Greenback flounder (mesh-nets/haul-seines) 265 7 843 51 388 11 774 na na
Greenback flounder (longlines) 0 0 na na 0 0
Total 1 627 44 676 268 093 61 643 764 613 2 803 551

The Port Phillip Bay catch and effort data are stored in a relational database by Primary Industries Research Victoria (PIRVic) on behalf of the state fishery management agency, Fisheries Victoria. To assist querying and displaying this data, PIRVic Marine and Freshwater Systems developed a customized ArcView GIS application known as Catch and Effort Info ( Ball and Coots, 2001). This system was used to extract the data required for this study.

We used catch per unit effort (cpue) values, where effort was measured by metre-lifts for mesh-nets, number of shots for haul-seines, and number of hook-lifts for longlines. Catches were recorded in tonnes. One problem with this type of fishery-dependent data is that cpue data tend to be at different scales across different gear types owing to the various units of measurements and the differing gear efficiencies ( Hilborn and Walters, 1992). A recommended approach to this problem is to standardize cpue data to provide a consistent index of a species' abundance ( Hilborn and Walters, 1992). We chose a simple method to standardize cpue values across the different gear types in which we assumed that the average cpue of each gear type represented a similar density of fish. We divided the cpue within each fishing block for a specific gear type by the average cpue for that gear type over the whole bay. Once the cpue values were standardized so that data from all gear types were effectively unit-less and at the same scale, we combined these relative values by calculating the mean relative cpue for each fishing block.

Statistical analyses

In the present study we were primarily interested in spatial rather than temporal patterns, so we used interaction plots ( Quinn and Keough, 2002) to determine whether the pattern of relative cpue was consistent across fishing blocks between seasons. There was no evidence of an interaction between fishing block and season, except for adult snapper, of which there were low to non-existent catches in winter. As we were primarily interested in spatial patterns in fish distributions and their relation to benthic habitats, and not in differences among years or seasons, data were pooled across all seasons and years, so that each fishing block had one value for each species. Because of low catches, we excluded winter data for adult snapper from the analysis.

To link fish distributions with habitat parameters, we assumed that habitats with higher cpue would also have greater habitat suitability for that particular species. Because of problems associated with working with commercial catch data, and in particular the differences in spatial scale between catch and habitat data, a multivariate approach was used to link benthic habitat to fish distributions. The first step was to create a data matrix of habitat combinations that was independent of the differences in the spatial size of fishing blocks ( Figure 1). We took the summary table of fishing blocks vs. total area of habitat combinations from the spatial analyses described previously ( Figure 3), and calculated the proportion (percentage) by area of each habitat combination in a fishing block vs. the total area of that fishing block. The resulting data matrix consisted of an array of rows (habitat combinations) and columns (fishing blocks). Then we created a similarity matrix in which the similarities between each fishing block were calculated using the Bray–Curtis coefficient ( Bray and Curtis, 1957).

To test the a priori hypothesis that fishing blocks where a species was caught differed in their habitat parameters from those where no fish were caught, an analysis of similarities (ANOSIM) was carried out. This is a non-parametric randomization procedure that provides an R-statistic that ranges between −1 and +1, and a probability of getting this R-statistic if the null hypothesis is true ( Clarke, 1993). Where there was a significant difference between the habitat parameters of fishing blocks with fish and blocks without (p < 0.05), the relationship between the habitat parameters of those fishing blocks was further explored with ordination and cluster analyses. For the ordination, non-metric multidimensional scaling (nMDS) was used in an attempt to place the fishing blocks on a “map” in such a way that the rank order between the fishing blocks represented the rank order of the similarities in the similarity matrix ( Clarke and Warwick, 2001). The cluster analysis progressively links the samples based on the calculated similarities among hierarchical groups, and the analysis is represented in the form of a dendrogram ( Clarke and Warwick, 2001). Primer Version 5 (© PRIMER-E 2000) was used for all multivariate analyses.

Fishing blocks were grouped arbitrarily according to the cluster analysis, so fishing blocks that had at least 40% similarity were considered to have similar habitat combinations. These groupings were then overlaid on the ordination, with the relative cpue values of each species positively related to the size of a bubble plot. The groups of fishing blocks determined from the cluster analysis were designated as either high or low density groups according to the size of the relative cpue values within each group for each species. This step was based on the assumption that the relative cpue values were positively related to the actual densities of a species. A series of simple rulings were then used to determine whether each habitat combination was of “high”, “medium”, or “low” suitability for the species in question ( Table 3). These rulings were based on the assumption that the consistent presence of a habitat parameter in a cluster group would be important in determining the density of that species, based on its mean cpue. Primer Version 5 was used to produce the bubble plots and to extract the information on the presence of habitat parameters in the cluster groups.

Summary of steps taken in assigning habitat combinations to high, medium, or low suitability categories.

Ruling . Suitability .
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density High
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Low
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, and habitat combination is also present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Medium
Habitat combination is present in >50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, but has not already been assigned a suitability value Medium
Habitat combinations present in <50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density Undefined
Habitat combinations present in <100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Undefined
Ruling . Suitability .
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density High
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Low
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, and habitat combination is also present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Medium
Habitat combination is present in >50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, but has not already been assigned a suitability value Medium
Habitat combinations present in <50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density Undefined
Habitat combinations present in <100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Undefined

Summary of steps taken in assigning habitat combinations to high, medium, or low suitability categories.

Ruling . Suitability .
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density High
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Low
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, and habitat combination is also present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Medium
Habitat combination is present in >50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, but has not already been assigned a suitability value Medium
Habitat combinations present in <50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density Undefined
Habitat combinations present in <100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Undefined
Ruling . Suitability .
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density High
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Low
Habitat combination is present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, and habitat combination is also present in 100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Medium
Habitat combination is present in >50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density, but has not already been assigned a suitability value Medium
Habitat combinations present in <50% of fishing blocks in a cluster group assigned high density Undefined
Habitat combinations present in <100% of fishing blocks in a cluster group assigned low density Undefined

Once each habitat combination was defined as high, medium, low, or undefined, the polygons in the combined habitat layer ( Figure 3) were reclassified in the GIS to their corresponding suitability value to create a predictive model in the form of a map of habitat suitability. Ideally the habitat suitability models would have been validated with fishery-independent data, but suitable data were not available. However, numerous studies have investigated different aspects of the fishery in Port Phillip Bay over the years. Port Phillip Bay also has a large recreational fishery, and there is considerable anecdotal information and expert opinion detailing fish distributions within the bay. This information was used to provide a qualitative test of model predictions to assess whether use of commercial catch data for modelling habitat suitability was a valid approach.


Can I project a single set of coordinates that are not in a table or feature class with arcpy? - Systèmes d'information géographique

Map Scale
map scale - The relationship between distance on a map and the corresponding distance on the earth`s surface.

Map database management
Jump to: navigation, search
Map database management stems from navigation units becoming more common in automotive vehicles (see Automotive navigation system).

Map to Shared Server
Applies to 3ds Max 2008, 3ds Max 2009, 3ds Max 8, AutoCAD 2007, AutoCAD 2008, AutoCAD 2009, AutoCAD Architecture 2008, AutoCAD Architecture 2009, AutoCAD Civil 3D 2008, AutoCAD Civil 3D 2009, AutoCAD Land Desktop 2008, AutoCAD Land Desktop 2009, AutoCAD MEP 2008, AutoCAD MEP 2009, .

Projections - types and distortion patterns
The shape of the Earth is represented as a sphere. It is also modeled more accurately as an oblate spheroid or an ellipsoid. A globe is a scaled down model of the Earth.

fixes the size of symbols and text to the desired height and width at that scale. As you zoom in and out, your symbols and text will increase or decrease in size accordingly.

is a two-dimensional representation of a three-dimensional space. The science of making maps is called cartography.

projections. On the left is the Werner and to the right is the Bonne. Both are pseudoconic, equal area projections. Click on the maps for full sized versions.

Server (IMS) is an integral part of all Manifold editions except Personal Edition. When Manifold System Professional Edition or above is installed on a Windows web server, that machine will acquire the ability to host IMS web sites.

analysis approaches between Joe Berry the Principal of Berry and Associates and Craig Von Hagen a GIS Specialist with FAO - Africover, Nairobi, Kenya) .

you are using. The three common datums in use in the Continental United States are: .

Layouts
Discussion:
Cartography exists as its own discipline apart from GIS. As defined by the International Cartographic Association, cartography is: .

Showing Christmas Traditions Around the World
Did you know that a tradition exists in Japan, to have a family dinner on Christmas Eve at KFC?
By GIS Cloud - .

the location of the news event and your location.

Algebra
From now on we will assume all grids have been resampled if necessary to the same cell size and mesh. By "mesh" we mean simply the set of coordinates of cell boundaries. A grid with a cell size of 10 may have a mesh in the X-direction of <. -10, 0, 10, 20, . >or it may have a mesh of <. -3.

Projection Overview
Peter H. Dana
This page is available in a framed version. For convenience, a Full Table of Contents is provided.

ping applications the earth can be assumed to be a perfect sphere, there is a difference between the distance around the earth between the poles versus the equator. The circumference of the earth is about 1/300th smaller around the poles.

multi pane example
From GRASS-Wiki
(Redirected from Psmap multi pane example) .

projection that preserves important projection characteristics.

Projections
Globes do not need projections, and even though they are the best way to depict the Earth's shape and to understand latitude and longitude, they are not practical for most applications that require maps. We need flat maps.

Algebra
This is in contrast to most conventional vector data models that maintain data as multiple attribute maps, e.g. forest inventory polygons linked to a database table containing all attributes as columns.

projection is a system in which locations on the curved surface of the earth are displayed on a flat sheet or surface according to some set of rules
mathematically, projection is a process of transforming global location (j,l) to a planar position (x,y) or (r,q) .

and there are additional features you may want to use - please check our additional resources if you wish to.
Finally, when ready to export, click on Composer. You then have three options.

_corner by The Pennsylvania State University is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License, except where otherwise noted.
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Watering Crops the Scientific Way
By the Natural Resources Conservation Service .

of where you live allows you to know how to get to your favorite coffee shop. It is what you use to plan activities and routes to travel.

. EXAMPLE: labels town.names end .

adjustment, land- line Positioning land lines on a

to indicate their true, theoretical, or approximate location relative to the adjacent terrain and culture, by reconciling the information shown on Bureau of Land Management plats and field records with the ground evidence of the location of the lines.

The first 2 digits are the state code (not shown on the

in the GIS viewer). The last 5 digits are the unique number assigned to identify the wellbore. .

By pointing and clicking your mouse within a county's boundary in the graphic below, you can get location/contact information for the [email protected] Public Access sites. (If you click, and receive this

again, select a point closer to the center of the county).

projection
Chapter 1: Context and Concepts
What is it?
A fundamental problem confronting mapmakers is that the Earth is round and the paper we put our maps on is flat.

projections¶
A Geographic CRS is not suitable for mapmaking on a planar surface, because it describes geometry on a curved surface. It is impossible to represent such geometry in a Euclidean plane without introducing distortions.

An abstract representation of the physical features of a portion of the Earth's surface graphically displayed on a planar surface. Maps display signs, symbols, and spatial relationships among the features.

library organizes geographic data spatially as a set of tiles and thematically as a set of layers.

Data¶
NetCDF (Network Common Data Form) is a set of software libraries and self-describing, machine-independent data formats that support the creation, access, and sharing of array-oriented scientific data. NetCDF version 4.

projection is a system for converting locations on the surface of the earth (a three dimensional object) to a planar (two dimensional) surface, such as a piece of paper or a video monitor.

elements are visual objects that add contextual information to maps. An example of this is the inclusion of a North arrow to provide directional context.

Terms
Question Answer
Qualitative attributes
[data structures] Data classified or shown by category, rather than by amount or rank, such as soil by type or animals by species.

Layer: Refers to the various "overlays" of data, each of which normally deals with one thematic topic, such as breast cancer relative incidence, hazardous waste sites, or pesticide detections in the water supply.

to 24,000 inches on the earth).

Scale, Mercator Projection, Meridian, Microwave Radiation, Mid-Latitude Cyclone, Mid-Oceanic Ridge, Military Grid Reference System, Miller Cylindrical Projection, Mollweide Projection, Multispectral Scanner, .

. The origin of this terminology lies in the idea of literally "projecting" the earth's surface onto some other surface by means of an imaginary light source.

-- a spatial representation, usually graphic on a flat surface, of spatial phenomena.
media -- the physical devices used to record, store, and (or) transmit data.
meridian -- a great circle on the Earth that passes through the geographic poles.

Display
A graphic representation of a geographic area and its features.
Mean Sea Level
The average level of the ocean's surface, as measured by the level halfway between mean high and low tide. Used as a standard in determining land elevation or sea depths.

recouvrir
The combination of two separate spatial data sets (points, lines or polygons) to create a new output vector data set. These overlays are similar to mathematical Venn diagram overlays. A union overlay combines the geographic features and attribute tables of both inputs into a single new output.

has irregular line intersection symbols such as circles, squares or bubbles, they are vectorized as the way they appear, how do I simplify them to single node intersections using R2V?
Image Processing
How do I create an image mosaic using R2V?

or database without redundant information.

' indicates where a writer claims that he was situated on a particular day in history.

- Mapped data that seldom changes and is used repeatedly.
Bearing - The horizontal angle of a line of direction, measured in the quadrant of the line as degrees east or west of the meridian of reference.


The soil hosts much of the recycling of resources critical to planetary life, including energy, water, gases, and nutrients. The soil also anchors and supplies nutrients for vegetation. Soils are composed of a wide variety of constituents.

from a single lat, lon location. Features searched are within the user's search radius.
Create Text Report: .

data and
the computer software to perform calculations and analysis.
There are many different organisations producing data for use in GIS Ordnance Survey is just one of these. There is also a large industry in GIS software with hundreds of companies producing thousands of products.

ping
Defines the borders of homogeneous features as well as the characteristics associated with those features which identify special land related information (e.g.

at left shows crustal thickness in kilometers for North and South America.
Conventional Oil and Gas .

with a nominal scale of 1:10,000 (one to ten thousand) will give a scale of 1:10,004 (10,000 divided by 0.99960) at the given point. htm',0)

configuration file
In ArcIMS, the file that contains the core site information. ArcIMS configuration files contain all the basic information about the content to be delivered, such as location of the data and layer symbology.

is a representation, usually on a flat (planar) surface, of a region of the earth or heavens. Within a spatial database, an assembly of digital spatial features that represent a set of real-world features and the geographic relationships between them. This representation may exits digitally, manually (i.e.

represents territory and is therefore an objective portrayal of that territory.

Butcher: Simon Hope more .
Virtual Earth, An Evangelist's Blog more .
Glenn Letham - Anything Geospatial more .

images from a service and return them to a client.

Navigation Tools, adding a history form and a layer control.
39 .

ping, charting, and other related mensuring applications.

projection: A systematic conversion of locations on the Earth's surface from spherical to planar coordinates.

Noun
symbolic representation of selected characteristics of a place, usually drawn on a flat surface.

sheet. This process is accomplished by the use of geometry or, more commonly, by mathematical formulas.

ping Alliance Program (Space Imaging, Inc.)
MAPA
Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentacion (Spain) .

on the sphere or any other surface is defined similarly.

of the area with which you're concerned - a county, a rural area, a city, a specific part of a city
The current industrial and residential sections of that area
Locations where residential and industrial development have taken place in the past two years, or five, or ten, or all of these .

:
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Converting Latitude/Longitude to Universal Transverse Mercator (UTM)
On October 5th, 1996, I posted a request on sci.geo.geology and sci.geo.satellite-nav asking about conversion formulas between latitude/longitude and UTM coordinate systems.

that is created on a computerised platform requires 2D or 3D digitization services for 2d digitizing road, monuments, housing etc. 2D or 3D digitization services essentially involve converting of any form of information into a digital format.

there is a basic difficulty: Round earth, flat paper. Long ago the Greek scientists of geometry struggled with the problem of depicting the lumpy earth and the celestial sphere on flat surfaces. How could they translate their surroundings into an understandable and useful picture?

projection model to be used*. E.g., British National Grid
.
Block properties set up: reference units .

that portrays attributes of geographic features as patterns, such as population density or rainfall.
Toolbar - Set of buttons that can be clicked on to activate certain commands in the software program.
Undo - Tool that removes the last step or operation performed.

class. Double click a color to open the 'Select Color' dialog and choose your color or provide RGB values.

projections can be a problem in many areas of cartography. Several of the articles on this site describe techniques for overlaying one type of data on top of another for the creation of terrain models.

layers of visible features from aerial photography, such as streets, sidewalks, alleys, buildings, open space, utilities, etc.
Planning, Land Use, and Zoning
For example, resources describing zoning maps, and information used for planning the environment.

Info, Atlas GIS and ASCII. Eighteen image data formats are currently readable by ArcView.

scale, the higher the possible resolution. It is very important to be aware of the scale of a given spatial data source as the degree of simplification and reduction involved in the representation of spatial features tends to increase as scale decreases.

of the geoid (Geoid99), the area in red in the South Pacific just north of Australia indicates a region where the Earth's gravitational pull is stronger. Here, the mean sea level is higher because the hypothetical ocean has been pulled towards this area where gravity is stronger.

. Digital Number (DN) In image processing, the value of each pixel in a dataset. Usually these values are 8-bit, that is ranging from 0-255.

graphic features or elements can be classified as points, lines, areas, or "raster." In GIS, these features are grouped together to form more complex objects such as "networks" of streams or roads, three-dimensional terrain "surface," and multi-polygon regions.

The first widespread raster based educational software, the

), originated in 1980. The main idea of the raster model can be easily deduced from the multicolor graphical raster displays introduced not too much earlier.

, updated shortly after each hour, illustrates the present weather patterns and the location of storm systems over the continental United States.

, or GIS application or project requires a clear description of the question, and the purpose of the project. Without these, how can a person understand whether anything useful has been learned? Therefore, it is of critical importance to be able to formulate a question.

oriented, when they comprise qualitative attributes of an area recorded as lines, points, and areas often in vector format, or image oriented, when the data are quantitative attributes referring to cells in a rectangular grid usually in raster format.

boundary survey - Survey made to establish or to reestablish a boundary line on the ground, or to obtain data for constructing a

or plat showing a boundary line.
cadastral survey - Survey relating to land boundaries, made to create units suitable for title transfer or to define the limitations of title.

This includes remotely sensed data as well as

data." geographic feature Feature associated with a location relative to the Earth. The starting point for modeling of geographic information. A feature is an abstraction of a real world phenomenon.

Most often remote sensing is used to measure,

or monitor features of our environment. (See "Student's Introduction to Remote Sensing" for examples of applications) (Related word: apply) BACKSCATTERING: Energy, when hitting a target, can be scattered in many directions.


The National Shellfish Initiative aims to increase populations of bivalve shellfish (oysters, clams, and mussels) in our nation's coastal waters through commercial production and conservation activities. Efforts focus on encouraging shellfish aquaculture, advancing science and research, and streamlining permitting at federal, state, and local levels.

Inspired by this national initiative, the Washington State Shellfish Initiative was the first partnership of federal and state agencies, tribes, the shellfish industry, and the restoration community to restore and expand shellfish resources to promote shellfish aquaculture and create family-wage jobs.

Today there is a growing number of state shellfish initiatives including California, Connecticut, North Carolina, and Rhode Island. Alaska has also launched a mariculture initiative to expand both shellfish and seaweed farming in the state.